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网站服务器防火墙在哪里关闭

作为电商促销的大事件,每年618都会极大的吸引行业关注。因为在这时候,各大电商平台为了冲业绩,都会狠砸优惠。用户更是不知道有多少人会在此时“剁手”。 但普通用户不知道的是,为了保障大促期间的交易稳定,让买家和卖家权益得到保障,背后要有多少额外的付出?以今年618为例,为了保障不同时段,不同平台流量峰值的稳定,腾讯云新增的计算资源相比去年翻了一倍,整体CDN和带宽峰值较去年也有明显提升。同时,由于各平台促销力度的加大,也使得黑产者有机可乘,如何将其消灭于无形,从而保障平台,商家以及用户的核心利益,都是十分严峻的问题。流量峰值迥异是电商平台特点 众所周知,虽然都叫电商,但其实服务模式,产品类型完全不同,造成的结果就是流量高峰时段迥异。比如京东是以3C家电起家,其流量高峰出在6月18日凌晨,因为在此之前很多用户即以将商品添加购物车,只待0点一到即下单购买。但蘑菇街则是21点才开始派发优惠券,其流量高峰主要集中在22点。这样的状况非常考验云服务商的综合保障能力。与此同时,还要考虑网络延时,以及DDos等攻击行为对平台的影响。据悉,在618大促期间,腾讯云大禹防护为平台用户提供了高达1.7T的流量清洗防护能力和30线BGP接入线路,保证业务连续性的同时提供超低延时的接入体验,即便遭遇DDoS 攻击时,也可以保障业务的顺利进行。为了应对前文提到的不确定性流量峰值,今年618腾讯云调动的计算资源超过了去年的一倍。腾讯云泛互联网行业解决方案总监张兴华先生表示,面对各个流量峰值“游击战”,腾讯云向各大电商平台提供了全方位支持各种大促姿势的弹性计算能力,CDN能力,以及支撑优质网络质量的40线+BGP能力,对于社交电商还提供了全面的视频直播、点播能力及美妆特效解决方案等。目前,腾讯云已经在国内拥有1100+CDN节点,全球超过1300+CDN节点,可以帮助电商用户从容应对618当天促销活动的超大流量。如何帮助电商平台精准获客? 现如今的电商流量被平台视若生命,更精准推荐带来的购买转化是其生存关键。但商品SKU数量浩如烟海,如何才能将对的商品推荐给对的用户?如何才能形成有价值的用户画像,提升其转化率?通过腾讯云的大数据解决方案,电商平台可以更精准地描绘出用户画像,实时推荐用户“可能喜欢”的产品。通过用户的点击、浏览、搜索等信息,利用Spark Streaming等流式大数据工具, 实时处理分析用户行为, 并快速做出应用的变更与推荐。近些年来,随着直播平台的火爆,打造了一大批拥有带货能力的网红。在这种情况下,“直播电商”初露端倪。在这方面,平台用户出现了更加细分化的需求。张兴华先生表示,依托业内领先的视频和通信经验,腾讯云为客户打造了直播电商解决方案。比如,针对美妆直播场景,腾讯云为客户提供定制的高码率视频流加上美颜插件,主播在展示美妆等产品更容易打动受众。电商平台上,有用手机进行直播的小型场次,也有平台方请明星用专业设备来进行的大型直播活动,腾讯云通过私有协议+RTMP标准协议的混合兼容,可以灵活适应不同的并发场景和设备。此外,商家在直播时,可以自动开启云端录制,主播手动截取,生成短视频。通过短视频的二次传播,可以再次导流,形成新的流量转化。黑产令电商深恶痛绝,如何让其无处遁形 众所周知,无论是电商平台还是商家,为了增大销量都会投放不同尺度的市场资源去做促销。但这也给很多不良用户带来了机会。比如通过一些非正常的手段获取这些优惠券,返现或者是积分。这种行为由于并不触犯法律,所以无从制裁。但其行为让平台,商家,还有守规矩的用户深恶痛绝。在这种情况下,平台急需一双“火眼金睛”,来分辨这类用户。腾讯天御产品经理郭佳楠先生在回答IDC圈记者关于黑产现状的问题时表示,黑产作弊的手段有很多,每个行业的黑产特点也各有不同。以前黑产整体来说以假机为多,现在是真机假人,再后面是真机真人假行为,现在慢慢更进化到真机真人真行为,整个黑产作弊手段也是随着系统攻防的升级而越来越高。黑产从账号,营销到变现套利等很多环节去套平台的利益。腾讯天御要做到的是保证“优惠券给对人”,在抢购、拼团、砍价等环节,通过“活动防刷”等能力,保证大促期间的优惠券不会被羊毛党薅走,也避免企业物资被黑灰产低价薅去高价变卖。2019年腾讯云服务了很多电商的主流客户,截至6月19日,整体天御反欺诈服务被调用16亿次,恶意欺诈2亿次,相当于我们保护了2.7亿张的优惠券。这些都在很大程度上保证了平台,商家和买家的利益。来源:中国idc圈2023年,全球物联网花费将突破万亿美元_安防互联

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    互联网数据中心的组件中很少有比网络更有创新的。除了明显的事实,它将内部的所有东西连接在一起,因此与其他拼图块相比,它扮演了一个重要的角色,它也是预期比其他部分更长的进展层。例如,Facebook的基础设施工程师在五年前就决定将更多的注意力放在网络上。该公司基础设施副总裁贾森•泰勒在本月早些时候接受采访时告诉我们,在2013年,处理器已经明显跟不上摩尔定律的发展。存储媒体(包括Flash)的数据密度增长也是有限的。在网络技术的世界里,情况就不一样了。 泰勒说:“总的来说,其他组件都还不错,但它们的表现不如网络。网络真是难以置信。数据中心网络从不到10年前的1千兆以太网连接到今天的100GbE, 400GbE已经近在咫尺。”“这是网络容量的巨大增长,远远超过了数据中心其他组件的密集程度,”他继续说。“我们认为,网络资源将继续增长,并以大约固定的成本很好地扩大规模。我们仍可能看到,未来10年,网络规模将大幅扩大。DCK在8月份的一段时间里考察了数据中心网络技术的一些趋势,并考察了Facebook等超大规模云平台运营商的一些网络创新如何渗透到企业数据中心市场。Facebook在其数据中心技术方面比其他超级计算者更加开放,在数据中心100千兆以太网已经司空见惯的现在,该公司的工程师已经在为400GbE的未来做准备。企业数据中心网络也不甘落后。正如Mary Branscombe报道的那样,今年向100GbE的过渡“从稳步前进到慢跑”。据戴尔奥罗集团的数据显示,到2018年8月,100GbE港口出货量已经是2017年的两倍。供应商也观察到了类似的趋势。网络容量的进步很大程度上是由规模驱动的,而规模驱动着自动化的需求——这是hyperscale平台开拓的另一个领域。通过供应商和开源社区,一些创新正在企业数据中心中找到归宿。 在另一份报告中,Branscombe强调了企业运营商现在越来越关注自动化网络管理,并能够将DevOps原则应用于他们的工作,因此他们可以更好地支持编写在其基础架构之上运行的软件的开发团队。、为了进一步利用网络自动化,现有供应商和少数初创公司正在积极从事技术支持Intent-Based网络的概念,或IBN概念的技术——网络可以根据管理员设置的策略调整自己的想法,删除需要今天使用的所有手动网络管理流程。、在深入研究中,Wylie Wong探索了两家最大的数据中心网络供应商——思科和瞻博网络的IBN战略,这些战略刚刚开始形成。他还介绍了为数据中心网络开发IBN解决方案的四家领先初创公司的产品和战略。、其中一些公司开发了一些功能,使用户能够模拟他们的网络并虚拟地应用更改,以便将其投入生产。微软运营着世界上最大的超大规模的云平台之一,一段时间以来一直在做着类似的事情。该公司最近表示,它将开源这项功能背后的技术。即便Facebook预计网络性能将继续突飞猛进地提高,而成本保持稳定最终会成为现实,除了美元和美分,还有另一种成本需要考虑拥有更快、更智能、更自动化的网络意味着在交换机和路由器中投入越来越多的处理能力。网络设备的功耗持续上升,泰勒预计这将在几年内成为一个挑战。“但这似乎是一项工程挑战,我们很乐意承担,”他说。“我预计在未来五年内,我们将会看到更多的挑战,仅仅是让光学设备足够接近网络,以便最大限度地降低功耗。”一个具有很大潜力的想法是将光学元件直接集成到处理器包中。Facebook是这一想法的大力支持者。包括微软、思科、瞻博网络和Arista在内的一群供应商最近创建了机载光学系统联盟,在这个发展中的领域制定标准。  “这是人们谈论了很久很久的事情:你什么时候能看到你的处理器或芯片上的光学元件,”泰勒说。“这是我第一次看到未来,也许在未来7年内,我们可以直接在芯片封装中安装光学元件。这是10年前的研究。”除了IDC,80%的人可能都不知道还有其它几类数据中心_安防互联

    大数据分析一直是过去这十年的一个重要技术趋势,也是IT市场中最具活力和创新力的领域之一。但是如今的大数据分析市场与几年前截然不同,未来几年肯定也会有很大的变化。2018年有很多明显的迹象表明,这十年中快速起的大数据市场,正在以不同的形式沉淀下来。未来几年,大数据分析市场甚至可能不会被称为“大数据”,因为很多大数据分析取得的进展都是针对人工智能的,尽管其核心是数据驱动的,但实际上并不一定要依赖于大量的数据才能在应用中发挥作用。展望2019年,分析公司Wikibon预测大数据分析将会出现以下一些趋势:公有云提供商正在吸收大多数大数据分析增长的新机会企业正在将越来越多的大数据分析工作负载转移到公有云,并在这些环境中开发更多的绿地应用。2019年,三大公有云提供商AWS、微软Azure和Google Cloud将加大力度,帮助企业将数据从本地平台迁移出来。其他公有云提供商将难以保持自己在大数据分析市场的份额。2018年,来自公有云领导厂商的压力迫使IBM收购了RedHat。展望未来,IBM、Oracle和其他公有云提供商将更加强调混合云解决方案,帮助客户集中管理分布在私有云和公有云之间的大数据资产。此外,越来越多的大数据公有云提供商将基础设施及服务和平台即服务细分市场拱手让给AWS、微软和Google,并将转向为业务线和特定行业提供软件服务分析应用。例如,Snowflake Computing就在云数据仓库市场大获成功,2018年得到了4.5亿美元的资金以保持增长势头。 大数据分析生态系统正在深入云原生环境 开源软件Kubernetes是一种针对管理需要在云和本地数据中心之间轻松迁移的应用的软件容器,是新一代云原生大数据的基础。过去一年中,这个市场最引人注目的趋势就是围绕Kubernetes的数据生态系统“再结晶”。云原生大数据架构的发展,推动了2018年大量资金和并购活动的活跃。这就解释了为什么专注于多云分布式内存数据的Pivotal在其首次公开募股中就获得了5.55亿美元的资金;Talend收购Stitch,是因为市场需要一种更简单的工具来加载数据到云数据仓库;Cloudian收购Infinity Storage的一个重要原因,是企业对基于云的可扩展文件存储和对象存储的要求越来越高。Wikibon预测,2019年Open Hybrid Architecture Initiative将开始实施HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Pig、YARN和其他Hadoop主要组件的模块化和容器化计划。此外,主要赞助方——即将成为Cloudera 和IBM/Red Hat一部分的Hortonworks公司——将在2019年初提供下一代商用Hadoop解决方案,将这一架构融入他们各自的混合云解决方案组合中,其他云解决方案提供商也会紧随其后。2019年,Spark、TensorFlow、流媒体、分布式对象存储和块存储细分领域中类似的容器化项目也将开始实施,因为整个大数据堆栈将在基于Kubernetes的DevOps环境中通过解耦来实现更灵活的部署和管理。大数据分析平台提供商均在大力投资数据科学工具链 大数据分析解决方案提供商正在争相赢得新一代AI项目开发人员的心。过去几年中,市场中涌现了众多新一代数据科学工作台,包括Anaconda、Dataiku、DataKitchen、DataRobot、Dimensional Mechanics、Domino Data Lab、H2O.ai、Hydrosphere.io、Kogentix、Pipeline.ai和Seldon。此外,老牌大数据分析厂商如IBM、Oracle、Cloudera和Alteryx等,都已经进入这一领域,三大公有云厂商亦是如此。 2018年,DataRobot、Tamr和Immuta纷纷得到风投资金,说明这几家初创公司在过去几年中已经扎根于数据科学工作台领域,并且也将触手伸到了中国和远东。2019年,将会越来越多的企业强调他们能够自动执行诸如特征工程、超参数优化和数据标记等传统手动任务。大数据分析解决方案提供商将大力投资工具以加快将经过训练的AI模型部署到生产应用中的进程。随着大数据分析生态系统开始向云原生架构转变,越来越多的数据科学工作台将整合Kubernetes业务流程结构自动化任务的能力,并将容器模型集成到公有云和私有云中,这一趋势将把新兴标准(如Kubeflow)带入蓬勃发展的数据科学DevOps工具链生态系统中来。Hadoop和Spark正在变成传统遗留技术 Hadoop在大数据分析领域发挥的作用正在逐渐消失。Hadoop市场的增长前景趋于平缓,这也成为Cloudera和Hortonworks在2018年合并的主要原因。Hadoop的核心用例正在逐渐缩小到面向非结构化数据的分布式文件系统、用于批量数据转换的平台、大数据治理存储库和可查询的大数据存档。2019年,Hadoop将试图把应用范围扩展到在线分析处理、商业智能、数据仓库以及其他开源项目覆盖的领域。今年年底,很多企业大数据环境将开始逐步淘汰Hadoop,即使Hadoop重点瞄准的数据湖,也更倾向于采用分布式对象存储、流计算平台和大规模可扩展的内存集群。即使作为Hadoop替代品问世的ApacheSpark,在许多以TensorFlow为中心的AI环境中也开始变成一项遗留技术。这一趋势通过数据提取/转换/加载进入到Spark的部署领域就可以看到,而且随着Schema on Read架构(将数据的处理推迟到从数据库读出后)的出现,这种趋势可能会有所放缓。 大数据正在成为数据管理DevOps的核心 用户能否快速搜索、发现、组织和管理数据资产,已经成为数字业务能否取得成功的基础。在这方面,Looker Data Science在E轮融资中获得了1亿美元,以满足大数据编目、治理、准备和可视化解决方案的市场需求。2019年,Wikibon预测会看到越来越多的企业将数据湖重新用于应用基础架构的大数据目录中,从而提高知识工作者的工作效率,支持正在构建训练生产AI应用的新一代开发人员,并促进算法透明度和电子发现。Wikibon还预计IBM、Cloudera/Hortonworks、Informatica、Collibra等厂商将强化他们现有大数据目录平台在管理更多元数据、模型、图像、容器和其他组件(这些组件都是AIDevOps工作流的生命线)的能力流程。企业将越来越多地跨多云环境部署大数据目录,利用新一代虚拟化工具,提供单一控制平面来管理公有云和私有云中的不同数据资产。Wikibon预测,AWS、微软和谷歌将推出自己的大数据目录,面向那些选择在公有云/私有云混合环境中部署这些服务的客户。数据湖正在朝着云对象存储和流计算发展 2018年,AWS S3和微软Azure Data Lake Storage等云对象存储平台将继续取代企业数据湖中的Hadoop。Wikibon还看到,风险投资方会优先为那些知名的多云数据访问、查询和可视化解决方案提供商提供资金(例如Dremio,在B轮融资中获得2500万美元);以及软件定义的多云存储(例如Scality,在B轮融资中获得6000万美元),和云对象存储(例如Cloudian,在E轮融资中获得9400万美元)。展望未来,这一趋势将持续下去,但是未来三到五年流计算将让这一趋势黯然失色。Kafka、Flink和Spark Structured Streaming等低延迟流媒体平台正在成为企业数据基础设施的基础,正如20世纪70年代以来的关系数据架构。 商业智能将全面拥抱AI和内存 人工智能正在从内部和外部全面重塑商业智能市场。在过去几年中,商业智能的一个核心趋势是新一代融入了AI的预测分析、搜索、预测工具覆盖了该技术传统的重点——历史分析,这些工具可以让企业用户做很多以前需要经过培训的数据科学家才能做的事情。2019年,越来越多的商业智能厂商将深度集成AI,自动从复杂数据中提取预测见解,同时在解决方案中提供丰富的功能,提供便捷的自助服务和最佳行动的指导,这一点从今年初创公司ThoughtSpot在D轮融资中获得1.45亿美元就可以看出,这笔资金将被用于ThoughtSpot创新的AI增强型业务分析解决方案组合。说到AI在大数据分析市场几乎所有方面都发挥着越来越重要的作用,让我们来看看2018年的这些融资事件吧:AI初创公司从风投那里得到了惊人的资金——预计仅美国AI初创公司就得到了1000亿美元资金,其中大部分资金都投给了创新的AI硬件加速提供商。去年规模最大的种子轮融资中很多都是发展有一段时间的人工智能解决方案提供商,包括AI自动化工作台初创公司DataRobot,在D轮融资中获得1亿美元;自动数据准备公司Tamr,在D轮融资中获得1800万美元;AI DevOps数据隐私控制公司Immuta,在B轮融资中获得2000万美元。企业对于利用强大的人工智能搜索技术筛选越来越多的日志数据有着永远无法满足的需求,这也解释了为什么Elasticsearch B.V.能够在IPO上市的时候筹集2.52亿美元资金。AI和业务分析行业正在持续向自助数据准备转变,这一点解释了Infogix为什么要收购LavaStorm Analytics。构建自主AI驱动系统的强化学习工具新兴市场,是激励微软收购Bonsai AI的一个重要因素。越来越多的企业选择部署分布式内存云数据库以支持复杂的实时AI管道,这一点促使MariaDB Corp. Ab收购了Clustrix。大数据分析的另一个主导趋势是内存架构,这就解释了为什么2018年MemSQL以内存交易分析技术在D轮融资中获得了3000万美元,InfluxData以使用时间序列数据库实时监控性能技术在C轮融资中获得了3500万美元,以及Actian凭借知名的内存混合交易/分析平台被股权公司HCL收购。边缘计算从根本上改造了数据库架构 我们所了解的数据库正在被解构并重新组装,用于面向边缘的部署。大数据分析市场的大部分发展都是面向边缘的、流式、动态的数据架构,这些架构不一定依赖于庞大的存储架构。这就解释了为什么我们在2018年看到可扩展的机器数据存储、处理和分析(CrateDB,A轮融资获得1100万美元)和流数据管道集成、监控和管理(StreamSets,C轮融资获得2400万美元)公司都获得了融资。Wikibon预测,2019年企业将部署流媒体平台,推动低延迟DevOps管道,不断向移动应用、物联网、机器人和其他边缘应用注入经过训练的最佳机器学习模型。在线事务分析处理、数据转换和数据治理工作负载也越来越多地转向低延迟、有状态的流式主干架构。未来几年,颠覆性的新数据平台将进入市场,结合流媒体、内存和区块链功能。这些新的分布式数据平台中有很多将是针对连续的AIDevOps管道进行优化的,这些管道需要低延迟、可扩展和自动化的数据接收、建模、训练、以及服务于边缘设备。这些分析管道功能的无服务器接口将成为标准配置,并辅以有状态流结构,支持新兴5G宽带无线网络中边缘设备中的内联推荐引擎、下一个最佳动作和其他事务工作负载。云计算技术将如何影响商业世界?_安防互联

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    近日,国家能源局发布首批“互联网+”智慧能源示范项目评选结果,全国56个项目入选,其中合肥有2个项目,分别是新站高新区的综合能源管理“互联网+”智慧能源(能源互联网)示范项目和高新区分布式能源灵活交易“互联网+”智慧能源示范项目。这些项目将大数据等先进的互联网技术和能源开发利用技术有效融合,推进智慧能源的广泛应用,推动能源系统朝着智能化、高效化方向发展。4个分布式微能源网2019年建成  此次新站高新区申报“国字号”智慧能源(能源互联网)项目的企业为天合光能。在制造端,合肥天合光能科技采用业界领先的4条全自动化流水线,于2016年4月正式量产,预计2017年销售量600MW,销售额18亿元。  在应用端,智慧能源(能源互联网)项目总投资87亿元,将在新站高新区建设16个分布式微能源网广泛互联的系统。该项目于2017年开建,预计2019年建成4个分布式微能源网。  其中,分布式能源系统可通过互联网、大数据分析,针对不同负荷进行更精准、更高效地供能,预计每年减少排放碳粉尘8.2万吨、二氧化碳29.9万吨、二氧化硫0.9万吨,节水120万吨,提升综合用能效率40%,为合肥国家低碳城市试点建设贡献力量。  打造全球一流智慧能源创新平台  此次获批的另一个国字号项目是高新区分布式能源灵活交易“互联网+”智慧能源示范项目,主要依托分布式智慧能源创新平台建设。作为合肥综合性国家科学中心首批七大平台之一,该平台由政府与企业共同创建。  目前,该项目已与多家企业就设立智慧能源通讯联合实验室、未来分布式智慧能源示范项目达成合作意向。平台将通过充分发挥光伏、储能、新能源汽车等方面的产业优势,汇聚全球优秀产业资源,研究高端技术,持续进行关键创新技术和工程应用攻关突破,不断突破智慧能源产业前沿技术难题。  同时,这一平台计划通过建设国家级智慧能源研究机构,引领国家智慧能源体系及标准建立,打造全球一流分布式智慧能源创新平台,从而打通从技术创新到产业集聚的良性循环,加速形成集聚效应,推进智慧能源产业化。  据了解,下一步,合肥将抓紧落实项目实施的各项条件,力争获批项目尽快开工建设。同时,依托示范项目,积极探索城市能源互联网、智慧能源与各个行业融合发展,提升能源综合效率,形成多种能源灵活交易的新兴能源生产消费体系,为建立与互联网密切关联的能源产业发展新模式积累经验。哪种开发语言更好?Python vs Ruby_安防互联

    “个别媒体,特别是一些国家说5G不安全,实际上到目前为止,没有看到任何证据。”在国新办7月23日新闻发布会上,工信部信息通信发展司司长、新闻发言人闻库在回应媒体关于5G安全性问题时如是回答。在推进5G发展方面,闻库强调,第一要注重安全,第二不要无中生有,对于新技术要给予发展空间,不要刚出来一个技术就说不安全。“我们将和世界各国一起,共同推进保障5G的安全,共同推进我们这个产业的安全。”闻库表示,5G的安全实际上和4G、3G、2G以及固网的安全有很多相同之处。“我们在网络发展中对安全是非常重视的,不仅仅是5G才开始关注安全问题。随着5G的发展,5G除了速度更快以外,在低时延、高可靠以及物联网上有一些新的功能,我们在发展过程当中也是非常注重安全的。通信发展和安全一直是成对配套的,不能说光顾发展不顾安全。”“5G除了传统4G应用以外,还有物联网的应用和工业控制,类似于一些低时延、高可靠的控制应用,所以说它的发展将对今后社会的发展、对一些其他应用具有非常重要的意义。”闻库介绍。此前,美国将华为列为“实体清单”,也极大地损害了美国企业的利益,美国企业也不希望如此。5G牌照发放以后,国际上的一些企业,包括英特尔、高通、爱立信等,也纷纷对外表态,称中国发放5G牌照有利于促进中国5G市场的积极发展,表示已经做好准备,全力支持中国5G商用部署。“我们非常欣慰地看到,大部分国家和美国企业能够客观、理性地看待该问题。希望这件事情能够妥善解决。”闻库介绍。与此同时,随着5G牌照的发放,5G何时进入民用领域也成为人们关注的重点。对此闻库回应,发放牌照就意味着中国的5G开始正式商用,大规模开始部署了。从产业链来看,无论网络还是从终端,我们都已经步入成熟阶段了。“据我了解,现在大概有一二十款手机基本上可以用了,到年底将会更多。设备要比终端更早一些,已经成熟了,从这两个角度来看,中国适时发放5G牌照是正当其时,中国5G牌照的发放既是考虑设备和终端的成熟,也考虑到未来国家的发展、网络的发展、应用的发展。”闻库坦言。据悉,几个运营商都已开始部署网络,现在有的开始征集一些试验用户。而对于5G流量收费标准如何,电信专家付亮曾表示,在5G牌照发放后,三大运营商的5G资费套餐或将于7月或8月正式出台。前期可能沿用此前的4G资费套餐,或者赠送部分5G流量。来源:idckx英特尔宣布将针对SAP应用优化数据中心硬件_安防互联

    2020年春节,突如其来的疫情给人们生产和生活带来了非常大的影响,各行各业都受到了不同程度的冲击,甚至有许多行业的许多企业都面临着生存危机。与此同时,也让更多人看到了数字化转型在生产和生活中的重要性,在当前颇为紧迫的环境下,面对挑战的企业如何看待数字化转型,应该从数字化转型中获得什么? 疫情下,重新审视数字经济的重要性 影视行业,今年的春节贺岁档预计有50亿的市场规模,线下影院因为疫情影响几乎是颗粒无收,不过,一些影片尝试新的商业模式开始改为线上首映。餐饮行业的情况类似,原本预定的餐桌基本都退订了,只有一部分有外卖业务的餐饮行业有营收,许多饭店门口抛售食材的场面令人唏嘘不已。教育行业,主管部门要求延迟开学,并且推出了停课不停学的政策,开展线上教育。但不可避免的,学生的毕业以及就业都受到了影响。房地产行业,受疫情影响部分地区的楼市交易量迎来新低,房地产企业资金面临非常大压力,部分地区的主管部门还在推行网上房交会,某著名地产公司实行网上VR看房到购房的全流程服务。许多行业复工时间推迟,企业转向在线办公,在线办公人数庞大,在线办公软件的注册数和业务量飞涨,部分企业服务还因为业务量激增还一度出现了服务不可用的情况。疫情对任何人来说都不是好事,是一个沉重的话题,对于许多企业来讲,生存与发展的问题非常现实,也非常严峻。不过,人们普遍认为,淘宝因为2003年的疫情迎来了较大发展,几家欢喜几家愁,电商的兴起对线下实体店形成了冲击,很快,许多线下为主的企业也开始了线上业务的探索,有的开展电商业务,有的做O2O,人们习惯于将这一过程归类为企业数字化转型的范畴。2020年我们要怎么看待数字化转型呢? 数字化转型没有特别严格的定义,但通常会触及公司核心业务,关乎新的商业模式,利用IT技术开发数字化技术和支持能力,包括要对企业组织活动、流程、业务模式和员工能力等方方面面提出新要求。云计算作为灵活的创新型的IT服务形式,在数字化转型过程中占据非常重要的角色。AWS是全球云计算行业的领头羊,在全球范围内有许多用户,在帮助企业数字化转型方面非常有话语权。2019年AWS re:Invent大会上AWS CEO 安迪•杰西(Andy Jassy)大谈转型,围绕着云转型,从六个方面做出了阐述:1、领导层协调一致;2、技术的深度和广度;3、架构和应用的现代化;4、规模化使用数据;5、采用机器学习创新;6、突破云迁移的阻碍。AWS 首席云计算企业战略顾问张侠博士则表示,安迪•杰西所说的转型(Transformation)一词跟我们通常所说的数字化转型并不一样,AWS所说的“转型”有更广泛和更深入的含义,它至少包含了以下几个方面的意义:首先,企业要根据市场和客户的需求,对业务战略和业务模式上作出必要的调整。第二,企业必须有能力快速、持续地创新,推进业务成长。第三、快速有效地掌握和应用不断出现的新技术,包括信息化技术。第四、企业必须有效地使用各种数字化工具和渠道,特别是有效地使用好数据,这是当今最重要的数字化资产。第五、搭建、培训出一支拥有转型能力的团队,了解转型趋势,掌握转型技术和工具。转型的目的是为企业练出一个健康敏捷的体魄 张侠博士经常带着全球企业转型的先进经验与中国客户沟通需求,在他看来,转型的目的是为企业练出一个健康敏捷的体魄。他认为,做好转型的关键抓手和驱动就是云。通过掌握云计算技术,拥有敏捷创新的能力,实现架构和应用的现代化;通过云迁移,广泛使用大数据、机器学习、物联网、区块链、虚拟现实等新技术,为企业实现业务创新做好准备。2016年,麦当劳首席技术官Tom Gergets在AWS全球大会上分享其成功经验。借助 AWS,麦当劳公司转型为一家数字技术公司,业绩远超目标 66%,通过其POS系统每秒能完成 8600 笔交易。麦当劳在全球有20万台收银机和 30万部POS 设备,每天为 6900 万顾客提供服务。通过使用云,麦当劳只用了4个月时间,就将送货上门服务推向市场,从概念诞生、部署到大规模覆盖。2019年三月,大众汽车宣布,联手AWS共同开发大众汽车工业云,利用AWS技术和服务,打造一个开放的行业平台,连接、整合大众旗下122个工厂、机器和系统的数据,改进生产系统,优化流程,提高生产效率。未来计划整合其全球3万多个设施和1500家供应商及合作伙伴。通过工业云,大众汽车将机械设备的生产计划、库存管理等生产型IT标准化,将122个工厂联网,实现生产和物流的无缝数字化,可以更有效地控制物料流,及早发现供应瓶颈,消除生产过程的中断,优化所有工厂机械设备的运行,优化运营效率,变得更加敏捷,能够对行业趋势作出更快的反应。在AWS re:Invent技术大会上,大众集团CIO Martin Hofman博士讲解了他们转型的故事。企业转型成功应该具备这四个关键点 张侠博士介绍说,AWS通过对全球范围内成功实现了转型的企业进行观察和分析后注意到,这些成功转型的企业与空口谈论转型的企业相比,通常做到这样四点,这也是AWS CEO 安迪•杰西非常看重的四点:第一、高层领导团队对转型具有高度一致的坚定信念。转型对企业就意味着变革和变化,企业需要离开自己擅长的、舒服的做法,尝试采用新的战略、模式、流程、技术和工具。而人们通常会对现有的做法保持一定的惯性,对新的做法所带来的不确定性有所担心,对变化过程中所遇到的挫折和失败感到恐惧。因此这就要求领导团队坐在一起,认真研究企业所面临的问题,然后达成一致的信念,坚定地采取必要的行动。第二、设定一个自上而下、可实行的目标。企业领导团队对转型有了一致的信念后,当务之急是确定一个自上而下的、明确实际的、易于监测推进的目标,帮助企业集中精力,有效使用关键资源。目标应该是分阶段、分步骤的,可以立即着手实施,通过努力可以见到成果的那种。以大众汽车为例,专家团队梳理出140个整合项目,例如:通过卡车上的定位服务,跟踪工厂内部和外部货物转移;跨不同的工厂分析系统效率。在总目标的基础上有这些小目标,就能够分阶段、分步骤地实施,逐步取得成效。第三、对企业现有人员进行培训。张侠认为企业自己培训云计算人才更合适。许多事实表明,企业现有的技术业务人员更了解企业的文化和业务,一旦掌握新技术之后可立刻成为企业转型的生力军。以大众汽车为例,根据AWS的经验提出,建议大众汽车在组织结构进行创新,大众汽车在总部建立了几个IT能力中心,计划在柏林成立工业云联合创新中心,在德累斯顿、慕尼黑和沃尔夫斯堡的专家还将进一步提供支持。第四、不要让工作停滞,不要止步不前。转型之初的想法通常非常多,但面对牵一发而动全身的架构,转型往往无从下手,事实上,许多企业的转型都停滞在这个阶段。张侠表示,成功经验是新旧两手一起抓:一方面,从客户和市场的关键需求出发,企业抓住促进业务成长的关键要素,采用云原生技术,通过新技术、新模式、新渠道,实现产品和服务的创新。另一方面,全面分析企业的现有架构和应用,理清业务对系统和系统之间的依赖关系,制定通盘有效、缜密有序的迁移计划,并有条不紊地着手进行。结语 当前,许多人都是在家办公的状态,并不是非常忙碌的一个状态,这也给了所有人一个思考问题的时间,思考那些平常没时间静下来思考的事情,同时,这也是企业一个难得的思考和调整的机会。华为通过马来西亚安全标准审查 将参与其5G建设_安防互联

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    现在世界各地的公司都开始关注保护敏感数据抵御高级威胁,而其中一种威胁引起最高关注:内部威胁--44.5%的攻击来自恶意内部人员。  解决内部威胁的有效方法包括两个方面:第一,企业需要通过保护关键数据以及管理身份来减少内部威胁带来的影响;其次,他们需要监控其授权用户的行动以检测任何异常行为。在这篇文章中,我们将重点介绍第一个方面:保护敏感数据。  为了保护企业最敏感的数据,最重要的是部署成熟的数据安全策略。这个策略将会帮助确定谁拥有数据、来源地、敏感程度、谁可以使用等。  企业可采用系统的五步骤方法来保护其敏感数据:  1. 定义  花时间了解企业的战略目标以及数据安全如何适应这些目标可对整体数据安全计划提供指导。五步法的第一阶段应该着重评估企业的目标,并确保部署适当的政策和标准。在这个评估中应该包括利益相关者访谈、审查数据管理政策和标准以及任何其他现有文件,以了解当前的数据保护能力。同时,还需要在各个IT和业务利益相关者之间达成协议--哪些是关键数据、如果数据丢失对企业的影响以及所需的安全控制基准。  2. 发现  了解敏感数据在企业的位置是确保数据受到充分保护的重要步骤。如果不了解敏感数据的位置,则需要在所有系统部署安全控制,而无论系统是否包含关键数据,而这部符合成本效益。在了解企业当前数据环境后,还应该跨企业结构化和非结构化存储库进行数据发现,以识别和分类敏感数据。随着逐渐收集发现结果,还应该创建数据目录和分类来管理这些发现结果。  3. 设定基线  设定基线是了解需要付出多少努力来保护数据环境的关键步骤。如果没有对安全控制的适当评估,我们不可能知道安全漏洞在何处,以及需要部署哪些额外控制来更好地保护关键数据。企业应该根据第一阶段设定的基准评估当前数据安全控制和流程的成熟度,这一评估的结果可用于确定如何改进技术控制和流程,以加强敏感数据的安全。  4. 保护  在此阶段,企业需要设计和部署技术解决方案来保护数据。基于在基准评估期间发现的差距,应该制定计划来解决敏感数据风险,并部署更新的安全控制,以满足企业整体数据保护目标。通常,企业应创建路线图来优化项目和部署解决方案来保护数据环境。这一阶段的结果可确保敏感数据得到充分保护,并对安全风险进行修复。  5. 监控  我们知道数据并非静态,而且在整个企业移动。同时,每天都会创建新数据。因此,企业应该部署程序来检测新数据以及基于数据敏感程度来分类。企业还应该建立管理程序,以确保所有上述活动定期执行,符合企业目标--特别是第二阶段的数据发现活动。企业还应该考虑可视化数据风险以及数据风险仪表板功能,以向高层说明。其他活动包括开发监控清单、培训团队来管理更新的安全流程以及建立沟通计划来管理敏感数据的发现和保护。同样重要的是,随着技术变革和新数据威胁出现,企业应该定期重新审视其安全策略已验证控制的有效性。Python发送邮件脚本_安防互联

    互联网数据中心的组件中很少有比网络更有创新的。除了明显的事实,它将内部的所有东西连接在一起,因此与其他拼图块相比,它扮演了一个重要的角色,它也是预期比其他部分更长的进展层。例如,Facebook的基础设施工程师在五年前就决定将更多的注意力放在网络上。该公司基础设施副总裁贾森•泰勒在本月早些时候接受采访时告诉我们,在2013年,处理器已经明显跟不上摩尔定律的发展。存储媒体(包括Flash)的数据密度增长也是有限的。在网络技术的世界里,情况就不一样了。 泰勒说:“总的来说,其他组件都还不错,但它们的表现不如网络。网络真是难以置信。数据中心网络从不到10年前的1千兆以太网连接到今天的100GbE, 400GbE已经近在咫尺。”“这是网络容量的巨大增长,远远超过了数据中心其他组件的密集程度,”他继续说。“我们认为,网络资源将继续增长,并以大约固定的成本很好地扩大规模。我们仍可能看到,未来10年,网络规模将大幅扩大。DCK在8月份的一段时间里考察了数据中心网络技术的一些趋势,并考察了Facebook等超大规模云平台运营商的一些网络创新如何渗透到企业数据中心市场。Facebook在其数据中心技术方面比其他超级计算者更加开放,在数据中心100千兆以太网已经司空见惯的现在,该公司的工程师已经在为400GbE的未来做准备。企业数据中心网络也不甘落后。正如Mary Branscombe报道的那样,今年向100GbE的过渡“从稳步前进到慢跑”。据戴尔奥罗集团的数据显示,到2018年8月,100GbE港口出货量已经是2017年的两倍。供应商也观察到了类似的趋势。网络容量的进步很大程度上是由规模驱动的,而规模驱动着自动化的需求——这是hyperscale平台开拓的另一个领域。通过供应商和开源社区,一些创新正在企业数据中心中找到归宿。 在另一份报告中,Branscombe强调了企业运营商现在越来越关注自动化网络管理,并能够将DevOps原则应用于他们的工作,因此他们可以更好地支持编写在其基础架构之上运行的软件的开发团队。、为了进一步利用网络自动化,现有供应商和少数初创公司正在积极从事技术支持Intent-Based网络的概念,或IBN概念的技术——网络可以根据管理员设置的策略调整自己的想法,删除需要今天使用的所有手动网络管理流程。、在深入研究中,Wylie Wong探索了两家最大的数据中心网络供应商——思科和瞻博网络的IBN战略,这些战略刚刚开始形成。他还介绍了为数据中心网络开发IBN解决方案的四家领先初创公司的产品和战略。、其中一些公司开发了一些功能,使用户能够模拟他们的网络并虚拟地应用更改,以便将其投入生产。微软运营着世界上最大的超大规模的云平台之一,一段时间以来一直在做着类似的事情。该公司最近表示,它将开源这项功能背后的技术。即便Facebook预计网络性能将继续突飞猛进地提高,而成本保持稳定最终会成为现实,除了美元和美分,还有另一种成本需要考虑拥有更快、更智能、更自动化的网络意味着在交换机和路由器中投入越来越多的处理能力。网络设备的功耗持续上升,泰勒预计这将在几年内成为一个挑战。“但这似乎是一项工程挑战,我们很乐意承担,”他说。“我预计在未来五年内,我们将会看到更多的挑战,仅仅是让光学设备足够接近网络,以便最大限度地降低功耗。”一个具有很大潜力的想法是将光学元件直接集成到处理器包中。Facebook是这一想法的大力支持者。包括微软、思科、瞻博网络和Arista在内的一群供应商最近创建了机载光学系统联盟,在这个发展中的领域制定标准。  “这是人们谈论了很久很久的事情:你什么时候能看到你的处理器或芯片上的光学元件,”泰勒说。“这是我第一次看到未来,也许在未来7年内,我们可以直接在芯片封装中安装光学元件。这是10年前的研究。”除了IDC,80%的人可能都不知道还有其它几类数据中心_安防互联

    大数据分析一直是过去这十年的一个重要技术趋势,也是IT市场中最具活力和创新力的领域之一。但是如今的大数据分析市场与几年前截然不同,未来几年肯定也会有很大的变化。2018年有很多明显的迹象表明,这十年中快速起的大数据市场,正在以不同的形式沉淀下来。未来几年,大数据分析市场甚至可能不会被称为“大数据”,因为很多大数据分析取得的进展都是针对人工智能的,尽管其核心是数据驱动的,但实际上并不一定要依赖于大量的数据才能在应用中发挥作用。展望2019年,分析公司Wikibon预测大数据分析将会出现以下一些趋势:公有云提供商正在吸收大多数大数据分析增长的新机会企业正在将越来越多的大数据分析工作负载转移到公有云,并在这些环境中开发更多的绿地应用。2019年,三大公有云提供商AWS、微软Azure和Google Cloud将加大力度,帮助企业将数据从本地平台迁移出来。其他公有云提供商将难以保持自己在大数据分析市场的份额。2018年,来自公有云领导厂商的压力迫使IBM收购了RedHat。展望未来,IBM、Oracle和其他公有云提供商将更加强调混合云解决方案,帮助客户集中管理分布在私有云和公有云之间的大数据资产。此外,越来越多的大数据公有云提供商将基础设施及服务和平台即服务细分市场拱手让给AWS、微软和Google,并将转向为业务线和特定行业提供软件服务分析应用。例如,Snowflake Computing就在云数据仓库市场大获成功,2018年得到了4.5亿美元的资金以保持增长势头。 大数据分析生态系统正在深入云原生环境 开源软件Kubernetes是一种针对管理需要在云和本地数据中心之间轻松迁移的应用的软件容器,是新一代云原生大数据的基础。过去一年中,这个市场最引人注目的趋势就是围绕Kubernetes的数据生态系统“再结晶”。云原生大数据架构的发展,推动了2018年大量资金和并购活动的活跃。这就解释了为什么专注于多云分布式内存数据的Pivotal在其首次公开募股中就获得了5.55亿美元的资金;Talend收购Stitch,是因为市场需要一种更简单的工具来加载数据到云数据仓库;Cloudian收购Infinity Storage的一个重要原因,是企业对基于云的可扩展文件存储和对象存储的要求越来越高。Wikibon预测,2019年Open Hybrid Architecture Initiative将开始实施HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Pig、YARN和其他Hadoop主要组件的模块化和容器化计划。此外,主要赞助方——即将成为Cloudera 和IBM/Red Hat一部分的Hortonworks公司——将在2019年初提供下一代商用Hadoop解决方案,将这一架构融入他们各自的混合云解决方案组合中,其他云解决方案提供商也会紧随其后。2019年,Spark、TensorFlow、流媒体、分布式对象存储和块存储细分领域中类似的容器化项目也将开始实施,因为整个大数据堆栈将在基于Kubernetes的DevOps环境中通过解耦来实现更灵活的部署和管理。大数据分析平台提供商均在大力投资数据科学工具链 大数据分析解决方案提供商正在争相赢得新一代AI项目开发人员的心。过去几年中,市场中涌现了众多新一代数据科学工作台,包括Anaconda、Dataiku、DataKitchen、DataRobot、Dimensional Mechanics、Domino Data Lab、H2O.ai、Hydrosphere.io、Kogentix、Pipeline.ai和Seldon。此外,老牌大数据分析厂商如IBM、Oracle、Cloudera和Alteryx等,都已经进入这一领域,三大公有云厂商亦是如此。 2018年,DataRobot、Tamr和Immuta纷纷得到风投资金,说明这几家初创公司在过去几年中已经扎根于数据科学工作台领域,并且也将触手伸到了中国和远东。2019年,将会越来越多的企业强调他们能够自动执行诸如特征工程、超参数优化和数据标记等传统手动任务。大数据分析解决方案提供商将大力投资工具以加快将经过训练的AI模型部署到生产应用中的进程。随着大数据分析生态系统开始向云原生架构转变,越来越多的数据科学工作台将整合Kubernetes业务流程结构自动化任务的能力,并将容器模型集成到公有云和私有云中,这一趋势将把新兴标准(如Kubeflow)带入蓬勃发展的数据科学DevOps工具链生态系统中来。Hadoop和Spark正在变成传统遗留技术 Hadoop在大数据分析领域发挥的作用正在逐渐消失。Hadoop市场的增长前景趋于平缓,这也成为Cloudera和Hortonworks在2018年合并的主要原因。Hadoop的核心用例正在逐渐缩小到面向非结构化数据的分布式文件系统、用于批量数据转换的平台、大数据治理存储库和可查询的大数据存档。2019年,Hadoop将试图把应用范围扩展到在线分析处理、商业智能、数据仓库以及其他开源项目覆盖的领域。今年年底,很多企业大数据环境将开始逐步淘汰Hadoop,即使Hadoop重点瞄准的数据湖,也更倾向于采用分布式对象存储、流计算平台和大规模可扩展的内存集群。即使作为Hadoop替代品问世的ApacheSpark,在许多以TensorFlow为中心的AI环境中也开始变成一项遗留技术。这一趋势通过数据提取/转换/加载进入到Spark的部署领域就可以看到,而且随着Schema on Read架构(将数据的处理推迟到从数据库读出后)的出现,这种趋势可能会有所放缓。 大数据正在成为数据管理DevOps的核心 用户能否快速搜索、发现、组织和管理数据资产,已经成为数字业务能否取得成功的基础。在这方面,Looker Data Science在E轮融资中获得了1亿美元,以满足大数据编目、治理、准备和可视化解决方案的市场需求。2019年,Wikibon预测会看到越来越多的企业将数据湖重新用于应用基础架构的大数据目录中,从而提高知识工作者的工作效率,支持正在构建训练生产AI应用的新一代开发人员,并促进算法透明度和电子发现。Wikibon还预计IBM、Cloudera/Hortonworks、Informatica、Collibra等厂商将强化他们现有大数据目录平台在管理更多元数据、模型、图像、容器和其他组件(这些组件都是AIDevOps工作流的生命线)的能力流程。企业将越来越多地跨多云环境部署大数据目录,利用新一代虚拟化工具,提供单一控制平面来管理公有云和私有云中的不同数据资产。Wikibon预测,AWS、微软和谷歌将推出自己的大数据目录,面向那些选择在公有云/私有云混合环境中部署这些服务的客户。数据湖正在朝着云对象存储和流计算发展 2018年,AWS S3和微软Azure Data Lake Storage等云对象存储平台将继续取代企业数据湖中的Hadoop。Wikibon还看到,风险投资方会优先为那些知名的多云数据访问、查询和可视化解决方案提供商提供资金(例如Dremio,在B轮融资中获得2500万美元);以及软件定义的多云存储(例如Scality,在B轮融资中获得6000万美元),和云对象存储(例如Cloudian,在E轮融资中获得9400万美元)。展望未来,这一趋势将持续下去,但是未来三到五年流计算将让这一趋势黯然失色。Kafka、Flink和Spark Structured Streaming等低延迟流媒体平台正在成为企业数据基础设施的基础,正如20世纪70年代以来的关系数据架构。 商业智能将全面拥抱AI和内存 人工智能正在从内部和外部全面重塑商业智能市场。在过去几年中,商业智能的一个核心趋势是新一代融入了AI的预测分析、搜索、预测工具覆盖了该技术传统的重点——历史分析,这些工具可以让企业用户做很多以前需要经过培训的数据科学家才能做的事情。2019年,越来越多的商业智能厂商将深度集成AI,自动从复杂数据中提取预测见解,同时在解决方案中提供丰富的功能,提供便捷的自助服务和最佳行动的指导,这一点从今年初创公司ThoughtSpot在D轮融资中获得1.45亿美元就可以看出,这笔资金将被用于ThoughtSpot创新的AI增强型业务分析解决方案组合。说到AI在大数据分析市场几乎所有方面都发挥着越来越重要的作用,让我们来看看2018年的这些融资事件吧:AI初创公司从风投那里得到了惊人的资金——预计仅美国AI初创公司就得到了1000亿美元资金,其中大部分资金都投给了创新的AI硬件加速提供商。去年规模最大的种子轮融资中很多都是发展有一段时间的人工智能解决方案提供商,包括AI自动化工作台初创公司DataRobot,在D轮融资中获得1亿美元;自动数据准备公司Tamr,在D轮融资中获得1800万美元;AI DevOps数据隐私控制公司Immuta,在B轮融资中获得2000万美元。企业对于利用强大的人工智能搜索技术筛选越来越多的日志数据有着永远无法满足的需求,这也解释了为什么Elasticsearch B.V.能够在IPO上市的时候筹集2.52亿美元资金。AI和业务分析行业正在持续向自助数据准备转变,这一点解释了Infogix为什么要收购LavaStorm Analytics。构建自主AI驱动系统的强化学习工具新兴市场,是激励微软收购Bonsai AI的一个重要因素。越来越多的企业选择部署分布式内存云数据库以支持复杂的实时AI管道,这一点促使MariaDB Corp. Ab收购了Clustrix。大数据分析的另一个主导趋势是内存架构,这就解释了为什么2018年MemSQL以内存交易分析技术在D轮融资中获得了3000万美元,InfluxData以使用时间序列数据库实时监控性能技术在C轮融资中获得了3500万美元,以及Actian凭借知名的内存混合交易/分析平台被股权公司HCL收购。边缘计算从根本上改造了数据库架构 我们所了解的数据库正在被解构并重新组装,用于面向边缘的部署。大数据分析市场的大部分发展都是面向边缘的、流式、动态的数据架构,这些架构不一定依赖于庞大的存储架构。这就解释了为什么我们在2018年看到可扩展的机器数据存储、处理和分析(CrateDB,A轮融资获得1100万美元)和流数据管道集成、监控和管理(StreamSets,C轮融资获得2400万美元)公司都获得了融资。Wikibon预测,2019年企业将部署流媒体平台,推动低延迟DevOps管道,不断向移动应用、物联网、机器人和其他边缘应用注入经过训练的最佳机器学习模型。在线事务分析处理、数据转换和数据治理工作负载也越来越多地转向低延迟、有状态的流式主干架构。未来几年,颠覆性的新数据平台将进入市场,结合流媒体、内存和区块链功能。这些新的分布式数据平台中有很多将是针对连续的AIDevOps管道进行优化的,这些管道需要低延迟、可扩展和自动化的数据接收、建模、训练、以及服务于边缘设备。这些分析管道功能的无服务器接口将成为标准配置,并辅以有状态流结构,支持新兴5G宽带无线网络中边缘设备中的内联推荐引擎、下一个最佳动作和其他事务工作负载。云计算技术将如何影响商业世界?_安防互联

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    现在世界各地的公司都开始关注保护敏感数据抵御高级威胁,而其中一种威胁引起最高关注:内部威胁--44.5%的攻击来自恶意内部人员。  解决内部威胁的有效方法包括两个方面:第一,企业需要通过保护关键数据以及管理身份来减少内部威胁带来的影响;其次,他们需要监控其授权用户的行动以检测任何异常行为。在这篇文章中,我们将重点介绍第一个方面:保护敏感数据。  为了保护企业最敏感的数据,最重要的是部署成熟的数据安全策略。这个策略将会帮助确定谁拥有数据、来源地、敏感程度、谁可以使用等。  企业可采用系统的五步骤方法来保护其敏感数据:  1. 定义  花时间了解企业的战略目标以及数据安全如何适应这些目标可对整体数据安全计划提供指导。五步法的第一阶段应该着重评估企业的目标,并确保部署适当的政策和标准。在这个评估中应该包括利益相关者访谈、审查数据管理政策和标准以及任何其他现有文件,以了解当前的数据保护能力。同时,还需要在各个IT和业务利益相关者之间达成协议--哪些是关键数据、如果数据丢失对企业的影响以及所需的安全控制基准。  2. 发现  了解敏感数据在企业的位置是确保数据受到充分保护的重要步骤。如果不了解敏感数据的位置,则需要在所有系统部署安全控制,而无论系统是否包含关键数据,而这部符合成本效益。在了解企业当前数据环境后,还应该跨企业结构化和非结构化存储库进行数据发现,以识别和分类敏感数据。随着逐渐收集发现结果,还应该创建数据目录和分类来管理这些发现结果。  3. 设定基线  设定基线是了解需要付出多少努力来保护数据环境的关键步骤。如果没有对安全控制的适当评估,我们不可能知道安全漏洞在何处,以及需要部署哪些额外控制来更好地保护关键数据。企业应该根据第一阶段设定的基准评估当前数据安全控制和流程的成熟度,这一评估的结果可用于确定如何改进技术控制和流程,以加强敏感数据的安全。  4. 保护  在此阶段,企业需要设计和部署技术解决方案来保护数据。基于在基准评估期间发现的差距,应该制定计划来解决敏感数据风险,并部署更新的安全控制,以满足企业整体数据保护目标。通常,企业应创建路线图来优化项目和部署解决方案来保护数据环境。这一阶段的结果可确保敏感数据得到充分保护,并对安全风险进行修复。  5. 监控  我们知道数据并非静态,而且在整个企业移动。同时,每天都会创建新数据。因此,企业应该部署程序来检测新数据以及基于数据敏感程度来分类。企业还应该建立管理程序,以确保所有上述活动定期执行,符合企业目标--特别是第二阶段的数据发现活动。企业还应该考虑可视化数据风险以及数据风险仪表板功能,以向高层说明。其他活动包括开发监控清单、培训团队来管理更新的安全流程以及建立沟通计划来管理敏感数据的发现和保护。同样重要的是,随着技术变革和新数据威胁出现,企业应该定期重新审视其安全策略已验证控制的有效性。Python发送邮件脚本_安防互联

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    互联网数据中心的组件中很少有比网络更有创新的。除了明显的事实,它将内部的所有东西连接在一起,因此与其他拼图块相比,它扮演了一个重要的角色,它也是预期比其他部分更长的进展层。例如,Facebook的基础设施工程师在五年前就决定将更多的注意力放在网络上。该公司基础设施副总裁贾森•泰勒在本月早些时候接受采访时告诉我们,在2013年,处理器已经明显跟不上摩尔定律的发展。存储媒体(包括Flash)的数据密度增长也是有限的。在网络技术的世界里,情况就不一样了。 泰勒说:“总的来说,其他组件都还不错,但它们的表现不如网络。网络真是难以置信。数据中心网络从不到10年前的1千兆以太网连接到今天的100GbE, 400GbE已经近在咫尺。”“这是网络容量的巨大增长,远远超过了数据中心其他组件的密集程度,”他继续说。“我们认为,网络资源将继续增长,并以大约固定的成本很好地扩大规模。我们仍可能看到,未来10年,网络规模将大幅扩大。DCK在8月份的一段时间里考察了数据中心网络技术的一些趋势,并考察了Facebook等超大规模云平台运营商的一些网络创新如何渗透到企业数据中心市场。Facebook在其数据中心技术方面比其他超级计算者更加开放,在数据中心100千兆以太网已经司空见惯的现在,该公司的工程师已经在为400GbE的未来做准备。企业数据中心网络也不甘落后。正如Mary Branscombe报道的那样,今年向100GbE的过渡“从稳步前进到慢跑”。据戴尔奥罗集团的数据显示,到2018年8月,100GbE港口出货量已经是2017年的两倍。供应商也观察到了类似的趋势。网络容量的进步很大程度上是由规模驱动的,而规模驱动着自动化的需求——这是hyperscale平台开拓的另一个领域。通过供应商和开源社区,一些创新正在企业数据中心中找到归宿。 在另一份报告中,Branscombe强调了企业运营商现在越来越关注自动化网络管理,并能够将DevOps原则应用于他们的工作,因此他们可以更好地支持编写在其基础架构之上运行的软件的开发团队。、为了进一步利用网络自动化,现有供应商和少数初创公司正在积极从事技术支持Intent-Based网络的概念,或IBN概念的技术——网络可以根据管理员设置的策略调整自己的想法,删除需要今天使用的所有手动网络管理流程。、在深入研究中,Wylie Wong探索了两家最大的数据中心网络供应商——思科和瞻博网络的IBN战略,这些战略刚刚开始形成。他还介绍了为数据中心网络开发IBN解决方案的四家领先初创公司的产品和战略。、其中一些公司开发了一些功能,使用户能够模拟他们的网络并虚拟地应用更改,以便将其投入生产。微软运营着世界上最大的超大规模的云平台之一,一段时间以来一直在做着类似的事情。该公司最近表示,它将开源这项功能背后的技术。即便Facebook预计网络性能将继续突飞猛进地提高,而成本保持稳定最终会成为现实,除了美元和美分,还有另一种成本需要考虑拥有更快、更智能、更自动化的网络意味着在交换机和路由器中投入越来越多的处理能力。网络设备的功耗持续上升,泰勒预计这将在几年内成为一个挑战。“但这似乎是一项工程挑战,我们很乐意承担,”他说。“我预计在未来五年内,我们将会看到更多的挑战,仅仅是让光学设备足够接近网络,以便最大限度地降低功耗。”一个具有很大潜力的想法是将光学元件直接集成到处理器包中。Facebook是这一想法的大力支持者。包括微软、思科、瞻博网络和Arista在内的一群供应商最近创建了机载光学系统联盟,在这个发展中的领域制定标准。  “这是人们谈论了很久很久的事情:你什么时候能看到你的处理器或芯片上的光学元件,”泰勒说。“这是我第一次看到未来,也许在未来7年内,我们可以直接在芯片封装中安装光学元件。这是10年前的研究。”除了IDC,80%的人可能都不知道还有其它几类数据中心_安防互联

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    大数据分析一直是过去这十年的一个重要技术趋势,也是IT市场中最具活力和创新力的领域之一。但是如今的大数据分析市场与几年前截然不同,未来几年肯定也会有很大的变化。2018年有很多明显的迹象表明,这十年中快速起的大数据市场,正在以不同的形式沉淀下来。未来几年,大数据分析市场甚至可能不会被称为“大数据”,因为很多大数据分析取得的进展都是针对人工智能的,尽管其核心是数据驱动的,但实际上并不一定要依赖于大量的数据才能在应用中发挥作用。展望2019年,分析公司Wikibon预测大数据分析将会出现以下一些趋势:公有云提供商正在吸收大多数大数据分析增长的新机会企业正在将越来越多的大数据分析工作负载转移到公有云,并在这些环境中开发更多的绿地应用。2019年,三大公有云提供商AWS、微软Azure和Google Cloud将加大力度,帮助企业将数据从本地平台迁移出来。其他公有云提供商将难以保持自己在大数据分析市场的份额。2018年,来自公有云领导厂商的压力迫使IBM收购了RedHat。展望未来,IBM、Oracle和其他公有云提供商将更加强调混合云解决方案,帮助客户集中管理分布在私有云和公有云之间的大数据资产。此外,越来越多的大数据公有云提供商将基础设施及服务和平台即服务细分市场拱手让给AWS、微软和Google,并将转向为业务线和特定行业提供软件服务分析应用。例如,Snowflake Computing就在云数据仓库市场大获成功,2018年得到了4.5亿美元的资金以保持增长势头。 大数据分析生态系统正在深入云原生环境 开源软件Kubernetes是一种针对管理需要在云和本地数据中心之间轻松迁移的应用的软件容器,是新一代云原生大数据的基础。过去一年中,这个市场最引人注目的趋势就是围绕Kubernetes的数据生态系统“再结晶”。云原生大数据架构的发展,推动了2018年大量资金和并购活动的活跃。这就解释了为什么专注于多云分布式内存数据的Pivotal在其首次公开募股中就获得了5.55亿美元的资金;Talend收购Stitch,是因为市场需要一种更简单的工具来加载数据到云数据仓库;Cloudian收购Infinity Storage的一个重要原因,是企业对基于云的可扩展文件存储和对象存储的要求越来越高。Wikibon预测,2019年Open Hybrid Architecture Initiative将开始实施HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Pig、YARN和其他Hadoop主要组件的模块化和容器化计划。此外,主要赞助方——即将成为Cloudera 和IBM/Red Hat一部分的Hortonworks公司——将在2019年初提供下一代商用Hadoop解决方案,将这一架构融入他们各自的混合云解决方案组合中,其他云解决方案提供商也会紧随其后。2019年,Spark、TensorFlow、流媒体、分布式对象存储和块存储细分领域中类似的容器化项目也将开始实施,因为整个大数据堆栈将在基于Kubernetes的DevOps环境中通过解耦来实现更灵活的部署和管理。大数据分析平台提供商均在大力投资数据科学工具链 大数据分析解决方案提供商正在争相赢得新一代AI项目开发人员的心。过去几年中,市场中涌现了众多新一代数据科学工作台,包括Anaconda、Dataiku、DataKitchen、DataRobot、Dimensional Mechanics、Domino Data Lab、H2O.ai、Hydrosphere.io、Kogentix、Pipeline.ai和Seldon。此外,老牌大数据分析厂商如IBM、Oracle、Cloudera和Alteryx等,都已经进入这一领域,三大公有云厂商亦是如此。 2018年,DataRobot、Tamr和Immuta纷纷得到风投资金,说明这几家初创公司在过去几年中已经扎根于数据科学工作台领域,并且也将触手伸到了中国和远东。2019年,将会越来越多的企业强调他们能够自动执行诸如特征工程、超参数优化和数据标记等传统手动任务。大数据分析解决方案提供商将大力投资工具以加快将经过训练的AI模型部署到生产应用中的进程。随着大数据分析生态系统开始向云原生架构转变,越来越多的数据科学工作台将整合Kubernetes业务流程结构自动化任务的能力,并将容器模型集成到公有云和私有云中,这一趋势将把新兴标准(如Kubeflow)带入蓬勃发展的数据科学DevOps工具链生态系统中来。Hadoop和Spark正在变成传统遗留技术 Hadoop在大数据分析领域发挥的作用正在逐渐消失。Hadoop市场的增长前景趋于平缓,这也成为Cloudera和Hortonworks在2018年合并的主要原因。Hadoop的核心用例正在逐渐缩小到面向非结构化数据的分布式文件系统、用于批量数据转换的平台、大数据治理存储库和可查询的大数据存档。2019年,Hadoop将试图把应用范围扩展到在线分析处理、商业智能、数据仓库以及其他开源项目覆盖的领域。今年年底,很多企业大数据环境将开始逐步淘汰Hadoop,即使Hadoop重点瞄准的数据湖,也更倾向于采用分布式对象存储、流计算平台和大规模可扩展的内存集群。即使作为Hadoop替代品问世的ApacheSpark,在许多以TensorFlow为中心的AI环境中也开始变成一项遗留技术。这一趋势通过数据提取/转换/加载进入到Spark的部署领域就可以看到,而且随着Schema on Read架构(将数据的处理推迟到从数据库读出后)的出现,这种趋势可能会有所放缓。 大数据正在成为数据管理DevOps的核心 用户能否快速搜索、发现、组织和管理数据资产,已经成为数字业务能否取得成功的基础。在这方面,Looker Data Science在E轮融资中获得了1亿美元,以满足大数据编目、治理、准备和可视化解决方案的市场需求。2019年,Wikibon预测会看到越来越多的企业将数据湖重新用于应用基础架构的大数据目录中,从而提高知识工作者的工作效率,支持正在构建训练生产AI应用的新一代开发人员,并促进算法透明度和电子发现。Wikibon还预计IBM、Cloudera/Hortonworks、Informatica、Collibra等厂商将强化他们现有大数据目录平台在管理更多元数据、模型、图像、容器和其他组件(这些组件都是AIDevOps工作流的生命线)的能力流程。企业将越来越多地跨多云环境部署大数据目录,利用新一代虚拟化工具,提供单一控制平面来管理公有云和私有云中的不同数据资产。Wikibon预测,AWS、微软和谷歌将推出自己的大数据目录,面向那些选择在公有云/私有云混合环境中部署这些服务的客户。数据湖正在朝着云对象存储和流计算发展 2018年,AWS S3和微软Azure Data Lake Storage等云对象存储平台将继续取代企业数据湖中的Hadoop。Wikibon还看到,风险投资方会优先为那些知名的多云数据访问、查询和可视化解决方案提供商提供资金(例如Dremio,在B轮融资中获得2500万美元);以及软件定义的多云存储(例如Scality,在B轮融资中获得6000万美元),和云对象存储(例如Cloudian,在E轮融资中获得9400万美元)。展望未来,这一趋势将持续下去,但是未来三到五年流计算将让这一趋势黯然失色。Kafka、Flink和Spark Structured Streaming等低延迟流媒体平台正在成为企业数据基础设施的基础,正如20世纪70年代以来的关系数据架构。 商业智能将全面拥抱AI和内存 人工智能正在从内部和外部全面重塑商业智能市场。在过去几年中,商业智能的一个核心趋势是新一代融入了AI的预测分析、搜索、预测工具覆盖了该技术传统的重点——历史分析,这些工具可以让企业用户做很多以前需要经过培训的数据科学家才能做的事情。2019年,越来越多的商业智能厂商将深度集成AI,自动从复杂数据中提取预测见解,同时在解决方案中提供丰富的功能,提供便捷的自助服务和最佳行动的指导,这一点从今年初创公司ThoughtSpot在D轮融资中获得1.45亿美元就可以看出,这笔资金将被用于ThoughtSpot创新的AI增强型业务分析解决方案组合。说到AI在大数据分析市场几乎所有方面都发挥着越来越重要的作用,让我们来看看2018年的这些融资事件吧:AI初创公司从风投那里得到了惊人的资金——预计仅美国AI初创公司就得到了1000亿美元资金,其中大部分资金都投给了创新的AI硬件加速提供商。去年规模最大的种子轮融资中很多都是发展有一段时间的人工智能解决方案提供商,包括AI自动化工作台初创公司DataRobot,在D轮融资中获得1亿美元;自动数据准备公司Tamr,在D轮融资中获得1800万美元;AI DevOps数据隐私控制公司Immuta,在B轮融资中获得2000万美元。企业对于利用强大的人工智能搜索技术筛选越来越多的日志数据有着永远无法满足的需求,这也解释了为什么Elasticsearch B.V.能够在IPO上市的时候筹集2.52亿美元资金。AI和业务分析行业正在持续向自助数据准备转变,这一点解释了Infogix为什么要收购LavaStorm Analytics。构建自主AI驱动系统的强化学习工具新兴市场,是激励微软收购Bonsai AI的一个重要因素。越来越多的企业选择部署分布式内存云数据库以支持复杂的实时AI管道,这一点促使MariaDB Corp. Ab收购了Clustrix。大数据分析的另一个主导趋势是内存架构,这就解释了为什么2018年MemSQL以内存交易分析技术在D轮融资中获得了3000万美元,InfluxData以使用时间序列数据库实时监控性能技术在C轮融资中获得了3500万美元,以及Actian凭借知名的内存混合交易/分析平台被股权公司HCL收购。边缘计算从根本上改造了数据库架构 我们所了解的数据库正在被解构并重新组装,用于面向边缘的部署。大数据分析市场的大部分发展都是面向边缘的、流式、动态的数据架构,这些架构不一定依赖于庞大的存储架构。这就解释了为什么我们在2018年看到可扩展的机器数据存储、处理和分析(CrateDB,A轮融资获得1100万美元)和流数据管道集成、监控和管理(StreamSets,C轮融资获得2400万美元)公司都获得了融资。Wikibon预测,2019年企业将部署流媒体平台,推动低延迟DevOps管道,不断向移动应用、物联网、机器人和其他边缘应用注入经过训练的最佳机器学习模型。在线事务分析处理、数据转换和数据治理工作负载也越来越多地转向低延迟、有状态的流式主干架构。未来几年,颠覆性的新数据平台将进入市场,结合流媒体、内存和区块链功能。这些新的分布式数据平台中有很多将是针对连续的AIDevOps管道进行优化的,这些管道需要低延迟、可扩展和自动化的数据接收、建模、训练、以及服务于边缘设备。这些分析管道功能的无服务器接口将成为标准配置,并辅以有状态流结构,支持新兴5G宽带无线网络中边缘设备中的内联推荐引擎、下一个最佳动作和其他事务工作负载。云计算技术将如何影响商业世界?_安防互联

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    正如新兴技术及其使用正在以惊人的速度发展一样,支持IT设备的物理基础设施也正在转变以支持这些进步。有一些重要的趋势推动了新的技术部署方法,但也有一些重要的影响,因为必须提供和管理电源、冷却、空间等基础设施。调研机构Gartner公司表示,首先,向混合基础设施的大规模转变正在进行中。该公司分析师预测,到2020年,云计算、托管和传统基础设施服务的支出将持平。这源于早期的研究,该研究表明混合基础设施服务的使用有所增加。随着企业将越来越多的IT负载投入到外包数据中心服务和云计算中,分布式IT环境的重要性和扩散性都得到了提高。 其次,物联网或者更具体地说是工业物联网已经悄然增长了几十年。虽然工业制造和加工已经使用了一段时间的数据,以保持其保持竞争力和确保盈利的能力,但很多企业必须不断努力优化效率和生产力。他们正在通过更智能和更自动化的决策(大多数数据驱动)寻求答案,数据几乎完全在传统数据中心设施之外收集和处理。第三,快速发展的应用程序(例如游戏和内容流)以及诸如自动驾驶车辆的新兴用途需要对延迟和带宽限制都敏感的物理资源。缩小数据源之间的物理距离、处理和使用是实用的解决方案,但这也意味着集中式数据中心并不是最佳的解决方案。这类服务的主要吸引力在于大量人员居住的地方——正是在这些地方,有争议的电力、空间和连接为大型设施运营增加了不可接受的成本。分布式IT设施和边缘数据中心的兴起 在每一个例子中,IT设备都必须高效可靠地运行。如今,从基础设施的角度来看,在数据中心内实现这一目标是最佳方式,这几乎没有争议。此外,环境的复杂性和许多应用程序的业务关键性意味着需要实施数据中心风格的管理实践,以确保满足正常运行时间要求。然而,数据中心本身只提供了部分答案,因为分布式IT环境正变得越来越重要。 在多个或不同地点运营多个边缘和IT设施时需要解决的主要挑战包括可视性、可用性、安全性、自动化,因此DCIM在主流数据中心中发挥着重要作用。企业还可以将人力资源添加到列表中,因为大多数数据中心运营(包括服务和维护)都是由小型且专注的专业团队提供的。当企业增加了分布式地点的复杂性时,可能在错误的时间将错误的人员放在错误的位置。基于云计算的DCIM满足管理边缘计算基础设施的需求 任何网络中的DCIM部署都可能是复杂的,而且成本可能很高(无论是使用内部部署模型还是作为服务模型提供的)。相比之下,基于云计算的DCIM或DMAS(数据中心管理即服务)克服了这种初始惯性,为所面临的挑战提供了一种实用的解决方案。行业领先厂商提供的解决方案使分布式环境中的物理基础设施能够通过使用智能手机的方式进行远程管理,从而提高效率和可用性。DMaaS结合了简化的安装和基于订阅的方法,以及与云计算分析的安全连接,为服务器机房、配线间或IT设施的优化提供智能和可操作的洞察。这意味着无论在何处处理、存储或传输数据,都可以主动管理物理基础设施,以确保正常运行时间和互联世界中的确定性。HPE携手Nutanix 提供混合云服务_安防互联

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    7月16日消息,在特斯拉首席执行官埃隆 ⷠ马斯克(Elon Musk)、亚马逊首席执行官杰夫 ⷠ贝佐斯(Jeff Bezos)、微软前首席执行官比尔 ⷠ盖茨(Bill Gates)、苹果公司等 Twitter 帐户被黑后,这些账号向其粉丝们发布了数字货币诈骗内容。目前,Twitter 表示已意识到系统出现了安全性问题,其正在调查并采取措施加以修复。有消息称该事件由于大规模黑客入侵账号所致。当前Twitter公司尚未透露账户禁用的工作原理,但是从目前来看,被限制发推的都是已经验证过的账户。未经验证的账号似乎依然可以正常发推,而验证后的账户不可以发布新的推文,但是可以转发现有推文。现在尚不清楚有多少个Twitter账户被禁止发推,也不清楚这些账户需要多长时间才能解禁。美东时间15日,Twitter盘后跌3.36%什么是数据中心安全性?确保您的利益受到保护的6种方法_安防互联

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    伴随着云计算的深入发展,云服务商在海内外的纷纷落地和对外商用,数据中心规模一直处于持续增长的态势。近年来,以5G、人工智能、边缘计算等为代表的新一代信息技术的不断涌和加速突破,再次将数据中心推向了又一个高潮。那么问题来了:中国IDC市场的规模还将保持持续增长的态势吗?一线城市IDC市场规模在政策的约束下将如何发展?新技术、新产品的不断涌现对IDC业务将产生哪些影响? 政策约束下中国IDC业务逃离一线城市呈现新格局 伴随着数据中心建设规模的不断增加,高能耗的现象让大多数城市都吃不消,为控制不断投建的数据中心能耗,近年来,国家和地方相关部门发布了众多政策文件。2月,三部委联合发布《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》,明确到2022年,数据中心平均能耗基本达到国际先进水平,新建大型、超大型数据中心的PUE达到1.4以下;4月,深圳印发《深圳市发展和改革委员会关于数据中心节能审查有关事项的通知》;6月,上海市经信委印发《上海市互联网数据中心建设导则(2019)》,提出“严禁上海市中环以内区域新建IDC(数据中心)”“PUE值严格控制不超过1.3”等标准。经济发达地区出台的相关政策规定了数据中心的建设标准,此外该举措迫使一线城市的IDC业务开始外迁,例如张北地区承接部分北京地区IDC业务,南通地区承接部分上海IDC业务…另外还成立了大量的数据中心产业园区以舒缓IDC业务带来的经济生态压力,同时满足IDC行业旺盛的市场需求。 新基建将中国IDC业务推向下一个风口 “新基建”的诞生贯穿着2019年经济发展的核心主题,包括物联网、5G、工业互联网,数据信息的相关服务,如大数据中心,云计算中心等方面。此概念一出,各地纷纷发布相关地方性发展策略,完善投资部署。2019年北京着力加强5G、工业互联网等新型基础设施建设;在陕西省主抓的600个省级重点项目当中,AI、工业互联网、物联网以及智慧城市也将成为重点。广东省则计划在广州和深圳的密集城区展开5G网络的组网建设工作,基站规模计划超过2700个…在国家方针政策的号召下5G、AI、工业互联网等成为了未来建设的重点方向。与之而来的便是数据量的爆炸式增长,因此数据中心作为信息基础设施的核心资源,对5G、互联网发展的重要性愈发凸显。从国家政务到各大行业,各地对数据中心建设的需求旺盛,数据中心建设热潮再次被掀起。 液冷、AI等新技术推动中国IDC产业升级 “绿色节能”是当前数据中心行业老生常谈的话题,自国家出台相关数据中心的禁限政策以来,更多的设备厂商纷纷投入到开发绿色节能产品的行列中来以顺应时代的要求,当今实现数据中心绿色节能更多的是通过制冷方式,空调制冷是最为传统的方式,随着时代的要求和技术的进步众多企业开始使用风冷,水冷等自然冷却方式,其优势在于可再生循环使用且成本低廉,因此,绿色节能数据中心将成为未来数据中心的发展方向。除此之外,运维管理也是维持数据中心运营相当重要的环节,所谓“三分技术,七分管理,”据相关调查数据显示,数据中心70%的宕机事件是由运维人员错误操作所导致的,为了实现数据中心的安全高效可持续化运作,智能化、可视化运维逐渐成为了数据中心的首选。 5G、边缘计算等促使IDC模式产生变革 据《报告》显示,互联网行业一直是推动IDC市场规模增长的主要驱动力,互联网时代产生的数据量需要依托数据中心来存储和分析。伴随着5G的出现以及相关网络的部署,对数据中心的应用场景将进一步扩大。根据“科智咨询”预测,2020年中国数据中心市场规模将超过2000亿元。此外,由于5G的快速发展以及通信网络去中心化的特点,与之相辅相成的很多行业也将被带动,边缘计算就是其一,他将成为解决5G对不同应用场景支撑问题的核心技术,和传统的集中化云计算系统不同,在边缘计算模式下,为了更好地支撑高密度、大带宽和低时延业务场景,唯一有效的方式是在靠近用户的网络边缘侧构建业务平台,提供存储、计算、网络等资源,将部分关键业务应用下沉到接入网络边缘,以减少网络传输和多级转发带来的带宽与时延损耗,因此将会出现越来越多的边缘数据中心。加之物联网、AI等新技术的出现和发展,新业务模式的出现导致传统数据中心的计算模式已经无法适应物联网时代的发展,为了提高边缘计算的能力小微型数据中心开始兴起。 数字化转型正当时,云化数据中心受青睐 近年来,伴随着全球企业数字化转型的加速,企业上云作为数字化转型的举措之一,也随之快速增长,预计到2025年,85%的企业应用将上云。这就加速了云计算产业的发展。据相关数据显示,2018年,全球云计算行业收入达到了1794亿美元,同比增长26.2%。国内市场2018年收入达到72亿美元,同比增长68.2%。推动这一增长的重要因素之一是云计算具备弹性扩容、按需使用、按量付费等优点,云数据中心正成为企业新的数据存储库。2021年会成为转折一年,存储在云上的数据量将超过传统数据中心。值得肯定的是,未来数据中心还将呈现持续增长的态势,那么新技术的不断涌现和发展还将对数据中心产生哪些影响?如何持续优化用户体验,实现智能化运营?如何建设绿色节能数据中心?…值得我们去探索和研究。数据中心靠什么活在一线城市?_安防互联

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    近日,国家能源局发布首批“互联网+”智慧能源示范项目评选结果,全国56个项目入选,其中合肥有2个项目,分别是新站高新区的综合能源管理“互联网+”智慧能源(能源互联网)示范项目和高新区分布式能源灵活交易“互联网+”智慧能源示范项目。这些项目将大数据等先进的互联网技术和能源开发利用技术有效融合,推进智慧能源的广泛应用,推动能源系统朝着智能化、高效化方向发展。4个分布式微能源网2019年建成  此次新站高新区申报“国字号”智慧能源(能源互联网)项目的企业为天合光能。在制造端,合肥天合光能科技采用业界领先的4条全自动化流水线,于2016年4月正式量产,预计2017年销售量600MW,销售额18亿元。  在应用端,智慧能源(能源互联网)项目总投资87亿元,将在新站高新区建设16个分布式微能源网广泛互联的系统。该项目于2017年开建,预计2019年建成4个分布式微能源网。  其中,分布式能源系统可通过互联网、大数据分析,针对不同负荷进行更精准、更高效地供能,预计每年减少排放碳粉尘8.2万吨、二氧化碳29.9万吨、二氧化硫0.9万吨,节水120万吨,提升综合用能效率40%,为合肥国家低碳城市试点建设贡献力量。  打造全球一流智慧能源创新平台  此次获批的另一个国字号项目是高新区分布式能源灵活交易“互联网+”智慧能源示范项目,主要依托分布式智慧能源创新平台建设。作为合肥综合性国家科学中心首批七大平台之一,该平台由政府与企业共同创建。  目前,该项目已与多家企业就设立智慧能源通讯联合实验室、未来分布式智慧能源示范项目达成合作意向。平台将通过充分发挥光伏、储能、新能源汽车等方面的产业优势,汇聚全球优秀产业资源,研究高端技术,持续进行关键创新技术和工程应用攻关突破,不断突破智慧能源产业前沿技术难题。  同时,这一平台计划通过建设国家级智慧能源研究机构,引领国家智慧能源体系及标准建立,打造全球一流分布式智慧能源创新平台,从而打通从技术创新到产业集聚的良性循环,加速形成集聚效应,推进智慧能源产业化。  据了解,下一步,合肥将抓紧落实项目实施的各项条件,力争获批项目尽快开工建设。同时,依托示范项目,积极探索城市能源互联网、智慧能源与各个行业融合发展,提升能源综合效率,形成多种能源灵活交易的新兴能源生产消费体系,为建立与互联网密切关联的能源产业发展新模式积累经验。哪种开发语言更好?Python vs Ruby_安防互联

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    “个别媒体,特别是一些国家说5G不安全,实际上到目前为止,没有看到任何证据。”在国新办7月23日新闻发布会上,工信部信息通信发展司司长、新闻发言人闻库在回应媒体关于5G安全性问题时如是回答。在推进5G发展方面,闻库强调,第一要注重安全,第二不要无中生有,对于新技术要给予发展空间,不要刚出来一个技术就说不安全。“我们将和世界各国一起,共同推进保障5G的安全,共同推进我们这个产业的安全。”闻库表示,5G的安全实际上和4G、3G、2G以及固网的安全有很多相同之处。“我们在网络发展中对安全是非常重视的,不仅仅是5G才开始关注安全问题。随着5G的发展,5G除了速度更快以外,在低时延、高可靠以及物联网上有一些新的功能,我们在发展过程当中也是非常注重安全的。通信发展和安全一直是成对配套的,不能说光顾发展不顾安全。”“5G除了传统4G应用以外,还有物联网的应用和工业控制,类似于一些低时延、高可靠的控制应用,所以说它的发展将对今后社会的发展、对一些其他应用具有非常重要的意义。”闻库介绍。此前,美国将华为列为“实体清单”,也极大地损害了美国企业的利益,美国企业也不希望如此。5G牌照发放以后,国际上的一些企业,包括英特尔、高通、爱立信等,也纷纷对外表态,称中国发放5G牌照有利于促进中国5G市场的积极发展,表示已经做好准备,全力支持中国5G商用部署。“我们非常欣慰地看到,大部分国家和美国企业能够客观、理性地看待该问题。希望这件事情能够妥善解决。”闻库介绍。与此同时,随着5G牌照的发放,5G何时进入民用领域也成为人们关注的重点。对此闻库回应,发放牌照就意味着中国的5G开始正式商用,大规模开始部署了。从产业链来看,无论网络还是从终端,我们都已经步入成熟阶段了。“据我了解,现在大概有一二十款手机基本上可以用了,到年底将会更多。设备要比终端更早一些,已经成熟了,从这两个角度来看,中国适时发放5G牌照是正当其时,中国5G牌照的发放既是考虑设备和终端的成熟,也考虑到未来国家的发展、网络的发展、应用的发展。”闻库坦言。据悉,几个运营商都已开始部署网络,现在有的开始征集一些试验用户。而对于5G流量收费标准如何,电信专家付亮曾表示,在5G牌照发放后,三大运营商的5G资费套餐或将于7月或8月正式出台。前期可能沿用此前的4G资费套餐,或者赠送部分5G流量。来源:idckx英特尔宣布将针对SAP应用优化数据中心硬件_安防互联

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    2020年春节,突如其来的疫情给人们生产和生活带来了非常大的影响,各行各业都受到了不同程度的冲击,甚至有许多行业的许多企业都面临着生存危机。与此同时,也让更多人看到了数字化转型在生产和生活中的重要性,在当前颇为紧迫的环境下,面对挑战的企业如何看待数字化转型,应该从数字化转型中获得什么? 疫情下,重新审视数字经济的重要性 影视行业,今年的春节贺岁档预计有50亿的市场规模,线下影院因为疫情影响几乎是颗粒无收,不过,一些影片尝试新的商业模式开始改为线上首映。餐饮行业的情况类似,原本预定的餐桌基本都退订了,只有一部分有外卖业务的餐饮行业有营收,许多饭店门口抛售食材的场面令人唏嘘不已。教育行业,主管部门要求延迟开学,并且推出了停课不停学的政策,开展线上教育。但不可避免的,学生的毕业以及就业都受到了影响。房地产行业,受疫情影响部分地区的楼市交易量迎来新低,房地产企业资金面临非常大压力,部分地区的主管部门还在推行网上房交会,某著名地产公司实行网上VR看房到购房的全流程服务。许多行业复工时间推迟,企业转向在线办公,在线办公人数庞大,在线办公软件的注册数和业务量飞涨,部分企业服务还因为业务量激增还一度出现了服务不可用的情况。疫情对任何人来说都不是好事,是一个沉重的话题,对于许多企业来讲,生存与发展的问题非常现实,也非常严峻。不过,人们普遍认为,淘宝因为2003年的疫情迎来了较大发展,几家欢喜几家愁,电商的兴起对线下实体店形成了冲击,很快,许多线下为主的企业也开始了线上业务的探索,有的开展电商业务,有的做O2O,人们习惯于将这一过程归类为企业数字化转型的范畴。2020年我们要怎么看待数字化转型呢? 数字化转型没有特别严格的定义,但通常会触及公司核心业务,关乎新的商业模式,利用IT技术开发数字化技术和支持能力,包括要对企业组织活动、流程、业务模式和员工能力等方方面面提出新要求。云计算作为灵活的创新型的IT服务形式,在数字化转型过程中占据非常重要的角色。AWS是全球云计算行业的领头羊,在全球范围内有许多用户,在帮助企业数字化转型方面非常有话语权。2019年AWS re:Invent大会上AWS CEO 安迪•杰西(Andy Jassy)大谈转型,围绕着云转型,从六个方面做出了阐述:1、领导层协调一致;2、技术的深度和广度;3、架构和应用的现代化;4、规模化使用数据;5、采用机器学习创新;6、突破云迁移的阻碍。AWS 首席云计算企业战略顾问张侠博士则表示,安迪•杰西所说的转型(Transformation)一词跟我们通常所说的数字化转型并不一样,AWS所说的“转型”有更广泛和更深入的含义,它至少包含了以下几个方面的意义:首先,企业要根据市场和客户的需求,对业务战略和业务模式上作出必要的调整。第二,企业必须有能力快速、持续地创新,推进业务成长。第三、快速有效地掌握和应用不断出现的新技术,包括信息化技术。第四、企业必须有效地使用各种数字化工具和渠道,特别是有效地使用好数据,这是当今最重要的数字化资产。第五、搭建、培训出一支拥有转型能力的团队,了解转型趋势,掌握转型技术和工具。转型的目的是为企业练出一个健康敏捷的体魄 张侠博士经常带着全球企业转型的先进经验与中国客户沟通需求,在他看来,转型的目的是为企业练出一个健康敏捷的体魄。他认为,做好转型的关键抓手和驱动就是云。通过掌握云计算技术,拥有敏捷创新的能力,实现架构和应用的现代化;通过云迁移,广泛使用大数据、机器学习、物联网、区块链、虚拟现实等新技术,为企业实现业务创新做好准备。2016年,麦当劳首席技术官Tom Gergets在AWS全球大会上分享其成功经验。借助 AWS,麦当劳公司转型为一家数字技术公司,业绩远超目标 66%,通过其POS系统每秒能完成 8600 笔交易。麦当劳在全球有20万台收银机和 30万部POS 设备,每天为 6900 万顾客提供服务。通过使用云,麦当劳只用了4个月时间,就将送货上门服务推向市场,从概念诞生、部署到大规模覆盖。2019年三月,大众汽车宣布,联手AWS共同开发大众汽车工业云,利用AWS技术和服务,打造一个开放的行业平台,连接、整合大众旗下122个工厂、机器和系统的数据,改进生产系统,优化流程,提高生产效率。未来计划整合其全球3万多个设施和1500家供应商及合作伙伴。通过工业云,大众汽车将机械设备的生产计划、库存管理等生产型IT标准化,将122个工厂联网,实现生产和物流的无缝数字化,可以更有效地控制物料流,及早发现供应瓶颈,消除生产过程的中断,优化所有工厂机械设备的运行,优化运营效率,变得更加敏捷,能够对行业趋势作出更快的反应。在AWS re:Invent技术大会上,大众集团CIO Martin Hofman博士讲解了他们转型的故事。企业转型成功应该具备这四个关键点 张侠博士介绍说,AWS通过对全球范围内成功实现了转型的企业进行观察和分析后注意到,这些成功转型的企业与空口谈论转型的企业相比,通常做到这样四点,这也是AWS CEO 安迪•杰西非常看重的四点:第一、高层领导团队对转型具有高度一致的坚定信念。转型对企业就意味着变革和变化,企业需要离开自己擅长的、舒服的做法,尝试采用新的战略、模式、流程、技术和工具。而人们通常会对现有的做法保持一定的惯性,对新的做法所带来的不确定性有所担心,对变化过程中所遇到的挫折和失败感到恐惧。因此这就要求领导团队坐在一起,认真研究企业所面临的问题,然后达成一致的信念,坚定地采取必要的行动。第二、设定一个自上而下、可实行的目标。企业领导团队对转型有了一致的信念后,当务之急是确定一个自上而下的、明确实际的、易于监测推进的目标,帮助企业集中精力,有效使用关键资源。目标应该是分阶段、分步骤的,可以立即着手实施,通过努力可以见到成果的那种。以大众汽车为例,专家团队梳理出140个整合项目,例如:通过卡车上的定位服务,跟踪工厂内部和外部货物转移;跨不同的工厂分析系统效率。在总目标的基础上有这些小目标,就能够分阶段、分步骤地实施,逐步取得成效。第三、对企业现有人员进行培训。张侠认为企业自己培训云计算人才更合适。许多事实表明,企业现有的技术业务人员更了解企业的文化和业务,一旦掌握新技术之后可立刻成为企业转型的生力军。以大众汽车为例,根据AWS的经验提出,建议大众汽车在组织结构进行创新,大众汽车在总部建立了几个IT能力中心,计划在柏林成立工业云联合创新中心,在德累斯顿、慕尼黑和沃尔夫斯堡的专家还将进一步提供支持。第四、不要让工作停滞,不要止步不前。转型之初的想法通常非常多,但面对牵一发而动全身的架构,转型往往无从下手,事实上,许多企业的转型都停滞在这个阶段。张侠表示,成功经验是新旧两手一起抓:一方面,从客户和市场的关键需求出发,企业抓住促进业务成长的关键要素,采用云原生技术,通过新技术、新模式、新渠道,实现产品和服务的创新。另一方面,全面分析企业的现有架构和应用,理清业务对系统和系统之间的依赖关系,制定通盘有效、缜密有序的迁移计划,并有条不紊地着手进行。结语 当前,许多人都是在家办公的状态,并不是非常忙碌的一个状态,这也给了所有人一个思考问题的时间,思考那些平常没时间静下来思考的事情,同时,这也是企业一个难得的思考和调整的机会。华为通过马来西亚安全标准审查 将参与其5G建设_安防互联

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    phpMyAdmin 4.9.5 和 5.0.2 发布了。phpMyAdmin 是一个非常受欢迎的 web MySQL 数据库管理工具。它能够创建和删除数据库,创建/删除/修改表格,删除/编辑/新增字段,执行 SQL 脚本等。这两个版本都包含一些安全修复程序:PMASA-2020-2:用户帐户页面中的 SQL 注入漏洞,尤其是在更改密码时PMASA-2020-3:与搜索功能有关的 SQL 注入漏洞PMASA-2020-4:SQL 注入和 XSS 与显示结果有关删除外部转换的 “options” 字段官方表示正在删除用户为外部转换设置 “options” 字段的功能。现在必须直接在插件文件(配置程序的位置)中对此进行硬编码。此功能允许用户将输出直接通过管道传输到可执行文件,但是 options 字段存在安全风险,因此官方决定将选项硬编码到转换插件文件中。5.0.3 版还包含许多错误修复:修复复制用户帐户的问题从 SQL 导出中删除了 SET AUTOCOMMIT=0修复了表格边框的显示修复了 ENUM 单选按钮用户界面问题改进了在 “SQL” 窗口中未进行任何更改时放弃更改的提示修复了使用 “insert as new row” 插入主键的问题建议的最新可用版本为版本 5更新说明:https://www.phpmyadmin.net/news/2020/3/21/phpmyadmin-495-and-502-are-released/Gartner:2019全年全球服务器出货量下降3.1%_安防互联