云计算之双城记:这是最好的时代 也是最坏的时代

云计算的选择与挑战
本文探讨了企业在选择云计算服务时面临的决策难题,包括成本、敏捷性、风险等因素,并针对不同类型的企业提出了选择公共云或私有云的建议。

这是最好的时代,也是最坏的时代;这是属于云计算的时代,也是属于传统IT的时代;这是费用低廉的商业计算的时期,也是费用高昂私有云计算的时期;这是亚马逊的季节,也是IBM的季节;这是敏捷开发的春天,也是安全风险的冬天。我们似乎拥有一切,但又似乎一无所有。我们要走向新的世纪,我们又害怕着这些变化(所带来的影响)。简而言之,过去和现在是如此相似,一些影响深远的权威专家总是坚持他们各自的看法,不管是好坏,他们的言辞都是最犀利的。

云计算的未来正如同Charles Dickens在《双城记》一开头的这一段描述,虽然我们谈论公共云和私人云、IT商业化和传统IT的时候,他们的差别似乎并不大。虽然云计算和IT商业化是未来的发展方向,但是私有云和传统IT似乎也不会因为它们而淘汰。

潜在的IT策略的考虑

很多人认为,云计算能节省成本费用。而且他们也相信在部署和管理IT解决方案的时候,它能提高项目的敏捷性和灵活性,从而提高业务的功能。其实问题的核心在于你选择什么时候做什么事情。企业选择云计算的原因有可能是因为它节约成本,但也有可能是出自于其他原因。

如果是想节约成本而迁移到云计算的话,根据深度和广度的使用来看,你有可能做出了一个错误的决策。换句话说,IT产品服务的迁移费用并不低,这和所谓的“省钱”比起来得不偿失。

很多企业都为自己的IT成本寻找效益更高的解决方案,但是不能影响产品的开发进展为前提。如果你都把时间花费在成本节约控制和效率上的话,你很有可能错过业务增值的机会。总而言之,不能总是想着用新的IT技术来降低企业成本,它不一定能取得很好的效果。

什么样的企业应该选择公共云

对于大型的基础设施,比如说大型机服务器和企业级应用还是有一些介绍的,可以通过这些消息来了解一下。

IT开发人员指出,在未来的日子里需要快速开发、虚拟自动化和需求服务

对于你的环境提供更好的可用性和支持性,从而降低风险。

在决策上,小型业务拥有更大的灵活性和敏捷性,可以考虑采用这个方案。

对于新应用程序的要求,企业对比选择最佳方案(SaaS、公共云、私有云等)。上市时间、技术问题和成本应该是最重要的因素,而不是教条理论。

如果你的公司具备上述的特征,那么不妨把精力多投在新的IT策略上,并承担一些成熟企业所不敢面对的风险。一般来说,对小型公司和创业公司来说,这个险值得一冒。

谁该采用私人云计算方案

在IT行业、基础设施和企业应用有十多年经验的公司

那些在监管和财务上需要更严格控制的行业,因为如果他们发生故障将要承担更大的风险。

首席信息官工作性质稳定,业务变化不大,或者改变的风险低于现在的状况。

在某些领域上,由于专业人士扮演这重要的角色,对于基础设施或者应用程序的改变难以迅速做出协调统一。

那些拥有庞大基础设施的业务,需要更深层次的专业知识和更大的规模经济

大型企业的最大特点在于,许多投资的金额是以亿元以上来衡量的,任何在硬件和私人云计算解决方案上的短期投资并不是为企业寻求更大的商机。但这并不意味着大企业就不要考虑公共云服务了,企业自己的私人云服务只需要满足自己要求即可而无需面面俱到。最后,很少公司会因为成本比别人高昂而导致失败。他们的失败很大程度上因为他们的基础设施不能保护业务或者对需求做不出适当的调整。

每个人的状况都有可能不同

企业不能也不该把那些昂贵而且至关重要的旧设施抛弃,不过他们还是可以把部分东西迁移到公共或者私人云服务上。较小的业务可以尝试采用新的技术、应用程序和分布式基础设施。未来的时间我们将会迎来嘈杂的云技术市场,而云计算模型的分裂对于每个人来说还是有发展空间的。

这完全取决于你的市场定位,这也许是有利的,也可能是吓人的。它看起来并没有改变什么,或者说发展得太快(以至于看不清状况)。事实上,云操作模式正在发生改变,而竞争将会变成决定性因素。公司会采用那些能够把敏捷开发与成本控制很好结合在一起的策略,从而降低他们所需要承担的风险。

Via:gigaom

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标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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