云计算的核心技术创新加速规模效应的形成。比如，计算资源池化与虚拟化技术，让应用和底层硬件资源解耦。一方面提升资源利用率，降低计算成本；一方面提升了资源的弹性供给，弹性成为差异化云基础设施和传统 IDC 的关键能力。
在 1988 年，当时施乐 PARC 的首席科学家 Mark Weiser 提出了“Ubiquitous Computing”的概念，“在未来，计算将无处不在”。随着互联网的发展和进化，5G、AIoT 等新技术的涌现，随处可见的计算需求已经成为现实，无处不在的计算正在改变我们的世界。
基于软硬一体设计的机密计算容器开始展露头角。比如，阿里云安全、系统软件、容器服务团队和蚂蚁可信原生团队共同推出了面向机密计算场景的开源容器运行时技术栈 inclavare-containers 支持基于 Intel SGX 机密计算技术的机密容器实现，如蚂蚁的 Occlum，开源社区的 Graphene 等 Libary OS。降低机密计算的技术门槛，简化可信应用的开发、交付和管理。
媒体在将人工智能技术引入家庭中扮演了重要角色，但是其描述对如何开发和实施人工智能技术有什么影响?
配置要和代码完全分离，环境变量可以非常方便地在不同的部署间做修改，却不动一行代码。配置主要包括数据库信息，缓存信息，第三方服务证书，每份部署特有的配置，如域名等信息。
基于ML的预测性维护的两个最重要的好处是它的快速性和准确性。 AI可以足够快速、准确地识别机械问题，以便在发生故障和故障之前进行纠正。例如，通用汽车使用安装在装配机器人上的摄像头，通过使用，它能够在5000多个机器人中检测出数十个组件故障，从而避免了停机的可能性。
定好目标后，一定要了解产品背后的数据质量。关于数据质量，公司内部、部门之间的指标定义各不相同，不过普遍存在数据不准、没有数据、数据脏乱差、易用性差等问题。如何解决？其实，数据中包含着业务需求，需求弄清楚了才会转化到埋点设计，埋点方案再转化为具体的研发。
全链路监控组件如何获得链路相关的信息呢？最简单的方式是让开发者在业务代码中手工埋点，生成符合OpenTracing标准的链路信息，并汇入全链路监控组件。但手工埋点的方式要求开发者主动配合，并在业务代码中嵌入大量非业务逻辑。这样的方式是极为脆弱的，开发者稍有疏忽就会导致链路信息丢失，甚至影响到正常的业务逻辑。所以非手工埋点的自动链路信息采集，成为了业界的主流，其中包括两种实现方式：
通过调用链锁定问题应用
如果通过前两个步骤还没有找到问题的根源，就需要借助ARMS的核心能力—全链路排查了。
古人云：“活到老，学到老。”互联网算是最辛苦的行业之一，“加班”对工程师来说已是“家常便饭”，同时互联网技术又日新月异，很多工程师都疲于应付，叫苦不堪。以至于长期以来流传一个很广的误解：35岁是程序员工作的终点。
