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用戶函數代碼更新時，系統能夠保證用戶函數的平滑升級，規(guī)避應用層初始化冷啟動帶來的性能損耗。新的函數實例啟動后能夠自動執(zhí)行用戶的初始化邏輯，在初始化完成后再處理請求。 在應用負載上升，需要增加更多函數實例時，系統能夠識別函數應用層初始化的開銷，更準確的計算資源伸縮的時機和所需的資源量，讓請求延時更加平穩(wěn)。來自：專題![]()
ache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的計算框架提供了數據抽象層，使上層的計算應用可以通過統一的客戶端API和全局命名空間訪問包括HDFS和 OBS 在內的持久化存儲系統，從而實現了對計算和存儲的分離。 圖1 Alluxio架構 優(yōu)勢： 提供內來自：百科![]()
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應用場景優(yōu)勢： 支持SQL語法 支持使用查詢、DML、DDL等標準SQL語句，作為數據庫的前置加速 支持ACID事務 支持同時成功/失敗，簡化應用層的處理邏輯 支持Jcache API規(guī)范 支持與外部數據庫的集成 微服務引擎 CS E 微服務引擎（Cloud Service Engine）來自：百科![]()
前提條件 已基于Java Chassis開發(fā)好了微服務應用。 Java Chass框架下的微服務應用開發(fā)，請參考https://servicecomb.apache.org/references/java-chassis/zh_CN/。 版本要求：請參見微服務框架。 本文假設您的來自：專題![]()
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