把类作为参数的抽象工厂模式

如果期望传统的存储和数据结构能够提供云原生应用程序所需的可迁移性、规模和速度，那么一定会让人感到失望。

为什么数据如此难以管理、保护以及实现货币化?这一问题得到了客户和供应商的一致关注，人们需要得到这个问题的答案。

行业专家已经意识到，大多数从数据中及时提取业务见解的尝试都是我们过去处理数据的方式的基础。随着人工智能(AI)和机器学习(ML)在全球范围内获得广泛采用，围绕云存储和数据服务的创新可以推动业务价值。

1.从人类到机器

在以往，商业智能和数据管理软件的最终目标是获取人类可读的见解。精确度比场景更重要，而完整性比及时性更重要。

人工智能(AI)和机器学习(ML)正在加快数字世界的到来。算法利用数据洞察力并将其转化为行动，其中只有一小部分是针对人类的行动。数据以各种形式和惊人的速度流入和流出。

2.应用程序和数据的两面性

近年来，组织对应用程序的开发进行了彻底的改革。敏捷的流程使开发人员能够快速迭代并以连续的增量交付。DevOps工具缩减了开发工作流程并提高了软件质量。

许多人工智能(AI)和机器学习(ML)工程师和数据科学家将证明，在构建应用程序变得更加容易的同时，管理应用程序通过的大量和各种各样的数据存储已经变得失控。尤其是数据采集和准备已经开始发挥重要作用。

容器和混合云的迅速崛起进一步加剧了数据利益相关者的挫败感，他们难以在为开发人员实现更多创新以及使数据更易于访问且更安全之间找到平衡。

对于这个难题，没有一个正确的答案。但是，有很多证据表明，成功的企业将应用程序和数据现代化挑战视为同一挑战的两个方面，而不是将数据现代化留待以后实现。
 

5. OKD 4、Fedora CoreOS和CodeReady容器

如果组织正在寻求开发人员和运营工具的Kubernetes社区发行版，需要查看OKD。可以将其视为Red Hat OpenShift产品的“上游”项目。但是，与Universal Base Image的引入实际上更多的是同级关系，它允许更新的代码并行地流入项目和产品中。

OKD 4使用Fedora CoreOS作为节点的基本操作系统。 Fedora CoreOS是一个自动更新的小型操作系统，用于安全地运行容器化工作负载。OKD 4提供了一个Kubernetes集群，该集群具有最新的安全修复程序和新功能，例如对cgroups v2的支持，它还为Kubernetes运营商提供支持。

OKD还支持安装程序提供的基础设施。在许多平台上，安装程序控制安装过程的所有区域。虽然不像用户提供的基础设施那么灵活，但它的使用要简单得多，并且通常应被视为大多数用户的默认设置。

最后，为了在开发人员准备将代码推送到持续集成(CI)/持续交付(CD管道之前为他们提供帮助，OKD 4允许组织使用CodeReady容器在笔记本电脑或台式电脑上设置更少的预配置本地Kubernetes集群，以便进行开发和测试。它们是开始构建OKD(或OpenShift)集群的最快方法。

更多来自Kubernetes社区的信息

如果了解一下CNCF格局，就会发现几乎没有涉及关于Kubernetes的社区创新。但是这些内容应该使人们对在新的一年中应该保持关注的项目和领域有所了解。

（编辑：威海站长网）

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