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云计算迁移中,一定要避免这3大风险?

面临的挑战 卓越的运营是IT企业成功的的重要因素。然而,构建支持业务创新并且保持每天的日常运作的运营团队是很有挑战性的。显然,公有云提供了支持迅速变化和增长所需的敏捷性。但是,成功的将应用程序向云计算迁移还需要良好的过程,以及良好的可以弥补异构云环境之间鸿沟的技术。 以下是每个企业在云计算迁移计划中可能面临的3个挑战,以及解决这些挑战的3个途径,通过这些途径可以实现业界最佳的解决方案。 管理IT系统复杂性 越是复杂的结构,在不同环境之间迁移的过程中约是容易失败。数据丰富的应用程序很少是独立的,往往与其他元素

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不买云就送律师函 软件商利用合规审计敲企业钱包

关于合同陷井隐患一直都存在,国内最著名非SAP和三一的官司纠纷在海外开打,其实还有很多家中国企业都因在license上吃哑巴亏。如今在云计算滚滚而来之时,很多公司对销售人员开始下达了云计算的销售任务指标,而合同中存在的纠纷问题也开始比往年来得更甚,不购买云业务就给你律师函,这已经成为一些IT软件巨头们的惯用伎俩,在我们紧盯这些厂商云业务增长如何显著的时候,我们试问又有多少业绩是从合同条款中挤压出来的呢?这样的增长真是好吗?真的算是一家转型成功的软件公司吗? 而这样的问题中国并非个案,其实在国外也同样上演,手

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【python实操】如何改善你的程序,让你的程序更快执行?

首先我们笼统来看几个改善Python程序性能的建议: 使用合适的数据结构:选择最适合处理问题的数据结构可以提高程序性能。例如,使用字典而不是列表来查找元素。 避免冗余计算和循环:重复计算和循环可能会使程序变慢。通过缓存结果或使用生成器避免冗余计算,避免多次循环可以提高性能。 使用内置函数和库:内置函数和库通常比手写的代码快得多,因为它们经过优化和测试。 避免过多的对象属性访问:频繁访问对象属性会使代码变慢,对于经常访问同一属性的代码可以考虑使用局部变量缓存这些属性。 使用NumPy或Pandas:NumPy和Pandas是用于数值计算和数据分析的Python库,它们针对大型数据集进行了优化,通常比纯Python代码更快。 使用并行编程: Python中的并行编程可以显著提高程序的性能。使用multiprocessing和threading模块可以将任务分配给多个处理器和内核。 代码优化:分析代码并使用适当的算法和数据结构,减少函数调用,避免不必要的内存分配和使用适当的数据类型都可以提高程序的性能。

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【AI让芯片业洗牌】苹果、微软和谷歌挤入赛道,英特尔、英伟达、高通、AMD几家欢乐几家愁

【新智元导读】人工智能、大数据和云共同带来的新的计算模式和任务需求下,半导体行业正在面临重新洗牌,许多科技巨头都将面临冲击。AI推动下,苹果、微软和谷歌都在开发自己的芯片,英特尔、英伟达、高通、ARM、AMD如何应?他们最近的都有哪些表现和策略?未来,谁会受到最大冲击,谁又会赢得最后的战争。一起来看这篇文章的分析。 人工智能、云计算、大数据和物联网,加上移动端的比例大幅增加,这些因素都在改写半导体行业的“社会等级”。这种秩序的重组,观察起来将十分有趣。 在这一新的社会秩序中,新的工作方式(比如AI)正在迫使

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领券