2023年60%的企业为何坚持要私有化部署?原因竟然是这些!

数字化转型如火如荼,越来越多企业选择将业务系统迁移至云端。而在众多的部署方式中,近60%的企业在选择云服务时,明显偏爱私有化部署模式。那么企业为何青睐私有化部署呢?今天,我们就来深入探讨一下。

一、数据安全可控,降低泄露风险

对企业用户来说,我们平时使用和处理的数据多数比较敏感,包含客户信息、交易数据、财务数据等大量核心信息资产。但公有云环境下,企业对这些关键数据的控制权有限,直接面临数据泄露的风险。

相比之下,私有化部署通过在企业防火墙内自建云基础设施,数据完全存储在企业管理的内部环境,企业可以最大程度地自主控制数据,大大减少信息安全隐患。

二、部署自主灵活,无公有云限制

公有云基于标准化模式,限制了企业对基础设施的自主定制和控制。许多需要针对特定业务进行高度定制化部署的方案无法在公有云上实现。

而私有云可以根据企业的特定需求,自主设计和部署最优的IT基础架构方案,无任何受限。企业可以根据实际情况部署调整,不会受到公有云供应商的支配。

三、成本可掌控,有效降低TCO

在使用成本方面,公有云通常采用按使用量计费的模式,费用构成不透明,长期使用成本难以预测和掌控。

相比之下,私有化部署可以明确基础架构的投入成本,企业可以精准预算和管理云服务的使用成本,更好地降低总体拥有成本。

针对企业私有化部署的需求,企销客营销数字化全流程平台推出了私有云解决方案。该方案基于企业本地服务器及虚拟化资源池构建私有云平台,部署一体化智能CRM系统。

选择私有化部署方案时,企业需要考虑自己的业务需求、数据安全性需求、性能需求以及成本预算。在这方面,企销客营销数字化全流程平台可以提供专业的咨询服务,帮助企业选择最适合自己的私有化部署方案。

私有化部署,数字化转型新选择

总体来说,私有化部署更好地满足了企业对数据、技术的自主控制诉求,以及长期成本管理的需求,正日益得到企业的认可和青睐。

企业选择适合自己实际情况的私有化部署方案,可以在数字化转型的道路上走得更稳健、更高效。立足用户需求,选择合适的技术与产品,是企业数字化转型健康可持续发展的关键。

感谢你的阅读和时间,希望前面分享的内容,对你有帮助!如果你看完觉得心中还有疑问,欢迎在下面的评论区留言~

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图,整体分为7个大的阶段:(全套教程文末领取哈)

第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈

光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

👉获取方式:

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<think>好的,用户想知道编程工具Cursor能否私有化部署。首先,我需要确认Cursor的官方信息。根据官网,Cursor主要提供桌面应用,支持多平台,但私有化部署方面没有明确说明。接下来,考虑用户需求,私有化部署通常用于数据安全或定制环境,可能涉及企业或敏感项目。 然后,分析可能的替代方案。比如,是否可以通过本地网络配置或自建服务器实现类似私有化,但官方没有文档支持。再检查社区讨论,是否有用户尝试过类似方法,结果如何。可能存在的限制包括许可证限制或功能缺失。 另外,需要考虑联系官方支持的可能性,建议用户直接咨询以获得准确信息。同时,比较其他类似工具如VS Code的远程开发功能,或许能满足部分需求。最后,总结现有信息,明确Cursor目前不支持私有化部署,但提供变通方案或替代建议。</think>关于编程工具Cursor是否支持私有化部署的问题,我们可以分步骤分析如下: **1. 官方信息确认** - 根据Cursor官网(cursor.sh)的公开文档,当前版本(截至202312月)主要定位为本地安装的桌面应用程序,支持Windows/macOS/Linux三端 - 官方未在技术文档或白皮书中提及「私有化部署」相关功能模块 **2. 功能架构分析** - Cursor的核心功能依赖: - 内置LLM(基于GPT模型) - 代码库语义分析引擎 - 云同步服务(需登录账号) - 私有化部署的关键障碍: $$模型部署 = 本地LLM + 私有算力资源 + 定制接口$$ 目前系统架构未开放模型替换/本地化接入能力 **3. 替代方案可行性** - 网络层隔离方案: ```python # 示例:通过防火墙规则限制出站连接 iptables -A OUTPUT -p tcp --dport 443 -j DROP ``` 但会导致AI功能完全失效 - 社区修改版尝试: 存在非官方fork项目(如cursor-lite),但存在法律风险且功能残缺 **4. 企业级解决方案** - 可关注Cursor Pro版路线图,其企业服务条款提及: > "Custom deployment options under negotiation for enterprise contracts" 表明大客户可协商定制部署 **5. 推荐替代工具** 若需私有化代码工具链,建议评估: - VS Code + 本地模型插件(如llama.cpp) - Codeium Enterprise(明确支持私有部署) - GitHub Copilot Enterprise(2024计划推出本地化版本) **最新进展建议**: 建议通过官方邮箱enterprise@cursor.sh直接咨询商务合作事宜,获取定制化部署的可行性评估和技术对接方案。
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