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Gartner公布影响基础设施和运营的六大趋势,涉及分布式云等

12月14日消息,市场研究机构Gartner指出,基础设施和运营(I&O)领导者在未来12至18个月必须开始针对六种趋势做好准备,涉及运营连续性、分布式云等。 这六大趋势具体包括以下内容: 趋势一:无处不在的运营 Gartner预计即使在疫情之后,仍有48%的员工将居家办公,而疫情前的这一比例为30%。这一转变将迫使IT高管培养企业机构的灵活性和韧性,使员工可以在任何地点工作、让任何地点的客户可以访问服务并管理各种分布式基础设施上的业务服务部署。 趋势二:最优基础设施 最优基础设施还将涉及难以衡量并会引发复杂部署的数据中心和边缘基础设施。Hewitt先生建议企业机构从业务角度出发,同时着眼于通过优化成本和工具来构建针对特定基础设施部署的用例。 趋势三:运营连续性 越来越多的工作需要支持地理位置分散的客户和员工。因此,无论外部因素如何,IT服务都必须保证连续性,这样才能实现自动部署和接触最少的维护。到2025年,60%的企业机构将使用自动化工具部署新的计算资源、减少部署时间和实现更高的敏捷性。 趋势四:基础设施核心现代化改造 为确保企业基础设施同步发展,应将核心运营维护视为一项长...

没有数据的数据科学?请尽早聘用数据工程师

本文转载自公众号“读芯术”(ID:AI_Discovery)。 “这一刻你正在应对什么挑战?”这位前研究学者回应道:“嗯,我好像应聘成为首席数据科学家了,在一个没有数据的公司里。” 这件事让人啼笑皆非。离开了数据,数据科学家的存在毫无意义。这可不是件个例。本文将讨论一些胸怀大志的数据科学家们(以及他们将来的雇主)真正需要了解的事情。 什么是数据工程? 如果数据科学是让数据变得有用的一门学科,那么可以想像数据工程是将数据变得能用的一门学问。数据工程师们是提供幕后基础设施支持的英雄们,这些基础设施让机器能够记录工作,让海量的数据与数据科学工具包兼容储存。 图源:LinkedIn 与数据科学家不同,数据工程师们更倾向于不花费那么多的时间研究数据。与此相反,他们研究并处理那些承载数据的基础设施。数据科学家是数据的管理者,而数据工程师们是对数据管道进行管理的人。 图源:hackernoon 数据工程有三种主要工作方式: 使数据大规模地储存(数据库)和传输(数据管道)。 维护那些支持企业运作的数据流。 为数据科学提供数据集。 如果没有数据,你无法研究数据科学。如果你被一个没有数据和数据工程的机构聘...

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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。

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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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