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M****点 2018-07-10
中国计算现状——产品篇
Serverless的之处在于要求程序为自己进行改造,其他强调按需付费的计算只是快速释放资源的小把戏,Serverless才是正的计算能力集装箱,未来计算场景下的CDN。 三、SaaS产品 其SaaS产品和狭义的计算没毛钱关系,广义的计算连设备租赁和人员外包都能算进吹水框架,自然也给SaaS预留了位置。 SaaS产品已经出现并流行了十几二十年了, OA/ERP/CRM/邮箱/模板建站等等SaaS都是比各位读者从业年龄还长的老古董,最新流行的各种在线办公、协作、通话、众测等SaaS产品也不依赖器,这些应用上走公网和之前走内网别并不大,用物理机和虚拟机别也不大。 狭义的计算是企业,目标用户的是企业IT技术人员,而SaaS的目标用户和IT人员只在Helpdesk时有关联。 从这点来看,这些SaaS只是平台的普通用户,和游戏、网站、APP、没有别。只要SaaS没自建IaaS和PaaS的技术能力和意图,那他们就是客户而非友商。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
干货概览 在计算机程序或者的层次上,我们来试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 叫什包含了哪些例,规模、部署情况、例运行状况如何? 2.我从哪里来? 的上游有哪些,不同的上游流量如何分配? 3.我往哪里的下游有哪些,不同的下游流量如何分配? 面对这样的问题,我们的答案是什呢? 在百度的运维践中,我们只需“BNS”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字)是百度智能运维团队研发的套分布式的名字系统,是百度Noah智能运维产品中的个重要基础系统。它为每赋予个独无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个的相关信息 ,这些信息包括:在机器上部署信息(机器IP,部署路径,配置,端口信息),例运行状况等其他重要信息。简单来讲,它提供了名到资源信息的个映射关系。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--故障危机分析
面对意外故障,我们有信心向客户证明,换了其他厂商也样会挂;面对人为故障,踏认错是对客户的最后尊重,而公开事也是逼着内部不会重蹈覆辙犯同样的错误。 过大家卖IDC、CDN、器和软硬件积累的个人商誉,是可以应用到计算领域的。而的高科技光环褪、产品同质化以后,企业的核心竞争力仍然是有商誉的销售-售前-售后团队,这类人才永远是稀缺资源。 录 请各位多琢磨评估本厂的到底哪些组件是靠谱的,不要让信赖你的客户受伤又受骗。如要学习计算相关知识,可以多关注我往期计算文章,比如说 计算最重要的工作是配合销售和客户:客户需求引导管理--战型IT太极拳 中国计算现状系列汇总: 做计算要花哪些钱,请看第篇成本篇,原创链接。 计算产品各有什特色该如何分类,请看第二篇产品篇,原创链接 客户的采购人员如何看计算,厂商如何锁定采购人员需求,请看第三篇采购篇,原创连接。 如果我们? 时无英雄使竖子成名,但这也是机遇, 看厂商花式作死的九种方法 。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚计算
如果当地政企要做好计算就要从管理者变为者,必须在管控违规违法时不惊扰正常业,甚至主动出击为正常网络保驾护航。 前几都是从降低成本可靠的角度请计算企业来合作建厂,如果你有市场有客户那对方会主动上门寻求合作。从长周期来看计算的客户是覆盖全球全行业的,各地内部采购的计算机项目根本不值提,市场和客户要靠计算厂商自己找。但现在计算厂商还在早期扩张摸索之中,厂商极端渴求各种政企业成功模式案例,旦摸出来案例会迅速推广到全国。这个窗口期只有三五年,随着政企业被其他公司摸透并推广开,这些项目就从首发明星案例变为普通捆绑销售了。 挑选合格的计算合作厂商,每类厂商有哪些特点。 前文说的为何要引凤,如何算筑巢。当厂商看到商机肯合作时,我们要掌握各类厂商的特点才能心里有数。 第类是大型厂商,他们自身有很强的资源整合能力和执行销售能力。地方政企和这类企业合作的话语权很弱,但极小风险就能看到收益。 第二类是创业厂商,他们般是靠技术优势和态度从大型企手里抢单子。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
这些信息会被我们决策模块进行分析和提取,在周围环境车辆行驶状况下,下走才是安全的。控制模块会让车向前行,感知模块获得新的信息,不停循环,应对更新的环境状态,现整体良性的循环。 核心:感知用来做什? 感知的输入跟环境相关。只要符合件,都可以被列为感知。在 Level3 和 Level4 里定义的细分任,把输入输出具体化。 障碍物检测,包括人、车、石头、树木等。上图是点输出,下图是图像感知示例。Level3 检测结果障碍物,对于 Level4 来说,不仅知道这是车,而且可以将其按大车、小车分类,因为大车和小车的开车方式不样。不同的车,做出的决策规划不样。你可以超小车,但无法超大车。 我们需要个很细的障碍物分类,这根据输入的不同划分,有点分类和障碍物中的分类。著名例子是绿的识别,你需要判断交通的颜色。障碍物检测分类,我们得出障碍物信息,这样有利于我们做后续决策。 我们要知道每个障碍物可能运行的轨迹,它会不会超车、插入车道或者无故变线,这需要障碍物跟踪。障碍物跟踪是很重要的模块。我们要运用障碍物,也有对场景的分析,我们点也用到这个。
s****d 2018-07-11
亿元级用户分析
2.1业采购决策人 企业里CEO/COO/CFO或权VP,他们不关注产品技术,更关注业上的求新图变,互联网决策人还会敏感IT成本。单纯靠销售搞不定亿元采购决策人,亿元大项目必须是高层互访合作,最终敲定合作的原因的就这几种: 把手政绩工程 战略投资的件 海量或结构性压缩成本 生态圈陪玩的件 高层利益互换 高级IT人力外包 业采购决策人只能敲定项目可以开始,但不保证落袋为安,IT方案决策人和技术执行人员同样重要。 2.2 IT方案决策人 从CTO/技术VP到权总监,业决策人选择厂商,而IT决策人可以否决候选厂商。他们要考虑公司总体利益,比如厂商的技术梦想是否有有辱智商,超低资源报价是否有可行性,生态合作是否有伏笔暗枪等等。
布****五 2018-07-10
如何执行命令
面临的困难 命令行的三要素,也是如何执行命令行面对的三个问题,如前文所述,对于单机环境来说,这三个问题在前人的努力下已经被很好的解决。可是如果要在几十万台机器上每天执行几十亿命令,同时保证时效性,保证执行成功率,保证结果正确收集,保证7*24小时稳定运行,就不是件简单的事情了。所谓远行无轻担,量大易也难,在构建这样的执行系统的过程中要面临诸多困难,此处举几个突出的例子如下: 信息存储问题:为了支持水平扩展,需要高效的内存数据库作为缓存。为了做到执行命令的可追溯、可统计,需要对执行过的命令信息持久化。日均几十亿的热数据,年均上万亿的冷数据,需要仔细选择存储方案。 任调度问题:为了达到在任意多台器上执行命令的要求,需要确定何时分发命令、何时回收结果以及样的并发度批量下发。 消息传输问题:为了保证命令高效正确送达目标器,需要构建个可靠的命令传输网络,使命令信息在准确送达的前提下保障传输的可靠与高效,毕竟百度的几十万台器分布在世界各地。 代理执行问题:为了更好的处理权限、单机并发等单机执行问题,需要在目标机构建执行代理,以应对单机的复杂执行环境。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那精彩--还原的猎头
猎头就是提供人才搜寻的供应商,这个供应商不能替甲方人事和业部门做决策。 第四点,猎头不会固执于个项目,猎头不会跟候选人强推意向单位的宏大蓝图,因为候选人本人也是业内专家不用猎头来教;更不会向甲方强推候选人,面试官眼拙运气差那就只能认栽,本公司bHR都无法说得的面试官,外部猎头能说什?而且稀缺人才总是供不应求的,转手把这个人卖给别的公司或者别的猎头样能拿佣金 第四部分.如何识别资深还是新手猎头 面试者来看资深猎头和新手猎头是很容易别的。 新手猎头只会看你的履历里几个技能和职位的关键字,除此之外个字都不懂;资深猎头有眼睛有脑子,会分析和询问你的简历。 新手猎头对职位的解析和路人甲没什别,只会强调待遇、级别和公司是名企;资深猎头可以说明这个职位在该企业内是具体做什的,有多大重要性。 新手猎头是撒网炸鱼,对每个面试者没花时间也并不热心;资深猎头为了次面试准备了超过水货同行十倍的时间,催面试反馈她比你还着急。 当遭遇面试失败,资深猎头能要到失败原因通报给候选人,而新手猎头不关注面试失败原因,用人部门给的失败原因都是敷衍套话。
m****t 2018-07-11
设计中立公有管平台
这个封装工作的结果可能是个写死的类库文件,也可以做成高大上的动态配置代理。如果当前只接入平台可以省掉这份工作,后续无论是自己开发还是甩锅给新供应商都是可行的。 上文谈了这多平台设计,大家定觉得很不爽,问题会这繁琐,现结果为什会如此简陋,是应该有资源隔离但统计费的父子账户系统,是应该有功能强大百调不厌的计费API接口。笔者以前就规划过和用过这些系统,写本文的目的也是为了催促各个平台开放此类功能。 第六进阶补充系统 除了上述核心业系统外,管平台还可以有些补充子系统,让用户像在用像个标准平台。 面向客户的API系统。高级用户会有调用API管理资源的需求,管平台需要逐步开放面向客户的API或SDK。 客户智能化操作系统。管平台可以更贴用户业,主动替客户完成些运维操作。简单的如滚动快照主机,复杂的如根据LB负载动态扩容缩编Web器。管平台离客户的业足够,又对端资源有深入了解,完全可以以此为切入点,从资源贩售发展为技术输出。 日志系统。无论是计费日志还是操作日志都可以逐步记录和开放出来。 通知和工单系统。此系统不用过多描述。
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的平台账户体系
前文是说注册阶段的法承诺,到使用过程中平台又会有各种奇怪的“资格认证”“功能审核”等问题。平台要规避自注册客户的政策法规问题和恶意欠费问题,但这和大客户有什关系?供应商用“认证”“审核”这类词跟甲方说话就是态度不端正,这又是句“客户你好,你要从管理,爱审不审,不审就滚”。这类甲方的身份资料是公开的,也不会恶意赖账,这时应该由乙方主动记录合规信息,后台透明完成功能开通,设置消费和透支上限。 假设客户是成长型公司,以前CEO创建的账户让员工继续使用。某天CEO被老婆打了顿,因为他的网购记录有给“丽丽”订花和开房;或者网警约谈该倒霉蛋,警告他不要用网盘传播非法视频;也可能CEO打开聊天工具,发现自己很多幼稚鸡汤文给投资商。不要误会是有人要整这个CEO,SSO单点登录多项,同事用混了账户也正常。 如果客户放弃使用某之后,原账户不注销滚动欠费几千万办?巨头们都是横向体化经营,搞不好会和客户有竞争,霸王注册款下的法风险确存在。 个企业的账户不应该由客户注册,而是供应商主动提供,像IDC和CDN就会主动给客户提供查带宽的账户。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年计算时代的运维职位展望
我在写篇新的文章,其中会引用到这篇2012年的旧文,所以我原样摘抄下来,很庆幸能转型进入计算这个行业。 计算的时代正在来临,运维的工作也将在今后几年中发生翻天覆地的变化。 如果你是个能给自己做主的人,你必须看清形势顺势而为,在变革的时代埋头苦干仍然保证不了你的正常生活;如果你是个弓骑兵,无论你勤学苦练都打不过坦克手的;铁达尼号上的乘客无论多有钱,总是免不了泡进海水里的。 首先,我作为个运维为何唱衰运维这个职业。 我们运维靠什能力在公司里自立哪? A.关心硬件和施工; B.关注网络问题; C.擅长系统和的调试维护; D.相对与架构师/DBA的价格优势; E.快速可靠的响应. 大家看看计算能给企业带来的好处。 A.硬件完全免维护; B.网络接免维护; C.系统、免维护; D.无论是硬件还是人力成本都很廉价; E.可靠性高于个人。 我们会发现,计算的目标就是要做的比运维人员更好,好到“不用关心”的地步。从技术上来说,各大计算运营商对通用的Web、RDBMS、存储 都是可以做到很好的。
x****3 2018-07-10
中国计算现状——采购篇
五、戳破乱象做科普 厂商在个人客户和开发者的些宣传特征并不适合大项目大企业客户,我们应该向采购决策人讲解这些特征的害处,并在应标文件中做更踏可靠的承诺。 1、公有厂商的运营规定是霸王规定,SLA款是免责款,根本不考虑客户利益。客户感知到故障了客却不敢承认,等到技术部和公关部双确认发通告已经过好几天了;大部分故障的定义是业中断,并不解释性能低到何种程度算业故障;假设主机宕机30秒后重启了,百倍赔偿就是用3000秒代金券让客户闭嘴;只有丢失数据办,好像没有任何SLA说得清楚。很多客户宁愿多掏钱选择用小型厂商或者私有,就是因为大型公有厂商管客户管的像个游戏会员。无论你推销公有还是私有,要拿出面对问题的诚意来,客户操碎心了明年就不续约了。 2、客户并不想盲目做小预算,单纯为省钱就不做采购了,只有其他方面没什好比的了才会比价格。我经常给客户算友商的成本,如果友商不赚钱甚至亏钱,采购决策人也会感觉到风险,钱都不要的厂商是想要命吗?政府采购有规则漏洞出了很多0元中标,但这个乱象不会持续太久,你也能投0元的标,中标了就发企宣文章,然后的事都不重要了。
小****园 2018-07-10
让PB级存储不再神秘
存储里大都是多媒体数据,谁敢盗播打官司就好;日志文件加密了就用不了端大数据分析了,但不挂个人信息的基因测序样本被偷了也不怕。如果客户的特别害怕丢数据,平台确没手段能自证清白,谁偷过用户数据只能听业内风闻。 正让用户头疼的是平台方会根据计费日志估算你的业规模,就像小保安总共能看到你何时出门样。据不可靠传闻,某厂商本来能拿到某厂商母公司数亿美元投资,自吹数据量有数PB,该司投资部调了下他们的消费金额就取消投资了。单个消费总金额就这麻烦,访问日志可以看文件数量、用户规模分布和大致的动作类型,个新兴企业最好还是把业分散在两个厂商那里,毕竟他们两家不能核对你的账单。 最后就是有些领先大厂直接压制,故意做技术无关的不兼容、甚至拒绝、甚至从其他层面正面打压业。这里就不举例了,太明显针对单厂商。如果只是技术不兼容那算和其他平台恶意竞争,如果到了平台明抢客户自身业的阶段,技术采购决策人请把风险告知公司决策层,该妥协还是硬扛不是你的职责范围。
f****8 2018-07-10
2018年计算行业展望
系统集成商,平台集成能力的日益增强,系统集成商逐渐就变成销售代理商了。 每个客户的IT投入是相对固定的,上面六大类群体的慷慨让利,足以让计算行业吃下半个IT业的营收和利润。 三、PaaS是未来 IaaS只是个资源转售的生意,PaaS代表了计算的未来,PaaS的优势浓缩成个词就是——按需付费。 PaaS彻底降低企业人力成本,选择用主机只是省掉了扎网线的人力,但选择对象存储省掉的是存储架构师。 计算用户越来越聪明,跟防贼样防备平台偷窥数据,但客户的用量信息总要让平台看到,否则计费。 PaaS易于切换的好处是逼着厂商提高品质,CDN就是最好的例子。 PaaS推广的难度在于改变用户的使用习惯,对于偏门深晦的技术用PaaS最容易,对于通用技术的替换最难。比如说客户很愿意使用IM工具的SDK,但让客户用 Serverless 改变开发流程很难。 计算行业要全面推广PaaS,就是要用更便利的把客户的程序员养的越来越只关注业逻辑;当客户招不到做底层支撑逻辑的程序员之后,客户的技术团队就只有上PaaS路了。
c****i 2018-07-11
付费拨见日--咨询可行性分析
还是重复文首所言,客户上是缺少IT执行层人才,客户同样也缺乏IT决策层专家。随着萌新客户开始上搞IT,行业的新生的需求是需要咨询,咨询的专业性不同于厂商和传统咨询厂商。 咨询团队只关注是客户,特别是萌新IT用户的业目标现,所以咨询专家必须能胜任客户侧技术负责人。光这就把售前和传统咨询顾问过滤掉了。能在甲方做技术负责人,为什要做售前;而传统咨询顾问的核心竞争力,从来不包含IT专业技能。 我把职位叫做“咨询”,是因为产品和传统软件产品完全不同。传统商业软件的咨询是建立在坚的支撑基础上的,传统软件咨询要的是软件应用技能而非IT专业技能。而产品的品类及其复杂,远超单软件的学习成本,现学现卖群软件是非常不可靠的。产品售卖既是也是资源,其和资源都离商业软件、商业交付标准相差太远。短时间内产品是不会成熟到传统商业软件的地步,如果你要做靠谱的咨询,必须对计算产品的研发和运营逻辑有深度了解,将性能、稳定性、投入产出比都估算的比较准。 如果辆坏车是短期内修不好的还要继续往前开,那你不能只学开车,你必须知道它是哪里坏了,什时候会坏。
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