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这是一个巨大的挑战，因为用户可能会从高性能的移动网络驶向盲区，而无论如何都希望获得良好的性能。在推理期间，没有足够的网络带宽将所有数据从边缘移动到云，但是用例要求将本地推理输出进行全局汇总。边缘AI可以运行神经网络，以帮助过滤必须发送到云以进行进一步AI处理的数据。

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通用计算平台（如在云服务器中找到的平台）可以运行任何网络体系结构。在边缘AI中这变得更加困难。架构和训练有素的模型必须经过修改才能在边缘的AI芯片组上运行。

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因此当时阿里巴巴做了CloudDBA产品，其集成了很多自动驾驶的概念，最终希望能够让数据库不需要通过人工干预，就能够对于出现的问题进行自动优化、修复，甚至在容量不足的时候进行自动扩容，在双11的时候能够实现智能压测，而且面对黑客攻击或者大促意外产生的SQL高峰也能够实现自动限流。

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电子邮件服务器可能需要大量存储，低延迟和良好的吞吐量，但它可能不需要非常苛刻的IOPS配置文件。并且，存储管理员应该决定应该为哪些存储分配什么资源。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。

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Serverless计算具有四个特点：首先，不需要维护云计算基础设施，应用构建的抽象层次上升，变得更加高效；其次，能够实现实时的弹性伸缩，这样能够通过未来的数据驱动的负载感知算法能够实现既满足很低的延时，也能够实现很高的资源利用率

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有了LSP的出现，开发者在解析代码语法时只需要遵循LSP协议格式，实现代码补全、定义展示、代码诊断等接口，就只需要开发M+N个应用。

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在这个流程中，还没有涉及到对于流量精细粒度控制的高级灰度方案，但已经足够体现出其复杂性和操作难度了。如果仅仅依赖于简单的发布脚本进行管理，不但效率很低，还很容易导致顾此失彼，对系统稳定性造成巨大的风险。

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Serverless 技术无缝是云计算和云原生应用架构的发展方向，但对于微服务应用的开发者而言，不管是 FaaS 形态，还是 Serverless Kubernetes ，都存在一定的局限性。

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用户对代码的浏览场景主要集中在代码评审和主干分支的代码浏览，所以我们目前主要支持两种场景的语法服务。语法服务接收来自代码平台的事件消息，如代码推送事件，评审的创建、更新、合并、关闭、重新开启事件，来触发语法服务构建。

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随着应用、团队、业务功能点数量的增加，所需要的开发测试环境数量还会成倍的增长，造成巨大的资源浪费。对于测试环境的计算资源而言，资源利用率要远低于生产环境。