买球推荐软件app排名:亚马逊CTO沃纳·威格尔:谈AWS的现代化架构与机器学习

2021-07-17 06:45:01
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本文摘要:作为世界第一的云计算制造商,AWS在中国可以记录多少分,也许是所有云行业的员工都感兴趣的话题,在8月9日的AWS技术峰会上,这个问题最近得到了答案。

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作为世界第一的云计算制造商,AWS在中国可以记录多少分,也许是所有云行业的员工都感兴趣的话题,在8月9日的AWS技术峰会上,这个问题最近得到了答案。亚马逊AWS世界副社长、大中华区继续报告董事怀永康现场。在世界上,2018年Q2的销售额为61亿美元,比去年急速增加了49%,预计今后12个月的总收入将达到240亿美元。

全球18个区域,55个可用区域,100多个边缘节点,65%的区域布局在一带。在中国,光轮新网(北京数据中心)与西云数据(宁夏数据中心)合作,配置了16个大功能,三一重工、美、航海、OPPO成为AWS客户。根据新的服务,2017年AWS发售了1400多项,2018年第一季度已经超过400项。

魔力象限中,AWS排列在一起。在这次大会上,光环新网络COO宁琪、宁夏西云数据公司CEO王辉也分别报告了各自的团队、云服务能力、运营经验等。总的来说,AWS植根于中国,可以评价好。

亚马逊CTO沃纳威格尔的感慨当然最值得期待的是亚马逊CTO沃纳威格尔的演讲。作为亚马逊技术的领导者,沃纳·威格尔是AWS的灵魂人物,也是云计算领域的顶级专家。

由于对云计算教育和推广的贡献,信息周刊被选为2008年CTO/CIO。2010年,ReadWriteWeb读者投票,被选为最无影响的云计算高管。仔细观察,在2017年的同一时期,沃纳·威格尔参加了中国第一届企业级技术峰会,当时他用13张PPT明确了企业的云战略,今年PPT的数量比较如下。

虽然他开始时特别强调只分享技术,但他仍然富有反感的亚马逊云计算颜色,这意味着他自己是AWS最差的广告。沃纳威格尔开始感情的叹息:顾客是创造者!AWS指出,自己的客户是创造者,客户确实需要创建新的产品服务,或者改建现有的应用程序。

2006年,亚马逊知道云将给软件开发带来翻天复地的变化,需要新的工具。因此,他们与软件开发人员密切合作,12年来,干支诞生,亚马逊建立了这样现代化的软件开发框架,特别是在云服务领域居首位。现代化结构的样子现在的软件显示了网络层、应用层、数据层。

但事实上,快速的世界是相反的,互联网仍然是网页,而是应用于。所有这些软件和组件都是大规模的,看起来更加可观和脱节,仍然符合软件开发者想开发软件的限制组件。

沃纳·威格尔实际上从不同的背景功能的角度来看,实质上他们所做的就是连接所有的AWS服务,无论是DynamoDB、安全性、可靠性、规模、性能、成本管理,都是云制造商的老板(公共编号:)记录:AmazonDynamoDB是基本管理地的NoSQL数据库服务,可以获得缓慢、可以期待的性能,可以构筑无缝扩展)现在可以选择开发软件的方法,而不是我们为你开药亚马逊机器学习沃纳威格尔的第二个主题是机器学习。过去一年,机器学习用于井喷状态。根据调查相关信息,AlphaGoZero的繁荣、Facebook获得的无监督方法UPV、英伟达P3处理器进行机械学习训练等,使机械学习的商业化更加顺利。

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在机械学习、物联网、人工智能等领域,AWS不仅实现了IaaS。从2009年和2010年开始大规模开发存储、网络和计算云服务,AWS希望为用户获得更合适的工具。AWSCloud9沃纳·威格尔首先,每个最好的平台都有最好的IDE,AWSCloud9是基本管理的IDE,其中有各种功能,而且独特的是可以开发深度本机Lambda的功能。

AWSX-RayX-Ray需要老板用户寻找其中的错误,并且需要更方便的部署和检查数据相关的应用。有了这些不同的组件,AWS将与用户合作开发一些有信心的工具。IT平台在过去6个月里,AWS在解决方案方面取得了相当大的进展,其中一方面是数据和云能否构建平台。

有了这个平台,意味着IT已经有一定程度的竞争优势,是必要的,也就是说,大家可以有一定程度的计算、存储、数据库、算法资源。企业之间的竞争差距在哪里?沃纳威格尔的回答是数据和数据的使用,以及从数据中获取的信息。SageMakerSageMaker,即大规模构建、训练和部署机械学习模型。

要推进机械学习的普及化,我们必须改进。因为机器学习需要新的堆栈。传统堆栈是什么?实质上,AWS有标准化的框架、TensorFlow、Caffe等,在此基础上,他们建立了SageMaker这个平台,所有的开发者都需要用算法学习机器的能力。机械学习的过程涉及自由选择数据、选择算法、实现训练(调整算法参数)、模型配置等,该过程是复杂的工作,80%的人为工作可以转移机械学习本身,SageMaker可以构筑。

沃纳·威格尔说:AmazonSageMaker意味着革命性的机械学习普及化的平台服务。这位CTO还不能免除俗气。AuroraAurora是AWS历史上中国成长速度最慢的服务。Aurora是确实的云和当地需要构筑良好运行的数据库工具,很多数据库都是在90年代完成的,但基础技术没有再次发生相当大的变化,AWS现在在当地和云都有备份,性能水平、安全性、可靠性以前不同日语。

现在Aurora已经可以在宁夏西云数据中使用了。AmazonS3的许多非结构数据必须分析和处理。

AWS被称为数据湖,AmazonS3已经成为流行的数据湖选项。过去几年处理5TB的数据需要41分钟,现在Amazon-S3处理这么多数据的时间可以延长到12分钟。

R5比R4:内存提升57%,运算能力提升50%沃纳·威格尔共享AWS在内存上应用的转型。他认为R4是内存密集型应用于大数据分析和内存类内存,2.3兆赫,400GB内存。R5进一步提高,内存提高57%,运算能力提高50%。

这是一个巨大的变革!基于分析的三个模型沃纳·威格尔继续谈论机器学习、数据库和数据分析三个领域在过去几个月中经常出现第二个发展。另外,基于分析的模型,他指出有三种类型:第一种是对历史数据的分析,例如数据仓库的动态数据的分析,例如现在的库存,现在的社交媒体的动态,第三种是对未来的预测,这是机器的学习,最大限度地寻找数据的规则实质上,对AWS来说,未来的预测是机械学习,尽量寻找数据的规则,构筑研究开发和预测。

机器学习传统的亚马逊有历史悠久的机器学习传统,如个性化推荐、库存管理、无人机/声音、无人店等。在AmazonGO店,客户只需要带货,进门就完成,需要收银的环节。之所以能做到这一点,是因为沃纳·威格尔在亚马逊上学习机器已经20年了,积累了独特的经验。以Netflix(美国视频网站)为例,推荐了75%的视频观看。

这些推荐必须非常准确。否则,顾客就不想用了。

数据不必浪费。沃纳·威格尔说。你是怎么看到的?亚马逊有成千上万的工程师在学习机器,每天产生数十亿笔交易的数据,如果不一起使用沃纳·威格尔的话就会变成傻瓜。

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其中一个应用于反欺诈:有过去的欺诈数据,可以利用机器学习,识别新订单是否可能是欺诈订单。AWS为此设定了门槛值,超过门槛值的可能性的订单不会送给实际的员工。

机器学习方面的100多个新功能和新服务沃纳威格尔的这个PPT,表明了AWS在机器学习方面的创造性速度。在这个PPT中,展示了AWS的普遍计算。安全责任:不仅安全团队安全特征再次发生很大变化,研究开发从原来所谓的3~6个月的周期变成了持续的研究开发和配置,意味着安全性的变化。

安全团队不需要在三个月和六个月内实现一个周期。事实上,三个月和六个月后给你一些安全代码是安全的。

不,这种做法已经失效了。高频数据泄露事件在过去的两三年里明显受到打击,这个世界仅次于云计算公司技术的CTO,从结构的角度、专家的角度来看,大家应该承担责任,不能只把安全性维护的责任放在安全性里。

今天每个人都要意识到他们做的不道德的安全性有可能带来的影响。你每次采访数据,据编辑应考虑安全性,整个过程本身应安全。例如,开发的环境不需要有漏洞,安全性是每个人的责任。

如果我们必须确保客户和重要企业数据,我们必须承担安全责任。的确,在国外,Facebook数据泄露事件引起了大规模的抗议,但在国内,云制造商的数据不断丢失也让顾客抱怨,沃纳·威格尔的这句话只是非常有启发性的。

逻辑逆转:从服务器到没有服务器的世界怎么样?沃纳威格尔举个例子,客户需要担心SNS、SQS等规模、性能、可靠性,AWSTLambda可以自动扩展。在EC2的例子中,无论是否继续执行都要收费,但在没有服务器简化的世界里,只要继续执行的函数就要收费,不使用的容量就要收费。

无服务器简化的好处有哪些?沃纳威格指出,以前经常出现新技术,一般是年长、规模小的企业再利用,但在没有服务器化的环境下,大企业需要以更加灵活、更慢的速度用于最近的技术。为什么呢?因为他们需要管理,所以代码执行时必须收费。这是和以前不同的逻辑。

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