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物联网

物联网的未来取决于云的连接性

手机可能是第一个“智能”的设备,但物联网 (IoT) 的目标是将我们周围的几乎所有物体都提升到智能状态。当我们将物体连接到互联网时,可能性几乎是无穷无尽的。我们可以通过计算机或手机远程操作它们,检查它们的状态以确保它们正常运行,甚至可以优化它们以提高效率并降低运营成本。  物联网的潜力正在迅速显现。到 2020 年,物联网预计将成为一个价值 9 万亿美元的产业 ,而 2014 年这一数字仅为 3 万亿美元。从 Fitbits 到 Amazon Echo 和 Google Home,再到 可以告诉你天气的烤面包机,物联网设备正变得比以往任何时候都更加普及。  物联网持续成功的最重要因素之一是云的普及。物联网应用依赖于云及其众多优势,我概述如下:  部署 不久的将来,几乎所有设备都会成为智能设备——物联网连接的智能家居将拥有智能恒温器、智能灯、智能家电,甚至智能喷头。所有这些以及更多设备都需要额外的处理能力,而云使开发人员更容易部署这些流程。  详细分析 物联网的核心在于数据,而云提供的数据分析功能将帮助开发人员了解这些设备如何执行各种功能。这对消费者也很有用,因为他们将能够随时了解各种设备的运行状态。数据被称为 “新石油”, 数据和分析领域的企业正在争相利用物联网环境提供的丰富数据挖掘机会。  无障碍设施 云基础设施提供了一个极为便捷的环境,即使没有巨额企业预算支持的开发人员仍可利用物联网连接打造创新型新设备。如果没有云提供的“即插即用”机会,这些才华横溢的开发人员将很难将他们的愿景变成现实。  安全 许多物联网设备都存在安全问题,难怪消费者没有养成及时更新冰箱软件的习惯。幸运的是,云连接可以帮助最大限度地降低安全风险。对于具有相同后端基础设施和 API 的设备,几乎可以立即从云端下载安全更新。此外,这些设备甚至可以 相互警告潜在的安全风险。  设备间通信 物联网设备拥有大量有用的信息可以与消费者分享,但当它们彼此分享信息时,它们的效率会更高。想象一下,你的智能恒温器会告诉你的智能百叶窗何时关闭光线,从而节省夏季高温时家中降温的成本。随着界面变得更加精简和易于使用,云促进了这些设备之间的通信。 物联网技术正在改变游戏规则,但也使那些依赖传统基础设施的人处于不利地位。我们一直在为希望采用云技术的企业开展多个现代化项目,以改善与物联网设备的连接。   我鼓励 IT 和业务领导者尽可能多地了解混合云,并为物联网无处不在的未来做好规划。你不可能轻轻一按开关,就立即改变整个组织的架构——这需要时间进行规划,但混合方法将允许你建立正确的应用程序托管选项组合。  不过需要提醒的是,如果组织内云开发人员缺乏可靠性和处理能力,他们将很难跟上正在进行的物联网革命。 

人工智能

人工智能简介

有兴趣了解人工智能的基础知识吗?我们在本文中解释了定义和框架。 我们正处于新一轮数字浪潮之中,这意味着我们一直在将数字技术与机器、市场和自然相结合。最近,人工智能已成为这一浪潮的核心,并且人工智能有望在不久的将来继续主导创新。   这波数字浪潮是否只是我们所知的工业革命的第四波浪潮,还是一个全新社会的开始?这个问题出自荷兰战略领导力教授鲍勃·德威特 (Bob de Wit) 的 著作《社会 4.0 》(2021)。  因此,当我们的社会踏上这股新浪潮时,让我们来看看什么是人工智能。 A I是什么? 自 1950 年以来,人工智能 (AI) 已经吸引了全世界的注意力。人工智能是机器所表现出的智能,与动物和人类所表现出的自然智能不同。  人工智能基于数字化和自动化流程,模仿人类的认知过程。这带来了新的可能性,包括学习、解决问题、知识表示以及社交和通用智能。人工智能驱动的工具已经用于优化搜索引擎、数学、逻辑、概率和经济学。这有助于降低文书工作成本、减少劳动力并消除人为错误。然而,早期版本的人工智能将更高级的认知工作留给了人类来处理。 人工智能如何工作?​ 简而言之,人工智能的工作原理如下。准备好数据源(数据集)并将其输入模型以产生预测(称为结果 )。根据结果,用户将做出决策。人工智能模型具有开创性,因为它具有自学能力。然而,人工智能的挑战之一是确定模型和结果是否可以且应该被信任。   什么是机器学习? 机器学习 (ML) 于 1980 年左右开始流行。它是一门致力于理解和构建“学习”方法的研究领域,即利用数据来提高某些任务的性能。机器学习被认为是人工智能的一个子集。  机器学习专注于机器接收数据并自行学习的能力,而无需使用规则进行编程。机器学习与传统编程不同,因为您可以使用示例而不是指令列表来教授机器学习程序。机器学习使您无需在编程时编写指令或规则,而是可以“训练”算法,使其能够自行学习,然后随着对所处理信息了解的增多而进行调整和改进。    简而言之,机器学习就是使用数据来回答问题。第一部分“使用数据”也称为训练。第二部分“回答问题”称为进行预测或推理。   Google Cloud 将 ML 的步骤描述如下:在步骤 (1) 收集数据之后,执行步骤 (2) 数据准备以优化数据的准确性。下一步是 (3) 选择 ML 模型。接下来是 (4) 训练模型(使用大约 80% 的收集数据)和 (5) 评估训练后的模型(使用另外 20% 的收集数据)。然后,(6) 超参数调整,最后 (7)

人工智能

人工智能基础设施要求:并非所有人工智能都是平等的

今年,人工智能占据了中心位置,继 ChatGPT/Open AI 炒作之后,它已成为生日聚会上闲聊的合适话题。作为行业专业人士,我们早就熟悉了这个话题。我可以想象,科幻小说爱好者也是如此。 然而,我们都意识到,自1956年“人工智能”一词诞生以来,谈论和幻想技术未来前景的日子已经(早已)一去不复返了;现在是在您的组织内应用人工智能的时候了。尽管法律界限尚未完全确定,社会和社会影响仍未确定,但可用于开发您自己的模型的现成人工智能工具和技术的数量正在激增。 在 AWSPP,我们一直密切关注 AI,就像我们关注影响我们和客户业务的所有主要技术一样。事实上,我们一直与许多向最终用户提供 AI 服务的客户合作,以​​计算、网络和存储容量的形式为他们提供 AI 解决方案的基础。例如,分析大量数据以向客户提供见解。 不同的人工智能模型,不同的要求 值得注意的是,并非所有人工智能都是平等的。可以使用多种算法来构建人工智能模型,例如线性回归、逻辑回归和深度神经网络。后者是执行自然语言处理的一种有利方法,如 Chat GPT 中使用的方法,以及 MidJourney 中使用的方法,后者是一个非常有趣的文本到图像托管机器人。 由于人工智能模型各有不同,包括使用方式,对底层基础设施(管道)的要求也会有所不同,通常包括高计算能力、存储能力和安全、低延迟的网络。为了更好地理解人工智能模型的基础设施需求,我想分解它的开发过程,列出每个阶段的特点,以及对硬件和网络的影响。人工智能底层基础设施的基础将贯穿其整个生命周期,但其不同元素可能需要根据模型所处的特定阶段进行扩大或缩小。由于基于大型语言模型(LLM) 的智能代理(Chat GPT、MidJourney、Bard)在企业内的应用潜力巨大,因此我在这里以它们为例。 数据适应度 构建 AI 的过程大致可以分为以下几个阶段。第一步是收集数据(对于 LLM 来说,是大量数据)并使数据成型。为了准备用于训练模型的数据,需要对其进行预处理。数据质量评估是此过程的起点,然后是清理、转换和减少数据。执行这些操作的工具可以是 Apache Spark、RapidMiner、Alteryx、Python 或其他。有关此主题的更多信息,请参阅我们的博客“ AI 简介”。 此阶段对存储容量的要求很高,但我们并不需要超快的 SSD。基于 SATA 的存储服务器就足够了,尽管速度越快越好。对于数据处理,我们必须投入一些计算权重,因此速度在这里是次要的。由于网络容量在数据预处理阶段非常重要,因此建议使用高带宽服务器来传输所有(非结构化)记录。当数据位于另一个位置(本地)而不是工具(在公共云中)时,这一点变得更加重要。 方法的应用 第二阶段是我们开始换挡的地方。要创建一个人工智能模型,我们希望将如上所述的几种方法应用于(现在适合的)数据集。选择哪种方法取决于问题的性质、数据大小和结构以及输出的期望精度等标准。毋庸置疑,提前映射这些因素对于成功的项目至关重要,并且可能有助于避免过度拟合,即冒着质量较差的输出风险。目前,模型的训练主要通过监督学习、无监督学习和半监督学习进行,可以使用 Python 和 TensorFlow 等工具完成。 此阶段包括初始训练(其中大约 80% 的数据集用于训练模型)和验证测试(其中剩余 20% 的数据集(最初未使用)用于检查模型是否存在最终缺陷)。要从计算角度训练模型,您可能需要全力以赴。虽然这可能对您的目的来说有点过分,也可能不符合您的预算,但显然这是最重要的部分。好消息是:无需无限期地维护这种一流的基础设施,模型将投入生产,您可以根据 AI 的目的降低对计算和存储的要求。不过,定期重新训练可能是强制性的,以保持模型的质量并根据收到的人工输入进行调整。 为了说明这一点,我想引用因《基地》三部曲而闻名的艾萨克·阿西莫夫。超级智能计算机

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最适合您企业的云解决方案是什么?

因此,您决定是时候为您的业务迈出下一步并迁移到云了。但哪种云产品才真正适合您的需求?  当基于AWSPP 云基础设施服务规划您的云之旅时,您可以从有关每种产品最适合用途的快速介绍中受益。  云计算基础设施的核心通常是托管软件应用程序和数据的服务器。服务器需要以合适的成本提供相关的计算性能。由于计算和存储性能也取决于软件应用程序和用例,因此服务器产品的选择是逐案进行的。您可以从不同的服务器选项中进行选择,以最好地满足应用程序、使用情况和预算的需求。  基于标准化、自助服务和共享基础设施资源,低成本基础设施服务已成为可能。或者,专用、托管和私有云基础设施资源仍然可用,与市场相比成本相对较低。  AWSPP 云计算变体说明 在 AWSPP,我们根据您的工作负载需求提供多种云计算解决方案。 虚拟专用服务器 您是否需要一台简单的独立服务器来处理一般用途的工作负载?虚拟专用服务器(VPS) 可以在线订购标准大小,并通过客户门户进行管理和升级。这是一个简单且经济高效的解决方案。它具有单个公共 IPv4 地址,可直接连接公共互联网。提醒: VPS 上不提供AWSPP专用网络选项。 弹性计算云 您是否需要多台服务器来处理通用工作负载,并且这些服务器还可以通过内部网络和/或 AWSPP 专用网络进行互连? 那么AWSPP Elastic Compute Cloud中的虚拟机是下一个最佳选择。虚拟机可以具有公共 IP 地址和直接公共互联网连接,也可以具有内部 IP 地址和通过虚拟路由器 (NAT) 的互联网连接。该平台提供各种内置虚拟私有云功能,包括内部/隔离网络、防火墙、负载平衡、VPN、NAT、路由等。由 Linux KVM 虚拟机管理程序技术和 Apache Cloudstack的开源编排工具提供支持- 它非常适合 Linux 和开源软件用户。   VMware vCloud 如果您想要与上述类似的功能,但重点关注Microsoft 软件(如 Windows Server),或者您只是更喜欢VMware,那么请选择在 AWSPP VMware vCloud (VMware Cloud Director)中的虚拟数据中心 (VDC)中部署虚拟机。VDC 在多租户(或共享)平台上运行。   VMware vSphere 正在寻找专用的单租户私有云平台? 选择VMware vSphere云或VMware HCI

CDN服务

如何使用多 CDN 提高网站速度

每个品牌都力求提升其声誉和专业性。2023 年,品牌形象的关键部分在于其在线形象,尤其是其网站。开发成功的网站时需要考虑很多因素,包括主题、设计和结构。但另一个重要的考虑因素是内容提供的速度和可靠性。 潜在客户自然会认为速度更快的网站和视频流等内容更可靠、更专业,而速度慢的网站和内容通常会让人感到沮丧,而且更有可能失去潜在客户。事实上,Kissmetrics 的研究表明,40%的人会放弃加载时间超过三秒的网站。使用速度慢的内容交付的组织从一开始就面临着一场艰苦的战斗,改变最初的负面看法可能非常具有挑战性。 多 CDN 与单 CDN 为了交付网络内容,需要内容交付网络 (CDN)。对于企业而言,这些地理分布的服务器及其效率对于任何网站的成功都起着重要作用。传统上,网站依赖于单一 CDN 提供商,这些提供商从单一来源提供内容交付服务。但是,由于所有网络内容都来自单一提供商,因此单一 CDN 面临着明显的停机和延迟问题。如果您的 CDN 提供商出现任何中断,您的网站就没有冗余。 因此,越来越多的企业开始转向多 CDN 解决方案。顾名思义,多 CDN 涉及跨多个 CDN 提供商分散内容交付。这种方法旨在最大限度地提高性能并提供冗余。如果 CDN 出现任何中断,多 CDN 会切换并重新路由流量到可用的 CDN 提供商,确保不间断的内容交付。 使用多 CDN 方法的主要优势是什么? 新企业通常会先使用单 CDN 提供商。这通常是品牌成长阶段,仅针对特定地理位置。一旦企业规模扩大并处理大量客户/数据,它通常会发现切换到多 CDN 既更具成本效益又更可靠。 需要注意的一个关键点是,如果配置正确,多 CDN 本身不会增加延迟。根据实际用户表现从一个 CDN 提供商切换到另一个 CDN 提供商是首选方案。此外,多 CDN 应该保持或提高当前的缓存命中率。多 CDN 专为高工作负载应用程序量身定制,这些应用程序对内容的需求很大,包括游戏、视频和软件上传/下载等大文件,使其成为大型企业的首选。对于运行点播服务或直播的应用程序来说,它也是更好的选择。 多 CDN

最佳云利用率

最佳云利用率:从“提升和转变”到云原生

“直接迁移”长期以来一直是将工作负载迁移到云的主导模式。然而,我们现在应该超越这个阶段;云原生方法更符合组织今天面临的数字化挑战。然而,实现这一点需要坚实的战略作为基础。 当前云实践面临的挑战 实际上,许多组织都是在无意中进入云计算领域的。各部门在 IT 部门不知情的情况下购买了云容量或应用程序,导致对 IT 资产的控制权丧失。随着云计算的普及,组织选择将整个工作负载迁移到云端。这样做,技术和流程孤岛基本保持不变,导致云计算的全部潜力未得到充分利用。 云原生系统的优势 云原生系统优化了云服务模型的使用。它们旨在在动态、虚拟化的云环境中蓬勃发展,并广泛利用平台即服务 (PaaS) 基础设施和托管服务。通过自动化,它们将底层基础设施视为一次性的;几分钟内即可使用,并可根据需要进行调整、扩展或删除。这使组织能够在现代、动态的环境(例如公共云、私有云和混合云)中构建和运行可扩展的应用程序。 云原生方法的要求 云原生方法通常需要重构代码或重写解决方案,这需要大量投资。它涉及始终如一地应用原则和功能,例如持续集成/持续部署、DevOps、微服务、容器、编排和云标准。任何踏上这一旅程的公司都必须明确定义其云目标,以确定哪些应用程序需要紧急现代化。  云采用的战略规划 绘制组织的路线图并将其整合到云战略中至关重要。组织目前处于什么位置?五年后的目标是什么?组织正在采取什么措施来促进变革?回答这些问题可以为决策提供更清晰的图景。此外,必须仔细考虑数据管理和数据移动性。 退出策略和供应商锁定 如果没有退出计划,强大的云战略就不完整。法律并未规定云服务提供商必须支持向其他云技术的过渡。由于法律先例很少,组织需要评估其与云服务提供商的依赖关系。组织必须制定明确的云退出战略和详细的过渡计划,以防止供应商锁定。毕竟,数字主权是云战略的关键要素。 AWSPP 客户调查结果 2023 年,我们在客户中进行了一项调查,结果显示,转向云的原因与几年前并无太大不同。成本透明度和节约、提高灵活性以及增强创新能力等主题仍然名列前茅。虽然所有这些目标都是可以实现的,但仅仅将(虚拟)箱子从总部搬到十公里外的仓库是无法实现的。明智的做法是选择基于完善的云策略和退出计划的云原生方法。

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数字化转型应避免的 7 个陷阱

所有公司都必须经历数字化转型,因为无论您的产品或服务是什么,没有一家公司可以避免成为一家 IT 公司。无论是电子商务、供应链管理还是订单管理;如果数字化不完善,您将不可避免地落后于竞争对手。拥有数字化计划的管理人员很多,但关键在于执行;迁移到云端,替换那些过时的系统,清理流程。到 2024 年初,许多公司似乎已经意识到他们在数字化转型方面没有达到应有的水平。这样做并不容易,但一些信念或行动使这个过程变得更加困难。  让我们讨论一下如果您想实现公司的数字化转型需要避免的七个陷阱。  视IT 为金钱流失 CIO经常向CFO汇报,这清楚地 表明了IT在组织中的地位;它被视为一项成本。这可能传统上适用于办公自动化,但 IT 现在涵盖的内容要多得多。它应该与商业部门一起挂在组织结构图中,以加强商业部门和 IT 部门之间的协作。  要求技术人员讲商业语言 近年来,人们非常重视向 IT 人员教授商业语言。现在是 时候扭转这种局面了:事实上,组织中的每个人都应该了解技术,因为它与所有业务流程息息相关 。因此,投资的不是首席数字官,而是数字素养。 推迟选择 数字化转型的结果永远无法 100% 预测。作为一名管理者,要敢于做出两三年后可能不正确的选择;不选择也是一种选择,到那时你无论如何都为时已晚。决策焦虑可以通过组织内部的 PowerPoint 和备忘录流来识别,这些文件必须提供有关某些轨迹的更多细节。  低价购买 便宜就是昂贵:抓住机会,与合作伙伴合作,他们不仅负责实施,还与您一起思考。您支付的费用稍多,但准备速度也更快;在应用程序的整个生命周期中,这要便宜得多。 只看大公司 当不再关注价格时,人们 往往会选择大公司,并觉得这样就没问题了。你真正需要考虑的是哪家公司会帮助你推动创新,让您的业务变得更好。选择供应商的一个好经验法则是选择一家规模与你差不多或略小的公司,这样你才足够重要,能够得到应有的关注。  不同意结果 与供应商签订基于结果的合同,以便他们共同投资并对结果共同负责。  花费大量时间进行报道 抵制在演示和指导委员会上花费大量时间的诱惑,不要要求详尽的报告,而是让人们真正投入时间在项目中。避免传统和政治化的决策过程;相反,确保项目组织扁平化,决策者参与项目决策。  数字化转型需要 IT 企业家精神和快速决策。随着各行各业的利润率面临越来越大的压力,没有人能再袖手旁观。接受挑战,确保贵公司计划的数字化转型得以实施,这样您才能在当今的高科技市场中竞争。 

云计算环境

如何创建互联的云计算环境

云世界正日益成为互联云服务的世界。使用虚拟专用网络隧道等功能,您可以通过公共互联网安全地将云环境相互互连。 如果您在公共云环境(例如 Amazon AWS 或 Microsoft Azure)以及AWSPP基础设施上运行工作负载,则可以通过直接私有连接将两个环境链接在一起。这可以减少安全问题并提高性能。 云交易所 尽管现在直接连接两个或多个云提供商已经成为可能,但两个接入点位置的互连可能是一个挑战,需要第三方网络连接提供商介入以建立专用连接。这通常需要相对较长的交付准备时间和甚至更长期的合同。 云交换增加了更多的灵活性,使私有网络互连更加容易。它还减少了配置所需的时间,并包含更灵活的商业条款。 例如,如果您想通过 Azure ExpressRoute 线路将AWSPP 上的您自己的(或租用的)专用基础设施(在主机托管机架或私有机架中)与 Microsoft Azure 互连,则可以按照以下步骤进行设置。 如何互连 向您的 Cloud Exchange 提供商(例如 Megaport)请求一个端口,以便通过AWSPP 交叉连接电路与您的 AWSPP 基础设施进行互连。您将收到 Megaport 的授权书 (LoA),以物理方式连接到订购的端口。 接下来,请求一条新的AWSPP 交叉连接电路到 Meet Me Room。注意 - 物理交叉连接光纤需要在您的 Leaseweb 机架内与专用交换机互连,该交换机需要与公共交换机物理隔离。 在 Azure 资源管理器门户中请求新的(专用)Azure ExpressRoute 线路。完成后,可以复制(安全)密钥。 最后,将您的 Azure ExpressRoute 的密钥输入到您的 Megaport 门户中,以将您的

公共云

公共云:您应该知道的一切

对于希望使用 API 和自动化工具快速部署服务器的公司以及希望将 AI、区块链和物联网 (IoT) 等技术纳入其业务战略的公司而言,公共云一直很受欢迎。这是因为公共云提供了其他托管解决方案无法实现的可扩展性和按需付款方式。  在此博客中,我们将解释公共云的工作原理,将其与其他解决方案进行比较,并确定理想的用例,以帮助您决定它是否适合您。  什么是公有云?  公共云是一种计算服务,可通过公共互联网为客户提供虚拟资源。它是一种基础设施即服务产品,可让客户创建自己的托管环境。第三方提供商(如 AWSPP)维护底层硬件,包括服务器、网络和存储,而客户则负责操作系统和配置以安装运行其应用程序的服务器。  虚拟服务器可以根据需求当场创建,而物理服务器则需要花费更多时间来设置。这对于任何在线业务来说都是理想的选择,例如 AdTech 或 MarTech 公司或 SaaS 公司,这些公司会定期或意外地遇到用户激增。使用公共云,可以立即启动更多服务器以满足需求,而无需任何长期承诺。这对于在您的环境中执行快速测试也很有用。  公有云如何运作?  AWSPP 公共云是一种连接到公共互联网的多租户基础设施解决方案。它由数据中心的物理服务器组成,但这些物理服务器内是用于编排和组织虚拟机的管理环境。所有物理服务器的组合称为平台。  公有云客户购买自己的虚拟机,但与其他客户共享底层物理资源。客户可以使用此虚拟机运行网站、应用程序等,从而通过互联网为最终用户提供服务。  私有云与公共云  私有云和公共云之间的主要区别在于,公共云的基础设施由多个客户共享(多租户),而私有云仅向一个客户提供基础设施(单租户)。  在 AWSPP,我们提供的私有云是 VMware vSphere,其中一位客户独占一个平台。这比公共云更昂贵,但正如您所想象的,它提供了更强大的安全性和性能,因为客户在计算和网络方面都不必担心吵闹的邻居。但是,这种级别的安全性和性能并不总是必要的,这取决于客户的需求,在这种情况下,公共云可能是更好的解决方案。但对于要求严格且安全措施极端的大型公司来说,私有云可能是必需的。  公有云客户仍然彼此隔离,拥有自己的虚拟机,但由于他们共享物理服务器,因此他们将与其他客户共享 CPU 等资源。因此,与私有云相比,公有云更具成本效益,并且是那些通过互联网提供服务的公司所需要的。  混合私有公有云  在AWSPP,您可以通过我们的专用网络连接您的私有云和公共云实例,该专用网络与公共互联网是分开的,从而形成混合云。这种类型的解决方案非常适合拥有非常大的数据库的公司,这些数据库太大而无法在虚拟机上运行。数据可以存储在具有更多磁盘空间和更多 CPU 容量的私有云中,而公共云可用于运行网站或应用程序的前端。   或者,主要使用专用服务器的公司可以仅在需要额外的计算能力来处理额外的负载时才使用公共云,只需添加几个小时的虚拟服务器,而不是升级到一个月的额外服务器。  公有云的优势  与其他解决方案相比,公共云的优势包括可扩展性和成本效益。  可扩展性  AWSPP 公共云允许您根据需求扩展或缩减资源。无论您需要额外的计算能力、存储还是网络,云基础设施都可以在几分钟内适应您的需求。  经济高效  公共云产品(包括 AWSPP 公共云)提供灵活的付款计划,允许您根据需要支付资源费用。与专用服务器或私有云等每月购买固定数量资源的解决方案相比,这可以为工作量波动不可预测的公司节省长期费用。   谁应该使用公共云?  简而言之,公有云非常适合通过互联网提供服务的基于网络的公司,这些公司正在寻找快速、可扩展的解决方案以及灵活的付款方式。一些用例包括:  高可用性前端应用程序  由于公共云提供了多功能虚拟化环境,您可以部署足够的实例以实现应用程序的最佳性能。此外,您可以更好地控制基础架构的设置,您可以在其中自动执行后端服务器的日常操作或通过各种 API 部署新的云实例。  

VPS托管

什么是 VPS 托管?虚拟专用服务器说明

VPS 主机提供比共享主机更优越的性能。与共享主机不同,共享主机中多个网站位于单个 Web 服务器上,并且没有资源保证,而 VPS 允许较少的用户共享分配的硬盘空间、内存和处理器能力。每个用户都可以访问运行其自己的操作系统 (OS) 副本的虚拟机。  在此博客中,我们将解释您需要了解的有关VPS 的所有信息以及为什么您的业务可能需要它。 什么是 VPS? 虚拟专用服务器 (VPS) 是在物理服务器上运行的虚拟化服务器环境。物理服务器由云或网络托管提供商拥有和运营。VPS 托管计划提供类似于专用托管的体验,但无需承担专用服务器的高成本和维护开销。 VPS 如何工作? VPS 托管提供商利用虚拟化软件(称为虚拟机管理程序)来创建和管理在物理服务器上运行的多个虚拟机 (VM)。每个VM都包含一个完整的操作系统,并且只能访问其主机服务器的一部分计算、内存和存储资源。这些单独的 VM 共同构成一个物理服务器,可以配置为代表许多不同的逻辑服务器。客户只能访问他们拥有的 VM 的操作系统 ,但不能访问其 VM 所在的物理服务器。  VPS 托管的优势 VPS 具有许多优点,这使得它在全球范围内越来越受欢迎。 可靠性 虽然 VPS 和共享服务器都可以称为“虚拟主机”,但两者之间存在很大差异。使用共享服务器时,其他客户的活动可能会对您的服务器产生影响。例如,如果另一个客户端的流量激增,您的服务器可能会遇到性能问题,例如加载时间变慢,这可能会导致访问者流失或降低应用程序速度。 提高性能 使用 VPS,您的网站不会因其他网站而变慢,并且性能可能会更好。此外,分配单独的服务器资源可以提供更多带宽和存储空间,这样当访问者访问您的网站时,他们跳出的可能性就会降低。  资源控制 VPS 托管计划提供高水平的资源控制,因为您可以按照自己认为合适的方式分配资源。此外,由于可以灵活地随时间扩展或减少服务器资源,VPS 托管非常适合那些可能没有资金支持专用服务器计划的成长型公司。  服务选项 虽然一些共享托管提供商仅提供运行网站所需的服务器空间、带宽和存储空间,但虚拟专用服务器 (VPS) 提供商可能会提供额外的服务。如果您选择非托管计划,则必须配置和维护自己的虚拟服务器。但是,托管计划可供您的主机为您处理一切。  安全 保护网络基础设施已成为所有行业组织的首要任务。在当今的技术环境中,需要一个安全且强大的基础设施。幸运的是,托管虚拟专用服务器的基础设施 非常安全,并且始终在部署安全升级和改进计划。通过选择 VPS,您的网站就能够具有固有的安全性。  为什么选择