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企业的IT团队需要更好地了解云部署的4个方面

企业的IT团队需要更加集中的云部署可见性,以便进行准确的成本和资源消耗分析,并提供更好的监控和故障排除服务。 对于企业IT团队来说,结合网络和应用程序来监视公共云可能是一个重大挑战。旨在直接解决这一问题的大多数工具(无论是来自云计算提供商还是专用解决方案)都无法提供IT团队真正需要的从端到端充分管理性能的深入可见性。虽然公共云的采用率在不断上升,但这些环境中的盲点非常普遍,而且消除盲点的成本非常高。 好消息是,有一些新技术和方法可以应对这些云计算可见性的挑战,为IT团队提供更多控制权,并对企业业务产生深远影响。以下是从网络到云端的细微洞察可以产生重大影响的四个关键领域: 1.云迁移 越来越多的组织将其内部部署的应用程序迁移到云平台中,并且在未来几年中,还会有更多的组织继续这样做。但是云迁移可能会因组织的需要和目标而有很大的差异。不幸的是,云计算基础设施和专用解决方案很难提供网络和应用程序可见性的级别,而云计算和网络方面的架构师和工程师要想成功实现这些迁移就必须加倍努力。 在许多情况下,由于IT团队对云迁移之前和之后的关键绩效指标(KPI)缺乏了解,并且无法准确地衡量历史基准和随着时间推...

边缘计算、人工智能和热成像–智能安防的未来

智能安全行业正在迅速发展,随着AI和4K在智能摄像机中的普及,这些更高的视频分辨率推动了将更多数据存储在摄像机上的需求。人工智能和智能视频有望从安全视频中获取更多见解。 复杂而广泛的摄像机网络将已经需要大量数据存储,尤其是如果这是从支持智能视频的设备进行24/7全天候监视时。到2023年,兼容4K的摄像机预计将占所有网络摄像机的24%以上,因此,对可靠存储的车载安全摄像机的需求正在迅速增长。企业面临的问题是:他们是通过分离和分隔摄像机来满足数据需求来打破现有的智能视频网络,还是提高存储能力? 随着一些人开始遵循最初的COVID-19措施开始冒险并重返工作岗位,我们也看到对热成像技术的需求不断增加。像这样的新技术以及更多的始终在线系统的推出,意味着组织将需要仔细考虑其智能视频策略。较新的边缘计算将在捕获、收集和分析数据中扮演重要角色,随着这一发展,我们可以期待看到一些关键趋势。 如今,有更多类型的摄像头正在使用,例如随身摄像头以及新的物联网(IoT)设备和传感器。如今,视频数据非常丰富,我们可以对其进行分析并实时推断出许多有价值的信息,而不是事后分析。 边缘计算和智能安防 随着公共云采用...

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