10 consejos para llevar los servicios gratuitos de Amazon al límite y mantener su factura en la nube casi cero
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Realmente no tiene forma de demostrar que su arquitectura no está optimizada a menos que realice una auditoría, que incluye una revisión del enfoque de la solución y los costos asociados.
Si eres de los simples mortales que manejan TI en empresas más convencionales (léase: casi todo el mundo), no temas. Resulta que hay muchas cosas que Google podría hacer que no tienen sentido para sus propias necesidades de TI.
Puede pensar que sabe todo sobre la configuración adecuada de una solución de computación en la nube, pero los proveedores de la nube se guardan algunas cosas.
Las tecnologías que mejoran la privacidad le permiten controlar cuánta privacidad admitir, pero limitan ese control para preservar la funcionalidad. Combinan funciones de cifrado con algoritmos inteligentes para crear bases de datos que puedan responder correctamente algunas preguntas, pero solo para las personas adecuadas.
La soberanía de los datos es más un problema legal que técnico. La idea es que los datos estén sujetos a las leyes de la nación donde se recopilan y existen. Las leyes varían de un país a otro, pero la gobernanza más común que verá es no permitir que algunos tipos de datos salgan del país en ningún momento. Otras regulaciones imponen el cifrado y cómo se manejan los datos y por quién.
La computación en la nube ha surgido silenciosamente como el punto focal del descubrimiento electrónico.
Los servicios de contenido empresarial basados en la nube proporcionan enfoques modernos para maximizar el valor del conocimiento y los activos de información de una organización.
En este webinario se detalla como TI está sufriendo debido a las infraestructuras tradicionales en silos que requieren mantenimiento individual y usan componentes con ciclos de actualización distintos.
Para crear modelos efectivos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo , necesita grandes cantidades de datos, una forma de limpiar los datos y realizar ingeniería de características en ellos, y una forma de entrenar modelos en sus datos en un período de tiempo razonable.
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