Chuyển đến nội dung chính

Private Cloud: Đánh giá hai phương án Hosted và On-Premise

  Private Cloud là một giải pháp để đảm bảo sự bảo mật thông tin trong một môi trường Cloud được kiểm soát.

 Private Cloud, có thể được chia thành hai loại:

Loại được lưu trữ chung: Hosted Private Cloud

Loại triển khai tại chỗ: On-Premise Private Cloud

Bài blog này sẽ phân tích nhanh về cả hai loại Private Cloud để bạn có thể chọn được giải pháp tốt nhất cho nhu cầu cá nhân hoặc tổ chức của bạn.

Giải pháp Private Cloud được lưu trữ chung: Hosted Private Cloud

Những lợi ích của việc lưu trữ một máy chủ trên một cụm Private Cloud ở dạng “hosted” là rất nhiều. Tuy nhiên, có một vài điểm cần được nhấn mạnh như sau:

Với Hosted Private Cloud, quản lý bảo mật là trách nhiệm của nhà cung cấp giải pháp trung gian, tức là bên thứ ba. Với Private Cloud triển khai tại chỗ, người dùng cần đầu tư vào các biện pháp kiểm soát và bảo mật.

Bạn sẽ nhận được các tài nguyên cộng thêm, các tùy chọn về khả năng mở rộng, bảng điều khiển thân thiện và có đội ngũ hỗ trợ ngay bên cạnh để giúp bạn quản lý máy chủ.

Có thể tận dụng tất cả các dịch vụ xung quanh giải pháp Private Cloud của nhà cung cấp dịch vụ với chi phí rẻ.

Không chỉ tiết kiệm chi phí duy trì, bạn còn tiết kiệm được các chi phí phát sinh để mua tài nguyên phần cứng, chi phí nhân công và bảo trì hệ thống.

Giải pháp Private Cloud tại chỗ – On-Premise Private Cloud

Một trong những lợi ích hàng đầu của giải pháp On-Premise Private Cloud là bạn có toàn quyền kiểm soát các vấn đề bảo mật cũng như khả năng mở rộng và khả năng cấu hình máy chủ của bạn. Tuy nhiên, bạn bị giới hạn khả năng mở rộng và phải phụ thuộc vào quy mô trung tâm dữ liệu mà bạn đã xây lên.

On-Premise Private Cloud cung cấp máy ảo cho các doanh nghiệp nhỏ khác trong trung tâm dữ liệu của bạn, để họ lưu trữ website trên các máy chủ được quản lý của bạn.

Ngoài ra, bạn có quyền tự do thêm/xóa nhiều tài nguyên và dịch vụ bổ sung theo ý muốn.

Nhận xét

Đăng nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

Ứng dụng AI tại biên và 3 điểm cần lưu ý khi triển khai

 Khi trí tuệ nhân tạo (AI) trưởng thành, việc ứng dụng nó sẽ tiếp tục tăng lên. Theo nghiên cứu gần đây, 35% tổ chức đang sử dụng AI, với 42% đã bắt đầu khám phá tiềm năng của nó. Mặc dù AI đã được nghiên cứu khá nhiều và triển khai mạnh mẽ trên các nền tảng đám mây, nhưng đối với các hệ thống biên thì AI vẫn là một công nghệ còn khá non trẻ và đang có một số thách thức riêng khi ứng dụng AI tại biên. AI đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng, từ điều hướng trong ô tô đến theo dõi các bước chân đến trò chuyện với trợ lý kỹ thuật số. Mặc dù người dùng thường xuyên truy cập các dịch vụ này trên thiết bị di động, nhưng kết quả tính toán nằm trong việc sử dụng AI trên đám mây. Cụ thể hơn, một người yêu cầu thông tin và yêu cầu đó được xử lý bởi một mô hình học tập trung tâm trên đám mây, sau đó mô hình này sẽ gửi kết quả trở lại thiết bị cục bộ của người đó. AI ở biên ít được hiểu và ít được triển khai hơn so với AI trên đám mây. Ngay từ khi mới thành lập, các thuật toán và đổi ...
Đăng nhận xét
Đọc thêm

Sự khác biệt của AGV và AMR là gì?

  Tự động hóa hoạt động logistics nội bộ là một vấn đề rất được quan tâm đối với cả các công ty lớn và nhỏ. Tại sao phải sử dụng nguồn nhân lực thủ công để vận chuyển các nguyên vật liệu khi bạn có thể tự động hóa các nhiệm vụ này và để nhân viên tập trung vào các hoạt động có giá trị cao hơn? Bằng cách tự động hóa hoạt động vận chuyển hàng hoá & vật liệu, các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa năng suất và có thể lên lịch giao hàng hiệu quả hơn để giảm tắc nghẽn trong sản xuất. Cho đến thời gian gần đây, các phương tiện xe tự hành (AGV) truyền thống là lựa chọn duy nhất để tự động hóa các nhiệm vụ vận chuyển nội bộ. AGV là thiết bị cố định quen thuộc trong các cơ sở lắp đặt lớn, cố định, nơi có nhu cầu phân phối vật liệu nhất quán, lặp đi lặp lại và nơi có thể chấp nhận chi phí ban đầu lớn và lợi tức đầu tư (ROI) lâu dài. Tuy nhiên, ngày nay AGV đang bị thách thức bởi công nghệ phức tạp hơn, linh hoạt hơn và tiết kiệm chi phí hơn, đó là các rô bốt di động tự động (AMR). Mặc d...
Đăng nhận xét
Đọc thêm

Edge Ai có thể mang tới những lợi ích gì trong kỷ nguyên AIoT

  Edge AI là một mô hình điện toán mới kết hợp AI trong các khung điện toán biên. Bài viết này sẽ mang tới cho các bạn thông tin về một số lợi ích và trường hợp sử dụng của nó. Việc áp dụng điện toán biên đã chứng kiến mức tăng trưởng đáng kể trong những năm gần đây. Một báo cáo gần đây của Research and Markets ghi lại rằng quy mô thị trường điện toán biên toàn cầu được dự đoán sẽ đạt 155,90 tỷ USD vào năm 2030. Một phần của những gì đã thúc đẩy sự phát triển của việc áp dụng điện toán cạnh trong các ngành công nghiệp là trí tuệ nhân tạo (AI). Với sự gia tăng của các ứng dụng IoT và dữ liệu kinh doanh, nhu cầu phát triển các thiết bị có thể xử lý thông tin nhanh hơn và thông minh hơn ngày càng tăng. Đây là nơi mà Edge AI đi vào cuộc sống. Việc tích hợp AI vào điện toán biên hoặc Edge AI đã giúp các thiết bị biên có thể sử dụng thuật toán AI để xử lý thông tin ở biên của thiết bị hoặc trên một máy chủ gần thiết bị, cắt giảm thời gian các thiết bị biên đưa ra quyết định....
Đăng nhận xét
Đọc thêm