德国云计算（德国云计算考察团）

今天给各位分享德国云计算的知识，其中也会对德国云计算考察团进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、大数据 、云计算、互联网等是怎么样实现价值
• 2、为什么说德国的物联网专业以及SOA、云计算等方面的技术精湛令世界望尘莫及？能具体说说吗？谢谢！
• 3、2022，未来工作行业该如何发展？
• 4、典型跨境电商平台对比分析,从平台特点+销售市场+盈利模式+发展前景等几方？
• 5、云计算是谁发明的

大数据 、云计算、互联网等是怎么样实现价值

1. 大数据兴起预示“信息时代”进入新阶段

（1） 看待大数据要有历史性的眼光

信息时代是相对于农业和工业时代而言的一段相当长的时间。不同时代的生产要素和社会发展驱动力有明显差别。信息时代的标志性技术发明是数字计算机、集成电路、光纤通信和互联网（万维网）。尽管媒体上大量出现“大数据时代”的说法，但大数据、云计算等新技术目前还没有出现与上述划时代的技术发明可媲美的技术突破，难以构成一个超越信息时代的新时代。信息时代可以分成若干阶段，大数据等新技术的应用标志着信息社会将进入一个新阶段。

考察分析100年以上的历史长河可以发现，信息时代与工业时代的发展规律有许多相似之处。电气化时代与信息时代生产率的提高过程惊人地相似。都是经过20~30年扩散储备之后才有明显提高，分界线分别是1915年和1995年。笔者猜想，信息技术经过几十年的扩散储备后，21世纪的前30年可能是信息技术提高生产率的黄金时期。

（2） 从“信息时代新阶段”的高度认识“大数据”

中国已开始进入信息时代，但许多人的思想还停留在工业时代。经济和科技工作中出现的许多问题，其根源是对时代的认识不到位。18-19世纪中国落后挨打，根源是满清***没有认识到时代变了，我们不能重犯历史性的错误。

中央提出李世歼中国进入经济“新常态”以后，媒体上有很多讨论，但多数是为经济增速降低做解释，很少有返清从时代改变的角度论述“新常态”的文章。笔者认为，经济新常态意味着中国进入了以信息化带动新型工业化、城镇化和农业现代化的新阶段，是经济和社会管理的跃迁，不是权宜之计，更不是倒退。

大数据、移动互联网、社交网络、云计算、物联网等新一代信息技术构成的IT架构“第三平台”是信息社会进入新阶段的标志，对整个经济的转型有引领和带动作用。媒体上经常出现的互联网、创客、“第二次机器革命”、“工业4.0”等都与大数据和云计算有关。大数据和云计算是新常态下提高生产率的新杠杆，所谓创新驱动发展就是主要依靠信息技术促进生产率的提高。

（3）大数据可能是中国信息产业从跟踪走向引领的突破口

中国的大数据企业已经有相当好的基础。全球十大互联网服务企业中国占有4席（阿里巴巴、腾讯、百度和京东），其他6个Top10 互联网服务企业全部是美国企业，欧洲和日本没有互联网企业进入Top10。这说明中国企业在基于大数据的互联网服务业务上已处于世界前列。在发展大数据技术上，我国有可能改变过去30年哪冲技术受制于人的局面，在大数据应用上中国有可能在全世界起到引领作用。

但是，企业的规模走在世界前列并不表示我国在大数据技术上领先。实际上，国际上目前流行的大数据主流技术没有一项是我国开创的。开源社区和众包是发展大数据技术和产业的重要途径，但我们对开源社区的贡献很小，在全球近万名社区核心志愿者中，我国可能不到200名。我们要吸取过去基础研究为企业提供核心技术不够的教训，加强大数据基础研究和前瞻技术研究，努力攻克大数据核心和关键技术。

2. 理解大数据需要上升到文化和认识论的高度

（1） 数据文化是一种先进文化

数据文化的本质是尊重客观世界的实事求是精神，数据就是事实。重视数据就是强调用事实说话、按理性思维的科学精神。中国人的传统习惯是定性思维而不是定量思维。目前许多城市在开展***数据开放共享工作，但是发现多数老百姓对***要开放的数据并不感兴趣。要让大数据走上健康的发展轨道，首先要大力弘扬数据文化。本文讲的数据文化不只是大数据用于文艺、出版等文化产业，而是指全民的数据意识。全社会应认识到：信息化的核心是数据，只有***和大众都关注数据时，才能真正理解信息化的实质；数据是一种新的生产要素，大数据的利用可以改变资本和土地等传统要素在经济中的权重。

有人将“上帝与数据共舞”归纳为美国文化的特点之一，说的是美国人既有对神的诚意，又有通过数据求真的理性。美国从镀金时代到进步主义时期完成了数据文化的思维转变，南北战争之后人口普查的方法被应用到很多领域，形成了数据预测分析的思维方式。近百年来美国和西方各国的现代化与数据文化的传播渗透有密切关系，我国要实现现代化也必须强调数据文化。

提高数据意识的关键是要理解大数据的战略意义。数据是与物质、能源一样重要的战略***，数据的***集和分析涉及每一个行业，是带有全局性和战略性的技术。从硬技术到软技术的转变是当今全球性的技术发展趋势，而从数据中发现价值的技术正是最有活力的软技术，数据技术与数据产业的落后将使我们像错过工业革命机会一样延误一个时代。

（2）理解大数据需要有正确的认识论

历史上科学研究是从逻辑演绎开始的，欧几里得几何的所有定理可从几条公理推导出来。从伽利略和牛顿开始，科学研究更加重视自然观察和实验观察，在观察基础上通过归纳方法提炼出科学理论，“科学始于观察”成为科学研究和认识论的主流。经验论和唯理论这两大流派都对科学的发展做出过重大贡献，但也暴露出明显的问题，甚至走入极端。理性主义走向极端就成为康德所批判的独断主义，经验主义走入极端就变成怀疑论和不可知论。

20世纪30年代，德国哲学家波普尔提出了被后人称为“证伪主义”的认识论观点，他认为科学理论不能用归纳法证实，只能被试验发现的反例“证伪”，因而他否定科学始于观察，提出“科学始于问题”的著名观点[3]。证伪主义有其局限性，如果严格遵守证伪法则，万有引力定律、原子论等重要理论都可能被早期的所谓反例扼杀。但“科学始于问题”的观点对当前大数据技术的发展有指导意义。

大数据的兴起引发了新的科学研究模式：“科学始于数据”。从认识论的角度看，大数据分析方法与“科学始于观察”的经验论较为接近，但我们要牢记历史的教训，避免滑入否定理论作用的经验主义泥坑。在强调“相关性”的时候不要怀疑“因果性”的存在；在宣称大数据的客观性、中立性的时候，不要忘了不管数据的规模如何，大数据总会受制于自身的局限性和人的偏见。不要相信这样的预言：“***用大数据挖掘，你不需要对数据提出任何问题，数据就会自动产生知识”。面对像大海一样的巨量数据，从事数据挖掘的科技人员最大的困惑是，我们想捞的“针”是什么？这海里究竟有没有“针”？也就是说，我们需要知道要解决的问题是什么。从这个意义上讲，“科学始于数据”与“科学始于问题”应有机地结合起来。

对“原因”的追求是科学发展的永恒动力。但是，原因是追求不完的，人类在有限的时间内不可能找到“终极真理”。在科学的探索途中，人们往往用“这是客观规律”解释世界，并不立即追问为什么有这样的客观规律。也就是说，传统科学并非只追寻因果性，也可以用客观规律作为结论。大数据研究的结果多半是一些新的知识或新的模型，这些知识和模型也可以用来预测未来，可以认为是一类局部性的客观规律。科学史上通过小数据模型发现一般性规律的例子不少，比如开普勒归纳的天体运动规律等；而大数据模型多半是发现一些特殊性的规律。物理学中的定律一般具有必然性，但大数据模型不一定具有必然性，也不一定具有可演绎性。大数据研究的对象往往是人的心理和社会，在知识阶梯上位于较高层，其自然边界是模糊的，但有更多的实践特征。大数据研究者更重视知行合一，相信实践论。大数据认识论有许多与传统认识论不同的特点，我们不能因其特点不同就否定大数据方法的科学性。大数据研究挑战了传统认识论对因果性的偏爱，用数据规律补充了单一的因果规律，实现了唯理论和经验论的数据化统一，一种全新的大数据认识论正在形成。

   3. 正确认识大数据的价值和效益

（1）大数据的价值主要体现为它的驱动效应

人们总是期望从大数据中挖掘出意想不到的“大价值”。实际上大数据的价值主要体现在它的驱动效应，即带动有关的科研和产业发展，提高各行各业通过数据分析解决困难问题和增值的能力。大数据对经济的贡献并不完全反映在大数据公司的直接收入上，应考虑对其他行业效率和质量提高的贡献。大数据是典型的通用技术，理解通用技术要***用“蜜蜂模型”：蜜蜂的效益主要不是自己酿的蜂蜜，而是蜜蜂传粉对农业的贡献。

电子计算机的创始人之一冯·诺依曼曾指出：“在每一门科学中，当通过研究那些与终极目标相比颇为朴实的问题，发展出一些可以不断加以推广的方法时，这门学科就得到了巨大的进展。”我们不必天天期盼奇迹出现，多做一些“颇为朴实”的事情，实际的进步就在扎扎实实的努力之中。媒体喜欢宣传一些令人惊奇的大数据成功案例，对这些案例我们应保持清醒的头脑。据Intel中国研究院首席工程师吴甘沙在一次报告中透露，所谓“啤酒加尿布”的数据挖掘经典案例，其实是Teradata公司一位经理编出来的“故事”，历史上并没有发生过[4]。即使有这个案例，也不说明大数据分析本身有什么神奇，大数据中看起来毫不相关的两件事同时或相继出现的现象比比皆是，关键是人的分析推理找出为什么两件事物同时或相继出现，找对了理由才是新知识或新发现的规律，相关性本身并没有多大价值。

有一个家喻户晓的寓言可以从一个角度说明大数据的价值：一位老农民临终前告诉他的3个儿子，他在他家的地中埋藏了一罐金子，但没有讲埋在哪里。

他的儿子们把他家所有的地都深挖了一遍，没有挖到金子，但由于深挖了土地，从此庄稼收成特别好。数据收集、分析的能力提高了，即使没有发现什么普适的规律或令人完全想不到的新知识，大数据的价值也已逐步体现。

（2）大数据的力量来自“大成智慧”

每一种数据来源都有一定的局限性和片面性，只有融合、集成各方面的原始数据，才能反映事物的全貌。事物的本质和规律隐藏在各种原始数据的相互关联之中。不同的数据可能描述同一实体，但角度不同。对同一个问题，不同的数据能提供互补信息，可对问题有更深入的理解。因此在大数据分析中，汇集尽量多种来源的数据是关键。

数据科学是数学（统计、代数、拓扑等）、计算机科学、基础科学和各种应用科学融合的科学，类似钱学森先生提出的“大成智慧学”[5]。钱老指出：“必集大成，才能得智慧”。大数据能不能出智慧，关键在于对多种数据源的集成和融合。IEEE计算机学会最近发布了2014年的计算机技术发展趋势预测报告，重点强调“无缝智慧（seamless intelligence）”。发展大数据的目标就是要获得协同融合的“无缝智慧”。单靠一种数据源，即使数据规模很大，也可能出现“瞎子摸象”一样的片面性。数据的开放共享不是锦上添花的工作，而是决定大数据成败的必要前提。

大数据研究和应用要改变过去各部门和各学科相互分割、独立发展的传统思路，重点不是支持单项技术和单个方法的发展，而是强调不同部门、不同学科的协作。数据科学不是垂直的“烟囱”，而是像环境、能源科学一样的横向集成科学。

（3）大数据远景灿烂，但近期不能期望太高

交流电问世时主要用作照明，根本想象不到今天无处不在的应用。大数据技术也一样，将来一定会产生许多现在想不到的应用。我们不必担心大数据的未来，但近期要非常务实地工作。人们往往对近期的发展估计过高，而对长期的发展估计不足。Gartner公司预测，大数据技术要在5~10年后才会成为较普遍***用的主流技术，对发展大数据技术要有足够的耐心。

大数据与其他信息技术一样，在一段时间内遵循指数发展规律。指数发展的特点是，从一段历史时期衡量（至少30年），前期发展比较慢，经过相当长时间（可能需要20年以上）的积累，会出现一个拐点，过了拐点以后，就会出现爆炸式的增长。但任何技术都不会永远保持“指数性”增长，一般而言，高技术发展遵循Gartner公司描述的技术成熟度曲线（hype cycle），最后可能进入良性发展的稳定状态或者走向消亡。

需要***用大数据技术来解决的问题往往都是十分复杂的问题，比如社会计算、生命科学、脑科学等，这些问题绝不是几代人的努力就可以解决的。宇宙经过百亿年的演化，才出现生物和人类，其复杂和巧妙堪称绝伦，不要指望在我们这一代人手中就能彻底揭开其奥妙。展望数百万年甚至更长远的未来，大数据技术只是科学技术发展长河中的一朵浪花，对10~20年大数据研究可能取得的科学成就不能抱有不切实际的幻想。

 4 .从复杂性的角度看大数据研究和应用面临的挑战

大数据技术和人类探索复杂性的努力有密切关系。20世纪70年代，新三论（耗散结构论、协同论、突变论）的兴起对几百年来贯穿科学技术研究的还原论发起了挑战。1984年盖尔曼等3位诺贝尔奖得主成立以研究复杂性为主的圣菲研究所，提出超越还原论的口号，在科技界掀起了一场复杂性科***动。虽然雷声很大，但30年来并未取得预期的效果，其原因之一可能是当时还没有出现解决复杂性的技术。

集成电路、计算机与通信技术的发展大大增强了人类研究和处理复杂问题的能力。大数据技术将复杂性科学的新思想发扬光大，可能使复杂性科学得以落地。复杂性科学是大数据技术的科学基础，大数据方法可以看作复杂性科学的技术实现。大数据方法为还原论与整体论的辩证统一提供了技术实现途径。大数据研究要从复杂性研究中吸取营养，从事数据科学研究的学者不但要了解20世纪的“新三论”，可能还要学习与超循环、混沌、分形和元胞自动机等理论有关的知识，扩大自己的视野，加深对大数据机理的理解。

大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大，而且难以扩展。这些挑战大多来自数据本身的复杂性、计算的复杂性和信息系统的复杂性。

（1）数据复杂性引起的挑战

图文检索、主题发现、语义分析、情感分析等数据分析工作十分困难，其原因是大数据涉及复杂的类型、复杂的结构和复杂的模式，数据本身具有很高的复杂性。目前，人们对大数据背后的物理意义缺乏理解，对数据之间的关联规律认识不足，对大数据的复杂性和计算复杂性的内在联系也缺乏深刻理解，领域知识的缺乏制约了人们对大数据模型的发现和高效计算方法的设计。形式化或定量化地描述大数据复杂性的本质特征及度量指标，需要深入研究数据复杂性的内在机理。人脑的复杂性主要体现在千万亿级的树突和轴突的链接，大数据的复杂性主要也体现在数据之间的相互关联。理解数据之间关联的奥秘可能是揭示微观到宏观“涌现”规律的突破口。大数据复杂性规律的研究有助于理解大数据复杂模式的本质特征和生成机理，从而简化大数据的表征，获取更好的知识抽象。为此，需要建立多模态关联关系下的数据分布理论和模型，理清数据复杂度和计算复杂度之间的内在联系，奠定大数据计算的理论基础。

（2） 计算复杂性引起的挑战

大数据计算不能像处理小样本数据集那样做全局数据的统计分析和迭代计算，在分析大数据时，需要重新审视和研究它的可计算性、计算复杂性和求解算法。大数据样本量巨大，内在关联密切而复杂，价值密度分布极不均衡，这些特征对建立大数据计算范式提出了挑战。对于PB级的数据，即使只有线性复杂性的计算也难以实现，而且，由于数据分布的稀疏性，可能做了许多无效计算。

传统的计算复杂度是指某个问题求解时需要的时间空间与问题规模的函数关系，所谓具有多项式复杂性的算法是指当问题的规模增大时，计算时间和空间的增长速度在可容忍的范围内。传统科学计算关注的重点是，针对给定规模的问题，如何“算得快”。而在大数据应用中，尤其是流式计算中，往往对数据处理和分析的时间、空间有明确限制，比如网络服务如果回应时间超过几秒甚至几毫秒，就会丢失许多用户。大数据应用本质上是在给定的时间、空间限制下，如何“算得多”。从“算得快”到“算得多”，考虑计算复杂性的思维逻辑有很大的转变。所谓“算得多”并不是计算的数据量越大越好，需要探索从足够多的数据，到刚刚好的数据，再到有价值的数据的按需约简方法。

基于大数据求解困难问题的一条思路是放弃通用解，针对特殊的限制条件求具体问题的解。人类的认知问题一般都是NP难问题，但只要数据充分多，在限制条件下可以找到十分满意的解，近几年自动驾驶汽车取得重大进展就是很好的案例。为了降低计算量，需要研究基于自举和***样的局部计算和近似方法，提出不依赖于全量数据的新型算法理论，研究适应大数据的非确定性算法等理论。

（3）系统复杂性引起的挑战

大数据对计算机系统的运行效率和能耗提出了苛刻要求，大数据处理系统的效能评价与优化问题具有挑战性，不但要求理清大数据的计算复杂性与系统效率、能耗间的关系，还要综合度量系统的吞吐率、并行处理能力、作业计算精度、作业单位能耗等多种效能因素。针对大数据的价值稀疏性和访问弱局部性的特点，需要研究大数据的分布式存储和处理架构。

大数据应用涉及几乎所有的领域，大数据的优势是能在长尾应用中发现稀疏而珍贵的价值，但一种优化的计算机系统结构很难适应各种不同的需求，碎片化的应用大大增加了信息系统的复杂性，像昆虫种类一样多（500多万种）的大数据和物联网应用如何形成手机一样的巨大市场，这就是所谓“昆虫纲悖论”[6]。为了化解计算机系统的复杂性，需要研究异构计算系统和可塑计算技术。

大数据应用中，计算机系统的负载发生了本质性变化，计算机系统结构需要革命性的重构。信息系统需要从数据围着处理器转改变为处理能力围着数据转，关注的重点不是数据加工，而是数据的搬运；系统结构设计的出发点要从重视单任务的完成时间转变到提高系统吞吐率和并行处理能力，并发执行的规模要提高到10亿级以上。构建以数据为中心的计算系统的基本思路是从根本上消除不必要的数据流动，必要的数据搬运也应由“大象搬木头”转变为“蚂蚁搬大米”。

 5 .发展大数据应避免的误区

（1） 不要一味追求“数据规模大”

大数据主要难点不是数据量大，而是数据类型多样、要求及时回应和原始数据真***难辨。现有数据库软件解决不了非结构化数据，要重视数据融合、数据格式的标准化和数据的互操作。***集的数据往往质量不高是大数据的特点之一，但尽可能提高原始数据的质量仍然值得重视。脑科学研究的最大问题就是***集的数据可信度差，基于可信度很差的数据难以分析出有价值的结果。

一味追求数据规模大不仅会造成浪费，而且效果未必很好。多个来源的小数据的集成融合可能挖掘出单一来源大数据得不到的大价值。应多在数据的融合技术上下功夫，重视数据的开放与共享。所谓数据规模大与应用领域有密切关系，有些领域几个PB的数据未必算大，有些领域可能几十TB已经是很大的规模。

发展大数据不能无止境地追求“更大、更多、更快”，要走低成本、低能耗、惠及大众、公正法治的良性发展道路，要像现在治理环境污染一样，及早关注大数据可能带来的“污染”和侵犯隐私等各种弊端。

（2） 不要“技术驱动”，要“应用为先”

新的信息技术层出不穷，信息领域不断冒出新概念、新名词，估计继“大数据”以后，“认知计算”、“可穿戴设备”、“机器人”等新技术又会进入炒作高峰。我们习惯于跟随国外的热潮，往往不自觉地跟着技术潮流走，最容易走上“技术驱动”的道路。实际上发展信息技术的目的是为人服务，检验一切技术的唯一标准是应用。我国发展大数据产业一定要坚持“应用为先”的发展战略，坚持应用牵引的技术路线。技术有限，应用无限。各地发展云计算和大数据，一定要通过政策和各种措施调动应用部门和创新企业的积极性，通过跨界的组合创新开拓新的应用，从应用中找出路。

（3） 不能抛弃“小数据”方法

流行的“大数据”定义是：无法通过目前主流软件工具在合理时间内***集、存储、处理的数据集。这是用不能胜任的技术定义问题，可能导致认识的误区。按照这种定义，人们可能只会重视目前解决不了的问题，如同走路的人想踩着自己身前的影子。其实，目前各行各业碰到的数据处理多数还是“小数据”问题。我们应重视实际碰到的问题，不管是大数据还是小数据。

统计学家们花了200多年，总结出认知数据过程中的种种陷阱，这些陷阱不会随着数据量的增大而自动填平。大数据中有大量的小数据问题，大数据***集同样会犯小数据***集一样的统计偏差。Google公司的流感预测这两年失灵，就是由于搜索推荐等人为的干预造成统计误差。

大数据界流行一种看法：大数据不需要分析因果关系、不需要***样、不需要精确数据。这种观念不能绝对化，实际工作中要逻辑演绎和归纳相结合、白盒与黑盒研究相结合、大数据方法与小数据方法相结合。

（4） 要高度关注构建大数据平台的成本

目前全国各地都在建设大数据中心，吕梁山下都建立了容量达2 PB以上的数据处理中心，许多城市公安部门要求存储3个月以上的***监控录像。这些系统的成本都非常高。数据挖掘的价值是用成本换来的，不能不计成本，盲目建设大数据系统。什么数据需要保存，要保存多少时间，应当根据可能的价值和所需的成本来决定。大数据系统技术还在研究之中，美国的E级超级计算机系统要求能耗降低1 000倍，***到2024年才能研制出来，用现在的技术构建的巨型系统能耗极高。

我们不要攀比大数据系统的规模，而是要比实际应用效果，比完成同样的事消耗更少的***和能量。先抓老百姓最需要的大数据应用，因地制宜发展大数据。发展大数据与实现信息化的策略一样：目标要远大、起步要精准、发展要快速。

为什么说德国的物联网专业以及SOA、云计算等方面的技术精湛令世界望尘莫及？能具体说说吗？谢谢！

本身德国人的文化就是精益求精，加上物联网是云计算之后的技术，那肯定是精湛了

2022，未来工作行业该如何发展？

1、云解决方案工程师

在我们分析的所有国家中，印度提供的活跃候选人比例最高，为31.7%。值得注意的是，其工资中位数也是最低的，这与云计算人才的强劲供应是一致的。在荷兰，找到这种技能是最困难的，那里只有10.3%的云计算专业人士在积极寻找工作。

去年报告说，荷兰市场是欧盟国家中受技能差距影响最大的。尽管有这种稀缺性，荷兰并没有声称拥有这些职位的最高薪酬。最高的中位数属于德国，那里的云计算工程师可望赚取111,496美元。

2、人工智能/自然语言处理工程师

我们的分析显示，在这个领域，印度再次拥有最活跃的寻找工作的候选人（38.5%）。在我们研究的国家中，它的劳动成本中位数也是最低的。至于工资，印度再次成为低成本的领导者，其工资中位数不到最高工资水平（德国的100,700美元）的10%（9,496美元）。

3、UI/UX开发者

建立一个更有吸引力的体验是如今几乎所有产品和服务提供商的目标，许多公司越来越认识到一个强大的UI/UX团队的重要性。事实上，根据数据，这些工作在未来10年的增长预计为14.9%。

虽然有迹象表明，这种类型的工作将越来越自动化，但某些方面，如创造力和 情感 依恋可能不会被自动化。出于这个原因，到2022年，该工作类别可能会从全球十大未来工作的名单上掉下来。然而，就目前而言，需求仍然很高。

在中国，只有7.3%的具有这种背景的专业人士在积极寻找工作（我们发现的最低比例），而在印度，有17.6%（最高比例）的人在积极寻找工作。美国的UI/UX开发者的工资中位数最高，为75,077美元，而印度的开发者的工资为6,948美元。

4、移动应用开发者

世界上有超过50亿部手机，有数以百万计的应用程序，对应用程序开发技能的需求是无止境的。

根据皮尤研究，在韩国，100%的人口搜知被认为拥有手机。大多数工业化国家的拥有率为90%或更多。这导致消费者和企业的新应用程序的基础不断增长。在许多国家，开发人员很难找到，这并不奇怪。

在挪威，只有6.7%的移动应用开发者在积极寻找工作（跟踪的最低比例）。然而，在加拿大，手机拥有率是工业化国家中最低的，这个数字是20.4%。瑞士为这些技术工人提供了最高的中位数收入，而印度只提供了6,015美元的中位数工资。

5、数字/ 社会 媒体营销专家

根据专业数据，去年全球数字营销支出（特别是广告）以两位数的速度逐年增长埋漏辩，估计增长了17%，达到3330亿美元。

对今天的许多公司来说，营销主要是数字营销，对搜索引擎优化（SEO）、搜索引擎营销（SEM）和电子邮件活动方面的专家需求很大。同样地，社交媒体专家弯缺在公司的整体品牌建设和潜在客户开发工作中也发挥着更大的作用。

在我们评估的所有国家中，日本在这个专业的求职者中最不活跃，只有12.8%的人在找工作。在百分比最高的马来西亚，35.3%的人对新的机会持开放态度。在瑞士，数字专家的工资中位数为79,029美元，是所有研究市场中最高的。在印度，工资中位数为5174美元，是一个零头。

6、计算机/图形动画师

虽然仍然是一个热门技能，但到2022年，对计算机/图形动画师的需求可能会减少。这可能是由于人工智能和自动化在图像和***创作中的影响越来越大。

根据Adobe的说法，一类新兴的技术旨在减少动画师目前进行的繁琐、重复的工作。这样做有助于加快创作过程，但不会降低创作者的重要性。

希望实现收入最大化的动画师可以考虑在德国工作，那里这项技能的工资中位数最高，为77,572美元。目前罗马尼亚的薪酬最低，为3,540美元。

这个领域的求职者比例最低的国家是日本，为4.5%，而比例最高的中国，其活跃人数为26.8%。

7、软件测试工程师

根据一份关于全球企业软件市场的报告，预计到2023年，年增长率将达到8%，并计算出在该时间段内价值为6340亿美元。这只是整个全球软件市场的一部分，但它显示了这些数字产品的快速增长。

这转化为对确保应用程序质量和增强功能的测试工程师的高需求。另一项技能面临着自动化的风险，到2022年，它可能不会成为最需要的技能之一。

目前，它仍然是许多公司正在寻求的一种技能。美国的工资中值最高，为60,479美元。然而，在印度，工资中位数为5273美元。

葡萄牙的招聘工作可能最具挑战性，那里只有5.7%的测试工程师在积极寻找工作。在人才储备比例最高的新加坡，31.5%的测试工程师在积极寻找工作。

8、数据科学工程师

随着各行各业数据科学相关工作的 "大规模 "增长（根据沃顿商学院的数据），这一领域的专家很少有人失业。这对许多将成功管理商业数据视为其整体业务战略的关键部分的组织构成了挑战。

日本的活跃候选人比例最低，为10.2%。而近年来已成为软件和ITC开发中心的荷兰，以10.2%的比例紧随其后，这一点也不奇怪。另一方面，马来西亚的比例最高，为33.5%。

根据相关数据，在2019年，数据科学家被LinkedIn和Glassdoor评为最佳角色。但对于印度的人才来说，工资中位数只有12117美元，是我们跟踪的所有市场中最低的。在瑞士，工资中位数最高，为110,612美元。

9、网络安全工程师

由于数据泄露，全球各地的公司已经为数据泄露支付了数亿美元的罚款。随着网络攻击的增加，各地组织都在投资安全措施，以保护他们的系统和数据。这就是为什么网络安全工程师的需求量很大，因为公司急于保护他们的基础设施免受数据黑客、勒索软件和新***的侵害。

我们的研究发现，公司愿意为这些技能支付六位数的工资，其中中国的工资中位数最高，为113,801美元。工资最低的是印度，中位数为10,207美元。

积极求职者的稀缺性在德国最高，那里只有10.8%的网络安全工程师对工作机会持开放态度。在印度，25.2%的人正在寻求新的职位。

10、商业智能（BI）开发者

专注于产生收入的结果，商业智能的收集和使用可以成为加速增长和普通业绩之间的区别。而像许多其他职能部门一样，创新正在迅速转变服务。

据《福布斯》报道，***用仪表盘、数据整合、高级可视化和自助服务正在帮助公司更好地使用洞察力。认识到这种潜力，许多公司正在寻求雇用商业智能开发人员，并推动需求比以往任何时候都高。

瑞士在所有市场中处于领先地位，BI开发人员的工资中位数为100,451美元。在印度，中位数为7,094美元。

瑞士的工资可能是由于活跃的商业智能求职者人数较少而高。瑞士的可用人才库为14.5%，是所有研究国家中最低的。在比率最高的国家马来西亚，这一数字是其两倍多，为35.1%。

典型跨境电商平台对***析,从平台特点+销售市场+盈利模式+发展前景等几方？

跨境电商平台在全球范围内正在蓬勃发展，其中一些典型的平台包括亚马逊，eBay，阿里巴巴国际站和wish等。下面是它们的特点、销售市场、盈利模式和发展前景的对***析。

平台特点

亚马逊：作为全球最大的在线零售商之一，亚马逊为消费者提供了一站式购物平台，包括商品搜索、下单、支付、配送等全流程服务，并为卖家提供了全球销售平台和营销服务。

eBay：eBay 是一个在线拍卖和购物平台，也是全球最大的个人和小码旁型企业卖家市场之一，卖家可以在该平台上销售各种商品，并通过在线拍卖或固定价格的方式出售。

阿里巴巴国际站：阿里巴巴国际站是阿里巴巴集团的跨境电商平台，专注于连接全球供应链和***购商，为卖家提供国际贸易展示、交易、物流、营销等服务。

Wish：Wish 是一个在线购物平台，通过直接与供应商合作，为消费者提供价格优惠的商品，它的商品种类非常广泛，从时尚虚模老饰品到家居装饰、电子设备等都有。

销售市场

亚马逊：亚马逊的销售市场遍布全球，主要销售市场包括北美、欧洲和日本等地区。

eBay：eBay的主要销售市场在美国、英国和德国等国家，也拥有一定的全球用户基础。

阿里巴巴国际站：阿里巴巴国际站的销售市场主要在欧美、亚洲和大洋洲等地区，重点覆盖美国、澳大利亚和新西兰等国家。

Wish：Wish主要销售市场在北美、欧洲和拉丁美洲等地区，如美国、英国、法国、德国、西班牙、墨西哥等。

盈利模式

亚马逊：亚马逊主要通过商品销售和云计算服务盈利，同时还提供广告和会员服务等额外收入来源。

eBay：eBay的盈利模式主要是通过销售佣金和广告收入获得利润。

阿里巴巴国际站：阿里巴巴国际站通过平台服务费、

广告、物流、金融等多个渠道获得盈利。

Wish：Wish主要通过商品销售获得利润，同时也会收取销售佣金和广告费等。

发展前景

亚马逊：随着全球电商市场的不断发展，亚马逊的销售额和市值都在不断增长，同时也在积极开拓新的业务领域，如人工智能、物联网、医疗保健等领域。

eBay：虽然eBay在全球跨境电商市场的地位仍然较为显著，但面临着来自亚马逊和阿里巴巴等巨头的竞争压力，其未来的发展前景仍存在一定的不确定性。

阿里巴巴国际站：随着全球贸易的不断发展，阿里巴巴国际站在跨境电商市场上的地位越来越重要。未来，阿里巴巴将继续差升加强对全球供应链的整合，为全球卖家和***购商提供更优质的服务。

Wish：Wish在全球跨境电商市场中的地位不断上升，但也面临着来自亚马逊和阿里巴巴等竞争对手的挑战。未来，Wish需要在商品品质、用户体验、物流等方面不断提升，以保持其市场竞争力。

综合来看，不同跨境电商平台的特点、销售市场、盈利模式和发展前景各不相同，企业在选择合适的平台时需要结合自身实际情况进行综合考虑。

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云计算是谁发明的

1983年，太阳电脑（Sun Microsystems）提出“网络是电脑”（“The Network is the Computer”）, 2006年3月，亚马逊（Amazon）推出弹性计算云（Elastic Compute Cloud；EC2）服务。 2006年8月9日，Google首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）首次提出“云计算”（Cloud Computing）的概念。Google“云端计算”源于Google工程师克里斯托弗·比希利亚所做的“Google 101”项目。 2007年10月，Google与IBM开始在美国大学校园，包括卡内基美隆大学、麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学柏克莱分校及马里兰大学等，推广云计算的***，这项***希望能降低分布式计算技术在学术研究方面的成本，并为这些大学提供相关的软硬件设备及技术支持（包括数百台个人电脑及BladeCenter与System x服务器，这些计算平台将提供1600个处理器，支持包括Linux、Xen、Hadoop等开放源代码平台）。而学生则可以通过网络开发各项以大规模计算为基础的研究***。 2008年1月30日，Google宣布在台湾启动“云计算学术***”，将与台***大、交大等学校合作，将这种先进的大规模、快速计算技术推广到校园。 2008年2月1日，IBM（NYSE: IBM）宣布将在中国无锡太湖新城科教产业园敬慧为中国的软件公司建立全球第一个云计算中心（Cloud Computing Center）。 2008年7月29日，雅虎、惠普和英特尔宣布一项涵盖美国、德国和新加坡的联合研究***，推出云计算研究测试床，推进云计算。该***要与合作伙伴创建6个数据中心作为研究试验平台，每个数据中心配置1400个至4000个处理器。这些合作伙伴包括新加坡资讯通信发展管理局、德国卡尔斯鲁厄大学Steinbuch计算中心、美国伊利诺伊大学香宾分校、英特尔研究院、惠普实验室和雅虎。 2008年8月3日，美国专利商标局网站信息显示，戴尔正在申请“云计算”（Cloud Computing）商标，此举旨在加强对这一未来可能重塑技术。 2009年11月，中国第吵稿升一家云计算产业协会在深圳成立，协会的成立标志着地方***对发展云计算产业的信心。2010年3月5日，Novell与云安全联盟（CSA）共同宣布一项供应商中立***，名为“可信任云计算***（Trusted Cloud Initiative）”。 2010年7月，美国国家航空航天局和包括Rackspace、AMD、Intel、戴尔等支持厂商共同宣布“OpenStack”开放源代码***，微软在2010年10月表示支持OpenStack与Windows Server 2008 R2的集成；而Ubuntu已把OpenStack加至11.04版本中。 2011年2月，思科系统正式加入OpenStack，重点研制OpenStack的网络服务。 现今云计算正处于一个起步的阶段，大大小小的公司提供着各式各样的云计算服务，从软件应用到网络存储再到邮件过滤。这些公司一部分是基础设备提供商，另一部分是像Salesforce.之类的SAAS（软件即服务）提供商。现今主要实现的是基于互联网的个人服务，但是云计算的聚合和整合正在产生。 云计算（Cloud Computing）是网格计算（Grid Computing ）、分布式计算（DistributedComputing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。 云计算常与网格计算、效用计算、自主计算相混淆。（网格计算：分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机，常用来执行大型任务；效用计算：IT***的一种打包和计费方式，比如按照计算、存储分别计量费用，像传统的电力等公共设施一样；自主计算：具有自我管理功能的计算机系统。） 事实升老上，许多云计算部署依赖于计算机集群（但与网格的组成、体系机构、目的、工作方式大相径庭），也吸收了自主计算和效用计算的特点。 通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将***切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。 好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 操作系统 云计算操作系统，又称云计算中心操作系统、云OS，是云计算后台数据中心的整体管理运营系统（也有人认为云计算系统包括云终端操作系统，例如现在流行的各类手机操作系统，这与先行的单机操作系统区别不大，在此不做讨论），它是指构架于服务器、存储、网络等基础硬件***和单机操作系统、中间件、数据库等基础软件管理的海量的基础硬件、软***之上的云平台综合管理系统。 云计算操作系统通常包含以下几个模块：大规模基础软硬件管理、虚拟计算管理、分布式文件系统、业务/***调度管理、安全管理控制等几大模块组成。 “云计算”时代来临 云计算到底指什么 目前，PC依然是我们日常工作生活中的核心工具——我们用PC处理文档、存储资料，通过电子邮件或U盘与他人分享信息。如果PC硬盘坏了，我们会因为资料丢失而束手无策。 而在“云计算”时代，“云”会替我们做存储和计算的工作。“云”就是计算机群，每一群包括了几十万台、甚至上百万台计算机。“云”的好处还在于，其中的计算机可以随时更新，保证“云”长生不老。Google就有好几个这样的“云”，其他IT巨头，如微软、雅虎、亚马逊（Amazon）也有或正在建设这样的“云”。 届时，我们只需要一台能上网的电脑，不需关心存储或计算发生在哪朵“云”上，但一旦有需要，我们可以在任何地点用任何设备，如电脑、手机等，快速地计算和找到这些资料。我们再也不用担心资料丢失 希望***纳

关于德国云计算和德国云计算考察团的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。