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Open Application Model（OAM）开放应用模型，以及它的 Kubernetes 实现 KubeVela 项目，正是阿里云联合微软和云原生社区，共同推出的云原生应用交付与管理领域的标准模型与框架项目。其中，OAM 的设计思想是为包括 Kubernetes 在内的任何云端基础设施提供一个统一、面向最终用户的应用定义模型；而 KubeVela，则是这个统一模型在 Kubernetes 上的 PaaS 参考实现。

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随着企业将更多核心业务从数据中心迁移到云上，越来越多的企业迫切需要对云上环境进行的预算制定、成本核算和成本优化。从固定的财务成本模型，转化为变化的、按需付费的云财务模型，这是一个重要的观念和技术转变。

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数据科学领域有如下两种基本的学习类型。

有监督学习:训练的数据包含已知的结果。模型相对于这些结果进行训练。

无监督学习:训练数据不包含任何已知的结果。算法自行发现数据中的联系。

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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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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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由于读取单个大文件仅需要执行一个读取任务，因此可以以较高的速度执行它，而另一方面，读取多个文件的速度非常慢，因为需要执行许多读取任务。

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本次分享我主要分为以下四个方面：
一、DevOps的挑战以及如何降低 DevOps 实施代价？
二、为什么 Serverless 是云发展的必然结果？
三、Serverless+DevOps =？
四、实战案例分享

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在这样具有大量云 API 的情况下，今天的问题是如何设计一个通用的计算框架能够与这些 Serverless 的云服务、云 API 产生非常紧密的连接来帮助客户快速构建弹性、高可用应用。

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当 Serverless 和 DevOps 结合之后，能够大大提升研发效能，一方面大大降低了开发团队的心智负担；另外一方面，通过工具使得整个 DevOps 流水线能够实现高度自动化。

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