Chuyển đến nội dung chính

Ứng dụng VDI trong những trường hợp nào?

 Nhân viên tại chỗ và làm việc từ xa, bất kể họ thuộc kiểu người dùng nào, đều là các trường hợp cần thiết sử dụng VDI nhất. Lý do là vì họ ở các vị trí tập trung - nơi luôn có kết nối mà họ cần để truy cập vào các máy tính để bàn ảo.

Đối với người dùng kiosk và nhân viên thời vụ đặc biệt, VDI cũng sẽ được áp dụng tốt vì bộ phận CNTT có thể sử dụng các máy tính tạm thời do người dùng không cần lưu lại các cài đặt cá nhân và IT chỉ cần một “image” chung để bung ra cho tất cả các máy tính để bàn.

Tuy nhiên, VDI lại không phù hợp với những người làm nhiệm vụ di động, chẳng hạn như nhân viên đo đạc, khảo sát. Lý do vì có thể họ không có sẵn kết nối mà họ cần để truy cập vào desktop ảo của họ, hoặc họ cũng không cần phải truy cập vào máy tính có đầy đủ chức năng như một desktop bình thường.

Đối với người dùng văn phòng và người dùng chuyên sâu làm việc di động hoặc kết hợp thì bộ phận CNTT phải đánh giá các trường hợp sử dụng VDI trên cơ sở từng người dùng. Một số người sử dụng thiết bị di động hoạt động ở các khu vực nơi họ có kết nối ổn định mà không gặp phải bất kỳ sự cố nào. Họ cũng có thể ở đủ gần trung tâm dữ liệu, nơi họ sẽ không gặp phải các vấn đề về độ trễ về truyền dẫn.

VDI cũng không phù hợp với những người dùng làm việc ở các vùng sâu vùng xa, xa trung tâm dữ liệu. Tương tự, người dùng chuyển vùng hỗn hợp cũng không phù hợp để áp dụng VDI, vì phần lớn thời gian họ ở trong khu vực ít lý tưởng để làm việc với desktop ảo.

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 ...

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...

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....