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m****t 2018-07-11
中立公有云云平台
上文谈了这么多平台设,大家一定觉得很不爽,问题怎么会这么繁琐,实现结果为什么会如此简陋,是应该有资源隔离但统一费的父子账户系统,是应该有功能强大百调不厌的费API接口。笔者以前就规过和用过这些系统,写本文的目的也是为了催促各个云平台开放此类功能。 第进阶补充系统 除了上述核心业务系统外,云平台还可以有一些补充子系统,让用户像在用像一个标准云平台。 面向客户的API系统。高级用户会有调用API理资源的需求,云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。云平台可以更贴近用户业务,动替客户完成一些运维操作。简单的如滚动快照云机,复杂的如根据LB负载动态扩容缩编Web服务器。云平台离客户的业务足够近,又对云端资源有深入了解,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。无论是费日志还是操作日志都可以逐步记录和开放出来。 知和工单系统。此系统不用过多描述。 附录:我们亲眼看到CDN服务从各自为战变成了智能融,随着算业务的成熟发展,希望算服务也能如行云流水般想迁就迁。 配图是早期火车和马车赛跑但输给马车的照片,但是后来火车赢了。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
算历经多年发展,从最初的概念模型,到被大众熟知,再到现在全行业拥抱上云,取得了巨大的进步。云的要客户已从最初的中小初创公司逐步渗透到各行各业的大型企业。可以说,企业上云已是企业发展的必由之路。部分数据敏感的企业结自身数据的安全性、所有权和控制权等综因素考虑,会选择搭建自己的私有云或者混云环境。 但是在上述环境中,用户的机器都需要自行理,这就必然给云运维人员带来很多意想不到的麻烦。 其实我们面临的问题从来就没有什么大的变化,唯一不同的只是机器规模越来越大,人心越来越复杂。 Q如何在1台机器上部署基础设施?A 一切都源于那个亘古不变的道理:扔一个文件到机器上,然后跑一个命令。 Q如何在10台机器上部署基础设施?A 写个for循环搞定。 Q如何在10000台机器上部署基础设施?A 这个也好办!定制操作系统镜像CUSTOM.iso装机自动化安装! then…… Q如何快速升级所有机器上的基础设施? Q服务因异常挂掉,能自动重启保活吗? Q公司做活动,预流量突增,能扩容吗? Q公司活动结束,为节约成本,能缩容吗? Q新开发的基础设施服务有问题,能立马回滚吗?
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的云平台账户体系
单账户大铺模式下,所有的平台短信和邮件都往一个账户发就行了,但现在要重新设。我的一线技术工作经历并不依赖第三方(如云平台)知机制,对知功能的研究较少,所以我只能提出用性设建议: a.别把平台维护知当做甩锅知,大客户会因此忙到鸡飞狗跳。 b.员工正常操作不要知到理员,自然人收到的信息太多会麻木。 c.员工执行摧毁核心资源等高危的操作要及时理员。 d.这些操作日志可以过API等方式对接到企业自身的平台。 e.规和安全风险发送平台理员和资源池理员。 云平台有知机制就要有理权限,比如说某IP存在规隐患,理员要能查看和操作该IP;否则平台理员只能组织各部门领导开会,平台的理员一般不是公司高,其处理速度和处理效果就很慢也很扰民了。 第五.其他随笔说明 a.过去云平台做费和权限开发很繁琐,云平台支持精细控制后云平台的对接成本会瞬间降低,那些功能缺失又不是行业标杆的云平台会云平台被逐渐放弃接入。 b.有客户想给不同资源组做不同资源单价,这是个弱需求,该需求技术实现繁琐且有客户可接受的变方法,比如子账户登陆只量不价,价格在心中。
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 百度大脑AI Studio重磅推出算力支持
“提供总1亿元免费算力,助力开发者成功”——百度大脑AI Studio 大数据、大模型、大算力是深度学习发展的必备因素,算力的重要性不言而喻。4月23日,首届 WAVE SUMMIT 2019深度学习开发者峰会,百度一站式开发平台 AI Studio 重磅推出算力支持:豪掷1亿元免费算力,为普开发者破除算力桎梏。 百度大脑AI Studio 百度大脑AI Studio是集AI教程、代码环境、算法算力、数据集和比赛的一站式学习、开发、交流平台。该平台旨在帮助开发者迅速掌握AI开发知识,并熟悉模型创建,训练及部署的全过程。 百度大脑AI Studio中,项目有两个模式::一人一卡(单机)和远程集群模式。 其中一人一卡模式的配置此前以CPU为。为了解决该模式下性能不足的问题,百度大脑AI Studio准备了大量的Tesla V100训练卡和相关资源,总价值1亿人民币。 Tesla V100训练卡是当前性能最好的工业级训练卡之一。根据英伟达的说明, 该GPU的性能是单核CPU的47倍。此举将普惠百度大脑AI Studio用户,破除用户的算力困境。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云
服务器就是高功耗高价格的专业电脑,云算企业的采购规模一般远大于政企集采,他们能从硬件厂商那里拿到极限低价,政府和国企能提供的更多是采购资金的支持。 云算是一个商业服务,不仅需要硬性支持,还需要足够的环境和政策支持。当前云算公司聚集在一线大城市,环境规范稳定但成本极高竞争压力极大,云算企业也在尝试向二三线转移突围。二三线城市不仅要积极准备云算硬性资源,还可以用作融资、税收优惠等等灵活政策承担产能转移的,最终说服云算公司将GDP和税收留在当地。 云算平台提供的都是互联网服务,大量的互联网服务部署在本地会有极大的控压力。二三线城市对互联网服务还只是简单的控,稍有不解可能就会封禁一大批互联网服务,但一道封网命令就可以毁掉一个云算公司的声誉。如果当地政企要做好云算就要从理者变为服务者,必须在控违规违法服务时不惊扰正常业务,甚至动出击为正常网络服务保驾护航。 前几条都是从降低成本可靠服务的角度请云算企业来作建厂,如果你有市场有客户那对方会动上门寻求作。
M****点 2018-07-10
中国云算现状——产品篇
既然要用物理机,要和虚拟机联动就要用混云。混云就是用专线打两朵云,或者让物理机和虚拟机内网互。肯定有读者怪我认识浅薄,但是云内资源调度都做不好的用户,怎么能做好跨云的资源调度。 既然谈到了混云,肯定就要谈云平台,云平台不是伪需求而是新需求。当客户的非CDN云资源采购金额过500万以后,其子项目之间没有内网互的需求,这时候该做一个跨厂商的云端资源理方案了。现在虚拟机不能像CDN一样随意迁移,但未来Serverless服务崛起,算能力也会在多厂商之间漂移的。客户提前把云平台从费和权限层面做好,至少在项目级别可以和多个厂商侃价,还能模糊费相关业务数据。 五、企业IT咨询和实施服务 前面的云算服务都免不了卖资源或者卖软件,搞IT咨询和实施服务可以让公司增加企业服务的融资概念和收入构成。中小型云厂商都尝试转型做这类工作避开成本搏杀,大厂商嘴上说不要眼神也很诚实。但具体参与过程中,这类工作很少有成功案例,我做成功过这类项目感慨也很深,本段落重点解释这些现象并给出建议。
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