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AI 企业多云存储架构实践 | 深势科技分享
2020 年末,谷歌旗下 DeepMind 研发的 AI 程序 AlphaFold2 在国际蛋白质结构预测竞赛上取得惊人的准确度,使得“ AI 预测蛋白质结构”这一领域受到了空前的关注。今天我们邀请到同领域企业,深势科技为大家分享其搭建基础平台时的实践与思考。AI 场景中的使用的数据有哪些新特点?混合云云图说丨应用宕机怎么办?MAS帮您实现业务无缝切换
摘要: 多云高可用服务(Multi-cloud high Availability Service,简称MAS)源自华为消费者多云应用高可用方案,提供从流量入口、数据到应用层的端到端的业务故障切换及容灾演练能力,保障故障场景下的业务快速恢复,提升业务连续性。 本文分享自华为云社区《云图说】第240期 应用宕机怎么办?MA准备好成为 DevOps 的基石了吗?多云
企业正在探索如何在不影响可靠性、安全性或性能的情况下跨数据中心、公共云和边缘的任意组合交付应用程序。 从应用程序到其运行的基础设施, IT 现实都是分布式和异构的。企业正在探索如何在不影响可靠性、安全性或性能的情况下跨数据中心、公共云和边缘的任意组合交付应用程云原生时代的"应用级"多云管理
作者:张齐 当前云计算有多种形态公有云、私有云、边缘云、虚拟机等,如何高效管理多云是当前面临的问题,在云原生时代,又该如何利用云原生技术实现多云管理?本文将讲解通过 Rainbond实现“应用级”多云管理。 多云痛点 多云环境的统一监控和运维管理:: 企业使用多云增加了统一运维管理单词.天气
晴 多云 阴 雨 雪 露 雾 霾 风 冰 冰雹多云搭建 K3S 集群
作者:SRE运维博客 博客地址: https://www.cnsre.cn/ 文章地址:https://www.cnsre.cn/posts/211119132529/ 相关话题:https://www.cnsre.cn/tags/k3s/ 双十一薅了几个云厂商的羊毛,一开始搭建了k3s的单机版,后面就想着能不能搭建一个k3s集群,然后参考了这位大佬的文章,就试着用 WireGuaSpinnaker:云原生多云环境持续部署的未来
Gartner的报告指出,到2020年,将有50%的传统老旧应用会以云原生的方式被改造,到2022年,云原生和容器化的普及率将达到75%。 随着2020 KubeCon线上大会的结束,我们发现企业拥抱云原生、Kubernetes和Istio的热情空前高涨,这些技术无一例外都为“微服务”的普及铺设了更平坦的道路。 企【服务器】服务器租用后如何高效管理,不出纰漏?
很多刚入行的IT运维小白,都在问这样一个问题,服务器租用后如何高效管理,不出纰漏?这里我们告诉您,硬件上位,软件安排。 简单来说就是,服务器租用后,最好上一套能统一纳管所有服务器资源的平台工具,并能进行基础运维、自动化运维、安全审计、远程协作、监控告警,如果是云主机的还能通过混合多云场景下的 Kubernetes 多集群管理
企业选择混合多云的驱动力 企业为什么要选择混合多云模式,其中比较主要的一个原因就是因为安全问题,这里我列举了一些国内外的安全事件,就一个发生比较近的事件来说,2021 年 3 月,欧洲云计算 OVH,位于法国的机房发生火灾,导致 350 万家网站下线,部分客户数据永久性丢失。最近国内也发生了SD-WAN解决多云挑战
什么是多云? 多云是指使用两个或两个以上的云提供商,以便能够灵活地在最合适的平台上运行应用程序。目前,大多数企业都采用了多云。 大多数IT组织都混合使用内部数据中心、部署在基础设施即服务(IaaS)平台上的应用程序和多个最佳软件即服务(SaaS)应用程序。这些多云环境可能是通过选择解读多云跨云下的容器治理与实践
摘要:云原生技术和云市场不断成熟,多云、多集群部署已经成为常态,未来将是编程式多云管理服务的时代。 本文分享自华为云社区《华为云MCP多云跨云的容器治理与实践》,原文作者:技术火炬手。 在华为开发者大会(Cloud)2021上,华为云CTO张宇昕宣布多云容器编排项目Karmada正式开源。4月26日,华「芒果TV」叶静涛:芒果TV的Spinnaker多云持续交付实践
亚太内容分发大会暨CDN峰会一直致力于推动CDN产业深度融合发展和市场普及,现已成为亚太地区影响力最大的内容分发网络盛会。十年来,在以阿里云、网宿科技、腾讯云等亚太CDN产业联盟成员孜孜不辍的努力下,CDN产业已经成为基础性设施网络,以坚定的基石之姿,支撑起中国成为世界最大的互华为云MCP多云跨云的容器治理与实践
云原生多云现状及挑战根据最新的调查报告显示,超过93%的企业正同时使用多个云厂商的服务。云原生技术和云市场不断成熟,多云、多集群部署已经成为常态,未来将是编程式多云管理服务的时代。而业务部署到多云或多集群,它其实是分几个阶段的:典型阶段1:多云多地部署,统一管理运维,减少重复劳多云CMP是一个好生意吗
随着公有云厂商在市场上的强势进攻,公有云已经逐渐的深入人心,即使非常传统的企业也会尝试对公有云进行测试和部署,更不用说随着互联网而生的公司,绝大部分已经把业务部署到云上。 混合云已经成为一种常态,既有私有云的部署也有公有云的部署,或者在多个公有云之间分担部署,这种形态实施Kubernetes可以实现多云架构安全
保护云工作负载在多云环境中变得更加复杂,原因有三点。首先,安全功能因提供程序而异。例如,Azure Sentinel与AWS CloudTrail不同。 保护云工作负载在多云环境中变得更加复杂,原因有三点。首先,安全功能因提供程序而异。例如,Azure Sentinel与AWS CloudTrail不同。 其次,实施安全策略(争议 | 多云统一管理平台该如何选型:基于 OpenStack 架构还是自主产权产品?
来自twt社区同行交流,欢迎更多同行参与交流企业多云统一管理平台的选型应该怎么选择?是开源的基于OpenStack架构,还是选择自主产权的产品?问题来自@wanggeng 某银行 系统运维工程师,下文来自twt社区众多同行实践经验分享。@Henry2017 金融行业 研发工程师:OpenStack只是一个云平台,可以实VMware vRealize Suite 8.4 发布 - 多云环境的云计算管理解决方案
VMware vRealize Suite 8.4.0, Release Date: 2021-04-15 概述 VMware vRealize Suite 是一种多云环境的云计算管理解决方案,为 IT 组织提供了一个基于 DevOps 和 ML 原则的基础架构自动化、一致运维和监管的现代平台。 vRealize Suite 如何帮助管理多云环境? 应用运维 使开发人Kubernetes行业调研报告:多集群、多云部署成企业首选策略
2019年11月5日,业界采用最广泛的Kubernetes管理平台创造者Rancher Labs(以下简称Rancher)发布了首份调研报告,该调研报告收集了来自大型或小型企业的1106名技术用户的意见,这些用户分别来自于科技、金融服务、电信、教育、政府和医疗等25个行业,主要来源于EMEA(欧洲、中东和非洲)和北美两大93%企业使用多云环境!企业数据安全当如何防护?
企业上云已经不是什么新鲜事,而随着业务需求的增加,越来越多的企业选择将业务在多个云平台进行部署使用。根据《 Flexera 2020云状况报告》显示,多云环境正在成为企业的标准,93%的企业正在使用这种方式。在多云战略中使用的公共云服务越来越受欢迎,Gartner预测2020年的收入将超过2660亿多云管理平台Rancher与安全最佳实践
bt0sea 嘶吼专业版 0x00、前言4月中旬发表的"多云管理与安全架构迁移",获得了安全圈小伙伴超出预期的阅读量,那么打算具体细化相关多云战略以及安全最佳实践。在开源圈中,目前与多云战略最贴近的开源项目是:Rancher,14.2k的star,是当之无愧No.1。谈安全需要先了解其寄生的数字平台。2第116天:机器学习算法之朴素贝叶斯理论
朴素贝叶斯(Naive Bayesian Mode,NBM)贝叶斯由来贝叶斯是由英国学者托马斯·贝叶斯 提出的一种纳推理的理论,后来发展为一种系统的统计推断方法。被称为贝叶斯方法。朴素贝叶斯朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。优点是在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多“2021云管和云网大会”在京召开
近日,中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办的“2021云管和云网大会”在京召开。会上,由信通院牵头,包括浪潮云在内的20家单位共建的“云网产业推进方阵“”正式成立,浪潮云产品部总经理朱勇出席启动仪式。本届大会还首次公布了第一批云管理服务MSP能力评估结果,浪潮云获最后起之秀go语言你了解吗?助你年薪30W+
前言随着云计算越来越普及,企业原来以内部IDC机房为载体的IT基础架构也逐渐发生了很大的变化,企业的业务系统除了部署在原来物理架构外,可能部署在vMware私有云、spenstack,私有云、阿里云公有云、AWS公有云、腾讯云、Azure等等各种云平台之上,形成了更加复杂在多云1T基础架构。那么我们多云企业安全控制
CISO们所面临的最大网络安全挑战之一是,当他们的组织将工作负载转移到云上时,该如何维护数据保护和隐私。特别是,他们该如何在纯云环境中管理安全控制?AppsFlyer每天会通过多个云托管服务来处理其80TB的数据。它通过密切关注身份治理和访问控制扩展了它的安全需求。 由于新冠病毒Pandas查询数据df.query
Pandas查询数据的简便方法df.query pandas中数据查询query函数 方法对比: 使用df[(df[“a”] > 3) & (df[“b”]<5)]的方式; 使用df.query(“a>3 & b<5”)的方式; df = pd.read_csv("beijing_tianqi_2018.csv") df.head() ymdbWenduyWendutianqifengxiangfengliaqiaqiInf