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可以简单地说，每天生成越来越多的数据，这正增加了存储工作负载的规模和复杂性。但是，人工智能可以拯救存储管理员，帮助他们高效地存储和管理数据。

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并解决许多存储问题，最好是通过查看存储系统本身来解决。此外，通过使用大量数据训练算法，以了解特定堆栈或整个应用如何收集和存储数据，它们可以帮助实现对该特定应用存储活动的实时观察，以防止堆栈最大化并改善存储容量。

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AI数据存储可满足客户需求

遥测数据是自动记录和无线传输来自远程或不可访问来源的数据。遥测以下列方式起作用：传感器在源处测量数据，它们将其转换为电压，然后将其与定时数据合并为单个数据流，该数据流将传输到远程接收器。接收后，可以根据用户要求对数据进行处理。

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传统降噪算法可以部分处理这种噪声，它的方法是：
1. 对时域信号做短时傅里叶变换，就得到了信号的频域表现形式，对幅度谱平方得到信号能量；

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在计算了带噪语音的幅度谱后，会借助vad模块的结果进行噪声谱N的估计，由计算出的功率谱和估计出的噪声谱来计算先验信噪比；

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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。
为此，云原生理念和技术也在发展，帮助用户持续降低潜在风险和系统复杂性。下面我们将介绍在云原生应用交付与运维领域的一些新趋势。

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Kubernetes成为了通用的、统一的云控制平面
Kubernetes 这个单词来自于希腊语，含义是舵手或领航员，是 “控制论”英文 “cybernetic” 的词根。

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Kubernetes架构的核心就是就是控制器循环，也是一个典型的"负反馈"控制系统。当控制器观察到期望状态与当前状态存在不一致，就会持续调整资源，让当前状态趋近于期望状态。比如，根据应用副本数变化进行扩缩容，节点宕机后自动迁移应用，等等

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开发涉及更多的人：随着全球化时代的到来，公司、部分的分工也越来越细，也就意味着系统的开发和维护需要更多的部门和人来共同完成，协调的代价也越来越大。

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1. Traces：Jaeger、Zipkin、SkyWalking、OpenTracing、OpenCensus
2. Logs：ELK、Splunk、SumoLogic、Loki、Loggly
利用这些项目的组合或多或少可以解决针对性的一类或者几类问题，但真正应用起来你会发现各种问题：