笔者作为微软公司的忠实追随者之一甚至纳德拉的肩上正扛着微软最大的“负担”之一——微软业务向移动市场和云计算市场转移。...纳德拉在概括总结微软在2014财年第三财季的表现时说到：“这个季度的表现证明了微软业务能力的强大，同时也向我们展示了在移动市场和云计算市场微软还有很多机会可以去创造更好的业绩。”...笔者认为过往的微软首席执行官都习惯把业绩较好说成是“微软业务能力的强大”，但这一次纳德拉真正让投资者感到兴奋的是将微软业务发展引入移动市场和云计算市场的决定。...以SAP为例，SAP在刚刚过去的一个季度中云技术和及其相关服务的营收较去年同期相比暴涨60%，达到约3亿美元，而按年计SAP全年在云技术方面的营收将达到15亿美元。...业内人士都知道微软公司和云软件公司Salesforce过去多年一直是水火不容的竞争对手，两家企业的负责人同坐在一起说话聊天都令人“难以想象”。
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。...云计算数据仓库是一项收集、组织和经常存储供组织用于不同活动(包括数据分析和监视)数据的服务。 在企业使用云计算数据仓库时，物理硬件方面全部由云计算供应商负责。...云计算数据仓库通常包括一个或多个指向数据库集合的指针，在这些集合中收集生产数据。云计算数据仓库的第二个核心元素是某种形式的集成查询引擎，使用户能够搜索和分析数据。这有助于数据挖掘。...每个主要的公共云提供商都拥有自己的数据仓库，该仓库提供与现有资源的集成，这可以使云计算数据仓库用户更轻松地进行部署和使用。 迁移数据的能力。...关键价值/差异： •作为完全托管的云计算服务，数据仓库的设置和资源供应均由谷歌公司使用无服务器技术来处理。
因此云计算可以让你体验每秒十万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本手机等方式接入数据中心，按照自己的需求进行计算。...基于此，我们可以看出来云计算是有非常大的发展前景的，尤其是在现在科技高速发展的时代，计算机在生活中扮演着不可或缺的角色，因此云计算的就业前景是非常可观的。 ...2.云计算的就业方向 第一:云计算操作和维护岗位。云计算运维岗位是目前需求量较大的岗位之一。随着大量行业企业开始采用云计算平台,未来云计算运维岗位需求将进一步扩大。...目前云计算平台正从从IaaS向PaaS和SaaS这一过程将陆续释放出大量的就业需求。目前,许多研究生将从事大数据平台开发,工资相对较高。...此外,云计算平台也与大数据平台、物联网平台和人工智能平台密切相关,掌握云计算平台也非常密切**发展到其他几个平台。
应用程序和不断增长的数据或者大量涌入云计算的核心，或者随着移动技术、嵌入式和物联网设备的普及，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，超融合基础设施是云计算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（计算、内存、网络和虚拟化）在云计算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云计算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，而不仅仅是在云计算数据中心大规模地占用和堆叠。...计算能力是所有应用程序的运行基础，它倾向于吸引其他资源，包括数据的方向。...这些控制可以在任何场景下高效和可扩展地执行，包括使用中、存储和传输中的数据。 理想的机密计算基础设施是否会将数据引力从云平台转移到边缘？不一定。
前言 大数据和云计算作为当代信息技术的两大核心驱动力，正在以前所未有的速度改变着我们的生活、工作和思维方式。它们不仅为各行各业的创新提供了强大的技术支持，更是推动了整个社会的数字化转型。...例如，在医疗领域，通过大数据分析和云计算技术，我们可以实现对患者病情的精准诊断和个性化治疗；在金融领域，通过大数据分析和云计算技术，我们可以提高风险防控的精准度和效率；在教育领域，通过大数据分析和云计算技术...总之，大数据和云计算作为当代信息技术的两大核心驱动力，正在深刻改变着我们的生活、工作和思维方式。...大数据的基本定义是一种规模大到在获取,存储,管理,和分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模,快速的数据流转,多样的数据类型,和价值密度低四大特征。...十四、云计算 大数据具有数据规模大,数据类别复杂,数据处理速度快,数据真实性高,数据蕴藏价值的特点,对于大数据的处理和挖掘很大程度上需要依赖于云计算平台的分布式处理,分布式数据库,云存储和虚拟化技术。
然而，云计算却处于一个截然不同的阶段，远远超过了初始的炒作阶段，进入了一个混合部署的新时代，在这一新时代中云计算显然地扩展到了数据中心中。...在2014年，我们可以期待大数据和云计算的发展： 1、大数据和云计算一同成长：大多数组织知道他们应该使用云计算平台，但云计算到大数据的主要贡献将会转移。...不久，云计算将成为许多大数据的来源，从开放数据到社会数据到聚合数据——所有来源都将为大数据项目提供能量和动力。 企业要建立一个包括全面数据源的大数据基础设施。...很多项目和公司已经在使用Hadoop2.0了，这将会刺激其采用。我们可以期待Hadoop将成为“下一个”企业计算平台，推动大数据在2014年更多的实时的和操作的采用。...3、混合数据中心的云渲染：虽然企业已经采用了云计算，但云部署仍然十分的孤立，在云中运行的这些基于内部部署的系统并不总能正常的工作。不久，基于云的和内部部署的不同将会变得无关紧要。
关于大数据和云计算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：云计算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，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用，在云计算领域目前的老大应该算是Amazon，可以说为云计算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云计算和虚拟化的关系)，开源的云平台最有活力的就是Openstack了。 ...大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前...谈了这么多，核心还是想说明大数据两大核心为云技术和BI，离开云技术大数据没有根基和落地可能，离开BI和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。
随着越来越多的企业采用云计算服务，采用最新的软件工具和开发方法，它们之间的界限越来越模糊。企业的真正区别取决于其数据。...随着越来越多的企业采用云计算服务，采用最新的软件工具和开发方法，它们之间的界限越来越模糊。企业的真正区别取决于其数据。...企业的开发人员正在使用基于云计算的存储库来对应用程序代码进行版本控制。它也需要得到保护。...也就是说，利用多个云账户将备份数据与生产数据隔离开来。企业需要确保备份其云计算基础设施的配置信息，以防因任何原因需要重建它。...但仍有许多云计算数据管理的陷阱需要避免，确保企业可以快速恢复在云环境中运行时出现的最常见问题。 企业可以拥有世界上最好的产品和员工，但没有数据就会无能为力，因此请采取措施确保其自由安全地流动。
这个是我在佳缘的时候写的，已经很久了，当时是为了根据经纬度计算附近的人， 可见当时思想就已经很超前了。。。...看看我12年写的文章： 现在这个移动终端的天下， 自然而然就有了根据经纬度来计算方向和距离的需求， LBS就产生了， 可是怎么计算呢 ？ 网上有很多计算距离的，今天我就来个加强版，计算距离和方向。...//根据经纬度计算距离和方向 function getRadian($d) { return $d * M_PI / 180; } function getDistance ($lat1, $lng1,...cos($lat2) * pow(sin($b/2),2))); $v = round(EARTH_RADIUS * $v * 10000) / 10000; return $v; } //根据经纬度计算方向...*atan($k)/M_PI; $str="聊友在您的东偏南 $angle 度方向 "; } } } return $str; }
Spark和Ray，一个是开源于2010年，专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，另一个则是开源于2018年，由加利福尼亚大学伯克利分校RISELab推出的新一代高性能分布式计算框架，两者都已成为开源领域备受关注的明星项目...为了应对由此带来的大规模数据和工作负载，服务商必须构建数据中心，并设计复杂的分布式系统。 但是，创建大规模的基础计算设施也需要付出高昂的代价，这大大阻碍了大多数公司进入互联网市场的脚步。...然而，商业趋势却将云计算推向了不同的方向。 在过去十几年中，云计算市场内出现了多个竞争对手，包括AWS、微软、谷歌、阿里以及其他云平台（IBM、甲骨文等）。...麦卡锡的预测颇有先见之明，云计算最终应运而生，作为一种新兴的资源使用和交付模式逐渐为学界和产业界所认知。 然而，他在经济学方面的预测却与现实相去甚远。...Sky Computing有望实现 多云平台的互操作 尽管云计算和互联网在许多方面存在差异，但是互联网的公共设施化为云计算提供了有用的经验。
数据量和数据节点数不断增加，不仅会占用大量网络带宽，而且会加重数据中心的负担，数据传输和信息获取的情况将越来越糟。...“雾计算”是一种面向物联网（IoT）的分布式计算基础设施，可将计算能力和数据分析应用扩展至网络“边缘”，它使客户能够在本地分析和管理数据，从而通过联接获得即时的见解。...与云计算相比，雾计算主要依赖的不是位于中心位置的远程服务器，而是在终端和数据中心之间新增一个“网络边缘层”，使用离本地设备较近的分布式计算机资源，把并不需要或者不急需放到“云”的数据在边缘层直接处理和存储...通过“云+雾”计算架构，机器学习可以把数据采集和处理逻辑动态分配到设备和网关端，让海量的终端设备参与到机器学习的运算中，大大增加了可采集的数据量和运算资源，可以充分实现复杂的机器学习算法。...当然，在灵活处理云和雾之间的数据流传输及处理，得益于云管端这样的一个技术架构平台。 云在天空飘浮，雾却触手可及。雾计算的使命并不是为了取代传统云计算，而是作为其补充和扩展来体现。
从目前来看，2015年云计算与大数据产业一定会继续快速增长，各种强调数据重要性的论调都是老生常谈了，我们现在想知道的是，在云计算与大数据产业已经十分热闹的情况下，怎么样才能超越现状?...会议确定，要积极支持云计算与物联网、移动互联网等融合发展，催生基于云计算的在线研发设计、教育医疗、智能制造等新业态。支持云计算关键技术研发和重大项目建设。...云计算已确定成为国家重点支持项目，这将加速云计算在国内的落地，互联网、运营商以及手机厂商等都将自发性的进入云计算产业，后续扶持政策的陆续出台与产业资金的进入，也将加速整个行业的快速发展。...但是人类在分析理解信息和处理异常问题上，却有着无以伦比的优秀能力。机器学习是一种新型的算法，可以使机器在不断的工作中，学习到新的处理方式，从而使我们的计算机向人工智能的方向更进一步。...企业肯花费金钱将数据存贮于云服务器，这些数据对公司来说一定是相当重要的，而云服务器的宕机，往往会给客户企业带来许多附加风险及经济损失。
云计算已经进入了一个成熟阶段，其特点是标准化和更强的跨平台兼容性。那么，云计算在未来一年里会有什么发展呢?尽管该行业的发展速度可能快得令人发狂，但宏观的趋势和过去发生的事件为未来的预测提供了依据。...它可能还会将它们集成到一些以数据为中心的SaaS产品中。 AWS、微软推出混合Kubernetes服务 两家最大的公共云提供商均提供功能强大的托管Kubernetes平台。...在今年的某个时候，IBM可能会出现一个让云计算竞争对手叫屈的项目。...超级计算霸权之战 AWS在re：Invent 2019大会上专门发表了主题演讲，重点介绍了AWS如何在云中提供真正的超级计算功能。谷歌、微软和阿里巴巴也正在向高性能计算从业者推广他们的按需基础架构。...、TSN、5G 网络切片等网络方向的观点类、新闻类、技术类稿件。
云计算已经进入了一个成熟阶段，其特点是标准化和更强的跨平台兼容性。那么，云计算在未来一年里会有什么发展呢?尽管该行业的发展速度可能快得令人发狂，但宏观的趋势和过去发生的事件为未来的预测提供了依据。...它可能还会将它们集成到一些以数据为中心的SaaS产品中。 AWS、微软推出混合Kubernetes服务 两家最大的公共云提供商均提供功能强大的托管Kubernetes平台。...亚马逊认为，特朗普对不授予其100亿美元云合同的决定施加了不适当的影响。 去年10月底，美国国防部宣布，微软击败了亚马逊，获得了五角大楼的100亿美元云计算合同。...在今年的某个时候，IBM可能会出现一个让云计算竞争对手叫屈的项目。...超级计算霸权之战 AWS在re：Invent 2019大会上专门发表了主题演讲，重点介绍了AWS如何在云中提供真正的超级计算功能。谷歌、微软和阿里巴巴也正在向高性能计算从业者推广他们的按需基础架构。
简单地说，云计算就是基于互联网将规模化资源池的计算、存储、平台开发和软件能力提供给用户，实现自动化、低成本、快速提供和灵活伸缩的IT服务。...云计算代表了以虚拟化技术为核心、以低成本为目标的、动态可扩展的网络应用基础设施，是近年来最具代表性的网络计算技术和模式。...二、区别和联系 2.1 区别 大数据侧重于数据的存储、处理和分析，从海量数据中发现价值，服务于生产与生活；云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源并通过网络以服务的方式，廉价地提供给用户；物联网的发展目标是实现物物互联...大数据根植于云计算，大数据的很多技术都来自于云计算（提供数据存储和管理、数据分析）；大数据为云计算提供了“用武之地”（就是具有大量的数据，以及对大量数据分析应用的需求）；物联网源源不断地产生的大量数据，...构成了大数据的重要来源，物联网借助于云计算和大数据技术，实现物联网大数据的存储、分析和处理。
云计算作为使用互联网上托管的远程服务器网络来存储、管理和处理数据的平台和场所，是企业发展的未来方向，它将改变企业的业务运作方式。 如今，企业本地部署的数据中心已风光不再。...当然企业可能还需要数据中心作为备份。但毫无疑问，云计算作为使用互联网上托管的远程服务器网络来存储、管理和处理数据的平台和场所，是企业发展的未来方向，它将改变企业的业务运作方式。...云计算服务提供商通常可以让企业无缝扩展和缩减云计算资源。当企业根据需求来购买更多的计算资源时，就可以节省成本。...(8)云计算具有更好的安全性 云计算与本地部署的服务器相比具有更高的安全性。而如果遭遇自然灾害或全面计算机崩溃，采用云计算的企业无需担心丢失关键数据和业务应用程序。...一些云计算提供商甚至将数据备份到其他远程服务器，因此不会发生数据丢失的情况。云计算服务提供商还会执行比在企业本地服务器上更安全的审计。这使数据更加安全，企业的敏感信息被隐藏起来。
这一部分主要是讲大规模数据处理平台和云计算平台。 ? 由于现在数据量在不断增加，单独的机器很难完成大规模的数据处理。...所以引进了hadoop和spark这样的平台，提供更好地平行计算能力，容错能力，以及load balance，极大的提高了数据处理的的速度和规模。...最后要就是云计算服务了。 ? 云计算服务有三种模式，SaaS，PaaS，和IaaS。...IaaS：基础设施即服务, 用户无需购买硬件, 而是租赁云计算提供商的基础设施, 部署自己的OS, 进行自己的计算, 这里的用户一般是商业机构而不是终端消费者。...PaaS：与IaaS类似, 只是用户不再控制OS, 而是利用云计算提供商提供的OS和开发环境做开发。 这张图就是解释不同云服务所控制的范围的差别： ? 打个比方，公路就是IaaS。
从技术视角来看，云网络包含两部分：云设备和云服务 云设备： ●支撑海量信息处理的服务器 ●数据保存的存储设备 ●设备通信的交换机设备 云服务： ●物理资源虚拟化调度管理的云平台软件 ●向用户提供服务的应用平台软件...云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和使用服务。服务从局域网向Internet迁移，终端计算和存储向云端迁移。...随着云计算的发展，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和冲击提出了很大的挑战。...并行计算业务(如：搜索)需要服务器集群协同运算，产生大量横向交互流量。虚拟机的自由部署和动态迁移，虚拟机之间需要实时同步大量的数据。这促进了大二层网络虚拟交换技术的发展。...个人数据的重要性越来越突出，为了保护你的个人数据不受各种灾害的影响，移动硬盘就成了每个人手中必备的工具之一。但云计算的出现彻底改变了这一格局。
在经过了主机时代，PC时代之后，IT世界正在进入云计算时代。 今天，我们来聊一聊，主流计算机技术是如何进化到云计算时代的。 ...过去，服务器不过是高档PC，性能强一点，有些特别的数据冗余和安全技术而已。可是你看现在的服务器，性能和PC的差距，已经有数量级上的差距了。...一类是iOS和Android上的小程序，比如我们前面说云计算提到的语音输入法，客户端只不过是负责显示介面，和用户交互，和云端数据传输，大量的计算，在云端。恩，有点前面说的C/S的意思。 ...从这个角度，mSATA和mini PCI-E是一体机普及的关键啊。 所以，我估计，中小企业的云计算之路，肯定是这样的。 ...本人测试了一下Windows 8，感觉微软的这个演化，是完全正确的方向。
，在许多视觉计算问题上带来了巨大的突破。...此外，训练数据的规模和多样性也随着模型容量的增长而急剧增加，不仅表现在数量上，也表现在形式上（例如结合图像和语言）。...在这里，为了简洁起见，我们将此类模型称为大视觉模型 (Large Vision Models or LVMs)，其中包括单模态视觉模型和多模态视觉模型（例如视觉语言模型）。...一方面，从大规模数据中学习的 LVMs 在泛化方面表现出强大的能力：它们可以应对广泛的领域或场景，并且可以轻易适应多种视觉任务，例如图像分类 / 字幕 / 分割、对象 / 关键点检测和深度 / 表面法线估计...另一方面，LVMs 带来了社区需要解决的挑战和风险：训练成本高昂且对环境产生负面影响；LVMs 太大而无法在下游数据集上进行微调；网络数据分布不均可能导致社会偏见（性别和种族）和不平等；LVMs 的常识推理能力仍然落后
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