对话|如何在众多初创公司中脱颖而出

在快速变化的商业环境中,Site24x7提供了一个全栈式的云监控和管理解决方案,帮助企业从全球多个地点监测其网站的可用性和性能,优化用户体验,缩短问题检测和修复时间。通过集成AI驱动的监控功能和IT自动化工具,Site24x7简化了IT基础设施的管理过程,为企业数字转型和成本优化提供了支持。

随着全球产业越来越多元化,更多新兴行业正在崛起。而新兴企业要想在众多企业中保持领先地位,就需要它们的服务和网站在不同地区都具有高可用性且能迅速响应用户操作。优化用户体验,是它们突出重围的重要武器。这就需要一个云监控和管理解决方案来更好地实时分析用户体验,并主动解决可用性问题。支持人工智能和机器学习等技术,有助于进一步打破云计算的复杂性,增强用户体验。

Zoho公司旗下Site24x7部门的产品经理Srinivasa Raghavan在接受DIGITAL CREED的电子邮件采访时,概述了云监控和管理面临的挑战,并解释了Site24x7如何应对这些挑战。

Raghavan已经在这家公司工作了16年,他在产品架构、管理和工程方面的决策中扮演着关键角色,并把控着整个产品套件的方向。

Site24x7最初是一个网站监控服务,现在已经发展成全栈式服务,提供服务器、综合事务、应用程序、网络、日志以及公有和私有云监控。

Site24x7的一些企业客户包括Juniper、Endurance Technologies、TMF Group、Bajaj Finserv Ltd.、Cisco、Disney India和Bharat Petroleum Corporation。托管服务提供商(MSP)使用Site24x7来支持他们的客户,这些客户包括Infosys、Wipro、Cognizant、埃森哲、TCS、IBM和HCL。

以下是采访节选:

DC:云监控这个领域的挑战是什么?

SR:在当今瞬息万变的商业环境中,供应商和消费者都很认同这句话——slow is the new down(速度慢就等同于宕机)。对于组织来说,把在终端用户受到影响前检测瓶颈并进行修复的平均时间(MTTD和MTTR)缩短是非常重要的!这可以通过获取对关键基础设施KPI的可见性并监控应用程序堆栈的每一层来实现。尽管监控每一层非常重要,但是使用多个工具往往使任务变得困难,因为每个工具的要求和功能各不相同,且用户培训也很费时费力,而构建集成和管理计费周期的仪表板更进一步增加了难度。

编者注:平均检测时间(MTTD)和平均恢复时间(MTTR)是用于描述发现问题所需的时间以及相对于停机开始恢复服务所需的时间。

使用一个全栈式监控解决方案对IT基础设施进行全面查看,可以简化管理过程,提供即时告警,从而提前解决问题,避免影响性能。

“使用一个全栈式监控解决方案对IT基础设施进行全面查看,可以简化管理过程,提供即时告警,从而提前解决问题,避免影响性能。”

DC: Site24x7是如何应对这些挑战的?能列举一些案例吗?

SR:随着公有云应用达到一个新的高度,人们越来越关注在不同地区的网站可用性和正常运行时间。Site24x7在全球8个不同的地点设有数据中心,帮助DevOps和IT团队从不同地理位置模拟用户体验,从而更好地深入了解组织的云环境和内部环境。IT团队可以利用Site24x7的AI驱动的监控功能和IT自动化工具,从一个控制台全面获取组织IT基础设施(服务器、应用程序、数据库和第三方集成点)的相关信息。

Site24x7不仅帮助组织开始他们的数字转型之旅,而且优化他们的数字服务。Site24x7最近推出的CloudSpend服务解决了成本优化问题,提供了跨多个帐户的云支出整体视图。

更多关于Site24x7的信息

Site24x7为DevOps和IT操作提供统一的监控服务。它源于ManageEngine (IT管理软件套件)和Zoho(业务和生产力应用程序的SaaS领导者)的专业知识,最初是一个网站监控服务,现在已经发展成全栈式服务,提供服务器、综合事务、应用程序、网络、日志以及公有和私有云监控。Site24x7通过一个控制台提供所有这些功能,可以帮助各种规模的IT和DevOps团队分解IT基础设施、应用程序、客户和业务之间的复杂关系。

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本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
内容概要:本文详细介绍了使用ENVI与SARscape软件进行DInSAR(差分干涉合成孔径雷达)技术处理的完整流程,涵盖从数据导入、预处理、干涉图生成、相位滤波与相干性分析、相位解缠、轨道精炼与重去平,到最终相位转形变及结果可视化在内的全部关键步骤。文中以Sentinel-1数据为例,系统阐述了各环节的操作方法与参数设置,特别强调了DEM的获取与处理、基线估算、自适应滤波算法选择、解缠算法优化及轨道精炼中GCP点的应用,确保最终获得高精度的地表形变信息。同时提供了常见问题的解决方案与实用技巧,增强了流程的可操作性和可靠性。; 适合人群:具备遥感与GIS基础知识,熟悉ENVI/SARscape软件操作,从事地质灾害监测、地表形变分析等相关领域的科研人员与技术人员;适合研究生及以上学历或具有相关项目经验的专业人员; 使用场景及目标:①掌握DInSAR技术全流程处理方法,用于地表沉降、地震形变、滑坡等地质灾害监测;②提升对InSAR数据处理中关键技术环节(如相位解缠、轨道精炼)的理解与实操能力;③实现高精度形变图的生成与Google Earth可视化表达; 阅读建议:建议结合实际数据边学边练,重点关注各步骤间的逻辑衔接与参数设置依据,遇到DEM下载失败等问题时可参照文中提供的多种替代方案(如手动下载SRTM切片),并对关键结果(如相干性图、解缠图)进行质量检查以确保处理精度。
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