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雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--服务故障危机分析
对于落实是人为导致的故障,甲单纯的赔追责并不能解决问题,因为厂商总是比甲的实际损失更小,甲触及厂商能倒腾出故障的部门。甲只能根据厂商销售和服务线的能力和态,确认自己交钱了能否买到靠谱的服务。 最重是商誉 计算既是又是服务,相对可以量化,但服务短期内看直观感受,长期看商业信誉。商誉分为企业商誉和个人商誉,厂商的企业商誉都积淀不足,胜者也是比烂大赛中靠友商更烂胜出的,和IDC/CDN的比优大赛无相提并论。大客户在吃够了厂商的亏以后,会选择信任能有个人商誉,能做出承诺、调动和平复问题的销售和服务人员。 有个客户非常信任某个小销售,他告诉该销售,虽然某大有高层合作,某大也说报价肯定比某小低5%;但是某大的服务机制有问题,出故障从来都是衙门话,每次故障都要客户去乱猜和背锅。最终这个单子在客户执行层的暗助之下,该小快速把业务切过来并坐实站住了,这份暗中相助就是靠个人商誉带来的信任。 我和大客户谈故障的时候,喜欢把详细故障原因刨析给客户,企业客户是讲道理的,不要把糊弄ToC用户的手段来对付ToB客户。
s****d 2018-07-11
亿元级用户分析
3.2 CDN和带宽池 CDN和带宽池不同于服务器硬件,其原始是相对稀缺死板的广域网带宽,其交付的是持续不断的服务,所以部署比较慎重但客户流动成本较低。制约客户全量迁移的是厂商的承载能力,而挖角和反挖时刻都在细水长流。CDN和带宽池首先考察的是企业内功,有没有廉价海量;再考验销售内部协调能力,能不能把好好价格抢到手里;而盯客户的套路和万级销售类似,工作力加大三五倍而已。 3.3数据存储池 数据存储池是很难年均摊营收上亿的,但定个1000万的小目标是能实现的;如果有1000万的非冷备存储池,那很容易带来数倍数倍的计算和带宽消费。存储是大订单曲线突破的好选项,还是AI和大数据项目的基石,我们和客户讲的是有技术含量的故事,需要精英售前给销售做幕后军师。 配图说明:谁掌握了数据,谁就掌握了真理 3.4人力池 亿元项目不可能是客户自助实施的,人力营收占比很低但画龙点睛,可能会干掉纯卖的友商,也可能晚交付半月就亏损上千万。
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务承诺,到使用过程中平台又会有各种奇怪的“格认证”“功能审核”等问题。平台要规避自注册客户的政策规问题和恶意欠费问题,但这和大客户有什么关系?供应商用“认证”“审核”这类词跟甲说话就是态不端正,这又是一句“客户你好,你要服从管理,爱审不审,不审就滚”。这类甲的身份料是公开的,也不会恶意赖账,这时应该由乙主动记录合规信息,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被老婆打了一顿,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商。不要误会是有人要整这个CEO,SSO单点登录多项服务,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怎么办?巨头们都是横向一体化经营,搞不好会和客户有竞争,霸王注册条款下的务风险确实存在。 一个企业服务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。
m****t 2018-07-11
设计中立公有管平台
第一本文目标 我本来没兴趣写管平台的设计思路的,我想你也没兴趣读,觉得这个问题没什么难、没什么意义,网上一也有很多成型产品。但架不住客户的要求真动笔去写之后,我发现设计管平台像素描画苹果、小饭馆的鸡蛋炒饼一样,看似简单的需求,却考察很深的基本功。 此文的第一目标不是要上管平台的客户,而是要被管理的平台的售前、产品和研发,本文是站在客户角去看到底有何用途的一个梳理列表,各厂商要坚持自己的产品战略,但引导客户需求不等于忽略客户需求。 此文的直接目标就是采购大量公有的厂商。本文是为说清楚平台哪些功能是最重要的,哪些功能是可有可无的。无论是自己研发管平台还是买管软件,这个管平台必须符合哪些特性、支持哪些功能。 第二管平台概述 说完了本文的目标读者,我们再看核心问题,为什么要做一个管平台。 当客户的非CDN采购金额过500万以后,如果其子项目之间没有内网互通的需求,甚至刻意要做成广域网容灾互备时,这时候我们该做一个跨厂商的管理案了。
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服务者,必须在管控违规违服务时不惊扰正常业务,甚至主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计算企业来合作建厂,如果你有市场有客户那对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一提,市场和客户要靠计算厂商自己去找。但现在计算厂商还在早期扩张摸之中,厂商极端渴求各种政务企业成功模式案例,一旦摸出来案例会迅速推广到全国。这个窗口期只有三五年,随着政务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。 第一类是大型厂商,他们自身有很强的整合能力和执行销售能力。地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,他们一般是靠技术优势和服务态从大型企手里抢单子。
M****点 2018-07-10
中国计算现状——产品篇
前言 上篇文章《中国计算现状——成本篇》(特大号首发改名为《做好计算要花多少钱》)讲的是成本问题,即什么企业有可能能做计算。本文是第二篇产品篇,目标客户是计算产品经理和计算标准用户。我从一个老用户的角谈谈每种计算产品该如何使用,哪些产品改进是刚需放心吐槽,哪些产品有内因就是改不了。本文主要说用产品的问题,买产品的问题在采购篇单聊。 正文 现在是2017年,计算服务是物理硬件的优质替代案,客户很认可计算极低的采购和交付成本优势。这时候我们要少被企宣PPT洗脑,追求华而不实的远景,这些PR文章的受众是风险投、客户决策层和创业者。我们应该摸清楚案和硬件案比有什么特点和局限性,客户明白特点才能使用得心应手,客户明白局限性才会早作备用案,产品经理心里不慌才会关注核心功能。 一、IaaS产品 IaaS平台的本质是,产品以做硬件的虚拟化为本,业务上承接物理硬件替代需求,其优势是最快速最低成本交付,客户为预占的物理付费。IaaS产品是最经典的计算服务,核心组件是主机,如虚拟网络、硬盘和安全组都是为支撑主机业务而服务的。
2018-07-10
解密开这门生意——商业角看开
前言 很多朋友都问过我,开技术究竟好在哪里,一个公司拥抱开是不是加分项,参与开的人是不是很酷的技术大牛。本文抛开虚浮的情怀和热情,我们从商业和管理的角看一看软件开。 1. 本质是对抗认知垄断 远古期的计算机没有版权概念,每一份代码都是一份全人类都可以学习借鉴的教学数据。 随着商业软件的兴起,商业软件公司倾向于将代码当做秘保护,引入了版权的概念。闭软件实操过程中有如下缺点: IT技术无跨软件跨公司进行交流,行业人才培养的很慢; 一个软件只能在很小可控范围内迭代,软件的进步速偏慢; 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; 商业软件总是试图建立垄断,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,自发推动开放代码的交付式,其中最出名的是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等开计划既不是为了开公司的商业利益,也没要给参与者发高级技工证书,更不会因为开而强行免费。
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
大脑新品体验师计划 如果只是技术“阅兵”会让你觉得意犹未尽,为了进一步激励开发者学习应用大脑开能力,大脑现已提出了“大脑新品体验师计划”,希望与开发者一起推动大脑进化,帮助他人一起成长,探AI前沿应用。针对开放日介绍过的任意一款产品,开发者提出改进建议、使用技巧/攻略或者有价值有意思的案例并发表在AI社区,将会获得社区积分、大脑定制礼品、现金礼品卡等多重奖励。 技术更新、新品上线、开发者现身说、行业案例详细解读、交流互动社区、培养激励措施......首期大脑开放日可谓干货满满。 “人工智能应用的领域可以说无处不在,只要企业、开发者、合作伙伴们能有发现问题的眼睛,就有创新创业的机会。大脑把平台和AI能力开放出来,希望帮助大家快速地实现各自领域的业务解决案,创造全新商业模式,带来更多机遇。”喻友平在现场如是说。
c****i 2018-07-11
付费拨见日--咨询可行性分析
他们是客户的临时专业智囊,站在客户侧IT专家的角,为客户做这些工作: 项目可行性评估——比如上某AI对话以后,是能给电话客服裁员,还是上线一款智能陪聊服务?客户不能墨守成规需要创新探,供应商肯定乐意让客户做实验,成功了是PR案例,失败了客户也要掏的钱。 技术需求描述——比如某个项目有个稀奇古怪的招标书,并不是友商做局控标了。只要善用和OCR,查找替换,一个实习生在两个小时就能写完5万字的招标书;而客户会拿着这篇“神圣的废纸”去做应标准备。 项目验收规范——项目里客户的目标是业务成功,而厂商提供的是混为一谈的梦想++服务。甲验收的目的不是为扯皮和赔,而是为了保证业务能推进下去,验收规范要明确保障甲利益,也不能刁难乙到不肯接盘。 IT项目全局规划——实施任何IT项目都不等于甲业务成功,这个IT项目必须纳入甲的业务流程之中,比如上游数据系统要做对接、比如通知承接后续处理。这些事厂商是看不到的,只能自家IT团队或咨询顾问能完成此工作。 整体投入产出比——大部分IT项目是支撑性项目,支撑性项目的投入产出比是非常重要的。
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 大脑AI Studio重磅推出算力支持计划
“提供总计1亿元免费算力,助力开发者成功”——大脑AI Studio 大数据、大模型、大算力是深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深学习开发者峰会,一站式开发平台 AI Studio 重磅推出算力支持计划:豪掷1亿元免费算力,为普通开发者破除算力桎梏。 大脑AI Studio 大脑AI Studio是集合AI教程、代码环境、算算力、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。 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为主。为了解决该模式下性能不足的问题,大脑AI Studio准备了大量的Tesla V100训练卡和相关,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。此举将普惠大脑AI Studio用户,破除用户的算力困境。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
Q可以做虚拟化限制基础设施不占用过多的机器吗? Q如何先部署小批量机器,确认无误之后,再做全集群部署?简而言之,灰发布。 Q新到位10000机器,如何高效部署最新的基础设施?使集群中所有机器环境同质化? 管中窥豹,我们可以发现如果在私有或者混合场景中还是通过人肉运维的式管理,那么管理效率将会分低下,并且其中重复繁杂的操作,难以保证环境的稳定性和安全性。急人之所急,需人之所需。的工程师们便展开了一场头脑风暴...... 原始太初 私有中存在大规模的机器集群,集群中一片空虚混沌,渊面黑暗,仅有字节流在其间穿梭。为有效地管控体量庞大的集群,合理分配,降低运维成本,保障上服务穿越狂风暴雨,工程师们意识到:“必须要有一个优秀系统来管控这混沌的集群世界!” 第一天 工程师们说:”这个系统要代表操作系统的意志!占用少!对外部系统零依赖!装机自带!要能自升级和自保活!“。当裸机启动之后,这个系统便以root身份运行,能保活自己,还能托管维护其余基础设施,后续迭代升级也能自动完成,整个流程高自动化,不需要人工介入,极大地降低运维成本。
流****水 2018-07-11
企业级运维平台——NoahEE
文章概览 过去的文章为大家介绍了智能运维的面面,从监控、部署等传统的运维技术到智能异常检测、故障自愈等智能运维技术,这些运维基础能力和黑科技,是年来工程师对技术孜孜不倦求的结果,也见证了运维年间的创新历程。很多同学在看了这些文章后,都在想如何把这些领先的运维技术与理念用到自己的工作中,但苦于建设运维平台不是一蹴而就的,成本也让人望而却步,于是不少同学都在希望我们能够有一个产品的形式输出这些技术,便将这些前沿技术运用到自己的工作环境中。 在分析了各行业的运维场景与需求,结合历年来运维的经验与技术沉淀,并经过运维团队的精心打磨后,今天我们可以很骄傲的给大家呈现这个的运维产品企业版 – NoahEE。 在介绍NoahEE之前,有必要说一下内部的统一自动化运维平台Noah。Noah来于圣经中“诺亚舟”的故事,我们用这个名字来寓意能够避免灾难,稳固而坚实的平台。作为一系列运维系统的集合,Noah包括了服务管理、机器管理、定位、监控报警、自动部署、任务调等等,已经服务了数年之久。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受关注?
通常来说,一种情况是明确寻找最佳路径的A*算,本质就是如果有最好的路径便一定将其找到,如果单位路径成本(cost)不一样,最好的路径不一定是最短的。 A*是了所有可能后选择了最好的,而且运用了启发式算来决定;其数据结构实现是priority queue,不停选取“最小成本”节点来扩建路径。 另一类是基于抽样(sampling based)的路径规划,通常可以理解为并不知道最优路径是什么,需要从起点开始随机抽样(怎么随机这个问题还是比较讲究的)来扩建可能的路径集。 这里面有一个很重要的因素可以加速抽样,例如障碍物的检测。若遇到障碍物,在其向再扩建路径便没有意义。 典型的算是RRT (Rapidly-exploring Random Tree)。需要引起注意的是,在实践过程中如果有了启发式算,实时的路径规划会很注重效率,需根据实际情况优化,这面的研究包括RRT变种或两类算的结合(如A*-RRT)。
y****i 2018-07-11
做容器的最佳用户
少谈做容器能省 容器因为虚拟化程低,肯定比虚拟机要节省,但面对这种诡辩我会三联问: “您的职场生涯中关注过消耗服务器吗?” “拿省下的钱给你们团队发工好不好?” “为了效率,我们直接用裸机行吗?”。 容器公司见到客户就谈价格谈省钱,又说不清楚省了多少钱,实际上砍了IT项目才是最省钱的,能解决问题客户可以多花钱。 在平台运营过程中,容器技术确实能节省成本,但这是靠容器的更小调决定的。假设一台物理机有180G内存可用,客户买了5台32G内存的虚拟机用了160G,剩余20G内存就是卖不出去了。但如果拿这20G内存给一堆只用500M到2G的容器进程用,还是整机都跑小容器不跑大虚机,利用率一下就高很多了。那闲置的20G内存成本早晚也要把摊到客户身上,但这和客户直接可视的售价没关系。 这个理由最蠢的地就是,它把容器的客户限定成了对成本敏感的运维人员,而使用和更新容器、使用容器编排系统,都是要研发人员一起努力才能发掘出来。
x****3 2018-07-10
中国计算现状——采购篇
比如客户真的有弹性伸缩的需求,那公有就很适合这个客户,你只要承诺为客户预留1000台主机的就行。比如客户要管理的文件数量已经过亿,对象存储就是比目录存储性能更好。你能结合客户的实际场景挖掘出旧案的不足,才能好的传递新案的价值。 3、延伸做咨询和IT服务 计算是以一己之力将数个软硬件行业的工作全部包揽下来,旧服务器厂商不考虑如何调试Mysql,旧播控软件也不知道什么是vXlan,可以说一个厂商就是半个IT业。厂商在降低客户对单一产品的上手难,但直到客户业务如何上、哪种应用配合哪类,甚至软件技术支持都是可以做的,客户也愿意包给一个厂商完成所有工作。 五、戳破乱象做科普 厂商在服务个人客户和开发者的一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实可靠的承诺。 1、公有厂商的运营规定是霸王规定,SLA条款是免责条款,根本不考虑客户利益。
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