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优化网络基础设施的五大技巧

比特网

云计算、虚拟化和移动计算的爆炸式增长正在改变着对企业网络的需求。对于处在困境的网络管理员来说,这意味着在不同的网络设备和协议下运行和管理不同的服务。例如,统一通信将需要在自己的网络基础设施上运行,而视频传输网络则需要在其它的基础设施上运行。今天,这种做法导致了网络孤岛大行其道,每一孤岛都是运行专有操作系统的专有边缘设备。 IT部门深陷复杂、难以管理的系统且不易扩展以满足新的服务需求或用户增长。指数级数据的增长正在推动对基础设施整合和优化的需求。除缩减预算以外,**信息官面临着在提供投资回报率的同时*大限度地减少资本支出的压力,这使问题进一步复杂化。帮助企业优化网络基础设施的五大技巧如下:1) 数据中心整合数据中心整合是降低成本的*有效的方法之一。然而,很多拥有高可用性应用的企业仍然选择维持冗余的多层次数据中心。这导致长期的维护费用很高。除如金融服务机构这些行业需要*少的停机时间以外,对于非关键的应用和存储而言,企业应考虑使用较少层次的数据中心。通过利用较少层次的数据中心满足弹性需求,企业可以一举两得,不仅显著降低成本,而且还能做到低碳环保。就是说,当考虑迁移到一个少层次的数据中心时,重

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公有云,什么样的“大数据”才有用?

论坛

在今年一场云计算的沙龙,阿里云王坚博士提及“大数据”叫错了,“只有数据大是没有用处的,真正有意思的是数据变得在线了。所有东西在线这个事情,远远比‘大’更反映本质。”后来我们反思,数据无处不在,唯有复用性强和可转化成有用抽象信息的数据才更有价值。参加两天SAP商业同略会后,发现“大数据”与“云计算”应用的更多可能已接近明朗,在此做一些简单的分享。私有云只是开端,公有云才是像上帝一样窥视世界的媒介。企业私有云的本质就是传统ERP的升级,功能更加扁平化,信息更加集成化地记录、处理和使用;而公有云的应用是使用者把自身看成“大数据”系统的一部分,既是贡献者也是受益者;如果把有价值的信息看成是内容,公有云就是UGC系统,只不过这里的User不是个人,而是拥有数据处理能力和使用需求的机构。比如,如果所有移动设备制造商在公有云系统共享“出货量”一项数据指标,那么不管你是手机制造商还是平板制造商,你了解的是整个行业以及用户行为的变化,从而能更好地预见未来的消费趋势。如果黑莓早**了解从全键盘手机转向触摸屏手机用户变化量的数据,可能就不会在失势之后才惊呆了。又比如,不管是宝洁还是联合利华,他们的日化产品部

大数据云计算使预测更准��吗

长江商报

人类生活需要预测,但可靠性却实在不敢让人恭维,鲜有正确。这有人为因素,也有技术原因。比如“非样本错误”。假设有一位司机,驾龄30年,出行2万次,只发生过2次轻微的剐蹭事故。中秋节跟家人一起喝了很多酒,那么这位司机能否因为此前驾驶记录良好,就认为这次也不会出事故?显然这是错误的想法。因为2万次的出行记录都是无酒驾记录,这次喝多了,此前的记录已无任何统计学意义。或许觉得这样的低级错误预测专家能够避免才对,但其实不然。由美国引起的2008年全球金融危机,人类也就只有一两位预测到,而其他所有的美国评级机构、白宫智囊团、经济学家无一能预测出。究其原因,就是犯了这种“非样本”的预测错误。当情况有变,一味根据过去的记录做出预测,就只能得到错误的答案。很多人喜欢投资股市。身处牛市,投资者再外行恐怕也能多少赚点钱,但从牛市进入熊市,证券公司一般都是集体犯错。这更多的是人为因素。证券分析师出现错误判断很正常,但犯错一定要避免只有自己犯错,一起犯错就等于自己没犯错。比如有人分析出股市有一定概率要崩盘,*佳策略却是继续持有。这样股市崩盘了,由于绝大多数同行都不确定何时要崩盘,也都选择持有战略,集体犯错,并不会

云和大数据促进互联网金融发展

论坛

在云计算成为基础资源的背景下,基于大数据的互联网信息服务,能够帮助企业和个人更好地预测未来和进行决策,从而成为促进信息消费的主要推动力。例如已有产品开始通过大数据分析互联网信息来判断“网络金融民意”,那么,大数据究竟是如何促进互联网信息服务消费的呢?一切皆是数据皆可量化在大数据时代,不仅数字、文本都是数据,甚至身份、位置都是数据,是有价值、有市场的商业数据。以往,我们讲的数据往往只是数字,因为文本描述是难以进行量化数据分析的。但在大数据时代,不仅数字、文本都是数据,甚至身份、位置都是数据,是有价值、有市场的商业数据。例如,一个学生出现在长江商学院的培训课程,说明他可能有贷款的需要,一个白领出现在托福考试的考场,说明他可能有境外金融或者旅游服务的需要;在积累足够多的样本后,这些身份、位置所反映的行为均可量化为高价值的金融服务数据。这种信息服务直接拉近了金融供求双方的距离,降低了金融市场拓展的成本。如何分析很重要有些数据是表格化的,数据与项目一一对应,我们说这样的数据是结构化的,便于分析。但在大数据时代,我们获得信息的渠道是多样的,可能是文章下的评论、微博上的一句牢骚等等,这样的数据就很难

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