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嘟****y 2018-07-11
型企业适用的云账户体系
这些年来云计算技术突飞猛进,但我一直很怕和客户谈云的账户体系,因为客户有合理化需求,而(某客户说)云的账户设置就是在糊弄鬼。随着部分云在完善账户体系,我们可以心气和的谈一谈而非吐槽这个问题了。 云计算公司的技术班底都是个人业务起家,他们最早接入的是中小企业和创业者,其账户体系并不适用于型企业客户。型客户上云之前都用过虚拟化、域管理、管资源管理软件,肯定不适应这套功能单薄诡异的用户约束。本文的目的是为了让客户有底气提出质疑,让云继续完善开发,最终提供符合企业级应用场景的账户体系。 第一.账户注册问题 首先我们看法务问题,如果注册时死抠法务问题,国内各会颗粒无收。 我随便摘取了几段账户注册的用户协议: 客户的云账户是唯一身份识别依据,就连交钱时也是只认账户不认人。 云有权限制客户账户下所有产品及全部功能,心情不好就不卖。 客户保证不会影响云关联公司的合法权益,其标准由云做权威判断。 这是不是有一种“客户你好,我是你爷,爱买就买,不买就滚”的即视感?谁有资格代表公司去注册账户和同意条款,IT部私自注册云账户跟私签合同的区别吗?
w****t 2018-07-10
AIOps中的四金刚
智能运维:提供对AI能力的支持,如:统一的数据服务(运维知识库)、运维开发框架,以及给AI策略实验和运行的运维策略框架等。 故障自愈机器人:针对单个业务场景进行化抽象,使之成为一个基础服务,基于AIOps研发和运行。 AIOps时代的职责和技能变化 研发工程师负责运维及基础组件的研发与建设。 在传统运维场景中,研发工程师负责、基础组件、类库和工具的研发工作。在针对运维的场景中,会覆盖运维相关的服务管理、监控、变更、流量调度等相关。 这部分是运维的基础,在AIOps时代仍然需要依赖于这些的建设。 同时在AIOps场景中,数据成为了中心,运维各种状态信息转换为数据,机器学习则作用在数据上进行分析。在百度AIOps的实践中,运维开发框架、运维知识库、运维策略框架共同组成了完整的智能运维,三的建设和实施离不开数据、机器学习架构的引入。这就要求研发工程师具备数据、机器学习架构师的多重身份,具备流式计算、分布式存储、机器学习、算法策略等一系列数据和机器学习架构能力。
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