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2018-07-10
解密开源这门生意——商业角度看开源
本文抛开虚浮的情怀和热情,我们从商业和管理的角度看一看开源。 1. 本质是对抗认知垄断 远古期的计算机没有版权概念,每一份码都是一份全人类都可以学习借鉴的教学数据。 随着商业的兴起,商业公司倾向于将码当秘方保护,引入了版权的概念。闭源实操过程中有如下缺点: IT技术无法跨跨公司进行交流,行业人才培养的很慢; 一个只能在很小可控范围内迭的进步速度偏慢; 公司的商业策略以盈利优先,可能会掐灭技术革新; 一个黑盒化的交付物,交付质量只能靠商业信誉保障; 商业总是试图建立垄断,黑客们警惕着垄断的恶行。 在版权限制下感到压抑的IT精英,自发动开放源码的交付方式,其中最出的是GNU计划。GNU计划的重点是对抗IT技术认知垄断,更自由的传播IT知识;GNU等开源计划既不是为了开源公司的商业利益,也没要给参与者发高级技工证书,更不会因为开源而强行免费。 在上个世纪程序员人数很少但都是精英黑客,参与开源的目的是以码会友,不会发表太烂的码,顺着开源社区容易找到技术大师,几个IT高手也容易蹭出商业火花。 2.
笑****山 2018-07-10
监控专用对象存储的畅想
读写理 访问理就是客户端程序访问到的API,在这一层对访问需求进行过滤和缓存。 访问理要不要读缓存和写缓冲?访问读缓存是有必要的,因为监控类场景不存在重,而同一个文会多次反复读取。访问理肯定是群集式或者SDK控制,看客户端是随机分配还是会话保持策略,我们再去决定是本地缓存还是共享式缓存池。至于写缓冲,这就是写入性能、业务连续性、数据可靠性的零和博弈,没有标准答案。 访问理要不要预缓存?默认的对象存储并不关注客户业务,但如果url可以规范化,我们是能测出客户下一阶段大概率访问哪个文的,数据预取可以极大的提高客户体验。 访问理的读写权限优化控制。访问理可以继续基于标准token验证机制,也可以简化为基于IP地址进行读写权限控制。访问理可以预判读写请求是否合法,比如说读取明显已经超时的数据,或者时差严重时写入文,这些都可以在访问理层面直接拒绝。 元数据设计 元数据的优化压力不大,因为在应用场景和访问理层面已经给元数据足够减负。
5****a 2018-07-11
监控专用对象存储的畅想
读写理 访问理就是客户端程序访问到的API,在这一层对访问需求进行过滤和缓存。 访问理要不要读缓存和写缓冲?访问读缓存是有必要的,因为监控类场景不存在重,而同一个文会多次反复读取。访问理肯定是群集式或者SDK控制,看客户端是随机分配还是会话保持策略,我们再去决定是本地缓存还是共享式缓存池。至于写缓冲,这就是写入性能、业务连续性、数据可靠性的零和博弈,没有标准答案。 访问理要不要预缓存?默认的对象存储并不关注客户业务,但如果url可以规范化,我们是能测出客户下一阶段大概率访问哪个文的,数据预取可以极大的提高客户体验。 访问理的读写权限优化控制。访问理可以继续基于标准token验证机制,也可以简化为基于IP地址进行读写权限控制。访问理可以预判读写请求是否合法,比如说读取明显已经超时的数据,或者时差严重时写入文,这些都可以在访问理层面直接拒绝。 元数据设计 元数据的优化压力不大,因为在应用场景和访问理层面已经给元数据足够减负。
s****5 2018-07-10
个性化荐(二)
(title)是一个序列的整数,整数表的是这个词在索引序列中的下标。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
如果本地数据云端的容灾备份,或者多云厂商之间的权威数据源,这也是可行的方案。 私有云的输出形式有三类,分别是远程维护、买硬一体化。买硬一体化交付大家很熟悉,厂商需要提供非常详实的交付文档,应对一切异常情况。但当前云存储的可维护性并不高,交付文档可能写不出来,远程维护才是最便利的交付方式。按过去买硬的习惯,离线运维系统都要巡检和计划内停机,其可用性比在线运维要低很多。厂商的驻场工程师只能日常响应工作,让核心技术人员远程维好过停业务等人来现场。现在几个硬存储厂商也用类似的远程维护方案,他们的智能诊断程序会将群集状态信息自动发送给厂商,这泄密的风险和远程维护是相同的。 四、自建/评估对象存储群集 免泄密声明:此文是我基于已知公开常识写的内容,我的工作经历是让我验证这些观点并感觉到了客户痛点,此文只谈架构不谈具体实现方法,并不涉及技术机密。 本章节都是架构技术干货,无论是要自建对象存储群集、采购私有云还是采购PB级公有云都需要评估厂商的技术架构是否可靠,如果您其他分布式系统也可能会有所收获。
c****2 2018-07-10
个性化荐(一)
Input movie_id: 1962 Input user_id: 1 Prediction Score is 4.25 模型概览 本章中,我们首先介绍YouTube的视频个性化荐系统[7],然后介绍我们实现的融合荐模型。 YouTube的深度神经网络个性化荐系统 YouTube是世界上最大的视频上传、分享和发现网站,YouTube个性化荐系统为超过10亿用户从不断增长的视频库中荐个性化的内容。整个系统由两个神经网络组成:候选生成网络和序网络。候选生成网络从百万量级的视频库中生成上百个候选,序网络对候选进行打分序,输出最高的数十个结果。系统结构如图1所示: 图1.
c****i 2018-07-11
付费拨云见日--云咨询可行性分析
传统商业的咨询是建立在坚实的支撑基础上的,传统咨询要的是应用技能而非IT专业技能。而云产品的品类及其复杂,远超单一的学习成本,现学现卖一群是非常不可靠的。云产品售卖既是服务也是资源,其服务和资源都离商业、商业服务交付标准相差太远。短时间内云产品是不会成熟到传统商业的地步,如果你要靠谱的云咨询,必须对云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。 如果一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,什么时候会坏。 4.云咨询的投入产出 我和传统咨询的朋友聊过,为什么不IT专业技术咨询,他们一方面说太麻烦,另一方面是模糊觉得人力太贵,高端人力还总是放空闲置,最终不赚钱,所以本章节演一下投入产出比。 按上文所述,能胜任云咨询专家的人非常少,薪资要求也会很高。但是如果只参与决议和监理,不参与具体施工过程,一个专家一年能跟十个八个大项目,全国凑100号人也不太难,这些人差不多能扫遍全国TOP500的IT大项目了。 云咨询的收入主要来自咨询费,一个千万上亿的大项目,前置两百万的咨询标不算奢侈。
f****8 2018-07-10
2018年云计算行业展望
四、从业者的更新变化 客户的程序员要一变化世更替,而云计算公司的从业人员也在更新换。新技术刚出现的时候,研发和产品最重要,而技术走向成熟稳定以后,销售和售前更重要。 技术支撑团队会逐渐平庸化但越来越可靠,现在的新技术弄潮儿会转场去更新的技术,有友商竞争和衬托,留下的员工只能把功能全稳定性好。 产品经理是长期看衰的,因为云计算平台是个服务公司而非互联网公司,正常的产品迭速度是填不满产品经理的工作周报的。 前端销售团队变得越来越重要,因为客户铁定要上云,而平台和产品越来越雷同了;关系过硬的销售可以带着用户换厂商,而普通销售会快速走向失业。 售前随着销售的强化变得更重要了,而随着产品的标准化也可以减轻对后端团队的依赖。 随着高科技的光环褪去,各个云计算平台的从业者会越来越像传统的和集成商。现在各个云平台不用太多新产品,而是重点好支撑体系,如果有强势销售跳槽来贵司,公司的支撑体系能让他们无顾虑的单吗? 后记 乱世开始总是英雄辈出的时,但天下大势也是分久必合,云厂商虽然不会合并成一家,但相互之间也会越来越减少竞争,逐渐走向成熟。
y****i 2018-07-11
容器云的最佳用户
对于持续集成和交付场景来说,以前我们是硬压着研发和测试,务必保持版本一致、务必保证文打好包,从不盲信回滚预案,必须后半夜上线,就这样还天天出故障;现在自动上线的压力确实小多了,大家都可以放心测试生产环境一致、保证文不漏传、可以和Git无缝集成,可以扔给研发和测试半自助上线了。这就是我前文所说的,容器快速部署的优势在于决策的快、操作的简单。 而K8S的兴起它把容器从改良工具变成了革新武器。以前有过很多架构师培训和文档,讲解服务发现、注册、编、路由,资源监控和统计,研发就是说听不懂。可是一套来自大厂的开源方案出来了,研发就主动去拥抱了。有了K8S以后,即使研发人员不了架构和运维,只要肯适应K8S的设计逻辑,都可以取这两类人的工作。他们通过配合了K8S或类似组的容器云,老老实实改变研发流程,让码和架构,让架构和资源耦合到一起。 现在我们能说清楚过去为什么没有公有容器云成功案例,因为客户的执行层是脑臀分离的——运维动研发把程序改造到可以上容器,以完成运维的业绩,猫让狗帮忙抓条鱼给猫吃,这事能搞定才怪。
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