故障可分硬件故障、配置问题和License异常等类型，处理时应遵循“先外部后内部、先高级警告后低级警告、先共性后个性”的原则。观察指示灯状态判断硬件异常，并检查RAID级别、分条深度、LUN读写策略、Cache策略、LUN归属及硬盘类型等配置是否符合业务需求，评估潜在影响。故障发生后，首要任务是全面收集信息，包括系统基本信息、故障现象、设备组网、主机与存储配置等。主机层：检查操作系统版本、HBA卡

使用Scikit-Learn进行机器学习：观看Andrew Ng课程的第1、2、3、6、7、8周视频（跳过神经网络部分），再阅读《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》第一部分（约300页）并完成编码练习。学习Python相关统计学：包括抽样、均值、中位数、标准差、置信区间、假设检验（含A/B测试）等。推荐阅读《Pyt

AI调取数据时，不再看到孤立的字段和表格，而是能完整识别一个业务指标的构成、数据血缘、责任主体和质量标准，真正实现“看懂数据、读懂业务”。另一方面，平台数据源边界全面扩张，覆盖报表、消息队列、云数据平台等多元场景，适配企业当下分散、多元的数据架构，为AI提供完整、全面的业务上下文。未来的数据治理，拼的不再是资产盘点的完整性，而是能否搭建适配AI的企业语义底座。，是传统数据治理的空白区。只整理元数据