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m****t 2018-07-11
设计中立公管平台
当我们要设计管平台时,最小必须的计算资源为这几项: 1.主机,2.,3.公网IP+带宽4.VPC+安全组5.负载均衡 一个平台缺少这五项中任何一项,用户都不可能达到等同于自购物理机的效果,甚至最基本的功能都无法执行。当前各大供应商(含OpenStack和Zstack方案)都将这些资源都已经实现API化创建、查询、管理、删除。 对这些必要资源的规划思路是,在能保证基础功能和用户便利的前提下,尽量砍掉一些炫酷但只少数厂商支持的功能,为了简化开发难度,对一些通用但低功能也可以拖到二期三期再做。 比如主机创建主机API时必备功能是“选择硬件配置”“顺手创建公网IP”“自定义镜像克隆主机”“设置主机名”的,管理API必须“查看主机状态和配置”“硬重启”“绑定/解绑IP、硬”。其他的功能根据项目组的人力和工期可选展示给客户,时间就多做,没人没时间就少做。
小****园 2018-07-10
让PB级存储不再神秘
但最近两三年,我接触了数家存储量到PB级的客户,深感屠龙绝技已经不再是摆设。 下列变化导致了PB级存储需求的横空出世,连带着CDN、大数据、AI技术一并发展。首先看数据是因何产生的: 4G和光纤网络普及,带宽提速但资费降价,UGC和PGC都如鱼得水。 智能终端的硬件竞赛让摄像头更清晰、传感器更灵敏。 物联网设备入网,例如传感器数据、医疗影像、基因测序、气象数据。 数据保存下来不代表价值,曾经我们保留几百TB的日志,却只能做最简单的加减乘除统计,或者用于出问题后扒日志堆找证据;我们可以下载数万部影剧,但一个人一辈子都看不完这些。 现在某些营销已经可以做到毫秒级响应做精准广告投放,用户的日志更价值了;人工智能逐渐参与辅助医疗,医学影像数据值得保存年了。随着技术进步价格降低,无论是监管政策是客户需求,都在推动着数据总量越来越大。比如说现在您买理财产品已经要求全程录像防止误导消费者了,比如说人脸识别已经应用到手机转账审核中。 我们在一个风口时代,无数从不联网的设备、从不收集的数据都跃上端,已联网设备信息量也大大增加,作为技术决策人,必须应对PB级存储需求的前瞻性。
f****8 2018-07-10
2018年计算行业展望
---- 前言 ---- 五年前我偶然了解了计算这个概念,然后我就把IT技术文章都删了,发了一篇关于计算文章,文章中原文是“计算会在短则五年、长则年的时间里将大部分运维的饭碗抢走。”。 五年过去了,我从业务运维一步步转行去做计算,无论是售前、产品、设计、实施、售后都做了一遍,我对行业的判断对了,无论是收入、见识是能力都在快速增长。 前段时间我写过七篇计算现状介绍,现在我写这篇未来展望,乐观的看这个充满希望的行业。 一、时代大幕刚刚拉开 历史和现状总是藕断丝连,如果用《三国》形容计算行业,那前奏刚刚结束,大戏没开场,正是黄巾军将要被平定,天下诸侯自立为王的阶段,一董二袁崭露头角,曹操刘备没登场。 首先看是黄巾军?那些OpenStack创业厂商。他们衣衫褴褛阵型混乱,但对旧秩序无穷尽的破坏力,经过这批厂商的教育开拓,每个客户都认可了计算,且客户将期望值控制在合理范围内。然后这批厂商该招安的都招安了,该消失的也在消失。 然后看天下诸侯,纵然现在一二三名,但从第一名到第名都能业绩翻倍,说明行业远未饱和竞争。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚计算
客户的数据放在平台就像资金放在银行一样,银行可以根据储户的流水评估信用,央行可以对货币进行宏观调控,平台一样可以对用户信息进行评估计算,甚至国家层面可以进行宏观管理调控。 综上所述,计算就是将分散在各个公司的信息技术资源汇聚到一个大平台,其兴起始于需求扩大而人力短缺,其未来发展趋势是通过规模经营和数据共享,成为新型信息化社会的技术基石。 计算如何带动地方经济 计算落地是要自建数据中心机房,我们一般称之为基地,基地在经济利益和社会影响上和传统工厂并不相同。基地通俗易懂的展现形式就是开启数万个高速运转的电脑铁皮箱,但这些电脑不用接显示器也不用人员现场操作,只要这些电脑能开机能上网就能对外服务。基地和数字地产不完全相同,数字地产只装修好房子,基地关注用这些房子做什么。 基地是无烟工业,并不需要雇佣大量人口,对直接促进就业帮助不大;但计算没实体矿产投入和物品产出,只需要大量电力启动电脑也不会产生大量污染。 基地像电台和信号塔一样,通过产生和扩散数据信息对客户提供服务,这些信息的传输没物流成本,光速直达全球每个角落。
s****d 2018-07-11
亿元级用户分析
CDN和带宽池首先考察的是企业内功,廉价海量资源;再考验销售内部协调能力,能不能把好资源好价格抢到手里;而盯客户的套路和百万级销售类似,工作力度加大三五倍而已。 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。存储资源是大订单曲线突破的好选项,是AI和大数据项目的基石,我们和客户讲的是技术含量的故事,需要精英售前给销售做幕后军师。 配图说明:掌握了数据,就掌握了真理 3.4人力资源池 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,可能会干掉纯卖资源的友商,也可能晚交付半月就亏损上千万。
无****禾 2018-07-11
客户需求引导管理--实战型IT太极拳
(这些运营问题都是2015年的,可能略老化) 案例3.客户被同集团的计算子公司服务的欲哭无泪,找我们接时提了一大堆需求,我同样是拒的比接的多。客户问能利旧设备么,我认为利旧设备的配置都太高啦,不如租我们的廉价服务器。客户要我们按照旧接口去定制开发,我指出用我们的SDK对接只半个人日,而旧接口连文档都没只能猜。客户要我们派几个高工长期驻场,我说明所故障都可控且已演练,远程排障我们10个高工主程,但长期驻场我们高工得抑郁离职了。客户担心日常无事可做了,我们就帮客户做了月度巡检流程,但整个流程我们全程不参与,他们巡检成功就是双保险,忘了巡检也我们的监控兜底。 案例4.客户说要买最便宜的带宽,但最终沟通发现对方是要做非核心日志上传。平台默认的计费规则是上行带宽免费,但免费不限流的上行带宽不承诺SLA。最终结果是建议客户短期内买几台低配主机,同时做好客户端容错,长期看建议这些日志直接上传至对象存储,能配合我方大数据服务做MR。 案例解析 计算主要服务企业客户,企业客户内部分为采购、技术、业务、管理等多个角色,在本案例中服务的技术和运营团队是非常讲道理的。
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