我们正在快速进入这样一个时代：智能机器和大数据收集能力成为全世界行业的重要组成部分。如今，在大多数高级住宅区和大规模的公司中都能够正常的看到AIoT（物联网人工智能）应用的影子。虽然不像媒体宣传的那样广泛，但在发达国家，采用率正在呈指数级增长。
物联网，作为一个总括术语，代表了一个由连接对象组成的网络。当我们将AI算法和机器学习能力结合在一起时，我们大家可以期望物联网智能设备可以依据自身和其他系统的经验来学习、自我改进和适应变化。
AIoT，即物联网人工智能，是物联网基础设施和人工智能技术之间的集成。物联网和人工智能之间的融合带来了增强的人机交互、数据管理和分析，并为物联网用户所带来了全新的客户体验。
无人驾驶汽车可能是当今 AIoT 最明显和最广泛的应用。特斯拉等无人驾驶汽车制造商使用其目前在道路上行驶的汽车，在手动和自动驾驶时收集数百万个数据点。他们使用这一些数据来绘制道路地图，优化车辆的自动驾驶系统，并丰富其数据池，以在未来开发更好的车辆。
如今，物联网和 AIoT 的最大采用者是智能工厂，以用AI来提高其性能和效率。高度工业化国家的大多数工厂已经在使用嵌入式传感器来收集制造流程中的各种数据。
通过使用AIoT，工业和制造业机器人慢慢的变智能，AIoT允许工厂机器人学习模式，并在中断、延迟和损坏发生之前预测它们。预测性维护可能是任何制造商最妙的省钱之道。
面部识别摄像头和其他传感器收集的数据能够在一定程度上帮助绘制顾客在店内走动时的路径。诸如此类的数据能够在一定程度上帮助管理人员预测人员短缺的发生，并提供对店内顾客行为的洞察，以改善零售体验，甚至规划商店布局，以充分的利用顾客的光顾。
这就是 AIoT 的现代应用与智能家居相遇的地方。自动化和人工智能支持的温度调节可以最大限度地节省电费，而且跟着时间推移，它还可以通过根据外面的天气、房主的工作时间表和温度偏好来调整房屋温度。
在完全实现 AIoT 的未来中，地球将成为一个巨大的互联网络，该网络将由无数个数据收集系统组成，而这些系统将通过学习模式和建立联系来自主改进彼此。我们期待这一天早日到来！
虽然在最近一次调查中69%的收房的人说Kubernetes是容器编排方面的首选，但是部署和管理Kubernetes未必轻而易举。尽管Kubernetes具有灵活性，但是仍存在操作工作流程方面的复杂性――许多涉及应用性能管理(APM)，需要积极有效地应对，才能使Kubernetes实现承诺的好处。
