会议员电邮账号疑似被黑客攻击

下面这五种混合云策略将带你走上正确的道路：

1. 确定应用程序是否支持混合云

通过混合云策略，应用程序必须可同时在本地环境和服务提供商的环境中运行，这些服务提供商包括AWS、Microsoft Azure或Google Cloud。第一步是确定目标应用程序是否适合于混合模型，而这一步通常被忽略。

仅仅因为供应商可在云端运行该应用程序并不意味着它已经支持混合云。在一个或另一个环境中托管应用程序比在两个环境中桥接更简单。

如果规划得当，即使尚未准备好进行混合云迁移的传统应用程序，仍然可以成功地调整。理想情况下，可在负载平衡器后面存在的应用程序部分会迁移到云端。请检查应用程序跟踪情况以查看流量通信;这将使你了解共享的数据情况以及潜在的延迟时间对应用程序性能的影响。

2. 转移应用程序的正确部分

很多应用程序由多个部分组成，因此你需要确定转移哪些部分。通常，首先要考虑的是确定可以将哪些内容快速移动到云端。

请谨慎考虑按需或云爆发功能。除非你愿意付费以使休眠的工作负载等待在公共云服务器启动，否则请考虑自动化快速迁移这些工作负载。那些需要过度定制或大量数据存储的工作负载可能不适用于混合云迁移策略，特别是节省成本是你部署云技术的目标之一的情况下。

时间永远是需要考虑的因素。自动化可帮助创建工作负载，并且移除手动工作。即便如此，完整而随时可用的资源也不会立即出现;你需要等待它们的建立，这可能需要几秒钟或几个小时。缓慢构建的工作负载可能会很昂贵，因为云提供商会对设置时间向你收费，在工作负载本身运行前。

你决定移动并留在云端的应用程序的任何部分都都会产生成本，即使这些部分很少使用。如果应用程序尚未准备好使用混合模型，可能是大问题，例如当它需要其他框架来支持它时。对于任何云部署，请记住，额外的资源会增加你的成本。
 

Python仍然是一门值得学习有趣的编程语言，特别是对于有抱负的数据科学家来说。它在数据科学中的重要性不容忽视或低估，但SQL仍然是领先的黑马，在职位竞争激烈的时候，它让你比其他候选人更有优势。

学习SQL不是走马观花。查询语言不仅需要行业设置(如果在本地工作，则需要服务器)，而且使用SQL工作涉及到使用多种数据库软件，MySQL、SQL Server和PostgreSQL等等。

SQL软件的语法有轻微的差异。这可能会很烦人，因为不是所有的企业都使用相同的软件。因此，至少应该学习最常用的软件，如MySQL和SQL Server。
 

网络开发语言占据榜首，如Javascript和HTML/CSS，分别占比69.7%和62.4%。SQL以56.9%的占比紧随其后。Python以41.6%的占比排名第四，比SQL约低15%。

SQL vs Python: MOOCs

对网上教授SQL的课程进行调查，得到了以下评论：首先，相比于Python，教授SQL的线上课程数量更少。举例来说，在Edx搜索栏输入“SQL”一词，显示课程量31，而输入Python，这一数字是94。

其次，SQL的课程层次有缺口。简单来说，要么是课程过于入门，要么是课程过于高级。前者是在SQL的表面上做文章，比如(SELECT、INSERT和UPDATE查询)。而后者可能会显得晦涩难懂，让人无从下手。

虽然SQL在专业开发者群体中备受认可，但奇怪的是，它在大多数线上学习平台都被低估了。这对自学的人产生了负面影响，阻碍了他们向数据科学家前进的脚步。

SQL在产业中的应用

“竞争条件”是关系型数据库管理系统(RDBMS)中经常出现的问题。它发生在对一个数据库同时进行数百万或数亿次操作的情况下。举个例子，当社交媒体上的一个帖子被病毒式传播，数百万人同时与之互动，导致数据库上的操作交织在一起，这将导致约束违反和更多不必要的结果。

细节就不多说了，在众多解决方案中，有一种可能的方案来处理这些情况，那就是使用“锁”。当然，每种解决方案都有其用例和局限性。知道使用哪种方案及何时使用是一种技能，只有经过专业的经验才可磨练出来。

启发

（编辑：南通站长网）

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