Блог

Cloud hosting computing

Thanks for organizing this Meetup. I always learn things from the presenter and people attending. Sometimes I leave with more questions than answers but that is often the world of technology.

Платформа облачных сервисов от Mail.Ru Group

Notify me of follow-up comments by email. Notify me of new posts by email. Other Hosting Alternatives Fortunately the other hosting services did provide some really cost vs performance effective offerings: As promised here are the PowerPoint Slide Notes: Custom Machine Types Create virtual machines with the shape i.

By tailoring a Custom Machine Type to your specific needs you can realize significant savings.

Compute Engine - IaaS | Compute Engine | Google Cloud

If a VM instance is terminated, its persistent disk retains data and can be attached to another instance. You can also take snapshots of your persistent disk and create new persistent disks from that snapshot.

Transparent Maintenance Our innovative datacenters and Live Migration technology enable proactive infrastructure maintenance, improving reliability and security. Your live VMs are automatically moved to nearby hosts, even if your VMs are under extreme load, while underlying host machines undergo maintenance. Global Load Balancing Global load-balancing technology helps you distribute incoming requests across pools of instances across multiple regions, so you can achieve maximum performance, throughput and availability at low cost.

You can also use a shared image from the Cloud Platform community, or bring your own. Fixed pricing and no contracts or reservations make it easy: Per-Second Billing Google bills in second-level increments.

Cloud Hosting vs Traditional Hosting

Это значительное изменение в топологиях, архитектуре систем, экономике и стратегиях, к которым привыкли последние два поколения ИТ-специалистов. Распределенные или "edge" вычисления уже. Различные технологии, необходимые для агрегирования результатов вычислений от нескольких хостов, повзрослели, и их развертывание уже давно прошло экспериментальные этапы.

MCS – cafegratitude.info Cloud Solutions | Платформа облачных сервисов от cafegratitude.info Group

Во многих случаях реальные вычисления уже происходят по всему периметру организации, а количество edge-хостов, которыми организации должны активно управлять и поддерживать, может легко исчисляться сотнями и тысячами. Способность вычислений быть распределенными по всей структуре организации становится все более важным в ИТ-стратегией. Каждая компания сегодня должна удостовериться, что ее возможности распределенных вычислений рассматривается как ее корпоративный ресурс, с тем же уровнем важности значимости, который большие монолитные структуры имели в прошлые годы.

Как архитектура периферийных вычислений обеспечивает преимущества для интернета вещей и могут ли edge и cloud computing использоваться вместе? Периферийные вычисления как тенденция в облачной инфраструктуре широко обсуждаются, но существует некоторая путаница вокруг концепции. У многих складывается впечатление, что Edge computing в конечном итоге заменит традиционные облачные решения.

выделенный сервер для хостинга

Это не. Существуют примеры использования, когда edge computing предоставляет большие преимущества, чем полностью централизованные облачные платформы, особенно с точки зрения сети и хранения данных. Однако, ядром корпоративной IT-инфраструктуры остается облако. Чем Edge computing отличается от традиционных облачных услуг и когда распределенные вычисления могут быть правильным выбором для вас?

Таким образом, только результаты обработки данных должны быть переданы по сетям.

поставить сервер на хостинг для игр

В некоторых ситуациях это обеспечивает результаты с требуемой точностью при потреблении гораздо меньшей пропускной способности сети. Интернет вещей - это самый распространенный сценарий использования для граничных вычислений. IoT - это сбор данных из географически распределенных областей с использованием периферийных датчиков. В традиционных архитектурах IoT все собранные данные датчиков переносятся в центральное хранилище, где они объединяются, а данные обрабатываются совместно.

Это хорошо работает только в том случае, если данные необходимо собирать и анализировать в совокупности. Но что делать, если нет необходимости объединять данные для получения желаемых результатов?