第一，不用再担心共享加大安全性入侵的问题。
第二，因为完全独立的机制，完全可以满足业界对业务要有独立物理服务器部署的需求。
系统更加复杂：架构从最开始的一体化发展到分层模式，到现在的微服务模式，架构的升级带来了开发效率、发布效率、系统灵活性、鲁棒性等优势，但随之而来系统的复杂度将更高，问题的定位将更加难。
更好的网络基础架构和新的边缘计算架构的兴起，正在打破集中式云AI与分布式边缘AI工作负载之间的障碍。
其优势是基础架构的巨大新兴变化，它通过增加分布在世界每个角落的信息技术层来补充云。我们相信边缘AI会引发一场革命，就像云技术获得牵引力一样大。
第一步：数据采集–通过DataWorks数据集成（批量+实时）、DataHub（实时）进行统一数据采集接入。
Elasticsearch背后的商业公司Elastic和阿里云于2017年开始战略合作，在阿里云上提供全托管Elastic Stack服务，100%兼容开源，免费提供X-Pack商业插件，即开即用，按需付费。同时深入功能与内核性能优化，提供更丰富的分析检索能力，更安全、高可用服务。
虚拟机管理: K8s通过KubeVirt可以实现对虚拟机和容器的统一调度与管理，可以利用虚拟化弥补容器技术的一些局限性，比如在CI/CD场景中，可以结合Windows虚拟机进行自动化测试。
但是不同管理系统之间是一个个的数据孤岛，无法提供复杂问题诊断所必需的端到端可见性。许多现有工具都采用基于规则的方法进行监视、警报。在日益复杂和动态的云原生环境中，基于规则的方法过于脆弱，维护成本高且难以扩展。
深度神经网络也遭循这个非常有用的方案。该方案几乎被用于生活的各个领域。医生有诊断书,教师有教学大纲,企业有盈利策划书,甚至学术界都有一个发表研究论文的规范。
这个非常新颖且颇具开拓性的分析发表在世界著名的研究杂志上。该研究结果极具价值,研究人员也受邀参加世界美容创新峰会——深度学习进军美容行业了。
除了监视存储活动外，存储管理员还需要检查和分析存储系统要使用的应用的编码和错误。这有助于他们更好地了解如何围绕应用的需求设计存储体系结构。他们通过了解应用的输入/输出模式来做到这一点。用于执行此操作的最常见技术是捕获应用的跟踪。
