首先精力不够的话，我们就没有足够的时间去磨练技能，从而导致技能不够。技能不够又会让我们在面对巨大的工作压力时，无法产生幸福感。为什么幸福不够呢？我想源头是在认知上。为了解决这个问题，我提出了一些方法供大家参考。
因此，在组织中运行着成千上万的服务时，对基础存储的管理超过了人们进行明智更改的能力。而且，这就是AI算法派上用场的地方。
AI可以监控存储以检测多种工作负载的模式和性能。这里的工作负载是由各种输入/输出特征或应用任务生成的数据流。通过检测这些工作负载模式
今年，中间件升级到公共云架构后，IaaS 资源和中间件同步交付，节省了两者串行交付的时间。中间件公共云架构运维底座全部切到 K8s 上，让有状态的中间件也能做到极致弹性，使得中间件的交付效率从天级别，降低到了分钟级，极大地提升了交付效率，降低了资源保有时间和资源成本。
传统降噪算法面临的挑战如下：
1. 非平稳突发性噪声抑制能力差，比如户外直播场景中突然出现的汽车鸣笛声，传统降噪算法就难以消除干净
传统算法增强后会有很多残留噪声，这些噪声会导致主观听感差，甚至影响语音信息传达的可懂度；
目前传统算法中求得解析解的过程中存在很多假设，难以适应复杂多变的实际场景，特别是瞬态噪声；
此外，新冠疫情进一步让企业更加关注IT成本优化。云原生的一个重要优势是充分利用云的弹性能力，来按需提供业务所需计算资源，避免资源浪费，实现成本优化的目标。但是，与传统成本预算审核制度不同，云原生的动态性、和高密度应用部署，让IT成本管理更加复杂。
云原生也是对团队业务价值和功能的重构。传统运维团队的一些职责转移到开发团队，如应用配置和发布，降低了每次发布的人力成本，而运维职责将更加关注系统的稳定性和IT治理。Google倡导的SRE Site Reliability Engineering - 站点可靠性工程），是通过软件和自动化手段，来解决系统的运维复杂性和稳定性问题。此外，安全与成本优化也成为云上运维关注重点。
安全是企业上云的核心关切之一。云原生的敏捷性和动态性给企业安全带来新的挑战。由于云上安全是责任共担模型，需要企业理解与云服务商之间的责任边界，更要思考如何通过工具化、自动化的流程固化安全最佳实践。此外，传统安全架构通过防火墙保护边界，而内部的任何用户或服务受到完全的信任。2020 突发的新冠疫情，大量的企业需要员工和客户远程办公与协同，企业应用需要在IDC和云上部署和交互。在物理安全边界消失之后，云安全正在迎来一场深刻的变革。
此外，新冠疫情进一步让企业更加关注IT成本优化。云原生的一个重要优势是充分利用云的弹性能力，来按需提供业务所需计算资源，避免资源浪费，实现成本优化的目标。但是，与传统成本预算审核制度不同，云原生的动态性、和高密度应用部署，让IT成本管理更加复杂。
IT系统的可观测性实施起来其实和电气工程还是比较类似，核心还是观察我们各个系统、应用的输出，通过数据来判断整体的工作状态。通常我们会把这些输出进行分类，总结为Traces、Metrics、Logs。关于这三种数据的特点、应用场景以及关系等，我们会在后面进行详细展开。
IT的可观测性技术一直在不断的发展中，从广义的角度上讲，可观测性相关的技术除了应用在IT运维的场景外，还可以应用在和公司相关的通用场景以及特殊场景中。
