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美国社交电商根服务器

根据国际数据公司(IDC)最新发布的“全球黑皮书:标准版”,传统硬件,软件,服务和电信方面的全球支出,按固定货币计算,今年将增长3.7%,略低于去年的4.2%增长率,并将在2018年达到4万亿美元。然而,由于关税,利率上升以及中国经济增长放缓以及资本支出周期结束,可以看到明年的经济增长将低于3%,而技术支出落后于GDP增长。到2022年,年度支出将超过4.5万亿美元,其中第三平台和数字转型项目涉及的软件和服务增长最强,而硬件投资将由云服务提供商在服务器/存储基础设施方面的支出带动。预计个人电脑和平板电脑,外设、外部存储系统和传统外包业务将出现较弱的增长。硬件支出在2017年反弹 去年,随着经济改善和个人电脑升级的被压抑需求推动,设备支出大幅回升。价值方面,智能手机市场表现好于预期,价格上涨弥补了许多国家出货量放缓的情况。平板电脑继续挣扎,但在未来几年内将在一些国家恢复温和增长,因为高端和商用设备开始在发货量中所占比例增加。同时,服务器/存储支出越来越受到云超大规模数据中心建设的推动,但也受益于与产品更新相关的重大企业升级周期。包括网络设备在内的IT基础设施支出在2017年增长了11%,并将在未来五年继续以8-12%的幅度增长,即使在设备支出再次放缓的情况下。“基础设施市场日趋稳定,因为现在很大比例与服务提供商模式和云服务的总体需求相关联,即使在经济疲软的情况下也没有减缓的迹象。” IDC客户见解与分析副总裁Stephen Minton表示, “在某种程度上,这种支出在经济低迷时期会比终端用户的资本支出更加受到限制,因此,与任何一种GDP下滑都会导致硬件支出大幅下降的IT市场相比,IT市场的脆弱性会降低。不过,经济风险现在比三个月前还要高。” 美国需求稳定,但中国面临经济放缓 得益于广泛的经济实力,所有地区在2017年对技术的需求强劲。美国从2016年的1.9%增长反弹到2017年的4.5%。减税将有助于确保2018年美国市场又一个强劲的一年,但总体增长预计将放缓。许多经济学家现在预计最迟到2020年美国会出现轻微的经济衰退,但由于服务提供商模式的增长和成本节约型软件的采用越来越多,对ICT支出的影响将小于此前的衰退。同时,中国的整体增长率从2016年的9%放缓至去年的8%,并在2018年下降至6%。“中国的经济正在逐渐放缓,但是ICT增长放缓的真正原因是市场依然严重依赖移动设备,现在移动设备的渗透率已经提高。” Minton说, “与其他国家相比,软件和服务正在强劲增长,但在中国ICT平均预算中所占比例仍然很小。”经济,云和移动驱动增长 2017年其他增长幅度较好的地区包括日本(+ 3%),西欧(+ 2%),中欧和东欧(+ 3%),加拿大(+ 5%),亚太地区((不包括日本) 5%)和中东/非洲(+ 2%)。所有这些地区都受益于商业和消费者信心的提高,这使得ICT买家能够摆脱过去几年缓慢增长期间被压抑的需求。“云计算和移动技术仍然是传统ICT支出的主要推动力,因为传统产品和服务(如台式PC和固定线路网络)停滞不前或开始衰退。” Minton表示, “这意味着在整体市场广泛跟踪GDP的同时,产品类别也有很多变化,与云相关的硬件、软件和服务的发展速度很快,例如,预计基础设施即服务(IaaS)在今年将再增长37%,并且预计每年将继续增长30%左右,这将确保云服务提供商继续投资服务器/存储和网络基础设施。”IDC “全球黑皮书:标准版”的最新版本跟踪传统类别的硬件,软件,服务和电信领域的ICT支出。这包括基础设施(服务器/存储/网络),设备(个人计算设备,电话和外设),软件,IT服务,公共云服务,商业服务和电信服务(固定和移动)。“网络中立法案”能让中国断网?这只是美国互联网与运营商的“内战”_安防互联

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    6月29日下午消息,目前,微信公众号增加两项新功能,在文章底部新增了“分享”和“赞”。其中,用户点击“分享”可“分享到朋友圈”或“发送给朋友”。这两项新功能已陆续全量开放。此前,微信公众号曾经将“点赞”替换成了“在看”。用户点击“在看”后,微信好友可以在“看一看”获取文章推荐。此次,微信公众号文章的“赞”功能回归引起了部分质疑,认为同时点击“赞”和“在看”会影响用户体验。百度搜索界面迎来更新改版_安防互联

    自2013年提出推动互联网发展,到2015年首提“互联网+”,再到今年建议“加快建设数字中国”,已连续6年参会的全国人大代表、腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾,以更加开阔的视角为中国经济发展建言。数字中国涵盖多方面 “回顾过去5年,我共提出了22份书面建议,梳理这些建议,可以看到实体世界和数字世界深度融合的趋势。”马化腾坦言,2013年移动互联网刚刚兴起,当时的建议还只是关注行业本身;2015年提出“互联网+”,已经在很多行业产生效果;2017年,互联网与各行各业的融合已形成趋势。数字经济是结果,网络强国是目标。“今年,我们看到越来越多的大数据、云计算、AI技术,数字化应用已扩展至政务、智慧城市领域。”基于中国的互联网发展进程,马化腾今年将关注的重点是数字中国,用“1大5小”共6份建议阐述加快建设数字中国的逻辑框架和具体措施。马化腾解释称,数字中国的概念比数字经济更加延展,原来只是聚焦经济,如今社会上的很多事物都可以扩展,变成数字化形态。在《关于加快建设数字中国 不断增进民生福祉》的建议中,马化腾提出,整合现有数据平台,分步推进重大数字基础设施建设;积极推动公共数据开放,在条件具备的部门或地区示范建设公共数据开放平台和数据产品流转平台;加强数据相关市场机制建设,维护健康有序的市场竞争秩序。同时,建议出台社会力量参与数字中国建设的激励机制;推动基础科研,推进基础标准制定,参与国际网络空间治理体制建设,扩大中国的话语权和影响力。腾讯近期对传统零售企业的投资,也在一定程度上印证上述逻辑。马化腾表示,传统零售和线上电商的融合已经开始,腾讯内部近期成立一个智慧零售战略合作部,希望能够打造为智慧零售和商业地产等服务的整套数字解决方案。“腾讯的作用是赋能,为它们提供‘水电’。”五大领域可重点推进 在数字中国建设的议题下,马化腾从工业互联网、数字文化、金融安全、医疗健康、青少年创新人才培养5个领域切入,提出具体建议。在工业互联网方面,马化腾建议,加快网络改造升级,夯实工业互联网的发展基础。鼓励加快发展工业云,支持传统行业、互联网企业和信息技术服务企业发挥各自优势,合作打造具有国际水准的工业互联网平台,促进实体经济云化升级。“用云量”将成为衡量数字经济的重要指标。在文化领域,马化腾建议,充分发挥科技的潜力,使之成为文化发展的助推器。通过“科技+文化”融合创新,打造中国特色文化IP,促进文化产业内部、产业与社会各领域之间的生态化、协同化发展,建设产业发达、文化繁荣、价值广泛的“数字文化中国”。在金融领域,马化腾建议,建立联防联控和分级响应制度,对非法金融业务“打早”、“打小”。发展金融监管科技,打破信息孤岛,推动人工智能等技术在防范风险方面的应用;利用创新技术升级完善金融监管体系,推进数据信息共享,打破数据割裂风险,同时推动监管部门与互联网技术企业加强密切合作。 在医疗卫生领域,马化腾认为,数字技术助力健康中国战略实施,在促进平衡发展、普惠医疗与精准医疗等方面大有可为,应加快数字技术应用,促进医疗资源和服务能力的平衡发展。在青少年创新人才培养领域,马化腾呼吁,加强青少年科学教育和网络素养,培养面向数字时代的创新人才。他认为,要引导青少年接受良好的科学教育,以育才培养创新能力,并引导他们具备正确的网络素养,以养德应对网络时代挑战。德才兼备的数字一代将挑起未来的大梁。2018年数据中心的未来规格展望_安防互联

    行业专家对过去五年中的云存储关键发展进行总结,并对云存储在未来五年发展及方向进行了展望。五年前,有关云存储的讨论内容与当今的讨论内容完全不同。行业媒体SearchStorage在2014年关于“云存储的案例”的指南中,其中的四篇文章有三篇涉及备份或冷存储。该指南涵盖的两个主要主题是用户最为关注的成本和安全性。如今,大多数组织已经超越了仅使用云计算进行备份的范围。许多企业正在将包括关键应用程序在内的一系列应用程序迁移到云中。根据Taneja集团最近的一项调查,超过一半的受访者表示,他们将在未来两三年内将至少40%的工作负载作为基于云计算的软件即服务交付的应用程序运行。当然,在讨论云存储的未来时,成本仍然是最重要的问题——与移动数据有关的不仅仅是存储数据。如今,安全性已不再是一个令人担忧的问题。如今,有关云存储的讨论集中在多云、混合云、云中块存储的出现,以及甚至将运行在云端的工作负载遣返回本地。为了更加清楚了解云存储,六位云存储专家对其过去五年中的发展历程以及未来发展进行了阐述和分析。过去五年中最重要的云存储发展是什么?Taneja集团高级分析师Jeff Byrne和Jeff Kato:云存储在过去的五年中最大的发展是,已经成为一系列用例的主流,例如全球内容分发、备份、灾难恢复和数据分析。尽管很多企业从2014年开始采用云存储来进行非关键应用程序的备份和灾难恢复,但在五年后,我们看到很多企业经常使用云存储来备份和为生产业务应用程序提供灾难恢复支持。根据Taneja集团的研究,在2014年,有关安全性、隐私和供应商锁定等威胁的担忧趋向于减缓,很多企业采用的公共云或混合云的存储部署。如今,随着云存储产品的成熟,这些担忧已不再是障碍。并且很多企业已经获得了在云端的辅助存储和主存储部署方面的经验和信心。2014年,本地数据中心一直是首选架构,而云计算则主要被视为开发/测试或实验平台。如今,大多数公司都将混合云思维方式引入了其IT架构计划,该架构决定了他们如何看待和计划采用云存储。尽管大多数企业对长期部署其应用程序和数据保持开放态度,但云存储也会随之发展。随着企业受益于灵活的工作负载部署,混合云架构有助于将这种思想转变为现实,因为随着时间的推移,企业具有了在内部部署数据中心和公共云之间迁移工作负载的能力。IDC公司分析师Deepak Mohan:无论是内部开发的还是通过合作伙伴关系和收购提供的内部文件存储服务,在过去五年中已成长为主要公共云存储产品组合的一部分。此外,还引入了多个新的低成本冷存储层选项,使得公共云存储上的辅助存储对企业越来越有吸引力。在过去的五年中,传统企业存储领导者与公共云提供商之间还建立了主要合作伙伴关系,从而在企业已经熟悉的工具和流程中实现了混合环境的部署。Storage Switzerland公司创始人兼总裁George Crump:通过Amazon Glacier、Microsoft Blob和Google即将推出的产品归档层的出现,使得云存储的价格不断下降,这是一个重大的发展。这些价格使云存储成为磁带的潜在替代品。生产存储性能的改进是过去五年中的又一重大发展。云计算提供商可以比传统数据中心更快地部署高性能存储选项。他们的按需业务模型也是希望测试这些解决方案影响的数据中心的理想选择。顾问Alastair Cooke:最重要的进展是,广泛采用Amazon S3作为应用程序访问云存储已成为一种标准方法。特别是,具有S3兼容存储系统的本地部署或其他云计算提供商的可用性使客户可以选择。无论是使用对象存储或打包备份软件定制的应用程序,低成本可扩展存储的普遍标准的可用性都比单独使用AWS S3有更多的用例。Small World Big Data首席顾问Mike Matchett:我支持通用云对象存储的不断发展和使用,现在为全球分布式文件系统、活动存档服务和具有本地存储的“云聚合”数据保护层提供底层“块”存储。我们既有高性能的对象存储,也有高度可扩展的对象存储。人们开始真正地利用所有数据可以具有丰富的元数据来执行策略、智能自动化和自我优化的想法。我可能会考虑在云计算基础设施中集成和提供高性能存储选项(例如NVMe)。就云存储的未来而言,哪些因素将驱动驻留在云中和驻留在内部部署数据中心的数据类型?Cooke:数据治理一直是决定哪些数据可以存储在云中的重要因素。监管机构正在跟上公共云的发展趋势,并致力于消除采用公共云的非技术性障碍,这将使更多数据可以迁移到公共云。同时,企业可以更好地了解公共云存储的局限性和成本。随着时间的推移,公共云存储的使用将更多地受到数据需求的驱动。而无处不在的访问的数据将进入公共云,高耐用性的备份和归档数据也将存储在公共云中。我们还将看到更多的客户遣返回其海量数据集,因为他们意识到可以像Dropbox那样构建成本更低的海量数据存储,尽管这只适用于真正的海量数据集。Dragon Slayer咨询公司创始人Marc Staimer:随着越来越多的关键任务应用程序迁移到云中,需要更高性能的存储。我预计云中将使用更多可扩展的块存储和文件存储,并且其存储的成本将迅速下降。数据将与处理数据的应用程序一起使用。因此,如果应用程序驻留在本地,则我希望将更活跃的数据保留在应用程序中。数据留在内部部署数据中心的其他原因包括数据主权、隐私法规、应用程序与数据之间的延迟问题以及一般法规。Matchett:五年内,大多数存储位置决策将自动驱动和执行,如果不是通过策略驱动,则将通过主动优化和学习算法来自动执行。人们对数据最终存储在何处的关注将减少,更多地关注于交付数据,以及确保在适当的时间和地点访问以满足竞争性的处理需求。数据保护将始终是一个主要问题,但它将越来越多地内置于自优化的混合存储云中。我们看到这已经存在于不断增长的趋势中:主存储和辅助存储相融合,自动分层到云存储层,并在多个云平台实现连续数据保护。Crump:存储在云中的数据类型将因组织而异。这不是行业类型的决定,而是更多特定组织的“个性”。对于长期存储在云中的大量数据,这一数学模型仍然不适用。此外,出口费用和API调用费仍然是一个主要问题。Byrne和Kato:随着企业越来越多地将云计算视为战略基础设施平台,他们更加关注云存储的用例和预算。数据归档、备份和灾难恢复等二级和三级使用案例仍然是关注的焦点,企业无法抗拒在云中归档和保护数据的经济性和便利性。随着越来越多的企业希望在云中开发新的应用程序,开发和测试存储将继续增长。支持数据分析的存储也变得越来越重要,因为企业在云中使用人工智能、机器学习和其他方法来增强他们的分析工作。您认为云存储的未来(特别是未来五年)将面临哪些挑战?Crump:云存储的所有交易费用(例如出口费用)是一个主要问题。许多企业面临的最具挑战性的任务是从供应商那里获得他们每月的账单。另一个挑战是如何准确衡量云存储消耗,并确保尽快缩小容量需求。云计算供应商承诺可以简单进行扩展和缩小规模,但是企业通常不会缩小它们的规模。Cooke:从基于资本支出的本地存储部署向基于运营成本的公共云使用的转变仍然是一个巨大的挑战。预算周期通常仍与组织的财务年度相关,并且期望基础设施的价格固定。使用公共云资源经常会产生可变的账单,而对于存储来说,其账单通常会随着时间的推移而增加。仍然有一些企业无法采用公共云存储,因为它们与固定的年度预算周期相关,并且无法接受每月可变账单的风险。Byrne和Kato:我们预计,企业将发现跨云平台的数据移动和迁移具有挑战性,至少在短期内是如此,因为兼容性问题和高昂的出口成本使客户无法实现真正无缝的云存储部署。企业在内部部署之间和在一个或多个公共云部署存储时,很难优化其存储资源和管理相关成本,而随着行业继续向混合云和多云发展,这一挑战将会变得越来越大。企业将越来越需要动态的基于策略的数据存储,以通过本地存储和法规遵从性来实现性能,而如今这一需求远远不能满足。人们还会发现,在不提供一致的数据和元数据服务集的云上部署和运行其主存储和辅助存储具有挑战性。《中国云计算产业发展与应用白皮书》:预计2023年中国云计算产业规模将超3000亿元_安防互联

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    关于大数据的讨论,一方面人们需要厘清大数据的概念,开发适用的大数据系统和工具,探索大数据的应用模式等,另一方面人们更关心如何将大数据的价值变现。这对于一个企业来说尤其重要,否则,收集和存储了大量的数据,消耗了大量的钱财,如果大数据不能被很好地利用,从经济上讲就是不合算的,这样的事情也不会长远。大数据价值的发现与其所处的应用场景密切相关。概括起来,大数据价值发现可以划分为三大类:数据服务、数据分析和数据探索。数据服务是面向大规模用户,提供高性能的数据查询、检索、预测等服务,通过直接满足用户需求而将数据价值变现的形式;数据分析是分析人员利用经验,通过对大规模数据使用特定的计算模型进行较为复杂的运算,从而发现易于人们理解的数据模式或规律所进行的数据价值变现的一种运算形式;数据探索是一种利用数据分析和人机交互的结合,通过不断揭示数据的规律和数据间的关联,引导分析人员发现并认识其所未知的数据模式或规律,其价值更多地体现在对未知途径的数据模式和规律的探索。1.数据服务 数据服务针对用户非常明确的数据查询和处理任务,以高性能和高吞吐量的方式实现大众化的服务,是数据价值最重要也是最直接的发现方式。由于要处理大众化的服务请求,每个服务任务必须能够被快速地处理掉,因此,数据服务的单个任务负载不能过于复杂,单任务直接处理的数据不能太大,任务对应的用户需求和采用的数据处理方法必须是明确的。一些典型的数据服务包括事务处理、数据查询、信息检索、数据预测。事务处理是传统数据库范畴的价值发现形式,它针对的主要是任务关键型的数据服务,如银行记账、商业交易等; 数据查询主要是面向快速查找或修改数据的服务需求,它比事务处理更简单,对数据一致性要求没那么强,但对服务的吞吐量要求非常高;信息检索是指从大规模的数据集中快速查找满足用户需求的资料或数据片段的过程;数据预测和数据分类被很多人认为是一种数据分析任务,其实,很多针对个体的数据预测和分类任务实际上是一种数据服务,它使用数据分析得来的预测模型,对个体数据实例进行预测,从而能够高并发地为大规模用户提供分类和预测服务,进而更好地体现出数据的价值。2.数据分析 数据分析是指用适当的统计分析方法对大量数据进行分析或建模,提取有用信息并形成结论,进而辅助人们决策的过程。在这个过程中,用户会有一个明确的目标,通过“数据清理、转换、建模、统计”等一系列复杂的操作,获得对数据的洞察,从而协助用户进行决策。常见的数据分析任务又可以被进一步划分为描述型分析、诊断型分析、预测型分析、策略型分析。描述型分析的主要特点是对数据代表的含义进行描述性的揭示,通过数据统计分析揭示数据隐含的现象,从而帮助人们更好地进行决策。诊断型分析主要用来揭示一些现象背后的成因,因此,它比描述型分析更深入。很多数据挖掘方法与诊断型分析密切相关。比如相关性分析和因果关系的分析等,都是想通过对数据的深度分析揭示描述型分析所发现的某些现象背后的成因。预测型分析主要是使用机器学习技术,对现有的大数据进行深度分析,构建数据预测和分类的模型,从而更好地支持数据预测和分类服务。策略型分析也称指导型分析,是在分析过程中减少甚至排除人的参与,在给定目标的驱动下,直接帮助人们找到好的策略,作用于大数据应用,使得未来数据指标能够按照设想的某些趋势发展。它是数据分析的高级阶段,更能发挥出大数据的价值。总之,数据分析一般基于大量数据和较为复杂的运算模型,其结果信息量通常很大,适用于宏观决策。而对于细节层面信息的获取,数据分析缺乏如索引和访问控制等方面的技术支持。如何在一个平台上,既支持宏观的分析,也支持细节的分析,是当今一个挑战的技术难题。3.数据探索 数据探索是指针对目标可变、持续、多角度的搜索或分析任务,其搜索过程是有选择、有策略和反复进行的。它将以找到信息为目的的传统信息检索模式变为以发现、学习和决策为目的的信息搜寻模式。这样的搜索模式结合了大量的数据分析与人机交互过程,适合于人们从数据中发现和学习更多的内容和价值。对于数据探索,用户可以在微观层面(数据搜索)和宏观层面(数据分析)之间进行自由切换,用交互式的方式探索并发现数据的价值。目前,随着大数据研究的兴起,探索式搜索这种交互式分析和探索数据价值的方式,逐渐引起人们的重视,还有很多问题等待研究者们进行深入的研究。数据服务强调从微观层面获取满足用户需求的精准信息,数据分析强调从宏观层面为用户提供数据洞察,进而提供决策支持,而数据探索则需要在宏观和微观两个层面进行自由切换。大数据蕴含大价值,数据服务、数据分析和数据探索是3个层次的数据价值发现方法。在很多应用下,这3类方法需要混合使用,才能更好地发现大数据的价值。云计算或成最具颠覆性力量 全球50强48家都用云_安防互联

    人工智能、云计算、大数据、物联网,以及移动性的发展正在改变半导体行业的现状,而这次行业洗牌将会很有趣。 在新的行业秩序中,创新的工作任务(例如人工智能)正迫使各公司设计自己的处理器。领先公司(例如英特尔)的主导地位可能会被削弱。ARM正在关注数据中心市场。曾经的挑战者,例如AMD,正试图通过GPU产品实现复兴。但GPU行业的领导者是英伟达。物联网也值得关注,这个市场的发展趋势有利于高通。在发布了强劲的第二季度业绩之后,英特尔CEO科再奇总结了市场现状:“我们将继续看到企业之间的激烈竞争。这就是我们所参与的有吸引力的市场的现状。”让我们来关注一下市场上的变化:苹果、微软和谷歌正在开发自主的处理器产品,处理人工智能和其他计算任务。它们的目标是让人工智能算法可以不借助云计算平台运行。大数据和人工智能任务,以及高性能计算和数据分析正继续围绕GPU发展。这样的趋势使得英伟达成为了行业关键的参与者,同时也给AMD注入了新的活力。英伟达股价已经大幅上涨。英特尔的关注重点正在从PC转向数据中心和物联网。英特尔最有名的产品是CPU,但该公司通过收购Altera也进军了可编程逻辑芯片领域。这种芯片可以用于人工智能和其他创新的计算任务。英特尔处理器被许多云计算服务提供商使用。不过,在当前的趋势下,英特尔可能是最大的输家。高通过去几个月处境艰难,该公司的授权模式引发了苹果和其他公司的诉讼。就在几年前,高通还被视为“下一个英特尔”。高通在移动设备市场占据主导地位,目前正在开发面向自动驾驶汽车和服务器的产品。AMD可以被视为抗衡英特尔和高通的力量。数据中心希望有第二家供应商崛起,摆在AMD面前的,是稳定的需求。与此同时,AMD的桌面和服务器产品也可以对英特尔产生影响。 ARM因移动芯片而成名,但也有可能在服务器市场带来威胁。ARM为大部分移动处理器提供知识产权,在物联网的发展过程中也可能成为关键的参与者。数据中心行业正在研究采用ARM处理器的可行性。我们可以继续这样的分析,但趋势已经很清楚:曾经被英特尔和高通主导的世界正在被人工智能、数据分析、大数据和新的计算任务打破。处理器行业的秩序正在变化。以下是几家值得关注的重点公司:英伟达 随着计算任务的变化,英伟达有着最坚实的基础。英伟达很早就看到GPU在数据中心可能的应用,并下注企业市场。无论是在云端还是数据中心,英伟达目前的地位都很不错。AMD AMD第二季度业绩稳健,实现了适度的利润。AMD CEO苏姿丰谈到了性价比市场,而这是AMD的传统优势所在。此外,她还谈到了AMD在数据中心领域的潜力。我们对GPU计算和Radeon Instinct的投资正继续保持良好势头。6月份,我们推出了首个基于Vega架构的Radeon Instinct数据中心产品。这些新的GPU加速处理器可以明显优化机器学习和高性能计算任务的性能、效率和配置难度。我们还展示了基于EPYC SoC和4个Radeon Instinct MI25加速处理器的服务器。这些设备协同工作,带来了每秒100万亿次浮点运算的突破性性能。苏姿丰还表示,服务器厂商和云计算服务提供商对EPYC都有强烈兴趣。问题在于,英特尔和英伟达都具备更大的规模和更强的议价能力。AMD的竞争力越强,大竞争对手的反应就会越激烈。不过苏姿丰表示,AMD仍有信心。很明显,我们会继续关注竞争激烈的市场。这是个有趣的市场。有人会说,从产品角度来看,市场已经出现了拉锯。我们的产品不仅目前有良好的定位,在未来18到24个月内同样处于良好位置。因此,我们将继续高度专注于如何确保在产品上领先。AMD为什么很重要?一个强大的AMD意味着在数据中心、云计算和高性能计算市场出现第二家重要供应商。而这样的竞争有助于降低成本。高通 尽管专注于移动端,但不要忘了高通即将收购恩智浦(NXP)。这意味着高通将进军物联网和互联汽车市场。六成安全专家认为美国关键基础设施将在两年内被攻破_安防互联

    发现很多学PHP的同学常常因为找不到PHP在windows下对应的扩展而抓破头,因此分享一下PHP Windows所有可以找到的扩展索引资源:PHP 5.2/5.3的Windows扩展索引站点:在这里你可以找到诸如php_oci8.dll, php_memcache.dll, php_mongo.dll, php_apc.dll等常用的Windows扩展dll文件,也能找到一些相对冷门但是也很实用的php扩展,如php_oauth.dll, php_solr.dll等扩展http://downloads.php.net/pierre/ PHP 5.3/5.4/5.5的Windows扩展索引站点:那么你就需要到下面这个站点来找扩展了, 该站点能下载到支持php5.4/5.5的pecl扩展,http://windows.php.net/downloads/pecl/releases/支持的扩展文件索引:php_amqp.dllphp_aop.dllphp_apc.dllphp_apcu.dllphp_automap.dllphp_bbcode.dllphp_bitset.dllphp_blenc.dllphp_couchbase.dllphp_dbx.dllphp_dio.dllphp_docblock.dllphp_doublemetaphone.dllphp_excel.dllphp_fann.dllphp_fribidi.dllphp_gender.dllphp_geoip.dllphp_haru.dllphp_htscanner.dllphp_http.dllphp_ibm_db2.dllphp_igbinary.dllphp_imagick.dllphp_inclued.dllphp_jsmin.dllphp_jsonc.dllphp_judy.dllphp_libevent.dllphp_lzf.dllphp_mailparse.dllphp_memcache.dllphp_memoize.dllphp_memsession.dllphp_memtrack.dllphp_mongo.dllphp_msgpack.dllphp_mysqlnd_ms.dllphp_mysqlnd_qc.dllphp_oauth.dllphp_oci8.dllphp_opcache.dllphp_operator.dllphp_pdflib.dllphp_pdo_4d.dllphp_pdo_ibm.dllphp_pdo_informix.dllphp_pdo_sqlanywhere.dllphp_pdo_sqlsrv.dllphp_pthreads.dllphp_radius.dll php_rar.dllphp_riak.dllphp_scream.dllphp_solr.dllphp_sphinx.dllphp_spl_types.dllphp_sqlsrv.dllphp_ssh2.dllphp_stats.dllphp_stem.dllphp_stomp.dllphp_taint.dllphp_trader.dllphp_translit.dllphp_txforward.dllphp_uploadprogress.dllphp_uri_template.dllphp_varnish.dllphp_vld.dllphp_weakref.dllphp_win32ps.dllphp_win32service.dllphp_wincache.dllphp_xdebug.dllphp_xdiff.dllphp_xhprof.dllphp_xrange.dllphp_xslcache.dllphp_yaf.dllphp_yaml.dllphp_zip.dllphp_zmq.dll安防互联海外服务器租用全面支持windows系统下的php扩展,如有相关问题或者有服务器需求欢迎联系24小时在线客服租用ecshop邮件服务器配置 ecshop QQ邮箱发送邮件服务器配置_安防互联

  • 在中国怎样买美国服务器

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    微软今天发布了 2020 财年第四财季及全年财报。IT之家获悉,报告显示,微软第四财季营收为 380.33 亿美元,比去年同期的 337.17 亿美元增长 13%;净利润为 112.02 亿美元,比去年同期的 131.87 亿美元下降 15%。微软表示,其智能云部门的收入增长了17%,达到134亿美元,其中Azure增长了47%,这是微软云计算业务Azure有史以来首次销售增幅低于50%。企业服务收入相对不变(按固定汇率计算,增长2%)微软提到,Enterprise Mobility的安装基础增加26%,达到1.47亿个数量。该部门的毛利率增长了19%。毛利率百分比增加是因为微软Azure毛利率的实质性提高融合了云产品组合的增加。电信边缘基础设施将推动预制数据中心市场增长_安防互联

    日前,文化和旅游部发布《在线旅游经营服务管理暂行规定(征求意见稿)》,其中拟规定:在线旅游经营者不得利用大数据等技术手段,针对不同消费特征的旅游者,对同一产品或服务在相同条件下设置差异化的价格。上面的这种规范化的表述,换成日常词汇可能更容易让人明白,就是“大数据杀熟”嘛。文旅部正在征求意见的新规,就要旗帜鲜明地对“大数据杀熟”说不了。我们绝大多数人都信奉进化论,觉得科学技术的发展必将为普通人的生活带来更多的便利。但在事实层面,我们会发觉自己可能有点幼稚了。提到“大数据”这个词儿,大家是不是都觉得很兴奋?因为消费者有了大数据,也可以更好地货比三家了嘛。你还没开始利用大数据货比三家的时候,商家早已经利用大数据给你“画像”了。这“画像”的结果,不仅仅是你搜索过一个“帽子”,它就让你永无宁日地接受各种各样的帽子广告,更阴狠的招数乃是“大数据杀熟”。 在日常的商业活动中,商家往往习惯于“欺生”,而对熟客则笑脸相迎,打折什么的优惠力度也是大大的。消费者常常把这种定势思维平行移植到网络上,认为自己成为会员、成为熟客之后自然就会得到更多的优惠。事实如何呢?消费者慢慢就发现,事情起变化了。比如买机票、订客房,你刚开始搜索是一个价格,搜索的次数越多,关注的时间越长,某些平台给出的价格就会越来越高。不是说好的“熟人好办事”吗,怎么会出现越是熟悉越是被宰的现象呢?原来,大数据时代的某些平台和商家信奉的是另外一套逻辑。越是熟客,便越是能够表明你对某项服务或某类商品有着雷打不动的刚需。你越是搜索得多,就越是说明你迫切需要这些服务或商品。没有大数据技术,当然不好锁定你。现在,有了大数据技术,你就已经妥妥地成了别人砧板上的鱼肉,不宰你还能去宰谁?北京市消费者协会对“大数据杀熟”现象进行过专项调查,调查结果表明,88.32%的被调查者认为“大数据杀熟”现象普遍或很普遍,有56.92%的被调查者表示有过被“大数据杀熟”的经历,没有被调查者认为“大数据杀熟”现象不存在。这项调查很清晰地呈现了公众对于“大数据杀熟”的心理认知,然而和民众的看法截然相反,被指责进行“大数据杀熟”的平台却敢于信誓旦旦地宣称,自己过去没有、未来也不会做这种事情。即便是第三方调查者也承认,因为技术的复杂性,这种事情要“抓现行”很难。于是,一种新的悖论就这么产生了:消费者对“大数据杀熟”深恶痛绝,平台商家却一脸无辜地否认这种现象的存在。文旅部的上述新规有很多细节性的规定,其中最大的亮点之一就是毫不含糊地表明了对“大数据杀熟”的态度。正视问题,就是根治顽疾的基础。新规出台之后,平台也好商家也罢,再也无从矢口否认“没有这样的事儿”。当然,如何让某些平台和商家玩弄“大数据杀熟”的伎俩现形,并获取到足够对簿公堂的证据,这仍然是一个需要研究的课题。工信部:2019年1-8月互联网和相关服务业运行情况_安防互联

    通常,网络工程师专注在技术方面检查问题,而不是问题的需求。良好的网络设计原则通常是先提出一些基本问题,然后仔细思考真正需要的东西。例如在一个网络图中,需要将服务从主机1移动到主机2,每个主机都连接到不同的数据中心结构。这两个结构通过服务提供商提供的链路连接在连接到结构边缘的两个路由器之间。人们要问的第一个问题是:真的需要以太网或延伸的Layer 2吗?数据中心互联(DCI)的大部分复杂性是试图使扩展的物理环境看起来像一个以太网域的结果。但以太网并非设计用于跨越长地理区域并互连数千台主机。虽然有些技术允许这些类型的互联,但重要的是要考虑这些工具应该如何实现以及在哪里实现,而不是简单地将复杂性推到网络中。在这个数据中心互联图中,真的需要以太网扩展吗?保留IP地址 Layer 2移动性的最常见原因是保留服务或应用程序的IP地址,同时将其从一个数据中心结构移动到另一个数据中心结构。但是,服务移动性有三个组成部分:首先是客户如何找到服务。是通过名称还是IP地址本身?如果通过其名称发现服务,则可以使用某些命名规范(例如动态域名系统)来允许服务移动而不要求IP地址保持不变。 采用域名系统(DNS)通常被认为是非常慢的措施。但在公司或数据中心内,没有理由不采用DNS。用户可以调整DNS计时器,并且可以设计负载平衡和其他功能,以允许在具有两个不同IP地址的两个服务副本之间快速进行故障转移。第二个组件是将IP地址本身从网络中的一个位置移动到另一个位置。最简单的方法是将新旧物理设备连接到同一物理段。虽然需要重新学习低层到IP层的映射,但其他一切都保持不变。采用延伸Layer 2的风险 在过去,应用程序的设计假设应用程序的不同部分通过以太网段直接连接。应用程序不应再以这种方式编写,尽管它们通常仍然存在。为了解决这个问题,很容易让网络更加复杂,但这忽略了真正的权衡。添加延伸的Layer 2会使网络更加复杂,从而导致网络变得脆弱。延伸的Layer 2可能会触发更高的网络故障率,最终导致企业损失可用性,而不是考虑如何使应用程序更好地工作。另一个考虑因素是Layer 3。应用程序无法在Layer 3工作会如何影响其在整个网络中的性能?如果应用程序的开发人员将其设计为仅在短期本地链接上工作,则可能会对计时器、流量控制和其他因素进行假设。因此,应用程序可能在地理上延伸的段中工作得更好,但也可能是应用程序运行接近某个性能指标的边缘,最终会导致失败。没有真正的方法来了解这种差异。服务移动性的第三个组件是发现。服务的不同实例如何相互查找?即使指示了某种形式的Layer 2移动性,也可能将单个逻辑Layer 2段分解为多个广播域。这不仅简化了网络的设计,而且还减小了各种故障域的大小,增加了平均故障间隔时间。同样,应用程序不应再使用此类型的Layer 2发现机制;如果这样做,则需要非常小心地设计应用程序。安全和遥测问题 除了这些组件之外,还有其他数据中心互连挑战,特别是在安全和遥测方面。例如有一个常见的假设,即如果通过供应商提供的虚拟电路传输流量,则它是安全的。这是一个糟糕的假设。隧道增加了一个新的标题,可以防止攻击者拦截或检查流量。必须明确处理安全性,特别是在处理最初设计为在单个物理设施中包含的单个短段传输流的时候。同时,遥测是必不可少的。用户如何知道在延伸链接中可能遇到的延迟和抖动?怎么知道丢包的时间、地点和数量?如何确定数据包是否无序传送?遥测和管理是数据中心之间连接的关键组成部分,在出现问题之前需要加以解决。数据中心互连通常被认为是一个已解决的问题。然而,重新审视数据中心互连技术可能面临的问题,以仔细地确定增加复杂性是否是最好的方法,这是很有价值的。来源:中国IDC圈装机容量达10亿瓦特,美国北弗吉尼亚IDC市场继续领跑全球_安防互联

    在10年前,美国各州政府都没有启动数据中心的整合过程。而直到2018年底,虽然这一过程尚未完成,但各州的进程显然已取得巨大进步,并克服了数据中心整合的挑战。2007年,美国国家首席信息官协会(NASCIO)的调查报告表明,在接受调查的美国29个州中,只有14%(4个州)完全整合了数据中心,38%(11个州)正在进行中,41%(12个州)正在计划或提议合并数据中心。其他7%(两个州)尚未开展整合工作。到2017年,美国各州取得的进展更为全面。美国国家首席信息官协会(NASCIO)去年发布的报告表明,46%(23个州)已经完成了合并工作,其中包括肯塔基州、佛罗里达州、宾夕法尼亚州和华盛顿州。与此同时,42%(21个州)的州表示,他们的合并工作正在进行中;另外6个州表示,计划进行整合工作。这一进展为美国各州首席信息官及其员工带来了一系列数据中心整合最佳实践。美国国家首席信息官协会在2018年发布的一个手册,详细介绍了其中的许多内容。美国国家首席信息官协会(NASCIO)建议美国各州IT领导者严格规划此类整合工作;与所有利益相关者接洽;创建路线图;记录IT资产;降低成本;实施标准;管理预期和预期惊喜;确保新的数据中心架构是可持续的;并捕获节约成本的报告。这是一项重大任务,但由于拥有完善的数据中心整合计划和最佳实践,因此也会带来同样有意义的好处。美国各州可以看到节约成本的意义,并在将更多应用程序和资源转移到云中时实现更大的灵活性。最终,美国的数据中心整合战略需要全面的努力。IDC公司政府洞察研究主管Shawn McCarthy表示:“数据中心整合通常是一项没有资金支持的任务。但如果不进行相关的系统投资,就很难进行全面的变革。”美国数据中心整合策略是什么样的?规划对于成功实施的数据中心整合战略至关重要。美国国家首席信息官协会(NASCIO)的手册明确指出,美国各州IT领导者必须了解将使用其数据中心的每个州政府机构的需求,并且他们必须尽早与这些利益相关方进行互动。他们还应该将数据中心整合的最终状态设计为符合需求,而不是要求政府机构找到在新的政府法规或指令下工作的方法。美国国家首席信息官协会(NASCIO)表示,“其部分内容应包括差距分析,以了解并传达整合与现有数据中心容量的好处。美国各州首席信息官的团队还应评估机构对数据处理、存储和备份、运营连续性,以及未来需求或扩展的要求。在设置数据中心合并目标日期或启动任何计划之前,美国各州IT领导者应了解需求、要求和任何潜在问题。”美国国家首席信息官协会(NASCIO)的手册指出,“简单地说,更多的计划和组织会导致更顺畅的整合过程。数据中心整合的复杂性经常被低估。各州的IT团队必须制定详细的计划和流程。”“IT人员必须确定将受到数据中心整合影响的设施、技术、组织、服务、人员和流程。在计划过程中,IT团队需要了解多个应用程序和基础设施之间的相互依赖性,以确保最小的中断。”手册指出。美国国家首席信息官协会(NASCIO)表示,美国各州还应建立其IT资产的详细清单,以便更好地规划合并后的成果;应确定正在工作并可重复使用的现有技术和系统。各州IT主管还应讨论不同托管环境(云计算、内部部署和混合部署)的优缺点,并根据利益相关者的需要做出迁移决策。根据手册,首席信息官还需要决定如何填补技术和系统方面的空白,在那里必须进行新的投资。数据中心整合的好处 这是一项艰巨的工作,但在美国各州关闭数据中心、移除设备和将服务迁移到云端之后,这些工作为其带来了巨大的好处。美国国家首席信息官协会(NASCIO)高级政策分析师Amy Hille Glasscock表示,“几乎每个州都已经整合或正在进行中。他们都在寻求节约成本,虽然这是一个复杂的过程,但如果整合数据中心,政府机构将会节省大量资金。如果将其业务都放在一个数据中心设施中,将会节省能源,并拥有一个更安全的平台。”各州通过多种方式实现数据中心整合的成本节约。美国国家首席信息官协会(NASCIO)指出,“节约成本是通过降低数据中心环境的多样性和复杂性、创造规模经济和降低运营成本、通过提高效率节省设施维护成本和能源成本来实现的。”亚利桑那州首席信息官Morgan Reed最近表示,该州已经发布了一份报告,显示通过继续整合数据中心,该州每年可以节省数千万美元的费用。 美国国家首席信息官协会(NASCIO)的报告显示了各州在整合数据中心方面取得的进展Reed指出,亚利桑那州已经建立了一个新的Tier 3级数据中心,并且通过观察其数据中心,发现只有大约25%的数据中心基础设施需要重新安置并保持不变,只需关闭15%的数据中心。与此同时,剩余的60%数据中心的负载可以进入各种公共云。Reed说,亚利桑那州通过关闭自己的数据中心设备节约了大约200万美元。数据中心整合和转向更灵活的云计算服务的另一个主要好处是,美国各州政府机构可以更快地推出新服务。Reed说,“所以,当州长或机构负责人表示‘我们想做些不同的事情’时,订购设备、登陆设备、安装电源的时间不会长达数周或数月。我们实际上可以更快地作出决定,这正是公民所期望的。”美国国家首席信息官协会(NASCIO)表示,整合还有许多其他好处,其中包括更强的IT安全性;引入信息技术基础设施图书馆(ITIL)和信息技术服务管理(ITSM)等过程标准;促进企业集成和应用;改进了对遗留系统的支持;基础设施维护和升级的集中化;并改善了灾难恢复和业务连续性。“在可交付成果方面,这真的是一个明智的选择,”犹他州首席信息官Mike Hussey表示,“当可以用这笔费用来改善服务时,为什么将资金花费在分布式数据中心上呢?”数据中心整合面临的挑战 尽管数据中心整合带来了诸多好处,但各州的首席信息官在实施整合计划方面面临着诸多挑战。美国国家首席信息官协会(NASCIO)表示,“与2007年一样,最大的挑战仍然是机构员工对变革的抵制以及机构保持自主权利的愿望。其他挑战可能包括将本地化设备从当前客户群中移出时遇到的问题、整合无法满足特定业务需求时的强烈反应、高于预期的成本以及寻求免除美国各州和联邦法律法规要求的问题。”IDC公司的McCarthy指出,该州的数据中心数量减少意味着剩余的数据中心规模更大,需要部署带宽、更多冷却和更多虚拟化系统。McCarthy指出,“美国的一些州政府经常陷入整合的部分进展的阶段,因为他们没有足够快地进行变革,最终他们面临着多种选择,例如新技术、提供商和云平台。因此可能不知所措,并会产生惰性。”McCarthy说,“IT领导者还应在进行尽职调查后进行云迁移。虽然云优先的方法通常是新开发的最佳选择。仅仅为了云计算而迁移到云平台是不可行的,如果它花费太多费用实现的话。首席信息官需要考虑成本,在云迁移方面,需要考虑时间和成本、系统变更、重新配置、咨询时间等等。”什么是数据中心整合最佳实践? 美国国家首席信息官协会(NASCIO)的手册提供了许多最佳实践,对于分析师和州首席信息官也是如此。规划和利益相关者参与是一个共同的主题。McCarthy指出,“项目组合管理”是一个古老的术语,但它仍然很重要。首席信息官、首席财务官、项目经理和其他主要领导者要满足并确定优先事项。“节省成本更重要吗?或者正在取代制造商不再支持的旧系统更重要?”McCarthy问道。也许新的法律已经通过,能够收集和报告数据目前只是法律要求。如果是这样,该项目需要立即优先考虑。“如果所有这些变量都不是正在进行的对话的一部分,那么投资可能很快就会失控。”McCarthy说。McCarthy说,“另一个最佳实践是使IT系统与业务需求保持一致。由于这些需求可以迅速改变,因此寻求更好的IT敏捷性比以往任何时候都更加重要,系统可以通过重新配置而不是全面的自定义编程来改变。”他补充说,只要有可能,政府机构IT领导者应该寻求使用系统中的本机工具来调整其功能和输出的解决方案。这将使未来的更新和整合工作更容易处理,因为系统将更加标准化。美国国家首席信息官协会(NASCIO)建议各州采用 IT服务管理(ITSM)和IT基础设施库(ITIL)。其手册指出,“密苏里州在整合数据中心时 使用了IT服务管理(ITSM)和IT基础设施库(ITIL)。他们发现,识别业务支持的标准非常有用。不仅可以让客户节省成本,而且他们还可以获得当前的技术、技术灵活性以及随时可用的高质量支持。”另一个关键的最佳实践是通过将数据中心空间出租给其他州或地方机构或通过使用可再生能源来提高效率,使数据中心整合并自我维持运营。美国国家首席信息官协会(NASCIO)的手册指出,“在政治方面,由于自愿承诺(在俄亥俄州的情况下)或由于行政命令(在缅因州和蒙大拿州的情况下)从机构和其他客户那里获得支持非常重要。但更重要的是,客户/代理商必须感觉好像他们以相同或更低的成本获得更好的服务和安全性。只有到那时他们才在自愿的情况下继续进行下去,只有这样,各州政府机构才能继续遵守之前的行政命令继续前进。”数据中心升级,如何避免停机_安防互联

    首先指标并不是一成不变的,它会根据你的行业、公司所处的阶段而改变;第二是我们很容易把指标找错,而只有正确的指标才能指导你的运营工作。  众所周知,新增用户、用户活跃度、停留时长、常用功能或者各渠道转化率等,都是很重要的用户行为数据,这些数据告诉我们,用户是谁?从哪里来?在网站/App 干了什么?这些数据应该成为数据分析的基础数据,我们可以基于这些行为数据去做更深度的分析。因为它们只能告诉你网站的大概情况,但是通常不太能很好地指导工作。  如何选择正确的数据指标?  “ North Star Metric ” 北极星指标,又叫做“ OMTM ” One metric that matters , 唯一重要的指标。  之所以叫北极星指标,是因为这个指标一旦确立,就像北极星一样,高高闪耀在天空中,指引着全公司上上下下,向着同一个方向迈进。  一、为什么北极星指标那么重要?  找到公司的北极星指标,是做增长的第一步,也是至关重要的一步。为什么这么说?  第一,做增长涉及到公司运营的方方面面,没有一个明确的数据指标指引,很容易眉毛胡子一把抓,而无法有效地集中火力抓住重点。  第二,当公司到达一定规模,一个共同的目标可以帮助把团队调整到同一个方向上,并且明确任务的优先级。  第三,设定一个数据指标,能够大幅提高行动力。如同 YC 联合创始人 Paul Graham 所说:一旦你选定了你的目标,你只有一件事可以做,努力达到那个目标。通过这一个目标,你可以知道公司的状况,有针对性地上线各种项目和试验,然后观察有无成效。  二、两个选择数据指标的案例  如果上面的陈述还是让你觉得太枯燥,一起来听听关于北极星指标的两个故事吧。  1、美剧《硅谷》中的Pied Piper  最近大热的HBO美剧,Sillicon Valley 硅谷,刚刚出了三季,已经充分地俘获了广大马工和非马工的心。我的很多程序员朋友都在追,一致的评价是非常写实,而且几乎有点太写实了。从某搜索引擎大公司内部的浮夸文化,到形形色色的奇葩风险投资人,再到Pied Piper从一个程序员Richard的业余项目跌跌撞撞成长为独立的公司。  走过融资烧钱几度濒临破产又置之死地而后生的全过程,简直可以称为一部活脱脱华丽丽的硅谷真人秀。  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  在第三季的倒数第二集,当投资人和公司员工兴奋地开 party 庆祝 Pied Piper 的重大里程碑500,000个安装用户时,公司的CEO Richard却处在巨大的恐慌中。  为什么?因为在这 500,000 次安装用户里,只有 19,000,也就是不到 4% 的日均活跃用户(DAU)。  安装数不用解释,日均活跃用户(DAU)在这里指的是每天至少登录 Pied Piper 平台一次的用户,用户下载多固然好,但是这里面有很多是因为刚刚上市的宣传,媒体报道和品牌效应,而高下载低活跃用户比例恰恰说明了产品还存在巨大的问题。  在接下来的剧集里,Richard 和他的团队走上了想法设法增加 DAU 的漫漫长路,无所不用其极,甚至还一度采用了从印度皮包公司买点击的办法。  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  Richard自带主角光环,Piped Piper 很可能会逢凶化吉。在现实世界中,如果你选择了一个错误的指标作为公司的北极星指标,而你却不自知,你会把公司置于一个十分危险的境地。  2、Facebook 如何突破 MySpace 重围  早在Facebook成立之前,美国社交网络的老大是MySpace。MySpace 历史久,用户多,还有东家加大金主新闻集团撑腰,从任何一个角度看都应该可以轻易碾压由几个大学辍学生创办的 Facebook,最终却输得一败涂地。  其中的原因当然不只一个,但是有一个有趣的区别是:MySpace 公司运营的主要指标是注册“用户数”,而Facebook在Mark的指引下,在成立的早期就把“月活跃用户数”作为对外汇报和内部运营的主要指标。  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  你可能听说过所谓的虚荣指标,“Vanity Metric”。 我们并不能说注册用户数是一个彻头彻脑的 Vanity Metric,但它却有”虚荣“的成分在。怎么讲?如果 Myspace 号称自己有 100 万注册用户,这里面有多少是5年前注册的,有多少注册之后从来没有二次访问过,有多少试用了几次就成为了僵尸用户,有多少仍然使用但是半年才上线一次?  100 万的注册用户可能在投资人那里看起来好看,在员工那里说起来好听,但在公司的内部运营上,它也可能让 MySpace 错误估计了形势,走偏了方向,抓错了重点,最终在和 Facebook 的较量中败下阵来。  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  相比之下,从“用户数”到“月活跃用户数”,看起来只是多了三个字,却确保了Facebook内部的任何决策都是指向真实持续的活跃用户增长。我最佩服Mark Zuckburg的一点是,他不仅把月活跃用户数作为内部的北极星指标,还坚持对外汇报同一个指标,以此来确保监督公司的运营策略永远诚实地对用户价值负责,而不是追求简单粗暴的短期增长。  要知道这一点并不容易做到,现在很多公司仍然选择对投资人披露一个注过水的“半虚荣指标”,以求数字好看。  数据指标从来都不只是指标,它代表了管理层对用户价值和公司成功关系之间的理解,也会指导每个基层员工在日常工作中的一次次决策和执行。走正,和跑偏之间,也许只有一个北极星指标的区别。  三、如何找到北极星指标  说说我自己的经验吧,我最近加入了一家做个人金融类的App公司,主要负责用户留存。我入职之后做的第一件事情不是大张旗鼓地开始做增长实验,而是开展了一系列数据分析和内部讨论,最终我的第一个建议是停止使用公司现有的留存指标,转而使用一个新的指标。  得到整个团队的认同之后,然后才开始针对新指标的增长实验。通过上面两个故事,我想你不难明白我为什么要把这个作为第一步。  1、衡量北极星指标的6个标准  那么,如何找到一个合适的北极星指标呢?  首先声明,这个过程并不是一蹴而就的事情,也可能需要多次的尝试和改版。开始之前,把你脑子里有的一些指标写下来,问自己下面一些问题,可能会帮助你找到大概的方向:  a、你的产品的核心价值是什么?这个指标可以让你知道你的用户体验到了这种价值吗?  比如说,我现在公司做的是投资 App,那么用户的核心价值就是投资,所以这个北极星指标应该和投资有关;  b、这个指标能够反映用户的活跃程度吗?  在上面的例子里,Myspace 的“注册用户数” 就没有反应用户的活跃程度;  c、如果这个指标变好了,是不是能说明你的整个公司是在向好的方向发展?  比如说,对于 Uber 来说,如果只是把注册司机数作为北极星指标,显然就忽略了乘客这一方面。因此 Uber 的北极星指标应该能够反映司机和乘客的供需平衡,所以“总乘车数”就是更为合适的一个指标。  d、这个指标是不是很容易被你的整个团队理解和交流呢?  一般来说,建议选一个绝对数作为北极星指标,而不是比例或百分比:比如说,“总订单数”就比“订单额超过 100 元的订单比例”好理解。  e、这个指标是一个先导指标,还是一个滞后指标?  比如说,SaaS 公司喜欢使用收入作为北 极星指标,这不是一个坏指标,但是它确是一个滞后指标。有的用户很可能已经停止使用几个月了,却还在付月费。在这种情况下,”月活跃用户数“可能是一个更好的先导指标。  f、这个指标是不是一个可操作的指标?  简单地说,如果对于一个指标,你什么也做不了,那它对你来说相当于不存在。  2、3 个案例搞清北极星指标  几个北极星指标的例子:  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  3、在业务实践中不断优化  最后,不要苛求完美,不要试图一步到位,寻找北极星指标也不是一道只有唯一解的数学题,很多指标之间都有相关性,选哪个并没有本质区别。  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  借助数据分析工具,如国外的 Mixpanel、和国内的GrowingIO,来持续监控你的北极星指标,在业务实践中不断优化。你的目标是为你的团队找到一个最适合现阶段的聚焦点,让大家在日常工作中能够齐心协力向着一个方向前进。  毕竟,任何方法论都是为了帮助你更好地达成目标。不管是北极星,还是南极星,只要能照着我们走到终点,都是好星星。厉害了! 玻璃材质3D打印将有重大突破_安防互联

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    在10年前,美国各州政府都没有启动数据中心的整合过程。而直到2018年底,虽然这一过程尚未完成,但各州的进程显然已取得巨大进步,并克服了数据中心整合的挑战。2007年,美国国家首席信息官协会(NASCIO)的调查报告表明,在接受调查的美国29个州中,只有14%(4个州)完全整合了数据中心,38%(11个州)正在进行中,41%(12个州)正在计划或提议合并数据中心。其他7%(两个州)尚未开展整合工作。到2017年,美国各州取得的进展更为全面。美国国家首席信息官协会(NASCIO)去年发布的报告表明,46%(23个州)已经完成了合并工作,其中包括肯塔基州、佛罗里达州、宾夕法尼亚州和华盛顿州。与此同时,42%(21个州)的州表示,他们的合并工作正在进行中;另外6个州表示,计划进行整合工作。这一进展为美国各州首席信息官及其员工带来了一系列数据中心整合最佳实践。美国国家首席信息官协会在2018年发布的一个手册,详细介绍了其中的许多内容。美国国家首席信息官协会(NASCIO)建议美国各州IT领导者严格规划此类整合工作;与所有利益相关者接洽;创建路线图;记录IT资产;降低成本;实施标准;管理预期和预期惊喜;确保新的数据中心架构是可持续的;并捕获节约成本的报告。这是一项重大任务,但由于拥有完善的数据中心整合计划和最佳实践,因此也会带来同样有意义的好处。美国各州可以看到节约成本的意义,并在将更多应用程序和资源转移到云中时实现更大的灵活性。最终,美国的数据中心整合战略需要全面的努力。IDC公司政府洞察研究主管Shawn McCarthy表示:“数据中心整合通常是一项没有资金支持的任务。但如果不进行相关的系统投资,就很难进行全面的变革。”美国数据中心整合策略是什么样的?规划对于成功实施的数据中心整合战略至关重要。美国国家首席信息官协会(NASCIO)的手册明确指出,美国各州IT领导者必须了解将使用其数据中心的每个州政府机构的需求,并且他们必须尽早与这些利益相关方进行互动。他们还应该将数据中心整合的最终状态设计为符合需求,而不是要求政府机构找到在新的政府法规或指令下工作的方法。美国国家首席信息官协会(NASCIO)表示,“其部分内容应包括差距分析,以了解并传达整合与现有数据中心容量的好处。美国各州首席信息官的团队还应评估机构对数据处理、存储和备份、运营连续性,以及未来需求或扩展的要求。在设置数据中心合并目标日期或启动任何计划之前,美国各州IT领导者应了解需求、要求和任何潜在问题。”美国国家首席信息官协会(NASCIO)的手册指出,“简单地说,更多的计划和组织会导致更顺畅的整合过程。数据中心整合的复杂性经常被低估。各州的IT团队必须制定详细的计划和流程。”“IT人员必须确定将受到数据中心整合影响的设施、技术、组织、服务、人员和流程。在计划过程中,IT团队需要了解多个应用程序和基础设施之间的相互依赖性,以确保最小的中断。”手册指出。美国国家首席信息官协会(NASCIO)表示,美国各州还应建立其IT资产的详细清单,以便更好地规划合并后的成果;应确定正在工作并可重复使用的现有技术和系统。各州IT主管还应讨论不同托管环境(云计算、内部部署和混合部署)的优缺点,并根据利益相关者的需要做出迁移决策。根据手册,首席信息官还需要决定如何填补技术和系统方面的空白,在那里必须进行新的投资。数据中心整合的好处 这是一项艰巨的工作,但在美国各州关闭数据中心、移除设备和将服务迁移到云端之后,这些工作为其带来了巨大的好处。美国国家首席信息官协会(NASCIO)高级政策分析师Amy Hille Glasscock表示,“几乎每个州都已经整合或正在进行中。他们都在寻求节约成本,虽然这是一个复杂的过程,但如果整合数据中心,政府机构将会节省大量资金。如果将其业务都放在一个数据中心设施中,将会节省能源,并拥有一个更安全的平台。”各州通过多种方式实现数据中心整合的成本节约。美国国家首席信息官协会(NASCIO)指出,“节约成本是通过降低数据中心环境的多样性和复杂性、创造规模经济和降低运营成本、通过提高效率节省设施维护成本和能源成本来实现的。”亚利桑那州首席信息官Morgan Reed最近表示,该州已经发布了一份报告,显示通过继续整合数据中心,该州每年可以节省数千万美元的费用。 美国国家首席信息官协会(NASCIO)的报告显示了各州在整合数据中心方面取得的进展Reed指出,亚利桑那州已经建立了一个新的Tier 3级数据中心,并且通过观察其数据中心,发现只有大约25%的数据中心基础设施需要重新安置并保持不变,只需关闭15%的数据中心。与此同时,剩余的60%数据中心的负载可以进入各种公共云。Reed说,亚利桑那州通过关闭自己的数据中心设备节约了大约200万美元。数据中心整合和转向更灵活的云计算服务的另一个主要好处是,美国各州政府机构可以更快地推出新服务。Reed说,“所以,当州长或机构负责人表示‘我们想做些不同的事情’时,订购设备、登陆设备、安装电源的时间不会长达数周或数月。我们实际上可以更快地作出决定,这正是公民所期望的。”美国国家首席信息官协会(NASCIO)表示,整合还有许多其他好处,其中包括更强的IT安全性;引入信息技术基础设施图书馆(ITIL)和信息技术服务管理(ITSM)等过程标准;促进企业集成和应用;改进了对遗留系统的支持;基础设施维护和升级的集中化;并改善了灾难恢复和业务连续性。“在可交付成果方面,这真的是一个明智的选择,”犹他州首席信息官Mike Hussey表示,“当可以用这笔费用来改善服务时,为什么将资金花费在分布式数据中心上呢?”数据中心整合面临的挑战 尽管数据中心整合带来了诸多好处,但各州的首席信息官在实施整合计划方面面临着诸多挑战。美国国家首席信息官协会(NASCIO)表示,“与2007年一样,最大的挑战仍然是机构员工对变革的抵制以及机构保持自主权利的愿望。其他挑战可能包括将本地化设备从当前客户群中移出时遇到的问题、整合无法满足特定业务需求时的强烈反应、高于预期的成本以及寻求免除美国各州和联邦法律法规要求的问题。”IDC公司的McCarthy指出,该州的数据中心数量减少意味着剩余的数据中心规模更大,需要部署带宽、更多冷却和更多虚拟化系统。McCarthy指出,“美国的一些州政府经常陷入整合的部分进展的阶段,因为他们没有足够快地进行变革,最终他们面临着多种选择,例如新技术、提供商和云平台。因此可能不知所措,并会产生惰性。”McCarthy说,“IT领导者还应在进行尽职调查后进行云迁移。虽然云优先的方法通常是新开发的最佳选择。仅仅为了云计算而迁移到云平台是不可行的,如果它花费太多费用实现的话。首席信息官需要考虑成本,在云迁移方面,需要考虑时间和成本、系统变更、重新配置、咨询时间等等。”什么是数据中心整合最佳实践? 美国国家首席信息官协会(NASCIO)的手册提供了许多最佳实践,对于分析师和州首席信息官也是如此。规划和利益相关者参与是一个共同的主题。McCarthy指出,“项目组合管理”是一个古老的术语,但它仍然很重要。首席信息官、首席财务官、项目经理和其他主要领导者要满足并确定优先事项。“节省成本更重要吗?或者正在取代制造商不再支持的旧系统更重要?”McCarthy问道。也许新的法律已经通过,能够收集和报告数据目前只是法律要求。如果是这样,该项目需要立即优先考虑。“如果所有这些变量都不是正在进行的对话的一部分,那么投资可能很快就会失控。”McCarthy说。McCarthy说,“另一个最佳实践是使IT系统与业务需求保持一致。由于这些需求可以迅速改变,因此寻求更好的IT敏捷性比以往任何时候都更加重要,系统可以通过重新配置而不是全面的自定义编程来改变。”他补充说,只要有可能,政府机构IT领导者应该寻求使用系统中的本机工具来调整其功能和输出的解决方案。这将使未来的更新和整合工作更容易处理,因为系统将更加标准化。美国国家首席信息官协会(NASCIO)建议各州采用 IT服务管理(ITSM)和IT基础设施库(ITIL)。其手册指出,“密苏里州在整合数据中心时 使用了IT服务管理(ITSM)和IT基础设施库(ITIL)。他们发现,识别业务支持的标准非常有用。不仅可以让客户节省成本,而且他们还可以获得当前的技术、技术灵活性以及随时可用的高质量支持。”另一个关键的最佳实践是通过将数据中心空间出租给其他州或地方机构或通过使用可再生能源来提高效率,使数据中心整合并自我维持运营。美国国家首席信息官协会(NASCIO)的手册指出,“在政治方面,由于自愿承诺(在俄亥俄州的情况下)或由于行政命令(在缅因州和蒙大拿州的情况下)从机构和其他客户那里获得支持非常重要。但更重要的是,客户/代理商必须感觉好像他们以相同或更低的成本获得更好的服务和安全性。只有到那时他们才在自愿的情况下继续进行下去,只有这样,各州政府机构才能继续遵守之前的行政命令继续前进。”数据中心升级,如何避免停机_安防互联

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    首先指标并不是一成不变的,它会根据你的行业、公司所处的阶段而改变;第二是我们很容易把指标找错,而只有正确的指标才能指导你的运营工作。  众所周知,新增用户、用户活跃度、停留时长、常用功能或者各渠道转化率等,都是很重要的用户行为数据,这些数据告诉我们,用户是谁?从哪里来?在网站/App 干了什么?这些数据应该成为数据分析的基础数据,我们可以基于这些行为数据去做更深度的分析。因为它们只能告诉你网站的大概情况,但是通常不太能很好地指导工作。  如何选择正确的数据指标?  “ North Star Metric ” 北极星指标,又叫做“ OMTM ” One metric that matters , 唯一重要的指标。  之所以叫北极星指标,是因为这个指标一旦确立,就像北极星一样,高高闪耀在天空中,指引着全公司上上下下,向着同一个方向迈进。  一、为什么北极星指标那么重要?  找到公司的北极星指标,是做增长的第一步,也是至关重要的一步。为什么这么说?  第一,做增长涉及到公司运营的方方面面,没有一个明确的数据指标指引,很容易眉毛胡子一把抓,而无法有效地集中火力抓住重点。  第二,当公司到达一定规模,一个共同的目标可以帮助把团队调整到同一个方向上,并且明确任务的优先级。  第三,设定一个数据指标,能够大幅提高行动力。如同 YC 联合创始人 Paul Graham 所说:一旦你选定了你的目标,你只有一件事可以做,努力达到那个目标。通过这一个目标,你可以知道公司的状况,有针对性地上线各种项目和试验,然后观察有无成效。  二、两个选择数据指标的案例  如果上面的陈述还是让你觉得太枯燥,一起来听听关于北极星指标的两个故事吧。  1、美剧《硅谷》中的Pied Piper  最近大热的HBO美剧,Sillicon Valley 硅谷,刚刚出了三季,已经充分地俘获了广大马工和非马工的心。我的很多程序员朋友都在追,一致的评价是非常写实,而且几乎有点太写实了。从某搜索引擎大公司内部的浮夸文化,到形形色色的奇葩风险投资人,再到Pied Piper从一个程序员Richard的业余项目跌跌撞撞成长为独立的公司。  走过融资烧钱几度濒临破产又置之死地而后生的全过程,简直可以称为一部活脱脱华丽丽的硅谷真人秀。  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  在第三季的倒数第二集,当投资人和公司员工兴奋地开 party 庆祝 Pied Piper 的重大里程碑500,000个安装用户时,公司的CEO Richard却处在巨大的恐慌中。  为什么?因为在这 500,000 次安装用户里,只有 19,000,也就是不到 4% 的日均活跃用户(DAU)。  安装数不用解释,日均活跃用户(DAU)在这里指的是每天至少登录 Pied Piper 平台一次的用户,用户下载多固然好,但是这里面有很多是因为刚刚上市的宣传,媒体报道和品牌效应,而高下载低活跃用户比例恰恰说明了产品还存在巨大的问题。  在接下来的剧集里,Richard 和他的团队走上了想法设法增加 DAU 的漫漫长路,无所不用其极,甚至还一度采用了从印度皮包公司买点击的办法。  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  Richard自带主角光环,Piped Piper 很可能会逢凶化吉。在现实世界中,如果你选择了一个错误的指标作为公司的北极星指标,而你却不自知,你会把公司置于一个十分危险的境地。  2、Facebook 如何突破 MySpace 重围  早在Facebook成立之前,美国社交网络的老大是MySpace。MySpace 历史久,用户多,还有东家加大金主新闻集团撑腰,从任何一个角度看都应该可以轻易碾压由几个大学辍学生创办的 Facebook,最终却输得一败涂地。  其中的原因当然不只一个,但是有一个有趣的区别是:MySpace 公司运营的主要指标是注册“用户数”,而Facebook在Mark的指引下,在成立的早期就把“月活跃用户数”作为对外汇报和内部运营的主要指标。  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  你可能听说过所谓的虚荣指标,“Vanity Metric”。 我们并不能说注册用户数是一个彻头彻脑的 Vanity Metric,但它却有”虚荣“的成分在。怎么讲?如果 Myspace 号称自己有 100 万注册用户,这里面有多少是5年前注册的,有多少注册之后从来没有二次访问过,有多少试用了几次就成为了僵尸用户,有多少仍然使用但是半年才上线一次?  100 万的注册用户可能在投资人那里看起来好看,在员工那里说起来好听,但在公司的内部运营上,它也可能让 MySpace 错误估计了形势,走偏了方向,抓错了重点,最终在和 Facebook 的较量中败下阵来。  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  相比之下,从“用户数”到“月活跃用户数”,看起来只是多了三个字,却确保了Facebook内部的任何决策都是指向真实持续的活跃用户增长。我最佩服Mark Zuckburg的一点是,他不仅把月活跃用户数作为内部的北极星指标,还坚持对外汇报同一个指标,以此来确保监督公司的运营策略永远诚实地对用户价值负责,而不是追求简单粗暴的短期增长。  要知道这一点并不容易做到,现在很多公司仍然选择对投资人披露一个注过水的“半虚荣指标”,以求数字好看。  数据指标从来都不只是指标,它代表了管理层对用户价值和公司成功关系之间的理解,也会指导每个基层员工在日常工作中的一次次决策和执行。走正,和跑偏之间,也许只有一个北极星指标的区别。  三、如何找到北极星指标  说说我自己的经验吧,我最近加入了一家做个人金融类的App公司,主要负责用户留存。我入职之后做的第一件事情不是大张旗鼓地开始做增长实验,而是开展了一系列数据分析和内部讨论,最终我的第一个建议是停止使用公司现有的留存指标,转而使用一个新的指标。  得到整个团队的认同之后,然后才开始针对新指标的增长实验。通过上面两个故事,我想你不难明白我为什么要把这个作为第一步。  1、衡量北极星指标的6个标准  那么,如何找到一个合适的北极星指标呢?  首先声明,这个过程并不是一蹴而就的事情,也可能需要多次的尝试和改版。开始之前,把你脑子里有的一些指标写下来,问自己下面一些问题,可能会帮助你找到大概的方向:  a、你的产品的核心价值是什么?这个指标可以让你知道你的用户体验到了这种价值吗?  比如说,我现在公司做的是投资 App,那么用户的核心价值就是投资,所以这个北极星指标应该和投资有关;  b、这个指标能够反映用户的活跃程度吗?  在上面的例子里,Myspace 的“注册用户数” 就没有反应用户的活跃程度;  c、如果这个指标变好了,是不是能说明你的整个公司是在向好的方向发展?  比如说,对于 Uber 来说,如果只是把注册司机数作为北极星指标,显然就忽略了乘客这一方面。因此 Uber 的北极星指标应该能够反映司机和乘客的供需平衡,所以“总乘车数”就是更为合适的一个指标。  d、这个指标是不是很容易被你的整个团队理解和交流呢?  一般来说,建议选一个绝对数作为北极星指标,而不是比例或百分比:比如说,“总订单数”就比“订单额超过 100 元的订单比例”好理解。  e、这个指标是一个先导指标,还是一个滞后指标?  比如说,SaaS 公司喜欢使用收入作为北 极星指标,这不是一个坏指标,但是它确是一个滞后指标。有的用户很可能已经停止使用几个月了,却还在付月费。在这种情况下,”月活跃用户数“可能是一个更好的先导指标。  f、这个指标是不是一个可操作的指标?  简单地说,如果对于一个指标,你什么也做不了,那它对你来说相当于不存在。  2、3 个案例搞清北极星指标  几个北极星指标的例子:  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  3、在业务实践中不断优化  最后,不要苛求完美,不要试图一步到位,寻找北极星指标也不是一道只有唯一解的数学题,很多指标之间都有相关性,选哪个并没有本质区别。  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  借助数据分析工具,如国外的 Mixpanel、和国内的GrowingIO,来持续监控你的北极星指标,在业务实践中不断优化。你的目标是为你的团队找到一个最适合现阶段的聚焦点,让大家在日常工作中能够齐心协力向着一个方向前进。  毕竟,任何方法论都是为了帮助你更好地达成目标。不管是北极星,还是南极星,只要能照着我们走到终点,都是好星星。厉害了! 玻璃材质3D打印将有重大突破_安防互联

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    据外媒报道,谷歌旗下在线视频网站YouTube证实,该网站频道页面周一下午至晚间宕机了5个小时,晚上8点左右恢复正常。从周一下午3点开始,很多用户在访问YouTube频道页面时会遇到500服务器错误。网站出现技术问题并不少见,但是对于一个像YouTube这样大的网站,一个月有超过10亿的访问量,一旦出现宕机事故,可能会对其观众、创作者和广告商带来极大的麻烦。YouTube官方于3点27分在Twitter证实了这个问题,最初表示这个错误只影响了一些频道,但后来又发布一条推文称,似乎所有频道都不能正常播放了。实际上,这个错误只影响了主要的频道页面,所有单独视频仍能观看和访问。周一晚上8点左右,YouTube发布推文宣布已经解决了这个错误,频道页面恢复正常。YouTube发言人在一份声明中表示:“有些用户在YouTube上访问频道页面时遇到了错误,我们很快就解决了问题。对于由此造成的不便,我们深表歉意。”数据中心的智能化管理_安防互联

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    存储行业的共识是,除超大规模数据中心外,所有领域的企业级硬盘的销售与SSD一直是此消彼长的“竞争”关系。硬盘转向SSD似乎是正在进行时,但2019年第四季度,SSD在所有企业发售总容量中的份额正在下降。 SSD的总发货量占企业存储总容量的10.4%,低于一年前的12%。市场分析机构TrendForce记录了这次不太可能发生的事件,并且在富国银行分析师,Aaron Rakers的一份报告中也揭示了这一点。企业发售硬盘和SSD相关的存储总容量达到169.79 EB,其中硬盘同比增长83%,达到144.1 EB。在此范围内,关键任务型硬盘发售容量达到5.93 EB,增长4%。高性能、2.5英寸硬盘受SSD威胁最大。但它的容量仍在增长。近线企业级硬盘的出货量达到138.2 EB,增长89%。企业级SSD总发货量达到16.69 EB,年同比增长60%,比近线企业磁盘驱动器容量增长慢。约1032.5万个企业级SSD对外发售,年同比增长43%。虽然闪存供应过剩,但尚未促使企业购买更多的闪存。目前已知2019年第四季度,三星占企业SSD发货总容量的44.4%,英特尔占21.9%,美光占12.7%,SK海力士占6.1%,铠侠(原东芝)占5.7%,西部数据占4.8%。疫情当前,要如何看待企业数字化转型?_安防互联

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    6月29日下午消息,目前,微信公众号增加两项新功能,在文章底部新增了“分享”和“赞”。其中,用户点击“分享”可“分享到朋友圈”或“发送给朋友”。这两项新功能已陆续全量开放。此前,微信公众号曾经将“点赞”替换成了“在看”。用户点击“在看”后,微信好友可以在“看一看”获取文章推荐。此次,微信公众号文章的“赞”功能回归引起了部分质疑,认为同时点击“赞”和“在看”会影响用户体验。百度搜索界面迎来更新改版_安防互联

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    自2013年提出推动互联网发展,到2015年首提“互联网+”,再到今年建议“加快建设数字中国”,已连续6年参会的全国人大代表、腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾,以更加开阔的视角为中国经济发展建言。数字中国涵盖多方面 “回顾过去5年,我共提出了22份书面建议,梳理这些建议,可以看到实体世界和数字世界深度融合的趋势。”马化腾坦言,2013年移动互联网刚刚兴起,当时的建议还只是关注行业本身;2015年提出“互联网+”,已经在很多行业产生效果;2017年,互联网与各行各业的融合已形成趋势。数字经济是结果,网络强国是目标。“今年,我们看到越来越多的大数据、云计算、AI技术,数字化应用已扩展至政务、智慧城市领域。”基于中国的互联网发展进程,马化腾今年将关注的重点是数字中国,用“1大5小”共6份建议阐述加快建设数字中国的逻辑框架和具体措施。马化腾解释称,数字中国的概念比数字经济更加延展,原来只是聚焦经济,如今社会上的很多事物都可以扩展,变成数字化形态。在《关于加快建设数字中国 不断增进民生福祉》的建议中,马化腾提出,整合现有数据平台,分步推进重大数字基础设施建设;积极推动公共数据开放,在条件具备的部门或地区示范建设公共数据开放平台和数据产品流转平台;加强数据相关市场机制建设,维护健康有序的市场竞争秩序。同时,建议出台社会力量参与数字中国建设的激励机制;推动基础科研,推进基础标准制定,参与国际网络空间治理体制建设,扩大中国的话语权和影响力。腾讯近期对传统零售企业的投资,也在一定程度上印证上述逻辑。马化腾表示,传统零售和线上电商的融合已经开始,腾讯内部近期成立一个智慧零售战略合作部,希望能够打造为智慧零售和商业地产等服务的整套数字解决方案。“腾讯的作用是赋能,为它们提供‘水电’。”五大领域可重点推进 在数字中国建设的议题下,马化腾从工业互联网、数字文化、金融安全、医疗健康、青少年创新人才培养5个领域切入,提出具体建议。在工业互联网方面,马化腾建议,加快网络改造升级,夯实工业互联网的发展基础。鼓励加快发展工业云,支持传统行业、互联网企业和信息技术服务企业发挥各自优势,合作打造具有国际水准的工业互联网平台,促进实体经济云化升级。“用云量”将成为衡量数字经济的重要指标。在文化领域,马化腾建议,充分发挥科技的潜力,使之成为文化发展的助推器。通过“科技+文化”融合创新,打造中国特色文化IP,促进文化产业内部、产业与社会各领域之间的生态化、协同化发展,建设产业发达、文化繁荣、价值广泛的“数字文化中国”。在金融领域,马化腾建议,建立联防联控和分级响应制度,对非法金融业务“打早”、“打小”。发展金融监管科技,打破信息孤岛,推动人工智能等技术在防范风险方面的应用;利用创新技术升级完善金融监管体系,推进数据信息共享,打破数据割裂风险,同时推动监管部门与互联网技术企业加强密切合作。 在医疗卫生领域,马化腾认为,数字技术助力健康中国战略实施,在促进平衡发展、普惠医疗与精准医疗等方面大有可为,应加快数字技术应用,促进医疗资源和服务能力的平衡发展。在青少年创新人才培养领域,马化腾呼吁,加强青少年科学教育和网络素养,培养面向数字时代的创新人才。他认为,要引导青少年接受良好的科学教育,以育才培养创新能力,并引导他们具备正确的网络素养,以养德应对网络时代挑战。德才兼备的数字一代将挑起未来的大梁。2018年数据中心的未来规格展望_安防互联

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    行业专家对过去五年中的云存储关键发展进行总结,并对云存储在未来五年发展及方向进行了展望。五年前,有关云存储的讨论内容与当今的讨论内容完全不同。行业媒体SearchStorage在2014年关于“云存储的案例”的指南中,其中的四篇文章有三篇涉及备份或冷存储。该指南涵盖的两个主要主题是用户最为关注的成本和安全性。如今,大多数组织已经超越了仅使用云计算进行备份的范围。许多企业正在将包括关键应用程序在内的一系列应用程序迁移到云中。根据Taneja集团最近的一项调查,超过一半的受访者表示,他们将在未来两三年内将至少40%的工作负载作为基于云计算的软件即服务交付的应用程序运行。当然,在讨论云存储的未来时,成本仍然是最重要的问题——与移动数据有关的不仅仅是存储数据。如今,安全性已不再是一个令人担忧的问题。如今,有关云存储的讨论集中在多云、混合云、云中块存储的出现,以及甚至将运行在云端的工作负载遣返回本地。为了更加清楚了解云存储,六位云存储专家对其过去五年中的发展历程以及未来发展进行了阐述和分析。过去五年中最重要的云存储发展是什么?Taneja集团高级分析师Jeff Byrne和Jeff Kato:云存储在过去的五年中最大的发展是,已经成为一系列用例的主流,例如全球内容分发、备份、灾难恢复和数据分析。尽管很多企业从2014年开始采用云存储来进行非关键应用程序的备份和灾难恢复,但在五年后,我们看到很多企业经常使用云存储来备份和为生产业务应用程序提供灾难恢复支持。根据Taneja集团的研究,在2014年,有关安全性、隐私和供应商锁定等威胁的担忧趋向于减缓,很多企业采用的公共云或混合云的存储部署。如今,随着云存储产品的成熟,这些担忧已不再是障碍。并且很多企业已经获得了在云端的辅助存储和主存储部署方面的经验和信心。2014年,本地数据中心一直是首选架构,而云计算则主要被视为开发/测试或实验平台。如今,大多数公司都将混合云思维方式引入了其IT架构计划,该架构决定了他们如何看待和计划采用云存储。尽管大多数企业对长期部署其应用程序和数据保持开放态度,但云存储也会随之发展。随着企业受益于灵活的工作负载部署,混合云架构有助于将这种思想转变为现实,因为随着时间的推移,企业具有了在内部部署数据中心和公共云之间迁移工作负载的能力。IDC公司分析师Deepak Mohan:无论是内部开发的还是通过合作伙伴关系和收购提供的内部文件存储服务,在过去五年中已成长为主要公共云存储产品组合的一部分。此外,还引入了多个新的低成本冷存储层选项,使得公共云存储上的辅助存储对企业越来越有吸引力。在过去的五年中,传统企业存储领导者与公共云提供商之间还建立了主要合作伙伴关系,从而在企业已经熟悉的工具和流程中实现了混合环境的部署。Storage Switzerland公司创始人兼总裁George Crump:通过Amazon Glacier、Microsoft Blob和Google即将推出的产品归档层的出现,使得云存储的价格不断下降,这是一个重大的发展。这些价格使云存储成为磁带的潜在替代品。生产存储性能的改进是过去五年中的又一重大发展。云计算提供商可以比传统数据中心更快地部署高性能存储选项。他们的按需业务模型也是希望测试这些解决方案影响的数据中心的理想选择。顾问Alastair Cooke:最重要的进展是,广泛采用Amazon S3作为应用程序访问云存储已成为一种标准方法。特别是,具有S3兼容存储系统的本地部署或其他云计算提供商的可用性使客户可以选择。无论是使用对象存储或打包备份软件定制的应用程序,低成本可扩展存储的普遍标准的可用性都比单独使用AWS S3有更多的用例。Small World Big Data首席顾问Mike Matchett:我支持通用云对象存储的不断发展和使用,现在为全球分布式文件系统、活动存档服务和具有本地存储的“云聚合”数据保护层提供底层“块”存储。我们既有高性能的对象存储,也有高度可扩展的对象存储。人们开始真正地利用所有数据可以具有丰富的元数据来执行策略、智能自动化和自我优化的想法。我可能会考虑在云计算基础设施中集成和提供高性能存储选项(例如NVMe)。就云存储的未来而言,哪些因素将驱动驻留在云中和驻留在内部部署数据中心的数据类型?Cooke:数据治理一直是决定哪些数据可以存储在云中的重要因素。监管机构正在跟上公共云的发展趋势,并致力于消除采用公共云的非技术性障碍,这将使更多数据可以迁移到公共云。同时,企业可以更好地了解公共云存储的局限性和成本。随着时间的推移,公共云存储的使用将更多地受到数据需求的驱动。而无处不在的访问的数据将进入公共云,高耐用性的备份和归档数据也将存储在公共云中。我们还将看到更多的客户遣返回其海量数据集,因为他们意识到可以像Dropbox那样构建成本更低的海量数据存储,尽管这只适用于真正的海量数据集。Dragon Slayer咨询公司创始人Marc Staimer:随着越来越多的关键任务应用程序迁移到云中,需要更高性能的存储。我预计云中将使用更多可扩展的块存储和文件存储,并且其存储的成本将迅速下降。数据将与处理数据的应用程序一起使用。因此,如果应用程序驻留在本地,则我希望将更活跃的数据保留在应用程序中。数据留在内部部署数据中心的其他原因包括数据主权、隐私法规、应用程序与数据之间的延迟问题以及一般法规。Matchett:五年内,大多数存储位置决策将自动驱动和执行,如果不是通过策略驱动,则将通过主动优化和学习算法来自动执行。人们对数据最终存储在何处的关注将减少,更多地关注于交付数据,以及确保在适当的时间和地点访问以满足竞争性的处理需求。数据保护将始终是一个主要问题,但它将越来越多地内置于自优化的混合存储云中。我们看到这已经存在于不断增长的趋势中:主存储和辅助存储相融合,自动分层到云存储层,并在多个云平台实现连续数据保护。Crump:存储在云中的数据类型将因组织而异。这不是行业类型的决定,而是更多特定组织的“个性”。对于长期存储在云中的大量数据,这一数学模型仍然不适用。此外,出口费用和API调用费仍然是一个主要问题。Byrne和Kato:随着企业越来越多地将云计算视为战略基础设施平台,他们更加关注云存储的用例和预算。数据归档、备份和灾难恢复等二级和三级使用案例仍然是关注的焦点,企业无法抗拒在云中归档和保护数据的经济性和便利性。随着越来越多的企业希望在云中开发新的应用程序,开发和测试存储将继续增长。支持数据分析的存储也变得越来越重要,因为企业在云中使用人工智能、机器学习和其他方法来增强他们的分析工作。您认为云存储的未来(特别是未来五年)将面临哪些挑战?Crump:云存储的所有交易费用(例如出口费用)是一个主要问题。许多企业面临的最具挑战性的任务是从供应商那里获得他们每月的账单。另一个挑战是如何准确衡量云存储消耗,并确保尽快缩小容量需求。云计算供应商承诺可以简单进行扩展和缩小规模,但是企业通常不会缩小它们的规模。Cooke:从基于资本支出的本地存储部署向基于运营成本的公共云使用的转变仍然是一个巨大的挑战。预算周期通常仍与组织的财务年度相关,并且期望基础设施的价格固定。使用公共云资源经常会产生可变的账单,而对于存储来说,其账单通常会随着时间的推移而增加。仍然有一些企业无法采用公共云存储,因为它们与固定的年度预算周期相关,并且无法接受每月可变账单的风险。Byrne和Kato:我们预计,企业将发现跨云平台的数据移动和迁移具有挑战性,至少在短期内是如此,因为兼容性问题和高昂的出口成本使客户无法实现真正无缝的云存储部署。企业在内部部署之间和在一个或多个公共云部署存储时,很难优化其存储资源和管理相关成本,而随着行业继续向混合云和多云发展,这一挑战将会变得越来越大。企业将越来越需要动态的基于策略的数据存储,以通过本地存储和法规遵从性来实现性能,而如今这一需求远远不能满足。人们还会发现,在不提供一致的数据和元数据服务集的云上部署和运行其主存储和辅助存储具有挑战性。《中国云计算产业发展与应用白皮书》:预计2023年中国云计算产业规模将超3000亿元_安防互联

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    关于大数据的讨论,一方面人们需要厘清大数据的概念,开发适用的大数据系统和工具,探索大数据的应用模式等,另一方面人们更关心如何将大数据的价值变现。这对于一个企业来说尤其重要,否则,收集和存储了大量的数据,消耗了大量的钱财,如果大数据不能被很好地利用,从经济上讲就是不合算的,这样的事情也不会长远。大数据价值的发现与其所处的应用场景密切相关。概括起来,大数据价值发现可以划分为三大类:数据服务、数据分析和数据探索。数据服务是面向大规模用户,提供高性能的数据查询、检索、预测等服务,通过直接满足用户需求而将数据价值变现的形式;数据分析是分析人员利用经验,通过对大规模数据使用特定的计算模型进行较为复杂的运算,从而发现易于人们理解的数据模式或规律所进行的数据价值变现的一种运算形式;数据探索是一种利用数据分析和人机交互的结合,通过不断揭示数据的规律和数据间的关联,引导分析人员发现并认识其所未知的数据模式或规律,其价值更多地体现在对未知途径的数据模式和规律的探索。1.数据服务 数据服务针对用户非常明确的数据查询和处理任务,以高性能和高吞吐量的方式实现大众化的服务,是数据价值最重要也是最直接的发现方式。由于要处理大众化的服务请求,每个服务任务必须能够被快速地处理掉,因此,数据服务的单个任务负载不能过于复杂,单任务直接处理的数据不能太大,任务对应的用户需求和采用的数据处理方法必须是明确的。一些典型的数据服务包括事务处理、数据查询、信息检索、数据预测。事务处理是传统数据库范畴的价值发现形式,它针对的主要是任务关键型的数据服务,如银行记账、商业交易等; 数据查询主要是面向快速查找或修改数据的服务需求,它比事务处理更简单,对数据一致性要求没那么强,但对服务的吞吐量要求非常高;信息检索是指从大规模的数据集中快速查找满足用户需求的资料或数据片段的过程;数据预测和数据分类被很多人认为是一种数据分析任务,其实,很多针对个体的数据预测和分类任务实际上是一种数据服务,它使用数据分析得来的预测模型,对个体数据实例进行预测,从而能够高并发地为大规模用户提供分类和预测服务,进而更好地体现出数据的价值。2.数据分析 数据分析是指用适当的统计分析方法对大量数据进行分析或建模,提取有用信息并形成结论,进而辅助人们决策的过程。在这个过程中,用户会有一个明确的目标,通过“数据清理、转换、建模、统计”等一系列复杂的操作,获得对数据的洞察,从而协助用户进行决策。常见的数据分析任务又可以被进一步划分为描述型分析、诊断型分析、预测型分析、策略型分析。描述型分析的主要特点是对数据代表的含义进行描述性的揭示,通过数据统计分析揭示数据隐含的现象,从而帮助人们更好地进行决策。诊断型分析主要用来揭示一些现象背后的成因,因此,它比描述型分析更深入。很多数据挖掘方法与诊断型分析密切相关。比如相关性分析和因果关系的分析等,都是想通过对数据的深度分析揭示描述型分析所发现的某些现象背后的成因。预测型分析主要是使用机器学习技术,对现有的大数据进行深度分析,构建数据预测和分类的模型,从而更好地支持数据预测和分类服务。策略型分析也称指导型分析,是在分析过程中减少甚至排除人的参与,在给定目标的驱动下,直接帮助人们找到好的策略,作用于大数据应用,使得未来数据指标能够按照设想的某些趋势发展。它是数据分析的高级阶段,更能发挥出大数据的价值。总之,数据分析一般基于大量数据和较为复杂的运算模型,其结果信息量通常很大,适用于宏观决策。而对于细节层面信息的获取,数据分析缺乏如索引和访问控制等方面的技术支持。如何在一个平台上,既支持宏观的分析,也支持细节的分析,是当今一个挑战的技术难题。3.数据探索 数据探索是指针对目标可变、持续、多角度的搜索或分析任务,其搜索过程是有选择、有策略和反复进行的。它将以找到信息为目的的传统信息检索模式变为以发现、学习和决策为目的的信息搜寻模式。这样的搜索模式结合了大量的数据分析与人机交互过程,适合于人们从数据中发现和学习更多的内容和价值。对于数据探索,用户可以在微观层面(数据搜索)和宏观层面(数据分析)之间进行自由切换,用交互式的方式探索并发现数据的价值。目前,随着大数据研究的兴起,探索式搜索这种交互式分析和探索数据价值的方式,逐渐引起人们的重视,还有很多问题等待研究者们进行深入的研究。数据服务强调从微观层面获取满足用户需求的精准信息,数据分析强调从宏观层面为用户提供数据洞察,进而提供决策支持,而数据探索则需要在宏观和微观两个层面进行自由切换。大数据蕴含大价值,数据服务、数据分析和数据探索是3个层次的数据价值发现方法。在很多应用下,这3类方法需要混合使用,才能更好地发现大数据的价值。云计算或成最具颠覆性力量 全球50强48家都用云_安防互联

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    人工智能、云计算、大数据、物联网,以及移动性的发展正在改变半导体行业的现状,而这次行业洗牌将会很有趣。 在新的行业秩序中,创新的工作任务(例如人工智能)正迫使各公司设计自己的处理器。领先公司(例如英特尔)的主导地位可能会被削弱。ARM正在关注数据中心市场。曾经的挑战者,例如AMD,正试图通过GPU产品实现复兴。但GPU行业的领导者是英伟达。物联网也值得关注,这个市场的发展趋势有利于高通。在发布了强劲的第二季度业绩之后,英特尔CEO科再奇总结了市场现状:“我们将继续看到企业之间的激烈竞争。这就是我们所参与的有吸引力的市场的现状。”让我们来关注一下市场上的变化:苹果、微软和谷歌正在开发自主的处理器产品,处理人工智能和其他计算任务。它们的目标是让人工智能算法可以不借助云计算平台运行。大数据和人工智能任务,以及高性能计算和数据分析正继续围绕GPU发展。这样的趋势使得英伟达成为了行业关键的参与者,同时也给AMD注入了新的活力。英伟达股价已经大幅上涨。英特尔的关注重点正在从PC转向数据中心和物联网。英特尔最有名的产品是CPU,但该公司通过收购Altera也进军了可编程逻辑芯片领域。这种芯片可以用于人工智能和其他创新的计算任务。英特尔处理器被许多云计算服务提供商使用。不过,在当前的趋势下,英特尔可能是最大的输家。高通过去几个月处境艰难,该公司的授权模式引发了苹果和其他公司的诉讼。就在几年前,高通还被视为“下一个英特尔”。高通在移动设备市场占据主导地位,目前正在开发面向自动驾驶汽车和服务器的产品。AMD可以被视为抗衡英特尔和高通的力量。数据中心希望有第二家供应商崛起,摆在AMD面前的,是稳定的需求。与此同时,AMD的桌面和服务器产品也可以对英特尔产生影响。 ARM因移动芯片而成名,但也有可能在服务器市场带来威胁。ARM为大部分移动处理器提供知识产权,在物联网的发展过程中也可能成为关键的参与者。数据中心行业正在研究采用ARM处理器的可行性。我们可以继续这样的分析,但趋势已经很清楚:曾经被英特尔和高通主导的世界正在被人工智能、数据分析、大数据和新的计算任务打破。处理器行业的秩序正在变化。以下是几家值得关注的重点公司:英伟达 随着计算任务的变化,英伟达有着最坚实的基础。英伟达很早就看到GPU在数据中心可能的应用,并下注企业市场。无论是在云端还是数据中心,英伟达目前的地位都很不错。AMD AMD第二季度业绩稳健,实现了适度的利润。AMD CEO苏姿丰谈到了性价比市场,而这是AMD的传统优势所在。此外,她还谈到了AMD在数据中心领域的潜力。我们对GPU计算和Radeon Instinct的投资正继续保持良好势头。6月份,我们推出了首个基于Vega架构的Radeon Instinct数据中心产品。这些新的GPU加速处理器可以明显优化机器学习和高性能计算任务的性能、效率和配置难度。我们还展示了基于EPYC SoC和4个Radeon Instinct MI25加速处理器的服务器。这些设备协同工作,带来了每秒100万亿次浮点运算的突破性性能。苏姿丰还表示,服务器厂商和云计算服务提供商对EPYC都有强烈兴趣。问题在于,英特尔和英伟达都具备更大的规模和更强的议价能力。AMD的竞争力越强,大竞争对手的反应就会越激烈。不过苏姿丰表示,AMD仍有信心。很明显,我们会继续关注竞争激烈的市场。这是个有趣的市场。有人会说,从产品角度来看,市场已经出现了拉锯。我们的产品不仅目前有良好的定位,在未来18到24个月内同样处于良好位置。因此,我们将继续高度专注于如何确保在产品上领先。AMD为什么很重要?一个强大的AMD意味着在数据中心、云计算和高性能计算市场出现第二家重要供应商。而这样的竞争有助于降低成本。高通 尽管专注于移动端,但不要忘了高通即将收购恩智浦(NXP)。这意味着高通将进军物联网和互联汽车市场。六成安全专家认为美国关键基础设施将在两年内被攻破_安防互联

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    发现很多学PHP的同学常常因为找不到PHP在windows下对应的扩展而抓破头,因此分享一下PHP Windows所有可以找到的扩展索引资源:PHP 5.2/5.3的Windows扩展索引站点:在这里你可以找到诸如php_oci8.dll, php_memcache.dll, php_mongo.dll, php_apc.dll等常用的Windows扩展dll文件,也能找到一些相对冷门但是也很实用的php扩展,如php_oauth.dll, php_solr.dll等扩展http://downloads.php.net/pierre/ PHP 5.3/5.4/5.5的Windows扩展索引站点:那么你就需要到下面这个站点来找扩展了, 该站点能下载到支持php5.4/5.5的pecl扩展,http://windows.php.net/downloads/pecl/releases/支持的扩展文件索引:php_amqp.dllphp_aop.dllphp_apc.dllphp_apcu.dllphp_automap.dllphp_bbcode.dllphp_bitset.dllphp_blenc.dllphp_couchbase.dllphp_dbx.dllphp_dio.dllphp_docblock.dllphp_doublemetaphone.dllphp_excel.dllphp_fann.dllphp_fribidi.dllphp_gender.dllphp_geoip.dllphp_haru.dllphp_htscanner.dllphp_http.dllphp_ibm_db2.dllphp_igbinary.dllphp_imagick.dllphp_inclued.dllphp_jsmin.dllphp_jsonc.dllphp_judy.dllphp_libevent.dllphp_lzf.dllphp_mailparse.dllphp_memcache.dllphp_memoize.dllphp_memsession.dllphp_memtrack.dllphp_mongo.dllphp_msgpack.dllphp_mysqlnd_ms.dllphp_mysqlnd_qc.dllphp_oauth.dllphp_oci8.dllphp_opcache.dllphp_operator.dllphp_pdflib.dllphp_pdo_4d.dllphp_pdo_ibm.dllphp_pdo_informix.dllphp_pdo_sqlanywhere.dllphp_pdo_sqlsrv.dllphp_pthreads.dllphp_radius.dll php_rar.dllphp_riak.dllphp_scream.dllphp_solr.dllphp_sphinx.dllphp_spl_types.dllphp_sqlsrv.dllphp_ssh2.dllphp_stats.dllphp_stem.dllphp_stomp.dllphp_taint.dllphp_trader.dllphp_translit.dllphp_txforward.dllphp_uploadprogress.dllphp_uri_template.dllphp_varnish.dllphp_vld.dllphp_weakref.dllphp_win32ps.dllphp_win32service.dllphp_wincache.dllphp_xdebug.dllphp_xdiff.dllphp_xhprof.dllphp_xrange.dllphp_xslcache.dllphp_yaf.dllphp_yaml.dllphp_zip.dllphp_zmq.dll安防互联海外服务器租用全面支持windows系统下的php扩展,如有相关问题或者有服务器需求欢迎联系24小时在线客服租用ecshop邮件服务器配置 ecshop QQ邮箱发送邮件服务器配置_安防互联

  • 中国互联网服务器根受制于美国

    近日,国际权威咨询机构IDC正式发布《2019年Q1中国公有云服务市场跟踪报告》,报告显示,2019年第一季度,在IaaS+PaaS市场,前五名分别为阿里云、腾讯云、中国电信、AWS,百度云。IDC发布的新闻中,还披露了IaaS的市场排名,毕竟目前中国还是以IaaS市场为主。IaaS市场排名非常有趣,居然有7家企业进入了前五,分别是阿里云、腾讯云、中国电信、AWS、金山云、华为云和百度云,其中金山云、华为云和百度云以5.2%的份额并列第五,华为云、百度云和首次进入榜单的京东云均发布文章,宣传自家“增速第一/增速最高”的定位。7家企业进前五,从侧面反映出国内公有云服务商之间的竞争已经日趋白热化,尤其是此次华为云、百度云异军突起,跨入前五。这一季的排名带来了一个新命题,谁会进入中国云计算产业前三?阿里云超过43%的市场份额稳居第一,腾讯云14.2%,后面的中国电信、AWS和金山云和前两位差距较大,短期内难以撼动他们的市场地位,大家主要争第三,近年来这一市场格局一直非常稳定,随着本次百度和华为的入局,这一市场格局将变得非常有趣。中国电信胜在渠道,尤其是在传统政企市场上云的大潮下,优势十分优势明显;AWS作为全球云计算市场老大,在中国近年来的发展可圈可点,但是由于种种原因,短期内难以看到更大的空间,最近刚刚换帅,效果如何还需要观察一段时间。金山云背靠雷军、小米,结合金山集团,以“独立云服务商”的姿态活跃在云计算产业中,近年来一直处于国内前五的地位。但是,金山云虽然有雷军、小米和金山,其品牌知名度、体量各方面和BAT不是一个量级,这次面对的对手是百度和华为,恐怕压力山大。那么,首次出现在前五的华为云和百度云是否能够稳住排名,甚至未来继续突破,他们的排名、市场份额是否有虚火,我们细细探讨。先看看华为云。华为云的问题主要来自内部。目前华为在国内已经封神,扛起了民族大义的旗帜,尽得“天时、地利、人和”。华为说做云也不是一年两年的事情了,2017年成立CloudBU,轮值董事长徐直军宣布华为正式大规模进军公有云市场。2017年的华为第14届全球分析师大会上,华为曾放言:华为公有云必须在三年超过阿里云,做到云计算市场的国内第一;未来全球五朵云,华为居其一。如今三年将过,华为云也仅仅进入国内公有云前五,份额与阿里云相去甚远。细算起来,华为做云的时间并不短,最早可以追溯到2011年,和阿里云的2009年差距并不算远,缘何这么多年下来差距越来越大?原因之一是华为的安身立命之本、核心业务是运营商业务,华为做云,无疑和目前在云计算领域大力发展的运营商形成正面竞争,并且云计算产业目前鲜有盈利,华为云业务做的越大,一方面不赚钱,另一方面还对赚钱的运营商业务形成威胁,单从这一条来看华为也不会支持云业务的大发展。无独有偶,在7月底的财报披露会上,云业务虽然仍为一级业务部门,并没有单独披露任何财务数据。关于云业务的发展情况,华为董事长梁华在接受媒体采访时表示华为把云业务放到了企业级业务之下,所以没有具体的数据,并且把云和软件服务放到一起,云计算业务的营收情况犹如雾里看花,另据消息人士透露,虽然目前云业务仍保持一级部门架构,但实际上已经内部降级,该内部人士还透露,华为的云业务分散在各个业务BG中,企业级业务有云,云业务有云,连终端业务也有云,并没有形成合力,并且华为做云重视大项目,关注大单,总想一口吃个大胖子,没有小颗粒业务支撑,以上所说的这些因素,会成为影响华为云业务是否能够得以长期稳定发展的重要因素。对于百度云来说,云计算这个产业则是另外一番境地。早在2010年中国IT领袖峰会上,李彦宏曾表示,“云计算这个东西不客气一点讲它是新瓶装旧酒,没有新东西”。今天李彦宏恐怕很后悔说过这句话,因为据说今年百度云上升为百度重点战略级业务,今年扩招近2000人,人数扩增超一倍。云计算是一场持久战,中国经过十年的发展,云的普及率也仅仅10%,亚马逊的云计算业务AWS孵化了近10年才开始盈利,阿里云2009年成立至今历时10年仍处于投入期。建设一个具有规模效应并实现盈利的云平台,前期投入成本巨大,时间漫长,包括基础设施建设及每年的折旧费用、研发支出、人员开支、生态培育成本等,从某种程度而言,广积粮、高筑墙、缓称王是云计算企业走向成功的必由之路。从这个角度来看,先发者历时数年积累的成熟产品、市场及服务经验,相对于后来者是一道难以在短期内跨越的高门槛。对目前急需业绩支撑和业务抓手来稳住资本市场信心的百度来说,做云的第一个问题是能否坚持下去,第二个问题就是在搜索出现亏损的情况下,还有没有那么多资金可以投入。从百度的业务来看,今天能够拿得出手的业务乏善可陈,支撑依然是传统的大搜索业务,人工智能技术方面虽然在国内非常领先,但是投入巨大,目前并未见成熟的商业模式。这不是百度一家的问题,即使如头部厂商也同样如此,凭借ALPHAGO在围棋上战胜李世石而名声大噪的顶级人工智能企业DEEPMIND,2018年亏损高达12.665亿,并且在不断扩大,营收区区1.25亿美元,如果不是有背后强大的金主爸爸谷歌母公司Alphabet,恐怕早就撑不下去了。对于目前传统搜索业务出现亏损的百度来说,是否还能保持巨大的投入来维持其人工智能的领先地位以及继续讲智能云的故事,值得打个问号。业界普遍的共识是云计算和人工智能、大数据是最佳组合,但是对于企业来说,并不关心这项技术本身,更关心的是这个技术能够在哪些方面帮助到企业,所以尽管百度在人工智能方面做了巨大投入,并且形成了一定的技术优势,但是落实到应用层面优势并不明显,原因很简单,百度过去并没有 TO B应用解决方案方面的能力,目前可见的一个应用场景是百度智能音箱而已,但是云计算的市场主要集中在企业级解决方案。所以,云计算对于百度来说,是否只是一个百度需要抓住的和外卖、无人驾驶一样的风口,百度是否真心想做云计算,是否有能力、有实力打这样一场持久战?是否能够继续保持告高速增长甚至其云计算营收里,有多少是真正云计算领域的,恐怕只有自己知道了。因为对于号称All in AI,并且有着最强AI实力的百度来说,现阶段能够抓得住的风口,也只有云计算了。这种投机心理,过去这几年里屡见不鲜,外卖号称投100亿最后卖掉了,无人驾驶刚刚也传出消息人员分流,项目停滞不前了。云计算,百度能坚持多久呢?无论是云计算的传统前几列强,还是新进的百度云和华为云,在中国云计算产业高度集中化的今天,可能除了阿里和腾讯以外,对于其他各家来说,如何稳住、保住自己的市场地位,是大家都会面临的问题,至于其中哪家有虚火、哪家可持续,则有待市场来考验了。甚至到最后,这个排名可能已经不重要了,更关键的是“不看广告,看疗效”——云计算服务是否能够真正为企业提供有价值的服务,帮助企业实现数字化转型。来源:IDC快讯新加坡连续三年成为亚洲最具竞争力数据中心_安防互联