基于 MicroVM 的安全容器的占比将逐渐增加，可以提供更高的安全隔离能力。虚拟化和容器技术的融合，已经成为了一个重要趋势。在公共云上，比如 AWS 的 Firecracker 已经成为 Lambda/Fargate 等 Serverless 云服务的基础设施；阿里云的袋鼠容器引擎，已经成为 ECI/ASK 的基础。
尽管自动驾驶汽车有很多好处，但仅凭深度学习就无法使自动驾驶汽车成为高级智能的交通工具，因为阻碍自动驾驶汽车走向主流发展的障碍很多。借助深度学习，检测对象的准确性确实会提高，但要付出大量数据的代价。基于数据表示的深度学习功能。
在O'Reilly公司的调查中，当被问及人工智能最有用的形式是什么时，超过一半(58%)的消费者认为智能家居是最重要的技术。其次是家庭安全系统(54%)、旅行建议(52%)和虚拟助手(50%)。这为人工智能创造者提供了如何扩展人工智能对消费者有用的见解，从而鼓励消费者更多地采用人工智能技术。
将共享的代码拆分为独立的类库，然后使用依赖管理策略去加载它们。所有部署的基准代码相同，但每份部署可以使用其不同的版本。比如，开发人员可能有一些提交还没有同步至预发布环境；预发布环境也有一些提交没有同步至生产环境。但它们都共享一份基准代码，我们就认为它们只是相同应用的不同部署而已。
机器学习以进行预测性维护
预测性维护是机器学习和AI对制造产生影响的特别富有成果的领域。实际上，根据凯捷(Capgemini)的研究，将近30%的制造业AI实施与机械和生产工具维护相关。这使得预测性维护成为当前制造中使用最广泛的用例。
B端的产品比较复杂（如上图所示）包括官网注册、H5、注册账号、创建项目、集成代码、使用产品、留存日活、pro付费等，KPI拆解到了注册账号数、注册转化率、有效集成数、首次完成激活等。在这之中，有些目标需要自己做，有些需要跟别的团队协同合作。
好的产品总是能给予用户最轻松的使用体验，并在实际生产中发挥出巨大的业务价值。我们不妨从现在开始，就将所有微服务应用通过无侵入的方式接入ARMS，构建一体化的全链路监控体系，而不是等到真正遇到生产故障的那一天，为了定位问题而费尽周折。
维护工作复杂：除了客户端的SDK和探针外，一套全链路监控方案在服务端有计算组件、存储组件、展示组件，都需要单独进行维护。以Jaeger为例，仅在数据存储方面需要维护一套独立的Elasticsearch集群，需要投入很大的工作量。
首先，我们从自身对于整个系统架构以及业务架构的了解，能够知道当问题发生的时候，前端用户的请求在经过安全系统、负载均衡组件以网关后，最先发往哪一个微服务应用。站在微服务链路的角度，这个应用负责接收并处理最终用户的请求，是链路的发起点，可以简称为入口应用。
VM监控可以直观展示指定时间段内的多项内存指标，虽然图表能体现出内存使用量过大的情况，但无法显示具体信息，因此如果需要进一步排查问题产生的原因，可以创建内存快照，通过详细的日志查看内存占用的详细信息，方便排查内存泄漏和内存浪费等内存问题。
