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将更多的AI从云转移到边缘的关键挑战之一是，能够在边缘AI芯片中高效运行的神经网络架构。聪明的行车记录仪供应商。

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基于上云解决方案，建立了多种场景化解决方案，包括智能实时数仓解决方案、实时监控大屏解决方案、数据湖解决方案，其中比较典型的智能实时数仓解决方案，适用于电商、游戏、社交等互联网行业大规模数据实时查询场景：

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4）学习成本非常高，增大了应用成本。
因此架构简化、成本优化、数据统一、学习门槛低、适应业务敏捷、自助式分析趋势成为了迫切的需求，企业期望有一款全新的大数据产品，可以满足实时写入、实时计算、实时洞察需求；能做到实时离线一体化，减少数据移动，业务技术解耦支持自助式分析，从而简化整个业务系统架构。

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第一阶段：上世纪五十年代的大型机时代。在这个时代，大型机可能不到100台，基本上用在科学研究和国防等领域，当时主要是层次和网状数据库，比较典型的产品是IBM的IMS，IMS已经很少能够见到，在一些金融领域还有应用。

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K8s 控制器 “把复杂留给自己，把简单交给别人”的理想非常美好，然而实现一个高效、健壮的控制器却充满技术挑战。

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通过左移安全性，不仅可以降低安全风险，还可以降低修复成本。IBM的研究人员发现，解决设计中的安全问题比代码开发期间能节省6倍左右的成本，比测试期间能节省15倍左右的成本。

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我们可以将IaC概念进行延伸，可以覆盖整个云原生软件的交付、运维流程，即 Everything as Code。下面图中涉及了应用环境中各种模型，从基础设施到应用模型定义到全局性的交付方式和安全体系，我们都可以通过声明式方式对应用配置进行创建、管理和变更。

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得益于云原生技术生态的发展，AIOps与Kubernetes等技术将相互促进，进一步完善企业IT的成本优化、故障检测和集群优化等方案。这里面有几个重要的助力：

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可观测能力的标准化：随着云原生技术社区 Prometheus、OpenTelemetry、OpenMetrics 等项目的发展，应用可观测性领域在日志、监控、链路追踪等领域进一步标准化和融合，使得多指标、根因分析的数据集更加丰富。

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Service Mesh 非侵入的数据遥测能力可以在不修改现有应用的前提下获取更加丰富的业务指标。从而提高 AIOPS 的 AI 层面的准确率和覆盖率。