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面对 企业巨头镀“”还是改变

IBM从NiSource拿到6亿美元的外包合同,包括公有和私有础架构。惠普推出产品组合Helion,以OpenStack为中心但也涵括很多硬件和服务。 对IBM来说,仅仅是托管或外包的衍生物。 IBM的价值主张(Value Proposition)是:我们运行您的础设施。别担心。 的价值主张听起来有惊人的相似之处。甲骨文的调颇为相似。 我们可以无休止地讨论甲骨文靠收购进入的模式是否可行,但甲骨文的红色堆栈(Red stack)确实涵盖了中很多领地却是不争的事实。 SAP想成为公司。 然而,真正的科技买家要关注的是笔者称之为(DNA)变化的东西。 这些人玩的东西完全不同。他们更注重用户界面。一手玩家无需保护老的业务。 在大笔许可证和维护交易的销售佣金模式和经常性营收订阅模式之间,一手玩家不会偏心于前者。 要知道是否已经改变了大型企业公司的,只须看看这个公司在一段时间里做了什么以及公司的行动。

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组相似性:ANI

在比较组分析中,我们经常需要分析不同组之间的进化关系,例如我们可以使用标记蛋白来构建系统发育树。 为了进行定量的比较,我们还可以不同组之间的相似性或者进化距离,以进行物种分类、亲缘关系比较等。 FastANI(https://github.com/ParBLiSS/FastANI)是一个快速组ANI的工具,其支持一对一、一对多、多对多组之间的两两比较。 他将查询序列分割为短序列片段,使用于MinHash的序列映射引擎Mashmap来同源映射并估一致性。由于它使用了非比对的方法,速度大幅提升,但准确性与于blast的方法相差不大。 在最近Nature communications的一篇研究中,作者使用fastANI对9万个组进行分析,发现大多数谱系种内与种间存在一个明显的ANI分界线,相同物种的组ANI小于95%,不同物种的

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    走近(一):互联网的建——

    从今天开始,我将开启走近系列,这一系列不是高屋建瓴的科普,而是我的学习笔记,为,我也是个菜鸟。如有谬误,敬请评论区或私信交流。 这里是第一篇,初探。 当互联网的人口红利逐渐消失,服务模式转型,产业互联网成为新的战场,而在这样的变革中,属于大有可为的础设施。 可以做这样一个比喻:,正是产业互联网时代的建。 那么,到底什么是? 如果把电网看作用电的础设施,那么,如今的可以看作上网的础设施,如同普通人不用关心如何发电,如何运输,你也不用担心硬盘扩容、CPU、甚至服务构建,这些东西你会使用到,但是并不会具体接触,而它们是虚拟的 为什么需要 为什么需要这个问题,其实在上面已经有一部分答案,对于用户来说,省力、省钱是最直接的原。 对于行业来说,我认为,这里的弹性是主要的原,随着互联网应用的日益复杂,对于应用架构的础服务要求较多,你作为一个小的企业,如果用户量在短期内井喷式爆发,仅靠自己来扩容服务器,这就涉及到人力、资源、

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    影响性能素剖析

    如今出现了很多技术的各种服务,可是如何去衡量一个服务的好与差,并没有很清晰的标准。其实,对于服务,一定程度上是由技术的性能所决定的。 说到性能,尤其是的性能,受影响的素很多。 下面,我们就来说一说与性能相关的几个重要素,以便对性能素有所了解。 延时包含有很多方面,是各种素的累积,表1列举了部分系统的延时,这些延时累加起来就反映了整个系统的反应时间,延时就是性能的最直接表现。 ? 吞吐量的限制是性能瓶颈的一种重要表现形式,此,有针对性地对吞吐量设测试,可以协助尽快定位到性能瓶颈所在位置。通过提升系统的吞吐量,达到提升系统性能的目的。

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    网络

    虚拟化之后的网络 有了虚拟化之后服务器上跑的是一个个虚拟机VM,同一台服务器上的VM需要流量隔离和互通,不同服务器上的VM之间也需要流量隔离和互通,VM是动态的,随时可以创建和删除,也可以从一台服务器迁移到另一台服务器 ,此时就对网络提出了更大的挑战,有很多问题需要考虑,这些问题回答了,网络就具备本条件了。 总结 就是资源池化然后灵活调度。 ,不允许overcommit,永远创建不出这个的VM,为要考虑池里资源之间的关系。 网络的第一目标就是打通网络能配合资源的灵活调度,第二目标才是有质量保证的网络,例如两个VM之间有10G流量的能力,一个VIP有25G向外提供访问的能力。

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    组数据分析步骤-于R的组学

    需要说明,这绝不是对这一学科的完整概述,而只是一个简单的总结,它将帮助非生物学相关专业的读者理解组学中反复出现的生物学概念。 熟知组生物学和全组定量分析的读者可以自由跳过这一章或大致浏览一遍。 2 第二章:组数据的 R 介绍 组学的目的是从更高维度的组学数据中提供生物学解释和见解。 总体而言,它和任何其他类型的数据分析都类似,但是做组学需要该领域特定的知识和工具。 随着高通量实验技术的兴起,数据分析能力也成为研究者们追求的一项技能。 高维组数据集通常适合用核心 R 包和函数进行分析,最重要的是 bioconductor 和 CRAN 有一系列专门的工具来进行组学特异性分析。以下是可以使用 R 完成的组学任务列表。 CpG 岛,以及于位置重叠的过滤 与外显子重叠的 reads 数和每个的 reads 数 2.1.6.4 可视化 可视化是包括组学在内的所有数据分析技术的重要组成部分。

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    地,推动集约化(上)

    IDC(互联网数据中心),是的主要载体和最主要支点,IDC布局是否合理,规模化程度大小,不仅影响是否能够持续发展,也影响着使用服务的用户体验,更决定着的成本是否合理。 传统的IDC布局,以网络为中心,造成IDC散、碎、小,阻碍大时代的发展;采用IDC群的地模式,承载的服务器规模宏大,资源效率高,总体成本低,可以更高效的支撑的发展与集约化。 根据政策与发展论坛的统,中国的数据中心超过5万个,但95%的服务器规模在500台以下。东部沿海等经济发达地区的IDC超过十万台服务器的屈指可数。 2、高度依赖础电信运营商 以腾讯为例,互联网应用成百上千,涵盖了沟通、信息、商务、娱乐等方方面面,注册用户在十亿的级别,活跃用户在亿的级别,用户访问内容或服务的量在百亿级。 此,多IDC群集的大型地模式便应运而生。(未完待续) 版权声明:本文为腾讯数据中心原创,版权均属“深圳市腾讯机系统有限公司”所有,未经官方授权,不得使用。

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    地,推动集约化(下)

    image.png 图7 IDC布局模型演进 3、地布局应该以能源为中心 对于地(IDC群)的主要诉求: 充足的、可持续的电力保障下的超大规模,单体可以支撑百万或更高数量的服务器 的通信模式表明,服务器间的通信流量(东西向)远远大于服务器到用户端的流量(南北向)。 此,我们认为,大型地间需要保证数T的带宽,并以T级为单位,可以线性的扩容增长。如图10示意。 ? 图10 地间大带宽互联 地的服务器规模从数十万台到数百万台,不可能只服务于特定区域、特定类型的用户,更不可能只托管特定模式的应用,所以我们需要假设任何一个地都是部署全部类型的互联网应用以及服务的 地的出现与发展,可以使得更集约化,有利于行业分工的更有机高效,有利于从机架、带宽到电力等资源的高效利用,有利于行业上从业务模式到应用服务的高效互联互通,对于整个行业的发展是一个坚实的支撑和推动

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    SaaS采用要考虑的5大

    每个现代企业似乎都在努力拥抱最新的技术,尤其是技术。虽然大多数人都在盲目地向中的SaaS(软件即服务)产品转变,但通常在这种转变带来的缺陷所花费的时间有限。 ? 许多解决方案都在这种模式下提供,无论是于公有还是私有。 2、人员配置 从软件零售到最新的于SaaS的应用的IT环境的变化可能需要新的技能来部署和管理,企业的人员配置是否具备这些技能?还是企业应该聘请顾问来提供某种程度的专业知识? 出于这个原,很多公司倾向于在本地存储系统中保持关键的应用程序,即便向迁移,也要确保有适当的安全机制。身份管理平台、端到端加密和遵守监管协议是必须遵守的。 通过SaaS向迁移要分析最佳的业务,最新的SaaS是混合的模式,它在一个解决方案中提供所需的控制和灵活性,此越来越引人注目。

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    盘点企业失败的7大原

    此,在审查选项时,需要非常彻底,并且需要仔细考虑组织的环境将在未来几年如何演变。鉴于行业正朝着多方法发展,这一点尤为重要。 (2)内部沟通不畅。决策越来越多地升级到会议室和业务线层面。 移动到需要缓慢进行,一段时间内迁移一个业务,所以整个团队感到自信在迁移的每一步的方式。此,企业应该先迁移最不重要的业务单位,团队可以熟悉部署过程,然后再逐步迁入更多高风险的业务。 迁移需要时间,需要进行扩展。将团队推入端的组织将使整个础架构面临风险。 (6)成本优化不佳。许多组织努力把握定价模式,但根据估,仍然有35%的支出最终被浪费。 这是很常见的,为企业没有充分利用他们的虚拟机,为不再使用的实例支付了费用。这可能导致维护的成本飞涨。 那些未能充分利用带来的机会的企业将在革命中落伍。

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    SaaS采用要考虑的5大

    每个现代企业似乎都在努力拥抱最新的技术,尤其是技术。虽然大多数人都在盲目地向中的SaaS(软件即服务)产品转变,但通常在这种转变带来的缺陷所花费的时间有限。 ? 许多解决方案都在这种模式下提供,无论是于公有还是私有。 2、人员配置 从软件零售到最新的于SaaS的应用的IT环境的变化可能需要新的技能来部署和管理,企业的人员配置是否具备这些技能?还是企业应该聘请顾问来提供某种程度的专业知识? 出于这个原,很多公司倾向于在本地存储系统中保持关键的应用程序,即便向迁移,也要确保有适当的安全机制。身份管理平台、端到端加密和遵守监管协议是必须遵守的。 通过SaaS向迁移要分析最佳的业务,最新的SaaS是混合的模式,它在一个解决方案中提供所需的控制和灵活性,此越来越引人注目。

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    迁移划时需要考虑的7个

    虽然企业有必要采用,但这并不意味着迁移工作负载很容易。最重要的是,企业需要对供应商锁定持谨慎态度。的承诺始终是能够在当前础设施的传统约束之外进行部署。 的承诺始终是能够在当前础设施的传统约束之外进行部署。但实际上,一旦部署了应用程序,大多数企业都不愿意改变提供商的选择。 要使应用程序可迁移,并在不同的提供商的平台之间移动,企业必须牢记一些重要素。 将应用程序迁移到平台的企业必须维护两个网络堆栈:一个用于其内部部署,另一个用于的部署。 供应商Big Switch Networks公司通过其架构解决了这一问题,该公司为用户提供了一个单一的础,无论用户的应用程序驻留在何处,它都可以看起来与用户的内部部署相同。

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    与粒

    是在问题求解中使用粒子,构建信息粒化,将一类对象于不可分辨关系、相似性等特征划分为一系列粒。 粒模型分为两大类:一类以处理不确定性为主要目标,如以模糊处理为础的模型,以粗糙集为础的模型,侧重于对象的不确定性处理。 人工智能和大数据的诞生,是为人们试图从人类思维和生物界的一些规律中得到启发,创建相应的模型,应用到信息科学中去,而粒则在更高层次上模拟了人类的思维规律。 粒还可以将任务更加优化地分解和并行执行,对于每个未完成子任务,粒都会启动一个备份子任务同时执行,无论初始任务还是备份子任务处理完成,该子任务都会立即被标记为完成状态,通过备份任务机制可以有效避免个别节点处理速度过慢而延误整个任务的处理速度 粒的最佳拍档,随着要处理的数据量越来越庞大,大量无用甚至错误的数据影响到了的处理效率和结果,引入粒后,可以有效提升效率,充分地发挥出的优势。

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    奇妙学习之旅】第三期:虚拟化

    上期提到了,学习从虚拟化开始,那本期开始讲述虚拟化的础知识。 重要的事情,再说一遍,不是虚拟化,虚拟化只是的重要组成部分。 它采用虚拟、虚拟存储、虚拟网络等技术,完成资源、存储资源、网络资源的虚拟化。 FusionCompute由CNA和VRM两部分组成,CNA(Computing Node Agent):节点代理; VRM(Virtual Resource Manager):虚拟资源管理器。 为虚拟机是运行在CNA里面的 ,如果在虚拟机里安装CNA,然后再部署虚拟机,这样带来的性能开销会很大,所以不推荐这样使用。 然后,当我们安装部署完VRM后就会提供一个WEB操作界面,可以实现对Fusioncompute的管理和对接CNA来提供资源。

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    1:什么是是一种按量付费的模式!的底层是通过虚拟化技术来实现的! 2:的服务类型 2.1 IAAS 础设施即服务(infrastructure as an service) 虚拟机 ecs openstack 2.2 PAAS 平台即服务(platform service ) php,java docker容器 2.3 SAAS 软件即服务(software as an service ) 企业邮箱服务 cdn服务 rds数据库 开发+运维 3:为什么要用 小公司:10台 20w+ idc 5w + 100M 10W, 10台主机,前期投入小,扩展灵活,风险小 大公司:闲置服务器资源,虚拟机,出租(超卖) 64G 服务器 64台1G 320台 虚拟化,通过模拟机的硬件,来实现在同一台机上同时运行多个不同的操作系统的技术。

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    存储、DRaaS、多将成为的主要驱动

    在人们考虑未来一年服务提供商的预期增长领域时,还有其他一些与有关的话题需要注意。人们应该特别关注的是存储、灾难恢复即服务(DRaaS)、多和数据安全。 ? 不过,在人们考虑未来一年服务提供商的预期增长领域时,还有其他一些与有关的话题需要注意。人们应该特别关注的是存储、灾难恢复即服务(DRaaS)、多和数据安全。 存储的增长 据思科公司估,全球存储市场将从2017年的370艾字节增加到2018年的1.1泽字节,这种情况进一步表明,存储将成为服务提供商的特定增长领域。 多战略正在起飞 很难否认企业之间发生大规模的转变,转而支持多个环境,包括公共和私有,以及本地部署的础设施。 平台锁定被视为许多超大规模服务提供商面临的问题。许多企业如果希望将其业务从一个供应商切换到另一个供应商,他们担心缺乏应急划,同样他们可能希望避开风险,并使用多个提供商提供的服务。

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