從數(shù)據(jù)存儲的角度來看的業(yè)務(wù)規(guī)模較大，涉及的數(shù)據(jù)量較多，GB的云服務(wù)器空間可能會顯得有些不足。因?yàn)槌嗽嫉臄?shù)據(jù)之外為處理和分析這些數(shù)據(jù)預(yù)留足夠的空間。但是能夠通過合理的數(shù)據(jù)清洗和壓縮技術(shù)，降低數(shù)據(jù)占用的空間，GB的云服務(wù)器可能就能夠滿足我司的需求。

從模型訓(xùn)練的角度來看，模型訓(xùn)練通常消耗大量的計算資源的模型復(fù)雜度較高，或者我司頻繁地進(jìn)行模型訓(xùn)練，GB的云服務(wù)器可能就會顯得不夠用。在這種情況下考慮升級我司的云服務(wù)器配置，或者采用分布式訓(xùn)練等技術(shù)來提高訓(xùn)練效率。

再次，從實(shí)時監(jiān)測的角度來看的業(yè)務(wù)規(guī)模較小，實(shí)時監(jiān)測的需求不高，GB的云服務(wù)器可能就能夠滿足我司的需求。但是我司的業(yè)務(wù)規(guī)模較大，實(shí)時監(jiān)測的需求較高就根據(jù)實(shí)際情況評估是否更大的云服務(wù)器。