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无人驾驶、人工智能机器人、可穿戴设备、虚拟现实……尽管物联网目前还存在很多现实发展障碍，但并不能掩盖其在各领域的突出表现，

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现在，如果以神经元计算的话，那就是相当于2.5亿个人类大脑的海量数据。而且，相同的估计表明，全球总数据的90%是从2016年到2018年生成的。

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通过使用AI数据存储，供应商和企业可以将存储管理提升到一个新的水平。而且，存储管理员可以找到他们目前正在努力管理的指标的解决方案。

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AI可以监控存储以检测多种工作负载的模式和性能。这里的工作负载是由各种输入/输出特征或应用任务生成的数据流。通过检测这些工作负载模式，AI可以帮助存储管理员洞悉哪些工作负载可能使他们面临最大化存储阵列的风险。此外，存储监视还可以帮助了解是否有任何额外的工作负载可以放入阵列中。而且，如果添加到阵列中，那么工作负载将造成多少中断。

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遥测数据是自动记录和无线传输来自远程或不可访问来源的数据。遥测以下列方式起作用：传感器在源处测量数据，它们将其转换为电压，然后将其与定时数据合并为单个数据流，该数据流将传输到远程接收器。接收后，可以根据用户要求对数据进行处理。

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对于应用交付的整个流程而言，通常会涉及三个环节，即开发、测试和运维，而在传统的组织架构中，他们对应的也往往是三个不同的团队。

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快速回顾一下DevOps每个环节所需要考虑的东西。在开发阶段，首先需要梳理业务的需求和场景，并且将需求转换为系统设计，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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在测试时需要考虑很多方面和维度，保证软件各方面的质量。测试包括了集成测试、端到端的 E2E 测试、性能测试、压力测试、容错测试、兼容测试、破坏测试等。

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云的第一个阶段就是基础设施云化，这里就是云托管模式。基于云上的存储、网络等基础设施来构建应用，这种模式的核心价值在于资源的弹性和成本。下一个阶段中，云的体系已经远远超越了基础设施，能够看到在各个领域都出现了很多的云服务。因此，在今天需要考虑如何利用云服务的能力，以搭积木的方式来更快速地构建应用，而不是重复造轮子，这就是云原生的模式。

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云计算产生了大量的服务，在效能的角度来看，这些云服务是在更高层次抽象的 Serverless 形态，这就变得非常有意义了。如果从云编程模型的角度重新来审视云产品体系，能够看到最底层是基础设施层，这一层包含两部分，分别是 IaaS 和容器。在基础设施之上就是云原生应用操作系统，K8s 是这一层的事实标准，它能够把底层 IaaS 基础设施很好地管理起来。