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如何克服云平台的控制和可见性挑战

重新获得控制权和可见性是企业成功实施云计算技术的关键。 在过去的10年中,云计算采用率迅速上升,并且其采用率无疑将在2020年继续增长。事实上,根据调研机构Gartner公司的调查,全球公共云服务市场规模预计在2020年将达到2664亿美元,与2019年的2278亿美元相比增长17%。很多企业和政府部门都在推动云计算技术的采用,由于云计算技术具有低成本、灵活性、易用性、快速部署,以及安全性等优势,更不用说对远程工作的支持,这是当前疫情蔓延情况下的一个关键考虑因素。 但是,云计算应用远比许多企业想像的要复杂得多。如果要成功使用云计算必须消除一些误解。企业管理者需要认识到,如果对云平台管理不当,可能会导致运营人员失去对网络和应用程序性能的控制和可见性。这会导致碎片化,增加复杂性,并严重影响员工的工作效率。迁移到云平台的企业需要对这些挑战进行自我教育,并从战略角度考虑如何克服这些挑战。否则将无法享受云计算带来的全部好处,其收益包括提高办公效率以及员工在家远程工作时的生产率,这可以为创新打开大门,并从长远来看也可以促进增长。 快速部署影响企业的实施策略 由于全球各地发生的冠状病毒疫情而导致出行...

机器学习工程师与数据科学家的大斗法

本文转载自公众号“读芯术”(ID:AI_Discovery) 随着人工智能的发展,市场上出现了一些新的工作岗位。但对于这些新兴领域的新兴职业,我们很多人难以分辨其间的不同之处,尤其是机器学习工程师和数据科学家的作用有何区别,这很令人困惑。 阅读了不同的文章、博客并观看了一些视频之后,笔者想通过对比二者之间的差异来更清晰地介绍它们。 先类比一下。作家和教授之间有什么区别?可以说这两者都知道一种语言的“规则和语法”,其中一个是讲故事的人,另一个是“规则”的严格实践者。 数据科学家对原始数据进行处理分析,连接点并使用其他可视化工具讲述故事。他们通常具有较广泛的技能,深入了解的知识不超过一两个。他们更多偏向是在创意方面,像一个艺术家。 机器学习工程师则将数据视为必须接收并能以某种适当的形式高效输出的东西。他们的技能需要与实施细节相关的高效。 两者之间可能有很多重叠之处,但数据科学家可以是机器学习工程师,反之则不然。也许随着他们获得更多经验,机器学习工程师就是数据科学家,这样的说法会实现。 机器学习与数据科学的维恩图 就洞察力或学习等方面而言,数据科学需要具有一定商业头脑的人才,而机器学习则需要...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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