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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