又拍云专注场景化CDN 云CDN加速行业全面演进

又拍云宣布完成B轮融资,计划加大基础建设和人才引进力度,致力于提供场景化和平民化的CDN服务。又拍云强调技术创新和服务品质,通过全透明化监控、融合动静态加速和云安全等功能,满足不同场景下的客户需求。

随着云计算的大规模落体,CDN可以把更多的计算和存储推向边缘,用户可以随时接入、随时切走、随时配置,因其诸多优点,云CDN受到各厂家的青睐,跑马圈地的时代即将到来。作为一项使用户可就近取得所需内容的技术,CDN的重要性不言而喻。

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据思科的互联网数据报告流量报告,流量最近几年仍会有较大幅度的增长,高通也做过预测,如果每年翻一番,未来互联网的流量将是现在互联网流量的一千倍,这意味着,内容分发只会越来越受到重视。

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随着云计算的大规模落体,CDN可以把更多的计算和存储推向边缘,用户可以随时接入、随时切走、随时配置,因其诸多优点,云CDN受到各厂家的青睐,跑马圈地的时代即将到来。不久前,又拍云正式确认完成B轮融资,金额达数亿元人民币。

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CDN的创新与全面

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业界有人言,各个CDN的表现其实有很细腻的差异,各家CDN所擅长和处理的方向其实有所不同,那么又拍云CDN会有什么特质?

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又拍云CEO刘平阳及CTO黄慧攀告诉记者,又拍云是首家实现本地运营商覆盖的CDN;首家实现客户自行登录后台,自行配置;是唯一一家实现全透明化监控的CDN;是唯一带有一个计算功能的CDN;是第一家真正做到云化的流媒体加速厂商,也是业内唯一一家能够融合动静态加速,安全防护和流媒体加速服务于一身的一个云CDN服务商。

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城市CDN领域所承载的业务类型是非常多的,每一种业务类型的特点都不一样,因此对技术能力的要求也不一样。“传统服务方式是多块积木拼起来,在我们云架构上面,我们实现把各项业务进行融合。做到我们一点优化,所有的客户都可以受益。”刘平阳这样表示。

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专注场景化CDN

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事实上,无论是传统CDN、代理CDN还是云CDN,归根结底还是要回归到用户的实际应用和需求中去。

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获得融资后,又拍云将更专注于场景化CDN。场景化CDN离用户更近,用户进入开发的时候可以迅速接入并利用SDK减少大量工作程序。又拍云的场景化CDN服务,是以CDN产品服务为核心,将云存储、云端数据处理、云安全完美融合,贯穿开发加速、上传加速,用户访问加速整个业务过程,提升客户体验。

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后续,又拍云还会为行业应用做计划,真正实现CDN的业务定制化,满足不同场景下的客户需求。

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平民化的CDN

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早期的CDN价格非常昂贵,只有高富帅才能用得起,令许多初创公司望而却步。用户需要一个透明化的CDN行业,透明化会成为用户关注的焦点之一。又拍云自进入2015年,进行了两次价格下调,并在全球范围内首个开放了 CDN 的实时性能监控,用户登陆后台,就可以清晰看到又拍云CDN全国节点的实时下载速度、缓存命中率和健康度等各项反馈 CDN 实时性能的重要指标。

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2016年,又拍云表示,行业需要进步,不能因为某些成本上和价格上的问题而导致不能去享受4G的高速网络服务。又拍云将致力于使CDN能够让普通创业者从一开始都能够用得起,让平民化的草根都能用得起。

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融资后投入方向

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融资后,又拍云将加大基础建设的投入,今年预计会在现有150个节点的基础上扩大到200个以上,原有节点也会进行扩容。此外,去年年底又拍云就已经开始构建全球的网络骨干,2016年会做更多的国际部署。在中国,又拍云将在2016年3月底完成中国国内骨干网络的建设,将会通过私有的专用网络去做数据分发,从而保障数据的安全及服务的稳定性。

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对于所有互联网公司来说,人才竞争是不可忽视的一部分。又拍云在2月底对公司全员进行了50%的提薪,以此吸引更多优秀人才加盟,而人才引进也成为又拍云投入的重点。接下来,他们还会在品牌塑造以及业务投资布局上投入相关精力。

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结语

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资料显示,又拍云现在拥有6大数据中心,150多个自建CDN节点,3000度台服务器,1.5TB+保有宽带资源,日均请求超过500亿次,并拥有豆瓣、美团、熊猫TV、芒果TV等一众用户。

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事实上,CDN行业的激烈竞争正在慢慢拉开序幕,想要在CDN、云计算这种重资本行业突出重围得以生存,雄厚的资本、优秀的人才队伍以及持之以恒的雄心都不可或缺,从又拍云投入的几大方向看来,东风已足。

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说到底,最后还是看服务品质和各自的价值,又拍云作为云CDN市场新贵,是否能笑傲到最后,我们拭目以待。

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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