YOKEhn的博客

云服务器是由很多个实体的物理服务器集群，利用技术手段从物理服务器集群上划分出来的虚拟服务器空间，可以通过调整分配资源来扩展配置大小，并且不影响程序的正常运行，我们称呼为弹性云服务器，这也是其优势之一。很多服务器从工作方式上就有本质的不同，所以网络服务器可以满足所有的互联网应用服务的需求，不过对于大多数的用户来说，云服务器就可以满足其需求的。很多人对网络服务器的概念比较模糊，就想知道网络服务器是不是云服务器以及它们有哪些区别，接下来我们就来聊聊什么是网络服务器以及和云服务器的区别。至于区别，不能混为一谈。

CDN的全称为(Content Delivery Network)中文为“内容分发网络”，CDN加速原理是通过现在的网络中增加一层新的缓存层(CACHE)，将网站缓存至距离用户近的网络节点，使得用户可以就近访问网站内容，从而提高网站访问速度。大多数了解到的都是国内CDN加速，而国内CDN加速确实需要网站备案才能使用的，香港服务器又不能备案，这就对使用香港服务器网站的用户很不友好，那么香港服务器就无法使用CDN节点加速了吗?租用海外服务器时，各位站长们往往都有保证网站的稳定，提高网速降低延迟的需求。

服务和后期业务升级扩展能力，华纳云为全球用户提供新加坡、美国、香港服务器租用服务，拥有丰富的基础IDC服务经验，专业的7。心不会存在这样的限制，通常可支持多运营商网络接入，常见的网络类型有BGP多线网络、CN2。数据中心所在地区不同，规模、环境、部署方式也不一样，但是大部分框架和组。综上来看，海外数据中心的成本含机柜/服务器、制冷/供电、网络、市场、人力等方面，是。数据中心的等级越高，对运维技术的要求越严格，因此在人才成本中投入更多。数据中心中采购的机柜/服务器数量越多，投入的成本也会越高。

混合云结合公有云和私有云各自的特点实现了一定程度的分工与协作，解决了弹性扩展和容灾等问题。但这本质上还是“中心云”的扩展，边缘侧的问题没有得到解决。在过去的几年里，云原生技术从生态发展到在企业数字化转型中的落地应用都取得了指数级的增长。目前云原生计算基金会（CNCF）中的开源项目已经超过1000个，覆盖计算、存储、网络、数据库、安全、大数据、AI等各个方面。IDC报告也显示，云原生应用在2018年时只有40%，到2023年企业云原生应用占比将超过80%。那么进入2022年，云原生领域有哪些发展趋势值得关

降低云计算成本的13种方法许多云计算实例的默认大小使其配置更容易。在很多情况下，企业的代码并不需要所有的存储空间，但需要继续为此支付费用。更糟糕的是，云计算提供商通常很难缩小这个未使用的空间。如果在创建过程中保持警惕，通常可以具有足够的空间运行其应用程序。如果知道一些技巧和方法的话，企业可以将云计算成本减少30%甚至更多。云计算对于企业来说最初是一个经济命题。服务器在当时很昂贵，数据中心蓬勃发展所需的大量互联网连接也很昂贵。为什么不直接租用并不再为硬件和员工支付高额费用?运营大型云数据中心可以节省大量

边缘计算搭载的AI芯片和算法是摄像头智能化的关键因素。城市中各类犯罪不可预测，尤其是突发性的暴力犯罪，需要摄像头自动检测和跟踪图像和视频流中的人脸，进行实时比对和决策。通过IHS研究，国内监控摄像头在2020年已经超过了3.5亿个，而21年则会提高到近5亿个。得益于深度学习的发展，过去依靠人工监控屏幕的传统方式已经低效，通过边缘AI计算设备的识别算法既可以独立完成这些任务。边缘计算能够应对更快、更复杂的决策。基于人工智能的机器学习技术已经超越了基于云的数据中心，重要的数据处理工作越来越接近数据发生位置

提到数据中心，很多人脑海里就只浮现了现了两个词个词：互联网和耗电。数据中心肯定是搞数据的，那就和互联网有关咯，要支持那么庞大的互联网产业肯定很费电吧。这些都是对数据中心的误解，在此针对的大家的误解，我们来说说你不知道的10件事。1. 数据中心行业创造了大量的就业机会。2. 数据中心不仅仅只有服务器可能你会被它们类似于工业建筑的外表欺骗，但在这些外表并不起眼的建筑中拥有一系列前沿的技术：电信网络、复杂的冷却和通风、电力调节、监控系统等技术与设备。3. 数据中心用电量呈指数级增长数据中心的能源效率正

成本效益、移动性、可扩展性以及托管安全性是导致69%的企业选择云计算技术的主要原因。根据调研机构IDG公司的调查，2018年，69%的企业已经采用云计算技术，而18%的企业还在采用内部部署数据中心。但越来越多的企业已经了解采用云计算的优势。10多年前，云计算技术成为向企业提供计算能力的一种前沿技术。得益于连接到高速、低成本、宽带网络的大型数据中心，用户可以随时随地安全地访问更多设备上的更多业务应用程序。而这正是企业内部数据中心无论如何都无法实现的部署。现在由于已经消除了一些IT瓶颈，云计算的重要性正在

大数据分析今天我们主要为大家讲解在做大数据可视化时，有哪些常见得到数据分析模型。数据模型可以从两个角度来区分：数据和业务。一、数据模型统计数据视角的实体模型通常指的是统计分析或大数据挖掘、深度学习、人工智能技术等种类的实体模型，这些模型是从科学研究视角去往界定的。1、降维对大量的数据和大规模的数据进行数据挖掘时，往往会面临“维度灾害”。 数据集的维度在无限地增加，但由于计算机的处理能力和速度有限，此外，数据集的多个维度之间可能存在共同的线性关系。这会立即造成学习模型的可扩展性不足，乃至许多那时候