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一是以产品全生命周期性价比为目标，实现设计、制造过程与用户需求、理想价格相匹配。

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举例说，在印制地毯图案过程中，用传感器实时矫正，在扭曲的情况下也可以印出合格的地毯。此外，物联网不仅涉及工厂，还延伸到供应链和用户，实现了物联网在生产环节的全覆盖。

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如果说碎片化是物联网时代初期的发展瓶颈，那么，物联网安全可能将成为物联网时代中期的发展瓶颈。

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可以简单地说，每天生成越来越多的数据，这正增加了存储工作负载的规模和复杂性。但是，人工智能可以拯救存储管理员，帮助他们高效地存储和管理数据。

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IOPS是指存储堆栈每秒可以处理的离散读写任务的数量。存储堆栈是一种允许过程调用的数据结构。

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除了监视存储活动外，存储管理员还需要检查和分析存储系统要使用的应用的编码和错误。这有助于他们更好地了解如何围绕应用的需求设计存储体系结构。

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AI数据存储仍处于起步阶段，但已经显示出了惊人的结果。而且，因此云供应商和其他存储管理员正在对AI进行越来越多的投资，以使用超融合存储系统进行存储维护。采用主流AI数据存储肯定会帮助企业控制上述所有指标，并为其客户提供更好的服务。

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对于运维而言也是一样的，开发的时候也需要考虑到可运维性，比如在开发的时候就需要考虑如何在服务实际上下线的时候做到平滑且不丢失数据，同时这样的设计也需要和运维系统进行深刻的对接，这样才能非常可靠、非常安全地连接起来，提升运维的效率。

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在介绍 Serverless 之前，首先回顾一下云的发展趋势，再来探讨为什么 Serverless 是云发展的必然结果。

在过去的十年间，云计算获得了很大的发展，其使得用户能够通过API的方式非常轻松地获得近乎无限的算力，而这些算力是通过虚拟机来呈现的，这样的模式存在很多的优点，它和应用原来的开发和运行环境是兼容的，这种模式能够使得传统遗留应用非常平滑地迁移到云上。

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这里对比一下采用云托管的应用和采用 Serverless 的应用最本质的差异在哪里。对于应用而言，可以将其构建模式拆分为三层，分别是底层基础设施管理、中间的外部服务集成和上层的应用逻辑。如果采用云托管模式，实际上是在基础设施层去构建应用，应用构建的抽象层次是比较低的，因此会带来大量工作，用户自己需要整合不同的组件和服务，需要进行大量的决策和实现，交付的速度会比较慢，需要考虑很多的事情，而且在运维方面有大量的重复工作。