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。
因此，在今天需要考虑如何利用云服务的能力，以搭积木的方式来更快速地构建应用，而不是重复造轮子，这就是云原生的模式。
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，
存储管理员在管理存储问题时面临一些挑战。而且，如果他们克服了这些挑战，将帮助他们在数据存储的各个方面之间找到适当的平衡，例如在哪里分配工作负载，如何分配工作负载以及如何优化堆栈等等。
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。
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。
AI数据存储可满足客户需求
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。
延迟是服务器完成请求所花费的时间。关于存储，这是指满足单个存储块的请求所花费的时间。存储块或块存储是将数据存储在卷中的块。
例如，如果一个过程被调用，它将被执行，然后返回，以便在堆栈中调用下一个过程。而且，在谈论IOPS时，基础输入/输出任务可以达到存储系统的堆栈限制。
企业管理员和存储供应商处理各种各样的存储类型。而且，它们还满足不同输入/输出服务的指标。大型文件共享应用可能需要适当的吞吐量，但也必须允许延迟损失，因为大型而复杂的应用可能会对延迟产生不利影响。
