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云计算集成过程中七个关键性的问题

ZDNet至顶网服务器频道 08月20日 新闻消息:根据一些独立分析师的评论,我们发现将云应用同数据连接在一起时,担心集成问题是现在市场上主要的错误之一。 曾有分析师指出,如果一个云计算策划者或者架构师首先关注的是云集成问题,那么他已经犯下了第一个错误。他认为,要想创建成功的云集成战略,就要忘记云,然后拥抱工作流分析所带来的好处,这也意味着架构师应该不再将云看作是一种部署,最好的集成战略应该始于对于过去的工作元素的统一模型,这也表示云架构是应该最大化工作流引擎的灵活度。在开始将所有的一切放到一起之前,没办法谈流程是不是和云兼容,必须要在逻辑上使之有效。 但是也有分析师对此持不同的观点,认为企业应该更少地关注集成,而是更多地关注互操作性。因为企业需要让信息孤岛在一起运作,而且不会以程序化的方式绑定。随着云计算越来越成为主流,这种担忧也逐渐变得更多。关于云互操作性以及集成,分析机构也指出了一些选择:API,最通用的方法就是在本地和云之间管理数据;软件开发工具(SDK);插件连接器;BPM;企业应用集成(EAI);元数据管理。 那么企业如何将思维从战略的集成转移成为更加战略的连接到云的方法呢...

如何搭建大规模机器学习平台?以阿里和蚂蚁的多个实际场景为例

近年来,随着“大”数据及“大”模型的出现,学术界和工业界对分布式机器学习算法引起了广泛关注。针对这一刚需,本论文设计了一个独一无二的分布式平台——鲲鹏。它无缝的结合了分布式系统及并行优化算法,解决了大规模机器学习算法带来的一系列问题。鲲鹏不仅囊括了数据/模型并行、负载平衡、模型同步、稀疏表示、工业容错等特性,而且还提供了封闭好的、宜于调用的API供普通的机器学习者开发分布式算法,降低使用成本并提升效率。 本论文的实验在十亿级别的样本和特征数据上进行,结果表示,鲲鹏这一设计使得一系列算法的性能都得到了极大的提升,包括FTRL,Sparse-LR,以及MART。此外,鲲鹏在阿里巴巴双11狂欢购物节及蚂蚁金服的交易风险检测中体现出了其巨大的应用价值。 研究背景 现在是个大数据的时代,各个平台的数据量都与时俱进。举例而言,国外的Twitter每

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