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大语言模型与生成式人工智能的区别 大语言模型与生成式人工智能的区别 随着人工智能（AI）的迅猛发展，特别是在自然语言处理（NLP）领域，出现了“大语言模型”（LLM）和“生成式人工智能”（GAI）这两个概念。尽管两者在功能和应用上有许多重叠之处，但它们在技术本质、应用场景和开发目标上存在显著差异。本文旨在通过对大语言模型和生成式人工智能的深入分析，了解这两种技术的区别，以及它们各自的行业应用和未来发展趋势。 大语言模型：核心技术及应用 大语言模型是指通过大规模的文本数据进行训练，能够理解、生成和分析自然语言的深度学习模型。大语言模型的核心技术基础是Transformer架构，其通过注意力机制有效处理序列数据，并能够并行化训练过程。以下是大语言模型的几个关键特点： 语言理解与生成能力：大语言模型能够捕捉语言中的复杂语法结构和语义信息，进行高质量的文本生成。这使得它在文本补全、翻译、摘要生成等任务中表现出色。 情境感知：现代的大语言模型，如GPT-4和BERT，能够理解情境，从而生成连贯且符合逻辑的文本。这种能力使其在对话系统、内容创作和客户服务等领域具有广泛应用。 知识储备与推理能力：通过在大量数据上的训练，大语言模型内嵌了大量的事实性知识和世界知识。这种特性使其能够在知识问答、信息检索和数据挖掘等应用中提供支持。 应用场景： 自然语言处理：包括文本分类、情感分析、自动翻译等。 智能助手：如虚拟助手、对话机器人等。 内容生成：自动化的文章撰写、编写代码和生成创意文案等。 生成式人工智能：多模态与创造性应用 生成式人工智能指的是能够创造出新的内容或数据的AI系统。其不仅限于文本生成，还包括图像、音频、视频等多种形式的内容生成。生成式人工智能依托于大语言模型的发展，同时结合了生成对抗网络（GAN）、变分自动编码器（VAE）等多种生成模型，展现出以下独特特性： 多模态生成：生成式人工智能能够生成不止一种类型的内容。例如，DALL-E可以根据文本描述生成图像，而Jukedeck则可以根据输入生成音乐。这种多模态能力使生成式人工智能的应用领域更加广泛。 创造性与个性化：生成式人工智能可以通过学习大量的艺术风格、音乐形式或文学风格，创造出新的、独特的作品。它在艺术创作、个性化广告设计、游戏设计等领域得到了广泛应用。 交互性与适应性：生成式人工智能能够根据用户的反馈不断调整生成内容。例如，用户可以调整生成图像的某些特征，或是在生成文本中插入特定的主题或风格，这使得生成内容更加符合用户需求。 应用场景： 视觉内容生成：图像生成、视频特效、增强现实（AR）等。 声音与音乐生成：自动作曲、语音合成、音效设计等。 虚拟世界与游戏设计：生成虚拟场景、角色和故事情节等。 核心区别与技术定位 尽管大语言模型和生成式人工智能在技术基础上有许多重合之处，特别是在文本生成方面，但它们在应用广度和目标上存在显著区别： 技术广度：大语言模型主要聚焦于文本数据的处理与生成，而生成式人工智能则跨越了文本、图像、音频等多种模态，具有更广泛的应用领域。 生成的目标与应用场景：大语言模型的生成主要是基于已有语言数据的理解和补全，目标是生成连贯、符合语法和语义的文本内容。生成式人工智能则更侧重于创造性和个性化，生成内容往往具有独创性，应用场景更加多样化。 用户交互与定制化：生成式人工智能通常允许用户对生成过程进行干预和定制，生成结果可以根据用户需求进行调整。而大语言模型通常生成的文本是基于输入背景和模型内在的语言知识，用户的干预能力相对有限。 行业应用与未来展望 大语言模型和生成式人工智能在各自领域内的广泛应用，推动了多个行业的创新与变革。以下是一些典型行业的应用与展望： 内容创作与媒体：大语言模型已经在新闻自动化、博客撰写和社交媒体内容生成中展现出强大的能力。生成式人工智能则在视觉艺术、广告设计和电影特效制作中发挥着越来越重要的作用。 教育与培训：大语言模型被用于自动化的教学助手、个性化学习路径的生成等。生成式人工智能则用于生成虚拟学习环境、创造性教学内容和沉浸式教育体验。 医疗与健康：大语言模型帮助医疗机构分析患者数据、生成医疗报告和辅助诊断。生成式人工智能可以生成医疗影像、模拟手术过程和提供个性化健康建议。 娱乐与游戏：生成式人工智能在生成游戏角色、场景和剧情方面表现出色，为游戏设计和虚拟世界开发带来了新的可能性。 未来，随着技术的不断演进，特别是多模态模型和更智能化的生成模型的出现，大语言模型与生成式人工智能之间的界限可能会更加模糊。两者将可能融合，形成更强大的生成系统，在更广泛的行业中产生深远影响。 总结 大语言模型和生成式人工智能在技术基础上有着紧密的联系，但它们在应用场景、技术广度和生成目标上存在显著差异。了解这些差异，对于推动人工智能技术的应用和创新至关重要。未来，随着AI技术的不断进步，大语言模型和生成式人工智能将继续在各自的领域内引领创新，并且有望在更多领域中交叉融合，推动全新的应用场景和行业变革。 -
无服务器计算：优势与潜在障碍 无服务器计算，也被称为函数即服务（FunctionasaService,FaaS），是一种新兴的云计算模型，它允许开发者构建和运行应用程序和服务，而无需管理服务器。这种模式提供了许多优势，但同时也存在一些潜在的障碍。以下是对无服务器计算优势与潜在障碍的深入探讨。 优势 1.成本效益 无服务器计算可以显著降低运营成本。由于无需预先购买或租用服务器，企业只需为实际使用的计算资源付费。 2.弹性伸缩 无服务器架构能够根据应用需求自动扩展或缩减资源，确保应用性能的同时，避免资源浪费。 3.简化开发流程 开发者可以专注于编写业务逻辑代码，而无需担心底层的服务器配置和维护。 4.快速部署 无服务器计算支持快速部署应用，缩短了从开发到上线的周期。 5.持续集成和持续部署（CI/CD） 无服务器架构与CI/CD流程的集成，使得自动化测试和部署变得更加容易。 6.多租户支持 无服务器平台通常支持多租户架构，提高了资源的共享和利用效率。 7.安全性 由于资源的隔离性和自动化管理，无服务器计算可以提供更高的安全性。 潜在障碍 1.学习曲线 对于不熟悉无服务器架构的开发者来说，可能需要一段时间来学习和适应。 2.冷启动问题 无服务器计算中的函数在首次执行时可能会有延迟，这被称为“冷启动”。 3.状态管理 由于无服务器计算的无状态特性，管理状态信息可能需要额外的存储解决方案。 4.调试和监控 在无服务器环境中，调试和监控应用程序可能会更加复杂。 5.供应商锁定 使用特定供应商的无服务器服务可能会导致依赖性，从而限制了迁移到其他平台的能力。 6.性能限制 某些无服务器平台可能会对函数执行时间、内存使用等有限制。 7.集成复杂性 将无服务器计算与现有的企业系统和工作流集成可能会面临挑战。 结合实例分析 AWS Lambda 亚马逊的AWS Lambda是无服务器计算的一个典型例子。它允许用户编写代码以响应事件，而无需管理服务器。AWS Lambda的优势在于其自动扩展能力、按需计费模式和与AWS生态系统的紧密集成。然而，它也存在冷启动问题和对执行时间的限制。 Google Cloud Functions Google Cloud Functions提供了类似的无服务器计算服务。它的优势在于与Google Cloud服务的集成，以及对多种编程语言的支持。但是，它也面临着供应商锁定和性能限制的问题。 总结 无服务器计算作为一种创新的云计算模式，为开发者和企业提供了一种灵活、高效、成本效益高的解决方案。然而，为了充分利用其优势，企业和开发者需要克服一些技术和策略上的障碍。随着技术的成熟和社区的不断努力，这些障碍将逐渐被解决，无服务器计算将在未来扮演更加重要的角色。 -
云计算转型：人工智能如何改变云计算 人工智能和云计算是两种正在改变我们工作方式的颠覆性技术。据 Gartner 称，到 2024 年，70% 的组织将使用人工智能 (AI) 来自动化云管理任务，从而将云成本降低 30%。 人工智能正在以多种方式改变云计算，包括： 自动化云管理任务：AI 可以自动执行资源配置和取消配置、监控性能以及识别和解决问题等任务。这可以释放人力资源以专注于更具战略性的任务。 提高安全性：AI 可以识别和预防安全威胁（如恶意软件和入侵），有助于提高对安全法规的遵守程度。 个性化云服务：AI 可以通过推荐相关内容、建议产品和服务以及定制用户体验来为每个用户个性化云服务。 提高效率：AI 可以通过多种方式提高云计算的效率。例如，它可以优化资源分配、减少延迟并提高吞吐量。 推动创新：AI 通过启用新的应用程序和服务来帮助推动云计算的创新。例如，人工智能正被用于开发分析数据、创建虚拟助手和自动执行任务的新方法。 总体而言，人工智能对云计算产生了重大影响，并有助于使其更加高效、安全和个性化。 这一趋势如何使云采用者受益？ 人工智能迅速改变了云计算，为云采用者节省资金、提高安全性和提供更好的客户体验开辟了新的可能性。 以下是人工智能使云采用者受益的一些具体方式： 无缝数据访问和数据管理：人工智能可以自动执行数据收集、清理和分析，这可以帮助云采用者节省时间和金钱，提高其数据管理流程的准确性和效率，并开发预测模型来预测需求、识别趋势并做出更好的决策。 节省成本：人工智能可以自动执行当前由人类执行的任务，例如资源的配置和取消配置、监控云流量以及识别和响应安全事件。这可以帮助云采用者节省劳动力成本并降低其总体云成本。 更好的决策：人工智能可以开发预测模型，分析大量数据以识别难??以手动发现的模式和见解，并创建模拟来测试不同的场景并做出预测。这可以帮助云采用者做出更好的业务决策，例如识别新市场、优化运营和防止欺诈。 提高可靠性：人工智能可以监控云系统并尽早发现潜在问题，自动进行灾难恢复和业务连续性规划，并开发在发生故障时可以自动修复的系统。这可以帮助云采用者防止停机和其他中断，确保他们的系统即使在发生灾难时也能正常运行，并提高系统的可靠性。 云提供商如何解决这个问题？ 云提供商正在通过多种方式解决云计算中的人工智能问题，包括： 投资研发：云提供商正在大力投资人工智能技术的研发。这包括开发新的人工智能算法、训练数据集和机器学习模型。例如，亚马逊网络服务 (AWS) 在 2022 年已在研发方面投资了 261 亿美元。 与人工智能公司合作：云提供商正在与人工智能公司合作，带来新的人工智能服务和解决方案。这包括与开发人工智能硬件、软件和应用程序的公司合作。例如，Microsoft Azure 已与 OpenAI 合作开发新的人工智能服务。 教育客户：云提供商正在向客户介绍人工智能在云计算中的好处。这包括提供培训材料、白皮书和博客文章。例如，Google Cloud Platform (GCP) 提供许多资源来帮助客户了解人工智能，例如《人工智能初学者指南》。 提供 AI 驱动的服务和解决方案：云提供商正在向其客户提供 AI 驱动的服务和解决方案。这包括机器学习、自然语言处理和图像识别服务。例如，IBM Cloud 提供 Watson Assistant 和 Watson Discovery 等 AI 驱动的服务。 将人工智能应用于云计算的缺点 将人工智能应用于云计算存在潜在的缺点： 安全风险：AI 系统可能容易受到黑客攻击和其他安全攻击，因为它们通常很复杂并且依赖大量数据。攻击者可以使用这些数据来训练他们的 AI 系统来攻击其他系统。此外，AI 系统可以生成可以欺骗其他 AI 系统的合成数据。 偏见：如果使用有偏见的数据进行训练，AI 系统将生成有偏见的数据。这可能导致对某些群体的歧视，例如种族、性别或性取向。例如，使用刑事司法系统的数据进行训练的 AI 系统可能会对黑人产生偏见。 失业：随着 AI 变得越来越复杂，它可以使云计算行业的工作自动化。这可能会导致一些工人失业，特别是那些执行重复或手动任务的工人。例如，人工智能可以自动配置和取消配置云资源，这可能会导致云工程师失业。 不透明性：人工智能系统可能不透明，因此很难理解它们如何做出决策。这可能使要求人工智能系统对其行为负责变得困难。例如，如果人工智能系统做出的决策导致负面结果，则可能很难确定做出该决策的原因以及该决策是否公平。 过度依赖：人工智能系统可能过度依赖数据，这意味着不准确或有偏见的数据可能会欺骗它们。这可能导致决策失误。例如，如果人工智能系统接受错误数据的训练，它可能会做出错误的预测。 在将人工智能应用于云计算时，了解这些潜在的缺点非常重要。然而，人工智能在云计算中的好处可以超过风险。通过仔细的规划和实施，人工智能可以提高云计算的安全性、效率和可扩展性。 人工智能支持的云计算的长期前景 人工智能 (AI) 与云计算的结合是一个快速发展的领域，正在改变许多行业。尽管人工智能发明得更早，但云计算已经帮助人工智能成为有效的催化剂。Gartner 的一项调查预测，到 2025 年，全球人工智能云服务市场将达到 1000 亿美元。这一增长是由对人工智能解决方案日益增长的需求推动的，这些解决方案可以帮助企业改善运营、做出更好的决策并提供新产品和服务。 根据 Gartner 最近的一份报告，人工智能与云计算的结合可能会产生巨大的影响。根据报告数据，云计算和人工智能的结合“代表着从传统‘云计算’范式的单一应用转向高度智能的解决方案，使我们能够实现我们从未想象过的事情，并使我们能够更快地完成任务。” 人工智能和云计算可以通过多种方式加速行业的数字化转型。人工智能与云的关系仍处于早期阶段，但有可能彻底改变企业的运营方式。未来十年，云技术中的人工智能将推动边缘计算的力量，提供超个性化的用户体验，自主管理云基础设施，提高云使用效率，降低经营成本，从而帮助为数字化转型带来新的维度。 -
公共云比私有数据中心更具可持续性吗？ 在提高数据中心的可持续性方面，有些人可能会建议关闭数据中心并迁移到公共云，这将在清洁能源采购和用水效率等领域带来更好的结果。 然而，虽然公共云中的超大规模数据中心，通常比私有数据中心更具可持续性的说法是正确的，但也有例外。认识到这些例外对于实现最佳的整体数据中心可持续性战略至关重要。 继续阅读，了解如何处理这些细微差别，并针对数据中心的可持续发展目标实施定制的方法。 为什么公共云数据中心（通常）更具可持续性 总体而言，公共云数据中心的碳效率比私有企业数据中心高4.7倍。这一发现并不令人意外。公有云数据中心（即由AWS、MicrosoftAzure和GoogleCloudPlatform等云提供商运营的数据中心）在可持续性方面具有多项优势。其中包括： 规模经济 公共云数据中心最明显的可持续发展优势或许在于它们往往规模庞大。这使得它们能够从规模经济中获益，从而实现可持续发展。 当然，数据中心（包括公有云和私有设施）的确切规模差异很大。但总体而言，超大规模数据中心规模很大，通常至少有100,000平方英尺，有时甚至超过这个数字的两倍。相比之下，许多私有企业数据中心的规模远低于100,000平方英尺。 在单个数据中心中容纳更多平方英尺的空间意味着可持续性，因为共享电力和水源的工作负载越多，它们消耗这些资源的效率就越高。 此外，在设施规模较大的情况下，数据中心建设相对于工作负载容量的可持续性影响更为有利。两个位于不同地点的50,000平方英尺设施，对环境造成的净损害可能高于一个100,000平方英尺数据中心的影响。 共享基础设施 公共云数据中心允许企业通过租用计算、内存和存储资源来共享基础设施。这更具可持续性，因为服务器容量可以在一家企业用完后被另一家企业重复使用，因此所需的服务总数更少。 相比之下，大多数企业数据中心只托管一家企业使用的硬件。如果该企业不经常使用其所有服务器，那么从碳效率的角度来看，那些闲置的服务器实际上就是浪费的成本。 可再生能源采购 私有云数据中心和公共云数据中心都可以利用可再生能源。然而，在将数据中心设在风能、太阳能和其他可再生能源充足的地方，并以合理的成本获取这些能源方面，大型公司往往拥有更大的购买力。 这并不是说所有公共云数据中心都提供可再生能源，但总的来说，它们在这方面具有优势。 虽然人们通常认为公共云提供商更具可持续性，但私有数据中心也具有一些可持续性优势。当私人数据中心更具可持续性时，需要注意的是，有些因素可以使某些私人数据中心更加可持续，例如： 能够将现有建筑改造为数据中心，从而大幅降低建筑碳排放成本。理论上，超大规模企业可以像私营企业一样改造建筑，但后者对容量的要求较低，因此企业更常采用这种做法。 在清洁能源或水资源特别丰富的地方充分利用边缘数据中心。边缘数据中心通常仅在私有数据中心网络环境中发挥作用。 在私有数据中心内部署IaaS，使私有数据中心客户能够从公共云中可用的共享基础设施中获得相同的可持续性优势。 私人数据中心对配置和硬件提供了更大的控制权，如果经过精心管理，这种控制可以转化为更好的可持续性。 可持续发展之路：公共云与私有数据中心 对于大多数企业来说，提高数据中心可持续性的最简单方法是将工作负载定位在公共云设施中。 但在这样做之前，重要的是要考虑企业是否可以利用私有数据中心的一些独特的可持续性能力。比如重新利用现有建筑物或在可持续边缘位置部署基础设施。 -
云计算与本地部署：企业IT基础设施的优劣权衡 云计算与本地部署：企业IT基础设施的优劣权衡 许多现有组织都在思考，是否值得从现有的本地技术基础设施迁移到云端。相比之下，许多初创企业经常质疑自己是否应该将新资本投资于本地系统。了解如何为企业选择正确的系统大有裨益，因为这必须了解本地和基于云的服务和基础设施之间的差异。 什么是云计算和本地部署？ 云计算是一种通过互联网提供所需计算服务的模式，如服务器、存储、数据库、网络、软件、分析等，即“云”。像亚马逊网络服务、微软Azure、谷歌云平台等云提供商处理这些服务，以便企业能够按需访问，并扩展其资源。 相反，本地解决方案在物理上共享IT基础设施的托管。所有服务器、存储和网络设备都位于现场，企业负责基础设施的维护、升级和安全活动。 云计算的优点 云存储对许多公司都是有益的，因为其提供了额外的功能优势，如定期数据备份和易于扩展的能力，从而节省了成本。云计算对于组织而言是一个很好的选择，原因如下。 1.将任务外包给IT人员：由于其他人将操作云存储，因此IT人员不必花费数小时来安装新的软件补丁或更新。 2.消除资本支出：本地存储被归类为资本支出，而云存储则归类为运营支出。通常，本地存储需要大量的初始资本支出来购买设备，并将其设置在办公室；而云存储是在外部维护的，无需资本投资，企业只需支付可负担的月度订阅费。 3.可负担性：为了让企业更容易使用云存储，在大多数情况下，组织按月支付云存储费用。无论是扩大还是缩小规模，在大多数情况下，基于云的存储企业都能满足经济需求。此外，可以在计划中调整、添加或完全取消云存储功能。这种灵活性对于那些预见变化、又不想被锁定在不需要的服务费用上的企业来说非常棒。 4.定期备份数据：与本地服务器相比，在云中备份数据更容易。基于云的服务器将使客户放心，如果其计算机出现故障或文件在本地被删除，可以再次找到信息。这种共享可能丢失的信息的能力意味着，企业将能够限制关键信息丢失的风险。 5.扩展以满足企业的需求：基于云的存储设计考虑到了企业的需求。想要在其中存储更多TB的数据以存储更多信息，只需单击并升级计划即可。与需要安装新硬件的企业自己的服务器不同，基于云的服务器可以随时扩展以满足企业的需求。对于快速发展的企业，个人无需因为设备跟不上而放慢速度。 云计算的缺点 虽然使用云来满足企业的存储需求有很多优势，但也存在一些缺点。缺点如下。 1.互联网决定用户体验：对于云存储，必须拥有极快且可靠的互联网连接。如果企业的大部分工作负载托管在云中，请考虑使用冗余互联网连接。对于那些希望从云快速访问企业服务器的用户而言，缓慢的互联网连接会给他们带来糟糕的用户体验。 2.成本会迅速膨胀：虽然云存储的快速可扩展性是上述优势之一，但如果没有组织好，这一特性也可能成为成本效益的致命伤。云服务是一种消费模式，因此企业需要的存储空间越大，每月底需要支付的费用就越多。 制定政策和流程可以帮助企业避免高昂的账单带来的冲击。企业内部应确定一个联系人，负责云关系，并建立临时通道，以应对超出临时通道时成本的惊人增长。 3.访问基于连接：将文件保存在线的缺点之一是，互联网中断会完全关闭对重要文件的访问。由于连接中断而无法随时访问数据会延迟企业运营，并使员工的工作效率低下。尽管互联网多年来在可靠性方面取得了长足的进步，但企业在迁移到云存储之前需要对其连接感到安全。 4.数据安全性差：与云存储企业合作，是将数据的控制权交给另一方来管理和确保其安全。因此，需要了解云企业使用哪些安全实践和程序，以及其如何加密传输和静止的信息。 本地部署的优点 与云存储相反，本地存储使用企业物理位置上的现有基础设施来管理数据。以下是本地数据存储的一些优点。 1.离线操作：本地存储的另一个主要优势是用户无需互联网连接即可访问数据。虽然大多数企业都依赖互联网开展业务，但人们总是担心失去连接，这可能会影响生产力并导致无法访问关键数据。这将为用户提供可随时访问内部网络的本地服务器，无论互联网连接如何。 2.降低每月互联网费用：如果企业不使用互联网或云，那么不必为如此强大的连接付费。对于那些在本地存储信息的人来说，对强大连接和快速下载速度的需求会进一步降低。如果不必通过云来查看文件，那么就不必支付互联网套餐费用。 3.更安全：与云存储面临的第三方和窥探相比，本地存储提供了更高的安全性。其完全受限制，只有授权人员才能访问。本地服务器无法被网络外的各方访问，因为数据未存储在线。其非常适合拥有敏感数据的企业或金融领域的企业。 4.提供对服务器硬件的控制：许多企业喜欢在自己的大楼内拥有专用服务器来满足其所有需求。企业可以自行进行升级，而不必要求云存储企业升级其存储计划或添加新功能。事实上，能够更改服务器上的硬件可以为拥有精明员工的企业提供更高的灵活性和定制性，以满足其在存储方面的需求。 本地部署的缺点 虽然建立本地存储解决方案有很多优点，但企业也应该意识到一些缺点。以下是本地数据存储的一些缺点。 1.需要额外的IT支持：如果想使用本地存储，还需要IT人员来维护和管理服务器。这可能需要雇用新员工或从现有员工中分配更多时间来维护服务器。这种额外的支持会增加企业成本，并降低IT部门的效率，因为他们有与本地服务器相关的额外责任。 2.行业合规性：如果企业是属于金融或医疗保健等受监管行业，那么企业将承担遵守管理法规的责任，因为企业是服务器和本地存储的所有者和运营商。合规性可能需要许多员工的关注，需要额外的外部审计费用，如果发现基础设施不合规，还可能被罚款。 3.维护成本增加：购买服务器和其他硬件时，企业还需要进行一次性资本投资，以便升级或修复系统。通常，某些硬件会出现故障，需要更换。此外，为了最大限度地利用服务器投资，需要每年甚至更频繁地升级设备，这肯定会需要更多的资金。 4.更大的资本投资：首次设置本地存储将需要企业投入大量资本来购买运行其所需的服务器和其他设备。对于那些仍在努力起步的企业来说，这笔资本投资可能是一个很大的劣势。除了购买设备外，还必须花费时间和金钱进行正确的安装。 5.增加数据丢失的风险：数据是企业的支柱。数据丢失可能会严重影响企业的效率和声誉。对于本地存储，系统故障或系统被盗用可能会导致数据永久丢失。虽然基于云的系统会备份数据，但本地存储系统会将所有数据存储在内部服务器上，这需要承担更大的风险。作为避免本地存储数据丢失的最佳做法，包括将数据复制到另一个站点或媒体的异地备份服务。 6.限制企业扩展的能力：如果企业发展壮大，对存储空间或其他功能的需求增加，那么快速扩展本地服务器就会变得更加复杂。与云存储相比，企业只需单击一下即可选择更广泛的计划，而本地存储则要求安装新硬件并投入人力来构建新系统。 总结 因此，选择云计算还是本地基础设施已成为一项企业关键决策，这取决于多种因素，这些因素对于每个企业而言都是特定的。更成熟的企业需要平衡灵活性、可扩展性、成本效益以及本地方法允许的控制、安全性和合规性。同样，初创企业需要权衡本地系统所需的前期资本支出是否合理，或者云计算的灵活、按需方法是否更适合其增长率。 因此，最终的选择取决于企业的特定需求、监管要求以及已设定的长期目标。由于两者各有利弊，因此，如何才能做出最佳选择，一方面需要详细评估存储和软件的需求，另一方面需要评估两种机制的优缺点。 总而言之，云和本地环境之间的平衡可能会在灵活性、控制力和成本效益之间达成最佳妥协。考虑到这一点，企业应该能够以最适合其目标、预算和运营要求的方式行动，以提供稳健而敏捷的IT战略。 -
云计算如何重塑高等教育的未来 云计算集成正在重塑高等教育。至少如果考虑到对数字工具的日益依赖，情况确实如此。近年来，一些教育机构已经利用了基于云的平台，如 SaaS（软件即服务）、IaaS（基础设施即服务）和 PaaS（平台即服务）。这些平台增强了教学方法并简化了管理任务。 云计算在高等教育中的一个重要方面是远程学习。2020 年的 COVID-19 疫情为采用云技术铺平了道路。大学和学院被迫采用在线课程。云平台有助于将课程材料存储在一个集中位置。这些平台促进了虚拟教室和实时通信。因此，即使在疫情期间，教育也继续进行，没有任何停顿。同时，学生们也获得了一些新的机会。 云计算还帮助教育机构有效地管理资源。机构可以减少对昂贵的本地硬件和软件的依赖。因此，节省下来的资金可以用于其他有助于提高教育质量的领域。 采用云计算并非没有挑战。由于机构处理敏感的学生信息，数据安全是主要问题。将现有系统迁移到云也可能很复杂且耗时。然而，不可否认的是，云计算的好处大于弊端。 随着越来越多的机构采用云技术，可以相信，进一步的创新将有望提高教育质量，并使世界各地的学生更容易学习。因此，高等教育的未来无疑将随着云计算的发展而发展。 -
云存储中的数据隐私和安全：平衡保护与可访问性 要在数据安全性和可访问性之间取得平衡，需要全面了解用户的需求、信息敏感性、安全协议和合规性管理。对云存储的需求不断增长是显而易见的，据估计，到2024年底，其市场规模将达到6750亿美元。虽然这种向云技术的快速转变值得称赞，但它也凸显了平衡数据可访问性和安全性的迫切需要。应考虑采用整体方法，尤其是在最新的监管框架（如GDPR和CCPA）要求企业更严格遵守法规的情况下。如今，许多突破正在帮助企业平衡数据安全性和可访问性，以下是帮助我们实现两全其美的突出突破： 零信任架构(ZTA)：基于“永不信任，始终验证”原则，ZTA要求每个用户验证其凭证，无论他们是在网络边界内还是在网络边界外。每个人都必须遵守安全协议才能访问所需的数据或信息。持续监控和多因素身份验证(MFA)是ZTA的重要组成部分。通过增加额外的安全层，该策略的应用已被证明有助于加强云存储系统的保护。 加密技术：加密仍然是保护敏感数据和用户信息的首要技术之一。不断发展的算法和技术模式进一步帮助加密技术日新月异，端到端加密(E2EE)的出现标志着重大进步。E2EE提供了出色的保护，即使数据在传输过程中被拦截，如果没有密钥也无法解密信息。 人工智能监控和威胁检测：采用人工智能技术可为组织带来显著优势，包括增强决策能力和运营效率以及创新的客户体验。然而，集成人工智能也存在需要全面考虑的固有风险。这些风险包括数据泄露、算法偏差以及人工智能驱动的洞察力的潜在滥用。因此，高度重视安全性对于保护敏感信息和维持信任至关重要。组织必须认识到，人工智能系统中的任何漏洞都可能导致重大的财务和声誉损失，因此，强大的安全措施是采用人工智能的关键组成部分。遵守行业特定法规（例如GDPR或HIPAA）对于避免法律后果至关重要。 平衡数据安全与轻松访问 虽然采用强大的数据安全框架至关重要，但绝不能以牺牲信息的易访问性为代价。无法提供无缝数据访问的云存储不值得投资。理想的解决方案必须在数据安全性和访问性之间取得和谐的平衡。如何实现这种微妙的平衡，以下是一些措施： 以用户为中心：以用户为核心的开发理念是实现云存储系统安全性和可访问性平衡的先决条件。开发人员必须专注于直观的界面，帮助用户快速部署安全设置。界面中还需要明确强调隐私方面。通过组织定期的培训计划，用户可以进一步提高对敏感数据和信息安全的意识。企业还可以使用加密应用，它们非常容易与云网络集成，并提供额外的数据安全层。 混合云：混合云解决方案兼具两者的优势，是实现顺畅、安全数据访问的绝佳选择。企业可以选择将敏感信息存储在私有云上，以强制合规，而公共云则可以存储不太敏感的数据，以便于访问和实现高成本效率。因此，混合云解决方案是一种灵活的选择，它为组织提供了足够的空间，可以根据要求进行调整。 法规遵从性：遵守法规规定对于实现所需的数据安全性和可访问性至关重要。云解决方案必须具有内置的审计跟踪和报告格式规定，才能令人满意地满足法规遵从性。企业还应定期进行审计练习，以确保安全协议是最新的，并能抵御日益严重的网络攻击威胁。 总结 由于组织的运营、规模和规模各不相同，因此无法为各个行业的企业推荐一刀切的云存储解决方案。企业需要采用多管齐下的战略，包括创新技术和以用户为中心的界面，这可以帮助他们保持数据安全和可访问性方面的法规遵从性。使用混合云对于平衡数据安全性和访问性也至关重要。虽然在这些方面之间找到平衡很难，但在这方面的努力非常值得投资。 -
本地存储与云存储：选择正确的解决方案 在当今快速发展的IT环境中，企业在数据存储方面面临着一个关键决策：是投资内部存储解决方案还是利用云存储服务。 选项之间的选择至关重要，因为它不仅影响IT运营的效率和可扩展性，还影响组织的整体成本结构和敏捷性。 实施云智能IT战略可让企业避免过度依赖单一方法，从而能够更具战略性和灵活性地使用云和本地资源。此外，它还可以通过使存储解决方案与特定需求和战略目标保持一致来提高运营效率，最终有助于组织的整体成功和弹性。 成为云智能 企业不断寻求优化IT投资的方法，同时提高运营效率和灵活性。采用云智能策略是实现这一目标的最佳方法。 云智能策略会评估每个工作负载的具体需求，并将其置于最合适的环境中，无论是在本地还是在云中。这种周到细致的方法不仅可以最大限度地提高性能和成本效益，还可以优化存储的总体份额。 了解存储：本地存储与云存储 尽管本地存储和云存储的架构和部署存在根本差异，但它们有许多相似之处。这两种方法都提供了可靠、安全的数据丢失保护，并支持块、文件和对象数据组织和访问方法，以适应各种工作负载类型。 两种存储解决方案都具有扩展性能和容量的能力，但方式不同，并且具有一些显著的区别。 最佳本地企业存储使用方式 本地企业存储通常以专用设备的形式提供，具有为高性能和可靠性而构建的专用硬件。通过利用这种类型的存储来处理关键工作负载，组织可以实现最佳性能、全面的数据功能以及对关键应用程序的完全控制。 传统存储解决方案预先配置了硬件和存储软件，无需集成这两个组件。虽然这种简化的设置可确保更轻松的部署和可靠的性能，但云存储仍然更易于访问且更易于提供，尤其是对于通用需求而言。 在本地数据中心(DC)中运行的理想存储工作负载包括： 可预测且通常关键任务的工作负载 全天候运行且增长可预测的工作负载，可能与本地存储的成本可预测性和性能一致性非常匹配。例如ERP系统、CRM系统和其他具有稳定增长和性能且被视为任务关键型的企业应用。 这些应用可能通过本地数据中心运行更具成本效益，因为它们无法从云的按使用付费扩展和数据分层中获益，从而节省成本。此外，如果组织拥有一支技术精湛的本地支持团队，他们将完全控制变更和升级顺序，从而最大限度地减少停机时间。 专业的存储解决方案和硬件配置 高端企业存储系统是专门构建的、完全集成的硬件和软件设备，提供云块和文件存储中通常没有的高级功能。 专业存储解决方案包含一些组织优先考虑的存储功能，例如经过验证的可靠的对称故障转移、数据清理或某些级别的存储缓存。 控制部署的DC规划人员可能更喜欢以自定义配置部署这些存储系统，并将它们与其他企业和制造系统集成。 获取最新最好的存储系统 如果组织认为数据对其业务运营至关重要，那么保持对其存储基础设施某些方面的控制可以带来巨大的好处。这种控制允许定制配置，为数字化转型计划提供竞争优势。 此外，专门提供存储解决方案的存储供应商通常会在云存储服务之前推出重要功能。例如，一些主存储系统包含内置功能，可以检测、关闭并协助从绕过其他网络和DC防御的勒索软件攻击中恢复数据。 已建立和传统的应用 已建立的应用不能重写，与本地基础设施紧密集成或需要特定硬件配置，最好保留在本地。这些应用包括使用经过验证且可靠的光纤通道(FC)存储网络连接，或使用某些网络附加存储(NAS)功能的应用程序。 由于NAS在一些公共云中相对较新，因此云文件服务所需的一些应用功能可能不存在，例如对可能仍在现场部署的较旧的安全协议的支持。 具有强烈性能需求的应用 本地环境通常都是全闪存的，企业块存储经过优化，可充分利用闪存性能。专用硬件与存储软件无缝集成，可提供出色的计算能力和速度。 企业存储通过这些专用资源而非共享资源提供，从而确保一致且可靠的性能。在数据中心部署存储时，规划人员可以从一系列顶级供应商选项中选择所需的性能级别。 架构师可以完全控制存储解决方案，从而能够实施定制的横向扩展存储，例如用于高性能计算（HPC）的并行文件系统解决方案。 因此，本地存储通常更适合需要高性能和低延迟的工作负载，例如金融交易应用、3D渲染和大型关系数据库。 敏感数据和合规性 本地存储为组织提供了对其DC存储基础设施的完整了解。这对于内部数据存储安全要求非常重要，可确保敏感信息符合行业监管标准。 本地NAS非常适合组织内部的数据共享以及保护不使用互联网的用户的数据。 企业存储和资本支出 虽然本地存储需要大量的前期投资，但从长远来看，对于始终在线并逐渐扩展的用例而言，它往往更具成本效益。但是，还必须考虑存储采购、资产管理和支持的持续成本。 尽管存在这些费用，但许多组织可能会发现，与云块和文件存储的直接迁移方法相比，内部部署存储的总成本最终会更低。 云数据存储的最佳用途 利用云存储服务提供商通常会购买白盒存储硬件，并使用自己开发的（通常是开源的）SDS软件对其进行增强。 由于云存储架构是为大众消费而设计的，因此对于服务用户来说，获取罕见的高性能或非常强大的关键任务功能的成本可能很高。 在过去两年中，大多数云供应商都升级了块存储设计，以更好地利用SSD并提高性能。然而，尽管取得了这些进步，但云设计在性能方面往往落后于企业存储设计。 云存储用户确实受益于高度自动化的软件来配置和获取存储容量。在云中运行的理想存储工作负载包括： 云原生且高度可变的应用 云数据存储及其操作特性非常适合云原生且变化多端且需求不可预测的应用。专门设计用于利用云环境的应用在云中运行时自然性能最佳。 云计算实时扩展或缩减资源的能力使其非常适合购物旺季的电子商务平台或需求波动的应用等工作负载。 开发和测试环境受益于云的灵活性，允许根据需要快速启动和拆除环境，并实现快速迭代和测试，而无需在硬件上进行大量资本投资。 分析和数据管道 具有生成式AI、视觉AI模型和大规模数据处理的云环境适用于需要大量处理能力和存储的工作负载。 全球远程协作 云对象存储环境是需要远程访问和协作的工作负载的最佳选择，例如通信平台、项目管理工具和文档管理系统。云存储通过提供从世界任何位置轻松访问和协作来提高团队合作和生产力水平。 非结构化数据和互联网数据应用 云的对象存储功能使其成为需要互联网访问的Web、CDN和IoT应用的绝佳选择。这些应用受益于云的可扩展性、全球覆盖范围以及处理大量非结构化数据的能力。 远程低成本数据保留 使用S3兼容存储服务，企业可以轻松存储内容、备份和恢复以及通过互联网存档数据。这些存储服务提供高度耐用的存储，容量几乎无限。对象存储服务主要使用廉价的硬盘驱动器和一些磁带容量来降低成本。由于其成本效益和地理冗余，云计算和存储是灾难恢复和备份解决方案的理想选择。企业可以毫不费力地从本地位置复制数据，从而保证弹性异地备份计划，而无需承担与维护基础设施的二级DC站点相关的高昂费用。 云存储服务和运营费用 云服务根据实际存储使用情况收取费用；这样就无需大量资本支出。存储成本基于可预测的月度成本，这提供了更大的财务灵活性，并使管理运营费用变得更加容易。然而，这些成本有可能失控。可能需要额外的人员来监控云支出。与本地解决方案相比，云数据存储有两个值得注意的优势：能够缩减或暂时扩大规模，以及提供多个存储层和类型，以更好地匹配性能需求和成本。 成为云智能的最佳建议 如果工作负载数据对于保持竞争优势至关重要，或者您拥有需要强大解决方案的任务关键型工作负载，那么企业存储将带来诸多好处。直接购买存储可能会带来最低的总体成本，尤其是当现有内部专家可以管理存储时，对于可预测的存储使用情况而言。 云数据存储更适合战术性、通用性或临时性需求。它还特别适合云原生数据应用以及那些希望利用云驻留分析工具的用户。从财务角度来看，云存储有助于限制前期成本，并且通过智能使用，可以降低总拥有成本。 做出正确的存储选择 为组织选择合适的云和本地存储并不是一刀切的方案。每个工作负载都有独特的要求，这些要求会影响最佳部署环境。 云存储提供无与伦比的可扩展性、灵活性和成本效益。另一方面，本地存储提供控制、性能和一流的功能。企业必须评估每个工作负载的特征，以做出符合其战略目标和运营要求的明智云决策。 -
2024年10大最佳云服务提供商 云计算是近年来最热门的话题。它彻底改变了企业处理IT需求的方式。它已从传统的硬盘存储转变为通过互联网提供的服务。它提供大量服务，如数据存储、处理、网络和软件解决方案。它已成为现代商业运营不可或缺的一部分。 云计算几乎是所有在线业务的一部分，例如更新社交媒体、管理网上银行或存储大型数据集。然而，对于希望在数字时代保持竞争力的企业来说，了解2024年最好的云服务提供商至关重要。亚马逊网络服务(AWS)、微软Azure和谷歌云平台(GCP)等企业正在引领市场。这些是最好的云计算企业，提供推动创新和增长的综合服务。 1.亚马逊网络服务（AWS） 亚马逊网络服务(AWS)于2006年推出。它是2024年最好的云服务提供商之一。它提供175种功能齐全的服务，例如数据库存储、计算能力和网络。它最近成为各种规模企业的多功能选择。但是，它仅在20个地理区域开展业务。它支持全球可扩展性和可靠性。Netflix、Spotify和Airbnb等顶级企业信任它来满足他们的云需求。这些企业受益于其灵活、安全和按需付费的模式。人工智能、机器学习和5G云等先进技术的加入进一步巩固了其在云创新前沿的地位。 2.微软Azure MicrosoftAzure也是最好的云服务提供商之一。它于2010年推出，自那时起迅速崛起，成为亚马逊AWS的强大竞争对手。它在全球54个数据中心区域提供多种服务，例如人工智能、机器学习、分析和区块链。它的可扩展性、安全性和灵活性使其成为企业的诱人选择。沃尔玛、星巴克和美国银行等知名企业都依赖Azure来满足其云需求。 此外，微软与迪士尼建立了强有力的合作伙伴关系，共同开发基于云端制作的新方法，这凸显了Azure致力于推动进一步技术进步的承诺。 3.Google云平台（GCP） GoogleCloudPlatform(GCP)同时是最好的云计算企业之一。它以面向性能的应用和对AI和机器学习的强大支持而闻名。它在22个地区和200多个国家/地区提供全面的服务套件，例如数据分析、数据库和无服务器计算。Verizon、LinkedIn和Facebook等企业使用它是因为它的安全性、灵活性和有竞争力的价格。它主要专注于创新解决方案，例如轻松的数据迁移和强大的API管理。所有这些使其成为云市场的有力竞争者。 4.阿里云 阿里云在云计算市场，尤其是在亚洲，占有相当大的市场份额。它提供广泛的云解决方案，如计算、存储、网络和人工智能。它以其激进的定价和行业特定的解决方案而闻名。它最近成为许多企业的首选，例如ABS-CBN和恒生银行。对于希望在亚洲市场使用云技术的企业来说，这是一个有吸引力的选择。 5.Oracle云 OracleCloud主要是一家基于ERP的云服务提供商。但是，它还提供了用于在云和本地构建、部署和管理工作负载的强大解决方案。它提供跨IaaS、PaaS和SaaS的服务。它还支持Labcorp和CVSHealth等大型企业。它的优势在于其全面的企业解决方案。因此，它是具有复杂IT需求的企业的首选。此外，它还具有聊天机器人选项和高级数据分析功能。这些进一步增强了它的吸引力。 6.IBM云（Kyndryl） IBMCloud已更名。它现在名为Kyndryl。它正在通过其广泛的服务（例如物联网、认知计算和区块链）逐步创新。它最近收购了RedHat以增强混合云功能。它最近成为医疗保健、零售等更多此类行业的多功能选择。众所周知，IBM始终专注于灵活性和创新。因此，对于希望实现IT基础设施现代化的企业来说，它是一个可靠的合作伙伴。 7.腾讯云 腾讯云是中国和东南亚的主要参与者。它为计算、存储、网络和人工智能提供全面的解决方案。它专注于游戏和媒体行业。它的价格也很有竞争力。这些是它成为畅游和新浪等巨头热门选择的主要原因。 腾讯云在这些领域拥有专业知识，其国际影响力也在逐渐扩大。它正试图将自己定位为云计算市场的关键参与者。 8.OVHcloud OVHcloud是一家欧洲云提供商，以其裸机服务器解决方案而闻名。它同时也因对数据隐私和安全的承诺而闻名。它提供计算、存储、网络和广泛的服务。它主要迎合医疗保健和媒体等行业。它非常重视数据保护。它符合欧洲法规是一个额外的优势。 9.DigitalOcean DigitalOcean主要受到初创公司和开发人员的欢迎。它注重简单性和成本效益。它的定价政策透明，并拥有用户友好的界面。因此，它已成为Shopify和GitHub等众多公司的首选。除此之外，它还具有直接的方法和强大的社区支持。对于寻求可靠云服务而又不想使用大型提供商的复杂性的小型企业和个人开发人员来说，它是一个理想的选择。 10.Linode(Akamai旗下) Linode现在是Akamai的一部分。它提供了一套专门为开发人员和小型企业量身定制的云托管解决方案。它主要以强大的社区支持和直接的定价而闻名。它最近已成为许多公司的可靠选择，包括Heroku和GitLab。 -
如何确定电脑中的首选DNS服务器IP地址？ 首选DNS服务器IP地址是网络设置中用于将域名解析为IP地址的服务器地址。它通常是由互联网服务提供商(ISP)提供的，也可以手动设置为其他公共或私有DNS服务，如谷歌的8.8.8.8和8.8.4.4，或者Cloudflare的1.1.1.1。 电脑里的首选 DNS 服务器 IP （图片来源网络，侵删） 简介 在网络设置中，选择正确的DNS（Domain Name System）服务器IP地址对于提高网络访问速度和稳定性至关重要，DNS服务器负责将网址转换为IP地址，使得用户能够通过网址访问网站，不同的网络环境或需求可能需要不同的DNS服务器设置。 如何查看和更改DNS服务器设置 1、查看当前DNS设置： 打开“运行”窗口（快捷键是Win + R），输入cmd并回车，在命令行窗口中输入ipconfig /all，按回车键后，就可以看到自己电脑的IP地址和DNS服务器地址。 2、更改DNS服务器设置： 在Windows 10系统中，可以通过“网络和共享中心”进入“更改适配器选项”，找到连接的网络（以太网”或有线连接），右键点击并选择“属性”，在“网络”选项卡中找到“Internet协议版本4（TCP/IPv4）”，点击“属性”，在“Internet协议版本4（TCP/IPv4）属性”窗口中，选择“使用下面的DNS服务器地址”，输入首选和备选DNS服务器地址，然后点击“确定”保存设置。 （图片来源网络，侵删） 常见公共DNS服务器IP地址 DNS服务提供商 首选DNS服务器IP 备选DNS服务器IP Google DNS 8.8.8.8 8.8.4.4 OpenDNS 208.67.222.222 208.67.220.220 Cloudflare DNS 1.1.1.1 1.0.0.1 Quad9 DNS 9.9.9.9 149.112.112.112 Comodo Secure DNS 8.26.56.26 8.20.247.20 Verisign Public DNS 64.6.64.6 64.6.65.6 NTT Communications 202.147.83.247 202.147.83.248 CleanBrowsing Family Filter 185.228.169.163 185.228.167.163 OpenNIC DNS 178.79.138.138 178.79.138.139 AdGuard DNS 94.130.4.4 94.130.5.5 这些公共DNS服务器提供给用户更多选择，可以根据个人需求和网络条件选择最适合的DNS服务器，Google的8.8.8.8和8.8.4.4是全球广泛使用的DNS服务器，而Quad9的9.9.9.9和149.112.112.112则专注于安全性和过滤恶意网站。 相关问答FAQs Q1: 如何判断是否需要更换DNS服务器？ A1: 如果网络连接缓慢、网页打开慢或者经常出现无法解析域名的情况，可能是当前的DNS服务器响应慢或者不稳定，此时可以尝试更换一个公共DNS服务器，比如Google DNS（8.8.8.8和8.8.4.4）或Cloudflare DNS（1.1.1.1和1.0.0.1），看看网络是否改善。 Q2: 更换DNS服务器会影响上网速度吗？ A2: 更换DNS服务器可能会影响上网速度，如果更换到一个响应更快、更稳定的DNS服务器，可以加快域名解析速度，从而提高上网速度，但如果选择的DNS服务器距离较远或性能不佳，可能会导致解析速度变慢，进而影响上网速度，选择一个就近且可靠的DNS服务器非常重要。 （图片来源网络，侵删）