人工智能，应该如何测试？（三）数据构造与性能测试篇
本文探讨了人工智能场景中的性能测试，区别于传统互联网测试，其复杂性更高。主要关注点包括两类AI产品——业务类和平台类，后者涉及AI全生命周期，测试难度更大。测试重点是模型训练的性能，特别是数据模拟。需要构造大量结构化数据，如不同规模、分布、分片和特征规模的数据，以评估算法效率。此外，还涉及模拟设备规模（如视频流）和节点规模（边缘计算），以测试在大规模负载下的系统性能。文中提到了使用工具如Spark、ffmpeg、流媒体服务器和Kubernetes（K8S）的扩展项目，如Kubemark，来模拟大规模环境。最后，文章介绍了使用Golang进行异步IO操作以构建海量小文件，优化IO性能。
云计算的未来：五大趋势与技术变革
【6月更文挑战第25天】云计算未来五大趋势：
1. 边缘计算与物联网结合，减少延迟，增强实时性。
2. AI与云计算融合，提升智能服务效率。
3. 量子计算的潜力，革新云计算处理能力。
4. 混合云和多云策略成主流，提供灵活安全选项。
5. 可持续性发展，绿色云计算降低环境影响。
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阿里云十年再出发，边缘计算已启航
3月21日，阿里云峰会北京站正式召开，在边缘计算专场上，邀请到了中国移动、阿里云、英特尔等行业专家以及众多边缘计算行业的先行者，和观众分享在MEC、IoT、视频、边缘AI等多个方向的布局与边缘计算最新技术探索和实践，引起来自运营商、硬件和芯片厂商、边缘计算应用等众多现场观众的强烈关注。
