考慮通過容器化技術(shù)（如Docker）進行資源隔離和分配，確保每個任務(wù)都只使用其所需的內(nèi)存資源。

對于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，將其分片存儲，在運行算法時只加載必要的部分。

利用阿里云的彈性伸縮服務(wù)，根據(jù)業(yè)務(wù)需求自動增加或減少服務(wù)器實例，以適負(fù)載的變化。

選擇適合的存儲類型，主要讀取操作，選擇更快速的SSD硬盤；是大量的寫入操作，選擇成本更低的HDD硬盤。

可能會影響到用戶的購物體驗，如頁面加載慢，搜索結(jié)果返回慢等。

可能影響到產(chǎn)品的研發(fā)進度，因為大數(shù)據(jù)分析和AI模型訓(xùn)練都大量的計算和存儲資源。

可能會導(dǎo)致實驗數(shù)據(jù)分析延遲，影響到研究進度和治療效果。