首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >关于服务器租用行业的全方位考虑

关于服务器租用行业的全方位考虑

原创
作者头像
企商在线
修改于 2021-10-27 03:49:26
修改于 2021-10-27 03:49:26
5.6K0
举报
文章被收录于专栏:NETNIC企商在线NETNIC企商在线

#云计算##服务器##大数据##数据中心##科技快讯#伴随云计算时代的兴起,服务器托管服务器租用、与主机租用业务被大众所熟知。

服务器租用,就是指企业用户租用IDC运营商机房内的服务器,并由IDC运营商提供服务器硬件及软件的基本安装和环境配置。并由专业运维人员对服务器进行维护。服务器租用,企业用户能够独享服务器的资源。再就是服务器托管,服务器托管是企业用户自身购置,并将配置全面的服务器放置在机房内,这是服务器托管。与服务器托管相比,服务器租用的方案更加灵活,性能也相对较高,更适合中小型或者初创企业去选择。

从某种程度上来讲,服务器租用是服务器托管业务的一种延伸。企业用户一般只需要提出“想要满足的需求”,支付给IDC运营商一笔服务器购置和托管的的一笔款项。服务器租用一般由IDC运营商提供硬软件,并提供日常机房内部服务器维护工作。

在选择服务器租用时,企业要根据自身实际需要,来选择要进行付款方式。像是月付或者季付以及长期付等等。一般来讲,年付都会有一定的优惠。需要注意的是,高配置并不等于就是高性能,如果追求较为严格的话,就根据需求灵活选择高防服务器租用或者服务器带宽租用的业务来满足。还有就是选择服务器托管或者服务器租用,最好选择本地的数据中心。如果没有办法,还是就近选择数据中心最为稳妥。

以北京服务器托管租用为例:北京资源优势丰富,地理位置显著,是选择服务器业务的不二选择。三里屯数据中心,毗邻太古里、大使馆,拥有充足电力资源的同时,交通便利,利于进行北京服务器托管业务。燕郊数据中心,位于环京地带,资源优势较明显,且价格低廉,利于一些初创企业进行服务器业务。

选择服务器租用业务控制成本,是大多数企业用户所考虑的问题。能够直接决定服务器租用价格的因素包括服务器的硬件配置、服务器带宽数量、服务器安全性能、服务器售后服务等等。除了上述因素能够达到之外,IDC数据中心机房内需要有专业的机房运维人员,能够进行7*24*365无间断的随时待命,以防服务期出现宕机等问题。

具体来讲,企业用户需要结合自身需求、地理位置、配置资源等因素进行综合的考量。对安全性有要求的选择高防服务器租用、对带宽有需求的选择服务器带宽租用、追求优势地理位置和资源的,选择北京服务器托管租用。目前国内大多数优质的IDC运营商,都采用千兆级别的高速光纤,直接接入骨干网络,并且还能够有冗余线路,去保障高速可靠的干线连接。

从上述讲述不难看出,服务器托管、服务器租用的应用已经渗透到了各个行业领域。与之相关的选择标准也应当得到更多地重视。因此是否合规、配置能力、性能考验、售后能力等等都成为了考核能力的具体指标。尤其是对于刚刚起步的中小型企业来讲,前期选择一个良好的IDC运营商变得越来越重要。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
倾向性评分法(propensity score method,PSM)
倾向评分(propensity score,PPS)这一概念最早出现在1983年rosenbaum与rubin合写的一篇名为《倾向评分对于观察研究中因果效应的中心作用》的论文中。2010年之后,这一方法日益受到人们的关注。国际上越来越多的研究者将倾向性评分法应用到流行病学、健康服务研究、经济学以及社会科学等许多领域。
医学木匠
2020/12/11
14.1K0
倾向性评分法(propensity score method,PSM)
因果推断笔记——python 倾向性匹配PSM实现示例(三)
因果推断笔记—— 相关理论:Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同(二) 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的dowhy(一)
悟乙己
2021/12/07
5.2K0
因果推断笔记——python 倾向性匹配PSM实现示例(三)
R语言倾向性评分:匹配
倾向性评分(Propensity Score, PS)是一种控制混杂因素的统计学方法,通过倾向性评分的方法,可以把基线控制在可比的水平,这样就可以比较处理因素带来的差异了。
医学和生信笔记
2023/02/14
2.9K1
R语言倾向性评分:匹配
最强的倾向性评分方法—— 重叠加权(Overlap Weighting,OW)
不知道大家是否记得,前面的文章给大家介绍过一种用于降低混杂的实用方法——倾向性评分法(Propensity Score Method,PSM)。倾向性评分(PS)的定义在这里就不赘述了,有兴趣或者想重温一下的朋友可以阅读一下我们之前发的文章。倾向性评分只是一个用于综合需要调整变量的分数,而综合完之后我们要用传统的方法去调整倾向性评分,常用的方法有4种,匹配、加权、调整以及分层。那么重点来了,相信很多朋友在阅读完之前的文章都会有一个同样的问题——谁是4个方法中的大哥?
医学木匠
2021/01/14
8.4K1
最强的倾向性评分方法—— 重叠加权(Overlap Weighting,OW)
因果推断笔记——自整理因果推断理论解读(七)
之前有整理过一篇:因果推断笔记—— 相关理论:Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同(二) 不过,那时候刚刚开始学,只能慢慢理解,所以这边通过一轮的学习再次整理一下手里的笔记。
悟乙己
2021/12/07
11.5K0
因果推断笔记——自整理因果推断理论解读(七)
因果推断(二)倾向匹配得分(PSM)
前文介绍了如何通过合成控制法构造相似的对照组,除此之外,也可以根据倾向匹配得分(PSM)进行构造,即为每一个试验组样本在对照组中找对与之相似的样本进行匹配。PSM 通过统计学模型计算每个样本的每个协变量的综合倾向性得分,再按照倾向性得分是否接近进⾏匹配。本文参考自PSM倾向得分匹配法[1]。
HsuHeinrich
2023/08/10
9300
因果推断(二)倾向匹配得分(PSM)
手把手掌握临床研究的必备绘图技能:列线图
列线图(Alignment Diagram),又称诺莫图(Nomogram图),它是建立在多因素回归分析的基础上,这里的回归既包括Logistic回归也包括cox回归,通过回归分析将多个预测指标进行整合,然后采用带有刻度的线段,表达预测模型中各个变量之间的相互关系。
百味科研芝士
2019/12/24
4.1K0
因果推断笔记—— 相关理论:Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同(二)
《Theoretical Impediments to Machine Learning With Seven Sparks from the Causal Revolution》这篇论文说到了因果推断的三层。
悟乙己
2021/12/07
4.7K0
因果推断笔记—— 相关理论:Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同(二)
因果推断笔记——双重差分理论、假设、实践(四)
本节参考: 因果推断综述及基础方法介绍(一) 双重差分法(DID)的原理与实际应用
悟乙己
2021/12/07
3.4K0
因果推断笔记——双重差分理论、假设、实践(四)
有些差异本来就是不应该很明显
比如其中一个学员就反馈了一个看起来是难题的表达量芯片:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE98793
生信技能树
2024/12/30
1100
有些差异本来就是不应该很明显
因果推断笔记——数据科学领域因果推断案例集锦(九)
这部分只是抛砖引玉贴一些看到的非常好的业内方案。 因果推断在很多领域都有很有意思的应用,值得收藏。
悟乙己
2021/12/07
5.2K0
因果推断笔记——数据科学领域因果推断案例集锦(九)
干货 | 携程火车票基于因果推断的业务实践
携程作为旅游平台,跟用户需求息息相关,理解和识别各个策略/系统对转化/收益的因果关系尤为重要,在这个过程中需要将影响因变量的其他因素进行控制,但这些因素通常是复杂且难以测量的。在关系识别困难的情况下,如何使用更为科学的方法,对策略进行微观和宏观的建模分析,如何系统性的评估各种策略的长期影响,是要解决的重要问题。
携程技术
2023/09/06
9470
干货 | 携程火车票基于因果推断的业务实践
听倦了的随机分组,原来是这么回事儿
随机对照试验可以得到较为可靠的证据,在预防医学研究和临床医学研究中扮演非常重要的角色。人体试验中,实验组和对照组受试对象的特征(如年龄、性别、是否服药、是否有运动习惯等等)常成为研究过程中的混杂因素,对研究结果产生重要影响。
用户6317549
2022/02/28
3.7K0
听倦了的随机分组,原来是这么回事儿
AB实验的踩坑之路
AB实验是互联网行业产品功能优化和迭代常用的工具,覆盖了大部分的需求场景,如内容推荐、搜索、商业化、UI迭代等。从统计学的角度出发,AB实验本质上是使用假设检验去证明假设是否成立,从而达到验证我们想法的目的。本文记录了在日常使用AB实验中涉及到的一些比较常见的陷阱。
曲奇
2022/05/09
1.4K0
AB实验的踩坑之路
「经验」不适合做AB实验的场景下,通过这4种方式来衡量策略效果
在日常产品迭代过程中,我们常常需要去验证某个功能、策略的改动是否符合预期,是否可以完全替代现有的方案。小流量实验往往是最常用、最直接验证因果的方式。然而有些时候,由于忘记开展实验、实验成本较高等因素,没有对策略进行AB实验,但又希望评估策略效果,这个时候,则可以通过其他因果推断方式进行佐证。
小火龙说数据
2024/03/20
5530
「经验」不适合做AB实验的场景下,通过这4种方式来衡量策略效果
一文读懂因果推测、倾向模型(结合实例)
原文题目:Propensity Modeling, Causal Inference, and Discovering Drivers of Growth 作者:Edwin Chen 翻译:张逸 校对:卢苗苗 本文共5400字,建议阅读9分钟。 本文通过举例为你介绍因果推测方法、倾向建模及增长的驱动因素。 在正文之前,先想象这样一个场景。 你刚开始一份新工作,而且最近看了《僵尸世界大战》这部电影,正处于一种怀疑人生的状态。再加上前不久你的两个初创公司因为缺乏数据开不下去了,所以你看什么都不太顺眼。 你最先
数据派THU
2018/06/07
1.1K0
因果推断笔记——DR :Doubly Robust学习笔记(二十)
这个系列文章: 因果推断笔记——python 倾向性匹配PSM实现示例(三) 因果推断笔记——DML :Double Machine Learning案例学习(十六)
悟乙己
2021/12/21
4.4K0
因果推断笔记——DR :Doubly Robust学习笔记(二十)
花二十万做的大队列转录组告诉你不能这样设计课题啊!
比如学员就反馈了2020的一个美国纽约的哥伦比亚大学的阿兹海默症研究文章:《T Cell Responses to Neural Autoantigens Are Similar in Alzheimer’s Disease Patients and Age-Matched Healthy Control》, 对应的数据集是GSE153104,可以看到研究者关注的应该是Alzheimer’s disease (AD),和healthy controls (HC).的转录水平的变化,而且还具体到了不同的细胞亚群:
生信技能树
2024/11/21
1020
花二十万做的大队列转录组告诉你不能这样设计课题啊!
R语言倾向性评分:回归和分层
倾向性评分有4种应用,前面介绍了倾向性评分匹配及matchIt和cobalt包的使用:R语言倾向性评分:匹配
医学和生信笔记
2023/02/14
1.5K0
R语言倾向性评分:回归和分层
教你更科学地花钱:因果推断在增长业务ROI量化评估上的应用
点击蓝字关注我们 作者:李金霞Polarisli 知乎专栏:《数据分析方法与实践》 创作者:「守望北极星的猫」 ---了解作者其他作品,请点击【文末原文链接】--- 丨导语丨 做增长业务,常用的策略手段有渠道拉新、拉活、节假日活动等,这几个业务都是需要花钱的,每年分配的预算有限,如何权衡在各项业务上的投入成本,如何花钱效率最高,将好钢用在刀刃上是需要运营管理者去思考和决策的,如何决策更科学,那就不得不提到因果推断这种科学的量化方法,每笔投入的 ROI 量化评判标准统一,自然就可比较。 有一套关于花钱的经
腾讯灯塔小明
2022/09/08
1.2K0
教你更科学地花钱:因果推断在增长业务ROI量化评估上的应用
推荐阅读
相关推荐
倾向性评分法(propensity score method,PSM)
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档