为了更好地采用人工智能，人们需要了解一些基本知识。数字时代最主要的事情之一就是保护隐私。人工智能革命为希望保护隐私的人们带来了巨大的麻烦。有时候，人工智能机器人的预测能力可能为注重隐私的人们带来困扰和影响。随着人工智能和机器学习的普及，数据治理将成为未来最关键的事情之一。
相信经过上述的讲解，大家已经了解了搜索引擎出现类似提示的原理，整体来说，出现类似的提示意味着网站出现稳定性的问题，造成访问出现障碍，我在很多搜索引擎上都看到过这样的提示，可以说是行业的通用做法。理论上来说，当网站出现问题时，搜索引擎会第一时间进行机器识别并给出“该页面因服务不稳定可能无法正常访问”的提示，如果问题没有解决，这个提示也会持续存在。
为了避免这样悲惨的事情发生，产品经理要在台下多下功夫。
一个好的习惯，是先在脑中重建，再动笔绘制。很多产品经理习惯一上来就画demo，这是不对的——大脑的认知和计算资源是有限的，顾“此”就会失“彼”，当你陷入种种细节后，就不可能从根本上、框架上思考问题了。
环境动态性增强：无论是微服务的架构还是容器化的部署模式，带来的一个特性是环境的动态性会增强，每个实例的生命周期会更短，出现问题后往往现场已经被破坏，登录机器排查问题的方式已经不复存在。
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。
由于K8s内置工作负载的局限性，一些需求无法满足企业应用迁移的需求，通过Operator framework进行扩展成为了常见的解决方案。但是一方面对重复的需求重复造轮子，会造成了资源的浪费；也会导致技术的碎片化，降低可移植性。
既可以利用现有身份服务提供身份标识，也支持 SPIFFE 格式的身份标识。身份标识可以通过 X.509 证书或者 JWT格式进行传递。
可观测能力的标准化：随着云原生技术社区 Prometheus、OpenTelemetry、OpenMetrics 等项目的发展，应用可观测性领域在日志、监控、链路追踪等领域进一步标准化和融合，使得多指标、根因分析的数据集更加丰富。Service Mesh 非侵入的数据遥测能力可以在不修改现有应用的前提下获取更加丰富的业务指标。从而提高 AIOPS 的 AI 层面的准确率和覆盖率。
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。
自动化应用交付流水线
回顾一下当有了这些能力之后，如何实现自动化应用交付流水线。在源码阶段，可以实现代码质量静态检查，保证 CheckIn 的代码质量。当 CheckIn 到代码库之后，会自动运行单元测试，并且产出交付物。
