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约 25,128 条结果

  1. 企业级AI基础设施与解决方案提供商 www.qingcloud.com › case-study-list
    客户案例 | 青云QingCloud

    青云作为技术领先的企业级云服务商与数字化解决方案提供商,坚持核心代码自研,构建端到端的数字化解决方案,持续打造云原生最佳实践,以中国科技服务数字中国。

  2. CSDN文库 wenku.csdn.net › column › igsitgpw8nc
    谁在用移动云?五大用户群体与选型核心要点 - CSDN文库

    文章浏览阅读29次。经常有人问我,移动云到底是为谁做的产品?是不是只有国企、政务单位才会用它?说实话,我接触移动云也有几年时间了,中间帮不同行业的客户做过上云方案,也踩过不少坑。这中间最大的一个体会是:移动云的用户群体远比你想象的宽泛,从个人开发者到大型集团,从互联网初创到传统制造工厂,都有可能成为它的用户。只是不同群体用它的理由、切入点和姿势

  3. 中国电信 www.ctyun.cn › products › e-hpc
    弹性高性能计算 - 天翼云

    弹性高性能计算(E-HPC)是便捷安全的云超算平台。面向科研、生产、教育等需要大规模高性能计算的领域,具备高性能计算、集群管理、实时性能监控、自动作业调度等能力。

  4. 加载中 newitnavi.h3c.com › 2023 › 01 › Catalog › Practice › 202303 › 1807788_233453_0.htm
    数字化领航-云行百业

    发展,已经成为社会发展的新常态。在国家政策的推动下,利用人工智能、云计算、大数据、5G、区块链等新兴技术,赋能百行百业数字化转型,是实现产业结构优化和升级的必然选择。 源于紫光股份旗下新华三集团持续的技术创新和行业成功实践,绿洲平台通过不断演进,以数据为核心,在企业数字化转型路径中,致力于帮助客户解决“用数”问题,充分释放数据价值。 绿洲平台是新华三集团智能数字平台重要的组成部分。绿洲平台既是一个技术平台,也是一个生态平台。平台提供了从

  5. 智简魔方 www.idcsmart.com
    智简魔方|IDC 自动化运营与云资源管理平台

    智简魔方面向 IDC 与云服务企业,提供魔方DCIM 2.0、公有云平台和业务管理系统,贯通基础设施管理、云资源交付与业务运营。

  6. 快猫星云 Flashcat flashcat.cloud › blog › nightingale-usecase-pingao
    品高软件夜莺监控实践:私有云统一可观测与云平台融合

    品高软件分享基于夜莺(Nightingale)的云平台统一监控落地实践:通过 bingoMS、bingo_categraf 与夜莺深度融合,实现云平台概览、巡检式监控、虚拟机无 Agent 监控、Ceph 存储详情、磁盘网卡精确告警及错误日志告警,最大规模 500+ 云节点、3000+ 虚拟机、240+ 告警规则。含选型对比、架构设计与实施建议。

  7. AI 和云计算服务 cloud.google.com › security › mandiant
    Mandiant 信息安全咨询

    借助 Mandiant 提升网络防御能力。与一线专家合作,获取突发事件响应、威胁情报服务和网络风险管理。

  8. It168 safe.it168.com › a2020 › 0709 › 6248 › 000006248208.shtml
    SD-WAN实施中最常见的五个安全错误

    无论新型冠状病毒的阴影是否笼罩全球企业,传统的集中式办公理念正在迅速消失。更多的组织正在重新考虑将公司网络维护在中心位置并重新考虑其网络体系结构设计的逻辑。因此,曾经传统但静态的MPLS连接不再是支持用户和分支机构的最佳网络架构。各种规模的公司越来越多地采用SD-WAN解决方案,以实现更快、更灵活、更有效和更实惠的网络连接。

  9. 平凯数据库 pingkai.cn › products › tem
    企业级运维管理平台-TEM-平凯数据库(TiDB 企业版)

    平凯数据库企业级运维管理平台(TEM),通过图形化界面实现自动化运维,集成企业级安全能力,支持跨集群、跨数据中心统一纳管,提供从部署到维护的全生命周期一站式高效运维。

  10. Infoq archsummit.infoq.cn › 2024 › shenzhen › track › 1637
    智算平台建设与应用实践-ArchSummit深圳2024 专题

    ArchSummit深圳2024 专题:智算平台建设与应用实践。随着AIGC的爆火,大模型的训练对于底层的算力基础设施提出了更高的要求,例如更大的带宽和低时延的网络,并行计算加速及开发框架,分布式算力与大内存等。