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总体而言，解耦原则要求将最核心的业务链路隔离出来，使其与其它业务间的耦合尽可能小。

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配置文件的可灰度能力不够标准化，尤其是和业务或者运营相关的配置文件；数据也是如此，由于一些数据有多种来源，这些数据的可观测和可演练能力比代码差。从整体而言，代码的相关体系比配置文件和数据更完备。

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其次，如果将一个非常重要的业务从链路中隔离出来，那么为了处理隔离后的节点的宕机事件，就需要一个异构设计使得当其宕机时整个系统还能继续运转，

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另外，即使在云原生场景下，也需要通过应用层设计实现防抖、业务隔离、配置灰度设计和应用层容灾。比如，使用FASS能够很容易地实现系统功能，但当系统的可用性要求

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这样，在以业务维度做跨节点的流量绑定时，就需要将几个服务及其节点圈出来进行分流。

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首先，签约节点发起一个灰度设计，此后和签约节点相关的节点需要参与进来，一同完成灰度。假设灰度的内容是某仓库信息，

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高可用设计通常是静态的，它能够被内嵌到架构设计中，被内嵌到基础设施或者中间件中。高可用设计应根据业务场景实现个性化设计。

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。除非掌握了所有可能的写数字九的方法，否则深度学习网络以外的AI算法将很难检测到，尽管形状不同，

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具有基于矢量的导航和深度学习功能的自动驾驶汽车还可以检测到任何新近可用的快捷方式的存在，以减少出行时间。

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他们无法找出隐藏层中进行了哪些处理来做出决定。因此，很难知道深度学习网络失败的原因，因为没有人可以追溯到发生失败的地方。