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阿里云伴我成长——记那些年我考过的阿里云认证

前言 特殊的春节使自己在家里能够有足够时间来回顾下自己几年来参加的阿里云认证考试,目前总共有云计算和大数据两项ACP认证,全部领域ACA认证和数项APSARA CLOUDER专项认证,系统的梳理了下这些认证的特点和作用以作为一个过来人为大家自己设计学习路径作为一个参考。——阿里云全球MVP 朱祺 ACP部分 阿里云云计算ACP是我通过的第一个ACP认证,考试之前记得经历了半年左右的学习和准备,并且先期通过了ACA的认证,因为考试只是一个结果,最关键的是在准备考试过程中不断提高自己的技能水平。阿里云大数据ACP是通过的第二个ACP认证,看网上说几个ACP考试中建议先考云计算再考大数据,这个顺序是对的,但是绝对不是因为云计算较为简单而大数据比较难,而是因为云计算是学习大数据的基础,没有云计算则大数据没有足够的计算力。 ACA部分 云计算ACA的意义是检验自己云计算的基础知识掌握情况并作为考取ACP的准备,云计算ACP除了理论还有大量实际落地场景考题,而理论部分并没有比ACA难多少,因此不能武断的说因为是基础认证ACA就不重要,个人意见是非常重要。大数据ACA的意义是检验自己大数据的基础知识掌握情况并作为考取ACP的准备,同云计算稍微有点不同并且估计也是大部分人认为大数据比云计算的难的地方是大数据的考题集中在MAXCOMPUTE上,云计算如果说某一块掌握的不好那还可以通过其他部分弥补,那大数据考试如果MAXCOMPUTE和SQL语言掌握不好那几乎就没有通过的可能。而大数据ACP不像云计算ACP在网上有非常多的参考资料并且阿里云的大数据产品也在不断升级迭代因此在考大数据ACP之前通过ACA考试来熟悉下考题套路和自己技术的掌握情况是非常有必要的。云安全我考取了ACA但并没有去进一步考ACP,因为网络安全不是我工作的重点,因此个人的要求就是了解即可。通过ACA的课程和考试,最够对于云安全的基础知识有个全方位的了解,包括常见的攻击方式,网络基础知识复习和阿里云云安全各项产品的特点等。物联网ACA是阿里云最新出的ACA认证,目前尚没有ACP认证,从难度上来说是比较大的,因为物联网独特的特性造成知识结构非常分散,物联网四层感知层、网络层、平台层和应用层每层其实都可以单独作为一门学科来深入研究,因此阿里云物联网ACA的主要特点就是广而不深。考题上集中在网络层和平台层,平台层相对简单就是阿里云的ALIOS物联网平台和LINK TEE产品,网络层的考题非常杂覆盖各种传输协议,总体偏向无线传输比如LORA、NBIOT和WIFI等,有线部分的考题并不多。 APSARA CLOUDER专项认证 这门课程和考试可以作为云计算ACP和ACA在负载均衡(SLB)方面的集中学习资料。云计算ACP和ACA考题中,负载均衡部分的考题非常多,是重中之重。这门课程和考试可以作为云计算ACP和ACA在弹性伸缩方面的集中学习资料。云计算ACP和ACA考题中,弹性伸缩部分的考题同样非常多,体现的是云计算的最重要特性。这门课程和考试可以作为云计算ACP和ACA在云服务器(ECS)方面的集中学习资料。ECS的重要性几乎不用描述,就是整个阿里云的核心,如果ECS不掌握基本等于不会云计算。这门课程和考试可以作为云计算ACP和ACA在VPC方面的集中学习资料。VPC的考题不如前几部分集中,但是混合云和专有云作为两种常见的云架构,VPC的知识在实际工作中有非常大的价值。这是阿里云产品的三个落地场景,主要目的是学习云计算和大数据在实际场景中的应用,包括使用大数据产品MAXCOMPUTE和人工智能平台PAI的操作,毕竟学习的主要目的是用于实际场景,由于大数据和云计算的各类产品间是一环扣一环的关系因此有必要通过几次落地实验来全流程的操作一下从数据接入到数据清洗、数据分析、数据挖掘、数据输出和模型输出的全流程。

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如何从企业IT人员成长为优秀的数据分析师?

数据科学社群流传着一个传说,如果技能齐全的数据科学家突然接手你的工作,他一夜之间便能奇迹般地把小型数据科学公司转亏为盈。 这样的一位数据科学家,需要有丰富的经验和过硬的专业知识。只要找对了赞助商,那么这个人肯定就能走上正道,并把整个项目发展起来。 然而,在数据科学计划慢慢成型的过程中,你可能需要一个技术团队来帮助项目进行提升。该团队主要由机器学习工程师、数据科学家、统计学家和软件工程师组成,可能还需要一两个数据分析师。 大公司里的IT技术人员以系统为中心来处理数据,他们一般都拥有许多技能,比如编程、系统开发、系统支持、商业支持以及跨职能团队合作的能力,也正是这些技能使得他们能胜任数据分析师的工作。其中,如果中级开发人员有一定的商业知识背景,还擅长使用各种数据处理工具,那么,他们便是数据分析师很好的人选。 数据分析师是所有专家的中间人 在数据科学团队中,数据分析师能把所有技术专家都协调起来。数据分析师通常能为数据科学家或统计学家指明研究方向,说明哪些假设值得深入研究。他们可以和机器学习工程师及软件开发者合作为机构组织架构和开发全面的数据科学项目,还能通过数据可视化来进行初步分析,开启数据科学的新旅程。 企业中的中级或高级的IT专家大多情况下会与其它部门进行合作。跨职能的团队协作能力再加上软件工程背景便赋予了企业IT人员与其他专家展开良好合作的能力。 数据分析师了解业务情况,对数据有直觉判断 数据分析师或多或少在技术层或者商业层面都有和数据打过交道。通常来说,数据分析师在处理数据的过程中能培养出对业务一定的见解,慢慢地对数据就会有自己的直觉判断。通常,数据分析师如果在接手数据科学项目之前就与公司业务打过交道更具有商业远见。慢慢培养商业直觉,再不断围绕着业务提升这方面能力可以为数据科学项目节约大量时间。 企业中IT技术人员的工作离不开“数据”二字。随着大数据在IT领域的推广,大部分软件开发都围绕数据进行。数据分析师可以通过为企业研究系统解决方案来学习业务知识。解决数据完整性,数据仓储和系统性能等问题以提供系统支持能培养技术专家的数据直觉,还能加深其对数据完整性的理解。 数据分析师拥有可与其他专家匹敌的好奇心以及持续跟进工作的恒心 数据科学是一个迭代的过程。商业分析如同大海捞针,通常需要花几个月的时间研究数据才能找出一个可行方案。这就对数据分析师的恒心以及决不妥协的好奇心提出了要求。 企业的IT技术员整天都会陷入失落情绪中。每天都和系统代码库打交道,难免会觉得多年反复在与同一系统工作,纠缠于办公室斗争以及为海量的数据头疼,无聊至极。而身处如此环境却从不退缩,坚守岗位的工程师,才是数据分析师的最佳人选。 数据分析师掌握了数据存储和检索技术 一般来说,在商业环境下,有很多技术可以用来存储大数据。此外,依靠数据采掘工具的行业在数据处理的过程中就能获得分析结果。熟练掌握数据存储和检索技术的分析师懂得如何快速获取所需的“精炼的”数据集。 为企业工作多年的IT技术专家不仅知道如何对系统进行进一步的发展,还知道怎么存储数据、挖掘数据以及提炼数据。这些技能非常宝贵,能帮助机器学习工程师和数据科学家更加专注于建模和数据科学的工作。 数据分析师是查找数据的能手 数据分析师通常是查找数据的不二人选。他们不仅能整理、清除数据,还能通过数据库找到所需的重要信息,有时甚至凭直觉就能找出最重要的信息。 查找数据的能力是企业IT专家所具备的最重要的能力。处理许多数据库遗留问题,重构经常失控的代码库,优化性能等调试工作都是企业IT人员擅长的。他们拥有跨系统调试技能,可以标记和跟踪数据以找出系统问题。这项技能对数据分析师来说十分重要,他们必须要找对方法来指明项目方向。 数据分析师“心有大局” 数据分析师天生是“心有大局”的人,能游刃有余地与专家一同工作。他们的工作性质就是协调所有人的工作,因此,他们能做到“心有大局”。如果数据分析师的技能可以得到充分利用,那么他们便可以从管理中学习到对业务重要的信息。最终能独立工作并拥有自己的见解。 与科技大厂和初创公司的软件工程师不同,企业IT开发者更注重“大局”,他们不会花大量的时间去抠软件中某一点细节,而是更专注于开发可能在一个或多个系统中多个组件上运行的解决方案。这些企业IT开发人员的开发性也使他们成为了数据分析师最佳人选。 数据分析师掌握了多种编程语言并且拥有处理不同类型数据存储的技术 因为数据分析师必须在数据中穿行,协助清理数据,可视化数据,因此,一名优秀的数据分析师须对R语言或者Python等编程语言、数据可视化概念和实践以及对SQL和NoSQL等数据提取技术非常熟练。通常来说,一名好的数据分析师还应有使用Tableau或者SAS的经验。他们可能不具备算法、统计和分析等经验,但他们肯定曾在技术层面使用过用于编写算法的工具。 企业IT开发者能使用很多不同的编程语言。有5年及以上经验的中高级水平的开发者能在SQL和NoSQL领域熟练地开发系统解决方案。有的甚至还有过C++和Java的经验。对他们来说,处理负责的数据和学习一门新的编程语言不是什么难题。这些开发者对Perl,Awk等脚本语言也非常熟悉。如果没有过python这种以目标为导向的编程经验,要想学习R或Python也是很简单的。 处在机器学习和大数据的时代,人们总是想找一个数据科学项目的“最佳人选”。只要方法得当,企业IT技术人员也能在数据科学领域大展身手。也许我们需要经验丰富的机器学习工程师来扩大数据科学规模,可能还需要数据科学家来带领数据科学团队。但是,企业IT技术人员也是可以依靠的的,他们掌握了一定业务知识,具有敏锐的洞察力。如若他们成为数据分析师,可以在专家团队中架起沟通的桥梁,为数据科学项目传达真正的价值。不要忘了,成功的数据科学项目是一个团队努力的成果。

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从开源小白到 Apache Member ,阿里工程师的成长笔记

阿里妹导读:2019年5月4日,Apache 基金会官方 Blog 中宣布全球新增40位 Apache Member,阿里巴巴技术专家望陶成为其中之一。全球共有771位 ASF Member,中国仅13位。他从一个0基础的开源小白,一路走来,感触颇深。今天,望陶把这段经历分享出来,让更多的人能够看到,其实参与开源并没有那么难,只要持续的付出,总会有所收获。 阿里巴巴编程之夏火热报名中,点击文末“阅读原文”,参与开源共建! 初次参与开源 2014年我加入阿里巴巴中间件团队,开始接手阿里巴巴集团应用容器的维护工作。当时集团的应用容器绝大部分都是基于 JBoss,老旧且无人维护,另外有一小部分跑在 Jetty 和 Tomcat 之上,当时中间件团队维护了 Tomcat 的一个私有分支,最大的目标就是要统一所有集团的应用容器为 Tomcat 。

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阿里技术男的成长史:越想证明自己死得越快……

在上海工作8年后,身为部门经理的钱磊,管理着一家ERP公司的百十来号员工,“再往上爬就是老板和他儿子了……从这个领域的技术角度来讲算是做到了顶。”05年,钱磊就开始关注一家名字奇怪,做事也奇怪的公司。 要不要折腾一下?2008年5月的一天钱磊对新婚的妻子说,想去杭州发展,那里有个公司叫阿里巴巴…… 不扒层皮,你怎么知道自己是谁? 告别上海的家和妻子,钱磊拖着行李箱独自来了杭州。 豪情万丈地入职,不料压根没有“蜜月期”……“刚来的那两周,时时刻刻觉得自己是不是要背着包回上海了……”钱磊并不回避刚入职时的囧境。“不舒服,压力大。在原来的公司里,我就是拍板的人,来了以后发现其它人都挺厉害的。端着架子放不下,总想着自己好歹也是在业内干了八九年的人,在这里被刚毕业一两年的工程师挑战……” 像他这样外地来杭的人,一般入职后就开始着手找房子,钱磊则是在宾

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一位技术校招生在支付宝的成长笔记

哪有那么多的“逆袭”,唯有努力与坚持,机会就会在前方。 鲁直,1989年生,本科毕业于浙江工业大学,之后被校招进阿里巴巴。虽然,今年刚刚30岁,但他已是蚂蚁金服SOFA中间件开源负责人。 看到这个开头,是不是觉得我们要向大家讲述一个普通程序员励志“逆袭”的故事?不,并不是这样。 前4年,他的人生剧本和别人并没有什么不同 但机会总是留给有准备的人 “当时就是不想考研究生,而刚好阿里给的offer又能让我在杭州‘活’下去。”鲁直推了推眼镜,淡淡地说。 2009年,鲁直报名参加了阿里和浙江工业大学校企合作的实习项目,经过1年的实习期,他在毕业季里成功拿下了B2B团队的offer。 最初的时候,鲁直对于业务架构根本谈不上了解,只是每天重复着很普通,甚至是略微枯燥的代码工作。在当时,鲁直的工作就是做产品的研发以及业务系统的开发。每天想着的是建模和现在的

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物联网大咖华山论剑,MVP学院打造高端成长

“昨天我看了一个消息,说物联网是数字经济的引导者,未来整个全世界物联网市场的空间是1万亿。” 12月14日,阿里云MVP学院现场,阿里云首席智联网科学家丁险峰开场的发言,就吸引了在场MVP们的关注。原计划75分钟的分享,因为MVP们连续不断的热情提问,足足花了150分钟。 “不虚此行!不虚此行!”听完丁险峰的分享,阿里云MVP阎雨农高兴地说。为了参加这次MVP学院,他头一天从北京专程赶来,半夜十点多才到达杭州。 “来之前我一直在担心,这么匆匆忙忙地过来,能不能得到自己想要了解的东西。听了上午的分享,来值了。” 这并不是仅仅是他一个人的感受。这次MVP学院的“学生”几乎都是物联网、云计算领域的大咖,具备丰富的实践经验。在一整天的课程中,他们全神贯注,积极与老师交流,每位上台讲授的老师都因为MVP的热情提问而不得不“拖堂”。在课程反馈调查

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打碎自己、重建自己 | 阿里最年轻P9的成长之路

长剑如歌,挥不尽的英雄义气 白衣飘飘,斩不断的情深意长 阅遍桑田,放马东篱 少年情愫,人曰沈公子 他的花名源于苍月的武侠小说《剑歌》中的主人公,他是阿里巴巴最年轻的P9之一,他的经历正是阿里巴巴从商业公司向科技公司转型的生动注脚。 沈询其人 阿里巴巴中间件资深专家沈询(花名)现在回头看,当年自己是稀里糊涂选对了公司。读大学时,他对电商在中国的前景充满疑惑。每当他想到“楼下就是家乐福我为什么要到网上买”的时候,心里就凉了一截。 沈询出生于1986年,北京人。2008年,从北京工商大学毕业后,他偶然间在一个技术社区看到了淘宝的招聘,抱着“来电子商务感受一下,学习学习”的心态投了简历。经过七轮面试,沈询进了当时只有七个人的淘宝技术架构组。 回忆起刚进淘宝那几年的感受,沈询用的词是“非常非常爽”。 有一个让他至今印象深刻的细节。刚入职不久赶上“武林大会”,

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随着云应用的增长,企业如何利用云计算使业务成长?

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 如今,只要人们了解一下云计算市场,可以看到其发展非常健康。事实上,云计算应用的快速增长正在彻底改变全球市场和IT基础设施的发展趋势。云计算正在改变人们在企业所有职能上的工作方式。从公司办公室到工厂车间,从分销到数据管理,从董事会到后台,采用云计算的IT基础设施将随处可见。 很多技术分析机构对此表示认同。例如,调研机构Forrester公司的调查表明,到2017年底,全球将近一半的企业的业务将依赖公共云平台。此外,根据调研机构Gartner公司的统计,2017年全球公共云服务市场收入约为2600亿美元,预计到2020年将增长至4110多亿美元。 特别是在数据中心方面,云计算正在转变人们所知道的数据中心模式。它们不再由用于备份、灾难恢复或服务器处理的简单服务器库组成。大多数企业正在将其基础设施向虚拟化、超融合、跨越多个地区转变,许多企业已开始将工作负载转移到云端——所有这些旨在提高资本和运营支出以及电力需求的效率。虽然虚拟化在概念上很简单,并且最终是一种节省成本和提高灵活性的措施,但IT基础设施向云计算过渡有很大的复杂性。将工作负载从原有系统迁移到新系统,或者不断管理多个操作系统和平台的软件更新,可能会造成不兼容和安全问题,这会让企业的业务停滞不前,并造成性能问题和不切合实际的管理实践。 所有这些过渡的数据中心和虚拟化环境都有一个共同的需求,那就是需要从端点到裸机服务器到存储到云端的一致的数据安全性,并且***是单一解决方案来保护所有数据的安全。 为了更好地理解企业选择将云计算作为其IT基础架构的关键部分的实际情况,WinMagic公司与Viga公司合作,于2017年底对1029名IT决策者(ITDM)进行了独立调查。研究发现几乎所有(98%)公司都将云计算当作其IT基础设施的一部分。这些IT决策者表示,平均而言,在云平台上的工作量占总工作量的一半,仅在过去几年就有令人印象深刻的增长。有了这样的数字,人们是否会继续看到云采用率像预期的那样攀升?根据这项研究,他们可能会克服一些困难,并且面临一些障碍。 数据保护和安全问题 很明显,IT部门正从云计算中获得好处,因此有了这些积极的云计算的市场预测。然而,当深入研究企业内部发生的事情时,人们可以看到,采用云计算并非没有问题。在调查中,当询问IT决策者关于将未来工作负载放在云端的三大关注点时,58%的人认为总体安全性是他们最关心的问题,其次是专门保护敏感数据免受未经授权的访问(55%),以及基础设施复杂性的增加(44%)。 在许多问题中,一个简单的例子是,这些企业表示他们使用平均三个以上的独立供应商的加密解决方案来保护跨云计算和内部部署基础设施的数据。只有三分之一(33%)的受访者表示数据只在云中存储和处理,并被部分加密。39%的受访者承认在云中的虚拟机之间没有完整的安全审计跟踪,从而使他们面临失败审计、数据泄露、法律诉讼、违规罚款以及企业声誉受损等问题。 合规性的混乱 合规和审计失败是企业高管最关心的问题。企业必须符合合规要求,而新的立法(例如今年5月实施的欧盟通用数据保护条例)将会要求企业仔细管理个人身份信息(PII)的加密、存储、使用和共享。不遵守这项法规可能导致企业遭到其全球年收入4%的处罚,或者处罚2000万欧元,以较高者为准。 但是在云端的个人身份信息(PII)呢?随着企业为新立法框架做好准备,在云中谁拥有相同的数据安全责任似乎存在一些混淆。在调查中,只有39%的受访者认为自己最终对云计算服务中存储的数据的合规性负责。令人担忧的是,有五分之一的受访者错误地认为这完全是云服务提供商的责任,而另外五分之一的人错误地认为他们的数据受到云计算服务提供商的服务级别协议(SLA)的保护。 对于IT决策者来说,了解并接受他们的企业对其所创建和拥有的数据(无论它在何处)最终负责至关重要。云计算服务提供商的服务级别协议(SLA)不包括数据保护。他们只负责保护云平台本身,而不是其中的内容。只有通过清楚了解其职责范围,企业IT决策者才能充分认识到他们在数据保护和GDPR等立法方面的责任。 控制数据蔓延是满足大多数现代法规中数据主权和数据安全要求的关键重要步骤。只有通过严格定义虚拟机(VM)的运营边界,以及任何其他参数(例如访问、共享、克隆或复制虚拟机的方式),才能降低数据风险。 为了改善合规性,企业需要用户友好的审计工具来跟踪和报告虚拟机和数据始终处于受保护状态。合规性不会给企业留下猜测的余地。数据安全解决方案通过易于观察的仪表板提供即时可视性,这一点非常重要。这些工具有助于验证众多安全标准(EU-GDPR、PCI DSS、NIST,以及HIPAA等)的遵从性,并且通常包括用于报告每个受保护的实例的自动审计工具。 IT部门面临的压力 将基础设施扩展到云端对大多数公司来说都是成本高昂的,而企业的IT团队负担更重。超过一半(55%)的受访者表示需要使用更多管理工具,因为将工作负载迁移到云端有时需要多个工具才能完成相同的任务。还有一半以上(53%)的受访者表示花在管理任务上的时间比以前要多。 当被问及他们将节省的时间用于管理任务时,其应对措施包括支持业务所需的IT项目(50%),加速实施当前停滞的项目(42%,)以及提高安全性(36%)。 但是,如何才能实现节省时间?在管理云计算和虚拟化环境时,混合和匹配管理工具的端点之间的当前方法根本无法工作。对于混合使用安全解决方案和云计算平台的公司来说,跟踪数据安全性、用户访问以及身份验证和使用策略将变得非常重要。那么所有这些独立的恢复过程和最终用户繁重的过程呢?云计算的优势是简单快速的市场和开放业务。增加复杂性只会抵消好处。 需要克服这些障碍并更快发展? 答案是正确的管理,只有通过正确的流程和工具才能实现。所有云计算工作负载都需要进行有效管理,以确保安全的访问、合规性和防范威胁,其中包括内部和外部风险。 重要的是要记住,这种管理应该与管理内部服务器和服务一样。管理必须跨越这些推断的界限,否则将会遇到安全和合规失败的鸿沟。众所周知,这可能会导致数据泄露或监管失败,影响客户的信任和企业声誉,并可能导致大量罚款或运营成本来弥补这种情况。 当涉及到密钥管理时,应该为所有组织的平台考虑采用单个密钥管理解决方案。新出现的虚拟机管理程序漏洞造成了安全漏洞,为什么要将密钥泄露给盗用或权限转移?通过从管理程序中解耦密钥,密钥和数据不会暴露给政府机构或危险的内部人员。此外,如果企业的云计算解决方案提供商的设施出现故障,那么其加密数据和密钥不会受到影响。 准备转移到云端的任何步骤都需要考虑不再对已经超负荷的IT部门增加负担。正如人们所看到的,云计算的一些好处正在实现,但是以牺牲内部IT人员资源为代价。正如管理工具在允许IT部门在过去10年更好地可视化和管理虚拟机部署方面发挥关键作用一样,它们可以在云服务中扮演相同的角色。但是,云服务的不可回避的基础是,在IT基础设施中缺乏可视性,这使得它们在管理方面容易出现人为错误。投资云服务和安全工具是不够的,因此能够管理所有这些领域的工具是必不可少的。 结论 虽然它带来了诸多好处,但不幸的是,使用异构云环境使企业管理安全性和合规性变得更具挑战性。结果,IT部门可能会被迫应对各种情况,而不是专注于其他重要领域。企业需要考虑选择与云计算无关的管理工具,这样可以消除复杂性,因此他们可以专注于***限度地发挥云计算价值的活动,例如将内部资源投资于能够推动积极业务影响的项目。从财务角度来说,采用云计算将会占用企业IT基础设的大部分资源,但如果没有适当的管理工具和流程,以上强调的所有问题都可能出现,并使企业面临合规性和安全风险。因此企业对此需要更好地规划。

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Canonical 在疫情影响下逆势成长,2020 年实现扭亏为盈

得益于 Canonical 的员工遍布全球各地,他们大部分员工在疫情开始之前就开始处于远程办公的状态了,再加上蓬勃发展的 Linux 生态系统,Canonical 在 2020 年表现非常优异,从 2019 年的亏损摇身一变,在 2020 年实现了盈利,公司员工人数也重新回到 500 人以上。 Canonical Group 最近公布了他们截止 2020 年 12 月 31 日年度财务报告。虽然在财报中董事会表示疫情对他们的经营确实产生了影响,但他们在 2020 年期间的表现仍然十分优异。 Canonical Holdings 的收入从 2019 年的 1.19 亿美元增长到 2020 年的 1.38 亿美元,同比增长 16%。在 2019 年他们有 200 万美元的运营亏损,但在 2020 年期间这种情况得到了扭转,他们最终实现了 2000 万美元的运营利润。平均员工人数也从 2019 年的 473 人上升到 2020 年的 505 人。虽然这与他们多年以前追求 Ubuntu Touch 等项目时的 700 多名员工相比还是有所下降,但通过裁员和精简部门,如今 Canonical 更注重企业、物联网和云计算商业运营。 虽然 Canonical 在 2020 年的表现足够优异,但他们的预测表明,疫情会对他们的经营产生持续影响,但他们同时也特别强调了公有云业务良好的发展状况,将在疫情下为他们提供了稳定的收入来源。 ResearchAndMarkets 近日的研究报告指出,全球操作系统市场预计将从 2020 年的 1852.3 亿美元增长到 2021 年的 1911.2 亿美元,复合年增长率 (CAGR) 为 3.2%。随着公司重新安排业务,以及从疫情的影响中恢复过来,预计到 2025 年,全球操作系统市场将达到 3005.6 亿美元的规模,并实现 12% 的复合年增长率。 借助这一变化趋势,Canonical 有望进一步发展壮大。对 Canonical 在过去一年中的财务表现感到好奇的用户,可以访问 UK Companies House 查看完整财报。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring

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。

Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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