VMware自信满满击败华尔街盈利预测 全面转型成果显著

栏目: 服务器 · 发布时间: 5年前

内容简介:今天又有一份抢眼的财报出炉,这份财报显示,VMware正在加速从一家商用数据中心基础设施销售商转型为全面的解决方案提供商。在第三季度,VMware每股收益为1.56美元,比市场预期高出5美分,同比增长26%;收入增长13.5%,达到22亿美元,超过市场预期的21.7亿美元。

今天又有一份抢眼的财报出炉,这份财报显示,VMware正在加速从一家商用数据中心基础设施销售商转型为全面的解决方案提供商。

VMware自信满满击败华尔街盈利预测 全面转型成果显著

在第三季度,VMware每股收益为1.56美元,比市场预期高出5美分,同比增长26%;收入增长13.5%,达到22亿美元,超过市场预期的21.7亿美元。

VMware首席执行官Pat Gelsinger所说的技术支出的广泛增长“将在未来许多年内持续下去”,也反映在VMware发布的看涨预期中。VMware将2019财年全年收入指引提高了6000万美元达到88.82亿美元,并将每股收益高点从之前的6.14美元提高到6.22美元。

这振奋了华尔街投资者,VMware股价在盘后交易中上涨近2%。VMware也是少数几家完全从过去一个月的抛售中恢复过来的科技股之一。

VMware高管表示,VMware在云市场中的战略举措——包括与AWS合作以及收购CloudHealth和Kubernetes专业公司Heptio——证明了VMware对混合云的弹性及帮助客户引领多云世界的信心。Gelsinger表示:“大家与我们过去五到6年对混合云持有的观点保持一致。”

他还强调,VMware已经完全从销售基本的计算基础设施转向专注于销售解决方案了。

“我们几乎不再销售计算机了,我们销售的是VMware Cloud Foundation,采用VxRail的全套超融合解决方案、以及安全和计算的产品组合。几乎所有都与混合云、网络安全和数字工作空间保持一致,以提供更高的价值。”

不久前,VMware还被认为很容易受到云计算和软件容器(实际上是微型的虚拟机)的双重威胁。然而,现在VMware已经成功地成为云计算的赋能者,将虚拟化与增值服务捆绑在一起。

Gelsinger特别强调了VMware新推出的vSphere Platinum Edition,该产品将AppDefense端点安全产品与其旗舰产品vSphere虚拟化相集成。他说:“虚拟机内嵌安全功能正在冲击着安全行业,我们要从根本上改变安全状况。”

“到目前为止,一直都还不错。VMware正在适应新的技术和趋势。同时,VMware仍然是企业界最值得信赖的厂商之一,”Pund-IT总裁兼首席分析师Charles King这样表示。

合作伙伴关系是关键

Gelsinger还特别提到了Amazon重磅宣布推出了本地版本的Amazon云,其中就包含了VMware虚拟机,这也证明了VMware不断扩大合作伙伴所取得的成果。VMware新的VMware Cloud Provider Program(包括VMware和第三方云产品的组合)计划现在已经拥有4200个云合作伙伴。Gelsinger表示:“我们看到了这项业务的巨大发展势头。”

VMware没有按产品线划分收入,但首席财务官Zane Rowe透露了一些增长亮点。其中,NSX虚拟化和安全产品组合的许可预订量增长了40%,该季度前10大交易中有9个都包含了NSX;vSAN存储虚拟化层增长了近50%;母公司Dell Technologies的交叉销售也在该季度贡献了7亿美元的收入。

VMware也在区域多元化方面表现出色,国际销售额增长超过19%,现在这部分的占比要大于国内销售额。

King说:“在过去的五年中,人们错误地预言说VMware会消亡,但像Kubernetes这样的变革性技术往往会在企业客户中以相当平缓的速度发展。VMware越是从长期上适应刚刚发展起来的新公司和解决方案,所面临的风险就越小。”


以上所述就是小编给大家介绍的《VMware自信满满击败华尔街盈利预测 全面转型成果显著》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

Python机器学习基础教程

Python机器学习基础教程

[德]安德里亚斯·穆勒、[美]莎拉·吉多 / 张亮 / 人民邮电出版社 / 2018-1 / 79.00元

本书是机器学习入门书,以Python语言介绍。主要内容包括:机器学习的基本概念及其应用;实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点;在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性,以及应重点关注数据的哪些方面;模型评估和调参的高级方法,重点讲解交叉验证和网格搜索;管道的概念;如何将前面各章的方法应用到文本数据上,还介绍了一些文本特有的处理方法。一起来看看 《Python机器学习基础教程》 这本书的介绍吧!

图片转BASE64编码
图片转BASE64编码

在线图片转Base64编码工具

MD5 加密
MD5 加密

MD5 加密工具

HEX HSV 转换工具
HEX HSV 转换工具

HEX HSV 互换工具