在与冠状病毒疫情的斗争中，云计算以多种方式被企业采用以确保业务弹性。云采用如今面临一个转折点，如果以数字为依据的话，将会有更大的发展。但是云采用也带来了一些问题。
云计算架构是支撑云计算服务运作的基础，它涵盖了从物理资源到用户接口的多个层面。具体可分为用户访问层、管理层、应用层、平台层和资源层。
Mobileye 全自动驾驶 或最快 2019 年普及 据《华尔街日报》报道，Mobileye 与两家保密车企已经达成协议，将在 2019 年为后者提供全自动驾驶汽车系统。Mobileye 主席和首席
云计算确实是值得每一个人充分注意的最重要的技术发展趋势。其中一些有启发性的收获，愿在这里与大家共享。 第一，为什么云计算是真正的“重大技术趋势”？ IT产业每年都能制造出一打“重大趋势”，其中大部分只不过是镜花水月，过后甚至都没有人想得起来，只有一小部分会持续引起关注，成为技术圈子里的常用术语。而真正能够引起产业面貌发生重大变化的，几年才会出一个。对于IT人来说，对于这种具有重大影响力的IT技术变革，务必要保持谦虚谨慎戒骄戒躁的关注态度，否则，一个不留神你和你的组织就可能落后。然而对于那些明明是忽悠大众的
企业如果希望监控云应用，需要收集有关性能、成本和安全性的指标。企业IT团队及其选择实施的工具需要协调工作。
云计算是一种基于互联网的计算方式，通过网络将硬件、软件及其他相关服务提供给用户。用户可以按需获取计算资源，如服务器、存储、数据库、网络、软件、分析等，无需直接管理底层硬件。
数字化转型包括寻找更新的商业模式，企业必须不断创新，才能在竞争中领先，而云计算是推动这一创新的催化剂。云计算提供诸如灵活性、成本和劳动力以及可扩展性方面的功能。
很多企业致力于追求最佳的应用程序性能，但实现它并非易事。在基于主机的内部部署IT环境中，企业必须提供适当调整的资源以实现性能目标。而采用云计算技术将使这些考虑因素变得更加复杂，因为它限制了用户可以定制基础设施和其他可用功能的程度。
云原生架构（Cloud Native Architecture）指的是一种在云环境中设计、构建和运行应用的方法。它利用云计算的弹性、可伸缩性、自动化和快速迭代的特性，通过微服务、容器、服务网格、不可变基础设施和声明式API等技术，实现应用的快速开发、部署和管理。
在使用 Python 的早些年，为了解决 Python 包的隔离与管理 virtualenvwrapper 就成为我的工具箱中重要的一员。后来，随着 Python 3 的普及，virtualenvwrapper 逐渐被 venv 所替换。毕竟 venv 是 Python 3 的标配，优点是显而易见的。而这几年，应用场景的的复杂性越来与高，无论是开发还是部署都需要设置复杂的环境。例如使用 redis 实现消息队列，用 Psycopg 完成对于 PostgreSQL 数据库的存取等等。随之而来 Docker 就变成了程序员必不可少的常备工具。为了掌握如何将我的 Python 应用与 Docker 结合起来，就要学习他人的经验分享。于是一次又一次地看到了下面这样的 Dockerfile 例子：
为确保安全团队和领导者在继续采用云计算时能够最好地保护他们的数据，本文介绍了三个可供遵循的最佳实践。
边缘计算是一种分布式计算架构，其核心思想是将数据处理从中心云端转移到网络的边缘，即接近数据源的位置。这样做可以减少数据传输所需的带宽，减少延迟，提高处理效率，并增加系统的可靠性。
研究公司Gartner表示，预计2020年全球IT支出将达到38.65亿美元，较2019年的37.37亿美元增长3.4%，而2019年的支出仅增长0.5%。
云计算规模巨大并且很复杂，人们很自然地会通过以往经验的狭隘视角来看待云计算并理解它，通常可能利用不足或过度利用云计算，因此需要采用一种创新和稳健的解决方案。
云原生架构是指在云环境中构建和运行应用程序的方法论，它依赖于云计算的灵活性、可伸缩性和管理效率。云原生架构的设计原则旨在提升应用的可靠性、效率和安全性。下面是这些原则的解释：
回顾计算机行业发展史，新的计算模式往往催生新的专用计算芯片。人工智能时代对于新计算的强大需求，正在催生出新的专用计算芯片。在加州Hot Chips大会和2017百度云智峰会上，百度发布了AI云计算芯片的XPU，这是一款256核、基于FPGA的云计算加速芯片。过去几年，百度在深度学习领域，尤其是基于GPU的深度学习领域取得了不错的进展。同时，百度也在开发被称作XPU的新处理器。
调用返回风格是软件开发中一个重要的概念，特别是在软件架构设计中。主要可以分为主程序/子程序结构、面向对象结构和层次结构三种风格。下面我将通过表格的方式对这三种风格进行概述，并提供相应的例子。
在此次大会的大数据分析与生态系统论坛上，中兴飞流信息科技有限公司CTO郑龙发表了“Yita：基于数据流的大数据计算引擎”的演讲，阐述了数据流对于大数据的影响，以及中兴飞流自主研发的Yita平台能够给大数据产业带来的价值，在会议的间隙，CSDN记者有幸对中兴飞流信息科技有限公司CEO吕阿斌、CTO郑龙就数据流技术以及中兴飞流的Yita平台进行了深入的交流和探讨。 什么是数据流？ 中兴飞流CEO吕阿斌首先就数据流模型产生的背景进行了阐述，他表示，近年来，大数据成为继云计算以后一个重要的科技发展分支。大数据本质上
随着组织努力整合其传统应用程序组合，并创建云原生应用程序，选择合适的云平台来支持云计算应用程序对于提高性能至关重要。将多云策略置于IT运营的核心至关重要，这是提供更多创新的基础。它为开发人员提供了创新服务所需的自由度，同时为IT部门提供了一致的安全性。这样做的组织正在提高敏捷性和灵活性，使其进入创新的最前沿。
大多数企业采用云优先战略面临的挑战是它们包含混合云(私有云和公共云)以及多云(来自多个供应商的异构云基础设施)环境。几乎在所有情况下，这些基础设施在管理界面、访问控制和第三方工具支持方面都缺乏一致性。因此，云优先策略不仅会增加企业的攻击面，而且难以管理和保护。
TCP/IP 协议族是一组计算机网络通信协议的集合，其中TCP和IP是两个核心协议。TCP/IP 协议族通常被用来参照互联网的基础通信架构。与之相对的OSI七层模型，是一个更为理论化的网络通信模型，它将网络通信分为七个层次。
任何时候挑战和机遇都是并存的，遇到挑战，能找到解决方案，就是机遇。云客户在经历了SaaS云计算后的巨大机遇后，有迎来的AI。 云客服的天平应该偏向哪一边，SaaS or AI? 客服遇见Sa
云安全是一项共同的责任，也是一个巨大的挑战。企业需要了解设置有效安全措施的基本规则。
企业扩展其应用程序以满足业务需求并不少见，但是他们需要意识到运营云计算环境面临的复杂性问题。
云计算，即一种基于因特网的超级计算模式。随着国家宽带提速的战略的提出，云计算得到更进一步推动。毫无疑问，21世纪中，云计算被视为科技业的一场新的革命。而云计算的火热程度，我们可以从媒体报道、微博传播、社区议论中窥知一二。伴随着云计算的热潮，一些基于云计算概念的产品也得到了追捧，下面我们一同来看下与云计算密切相关，并将会成为下一个市场热点的三项产品： 1.虚拟化软件产品。虚拟化早于云计算一词的出现。1959年克里斯托弗发表了一篇名为《大型高速计算机中的时间共享》学术报告，就已经提出了虚拟化的基本概念。到了20
Pinterest 由于在某个节日期间对云计算使用量的增加，该公司的云计算账单大大超过了原先的预估。Pinterest 必须计划 1.7 亿美元的预留资源上向亚马逊云科技再额外支付 2000 万美元。
CISC（复杂指令集计算机）和RISC（精简指令集计算机）是两种指令集架构（ISA），它们在设计理念、指令的复杂性、寻址方式和实现方式上有显著区别。
人脸识别既是一项起源较早的技术，又是一门焕发着活跃生命力、充满着学术研究魅力的新兴技术领域。随着近些年人工智能、大数据、云计算的技术创新幅度的增大，技术更迭速度的加快，人脸识别作为人工智能的一项重要应用，也搭上了这3辆“快车”，基于人脸识别技术的一系列产品实现了大规模落地。
信息系统开发方法是指用于指导信息系统开发和管理的一系列框架、原则和技术的组合。主要的开发方法包括原型法、结构化方法、面向对象方法和面向服务方法。每种方法都有其特点和适用场景。
ESG公司最近进行的一项调查发现，很多组织正在积极地使用基于云计算的方案来替代内部部署安全分析和运营技术。这种转变既带来短期利益，也带来战略利益。
关于云计算服务的讨论往往都是从AWS开始的，但是对于绝大多数企业来说，这并不是云计算应用的全部。在业内，越来越多的企业都在实施使用多个云计算平台的发展策略，所谓多个云计算就是指囊括公共云计算和私有云计算，从而实现避免受限于某家供应商、提升交付可用服务的能力、避免套利差异或者保持对特定敏感信息的控制权等。虽然使用多个云计算平台可谓是一剂良方，但是它也会导致应用程序、API和配置等方面诸多管理问题的产生。 由于多个云计算平台并不会共享通用API、对于服务的定义均各自不同以及计费模式也不尽相同，所以跨多个云计算平
为了充分发挥云计算的潜力，许多企业正在转向云计算中最近的一项创新：不受特定位置或地区限制的分布式云。
把诸如公共密钥基础设施这样的安全控制措施迁往云计算确实是可以实现成本节省的，但是云计算的安全措施是否强大到足以确保其安全性呢？ 当你在考虑一个基于PKI的基本系统的不同组成部分时，公共密钥基础设施很显然地在IT领域获得了一个意义深远的立足之地。从证书授权到证书撤销列表再到注册结构，在PKI环境内确保通信的安全性将是一项非常耗费计算资源的任务，这一点是非常显而易见的。有鉴于此，相关的成本支出就会很容易出现失控，这意味着是否需要把所有的PKI迁往云计算就成为了一个非常值得探讨的命题。 一个公共密钥基础设施可以让
本文为全球著名信息技术研究和咨询公司Gartner副总裁 David Smith 对云的看法与思考。全文2869字，预计阅读10分钟。
当前所有业务都是基于互联网展开的，追求的目标是在未来将现在几乎所有的软件、存储和计算都放在网络上进行。可以说，Google 的发展战略就是云计算模式所追求的理想境界。在云计算的海洋中遨游，似乎也没有哪一家公司比互联网巨头Google更适合来做这个舵主。当前国际IT厂商对于云计算是否有过于炒作之嫌？Google的云计算模式是怎样的？其核心技术又将如何支撑云计算服务？如何看待云和端的关系？对于上述热点话题，记者特意专访了Google中国研究院的副院长张智威先生，请他与读者分享他的观点。
当会计师注意到云计算问题时，它仍未得到解决。美国“财务会计准则委员会”的紧急会计问题工作组计划就如何处理云计算服务成本问题提出新的规则。该新规则意味着，与云计算提供商签订合同的客户将考虑利用当前内部所
据Cloud Industry Forum (CIF)最新公布的研究报告显示，云计算已经正式成为英国的主流。 今年6月进行的该项研究发现，超过四分之三（78%）的机构正在使用至少一项云端服务。这一数字与去年9月份进行的调查相比增长了15%。 其中，仅使用一项云端服务的机构将近半数（45%），使用两项和三项云端服务的机构分别占28%和13%，而使用四项以上云端服务的机构占到了14%。 在不同种类的云端服务中，最受欢迎的是网站托管、电子邮件、客户关系管理、数据备份和灾难恢复。其次是视频会议、协作工具、人力资源应
最近，来自美国招聘网站 Indeed 的一份报告显示：在全美工作技能需求中，数据库语言 SQL、编程语言 Java 分列前两位。虽然 Python 和 AWS 分别位列第三和第六，但根据趋势来看，二者很有可能成长为未来几年最受欢迎的技能。
为了研究这件事，美国招聘网站 Indeed 做了一项调查，统计了 2014 年到 2019 年五年间发布在自己网站上的数百万个美国地区的岗位数据，这些岗位共包含了 571 项计算机技能的关键词。这项调查也引来了 IEEE Spectrum 的关注。
除了编程语言之外，要想找一份计算机相关的工作，还需要很多其他方面的技能。最近，来自美国求职公司 Indeed 的一份报告显示：在全美工作技能需求中，数据库语言 SQL、编程语言 Java 分列前两位。虽然 Python 和 AWS 分别位列第三和第六，但根据趋势来看，二者很有可能成长为未来几年最受欢迎的技能。
尽管以Amazon为代表的互联网公司在云计算市场上屡获大单，但很多企业却出于安全、成本的考虑，依然选择自建私有云。那么，在上百家云计算解决方案供应商面前，企业该如何作出选择呢？ 公有云、私有云、混合云，到底选择哪个云？——对于这个问题，业界已经形成共识，三种云分别对应不同的最佳应用场景：公有云“快、准、狠”，即资源部署快，规模灵活调配，但是相同的IT资源能力下使用成本高，适用于对IT资源有弹性需求的客户，可以按需购买；私有云“安、定、和”，即安全性高，可定制化强，在完整生命周期内TCO（总体拥有成本）低，适
云计算技术已经成为企业获得成功的一个关键因素。日前由调研机构451 Research公司为CenturyLink公司进行的一项数字化转型调查研究表明，57%的欧洲企业的高管认为云计算服务是数字化转型的
物联网(nternet of Things, IoT)正在席卷全球，因为它已经成为最具影响力的流行语之一，不仅在科技行业，而且在许多其他企业。从农场和工厂到智能城市和家庭，物联网技术是一套不断扩展的连接系统和设备。根据Statista的数据，预计全球物联网设备的安装基数将增长到近310亿部。因此，随着数十亿联网物联网设备产生的海量数据需要存储以供处理和检索，云计算将成为一个日益主导的趋势。物联网和云计算这两项技术是相互关联的，其中一项技术为另一项技术的成功提供了平台。
无论是对于刚接触编程的初学者，还是已经工作的程序员，哪一门编程语言更火，更有价值和前景，似乎是永远有争议的话题。
一 科技与饭碗的矛盾一直存在 科技进步和技术发展带给人们更多的便捷，但是与此同时，科技也在不断的抢夺人类的就业机会，自动化会让更多的人丢掉饭碗。那么，云计算也是这样的吗？ 科技与饭碗 一直以来，科技都
如今，突飞猛进的科技正在迅速改变人们的生活。云计算技术是传统计算技术的重大转变，对各种规模的企业带来极大的影响。但对大企业来说，其影响是非常积极的。
分布式计算、云计算、人工智能 机器学习、深度学习、统计建模 这些最新的词汇大家应该都有所了解 但你真的了解这些词的意义吗？ 一、机器学习 机器学习是以数据为基础，它专注于为回归和分类算法。其底层随机机制往往是次要的、不被重视的。当然，许多机器学习技术也可以通过随机模型和回归计算来定义，但数据并不是由模型生成的。相反，机器学习主要是为了辨识出运行某个特定任务的算法或技术（或者是二者兼有）：顾客最好由k-Means聚类，或者是DBSCAN、决策树、随机森林，还是支持向量机？ 简而言之，对统计学家来说，模型
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