服务器厂家_如何使用_购买云主机服务器

混合云 虚拟云 浏览

小编:来自物联网(IoT)设备的数据令人兴奋,数量巨大,而且可能会造成严重后果。为了有效地管理数据和减少系统压力,我们需要积极地建立支持机制,使其可持续。现代远程办公室分

服务器厂家_如何使用_购买云主机服务器

来自物联网(IoT)设备的数据令人兴奋,数量巨大,而且可能会造成严重后果。为了有效地管理数据和减少系统压力,我们需要积极地建立支持机制,使其可持续。现代远程办公室分支办公室(ROBO)系统可以提供帮助。机器人并不新鲜。如今,跨本地和集中化网络分配工作负载和任务很常见。但是,进步已经改变了机器人模型的可能性,减少了延迟,减少了昂贵的数据传输,并确保了安全的连接性,所有这些都是支持物联网和边缘计算的关键要求。早在2017年,我就提出了一个广泛的主张,即IT的下一个重大转变将回到分布式边缘。我仍然相信这是事实,但我们需要远程处理,视频云服务器,以避免必须移动大量数据来与集中的企业应用程序集成。另一个最大的问题是,在较宽的范围内移动数据的成本更高,而这两个问题中最大的一个是在较宽的范围内移动数据。这正是机器人工业设计对运营的潜在帮助。图1:高级机器人解决方案 不管是什么样的用例,物联网的数据才是创造价值的源泉,因此,阿里云分销,为了有效地捕捉和处理数据,云服务器是,我们需要建立分布式(和分散的)系统。现代机器人的主要特征包括:"单一窗格"意识到硬件基础设施与平台集成,以避免在应用程序和数据是单独孤岛时常见的支持挑战。虚拟化和工作负载移动性提供了所需的冗余。使用可以以较小的成本增量进行扩展的超收敛模型更容易适应密度和增长。平台级别的压缩和重复数据消除可提高密度并减少存储带宽需求。在ROBO体系结构中,远程系统被放置在使用相对便宜的带宽来访问本地生成的数据,ROBO部署充当本地传递和本地网关,用于就地处理应用程序和数据。当应用发生灾难性故障时,集中系统成为灾难恢复(DR)位置,在边缘有能力冗余,物联网网关可以独立于数据中心计算运行一段时间。做得好,广域网传输成本更低,因为它只用于将远程存储系统中的增量传输到集中式存储系统。使用软件定义的广域网(SD-WAN)功能也可能被证明是有用的,使本地广域网接口能够为组织外部的物联网设备社区提供一个受保护的边缘(防火墙等)。一个成熟的机器人系统所提供的抽象层使得应用程序真正独立于局部性成为可能。如果它在ROBO中,应用程序可以在任何地方、本地运行,一个或多个分布式拓扑的一个或多个可用的集中式或分布式拓扑。理想情况下,这种类型的解决方案将提供减少物联网投资和对数据起作用的后端系统之间的延迟的方法,但数据压缩和重复数据消除至关重要。超级融合的机器人和物联网组合的增值ROBO的主要目标是在未来的数据量中克服当前的限制,使用一个为数据收集位置和数据使用点提供服务的系统。例如,分布式机器人部署可能支持最终用户虚拟桌面基础设施;传统企业应用程序托管;物联网传感器数据进入和清理;以及数据备份和恢复,以及集中的灾难恢复和应用程序执行区域。在这种环境中,数据备份移动到灾难恢复机制,同时通过广域网上的预优化数据保留带宽。本地应用程序以技术允许的速度运行,数据收集可以利用更高的本地带宽。这个模型可以支持现有的应用程序,并成为未来应用程序开发的试验台,从传统到容器再到功能即服务。机器人使用案例根据Arista等公司的软件定义的网络计划,网络代码可以随着工作负载的变化而上下旋转,在硬件、虚拟化和容器中使用相同的代码。瑞克允许我的同事在没有自责和毁灭的情况下创造环境在制造业,想象一下,如果这个快速的应用程序部署模型是基于制造车间的搅动速度和制造传感器的不断演变。利用神经网络和人工智能来指导基于新的相关数据的制造过程,这个环境将真正实现敏捷制造。在医疗保健领域,机器人模型中增加的VDI支持物联网数据收集/清理和增强的软件服务。想象一下,医疗保健应用程序在本地运行,具有延迟敏感功能,并在发生灾难性故障时进行集中灾难恢复。通过重复数据消除,医疗保健信息的传输,像成像和客户记录一样,可以大大减少。在保险和银行业,由于远程办公室分布在大的地理区域,考虑在数据中心备份关键应用程序的本地实例,所有这些应用程序都具有常规部署模式。可以根据需要创建和销毁应用程序,以支持基于容器和基于功能的数字服务,不会丢失数据。您将能够基于远程办公室分发点在地理位置上捕获物联网数据。更不用说在非高峰时间在所有可用设备上运行区块链,高速云服务器,这在未来将变得非常重要。我还可以想象,零售业可以利用低延迟本地应用程序,这些应用程序与具有灾难恢复、重复数据消除和解密功能的受保护后端系统相关联。想象一下,利用物联网和有针对性的库存控制和管理软件模块,快速启用新的/不断变化的库存。销售点应用程序可以在本地存储中运行,云解析服务器,通过库存控制进行验证,但利用数据中心的数据库作为库存的真实来源,每种方法的延迟都很低,使备份和恢复相当容易。我甚至没有提到人工智能(AI)所需的神经网络编程。传感器数据路径需要返回神经更新以利用实时数据。大型集中式系统为远程位置创建人工智能编程,并将修改后的神经网络传送到单个边缘窗格玻璃管理系统。分析模型和人工智能模型被推到了边缘,需要对其准确性和持续改进生命周期的一部分进行监控。图2:机器人增强突破固体机器人解决方案模型顶部的排列是惊人的。在克服带宽和延迟限制之前,我们需要在带宽和延迟不是问题的情况下处理数据。由于物联网数据创建克服了可用带宽,处理它的最佳方法是在边缘。机器人模型可能是答案。MichaelNelson是DXC Technology现代平台功能的产品经理。他的职责包括平台领域的产品开发,以及在x86虚拟化领域的平台协同进化中与DXC合作伙伴进行协调。@滥用职权

当前网址:http://www.vmchk.com/meishi/56643.html

 
你可能喜欢的: