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此外，SQL的接口模型也逐渐成熟，之前大家认为MapReduce比较通用，但是经过实战之后发现SQL的接口更加友好。与此同时，也开始出现了一些开源的分布式文件系统，如HDFS和Ceph等。

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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。

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K8s 控制器 “把复杂留给自己，把简单交给别人”的理想非常美好，然而实现一个高效、健壮的控制器却充满技术挑战。

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应用交付管理能力的标准化：Kubernetes 声明式API、面向终态的应用交付方式，提供了更加一致的管理运维体验。Service Mesh 非侵入的服务流量管理能力，让我们可以用透明的方式对应用进行管理和自动化运维。

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“…是少数几种计算机智能尚未掌握的游戏之一。该游戏有着太多的可能的走法,让程序员长期以来陷入僵局。”

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深度学习使用多层机器学习模型对数据进行有监督学或无监督学习。模型中的不同层由非线性数据变换的多个阶段组成,数据的特征在相继更高、更抽象的层表示。

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人工智能，简称 AI，是计算机发明时就存在的一个技术领域。它的一大核心特点就是可以类人脑地辅助人类工作。其通过一系列数学的方法，如概率论、统计、线性代数等，分析和设计出能让计算机自动学习的算法。

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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，AI可以帮助存储管理员洞悉哪些工作负载可能使他们面临最大化存储阵列的风险。此外，存储监视还可以帮助了解是否有任何额外的工作负载可以放入阵列中。而且，如果添加到阵列中，那么工作负载将造成多少中断。

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这里对比一下采用云托管的应用和采用 Serverless 的应用最本质的差异在哪里。对于应用而言，可以将其构建模式拆分为三层，分别是底层基础设施管理、中间的外部服务集成和上层的应用逻辑。

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当 Serverless 和 DevOps 结合之后，能够大大提升研发效能，一方面大大降低了开发团队的心智负担；另外一方面，通过工具使得整个 DevOps 流水线能够实现高度自动化。