被 Service Mesh 代言的微服务2.0到底好在哪?
k8s技术圈
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· 2020-12-24
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和语言无关,服务可以用任何语言编写,入手方便无门槛;
基础设施独立演进,写框架不用太考虑向后兼容性,没有后顾之忧;
系统可观测性,无感知的监控告警和链路追踪,运维起来很便捷;
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如何“痛打”面试官,
掌握 Service Mesh 扫难关
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Service Mesh的
最佳学习路线
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首先它的基础组件和传统微服务架构没有差别,注册中心、负载均衡器、路由器、配置中心等组件都会从原理讲起,让你夯实微服务开发基本功,而且能自主研发此类型组件。 至于实战部分,徐鹏个人是非常有经验的,而且会基于架构演进的最新版,深入理解控制面和数据面,认识最新技术,再通过简化代码演示,让你能自己动手实现一个 Service Mesh 架构,巩固对原理的理解。 除此之外也给你一些架构落地的常见困难、解决方法,规避一些问题,以及对架构演进的深刻理解,这些都是架构师视角下的经验精华,对你拓宽见识很有帮助。
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人工智能电话机器人能代替传统电销吗?
现目前,需要外呼的场景主要有这么几类:电销、催收、通知、回访、核验。
1 电销:通常,呼叫中心的客服需要对电话号码列表进行盲打,寻找和判断出有意向和值得跟进的客户,向有需求客户进行信息触达,本质上属于营销,但因为精准营销号码不够精准,从而也导致了需要客服拨打大量陌生号码做第一轮的初筛。在做初筛时,一般的接通率极其低,意向客户比例也较少,大量的重复工作浪费了不少时间却是无用功。这时,智能外呼就可派上用场,在这个需求场景下,智能外呼可以把不精准的数据进行机器初筛,得到相对精准的数据,类似于数据清洗,以帮助人工进行“去伪存真”获取真实的销售线索。
2 催收和通知:概括而言,催收的场景需求和通知属于同一类,都是进行告知、通知接听方一些他
橙子丫
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