クラウドコンピューティングは、ネットワーク、サーバー、アプリ、サービスなどの構成可能なコンピューティングリソースの共通プールへの便利で高速なアプローチを可能にするために使用されるモデルです。このアプローチは、サービスベンダーからのわずかな制御または通信で、非常に迅速に提供できます。これは、多くのソースから見つけることができるクラウドコンピューティングテクノロジーによって提供される多くの利点の1つです。クラウドを採用するユーザーの数は、今後大幅に増加すると予想されます。この場合、初心者の方は、以下の記事でクラウドコンピューティングテクノロジーが提供するものを明確にします。クラウドコンピューティングは非常に長い間開発されてきましたが、サービスとしてのインフラストラクチャ、サービスとしてのプラットフォーム、およびサービスとしてのソフトウェアの3つの最も顕著なサービスしかありません。 1.サービスとしてのインフラストラクチャ このタイプのクラウドオファリングは、インターネット接続全体で仮想化されたコンピューティングリソースを提供するクラウドコンピューティングの形式です。このモデルでは、サードパーティベンダーが、ハードウェア、ソフトウェアからストレージ、その他のお客様のインフラストラクチャコンポーネントまですべてを制御する責任を負います。さらに、顧客のアプリを管理し、システムのバックアップ計画の維持や復旧の計画などの責任にも対処する必要があります。このタイプのプラットフォームには、要求に応じて修正できるスケーラビリティの高いリソースが付属しているため、変動する一時的なワークロードに最適なオプションです。 IAAS環境によって提供されるその他の機能は、管理責任の自動化、スケーリング、デスクトップ仮想化、およびポリシーに基づくその他のサービスとしてリストできます。 技術に関して言えば、Infrastructure as aServiceの市場は参加するための障壁がかなり低いです。それどころか、クラウド構造の設定とサポートにより多くの財政的投資をするようにユーザーに求めます。 2.サービスとしてのインフラストラクチャのネットワーク 現在、パブリッククラウドベンダーが提供する2つの主要なネットワークサービスは、負荷分散とドメインネームシステムです。 負荷分散に関しては、ユーザーは、背後で動作している多くの異なるサーバーにアプローチするための1つのポイントのみを提供されます。ロードバランサーは、特定の負荷分散アルゴリズムを利用してさまざまなサーバー間でネットワークトラフィックを分散する責任を持つネットワークデバイスになります。もう1つのオプションは、ドメインネームシステムです。これは、IPアドレスを使用してネットワークを識別するコンピューターと他のデバイスの両方の階層システムです。 3.サービスとしてのプラットフォーム クラウドの2番目の製品は、Platform as a Serviceです。これは、インターネット接続全体でさまざまなアプリを処理するクラウドコンピューティングモデルです。 Platform as a Serviceモデルを使用すると、クラウドベンダーは、顧客向けのアプリケーションをサービスとして開発するために、ハードウェアとソフトウェアの両方を提供できるようになります。このサービスのベンダーは、独自の構造でハードウェアとソフトウェアを制御する必要があります。したがって、ユーザーは、新しいアプリをセットアップまたは操作するために、社内のハードウェアやソフトウェアをインストールする必要はありません。 これは、Platform as a Serviceが企業の構造全体に取って代わることを意味するものではありませんが、Java言語の開発やアプリのホスティングなどの主要なサービスのベンダーに依存します。それでも、Platform as a Serviceプロバイダーは、背後にあるすべてのコンピューティングとソフトウェアを支援する必要があります。これにより、すべてのユーザーがサインインして、Webブラウザーインターフェイスを介してプラットフォームの使用を開始するだけで済みます。彼らが支払う必要がある支払いは、彼らが毎月何を使うかによって異なります。 Platform as a Serviceの機能に関しては、基盤となる構造のスケーラビリティと自動提供としてリストできます。安全性と可用性、プロセスをより迅速に管理するためのツールのセットアップと展開など。 4.サービスとしてのソフトウェア これは、アプリがプロバイダーによって管理され、ネットワーク全体のユーザーが利用できるようにするソフトウェア配布オファリングです。ほとんどの場合、これはインターネット接続です。 Software as a Serviceは、Webサービスとサービス指向のアーキテクチャの両方をサポートする基盤となるテクノロジーにより、常に非常に人気があります。さらに、この種のサービスは、アプリケーションサービスプロバイダーやオンデマンドコンピューティングソフトウェア配信モデルにリンクされています。 Software as a Serviceの主な利点は、便利な管理、自動更新、すべての人に同じバージョンのソフトウェア、世界中のアクセシビリティとして挙げることができます。 5.サービスとしてのストレージ Storage as aServiceはビジネスオファリングです。この規定により、大企業はストレージ構造のスペースを小規模な組織にレンタルできるようになります。これは非常に経済的であり、独自のストレージを提供できる他の企業よりもリーズナブルなコストでストレージを提供する機会があります。結果として、これは、独自のストレージ構造を適用および維持するための予算がまだ不足している中小企業にとって理想的なオプションであると考えられています。 6.サービスとしてのコミュニケーション このリストにあるもう1つの優れたクラウド製品は、Communications as a Serviceです。これは、単一のプロバイダーからレンタルできるアウトソーシングソリューションです。内部の通信は、特定のモバイルデバイスを利用することにより、インターネットテレフォニー、インスタントメッセージング、コラボレーション、およびビデオ会議アプリとしても知られるVoice overIPで構成されます。この規定では、すべてのハードウェアとソフトウェアの制御に関して、サービスベンダーが全責任を負います。...
テクノロジーについていくには、会社のサーバーを更新する必要があります。この奨励の背後にある懸念は、ユーザーが購入する必要のある機器の種類と、データと操作を転送する方がよい方法についてです。言い換えれば、最も目まぐるしい問題は、完全にクラウドに移行して、古い物理サーバーから離れるべきかどうかです。クラウドコンピューティングが日々頭に浮かぶことは否定できませんが、ソリューションが組織に適しているかどうかを確認することはできません。すべての庭には雑草があります。クラウドコンピューティングもそうです。それは多くのリスクとコストを抱えながらも多くの利益をもたらします。 開発が非常に速いこのテクノロジー時代では、Infrastructure as a Serviceを利用することに関して、特に分析構造の迅速な制御に注意を払っている企業にとって、さまざまなメリットがあります。この記事では、ユーザーがこのクラウドサービスを最大限に活用できるように、Infrastructure as aServiceが提供するメリットとデメリットの両方を紹介します。 1.メリット 何よりもまず、Infrastructure as a Serviceを使用すると、企業はITチームが多くの問題に取り組むために費やす時間を大幅に節約できるように支援できます。時間を節約するためには、ITエンジニアがプロセスを自動化することが非常に重要です。物事を自動化する機能は、コストにプラスの影響を与えるだけでなく、データの保存と処理の方法を最適化します。直接ストレージや計算コスト、不要なものに費やされる時間と比較して、自動最適化は多くのお金を節約するのに役立ちます。 サービスとしてのインフラストラクチャのもう1つの利点は、最初の投資の必要性が少ないことです。ご存知かもしれませんが、アプリサーバーは最大で数百万ドルもかかる可能性があります。場合によっては料金が発生しないため、Infrastructure as aServiceクラウドに移行することで費用を節約できます。速度も考慮する価値があります。従来のソリューションでは、更新またはインストールに数日かかる場合がありますが、クラウドソリューションでは、すべてを数秒で完了できます。 さらに、バーストする機能も検討する価値があります。一時的に追加の容量が必要な場合、クラウドはこの機能を提供しますが、現在のデータサーバーからは受信できません。 もう1つの重要な点は、障害が発生しない可能性があることです。クラウドサービスベンダーは、可用性とバックアップの両方の計画を備えたデータセンターをすでにセットアップしています。何かが失敗した場合、ユーザーの回復があります。 環境にやさしいことは、この現代の人々が楽しみにしていることです。テクノロジーに関して言えば、クラウドデータセンターは効率性だけでなくグリーンテクノロジーでも構築されています。 大事なことを言い忘れましたが、クラウドに基づくソリューションは、ビジネス従業員が一緒にプロジェクトに取り組む必要がある場合、クラウドサービスを利用できるため、さらに小規模な組織に適しています。 2.欠点 また、クラウドのデメリットについても検討する必要があります。まず第一に、あなたが予期しないかもしれない移行の問題が最初にあるかもしれません。この場合、仮想化環境で機能するには、アプリケーションを再コーディングする必要があります。また、Software as a Serviceベンダーと互換性を持たせるために、データの形式を変更する必要があります。データをクラウドに移行するためのコストはかなり安いという事実にもかかわらず、後で関連するコストは予想外のことかもしれません。 第二に、それは政府からの新しい規制や規則の脅威です。ご存知のように、政府は常に新しい法律を適用しています。企業がデータを社内に保存することを義務付けている法律がある場合は、そのデータをクラウドから取り戻す必要があります。 次の号に移ると、常にリスクをコントロールできるとは限りません。多くの攻撃者が毎日サーバーに侵入することを計画しており、これがクラウドベンダーがこれに対処するための複雑なツールを採用しなければならない理由です。クラウドユーザーはリスク、特にセキュリティと安全性に関連するリスクに注意を払う必要があることを常に警告しています。
ご存じないかもしれませんが、クラウドサービスは、起業家全体に革命を起こすことができる鍵です。ビジネスシステムのホスティングからアプリのカスタマイズまで、すべてが企業のデータ損失やその他の予期しない事態を回避するのに役立つ可能性があります。 今日、多くのIT管理者は、クラウドに基づくストレージの利点と、そのバックアップ計画および災害復旧方法を高く評価しています。そのため、クラウドを採用する傾向があるかもしれません。 Gartnerの予測によると、この傾向は2020年まで進化と発展を続けます。より正確には、2020年には、クラウドとクラウドのみが表示される可能性があり、あらゆる場所でポリシーのみが表示される可能性があるとのことです。この予測につながる理由は、より合理的なコスト、より高いコラボレーション、およびより高い柔軟性に関するものです。この記事では、クラウドによってもたらされる最も顕著な利点のいくつかを次のように紹介します。 1.さまざまなレベルの柔軟性を発見するチャンス クラウドソリューションに関しては、柔軟性が最も重要なポイントと見なされています。ケースがストレージスペースと帯域幅の柔軟性であるかどうかにかかわらず、クラウド製品の要件を満たすためにどれだけの進歩を遂げることができるかを企業が評価する必要があります。 クラウドコンピューティングサービスによって提供される多くの利点の中で、最初の利点は、社内スタッフとリモートスタッフの両方にとって高い柔軟性である可能性があります。つまり、パブリッククラウドに保存されているドキュメントは、使用するプラットフォームに関係なく、スタッフがより効果的に共同作業できるようにするのに役立ちます。 さらに、Webによって有効化されたデバイスには、多くのモバイルワーカーの夢であるクラウドツールへのアプローチが可能です。彼らは制限なしにいつでも作業と共同作業を行うことができます。 クラウド採用のもう1つの利点は、サーバーの負荷の柔軟性です。ユーザーは、サイトへのトラフィックを増やす必要があるとすぐに容量を増やすことを選択でき、完了したら、都合よく元に戻すことができます。要約すると、多くのお金を費やすことなく、クラウドの採用により、企業は確実に顧客の要件を満たすことができます。 2.リソースは、クラウドベースでいつでも利用できます。 次の問題に移ると、クラウドサービスベンダーは、ほぼ最大の稼働時間を維持するのに役立つと信じてくれるほど信頼できます。つまり、データとアプリは、どこにいても必要なときにいつでも利用できるようになります。データが保存されているサーバーが突然ダウンした場合でも、損失を回復するために別のサーバーがオンになります。 このような可用性機能のおかげで、ユーザーは定期的に変化するさまざまな要求についてあまり心配する必要がありません。これは、従来の構造では簡単に行うことができません。これは、クラウドに移行する動機となる可能性があるもう1つの理由です。 3.運営費を最小限に抑える システムの購入や保守の必要性があまりないという理由から、クラウドを採用することで費用を大幅に節約できる可能性があります。より正確には、会社を発展させるためにハードウェア、設備、またはデータセンターに投資する必要はありません。さらに、責任はクラウドベンダーからスタッフに提供されるため、クラウドデータセンターを処理するためにそれほど多くのIT従業員を雇う必要はありません。ただし、ダウンタイムに関しては、必要に応じて24時間のサポートを受けるためにより多くの費用をかけることもできます。 クラウドデータセキュリティを利用する場合のその他の利点には、オンサイトサーバーの要件がなく、ITスタッフが少なく、メンテナンスの必要性が少なく、ダウンタイムが少なく、運用の失敗があります。 大事なことを言い忘れましたが、あなたは必要なものだけを支払う必要があり、それはあなたの費用の多くを節約することができます。小規模な起業家にとって、これは重要な価値であり、毎年クラウドを採用することを常に奨励してきました。 4.データセンターを保護するときにすべてを俊敏に保つ クラウド採用の敏捷性に関して、2つの主要なタイプの利点があります。要件に応じて、リソースのレベルまたはスタッフのレベルで敏捷性を実現できます。 具体的には、敏捷性はコンピューティングリソースの急速な変化に関連しています。ストレージのインスタンスをセットアップするのは数分で、ITチームが実行するのに数か月かかる場合があります。クラウドのおかげで、より効果的な作業環境を構築するために、この時間は短縮されています。 さらに、クラウドはエンジニアリングリソースとビジネスチャンスの獲得において高い俊敏性を生み出します。クラウドにはリソースを利用できる領域がありますが、企業がこれらの機会に対応することは非常に重要です。結論として、ビジネスプロセスを合理化し、クラウドが効率的に採用されるようにするために、変更をサポートすることが強く求められています。 5.データのバックアップ計画とソリューションが常に存在することを保証します ノートパソコンを盗まれるのは、データを奪われるほど深刻ではありません。このような場合、クラウドコンピューティングはより多くのセキュリティを提供することができます。データはクラウド内にあるため、システムで発生する可能性のある問題に関係なく、データにアプローチできます。プライベート、ハイブリッド、パブリックなど、選択できるデータ保護クラウドソリューションはたくさんあります。 何よりもまず、アプリコードの開発と確認が必要な場合や、プロジェクトで他の従業員と共同作業する必要がある場合などに、パブリッククラウドを保護する必要があります。 それどころか、プライベートクラウドは、システムの安全性を完全に制御しながら、より多くのメンテナンスサポートを要求します。機密性の高いデータを処理する必要がある場合は、プライベートクラウドを使用する方が理想的です。 最後になりましたが、ハイブリッドクラウドは両方の世界を組み合わせたものであり、柔軟性が高いため、企業は最適なものを選択できます。
クラウドコンピューティングは、クラウド管理のためのオープンソースツールから常に恩恵を受けてきました。クラウドユーザーは、KVM、Eucalyptus、Deltaクラウドなどのツールに注意を払う必要があります。一般に、オープンソーステクノロジーは、次の2つの主な理由から、クラウドコンピューティングテクノロジーに大きな影響を与えようとしています。まず第一に、オープンソースソフトウェアは課金されず、プロプライエタリソフトウェアとは異なるソフトウェアライセンスモデルの影響を受けません。マイクロソフトやオラクルなどの評判の良いソフトウェアプロバイダーの多くは、クラウドコンピューティング技術の柔軟性をすでに活用しているにもかかわらず、古いがコストのかかるライセンスモデルを維持するために努力しています。 1.KVM カーネルベースの仮想マシンの略であるKVMは、x86ハードウェアで動作するLinuxで使用されるオープンソースツールです。このツールには、IntelVTやAMDVなどの多くの仮想化拡張機能も含まれています。 KVMのおかげで、ユーザーは多くの仮想マシンを操作して、変更されていないLinuxまたはWindowsの画像を操作できるようになりました。 KVMはLinuxカーネル内にあり、その主な責任はカーネルをベアメタルハイパーバイザーに変えることです。 Linuxのカーネルが更新されると、KVMはそれらを自動的に利用し始めます。このオープンソースツールは現在、Red Hat、Ubuntu、SUSE Linux EnterpriseServerで利用されています。 2.デルタクラウド もう1つの価値のあるオープンソースツールは、RedHatによって前年に導入されたばかりのDeltaクラウドです。現在、これは単なるRed Hatの取り組みではなく、Apacheのプロジェクトです。一般に、Delta Cloudはクラウドを区別し、クラウドユーザーのアプリプログラミングインターフェイスを、Amazon EC2、Go Grid、OpenNebulaなどの多くの有名なクラウドのAPIに明確化します。要約すると、デルタクラウドはクラウド仮想化構造をサポートするのに非常に効果的です。 さらに、Deltaクラウドを使用すると、KVMやHyper Vに依存するような多くの仮想化環境を、1つの管理インターフェースからのみ制御できます。つまり、ESXに従って仮想マシンの管理コンソールを設定し、Hyper-Vに応じて他の仮想マシンの管理コンソールを設定するのではなく、これらすべての仮想マシンを1つの管理コンソールから制御できます。これを実現するために、Delta Cloudでは、さまざまな仮想マシンをリアルタイムで配信し、ある仮想化容量から別の仮想化容量に移動できます。 3.ユーカリ これは、クラウドを管理するためのオープンソースツールに関しても信頼できる名前です。EucalyptusCommunityCloudは、ユーザーがドライブを確認し、このツールを試用するためのサンドボックス領域です。具体的には、これはEC2 as Infrastructure as aServiceのAmazonテクニックを利用するプライベートクラウドベースです。さらに、Eucalyptusは、ユーザー制御、ストレージ構成、ネットワークモニタリング、プライベートクラウドの保護など、多くの管理機能を備えて設計されています。 4. Cloud.com VMOpsと呼ばれるCloud.comは、CloudStack構造制御アイテムの新しいオープンソースエディションであるCloudStack CommunityEditionをユーザーに提供します。より正確には、Cloud Stackは、VMware ESX、Xen、KVMなどを支援します。このオープンソースツールには、VMプロビジョニング、ワークロード制御、マルチテナントのある環境など、ユーザーがクラウド制御インターフェースに期待する多くの機能が付属しています。大事なことを言い忘れましたが、WindowsやLinuxのオペレーティングシステムに関しても役立ちます。 5.星雲を開く これはクラウドコンピューティング向けの革新的なオープンソースツールであり、KVMとVMware ESXを使用してプライベートクラウドをセットアップおよび制御する機会と、AmazonEC2と多くの異なるベンダーとのハイブリッドクラウドをセットアップおよび制御する機会をユーザーに提供します。このツールを使用すると、パブリックベンダーは、Amazonのような商用クラウドサービスベンダーか、OpenNebulaを運用する必要のある通常のパートナープライベートクラウドのいずれかになります。 6.始める前にオープンソースクラウドツールについて明確に知ることは本当に重要です 現在、クラウド環境をセットアップおよび制御するためにオープンソース製品を利用しようとしている中小企業やその他の先進的な組織がたくさんあります。懸念されるのは、IT企業がこれらのオープンソースツールを展開してプライベートクラウド環境をセットアップおよび制御できるかどうかです。また、クラウドサービスベンダーの多くはまだ小規模であり、製品のチェックはまだ始まったばかりであるため、リスクがあるかどうかについてはまだ検討中です。...
現在、ユーザーはまだ多くの目的でより多くのビッグデータを見つけようとしています。最も強調されている理由は、デジタル革命を発展させることです。それにもかかわらず、そのような膨大な量のデータを有用な洞察に変えることは、非常に複雑な作業になる可能性があります。そして、ビッグデータの難しさに直面して解決する準備ができている企業や組織は、デジタル化の発展により、財務において多くの利益を得るでしょう。 この記事では、企業が今年準備すべきビッグデータの最も重要なトレンドを紹介します。 1.データの管理は簡単ではありません。 ビッグデータ分析の背後にある大きな概念は、非常に大量のデータ内のさまざまなパターンを探し、データのパターンを検出するための機械学習モデルを設定し、それらのモデルを生産プロセスにすることです。その後、必要に応じて繰り返します。 それにもかかわらず、上記の概念は言うよりもはるかに難しいです。初心者の場合、多くのサイロからデータを収集することは、ETLとデータベースの両方のスキルを必要とするほど難しいようです。さらに、機械学習のためにデータにラベルを付けるだけでなく、クリーニングにも多くの労力と時間がかかります。このケースは、深層学習方法の観点からさらに深刻になります。大事なことを言い忘れましたが、このような複雑なシステムを大規模に安全に本番環境に送るには、多くの専門的なスキルも必要です。 上記の理由から、データの管理は実際には非常に大きな課題であり、データスペシャリストは知識を深める必要があります。 2.データサイロは増殖し続けます この予測はかなり明白なようです。 Hadoopが5年前に大きな飛躍を遂げたとき、人々は新しいイニシアチブにつながっています。それは、すべてのデータを1つのプラットフォームに統合する機能です。 それどころか、このアイデアの最大の課題は、さまざまなストレージ需要を持つ非常に多くのデータ型があることです。リレーショナルデータベースからオブジェクトストアまで、すべてに独自の長所と短所があります。また、開発者は、すべてのデータを1つのデータレイクに取り込む必要がある場合、すべての長所を最大限に活用することはできません。 ある程度、非常に多くのデータを1か所に転送することは非常に重要です。 S3などのクラウドデータストレージは、ビジネスに柔軟で手頃なストレージを提供する途上にあり、Hadoopは非構造化データストレージと分析にとって最も経済的なストレージであると今でも考えられています。ただし、他の企業には、制御すべきサイロがまだたくさんあります。高強度の集中力がなければ、データサイロは増殖し続けます。ユーザーはそれに慣れる必要があります。 3.ストリーミング分析にとって大きな年 新しいデータをより迅速に処理できれば、組織はより良く、より効果的になることは事実です。これは、ストリーミング分析の背後にある原動力と見なされています。この場合、ここでの大きな難しさは、成功するのが難しく、費用がかかることですが、これは、組織のチームが成熟し、会社をより効果的に発展させることができるという正当な理由です。 Kafka、Spark、FlinkなどのオープンソースフレームワークなどのSQL機能とともに、2019年に新たな進歩を目の当たりにする予定です。 4.蒸気を作成するためのデータの管理 一部の人々は、データを新しい石油または新しい通貨と見なしています。どのような用語を使用しても、データは価値をもたらすことが国際的に認められていますが、不注意に行うとリスクが発生します。 欧州連合によると、データが適切に管理されていない場合、財務に関連する多くの問題があります。財務に関連する悪い結果に加えて、データ侵害によって引き起こされる結果もあります。オンライン調査によると、昨年、アメリカでは約6000万人がID攻撃の悪影響を受けたと推定されています。この数は、影響を受けたと主張したのはわずか1,500万人だった2017年と比較して300％以上高くなっています。この場合、これらの課題に対処するために、データを注意深く効果的に管理する必要があります。組織の管理者は、機密データを一般に公開することについてスタッフに警告する必要があります。これは、業務にとって非常に危険です。 5.テクノロジーが発展し続けるときは、スキルを変える必要があります ビッグデータプロジェクトでは、すべての企業にとって不可欠な部分である人的資源に多くのお金が費やされています。言い換えれば、人々は主に会社の運営におけるデータの設定と運用に責任があります。使用する必要のあるテクノロジーに関係なく、データを貴重な洞察に変えるには、十分なスキルを備えた適切な人材を採用することが非常に重要です。 しかし、技術は日々開発されているため、このケースはより困難です。したがって、人々はより専門的なスキルを持っている必要があります。たとえば、今年は、企業が中立的なネットワークを本番環境に導入できる人を常に探していることがわかります。さらに、多くのプログラミング言語の中で、Pythonは依然として最も人気のある言語です。 さらに、Sparkやデータベースなどの主要なツールを扱うことができるITエンジニアは、今年はキャリアのチャンスが増えるでしょう。また、機械学習を利用できる人の需要が高まることも認識しています。新しいトレンドが現れると、新しい需要も必要になります。 それどころか、自動化されたデータサイエンスプラットフォームの開発により、企業は現在、単なるデータスペシャリストである程度まで完了することができます。要約すると、ビッグデータの道が長くなるにつれて、データと起業家の知識はさらに広がります。 6.ディープラーニングのためのより深い視野 今年最後に見られる傾向はディープラーニングです。今年は、非常に大量のデータセットを収益化する必要があるため、企業はCaffe、Kerasなどのディープラーニングフレームワークを使用して新しい試行を続けます。
以前は、コンピュータのハードドライブを利用してドキュメントやデータを保存していました。その後、そのようなハードドライブの代わりとしてクラウドコンピューティングサービスが誕生しました。クラウドコンピューティングサービスは、保存、ネットワーキング、データセット、サーバーなどに関するものです。すべてはインターネット接続を介して行われます。 今日、コンピューティングサービスを提供している企業はたくさんあり、それらはクラウドコンピューティングプロバイダーと呼ばれています。ユーザーにサービスの利用料金を請求し、サービスの利用状況に応じて料金を計算します。人々は毎日、気づかなくてもクラウドサービスを利用しています。インターネット接続で映画を見たり音楽を聴いたりすることは、クラウドユーティリティの一部です。クラウドテクノロジーのおかげで、人々は新しいアプリの設計とセットアップ、ドキュメントの保存と復元などを行うことができます。 クラウドサービスに関しては、3つの主要な種類があります。まず、Infrastructure of a Serviceは、サーバー、オペレーティングシステム、仮想マシンなどのインフラストラクチャをレンタルベースで提供するものです。次に、ソフトウェアの開発、チェック、追跡に利用されるのは、Platform as aServiceです。この種のサービスは、BIサービスなどの追加ツールを備えたInfrastructure as aServiceに似ています。最後の1つは、サブスクリプションベースでインターネット上のさまざまなアプリに接続できるサービスとしてのソフトウェアです。この記事では、2019年のトップクラウドコンピューティングサービスプロバイダーのいくつかを紹介します。 1.アマゾンウェブサービス アマゾンウェブサービスは最も評判の良いものと考えられています。これは、データベース、コンピューティング能力などの多くのインフラストラクチャ製品をユーザーに提供する、クラウドサービスの最も安全なプラットフォームです。アマゾンウェブサービスのおかげで、ユーザーは静的なウェブサイトを簡単にホストできるだけでなく、高レベルのスケーラビリティ、柔軟性、信頼性を備えた複雑なアプリでもセットアップできます。アマゾンウェブサービスは、ユーザーが体験できる無料トライアルで設計されています。 2.カマテラ 何よりもまず、Kamateraの製品は、高性能でありながらメンテナンスが少なくて済むクラウドインフラストラクチャサービスです。さらに、実際に使用したものに対してのみ課金されます。たとえば、サーバーに1ギガバイトのRAMを追加した場合、この金額を支払うだけで済み、それ以上使用する必要はありません。最後になりましたが、無料で1か月間トライアルを楽しむチャンスもあります。 3.フェニックスNAP このサービスの主な特徴は以下のとおりです。まず、これは国際的なITサービスベンダーであり、プライベートクラウドサービスなどのサービスとしての安全でスケーラブルなインフラストラクチャと、パブリックおよびマネージドサービスのみが付属しています。フェニックスNAPが提供するものはすべて、最先端のハードウェアとソフトウェアの両方のテクノロジーを活用して、企業の高まる需要に対応します。クラウドプラットフォームの高性能とは別に、このベンダーはバックアップ計画、災害復旧、および可用性の方法も設計しています。ベンダーを使用すると、ユーザーは多額の費用をかけることなく、目標をすばやく達成できます。 4. Microsoft Azure この革新的なサービスは、主にグローバルネットワークを介してアプリを展開、設計、制御するために設計されています。以前のバージョンのMicrosoftAzureはWindowsAzureと呼ばれていました。 Microsoft Azureのおかげで、ユーザーはオペレーティングシステム、データベース、プログラミング言語などの多くの製品を利用できます。このサービスを選択するかどうかを検討している場合は、1か月間続く無料トライアルでテストできます。 5. Google Cloud Platform このプロバイダーは、すべてGoogleデータセンターにあるコンピューターや仮想マシンなどのリソースを利用します。 Google Cloud Platformを使用すると、ユーザーは利用した分を喜んで支払うことができるため、料金はそれに応じて柔軟になります。 Microsoft Azureと同様に、1か月間無料で試用できます。 6.アドビ 現在、アドビはユーザーに多くのクラウド製品を提供しているベンダーの1つです。それらは、Adobe Creative...
クラウドコンピューティングのリリースは、私たちの世界に新しい扉を開きました。これは、多くの小規模起業家にとっても大きな一歩と見なされています。具体的には、前者の企業は自社の物理サーバーを購入してメンテナンスを行う必要がありますが、クラウドコンピューティングは、より便利で手頃な方法でさまざまなタスクで企業を支援できます。クラウドを使用すると、ビジネスの需要が増加している間、ユーザーが混雑したトラフィックに遅れをとることはありません。この記事では、最高のクラウドコンピューティングベンダーのいくつかを次のように紹介します。 1. Rackspace Cloud 一般に、Rackspace Cloudには、10年以上前に設立されたRackspaceという名前の米国企業が提供するさまざまなクラウドコンピューティング製品が含まれています。このクラウドコンピューティング製品には、Webアプリホスティング、Platform as a Service、クラウドサービスなどが付属しています。 Rackspaceを使用すると、ユーザーは提供されているプラットフォームを介して通信できるクラウドベンダーを選択できます。このサービスは、Microsoft Azure、Amazon Web Services、VMwareなどの評判の良いクラウドベンダーと協力しています。このクラウドコンピューティングサービスの最も顕著な点は、ユーザーに多くの最大のクラウドベンダーのスケーラビリティが提供され、カスタマーサービスが小規模なベンダーによってサポートされていることです。 さらに、Rackspaceには、パブリッククラウド、ハイブリッドクラウド、マルチクラウドなどの多くのクラウドサービスが付属しています。サービスタイプとしてのインフラストラクチャに関して、Rackspaceには独自の完全なオープンソースシステムがあります。これは、クラウドオペレーティングシステムのOpenStackを利用することで実現できます。 Rackspaceのパブリッククラウドは、ユーザーのニーズに応じて、ITリソースへの非常に高速で便利なアプローチを提供します。その結果、データセンターの管理に費やす費用の多くを節約できます。トラフィックが非常に多い、または予測できないユーザーの場合、Rackspaceのソリューションはユーザーが実際に使用するものに応じて課金されるように設計されているため、Rackspaceを高く評価する可能性があります。 さらに、プライベートクラウドの選択肢により、ユーザーはテナントが1つしかない環境を使用することができます。つまり、サーバーをより迅速に運用できます。プライベートクラウドサービスには、データセンター内外のセキュリティを強化するための多くの専用サーバーが付属しています。ユーザーは、このプライベートサーバーを使用してより詳細に制御できます。サイトまたはサービスベンダーのデータセンターで直接ホストできます。 また、Rackspaceは、プライベートクラウドとパブリッククラウドの両方にアプローチできるハイブリッドクラウドを提供します。最後に、Rackspaceクラウドを見ると、要件に適したオプションを知るための特定のチュートリアルが提供されます。 2. IBM Cloud 考慮すべきもう1つの理想的な選択肢は、IBM Cloudです。これには、評判の良いテクノロジー企業であるIBMが提供するさまざまなクラウドコンピューティングサービスが含まれています。この会社には、Platform as a Service、Software as a Service、Infrastructure as aServiceが付属しています。 ご覧のとおり、IBMが提供するサービスの数は多様です。すべてのサービスがクラウドに基づいているわけではありません。代わりに、仮想サーバーとハードウェアベースのサーバーの両方が含まれます。 サーバーが1つのクラウドプラットフォーム上に接続されているため、ユーザーはインフラストラクチャを完全に制御できます。これは、パフォーマンスを効果的に向上させながらノイズを排除するために、ユーザーがサーバー全体にアプローチできることを意味します。 さらに、IBM Cloudは現在、Webポータル、アプリケーション・プログラミング・インターフェース、またはその他のモバイル・アプリを介して管理される1つのシステムによってのみ制御されています。 IBM...
最近まで、より多くのクラウドサービスベンダーが市場に参入していました。現在、企業や組織が運用にハイブリッドクラウドを採用し始めている傾向があり、それがいくつかの新しい概念につながっています。この記事では、選択を開始する前に考慮に入れることができる最高のクラウドコンピューティングサービスのいくつかを紹介します。以下に表示されるのは概要にすぎないことを忘れないでください。したがって、探しているものを詳しく調べた方がよいでしょう。 1.マイクロソフトによるクラウド製品 ご存知かもしれませんが、Microsoftの有名なクラウドサービスには、One Drive、Office 365、Azureなどがあります。一部のユーザーによると、OneDriveおよびOfficeWebアプリケーションは非常に効果的です。 Azureも高く評価されていますが、一部のレビュー担当者にとっては、より多くのユーザーを引き付ける前に、Azureがさらに開発されています。これまで、Microsoftは、Azureの収益性を高めるために、いくつかの変更と革新を行っています。実行されているソリューションの1つは、Azureにデータセンターを追加することです。これにより、より迅速かつ便利に運用できるようになります。 2. IBM Cloud IBM Cloudサービスに関しては、2つの主要なオプションがあります。サービスとしてのインフラストラクチャーと、サービスとしてのソフトウェアとも呼ばれるクラウド・ソフトウェアです。また、IBM Cloudには、Business Platforms as aServiceも付属しています。 IBM Cloudのおかげで、ユーザーは独自のクラウド・エリアをセットアップすることができ、プライベート・クラウドをパブリック・クラウドと効果的に合理化することで、会社のハイブリッド・クラウドを作成することさえできます。顕著な利点は、ユーザーがこれらのハイブリッドクラウドの確立に多くの労力と費用をかける必要がないことです。 IBM Cloudのエンジニアリング・チームには、すべての専門家と専門家が含まれているため、彼らがもたらすことは、より安価で迅速に行われます。 IBMは、ユーザーにセキュリティと利便性の両方を提供し、使いやすさを提供するため、ハイブリッド・クラウドのセットアップに関しては最良の選択と見なされてきました。あなたが心に留めておくべきもう一つのことは、サービスとしてのソフトウェア、サービスとしてのプラットフォーム、そしてサービスとしてのインフラストラクチャが何であるかを明確に知る必要があるということです。この要約を見てみましょう。 Software as a Serviceは、バックアップや同期などのサービスのためにデバイス上で動作するクラウドソフトウェアに関するものです。 Platform as a Serviceは、クラウドがさまざまなことを実行するために利用されるプラットフォームを提供する場合です。 Platform as a Serviceを使用すると、ユーザーは何にも投資することなく、インフラストラクチャ上で直接製品を改善およびチェックできます。あなたがしなければならないのは、ベンダーから提供されたものを使用することだけです。あなたはそれらを減らすためにもっと多くのものを追加することさえできます、そしてあなたはあなたが実際に使うものの支払いをする必要があるだけです、それは特に中小企業に関しては本当に経済的です。 3. Amazon Elastic...
1. IBM Cognos インテリジェントな機能を活用してビジネス上の意思決定を迅速化する方法をお探しの場合は、IBMCognosをご利用ください。具体的には、このソリューションは、ITチームに、必要なアーキテクチャに応じて、クラウドとオンプレミスの両方に展開するための新しい方法を提供します。さらに、主にダッシュボードのセットアップと構成が必要なユーザー向けに設計されています。多くの機能の中で最も顕著なものは、ユーザーがインターネット接続の有無にかかわらずモバイルデバイスで通信し、レポートにアプローチできるようにする個人的に提供する機能です。分析の作成に関して、IBM Cognosは、傾向の分析、レポート作成などから分析を行うためのさまざまなソリューションも提供します。 IBM Cognosを選択したほうがよい理由については、3つの側面を考慮する必要があります。まず第一に、これは統合された選択肢であり、重要な分析を効果的に行い、データから洞察を収集してさらに視覚化することができます。この値は、スマートセルフサービスと呼ばれます。次に、IBMCognosは非常に堅牢な自動化を提供します。 IBM Cognosツールは、企業全体の生産性を向上させるために、インテリジェントテクノロジーを利用して、分析プロセスを自動化し、予測の提案を提供します。最後になりましたが、IBM Cognosでは、データがクラウド上にあるときにデータを配信する必要はありません。 2. IBM Watsom IBM Watsonは、人工知能テクノロジーのおかげで、レバレッジアクティビティを合理化し、予測プロセスを中断し、研究を改善するために使用される別の分析ソリューションです。さらに、このソリューションはクラウドに基づいており、データの分析に関してユーザーに特定の指示を提供します。 IBM Watsonを使用すると、すべてのユーザーが傾向を予測し、レポートを視覚化することができます。 結論として、IBM Watsonは、これらの以下の側面に関して非常に価値があります。まず、データをスマートかつ迅速に発見できます。自分の言葉で、必要なデータを追加またはアクセスするために質問を送信して、貴重な洞察を収集することができます。次に、ご存知かもしれませんが、データ分析にはさまざまな形式があるため、このツールは、より信頼できる結果を得るためにデータを活用、予測、および組み立てるのに非常に役立ちます。 3.MATLAB MATLABは、ビッグデータ分析プロセスを実行するためにエンジニアとITワーカーの両方が使用するデータ分析ベースの名前です。 MATLABを使用すると、ユーザーは、単一の領域内のフォーマットだけでなく、さまざまなソースからのデータにアプローチすることができます。また、MATLABを使用すると、データのクリーニング、失われたデータの処理、データからのノイズの除去などの責任を自動化することで、データの適切な準備を行うことができます。ユーザーは、カスタマイズされたインフラストラクチャを必要とせずに、モデルを設定して結果を予測し、ソリューションをIT環境に統合することができます。 それとは別に、MATLABを評価する他のポイントもあります。このソリューションは、機械学習用の完全な統計セットを提供します。また、システム同定、財務モデリング、最適化などの他の方法も提供されます。 MATLABは、企業のクラウド、クラスター、その他のシステムも利用します。これらの機能はすべて、すべての人にとって素晴らしいデータ分析ソフトウェアになります。 4. Google Analytics これは、ユーザーがデータを要約し、さまざまな手法で洞察を使用するための最も有名で強く推奨されるソリューションの1つです。もともと、これは主にWebサイトのステータスを追跡および報告するように設計されたWeb分析サービスです。フリーミアム製品は、非常に多くのツールを使用して、実行が不十分なページを分析するために提供されています。さらに、Google Analyticsは、起業家にとって価値のあるデータに転送できるユーザーデータも提供します。 Google Analyticsは、多くの企業の期待であるデータ分析の最も重要な問題の1つに重点を置いているため、現在多くのユーザーに採用されています。 最後に、Google Analyticsは、データの収集と管理、データのアクティブ化、データの分析という3つのケースで選択する価値があります。 Google Analyticsのおかげで、ユーザーには、会社のニーズに合わせてパーソナライズできる顧客の包括的なビューが提供されます。データを共有すると、このプロセスも合理化されます。次に、マーケティング戦略を活用するには、データをアクティブ化する必要があります。データアクティベーションにより、ユーザーは世界中の新しいチャネルを発見できます。大事なことを言い忘れましたが、レポートツールと分析ツールの両方が、ユーザーが自分の要求や要件に応じてデータをフィルタリングするのを支援する準備ができています。...
1.ドモ Domoは、現在の主要なデータ分析ツールの1つであり、ユーザーにデータ、人事、およびシステムのより多くのデジタル領域を提供するように設計されています。具体的には、Domoを使用すると、会社のデータが送信され、社内のすべてのスタッフがリアルタイムで作業できるようになります。さらに、社外の人もデータにアクセスして、作業の生産性を高めることができます。 システム内の全体像を使用して、7つのプラットフォームパーツを利用して、より多くの情報に基づいたアクションを実行できます。これらのコンポーネントは連携して機能します。また、ユーザーには予測警告が通知されるため、重要な問題に注意を払い、事前に解決策を見つけることができます。 Domoを選ぶべき理由はたくさんあります。 Domoを使用すると、ユーザーはクラウドやオンプレミスシステムなどから500を超えるデータコネクタを使用してデータを接続できます。次に、Domoには、コンピューターとモバイルデバイスの両方に対応する300を超える通信チャートとダッシュボードが付属しています。最後の1つは、モバイルデバイスのさまざまな責任を便利に制御できることです。 2. Qlik Sense Qlik Senseは、他のデータ分析ソフトウェアでは無視されることが多い有用な洞察を抽出するために、連想エンジンの形式で動作します。これは、データ間のすべての関係にインデックスを付け、さまざまなデータソースからそれらを集中領域にリンクすることで実現できます。クラウド環境に依存するこのデータ分析ツールは、顧客に高レベルの柔軟性を提供し、さまざまな問題に対して最良のソリューションを受け取ることができるようにします。アナリスト、チーム、そして会社全体が、この貴重な利点から恩恵を受けることができます。あなたの会社がどんなに大きくても、洞察を共有することはもはやそれほど難しくありません。 Qlik Senseを選択する理由は、そのインテリジェントな視覚化、コミュニケーション分析、および高レベルの柔軟性です。 Qlik Senseを使用すると、ユーザーはプラットフォームのインターフェイスで通信することで簡単に洞察を探すことができ、データをすばやく活用するためにパン、ズーム、または何かを選択できます。さらに、ユーザーはデータを発見したり、制限なしにプラットフォームに質問を送信したりできます。シングルクリックでもすぐに更新されるので、古いデータを気にする必要はありません。大事なことを言い忘れましたが、QlikSenseはデバイスに関係なく柔軟性があります。 3.良いデータ 検討すべきもう1つのオプションは、データパイプライン全体に焦点を当てるように設計された安全なクラウドデータ分析システムであるGoodDataです。これは、データを入力した瞬間から洞察を作成する分まで対応できることを意味します。このソリューションは、企業とソフトウェア組織またはビジネス関係の両方に適した選択肢です。現在、Good Dataは、保険、金融、小売など、ほとんどの業界で利用されています。 このインテリジェントなツールは、貴重な洞察を作業に直接統合するため、意思決定がより簡単かつ迅速になります。システムの進歩は自動的に更新され、予測プロセスがより便利になります。 結論として、良いデータを選択することを奨励する3つの主な理由があります。まず、このツールは、金融サービスや保険などの分野で、特定のビジネスに合ったさまざまなソリューションを提供します。第二に、展開のプロセスは非常に高速に実行されるため、8〜10週間しかかからないため、実装について心配する必要はありません。最後に、分析はアプリに埋め込まれるため、レポート作成やより高度な分析の作成など、他の場合に利用できます。 4.誕生 Birstは、ネットワーク内のデータ分析を利用して、顧客の貴重な洞察をリンクし、よりインテリジェントなビジネス上の意思決定を支援するソリューションです。 Birstが提供するソリューションには、データの管理やスケーラビリティなど、ITプロフェッショナルからの要求を満たすための速度、敏捷性、および使いやすさが含まれています。クラウドアーキテクチャには多くのテナントが付属しているため、企業内でデータ分析を拡張することはもはや難しくありません。 さらに、ユーザーはクラウドとオンプレミスの両方でさまざまなデータベースからデータを抽出できます。 要約すると、Birstは、ユーザーデータ層、適応型ユーザーエクスペリエンス、クラウドアーキテクチャの3つの側面で非常に効果的です。これにより、チームがデータを管理するためのデータを有効にする機会が提供されます。さらに、ユーザーには、ニーズに合わせてデータを操作するための多くのオプションも提供されます。使用しているデバイスに関係なく、選択したツールと同じ安定したインターフェイスを楽しむことができます。大事なことを言い忘れましたが、多くのテナントを備えたクラウドアーキテクチャは、ユーザーが1つのデータビューですべてのユーザーと接続および通信するのに役立ちます。 5. IBM Analytics この効果的なデータ分析ツールは、企業、特に企業の意思決定プロセスをサポートする洞察に焦点を当てるように設計されています。 IBM Analyticsを使用すると、ユーザーは、調達、管理、およびスケーリングの高度な最適化により、データの収集、配置、および分析をより簡単に行うことができます。ユーザーは、本当に安全な基盤ですべてのソースからデータを収集できるため、データを安全かつスマートに整理できます。データの分析は、多くの異なる手順でそれほど難しく複雑ではなくなりました。 結論として、IBMAnalyticsを選択する理由を検討する必要があります。まず第一に、それはツールの機械学習です。データサイエンスプロジェクトの展開は、会社のアプリへのインテリジェンスを最大化することで実行できます。第二に、規範的な分析はあなたが探しているものかもしれません。設計、スケジュール、およびその他の要因に従って、会社に最適なコースを決定するために、ビジネスのトレードオフを最適化できます。決定する前に、すべてをよく考える必要があります。
