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一、 Serverless如何助力云开发？ Serverless是一种云计算模型，它可以由云供应商负责底层基础设施的维护，并使用函数作为应用程序的构建块而非整个应用。这样云用户无需关注服务器管理问题，仅需支付调用函数的机会成本就能获得按需扩展的高度可扩展性和灵活性。 Serverless架构带来了以下好处： 降低开发和运维成本：Serverless转移了大部分服务器管理的职责给云供应商，允许开发者专注于编写代码而不是服务器配置和管理。这有助于减轻 IT 部门的工作负担，并大幅降低运维成本，从而提高效率和减少错误。 自动按需扩展：Serverless让云用户无需考虑伸缩性问题，可以根据需要自动在后台扩展或收缩资源，以满足应用程序的需求，这样可以大幅度降低服务器空闲时间成本。 更快地访问新功能：Serverless可以使最新技术和框架更容易被应用于云开发中，因为它消除了传统 IT 管理实践的限制，帮助开发者快速向生产环境中发布新功能。 提高安全性：Serverless架构通常基于无服务器框架，可以通过限制对特定函数的访问来提高安全性。这种垂直程度的精细控制可以确保代码仅与它所需的其他组件进行通信，减少了安全漏洞的风险。 二、 Serverless在推进过程中会遇到什么样的挑战？该如何破局？ 尽管Serverless架构提供了很多优点，但其不断强化的第三方服务依赖关系可能会使调试、测试、监测和故障排除方面的问题变得更加困难。处理这些问题的方法包括： 设计健壮的API ：云用户可放宽限制，将API不再作为单一的解决方案，而将其视为模块化、可重用和适应力强的组件。这有助于使API更易于部署，从而有助于减少任何因第三方服务中断或升级而导致的影响范围。 实施容错机制：Serverless应用程序使用函数计算作为其处理单元和存储的关键。它依赖于第三方服务，在这种情况下云用户需要实施一些容错机制，例如用于备份和恢复数据的服务或者使用并行运行的函数，以确保在应用程序崩溃时能够快速恢复。 加强监测：Serverless架构使系统维监测更具挑战性，因为与传统架构相比，Serverless应用程序非常分散。现代化的监测技术可以提供全面的视图，显示如何整合的诸多云资源（如三方服务、API网关、存储计算），以及捕获定位问题的所有信息源。 开发超级细粒度规则：如今Serverless架构允许可视化编程方式，快速生成图形界面和交互式应用，甚至是工作流可视化。开发人员也可以手动创建精细细节、可重用组件，这样就为服务继续提供支持并允许扩展性增加提供更好支持。 三、 Serverless未来在云计算模式中还能够发挥什么作用？ 更好地集成现有系统 ：企业标准会改变，在Serverless环境中，公司使用现有应用程序依赖项与新的无服务器应用程序混合使用，需要添加服务以实现生产-ready CI/CD管道。 扩大Serverless应用程序的生态系统 ：服务器家族、容器能够构建应用程序的新功能层，可以与无服务器平台集成。无服务应用程序开发越来越方便。

在软件开发中，业务开发和非业务开发的工作量大小取决于多个因素，例如项目的特征、规模和复杂性。通常情况下，业务开发和非业务开发都涉及不同的技术和工具，需要不同的人才和不同的工作流程。下面将深入探讨业务开发和非业务开发的工作量问题。 首先，业务开发是指根据客户或用户的需求开发具有特定功能和特定业务流程的软件。在业务开发中，开发团队需要与客户密切协作，确定他们的需求，并根据这些需求设计和实现相应的解决方案。业务开发还涉及不同的技术和框架，例如C#、Java、Python、Ruby等，以及前端开发工具、数据库管理工具等。 相比之下，非业务开发往往更加基础和底层。它涉及到构建软件基础设施，如操作系统、网络连接和数据库管理系统等。此外，非业务开发还经常涉及编写高性能、高可用性、安全性和稳定性等关键功能。在非业务开发中，开发者需要掌握各种关键技术和工具，如Linux、TCP / IP、HTTPS、DNS、RAID等技术，以及C、C ++、Rust等编程语言。 总的来说，在大多数情况下，业务开发的工作量要比非业务开发大。这是因为业务开发涉及到更具体的需求和需要满足的用户需求，需要经过详细的讨论和确定方案，在实现代码时还需要进行测试，演示和界面设计。而通常情况下，非业务开发只需要根据软件操作系统的需求构建底层基础设施，并验证其可靠性和稳定性。 具有高度复杂性的项目可能会在两者之间分配相等的工作量。例如，在区块链应用程序开发中，既需要开发业务的智能合约，也需要编写非业务的区块链基础结构。 当然，还有一些不同领域的业务开发和非业务开发，可能需要花费类似的时间和精力来完成。例如，机器学习软件的开发需要专门的专业知识和技能，无论是构建底层基础设施还是开发特定的业务功能。 最后，将业务开发和非业务开发相互对立并不能准确描述它们之间的差异和贡献。事实上，它们通常共同工作，充分利用各自的优势来实现软件开发项目的成功交付。因此，确定哪个领域能够占据更大的工作量并没有普遍适用的答案，最终取决于具体情况和项目需求。

随着云计算、区块链、物联网、AI等技术的快速发展，网络安全问题也日益突出。如何借助技术能力，让安全隐患的识别更精准、安全事件的处置更高效，已成为当今云安全管控的核心问题。下面提供一些好的方法和实践，以便更好地保障云安全。 一、建立完整的安全管理体系 要实现对云安全的有效管控，首先需要建立一个完整的安全管理体系。这个体系应该包括安全策略制定、安全保护、安全监控、安全审计等方面。其中，安全策略制定是基础，需要根据企业特点、风险评估及合规要求等因素，对云安全进行规划和设计。安全保护则需要针对云端服务、网络、操作系统、数据库和应用等不同层级进行安全加固和防范。安全监控和安全审计则可以将各类异常、漏洞和攻击行为的信息进行采集和分析，以便及时发现安全隐患并进行处置。 二、使用安全套件 在建立安全管理体系的基础上，可以采用各类安全套件进行云安全的防护。其中，常用的包括入侵检测、反病毒软件、网络防火墙等。这些工具可以对系统漏洞、异常事件、恶意代码等进行快速检测和隔离，减少安全险。 三、使用人工智能 利用人工智能技术可以进一步提高云安全的精准性和效率。具体而言，可以通过大数据分析等手段，对系统内部追溯、威胁情报分析、异动监控等方面进行预测模型建设，边沿实时风险监控，实现自动化安全管理，大幅度缩短故障识别、定位及纠正的时间。 四、实施安全培训 作为安全管理的重要环节，员工的安全意识和能力直接关系到企业的信息安全态势。因此，在实施云安全管控时，应该配合安全培训，提高员工的安全意识和技能，特别注重对身份认证、挖掘黑客手法、加密算法、数字证书等技术培训。此外，在每个人工作团队中，都需要指定专门负责企业安全的人员，一旦发现异常问题，能够快速有效地定位并解决问题。 总之，云计算、区块链、物联网、AI等技术的飞速发展下，相应地给信息安全助手提出了更高要求。在此过程中，我们需要紧跟安全技术的发展趋势，建立完整的安全管理体系，选用合适的安全套件，发挥人工智能的作用，并加强安全培训和意识。这样才能最大限度地提高云安全的管控效力，从而保护企业的信息资产以及客户数据的安全。

我认为目前最火的主流数据库是MongoDB。 MongoDB 是一个基于文档的分布式数据库，具有高可用性、高伸缩性和灵活的数据模型等优点。它可以轻松地存储和查询各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 MongoDB 的热度不仅在于其功能和性能上的优势，更在于其应用场景的增加。随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，数据量不断增大，传统的关系型数据库（如 MySQL）已经无法处理这些海量数据。相比之下，MongoDB 的分布式架构使得它能够轻松地扩展到数十台甚至数百台服务器，同时保持数据的一致性和可靠性。因此，MongoDB 成为了许多大型企业的选择，如谷歌、Facebook、IBM、eBay 等。 当然关系型数据库还是MySQL比较耳熟能详。 此外，MongoDB 还提供了许多方便的开发工具和 API，如可扩展的聚合框架、全文搜索引擎、地理空间索引等，以及支持多种编程语言的驱动程序和 ORM 工具。 综上所述，MongoDB 作为一款功能强大、易于扩展和使用的文档型数据库正逐渐成为主流且最火的数据库之一。

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积极参与

人工智能AI助手，智能问答引擎

bash sudo rm -rf /*

感觉像这种AI助手还是完全当作助理一样去使用，人只需要发布一些命令即可，语音控制，类小米智能音箱 小度什么的，如果是加入全屋智控计划最好，只是记录会议内容什么的，确实有点鸡肋，假如有些人的普通话并不标准，他的语音转文字系统会不会识别错误呢，这样生成会议纪要的话就有点。。。。所以个人认为 AI助手应该偏向于智控，授权信息后可以远程操作，也算是方便了生活吧。