2022正在發(fā)生的16項(xiàng)云創(chuàng)新趨勢

作者：云聯(lián)壹云 2022-05-09 19:25:08

云計(jì)算 以下列舉的種種好處或許可以緩解企業(yè)對于云支出的焦慮，我們討論過的任何一項(xiàng)云創(chuàng)新都可以證明其使用是合理的。

創(chuàng)新互聯(lián)建站是一家集網(wǎng)站建設(shè),扎賚諾爾企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),扎賚諾爾品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站定制,扎賚諾爾網(wǎng)站建設(shè)報(bào)價(jià),網(wǎng)絡(luò)營銷,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,扎賚諾爾網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強(qiáng)企業(yè)競爭力。可充分滿足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時(shí)我們時(shí)刻保持專業(yè)、時(shí)尚、前沿，時(shí)刻以成就客戶成長自我，堅(jiān)持不斷學(xué)習(xí)、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實(shí)用型網(wǎng)站。

在現(xiàn)收現(xiàn)付定價(jià)模式的背后，公有云中有最新最好的開發(fā)、devops 和 AI 工具，用于更快地構(gòu)建更好、更智能的應(yīng)用程序。

當(dāng)我們想到公共云時(shí)，通常首先聯(lián)想到的是財(cái)務(wù)支出：將工作負(fù)載從接近容量的數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)移到云會(huì)減少資本支出 (CapEx)，但會(huì)增加運(yùn)營支出 (OpEx)。這對財(cái)務(wù)管理者的吸引力具有兩面性，但對于開發(fā)人員、運(yùn)營人員或?qū)烧呓Y(jié)合為devops的人來說，其作用仍不容小覷。

對于這些人來說，云計(jì)算提供了許多在新軟件服務(wù)需要購買新的服務(wù)器硬件或企業(yè)軟件套件時(shí)根本無法獲得的機(jī)會(huì)。在本地部署需要六個(gè)月的時(shí)間，有時(shí)在云中只需要 10 分鐘。需要來自三個(gè)管理級別的簽名才能創(chuàng)建本地部署的費(fèi)用可以從云中的賬單預(yù)算中扣除。

這不僅僅是時(shí)間和方便的問題。云還可以提高軟件開發(fā)的速度，這通常會(huì)縮短上市時(shí)間。云還可以允許更多的實(shí)驗(yàn)，這通常會(huì)帶來更高的軟件質(zhì)量。

此外，云中有真正的創(chuàng)新可以提供直接的好處并解決本地計(jì)算長期存在的問題。下面為大家介紹16種備受關(guān)注的云功能。

1. 按需計(jì)算實(shí)例

如果要在本地服務(wù)器上安裝新數(shù)據(jù)庫，那么可能需要等待數(shù)月甚至數(shù)年。如果能夠使用本地虛擬機(jī) (VM) 而不是物理服務(wù)器，并且企業(yè)使用 VMware 或類似技術(shù)，那么等待時(shí)間將會(huì)縮減至數(shù)周。

但是，如果想在公共云上創(chuàng)建一個(gè)服務(wù)器實(shí)例，企業(yè)可以在大約 15 分鐘內(nèi)配置并運(yùn)行它，并且能夠根據(jù)需要調(diào)整它的大小，在不使用它時(shí)將其關(guān)閉。

2. 預(yù)建的虛擬機(jī)鏡像

使用企業(yè)選擇的操作系統(tǒng)啟動(dòng) VM 很方便，但仍然需要安裝和許可企業(yè)需要的應(yīng)用程序。能夠啟動(dòng)一個(gè)帶有企業(yè)選擇的操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序的虛擬機(jī)并準(zhǔn)備好運(yùn)行是十分珍貴的。

3. 無服務(wù)器服務(wù)

“無服務(wù)器”意味著一項(xiàng)服務(wù)或一段代碼將在短時(shí)間內(nèi)按需運(yùn)行，通常是為了響應(yīng)事件，而不需要在其上運(yùn)行的專用 VM。如果服務(wù)是無服務(wù)器的，那么根本不需要擔(dān)心底層服務(wù)器;資源是從云提供商維護(hù)的池中分配的。

目前在每個(gè)主要公共云上都可用的無服務(wù)器服務(wù)通常具有自動(dòng)擴(kuò)展、內(nèi)置高可用性和按價(jià)值付費(fèi)的計(jì)費(fèi)模式。如果企業(yè)想要一個(gè)不受任何特定公共云限制的無服務(wù)器應(yīng)用程序，可以使用供應(yīng)商中立的無服務(wù)器框架，例如Kubeless，它只需要一個(gè)Kubernetes集群。

4. 按需容器

容器是軟件的輕量級可執(zhí)行單元，比虛擬機(jī)輕得多。容器打包應(yīng)用程序代碼及其依賴項(xiàng)，例如庫。容器共享主機(jī)的操作系統(tǒng)內(nèi)核。

容器可以在Docker Engine或 Kubernetes 服務(wù)上運(yùn)行。按需運(yùn)行容器具有按需運(yùn)行虛擬機(jī)的所有優(yōu)勢，以及需要更少資源和成本更低的額外優(yōu)勢。

5. 預(yù)建容器鏡像

Docker 容器是 Docker 鏡像的可執(zhí)行實(shí)例，由 Dockerfile 指定。Dockerfile 包含構(gòu)建映像的說明，并且通常基于另一個(gè)映像。例如，包含 Apache HTTP Server 的映像可能基于 Ubuntu 映像。企業(yè)可以在 Docker 注冊表中找到預(yù)定義的 Dockerfile，也可以構(gòu)建自己的。還可以在本地安裝的 Docker 或任何支持容器的云中運(yùn)行 Docker 映像。

與預(yù)先構(gòu)建的虛擬機(jī)映像一樣，Dockerfile 可以快速啟動(dòng)完整的應(yīng)用程序，但與 VM 映像不同，Dockerfile 與供應(yīng)商無關(guān)。

6. Kubernetes 容器編排

Kubernetes (K8s) 是一個(gè)開源系統(tǒng)，用于自動(dòng)部署、擴(kuò)展和管理容器化應(yīng)用程序。K8s 基于谷歌內(nèi)部的“Borg”技術(shù)。K8s 集群由一組稱為節(jié)點(diǎn)的工作機(jī)器組成，它們運(yùn)行容器化的應(yīng)用程序。

Worker 節(jié)點(diǎn)托管 Pod，其中包含應(yīng)用程序;控制平面管理工作節(jié)點(diǎn)和 Pod。K8s 可以在任何地方運(yùn)行，并且可以無限擴(kuò)展。各大公有云都有K8s服務(wù);企業(yè)也可以在自己的開發(fā)機(jī)器上運(yùn)行 K8s。

7. 自動(dòng)縮放服務(wù)器

企業(yè)不必將應(yīng)用程序容器化并在 Kubernetes 下運(yùn)行它們以在云中自動(dòng)擴(kuò)展它們。大多數(shù)公共云允許用戶通過添加(或減少)實(shí)例或增加(或減少)實(shí)例大小來根據(jù)使用情況自動(dòng)向上(或向下)擴(kuò)展虛擬機(jī)和服務(wù)。

8. 行星數(shù)據(jù)庫

主要的公共云和幾家數(shù)據(jù)庫供應(yīng)商已經(jīng)實(shí)施了全球規(guī)模的分布式數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)庫具有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、冗余互連和分布式共識算法等基礎(chǔ)，使它們能夠高效工作并具有高達(dá) 5 個(gè) 9 的可靠性(99.999% 的正常運(yùn)行時(shí)間)。

9. 混合服務(wù)

對數(shù)據(jù)中心進(jìn)行大量投資的企業(yè)通常希望將其現(xiàn)有的應(yīng)用程序和服務(wù)擴(kuò)展到云中，而不是用云服務(wù)取代它們。所有主要的云供應(yīng)商現(xiàn)在都提供了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的方法，包括使用特定的混合服務(wù)(例如，可以跨越數(shù)據(jù)中心和云的數(shù)據(jù)庫)以及連接到公共云的本地服務(wù)器和邊緣云資源，通常稱為混合云。

10. 可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練和預(yù)測

機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，尤其是深度學(xué)習(xí)，通常需要數(shù)小時(shí)到數(shù)周的大量計(jì)算資源。另一方面，機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測每次預(yù)測需要幾秒鐘的計(jì)算資源，除非正在進(jìn)行批量預(yù)測。使用云資源通常是完成模型訓(xùn)練和預(yù)測的最便捷方式。

11. 云 GPU、TPU 和 FPGA

在 CPU 集群上，使用大型模型和非常大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行準(zhǔn)確訓(xùn)練所需的深度學(xué)習(xí)通常需要超過一周的時(shí)間。GPU、TPU 和 FPGA 都可以顯著縮短訓(xùn)練時(shí)間，并且將它們放在云端可以在需要時(shí)輕松使用它們。

12. 預(yù)訓(xùn)練的 AI 服務(wù)

許多 AI 服務(wù)可以通過預(yù)訓(xùn)練模型很好地執(zhí)行，例如語言翻譯、文本到語音和圖像識別。所有主要的云服務(wù)都提供基于穩(wěn)健模型的預(yù)訓(xùn)練 AI 服務(wù)。

13. 可定制的人工智能服務(wù)

有時(shí)，預(yù)訓(xùn)練的 AI 服務(wù)并不能完全滿足企業(yè)的需求。遷移學(xué)習(xí)僅在現(xiàn)有模型之上訓(xùn)練幾個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，與從頭開始訓(xùn)練模型相比，它可以相對快速地為企業(yè)提供定制服務(wù)。同樣，所有主要的云服務(wù)提供商都提供遷移學(xué)習(xí)，盡管它們并不都使用相同的名稱。

14. 監(jiān)控服務(wù)

所有云都支持至少一種監(jiān)控服務(wù)，讓企業(yè)輕松配置云服務(wù)進(jìn)行監(jiān)控。監(jiān)控服務(wù)通常會(huì)向使用者顯示一個(gè)圖形儀表板，并且可以配置為通知使用者異常和異常的性能指標(biāo)。

15. 分布式服務(wù)

數(shù)據(jù)庫并不是唯一可以從以分布式方式運(yùn)行中受益的服務(wù)。問題是延遲。如果計(jì)算資源遠(yuǎn)離數(shù)據(jù)或管理的進(jìn)程，則發(fā)送和接收指令和信息需要很長時(shí)間。如果反饋回路中的延遲太高，則回路很容易失控。

如果機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)之間的延遲太高，則執(zhí)行訓(xùn)練所需的時(shí)間可能會(huì)增加。為了解決這個(gè)問題，云服務(wù)提供商提供連接設(shè)備，可以將他們的服務(wù)擴(kuò)展到客戶的數(shù)據(jù)中心(混合云)或客戶的生產(chǎn)空間附近(邊緣計(jì)算)。

16. 邊緣計(jì)算

將分析和機(jī)器學(xué)習(xí)在地理上靠近機(jī)器和其他現(xiàn)實(shí)世界對象(物聯(lián)網(wǎng)或物聯(lián)網(wǎng))的需求導(dǎo)致了專門的設(shè)備需求，例如帶有 GPU 和傳感器的微型計(jì)算設(shè)備，以及支持它們的架構(gòu)，例如作為邊緣服務(wù)器、自動(dòng)化平臺和內(nèi)容交付網(wǎng)絡(luò)。最終，這些都連接回云端，但在邊緣執(zhí)行分析的能力可以大大減少發(fā)送到云端的數(shù)據(jù)量并減少延遲。

以上列舉的種種好處或許可以緩解企業(yè)對于云支出的焦慮，我們討論過的任何一項(xiàng)云創(chuàng)新都可以證明其使用是合理的。綜合而言，云計(jì)算提供好處將是推動(dòng)企業(yè)發(fā)展的重要?jiǎng)恿Α?/p>
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