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这三个环节各自有自己的侧重点，但是在实际上，想要让整个应用交付过程变得顺滑高效，并且让应用在上线后保持高可用的状态，往往需要三个团队将相互之间存在的墙打破掉。

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同时需要考虑数据模型如何设计，才能够让数据库不成为单点和瓶颈。因为在阿里巴巴这样的互联网企业中，应用承载了大量的用户访问，因此需要考虑复杂均衡、容错设计、流量控制等。

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世上没有免费的午餐，微服务技术让 IT 系统变得更敏捷、更健壮、更高性能的同时，也带来了架构复杂度的提升。对于开发者而言，要想更好的驾驭微服务架构，

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建云原生（Cloud Native）应用的必备要素。容器化相关技术能够更大程序的挖掘云计算的价值，在一定程度上帮助开发者解决这两个难题。

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在传输方面，采集技术可既包括数据库的增量数据传输，也包括日志数据的传输；

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-建立一致性维度：建立一致数据分析维度表，降低数据计算口径、算法不统一的风险。

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-基于应用的数据组装：大宽表集市、横表转纵表、趋势指标串

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一是云原生技术，包括容器、K8s、微服务、DevOps。而这些技术只是一个工具，要想真正地用好这些技术，还需要一些最佳的实践和组合，也就是云原生架构。

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但是这种模式的缺点就是改造成本高，因为很多应用原来是一个巨大的单体或者微服务应用，很难改造成函数模式。

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当需要安全升级、漏洞修复，特别是高密部署时，成本会很高。另外 SAE 计费模式是以分钟计费