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第二个问题：共享资源放大了被侵入的可能性问题，云计算确确实实有共享资源的机制，但是通过云计算本身的安全能力，包括大厂本身的安全防护，事实上在共享隔离方面已经做得非常完善。大家共享在某一台物理服务器上面，对于数据库密码泄露、别人的数据库切入密码、被外面反复入侵的问题，影响到用户的可能性很小。除非像金融行业，就是有要求业务一定要在一台完全独立的物理机上面，今天的云计算数据库也是可以做到的。

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它可以帮助激发更高层次的思维，提高解决问题的能力，并对课程材料有更深的理解。

在以AI为动力的LMS软件的帮助下，教师可以创建几乎任何类型内容的在线课程。他们可以添加图片、交互式视频、演示文稿、图表、调查问卷、测验以及其他任何可以帮助学生高效学习的内容。

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现在已经有很多基于云的LMS工具和集成的AI聊天机器人来帮助学生增强学习能力。最棒的是，你可以将聊天机器人集成到你使用的几乎任何LMS软件中，而无需编写任何代码。

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作为电气工程上可观察性的巅峰，自动驾驶将汽车获取到的各类内外部数据发挥到极致，总结起来主要有几下几个核心的要素：

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利用这些项目的组合或多或少可以解决针对性的一类或者几类问题，但真正应用起来你会发现各种问题：

多套方案交织：可能要使用至少Metrics、Logging、Tracing3种方案，维护代价巨大

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我们团队从刚开始09年做飞天5K项目起，就一直在负责监控、日志、分布式链路追踪等可观察性相关的工作，中间经历过小型机到分布式系统再到微服务、云化的一些架构变更，相关的可观察性方案也经历了很多演变。我们觉得整体上可观察性相关的发展和自动驾驶等级的设定非常吻合。

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从以上对比中我们可以看出智能分析技术的好处，但从这些年智能分析技术的应用来看，其并未实现大面积商用，究其原因主要是过去技术不够成熟、应用效果不够理想，传统的智能分析技术由于算法是人为根据不同的场景和应用需求进行设计，在适应性上需要人为不断的改善和提升，在特定的环境下有良好的性能，但是一旦环境等因素发生变化，传统的智能分析算法在应用上的性能就会降低。

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集中式云资源通常用于训练深度学习推理模型，因为开发精确模型需要大量数据和计算。生成的模型可以部署在中央云位置，也可以分发到边缘的设备。

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框架将不断发展，以提供更多有关在哪里进行培训以及如何提高重用性的选择。例如，TensorFlow.js使用WebGL和WebAssembly在浏览器中运行（有益于隐私，低延迟，利用桌面或移动GPU资源等），但也可以加载分片的，缓存的云训练模型版本。

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数据集成的实时同步技术自带脏数据收集机制，在整个ETL的链路中，无论是读取端还是写入端不支持的数据，都可以通过插件中心的能力收集并输出到用户配置的目标端，包括本地日志、Loghub、MaxCompute等，为数据的再处理提供支持。