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IoT设备管理：KubeEdge和OpenYurt等边缘容器技术都提供了对海量边缘设备的管理能力。

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K8s集群管理：阿里云容器服务ACK的节点池管理，集群管理等完全都是采用Kubernetes方式进行自动化管理与运维的。ACK Infra支撑了部署在全球各地数万个Kubernetes集群，基于K8s完成自动化了扩缩容、故障发现/自愈等能力。

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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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在云原生应用模型定义领域，业界也在不同方向进行探索。比如 AWS 新发布的 Proton 是面向云原生应用交付的服务，通过Proton，可以降低容器和Serverless部署、运维复杂性，并且可以和GitOps结合起来，提升整个应用交付流程的自动化和可管理性。阿里云Serverless K8s支持的Knative可以同时支持Serverless 容器和函数来实现事件驱动的应用，让开发者使用一个编程模型，可以高效选择底层不同Serverless化算力进行优化执行，等等。

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统一访问的授权模型：服务间调用需要通过身份进行鉴权
统一访问控制策略：所有服务的访问控制通过标准化方向进行集中管理、和统一控制

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安全架构是一种cross-cutting concern，是贯穿在整个IT架构，与所有组件相关的关注点。 如果它与具体微服务框架实现耦合，任何安全架构调整都可能对每个应用服务进行重新编译和部署，此外微服务的实现者可以绕开安全体系。而服务网格可以提供独立于应用实现的，松耦合、分布式的零信任安全架构。

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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。

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AIOps是利用大数据分析和机器学习等技术自动化IT运维流程。AIOps可以通过大量的日志和性能数据处理、系统的环境配置分析，获得对IT系统内部和外部的依赖的可见性，增强前瞻性和问题洞察，实现自治运维。

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李世石仅仅是另一个在人机对战中被高度关注的选手。人机对战的历史可以追溯到约翰亨利和新技术蒸汽钻那场史诗般的对战。在那场无限制的比赛中,双方表现得旗鼓相当,最终亨利获胜,但不久就因虚脱而死。随着铁路蜿蜒穿越整个美国,蒸汽钻成了必不可少的工具。深度学习之于李世石如同蒸汽钻之于约翰享利。

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实际上,在生活中很难找出不用多层抽象来表达观点的例子——军队指挥官用相同的原则部署作战,政治家以此赢得竞选。相同的原理同样适用于神经网络或者其他多层模型的分类和预测,这是室无道理的。