Ideale per: Elaborazione, archiviazione e rete convenienti, scalabili e flessibili.
Caratteristiche:
- Prezzi con pagamento in base al consumo: Paghi solo per le risorse che utilizzi.
- Scalabilità: Aumenta o riduci facilmente le tue risorse in base alle necessità.
- Flessibilità: Scegli tra vari sistemi operativi, linguaggi di programmazione e strumenti.
- Affidabilità: Dati replicati in più regioni per un'elevata disponibilità.
- Sicurezza: Misure di sicurezza all'avanguardia per proteggere i tuoi dati.
Esempi: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), Alibaba Cloud.
2. Cloud privato:
Ideale per: Organizzazioni che richiedono risorse dedicate e maggiore controllo e sicurezza.
Caratteristiche:
- Risorse dedicate: Utilizzo esclusivo di hardware, software e risorse di rete.
- Controllo: Controllo completo sull'infrastruttura sottostante.
- Sicurezza: Misure di sicurezza rafforzate per i dati sensibili.
- Scalabilità: Scalabilità entro i confini del tuo ambiente cloud privato.
Esempi: Data center locali, cloud privati ospitati (ad esempio VMware vCloud Director), cloud privati basati su OpenStack.
3. Cloud ibrido:
Ideale per: Organizzazioni che necessitano di un mix di flessibilità del cloud pubblico e controllo e sicurezza del cloud privato.
Caratteristiche:
- Scalabilità combinata: Sfrutta la scalabilità del cloud pubblico per i picchi di carico e il controllo del cloud privato per i dati sensibili.
- Mobilità dei dati: Sposta facilmente i dati tra cloud pubblici e privati.
- Flessibilità: Scegli la migliore soluzione cloud per ogni carico di lavoro.
- Ottimizzazione dei costi: Utilizza il cloud pubblico per applicazioni sensibili ai costi e il cloud privato per applicazioni mission-critical.
Esempi: AWS Outposts, Microsoft Azure Stack, Google Anthos, Oracle Cloud VMware Solution.
4. Multicloud:
Ideale per: Organizzazioni che desiderano evitare i vincoli al fornitore e sfruttare i migliori servizi di più provider cloud.
Caratteristiche:
- Indipendenza dal fornitore: Utilizza più provider cloud contemporaneamente per carichi di lavoro diversi.
- Maggiore affidabilità: La ridondanza tra più provider cloud riduce il rischio di tempi di inattività.
- Ottimizzazione dei costi: Seleziona il provider cloud più conveniente per ciascun carico di lavoro.
- Flessibilità: Accedi a una gamma più ampia di servizi e funzionalità di diversi provider cloud.
Esempi: Utilizzo di AWS per l'elaborazione, Azure per l'archiviazione e GCP per il machine learning.
5. Informatica serverless:
Ideale per: Sviluppo rapido di applicazioni, carichi di lavoro basati sugli eventi e ottimizzazione dei costi.
Caratteristiche:
- Nessuna gestione del server: Il fornitore di servizi cloud gestisce i server sottostanti, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla creazione di applicazioni.
- Pagamento in base all'utilizzo: Paghi solo per il tempo di calcolo che utilizzi.
- Scalabilità: Scalabilità automatica per soddisfare la domanda senza intervento manuale.
- Basato sugli eventi: Attivare funzioni in base a eventi specifici (ad esempio, richieste HTTP, aggiornamenti del database).
Esempi: AWS Lambda, Funzioni di Azure, Google Cloud Functions, IBM Cloud Functions.
6. Containerizzazione:
Ideale per: Distribuire e gestire le applicazioni in modo leggero e portatile.
Caratteristiche:
- Isolamento: I contenitori isolano le applicazioni dall'infrastruttura sottostante.
- Portabilità: I contenitori possono essere facilmente spostati tra ambienti diversi.
- Scalabilità: I contenitori possono essere facilmente ingranditi o ridotti in base alle necessità.
- Efficienza delle risorse: I contenitori utilizzano meno risorse rispetto alle macchine virtuali tradizionali.
Esempi: Docker, Kubernetes, Amazon Elastic Container Service (ECS), Azure Kubernetes Service (AKS), Google Kubernetes Engine (GKE).
7. Analisi dei dati:
Ideale per: Elaborazione, analisi e visualizzazione di set di dati di grandi dimensioni per ottenere informazioni approfondite.
Caratteristiche:
- Elaborazione dati: Gestisci grandi volumi di dati utilizzando framework di elaborazione dati scalabili.
- Archiviazione dei dati: Archiviare e gestire dati strutturati, non strutturati e semistrutturati.
- Analisi dei dati: Esegui analisi complesse dei dati utilizzando vari strumenti e linguaggi.
- Visualizzazione dei dati: Crea visualizzazioni interattive per presentare approfondimenti e tendenze.
Esempi: AWS Redshift, Azure Synapse Analytics, Google BigQuery, IBM Cloud Analytics.
8. Intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML):
Ideale per: Creazione di applicazioni basate sull'intelligenza artificiale, modelli predittivi e algoritmi di machine learning.
Caratteristiche:
- Strumenti AI e ML: Accedi a una gamma di strumenti e librerie AI e ML.
- Modelli pre-addestrati: Utilizzare modelli di intelligenza artificiale preaddestrati per varie attività (ad esempio riconoscimento di immagini, elaborazione del linguaggio naturale).
- Elaborazione dati: Gestisci dati su larga scala per l'addestramento e l'inferenza.
- Distribuzione del modello: Distribuire modelli addestrati negli ambienti di produzione.
Esempi: Servizi AI/ML di AWS, servizi AI/ML di Azure, servizi AI/ML di Google Cloud, servizi AI/ML di IBM Cloud.
Domanda © www.354353.com