大型项目软件架构演进/机器学习在DPI中的应用/嵌入式系统分布式架构: 约束、演进 和实现

1、介绍架构演进的背景
2、介绍架构演进的思路，往微服务架构设计演进
3、介绍演进的实践内容
4、总结演进过程中遇到的困难、风险，以及实际的收益

DPI（Deep Packet Inspection）是电信网络智能管道和互联网大数据分析的核心基础之一，如何从报文中准确快速的提取指纹特征是DPI的关键能力。
本案例主要讲述了在DPI中利用机器学习，实现互联网报文特征的自动化提取。通过此方法不仅解放了人力，还增强了报文指纹特征的健壮性和准确率。

1. 嵌入式通信系统的约束：cycle, 时序, 和 内存；
2. 应对MAC层的演进: 多核，多天线，IOT，虚拟化...
3. 实现过程: 快速输出基础版本，eFT保护, 大规模验证；