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美国服务器ip浏览器

前言   回忆起来,AndrewNg 在coursera上开设的机器学习课程受益匪浅,课程覆盖了机器学习的基础内容,深入浅出,把很多概念解释得很到位。现在将其课件和内容进行总结和梳理,主要是因为课程确实非常好,再者也是对学习过程的一个回顾总结,其中也会加入本人的一些思考。如果有兴趣,最好是可以对课程进行系统的学习将对应的习题和小测都做一遍,收获会更大。由于课程的代码不能公开,因此本文不会对实践部分进行多加阐述,如果有可能,本人会加入一些公开的实践样例。  Introduction  本部门主要对机器学习的基本概念以及相关的方法分类进行一个概要的介绍。进行的拓展主要在于总结和科普,没有进行详细详细的展开,后续会进一步进行展开或总结。  1. 机器学习的定义  ArthurSamuel(1959).MachineLearning:Fieldof study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.  TomMitchell(1998)Well-posedLearning Problem: A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E.  以上两个定义中,普遍使用的后者。在进行机器学习的建模过程中,我们首要的任务是确定好三个基本要素,即经验(experience,E)、任务(task, T)和效果(performance, P)。学习是基于历史经验(E)的,直观的表现为采集的历史数据,学习的过程要针对特定的任务(T),即目的(比如说需要对邮件进行分类),候选的能够拟合给定历史数据的模型假设有很多,如何挑选出好的假设,就需要定义好评估的标准(P)。  举个例子,对邮件进行分类,假设分成两类,即正常邮件和垃圾邮件,那么:  E: 事先采集好的一系列邮件  T: 将邮件分成两类:正常邮件和垃圾邮件  P: 正常分类的百分比  2. 机器学习方法分类  机器学习方法可以大致分为:监督学习(supervised learning)和非监督学习(unsupervised learning),其最主要的区别在于我们是否可以实现获取到所学目标的分类。  2.1.监督学习:  对于任意样本,我们知道其目标值,通常也称为类标,当目标值是离散的,则是分类问题,当目标值是连续的,那么就是回归问题。  对于任意实例 (x,y),x为向量,通常称为特征向量,每一个维度表示目标的一个属性,y为目标值,即实例的类标,当y为离散值时是分类问题,y为连续值是回归问题。  分类问题,如图1所示。假设样本实例为一些列的患者,我们希望给予两个属性,即x1(肿瘤大小)和x2(肿瘤个数),来对患者是否患有癌症进行预测。每一个患者用表示为图中一点,表示一类(非癌症患者),表示一类(癌症患者)。有监督的学习过程是基于有类标的数据(通常称为训练集)将出一个分类面,通常称为假设h(x)=y,此处y=1(癌症患者)或y=0(非癌症患者),将训练集划分成两类。当新数据到来时,根据学习的假设h(x)可以对患者是否患癌症作出预测。  图1  回归问题,如图2所示,假设我们希望对房子的价钱进行预测。图中我们已经采集了一系列样本,每个表示一个样本,我们希望能够学习出房子大小和价钱的关系,h(x)=y,此处特征向量只有一个值,即房子的大小,而目标值为房子的价钱。可以看到,能够拟合样本的曲线不止一条(蓝色曲线和红色曲线),这就涉及到判断哪个假设更好的问题,通常称为模型选择。  图2  2.2.非监督学习  非监督学习中,我们无法事先获取到样本的类标,即如图3所示,每个表示一个样本,很明显样本可以划分成两个蔟,这两个蔟之间相距很远,但蔟内各样本点之间很近。聚类是非监督学习的典型,而关键在于距离函数的定义,即如何衡量样本之间的相近程度,一般我们认为距离相近的两个样本点属于一个蔟。常用的聚类算法有k-mean,dbscan等。  大数据  图3  3.其他概念  这里稍微概括的介绍一下机器学习中的一些重要概念。  [1] 半监督学习  半监督学习介于监督学习和非监督学习之间。监督学习的训练集是打了类标的,即我们事先知道样本中的邮件是否为垃圾邮件,基于这一经验来对模型进行训练;而非监督学习的训练集是不知道类标的,我们只能基于某种相似性或是结构特征将样本分成不同的蔟。现实生活中我们很难获取到大量的标记数据,通过人工大类标也是费时费力的,因此就有了半监督学习方法的提出,其核心思想是,我们先通过少量的标记数据来训练模型,然后基于某种方法将未标记的数据也用上,对模型进行自动的进一步的优化。  [2] 主动学习  主动学习与半监督学习有点相似,半监督学习期望自动的利用未标记数据进行学习,而主动学习则可以看成是半自动的利用未标记的数据。其核心思想是,利用少量的标记数据训练模型,基于当前模型尝试对未标记的数据进行标记,如果模型对当前标记的结果把握不大,则可以对人发起帮助请求,询问当前样例的类标,通过人的反馈对模型进行优化,而对于把握大的结果则不发出询问。  [3] 增强学习 (reinforcement learning)  增强学习是一个交互学习的过程,通常用马尔可夫决策过程来描述,其核心在于打分机制。以下棋为例子进行说明,每个棋局表示一个状态,在当前状态有不同的下法,即下一个棋子应该如何走,每一种策略都会将当前状态转换到下一状态,假设为x1,x2,…,xn,对于每一个转换造成的后果我们给予一个分数,分数表明了赢的可能性,那么在下棋过程以贪心的策略选择分数最高的策略。  [4] 集成学习 (ensemble learning)  集成学习的核心思想是将多个弱的分类器集合成一个强的分类器。打个比方,小明要去看病,看是否发烧,为了更准确,小明看了5个大夫,其中有4个大夫说小明没有发烧,只有1个大夫说小明发烧了,综合来看,如果每个大夫各有一票,最后少数服从多数,小明应该是没有发烧。  在机器学习中也是如此,我们通常希望将多个分类器集合起来,综合各个分类器的结果作出最后的预测。最简单的就是投标机制,少数服从多数。假设训练有k个分类器,对于任意实例,同时输入到k个分类器中,获取k个预测结果,依据少数服从多数的原则对实例进行分类。  [5] 模型选择 (model selection)  在机器学习中,能够反映历史经验的模型有很多,如图2所示,能拟合数据的有两条曲线,那么如何从众多候选中选出好的模型是一个很重要的话题。我们希望一个好的模型,不但在训练集(见过的数据)上具有很好的效果,我们还希望其对未见过的数据也具有很好的预测效果,即具有好的泛化能力。此处涉及到两个重要名词,即过拟合和欠拟合。欠拟合是指模型在所有数据上(见过的和未见过的)数据上表现都很差,没有能够很好的抽象模型。过拟合是指模型在见过的数据上表现很好,但对未见过的数据上表现很差,也就是模型通过拟合极端的数据来获取好的效果,学习的模型太过于具体,以至于对未见过的数据没有预测能力。我们通常会使用精确度来衡量预测的结果的好坏。保证预测精度还不够,同等条件下我们更偏向于简单的模型,这就是著名的奥卡姆剃刀原则(Occam’s Razor),”An explanation of the data should be mad as simple as possible,but no simpler”。  综上所述,模型选择过程中考虑的方向主要有两个:预测结果的好坏(比如准确率)和模型的复杂程度。  [6] 特征选择 (feature selection)  如图1的例子,患者是否患有癌症的分类问题,我们考虑肿瘤的大小和肿瘤数量两个特征;如图2例子,房价的预测我们考虑房子大小的特征。特征的好坏,以及与目标的相关程度都在很大程度上影响了模型学习的效果。如果特征不足,或者与目标相关不大,学习出的模型很容易欠拟合。如果无关的特征过多会引起维度灾难,影响学习过程的效率。深度学习的效果好,是因为其隐藏层对特征具有很好的抽象作用。因此在进行模型学习的过程中,特征的选择也是很重要的课题。常用的特征选择方法有PCA,即主成分分析。自然语言处理领域的核心:序列学习_安防互联

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    018年8月14日-15日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办的“2018可信云大会”于在北京国际会议中心召开,该会议主要为了进一步促进云计算创新发展,建立云计算信任体系,规范云计算行业,促进市场发展,提升产业技术和服务水平如今,云计算技术的发展已经走入了第二个十年,并逐渐形成庞大的产业规模,还迎来了企业“上”云的热潮。在数字经济时代,云计算与信息流带动资金流、人才流、物资流,促进资源配置优化,加快了信息技术与各行业的交叉融合,培育形成了新业态、新模式,为双创提供了重要的平台,是经济发展新动能的重要支撑,也是推动产业与互联网融合发展的重要力量。经过近10年的发展,云计算已从最初的概念导入期进入到广泛普及、应用繁荣的阶段,已成为提升信息化发展水平、打造数字经济新动能的重要支撑。总体来看,我国云计算发展呈现技术创新和应用推广快速发展的态势。 一是产业规模持续稳定增长。2017年我国云计算整体市场规模达691.6亿元,增速34.32%,依旧保持高速增长态势。其中,公有云市场规模达到264.8亿元,相比2016年增长55.7%,私有云市场规模达426.8亿元,较2016年增长23.8%,预计未来几年将保持稳定增长, SaaS、PaaS占比不断增加,产业结构持续优化,产业链条趋于完整。 二是云计算发展从垂直趋向整合。在过去的一年,各大云服务商在技术上不断寻求新突破,积极开展联合合作快速积累规模效应,稳固争取更大市场份额。在巨头持续布局与角逐之下,中国云计算市场将进一步整合。优势服务商强强联手优势互补,提供更优质全面的服务,进一步强化其市场优势地位。我国云计算市场整合趋势明显,市场份额将进一步巨头集中。三是企业上云已成燎原之势。2017年全国多个省市创新做法,出台企业上云相关政策,加大资金、政策支持力度,加快推动企业使用云服务,成效显著,为全国“企业上云”工作提供了借鉴和经验。目前,工信部正在研究制定推动“企业上云”的政策措施和企业上云操作指南,从政策引导和操作指导方面加快推动企业上云。后续随着相关文件的出台,企业上云将在全国范围展开,各地将制定出台促进“企业上云”的政策措施,加大宣传力度,营造良好氛围,推动云服务商和企业有序对接,建立完善配套支撑服务体系,有步骤、有计划地加快推进“企业上云”进程。四是云计算技术为供给侧改革提供源源动力。随着云计算技术向经济各领域的渗透应用,对传统产业的升级改造作用凸显,加快了产业之间及产业链之间的垂直整合速度,掀起企业内部的组织架构、管理模式等变革。云计算与实体经济深度融合,促进了产业结构向中高端迈进,塑造更多依靠创新驱动、更多发挥先发优势的引领型发展。在各项政策支持下,虽然我国云计算产业得到快速发展,但在取得成绩的同时也面临着一些困难和挑战。但不断出现的信息数据泄露事件给火爆的云计算界敲响了警钟,企业开始逐渐意识到云计算的风险性,明白部署哪一种云都有可能受到黑客攻击。虽然云计算可带来显著的优势,但潜在风险也不容忽视。关键行业的私有云建设尚未完全成熟,产业供给能力有待提升;出于对云计算的安全性、可迁移的顾虑,我国行业用户对公有云还存在一些顾虑,政务、金融等重点行业采购公有云还面临障碍;促进云计算发展的生态体系也有待完善;个人隐私、数据保护等法律法规有待健全。作为行业的主管部门,工业和信息化部信息化和软件服务业司将以创新、协调、绿色、开放、共享发展理念为指导,贯彻落实《云计算发展三年行动计划(2017-2019年)》,把推动云服务能力,加快企业上云作为重要的工作。鼓励行业龙头企业、研究机构和云计算的龙头企业加快协作实现优势互补,加快建设行业云的平台,针对行业中的共性和特性化的企业,引导软件企业提升服务品质,帮助企业提质增效,实现数字化的转型。同时,云计算标准化工作,是行业管理部门把握产业发展规律、服务企业和推动产业发展的重要手段,对于激发市场主体活力、增强产业发展内生动力意义重大。信软司将继续加快推进云计算的标准化工作,积极培育和发展团体标准,支持实质性参与国际标准的制定。持续提升关键核心技术能力,支持第三方机构开展云服务能力测评,引导云计算企业提升服务水平、保障服务质量。本次可信云大会邀请了国内外云计算领域的众多专家,分享和介绍云计算技术在行业的最新应用情况;也为各界交流思想、凝聚共识提供了良好的平台,让我们携起手来、共同努力,推动云计算事业实现新的发展。2023年, 数据中心冷却市场将达到80亿美元_安防互联

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    对于刚接触网站建设的同学,怎样建设自己的网站?如何建立一个个人网站呢?其实自己创建一个网站并没有那么难,做了这么多年的网站,从不懂到略知一二,对于其中的辛酸也是深有体会。建立自己的网站关键是缕清方法和思路,只有详细的了解了建站方法和思路后,才能真正从根本上理解建立一个网站的意义及如何建立自己的网站。今天我们一起学习一下吧。 一、基本概念 1、域名:通俗的理解就是我们在浏览器上输入的网址,它通过DNS解析,可以将数字IP直接转化成网址访问。2、网站空间:用来存放网站内容或程序或数据库的地方,通常我们可以通过FTP工具或远程登录进行文件传输到网站空间里。本站推荐使用的主机:阿里云、腾讯云;3、主页:主页(Home Page)它是一个网页,是进入一个网站的开始画面,就同“瘟酒吧”的蓝天白云一样。也就是说,主页是一个网站的门面,要想设计出一个优秀的网站,就必须有一个“要让浏览者想不看都难”的主页,它必须引人入胜,能吸引每一个来访者的注意力,引发人们的好奇心,能让人产生一种深入探索你的网站的冲动。优秀的主页是一个好的网站必须具备的第一要素。4、程序:就包括了网站所需要展示出来的全部内容。本站推荐使用的WP主题:WordPress主题5、超级链接(Hyperlink) :是WWW的神经系统,它也是向导,把你从一个网页带到另一个网页,或者从网页的某一部分引导到另一部分。超级链接是用特殊的文本或图象来实现链接的,单击它就可以实现它的功能。6、超文本语言(Hyper Text Markup Language) :超文本语言(HTML)是制作编写网页、包含超级链接的超文件的标准语言,它由文本和标记组成。超文本文件的扩展名一般为 .html或.htm。7、超文本(HyperText) :是一种新的文件形式,指一个文件的内容可以无限地与相关资料链接。超文本是自然语言文本与计算机交互、转移和动态显示等能力结合,超文本系统允许用户任意构造链接,通过Hyperlink来实现。 二、清晰的网站目标定位 对于网站的目标定位,大家说法不一,但是总体上要让大家有一个明确的做站目标,如果你的目的仅仅是为了炫耀或者娱乐玩玩,大可不必搞的那么隆重。相信大家做站的目的某种意义上都是出自创业或者企业建站,在励志学中有这样一句话:行动大于选择,选择大于努力。为何这样说?我们纵观人生,许许多多的人究其一生都是普通人,而还有许许多多有才华的普通人,经过多方面的验证发现这样的结果,源自他们当初的选择,如果当初选择是做贼,那么结果一定不怎么样。从中我们不难发现,不难明白其中的道理,所以只有选择正确了,才会有好的结果。做网站的道理是一样的,我们需要综合分析各类信息,进行分析总结,找出适合自己的发展方向,预测最终的目标,这里也需要一种画大饼的精神,我们很多站长做站的过程中很偏离发展的方向,本身是做机械的网站,偏偏要放上MM图片,姑且不论影响如何,单单就搜索引擎来说,那就是大忌。所以定好了目标就按照这个方向发展下去,决不能三天打鱼两天三网。那建立网站还有什么意义呢。 三、域名空间注册申请 1、注册申请域名:注册域名需要注意以下几点:简单易记忆突出网站的类别域名类别的选择一个好记忆的域名可以让你的用户轻易就记住了你的网站,方便下次再次访问,网站的域名应该尽可能的突出网站的类型是什么,一些大型综合性的网站往往以数字,拼音来做品牌营销,而中小型的网站,则要让用户能够通过域名就判断出网站是做什么的,网站的后缀的选择应该根据自己的行业去选择。一般分为com(国际域名)和.cn(国内域名)等。2、空间购买在购买虚拟主机时要看其服务、速度、响应时间等。一般选择有一定名气的服务商即可,目前国内比较好的服务商像中国万网等都是非常好的选择。本站推荐使用的主机:阿里云、腾讯云;空间对应网站今后发展至关重要,好的服务器空间让你无忧无虑,大可去做网站运营推广,而一个安全等等各方面做的不太好的空间,让你非常郁闷,几度奔溃,所以这里建议大家选择一些有实力的公司,空间相对稳定的idc商,这样你可以省去今后很多的麻烦! 四、网站备案 网站程序如果放在国内空间,那么工信部要求必须备案才行。备案每个省份要求不一样,具体如何备案请链接IDC服务商协助并提供相关资料即可,这个你完全不必太了解,按照要求提交材料,肯定错不了。因为备案目前周期比较长,北京这边一般5-25天,大部分在20天左右能下来,所以为了保证网站上线时间,网站开发和备案可迭代进行。 五、网站设计 网页效果图设计是网站开发中非常重要的一环,是通过技术手段来设计网页的视觉效果。效果图的好坏,直接影响到整个网站的质量。通过设计网页效果图,网页设计师可以把对网站的理解通过图像的方式表现出来,然后让客户直观地进行审核,客户也可以通过对效果图的审核,提出自己的意见和建议,让设计师进行修改。最终实现一个能够让双方都满意的设计效果。 六、网站静态页面制作 工欲善其事必先利其器。网站制作一般指静态页面html的制作/css样式表建立/js交互脚本的开发等。一般网站制作选择Dreamweaver和其他工具辅助。需要学习HTML基础知识、DIV+CSS基础知识、PS切图知识。 七、网站程序开发 就是你网站功能的开发,网站包括哪些模块,就需要开发哪些模块,比如你需要用户登录注册,就需要用开发语言开发这个功能,你需要在线发布信息,就需要开发新闻发布系统等等。网站开发语言根据网站规模及应用场景选择,一般企业网站选择php+mysql,如果大型的应用系统,可以选择java+oracle。 八、测试网站 网页做好了,链接做好了,测试工作必不可少。可以对你的网页进行全方位测试,看看链接是否正确,功能是否完善?流程是否有缺陷等,发现问题及时改正。 九、宣传你的网页 网页做好了,也上传了。但现在没人知道,怎样宣传你的主页呢?当然是上聊天室,到处贴帖子,发E-MAIL通知好友,登录搜索引擎,用免费广告,同别人互相交换连接 十、网站维护和更新 要想访问量大,你得经常更新你的网页,增加网页内容,并弥补网站存在的缺陷。想要快速建站,选择优质平台能够事半功倍,安防互联香港云机房提供优质香港服务器租用服务,性能稳定速度快,CN2直连免备案,有需求的用户可以联系24小时在线客服了解详情黑客已对90万个WordPress网站发起攻击_安防互联

    Python 和 Ruby 都是目前用来开发 websites、web-based apps 和 web services 的流行编程语言之一。这两种语言在许多方面有相似之处。它们都是高级的面向对象的编程语言,都是交互式脚本语言、都提供标准库且支持持久化。但是,Python 和 Ruby 的解决方法却千差万别,因为它们的发展历程导致它们的语法和原理都大不相同。那么要采用哪种语言来进行编程就需要好好考虑了,因为每种语言都是自己的优点和缺点。而且这些优缺点都会影响我们的决定。  基础知识  Python 最初是作为科学领域的原型设计语言的,因为它可以很容易转换成 C++ 语言。Python 发展很久之后才被第一次用于网站开发。而 Ruby 之所以流行就是因为网站开发,继承自 Ruby 的 Rails 框架被开发人员用来设计复杂的网站。  哪种编程语言更适合你的需要?下面对于每种语言都做一个概述来帮助你选择:  方法:最好的方法 VS 以人为本的语言  Python  Python 作为一种直接面向对象的编程语言。它主要的目的是对程序员来说所有的事情都是很明显的。在 Python 语言中做某件事情的时候,只有一种‘最好’的办法。这种原理导致 python 语言的代码规范很严格。  Python 的核心理念主要包括三条关键的分层原则:  显示优于隐式;  简单优于复杂;  复杂优于超复杂;  这种严格的原理导致 Python 语言是一种易读且易学——这也就是为什么一部分码农说 python 语言是伟大的语言。对于,入门级的编程语言 Python 有很大优势。它的语法简单,几乎不需要去记。因为它的代码结构很明朗,开发者很容易知道一切从哪里来,也很容易去调试。Python 代码的层次结构是很明显的一个特点。不同于其他编程语言,包括 Ruby,Python 语言使用空格进行流程控制。代码的缩进决定了它执行的意义。使用空格是 Python “显示”原理的一个很典型的例子,一个 Python 代码的形状决定了它的逻辑结构和执行顺序。  Ruby  不同于 python ,Ruby 是“以人为本”的语言,是按照开发者认为的方式来运行的,它的代码读起来更像是口语化的语言(像开发者)而不是像其他语言一样类似于一种机器语言。Ruby 遵循“最小惊动”原则,提供很多作相似事情的方法。这些相似的方法有多个名称,使得很多开发者感到困惑和沮丧。不同于 Python,Ruby 语言使用了“模块”,一级对象在程序中被当做一个单元。事实上,Ruby 是一种面向对象编程的语言。一切皆为对象——甚至全局变量事实上都是对象空间中的对象。类和模块本身就是对象,函数和运算符都是方法的对象。这种方式使得 Ruby 尤其强大,尤其是当结合其他主要力量:函数式编程和 lambdas 表达式的使用。  除了模块和函数式编程,Ruby 为编程者提供了许多特性包括分片、哈希、不哈希类型以及可变字符串类型。Ruby 的追从者认为它优雅的编码方式是它最好的特点。同时,Ruby 的“神奇”的功能和灵活性使得它很难追踪 bug。  稳定与创新  尽管特性和编程哲学是选择一个语言的首要驱动因素,但是社区开发者的力量仍然会扮演一个重要的角色。幸运地是,Python 和 Ruby 都为自己有强大的社区而自豪。  Python  Python 的社区已经包含一个巨大的 Linux 社区和学术社区,因此它能提供很多学术(数学和自然科学)上使用的案例。这种支持不仅给社区带来了稳定,还带来了多样性,这就导致了 Python 的增长不仅限于在 web 开发上。  Ruby  然而,Ruby 的社区从一开始主要就聚焦在 web 开发上。它在创新上往往比 Python 社区更快,但是这种创新也引起了更多的破坏。另外,它在多样性上,还没有达到 Python 的水平。  总结  对于 Web 开发,Ruby 有 Rails ,Python 有 Django 。 两者都是强大的框架,所以当谈到 Web 开发时,你使用任何一种语言都不会出错。你的决定最终将归结于你的经验水平和偏好。如果打算专注于构建 Web 应用程序,Ruby 是流行和灵活的,拥有一个建立在它之上的非常强大的社区,始终处于研发的最前沿。如果你对构建 Web 应用程序有兴趣,并希望学习更加通用的语言,请尝试 Python 。 你会得到一个多元化的社区,并从其所应用的各个行业中感悟到很多,并得到很多支持。用十张图解释机器学习的基本概念_安防互联

    如今,多云世界已经真正到来。很多组织采用多个公共云(如AWS、谷歌云、Microsoft Azure)、私有云、云计算基础服务(如SaaS、IaaS),以及在一个或多个数据中心托管工作负载和应用程序。然而,随着这一转变,多云环境中的网络运行和网络安全变得更加复杂,并已经成为一个重大挑战。起源 这一切都是从企业在公共云中来增加其内部私有云开始的,无论是用于试验项目,还是用于季节性的业务需求高峰,这些需求不能证明资本支出的合理性,但有利于运营支出模式。其中一些初始用例要求私有云和公共云之间的连接为零或有限连接。公共云中的工作负载是与本地工作负载完全隔离的独立项目。在某些情况下,公共云和私有云之间的连接是静态的和有限的。随着许多公司正在经历数字化转型、全球增长或简单地重新投资业务,公共云和SaaS成为其基础设施的重要组成部分。对于许多大企业而言,采用多云如今已成为现实,并且对于业务以及为最终客户提供服务的能力而言已经变得非常重要。 加速向多云转变 企业和云计算服务提供商之间的推动/拉动促进了向多云的快速转变。企业需要能够快速可靠地为最终客户提供独特的个性化服务,消费者比以往任何时候都更需要计算机和互联网接入(即智能手机),他们希望在任何地方都能获得即时响应和出色的体验。企业的员工也是消费者,希望更具移动性,并且能够安全地访问他们完成工作所需的内容。这些公司的开发人员希望获得能够提高工作效率的工具,并更有效地构建这些业务应用程序和服务。只有少数大规模企业拥有使用私有云来满足这些需求的资源和能力。所有其他企业唯一可用的选择是利用SaaS应用程序和公共云增强自己的私有云和内部部署工作负载,以提供满足最终客户、员工和开发人员需求所需的服务。第二个驱动因素是像AWS、谷歌、微软Azure这样的公共云提供商为用户提供服务并满足他们的需求。这些用户可以使用数百种服务和功能,如数据库服务、安全性、协作、开发工具、备份服务、人工智能、机器学习等。他们不需要自己开发这些工具,可以在“随增长付费”模式中直接使用这些服务。动态连接和安全性 问题是如何将这些不同的服务和应用程序与用户动态连接,并确保用户及其数据的安全性。当用户和应用程序位于具有安全静态访问的私有云中时,安全性和连接性很简单。遗憾的是,在服务、工作负载和用户混合和移动的多云环境中,由于用户和应用程序的动态特性,网络连接成为一项复杂的任务。更重要的是,安全性成为了企业面临的最大挑战,因为攻击面已经大大增加,并且已经超过了数据中心中私有云的安全性。企业的网络越复杂,而在没有自动化或应用级网络和安全策略的情况下就越容易受到攻击。例如,公共云中的工作负载以及它们如何连接到私有云中的工作负载需要与公共云的安全连接,在大多数情况下,公共云需要连接全球不同的公共云可用性区域。 在不同的可用性区域和特定数据中心之间人工设置这些连接是一个劳动密集型过程,并且因不同的公共云提供商而有所不同。这不仅耗时,而且容易出错,使黑客能够利用这些漏洞并访问敏感信息。人们还必须记住,在多云环境中运营的许多企业有数百个、甚至数千个站点,他们为需要访问应用程序,服务和信息的客户和员工提供服务。将这些远程站点和位置的用户安全地连接到私有云、公共云或SaaS中的这些工作负载是另一项复杂、昂贵且没有适当的安全措施的任务,这可能会导致更大的问题。企业网络中的大多数流量可能来自网络,但最终会终止于公共域(Internet)。总的来说,这些流量代表了大量的数据,如果不进一步检查,这些数据就无法自由地到达最终目的地。确保网络和数据的安全性,同时使流量到达其最终目的地也是一项重要的任务,这增加了管理多云环境的复杂性,因为这些流量可能来自各种位置,例如来自分支机构、公共云、SaaS和私有云。软件定义网络(SDN) 借助软件定义网络(SDN),这种复杂的多云环境成为用户和应用程序的无缝虚拟安全网络,使企业IT管理员可以拥有完全控制、可见性和安全性,而无需担心公共云的具体情况、私有云工作负载或远程站点的详细信息,只需关注最终消费者的服务。在数据中心或分支站点使用专有硬件解决方案的转变不仅降低了成本,而且还通过在软件更新中引入新的网络和安全功能加速了创新。企业IT管理人员可以构建一个多云、虚拟和可编程网络,连接到任何一个公共云(AW、谷歌云、Azure),跨越私有云与任何类型的管理程序或云计算管理系统,同时安全地连接到全球所有远程站点。通过使用“基于意图的网络”,IT管理员可以请求在特定端点和用户之间交付特定应用程序。 SDN网络负责编程所有必需的元素,以实现端到端连接。如果情况发生变化,或者应用程序被重新部署到其他地方,网络会自动适应以保持端到端的连接。此外,IT管理人员对整个网络中的所有用户和应用程序流具有完全的可视性,通过使用分析,动态网络操作可以编程为实时响应已知的威胁,而不会延迟。结合高度自动化、人工智能和对网络进行微分段,以提供用户和应用程序之间的隔离的能力,多云网络变得更简单和更安全。选择正确的SDN解决方案 组织IT需求可归纳为三个关键要求。首先,需要在包含私有云、公共云、SaaS和分支机构的多云环境中运行。第二,需要随时随地提供IT服务,如安全服务、Wi-Fi接入、VoIP、广域网优化。最后,确保所有这些都通过完整的端到端安全性完成。采用SDN解决方案时,必须确认它解决了一些问题,而没有用新的复杂性替换旧的复杂性。市场上的许多解决方案只是孤立地解决问题:或者解决公共云自动化问题,或者解决私有云自动化和安全问题,或者解决WAN自动化问题。有些只解决了安全问题,并将网络问题留给企业管理人员。因此,在做出决定之前,必须回答以下问题:问题1:SDN解决方案是否在数据中心内的工作负载(虚拟机、容器、裸机)与不同公共云中的工作负载以及使用商品硬件的分支站点中的用户之间提供无缝连接?问题2:SDN解决方案是否有一个灵活的框架来提供IT服务,或者嵌入到平台中,或者链接到云平台或数据中心,或者作为虚拟化网络功能(VNF)托管在UCPE上?问题3:它是否通过一个RESTful API以可编程的方式提供所有这些功能,并具有内置的安全和分析功能来确保这些连接的端到端安全?如果上述三个问题的答案是肯定的,那么就可以更接近做出正确的决定。2019年对多云将有什么影响? 展望未来,人们可以期望企业继续将工作负载和应用程序转移到公共云,并消费更多基于云计算的服务,但许多企业仍将使用私有云。这些云计算环境将看到更多基于容器的工作负载和应用程序,这将增加网络和安全需求,以及在这些多云环境中管理这些工作负载的需求。企业的分支机构将有更多的软件定义,并且在这些分支机构中运行的许多服务将高度自动化并集中管理和控制。 更重要的是,基于用户的身份验证和安全性将增加,网络将利用人工智能(AI)和机器学习(ML)来连接和保护通信,并响应网络故障。但有一点可以肯定:企业和云计算服务提供商之间采用SDN解决方案和服务将会增加。2019年,IDC网络的这些发展趋势不容错过_安防互联

    托管在云中的恶意内容比您想象的更常见。专家Ed Moyle研究了云恶意软件企业需要了解的内容以及如何阻止它。  多年来许多人都预测到了云将是革命性的。我们也已经看到了这一预测正在成为现实:企业正在利用云更快地为用户提供更多的功能,并减少运营开销,从而全面加强对业务的支持。总的来说,这一趋势是极其正面的。  然而,也带来了一些潜在的缺点。具体来说,云在让业务普遍发生变革的同时,也改变着那些不法行为(比如,网络犯罪,为攻击者或其他违法活动提供恶意软件)。正如合法组织采用云来支持业务一样,那些坏家伙也是如此。而且,我们已经看到了辅助恶意活动即服务的网站正在增加。  然而,佐治亚理工大学研究人员最近的一项研究系统地分析了云存储环境,发现问题比大多数人所认为的更为普遍。特别是,他们发现大约10%的云存储库已经以某种方式受到影响;这包括作为恶意内容的分发点;使得组件能够快速组装成恶意软件,以降低被检测到的几率;作为指挥和控制媒介;或以其他方式为恶意活动提供便利。他们在他们的文章“隐藏恶意于云中:了解和检测云存储库作为恶意服务”的文章中简述了得到这一惊人统计的方法。  了解和检测云中恶意内容  了解这项研究有用的原因有几个。首先,对于终端用户(例如可能在业务端使用云端恶意内容进行攻击的组织),理解如何使用云进行恶意活动有助于他们了解其运行的威胁形态。这是维护情境意识的一个关键方面,而且随着智能驱动安全技术的普及,我们可以收集到的有关对手的任何信息都是有用的。  此外,了解攻击者如何使用云服务可以帮助开发出检测或预防控制来标识(理想情况下预防)可能潜在的影响企业的恶意活动。  其次,它对云服务供应商有用。如果云供应商成为恶意活动的参与者(无意中成为这样),不仅会对云供应商造成潜在的声誉影响,而且也会带来可能的直接经济影响。  例如,这可能发生在本该被合法客户服务所占用的网络带宽或存储反而被其他服务恶意使用的情况。即使只有使用资源才会付费的情况下,被盗的付款卡或其他犯罪活动也可能导致服务供应商名誉扫地。  正如他们在论文中描述的那样,研究人员深入研究了它们称之为Bars(不良存储库)——例如包含了恶意内容的Amazon Simple Storage Service或Google Drive等的云存储库。他们使用定制开发的扫描工具(BarFinder)来定位这些存储库,它们是作为本次研究的一部分开发的。  具体来说,他们从拓扑的角度考察了恶意和合法云存储库之间的差异。他们通过创建两组数据:一个Goodset(包含非恶意内容的合法云存储块)和一个Badset(一组已确认的恶意的或受损的块),并比较它们之间的差异。  根据恶意内容的特点,他们能够使用自动化方法来确定内容是合法的还是恶意的。例如,用于逃避被扫描仪发现的重定向(例如,使用代理或Gatekeeper)倾向于认为这是恶意内容,而对内容的直接访问则倾向于支持推断这种访问是合法的。自动扫描方法(使用BarFinder)以及对内容的语境和情形分析,可以进一步得出结论。  此外,利用扫描技术,他们能够对恶意群体中的站点进行更系统的检查:例如,通过一段时间的对这些站点进行重新访问来观察其运行的生命周期(突出提供者的发现率),以及观察允许这些网站继续经营的逃避技术的有效性。  缓解和补救恶意内容  虽然他们强调的问题本身值得注意,但对于大多数从业者来说,更实际的问题是终端用户组织可以做些什么来保护自己。而且,云服务供应商可以做些什么来查找和删除这些恶意内容。  首先,本文描述的方法的适用性可能对云服务供应商来说是一个有用的策略。这种恶意内容以几种不同的方式在服务供应商提供的云存储上制造漏洞。因此,他们发现这种有问题用法的能力会最终在经济上造成影响。  除此之外,研究团队还注意到,导致他们使用此方法的挑战之一是,(作为托管此内容的云服务供应商)他们可能无法对内容本身进行更深入的检查。现在人们已经观察并注意到这一问题的普遍性,服务供应商可能希望扩展他们找到并标记这个内容的能力。  对于终端用户组织而言,直接影响可能并不是那么明显。当然,这一研究结果可以提醒他们理解前文所述的威胁环境。此外,研究中所使用的用于评估内容的技术可以用于制定对策。  然而,最省力的措施有两方面:首先,与云服务供应商展开对话,对组织所采用的服务实施缓解措施;其次,如果组织认为恰当,可以提供外围策略,控制员工访问不受信任的存储库。勒索病毒引出重大话题:公有云比私有云更安全?_安防互联

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    018年8月14日-15日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办的“2018可信云大会”于在北京国际会议中心召开,该会议主要为了进一步促进云计算创新发展,建立云计算信任体系,规范云计算行业,促进市场发展,提升产业技术和服务水平如今,云计算技术的发展已经走入了第二个十年,并逐渐形成庞大的产业规模,还迎来了企业“上”云的热潮。在数字经济时代,云计算与信息流带动资金流、人才流、物资流,促进资源配置优化,加快了信息技术与各行业的交叉融合,培育形成了新业态、新模式,为双创提供了重要的平台,是经济发展新动能的重要支撑,也是推动产业与互联网融合发展的重要力量。经过近10年的发展,云计算已从最初的概念导入期进入到广泛普及、应用繁荣的阶段,已成为提升信息化发展水平、打造数字经济新动能的重要支撑。总体来看,我国云计算发展呈现技术创新和应用推广快速发展的态势。 一是产业规模持续稳定增长。2017年我国云计算整体市场规模达691.6亿元,增速34.32%,依旧保持高速增长态势。其中,公有云市场规模达到264.8亿元,相比2016年增长55.7%,私有云市场规模达426.8亿元,较2016年增长23.8%,预计未来几年将保持稳定增长, SaaS、PaaS占比不断增加,产业结构持续优化,产业链条趋于完整。 二是云计算发展从垂直趋向整合。在过去的一年,各大云服务商在技术上不断寻求新突破,积极开展联合合作快速积累规模效应,稳固争取更大市场份额。在巨头持续布局与角逐之下,中国云计算市场将进一步整合。优势服务商强强联手优势互补,提供更优质全面的服务,进一步强化其市场优势地位。我国云计算市场整合趋势明显,市场份额将进一步巨头集中。三是企业上云已成燎原之势。2017年全国多个省市创新做法,出台企业上云相关政策,加大资金、政策支持力度,加快推动企业使用云服务,成效显著,为全国“企业上云”工作提供了借鉴和经验。目前,工信部正在研究制定推动“企业上云”的政策措施和企业上云操作指南,从政策引导和操作指导方面加快推动企业上云。后续随着相关文件的出台,企业上云将在全国范围展开,各地将制定出台促进“企业上云”的政策措施,加大宣传力度,营造良好氛围,推动云服务商和企业有序对接,建立完善配套支撑服务体系,有步骤、有计划地加快推进“企业上云”进程。四是云计算技术为供给侧改革提供源源动力。随着云计算技术向经济各领域的渗透应用,对传统产业的升级改造作用凸显,加快了产业之间及产业链之间的垂直整合速度,掀起企业内部的组织架构、管理模式等变革。云计算与实体经济深度融合,促进了产业结构向中高端迈进,塑造更多依靠创新驱动、更多发挥先发优势的引领型发展。在各项政策支持下,虽然我国云计算产业得到快速发展,但在取得成绩的同时也面临着一些困难和挑战。但不断出现的信息数据泄露事件给火爆的云计算界敲响了警钟,企业开始逐渐意识到云计算的风险性,明白部署哪一种云都有可能受到黑客攻击。虽然云计算可带来显著的优势,但潜在风险也不容忽视。关键行业的私有云建设尚未完全成熟,产业供给能力有待提升;出于对云计算的安全性、可迁移的顾虑,我国行业用户对公有云还存在一些顾虑,政务、金融等重点行业采购公有云还面临障碍;促进云计算发展的生态体系也有待完善;个人隐私、数据保护等法律法规有待健全。作为行业的主管部门,工业和信息化部信息化和软件服务业司将以创新、协调、绿色、开放、共享发展理念为指导,贯彻落实《云计算发展三年行动计划(2017-2019年)》,把推动云服务能力,加快企业上云作为重要的工作。鼓励行业龙头企业、研究机构和云计算的龙头企业加快协作实现优势互补,加快建设行业云的平台,针对行业中的共性和特性化的企业,引导软件企业提升服务品质,帮助企业提质增效,实现数字化的转型。同时,云计算标准化工作,是行业管理部门把握产业发展规律、服务企业和推动产业发展的重要手段,对于激发市场主体活力、增强产业发展内生动力意义重大。信软司将继续加快推进云计算的标准化工作,积极培育和发展团体标准,支持实质性参与国际标准的制定。持续提升关键核心技术能力,支持第三方机构开展云服务能力测评,引导云计算企业提升服务水平、保障服务质量。本次可信云大会邀请了国内外云计算领域的众多专家,分享和介绍云计算技术在行业的最新应用情况;也为各界交流思想、凝聚共识提供了良好的平台,让我们携起手来、共同努力,推动云计算事业实现新的发展。2023年, 数据中心冷却市场将达到80亿美元_安防互联

    根据业绩报告,亚马逊加大了数据中心的投资;微软公司在适当的地方扩展;谷歌公司减缓了资本支出。当前正是美国数据中心房地产投资信托基金商收获的季节。全球主要的云计算供应商也相继发布了上一季度的业绩报告。正如全球云计算巨头的数据中心基础设施支出趋势在其盈利报告和盈利电话会议中所揭示的那样,它们的业务发展对英特尔公司等硬件供应商的业务产生了巨大的影响,它们与全球数据中心供应商的业务发展密切相关,这些供应商负责数据中心的构建和运营,并出售或租用出空间部署硬件,并确保其全天候提供电力和冷却服务。在此方面,全球三大云计算供应商最新发布的业绩报告对数据中心供应商来说喜忧参半。其中亚马逊公司和微软公司表示他们今年大幅增加了数据中心基础设施支出,但微软公司正在进行的投资并没有立即转化为数据中心的业务增长。谷歌公司正在削减资本支出,但并未说明这是否会影响其在数据中心的总投资,这让全球数据中心市场发展更加扑朔迷离。亚马逊加快数据中心支出亚马逊公司今年一直在加大对支持其电子商务业务的数据中心基础设施以及亚马逊网络服务云计算平台的投资。亚马逊公司和其他超大规模云计算供应商(其中包括其主要的云计算竞争对手微软Azure和谷歌云)的每季度和每年的基础设施支出都有大幅波动,这些波动是租赁数据中心的结果。其结果影响云计算巨头的数据中心业主(如Digital Realty Trust、CyrusOne、QTS等)的收益,导致这些数据中心开发商的股价在获得租约的季度飙升,而在另一个季度中股价可能大幅下降。亚马逊公司首席财务官Brian Olsavsky日前在第二季度财报电话会议上表示,“AWS公司的业务得到快速增长,具有不同的投资和全球扩张时机,并投资市场营销和其他基础设施。”亚马逊公司报告其数据中心支出属于“融资租赁”类别(直到最近称之为“资本租赁”),与去年相比,今年的数据中心支出增长了不少。Olsavsky说,就在今年第一季度,亚马逊的融资租赁增长了9%。相比之下,2018年全年增长了10%。然而,在2017年亚马逊基础设施支出增长近70%之后,2018年增长缓慢。该公司首席财务官表示,目前的支出增长率并没有达到这种水平,但与去年相比有所回升,从去年第二季度到今年第二季度的增长率为21%。他说:“正如我在早前的电话会议中提到的那样,投资将在2019年逐步增加,因此我们在第二季度开始看到这一点。”在亚马逊公司第二季度的业绩报告中,融资租赁的投资为33亿美元,但在这类投资上获得的回报是值得的。该基础设施所支持的业务可能只占AWS公司总收入的一小部分(第二季度约为13%),但它带来的利润比任何其他部门都要多,为其他业务的投资提供现金支持。谷歌公司减缓资本支出增长,但不一定是数据中心的支出谷歌公司的母公司Alphabet公司首席执行官Sundar Pichai于今年2月宣布,计划在美国投资130亿美元用于数据中心和办公楼建设。但是,与亚马逊公司相比,Alphabet公司在这些方面的总资本支出不会像去年那样增长。Alphabet公司首席财务官Ruth Porat在第二季度财报电话会议上表示,“我们预计,2019年全年的增长率(资本支出投资)将大幅放缓。”Porat说,这并不意味着谷歌公司的数据中心支出将会下降。该公司2019年资本支出中的数据中心部分将比去年增长。这种增长特别是为了支持谷歌公司在其所有业务中的机器学习应用,以及在云计算、搜索引擎、YouTube的业务增长。Porat表示,Alphabet公司报告本季度的资本支出为69亿美元,比去年同期增长30%。相比之下,2018年第二季度的资本支出同比增长90%。Porat解释说,平均而言,Alphabet公司在过去两年中报告的资本支出中约有70%用于技术基础设施,其中包括计算、存储、网络和数据中心。其余的支出花费在办公设施上。她说,“这两个组成部分(基础设施和办公室)的分割和同比增长率在每个季度都会有很大差异,这主要是大量购买办公设施的时间安排决定的。”例如,今年第一季度,谷歌公司将其资本支出的80%用于技术基础设施。但在第二季度,该公司进行了大型办公采购,使技术基础设施占资本支出的60%。虽然这比谷歌公司通常分享的资本支出更为详细,但技术基础设施和办公类别在每个季度之间的分割使得很难推断今年数据中心支出是上升还是下降。谷歌公司的总投资可能会“适度”,但尚不清楚在数据中心及其内部业务的支出是否也会适度。微软公司在适当的市场扩展名列亚马逊公司之后,微软公司成为全球第二大云计算提供商之后,将于2020财年(7月开始)在数据中心方面的支出超过过去12个月的支出,但这并不是让超大规模数据中心开发商感到欢欣鼓舞的原因。微软公司首席财务官Amy Hood表示,大部分的开支将花在数据中心设备内部的计算硬件上,而不是建筑物本身,该公司目前拥有大量的硬件。她在7月早些时候发布的季度财报电话会议上表示,“现在大部分投资都继续在现有的、数量庞大的数据中心内部扩展容量。”这证实了关注数据中心房地产动态的分析人员的说法:在过去几年急于扩大地理覆盖范围(以及每个地点的足迹)之后,微软公司签订新的租赁协议的速度正在放缓,因为他们正在高峰期间建立的数据中心空间中工作。Hood解释说,“微软公司并没有完全停止扩建数据中心设施,当然,我们将继续在有意义的地方和机会出现的地方继续这样做。”这里要记住的一个重要细节是,最近的大部分发展热潮都出现在美国顶级市场,特别是在经历了前所未有繁荣的弗吉尼亚州北部。美国一些数据中心供应商现在已经着眼于扩展欧洲数据中心市场,这得益于法兰克福、伦敦、阿姆斯特丹、巴黎等地区的市场需求激增。来源:企业网时至今日,你对混合云是不是还有什么误解?_安防互联

    Gartner最近断言互联网数据中心已经死亡,这可能是一个引人注目的标题,但并非所有专家都认为互联网数据中心将在未来几年内完全消失。在物联网、边缘服务和软件即服务的日益复杂性的驱动下,几乎所有的专家都同意数据中心必须随着时间而发展。但是,技术将如何推动数据中心的新变革?在那里,专家也有了分歧。软件定义、HCI等将改变数据中心 CDW大西洋中部首席技术官保罗ⷦ𒙦™𜨡觤𚯼Œ“数据中心的死亡”可能只涉及传统的数据中心,他预测私人数据中心将兴起并取而代之。“私人数据中心是采用云计算管理和方法的数据中心。”Schaapman解释道。“因此,我认为通过采用那些低调的方法来管理基础设施,我们将看到从传统向私人转变为公众的趋势。毫无疑问,这就是未来。”软件定义的数据中心,允许企业在云和数据中心之间弹性地移动工作负载,也可能会在全国各地的公司中占据更稳固的地位。“传统的数据中心绝对会消失,但你仍然会在其中安装带有硬件的数据中心,但是它们将通过允许你在任何需要的地方放置工作负载的软件来驱动更多,凯尔格林说,他是VMware在软件定义存储和超融合基础设施领域的美洲渠道销售负责人。“从公共云开始,转向混合动力,走到边缘,回到任何需要去的地方。”随着传统数据中心不再服务,HCI已经在大型和小型企业中崛起,其重要性也将日益增加。“超融合基础设施非常重要。它为我们提供了用更少的资源做更多事情的想法,“CDW的现场解决方案架构师戴夫ⷦ𘩥…‹尔曼说。“一个IT管理员必须被孤立到特定工作负载的想法已经一去不复返了。现在,我们希望IT能够戴上多个帽子,做多件事,尽可能少地为公司做好。”这是HCI可以进入的地方,使IT团队能够简化管理和工作流程,从而腾出时间来处理多个项目和任务。“我们的想法是,您可以整合基础架构,减少环境中的硬件,减少支持的内容,以及提高对基础架构的可视性。更重要的是,你有一个电话号码可以支持多个堆栈或技术孤岛,“温克尔曼指出。 VMware的格林表明数据中心的未来将远远超过易于管理的数据中心,而是能够在“ 自动驾驶的数据中心,如自动驾驶汽车”中进行管理的那些数据中心,他说。该公司已经开始研发能够实现这一目标的产品。“我们正在使用我们的终端用户计算平台来获取公共云应用程序和私有云应用程序,并提供最终用户体验,而不关心这些应用程序位于何处,也不关心您正在使用的设备。”格林说。如此快!我国数据中心产业快速增长_安防互联

    日前据悉,挪威能源商Ringeriks-Kraft公司与一家没有透露名称的国际上市公司签署了该国有史以来最大的数据中心交易。这是Ringeriks-Kraft公司的首席执行官Kjell Baug在接受当地商业刊物E24采访时透露的。Ringeriks-Kraft公司并没有披露该公司的名字,但表示这家上市公司在美国,欧洲和亚洲都拥有并运营子公司。此外,消息人士告诉E24,这是一家中等规模的日本企业,并确认这家公司不是谷歌、Facebook、亚马逊、微软,也不是苹果公司。 挪威奥斯陆的鸟瞰图Ringeriks-Kraft公司的15%股份由共同保险公司KLP持有。这家能源供应商与数据中心开发商之间的交易据说已经达到了3.7亿挪威克朗,即4,810万美元。Ringeriks-Kraft公司将在2月份开始为计划建设的数据中心设施提供电力,预计这个数据中心今年8月上线运营。与斯堪的纳维亚地区的其他国家相比,挪威在发展信息通信技术基础设施方面有着一定的优势,而挪威新推出的税收规定可能使该国成为数据中心更具吸引力的地点。其邻国瑞典和丹麦已成为超大规模数据中心设施的主要建设和运营的地点,这两个国家具有寒冷的气候,广阔的土地,并提供廉价和丰富的可再生能源。谷歌、Facebook和苹果已经把目光投向了丹麦,而瑞典具有吸引力的能源价格已经吸引了一些行业巨头购买土地、签订协议并建设数据中心,并直接从节省的成本中受益,这其中包括一家在瑞典北部建设运营的电力容量为35MW的比特币采矿设施。而这个"挪威最大的数据中心"的头衔可能具有争议,但除了这个最新的项目外,去年开发商在M?l?y的一个矿场计划建设Lefdal矿山数据中心,声称在建成之后将成为欧洲最大的数据中心设施。据介绍,这个数据中心有可能扩大到130万平方英尺(12万平方米)的建筑总面积,目前少数租户租用了该数据中心,其中包括创始合伙人IBM、Friedhelm LOH、Fortuitus和Innovo Cloud等公司,并去年年底将其电力容量增加了4MW。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TierPoint公司增加了其在纽约数据中心的机房空间_安防互联

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    如今,多云世界已经真正到来。很多组织采用多个公共云(如AWS、谷歌云、Microsoft Azure)、私有云、云计算基础服务(如SaaS、IaaS),以及在一个或多个数据中心托管工作负载和应用程序。然而,随着这一转变,多云环境中的网络运行和网络安全变得更加复杂,并已经成为一个重大挑战。起源 这一切都是从企业在公共云中来增加其内部私有云开始的,无论是用于试验项目,还是用于季节性的业务需求高峰,这些需求不能证明资本支出的合理性,但有利于运营支出模式。其中一些初始用例要求私有云和公共云之间的连接为零或有限连接。公共云中的工作负载是与本地工作负载完全隔离的独立项目。在某些情况下,公共云和私有云之间的连接是静态的和有限的。随着许多公司正在经历数字化转型、全球增长或简单地重新投资业务,公共云和SaaS成为其基础设施的重要组成部分。对于许多大企业而言,采用多云如今已成为现实,并且对于业务以及为最终客户提供服务的能力而言已经变得非常重要。 加速向多云转变 企业和云计算服务提供商之间的推动/拉动促进了向多云的快速转变。企业需要能够快速可靠地为最终客户提供独特的个性化服务,消费者比以往任何时候都更需要计算机和互联网接入(即智能手机),他们希望在任何地方都能获得即时响应和出色的体验。企业的员工也是消费者,希望更具移动性,并且能够安全地访问他们完成工作所需的内容。这些公司的开发人员希望获得能够提高工作效率的工具,并更有效地构建这些业务应用程序和服务。只有少数大规模企业拥有使用私有云来满足这些需求的资源和能力。所有其他企业唯一可用的选择是利用SaaS应用程序和公共云增强自己的私有云和内部部署工作负载,以提供满足最终客户、员工和开发人员需求所需的服务。第二个驱动因素是像AWS、谷歌、微软Azure这样的公共云提供商为用户提供服务并满足他们的需求。这些用户可以使用数百种服务和功能,如数据库服务、安全性、协作、开发工具、备份服务、人工智能、机器学习等。他们不需要自己开发这些工具,可以在“随增长付费”模式中直接使用这些服务。动态连接和安全性 问题是如何将这些不同的服务和应用程序与用户动态连接,并确保用户及其数据的安全性。当用户和应用程序位于具有安全静态访问的私有云中时,安全性和连接性很简单。遗憾的是,在服务、工作负载和用户混合和移动的多云环境中,由于用户和应用程序的动态特性,网络连接成为一项复杂的任务。更重要的是,安全性成为了企业面临的最大挑战,因为攻击面已经大大增加,并且已经超过了数据中心中私有云的安全性。企业的网络越复杂,而在没有自动化或应用级网络和安全策略的情况下就越容易受到攻击。例如,公共云中的工作负载以及它们如何连接到私有云中的工作负载需要与公共云的安全连接,在大多数情况下,公共云需要连接全球不同的公共云可用性区域。 在不同的可用性区域和特定数据中心之间人工设置这些连接是一个劳动密集型过程,并且因不同的公共云提供商而有所不同。这不仅耗时,而且容易出错,使黑客能够利用这些漏洞并访问敏感信息。人们还必须记住,在多云环境中运营的许多企业有数百个、甚至数千个站点,他们为需要访问应用程序,服务和信息的客户和员工提供服务。将这些远程站点和位置的用户安全地连接到私有云、公共云或SaaS中的这些工作负载是另一项复杂、昂贵且没有适当的安全措施的任务,这可能会导致更大的问题。企业网络中的大多数流量可能来自网络,但最终会终止于公共域(Internet)。总的来说,这些流量代表了大量的数据,如果不进一步检查,这些数据就无法自由地到达最终目的地。确保网络和数据的安全性,同时使流量到达其最终目的地也是一项重要的任务,这增加了管理多云环境的复杂性,因为这些流量可能来自各种位置,例如来自分支机构、公共云、SaaS和私有云。软件定义网络(SDN) 借助软件定义网络(SDN),这种复杂的多云环境成为用户和应用程序的无缝虚拟安全网络,使企业IT管理员可以拥有完全控制、可见性和安全性,而无需担心公共云的具体情况、私有云工作负载或远程站点的详细信息,只需关注最终消费者的服务。在数据中心或分支站点使用专有硬件解决方案的转变不仅降低了成本,而且还通过在软件更新中引入新的网络和安全功能加速了创新。企业IT管理人员可以构建一个多云、虚拟和可编程网络,连接到任何一个公共云(AW、谷歌云、Azure),跨越私有云与任何类型的管理程序或云计算管理系统,同时安全地连接到全球所有远程站点。通过使用“基于意图的网络”,IT管理员可以请求在特定端点和用户之间交付特定应用程序。 SDN网络负责编程所有必需的元素,以实现端到端连接。如果情况发生变化,或者应用程序被重新部署到其他地方,网络会自动适应以保持端到端的连接。此外,IT管理人员对整个网络中的所有用户和应用程序流具有完全的可视性,通过使用分析,动态网络操作可以编程为实时响应已知的威胁,而不会延迟。结合高度自动化、人工智能和对网络进行微分段,以提供用户和应用程序之间的隔离的能力,多云网络变得更简单和更安全。选择正确的SDN解决方案 组织IT需求可归纳为三个关键要求。首先,需要在包含私有云、公共云、SaaS和分支机构的多云环境中运行。第二,需要随时随地提供IT服务,如安全服务、Wi-Fi接入、VoIP、广域网优化。最后,确保所有这些都通过完整的端到端安全性完成。采用SDN解决方案时,必须确认它解决了一些问题,而没有用新的复杂性替换旧的复杂性。市场上的许多解决方案只是孤立地解决问题:或者解决公共云自动化问题,或者解决私有云自动化和安全问题,或者解决WAN自动化问题。有些只解决了安全问题,并将网络问题留给企业管理人员。因此,在做出决定之前,必须回答以下问题:问题1:SDN解决方案是否在数据中心内的工作负载(虚拟机、容器、裸机)与不同公共云中的工作负载以及使用商品硬件的分支站点中的用户之间提供无缝连接?问题2:SDN解决方案是否有一个灵活的框架来提供IT服务,或者嵌入到平台中,或者链接到云平台或数据中心,或者作为虚拟化网络功能(VNF)托管在UCPE上?问题3:它是否通过一个RESTful API以可编程的方式提供所有这些功能,并具有内置的安全和分析功能来确保这些连接的端到端安全?如果上述三个问题的答案是肯定的,那么就可以更接近做出正确的决定。2019年对多云将有什么影响? 展望未来,人们可以期望企业继续将工作负载和应用程序转移到公共云,并消费更多基于云计算的服务,但许多企业仍将使用私有云。这些云计算环境将看到更多基于容器的工作负载和应用程序,这将增加网络和安全需求,以及在这些多云环境中管理这些工作负载的需求。企业的分支机构将有更多的软件定义,并且在这些分支机构中运行的许多服务将高度自动化并集中管理和控制。 更重要的是,基于用户的身份验证和安全性将增加,网络将利用人工智能(AI)和机器学习(ML)来连接和保护通信,并响应网络故障。但有一点可以肯定:企业和云计算服务提供商之间采用SDN解决方案和服务将会增加。2019年,IDC网络的这些发展趋势不容错过_安防互联

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    018年8月14日-15日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办的“2018可信云大会”于在北京国际会议中心召开,该会议主要为了进一步促进云计算创新发展,建立云计算信任体系,规范云计算行业,促进市场发展,提升产业技术和服务水平如今,云计算技术的发展已经走入了第二个十年,并逐渐形成庞大的产业规模,还迎来了企业“上”云的热潮。在数字经济时代,云计算与信息流带动资金流、人才流、物资流,促进资源配置优化,加快了信息技术与各行业的交叉融合,培育形成了新业态、新模式,为双创提供了重要的平台,是经济发展新动能的重要支撑,也是推动产业与互联网融合发展的重要力量。经过近10年的发展,云计算已从最初的概念导入期进入到广泛普及、应用繁荣的阶段,已成为提升信息化发展水平、打造数字经济新动能的重要支撑。总体来看,我国云计算发展呈现技术创新和应用推广快速发展的态势。 一是产业规模持续稳定增长。2017年我国云计算整体市场规模达691.6亿元,增速34.32%,依旧保持高速增长态势。其中,公有云市场规模达到264.8亿元,相比2016年增长55.7%,私有云市场规模达426.8亿元,较2016年增长23.8%,预计未来几年将保持稳定增长, SaaS、PaaS占比不断增加,产业结构持续优化,产业链条趋于完整。 二是云计算发展从垂直趋向整合。在过去的一年,各大云服务商在技术上不断寻求新突破,积极开展联合合作快速积累规模效应,稳固争取更大市场份额。在巨头持续布局与角逐之下,中国云计算市场将进一步整合。优势服务商强强联手优势互补,提供更优质全面的服务,进一步强化其市场优势地位。我国云计算市场整合趋势明显,市场份额将进一步巨头集中。三是企业上云已成燎原之势。2017年全国多个省市创新做法,出台企业上云相关政策,加大资金、政策支持力度,加快推动企业使用云服务,成效显著,为全国“企业上云”工作提供了借鉴和经验。目前,工信部正在研究制定推动“企业上云”的政策措施和企业上云操作指南,从政策引导和操作指导方面加快推动企业上云。后续随着相关文件的出台,企业上云将在全国范围展开,各地将制定出台促进“企业上云”的政策措施,加大宣传力度,营造良好氛围,推动云服务商和企业有序对接,建立完善配套支撑服务体系,有步骤、有计划地加快推进“企业上云”进程。四是云计算技术为供给侧改革提供源源动力。随着云计算技术向经济各领域的渗透应用,对传统产业的升级改造作用凸显,加快了产业之间及产业链之间的垂直整合速度,掀起企业内部的组织架构、管理模式等变革。云计算与实体经济深度融合,促进了产业结构向中高端迈进,塑造更多依靠创新驱动、更多发挥先发优势的引领型发展。在各项政策支持下,虽然我国云计算产业得到快速发展,但在取得成绩的同时也面临着一些困难和挑战。但不断出现的信息数据泄露事件给火爆的云计算界敲响了警钟,企业开始逐渐意识到云计算的风险性,明白部署哪一种云都有可能受到黑客攻击。虽然云计算可带来显著的优势,但潜在风险也不容忽视。关键行业的私有云建设尚未完全成熟,产业供给能力有待提升;出于对云计算的安全性、可迁移的顾虑,我国行业用户对公有云还存在一些顾虑,政务、金融等重点行业采购公有云还面临障碍;促进云计算发展的生态体系也有待完善;个人隐私、数据保护等法律法规有待健全。作为行业的主管部门,工业和信息化部信息化和软件服务业司将以创新、协调、绿色、开放、共享发展理念为指导,贯彻落实《云计算发展三年行动计划(2017-2019年)》,把推动云服务能力,加快企业上云作为重要的工作。鼓励行业龙头企业、研究机构和云计算的龙头企业加快协作实现优势互补,加快建设行业云的平台,针对行业中的共性和特性化的企业,引导软件企业提升服务品质,帮助企业提质增效,实现数字化的转型。同时,云计算标准化工作,是行业管理部门把握产业发展规律、服务企业和推动产业发展的重要手段,对于激发市场主体活力、增强产业发展内生动力意义重大。信软司将继续加快推进云计算的标准化工作,积极培育和发展团体标准,支持实质性参与国际标准的制定。持续提升关键核心技术能力,支持第三方机构开展云服务能力测评,引导云计算企业提升服务水平、保障服务质量。本次可信云大会邀请了国内外云计算领域的众多专家,分享和介绍云计算技术在行业的最新应用情况;也为各界交流思想、凝聚共识提供了良好的平台,让我们携起手来、共同努力,推动云计算事业实现新的发展。2023年, 数据中心冷却市场将达到80亿美元_安防互联

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    根据调研机构ResearchAndMarkets.com的调查,预计到2023年全球数据中心冷却市场规模将超过80亿美元,而2017年到2023年的复合年增长率约为6%。拉丁美洲、中东及非洲(MEA)和东南亚(新加坡除外)、印度和韩国等发展中国家的数据中心设施建设增加推动了全球数据中心冷却市场的发展。而提高数据中心设施运营效率,降低能耗,以及减少碳排放的不断增长的需求将促使市场引入更多的创新系统。 该报告分析了2018 - 2023年期间的全球数据中心冷却市场及其市场动态的现状,详细概述了各种市场增长促成因素、限制因素和趋势。这个调查报告还研究了市场的供需双方的需求,并介绍和分析了在数据中心冷却市场中运营的领先公司和其他的行业知名公司的发展。报告指出,液体冷却系统在数据中心的采用率越来越高,采用由于能耗更低的能源,将为数据中心冷却市场发展提供驱动力。安装在数据中心设施中的机架数量正在不断增加,功率密度也在不断增加,使许多数据中心运营商开始选择液体冷却系统。由于需要执行和管理基础设施以确保可靠且可扩展,数据中心的维护和支持服务将以最高速率增长。该服务还有助于服务器、虚拟化管理程序以及内部部署的混合数据中心基础设施的管理。游戏热潮席卷东南亚市场_安防互联

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    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

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    2 月 18 日-19 日,在悉尼举行的 Gartner 数据与分析峰会上,增强型数据分析和可解释的人工智能成为焦点。知名调研机构 Gartner 称,增强型数据分析、持续型智能和可解释的人工智能(AI)是数据和分析技术的主要趋势之一,并在未来三到五年内具有显著的颠覆性潜力。Gartner 副总裁兼杰出分析师 Donald Feinberg 认为,数字化颠覆带来的挑战,也创造了前所未有的机遇。大量数据和由云实现的日益强大的处理能力意味着现在可以大规模地训练和执行必要的算法,以最终兑现出 AI 的全部潜力。Donald 表示,「任何企业的持续生存都将取决于灵活的,以数据为中心的架构,以响应不断变化的速度。」他还谈道,「数字化业务需要大量复杂且分布式的数据、迅速行动以及持续型智能,这意味着僵化且集中式的架构和工具分崩离析。」 Gartner 研究副总裁 Rita Sallam,数据和分析领导者必须审视这些趋势对业务带来的潜在影响,并相应调整业务模式和运营,否则就有可能失去竞争优势。「数据和分析的形势不断发展,从支持内部决策到持续型智能,信息产品和任命首席数据官,」Rita 说道,「深入了解它们对于推动这种不断变化的技术趋势,并根据业务价值对它们进行优先排序至关重要。」Gartner 建议数据和分析领导者与高级业务负责人讨论他们的关键业务优先级,并探索以下主要趋势如何实现这些优先级。趋势 1:增强型数据分析(Augmented Analytics) 作为数据分析的高级增强阶段,增强分析能为分析计划带来更多自动化动能以及创新洞察力。因为在正式进入数据分析之前,都需要对数据进行抽取、清洗、融合等准备工作,以提高数据分析的效率和准确性,更利于决策。而增强分析则能够帮助普通用户在没有数据科学专家或IT人员协助的情况下,访问有效数据,并对理论和假设情况展开测试与验证。增强型数据分析侧重于增强智能的特定领域,利用机器学习(machine learning)转变分析内容的开发、使用与共享方式。目前国内正在加强这一技术突破的包括几大数据计算厂商,如阿里云、百度云、华为云等,通过对百万数据的计算与汇聚,实现对现实算力的优化,以在未来如智慧大脑领域实现更多突破。Gartner预测,到 2020 年,增强分析将成为分析和商业智能解决方案的主要卖点,相关业务负责人应该在平台功能趋于成熟时率先采用增强型分析。机器学习和人工智能、增强型分析将为数据和分析市场带来颠覆,因为它将彻底改变开发、消费和共享分析内容的方式,可使数据准备、洞察力获取和洞察力可视化这个过程实现自动化,在许多情况下无需专业的数据科学家。趋势 2:增强型数据管理(Augmented data Management) 增强型数据管理利用机器学习功能和 AI 引擎来制作数据管理类别,包括数据质量、元数据管理、主数据管理、数据集成以及数据库管理系统(DBMS)自我配置和自我调整。增强型数据管理将元数据由仅用于审计、沿袭和报告变成支持动态系统。元数据正在从被动变为主动,并且正在成为所有 AI / ML 的主要驱动因素。它可以自动执行许多手动任务,为技术水平较低的用户提供使用数据的机会。它还有助于高技能的技术资源专注于更多的增值任务。趋势 3:持续型智能(Continuous Intelligence) 持续性数据不仅仅是一种实时数据的新方式;相反,它是一种设计模式,其中实时分析与业务运营相结合,处理当前和历史数据以规定响应事件的行动。它提供决策自动化或决策支持。持续型智能利用多种技术,比如增强型分析、事件流处理、优化、业务规则管理和机器学习。「持续型智能代表了数据和分析团队工作的重大变化,」Gartner 研究副总裁丽 Sallam 人文,「分析和 BI(商业智能)团队在 2019 年帮助企业做出更明智的实时决策,这是一个巨大的挑战 - 也是一个巨大的机会。它可以被看作是运营商业智能的终极目标。」到 2022 年,超过一半的重要新业务系统将采用持续性智能,使用实时上下文数据来改善决策。趋势 4:可解释的 AI(Explainable AI) 人工智能模型越来越多地用于增强和取代人类决策。但 AI 解决方案如何解释为什么他们得出某些结论?大多数这些先进的 AI 模型都是复杂的黑盒子,无法解释他们为何达到特定的推荐或决定。这是可解释的人工智能的用武之地。比如说,数据科学和机器学习平台中的可解释型AI可自动生成模型的解释,用自然语言从准确性、属性、模型统计和特征等方面解释模型。趋势 5:图形分析(Graph) 图形分析是一组分析技术,可帮助企业探索交易,流程和员工等实体之间的关系。到 2022 年,图形处理和图形数据库管理系统的应用将以每年 100%的速度增长。根据 Gartner 的说法,图形数据存储可以跨数据孤岛有效地建模,探索和查询数据,但是对专业技能的需求限制了它们的采用。由于需要在复杂数据中提出复杂问题,图形分析将在未来几年内增长,这在使用 SQL 查询时并不总是切实可行或甚至可能。趋势 6:数据结构(Data Fabric) 数据结构都是关于单一且一致的数据管理框架。它着眼于在分布式数据环境中实现无摩擦访问和数据共享,而不是孤立存储。到 2022 年,定制数据结构配置将主要用作静态基础架构,迫使组织进入新一波的成本控制浪潮,以完全重新设计更动态的数据网格方法。趋势 7:NLP /会话分析(NLP/Conversational Analytics) 到 2020 年,50%的分析查询将通过搜索、自然语言处理(NLP)或语音生成,或者将自动生成。分析复杂的数据组合并使组织中的每个人都可以访问分析的需求将推动更广泛的采用,使分析工具将如同搜索界面或与虚拟助手的对话一样简单。根据另一项单独研究,NLP 用例非常庞大,预计到 2020 年 NLP 市场价值将达到 134 亿美元。趋势 8:商用的人工智能和机器学习(Commercial AI and ML) 到 2022 年,75%利用 ML 和 AI 技术的新终端用户解决方案将采用商业解决方案,而非开源平台的方式构建。商业供应商已经在开源生态系统中创建了连接器,它们为组织提供了扩展 AI 和所需的功能,例如项目和模型管理、透明度、复用、数据沿袭、平台凝聚力以及开源技术所缺乏的集成。趋势 9:区块链(Blockchain) 企业可以使用区块链来解决数据管理问题吗?数据管理对 CTO 来说是一个持续不断的挑战,但 Bluzelle 首席执行官 Pavel Bains 认为区块链技术可以提供解决方案。区块链和分布式账本技术的核心价值主张是在不受信任的参与者网络中提供去中心化的信任。区块链对于数据分析的潜在影响很大,尤其是对利用参与者关系和交互的那些企业的影响。然而,在四到五个主要区块链技术成为主导之前,还需要几年时间。但是,区块链是数据源,而不是数据库,不会取代现有的数据管理技术。趋势 10:持久性内存服务器(Persistent Memory Servers) 持久存储器技术旨在降低采用内存计算(IMC)的架构的成本和复杂性。持久性内存代表 DRAM 和 NAND 闪存之间的新内存层,可为高性能工作负载提供经济高效的大容量内存。「数据量正在激增,实时将数据转化为价值的紧迫性正以同样快的速度增长,」Donald 表示,「新的服务器工作负载不仅要求更快的 CPU 性能,还要求大容量内存和更快的存储系统。」故宫网站崩溃,用不用把程序员拖出去斩了?_安防互联