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s****d 2018-07-11
亿元级云用户
云厂商提供四类人力资源: 第一类是方案咨询和项目规划,不要被免费通用售前蒙蔽了视野,出彩的规划咨询重度依赖精英人力,既要是云产品专家又要是客户侧IT高手; 第二是平台侧研发运维,即使最标准的CDN服务也要定制日志接口、微调卡顿和源比,销售铁三角必须最顺畅沟通最高优先级; 第三是项目侧实施人力,云厂商可以做盖机房到App适配的所有工作,客户只想对接一个总包责任人; 第四是客户挖不来留不住“云厂商母公司的顶级技术高手”,他们想借云项目让高手做人力输出,但是……。 读者们不要觉得卖人日很低端,人力资源是难以垄断和模板化复制的;只有不能垄断的行业,精英打工者才有极大的发挥空间。 4.架构和流程变化析 大型云用户在上云过程中,其IT架构逻辑逐步发生着变化,为了避免技术泄密和保证通用性,我写的比较简单。 硬件和系统理——硬件是标准还是特配、产权是租是卖、内网代维还是自设计、服务器交钥匙还是黑盒服务——不同的客户项目需求,导致硬件理和监控不同于传统方案也不同于其他云项目。 广域网联通方案——云厂商大都是互联网出身,他们拥有DDOS的资源和统一前端的实践经验,还有海量廉价优质带宽。
1****6 2018-07-10
情感
它使用了从inference_program返的结果来计算误差。我们同时定义了优化函数optimizer_func。 因为是有监督的学习,训练集的标签也在fluid.layers.data中定义了。在训练过程中,交叉熵用来在fluid.layer.cross_entropy中作为损失函数。 在测试过程中,类器会计算各个输出的概率。第一个返的数值规定为cost。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
它屏蔽了云服务底层繁杂的控逻辑,提供简化接口给上层系统NoahEE调用,使上层系统更好更快地释放价值。 Q这么优秀的系统到底是如何实现的呢? AHALO系统采用从架构,为Master端和Agent端。 Master端要做复杂的任务调度和控逻辑,并且所有功能都是模块化设计,用户可以根据自己的需求定制安装,包括虚拟化容器理,应用包理、部署、扩缩容、拓扑搭建和保活,集群控制等。 Agent端则以简单为原则,弱化繁琐功能,仅作为任务的执行器,其中的supervisor组件,结合父子双进程原理,做到自升级和自保活,把云运维人员的工作量降到最低。 整个系统的工作流程也十简洁优雅!Agent通过定期心跳的方式,与Master进行通信,在心跳发包中发送本机状态信息,在心跳包中获取Master期望的本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对有差异的地方做相应修改,使二者保持一致,从而保证集群中所有机器最终状态一致。 总之一句话,一朝HALO在手,从此不用发愁。所有运维需求,直接调用接口。
c****i 2018-07-11
付费拨云见日--云咨询可行性
云咨询的收入要来自咨询费,一个千万上亿的大项目,前置两百万的咨询标不算奢侈。朋友做过好几个50万的咨询建议书,加上访谈和讲解只花了两个人月。去年我没做过专业收集,全国上亿的IT项目随耳听到的就十几个。因此云咨询行业的规模不算太小,想做过亿甚至十亿都有可能。 按照中国国情,IT项目卖资源最容易冲营收,卖软件就很难证明价值,而卖人力是最难卖出钱的。长期稳定外包的低端码农,最终用户一般是掏月薪1.5-3倍的理费,报给客户的单人日成本从1000-4000不止;短期外包的高级专家,单人日报价低于一万二,每人月理费低于二十万,客户会觉得你找了个假专家。 云咨询人力支出,按照一个专家百万年薪来算,他支撑三五个项目就收支平衡了;这种业务开展起来,实际开销的大头在营销宣传。因为我们IT圈隔行如隔山,又有文人相轻的习惯,只有细领域的名人,好多还是只能做技能科普的水货,根本没有全IT行业和在行业外影响力的领袖。做云咨询要比做云计算更疯狂的搞品牌和专家的宣传,以我对市场宣传体系的了解,这一块成本是最难预估和简单消化下去的。 此外还有销售等方面的暗成本,就不展开谈了。
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