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如何制定云计算方案:以应用丈量已知改变

定义云计算的说法有很多,在此我们从狭、广两层来简单阐述:“狭义云计算”指IT基础设施的交付和使用模式,是通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源。而“广义云计算”指服务的交付和使用模式,即通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务,简单理解为:服务运营模式。 所谓真正的云计算,它是IT基础设施的交付和使用模式。从理论上说,凡是需要使用信息的地方都是云计算的用武之地,探知当下,云计算可以分布在涉及教育、金融、政府机关,以及企业私有云,和电子商务等。 两个关键 非同小可 云计算的两个关键:快速弹性要靠服务的质量来

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从端到云:全面解析云计算安全策略

1、引言 随着美国棱镜门事件以来,信息安全受到越来越多的国家和企业的重视,特别是今年从国家层面成立了网络安全与信息化领导小组,因此就某种程度而言,2014年可以说是真正的信息安全元年。就当前的信息安全建设驱动来看,主要来自政策性合规驱动和市场需求驱动是两个重要的驱动点。 从政策层面看国家成立了网络安全与信息化领导小组,强调自主可控是信息安全领域国家的基本意志体现。同时也出台了相关的政策要求对信息安全产品、云计算服务等进行安全审查,通过政策、法律、规范的合规性要求加强对信息安全的把控。 从需求层面来看,随着愈

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一文读懂云计算,所有常用术语

云计算:云计算指的是交付计算即服务(或者交付结果中包括计算架构),而不是产品。资源共享,软件和信息通过网络(企业内网、互联网或者二者的结合)供计算机或者其他设备当做公共设施使用(就像电网)。云计算的历史和一些大型企业相关,这些企业为了应对高峰需求(像圣诞采购)而构建了计算架构,他们发现在其他时间这些容量并没有有效使用。随后,他们将这些资源以付费的形式,通过互联网提供给其他需要的人,这样云计算逐步形成。 私有云:私有云是一种服务于单一企业的云基础架构,无论是托管在企业内部或者外部。 公有云:公有云是可以由众多

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云计算的小兄弟:雾计算和霾计算

云计算成名较早,现在是大名鼎鼎,经过这几年的努力,俨然成为了科学技术界的一名当红巨星。正所谓人红是非多,不少人也是盯着云计算,眼睛里揉沙子,找云计算身上的弱点。人无完人,技术也一样,有优点必然有弱点呐。这不,有一些人质疑云计算:云计算耍大牌,永远给人以高高在上的感觉,不够亲民;云计算出场费太高,一些中小型数据中心根本走不进它的法眼;云计算参加活动总是迟到,可这也是没办法的事儿,云计算都是建在大型数据中心上,这些数据中心在世界各地都有分支机构,之间数据传输必然有些延迟嘛。总之,对云计算抱怨的大有人在,于是

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云计算性能常见问题:云计算何处何从?

如今,云计算为各行业提供了许多好处,但其性能问题可能会使一些问题复杂化。人们应该了解如何解决服务级别协议问题,处理不同的性能级别,以及解决其他常见问题的云性能问题。 任何采用云计算服务的企业都希望弹性计算环境能够提供更好的性能。 但云计算服务并不完美。通过诸如仍在发展的技术和带宽限制的限制,即使在设计良好,最高效的云计算环境中也会出现性能问题。 这些关于云计算性能的常见问题提供了关于降低性能,了解服务级别协议(SLA)和性能之间的关系,以及云计算世界中缓慢发展的标准的建议。 不同云计算服务的性能如何不同?

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FogROS2 使用 ROS 2 的云和雾机器人的自适应和可扩展平台

FogROS 2: An Adaptive and Extensible Platform for Cloud and Fog Robotics Using ROS 2 Abstract— Mobility, power, and price points often dictate that robots do not have sufficient computing power on board to run modern robot algorithms at desired rates. Cloud computing providers such as AWS, GCP, and Azure offer immense computing power on demand, but tapping into that power from a robot is non-trivial. In this paper, we present FogROS2, an easy-to-use, open-source platform to facilitate cloud and fog robotics that is compatible with the emerging Robot Operating System 2 (ROS 2) standard. FogROS 2 provisions a cloud computer, deploys and launches ROS 2 nodes to the cloud computer, sets up secure networking between the robot and cloud, and starts the application running. FogROS 2 is completely redesigned and distinct from its predecessor to support ROS 2 applications, transparent video compression and communication, improved performance and security, support for multiple cloud-computing providers, and remote monitoring and visualization. We demonstrate in example applications that the performance gained by using cloud computers can overcome the network latency to significantly speed up robot performance. In examples, FogROS 2 reduces SLAM latency by 50%, reduces grasp planning time from 14s to 1.2s, and speeds up motion planning 28x. When compared to alternatives, FogROS 2 reduces network utilization by up to 3.8x. FogROS2, source, examples, and documentation is available at github.com/BerkeleyAutomation/FogROS2.

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