如何实现云边协同技术及其带来的效率、稳定性问题，包括涉及制造应用的容器化部署问题？

云边协同是一个蛮大的话题，特别是在目前算力向边缘迁移是个不可阻挡的趋势，如何做好“大”数据中心与“小”边缘数据中心及“瘦”边缘设备之间的协同，包括业务的协同，数据的协同，同时在比较安全可控的前提下实现双向的沟通。在数据协同中，一个比较关注的点是“数据的粒度”，目前来看，容器虽不是一个最佳的数据Size的选择，但是综合业务逻辑实现和运维效率，确实是一个折中的目前最佳选择，从互联网和金融等一些容器化实现走的比较早的行业来看，包括K8s等编排技术不断迭代，包括VMware的跟进，技术上已经比较稳定，英伟达一直都是AI容器化的践行者，包括我们的NGC（ngc.nvidia.com）包括从训练到推理，从脚本到应用部署，都是基于容器化实施，云边协同软件Fleet Command也是基于容器的技术实现。