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对数据中心基础架构DCIM工具有何期待?

统一集中化管理平台对于数据中心的设备和管理人员来说,是不是必须的?应该选择哪种DCIM产品? 数据中心需要一个集中化的管理平台,简称DCIM( data center infrastructure management)。DCIM可以对数据中心的设施、运作、监控、报告和计划等提供一个直观而明了的界面,让IT管理人员方便地处理事务。 硬件供应商通常从设备的角度或从IT管理的角度去开发管理工具。一部分DCIM的厂商表示,这样的工具缺乏适应性,对于一个企业来说,DCIM厂商可提供IT团队、设备管理团队、终端用户和商业管理层可以共通的管理工具。 数据中心已经有覆盖了大部分日常运维所需的基本工具,包括SNMP陷阱、系统管理工具还有一些针对储存和网络的优化工具。所以,一个DCIM产品必须结合这些工具,整合这些数据直观地输出给企业,给企业带来有价值的数据。大数据工具肯定也会有所帮助,但整个系统必须有足够的灵活性,可以与混合云结合。 实现DCIM管理的主要问题在于如何通过单一平台来兼容所有的管理工作。每一个与管理相关的用户都有他们自己的管理范围,每个用户能在他们的管理范围内做决策,这样会导致管理上的冲...

大规模机器学习:将数据科学引入生产系统架构的典型模式

在过去的几年间,数据科学这个概念已经被非常多的行业所接受。数据科学(源自于一个科学研究课题)最早是来自于一些试图去理解人类的智能并创造人工智能的科学家,但现在它已经被证明是完全可以带来真正的商业价值。 例如,我所在的公司:Zalando(欧洲最大的时尚品零售店)。在这里,数据科学和其他工具一起被用来提供数据驱动的推荐。推荐本身作为后端服务,被提供给很多地方,包括产品页面、分类目录页面、通讯电邮以及重新定位目标客户等。 图1:图片来自Mikio Braun的演讲页 数据驱动产生推荐 实际上,有非常多的方法可以由数据驱动产生推荐。例如,在所谓的“协同过滤”里,所有用户的行为(比如浏览商品、对想买商品列表的操作、以及购买行为)都可以被收集起来作为推荐的基础,然后分析发现哪些商品有相似的用户行为模式。这种方法的优美之处在于计算机根本不用知道这些商品是什么。而它的缺点则是商品必须要有足够多的用户行为信息数据才能保证这个方法起作用。 另外一类产生推荐的方法是只看商品的属性。例如,推荐具有相同品牌的或者相同颜色的商品。当然,对这些方法还有非常多的扩展或者组合。 图2:图片由Antonio Freno...

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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

Eclipse

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

JDK

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。