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java游戏服务器开发书籍推荐

爬虫与反爬虫,这相爱相杀的一对,简直可以写出一部壮观的斗争史。而在大数据时代,数据就是金钱,很多企业都为自己的网站运用了反爬虫机制,防止网页上的数据被爬虫爬走。然而,如果反爬机制过于严格,可能会误伤到真正的用户请求;如果既要和爬虫死磕,又要保证很低的误伤率,那么又会加大研发的成本。  简单低级的爬虫速度快,伪装度低,如果没有反爬机制,它们可以很快的抓取大量数据,甚至因为请求过多,造成服务器不能正常工作。而伪装度高的爬虫爬取速度慢,对服务器造成的负担也相对较小。所以,网站反爬的重点也是那种简单粗暴的爬虫,反爬机制也会允许伪装度高的爬虫,获得数据。毕竟伪装度很高的爬虫与真实用户也就没有太大差别了。  这篇文章主要讨论使用Scrapy框架时,如何应对普通的反爬机制。  header检验  最简单的反爬机制,就是检查HTTP请求的Headers信息,包括User-Agent, Referer、Cookies等。  User-Agent  User-Agent是检查用户所用客户端的种类和版本,在Scrapy中,通常是在下载器中间件中进行处理。比如在setting.py中建立一个包含很多浏览器User-Agent的列表,然后新建一个random_user_agent文件:  class RandomUserAgentMiddleware(object):  @classmethod  defprocess_request(cls, request, spider):  ua = random.choice(spider.settings['USER_AGENT_LIST'])  if ua:  request.headers.setdefault('User-Agent', ua)  这样就可以在每次请求中,随机选取一个真实浏览器的User-Agent。  Referer  Referer是检查此请求由哪里来,通常可以做图片的盗链判断。在Scrapy中,如果某个页面url是通过之前爬取的页面提取到,Scrapy会自动把之前爬取的页面url作为Referfer。也可以通过上面的方式自己定义Referfer字段。  Cookies  网站可能会检测Cookie中session_id的使用次数,如果超过限制,就触发反爬策略。所以可以在Scrapy中设置 COOKIES_ENABLED = False 让请求不带Cookies。  也有网站强制开启Cookis,这时就要麻烦一点了。可以另写一个简单的爬虫,定时向目标网站发送不带Cookies的请求,提取响应中Set-cookie字段信息并保存。爬取网页时,把存储起来的Cookies带入Headers中。  X-Forwarded-For  在请求头中添加X-Forwarded-For字段,将自己申明为一个透明的代理服务器,一些网站对代理服务器会手软一些。  X-Forwarded-For头一般格式如下:  X-Forwarded-For: client1, proxy1, proxy2  这里将client1,proxy1设置为随机IP地址,把自己的请求伪装成代理的随机IP产生的请求。然而由于X-Forwarded-For可以随意篡改,很多网站并不会信任这个值。  限制IP的请求数量  如果某一IP的请求速度过快,就触发反爬机制。当然可以通过放慢爬取速度绕过,这要以爬取时间大大增长为代价。另一种方法就是添加代理。  很简单,在下载器中间件中添加:  request.meta['proxy'] = 'http://' + 'proxy_host' + ':' + proxy_port  然后再每次请求时使用不同的代理IP。然而问题是如何获取大量的代理IP?  可以自己写一个IP代理获取和维护系统,定时从各种披露免费代理IP的网站爬取免费IP代理,然后定时扫描这些IP和端口是否可用,将不可用的代理IP及时清理。这样就有一个动态的代理库,每次请求再从库中随机选择一个代理。然而这个方案的缺点也很明显,开发代理获取和维护系统本身就很费时费力,并且这种免费代理的数量并不多,而且稳定性都比较差。如果必须要用到代理,也可以去买一些稳定的代理服务。这些服务大多会用到带认证的代理。  在requests库中添加带认证的代理很简单,  proxies = {  "http": "http://user:pass@10.10.1.10:3128/",  }  然而Scrapy不支持这种认证方式,需要将认证信息base64编码后,加入Headers的Proxy-Authorization字段:  importbase64  # Set the location of the proxy  proxy_string = choice(self._get_proxies_from_file('proxies.txt')) # user:pass@ip:port  proxy_items = proxy_string.split('@')  request.meta['proxy'] = "http://%s" % proxy_items[1]  # setup basic authentication for the proxy  user_pass=base64.encodestring(proxy_items[0])  request.headers['Proxy-Authorization'] = 'Basic ' + user_pass  动态加载  现在越来越多的网站使用ajax动态加载内容,这时候可以先截取ajax请求分析一下,有可能根据ajax请求构造出相应的API请求的URL就可以直接获取想要的内容,通常是json格式,反而还不用去解析HTML。  然而,很多时候ajax请求都会经过后端鉴权,不能直接构造URL获取。这时就可以通过PhantomJS+Selenium模拟浏览器行为,抓取经过js渲染后的页面。  需要注意的是,使用Selenium后,请求不再由Scrapy的Downloader执行,所以之前添加的请求头等信息都会失效,需要在Selenium中重新添加  headers = {...}  for key, valuein headers.iteritems():  webdriver.DesiredCapabilities.PHANTOMJS['phantomjs.page.customHeaders.{}'.format(key)] = value  另外,调用PhantomJs需要指定PhantomJs的可执行文件路径,通常是将该路径添加到系统的path路径,让程序执行时自动去path中寻找。我们的爬虫经常会放到crontab中定时执行,而crontab中的环境变量和系统的环境变量不同,所以就加载不到PhamtonJs需要的路径,所以最好是在申明时指定路径:  driver = webdriver.PhantomJS(executable_path='/usr/local/bin/phantomjs')微软ARM架构Windows服务器之举:微软官员答笔者问_安防互联

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    关于制造企业是否要上云的争论每过一段时间就会出现一次,人们对云的态度是既爱又怕。爱的是云可以简化本地部署,强化异地协同,减少信息流通的阻碍,并且随着越来越多的厂商开始从传统销售模式向订阅模式转变,上云意味着即时可以享有最新的服务及解决方案,而省去了自行更新的诸多烦恼。怕的是如果将自己的数据都移交给云服务厂商,可能会出现数据泄漏甚至灭失的风险,企业将丧失自身的竞争力。对于制造企业来说,数据丢失将造成不可挽回的后果。故而在诸多场合,制造企业谈到云,第一个考虑的就是安全问题。虽然争论一直存在,然而或许数据更能说明问题。根据国际数据公司(IDC)发布的中国公有云服务市场半年度跟踪报告显示,2018上半年中国公有云服务整体市场规模(IaaS/PaaS/SaaS)超30亿美金,其中IaaS市场增速再创新高,同比增长83%。这从一个侧面说明了中国云服务的快速发展。 企业上云是一个不可避免的趋势。首先,我们可以从制造企业的角度来看这个问题。是什么推动制造企业上云?前文已经谈到一些优势,大多数企业也认可云所带来的收益,然而,数据安全是制约企业上云的重要因素。关于数据的安全性,有些观点认为,数据存储在云服务厂商那里,制造企业就失去了对数据的控制权,沦落到任人宰割的地步,甚至,云服务厂商本身的经营问题,都会制约企业发展。这些担忧不无道理。但是,需要明确的是,收益与风险是相对的,对于企业来说,重点是权衡风险与收益,在可行性的范围内,尽量降低风险,提升收益。若仅仅因为可能存在的风险,而对于云服务完全否定,则可能错失机遇。目前,一些企业采用混合云的策略,将非核心数据存储在云端,而将核心数据存储在本地,通过这种方式,来将风险降到可控范围。根据全球知名云管理平台RightScale2018年的研究报告,全球已有高达81%的大中型企业采取了“多云”的IT战略来减少意外风险(包含多个服务商或软件供应商的产品,或者包含公有云、私有云、混合云等多种业务部署形态)。其次,从云解决方案的厂商的角度来看。古往今来,有多少行业在专业工分的促进下,取得了效率及效益的极大提升,从生产一根钉子到生产一辆汽车,无一不是如此。而今天,这一理论仍然在发挥着强大的作用。基于专业分工,云服务厂商能够深耕细作,积累更多经验并为制造企业创造更佳体验。相较于制造企业的IT部门,云服务厂商能够同时为多家企业服务,拥有更多实战经验。同时,在市场竞争机制下,云服务厂商为了获取更好的竞争力,需要不断优化管理,精简成本。更进一步而言,云服务作为一个规模效应行业,规模越大,成本越低。通过规模效应,云服务厂商能够优化自身的资源配置效率,降低成本,提升效益。最终,这一行业将为制造企业提供远优于企业本地部署的成本及解决方案,为制造企业创造更好的用户体验。最后,从外部政策环境来看,我国高度重视云计算产业发展。根据前瞻产业研究院整理的资料显示,截止至2018年,国家已经出台了15个相关政策来推进云计算产业的发展。在相关政策利好驱动下,相关制造企业也会加码对于云的投入,而云服务厂商也会从中受益,云服务的市场供需两侧都将被放大。另外,根据IDC报告,在公有云市场,中国与美国相比至少有5年的差距,中国目前仍然处于追赶阶段,故而云服务还有很大空发展空间。云服务产业一方面有政策加持,一方面市场需求尚未饱和,未来,仍大有可为。在内外部因素的共同作用下,制造企业上云将成为趋势。但,在这种趋势面前,每个制造企业所能获得的收益并不相同,所以,并非所有企业都应该立即实施云解决方案。相较于外因驱动,制造企业更应该基于内因来考虑是否上云,这就需要更多地考虑企业的运营效率、盈利模式、竞争优势及行业特性等因素。在时机成熟的时候,上云不失为一个合理的选择。大数据安全防护方法研究与建议_安防互联

    数据中心引入人工智能是否过早 事实上,根据Forrester Research去年的一项调查,70%的企业希望在2018年部署AI技术,20%的企业表示将利用AI来做出决策。据IDC预测,2018年在认知与人工智能系统上的全球支出将增长约55%,达到191亿美元,而75%的企业应用将在2021年使用人工智能。 考虑到上述情况,企业必须拥有能够满足开发AI应用的算法、算力以及数据等基础条件,才能将其用好。因此,一些企业开始考虑将AI引入到数据中心里,那么这种想法会不会为时过早呢?需要明确的是,现阶段的AI仍处于早期发展阶段,并没有那么多的企业能够像谷歌、IBM那样大力推广实践其AI方案。 比如谷歌使用的DeepMind AI引擎,是通过整合神经网络系统,使其数据中心变得更加高效的。为了正确开发和利用神经网络,企业需要大量的专业知识和计算资源。同时,还要具备成熟的流程机制、广泛的培训和庞大的测试集,以便在数据投入生产之前对其进行验证。因此,对于那些想将AI技术引入数据中心的企业来说,就应该提前做好相应的准备才行。云数据中心的市场趋势表现在哪些方面?_安防互联

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    数据中心引入人工智能是否过早 事实上,根据Forrester Research去年的一项调查,70%的企业希望在2018年部署AI技术,20%的企业表示将利用AI来做出决策。据IDC预测,2018年在认知与人工智能系统上的全球支出将增长约55%,达到191亿美元,而75%的企业应用将在2021年使用人工智能。 考虑到上述情况,企业必须拥有能够满足开发AI应用的算法、算力以及数据等基础条件,才能将其用好。因此,一些企业开始考虑将AI引入到数据中心里,那么这种想法会不会为时过早呢?需要明确的是,现阶段的AI仍处于早期发展阶段,并没有那么多的企业能够像谷歌、IBM那样大力推广实践其AI方案。 比如谷歌使用的DeepMind AI引擎,是通过整合神经网络系统,使其数据中心变得更加高效的。为了正确开发和利用神经网络,企业需要大量的专业知识和计算资源。同时,还要具备成熟的流程机制、广泛的培训和庞大的测试集,以便在数据投入生产之前对其进行验证。因此,对于那些想将AI技术引入数据中心的企业来说,就应该提前做好相应的准备才行。云数据中心的市场趋势表现在哪些方面?_安防互联

    前言  XSS 自动点按钮有什么危害?  在社交网络里,很多操作都是通过点击按钮发起的,例如发表留言。假如留言系统有 XSS 漏洞,用户中招后 XSS 除了攻击之外,还能进行传播 —— 它能自动填入留言内容,并点击发表按钮,即可发出带有恶意代码的留言。好友看了中招后,又传播给他们的好友。。。从而形成蠕虫扩散。那么,有没有一种机制,让「发表留言」必须通过用户的「真实点击」按钮才能完成,而无法通过脚本自动实现?这样就能减缓蠕虫传播速度了。  实现  这个想法听起来好像不可行。如果发表留言需要带上用户行为信息,那么 XSS 完全可以伪造一份行为数据,后端根本无法识别。除非,用户在点击按钮时会产生一个「特殊数据」,让后端校验它。  但是,XSS 也可以直接调用按钮元素的 click 方法,这样效果和用户点击仍然一样。后端仍无法识别,是脚本点的,还是用户点的。这么看来,我们只能保护好这个「按钮元素」,让它没法被 XSS 访问到。例如,放在一个不同源的 iframe 里,这样就和 XSS 所在的环境隔离了!不过,这样还不够。假如 XSS 破解了这个「特殊数据」的生成规则,那么即可自己伪造一个,然后直接调用 HTTP 接口发表留言。所以,我们得找一个不可伪造的硬标识。  事实上,有个很简单的办法:我们干脆让 HTTP 请求也通过 iframe 发送。这样,后端通过 referer 即可检测请求是否为 iframe 发起的。毕竟,XSS 是无法伪造 referer 的!  演示  Demo: http://www.etherdream.com/FunnyScript/anti-xssworm/  注意:这个案例不是看能不能注入 XSS,而是看能不能通过当前页面的 JS 自动发留言!  另外,通过第三方服务器发表是不算的。这里为简单,省略了登录态;真实场合下,会话 Cookie 是 HttpOnly 的,无法被 JS 获取到,也就无法让第三方服务器代替发表。  细节:  使用者加载 safebutton.js,引入 SafeButton 类  使用者实例化 SafeButton 对象 A,创建出一个不同源的 iframe 作为按钮界面  用户点击 iframe 按钮后,内部变量 S 置为 true,同时将点击消息告知主页面(postMessage)  主页面收到消息后,让 A 产生 onclick 事件  使用者将 HTTP 请求数据,通过 A 的 send 方法扔给 iframe  iframe 校验内部变量 S:若为 true,则将数据通过 AJAX 发送;否则放弃  服务器校验 referer:若为 iframe 的地址,则继续业务逻辑;否则放弃  iframe 收到 AJAX 返回后,将结果扔给主页面  A 产生 onreceive 事件,其中包含 HTTP 返回结果  其中 No.6 的步骤最为关键。正是这一步,使得未经用户点击,XSS 强制扔给 iframe 的消息变得无效!  如何保护网页按钮不被XSS自动点击  当然,这个方案阻挡不了点击劫持 —— XSS 可以把 iframe 元素放大至整个页面,并设置全透明。  这样用户只要在页面的任何位置点一下,iframe 的 S 状态就变成 true 了,于是就能绕过 No.6。  结尾  当然,安全防御有胜于无。并且该方案的改造成本也不是很大,后端只是增加一个 referer 判断而已;前端也只需改造个别按钮,例如发帖按钮,像点赞这种按钮就没必要保护了。巧用MapReduce+HDFS,海量数据去重的五大策略_安防互联

  • 黑客进游戏服务器里改数据

    黑客进游戏服务器里改数据

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    现如今,大城市已成为经济增长的同义词。在发展中国家和发达国家,人口超过1000万的超大城市在经济繁荣中都占据了相当大的比例,大多数分析人士和政策制定者认为,这种趋势将会持续下去。 目前,从伦敦、开罗、北京到圣保罗,共有33个城市符合“特大城市”的定义;随着城市人口的不断增加,加入超大城市俱乐部的城市数量也会不断增加。专家表示,到2030年,全球将会有41个超大城市,其中12个在中国,6个在印度。这些空间无疑将成为人员、创意、商业创新和经济增长的中心。这种巨大而持续的增长还将给电力分配、污水处理、供水系统、交通、教育、治安和福利等基础设施带来压力。对许多人来说,这意味着人口增长可能是一个重大负担。超大城市的成功取决于基础设施。随着超大城市的持续发展,它们能否茁壮成长,能否为数数以百万计的市民提供高质量的生活,这取决于支撑其发展的IT基础设施。 智慧城市的崛起 大数据分析和移动技术的崛起正在推动发展,将上海、内罗毕和墨西哥城等大都市转变为所谓的“智慧城市”,利用其庞大的人口为经济提供动力。城市的最终目标是利用数据为城市环境带来智慧,提高居民的生活质量。因此,智能城市的主干当然是支撑它的智能网络。智能网络的应用是无穷无尽的。智能电网将利用智能计算、可再生能源存储、智能家电和大数据分析技术,实现原有配电管理的现代化。通过提供可操作的使用数据,智能照明系统可以提高能源效率、降低成本、保持社区安全,增强街道照明的主动性。自动交通控制系统将对实时信息做出反应,减少交通流量,并在必要时进行重新定向。然而,尽管智能城市的好处是广泛的,但只有当数字基础设施能够将分散的机器和传感器连接起来,使它们能够实时交换信息时,才能实现这些好处。要想挖掘大数据的潜在价值,人与应用、数据、内容、云以及网络之间的互联互通就必须是无缝的。 应对容量的挑战 智能应用程序需要大量的连接、数据存储和计算能力,因此理所当然地数据中心将成为智能大城市的核心。能够存储物联网生成的数据,快速访问并将其解释为有意义的可执行信息,这是至关重要的,也会为做好这方面工作的组织和市政当局带来巨大的竞争优势。智慧城市需要新旧结合,既要处理遗留下来的老旧基础设施,也要创建新的设施。对一些人来说,这可能意味着传统的“核心”连接中心将不得不与为边缘计算优化的较小数据中心一起工作。供应商可能还需要一个变通方案来应对不同地方的能源法规和价格,找出数据中心设施的最佳位置。随着越来越多的应用程序被要求为即时参与提供服务,例如流媒体、电子商务和金融服务,数据中心也必须准确配置以满足这类需求。上世纪90年代以来,多租户托管设施一直是互联网经济的基石。随着我们进入智能、技术支持的超大城市环境时代,它将继续发挥重要作用,提供最佳的互联性、灵活性和可伸缩性。高性能计算也可以为智能超大城市应用程序提供动力,因为它代表了一个令人信服的方式,可以解决物联网、大数据所呈现的挑战。而为了生产力和效率的最大化,数据中心管理人员将继续采用高密度创新策略,增加可用电力密度和数据中心的物理足迹计算能力;上述这些在电力大数据应用中至关重要。另一方面,如果做得不对,后果可能是灾难性的。网络故障可能导致能源系统关闭,企业无法开展业务,交通运输出现严重中断,医院和学校也会遭遇严重的断电。因此,智能城市正在转向分散的能源生产和存储系统,这将能够将停电或自然灾害的影响降到最低。由于数据中心的关键性质,政府和企业都在求助于专业人士,第三方数据中心供应商和技术专家。我们看到了智能超大城市不可思议的机遇,但我们也知道,如果没有基础设施的支持,人口规模(目前是现代大都市的驱动力)也可能是它们衰落的原因。的确,要让超大城市成为智能超大城市,并改善数千万人的生活质量,就必须支撑并推动创新的技术基础设施。制定正确的数据中心战略,政府、企业和个人才能拥有智能的、可伸缩的资产,从而实现选择和增长。否则,它就会阻碍创新和变革云计算时代,数据中心架构三层到大二层的演变_安防互联

    10月24日消息,微软公布截至9月30日的2020财年(7月1日到次年6月30日)第一财季财报。财报显示,微软当季营收331亿美元,同比增长14%;利润为107亿美元,同比增长21%,合每股1.38美元。微软公布的财季营收和利润均超出分析师预期,主要归因于市场对Azure云计算程序和基于互联网的办公软件Office需求增加。其中智能云业务营收108.5亿美元,同比增长27%;其它个人计算业务营收111.3亿美元,同比增长3.6%;生产力和商业流程业务营收110.8亿美元,同比增长13%。微软首席执行官萨蒂亚ⷧ𚳥𞷦‹‰(Satya Nadella)过去5年中一直在打造微软云业务,让客户不必自行购买和运行硬件和应用程序。Azure云服务营收当季增长了59%,低于前一个财季的64%。随着增长放缓,该公司正在努力提高利润率,并为Azure争取稳定的大笔交易。Azure的竞争对手是亚马逊的云服务AWS。而微软另一项主要云业务、面向企业客户的Office 365销量跃升25%。投资信托公司Synovus Trust高级投资组合经理丹尼尔ⷦ‘馠𙨄aniel Morgan)表示:“他们已将重心从核心企业软件转向云计算。你可以从中看到云计算业务的增长、利润率的不断扩大、企业迁移至Windows 10,此外本财季个人电脑市场的表现也好于预期。”报告公布后,微软股价在盘后交易中几无变动,当日收于137.24美元。该股当季上涨3.8%,同期标准普尔500指数上涨1.2%。由于市场对云业务的乐观态度,该公司股价今年大幅上涨。随着美国和欧洲监管机构加强对谷歌、亚马逊和Facebook等其他大型科技公司的审查,一些投资者认为投资微软是一个更安全的选择,这也提振了微软的股价。微软市值在4月份曾超过1万亿美元,6月份再次升至这一水平。本月早些时候,苹果取代微软成为美国市值最高的上市公司。微软表示,当季商业云收入增长了36%至116亿美元。该公司指出,“受Azure毛利率实质性改善的推动”,利润率扩大了4个百分点,达到66%。微软没有单独公布Azure营收,也没有明确这项业务是否已经盈利。微软首席财务官艾米ⷨƒ᥾𗯼ˆAmy Hood)表示,商业云的盈利能力在下个财季以及本财年将继续有所改善。但随着时间推移,利润率较低的Azure在该业务中所占的比例越来越大,“你会看到这个数字会面临更大压力,”她说。胡德指出,公司将继续投资建设数据中心,以满足客户对Azure的浓厚兴趣和需求。“以我们目前得到的需求信号,我们将继续建设。”摩根士丹利分析师基思ⷩŸ榖廓eith Weiss)预计,在截至6月30日的12个月里,商业云营收将达到480亿美元,到2022财年将增至790亿美元。他还预计,随着更多客户使用微软的云数据中心,微软的利润率将继续提高,从而使公司能够更有效地运行这些服务。Synovus的摩根表示:“在向云业务迁移方面他们做得很好。”“你可以看看IBM,再看看甲骨文。在所有老牌科技公司中,微软是做得非常好的一家。”面向个人电脑制造商的Windows系统销量增长了9%,而Surface收入则下降了4%,部分原因是该公司在第一财季结束后的假日购物季推出了新机型。LinkedIn营收增长25%,游戏营收下降7%。微软仍有超过15%的营收来自Windows操作系统,这一业务仍严重依赖于公司更换个人电脑的周期。市场研究公司Gartner本月早些时候指出,由于企业升级到最新的Windows操作系统,当季全球个人电脑发货量增长了1.1%。微软将于明年1月分终止对Windows 7的支持,这意味着如果企业想继续通过其系统接收更新和服务,就需要升级到Windows 10操作系统。旧版本操作系统的到期也帮助提振微软Microsoft 365套件的销售,其中包括Word、Excel、Teams等Office云软件,这也是微软与Slack Technologies相竞争的产品。2019年Q3:全球超大规模数据中心数量增至504个_安防互联

    对于一些国外知名的大型公有云服务商来说,在很多年前就已经开始在为企业级用户提供能够接替数据中心的云服务,其中包含了强有力的计算与存储能力。这种按需付费来使用的服务模式一改当初的少数使用全年购买的付费模式,保证企业IT环境稳步提升的同时还大大降低了企业的IT总体成本。    据Rackspace预估的数字来看,其客户使用服务器资源的费用有时会低至每小时0.2英镑或每个月14.6英镑,这些客户使用的Linux系统服务器包括512MB内存以及20GB存储空间。    在一份来自IDC的于2012年7月进行的调查报告中,亚马逊AWS英国地区负责人IainGavin表示,在5年的时间内,企业在云端运行应用要比在自建数据中心设备上少花费70%的成本。    安全问题不容小觑    不管是对于数据中心还是云平台来说,对于用户数据安全的保护一直以来都是使用者关注的重中之重,所以近些年开始有一些企业级用户开始租用其他企业提供的能依据客户需求进行优化的IT基础设备厂房来作为自己的数据中心,这样能够帮助企业在一个相对安全的IT环境当中进行业务的运行,从而也降低了成本的投入,可谓是一举两得。    有很多国外厂商建立起了庞大的数据中心帝国,然后邀请其他企业来租用他们的机房,并以此来赢取收益。他们的客户在租用机房空间后,会在机架上安装他们自己带来的设备,并根据电力的使用情况向“房东”付费,这种新型的数据中心服务模式相信在未来随着用户数据量的不断攀升将会给用户带来更多的惊喜。[返    公有云企业敢于尝试吗?    对于一些国外知名的大型公有云服务商来说,在很多年前就已经开始在为企业级用户提供能够接替数据中心的云服务,其中包含了强有力的计算与存储能力。这种按需付费来使用的服务模式一改当初的少数使用全年购买的付费模式,保证企业IT环境稳步提升的同时还大大降低了企业的IT总体成本。    据Rackspace预估的数字来看,其客户使用服务器资源的费用有时会低至每小时0.2英镑或每个月14.6英镑,这些客户使用的Linux系统服务器包括512MB内存以及20GB存储空间。    在一份来自IDC的于2012年7月进行的调查报告中,亚马逊AWS英国地区负责人IainGavin表示,在5年的时间内,企业在云端运行应用要比在自建数据中心设备上少花费70%的成本。    安全问题不容小觑    不管是对于数据中心还是云平台来说,对于用户数据安全的保护一直以来都是使用者关注的重中之重,所以近些年开始有一些企业级用户开始租用其他企业提供的能依据客户需求进行优化的IT基础设备厂房来作为自己的数据中心,这样能够帮助企业在一个相对安全的IT环境当中进行业务的运行,从而也降低了成本的投入,可谓是一举两得。    有很多国外厂商建立起了庞大的数据中心帝国,然后邀请其他企业来租用他们的机房,并以此来赢取收益。他们的客户在租用机房空间后,会在机架上安装他们自己带来的设备,并根据电力的使用情况向“房东”付费,这种新型的数据中心服务模式相信在未来随着用户数据量的不断攀升将会给用户带来更多的惊喜。数据中心网络带宽的极限在哪里?_安防互联

    关于大数据的讨论,一方面人们需要厘清大数据的概念,开发适用的大数据系统和工具,探索大数据的应用模式等,另一方面人们更关心如何将大数据的价值变现。这对于一个企业来说尤其重要,否则,收集和存储了大量的数据,消耗了大量的钱财,如果大数据不能被很好地利用,从经济上讲就是不合算的,这样的事情也不会长远。大数据价值的发现与其所处的应用场景密切相关。概括起来,大数据价值发现可以划分为三大类:数据服务、数据分析和数据探索。数据服务是面向大规模用户,提供高性能的数据查询、检索、预测等服务,通过直接满足用户需求而将数据价值变现的形式;数据分析是分析人员利用经验,通过对大规模数据使用特定的计算模型进行较为复杂的运算,从而发现易于人们理解的数据模式或规律所进行的数据价值变现的一种运算形式;数据探索是一种利用数据分析和人机交互的结合,通过不断揭示数据的规律和数据间的关联,引导分析人员发现并认识其所未知的数据模式或规律,其价值更多地体现在对未知途径的数据模式和规律的探索。1.数据服务 数据服务针对用户非常明确的数据查询和处理任务,以高性能和高吞吐量的方式实现大众化的服务,是数据价值最重要也是最直接的发现方式。由于要处理大众化的服务请求,每个服务任务必须能够被快速地处理掉,因此,数据服务的单个任务负载不能过于复杂,单任务直接处理的数据不能太大,任务对应的用户需求和采用的数据处理方法必须是明确的。一些典型的数据服务包括事务处理、数据查询、信息检索、数据预测。事务处理是传统数据库范畴的价值发现形式,它针对的主要是任务关键型的数据服务,如银行记账、商业交易等; 数据查询主要是面向快速查找或修改数据的服务需求,它比事务处理更简单,对数据一致性要求没那么强,但对服务的吞吐量要求非常高;信息检索是指从大规模的数据集中快速查找满足用户需求的资料或数据片段的过程;数据预测和数据分类被很多人认为是一种数据分析任务,其实,很多针对个体的数据预测和分类任务实际上是一种数据服务,它使用数据分析得来的预测模型,对个体数据实例进行预测,从而能够高并发地为大规模用户提供分类和预测服务,进而更好地体现出数据的价值。2.数据分析 数据分析是指用适当的统计分析方法对大量数据进行分析或建模,提取有用信息并形成结论,进而辅助人们决策的过程。在这个过程中,用户会有一个明确的目标,通过“数据清理、转换、建模、统计”等一系列复杂的操作,获得对数据的洞察,从而协助用户进行决策。常见的数据分析任务又可以被进一步划分为描述型分析、诊断型分析、预测型分析、策略型分析。描述型分析的主要特点是对数据代表的含义进行描述性的揭示,通过数据统计分析揭示数据隐含的现象,从而帮助人们更好地进行决策。诊断型分析主要用来揭示一些现象背后的成因,因此,它比描述型分析更深入。很多数据挖掘方法与诊断型分析密切相关。比如相关性分析和因果关系的分析等,都是想通过对数据的深度分析揭示描述型分析所发现的某些现象背后的成因。预测型分析主要是使用机器学习技术,对现有的大数据进行深度分析,构建数据预测和分类的模型,从而更好地支持数据预测和分类服务。策略型分析也称指导型分析,是在分析过程中减少甚至排除人的参与,在给定目标的驱动下,直接帮助人们找到好的策略,作用于大数据应用,使得未来数据指标能够按照设想的某些趋势发展。它是数据分析的高级阶段,更能发挥出大数据的价值。总之,数据分析一般基于大量数据和较为复杂的运算模型,其结果信息量通常很大,适用于宏观决策。而对于细节层面信息的获取,数据分析缺乏如索引和访问控制等方面的技术支持。如何在一个平台上,既支持宏观的分析,也支持细节的分析,是当今一个挑战的技术难题。3.数据探索 数据探索是指针对目标可变、持续、多角度的搜索或分析任务,其搜索过程是有选择、有策略和反复进行的。它将以找到信息为目的的传统信息检索模式变为以发现、学习和决策为目的的信息搜寻模式。这样的搜索模式结合了大量的数据分析与人机交互过程,适合于人们从数据中发现和学习更多的内容和价值。对于数据探索,用户可以在微观层面(数据搜索)和宏观层面(数据分析)之间进行自由切换,用交互式的方式探索并发现数据的价值。目前,随着大数据研究的兴起,探索式搜索这种交互式分析和探索数据价值的方式,逐渐引起人们的重视,还有很多问题等待研究者们进行深入的研究。数据服务强调从微观层面获取满足用户需求的精准信息,数据分析强调从宏观层面为用户提供数据洞察,进而提供决策支持,而数据探索则需要在宏观和微观两个层面进行自由切换。大数据蕴含大价值,数据服务、数据分析和数据探索是3个层次的数据价值发现方法。在很多应用下,这3类方法需要混合使用,才能更好地发现大数据的价值。云计算或成最具颠覆性力量 全球50强48家都用云_安防互联

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  • 游戏服务器需要多大宽带

    数据中心引入人工智能是否过早 事实上,根据Forrester Research去年的一项调查,70%的企业希望在2018年部署AI技术,20%的企业表示将利用AI来做出决策。据IDC预测,2018年在认知与人工智能系统上的全球支出将增长约55%,达到191亿美元,而75%的企业应用将在2021年使用人工智能。 考虑到上述情况,企业必须拥有能够满足开发AI应用的算法、算力以及数据等基础条件,才能将其用好。因此,一些企业开始考虑将AI引入到数据中心里,那么这种想法会不会为时过早呢?需要明确的是,现阶段的AI仍处于早期发展阶段,并没有那么多的企业能够像谷歌、IBM那样大力推广实践其AI方案。 比如谷歌使用的DeepMind AI引擎,是通过整合神经网络系统,使其数据中心变得更加高效的。为了正确开发和利用神经网络,企业需要大量的专业知识和计算资源。同时,还要具备成熟的流程机制、广泛的培训和庞大的测试集,以便在数据投入生产之前对其进行验证。因此,对于那些想将AI技术引入数据中心的企业来说,就应该提前做好相应的准备才行。云数据中心的市场趋势表现在哪些方面?_安防互联

  • 我的世界1.7.2游戏服务器

    前言  XSS 自动点按钮有什么危害?  在社交网络里,很多操作都是通过点击按钮发起的,例如发表留言。假如留言系统有 XSS 漏洞,用户中招后 XSS 除了攻击之外,还能进行传播 —— 它能自动填入留言内容,并点击发表按钮,即可发出带有恶意代码的留言。好友看了中招后,又传播给他们的好友。。。从而形成蠕虫扩散。那么,有没有一种机制,让「发表留言」必须通过用户的「真实点击」按钮才能完成,而无法通过脚本自动实现?这样就能减缓蠕虫传播速度了。  实现  这个想法听起来好像不可行。如果发表留言需要带上用户行为信息,那么 XSS 完全可以伪造一份行为数据,后端根本无法识别。除非,用户在点击按钮时会产生一个「特殊数据」,让后端校验它。  但是,XSS 也可以直接调用按钮元素的 click 方法,这样效果和用户点击仍然一样。后端仍无法识别,是脚本点的,还是用户点的。这么看来,我们只能保护好这个「按钮元素」,让它没法被 XSS 访问到。例如,放在一个不同源的 iframe 里,这样就和 XSS 所在的环境隔离了!不过,这样还不够。假如 XSS 破解了这个「特殊数据」的生成规则,那么即可自己伪造一个,然后直接调用 HTTP 接口发表留言。所以,我们得找一个不可伪造的硬标识。  事实上,有个很简单的办法:我们干脆让 HTTP 请求也通过 iframe 发送。这样,后端通过 referer 即可检测请求是否为 iframe 发起的。毕竟,XSS 是无法伪造 referer 的!  演示  Demo: http://www.etherdream.com/FunnyScript/anti-xssworm/  注意:这个案例不是看能不能注入 XSS,而是看能不能通过当前页面的 JS 自动发留言!  另外,通过第三方服务器发表是不算的。这里为简单,省略了登录态;真实场合下,会话 Cookie 是 HttpOnly 的,无法被 JS 获取到,也就无法让第三方服务器代替发表。  细节:  使用者加载 safebutton.js,引入 SafeButton 类  使用者实例化 SafeButton 对象 A,创建出一个不同源的 iframe 作为按钮界面  用户点击 iframe 按钮后,内部变量 S 置为 true,同时将点击消息告知主页面(postMessage)  主页面收到消息后,让 A 产生 onclick 事件  使用者将 HTTP 请求数据,通过 A 的 send 方法扔给 iframe  iframe 校验内部变量 S:若为 true,则将数据通过 AJAX 发送;否则放弃  服务器校验 referer:若为 iframe 的地址,则继续业务逻辑;否则放弃  iframe 收到 AJAX 返回后,将结果扔给主页面  A 产生 onreceive 事件,其中包含 HTTP 返回结果  其中 No.6 的步骤最为关键。正是这一步,使得未经用户点击,XSS 强制扔给 iframe 的消息变得无效!  如何保护网页按钮不被XSS自动点击  当然,这个方案阻挡不了点击劫持 —— XSS 可以把 iframe 元素放大至整个页面,并设置全透明。  这样用户只要在页面的任何位置点一下,iframe 的 S 状态就变成 true 了,于是就能绕过 No.6。  结尾  当然,安全防御有胜于无。并且该方案的改造成本也不是很大,后端只是增加一个 referer 判断而已;前端也只需改造个别按钮,例如发帖按钮,像点赞这种按钮就没必要保护了。巧用MapReduce+HDFS,海量数据去重的五大策略_安防互联

  • java游戏服务器架构

    在过去十年里,互联网数据中心市场有了显著的增长。在世界各地,这种增长的速度各不相同,其中发达国家(随着建立超大规模的企业和托管数据中心)比新兴经济体要快,但毫无疑问,全球各地都在加速增长。当然,这并不奇怪。企业已经变得非常依赖数据。他们需要大量活动的数据,包括解释客户的行为、预测市场轨迹、确保收入管理过程的安全、确保合规以及发现违规和欺诈行为。我们的国民经济越来越依赖数字技术。政府和监管机构依靠数据来更准确地了解它们所服务的社会。一般来说,消费者和企业在他们生活和运营的日益紧密的世界中会产生大量的数据。超大型数据中心的部署通常集中在相对较少的中心位置。然而,这种情况必须改变。新物联网应用的发展;内容的缓存以减少数据用户的延迟;需要处理能力的技术出现在离数据产生或需要的地方更近(例如自动驾驶汽车);移动电信网络扩展到以前没有连接的地区,这一切都推动了数据中心在更分散的地理位置部署的热潮。 数据和数据处理越来越多地向网络边缘移动,并且越来越接近用户。这并不意味着数据中心在中心位置的增长将会减少。相反,它将继续以良好的速度增长。然而,随着新的小型数据中心在0.5-5MW范围内的增长,它将被超越。在一些较小或欠发达国家,它们将成为核心设施,而在发达经济体,它们将被称为边缘数据中心。命名有点无关紧要,结果是整个数据中心市场的规模将迅速扩大。它们能在需要的时候安全建造吗? 每一个新的建筑项目都面临挑战,尤其是数据中心;任何一个建立了数据中心的人都会痛苦地意识到其中的风险。这需要将建筑本身与大量敏感的高科技设备进行必要的整合:电力系统、冷却系统、安全系统、气流结构、火灾探测和战斗系统、设备管理系统等。它们都需要以最佳操作的方式确定尺寸和安装方式。系统和空间需要紧密地集成到高度调优的机器中。为了实现这一点,土建工程建造商、设备供应商、系统集成商和总承包商之间需要高度协调。当然,这可能会带来重大挑战,并且超出预算和时间的风险很高。因此,如果数据中心的容量要像我们需要的那样快速增长,那么是时候让传统的构建流程与历史相结合,重新思考我们未来应该如何部署数据中心。好消息是,有一个解决方案。场外预制和预集成,可提高速度和降低风险构建新数据中心有四种主要的构建方法: 1.可以按照传统的方式,在场地上新建一幢实体建筑,然后在现场安装并整合技术设备。如上所述,以这种方式管理的项目所固有的风险是不可接受的。2.一个模块化的建筑可以远程建造,然后在铺设地基后将其放在现场。然而,虽然使用这种方法可以节省一些施工时间,但是与现场运输、安装和集成所有技术设备相关的风险意味着这种方法并没有太大的改进。3.将预制概念更进一步,可以在工厂中构建单功能模块块(冷却模块、电源模块、空白空间模块等),然后将其运送到现场进行安装。潜在的缺点是这些单功能模块是预定义的,因此整个数据中心解决方案可能不能完全适应客户的确切需求。但是,它肯定比上面的两个选项更好,因为这种方法允许在工厂中进行更多的预安装和预集成。4.毫无疑问,许多新的数据中心仍将使用上述三种方法建立。然而,很明显,增长最快的部分将是完全预制的全定制数据中心建筑,所有的技术设备和系统都在发货前进行了预装和功能测试,然后组装和委托。这种方法的优点是,由于大多数安装都是在洁净室的工厂环境中进行的,因此可以对供应商的协调、风险降低、安装和集成的质量、成本管理和准时交货获得高度的控制。我相信这个数据中心产业化建设过程在一个专门的外部工厂环境不仅是合乎逻辑的和明智的方式建立新的数据中心,这是唯一的方法,新的边缘数据中心设施能够跟上预期需求的交付。采用定制设计的工业化流程 这种异地工业化数据中心的建设、安装和集成在任何方面都不会受到限制。相反,它允许企业更快地适应和成长。这样的数据中心完全可以适应数据中心运营商的需求,随着业务增长和扩张成本的可预测,它们的规模会更大。将定制设计与工业化的过程相结合,允许根据特定的个人客户需求创建一个设施,并且可以包括Uptime Institute层级认证——用于设计和构建。事实上,可以实现的功能没有限制,这允许数据中心完全符合业务目标,并确保最短的交付时间、最低的成本、最高的质量和最佳的可伸缩性。最重要的是,数据中心构建过程的这种产业化大大降低了风险——数据中心运营商及其客户的关键共享需求。未来可靠的数据中心建设是安全的。2018年全球数据中心发展现状分析:数量减少但体量有所增加_安防互联

  • 您与游戏服务器的连接出现问题怎么解决

    现如今,大城市已成为经济增长的同义词。在发展中国家和发达国家,人口超过1000万的超大城市在经济繁荣中都占据了相当大的比例,大多数分析人士和政策制定者认为,这种趋势将会持续下去。 目前,从伦敦、开罗、北京到圣保罗,共有33个城市符合“特大城市”的定义;随着城市人口的不断增加,加入超大城市俱乐部的城市数量也会不断增加。专家表示,到2030年,全球将会有41个超大城市,其中12个在中国,6个在印度。这些空间无疑将成为人员、创意、商业创新和经济增长的中心。这种巨大而持续的增长还将给电力分配、污水处理、供水系统、交通、教育、治安和福利等基础设施带来压力。对许多人来说,这意味着人口增长可能是一个重大负担。超大城市的成功取决于基础设施。随着超大城市的持续发展,它们能否茁壮成长,能否为数数以百万计的市民提供高质量的生活,这取决于支撑其发展的IT基础设施。 智慧城市的崛起 大数据分析和移动技术的崛起正在推动发展,将上海、内罗毕和墨西哥城等大都市转变为所谓的“智慧城市”,利用其庞大的人口为经济提供动力。城市的最终目标是利用数据为城市环境带来智慧,提高居民的生活质量。因此,智能城市的主干当然是支撑它的智能网络。智能网络的应用是无穷无尽的。智能电网将利用智能计算、可再生能源存储、智能家电和大数据分析技术,实现原有配电管理的现代化。通过提供可操作的使用数据,智能照明系统可以提高能源效率、降低成本、保持社区安全,增强街道照明的主动性。自动交通控制系统将对实时信息做出反应,减少交通流量,并在必要时进行重新定向。然而,尽管智能城市的好处是广泛的,但只有当数字基础设施能够将分散的机器和传感器连接起来,使它们能够实时交换信息时,才能实现这些好处。要想挖掘大数据的潜在价值,人与应用、数据、内容、云以及网络之间的互联互通就必须是无缝的。 应对容量的挑战 智能应用程序需要大量的连接、数据存储和计算能力,因此理所当然地数据中心将成为智能大城市的核心。能够存储物联网生成的数据,快速访问并将其解释为有意义的可执行信息,这是至关重要的,也会为做好这方面工作的组织和市政当局带来巨大的竞争优势。智慧城市需要新旧结合,既要处理遗留下来的老旧基础设施,也要创建新的设施。对一些人来说,这可能意味着传统的“核心”连接中心将不得不与为边缘计算优化的较小数据中心一起工作。供应商可能还需要一个变通方案来应对不同地方的能源法规和价格,找出数据中心设施的最佳位置。随着越来越多的应用程序被要求为即时参与提供服务,例如流媒体、电子商务和金融服务,数据中心也必须准确配置以满足这类需求。上世纪90年代以来,多租户托管设施一直是互联网经济的基石。随着我们进入智能、技术支持的超大城市环境时代,它将继续发挥重要作用,提供最佳的互联性、灵活性和可伸缩性。高性能计算也可以为智能超大城市应用程序提供动力,因为它代表了一个令人信服的方式,可以解决物联网、大数据所呈现的挑战。而为了生产力和效率的最大化,数据中心管理人员将继续采用高密度创新策略,增加可用电力密度和数据中心的物理足迹计算能力;上述这些在电力大数据应用中至关重要。另一方面,如果做得不对,后果可能是灾难性的。网络故障可能导致能源系统关闭,企业无法开展业务,交通运输出现严重中断,医院和学校也会遭遇严重的断电。因此,智能城市正在转向分散的能源生产和存储系统,这将能够将停电或自然灾害的影响降到最低。由于数据中心的关键性质,政府和企业都在求助于专业人士,第三方数据中心供应商和技术专家。我们看到了智能超大城市不可思议的机遇,但我们也知道,如果没有基础设施的支持,人口规模(目前是现代大都市的驱动力)也可能是它们衰落的原因。的确,要让超大城市成为智能超大城市,并改善数千万人的生活质量,就必须支撑并推动创新的技术基础设施。制定正确的数据中心战略,政府、企业和个人才能拥有智能的、可伸缩的资产,从而实现选择和增长。否则,它就会阻碍创新和变革云计算时代,数据中心架构三层到大二层的演变_安防互联

  • 无备案香港服务器

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    关于大数据的讨论,一方面人们需要厘清大数据的概念,开发适用的大数据系统和工具,探索大数据的应用模式等,另一方面人们更关心如何将大数据的价值变现。这对于一个企业来说尤其重要,否则,收集和存储了大量的数据,消耗了大量的钱财,如果大数据不能被很好地利用,从经济上讲就是不合算的,这样的事情也不会长远。大数据价值的发现与其所处的应用场景密切相关。概括起来,大数据价值发现可以划分为三大类:数据服务、数据分析和数据探索。数据服务是面向大规模用户,提供高性能的数据查询、检索、预测等服务,通过直接满足用户需求而将数据价值变现的形式;数据分析是分析人员利用经验,通过对大规模数据使用特定的计算模型进行较为复杂的运算,从而发现易于人们理解的数据模式或规律所进行的数据价值变现的一种运算形式;数据探索是一种利用数据分析和人机交互的结合,通过不断揭示数据的规律和数据间的关联,引导分析人员发现并认识其所未知的数据模式或规律,其价值更多地体现在对未知途径的数据模式和规律的探索。1.数据服务 数据服务针对用户非常明确的数据查询和处理任务,以高性能和高吞吐量的方式实现大众化的服务,是数据价值最重要也是最直接的发现方式。由于要处理大众化的服务请求,每个服务任务必须能够被快速地处理掉,因此,数据服务的单个任务负载不能过于复杂,单任务直接处理的数据不能太大,任务对应的用户需求和采用的数据处理方法必须是明确的。一些典型的数据服务包括事务处理、数据查询、信息检索、数据预测。事务处理是传统数据库范畴的价值发现形式,它针对的主要是任务关键型的数据服务,如银行记账、商业交易等; 数据查询主要是面向快速查找或修改数据的服务需求,它比事务处理更简单,对数据一致性要求没那么强,但对服务的吞吐量要求非常高;信息检索是指从大规模的数据集中快速查找满足用户需求的资料或数据片段的过程;数据预测和数据分类被很多人认为是一种数据分析任务,其实,很多针对个体的数据预测和分类任务实际上是一种数据服务,它使用数据分析得来的预测模型,对个体数据实例进行预测,从而能够高并发地为大规模用户提供分类和预测服务,进而更好地体现出数据的价值。2.数据分析 数据分析是指用适当的统计分析方法对大量数据进行分析或建模,提取有用信息并形成结论,进而辅助人们决策的过程。在这个过程中,用户会有一个明确的目标,通过“数据清理、转换、建模、统计”等一系列复杂的操作,获得对数据的洞察,从而协助用户进行决策。常见的数据分析任务又可以被进一步划分为描述型分析、诊断型分析、预测型分析、策略型分析。描述型分析的主要特点是对数据代表的含义进行描述性的揭示,通过数据统计分析揭示数据隐含的现象,从而帮助人们更好地进行决策。诊断型分析主要用来揭示一些现象背后的成因,因此,它比描述型分析更深入。很多数据挖掘方法与诊断型分析密切相关。比如相关性分析和因果关系的分析等,都是想通过对数据的深度分析揭示描述型分析所发现的某些现象背后的成因。预测型分析主要是使用机器学习技术,对现有的大数据进行深度分析,构建数据预测和分类的模型,从而更好地支持数据预测和分类服务。策略型分析也称指导型分析,是在分析过程中减少甚至排除人的参与,在给定目标的驱动下,直接帮助人们找到好的策略,作用于大数据应用,使得未来数据指标能够按照设想的某些趋势发展。它是数据分析的高级阶段,更能发挥出大数据的价值。总之,数据分析一般基于大量数据和较为复杂的运算模型,其结果信息量通常很大,适用于宏观决策。而对于细节层面信息的获取,数据分析缺乏如索引和访问控制等方面的技术支持。如何在一个平台上,既支持宏观的分析,也支持细节的分析,是当今一个挑战的技术难题。3.数据探索 数据探索是指针对目标可变、持续、多角度的搜索或分析任务,其搜索过程是有选择、有策略和反复进行的。它将以找到信息为目的的传统信息检索模式变为以发现、学习和决策为目的的信息搜寻模式。这样的搜索模式结合了大量的数据分析与人机交互过程,适合于人们从数据中发现和学习更多的内容和价值。对于数据探索,用户可以在微观层面(数据搜索)和宏观层面(数据分析)之间进行自由切换,用交互式的方式探索并发现数据的价值。目前,随着大数据研究的兴起,探索式搜索这种交互式分析和探索数据价值的方式,逐渐引起人们的重视,还有很多问题等待研究者们进行深入的研究。数据服务强调从微观层面获取满足用户需求的精准信息,数据分析强调从宏观层面为用户提供数据洞察,进而提供决策支持,而数据探索则需要在宏观和微观两个层面进行自由切换。大数据蕴含大价值,数据服务、数据分析和数据探索是3个层次的数据价值发现方法。在很多应用下,这3类方法需要混合使用,才能更好地发现大数据的价值。云计算或成最具颠覆性力量 全球50强48家都用云_安防互联

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