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8日下午,首款国产通用型云操作系统安超OS 2020亮相,率先支持国内外多品牌服务器,全面适配国产芯片、操作系统和中间件,已顺利完成各项国家及行业认证。常被人们简称为OS的操作系统是计算机系统的内核与基石。和PC、手机操作系统相比,云计算的操作系统更为复杂,它构架于服务器、存储、网络等基础硬件资源和PC操作系统、中间件、数据库等基础软件之上,管理着海量的基础硬件、软件资源。谈到通用性,该操作系统的研发单位华云数据集团董事长、总裁许广彬对科技日报记者说:“它不为‘某朵云’而生,可服务于‘每朵云’,这是一款大而全、小而美的云OS。”这种“无厂商锁定”的特性将使该款云操作系统区别于此前国内其他企业发布的云操作系统,更将为生态体系的建立打下了友好基础。近几年,我国出台一系列重要的政策纲要,使云计算在工业、金融、电信、交通、教育等应用场景中的发展思路更为明晰。2019年7月,我国四部委联合制定的《云计算服务安全评估办法》发布,在把关云计算服务带来的网络安全风险的同时,也为党政机关、关键信息基础设施运营者将业务及数据向云服务平台迁移增强了信心。华云数据集团联席总裁、首席技术官谭瑞忠说:“现在多云世界得到普遍认同,但是,私有云曾经被认为是伪命题,2013年之前,中国市场几乎看不到私有云。IDC数据显示,中国私有云占有量超过60%,2018年,私有云相关基础设施市场有近50%的增长。”如今,私有云已成为格外活跃的主航道,我国相关政府部门、企业的大量采用使私有云产业逐步走向细分市场落地。可是,早期尝鲜的政府或企业要经过复杂的立项流程才可以把云业务跑起来,“交钥匙工程”此时便深受青睐。许广彬说:“政府和行业客户既希望云计算能解决实际问题,也希望部署不要太复杂,要像手机和PC的操作系统一样易用。就像电脑开箱就有Windows一样,合作伙伴预装这个云操作系统后,政府和企业客户开箱就可以有云OS。”全球云计算巨头将在2019年继续加大投资数据中心_安防互联

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    中国的IDC市场,萌芽状态要追溯到2010年以前,但是从2012年开始,就提早进入了蛮荒时代。当时国内的三大电信运营商出于电力和土地资源的考虑,相继将战线转移到中小城市。但是似乎在客户的问题上没有太多考虑,导致后来很少有客户愿意为这些远在漠北苦寒之地的IDC买单。不过也有一些聪明的厂商为包头,呼和浩特等地方政府发展政务云建设数据中心,如此倒是赚了个名利双收。建设数据中心花在水电费和地租上的钱,真心只是毛毛雨,关键还是客户需求。随着2011年4G开始普及,移动互联网的大潮风起云涌,催生了中国一个全新的创业时代,很多原本名不见经传的小公司借着这股大潮一跃而起,全球互联网行业市值前十的公司,也开始有了中国的身影。正所谓“一人得道鸡犬升天”,由于互联网公司大多集中在一线城市,这里的IDC业务也由此迎来了爆发。再加上运营商的撤离,第三方IDC趁势崛起。到了2014年之后,虽然遭到了云计算的阻击,但IDC的需求依旧旺盛。至于运营商,则从台前转移到了幕后,从自建数据中心,转向以提供网络带宽为主,和第三方IDC合作牟利的途径上。一线城市IDC进入资源火并时代 互联网服务,归根到底拼的还是网络结构,可靠等级,延迟各方面。如果某个电商网站隔三差五闹宕机,隐私泄露之类的丑闻,那绝对是任何人都接受不了的。所以,和三四线城市建设IDC节省出来的那几个电钱相比,只要在保证不出事的前提下,还是多花钱在一线城市买服务更靠谱。最不济也得是大城市周边......比如上海,需求最远溢出到南京,还有南通。再比如北京,IDC大都在亦庄,房山或者是酒仙桥。最远也没超过廊坊,怀来。由此,未来甚至还会出现一个环一线城市的IDC产业带。 不过,原本看似春光一片的IDC市场,却由于能耗的拦路虎而变得危机重重。由于IDC产业的特殊性,在属地建设的机房,除了用水用电占土地,却不一定会给当地政府纳税。巨大的能耗让地方政府不堪重负,看不见回头钱的情况更是让人抓狂!于是严控措施纷纷出台,北京1.4,上海1.3......甚至存量机房不达标的还可能面临外迁的风险。既然上游水源被节流,那大家就只能拼命抢夺水池里剩下的这点东西了。说什么增值服务,回报率,全是瞎扯,关键还是看资源!北京的互联网公司那么多,对IDC的需求只会越来越旺盛。但是机房却不能再多建。广州前些年数据中心倒是无序狂建,现在有点供大于求了,甚至据说出现了IDC空置的现象。但是与之毗邻的深圳,则是另一番景象。原因就是审批太严......两相比较之下,资源的价值可见一斑。换句话说,在严控的前提下,土地,能效,电力批文...谁拿得多谁厉害!如果有本事,您在北京拿到一块地,再引上战备电,完全就可以在行业里横着走路了。深度定制数据中心真的省钱? 说完了行业现状,再来看看用户需求。数据中心发展到现在这阶段,很多通版的服务已经很难满足一些挑剔的用户。除了租赁,财大气粗的互联网企业开始选择自建的方式。这种数据中心倒是在某种程度上给三四线城市带来了商机,但也仅限于一些国家级的产业园或者重点发展地区,比如张北,贵安等等。因为定制化的数据中心和租赁的相比,除了能够满足客户独特的需求之外,从成本的角度来说,其实并不见得完全占优势。比如场地是否符合需求,需要测绘。还有定制机房需要下单,也不是买了就能用。另外,深度定制过于标新立异,在未来也会产生一些问题。首先是这些数据中心一般都是巨头才能玩的起,规模太大,很难按照标准化改造。就好比当年某巨头在新加坡的数据中心,就是标准的深度定制。但随着该巨头的没落,这个数据中心曾经闲置了很久,由于不符合其他巨头的口味,没人愿意要,至于IDC公司虽然最后接盘,但其实也是非常咬牙。这就好比当年从乌克兰买回来的航空母舰,如果不是中国这样体量对等的国家,估计最后就只能拆解卖废钢铁了。即便如此,大连造船厂也是花了10年时间才让其浴火重生。除了深度定制,还有一个名词叫做深度兼容,目前好像是亚马逊和微软做的比较不错。机架可以兼容不同服务器的插头。当然,这个在国内眼下还用不着,高压直流笔者只知道百度的定制化数据中心有,其余主要还是交流......来源:中国IDC圈边缘计算“喧宾夺主”成数据中心行业热议话题_安防互联

    大数据在人类历史长河的各个时期一直存在着,只是要等到技术发展到一定阶段,它才开始崭露头角。而它的未来又在哪里?来自 Intercom 的工程师 Cathal Horan 表达了他对大数据的看法,他认为,未来属于算法,而不是代码。  “大数据时代”的称号并不能为当今世界所独享,数据充斥着人类文明历史长河的各个时期。纵观这些历史时期,通过从离散到抽象的转换,我们就会明白为什么算法比代码重要。  说到大数据……  如果我们把整个人类历史看成一天,那么我们只能从晚上 11 点 7 分开始说起。这是安静的一天。但是在随后的一丁点时间里,我们积攒了很多知识和故事,并打算将它们传达给其他人。你可以想象最开始人类通过对话的形式将知识代代相传,从父辈传给子辈,从老师传给学生。但是整个社会的知识量增长迅速,以至于最初的对话形式无法传达这么多的信息。  我们需要将这些信息编撰成册进行保存和传播。通过书写的方式将知识编撰成册代表着这些时期在技术上的重大转变。事实上,苏格拉底(柏拉图“斐德罗篇”里的角色)认为这种技术转变比不上最初的对话形式,担心它会降低我们开发智慧和知识的能力。所以很自然地,我不认为苏格拉底会喜欢电视。  问题的核心是,对话代表了一种离散的沟通手段。你知道你的交谈对象是谁,而且参与对话的人通过论证和反证的方式进行直接的互动。反过来,书本是一种抽象的沟通手段,作者和读者之间不存在直接的互动。作者并不知道谁读了他的书,也不知道有多少人、在什么时候、在哪里读了他的书。有时候,我们可能知道潜在的读者群体是谁,然后根据读者群体进行内容裁剪。不过大多数时候,书本都只是一种抽象的传播知识和学习新技能的手段。  等腰三角形的大数据  当我们从简单的计算形式转变为由定理、符号和算法组成的抽象形式(我们现在称其为数学),就开启了另一个大数据时代。第一批有记载的计算发生在公元前 2500 年的美索不达米亚。当时,美索不达米亚人需要计算出一谷仓的粮食能够养活多少人。  美索不达米亚人有具体的问题关注点,他们很清楚需要解决的问题是什么。他们的计算都是很离散的,因为每一次计算只能解决一个问题。这也就是为什么评论家们认为它们不是数学。直到公元前 500 年的古希腊,毕达哥拉斯学者们(可以把他们认为是早期的 Google 使用者,哈哈)开始针对三角形提出了一些奇怪的问题。比如,他们想知道等腰直角三角形的三个边能否都是整数(这听起来像不像一个 Google 风格的面试题?)。  如果你想通过离散的方式来解答这个问题,那么可以像美索不达米亚人那样做。不过,随着数字的增加,这种方式会显得很笨重。要证明这个假设,你需要进行多少次计算(其实这个假设是错误的,三个边不可能都是整数)?等腰三角形问题的不同之处在于,它不存在具体的关注点。我们不知道三角形的大小,也不知道它们的边长,而且它们的大小可能是无限的。如果我们在数字上应用推理,那么就进入了数学领域,大数据也就接踵而至。毕达哥拉斯式的思维方式体现了数学的抽象特征,在今天,我们使用符号、规则和推理来解答这类抽象的问题。  或许你想知道人类历史上的其他大数据时期,不过我想直接跳到 20 世纪,看看代码如何成为现代技术领域的重要组成部分(如果你有其他大数据时期的资料,可以联系我 @cathalhoran,我相信它们会很有趣)。  代码的崛起  1945 年,当 Grace Hopper 开始在 Harvard Mark I 计算机上工作时,编码(或者说编程,不过我们不打算在这里区分它们有什么不同)这项工作的重要性就开始凸显出来。在这之前,电脑(如果可以这么叫它的话)充其量只是个计算工具。以二战为例,当时的大炮需要借助矩阵进行辅助瞄准。矩阵是一些方程式的计算结果,这些方程式使用数百种不同的计算因子,比如距离、海拔、风速、温度、湿度,等等。电脑(computer)这个名字的由来也是很偶然的,人们用它描述在二战中操作计算机的女性,她们被称为“computer”。操作员们必须使用打孔卡和曲柄来处理方程式。一个打孔卡需要 170 个人月才能完成。  这个与我们之前讨论的事情有什么相似之处?美索不达米亚人使用黏土矩阵来进行计算,而到了 20 世纪,计算媒介变成了编码。虽然已经有了长足的进步,不过编码仍然是一种离散的操作,因为它执行的是具体的计算任务,只是效率上有所提升而已。编码解放了人工操作,让我们可以处理更多的数据。  算法与代码  算法:一系列用于描述一个问题解决方案的步骤,符合正确性和有限性的标准。是与具体实现相互独立的抽象计算步骤。代码:一系列计算机指令。它们是计算的具体实现,使用一种特定的编程语言,运行在一个特定的平台上。  人们可以借助这种直接向计算机发送编码指令的方式来实现更为复杂的指令序列,并以算法的形式呈现出来。算法比编码的出现要早得多。穆斯林数学家 Al-Khawarizm 早在公元 820 年就对解决线性方程和二次方程式的算法进行了描述。算法一词来源于这位数学家的拉丁文名字“Algoritmi”,而“algebra”则来源于“al-jabr”,Al-Khawarizm 用它来解决二次方程式问题。算法由一系列有限的计算或指令组成,并产生一个结果。正如我们所知道的那样,代码是向计算机发出指令的一种方式,很适合用于实现算法。它们只不过是一系列按照一定次序执行的操作。  与早期的大数据时期一样,我们这个时代的信息量也在增长。根据摩尔定律,我们在编码的设计和使用方面所作的改进换来了性能的提升,从而能够应付不断增长的数字化需求。你可以继续编写代码从数据库查询相关的资源列表。这些操作的离散特征仍然被保留了下来,因为人们仍然在通过编写代码告诉硬件应该做哪些事情。就算操作变得越来越复杂,它仍然只是人类的编码指令。不过,算法已经开始展露头角,正在创造一个抽象的新时代。  算法的崛起  所以说,算法和代码之间有很大的不同。代码可以用来实现算法,而且代码的实现方式会影响到性能。例如,如果你要从一个序列里找出最大或最小的元素,那么二叉堆的性能相比其他的数据结构要好很多。不过,你已经没有必要通过编写代码来实现一个算法,就像没有必要通过听音乐来写歌一样。  虽然每个人都知道摩尔定律的魔力,驱动数字经济发展的性能改进遵循的就是摩尔定律,但鲜有人知道,在很多领域,算法所产生的性能改进已经超过了硬件所带来的性能提升。实际上,2010 年的一份官方报告表明,算法已经为很多领域带来了显著的性能提升,比如语音识别、神经语言处理和物流。  “更加令人感到吃惊但同时又令人难以理解的是,在很多领域,算法为性能带来的提升已经远远超过了处理器速度提升所带来的性能改进。”——面向总统和国会的报告:设计数字的未来  抽象算法  我们现在拥有大量的数据,这意味着我们不能再用离散的思维来思考问题。大数据促使我们转变思维。它促使我们向后退一步,去寻找能够处理数据洪流的方法。按照传统的方式,你可能会根据一些指定的模式或参数编写代码来查询数据。例如,你可能想从数据库中查找在过去两周买过 2 件商品并且支付超过 30 欧元的顾客,因为你想联系到这些顾客,并向他们推荐一些优惠活动。你使用这个模式来查找匹配的数据。不过大数据却正好相反,你先有了数据,然后查找可以匹配这些数据的模式。  想想看,有这么多的数据,但是我们却找不到匹配的模式,所以我们要回退一步。我们通过集群、分类、机器学习和其他新的支撑技术来寻找模式,而能够帮助我们做到这点的是算法,不是代码。要找到隐藏在暗处的模式,跨出这一步是必需的。与光谱一样,有一些波长的光线我们是看不到的,而超过一定数据量之后的模式我们也是看不到的,它就是大数据。  我们不仅可以从中搜索到模式,它还能够生成做这些事情所需要的代码。Pedro Domingos 在“The Master Algorithm”一书中描述了如何使用“学习者算法”来创建新的算法,这些算法可以反过来为我们编写我们所需要的代码,“通过机器学习,计算机可以自己编程,我们就可以解放了”。为了实现这个目标,我们需要更好地理解这些算法的原理,以及如何让它们与我们的需求相匹配。否则,我们就无法向抽象转变。  “工业的发展让手工劳动自动化,信息的发展让脑力劳动自动化,而机器学习则让它自己自动化。如果没有机器学习,程序员就会成为发展瓶颈。而有了机器学习,发展的速度就会加快。”——Pedro Domingos,“The Master Algorithm”  思考算法  不过,不管如何从离散转变成抽象,我们仍然需要程序员,但这不是重点。并不是说代码已经变得不重要了,也不是说代码就不会再带来任何改进。重点在于,我们要开始思考算法,这不仅仅是数学家或学者的事情。我们周边充斥着各种算法,以致于我们不需要知道如何编写代码来使用它们,或者理解它们。现在,有一些人通过新的算法对不同的领域进行优化和改进,他们使用了遗传编程(genetic programming)和大数据技术。人们甚至创造了更好的优化技术,他们观察金属的冷却过程,并通过算法对其进行建模(被称为模拟退火算法,这就是我们应该从算法角度开始考虑问题的一个最好的例子)。  编码作为新数字经济的关键技能,就像学习如何阅读一样,已经模糊了我们对算法的理解。算法正逐渐成为我们生活的组成部分,从电影推荐到新闻过滤和寻找合作伙伴。我们要更好地理解它们,这样才能更好地理解和掌控我们的未来。WiFi是SD-WAN的良好组合,但不是必备选择_安防互联

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    近年来,在企业数字化转型的热潮下,我国云计算发展正式迎来需求爆发期。随着云计算的应用普及,越来越多的企业开始“拥抱”云计算服务,云计算或将于2019年全面杀入企业级市场。 中国云计算市场规模和集中度增加,但市场竞争格局仍未确定 据亿欧智库最新发布的《2019年中国云计算行业发展研究报告》(以下简称《云计算报告》)数据显示,2018年我国云计算市场规模达907.1亿元,同比增速31.2%,预计2019年市场规模将突破千亿大关。而根据调研机构Canalys给出的数据,2018年全球云计算市场规模高达804亿美元(约合5400亿人民币),同比大幅增长46.5%。可见,我国云计算市场规模仅为全球的1/6,市场渗透率不足17%,我国云计算发展空间潜力巨大。《云计算报告》显示,中国云计算市场的集中度持续提高,根据权威市场研究公司IDC21018年数据,中国排名前四的云计算厂商分别是阿里云、腾讯云、中国电信和金山云,这四家厂商总的市场份额从2017年的61.8%上升到2018年的69.9%,成为了中国云计算市场的主导力量。 全球威咨询与服务机构Forrester此前发布的《2018年第二季度中国公有云开发平台》从收入角度将中国云计算厂商划分为大型厂商、中型厂商和小型厂商。其中,阿里云、AWS、腾讯云、金山云、微软云、浪潮云等厂商进入大型厂商队列。未来,云计算市场份额向大型厂商聚集的局面已经越来越成为行业共识。而就2018年各家云计算厂商的市场份额来看,阿里云的市场份额为45.5%,稳居第一,腾讯云、中国电信、金山云所占据的市场份额均较小,其他部分的市场份额高达30.1%。由此看出,云计算市场的竞争格局还未完全确定。尤其在现阶段,企业级业务进入需求爆发期,能快速抓住企业上云核心需求的大型云计算厂商更有可能快速抢占市场份额,实现弯道超车。 不同行业的企业上云需求各异,但终极目标一致 结合《云计算报告》中对金融、医疗、教育、制造、物流、零售这6大行业企业上云案例的分析,这6大行业的企业核心需求略有差异。金融行业由于其特殊性和重要性,已有的信息安全技术十分发达,网络架构也很严密,对数据的存储和管理有着严格的行业标准。因此云计算提供商需要满足金融企业监管合规、实时数据、高频交易、数据安全、业务连续性等方面的要求。一般而言,规模较大、技术实力较强的大型金融机构大多采取私有云模式,通过合作研发或技术外包方式完成私有云平台建设;中小金融机构由于自身技术实力偏弱、人才储备不足、资金投入有限等原因,一般更倾向于选择专为金融机构服务的行业云,以同时满足监管合规和控制成本的需求;金融科技公司则更倾向于使用公有云模式,主要通过与第三方公有云厂商合作,实现自身业务的快速扩展。 传统医疗机构为开展治疗工作的需要,不得不购买和维护所有必需的硬件和软件,并招募大量医护人员,却不考虑这些资源的利用率,并且设备安全性通常较差。尤其是基础设施比较薄弱、医疗资源稀缺的地区,患者时常面临着就医困难、价格昂贵、环境简陋等诸多问题。因此,削减成本、改善病人护理质量、保障数据安全成为医疗行业上云的迫切需求。医院上云后只需为必须使用的资源(例如存储、应用程序和基础设施服务)按需付费,降低了患者就医的成本;另一方面,云计算技术也可以有效处理和交付数据,并挖掘数据的潜在信息价值,有助于缓解医疗资源紧张、就医贵、就医难等问题。教育资源分布不均、教育单元相对独立、业务负载并发量不明确、消费者需求多样化和个性化是教育行业现阶段的主要发展瓶颈。教育行业相关企业上云的核心需求是希望整合教育资源,满足消费者个性化需求。云计算技术可以为企业提供优质的接入网络和强大的计算资源弹性,解决终端用户对教育产品体验的严苛要求;同时,即开即用的视频服务和海量存储结合,可以极大的降低开发配置工作,在保证稳定性的同时,加快产品上线速度,适应市场变化需求。制造业长期以来都是数据密集型行业,其数据包括工厂车间机器的运行数据、上下游的供应和销售数据、熟练工人的经验数据等,这些海量数据容易形成孤岛。早年的工业信息化更多解决的是存储问题,无法挖掘数据背后的商业价值,难以实现高效协同生产。云计算作为制造业的核心使能技术,结合大数据、人工智能等技术,可以帮助企业采集、存储、连接和分析产业链各个环节的数据,充分挖掘孤岛数据的潜在价值,为产品质量的提升、运行效率的提高、生产成本的降低做出贡献,加速智能升级。运输配送作为物流企业的核心环节,面临中间环节冗余混乱、运输成本居高不下的挑战,如何安排送货顺序、如何实时了解货车途中的情况和配送时效、如何规划最合理的路线等都是物流配送中的核心痛点。除此之外,物流企业与用户间的交易信息不对称,货主和车主的信用体系尚未完善,用户信息安全无法得到保障等都是困扰物流企业的主要难题。物流企业利用云计算的技术优势,可以集成众多物流用户的需求,形成物流需求信息集成平台,整合零散的物流资源,实现所有信息的交换、处理、传递,使物流效益最大化;同时,云安全技术也可以保障用户的信息安全。 传统零售企业通常采用多套本地部署的高性能数据库服务器支撑企业信息系统的正常运转,信息系统之间的连通性比较差。随着业务规模的不断拓展,尤其是开设电商网站后,需要面对海量用户的并发访问,以及电商业务系统与现有的ERP系统、供应商管理、门店管理等多套系统的融合问题。这导致了运营效率的低下和重复建设的资源浪费以及对消费者的需求反馈不及时等问题。基于云计算架构,传统零售企业可以构建统一的服务和数据系统,形成统一的业务支撑中台,对门店销售、网站销售、移动销售及上千家门店、数百家供应商进行统一化管理,保障各个业务系统的稳定通畅,减少资源浪费,提升运营效率。总结以上行业企业的核心需求,可以发现无论处于哪个行业的企业,其上云的核心需求虽然略有差异,但最终目标无外乎要实现“保质、增收、降本、提效”。云计算进入企业级市场,谁有可能弯道超车在云计算全面进入企业级市场的2019年,大型云计算厂商如何快速抓住不同行业的核心需求,需要考虑技术、服务、运营、经验、资本、人才、生态等诸多因素,其中一流的技术、安全稳定的产品和服务、足够的资本和专业的人才是基础要素,而丰富的企业服务经验、标准完整的生态体系则是云计算玩家制胜的关键因素。纵观进入大型厂商队列的云计算服务商,阿里云、AWS、腾讯云、金山云等云计算厂商作为市场主导力量,虽然在技术、资本、人才等方面都大幅领先其他竞争者,但更多以原生厂商为主,针对传统企业的服务正处于尝试和探索阶段。相比之下,浪潮云、微软Azure等以IT公司起家的云计算厂商,均已经在企业级市场中扎根多年,拥有更加丰富的企业服务经验。浪潮是一家有33年行业经验的企业,微软则有44年的行业经验,两家企业均可以将自身对于企业数字化转型的理解赋能给广大中小企业。根据RightScale2019云状况调查报告数据,其对786家大中小型企业的IT专员调查发现,AWS的公有云采用率从2017年的64%下降到2018年的61%,而微软Azure的采用率却从45%增加到52%,相比之下,GoogleCloud仅从18%微涨到19%,大中小型企业对微软Azure的接受度显然略胜一筹。而微软2018年云计算业务的营收增速保持了76%的强劲增长,高于AWS46%的增速,这似乎也与其企业级市场份额快速上升有紧密联系。与微软同样拥有企业服务经验的浪潮云,在国内市场也保持了高速增长。根据IDC发布的《2018年第三季度中国公有云服务市场季度跟踪报告》显示,浪潮云首次跻身2018年第三季度中国公有云整体市场份额前十,市场增速居于第一。浪潮云相比其他进入大型厂商队列的云计算厂商来说,虽然进军公有云时间较短,但增速显著,这似乎与其33年来在传统企业(如教育、金融、交通等)摸爬滚打所积累的企业落地经验相关,也可能与浪潮云把政府领域积累的安全和服务能力应用到企业级市场密不可分。 中国的云计算应用正在进入深水区,各家云计算厂商都正在大力投入资金和精力,而想要快速抢占企业级市场,仍然需要各家云计算厂商打造综合企业级服务能力,提升对传统行业的渗透率。区块链技术融合成云计算未来趋势_安防互联

    如今,全球主要的云计算供应商AWS、Google、Microsoft通过云扩展服务为用户提供了更多部署选择。而用户需要了解这些产品如何实现混合功能。公共云已经转移到企业的内部部署数据中心,这并不是将工作负载从其原有数据中心转移到公共云,而是最近的混合服务转到数据中心中。云计算供应商多年来一直在推动混合云的发展,因为企业需要更好的工具来管理其本地基础设施和公共云系统。在理想情况下,用户还希望能够在环境之间快速轻松地移动其应用程序或数据。最初,这意味着公共云主要是私有数据中心的扩展。但是,来自AWS、谷歌、微软的服务正在改变这种模式,将公共云置于企业IT架构的中心。用户需要了解这些混合云服务,查看它们是否能帮助更进一步地实现环境之间的互操作性。 AWS Outposts在2018年11月,AWS与VMware合作推出Outposts。这个基于设备的服务应用在用户的数据中心内,AWS可远程管理。该系统采用AWS设计的计算和存储机架,可与亚马逊的云计算服务配合使用。Outposts支持Elastic Compute Cloud和Elastic Beanstalk,但供应商计划添加其他服务,例如Kubernetes和SageMaker的Elastic Container Service。该服务有两种变体,一种是AWS本机版本,另一种是基于其与VMware的合作而来的版本,后者包括AWS上的混合服务VMware Cloud。VMware一直是一个流行的数据中心选项,其许多用户一直在寻找更多的混合云选项。Alcala 咨询公司首席执行官Marco Alcala说,“AWS公司使用户订购和部署Outposts变得非常容易和有吸引力,用户将其插入并使用,可以显示在他们的VMware管理控制面板上。”Ⱕ…𖦷𗥐ˆ云服务还提供部署灵活性Evaluator Group的高级合伙人John Webster说,“用户可以将硬件放置在防火墙内部或外部,但具有严格合规性要求或安全性问题的组织可能会选择留在防火墙内。”Ⱕ﹤𚎥𚔧”觨‹序的要求可以引起用户的兴趣Alcala说,“在某些情况下,用户的应用程序具有低延迟要求,如语音处理、视频编辑和机器人技术。而由于硬件位于数据中心而不是公共云,因此延迟问题会减少。”该服务对于内部灾难恢复也可能具有吸引力,但有一些关于Outposts的警告。首先,它使想要使用VMware变体的企业更依赖于两个供应商,因为它依赖于AWS专有硬件和软件以及VMware管理系统。此外,为了最大限度地利用服务,用户需要既熟悉VMware又熟悉AWS的员工。Google AnthosAnthos在2019年4月正式上市,原名为Cloud Services Platform这是一种基于软件的混合云服务,谷歌公司销售该软件,而用户可以自行选择硬件。对于管理功能,系统依赖于Kubernetes。该服务包括Google Kubernetes Engine(GKE)和GKE On-Prem,这是一种提供远程生命周期管理的托管Kubernetes服务。借助云计算服务平台配置管理,用户可以创建多集群策略实施基于角色的安全访问控制。该服务还适用于Istio,这是一种开源技术,旨在帮助开发人员连接、管理和保护微服务。 Anthos配置引擎使企业能够自动生成策略和安全配置文件,以便用户拥有更加一致的系统映像。以Kubernetes为重点,谷歌服务面向那些构建新应用程序而不是将旧应用程序连接到公共云的用户。不过,谷歌公司是否会成功实施这一战略仍有待观察。Alcala说,“谷歌公司很晚才进入市场。但是,它确实拥有成为关键参与者的财力和技术资源。”Microsoft Azure Stack在主要的公共云提供商中,自从微软公司于2015年计划开发Azure Stack并于2017年交付以来,微软公司一直是混合云市场的先锋。Azure Stack支持与Azure资源管理器共享相同自助服务门户和公共API的统一应用程序模型。对于运营团队,Azure Stack可与Azure VM用于Windows和Linux,Azure Web应用程序和功能、Azure密钥库、Azure资源管理器、Azure Marketplace、Azure容器以及Azure IoT中心和事件中心。对于开发人员来说,它使用Jenkins和Azure DevOps进行集成。为了自动执行配置功能,Azure Stack支持Chef和Azure PowerShell所需的状态配置扩展。其混合云服务由软件和硬件组成,但微软公司通过其硬件合作伙伴进行销售。 思科、戴尔、富士通、HPE、华为、联想、Wortmann在自主服务器或存储、网络或超融合平台上提供Azure堆栈。虽然用户从硬件供应商那里购买它可以关闭一些业务。但是对Azure Stack的兴趣一直不温不火。Alcala表示,此外,微软公司要求其用户从四机架计划开始,其高昂的价格可能会使一些潜在用户放弃。VMware第一季度财报表现强劲 多元化战略取得成效_安防互联

    今天凌晨在美国奥斯汀,AMD正式发布了服务器级别的EPYC处理器,同时也公布了EPYC处理器的中文名字。全新的CPU摒弃了原来“皓龙”的名字变成了“霄龙”,让高通的后背出了一身冷汗。   全新的EPYC“霄龙”处理器采用的是最新的Zen架构,针对服务器、数据中心做了大量的针对性设计和优化。规格的话14nm工艺制造、最多32个核心(64个线程)、支持八通道DDR4内存、每路最多2TB内存、128条PCI-E通道、独立安全子系统、集成芯片组(SoC片上系统)、接口兼容下代产品。  其中EPYC 7601为旗舰处理器,频率2.2-3.2GHz,热设计功耗180W,次旗舰EPYC 7551频率降低到了2.0-3.0GHz,入门级的EPYC 7201为8核16线程规格,频率2.1-2.9GHz。  那么各位Pong友,有两款处理器你掉入了水中,你是要ARM的“骁龙”处理器还是要X86的“霄龙”处理器呢?工信部将开展宽带接入服务行为专项整治_安防互联

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    大数据在人类历史长河的各个时期一直存在着,只是要等到技术发展到一定阶段,它才开始崭露头角。而它的未来又在哪里?来自 Intercom 的工程师 Cathal Horan 表达了他对大数据的看法,他认为,未来属于算法,而不是代码。  “大数据时代”的称号并不能为当今世界所独享,数据充斥着人类文明历史长河的各个时期。纵观这些历史时期,通过从离散到抽象的转换,我们就会明白为什么算法比代码重要。  说到大数据……  如果我们把整个人类历史看成一天,那么我们只能从晚上 11 点 7 分开始说起。这是安静的一天。但是在随后的一丁点时间里,我们积攒了很多知识和故事,并打算将它们传达给其他人。你可以想象最开始人类通过对话的形式将知识代代相传,从父辈传给子辈,从老师传给学生。但是整个社会的知识量增长迅速,以至于最初的对话形式无法传达这么多的信息。  我们需要将这些信息编撰成册进行保存和传播。通过书写的方式将知识编撰成册代表着这些时期在技术上的重大转变。事实上,苏格拉底(柏拉图“斐德罗篇”里的角色)认为这种技术转变比不上最初的对话形式,担心它会降低我们开发智慧和知识的能力。所以很自然地,我不认为苏格拉底会喜欢电视。  问题的核心是,对话代表了一种离散的沟通手段。你知道你的交谈对象是谁,而且参与对话的人通过论证和反证的方式进行直接的互动。反过来,书本是一种抽象的沟通手段,作者和读者之间不存在直接的互动。作者并不知道谁读了他的书,也不知道有多少人、在什么时候、在哪里读了他的书。有时候,我们可能知道潜在的读者群体是谁,然后根据读者群体进行内容裁剪。不过大多数时候,书本都只是一种抽象的传播知识和学习新技能的手段。  等腰三角形的大数据  当我们从简单的计算形式转变为由定理、符号和算法组成的抽象形式(我们现在称其为数学),就开启了另一个大数据时代。第一批有记载的计算发生在公元前 2500 年的美索不达米亚。当时,美索不达米亚人需要计算出一谷仓的粮食能够养活多少人。  美索不达米亚人有具体的问题关注点,他们很清楚需要解决的问题是什么。他们的计算都是很离散的,因为每一次计算只能解决一个问题。这也就是为什么评论家们认为它们不是数学。直到公元前 500 年的古希腊,毕达哥拉斯学者们(可以把他们认为是早期的 Google 使用者,哈哈)开始针对三角形提出了一些奇怪的问题。比如,他们想知道等腰直角三角形的三个边能否都是整数(这听起来像不像一个 Google 风格的面试题?)。  如果你想通过离散的方式来解答这个问题,那么可以像美索不达米亚人那样做。不过,随着数字的增加,这种方式会显得很笨重。要证明这个假设,你需要进行多少次计算(其实这个假设是错误的,三个边不可能都是整数)?等腰三角形问题的不同之处在于,它不存在具体的关注点。我们不知道三角形的大小,也不知道它们的边长,而且它们的大小可能是无限的。如果我们在数字上应用推理,那么就进入了数学领域,大数据也就接踵而至。毕达哥拉斯式的思维方式体现了数学的抽象特征,在今天,我们使用符号、规则和推理来解答这类抽象的问题。  或许你想知道人类历史上的其他大数据时期,不过我想直接跳到 20 世纪,看看代码如何成为现代技术领域的重要组成部分(如果你有其他大数据时期的资料,可以联系我 @cathalhoran,我相信它们会很有趣)。  代码的崛起  1945 年,当 Grace Hopper 开始在 Harvard Mark I 计算机上工作时,编码(或者说编程,不过我们不打算在这里区分它们有什么不同)这项工作的重要性就开始凸显出来。在这之前,电脑(如果可以这么叫它的话)充其量只是个计算工具。以二战为例,当时的大炮需要借助矩阵进行辅助瞄准。矩阵是一些方程式的计算结果,这些方程式使用数百种不同的计算因子,比如距离、海拔、风速、温度、湿度,等等。电脑(computer)这个名字的由来也是很偶然的,人们用它描述在二战中操作计算机的女性,她们被称为“computer”。操作员们必须使用打孔卡和曲柄来处理方程式。一个打孔卡需要 170 个人月才能完成。  这个与我们之前讨论的事情有什么相似之处?美索不达米亚人使用黏土矩阵来进行计算,而到了 20 世纪,计算媒介变成了编码。虽然已经有了长足的进步,不过编码仍然是一种离散的操作,因为它执行的是具体的计算任务,只是效率上有所提升而已。编码解放了人工操作,让我们可以处理更多的数据。  算法与代码  算法:一系列用于描述一个问题解决方案的步骤,符合正确性和有限性的标准。是与具体实现相互独立的抽象计算步骤。代码:一系列计算机指令。它们是计算的具体实现,使用一种特定的编程语言,运行在一个特定的平台上。  人们可以借助这种直接向计算机发送编码指令的方式来实现更为复杂的指令序列,并以算法的形式呈现出来。算法比编码的出现要早得多。穆斯林数学家 Al-Khawarizm 早在公元 820 年就对解决线性方程和二次方程式的算法进行了描述。算法一词来源于这位数学家的拉丁文名字“Algoritmi”,而“algebra”则来源于“al-jabr”,Al-Khawarizm 用它来解决二次方程式问题。算法由一系列有限的计算或指令组成,并产生一个结果。正如我们所知道的那样,代码是向计算机发出指令的一种方式,很适合用于实现算法。它们只不过是一系列按照一定次序执行的操作。  与早期的大数据时期一样,我们这个时代的信息量也在增长。根据摩尔定律,我们在编码的设计和使用方面所作的改进换来了性能的提升,从而能够应付不断增长的数字化需求。你可以继续编写代码从数据库查询相关的资源列表。这些操作的离散特征仍然被保留了下来,因为人们仍然在通过编写代码告诉硬件应该做哪些事情。就算操作变得越来越复杂,它仍然只是人类的编码指令。不过,算法已经开始展露头角,正在创造一个抽象的新时代。  算法的崛起  所以说,算法和代码之间有很大的不同。代码可以用来实现算法,而且代码的实现方式会影响到性能。例如,如果你要从一个序列里找出最大或最小的元素,那么二叉堆的性能相比其他的数据结构要好很多。不过,你已经没有必要通过编写代码来实现一个算法,就像没有必要通过听音乐来写歌一样。  虽然每个人都知道摩尔定律的魔力,驱动数字经济发展的性能改进遵循的就是摩尔定律,但鲜有人知道,在很多领域,算法所产生的性能改进已经超过了硬件所带来的性能提升。实际上,2010 年的一份官方报告表明,算法已经为很多领域带来了显著的性能提升,比如语音识别、神经语言处理和物流。  “更加令人感到吃惊但同时又令人难以理解的是,在很多领域,算法为性能带来的提升已经远远超过了处理器速度提升所带来的性能改进。”——面向总统和国会的报告:设计数字的未来  抽象算法  我们现在拥有大量的数据,这意味着我们不能再用离散的思维来思考问题。大数据促使我们转变思维。它促使我们向后退一步,去寻找能够处理数据洪流的方法。按照传统的方式,你可能会根据一些指定的模式或参数编写代码来查询数据。例如,你可能想从数据库中查找在过去两周买过 2 件商品并且支付超过 30 欧元的顾客,因为你想联系到这些顾客,并向他们推荐一些优惠活动。你使用这个模式来查找匹配的数据。不过大数据却正好相反,你先有了数据,然后查找可以匹配这些数据的模式。  想想看,有这么多的数据,但是我们却找不到匹配的模式,所以我们要回退一步。我们通过集群、分类、机器学习和其他新的支撑技术来寻找模式,而能够帮助我们做到这点的是算法,不是代码。要找到隐藏在暗处的模式,跨出这一步是必需的。与光谱一样,有一些波长的光线我们是看不到的,而超过一定数据量之后的模式我们也是看不到的,它就是大数据。  我们不仅可以从中搜索到模式,它还能够生成做这些事情所需要的代码。Pedro Domingos 在“The Master Algorithm”一书中描述了如何使用“学习者算法”来创建新的算法,这些算法可以反过来为我们编写我们所需要的代码,“通过机器学习,计算机可以自己编程,我们就可以解放了”。为了实现这个目标,我们需要更好地理解这些算法的原理,以及如何让它们与我们的需求相匹配。否则,我们就无法向抽象转变。  “工业的发展让手工劳动自动化,信息的发展让脑力劳动自动化,而机器学习则让它自己自动化。如果没有机器学习,程序员就会成为发展瓶颈。而有了机器学习,发展的速度就会加快。”——Pedro Domingos,“The Master Algorithm”  思考算法  不过,不管如何从离散转变成抽象,我们仍然需要程序员,但这不是重点。并不是说代码已经变得不重要了,也不是说代码就不会再带来任何改进。重点在于,我们要开始思考算法,这不仅仅是数学家或学者的事情。我们周边充斥着各种算法,以致于我们不需要知道如何编写代码来使用它们,或者理解它们。现在,有一些人通过新的算法对不同的领域进行优化和改进,他们使用了遗传编程(genetic programming)和大数据技术。人们甚至创造了更好的优化技术,他们观察金属的冷却过程,并通过算法对其进行建模(被称为模拟退火算法,这就是我们应该从算法角度开始考虑问题的一个最好的例子)。  编码作为新数字经济的关键技能,就像学习如何阅读一样,已经模糊了我们对算法的理解。算法正逐渐成为我们生活的组成部分,从电影推荐到新闻过滤和寻找合作伙伴。我们要更好地理解它们,这样才能更好地理解和掌控我们的未来。WiFi是SD-WAN的良好组合,但不是必备选择_安防互联

    近年来,在企业数字化转型的热潮下,我国云计算发展正式迎来需求爆发期。随着云计算的应用普及,越来越多的企业开始“拥抱”云计算服务,云计算或将于2019年全面杀入企业级市场。 中国云计算市场规模和集中度增加,但市场竞争格局仍未确定 据亿欧智库最新发布的《2019年中国云计算行业发展研究报告》(以下简称《云计算报告》)数据显示,2018年我国云计算市场规模达907.1亿元,同比增速31.2%,预计2019年市场规模将突破千亿大关。而根据调研机构Canalys给出的数据,2018年全球云计算市场规模高达804亿美元(约合5400亿人民币),同比大幅增长46.5%。可见,我国云计算市场规模仅为全球的1/6,市场渗透率不足17%,我国云计算发展空间潜力巨大。《云计算报告》显示,中国云计算市场的集中度持续提高,根据权威市场研究公司IDC21018年数据,中国排名前四的云计算厂商分别是阿里云、腾讯云、中国电信和金山云,这四家厂商总的市场份额从2017年的61.8%上升到2018年的69.9%,成为了中国云计算市场的主导力量。 全球威咨询与服务机构Forrester此前发布的《2018年第二季度中国公有云开发平台》从收入角度将中国云计算厂商划分为大型厂商、中型厂商和小型厂商。其中,阿里云、AWS、腾讯云、金山云、微软云、浪潮云等厂商进入大型厂商队列。未来,云计算市场份额向大型厂商聚集的局面已经越来越成为行业共识。而就2018年各家云计算厂商的市场份额来看,阿里云的市场份额为45.5%,稳居第一,腾讯云、中国电信、金山云所占据的市场份额均较小,其他部分的市场份额高达30.1%。由此看出,云计算市场的竞争格局还未完全确定。尤其在现阶段,企业级业务进入需求爆发期,能快速抓住企业上云核心需求的大型云计算厂商更有可能快速抢占市场份额,实现弯道超车。 不同行业的企业上云需求各异,但终极目标一致 结合《云计算报告》中对金融、医疗、教育、制造、物流、零售这6大行业企业上云案例的分析,这6大行业的企业核心需求略有差异。金融行业由于其特殊性和重要性,已有的信息安全技术十分发达,网络架构也很严密,对数据的存储和管理有着严格的行业标准。因此云计算提供商需要满足金融企业监管合规、实时数据、高频交易、数据安全、业务连续性等方面的要求。一般而言,规模较大、技术实力较强的大型金融机构大多采取私有云模式,通过合作研发或技术外包方式完成私有云平台建设;中小金融机构由于自身技术实力偏弱、人才储备不足、资金投入有限等原因,一般更倾向于选择专为金融机构服务的行业云,以同时满足监管合规和控制成本的需求;金融科技公司则更倾向于使用公有云模式,主要通过与第三方公有云厂商合作,实现自身业务的快速扩展。 传统医疗机构为开展治疗工作的需要,不得不购买和维护所有必需的硬件和软件,并招募大量医护人员,却不考虑这些资源的利用率,并且设备安全性通常较差。尤其是基础设施比较薄弱、医疗资源稀缺的地区,患者时常面临着就医困难、价格昂贵、环境简陋等诸多问题。因此,削减成本、改善病人护理质量、保障数据安全成为医疗行业上云的迫切需求。医院上云后只需为必须使用的资源(例如存储、应用程序和基础设施服务)按需付费,降低了患者就医的成本;另一方面,云计算技术也可以有效处理和交付数据,并挖掘数据的潜在信息价值,有助于缓解医疗资源紧张、就医贵、就医难等问题。教育资源分布不均、教育单元相对独立、业务负载并发量不明确、消费者需求多样化和个性化是教育行业现阶段的主要发展瓶颈。教育行业相关企业上云的核心需求是希望整合教育资源,满足消费者个性化需求。云计算技术可以为企业提供优质的接入网络和强大的计算资源弹性,解决终端用户对教育产品体验的严苛要求;同时,即开即用的视频服务和海量存储结合,可以极大的降低开发配置工作,在保证稳定性的同时,加快产品上线速度,适应市场变化需求。制造业长期以来都是数据密集型行业,其数据包括工厂车间机器的运行数据、上下游的供应和销售数据、熟练工人的经验数据等,这些海量数据容易形成孤岛。早年的工业信息化更多解决的是存储问题,无法挖掘数据背后的商业价值,难以实现高效协同生产。云计算作为制造业的核心使能技术,结合大数据、人工智能等技术,可以帮助企业采集、存储、连接和分析产业链各个环节的数据,充分挖掘孤岛数据的潜在价值,为产品质量的提升、运行效率的提高、生产成本的降低做出贡献,加速智能升级。运输配送作为物流企业的核心环节,面临中间环节冗余混乱、运输成本居高不下的挑战,如何安排送货顺序、如何实时了解货车途中的情况和配送时效、如何规划最合理的路线等都是物流配送中的核心痛点。除此之外,物流企业与用户间的交易信息不对称,货主和车主的信用体系尚未完善,用户信息安全无法得到保障等都是困扰物流企业的主要难题。物流企业利用云计算的技术优势,可以集成众多物流用户的需求,形成物流需求信息集成平台,整合零散的物流资源,实现所有信息的交换、处理、传递,使物流效益最大化;同时,云安全技术也可以保障用户的信息安全。 传统零售企业通常采用多套本地部署的高性能数据库服务器支撑企业信息系统的正常运转,信息系统之间的连通性比较差。随着业务规模的不断拓展,尤其是开设电商网站后,需要面对海量用户的并发访问,以及电商业务系统与现有的ERP系统、供应商管理、门店管理等多套系统的融合问题。这导致了运营效率的低下和重复建设的资源浪费以及对消费者的需求反馈不及时等问题。基于云计算架构,传统零售企业可以构建统一的服务和数据系统,形成统一的业务支撑中台,对门店销售、网站销售、移动销售及上千家门店、数百家供应商进行统一化管理,保障各个业务系统的稳定通畅,减少资源浪费,提升运营效率。总结以上行业企业的核心需求,可以发现无论处于哪个行业的企业,其上云的核心需求虽然略有差异,但最终目标无外乎要实现“保质、增收、降本、提效”。云计算进入企业级市场,谁有可能弯道超车在云计算全面进入企业级市场的2019年,大型云计算厂商如何快速抓住不同行业的核心需求,需要考虑技术、服务、运营、经验、资本、人才、生态等诸多因素,其中一流的技术、安全稳定的产品和服务、足够的资本和专业的人才是基础要素,而丰富的企业服务经验、标准完整的生态体系则是云计算玩家制胜的关键因素。纵观进入大型厂商队列的云计算服务商,阿里云、AWS、腾讯云、金山云等云计算厂商作为市场主导力量,虽然在技术、资本、人才等方面都大幅领先其他竞争者,但更多以原生厂商为主,针对传统企业的服务正处于尝试和探索阶段。相比之下,浪潮云、微软Azure等以IT公司起家的云计算厂商,均已经在企业级市场中扎根多年,拥有更加丰富的企业服务经验。浪潮是一家有33年行业经验的企业,微软则有44年的行业经验,两家企业均可以将自身对于企业数字化转型的理解赋能给广大中小企业。根据RightScale2019云状况调查报告数据,其对786家大中小型企业的IT专员调查发现,AWS的公有云采用率从2017年的64%下降到2018年的61%,而微软Azure的采用率却从45%增加到52%,相比之下,GoogleCloud仅从18%微涨到19%,大中小型企业对微软Azure的接受度显然略胜一筹。而微软2018年云计算业务的营收增速保持了76%的强劲增长,高于AWS46%的增速,这似乎也与其企业级市场份额快速上升有紧密联系。与微软同样拥有企业服务经验的浪潮云,在国内市场也保持了高速增长。根据IDC发布的《2018年第三季度中国公有云服务市场季度跟踪报告》显示,浪潮云首次跻身2018年第三季度中国公有云整体市场份额前十,市场增速居于第一。浪潮云相比其他进入大型厂商队列的云计算厂商来说,虽然进军公有云时间较短,但增速显著,这似乎与其33年来在传统企业(如教育、金融、交通等)摸爬滚打所积累的企业落地经验相关,也可能与浪潮云把政府领域积累的安全和服务能力应用到企业级市场密不可分。 中国的云计算应用正在进入深水区,各家云计算厂商都正在大力投入资金和精力,而想要快速抢占企业级市场,仍然需要各家云计算厂商打造综合企业级服务能力,提升对传统行业的渗透率。区块链技术融合成云计算未来趋势_安防互联

    如今,全球主要的云计算供应商AWS、Google、Microsoft通过云扩展服务为用户提供了更多部署选择。而用户需要了解这些产品如何实现混合功能。公共云已经转移到企业的内部部署数据中心,这并不是将工作负载从其原有数据中心转移到公共云,而是最近的混合服务转到数据中心中。云计算供应商多年来一直在推动混合云的发展,因为企业需要更好的工具来管理其本地基础设施和公共云系统。在理想情况下,用户还希望能够在环境之间快速轻松地移动其应用程序或数据。最初,这意味着公共云主要是私有数据中心的扩展。但是,来自AWS、谷歌、微软的服务正在改变这种模式,将公共云置于企业IT架构的中心。用户需要了解这些混合云服务,查看它们是否能帮助更进一步地实现环境之间的互操作性。 AWS Outposts在2018年11月,AWS与VMware合作推出Outposts。这个基于设备的服务应用在用户的数据中心内,AWS可远程管理。该系统采用AWS设计的计算和存储机架,可与亚马逊的云计算服务配合使用。Outposts支持Elastic Compute Cloud和Elastic Beanstalk,但供应商计划添加其他服务,例如Kubernetes和SageMaker的Elastic Container Service。该服务有两种变体,一种是AWS本机版本,另一种是基于其与VMware的合作而来的版本,后者包括AWS上的混合服务VMware Cloud。VMware一直是一个流行的数据中心选项,其许多用户一直在寻找更多的混合云选项。Alcala 咨询公司首席执行官Marco Alcala说,“AWS公司使用户订购和部署Outposts变得非常容易和有吸引力,用户将其插入并使用,可以显示在他们的VMware管理控制面板上。”Ⱕ…𖦷𗥐ˆ云服务还提供部署灵活性Evaluator Group的高级合伙人John Webster说,“用户可以将硬件放置在防火墙内部或外部,但具有严格合规性要求或安全性问题的组织可能会选择留在防火墙内。”Ⱕ﹤𚎥𚔧”觨‹序的要求可以引起用户的兴趣Alcala说,“在某些情况下,用户的应用程序具有低延迟要求,如语音处理、视频编辑和机器人技术。而由于硬件位于数据中心而不是公共云,因此延迟问题会减少。”该服务对于内部灾难恢复也可能具有吸引力,但有一些关于Outposts的警告。首先,它使想要使用VMware变体的企业更依赖于两个供应商,因为它依赖于AWS专有硬件和软件以及VMware管理系统。此外,为了最大限度地利用服务,用户需要既熟悉VMware又熟悉AWS的员工。Google AnthosAnthos在2019年4月正式上市,原名为Cloud Services Platform这是一种基于软件的混合云服务,谷歌公司销售该软件,而用户可以自行选择硬件。对于管理功能,系统依赖于Kubernetes。该服务包括Google Kubernetes Engine(GKE)和GKE On-Prem,这是一种提供远程生命周期管理的托管Kubernetes服务。借助云计算服务平台配置管理,用户可以创建多集群策略实施基于角色的安全访问控制。该服务还适用于Istio,这是一种开源技术,旨在帮助开发人员连接、管理和保护微服务。 Anthos配置引擎使企业能够自动生成策略和安全配置文件,以便用户拥有更加一致的系统映像。以Kubernetes为重点,谷歌服务面向那些构建新应用程序而不是将旧应用程序连接到公共云的用户。不过,谷歌公司是否会成功实施这一战略仍有待观察。Alcala说,“谷歌公司很晚才进入市场。但是,它确实拥有成为关键参与者的财力和技术资源。”Microsoft Azure Stack在主要的公共云提供商中,自从微软公司于2015年计划开发Azure Stack并于2017年交付以来,微软公司一直是混合云市场的先锋。Azure Stack支持与Azure资源管理器共享相同自助服务门户和公共API的统一应用程序模型。对于运营团队,Azure Stack可与Azure VM用于Windows和Linux,Azure Web应用程序和功能、Azure密钥库、Azure资源管理器、Azure Marketplace、Azure容器以及Azure IoT中心和事件中心。对于开发人员来说,它使用Jenkins和Azure DevOps进行集成。为了自动执行配置功能,Azure Stack支持Chef和Azure PowerShell所需的状态配置扩展。其混合云服务由软件和硬件组成,但微软公司通过其硬件合作伙伴进行销售。 思科、戴尔、富士通、HPE、华为、联想、Wortmann在自主服务器或存储、网络或超融合平台上提供Azure堆栈。虽然用户从硬件供应商那里购买它可以关闭一些业务。但是对Azure Stack的兴趣一直不温不火。Alcala表示,此外,微软公司要求其用户从四机架计划开始,其高昂的价格可能会使一些潜在用户放弃。VMware第一季度财报表现强劲 多元化战略取得成效_安防互联

    今天凌晨在美国奥斯汀,AMD正式发布了服务器级别的EPYC处理器,同时也公布了EPYC处理器的中文名字。全新的CPU摒弃了原来“皓龙”的名字变成了“霄龙”,让高通的后背出了一身冷汗。   全新的EPYC“霄龙”处理器采用的是最新的Zen架构,针对服务器、数据中心做了大量的针对性设计和优化。规格的话14nm工艺制造、最多32个核心(64个线程)、支持八通道DDR4内存、每路最多2TB内存、128条PCI-E通道、独立安全子系统、集成芯片组(SoC片上系统)、接口兼容下代产品。  其中EPYC 7601为旗舰处理器,频率2.2-3.2GHz,热设计功耗180W,次旗舰EPYC 7551频率降低到了2.0-3.0GHz,入门级的EPYC 7201为8核16线程规格,频率2.1-2.9GHz。  那么各位Pong友,有两款处理器你掉入了水中,你是要ARM的“骁龙”处理器还是要X86的“霄龙”处理器呢?工信部将开展宽带接入服务行为专项整治_安防互联

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    随着AI、大数据时代的到来,数据中心的业务也不断在演变,新的技术不断的融入到数据中心。这其中,智能化的数据中心包含两方面含义。智能化的数据中心如何建设? 一方面是数据中心如何基于海量数据,利用人工智能的技术,进一步去优化数据中心的运营;另个方面是数据中心会越来越多地去承载大数据的业务,去承载人工智能训练的场景以及人工智能应用的场景,在这个场景下数据中心自身需要去适应新的智能化业务的需求。智能化数据中心发展的三部曲 在中国电信北京研究院副总工程师杨明川看来,智能化的数据中心的发展可以被归纳为三个阶段。在当前阶段,除了传统的以CPU为核心的数据中心外,还要考虑人工智能的需求,比如:建设CPU和GPU联合的资源池以及建设开展面向边缘计算场景的FPGA等计算的资源池。在这一过程中,AI驱动的数据中心节能、AI驱动的计算、存储和网络的自动化优化和智慧运营以及AI驱动的巡检机器人等等,特别是在面向运营商特有的NFV场景中的一些故障的监测、排除等,这些都是当前的智能化数据中心正在面临的新需求、新挑战。到了下一个阶段,则会提出更高的统一和融合化的需求,包括边缘和核心的统一以及AI和各个系统的融合、标准化和物联网化。尤其是未来整个数据中心在边缘,甚至在边缘的设备和边缘的数据中心之间,它们进一步的统一和融合,也是未来我们需要重点考虑的地方。而在最终阶段,则是希望能够实现完全自动化的数据中心。四方面助力智能化数据中心建设 对于运营商来讲,现在这个阶段去构建智能化的数据中心也面临着很多的挑战,包括在基础设施层面的改造、如何去适应人工智能和大数据一些新的业务需求、怎么提供更丰富的API接口以及更多的数据存储。对此,中国电信正在积极思考在未来智能化的数据中心里可以做一些什么样的探索。“我所在的中国电信北京研究院做了一些尝试,主要包括四大方面。”杨明川讲到。首先,第一个方面是智能化的数据中心节能技术。很多专家也都讲过在物理基础设施层面,可以开展很多节能方面的技术研发,引入很多节能相关的设备,从而降低我们数据中心的能耗。针对此,杨明川主要介绍了一个纯软件的方法,它的思路是对数据中心尤其是云数据中心的服务器资源进行调度,也就是说我们更多是考虑服务器在承载业务时,随着业务需求的变化,怎么通过人工智能的方法去预测这些服务器资源使用的效率以及未来的负荷,进而通过智能化的调度来使得部分的服务器休眠得以降低其能耗。“这里面我们需要大量的数据采集,从数据中心里面去采集各种各样的包括从云主机、物理主机、能源消耗、业务变化层面上的各种各样的数据,然后去构建基于深度学习的预测模型,使得我们能够通过动态负载调整去降低能耗。”杨明川说。据悉,中国电信已经在几个省公司做了智能化节能的尝试,在这个过程中中国电信也采用了一些渐进式的方案,当前已经能够在无人值守下实现节能。平均下来大概能实现20-30%的节能,而且对于云数据中心还能有更大的能源节省空间。第二个方面的案例是服务器定制,服务器定制和智能化数据中心的演进是一脉相承的。其中,中国电信早期定制的是整机柜的服务器、单机的服务器,到2015、2016年则是超融合的定制化的服务器,以及低功耗的定制服务器。在2017年考虑的主要是ServerSAN领域的定制服务器、NFV的定制化服务器以及面向人工智能的GPU定制化服务器。今年,中国电信又拓展新的领域,比如说针对边缘机房条件定制的服务器。杨明川表示:“随着数据中心业务的发展,服务器层面必须要适应相应的变化,开展新的类型的服务器定制工作。这块工作和ODCC的工作是相互配合、相互促进的。”第三个方面则是在数据中心里构建人工智能的PaaS平台,这块工作目前主要是在中国电信的云计算实验室做一些尝试。面向人工智能的PaaS平台有两类:一类是面向公有云的,一类是面向行业的。 目前,中国电信已经搭建了一个面向AI的能力中台的基础架构。这个面向人工智能AI的PaaS平台,在面向一些行业的智能化解决方案里就能够去发挥作用,使得以AI为核心的行业解决方案成为可能。第四个方面则是AI辅助智能运维。当前,原有的运维方式正面临很多挑战,比如:虚拟化之后的IT架构,跨计算、存储、网络的端到端运维工具,容器、微服务和虚拟化的应用,以及多厂商集成等问题。中国电信正在尝试去构建一个AI智能辅助运维系统,研究如何从数据感知层面、故障诊断层面、故障预测和故障自愈层面,如何能够更加充分的运用大数据、人工智能的技术,使得整个数据中心的运维工作更加智能化、自动化。当然,数据中心智能化的道路刚刚开始,未来还有大量的工作,业界都需要进一步研究和进一步合作,相信未来的数据中心能够具有更高的智能。互联网数据中心的设计与构建正在不断发展_安防互联

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    故障影响有多严重 6月27日晚,北京国贸写字楼2座灯火通明。林晓宇疾步往返于运维部与研发部的走廊上,表情有些凝重。一场因阿里云故障引发的突发事件,导致他所在的互联网金融公司几近瘫痪。在运维部工作近一年,林晓宇首次受到公司各层级领导的“关注”。“很多部门的Leader都打电话,问我怎么回事”,面对质疑,林晓宇很是无奈。他回忆说,事发时,业务数据无法读取,交易短暂停滞,客服投诉量激增……运维部和开发部启动了自检,因服务器无法登录及文件存储NAS不能服务,问题也被很快确认:阿里云出了问题。不能坐以待毙!林晓宇所在的运维部启动了应急预案:在线服务失效,转为本地服务的Kubernetes容器集群,结果失效。采取手动更改,对象存储OSS失效,SLS失效……留给他的,只有等待。在等待的过程中,林晓宇一直琢磨:宣传时说“提供99.9%可靠性”,难道我们就是那0.1%?惊魂一小时 根据阿里云官方描述,其在中国公共云市场占有率超过2至5名的总和,目前中国有40%的网站都在阿里云上运营,一半独角兽公司也在使用阿里云。以这个体量计算,即便是那0.1%的用户,因为不明原因“宕机”所产生的焦虑感,也足以在社交网络上掀起轩然大波。 当天下午4点半开始,不断有“阿里云宕机”的消息在微博和微信群中传出。用户们指出,故障原因集中表现在官方网站和控制台无法访问。而当时,阿里云内部人员向新浪科技提供的第一份回应是账户登陆异常,云服务器不受影响,此次故障并非宕机。但官方回应迅速发酵出第二轮不满情绪。大量用户在新浪科技发出的微博下面投诉其他功能也被波及——和林晓宇一样,除了无法登陆之外,OpenSearch失效,ONS失效,NAS失效,OSS失效——简单来说,除了登陆环节异常外,阿里云的多个产品在该时段均无法使用。最终,阿里云在下午发布故障公告,确认了除部分管控功能外,MQ、NAS、OSS等产品的部分功能出现访问异常。此次事故从16点21分至17点30分,时长约一小时。一位用户点评道:中国互联网半壁江山,惊魂整整一小时!半壁江山还是0.1%? 郭宁显然在另外半壁江山里。27日晚高峰,他走出望京的写字楼,挤上地铁,打开手机刷了眼新闻,才知道这天下午阿里云“挂”了。“什么异常都没有。”郭宁目前在一家IT公司负责开发团队,产品均托管在阿里云上,涉及ESC和其他多个云服务。但他向新浪科技表示,自己的产品没有受到任何影响。“网上那些问题一个都没碰到。”实际上,不只是郭宁,新浪科技接触到的多名开发人员中,大多数都和郭宁一样,在宕机期间内毫无感觉。而唱吧、e代驾等使用阿里云的移动互联网应用,也几乎没有发出过抱怨的声音。不过,对于那些“惊喜”一小时的用户来说,麻烦是切切实实的存在。据新浪科技不完全统计,此次事故受影响的范围十分广泛,包括电商、互金、通讯语音及教育行业等。阿里云客服人员表示,“此次属于大面积故障,基本上平台大部分业务全挂了”,但具体影响范围及用户数量无法确定。更麻烦的还在后面。林晓宇说,虽然故障后来得到了排除,但部门需要进行业务数据修复,这无疑增加了工作量。一家从事电商业务的员工告诉新浪科技,当天正进行用户拉新活动,注册短信接口全部失效,导致新增量在一两小时内为零,“老板不会关心服务器异常,他只会认为是我们工作没做到位”。一个bug引发的惨案 次日凌晨,阿里云发布了故障原因说明:工程师团队在上线一个自动化运维新功能中,执行了一项变更验证操作。这一功能在测试环境验证中并未发生问题,上线到自动化运维系统后,触发了一个未知代码bug,错误代码禁用了部分内部IP,导致部分产品访问链路不通。后续人工介入后,工程师团队快速定位问题进行了恢复。新浪科技曾向阿里云方面询问具体的bug触发原因,但对方拒绝回答。各种段子一般的推测加入了下一轮传播。其中流传最广的一个版本是:刚刚招了两个实习生——误删了登陆服务。“实习生误删登陆服务之说,应该是不存在的。”IT领域自媒体“Linux高薪集训营“引用了原美团点评运维架构师及马哥教育联合创始人张sir的解读,“一方面,大型互联网公司尤其是阿里云这样的公司,对工程师权限有着极为严格的控制,因为阿里云数十万台服务器,支撑了全国各行各业千亿以上规模的线上业务,不可能让实习生不熟悉的情况下,给予过高的管理权限。这是极其不专业的做法。”张Sir从阿里巴巴内部得知,这次故障影响了整个阿里巴巴集团,其中包括阿里云、蚂蚁金服、天猫、飞猪、优酷等事业群,其中阿里云的故障等级为S1。在阿里巴巴的线上业务故障级别中,对S1的定义是:核心业务重要功能不可用,影响部分用户,造成一定损失。“故障的严重程度是非常高的,整个阿里集团的核心业务,以及依托阿里云的公司,很多都受到了影响。”张Sir表示。不过,新浪科技发现,天猫、支付宝、飞猪、优酷等相关产品的访问当天并未受到影响。至于具体原因,是一个核心应用请求虚拟IP地址(Virtual IP Address VIP)列表的时候得到了空列表,导致几千个VIP不可用,进而影响到了整个集团的业务。“VIP是集群业务的入口,通过一个VIP的地址,可以实现一组业务的访问。如果数千个VIP被禁用了,可能后端上万台的服务、应用、数据库等将直接无法访问。”张Sir解释。这也符合阿里云的官方解释:“本次故障测试通过了,在生产环境触发了一个未知bug。”对此,阿里云方面不予置评。“鸡蛋不能放在一个篮子里” 实际上,云服务宕机波及大量互联网应用并不罕见。去年2月28日,云计算鼻祖亚马逊AWS的云存储团队在调试时错输了一条指令,意外移除了大量服务器,导致进出AWS东一服务区基础设施的流量瞬间消失,停机长达3小时之久。由于AWS在美国市场处于领先地位,包括Adobe、Airbnb、Github、纳斯达克、Netflix、Slack、通用电气、Quora等知名科技公司均被殃及。根据外媒估算,此次宕机造成了最高数千万美元的损失。“鸡蛋不能放在同一个篮子里,就是这个道理。” 中国平安运维部负责人在接受新浪科技采访时指出,云服务是把“双刃剑”,一方面,的确为众多企业、尤其是中小企业带来了便利,但在发生问题时,给企业带来的影响和损失也是巨大的。该负责人称,因行业不同,影响及损失有所区分。例如电商企业,一旦发生云计算事故,直接影响到销售额,同时供应商的利益可能会受到牵连,还有潜在的企业诚信等问题。从用户层面看,因为故障会导致即时信息无法获取,降低体验感。而对于那些以网络进行交易的用户来说,损失将更大。同样是去年,纳斯达克的报价传输系统发送的测试数据在7月份被第三方机构不当使用,出现重大错误。谷歌、苹果、亚马逊一度出现不合理的股价暴跌,其中亚马逊暴跌了87%。而在2013年,纳斯达克就出现过类似错误,并导致当天停盘长达三小时。“很多大企业都会分散选择云服务商”,该负责人表示,一般情况下,小型企业受限于资金或人员等因素,可能会将所有服务放在同一品牌的云服务上。而多数中型企业,会选择多个厂商同时服务。但是,不同厂商间的产品属性存在差异化,可能会导致数据无法同步等情况出现。信誉如何用赔偿解决? 几年前,阿里云曾推出100倍故障赔偿,即由于阿里云故障导致产品无法正常使用的情况,阿里云将提供100倍的故障时间赔偿。但阿里云相关负责人向新浪科技表示,赔偿问题将按照相关服务保障条款进行处理。“必须要有详细的清单”,客服人员表示,根据业务损失情况,法务部人员和业务专员会进行核查,核查无误会进行赔偿。新浪科技查询了阿里云的产品及服务协议规定,按照目前的规定,包月服务和资源包服务发生故障,赔偿总额不会超过服务器内故障涉及服务费用的总额。如果时按量付费,赔偿总额不会超过过去12个月,故障涉及服务的已缴纳费用总额。但对于那些经历了宕机痛苦的阿里云用户们来说,赔偿与否已经不是当下最重要的问题了。曾经,阿里云因为“靠谱”被广大网友呼吁站出来帮铁总解决12306订票难的问题,但此刻,林晓宇不由地开始怀疑阿里云是否真正可靠。Facebook再曝数据丑闻:1.2亿用户数据面临泄露风险_安防互联

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    中国的IDC市场,萌芽状态要追溯到2010年以前,但是从2012年开始,就提早进入了蛮荒时代。当时国内的三大电信运营商出于电力和土地资源的考虑,相继将战线转移到中小城市。但是似乎在客户的问题上没有太多考虑,导致后来很少有客户愿意为这些远在漠北苦寒之地的IDC买单。不过也有一些聪明的厂商为包头,呼和浩特等地方政府发展政务云建设数据中心,如此倒是赚了个名利双收。建设数据中心花在水电费和地租上的钱,真心只是毛毛雨,关键还是客户需求。随着2011年4G开始普及,移动互联网的大潮风起云涌,催生了中国一个全新的创业时代,很多原本名不见经传的小公司借着这股大潮一跃而起,全球互联网行业市值前十的公司,也开始有了中国的身影。正所谓“一人得道鸡犬升天”,由于互联网公司大多集中在一线城市,这里的IDC业务也由此迎来了爆发。再加上运营商的撤离,第三方IDC趁势崛起。到了2014年之后,虽然遭到了云计算的阻击,但IDC的需求依旧旺盛。至于运营商,则从台前转移到了幕后,从自建数据中心,转向以提供网络带宽为主,和第三方IDC合作牟利的途径上。一线城市IDC进入资源火并时代 互联网服务,归根到底拼的还是网络结构,可靠等级,延迟各方面。如果某个电商网站隔三差五闹宕机,隐私泄露之类的丑闻,那绝对是任何人都接受不了的。所以,和三四线城市建设IDC节省出来的那几个电钱相比,只要在保证不出事的前提下,还是多花钱在一线城市买服务更靠谱。最不济也得是大城市周边......比如上海,需求最远溢出到南京,还有南通。再比如北京,IDC大都在亦庄,房山或者是酒仙桥。最远也没超过廊坊,怀来。由此,未来甚至还会出现一个环一线城市的IDC产业带。 不过,原本看似春光一片的IDC市场,却由于能耗的拦路虎而变得危机重重。由于IDC产业的特殊性,在属地建设的机房,除了用水用电占土地,却不一定会给当地政府纳税。巨大的能耗让地方政府不堪重负,看不见回头钱的情况更是让人抓狂!于是严控措施纷纷出台,北京1.4,上海1.3......甚至存量机房不达标的还可能面临外迁的风险。既然上游水源被节流,那大家就只能拼命抢夺水池里剩下的这点东西了。说什么增值服务,回报率,全是瞎扯,关键还是看资源!北京的互联网公司那么多,对IDC的需求只会越来越旺盛。但是机房却不能再多建。广州前些年数据中心倒是无序狂建,现在有点供大于求了,甚至据说出现了IDC空置的现象。但是与之毗邻的深圳,则是另一番景象。原因就是审批太严......两相比较之下,资源的价值可见一斑。换句话说,在严控的前提下,土地,能效,电力批文...谁拿得多谁厉害!如果有本事,您在北京拿到一块地,再引上战备电,完全就可以在行业里横着走路了。深度定制数据中心真的省钱? 说完了行业现状,再来看看用户需求。数据中心发展到现在这阶段,很多通版的服务已经很难满足一些挑剔的用户。除了租赁,财大气粗的互联网企业开始选择自建的方式。这种数据中心倒是在某种程度上给三四线城市带来了商机,但也仅限于一些国家级的产业园或者重点发展地区,比如张北,贵安等等。因为定制化的数据中心和租赁的相比,除了能够满足客户独特的需求之外,从成本的角度来说,其实并不见得完全占优势。比如场地是否符合需求,需要测绘。还有定制机房需要下单,也不是买了就能用。另外,深度定制过于标新立异,在未来也会产生一些问题。首先是这些数据中心一般都是巨头才能玩的起,规模太大,很难按照标准化改造。就好比当年某巨头在新加坡的数据中心,就是标准的深度定制。但随着该巨头的没落,这个数据中心曾经闲置了很久,由于不符合其他巨头的口味,没人愿意要,至于IDC公司虽然最后接盘,但其实也是非常咬牙。这就好比当年从乌克兰买回来的航空母舰,如果不是中国这样体量对等的国家,估计最后就只能拆解卖废钢铁了。即便如此,大连造船厂也是花了10年时间才让其浴火重生。除了深度定制,还有一个名词叫做深度兼容,目前好像是亚马逊和微软做的比较不错。机架可以兼容不同服务器的插头。当然,这个在国内眼下还用不着,高压直流笔者只知道百度的定制化数据中心有,其余主要还是交流......来源:中国IDC圈边缘计算“喧宾夺主”成数据中心行业热议话题_安防互联

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    大数据在人类历史长河的各个时期一直存在着,只是要等到技术发展到一定阶段,它才开始崭露头角。而它的未来又在哪里?来自 Intercom 的工程师 Cathal Horan 表达了他对大数据的看法,他认为,未来属于算法,而不是代码。  “大数据时代”的称号并不能为当今世界所独享,数据充斥着人类文明历史长河的各个时期。纵观这些历史时期,通过从离散到抽象的转换,我们就会明白为什么算法比代码重要。  说到大数据……  如果我们把整个人类历史看成一天,那么我们只能从晚上 11 点 7 分开始说起。这是安静的一天。但是在随后的一丁点时间里,我们积攒了很多知识和故事,并打算将它们传达给其他人。你可以想象最开始人类通过对话的形式将知识代代相传,从父辈传给子辈,从老师传给学生。但是整个社会的知识量增长迅速,以至于最初的对话形式无法传达这么多的信息。  我们需要将这些信息编撰成册进行保存和传播。通过书写的方式将知识编撰成册代表着这些时期在技术上的重大转变。事实上,苏格拉底(柏拉图“斐德罗篇”里的角色)认为这种技术转变比不上最初的对话形式,担心它会降低我们开发智慧和知识的能力。所以很自然地,我不认为苏格拉底会喜欢电视。  问题的核心是,对话代表了一种离散的沟通手段。你知道你的交谈对象是谁,而且参与对话的人通过论证和反证的方式进行直接的互动。反过来,书本是一种抽象的沟通手段,作者和读者之间不存在直接的互动。作者并不知道谁读了他的书,也不知道有多少人、在什么时候、在哪里读了他的书。有时候,我们可能知道潜在的读者群体是谁,然后根据读者群体进行内容裁剪。不过大多数时候,书本都只是一种抽象的传播知识和学习新技能的手段。  等腰三角形的大数据  当我们从简单的计算形式转变为由定理、符号和算法组成的抽象形式(我们现在称其为数学),就开启了另一个大数据时代。第一批有记载的计算发生在公元前 2500 年的美索不达米亚。当时,美索不达米亚人需要计算出一谷仓的粮食能够养活多少人。  美索不达米亚人有具体的问题关注点,他们很清楚需要解决的问题是什么。他们的计算都是很离散的,因为每一次计算只能解决一个问题。这也就是为什么评论家们认为它们不是数学。直到公元前 500 年的古希腊,毕达哥拉斯学者们(可以把他们认为是早期的 Google 使用者,哈哈)开始针对三角形提出了一些奇怪的问题。比如,他们想知道等腰直角三角形的三个边能否都是整数(这听起来像不像一个 Google 风格的面试题?)。  如果你想通过离散的方式来解答这个问题,那么可以像美索不达米亚人那样做。不过,随着数字的增加,这种方式会显得很笨重。要证明这个假设,你需要进行多少次计算(其实这个假设是错误的,三个边不可能都是整数)?等腰三角形问题的不同之处在于,它不存在具体的关注点。我们不知道三角形的大小,也不知道它们的边长,而且它们的大小可能是无限的。如果我们在数字上应用推理,那么就进入了数学领域,大数据也就接踵而至。毕达哥拉斯式的思维方式体现了数学的抽象特征,在今天,我们使用符号、规则和推理来解答这类抽象的问题。  或许你想知道人类历史上的其他大数据时期,不过我想直接跳到 20 世纪,看看代码如何成为现代技术领域的重要组成部分(如果你有其他大数据时期的资料,可以联系我 @cathalhoran,我相信它们会很有趣)。  代码的崛起  1945 年,当 Grace Hopper 开始在 Harvard Mark I 计算机上工作时,编码(或者说编程,不过我们不打算在这里区分它们有什么不同)这项工作的重要性就开始凸显出来。在这之前,电脑(如果可以这么叫它的话)充其量只是个计算工具。以二战为例,当时的大炮需要借助矩阵进行辅助瞄准。矩阵是一些方程式的计算结果,这些方程式使用数百种不同的计算因子,比如距离、海拔、风速、温度、湿度,等等。电脑(computer)这个名字的由来也是很偶然的,人们用它描述在二战中操作计算机的女性,她们被称为“computer”。操作员们必须使用打孔卡和曲柄来处理方程式。一个打孔卡需要 170 个人月才能完成。  这个与我们之前讨论的事情有什么相似之处?美索不达米亚人使用黏土矩阵来进行计算,而到了 20 世纪,计算媒介变成了编码。虽然已经有了长足的进步,不过编码仍然是一种离散的操作,因为它执行的是具体的计算任务,只是效率上有所提升而已。编码解放了人工操作,让我们可以处理更多的数据。  算法与代码  算法:一系列用于描述一个问题解决方案的步骤,符合正确性和有限性的标准。是与具体实现相互独立的抽象计算步骤。代码:一系列计算机指令。它们是计算的具体实现,使用一种特定的编程语言,运行在一个特定的平台上。  人们可以借助这种直接向计算机发送编码指令的方式来实现更为复杂的指令序列,并以算法的形式呈现出来。算法比编码的出现要早得多。穆斯林数学家 Al-Khawarizm 早在公元 820 年就对解决线性方程和二次方程式的算法进行了描述。算法一词来源于这位数学家的拉丁文名字“Algoritmi”,而“algebra”则来源于“al-jabr”,Al-Khawarizm 用它来解决二次方程式问题。算法由一系列有限的计算或指令组成,并产生一个结果。正如我们所知道的那样,代码是向计算机发出指令的一种方式,很适合用于实现算法。它们只不过是一系列按照一定次序执行的操作。  与早期的大数据时期一样,我们这个时代的信息量也在增长。根据摩尔定律,我们在编码的设计和使用方面所作的改进换来了性能的提升,从而能够应付不断增长的数字化需求。你可以继续编写代码从数据库查询相关的资源列表。这些操作的离散特征仍然被保留了下来,因为人们仍然在通过编写代码告诉硬件应该做哪些事情。就算操作变得越来越复杂,它仍然只是人类的编码指令。不过,算法已经开始展露头角,正在创造一个抽象的新时代。  算法的崛起  所以说,算法和代码之间有很大的不同。代码可以用来实现算法,而且代码的实现方式会影响到性能。例如,如果你要从一个序列里找出最大或最小的元素,那么二叉堆的性能相比其他的数据结构要好很多。不过,你已经没有必要通过编写代码来实现一个算法,就像没有必要通过听音乐来写歌一样。  虽然每个人都知道摩尔定律的魔力,驱动数字经济发展的性能改进遵循的就是摩尔定律,但鲜有人知道,在很多领域,算法所产生的性能改进已经超过了硬件所带来的性能提升。实际上,2010 年的一份官方报告表明,算法已经为很多领域带来了显著的性能提升,比如语音识别、神经语言处理和物流。  “更加令人感到吃惊但同时又令人难以理解的是,在很多领域,算法为性能带来的提升已经远远超过了处理器速度提升所带来的性能改进。”——面向总统和国会的报告:设计数字的未来  抽象算法  我们现在拥有大量的数据,这意味着我们不能再用离散的思维来思考问题。大数据促使我们转变思维。它促使我们向后退一步,去寻找能够处理数据洪流的方法。按照传统的方式,你可能会根据一些指定的模式或参数编写代码来查询数据。例如,你可能想从数据库中查找在过去两周买过 2 件商品并且支付超过 30 欧元的顾客,因为你想联系到这些顾客,并向他们推荐一些优惠活动。你使用这个模式来查找匹配的数据。不过大数据却正好相反,你先有了数据,然后查找可以匹配这些数据的模式。  想想看,有这么多的数据,但是我们却找不到匹配的模式,所以我们要回退一步。我们通过集群、分类、机器学习和其他新的支撑技术来寻找模式,而能够帮助我们做到这点的是算法,不是代码。要找到隐藏在暗处的模式,跨出这一步是必需的。与光谱一样,有一些波长的光线我们是看不到的,而超过一定数据量之后的模式我们也是看不到的,它就是大数据。  我们不仅可以从中搜索到模式,它还能够生成做这些事情所需要的代码。Pedro Domingos 在“The Master Algorithm”一书中描述了如何使用“学习者算法”来创建新的算法,这些算法可以反过来为我们编写我们所需要的代码,“通过机器学习,计算机可以自己编程,我们就可以解放了”。为了实现这个目标,我们需要更好地理解这些算法的原理,以及如何让它们与我们的需求相匹配。否则,我们就无法向抽象转变。  “工业的发展让手工劳动自动化,信息的发展让脑力劳动自动化,而机器学习则让它自己自动化。如果没有机器学习,程序员就会成为发展瓶颈。而有了机器学习,发展的速度就会加快。”——Pedro Domingos,“The Master Algorithm”  思考算法  不过,不管如何从离散转变成抽象,我们仍然需要程序员,但这不是重点。并不是说代码已经变得不重要了,也不是说代码就不会再带来任何改进。重点在于,我们要开始思考算法,这不仅仅是数学家或学者的事情。我们周边充斥着各种算法,以致于我们不需要知道如何编写代码来使用它们,或者理解它们。现在,有一些人通过新的算法对不同的领域进行优化和改进,他们使用了遗传编程(genetic programming)和大数据技术。人们甚至创造了更好的优化技术,他们观察金属的冷却过程,并通过算法对其进行建模(被称为模拟退火算法,这就是我们应该从算法角度开始考虑问题的一个最好的例子)。  编码作为新数字经济的关键技能,就像学习如何阅读一样,已经模糊了我们对算法的理解。算法正逐渐成为我们生活的组成部分,从电影推荐到新闻过滤和寻找合作伙伴。我们要更好地理解它们,这样才能更好地理解和掌控我们的未来。WiFi是SD-WAN的良好组合,但不是必备选择_安防互联

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    近年来,在企业数字化转型的热潮下,我国云计算发展正式迎来需求爆发期。随着云计算的应用普及,越来越多的企业开始“拥抱”云计算服务,云计算或将于2019年全面杀入企业级市场。 中国云计算市场规模和集中度增加,但市场竞争格局仍未确定 据亿欧智库最新发布的《2019年中国云计算行业发展研究报告》(以下简称《云计算报告》)数据显示,2018年我国云计算市场规模达907.1亿元,同比增速31.2%,预计2019年市场规模将突破千亿大关。而根据调研机构Canalys给出的数据,2018年全球云计算市场规模高达804亿美元(约合5400亿人民币),同比大幅增长46.5%。可见,我国云计算市场规模仅为全球的1/6,市场渗透率不足17%,我国云计算发展空间潜力巨大。《云计算报告》显示,中国云计算市场的集中度持续提高,根据权威市场研究公司IDC21018年数据,中国排名前四的云计算厂商分别是阿里云、腾讯云、中国电信和金山云,这四家厂商总的市场份额从2017年的61.8%上升到2018年的69.9%,成为了中国云计算市场的主导力量。 全球威咨询与服务机构Forrester此前发布的《2018年第二季度中国公有云开发平台》从收入角度将中国云计算厂商划分为大型厂商、中型厂商和小型厂商。其中,阿里云、AWS、腾讯云、金山云、微软云、浪潮云等厂商进入大型厂商队列。未来,云计算市场份额向大型厂商聚集的局面已经越来越成为行业共识。而就2018年各家云计算厂商的市场份额来看,阿里云的市场份额为45.5%,稳居第一,腾讯云、中国电信、金山云所占据的市场份额均较小,其他部分的市场份额高达30.1%。由此看出,云计算市场的竞争格局还未完全确定。尤其在现阶段,企业级业务进入需求爆发期,能快速抓住企业上云核心需求的大型云计算厂商更有可能快速抢占市场份额,实现弯道超车。 不同行业的企业上云需求各异,但终极目标一致 结合《云计算报告》中对金融、医疗、教育、制造、物流、零售这6大行业企业上云案例的分析,这6大行业的企业核心需求略有差异。金融行业由于其特殊性和重要性,已有的信息安全技术十分发达,网络架构也很严密,对数据的存储和管理有着严格的行业标准。因此云计算提供商需要满足金融企业监管合规、实时数据、高频交易、数据安全、业务连续性等方面的要求。一般而言,规模较大、技术实力较强的大型金融机构大多采取私有云模式,通过合作研发或技术外包方式完成私有云平台建设;中小金融机构由于自身技术实力偏弱、人才储备不足、资金投入有限等原因,一般更倾向于选择专为金融机构服务的行业云,以同时满足监管合规和控制成本的需求;金融科技公司则更倾向于使用公有云模式,主要通过与第三方公有云厂商合作,实现自身业务的快速扩展。 传统医疗机构为开展治疗工作的需要,不得不购买和维护所有必需的硬件和软件,并招募大量医护人员,却不考虑这些资源的利用率,并且设备安全性通常较差。尤其是基础设施比较薄弱、医疗资源稀缺的地区,患者时常面临着就医困难、价格昂贵、环境简陋等诸多问题。因此,削减成本、改善病人护理质量、保障数据安全成为医疗行业上云的迫切需求。医院上云后只需为必须使用的资源(例如存储、应用程序和基础设施服务)按需付费,降低了患者就医的成本;另一方面,云计算技术也可以有效处理和交付数据,并挖掘数据的潜在信息价值,有助于缓解医疗资源紧张、就医贵、就医难等问题。教育资源分布不均、教育单元相对独立、业务负载并发量不明确、消费者需求多样化和个性化是教育行业现阶段的主要发展瓶颈。教育行业相关企业上云的核心需求是希望整合教育资源,满足消费者个性化需求。云计算技术可以为企业提供优质的接入网络和强大的计算资源弹性,解决终端用户对教育产品体验的严苛要求;同时,即开即用的视频服务和海量存储结合,可以极大的降低开发配置工作,在保证稳定性的同时,加快产品上线速度,适应市场变化需求。制造业长期以来都是数据密集型行业,其数据包括工厂车间机器的运行数据、上下游的供应和销售数据、熟练工人的经验数据等,这些海量数据容易形成孤岛。早年的工业信息化更多解决的是存储问题,无法挖掘数据背后的商业价值,难以实现高效协同生产。云计算作为制造业的核心使能技术,结合大数据、人工智能等技术,可以帮助企业采集、存储、连接和分析产业链各个环节的数据,充分挖掘孤岛数据的潜在价值,为产品质量的提升、运行效率的提高、生产成本的降低做出贡献,加速智能升级。运输配送作为物流企业的核心环节,面临中间环节冗余混乱、运输成本居高不下的挑战,如何安排送货顺序、如何实时了解货车途中的情况和配送时效、如何规划最合理的路线等都是物流配送中的核心痛点。除此之外,物流企业与用户间的交易信息不对称,货主和车主的信用体系尚未完善,用户信息安全无法得到保障等都是困扰物流企业的主要难题。物流企业利用云计算的技术优势,可以集成众多物流用户的需求,形成物流需求信息集成平台,整合零散的物流资源,实现所有信息的交换、处理、传递,使物流效益最大化;同时,云安全技术也可以保障用户的信息安全。 传统零售企业通常采用多套本地部署的高性能数据库服务器支撑企业信息系统的正常运转,信息系统之间的连通性比较差。随着业务规模的不断拓展,尤其是开设电商网站后,需要面对海量用户的并发访问,以及电商业务系统与现有的ERP系统、供应商管理、门店管理等多套系统的融合问题。这导致了运营效率的低下和重复建设的资源浪费以及对消费者的需求反馈不及时等问题。基于云计算架构,传统零售企业可以构建统一的服务和数据系统,形成统一的业务支撑中台,对门店销售、网站销售、移动销售及上千家门店、数百家供应商进行统一化管理,保障各个业务系统的稳定通畅,减少资源浪费,提升运营效率。总结以上行业企业的核心需求,可以发现无论处于哪个行业的企业,其上云的核心需求虽然略有差异,但最终目标无外乎要实现“保质、增收、降本、提效”。云计算进入企业级市场,谁有可能弯道超车在云计算全面进入企业级市场的2019年,大型云计算厂商如何快速抓住不同行业的核心需求,需要考虑技术、服务、运营、经验、资本、人才、生态等诸多因素,其中一流的技术、安全稳定的产品和服务、足够的资本和专业的人才是基础要素,而丰富的企业服务经验、标准完整的生态体系则是云计算玩家制胜的关键因素。纵观进入大型厂商队列的云计算服务商,阿里云、AWS、腾讯云、金山云等云计算厂商作为市场主导力量,虽然在技术、资本、人才等方面都大幅领先其他竞争者,但更多以原生厂商为主,针对传统企业的服务正处于尝试和探索阶段。相比之下,浪潮云、微软Azure等以IT公司起家的云计算厂商,均已经在企业级市场中扎根多年,拥有更加丰富的企业服务经验。浪潮是一家有33年行业经验的企业,微软则有44年的行业经验,两家企业均可以将自身对于企业数字化转型的理解赋能给广大中小企业。根据RightScale2019云状况调查报告数据,其对786家大中小型企业的IT专员调查发现,AWS的公有云采用率从2017年的64%下降到2018年的61%,而微软Azure的采用率却从45%增加到52%,相比之下,GoogleCloud仅从18%微涨到19%,大中小型企业对微软Azure的接受度显然略胜一筹。而微软2018年云计算业务的营收增速保持了76%的强劲增长,高于AWS46%的增速,这似乎也与其企业级市场份额快速上升有紧密联系。与微软同样拥有企业服务经验的浪潮云,在国内市场也保持了高速增长。根据IDC发布的《2018年第三季度中国公有云服务市场季度跟踪报告》显示,浪潮云首次跻身2018年第三季度中国公有云整体市场份额前十,市场增速居于第一。浪潮云相比其他进入大型厂商队列的云计算厂商来说,虽然进军公有云时间较短,但增速显著,这似乎与其33年来在传统企业(如教育、金融、交通等)摸爬滚打所积累的企业落地经验相关,也可能与浪潮云把政府领域积累的安全和服务能力应用到企业级市场密不可分。 中国的云计算应用正在进入深水区,各家云计算厂商都正在大力投入资金和精力,而想要快速抢占企业级市场,仍然需要各家云计算厂商打造综合企业级服务能力,提升对传统行业的渗透率。区块链技术融合成云计算未来趋势_安防互联

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    如今,全球主要的云计算供应商AWS、Google、Microsoft通过云扩展服务为用户提供了更多部署选择。而用户需要了解这些产品如何实现混合功能。公共云已经转移到企业的内部部署数据中心,这并不是将工作负载从其原有数据中心转移到公共云,而是最近的混合服务转到数据中心中。云计算供应商多年来一直在推动混合云的发展,因为企业需要更好的工具来管理其本地基础设施和公共云系统。在理想情况下,用户还希望能够在环境之间快速轻松地移动其应用程序或数据。最初,这意味着公共云主要是私有数据中心的扩展。但是,来自AWS、谷歌、微软的服务正在改变这种模式,将公共云置于企业IT架构的中心。用户需要了解这些混合云服务,查看它们是否能帮助更进一步地实现环境之间的互操作性。 AWS Outposts在2018年11月,AWS与VMware合作推出Outposts。这个基于设备的服务应用在用户的数据中心内,AWS可远程管理。该系统采用AWS设计的计算和存储机架,可与亚马逊的云计算服务配合使用。Outposts支持Elastic Compute Cloud和Elastic Beanstalk,但供应商计划添加其他服务,例如Kubernetes和SageMaker的Elastic Container Service。该服务有两种变体,一种是AWS本机版本,另一种是基于其与VMware的合作而来的版本,后者包括AWS上的混合服务VMware Cloud。VMware一直是一个流行的数据中心选项,其许多用户一直在寻找更多的混合云选项。Alcala 咨询公司首席执行官Marco Alcala说,“AWS公司使用户订购和部署Outposts变得非常容易和有吸引力,用户将其插入并使用,可以显示在他们的VMware管理控制面板上。”Ⱕ…𖦷𗥐ˆ云服务还提供部署灵活性Evaluator Group的高级合伙人John Webster说,“用户可以将硬件放置在防火墙内部或外部,但具有严格合规性要求或安全性问题的组织可能会选择留在防火墙内。”Ⱕ﹤𚎥𚔧”觨‹序的要求可以引起用户的兴趣Alcala说,“在某些情况下,用户的应用程序具有低延迟要求,如语音处理、视频编辑和机器人技术。而由于硬件位于数据中心而不是公共云,因此延迟问题会减少。”该服务对于内部灾难恢复也可能具有吸引力,但有一些关于Outposts的警告。首先,它使想要使用VMware变体的企业更依赖于两个供应商,因为它依赖于AWS专有硬件和软件以及VMware管理系统。此外,为了最大限度地利用服务,用户需要既熟悉VMware又熟悉AWS的员工。Google AnthosAnthos在2019年4月正式上市,原名为Cloud Services Platform这是一种基于软件的混合云服务,谷歌公司销售该软件,而用户可以自行选择硬件。对于管理功能,系统依赖于Kubernetes。该服务包括Google Kubernetes Engine(GKE)和GKE On-Prem,这是一种提供远程生命周期管理的托管Kubernetes服务。借助云计算服务平台配置管理,用户可以创建多集群策略实施基于角色的安全访问控制。该服务还适用于Istio,这是一种开源技术,旨在帮助开发人员连接、管理和保护微服务。 Anthos配置引擎使企业能够自动生成策略和安全配置文件,以便用户拥有更加一致的系统映像。以Kubernetes为重点,谷歌服务面向那些构建新应用程序而不是将旧应用程序连接到公共云的用户。不过,谷歌公司是否会成功实施这一战略仍有待观察。Alcala说,“谷歌公司很晚才进入市场。但是,它确实拥有成为关键参与者的财力和技术资源。”Microsoft Azure Stack在主要的公共云提供商中,自从微软公司于2015年计划开发Azure Stack并于2017年交付以来,微软公司一直是混合云市场的先锋。Azure Stack支持与Azure资源管理器共享相同自助服务门户和公共API的统一应用程序模型。对于运营团队,Azure Stack可与Azure VM用于Windows和Linux,Azure Web应用程序和功能、Azure密钥库、Azure资源管理器、Azure Marketplace、Azure容器以及Azure IoT中心和事件中心。对于开发人员来说,它使用Jenkins和Azure DevOps进行集成。为了自动执行配置功能,Azure Stack支持Chef和Azure PowerShell所需的状态配置扩展。其混合云服务由软件和硬件组成,但微软公司通过其硬件合作伙伴进行销售。 思科、戴尔、富士通、HPE、华为、联想、Wortmann在自主服务器或存储、网络或超融合平台上提供Azure堆栈。虽然用户从硬件供应商那里购买它可以关闭一些业务。但是对Azure Stack的兴趣一直不温不火。Alcala表示,此外,微软公司要求其用户从四机架计划开始,其高昂的价格可能会使一些潜在用户放弃。VMware第一季度财报表现强劲 多元化战略取得成效_安防互联

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    中国有13亿多人口,是世界上人口最多的国家,是世界科技进步的重要贡献者。目前,中国网民约占全球网民总数的四分之一,预计在五年内将达到近三分之一。最值得注意的是,中国的数据中心市场目前正在上升,以至于研究分析公司Technavio预测,未来其四年复合年增长率(CAGR)将达到13%。随着越来越多的跨国企业和国内企业转向云服务提供商(csp)和托管解决方案,中国数据中心市场必须继续发展,提供必要的空间、动力、冗余和低延迟来满足市场需求。在中国,终端用户对数据中心的需求已经超过了现有的供应,因为企业正在为其不断增长的业务寻求增强的连通性和可扩展的解决方案。与全球市场相比,美国的数据中心很少能提供足够的空间和电力密度来满足当今依赖技术的组织的需求。旨在刺激中国科技发展的政府投资,促进了云计算服务、大数据分析和物联网(IoT)应用的增加,而包括在上海建立自由贸易区在内的政府改革,正在吸引国际投资者。 中国各地对高密度、冗余设施的需求日益增长,正促使中国数据中心的设计和开发发生转变。由于新兴的云技术,IT基础设施服务的外包越来越普遍,进一步推动了整个托管行业的增长。为了达到全球标准,设施开发商将目光投向了上海和北京,以及天津、南京、杭州、广州和深圳等大城市,这些城市拥有重要的网络枢纽,电力、容量和高带宽连接都在这些城市。那些想在中国寻求合作的人,他们在决定合适的数据中心供应商之前必须做足功课。因此,对于许多寻求为满足个人需求而专门建造设施的国际投资者来说,他们从何入手? 数据中心解决方案供应商必须首先获得在中国运营数据中心设施的许可证,并获得安全可靠的资金以完成项目。然而,市场面临着许多更广泛的挑战:从土地或建筑的收购过程,到光纤和电力协议的谈判,到实现国际客户服务标准,到国家安全合规,等等。一些供应商处于市场转型的前沿,充分利用了经验丰富的管理团队、运营IDC许可证、关键城市的站点以及有保障的资金。它们不与传统的托管商竞争,而是变革的推动者,为寻求进入中国市场的客户提供解决方案,同时绕开规模不足、成本高昂和不合适的解决方案。未来技术将如何提升数据中心的物理安全性_安防互联

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    阻断疫情,人人有责!近日不少城市宣布所有小区实行封闭管理。一时间“血脉”受阻,除了依然奋斗在一线的“抗疫”卫士,“不出门就是做贡献”成为大势所趋。但不出门就这样宅着终究生活还是要进行的,与之前的三点一线式生活相比,我们的生活发生了一系列的变化。以前,我们的三点一线是家,工作及休闲娱乐。而现在,我们只有一个点,为了早日结束这坐牢的生活,我们是宁可裤子坐破,也不出去闯祸。在封闭之初,除了时刻关注疫情动态和讨论疫情外,其余生活如往常的“宅生活”一般,但终究看电视看手机看到想吐,说实话今年的这个春节,这几天看的戴电视电影比这近几年总和还要要多;在之后人群开始分化,有人整天吆喝打游戏,有人开始推荐“必看的书”、“金融学电影”,还有通过视频课程补习专业知识给自己充电储能……但,最近人们更加关心“柴米油盐”,远程在线办公了,朋友圈开始怀念曾经的堵车与人来人往拥挤时光……而如今,不管是一线还是二线还是三四线城市乃至农村,在大街小巷往来穿梭除防疫工作人员、外卖员、快递员、配送人员外,可以说无比冷清。生鲜到家火爆 大风起于青萍之末。疫情冲击之下的细微变化或许将潜移默化影响并决定着未来一定程度的产业走向、公司发展,正如2003年的“非典”逼出了后来的京东商城和淘宝。暂停之下,最直观的影响莫过于日常消费。万众一心,共同战疫,自广大居民居家自行隔离,不出门不聚会开始,日常生活主要靠生鲜配送或者偶尔外出自己打包带回的方式解决饮食问题外,就是在线购买生鲜送货上门。根据京东公布的春节消费数据,除夕至初三,京东生鲜销量环比节前增长超370%,卖出了4000多吨生鲜产品,3-6线城市销量同比增长了近300%。数据显示,蔬菜产品最畅销,销量同比增长超9倍,其中,叶菜类产品销量增长近21倍。肉禽蛋也是春节必不可少的民生产品,销售同比增长近7.5倍,水饺、面点等冷藏冷冻食品销售同比增长也超7倍。而国内另一家生鲜配送巨头盒马鲜生,这个春节同样业务量暴增,以至于在2月3日、4日连续两天传出消息,接纳其它餐饮企业员工共计1000人到盒马旗下门店“上班”。致力于新营销研究的郑州大学教授刘春雄称:“疫情持续比较长,开工延期,把传统销售渠道堵塞,到家模式成为主渠道,在疫情结束后也可能成为一个主流模式,到家业务也可能超过到店业务。”易观智库相关专家也分析称,在疫情推动下,一定程度上缓解了此前线上平台获客成本高企、获客难度加大的紧张局面。在线问诊激增 另外,疫情之下,医药健康领域成为最直接的需求,同时A股医药相关公司也掀起涨停潮。但另一方面医疗资源的紧缺以及对交叉感染的担忧也让在线医疗受到重视,各大在线健康公司也紧急行动。国内在线医疗平台健康160产品运营总监冀冉对e公司记者表示:“在1月25日、26日全国新冠病毒感染者激增之后,医院人满为患,我们也立马利用全国30万注册医生优势启动大面积的线上义诊,目前已经有超过1万名医生参与到平台的在线义诊。”据他介绍,从1月26日后,平台在线问诊访问量激增,“从原来很少的量,到目前日问诊量超过5000”,而且他预计疫情期间日在线问诊量还将继续增加,“应该会超过1万(日数据)”。1月26日,阿里健康增开手机淘宝的义诊咨询入口。根据公开消息,阿里健康在线义诊功能开通后,每个小时平均近3000人发起在线咨询。用户咨询量最多的科室为呼吸科,24小时全天问诊量中,超过90%的问题主要集中在新型冠状病毒、肺炎相关的防治等内容。截至目前,阿里健康、腾讯健康、好大夫在线、平安好医生、百科名医等多家互联网医疗服务平台为患者提供免费问诊。在业内人士看来,在线问诊在疫情期间优势与贡献明显,“避免交叉感染,减少医疗资源浪费,将有限的医疗资源用到真正需要救助的人身上”。东兴证券称,在线医疗之所以会成为解决疫情的核心推动力和代表行业,主要在于互联网产品的优势。在线交流能免除面对面的接触或集聚高危人群,在流行性传染病爆发期能帮助有效解决用户多方面的痛点。2018年中国互联网医疗行业市场规模已达到491亿元,未来互联网医疗市场空间巨大。作为互联网医疗重要组成部分的远程医疗也迎来发展机遇。根据中投顾问产业研究中心数据统计,2018年,我国远程医疗市场规模为130亿元,未来五年的年均复合增长率约为27.63%,2022年将达到345亿元。教育与办公“线上营业” “视频会议前先洗个头”、“教师坐马桶上课”……这不是段子,是近几天部分社交媒体传播的事实。一边是发生在医护一线的疫情防控之战,一边是商业前线的企业生存之战和学生既定的课程安排。时间面前,不少企业与学校被迫“线上营业”。为应对疫情后的办公需求,钉钉、企业微信、字节跳动旗下飞书等远程办公软件纷纷宣布系统升级,为企业用户免费提供更完整的远程办公功能。但由于需求巨大,以至于2月3日早晨,钉钉、企业微信集体崩溃,出现Bug,或者无法接入、卡顿等状况。钉钉2月3日还在官方微博解释称,“有超过1000万家企业组织使用钉钉在家办公、在线办公,早上网络暂时出现限流,通过紧急调配支持,已恢复”。腾讯方面表示,从1月29日至2月6日,腾讯会议每天都在进行资源扩容,日均扩容云主机接近1.5万台,8天总共扩容超过10万台云主机,投入的计算资源超过100万核,在腾讯云历史上尚属首次。2月5日,钉钉跃居苹果手机端应用商店下载量免费排行榜总榜第一名,而排在在线办公第二位的便是企业微信。节后开工第一天,与钉钉、企业微信集体崩溃撞车的,还有在线教育平台猿辅导。2月3日当天,有网友反馈猿辅导崩了。随后,猿辅导工作人员发布通知称,由于上课学生过多,有超过500万人同时上课,造成服务器过载,当天课程整体顺延一天。日前教育部也专门印发指导意见,要求“停课不停学”。截至2月2日,教育部组织22个在线课程平台免费开放在线课程2.4万余门,覆盖了本科12个学科门类、专科高职18个专业大类。娱乐业顺势而上 不出门不聚会,看电影、看视频、打游戏变成了用户的日常活动。从市场数据可以看到许多棋牌类、社交类的游戏更是集体占领了手机应用榜的前几名,游戏市场整体日均流水高达数十亿元。“宅经济”的威力得以充分显现,不少游戏趁这个假期火爆起来。据悉,《王者荣耀》在营收上更是取得爆发式增长,其日流水破纪录达到20亿元,同比去年增幅超50%。另一款现象级游戏《和平精英》同样在春节期间获得玩家热捧。据预测,2020年除夕《和平精英》日活跃用户数量峰值预计是在0.8-1.0亿元之间,流水在2~5亿元之间,同样创下了历史新高,甚至游戏一度因服务器卡崩而登上了微博热搜。面对《和平精英》服务器的崩溃甚有玩家以此来“威胁”游戏团队“你再不修好,我就去玩《王者(荣耀)》了。”可见,游戏行业是疫情期间渡过一劫的领域。而对电子游戏而言,低延迟是游戏最重要因素之一。此外,网络卡顿导致游戏下载缓慢、想玩多种游戏但是终端低配等问题也是造成用户对游戏体验不佳的原因。但疫情毕竟是一只“黑天鹅”,每个都希望它早点过去。不管是足不出户在线购物、在线医疗、在线教育、云办公、在线娱乐和移动应用使用量,在未来恢复正常后相信仍有一部分用户会留存,通过以往用户体验用户习惯分析,这部分用户应会在此基数上增长。因此对服务器、IDC等IT基础设施,不管是短期还是中长期都是利好,加之5G应用,服务器、IDC长期趋势依然向好。巴西数据中心市场将在2020年致力于减少延迟_安防互联