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目前，阿里巴巴的数据库自治服务已经实现了“半自动”，虽然还没有能够达到理想情况下的客户无需任何管理的情况，但是这个方向会持续增强，最终实现数据库全自动驾驶。

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最后总结一下，如今我们正在迎接新的数据时代，因此需要做好准备。虽然今天我们的系统更多的跑在关系型数据库和数据仓库等，但是随着物联网、工业互联网这些领域的爆发，如何去迎接新的数据时代是一个非常有意思的话题。其次，在新的数据时代，云原生数据库和数据仓库将会全面普及。

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随着大数据的大量来源以及企业可用数据量的增加，存储容量规划已成为存储管理员的问题。据估计，每天产生2.5万亿字节的数据。现在，如果以神经元计算的话，那就是相当于2.5亿个人类大脑的海量数据。而且，相同的估计表明，全球总数据的90%是从2016年到2018年生成的。

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Strace是Linux的用户空间实用程序，可用于诊断、调试和获取有关输入和输出功能的指令。但是，由于复杂的应用可以具有多个输入/输出功能，因此这对人类来说可能是一个挑战。

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另一方面，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。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的计算机视觉技术可以扫描遥测数据，以保护存储阵列免受漏洞侵害。当使用有关漏洞的历史数据进行训练时，机器学习算法可以将来自各种应用程序的传入数据与历史数据进行匹配，以发现漏洞的可能性。因此，借助AI的预测分析，存储供应商可以着眼于在遇到客户之前防止存储问题。

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当我们深入地看 DevOps 中所包含的这些工作项之后，其实能够感受到如果想要做一个具有弹性的、高可靠的应用，需要考虑的点是非常多的，而这些在实施了 DevOps 之后就变成了同一个团队在整个应用生命周期中需要考虑的事情了。这对于团队心智和能力的要求是非常高的。

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在测试的环节，通过与阿里云 ROS 的无缝集成能够实现自动化部署到测试环境，并且运行测试用例。这些完成之后，通过 ReleaseManager 可以确认部署，通过工作流将这些任务串联起来，发布到预发布环境中，并且进一步部署到生产环境中，每一个步骤都实现了自动化，研发效能得到了极大提升。

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在 Serverless 计算平台之上，原生提供了很多的日志收集和 Metric 收集能力，比如简单日志查询以及高级日志查询，能够通过日志方式为用户提供高级数据分析能力。

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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？