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时代,数据架构层到二层的演变

无论是互联网还是传统行业,都会有自己或或小的数据,甚至如阿里和亚马逊这种专门以出租资源的公司,更是在全世界各地建立了不等的数据。 尽管到到如今的时代,将数据自身的资源虚拟化以达到更高的利用率,有一点肯定,物理资源决定了虚拟资源的天花板。 升级或者改动网络架构带来的风险和成本是巨的,因此在架设数据初始,网络架构的选择和设尤其需要谨慎。 那么,从过去的传统数据,到如今的时代数据间经历了怎样的变迁呢? 03 的发展对数据的影响 随着互联网的发展带来的数据爆发以及虚拟化技术的发展,资源被池化,对数据也提出了新的挑战:动态迁移和高性能。 跨数据流量:跨数据的流量,例如数据之间的灾备,私有和公有之间的通讯。 在思科的分析报告,预2020年,东西流量能达到总带宽的77%,跨数据9%,南北流量仅占总带宽的14%。

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2017年和数据趋势

在2017年,的投资将持续火爆,但是随着企业需求变化, 2017年市场将出现如下五趋势。 ? 多重将成为新常态 随着许多公司投资公有和私有服务,2017年将会有更多的企业同时向多个提供商承诺。例如,将有越来越少的企业将亚马逊网络服务作为唯一业务,而是使用双源公有服务来避免供应商锁定。 虽然2017年会看到量的数据增长,需要永久存储,但是多数网络新产生的数据是短暂的,将很快超过它的实用性和被丢弃。因此,尽管数据量呈指数增长,但存储空间的增长将不会像我们预期的那么多。 机器学习将成为企业的核 今天的机器学习技术的独特之处在于它的部分源自“开源”。这意味着许多不同的产品和服务都将机器学习构建到他们的平台。 越来越多的公司将元数据作为新的收入来源 像Google或Facebook使用的那些系统,都是为了收集和存储量的元数据而设的。随着公司分析数据的能力越来越强,数据变现将变得越来越重要。

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    法+芯片+构成自动驾驶支点

    这样一个自动驾驶的汽车,考虑它的,不仅仅是法和处理器,其实也包括在端去做这种数据的,还包括在端去做规模的仿真,未来量的测试实际上是在仿真平台上面去实现。 所以,我们定义我们自己的核角色是一个技术平台的供应商,我们的支点主要是个:第一是法,第二是芯片,第。 我们看到其实在过去我们说从桌面到浏览器产生了以后,很多都逐渐的往端走,尤其在移动互联网的时代,我们讲,实际上是一个从边缘到央,央去迁移的这么一个历史的过程。 所以说回顾刚才我讲的,实际上面向未来它的这个实际上是边缘跟央结合的一个场景——对感知传感数据立刻处理,同时做决策,同时这些数据经过处理以后在端会汇聚数据的分析跟建模编辑他的模型,并且做规模的仿真 所以我们思考未来,自动驾驶其实有支点,一个是法,一个是芯片,一个是。 要求就是说,我们需要从全栈式的研发思路,从软件、到系统软件、到处理器架构设,到端。

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    阻力正阻碍部署

    桥的多选项调研数据也显示,排在前的市场驱动力包括: 1. 最限度降低IT架构管理所需资源:通过实现以工作负载为核的资源配置和集统一管理,结合IT服务自我管理功能,最限度降低传统IT部署、管理和运维所需资源,提高IT对业务的支撑能力和响应速度; 3 对于小企业,26.4%认为搭建成本是阻碍部署的首要因素,26.1%认为业务稳定性和安全性是部署第二阻碍。 通过对上述调查数据的解析,桥分析师认为,多数的受访企业希望通过的部署来实现优化IT资源的使用效率、降低IT架构管理成本以及提高IT自动化水平;然而,的安全性和成本问题,同时又减慢了国用户部署的脚步 这与欧美日趋成熟的市场相比,国的市场仅处于初级阶段,仍需要加的普及与拓展,提高各方面对的支持力度。

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    规模SDN数据组网的架构设

    作者简介:熊学涛,国移动通信有限公司研究院,项目经理。主要研究方向为SDN数据和SDN广域网。十多年数据、广域网工作经验,CCIE。 东西向流量汇聚核交换机和南北向汇聚核交换机的数量可以根据实际的POD规模、POD数量和网络收敛比要求灵活。 图2.存储POD网络规划图 3.规模SDN数据Underlay组网及路由规划 多POD的规模数据的Underlay组网,网络内网络设备数量众多,按每POD内500台网络设备数量,10个POD OSPF、ISIS等链路状态协议需要在网络内传递量的LSA,路由信息生成过程是先完成LSA信息同步,再生成路由信息。在网络部分节点发生变动或者网络割接升级时,会引起量LSA的传递。 规模数据部署统一管理平台,协同编排各POD内SDN控制器实现跨POD网络业务流量互通。

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    如何搭建现代化的数据

    数据遍地开花的今天,很多个人及企业级客户对自己的数据存放环境并没有一个很直观的认识,包括电商从业者(主机,空间),私有、公有及混合企业用户等。 数据内部整体结构 数据分级标准 在国内标准《电子机机房设规范》(GB50174-92)主要从机房选址、建筑结构、机房环境、安全管理及对供电电源质量要求等方面对机房分级,可分为A(容错型) 、B(冗余型)、C(基本型)个级别(建议企业选择A级别和B级别的机房); 在美国标准TIA-942《数据的通信基础设施标准》主要是根据数据基础设施的“可用性”、“稳定性”、和“安全性”分为四个等级 机房标识小知识 机房标准 随着的不断发展,企业对数据的级别要求越来越高,高等级机房越来越成为当今的趋势。所以本篇我们会着重介绍A级机房以及Tier 3、Tier 4级别机房的标准。 ? ,都会有金融行业的数据集群区域,那么金融行业在选择第方数据的地理位置时必然会优先考虑这些区域。

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    已死,边缘上位?

    近年来,工作负载一直在迁移:首先是从本地数据迁移到,现在越来越多地从数据迁移到更靠近正在处理的数据源的「边缘」位置。 边缘 「死亡」了吗?2018 年 10%传统数据关闭 当然,这并不是说内部部署或已经死亡,有些数据总是需要在集位置进行存储和处理。要知道数字基础设施肯定在发生变化。 MarketsandMarkets 表示,在预测期内,边缘市场增长最快的部分很可能是零售业务:物联网传感器、摄像头和信标产生的量数据,可以在网络边缘更有效地收集、存储和处理,而不是或本地数据 主要供应商 边缘/雾可以将工作负载从数据拉开,因此看到巨头采取措施防止这些工作负载逃离其轨道也就不足为奇了。 结语 边缘/雾转换是定期发生的焦点转移之一。例如,从型机到台式 PC,到本地数据,再到数据

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    趋势:2022 年预测

    2021 年,我们清晰地看到,将关键工作负载交到单一厂商手会带来相当的风险 -- ⁠这使得混合架构成为主流。 接下来的趋势是什么IBM 专家团队分享了他们对 2022 年的项预测: 01 企业在拥抱现代化的过程,将战略性地迁移工作负载 随着企业和组织进一步向混合多架构迁移,其工作重将聚焦到决定把哪些工作负载部署到哪些合适的位置 而现在,在拥抱现代化的过程,企业和组织开始评估向端迁移更为关键和复杂的工作负载,不再只是关乎优化与迁移,而是让其应用、团队和技术都做好准备,迎接混合世界里的数字化未来。 例如,量子在日益强的同时也带来了潜在风险,比如说它能够快速破解加密法和访问敏感数据,因此,企业不仅要防范于当下,还须着眼于未来 10 年、15 年甚至 20 年的长期威胁。 02 随着网络威胁加剧,安全将成为迫切与核的问题 企业之所以加力度采用混合多的方法,其一个原因,便是通过降低供应商集的风险,来应对网络威胁加剧的挑战。

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    VMware的

    vCHS设提供一个虚拟、存储和网络基础设施池,可以被那些在VMware虚拟机管理程序上运行虚拟机的企业机构用于在高需求期间卸载工作负载,或者针对运行连接到现有系统的应用和服务的平台。 VMware认为,已经有超过50万客户正在使用他们的技术对数据、存储和网络进行虚拟化,这些客户将被构建在vSphere上的vCHS推动工作负载的简单性而吸引。 但是分析公司Ovum研究部门负责人Laurent Lachal对VMware的一些说法持怀疑态度。 如果你一下,这意味着内部现有IT约是0到负数的样子,也就是说如果你不知道你的企业是在什么位置,那最好是一个0增长的市场。” VMware在欧洲首个支持vCHS的数据是在英国的Slough,VMware划明年在下一个最的欧洲市场,也就是法国和德国所开放的新的数据,也可能就是今年,Fathers这样表示。

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    企业担的APP功能

    近日,混合软件公司Densify公布了一项针对IT专业人士的全球企业调查结果。 ? 调查发现,对于多数组织来说,在部署工作负载的首要任务都与应用程序有关。 他们专注于如何确保应用程序运行良好,如何保持环境安全,以及如何确保在预范围内实现这些目标。 55%的受访者来自员工超过1000人的企业,这些全球性组织担如何确保应用程序在运行良好。 66%的组织运行多环境,其最明显的赢家是AWS(70%的使用率),其次是Azure(57%的使用率)和谷歌平台(31%的使用率)。本地部署的私有用户占37%。 如果没有自动化和分析,就真的不可能将工作负载和应用程序需求与正确的资源结合起来。” 这些企业的首要目标是控制他们在上的花费,根据调查结果,这个问题是他们的第个最重要的目标。 当被问及自动化是否能最程度的优化/容器资源选择并进而帮助他们实现目标时,80%的人给出了积极的回答,认为这可以帮助他们降低应用程序风险,并降低他们的服务开销。

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    科院正式投入运行

    随着最后一台设备的调试完成,位于雁栖经济开发区、由北京市和科院合作共建的重项目——北京超级于近日对外提供超级服务。 就在6月19日,“北京超级HPC研讨会暨新一代超级机‘元’上线开通仪式”在该召开。 北京超级作为作为科院、北京市在雁栖经济开发区共建的重项目,旨在建设成为服务北京社会经济发展的重要信息化基础设施。 科院超级主任迟学斌在报告介绍到,北京超级的建立将为各类企业提供优质的超级服务,例如北京市公安局刑侦部门的指纹比对,对比筛查每批次的比对约需要40万亿次的资源, 未来雁栖经济开发区将与北京超级紧密联合,力引进、培育和发展数字信息领域相关产业化项目,加快推进开发区各产业园发展步伐。

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    Dubbo2.7之

    在2.7版本之前,只有注册的概念,即:服务提供者、服务消费者以及一些动态配置等信息都放在注册,以zk注册为例,不同类型的信息通过不同的节点进行区分:providers、consumers、routers 2.7本版对注册进行了细化,将其分为个部分:注册、配置、元数据,这可以分别配置。 元数据 在dubbo,不管是provider还是consumer,配置项都非常多,但是很一部分配置项都是自己使用的(provider的配置项不需要传给consumer,consumer的配置项不需要传给 这个需要根据dubbo来区分,因为配置是dubbo2.7才引入的,所以在dubbo2.7及其以上版本,默认生效的是配置的配置;在dubbo2.7以下的版本,配置的配置不生效。 2.7版本 ,开启源数据,开启配置 结果和上面一样!

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    国电信主任赵慧玲:国电信灯塔数据平台的个定位

    <数据猿导读> 国电信主任赵慧玲在2016年国信息通信数据会上发表了以“国电信灯塔数据”为主题的演讲。 本文由“135编辑器”提供技术支持 以下是数据猿现场独家直播“国电信主任赵慧玲”的发言实录: 赵慧玲:家早上好! 灯塔数据的定制,这是一个比较炫的数据产业视图,包括的内容很丰富。国电信的灯塔数据平台,主要有个定位: 1、多元的数据整合。 这块,成为了我们整个平台技术基本的基础。 这只是个示意,实际有很多法模型。 识别上网行为的场景、用户消费行为,我们对人物的关联关系也进行了深入分析,包括这步曲,由于时间不细讲了,我们对此进行了深入的研究。

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    时代数据如何布局?

    在2014年11月,国务院常务会议上确定促进创新发展措施,培育壮新业态和新产业,确定要积极支持与物联网、移动互联网等融合发展,催生基于的在线研发设、教育医疗、智能制造等新业态。 从应用模式来看,混合将是未来发展的趋势,这决定了的底层基础设施数据在全国范围内将按照“几+N”形式布局,并且要求其“灵活可扩展”。 数据将按照“几+N”形式布局 与应用的模式相对应,应用的“公有”部分将主要由几个型甚至超型数据承担,由服务商提供运营服务,而体现企业核竞争力的数据及业务将在企业“私有”之上运行 数据布局最终将呈现“几+N”的形式。目前,数据的布局还存在着市场的非理性特征。 主要原因是目前尚处于国家引导发展的初期,尤其是处于政府政策性扶持阶段,受优惠政策的支撑,数据密集地集在需求、应用多的环渤海、长角、珠经济区。

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    时代数据如何布局?

    在2014年11月,国务院常务会议上确定促进创新发展措施,培育壮新业态和新产业,确定要积极支持与物联网、移动互联网等融合发展,催生基于的在线研发设、教育医疗、智能制造等新业态。 从应用模式来看,混合将是未来发展的趋势,这决定了的底层基础设施数据在全国范围内将按照“几+N”形式布局,并且要求其“灵活可扩展”。 数据将按照“几+N”形式布局 与应用的模式相对应,应用的“公有”部分将主要由几个型甚至超型数据承担,由服务商提供运营服务,而体现企业核竞争力的数据及业务将在企业“私有”之上运行 数据布局最终将呈现“几+N”的形式。目前,数据的布局还存在着市场的非理性特征。 主要原因是目前尚处于国家引导发展的初期,尤其是处于政府政策性扶持阶段,受优惠政策的支撑,数据密集地集在需求、应用多的环渤海、长角、珠经济区。

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    BAT国杀”,

    在2018年的市场,原本由阿里一家独的格局因为“黑马”百度的斜刺杀出,逐渐演变成BAT的强混战。 种种迹象表明,百度并不甘于只做“黑马”,在ABC战略的指引下,百度的野在于要在BAT的强混战成为一方霸主。 ? 同是,BAT家都有“独门武器” 在强争霸的市场格局,阿里由于起步较早,市场份额最高,达到40%左右,在国际市场也是直接与亚马逊的AWS对标竞争,在其具体的商业运营,阿里更多倾向于巩固和加强它的电商帝国 以下是《服务企业创新发展报告》对BAT家在上的优势归纳。 此时百度ABC后发先至的优势体现了出来:以人工智能为枢,以数据为依托,以为基础,“ABC位一体”深度结合并改造传统行业,真正地提升了企业的运营效率,释放了商业潜能。

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    传统数据数据有什么区别?

    数据配图4.jpg 服务数据更注意同硬件设备的共同作用,相较传统数据来说更注重机房的可靠性、安全性,两者在运行效率、服务类型、资源分配、收费方式等方面都存在着很的差异。 资源取用更加方便、灵活。 在服务类别上不难看出,数据的使用用户不需要担硬件设备的问题,也可以根据需要获得高可用、高扩展的能力。 随着技术的不断创新,使得繁杂而费时的传统IDC实体硬件部署和配置工作在短短的几分钟内就可以完成,同时依托庞资源池,随取随用、按需分配,避免资源闲置。 在未来几年里,随着更多的企业投入到数据,基于的数据将变得更加普及。 数据配图3.jpg 运用和绿色能源技术改造数据,提高数据能耗和节能水平,已成为国家产业政策的核内容。

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    我国发展呈现趋势

    发展正呈现出趋势。”在日前举办的2016国通信行业峰会上,国通信学会副理事长兼秘书长张新生抛出了这一观点。他指出,未来5~10年,我国将向着个重要方向发展。 一是信息处理的集化、化、网随动。二是数据的发展对提出了更高的要求,需要具备扩展性、弹性、资源池化、自助服务、可度量、低成本、按需支付和故障容错等能力。 是混合的发展受到重视,端的融合成为一种必然的趋势,在技术上这不仅需要一个深度软件定义的管理平台,还需要和端的良好感知,同时技术一定要适应各行各业的应用开发需要,众可以通过不同的终端使用丰富的端应用 第是PaaS的发展需要面向移动互联网、数据、人工智能、服务业以及智慧城市。第四是要用深度的、有能力的软件提高、存储、网络、安全等能力。 运营商在发展上具备优势。 张新生表示,目前运营商在业务上取得了一定成果,在我国市场占据一席之地。放眼未来,数据业务和服务将成为运营商业务收入的两重要组成部分。

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    比企业数据更安全吗?

    的影响以及数据隐私监管,以及物联网和边缘的崛起将如何影响数据基础设施。 Stream Data Centers.公司网络和副总裁Eric Ballard。 BASELAYER公司的幕僚长Samir Shah。 Datacenterfrontier:我们预测企业IT工作负载向第方数据的迁移似乎正在获得动力。将数据和应用程序保留在本地部署数据的关键是其安全性。 现在企业的决策都是围绕着托管和以及未来的企业战略。我们已经看到企业从资本性支出转向运营支出。通过这种措施,服务提供商必须证明它们更安全,并提供企业所需的服务级别。 RagingWire公司Joel Stone:数据需要两种安全性,一是网络安全性,可以保护机系统、应用程序和数据;二是物理安全性,可防止数据设施的未经授权的访问或恶意操作。

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    vs. 本地数据 谁更安全?

    目前,在安全方面仍然差强人意,但是在不久的将来,的安全性要比传统本地IT更高。下面就让我们来看看为什么将会是这样。 数据威胁智能感知系统 公有将能够很好地变成数据安全的平台。 自我修复,可追溯的恶意软件防御 凭借数据安全智能感知系统,我们不仅能够及时地在恶意软件潜入企业的IT系统之前将其阻止,还能够及时地修复恶意软件已经造成的破坏。 端到端可视性 由于软件定义网络(SDN)技术的进步,安全性的盲点将被覆盖。SDN能覆盖复杂的网络,创建更容易管理的虚拟网络。 像Akamai和CloudFlare这样的服务提供商利用他们庞资源在DDoS攻击到达他们的数据之前就将其吸收了。所以结果是DDoS攻击在到达你的网络之前就已经被阻止在外了。 结论 2015年,围绕的安全工具正在不断增加。随着企业不断对网络安全威胁的关注,将有可能成为保护企业不受外部威胁的重要资源。

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      云 API

      云 API 是腾讯云开放生态的基石。通过云 API,只需执行对应 API 命令行工具即可快速操作云产品;在熟练的情况下,使用一些频繁使用的功能,使用云 API 可以极大的提高效率;除此之外,通过API可以组合功能,实现更高级的功能,易于自动化, 易于远程调用, 兼容性强,对系统要求低。

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