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安全防护

2024 年网络安全趋势

no responses November 29, 2024

随着世界从疫情中恢复，并转向更加以云为导向的方法，网络攻击从未如此猖獗。身份盗窃资源中心的数据显示，2022 年第一季度，92% 的数据泄露是由网络攻击造成的。这提醒我们充分做好最坏准备的重要性。在这篇博文中，我们将带您了解2024 年预计会发生哪些攻击，以及如何为它们做好准备。此外，我们将解释 一些可能与您的业务相关的新网络安全法。 2024 年DDoS 攻击趋势 DDoS 攻击数量持续增加并不令人意外，因为它们多年来一直是主要的安全威胁。预计2024 年全球 DDoS 攻击数量将超过1540 万次，几乎是 2018 年的两倍。   有趣的是，AWSPP 的数据显示，夏季攻击次数下降了 20%。所以，网络犯罪分子似乎也在度假！当然，这并不是在安全方面放松警惕的理由。虽然 2022 年 AWSPP 的 93% 攻击在没有任何人工干预的情况下自动缓解，但 DDoS 攻击不断变得更加复杂，需要强有力的保护措施。这就是我们部署弹性技术以确保您的业务全年安全的原因。  国家支持的DDoS攻击 研究显示，过去一年，国家支持的DDoS攻击有所增加，而且预计此类攻击只会增加。 此类攻击通常用于在俄罗斯-乌克兰战争等冲突期间破坏通信或破坏关键基础设施。   DDoS 武器2022 在过去两年中， DDoS 武器的数量几乎增加了两倍。简单服务发现协议 (SSDP) 仍然是最危险的，其次是简单网络管理协议 (SNMP)、Portmap、域名系统 (DNS) 解析器和简单文件传输协议 (TFTP)。过去一年中，拥有最多 DDoS 武器的国家是中国，拥有超过 200 万个放大武器和僵尸网络代理。  如何为 2024 年的 DDoS 攻击做好准备 令人不安的是，在ThoughtLab的一项研究中， 40 % 的首席安全官认为他们的组织没有为当今的威胁做好准备。考虑到这一点，以下是一些确保减轻组织遭受

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安全防护

哪种网络防火墙设置最适合您的私有云？

no responses November 27, 2024

网络防火墙保护私有云中托管的应用程序和数据。它们是网络安全的核心，充当所有流量的访问控制点，并消除未知恶意流量的风险。 当考虑安装哪种网络防火墙设置时，您需要做出以下决定： 您是否在服务器（托管应用程序和数据）和互联网之间使用（中央）独立防火墙，还是对每个服务器都设置防火墙，这也称为（分布式）基于主机的防火墙？还是两者兼而有之？ 独立/传统防火墙设置 传统的中央防火墙本质上是路由器、代理和网关系统的组合。它位于受保护的可信内部网络和不受信任的外部网络（例如互联网）之间。它无法保护内部网络上的系统免受其他内部系统的攻击。 防火墙的设计只允许防火墙内部策略授权的流量通过。由于线路速度越来越快，防火墙必须支持的计算密集型协议也越来越多，中央防火墙也容易成为拥塞点。 中央硬件防火墙在很多情况下都很昂贵，特别是如果您增加需要通过防火墙的容量时。但是，防火墙也可以基于软件设备。软件防火墙的一个好处当然是您甚至可以在专用或虚拟服务器上安装免费的软件防火墙，并创建具有成本效益的防火墙。 基于主机的分布式防火墙设置 基于主机的（分布式）防火墙可过滤每个主机系统上的外部和内部流量。这也有助于防止其他内部系统对内部系统的黑客攻击。通常，基于主机的防火墙是软件防火墙。 基于主机的防火墙单价较低，可以基于服务器操作系统中的防火墙功能或附加（软件）包实施。其优点包括可以根据主机服务器定制防火墙策略规则集。 基于主机的防火墙的性能更易于管理，因为它只需要保护整个基础设施的一部分。 评估独立防火墙和基于主机的防火墙 独立防火墙设置的主要优点是便于集中管理。如果使用中央防火墙，则需要冗余，因为整个基础设施都依赖于它。因此，由于需要高性能和冗余，中央防火墙的价格较高。 基于主机的防火墙为保护服务器提供了许多好处。例如，它可以大大提高系统与网络内其他系统的防护。它还更容易为每个系统创建定制的防火墙并支持高容量。此外，借助分布式防火墙的中央管理工具，中央管理的好处也适用于基于主机的防火墙。 主要结论 总体而言，如果您想确保私有云设置中的应用程序和数据的安全，那么将基于主机的软件防火墙作为网络防火墙设置的一部分纳入专用和虚拟服务器是值得的。最终的保护将由基于主机和基于中央网络的解决方案（最好是基于软件的中央防火墙）的组合提供。这将提供更具成本效益的安全性、灵活性和性能。

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混合云

混合云为扩展企业带来的改变性优势

no responses November 25, 2024

作为一家初创公司，您希望尽快进入 MVP 阶段，并吸引投资者帮助您进入下一阶段。这很合理，但接下来呢？ 通常，许多互联网初创公司都是在公共云上开始构建应用程序的。只需刷一下信用卡，就可以开始使用了。在很多情况下，你甚至可以免费或以折扣价获得积分，因为超大规模企业看到了你的（未来）潜力，并希望你尽早加入。因此，你无需预付费用，可以按照你想要的速度发展。在测试应用程序时，使用公共云是不错的选择。然而，随着应用程序的成功，越来越明显的是，这是有代价的。这通常以成本和缺乏灵活性的形式出现。 当您进入 MVP 阶段并吸引到一些投资资本时，平台和组织的优化就变得非常重要。由于私募股权有五到七年的时间窗口，有人可能会说没有必要着急。这只是部分正确，在某些情况下，事情需要快速完成并且第一次就做好。这尤其适用于应用程序的架构以及底层平台的选择，在大多数情况下，底层平台都是混合云。 超大规模数据中心的缺点 初创公司经常用来构建应用程序的超大规模服务器提供基于灵活负载的云服务。实际上，这意味着无论您将什么工作负载放入他们的公共云中以及何时转移它们，您都需要为全天候提供其全部容量付费。即使你不需要它。超大规模服务器使用的默认每小时价格模型主要基于此。让我们将其与公共交通进行比较。当您每月只出行几天时，购买单程票或往返票是有意义的。当您每周多次或仅在非高峰时段使用公共交通时，购买月票或年票以节省资金会很有益。相反，如果您事先知道只需要往返一次，您就不会购买地铁一日通票。 混合云的好处 互联网应用程序的基础设施要求实际上非常相似。应用程序几乎从来都不是同质的代码块。它们由多个组件组成，大致可分为存储（用户数据）、计​​算（平台相关任务）和带宽（通信）。您不会一直需要应用程序的所有部分，但其中某些部分是基本的。例如，网站和产品目录就是这种基本负载。由于这种容量对您的业务至关重要，需要全年运行，因此它是可预测的，可以提前计算。通过与托管服务提供商签订（多年）协议，在托管服务器（甚至可能是裸机）上运行此部分。这将显著改变您的成本模型。 除了基本负载之外，您还需要计算能力、存储和网络容量来完成当月的一系列任务。这些任务可能涉及财务、更新应用程序、发送新闻通讯或在高峰时段添加额外资源。大多数此类活动都是重复性的，可以映射和安排，因此将它们分配给您可以随意使用的云服务非常合理。由于这些是结构性任务，建议在订阅（私有）云服务中运行它们，该服务以具有竞争力的价格为您提供所需的灵活性，从而从您的固定成本中再省下一大笔钱。在处理了大部分基础设施问题后，还有一点需要解决。计划内或计划外发生的不规则容量需求。这就是临时云服务的用武之地，也是它们最初宣传的方式；在“突发”事件中提供额外资源。当没有真正的替代方案时，这就是公共云提供商可以提供服务的地方。购买每小时容量应限制在绝对最低限度。 构建应用程序时要考虑未来 在构建应用程序的整个过程中都要牢记这些事项，并保持拖放应用程序各个部分的自由。从一开始就努力包含抽象层将非常有益。例如，使用容器技术的应用程序将提供充足的选项来在基础设施之间移动工作负载和功能。这也将向潜在投资者展示您的前瞻性思维。 显然，超大规模服务器提供的易用性与优化平台所需的长期自由之间存在矛盾。建议逐步进行更改并创建支持增长战略的路线图，同时减少对超大规模服务器的依赖。 在某个阶段，您可能希望在公司内部做更多工作，并拓展专业知识的广度和深度。因此，投资知识是明智之举。例如，通过聘请基础设施经理，初创公司可以提高其应用程序的性能和效率。最终，聘请云架构师并与云提供商合作构建混合云甚至可能大有裨益。 联系我们以了解有关AWSPP混合云解决方案的更多信息。

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物联网

物联网的未来取决于云的连接性

no responses November 19, 2024

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。 

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人工智能

人工智能简介

no responses November 15, 2024

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)

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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

no responses November 13, 2024

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？

no responses November 11, 2024

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

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CDN服务

如何使用多 CDN 提高网站速度

no responses November 7, 2024

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

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最佳云利用率

最佳云利用率：从“提升和转变”到云原生

no responses November 3, 2024

“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

no responses November 1, 2024

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。 

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