执予• - •安防互联

咨询客服
首页 > 电子商务服务器租赁价格 > 服务器托管价格咨询仟捷网络下拉 > 电子商务服务器租赁价格怎么样
?

电子商务服务器租赁价格

2018年版《互联网趋势报告》称中国在复杂人工智能系统开发方面取得进展凤凰网科技讯 据彭博社北京时间5月31日报道,有“互联网女皇”之称的风险投资公司凯鹏华盈(KPCB)合伙人玛丽ⷧ𑳥…‹尔(Mary Meeker)当地时间星期三公布了2018年版《互联网趋势报告》。报告指出,中国在开发复杂人工智能系统方面进步神速,并引用前谷歌CEO埃里克ⷦ–𝥯†特(Eric Schmidt)的预测:未来5年,中国和美国在人工智能领域将并驾齐驱。以下为2018年版《互联网趋势报告》要点:科技公司正面临着“隐私矛盾”。它们在使用数据提供更好的消费者体验和侵犯消费者隐私之间进退两难。全球20大互联网公司,其中中国公司占据9席,当中出现的独角兽公司有蚂蚁金服(9)、小米(14)、滴滴(16)、美团(19)、今日头条(20)。互联网普及率:到2018年,全球半数人口——约36亿人——将加入互联网大家庭。这部分得益于价格更低的Android手机和WiFi热点越来越多。不过,随着互联网普及开始饱和,互联网接入服务商吸引新用户的难度也将越来越大。手机使用:虽然智能手机销量增长疲软、互联网用户数量增长放缓,受使用手机影响,美国成年人上网时间在延长,2017年每天上网时间由2016年的5.6小时延长至5.9小时。手机广告:人们使用手机时间的增长速度快于广告预算转向手机的速度,创造了规模达70亿美元的手机广告机遇。加密货币:对加密货币的兴趣在迅速增长,自2017年1月以来,数字货币交易平台Coinbase用户增长了近3倍。语音:由于语音识别率达到95%和以亚马逊Echo为代表的智能音箱热销——截至2017年年底销量由逾1000万台增长至逾3000万台,语音技术目前处于一个转折点。每日用户数量:Facebook等服务的营收增长,与每日用户数量增长密切相关。科技投资:公共部门和私营公司在科技领域的投资创下有史以来新高,6家研发和资本支出最高的公司都是科技公司。 有“互联网女皇”之称的风险投资家玛丽ⷧ𑳥…‹尔电子商务PK 实体零售:电子商务增长迅速,目前占到全部零售交易的13%,包裹数量快速增长,意味着新购物应用面临巨大商机。亚马逊:目前,更多的人在亚马逊而非搜索引擎上搜索产品,但亚马逊CEO杰夫ⷨ𔝤𝐦–見eff Bezos)仍然依靠Facebook和YouTube等服务促使人们购物。会员服务:会员服务普及很快,2017年Netflix增长了25%,《纽约时报》增长了43%,Spotify增长了48%。免费服务促使更多用户成为付费用户。教育:员工寻求通过YouTube和在线课程接受再培训和教育,以满足新工作岗位对技能的要求,偿还飞涨的助学贷款。自由职业:员工渴求在家工作的灵活性,通过互联网发现自由职业机会,使得它的增长是总就业人数的3倍。在Uber、Airbnb、Etsy、Upwork和Doordash拉动下,2017年按需工作就业人数增长了23%。交通:人们将购买更少的汽车,保有汽车的时间也会延长,把更多交通费用于打车服务。2017年打车服务业务量增长了1倍。企业:企业技术通过更好的界面实现消费化,推动了Dropbox和Slack等公司的增长。中国:阿里巴巴在商品交易总额方面有优势,在开拓国际市场,但亚马逊在营收方面仍然占优。隐私:中国有一大优势,因为与美国用户相比,中国用户更愿意用个人数据“交换”更好的产品,在前二十大互联网公司名单中,中国将占据更多席位,并大量投资人工智能。移民:移民对于强大的经济至关重要,56%的美国大公司是由第一或第二代移民创办的。两家加拿大银行被黑客勒索100万美元赎金_安防互联

电子商务服务器租赁价格

关于 电子商务服务器租赁价格 的问题已解答,请查看!!!

  • IBM用什么代理服务器

    IBM用什么代理服务器

    已帮助:897132人  |  QQ• - •微信:2685936770

    1、画布(Canvas) 每一个GUI控件必须是画布的子对象。当选择菜单栏中GameObject→UI下的命令来创建一个GUI控件时,如果当前不存在画布系统将会创建一个画布。 UI元素的绘制顺序依赖于它们在Hierarchy面板中的顺序。如果两个UI元素重叠,后添加的UI元素会出现在之前添加的元素的上面。如果要修改UI元素的相对顺序,可以通过在Hierarchy视图中拖动元素进行排序。对UI元素的排序也可以通过在脚本中调用Transform组件上的SetAsFirstSibling、SetAsLastSibling和SetSiblingIndex等方法来实现。(1)Render Mode:渲染模式Screen Space-Camera:画布以特定的距离放置在指定的相机前,UI元素被指定的相机渲染,相机设置会影响到UI的呈现。Screen Space-Overlay:使画布拉伸以适应全屏大小,并且使GUI控件在场景中渲染与其他物体的前方。如果调整屏幕大小或改变分辨率,画布将会自动地改变大小以适应屏幕显示。World Space:该选项使画布渲染于世界空间。该模式使画布在场景中像其他游戏对象一样。可以通过手动调整它的Rect Transform来改变画布的大小,GUI控件可能会渲染于其他物体的前方或后方。(2)使用Canvas Group组件(在Inspector视图中单击Add Component按钮后搜索Canvas Group添加)可以对UI元素进行分组,方便统一管理。Alpha:可调节该组UI元素的透明度Interactable:选项可控制该组件是否接受输入控制。Blocks Raycasts:选项控制该组件是否作为碰撞器 RayCasts。注意这不适用于Phycics.Raycast,当要处理Canvas上UI元素的Raycast时应调用绑定在Canvas上的Ghaphic Raycaster组件的Raycast方法。Ingore Parent Groups:用于控制是否忽略父对象上的Canvas Group设置。在一个Unity工程中,对于所有GUI控件,一个画布已足够使用,但是在场景中组合使用多个画布也是可行的。用户也可以嵌套使用画布,即可使一个画布作为其他画布的子对象。一个嵌套的画布使用其父对象的渲染模式,是可以分别控制每一个画布的透明度。2、Rect Transform(矩形变换) Rect Transform(矩形变换)是一种新的变换组件,适用于在所有的GUI空间上来代替原有的变换组件。矩形变换区别于原有变换的地方是在场景中Transform组件表示一个点,而Rect Transform表示一个可容纳UI元素的矩形,而且矩形变换还有锚点和轴心点的功能。矩形变换的属性和功能 属性功能Pos(X,Y and Z)定义矩形相当于锚的准心点位置Width/Height定义矩形的宽度和高度Left,Top,Right,Bottom定义矩形的边缘相对于锚点的位置,锚点分离时会显示在Pos和Width/Height的位置Anchors定义矩形在左下角和右上角的锚点Min定义矩形左下角锚点。(0,0)对应父物体的左下角,(1,1)对应父物体右上角Max定义矩形右上角锚点。(0,0)对应父物体的左下角,(1,1)对应父物体右上角Pivot定义矩形旋转时围绕的中心点坐标Rotation定义矩形围绕旋转中心点的旋转角度Scale定义该对象的缩放系数为了布局的目的一般建议调整UI元素的大小,而不是对其进行缩放(Scale)。调整UI元素的大小不会影响字体大小、切片图像的边界大小等。缩放(Scale)可用于动画的效果或其他特殊效果,缩放会作用于整个元素,包括字体和边框。给UI元素的Width或Height一个负值会让它们变成透明不可见,而将缩放值(Scale)设为负值则不会,所以缩放(Scale)可用于翻转对象。3、在场景视图中编辑(Editing in the Scene View) 在Scene(场景视图)中使用矩形变换可以平移、缩放和旋转GUI控件。当用户选择了一个GUI控件后,按下T按键,用户可以在控件内任意位置单击并拖动来改变它的位置,也可以在控件的边角单击并拖动来改变它的大小;当鼠标悬浮在拐角附近光标变为一个旋转符号时,可以单击并朝任意方向拖动来旋转该控件。4、锚点(Anchors) 矩形变换由一个锚点的布局概念。如果一个矩形变换的幅度向也是一个矩形变换,作为子物体的矩形变换可以通过多种固定在父物体的举行变换上。例如:子物体可以固定在父物体的中心点或某一拐角处;在固定锚点时也允许基于父对象的宽或高按指定的百分比拉伸。在Scene(场景视图)中,锚点以四个三角形手柄的形式呈现。每个手柄都对应固定于相应的父物体的矩形的角。用户可以单独拖动每一个锚点,当它们在一起的时候,也可以单击它们的中心一起拖动它们。当按下【Shift】键拖动锚点的时候,矩形相应的角会跟随锚点一起移动。在Inspector视图中,锚点预置按钮(Anchor Presets)在矩形变换组件的左上角。单击该按钮按打开预制锚点的下拉列表,在这里用户可以便捷地选择常用的锚点选项。用户可以将GUI空间固定在父物体的某一边或中心,或拉伸到与父对象相同的大小。水平方向和竖直方向的锚点时独立的。当选择了锚点选项以后锚点预制按钮处将显示当前选中的选项。当锚点位置不在预制选项当中时,锚点预制按钮将在custom中。用户可以单击锚点预制按钮下方的Anchor扩展箭头来设置锚点的位置。锚点的最小值与场景视图中左下角锚点的位置一致,最大值与右上角锚点的位置一致。每一个锚点手柄都有一个相对于游戏对象固定的偏移量,也就是说左上角锚点手柄对应于GUI游戏物体的左上角有一个固定偏移量。轴心点规定了游戏物体的位置和锚点的对应关系。基于锚点在矩形变换组件的位置将显示不同的区域。当所有的锚点手柄在一起的时候,该区域显示Pos X、Pos Y、Width和Height,而当锚点分开的时候,该区域将部分或全部显示为Top、Buttom、Left和Right。一个锚点手柄的特点是它们能够自动精确定位对齐于其他游戏对象的锚点。5、轴心点(Pivot) 旋转和缩放都围绕轴心点发生变化,所以轴心点的位置影响旋转和缩放的结果。6、文本(Text) 文本控件显示非交互文本。可以作为其他GUI控件的标题或者标签,也可用于显示指令或者其他文本。文本控件的属性和功能 属性功能Text控制显示的文本Font用于显示文本的字体Font Style文本样式,可选择正常、粗体、斜体、粗斜Font Szie文本的字体大小Line Spacing文本行之间的垂直间距Rich Text是否为富文本样式Alignment文本的水平和垂直对齐方式Horizontal Overflow用于处理文字太宽而无法适应文本框的方法,选项包含自动换行和溢出Vertical Overflow用于处理文本太高而无法适应文本框的方法,选项包含截断和溢出Best Fit忽略大小属性使文本适应控件的大小Color文本颜色Material渲染文本的材质7、图像(Image) 图像(Image)控件用来显示非交互式图像。可用于作为装饰、图标等。在其他控件中也可通过脚本控制来改变图像。该控件类似于原始图像(Raw Image)控件,但是提供了更多选项的动画控制和准确填充控件的功能。图像控件需要Sprite类型的纹理,原始图像可以接受任何类型的纹理。图像控件的属性和功能 属性功能Source Image表示要显示的图像纹理(类型必须为Sprite)Color应用于图像的颜色Material图像着色所需的材质Image Type显示图像的类型,选项包括Simple、Sliced、Tilled和FilledPreserve Aspect(仅适用于Simple和Filled模式)图像的原始比例的高度和宽度是否保持相同比例Fill Center(仅适用于Sliced和Tilled模式)是否填补图像的中心部分Fill Method(仅适用于Filled模式)用于指定动画中图像的填充方式,选项有Horizontal、Vertical、Radial90、Radial180和Radial360 Fill Origin(仅适用于Filled模式)填充图像的起始位置,选项包括Bottom、Right、Top和LeftFill Amount(仅适用于Filled模式)当前填充图像的比例(范围从0.0到1.0)Clockwise(仅适用于Filled模式)填充方向是否为顺时针(仅适用于Radial填充模式)Set Native Size设置图像框尺寸为原始图像纹理的大小 安防互联海外服务器支持unity系统,欢迎广大用户联系24小时在线客服租用Python爬虫多线程如何使用多线程?Python爬虫实例代码_安防互联

    很多组织的IT团队的任务是提供一个有效的数据中心战略,该战略在数据中心的几个方面提供监控和洞察能力,其中包括温度、气流、湿度、功耗和安全性。为了帮助实现这一点,大多数组织都部署了数据中心基础设施管理(DCIM)解决方案,以获得其运营的整体视图,但当预测和大局分析对于预测是必要的时候,这些数据就不太充足。因此,数据中心管理即服务(简称DMaaS)已成为一种基于云计算的监控和分析数据中心能耗的方法。 在深入了解差异化因素之前,对这两种解决方案都有一定的了解是很重要的。传统的内部数据中心DCIM解决方案为单个环境提供一致和安全的数据收集、报告和警报服务。基于这些好处,数据中心管理即服务(DMaaS)将这些功能集成到基于云计算的替代方案中,使IT管理人员能够逐步监控其数据中心基础设施,接收实时见解,并防止潜在故障。虽然这两种解决方案在目标上是相似的,但在方法上存在着关键差异。以下是每个IT管理人员在评估适合其业务需求的数据中心解决方案时应该知道的三个事实:事实1:DMaaS是DCIM的低成本替代品 与DCIM解决方案不同,DCIM解决方案通常根据数据中心的巨大需求而进行定价,而DMaaS的成本较低,通常提供一些免费的功能有限的版本。大多数DMaaS提供商只是要求用户注册一个帐户,如果需要更强大的洞察力,则需要额外提供付费服务。这为采用DMaaS技术提供了一个更低的门槛,使IT团队更好地推广这项技术,而无需担心会对高成本解决方案产生负面影响。事实2:DMaaS为IT团队提供增强的可见性 虽然传统的DCIM工具可以成功地管理一个环境,但DMaaS通过从不同位置的各种规模的数据中心收集数据,扩展了行业对数据中心运作方式的理解。除了根据行业的成功和失败提供见解外,DMaaS还会根据所有用户收集的数据不断学习和改进。由于具备此功能,DMaaS支持跨IT环境的数据标准化,为组织提供了更轻松的访问和分析功能。事实3:DMAS推动下一代技术的发展 DMaaS的机器学习能力为下一代技术在数据中心战略中扮演更为重要的角色奠定了基础。虽然DMaaS是迈向数据中心运营未来的一步,但它远未达到终点。当IT团队采用像DMaaS这样的技术,朝着新的创新解决方案迈出一步时,不仅各个团队对下一代技术(如人工智能、边缘计算和DevOps)的能力更加满意,而且也为数据中心行业带来更美好的未来。随着IT团队越来越感受到改善其数据中心的功能、性能和效率的压力,数据中心管理人员需要充分利用DMaaS的优势,使其成为组织的首选平台。美国数据中心整合策略和政府部门的最佳实践_安防互联

    过去一周,Facebook因间接致超过5000万用户数据泄露徘徊在生死边缘。美国联邦贸易委员会的调查已经开始,如果属实,Facebook将面临高达2万亿美金的罚款,且深陷信任危机。事件爆发后,公司股价一路下跌,两日市值便蒸发500亿。 稍早前的3月7日深夜,全球第二大虚拟货币市场币安交易所被黑客攻击,大量虚拟币被转换成比特币,包括币安、火币在内的加密货币全盘暴跌,部分主流货币跌幅超过5%.随后,币安交易所发布公告称,“这是一次大规模通过钓鱼获取用户账号并试图盗币事件。”最新引发热议的是大公司利用大数据“杀熟”。比如使用滴滴打车,同样的出发地点和目的地,价格却不一样,甚至不同手机生成的价格也不尽相同。虽然滴滴CTO张博否认“杀熟”的存在,但这是用户近距离感受到大数据威力的存在。一切取决于企业的态度和决定。仅仅一个月时间,因数据问题衍生爆发了几起全球恶性事件。虽然发生地点、领域有所不同,但背后无一不涉及商业利益。牺牲品即是用户的数据安全和信息隐私。令人心惊的是,截至2017年年中,中国网络黑产从业人员已超过150万,市场规模高达千亿。不可否认,在万物互联的时代,数据的战略重要性与日俱增,大数据产生的商业价值也得到共识,但真正能实现商业价值的数据只是一小部分。那些打着“保护用户隐私”旗号的作恶者却在有意且盲目地抢占数据。作为被争夺的主角,用户往往表现得很无力,毫无反抗余地。一定程度上这与监管缺失有关。去年6月1日,两项网络安全的法律条例开始施行,非法获取、出售公民个人信息最低五十条以上即可认定为“情节严重”,达到入刑的标准。三个月内,北京市海淀警方破获了30余起与此相关的案件。而在此前,即便是上亿条数据的交易,由于缺乏司法解释,案件走不到诉讼程序,往往不了了之。能站在数据权力顶端的,很可能是那些能真正使用好数据的超级公司。因为几乎所有采访对象都表示,国内对数据的保护和使用仍然杂乱无章,黑产毫无底线,互联网企业则是靠自律行事。掌管着10亿用户的微信被质疑“天天看用户聊天”,张小龙曾在2018微信公开课亲口否认。官方也明确回应,微信不留存任何用户的聊天记录,聊天内容只存储在用户的手机、电脑等终端设备。此外微信不会将用户的任何聊天内容用于大数据分析。阿里巴巴是国内最推崇数据价值的企业之一。过去五年,马云大多数公开演讲都提到DT时代企业的机会和责任。2012年,在阿里巴巴首设CDO(首席数据官)时,马云在内部邮件写到,“将阿里巴巴变成一家真正意义上的数据公司”。握有数据的一方急需兑现数据的权力,似乎这样可以站到未来战略的制高点。随着人工智能、新零售等行业一个个踏上风口,数据开始被大规模使用,企业与用户之间、企业与企业之间的摩擦明显加剧。数据黑产 信息泄露正以无孔不入的态势入侵正常生活。用户授权某一应用使用手机麦克风,或在社交平台与好友互动,甚至无意间登陆一个网站,都存在信息被实时获取的可能性。“过度且愚蠢。”火绒安全联合创始人马刚有些愤恨,在他看来,数据也分有效和无效,大多数企业对数据的使用效率很低。“像是跑到用户家搜了一圈,拿走很多信息,但没发现任何有用的。伤害了用户,自己也没得到什么好处。”火绒是聚焦PC端软件安全的服务商,在他们的监测中,几乎所有桌面端的软件都存在侵权行为,“很疯狂,甚至一些软件50%的宽带用来上传用户信息,它们不仅能监测存储在电脑中的数据,还能记录用户上网的账号。”知道创宇这家公司得到的数据是,每天PC端的攻击在300亿次左右,而正常访问量在200亿次左右,远远低于黑客的攻击次数。其中,教育、医疗、金融、健身等领域信息泄露最为严重。移动端的数据问题显然更严重,无意中点击的功能或者下载的应用,就存在手机被ROOT的风险,“它可以绕过任何权限,无论用户是否同意,都可以记录用户所有操作,做任何想做的事情。”梆梆安全副总裁方宁告诉《中国企业家》记者。与火绒不同,梆梆安全是一家针对移动和物联网的安全服务商,目前为超过80万个移动APP提供安全服务。他们的观察是,除了金融类公司和大体量的互联网公司有自己的安全团队,70%的APP最初都是裸奔上线。移动互联网中至少有30%的流量流向黑产。以共享单车行业为例,公司初期通过补贴的方式获取用户,比如,骑一次单车补贴1元,黑产会模拟手机号和用户行为,并没有骑车最终还能骗取1元的补贴。如果一年的推广经费是10亿,其中3亿流到黑产。相比黑产的低级野蛮,移动互联网窃取用户信息则充满狡猾。Facebook最近深陷危机的原委是,一家名为英国剑桥分析的公司通过一款个性分析测试APP触及Facebook用户,在这款测试中,用户被要求“授权允许该应用获取自己和朋友的Facebook数据信息”,虽然只有27万名用户同意,但滚雪球效应之后,这款应用最终获取超过5000万Facebook用户的信息。 真正引起恐慌的是英国剑桥分析公司转手将5000万用户的信息售予第三方。Facebook认为上述公司获取用户信息经过了用户许可,但售予第三方未经用户允许,这是导致此次信息泄露最主要的原因,虽然此前,Facebook已经意识到漏洞的存在。“是否经过用户允许”是判断企业使用用户信息合法与否的重要标准。在安装一个新APP时,通常被要求访问通讯录、地理位置等信息,但访问的目的、时间和方式等,几乎没有企业会给出明确解释,而《网络安全法》对此有明确的规定。2018年春节,今日头条狂砸10亿元发起“发财中国年”的活动,用户可以通过集生肖卡、红包雨、拍小视频拜年等方式领取现金红包。本是一个撒钱赚用户的活动,但在提现协议中,包含大量对个人隐私“包括但不限于身份信息、个人信息、账户信息”的收集。更重要的是,签订这份协议就表明用户同意今日头条将所有个人信息提供给第三方,以及要求用户同意在注销账户之后,“公司仍可保存注销前的相关信息”。而就在此事发生前一个月,今日头条、蚂蚁金服、百度三家公司被工信部约谈,起因也是私自收集个人信息,工信部认为上述公司存在用户信息收集使用规则、使用目的告知不充分的情况。“过度采集用户信息在互联网公司很普遍。”中关村大数据产业联盟秘书长赵国栋告诉记者,利用获取信息的特权,企业搭便车过度采集信息。面对“独角兽”和“巨无霸”,海淀警务支援大队的董立波能采取的应对之策非常有限,“它们不会明确超出法律界限,只是行走在灰色地带,而且关键数据都存在自己的服务器,调查取证比较困难。”2017年,董立波和团队破获了上百起案件,一年中大半年时间都在出差。由于保护隐私意识匮乏,用户很有可能无意识签下同意泄露个人信息的协议。1月初,支付宝发布年度账单,最下方的“我同意《芝麻服务协议》”一行字不仅字体小,而且默认打勾。协议声称,支付宝可以直接向第三方提供用户相关信息,并且可以进行分析、推送给合作机构,以及有权不支持用户撤销第三方的信息查询授权。后被用户发现,支付宝道歉并修改默认用户同意的选项。“无论如何,支付宝不应该默认用户允许,但是否违法也说不清楚,还是灰色地带。”马刚分析。诸如此类的擦边球在互联网行业非常普遍。董立波发现最新版的淘宝平台服务协议详细定义了“淘宝平台”和“阿里平台”的范围,“以前没有这么详细。”在他的案头,摆着大量和法律条文相关的书籍,各家协议通常充斥着文字游戏,董立波需要从里面找到漏洞。虽然法律已经明确规定未经被收集者同意,不能将合法拿到的用户信息向他人提供,但在淘宝协议中,仍然表示“会将用户信息与关联公司共享”,并且未标明使用目的、方式和范围。董立波解释在新的《关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》(下称《解释》)中,数据不能继承,比如,母公司获取的数据,不能直接提供给子公司。数据黑洞 想方设法获取用户数据只是一方面,企业之间的数据争夺也浮上水面。撞库是指黑客通过收集互联网已泄露的用户和密码信息,尝试批量登陆其他网站,得到一系列可以登录的用户,在用户不同平台采用同样的登录账户和密码时,撞库成功率尤其高。最近发生的360与B站之争就涉及到撞库问题。快视频是奇虎360于去年11月推出的短视频产品。今年2月,大量B站用户用同样的用户名和密码可以直接登录快视频,而他们此前并未在快视频注册。快视频被诟病的另一问题是,大量内容与B站重合。截至2月22日,快视频查出来自B站的非正版账号近五千个,相关视频内容共计一万六千多条。虽然快视频否认撞库并拖库B站数据,但外界认为撞库是快速获取用户和信息的重要手段,一位业内安全人士分析,“这样做是造成虚假繁荣的假象,把影子搬来了,但没有人。”从注册账户的竞争到“账户+数据”的竞争,七牛云总裁吕桂华的感受非常明显。日活是比注册账户数更重要的考核维度,而支撑日活的是用户留在平台上的数据和关系,“企业现在都知道如何控制用户,留下用户和数据,以及过程中产生的关系,用户自然会回到平台。”过去三年,吕桂华感受到企业对数据愈发重视。作为企业级云服务商,大量公司将数据存储在七牛云的服务器上面,“过去企业会因为省钱,定期删掉服务器上的一些数据,但现在即便短期用不到,企业也会保留数据。”去年6月1日,顺丰、菜鸟短兵相接,争夺的焦点就是数据。菜鸟声称为保护消费者隐私、电话信息安全,对全网物流数据进行信息安全升级,但顺丰拒不配合。顺丰的理由是,菜鸟要求提供与其无关的客户隐私数据,此类信息隶属于用户,未经用户许可,无法提供。一天之后,两家之争迅速扩张为两个阵营,一方是以“四通一达”为代表的菜鸟系,一方是迅速驰援顺丰的京东、美团、网易等企业。双方最终调和细节不得而知,但事关身家性命,任何一方都不想退步。去年8月底,上海知识产权法院就百度涉嫌以不正当手段使用大众点评信息一案作出判决,百度败诉,赔偿大众点评323万元。吕桂华认为这是典型的因数据争夺而引起的企业摩擦。事情的起因是,用户在使用百度地图和百度知道搜索某一商户时,页面会显示用户对该商户的评价信息,其中大部分来自于大众点评。比如,涉及餐饮行业的1055个商户中,共有86286条评论信息来自大众点评,有784家商户使用的评论信息中超过75%来自大众点评网。最终法院以“百度大量使用大众点评网的信息,实质性替代了原告网站,具有不正当性”为由宣判。在这起摩擦中,百度显然动用了本应属于大众点评和用户的数据信息,并对双方都没有告知。桌下的数据导流交易在行业内也是公开的秘密。从2016年开始,支付宝作为征信机构,将芝麻分与不少网贷平台打通,为后者提供风控业务。此前一位网贷平台业务负责人在接受采访时曾表示,支付宝会向其提供用户风险评估结果,作为交换,用户在网贷平台完成借贷行为,“需要将20天以上的用户相关数据回复给蚂蚁金服”,以此,支付宝完善自己的征信黑名单。类似行为在《征信业管理条例》中已经有明确规定,作为网贷平台,“向征信机构提供个人不良信息的,应当事先告知信息主体本人。”去年下半年,在积累大量数据之后,支付宝开始收紧合作的口袋。在去年6月1日开始施行的《解释》中提到,“未经被收集者同意,将合法收集的公民信息向他人提供”属于非法出售、非法提供个人信息的行为。相比企业之间的数据争夺,赵国栋认为更严峻的问题是数据割据,BATJ都有自己的数据,但之间并不互通,企业在知道数据重要性之后,纷纷建起篱笆。而在此之后的数据交易中,由于体量不对等,很容易出现数据霸权。从某种角度来说,网联的出现就是为了平衡第三方支付平台与传统银行之间的关系。网联出现之前,第三方支付通过在多家银行开设的账户直连,绕开清算机构。“银行无法获取第三方支付平台之间交易的数据,长期以往,就会成为数据黑洞,拥有大量数据,又完全对外隔离。”赵国栋分析。赵国栋认为瓦解数据霸权的方式是对数据确权,也是就是所有权。目前业界达成的共识是用户的基本信息,比如个人信息、购物信息、地理位置等应属于用户,但在商业过程中产生的信息和数据应属于企业。以高德地图为例,个人的行踪信息的归属权在个人,但高德根据路况判断出的拥堵时长等数据归属于企业。数据挖掘 对于数据的挖掘虽然还是冰山一角,但能够看到,以BAT为代表的互联网巨头正逐步走向正循环。京东大数据平台与产品研发部高级技术专家赵国梁认为,数据应用关键在于是否有场景支持,“场景越丰富,数据能发挥的空间越大,反之,数据就是没用的垃圾。对于BAT体量的公司,业务场景多,根本不愁数据没法用。”迄今为止,京东已经在商品采购和销售、用户购买、仓储配送,以及物流售后等环节积累数据,总量达到400PB.新零售就是将线上数据进行线下使用的场景。7FRESH是京东旗下的生鲜超市,京东可以根据对用户的精准画像向其推送7FRESH的商品。这个过程并不是直接把用户之前的交易信息给它们,而是一个分析结果。无人超市也需要对不同场景下数据加以综合利用。阿里巴巴去年开设第一家无人超市“淘咖啡”,用户登录淘宝ID进入超市,购物过程中,摄像头会收集用户行为轨迹,以保证后续产品的陈设更好地满足用户需求,在结算过程中,摄像头会自动完成结算和更改库存记录,这背后就需要打通不同维度的数据。彼之蜜糖,吾之砒霜。一样的数据放在不同的场景,能发挥的作用完全不同。用户的购物信息留在手中并无价值,但企业可以将此作为多种判断的依据,一件商品在某个地区销量格外多,凭借这个信息可以提前在仓储多囤货,缩短物流时间。但其中又涉及到数据的流通问题。赵国梁认为真正阻挡数据在企业间流通的是技术,“不解决脱敏和匿名数据的问题之前,数据在企业之间的流通都会受到阻碍。”不同于黑产行业,企业对数据的争夺多是因为想更快占领数据赛道。去年,华为与微信就因用户数据发生争执,事情的脉络很清晰:华为希望能够读取用户微信中的数据,并且自动加载相关信息,比如聊到电影时,推荐与此相关的应用。但在抓取微信数据时,后者以保护用户信息为由拒绝,华为则表示已经获得用户许可。毫无疑问,微信的数据属于用户,无论二者之中谁在获取和使用数据时,都要获取用户授权。华为之所以想调用微信数据,是想据此尝试更多交互性体验。但对微信而言,用户的聊天数据是它的核心资产,不可能轻易拱手让出。在赵国栋看来,企业之间数据争夺只会越来越激烈,“小公司面对大公司可能没有讨价还价的余地,但大公司都在寻找新的增长点,数据被视为金矿,大家都想挖掘。”对于目前巨头可能产生的数据权力,赵国梁认为没有想象的大,“很难说对社会秩序、经济制度产生怎样的影响,但是可以帮助企业家更超前的判断行业趋势。”政府在数据分享中的作用也没有充分发挥。浪潮集团董事长孙丕恕连续几年在两会提出关于“政府开放数据共享”的议案,在他看来,相比于互联网企业,政府手中的数据体量更大、质量更高。在阿里巴巴、腾讯等互联网公司内部,都有一张巨大的ID映射表,按照不同维度标识用户,比如姓名、微信ID、淘宝ID、京东ID、摩拜单车ID等,不同场景用户的信息不同,但这张ID映射表就是将不同场景下的用户一一对应起来。随着信息密度的增加,用户的画像会逐渐清晰,也毫无秘密,最终成为一个个透明体。基于点对点分布式存储系统的区块链技术正在兴起_安防互联

  • 代理服务器没有用

    代理服务器没有用

    已帮助:404733人  |  QQ• - •微信:2685936770

    据Light Reading报道,德国电信(Deutsche Telekom)已经成立了一个新的边缘计算业务部门,并已任命一名前爱立信云技术执行总裁担任该部门的CEO. 这项新的业务部门被称为MobiledgeX,Jason Hoffman担任CEO.德国电信表示,设立这一业务部门,旨在“进一步探索边缘计算的机会”,但是却并未透露相关的人员、资金和战略的更多细节。 从2014年初到2017年中期,作为爱立信云基础设施产品的负责人,Jason Hoffman在爱立信致力于打造云系统业务的过程中发挥了关键作用。他于去年12月离开了爱立信,并从瑞典移居至加州。Jason Hoffman是一位备受瞩目的云基础设施专家,他也是云计算和软件专业企业Joyent的创始人和CTO. 边缘计算将成为2018年及以后电信运营商、大型企业和互联网巨头的重要战略计划的一部分。linux服务器死机了怎么办?_安防互联

    云计算已然是一大趋势,渗透进互联网、实体经济等各方面。越来越多的企业选择多云,因为企业将分布式应用程序的不同部分部署到多个云中,以防止出现故障。多云是一种云架构,由多个云供应商提供的多个云服务组合而成。人们通常认为云平台在默认情况下比传统内部部署环境更安全,但这需要考虑场景。传统的安全模式基于一种过时的理念,即组织内部的一切都可以被信任,企业只需关注可能面临的外部威胁。然而,鉴于攻击和内部威胁的复杂程度不断提高,需要采取新的安全措施来阻止它们在内部蔓延。多云景观 多云环境非常强大。实施多云策略是确保企业业务获得最佳应用程序和服务的最有效方法。很多公司错误地认为采用一个公认的大型云计算提供商的服务就足以满足他们的业务需求。然而在云计算时代,随着行业的不断发展,提供了前所未有的更多选择,这种情况很少出现,而且可能会产生更多的问题。虽然自由和灵活的选择是非常可取的,应该被接受,但必须仔细考虑这种环境的安全影响。利用多云架构可能需要企业内不同的技能组合。对于大公司来说,这可以由众多团队组成,所有团队对于一般安全性、身份验证和信任边界的“看起来很好”都有不同的看法。 随着企业内部生态系统变得更加广泛和更复杂,这很容易导致漏洞和潜在的切入点,以便进行利用、数据丢失或侦察。简单地说,多云可以扩大攻击的潜在扩展半径。保护自己 企业可以通过多种方式保护其云计算架构,其中一种方法是在每个云计算提供商的边缘引入分布式安全性。如果存在违规,这将限制潜在的扩展半径,并提供对隔离问题的控制,而不会中断网络的其余部分运行。但是,每一种安全性都需要一个独特的解决方案,具体取决于每个云计算提供商的云架构,这种配置和维护成本很高。其结果是许多公司由于采用这种方法而陷入困境。有效的替代方案是集中模式。集中的安全性简化了与云计算和第三方提供商的连接,实现了统一日志记录,并将注意力集中在单个安全焦点上进行监控和维护。这看起来是一个理想的选择,并且由于其简化的集中式方法,很多企业倾向于这一选择。然而,必须指出的是,“所有鸡蛋放在一个篮子”方法既需要更好的能力和特征管理,也需要更强有力的控制,许多人低估了其重要性。此外,集中模型还有可能引发变化,并且其流程变得复杂化,如果没有做好准备,可能会对业务的其他部分造成多米诺效应的负面影响。最重要的是,人们不要将防火墙视为解决一切问题的答案,这一点至关重要。防火墙被定位为“一站式”安全措施,可以保护企业免受任何攻击。然而,单独的标准防火墙并不能阻止诸如“Wannacry”和“Heartbleed”之类的频繁攻击。相反,一个全面的网络安全应该具有更广泛的功能范围,即软件和硬件的混合。其中包括:保持所有OS(操作系统)的更新;使用UTM(统一威胁管理)设备;利用深度数据包检查和管理网络流量;利用WAF(Web应用程序防火墙)过滤特定Web应用程序的内容;集中到Internet的出口,最后集成SIEM(Secur安全信息和事件管理)和SOC(安全操作)提供网络内安全警报分析,以实时维护安全环境。在安全系统中拥有所有这些元素将确保企业对任何类型的破坏和违规行为都有充分的准备。这并不是一个简单的过程,需要大量的时间、费用和资源投资,但如果正确而谨慎地进行维护,从长远来看,这将节省大量的成本。 集中式和分布式安全性都具有独特的优势和缺点,多云环境的发展速度与使用多云企业的发展一样快。因此,采取应对措施不仅现在有效,而且可以适应不断变化需求的安全模型可能很困难。在过去,安全措施和流程旨在有效地处理当前或已知的业务威胁,特别是在多云环境中,对新的危险进行先发制人和迅速反应的能力同样重要。潜在解决方案 另一种解决方案涉及创建云区域,以及网络核心的集中路由和多云连接。这些云区域构建在中央核心内,并在它们之间进行路由和保护。因此,它在每个定义的区域之间建立了一个“隔离区”,隔离出现的问题,同时避免网络停机。这种方法可以保护企业免受可能渗透到其网络的攻击,从源头隔离问题,企业可以在出现威胁时获得更多的保护。集中而全面的安全措施和流程应该是网络的核心。为了应对最大的安全挑战,企业需要放弃一刀切的态度,采用安全的多云基础设施。然而,这本身就是一个挑战,企业需要建立一个灵活的、可扩展的模型来解决和减轻他们当今面临的安全风险,并需要着眼于未来的潜在问题。来源:中国IDC圈IDC时评:企业上云之公有云真能省钱?_安防互联

    业务转型是运营商数字化转型的核心之一,政企专网业务是网络业务转型的重要方向。机遇:需求升级+技术融合 据IDC数据,到2018年,全球1000强企业中的67%、中国1000强企业中的50%都将把数字化转型作为企业战略的核心。专网作为企业数字化、网络化、智能化的基础,将迎来巨大的商用机遇,政府的专网需求也同具规模。另外,5G、工业PON、SD-WAN、宽带数字集群等通信技术的融合创新,打破垂直行业壁垒,为运营商拓展了空间,尤其是工业领域的厂内网络细分市场。例如,国家应急管理部2018年年底提出将打造“公专互补、宽窄融合、固移融合”的无线通信网络。另外,中国联通基于工业PON技术为徐州重型机械有限公司建设智慧工厂内网,满足其生产作业现场可视化规划需求、模组机床和智能设备联网需求,以及智能物流、数字监控、可视化调度中心等功能需求。挑战:竞争加剧+模式转变 政企专网市场新进入者增多,尤其是信息通信一体化服务提供商,市场竞争加剧。主要原因有三个:一是垂直行业主体网络要求较高,企业倾向于自建专网。二是政府为垂直行业预留频谱,允许企业自建专网。三是云网融合、SD-WAN等技术的创新与应用,使Overlay上层网络与Underlay底层网络松耦合,降低企业组网运营服务的门槛,服务提供商仅需要获得互联网增值服务牌照即可。例如,今年年初,德国联邦网络局发布了供本地使用的5G频率框架条款,规定自2019年下半年开始,工业自动化、农业和林业企业可以申请3700MHz~3800MHz频段内频谱,用于建设工厂和园区网络。联邦网络局将根据申请进行分配,无须通过拍卖。大众汽车、巴斯夫均已开始计划建设自己的5G网络,戴姆勒、西门子也表示对申请5G频谱感兴趣。另外,政企专网的业务模式也由原来的出租管道获取租金,转变为提供规划、设计、建设、运维、集成等服务获得项目制服务费。与传统提供普遍、通用型服务不同,新的业务模式需要运营商能够提供个性化服务,而且由于行业属性差异、客户属性差异,个性化服务方案数量将规模性暴增。运营商曾设想通过网络切片技术解决个性化服务需求暴增的问题,但是由于技术本身尚未成熟、网络架构改造进程滞后等问题,网络切片设想尚未实现。因此,运营商需要针对新业务模式进行组织模式的调整,以保障能够及时洞察、跟踪、响应、满足、落实垂直行业客户个性化专网需求。建议:统一思想+构建边缘云服务能力+建立独立运营主体 针对以上机遇与挑战,对运营商有以下建议:一是统一思想,继续推进智能管道建设,努力提升Underlay底层网络能力以及网络资源调用和管理的灵活性,满足Overlay上层网络创新的需求,保持运营商在跨域网络能力方面的竞争优势。二是构建边缘云解决方案提供能力,增加政企专网价值。面向数字经济红利,网络和新型基础设施的价值占比相对较低,而边缘云与政企专网服务联系非常紧密,市场空间也相对较高。三是建立并重视独立运营主体,如通信服务公司或系统集成公司,独立运营的公司机制体制改革的操作空间相对较大,将其作为拓展产业互联网市场的子体,能够补齐运营商母体面向个性化需求的能力短板。来源:中国idc圈Wifi被嫌弃 欧盟或选5G作为车联网通信标准_安防互联

  • 惠普g6服务器价格

    惠普g6服务器价格

    已帮助:855951人  |  QQ• - •微信:2685936770

    据普华永道称,亚太地区的数据中心市场正在蓬勃发展,预计到2021年将超过欧洲。亚太地区对云服务的迅速采用,推动了对更多超大规模数据中心的需求,使亚洲数据中心市场进一步呈指数级增长。虽然这种超大规模的趋势是数据中心运营商将业务推向更高水平的有利时机,但它也带来了运营商需要克服的一系列独特挑战。随着行业经历了翻天覆地的变化,运营商还需要考虑如何利用智能、创新的技术来转变运营方式,为客户提供更大的价值。成长的动力 推动超大规模行业增长的关键因素是增加互联网普及率的提高和企业的数字化转型。预计从2015年到2020年,亚洲智能手机的普及率将从43%增长到66%,宽带连接率将从33%增长到38%。随着消费者采用更数字化的生活方式,消费更丰富的内容,如视频流,亚太地区的数据消费预计将会增长。企业还在采用数据密集型应用程序,如物联网、数据分析、人工智能——所有这些应用程序都导致了大量数据的生成和交换。 此外,印尼政府法规82 (GR82)和各国类似法规等监管要求规定,企业必须将敏感个人数据存储在国内数据中心。这就推动了在每个经济体中建立更多本地化数据中心的趋势。随着5G移动网络、自动驾驶汽车和区块链等技术在不久的将来变得越来越普遍,数据中心的需求可能会进一步增加。重新设计以适应超大规模的需求 超大规模中心在许多方面与传统的数据中心不同。超大规模模型与数百台单独的服务器一起工作,这些服务器通过高速网协同工作。它们需要可扩展的基础设施来执行计算任务,以确保高效的性能。校园解决方案是实现这一目标的关键,因此数据中心运营商将需要计划和集群他们的设施在一起。此外,在给定的市场中需要多个计算节点和存储节点来为最终用户提供弹性。校园解决方案和更多的可用性区域将能够满足这些要求。 在一个超大规模的设施中,庞大的服务器数量也对建筑设计、冷却系统、电力分配和支持这一基础设施的数据网络提出了独特的挑战。数据中心运营商需要从一开始就与客户密切合作,设计出符合其独特规格的超大规模设施。例如,在超大规模的设备中交换的大量数据需要极大的数据网络带宽,以确保低延迟。运营商克服这一问题的一种方法是利用多个连接选项——私有/公共对等点交换点、云连接解决方案和传统广域网解决方案,以提高流量路由性能和降低互连成本,同时确保低延迟。 为新兴市场增长做规划 数据中心运营商还需要记住,亚太地区不同经济体的运营环境和市场需求差异很大。新加坡、日本和澳大利亚等成熟市场已经开始向超大规模的数据中心进军。然而,印尼和越南等新兴市场仍处于规划改善基础设施以支持超大规模数据中心运营的初步阶段。此外,新兴市场对超大规模解决方案的需求仍处于初期阶段,运营商才刚刚开始探索自己的选择。数据中心运营商面临的挑战是如何平衡未来的容量需求和投资计划的现实。构建更智能、更高效的数据中心 随着技术的进步促使企业更加依赖云计算,对超大规模数据中心的需求持续激增。随着数据中心运营商提高效率和提高安全性,从而有效地支持客户,新兴技术也为创新提供了机会。例如,物联网和数据分析可以用来更好地监控和分析电力使用情况、冷却系统效率,甚至是建筑物基础设施的抢先维护。人工智能和机器学习可以进一步使设备中的某些日常工作过程自动化。在安全性方面,可以使用带有视频分析的全天候监控来保证建筑物的安全。毫无疑问,超大规模数据中心市场已经成熟,可以在亚太地区实现更大的发展和增长,运营商正越来越多地培养专业知识来满足其独特需求。超大规模构建的未来成功将来自持续创新,以实现与客户需求保持同步所需的效率,可靠性和规模。云计算用户需求促使美国数据中心的租赁量创下历史新高_安防互联

    1、画布(Canvas) 每一个GUI控件必须是画布的子对象。当选择菜单栏中GameObject→UI下的命令来创建一个GUI控件时,如果当前不存在画布系统将会创建一个画布。 UI元素的绘制顺序依赖于它们在Hierarchy面板中的顺序。如果两个UI元素重叠,后添加的UI元素会出现在之前添加的元素的上面。如果要修改UI元素的相对顺序,可以通过在Hierarchy视图中拖动元素进行排序。对UI元素的排序也可以通过在脚本中调用Transform组件上的SetAsFirstSibling、SetAsLastSibling和SetSiblingIndex等方法来实现。(1)Render Mode:渲染模式Screen Space-Camera:画布以特定的距离放置在指定的相机前,UI元素被指定的相机渲染,相机设置会影响到UI的呈现。Screen Space-Overlay:使画布拉伸以适应全屏大小,并且使GUI控件在场景中渲染与其他物体的前方。如果调整屏幕大小或改变分辨率,画布将会自动地改变大小以适应屏幕显示。World Space:该选项使画布渲染于世界空间。该模式使画布在场景中像其他游戏对象一样。可以通过手动调整它的Rect Transform来改变画布的大小,GUI控件可能会渲染于其他物体的前方或后方。(2)使用Canvas Group组件(在Inspector视图中单击Add Component按钮后搜索Canvas Group添加)可以对UI元素进行分组,方便统一管理。Alpha:可调节该组UI元素的透明度Interactable:选项可控制该组件是否接受输入控制。Blocks Raycasts:选项控制该组件是否作为碰撞器 RayCasts。注意这不适用于Phycics.Raycast,当要处理Canvas上UI元素的Raycast时应调用绑定在Canvas上的Ghaphic Raycaster组件的Raycast方法。Ingore Parent Groups:用于控制是否忽略父对象上的Canvas Group设置。在一个Unity工程中,对于所有GUI控件,一个画布已足够使用,但是在场景中组合使用多个画布也是可行的。用户也可以嵌套使用画布,即可使一个画布作为其他画布的子对象。一个嵌套的画布使用其父对象的渲染模式,是可以分别控制每一个画布的透明度。2、Rect Transform(矩形变换) Rect Transform(矩形变换)是一种新的变换组件,适用于在所有的GUI空间上来代替原有的变换组件。矩形变换区别于原有变换的地方是在场景中Transform组件表示一个点,而Rect Transform表示一个可容纳UI元素的矩形,而且矩形变换还有锚点和轴心点的功能。矩形变换的属性和功能 属性功能Pos(X,Y and Z)定义矩形相当于锚的准心点位置Width/Height定义矩形的宽度和高度Left,Top,Right,Bottom定义矩形的边缘相对于锚点的位置,锚点分离时会显示在Pos和Width/Height的位置Anchors定义矩形在左下角和右上角的锚点Min定义矩形左下角锚点。(0,0)对应父物体的左下角,(1,1)对应父物体右上角Max定义矩形右上角锚点。(0,0)对应父物体的左下角,(1,1)对应父物体右上角Pivot定义矩形旋转时围绕的中心点坐标Rotation定义矩形围绕旋转中心点的旋转角度Scale定义该对象的缩放系数为了布局的目的一般建议调整UI元素的大小,而不是对其进行缩放(Scale)。调整UI元素的大小不会影响字体大小、切片图像的边界大小等。缩放(Scale)可用于动画的效果或其他特殊效果,缩放会作用于整个元素,包括字体和边框。给UI元素的Width或Height一个负值会让它们变成透明不可见,而将缩放值(Scale)设为负值则不会,所以缩放(Scale)可用于翻转对象。3、在场景视图中编辑(Editing in the Scene View) 在Scene(场景视图)中使用矩形变换可以平移、缩放和旋转GUI控件。当用户选择了一个GUI控件后,按下T按键,用户可以在控件内任意位置单击并拖动来改变它的位置,也可以在控件的边角单击并拖动来改变它的大小;当鼠标悬浮在拐角附近光标变为一个旋转符号时,可以单击并朝任意方向拖动来旋转该控件。4、锚点(Anchors) 矩形变换由一个锚点的布局概念。如果一个矩形变换的幅度向也是一个矩形变换,作为子物体的矩形变换可以通过多种固定在父物体的举行变换上。例如:子物体可以固定在父物体的中心点或某一拐角处;在固定锚点时也允许基于父对象的宽或高按指定的百分比拉伸。在Scene(场景视图)中,锚点以四个三角形手柄的形式呈现。每个手柄都对应固定于相应的父物体的矩形的角。用户可以单独拖动每一个锚点,当它们在一起的时候,也可以单击它们的中心一起拖动它们。当按下【Shift】键拖动锚点的时候,矩形相应的角会跟随锚点一起移动。在Inspector视图中,锚点预置按钮(Anchor Presets)在矩形变换组件的左上角。单击该按钮按打开预制锚点的下拉列表,在这里用户可以便捷地选择常用的锚点选项。用户可以将GUI空间固定在父物体的某一边或中心,或拉伸到与父对象相同的大小。水平方向和竖直方向的锚点时独立的。当选择了锚点选项以后锚点预制按钮处将显示当前选中的选项。当锚点位置不在预制选项当中时,锚点预制按钮将在custom中。用户可以单击锚点预制按钮下方的Anchor扩展箭头来设置锚点的位置。锚点的最小值与场景视图中左下角锚点的位置一致,最大值与右上角锚点的位置一致。每一个锚点手柄都有一个相对于游戏对象固定的偏移量,也就是说左上角锚点手柄对应于GUI游戏物体的左上角有一个固定偏移量。轴心点规定了游戏物体的位置和锚点的对应关系。基于锚点在矩形变换组件的位置将显示不同的区域。当所有的锚点手柄在一起的时候,该区域显示Pos X、Pos Y、Width和Height,而当锚点分开的时候,该区域将部分或全部显示为Top、Buttom、Left和Right。一个锚点手柄的特点是它们能够自动精确定位对齐于其他游戏对象的锚点。5、轴心点(Pivot) 旋转和缩放都围绕轴心点发生变化,所以轴心点的位置影响旋转和缩放的结果。6、文本(Text) 文本控件显示非交互文本。可以作为其他GUI控件的标题或者标签,也可用于显示指令或者其他文本。文本控件的属性和功能 属性功能Text控制显示的文本Font用于显示文本的字体Font Style文本样式,可选择正常、粗体、斜体、粗斜Font Szie文本的字体大小Line Spacing文本行之间的垂直间距Rich Text是否为富文本样式Alignment文本的水平和垂直对齐方式Horizontal Overflow用于处理文字太宽而无法适应文本框的方法,选项包含自动换行和溢出Vertical Overflow用于处理文本太高而无法适应文本框的方法,选项包含截断和溢出Best Fit忽略大小属性使文本适应控件的大小Color文本颜色Material渲染文本的材质7、图像(Image) 图像(Image)控件用来显示非交互式图像。可用于作为装饰、图标等。在其他控件中也可通过脚本控制来改变图像。该控件类似于原始图像(Raw Image)控件,但是提供了更多选项的动画控制和准确填充控件的功能。图像控件需要Sprite类型的纹理,原始图像可以接受任何类型的纹理。图像控件的属性和功能 属性功能Source Image表示要显示的图像纹理(类型必须为Sprite)Color应用于图像的颜色Material图像着色所需的材质Image Type显示图像的类型,选项包括Simple、Sliced、Tilled和FilledPreserve Aspect(仅适用于Simple和Filled模式)图像的原始比例的高度和宽度是否保持相同比例Fill Center(仅适用于Sliced和Tilled模式)是否填补图像的中心部分Fill Method(仅适用于Filled模式)用于指定动画中图像的填充方式,选项有Horizontal、Vertical、Radial90、Radial180和Radial360 Fill Origin(仅适用于Filled模式)填充图像的起始位置,选项包括Bottom、Right、Top和LeftFill Amount(仅适用于Filled模式)当前填充图像的比例(范围从0.0到1.0)Clockwise(仅适用于Filled模式)填充方向是否为顺时针(仅适用于Radial填充模式)Set Native Size设置图像框尺寸为原始图像纹理的大小 安防互联海外服务器支持unity系统,欢迎广大用户联系24小时在线客服租用Python爬虫多线程如何使用多线程?Python爬虫实例代码_安防互联

精选文章

  • 游戏服务器价格

    很多组织的IT团队的任务是提供一个有效的数据中心战略,该战略在数据中心的几个方面提供监控和洞察能力,其中包括温度、气流、湿度、功耗和安全性。为了帮助实现这一点,大多数组织都部署了数据中心基础设施管理(DCIM)解决方案,以获得其运营的整体视图,但当预测和大局分析对于预测是必要的时候,这些数据就不太充足。因此,数据中心管理即服务(简称DMaaS)已成为一种基于云计算的监控和分析数据中心能耗的方法。 在深入了解差异化因素之前,对这两种解决方案都有一定的了解是很重要的。传统的内部数据中心DCIM解决方案为单个环境提供一致和安全的数据收集、报告和警报服务。基于这些好处,数据中心管理即服务(DMaaS)将这些功能集成到基于云计算的替代方案中,使IT管理人员能够逐步监控其数据中心基础设施,接收实时见解,并防止潜在故障。虽然这两种解决方案在目标上是相似的,但在方法上存在着关键差异。以下是每个IT管理人员在评估适合其业务需求的数据中心解决方案时应该知道的三个事实:事实1:DMaaS是DCIM的低成本替代品 与DCIM解决方案不同,DCIM解决方案通常根据数据中心的巨大需求而进行定价,而DMaaS的成本较低,通常提供一些免费的功能有限的版本。大多数DMaaS提供商只是要求用户注册一个帐户,如果需要更强大的洞察力,则需要额外提供付费服务。这为采用DMaaS技术提供了一个更低的门槛,使IT团队更好地推广这项技术,而无需担心会对高成本解决方案产生负面影响。事实2:DMaaS为IT团队提供增强的可见性 虽然传统的DCIM工具可以成功地管理一个环境,但DMaaS通过从不同位置的各种规模的数据中心收集数据,扩展了行业对数据中心运作方式的理解。除了根据行业的成功和失败提供见解外,DMaaS还会根据所有用户收集的数据不断学习和改进。由于具备此功能,DMaaS支持跨IT环境的数据标准化,为组织提供了更轻松的访问和分析功能。事实3:DMAS推动下一代技术的发展 DMaaS的机器学习能力为下一代技术在数据中心战略中扮演更为重要的角色奠定了基础。虽然DMaaS是迈向数据中心运营未来的一步,但它远未达到终点。当IT团队采用像DMaaS这样的技术,朝着新的创新解决方案迈出一步时,不仅各个团队对下一代技术(如人工智能、边缘计算和DevOps)的能力更加满意,而且也为数据中心行业带来更美好的未来。随着IT团队越来越感受到改善其数据中心的功能、性能和效率的压力,数据中心管理人员需要充分利用DMaaS的优势,使其成为组织的首选平台。美国数据中心整合策略和政府部门的最佳实践_安防互联

  • 阿里云免流服务器价格

    过去一周,Facebook因间接致超过5000万用户数据泄露徘徊在生死边缘。美国联邦贸易委员会的调查已经开始,如果属实,Facebook将面临高达2万亿美金的罚款,且深陷信任危机。事件爆发后,公司股价一路下跌,两日市值便蒸发500亿。 稍早前的3月7日深夜,全球第二大虚拟货币市场币安交易所被黑客攻击,大量虚拟币被转换成比特币,包括币安、火币在内的加密货币全盘暴跌,部分主流货币跌幅超过5%.随后,币安交易所发布公告称,“这是一次大规模通过钓鱼获取用户账号并试图盗币事件。”最新引发热议的是大公司利用大数据“杀熟”。比如使用滴滴打车,同样的出发地点和目的地,价格却不一样,甚至不同手机生成的价格也不尽相同。虽然滴滴CTO张博否认“杀熟”的存在,但这是用户近距离感受到大数据威力的存在。一切取决于企业的态度和决定。仅仅一个月时间,因数据问题衍生爆发了几起全球恶性事件。虽然发生地点、领域有所不同,但背后无一不涉及商业利益。牺牲品即是用户的数据安全和信息隐私。令人心惊的是,截至2017年年中,中国网络黑产从业人员已超过150万,市场规模高达千亿。不可否认,在万物互联的时代,数据的战略重要性与日俱增,大数据产生的商业价值也得到共识,但真正能实现商业价值的数据只是一小部分。那些打着“保护用户隐私”旗号的作恶者却在有意且盲目地抢占数据。作为被争夺的主角,用户往往表现得很无力,毫无反抗余地。一定程度上这与监管缺失有关。去年6月1日,两项网络安全的法律条例开始施行,非法获取、出售公民个人信息最低五十条以上即可认定为“情节严重”,达到入刑的标准。三个月内,北京市海淀警方破获了30余起与此相关的案件。而在此前,即便是上亿条数据的交易,由于缺乏司法解释,案件走不到诉讼程序,往往不了了之。能站在数据权力顶端的,很可能是那些能真正使用好数据的超级公司。因为几乎所有采访对象都表示,国内对数据的保护和使用仍然杂乱无章,黑产毫无底线,互联网企业则是靠自律行事。掌管着10亿用户的微信被质疑“天天看用户聊天”,张小龙曾在2018微信公开课亲口否认。官方也明确回应,微信不留存任何用户的聊天记录,聊天内容只存储在用户的手机、电脑等终端设备。此外微信不会将用户的任何聊天内容用于大数据分析。阿里巴巴是国内最推崇数据价值的企业之一。过去五年,马云大多数公开演讲都提到DT时代企业的机会和责任。2012年,在阿里巴巴首设CDO(首席数据官)时,马云在内部邮件写到,“将阿里巴巴变成一家真正意义上的数据公司”。握有数据的一方急需兑现数据的权力,似乎这样可以站到未来战略的制高点。随着人工智能、新零售等行业一个个踏上风口,数据开始被大规模使用,企业与用户之间、企业与企业之间的摩擦明显加剧。数据黑产 信息泄露正以无孔不入的态势入侵正常生活。用户授权某一应用使用手机麦克风,或在社交平台与好友互动,甚至无意间登陆一个网站,都存在信息被实时获取的可能性。“过度且愚蠢。”火绒安全联合创始人马刚有些愤恨,在他看来,数据也分有效和无效,大多数企业对数据的使用效率很低。“像是跑到用户家搜了一圈,拿走很多信息,但没发现任何有用的。伤害了用户,自己也没得到什么好处。”火绒是聚焦PC端软件安全的服务商,在他们的监测中,几乎所有桌面端的软件都存在侵权行为,“很疯狂,甚至一些软件50%的宽带用来上传用户信息,它们不仅能监测存储在电脑中的数据,还能记录用户上网的账号。”知道创宇这家公司得到的数据是,每天PC端的攻击在300亿次左右,而正常访问量在200亿次左右,远远低于黑客的攻击次数。其中,教育、医疗、金融、健身等领域信息泄露最为严重。移动端的数据问题显然更严重,无意中点击的功能或者下载的应用,就存在手机被ROOT的风险,“它可以绕过任何权限,无论用户是否同意,都可以记录用户所有操作,做任何想做的事情。”梆梆安全副总裁方宁告诉《中国企业家》记者。与火绒不同,梆梆安全是一家针对移动和物联网的安全服务商,目前为超过80万个移动APP提供安全服务。他们的观察是,除了金融类公司和大体量的互联网公司有自己的安全团队,70%的APP最初都是裸奔上线。移动互联网中至少有30%的流量流向黑产。以共享单车行业为例,公司初期通过补贴的方式获取用户,比如,骑一次单车补贴1元,黑产会模拟手机号和用户行为,并没有骑车最终还能骗取1元的补贴。如果一年的推广经费是10亿,其中3亿流到黑产。相比黑产的低级野蛮,移动互联网窃取用户信息则充满狡猾。Facebook最近深陷危机的原委是,一家名为英国剑桥分析的公司通过一款个性分析测试APP触及Facebook用户,在这款测试中,用户被要求“授权允许该应用获取自己和朋友的Facebook数据信息”,虽然只有27万名用户同意,但滚雪球效应之后,这款应用最终获取超过5000万Facebook用户的信息。 真正引起恐慌的是英国剑桥分析公司转手将5000万用户的信息售予第三方。Facebook认为上述公司获取用户信息经过了用户许可,但售予第三方未经用户允许,这是导致此次信息泄露最主要的原因,虽然此前,Facebook已经意识到漏洞的存在。“是否经过用户允许”是判断企业使用用户信息合法与否的重要标准。在安装一个新APP时,通常被要求访问通讯录、地理位置等信息,但访问的目的、时间和方式等,几乎没有企业会给出明确解释,而《网络安全法》对此有明确的规定。2018年春节,今日头条狂砸10亿元发起“发财中国年”的活动,用户可以通过集生肖卡、红包雨、拍小视频拜年等方式领取现金红包。本是一个撒钱赚用户的活动,但在提现协议中,包含大量对个人隐私“包括但不限于身份信息、个人信息、账户信息”的收集。更重要的是,签订这份协议就表明用户同意今日头条将所有个人信息提供给第三方,以及要求用户同意在注销账户之后,“公司仍可保存注销前的相关信息”。而就在此事发生前一个月,今日头条、蚂蚁金服、百度三家公司被工信部约谈,起因也是私自收集个人信息,工信部认为上述公司存在用户信息收集使用规则、使用目的告知不充分的情况。“过度采集用户信息在互联网公司很普遍。”中关村大数据产业联盟秘书长赵国栋告诉记者,利用获取信息的特权,企业搭便车过度采集信息。面对“独角兽”和“巨无霸”,海淀警务支援大队的董立波能采取的应对之策非常有限,“它们不会明确超出法律界限,只是行走在灰色地带,而且关键数据都存在自己的服务器,调查取证比较困难。”2017年,董立波和团队破获了上百起案件,一年中大半年时间都在出差。由于保护隐私意识匮乏,用户很有可能无意识签下同意泄露个人信息的协议。1月初,支付宝发布年度账单,最下方的“我同意《芝麻服务协议》”一行字不仅字体小,而且默认打勾。协议声称,支付宝可以直接向第三方提供用户相关信息,并且可以进行分析、推送给合作机构,以及有权不支持用户撤销第三方的信息查询授权。后被用户发现,支付宝道歉并修改默认用户同意的选项。“无论如何,支付宝不应该默认用户允许,但是否违法也说不清楚,还是灰色地带。”马刚分析。诸如此类的擦边球在互联网行业非常普遍。董立波发现最新版的淘宝平台服务协议详细定义了“淘宝平台”和“阿里平台”的范围,“以前没有这么详细。”在他的案头,摆着大量和法律条文相关的书籍,各家协议通常充斥着文字游戏,董立波需要从里面找到漏洞。虽然法律已经明确规定未经被收集者同意,不能将合法拿到的用户信息向他人提供,但在淘宝协议中,仍然表示“会将用户信息与关联公司共享”,并且未标明使用目的、方式和范围。董立波解释在新的《关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》(下称《解释》)中,数据不能继承,比如,母公司获取的数据,不能直接提供给子公司。数据黑洞 想方设法获取用户数据只是一方面,企业之间的数据争夺也浮上水面。撞库是指黑客通过收集互联网已泄露的用户和密码信息,尝试批量登陆其他网站,得到一系列可以登录的用户,在用户不同平台采用同样的登录账户和密码时,撞库成功率尤其高。最近发生的360与B站之争就涉及到撞库问题。快视频是奇虎360于去年11月推出的短视频产品。今年2月,大量B站用户用同样的用户名和密码可以直接登录快视频,而他们此前并未在快视频注册。快视频被诟病的另一问题是,大量内容与B站重合。截至2月22日,快视频查出来自B站的非正版账号近五千个,相关视频内容共计一万六千多条。虽然快视频否认撞库并拖库B站数据,但外界认为撞库是快速获取用户和信息的重要手段,一位业内安全人士分析,“这样做是造成虚假繁荣的假象,把影子搬来了,但没有人。”从注册账户的竞争到“账户+数据”的竞争,七牛云总裁吕桂华的感受非常明显。日活是比注册账户数更重要的考核维度,而支撑日活的是用户留在平台上的数据和关系,“企业现在都知道如何控制用户,留下用户和数据,以及过程中产生的关系,用户自然会回到平台。”过去三年,吕桂华感受到企业对数据愈发重视。作为企业级云服务商,大量公司将数据存储在七牛云的服务器上面,“过去企业会因为省钱,定期删掉服务器上的一些数据,但现在即便短期用不到,企业也会保留数据。”去年6月1日,顺丰、菜鸟短兵相接,争夺的焦点就是数据。菜鸟声称为保护消费者隐私、电话信息安全,对全网物流数据进行信息安全升级,但顺丰拒不配合。顺丰的理由是,菜鸟要求提供与其无关的客户隐私数据,此类信息隶属于用户,未经用户许可,无法提供。一天之后,两家之争迅速扩张为两个阵营,一方是以“四通一达”为代表的菜鸟系,一方是迅速驰援顺丰的京东、美团、网易等企业。双方最终调和细节不得而知,但事关身家性命,任何一方都不想退步。去年8月底,上海知识产权法院就百度涉嫌以不正当手段使用大众点评信息一案作出判决,百度败诉,赔偿大众点评323万元。吕桂华认为这是典型的因数据争夺而引起的企业摩擦。事情的起因是,用户在使用百度地图和百度知道搜索某一商户时,页面会显示用户对该商户的评价信息,其中大部分来自于大众点评。比如,涉及餐饮行业的1055个商户中,共有86286条评论信息来自大众点评,有784家商户使用的评论信息中超过75%来自大众点评网。最终法院以“百度大量使用大众点评网的信息,实质性替代了原告网站,具有不正当性”为由宣判。在这起摩擦中,百度显然动用了本应属于大众点评和用户的数据信息,并对双方都没有告知。桌下的数据导流交易在行业内也是公开的秘密。从2016年开始,支付宝作为征信机构,将芝麻分与不少网贷平台打通,为后者提供风控业务。此前一位网贷平台业务负责人在接受采访时曾表示,支付宝会向其提供用户风险评估结果,作为交换,用户在网贷平台完成借贷行为,“需要将20天以上的用户相关数据回复给蚂蚁金服”,以此,支付宝完善自己的征信黑名单。类似行为在《征信业管理条例》中已经有明确规定,作为网贷平台,“向征信机构提供个人不良信息的,应当事先告知信息主体本人。”去年下半年,在积累大量数据之后,支付宝开始收紧合作的口袋。在去年6月1日开始施行的《解释》中提到,“未经被收集者同意,将合法收集的公民信息向他人提供”属于非法出售、非法提供个人信息的行为。相比企业之间的数据争夺,赵国栋认为更严峻的问题是数据割据,BATJ都有自己的数据,但之间并不互通,企业在知道数据重要性之后,纷纷建起篱笆。而在此之后的数据交易中,由于体量不对等,很容易出现数据霸权。从某种角度来说,网联的出现就是为了平衡第三方支付平台与传统银行之间的关系。网联出现之前,第三方支付通过在多家银行开设的账户直连,绕开清算机构。“银行无法获取第三方支付平台之间交易的数据,长期以往,就会成为数据黑洞,拥有大量数据,又完全对外隔离。”赵国栋分析。赵国栋认为瓦解数据霸权的方式是对数据确权,也是就是所有权。目前业界达成的共识是用户的基本信息,比如个人信息、购物信息、地理位置等应属于用户,但在商业过程中产生的信息和数据应属于企业。以高德地图为例,个人的行踪信息的归属权在个人,但高德根据路况判断出的拥堵时长等数据归属于企业。数据挖掘 对于数据的挖掘虽然还是冰山一角,但能够看到,以BAT为代表的互联网巨头正逐步走向正循环。京东大数据平台与产品研发部高级技术专家赵国梁认为,数据应用关键在于是否有场景支持,“场景越丰富,数据能发挥的空间越大,反之,数据就是没用的垃圾。对于BAT体量的公司,业务场景多,根本不愁数据没法用。”迄今为止,京东已经在商品采购和销售、用户购买、仓储配送,以及物流售后等环节积累数据,总量达到400PB.新零售就是将线上数据进行线下使用的场景。7FRESH是京东旗下的生鲜超市,京东可以根据对用户的精准画像向其推送7FRESH的商品。这个过程并不是直接把用户之前的交易信息给它们,而是一个分析结果。无人超市也需要对不同场景下数据加以综合利用。阿里巴巴去年开设第一家无人超市“淘咖啡”,用户登录淘宝ID进入超市,购物过程中,摄像头会收集用户行为轨迹,以保证后续产品的陈设更好地满足用户需求,在结算过程中,摄像头会自动完成结算和更改库存记录,这背后就需要打通不同维度的数据。彼之蜜糖,吾之砒霜。一样的数据放在不同的场景,能发挥的作用完全不同。用户的购物信息留在手中并无价值,但企业可以将此作为多种判断的依据,一件商品在某个地区销量格外多,凭借这个信息可以提前在仓储多囤货,缩短物流时间。但其中又涉及到数据的流通问题。赵国梁认为真正阻挡数据在企业间流通的是技术,“不解决脱敏和匿名数据的问题之前,数据在企业之间的流通都会受到阻碍。”不同于黑产行业,企业对数据的争夺多是因为想更快占领数据赛道。去年,华为与微信就因用户数据发生争执,事情的脉络很清晰:华为希望能够读取用户微信中的数据,并且自动加载相关信息,比如聊到电影时,推荐与此相关的应用。但在抓取微信数据时,后者以保护用户信息为由拒绝,华为则表示已经获得用户许可。毫无疑问,微信的数据属于用户,无论二者之中谁在获取和使用数据时,都要获取用户授权。华为之所以想调用微信数据,是想据此尝试更多交互性体验。但对微信而言,用户的聊天数据是它的核心资产,不可能轻易拱手让出。在赵国栋看来,企业之间数据争夺只会越来越激烈,“小公司面对大公司可能没有讨价还价的余地,但大公司都在寻找新的增长点,数据被视为金矿,大家都想挖掘。”对于目前巨头可能产生的数据权力,赵国梁认为没有想象的大,“很难说对社会秩序、经济制度产生怎样的影响,但是可以帮助企业家更超前的判断行业趋势。”政府在数据分享中的作用也没有充分发挥。浪潮集团董事长孙丕恕连续几年在两会提出关于“政府开放数据共享”的议案,在他看来,相比于互联网企业,政府手中的数据体量更大、质量更高。在阿里巴巴、腾讯等互联网公司内部,都有一张巨大的ID映射表,按照不同维度标识用户,比如姓名、微信ID、淘宝ID、京东ID、摩拜单车ID等,不同场景用户的信息不同,但这张ID映射表就是将不同场景下的用户一一对应起来。随着信息密度的增加,用户的画像会逐渐清晰,也毫无秘密,最终成为一个个透明体。基于点对点分布式存储系统的区块链技术正在兴起_安防互联

  • usb设备服务器 价格

    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

  • 美国代理服务器1

    要明白raid01与raid10的有什么不同首先要搞清楚条带和镜像的区别。所谓条带是把连续的数据分割成相同大小的数据块,把每段数据分别写入到阵列中的不同磁盘上的方法。简单的说,条带是一种将多个磁盘驱动器合并为一个卷的方法。 许多情况下,这是通过硬件控制器来完成的。一个raid0可以看作一个标准的条带。 镜像就比较好理解了,就是数据完全一样的备份。一个raid1可以看作一个标准的镜像。而raid01和raid10都是将条带与镜像相结合的复合raid架构方式,虽然只是一个10一个01,看上去差不错,但是从结构上有着根本性的不同。首先raid10是指先架构raid单元盘镜像,然后再将多个镜像架构成一个条带 如图 这种架构的优势在于既兼顾了系统冗余有拥有读取分块加速能力,故障率较低,缺点是由于该架构较为复杂,一份数据需要至少四块硬盘才能够架构,比较费盘。raid01与raid10的架构顺序刚好相反,raid01是先做条带再做镜像,结构如图 这种架构的安全性低于raid10,而两者由于IO数量一致。读写速度相同,使用的硬盘数量也一致。所以raid10比raid01是一种更为先进的架构。raid 6与raid 5有什么区别_安防互联

  • 服务器二手硬盘价格

    发现很多学PHP的同学常常因为找不到PHP在windows下对应的扩展而抓破头,因此分享一下PHP Windows所有可以找到的扩展索引资源:PHP 5.2/5.3的Windows扩展索引站点:在这里你可以找到诸如php_oci8.dll, php_memcache.dll, php_mongo.dll, php_apc.dll等常用的Windows扩展dll文件,也能找到一些相对冷门但是也很实用的php扩展,如php_oauth.dll, php_solr.dll等扩展http://downloads.php.net/pierre/ PHP 5.3/5.4/5.5的Windows扩展索引站点:那么你就需要到下面这个站点来找扩展了, 该站点能下载到支持php5.4/5.5的pecl扩展,http://windows.php.net/downloads/pecl/releases/支持的扩展文件索引:php_amqp.dllphp_aop.dllphp_apc.dllphp_apcu.dllphp_automap.dllphp_bbcode.dllphp_bitset.dllphp_blenc.dllphp_couchbase.dllphp_dbx.dllphp_dio.dllphp_docblock.dllphp_doublemetaphone.dllphp_excel.dllphp_fann.dllphp_fribidi.dllphp_gender.dllphp_geoip.dllphp_haru.dllphp_htscanner.dllphp_http.dllphp_ibm_db2.dllphp_igbinary.dllphp_imagick.dllphp_inclued.dllphp_jsmin.dllphp_jsonc.dllphp_judy.dllphp_libevent.dllphp_lzf.dllphp_mailparse.dllphp_memcache.dllphp_memoize.dllphp_memsession.dllphp_memtrack.dllphp_mongo.dllphp_msgpack.dllphp_mysqlnd_ms.dllphp_mysqlnd_qc.dllphp_oauth.dllphp_oci8.dllphp_opcache.dllphp_operator.dllphp_pdflib.dllphp_pdo_4d.dllphp_pdo_ibm.dllphp_pdo_informix.dllphp_pdo_sqlanywhere.dllphp_pdo_sqlsrv.dllphp_pthreads.dllphp_radius.dll php_rar.dllphp_riak.dllphp_scream.dllphp_solr.dllphp_sphinx.dllphp_spl_types.dllphp_sqlsrv.dllphp_ssh2.dllphp_stats.dllphp_stem.dllphp_stomp.dllphp_taint.dllphp_trader.dllphp_translit.dllphp_txforward.dllphp_uploadprogress.dllphp_uri_template.dllphp_varnish.dllphp_vld.dllphp_weakref.dllphp_win32ps.dllphp_win32service.dllphp_wincache.dllphp_xdebug.dllphp_xdiff.dllphp_xhprof.dllphp_xrange.dllphp_xslcache.dllphp_yaf.dllphp_yaml.dllphp_zip.dllphp_zmq.dll安防互联海外服务器租用全面支持windows系统下的php扩展,如有相关问题或者有服务器需求欢迎联系24小时在线客服租用ecshop邮件服务器配置 ecshop QQ邮箱发送邮件服务器配置_安防互联

  • gpu 服务器 价格

    1. 确切的说安卓不是 Linux  大家都知道安卓是基于 Linux 内核,而且大家也知道 Linux 的安全性是公认的,那为什么和 Linux 有着类似嫡系关系的安卓却一直被人诟病不安全呢?要想说清楚这个问题,我们需要了解一下安卓和 Linux 到底是什么关系,而且这两个系统到底安全不安全,背后的原因是什么。当然,在此需要表明一个观点:世界上没有绝对安全的操作系统。  安卓基于 Linux 内核这句话,大家千万不要解读为安卓等同于 Linux。虽然安卓基于 Linux,但安卓与 Linux 之间还是有比较大的区别。  我们经常说的 Linux,大多数情况下指的是 Linux 发行版,即 GNU/Linux 发行版。它不仅包括 Linux 内核,还包括各种各样的系统管理软件或应用工具软件,就好比 Windows 实际上是由 NT 内核与应用程序的组合一样。只不过巧合的是,Linux 发行版的内核名字就叫 Linux,时间长了,很多人就将 Linux 内核与 Linux 发行版混为一谈。Linux 发行版中的软件通常只收录经过开源社区审核过的开源软件,或者经过商业机构审核的闭源软件。  而安卓对应的则是 Android/Linux,毫无疑问系统也是开源的,但问题就在于安装在上面的软件基本都是闭源的,而且针对这些软件基本没有审核机制。仅仅这一点就能说明安卓与 Linux 发行版是有比较大的区别的。  安卓并不是 Linux  除了这一点外,谷歌让安卓系统只能运行一个 Dalvik/ART(Java虚拟机),而通常的 Linux 发行版可以运行多个“Dalvik/ART”(此处为打比方,根据不同发行版会有 GNOME、LXQT 等)。这一点算是安卓与 Linux 发行版的根本区别。  以上内容可能涉及到部分专业术语,看起来有点云里雾里。总结就是,我们通常所说的安卓系统,并不能简单的与 Linux 划等号。我们常说的 Linux 安全,一般是指 Linux 内核比较安全,当然也有一部分指的是 Linux 发行版安全。而安卓由于在应用软件方面的做法与 Linux 不同,所以两者在安全方面并不能一概而论。  2. Linux 安全也只是相对的  一个自 2009 年就出现的 Linux 内核严重安全漏洞,直到 2014 年才被发现,这个严重安全漏洞整整存在了 5 年时间。虽然这个漏洞在最短的时间内被修复,但不得不引人深思:Linux 真的安全吗?前面我们说到了世界上没有绝对安全的操作系统,系统越复杂,可能出现的漏洞就越多,Linux 也不例外。  众多 Linux 发行版  事实上,如果单论系统方面的漏洞,Linux 的漏洞数量其实和 Windows 相比也并不少,毕竟是人编写的。但 Linux 的优势在于并不像 Windows 那样预装那么多核心程序。大部分 Windows 补丁都是在修补核心程序的漏洞。由于 Linux 并没有这么多核心程序,从而显得打补丁的频率没有 Windows 那么勤。  之所以大家都在说 Linux 比较安全,主要是 Linux 的权限机制比较复杂而周密。大部分情况下,使用者在使用 Linux 时的身份都是非系统管理员,权限方面受限,即使被病毒入侵,也能很好的保护系统程序和其他用户文件的安全。而 Windows 则不然,几乎每一个账户都是管理员身份,一些破解软件甚至直接要求需要管理员身份运行,如此一来软件就获得了太大的权限,随意修改、删除文件便轻而易举。  Linux 并不是 100% 安全  那 Linux 到底需不需要杀毒软件呢?各位朋友不妨看看周围有多少人在用 Linux 系统。目前 Linux 系统主要部署在服务器上,服务器用的 Linux 都会配置好防火墙之类的防病毒手段。而个人使用 Linux 的数量又偏少,加之 Linux 的权限机制,制作 Linux 病毒难度大、收益小,有这个时间为何不多写几个 Windows 病毒呢?  总结来说,Linux 并不是 100% 安全,它依然存在着许多漏洞。但相比 Windows 而言,Linux 有着比较周密的权限机制,加之本身市场占有率比较低,开发 Linux 病毒并没有太大搞头。当然,如果黑客真的想黑掉一台 Linux 电脑的话,相信也不会太难。所以说,Linux 的安全只能是相对而言的。  3. 安卓不安全主要是软件的黑锅  安卓与 Linux 有类似嫡系关系,按理说在安全性方面应该也是十分出色的,但事实却是安卓手机成了诈骗分子经常活跃的平台。当然,这其中的一小部分原因是安卓为开源系统,这使得众多手机厂商开始深度定制安卓系统,从而产生漏洞;另外一个重要原因就是第三方软件。  前面我们提到,安卓在第三方软件上与 Linux 有着比较大的区别,Linux 运行的是经过开源社区审核过的开源软件,软件安全性能够得到保证。而安卓则运行的是第三方闭源软件,而且由于安卓系统太过碎片化和自由,除了 Google Play 外,并没有针对安卓第三方软件比较权威的审核平台,在国内更是如此。  国内无法使用 Google Play  闭源软件再加上没有有效合理的审核机制,使得可以在安卓上运行恶意软件层出不穷。这一点做得比较出色的要数苹果的 App Store。当然,如果你只使用谷歌的设备,而且只从 Google Play 上下载程序,那么安卓系统的安全性也是非常出色的。但这对于国内用户来说太不现实了。  除了软件层面的因素外,还有一项比较危险的操作,但相信多数安卓用户都经历过的,那就是 Root。Root 后的安卓手机,相当于将系统的最高控制权限交了出来,危险程度可想而知。但不 Root 安卓手机,手机内预装的应用没有卸载,而且还自启动占用资源、偷跑流量。可以说,安卓之所以不安全,很大一部分责任要归到手机厂商头上。  曾经“风靡一时”的 Root  说白了,如果单论原生安卓系统的话,在安全性方面其实并没有我们想象的那么差。之所以大家形成了安卓不安全的观念,主要是安卓碎片化、深度定制、Root 等不当操作导致的。这种情况在国内还是非常普遍的,几乎每个手机厂商都会对安卓进行深度定制,而且升级的节奏也要比原生安卓慢很多,甚至不升级。这样看来,安卓也挺无奈的。  观点ⷦ€𛧻“  安卓与 Linux 确实有着千丝万缕的联系,但不能将安卓与 Linux 划等号。每个操作系统都会存在漏洞,只不过 Linux 由于一些外部或自身的原因,相比其他系统不易“招惹”病毒。原生安卓同 Linux 有很多相似之处,但在国内的大环境下,大家都使用着深度定制安卓,也没有针对第三方软件比较权威的审核平台,导致安卓的安全性大打折扣。《2017年IT优先级调查》:重点考虑云、网络、端点安全_安防互联

有问题?马上问安防

1分钟快速获得专业解答

318064

当前已服务

免费咨询

随机文章

  • 我的世界国际服服务器价格

    10月16日,据上海证券报消息,工信部正在联合其他部委探讨制定具体行业云计算应用落地的行动规划,为云计算产业落地营造更加完善的政策环境。当前,我国云计算产业蓬勃发展,产业规模不断壮大,企业上云已经成为重要趋势。中国信息通信研究院发布的《云计算发展白皮书(2019年)》显示,2018年我国云计算整体市场规模达962.8亿元,增速39.2%。其中,公有云市场规模达到437亿元,相比2017年增长65.2%,预计2019-2022年仍将处于快速增长阶段,到2022年市场规模将达到1731亿元;私有云市场规模达525亿元,较2017年增长23.1%,预计未来几年将保持稳定增长,到2022年市场规模将达到1172亿元。962.8亿——这是我国云计算市场第一个“十年”的发展成果。尽管国内的云计算产业在快速增长,但我国云计算的产业规模与欧美国家仍然存在较大差距。国务院发展研究中心国际技术经济研究所近日发布的《中国云计算产业发展白皮书》显示,2018年,中国云计算市场规模仅相当于美国云计算市场的8%左右。以2018年为分界线,我国云计算市场发展于今年进入第二个“十年”,高速发展且愈加成熟的云计算市场,需要新阶段的政策规划指引。今年7月,国家网信办、国家发改委和工信部、财政部发布了制定的《云计算服务安全评估办法》,组织开展云计算服务安全评估,以提高党政机关、关键信息基础设施运营者采购使用云计算服务的安全可控水平。随着我国云计算市场前期发展,越来越多的企业加快上云的步伐,在云计算加速落地的市场需求的推动下,我国云计算市场开始进入行业云时代。当前背景下,行业云计算应用落地的行动规划可以说“正当其时”。业内人士认为,具体行业云计算应用落地的行动规划发布后,行业云时代将全面开启,云计算应用正从互联网行业向传统行业渗透。随着云计算应用从向传统行业不断渗透,产业规模将快速扩张。来源:中国IDC圈行业专家展望云存储未来5年的发展_安防互联

  • 海康视频存储服务器价格

    最近看《机器学习系统设计》…前两章。学到了一些用Matplotlib进行数据可视化的方法。在这里整理一下。声明:由于本文的代码大部分是参考书中的例子,所以不提供完整代码,只提供示例片段,也就是只能看出某一部分用法,感兴趣的需要在自己的数据上学习测试。  最开始,当然还是要导入我们需要的包:  1. 画散点图  画散点图用plt.scatter(x,y)。画连续曲线在下一个例子中可以看到,用到了plt.plot(x,y)。  plt.xticks(loc,label)可以自定义x轴刻度的显示,第一个参数表示的是第二个参数label显示的位置loc。  plt.autoscale(tight=True)可以自动调整图像显示的最佳化比例 。  画出散点图如下:  2. 多项式拟合并画出拟合曲线  ## 多项式拟合  效果图:  3. 画多个子图  这里用到的是sklearn的iris_dataset(鸢尾花数据集)。  此数据集包含四列,分别是鸢尾花的四个特征:  sepal length (cm)——花萼长度  sepal width (cm)——花萼宽度  petal length (cm)——花瓣长度  petal width (cm)——花瓣宽度  这里首先对数据进行一定的处理,主要就是对特征名称进行两两排列组合,然后任两个特征一个一个做x轴另一个做y轴进行画图。  这里有一个排列组合参考代码,最后是取出了两两组合的情况。  排列组合的结果是feature_names_2包含了排列组合的所有情况,它的每一个元素包含了一个排列组合的所有情况,比如第一个元素包含了所有单个元素排列组合的情况,第二个元素包含了所有的两两组合的情况……所以这里取出了第二个元素,也就是所有的两两组合的情况  下面是在for循环里画多个子图的方法。对我来说,这里需要学习的有不少。比如  for i,k in enumerate(feature_names_2[1]):这一句老是记不住。  比如从列表中取出某元素所在的索引的方法:index1 = feature_names.index(k[0]),也即index = list.index(element)的形式。  比如for循环中画子图的方法:plt.subplot(2,3,1+i)  比如for循环的下面这用法:for t,marker,c in zip(range(3),”>ox”,”rgb”):  这里的可视化效果如下:  4. 画水平线和垂直线  比如在上面最后一幅图中,找到了一种方法可以把三种鸢尾花分出来,这是我们需要画出模型(一条直线)。这个时候怎么画呢?  下面需要注意的就是plt.vlines(x,y_min,y_max)和plt.hlines(y,x_min,x_max)的用法。  此时可视化效果如下:  5. 动态画图  plt.ion()打开交互模式。plt.show()不再阻塞程序运行。  注意plt.axis()的用法。  可视化效果:美CIA CherryBlossom项目暴露路由器安全问题_安防互联

  • 服务器内存价格暴跌

    据Light Reading报道,德国电信(Deutsche Telekom)已经成立了一个新的边缘计算业务部门,并已任命一名前爱立信云技术执行总裁担任该部门的CEO. 这项新的业务部门被称为MobiledgeX,Jason Hoffman担任CEO.德国电信表示,设立这一业务部门,旨在“进一步探索边缘计算的机会”,但是却并未透露相关的人员、资金和战略的更多细节。 从2014年初到2017年中期,作为爱立信云基础设施产品的负责人,Jason Hoffman在爱立信致力于打造云系统业务的过程中发挥了关键作用。他于去年12月离开了爱立信,并从瑞典移居至加州。Jason Hoffman是一位备受瞩目的云基础设施专家,他也是云计算和软件专业企业Joyent的创始人和CTO. 边缘计算将成为2018年及以后电信运营商、大型企业和互联网巨头的重要战略计划的一部分。linux服务器死机了怎么办?_安防互联

  • 微软服务器软件价格

    云计算已然是一大趋势,渗透进互联网、实体经济等各方面。越来越多的企业选择多云,因为企业将分布式应用程序的不同部分部署到多个云中,以防止出现故障。多云是一种云架构,由多个云供应商提供的多个云服务组合而成。人们通常认为云平台在默认情况下比传统内部部署环境更安全,但这需要考虑场景。传统的安全模式基于一种过时的理念,即组织内部的一切都可以被信任,企业只需关注可能面临的外部威胁。然而,鉴于攻击和内部威胁的复杂程度不断提高,需要采取新的安全措施来阻止它们在内部蔓延。多云景观 多云环境非常强大。实施多云策略是确保企业业务获得最佳应用程序和服务的最有效方法。很多公司错误地认为采用一个公认的大型云计算提供商的服务就足以满足他们的业务需求。然而在云计算时代,随着行业的不断发展,提供了前所未有的更多选择,这种情况很少出现,而且可能会产生更多的问题。虽然自由和灵活的选择是非常可取的,应该被接受,但必须仔细考虑这种环境的安全影响。利用多云架构可能需要企业内不同的技能组合。对于大公司来说,这可以由众多团队组成,所有团队对于一般安全性、身份验证和信任边界的“看起来很好”都有不同的看法。 随着企业内部生态系统变得更加广泛和更复杂,这很容易导致漏洞和潜在的切入点,以便进行利用、数据丢失或侦察。简单地说,多云可以扩大攻击的潜在扩展半径。保护自己 企业可以通过多种方式保护其云计算架构,其中一种方法是在每个云计算提供商的边缘引入分布式安全性。如果存在违规,这将限制潜在的扩展半径,并提供对隔离问题的控制,而不会中断网络的其余部分运行。但是,每一种安全性都需要一个独特的解决方案,具体取决于每个云计算提供商的云架构,这种配置和维护成本很高。其结果是许多公司由于采用这种方法而陷入困境。有效的替代方案是集中模式。集中的安全性简化了与云计算和第三方提供商的连接,实现了统一日志记录,并将注意力集中在单个安全焦点上进行监控和维护。这看起来是一个理想的选择,并且由于其简化的集中式方法,很多企业倾向于这一选择。然而,必须指出的是,“所有鸡蛋放在一个篮子”方法既需要更好的能力和特征管理,也需要更强有力的控制,许多人低估了其重要性。此外,集中模型还有可能引发变化,并且其流程变得复杂化,如果没有做好准备,可能会对业务的其他部分造成多米诺效应的负面影响。最重要的是,人们不要将防火墙视为解决一切问题的答案,这一点至关重要。防火墙被定位为“一站式”安全措施,可以保护企业免受任何攻击。然而,单独的标准防火墙并不能阻止诸如“Wannacry”和“Heartbleed”之类的频繁攻击。相反,一个全面的网络安全应该具有更广泛的功能范围,即软件和硬件的混合。其中包括:保持所有OS(操作系统)的更新;使用UTM(统一威胁管理)设备;利用深度数据包检查和管理网络流量;利用WAF(Web应用程序防火墙)过滤特定Web应用程序的内容;集中到Internet的出口,最后集成SIEM(Secur安全信息和事件管理)和SOC(安全操作)提供网络内安全警报分析,以实时维护安全环境。在安全系统中拥有所有这些元素将确保企业对任何类型的破坏和违规行为都有充分的准备。这并不是一个简单的过程,需要大量的时间、费用和资源投资,但如果正确而谨慎地进行维护,从长远来看,这将节省大量的成本。 集中式和分布式安全性都具有独特的优势和缺点,多云环境的发展速度与使用多云企业的发展一样快。因此,采取应对措施不仅现在有效,而且可以适应不断变化需求的安全模型可能很困难。在过去,安全措施和流程旨在有效地处理当前或已知的业务威胁,特别是在多云环境中,对新的危险进行先发制人和迅速反应的能力同样重要。潜在解决方案 另一种解决方案涉及创建云区域,以及网络核心的集中路由和多云连接。这些云区域构建在中央核心内,并在它们之间进行路由和保护。因此,它在每个定义的区域之间建立了一个“隔离区”,隔离出现的问题,同时避免网络停机。这种方法可以保护企业免受可能渗透到其网络的攻击,从源头隔离问题,企业可以在出现威胁时获得更多的保护。集中而全面的安全措施和流程应该是网络的核心。为了应对最大的安全挑战,企业需要放弃一刀切的态度,采用安全的多云基础设施。然而,这本身就是一个挑战,企业需要建立一个灵活的、可扩展的模型来解决和减轻他们当今面临的安全风险,并需要着眼于未来的潜在问题。来源:中国IDC圈IDC时评:企业上云之公有云真能省钱?_安防互联

  • springmvc代理服务器

    业务转型是运营商数字化转型的核心之一,政企专网业务是网络业务转型的重要方向。机遇:需求升级+技术融合 据IDC数据,到2018年,全球1000强企业中的67%、中国1000强企业中的50%都将把数字化转型作为企业战略的核心。专网作为企业数字化、网络化、智能化的基础,将迎来巨大的商用机遇,政府的专网需求也同具规模。另外,5G、工业PON、SD-WAN、宽带数字集群等通信技术的融合创新,打破垂直行业壁垒,为运营商拓展了空间,尤其是工业领域的厂内网络细分市场。例如,国家应急管理部2018年年底提出将打造“公专互补、宽窄融合、固移融合”的无线通信网络。另外,中国联通基于工业PON技术为徐州重型机械有限公司建设智慧工厂内网,满足其生产作业现场可视化规划需求、模组机床和智能设备联网需求,以及智能物流、数字监控、可视化调度中心等功能需求。挑战:竞争加剧+模式转变 政企专网市场新进入者增多,尤其是信息通信一体化服务提供商,市场竞争加剧。主要原因有三个:一是垂直行业主体网络要求较高,企业倾向于自建专网。二是政府为垂直行业预留频谱,允许企业自建专网。三是云网融合、SD-WAN等技术的创新与应用,使Overlay上层网络与Underlay底层网络松耦合,降低企业组网运营服务的门槛,服务提供商仅需要获得互联网增值服务牌照即可。例如,今年年初,德国联邦网络局发布了供本地使用的5G频率框架条款,规定自2019年下半年开始,工业自动化、农业和林业企业可以申请3700MHz~3800MHz频段内频谱,用于建设工厂和园区网络。联邦网络局将根据申请进行分配,无须通过拍卖。大众汽车、巴斯夫均已开始计划建设自己的5G网络,戴姆勒、西门子也表示对申请5G频谱感兴趣。另外,政企专网的业务模式也由原来的出租管道获取租金,转变为提供规划、设计、建设、运维、集成等服务获得项目制服务费。与传统提供普遍、通用型服务不同,新的业务模式需要运营商能够提供个性化服务,而且由于行业属性差异、客户属性差异,个性化服务方案数量将规模性暴增。运营商曾设想通过网络切片技术解决个性化服务需求暴增的问题,但是由于技术本身尚未成熟、网络架构改造进程滞后等问题,网络切片设想尚未实现。因此,运营商需要针对新业务模式进行组织模式的调整,以保障能够及时洞察、跟踪、响应、满足、落实垂直行业客户个性化专网需求。建议:统一思想+构建边缘云服务能力+建立独立运营主体 针对以上机遇与挑战,对运营商有以下建议:一是统一思想,继续推进智能管道建设,努力提升Underlay底层网络能力以及网络资源调用和管理的灵活性,满足Overlay上层网络创新的需求,保持运营商在跨域网络能力方面的竞争优势。二是构建边缘云解决方案提供能力,增加政企专网价值。面向数字经济红利,网络和新型基础设施的价值占比相对较低,而边缘云与政企专网服务联系非常紧密,市场空间也相对较高。三是建立并重视独立运营主体,如通信服务公司或系统集成公司,独立运营的公司机制体制改革的操作空间相对较大,将其作为拓展产业互联网市场的子体,能够补齐运营商母体面向个性化需求的能力短板。来源:中国idc圈Wifi被嫌弃 欧盟或选5G作为车联网通信标准_安防互联

  • 华为无线路由设置代理服务器

    无论物联网,工业4.0,还是工业互联网,其特点都是一致的,这些概念都是在云计算技术突破后发展起来的。云计算对产业结构的影响,相当于流水线的发明对产业结构的影响。 云计算促进社会分工 总结人类历史每一次重大进步,大部分是通过新工具的使用促进社会分工,提升了效率。人类历史上的三次社会大分工:农业与畜牧业的分工、手工业与农业的分工、商人的出现,分别代表着三个重要阶段。瓦特发明蒸汽机,促进了工业与农业的分工;流水线的发明促进了工业企业内的分工,提升了工业效率,经济以工业为主,属于工业文明。而随着计算机的发明,促进了服务业与工业的分工;云计算的发明,则促进了以信息为主的行业内的分工,提升了服务业效率。云计算早期以IaaS为核心,IaaS是Infrastructure as a Service的缩写,是基础设施即服务,是将计算能力、存储能力等计算的基础设施以租赁服务的形式提供给用户。有了IaaS,企业就不需要自己建立计算中心(机房),不需要硬件运维团队,只需要使用IaaS服务商提供的服务,而专注于软件管理。一些硬件管理、通用的软件功能会以PaaS的形式提供服务,PaaS是Platform as a Service的缩写,是平台即服务,将对硬件调用,资源分配,开发工具,软件运行环境等功能以服务的形式提供给用户,有了PaaS,企业就不需要购买平台软件,工具软件,也不需要平台管理员,工具软件维护团队,只需要使用PaaS供应商提供的服务,而专注于企业专业领域的软件管理。未来软件也可以按需使用,比如只是偶尔使用一次的软件,就不需要购买软件,而是通过SaaS服务的形式,按使用付费。SaaS是Software as a Service的缩写,是软件即服务,未来的软件将以服务的形式提供给用户。有了云计算,将计算机系统维护的功能从企业内分离出来,促进了社会分工。云计算促进向服务转型 云计算以三种形式提供服务:IaaS,PaaS和SaaS。分别是基础设施即服务,平台即服务和软件即服务。从这三层架构的名字看,云计算将与计算机系统相关的功能以服务的形式提供给用户,是计算机系统相关功能的服务化。IaaS是计算基础设施的服务化;PaaS是计算系统的平台功能的服务化,SaaS是软件的服务化。对于人类基础生活相关的产品,都已经实现了服务化:基于统一管理的基础设施,以服务的形式提供给用户。比如早期的水电,是自来水公司,电网公司管理水网、电网,水电通过水网、电网到每家每户,极大的方便了人们的生活。现在大城市已经实现了煤气到家,还有一些中小城市在普及煤气到家。通讯的网络、有线电视的网络已经普及了。云计算实际上是计算能力基于统一管理的基础实施,以服务的形式提供给用户的一种形式。未来随着物联网的完善,物联网的PaaS平台,会将会有更多类型的物理设施统一管理,以服务的形式提供给用户。比如前几年非常流行的共享单车,就是由物联网PaaS平台统一管理单车,以服务的形式提供给用户使用。比如重型机械行业,由平台管理设备,租赁服务的形式提供服务的模式已经非常成熟。未来自动驾驶普及,汽车是否可以租赁?未来的生产设备是否可以以服务的形式?笔者认为,未来所有的工具类的产品,都可能基于物联网技术,由统一平台管理运营,以服务的形式为用户使用。云计算实现脑力劳动的分工 云计算一方面会促进向服务转型,更多的工具制造企业会转型为服务业;而服务业内也会分工。服务业的瓶颈将会是专家的个性化服务,而专家的经验将会是稀缺资源。如何将专家的服务能力规模化?基于云计算的人工智能技术,将会促进脑力劳动的分工。现在赋能是所有产业认可的一个趋势,赋能是人的脑力劳动分工的另外一个说法:基于云计算的人工智能,学习专家的经验,学习人类处理的模式,通过长期的学习,具有甚至超越了领域专家具有的能力,将这些能力以工具的形式让更多人利用这个工具,具有了行业能力(赋能)。有了脑力劳动的分工,会促进行业效率的提升,引发整个社会的变革。我将这种变革称为服务业革命,而革命带来的新的文明我称为服务业文明。服务业文明的特征与现在提到的数字经济非常类似。所以笔者将云计算对于服务业文明的地位,等同于流水线对于工业文明的地位。云计算技术对人类社会的影响,将会是十分巨大的。市场需求推动数据中心互连技术发展_安防互联