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声明式（Declarative）的API：在Kubernetes之上，开发者只需定义抽象资源的目标状态，而由控制器来具体实现如何达成。比如Deployment, StatefulSet, Job等不同类型工作负载资源的抽象。

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OpenKruise 是阿里云开源的云原生应用自动化管理引擎，也是当前托管在 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 下的 Sandbox 项目。它来自阿里巴巴多年来容器化、云原生的技术沉淀，是阿里内部生产环境大规模应用的基于 Kubernetes 之上的标准扩展组件，一套紧贴上游社区标准、适应互联网规模化场景的技术理念与最佳实践。以开源项目OpenKruise的方式与社区开放、共建。一方面帮助企业客户在云原生的探索的过程中，少走弯路，减少技术碎片，提升稳定性；一方面推动上游技术社区，逐渐完善和丰富 Kubernetes的应用周期自动化能力。

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DevOps 研发协作流程也随之扩展成为 DevSecOps。它首先是理念文化的变化，安全成为每个人的责任，而非专注安全团队的责任；其次尽早解决安全问题，将安全左移到软件设计阶段，降低整体安全治理成本；最后是通过自动化工具链而非人治方式，实现风险预防、持续监测和及时响应能力。

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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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结合上文提到的DevSecOps自动化流程，我们可以在业务上线之前，提供一致的测试和预发环境。更早，更快地捕获系统中的稳定性风险，更完善地验证灰度、回滚措施。

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KubeVela/OAM 提供了面向Kubernetes的服务抽象和服务组装能力，可以将不同实现的工作负载和运维特征进行统一抽象和描述，并提供插件式的注册与发现机制，进行动态组装。平台工程团队可以采用一致的方式进行新功能扩展，并且保持与Kubernetes上新的应用框架良好的互操作性。对于应用开发和运维团队，实现了关注点分离（Separation of Concerns），可以将应用定义、运维能力与基础设施实现解构。让应用交付过程变得更加高效、可靠和自动化。

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然而大多数企业尚未对云财务管理有清晰的认知和技术手段，在 FinOps 2020年调研报告中，将近一半的受访者（49％）几乎没有或没有自动化方法管理云支出。为了帮助组织更好了解云成本和IT收益，FinOps理念开始流行。

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好吧,我认为世界上的两种数据科学家是具备深度学习技术知识的和不具备深度学习技术知识的。我不是说那些缺乏这些知识的人就比他们当代的同行们不专业。简单来说,深度学习的知识能让你接触到更广范围的工具,能从不同的角度解决具有挑战性的问题,并能快速有效地得出解决方案。简而言之,深度学习扩展了你的数据科学工具包。

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在学习深度学习的核心思想时,我们采取的通用方法一般如图2.1所示。无论开发什么类型的机器学习模型,最终都回归到这个基本模型。输入数据传递给模型,经过多个非线性层进行过滤,最后一层包含分类器——决定该对象所属的种类。

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随着人工智能的发展，AI 的能力使得我们可以快速且成本较低地对这些非结构化数据进行理解，这样就使得对这些非结构化的数据内容进行直接检索成为了可能。这其中，很重要的一环就是向量检索。