使用Docker或Kubernetes等工具將用及其依賴環(huán)境打包成個(gè)可移植的容器，在任何平臺上運(yùn)行，解決了“次編寫，到處運(yùn)行”的問題。

將大型復(fù)雜的系統(tǒng)拆分成系列小而獨(dú)立的服務(wù)，每個(gè)服務(wù)都單獨(dú)開發(fā)、測試和部署，這樣提高系統(tǒng)的靈活性和可擴(kuò)展性。

通過自動化的方式確保代碼的質(zhì)量，能夠快速地發(fā)布新功能和修復(fù)錯誤。

通過定義期望的結(jié)果，而不是具體的執(zhí)行步驟，讓系統(tǒng)自動處理實(shí)現(xiàn)這些結(jié)果的具體過程。

利用云原生架構(gòu)的微服務(wù)和持續(xù)交付能力，快速迭代產(chǎn)品，對市場反饋?zhàn)龀隹焖俜?。利用大?shù)據(jù)和AI技術(shù)，提升產(chǎn)品研發(fā)的效果和效率。

生物信息學(xué)是個(gè)數(shù)據(jù)密集型的領(lǐng)域，大量的計(jì)算資源。利用云服務(wù)器m，快速獲取所需的計(jì)算資源，進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練。

在紡織業(yè)中，利用云原生架構(gòu)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程的數(shù)字化和智能化，通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集生產(chǎn)數(shù)據(jù)，使用AI算法進(jìn)行分析，以優(yōu)化生產(chǎn)效率和質(zhì)量。