人工智能工具帮助应对数字化转型挑战的5个领域
当技术领导者将在现实世界中启用人工智能的数字计划时，了解最大价值所在将会提供帮助。某些主题在各个行业组织不断出现。以下研究一下人工智能领域中功能最强大的一些用例：从机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)到边缘人工智能和AIOps。
将丰富的客户行为数据、自然语言处理(NLP)和聊天机器人结合起来时会得到什么?通常无需人工干预即可改变客户联系和支持的潜力。
当某一个应用的性能出现瓶颈，需要通过增加实例数量来提升性能的时候，就需要引入新的计算资源。
新的计算资源从何而来呢？
对于线下 IDC 而言，计算资源是需要预先规划的，扩容并不是一件简单的事情，可能会因为各种条件的制约而导致扩容无法实现。当然这种困扰在云计算时代不复存在了，为一个应用扩充计算资源是信手拈来的事情，但光有计算资源是不够的，还得在上面部署应用，并将应用容纳到微服务体系中。
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。有的时候仅仅是一个简单功能点的验证，为了端对端的跑通业务功能，又避免团队之间的相互影响，就会开启一套包括全部微服务应用的新环境。这样的资源浪费，对于很多企业，都是一个多年都未曾得到解决的难题。
架构需要不断的演进，到底哪种更适合你还需要具体来看，上述的多中心架构及实现方式欢迎大家来讨论。
我们的数据同步组件hera-dts已在BU内部进行使用，数据同步的逻辑还是比较复杂的，尤其是实现双向同步，其中涉及到断点续传、Failover、防丢数据、防消息重发、双向同步中防循环复制等非常多的细节问题。我们的同步组件也是经历了一段时间的优化才达到稳定的版本。
从整体上看，数据中台体系架构可分为：数据采集层、数据计算层、数据服务层三大层次。通过这三大层次对上层数据应用提供数据支撑。
对于企业来说，每时每刻都在产生海量的数据，数据采集作为数据体系第一环尤为重要。
因此在数据采集层需要建立了一套标准的数据采集体系方案，并致力全面、高性能、规范地完成海量数据的采集，将其传输到大数据平台。
为了更好地理解云原生计算出现的时代背景，我们必须要理解云计算的经济学基础与核心竞争力所在。
在无服务器计算中，应用逻辑被解耦为多个函数，每个函数可以通过事件驱动的方式触发执行。执行粒度进一步细化，可以进一步提升弹性的效率，此外还把应用部署从本地代码（如 x86 指令集）提升到了高级语言层面，这给成本优化带来了更多的空间（比如可以在 ARM 等低成本的计算资源上来运行 Python/NodeJS 脚本）。这推动了进一步的社会分工，云厂商可以通过规模化、集约化和技术创新实现计算成本的持续优化。
