它可以帮助激发更高层次的思维，提高解决问题的能力，并对课程材料有更深的理解。
人工智能在教育领域的另一个巨大好处是，帮助教育者提高在线课程的效率。课程质量越高，学生的表现也越好，掌握的知识也越多。
延迟是服务器完成请求所花费的时间。关于存储，这是指满足单个存储块的请求所花费的时间。存储块或块存储是将数据存储在卷中的块。纯延迟不受吞吐量影响，但是如果单个块请求很大，则应用延迟可能会随着吞吐量的增加而偏离。
IOPS是指存储堆栈每秒可以处理的离散读写任务的数量。存储堆栈是一种允许过程调用的数据结构。这意味着将多个过程彼此存储在堆栈中，然后在调用和返回的基础上一个接一个地执行所有过程。
如果一个过程被调用，它将被执行，然后返回，以便在堆栈中调用下一个过程。而且，在谈论IOPS时，基础输入/输出任务可以达到存储系统的堆栈限制。例如，读取一个大文件和多个小文件可能会对IOPS产生影响。
AI数据存储仍处于起步阶段，但已经显示出了惊人的结果。而且，因此云供应商和其他存储管理员正在对AI进行越来越多的投资，以使用超融合存储系统进行存储维护。采用主流AI数据存储肯定会帮助企业控制上述所有指标，并为其客户提供更好的服务。
在过去的十年间，云计算获得了很大的发展，其使得用户能够通过API的方式非常轻松地获得近乎无限的算力，而这些算力是通过虚拟机来呈现的，这样的模式存在很多的优点，它和应用原来的开发和运行环境是兼容的，这种模式能够使得传统遗留应用非常平滑地迁移到云上。
计量模式提供了非常细粒度的按需的模式，可以实现按秒级计量，能够实现完全按需的付费模式，对于用户而言，资源利用率是100%；最后，能够实现高可用，将这种能力内置在平台层。
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？
根据这个流程，如果需要扩容一个应用实例，保守估计也需要 20 分钟以上，其中购买、系统初始化、应用部署都需要占用大量的时间。假设系统流量突增，需要在 2 分钟之内紧急扩容，这个方案就无用武之地了。
