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云存储利与弊

简而言之,云存储优势在于可扩展性、场外管理、快速部署,以及较低前期成本。此外,在一个总是需要更多储容量世界中,云存储提供了无限额外容量。...那么真实故事是什么呢?云计算是好还是坏?像天空云朵一样,其答案很少是非黑即白。当人们仰望阴云密布天空时,就会发现大量灰色云朵。以下了解一下云存储一些主要优缺点。...云存储优点 简而言之,云存储优势在于可扩展性、场外管理、快速部署,以及较低前期成本。此外,在一个总是需要更多储容量世界中,云存储提供了无限额外容量。...公共云提供了一种避免购买风险方法,很快超越了存储硬件。用户只需要为其所需容量和性能付费,并且供应商升级其环境以跟上最新技术步伐——这是由来自其他供应商竞争压力造成。...尽管云存储在基准测试中取得了一些很好结果,但在Nexsan公司调查中,22%受访者表示公共云存储主要障碍是下载和上传文件所需时间。

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使用JAVA反射利与弊

等网络编程 除了JAVA技术,面向对象这几个东西,即是java里面核心技术,也是面试时候,面试官经常爱问几个知识,了解,熟悉和掌握他们重要性不言而喻,今天就来谈谈反射。...反射给java提供了,运行时获取一个类实例可能,这一点非常灵活,你仅仅传一个类全包名路径,就能通过反射,来获取对应类实例,我们一般会用Class类,来调用这个被反射Objcet类下,构造方法,...属性,或方法等,反射在一些开源框架里用非常之多,Spring,Struts,Hibnerate,MyBatics都有它影子,反射虽然很灵活,能够使得写代码,变大幅精简,所以在用时候,一定要注意具体应用场景...任何事物,都有两面性,反射优点,也同是就是它缺点,所以,没有好与坏,只有最合适场景,一阴一阳,才是天道平衡条件。...,那么这种重复增删改查工作,就会大大增加,散仙初入门时候也有如此感受,虽然我们可以通过,抽象类和接口,使用适配器设计模式来简化重复代码,但是不可避免就是类臃肿了,下面看看如何使用反射来搞定这么多实体类重复增删改查代码

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无服务计算利与弊

据IBM最近一项调查显示,无服务器采用正在逐年增加,68% 用户表示他们可能会在未来两年内采用无服务器架构。 乍一看“无服务器”一词可能带有一定误导性。...无服务器计算特点 无服务器计算显著特点包括: 抽象出服务器和维护它们复杂性。 提供即用即付(pay-as-you-go)成本模式,仅对使用资源收费,减少了闲置资源或未使用空间成本。...但是在无服务器情况下,只需为所使用资源和它们运行时间付费。因此,无服务器计算成本更低。 高度可扩展性:无服务器最大优势之一是它可以自动、轻松地扩展以适应需求,而无需用户干预。...调试很困难:在无服务器环境中调试应用是一项挑战,因为它是在分布式网络上进行,几乎没有时间来确定问题根本原因,而且日志记录能够提供帮助也很有限,所以需要更先进工具方法来进行准确调试。...对于不能够承担额外容量规划和资源供应负担企业来说,无服务器计算是一种经济高效选择。同样,对于寻求低运营成本和更快上市时间公司来说,事件驱动方法也极具吸引力。

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AI大模型时代 ≠ 只有大模型AI时代

从这个规律来看,大语言模型(简称LLM)出现后虽然霸占了所有与AI相关关键词,吸引了所有人注意力,但这并不代表“LLM之前无AI”。...某芯片大厂就推出了一连串AI实战手册,分别锁定制造与能源、医药、金融、交通与物流,以及教育行业AI实践。...所以,AI不是只有大模型。AI大模型时代也 ≠ 只有大模型AI时代。 成熟AI,早就已经上岗了 或许你还不敢相信,现在哪怕小小快递背后,都已经有AI技术在加持了。...不过朋友,这还仅仅是AI加速千行百业一个案例,其实我们现在每天出行,同样也是充斥着AI“味道”。 例如AI视频分析技术,可以针对高速公路上路况做到实时地分析。...这便是英特尔在AI大模型时代“加速之道”了。 还会带来怎样变革? 纵观AI技术发展之路,不难发现英特尔在其中履行着一条非常清晰准则——用起来才是硬道理。

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AI时代漫谈

大数据文摘授权转载自算法进阶 作者:划水花花 一堆人工神经元在数据、算力以及魔力算法加持下,"涌现"了“全能”ChatGPT。自此,AI看上去不再那么像泡沫,也开启了我们对AI无尽想象!...与互联网带来信息革命一样,我们可以很容易通过搜索引擎等渠道获得信息及知识,现如今利用这样AI搜索引擎,我们可以通过更为人性化对话交互,定位到我们问题对应答案,可以更为便捷地获取经过高度总结知识点...资源聚集、垄断效应会增强 AI或者更为普遍概念科技带来效率提升,往往也会导致资源更加聚集。 从社会层面来看,试想 一旦AI替代了一大部分工作,效率提高同时,社会收益还可以容易被个体垄断着。...此次ChatGPT为代表的人工智能带来了巨大技术变革,可以提供大量高价值信息,好在当前AI还没达到完全取代人地步,还需要发挥人类主观能动性去解放生产力,整个项目的计划实施也是需要具体去把握。...但如今只凭过去学习技能就完全不够了,「更核心是通过对需求敏感观察,利用好AI获取信息,创新地整合资源来创造价值。」 总之。现在信息壁垒已经大大解决了,就看各人领悟。

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前端单存储库利与弊

Nrwl 也是开源单存储库工具 Lerna 维护者。 单存储库定义 首先,理解什么是单存储库很重要。是的,它是一个网项目或应用单个存储库,但这并不意味着单存储库就是一个包含所有代码庞然大物。...单存储库是一种使用其他方法会变得一团糟,使用之后会井井有条方法,就像我政府老师常说那样。...我有自己私人道路,在我自己私人道路上,我以特定方式驾驶,我不希望任何人告诉我如何驾驶,”他说,不过他补充说“将这个私人道路集成到更大系统中很困难。”...根据总部位于旧金山在线表单公司Jotfrom前端架构师兼工程主管Berkay Aydin说法,单存储库帮助该公司减少了前端技术债务。上周,Aydin撰文介绍了该公司向前端单存储库转变。...Aydin列出其他优势包括: 常见开发环境,使创建通用命令更加容易; 对新员工更好入职培训; 更容易重构; 缩短总体构建时间; 以及依赖项意识,因为开发人员可以看到应用程序和库之间连接关系。

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SaaS 商业模式利与弊

这个阶段 SaaS 企业要花更多钱部署技术后台。支撑技术上拓展,也是用户采用 SaaS 产品一个原因。...一 5、SaaS 商业模式为何能持续盈利 (1)SaaS 商业模式优点在于:使你客户忠于你产品。 例如,Zendesk 提供软件,帮助企业建立有效客户服务解决方案。...刚开始时候你要做所有的投资,例如雇佣好开发者与工程师,好 UI 设计者,他们能够结合自己技能使你产品尽可能用户友好和高效。...除了这两个明显指标,SaaS 企业需要有一个良好开发团队,或者建立一个很好文档,以便新开发人员,快速创建软件,了解与业务有关一切品牌、营销等内容。...在这种培训中,应该告诉用户你所面临挑战,以及你公司潜力所在,引导用户购买意愿。 不要害怕谈论您业务负面影响。

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这是AI最好时代……

先不纠结人工智能各种定义,目前学者们将AI分成强AI和弱AI。...目前AI几乎都是弱AI,当有明确可以量化优化目标时,可以通过机器学习实现逐步迭代接近优化目标,在很多这样领域,AI可以接近甚至超过了人类水平。...说完AI适合解决什么样问题后,再看看AI目前做不好什么。...不能把人各种追求量化并穷尽并整合,不是所有的优化目标都可以被量化,这些都是目前AI框架无法解决问题。 从AI概念提出到现在,AI发展基本都是量变,科学家们并没有跳出现在整体框架。...在各个弱AI领域,可以超过人类最好水平;在感知决策等方面,AI不如初生婴儿,所以现在一切以人类年龄宣称自己AI产品智能水平行为,都是耍流氓。

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汽车电子软件升级利与弊

随着更复杂电子产品被添加到汽车中,以及这些设备使用寿命延长到十年或更长时间,保持汽车更新以避免问题变得越来越困难。 现代汽车充满了电子产品。...ECUs 控制多种功能,包括点火计时、怠速和扭矩管理: ADAS 为驾驶员提供许多便利,例如将车辆保持在车道内,并在行人或行驶车辆接近时发出警告: 带机器学习 (ML) 和人工智能 (AI自动驾驶...实际上有数十家这样新公司,它们正迫使现有汽车制造商对做出改变想法大相径庭。 召回经济性所有这些公司仍然需要谨慎。汽车制造商需要确定更新是否绝对必要,以及实现这一点最经济方法是什么。...有时,OEM 使用软件停止会在事后发现。有了良好监控流程,这样意外发现是不会发生。...信任(ROT) ID 硬件根可以作为制造过程一部分生成。设备完全测试后,将配置 ID。它是与该特定车辆使用设备相关生活数据独特身份。

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基础设施即代码利与弊

主要职责包括对公司整合产品组合架构设计和进展战略监督。他职业道路标志着丰富......基础设施即代码(IaC)彻底改变了DevOps和软件开发世界,开创了一个只需编写脚本就能生成基础设施时代。 然而,与大多数早期创新一样,它也不是没有灰色地带。...本文深入探讨了 IaC 世界,探索它带来转型性利益,同时也揭示了专业人士在代码定义基础设施时代所面临新障碍。 什么是基础设施即代码?...这些工具主要用于配置服务器,并且它们很好地适应了云计算早期,当时焦点主要是在配置虚拟机上。 从程序化到声明式IaC时代转型 向云原生开发转变见证了IaC风格转变。...从早期程序配置到声明式云原生时代IaC历史之旅,强调了变化快速步伐以及适应能力必要性。 这些挑战虽然确实存在,但可以克服。

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AI时代软件交付难题

在变革性技术史上,几乎没有什么能比得上人工智能(AI颠覆潜力。就像互联网和移动技术兴起一样,AI已经被证明是创新下一个前沿。...随着越来越多开发者开始熟悉构建以AI为动力软件,第三幕将引发一场新竞赛:能够大规模构建、部署和管理以AI为动力软件能力,这需要在前所未有的水平上进行持续监控和验证。...从是/否到无限灰:AI测试迷宫 就像软件团队已经完善了在规模上安全快速地将可靠、可观察、可用应用程序交付给客户实践一样,以AI为动力软件再次在演变这些方法。...将AI和ML项目与业务目标对齐 在投资于以AI为动力软件时,战略业务对齐至关重要,远远超出了工程团队视野。...加速您基于AI创新,赢得明天市场 未来确实可能属于AI,但实现其全部潜力取决于我们解决软件交付难题能力。这需要战略业务对齐、技术准备以及正确工具和流程结合。

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新火种AI | 谁是AI时代“抖音”?

GPTs和GPT商店出现,无疑给AI追随者展示了AI时代美好未来——一个磨灭了开发技术门槛,人人拼创意拼想法时代就要到来了。而这里面,无疑蕴藏着无限机遇。...在不到一周时间内,全球就迎来了GPT应用大爆发,各种形式GPTs已经达到了2000多个,而AI时代爆款应用可能将在它们之中诞生。...特斯拉前AI总监,现任职OpenAI安德烈·卡帕蒂(Andrej Karpathy)一条推文,更是直接展露了OpenAI野心——有如iOS成为移动互联网时代操作系统那样,让GPT成为AI时代操作系统...而随着OpenAI下放GPT能力,推出GPTs和GPT商店,无疑为AI时代“抖音”提供了生长土壤。...因此,在关注AI时代什么样应用会成为“爆款”时,决不能局限于当下眼光,而要从技术发展角度去分析,未来人们可能会产生什么样需求。AI时代“抖音”会是什么?

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算法篇之BitMap原理与改造,利与弊取舍

内存不足,一直都是一件令人头疼事情,在有限资源下,时间与空间取舍是我们平时开发中思考最多问题。无论是操作数据库还是Redis缓存,都没有直接使用内存缓存速度快,尤其是对大批量数据处理。...这与数组原理是一样,只是把元素当成数组下标,然后用0|1表示这个元素是否存在,0为false,1为true。 可是一个byte只能存在0~7元素,那8以上数怎么存储。...所以BitMap使用尤其要根据业务场景选择,如果要存储整数数据没有连续性,或者元素个数非常少情况,就不要考虑这种方案。...而第二个缺点,假设存储数字是从40000开始这种情况,可以将存储元素减去起始值再存储。但除非是排序好数字,否则你还得先提前知道你要存储这些数据中最小值。...为是实现以中心分散集中存储方式,更高效节省BitMap内存使用。借用负无穷到0,0到正无穷思路。

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并发编程2:认识并发编程利与弊

在开始使用线程之前,我觉得我们有必要先了解下多线程给我们带来好处与可能造成损失,这样才能在合适地方选用合适并发策略。 多线程优点 ? 1:提高资源利用率 “一口多用”其实就是一种多线程。...看到了吧,多线程最大优点就是:提高资源利用率。 在 PC 或者手机中,我们资源主要说就是 CPU。 我们知道,通常情况下,网络和磁盘 I/O 比 CPU 和内存 IO 慢多。...多线程缺点 俗话说:有阳光地方就有黑暗; 俗话说:世界上没有免费午餐。 线程能够给我们带来以上好处,是需要一定代价。...2:上下文切换开销 当 CPU 调度不同线程时,它需要更新当前执行线程数据,程序指针,以及下一个线程相关信息。 这种切换会有额外时间、空间消耗,我们在开发中应该避免频繁线程切换。...即使两个线程执行同样代码,这两个线程仍然会在自己线程栈中创建一份本地副本。 因此,每个线程拥有每个本地变量独有版本。 栈中保存方法调用栈、基本类型数据、以及对象引用。

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AI时代Python学习工具:GPYTHON

近日,逛即刻,发现有同学做了一个AI学习Python在线学习平台 https://gpython.aibang.run/,已经有1000多人点赞,6000多人学习过。...图片于是体验了一番:一共20章内容,内容还算丰富:图片可以再线运行示例代码,有疑问的话可以问右侧AI助手:图片每一章后面都有测试题,需要学习者输入代码回答:图片如果输入代码执行报错,可以点击“AI查错...,我深信这就是未来在线学习方式,之前在线学习网站最大问题就是交互性不够,当有疑问时候无法有效获得答案,如果人工解答成本又太高,AI完美的解决了这一个问题,可以让AI帮你解释代码、纠错、判断答题,...唯一遗憾是在判断答题是否正确时候有时会误断,不完全正确答案也会判断为正确,分析可能用GPT3.5API,没有用GPT4,毕竟收费更高。对学习Python和AI感兴趣同学一定要体验下!...----更多一手体验文章请关注公众号“强人工智能之路”,可永久免费对话GPT3.5,关注后回复“AI”可以领取精心整理AI知识图谱一份。

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AI时代互联网走向

无论是得到、喜马拉雅、知乎这些推出知识付费概念平台,都靠自己运营能力拉到了大量大V,也就是俗称KOL(key opinion leader),而得到罗振宇本身就是个知识大V,无非是把自己成功复制一下...如果说 Web 2.0 是对 Web 1.0降维打击,比如博客微博代替了门户,那么AI出现,又是一个升级过程。...能够用好这个工具公司就可以在未来升级,而用不好只能被革命,所以现在公司也很焦虑,到处去挖人工智能方面的专家,刚毕业相关专业学生一时间洛阳纸贵。...幸运是,周围已经看到不少在做人工智能基础设施和服务创业公司,大家只要保持敏锐度,了解AI场景,想想所在行业,是否有可能用AI去提升效率或者颠覆业务模式,把这些事情想清楚,相信很快就有可以较为轻松集成技术方案...福利:送给大家一个ppt,腾讯产品经理整理200页「人工智能时代产品经理」 ftp://91publish.com/pub/Books/

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传统框架部署到 Serverless 架构利与弊

它包括了最常用请求方法、传参方法,同时还囊括了简单接口和稍微复杂接口。...蓝色框中是依赖包,黄色 app.py 是我们自己写代码,而红色框中是什么?...主要流程部署也很简单,首先将文件进行复制和处理,然后直接调用云函数组件,通过函数中 include 参数将这些文件额外加入,再通过调用 apigw 组件来进网关管理。...用户写 yaml 中 inpust 内容会在 inputs 中获取,我们要做就是对应传给不同组件: ? 除了将这两部分对应部署,region 等一些信息也要进行对应处理。...框架越大、框架内资源越多,函数冷启动时间就会越大。在上文测试过程中,非框架下,最高耗时是平均耗时 3 倍,而在加载 Flask 框架和 Jieba 前提下,最高耗时是平均 10+ 倍!

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Redis 使用 List 实现消息队列利与弊

,避免出现后发送消息被先处理情况。...List 实现消息队列 Redis 列表(List)是一种线性有序结构,可以按照元素被推入列表中顺序来存储元素,能满足「先进先出」需求,这些元素既可以是文字数据,又可以是二进制数据。...其实这就是幂等,对于同一条消息,消费者收到后处理一次结果和多次结果是一致。...redis消息确认机制 需要注意是,如果生产者消息发送很快,而消费者处理速度慢就会导致消息堆积,给 Redis 内存带来过大压力。...相比 Redis 来说,Kafka 和 RabbitMQ 一般被认为是重量级消息队列。 需要注意是,我们要避免生产者过快,消费者过慢导致消息堆积占用 Redis 内存。

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什么是App加壳,以及App加壳利与弊

什么是App加壳,以及App加壳利与弊 目前针对移动应用市场上安卓APP被破解、反编译、盗版丛生现象,很多APP开发人员已经意识到保护APP重要性。...而对于移动应用APP加密保护问题,如何对DEX文件加密尤为重要。那么接下来,我们就先介绍一下什么是App加壳和加壳原理,利与弊等。 一、什么是加壳?...加壳是在二进制程序中植入一段代码,在运行时候优先取得程序控制权,做一些额外工作。大多数病毒就是基于此原理。是应用加固一种手法对原始二进制原文进行加密/隐藏/混淆。...四、加壳利与弊 * 优势: ①、保护自己核心代码算法,提高破解/盗版/二次打包难度 ②、还可以缓解代码注入/动态调试/内存注入攻击. * 劣势: ①、影响兼容性 ②、影响程序运行效率....我们相信它能发展更好,攻防是动态对抗,技术一直在进步,反正技术趋势肯定是做攻,攻破后都认为守不行,此消彼长,后面又加强又不好搞了。

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冠状病毒时代AI

在这些极端时期建立有弹性模型 对于面临这些快速变化企业来说,目前在生产中使用AI/ML模型是根据与当今情况截然不同数据进行训练。 当一个企业模型之前没有看到这些观察结果时,该怎么办?...随着COVID-19继续影响许多人类生产系统,利用AI/ML企业将不得不在其生产环境中建立弹性模型。...这里有一些输入级监视器,一个AI/ML模型在生产中应该有: 输入检查以确定特性值和分布是否与正常基准周期有显著不同 检查单个事件或少量最近事件以检测分布出错问题 检测你模型最敏感特征是否发生了巨大变化...,请使用代理度量——可以预测和测量东西来确定模型性能 极端环境下生产ML模型最佳实践 在Arize AI,我们每天都在考虑生产环境中ML可观测性和弹性。...从我们在许多公司部署AI/ML模型背景来看,我们正在这些极端环境中共享一些用于生产ML模型最佳实践。 跟踪并识别异常事件 这包括跟踪输入数据和异常事件上模型性能。

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