为什么各大互联网公司都在推广自己的云服务器？
大型互联网公司必须是技术公司，以技术为核心竞争力去与其他行业融合，否则不能建立别人难以突破的竞争壁垒。对于技术型公司而言，对外提供技术服务，是不断踩坑提升技术实力的需要，是转移研发成本的途径，也是业务多元化的保证。至于说简单的闲置资源利用，不敢苟同，企业级公有云是一个非常苦逼的活。 在我国，电商、O2O等等，已经过了野蛮增长期，现在都是苦逼活，亚马逊走出了另外一条成功的道路，也就是卖技术，同行效
来自： 社区问答为什么各大互联网公司都在推广自己的云服务器？
大型互联网公司必须是技术公司，以技术为核心竞争力去与其他行业融合，否则不能建立别人难以突破的竞争壁垒。对于技术型公司而言，对外提供技术服务，是不断踩坑提升技术实力的需要，是转移研发成本的途径，也是业务多元化的保证。至于说简单的闲置资源利用，不敢苟同，企业级公有云是一个非常苦逼的活。 在我国，电商、O2O等等，已经过了野蛮增长期，现在都是苦逼活，亚马逊走出了另外一条成功的道路，也就是卖技术，同行效
来自： 社区问答云计算到底哪家强？
题主似乎只关注海外跨国公司，但海外云在国内落地还是比较困难，所以有很多评论和回复都很关注国内的云服务商，还有人提到了网易云，并且对网易云有一些误解，这里阐述网易云的技术理念，并澄清外界对网易云的一些误解。 网易云认为，对于企业用户而言，云计算服务“强”的标准只有一条：能帮助业务更好地发展。如果一定强加其他标准，那就是：一百年的期限。围绕这个前提，说说云计算服务应该具备哪些能力。 1、云计算不应只
来自： 社区问答马化腾所说的智能云端和服务器有什么区别？是不是相当于服务器中加入了有服务功能的软件或人工系统？
Pony 的观点是“未来的互联网，是在云端用人工智能的方式处理大数据”，他在不同场合重复了这一句。不知道题主说的是不是这一句，但这里用这句很有代表性的话来讨论。 这话是很有道理的，当前所有的互联网公司或多或少都使用云计算、大数据和人工智能（下文用首字母简称“ABC”）创造财富，改变我们的工作、学习和生活，比如网易云音乐，比如今日头条，能够那么懂读者的偏好，背后就是 ABC。 这句话还隐含了一个趋
来自： 社区问答近年企业竞相开设 AI Lab，能为企业创造什么收益呢？或者说企业里 AI Lab 的定位是什么？
易是一家产品导向的企业，网易杭州研究院是网易集团重点投入且唯一的研究院机构，虽然并非聚焦于研究人工智能，但网易杭州研究院打造的云计算平台支撑了网易 95% 的互联网业务，人工智能技术很好地融入到云产品中，所
来自： 社区问答docker容器与虚拟机有什么区别？
这个问题可以延伸到容器和虚拟机的区别。虽然Docker在技术圈大红大紫已经两年多，这个技术在企业生产环境中发挥的作用还可以更多、更大。 容器技术有很多种，Docker是目前最流行的一种，网易云也在使用Docker。服务器虚拟化解决的核心问题是资源调配，而容器解决的核心问题是应用开发、测试和部署。 虚拟机技术通过Hypervisor层抽象底层基础设施资源，提供相互隔离的虚拟机，通过统一配置、统一管理
来自： 社区问答从企业角度看，云计算到底应该怎么用？如何选择这么多的产品？
传统企业面临互联网业务的冲击，很多企业在做数字化和面向互联网转型，随着云计算的兴起，越来越多的应用迁移到云计算平台，目前企业主流的方式是做基础架构即服务的模式居多，直接将传统应用搬迁到虚拟化上就任务业务已经面向互联网转型了。 真正的面向互联网，需要在技术架构和应用开发上脱胎换骨，比如技术架构上需要考虑： 1. 高性能，如果一个页面超过3秒才打开，很多人就关闭了，因此访问响应延迟非常重要，但在高并
来自： 社区问答如何评价aws开源的firecracker，它对接下来的虚拟机、容器发展方向带来什么变化吗？
何运行 Firecracker microVM Serverless 技术给企业带来的好处是开发速度快、运营成本低，作为主要载体的 Serverless 容器，可以支持这种高效，但业界一直致力于改善容器
来自： 社区问答私有云供应商对比？
旗帜鲜明地反对答友对开源方案的不看好，小云认为，私有云必将是开源云计算的天下。理由有三： 选择开源意味着企业可以平滑迁移系统，无需依赖任何一家特定的厂商 当前开源已经很成熟，选用开源意味着企业可以直接沿用全人类的智慧结晶 开源意味着生态人才的丰富性 这其实不是一家之言，中国信息通信研究院《中国私有云发展调查报告》如下： [图片]2017年， 85.3% 的企业对开源私有云管理平台表示认可 [图
来自： 社区问答哪家大数据培训机构好?
哪家好，需要根据个人情况而定吧，看适合什么样的机构，以下是个人的几点看法，仅供参考。 1.自身计算机基础情况 如果你有不错的技术背景，自学能力比较强，有一定的时间（半年以上），而且个人毅力不错，可以考虑找一些视频，买一些教材自学。学完找一家企业工作，在工作中提升。那自然也有风险，就是花了两三个月的时间，学不会，太打击自己的学习热情了，也就搁浅了；毕竟大数据这块还是很复杂的，坑比较多，资料相对也很
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