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創業融資vcspark

發布時間:2021-10-12 20:58:17

Ⅰ 請問提供一些國外的個人天使投資或者VC公司的網址或郵箱謝謝

國外的天使投資研究機構(如:AVCA——美國全國風險投資協會,BVCA——英國風險投資協會)都出版有風險投資機構的名錄,其中往往單獨出版天使投資者名錄,裡面收錄大量的「天使」名單。創業者如果需到國外融資,可以按圖索驥,逐個聯系。當然,還可以利用網路在線服務。在國內,尚未出現明確的天使投資協會和機構,但大量的投資信息散見於各種行業組織,如:工商聯商會、行業協會、投資公司等,均可作為尋求信息的載體。

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上海景港創業投資管理有限公司 上海 徐匯
霸菱投資(香港)有限公司 香港 中西區
英聯投資有限公司 北京 朝陽區
北京弘毅投資顧問有限公司 北京 海淀區
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Ⅱ 互聯網創業公司什麼時候需要考慮自己開始搭建機房

我為什麼自建機房?

前不久微博上提到作為創業公司為了省錢放棄了阿里雲,很多網友不理解,認為阿里雲是非常省錢的,創業公司自己折騰伺服器肯定虧錢,說我傻,今天我就列個清單,也幫助大家有一個成本上的概念。

我們公司是一個業務簡單的公司,不值得一提,說下伺服器的使用場景。我們會有大量數據存儲的需求,而這種數據大量的都是冷數據,日誌型數據,丟也不敢丟,用幾乎很難有機會用。每年大約會產生3TB-5TB規模的數據。為了方便好算,我們做如下對比實驗:

1)用阿里雲機器存儲3TB數據一年,這些數據需要在線隨時能訪問到,因此做如下配置:1核CPU1GB內存 1Mb帶寬(最低配)+ 3TB硬碟,這樣一個配置1年的費用是多少呢?假定我們一次性支付1年的費用還能打85折。這個價格是9873.60元。

2)自建機房需要購買如下設備:UPS穩壓電源,伺服器,硬碟。那麼同樣做一個3TB在線服務價格又是多少呢?

首先我們列個清單把自建機房的費用全部整理如下
1)淘寶上二手華為存儲型伺服器710元,運費30元,60元買了8個硬碟托架,合計 800元
這個機器配置如下:16核CPU,16GB內存,400GB硬碟,

2)電費,伺服器750瓦,一年電費3613.5元(一度電按5毛5算)

3)3TB東芝硬碟 586元

4)UPS 580元

5)伺服器防塵網 5塊 96 元

6)伺服器飛利浦插座 178元

7)外殼機(為了讓公司內網機器有公網IP,需要一個外殼機)阿里雲 1核1CPU1Mb內存40GB硬碟(最低配) 693元 。

8)寬頻即使用公司100Mb電信寬頻,這個因為公司辦公天然也需要上網,所以就忽略不計了。

9)散熱,因為目前只有一台伺服器,熱量也不高,伺服器內置電風扇威力也很大,所以也忽略不計了。

假定以上配置跑一年,這個成本是6546.5元。而且1年後伺服器,硬碟,UPS損壞的可能性不大,而且如果需要增加一塊3TB空間,只需要購買一塊3TB硬碟586元即可,其他費用無增加。

當然如果要把伺服器的空間也算進來,目前伺服器用的是一個閑置的儲藏室,公司在城市市中心50平,每個月3300元,這個儲藏室目測3平,一個月價值198元,一年是2376元。加之前的6546.5元也就是8922.5元,比阿里雲買機器還是要便宜。

還有如果說把運維人員的經費也算進去,我們的運維人員運維阿里雲機器和運維公司內網伺服器差距沒那麼大,現在伺服器都很穩定,基本可以忽略不計。還有說阿里雲沒有斷電的問題,這些都可以通過技術手段來解決,另外冷數據決定了使用並不是那麼需要實時性,所以這個也可以忽略不計。

最後,考慮到公司日復一日,年復1年的數據積累,我們這里有12個硬碟卡槽,能裝12快盤,這成本比雲伺服器便宜的就更可觀了。阿里雲目前每個機器最多掛4塊盤,每塊盤2TB,這樣8TB硬碟1年的配置是25173.60元。這就太可怕了。

下面是一些相關費用的截圖僅供參考。另外因為這台機器CPU和內存還可以,我們還把公司的對外分詞服務以及一些其他服務也都轉過來,一共省下了3台機器,這個節約放大到1年還是很可觀的。當然,我們作為一個白手起家,1毛錢融資不拿的小公司會比較計較這些,這些經歷也僅供感興趣的朋友們參考吧,土豪創業者圖省事還是買雲伺服器好。

另外說下自建機房的幾個缺點:1)伺服器噪音很大,最大時可能超過50分貝,需要有專門儲藏室 2)二手伺服器保障性低,需要賭點運氣,一般淘寶買家只包3個月3)硬碟壽命天天用一般是2-4年。4)100Mb電信寬頻的內網主機做對外服務的下載流量100Mb,上載流量大約2-4Mb。因此不適合做大數據量下行的服務業務。比如用內網主機做視頻播放不合適,做做文本,比如在線分詞搓搓有餘。

最後本文用阿里雲舉例,沒有貶低阿里雲的意思,其他雲伺服器廠商也大多類似價格,這個價格是代表市場比較通用的價格,所以請阿里雲的朋友們理解。

自建機房更省錢?你需要知道這些誤區

近日,梁斌博士在微博上發表了一篇《我為什麼自建機房?》的文章,圈內人討論挺多。令我詫異的是現在還有人倡導自建機房嗎?不過也有很多人的評論契合我心:梁博士只考慮到了硬體的對比,對於運維、安全、彈性等看不見的部分有些盲目了。
同為創業者,我本人也做類爬蟲的近似形態業務,出於理科男的好奇心,想聊一聊該怎麼看待是否要自建來省錢。
一、物理成本對比:雲計算最低15360 VS 自建21490
先來看看梁博士列的3年Cost(注意:是硬體成本,不是TCO,人力成本等還沒算):
l 一年總成本:8922.5元
l 二年總成本:8922.5+電費(3613.5)+硬碟(583) +租金(2376)=14915元
l 三年總成本:兩年總成本+第三年【電費+硬碟+租金】=21490.5元
按照三年周期來算,總費用是21490.5元 (最後是9T數據(3塊盤))
而在阿里雲上購買類似配置1年的費用是9873.60,梁博士認為自建機房更合適。
基於以上觀點,鄙人表示百分之兩百不贊同,理由如下:
首先,這不能稱作自建機房,應該叫實驗室環境(網路不穩定,沒有固定IP-畢竟日常辦公網路是不需要固定IP的,安全等保為0)。
其次,單點故障無保障,任意一台二手機器出現問題,都會造成業務服務不可用,服務可用性只能看天吃飯(鄙人經常去政府機關辦事,動不動就能碰上網壞了,服務掛了,然後一幫人乾等的場景)。
第三,沒有Raid,沒有冗餘,數據可靠性,服務可用性,額,聽天由命吧(千分之二的日均伺服器損壞率,理論上兩台新伺服器三年內會各種原因停止服務兩次,希望都是夜深人靜的時候吧,而且運維人員最好是有做好監控和報警系統,並且手機沒有靜音和關機,還能很快定位出問題所在,並且淘寶上配件還好沒停產,賣家良心連夜發順豐,第二天晚上差不多能修復好……)
第四,也是最重要的是,對機房的需求是存儲,其實雲計算早有對應的產品來應對,無需購買ECS伺服器,因為功能根本不一樣嘛。就以梁博士提及的阿里雲舉例,後者不僅有對象存儲(這個產品很常見,基本大部分存儲要求都能滿足),還有歸檔存儲(冷存儲,差別在於訪問延時稍微高一點),我們來算算這些產品跟自建機房相比誰更省錢?
然後比對一下兩種方案的優劣勢:
我的選擇對象存儲OSS+歸檔存儲OAS(日誌保持三個月活躍,之後轉入到歸檔存儲):
每年3TB的日誌數據產生,平均到每個月250GB,按照日誌活躍期3個月來算,是保持0.75TB的活躍日誌數據在OSS,其他數據自動轉存到歸檔存儲。
最終三年總費用:OSS 1TB*3年=2760元
OAS費用:840元/(TB*年)*(2TB第一年+5TB第二年+8TB第三年) =12600元
三年總費用為12600+2760=15360元。
如果全程不使用歸檔存儲,則OSS三年存3TB的價格為5520*3=16560元(阿里雲三年購買有折扣),比博士的結果也要低不少。
二、再看隱性成本:需要考慮SLA
但如果僅從價格上對比的話,或許看不出優勢有多明顯,但在隱形的地方一比,雲計算和自建機房那是差了一個天一個地了。
雲服務商的SLA基本都有99.99%,以及看不見的安全保障服務,光是一個彈性擴容的優勢就足以讓創業團隊放棄傳統的自建伺服器,你想想,如果你預料到某段時間的數據量會大增(比如雙11、春運),你是喜歡淘寶趕緊買幾台二手伺服器然後等過了高峰期後賣掉還是點點滑鼠進行彈性擴容,過了高峰期後就釋放掉降低成本呢?
一切脫離實際場景討論解決方案的方法都是套路。如果單純是存儲使用頻次低的數據,我至少要做個RAID來備份,這是對創業團隊負責。
三、雲計算能幹嘛不能幹嘛還是個小學題
再回到雲計算上,其實這不是個案,看到有人點頭稱道就可以看出大家似乎對雲計算有理解上的偏差。
雲計算不等於伺服器,它包含了計算、存儲、資料庫、網路、安全、大數據等等,是一種全新的資源交付方式,創業者不用重復造輪子,其次不同的產品有不同的design purpose,正確的使用姿勢很重要。
在10年前雲計算設計之初,本意就是為了企業節省自身的成本(包括TCO, Total Cost of Ownership),讓企業把精力投入到核心業務上,如果真的比「自建機房」還貴,估計Andy Jessy(AWS的 CEO)很早就要去別的公司投簡歷了。
我們應該認識到,雲計算的日趨成熟和發展,已經讓我們日漸進化那種什麼都靠雲伺服器(例如ECS、EC2)來完成的方式。如:存儲靠在ECS上掛載各種磁碟來完成;資料庫靠在ECS上安裝SQL Server、MySQL來完成;消息服務自己在ECS上搭建Kafka;大數據計算自己買一堆ECS來搭建Hadoop/Spark環境。相對應的,都有各自的雲產品實現如雲存儲、雲資料庫、大數據雲平台。
以上就是我對是否自建機房的整體表述,行文至此。我想到了中國很有特色的的交通工具——電動車,屬於非機動車,但也經常在機動車道上看到他們在於大眾寶馬飆車的英姿,然而絕大部分的車禍又與電動車有關。
我想說的是自撰機器是個寶貴的手藝,但是在當下,我們得相信自耕農的效率是不及農業大生產的,享受社會分工帶來的整體提升。

Ⅲ 俠盜獵車手4spark iv不能導入

樓主這是您要的angel兩個文件,望採納。

Ⅳ 職業學校有哪些專業什麼專業好學

很多職業學校都是不錯的而選擇,當然如果對互聯網行業感興趣,推薦學習IT技術。比如大數據、前端、雲計算等專業,這些都是現在的熱門技術,市場需求大,將來也可以優質就業。這里簡單介紹下大數據的學習內容。

大數據的學習內容主要有:

①JavaSE核心技術;

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發;

③Spark相關技術、Scala基本編程;

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析;理解Python機器學習;

⑤大數據項目開發實戰,大數據系統管理優化等。

你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校,好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力。祝你學有所成,望採納。

Ⅳ 創業加速器,你知道多少

一般來說,創業階段會經過3個時期,創業准備、初創和成長;而對應的孵化器也有著三個階段,分別是創業苗圃、孵化器和加速器。
可以看到,企業的成長階段對應的就是創業加速器。一般來說,對應孵化器內發展較好,潛力較大的企業,孵化器會讓其進入加速器,從而為其提供更多的專業服務、更豐富的融資渠道、更具正對性的市場輔導,幫助企業快速進入成熟期。

Ⅵ DEV和VC的各自優劣處

visual studio 功能不是dev能比的,現在硬碟搞搞500G的,裝個連msdn才3G多的吃飯的傢伙不算大的 現在電影720p的都要4G一部了

vs的劣勢是不是免費的,不過學生有dreamspark,公司里要用肯定也是正版的,不然個人用要麼買正版,700rmb買個vs2008 pro,或是去用盜版
vs作為windows上的ide,其他都是優勢了,特別是配了visual assist x,eclipse都沒得比,而且ms自己出的

dev優勢是開源免費,劣勢是配置復雜,難用,支持比較差,open source么

Ⅶ WIN7裡面怎麼打開vc++2010

要學c語言,直接上微軟官網找vc2010學習版,十幾兆肯定不是。vc學習版都有幾百兆。如果你是大學生,可以通過微軟dreamspark項目獲得免費得vc2010專業版。

Ⅷ 新手從VC++6.0換到VS2013之後的一些問題

新手不建議用vs(功能強大 但有些復雜) 但用vc是錯誤的(很老且對標准非常不友好,應付計算機考試可以 但平時最好不要用)
1.
工程其實是編程軟體為編譯軟體准備的資源 會新建一個文件夾 文件夾里有 諸如 debug source之類的文件夾 還會新建一些配置文件 你可以在工程中對配置進行改變 改變會寫入配置文件 方便以後讀取
2. int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{
/*你要寫的代碼*/
return 0;
}
3. scanf_s("%f%f%f\n", &a, &b, &c); //去掉\n 這個書上也沒像你這樣寫的
4.編程軟體不同 對浮點數處理精度不同,結果也可能不同 但不會相差太大

Ⅸ spark中rdd的flatmap操作是一個transform,為什麼也會有shuffle

3.4掌紋圖像的特徵匹配掌紋特徵的識別即對測試樣本進行特徵匹配。基本做法是在樣本注冊,建立特徵庫基礎上,確定判決規則,按照判決規則進行特徵匹配,評估特徵是否滿足識別的需要,輸出匹配結果。
通常匹配主要通過待匹配圖像與模板之間的相似性度量來確定。設X代表模板圖像,Y代表待匹配圖像,它們大小為M*N,
第五章詳細設計5.1 數據表數據表是資料庫中一個非常重要的對象,是其他對象的基礎。沒有數據表,關鍵字、主鍵、索引等也就無從談起。在資料庫畫板中可以顯示資料庫中的所有數據表(即使不是用PowerBuilder創建的表),創建數據表,修改表的定義等數據表是資料庫中一個非常重要的對象,是其他對象的基礎。本系統圖像分別采自不同的時間、手掌放置的不同位置以及手掌不同的伸展程度,圖像尺寸為128×128大小的掌紋圖片,格式不限。根據系統功能設計的要求以及功能模塊的劃分,對於系統信息資料庫,可以列出以下數據項和數據結構。內容選自http://www.lw777.net/a/jisuanji/vc/2011/1202/5453.html希望對你有幫助。

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