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亚洲、中东和非洲地区的开发人员采用容器和云原生技术的速度较慢。中国的各大公司在向云的迁移方面一直滞后，并且云原生技术的使用也呈现同样的趋势。随着阿里巴巴的 CaaS 获得市场的青睐，相信将来东亚地区会涌现更多云原生开发人员。

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云原生开发的灵活性让各个组织更灵活地操作分布式基础架构，并按需合理分配工作资源。

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加速数据服务的云原生化：由于计算存储分离具备巨大的灵活性和成本优势，数据服务的云原生化也逐渐成为 趋势。容器和 Serverless 的弹性可以简化对计算任务的容量规划。结合分布式缓存加速(比如 Alluxio 或阿里云 Jindofs)和调度优化，大大提升数据计算类和 AI 任务的计算效率。

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Serverless 和容器技术也开始融合得到了快速的发展。通过 Serverless 容器，一方面根本性解决 Kubernetes 自身复杂性问题，让用户无需受困于 Kubernetes 集群容量规划、安全维护、故障诊断等运维工作; 一方面进一步释放云计算能力，将安全、可用性、可伸缩性等需求下沉到基础设施实现。

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数字业务咨询机构AHEAD公司现场首席技术官Josh Perkins说：“去年发生的疫情证明了人工智能技术的强大力量，人们的问题从‘人工智能技术在我们公司中能做什么?'转变为‘哪些领域还不适合人工智能?’”

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Perkins表示，当使用智能工具和功能解决特定于行业的问题时，人工智能将提供巨大的价值。医疗、银行、保险、零售和制造业的组织中正在出现创造性的应用程序。Perkins说：“这在很大程度上是因为组织希望更好地将数据资产实现货币化，并利用新的数据流来发掘见解。”

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人工智能工具帮助应对数字化转型挑战的5个领域

当技术领导者将在现实世界中启用人工智能的数字计划时，了解最大价值所在将会提供帮助。某些主题在各个行业组织不断出现。以下研究一下人工智能领域中功能最强大的一些用例：从机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)到边缘人工智能和AIOps。

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1. 对话式人工智能：改善客户服务体验

将丰富的客户行为数据、自然语言处理(NLP)和聊天机器人结合起来时会得到什么?通常无需人工干预即可改变客户联系和支持的潜力。

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Perkins说：“对自然语言处理(NLP)的大幅改进使每天的客户体验变得更加丰**活跃。这项技术正在促进机器人与客户之间的对话的深度和自然流畅性。”

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当这种方法能够快速访问后端系统时，增强了客户自助服务，组织希望能够更快地为客户解决问题。Perkins预测，在未来几年内，客户将更难辨别他们是在与机器人交谈，还是在与人工客服交谈。