国际知名云计算专家，分析机构Cloud Technology Partners公司高级副总裁。
对于使用公有与混合云的组织来说，容器已经成为了应用移植的最佳途径。容器编排引擎提供了一种能力来管理容器的执行和规模——这一好处在混合云用户中同样存在。
当企业选择向云计算迁移时，配置管理并没有消失。事实上，配置管理在云中变得更加重要——尤其是当企业使用多云提供商时，因为它帮助跟踪并控制的软件的变化。
对于云爆发架构来说，企业在私有云或者数据中心中运行应用，如果出现计算需求突然增加的情况，那么该应用将会被转移到公有云中。
将存储磁盘发送到云提供商那里，似乎是一个过时的数据迁移方法，但它却是一个常见的选择。对此，AWS、Azure和Google是如何管理这个过程的。
云是具有许多可独立工作的移动部件的分布式系统。包括存储和计算系统资源，以及更细粒度的服务，如API。
企业可以全部使用AWS——的确很多公司这么做，或者一次使用多个云，如Microsoft、IBM或者Google。他们还可以选择私有云，如OpenStack，或者选择混合云——公有和私有云的组合。
当物联网系统运行在公有云上时，传感器会频繁的将数据发送到存在于该公有云中的数据库。如果你觉得这听起来有问题，是的，的确有问题。
想象一下你乘坐从华盛顿D.C.到纽约的火车，你可以选择四个票价。三个选项就是亚马逊网络服务弹性计算云（AWS EC2）竞价实例背后的思想，而第四个选项则代表了谷歌计算引擎抢占式虚拟机。
没有哪一个云平台是完美无缺的；任何云供应商都总存在着发生中断事件或数据丢失这样的风险。那么企业要采取什么措施才能确保企业云平台更牢固一些？
机器学习代表着计算新领域，而公共云正使这项原本高大上的技术变得比以往更亲民、更实惠和更可用。但是，这并不意味着随便什么人都应该趋之若鹜。
