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  • 产品驱动型企业的技术人才原则

    千人学习 2014-11-29 12:13:01
    课程主要演示网页版皮影客如何简单、快捷制作动画,其中包括场景选择、人物设定、人物语言动作表情变化以及场景变换等。
  • 企业的很多技术都是保密的,同时企业的很多互联网企业的技术都是前沿的前辈研究心血的结果。本课将用亲民化的语言讲解企业常用的HttpClient技术,其中httpClient是取用4.5版本,官网新稳定版本。
  • React风格的企业前端技术

    千人学习 2016-12-07 16:53:05
    React视频教程,本次分享将围绕如何打造react风格前端项目展开,重点介绍当下流行前端项目工作流,react、angular等火热前端框架,karma、Mocha等流行前端单元测试框架,用户体验、性能优化等。
  • 企业的组织架构对技术架构的影响

    千次阅读 2017-06-19 21:19:17
    技术人员往往有闷头挖煤的倾向(闷头做技术架构),而不了解挖煤的上下文背景(企业的业务背景和组织架构),殊不知企业的组织架构和业务背景和技术架构之间有隐含的映射关系,这种关系有时候直接决定了技术架构转型...

    导读 技术人员往往有闷头挖煤的倾向(闷头做技术架构),而不了解挖煤的上下文背景(企业的业务背景和组织架构),殊不知企业的组织架构和业务背景和技术架构之间有隐含的映射关系,这种关系有时候直接决定了技术架构转型的成败。

    本文试图为技术人员(特别是架构师)建立这种上下文背景,提升技术人员视野,让技术人员在理解企业业务背景和组织架构的前提下,去推进系统架构的改进和提升,以期获得更大成功。

    经济背景

    下图被称为浴缸曲线,来自 Niels Pflaeging 的书《Organize for Complexity》[附录 2],它主要反映西方上个世纪到现在经济模式的变迁,形状看起来像浴缸,故而得名。

    1. 1900 年以前被称为前工业时代,也称手工艺时代,这个时代价值创造的主体是掌握技艺的手工艺者,高度动态,局部市场,客制化是这个时代市场的主要特点。
    2. 1900 年到 1980 左右被称为泰勒工业时代,这个时代价值创造的主体是机器,市场广阔缓慢,竞争少,通过机器化和规模化生产提升效率和比拼低成本是这个时代市场的主要特点。
    3. 1980 到现在被称为后工业时代,也称全球经济时代,这个时代价值创造的主体是知识工人,新兴行业不断对传统行业施加竞争压力,高度动态,持续快速地响应市场需求是在这个时代市场中取得成功的关键。
    组织架构

    组织架构不是领导层能简单设计出来的,不同的经济模式需要不同的组织架构支持,组织架构和经济模式之间有隐含的映射关系。

    上图是泰勒工业时代主流的泰勒型组织架构,也称命令控制型(Command&Control)组织。组织由领导层观察市场,制定目标计划,中层经理长传下达,下层员工负责执行。

    这种组织结构的优劣和适合场景如下表:

    泰勒工业时代持续了一个多世纪,对我们的社会影响深远,即使今天,泰勒型组织仍然是我们社会各种企业主流的组织结构。

    上图是后工业时代逐渐兴起的贝塔型组织,常见于一些新兴行业如互利网业务公司。这类组织仍有领导层集中观察市场,制定共享的目标和约束,但是组织架构层级较扁平,团队组织偏向跨职能混搭和协作,快速响应市场变化。

    这种组织结构的优劣和适合场景如下表:

    贝塔型组织是现代领导力模型典范,是很多特别是传统公司学习和转型的方向。

    上图的复杂自适应组织架构,也称控制反馈式组织架构(Cybernetic Organization),目前在成型公司中比较少见(仅见于少数创业公司),但却是未来组织架构新趋势。该架构没有集中式目标设定,由跨职能混搭和协作的团队和市场直接对接,持续和市场沟通获取需求,快速灵活响应市场变化。

    这种组织结构的优劣和适合场景如下表:


    康威法则

    Mel Conway 在 1967 年提出了所谓康威法则 [附录 3],指出组织架构和系统架构之间有一种隐含的映射关系:

    Organization which design systems […] are constrained to produce designs which are copies of the communication structures of these organizations.

    设计系统的组织其产生的设计等价于组织间的沟通结构


    康威法则也可以倒过来阐述:

    Conway’s law reversed: You won’t be able to successfully establish an efficient organization structure that is not supported by your system design(architecture)。

    如果你的系统架构不支持,你无法建立一个高效的组织架构。如果你的组织架构不支持,你也无法建立一个高效的系统架构。


    康威法则给我们一个很好的启示,系统架构和组织架构之间有隐含的映射关系,你不能单方面改变一方的结构,调整时必须两边联动。如下图,系统架构如果是单块耦合的,就很难组织分散式跨职能面向市场的团队结构,两边映射不起来,团队之间摩擦打架在所难免。所以一般先做按照业务线边界对单块应用进行解耦拆分,同时做相应组织结构调整,这就是近年流行的微服务架构的背后动因。


    组织和技术架构的映射

    技术架构不能单方面独立存在和设计,它和组织架构有隐含的映射关系,支持组织的核心驱动要素。下面两个图,分别说明泰勒型组织和复杂自适应型组织的核心架构驱动要素,以及最终产生的应用架构特性。



    从一个组织所采用的技术栈和应用架构特性,你也可以快速推断组织的业务模式和组织架构,如下图所示。单块架构,集中式数据库,分层式架构,常见于泰勒型组织;而云计算,REST 微服务,DevOps 技术则常见于贝塔和复杂自适应型组织。下图也反应组织架构和技术栈的同步演化趋势。


    对架构师的启示
    1. 我们已经进入后工业时代,组织需要调整其架构以适应新的市场变化。复杂自适应架构是未来组织架构的演化趋势。
    2. 市场、组织架构、系统架构和技术之间有隐含的映射关系,不能简单设计和单方面调整。合格的架构师要洞悉这种映射关系,根据市场和组织现状系统性和灵活地推进组织和系统架构的调整,让企业业务,组织和技术对齐,更敏捷应对市场变化。
    3. 在不改变企业组织架构和管理文化的情况下,单方面改变企业的技术架构很难奏效,最终,技术架构一定会受到强势的组织架构和企业管理文化约束,映射企业的管理文化和组织结构。(本文没有谈及企业管理文化,但企业管理文化对企业架构同样至关重要)。
    4. 企业的数字化转型,系统架构和企业的组织、管理文化的调整必须同步进行,且关键是企业的组织和管理文化结构的转型。

    本文转载自:http://www.linuxprobe.com/jia-gou.html

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  • 于是翻了很多书,看了很多文章,学习了很多“为人处世艺术”和“企业发展战略”,最终把自己干成了研发部主管,技术却逐渐荒废。管理工作是什么呢,技术和管理是截然不同两条发展方向吗? 不是技术和管理...

    很多技术人员在职业上对自己要求高,工作勤奋,承担越来越大的责任,最终得到信任,被提拔到管理岗位。但是往往缺乏专业的管理知识,在工作中不能从整体范围优化工作流程,仍然是“个人贡献者”的工作方式,遇到问题自己上,经常耽误了本职工作。于是翻了很多书,看了很多文章,学习了很多“为人处世的艺术”和“企业发展的战略”,最终把自己干成了研发部主管,技术却逐渐荒废。管理工作是什么呢,技术和管理是截然不同的两条发展方向吗?

    不是的。技术和管理都要做到量化分析,全局优化,存在很多相似的方法。这里用一个系统性能优化的场景举个例子,大家可以体会一下:

    公司里有一个程序,运行在10台服务器的集群上。现在业务量增加了,请求处理不完。老板把你找来,要你优化这个程序。接到这个头疼的任务,你把开发测试运维各个部门的人都找来开会想办法,有人说数据库该升级了,有人说代码写的太烂要优化,有人说机器太少再加5台,还有人说我们要改架构上云,上了云以后就再也没有这种问题了。你该听谁的呢?

    先别着急动手。有一句话叫做“没有度量就没有优化”,首先要“度量”这个现象。先把设计人员找来,了解一下这个程序是什么功能,工作流程是什么样的。

    程序架构:这个程序处理图片识别的业务,从网络端口接收图片,识别图片里面的信息,然后在图片库里进行对比,最后输出相似图片。处理过程是这样的:
    在这里插入图片描述

    搞清楚程序架构,接下来我们需要度量数据。有一些数据很容易得到,还有一些数据似乎没人搞得清。于是你给研发团队布置了一个任务,让他们在程序里面埋点,尽快收集一些数据指标。开发人员改了一版程序,部署上去。在生产线上跑了一天,得到一些数据指标:

    输入:每天需要处理100万张图片,这是从上游工序收集到的
    识别函数:识别1张图片平均时间是0.5秒
    比对函数:比对1个图片的平均时间是0.4秒
    现在我们计算一下:处理1张图片的时间是0.9秒(0.5 + 0.4),1台机器1天可以处理图片96000(86400 / 0.9),10 台机器1天可以处理图片96万(96000 * 10),达不到100万。要完成每天100万的处理量,需要服务器10.4台(100万 / 96000),约等于11台。

    是不是告诉老板必须要买服务器了呢:“需要买1台服务器,带GPU的!”。先别着急。

    我们分析一下程序运行过程:识别函数和比对函数是串行执行的。识别函数忙碌的时候,比对函数是空闲的,它在等待识别的结果。同样的,比对函数忙碌的时候,识别函数也是无事可做的。也就是说,服务器的资源并没有得到充分利用,GPU卡和数据库的资源都有很大的浪费。

    怎样提高资源利用率呢?可以改变一下程序的架构,调整成下面这样:

    在这里插入图片描述

    把原来的程序一分为二,分别部署在两台服务器上,中间用一个消息队列交换数据。现在两个程序都可以充分利用服务器的资源。我们再来计算一下吞吐量:

    程序X:处理一个图片需要0.5秒,1台服务器1天处理图片172800(86400 / 0.5),100万图片需要服务器 5.8 台(100万 / 172800),约等于6台。
    程序Y:处理一个图片需要0.4秒,1台服务器1天处理图片216000(86400 / 0.4),100万图片需要服务器 4.6台(100万 / 216000),约等于5台。
    仍然需要服务器11台,好像没有什么改进嘛。我们再分析一下:原方案需要11台带GPU的服务器,现在只需要6台,我们省下了5块GPU卡,这已经是一笔不少的费用。

    架构师又提供了一个信息:在原方案里面,识别函数和比对函数串行执行,所以只能用同样的并发线程数执行。新方案已经分离到两个程序中,所以比对函数就可以设置更高的并发线程数,可以提高到原来的4倍。

    这是一个好消息,程序Y的吞吐量可以提高4倍,这样一来,只需要1.16台服务器就可以处理完100万数据,约等于2台。

    按照改进后的架构,只需要6台带GPU的服务器,再加2台不带GPU的服务器,总计需要8台服务器。不仅可以完成处理任务,还可以预留一些GPU卡,以备以后业务发展。

    例子说完了,以上就是优化一个IT系统运行效率的过程。其实,企业管理也是相似的过程,只是优化的对象不再是机器和程序,而是人的活动。在一家软件企业,有需求收集、产品研发、项目实施等多个流程,有时这些流程会有卡顿、缓慢的现象,看上去和一个IT系统的问题是一样的。有一个著名的问题是:“在你的团队里,只涉及一行代码的变更需要多久才能上线?” 从需求到交付,这个路程有多远。我们可能经常会遇到这样的问题:某个现场运维反馈了一个缺陷,看上去只是很小的问题,修复也不麻烦,却花了很长时间才解决。事后回顾这个问题,每个部门的人都有话要说:

    运维:我一发现这个问题,就在Jira平台上提出来了,当时开发也没有回复,我就下班了。
    开发:我当时正在开发新版本的功能,写一段很复杂的代码。看到这个问题的时候,已经是下班时间了。运维只描述了问题现象,没有说明现场部署的版本。我不知道在哪个版本上修复这个问题,只好在最新的发布版上先把它改掉了,然后把包发给测试。我在Jira上也回了消息,要求运维把现场版本号发出来;
    测试:我收到开发的包,打算做一下测试。整个集成环境已经升级了,我需要把测试环境恢复到老的版本。这事我搞了一上午,下午的时候搞了一遍测试,发现几个缺陷,把问题提给开发了。
    开发:我收到测试提的Bug,修改以后又发了一个版。这次应该没问题了。
    运维:环境上的包没有版本标识,我花了很长时间核对所有版本的Md5码,才找到了版本号,在Jira上回了。这个问题很紧急,我想尽快解决,于是就拿测试给我的最新版,想尝试安装一下。我不知道这个包能不能兼容现场的环境,只能试试看。我在预发布环境上搞了一天,也没把他装上去,看起来是不行的。
    开发:我看到现场版本号,这是一个非常老的版本,已经一年多了。我进入这个项目才三个月,在微信上AT了好几个人。代码基线也不知道在哪里,找了很久才找到。修复之后已经很晚了。还是要交给测试测一下。
    测试:集成环境还是要恢复一下,我搞了三个小时。测试确认没有问题,就交给运维了。
    运维:我收到安装包,在预发布环境上试了一下,没什么问题。生产环境要麻烦一些,我一开始只更新了一个节点,发现问题仍然间歇性的出现。后来才知道要还有2个节点也要部署。这次搞了一天,下次再有这样的情况,我就知道怎么做了。
    从每个人的角度看,自己都很忙碌,花了很多时间解决问题。但是从缺陷解决的角度看,事情在不断的卡顿、等待。在这些劳动过程中,真正有效的、能产生价值的劳动占多少呢?这就是DevOps需要解决的价值流动问题,需要建立一套体系,衡量这个流程,不断优化它。
    在这里插入图片描述

    从上面一个缺陷解决的过程来看,技术部门存在很多问题,有一些问题是单点的,比如:

    代码管理:代码基线不明确,版本无法回溯
    发布管理:发布文档没有妥善保管
    版本管理:版本号没有明确的烙印,编号不清楚。无法判断新老版本的兼容关系
    基础设施管理:研发人员没有办法迅速得到基础设施,为了建立一个测试环境需要花很长时间
    部署管理:测试人员手工部署,需要花很久才能完成一次部署
    环境管理:现场的服务器上部署了哪些进程,没有一套管理办法,需要登录上去查看
    看到这些问题,是不是就可以开始改进了呢?还是不要着急。像优化一个IT系统一样,我们要搞清楚工作流程,然后度量这个流程,再整体优化。在整体情况不清楚的情况下,局部优化是没有用的,优化一个局部的效率,可能适得其反,造成更大的浪费。

    把整体流程搞清楚,当然是存在很多困难的。一个大问题就是:企业工作流程不像IT系统流程一样清楚。IT系统一般有各种文档,至少有源代码可以查看。企业工作流程经常存在一些模糊的地方,部门和岗位职责的定义不是十分清楚。人也不会像程序一样“听话”,为了完成自己的工作任务,人是有创造性的。所以每个企业都要整理岗位和工作流程,努力把这些模糊的流程整理清楚,按照自己的业务特点制定一套流程规范,这是十分必要的工作。技术岗位上的人更熟悉实际的工作流程,他们走上管理岗位,在这方面是有优势的。

    工作流程明确之后,就可以对流程节点进行度量。我们可以采用可视化技术对数据进行分析,比如看板、资源投入状态、任务燃尽图等等,寻找卡顿活动,判断瓶颈资源。这方面有一些科学的方法,软件行业也在从制造行业学习精益生产的理论。对于一个大规模的软件企业,在管理方面有所改善,形成的效率提升是巨大的。

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  • 2013年企业IT六大技术趋势

    千次阅读 2012-12-23 10:30:52
    12月23日消息,据国外媒体报道,今年,IT产业的发展主要集中在移动...大数据到了2013年,许多公司将继续加大在数据库和企业智能化工具方面的投入,以加速技术革新,提高企业的执行效率。大数据技术将给金融业,医疗行
    12月23日消息,据国外媒体报道,今年,IT产业的发展主要集中在移动设备,云服务,社交网络和大数据等领域。到了2013年,由于许多公司的新产品将由测试阶段走到部署阶段,这些领域的发展还将进一步加速。

    下面是2013年将在企业IT领域快速发展的六大技术的预测:

    1.大数据

    到了2013年,许多公司将继续加大在数据库和企业智能化工具方面的投入,以加速技术革新,提高企业的执行效率。大数据技术将给金融业,医疗行业和科学研究带来最大化的影响。

    作为新一代的技术架构,大数据技术能够在海量的数据中高效地对有价值的数据进行搜索,提取和分析。在2010年,各大企业对大数据的投入达32亿美元。而据IDC表示,到了2015年,大数据方面的投入将达到169亿美元,年增长率达40%,为整个信息和通信技术产业增长速度的7倍。由于大数据的发展速度将超过人才的供应,各个公司或将转向云端服务,以减轻IT的内部压力。

    在大数据的投入方面,软件和服务占主要部分,企业将以更快的速度进行基础设施的建设。IDC表示,到2015年,企业在存储方面的投入将达到最快,其复合年增长率将超过61%。

    2.软件界定网络

    在网络方面,软件界定网络(SDN)将改善企业产品投入使用前的准备流程。一个完整的流程大约需要五年时间,以整合软件界定网络各部件,并加入管理系统,编制软件,高层管理产品和网络协议的集成技术。在2013年,各个公司将开始培养软件界定网络的技术人才,为这一产业做准备。

    3.内存计算

    在SAP和Oracle等公司的支持下,许多企业都对软件界定网络发展持观望态度,而更愿意把内存计算当做主流技术来对待。在接下来两年时间里,许多公司将提供内存计算解决方案,这项技术将逐渐成为主流。内存计算技术使数据集更接近计算引擎,而传统方式需要将信息从一个独立服务器的数据库中从取出,其速度要慢得多。内存计算将带来在同一内存中的事务处理和应用分析的即时反馈结果,这将极大提升企业对数据的处理速度。

    4.社交技术驱使的企业协作

    在公司里,员工对Facebook和Twitter等社交网络的使用,将驱使驱使各个公司建立自身的社交网络,以确保企业协作和数据共享的安全。IDC预测,到2013年,这些网络将走下测试,投入实用。

    与此同时,类似的企业应用商店也将出现,为智能手机和平板电脑提供应用。到2014年,将有企业推出私有软件应用商店,这避免了使用公共应用商店所带来的多次支付和授权的麻烦。

    5.Windows8不会大受企业欢迎

    在2013年,Windows8不会在企业应用领域上大有斩获。在2015年之前,90%的企业都不会进行大规模的操作系统的升级。很多公司尚未准备好使用微软这一款带触屏界面的旗舰产品,除非在商业技术市场上对Windows8的支持变得普遍。

    6.游戏化将取得成功

    具有吸引力的在线游戏的相关技术将会被企业采用,对员工的业绩进行评测,以提高员工的工作效率,这也将员工的表现与企业的收入更紧密联系起来。到2016年,游戏化技术和服务业的产值将由今年的2.42亿美元增至28亿美元。在三年内,全球前1000家企业里的百分之四十的公司将会采用游戏化技术,以提高自身的业务表现和运营效率。
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  • 中小企业的大数据技术路线选择

    千次阅读 2014-11-04 10:14:45
    目前,大数据主要应用在互联网、电商领域,电信、电力行业也在逐步使用。对广大的中小企业来说,大数据也听得太多了。然而,大数据的技术门槛还是很高的...那么,有没有适合中小企业的大数据方案呢?笔者用心收集了几个
    中小企业的大数据技术路线选择

           目前,大数据主要应用在互联网、电商领域,电信、电力行业也在逐步使用。对广大的中小企业来说,大数据也听得太多了。然而,大数据的技术门槛还是很高的。从技术路线上来说,选择大公司使用的技术方案可能是不能承受之重。

           笔者所在的公司,选择的是行业通用的Hadoop方案。历经一年之久,前后三拨人员,一个Demo版还没出来。大数据真的让人望眼欲穿啊。

           对中小企业而言,要选择适合自己的大数据技术路线。跟着大公司,人云亦云,还真玩不起。那么,有没有适合中小企业的大数据方案呢?笔者用心收集了几个,供参考。
           1、Cassandra+Presto
           Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发,用于储存收件箱等简单格式数据,集GoogleBigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身Facebook于2008将 Cassandra 开源,此后,由于Cassandra良好的可扩放性,被DiggTwitter等知名Web 2.0网站所采纳,成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。
         Cassandra主要特性:
    • 分布式
    • 基于column的结构化
    • 高伸展性
     
          Cassandra提供了以下功能:
    • 模式灵活
    • 可扩展性
    • 多数据中心
    • 范围查询
    • 列表数据结构
    • 分布式写操作
    • 一致性Hash
    • GoSSIP协议简化集群管理
    • 实时更新
    • 高效的二级索引
    • 高效的数据压缩
            
          Presto是一个用Java语言开发的、开源的“交互式”SQL查询引擎。它由Facebook构建,即Hive最初的创建者。Presto采用的方法类似于Impala,即提供交互式体验的同时依然使用已有的存储在Hadoop上的数据集。它也需要安装在许多“节点”上,类似于Impala。Presto提供了以下功能:
    • ANSI-SQL语法支持 (可能是ANSI-92)
    • JDBC 驱动
    • 一个用于从已有数据源中读取数据的“连接器”集合。连接器包括:HDFS、Hive和Cassandra
    • 与Hive metastore交互以实现模式共享
          Presto/Cassandra的整合: Ad-hoc analysis over Cassandra data with Facebook Presto 
       
           
           Trafodion是由惠普赞助的一个开源项目,培养在惠普实验室和HP-IT开发一个企业级的SQL上的HBase解决方案,针对大数据的事务或业务工作负载。 Trafodion是在Apache许可证授权,版本2.0。Trafodion建立在可扩展性,弹性和Hadoop的灵活性上。 Trafodion Hadoop的扩展提供保证事务的完整性,使各种新的大数据应用在Hadoop上运行。
    Key Features of Trafodion
    • Full-functioned ANSI SQL language support
    • JDBC/ODBC connectivity for Linux/Windows clients
    • ACID distributed transaction protection across multiple statements, tables and rows
    • Performance improvements for OLTP workloads with compile-time and run-time optimizations
    • Support for large data sets using a parallel-aware query optimizer
    Key Benefits of Trafodion
    • Reuse existing SQL skills and improve developer productivity
    • Distributed ACID transactions guarantee data consistency across multiple rows and tables
    • Interoperability with existing tools and applications
    • Hadoop and Linux distribution neutral
    • Easy to add to your existing Hadoop infrastructure 
    展开全文
  • 企业应用微软虚拟技术保证

    千次阅读 2009-04-22 08:47:00
    笔者在前几篇博文中简单地介绍了微软虚拟技术,从目前IT技术的发展看,虚拟化应用已经在企业信息化中占有越来越多权重。微软虚拟技术不仅技术上先进,并有可持续发展和更新能力,更重要也是CTO们最关注,...
  • 企业服务总线相关理论和技术的研究
  • 有很多人问起Neo4j社区版和企业版到底有多大的区别,除了价格、技术支持和客户服务等“软特性”之外。那么,下面的表格总结了在产品的技术特性方面的重要区别。
  • CTO在企业技术创新中作用和地位

    千次阅读 2010-07-02 12:02:00
    〖摘要〗企业的发展进步要依靠不断的技术创新,相应地也对企业技术管理者的素质提出了更高的要求:要精通专业,随时随刻洞察行业技术变革,追寻行业所涉及的技术前沿,还要能结合市场需求,实现其科研产品产业...
  • 郝振明 EAII企业架构创新研究院 转载本文需注明出处:EAII企业架构创新研究院(微信号:eaworld),违者必究。...很高兴在今天下午与各位有这样一次关于驱动原生(React Native) 技术的交流。 此次交流内容
  • 在高新技术企业认定评定中,“科技成果转化能力”是通过定量和定性结合方式进行综合评价。  1、科技成果认定  从定量角度看,企业近三年拥有科技成果年平均数至少不少于5项,并且均已实施了转化。在前文中,...
  • 企业私有云技术设计方案

    千次阅读 2018-09-21 16:39:52
    近些年由于国内IDC市场发展迅速,某企业从战略层面考虑,建造了自己的高等级数据中心,企业的决策者从未来发展的角度考虑,单纯做数据中心场地销售在现有激烈的市场竞争的环境中很难长时间利于不败之地。因此作为...
  • 2018高新技术企业认定条件,2018年高新技术企业认定时间和一些相关细节详解,如果准备申报2018年高新技术企业认定的企业可以看看这样详细文章,对自己申报有个大概了解,心里有个底。 第一、核心知识...
  • 但是,今天,因为一个朋友的回复,我觉得,我需要发表一下我个人的关于技术企业的管理的看法了,可能是班门弄斧,也许是摆摆花架子,不怕各位朋友批评,也欢迎批评。下面是那个朋友的回复:看法 
  • 今天给大家罗列一下,现在公司对HTML5的招聘技术需求以及HTML5的技术难点.方便大家对最新企业招聘需求有个清晰的认识和方便以后的学习.让自己更好的把握住技术的方向! 现在主要是以拉勾网最新的前100家一线城市...
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  • 传统企业打造互联网技术团队

    千次阅读 2015-02-09 10:07:10
     最近也和一些传统企业的相关人员做了交流,首先肯定主要是在技术层面上。其实现在很多传统企业进行转型主要有两个方面,一个是电子商务,另一个就是云计算。做云计算的目的是为了改善现有的IT基础设施,能够更加...
  • 但是如果站在企业级别就要统一考虑,这样在设计时就会规避好多问题,在技术/数据架构设计时,可以控制全局的复杂性,可重用性,可扩展,可管理性,下面是我想象中的一个企业的技术/数据架构逻辑图模型:
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    千次阅读 2014-03-28 10:38:59
    谈下一代企业和下一代技术我不谈云技术(私有云/公有云/大数据/租用SaaS),也不谈云里雾里云理念。咱们还是回到自己企业。阿里巴巴提出一个很好大体系:网商、新商业文明(不行贿/透明/靠过硬产品过硬服务、做...
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空空如也

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