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遠(yuǎn)程信息處理如何塑造更加綠色的交通未來？ 隨著全球氣候變化的加劇和城市化進(jìn)程的加快，交通領(lǐng)域面臨著巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的交通模式不僅造成了嚴(yán)重的環(huán)境污染，還導(dǎo)致了能源的浪費(fèi)和交通擁堵。為了應(yīng)對(duì)這些問題，遠(yuǎn)程信息處理技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，它通過高效的數(shù)據(jù)收集和分析，為交通系統(tǒng)的綠色轉(zhuǎn)型提供了可能。 一、遠(yuǎn)程信息處理技術(shù)概述 遠(yuǎn)程信息處理技術(shù)是一種集成了傳感器、通信設(shè)備和數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的系統(tǒng)。它能夠?qū)崟r(shí)收集車輛的位置、速度、行駛狀態(tài)等信息，并通過無線網(wǎng)絡(luò)將這些信息傳輸?shù)街行姆?wù)器。在那里，數(shù)據(jù)被分析和處理，以提供交通管理、安全監(jiān)控和環(huán)境監(jiān)測等服務(wù)。 二、遠(yuǎn)程信息處理與綠色交通 優(yōu)化交通流量 遠(yuǎn)程信息處理技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控交通流量，通過智能交通信號(hào)控制系統(tǒng)，優(yōu)化交通信號(hào)燈的配時(shí)，減少車輛等待時(shí)間，降低尾氣排放。 提高能源效率 通過車輛之間的通信，可以實(shí)現(xiàn)更加高效的駕駛行為，如避免急加速和急剎車，從而減少燃油消耗和溫室氣體排放。 促進(jìn)電動(dòng)化和替代能源車輛的發(fā)展 遠(yuǎn)程信息處理技術(shù)可以為電動(dòng)車輛提供充電站位置、充電狀態(tài)和電池剩余電量等信息，鼓勵(lì)更多人使用清潔能源車輛。 增強(qiáng)交通安全 通過車輛與車輛、車輛與基礎(chǔ)設(shè)施之間的通信，可以提前預(yù)警潛在的交通事故，減少事故發(fā)生率，從而降低因事故導(dǎo)致的交通擁堵和環(huán)境污染。 支持共享出行 遠(yuǎn)程信息處理技術(shù)可以支持共享汽車和共享單車服務(wù)，通過優(yōu)化車輛分配和使用，減少私家車的數(shù)量，降低交通擁堵和環(huán)境污染。 三、遠(yuǎn)程信息處理技術(shù)的應(yīng)用案例 智能交通管理系統(tǒng) 在新加坡等城市，智能交通管理系統(tǒng)通過遠(yuǎn)程信息處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了交通流量的實(shí)時(shí)監(jiān)控和優(yōu)化。 電動(dòng)汽車充電網(wǎng)絡(luò) 特斯拉等公司利用遠(yuǎn)程信息處理技術(shù)，為電動(dòng)汽車用戶提供了充電站的實(shí)時(shí)信息，促進(jìn)了電動(dòng)汽車的普及。 車聯(lián)網(wǎng)服務(wù) 通用汽車等公司推出的車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，通過車輛之間的通信，提高了駕駛的安全性和舒適性。 四、面臨的挑戰(zhàn)與解決方案 數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù) 隨著數(shù)據(jù)的大量收集，如何保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)安全成為一個(gè)重要問題。需要制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)保護(hù)政策和技術(shù)措施。 技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和兼容性 不同廠商和地區(qū)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)不一，需要建立統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和接口，以實(shí)現(xiàn)不同系統(tǒng)之間的互聯(lián)互通。 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè) 遠(yuǎn)程信息處理技術(shù)的廣泛應(yīng)用需要大量的基礎(chǔ)設(shè)施支持，如通信基站、數(shù)據(jù)處理中心等，這需要政府和企業(yè)的共同努力。 五、未來展望 隨著5G通信技術(shù)的發(fā)展和人工智能的融入，遠(yuǎn)程信息處理技術(shù)將迎來更加廣闊的應(yīng)用前景。它將不僅僅是交通管理的工具，更將成為智慧城市建設(shè)的重要組成部分，為實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)做出貢獻(xiàn)。 結(jié)語 遠(yuǎn)程信息處理技術(shù)為交通系統(tǒng)的綠色轉(zhuǎn)型提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。通過優(yōu)化交通流量、提高能源效率、促進(jìn)電動(dòng)化和替代能源車輛的發(fā)展、增強(qiáng)交通安全和支持共享出行，它正在塑造一個(gè)更加綠色、高效和智能的交通未來。面對(duì)挑戰(zhàn)，我們需要不斷創(chuàng)新和合作，以確保這項(xiàng)技術(shù)能夠?yàn)槿祟惖母ｌ碜龀龈蟮呢暙I(xiàn)。 -
生成式人工智能采用已達(dá)到關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn) 新報(bào)告發(fā)現(xiàn)，受迄今為止強(qiáng)勁價(jià)值的推動(dòng)，企業(yè)正在加大對(duì)生成人工智能的投資，但挑戰(zhàn)依然存在。 根據(jù)調(diào)查結(jié)果，大多數(shù)接受調(diào)查的組織（54％）正在尋求提高效率和生產(chǎn)力，但只有38％的組織正在跟蹤員工生產(chǎn)力的變化。 然而，其中許多努力仍處于試點(diǎn)或概念驗(yàn)證階段。近三分之二的受訪者(68%)表示，他們的組織已將30%或更少的生成式AI實(shí)驗(yàn)完全投入生產(chǎn)。 這一發(fā)現(xiàn)發(fā)表在德勤《企業(yè)生成式人工智能狀況》第三季度報(bào)告中，該咨詢公司對(duì)14個(gè)國家的2,770名董事至高管級(jí)別的受訪者進(jìn)行了調(diào)查。 該報(bào)告深入分析了企業(yè)如何在對(duì)生成式人工智能采用的期望不斷提高和擴(kuò)展挑戰(zhàn)不斷出現(xiàn)的情況下進(jìn)入一個(gè)不穩(wěn)定階段，以及人工智能如何滿足或未達(dá)到預(yù)期。 研究表明，GenAI的最大優(yōu)勢(shì)不僅限于提高效率、生產(chǎn)力和降低成本，超過一半的受訪者指出，GenAI還帶來了更多創(chuàng)新、改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)、增強(qiáng)客戶關(guān)系和其他類型的價(jià)值。 然而，報(bào)告還發(fā)現(xiàn)，盡管人們對(duì)轉(zhuǎn)型影響的期望越來越高，但數(shù)據(jù)、規(guī)模和風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)限制了選擇并削弱了領(lǐng)導(dǎo)層的熱情。 隨著有前景的實(shí)驗(yàn)和用例開始獲得回報(bào)，很明顯這是生成人工智能的關(guān)鍵時(shí)刻，需要在領(lǐng)導(dǎo)者的高期望和挑戰(zhàn)之間取得平衡。 第三季度調(diào)查顯示，現(xiàn)在比以往任何時(shí)候都更重要的是，變革管理和深度組織整合對(duì)于克服障礙、釋放價(jià)值和建設(shè)GenAI的未來至關(guān)重要。 報(bào)告得出的結(jié)論是，向高管層展示生成式人工智能部署的價(jià)值對(duì)于持續(xù)投資至關(guān)重要，因?yàn)殡S著用例的成熟，領(lǐng)導(dǎo)者將不太愿意僅僅基于遠(yuǎn)大的愿景和害怕錯(cuò)失良機(jī)而進(jìn)行投資。 例如，研究發(fā)現(xiàn)，41%的受訪者難以定義和衡量其生成式人工智能努力的確切影響，只有16%的受訪者向首席財(cái)務(wù)官定期提交有關(guān)生成式人工智能所創(chuàng)造的價(jià)值的報(bào)告。 隨著應(yīng)用和用例的成熟，領(lǐng)導(dǎo)者將不太愿意僅僅基于遠(yuǎn)大的愿景和害怕錯(cuò)失機(jī)會(huì)而進(jìn)行投資。 -
大語言模型與生成式人工智能的區(qū)別 大語言模型與生成式人工智能的區(qū)別 隨著人工智能（AI）的迅猛發(fā)展，特別是在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域，出現(xiàn)了“大語言模型”（LLM）和“生成式人工智能”（GAI）這兩個(gè)概念。盡管兩者在功能和應(yīng)用上有許多重疊之處，但它們?cè)诩夹g(shù)本質(zhì)、應(yīng)用場景和開發(fā)目標(biāo)上存在顯著差異。本文旨在通過對(duì)大語言模型和生成式人工智能的深入分析，了解這兩種技術(shù)的區(qū)別，以及它們各自的行業(yè)應(yīng)用和未來發(fā)展趨勢(shì)。 大語言模型：核心技術(shù)及應(yīng)用 大語言模型是指通過大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，能夠理解、生成和分析自然語言的深度學(xué)習(xí)模型。大語言模型的核心技術(shù)基礎(chǔ)是Transformer架構(gòu)，其通過注意力機(jī)制有效處理序列數(shù)據(jù)，并能夠并行化訓(xùn)練過程。以下是大語言模型的幾個(gè)關(guān)鍵特點(diǎn)： 語言理解與生成能力：大語言模型能夠捕捉語言中的復(fù)雜語法結(jié)構(gòu)和語義信息，進(jìn)行高質(zhì)量的文本生成。這使得它在文本補(bǔ)全、翻譯、摘要生成等任務(wù)中表現(xiàn)出色。 情境感知：現(xiàn)代的大語言模型，如GPT-4和BERT，能夠理解情境，從而生成連貫且符合邏輯的文本。這種能力使其在對(duì)話系統(tǒng)、內(nèi)容創(chuàng)作和客戶服務(wù)等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。 知識(shí)儲(chǔ)備與推理能力：通過在大量數(shù)據(jù)上的訓(xùn)練，大語言模型內(nèi)嵌了大量的事實(shí)性知識(shí)和世界知識(shí)。這種特性使其能夠在知識(shí)問答、信息檢索和數(shù)據(jù)挖掘等應(yīng)用中提供支持。 應(yīng)用場景： 自然語言處理：包括文本分類、情感分析、自動(dòng)翻譯等。 智能助手：如虛擬助手、對(duì)話機(jī)器人等。 內(nèi)容生成：自動(dòng)化的文章撰寫、編寫代碼和生成創(chuàng)意文案等。 生成式人工智能：多模態(tài)與創(chuàng)造性應(yīng)用 生成式人工智能指的是能夠創(chuàng)造出新的內(nèi)容或數(shù)據(jù)的AI系統(tǒng)。其不僅限于文本生成，還包括圖像、音頻、視頻等多種形式的內(nèi)容生成。生成式人工智能依托于大語言模型的發(fā)展，同時(shí)結(jié)合了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、變分自動(dòng)編碼器（VAE）等多種生成模型，展現(xiàn)出以下獨(dú)特特性： 多模態(tài)生成：生成式人工智能能夠生成不止一種類型的內(nèi)容。例如，DALL-E可以根據(jù)文本描述生成圖像，而Jukedeck則可以根據(jù)輸入生成音樂。這種多模態(tài)能力使生成式人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域更加廣泛。 創(chuàng)造性與個(gè)性化：生成式人工智能可以通過學(xué)習(xí)大量的藝術(shù)風(fēng)格、音樂形式或文學(xué)風(fēng)格，創(chuàng)造出新的、獨(dú)特的作品。它在藝術(shù)創(chuàng)作、個(gè)性化廣告設(shè)計(jì)、游戲設(shè)計(jì)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。 交互性與適應(yīng)性：生成式人工智能能夠根據(jù)用戶的反饋不斷調(diào)整生成內(nèi)容。例如，用戶可以調(diào)整生成圖像的某些特征，或是在生成文本中插入特定的主題或風(fēng)格，這使得生成內(nèi)容更加符合用戶需求。 應(yīng)用場景： 視覺內(nèi)容生成：圖像生成、視頻特效、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）等。 聲音與音樂生成：自動(dòng)作曲、語音合成、音效設(shè)計(jì)等。 虛擬世界與游戲設(shè)計(jì)：生成虛擬場景、角色和故事情節(jié)等。 核心區(qū)別與技術(shù)定位 盡管大語言模型和生成式人工智能在技術(shù)基礎(chǔ)上有許多重合之處，特別是在文本生成方面，但它們?cè)趹?yīng)用廣度和目標(biāo)上存在顯著區(qū)別： 技術(shù)廣度：大語言模型主要聚焦于文本數(shù)據(jù)的處理與生成，而生成式人工智能則跨越了文本、圖像、音頻等多種模態(tài)，具有更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。 生成的目標(biāo)與應(yīng)用場景：大語言模型的生成主要是基于已有語言數(shù)據(jù)的理解和補(bǔ)全，目標(biāo)是生成連貫、符合語法和語義的文本內(nèi)容。生成式人工智能則更側(cè)重于創(chuàng)造性和個(gè)性化，生成內(nèi)容往往具有獨(dú)創(chuàng)性，應(yīng)用場景更加多樣化。 用戶交互與定制化：生成式人工智能通常允許用戶對(duì)生成過程進(jìn)行干預(yù)和定制，生成結(jié)果可以根據(jù)用戶需求進(jìn)行調(diào)整。而大語言模型通常生成的文本是基于輸入背景和模型內(nèi)在的語言知識(shí)，用戶的干預(yù)能力相對(duì)有限。 行業(yè)應(yīng)用與未來展望 大語言模型和生成式人工智能在各自領(lǐng)域內(nèi)的廣泛應(yīng)用，推動(dòng)了多個(gè)行業(yè)的創(chuàng)新與變革。以下是一些典型行業(yè)的應(yīng)用與展望： 內(nèi)容創(chuàng)作與媒體：大語言模型已經(jīng)在新聞自動(dòng)化、博客撰寫和社交媒體內(nèi)容生成中展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力。生成式人工智能則在視覺藝術(shù)、廣告設(shè)計(jì)和電影特效制作中發(fā)揮著越來越重要的作用。 教育與培訓(xùn)：大語言模型被用于自動(dòng)化的教學(xué)助手、個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑的生成等。生成式人工智能則用于生成虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境、創(chuàng)造性教學(xué)內(nèi)容和沉浸式教育體驗(yàn)。 醫(yī)療與健康：大語言模型幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)分析患者數(shù)據(jù)、生成醫(yī)療報(bào)告和輔助診斷。生成式人工智能可以生成醫(yī)療影像、模擬手術(shù)過程和提供個(gè)性化健康建議。 娛樂與游戲：生成式人工智能在生成游戲角色、場景和劇情方面表現(xiàn)出色，為游戲設(shè)計(jì)和虛擬世界開發(fā)帶來了新的可能性。 未來，隨著技術(shù)的不斷演進(jìn)，特別是多模態(tài)模型和更智能化的生成模型的出現(xiàn)，大語言模型與生成式人工智能之間的界限可能會(huì)更加模糊。兩者將可能融合，形成更強(qiáng)大的生成系統(tǒng)，在更廣泛的行業(yè)中產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。 總結(jié) 大語言模型和生成式人工智能在技術(shù)基礎(chǔ)上有著緊密的聯(lián)系，但它們?cè)趹?yīng)用場景、技術(shù)廣度和生成目標(biāo)上存在顯著差異。了解這些差異，對(duì)于推動(dòng)人工智能技術(shù)的應(yīng)用和創(chuàng)新至關(guān)重要。未來，隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，大語言模型和生成式人工智能將繼續(xù)在各自的領(lǐng)域內(nèi)引領(lǐng)創(chuàng)新，并且有望在更多領(lǐng)域中交叉融合，推動(dòng)全新的應(yīng)用場景和行業(yè)變革。 -
無服務(wù)器計(jì)算：優(yōu)勢(shì)與潛在障礙 無服務(wù)器計(jì)算，也被稱為函數(shù)即服務(wù)（FunctionasaService,FaaS），是一種新興的云計(jì)算模型，它允許開發(fā)者構(gòu)建和運(yùn)行應(yīng)用程序和服務(wù)，而無需管理服務(wù)器。這種模式提供了許多優(yōu)勢(shì)，但同時(shí)也存在一些潛在的障礙。以下是對(duì)無服務(wù)器計(jì)算優(yōu)勢(shì)與潛在障礙的深入探討。 優(yōu)勢(shì) 1.成本效益 無服務(wù)器計(jì)算可以顯著降低運(yùn)營成本。由于無需預(yù)先購買或租用服務(wù)器，企業(yè)只需為實(shí)際使用的計(jì)算資源付費(fèi)。 2.彈性伸縮 無服務(wù)器架構(gòu)能夠根據(jù)應(yīng)用需求自動(dòng)擴(kuò)展或縮減資源，確保應(yīng)用性能的同時(shí)，避免資源浪費(fèi)。 3.簡化開發(fā)流程 開發(fā)者可以專注于編寫業(yè)務(wù)邏輯代碼，而無需擔(dān)心底層的服務(wù)器配置和維護(hù)。 4.快速部署 無服務(wù)器計(jì)算支持快速部署應(yīng)用，縮短了從開發(fā)到上線的周期。 5.持續(xù)集成和持續(xù)部署（CI/CD） 無服務(wù)器架構(gòu)與CI/CD流程的集成，使得自動(dòng)化測試和部署變得更加容易。 6.多租戶支持 無服務(wù)器平臺(tái)通常支持多租戶架構(gòu)，提高了資源的共享和利用效率。 7.安全性 由于資源的隔離性和自動(dòng)化管理，無服務(wù)器計(jì)算可以提供更高的安全性。 潛在障礙 1.學(xué)習(xí)曲線 對(duì)于不熟悉無服務(wù)器架構(gòu)的開發(fā)者來說，可能需要一段時(shí)間來學(xué)習(xí)和適應(yīng)。 2.冷啟動(dòng)問題 無服務(wù)器計(jì)算中的函數(shù)在首次執(zhí)行時(shí)可能會(huì)有延遲，這被稱為“冷啟動(dòng)”。 3.狀態(tài)管理 由于無服務(wù)器計(jì)算的無狀態(tài)特性，管理狀態(tài)信息可能需要額外的存儲(chǔ)解決方案。 4.調(diào)試和監(jiān)控 在無服務(wù)器環(huán)境中，調(diào)試和監(jiān)控應(yīng)用程序可能會(huì)更加復(fù)雜。 5.供應(yīng)商鎖定 使用特定供應(yīng)商的無服務(wù)器服務(wù)可能會(huì)導(dǎo)致依賴性，從而限制了遷移到其他平臺(tái)的能力。 6.性能限制 某些無服務(wù)器平臺(tái)可能會(huì)對(duì)函數(shù)執(zhí)行時(shí)間、內(nèi)存使用等有限制。 7.集成復(fù)雜性 將無服務(wù)器計(jì)算與現(xiàn)有的企業(yè)系統(tǒng)和工作流集成可能會(huì)面臨挑戰(zhàn)。 結(jié)合實(shí)例分析 AWS Lambda 亞馬遜的AWS Lambda是無服務(wù)器計(jì)算的一個(gè)典型例子。它允許用戶編寫代碼以響應(yīng)事件，而無需管理服務(wù)器。AWS Lambda的優(yōu)勢(shì)在于其自動(dòng)擴(kuò)展能力、按需計(jì)費(fèi)模式和與AWS生態(tài)系統(tǒng)的緊密集成。然而，它也存在冷啟動(dòng)問題和對(duì)執(zhí)行時(shí)間的限制。 Google Cloud Functions Google Cloud Functions提供了類似的無服務(wù)器計(jì)算服務(wù)。它的優(yōu)勢(shì)在于與Google Cloud服務(wù)的集成，以及對(duì)多種編程語言的支持。但是，它也面臨著供應(yīng)商鎖定和性能限制的問題。 總結(jié) 無服務(wù)器計(jì)算作為一種創(chuàng)新的云計(jì)算模式，為開發(fā)者和企業(yè)提供了一種靈活、高效、成本效益高的解決方案。然而，為了充分利用其優(yōu)勢(shì)，企業(yè)和開發(fā)者需要克服一些技術(shù)和策略上的障礙。隨著技術(shù)的成熟和社區(qū)的不斷努力，這些障礙將逐漸被解決，無服務(wù)器計(jì)算將在未來扮演更加重要的角色。 -
云計(jì)算轉(zhuǎn)型：人工智能如何改變?cè)朴?jì)算 人工智能和云計(jì)算是兩種正在改變我們工作方式的顛覆性技術(shù)。據(jù) Gartner 稱，到 2024 年，70% 的組織將使用人工智能 (AI) 來自動(dòng)化云管理任務(wù)，從而將云成本降低 30%。 人工智能正在以多種方式改變?cè)朴?jì)算，包括： 自動(dòng)化云管理任務(wù)：AI 可以自動(dòng)執(zhí)行資源配置和取消配置、監(jiān)控性能以及識(shí)別和解決問題等任務(wù)。這可以釋放人力資源以專注于更具戰(zhàn)略性的任務(wù)。 提高安全性：AI 可以識(shí)別和預(yù)防安全威脅（如惡意軟件和入侵），有助于提高對(duì)安全法規(guī)的遵守程度。 個(gè)性化云服務(wù)：AI 可以通過推薦相關(guān)內(nèi)容、建議產(chǎn)品和服務(wù)以及定制用戶體驗(yàn)來為每個(gè)用戶個(gè)性化云服務(wù)。 提高效率：AI 可以通過多種方式提高云計(jì)算的效率。例如，它可以優(yōu)化資源分配、減少延遲并提高吞吐量。 推動(dòng)創(chuàng)新：AI 通過啟用新的應(yīng)用程序和服務(wù)來幫助推動(dòng)云計(jì)算的創(chuàng)新。例如，人工智能正被用于開發(fā)分析數(shù)據(jù)、創(chuàng)建虛擬助手和自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)的新方法。 總體而言，人工智能對(duì)云計(jì)算產(chǎn)生了重大影響，并有助于使其更加高效、安全和個(gè)性化。 這一趨勢(shì)如何使云采用者受益？ 人工智能迅速改變了云計(jì)算，為云采用者節(jié)省資金、提高安全性和提供更好的客戶體驗(yàn)開辟了新的可能性。 以下是人工智能使云采用者受益的一些具體方式： 無縫數(shù)據(jù)訪問和數(shù)據(jù)管理：人工智能可以自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)收集、清理和分析，這可以幫助云采用者節(jié)省時(shí)間和金錢，提高其數(shù)據(jù)管理流程的準(zhǔn)確性和效率，并開發(fā)預(yù)測模型來預(yù)測需求、識(shí)別趨勢(shì)并做出更好的決策。 節(jié)省成本：人工智能可以自動(dòng)執(zhí)行當(dāng)前由人類執(zhí)行的任務(wù)，例如資源的配置和取消配置、監(jiān)控云流量以及識(shí)別和響應(yīng)安全事件。這可以幫助云采用者節(jié)省勞動(dòng)力成本并降低其總體云成本。 更好的決策：人工智能可以開發(fā)預(yù)測模型，分析大量數(shù)據(jù)以識(shí)別難??以手動(dòng)發(fā)現(xiàn)的模式和見解，并創(chuàng)建模擬來測試不同的場景并做出預(yù)測。這可以幫助云采用者做出更好的業(yè)務(wù)決策，例如識(shí)別新市場、優(yōu)化運(yùn)營和防止欺詐。 提高可靠性：人工智能可以監(jiān)控云系統(tǒng)并盡早發(fā)現(xiàn)潛在問題，自動(dòng)進(jìn)行災(zāi)難恢復(fù)和業(yè)務(wù)連續(xù)性規(guī)劃，并開發(fā)在發(fā)生故障時(shí)可以自動(dòng)修復(fù)的系統(tǒng)。這可以幫助云采用者防止停機(jī)和其他中斷，確保他們的系統(tǒng)即使在發(fā)生災(zāi)難時(shí)也能正常運(yùn)行，并提高系統(tǒng)的可靠性。 云提供商如何解決這個(gè)問題？ 云提供商正在通過多種方式解決云計(jì)算中的人工智能問題，包括： 投資研發(fā)：云提供商正在大力投資人工智能技術(shù)的研發(fā)。這包括開發(fā)新的人工智能算法、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和機(jī)器學(xué)習(xí)模型。例如，亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù) (AWS) 在 2022 年已在研發(fā)方面投資了 261 億美元。 與人工智能公司合作：云提供商正在與人工智能公司合作，帶來新的人工智能服務(wù)和解決方案。這包括與開發(fā)人工智能硬件、軟件和應(yīng)用程序的公司合作。例如，Microsoft Azure 已與 OpenAI 合作開發(fā)新的人工智能服務(wù)。 教育客戶：云提供商正在向客戶介紹人工智能在云計(jì)算中的好處。這包括提供培訓(xùn)材料、白皮書和博客文章。例如，Google Cloud Platform (GCP) 提供許多資源來幫助客戶了解人工智能，例如《人工智能初學(xué)者指南》。 提供 AI 驅(qū)動(dòng)的服務(wù)和解決方案：云提供商正在向其客戶提供 AI 驅(qū)動(dòng)的服務(wù)和解決方案。這包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理和圖像識(shí)別服務(wù)。例如，IBM Cloud 提供 Watson Assistant 和 Watson Discovery 等 AI 驅(qū)動(dòng)的服務(wù)。 將人工智能應(yīng)用于云計(jì)算的缺點(diǎn) 將人工智能應(yīng)用于云計(jì)算存在潛在的缺點(diǎn)： 安全風(fēng)險(xiǎn)：AI 系統(tǒng)可能容易受到黑客攻擊和其他安全攻擊，因?yàn)樗鼈兺ǔ：軓?fù)雜并且依賴大量數(shù)據(jù)。攻擊者可以使用這些數(shù)據(jù)來訓(xùn)練他們的 AI 系統(tǒng)來攻擊其他系統(tǒng)。此外，AI 系統(tǒng)可以生成可以欺騙其他 AI 系統(tǒng)的合成數(shù)據(jù)。 偏見：如果使用有偏見的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，AI 系統(tǒng)將生成有偏見的數(shù)據(jù)。這可能導(dǎo)致對(duì)某些群體的歧視，例如種族、性別或性取向。例如，使用刑事司法系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的 AI 系統(tǒng)可能會(huì)對(duì)黑人產(chǎn)生偏見。 失業(yè)：隨著 AI 變得越來越復(fù)雜，它可以使云計(jì)算行業(yè)的工作自動(dòng)化。這可能會(huì)導(dǎo)致一些工人失業(yè)，特別是那些執(zhí)行重復(fù)或手動(dòng)任務(wù)的工人。例如，人工智能可以自動(dòng)配置和取消配置云資源，這可能會(huì)導(dǎo)致云工程師失業(yè)。 不透明性：人工智能系統(tǒng)可能不透明，因此很難理解它們?nèi)绾巫龀鰶Q策。這可能使要求人工智能系統(tǒng)對(duì)其行為負(fù)責(zé)變得困難。例如，如果人工智能系統(tǒng)做出的決策導(dǎo)致負(fù)面結(jié)果，則可能很難確定做出該決策的原因以及該決策是否公平。 過度依賴：人工智能系統(tǒng)可能過度依賴數(shù)據(jù)，這意味著不準(zhǔn)確或有偏見的數(shù)據(jù)可能會(huì)欺騙它們。這可能導(dǎo)致決策失誤。例如，如果人工智能系統(tǒng)接受錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，它可能會(huì)做出錯(cuò)誤的預(yù)測。 在將人工智能應(yīng)用于云計(jì)算時(shí)，了解這些潛在的缺點(diǎn)非常重要。然而，人工智能在云計(jì)算中的好處可以超過風(fēng)險(xiǎn)。通過仔細(xì)的規(guī)劃和實(shí)施，人工智能可以提高云計(jì)算的安全性、效率和可擴(kuò)展性。 人工智能支持的云計(jì)算的長期前景 人工智能 (AI) 與云計(jì)算的結(jié)合是一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域，正在改變?cè)S多行業(yè)。盡管人工智能發(fā)明得更早，但云計(jì)算已經(jīng)幫助人工智能成為有效的催化劑。Gartner 的一項(xiàng)調(diào)查預(yù)測，到 2025 年，全球人工智能云服務(wù)市場將達(dá)到 1000 億美元。這一增長是由對(duì)人工智能解決方案日益增長的需求推動(dòng)的，這些解決方案可以幫助企業(yè)改善運(yùn)營、做出更好的決策并提供新產(chǎn)品和服務(wù)。 根據(jù) Gartner 最近的一份報(bào)告，人工智能與云計(jì)算的結(jié)合可能會(huì)產(chǎn)生巨大的影響。根據(jù)報(bào)告數(shù)據(jù)，云計(jì)算和人工智能的結(jié)合“代表著從傳統(tǒng)‘云計(jì)算’范式的單一應(yīng)用轉(zhuǎn)向高度智能的解決方案，使我們能夠?qū)崿F(xiàn)我們從未想象過的事情，并使我們能夠更快地完成任務(wù)。” 人工智能和云計(jì)算可以通過多種方式加速行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。人工智能與云的關(guān)系仍處于早期階段，但有可能徹底改變企業(yè)的運(yùn)營方式。未來十年，云技術(shù)中的人工智能將推動(dòng)邊緣計(jì)算的力量，提供超個(gè)性化的用戶體驗(yàn)，自主管理云基礎(chǔ)設(shè)施，提高云使用效率，降低經(jīng)營成本，從而幫助為數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來新的維度。 -
公共云比私有數(shù)據(jù)中心更具可持續(xù)性嗎？ 在提高數(shù)據(jù)中心的可持續(xù)性方面，有些人可能會(huì)建議關(guān)閉數(shù)據(jù)中心并遷移到公共云，這將在清潔能源采購和用水效率等領(lǐng)域帶來更好的結(jié)果。 然而，雖然公共云中的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心，通常比私有數(shù)據(jù)中心更具可持續(xù)性的說法是正確的，但也有例外。認(rèn)識(shí)到這些例外對(duì)于實(shí)現(xiàn)最佳的整體數(shù)據(jù)中心可持續(xù)性戰(zhàn)略至關(guān)重要。 繼續(xù)閱讀，了解如何處理這些細(xì)微差別，并針對(duì)數(shù)據(jù)中心的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)實(shí)施定制的方法。 為什么公共云數(shù)據(jù)中心（通常）更具可持續(xù)性 總體而言，公共云數(shù)據(jù)中心的碳效率比私有企業(yè)數(shù)據(jù)中心高4.7倍。這一發(fā)現(xiàn)并不令人意外。公有云數(shù)據(jù)中心（即由AWS、MicrosoftAzure和GoogleCloudPlatform等云提供商運(yùn)營的數(shù)據(jù)中心）在可持續(xù)性方面具有多項(xiàng)優(yōu)勢(shì)。其中包括： 規(guī)模經(jīng)濟(jì) 公共云數(shù)據(jù)中心最明顯的可持續(xù)發(fā)展優(yōu)勢(shì)或許在于它們往往規(guī)模龐大。這使得它們能夠從規(guī)模經(jīng)濟(jì)中獲益，從而實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。 當(dāng)然，數(shù)據(jù)中心（包括公有云和私有設(shè)施）的確切規(guī)模差異很大。但總體而言，超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心規(guī)模很大，通常至少有100,000平方英尺，有時(shí)甚至超過這個(gè)數(shù)字的兩倍。相比之下，許多私有企業(yè)數(shù)據(jù)中心的規(guī)模遠(yuǎn)低于100,000平方英尺。 在單個(gè)數(shù)據(jù)中心中容納更多平方英尺的空間意味著可持續(xù)性，因?yàn)楣蚕黼娏退吹墓ぷ髫?fù)載越多，它們消耗這些資源的效率就越高。 此外，在設(shè)施規(guī)模較大的情況下，數(shù)據(jù)中心建設(shè)相對(duì)于工作負(fù)載容量的可持續(xù)性影響更為有利。兩個(gè)位于不同地點(diǎn)的50,000平方英尺設(shè)施，對(duì)環(huán)境造成的凈損害可能高于一個(gè)100,000平方英尺數(shù)據(jù)中心的影響。 共享基礎(chǔ)設(shè)施 公共云數(shù)據(jù)中心允許企業(yè)通過租用計(jì)算、內(nèi)存和存儲(chǔ)資源來共享基礎(chǔ)設(shè)施。這更具可持續(xù)性，因?yàn)榉?wù)器容量可以在一家企業(yè)用完后被另一家企業(yè)重復(fù)使用，因此所需的服務(wù)總數(shù)更少。 相比之下，大多數(shù)企業(yè)數(shù)據(jù)中心只托管一家企業(yè)使用的硬件。如果該企業(yè)不經(jīng)常使用其所有服務(wù)器，那么從碳效率的角度來看，那些閑置的服務(wù)器實(shí)際上就是浪費(fèi)的成本。 可再生能源采購 私有云數(shù)據(jù)中心和公共云數(shù)據(jù)中心都可以利用可再生能源。然而，在將數(shù)據(jù)中心設(shè)在風(fēng)能、太陽能和其他可再生能源充足的地方，并以合理的成本獲取這些能源方面，大型公司往往擁有更大的購買力。 這并不是說所有公共云數(shù)據(jù)中心都提供可再生能源，但總的來說，它們?cè)谶@方面具有優(yōu)勢(shì)。 雖然人們通常認(rèn)為公共云提供商更具可持續(xù)性，但私有數(shù)據(jù)中心也具有一些可持續(xù)性優(yōu)勢(shì)。當(dāng)私人數(shù)據(jù)中心更具可持續(xù)性時(shí)，需要注意的是，有些因素可以使某些私人數(shù)據(jù)中心更加可持續(xù)，例如： 能夠?qū)F(xiàn)有建筑改造為數(shù)據(jù)中心，從而大幅降低建筑碳排放成本。理論上，超大規(guī)模企業(yè)可以像私營企業(yè)一樣改造建筑，但后者對(duì)容量的要求較低，因此企業(yè)更常采用這種做法。 在清潔能源或水資源特別豐富的地方充分利用邊緣數(shù)據(jù)中心。邊緣數(shù)據(jù)中心通常僅在私有數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中發(fā)揮作用。 在私有數(shù)據(jù)中心內(nèi)部署IaaS，使私有數(shù)據(jù)中心客戶能夠從公共云中可用的共享基礎(chǔ)設(shè)施中獲得相同的可持續(xù)性優(yōu)勢(shì)。 私人數(shù)據(jù)中心對(duì)配置和硬件提供了更大的控制權(quán)，如果經(jīng)過精心管理，這種控制可以轉(zhuǎn)化為更好的可持續(xù)性。 可持續(xù)發(fā)展之路：公共云與私有數(shù)據(jù)中心 對(duì)于大多數(shù)企業(yè)來說，提高數(shù)據(jù)中心可持續(xù)性的最簡單方法是將工作負(fù)載定位在公共云設(shè)施中。 但在這樣做之前，重要的是要考慮企業(yè)是否可以利用私有數(shù)據(jù)中心的一些獨(dú)特的可持續(xù)性能力。比如重新利用現(xiàn)有建筑物或在可持續(xù)邊緣位置部署基礎(chǔ)設(shè)施。 -
云計(jì)算與本地部署：企業(yè)IT基礎(chǔ)設(shè)施的優(yōu)劣權(quán)衡 云計(jì)算與本地部署：企業(yè)IT基礎(chǔ)設(shè)施的優(yōu)劣權(quán)衡 許多現(xiàn)有組織都在思考，是否值得從現(xiàn)有的本地技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施遷移到云端。相比之下，許多初創(chuàng)企業(yè)經(jīng)常質(zhì)疑自己是否應(yīng)該將新資本投資于本地系統(tǒng)。了解如何為企業(yè)選擇正確的系統(tǒng)大有裨益，因?yàn)檫@必須了解本地和基于云的服務(wù)和基礎(chǔ)設(shè)施之間的差異。 什么是云計(jì)算和本地部署？ 云計(jì)算是一種通過互聯(lián)網(wǎng)提供所需計(jì)算服務(wù)的模式，如服務(wù)器、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)、軟件、分析等，即“云”。像亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、微軟Azure、谷歌云平臺(tái)等云提供商處理這些服務(wù)，以便企業(yè)能夠按需訪問，并擴(kuò)展其資源。 相反，本地解決方案在物理上共享IT基礎(chǔ)設(shè)施的托管。所有服務(wù)器、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備都位于現(xiàn)場，企業(yè)負(fù)責(zé)基礎(chǔ)設(shè)施的維護(hù)、升級(jí)和安全活動(dòng)。 云計(jì)算的優(yōu)點(diǎn) 云存儲(chǔ)對(duì)許多公司都是有益的，因?yàn)槠涮峁┝祟~外的功能優(yōu)勢(shì)，如定期數(shù)據(jù)備份和易于擴(kuò)展的能力，從而節(jié)省了成本。云計(jì)算對(duì)于組織而言是一個(gè)很好的選擇，原因如下。 1.將任務(wù)外包給IT人員：由于其他人將操作云存儲(chǔ)，因此IT人員不必花費(fèi)數(shù)小時(shí)來安裝新的軟件補(bǔ)丁或更新。 2.消除資本支出：本地存儲(chǔ)被歸類為資本支出，而云存儲(chǔ)則歸類為運(yùn)營支出。通常，本地存儲(chǔ)需要大量的初始資本支出來購買設(shè)備，并將其設(shè)置在辦公室；而云存儲(chǔ)是在外部維護(hù)的，無需資本投資，企業(yè)只需支付可負(fù)擔(dān)的月度訂閱費(fèi)。 3.可負(fù)擔(dān)性：為了讓企業(yè)更容易使用云存儲(chǔ)，在大多數(shù)情況下，組織按月支付云存儲(chǔ)費(fèi)用。無論是擴(kuò)大還是縮小規(guī)模，在大多數(shù)情況下，基于云的存儲(chǔ)企業(yè)都能滿足經(jīng)濟(jì)需求。此外，可以在計(jì)劃中調(diào)整、添加或完全取消云存儲(chǔ)功能。這種靈活性對(duì)于那些預(yù)見變化、又不想被鎖定在不需要的服務(wù)費(fèi)用上的企業(yè)來說非常棒。 4.定期備份數(shù)據(jù)：與本地服務(wù)器相比，在云中備份數(shù)據(jù)更容易。基于云的服務(wù)器將使客戶放心，如果其計(jì)算機(jī)出現(xiàn)故障或文件在本地被刪除，可以再次找到信息。這種共享可能丟失的信息的能力意味著，企業(yè)將能夠限制關(guān)鍵信息丟失的風(fēng)險(xiǎn)。 5.擴(kuò)展以滿足企業(yè)的需求：基于云的存儲(chǔ)設(shè)計(jì)考慮到了企業(yè)的需求。想要在其中存儲(chǔ)更多TB的數(shù)據(jù)以存儲(chǔ)更多信息，只需單擊并升級(jí)計(jì)劃即可。與需要安裝新硬件的企業(yè)自己的服務(wù)器不同，基于云的服務(wù)器可以隨時(shí)擴(kuò)展以滿足企業(yè)的需求。對(duì)于快速發(fā)展的企業(yè)，個(gè)人無需因?yàn)樵O(shè)備跟不上而放慢速度。 云計(jì)算的缺點(diǎn) 雖然使用云來滿足企業(yè)的存儲(chǔ)需求有很多優(yōu)勢(shì)，但也存在一些缺點(diǎn)。缺點(diǎn)如下。 1.互聯(lián)網(wǎng)決定用戶體驗(yàn)：對(duì)于云存儲(chǔ)，必須擁有極快且可靠的互聯(lián)網(wǎng)連接。如果企業(yè)的大部分工作負(fù)載托管在云中，請(qǐng)考慮使用冗余互聯(lián)網(wǎng)連接。對(duì)于那些希望從云快速訪問企業(yè)服務(wù)器的用戶而言，緩慢的互聯(lián)網(wǎng)連接會(huì)給他們帶來糟糕的用戶體驗(yàn)。 2.成本會(huì)迅速膨脹：雖然云存儲(chǔ)的快速可擴(kuò)展性是上述優(yōu)勢(shì)之一，但如果沒有組織好，這一特性也可能成為成本效益的致命傷。云服務(wù)是一種消費(fèi)模式，因此企業(yè)需要的存儲(chǔ)空間越大，每月底需要支付的費(fèi)用就越多。 制定政策和流程可以幫助企業(yè)避免高昂的賬單帶來的沖擊。企業(yè)內(nèi)部應(yīng)確定一個(gè)聯(lián)系人，負(fù)責(zé)云關(guān)系，并建立臨時(shí)通道，以應(yīng)對(duì)超出臨時(shí)通道時(shí)成本的驚人增長。 3.訪問基于連接：將文件保存在線的缺點(diǎn)之一是，互聯(lián)網(wǎng)中斷會(huì)完全關(guān)閉對(duì)重要文件的訪問。由于連接中斷而無法隨時(shí)訪問數(shù)據(jù)會(huì)延遲企業(yè)運(yùn)營，并使員工的工作效率低下。盡管互聯(lián)網(wǎng)多年來在可靠性方面取得了長足的進(jìn)步，但企業(yè)在遷移到云存儲(chǔ)之前需要對(duì)其連接感到安全。 4.數(shù)據(jù)安全性差：與云存儲(chǔ)企業(yè)合作，是將數(shù)據(jù)的控制權(quán)交給另一方來管理和確保其安全。因此，需要了解云企業(yè)使用哪些安全實(shí)踐和程序，以及其如何加密傳輸和靜止的信息。 本地部署的優(yōu)點(diǎn) 與云存儲(chǔ)相反，本地存儲(chǔ)使用企業(yè)物理位置上的現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施來管理數(shù)據(jù)。以下是本地?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)的一些優(yōu)點(diǎn)。 1.離線操作：本地存儲(chǔ)的另一個(gè)主要優(yōu)勢(shì)是用戶無需互聯(lián)網(wǎng)連接即可訪問數(shù)據(jù)。雖然大多數(shù)企業(yè)都依賴互聯(lián)網(wǎng)開展業(yè)務(wù)，但人們總是擔(dān)心失去連接，這可能會(huì)影響生產(chǎn)力并導(dǎo)致無法訪問關(guān)鍵數(shù)據(jù)。這將為用戶提供可隨時(shí)訪問內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)的本地服務(wù)器，無論互聯(lián)網(wǎng)連接如何。 2.降低每月互聯(lián)網(wǎng)費(fèi)用：如果企業(yè)不使用互聯(lián)網(wǎng)或云，那么不必為如此強(qiáng)大的連接付費(fèi)。對(duì)于那些在本地存儲(chǔ)信息的人來說，對(duì)強(qiáng)大連接和快速下載速度的需求會(huì)進(jìn)一步降低。如果不必通過云來查看文件，那么就不必支付互聯(lián)網(wǎng)套餐費(fèi)用。 3.更安全：與云存儲(chǔ)面臨的第三方和窺探相比，本地存儲(chǔ)提供了更高的安全性。其完全受限制，只有授權(quán)人員才能訪問。本地服務(wù)器無法被網(wǎng)絡(luò)外的各方訪問，因?yàn)閿?shù)據(jù)未存儲(chǔ)在線。其非常適合擁有敏感數(shù)據(jù)的企業(yè)或金融領(lǐng)域的企業(yè)。 4.提供對(duì)服務(wù)器硬件的控制：許多企業(yè)喜歡在自己的大樓內(nèi)擁有專用服務(wù)器來滿足其所有需求。企業(yè)可以自行進(jìn)行升級(jí)，而不必要求云存儲(chǔ)企業(yè)升級(jí)其存儲(chǔ)計(jì)劃或添加新功能。事實(shí)上，能夠更改服務(wù)器上的硬件可以為擁有精明員工的企業(yè)提供更高的靈活性和定制性，以滿足其在存儲(chǔ)方面的需求。 本地部署的缺點(diǎn) 雖然建立本地存儲(chǔ)解決方案有很多優(yōu)點(diǎn)，但企業(yè)也應(yīng)該意識(shí)到一些缺點(diǎn)。以下是本地?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)的一些缺點(diǎn)。 1.需要額外的IT支持：如果想使用本地存儲(chǔ)，還需要IT人員來維護(hù)和管理服務(wù)器。這可能需要雇用新員工或從現(xiàn)有員工中分配更多時(shí)間來維護(hù)服務(wù)器。這種額外的支持會(huì)增加企業(yè)成本，并降低IT部門的效率，因?yàn)樗麄冇信c本地服務(wù)器相關(guān)的額外責(zé)任。 2.行業(yè)合規(guī)性：如果企業(yè)是屬于金融或醫(yī)療保健等受監(jiān)管行業(yè)，那么企業(yè)將承擔(dān)遵守管理法規(guī)的責(zé)任，因?yàn)槠髽I(yè)是服務(wù)器和本地存儲(chǔ)的所有者和運(yùn)營商。合規(guī)性可能需要許多員工的關(guān)注，需要額外的外部審計(jì)費(fèi)用，如果發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施不合規(guī)，還可能被罰款。 3.維護(hù)成本增加：購買服務(wù)器和其他硬件時(shí)，企業(yè)還需要進(jìn)行一次性資本投資，以便升級(jí)或修復(fù)系統(tǒng)。通常，某些硬件會(huì)出現(xiàn)故障，需要更換。此外，為了最大限度地利用服務(wù)器投資，需要每年甚至更頻繁地升級(jí)設(shè)備，這肯定會(huì)需要更多的資金。 4.更大的資本投資：首次設(shè)置本地存儲(chǔ)將需要企業(yè)投入大量資本來購買運(yùn)行其所需的服務(wù)器和其他設(shè)備。對(duì)于那些仍在努力起步的企業(yè)來說，這筆資本投資可能是一個(gè)很大的劣勢(shì)。除了購買設(shè)備外，還必須花費(fèi)時(shí)間和金錢進(jìn)行正確的安裝。 5.增加數(shù)據(jù)丟失的風(fēng)險(xiǎn)：數(shù)據(jù)是企業(yè)的支柱。數(shù)據(jù)丟失可能會(huì)嚴(yán)重影響企業(yè)的效率和聲譽(yù)。對(duì)于本地存儲(chǔ)，系統(tǒng)故障或系統(tǒng)被盜用可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)永久丟失。雖然基于云的系統(tǒng)會(huì)備份數(shù)據(jù)，但本地存儲(chǔ)系統(tǒng)會(huì)將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)部服務(wù)器上，這需要承擔(dān)更大的風(fēng)險(xiǎn)。作為避免本地存儲(chǔ)數(shù)據(jù)丟失的最佳做法，包括將數(shù)據(jù)復(fù)制到另一個(gè)站點(diǎn)或媒體的異地備份服務(wù)。 6.限制企業(yè)擴(kuò)展的能力：如果企業(yè)發(fā)展壯大，對(duì)存儲(chǔ)空間或其他功能的需求增加，那么快速擴(kuò)展本地服務(wù)器就會(huì)變得更加復(fù)雜。與云存儲(chǔ)相比，企業(yè)只需單擊一下即可選擇更廣泛的計(jì)劃，而本地存儲(chǔ)則要求安裝新硬件并投入人力來構(gòu)建新系統(tǒng)。 總結(jié) 因此，選擇云計(jì)算還是本地基礎(chǔ)設(shè)施已成為一項(xiàng)企業(yè)關(guān)鍵決策，這取決于多種因素，這些因素對(duì)于每個(gè)企業(yè)而言都是特定的。更成熟的企業(yè)需要平衡靈活性、可擴(kuò)展性、成本效益以及本地方法允許的控制、安全性和合規(guī)性。同樣，初創(chuàng)企業(yè)需要權(quán)衡本地系統(tǒng)所需的前期資本支出是否合理，或者云計(jì)算的靈活、按需方法是否更適合其增長率。 因此，最終的選擇取決于企業(yè)的特定需求、監(jiān)管要求以及已設(shè)定的長期目標(biāo)。由于兩者各有利弊，因此，如何才能做出最佳選擇，一方面需要詳細(xì)評(píng)估存儲(chǔ)和軟件的需求，另一方面需要評(píng)估兩種機(jī)制的優(yōu)缺點(diǎn)。 總而言之，云和本地環(huán)境之間的平衡可能會(huì)在靈活性、控制力和成本效益之間達(dá)成最佳妥協(xié)。考慮到這一點(diǎn)，企業(yè)應(yīng)該能夠以最適合其目標(biāo)、預(yù)算和運(yùn)營要求的方式行動(dòng)，以提供穩(wěn)健而敏捷的IT戰(zhàn)略。 -
云計(jì)算如何重塑高等教育的未來 云計(jì)算集成正在重塑高等教育。至少如果考慮到對(duì)數(shù)字工具的日益依賴，情況確實(shí)如此。近年來，一些教育機(jī)構(gòu)已經(jīng)利用了基于云的平臺(tái)，如 SaaS（軟件即服務(wù)）、IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）和 PaaS（平臺(tái)即服務(wù)）。這些平臺(tái)增強(qiáng)了教學(xué)方法并簡化了管理任務(wù)。 云計(jì)算在高等教育中的一個(gè)重要方面是遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)。2020 年的 COVID-19 疫情為采用云技術(shù)鋪平了道路。大學(xué)和學(xué)院被迫采用在線課程。云平臺(tái)有助于將課程材料存儲(chǔ)在一個(gè)集中位置。這些平臺(tái)促進(jìn)了虛擬教室和實(shí)時(shí)通信。因此，即使在疫情期間，教育也繼續(xù)進(jìn)行，沒有任何停頓。同時(shí)，學(xué)生們也獲得了一些新的機(jī)會(huì)。 云計(jì)算還幫助教育機(jī)構(gòu)有效地管理資源。機(jī)構(gòu)可以減少對(duì)昂貴的本地硬件和軟件的依賴。因此，節(jié)省下來的資金可以用于其他有助于提高教育質(zhì)量的領(lǐng)域。 采用云計(jì)算并非沒有挑戰(zhàn)。由于機(jī)構(gòu)處理敏感的學(xué)生信息，數(shù)據(jù)安全是主要問題。將現(xiàn)有系統(tǒng)遷移到云也可能很復(fù)雜且耗時(shí)。然而，不可否認(rèn)的是，云計(jì)算的好處大于弊端。 隨著越來越多的機(jī)構(gòu)采用云技術(shù)，可以相信，進(jìn)一步的創(chuàng)新將有望提高教育質(zhì)量，并使世界各地的學(xué)生更容易學(xué)習(xí)。因此，高等教育的未來無疑將隨著云計(jì)算的發(fā)展而發(fā)展。 -
云存儲(chǔ)中的數(shù)據(jù)隱私和安全：平衡保護(hù)與可訪問性 要在數(shù)據(jù)安全性和可訪問性之間取得平衡，需要全面了解用戶的需求、信息敏感性、安全協(xié)議和合規(guī)性管理。對(duì)云存儲(chǔ)的需求不斷增長是顯而易見的，據(jù)估計(jì)，到2024年底，其市場規(guī)模將達(dá)到6750億美元。雖然這種向云技術(shù)的快速轉(zhuǎn)變值得稱贊，但它也凸顯了平衡數(shù)據(jù)可訪問性和安全性的迫切需要。應(yīng)考慮采用整體方法，尤其是在最新的監(jiān)管框架（如GDPR和CCPA）要求企業(yè)更嚴(yán)格遵守法規(guī)的情況下。如今，許多突破正在幫助企業(yè)平衡數(shù)據(jù)安全性和可訪問性，以下是幫助我們實(shí)現(xiàn)兩全其美的突出突破： 零信任架構(gòu)(ZTA)：基于“永不信任，始終驗(yàn)證”原則，ZTA要求每個(gè)用戶驗(yàn)證其憑證，無論他們是在網(wǎng)絡(luò)邊界內(nèi)還是在網(wǎng)絡(luò)邊界外。每個(gè)人都必須遵守安全協(xié)議才能訪問所需的數(shù)據(jù)或信息。持續(xù)監(jiān)控和多因素身份驗(yàn)證(MFA)是ZTA的重要組成部分。通過增加額外的安全層，該策略的應(yīng)用已被證明有助于加強(qiáng)云存儲(chǔ)系統(tǒng)的保護(hù)。 加密技術(shù)：加密仍然是保護(hù)敏感數(shù)據(jù)和用戶信息的首要技術(shù)之一。不斷發(fā)展的算法和技術(shù)模式進(jìn)一步幫助加密技術(shù)日新月異，端到端加密(E2EE)的出現(xiàn)標(biāo)志著重大進(jìn)步。E2EE提供了出色的保護(hù)，即使數(shù)據(jù)在傳輸過程中被攔截，如果沒有密鑰也無法解密信息。 人工智能監(jiān)控和威脅檢測：采用人工智能技術(shù)可為組織帶來顯著優(yōu)勢(shì)，包括增強(qiáng)決策能力和運(yùn)營效率以及創(chuàng)新的客戶體驗(yàn)。然而，集成人工智能也存在需要全面考慮的固有風(fēng)險(xiǎn)。這些風(fēng)險(xiǎn)包括數(shù)據(jù)泄露、算法偏差以及人工智能驅(qū)動(dòng)的洞察力的潛在濫用。因此，高度重視安全性對(duì)于保護(hù)敏感信息和維持信任至關(guān)重要。組織必須認(rèn)識(shí)到，人工智能系統(tǒng)中的任何漏洞都可能導(dǎo)致重大的財(cái)務(wù)和聲譽(yù)損失，因此，強(qiáng)大的安全措施是采用人工智能的關(guān)鍵組成部分。遵守行業(yè)特定法規(guī)（例如GDPR或HIPAA）對(duì)于避免法律后果至關(guān)重要。 平衡數(shù)據(jù)安全與輕松訪問 雖然采用強(qiáng)大的數(shù)據(jù)安全框架至關(guān)重要，但絕不能以犧牲信息的易訪問性為代價(jià)。無法提供無縫數(shù)據(jù)訪問的云存儲(chǔ)不值得投資。理想的解決方案必須在數(shù)據(jù)安全性和訪問性之間取得和諧的平衡。如何實(shí)現(xiàn)這種微妙的平衡，以下是一些措施： 以用戶為中心：以用戶為核心的開發(fā)理念是實(shí)現(xiàn)云存儲(chǔ)系統(tǒng)安全性和可訪問性平衡的先決條件。開發(fā)人員必須專注于直觀的界面，幫助用戶快速部署安全設(shè)置。界面中還需要明確強(qiáng)調(diào)隱私方面。通過組織定期的培訓(xùn)計(jì)劃，用戶可以進(jìn)一步提高對(duì)敏感數(shù)據(jù)和信息安全的意識(shí)。企業(yè)還可以使用加密應(yīng)用，它們非常容易與云網(wǎng)絡(luò)集成，并提供額外的數(shù)據(jù)安全層。 混合云：混合云解決方案兼具兩者的優(yōu)勢(shì)，是實(shí)現(xiàn)順暢、安全數(shù)據(jù)訪問的絕佳選擇。企業(yè)可以選擇將敏感信息存儲(chǔ)在私有云上，以強(qiáng)制合規(guī)，而公共云則可以存儲(chǔ)不太敏感的數(shù)據(jù)，以便于訪問和實(shí)現(xiàn)高成本效率。因此，混合云解決方案是一種靈活的選擇，它為組織提供了足夠的空間，可以根據(jù)要求進(jìn)行調(diào)整。 法規(guī)遵從性：遵守法規(guī)規(guī)定對(duì)于實(shí)現(xiàn)所需的數(shù)據(jù)安全性和可訪問性至關(guān)重要。云解決方案必須具有內(nèi)置的審計(jì)跟蹤和報(bào)告格式規(guī)定，才能令人滿意地滿足法規(guī)遵從性。企業(yè)還應(yīng)定期進(jìn)行審計(jì)練習(xí)，以確保安全協(xié)議是最新的，并能抵御日益嚴(yán)重的網(wǎng)絡(luò)攻擊威脅。 總結(jié) 由于組織的運(yùn)營、規(guī)模和規(guī)模各不相同，因此無法為各個(gè)行業(yè)的企業(yè)推薦一刀切的云存儲(chǔ)解決方案。企業(yè)需要采用多管齊下的戰(zhàn)略，包括創(chuàng)新技術(shù)和以用戶為中心的界面，這可以幫助他們保持?jǐn)?shù)據(jù)安全和可訪問性方面的法規(guī)遵從性。使用混合云對(duì)于平衡數(shù)據(jù)安全性和訪問性也至關(guān)重要。雖然在這些方面之間找到平衡很難，但在這方面的努力非常值得投資。 -
本地存儲(chǔ)與云存儲(chǔ)：選擇正確的解決方案 在當(dāng)今快速發(fā)展的IT環(huán)境中，企業(yè)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面面臨著一個(gè)關(guān)鍵決策：是投資內(nèi)部存儲(chǔ)解決方案還是利用云存儲(chǔ)服務(wù)。 選項(xiàng)之間的選擇至關(guān)重要，因?yàn)樗粌H影響IT運(yùn)營的效率和可擴(kuò)展性，還影響組織的整體成本結(jié)構(gòu)和敏捷性。 實(shí)施云智能IT戰(zhàn)略可讓企業(yè)避免過度依賴單一方法，從而能夠更具戰(zhàn)略性和靈活性地使用云和本地資源。此外，它還可以通過使存儲(chǔ)解決方案與特定需求和戰(zhàn)略目標(biāo)保持一致來提高運(yùn)營效率，最終有助于組織的整體成功和彈性。 成為云智能 企業(yè)不斷尋求優(yōu)化IT投資的方法，同時(shí)提高運(yùn)營效率和靈活性。采用云智能策略是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的最佳方法。 云智能策略會(huì)評(píng)估每個(gè)工作負(fù)載的具體需求，并將其置于最合適的環(huán)境中，無論是在本地還是在云中。這種周到細(xì)致的方法不僅可以最大限度地提高性能和成本效益，還可以優(yōu)化存儲(chǔ)的總體份額。 了解存儲(chǔ)：本地存儲(chǔ)與云存儲(chǔ) 盡管本地存儲(chǔ)和云存儲(chǔ)的架構(gòu)和部署存在根本差異，但它們有許多相似之處。這兩種方法都提供了可靠、安全的數(shù)據(jù)丟失保護(hù)，并支持塊、文件和對(duì)象數(shù)據(jù)組織和訪問方法，以適應(yīng)各種工作負(fù)載類型。 兩種存儲(chǔ)解決方案都具有擴(kuò)展性能和容量的能力，但方式不同，并且具有一些顯著的區(qū)別。 最佳本地企業(yè)存儲(chǔ)使用方式 本地企業(yè)存儲(chǔ)通常以專用設(shè)備的形式提供，具有為高性能和可靠性而構(gòu)建的專用硬件。通過利用這種類型的存儲(chǔ)來處理關(guān)鍵工作負(fù)載，組織可以實(shí)現(xiàn)最佳性能、全面的數(shù)據(jù)功能以及對(duì)關(guān)鍵應(yīng)用程序的完全控制。 傳統(tǒng)存儲(chǔ)解決方案預(yù)先配置了硬件和存儲(chǔ)軟件，無需集成這兩個(gè)組件。雖然這種簡化的設(shè)置可確保更輕松的部署和可靠的性能，但云存儲(chǔ)仍然更易于訪問且更易于提供，尤其是對(duì)于通用需求而言。 在本地?cái)?shù)據(jù)中心(DC)中運(yùn)行的理想存儲(chǔ)工作負(fù)載包括： 可預(yù)測且通常關(guān)鍵任務(wù)的工作負(fù)載 全天候運(yùn)行且增長可預(yù)測的工作負(fù)載，可能與本地存儲(chǔ)的成本可預(yù)測性和性能一致性非常匹配。例如ERP系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)和其他具有穩(wěn)定增長和性能且被視為任務(wù)關(guān)鍵型的企業(yè)應(yīng)用。 這些應(yīng)用可能通過本地?cái)?shù)據(jù)中心運(yùn)行更具成本效益，因?yàn)樗鼈儫o法從云的按使用付費(fèi)擴(kuò)展和數(shù)據(jù)分層中獲益，從而節(jié)省成本。此外，如果組織擁有一支技術(shù)精湛的本地支持團(tuán)隊(duì)，他們將完全控制變更和升級(jí)順序，從而最大限度地減少停機(jī)時(shí)間。 專業(yè)的存儲(chǔ)解決方案和硬件配置 高端企業(yè)存儲(chǔ)系統(tǒng)是專門構(gòu)建的、完全集成的硬件和軟件設(shè)備，提供云塊和文件存儲(chǔ)中通常沒有的高級(jí)功能。 專業(yè)存儲(chǔ)解決方案包含一些組織優(yōu)先考慮的存儲(chǔ)功能，例如經(jīng)過驗(yàn)證的可靠的對(duì)稱故障轉(zhuǎn)移、數(shù)據(jù)清理或某些級(jí)別的存儲(chǔ)緩存。 控制部署的DC規(guī)劃人員可能更喜歡以自定義配置部署這些存儲(chǔ)系統(tǒng)，并將它們與其他企業(yè)和制造系統(tǒng)集成。 獲取最新最好的存儲(chǔ)系統(tǒng) 如果組織認(rèn)為數(shù)據(jù)對(duì)其業(yè)務(wù)運(yùn)營至關(guān)重要，那么保持對(duì)其存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施某些方面的控制可以帶來巨大的好處。這種控制允許定制配置，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃提供競爭優(yōu)勢(shì)。 此外，專門提供存儲(chǔ)解決方案的存儲(chǔ)供應(yīng)商通常會(huì)在云存儲(chǔ)服務(wù)之前推出重要功能。例如，一些主存儲(chǔ)系統(tǒng)包含內(nèi)置功能，可以檢測、關(guān)閉并協(xié)助從繞過其他網(wǎng)絡(luò)和DC防御的勒索軟件攻擊中恢復(fù)數(shù)據(jù)。 已建立和傳統(tǒng)的應(yīng)用 已建立的應(yīng)用不能重寫，與本地基礎(chǔ)設(shè)施緊密集成或需要特定硬件配置，最好保留在本地。這些應(yīng)用包括使用經(jīng)過驗(yàn)證且可靠的光纖通道(FC)存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)連接，或使用某些網(wǎng)絡(luò)附加存儲(chǔ)(NAS)功能的應(yīng)用程序。 由于NAS在一些公共云中相對(duì)較新，因此云文件服務(wù)所需的一些應(yīng)用功能可能不存在，例如對(duì)可能仍在現(xiàn)場部署的較舊的安全協(xié)議的支持。 具有強(qiáng)烈性能需求的應(yīng)用 本地環(huán)境通常都是全閃存的，企業(yè)塊存儲(chǔ)經(jīng)過優(yōu)化，可充分利用閃存性能。專用硬件與存儲(chǔ)軟件無縫集成，可提供出色的計(jì)算能力和速度。 企業(yè)存儲(chǔ)通過這些專用資源而非共享資源提供，從而確保一致且可靠的性能。在數(shù)據(jù)中心部署存儲(chǔ)時(shí)，規(guī)劃人員可以從一系列頂級(jí)供應(yīng)商選項(xiàng)中選擇所需的性能級(jí)別。 架構(gòu)師可以完全控制存儲(chǔ)解決方案，從而能夠?qū)嵤┒ㄖ频臋M向擴(kuò)展存儲(chǔ)，例如用于高性能計(jì)算（HPC）的并行文件系統(tǒng)解決方案。 因此，本地存儲(chǔ)通常更適合需要高性能和低延遲的工作負(fù)載，例如金融交易應(yīng)用、3D渲染和大型關(guān)系數(shù)據(jù)庫。 敏感數(shù)據(jù)和合規(guī)性 本地存儲(chǔ)為組織提供了對(duì)其DC存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施的完整了解。這對(duì)于內(nèi)部數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全要求非常重要，可確保敏感信息符合行業(yè)監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。 本地NAS非常適合組織內(nèi)部的數(shù)據(jù)共享以及保護(hù)不使用互聯(lián)網(wǎng)的用戶的數(shù)據(jù)。 企業(yè)存儲(chǔ)和資本支出 雖然本地存儲(chǔ)需要大量的前期投資，但從長遠(yuǎn)來看，對(duì)于始終在線并逐漸擴(kuò)展的用例而言，它往往更具成本效益。但是，還必須考慮存儲(chǔ)采購、資產(chǎn)管理和支持的持續(xù)成本。 盡管存在這些費(fèi)用，但許多組織可能會(huì)發(fā)現(xiàn)，與云塊和文件存儲(chǔ)的直接遷移方法相比，內(nèi)部部署存儲(chǔ)的總成本最終會(huì)更低。 云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的最佳用途 利用云存儲(chǔ)服務(wù)提供商通常會(huì)購買白盒存儲(chǔ)硬件，并使用自己開發(fā)的（通常是開源的）SDS軟件對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)。 由于云存儲(chǔ)架構(gòu)是為大眾消費(fèi)而設(shè)計(jì)的，因此對(duì)于服務(wù)用戶來說，獲取罕見的高性能或非常強(qiáng)大的關(guān)鍵任務(wù)功能的成本可能很高。 在過去兩年中，大多數(shù)云供應(yīng)商都升級(jí)了塊存儲(chǔ)設(shè)計(jì)，以更好地利用SSD并提高性能。然而，盡管取得了這些進(jìn)步，但云設(shè)計(jì)在性能方面往往落后于企業(yè)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)。 云存儲(chǔ)用戶確實(shí)受益于高度自動(dòng)化的軟件來配置和獲取存儲(chǔ)容量。在云中運(yùn)行的理想存儲(chǔ)工作負(fù)載包括： 云原生且高度可變的應(yīng)用 云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及其操作特性非常適合云原生且變化多端且需求不可預(yù)測的應(yīng)用。專門設(shè)計(jì)用于利用云環(huán)境的應(yīng)用在云中運(yùn)行時(shí)自然性能最佳。 云計(jì)算實(shí)時(shí)擴(kuò)展或縮減資源的能力使其非常適合購物旺季的電子商務(wù)平臺(tái)或需求波動(dòng)的應(yīng)用等工作負(fù)載。 開發(fā)和測試環(huán)境受益于云的靈活性，允許根據(jù)需要快速啟動(dòng)和拆除環(huán)境，并實(shí)現(xiàn)快速迭代和測試，而無需在硬件上進(jìn)行大量資本投資。 分析和數(shù)據(jù)管道 具有生成式AI、視覺AI模型和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的云環(huán)境適用于需要大量處理能力和存儲(chǔ)的工作負(fù)載。 全球遠(yuǎn)程協(xié)作 云對(duì)象存儲(chǔ)環(huán)境是需要遠(yuǎn)程訪問和協(xié)作的工作負(fù)載的最佳選擇，例如通信平臺(tái)、項(xiàng)目管理工具和文檔管理系統(tǒng)。云存儲(chǔ)通過提供從世界任何位置輕松訪問和協(xié)作來提高團(tuán)隊(duì)合作和生產(chǎn)力水平。 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)應(yīng)用 云的對(duì)象存儲(chǔ)功能使其成為需要互聯(lián)網(wǎng)訪問的Web、CDN和IoT應(yīng)用的絕佳選擇。這些應(yīng)用受益于云的可擴(kuò)展性、全球覆蓋范圍以及處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力。 遠(yuǎn)程低成本數(shù)據(jù)保留 使用S3兼容存儲(chǔ)服務(wù)，企業(yè)可以輕松存儲(chǔ)內(nèi)容、備份和恢復(fù)以及通過互聯(lián)網(wǎng)存檔數(shù)據(jù)。這些存儲(chǔ)服務(wù)提供高度耐用的存儲(chǔ)，容量幾乎無限。對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)主要使用廉價(jià)的硬盤驅(qū)動(dòng)器和一些磁帶容量來降低成本。由于其成本效益和地理冗余，云計(jì)算和存儲(chǔ)是災(zāi)難恢復(fù)和備份解決方案的理想選擇。企業(yè)可以毫不費(fèi)力地從本地位置復(fù)制數(shù)據(jù)，從而保證彈性異地備份計(jì)劃，而無需承擔(dān)與維護(hù)基礎(chǔ)設(shè)施的二級(jí)DC站點(diǎn)相關(guān)的高昂費(fèi)用。 云存儲(chǔ)服務(wù)和運(yùn)營費(fèi)用 云服務(wù)根據(jù)實(shí)際存儲(chǔ)使用情況收取費(fèi)用；這樣就無需大量資本支出。存儲(chǔ)成本基于可預(yù)測的月度成本，這提供了更大的財(cái)務(wù)靈活性，并使管理運(yùn)營費(fèi)用變得更加容易。然而，這些成本有可能失控。可能需要額外的人員來監(jiān)控云支出。與本地解決方案相比，云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)有兩個(gè)值得注意的優(yōu)勢(shì)：能夠縮減或暫時(shí)擴(kuò)大規(guī)模，以及提供多個(gè)存儲(chǔ)層和類型，以更好地匹配性能需求和成本。 成為云智能的最佳建議 如果工作負(fù)載數(shù)據(jù)對(duì)于保持競爭優(yōu)勢(shì)至關(guān)重要，或者您擁有需要強(qiáng)大解決方案的任務(wù)關(guān)鍵型工作負(fù)載，那么企業(yè)存儲(chǔ)將帶來諸多好處。直接購買存儲(chǔ)可能會(huì)帶來最低的總體成本，尤其是當(dāng)現(xiàn)有內(nèi)部專家可以管理存儲(chǔ)時(shí)，對(duì)于可預(yù)測的存儲(chǔ)使用情況而言。 云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)更適合戰(zhàn)術(shù)性、通用性或臨時(shí)性需求。它還特別適合云原生數(shù)據(jù)應(yīng)用以及那些希望利用云駐留分析工具的用戶。從財(cái)務(wù)角度來看，云存儲(chǔ)有助于限制前期成本，并且通過智能使用，可以降低總擁有成本。 做出正確的存儲(chǔ)選擇 為組織選擇合適的云和本地存儲(chǔ)并不是一刀切的方案。每個(gè)工作負(fù)載都有獨(dú)特的要求，這些要求會(huì)影響最佳部署環(huán)境。 云存儲(chǔ)提供無與倫比的可擴(kuò)展性、靈活性和成本效益。另一方面，本地存儲(chǔ)提供控制、性能和一流的功能。企業(yè)必須評(píng)估每個(gè)工作負(fù)載的特征，以做出符合其戰(zhàn)略目標(biāo)和運(yùn)營要求的明智云決策。