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边缘的AI允许通过本地化处理进行实时机器学习，从而实现即时数据处理，详细的安全性和增强的客户体验。同时，许多企业正在寻求将AI推入云端，这可以减少实施障碍，改善知识共享并支持更大的模型。前进的道路在于找到一种利用云和边缘优势的平衡。

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在介绍数据库2025的规划之前，首先回顾一下数据库的发展历程。数据库的发展离不开计算机基础设施的发展，因此可以将数据库的发展分为五个阶段。

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另一类是非结构化的数据，包括了如今无处不在的产生日志、文本、图片、语音、视频和文件等，这些都是非结构化数据的代表。图片怎么结构化计算，视频、语音等如何转化为向量的多维数据来帮助分析或机器学习，都需要进行结构化的数据处理。

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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。2014年之后，技术发展趋势变得有意思了，数据库和大数据的技术开始融合，出现了像NewSQL这样的分布式数据库，比如Spanner、TiDB以及Cassandra后续版本等已经将分布式的BigTable理念与数据库的理念结合在一起了，这是在BigTable路线上的变化。

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在新的数据时代，云原生数据库和数据仓库将会全面普及。云原生概念在2020年已经非常流行了，而且云计算作为基础设施已经得到了一致的认可，而云原生代表着云计算里面最为核心的技术。

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ML算法可以轻松地提取和分析大量数据，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。

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应用交付的流程，代码通过统一管理的代码库存储和管理起来，再通过持续集成将其变成一个交付物，再将其存储到交付物仓库里面。交付物可以是容器镜像，也可以是代码包的模式。产出了交付物之后，可以自动地将其部署到测试、生产环境中去做版本部署，最后实现到生产环境的自动部署。

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世上没有免费的午餐，微服务技术让 IT 系统变得更敏捷、更健壮、更高性能的同时，也带来了架构复杂度的提升。对于开发者而言，要想更好的驾驭微服务架构，需要解决持续集成、服务发现、应用通信、配置管理、流量防护等一系列难题。

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造成这种局限性的原因很简单，在以 Spring Cloud 为代表的微服务技术阵营中，系统的构建都是围绕着应用（也可以理解为单个的服务）而展开，不管是版本更新还是水平扩展，都是针对应用本身。

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代码文本扁平式地漫浪诵读只能达到眼到、口到的境界，如果你是一个认真负责的代码评审者，阿里云云效代码智能语法服务一定是帮助你充分理解代码变更，超越眼口，到达“心到”境界的功能。心既到矣，眼口岂不到乎？