并不需要有固定的机器资源和固定的IP地址才能排查问题，在云计算时代，通过 SSH 登录到一台机器排查问题的方式并不是一个好的实践。相反， SAE 提供了完善的监控能力，还可以方便的与云监控、 ARMS 等新一代监控诊断类产品进行了集成，
边缘人工智能对于管理不断增长的数据量和减轻业务网络日益增长的压力至关重要。在边缘处理数据而无需将数据传输到云端，使设备更强大、更通用、更灵敏、更安全，并有助于合规性。”
一些零售商也将在边缘部署人工智能，以最快的速度和最小的延迟在本地处理本地视频，这在某些情况下为非接触式且无需收银人员的购物打下了基础。商店可以使用摄像头和边缘人工智能来检测远处的物体，并快速处理相关信息。这些数据有助于优化客户等待时间、库存货架和店内体验。
不良行为者已经利用人工智能发动网络钓鱼攻击和其他恶意的网络攻击，并利用智能自动化提高网络攻击的速度、数量和种类。调研机构Forrester公司预测，网络罪犯采用Deepfake技术在2021年将使组织损失超过2.5亿美元，他们利用人工智能创造令人信服的音频和视频，并在用户的电子邮件泄露攻击中欺骗用户。
因为在IT组织中，运营环境所生成的数据太多了，使领导者的决策受到了影响。在混合云时代，这是不断增长的IT功能队列。机器学习可以解决大量经常冗余的警报，以更加实时或主动的方式帮助管理系统性能，并提供更大的端到端可见性，从而为IT团队节省时间。
云原生的概念最早开始于 2010 年，在当时 Paul Fremantle 的一篇博客中被提及，他一直想用一个词表达一种架构，这种架构能描述应用程序和中间件在云环境中的良好运行状态。因此他抽象出了 Cloud Native 必须包含的属性，只有满足了这些属性才能保证良好的运行状态。当时提出云原生是为了能构建一种符合云计算特性的标准来指导云计算应用的编写。
可以看出，CNCF 在当前定义基础上加上了服务网格 (service mesh) 和声明式 API，这为云原生的概念阐述增加了更深一层的意义，也就是建立一个相对中立的开源云生态。这对云原生的生态定位是很重要的，也算 CNCF 最初成立的宗旨之一，打破云巨头的垄断。
下面介绍云原生架构的一些关键技术点。涉及内容由微服务、分布式常见架构设计(性能、数据一致性、可扩展性、高可用)、研发流程、DevOps、组织文化等，可以根据目录选择性的看看，基本上都是一些介绍，详细的设计可以查看相关文档进一步了解。
1. 微服务
漏桶算法（Leaky Bucket）：漏桶算法主要目的是控制数据注入网络的速率，平滑网络上的突发流量。
令牌桶算法（token bucket）：令牌桶控制的是一个时间窗口内通过的数据量，通常我们会以 QPS、TPS 来衡量。
性能指标
响应时间（Latency），就是发送请求和返回结果的耗时。
吞吐量（Throughput），就是单位时间内的响应次数。
