与云提供商之间的数据

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他们求助于托管服务和主机代管提供商甚至将系统移回本地的旧服务器机房。最后一批人回归自己的平台有两个主要原因。一方面传统计算和存储设备的成本在过去五年中大幅下降。许多领导者发现传统的方法包括维护自己的硬件和软件的负担通常比不断增加的云费用便宜。延迟会减慢你的速度与云提供商之间的数据传输会增加费用尤其是人工智能机器学习系统。 传输会增加费用尤其是人工智能机器学习系统。

照片埃尔南施密特另一方面许多人在使用云时都面临延迟问题。由于大多数公司都在开放互联网上使用基于云的系统因此运营速度正在放缓。此外多重租赁 WhatsApp 号码数据 模式意味着云中的处理器和存储系统可以同时与许多其他人共享。偶尔的延迟可能会导致每年数千美元的收入损失具体取决于云中特定的基于云的系统的用途。然而云提供商提供的许多人工智能机器学习系统也适用于传统系统。从云提供商迁移到本地服务器通常成本低廉且快速完成。



它更像是一个直接迁移的过程假设用户不依赖于仅在单个云提供商上运行的系统。结论云计算也将广泛发展。然而某些应用程序尤其是使用大量数据和处理流程且对延迟敏感的系统无法像在本地那样在云中经济高效地运行。对于一些较大的分析应用程序例如数据湖和数据仓库也可能出现这种情况。如果公司将人工智能机器学习系统转移到自己的现场数据中心与公共云提供商托管相比他们可以节省大约一半的年度成本。