DevOps是一种重视“软件开发人员（Dev）”和“IT运维技术人员（Ops）”之间沟通合作的文化、运动或惯例。通过 自动化“软件交付”和“架构变更”的流程，来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。 通过将DevOps的理念引入到整个系统的开发过程中，能够显著提升软件的开发效率，缩短软件交付的周期，更加适应 当今快速发展的互联网时代。
应用级别注册模型 ？ 大大减轻了注册中心的内存压力与地址推送压力 ？ 实现与 Spring Cloud 和 K8S 的互联互通 ？ consumer 端可以实现同时支持 2.6 和 2.7 两个版本服务调用 ？ 整体流程为支持 service mesh 打下了坚实基础
？ 数据地位的变化 ？ Businesses Intelligence =＞ Intelligent Application ？ 数据是副产品 =＞ 数据是原材料（石油），无处不在，深植于业务流 ？ Data Science 的地位变化 ？ 这意味着，Data Science 将基础设施化 ？ 数学软件 （Application） =＞ 基础设施 （Infrastructure）
通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信,以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
企业级Nacos实践性能监测： ？ 采取双监控系统：自研监控工具和 Nacos 官方监控工具 ？ 采用 8C16G 三台集群部署 ？ 将近 660 个服务（非实例数）瞬间从 Eureka Server 同步到 Nacos Server，CPU 增长 3% ？ 系统平均负载从 0.15 左右上升到 0.45 左右 ？ 内存增长到 72%，归因为云原生微服务框架里内置较多的元数据（MetaData）
？核心是丰富的数据分析算法库 ？ 包含常用统计分析、机器学习、文本处理、推荐、异常检测等多个领域的近350种算法 ？ 覆盖数据分析、建模和部署的全流程 ？ 数据分析和应用开发人员能够从数据探索、模型训练、实时预测、可视化展示，端到端地完成整个 流程。
2019 年，O＇Reilly 对 1500 名 IT 专业人员的调查中，有 40％ 的受访者在采用 Serverless 架构的组织中工作。2020 年DataDog 调查显示，现在有超过 50％ 的 AWS 用户正在使用 Serverless 架构的 AWS Lambda。 Serverless 正在成为主流，于是就诞生了下面这幅图，从单体应用的管理到微服务应用的管理再到函数的管理。
使用云服务器供应商的发布方案虽然会很简单实用，但容易形成与供应商的技术绑定，形成耦合。所以方案很多，可以根据自己的需要进行选择。 但我此次实践的是基于开源可实践的方案，会有以下几种方式的实践： Kubernetes；Nepxion/Discovery[Discovery]；自己实现[
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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推动生态重构。AI、大数据、物联网等技术从单点 突破走向深度融合，不仅优化了预订、服务、管理 等全流程体验，更催生出 “酒店 + 科技 + 生态” 的新范式。部分领先企业已搭建起开放的数字化生 态平台，链接上下游资源，实现从 “单打独斗” 到 “协同共赢” 的转变，这标志着行业数字化已 从 “工具赋能” 阶段，迈向 “生态赋能” 的全新 阶段。
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