云计算常常定位为一个可扩展性问题的解决方案。事实上似乎每天我都会看到一些公司开始采用云服务。而我们 Mixpanel 却反其道而行之。我写这篇文章就是想解释为什么要鼓励一些初创公司去采用其它的替代方案。

最近10年，超级计算机一直披着英特尔 x86 机器的外衣，不过为了在提高速度的同时不至于吞噬太多的电力，超级计算机正在不断地从移动和大数领域汲取创意（和硅晶体—以 ARM 芯片或 DSP 的形式）。

在伦敦召开的世界云论坛上，微软 Azure 工程副总裁杰森·桑德尔声称“超规模云计算世界只有三家公司”。 第一家无疑是拥有 Azure 云平台的微软。而第二家，是微软在西雅图的同僚亚马逊。 第

重点参与的两项云计算国际标准——ISO/IEC 17788：2014《信息技术云计算概述和词汇》和 ISO/IEC 17789：2014《信息技术云计算参考架构》正式发布，这标志着云计算国际标准化工作进入了一个新阶段。

Jassy)称，他不惧怕云计算竞争对手谷歌和微软拥有的庞大现金储备。 周三，在拉斯维加斯举行的亚马逊年度 AWS 会议上，杰西指出：“我不认为这是一个问题，我们公司内部非常有信心，我们有能力为云计算业务发挥潜力提供资金支持。”

这里有六种机器学习服务，它们可以帮助你减少部署机器学习解决方案的痛苦。 1. 微软 Azure 机器学习 基于微软 Azure 云平台的 Azure 机器学习（Azure Machine Learning）为所有的数据科学家提供了

云计算Hadoop：快速部署Hadoop集群 近来云计算越来越热门了，云计算已经被看作IT业的新趋势。云计算可以粗略地定义为使用自己环境之外的某一服务提供的可伸缩计算资源，并按使用量付费。可以通过 Internet

 内部公开Internal Use Only▲ 用Linux和ApacheHadoop进行云计算 Yi Ming Huang, 软件工程师, IBM Zhao Hui Nie, 软件工程师, IBM

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狭义 的 云计算 是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使 用者看来是可以无限扩展的，并且可以

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8添加什么功能特性。为这个新版本提上议程的工作是：设计面向云计算的Java。 Mark Little是红帽公司中间件事业部的高级工程主管，也是红帽针对JCP的主要联络官。他说：“Java 8旨在为云计算作好准备，面向更广泛的部

Zenoss 刚刚公布了他们最近开源云计算调查的结果。受访者超过10万的社区成员， 调查他们在 开源云计算部署过程中的感受，这项技术的优点和缺点，以及在IT部门内是否要深入了解未来开放的云部署。 调查受访

阳光穿过玻璃窗，照进室内，照在人身上，暖洋洋的，甚至有点痒，说不出的舒服。我双手捧着茶杯，前倾着身子，聆听坐在对面的前辈，讲解什么是格局。我们的话题是互联网产业的竞争格局，这个话题太大，所以首先谈的是网络的竞争格局。

两大私有云死对头来到迪斯尼这个神奇的地方也可以“在一起”。 当迪斯尼决定建设自己的云计算基础设施时，与很多企业一样面临一个艰难的抉择，从众多云计算技术方案和产品中选择一条道路。如今的云计算市场规

0时代催生了一个新的名词：Prosumer，而在开源驱动的云计算、移动和大数据时代，曾经的IT用户如今也成为厂商的技术供应商，例如IT经理网之前曾报道的 沃尔玛实验室开源大数据工具 ，和 Netflix开源公共云清理工具 。 近日IBM

迎的 流行开源云计算平台项目 ，而面向Docker的轻量级容器化Linux版本——CoreOS，则借了Docker的东风在开发社区迅速蹿红，甚至赢得了DigitalOCean这样的新锐云服务商的支持。