我们的实时数据除了存储在大数据引擎中，还有很多非结构化的日志数据，通过阿里云的Elasticsearch，用全托管的方式提供低成本的冷热存储方案，轻松助力企业搭建统一的云上全观测运维监控平台，实现海量数据的实时监控分析，提高自动化运维管理效率。
相比开源自建，Elasticsearch有开箱即用免运维的优势，企业可以零成本迁移上云、同时拥有更强的功能与性能、TCO预估成本仅为自建的75%。
迁移基本不需要API级别的修改、提供Z-Order优化，读取数据量减少95%，20倍性能提升、常用表和查询缓存，30倍性能提升、PB级可扩展性、提供交互协作的Notebook，可以满足数据工程师和科学家的编辑作业/共享结果的需求、将大数据和AI统一到一个平台，底层共享数据。架构上Databricks是Delta架构下的数据湖分析，也是批流一体的实时数仓。
为了更好加速业务创新和解决互联网规模的挑战，云原生应用架构与开发方式应运而生，与传统单体应用架构相比，分布式微服务架构具备更好的更快的迭代速度、更低的开发复杂性，更好的可扩展性和弹性。然而，正如星战宇宙中，原力既有光明也有黑暗的一面。微服务应用在部署、运维和管理的复杂性却大大增加。DevOps文化和背后支撑的自动化工具与平台能力成为关键。
IoT设备管理：KubeEdge和OpenYurt等边缘容器技术都提供了对海量边缘设备的管理能力。
K8s集群管理：阿里云容器服务ACK的节点池管理，集群管理等完全都是采用Kubernetes方式进行自动化管理与运维的。ACK Infra支撑了部署在全球各地数万个Kubernetes集群，基于K8s完成自动化了扩缩容、故障发现/自愈等能力。
在云原生应用模型定义领域，业界也在不同方向进行探索。比如 AWS 新发布的 Proton 是面向云原生应用交付的服务，通过Proton，可以降低容器和Serverless部署、运维复杂性，并且可以和GitOps结合起来，提升整个应用交付流程的自动化和可管理性。
此外，当应用部署到生产环境之后，任何变更都需通过上述自动化流程。这样的方式最小化了人为的错误配置引发的安全风险。Garter预测，到2025年60%的企业会采纳DevSecOps和不可变基础设施实践，与2020年相比，从而降低70%安全事件。
基础架构即代码（Infrastructure-as-Code， IaC）是一种典型的声明式API，他改变了云上企业IT架构的管理、配置和协同方式。利用IaC工具，我们可以将云服务器、网络和数据库等云端资源，进而实现完全自动化的创建、配置和组装。
得益于云原生技术生态的发展，AIOps与Kubernetes等技术将相互促进，进一步完善企业IT的成本优化、故障检测和集群优化等方案。这里面有几个重要的助力：
非预期的突发弹性业务：比如突发新闻热点，或者临时的计算任务。弹性容器实例可以轻松实现每分钟上千实例的扩容。
