对话|如何在众多初创公司中脱颖而出

云监控与管理:Site24x7的全栈解决方案
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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潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 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!
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