现阶段的AI软件时代，作为企业信息化系统只要是个软件，基本都会和AI结合起来应用，现在的软件架构上多个个模型层，这个是最大的变化，就是各种软件基本都会有个模型层，这个是应用系统架构上的最直接的改变，也是必须的，这个模型层能做落地到不同的企业信息化系统就实现了不同的功能，智能客服是一个很普遍的应用场景，对外的应用居多智能客户，属于ai知识库的一种应用，对内就偏重知识库了，比较多的OA系统里一般有办公智能助手，能查询信息、智能填各类工单、合同审核校对、合同对比，自动就能对接发起流程（智能工单），医院场景应用点也比较多，除了问答还能看检查报告如从影像报告里找到肺结节准确的（这种还有很多），AI应用不是这两年才有的，早就渗透到软件里，之前也有很多AI在生产上的应用，只是没有现在普及，有很多场景文字转语音、语音转文字、视觉多模块的应用、文生图、文生视频、视频生视频、数字人，当让报表和BI都有应用场景，所有软件基本都要使用AI这个是趋势。... 展开详请

构建基于Kubernetes的企业应用云平台需要规划、设计和实施多个组件和服务。以下是构建企业级Kubernetes云平台的一些建议和步骤： 需求分析：首先，分析企业的需求，了解应用程序的类型、性能要求、安全性要求等。这将帮助你确定Kubernetes平台的架构和组件。 选择Kubernetes发行版：有多种Kubernetes发行版可供选择，例如原生Kubernetes、OpenShift、Rancher等。根据企业需求和资源选择合适的发行版。 基础设施规划：规划Kubernetes集群的基础设施，包括计算、存储和网络资源。你可以选择在本地数据中心、公有云或混合云环境中部署Kubernetes集群。 集群部署：部署Kubernetes集群，确保所有节点和控制平面组件正常运行。你可以使用Kubeadm、Kops、Terraform等工具进行部署。 网络插件：选择合适的网络插件，如Calico、Flannel、Cilium等，以实现Kubernetes集群中的容器网络。 存储解决方案：为Kubernetes集群选择合适的存储解决方案，如Ceph、GlusterFS、NFS等，以满足企业应用的持久化存储需求。 集群安全：确保Kubernetes集群的安全性，包括使用RBAC（基于角色的访问控制）进行权限管理、为API通信启用TLS、使用网络策略限制容器间通信等。 日志和监控：部署日志和监控解决方案，如Prometheus、Grafana、ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）等，以实时监控集群性能和应用程序状态。 CI/CD集成：将Kubernetes集群与现有的持续集成/持续部署（CI/CD）流程集成，以实现自动化的应用程序构建、测试和部署。可以使用Jenkins、GitLab CI、Argo CD等工具。 应用部署：使用Kubernetes原生的部署方法（如Deployment、StatefulSet等）部署企业应用，确保应用程序能够在Kubernetes集群中正常运行。 服务发现和负载均衡：使用Kubernetes的Service和Ingress资源实现服务发现和负载均衡，以确保应用程序的可访问性和高可用性。你可以使用内置的Kubernetes服务，或者使用像Istio这样的服务网格来增强这些功能。 自动扩缩容：使用Kubernetes的Horizontal Pod Autoscaler（HPA）或者Kubernetes Metrics Server来实现应用的自动扩缩容，以便根据负载变化动态调整资源。 备份和恢复：实施备份和恢复策略，以防止数据丢失。可以使用像Velero这样的工具来备份Kubernetes集群和应用数据。 多租户管理：如果需要，可以实现多租户管理，为不同的用户或团队提供隔离的Kubernetes环境。可以使用Kubernetes的Namespace功能，或者使用像Rancher这样的多集群管理平台。 持续优化：在部署和运行应用的过程中，持续收集和分析性能数据，优化集群配置和应用性能。 培训和支持：为开发者和运维人员提供Kubernetes的培训和支持，帮助他们更好地使用和管理Kubernetes平台。 以上就是构建基于Kubernetes的企业应用云平台的一些基本步骤和建议。需要注意的是，每个企业的具体情况和需求可能会有所不同，因此在实施过程中可能需要进行一些调整和优化。 ... 展开详请

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