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云存储定价:顶级供应商的价格比较

大多数供应商提供各种不同的云存储服务,并且每种服务的价格可能会受到许多不同因素的影响。例如,数据中心规模、弹性级别、存储数据量、免费资格、数据访问频率、数据传输费用、数据访问费用,以及支持订阅等都可能影响云存储的定价。 对于企业来说,估测云存储的定价可能非常复杂。并且,对行业领先的云计算供应商提供的价格进行比较,以确定价格最低的云存储更为复杂。 大多数供应商提供各种不同的云存储服务,并且每种服务的价格可能会受到许多不同因素的影响。例如,数据中心规模、弹性级别、存储数据量、免费资格、数据访问频率、数据传输费用

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借助亚马逊S3和RapidMiner将机器学习应用到文本挖掘

本挖掘典型地运用了机器学习技术,例如聚类,分类,关联规则,和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报,生命科学,客户呼声,媒体和出版,法律和税收,法律实施,情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中,你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner(一款流行的预测分析开源工具)和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。亚马逊S3业务是一项易用的存储服务,可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据。 掘模型产生的结果可以得到持续的推导并

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BI系统的分布式部署原理和技术实现

关于“分布式系统”的定义,我们先看下书中是怎么说的。《分布式系统原理和范型》一书中是这样定义分布式系统的:“分布式系统是若干独立计算机的集合,这些计算机对于用户来说就像是单个相关系统”。 关于这个定义,我们直观的感受就是: 首先,这种系统相对来说很厉害,由好几台主机组成。以谷歌、亚马逊等服务商而言,他们的数据中心都由上万台主机支撑起来的。 其次,虽然很它很厉害,但对于外人来说,是感觉不到这些主机的存在。也就是说,我们只看到是一个系统在运作。以最近的“亚马逊 S3 宕机事件”为例,平时,我们压根不知道亚马逊所提供的服务背后是由多少台主机组成,但是等到 S3 宕机才知道,这货已经是占了互联网世界的半壁江山了。 从进程角度看,两个程序分别运行在两个台主机的进程上,它们相互协作最终完成同一个服务(或者功能),那么理论上这两个程序所组成的系统,也可以称作是“分布式系统”。 当然,这个两个程序可以是不同的程序,也可以是相同的程序。如果是相同的程序,我们又可以称之为“集群”。所谓集群,就是将相同的程序,通过不断横向扩展,来提高服务能力的方式。 举一个生活中的例子来说明: 小饭店原来只有一个厨师,切菜洗菜备料炒菜全干。后来客人多了,厨房一个厨师忙不过来,又请了个厨师,两个厨师都能炒一样的菜,两个厨师的关系是集群。 为了让厨师专心炒菜,把菜做到极致,再请了个配菜师负责切菜,备菜,备料 ... , 厨师和配菜师的关系是分布式。 一个配菜师也忙不过来了,又请了个配菜师,两个配菜师关系是集群。 一个配菜师因故请假了,但是其余的配菜师还是该啥就干啥,只是没请假的配菜师任务均匀的加量了,但他们的任务和职责是不变的,这是集群。 店里生意很好,当店长接到订单后,看哪个厨师活儿不重,就将新的订单分给谁,这就是负载均衡。 集群:多个人在一起做同样的事 。 分布式 :多个人在一起做不同的事 。 负载均衡:决定将任务以某种规则分给谁做。

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开始云征程:迁移计划要先行

当把应用迁往云时,我们不能只是把应用往云中一放就奢求它们能够在其中正常运行了。制定一个完备的迁移计划可确保您的应用运行表现良好,并具有较高的成本效益。 云迁移并不只是把一个虚拟机从你的内部部署数据中心移出那么简单,它需要重新部署一个能够正常运行的重要服务。企业(尤其是那些比较传统的企业)已经开始认识到云的价值所在,其中就包括了云的成本效益和灵活性。应用程序云迁移所涉及的内容颇多,在实际实施中也会遇到各种各样的挑战。在迁移应用之前,应制定一份迁移计划以避免潜在的障碍。 现在,让我们来考虑一个专用的关键任务应用

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《Python分布式计算》 第5章 云平台部署Python (Distributed Computing with Python)云计算和AWS创建AWS账户创建一个EC2实例使用Amazon S3存

上一章介绍了创建Python分布式应用的Celery和其它工具。我们学习了不同的分布式计算架构:分布任务队列和分布对象。然而,还有一个课题没有涉及。这就时在多台机器上部署完成的应用。本章就来学习。 这里,我们来学习Amazon Web Services (AWS),它是市场领先的云服务产品,以在上面部署分布式应用。云平台不是部署应用的唯一方式,下一章,我们会学习另一种部署方式,HPC集群。部署到AWS或它的竞品是一个相对廉价的方式。 云计算和AWS AWS是云计算的领先提供商,它的产品是基于互联网的按需计算

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领券