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保存失败无法连接r星游戏服务器

如今5G概念已不再陌生,按照行业认同的说法:2017年至2018年5G将在国内开始有序测试,2019年进行预商用。工信部之前已表示,中国将在2020年启动5G商用。    对于广大普通用户而言,5G带来的最直观感受将是网速的极大提升和生活的更加智能便捷,同时引发更多新技术和新应用的诞生。为此,全球电信运营商已开始摩拳擦掌,试图通过推出“无线流量套餐”的蛋糕来吸引用户。    与此同时,“5G来了,WiFi将要一夜消失”的言论再一次喧嚣尘上,当然,实际情况并非如此。       WiFi消失言之过早    随着网络服务的不断提升,推出无限流量成为电信运营商的竞争手段之一,尤其是在美国市场,主流运营商均不同程度推出了无限流量套餐,但这种套餐还是存在着诸多限制,对消费者来说有些鸡肋。    比如Verizon设定月流量为22GB,共享给伙伴的流量也设定了10GB 界限,超出后移动热点将降级到3G网络。另外,想看高清视频也不容易,如T-Mobile、Sprint。    在国内,在网络提速降费以及取消漫游费的压力下,运营商也纷纷采取措施,进行“互联网+”转型的措施,其中就有“无限流量”套餐,国内三大运营商在去年纷纷都推出了“无限流量”套餐。    比如北京联通、上海联通、河南联通和广东联通此前也相继推出了无限流量、通话的“冰激凌套餐”,月费5折,199元起。这些同样也有所限制。    联通的“冰激凌套餐”使用流量超出套餐内的流量后,手机网速将降到最高只有128Kbps的2G模式,尽管可以无限使用,不再额外收费,但其实在超出套餐的部分已经被严格限速,上网体验奇差。    移动和电信也很快跟进了46元本地无限流量套餐。电信在北京地区推出了磅礴卡,能够享受2GB的本地4G网速流量,超出2GB后,本地流量可以继续免费使用,但是将会限速,最高速度为3.1MB(下行速度约为384K)。北京移动推出的不限流量卡,则是在超出1.5G的套餐流量之后,可以免费享受最高速度128Kbps以内的本地流量。    可以预见,即将到来的流量竞争时代,各大运营商会展开关于“无限流量”的全面竞争。    不过,无限流量难以实现的原因,还是因为无线频率资源有限,和固网不同。业内专家指出,无线数据的传输都要依靠频宽,三大运营商每家的频率资源更是珍贵资源,而当前一个基站能够承受的流量是几百兆,每个基站的接入用户数量也是有上限的,用户优惠接入多,就会影响所有用户的上网速度,因此,运营商的网络质量随着用户数的增加不断下降。    从网络演进的角度来看,2020年5G真的商用了,初期也无法做到全面无缝覆盖,它需要一个相对较长的建设周期去逐步缓慢替换覆盖的过程,而按照规律来看,现有的4G LTE依旧会持续演进,成为5G平台重要的组成部分,而且5G商用后4G、3G、2G这些网络也会继续工作。    另外,5G时代是否能突破无线频率稀缺的技术瓶颈还很难说,这意味着无限流量真正成为现实在5G时代依然存疑。而这些,都需要技术的突破和时间的打磨。    在此情形之下,一些没有手机信号或手机信号不稳定的办公楼或家庭住宅,也依然需要Wi-Fi来补充。因此,在5G时代,用户依然需要尽可能在有Wi-Fi的环境下再做一些下载视频等耗流量的事,以便节省更高的流量资费费用。    所以综合来看,5G不会独立存在,WiFi也不会那么快消失,至少短时间不会。事实上,5G到来真正影响的并不是取代WiFi技术,而是基于此的商业服务。    近日,知名免费公交WiFi提供商16WiFi宣布,停止旗下包括天津在内的20余个城市的运营,作为国内最大的公交WiFi运营商:此次16WiFi关停的服务城市包括广州、上海、深圳、佛山、福州、天津、长沙、杭州、海口、绍兴、开封,只保留北京和昆明“作为样板城市”。这就意味着超过20万辆公交车上将再也难以享受到免费的WiFi服务。    业内分析人士指出,运营商推动的高速网络是好事,但由于市场流量资费不断下降的趋势以及难以获得各地政府的支持和补贴,WiFi逐渐成为依靠企业单打独斗的公益行为,必然面临高额成本的压力。    16WiFi创始人邱朝敏透露,其已签约国内近70个城市20万辆公交车,仅每辆公交车硬件设备投入就大约2000元(报废周期是3年)。据此计算,公司在硬件方面已至少投入了数亿元。    5G下的商机在哪儿?    工信部总工程师张峰此前曾介绍,中国5G基础研发测试将在2016年到2018年进行,分为5G关键技术试验、5G技术方案验证和5G系统验证三个阶段进行。    腾讯科技从5G推进组获悉,中国在今年将陆续展开5G第二阶段测试,并预计于当年年底完成。完成之后,将会于2018年进行大规模测试组网。    目前,三大运营商和国内电信设备企业将联手稳步推进各项试验,包括实验室测试、小规模外场以及后续的规模网络试验。    业内普遍认为,5G网络一旦正式商用,除了会使通信业进入新一轮发展期外,还将带动多个规模万亿级别的新兴产业。多个市场机构预测,车联网、大数据、云计算、智能家居、无人机等典型的物联网细分行业,在技术和应用层面上已相当成熟,但现有4G网络的通讯能力大大限制了上述产业的发展。    在前不久结束的世界移动通信大会(MWC)上,5G俨然是最大热点。开幕当天,全球多家移动通信企业宣布将共同支持加速5G新空口(5G NR)标准化进程,以推动于2019年尽早实现5G新空口的大规模试验和部署。    随着5G的正式商用,网络问题将迎刃而解,上述产业将迎来快速发展期,人工智能、智能制造等产业也将随之崛起。    今年的两会,5G、人工智能等已成为政府工作报告的关键词。实际上,“人工智能”一词已被写入“十三五”规划纲要,它的发展“前途无量”。预测认为,2016年末中国人工智能市场规模还不足300亿元,到2018年,这一规模有望突破380亿元。    眼下“人工智能+”时代正在到来。“未来5到10年,人工智能将像水和电一样无所不在,可以进入教育、医疗、金融、交通、智慧城市等几乎所有行业。”全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰说。    而这些都是基于5G网络,其高速率、低时延、低功耗的特点促使上述产业快速发展。此外,芯片、电子元器件、软件、智能硬件等产业链上下游也会进入升级期,其创投机会同样不可限量。    可以看到,5G下的宏观产业市场一片繁荣。如果聚焦2B的业务上,谁又会成为杀手级应用呢?    直播和短视频被公认为是内容创业的下一个风口。据统计,估计截至2016年年底,中国观看移动直播视频的移动用户数已达到近3.4亿,产生59亿美元的市场空间。    不过现有网络在遇到大型活动直播过程中最可能出现不稳定和慢速的网络连接,良好的蜂窝网络对网络平台非常重要,调查表明,有50%以上的主播曾经因糟糕的网络连接而被迫放弃直播。    而5G技术测试了30Gbit的连接速度,这将是4G技术的1000倍。5G可以提供10Gb/s的峰值速率,从而支持高清视频等业务,满足身临其境的用户体验。日前,日本移动通信公司DOCOMO与诺基亚合作,使用5G移动通信系统的无线接入技术,成功完成实时传输8K视频试验。    AT&T的主管无线标准的专家布瑞恩ⷨ𞾥ˆ鯼ˆBrian Daly)曾表示,5G将比4G快10到100倍。5G更快的速度也将提升网络的容量,可以容纳更多的用户在同一时间登录网络。    又如,得益于5G信号的超快传输速度,三星日前展示了4K超高清视频通过无线传输至一台移动车辆中。随着汽车无人驾驶技术的发展,车内流媒体娱乐将变得越来越流行。    借助5G平台的网络能力,可以让内容提供商挖掘更多高级应用以及新的商业模式,360Ⱘ熩⑥’Œ虚拟现实可能将是5G的杀手应用。企业敢于尝试公有云吗?_安防互联

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    虽然前5个月互联网企业收入增速回落,但行业仍不乏发展亮点。其中,前5个月数据服务收入同比增长高达36.5%工信部7月2日发布最新数据显示,2019年1月份到5月份,我国规模以上互联网和相关服务企业(简称互联网企业)完成业务收入4282亿元,同比增长19.4%,增速比去年同期回落4.5个百分点,但比一季度加快2个百分点。从整体上看,互联网产业保持着平稳发展,行业数据则显示出整个产业的掘金新方向。虽然增速有所放缓,但互联网产业研发投入仍保持较快增长。前5个月,全行业研发投入额达181.2亿元,同比增长15.6%,依然保持较高增速,这不仅体现了互联网企业对行业远期发展的判断,同时也在为行业创新持续“造血”。来自市场研究机构普华永道的数据显示,在上市公司研发投入支出方面,阿里巴巴已经连续3年成为中国公司第一名,2018年为36亿美元,在全球排名第45位,腾讯和百度则在国内排在第2位和第3位。此外,互联网数据服务实现快速增长。在“互联网+”深入推进和各行业信息水平不断提升的拉动下,作为关键应用基础设施的互联网数据中心、云服务、云存储等业务实现快速增长。前5个月,互联网企业完成相关的互联网数据服务收入41.3亿元,同比增长36.5%;截至5月末,部署的服务器数量达153.4万台,同比增长24.8%。互联网数据服务快速增长,为产业互联网的快速推进奠定了良好基础,随着5G落地,产业互联网将获得更大的成长空间。中国工业互联网研究院院长徐晓兰表示,5G最大的特征是推进人、机、物海量互联,具有大带宽、低延时、高可靠等特性,这些特性使5G不只具有消费应用的前景,更能支持实体经济发展。“工业互联网的核心内涵是数字化、网络化、智能化。5G赋能工业互联网,将催生全新的工业生态体系,为工业互联网跨越式发展提供坚实的技术保障,二者的融合将共同推进制造业高质量发展。”值得注意的是,从地域上看,中西部地区的互联网产业正在迎头赶上。1月份至5月份,我国中部地区完成互联网业务收入117.4亿元,增速高达63.8%;西部地区完成互联网业务收入149.2亿元,增长25.3%,均高于全国平均水平。腾讯研究院此前发布的《数字中国指数报告(2019)》也显示,数字经济的红利正在加快向中西部地区下沉。更重要的是,即使在中西部地区,数字经济也在向低线市场快速延伸。以数字文化消费增速为例,河南在数字文化消费方面排名全国第3位,仅次于广东和江苏。分城市来看,郑州仅排在第13位。这说明,河南低线市场的消费热情拉高了河南的排名。来源:idc快讯数据中心如何走出云端获得更大的发展_安防互联

    微软发布第一波新闻稿后,业内人士发现微软又正式宣布长期来一直与英特尔、AMD和两个ARM厂商(高通和Cavium)有合作,以支持奥林巴斯(Olympus)项目,奥林巴斯项目是微软提供给开放计算项目的下一代云硬件设计。微软还宣布了一直都与多家ARM供应商(包括高通和Cavium)在洽谈将Windows服务器移植到ARM,但只供微软内部数据中心用。  网上可以找到微软在开放计算项目峰会的演讲录音。  笔者曾就微软本周发布的消息提了一些问题。下面是微软发言人的回答。  问:ARM版Windows服务器会提供给外部合作伙伴和客户用吗?如果会的话,会在什么时候?  答:ARM64版Windows服务器仅供内部使用,是用于评估Azure服务在ARM版服务器上的性能。微软目前未能提供更多关于未来的路线图计划的资料。  问:微软之所以在旗下的数据中心服务器使用ARM版Windows服务器(而不是Azure或Azure堆栈)是因为Azure和Azure堆栈不能运行ARM(只能运行英特尔)吗?  答:Azure现在是在Windows服务器上运行,所以此举可以对ARM64即平台用于一些Azure服务的交付进行内部评估。  问:Cavium在今天发布的消息里的角色是什么?  答:Cavium开发的主板可兼容奥林巴斯项目,微软可以在旗下的数据中心部署奥林巴斯项目。  问:微软为什么将Windows服务器放在ARM上?是因为ARM比英特尔处理器的功率效能更好吗?是因为微软认为数据中心这一块不要仅限于一家芯片玩家会更好一些吗?是对英特尔的数据中心计算表现的不满意吗?是因为所有以上的原因/以上原因没一条沾边?  答:多ARM服务器供应商的健康生态系统是要确保能在内核和线程计数、缓存、指令、连通性选项及加速器等技术功能方面保持 积极的开发。另外, ARM即成的开发人员和软件生态系统也可以受益于高端手机软件栈。  问:微软设计的奥林巴斯项目可以为用户提供不同的服务器设计选择;如英特尔至强(Skylake)带英特尔FPGA或英特尔Nervana;AMD Naples等等。微软还称要与高通和Cavium一起“推进ARM64云服务器与奥林巴斯项目的兼容”。这是否意味着奥林巴斯服务器也可以在其主板上使用ARM处理器呢?  答:由高通和Cavium设计的ARM64兼容奥林巴斯项目。  问:微软博客上说ARM服务器可以用于内部云应用程序,如搜索和索引、存储、数据库、大数据和机器学习工作负载。这是否意味着微软在ARM服务器上只运行 这些工作负载而在英特尔或AMD服务器上运行其他Azure工作负载呢?  答:微软正在积极评估ARM服务器,以推动旗下数据中心内部云服务的创新,目前没有进一步的资料分享。  问:微软技术研究员Jeffrey Snover的推特文把我都弄糊涂了。如果只是微软自己使用,微软在ARM上运行Windows服务器之举何以是以客户为中心呢?  答:微软在内部数据中心的创新能提高性能和效率,最终受益的是消费者。  笔者认为微软在回答为什么与ARM供应商合作时的说法很能说明问题,基本上证实了此举主要是为了向服务器芯片完全主导供应商英特尔施压的看法。  笔者还注意到微软官员在回答我的第二个问题时说了在Windows服务器上运行Azure,这令我有些困惑,因为微软官员常常称(至少对我是这样说的),Windows服务器和Azure不是一回事。  我假定这里的“运行Windows 服务器的Azure”只是Windows服务器核心/OneCore构成Azure说法的简短版。因为Windows服务器是Azure的关键构件、Windows服务器上可在ARM上运行意味着基于ARM的硬件有朝一日可以在生产线上用于(至少有这个潜力)数据中心,包括Azure数据中心。  在笔者收笔前微软官员又有话说。前文提到的发言人的声明:  “微软Azure 可在Hyper-V上运行,客户购买的Windows服务器操作系统里就有Hyper-V。这意味着我们在持续投资改善世界上数一数二的分布式虚拟环境时,客户的数据中心是会受益的。我们为部署Azure提供的Windows服务器安装选项就是服务器核心安装选项。”企业采用云计算失败的7个原因_安防互联

    工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物,是中国制造2025、工业互联网、工业4.0等国家战略在企业的落脚点。 对于企业而言,了解工业大数据产生的背景,归纳工业企业大数据的分类和特点,从数据流推动工业价值创造的视角看待、重造工业价值流程,将具有很强的现实意义。文章最后,笔者分享几个在工业领域数据驱动价值创造的案例,希望起到抛砖引玉的作用。1、工业大数据产生的背景 在工业生产中,无时不刻都在产生数据。生产机床的转速、能耗,食品加工的温湿度,火力发电机组的燃烧和燃煤消耗,汽车的装备数据,物流车队的位置和速度等,都是在生产过程中的数据。自从工业从社会生产中独立成为一个门类以来,工业生产的数据采集、使用范围就逐步加大。从泰勒拿着秒表计算工人的用铁锹送煤到锅炉的时间开始,是对制造管理数据的采集和使用;福特汽车的流水化生产,是对汽车生产过程的工业数据的采集和工厂内使用;丰田的精益生产模式,将数据的采集和使用扩大到工厂和上下游供应链;核电站发电过程中全程自动化将生产过程数据的自动化水平提高到更高程度。任何数据的采集和使用都是有成本的,工业数据也不例外。但随着信息、电子和数学技术的发展,传感器、物联网等技术的发展,一批智能化、高精度、长续航、高性价比、微型传感器面世,以物联网为代表的新一代网络技术在移动数据通信的支持下,能做到任何时间、任何地点采集、传送数据。以云计算为代表的新型数据处理基础架构,大幅降低工业数据处理的技术门槛和成本支出。以工业领域的SCADA系统为例,传统模式下每个电网、化工企业都需要建立一套SCADA系统,成本在千万以上,如果采用云架构模式,成本将可以降低7成以上。社会需求变革是最大拉动力。在商品过剩经济时代,以个性化为代表的消费文化,使得工业企业的产出物,要最大限度匹配个性需求。从服装定制,车辆选配,到T恤的印花和个性化教育。要响应个性化需求,有两种方式,以服装定制为例,就是靠老师傅用尺子量,眼见手摸,凭借经验,确定服装的裁剪和版型,这种我们可以称之为模拟方式,效率和质量难以保证,耗时长,个性化定制的成本高;还有一种是数字方式,就是通过制订一套数据采集手段,由前台的客户代表测量采集用户身形数据,然后将数据传回总部,将结合生产原材料数据,将需求分解为一项一项的生产工艺动作,最后也生产出达到定制化要求服装。当然了,工厂也会聘请资深的老师傅,他们的主要工作不是面对一个个客户的定制化需求,而是去研究更好的生产工艺,对数据和工艺分解进行把控。这种模式下,效率和质量得到保证,效率随着生产线的扩容线性提升,有一批专家队伍不断研究提升工艺能力,定制化生产的成本将得以显著摊薄。从发展趋势看,后者这种数字模式的个性化生产将是未来选择。国策方针是重要影响力。完成了工业自动化过程的德国工业界,在自动化基础上,以工业数据为基础,引入云计算和人工智能技术,提升工业的智能化水平,以满足大批量个性化定制的社会生产需求;美国拥有强大的云计算、互联网及数据处理能力,基于此,提出工业互联网战略,将单个设备、单条生产线、单个工厂的数据联网,通过大数据处理后,在诊断、预测、后服务等方面挖掘工业服务的价值。中国相对于德国、美国而言,在工业自动化、在云计算等领域都处于发展期,因此提出中国制造2025计划,通过工业化和信息化融合发展的方式,将工业化和信息化整体规划,并制定一系列的重点工程和推进计划。2、工业大数据的特点和分类 不管是工业自动化、还是工业智能化(工业4.0)、或者是工业互联网概念,他们的基础是工业数据。随着行业发展,工业企业收集的数据维度不断扩大。主要体现在三个方面:一是时间维度不断延长。经过多年的生产经营,积累下来历年的产品数据、工业数据、原材料数据和生产设备数据;二是数据范围不断扩大。随着企业信息化建设的过程,一方面积累了企业的财务、供应商数据,也通过CRM系统积累了客户数据,通过CAD等积累了研发过程数据,通过摄像头积累了生产安全数据等,另一方面越来越多的外部数据也被收集回来,包括市场数据、社交网络数据、企业舆情数据等;三是数据粒度不断细化。从一款产品到多款、多系列产品使得产品数据不断细化,从单机机床到联网机床,使得数据交互频率大大增强;加工精度从1mm提升到0.2mm,从5分钟每次的统计到每5秒的全程监测,都使得采集到的数据精细度不断提升。以上三个维度最终导致企业所积累的数据量以加速度的方式在增加,构成了工业大数据的集合。不管企业是否承认,这些数据都堆砌在工厂的各个角落,而且在不断增加。再从企业经营的视角来看待这些工业数据。可以按照数据的用途分成三类:第一类是经营性数据,比如财务、资产、人事、供应商基础信息等数据,这些数据在企业信息化建设过程中陆陆续续积累起来,表现了一个工业企业的经营要素和成果。第二类是生产性数据,这部分是围绕企业生产过程中积累的数据,包括原材料、研发、生产工艺、半成品、成品、售后服务等。随着数字机床、自动化生产线、SCADA系统的建设,这些数据也被企业大量记录下来。这些数据是工业生产过程中价值增值的体现,是决定企业差异性的核心所在。第三类是环境类数据,包括布置在机床的设备诊断系统,库房、车间的温湿度数据,以及能耗数据,废水废气的排放等数据。这些数据对工业生产过程中起到约束作用。从目前的数据采用情况看,经营类数据利用率最高,生产性数据和环境类数据相比差距比较大。从未来数据量来说,生产线数据在工业企业数据中的占比将越来越大,环境类数据也将越来越多样化。一般意义上,大数据有具有数据量大、数据种类多、商业价值高、处理速度高,在此基础上,工业大数据还有两大特点。一是准确率高,大数据一般的应用场景是预测,在一般性商业领域,如果预测准确率达到90%已经是很高了,如果是99%就是卓越了。但在工业领域的很多应用场景中,对准确率的要求达到99.9%甚至更高,比如轨道交通自动控制,再比如定制生产,如果把甲乙客户的订单参数搞混了,就会造成经济损失。二是实时性强,工业大数据重要的应用场景是实时监测、实时预警、实时控制。一旦数据的采集、传输和应用等全处理流程耗时过长,就难以在生产过程中发挥价值。3、工业大数据应用案例 企业所积累的数据量以越来越快的速度在增加,很多企业也就顺势将大数据技术引入企业的生产经营中。大数据在工业企业的应用主要体现在三方面:一是基于数据的产品价值挖掘。通过对产品及相关数据进行二次挖掘,创造新价值。日本的科研人员日前设计出一种新型座椅,能够通过分析相关数据识别主人,以此确保汽车的安全。这种座椅装有360个不同类型的感应器,可以收集并分析驾驶者的体重、压力值,甚至坐到座椅上的方式等多种信息,并将它们与车载系统中内置的车主信息进行匹配,以此判断驾驶者是否为车主,从而决定是否开动汽车。实验数据显示,这种车座的识别准确率高达98%。三一公司的挖掘机指数也是如此。通过在线跟踪销售出去的挖掘机的开工、负荷情况,就能了解全国各地基建情况,进而对于宏观经济判断、市场销售布局、金融服务提供调整依据。二是提升服务型生产。提升服务型生产就是增加服务在生产(产品)的价值比重。主要体现在两个方向。一是前向延伸,就是在售前阶段,通过用户参与、个性化设计的方式,吸引、引导和锁定用户。比如红领西服的服装定制,通过精准的量体裁衣,在其他成衣服装规模关店的市场下,能保持每年150%的收入和利润增长,每件衣服的成本仅比成衣高10%。当然了,小米手机也属于这一类。二是后向延伸,通过销售的产品建立客户和厂家的互动,产生持续性价值。苹果手机的硬件配置是标准的,但每个苹果手机用户安装的软件是个性化的,这里面最大的功劳是APPStore。苹果通过销售苹果终端产品只是开始,通过APPStore建立用户和厂商的连接,满足用户个性化需求,提供差异性服务,年创造收入在百亿美金。三是创新商业模式。商业模式创新主要体现在两个方面,一是基于工业大数据,工业企业对外能提供什么样的创新性商业服务;二是在工业大数据背景下,能接受什么样的新型的商业服务。最优的情况是,通过提供创新性商业模式能获得更多的客户,发掘更多的蓝海市场,赢取更多的利润;同时通过接受创新性的工业服务,降低了生产成本、经营风险。比如,GE不销售发动机,而是将发动机租赁给航空公司使用,按照运行时间收取费用,这样GE通过引入大数据技术监测发动机运行状态,通过科学诊断和维护提升发动机使用寿命,获得的经济回报高于发动机销售。在接受服务方面,目前国内外有一批企业提供云服务架构的工业大数据平台。包括海尔收购GE的白电业务的一揽子合作中,就包括GE的Predix工业大数据平台向海尔开放,接入海尔的工厂,提供工业大数据服务。九次方大数据也在联合各省市建立云化的工业大数据平台,向当地的工业企业开放大数据采集、大数据存储、大数据挖掘和应用能力。4、工业大数据的实践指导 工业大数据是企业生产经营的一次重大变革,对于工业化、信息化都还没有完成的工业企业而言,数据化时代又到来了,挑战很大。工业大数据建设,首先是一种思维变革,改变以前以要素竞争为主的工业生产模式,进入到数据和创新竞争为主的新生产时代。其次,正如清华大学王建民教授所言“工业大数据不存在交钥匙工程”,因此,需要企业领导人、管理层、员工和相关人都投身其中,各司其职,才有所成。最后,工业大数据建设抓住两个板子作为突破点。一个是最长的板,也就是梳理产品(工业)竞争力最强的在哪里,继续深挖下面的数据价值,围绕这一块的工业数据构建产品和服务能力;另一个是最短的板,就是影响工业企业发展的痛点在哪里,成本、市场、还是供应链,还是能耗?在数据化时代下,寻找机遇大数据的解决方案。全球公有云市场将超2000亿美元_安防互联

    心脏病发作很难提前预测。据《科学》杂志17日报道,英国诺丁汉大学科学家开发了一种人工智能新算法,能显著提高心脏病发作预测准确率,若投入临床应用,每年或可挽救数百万生命。  目前,全球每年近2000万人死于心血管疾病及相关疾病,包括心脏病发作、中风、脑动脉梗塞和其他循环系统功能障碍。为了预测这些疾病,许多医生使用美国心脏病学会(ACC)和美国心脏学会(AHA)提供的指南,包括评估年龄、胆固醇水平、血压等8个风险因素,但这些指标过于简单,无法顾及患者服用多种药物、其他疾病及生活方式等因素的影响。  诺丁汉大学流行病学家史蒂芬ⷧ🁥𘦩↥›⩘Ÿ,详细比较了ACC/AHA预测指南与4种机器学习算法——随机森林、逻辑回归、梯度增强和神经网络之间的数据分析效率,并希望在没有人为指导的情况下创建预测工具。  机器学习被“投喂”了大量数据,包括英国378256名患者的电子病历,目的是在与心血管疾病发作有关的记录中找到共同模式。人工智能算法先用大约78%的病历记录,建立自己的内部“指导方针”,然后对剩余的记录进行测试。基于2005年的可用记录数据,人工智能预测了在未来10年内哪些患者心血管疾病会首次发作,并对照检查了2015年的记录数据,其考虑的变量比ACC/AHA指南多出22个,包括种族、关节炎和肾脏疾病等因素。  结果显示,机器学习方法表现明显优于ACC/AHA指南。表现最好的神经网络算法,比ACC/AHA方法的正确预测率高出7.6%,还降低了一定的错误预警率,相当于在8.3万名患者中额外挽救了355人的生命。其中,对预测结果影响最强的变量包括是否有严重精神疾病、是否服用口服皮质类固醇,以及是否罹患糖尿病。  英国曼彻斯特大学数据科学家认为,如果“投喂”更多的数据给新的人工智能算法,可能获得更佳的效果。CDN网络发展趋势:加快与新技术融合创新发展_安防互联

    随着IT预算压力的增加,越来越多的组织正在考虑整合和合并数据中心以降低成本。但是,在投入大量精力开展整合项目之前,组织对其整合流程的含义有着合理的期望至关重要。数据中心的整合有多种原因。首先,这个过程可以通过提高能源效率来降低成本,还可以在不需要购买额外存储空间的情况下实现合规性和安全性。或者,它可以帮助组织通过将其大部分存储需求外包给外部主机托管提供商来实现基础设施多样化,同时保留一个用于处理和存储关键任务信息的本地部署的数据中心。据悉,美国大约有超过60%的数据中心正在,或者考虑进行整合。考虑到进行整合数据中心项目的各种因素,对于每个组织及其目标而言,其执行过程既复杂又独特。诸如网络、电源、空间和散热需求的设置,以及故障复原等问题都提出了数据中心项目经理必须回答的问题。另外,虽然整合数据中心可以节省大量成本,但其效益可能不会立即体现,此外整合过程将会花费一定的费用。组织需要提前为这些做好准备,这将确保其已经正确地使用预算并管理好的期望。以下四种策略可确保组织的数据中心整合顺利进行,可以节省成本,并提高性能。1.了解数据中心整合的实际成本 首先,一旦确定有必要进行整合,就必须确定整合数据中心的成本。由于合并将会产生成本,因此似乎不进行合并可能是一种经济上可行的选择。实际上,情况并非如此。首先,数据中心整合的成本是一次性开支;一旦整合完成,组织将开始获得减少数据中心足迹而节约成本的好处。但更重要的问题是,如果保持运营原有的分布范围广泛的数据中心,则可能会出现一些损失。其潜在的损失包括:•安全性—组织拥有的物理数据中心越多,则越容量遭受攻击。而黑客入侵数据中心最简单的方法就是进入数据中心安装恶意软件,这可能会冒充通信厂商的工作人员进入。除了配备安全基础设施之外,组织的数据中心必须配备安保人员,这需要花费一定的人工成本。此外,组织拥有的数据中心越多,遭遇数据泄露这样的破坏的风险就越大。•人员—除了配备安保人员之外,每个数据中心都需要工作人员来维护和运营,并确保一切运行顺利。减少数据中心的数量可以减少人员成本。•自然灾害—如果组织的一个或多个数据中心位于易受洪水、地震、野火或其他自然灾害影响的区域,那么面临着巨大的损失风险。在这个天气事件日益严重的时代,位于易受攻击位置的数据中心可能面临大范围停电。因此,组织需要将数据中心整合到更安全的地理位置以避免重大的计划外开支。一旦说服所有人了解并确信数据中心整合重要性,组织就应该考虑整合的相关问题。 2.升级设备以提高效率 在大多数情况下,组织整合数据中心需要购买一些新设备。组织进行战略性地购买可以帮助其最大程度地减少停机时间,并尽快达到最高效率。当然,正确的策略取决于组织的数据中心整合计划。例如,如果组织需要减少在托管数据中心设施中占用的空间,则需要设法减少机架的总空间和在本地光纤网络占用的流量。将其所有的设备都集中到一个物理区域可以帮助实现这一目标,而在这种配置下,组织可以为所有东西向的流量使用尽可以少的的交换机,并最大程度地减少托管数据中心的东西向流量。如果要从多个数据中心位置整合到一个位置,则可能需要考虑延迟的引入。如果本地存储的数据现在需要进行远程存储,则将会增加延迟。在某种程度上,组织可以通过升级提高更高速度的设备(交换机、光学设备、局域网等)来克服这种增加的延迟。最小化设备升级成本的一种方法是考虑使用与名牌厂商产品相当的其他厂商生产的光学器件,这些器件可以提供与同类品牌相同的性能和质量,但可以节省30%到50%的成本。组织可能还需要购买新的电缆。如果正在投资购买所有新的电缆和设备,则最好一次性更换所有设备,因为这将最大程度地减少数据中心的停机时间和相关的收入损失。3.翻新和升级老旧设备 组织更换数据中心电缆的过程可能会令人沮丧。但是,由于直接连接的铜缆、有源光纤和无源光纤很容易损坏,因此,必须将损坏的线缆进行更换,将其从数据中心拆除并接入新线缆,这可能会使其性能降低到不再可靠的程度。线缆在投入使用前应该重新认证和检测,这个成本可能比购买新线缆还要昂贵。因此,对组织来说的一个好消息是不必将它们废弃。有一些专业公司可以翻新旧电缆和其他数据中心设备。如果无法翻新,许多公司会向组织支付费用,可以回收组织的老旧设备并且以合规的方式进行处理,并遵守法规和规定。这笔费用可以抵消组织构建新数据中心的成本,并最大程度地减少浪费。4.为将来的带宽需求做好准备 如果组织的带宽需求正在增长,那么在考虑和规模数据中心整合时就必须考虑未来需求。如果组织当前有多个分布在农村地区的数据中心,那么将来要解决的问题就是如何为它们提供足够的带宽,这取决于本地网络服务提供商(ISP)改善访问速度的情况。在这种情况下,其解决方案可能是将数据中心整合到带宽充足的大型城市中心。如果组织需要要紧密处理大型数据集,那么设置远程存储这些数据可能并不现实。但是,如果组织既对本地用户(例如,医院上传和访问医疗文件)又对远程用户(例如,初级保健医生访问这些文件)都具有大数据需求,那么组织可能不得不采用混合基础设施(一部分是内部部署数据中心,一部分是云平台)以实现最佳性能并管理成本。数据中心的整合是一项长期战略 组织启动数据中心整合项目时要牢记的一个最重要原则是,应将数据中心整合视为一项长期战略。组织可以通过整合数据中心消除成本(人员、设施、风险),但也会产生新的成本(购买新设备,从本地数据中心转移到远程数据中心需要更多带宽等)。但是,随着时间的推移,数据中心整合节省的成本将变得更加重要。如果组织具有整合数据中心的战略需要,则维持现状和承受所有相关风险的成本将会显著增加。来源:中国IDC圈工信部:力争2025年网络安全产业规模突破2000亿_安防互联

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    区块链的众多优势使其可以很好地解决现有一些技术所面临的瓶颈问题,利用这些优势和传统云计算技术相结合,将促进基于区块链的分布式云计算领域的一些突破和应用,为大规模的应用打下基础。最近几年,区块链作为新兴的技术引起了广泛的关注。区块链可以应用的领域非常广,包含支付、身份识别、云计算、物品溯源、游戏、投票、医疗等。众多传统的技术也可以和区块链技术相结合发挥更大的作用,比如在传统的云计算领域,将云计算和区块链结合起来可以实现更高效、更经济、更安全可信的分布式云计算。 云计算及所面临的问题 云计算是一种基于互联网的计算方式。通过这种方式,共享软硬件资源和信息,可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。云计算是继上世纪80年代大型计算机到客户端—服务器的大转变之后的又一巨变。用户不再需要了解“云”中基础设施的细节,不必具有相应的专业知识,也无需直接进行控制。云计算描述了一种基于互联网的新IT服务增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提高动态易拓展且经常虚拟化的资源。然而,云计算技术的发展也存在不少痛点。现有云计算市场极度中心化,市场份额由少数几家科技巨头依靠自身高度集中化的服务器资源垄断了整个云计算市场,借助市场力量享受高额利润,进而导致算力服务价格居高不下。BOINC(伯克利开放式网络计算平台)是目前最为主流的分布式计算平台,为众多的数学、物理等学科类别的项目所使用,但是由于这是基于分布在世界各地的志愿者的计算资源而形成的分布式计算平台,缺乏足够的志愿者来贡献算力。分布式云计算的良好平台 桌面网格的思想是收集互联网上未充分利用的计算机资源,在一个分布式虚拟的超级计算机上,以极小成本执行大规模并行及分布式应用程序。桌面网格计算技术有三个功能使其成为完全分布式云计算的良好平台:第一是韧性,如果某些节点出现故障,计算仍能继续在其他工作节点上运行;第二是效率,即使计算节点多种多样,应用程序仍可以获得最佳性能;第三是易于部署,无需特定配置即可使用任意节点,甚至包括那些位于网络边缘的节点。这使得包括传统的高性能计算集群、云基础设施及个人电脑等计算资源的桌面网格成为组合混合基础设施的完美解决方案。然而,桌面网格仍然存在一些重要的问题,比如难以计算各个节点对网络作出的贡献,从而缺少激励机制,难以撮合需求与计算资源的匹配等。区块链技术的出现,可以很好地解决这些问题,比如通过贡献证明协议提供可证明的共识、可追溯性和信用机制。基于区块链的分布式云计算 基于区块链的分布式云计算基础设施将允许按需、安全和低成本地访问最具竞争力的计算基础设施。而分布式应用程序DApps则可以通过分布式云计算平台自动检索、查找、提供、使用、释放所需的所有计算资源,如应用程序、数据和服务器。通过简化访问服务器的方式,分布式云计算大大降低了数据中心的热能损耗,同时使得数据供应商和消费者更容易获得所需计算资源。传统区块链,如比特币和以太坊依赖于工作量证明机制(PoW),以确保区块链上参与者之间发生的代币交易被大量节点采用的加密挑战所验证。而基于区块链的分布式云计算则可以采用贡献证明协议,即通过链外行为,如实时提供数据集、传输文件、执行计算、提供专业服务等活动引发参与者之间的代币交易。因此,需要一个新的协议来证明贡献已经准确无误地发生,且相应的代币交易可以在区块链上进行。我们称这种共识机制为贡献证明机制。有几个采用相似协议的平台如GridCoin、FatCom、FileCoin,它们允许在区块链和链外资源之间建立共识。例如,GridCoin提出了研究证明来奖励那些捐赠了部分计算机时间给生物医学研究,以及探索宇宙等伟大科学计算的志愿者。相比较而言,贡献证明将更加通用,允许验证更多的行为。在分布式系统中可以使用一种匹配算法,通过相关描述将一个资源请求和一个资源供应进行匹配。在设计分布式云平台时,匹配算法是资源配置中的一个基本构建块。它基本上解决了“我可以在这台机器上运行这个任务吗”的问题。我们通过iEx.ec区块链存储智能合约来描述计算资源的特征,如内存容量、CPU类型、磁盘空间等。有些合约描述的是运行一个任务或部署一个虚拟机实例的要求(如最小磁盘空间、内存、GPU运行的要求、预计管理程序等)。匹配描述语言已经在一些学术论文中得到详述,并在软件中得到了应用。在分布式系统中,调度算法会分配一些任务在相关计算资源上执行。调度程序是分布式计算系统的一个重要组成部分,应用程序执行的性能主要取决于它的有效性。调度程序面临的一个特别挑战是设计多标准调度,即一个算法中有多个策略来选择计算资源和调度任务。基于区块链的分布式云计算的技术不仅仅存在于理论中,众多采用这些技术的应用项目如Golem、iExe、cSONM等已取得一些进展。Golem希望建立在以太坊上的去中心化的GPU计算资源租赁平台;cSONM正在打造通用的去中心超级计算机;法国区块链技术公司iExec为所有计算资源相关的供应商(计算服务商、数据供应商、应用程序供应商)提供了一个资源共享交易的可信平台。融入了独有的贡献证明共识协议和英特尔最新的安全可信技术(Intel SGX)来确保平台的可信度和平台上数据的安全性,支持从高性能计算到物联网在内的多个领域的应用程序。区块链的众多优势使其可以很好地解决现有一些技术所面临的瓶颈问题,利用这些优势和传统云计算技术相结合,将促进基于区块链的分布式云计算领域的一些突破和应用,为大规模的应用打下基础。云计算对未来产业结构的影响_安防互联

    虽然前5个月互联网企业收入增速回落,但行业仍不乏发展亮点。其中,前5个月数据服务收入同比增长高达36.5%工信部7月2日发布最新数据显示,2019年1月份到5月份,我国规模以上互联网和相关服务企业(简称互联网企业)完成业务收入4282亿元,同比增长19.4%,增速比去年同期回落4.5个百分点,但比一季度加快2个百分点。从整体上看,互联网产业保持着平稳发展,行业数据则显示出整个产业的掘金新方向。虽然增速有所放缓,但互联网产业研发投入仍保持较快增长。前5个月,全行业研发投入额达181.2亿元,同比增长15.6%,依然保持较高增速,这不仅体现了互联网企业对行业远期发展的判断,同时也在为行业创新持续“造血”。来自市场研究机构普华永道的数据显示,在上市公司研发投入支出方面,阿里巴巴已经连续3年成为中国公司第一名,2018年为36亿美元,在全球排名第45位,腾讯和百度则在国内排在第2位和第3位。此外,互联网数据服务实现快速增长。在“互联网+”深入推进和各行业信息水平不断提升的拉动下,作为关键应用基础设施的互联网数据中心、云服务、云存储等业务实现快速增长。前5个月,互联网企业完成相关的互联网数据服务收入41.3亿元,同比增长36.5%;截至5月末,部署的服务器数量达153.4万台,同比增长24.8%。互联网数据服务快速增长,为产业互联网的快速推进奠定了良好基础,随着5G落地,产业互联网将获得更大的成长空间。中国工业互联网研究院院长徐晓兰表示,5G最大的特征是推进人、机、物海量互联,具有大带宽、低延时、高可靠等特性,这些特性使5G不只具有消费应用的前景,更能支持实体经济发展。“工业互联网的核心内涵是数字化、网络化、智能化。5G赋能工业互联网,将催生全新的工业生态体系,为工业互联网跨越式发展提供坚实的技术保障,二者的融合将共同推进制造业高质量发展。”值得注意的是,从地域上看,中西部地区的互联网产业正在迎头赶上。1月份至5月份,我国中部地区完成互联网业务收入117.4亿元,增速高达63.8%;西部地区完成互联网业务收入149.2亿元,增长25.3%,均高于全国平均水平。腾讯研究院此前发布的《数字中国指数报告(2019)》也显示,数字经济的红利正在加快向中西部地区下沉。更重要的是,即使在中西部地区,数字经济也在向低线市场快速延伸。以数字文化消费增速为例,河南在数字文化消费方面排名全国第3位,仅次于广东和江苏。分城市来看,郑州仅排在第13位。这说明,河南低线市场的消费热情拉高了河南的排名。来源:idc快讯数据中心如何走出云端获得更大的发展_安防互联

    微软发布第一波新闻稿后,业内人士发现微软又正式宣布长期来一直与英特尔、AMD和两个ARM厂商(高通和Cavium)有合作,以支持奥林巴斯(Olympus)项目,奥林巴斯项目是微软提供给开放计算项目的下一代云硬件设计。微软还宣布了一直都与多家ARM供应商(包括高通和Cavium)在洽谈将Windows服务器移植到ARM,但只供微软内部数据中心用。  网上可以找到微软在开放计算项目峰会的演讲录音。  笔者曾就微软本周发布的消息提了一些问题。下面是微软发言人的回答。  问:ARM版Windows服务器会提供给外部合作伙伴和客户用吗?如果会的话,会在什么时候?  答:ARM64版Windows服务器仅供内部使用,是用于评估Azure服务在ARM版服务器上的性能。微软目前未能提供更多关于未来的路线图计划的资料。  问:微软之所以在旗下的数据中心服务器使用ARM版Windows服务器(而不是Azure或Azure堆栈)是因为Azure和Azure堆栈不能运行ARM(只能运行英特尔)吗?  答:Azure现在是在Windows服务器上运行,所以此举可以对ARM64即平台用于一些Azure服务的交付进行内部评估。  问:Cavium在今天发布的消息里的角色是什么?  答:Cavium开发的主板可兼容奥林巴斯项目,微软可以在旗下的数据中心部署奥林巴斯项目。  问:微软为什么将Windows服务器放在ARM上?是因为ARM比英特尔处理器的功率效能更好吗?是因为微软认为数据中心这一块不要仅限于一家芯片玩家会更好一些吗?是对英特尔的数据中心计算表现的不满意吗?是因为所有以上的原因/以上原因没一条沾边?  答:多ARM服务器供应商的健康生态系统是要确保能在内核和线程计数、缓存、指令、连通性选项及加速器等技术功能方面保持 积极的开发。另外, ARM即成的开发人员和软件生态系统也可以受益于高端手机软件栈。  问:微软设计的奥林巴斯项目可以为用户提供不同的服务器设计选择;如英特尔至强(Skylake)带英特尔FPGA或英特尔Nervana;AMD Naples等等。微软还称要与高通和Cavium一起“推进ARM64云服务器与奥林巴斯项目的兼容”。这是否意味着奥林巴斯服务器也可以在其主板上使用ARM处理器呢?  答:由高通和Cavium设计的ARM64兼容奥林巴斯项目。  问:微软博客上说ARM服务器可以用于内部云应用程序,如搜索和索引、存储、数据库、大数据和机器学习工作负载。这是否意味着微软在ARM服务器上只运行 这些工作负载而在英特尔或AMD服务器上运行其他Azure工作负载呢?  答:微软正在积极评估ARM服务器,以推动旗下数据中心内部云服务的创新,目前没有进一步的资料分享。  问:微软技术研究员Jeffrey Snover的推特文把我都弄糊涂了。如果只是微软自己使用,微软在ARM上运行Windows服务器之举何以是以客户为中心呢?  答:微软在内部数据中心的创新能提高性能和效率,最终受益的是消费者。  笔者认为微软在回答为什么与ARM供应商合作时的说法很能说明问题,基本上证实了此举主要是为了向服务器芯片完全主导供应商英特尔施压的看法。  笔者还注意到微软官员在回答我的第二个问题时说了在Windows服务器上运行Azure,这令我有些困惑,因为微软官员常常称(至少对我是这样说的),Windows服务器和Azure不是一回事。  我假定这里的“运行Windows 服务器的Azure”只是Windows服务器核心/OneCore构成Azure说法的简短版。因为Windows服务器是Azure的关键构件、Windows服务器上可在ARM上运行意味着基于ARM的硬件有朝一日可以在生产线上用于(至少有这个潜力)数据中心,包括Azure数据中心。  在笔者收笔前微软官员又有话说。前文提到的发言人的声明:  “微软Azure 可在Hyper-V上运行,客户购买的Windows服务器操作系统里就有Hyper-V。这意味着我们在持续投资改善世界上数一数二的分布式虚拟环境时,客户的数据中心是会受益的。我们为部署Azure提供的Windows服务器安装选项就是服务器核心安装选项。”企业采用云计算失败的7个原因_安防互联

    工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物,是中国制造2025、工业互联网、工业4.0等国家战略在企业的落脚点。 对于企业而言,了解工业大数据产生的背景,归纳工业企业大数据的分类和特点,从数据流推动工业价值创造的视角看待、重造工业价值流程,将具有很强的现实意义。文章最后,笔者分享几个在工业领域数据驱动价值创造的案例,希望起到抛砖引玉的作用。1、工业大数据产生的背景 在工业生产中,无时不刻都在产生数据。生产机床的转速、能耗,食品加工的温湿度,火力发电机组的燃烧和燃煤消耗,汽车的装备数据,物流车队的位置和速度等,都是在生产过程中的数据。自从工业从社会生产中独立成为一个门类以来,工业生产的数据采集、使用范围就逐步加大。从泰勒拿着秒表计算工人的用铁锹送煤到锅炉的时间开始,是对制造管理数据的采集和使用;福特汽车的流水化生产,是对汽车生产过程的工业数据的采集和工厂内使用;丰田的精益生产模式,将数据的采集和使用扩大到工厂和上下游供应链;核电站发电过程中全程自动化将生产过程数据的自动化水平提高到更高程度。任何数据的采集和使用都是有成本的,工业数据也不例外。但随着信息、电子和数学技术的发展,传感器、物联网等技术的发展,一批智能化、高精度、长续航、高性价比、微型传感器面世,以物联网为代表的新一代网络技术在移动数据通信的支持下,能做到任何时间、任何地点采集、传送数据。以云计算为代表的新型数据处理基础架构,大幅降低工业数据处理的技术门槛和成本支出。以工业领域的SCADA系统为例,传统模式下每个电网、化工企业都需要建立一套SCADA系统,成本在千万以上,如果采用云架构模式,成本将可以降低7成以上。社会需求变革是最大拉动力。在商品过剩经济时代,以个性化为代表的消费文化,使得工业企业的产出物,要最大限度匹配个性需求。从服装定制,车辆选配,到T恤的印花和个性化教育。要响应个性化需求,有两种方式,以服装定制为例,就是靠老师傅用尺子量,眼见手摸,凭借经验,确定服装的裁剪和版型,这种我们可以称之为模拟方式,效率和质量难以保证,耗时长,个性化定制的成本高;还有一种是数字方式,就是通过制订一套数据采集手段,由前台的客户代表测量采集用户身形数据,然后将数据传回总部,将结合生产原材料数据,将需求分解为一项一项的生产工艺动作,最后也生产出达到定制化要求服装。当然了,工厂也会聘请资深的老师傅,他们的主要工作不是面对一个个客户的定制化需求,而是去研究更好的生产工艺,对数据和工艺分解进行把控。这种模式下,效率和质量得到保证,效率随着生产线的扩容线性提升,有一批专家队伍不断研究提升工艺能力,定制化生产的成本将得以显著摊薄。从发展趋势看,后者这种数字模式的个性化生产将是未来选择。国策方针是重要影响力。完成了工业自动化过程的德国工业界,在自动化基础上,以工业数据为基础,引入云计算和人工智能技术,提升工业的智能化水平,以满足大批量个性化定制的社会生产需求;美国拥有强大的云计算、互联网及数据处理能力,基于此,提出工业互联网战略,将单个设备、单条生产线、单个工厂的数据联网,通过大数据处理后,在诊断、预测、后服务等方面挖掘工业服务的价值。中国相对于德国、美国而言,在工业自动化、在云计算等领域都处于发展期,因此提出中国制造2025计划,通过工业化和信息化融合发展的方式,将工业化和信息化整体规划,并制定一系列的重点工程和推进计划。2、工业大数据的特点和分类 不管是工业自动化、还是工业智能化(工业4.0)、或者是工业互联网概念,他们的基础是工业数据。随着行业发展,工业企业收集的数据维度不断扩大。主要体现在三个方面:一是时间维度不断延长。经过多年的生产经营,积累下来历年的产品数据、工业数据、原材料数据和生产设备数据;二是数据范围不断扩大。随着企业信息化建设的过程,一方面积累了企业的财务、供应商数据,也通过CRM系统积累了客户数据,通过CAD等积累了研发过程数据,通过摄像头积累了生产安全数据等,另一方面越来越多的外部数据也被收集回来,包括市场数据、社交网络数据、企业舆情数据等;三是数据粒度不断细化。从一款产品到多款、多系列产品使得产品数据不断细化,从单机机床到联网机床,使得数据交互频率大大增强;加工精度从1mm提升到0.2mm,从5分钟每次的统计到每5秒的全程监测,都使得采集到的数据精细度不断提升。以上三个维度最终导致企业所积累的数据量以加速度的方式在增加,构成了工业大数据的集合。不管企业是否承认,这些数据都堆砌在工厂的各个角落,而且在不断增加。再从企业经营的视角来看待这些工业数据。可以按照数据的用途分成三类:第一类是经营性数据,比如财务、资产、人事、供应商基础信息等数据,这些数据在企业信息化建设过程中陆陆续续积累起来,表现了一个工业企业的经营要素和成果。第二类是生产性数据,这部分是围绕企业生产过程中积累的数据,包括原材料、研发、生产工艺、半成品、成品、售后服务等。随着数字机床、自动化生产线、SCADA系统的建设,这些数据也被企业大量记录下来。这些数据是工业生产过程中价值增值的体现,是决定企业差异性的核心所在。第三类是环境类数据,包括布置在机床的设备诊断系统,库房、车间的温湿度数据,以及能耗数据,废水废气的排放等数据。这些数据对工业生产过程中起到约束作用。从目前的数据采用情况看,经营类数据利用率最高,生产性数据和环境类数据相比差距比较大。从未来数据量来说,生产线数据在工业企业数据中的占比将越来越大,环境类数据也将越来越多样化。一般意义上,大数据有具有数据量大、数据种类多、商业价值高、处理速度高,在此基础上,工业大数据还有两大特点。一是准确率高,大数据一般的应用场景是预测,在一般性商业领域,如果预测准确率达到90%已经是很高了,如果是99%就是卓越了。但在工业领域的很多应用场景中,对准确率的要求达到99.9%甚至更高,比如轨道交通自动控制,再比如定制生产,如果把甲乙客户的订单参数搞混了,就会造成经济损失。二是实时性强,工业大数据重要的应用场景是实时监测、实时预警、实时控制。一旦数据的采集、传输和应用等全处理流程耗时过长,就难以在生产过程中发挥价值。3、工业大数据应用案例 企业所积累的数据量以越来越快的速度在增加,很多企业也就顺势将大数据技术引入企业的生产经营中。大数据在工业企业的应用主要体现在三方面:一是基于数据的产品价值挖掘。通过对产品及相关数据进行二次挖掘,创造新价值。日本的科研人员日前设计出一种新型座椅,能够通过分析相关数据识别主人,以此确保汽车的安全。这种座椅装有360个不同类型的感应器,可以收集并分析驾驶者的体重、压力值,甚至坐到座椅上的方式等多种信息,并将它们与车载系统中内置的车主信息进行匹配,以此判断驾驶者是否为车主,从而决定是否开动汽车。实验数据显示,这种车座的识别准确率高达98%。三一公司的挖掘机指数也是如此。通过在线跟踪销售出去的挖掘机的开工、负荷情况,就能了解全国各地基建情况,进而对于宏观经济判断、市场销售布局、金融服务提供调整依据。二是提升服务型生产。提升服务型生产就是增加服务在生产(产品)的价值比重。主要体现在两个方向。一是前向延伸,就是在售前阶段,通过用户参与、个性化设计的方式,吸引、引导和锁定用户。比如红领西服的服装定制,通过精准的量体裁衣,在其他成衣服装规模关店的市场下,能保持每年150%的收入和利润增长,每件衣服的成本仅比成衣高10%。当然了,小米手机也属于这一类。二是后向延伸,通过销售的产品建立客户和厂家的互动,产生持续性价值。苹果手机的硬件配置是标准的,但每个苹果手机用户安装的软件是个性化的,这里面最大的功劳是APPStore。苹果通过销售苹果终端产品只是开始,通过APPStore建立用户和厂商的连接,满足用户个性化需求,提供差异性服务,年创造收入在百亿美金。三是创新商业模式。商业模式创新主要体现在两个方面,一是基于工业大数据,工业企业对外能提供什么样的创新性商业服务;二是在工业大数据背景下,能接受什么样的新型的商业服务。最优的情况是,通过提供创新性商业模式能获得更多的客户,发掘更多的蓝海市场,赢取更多的利润;同时通过接受创新性的工业服务,降低了生产成本、经营风险。比如,GE不销售发动机,而是将发动机租赁给航空公司使用,按照运行时间收取费用,这样GE通过引入大数据技术监测发动机运行状态,通过科学诊断和维护提升发动机使用寿命,获得的经济回报高于发动机销售。在接受服务方面,目前国内外有一批企业提供云服务架构的工业大数据平台。包括海尔收购GE的白电业务的一揽子合作中,就包括GE的Predix工业大数据平台向海尔开放,接入海尔的工厂,提供工业大数据服务。九次方大数据也在联合各省市建立云化的工业大数据平台,向当地的工业企业开放大数据采集、大数据存储、大数据挖掘和应用能力。4、工业大数据的实践指导 工业大数据是企业生产经营的一次重大变革,对于工业化、信息化都还没有完成的工业企业而言,数据化时代又到来了,挑战很大。工业大数据建设,首先是一种思维变革,改变以前以要素竞争为主的工业生产模式,进入到数据和创新竞争为主的新生产时代。其次,正如清华大学王建民教授所言“工业大数据不存在交钥匙工程”,因此,需要企业领导人、管理层、员工和相关人都投身其中,各司其职,才有所成。最后,工业大数据建设抓住两个板子作为突破点。一个是最长的板,也就是梳理产品(工业)竞争力最强的在哪里,继续深挖下面的数据价值,围绕这一块的工业数据构建产品和服务能力;另一个是最短的板,就是影响工业企业发展的痛点在哪里,成本、市场、还是供应链,还是能耗?在数据化时代下,寻找机遇大数据的解决方案。全球公有云市场将超2000亿美元_安防互联

  • 买卖物品致使游戏服务器崩溃

    买卖物品致使游戏服务器崩溃

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    区块链的众多优势使其可以很好地解决现有一些技术所面临的瓶颈问题,利用这些优势和传统云计算技术相结合,将促进基于区块链的分布式云计算领域的一些突破和应用,为大规模的应用打下基础。最近几年,区块链作为新兴的技术引起了广泛的关注。区块链可以应用的领域非常广,包含支付、身份识别、云计算、物品溯源、游戏、投票、医疗等。众多传统的技术也可以和区块链技术相结合发挥更大的作用,比如在传统的云计算领域,将云计算和区块链结合起来可以实现更高效、更经济、更安全可信的分布式云计算。 云计算及所面临的问题 云计算是一种基于互联网的计算方式。通过这种方式,共享软硬件资源和信息,可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。云计算是继上世纪80年代大型计算机到客户端—服务器的大转变之后的又一巨变。用户不再需要了解“云”中基础设施的细节,不必具有相应的专业知识,也无需直接进行控制。云计算描述了一种基于互联网的新IT服务增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提高动态易拓展且经常虚拟化的资源。然而,云计算技术的发展也存在不少痛点。现有云计算市场极度中心化,市场份额由少数几家科技巨头依靠自身高度集中化的服务器资源垄断了整个云计算市场,借助市场力量享受高额利润,进而导致算力服务价格居高不下。BOINC(伯克利开放式网络计算平台)是目前最为主流的分布式计算平台,为众多的数学、物理等学科类别的项目所使用,但是由于这是基于分布在世界各地的志愿者的计算资源而形成的分布式计算平台,缺乏足够的志愿者来贡献算力。分布式云计算的良好平台 桌面网格的思想是收集互联网上未充分利用的计算机资源,在一个分布式虚拟的超级计算机上,以极小成本执行大规模并行及分布式应用程序。桌面网格计算技术有三个功能使其成为完全分布式云计算的良好平台:第一是韧性,如果某些节点出现故障,计算仍能继续在其他工作节点上运行;第二是效率,即使计算节点多种多样,应用程序仍可以获得最佳性能;第三是易于部署,无需特定配置即可使用任意节点,甚至包括那些位于网络边缘的节点。这使得包括传统的高性能计算集群、云基础设施及个人电脑等计算资源的桌面网格成为组合混合基础设施的完美解决方案。然而,桌面网格仍然存在一些重要的问题,比如难以计算各个节点对网络作出的贡献,从而缺少激励机制,难以撮合需求与计算资源的匹配等。区块链技术的出现,可以很好地解决这些问题,比如通过贡献证明协议提供可证明的共识、可追溯性和信用机制。基于区块链的分布式云计算 基于区块链的分布式云计算基础设施将允许按需、安全和低成本地访问最具竞争力的计算基础设施。而分布式应用程序DApps则可以通过分布式云计算平台自动检索、查找、提供、使用、释放所需的所有计算资源,如应用程序、数据和服务器。通过简化访问服务器的方式,分布式云计算大大降低了数据中心的热能损耗,同时使得数据供应商和消费者更容易获得所需计算资源。传统区块链,如比特币和以太坊依赖于工作量证明机制(PoW),以确保区块链上参与者之间发生的代币交易被大量节点采用的加密挑战所验证。而基于区块链的分布式云计算则可以采用贡献证明协议,即通过链外行为,如实时提供数据集、传输文件、执行计算、提供专业服务等活动引发参与者之间的代币交易。因此,需要一个新的协议来证明贡献已经准确无误地发生,且相应的代币交易可以在区块链上进行。我们称这种共识机制为贡献证明机制。有几个采用相似协议的平台如GridCoin、FatCom、FileCoin,它们允许在区块链和链外资源之间建立共识。例如,GridCoin提出了研究证明来奖励那些捐赠了部分计算机时间给生物医学研究,以及探索宇宙等伟大科学计算的志愿者。相比较而言,贡献证明将更加通用,允许验证更多的行为。在分布式系统中可以使用一种匹配算法,通过相关描述将一个资源请求和一个资源供应进行匹配。在设计分布式云平台时,匹配算法是资源配置中的一个基本构建块。它基本上解决了“我可以在这台机器上运行这个任务吗”的问题。我们通过iEx.ec区块链存储智能合约来描述计算资源的特征,如内存容量、CPU类型、磁盘空间等。有些合约描述的是运行一个任务或部署一个虚拟机实例的要求(如最小磁盘空间、内存、GPU运行的要求、预计管理程序等)。匹配描述语言已经在一些学术论文中得到详述,并在软件中得到了应用。在分布式系统中,调度算法会分配一些任务在相关计算资源上执行。调度程序是分布式计算系统的一个重要组成部分,应用程序执行的性能主要取决于它的有效性。调度程序面临的一个特别挑战是设计多标准调度,即一个算法中有多个策略来选择计算资源和调度任务。基于区块链的分布式云计算的技术不仅仅存在于理论中,众多采用这些技术的应用项目如Golem、iExe、cSONM等已取得一些进展。Golem希望建立在以太坊上的去中心化的GPU计算资源租赁平台;cSONM正在打造通用的去中心超级计算机;法国区块链技术公司iExec为所有计算资源相关的供应商(计算服务商、数据供应商、应用程序供应商)提供了一个资源共享交易的可信平台。融入了独有的贡献证明共识协议和英特尔最新的安全可信技术(Intel SGX)来确保平台的可信度和平台上数据的安全性,支持从高性能计算到物联网在内的多个领域的应用程序。区块链的众多优势使其可以很好地解决现有一些技术所面临的瓶颈问题,利用这些优势和传统云计算技术相结合,将促进基于区块链的分布式云计算领域的一些突破和应用,为大规模的应用打下基础。云计算对未来产业结构的影响_安防互联

    虽然前5个月互联网企业收入增速回落,但行业仍不乏发展亮点。其中,前5个月数据服务收入同比增长高达36.5%工信部7月2日发布最新数据显示,2019年1月份到5月份,我国规模以上互联网和相关服务企业(简称互联网企业)完成业务收入4282亿元,同比增长19.4%,增速比去年同期回落4.5个百分点,但比一季度加快2个百分点。从整体上看,互联网产业保持着平稳发展,行业数据则显示出整个产业的掘金新方向。虽然增速有所放缓,但互联网产业研发投入仍保持较快增长。前5个月,全行业研发投入额达181.2亿元,同比增长15.6%,依然保持较高增速,这不仅体现了互联网企业对行业远期发展的判断,同时也在为行业创新持续“造血”。来自市场研究机构普华永道的数据显示,在上市公司研发投入支出方面,阿里巴巴已经连续3年成为中国公司第一名,2018年为36亿美元,在全球排名第45位,腾讯和百度则在国内排在第2位和第3位。此外,互联网数据服务实现快速增长。在“互联网+”深入推进和各行业信息水平不断提升的拉动下,作为关键应用基础设施的互联网数据中心、云服务、云存储等业务实现快速增长。前5个月,互联网企业完成相关的互联网数据服务收入41.3亿元,同比增长36.5%;截至5月末,部署的服务器数量达153.4万台,同比增长24.8%。互联网数据服务快速增长,为产业互联网的快速推进奠定了良好基础,随着5G落地,产业互联网将获得更大的成长空间。中国工业互联网研究院院长徐晓兰表示,5G最大的特征是推进人、机、物海量互联,具有大带宽、低延时、高可靠等特性,这些特性使5G不只具有消费应用的前景,更能支持实体经济发展。“工业互联网的核心内涵是数字化、网络化、智能化。5G赋能工业互联网,将催生全新的工业生态体系,为工业互联网跨越式发展提供坚实的技术保障,二者的融合将共同推进制造业高质量发展。”值得注意的是,从地域上看,中西部地区的互联网产业正在迎头赶上。1月份至5月份,我国中部地区完成互联网业务收入117.4亿元,增速高达63.8%;西部地区完成互联网业务收入149.2亿元,增长25.3%,均高于全国平均水平。腾讯研究院此前发布的《数字中国指数报告(2019)》也显示,数字经济的红利正在加快向中西部地区下沉。更重要的是,即使在中西部地区,数字经济也在向低线市场快速延伸。以数字文化消费增速为例,河南在数字文化消费方面排名全国第3位,仅次于广东和江苏。分城市来看,郑州仅排在第13位。这说明,河南低线市场的消费热情拉高了河南的排名。来源:idc快讯数据中心如何走出云端获得更大的发展_安防互联

    微软发布第一波新闻稿后,业内人士发现微软又正式宣布长期来一直与英特尔、AMD和两个ARM厂商(高通和Cavium)有合作,以支持奥林巴斯(Olympus)项目,奥林巴斯项目是微软提供给开放计算项目的下一代云硬件设计。微软还宣布了一直都与多家ARM供应商(包括高通和Cavium)在洽谈将Windows服务器移植到ARM,但只供微软内部数据中心用。  网上可以找到微软在开放计算项目峰会的演讲录音。  笔者曾就微软本周发布的消息提了一些问题。下面是微软发言人的回答。  问:ARM版Windows服务器会提供给外部合作伙伴和客户用吗?如果会的话,会在什么时候?  答:ARM64版Windows服务器仅供内部使用,是用于评估Azure服务在ARM版服务器上的性能。微软目前未能提供更多关于未来的路线图计划的资料。  问:微软之所以在旗下的数据中心服务器使用ARM版Windows服务器(而不是Azure或Azure堆栈)是因为Azure和Azure堆栈不能运行ARM(只能运行英特尔)吗?  答:Azure现在是在Windows服务器上运行,所以此举可以对ARM64即平台用于一些Azure服务的交付进行内部评估。  问:Cavium在今天发布的消息里的角色是什么?  答:Cavium开发的主板可兼容奥林巴斯项目,微软可以在旗下的数据中心部署奥林巴斯项目。  问:微软为什么将Windows服务器放在ARM上?是因为ARM比英特尔处理器的功率效能更好吗?是因为微软认为数据中心这一块不要仅限于一家芯片玩家会更好一些吗?是对英特尔的数据中心计算表现的不满意吗?是因为所有以上的原因/以上原因没一条沾边?  答:多ARM服务器供应商的健康生态系统是要确保能在内核和线程计数、缓存、指令、连通性选项及加速器等技术功能方面保持 积极的开发。另外, ARM即成的开发人员和软件生态系统也可以受益于高端手机软件栈。  问:微软设计的奥林巴斯项目可以为用户提供不同的服务器设计选择;如英特尔至强(Skylake)带英特尔FPGA或英特尔Nervana;AMD Naples等等。微软还称要与高通和Cavium一起“推进ARM64云服务器与奥林巴斯项目的兼容”。这是否意味着奥林巴斯服务器也可以在其主板上使用ARM处理器呢?  答:由高通和Cavium设计的ARM64兼容奥林巴斯项目。  问:微软博客上说ARM服务器可以用于内部云应用程序,如搜索和索引、存储、数据库、大数据和机器学习工作负载。这是否意味着微软在ARM服务器上只运行 这些工作负载而在英特尔或AMD服务器上运行其他Azure工作负载呢?  答:微软正在积极评估ARM服务器,以推动旗下数据中心内部云服务的创新,目前没有进一步的资料分享。  问:微软技术研究员Jeffrey Snover的推特文把我都弄糊涂了。如果只是微软自己使用,微软在ARM上运行Windows服务器之举何以是以客户为中心呢?  答:微软在内部数据中心的创新能提高性能和效率,最终受益的是消费者。  笔者认为微软在回答为什么与ARM供应商合作时的说法很能说明问题,基本上证实了此举主要是为了向服务器芯片完全主导供应商英特尔施压的看法。  笔者还注意到微软官员在回答我的第二个问题时说了在Windows服务器上运行Azure,这令我有些困惑,因为微软官员常常称(至少对我是这样说的),Windows服务器和Azure不是一回事。  我假定这里的“运行Windows 服务器的Azure”只是Windows服务器核心/OneCore构成Azure说法的简短版。因为Windows服务器是Azure的关键构件、Windows服务器上可在ARM上运行意味着基于ARM的硬件有朝一日可以在生产线上用于(至少有这个潜力)数据中心,包括Azure数据中心。  在笔者收笔前微软官员又有话说。前文提到的发言人的声明:  “微软Azure 可在Hyper-V上运行,客户购买的Windows服务器操作系统里就有Hyper-V。这意味着我们在持续投资改善世界上数一数二的分布式虚拟环境时,客户的数据中心是会受益的。我们为部署Azure提供的Windows服务器安装选项就是服务器核心安装选项。”企业采用云计算失败的7个原因_安防互联

    工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物,是中国制造2025、工业互联网、工业4.0等国家战略在企业的落脚点。 对于企业而言,了解工业大数据产生的背景,归纳工业企业大数据的分类和特点,从数据流推动工业价值创造的视角看待、重造工业价值流程,将具有很强的现实意义。文章最后,笔者分享几个在工业领域数据驱动价值创造的案例,希望起到抛砖引玉的作用。1、工业大数据产生的背景 在工业生产中,无时不刻都在产生数据。生产机床的转速、能耗,食品加工的温湿度,火力发电机组的燃烧和燃煤消耗,汽车的装备数据,物流车队的位置和速度等,都是在生产过程中的数据。自从工业从社会生产中独立成为一个门类以来,工业生产的数据采集、使用范围就逐步加大。从泰勒拿着秒表计算工人的用铁锹送煤到锅炉的时间开始,是对制造管理数据的采集和使用;福特汽车的流水化生产,是对汽车生产过程的工业数据的采集和工厂内使用;丰田的精益生产模式,将数据的采集和使用扩大到工厂和上下游供应链;核电站发电过程中全程自动化将生产过程数据的自动化水平提高到更高程度。任何数据的采集和使用都是有成本的,工业数据也不例外。但随着信息、电子和数学技术的发展,传感器、物联网等技术的发展,一批智能化、高精度、长续航、高性价比、微型传感器面世,以物联网为代表的新一代网络技术在移动数据通信的支持下,能做到任何时间、任何地点采集、传送数据。以云计算为代表的新型数据处理基础架构,大幅降低工业数据处理的技术门槛和成本支出。以工业领域的SCADA系统为例,传统模式下每个电网、化工企业都需要建立一套SCADA系统,成本在千万以上,如果采用云架构模式,成本将可以降低7成以上。社会需求变革是最大拉动力。在商品过剩经济时代,以个性化为代表的消费文化,使得工业企业的产出物,要最大限度匹配个性需求。从服装定制,车辆选配,到T恤的印花和个性化教育。要响应个性化需求,有两种方式,以服装定制为例,就是靠老师傅用尺子量,眼见手摸,凭借经验,确定服装的裁剪和版型,这种我们可以称之为模拟方式,效率和质量难以保证,耗时长,个性化定制的成本高;还有一种是数字方式,就是通过制订一套数据采集手段,由前台的客户代表测量采集用户身形数据,然后将数据传回总部,将结合生产原材料数据,将需求分解为一项一项的生产工艺动作,最后也生产出达到定制化要求服装。当然了,工厂也会聘请资深的老师傅,他们的主要工作不是面对一个个客户的定制化需求,而是去研究更好的生产工艺,对数据和工艺分解进行把控。这种模式下,效率和质量得到保证,效率随着生产线的扩容线性提升,有一批专家队伍不断研究提升工艺能力,定制化生产的成本将得以显著摊薄。从发展趋势看,后者这种数字模式的个性化生产将是未来选择。国策方针是重要影响力。完成了工业自动化过程的德国工业界,在自动化基础上,以工业数据为基础,引入云计算和人工智能技术,提升工业的智能化水平,以满足大批量个性化定制的社会生产需求;美国拥有强大的云计算、互联网及数据处理能力,基于此,提出工业互联网战略,将单个设备、单条生产线、单个工厂的数据联网,通过大数据处理后,在诊断、预测、后服务等方面挖掘工业服务的价值。中国相对于德国、美国而言,在工业自动化、在云计算等领域都处于发展期,因此提出中国制造2025计划,通过工业化和信息化融合发展的方式,将工业化和信息化整体规划,并制定一系列的重点工程和推进计划。2、工业大数据的特点和分类 不管是工业自动化、还是工业智能化(工业4.0)、或者是工业互联网概念,他们的基础是工业数据。随着行业发展,工业企业收集的数据维度不断扩大。主要体现在三个方面:一是时间维度不断延长。经过多年的生产经营,积累下来历年的产品数据、工业数据、原材料数据和生产设备数据;二是数据范围不断扩大。随着企业信息化建设的过程,一方面积累了企业的财务、供应商数据,也通过CRM系统积累了客户数据,通过CAD等积累了研发过程数据,通过摄像头积累了生产安全数据等,另一方面越来越多的外部数据也被收集回来,包括市场数据、社交网络数据、企业舆情数据等;三是数据粒度不断细化。从一款产品到多款、多系列产品使得产品数据不断细化,从单机机床到联网机床,使得数据交互频率大大增强;加工精度从1mm提升到0.2mm,从5分钟每次的统计到每5秒的全程监测,都使得采集到的数据精细度不断提升。以上三个维度最终导致企业所积累的数据量以加速度的方式在增加,构成了工业大数据的集合。不管企业是否承认,这些数据都堆砌在工厂的各个角落,而且在不断增加。再从企业经营的视角来看待这些工业数据。可以按照数据的用途分成三类:第一类是经营性数据,比如财务、资产、人事、供应商基础信息等数据,这些数据在企业信息化建设过程中陆陆续续积累起来,表现了一个工业企业的经营要素和成果。第二类是生产性数据,这部分是围绕企业生产过程中积累的数据,包括原材料、研发、生产工艺、半成品、成品、售后服务等。随着数字机床、自动化生产线、SCADA系统的建设,这些数据也被企业大量记录下来。这些数据是工业生产过程中价值增值的体现,是决定企业差异性的核心所在。第三类是环境类数据,包括布置在机床的设备诊断系统,库房、车间的温湿度数据,以及能耗数据,废水废气的排放等数据。这些数据对工业生产过程中起到约束作用。从目前的数据采用情况看,经营类数据利用率最高,生产性数据和环境类数据相比差距比较大。从未来数据量来说,生产线数据在工业企业数据中的占比将越来越大,环境类数据也将越来越多样化。一般意义上,大数据有具有数据量大、数据种类多、商业价值高、处理速度高,在此基础上,工业大数据还有两大特点。一是准确率高,大数据一般的应用场景是预测,在一般性商业领域,如果预测准确率达到90%已经是很高了,如果是99%就是卓越了。但在工业领域的很多应用场景中,对准确率的要求达到99.9%甚至更高,比如轨道交通自动控制,再比如定制生产,如果把甲乙客户的订单参数搞混了,就会造成经济损失。二是实时性强,工业大数据重要的应用场景是实时监测、实时预警、实时控制。一旦数据的采集、传输和应用等全处理流程耗时过长,就难以在生产过程中发挥价值。3、工业大数据应用案例 企业所积累的数据量以越来越快的速度在增加,很多企业也就顺势将大数据技术引入企业的生产经营中。大数据在工业企业的应用主要体现在三方面:一是基于数据的产品价值挖掘。通过对产品及相关数据进行二次挖掘,创造新价值。日本的科研人员日前设计出一种新型座椅,能够通过分析相关数据识别主人,以此确保汽车的安全。这种座椅装有360个不同类型的感应器,可以收集并分析驾驶者的体重、压力值,甚至坐到座椅上的方式等多种信息,并将它们与车载系统中内置的车主信息进行匹配,以此判断驾驶者是否为车主,从而决定是否开动汽车。实验数据显示,这种车座的识别准确率高达98%。三一公司的挖掘机指数也是如此。通过在线跟踪销售出去的挖掘机的开工、负荷情况,就能了解全国各地基建情况,进而对于宏观经济判断、市场销售布局、金融服务提供调整依据。二是提升服务型生产。提升服务型生产就是增加服务在生产(产品)的价值比重。主要体现在两个方向。一是前向延伸,就是在售前阶段,通过用户参与、个性化设计的方式,吸引、引导和锁定用户。比如红领西服的服装定制,通过精准的量体裁衣,在其他成衣服装规模关店的市场下,能保持每年150%的收入和利润增长,每件衣服的成本仅比成衣高10%。当然了,小米手机也属于这一类。二是后向延伸,通过销售的产品建立客户和厂家的互动,产生持续性价值。苹果手机的硬件配置是标准的,但每个苹果手机用户安装的软件是个性化的,这里面最大的功劳是APPStore。苹果通过销售苹果终端产品只是开始,通过APPStore建立用户和厂商的连接,满足用户个性化需求,提供差异性服务,年创造收入在百亿美金。三是创新商业模式。商业模式创新主要体现在两个方面,一是基于工业大数据,工业企业对外能提供什么样的创新性商业服务;二是在工业大数据背景下,能接受什么样的新型的商业服务。最优的情况是,通过提供创新性商业模式能获得更多的客户,发掘更多的蓝海市场,赢取更多的利润;同时通过接受创新性的工业服务,降低了生产成本、经营风险。比如,GE不销售发动机,而是将发动机租赁给航空公司使用,按照运行时间收取费用,这样GE通过引入大数据技术监测发动机运行状态,通过科学诊断和维护提升发动机使用寿命,获得的经济回报高于发动机销售。在接受服务方面,目前国内外有一批企业提供云服务架构的工业大数据平台。包括海尔收购GE的白电业务的一揽子合作中,就包括GE的Predix工业大数据平台向海尔开放,接入海尔的工厂,提供工业大数据服务。九次方大数据也在联合各省市建立云化的工业大数据平台,向当地的工业企业开放大数据采集、大数据存储、大数据挖掘和应用能力。4、工业大数据的实践指导 工业大数据是企业生产经营的一次重大变革,对于工业化、信息化都还没有完成的工业企业而言,数据化时代又到来了,挑战很大。工业大数据建设,首先是一种思维变革,改变以前以要素竞争为主的工业生产模式,进入到数据和创新竞争为主的新生产时代。其次,正如清华大学王建民教授所言“工业大数据不存在交钥匙工程”,因此,需要企业领导人、管理层、员工和相关人都投身其中,各司其职,才有所成。最后,工业大数据建设抓住两个板子作为突破点。一个是最长的板,也就是梳理产品(工业)竞争力最强的在哪里,继续深挖下面的数据价值,围绕这一块的工业数据构建产品和服务能力;另一个是最短的板,就是影响工业企业发展的痛点在哪里,成本、市场、还是供应链,还是能耗?在数据化时代下,寻找机遇大数据的解决方案。全球公有云市场将超2000亿美元_安防互联

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    心脏病发作很难提前预测。据《科学》杂志17日报道,英国诺丁汉大学科学家开发了一种人工智能新算法,能显著提高心脏病发作预测准确率,若投入临床应用,每年或可挽救数百万生命。  目前,全球每年近2000万人死于心血管疾病及相关疾病,包括心脏病发作、中风、脑动脉梗塞和其他循环系统功能障碍。为了预测这些疾病,许多医生使用美国心脏病学会(ACC)和美国心脏学会(AHA)提供的指南,包括评估年龄、胆固醇水平、血压等8个风险因素,但这些指标过于简单,无法顾及患者服用多种药物、其他疾病及生活方式等因素的影响。  诺丁汉大学流行病学家史蒂芬ⷧ🁥𘦩↥›⩘Ÿ,详细比较了ACC/AHA预测指南与4种机器学习算法——随机森林、逻辑回归、梯度增强和神经网络之间的数据分析效率,并希望在没有人为指导的情况下创建预测工具。  机器学习被“投喂”了大量数据,包括英国378256名患者的电子病历,目的是在与心血管疾病发作有关的记录中找到共同模式。人工智能算法先用大约78%的病历记录,建立自己的内部“指导方针”,然后对剩余的记录进行测试。基于2005年的可用记录数据,人工智能预测了在未来10年内哪些患者心血管疾病会首次发作,并对照检查了2015年的记录数据,其考虑的变量比ACC/AHA指南多出22个,包括种族、关节炎和肾脏疾病等因素。  结果显示,机器学习方法表现明显优于ACC/AHA指南。表现最好的神经网络算法,比ACC/AHA方法的正确预测率高出7.6%,还降低了一定的错误预警率,相当于在8.3万名患者中额外挽救了355人的生命。其中,对预测结果影响最强的变量包括是否有严重精神疾病、是否服用口服皮质类固醇,以及是否罹患糖尿病。  英国曼彻斯特大学数据科学家认为,如果“投喂”更多的数据给新的人工智能算法,可能获得更佳的效果。CDN网络发展趋势:加快与新技术融合创新发展_安防互联

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    随着IT预算压力的增加,越来越多的组织正在考虑整合和合并数据中心以降低成本。但是,在投入大量精力开展整合项目之前,组织对其整合流程的含义有着合理的期望至关重要。数据中心的整合有多种原因。首先,这个过程可以通过提高能源效率来降低成本,还可以在不需要购买额外存储空间的情况下实现合规性和安全性。或者,它可以帮助组织通过将其大部分存储需求外包给外部主机托管提供商来实现基础设施多样化,同时保留一个用于处理和存储关键任务信息的本地部署的数据中心。据悉,美国大约有超过60%的数据中心正在,或者考虑进行整合。考虑到进行整合数据中心项目的各种因素,对于每个组织及其目标而言,其执行过程既复杂又独特。诸如网络、电源、空间和散热需求的设置,以及故障复原等问题都提出了数据中心项目经理必须回答的问题。另外,虽然整合数据中心可以节省大量成本,但其效益可能不会立即体现,此外整合过程将会花费一定的费用。组织需要提前为这些做好准备,这将确保其已经正确地使用预算并管理好的期望。以下四种策略可确保组织的数据中心整合顺利进行,可以节省成本,并提高性能。1.了解数据中心整合的实际成本 首先,一旦确定有必要进行整合,就必须确定整合数据中心的成本。由于合并将会产生成本,因此似乎不进行合并可能是一种经济上可行的选择。实际上,情况并非如此。首先,数据中心整合的成本是一次性开支;一旦整合完成,组织将开始获得减少数据中心足迹而节约成本的好处。但更重要的问题是,如果保持运营原有的分布范围广泛的数据中心,则可能会出现一些损失。其潜在的损失包括:•安全性—组织拥有的物理数据中心越多,则越容量遭受攻击。而黑客入侵数据中心最简单的方法就是进入数据中心安装恶意软件,这可能会冒充通信厂商的工作人员进入。除了配备安全基础设施之外,组织的数据中心必须配备安保人员,这需要花费一定的人工成本。此外,组织拥有的数据中心越多,遭遇数据泄露这样的破坏的风险就越大。•人员—除了配备安保人员之外,每个数据中心都需要工作人员来维护和运营,并确保一切运行顺利。减少数据中心的数量可以减少人员成本。•自然灾害—如果组织的一个或多个数据中心位于易受洪水、地震、野火或其他自然灾害影响的区域,那么面临着巨大的损失风险。在这个天气事件日益严重的时代,位于易受攻击位置的数据中心可能面临大范围停电。因此,组织需要将数据中心整合到更安全的地理位置以避免重大的计划外开支。一旦说服所有人了解并确信数据中心整合重要性,组织就应该考虑整合的相关问题。 2.升级设备以提高效率 在大多数情况下,组织整合数据中心需要购买一些新设备。组织进行战略性地购买可以帮助其最大程度地减少停机时间,并尽快达到最高效率。当然,正确的策略取决于组织的数据中心整合计划。例如,如果组织需要减少在托管数据中心设施中占用的空间,则需要设法减少机架的总空间和在本地光纤网络占用的流量。将其所有的设备都集中到一个物理区域可以帮助实现这一目标,而在这种配置下,组织可以为所有东西向的流量使用尽可以少的的交换机,并最大程度地减少托管数据中心的东西向流量。如果要从多个数据中心位置整合到一个位置,则可能需要考虑延迟的引入。如果本地存储的数据现在需要进行远程存储,则将会增加延迟。在某种程度上,组织可以通过升级提高更高速度的设备(交换机、光学设备、局域网等)来克服这种增加的延迟。最小化设备升级成本的一种方法是考虑使用与名牌厂商产品相当的其他厂商生产的光学器件,这些器件可以提供与同类品牌相同的性能和质量,但可以节省30%到50%的成本。组织可能还需要购买新的电缆。如果正在投资购买所有新的电缆和设备,则最好一次性更换所有设备,因为这将最大程度地减少数据中心的停机时间和相关的收入损失。3.翻新和升级老旧设备 组织更换数据中心电缆的过程可能会令人沮丧。但是,由于直接连接的铜缆、有源光纤和无源光纤很容易损坏,因此,必须将损坏的线缆进行更换,将其从数据中心拆除并接入新线缆,这可能会使其性能降低到不再可靠的程度。线缆在投入使用前应该重新认证和检测,这个成本可能比购买新线缆还要昂贵。因此,对组织来说的一个好消息是不必将它们废弃。有一些专业公司可以翻新旧电缆和其他数据中心设备。如果无法翻新,许多公司会向组织支付费用,可以回收组织的老旧设备并且以合规的方式进行处理,并遵守法规和规定。这笔费用可以抵消组织构建新数据中心的成本,并最大程度地减少浪费。4.为将来的带宽需求做好准备 如果组织的带宽需求正在增长,那么在考虑和规模数据中心整合时就必须考虑未来需求。如果组织当前有多个分布在农村地区的数据中心,那么将来要解决的问题就是如何为它们提供足够的带宽,这取决于本地网络服务提供商(ISP)改善访问速度的情况。在这种情况下,其解决方案可能是将数据中心整合到带宽充足的大型城市中心。如果组织需要要紧密处理大型数据集,那么设置远程存储这些数据可能并不现实。但是,如果组织既对本地用户(例如,医院上传和访问医疗文件)又对远程用户(例如,初级保健医生访问这些文件)都具有大数据需求,那么组织可能不得不采用混合基础设施(一部分是内部部署数据中心,一部分是云平台)以实现最佳性能并管理成本。数据中心的整合是一项长期战略 组织启动数据中心整合项目时要牢记的一个最重要原则是,应将数据中心整合视为一项长期战略。组织可以通过整合数据中心消除成本(人员、设施、风险),但也会产生新的成本(购买新设备,从本地数据中心转移到远程数据中心需要更多带宽等)。但是,随着时间的推移,数据中心整合节省的成本将变得更加重要。如果组织具有整合数据中心的战略需要,则维持现状和承受所有相关风险的成本将会显著增加。来源:中国IDC圈工信部:力争2025年网络安全产业规模突破2000亿_安防互联

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    一、机房制冷为什么只能采用机房专用的精密空调? 机房区域的制冷只能采用机房专用的精密空调,这是有原因的,在选择数据中心制冷系统时,很多数据中心的IT人员认为舒适性空调也可以用于机房的冷却,并认为舒适性空调能效高,因此可以降低制冷系统的能耗。但是,在机房中,显热负荷几乎完全由IT硬件、灯光、支持设备和供电产生的显热组成。因为几乎没有人,室外空气有限,并且通常经过防潮处理,所以,潜热非常少。针对这种情况,空调所需的显热比非常高,为0.95~0.99。只有机房精密空调可以达到这种非常高的显热比。相对而言,舒适性空调的显热比通常为0.65~0.70,因此,提供的显热量过少,潜热冷量过多。过多的潜热冷量一位着将不断地从空气中去除水分。为了保持所需的相对湿度范围45%~50%,将需要不断加湿,而这肯定要消耗大量的能量。 与此同时,精密空调具有高精度、反应灵敏、基于微处理器的控制系统,可以对外界环境的变化快速做出反应,从而保证环境变化保持在稳定环境所需的整定值范围之内。舒适性空调通常包括有限的基本控制系统,无法足够快速地做出反应,来保证所需的温度差。而且,机房精密空调通常采用高中效过滤器,使空气中的尘埃减至最少,而舒适性空调采用粗效过滤器,无法去除足够的尘埃颗粒;机房精密空调的设计时按照全面八千七百六十小时运转设计的,组件有冗余功能,这会大大提高可靠性,降低运行和运维的成本。机房专用空调具有恒湿的功能,保护机房设备不会因为湿度过大而损坏。而舒适性空调并没有这个功能。舒适性空调的温差范围在1℃,而机房精密空调的温差范围在0.1℃甚至更高。机房精密空调中高效过滤器,保证了机房的无尘环境。而舒适性空调,仅具备了低效过滤器。机房精密空调虽然初期投资要比舒适性空调高,但其终年无休的运行,可靠性相比舒适性空调要高好几个等级。因此,机房区域的制冷只能采用机房专用的精密空调。舒适性空调智能用于数据中心办公区人员的制冷。二、机房专用精密空调中的氟制冷与氨制冷有什么区别? “氨制冷系统”在冷冻冷藏行业发展的初期,得到了广泛的应用,而随着时代的发展,氨系统的缺点也逐渐暴露,逐渐被“氟利昂制冷系统”所取代,机房精密空调氟系统与氨系统相比无论是从哪个方面来看,氟系统的优势更加明显,未来,氟系统将逐步占领冷藏市场,成为行业发展的主流。下面跟大家分析一下氨制冷系统与氟制冷系统之间的区别。1、机房精密空调氨制冷与氟制冷节能对比: 氨系统多采用的是单机头压缩机,部分负荷的能效比要低于满负荷时的能效比,尤其是当负荷下降到70%以后,能效比下降更为严重,由于氨不溶于润滑油当中,导致管道和蒸发器的表面形成油层,使得系统的换热效果下降;氟利昂系统利用PLC控制,精确度高,效率显著。另外,氟利昂可溶于润滑油,所以对传热效果的形象较小,比氨系统可节省一半的电量,节能效果显著。2、两者运行对比 由于氨系统相对落后,其制冷时耗电量较大,使用时间较短,容易发生故障,并且辅助设备较多,机组复杂,若一个系统发生故障就会影响整个机组的运行效果,降低制冷的效率;而氟机的系统相对严谨,运行效率较高,从根本上降低了耗电量,不易发生故障,保证了运行的稳定。3、安全对比 氨属于有毒液体,对人体会产生强烈的刺激,当空气中的氨达到0.6%时就会导致人体中毒,当浓度达到14%就可以引起燃烧,当达到25%时就会引起爆炸,威胁到人们的生命财产安全;而氟利昂系统采用环保R22与R404A制冷剂,具有无色、无味、不可燃烧,不会爆炸的化学性质,可应用于各种场所当中,安全稳定,杜绝了事故的发生,有效的保证了员工与周围民众的生命安全. 4、控制对比 氨系统需要设置专人看守操作,无法实现自动化运行,而氟系统可实现远程自动控制,使得机组的运行更加安全可靠,不仅如此氟系统可节省近一半的电量,运行更加精确,从而提高了产品的质量,降低了使用成本,确保了安全性。5、投资对比 氨系统为单机运行,为了避免发生故障影响使用所以需要装备辅机,并且机组用电量较大,所以使用费用相对较高,氟利昂可实现自动控制,虽然前期投资量相对较大,但无需设备拥挤,耗电量低,使用寿命长,综合来看经济显著。6、土建投资对比 氨机组结构较大,占地面积大,除了机组外,还需要安装高压储液罐和循环桶等辅机,总占地面积为氟系统的五倍,而氟利昂机组结构紧凑,占地面积小,所以对安装环境的要求也相对较低,适用范围更广。IDC分析师:SD-WAN 5年年增长率高达40%_安防互联

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    据外媒报道,把美国及太平洋岛屿与澳大利亚及新西兰相连接的夏威夷海缆已经开始运作。 15,000km的海缆将由夏威夷海缆LP( Hawaiki SubmarineCableLP)运营,其将为跨太平洋区域提供43Tbps的额外容量;其是澳大利亚及新西兰目前联合容量水平的7倍。这项3亿美元的项目吸引了包括AWS、沃达丰、美国萨摩亚电信局(ASTCA)及Education Advanced Network New Zealand等客户。除了把澳大利亚及新西兰与夏威夷及美国大陆的西海岸相连外,此海缆的分支未来将增加向汤加、斐济及新喀里多尼亚的连接。夏威夷项目首席执行官Remi Galasso表示,这项历时25年的跨洋工程开启了太平洋地区经济、社会和研究空前合作的大门。夏威夷项目还是连接美国、澳大利亚及新西兰速度最快、规模最大的海缆项目。其将增强澳洲与外界的联系,最终改善当地社区公民的生活。云计算为数据中心建设带来新思路_安防互联

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    对于许多组织来说,将应用程序迁移到云端可以容忍短暂的停机时间,因为会得到明确的好处。采用云计算看起来就像一个明智周全的投资,通常很容易找出成本理由。然而,人们关于如何在云计算中提供高可用性和灾难保护的担忧可能会使业务关键型应用程序(如SQL)的决策变得更加困难。  了解事实可以帮助人们做出明智的决定,将应用程序移动到云端,同时确保依赖于这些应用程序的重要业务操作受到保护,避免停机和数据丢失。以下是在云计算中部署SQL的五个措施和技巧,可以节省企业资金,并确保最大的价值来源于云计算部署:    (1)建立自己的团队  企业将业务迁移到云端时,将使用云端的基础设施和服务器,因此仍然需要像在内部部署一样建立自己的团队。这包括:  网络管理员。云计算具有虚拟网络的概念,因此需要了解路由,访问控制和网络的人员。  存储管理员。云计算中有许多不同的存储选项,优先级不一定与内部部署的数据中心相同,因此对于存储管理员来说,重要的是帮助分析企业可能适用的选项。  安全管理员将业务关键数据移动到云端时,其安全性是一个最大的问题,因此,让安全专家掌握云端的安全性以及数据传输等数据加密方面的所有不同方面知识是重要的。  数据库管理员(DBA)。需要数据库管理员来安装,配置和管理SQL服务器,就像在内部部署数据中心一样,只是现在在云计算实例上运行。  无论是在内部,云端还是平台即服务(PaaS)中,企业都将需要开发人员来构建解决方案。  技术支持。技术支持人员将需要学习一个新的范例,不仅包括新的工具和技术,还要了解客户可能在云计算中遇到的问题。这包括客户在内部部署处理的问题,从网络访问云端到监控云端的健康状况。  (2)了解服务水平协议(SLA)  迁移到云端时需要了解的第一件事情,就是了解云计算提供商所提供的服务水平协议(SLA)。 通过SLA,可以识别云计算提供商将提供的约定服务。如果看起来不是很难,可能会认为可以轻松地将业务迁移动到云端时,但是不能认为提供者会确保用户的SQL将保持运行。  用户应该寻求来实现其SLA承诺的方法,并为云计算环境中的这些关键业务应用提供相同级别的可用性保护,就像在传统的内部故障转移集群环境中一样。用户的SLA将取决于其最薄弱的环节,因此考虑所有领域的可用性很重要。其中包括互联网,云计算平台,地理恢复,虚拟机,存储,SQL Server,应用服务器,以及活动目录(AD) /域名系统(DNS)。  (3)SQL许可证,BYOL,即用即付或PaaS?  另一件需要考虑的事情是,如果用户了解自己的许可证费用,支付额外的许可费用或使用PaaS的费用。那么应该计算所需的服务器许可证数量,再将自己的需求进行比较和分析,并查看哪种方法成本更低。考虑是否要支付前期投资或按时支付每月费用也很重要。这要了解自己公司的盈亏平衡点,才能帮助做出这个决定。租用许可证时,用户将在两年左右的时间开始在SQL服务器许可方面花费更多的费用。每个实例都是不同的,但是如果预计在云端已经有两年多的时间,那么从长远来看,将会经常面临许可证的问题。  此外,还要考虑的其他问题:是否将成本转嫁给客户?正在构建服务并将其销售给客户的服务提供商可以将SQL服务器的每月成本用于其产品。在这种情况下,在云计算中租赁许可证是有意义的。可以利用PaaS吗? SQL Server AlwaysOn如何影响许可?实例的规模大小如何影响许可?事先解决这些问题很重要,因此用户可以在部署前评估所有选项。  (4)明智选择实例的大小  选择云计算实例大小可能比人们想象的更复杂。实例有很多不同的规模,通常随着时间的推移而提供更多的规模。了解实例是否适合所有人也很重要,因为实例将具有不同数量的中央处理单元(CPU),内存,存储器,网络等。例如,可能有足够的CPU,但是当开始查看存储吞吐量时,可能需要更高的级别。这可能会影响你的决定。但是,采用云计算的好处是,如果第一次没有达到要求的话,很容易调整大小。但是如果第一次使用内部部署服务器,那么这么做是非常困难的,所以很难将它重新组合。  (5)选择正确的高可用性和灾难恢复解决方案  大多数公司的架构师提供的解决方案主要考虑的是高可用性(HA),而并不总是考虑到灾难恢复(DR)。云计算不能否定高可用性(HA),灾难恢复(DR)和备份的需要。HA和DR背后的概念是相似的,使用户的系统在需要时可用。HA选项与内部部署(数据库镜像,日志传送,备份和还原)基本相同,但没有存储域网络(SAN)可用。可用性组提供的优点包括快速故障转移,可读辅助,自动页面修复,并且不需要第三方产品。  故障转移群集实例提供更简单的管理,但缺少存储域网络(SAN)或其他共享存储设备。云计算提供商的存储只是附加到可用性组的每个实例,但在没有存储域网络(SAN)的故障转移集群中,用户将无法构建故障转移群集实例,除非其使用某种类型的第三方存储设备。但是它保护整个实例,支持DTC,并使用SQL Server标准版本以及支持SQL Server 2008 R2及更早版本。  无论用户是启动进程还是仍然在考虑是否采用云计算,请务必考虑如何保护关键业务应用程序免受停机和数据丢失的影响。虽然传统的基于存储域网络(SAN)的集群是不可能的,在这些环境中,SAN集群可以为在云中实现故障转移集群提供一种简单而具有成本效益的替代方案。这些集群不仅提供HA保护,而且还可以显著提高配置灵活性,并大大节省许可成本。2017年四大网络安全趋势_安防互联

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    互联网与数字技术的全球化发展使得人类以数字形式存储的信息突飞猛进地增加,然而,当信息脱离纸质媒介被数字化之后,个人的信息,包括不光彩的过往,都将在网络上留下持久的印记,随时可以被搜索引擎检索出来。为摆脱这种来自过往的束缚,近年来在一些国家,越来越多的公民要求享有“被遗忘”的权利,即要求网络媒体删除有关自己过去的信息。2014年,欧洲联盟法院(CJEU)通过“冈萨雷斯诉谷歌案”规定,个人可以要求谷歌这样的搜索引擎运营商删除涉及其个人信息的网络链接,正式以判例的形式确立了“被遗忘权”。但该裁决也因触动了人们长期以来持有的有关互联网信息自由流通的观念,而引起个人隐私保护与表达自由之间的争议。 一、互联网时代被遗忘权的确立 (一)被遗忘权溯源 被遗忘权承袭自早前法国、意大利等欧洲国家法律中主要用于促进罪犯回归社会的“遗忘权”(right to oblivion),现有的被遗忘权是在此基础上为适应网络时代的规则所做的革新。为保障数据主体对自身信息所应享有的权利,欧盟在1995年出台《数据保护指令》,规定各成员国应当确保每个数据主体都能处理不符合该指令规范的资料,在实际执行中,各成员国可根据相关规定调整施行。2012年1月,欧盟提出《一般数据保护条例立法提案》(简称《2012提案》),正式使用“被遗忘权”的概念:“公民在其个人数据信息不再有合法之需时有要求将其删除或不再使用的权利。”2014年提交欧洲议会表决的版本进一步完善为“信息主体有权要求任何已知的第三方删除针对符合要求的信息的所有复制和链接”。2016年《一般数据保护条例》最终得到欧盟议会通过,规定无论数据控制者是否属于欧盟企业,统一适用于欧盟境内所有公民/数据主体,确立了被遗忘权的长臂管辖原则。(二)被遗忘权与隐私权的关联 被遗忘权保护包含人格、尊严等基本价值理念在内的公民权利,这项权利与隐私权的价值存在一致性。但基于不同的文化传统、法律体系,以及时代语境,被遗忘权与隐私权存在诸多争论。欧洲曾走过血腥的二十世纪,在法西斯的威吓下,经历了专制政权对公民隐私的残酷侵犯,他们“不相信任何人、任何国家或公司来保护公民应有的隐私权”。被遗忘权以法的形式为这种不安全感提供了保障,赢得了欧洲社会的一致支持。但欧洲基于自身历史观念提出的被遗忘权,却要求对欧洲境内运营的世界各国互联网公司都具有有效性,势必引来纷争。反对之声来自大西洋彼岸的美国,《第一宪法修正案》保护言论自由和出版自由,任何企业在网络上呈现的信息只要是合法真实的就可以受到保护。欧洲与美国所代表的文化、传统以及法律制度的差异,造成了被遗忘权与言论自由、新闻自由等权利的激烈辩争。问题还在于,个人信息一经发布,便成为互联网中可供第三方获取的公开信息,但被遗忘权试图将已经进入公共范围的信息拉入私人控制的状态,不再允许第三方获取该信息,那么这就涉及保护个人信息时会否造成对第三方知情权的侵犯。二、隐私权保护与相关权利的矛盾与协调 (一)隐私权保护与表达自由的矛盾 表达自由的权利保障信息、意见和观念的自由流通,这一点在国际范围内适用于所有媒体。支持者认为,被遗忘权更有力地保护了公民的隐私权。但批评者提出,该权利将使网络公司不再是单纯的中立平台,它充当起审查者的角色,④被遗忘权一旦被滥用,将对言论自由和媒体的合法报道带来威胁。若数据主体请求删除有关自己的信息,使自己“被遗忘”,同时希望同步删除媒体发布的信息,实际上是将矛盾置换成了信息控制者合法处理信息的权利与媒体的新闻自由之间的矛盾。在目前对新闻的界定下,建立在新闻记录不被干扰或抑制的基础上的新闻自由得到了较好的保障,但互联网世界中,网络信息浩瀚莫测,搜索引擎和社交网络越来越成为吸引消费者获取信息的渠道,被遗忘权赋予个体对信息的掌控权,使得新闻业处于被动的位置。(二)隐私权保护与公共利益的矛盾 个体受社会制度制约,个人信息的自决权必须考虑对公共利益的影响。数据主体在行使被遗忘权时,通过删除对自己不利的信息达到维护社会形象和社会交往的目的,因此,必须考虑被遗忘权是否会与公共利益产生冲突。从本质上来看,被遗忘权与公共利益的冲突在于信息主体要求删除信息的合法权益和社会公众要求获知信息的知情权之间的矛盾。这主要涉及对两点的判断,一是该信息是否是公众必要获知的,二是对旧信息的重新公布是否是出于保护现在公众的目的。除此以外,在某些特殊情况中,比如数据主体是公众人物,公众获取信息的利益远远超出保护数据主体基本权利和自由的利益,此时搜索引擎对基本权利的干扰就可获得正当性。但假如情况如同英国政治界人士伊万ⷥ“ˆ里斯所设想的,个人在信息扩散到公众视野之前要求删除尴尬的信息,这样做或许有违公共利益,是否应该删除链接? (三)互联网隐私权的重新界定 EMC公司在2014年对15个国家和地区的15000名受访者进行的有关隐私权保护的调查结果显示,用户每天通过社交网络上传照片、发布信息数亿条。但尽管有50%的受访者曾遭遇过数据泄露,多数人却不会采取措施保护隐私。这也就产生了民众互联网生活需求与隐私保护的悖论《一般数据保护条例》将个人信息定义为“与可识别的自然人相关的任何信息”,可识别的自然人是指可以直接或间接地通过诸如姓名、身份证号、位置数据等符号标识辨别出来的个体。从该定义出发,可以发现,个人信息无时无刻不游走在数字生态当中,包括各类密码信息、联系信息、痕迹信息。保护个人信息隐私的核心是赋予信息主体对个人信息的自决权,但在数字生态中很多数据收集之时可能并未事先考虑诸多他用,因此,对可资利用的个人信息的外延做适当拓展,或将有利于互联网信息处理的复杂性和多样性的要求。隐私信息边界的拓宽既与个人基本权利(表达自由、知情权等)相关,也与信息使用主体和作用对象相关。在公共生活中,从公共利益出发要求更多的信息公开已无需赘言;而对于普通民众来说,对网络生活与社交分享的需求,对个人隐私信息提出了宽泛化要求。互联网公司通过收集和处理网民的个人信息,实现精准定位和内容推送及广告营销,一定程度上便利了信息主体的网络生活。三、被遗忘权的实施瓶颈 (一)数据控制者的挑战 在《2012提案》中,欧盟对“数据控制者”的定义是“指自然人或法人、公共机构、代理机构或者其他合作人及个人,有权决定个人数据处理目的、状态或方式的行为主体”。在该定义中,数据控制者在执行被遗忘权操作时将不可避免地扮演对信息的监察者角色。哈佛法律评论对此表示,被遗忘权将使搜索引擎不再是中立的平台,而是作为审查者,很难相信互联网会继续保持自由和开放。“冈萨雷斯”一案中谷歌公司表示,谷歌只是单纯的中介和出版商。源网站是最初发布信息者,理应承担删除有关链接的义务。对搜索引擎施加删除责任将不利于继续提供搜索服务,批评者同样相信,法院此举的确欠缺可行性。搜索引擎将要确定哪些信息是服务于公共生活而不能被删除的,哪些涉及言论自由或新闻自由,方能执行删除操作。而在充满矛盾性主体权利之间,谷歌等搜索服务提供商恐难维持天平不致倾斜。(二)适用范围的挑战 在今天的数字世界中,信息通常是跨国流动的。欧盟第29条数据保护工作组在被遗忘权实施细则中表示,为了贯彻此权利,删除应不仅局限于欧盟域内,非欧洲公司在向欧洲消费者提供服务时必须适用欧洲规则。这就带来了信息的全球性与管制的区域性之间的矛盾。谷歌 在反对欧洲审查其数据政策时辩解称,被遗忘权的实施必须伴随符合国际法基本原则的领土限制,一个国家不应该有权要求另一国的公民施加规则,特别是在合法的内容上。认为被遗忘权有害于新闻自由的媒体也同样表示,因为某公司在欧洲被要求做某些事情,就同样要求他国也这样做的行为,会带来忽视国家间法律和文化差异的不当先例。尤其是对于美国来说,《第一宪法修正案》保障的言论自由处于第二位阶,而《第四宪法修正案》保护的隐私权是处于第三位阶,美国即便引入被遗忘权,也要面临更多法律层级上的矛盾。四、结语 关于被遗忘权的争论为长期以来试图在互联网世界中建立起保护隐私权的长效规则打开了一扇窗,它是在全球化和即时通讯背景下对法律和民主提出的问题,这个问题不仅关乎表达自由与隐私的争辩,更是对于记忆与遗忘、自由与规制的思考。⑩被遗忘权的初衷,是希望数据主体能重新掌握对个人信息的控制权限,因为在数字生态中,我们曾长期用个人数据获取免费服务,以至于让个人信息处于掌控之外,但这并不代表应放弃对数字身份的责任。以立法的形式保障数据主体拥有处置个人信息的权利,使其能够合理对抗他人对其信息的收集、处理和使用,这是被遗忘权对数字公民提供的保护。但该权利的行使尚存在诸多挑战,这种有条件的遗忘,到底会在何种程度上达到“被遗忘权”制定的初衷,仍待后观。软件定义网络如何推动多云发展_安防互联

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Levandowski)的案例,他对窃取公司的商业机密并将其提供给优步表示认罪。根据《纽约客》上的一篇文章,莱万多夫斯基直接访问Google的服务器进行盗窃:“根据Google的说法,在Levandowski辞职前一个月,他已将工作发行的笔记本电脑插入Google服务器,并下载了约一万四千个文件,包括硬件原理图。他将文件传输到外部驱动器,然后将笔记本电脑擦干净。”组织可以根据需要和可用资源而拥有几种主要类型的数据中心:公共云数据中心-这种数据中心不在现场,由IBM Cloud,Amazon Web Services(AWS)和其他技术巨头等公共云提供商托管。尽管越来越多地采用这些平台,但行业内仍存在许多争论,但其中许多问题是在客户级别(例如服务器配置错误),而不是在提供商级别。私人托管主机数据中心-这种数据中心是您与其他公司和组织共享服务器的一种。这对于技术专业知识有限或无法承担大量资本支出成本的公司来说非常有用。但是,它不一定是最安全的选择。托管数据中心-这种数据中心是公司与其他公司共享空间,但拥有自己的服务器和其他设备的数据中心。与托管的托管数据中心相比,这为您的数据提供了更多保护,因为您拥有自己的设备,并且不会与其他组织共享。现场数据中心-这种类型的数据中心是您在自己的设施中提供的。拥有本地数据中心可提供最高级别的安全性,但与其他数据存储选项相比,其运营成本也要高得多。每种类型都有很大的不同,这意味着每种类型的安全需求都不同。那么,首先应该考虑的数据中心安全性是什么?位置,位置,位置如果您要创建自己的数据中心而又不依赖云或托管数据中心,那么有计划地规划数据中心的物理空间至关重要。这包括确定您是希望数据中心位于僻静的地方还是人口稠密的区域。但是,在安全性方面规划数据中心位置时,还应牢记什么呢?认真对待与天气有关的危险和低洼地区。(我们发现洪水和技术并不是很好的组合。)另外,请务必当心容易发生地震的高温地质区。如果要在人口更稠密的区域中进行构建,可以通过将数据中心与周围环境融为一体来隐藏数据中心。如果您使用的是服务提供商的设施,请检查其建筑和位置。您还可以请求合规性报告以查看其度量标准。关键数据中心物理安全措施 但是,除了位置之外,还有许多其他物理安全考虑因素。数据中心强化可以包括:可以保护设施免受外部攻击的钢筋混凝土墙和结构服务器机柜和机架固定在地下并用锁固定监控和调节温度和湿度变化的环境控制网络安全和IT服务公司Cybericus的所有者Mark Soto 很快指出,尽管物理攻击并不像网络攻击那么普遍,但它们仍然是对您数据安全的真正威胁。“您需要在数据中心周围设置安全措施,以确保其安全性。这可以通过徽章系统或密码键盘来实现,仅允许某些人访问这些位置。要充分了解经过设施的人员。如上所述,数据泄露的30%是内部用户造成的。作为一家公司,您应该非常小心谁有权访问数据中心以及他们有权访问哪些部分。这可能涉及对员工和有权访问您的数据中心设施的第三方承包商进行背景调查。”-Cybericus的老板Mark SotoInfoTracer的网络运营主管Ben Hartwig 说,您需要考虑设施的物理设计,才能真正评估数据中心的安全性。“在物理安全方面,主要关注的是建筑物或设施设计本身。物理安全的关键点包括24/7全天候视频监视,金属探测器和现场安全警卫,以及分层的安全措施,安全检查点(为反映受保护数据的敏感性而定制),有限或单个入口和出口点,以及更多。”— InfoTracer的Web运营主管Ben Hartwig某些类型的数据中心还具有其他物理要求,例如电信行业协会(TIA)在其数据标准ANSI / TIA-942 / TIA-942A中概述的要求。Hartwig还建议将传统安全措施提高到新的水平。一些方法包括使用多重访问控制并在每个区域和每个房间强制执行专门的安全性方法。“每个受个人保护的区域都需要不止一种形式的身份验证和通过控制,因为并非所有员工都应有权访问数据中心的每个部分。使用门禁卡和识别徽章,或其他保护措施,包括在进入和离开场所时会称重访客的秤,对授权人员进行的连续背景检查以及生物识别锁。”— InfoTracer的Web运营主管Ben Hartwig提示2:不仅要监视和限制物理访问,还要监视和限制虚拟访问但是保护数据不仅需要安装门锁和摄像头。您实际上还需要监视数字访问。为什么?在IBM和Ponemon Institute的《2019年数据泄露成本报告》中报告的数据泄露中,有49%被确定为人为错误和系统故障而不是网络攻击。SSL商店的IT管理员Ross 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Thomas说,使用反向代理也是一个不错的选择。反向代理的作用类似于访问静态和动态内容的一线缓存,而不是让用户针对每个请求直接访问Web服务器或数据库服务器。“将反向代理添加到Web服务器的前面是提高安全性的好方法。它使公众无法直接访问包含生产代码或获取有价值信息的手段的网络服务器,例如数据库。它还可以减轻某些处理和功能的负担,以允许主服务器以满(或接近满)的电压运行。反向代理与负载均衡器并没有太大区别,取决于服务器的结构(例如,集群),反向代理通常可以是一个相同的代理。无论如何,保护有价值的生产代码/数据是安全的选择。”— SSL商店的IT管理员Ross Thomas如果您想进一步加强数据中心的网络防御能力,则可以(并且应该):对您的资产,安全管理流程和访问协议进行定期审核。使用网络级加密来保护您的数据在端点之间传输时的安全,并使用服务器级加密来保护处于静止状态的数据。集成自动化和安全信息以及事件管理(SIEM)工具(或使用第三方服务)以持续监视日志并报告安全事件和威胁。提示4:保持服务器和系统为最新没有人喜欢抽出时间花一些时间来运行无聊的更新并将修补程序应用于其系统。毕竟,您还有许多重要的事情要做,对吧?我们非常确定,几年前受到WannaCry勒索软件攻击的23万台计算机的所有者是不同意的。在这些攻击中,一个黑客组织利用了NSA的EternalBlue漏洞(微软已对其进行了修补,但WannaCry受害者并未将其应用到他们的计算机上),以利用其在全球组织和企业(包括英国的国家卫生系统, NHS)。当制造商发布补丁程序时,这是他们填补产品中发现的任何安全漏洞的方式。这就像在屋顶上打一个洞以防止雨水倾泻或漏出一样。这是他们在坏人利用漏洞并引起问题之前修复漏洞的方法。简而言之,从长远来看,修补和更新系统可以为您省去很多麻烦:“确保您的服务器保持修补状态,并保持最新的软件版本。这是保护自己免受已知漏洞影响的最简单方法。不要因为已经解决的问题而受到侵犯。”—K2 Cyber Security首席技术官兼联合创始人Jayant Shukla提示5:已准备好冗余数据备份和基础架构无论我们谈论数据备份多少次,这似乎都远远不够。您在头条新闻中了解到勒索软件攻击和其他网络攻击如何使主要城市政府,医院和企业瘫痪。但是,由于某种原因,企业选择不采取适当的预防措施来创建冗余数据备份。懒惰吗?也许这是“这不会发生在我身上”的心态。不管为什么不应该找借口,事实的真相是,就数据和辅助基础结构而言,冗余备份就位可以为您节省大量时间,金钱和麻烦。当胡言乱语(不可避免)时,您会希望花时间做准备。我认为Hartwig最好地总结了下一点:数据安全与数据中心安全密不可分。为了有效地存储和保护数据,必须在传输过程中对所有数据进行严格编码,并始终对其进行监视和定期备份。”—InfoTracer的Web运营主管Ben Hartwig当然,在保护和保持基础架构正常运行(以及维持正常运行时间)方面,他说还有其他重要的事情:保持设备凉爽。您的数据中心运行在各种硬件上-所有这些都会产生大量的热量。不受控制的高温实际上会导致机器故障,融化或引起火灾,因此,对于每个数据中心而言,使用强大的气候控制至关重要。其中的一部分包括安装辅助冷却系统,如果主系统出现故障,则可以启动。保护您的电源。停机的原因可能多种多样,从人为错误到与天气有关的各种问题。它们也可能是功率损耗或短时电涌造成的。无论原因为何,这都意味着您需要安装备用电源系统,以便在出现问题时能够启动设备和服务器的正常运行。值得一提的最后一个重要点是使供水管线与其他关键系统分开。几乎没有什么事情像水管破裂一样会破坏您的一天。因此,请确保有两条线路进入您位于不同位置的设施,但要使其远离电源和其他关键基础设施。提示6:使用数据中心网络分段网络分段是一个基本上可以帮助您根据终结点身份将数据网络划分为单独组件的过程。通过划分网络并独立隔离每个网段,这为黑客必须通过的网络增加了障碍,并阻止了黑客在您的网络中自由漫游。马克ⷧ𔢦‰˜(Mark Soto)的网络安全和IT服务公司帮助数据中心遭到黑客入侵的企业,提供一些关键见解,说明可以采取哪些措施来防止遭受攻击并在攻击成功后限制损失的发生:“通过网络分段,如果黑客能够访问您的网络之一,它可以帮助防止整个系统受到损害。它还使您有时间在最坏的情况下做出反应,在其他情况下其他网络也有被黑客入侵的危险。使用网络分段,您还可以指定用户可以访问哪些网络资源。在恶意内部用户至少构成数据泄露事件30%的世界中,这可能是网络分段的最大好处。”-Cybericus的老板Mark Soto关于数据中心安全性的最终想法 企业依靠数据运行,而确保数据安全的能力会破坏或破坏您的组织。数据中心是存储网络计算机,服务器和其他基本组件的地方。在灾难中,这是您数据的避风港。通过实施以下数据中心安全最佳实践,使服务器,网络和其他相关设备尽可能人性化:采取物理安全措施,以防止坏人从物理上访问您的网络和数据存储设备。实施并强制执行访问限制,以确保只有那些需要访问(物理和虚拟)的人才能拥有它。使用正确的安全工具报告并防御许多数字安全威胁。使所有内容保持最新状态并进行修补,以消除已知漏洞。事半功倍时,可以使用辅助系统和数据备份。如果您正在探索使用云或托管托管服务提供商的想法,那么与内部数据中心相比,您对现有物理安全措施的控制权就更少。但是,您可以要求服务提供商向您提供合规性报告,这可以使您对他们的安全功能更有信心。新加坡金管局与淡马锡控股测试完成 区块链付款网络具商业潜能_安防互联

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    对于一个希望在全球范围内拓展业务,并且需要在多个市场中提供数据中心服务的组织来说,在合作伙伴方面的选择似乎是有限的。虽然目前有1200多家公司提供全球数据中心服务,但只有三家公司的市场收入超过10亿美元,而且只有19家公司在全球三大洲或更多地区拥有数据中心设施。虽然有些人认为这种选择并是不特别重要,数据中心都大同小异,而且机房空间只是一种商品。但很多人相信,能够满足企业独特需求的合作伙伴的能力是关键。数据中心提供商在许多方面都有所不同,例如数据中心认证、机房空间、电力容量、合同灵活性、网络连接,以及服务水平和位置等。并且毫不夸张地说,这些重要因素可以创造或影响企业的有效运营能力。 但是,很多全球性的数据中心公司在运营方面缺乏灵活性,在每个地方都提供其标准化的解决方案,这并不适合大多数企业。而企业在多个地区寻找独立提供商合作,往往太耗时并且不可行。那么企业的业务如何向前发展,以确保他们获得最适合他们需求的解决方案呢?首先,企业不应该认为某公司不是全球性的公司就不能提供全球服务。事实上,一些并非传统大公司的专业公司可以提供更深入的专业知识,同时保持在全球范围内运作的能力。对企业来说,这是一种由地方组织联盟组成的合作伙伴关系模式,而对于许多人来说,这些公司是当地的行业领导者。其在当地的渊源意味着这些公司了解当地的客户、商业文化和法规,使他们能够提供更加细致入微的方法。他们还将与各种本地运营商建立强大的合作关系,并开发了深度生态系统。正是这些本地优势和专业知识使得这些提供商能够在本地与客户紧密合作,同时仍从全球网络中受益。 通过全面了解彼此的能力、实力和连通性,地方组织联盟成员可以推荐最合适的数据中心,以扩展其在全球影响力,或形成企业业务弹性计划的一部分。企业可以获得数据中心的设计、实施、硬件采购、交付等专业服务,最终使数据中心的应用与迁移变得更加容易。如何挑选合作伙伴 因此,如果合作伙伴的选择重新回到企业的议事议程上,那么当企业在全球范围内开展业务时,将如何做出选择其数据中心合作伙伴的明智决策?根据专家的经验,无论企业选择的是大规模的全球供应商还是规模较小的定制联盟,都必须优先考虑以下几个关键因素:1.可以节省多少成本? 成本是企业必须考虑的首要任务。定制联盟的厂商通过与供应商谈判来降低许多重要元素的成本,以确保他们能够获得折扣。而在本地,定制联盟厂商的本地知识与长期的供应商关系可以实现进一步的成本效益,并将这些优势传递给客户。2.如何更容易地开展业务有? 人们知道全球提供商促进了同质化全球单一合同或管理服务协议(MSA)的简单性。但企业也需要密切关注小规模的本土公司。例如一家企业可能会与位于伦敦地区的数据中心运营商签约,但该合同可能还需要在EMEA(欧洲、中东、非洲)地区签署,如果这是全球帐户的一部分,那么它也很可能在全球范围内被审查,这会耗费客户大量的时间、精力、资源和努力。因为他们无法按需要快速移动,从而降低了与单一的全球性组织的合作价值。3. 有哪些灾难恢复程序? 数据中心的战略重要性使灾难恢复成为企业优先考虑的重点。精明的公司很清楚,如果发生灾难,其业务的持续运营将取决于恢复或复制IT系统和数据的能力。当该公司在多个地区开展业务时,这一要求就会被放大,因此,关于恢复能力、可靠性和灾难恢复的重要问题至关重要,企业还需确保其提供商能够应对最糟糕的情况。4.如何处理当地的监管法规? 企业了解当地监管法规和措施至关重要。这是一个定制联盟厂商可能比大型全球供应商更具有优势的领域。例如,如果客户是一家位于美国西海岸的公司,由于在遵从GDPR法规不熟悉,希望从伦敦的供应商那里购买产品,而当地供应商具备相关知识,因为他们日常工作中都需要遵守这条法律和法规。这使该公司与本地数据中心提供商能够建立一种咨询关系,或以获得建议和交付等服务。尽管这种知识不会在全球范围内提供,但它很可能需要在不同团队之间进行知识转移,以便将其提供给最终客户。此外,还有很多问题需要解决:例如,供应商为确保连接路线而付出了额外的努力,但这些基础知识将使企业在选择全球数据中心供应商方面走上正确的道路。人们相信,与新一代全球联盟数据中心提供商(如ST Telemedia)合作意味着组织可以获得高质量的服务,而且价格通常更高。客户从本地角度上可以获得收益,同时获得与全球供应商合作的所有其他要素。随着数据中心对企业运行能力、竞争力和创新能力的重要日益加强,企业需要选择合适的合作伙伴运行数据中心,这一点至关重要。分析:数据泄露事件对Facebook影响究竟有多大?_安防互联

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    Petya勒索病毒的攻击范围已从英国、乌克兰、西班牙、法国等欧洲各国,此攻击对乌克兰的影响最大,但目前Petya勒索病毒已经蔓延到美国。该病毒要求用户支付300美元的比特币的加密数字货币才能解锁。 据外媒报道,美国最大的制药制造商一默克公司被恶意软件感染,同样,在美国设有20多家的跨国律师事务所DLA Piper计算机网络也遭到黑客攻击。被称为Petya的勒索病毒已被多家安全公司证实,类似于WannaCry ransomware攻击,该攻击在5月份通过利用国家安全局黑客工具“永恒之蓝”(Eternal Blue),感染了数十万台计算机。去年四月,这个漏洞被黑客组织的ShadowBrokers泄漏了。永恒之蓝病毒勒索利用Windows操作系统泄露的漏洞进行攻击。早在病毒扩散之前,微软发布了最新补丁。病毒之所以能够传播是因为部分Windows用户没有下载更新补丁 。微软声明书提及到,经过初步分析,从Windows XP到Windows 10所有平台提供的安全更新解决方案,都遭到了WannaCry ransomware的攻击。微软进一步建议用户谨慎点击不明来源的文件链接,病毒软件常伴随在未知来源的电子邮件中,因为恶意软件通常会通过电子邮件附件进行传播。微软还指出,安全软件厂商的防病毒软件能够检测和删除勒索病毒。优雅的艺术之Python数据可视化_安防互联

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    环境:windows7(32bit),Ubuntu16.04(32bit)双系统 原来搭建了一个win7和Ubuntu双系统,突然脑子一抽,觉得win7太老了,再搞个win10吧,嗯,楼主怀着好奇的心理,开始了3系统;打开计算机管理–>存储–>磁盘管理–>选择相应的磁盘(我的是E盘,这个根据实际情况定)右击–>压缩卷(具体多少G自己定);用U盘咔咔地在新压缩的盘里安装了win10(不知道怎么用U盘安装win10的自行google或baidu);等到重新打开Ubuntu16.04的时候傻眼了,出现error: no such partitiongrub rescue>进入了Ubuntu的救援模式,不作死就不会死,没事搞啥三系统啊,但是不甘心啊,win7和Ubuntu16.04搞了那么久,而且Ubuntu16.04这个系统楼主花了蛮长一段时间去安装一些应用;重装是不会去干了,除非实在是找不到办法了;于是乎就google,不负楼主的努力,最终找到了解决办法:ls #井号后面是注释出现一些列分区列表,然后每一个试一下,知道出现可以认识的分区表,如果不清楚自己/root所在的分区的话,可以用ls (hd0, 所在分区) 比如楼主的在8,所在分区就是8,那么就应该用ls(hd0,8)这个可以试出来是不是Ubuntu系统的系统文件;而且楼主的/boot分区是独立分区;ls (hd0,8)/看一下下面是否有grub 文件夹,找到/boot分区之后,就执行下下面命令:set root=(hd0,8)set prefix=(hd0,8)/grub/这里的8,是根据上一部的尝试得出的,不同电脑情况不一样。最后执行下insmod normal如果有报错看是什么错,楼主卡在这几天了,原因是眼神不太好,因为楼主google的时候,搜到了一篇很接近的帖子,但是人家用的是win7和ubuntu12.04的双系统,也硬盘分区之后Ubuntu系统进不去;但人家执行的 insmod grub/i386-pc/normal.mod命令,而Ubuntu16.04会自动识别normal所在的目录和后缀.mod;导致楼主每次执行insmod grub/i386-pc/normal.mod都报错。有时候系统不一样之后,命令的解析就可能不一样了,不能完全照搬!!!#如果以上没有出现问题,就进入下一步normal最后就可以进入Ubuntu里面了。但是如果没有重建grub的话,重启之后还是进入Ubuntu的救援模式;怎么办呢?进入Ubuntu系统之后输入下面命令:sudo update-grubsudo grub-install /dev/sda输入之后,DT的事情来了,不是win和ubuntu双系统吗(win7、win10、ubuntu三系统都是一样的)?你会发现这样搞了之后,没有了win7、ubuntu的双系统启动项了,直奔ubuntu系统的启动界面了。这显然是MBR被grub覆盖了, 这时候也不要气馁,重建下MBR分区表。安防互联海外服务器租用全面支持Ubuntu系统安装和使用,欢迎广大用户联系24小时在线客服租用,centos yum卸载jdk 怎么样使用yum来安装、卸载jdk_安防互联

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    5G、人工智能、边缘计算等,无疑将是2019年的热点,而背后的主角依然是计算。日前,全球知名咨询分析机构Gartner公布了2018年第三季度全球服务器市场调查报告,数据显示,排名前三的厂商依然是戴尔EMC、HPE和浪潮,其中浪潮出货量达31.9万台,市场份额为10.1%,同比增速57.2%,增速全球第一,并且在国内继续保持市场第一排名。稳居前列的排名,蝉联第一的增速,强劲的市场表现背后,是浪潮坚持创新,用智慧计算不断推动数字化发展的体现。在前线认为,在刚刚过去的2018年中,科技领域发生了巨大变化,数字化转型深化,企业资源向云端转移,超大规模数据中心成行业趋势。而2019年,新技术将会持续演变,计算力也会进一步突破。在这场变革中,浪潮以升级计算力为核心,把握互联网时代主航道,专注云、数据及AI技术的创新,助力企业构建现代化基础设施,满足企业转型升级IT需求,推动社会整体数字化发展。 数字化转型:激荡中前进 辞旧迎新,加速数字化转型和变革,是各行各业在数字化时代的真实写照。总括来看,IT市场发生很大变化。随着消费升级趋势的发展,无论是企业还是个人都加强了与互联网世界的连接程度,创新型技术不断涌出,企业级市场蓝海展现。对于身处互联网行业的各企业来说,这是一场机遇与挑战并行的艰辛之旅,也是数字化转型发展的必经过程。随着数据量的爆发,移动互联网的核心竞争领域正在从消费端向企业端转变,也就是所说的产业互联网,而构建产业互联网生态体系,云的重要性则被进一步提高。前不久,百度内部的架构调整让业界人士嗅到了一丝风暴即将来临的味道。而在百度内部架构调整前,腾讯和阿里都已相继完成架构组织调整。BAT的不谋而合,也让产业数字化发展再一次激荡起来。重视云端建设,关键在于提高IT基础设施,也就是数据中心的建设。在全球范围内,互联网企业是数据中心领域的创新者与引领者,不断加大在数据中心的投资,并推动超大规模数据中心的发展。有数据显示,到2020年,全球超大规模数据中心的服务器部署将会发展到总量的47%。数据中心是数字化时代企业的核心竞争力,无论是亚马逊、Google,还是BAT等,一直都在暗中发力,并扩大数据中心规模。新型的数据中心是对传统数据中心的升级,在能耗、算力、密度等指标上都有新的要求。正是由于数字化进程不断加深,客户需求提高,这使得全球服务器市场也面临着一次升级,尤其是互联网市场,成为时下热点,而顺应趋势发展,浪潮成为了业内的一匹黑马。在浪潮看来,数字化时代就是一个创新式时代,除了要具备行业拼搏精神,还有坚持不断加大投入,建立更大范围的创新体系,形成一种创新文化。在服务器领域,浪潮的创新能力行业共见,通过对企业运营、产品形态、服务保障、交付模式等多环节的企业洞察,浪潮形成了不同于传统 OEM、ODM 的 JDM 业务模式,以促进融合为理念基础,为客户提供从开发、生产、供货、运维等一站式定制化服务,塑造产业升级敏捷之道。浪潮的行业生态也在不断完善。浪潮与行业内多数互联网巨头保持合作,从产品出发,不断向研发、生产、商业等模式推进。这种合作关系让浪潮可以很好地洞悉行业痛点,很多产品的进化也是瞄准客户需求,进一步加强合作的深度与广度,如今,浪潮的JDM模式已经显现出巨大的威力,通过这一模式与BAT等超大规模数据中心客户建立了深入的合作关系,很好地理解客户的各类需求,连续多年在中国互联网采购中保持份额第一。产业AI化:计算力就是生产力数字化的发展,是一场互联网向各行各业发出融合邀请的仪式,企业入云是大势所趋,用户的重要性进一步凸显。而在融合的过程中,限制企业转型的一个基础因素就是连接能力的提高,这就对IT基础设施的算力提出了新要求。中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东计算力,就是智慧时代的生产力。在前不久的乌镇互联网大会上,中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东表示,互联网对经济的改变更多是计算对经济的改变,近十年来,计算已经成为了重要的社会生产力。而AI是计算力最新的应用方式,也是目前计算改变社会经济的最高形式。AI是随着数据爆发兴起的新技术之一,落地到产业发展,AI的趋势也逐渐显化。回顾过去30年的产业发展,可以发现有三大阶段:第一是信息化带来的产业升级,第二是互联网带来的产业机会,第三就是人工智能催生行业各环节发生形态变化,让产业爆发出了更多机会。企业数字化的转型要从计算力基础设施建设开始,这也就带动了AI服务器的发展。无论是互联网领域的老牌巨头,还是新兴科技公司,数字业务的发展都离不开AI服务器。阿里的城市大脑、腾讯的软件智能化、百度的自动驾驶、科大讯飞的智能语音等,背后都是AI服务器在提供强大的算力支持。AI正在扩展到更多领域,在这方面,主要有三大发展趋势:一是创新加速,这是AI发展的核心竞争力,也是各企业之间竞争的关键,而要赢得创新速度,算力的提升至关重要;二是AI产业化加速,目前在全球范围内,AI产业的市场规模在不断扩大,AI芯片、平台发展迅速;三是产业AI化加速,目前AI应用的主体主要是各大互联网公司,但随着技术的不断升级,包括制造业在内的传统行业,如能源、医疗、金融、零售等都在加快AI应用的落地。在AI与算力方面,浪潮持续进行着研发投入及市场布局,相继推出SR-AI整机柜服务器、全球最高计算密度AI服务器AGX-2、最强AI超级服务器AGX-5等计算平台,并推出AI高效开发管理平台AIStation、OpenStack AI云平台,为行业伙伴提供算力支持,提高计算资源的利用率。浪潮也由此获得了市场的广泛认可。在近日IDC公布的2018年上半年中国AI基础架构市场调查报告中显示,2018 H1中国AI基础架构市场增长强劲,销售额达5.43亿美元,其中浪潮继续保持市场份额第一,销售额份额为51.4%。浪潮:互联网创新时代引领者互联网时代,落后就是失败,占据国内AI服务器半壁江山的浪潮,正在以创新驱动产业变革,引领行业发展。创新力是提高企业竞争力的核心,通过多年的技术沉淀与行业洞察,浪潮因时制宜地把创新纳入到时代发展潮流中。特有的JDM模式不仅实现了计算力与客户需求的紧密联系,还把IT基础设施带到定制化时代,构建更高效的业务流程。产品研发方面,浪潮的持续投入也取得了显著成果。目前,浪潮的一款新品研发周期已经从1.5年缩短到9个月,需求响应速度也大幅提升,最快可3个月为客户交付样机,交付周期也从半个月缩短到了一周内。浪潮正在用更加积极的姿态创造“浪潮速度”.同时,浪潮也在全球范围内进行更广的生态布局。在全球市值TOP 10的互联网公司中,有6家已与浪潮建立了合作关系,浪潮的业务范围也覆盖了全球117个国家和地区,建设有8个全球研发中心、6个全球生产中心以及2个全球服务中心。在前线认为,互联网时代进入新阶段,产业朝着AI化前进,浪潮以行业诉求为出发点,创新为基,在AI算力和基础设施领域全面布局,覆盖各行业的场景化及定制化需求,助力企业以更强的基础实力实现数字化创新,完成升级。浪潮是数字化时代的创新者,也是一位践行发展的实干家,引领产业,未来可期。互联网与大数据环境下的个人隐私权之争_安防互联

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    自半个世纪前诞生以来,欧美电信运营商一直在数据中心领域扮演核心角色。但如今,它们正在失去对它们所开创的这一行业的控制。运营商们在纷纷出售自己的数据中心。AT&T和西班牙电信(TelefonicaSA)等公司并不像谷歌或Facebook那样被广泛认为是互联网的托管人,但它们建造了——且仍然拥有——许多驱动着我们的手机应用程序、流媒体服务和企业网络的数据中心。随着科技巨头和包括Equinix在内的数据中心专业运营商推出新一代的规模庞大、效率极高的服务器群组,电信业面临着一个抉择:要么大举投资以保持竞争力,要么将手上的数据中心出售。许多电信公司都选择了后者。房地产服务公司世邦魏理仕(CBRE)数据中心解决方案主管安德鲁?杰伊(Andrew Jay)表示,“数据中心并不是电信公司的核心业务,它们将不得不投入大量的资金,以获取低于投资购买路由器或交换机的回报。作为一家电信公司的首席执行官,我为什么要这么做呢?那么做的话,我会疯掉的。”将陈旧的数据中心出售给专业运营商是在情理之中,毕竟随着基础设施基金日益渗透到这一领域,买家的资本成本正在下降。在出售的数据中心通常是“托管”设施,在这些设施中,所有者使用了大量的可用容量,同时将剩余容量出租给第三方。将所有权转让给独立的公司可以解决利益冲突问题,避免吓跑一些客户,从而提高设施利用率。Equinix托管服务常务董事迈克尔ⷦ–‡森(Michael Winterson)说,“电信公司有一些漂亮的数据中心,如果把它们腾出来,用来托管多个租户,它们的运行效率会更高。”这是一个巨大的商机——根据市场和消费者数据提供商Statista的数据,去年全球托管数据中心的总营收为228亿美元,到2023年这一数字还将增长一倍以上。不过,世邦魏理仕的杰伊表示,此类投资可能需要10年至15年的时间才能收回成本,而“正是因为这个原因,电信公司很难获得良好的资本回报率。”到目前为止,电信公司同时拥有数据电缆和它们所接入的电脑是合理之举。控制所有的硬件意味着,它们可以为大公司提供量身定制的网络服务。但随着云计算和所谓的软件定义网络的发展,设计一个不需要拥有交换机、路由器和服务器的企业网络变得更加容易。效率低下的数据中心也正成为一种负担,因为它们的能源成本不断增加,业界面临着降低碳排放量的压力。越来越多的消费者开始意识到,驱动其手机应用程序和Netflix节目的服务器所产生的二氧化碳排放量与航空业一样多。道德投资基金正推动运营商使用更多的可再生能源,减少用电量。西班牙电信今年向Asterion Industrial Partners出售了11个数据中心,交易条件包括:这家基础设施基金管理公司提高它们的能源效率,并使用更多的可再生能源。法国Orange SA正在将处理能力从大约20个数据中心转移到该国北部的3个较新的数据中心,较新的数据中心将不再那么依赖制冷空气来给服务器散热。该公司正寻求通过利用大数据和人工智能的进步,及时对设备进行校准和检测,避免发生故障,从而进一步提高运行效率。主要的效率基准是电力使用效率(PUE)——服务器使用的能源占大楼总电力消耗的比例。这一比例越低,数据中心的运行效率就越高。Orange的IT主管马克ⷥ𘃥…𐥈‡特(Marc Blanchet)表示,该公司最新的设施的PUE为1.3,而旧数据中心的PUE为1.9。Equinix的温特森指出,如果欧洲的运营商能够保持其数据中心的竞争力,那么它们就能赢得有意支持本土数字基础设施的当地公司的青睐。2019上半年云服务和基础设施市场规模超1500亿美元_安防互联