sap阿里云（阿里云sap认证考试）

本文目录一览：

• 1、阿里云quickbi能连接哪些数据源
• 2、回顾IaaS的前生今世，未来又会被谁取代？
• 3、中国有哪些工业互联网平台？
• 4、大数据创业 数据哪里来？
• 5、阿里云和sap合作后，在阿里的云平台上使用sap软件是免费的吗

阿里云quickbi能连接哪些数据源

你好此培伏.云服务器.VPS以及独立服务器.默认都是没有FTP的.但他们都可以自中早己安装FTP.阿里云主机在开森携通的时候应该有安装FTP的选项.可以实现自助安装.如果没有.建议你自己通过SERV-U服务端安装配置下.然后在本地电脑用flashfxp工具上传数据即可.海腾数据杨闯为你解答.希望能帮到你.

回顾IaaS的前生今世，未来又会被谁取代？

继微软Azure借助世纪互联入局中国市场后，亚马逊AWS也在近日通过与中国企业合作的形式正式落地。至此，包括SAP、IBM、甲骨文在内的云计算巨头们悉辩虚数开始了在中国市场的布局。与之同时，阿里云、百度开放云等也开始扩大自身的市场格局，青云、Ucloud等创业公司更是频频受到资本的青睐。

由此来看，尽管私有云和公有云的争夺尚未停止，IaaS仍旧成了云计算巨头眼中的宠儿。不过值得注意的是，有关新一代云计算的说法早已喧嚣尘上，微服务架构、Docker等新技术顺势成为这场新旧之争的主角。那么，盛极一时的IaaS当真会被新的云计算模式取代吗？亦或者说IaaS在技术层面仍需要进行变革。

十年征程，刚上位的IaaS就开始落伍？

IaaS的中文释义是基础设施即服务，说白了就是提供计算资源。早在1983年，一家名为Sun Microsystems的公司就提出了“网络是电脑”的概念，但直到2006年3月，亚马逊才创造性的推出了弹性计算云服务EC2，IaaS也由此开始了自己的十年征程。

随后不久，谷歌、微软、IBM、惠普、戴尔、甲骨文、思科、VMware等几乎所有家喻户晓的科技巨头都加入了IaaS云的争夺战。也正是在这些巨头的不懈努力下，IaaS市场面临私有云、公有云、混合云等模式之争的同时，一度占据了云计算市场过半的份额。单从亚马逊AWS今年第二季度28亿美元的净营收来看，IaaS的市场前景的确诱惑了不少互联网厂商的加入。而从2013年开始，国内云计算市场也逐渐呈现出百家争鸣的局面，且早期进入的IT巨头大多选择了押注IaaS。

新技术的崛起，必然会加速旧技术的淘汰。当亚马逊的EC2实现了基础设施的虚拟化，使得用户可以按需购买计算资源，这便给传统IDC厂商带来了致命一击。事实也是如此，当IaaS大行其道后，传统IDC厂商开始朝云计算转型，VMware就是一个典型的例子。这便不难理解巨头们看好IaaS的原因所在，对于很多企业来讲，租用IaaS公司提供的场外服务器、存储、网络硬件等，不仅可以大大节省运维成本和办公场地，还削减了自身在IT基础设施建设中的成本，何乐而不为。

资本是残酷的，技术又何尝不是如此。IaaS刚刚将传统IDC挤下神坛，开发者们又开始吐槽IaaS的种种，比如部署的复杂性、线上线下环境的不一致、持续交付方面的不足等等。于是乎，各类新型的“XaaS”服务不断出现，传统的云计算分为IaaS、PaaS、SaaS三层，将这些服务进行整合却也能够克服IaaS的一些弊病，这大概正是IaaS落伍之说得出处。

当然，意识到这一点的不只有一线的开发者，还有IaaS服务商。目前来看，国内的几大云计算平台普遍的做法是针对某些细分领域提供更加细致的解决方案，或许在有意弥补单单提供IaaS服务的不足。

关于水煤电这个比喻，似乎预示了IaaS的未来

IaaS是否会因为技术上的缺陷面临淘汰还不得而知，但有关云计算“水煤电”的比喻似乎预示了IaaS的未来。换句话说，电厂赚钱吗？答案是肯定的，但前提是垄断。这便注定了IaaS市场在不久之后的淘汰赛。

正如前面所说，国内提供IaaS服务的厂商已经有大大小小几十家，即便云计算当下的渗透率决定了未来庞大的市场前景，出售计算资源的IaaS市场已然出现了“价格透明化”、“竞争白热化”、“降价常态化”等局面。

一方面，IT巨头们普遍将IaaS看作战略层面的服务，即便是网易云这类未直接提供IaaS的云服务厂商，仍选择了以自研的形式来构建基础设施。据悉，十万台级别规模的数据中心，基建土睁宽建费可能悉灶亮都要超过十亿的投资，每年的能源费用也得上亿甚至几个亿，和云计算厂商的营收相比，俨然是不成正比的。再加上竞争者越来越多，价格日渐透明，不断降价来维持竞争力势必是最终结果。一些平台选择依靠数据库、CDN、中间件以及增值服务来弥补盈利能力，IaaS厂商已经不再那么纯粹。

另一方面，对于很多中小企业来说，相比于IaaS的部署复杂性和不可避免的运维成本，基于IaaS的PaaS和SaaS似乎更符合自己的胃口。而从历年的调研数据来看，IaaS的同比增长呈现出不断下滑的趋势，而SaaS和PaaS的增长态势要更加良性。这似乎很容易理解，比如说当一个企业需要IM通信服务的时候，首先想到的绝不是购买IaaS，然后找一大批程序员开发出想要的功能，相反，网易云信、环信等专业的PaaS类IM云服务更受追捧。

不难想象，IaaS未来将成为云计算的新常态，只不过更多的在扮演基础设施的角色，在市场上或将逐渐淡出。不幸的是，对于IaaS作为基础设施服务的地位，一些新兴的云计算平台们开始有所怀疑。

容器会成为取代IaaS的新一代云计算吗？

在这场关乎IaaS市场地位的争夺中，两个比较出众的技术就是微服务架构和Docker。而以Docker为技术又兼顾微服务优势的容器云，开始被称之为新一代云计算模式，比如国内的网易蜂巢和时速云。

就目前来说，云计算巨头们已经开始接受Docker，比如说谷歌在第一时间宣布支持Docker，开源了其容器编排管理工具kubernetes。微软也在最近一段时间和Docker“暗送秋波”，并传出了40亿美金收购Docker的消息。而在国内，类如网易、新浪等刚刚加码云计算的玩家，则成了容器云服务的典型代表。

一种有些武断的说法是，Docker等技术肯定会对传统的IaaS服务商产生冲击，逻辑是云计算出现后，IaaS厂商直接为客户提供服务，运营商被管道化，只能赚管道的钱。而Docker出现后，基于IaaS构建的各种容器计算平台，势必将IaaS服务管道化。对于这个说法笔者不表示赞同，在如今的局面下，容器这个新生儿还很难撼动IaaS的市场地位，IaaS的建立可以看作是从0到1，而容器的出现则是从1到10的结果。尤其是在容器还未成为基础设施标准的情况下，急于冒进显然会受到IaaS厂商的阻击。

可从另一个角度来看，容器所表现出的优良特性又是如此的诱人。笔者曾在一次微信分享中，听到网易蜂巢的产品负责人讲述过容器和微服务在电商领域的应用场景。“电商业务中购物车、订单、用户信息、风控、库存都能够提取成独立服务，研发团队可高频度独立更新各个微服务，从而能够控制变更范围，极大加速产品的迭代。”按照这个思路，IaaS提升了资源的交付形式，容器云则改变了产品的迭代方式，提高了产品迭代的速度，在这个唯快不破的时代，这一特性的颠覆意义不言而喻，着实有了新一代云计算的雏形。

互联网发展到今天，一个比较常规的现象就是，巨头之间的竞争往往会使得第二梯队的玩家被迫离场，而围绕技术的争夺又往往会刺激新技术的诞生。Docker和容器会成为IaaS的取代者吗？结果还不得而知。毕竟IaaS只是云计算初级阶段的产物，谁能让开发和生产更加便利，或许就能左右云计算的未来。

Alter，互联网观察者，长期致力于对智能硬件、O2O、手机等行业的观察研究。微信公众号：spnews

中国有哪些工业互联网平台？

国内工业物联网平台祥歼很多，不同的物联网应用程序差异很大。如果平台提供商做过与之前应用程序类似的工作，那么这是一个很好的选择指标，用它来衡量是否满足自己的具体需求。

工业物联网平台选择SAP思爱普，SAP是德国“工业4.0”的核心发起单位之一，也是其中的唯一一家软件公司，是“工业4.0”技术标准罩宴腔的制定者之一。过去多年SAP一直致力于推动德国“工业4.0”与“中国制造2025”的对接，帮助中国制造实现数字化转型。

企业选择工业互联网平台时要注意以下几点：

1、平台的稳定性

选择那些已经经营多年的平台尤为重要，否则如果平台提供商都倒闭了，投资也就跟着打水漂。询问平台现在和以往客户的使用情况，如果他们不能提供，那可能就不是一个好的选择。当然平台的稳定不仅仅是指经营的稳定性，工业环境在数据的采集是多变的，在复杂的现场环境采集数据是对技术的考量也是对平台性能等多方面的要求。

2、平台的可扩展性和灵活性

企业需求会随着时间的推移而改变，确保企业刚开始规模较小的时能够使用这个平台，当企业快速增长、规模变大时也能使用这个平台。除了可扩展性外，平台还应具有足够的灵活性，用以适应快速变化的技术、协议或功能。

灵活的平台通常是基于开放标准之上的，并且承诺跟上不断发展的物联网协议、标准和技术的步伐。平台对网络开放也很重要，这意味着它可以与外部的重要技术、系统集成和合作，而不是局限于一个供应商。

3、平台提供商的以往工作

不同的物联物衫网应用程序差异很大。如果平台提供商做过与之前应用程序类似的工作，那么这是一个很好的选择指标，用它来衡量是否满足自己的具体需求。

工业物联网平台选择SAP思爱普，SAP是德国“工业4.0”的核心发起单位之一，也是其中的唯一一家软件公司，是“工业4.0”技术标准的制定者之一。过去多年SAP一直致力于推动德国“工业4.0”与“中国制造2025”的对接，帮助中国制造实现数字化转型。

大数据创业 数据哪里来？

大数据创业：数据哪里来？需要跨过几道坎？

这篇文章考虑了很久也没下笔，一方面想写得干货一些，一方面又想写得引人入胜一些，纠结来纠结去，终于决定还是以一个中立的用户角度去写，尽量写得大众化一些。

2013年5月10日，在淘宝十周年晚会-马云退休演讲中，马云说：这是一个变化的时代。还有人没搞清楚PC，移动互联网来了；还没搞清楚移动互联网，大数据来了。而变化的时代是年轻人的时代。

马云说的这句话很关键，他不仅提到了大数据，而且更是用一句话阐述了互联网从PC时代，进化到移动互联网时代，然后从移动互联网时代进阶到了大数据时代。有几个关键点很重要：PC时代，全球催生了大量的互联网上市企业，包括谷歌、亚马逊、新浪、搜狐、新东方等等；

移动互联网时代，中国创业热潮风生水起，不仅有大量的移动互联网（包括手游）企业赴美上市，更是诞生了无数个创业奇迹。移动互联网不仅为我们的生活带来了便利，更是把创业热潮推向了历史最高峰。

现在问题来了，大数据时代，创业热潮是不是应该比移动互联网时代更加热闹呢？大数据时代如何创业？大数据创业的门槛又有哪些呢？

先回答第一个问题：大数据时代，创业热潮是不是应该比移动互联网时代更加热闹呢？

据我了解，不是。走在中关村创业大街上，你能收到的100份融资BP里，可能有99份都是APP和O2O项目，但99家里90%以上会重视大数据。

那么大数据时代如何创业呢？请先了解一下大数据的创业门槛。

门槛一：数据

大数据大数据，没有数据怎么玩？那么数据从哪里来呢？

像百度、腾讯和阿里巴巴这样的BAT企业，本身就积累了大量的数据，所以他们玩起大数据来，多半是“闷声发大碧皮财”。当然了，也可以说几句BAT企业玩大数据的例子，比如说百度旗下的“百度迁徙”、“百度精算”、“百度舆情”、“百度大数据预测引擎”等等，都是百度的大数据产品应用；阿里巴巴的话，“阿里云”、“支付宝-花呗”、“支付宝-借呗”“芝麻信用”、“蚂蚁金服”等等，都应有了大数据技术。而腾讯方面，“腾讯广点通”、“腾悔扮差讯云分析”和微信等也都引用了大数据技术。

尔等屌丝没有数据，如何玩呢？

首先，你可以通过第三方购买数据，比如说，数据堂就有很多数据出售和分享；

其次，你可以用爬虫爬回一些数据来存储；

再者，通过给企业、开发者、站长等等授权使用大数据工具来积累数据。这方面的新创企业包括Talkingdata、友盟和DataEye等。

最后，使用免费的政府、企业、和机构开放数据。比如说高德数据的API接口和微博商业数据API接口等等。

总体来说，解决好数据源是大数据创业的必要门槛。关键看你创业的项目是什么。

门槛二：硬件

在北京，我曾经参观过一家大数据初创企业，当时他们还没有拿到融资。我去他们的办公区发现一幕特别心酸的事情。他们的员工挤在一间很小的屋子里办公，而两件较大的屋子都用来安放大数据存储服务器。大数据的存储量是很惊人的，这对机房和硬件设备也提出了新的挑战。

这一点和移动互联网不太一样，你做一个APP，用电脑搞开发，服务器用云服务器就行，按需购买。但是大数据不行，你没法把自家的数据存储在别人的云服务器上，一缺洞方面是安全因素，另外一方面也有产权因素。

硬件也是大数据创业的门槛之一，但不是最大 的门槛。顺便补充一句，我曾经参观过的那家大数据新创企业，目前已完成百万美元的A轮融资，现在他们家的办公区特别宽敞，恭喜星图数据。

门槛三：人才

我认为大数据创业的最大门槛在于人才。和做APP不一样，大数据创业你一个人乃至几个人都是没法玩转的。初创企业你就往10-15人这样的团队先招人吧，这样的团队要包括Hadoop工程师、算法工程师，数据建模工程师、架构师、NoSQL工程师、BI工程师等等，全都是技术要求较高、薪资要求也很高的人才。

大数据人才有多贵？在美国，在R、NoSQL和MapReduce方面需求的专业人才薪水达到了每年约11万5千美元，在中国也便宜不到哪里去，没有年薪30万，你很难招到一个大数据人才。

也就是说，技术很牛的大数据人才，他的选择面很宽，要么早就进入BAT企业，要么也是在不错的企业拿着高薪，你要挖这样的人才，除了钱，股票、期权、福利等等，都是必须付出的代价。

2015年-2016年是大数据人才最为匮乏的两年，原因很简单，各大刚刚开通了大数据科目的院校，学生还没毕业；而招聘市场上的大数据人才需求量远远已经供不应求。除了BAT企业，通信企业、电力企业、金融银行行业、医疗行业、工业、游戏行业等等，哪个行业不是都在招大数据人才？创业公司要在这么严峻的人才环境中找到适合自己的大数据技术人才，门槛可不止是钱。

门槛四：技术

说了人才，就要说技术了。大数据技术不是你懂C++或者R语言就够了的，大数据有一整套自己的技术体系，包括统计、编程、JAVA、数据库、Hadoop、Spark、NoSQL、机器学习、自然语言处理、算法、数据可视化等等技术。光是Hadoop需要用到的技术和编程语言就有很多项。

而且市面上的大数据工具每家用的还不一样，用开源软件（如Hadoop、Spark）或者用SAP（SAP HANA）需要的技术也不一样。技术要求较高，而拥有大数据综合技术的人才又较少，这也成为了制约大数据创业的最大问题。

门槛五：钱

其实我不想写钱，但是又必须写钱。大数据行业创业不缺资本，只要你创业项目的商业模式没问题，并且技术能力强，且团队靠谱，无论在中国还是在美国，融个A轮还是没有问题的，资本关注度很热。但是你在拿到融资之前，自己启动的资金就需要一大笔。人才、硬件和技术成本都较高。

这么理解吧，如果说，几个好朋友凑50万花3个月可以做一个APP项目，那么要在大数据行业创业的话，请先准备600-800万再来玩。

门槛六：商业模式

中国互联网上最赚钱的行业是什么？我认为是电子商务和网络游戏。电子商务和网络游戏也是互联网变现最快的行业。而大数据，它的变现能力不如网络游戏和电子商务那般简单直接。在我拜访过的很多企业中，他们手里有钱、有数据、有人才也有技术，但是他们不知道自己手里的数据可以拿来做什么。

也就是说，大数据目前没有最明朗最直接的商业模式。大数据只有和业务场景结合，才能产生价值。

大数据就像石油原油一样，你知道它在哪里，你可以开采它，但是开采出来你还需要冶炼，并且经过减压蒸馏、加氢精制、溶剂精制、溶剂脱蜡等炼制过程，成为成品油后运送到各个加油站，让汽车加满油后产生了动力才实现最终价值。大数据也一样，需要一整套复杂 的过程才能实现商业价值。

那么你可能会问了，大数据交易算不算是商业模式呢？我个人觉得，要看交易的是什么东西？原始的非结构化的数据，后面数据清洗需要太多的工序，数据存储也是很大的成本，这样的交易代价太高。我相信无论是企业用户也好，还是个人用户也好，大家更倾向于购买“拿来就能用”的大数据数据源。

你说京东和腾讯完成首笔大数据交易，我觉得就是一个笑话，京东和腾讯的大数据不早就整合在一起了么？我用微信直接就能在京东购物，数据是互通的，何必交易？

所以说，大数据创业最难的还是在于商业模式的思考，如果你没有找到一条让大数据变现的渠道，那么千万不要忙着拉团队创业。大数据行业创业，光有idea是不够的，跑通整个商业模式才是关键。

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阿里云和sap合作后，在阿里的云平台上使用sap软件是免费的吗

首先你得实施SAP，买license。其次你得买阿里云 。。才能用。所以都不是免费的哦。