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    改变企业IT的十个趋势:内部和网络销量的崛起 美国最大风投机构Kleiner Perkins Caufield&Byers的合伙人马特·墨菲(Matt Murphy)一直关注移动和云基础架构技术的投资。近日,墨菲撰文,指出了改变企业IT计算的10大重要走向,以下就是墨菲文章的主要内容。     在企业IT计算领域,变化和创新一直在进行。企业购买、创建、管理、优化和获取信息技术的方式正在发生巨大的变化。从云计算到数据分析到普遍的移动连接,企业IT系统的速度越来越快、越富有效率,运营成本也更加低廉,使用起来也更加便捷。在此进程之中,一波全新的科技企业已经出现,并挑战着那些传统的老牌企业。     在此势头之下,风险投资人也将大量的资金投向企业计算领域,规模空前。仅在2014年上半年,企业计算领域吸引的资本就高达54亿美元的新记录。     以下就是改变企业计算状态的10大重要走向:  1、云计算。据称,现在约有三分之一工作量都是在云平台上进行,主要是因为云计算通过应用即可完成,不需要企业再购买硬件。     2、虚拟化一切。虚拟化让完全不同的一套服务器转化成包含计算资源的单个集合。服务器虚拟化取得了如此巨大的成功,也推动了企业IT部门将数据中心的所有一切都虚拟化,包括网络、安全和存储等。     3、新IT购买决策。做出购买决策的主体已经从CIO和IT员工转向个别的销售主管、营销主管、账务主管和其他部门主管。     4、内部和网络销量的崛起。在网络销售渠道的推动之下,越来越多的企业都在打造全新的内部和网络销售业务,从而更加快速地按照客户需求将产品销售到客户手中。     5、“落地生根”(land and expand)销售模式。企业通过这种模式实现软件销售,即先为客户免费提供软件试用,或以优惠价格买入,从而让用户以低廉的成本使用这些软件。     6、移动设备推动工作流程更新。移动设备的广泛普及推动了企业工作流程更加有效。Salesforce首席执行官马克·贝尼奥夫(Marc Benioff)最近表示,他通过手机经营公司的整个业务。移动设备让管理者的每天工作更加便捷,而且还能推动企业工作更加快速、更加智能的完成。     7、安全性日益增强。安全威胁越来越发散,这样,各个企业就不得不考虑网络各个层面的安全问题——从服务器到终端以及二者之间的各个环节。     8、数据成新竞争优势。大数据的潜力就是不断地显现其价值,改进后的数据分析能力催生了全新企业运营的全新观点。     9、应用速度——秒杀你的竞争对手。更快速的应用性能将会区别出企业领域的胜者。研究表明,应用发行推迟一秒钟,可能会导致业务营收下降10%。现在,大量的新兴企业都非常关注应用及应用发行速度,从而让数据传输速度提升了很多倍。     10、消费者质量界面。消费者花费了大量的时间使用视觉美观的移动应用。实际上,用户也希望企业能够提供这样的应用。设计更好的企业应用,再加上更好的用户界面,将会取代那些使用起来很不方便的应用。     总体而言,那种自上而下、由公司为企业产品下达指令的时代即将终结。企业IT一直处于更新之中,这些趋势对那些传统的卖家而言,可能是坏消息,但对于以企业为重点的企业家而言,那将充满了大量的机遇。   来源:199it
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    2014年10月20日
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    Oracle将Google前工程主管PM招至麾下,意在发力云平台业务 2014年10月9日,在Oracle全球大会上,Oracle宣布为进一步创新和扩展Oracle云组合,与此同时,Oracle聘用了前Google工程部主管Peter Magnusson,其主要的职责是帮助Oracle客户在云端处理更多的科技任务。 Oracle 已聘用了前 Snapchat 和 Google 工程部主管 Peter Magnusson,其主要的职责是运行一个被重新调整过的 offering,以此来帮助企业客户在云端处理更多的科技任务。 这么高调的任命事宜展现了 Oracle 已经在所谓的 Oracle Cloud Platform上做足了准备,这是一套帮助公司为员工和客户创建高度自定义的App的技术,依赖于 Oracle 的数据库和其它技术工具。     Magnusson 已经在 Oracle 工作两周了,在这之前他是一家只有120名员工的初创公司的工作者,这家初创公司主要是提供用户信息给一些软件制造商,软件制造商再向这些消费者推荐包括数据库、电脑服务器等等信息。Magnusson 目前的职务是 Oracle 云开发部门的高级副总裁,他将帮助组建 Oracle 团队处理云平台事务。而他的顶头上司就是产品开发主管 Thomas Kurian。     除此之外,我还可以来看看 Magnusson 的其它工作经验,就在今年的早些时候,他被Snapchat招至麾下来支持该创业企业的技术基础。以前更是在 Google 的 App Engine 部门工作过,这个部门也就是帮助开发者更加容易的创建App。其实 Magnusson 在 Oracle Cloud Platform 的运作方式和在之前的 Google 公司部门是很相似的, 但针对大公司来说,他们需要帮助企业加快技术的现代化步伐。     Magnusson 说当他第一次和 Kurian & Larry Ellison 交谈的时候,他很怀疑 Oracle 已经下定决心并能够克服云平台业务上的主要障碍!“Thomas 和 Larry 在我的入职之前也是 Oracle 最困难的时候,Oracle 能不能按照计划完成云平台的发展任务是个未知数。但是真正吸引我的地方在于,真是一个很高层次的工作机会,虽具有挑战,但充满可能性,另外就是受到 Oracle 目前所专注的事情的感染,我觉得我可以带领我的队伍出色的完成任务。”   2014年10月9日,在Oracle全球大会上,Oracle宣布为进一步创新和扩展Oracle云组合,Oracle公司推出了6款最新Oracle云平台服务,以帮助客户和合作伙伴开发及部署新应用、扩展Oracle SaaS应用并实现应用的个性化以及将现有客户端应用迁移至Oracle Cloud。 新的Oracle云平台服务包括:1、Oracle大数据云(Oracle Big Data Cloud)。2、Oracle移动云(Oracle Mobile Cloud)。3、Oracle整合云(Oracle Integration Cloud)。4、Oracle流程云(Oracle Process Cloud)。5、Oracle Node.js云(Oracle Node.js Cloud)。6、Oracle Java标准版云(Oracle Java SE Cloud)。     Oracle 公司产品开发执行副总裁 Thomas Kurian 表示:“如今的云计算技术拥有创造大量商机的巨大潜力,不过为了真正获得云提供的益处,还需要有一个可靠的支持性平台。凭借这些新推出的平台服务,Oracle甚至准备得比以前更充分了,可以更好地帮助客户从云计算中获益。Oracle将以基础设施服务为核心基础,继续扩展功能丰富、整合、安全的平台服务,助力开发人员开发满足未来需求的现代化应用。”   来源:CSDN   作者 SHIRA OVIDE
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    2014年10月11日
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    PayPal创始人Peter Thiel:移动计算、大数据和教育软件不过是些流行语 PayPal的联合创始人和亿万富翁投资人Peter Thiel的脑中有很多想法萦绕。他最新出了本新书叫《Zero to One:Notes on Startups,or How to Build the Future》,但在新书分享会上,Thiel所分享的不仅仅是书中的段落。事实上,他甚至在中途连书都没碰过。     相反,Thiel详细讲述了他对于教育和医疗软件、移动计算、SaaS(软件即服务)、云计算及大数据的合理怀疑。对他来说,这些充其量只是硅谷的流行语。Thiel明确表示,像Airbnb一样的颠覆性技术才是重要的,Thiel也是这家公司的投资者。他说,Airbnb是规则改变者,符合他对于投资公司的要求。     Thiel是一个繁忙的人。他与一位员工共同经营了Founders Fund、宏观对冲基金Clarium Capital等多家公司。46岁的Thiel是Facebook的早期外部投资人,他在2004年向这一刚兴起的社交媒体网站投资了50万美元。 Facebook 上市时,他的股份价值超过5亿美元。     一位现场观众提问,这些日子他不喜欢的是什么,Thiel迅速作出了答复:“我怀疑各种主题性的和被大肆宣传的,但是不够差异化的事物,这些都是把各种不同的东西堆在一起的流行语。那些称为云计算公司的公司,在某种程度上不够差异化。”     他谈到了自己作为Friendster的早期投资者的经历,也谈到了当他走进办公室看到装饰在墙上的CEO照片时有多失望,这引起了人们的笑声。对于Thiel来说,这是一个非常危险的信号。Friendster没能成为一个社交网站,如今是一家总部设在吉隆坡的社交游戏公司。“这是一个相当混乱的地方,办公室里装饰着放大的CEO照片,就像朝鲜一样”,他说道。     他简要谈了一下和朋友Elon Musk以及Max Levchin共同创立的 PayPal。他们后来把它卖给了eBay。“我们在PayPal有印着‘我们将成为新的世界货币’的T恤,但没能做到这一点,不过也创建了一个新的支付系统”,他说道,“我并不热衷于让企业文化独立于公司而存在。如果人们只谈论箱包或公司的各种津贴和福利,我觉得这是不良文化的症状。”     现在,Thiel对于科学和抗衰老技术感到兴奋,他也在密切关注和投资这一领域。他对于投资有一个明确的标准:真实的且不易分类。     “我认为被低估了的是那些不符合任何简单描述的公司,独一无二的公司往往很难讲述一个故事——一个奇怪的,你不知道怎么讲的故事”,他说道。     Via Venturebeat
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    2014年10月09日
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    【HRTech Talking】狼来了,永久免费的人力资源管理平台商业模式的访谈 摘要:这是HRTech Talking 的第三期。云计算时代的来临,企业管理数据的完善和共享不断得到提升,人力资源管理系统得到更多地关注;同时给予了人力资源管理发展的一个难得机遇。此次我们邀请了仁云科技刘晶先生进行访谈,给我们讲讲云计算、移动互联时代下的人力资源管理。     HRTech:请简单介绍一下您自己及目前所负责的工作。   刘晶:首先很荣幸接受贵媒体的采访,我是上海仁云信息科技有限公司运营总监刘晶,从事人力资源系统服务工作12年,可以算得上是人力资源系统软件行业的一名老兵了,经历过人力资源管理软件的变更时代,从最初的C\S架构到B\S架构,再到现在的云平台、移动互联网应用,从传统的软件提供商到目前的软件云服务提供商、移动互联服务提供商,可以算见证了人力资源软件业的技术创新与发展。目前我主要负责我们公司HROCloud HR云管理系统产品线的市场推广和交付运营工作,同时也负责公司云服务中心运营支持管理工作。     HRTech: 能跟我们简单介绍一下仁云吗?当初公司是在一个什么样的大背景下创立起来的?或者说,创立仁云的初衷是什么? 刘晶:你是问对人了,我作为公司联合创始人对这方面还是很了解的,仁云科技是一家专注于企业级人力资源管理云计算、移动互联和数据挖掘分析解决方案的创新型高科技公司。     仁云科技目前拥有三条产品线,分别是HROCloud HR云管理平台、HROCloud HR外包云服务平台、HROCloud HR云共享服务平台。为不同规模和类型的企业提供业务最优的HR系统解决方案。     仁云的前身也是传统的人力资源软件企业,在HRIS/eHR的产品竞争逐渐惨烈,市场变为红海。2010年起随着国内大数据平台、云平台概念的兴起,人力资源软件也逐步进入“云”时代。2011年12月,全球最大的企业应用软件公司思爱普(SAP)宣布以34亿美元收购云计算人力资源软件提供商Success Factors;两个月后,甲骨文(Oracle)宣布斥资19亿美元收购云计算人才管理软件提供商Taleo。人力资源服务已经成为继电子商务、信息技术后云服务成熟度排名第三的应用领域。     人力资源发展的必然性决定了企业管理者一改往日追求劳动密集型的规模化方式,热烈地体现出对云时代的追赶和诉求。人力资源云端化,不仅将繁复的人力资源管理常规内容交给专业的管理团队和技术平台,更能节省企业成本,使客户能够投入更多的精力专注于人力资源管理更具战略重要性的工作领域。     仁云科技的创建正是适应大趋势,用领先的互联网思维和先进的“云”平台技术协助提升广大企业的人力资源信息化水平并提供更多增值服务。       HRTech: 目前云计算发展迅速,公司名称也跟时下流行的“云”相吻合。跟我们聊聊您目前对于云计算、移动互联等的看法吧? 刘晶:云计算时代的来临,给予了人力资源管理发展的一个难得机遇。云计算,是一种基于大数据、互联网和移动互联综合技术的计算方式,通过这种方式,多台终端共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给其他计算机和其他设备。     云的核心是共享技术和信息,集合各种优质资源,处理大量有价值的数据,满足生产、生活和管理的需要。     云意味着一切计算任务都可以交给由大规模服务器组成的“云”来处理,用户终端可以是笔记本电脑、台式机、手机等各种设备,甚至简单到只需要提供一个浏览器,就可以在任何设备上做任何事情。     随着移动互联技术的近几年的的不断发展,3G/4G/WIFI和智能手机及智能移动终端的不断普及,使得云端应用飞速增长和成熟,通过移动互联终端数据的获取更加的便捷高效,企业管理数据的完善和共享不断的提升,有了这些大数据的支持,通过云平台的处理及分享,可使企业决策快速高效的调整目标及管理提升。       HRTech: 据我们了解,公司目前主要有两款产品,分别为:HROCloud HR外包云服务系统、HROCloud HR云管理系统,都是和云计算应用技术相关,与传统人力资源管理软件相比,加入了云计算等科技的人力资源管理系统,有哪些先进之处呢?  刘晶:HROCloud HR外包云服务平台是面向中国特色的人力资源服务商(外包业务供应商)的一套云服务系统,通过整合人力资源服务供应商的整体业务从客户销售管理、员工服务管理、社保服务管理、公积金服务管理、商保服务管理、工资服务管理、财务结算管理、自助服务管理等业务功能,将业务流程规范化、具体化。   云计算和移动互联网的业务加入使得人力资源服务供应商从传统的派遣/代理业务,向更深入客户需求的全外包业务模式转型,通过移动终端采集业务数据使现场管理外包业务成为现实,真正实现全业务外包服务,提升人力资源供应商自身业务能力和营运水平。     HROCloud HR云管理系统是一套基于企业级云计算人力资源信息管理平台,将先进的人力资源管理理念融合于领先的云计算信息技术中,不仅能大大降低系统采购成本、实施风险,降低例行性事务在人力资源管理工作中所占的比例,还有助于规范与优化人力资源管理的业务流程,通过门户管理可实现企业全员参与人力资源管理,帮助企业实现战略目标。   这两套平台都通过先进的J2EE B/S架构,采用Java、Ajax、XML、iOS、Android等开发技术将传统人力资源管理和云计算、移动应用模式有效地结合起来,实现在单一集群系统平台上为客户全员提供人力资源管理服务。     云计算可以为人力资源管理提供海量信息。人力资源信息系统可以提供一个共享的海量数据库,从而可以很好地消除原来相互孤立的人力资源数据源的问题。现代企业发展迅速,职工数量超万人的企业比比皆是,加之流动性又强,许多企业连公司有多少职工都很难计算清楚。在云计算数据库里,各独立单位的人力资源数据库可以方便共享,各个数据之间可以有效地衔接,数据的更改有据可查,数据的有效性与完整性可以得到有效的管理,提高了人力资源管理效能。       HRTech: 能给我们讲讲HROCloud HR云管理系统吗?在海报上我们看到这样八个字:“化繁为简,管理无忧”,它是如何做到“无忧管理”的呢?  刘晶:HROCloud HR云管理系统,是经过仁云科技梳理多年的人力资源管理系统实施和研发经验,积累长时间的运营管理经验总结开发出的新一代的人力资源管理系统。系统通过简洁化的流程操作手段,打破传统HR软件的数据管理模式,将人事管理繁琐凌乱的业务进行流程化整合,降低传统软件模块的概念,通过流程完成不同模块的数据整合,便于人员简单操作。通过云计算平台和移动互联网的手机端应用,使企业HR部门和其它部门的业务协同,真正实现高效快捷和安全的数据共享,同时提高企业管理层的数据来源效率问题,帮助企业管理层根据数据分析快速决策,达到管理无忧的境界。       HRTech: 它的新版是前不久发布的?相比以前,有了哪些进步,优化呢? 刘晶:仁云科技在2014年8月18日正式发布的HROCloud HR云管理平台,也是国内首个移动人力资源云管理平台,新的版本全面支持手机移动应用,提供了更加强大的业务功能、便捷的应用和用户的更好体验。     相比之前的系统,强化了业务流程的概念,弱化传统HR软件的模块功能,将HR业务流程化,而不是简单的通过数据模块进行管理。通过手机移动应用和模式将原有的人事管理服务变为,企业全员参与的人事管理行为。同时最新版的HR云管理系统服务高效快速的升级机制,保障客户业务的不断变化和调整,通过众多的微创新,来给客户带来更多更优质的服务和体验。       HRTech: 关于未来人力资源管理系统,您给大家预测下会有哪些发展变革呢?而未来,你们对于仁云及产品的发展方向,目标的设定是怎样的?想过未来会有哪些新尝试呢? 刘晶:云计算和移动互联网的不断变革中,企业管理中割裂的业务模块可以在云技术下高度融合,使得流程再造的人力资源业务伙伴(BPM&HRBP)模式开始盛行,人力资源管理下沉到业务层面,直接参与对业务的支持,这让他们拥有足够的信息,而对于分工、激励和考核,人力资源管理又是最擅长的,这足以驾驭业务部门。同时,业务部门虽然直接产生业务的数据流,但他们却根本无法直接处理这些数据流,更无法有效分析这些数据流和其他部门数据流的关系,他们也需要HRBP身后的人力资源管理平台。   其二是业务流程在融合的同时,更加清晰,即在重组之后又形成了一轮细分趋势。清晰化的意义在于,各流程环节之间可以独立运行,并行不悖,但这就需要有一个包括业务之间的沟通规则,沟通规则即是知识,企业的知识管理职能又大多放在人力资源部。     未来仁云科技的产品仍将专注于人力资源管理领域,使用云计算和移动互联技术基础,我们坚信公司的核心是产品体验,我们将持之以恒将用户体验做为重中之重,帮助HR用户提升价值。我们的目标当然是快速成长为国内第一的人力资源系统云服务提供商。     HRTECH:访谈的最后,仁云科技给我们带来了一个振奋人心的消息:为了助力中小企业的发展和HR管理系统信息化建设,公司宣布即日起,仁云 HR云管理系统应用将永久免费,这也是中国第一款专业化永久免费的人力资源管理平台,颠覆了传统软件收费模式,我们相信仁云科技会做得更好,走的更远!大家有什么问题,也可以联系他们哦!      
    云计算
    2014年09月18日
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    大数据的潜在影响及制度需求 关于大数据,我有几点看法:第一,由于大数据刚刚热起来,所以不必着急下结论。当年IT刚刚发展时,研究增长问题的权威罗伯特·索洛(Robert Solow)教授提出了一个“索洛悖论”:“我们到处都看得见计算机,就是在生产率统计方面却看不见。”直到过了15年,到2002年时,他才公开承认说:“我现在发现IT可能对生产率是有贡献的。”对大数据的研究,可能也需要一个很长的时间才能确认价值所在。     第二,可能性不等于可行性。现在有种观点:“到底是大数据还是大忽悠?什么都讲是大数据。”其实是说现在讲的或者设想的都是“可能性”而不是“可行性”。“可行性”要到什么时间?现在还看不出来。它需要合理的制度安排,还需要企业、公司不断地进行商业实践、不断试错,以及科研工作者对大数据分析技术的不断改进。     第三,目前的研究主要还是提问阶段,而不是解决问题。当然,如果能提出好的问题,这也算是一个研究的好成果。     最后,本文尽量多摆事实、少讲道理;多提供一点素材,少提供一点观点。      一、大数据的产生、内涵及争议 首先,大数据何来?实际上大数据一直存在,存在于不同的地方。比如每个人都包涵着很多数据:身高、体重等等,包括观点、思想。但是过去没有互联网,所以这些数据很难得到应用。数据分析在很早就存在。春秋时孙膑就曾用对方营地做灶的数量来判断对方军队的数量,从而指导打仗。不过,当时这样的数据非常少,有这个利用能力的人才会成为时代的智者。     然而,现在的情况不太一样了。互联网应用以来,从2005年开始,数据在不断地增长,到2010年以后基本上是一个指数增长的过程,到2013年时已经超过4个ZB,每年的增长率超过50%。这就是一个从量变到质变的过程。     之前为什么不说大数据呢?这是个相对的概念,到某一天它的增长速度突然特别快的时候,“大”的概念就蹦出来了。所以它其实不是一个严格的学术概念,只是因为在量变的过程中大家感觉到这种质变,或者感觉它里面有价值。     主要的数据来源 主要的数据来源,总的来讲有两个方面:   第一,物的数据。 其中比较有代表性的,就是由传感器组成的物联网,这个概念是IBM在2009年提出来的一种商业模式,当时叫“智慧地球”。就是把传感器装到不同的物体上面,然后展现它的各种数据,比如温度、湿度、压力等等。物联网这几年的增长速度比较快,能达到20%-30%的增长速度,物的数据在不断地增加。     第二,人的数据。 其中最典型的是移动互联网的发展。近年来移动互联网占整个互联网流量的比例越来越高,移动端尤其是用户自己发送数据的比例大大提高了,这也是大数据非常重要的一个来源。通过这些移动端的数据,就可以判断一个人的职业、兴趣、品质或者其每时每刻的位置,就是说,靠这些数据能很精确地找到每个人的各种情况。     数据为什么会突然大量增加?一是IT成本下降,此外,跟这两年云计算使用率的上升有很大的关系。从亚马逊弹性云存储的文件量增长情况可见,从2006年到2013年增加的量是非常显著的,到2013年二季度时已经有2万亿数量文件存储在弹性云上。     那么,云计算为什么会降低IT成本?基于我们之前一年的实践研究数据可知,首先,从需求方来看,过去购买一些硬件包括服务器、电脑等等,成本比较昂贵。但是云计算系统把IT资源集中起来后,以租用的方式来使用,就比买它的价格便宜很多。从供给的角度来看,当把所有的IT资源集中起来以后,会有非常明显的规模经济,因为同时运营很多台服务器(当然这是基于技术),其成本会显著下降。     这里还有一个范围经济的概念:当把IT资源集中起来以后,不单有规模经济,还经营了多种的资源。比如说,搜索可能需要占很多CPU的计算资源,但是磁盘资源可能没那么多;电子邮件可能相反。当它集中运用的时候,可以同时得到这两种效率。所以,这也是云计算对IT成本下降的一个贡献。     大数据四“V” 关于大数据的定义,现在谈得最多的就是所谓的四个“V”,也有五个、六个“V”之说。IDC(互联网数据中心)归结的四个“V”中,第一个就是它的实际规模。从早先的KB,到TB,一直到后来的PB、EB,数据的量在不断地增加,这是一个表面的现象。     第二个“V”是多样的数据类型,尤其是里面包涵了大量的非结构化的数据。什么是非结构化的数据?比如在网上发一条微信,这句话本身没法拿来做统计或计量分析,但是可以在里面提取结构化数据进行分析。这样的数据反而占数据量很重要的一部分。     第三个“V”讲的是价值,有两点:一个是价值大,大数据带来各种可能性;另外一个比较重要的是,它虽然量很大、价值也很大,但是密度很低。在互联网上抓取的1GB的大数据,里面有用的可能只有千分之一、万分之一,或者百万分之一,所以,挖掘和分析比原来更加困难。     第四个“V”就是动态数据的快速处理。在这方面云计算的贡献比较大,这里比较核心的,也是大数据将来能不能从“可能”到“可行”转变的两个要素,即:非结构化和低密度。这两者其实互相相关,如果技术上能解决怎么分析非结构化数据、怎么从低密度价值里面提取数据的价值,那么大数据的应用可能就会有一个飞跃的增长。所以,我觉得非结构化和低密度可能是大数据的核心东西。     那么大数据是什么呢?如果管中窥豹,从点上去看它,首先,大数据的“大”肯定是一个相对的概念,它不是一个绝对的概念。另外,它更不是一个学术性的概念,而且这里面需要关注的就是非结构化的数据可能占大数据的主要部分,尤其是来自于网民的交互式的数据可能是未来大数据的主体之一。     从分析方法来看,过去得到数据或者统计的方法是抽样,然后利用概率论和随机过程等数学的方法来推理,从而达到目的,推测得出全部数据。现在有这种可能性,如果成本降得比较低的话,就可以获得全部的数据。      对大数据的质疑 当然,对大数据也有非常多的质疑。首先,有人提出“大数据陷阱”。数据是不是越多越好?实际上,对任何企业或个体来说,数据肯定不是越多越好,肯定有一个最优的数据量,因为要分析大量的数据,方法是不是可能?分析成本有多高?这个大量的数据包含的价值有多大?所以,对每一个企业都有一个最优的数据量,就是从拿到的数据范围里面获得的价值和为了获得这些价值而付出的分析成本,它们两个接近相等的时候,可能就是最优数据量。     再就是,MIT的凯特·克劳福德(Kate Crawford)教授提出“大数据中存在偏见和盲区”:数据在生成或采集的过程中并不都是平等的,大数据集存在“信号问题”,即某些民众和社区被忽略或未得到充分体现。这个比较典型,比如说,国内现在有6亿多网民,有时候不能用6亿的数据去判断13亿人的状态,因为这个过程不是靠抽样得到的。     第三个问题就是“泄露个人隐私成为日益严重的担忧”。在我们不知情时,数据就被人拿走了,这是很可怕的事。     二、大数据应用的潜在经济影响 如果从宏观或者立体的角度看,人类整个经济发展的过程其实就是不断地把一些不可利用的资源变成可利用的资源的过程。这个过程一般就是技术的一个个大突破,当然每一次技术突破都伴随着不断的、大量的投资过程,并将其转化成价值。     比如2008年的金融危机,一开始大家都关注金融的问题,后来很多经济学家提出,这可能是过去的IT技术的经济效应不断耗尽,而新的技术还没有出来所造成的现象——当技术处在一个不给力的阶段的时候,金融就发生问题。实际上很多发达国家在2008年以后也是寄希望于一套新技术来摆脱实体经济的衰落和危机,大数据包括云计算、新能源都是被他们寄予厚望的几个关键技术之一。     下一代通用目的技术? 1995年时,通用目的技术的概念被提出,其特征就是它在许许多多的部门都具有广泛而且普遍深入使用的潜力和技术活力,区别于一般的专用技术,它的影响非常广,甚至一项通用目的技术的发展和进步往往会引发全面的生产率的收益。     到2005年时,加拿大的Lipsey教授出了一本书,总结了人类历史发展过程中经历的24种通用目的技术——从青铜冶炼,到钻木取火,一直到2000年左右的互联网信息技术。所以,如果从增长的视角来观察大数据的话,一个核心的问题就是:大数据会不会成为大家期待的下一代的通用目的技术?如果是的话,它可能会带来比较显著的经济增长效应。     目前,大家都在期待着通用目的技术,但是真正在市场里摸爬滚打的风险投资家们,他们显然还没有明确地认为哪一项技术能够成为代替互联网的下一代通用目的技术。 在2004年左右时,有人提出了“BT会代替IT”的观点,讲了很多生物技术的可能性,但它最终没有转化为能够看得到的“可行性”——到现在为止,它也没有真正实现对IT的替代。包括2008年以后的新能源或者云计算、大数据,它们都没有真正出现一个让投资热高涨的阶段。所以,现在我们还没有明显地看到下一代通用目的技术是什么,只是有很多的设想,包括今天对大数据可能也只是一种设想、一种期望。     产业发展前景 从大数据本身的情况来看,是不是具备一些通用目的技术的特征?麦肯锡研究院根据其模型做出一些具体的预测:大数据可以为美国的医疗服务业带来3000亿美元的潜在增加值,对欧洲的公共管理每年有2500亿欧元的潜在价值,为位置服务产业带来6000亿美元的潜在年收入。同时,零售商充分利用大数据可实现运营利润增长60%——这是一个非常可观的数字,因为大数据现在对制造业的利润平均可能不到5%。另外,制造业充分利用大数据可降低整个成本的50%。     上面是宏观地看,现在提供一个微观的案例。德国小贷公司Kreditech不需要客户提供信用证明,比如资产等,只是通过访问用户的一些电子商务数据(在中国就是淘宝、eBay的数据)、社交数据(比如Facebook)来了解你的电子商务购物行为、手机的使用情况以及位置数据等,然后用这些数据来侧面分析客户信用度。这个贷款过程非常快,用模型来判断,只需几秒钟,放贷只要15分钟。当然,它只提供小额贷款,目前这些国家的高额贷款主要还是大银行在做,它们有传统优势,但是大银行关注不到的一些地方,就由小贷公司提供服务。Kreditech提供的贷款额度最高为500欧元。从效率上来看,这已经是一个很好的尝试了。这样的公司现在美国、英国比较多。     在中国,比如,新的互联网企业、新的龙头企业BAT,当初2000年互联网泡沫的时候,讲的是搜狐、新浪、网易这样的企业,现在阿里管它们叫“互联网1.0”。现在BAT都是掌握了大量数据的企业。其中百度有最大的网页搜索数据,阿里巴巴有最大的电商数据,腾讯掌握着最大的社交数据。所以,这不是一个偶然的现象。     为什么这样的企业会成为引领现代互联网产业发展的企业?很可能跟大数据的价值有内在的关系。举一个小例子:打车软件深度发展就是基于位置的服务,在每个点上可以看到周围有哪些车,甚至车的位置也可以知道。反过来也一样,司机可以看到每个乘客的距离有多远。这种数据如果在这个行业有很深应用的话,甚至可能会对用户的购车行为产生影响。     在中国,工信部下属的赛迪做过一个关于投资的预测:对大数据的投资从2012年到2015年大概每年增长100%左右,这个速度甚至超过国外的速度。      对波动的冲击效应 宏观经济学两个基本的问题:一个是增长,一个是波动。前面讲的是一个经济增长的视角,其实从经济波动和政府干预的视角来看,大数据也会带来一些冲击效应。     这里要提出一个问题,大数据的发展能否真正改善供需平衡?因为短期的经济周期性的波动的危害也是比较大的,其核心就是供需不平衡。大数据对此会不会有贡献?举两个例子:一个是淘宝搞的“订单农业”。它通过网上的数据平台去获得需要的信息,然后再按照订单来组织、安排生产。另外一个例子是制造业。2013年海尔同阿里合作,叫“家电定制”,先由阿里来收集消费者对海尔产品的需求情况,然后再组织生产,生产周期大概1个-2个月。当时这个活动的效果也不错。     当然,不能由这两个案例就推而广之说大数据能解决供需平衡的问题。如果收集全国所有的数据,恐怕量比较大,而且也比较困难。但是,至少从这个角度来看,我们看到这种可能性,值得思考。     再就是对政府干预合理性的影响。为什么政府需要干预?因为市场失灵了。为什么市场会失灵?比如在二手车市场上,供方和需方的信息是不对称的,卖车的人拥有比买车的人更多的信息。在这种情况下,如果消费者真的按照市场均衡的价格去买二手车的话,买到的只能是劣等车,好车是买不到的,这就是“劣币驱逐良币”的现象。从这个例子可以看出市场是有可能失灵的,所以需要政府在某些方面给予干预。但是在大数据的条件下来看这个问题的话,如果一个二手车的买家在合理的制度安排下,比如可以到保险公司去查它的数据,就知道它修了几次,出了几次险,到4S店去看就知道它每次出险修的是什么地方。这样买家就可能知道二手车的全部信息,这样会不会对清除这种现象有很大的改善?     讲这个故事就是说,经济学的一些传统的分析范式也好,一些传统观点也好,甚至有一些结论,很可能在大数据的条件下会发生很大变化,比如政府干预的必要性是不是比以前更加不必要了。这都是需要研究的问题。     三、大数据对社会治理的可能影响 十八届三中全会讲到:“全面深化改革的总目标是完善和发展中国特色社会主义制度,推进国家治理体系和治理能力现代化。”“国家治理体系”和“治理能力”到底指的是什么或者如何推进?大数据对这个问题应该是可以有贡献的。     比如,在许多西方国家,通过选举这套代议制度来把民意反映到政府的层次,而国内除了人民代表大会制度外,更多是领导通过调研的方式来体察民意。这实际上是一种抽样的性质,去看一些个案,但个案容易在实践中出现虚假现象,甚至国务院领导都曾被地方作假所蒙蔽。所以,这种体制下怎么去感知民意?现在互联网至少汇聚了6亿网民的一些数据,在一定程度上体现了大数据的“全样本”特征,有一个很好的技术基础。     第二个案例是“犯罪预警”。有些地方的司法部门已经建立了一个大数据分析中心,通过分析互联网中,比如商业方面的一些业务数据,包括来自于传感器的传感数据、一些邮件、互联网花费单、银行账户等等,将各类结构化的、非结构化的数据集中到大数据中心来,然后通过线索识别、指纹抽取等一系列手段进行分析,从而达到预警。     再比如,美国洛杉矶警察局总结认为,利用大数据的分析软件,成功地将辖区里的盗窃犯罪降低了33%,暴力犯罪降低了21%,财产类犯罪降低了12%。其方法很简单,就是用模型把洛杉矶区域内即将发生犯罪的特定语句挑出来,比如人们谈论的话:“出去啊”“看球啊”“喝酒啊”等等,通常会与犯罪相关的语言。这就是非结构化的数据,因为它跟犯罪没有直接的关系,是通过经验挑出这些语言,然后作为预防犯罪的一些敏感词。     这也可能是对社会治理的一个应用,至于怎么去用还需要探索。     还有城市管理方面的一个案例。SpotHero是美国一家手机应用公司,客户开车到一个地方去时,周围有几个停车场,每个停车场有多少个停车位,包括每个停车位的价格是多少,通过这些数据去判断最适合自己停车的地方。     除了人的数据以外,传感数据的应用也有广阔空间。比如说物的数据,我听到过一个例子,就是有个城市里有很多休闲的地方,每个地方都有座椅,如果在座椅上安装一个温度传感器的话,大概就能知道每天哪个公共设置的座椅温度最高,温度高说明它利用率高,也可以知道哪些椅子长时间没有人坐。就是说,完全可以通过传感器的数据来安排之后的公共基础设施,使其达到一个最优的状态,通过这种方式来不断地优化一个城市的治理。     四、大数据应用的制度需求   和政府的作用 从经济学的角度看,一个很核心的问题是如何界定数据的产权?有很多人把大数据比喻成石油,一种新的资产。但是,这种产权和财产权应该有很大区别。我觉得,产权的界定是大数据交易和商业化的前提。经济学家科斯曾经讲过产权界定的重要性,如果产权没有进行界定的话,可能交易就没有效率。     这里讲一个美国金融贷款公司的案例,它主要给一些小微企业贷款,贷款额度比德国的Kreditech公司要大一些。它贷款的前提是去联邦快递(UPS)查询企业的快递记录,但UPS需要企业的授权同意;另外,即使企业同意,UPS也可以拒绝金融贷款公司的要求,后者还需要付钱给UPS。小微企业也可以直接找UPS拿到自己数据,因为它有这个权利,但金融贷款公司可能质疑数据的真实性。因此,这些企业可以寻求UPS的数据认证,然后再将其交给贷款公司。这样,UPS可以同时向小微企业和金融贷款公司收取费用。      立法界定产权 对大数据来讲,如果要利用起来,核心在于如何界定数据产权。但是,这个产权不是天经地义,应该从经济效率或者社会学的角度出发来界定它,就像专利、像工业产权一样。就是说,应该怎么有效率,然后怎么去界定产权。     我觉得,至少需要三个层次的立法:比如刚才讲的数据的商业运用应该是什么边界?个人隐私保护应该在什么边界?政府数据的公开应该在什么边界?这样,大家运用起来才能得心应手。一个是会有更多的可用数据,另外也能减少更多的顾虑,目前基本上还是一个比较混乱的状态。     另外,还有一些其他的制度需求。首先,还是需要公平竞争的环境,比如对金融行业使用大数据的前景是非常好的,但现在也存在很多的市场准入门槛,使银行仅靠存贷差就可以过好日子。出租车也是一个案例。所以,国内如果应用大数据的话,这会是一个很大的问题。     第二,数据安全或者信息安全的问题。 关于这点甚至提得更高,说“数据主权比产权还高”,包括一些安全预警与审查机制,以及数据存储的地域限制。欧洲搞云计算时就提出了一个原则:欧洲的一些关键数据不能够放在美国的云计算中心。再比如对国家数据的外泄要立法等。     第三,行业性立法。 这方面美国已经做了一些。在中国的医疗行业,实际上在大数据出现之前,病历在医院已经电子化了,但是不同医院之间仍然不能够共享,所以这也是一个体制问题。如果能通过行业性立法,把这些能够利用的大数据都放在一个平台上,那情况就大不一样了。包括教育方面,也有很多体制问题需要解决。       政府的作用 最后,简单说一下政府的作用。     首先,国外政府在做什么?比如2012年美国政府推出“大数据行动计划”,已经炒得很热。主要是在研究和应用上投了很多钱。     第二,数据开放。奥巴马2013年签署法令,要求所有新增政府数据都必须以电脑文件方式向公众开放。白宫颁布了开放数据政策,要求政府部门列出所有可公开的数据清单。如果不可公开的话,也要作出说明。主要是列出这些数据,及时向公众开放。     第三,政府采购。云计算时,联邦政府还任命了一个首席技术官,专门推进联邦政府和部门的云计算应用。现在数据服务可能也是这样。第四,制定法规。这不仅是中国的问题,美国也有医疗、教育、个人隐私等方面的问题,也需要制定法规。在欧洲,有关个人隐私的法律很多,但还有很多的工作要做。     在中国,首先领导层比较关注。2013年9月,中央政治局在中关村进行开放学习,百度CEO李彦宏现场讲解了大数据。部委层面也有很多。2013年11月19日,国家统计局与百度、阿里等11家公司签订协议,共同建设“国家统计局大数据合作平台”。因为阿里公布的数据基本上是所有平台上所有小企业数据的集合,所以它对小企业的感知比统计局要强得多。这种合作也是有好处的。     在法规方面,去年9月,工信部颁布了《电信和互联网用户个人信息保护规定》。这个规定是个起步,和国外的法律体系相比还有很大差距,还需要继续努力。     最后,就是资金支持。自2012年以来,科技部、发改委、工信部等部委在研发、探索和产业化专项上,陆续支持了一批大数据项目。对这种新的技术,云计算也好,大数据也好,地方政府往往还是走在中央政府之前。现在基本上是“多点开花”的状态,陕西有“大数据科学园区”,广东有“大数据战略工作方案”,上海有“大数据研发三年行动计划”,山东有“产业联盟”,辽宁也在搞。在中关村,还有“大数据产业联盟”。     五、关于大数据的建议 第一,不必急于出台所谓的战略性规划和设立产业专项资金。 因为国内的IT企业也好,地方政府也好,已经意识到大数据产业的发展前景,现在热情非常大。在这种情况下,以国家规划和专项资金等方式进行鼓励,有可能扭曲正常的市场行为,甚至催生泡沫。     在云计算发展的过程中,这已经非常明显。很多地方搞云计算搞成了云地产。在这种情况下,我觉得云计算产业可能已经有了过剩的苗头,不希望大数据也出现同样的问题。     第二,怎么合理改造、建设和布局好IT基础设施? 对大数据来讲,有两个方面:一个是互联网带宽,这没问题;另外一个,其实云计算本身就是大数据的一个基础设施,本身就是处理动态的海量数据的。如果没有这样一个系统,数据是不可能大规模存储的,也不可能大规模快速计算。很多传统数据中心及旧服务器资源,可以通过建立虚拟数据中心或进行就近合并等方式进行改造利用。     另外,一些新建的大规模的数据中心,如何通过统筹,合理布局,能够真正地让云计算实现降低IT成本的效果,而不是相反。除云计算以外,主要就是加快“宽带普及提速工程”的推进速度。这个日本和韩国做得比较好。     第三,如何推动隐私保护和公共机构信息公开等立法。2012年全国人大常委会通过了《关于加强网络信息保护的决定》,工信部也有保护个人信息的新规。但是还有很多的工作要做,如何继续完善个人隐私保护立法还是有很大的问题。     再者,对互联网数据商业化应用范围如何界定?数据滥用应承担哪些责任?目前都还没有有法可依的东西。然后就是政府信息公开的程度。最后就是哪些数据可以向境外流动或允许境外企业开发利用,也需要有一些相应的法律规定。     最后,资助大数据基础技术研究,包括人才培养。现在搞大数据分析或者大数据应用,人才很缺乏,这种情况不光是国内存在。     作者为国务院发展研究中心技术经济研究部第二研究室主任,本文为作者在洪范法律与经济研究所举办的学术研讨会上的发言   via: 《财经》杂志
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    2014年08月05日
  • 云计算
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    云计算
    2014年08月01日
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    云计算价格战让亚马逊伤痕累累 股价暴跌10% [摘要]亚马逊、谷歌和微软三家云计算巨头,实施凶猛的价格战,让亚马逊受伤不轻。   腾讯科技讯 周四,互联网四大巨头之一的亚马逊,发布了二季度财报,亏损额大幅放大,股价暴跌。媒体观察到,云计算业务开始成为亚马逊的支柱业务,而在过去一个季度,亚马逊、谷歌和微软三家云计算巨头,实施凶猛的价格战,让亚马逊受伤不轻。   二季度,亚马逊的亏损额大幅放大。腾讯科技在美股行情中看到,在财报公布后的盘后交易时段,亚马逊股价暴跌了10.45%,最新价格显示为358.61美元,目前的资本市值为1650亿美元,不及Facebook。   亚马逊一直是让用户喜爱,让投资人纠结的公司。因为其产品价格定位低廉,秉承薄利多销,并且在多种产品和服务领域广泛投资,比如亚马逊推出了首款智能手机,推出了包邮会员免费享受的网络视频和音乐流媒体。   然而,由于新项目新技术投资额较大,亚马逊的亏损仍十分巨大。三季度,亚马逊预计运营亏损额为4.1到8.1亿美元,远远高于去年同期的2500万美元。   在Fire手机中,亚马逊推出了让业界震惊的海量商品识别功能和3D显示功能。业内称,亚马逊目前的创新水平,已经超过了三星和苹果,这一切归功于贝索斯对于研发投资的重视。   另外尤其值得关注的是,亚马逊的云计算服务(AWS),规模越做越大,目前已经开始影响公司整体业绩。今年上半年,谷歌、微软、亚马逊打响了一场云计算价格大战,面对谷歌的挑衅,亚马逊当仁不让,三月份对多个产品大幅降价,最高下调三分之二。   价格大战的后果,是消费者使用量增加,统计显示亚马逊使用量同比猛增了90%。   然而,使用量增加没有带来收入的相应大幅增长。亚马逊在财报中没有单独披露云计算业务的收入,但该业务是“北美-其他业务”板块的重要组成部分,财报显示,该板块同比收入增幅为38%,远远低于过去这两年保持的50%到60%的高增长。   在全球云计算市场,亚马逊是当仁不让的老大,其云计算收入,超过了所有对手的总和。由于基数庞大,在实施价格战的时候,同样的降幅,对于亚马逊收入的影响,也远远大于谷歌、微软、Dropbox等对手。   不过值得一提的是,去年底有行业分析师曾指出,云计算是一个暴利业务,亚马逊的利润率高达80%,主要原因是网络存储、服务器CPU资源的成本十分低廉,仍然远低于售价。(晨曦)   【文章来源:腾讯科技】
    云计算
    2014年07月25日
  • 云计算
    最受职场青睐的十大热门云计算技能盘点 Joe Roberts曾经是一名SaaS产品主管,现在他决定换一份工作,由于他在云计算领域从业多年,有着丰富的经验,所以他决定还将继续从事这方面的工作。Roberts之前在公司里是负责SaaS产品研发的资深IT主管和系统工程师,于去年11月份离职。之后,他收到了很多家公司提供给他的工作邀请,而Roberts最终成为位于美国马萨诸塞州Waltham市的Bit9公司的一名资深的DevOps工程师。   Roberts在云计算领域工作了整整七年,具有丰富的云计算领域的工作经验,这使他成为非常抢手的应聘者。据他介绍,他平均每周都能收到20个面试通知。   Roberts说:“我不断收到邀请我去面试的电话,那些雇主要寻找的人才是不仅懂IT,同时还要有工程实践经验、灵活地解决问题的方法、熟悉操作系统、安全和网络等方面的知识,并能够将操作系统、安全和网络进行自动化处理。”他还指出,和他一样有过云计算从业经历的同事们也颇受雇主们的青睐。   事实上,出现这种情况不足为奇,因为如今已经有越来越多的各种各样的企业在使用云计算技术,而这种情况也促使企业的员工们都越来越精通云计算技术。   但是,企业在招募从事云计算项目的人才时,并不仅仅只需要应聘者的单一技能,企业要求这些应聘者还必须是一个综合性的人才。这些企业所需要的人才是那些熟悉各种编程语言和平台,并在多个领域具有丰富经验的专家,而不是那些只专注某一个学科或技术领域的人。不同企业的雇主需要员工具备不同的技能,因此雇主和企业总结了云计算从业人员需要具备、最受企业青睐的十项云计算技能。   广泛的需求   毫无疑问,对于拥有云计算技能人才的需求正在不断上升。风险投资公司北桥创投(North Bridge Venture Partners)近期公布了一些数据显示,去年对855名企业领导的调查中有75%的受访者表示其企业内部至少使用过一种云计算平台,高于2012年的67%的调查比例。   在2013年的这项调查中,SaaS的使用率比2012年增长了15%,在受调查的企业中,64%的企业表示在2013年他们都曾使用过SaaS产品或解决方案。同时,IaaS的部署率增长了29%,45%的受访者表示他们在2013年使用过IaaS产品或解决方案。而PaaS的使用率增长了22%,33%的受访者表示其企业使用过PaaS产品。   此外,云计算正在被应用于各个行业领域中,包括通信、媒体、银行和制造业等。   美国人力资源公司Robert Half技术公司的高级执行总监John Reed说:“现在,越来越多的企业都在采用云计算策略,这意味着越来越多的企业将需要更多的云计算资源和人才。”     Robert Half技术公司高级执行总监 John Reed   Reed表示,最初,云计算在业界还是一个新生事物的时候,企业一般在人才市场上很难找到具备这方面专业知识的人才,因此他们会对自己的员工进行云计算相关的知识和技术培训。   如今,云计算的发展已经有几年的时间了,而且也有许多具备云计算专业知识和技能的IT专家出现。尽管如此,但Reed表示,目前具备云计算知识和技能的人才供应仍然远远满足不了市场上对于这种人才不断增长的需求。   对于一个云计算专业人员来说,其职业生涯之路还尚不明确。但是,云计算专家们通常都具有非常广泛的IT从业经验。一开始这些云计算专家在企业中的角色通常是业务分析师、开发人员、系统工程师或网络架构师等,后来公司领导将企业内部系统转变为基于云计算的系统,因此他们在工作中开始更多地接触云计算技术。而另一方面,这些云计算专业人员自己也会进行一些关于云计算技术方面的培训,以提升自己的技能水平。   同样,一些技术专家也会从事一些云计算项目,但是他们不会因此更换头衔以反映他们在工作上的一些新的职责。不过,一些跟云计算工作相关的新头衔的确是需要的,如云计算工程师、云计算架构师和云计算策略师。但是,有分析师指出,一些雇主通常会使用这些头衔去吸引那些优秀的应聘者。虽然,有时候冠以这些头衔的员工似乎只负责云计算相关的工作和项目,但是分析师表示,大多数企业通常忽视他们的工作头衔,并指派员工在做云计算项目的同时也做一些传统的技术项目。   位于美国Baltimore 市的Catalyst IT服务公司的创始人兼首席执行官Mike Rosenbaum指出,他们公司对于从事云计算项目工作的员工并没有单独的分工,更不用说有单独的头衔了。   Rosenbaum说:“我觉得这跟我们公司的员工全都懂得云计算技术,并都在做云计算相关的工作有关,所以我们没有必要去专门招聘一个人去专门负责云计算相关的工作。每个员工也都应该理解这一点,因为我们大部分的工作都能涉及到云计算技术,或者在某些方面和云计算有关,因此我们的员工也应该适当地掌握一些云计算技能,并能做一些云计算相关的工作。”     Catalyst IT服务公司创始人兼首席执行官 Mike Rosenbaum   混合技能   获取云计算专业知识并不是仅仅只有一种途径,同样云计算也并不是只有一种单一的技能。   人事部经理、招聘专员、IT领导,甚至是普通职员都认为多方面的技能是利用云计算系统提高工作效率的必选项,而且,对于IT专家来说也很少有人只拥有其中的一项技能的,他们通常都具备多个云计算相关的技能。   下面让我们来看看这十项最热门的云计算技能。   1. 掌握这些编程语言:Perl、Ruby、Ruby on Rails、Python、Java和JavaScript   云计算项目以这些编程语言为主导,一般来说人事部经理和招聘专员并不要求你全部掌握这些编程语言,但是至少要掌握两个以上。位于美国马萨诸塞州Burlington市的IT人力资源公司Modis的高级副总裁Matthew Ripaldi表示:“一般来说,企业都更喜欢那些具有多种技能,知识面较宽的员工。”   2. DevOps,用于开发人员与运营人员之间协调、合作的软件开发方式   从事云计算工作的人员不仅应该懂得IT各项组成部分,以及如何利用IT来帮助发展企业业务这些基本的技能,还应该掌握网络、基础设施、开发和运营方面的技术和知识。Bit9的DevOps工程师Roberts说:“你需要知道如何通过云计算技术将网络、基础设施、开发和运营等方面整合到一起。”   3. 掌握数据库的技能,尤其是SQL和MySQL编程语言   你还需要掌握一些数据库相关的技能,尤其是SQL和MySQL编程语言,还有开源软件架构Hadoop、开源分布式数据库管理系统Cassandra,以及开源文档数据库MongoDB。业界对于云计算过多的、夸大的宣传有时候会掩盖云计算项目必须要做的一些工作,包括迁移数据的必要性,以及明白数据如何被结构化。由于数据的迁移和结构化仍然是一个必须的工作,因此掌握数据方面技能的人也依然非常抢手。Rosenbaum说:“明白人们如何评估数据,并知道数据如何来回迁移是云计算项目工作的核心,因为我们需要这方面的人才,以提高项目的工作效率。”   4. 移动应用的开发技能   美国IT人力资源公司Mondo的负责招聘的副总裁Wendy Duarte指出,如今企业为其员工和客户部署了越来越多的移动应用,并且他们将大部分的移动应用都放在了云上,因此企业的IT人员需要知道如何将所有的这些工作整合到一起。   5. 了解虚拟化技术   Duarte认为:“熟悉虚拟化技术非常重要,因为虚拟化技术能够有效地提高云计算的灵活性,同时提高云计算技术的利用率。”     Mondo公司招聘副总裁 Wendy Duarte   6. 了解专业云计算供应商提供的系统   企业需要技术专家能够深入了解一个或多个云计算平台,如谷歌、亚马逊或其他专业的SaaS云计算产品(如Salesforce.com.)。 负责为企业寻找开发人员的Toptal公司的联合创始人兼首席执行官Taso Du Val指出,商业云计算产品经验能够确保IT公司招到那些懂得如何开发和整合企业正在使用或将要使用的专业系统。   7. 掌握Linux操作系统   美国IT人力资源公司WinterWyman信息技术搜索部门经理Robert Byron表示,许多IT 领导都在寻找那些会使用Linux操作系统的员工,因为这个操作系统应用非常广泛,目前已被应用于许多环境中,包括IaaS服务市场。   8. 掌握Puppet和Chef这两种集中配置管理工具   云计算企业通常使用IT自动化软件Puppet和配置管理工具Chef来扩展、提供、部署和安装设备,由于这些工具在云计算环境中变得越来越重要,所以如果你不懂这些技术的话,那就必须要努力学习,掌握这些工具的使用方法。   9. 会制造API   随着云计算技术越来越普遍,对于整合应用程序和其他工作负载的需求也在逐渐增长,因而企业需要那些能够开发应用编程接口的人才。Digital智能系统(Digital Intelligence System,DISYS)全球服务副总裁Ahmar Abbas说:“这些人应该非常了解API(应用编程接口)、不同应用编程和云计算系统,同时他们还需要能够将基础设施组合到一起。”   10. 具备安全知识   众所周知,所有的企业都希望无论他们在云上做什么都能确保安全,达到企业和用户的安全要求,所以这些企业需要具有安全知识技能的技术专家来帮助他们处理安全问题。Reed说:“安全已经成为企业云计算策略中最高优先级之一。”   云计算专业技能的价值   鉴于云计算专家们需要具备的专业知识和技能的多样性和级别,这些云计算专家们的薪资也在增长。招聘人员和人事经理指出,具备相应技能的云计算专家的薪资和奖金处于逐渐增长的趋势,同时额外收入和其他奖励制度也变得越来越吸引人。   Modis的高级副总裁Matthew Ripaldi指出,目前在云计算领域所有工作职位的平均年收入为10万美元。   Ripaldi补充说:“而且这一数据还在不断增长,尤其是在美国东海岸和西海岸的一些大城市中。而且,不仅仅是薪资在持续增长,奖金也在增长,同时云计算相关工作人员还可以远程工作,并拥有灵活的工作时间,甚至还会有额外的奖金和年终奖金。”   基于此,IDC分析师Cushing Anderson表示,目前,企业不会面临招不到具备专业的云计算相关技能的员工,只要企业愿意投入资金,无论这笔资金是用来招募具备云计算技能的员工,还是用来培训其内部现有的员工,提升员工素质,以便从事企业的云计算项目。   Anderson说:“那些负担不起或不愿意负担人力资源成本的企业必然不会像其他企业那样能够迅速地完成企业内部的云计算变革。”   这些企业的发展将会越来越慢,而且在所有的事情上都会慢半拍,继而会越来越不愿意迁移到云上,不愿意将其企业应用扩展到云上。   但是,Ripaldi指出,那些愿意在云计算人才身上投入资本的企业也会经历一段艰难的时期,因为为其云计算项目寻找具备合适技能的云计算人才也并不是那么容易的事。所以,这些实行云计算策略的企业在云计算的发展道路上也仍然比较艰难。   因此,这些企业不得不推迟其云计算项目,否则这些企业将会在云计算项目中支出更多不必要的成本。Ripaldi表示,虽然未来企业的云计算项目会得到发展,但是我们还需要经历一段时间。而目前,对于云计算专业人才的需求仍在持续增长,而且是供小于求。   【文章来源:云头条】
    云计算
    2014年07月24日
  • 云计算
    报告称,Amazon云服务成为史上增长最快的企业级软件服务之一 美国投行太平洋皇冠证券(Pacific Crest Securities)的最新数据显示,2014年,Amazon云计算服务(Amazon Web Services, AWS)截至目前的收入已经达到了50亿美元。这意味着 Amazon 来自其云计算服务的收入在一年内增加了 58%(2013 年该项收入为 31 亿美元)。在这份研究中,Pacific Crest 指出 Amazon 云服务将持续强劲的增长势头,在 2015 年预计会达到 67 亿美元。 Amazon 云计算服务的增长速度超出业界的预期,尤其是在达到 10 亿美元收入之后,增长势头更加势不可挡。Amazon 云服务的增长速度超出微软、甲骨文和 Salesforce 等其它云服务提供商,仅次于 Google。 最令分析师们惊讶的是,Amazon 云服务的收入几乎要赶超 VMware(其云计算服务收入为 52 亿美元),而后者不仅是过去十年全球企业软件和服务市场中的常青树,也在改变客户构建自己的数据中心方面做出了很大的贡献。 另一方面,Amazon 平均每季度 12.5 亿美元的云计算服务收入已经使其具备了与传统服务器制造商一较高低的能力。Dell、IBM 和 HP 三大服务器制造商平均每季度在服务器上获得的营收非别为 20 亿美元、22 亿美元和 29 亿美元。然而,越来越多的客户开始选择租用服务器,而非购买,特别是 Amazon 向企业客户提供了十分便捷的“一键购买” 服务。 【本文作者:张雨忻】    
    云计算
    2014年07月22日
  • 云计算
    大数据正在改变每一个行业 自大数据进入了人们的视线之后,它便逐渐成为人们普遍关注的焦点。大数据讲的是pb时代的科学,本质上大数据的挑战是pb时代的对科学的挑战,更是对包括数据挖掘在内的认知科学的挑战。那么,大数据时代怎么做数据挖掘呢?   在现今时代人们通常所说的大数据主要包括三个来源:第一是自然界大数据,也就是地球上的自然环境,很大很大。第二是生命大数据。第三也是最重要的,则是人们关心的社交大数据。这些数据普遍存在于人们的手机、电脑等设备中。今天一个报告在3分钟之内就可能被全世界的人们所知道。   奥巴马就职的社交场所,这么多面孔,每一个面孔下都有一个故事,每一个人后面都有大数据的支撑。人脸是数据安全的很重要的识别器,怎么把人脸识别清楚呢?人们想了很多办法。现在北京市有80万个摄像头,我们每天都在摄像头的监督下开车、购物。我们可以利用摄像头做身份认证、年龄识别、情感计算、亲缘发现、心理识别、地区识别、民族识别。这种流媒体主要的形态是非结构化的,特征之间的关联关系、设备算法的准确率等等,都严重地制约着大数据人脸挖掘的进度。如何能从这些海量数据中利用识别算法提取出所需要的特征属性,并理清特征之间的关系都是现在所面临的问题。   技术推动计算机发展   1936年天才数学家图灵提出图灵模型,后来有计算机把图灵模型转化为物理计算机,这其中有三大块:cpu、操作系统、内存和外存,还有输入和输出。在计算机发展的头30年里,我们投入最多的是cpu、操作系统、软件、中间件以及应用软件。当时人们侧重于计算性能的提高,我们把这个时代叫做计算时代。   计算对软件付出了很大的努力,尤其是高性能计算机。我们认为计算在前20年中起到了主导作用,它的标志速度就是摩尔速度。在这样一个计算领先的时代当中,我们主要做的是结构化数据的挖掘。关系数据库之父埃德加在1970年提出一个关系模型,以关系代数为核心运算,用二维表形式表示实体和实体间的联系。三四十年来,各行各业的数据库和数据仓库技术,以及从数据库发现知识的数据挖掘成为巨大的信息产业。   关系代数是关系数据库的形式化理论和约束,先有顶层设计和数据结构,后填入清洗后的数据。数据围绕结构转,数据围绕程序转。用户无需关心数据的获取、存储、分析以及提取过程。通过数据挖掘,可以从数据库中发现分类知识、关联知识、时序知识、异常知识等等。   随着数据库产业的膨大,人们对数据库已经不太满足了,于是把databases说成大数据,这便遇到了两个不可回避的挑战,第一个挑战是由于关系代数的形式化约束过于苛刻,无法表示现实数据;第二个挑战是随着数据量的增大,关系代数运算性能急剧下降。在这个时候,我们的存储技术得到了迅猛发展,人类进入了搜索时代。搜索因为存储便宜了,存储的速度大概每9个月翻一番,所以存储带动了技术的脚步,这种搜索时代经过了20多年的发展,带领我们进入了一个半结构化数据挖掘时代。这个时代的代表人物就是万维网之父家蒂姆·伯纳斯—李,他提出了超文本思想,开发了世界上第一个web服务器,于是我们可以从一台服务器上检索另一台服务器的内容,服务器在软件的支持下可发布包括文本、表格、图片、音视频的碎片化超媒体信息。   因此,客户端服务器结构和云计算结构蓬勃产生,这时已经没有了关于代数那样严格的形式化约束,依靠的主要是规范、标准,所有媒体均以实体形式存在,甚至是软件,实体通过超链接产生联系。   形式化理论比关系代数宽松了许多,创建了灵活多样的实体,这时候数据开始围绕实体转,实体围绕链接转。在云计算背景下,数据挖掘也可以看作是云计算环境下的搜索与个性化服务,不存在固定的查询方式,也不会出现唯一、100%准确的查询结果。   网络化的大数据挖掘   随着互联网带宽6个月翻一番的速度,人类进入了交互时代,交互带动着计算和存储的发展。   移动互联网时代的大数据挖掘主要是网络化环境下的非结构化数据挖掘,这些数据形态反映的是鲜活的、碎片化的、异构的、有情感的原生态数据。   非结构化数据的特点是,它常常是低价值、强噪声、异构、冗余冰冷的数据,有很多数据放在存储器里就没再用过。数据的形式化约束越来越宽松,越来越接近互联网文化、窗口文化和社区文化。   关注的对象也发生很大改变,挖掘关注的首先是小众,只有满足小众挖掘需求,才谈得上满足更多小众组成的大众的需求,因此一个重要思想就是由下而上胜过由上而下的顶层设计,强调挖掘数据的真实性、及时性,要发现关联、发现异常、发现趋势,总之要发现价值。   当前,深度学习也是一种数据自适应简约。如果我们在百度上用深度学习搜索一个人脸象素搜索,这么多人脸谁是谁?数据量急剧增加,各种媒体形态可随意碎片化,组织结构和挖掘程序要围着数据转,程序要碎片化,并可以随时虚拟重组,挖掘常常是人机交互环境下不同社区的发现以及社区中形成的群体智能,在非结构化数据挖掘中,会自然进行数据清洗,自然形成半结构化数据和结构化数据,以提高数据使用效率。   群体智能是一个最近说得很多的词,我们曾经在计算机上做一个图灵测试,让计算机区分哪些码是人产生的,哪些是机器产生的,这是卡内基美隆大学提出来的,在网络购物、登录网站、申请网站时都会碰到适配码被使用。在此要提到第三个代表人物——路易斯,他提出用这个适配码应用方式。   如果云计算支撑大数据挖掘要发现价值,那么我们认为云计算本来就是基于互联网的大众参与计算模式,其计算资源是动态的,可收缩的,被虚拟化的,而且以服务的方式提供。产生摆脱了传统的配置带来的系统升级,更加简洁、灵活多样、个性化,手机、游戏机、数码相机、电视机差别细微,出现了更多icloud产品,界面人性化、个性化,都可成为大数据挖掘的终端。   挖掘员支撑各种各样的大数据应用,如果我们有数据收集中心、存储中心、计算中心、服务中心,一定要有数据挖掘中心,这样一来,就可以实现支撑大数据的及时应用和价值的及时发现。   大数据标志一个新时代的到来,这个时代的特征不只是追求丰富的物质资源,也不只是无所不在的互联网带来方便的多样化的信息服务,同时还包含区别于物质的数据资源的价值挖掘和价值转换,虚拟世界的信息价值挖掘导致更加精确的控制物理世界的物质和能量,以及由大数据挖掘带来的精神和文化方面的崭新现象。 来源:36大数据
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    2014年07月14日