执予• - •安防互联

咨询客服
首页 > google浏览器取消代理服务器 > epoll高并发代理服务器 > google浏览器取消代理服务器怎么样
?

google浏览器取消代理服务器

日前据悉,Stream Data Centers将在美国伊利诺伊州芝加哥附近的埃尔克格罗夫村(Elk Grove Village)新建一个空间为130,000平方英尺(12,000平方米)的数据中心。这个电力容量为15兆瓦的数据中心将于2018年年底开通运营,占地面积将近7万平方英尺(6500平方米)。如今,数据中心的墙体部分已经建成,Stream公司计划在建筑结构上提升到数据中心标准。 Stream公司在芝加哥的格罗夫数据中心渲染图"由于可以提供强大的光纤连接,可靠的电力基础设施,并紧邻整个芝加哥都会区。艾尔克格罗夫村已成为数据中心运营商、云计算服务提供商和企业用户建设和运营数据中心主要目的地。"Stream公司联合管理合作伙伴Robert Kennedy 表示。此外,T5 Data Centers,EdgeConneX,Equinix和杜邦Fabros公司在艾尔克格罗夫村也拥有并运营数据中心设施。Kennedy补充说:"我们在艾尔克格罗夫村新建数据中心旨在满足芝加哥地区及周边地区对云计算提供商和企业公司服务的巨大需求。我们相信,我们的价值主张将为云计算、金融、医疗保健和其他企业提供低延迟的数据中心连接,这个位于芝加哥市场中心的数据中心将是用户一个高度安全和灵活的选择。"该数据中心将成为Stream公司在伊利诺斯州的第一个数据中心,并将连接德克萨斯州和明尼苏达州的现有数据中心设施。Stream公司还在科罗拉多州和加利福尼亚州运营数据中心,但正在向Equinix公司和Zayo公司等公司出售或出租这些数据中心。安防互联提供专业海外服务器租用,性能可靠,线路稳定带宽真实,更推出多种优惠活动,欢迎广大用户联系24小时在线客服租用2018年全球建构资料中心攀上高峰,数据中心发展如火如荼_安防互联

google浏览器取消代理服务器

关于 google浏览器取消代理服务器 的问题已解答,请查看!!!

  • 浏览器代理服务器怎么设置

    浏览器代理服务器怎么设置

    已帮助:859678人  |  QQ• - •微信:2685936770

    Apache Tomcat 安全团队报告了一个 Tomcat HTTP/2 DoS 漏洞。Apache Tomcat HTTP/2 DoS 漏洞,影响多个版本HTTP/2 请求的特制序列可能会在数秒内引发较高的 CPU 使用率,如果有足够数量的此类请求在并发 HTTP/2 连接上进连接时,服务器可能无响应,即造成拒绝服务。该漏洞严重等级定为“重大”(Important),编号 CVE-2020-11996。受影响的软件版本包括:Apache Tomcat 10.0.0-M1 到 10.0.0-M5Apache Tomcat 9.0.0.M1 到 9.0.35Apache Tomcat 8.5.0 到 8.5.55官方给出的缓解方法:升级到 Apache Tomcat 10.0.0-M6 或更高版本升级到 Apache Tomcat 9.0.36 或更高版本升级到 Apache Tomcat 8.5.56 或更高版本具体细节可以查看:http://tomcat.apache.org/security-10.htmlhttp://tomcat.apache.org/security-9.htmlhttp://tomcat.apache.org/security-8.html百度联盟与其他联盟有什么不同_安防互联

    IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的,而大数据时代的加速到来将使2020年全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。为更好的储存、处理、分析每日产生的海量数据,可以容纳大量服务器并为之提供工作环境及安全保障的数据中心应运而生。作为支撑云计算、大数据行业高速发展的最为重要的基础设施,数据中心的价值不言而喻。2013年8月17日06:50至06:55,谷歌遭遇了故障,导致全球网络流量暴跌40%,经济损失达55万美元。数据中心长时间的稳定运行,需要保障电力供应以及制冷降温,日益增长的数据中心规模及不断严苛的环境需求也给机房空调带来了机遇与挑战。我国数据中心经过20多年的发展,建设规模不断扩大。在可穿戴技术和大数据等趋势的推动下,带宽需求不断增长,企业对于数据中心的认识、构建和规划也正在发生转变,数据中心的新一轮快速发展已经开始。大数据时代下的数据中心有怎样的发展导向?目前数据中心的现状、需求及挑战是什么?未来的数据中心有哪些变化及趋势?且看小编一一道来。 形势与政策:环境与生态的“双重利好” 2012年至2014年,大数据作为一个新兴概念在国内互联网行业中飞速传播,很多企业选择借助大数据的风口实现再次转型升级。《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化,首次将战略目光放在数据层面。2015年是大数据产业发展的“井喷之年”,密集出台的政策为大数据产业的落地发展提供了极好的着陆条件。2015年9月,经李克强总理签批,国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》。《行动纲要》的出台,标志着大数据发展已上升为国家战略。2016年,政策细化落地,国家发改委、环保部、工信部、国家林业局、农业部等均推出了关于大数据的发展意见和方案。各省市相继出台相关政策举措,促进当地大数据产业发展。同年12月15日发布的《“十三五”国家信息化规划》明确提出:建设覆盖全国、链接畅通的数据中心,构建汇聚网民、企业和政府三类数据的大数据资源中心,提高信息的及时性、全面性和准确性.2017年初,国家工业和信息化部随即发布《大数据产业发展规划(2016-2020年)》,明确了发展目标:到2020年,大数据相关产品和服务业务收入突破 1万亿元,年均复合增长率保持30%左右;将建设10-15个大数据综合试验区,创建一批大数据产业集聚区,形成若干大数据新型工业化产业示范基地。2017年,大数据产业的发展正从理论研究加速进入应用时代,更多指导意见的出台及细化政策的相继落地,正式将大数据产业发展推到了“黄金期”。2018年,大数据产业相关的政策内容已经从全面、总体的指导规划逐渐向各大行业、细分领域延伸,物联网、云计算、人工智能、5G技术与大数据的关系越走越近。随着一系列配套政策的贯彻落地和实施,我国大数据产业发展环境持续优化、产业生态系统日趋完善。大数据标准体系初步形成,开展了大数据技术、交易、开放共享、工业大数据等国家标准的研制工作,在北京、上海、贵阳开展了大数据标准试点示范。一批大数据技术研发实验室、工程中心、企业技术中心、产业创新平台、产业联盟、投资基金等形式的产业支撑平台相继建成。大数据产业链目前已初步形成,相关的安全保障体系和法律法规不断完善。以云计算为首的新兴技术推动TOB时代的来临_安防互联

    5月30日,美股收盘后,微软市值达到了7530亿美元,过去三年以来首次超过了谷歌母公司Alphabet,后者市值为7390亿美元。这两家公司在过去的第一季度业绩均超过了分析师预期。 截至前一交易日,微软已经全球市值第三高的公司,仅次于苹果和亚马逊。Alphabet排名第四,Facebook和腾讯紧随其后。六年前,谷歌首次超过微软市值时,两家公司看起来正朝着不同的方向发展。但随着微软转向云计算,并在该业务的规模超越谷歌后,逐步得到市场的认可。与此同时,微软和谷歌在机器学习、语音交互、图像识别等人工智能领域展开竞争。过去12个月里,微软股价飙升了40%,是Alphabet增幅的5倍左右,最终推动微软市值实现反超。2018年,微软宣布业务重组,操作系统Windows部门与云平台Azure整合,以及多项人事变动。调整后,微软将更加专注云计算和人工智能。尤其是云计算市场,微软已经是继亚马逊AWS之后的第二号玩家,且第三方机构Synergy数据显示,微软的季度增速依然领先于市场。 投行摩根士丹利将其未来数个月内的目标价提升至150美元,而截至上一交易日,该公司股价为98.01美元,也就是说,其股价仍有上涨空间,而市值将突破1万亿美元。就算在互联网泡沫破灭之前,微软的最高市值也只达到6189亿美元。2004年上市的谷歌2012年首次超过了微软,后者在1986年上市。在这之后,两家公司在市值上先后交替领先。2015年,谷歌将上市主体变更为母公司Alphabet.这一年谷歌的领先一直持续到了本月。在今天凌晨结束的交易日,微软股价下跌0.4%,至98.01美元,Alphabet的A类股下跌1.5%,至1068.07美元。2018年最紧俏的5大云计算技能_安防互联

    首先指标并不是一成不变的,它会根据你的行业、公司所处的阶段而改变;第二是我们很容易把指标找错,而只有正确的指标才能指导你的运营工作。  众所周知,新增用户、用户活跃度、停留时长、常用功能或者各渠道转化率等,都是很重要的用户行为数据,这些数据告诉我们,用户是谁?从哪里来?在网站/App 干了什么?这些数据应该成为数据分析的基础数据,我们可以基于这些行为数据去做更深度的分析。因为它们只能告诉你网站的大概情况,但是通常不太能很好地指导工作。  如何选择正确的数据指标?  “ North Star Metric ” 北极星指标,又叫做“ OMTM ” One metric that matters , 唯一重要的指标。  之所以叫北极星指标,是因为这个指标一旦确立,就像北极星一样,高高闪耀在天空中,指引着全公司上上下下,向着同一个方向迈进。  一、为什么北极星指标那么重要?  找到公司的北极星指标,是做增长的第一步,也是至关重要的一步。为什么这么说?  第一,做增长涉及到公司运营的方方面面,没有一个明确的数据指标指引,很容易眉毛胡子一把抓,而无法有效地集中火力抓住重点。  第二,当公司到达一定规模,一个共同的目标可以帮助把团队调整到同一个方向上,并且明确任务的优先级。  第三,设定一个数据指标,能够大幅提高行动力。如同 YC 联合创始人 Paul Graham 所说:一旦你选定了你的目标,你只有一件事可以做,努力达到那个目标。通过这一个目标,你可以知道公司的状况,有针对性地上线各种项目和试验,然后观察有无成效。  二、两个选择数据指标的案例  如果上面的陈述还是让你觉得太枯燥,一起来听听关于北极星指标的两个故事吧。  1、美剧《硅谷》中的Pied Piper  最近大热的HBO美剧,Sillicon Valley 硅谷,刚刚出了三季,已经充分地俘获了广大马工和非马工的心。我的很多程序员朋友都在追,一致的评价是非常写实,而且几乎有点太写实了。从某搜索引擎大公司内部的浮夸文化,到形形色色的奇葩风险投资人,再到Pied Piper从一个程序员Richard的业余项目跌跌撞撞成长为独立的公司。  走过融资烧钱几度濒临破产又置之死地而后生的全过程,简直可以称为一部活脱脱华丽丽的硅谷真人秀。  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  在第三季的倒数第二集,当投资人和公司员工兴奋地开 party 庆祝 Pied Piper 的重大里程碑500,000个安装用户时,公司的CEO Richard却处在巨大的恐慌中。  为什么?因为在这 500,000 次安装用户里,只有 19,000,也就是不到 4% 的日均活跃用户(DAU)。  安装数不用解释,日均活跃用户(DAU)在这里指的是每天至少登录 Pied Piper 平台一次的用户,用户下载多固然好,但是这里面有很多是因为刚刚上市的宣传,媒体报道和品牌效应,而高下载低活跃用户比例恰恰说明了产品还存在巨大的问题。  在接下来的剧集里,Richard 和他的团队走上了想法设法增加 DAU 的漫漫长路,无所不用其极,甚至还一度采用了从印度皮包公司买点击的办法。  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  Richard自带主角光环,Piped Piper 很可能会逢凶化吉。在现实世界中,如果你选择了一个错误的指标作为公司的北极星指标,而你却不自知,你会把公司置于一个十分危险的境地。  2、Facebook 如何突破 MySpace 重围  早在Facebook成立之前,美国社交网络的老大是MySpace。MySpace 历史久,用户多,还有东家加大金主新闻集团撑腰,从任何一个角度看都应该可以轻易碾压由几个大学辍学生创办的 Facebook,最终却输得一败涂地。  其中的原因当然不只一个,但是有一个有趣的区别是:MySpace 公司运营的主要指标是注册“用户数”,而Facebook在Mark的指引下,在成立的早期就把“月活跃用户数”作为对外汇报和内部运营的主要指标。  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  你可能听说过所谓的虚荣指标,“Vanity Metric”。 我们并不能说注册用户数是一个彻头彻脑的 Vanity Metric,但它却有”虚荣“的成分在。怎么讲?如果 Myspace 号称自己有 100 万注册用户,这里面有多少是5年前注册的,有多少注册之后从来没有二次访问过,有多少试用了几次就成为了僵尸用户,有多少仍然使用但是半年才上线一次?  100 万的注册用户可能在投资人那里看起来好看,在员工那里说起来好听,但在公司的内部运营上,它也可能让 MySpace 错误估计了形势,走偏了方向,抓错了重点,最终在和 Facebook 的较量中败下阵来。  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  相比之下,从“用户数”到“月活跃用户数”,看起来只是多了三个字,却确保了Facebook内部的任何决策都是指向真实持续的活跃用户增长。我最佩服Mark Zuckburg的一点是,他不仅把月活跃用户数作为内部的北极星指标,还坚持对外汇报同一个指标,以此来确保监督公司的运营策略永远诚实地对用户价值负责,而不是追求简单粗暴的短期增长。  要知道这一点并不容易做到,现在很多公司仍然选择对投资人披露一个注过水的“半虚荣指标”,以求数字好看。  数据指标从来都不只是指标,它代表了管理层对用户价值和公司成功关系之间的理解,也会指导每个基层员工在日常工作中的一次次决策和执行。走正,和跑偏之间,也许只有一个北极星指标的区别。  三、如何找到北极星指标  说说我自己的经验吧,我最近加入了一家做个人金融类的App公司,主要负责用户留存。我入职之后做的第一件事情不是大张旗鼓地开始做增长实验,而是开展了一系列数据分析和内部讨论,最终我的第一个建议是停止使用公司现有的留存指标,转而使用一个新的指标。  得到整个团队的认同之后,然后才开始针对新指标的增长实验。通过上面两个故事,我想你不难明白我为什么要把这个作为第一步。  1、衡量北极星指标的6个标准  那么,如何找到一个合适的北极星指标呢?  首先声明,这个过程并不是一蹴而就的事情,也可能需要多次的尝试和改版。开始之前,把你脑子里有的一些指标写下来,问自己下面一些问题,可能会帮助你找到大概的方向:  a、你的产品的核心价值是什么?这个指标可以让你知道你的用户体验到了这种价值吗?  比如说,我现在公司做的是投资 App,那么用户的核心价值就是投资,所以这个北极星指标应该和投资有关;  b、这个指标能够反映用户的活跃程度吗?  在上面的例子里,Myspace 的“注册用户数” 就没有反应用户的活跃程度;  c、如果这个指标变好了,是不是能说明你的整个公司是在向好的方向发展?  比如说,对于 Uber 来说,如果只是把注册司机数作为北极星指标,显然就忽略了乘客这一方面。因此 Uber 的北极星指标应该能够反映司机和乘客的供需平衡,所以“总乘车数”就是更为合适的一个指标。  d、这个指标是不是很容易被你的整个团队理解和交流呢?  一般来说,建议选一个绝对数作为北极星指标,而不是比例或百分比:比如说,“总订单数”就比“订单额超过 100 元的订单比例”好理解。  e、这个指标是一个先导指标,还是一个滞后指标?  比如说,SaaS 公司喜欢使用收入作为北 极星指标,这不是一个坏指标,但是它确是一个滞后指标。有的用户很可能已经停止使用几个月了,却还在付月费。在这种情况下,”月活跃用户数“可能是一个更好的先导指标。  f、这个指标是不是一个可操作的指标?  简单地说,如果对于一个指标,你什么也做不了,那它对你来说相当于不存在。  2、3 个案例搞清北极星指标  几个北极星指标的例子:  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  3、在业务实践中不断优化  最后,不要苛求完美,不要试图一步到位,寻找北极星指标也不是一道只有唯一解的数学题,很多指标之间都有相关性,选哪个并没有本质区别。  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  借助数据分析工具,如国外的 Mixpanel、和国内的GrowingIO,来持续监控你的北极星指标,在业务实践中不断优化。你的目标是为你的团队找到一个最适合现阶段的聚焦点,让大家在日常工作中能够齐心协力向着一个方向前进。  毕竟,任何方法论都是为了帮助你更好地达成目标。不管是北极星,还是南极星,只要能照着我们走到终点,都是好星星。厉害了! 玻璃材质3D打印将有重大突破_安防互联

  • 翻墙自动代理服务器

    翻墙自动代理服务器

    已帮助:383597人  |  QQ• - •微信:2685936770

    大数据作为企业转型升级的重要支撑性技术,在数据采集、加工、存储、聚合、交换、应用等诸多环节存在安全防护需求。随着数据驱动创新战略的提出,数据已成为一种重要的生产要素,数据安全程度将对企业转型升级的成败产生重大的影响。企业在使用信息平台进行管理和对外提供服务时,要制定技术和管理措施,推进数据全生命周期过程的安全防护,提升数据防窃取、防丢失的能力,为成功实现数字化转型提供技术支撑。 一、数据安全背景分析 在大数据时代,数据的产生、流通和应用愈加普遍和密集,信息系统的安全边界更加模糊,并可能引入新的、未知的安全漏洞和隐患、分布式节点之间和大数据相关组件之间的通信信息容易被截取和分析,分布式数据资源池的应用造成了用户数据隔离的困难。另外,随着数据的广泛、多源收集,大数据自身安全及个人信息保护带来了新的挑战,大数据来源和真实性验证存在困难,个人信息过度收集、未履行告知义务等现象侵害了个人合法权益。大数据开放共享对国家数据资源和企业商业秘密的安全也构成一定威胁。 数据在采集、存储、传输、交换、使用等诸多环节需要进行安全防护,通过制定数据安全管理制度和安全标准,加强对大数据处理及应用环节的信息保护,通过对数据利用脱敏、失真、匿名化限制发布等技术处理后,可让处理后的数据到达安全交易、开放共享的目的,可让更多的大数据得到更充分的利用,也确保遵从行业/监管数据隐私法令和法规。大数据安全防护的作用应不仅局限于企业内部,防止机密信息被非法获取和利用,而且是企业与外部及整个产业链的信息交互中进行实践,推动建立更安全可靠的大数据生态体系。 二、大数据安全防护方法 大数据安全防护要“以数据为中心”、“以技术为支撑”、“以管理为手段”,聚焦数据体系和生态环境,明确数据来源、组织形态、路径管理、应用场景等,围绕大数据采集、传输、存储、应用、共享、销毁等全过程,构建由组织管理、制度规程、技术手段组成的安全防护体系,实现大数据安全防护的闭环管理。 1. 大数据采集安全 元通过数据安全管理、数据类型和安全等级打标,将相应功能内嵌入后台的数据管理系统,或与其无缝对接,从而保证网络安全责任制、安全等级保护、数据分级分类管理等各类数据安全制度有效的落地实施。 2. 大数据存储及传输安全 通过密码技术保障数据的机密性和完整性。在数据传输环节,建立不同安全域间的加密传输链路,也可直接对数据进行加密,以密文形式传输,保障传输过程安全。数据存储过程中,可采取数据加密、磁盘加密、HDFS加密等技术保障存储安全。 3. 大数据应用安全 除了防火墙、入侵监测、防病毒、防DDos、漏洞扫描等安全防护措施外,还应对账号统一管理,加强数据安全域管理,使原始数据不离开数据安全域,可有效防范内部人员盗取数据的风险。另外还应对手机号码、身份证号、家庭住址、年龄等敏感数据脱敏工作。 4. 大数据共享及销毁 在数据共享时,除了应遵循相关管理制度,还应与安全域结合起来,在满足业务需求的同时,有效管理数据共享行为。在数据销毁过程中,可通过软件或物理方式操作,保证磁盘中存储的数据永久删除、不可恢复。 三、大数据安全防护建议 随着大数据在企业数字化转型的逐步应用,大数据安全问题已成为企业必须面对的重点问题。企业要站在战略角度高度关注大数据安全,提高风险防范能力,从组织机构、管理措施、技术措施等方面做好安全防护工作。 1. 建立安全组织机构,明确安全管理要求 企业可在传统的信息化管理部门之外,设置专门的大数据管理团队及岗位,负责落实数据安全管理工作,自上而下地建立起从各个领导层面至基层员工的管理组织架构,明确岗位职责和工作规程,编制大数据安全防护工作计划和预算,保证大数据安全管理方针、策略、制度的统一制定和有效实施。 2. 制定安全管理措施,提升数据管控能力 结合数据全生命周期安全管理要求,企业应优化完善网络机房管理、数据交换管理、数据中心管理、数据应用管理等规定,优化元数据标准、数据交换标准、数据加密标准等规范,完善大数据安全防护管理制度及相关规定,通过制度建设为数据安全管理工作提供办事规程和行动准则,提升了数据全过程管控能力。 3. 着力加强技术防护,提高安全应急能力 企业应围绕数据全生命周期,结合实际开展数据加密、区块链、人工智能、可信计算等技术在数据安全防护中的应用,开展态势感知、行为监控、安全审计等平台建设,加强反侦察、反窃听、防破坏等技术防护工作,为落实数据安全制度规程、实现大数据安全防护的总体目标提供了技术支持。 四、结语 大数据安全是企业应用大数据进行经营模式转变、技术创新升级、产品工艺改进、客户市场拓展的重要保证,是数字化转型的重要支撑手段。企业应提高思想意识,重视大数据全过程安全防护,以数据为中心,夯实技术基础,提升管控水平,不断提高主动防御、全面防御和协同防御能力,为成功转型提供重要的保障。

    日前,微软公司全球基础设施主管Tom Keane表示,在去年8月首次宣布的两个服务于澳大利亚和新西兰的新区域开通运营。在其宣布此事的两周之前,微软公司宣布计划在德国和瑞士推出新的Azure数据中心,并将其首个云端网站在中东地区上线运营。区域为客户提供了一种使其数据和计算能力尽可能接近最终用户的方法,以解决网络延迟、带宽成本和监管问题。这些新的“Australia Central”区域,既位于澳大利亚首都堪培拉附近,也包括悉尼(澳大利亚东部)和墨尔本(澳大利亚东南)现有的澳洲区域。这些区域并不适合每个企业,客户需要符合资格。要做到这一点,澳大利亚客户的某些方面必须取决于组织的工作。“我们的澳大利亚中部区域仅限于澳大利亚和新西兰政府以及重要的国家基础设施部门,以及他们值得信赖的合作伙伴。”Keane在一篇博客文章中表示,“他们包括澳大利亚当地的合作伙伴,如Veritec,MailGuard和Intelledox,以及Axon,Citrix和Veritas等全球合作伙伴。”这些限制背后的原因是为了安全和性能方面的严格管制,使这些区域成为包括澳大利亚和新西兰政府在内的组织的交钥匙方式。除了外资所有权之外,这些问题使得一些行业无法有效利用澳大利亚和全球的公共云。Azure网站上的潜在客户申请使用澳大利亚中部区域的在线表格列出了11个行业,所有这些行业都可以在“基本服务”标题下找到。它包括各级政府和政府部门的服务,如治安、卫生、国防,还包括运输、银行、金融、通讯、食品。 微软Azure在白皮书中指出:“所有这些关键部门都依赖于关键任务和安全关键技术和应用。 ”他们在内部部署数据中心的应用程序以及他们提供给客户的应用程序必须具有高性能、弹性和安全性,问题是有些应用程序已经过时,不再支持现代工作流程,数据访问和用户需求的适应性。这些关键任务应用程序越来越多地受到外部网络安全威胁的影响。“该报告继续说道:“支持关键国家基础设施的软件需要进行现代化改造,以更好地支持业务,限制网络攻击的风险,并减少传统技术的成本负担,但这一过程具有挑战性,部分原因在于这些重要的应用程序具有严格的特性,直到现在,它们已经阻止了向大多数其他现代商业应用程序已经运行的云迁移。”为了解决外资所有权问题,微软公司与本土托管供应商堪培拉数据中心合作开展此项目。这家有11年历史的公司目前在堪培拉地区的两个校区有四个数据中心,电力总容量为39MW.第五个数据中心正在建设中,预计将于今年9月份投入运营。该公司除了是澳大利亚最大的数据中心运营商之一,已经被40多个澳大利亚政府部门和机构所使用,它还拥有必要的认证和安全控制措施来处理“绝密”机密数据。“我们新澳大利亚中心区域的一个关键是客户能够在通过Azure ExpressRoute直接连接到微软全球网络的堪培拉数据中心,部署他们自己的应用程序和基础设施。”Keane说,“这将为网络性能和安全性提供了极大的灵活性和可靠性,使得这些区域非常适合于随着时间的推移现代化任务关键型应用的复杂挑战。澳大利亚联邦政府客户可以利用其内部政府通信网络(ICON)直接连接。”他还表示,“微软Azure是澳大利亚唯一拥有多个区域的唯一云计算提供商,也是唯一提供云计算服务的唯一全球提供商,旨在满足澳大利亚和新西兰政府以及关键的国家基础设施的需求。”YouTube频道页面宕机5个小时 官方晚上8点宣布恢复_安防互联

    据《加拿大商报》网站6月13日报道,两家网络安全公司11日称,乌克兰首都基辅2016年12月发生的大规模停电是由一款恶意程序引起。这两家网络安全公司并警告黑客能利用同一漏洞攻击其他目标,危害全球基建安全。 研究发现新网络安全漏洞 遭遇攻击或引发大停电资料图防毒软件公司ESET及基建安全公司Dragos分别公布调查结果,前者指该款名为Industroyer的病毒利用通讯系统漏洞,操纵电力设施的控制器及断路器,意味着黑客能中断电力供应,甚至破坏设施。全球不少能源、交通及供水系统均采用同一套通讯系统设计规格,由于这套规格已是数十年前的产物,当时并未考虑到网络安全。ESET指出,这意味着黑客可以改良Industroyer,攻击其他基建。 Dragos则把恶意程序命名为Crash Override,并指出黑客可以利用它攻击欧洲、中东及亚洲部分地区的基建,只要经过微调,连北美洲的电网也能成为目标。Dragos认为它可同时攻击多个电力设施,最多能引发地区性停电数日,但不足以操纵整个国家的电网。报告指出,这是历来第二次有实体基建遭恶意程序袭击。 虽然暂时未知乌克兰停电事件是否一次总攻击,还是黑客只是藉此测试病毒性能。ESET已警告各国政府及基建营运商,并协助对方加强防御,美国国土安全部也正调查这款病毒。 安防互联拥有海外顶尖高防服务器租用,保证您数据的安全。港媒:中国将斥资1800亿美元建全球最大5G网络_安防互联

    AI(人工智能)是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。具体到应用来说,每一个人工智能解决方案都建立在四个基础之上,还没搞清楚?来看看我们的快速指南吧!毋庸置疑,人工智能正在席卷整个世界,层出不穷的创新应用正实践于所有行业和领域。正如电影中描述的那样,人类使用人工智能机器人代替医生已经有几十年的时间,上至各行各业的专家,下到普通消费者,人工智能正在帮助我们更快的诊断和解决问题,比如进行精密的手术,比如用语音命令播放一首歌曲。  大众只注意到人工智能带来的益处,而对于专业人士来说,有四个概念必须要了解:分类方法、类别、机器学习和协同过滤。这四个支柱也代表了分析过程中的步骤。分类方法涉及创建特定问题域的度量(例如财务、网络)。类别涉及哪些数据与所需解决的问题最为相关。机器学习包括异常检测、聚类、深度学习和线性回归。协作过滤涉及在大型数据集上寻找模式。  分类方法   人工智能需要大量与所解决问题相关的数据。创建人工智能解决方案的第一步是创建"设计意图的指标",它用于对问题进行分类。用户是否试图构建一个能起到关键作用的系统,帮助医生诊断癌症或者帮助IT管理员诊断无线问题,用户需要定义允许问题分解的度量标准。例如,在无线网络中,关键指标是用户连接时间、吞吐量、覆盖率和漫游。在癌症诊断中,关键指标是白细胞计数、种族背景和X射线扫描。  类别   一旦用户将问题分类到不同的区域,下一步就是进行细分,以便将用户指向有意义的结论。例如,当人工智能系统处理关键性问题时,用户必须先将具体问题以文字形式写出,然后按时间、人物、地点来分类。在无线网络中,一旦用户知道问题的类别(例如前或后连接问题),用户就需要开始分类导致问题的原因:关联、认证、动态主机配置协议(DHCP),或其他无线、有线和设备因素。  机器学习   现在这个问题被划分到特定领域的元数据块中,用户可以将这些信息输入到机器学习这个神奇而强大的世界中。有许多机器学习算法和技术,带有监督的机器学习使用神经网络(即深度学习)来实现,现在已经成为最流行的方法之一。神经网络的概念从1949年开始,笔者曾经在上世纪80年代建立了我的第一个神经网络。但是随着计算机技术的革新和存储能力的增强,神经网络被开发来解决各种实际问题,从图像识别到自然语言处理,以此来预测网络性能。其他应用还包括异常特征发现,时间序列异常和事件深度分析。  协同过滤   大多数人体验合作过滤时,他们选择在Netflix看电影或者在Amazon购物,同时获取一些影片推介或者购买建议。除了推荐系统,协同过滤也用来解决大型数据集和人脸识别。这就是所有数据收集和分析变成有意义的洞察力或行动的地方。无论是在游戏节目中,还是在医生或网络管理员中使用,协作过滤都是以高度自信的方式提供答案的手段。它就像一个虚拟助手,帮助解决复杂的问题。  人工智能仍然具有很大的开发空间,它的影响深远之处在于,在我们未来的日常生活中,人工智能将占据相当大的份额。就如同我们购买汽车之前,需要了解到引擎盖之下的内容,以确保我们选购到真正适合自己的好产品一样。get起来:现代数据中心服务器维护检查列表_安防互联

  • 找回代理服务器地址

    找回代理服务器地址

    已帮助:774389人  |  QQ• - •微信:2685936770

    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

    大数据作为企业转型升级的重要支撑性技术,在数据采集、加工、存储、聚合、交换、应用等诸多环节存在安全防护需求。随着数据驱动创新战略的提出,数据已成为一种重要的生产要素,数据安全程度将对企业转型升级的成败产生重大的影响。企业在使用信息平台进行管理和对外提供服务时,要制定技术和管理措施,推进数据全生命周期过程的安全防护,提升数据防窃取、防丢失的能力,为成功实现数字化转型提供技术支撑。 一、数据安全背景分析 在大数据时代,数据的产生、流通和应用愈加普遍和密集,信息系统的安全边界更加模糊,并可能引入新的、未知的安全漏洞和隐患、分布式节点之间和大数据相关组件之间的通信信息容易被截取和分析,分布式数据资源池的应用造成了用户数据隔离的困难。另外,随着数据的广泛、多源收集,大数据自身安全及个人信息保护带来了新的挑战,大数据来源和真实性验证存在困难,个人信息过度收集、未履行告知义务等现象侵害了个人合法权益。大数据开放共享对国家数据资源和企业商业秘密的安全也构成一定威胁。 数据在采集、存储、传输、交换、使用等诸多环节需要进行安全防护,通过制定数据安全管理制度和安全标准,加强对大数据处理及应用环节的信息保护,通过对数据利用脱敏、失真、匿名化限制发布等技术处理后,可让处理后的数据到达安全交易、开放共享的目的,可让更多的大数据得到更充分的利用,也确保遵从行业/监管数据隐私法令和法规。大数据安全防护的作用应不仅局限于企业内部,防止机密信息被非法获取和利用,而且是企业与外部及整个产业链的信息交互中进行实践,推动建立更安全可靠的大数据生态体系。 二、大数据安全防护方法 大数据安全防护要“以数据为中心”、“以技术为支撑”、“以管理为手段”,聚焦数据体系和生态环境,明确数据来源、组织形态、路径管理、应用场景等,围绕大数据采集、传输、存储、应用、共享、销毁等全过程,构建由组织管理、制度规程、技术手段组成的安全防护体系,实现大数据安全防护的闭环管理。 1. 大数据采集安全 元通过数据安全管理、数据类型和安全等级打标,将相应功能内嵌入后台的数据管理系统,或与其无缝对接,从而保证网络安全责任制、安全等级保护、数据分级分类管理等各类数据安全制度有效的落地实施。 2. 大数据存储及传输安全 通过密码技术保障数据的机密性和完整性。在数据传输环节,建立不同安全域间的加密传输链路,也可直接对数据进行加密,以密文形式传输,保障传输过程安全。数据存储过程中,可采取数据加密、磁盘加密、HDFS加密等技术保障存储安全。 3. 大数据应用安全 除了防火墙、入侵监测、防病毒、防DDos、漏洞扫描等安全防护措施外,还应对账号统一管理,加强数据安全域管理,使原始数据不离开数据安全域,可有效防范内部人员盗取数据的风险。另外还应对手机号码、身份证号、家庭住址、年龄等敏感数据脱敏工作。 4. 大数据共享及销毁 在数据共享时,除了应遵循相关管理制度,还应与安全域结合起来,在满足业务需求的同时,有效管理数据共享行为。在数据销毁过程中,可通过软件或物理方式操作,保证磁盘中存储的数据永久删除、不可恢复。 三、大数据安全防护建议 随着大数据在企业数字化转型的逐步应用,大数据安全问题已成为企业必须面对的重点问题。企业要站在战略角度高度关注大数据安全,提高风险防范能力,从组织机构、管理措施、技术措施等方面做好安全防护工作。 1. 建立安全组织机构,明确安全管理要求 企业可在传统的信息化管理部门之外,设置专门的大数据管理团队及岗位,负责落实数据安全管理工作,自上而下地建立起从各个领导层面至基层员工的管理组织架构,明确岗位职责和工作规程,编制大数据安全防护工作计划和预算,保证大数据安全管理方针、策略、制度的统一制定和有效实施。 2. 制定安全管理措施,提升数据管控能力 结合数据全生命周期安全管理要求,企业应优化完善网络机房管理、数据交换管理、数据中心管理、数据应用管理等规定,优化元数据标准、数据交换标准、数据加密标准等规范,完善大数据安全防护管理制度及相关规定,通过制度建设为数据安全管理工作提供办事规程和行动准则,提升了数据全过程管控能力。 3. 着力加强技术防护,提高安全应急能力 企业应围绕数据全生命周期,结合实际开展数据加密、区块链、人工智能、可信计算等技术在数据安全防护中的应用,开展态势感知、行为监控、安全审计等平台建设,加强反侦察、反窃听、防破坏等技术防护工作,为落实数据安全制度规程、实现大数据安全防护的总体目标提供了技术支持。 四、结语 大数据安全是企业应用大数据进行经营模式转变、技术创新升级、产品工艺改进、客户市场拓展的重要保证,是数字化转型的重要支撑手段。企业应提高思想意识,重视大数据全过程安全防护,以数据为中心,夯实技术基础,提升管控水平,不断提高主动防御、全面防御和协同防御能力,为成功转型提供重要的保障。

    日前,微软公司全球基础设施主管Tom Keane表示,在去年8月首次宣布的两个服务于澳大利亚和新西兰的新区域开通运营。在其宣布此事的两周之前,微软公司宣布计划在德国和瑞士推出新的Azure数据中心,并将其首个云端网站在中东地区上线运营。区域为客户提供了一种使其数据和计算能力尽可能接近最终用户的方法,以解决网络延迟、带宽成本和监管问题。这些新的“Australia Central”区域,既位于澳大利亚首都堪培拉附近,也包括悉尼(澳大利亚东部)和墨尔本(澳大利亚东南)现有的澳洲区域。这些区域并不适合每个企业,客户需要符合资格。要做到这一点,澳大利亚客户的某些方面必须取决于组织的工作。“我们的澳大利亚中部区域仅限于澳大利亚和新西兰政府以及重要的国家基础设施部门,以及他们值得信赖的合作伙伴。”Keane在一篇博客文章中表示,“他们包括澳大利亚当地的合作伙伴,如Veritec,MailGuard和Intelledox,以及Axon,Citrix和Veritas等全球合作伙伴。”这些限制背后的原因是为了安全和性能方面的严格管制,使这些区域成为包括澳大利亚和新西兰政府在内的组织的交钥匙方式。除了外资所有权之外,这些问题使得一些行业无法有效利用澳大利亚和全球的公共云。Azure网站上的潜在客户申请使用澳大利亚中部区域的在线表格列出了11个行业,所有这些行业都可以在“基本服务”标题下找到。它包括各级政府和政府部门的服务,如治安、卫生、国防,还包括运输、银行、金融、通讯、食品。 微软Azure在白皮书中指出:“所有这些关键部门都依赖于关键任务和安全关键技术和应用。 ”他们在内部部署数据中心的应用程序以及他们提供给客户的应用程序必须具有高性能、弹性和安全性,问题是有些应用程序已经过时,不再支持现代工作流程,数据访问和用户需求的适应性。这些关键任务应用程序越来越多地受到外部网络安全威胁的影响。“该报告继续说道:“支持关键国家基础设施的软件需要进行现代化改造,以更好地支持业务,限制网络攻击的风险,并减少传统技术的成本负担,但这一过程具有挑战性,部分原因在于这些重要的应用程序具有严格的特性,直到现在,它们已经阻止了向大多数其他现代商业应用程序已经运行的云迁移。”为了解决外资所有权问题,微软公司与本土托管供应商堪培拉数据中心合作开展此项目。这家有11年历史的公司目前在堪培拉地区的两个校区有四个数据中心,电力总容量为39MW.第五个数据中心正在建设中,预计将于今年9月份投入运营。该公司除了是澳大利亚最大的数据中心运营商之一,已经被40多个澳大利亚政府部门和机构所使用,它还拥有必要的认证和安全控制措施来处理“绝密”机密数据。“我们新澳大利亚中心区域的一个关键是客户能够在通过Azure ExpressRoute直接连接到微软全球网络的堪培拉数据中心,部署他们自己的应用程序和基础设施。”Keane说,“这将为网络性能和安全性提供了极大的灵活性和可靠性,使得这些区域非常适合于随着时间的推移现代化任务关键型应用的复杂挑战。澳大利亚联邦政府客户可以利用其内部政府通信网络(ICON)直接连接。”他还表示,“微软Azure是澳大利亚唯一拥有多个区域的唯一云计算提供商,也是唯一提供云计算服务的唯一全球提供商,旨在满足澳大利亚和新西兰政府以及关键的国家基础设施的需求。”YouTube频道页面宕机5个小时 官方晚上8点宣布恢复_安防互联

    据《加拿大商报》网站6月13日报道,两家网络安全公司11日称,乌克兰首都基辅2016年12月发生的大规模停电是由一款恶意程序引起。这两家网络安全公司并警告黑客能利用同一漏洞攻击其他目标,危害全球基建安全。 研究发现新网络安全漏洞 遭遇攻击或引发大停电资料图防毒软件公司ESET及基建安全公司Dragos分别公布调查结果,前者指该款名为Industroyer的病毒利用通讯系统漏洞,操纵电力设施的控制器及断路器,意味着黑客能中断电力供应,甚至破坏设施。全球不少能源、交通及供水系统均采用同一套通讯系统设计规格,由于这套规格已是数十年前的产物,当时并未考虑到网络安全。ESET指出,这意味着黑客可以改良Industroyer,攻击其他基建。 Dragos则把恶意程序命名为Crash Override,并指出黑客可以利用它攻击欧洲、中东及亚洲部分地区的基建,只要经过微调,连北美洲的电网也能成为目标。Dragos认为它可同时攻击多个电力设施,最多能引发地区性停电数日,但不足以操纵整个国家的电网。报告指出,这是历来第二次有实体基建遭恶意程序袭击。 虽然暂时未知乌克兰停电事件是否一次总攻击,还是黑客只是藉此测试病毒性能。ESET已警告各国政府及基建营运商,并协助对方加强防御,美国国土安全部也正调查这款病毒。 安防互联拥有海外顶尖高防服务器租用,保证您数据的安全。港媒:中国将斥资1800亿美元建全球最大5G网络_安防互联

精选文章

  • 计算机代理服务器地址

    大数据作为企业转型升级的重要支撑性技术,在数据采集、加工、存储、聚合、交换、应用等诸多环节存在安全防护需求。随着数据驱动创新战略的提出,数据已成为一种重要的生产要素,数据安全程度将对企业转型升级的成败产生重大的影响。企业在使用信息平台进行管理和对外提供服务时,要制定技术和管理措施,推进数据全生命周期过程的安全防护,提升数据防窃取、防丢失的能力,为成功实现数字化转型提供技术支撑。 一、数据安全背景分析 在大数据时代,数据的产生、流通和应用愈加普遍和密集,信息系统的安全边界更加模糊,并可能引入新的、未知的安全漏洞和隐患、分布式节点之间和大数据相关组件之间的通信信息容易被截取和分析,分布式数据资源池的应用造成了用户数据隔离的困难。另外,随着数据的广泛、多源收集,大数据自身安全及个人信息保护带来了新的挑战,大数据来源和真实性验证存在困难,个人信息过度收集、未履行告知义务等现象侵害了个人合法权益。大数据开放共享对国家数据资源和企业商业秘密的安全也构成一定威胁。 数据在采集、存储、传输、交换、使用等诸多环节需要进行安全防护,通过制定数据安全管理制度和安全标准,加强对大数据处理及应用环节的信息保护,通过对数据利用脱敏、失真、匿名化限制发布等技术处理后,可让处理后的数据到达安全交易、开放共享的目的,可让更多的大数据得到更充分的利用,也确保遵从行业/监管数据隐私法令和法规。大数据安全防护的作用应不仅局限于企业内部,防止机密信息被非法获取和利用,而且是企业与外部及整个产业链的信息交互中进行实践,推动建立更安全可靠的大数据生态体系。 二、大数据安全防护方法 大数据安全防护要“以数据为中心”、“以技术为支撑”、“以管理为手段”,聚焦数据体系和生态环境,明确数据来源、组织形态、路径管理、应用场景等,围绕大数据采集、传输、存储、应用、共享、销毁等全过程,构建由组织管理、制度规程、技术手段组成的安全防护体系,实现大数据安全防护的闭环管理。 1. 大数据采集安全 元通过数据安全管理、数据类型和安全等级打标,将相应功能内嵌入后台的数据管理系统,或与其无缝对接,从而保证网络安全责任制、安全等级保护、数据分级分类管理等各类数据安全制度有效的落地实施。 2. 大数据存储及传输安全 通过密码技术保障数据的机密性和完整性。在数据传输环节,建立不同安全域间的加密传输链路,也可直接对数据进行加密,以密文形式传输,保障传输过程安全。数据存储过程中,可采取数据加密、磁盘加密、HDFS加密等技术保障存储安全。 3. 大数据应用安全 除了防火墙、入侵监测、防病毒、防DDos、漏洞扫描等安全防护措施外,还应对账号统一管理,加强数据安全域管理,使原始数据不离开数据安全域,可有效防范内部人员盗取数据的风险。另外还应对手机号码、身份证号、家庭住址、年龄等敏感数据脱敏工作。 4. 大数据共享及销毁 在数据共享时,除了应遵循相关管理制度,还应与安全域结合起来,在满足业务需求的同时,有效管理数据共享行为。在数据销毁过程中,可通过软件或物理方式操作,保证磁盘中存储的数据永久删除、不可恢复。 三、大数据安全防护建议 随着大数据在企业数字化转型的逐步应用,大数据安全问题已成为企业必须面对的重点问题。企业要站在战略角度高度关注大数据安全,提高风险防范能力,从组织机构、管理措施、技术措施等方面做好安全防护工作。 1. 建立安全组织机构,明确安全管理要求 企业可在传统的信息化管理部门之外,设置专门的大数据管理团队及岗位,负责落实数据安全管理工作,自上而下地建立起从各个领导层面至基层员工的管理组织架构,明确岗位职责和工作规程,编制大数据安全防护工作计划和预算,保证大数据安全管理方针、策略、制度的统一制定和有效实施。 2. 制定安全管理措施,提升数据管控能力 结合数据全生命周期安全管理要求,企业应优化完善网络机房管理、数据交换管理、数据中心管理、数据应用管理等规定,优化元数据标准、数据交换标准、数据加密标准等规范,完善大数据安全防护管理制度及相关规定,通过制度建设为数据安全管理工作提供办事规程和行动准则,提升了数据全过程管控能力。 3. 着力加强技术防护,提高安全应急能力 企业应围绕数据全生命周期,结合实际开展数据加密、区块链、人工智能、可信计算等技术在数据安全防护中的应用,开展态势感知、行为监控、安全审计等平台建设,加强反侦察、反窃听、防破坏等技术防护工作,为落实数据安全制度规程、实现大数据安全防护的总体目标提供了技术支持。 四、结语 大数据安全是企业应用大数据进行经营模式转变、技术创新升级、产品工艺改进、客户市场拓展的重要保证,是数字化转型的重要支撑手段。企业应提高思想意识,重视大数据全过程安全防护,以数据为中心,夯实技术基础,提升管控水平,不断提高主动防御、全面防御和协同防御能力,为成功转型提供重要的保障。

  • 软件 代理服务器 怎么设置方法

    日前,微软公司全球基础设施主管Tom Keane表示,在去年8月首次宣布的两个服务于澳大利亚和新西兰的新区域开通运营。在其宣布此事的两周之前,微软公司宣布计划在德国和瑞士推出新的Azure数据中心,并将其首个云端网站在中东地区上线运营。区域为客户提供了一种使其数据和计算能力尽可能接近最终用户的方法,以解决网络延迟、带宽成本和监管问题。这些新的“Australia Central”区域,既位于澳大利亚首都堪培拉附近,也包括悉尼(澳大利亚东部)和墨尔本(澳大利亚东南)现有的澳洲区域。这些区域并不适合每个企业,客户需要符合资格。要做到这一点,澳大利亚客户的某些方面必须取决于组织的工作。“我们的澳大利亚中部区域仅限于澳大利亚和新西兰政府以及重要的国家基础设施部门,以及他们值得信赖的合作伙伴。”Keane在一篇博客文章中表示,“他们包括澳大利亚当地的合作伙伴,如Veritec,MailGuard和Intelledox,以及Axon,Citrix和Veritas等全球合作伙伴。”这些限制背后的原因是为了安全和性能方面的严格管制,使这些区域成为包括澳大利亚和新西兰政府在内的组织的交钥匙方式。除了外资所有权之外,这些问题使得一些行业无法有效利用澳大利亚和全球的公共云。Azure网站上的潜在客户申请使用澳大利亚中部区域的在线表格列出了11个行业,所有这些行业都可以在“基本服务”标题下找到。它包括各级政府和政府部门的服务,如治安、卫生、国防,还包括运输、银行、金融、通讯、食品。 微软Azure在白皮书中指出:“所有这些关键部门都依赖于关键任务和安全关键技术和应用。 ”他们在内部部署数据中心的应用程序以及他们提供给客户的应用程序必须具有高性能、弹性和安全性,问题是有些应用程序已经过时,不再支持现代工作流程,数据访问和用户需求的适应性。这些关键任务应用程序越来越多地受到外部网络安全威胁的影响。“该报告继续说道:“支持关键国家基础设施的软件需要进行现代化改造,以更好地支持业务,限制网络攻击的风险,并减少传统技术的成本负担,但这一过程具有挑战性,部分原因在于这些重要的应用程序具有严格的特性,直到现在,它们已经阻止了向大多数其他现代商业应用程序已经运行的云迁移。”为了解决外资所有权问题,微软公司与本土托管供应商堪培拉数据中心合作开展此项目。这家有11年历史的公司目前在堪培拉地区的两个校区有四个数据中心,电力总容量为39MW.第五个数据中心正在建设中,预计将于今年9月份投入运营。该公司除了是澳大利亚最大的数据中心运营商之一,已经被40多个澳大利亚政府部门和机构所使用,它还拥有必要的认证和安全控制措施来处理“绝密”机密数据。“我们新澳大利亚中心区域的一个关键是客户能够在通过Azure ExpressRoute直接连接到微软全球网络的堪培拉数据中心,部署他们自己的应用程序和基础设施。”Keane说,“这将为网络性能和安全性提供了极大的灵活性和可靠性,使得这些区域非常适合于随着时间的推移现代化任务关键型应用的复杂挑战。澳大利亚联邦政府客户可以利用其内部政府通信网络(ICON)直接连接。”他还表示,“微软Azure是澳大利亚唯一拥有多个区域的唯一云计算提供商,也是唯一提供云计算服务的唯一全球提供商,旨在满足澳大利亚和新西兰政府以及关键的国家基础设施的需求。”YouTube频道页面宕机5个小时 官方晚上8点宣布恢复_安防互联

  • 电脑搭建代理服务器上网

    据《加拿大商报》网站6月13日报道,两家网络安全公司11日称,乌克兰首都基辅2016年12月发生的大规模停电是由一款恶意程序引起。这两家网络安全公司并警告黑客能利用同一漏洞攻击其他目标,危害全球基建安全。 研究发现新网络安全漏洞 遭遇攻击或引发大停电资料图防毒软件公司ESET及基建安全公司Dragos分别公布调查结果,前者指该款名为Industroyer的病毒利用通讯系统漏洞,操纵电力设施的控制器及断路器,意味着黑客能中断电力供应,甚至破坏设施。全球不少能源、交通及供水系统均采用同一套通讯系统设计规格,由于这套规格已是数十年前的产物,当时并未考虑到网络安全。ESET指出,这意味着黑客可以改良Industroyer,攻击其他基建。 Dragos则把恶意程序命名为Crash Override,并指出黑客可以利用它攻击欧洲、中东及亚洲部分地区的基建,只要经过微调,连北美洲的电网也能成为目标。Dragos认为它可同时攻击多个电力设施,最多能引发地区性停电数日,但不足以操纵整个国家的电网。报告指出,这是历来第二次有实体基建遭恶意程序袭击。 虽然暂时未知乌克兰停电事件是否一次总攻击,还是黑客只是藉此测试病毒性能。ESET已警告各国政府及基建营运商,并协助对方加强防御,美国国土安全部也正调查这款病毒。 安防互联拥有海外顶尖高防服务器租用,保证您数据的安全。港媒:中国将斥资1800亿美元建全球最大5G网络_安防互联

  • 电脑怎么关闭自动代理服务器

    AI(人工智能)是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。具体到应用来说,每一个人工智能解决方案都建立在四个基础之上,还没搞清楚?来看看我们的快速指南吧!毋庸置疑,人工智能正在席卷整个世界,层出不穷的创新应用正实践于所有行业和领域。正如电影中描述的那样,人类使用人工智能机器人代替医生已经有几十年的时间,上至各行各业的专家,下到普通消费者,人工智能正在帮助我们更快的诊断和解决问题,比如进行精密的手术,比如用语音命令播放一首歌曲。  大众只注意到人工智能带来的益处,而对于专业人士来说,有四个概念必须要了解:分类方法、类别、机器学习和协同过滤。这四个支柱也代表了分析过程中的步骤。分类方法涉及创建特定问题域的度量(例如财务、网络)。类别涉及哪些数据与所需解决的问题最为相关。机器学习包括异常检测、聚类、深度学习和线性回归。协作过滤涉及在大型数据集上寻找模式。  分类方法   人工智能需要大量与所解决问题相关的数据。创建人工智能解决方案的第一步是创建"设计意图的指标",它用于对问题进行分类。用户是否试图构建一个能起到关键作用的系统,帮助医生诊断癌症或者帮助IT管理员诊断无线问题,用户需要定义允许问题分解的度量标准。例如,在无线网络中,关键指标是用户连接时间、吞吐量、覆盖率和漫游。在癌症诊断中,关键指标是白细胞计数、种族背景和X射线扫描。  类别   一旦用户将问题分类到不同的区域,下一步就是进行细分,以便将用户指向有意义的结论。例如,当人工智能系统处理关键性问题时,用户必须先将具体问题以文字形式写出,然后按时间、人物、地点来分类。在无线网络中,一旦用户知道问题的类别(例如前或后连接问题),用户就需要开始分类导致问题的原因:关联、认证、动态主机配置协议(DHCP),或其他无线、有线和设备因素。  机器学习   现在这个问题被划分到特定领域的元数据块中,用户可以将这些信息输入到机器学习这个神奇而强大的世界中。有许多机器学习算法和技术,带有监督的机器学习使用神经网络(即深度学习)来实现,现在已经成为最流行的方法之一。神经网络的概念从1949年开始,笔者曾经在上世纪80年代建立了我的第一个神经网络。但是随着计算机技术的革新和存储能力的增强,神经网络被开发来解决各种实际问题,从图像识别到自然语言处理,以此来预测网络性能。其他应用还包括异常特征发现,时间序列异常和事件深度分析。  协同过滤   大多数人体验合作过滤时,他们选择在Netflix看电影或者在Amazon购物,同时获取一些影片推介或者购买建议。除了推荐系统,协同过滤也用来解决大型数据集和人脸识别。这就是所有数据收集和分析变成有意义的洞察力或行动的地方。无论是在游戏节目中,还是在医生或网络管理员中使用,协作过滤都是以高度自信的方式提供答案的手段。它就像一个虚拟助手,帮助解决复杂的问题。  人工智能仍然具有很大的开发空间,它的影响深远之处在于,在我们未来的日常生活中,人工智能将占据相当大的份额。就如同我们购买汽车之前,需要了解到引擎盖之下的内容,以确保我们选购到真正适合自己的好产品一样。get起来:现代数据中心服务器维护检查列表_安防互联

  • 代理服务器设置完不跳转

    1月24日消息,微信官方上午发布声明称,今天上午,微信部分功能出现故障,微信用户登录、消息会话、公众号、小程序、外部链接、文件发送等功能均受到不同程度的影响,持续时间约30分钟,目前各项功能已全部恢复,相关帐号信息无影响。 此前有用户反映,微信用户登录、转发外部链接等功能疑似出现故障。云管理:人们需要知道的内容_安防互联

  • 新版云之家 代理服务器

    在报告中预测在2021年全球云数据中心流量年流量将达到19.5ZB,而在2016年这个数字仅仅为6.0ZB(1ZB等于10亿TB)。2016年云数据中心流量占总数据中心流量的88%,而在2021年这个数字有望攀升至95%. 数据中心管理的改善和数据控制大幅降低了企业风险,且能更好地保护消费者信息,克服云部署过程中的多个关隘。在2021年,思科预测94%的工作和计算任务会通过云数据中心进行处理。 例如智能汽车、智慧城市、联网医疗和数字工具都会进一步驱动物联网发展,需要更大规模的计算和存储解决方案来处理全新的数据中心需求。在2016年物联网连接为58亿次,在2021年思科预计会达到137亿次。一家未透露名称的公司计划建设挪威最大的数据中心_安防互联

有问题?马上问安防

1分钟快速获得专业解答

259788

当前已服务

免费咨询

随机文章

  • 免流代理服务器怎么用

    近日,中国信息通信研究院发布《外商投资电信企业发展态势(2019年9月) 》,《态势》显示,目前我国外商投资经营电信业务主要集中在增值电信业务领域,166家外商投资电信企业中获得互联网数据中心业务许可的有11家企业。自对外开放以来,增值电信业务开放种类呈扩大之势,外资股权比例呈放宽态势。外商投资企业可分类适用WTO政策、CEPA政策和上海自贸区政策申请,部分业务开放比例至100%。一、总体情况 截至2019年9月底,获得批准的外商投资电信企业共166家。其中工业和信息化部颁发许可证的122家,上海市通信管理局发批复的44家(上海自贸区内企业)。 图1 外商投资电信企业总体情况二、按业务分类情况 166家外商投资电信企业中,工业和信息化部许可的122家企业合计拥有192个业务许可;上海市通信管理局批复的44家自贸区内企业合计拥有51个业务许可。从许可数量上看,在线数据处理与交易处理业务、信息服务业务、国内呼叫中心业务位居前三,该三项业务许可数量占全部业务许可颁发数量的84%。表1 按业务分类情况 外商投资电信企业各项业务历年发展趋势变化如图2所示。 图2 各项业务发展趋势三、按地域分类情况 外商投资电信企业注册地分布如图3所示,共涉及15个省(区、市),其中,北上广三地注册企业数量遥遥领先,占比达75%,区域发展不均衡现象突出。 图3 按注册地分类情况四、按外资来源分类情况 166家外商投资电信企业中,过半数企业的外方资本来源于香港,其次是美国和日本,三者共计占总量的77%。五、按外资占比分类情况 166家外商投资电信企业中,外商独资企业有47家,占比28%;外资比例在50%至100%区间的企业有12家,约占7%;外资比为50%的有25家,约占15%;较多企业外资持股比例在10%至50%之间,有71家,约占43%;外资比例在0至10%(含10%)区间的有11家,占比7%。 图4 按外资占比分类情况六、按外资所在层级分类情况 外方投资者既可能是持证企业的直接股东,也可能是二级及二级以上多层级的间接股东。166家外商投资电信企业中,外资直接持股的约占53%;间接持股的约占47%。 图5 按外资所在层级分类情况数据来源:中国信息通信研究院信息通信业务受理中心英国电信:需要7年才能将华为设备从基础设施中剥离_安防互联

  • 手机电脑代理服务器设置方法

    Apache Tomcat 安全团队报告了一个 Tomcat HTTP/2 DoS 漏洞。Apache Tomcat HTTP/2 DoS 漏洞,影响多个版本HTTP/2 请求的特制序列可能会在数秒内引发较高的 CPU 使用率,如果有足够数量的此类请求在并发 HTTP/2 连接上进连接时,服务器可能无响应,即造成拒绝服务。该漏洞严重等级定为“重大”(Important),编号 CVE-2020-11996。受影响的软件版本包括:Apache Tomcat 10.0.0-M1 到 10.0.0-M5Apache Tomcat 9.0.0.M1 到 9.0.35Apache Tomcat 8.5.0 到 8.5.55官方给出的缓解方法:升级到 Apache Tomcat 10.0.0-M6 或更高版本升级到 Apache Tomcat 9.0.36 或更高版本升级到 Apache Tomcat 8.5.56 或更高版本具体细节可以查看:http://tomcat.apache.org/security-10.htmlhttp://tomcat.apache.org/security-9.htmlhttp://tomcat.apache.org/security-8.html百度联盟与其他联盟有什么不同_安防互联

  • 常用浏览器如何设置代理服务器上网

    IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的,而大数据时代的加速到来将使2020年全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。为更好的储存、处理、分析每日产生的海量数据,可以容纳大量服务器并为之提供工作环境及安全保障的数据中心应运而生。作为支撑云计算、大数据行业高速发展的最为重要的基础设施,数据中心的价值不言而喻。2013年8月17日06:50至06:55,谷歌遭遇了故障,导致全球网络流量暴跌40%,经济损失达55万美元。数据中心长时间的稳定运行,需要保障电力供应以及制冷降温,日益增长的数据中心规模及不断严苛的环境需求也给机房空调带来了机遇与挑战。我国数据中心经过20多年的发展,建设规模不断扩大。在可穿戴技术和大数据等趋势的推动下,带宽需求不断增长,企业对于数据中心的认识、构建和规划也正在发生转变,数据中心的新一轮快速发展已经开始。大数据时代下的数据中心有怎样的发展导向?目前数据中心的现状、需求及挑战是什么?未来的数据中心有哪些变化及趋势?且看小编一一道来。 形势与政策:环境与生态的“双重利好” 2012年至2014年,大数据作为一个新兴概念在国内互联网行业中飞速传播,很多企业选择借助大数据的风口实现再次转型升级。《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化,首次将战略目光放在数据层面。2015年是大数据产业发展的“井喷之年”,密集出台的政策为大数据产业的落地发展提供了极好的着陆条件。2015年9月,经李克强总理签批,国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》。《行动纲要》的出台,标志着大数据发展已上升为国家战略。2016年,政策细化落地,国家发改委、环保部、工信部、国家林业局、农业部等均推出了关于大数据的发展意见和方案。各省市相继出台相关政策举措,促进当地大数据产业发展。同年12月15日发布的《“十三五”国家信息化规划》明确提出:建设覆盖全国、链接畅通的数据中心,构建汇聚网民、企业和政府三类数据的大数据资源中心,提高信息的及时性、全面性和准确性.2017年初,国家工业和信息化部随即发布《大数据产业发展规划(2016-2020年)》,明确了发展目标:到2020年,大数据相关产品和服务业务收入突破 1万亿元,年均复合增长率保持30%左右;将建设10-15个大数据综合试验区,创建一批大数据产业集聚区,形成若干大数据新型工业化产业示范基地。2017年,大数据产业的发展正从理论研究加速进入应用时代,更多指导意见的出台及细化政策的相继落地,正式将大数据产业发展推到了“黄金期”。2018年,大数据产业相关的政策内容已经从全面、总体的指导规划逐渐向各大行业、细分领域延伸,物联网、云计算、人工智能、5G技术与大数据的关系越走越近。随着一系列配套政策的贯彻落地和实施,我国大数据产业发展环境持续优化、产业生态系统日趋完善。大数据标准体系初步形成,开展了大数据技术、交易、开放共享、工业大数据等国家标准的研制工作,在北京、上海、贵阳开展了大数据标准试点示范。一批大数据技术研发实验室、工程中心、企业技术中心、产业创新平台、产业联盟、投资基金等形式的产业支撑平台相继建成。大数据产业链目前已初步形成,相关的安全保障体系和法律法规不断完善。以云计算为首的新兴技术推动TOB时代的来临_安防互联

  • selenium设置代理服务器有什么用

    5月30日,美股收盘后,微软市值达到了7530亿美元,过去三年以来首次超过了谷歌母公司Alphabet,后者市值为7390亿美元。这两家公司在过去的第一季度业绩均超过了分析师预期。 截至前一交易日,微软已经全球市值第三高的公司,仅次于苹果和亚马逊。Alphabet排名第四,Facebook和腾讯紧随其后。六年前,谷歌首次超过微软市值时,两家公司看起来正朝着不同的方向发展。但随着微软转向云计算,并在该业务的规模超越谷歌后,逐步得到市场的认可。与此同时,微软和谷歌在机器学习、语音交互、图像识别等人工智能领域展开竞争。过去12个月里,微软股价飙升了40%,是Alphabet增幅的5倍左右,最终推动微软市值实现反超。2018年,微软宣布业务重组,操作系统Windows部门与云平台Azure整合,以及多项人事变动。调整后,微软将更加专注云计算和人工智能。尤其是云计算市场,微软已经是继亚马逊AWS之后的第二号玩家,且第三方机构Synergy数据显示,微软的季度增速依然领先于市场。 投行摩根士丹利将其未来数个月内的目标价提升至150美元,而截至上一交易日,该公司股价为98.01美元,也就是说,其股价仍有上涨空间,而市值将突破1万亿美元。就算在互联网泡沫破灭之前,微软的最高市值也只达到6189亿美元。2004年上市的谷歌2012年首次超过了微软,后者在1986年上市。在这之后,两家公司在市值上先后交替领先。2015年,谷歌将上市主体变更为母公司Alphabet.这一年谷歌的领先一直持续到了本月。在今天凌晨结束的交易日,微软股价下跌0.4%,至98.01美元,Alphabet的A类股下跌1.5%,至1068.07美元。2018年最紧俏的5大云计算技能_安防互联

  • 爬虫 部署代理服务器

    首先指标并不是一成不变的,它会根据你的行业、公司所处的阶段而改变;第二是我们很容易把指标找错,而只有正确的指标才能指导你的运营工作。  众所周知,新增用户、用户活跃度、停留时长、常用功能或者各渠道转化率等,都是很重要的用户行为数据,这些数据告诉我们,用户是谁?从哪里来?在网站/App 干了什么?这些数据应该成为数据分析的基础数据,我们可以基于这些行为数据去做更深度的分析。因为它们只能告诉你网站的大概情况,但是通常不太能很好地指导工作。  如何选择正确的数据指标?  “ North Star Metric ” 北极星指标,又叫做“ OMTM ” One metric that matters , 唯一重要的指标。  之所以叫北极星指标,是因为这个指标一旦确立,就像北极星一样,高高闪耀在天空中,指引着全公司上上下下,向着同一个方向迈进。  一、为什么北极星指标那么重要?  找到公司的北极星指标,是做增长的第一步,也是至关重要的一步。为什么这么说?  第一,做增长涉及到公司运营的方方面面,没有一个明确的数据指标指引,很容易眉毛胡子一把抓,而无法有效地集中火力抓住重点。  第二,当公司到达一定规模,一个共同的目标可以帮助把团队调整到同一个方向上,并且明确任务的优先级。  第三,设定一个数据指标,能够大幅提高行动力。如同 YC 联合创始人 Paul Graham 所说:一旦你选定了你的目标,你只有一件事可以做,努力达到那个目标。通过这一个目标,你可以知道公司的状况,有针对性地上线各种项目和试验,然后观察有无成效。  二、两个选择数据指标的案例  如果上面的陈述还是让你觉得太枯燥,一起来听听关于北极星指标的两个故事吧。  1、美剧《硅谷》中的Pied Piper  最近大热的HBO美剧,Sillicon Valley 硅谷,刚刚出了三季,已经充分地俘获了广大马工和非马工的心。我的很多程序员朋友都在追,一致的评价是非常写实,而且几乎有点太写实了。从某搜索引擎大公司内部的浮夸文化,到形形色色的奇葩风险投资人,再到Pied Piper从一个程序员Richard的业余项目跌跌撞撞成长为独立的公司。  走过融资烧钱几度濒临破产又置之死地而后生的全过程,简直可以称为一部活脱脱华丽丽的硅谷真人秀。  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  在第三季的倒数第二集,当投资人和公司员工兴奋地开 party 庆祝 Pied Piper 的重大里程碑500,000个安装用户时,公司的CEO Richard却处在巨大的恐慌中。  为什么?因为在这 500,000 次安装用户里,只有 19,000,也就是不到 4% 的日均活跃用户(DAU)。  安装数不用解释,日均活跃用户(DAU)在这里指的是每天至少登录 Pied Piper 平台一次的用户,用户下载多固然好,但是这里面有很多是因为刚刚上市的宣传,媒体报道和品牌效应,而高下载低活跃用户比例恰恰说明了产品还存在巨大的问题。  在接下来的剧集里,Richard 和他的团队走上了想法设法增加 DAU 的漫漫长路,无所不用其极,甚至还一度采用了从印度皮包公司买点击的办法。  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  Richard自带主角光环,Piped Piper 很可能会逢凶化吉。在现实世界中,如果你选择了一个错误的指标作为公司的北极星指标,而你却不自知,你会把公司置于一个十分危险的境地。  2、Facebook 如何突破 MySpace 重围  早在Facebook成立之前,美国社交网络的老大是MySpace。MySpace 历史久,用户多,还有东家加大金主新闻集团撑腰,从任何一个角度看都应该可以轻易碾压由几个大学辍学生创办的 Facebook,最终却输得一败涂地。  其中的原因当然不只一个,但是有一个有趣的区别是:MySpace 公司运营的主要指标是注册“用户数”,而Facebook在Mark的指引下,在成立的早期就把“月活跃用户数”作为对外汇报和内部运营的主要指标。  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  你可能听说过所谓的虚荣指标,“Vanity Metric”。 我们并不能说注册用户数是一个彻头彻脑的 Vanity Metric,但它却有”虚荣“的成分在。怎么讲?如果 Myspace 号称自己有 100 万注册用户,这里面有多少是5年前注册的,有多少注册之后从来没有二次访问过,有多少试用了几次就成为了僵尸用户,有多少仍然使用但是半年才上线一次?  100 万的注册用户可能在投资人那里看起来好看,在员工那里说起来好听,但在公司的内部运营上,它也可能让 MySpace 错误估计了形势,走偏了方向,抓错了重点,最终在和 Facebook 的较量中败下阵来。  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  相比之下,从“用户数”到“月活跃用户数”,看起来只是多了三个字,却确保了Facebook内部的任何决策都是指向真实持续的活跃用户增长。我最佩服Mark Zuckburg的一点是,他不仅把月活跃用户数作为内部的北极星指标,还坚持对外汇报同一个指标,以此来确保监督公司的运营策略永远诚实地对用户价值负责,而不是追求简单粗暴的短期增长。  要知道这一点并不容易做到,现在很多公司仍然选择对投资人披露一个注过水的“半虚荣指标”,以求数字好看。  数据指标从来都不只是指标,它代表了管理层对用户价值和公司成功关系之间的理解,也会指导每个基层员工在日常工作中的一次次决策和执行。走正,和跑偏之间,也许只有一个北极星指标的区别。  三、如何找到北极星指标  说说我自己的经验吧,我最近加入了一家做个人金融类的App公司,主要负责用户留存。我入职之后做的第一件事情不是大张旗鼓地开始做增长实验,而是开展了一系列数据分析和内部讨论,最终我的第一个建议是停止使用公司现有的留存指标,转而使用一个新的指标。  得到整个团队的认同之后,然后才开始针对新指标的增长实验。通过上面两个故事,我想你不难明白我为什么要把这个作为第一步。  1、衡量北极星指标的6个标准  那么,如何找到一个合适的北极星指标呢?  首先声明,这个过程并不是一蹴而就的事情,也可能需要多次的尝试和改版。开始之前,把你脑子里有的一些指标写下来,问自己下面一些问题,可能会帮助你找到大概的方向:  a、你的产品的核心价值是什么?这个指标可以让你知道你的用户体验到了这种价值吗?  比如说,我现在公司做的是投资 App,那么用户的核心价值就是投资,所以这个北极星指标应该和投资有关;  b、这个指标能够反映用户的活跃程度吗?  在上面的例子里,Myspace 的“注册用户数” 就没有反应用户的活跃程度;  c、如果这个指标变好了,是不是能说明你的整个公司是在向好的方向发展?  比如说,对于 Uber 来说,如果只是把注册司机数作为北极星指标,显然就忽略了乘客这一方面。因此 Uber 的北极星指标应该能够反映司机和乘客的供需平衡,所以“总乘车数”就是更为合适的一个指标。  d、这个指标是不是很容易被你的整个团队理解和交流呢?  一般来说,建议选一个绝对数作为北极星指标,而不是比例或百分比:比如说,“总订单数”就比“订单额超过 100 元的订单比例”好理解。  e、这个指标是一个先导指标,还是一个滞后指标?  比如说,SaaS 公司喜欢使用收入作为北 极星指标,这不是一个坏指标,但是它确是一个滞后指标。有的用户很可能已经停止使用几个月了,却还在付月费。在这种情况下,”月活跃用户数“可能是一个更好的先导指标。  f、这个指标是不是一个可操作的指标?  简单地说,如果对于一个指标,你什么也做不了,那它对你来说相当于不存在。  2、3 个案例搞清北极星指标  几个北极星指标的例子:  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  3、在业务实践中不断优化  最后,不要苛求完美,不要试图一步到位,寻找北极星指标也不是一道只有唯一解的数学题,很多指标之间都有相关性,选哪个并没有本质区别。  产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?  借助数据分析工具,如国外的 Mixpanel、和国内的GrowingIO,来持续监控你的北极星指标,在业务实践中不断优化。你的目标是为你的团队找到一个最适合现阶段的聚焦点,让大家在日常工作中能够齐心协力向着一个方向前进。  毕竟,任何方法论都是为了帮助你更好地达成目标。不管是北极星,还是南极星,只要能照着我们走到终点,都是好星星。厉害了! 玻璃材质3D打印将有重大突破_安防互联

  • 代理服务器录制脚本

    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