云原生应用程序可移植性功能应该是其数据保护专业知识的延伸。应用程序和数据的备份和恢复是数据保护的核心。因此，可以将计划内的应用程序移动性视为在突发和意外故障后应用程序恢复这一更为困难的问题的特例。
为当今机器学习算法提供动力的人工神经网络是对大量基于电子的“神经元”及其许多连接或突触进行建模的软件。研究人员认为，不是用软件来表示神经网络，而是用真实设备来表示组件，尤其是突触，从而产生更快、更节能的人工智能。
人工智能通常部署在云平台上，在那里可以处理大量的数据，并消耗大量的计算资源。然而，数据并不都需要在云平台中存储和处理。
我们预测到2027年存储器的收入将增加两倍，占汽车半导体市场的17%，2021到2027年的复合年均增长率为20%，超过全球存储器市场同期的8%CAGR和汽车半导体市场同期的10%CAGR.
随着机器学习模型变得更大、更复杂，它们需要更快、更节能的硬件来执行计算。传统的数字计算机正在努力跟上。
利用区块链的数据完整性和智能合约特性，可以安全地和自主地执行智慧城市环境中的各种操作。此外，区块链还可以防止服务器入侵和篡改/修改权限的不利影响。
现代数据栈是云原生应用程序的集合，它们作为企业数据基础架构的基础，成为组织处理数据的事实标准。就像工业价值链一样，现代数据栈包含不同的组件，所有组件都相互关联。在之前的博客中对现代数据栈进行了高级概述，但每个组件都值得详细关注。
许多新技术新产品的发展正在塑造全新的工业物联网，从软件和硬件方面的创新到增强人类感官能力的智能穿戴设备，所有这些都有可能通过改进的数据驱动智能，从而影响生产系统和流程。工业物联网正在将传统的线性制造转变为动态的、互联的系统，帮助工厂释放潜力，更高效、更高产、更主动地运行。我们需要关注到物联网所展现的趋势，紧跟潮流。工业物联网的六大趋势人工智能(AI)：人工智能是计算机模拟人类智能过程，综合运用多维
伴随而来的不仅是企业业务转型，还有不断增加的IT设施支出，也就是为企业管理云成本带来了长期性的挑战。
存算分离，现在已经成为云原生数据库的标配，开始大规模流行。存算分离后，进一步使计算单元和存储单元解耦，每个单元可以实现单独的动态扩缩容，并且可以通过冗余配置，实现对单点故障的容忍度，可以说是近年来数据库市场上的一大进步。
随着互联网数据规模越来越大，并发请求越来越高，传统的关系数据库系统在性能、价格、可扩展性方面已经不能很好地满足需求。谷歌、亚马逊等互联公司率先在后台基础设施中引入超大规模分布式存储系统，用来解决海量数据的存储问题。
随着时间的推移，企业的数字化转型快速发展，各种安全设备的运营数据开始激增，最早期的SIEM产品逐渐跟不上数据产生的步伐，因为其所使用的结构化数据库无法与时俱进，而编写新的解析器需要很长的开发周期。
