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关键词

网络,未来可期

图片6.png网络的技术发展趋势主要是:●海量的低成本服务器代替专有大型机、小型机、高端服务器●分布式软件代替传统单机操作系统●自动管控软件替代传统集中管理模式是应对爆炸式的信息增长满足动态灵活架构的迫切需求 网络就是建设信息电厂,提供IT服务,通过互联网提供软件、硬件与服务,并由网络浏览器或轻量级中的软件来获取使用服务。服务从局域网向Internet迁移,终端存储向端迁移。 随着的发展,越来越多的业务承载在数据中心的虚拟机上。业务数据的流动从南北向转变成东西向,对于数据中心网络的需求冲击提出了很大的挑战。 在将来,随着移动设备的发展以及技术在移动设备上的应用,办公室的概念将会逐渐消失。  存储  在日常生活中,备份文件就买保险一样的重要。 但的出现彻底改变了这一格局。通过服务提供商提供的存储技术,只需要一个账户密码,以及远远低于移动硬盘的价格,就可以在任何有互联网的地方使用比移动硬盘更加快捷方便的服务。

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2019年架构趋势

几乎所有小型或大型企业都无所谓,似乎已将注意力转移到考虑在现有环境中处理管理此类颠覆性技术的适当程序。技术完全依赖于硬件软件的虚拟化及其面向服务的架构其他一些增值服务。? 量子在持续关注亚马逊网络服务(AWS),Microsoft Azure,IBMGoogle等大型服务提供商之后,2019年似乎将提供更大,更好,更光明的前景。 量子是最新话题,有望将数学,材料科学机科学理论转化为现实。在量子的帮助下,我们很快就能够通过类似人类的交互来优化复杂系统并构建更好的财务模型。 所有销售存储公民个人信息的公司都无法控制数据。那些不遵守规则的人可能会面临严厉的处罚。许多组织都会发现急于,而没有认真考虑其安全隐患。 可以使用诸如容器无服务器之类的当代模型来实现若干布置或内置控制,诸如身份访问管理,网络安全组网关网络防火墙。人工智能平台人工智能的一个重要用途是充分利用大数据。

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    边缘的三种模式:MEC、微

    随着万物互联的泛在化发展,近年来,边缘(Edge Computing)的热度持续上升,大有分庭抗礼的架势。 公开资料显示,它是将移动平台结合起来的边缘体系架构,代表了“移动终端——微——”三层架构的中间层,其处在移动终端平台之间,是被部署在网络边缘、具有移动性的小型数据中心。 雾、通信、控制、存储资源服务分配给用户或分布在靠近用户的设备与系统上,从而将扩展到网络边缘,可以将它理解为位于网络边缘的小型。 三者对比分析MEC、微,作为边缘的三种具体模式,其在部署位置、应用场景实时交互方面有诸多相似点,也有不同之处。 总结不管是MEC、微,还是雾,这几种边缘都有各自的特性适用的场景。

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    浅析软件架构

    ,可以把它想象成一种资源,用来支持你所需要的各种IT技术。?Infrastructure As A Service?Platform As A Service? 公有、私有混合?公有?私有?还是混合??权衡利弊?找到合适自己的服务模式,运行模式??

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    边缘,谁更依赖数据引力?

    应用程序不断增长的数据或者大量涌入的核心,或者随着移动技术、嵌入式物联网设备的普及,以微服务形式分散到边缘。数据引力是真实的吗? 一些专家指出,超融合基础设施是数据中心数据引力的硬件支持。根据这种说法,数据引力吸引了数据存储与应用处理资源(、内存、网络虚拟化)在数据中心的新一代硬件解决方案中的紧密耦合。 但是,将超融合基础设施当作是以为中心的数据引力的论点,却忽略了这样一个事实,即许多这样的硬件都部署在边缘环境中,而不仅仅是在数据中心大规模地占用堆叠。 零引力数据为了充分实现机密的承诺,需要将行业标准框架集成到一个更广泛的外围基础设施中。在理想的环境中,数据安全治理控制将在数据所在的任何位置(从核心到边缘设施)一致实施。 这些控制可以在任何场景下高效可扩展地执行,包括使用中、存储传输中的数据。理想的机密基础设施是否会将数据引力从平台转移到边缘?不一定。

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    研究人员:用SDN来定义边缘

    近日一些国外的研究人员提出要使用或边缘结构互补的方式,而不再是将边缘视为的替代品。 通过软件定义网络(SDN)管理边缘之间的交互,网络可以包吃动态、敏捷高效,同时还能为最终用户提供更好的体验。? 创建边缘资源统一的系统,是应对超负荷资源延迟挑战的有效方式,超负荷资源延迟将导致最终用户的体验下降。然而,要实现边缘的资源系统的统一也面临着挑战。 使用SDN机构在单个网络内组合边缘,旨在为最终用户提供更好的用户体验,以及更好的资源池敏捷网络管理。该团队研究了两个案例,以测试边缘的组合是否比单独的系统更好。 但是,研究人员同时表示,应该进一步研究边缘组合网络中数据的安全性。

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    大数据之间的区别

    关于大数据二者的区别你们都知道吗?人们对于它们通常会混淆或者误解,分别用一句话来解释它们之间的关系就是:是硬件资源的虚拟化;大数据是海量数据的高效处理。   另外,如果做一个更形象的解释,相当于我们的操作系统,将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用,在领域目前的老大应该是Amazon,可以说为提供了商业化的标准,另外值得关注的还有 VMware(其实从这一点可以帮助你理解虚拟化的关系),开源的平台最有活力的就是Openstack了。   整体来看,未来的趋势是,作为资源的底层,支撑着上层的大数据处理,而大数据的发展趋势是,实时交互式的查询效率分析能力,借用Google一篇技术论文中的话,“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据 数据先要通过存储层存储下来,然后根据数据需求目标来建立相应的数据模型数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行分布式能力来完成。

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    边缘到底是什么关系?

    那是因为,可以通过互联网手段将基础设施,平台应用等服务的交互模式彻底颠覆。简单来说,可以帮助用户提效率,降成本。传统硬件平台各自独立的特点不同,对资源的共享调度非常灵活。 自然了,正因如此,越来越多的用户企业都不再怀疑。但是,随着技术的发展用户需求的不断提升,的不足之处也被暴露出来。比如,的架构软肋就首当其冲。 边缘还有一个特点,那就是可以中心看作一个整体。其节点可以接受中心的统一管控,处理存储全部,或者是部分数据。这样做的好处在于降低成本,节约资源。同时提高效率业务的连续性。 这种分布式技术如果再加上合理的资源调度,就可以充分利用边缘节点的存储资源,加上中心的统一管理,那么一个非常高效的平台便应运而生了。? 这主要是因为,目前中心与边缘节点的分工有时候还比较模糊。比如在某些情况下,边缘需要中心的能力海量存储支持,而有时候后者又需要对前者的隐私数据进行处理。

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    边缘如何结合在一起

    边缘之间有着天然的联系:可以将边缘视为的一种扩展,尤其是混合基础设施。 还可以将这种关系视为双向的:资源可以在需要的时间地点从核心的移到边缘,也可以在需要的时候从边缘可以回流到核心的平台。灵活性一致性是边缘这种共生关系的两个主要优点。 Smith指出,尽管边缘关系的实际架构仍在不断涌现发展,但无疑存在互补关系。 Smith说,“边缘架构变化很大,但是边缘之间的关系可以通过延迟、专业化一致性进行大致描述。而在中,我们期望更多的是一致性而不是专业化。 实现了一种‘只需获取更多’的思维模式,这在受限的边缘环境中通常是不可能的。此外,延迟工作负载需求以及有限的空间电源,通常意味着边缘基础设施更加专业化,可以执行特定任务。

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    DevOps:CI CD市场分析

    6与DevOps密不可分没有你就不能做DevOps,DevOps也不会有多少价值。同样的,没有DevOps, 也不会有太大的价值。 对CICD的最大好处之一是基础设施的动态特性。这非常适合CICD工作负载的短暂性突发性。资源可以根据CICD工作负载自动伸缩。 敏捷原则,以及DevOps实践,使开发人员的生产率组织的快速增长成为可能。有了安全的网关,用户就可以从任何地方、使用任何设备轻松访问企业资源,而不会影响网络的安全性。 私有是指组织的资源(如存储、网络资源)存在于供应商的数据中心。企业之所以青睐私有,主要是因为它的安全性以及在运行应用程序时存储高度敏感的数据。 DevOps扮演着至关重要的角色,是IT战略中相互关联的部分。DevOps一起帮助IT将重心从“我们能在多长时间内不停机?”到“我们可以多久交付一次新的稳定的功能特性?”

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    闲话虚拟化的异同点

    下面的观点,我想没有对错,只是理解不同。所谓虚拟化,虚拟机,vps,其实是差不多一个意思所谓,广义上肯定是包括一切,不过狭义一点,基本就是指IaaS其实就是虚拟机IaaS的联系区别。 虚拟化就是这个说法很早就有,尤其商业厂商, vmware,微软,都是把以前叫虚拟化的产品,改名为。其实某种意义上,也对,虚拟化是的初级阶段。 对于企业来说,虚拟化,其实就已经能完全满足需求,那其实这就是。相信也是有不同的阶段,不同的层次。API接口没有api接口的,就是虚拟化。有api接口的,就是。其实也挺有道理的。 如果说IaaS,,必须提供全部功能的API接口,这个定义我还是很赞同的。节点规模有人说,10台的规模,就是虚拟化,1000台,就是。其实也是有道理的。 有弹性扩展的功能,就是,没有就是虚拟化。不过大家对弹性扩展的理解,其实差异很大。对于虚拟机来说,是横向还是纵向扩展呢横向是指自动增加减少机器的数量。

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    大数据硬币的正反面

    大数据硬币的正反面“大数据也需要这个平台,这是一个硬币的正反面。”阿里总裁王文彬(花名:菲青)与媒体交流时表示。这几年IT行业发生了翻天覆地的变化,直到现在大家依然在谈论。 伴随着互联网与移动互联网的相关技术不断成熟,开始被市场接受,海量数据大潮来袭,厂商企业纷纷看到了大数据的前景,我们现在已经生活在一个数据的时代。 大数据 是分不开的硬币正反面 传统IT已经被颠覆 阿里从2009年开始在服务方面进行研究到目前已经有五个年头了,这五年中阿里突破了各种各样的技术难题,从去年的5K集群到今年的ODPS, 在阿里看来,大数据是不可分割的,就好比一个硬币的两面,精准的大数据分析依赖于强大的平台。 3探秘阿里的御膳房与登月划探秘阿里的“御膳房”基于ODPS,阿里为第三方软件服务商品牌商提供大数据、挖掘、存储的环境开发平台,构建阿里数据生态。

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    虚拟机基础梳理

    1)之前的使用模式IDC 托管IDC 租用虚拟主机(买空间)VPS:虚拟专用主机2)传统数据中心面临的问题资源使用率低资源分配不均自动化能力差3)的优势是一种使用模式,不是一种技术的使用方式 :通过网络访问的优势:弹性、按需费4)的特点资源池化无处不在的网络访问可随时调节的自助服务可测量的服务量快速的变化伸缩5)的服务模式?? 私有可部署在企业数据中心的防火墙内,也可以将它们部署在一个安全的主机托管场所,私有的核心属性是专有资源。3--混合混合融合了公有私有,是近年来的主要模式发展方向。 我们已经知道私企业主要是面向企业用户,出于安全考虑,企业更愿意将数据存放在私有中,但是同时又希望可以获得公有资源,在这种情况下混合被越来越多的采用,它将公有私有进行混合匹配,以获得最佳的效果 3)的基础是虚拟化,但虚拟化只是的一部分,其实就是在虚拟化出若干资源池以后的应用,但虚拟化并不是只对应的。

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    瞻博网络将加强边缘技术

    构建网络以处理混合应用程序的方式如今存在一个基本的演变,也就是资源越来越向边缘移动,数据中心的工作负载变得越来越分散,一些巨头正在建立更大的骨干网来处理这些流量。? 专家表示,Mist通过微服务容器交付应用程序的方式也很独特,这对于那些希望降低无线运营成本的企业具有更大吸引力。 Mist公司基于的系统采用了一项名为Marvis的人工智能驱动技术,该技术带来了获得专利的动态数据包捕获机器学习技术,可以自动识别、调整修复网络问题。 对瞻博网络公司而言,另一个具有战略重要性的领域是开发边缘的网络资源。Bikash说:“客户正在将资源更加接近用户设备,就像人们在工业物联网世界中看到的那样。 但是,边缘将成为几乎所有行业用例的主导因素,因为边缘将获得越来越先进、更专业的资源更多数据存储的支持。由机器人、无人机、自动驾驶汽车操作系统构成的复杂边缘设备将会加速这一转变。”

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    大数据技术周报(第58期)

    写在第58期“大数据” 三个字其实是个marketing语言,从技术角度看,包含范围很广,、存储、网络都涉及,知识点广、学习难度高。 #大数据技术社区#希望通过坚持定期分享能帮助同学在大数据学习道路上尽一份微博之力。相信长期坚持认真阅读周报的同学,在技术的道路上一定会日益精进!感谢编辑们的长期坚持! 本来详细描述了物联网的本质、出发点落脚点以及如何把握时代发展需求争抢中国工业物联网的战略制高点。 本文主要回顾下分类、回归、聚类等几个常用法的适应场景及其优缺点,基于法的优缺点,更易于我们去选择它。 https:mp.weixin.qq.comsX9DULk568vL0TOrQIJRggQ 11Hadoop HadoopSpark大数据两大平台,本文从性能,成本,安全性机器学习分别进行了比较 https

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    大数据技术周报(第59期)

    “大数据” 三个字其实是个marketing语言,从技术角度看,包含范围很广,、存储、网络都涉及,知识点广、学习难度高。 #大数据技术社区#希望通过坚持定期分享能帮助同学在大数据学习道路上尽一份微博之力。相信长期坚持认真阅读周报的同学,在技术的道路上一定会日益精进!感谢编辑们的长期坚持! 终端用户可以通过app,短信等多重方式获得密钥,或者通过蓝牙,wifi通过锁的连接,自动开锁。 http:www.mongoing.comarchives5371 5网络监视工具 Nagios是一款开源的免费网络监视工具,能有效监控Windows、LinuxUnix的主机状态,交换机路由器等网络设备 https:mp.weixin.qq.comsVGG4YGOwWha2h9sxh6tycQ 7Redis Redis的应用已经非常广泛,常见的使用场景包括:缓存热数据、数器、队列、分布式锁、排行榜、新闻列表

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    大数据技术周报(第60期)

    “大数据” 三个字其实是个marketing语言,从技术角度看,包含范围很广,、存储、网络都涉及,知识点广、学习难度高。 #大数据技术社区#希望通过坚持定期分享能帮助同学在大数据学习道路上尽一份微博之力。相信长期坚持认真阅读周报的同学,在技术的道路上一定会日益精进!感谢编辑们的长期坚持! 它仅能通过主键(row key)主键的range来检索数据,主要用来存储非结构化半结构化的松散数据。 与hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加存储能力。 因此,衡量智能审核系统性能的指标主要是准确率自动化率。本文详细介绍了如何基于深度学习实现图像的智能审核?

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    大数据技术周报(第61期)

    大数据” 三个字其实是个marketing语言,从技术角度看,包含范围很广,、存储、网络都涉及,知识点广、学习难度高。 本期会给大家奉献上精彩的:数据分析预测、数据库设、Elasticsearch、流架构、分布式锁 、Kylin 、flink、Redis、神经网络、数据安全。全是干货,希望大家喜欢!!! #大数据技术社区#希望通过坚持定期分享能帮助同学在大数据学习道路上尽一份微博之力。相信长期坚持认真阅读周报的同学,在技术的道路上一定会日益精进!感谢编辑们的长期坚持! 2数据库设饿了么实战数据库设,值得一看 3ElasticsearchElasticsearch(ES)作为NOSQL+搜索引擎的有机结合体,不仅有近实时的查询能力,还具有强大的聚合分析能力。 大数据时代的的信息量都是爆发式的膨胀,对数据信息的处理速度时效要求也越来越高。传统的方式都是在后台系统每天作一次全量处理,目前的要求都需要实时作处理。

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    大数据技术周报(第49期)

    写在第49期“大数据” 三个字其实是个marketing语言,从技术角度看,包含范围很广,、存储、网络都涉及,知识点广、学习难度高。 #大数据技术社区#希望通过坚持定期分享能帮助同学在大数据学习道路上尽一份微博之力。相信长期坚持认真阅读周报的同学,在技术的道路上一定会日益精进!感谢编辑们的长期坚持! #大数据技术社区#长期招募有兴趣参与社区编辑运营的同学,欢迎扫描文末二维码联系(参与社区工作,收获知识进步,还有红包哦)。以下是正文,限于众编辑水平有限,不保证大家都喜欢。 1Spark①本文介绍了分布式框架Spark发展由来,并用大量篇幅着重介绍了Spark的基本概念、模块组成、编程模型、运行原理集群模块,通俗易懂地一层一层地剥开了Spark内部机制,对初学者入门Spark 推荐法具有非常多的应用场景商业价值,因此对推荐法值得好好研究。

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    大数据技术周报(第51期)

    写在第51期“大数据” 三个字其实是个marketing语言,从技术角度看,包含范围很广,、存储、网络都涉及,知识点广、学习难度高。 #大数据技术社区#希望通过坚持定期分享能帮助同学在大数据学习道路上尽一份微博之力。相信长期坚持认真阅读周报的同学,在技术的道路上一定会日益精进!感谢编辑们的长期坚持! https:mp.weixin.qq.comsvOjDG8aH45o5vVXXm0v78g ②本文是一篇科普性质的文章,希望能通过一个通俗易懂的例子给大家讲清楚大数据分布式技术。 从架构、产品设、未来工作等方面全方位阐述下一代原生数据库POLARDB https:mp.weixin.qq.comsppxhyV6eluakwd8fn_iMYw 4对话式交互技术 我们每个人都希望有一个类似贾维斯得力助手 可以通过海量的分析,智能的对话,特殊的理解方案给予,给钢铁侠输出最最合理,安全可行优秀的方案。嗯,有点儿入戏了。

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