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回顾了 DevOps 的挑战之后，通过阿里内部和整个业界的实践可以看到，需要通过平台和工具降低 DevOps 的复杂度。

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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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同时这样的设计也需要和运维系统进行深刻的对接，这样才能非常可靠、非常安全地连接起来，提升运维的效率。

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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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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。

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如果用户采用 Serverless 的模式构建应用，也就是相当于在上层API的方式构建应用，粘合的逻辑和基础设施管理的工作都由云服务商来承担，用户所需要整合和决策的代价比较低，

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可以简单地说，每天生成越来越多的数据，这正增加了存储工作负载的规模和复杂性。

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储块或块存储是将数据存储在卷中的块。纯延迟不受吞吐量影响，但是如果单个块请求很大，则应用延迟可能会随着吞吐量的增加而偏离。

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AI可以监控存储以检测多种工作负载的模式和性能。这里的工作负载是由各种输入/输出特征或应用任务生成的数据流。

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通过检测这些工作负载模式，AI可以帮助存储管理员洞悉哪些工作负载可能使他们面临最大化存储阵列的风险。