本文目录
- 为何国内有些云计算厂家所提供产品的名字都和AWS完全一样
- 当今互联网时代大家都在做什么产品可以把产品图片和介绍发出来吗
- 亚马逊云服务新推出的CodeGuru工具有怎样的特点
- 邬贺铨的《十问边缘计算》都问了什么
- 国內外有多少公司在使用Rust做开发
为何国内有些云计算厂家所提供产品的名字都和AWS完全一样
AWS是亚马逊公司的产品，亚马逊花在云计算上面的年限最久，最得最棒的，如果亚马逊倒闭的话整个美国的互联网会瘫痪一半。如果要在云计算能力上排名的话，当之无愧第一，所以他的很多产品都已经很成熟，其他的就不用自己摸索，直接照搬，也好宣传和推广，如果要迁移的话要平滑一些。
当今互联网时代大家都在做什么产品可以把产品图片和介绍发出来吗
AWS做为全球云计算领导品牌，为全球数以百万计的客户提供无论深度还是广度都无与伦比的优质云计算服务。
国际知名调研机构 Gartner 公布了 2019 年全球云计算 IaaS 魔力象限，Amazon Web Services（AWS） 连续 9 年获评 IaaS 魔力象限“领导者”！
Gartner 成立于 1979 年，是世界先进的研究和咨询公司。该公司为商界领袖了解相关行业而提供客观见解，帮助他们作出正确决定。其发布的行业魔力象限被认为是产业风向标。
■ 产品
AWS 的弹性计算云 Amazon Elastic Compute Cloud （Amazon EC2）提供按秒计费、采用多租户和单租户模式的虚拟机以及裸机服务器。有多租户模式的块和文件存储，另有广泛的 IaaS 和 PaaS 功能。这包括带有集成 CDN 的对象存储（Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 和 Amazon CloudFront）、Docker 容器服务（Amazon Elastic Container Service （Amazon ECS）、Amazon Elastic Kubernetes Service （Amazon EKS）和 AWS Fargate）以及事件驱动的“Serverless 计算”（AWS Lambda）。VMware 在 AWS 数据中心内提供了 VMware Cloud Foundation 服务（VMware Cloud on AWS）。外加企业级支持，有多故障域 SLA，主机托管需求亦可由 APN 合作伙伴经专线（AWS Direct Connect）连接满足。
■ 位置
AWS 将其数据中心分为多个区域（Region），每个区域至少包含两个可用区（数据中心）。它在美国全境有多个区域，在加拿大、法国、德国、爱尔兰、英国、澳大利亚、印度、日本、新加坡、韩国、瑞典和巴西也有区域。在中国大陆有两个 AWS 区域：由光环新网运营的 AWS 中国（北京）区域和由西云数据运营的 AWS 中国（宁夏）区域。门户网站和说明文档用英语、荷兰语、法语、德语、意大利语、日语、韩语、中文、葡萄牙语和西班牙语来提供。
■ 采用概况
AWS 既对寻求灵活运营的用户极具吸引力，也经常被选择用于传统的 IT 运营。面向整个公司（组织）层面的战略性选择时，AWS 是广泛被选择并广受认可的云。数字化转型工作还可由咨询合作伙伴（Consulting Partner）协助进行。
■ 推荐用途
在虚拟化环境下可正常运行的所有场景。在多租户环境或虚拟化运行有难度的应用软件应特别注意架构设计，包括高度安全的应用软件、严格合规或复杂的企业应用软件（比如 SAP 商业套件）。
与其他任何超大规模提供商相比，企业在 AWS 上的每年财力投入更大，部署的关键任务型工作负载更多。这表明，相对于市面上的其他提供商，众多企业将 AWS 视为云基础设施和平台服务的战略提供商。
AWS 拥有更多样化的客户，从初创公司、中小企业（SMB）到大企业，不一而足。使用 AWS 的企业受益于早期采用，这有助于将新技术推向主流，消除这类服务的风险，因而使它们更易使用和管理。
AWS 是成熟的企业级提供商，确保客户成功方面有着最出色的表现，拥有卓越的合作伙伴生态系统。因此，不仅注重创新、正实施数字化业务项目的客户选择这家提供商，将传统数据中心迁移到云的客户也青睐它。
亚马逊云服务新推出的CodeGuru工具有怎样的特点
去年 12 月，亚马逊在 AWS re:Invent 上启动了 CodeGuru 的预览。
作为一款借助机器学习技术来自动检查代码错误、并提出潜在优化建议的工具，其现已正式向公众开放。
据悉，CodeGuru 主要由代码检查其 Reviewer 和性能分析器 Profiler 两个部分组成。
据悉，为了打造 Reviewer 代码分析器，AWS 团队借鉴了 GitHub 上超过一万个开源项目的代码、以及亚马逊内部代码库来训练其算法。
该公司在今日的公告中称，即便是拥有经验足够丰富的开发团队的亚马逊之类的大企业，要利用空暇时间来进行代码审查，也是一项相当大的挑战。
由于每日要过目的代码量很大，即便是经验老道的审查员，也可能在面对客户应用程序代码时有所遗漏，从而导致错误和性能问题。
使用 CodeGuru 的时候，开发者可将其代码放到 GitHub、Bitbucket Cloud、或者 AWS 的 CodeCommit 等托管平台上。然后 Reviewer 代码分析器会尝试查找潜在的错误，同时给出相应的修改建议。
所有操作都是在代码存储库的上下文环境中完成，因此 CodeGuru 还将创建一个 GitHub 查询请求（pull request），并在其中添加注释。为了训练机器学习模型，用户也可向 CodeGuru 提交一系列基础反馈。
CodeGuru Application Profiler 的任务有所不同，其旨在帮助开发者找出代码中有哪些地方存在性能低下的问题，并且包括了对无服务器平台的支持（比如 AWS Lambda 和 Fargate）。
AWS 表示，已有多家企业在预览期间便开始使用 CodeGuru，比如 Atlassian、EagleDream 和 DevFactory 。
AWS 技术工程团队主管 Zak Islam 补充道：“当我们检测到生产中的异常时，CodeGuru 的连续分析功能，可将调查所需耗费的时间从几天缩短到几小时、甚至几分钟”。
如此一来，开发者可将更多精力投入到提供差异化的功能上，并减少研究生产环境中的问题所浪费的宝贵时间。
邬贺铨的《十问边缘计算》都问了什么
2018年10月30日，由中国通信学会和中国移动联合主办的“2018边缘计算技术峰会”在京举行。在本次大会上，为了促进协作，推动边缘计算全面成熟，邬贺铨、李正茂、刘韵洁、余少华、田溯宁、张新生 、蒋林涛、刘华鲁、陈山枝、温向明、张平、张宏科、潘锋、杨志强等14位业界专家学者联合发起了“关于共同推进边缘计算技术与产业繁荣发展的倡议”。
作为推进边缘计算技术与产业繁荣发展的倡议的专家之一，中国工程院院士邬贺铨对边缘计算有着更加深入的思考。他谦虚地表示：“虽然边缘计算很热，但是我学习得不够，边缘计算技术应该是一个体系，我对这个体系目前的了解只是边缘，根本没有进入到核心，很多东西不太清楚，所以我提出十问。”
第一，5GMEC应该下沉到什么位置？边缘计算放在DU？还是CU？还是放在核心网？显然靠近底下反应越快，数量越多，放在什么位置是值得研究的。第二，计算能力是一级设置还是多级设置？在采用MEC的前提下，还要不要同时设置云计算？在云计算和MEC之间是否需要设置雾计算？一个云计算节点联接的移动边缘计算（或雾计算）节点的合理数量是多少？
第三，计算能力如何在云计算与边缘计算间优化配置？计算能力的分割是固定的还是可动态调整的？MEC需要向云计算节点上报过滤后的数据。云计算节点需要向MEC下发指令，除此之外两者间的通信还应有什么任务？第四，MEC间通过云计算节点互通还是直接通信？同样是边缘计算节点，它们之间要不要互通，或者说必须间接互通？
第五，边缘计算需要有IaaS/PaaS/SaaS等服务能力吗？假如通过边缘计算增强人脸识别能力，边缘计算至少具备PaaS的功能，还需要可能具有一些视频转码的功能就是SaaS，有可能需要DaaS（数据即服务）的功能，边缘计算是不是都这么全？到底需要有几层，值得研究。第六，边缘计算需要同时具备接入、转发和控制云能力吗？如果说边缘计算是放在CU，它要集中管理好多DU，是否也应该具有控制云的能力？
第七，MEC应该与网络切片结合吗？网络切片是5G最基本的一个特征，边缘计算要不要结合？第八，位于C-RAN的MEC需要按业务来配置吗？不同的边缘计算对应不同的应用，有对应移动大数据，有对应大连接的，还有对应社会与互联网数据的。在这种情况下，边缘计算是按业务来配置的，将来的边缘计算也是这样吗？
第九，MEC是独立设置还是应与其他功能集成？基站的边缘计算首先进行大数据的收集采集，同时实现加密，在对大数据进行消化后，它回送网络数据链应该是减少的，也就意味着对数据过滤，为了过滤，它可能需要缓存，所以，边缘计算会跟缓存数据采集，数据分析，过滤，计算能力集中在一起，边缘计算绝不是单一的计算能力。第十，MEC的功能需要软件定义吗？MEC可仿照NFV实现软件定义，允许跨过多厂家的MEC平台有效与无缝集成来自厂商、服务提供商和第三方的应用，MEC的功能会开放吗？如果开放就要有接入权限管理。
“对MEC的思考还不止这些。诸如MEC的引入会减轻云计算对数据分析的压力，但数据过滤的准确性需要保证。MEC的引入将增加传输时延，且还可能包含缓存功能，uRLLC还等使用MEC吗？MEC的管理是由控制面还是由管理面来实施？”邬贺铨说，“上面是我说不懂的内容，期待大家在会上给予解答。”
国內外有多少公司在使用Rust做开发
一门语言要成为主流，语言本身的特性并不是最重要的，从近十年来语言的发展来看，都是项目带火了一门语言，例如Facebook崛起直接带火了PHP，而Quora的流行使Python进入了大众的视野，而深度学习平台TensorFlow的火爆，将Python推向了当前的王者地位，再比如区块链界以太坊的流行，使Go语言进入主流开发语言行列。近期Facebook推出Libra币项目，引起了全世界的关注，可以说是即将引领金融科技领域的革命，而这个平台底层开发语言恰恰是RUST语言开发的，随着Libra币的大热，可以预见，RUST语言也会借着这股东风，进入主流编程语言行列。
