（接上文《Google对数据中心成本模型的分析——上》） 三、案例分析 虽然变量繁多，但通过观察不同行业的小部分数据中心案例，仍有助于我们理解这些成本因素的影响大小。首先我们看一个典型的新建于美国的，IT负载规模为几兆瓦的数据中心（大约是uptime institute Tier 3等级）。它装满了大量的机架式高端服务器产品（以某公司配置为2个CPU、48G RAM、四个硬盘的PowerEdge R520为例），其峰值功率大约为340W，某年的价格大约为7700美元，其它的一些变量参数如下： “ 1.某年美
多云环境对企业来产有很多好处，但如果没有适当的管理，其成本分配将变得艰难。人们按照以下这些提示进行资源标记和预算警报。 单个云平台的成本分配和管理可能很困难，而多云计算只能加大这个挑战。 多云模式使企业能够从各种提供商的服务中进行挑选，这有助于避免供应商锁定，并在很多情况下降低成本。451 Research公司数字经济研究主管Owen Rogers表示，该公司的云价格指数表明，与使用单一提供商相比，使用多个云提供商的服务可节省高达74％的直接支出。 但是，尽管具有一定的成本效益，企业在为多个云平台构建、支持
随着物联网技术的不断发展，越来越多的企业开始考虑开发自己的物联网平台。然而，在开发过程中，成本是一个不可忽视的因素。本文将从多个维度对开发物联网平台的成本进行深入分析，帮助企业更好地了解和控制成本。
采购的定义与活动焦点: 在最优惠的情况下，由外部资源取得经营、维持及管理公司的主要和辅助活动所需的所有东西、服务、能力及知识。 决定所需购买的东西与服务的规范（质量及数量等） 选择最适合的供货商
为更好地理解能耗优化带来的潜在影响，我们一起回顾数据中心的TCO模型。在更高层面，数据中心总拥有成本分为投资成本（CAPEX）以及运营成本（OPEX）两大块。投资成本指的是需要提前支出，经过一段时间后折旧消耗掉的，比如数据中心的建设成本以及服务器的采购成本等；而运营成本则指设备投入实际运行后每个月的开销，比如电费、维修改造费、现场人员工资等等，数据中心TCO大约可以通过下面这个等式表达： 数据中心TCO = 数据中心折旧 + 数据中心运营成本 + 服务器折旧 + 服务器运营成本 本文简化了TCO模型只关注
为了避免每月云计算支出超出组织的预期，组织可以使用容器，容量预购和更多的云成本管理策略来控制失控的云支出。 在云中运营组织的业务与在本地部署数据中心运行相比是根本不同的。当运营不同时，其成本的策略也不同。 从财务角度来说，数据中心需要大量的建筑资本支出，服务器和软件许可证的额外资本支出，以及为服务器和冷却系统供电以及维护和管理的虽然较小但重要的运营支出。 在云计算中没有资本支出。相反，却有显著的运营支出，用于服务器虚拟机实例，存储，网络流量，软件许可证和其他细节。 从成本管理的角度来看，将计算负载转移到云
WGS最近又成为了风口，但WGS分析很难，相信坚持难而正确的事，一定会有收获。下边是本人近期总结的一些WGS的分析思路心得。
组织需要适当的策略来避免云计算的成本陷阱，并遵循一些成本管理最佳实践，使其成本支出保持在预算之内。
为了节省费用，将近一半的企业并没有采用公共云，并且表示已经找到了如何利用自己的私有云来避免采用公共云成本高昂的方法。 一批新的证据表明，比人们所想象还要多的企业运行私有云，而不是在公共云中运行相同数
在过去的几年中，我们已经看到 Kubernetes 被广泛用作容器编排平台。随之而来的还有不同的方式来操作 Kubernetes 集群。一些企业更喜欢一个集群一租户（硬多租户），而另一些企业更喜欢一个集群 n 租户（软多租户）模型。我们已经看到许多企业都采用后一种模型，因为它可以帮助他们减少很多运营工作。对于软多租户模型，明智地提供成本分配租户的可见性非常重要，以便可以相应地向组织收费。
很多企业并不确定在云中运行工作负载将会支付多少费用，因此需要了解其定义的参数才能启动和运行，并避免代价高昂的意外中断。
最近爆火的AI初创公司Groq，推出了比目前常见GPU推理系统快4倍，成本低70%的大模型推理解决方案。
原英文： https://blog.apollographql.com/securing-your-graphql-api-from-malicious-queries-16130a324a6b
到底谁会首先有上ERP的想法，可能是企业老板，也可能是总经理级别等高管。但不管是谁，在确定之前，按道理企业风控部、总经办或者信息部等相关部门都需要对ERP项目做立项申请。毕竟ERP项目涉及企业方方面面的资源的调动和流程整合，绝大部分的部门都会有涉及影响到，项目规模比较大，人力和资金投入巨大，影响之广足够引起企业创始人或老板的重视。
自助餐定价需要考虑多个因素，包括成本、目标客户群、竞争环境等。以下是一些建议的定价策略，帮助你在自助餐业务中获得更好的盈利：
作为国民经济的支柱产业之一，化工行业规模体量大、产业链条长、资本技术密集、产业带动效应大。2021年是“十四五”的开局之年，化工行业肩负着高质量发展破局的重任。引导化工行业建设现代产业链供应链，推动化工企业实现科学采购、智慧采购，提高核心竞争力是化工企业当前亟需面对的难题。
在SAP的FICO中，对于入行的同事来说，最难的点不在乎就是CO的管理， CO管理中说白了就是：“ ”料 + 工 + 费” 的管理：
随着将更多工作负载逐步转移到云环境当中，大家可能发现准确并及时地追踪自己的月度云计算账单并不像原本想象中的那么简单。当然，使用云服务供应商的产品肯定要比自行购买硬件更便宜，或者说我们已经能够借此将原先的资本支出转化为如今的运营支出。除此之外，现在大家已经能够以非常合理的每月费用使用由服务供应商准备的多核心超大规模服务器设备。 不过尽管云服务供应商设定的这种按照用户实际使用量计费的方式值得称道，但账单当中所包含的种种元素仍然相当复杂且难于理解，这还只是最为保守的说法。事实上，很多云组件的每月使用成本可能只要几
昨天浏览 Kubectl 插件的时候发现了 Kubecost，一看惊为天人啊，这个功能对于运营团队和 PM 团队领导来说太重要了。直接把监控数据换算成钱，而且明确告诉你钱花在哪个 namespace、哪个应用、哪个标签、哪个 deployment下，明确告诉你那些钱花得值、哪些钱浪费了，有哪些办法可以减少浪费… 真的都是实打实的「降本」功能。
伴随着数字化技术的广泛应用，企业业务上云成为大势所趋，企业在服务器等方面的IT成本得以大幅下降。但是追求性价比之路永无止境，企业的长久发展依赖成本的长期优化，对于企业CTO来说，既要潜心提升企业的内功，也要时刻关注业界，尤其是云计算领域的先进技术和模式。
本文为近期参加dbaplus社群在线直播活动摘录。作为一个数据库领域资深从业者（好吧，我是个70后）。近些年来，主要从事数据库产品、架构等工作。下面将以我个人感受，谈谈数据库架构工作的多方面影响因素及成长、实践话题。希望能给大家带来些思考。
本系列前序文章，已经对硬件层进行了详细的说明，讲解了设备性能、开发、灌装等环节的过程。本篇将对数据上云后的相关流程，进行说明。
云计算市场的规模在过去五年中增长了三倍，到2019年预计将超过1280亿美元。 然而，企业应确保与向云端存储迁移相关的支出不会超过这项技术所带来的潜在价值。 仔细分析这些费用将有助于回答一个与许多企业有关的问题：“云存储的成本是多少？。” 通过云迁移清单，人们可以估计从传统的内部部署数据中心的存储库迁移到云端的成本。通常，它包括组织普遍预期的透明成本和隐藏的成本，直到合同签订才会变得明显。 为了便于说明，采用亚马逊云存储定价作为一个例子，因为这个公共云提供商并不隐瞒其价格。 每
一、标准成本制度的内涵 标准成本制度是指围绕标准成本的相关指标（如技术指标、作业指标、计划值等）而设计的，将成本的前馈控制、反馈控制及核算功能有机结合而形成的一种成本控制系统。其主要内容包括成本标准的制定、成本差异揭示及分析、成本差异的帐务处理三部分。 根据我们实践中的体会，标准成本应依据各生产流程的操作规范，利用健全的生产。工程、技术测定（包括时间及动作研究、统计分析、工程实验等方法），对各成本中心及产品订定合适的数量化标准，再将该数量化标准金额化，做为成本绩效衡量与标准产品成本计算的基础。具体涉及以下几
上述文件中product文件夹是定制好抓取电子产品价格的数据采集器，MySQL建立数据库见文件
据Synergy研究数据显示，受益于疫情期间电商、流媒体、远程办公等上层需求的大幅增长拉动，中美云巨头Q1业绩均表现突出，全球云计算（IaaS+PaaS）市场Q1为290亿美元，同比增加37%。
量化交易是一种利用数学模型和算法进行交易的方法，它可以自动执行交易策略，减少人为干预。自动交易系统是实现量化交易的工具，它可以实时分析市场数据，自动执行买卖订单，提高交易效率。扩展阅读：Python量化交易入门进阶指南(全
如今，越来越多的组织转向采用云计算，希望在成本节约和流程简化方面为其提供机会。 云计算市场的规模在过去五年中增长了三倍，到2019年预计将超过1280亿美元。 然而，企业应确保与向云端存储迁移相关的
在云数据库占据主导地位之前，计算数据库成本有一个非常简单的公式：软件成本+硬件成本=数据库成本。如果你选择开源数据库，则软件成本还会降低。 至今，云已经从根本上改变了我们使用和部署软件的方式，但仍有太多人仍在使用这种过时的计算方法。但事实是，在对数据库的总成本进行定价时，还有很多事情要考虑。硬件和软件成本仍然存在，但是你还需要考虑数据库扩容，与现有和将来的系统集成，以及计划内或计划外停机的代价。 在对云数据库的成本进行定价时，至关重要的是事先提出这些问题。在《 The Cockroach Hour》的最
已经5月份过半了，今年过了一半了，4月份的社融数据出来了，是负的，负的，负的，负的1900多亿，这还不是最坏的信息，M1也是负的才是大礼包。试问当前还有什么比 “信心”更可贵的东西，没有信心，所有人将失去一切。
如今，很多企业正在转向采用多云。这是为什么?云计算采用者通常引用的关键驱动因素是速度、敏捷性、平台灵活性，以及降低的成本，或者说至少是可预测的成本。 如今，很多企业正在转向采用多云。这是为什么?云计算
前言 最近，一种新型的勒索软件服务（RaaS）名为Philadelphia，开始向外以400美元的价格售卖，这个恶意软件作者的名为Rainmaker。据Rainmaker所说，该程序套件提供一种低成本的勒索软件服务，它允许任何一个有犯罪意图的人发动高级的勒索软件攻击，并且它操作简单，成本低。 同时，据Rainmaker介绍，Philadelphia“创新”勒索软件服务市场，它具有自动检测功能：当付款已经完成，然后自动解密；感染USB驱动器，并通过网络感染其他计算机。 特别值得注意的是，“同情按钮”将提供
2、NumPy(Numerical Python)——Python科学计算的基础包
成本收集器作为成本对象，主要应用于按期间进行成本核算的情况，在这种情况下会把产品创建为成本收集器，实际成本的收集和差异的结算全部按照成本收集器进行处理，财务的成本分析也针对成本收集器进行。 成本收集器是按期间核算，生产订单可以按期间也可以完全结算，也就是per和full。 一.在创建生产成本收集器之前，为什么要先创建标准成本估算？ cost collector是用于Repetitive Manufacturing的,平时生产不开production order,等产成品出来才使用MFBF倒冲原材料. Cost collector会收集target cost和actual cost并且比较两者差异,所谓的target cost 就是标准成本, 产成品的标准成本包括料(从Production version带出,一般对应到一个BOM,其实就是当你使用CK11N估算时那时所有原料的单价和数量之和, 如果物料主数据或BOM有scrap,这个也会算上, 如果BOM component有group,会根据一定的百分比算出),工(activity type的作业价格,一般对应到生产人员工资), 费(一般指各种制造费用),那时的三者之和就作为当期计划成本(目标成本) . 通常会使用CK24 update到产成品主数据,就是标准成本 二.在更改工艺路线的工作中心后，再进行倒冲，但是作业类型所带的成本还是会到原来的工作中心带的成本中心去。如果我将原来的标准评估删除后，对原来已经倒冲的凭证进行reverse的话，则会提示“没有可以用的工序”。标准成本评估与时间有关系吗？ 更改工艺路线的工作中心后, 类型所带的成本还是会到原来的工作中心带的成本中心去,Why? 首先你使用Ck84_99看下,CK11N后会记录当时所有原料的价格,MAF 和LAB价格(从routing的工作中心带出). 从SAP底层分析下结果.使用CK11N后,首先产生一7开头的内部订单,SE16在ONR00 table中可找到OR0000007XXXXX,所有的内部订单都在此,.然后CKIS会记录下料工费在你估算时的价格和数量(Ck84_99). KKF6N看到的total tgt就是抓这儿的数据,我们知道KKF6N产生的差异不过是数量差异和价格差异, 然后CK11N和KKF6N还会在KEKO表中记下两比记录.通常从routing里得到的LAB和MAF是内部自动产生的, 价格记录在表 COSS中, 查看时在内部订单前一定要加前缀OR0000007XXXXX, 原料实际消耗在MSEG(物料凭证表中),也可看COSP(CO凭证表它们是一致的).KEKO和AUFK是通过prod. process number关联, CKIS和KEKO是通过cost estimate no关联的. 生产总差异=标准数量*标准价格-实际数量和实际价格 所以你在更改工作中心后,只要CKIS的数据没变当然还抓原来的,你必须使用CK11N重新计算,而且这动作不是随便做的,一般在月结后下月开始在估算,否则当月差异………….,还有通常你在当月使用CK11N会提示物料主数据已经有td cost , 你必须删除它, 这时才会生效 如果将原来的标准评估删除后,CKIS和KEKO的那边当期的cost variant是标准成本变式的东东没了(cost collector是PREM),当然MFBF或Reverse会不成功(MFBF时要求一定要有标准成本). 三.另外如果SAP这样设置都按照标准成本评估的工艺路线和BOM来下线倒冲，而不是按照新的已经更改过的routing和BOM来倒冲的话，这样的逻辑应该怎样解释？ 你更改过routing或者BOM后，除非：1,你C223另做生产版本再为它create a cost collector. 2 .CKR1原来的std cost就是update CKIS 和KEKO 记录,再CK11N否则当然永远是抓原来的数据 上面的逻辑我想应该很清楚了, 我曾写过这方面的报表,从数据库这层研究过cost collector的流程, 还碰到一个问题,就是使用KKBC_PKO, KKBC_ORD(对cost collecot, 实际上和KKF6N) ,就是如果cost collector一年都在使用,但是每月都在变动产成品的std cost, 看报表出现比如11.1号如10月没结算target cost在11.1号那时出现不了,结算后才OK , 后来找到了notes 540376打了补丁OK . 问题在于,如果我看整年的cumulated total tgt cost, 到底是使用当月的target cost* total qty , 还是每月的target cost * monthly total
成本收集器作为成本对象，主要应用于按期间进行成本核算的情况，在这种情况下会把产品创建为成本收集器，实际成本的收集和差异的结算全部按照成本收集器进行处理，财务的成本分析也针对成本收集器进行。 成本
塔式服务器中Dell完胜其他~ 四、选什么样的配置？ 使用云服务器做分析的时候，能使用的最高性能配置就是12核64G+8T的硬盘，至于其他比如显卡:等做深度学习的时候再配也来得及比如SSD：性价比超低，等价钱降下来了再配也来得及比如双路cpu：其实一个就够用了，只要板子有两个接口，以后再配也来得及比如光驱：随机附送，可有可无。等等都是次要的所以下面就是最后的配置塔式服务器机箱+主板：dell poweregde T630CPU:E5 2630V4(10核20线程）内存：64G硬盘：2x4T，dell工业级SAS硬盘列阵卡：H330（管理硬盘的东西）电源：495W dell热插拔电源（考虑发在家里电费问题，就选了个低功率的）其他：都是默认的 五、只有机箱吗？还需要买什么配件？ 当然只有机箱，你需要配一个显示器，还有一套鼠标键盘。显示器不用特别好,站长选的是：Dell SP2318H 六、价格 其实，这套配置的议价空间真的不大，网上购买节省的就是因为销售渠道造成的加价，只要找到直销的店都能拿到最低上面那套配置，整机价格：19500元。 显示器赶上了促销价格：1000元。20k的价格，在预算之内，就这样，站长不仅花光了讲课赚的钱，还要还贷。哎~~~~~ 七、运行情况 1、系统选择：站长因为使用centos习惯了，强行让卖家安了个一个centos。没想到的是Centos也有图形界面了，欣慰一。2、转录组分析：云服务器上能做的这个服务器完全胜任，从下载到分析数据可视化，整个过程效率提高20%，欣慰二。3、远程操控与网络：这个对于站长是刚需，值班时候用手机简单操作一下什么是必须要实现的。站长家的宽带是所谓的100M电信光纤。然而，实际使用中下载峰值只有10M/s，没有云服务器使用的时候20M/s的峰值快，能到10M/s也知足了。然而，第一次使用的时候站长几近崩溃，用ascp高速下载峰值只有5M/s，更不爽的是只要下载一开始，全家都不要用网了，看个世界杯都卡死，在不断扎心中，站长绝对找找解决方案，如下：（1）从头找原因，一般电信小区光纤入户都是在一个大局域网下面，分到家里IP都是100.xxx.xxx.xxx这样的，用这个IP你是不能进行远端操作的。另外家里都用路由器，电脑上显示的IP都是192.168.xxx.xxx这样的地址，远程是无法操控的。站长联系了10000，得知电信可以把100局域网IP改成123公网IP，通过路由器设置定向转发，就可以在外网用ssh输入账号密码，登陆自己家里的服务器了。也就是像腾讯云服务器那样实现登陆。欣慰三。
在产品中使用LLM的下一阶段，重点是让它们生成的响应/回复更加「超前高速化」(hyper-specific)。
为了高效地管理一个多云计环境，请同时考虑应用架构和用户部署两方面的选项。此外，自动化可有助于多云的高效管理，但它对于工作负载决策方面具有战略意义。 云计算正在发展进入一个崭新的、更成熟的阶段。云规划和
当地时间 9 月 5 日，据多家外媒报道，IBM 宣布将从 2024 年开始提高所有云服务的价格。值得注意的是，不同地区之间的涨幅存在较大差异。
以下文章来自知乎，作者Bill Tong。Bill Tong，上海交通大学管理科学与工程博士，曾出版《在线文本数据挖掘》一书。
* 新闻爬取（crawler_cnstock.py，crawler_jrj.py，crawler_nbd.py，crawler_sina.py，crawler_stcn.py）
image.png 价格分析Price Analysis 为检验供货商所提供的报价与合理的基准做比较，而不检验及评估个别成本架构及利润构成要素。 主要适用于低单价，一般标准产品及简单制程产品的采购作业 方法简单 采购人员需要较少的训练 不需深入了解成本构成要素 价格分析的方法 主要比价方法 比较分析各供货商竞标之价格(Competitive bidding) 比较市场或目录价格(Published Price) 次要比价方法 比较之前的合约价 比较供货商之前的报价 比较类似产品的价格
NVIDIA 深度学习培训中心 (DLI) 提供 AI 、加速计算和加速数据科学的应用开发实战培训。基于云端完全配置的 GPU 平台，开发者、数据科学家、研究人员和院校师生可以快速获取端到端应用开发经验和提升专业技能。 一般来说，NVIDIA DLI的课程都是收费的，今天Lady整理了一份他们的免费课程，先“薅”为敬！ 点击阅读原文可以访问全部课程（包含收费课程） 基于 Jetson Nano 构建视频 AI 的端侧应用 学习目标 基于人工智能的视频理解可以开启洞察，无论是识别后院的猫，还是优化客户的购
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
LCComputing是Low Carbon Computing（低碳计算）的缩写，我们致力于帮助客户节省30%以上的服务器/云资源成本，提升利用率，促进碳中和，成为FinOps领域全球领先的公司。
对于有网站的企业用户而言，在选择服务器的重要性不言而喻。一般来讲可以选择服务器托管和服务器租用两种业务方式。接下来小编将会就服务器托管和服务器租用的具体优劣势进行分析。
在面对大规模计算密集型算法时，MapReduce范式的表现并不总是很理想。为了解决其瓶颈，一支小型创业团队构建了名为ParallelX的产品——它将通过利用GPU的运算能力，为Hadoop任务带来显著的提升。 ParallelX的联合创始人Tony Diepenbrock表示，这是一个“GPU编译器，它能够把用户使用Java编写的代码转化为OpenCL，并在亚马逊AWS GPU云上运行”。它的最终产品是一项与亚马逊Elastic MapReduce类似的服务，只不过不同之处在于它将利用EC2 GPU实例类型
虚拟主机已经有了一段时间的历史，近几年随着其技术的不断成熟，以及其低廉的价格，成为众多站长的首选对象。但近两年云计算的出现，衍生出云服务器这个产物。这时，很多站长便对虚拟主机与云服务器应该如何选择感到困扰，不知是选择技术比较成熟的虚拟主机，还是选择最新的云服务器。
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