云计算——游戏规则改变者

JP Morgenthal在其最近一篇博文中说到:

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……认为云计算仅仅是炒作的人已经错失了全景——游戏规则一直在改变,而云将成为下一个大变化。
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Morgenthal进一步解释自己的观点:

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云硬件已经重度商业化了,但是,直到最近几年,软件还停留在计算机专业人才世界里。随着云计算交付模型(IaaS,PaaS和SaaS)的出现,在消费者面前出现了许多可用的价值不等的工具供他们选择,以支持各式各样的计算需求;他们可以DIY,也可以DIFY(do-it-for-you)……云计算将IT带入了Pep Boys和Home Depot的王国。(译注:请参考百科全书 Pep BoysHome_Depot,Pep Boys的全称是Pep Boys Auto,是一家提供汽车零件全套服务的公司,而Home Depot是一家提供室内改造服务和建筑产品及服务的公司;作者在此处使用这两个公司,旨在比喻他们提供的服务非常类似于云计算服务,用户可以任意选择和搭配,以改造自己的汽车与房屋。)
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Morgenthal在博文结尾提出预测,向云转型是不可避免的,每个人都应该问自己一个问题:现在行动,还是错失方舟?

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所以,严格来说,云能否对我们现有的东西带来变革性的改变并不重要,因为大多数人认为,改变是真真实实的,而且正在发生。问题是你的态度:在这场规则已改变的游戏中明确自己的角色?还是坚信游戏规则的改变终将失败,而你仍然是你?
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Morgenthal的语言并非无人应和。美国联邦政府CIOVivek Kundra说,美国政府正在全速向云计算前进。Joe McKendrick在博客中记录了Kundra的演讲。他认为,Kundra眼中的政府IT的远景很像

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……一个叫 Animoto的网站,该网站向其用户提供上传自拍MTV视频的服务。它轻易地解决了自身规模急剧膨胀的问题,因为它可以通过云计算动态地供应服务器。在短短几天内,其服务器数量从40台增至4000台,而没有流失一个客户。
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为了表示他们的诚意,美国政府已经建立了联邦云计算战略。该战略称:

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云计算充分利用共享基础设施和规模经济,对于联邦政府建立领导力而言,它是个非常有吸引力的业务模型。组织将能够衡量自己所需要的IT资源,并只为所消费的计算资源付费,根据需求及预算决定增加或减少其使用的计算资源,通过网络共享底层IT资源的能力。支持关键业务的资源应可以更快地供应,需要更小开销以及与供应商之间的沟通。
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Morgenthal认为该战略很全面,而且

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……可作为向云计算转型的范例,即便小型私有企业也可效仿。它为(在转向云计算之前)如何打下坚实基础提供了范例,其中包括进行商业评估、考虑安全问题、用于找到适合于转向云计算的服务的决策框架、描述成功案例并建立治理模型。
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如今云计算相关的出版物多之又多,但是,大多数都集中于云计算平台和具体的云实现技术。难道我们现在不应该后退一步看看云计算对IT带来的影响和解决方案吗?这些远比硬件虚拟化的意义更深远。

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查看英文原文:Cloud Computing – A Game Changer

内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
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