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因此AIOps要落地，我们必须尊重专家系统的经验沉淀，例如通过模板化、知识表示与推理、或在一些场景中使用迁移学习等。

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在测试时需要考虑很多方面和维度，保证软件各方面的质量。测试包括了集成测试、端到端的 E2E 测试、性能测试、压力测试、容错测试、兼容测试、破坏测试等。

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回顾一下当有了这些能力之后，如何实现自动化应用交付流水线。在源码阶段，可以实现代码质量静态检查，保证 CheckIn 的代码质量。

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如果采用了微服务架构，应用将由多个服务组成，那么还需要考虑服务管理。

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下图中的数据是基于对于AWS、微软和阿里云的产品所发布的新功能或者新服务形式的统计，可以看到绝大多数的新服务都在呈现Serverless 化。

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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。

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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。

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除了监视存储活动外，存储管理员还需要检查和分析存储系统要使用的应用的编码和错误。

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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。

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并且，存储管理员应该决定应该为哪些存储分配什么资源。因此，在组织中运行着成千上万的服务时，对基础存储的管理超过了人们进行明智更改的能力。而且，这就是AI算法派上用场的地方。