如何加强对多云的理解?

导读为了提高弹性、数据安全性和工作负载管理,企业也意识到为他们的工作负载选择多个云平台的好处。但是企业一定要选择好适合其业务及其特定IT要求的云计算服务提供商(CSP)。

如今,云计算技术为企业提供了多种好处,其中包括灵活性、易用性和提供时间等。Veritas公司的“云中的真相”调查研究表明,目前超过一半(56%)的组织已经采用云优先策略。包括公共云提供商在内的云计算技术的IT支出预计将从2017年的12%上升到未来两年的18%,随着越来越多的组织计划增加他们在多个云平台上的工作负载,这一趋势将会持续下去。
如何加强对多云的理解?如何加强对多云的理解?
为了提高弹性、数据安全性和工作负载管理,企业也意识到为他们的工作负载选择多个云平台的好处。近五分之三的企业(58%)正在使用至少一家云计算供应商的云平台,并计划在多个平台上扩展他们的产品组合。但是企业一定要选择好适合其业务及其特定IT要求的云计算服务提供商(CSP)。企业还必须确切地知道谁需要对云中的数据负责。

不要被误解所迷惑

令人担忧的是,许多企业认为管理云计算数据的责任在于他们的云计算服务提供商(CSP)。事实上,大多数(83%)的企业都认为他们的云计算服务提供商(CSP)应该负责云中的数据保护。此外,超过三分之二(69%)希望他们的云计算提供商对他们平台上数据的隐私性和法规遵从性承担全部责任,四分之三(75%)的企业甚至表示他们的数据隐私不合规是他们的云计算服务提供商所造成的。然而,云计算服务提供商在合同中通常会将数据管理责任让用户承担。

随着欧盟现行的“通用数据保护条例”(GDPR)的生效,无论企业是存储在自己的私有服务器上还是托管在第三方云平台上,企业都无法承担错误地处理他们的数据的责任。

调查研究还揭示了围绕云中断责任的误解,五分之三(60%)的受访者承认他们没有完全评估云中断对其业务的成本,因此对如何处理却没有准备好。虽然云计算服务提供商(CSP)提供基础设施可用性的服务级别目标,但最终服务用户的责任是确保其关键业务应用在发生基础设施中断时保持弹性,并且保护数据不受损失或损坏。

企业持有的信息是其最有价值的资产,必须全面了解其数据并对其进行保护。这不仅有助于避免停机时出现不合规或收入损失的风险,还可帮助企业从他们的数据中获得更好的洞察力,从而改善客户体验、管理成本、改进研发,并建立品牌忠诚度。

随着越来越多的企业采用云优先的策略,并将多云方法引入其组织内部,在云环境中驾驭复杂性至关重要。与内部部署环境一样,企业应该从数据保护、法规遵从、工作负载可迁移性到业务连续性,以及存储优化等方面考虑数据管理进入云端时所有方面的问题。只有这样,企业才能真正享受到多云策略的好处。

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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