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    如何像在快递柜拿快递一样随时拿取寄给自己的文件

    互联网时代,大家的文件越来越多,互相发送文件的需求也越来越大,在社交软件上发送这些文件要么占用一大堆内存,望着爆红的硬盘苦不堪言;要么就是发了很多文件最后不知道发给了谁,杂乱无章;要么就是想发给多个人还要选择不同的平台,发送和取用都很麻烦。如果你说我用网盘,也有很多痛点,比如文件不安全,举个例子,即便是正常合法的医学类资源也有可能被和谐;还有如果不开通会员下载下来就会非常的缓慢,对于大文件来说非常不友好。所以,一款跨平台,跨设备,只要有网络就能随存随取的Web应用横空出世——文件快递柜,接下来我就教大家如何搭建使用这款文件快递柜。

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    KubeVela v1.2 发布:聚焦开发者体验,轻松发布你的多集群应用

    随着云原生的不断发展和成熟,越来越多的基础设施能力逐渐标准化成为 PaaS 平台或者 SaaS 化产品。一个产品的诞生不再像过去那样需要建立一个团队,从开发、测试一直到运维、基础设施全部分多种角色系统完成。如今,敏捷组织文化和云原生技术驱动,使得这些职责更多的是“左移”到了开发者身上,测试左移、监控左移、安全左移,以及 DevOps 等一系列理念都是在强调,通过开源项目或者云的产品和服务将测试、监控、安全、运维等一系列事务提前到开发阶段完成。这看似美好的愿景却给开发者带来了巨大的挑战,开发者对底层五花八门的产品和复杂 API 缺乏掌控力,他们不仅仅是在做选择,更多的需要去理解和协调底层复杂异构的基础设施能力,以便满足上层业务的快速发展和迭代需求。

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    玩转服务器---运行环境搭建

    前面两篇文章,讲到了云服务的选购,以及域名的注册备案,那么我们项目上线的准备工作其实已经完成一半了。下一步其实就是在服务器上搭建我们的运行环境了。每个人的项目可能运行在不一样的环境,所以在这里我不准备一一介绍,我在这里以我的环境作为示例,我的个人博客后端服务器采用Node.js + MongoDB,所以环境搭建:Node.js + pm2 + MongoDB,前端我采用了Angular框架,因为前后端端口不一致,发起请求会跨域,所以我安装了nginx服务器,将前端项目打包后放在nginx的80端口,每次前端发起请求请求MongoDB数据库的数据, 就通过nginx反向代理,代理到4001端口,去取到服务端的数据,然后返还给前端进行页面的渲染。

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    大数据应用管理模式及内容

    通过调研,数据应用管理可总结为分散管理型、职能复用型、集中管理型三种模式,数据应用管理模式中重点关注组织管理、需求管理、建设管理、成果管理四大领域。 (1) 管理模式 分散管理型:各部门分散开展数据应用,无集中管理,例如某某国有集团,公司各业务部门均设有业务数据部门,开展本部门数据应用相关事务。 职能复用型:赋予现有部门数据应用管理职责,集中开展数据应用局部过程的管理事务,例如某工业公司,依托公司信息技能部负责开展公司所有数据应用项目建设。 集中管理型:成立独立于技能和业务部门的实体或虚拟管理组织,集中开展数据应用全过程管理事务,例如某国有银行,设立设置与技能部门平级的数据管理部统筹开展全行数据管理和应用。 (2) 管理内容 组织管理:指的是数据应用管理的组织形式,可总结为如下几类: 实体组织型:成立独立于技能和业务部门的数据应用实体管理组织,集中开展数据应用管理事务。 虚拟组织型:由技能、业务部门共同组成数据应用管理虚拟组织, 集中开展数据应用管理事务。 职能复用型:赋予现有部门数据应用管理职责,负责集中开展数据应用局部过程的管理事务。 需求管理:指的是数据应用的需求管理形式,可总结为如下几类: 基于项目型:通过抑制企业级数据管理权,集中开展大数据应用需求管理。 基于数据型: 通过抑制大数据应用分析项目,集中开展大数据应用需求管理。 建设管理:指的是数据应用建设的管理模式,可总结为如下几类: 系统建设项目管理方式:系统建设驱动,沿用常规信息化项目建设管理模式,对方案设计、研发、上线运行等环节进行管理。 大数据项目管理方式:数据分析驱动,根据大数据应用特点,重点对数据需求统筹、模型持续迭代等内容进行管理。 成果管理:指的是数据应用成果的管理模式,可总结为如下几类: 建设方法共享:指共享大数据应用建设方法,共享内容包括建设方案、分析模型、程序等过程文件及经提炼后的经验和知识等。 分析结果共享:指数据应用分析结果的共享。 3.2 各管理模式的优劣势对比 分散管理、职能复用、集中管理三种管理模式各有优缺点,适用于不同业务类型、不同规模的企业。 (1) 分散管理 企业级数据管控能力弱:企业很难全局掌握抑制数据应用行为; 数据应用成本高:虽然数据应用管理成本低,但由于反复建设及成果不能共享导致企业总体数据应用成本偏高; 数据应用创新能力强:对数据应用建设及使用的约束较少,有利于促进数据应用的创新。 (2) 职能复用 企业级数据管控能力一般:由于现有部门职能的单一性,无法在企业级对数据应用的全过程管控;数据应用成本高:无法从全过程统筹管理数据应用建设,仍会导致反复建设及成果不能共享的情况; 数据应用创新能力一般:对数据应用建设及使用进行局部规范和约束,一定程度上影响了数据应用的创新。 (3) 集中管理 企业级数据管控能力强:企业可对数据应用全局、全过程的掌握和抑制; 数据应用成本低:虽数据应用管理成本相对较高,但由于实现企业级需求统筹、成果共享,数据应用成本总体不高; 数据应用创新能力强:实现了需求统筹、成果共享,变成了企业级数据应用创新机制,促进了数据应用创新能力的提升。 人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,有兴趣的朋友,可以查阅多智时代

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    客户应该怎么能找到合适的进销存

    企业领导层在决定使用进销存软件的时候,大多数对于它所能产生的效益并没有很明确的概念,甚至觉得只要将软件买回来,使用上一段时间就会有效果。进销存管理软件的应用,需要各部门的协助沟通,同时由于操作不当或软件系统本身的原因,有可能会发生系统崩溃,数据丢失等情况(当然了我们基于SaaS版本的进销存就算是数据删除也可以给您恢复过来的,这里说的是的传统的进销存软件)。当企业高层未能认识实施进销存软件的风险与效益,他们就不会投入足够的资源(软件费用及人力成本)去推动软件的实施,特别是单纯基于价格因素选购的产品,使用后期很有可能会产生各种问题,大大影响企业运营,选择进销存软件的意义也就很小了,并没有达到使用进销存软件应有的效果。

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    领券