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GVS案例 | “雙一流”新校區，怦然“新”動的KNX智能照明 九月開學季 各學段將迎來新學期 全部師生將迎來全新的校園生活 坐標江蘇，南京林業大學的白馬新校區 此刻也正等待著2024級新生們的到來 這個由南京林業大學與南京市溧水區人民政府 合作共建的新校區，將在今年9月正式投用 首批將迎來5000多名師生 走進新校區，草木蔥蘢，旌旗飛揚 水墨色調的合院式教學樓極具江南特色 新校區從人員管理、泛光照明、能耗、安防、教學 等方面引入智能化技術 搭建了集智慧教學、數字圖書館、環境智慧調節、平安校園等 于一體的新型現代化智慧校園系統 依托智慧校園系統打造的“無邊界課堂” 學生可以通過智慧校園系統云端聽課，告別“搶座位大戰” 而教室、報告廳、會議室的智能照明系統 可實現人來燈亮、人走燈滅 GVS深諳舒適、健康、節能的照明對學校和師生的重要性 發揮KNX技術專長，為南京林業大學白馬校區 提供了高品質的智能照明解決方案 1個總線系統 千畝校園照明，盡在指尖掌控 白馬校區規劃總占地3602畝，校舍總建筑面積106萬㎡ 包括學習院樓和生活區。其中，學院樓包括4個組團 有51個各類實驗室、85個多媒體教室 每個組團之間都有連廊相通 既是樓與樓之間的風雨連廊，也是學生的公共交流空間 生活區共有6棟宿舍樓和1個食堂 可滿足6000名師生的生活和學習 校區內安裝的KNX系統覆蓋 6個學院(機械電子學院、林學院、生物學院、 土木與工程學院、汽車與交通學院、信息科技學院) 地下停車場以及安消一體化指揮中心 包含了近3萬個照明控制點 通過傳感器、控制器和執行器的緊密配合 極大地簡化了對這片遼闊園區的管理 只需要輕輕按觸恒·智能按鍵面板 便能精準控制每一盞燈，自如操縱各種場景 讓師生輕松融入智能、高效、舒適、便捷的校園生活 ·單燈控制·組燈控制·定時控制·場景控制 管理人員可以通過可視化的管理軟件 掌握整個校區的照明狀態，并進行集中控制 有任何異常情況，KNX系統都能及時反饋并快速響應 確保校園的有序運行 用健康好光 構建溫馨、舒適、活力的知識殿堂 教學樓作為學校的核心區域 其內的多媒體教室、階梯教室、實驗室等對光線的要求尤為突出 過強的光線會影響學習效果，而光線不足又會造成學習疲勞 GVS的KNX智能照明方案 符合WELL健康建筑標準 巧妙利用重點與局部相結合的照明手法 精心考量不同區域、不同時段的功能需求 打造勻亮柔和的護眼燈光 確保師生都能在健康舒適的環境下享受教與學的樂趣 即便是全開，或是全關 整個區域的燈光開閉也是井然有序，柔和過渡 在午休等需要放松身心的時段 其照明設計注重溫馨與舒適 GVS巧將智能照明與窗外透進來的自然光和諧交匯 打造低色溫、低亮度的照明環境 保證基礎照明同時營造出柔和而安靜的休憩氛圍 以人為本，為師生打造舒適、健康好光 多元智能管理 新型智慧化校園，化身低碳優等生 作為中國近代林業高等教育的發祥地、國家“雙一流”建設高校 承載著國家與社會的期望 南京林業大學致力于將白馬校區建設成為 發展壯大學科特色的主陣地、加快綠色低碳轉型的新引擎 以及服務國家和地方經濟社會發展的主力軍 為南京爭當發展新質生產力重要陣地主攻手 貢獻更多的智慧和力量 若仍沿用過去的校園照明，依賴于傳統的開關控制 不僅操作繁瑣、效率低下，而且容易造成能源浪費 而KNX智能照明系統的引入，則徹底解決了這一問題 通過智能感應和定時控制，燈光僅在需要時開啟 避免了不必要的能源消耗 同時也為師生提供了更為便捷的校園生活體驗 比如以前學生晚自習結束離開教室，燈可能沒有關 晚上管理員得挨個跑去關 現在，無論是教室、還是報告廳、會議室都使用了傳感器 感應到有人來了，自動開啟，人走了，自動關閉 感應到自然光線強，降低燈光亮度或關閉部分燈光; 反之加強或開啟更多燈光 免人工操作更便捷，也極大提高了能源使用效率 通過精確的數據分析 KNX系統能夠有效降低能耗達30%~50% 顯著提升了校園的綠色指數 更彰顯南京林業大學對可持續發展的承諾 夕陽西下，夜幕降臨，教室里的燈光緩緩亮起 這座嶄新的校園如同被賦予了生命 師生們目之所及，不僅僅是光的盛宴 更是科技與教育完美融合的見證 KNX智能照明系統作為現代科技與學校、教育融合的橋梁 為南京林業大學白馬校區注入了全新的活力 不僅為師生提供了一個更加舒適和高效的學習環境 也助力其成為智慧校園建設的標桿 -
遠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程的加快，交通領域面臨著巨大的挑戰。傳統的交通模式不僅造成了嚴重的環境污染，還導致了能源的浪費和交通擁堵。為了應對這些問題，遠程信息處理技術應運而生，它通過高效的數據收集和分析，為交通系統的綠色轉型提供了可能。 一、遠程信息處理技術概述 遠程信息處理技術是一種集成了傳感器、通信設備和數據處理平臺的系統。它能夠實時收集車輛的位置、速度、行駛狀態等信息，并通過無線網絡將這些信息傳輸到中心服務器。在那里，數據被分析和處理，以提供交通管理、安全監控和環境監測等服務。 二、遠程信息處理與綠色交通 優化交通流量 遠程信息處理技術能夠實時監控交通流量，通過智能交通信號控制系統，優化交通信號燈的配時，減少車輛等待時間，降低尾氣排放。 提高能源效率 通過車輛之間的通信，可以實現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。 促進電動化和替代能源車輛的發展 遠程信息處理技術可以為電動車輛提供充電站位置、充電狀態和電池剩余電量等信息，鼓勵更多人使用清潔能源車輛。 增強交通安全 通過車輛與車輛、車輛與基礎設施之間的通信，可以提前預警潛在的交通事故，減少事故發生率，從而降低因事故導致的交通擁堵和環境污染。 支持共享出行 遠程信息處理技術可以支持共享汽車和共享單車服務，通過優化車輛分配和使用，減少私家車的數量，降低交通擁堵和環境污染。 三、遠程信息處理技術的應用案例 智能交通管理系統 在新加坡等城市，智能交通管理系統通過遠程信息處理技術，實現了交通流量的實時監控和優化。 電動汽車充電網絡 特斯拉等公司利用遠程信息處理技術，為電動汽車用戶提供了充電站的實時信息，促進了電動汽車的普及。 車聯網服務 通用汽車等公司推出的車聯網服務，通過車輛之間的通信，提高了駕駛的安全性和舒適性。 四、面臨的挑戰與解決方案 數據安全與隱私保護 隨著數據的大量收集，如何保護用戶隱私和數據安全成為一個重要問題。需要制定嚴格的數據保護政策和技術措施。 技術標準和兼容性 不同廠商和地區的技術標準不一，需要建立統一的技術標準和接口，以實現不同系統之間的互聯互通。 基礎設施建設 遠程信息處理技術的廣泛應用需要大量的基礎設施支持，如通信基站、數據處理中心等，這需要政府和企業的共同努力。 五、未來展望 隨著5G通信技術的發展和人工智能的融入，遠程信息處理技術將迎來更加廣闊的應用前景。它將不僅僅是交通管理的工具，更將成為智慧城市建設的重要組成部分，為實現可持續發展目標做出貢獻。 結語 遠程信息處理技術為交通系統的綠色轉型提供了強大的技術支持。通過優化交通流量、提高能源效率、促進電動化和替代能源車輛的發展、增強交通安全和支持共享出行，它正在塑造一個更加綠色、高效和智能的交通未來。面對挑戰，我們需要不斷創新和合作，以確保這項技術能夠為全人類的福祉做出更大的貢獻。 -
生成式人工智能采用已達到關鍵轉折點 新報告發現，受迄今為止強勁價值的推動，企業正在加大對生成人工智能的投資，但挑戰依然存在。 根據調查結果，大多數接受調查的組織（54％）正在尋求提高效率和生產力，但只有38％的組織正在跟蹤員工生產力的變化。 然而，其中許多努力仍處于試點或概念驗證階段。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實驗完全投入生產。 這一發現發表在德勤《企業生成式人工智能狀況》第三季度報告中，該咨詢公司對14個國家的2,770名董事至高管級別的受訪者進行了調查。 該報告深入分析了企業如何在對生成式人工智能采用的期望不斷提高和擴展挑戰不斷出現的情況下進入一個不穩定階段，以及人工智能如何滿足或未達到預期。 研究表明，GenAI的最大優勢不僅限于提高效率、生產力和降低成本，超過一半的受訪者指出，GenAI還帶來了更多創新、改進產品和服務、增強客戶關系和其他類型的價值。 然而，報告還發現，盡管人們對轉型影響的期望越來越高，但數據、規模和風險挑戰限制了選擇并削弱了領導層的熱情。 隨著有前景的實驗和用例開始獲得回報，很明顯這是生成人工智能的關鍵時刻，需要在領導者的高期望和挑戰之間取得平衡。 第三季度調查顯示，現在比以往任何時候都更重要的是，變革管理和深度組織整合對于克服障礙、釋放價值和建設GenAI的未來至關重要。 報告得出的結論是，向高管層展示生成式人工智能部署的價值對于持續投資至關重要，因為隨著用例的成熟，領導者將不太愿意僅僅基于遠大的愿景和害怕錯失良機而進行投資。 例如，研究發現，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%的受訪者向首席財務官定期提交有關生成式人工智能所創造的價值的報告。 隨著應用和用例的成熟，領導者將不太愿意僅僅基于遠大的愿景和害怕錯失機會而進行投資。 -
大語言模型與生成式人工智能的區別 大語言模型與生成式人工智能的區別 隨著人工智能（AI）的迅猛發展，特別是在自然語言處理（NLP）領域，出現了“大語言模型”（LLM）和“生成式人工智能”（GAI）這兩個概念。盡管兩者在功能和應用上有許多重疊之處，但它們在技術本質、應用場景和開發目標上存在顯著差異。本文旨在通過對大語言模型和生成式人工智能的深入分析，了解這兩種技術的區別，以及它們各自的行業應用和未來發展趨勢。 大語言模型：核心技術及應用 大語言模型是指通過大規模的文本數據進行訓練，能夠理解、生成和分析自然語言的深度學習模型。大語言模型的核心技術基礎是Transformer架構，其通過注意力機制有效處理序列數據，并能夠并行化訓練過程。以下是大語言模型的幾個關鍵特點： 語言理解與生成能力：大語言模型能夠捕捉語言中的復雜語法結構和語義信息，進行高質量的文本生成。這使得它在文本補全、翻譯、摘要生成等任務中表現出色。 情境感知：現代的大語言模型，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。這種能力使其在對話系統、內容創作和客戶服務等領域具有廣泛應用。 知識儲備與推理能力：通過在大量數據上的訓練，大語言模型內嵌了大量的事實性知識和世界知識。這種特性使其能夠在知識問答、信息檢索和數據挖掘等應用中提供支持。 應用場景： 自然語言處理：包括文本分類、情感分析、自動翻譯等。 智能助手：如虛擬助手、對話機器人等。 內容生成：自動化的文章撰寫、編寫代碼和生成創意文案等。 生成式人工智能：多模態與創造性應用 生成式人工智能指的是能夠創造出新的內容或數據的AI系統。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容生成。生成式人工智能依托于大語言模型的發展，同時結合了生成對抗網絡（GAN）、變分自動編碼器（VAE）等多種生成模型，展現出以下獨特特性： 多模態生成：生成式人工智能能夠生成不止一種類型的內容。例如，DALL-E可以根據文本描述生成圖像，而Jukedeck則可以根據輸入生成音樂。這種多模態能力使生成式人工智能的應用領域更加廣泛。 創造性與個性化：生成式人工智能可以通過學習大量的藝術風格、音樂形式或文學風格，創造出新的、獨特的作品。它在藝術創作、個性化廣告設計、游戲設計等領域得到了廣泛應用。 交互性與適應性：生成式人工智能能夠根據用戶的反饋不斷調整生成內容。例如，用戶可以調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格，這使得生成內容更加符合用戶需求。 應用場景： 視覺內容生成：圖像生成、視頻特效、增強現實（AR）等。 聲音與音樂生成：自動作曲、語音合成、音效設計等。 虛擬世界與游戲設計：生成虛擬場景、角色和故事情節等。 核心區別與技術定位 盡管大語言模型和生成式人工智能在技術基礎上有許多重合之處，特別是在文本生成方面，但它們在應用廣度和目標上存在顯著區別： 技術廣度：大語言模型主要聚焦于文本數據的處理與生成，而生成式人工智能則跨越了文本、圖像、音頻等多種模態，具有更廣泛的應用領域。 生成的目標與應用場景：大語言模型的生成主要是基于已有語言數據的理解和補全，目標是生成連貫、符合語法和語義的文本內容。生成式人工智能則更側重于創造性和個性化，生成內容往往具有獨創性，應用場景更加多樣化。 用戶交互與定制化：生成式人工智能通常允許用戶對生成過程進行干預和定制，生成結果可以根據用戶需求進行調整。而大語言模型通常生成的文本是基于輸入背景和模型內在的語言知識，用戶的干預能力相對有限。 行業應用與未來展望 大語言模型和生成式人工智能在各自領域內的廣泛應用，推動了多個行業的創新與變革。以下是一些典型行業的應用與展望： 內容創作與媒體：大語言模型已經在新聞自動化、博客撰寫和社交媒體內容生成中展現出強大的能力。生成式人工智能則在視覺藝術、廣告設計和電影特效制作中發揮著越來越重要的作用。 教育與培訓：大語言模型被用于自動化的教學助手、個性化學習路徑的生成等。生成式人工智能則用于生成虛擬學習環境、創造性教學內容和沉浸式教育體驗。 醫療與健康：大語言模型幫助醫療機構分析患者數據、生成醫療報告和輔助診斷。生成式人工智能可以生成醫療影像、模擬手術過程和提供個性化健康建議。 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出色，為游戲設計和虛擬世界開發帶來了新的可能性。 未來，隨著技術的不斷演進，特別是多模態模型和更智能化的生成模型的出現，大語言模型與生成式人工智能之間的界限可能會更加模糊。兩者將可能融合，形成更強大的生成系統，在更廣泛的行業中產生深遠影響。 總結 大語言模型和生成式人工智能在技術基礎上有著緊密的聯系，但它們在應用場景、技術廣度和生成目標上存在顯著差異。了解這些差異，對于推動人工智能技術的應用和創新至關重要。未來，隨著AI技術的不斷進步，大語言模型和生成式人工智能將繼續在各自的領域內引領創新，并且有望在更多領域中交叉融合，推動全新的應用場景和行業變革。 -
無服務器計算：優勢與潛在障礙 無服務器計算，也被稱為函數即服務（FunctionasaService,FaaS），是一種新興的云計算模型，它允許開發者構建和運行應用程序和服務，而無需管理服務器。這種模式提供了許多優勢，但同時也存在一些潛在的障礙。以下是對無服務器計算優勢與潛在障礙的深入探討。 優勢 1.成本效益 無服務器計算可以顯著降低運營成本。由于無需預先購買或租用服務器，企業只需為實際使用的計算資源付費。 2.彈性伸縮 無服務器架構能夠根據應用需求自動擴展或縮減資源，確保應用性能的同時，避免資源浪費。 3.簡化開發流程 開發者可以專注于編寫業務邏輯代碼，而無需擔心底層的服務器配置和維護。 4.快速部署 無服務器計算支持快速部署應用，縮短了從開發到上線的周期。 5.持續集成和持續部署（CI/CD） 無服務器架構與CI/CD流程的集成，使得自動化測試和部署變得更加容易。 6.多租戶支持 無服務器平臺通常支持多租戶架構，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化管理，無服務器計算可以提供更高的安全性。 潛在障礙 1.學習曲線 對于不熟悉無服務器架構的開發者來說，可能需要一段時間來學習和適應。 2.冷啟動問題 無服務器計算中的函數在首次執行時可能會有延遲，這被稱為“冷啟動”。 3.狀態管理 由于無服務器計算的無狀態特性，管理狀態信息可能需要額外的存儲解決方案。 4.調試和監控 在無服務器環境中，調試和監控應用程序可能會更加復雜。 5.供應商鎖定 使用特定供應商的無服務器服務可能會導致依賴性，從而限制了遷移到其他平臺的能力。 6.性能限制 某些無服務器平臺可能會對函數執行時間、內存使用等有限制。 7.集成復雜性 將無服務器計算與現有的企業系統和工作流集成可能會面臨挑戰。 結合實例分析 AWS Lambda 亞馬遜的AWS Lambda是無服務器計算的一個典型例子。它允許用戶編寫代碼以響應事件，而無需管理服務器。AWS Lambda的優勢在于其自動擴展能力、按需計費模式和與AWS生態系統的緊密集成。然而，它也存在冷啟動問題和對執行時間的限制。 Google Cloud Functions Google Cloud Functions提供了類似的無服務器計算服務。它的優勢在于與Google Cloud服務的集成，以及對多種編程語言的支持。但是，它也面臨著供應商鎖定和性能限制的問題。 總結 無服務器計算作為一種創新的云計算模式，為開發者和企業提供了一種靈活、高效、成本效益高的解決方案。然而，為了充分利用其優勢，企業和開發者需要克服一些技術和策略上的障礙。隨著技術的成熟和社區的不斷努力，這些障礙將逐漸被解決，無服務器計算將在未來扮演更加重要的角色。 -
云計算轉型：人工智能如何改變云計算 人工智能和云計算是兩種正在改變我們工作方式的顛覆性技術。據 Gartner 稱，到 2024 年，70% 的組織將使用人工智能 (AI) 來自動化云管理任務，從而將云成本降低 30%。 人工智能正在以多種方式改變云計算，包括： 自動化云管理任務：AI 可以自動執行資源配置和取消配置、監控性能以及識別和解決問題等任務。這可以釋放人力資源以專注于更具戰略性的任務。 提高安全性：AI 可以識別和預防安全威脅（如惡意軟件和入侵），有助于提高對安全法規的遵守程度。 個性化云服務：AI 可以通過推薦相關內容、建議產品和服務以及定制用戶體驗來為每個用戶個性化云服務。 提高效率：AI 可以通過多種方式提高云計算的效率。例如，它可以優化資源分配、減少延遲并提高吞吐量。 推動創新：AI 通過啟用新的應用程序和服務來幫助推動云計算的創新。例如，人工智能正被用于開發分析數據、創建虛擬助手和自動執行任務的新方法。 總體而言，人工智能對云計算產生了重大影響，并有助于使其更加高效、安全和個性化。 這一趨勢如何使云采用者受益？ 人工智能迅速改變了云計算，為云采用者節省資金、提高安全性和提供更好的客戶體驗開辟了新的可能性。 以下是人工智能使云采用者受益的一些具體方式： 無縫數據訪問和數據管理：人工智能可以自動執行數據收集、清理和分析，這可以幫助云采用者節省時間和金錢，提高其數據管理流程的準確性和效率，并開發預測模型來預測需求、識別趨勢并做出更好的決策。 節省成本：人工智能可以自動執行當前由人類執行的任務，例如資源的配置和取消配置、監控云流量以及識別和響應安全事件。這可以幫助云采用者節省勞動力成本并降低其總體云成本。 更好的決策：人工智能可以開發預測模型，分析大量數據以識別難??以手動發現的模式和見解，并創建模擬來測試不同的場景并做出預測。這可以幫助云采用者做出更好的業務決策，例如識別新市場、優化運營和防止欺詐。 提高可靠性：人工智能可以監控云系統并盡早發現潛在問題，自動進行災難恢復和業務連續性規劃，并開發在發生故障時可以自動修復的系統。這可以幫助云采用者防止停機和其他中斷，確保他們的系統即使在發生災難時也能正常運行，并提高系統的可靠性。 云提供商如何解決這個問題？ 云提供商正在通過多種方式解決云計算中的人工智能問題，包括： 投資研發：云提供商正在大力投資人工智能技術的研發。這包括開發新的人工智能算法、訓練數據集和機器學習模型。例如，亞馬遜網絡服務 (AWS) 在 2022 年已在研發方面投資了 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和解決方案。這包括與開發人工智能硬件、軟件和應用程序的公司合作。例如，Microsoft Azure 已與 OpenAI 合作開發新的人工智能服務。 教育客戶：云提供商正在向客戶介紹人工智能在云計算中的好處。這包括提供培訓材料、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《人工智能初學者指南》。 提供 AI 驅動的服務和解決方案：云提供商正在向其客戶提供 AI 驅動的服務和解決方案。這包括機器學習、自然語言處理和圖像識別服務。例如，IBM Cloud 提供 Watson Assistant 和 Watson Discovery 等 AI 驅動的服務。 將人工智能應用于云計算的缺點 將人工智能應用于云計算存在潛在的缺點： 安全風險：AI 系統可能容易受到黑客攻擊和其他安全攻擊，因為它們通常很復雜并且依賴大量數據。攻擊者可以使用這些數據來訓練他們的 AI 系統來攻擊其他系統。此外，AI 系統可以生成可以欺騙其他 AI 系統的合成數據。 偏見：如果使用有偏見的數據進行訓練，AI 系統將生成有偏見的數據。這可能導致對某些群體的歧視，例如種族、性別或性取向。例如，使用刑事司法系統的數據進行訓練的 AI 系統可能會對黑人產生偏見。 失業：隨著 AI 變得越來越復雜，它可以使云計算行業的工作自動化。這可能會導致一些工人失業，特別是那些執行重復或手動任務的工人。例如，人工智能可以自動配置和取消配置云資源，這可能會導致云工程師失業。 不透明性：人工智能系統可能不透明，因此很難理解它們如何做出決策。這可能使要求人工智能系統對其行為負責變得困難。例如，如果人工智能系統做出的決策導致負面結果，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：人工智能系統可能過度依賴數據，這意味著不準確或有偏見的數據可能會欺騙它們。這可能導致決策失誤。例如，如果人工智能系統接受錯誤數據的訓練，它可能會做出錯誤的預測。 在將人工智能應用于云計算時，了解這些潛在的缺點非常重要。然而，人工智能在云計算中的好處可以超過風險。通過仔細的規劃和實施，人工智能可以提高云計算的安全性、效率和可擴展性。 人工智能支持的云計算的長期前景 人工智能 (AI) 與云計算的結合是一個快速發展的領域，正在改變許多行業。盡管人工智能發明得更早，但云計算已經幫助人工智能成為有效的催化劑。Gartner 的一項調查預測，到 2025 年，全球人工智能云服務市場將達到 1000 億美元。這一增長是由對人工智能解決方案日益增長的需求推動的，這些解決方案可以幫助企業改善運營、做出更好的決策并提供新產品和服務。 根據 Gartner 最近的一份報告，人工智能與云計算的結合可能會產生巨大的影響。根據報告數據，云計算和人工智能的結合“代表著從傳統‘云計算’范式的單一應用轉向高度智能的解決方案，使我們能夠實現我們從未想象過的事情，并使我們能夠更快地完成任務。” 人工智能和云計算可以通過多種方式加速行業的數字化轉型。人工智能與云的關系仍處于早期階段，但有可能徹底改變企業的運營方式。未來十年，云技術中的人工智能將推動邊緣計算的力量，提供超個性化的用戶體驗，自主管理云基礎設施，提高云使用效率，降低經營成本，從而幫助為數字化轉型帶來新的維度。 -
公共云比私有數據中心更具可持續性嗎？ 在提高數據中心的可持續性方面，有些人可能會建議關閉數據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域帶來更好的結果。 然而，雖然公共云中的超大規模數據中心，通常比私有數據中心更具可持續性的說法是正確的，但也有例外。認識到這些例外對于實現最佳的整體數據中心可持續性戰略至關重要。 繼續閱讀，了解如何處理這些細微差別，并針對數據中心的可持續發展目標實施定制的方法。 為什么公共云數據中心（通常）更具可持續性 總體而言，公共云數據中心的碳效率比私有企業數據中心高4.7倍。這一發現并不令人意外。公有云數據中心（即由AWS、MicrosoftAzure和GoogleCloudPlatform等云提供商運營的數據中心）在可持續性方面具有多項優勢。其中包括： 規模經濟 公共云數據中心最明顯的可持續發展優勢或許在于它們往往規模龐大。這使得它們能夠從規模經濟中獲益，從而實現可持續發展。 當然，數據中心（包括公有云和私有設施）的確切規模差異很大。但總體而言，超大規模數據中心規模很大，通常至少有100,000平方英尺，有時甚至超過這個數字的兩倍。相比之下，許多私有企業數據中心的規模遠低于100,000平方英尺。 在單個數據中心中容納更多平方英尺的空間意味著可持續性，因為共享電力和水源的工作負載越多，它們消耗這些資源的效率就越高。 此外，在設施規模較大的情況下，數據中心建設相對于工作負載容量的可持續性影響更為有利。兩個位于不同地點的50,000平方英尺設施，對環境造成的凈損害可能高于一個100,000平方英尺數據中心的影響。 共享基礎設施 公共云數據中心允許企業通過租用計算、內存和存儲資源來共享基礎設施。這更具可持續性，因為服務器容量可以在一家企業用完后被另一家企業重復使用，因此所需的服務總數更少。 相比之下，大多數企業數據中心只托管一家企業使用的硬件。如果該企業不經常使用其所有服務器，那么從碳效率的角度來看，那些閑置的服務器實際上就是浪費的成本。 可再生能源采購 私有云數據中心和公共云數據中心都可以利用可再生能源。然而，在將數據中心設在風能、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據中心都提供可再生能源，但總的來說，它們在這方面具有優勢。 雖然人們通常認為公共云提供商更具可持續性，但私有數據中心也具有一些可持續性優勢。當私人數據中心更具可持續性時，需要注意的是，有些因素可以使某些私人數據中心更加可持續，例如： 能夠將現有建筑改造為數據中心，從而大幅降低建筑碳排放成本。理論上，超大規模企業可以像私營企業一樣改造建筑，但后者對容量的要求較低，因此企業更常采用這種做法。 在清潔能源或水資源特別豐富的地方充分利用邊緣數據中心。邊緣數據中心通常僅在私有數據中心網絡環境中發揮作用。 在私有數據中心內部署IaaS，使私有數據中心客戶能夠從公共云中可用的共享基礎設施中獲得相同的可持續性優勢。 私人數據中心對配置和硬件提供了更大的控制權，如果經過精心管理，這種控制可以轉化為更好的可持續性。 可持續發展之路：公共云與私有數據中心 對于大多數企業來說，提高數據中心可持續性的最簡單方法是將工作負載定位在公共云設施中。 但在這樣做之前，重要的是要考慮企業是否可以利用私有數據中心的一些獨特的可持續性能力。比如重新利用現有建筑物或在可持續邊緣位置部署基礎設施。 -
云計算與本地部署：企業IT基礎設施的優劣權衡 云計算與本地部署：企業IT基礎設施的優劣權衡 許多現有組織都在思考，是否值得從現有的本地技術基礎設施遷移到云端。相比之下，許多初創企業經常質疑自己是否應該將新資本投資于本地系統。了解如何為企業選擇正確的系統大有裨益，因為這必須了解本地和基于云的服務和基礎設施之間的差異。 什么是云計算和本地部署？ 云計算是一種通過互聯網提供所需計算服務的模式，如服務器、存儲、數據庫、網絡、軟件、分析等，即“云”。像亞馬遜網絡服務、微軟Azure、谷歌云平臺等云提供商處理這些服務，以便企業能夠按需訪問，并擴展其資源。 相反，本地解決方案在物理上共享IT基礎設施的托管。所有服務器、存儲和網絡設備都位于現場，企業負責基礎設施的維護、升級和安全活動。 云計算的優點 云存儲對許多公司都是有益的，因為其提供了額外的功能優勢，如定期數據備份和易于擴展的能力，從而節省了成本。云計算對于組織而言是一個很好的選擇，原因如下。 1.將任務外包給IT人員：由于其他人將操作云存儲，因此IT人員不必花費數小時來安裝新的軟件補丁或更新。 2.消除資本支出：本地存儲被歸類為資本支出，而云存儲則歸類為運營支出。通常，本地存儲需要大量的初始資本支出來購買設備，并將其設置在辦公室；而云存儲是在外部維護的，無需資本投資，企業只需支付可負擔的月度訂閱費。 3.可負擔性：為了讓企業更容易使用云存儲，在大多數情況下，組織按月支付云存儲費用。無論是擴大還是縮小規模，在大多數情況下，基于云的存儲企業都能滿足經濟需求。此外，可以在計劃中調整、添加或完全取消云存儲功能。這種靈活性對于那些預見變化、又不想被鎖定在不需要的服務費用上的企業來說非常棒。 4.定期備份數據：與本地服務器相比，在云中備份數據更容易。基于云的服務器將使客戶放心，如果其計算機出現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，企業將能夠限制關鍵信息丟失的風險。 5.擴展以滿足企業的需求：基于云的存儲設計考慮到了企業的需求。想要在其中存儲更多TB的數據以存儲更多信息，只需單擊并升級計劃即可。與需要安裝新硬件的企業自己的服務器不同，基于云的服務器可以隨時擴展以滿足企業的需求。對于快速發展的企業，個人無需因為設備跟不上而放慢速度。 云計算的缺點 雖然使用云來滿足企業的存儲需求有很多優勢，但也存在一些缺點。缺點如下。 1.互聯網決定用戶體驗：對于云存儲，必須擁有極快且可靠的互聯網連接。如果企業的大部分工作負載托管在云中，請考慮使用冗余互聯網連接。對于那些希望從云快速訪問企業服務器的用戶而言，緩慢的互聯網連接會給他們帶來糟糕的用戶體驗。 2.成本會迅速膨脹：雖然云存儲的快速可擴展性是上述優勢之一，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。云服務是一種消費模式，因此企業需要的存儲空間越大，每月底需要支付的費用就越多。 制定政策和流程可以幫助企業避免高昂的賬單帶來的沖擊。企業內部應確定一個聯系人，負責云關系，并建立臨時通道，以應對超出臨時通道時成本的驚人增長。 3.訪問基于連接：將文件保存在線的缺點之一是，互聯網中斷會完全關閉對重要文件的訪問。由于連接中斷而無法隨時訪問數據會延遲企業運營，并使員工的工作效率低下。盡管互聯網多年來在可靠性方面取得了長足的進步，但企業在遷移到云存儲之前需要對其連接感到安全。 4.數據安全性差：與云存儲企業合作，是將數據的控制權交給另一方來管理和確保其安全。因此，需要了解云企業使用哪些安全實踐和程序，以及其如何加密傳輸和靜止的信息。 本地部署的優點 與云存儲相反，本地存儲使用企業物理位置上的現有基礎設施來管理數據。以下是本地數據存儲的一些優點。 1.離線操作：本地存儲的另一個主要優勢是用戶無需互聯網連接即可訪問數據。雖然大多數企業都依賴互聯網開展業務，但人們總是擔心失去連接，這可能會影響生產力并導致無法訪問關鍵數據。這將為用戶提供可隨時訪問內部網絡的本地服務器，無論互聯網連接如何。 2.降低每月互聯網費用：如果企業不使用互聯網或云，那么不必為如此強大的連接付費。對于那些在本地存儲信息的人來說，對強大連接和快速下載速度的需求會進一步降低。如果不必通過云來查看文件，那么就不必支付互聯網套餐費用。 3.更安全：與云存儲面臨的第三方和窺探相比，本地存儲提供了更高的安全性。其完全受限制，只有授權人員才能訪問。本地服務器無法被網絡外的各方訪問，因為數據未存儲在線。其非常適合擁有敏感數據的企業或金融領域的企業。 4.提供對服務器硬件的控制：許多企業喜歡在自己的大樓內擁有專用服務器來滿足其所有需求。企業可以自行進行升級，而不必要求云存儲企業升級其存儲計劃或添加新功能。事實上，能夠更改服務器上的硬件可以為擁有精明員工的企業提供更高的靈活性和定制性，以滿足其在存儲方面的需求。 本地部署的缺點 雖然建立本地存儲解決方案有很多優點，但企業也應該意識到一些缺點。以下是本地數據存儲的一些缺點。 1.需要額外的IT支持：如果想使用本地存儲，還需要IT人員來維護和管理服務器。這可能需要雇用新員工或從現有員工中分配更多時間來維護服務器。這種額外的支持會增加企業成本，并降低IT部門的效率，因為他們有與本地服務器相關的額外責任。 2.行業合規性：如果企業是屬于金融或醫療保健等受監管行業，那么企業將承擔遵守管理法規的責任，因為企業是服務器和本地存儲的所有者和運營商。合規性可能需要許多員工的關注，需要額外的外部審計費用，如果發現基礎設施不合規，還可能被罰款。 3.維護成本增加：購買服務器和其他硬件時，企業還需要進行一次性資本投資，以便升級或修復系統。通常，某些硬件會出現故障，需要更換。此外，為了最大限度地利用服務器投資，需要每年甚至更頻繁地升級設備，這肯定會需要更多的資金。 4.更大的資本投資：首次設置本地存儲將需要企業投入大量資本來購買運行其所需的服務器和其他設備。對于那些仍在努力起步的企業來說，這筆資本投資可能是一個很大的劣勢。除了購買設備外，還必須花費時間和金錢進行正確的安裝。 5.增加數據丟失的風險：數據是企業的支柱。數據丟失可能會嚴重影響企業的效率和聲譽。對于本地存儲，系統故障或系統被盜用可能會導致數據永久丟失。雖然基于云的系統會備份數據，但本地存儲系統會將所有數據存儲在內部服務器上，這需要承擔更大的風險。作為避免本地存儲數據丟失的最佳做法，包括將數據復制到另一個站點或媒體的異地備份服務。 6.限制企業擴展的能力：如果企業發展壯大，對存儲空間或其他功能的需求增加，那么快速擴展本地服務器就會變得更加復雜。與云存儲相比，企業只需單擊一下即可選擇更廣泛的計劃，而本地存儲則要求安裝新硬件并投入人力來構建新系統。 總結 因此，選擇云計算還是本地基礎設施已成為一項企業關鍵決策，這取決于多種因素，這些因素對于每個企業而言都是特定的。更成熟的企業需要平衡靈活性、可擴展性、成本效益以及本地方法允許的控制、安全性和合規性。同樣，初創企業需要權衡本地系統所需的前期資本支出是否合理，或者云計算的靈活、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的特定需求、監管要求以及已設定的長期目標。由于兩者各有利弊，因此，如何才能做出最佳選擇，一方面需要詳細評估存儲和軟件的需求，另一方面需要評估兩種機制的優缺點。 總而言之，云和本地環境之間的平衡可能會在靈活性、控制力和成本效益之間達成最佳妥協。考慮到這一點，企業應該能夠以最適合其目標、預算和運營要求的方式行動，以提供穩健而敏捷的IT戰略。 -
云計算如何重塑高等教育的未來 云計算集成正在重塑高等教育。至少如果考慮到對數字工具的日益依賴，情況確實如此。近年來，一些教育機構已經利用了基于云的平臺，如 SaaS（軟件即服務）、IaaS（基礎設施即服務）和 PaaS（平臺即服務）。這些平臺增強了教學方法并簡化了管理任務。 云計算在高等教育中的一個重要方面是遠程學習。2020 年的 COVID-19 疫情為采用云技術鋪平了道路。大學和學院被迫采用在線課程。云平臺有助于將課程材料存儲在一個集中位置。這些平臺促進了虛擬教室和實時通信。因此，即使在疫情期間，教育也繼續進行，沒有任何停頓。同時，學生們也獲得了一些新的機會。 云計算還幫助教育機構有效地管理資源。機構可以減少對昂貴的本地硬件和軟件的依賴。因此，節省下來的資金可以用于其他有助于提高教育質量的領域。 采用云計算并非沒有挑戰。由于機構處理敏感的學生信息，數據安全是主要問題。將現有系統遷移到云也可能很復雜且耗時。然而，不可否認的是，云計算的好處大于弊端。 隨著越來越多的機構采用云技術，可以相信，進一步的創新將有望提高教育質量，并使世界各地的學生更容易學習。因此，高等教育的未來無疑將隨著云計算的發展而發展。 -
云存儲中的數據隱私和安全：平衡保護與可訪問性 要在數據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、安全協議和合規性管理。對云存儲的需求不斷增長是顯而易見的，據估計，到2024年底，其市場規模將達到6750億美元。雖然這種向云技術的快速轉變值得稱贊，但它也凸顯了平衡數據可訪問性和安全性的迫切需要。應考慮采用整體方法，尤其是在最新的監管框架（如GDPR和CCPA）要求企業更嚴格遵守法規的情況下。如今，許多突破正在幫助企業平衡數據安全性和可訪問性，以下是幫助我們實現兩全其美的突出突破： 零信任架構(ZTA)：基于“永不信任，始終驗證”原則，ZTA要求每個用戶驗證其憑證，無論他們是在網絡邊界內還是在網絡邊界外。每個人都必須遵守安全協議才能訪問所需的數據或信息。持續監控和多因素身份驗證(MFA)是ZTA的重要組成部分。通過增加額外的安全層，該策略的應用已被證明有助于加強云存儲系統的保護。 加密技術：加密仍然是保護敏感數據和用戶信息的首要技術之一。不斷發展的算法和技術模式進一步幫助加密技術日新月異，端到端加密(E2EE)的出現標志著重大進步。E2EE提供了出色的保護，即使數據在傳輸過程中被攔截，如果沒有密鑰也無法解密信息。 人工智能監控和威脅檢測：采用人工智能技術可為組織帶來顯著優勢，包括增強決策能力和運營效率以及創新的客戶體驗。然而，集成人工智能也存在需要全面考慮的固有風險。這些風險包括數據泄露、算法偏差以及人工智能驅動的洞察力的潛在濫用。因此，高度重視安全性對于保護敏感信息和維持信任至關重要。組織必須認識到，人工智能系統中的任何漏洞都可能導致重大的財務和聲譽損失，因此，強大的安全措施是采用人工智能的關鍵組成部分。遵守行業特定法規（例如GDPR或HIPAA）對于避免法律后果至關重要。 平衡數據安全與輕松訪問 雖然采用強大的數據安全框架至關重要，但絕不能以犧牲信息的易訪問性為代價。無法提供無縫數據訪問的云存儲不值得投資。理想的解決方案必須在數據安全性和訪問性之間取得和諧的平衡。如何實現這種微妙的平衡，以下是一些措施： 以用戶為中心：以用戶為核心的開發理念是實現云存儲系統安全性和可訪問性平衡的先決條件。開發人員必須專注于直觀的界面，幫助用戶快速部署安全設置。界面中還需要明確強調隱私方面。通過組織定期的培訓計劃，用戶可以進一步提高對敏感數據和信息安全的意識。企業還可以使用加密應用，它們非常容易與云網絡集成，并提供額外的數據安全層。 混合云：混合云解決方案兼具兩者的優勢，是實現順暢、安全數據訪問的絕佳選擇。企業可以選擇將敏感信息存儲在私有云上，以強制合規，而公共云則可以存儲不太敏感的數據，以便于訪問和實現高成本效率。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，可以根據要求進行調整。 法規遵從性：遵守法規規定對于實現所需的數據安全性和可訪問性至關重要。云解決方案必須具有內置的審計跟蹤和報告格式規定，才能令人滿意地滿足法規遵從性。企業還應定期進行審計練習，以確保安全協議是最新的，并能抵御日益嚴重的網絡攻擊威脅。 總結 由于組織的運營、規模和規模各不相同，因此無法為各個行業的企業推薦一刀切的云存儲解決方案。企業需要采用多管齊下的戰略，包括創新技術和以用戶為中心的界面，這可以幫助他們保持數據安全和可訪問性方面的法規遵從性。使用混合云對于平衡數據安全性和訪問性也至關重要。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。