AI聊天机器人在教育中被广泛应用于辅导，帮助学生更好地理解各种概念，提高他们的学习。学生可以全天候地寻求他们的帮助，即时收到有用的回复。
假设一家企业正在向流程中添加电子邮件服务器。在这种情况下，人工智能系统可以帮助预测存储阵列将能够满足该服务器的存储需求还是将其最大化。
如果采用了微服务架构，应用将由多个服务组成，那么还需要考虑服务管理。以上全部考虑到之后，将其转化为系统设计，最后进行开发调试以及单元测试，完成了这些之后才可以将应用交给测试环节。
如果用户采用 Serverless 的模式构建应用，也就是相当于在上层API的方式构建应用，粘合的逻辑和基础设施管理的工作都由云服务商来承担，用户所需要整合和决策的代价比较低，所需要考虑的主要就是如何将业务逻辑和需求与云服务进行适配来构建应用。
世上没有免费的午餐，微服务技术让 IT 系统变得更敏捷、更健壮、更高性能的同时，也带来了架构复杂度的提升。对于开发者而言，要想更好的驾驭微服务架构，需要解决持续集成、服务发现、应用通信、配置管理、流量防护等一系列难题。
随着应用、团队、业务功能点数量的增加，所需要的开发测试环境数量还会成倍的增长，造成巨大的资源浪费。对于测试环境的计算资源而言，资源利用率要远低于生产环境。
Serverless Kubernetes 架构的核心在于 Pod ，比应用更偏向系统底层，所以使用者需要投入更多的精力用于应用下层资源的管理。而 FaaS 架构的核心在于函数，比应用更偏向系统上层，因此灵活度会降低，不能适配所有的业务场景。
主要功能包括：
-同步：结构化数据增量或全量同步到数据中台
-结构化：非结构化(日志)结构化处理并存储到数据中台
累积历史、清洗：根据数据业务需求及稽核和审计要求保存历史数据、数据清洗
作为云原生技术的演进，无服务器计算（Serverless）进一步释放了云计算的能力，将弹性伸缩、高可用、安全等需求由基础设施实现。无服务器计算抽象了运行时环境，让开发人员可以将更多的精力放在应用程序的设计和优化上，而不是与基础架构相关的配置和管理上
作为云原生技术的演进，无服务器计算（Serverless）进一步释放了云计算的能力，将弹性伸缩、高可用、安全等需求由基础设施实现。无服务器计算抽象了运行时环境，让开发人员可以将更多的精力放在应用程序的设计和优化上，而不是与基础架构相关的配置和管理上
