企业在实时数仓建设过程中应用最广泛的当属Labmda架构，它一定程度上解决了大部分企业数字化建设初期的业务问题，但是随着业务的快速发展、数据量的暴涨和业务需求的变化，Lambda架构的问题也就逐步凸显，主要包括几个方面：
数据库从上世纪五十年代发展至今，随着基础设施的改变，其技术也在不断演进。数据库市场也从原本商业化巨头形成的垄断地位逐渐变为云厂商处于领导地位，而未来在云上，数据库将会是兵家必争之地。与此同时，云原生技术、数据库自动驾驶技术以及数据库和大数据技术的融合使得数据库的未来更加充满生机。
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。
敏捷开发与可编程云基础设施结合在一起，大大提升了企业应用的交付效率。然而在这个过程中，如果忽视了安全风险控制，有可能造成巨大的损失。Gartner 论断，到2025年，云上基础设施99%的安全渗透问题是由于用户错误的配置和管理造成的。
服务网格让网络安全架构与应用实现解耦，可以独立演进，独立管理，提升安全合规保障。此外利用其对服务调用的遥测能力，可以进一步通过数据化、智能化方法对服务间通信流量进行风险分析、自动化防御。云原生零信任安全还在早期，我们期待未来更多的安全能力下沉到基础设施之中。
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。
2016年年初,传奇的围棋棋手李世石与一个围棋界的"新手"开始了一系列举世瞩目的较量。
围棋是一种棋盘类游戏,于2500年前发源于中国。它是一种比国际象棋更为复杂的策略游戏,全球有75个国家的选手积极地参与其中。
深度学习的威力来自于用适量的并行非线性步骤对非线性数据进行分类或预测的能力。从原始输入数据到数据的实际分类的过程中,深度学习模型学习输入数据的分层特征。每一层从前一层的输出中提取特征。
有一天,我从一个科研机构获得一篇新闻稿,其中有一则新奇的消息-发生了一件极具吸引力的事情,其中涉及深度学习。这则新闻报道涉及美容行业,该行业每年有超过2600亿美元的全球市场。
我们先以离线的方式对所有历史图片进行机器学习分析，将每一幅图片（或者图片里分割出来的人物）抽象成高维向量特征，然后将所有特征构建成高效的向量索引，当一个新查询（图片）来的时候，我们用同样的机器学习方法对其进行分析并产出一个表征向量，然后用这个向量在之前构建的向量索引中查找出最相似的结果，这样就完成了一次以图片内容为基础的图像检索。
