किसी उद्यम के क्लाउड निवेश पर एआई के आसन्न प्रभाव पर मैकिन्से की ओर से एक   आई है। दिलचस्प रिपोर्ट  उस लेख की शुरुआत में एक उद्धरण था जहां मैकिन्से ने कहा था:  "हालांकि संभावित प्रभाव क्षेत्र के अनुसार भिन्न होता है, क्लाउड को अपनाना औसत कंपनी के लिए लाभप्रदता को 20 से 30 प्रतिशत तक बढ़ाने का अवसर दर्शाता है।"  कई लोगों के लिए, यह सब कुछ सार्वजनिक क्लाउड में डालने का स्पष्ट आह्वान होगा - लेकिन अगले वाक्य में महत्वपूर्ण बारीकियाँ जोड़ी गई हैं:   “कई डिजिटल-देशी कंपनियां पहले से ही इस अवसर का पूरा लाभ उठा रही हैं। पिछले एक दशक में S&P 500 में EBITDA मूल्य वृद्धि का लगभग एक-तिहाई केवल आठ डिजिटल-देशी कंपनियों से आया है   ” , जिन्होंने क्लाउड जैसी बुनियादी संरचना का उपयोग किया था।  बादल जैसा बुनियादी ढांचा।  इसलिए नहीं कि उन्होंने सार्वजनिक क्लाउड का उपयोग किया, बल्कि इसलिए कि उन्होंने   रिपोर्ट उत्कृष्ट है और हम इसकी अत्यधिक अनुशंसा करते हैं। क्लाउड ऑपरेटिंग मॉडल अपनाया।  एक और सच्चाई है जिसे हम बार-बार देखते हैं और वह यह है कि क्लाउड से कार्यभार वापस भेजकर, कंपनियां औसतन 60% बचाती हैं। यह वही है जो हम उन टीमों से लगातार देखते हैं जिन्होंने अपने नंबर प्रकाशित किए हैं  ,  ,  , और  . यह वही है जो सबसे बड़ी उद्यम सुरक्षा कंपनियों में से एक (और हमारे ग्राहक) ने बचाया (लेकिन प्रकाशित नहीं किया)।   37सिग्नल   एक्स.कॉम   पूर्वप्रस्तुत   अहेरेफ़्स  तो सवाल यह हो जाता है - आप क्लाउड पर जाकर और उसे छोड़ कर लाभप्रदता कैसे बढ़ा सकते हैं।  इसका उत्तर क्लाउड ऑपरेटिंग मॉडल को अपनाने में है। क्लाउड ऑपरेटिंग मॉडल को अपनाने से बुनियादी ढांचे, डेवलपर अनुभव और शुरू से अंत तक तकनीकी दक्षता (डेटा टीम से आईटी तक) के बारे में आपके सोचने का तरीका बदल जाता है। जेनरेटिव एआई मॉडल के प्रशिक्षण, ट्यूनिंग और तैनाती के लिए वास्तविक समय की व्यावसायिक प्रक्रियाओं और डेटा से निकटता की आवश्यकता होती है। मैकिन्से रिपोर्ट यह भी भविष्यवाणी करती है कि अगले दशक में लगभग आधा डेटा आधार पर उत्पन्न होता रहेगा। डेटा गोपनीयता, पॉइंट-ऑफ़-सेल सिस्टम और अन्य जैसे कई कारकों के आधार पर एक संगठन को अपने ऑन-प्रिमाइसेस बनाम सार्वजनिक क्लाउड डेटा आर्किटेक्चर पर सावधानीपूर्वक विचार करना चाहिए।  क्लाउड ऑपरेटिंग मॉडल बुनियादी ढांचे को कोड के रूप में वितरित करता है। इसका मतलब है स्मार्ट सॉफ्टवेयर और गूंगा हार्डवेयर। Google (TPU), AWS (ग्रेविटॉन) और Azure (FPGA) सभी के पास अपना स्वयं का सिलिकॉन है, लेकिन इन्हें सामान्य प्रयोजन वर्कलोड के लिए डिज़ाइन किया गया है। सॉफ्टवेयर ही है जो उन्हें गाना सिखाता है। यही आगे बढ़ने वाला मॉडल है. सस्ता लेकिन शक्तिशाली कमोडिटी हार्डवेयर जो स्पष्ट रूप से डिस्पोजेबल और पुन: प्रयोज्य है। यही कारण है कि आपको सार्वजनिक क्लाउड या क्लाउड ऑपरेटिंग मॉडल में उपकरण नहीं मिलते हैं।  क्लाउड ऑपरेटिंग मॉडल का अर्थ है डेवलपर विषयों में पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए टूलिंग और एप्लिकेशन पैटर्न को साझा करना और पुन: उपयोग करना। इस दृष्टिकोण में डेवलपर्स के लिए स्वयं-सेवा के साथ एक एकीकृत उपभोग परत और गति, चपलता और सुरक्षा का समर्थन करने के लिए एक मानकीकृत तकनीकी स्टैक शामिल है।  क्लाउड ऑपरेटिंग मॉडल प्रबंधित सेवाओं (डेटाबेस, प्रमुख मूल्य स्टोर, सुरक्षा) के माध्यम से तकनीकी दक्षता को भी बढ़ाता है। इसमें तैनाती, स्केलिंग और प्रबंधन जैसी आईटी प्रक्रियाओं के स्वचालन और मानकीकरण की आवश्यकता होती है। यह सीआई/सीडी प्रथाओं को सुविधाजनक बनाता है, जिससे बार-बार और स्वचालित कोड परिनियोजन सक्षम होता है। इनमें से प्रत्येक (और अन्य) एक अधिक कुशल संगठन बनाता है।  इसका मतलब यह है कि एक ही समय में दो चीजें सच हो सकती हैं। आप "क्लाउड पर जा सकते हैं" और अधिक लाभदायक बन सकते हैं और आप "प्रत्यावर्तन" कर सकते हैं और अधिक लाभदायक हो सकते हैं। सामान्य विभाजक मॉडल है। यदि आप इस बारे में बात करना चाहते हैं कि कार्यभार कहाँ है - तो हमसे संपर्क करें  और हम अपनी सोच साझा कर सकते हैं। आप हमें हमारी सलाह में उल्लेखनीय रूप से ईमानदार पाएंगे। यदि आप सार्वजनिक क्लाउड पर हैं - तो हमें यह कहने में कोई समस्या नहीं है, क्योंकि यदि आप सफल हैं, तो किसी बिंदु पर आप वापस आना चाहेंगे। यह सब इस बारे में है कि आप किसके लिए अनुकूलन करते हैं।   hello@min.io    भी दिखाई देता है. यहाँ

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क्वांटम स्थिति: एक ही समय में दो चीजें कैसे सच हो सकती हैं

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