如今，隨著企業(yè)持續(xù)的用混合云和容器，一些云計算供應商需要改變他們的態(tài)度。由于從集成到管理的原因，企業(yè)和云服務并不總是能很好地混合。
總部位于美國波士頓的云計算咨詢公司云技術(shù)合作伙伴高級副總裁戴維 林西克姆在最近的播客中說， 只有一些糟糕的事情發(fā)生，才能使企業(yè)使用云計算。
為了幫助企業(yè)應對這些挑戰(zhàn)，公共云供應商需要將更多的重點放在混合云。在在這個播客中，林西克姆與容器管理公司ClusterHQ的工程和運營高級副總裁，谷歌公司前數(shù)據(jù)主管薩德潘 巴勒杰討論了這個主題以及新的云計算技術(shù)，如容器和機器學習。
公共云供應商是否會填補容器生態(tài)系統(tǒng)的空白？
容器是進入企業(yè)的幾種新的云計算技術(shù)之一。 谷歌公司有一句名言說，谷歌的一切都運行在容器上…在這個意義上，如今在谷歌的基礎(chǔ)設(shè)施上運行的每個人都參與了容器部署。 巴勒杰說。
企業(yè)看到了混合云模型的價值，而使用公共云和私有云服務，可以提供更多的控制和增加的安全性。
隨著容器的日益普及，新的工具已經(jīng)出現(xiàn)，但是在容器技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)中仍然存在空缺，特別是對于數(shù)據(jù)庫監(jiān)控管理，安全和治理，這是企業(yè)的重要功能。林西克姆表示，公共云供應商需要一些時間填補這些空白。
我認為每個人都在尋找Docker，CoreOS，谷歌，微軟以及所有的供應商，基本上填補了這些空白，但我不知道他們是否有能力這樣做。 林西克姆說。
公共云供應商是否會接受混合IT？
企業(yè)的大小并不總是適合所有的云計算。企業(yè)看到了一個混合云模型的價值，其中使用公共和私有云服務提供了更多的控制和增加的安全性。但并不是所有的云計算提供商都會成為了混合云或多云的同行。
我認為混合的要求并不完全適用于大型云提供商， 巴勒杰說。 最終，亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務或谷歌云計算的經(jīng)濟學依賴于吸收所有的計算和所有數(shù)據(jù)，并提供規(guī)模經(jīng)濟，這對于業(yè)務線是不可抗拒的，但是會有一些原因，企業(yè)不會一直向一個供應商出售其整個數(shù)據(jù)集和計算。
并不是所有的企業(yè)工作負載都會登陸谷歌，亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務（AWS）或Azure，林西克姆對此表示認同。為了更好地滿足企業(yè)需求，一些公共云供應商需要發(fā)展他們的文化，執(zhí)行團隊或調(diào)整心態(tài)。
谷歌以及其他云提供商，需要做一個更好的工作，了解其是一個復雜的銷售…，那么大家猜一猜是什么？用戶有現(xiàn)有的遺留系統(tǒng)。IBM大型機還要存在多年，其必須工作，并在這些環(huán)境良好發(fā)揮。
供應商還需要什么來吸引企業(yè)客戶？
為了在企業(yè)中獲勝，三大公共云供應商需要采取超越混合云的其他步驟。
例如，在開發(fā)過程結(jié)束后，企業(yè)仍然需要更多的提供商。 他們?nèi)匀恍枰咝У纳a(chǎn)環(huán)境，他們需要隔離，他們需要與所有的傳統(tǒng)和所有上游和下游應用程序的集成。 巴勒杰說。
會議企業(yè)的需求不僅有利于企業(yè)，而且有利于企業(yè)的發(fā)展。 他們?nèi)鄙贆C會，因為他們不一定愿意在這些非常復雜的環(huán)境中工作。例如，AWS不愿意在混合云環(huán)境中工作，但是這種情況必須改變。 林西克姆說。
醫(yī)療行業(yè)中的機器學習
機器學習的好處在于各種行業(yè)-包括醫(yī)療保健。了解Beth以色列女執(zhí)事醫(yī)療中心在波士頓在2014年與MIT聯(lián)手，通過機器學習算法提高勞動和交付部門的效率。
機器學習的好處在各種各樣的行業(yè)，包括醫(yī)療保健。在波士頓BethIsraelDeaconess醫(yī)療中心在2014年與麻省理工學院聯(lián)手通過機器學習算法提高勞動和交付部門的效率。
機器學習如何使企業(yè)在云中受益？
現(xiàn)在獲得驅(qū)動力的新型云計算技術(shù)之一是機器學習。AWS，Azure和Google都提供大數(shù)據(jù)服務，幫助機器學習算法中使用的大量數(shù)據(jù)提供存儲。通過結(jié)合云計算和機器學習， 我們將構(gòu)建這些真正強大的思維系統(tǒng)，基本上可以訪問gob和gobs信息，在那里人們可以做出明智的決定。 林西克姆說。
在云計算中的機器學習可以是企業(yè)的強大工具，幫助他們更多地了解他們的客戶甚至自己的操作。例如，通過使用機器學習算法，零售商可以更快地檢測銷售模式，并且將過時的產(chǎn)品清理出貨架。使用這些信息可以節(jié)省資金，并允許跨行業(yè)的企業(yè)做出更好的決策。
我認為有一組易于使用的改進，以及會有一種基本和質(zhì)的變化，例如自動駕駛汽車，我們稱為機器學習 他們將一些方式影響到我們所有人的生活。 巴勒杰說。
編輯：Harris
