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双重压力或迫使亚马逊分拆AWS

近日,在IGNITION大会上,纽约大学斯特恩商学院市场营销学教授Scott Galloway直言,亚马逊或许在不久的将来分拆其云计算业务AWS,分拆之后的AWS估值可能高达6000亿美元。...Scott Galloway认为AWS分拆独立来自两个原因驱动:一是AWS独立对股东会带来更多好处,股东们乐于见到这种情况的发展;另外,独立出来可以避免监管审查,尤其是政府越来越关注科技巨头的反竞争行为...Scott Galloway表示,亚马逊未来一定会下定决心分拆AWS业务,并且市场的力量也会迫使其进行分拆,“AWS分拆之后将成为世界上最有价值的十大公司之一。” ?...Scott Galloway认为它产生的利润被用于补贴亚马逊的其他业务,尤其是亚马逊攻击业务长期处于亏损状态,北美业务只有有限的利润,“分拆AWS无疑对股东们非常有利。”...这已经不是第一次出现分拆AWS的声音了。事实上,华尔街对于AWS分拆乐见其成。去年6月份,摩根斯坦利的Brian Nowak也表示AWS估值可能达到2390亿美金。

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    5分钟彻底理解-Java自动装箱、拆箱

    什么是自动装箱,拆箱 先抛出定义,Java中基础数据类型与它们的包装类进行运算时,编译器会自动帮我们进行转换,转换过程对程序员是透明的,这就是装箱和拆箱,装箱和拆箱可以让我们的代码更简洁易懂 Java中基础数据类型与它们对应的包装类见下表...进行 = 赋值操作(装箱或拆箱) 进行+,-,*,/混合运算 (拆箱) 进行>,拆箱) 调用equals进行比较(装箱) ArrayList,HashMap等集合类 添加基础类型数据时...,很简单,安排的明明白白 具体自动装箱,拆箱,代码是如何实现的 既然编译器帮我们自动进行了装箱,拆箱,那么编译器到底做了些什么,要搞清楚这些,最简单直接的方式就是看类经过编译器编译后的字节码,下面是上面一段代码的字节码实现...自动装箱、拆箱中的坑 面试题中经常会有考点就是考察面试者对Java中自动装箱、拆箱是否了解透彻,比如下面这一道面试题?...以上 附录1:JVM字节码整型的入栈指令有4个,分别是: iconst(0~5分别对应iconst_0、iconst_1、iconst_2、iconst_3、iconst_4、iconst_5,-1对应

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    电商数据分析基础方法:分拆,跟着用户走

    可实际上,我们每天都在做着类似的判断,比如当我们听到说顾客“平均在线时间”是3分34秒,就可能根据这个时间来进行业务决策,例如设置“停留时间超过3分34秒为高价值流量”,或者设置系统,在用户停留了3分34...从上图我们可以看到绝大部分访问时间非常短暂,而少数人访问了大量时间,综合起来平均停留时间3分多,用3分34秒来做为一个关键判定点是不合适的。...二、拆因子 很多时候我们很难直接从数据变化中分析出具体的原因,这时可以考虑拆分因子,将问题一步步细化找寻原因。 例如网站转化率下降,我们要找原因。...三、拆步骤 还有些时候,我们通过拆分步骤来获取更多信息。 举两个例子: 第一个例子:两个营销活动,带来一样多的流量,一样多的销售,是不是说明两个营销活动效率差不多?...(注:这是个简化的例子,实际上还可以分更多层) 第二个例子可能更常见一些,比如网站转化率下降,我们可以拆成这样的漏斗: ? 这样拆好之后,更能清楚地看到到底是哪一步的转化率发生了变化。

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    VMware从Dell分拆完成,股价从此走上康庄大道?

    题图为VMware Palo Alto 总部园区 上周有一条 VMware 的新闻可能大家都听说了,即 VMware 正式从戴尔科技分拆出来,成为独立的上市公司。这个变化意味着什么呢? ...分拆后 Michael Dell 仍是 VMware 第一大个人股东,占有约 41% 股份,他的私人公司银湖投资持有约 11%,两者合计 52%,超过半数,依然是控股地位,只不过比原来戴尔科技的 81%...此次分拆,使得 VMware 重新成为独立的上市公司,不再是戴尔科技的子公司,有可能被收录为 S&P 500 指数,会被更多的投资者所关注。...尽管分拆完成,但戴尔科技仍然和 VMware 是关系紧密的公司。双方签署了为期5 年的商务协议,之后还有可能延续。Michael Dell 本人还将继续担任两家公司的董事长。...在向美国证券交易委员会提交申请后,VMware 和 Dell Technologies 今天完成了 VMware 正式从 Dell Technologies 的分拆。

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    美国FTC或着手分拆大型科技公司,Facebook难度最大

    美国FTC认为,通过撤销以往并购交易的方式分拆大型科技公司是遏制市场垄断的办法之一。 策划&撰写:伶轩 为遏制垄断,美国可能会分拆大型科技公司,谷歌、Facebook、亚马逊、苹果首当其冲。...近日,FTC(美国联邦贸易委员会)主席西蒙斯表示,“如果有必要,我们会通过撤销以往并购交易的方式分拆大型科技公司。虽然分拆大型科技公司是一项非常大的挑战,但这是遏制一家公司垄断市场的办法之一。”...而一位即将参加明年美国总统大选的国会参议员沃伦则坚定表示,“如果我最终当选,一定会支持分拆大型科技公司,让科技行业重回公平竞争时代。”...而外媒分析称,如果真的要分拆科技公司,最难的应该是Facebook。目前,Facebook共拥有四大社交产品,全球用户超20亿,各大服务之间关联甚密,分拆不是短时间就能完成的。...有外媒表示,分拆大型科技公司挑战很大,但如果要做,就一定要做下去。

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    【方法】电商数据分析方法:分拆,跟着用户走

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    拆完中台再拆微服务

    两者的命运似乎是所有技术新词的缩影:先谈,再建,后拆,最后平静。...在《中台是什么》[1]中提出,“效能下限”与“创新上限”就像翘翘板,产生了哑铃效应,而中台则是追求效能的极致,同时却也降低了创新上限 建中台是为了效能,拆中台是为了创新。...在横向角度,单体架构也支持以功能、技术等维度划分,拆分成各个模块,以便代码重用和管理,甚至提取出各种形体组件,如jar 那拆微服务解决了哪些效能问题?...从程序维护性来说,所有代码都在同一进程,无法做到单独停止、更新、升级某一部分代码。只能制定专门停机更新计划,整体做灰度发布,A/B测试。 第二团队效能 与应用的关系不大,但关系到如何组织团队。...不管是建,还是拆。都是适时的选择。架构只有顺应环境才能生存,最大化业务价值。

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    干货|基础电商数据分析方法:分拆跟着用户走。

    可实际上,我们每天都在做着类似的判断,比如当我们听到说顾客“平均在线时间”是3分34秒,就可能根据这个时间来进行业务决策,例如设置“停留时间超过3分34秒为高价值流量”,或者设置系统,在用户停留了3分34...从上图我们可以看到绝大部分访问时间非常短暂,而少数人访问了大量时间,综合起来平均停留时间3分多,用3分34秒来做为一个关键判定点是不合适的。...二、拆因子 很多时候我们很难直接从数据变化中分析出具体的原因,这时可以考虑拆分因子,将问题一步步细化找寻原因。 例如网站转化率下降,我们要找原因。...三、拆步骤 还有些时候,我们通过拆分步骤来获取更多信息。 举两个例子: 第一个例子:两个营销活动,带来一样多的流量,一样多的销售,是不是说明两个营销活动效率差不多?...(注:这是个简化的例子,实际上还可以分更多层) 第二个例子可能更常见一些,比如网站转化率下降,我们可以拆成这样的漏斗: ? 这样拆好之后,更能清楚地看到到底是哪一步的转化率发生了变化。

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