高防服务器

　　跟着云技术的选用又出现了突飞猛进的发展，公司正在发现将云服务混合和匹配到可以满足几乎所有业务服务需求的解决方案中的力量.云数据处理不仅仅是您可以在互联网上使用的云服务器和软件的无限拓展.云已经成为现代数据处理本身的隐喻，其中的一切都是服务：它可以连接并与其他服务整合以满足无限数量的运用程序需求.甚至使用像slack这样的相对简单的saas运用程序：您填写网站表单并立即获得协作即服务.但是，根据api，您可以将slack与数10种其他服务集成在一起，从google drive到mailchimp到trello甚至到slack的主要竞争对手microsoft teams.换句话说，单击几下可以大大拓展slack的作用.

　　但是，真正的可能性来自大型iaas云：amazon 网站 services，microsoft azure和google cloud platform、阿里云.这些庞大的生态系统除了基本的数据处理，存放和网络作用外，还包含数千种云服务-并将其组合为定制解决方案的水平已经改变了公司长期组建运用程序的方式.

　　他们不是使用开发人员从头开始编写任何代码，而是使用api来添加例如服务器学习、信息库、安全性性、分析或区块链服务.从microsoft的github云服务中获取一些开放源代码并将其组合在一起，您将获得一个可行的业务服务解决方案，该解决方案可以在短时间内完成您想要的工作.

　　此时此刻，当公司面临经济不景气时，传统物理服务器和许可软件所需的劳动力和资金可能令人看而却步.加速迁移到云服务器或其他云数据处理种类上似乎是不可避免的.

　　idg刚刚发布的2020年云数据处理调查对551名技术买家开展了调查，他们都参与了云数据处理的购买过程，该调查证实了公司正在制定积极的计划：惊人的59%的受访者表示，他们的公司或组织将主要/全部在18个月内选用多云策略.他们的预算中已有32%用于云数据处理.

　　尽管许多组织已将现有的本地运用程序迁移到云服务器等提供商的平台，但受访者估计46%的运用程序是“专门为云数据处理而组建的”，因此他们可以更好地利用云可拓展性和现代框架模式.有67%的受访者表示他们已经组建了新的云职位，例如云框架师、云系统管理员、安全性框架师和devops工程师.

　　cio特约撰稿人mary k. pratt 在“为云技术重塑it ”一文中，描述了数字广告技术公司openx如何在从本地架设到云的大规模迁移过程中全力以赴地培训it员工.仅仅7个月.在此期间，该公司减少了45000台服务器，转而使用saas运用程序和google cloud platform.重新技能包括强制性的为期4周的google培训课程.获得的最重要的教训之一是，云的快速发展意味着培训永远不会停止.

　　甚至像云存放这样的相对简单的服务也需要对提供商选项的深进了解.正如network world的贡献者neil weinberg在“ 云存放的优缺点 ”中指出的那样，amazon 网站 services提供了6个不同的云存放层，每个层具备不同的配置和费用点.显然，每次将信息移至云时，都需要使用iaas提供商的安全性控制措施上学，以便可以模拟公司中已经存在的访问控制.

　　安全性性是贡献者bob violino在computerworld文章“it面临的1大saas挑战”中探讨的核心云问题：其他两项是信息集成以及整个组织中saas运用程序的激增，有时是不受控制的扩散.在cso上，bob带来了另一篇文章：“ 审查saas提供商安全性性的10点计划 ”.他当然建议仔细检查saas安全性控制，但也建议深进研究saas提供者的补丁程序策略，fagui遵从状态和第1方安全性审核.

　　在《如何充分利用aws lambda》中，isaac sacolick向大家介绍了优异的无服务器数据处理平台带来的可能性.无服务器数据处理(也称为服务作用)使开发人员能够从共享存放库中存放的作用组装服务，而根本无需考虑基础框架.而且由于无服务器运用程序是事件驱动的，因此它们可以大大减少数据处理费用：按使用量计费器仅在某个函数反应调用时才开始执行，而在该函数停止活动时停止.

　　无服务器数据处理可能是云的最纯粹表达，是无止境的混合匹配服务阵列.甚至虚拟基础设施都留在了后端中.除了本地服务器机架之外，云不仅可以激发您的额外水平.这是大家组建数据处理未来的舞台.