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深度学习在需要分类和/或预测的领域非常有用。在商业、工业或者研究的任何领域,任何对预测和分类问题感兴趣的人都应该学习深度学习。实际上,如果有足够的历史数据、需要预测或分类的研究案例,便可以构建一个深度学习模型进行研究。

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向量检索的第一大类应用就是对语音、图像、视频这些人类所接触到的，也最为常见的非结构化数据的检索。传统的检索引擎只是对这些多媒体的名称和描述进行了索引，而并没有尝试对这些非结构数据的内容进行理解和建立索引，因此传统引擎的检索结果具有非常大的局限性。

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虽然向量检索发展多年，并逐渐成为非结构化检索的主流方法，但仍存在了不少的技术挑战和问题。

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Faiss 两亿规模索引的构建时间需要 45小时，采用 HNSW 优化的情况下可缩短到 15小时，而相同资源下 Proxima 一个多小时便可构建完索引，并且索引的存储更小，精度更高（见检索对比）。

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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。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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遥测数据是自动记录和无线传输来自远程或不可访问来源的数据。遥测以下列方式起作用：传感器在源处测量数据，它们将其转换为电压，然后将其与定时数据合并为单个数据流，该数据流将传输到远程接收器。接收后，可以根据用户要求对数据进行处理。

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在测试时需要考虑很多方面和维度，保证软件各方面的质量。测试包括了集成测试、端到端的 E2E 测试、性能测试、压力测试、容错测试、兼容测试、破坏测试等。

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当应用通过测试之后，就产出了一个交付物，这个交付物被认为具备了可以发布的能力，后续就需要进行运维工作了，比如应用灰度发布、升级回滚、服务器上下线、监控报警、安全补丁升级、网路配置、操作审计、生产环境引流等。

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DevOps 应用交付流水线里面包含了很多环节，如何将这些环节非常流畅地串联起来，实现自动化也是非常重要的方面。

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在过去的十年间，云计算获得了很大的发展，其使得用户能够通过API的方式非常轻松地获得近乎无限的算力，而这些算力是通过虚拟机来呈现的，这样的模式存在很多的优点，它和应用原来的开发和运行环境是兼容的，这种模式能够使得传统遗留应用非常平滑地迁移到云上。