关于 bc行业需要蜘蛛池吗〖_q扣7354130〗 单县新浪博客汽车 的搜索结果,共797
x****3 2018-07-10
中国云计算现状——采购篇
四、引导户的观念 上文谈的是云厂商尊重户的旧习惯,但云厂商毕竟不是传统系统集成商,我们是能给户带来变化的。 1、有核心竞争力的产品 云厂商的技术能力是IT内一流的,更容易带来有核心竞争力的产品,最终帮户发展务或者极大降低成本。比如AI能力就有很多产品,无论是涉黄涉政、工巡检还是群画像,户能赚1000万就很愿意给供应商100万。 2、旧产品挖掘求 IT务场景在变,一些旧产品也可以挖掘出云厂商才能解决的求。比如户真的有弹性伸缩资源的求,那公有云就很适合这个户,你只承诺为户预留1000台云主机的资源就。比如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。你能结合户的实际场景挖掘出旧方案的不足,才能好的传递方案的价值。 3、延伸做咨询和IT服务 云计算是以一己之力将数十个软硬件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,可以说一个云厂商就是半个IT
嘟****y 2018-07-11
大型企适用的云平台账户体系
账户大通铺模式下,所有的平台短信和邮件都往一个账户发就了,但现在设计。我的一线技术工作经历并不依赖第三方(如云平台)通知机制,对通知功能的研究较少,所以我只能提出通用性设计建议: a.别把平台维护通知当做甩锅通知,大户会因此忙到鸡飞狗跳。 b.员工正常操作不通知到管理员,自然人收到的信息太多会麻木。 c.员工执摧毁核心资源等高危的操作及时通知管理员。 d.这些操作日志可以通过API等方式对接到企自身的平台。 e.合规和安全风险发送平台管理员和资源管理员。 云平台有通知机制就有管理权限,比如说某IP存在合规隐患,管理员能查看和操作该IP;否则平台管理员只能组织各部门领导开会,平台的管理员一般不是公司高管,其处理速度和处理效果就很慢也很扰民了。 第五.其他随笔说明 a.过去云管平台做计费和权限开发很繁琐,云平台支持精细控制后云管平台的对接成本会瞬间降低,那些功能缺失又不是标杆的云平台会云管平台被逐渐放弃接入。 b.有户想给不同资源组做不同资源价,这是个弱求,该求技术实现繁琐且有户可接受的变通方法,比如子账户登陆只计量不计价,价格在心中。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
纯靠销售搞不定亿元采购决策人,亿元大项目必须是高层互访合作,最终敲定合作的原因的就这几种: 一把手政绩工程 战略投资的附加条件 海量或结构性压缩成本 生态圈陪玩的附加条件 高层利益互换 高级IT人力外包 务采购决策人只能敲定项目可以开始,但不保证落袋为安,IT方案决策人和技术执人员同样重。 2.2 IT方案决策人 从CTO/技术VP到实权总监,务决策人选择云厂商,而IT决策人可以否决候选厂商。他们考虑公司总体利益,比如云厂商的技术梦想是否有有辱智商,超低资源报价是否有可性,生态合作是否有伏笔暗枪等等。IT决策人重度考量IT部门利益,这就是云销售和售前的工作重点了,售前和销售安抚IT决策人的顾虑,尊重户IT部门的权益: 务方案的IT可架构带来的责任 项目带来的权益 云迁移的隐性成本 技术锻炼的团队收益 愿景带来的团队增效 工作量转移的减员压力 IT方案决策人明确项目的过程、执人和验收标准,但从云供应商角度看,搞定方案决策人是项目正式启动,不代表项目能完成验收。
无****禾 2018-07-11
求引导管理--实战型IT太极拳
户很容易会异想天开,我现在更多是说服他们的想法达不到出政绩的目的,大鸣大放后黯然收场,对户也不是好事。 传统IT企在198X年成功崛起,是因为他们的技术帮户延伸了务能力,比如用ATM机帮银拓展柜台、用更好的技术算账和转账;最近十几年则只能靠拿软硬件升级来从户手里套钱,上那些IT系统只是保命续命却诞生不了生命。 希望云厂商能够引以为鉴,我也在摸索如何帮户真正意义上推进务。 人员求不能靠谦卑的态度来引导,而是可靠IT技能方案的输出。这对方案推进者,也就是解决方案架构师的个人素质求非常高。技术上可以取信于户技术团队,又非常了解云产品,还认可企级IT服务模式,这才有可能胜任这项工作,让户的消费额上千万甚至上亿。 只了解产品说明书的售前是完不成这种工作的,从云技术后台转售前的同样也搞不定该工作。解决方案架构师必须是离职后能胜任户侧技术经理角色,对户侧的技术环境、务流程非常懂。按照懂云技术的售前、或懂售前的云技术的标准去选拔都方向不对,解决方案架构师应该是供应商替户技术运营团队招聘的顾问。
h****8 2018-07-10
能力比梦想更重——企级服务难寻产品经理
产品经理的决策都是抄袭友商、做累计改良,很久才能碰到一次将量变到质变的机会。整个三五年时间才仅有几个人积累出颠覆性绩,这个环境让带着理想和激情(撞大运)的年轻人如何升级加薪和跳槽哪?我们见过太多ToC明星产品经理,但你听说过ToB有产品明星? ToB产品很难快速迭代,户不会让你每月更三次务系统,就算公有云总变更也会总出错,一堆七嘴八舌的“探讨型”助理,戏耍的不是程序员,而是付费企户。产品迭代的慢不太多HC,但求产品负责人承担责任;招很多参与讨论但不负责任的产品决策助理,这个产品死的会更快。 ToB产品的验证周期远长于ToC产品,产品经理这个月做的构想,研发测试三五个月,包装宣传又三五个月,户部署和回款又三五个月,只勤开会多发邮件,这一年的工作日志就够字数了。而且产品经理每个月都有想法等待一年后验证,管理者哪能天天统计旧功能的落地情况?销售因为产品太烂丢了,一般是先找售前、品牌、渠道、价格的麻烦,就算骂产品会骂整个产品线的总监;一旦产品技术总监挨“外人”骂了,这事的性质就是尊严之争了,谁会有时间讨论产品经理是否称职。 4.
c****i 2018-07-11
付费拨云见日--云咨询可性分析
引言拨云见日 云计算离不开一个大趋势,全世界的计算、存储和分发求急剧增大。云计算厂商降低了企上马IT项目的门槛,但是没帮户降低IT技术决策的风险。 户上云的重动力是缺少IT执层人才,户同样也缺乏IT决策层专家。 我们见多了各种各样愚蠢圈标的招标书,各种重复费IT投资,各种含糊不清的交付规范,各种虎头蛇尾的全局规划,似乎看不到闹剧的尽头,而所有旧乱局背后都有机遇: 5年前我在甲方做IT,我发现招不到会扎网线和加载log4j的员工;纵然当时云产品从设计/性能到稳定性都像一坨屎,但我还是看好并投身云计算。 甲方无力进合理的设计、提出合理的求、进合理的验收、推进合理的规划,甲方又为这些掏钱买,并承担更重了务损失,虽然云咨询还是探索阶段,但我也看好云咨询。 我做云计算最遗憾的是这个公众号写晚了,我以为我懂的常识别人也懂,不值得写不值得嚷嚷;现在规划和推广云咨询,我不会默不作声了,必须最早最快的吼出来。 1.云咨询是IT决策专家 当户缺少IT决策专家,或自有专家不便发声,这就引入外部云咨询。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百度缘何备受关注?
声明:本篇文章为部分理论、专家观点以及个人看法的有机融合。如有表述不当、不足之处,还请大家多多指教。 “如果拥有一辆自动驾驶,那高精度地图并不是可有可无,而是这辆的核心功能。”这句话出自前Here地图副总裁 John Ristevski。 高精度地图到底有多核心?多重? 通俗来讲,我们不就是想追求“开省事儿+找对地方+驾驶安全”三合一? 地图越精准,自动驾驶辆定位就越准确,安全也就越有保障!这么看,高精度地图确实在一定程度上满足了大家的求。 高精度地图 (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 作为自动驾驶开发者阵营中的一员,关于地图,我们关注了如下几则消息: 2017年年中,自动驾驶领域的“隐藏实力者”苹果,搭载了十余个32线激光雷达、摄像头、GPS 等传感器阵列的自动驾驶路测被曝光。 在本次全升级的型上花了这么大价钱,苹果可能不是为了在路测上“称王称霸”,很大程度上是冲着高精度地图而来。 除了互联网企高调“示爱”地图,整厂商以及零部件公司也都在加紧钻研基于云的数据存储和地图绘制方案。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种全AI能力呈现
此外,语音识别预置语义解析全升级,预置场景由35个升级为51个,从影视娱乐到外卖打,语义解析效果全面提升。另外,还预告了即将推出的几款产品,包括语音识别自训练平台、远场语音开发套件和语音离线合成等产品。 视觉方向:OCR、辆分析、人脸人体、图像识别都有重磅升级。比如卡证OCR增了户口本、出生医学证明、港澳通证和台湾通证四类能力,可识别卡证总数达到9种。只对着你的户口本拍一张照片,系统就能字段进结构化识别,然后反馈出信息页的出生地、出生日期、姓名、民族、与户主关系、性别、身份证号码。而票据OCR和场景OCR也分别增了、保、通用机打发票、定额发票、辆VIN码、机动销售发票、辆合格证等识别能力。目前,百度大脑OCR产品全系列可以识别类型多达34款,实现卡证、票据、文档、全场景覆盖。 人脸人体识别方向:百度大脑此次发布了能力——人脸情绪识别,同时升级了人脸关键点检测和手势识别,人脸检测关键点由72个增至150个,常见手势能识别种数也达到了24种。图像识别方向,百度大脑更了红酒和地标识别两个能力。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
进入2000年,无纸化办公、游戏、社交、电商改变了大众的生活的方式,国内从人员已经远超百万,按技术分类有数十种工程师。 在最近的十年,移动互联网兴起,便捷的通信、打、外卖、电子支付等功能层出不穷,所有面向个人消费者的都在加速互联网化;未来十年里,计算机技术将深刻影响工生产领域。这时问题出现了,我们上千万名工程师,我们有这么多工程师? 历史总是惊人相似的轮回,在国家决策层面,云计算是个可以和能源、金融相提并论的领域。 第一次工革命开始时,每一个矿山都安装各自的蒸机;第二次工革命开始时,每一个工厂都重点解决电力等能源问题;信息技术革命开始时每个公司都有计算机工程师。但百川终到海,发动机能统一标准,电力能源能集中供应,云计算平台可以实现计算机技术的标准化,凭借规模效应降低服务成本,让户直接付费购买信息技术服务,极大减少了户的人力投入以及衍生的时间和管理成本。 信息技术革命的核心工作是信息的存储和处理,最重的资源是数据。
不****主 2018-07-09
高精地图
三、Apollo高精度地图与构建 Apollo高精地图 Apollo高精地图专为无人设计,里面包含了道路定义、交叉路口、交通信号、道规则,及用于导航的其他元素。 高精度地图可在许多方面为无人提供帮助,如高精度地图通常会记录交通信号灯的精确位置和高度,从而大大降低了感知难度。 高精地图不仅可以减少计算求,还可以通过提供有关驾驶环境的详细信息,来确保无人的安全。保持这些地图的更是一项重大任务,测试不断地对高精度地图进验证和更。此外,这些地图可能达到几厘米的精度,这是水准最高的制图精度。 Apollo 高精地图是最懂自动驾驶的高精地图,也是界精细化程度最高、生产率最高、覆盖面最广的高精地图。目前,Apollo 高精地图的自动化程度已经达到了90%、准确识别率达到了95%以上,预计2020年可以覆盖全国所有的重点道路。 高精地图有很多种格式,为了方便数据共享,Apollo高精地图采用了OpenDRIVE格式,这是一种制图标准。同时,Apollo也对OpenDRIVE做出了改进,进而产生了Apollo OpenDRIVE标准,以便更适合无人
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎头
高端猎头是钓大鱼的,但钓鱼先等鱼长大,中国企都兴起没几年,还没有稳定的高管和高工群体,同城同挖来挖去就那几个熟人;而那些手猎头三个月不开锅就饿死,撒网甚至炸鱼的收益会更保底一些。从长周期来看,猎头属于利用信息不对称来牟利的,互联网技术本来就是消除信息不对称。现在有跳槽意向的普通员工会在招聘网站更简历,中高层会主动布局等待候选位上钩,专门找一猎头更简历库的互联网人才越来越少了。 在甲方来看,找个猎头公司签个合作协议是很随意的,这些猎头谁做成了才给钱,做不成也没损失,甲方还能享受一呼百应蜂拥而上的快感。但天下没有免费午餐,免费供应的简历质量无法保障,耽误的人力和时间都无法衡量。滥用猎头还会增大不必支出,中下级岗位人事自己也能搜到简历,而很多初级猎头就做佣金几千块的小子。 如果甲方找精英猎头,先确认该岗位是否值得去找专人才服务;当甲方觉得能付出十万块钱的佣金是值得的,好甲方就能找到好供应商;如果招聘方把几千块佣金当做传家宝贝,给猎头花这个钱还不如给面试者报销打费。
笑****山 2018-07-10
监控专用对象存储的畅想
读写代理 访问代理就是户端程序访问到的API,在这一层对访问求进过滤和缓存。 访问代理做读缓存和写缓冲?访问代理做读缓存是有必的,因为监控类场景不存在重名文件,而同一个文件会多次反复读取。访问代理肯定是群集式或者SDK控制,看户端是随机分配还是会话保持策略,我们再去决定是做本地缓存还是共享式缓存。至于做不做写缓冲,这就是写入性能、务连续性、数据可靠性的零和弈,没有标准答案。 访问代理预缓存?默认的对象存储并不关注务,但如果url可以规范化,我们是能推测出户下一阶段大概率访问哪个文件的,数据预取可以极大的提高户体验。 访问代理的读写权限优化控制。访问代理可以继续基于标准token验证机制,也可以简化为基于IP地址进读写权限控制。访问代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件,这些都可以在访问代理层面直接拒绝。 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代理层面已经给元数据做足够减负。
5****a 2018-07-11
监控专用对象存储的畅想
读写代理 访问代理就是户端程序访问到的API,在这一层对访问求进过滤和缓存。 访问代理做读缓存和写缓冲?访问代理做读缓存是有必的,因为监控类场景不存在重名文件,而同一个文件会多次反复读取。访问代理肯定是群集式或者SDK控制,看户端是随机分配还是会话保持策略,我们再去决定是做本地缓存还是共享式缓存。至于做不做写缓冲,这就是写入性能、务连续性、数据可靠性的零和弈,没有标准答案。 访问代理预缓存?默认的对象存储并不关注务,但如果url可以规范化,我们是能推测出户下一阶段大概率访问哪个文件的,数据预取可以极大的提高户体验。 访问代理的读写权限优化控制。访问代理可以继续基于标准token验证机制,也可以简化为基于IP地址进读写权限控制。访问代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件,这些都可以在访问代理层面直接拒绝。 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代理层面已经给元数据做足够减负。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
原因如下: 策略和参数调整 流量调度、容灾策略等策略,针对不同的务线,配置并不相同。例如某些务对响应时间敏感,跨地域的调度会带来较大的延迟,影响用户体验,这时就根据务情况配置机房之间的跨机房流量调度延迟系数,来实现流量优先调度到延迟系数最低的机房。 通用框架无法满足所有求 部分务线对原有的策略进部分重写才能够满足求。例如,部分务在流量调度时,联动服务降级来满足容量求,这就额外增加服务降级联动的逻辑。 那么,就运维研发工程师出手来解决这个问题。根据务线的实际情况,对策略和参数进配置和调优,对通用框架无法满足的求,进定制化研发,使得机房故障自愈方案能够实际应用在不同务线上。 AIOps时代的职责和技能变化 运维研发工程师负责基于务线特征的运维研发工作,在传统运维中,是运维自动化的实施者,实现了针对务场景的自动化运维实施落地。 在AIOps时代,运维研发工程师承担了AIOps智能化运维解决方案在务线实施落地的职责。他们是AIOps场景的实践者,将AIOps解决方案与务架构特征相结合,实现AIOps在务线的落地。
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