公共云厂商需要混合形式来赢得企业喜爱
本文摘要:公共云厂商需要混合形式来赢得企业喜爱为了协助企业应对这些应战,公共云供给商需要将更多的重点放在混合云。在在这个播客中,林西克姆与容器办理公司ClusterHQ的工程和运营高级副总裁,谷歌公司前数据主管萨德潘·巴勒杰评论了这个主题以及新的云核算技能,
公共云厂商需要混合形式来赢得企业喜爱 为了协助企业应对这些应战,公共云供给商需要将更多的重点放在混合云。在在这个播客中,林西克姆与容器办理公司ClusterHQ的工程和运营高级副总裁,谷歌公司前数据主管萨德潘·巴勒杰评论了这个主题以及新的云核算技能,如容器和机器学习。

如今,跟着企业继续的用和容器,一些供给商需要改变他们的情绪。因为从集成到管理的原因,企业和其实不总是能很好地混合。

总部位于美国波士顿的云核算咨询公司云技能合作同伴高级副总裁戴维 林西克姆在最近的播客中说, 只有一些糟糕的事情发生,才干使企业使用云核算。

为了协助企业应对这些应战,公共云供给商需要将更多的重点放在混合云。在在这个播客中,林西克姆与容器办理公司ClusterHQ的工程和运营高级副总裁,谷歌公司前数据主管萨德潘 巴勒杰评论了这个主题以及新的云核算技能,如容器和机器学习。

公共云供给商是否会填补容器生态体系的空白?

容器是进入企业的几种新的云核算技能之一。 谷歌公司有一句名言说,谷歌的一切都运转在容器上...在这个意义上,如今在谷歌的根底设施上运转的每一个人都参加了容器布置。 巴勒杰说。

企业看到了混合云模型的价值,而使用公共云和私有云效劳,可以提供更多的控制和添加的安全性。

跟着容器的日益普及,新的东西现已呈现,可是在容器技能生态体系中仍然存在空缺,特别是关于数据库监控管理,安全和管理,这是企业的重要功用。林西克姆表明,公共云供给商需要一些时间填补这些空白。

我认为每一个人都在寻找Docker,CoreOS,谷歌,微软以及所有的供给商,根本上填补了这些空白,但我不知道他们是否有才能这样做。 林西克姆说。

公共云供给商是否会承受混合IT?

企业的巨细其实不总是合适所有的云核算。企业看到了一个混合云模型的价值,其间使用公共和私有云效劳提供了更多的控制和添加的安全性。但其实不是所有的云核算提供商都会成了混合云或多云的同行。

我认为混合的要求其实不完全适用于大型云提供商, 巴勒杰说。 最终,亚马逊网络效劳或谷歌云核算的经济学依赖于吸收所有的核算和所稀有据,并提供规模经济,这关于事务线是不行抵抗的,可是会有一些原因,企业不会一直向一个供给商出售其整个数据集和核算。

其实不是所有的企业工作负载都会登陆谷歌,亚马逊网络效劳(AWS)或Azure,林西克姆对此表明认同。为了更好地满足企业需求,一些公共云供给商需要开展他们的文化,履行团队或调整心态。

谷歌以及其他云提供商,需要做一个更好的工作,了解其是一个杂乱的出售...,那么我们猜一猜是什么?用户有现有的遗留体系。IBM大型机还要存在多年,其有必要工作,并在这些环境杰出发挥。

供给商还需要什么来吸引企业客户?

为了在企业中获胜,三大公共云供给商需要采纳逾越混合云的其他过程。

例如,在开发进程完毕后,企业仍然需要更多的提供商。 他们仍然需要高效的出产环境,他们需要阻隔,他们需要与所有的传统和所有上游和下游运用程序的集成。 巴勒杰说。

会议企业的需求不只有利于企业,并且有利于企业的开展。 他们短少时机,因为他们不一定情愿在这些十分杂乱的环境中工作。例如,AWS不肯意在混合云环境中工作,可是这种状况有必要改变。 林西克姆说。

医疗职业中的机器学习

机器学习的优点在于各种职业-包括医疗保健。了解Beth以色列女执事医疗中心在波士顿在2014年与MIT联手,通过机器学习算法进步劳动和交给部分的功率。

机器学习的优点在各式各样的职业,包括医疗保健。在波士顿BethIsraelDeaconess医疗中心在2014年与麻省理工学院联手通过机器学习算法进步劳动和交给部分的功率。

机器学习怎么使企业在云中获益?

现在取得驱动力的新型云核算技能之一是机器学习。AWS,Azure和Google都提供效劳,协助机器学习算法中使用的很多数据提供存储。通过结合云核算和机器学习, 我们将构建这些真正强壮的思维体系,根本上可以拜访gob和gobs信息,在那里人们可以做出明智的抉择。 林西克姆说。

在云核算中的机器学习可所以企业的强壮东西,协助他们更多地了解他们的客户乃至自己的操作。例如,通过使用机器学习算法,零售商可以更快地检测出售形式,并且将过期的产品整理出货架。使用这些信息可以节省资金,并允许跨职业的企业做出更好的决策。

我认为有一组易于使用的改善,以及会有一种根本和质的变化,例如主动驾驶汽车,我们称为机器学习 他们将一些方式影响到我们所有人的日子。 巴勒杰说。


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