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等级1：智能告警，能够自动去扫描所有的可观察性数据，利用机器学习的方式去识别一些异常并进行自动告警，免去人工设置/调整各种基线告警的工作

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近两年，基于深度学习的人工智能在安防市场的应用越来越深入，尤其是车牌识别、人脸识别等技术得到了大规模的应用，并获得了非常不错的应用效果。

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如果设计得当，Edge AI将为自动缩放带来新的机会，因为每个新用户都会为集体工作负载带来全新的机器。边缘还可以更好地访问更多未处理的原始输入数据，而云AI解决方案必须与预处理的数据一起使用以提高性能或庞大的数据集，这时带宽可能会成为一个严重问题。

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相比开源自建，Elasticsearch有开箱即用免运维的优势，企业可以零成本迁移上云、同时拥有更强的功能与性能、TCO预估成本仅为自建的75%。

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截止到2020年12月，在DB-Engines上目前一共有363种数据库。按照数据库模型来看，传统的关系型数据库和非关系型数据库占比为3:1，可以看出，关系型数据库依旧是主流。而按照商业和开源数据库的角度来看，两者依旧是平分天下。在商业数据库领域，具有代表性的数据库有Oracle、SQL Server等；而在开源数据库领域，具有代表性的数据库有MySQL和PG等。

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KubeVela/OAM 提供了面向Kubernetes的服务抽象和服务组装能力，可以将不同实现的工作负载和运维特征进行统一抽象和描述，并提供插件式的注册与发现机制，进行动态组装。平台工程团队可以采用一致的方式进行新功能扩展，并且保持与Kubernetes上新的应用框架良好的互操作性。对于应用开发和运维团队，实现了关注点分离（Separation of Concerns），可以将应用定义、运维能力与基础设施实现解构。让应用交付过程变得更加高效、可靠和自动化。

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还记得那个古老的笑话吗?世界上有两类人——一类人相信世界上有两类人,而另一类人完全不相信前一观点。好吧,我确实相信世界上有两种数据科学家。我并不是在说那些学习计算机科学的数据科学家和那些学习统计学的数据科学家。任何称职的数据科学家都可以在需要概率、统计、数据结构和算法的时候信手拈来。实际上,本书中的建议同样适用于这两个学科的数据科学家,我们也会看到对两者都有很大好处的例子。

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非结构化检索本质是向量检索技术，其主要的应用领域如人脸识别、推荐系统、图片搜索、视频指纹、语音处理、自然语言处理、文件搜索等。随着 AI 技术的广泛应用，以及数据规模的不断增长，向量检索也逐渐成了 AI 技术链路中不可或缺的一环，更是对传统搜索技术的补充，并且具备多模态搜索的能力。

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目前，业内在处理高维十亿级别的数据时仍显得力不从心，多采用多片索引分别检索合并的方法，增加了实际计算成本。

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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。