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高效数据中心网络管理五大技巧

为有效管理数据中心网络,IT团队需要从小范围拓扑开始,刷新最新标准以及评估SDN等技术带来的影响。 数据中心网络管理是个多管齐下的过程,从拓扑开始着手,会有更多拓展空间。 从这里开始,管理员可以推动更高级的网络功能,包括软件定义网络,但同时也需要仔细考虑采用的线缆类型、新兴网络标准等。 以下是了解数据中心网络管理的最新趋势和最佳实践的五个网络建议: 开发可管理的网络图 图表开发和维护并不是简化数据中心网络管理的新方法,而且通常是IT鄙视的。物理和逻辑网络图的创建通常冗长乏味,甚至难以更新。物理图应描述硬件连接,包括交换机分布位置和设备布线位置。逻辑图描述网络数据流,和物理图相比,它提供了更深入的信息。根据自己需求来决定如何二选一,或组合使用。 创建图表后,确定在发生变更时,定期更新图表的最佳方案。一些工具可以创建和更新网络图,但它们经常使用设备发现来构建网络图并确定流量,并不一定是完美的方法。 为最大限度地减少创建和维护图表所需的时间,需要缩小图表范围。这样可以防止因单个网络变更而更新整张图表。 考虑叶脊架构来支持新型网络流新技术,如超融合基础设施,导致数据呈东西向运动,而不是更传统的...

2017年数据领域的八大发展趋势

在2017年数据社区将会有大量的机会出现,并伴随一些危机性的挑战,下面是对上述问题的纵观。 1.更多的数据科学家将开始使用深度学习 纵观2016年深度学习领域所取得的主要成就,与那些让深度学习变得更加简单的工具发布,以及直接让现有大数据平台和架构整合在一起的工具。显而易见,数据科学家在2017年已不得不选择深度学习,因为通过它可实现的价值已经愈来愈多。看看时间序列和事件数据(包括异常检测),物联网以及传感器相关的数据分析,语音识别,以及文本挖掘推荐,深度学习的用例还有很多。 2.对数据工程相关技能的需求将会持续上升 《哈佛商业评论》杂志在2012年的时候将数据科学家称为“21世纪最性感的职业”,但愿在2017年里对数据科学家的需求会延续下去,但是人才需求将会主要集中在数据工程师(远多于数据科学家)。许多公司在寻找会编程的数据科学家,从而将会需要更多的可以接触生产系统的数据科学家。这些是独一无二的技能,他们也同样会获得除了薪水之外的快乐。 3.越来越多的公司将会在云端使用托管服务 一项最新的O’Reilly调查显示,一个组织在云端感受完大数据之后,往往会催生出更多类似的大数据服务。 现如...

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