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如何更好地管理多云

如何更好地管理多云
<p>一家全球50强制造商在全球范围内可能拥有非常复杂的供应链、制造地点和供应商关系,因此需要管理供应商、客户甚至内部组织之间流动的数据。但并不是每个人都能看到一切。制造商需要解决云计算供应商关系以及多云向其组织提出的问题。鉴于此,现在是决定挖掘多云潜力的时候了。 内部和外部有多少层云?</p> <p>根据组织的复杂性,首席信息官们给出了不同的答案。一些人说他们真的不想拥有一个&ldquo;云计算结构&rdquo;,这些首席信息官表示使用的云计算服务很少。考虑到这一点,他们不相信存在云计算的分层,除非一个组织正在运行混合(借助于多个云平台)或者在整个组织中存在数据孤岛。</p> <p>然而,运营复杂云计算环境的首席信息官们表示,他们喜欢将这个问题视为云计算的层次。这些首席信息官询问他们连接了多少点和服务?它并不那么简单。他们认为很大一部分云平台的数据流量不会通过内部端点,而是在云平台之间移动。这些首席信息官说,他们使用了几十种软件即服务(SaaS)产品,它们的实现是不透明的或模糊的。他们表示需要添加Office365、AWS、Google、Azure等云平台。在内部,他们可能会使用VMware的服务,但其复杂性超过了这一点。</p> <p>因此,首席信息官们表示需要教育用户。在大多数组织中,很容易就有数十个被批准的云计算应用程序。其出现的问题是,在一个典型的企业中,多达10%的数据上传会被未经批准的云应用程序使用。这些工作负载很可能分布在更多的云平台。SaaS供应商在某种程度上应该值得考虑,尤其是当在它们之间进行集成时,以及当评估它们的功能和安全性时。大多数组织都在外部使用多云。要明确一点,内部云的使用可能通过混合实现联系在一起。在这一点上,当亚马逊公司的云平台在一年前发生重大停机时,他们的SaaS服务受到重大的影响,但显然没有相应的应急计划。</p> <p>管理结构的使用</p> <p>首席信息官们将生态系统视为一个重要的术语。一位首席信息官表示,他们将MAPR公司的全球数据结构与ivotal Cloud Foundry(PCF)结合起来,跨五种不同的公共云产品和多个地理数据中心扩展,并简化其数据架构。这些多云数据结构旨在确保可扩展性。</p> <p>管理结构的使用正在增加。这是一个快速扩展的空间,有一个以安全为中心的推论,正如Gartner公司和其他公司开始强调的那样。首席信息官建议需要云计算安全态势管理(CSPM)。一位首席信息官建议,这是一个值得注意的例子,说明围绕云计算的对话是多么复杂。在讨论多云时,他们倾向于考虑采用IaaS/PaaS提供商的服务,而不是SaaS提供商。这显然是一个错误,因为需要应用程序连接更高级别的业务功能。</p> <p>在提供单一应用程序可用性的重复功能时,很少有公司能够承担真正的多云策略的成本开销。相反,企业需要采用中央云服务提供商和二级提供商的生态系统。一位首席信息官表示,&ldquo;我们认为维护我们的配置管理数据库( CMDB)很难让数据中心能够映射相互依赖的问题&rdquo;。</p> <p>内部和外部生态系统的出现正是促使人们采用多云战略的原因。一站式商店的日子一去不复返了。而企业越来越反对供应商锁定。其管理结构有助于推动创新,同时确保灵活性。现在,云计算实例和容器都具有实时、恒定的成本。</p> <p>如何根据服务模型和策略审核和管理云平台的使用情况?</p> <p>首席信息官们表示,他们主要使用一种结构作为政策的执行机制。策略目标应该是关于应用安全性和数据治理。拥有业务领导者的首席信息官需要制定一个核心IT战略,并利用它来推动所做的工作。他们需要与采购和其他领域合作以提供一些控制权,然后利用这些控制权来控制企业数据。然而,许多组织没有能力准确预测云计算需求。</p> <p>同时,首席信息安全官指出,使用公平研究模型进行风险识别非常重要。这可以提供更好的洞察力,以更好地量化风险,包括数据不确定的地方。总的来说,这需要定期对范围内的尽职调查及其如何随时间变化。每个云平台都应该保护数据。灾难恢复也应按每个云平台实施。这增加了复杂性,但应限制失败的范围。对于具有合规性要求的受监管功能,审计显然是云计算最具挑战性的方面之一。</p> <p>一些首席信息官表示,审核应该与管理私有数据中心的方式相同。如果没有一致的审计服务模型,那么在迁移到多云模型时,将很难进行扩展。总会有一些轻微的调整,但需要一致性。对于那些走在云端道路上的中小型企业来说,管理多云很复杂。</p> <p>企业是否跨多云复杂性管理灾难恢复(DR)?</p> <p>云计算技术使IT组织能够设计出故障模式,但仍有太多人将云计算技术视为原有数据中心。当正确采用云计算技术时,云计算的应用将会变得更容易,而不是更困难。</p> <p>一些首席信息官坚持认为将云平台视为物理基础设施是错误的。强调基础设施即代码使完整备份变得不那么重要。这也使得重建基础设施比编码更容易,然后将其保存在某个地方。企业必须事先接受每个提供商的交易,地理多样性、时间安排,测试和检索。云计算提供商正在努力解决这个问题,特别是规模最大的云计算服务提供商。出于这个原因,首席信息官建议AWS公司投资于警卫职责、安全控制台。Skyhigh和CWS可以为审计提供普遍的可视性。</p> <p>无论如何看待管理,都不确定是否会这样做。由于PolyGlot持久性的扩展、本地存储与SAN的对比、超连接的对比等原因,这可能是内部部署的一个巨大挑战。</p> <p>在实施灾难恢复时,很多企业并没有备份。它是指针和元数据的网格。如果企业不能选择,就必须信任供应商。</p> <p>企业应该经常进行测试,以确保其有内置的灾难恢复(DR)和业务连续性(使用真实数据)。大多数云计算供应商都会拥有可以用于灾难恢复即服务(DRaaS)的API集成。这也有助于审计。如果没有推动业务收入,那么应该外包它。如果企业正在考虑在云计算世界中进行灾难恢复,那么就会落后于人。如今,数据管理是关键,而且更为复杂。</p> <p>监管是否迫使跨国组织进入日益复杂的多云架构?</p> <p>大多数跨国组织在公共云选择之前已经有复杂的结构来管理。云计算在某些方面使其更简单,但在其他方面更复杂。可能会强制多云出现主权问题。</p> <p>监管通常会迫使提供者内部的区域产生复杂性。当企业开始在一些国家开展重大业务时,需要更高层次的思考。对于一些无法在本地(准时)进行评分的组织来说,云计算一直是GDPR法规的一种战术回应。一般而言,法规背后的技术并没有充分考虑与其他人的合作。</p> <p>首席信息官们非常清楚的一点是,AWS公司并不了解所有企业的应用程序和业务。但是,可以在大多数主要地点设立分支机构,并遵守新的隐私法规。</p> <p>多云只会增加运行IT的复杂性。虽然公共云承诺了许多事情&mdash;&mdash;更好的可扩展性、更好的安全性,但它确实为不知道其企业架构或供应商中断何时影响客户的首席信息官带来了风险。至少现在是扩展现有的配置管理数据库( CMDB)和资产管理概念的时候了。</p>

腾讯云去年营收91亿 将加强金融及零售云服务领域地位

腾讯云去年营收91亿 将加强金融及零售云服务领域地位
<p>腾讯今日发布财报,财报披露,腾讯云2018年收入增长超过100%至91亿元。于2018年第四季,付费客户同比增长逾一倍。</p> <p>于2018年底,腾讯云的全球基础设施现已覆盖25个地区,运营53个可用区。</p> <p>腾讯云在第四季开发并推出新的IaaS和PaaS产品。</p> <p>据腾讯介绍,腾讯云在网络游戏及视频流媒体等垂直领域保持市场领先地位。目前,为超过一半的中国游戏公司提供服务,并正在拓展海外市场。</p> <p>透过在垂直领域的战略性合作,腾讯云迅速扩大了互联网服务的客户基础。主要范畴包括电商、资讯社交、手机制造商应用商店及智慧交通。</p> <p>腾讯云进一步扩大了在金融及零售等其他重要行业的业务。腾讯云是中行、建行及招行等头部银行的首选合作伙伴。大部分的头部互联网金融和保险公司是腾讯云的客户。</p> <p>腾讯云基于腾讯独特的资源(如公众号及小程序)搭建零售云解决方案,以帮助零售商提高消费者参与度,凭借腾讯的目标消费者精准定向功能及防诈骗技术,帮助其提升营销投资回报率,并利用AI、LBS及大数据技术协助客户内部营运升级。</p>

英伟达推出人工智能计算机,耗电量仅为5瓦,可创建数百万个智能系统

英伟达推出人工智能计算机,耗电量仅为5瓦,可创建数百万个智能系统
<p>3 月 19日在美国加利福尼亚州圣何塞市举办的GPU 技术大会上,NVIDIA 今天宣布推出 Jetson NanoTM,这是一款人工智能计算机,可以创建数百万个智能系统。&nbsp;</p> <p>NVIDIA Jetson Nano 开发者套件现已正式上市,售价为 99 美元。Jetson Nano 模块售价为 129 美元(1000 个起售),将于 6 月开始发货。两个产品都将通过 NVIDIA 的主要全球经销商销售。&nbsp;</p> <p>这款外观小巧但功能强大的 CUDA-XTM人工智能计算机为运行现代人工智能工作负载提供 472 GFLOPS(每秒十亿次浮点运算)的计算性能,并且具有高能效,但耗电量仅为 5 瓦。&nbsp;</p> <p>NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在 GPU 技术大会上宣布推出两个版本的 Jetson Nano&mdash; 为开发人员、创客和技术爱好者提供售价为 99 美元的开发者套件,以及为希望面向大众 市场创建边缘系统的企业提供售价为 129 美元的生产就绪型模块。&nbsp;</p> <p>Jetson Nano 支持高分辨率传感器,可以并行处理多个传感器,并且可在每个传感器流上 运行多个现代神经网络。它还支持许多常见的人工智能框架,让开发人员轻松地将自己偏 爱的模型及框架集成到产品中。&nbsp;</p> <p>Jetson Nano 现已加入 JetsonTM系列产品阵容,该系列还包括用于完全自主机器的功能强大 的 Jetson AGX XavierTM和用于边缘人工智能的 Jetson TX2。作为大型企业、初创公司和研 究人员的理想选择,Jetson 平台通过 Jetson Nano 将其适用范围扩展到全球 3000 万名创 客、开发人员、发明者和学生。&nbsp;</p> <p>NVIDIA 副总裁兼自主机器事业部总经理 Deepu Talla 表示:&ldquo;Jetson Nano 让所有人都能更 容易地使用人工智能,并且由世界领先超级计算机所采用的基础架构和软件提供的支持。 将人工智能带入创客运动,开启了一个全新的创新世界,激励人们创造出下一个重大产品。&rdquo;&nbsp;</p> <p>Jetson Nano 开发者套件 人工智能在创客社区和教育领域远未发挥出最大价值,原因在于一般的技术往往计算能力不足并且缺乏人工智能软件平台。</p> <p>售价 99 美元的 Jetson Nano 开发者套件将现代人工智能的力量引入到一个低成本的平台, 以支持创客、发明者、开发人员和学生的新一轮创新浪潮。</p> <p>他们可以构建以往无法实现的 人工智能项目,并将现有项目提升到一个新水平&mdash;&mdash;包括移动机器人和无人机、数字助理、 自动化设备等。</p> <p>该套件可为全桌面 Linux 给予开箱即用支持,与许多常见的外部设备和配件兼容,提供随 时可用的项目和教程,以帮助创客快速上手人工智能。此外,NVIDIA Jetson 开发者论坛也 能够帮助人们获得各种技术问题的答案。&nbsp;</p> <p>DIY Robocars、DIY无人机和Linux基金会Dronecode项目的Chris Anderson表示:&ldquo;Jetson Nano 开发者套件令人眼前一亮,因为它以一种非常易用的方式将先进的人工智能引入 DIY 运动。我们计划将这项技术带入我们的创客社区,因为这是一个功能强大、趣味无限且价 格合理的平台,是向更广泛的受众传授深度学习和机器人技术的好方式。&rdquo;&nbsp;</p> <p>过去,企业一直受到尺寸、功耗、成本和人工智能计算密度等挑战的制约。Jetson Nano 模块为网络录像机、家用机器人和具有完整分析功能的智能网关等嵌入式应用开启了新世 界。它旨在为复杂、稳健、节能的人工智能系统的硬件设计、测试和验证节约时间,从而 缩短总体开发时间,更快地将产品推向市场。&nbsp;</p> <p>该设计配有电源管理、时钟、内存和完全可访问的输入/输出。因为人工智能工作负载完 全由软件定义,所以即使在系统部署之后,企业也可以更新性能和功能。</p> <p>思科 Webex 设备副总裁兼总经理 Sandeep Mehra 表示:&ldquo;思科协作会议(Cisco Collaboration)的使命在于将所有人、所有地点都联结起来,以实现身临其境的沉浸式会 议。与 NVIDIA 的合作以及对 Jetson 系列产品的使用是我们取得成功的关键。得益于 Jetson 平台先进的边缘人工智能处理能力,我们推动了新的体验,帮助人们更好地开展工 作。&rdquo;&nbsp;</p> <p>为了协助客户轻松地将人工智能和机器学习工作负载转移到边缘,NVIDIA 与亚马逊 AWS 展开了合作,以支持 AWS IoT Greengrass 能够完美运行 Jetson Nano 等由 Jetson 驱动的 设备。&nbsp;</p> <p>AWS 物联网副总裁 Dirk Didascalou 表示:&ldquo;我们的客户遍及各行各业,包括能源管理、工 业、物流、智能建筑和住宅。所有这些行业的参与者都正在将智能和计算机视觉应用到各 自的应用程序中,从而以近乎实时的方式在边缘执行操作。AWS IoT Greengrass可以让我 们的客户在 Jetson 驱动的设备上执行本地推理,并将相关数据返回至云端,以改进模型训 练。&rdquo;&nbsp;</p> <p>NVIDIA CUDA-X包含40多个加速库,以支持现代计算应用程序从NVIDIA GPU加速计算平 台中获益。JetPack SDKTM建立在 CUDA-X 的基础上,是一个完整的人工智能软件栈,包含 用于深度学习、计算机视觉、计算机图形和多媒体处理的加速库,支持整个 Jetson 系列产 品。&nbsp;</p> <p>JetPack 包括最新版本的 CUDA、cuDNN、TensorRTTM和完整版桌面 Linux 操作系统。 Jetson 与 NVIDIA 人工智能平台相兼容,这是 NVIDIA 为推进人工智能计算科学而进行的一 个长达十年之久、耗费数十亿美元的巨大投资。&nbsp;</p> <p>?&nbsp;</p> <p>NVIDIA 还创建了一个参考平台,通过尽量减少初始硬件组装所用的时间来快速启动人工智 能应用的开发。NVIDIA JetBotTM是一款小型移动机器人,可使用现成的组件构建并基于 GitHub 实现开源。&nbsp;</p> <p>Jetson Nano 的主要特性包括:&nbsp;</p> <p>&bull;GPU:128 核基于 NVIDIA MaxwellTM架构的 GPU ?</p> <p>&bull;CPU:四核 ARM&reg;A57 ?</p> <p>&bull;视频:4K@30 fps(H.264/H.265)/4K@60 fps(H.264/H.265)编码和解码 ?</p> <p>&bull;摄像头:MIPI CSI-2 DPHY 通道,12 个模块和 1 个开发工具包 ?</p> <p>&bull;内存:4 GB 64 位 LPDDR4;25.6 GB/秒 ?</p> <p>&bull;连接性:千兆以太网 ?</p> <p>&bull;操作系统支持:面向 Tegra&reg;的 Linux ?</p> <p>&bull;模块尺寸:70mm x 45mm ?</p> <p>&bull;开发者套件尺寸:100mm x 80mm ??</p>