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校内代理服务器

并发链接是指同一时间多个连接请求,这个可以在IIS-->网站-->高级设置-->最大并发连接数里修改请求队列是指多个请求进来后,工作线程不够全部处理,请会把一部份请求放入队列。这个可以在应用程序池--> v4.0 Classic-->高级设置-->队列长度 里修改工作线程是在该应用程序池里可以使用的线程 当1000个用户同时段请求网站时,如果并发链接为900个,那另外100个就不能连接。如果并发链接为1001个,那这1000个用户请求就会被放入请求队列,工作线程假设有10个,那这1000个请求队列中的10个被马上处理,剩下的990个要等待工作线程处理完后再处理。一个网站对应一个应用程序池,一个应用程序池默认一个工作进程,一个工作进程有默认的工作线程数量(工作线程可以通过Machine.config的maxWorkerThreads修改,并跟CPU是几核有关系),我们可以通过设置应用程序池的最大工作进程为2,那这样就成了web园。相应的工作线程也随工作进程的增加也加倍,但是要考虑cpu和内存的会不会消耗过大。web园是直接的表现就是通过任务管理器里可以看到两个w3pw.exe进程。安防互联海外服务器支持windowsserver系统,欢迎广大用户联系24小时在线客服租用ubuntu 16.04分区 Ubuntu16.04LTS进入不了_安防互联

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    随着存储数据信息量的飞速增长,越来越多的人开始关注存储数据的缩减方法。数据压缩、单实例存储和重复数据删除等都是经常使用的存储数据缩减技术。  重复数据删除往往是指消除冗余子文件。不同于压缩,重复数据删除对于数据本身并没有改变,只是消除了相同的数据占用的存储容量。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势,并对扩展性有所帮助。举个简单的例子:在专门为电信运营商定制的呼叫详单去重应用程序中,我们就可以看到删除重复数据的影子。同样的,对于包含相同数据包的通信网络,我们可以使用这种技术来进行优化。在存储架构中,删除重复数据的一些常用的方法包括:哈希、二进制比较和增量差分。在HadoopSphere这篇文章中,将专注于如何利用MapReduce和HDFS来消除重复的数据。(下面列出的方法中包括一些学者的实验方法,因此把术语定义为策略比较合适)。  策略1:只使用HDFS和MapReduce  Owen O’Malley在一个论坛的帖子中建议使用以下方法:  让你的历史数据按照MD5值进行排序。 运行一个MapReduce的作业,将你的新数据按照MD5进行排序。需要注意的是:你要做所有数据的整体排序,但因为MD5是在整个密钥空间中是均匀分布的,排序就变得很容易。基本上,你挑选一个reduce作业的数量(如256),然后取MD5值的前N位数据来进行你的reduce作业。由于这项作业只处理你的新数据,这是非常快的。 接下来你需要进行一个map-side join,每一个合并的输入分块都包含一个MD5值的范围。RecordReader读取历史的和新的数据集,并将它们按照一定方式合并。(你可以使用map-side join库)。你的map将新数据和旧数据合并。这里仅仅是一个map作业,所以这也非常快。当然,如果新的数据足够小,你可以在每一个map作业中将其读入,并且保持新记录(在RAM中做了排序)在合适的数量范围内,这样就可以在RAM中执行合并。这可以让你避免为新数据进行排序的步骤。类似于这种合并的优化,正是Pig和Hive中对开发人员隐藏的大量细节部分。  策略2:使用HDFS和Hbase  在一篇名为“工程云系统中一种新颖的删除重复数据技术”的论文中,Zhe Sun, Jun Shen, Jianming Young共同提出了一种使用HDFS和Hbase的方法,内容如下:  使用MD5和SHA-1哈希函数计算文件的哈希值,然后将值传递给Hbase。将新的哈希值与现有的值域比较,如果新值已经存在于Hbase去重复表中,HDFS会检查链接的数量,如果数量不为零时,哈希值对应的计数器将增加1。如果数量是零或哈希值在之前的去重复表中不存在,HDFS会要求客户端上传文件并更新文件的逻辑路径。HDFS将存储由用户上传的源文件,以及相应的链接文件,这些链接文件是自动生成的。链接文件中记录了源文件的哈希值和源文件的逻辑路径。要注意使用这种方法中的一些关键点:文件级的重复数据删除需要保持索引数量尽可能小,这样可以有高效的查找效率。MD5和SHA-1需要结合使用从而避免偶发性的碰撞。  策略3:使用HDFS,MapReduce和存储控制器  由Netapp的工程师AshishKathpal、GauravMakkar以及Mathew John三人联合,在一篇名为“在后期处理重复数据删除的分布式重复检测方式”的文章中,提出通过使用HadoopMapReduce的重复检测机制来替代Netapp原有的重复检测环节,文中提到的基于重复检测的Hadoop工作流包含如下几个环节:  将数据指纹(Fingerprint)由存储控制器迁移到HDFS。  生成数据指纹数据库,并在HDFS上永久存储该数据库。  使用MapReduce从数据指纹记录集中筛选出重复记录,并将去重复后的数据指纹表保存回存储控制器。  数据指纹是指存储系统中文件块经过计算后的哈希索引,通常来说数据指纹要比它代表的数据块体积小的多,这样就可以减少分布式检测时网络中的数据传输量。  策略4:使用Streaming,HDFS,MapReduce  对于Hadoop和Streaming的应用集成,基本上包含两种可能的场景。以IBM Infosphere Streams和BigInsights集成为例,场景应该是:  1. Streams到Hadoop的流程:通过控制流程,将Hadoop MapReduce模块作为数据流分析的一部分,对于Streams的操作需要对更新的数据进行检查并去重,并可以验证MapReduce模型的正确性。  众所周知,在数据摄入的时候对数据进行去重复是最有效的,因此在Infosphere Streams中对于某个特定时间段或者数量的记录会进行去重复,或者识别出记录的增量部分。接着,经过去重的数据将会发送给Hadoop BigInsights用于新模型的建立。  2. Hadoop到Streams的流程:在这种方式中,Hadoop MapReduce用于移除历史数据中的重复数据,之后MapReduce模型将会更新。MapReduce模型作为Streams中的一部分被集成,针对mid-stream配置一个操作符(operator),从而对传入的数据进行处理。  策略5:结合块技术使用MapReduce  在莱比锡大学开发的一个原型工具Dedoop(Deduplication with Hadoop)中,MapReduce应用于大数据中的实体解析处理,到目前为止,这个工具囊括了MapReduce在重复数据删除技术中最为成熟的应用方式。  基于实体匹配的分块是指将输入数据按照类似的数据进行语义分块,并且对于相同块的实体进行限定。实体解析处理分成两个MapReduce作业:分析作业主要用于统计记录出现频率,匹配作业用于处理负载均衡以及近似度计算。另外,匹配作业采用“贪婪模式”的负载均衡调控,也就是说匹配任务按照任务处理数据大小的降序排列,并做出最小负载的Reduce作业分配。Dedoop还采用了有效的技术来避免多余的配对比较。它要求MR程序必须明确定义出哪个Reduce任务在处理哪个配对比较,这样就无需在多个节点上进行相同的配对比较。一个数据分析报告的框架_安防互联

    企业如今致力于消除数据传输瓶颈,而这促进了边缘计算基础设施的部署和发展。处理数据的基础设施需要更加接近数据的使用位置,而不是将数据发送到远程大型数据中心进行处理。调研机构商业内幕情报(Business Insider Intelligence)在2018年发布的一份调查报告估计,分布在全球各地的边缘基础设施将连接企业和政府部门的近25亿台物联网设备。2015年约为5.07亿台,而到2020年将呈指数增长,达到56亿台。报告指出,边缘计算与云计算相比更适合收集和处理数据。其主要优势包括:几乎实时的数据分析。降低运营和数据管理成本。减少发送到云端的数据,从而减少网络限制。如果边缘设备发生故障,确保其他IT资产将继续运行。建设基础设施的影响早期部署的边缘计算设施通常是企业和政府进行定制的,而组织如何配置边缘计算解决方案将决定其是否需要基础设施的更新与改造。 一些边缘计算应用程序将使用5G电信网络。因此边缘计算设备可能是手机、平板电脑、笔记本电脑,甚至可能是手机信号塔。在制造行业中,边缘计算部署在车间内部;而在零售商店,边缘计算设施部署在小型的专门设计的机柜中。数据中心级别也有一些边缘解决方案,例如谷歌公司的DeepMind机器学习应用程序,可以将数据中心的冷却能耗降低40%。Uptime Institute公司IT优化和战略副总裁Todd Traver表示,“这意味着组织每年可节省数百万美元的费用。这无疑对组织开发,并将这项技术引入成套设施管理应用程序和运营群组是一个巨大激励。”边缘计算可以同时使用新设备和现有设备,也可以对边缘设备、传感器和机器进行改造。“边缘计算及其提供的分析能力使传感器成为智能解决方案的一部分。”Traver说。还有一些硬件供应商正在开发安装外部的加固网络设备。在运营方面,这些解决方案可以是微型独立数据中心,也可以是大型关键任务应用程序的一部分,具体应用取决于企业的需求。设施管理人员意识到边缘计算需要采用与主要现场或异地数据中心相同程度的可靠冗余设计对于数据中心来说柴油发电机组有怎样的作用_安防互联

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    已帮助:97551人  |  QQ• - •微信:2685936770

    如今,托管数据中心市场正在增长。随着越来越多的企业采用云计算,超大规模数据中心提供商正日益占据主导地位。由于多租户数据中心公司现在必须在竞争日益激烈的市场中竞争,因此他们必须找到另一种区分自己的方式。过去,托管数据中心供应商会这样做的方式是通过扩展空间和电源。但现在不再可能,而目前的关键是网络连接。通过让客户能够直接连接到主要业务合作伙伴,无论是云计算服务提供商、其他企业、运营商还是内容提供商,这种直接连接提供了安全和快速的连接。企业决策者知道这一点,并正在基于此选择IT策略。 Digital Realty公司等主要数据中心提供商正在对直接连接进行重大投资,并与Salesforce等各种服务相连接。如果通过网络搜索,可以显示出许多主要数据中心运营商和托管商,如Telehouse,Equinix和Virtus公司,可直接连接到亚马逊网络服务(AWS)。其中包括Equinix公司在内的一些运营商为促进他们的直接连接计划付出了巨大的努力,据该公司称,它允许企业直接连接上千家企业。 网络的连接性非常重要,现在它已经达到网络连接性产品占到主机托管服务提供商收入近三分之一的程度。因此,托管数据中心提供商应提供广泛的连接服务。这些归属于广泛的类别是内部部署和内部托管数据中心。内容托管连接将企业客户与主机托管设施内的合作伙伴、客户、对等网络和云计算相连接。通过基于铜线或光纤的交叉连接实现,这提供了极低的延迟、高速交换、高带宽和高级别的安全性。提供这些服务或不提供这些服务可能是托管数据中心公司的决策。考虑到产品的性质,其优势实际上翻了一番,提供连接服务使企业更有可能使用该设施,这反过来又会带来企业与其联系。提供这些平台可以成为决定是否成为企业战略核心供应商的决定性因素。 具体的intracolocation服务包括"汇接机房"(MMRs),主机托管数据中心内的电信公司可以互相连接并交换数据的地方。汇接机房提供了一个安全的生产环境,运营商交接点设备可以全天候运行,并将中断风险减到最小。另一种广泛的连接类型是intercolocation,它涉及多个数据中心。通过利用连接的数据中心之间的高速连接(通常是中立的,以提供更多的选择和产品的变化),客户可以获得显著的收益,特别是在速度方面。随着可以提供灾难恢复、端到端以太网连接、网络对等、混合云部署、云爆发等各种其他服务,托管服务提供商可通过多种方式将新客户带到他们的设施中,并为现有客户改善服务。人们了解所提供的选项范围是一回事,而了解实现这些选项所需的又是一回事。从连接策略转向执行连通性计划涉及两个主要挑战。它们围绕着所涉及的流程,必须改变运行中流程的结构以适应新连接产品的引入。同时,他们必须能够对这些新服务的复杂性进行管理。研究表明内存组件短缺可能导致数据中心投资放缓_安防互联

    根据调研机构Million Insights公司的预测,到2025年,全球数据中心网络市场规模将达到409亿美元,并在2019年至2025年期间实现11.0%的复合年增长率。跨多个行业的越来越多的非结构化数据有望推动市场增长。此外,预计在预测期内,越来越多的采用云计算和引入先进数据中心运营模型也将推动市场增长。 这种数据中心网络有助于组织在向跨渠道流程和系统公开之前,在单个平台上整合和组织信息。它还允许组织与不同行业的客户建立联系。诸如降低运营成本、提高服务器集成度和最佳性能等因素都在促进这一市场的增长。大多数组织都在关注最先进的基础设施,以有效地解决问题并满足客户的期望。引导信息以增强日常运营通过使用各种网络解决方案,可以在共享平台上存储、分析和管理收集的信息,这使服务提供商可以更新其业务模型并有助于增加其收入。这导致需要对信息进行通道化以增强日常操作,因此有望在未来几年内推动对数据中心网络的需求。由于网络攻击的发生率不断上升,基于云计算的平台的采用不断增加以及对实时信息的需求不断增加,数据中心网络市场预计将出现可观的增长。该解决方案帮助组织按需访问信息,并允许他们扩大产品和服务的销售。数据中心网络也被认为是灾难恢复的一种熟练模式,因为它允许操作恢复和恢复功能以及对克隆数据库的访问。进一步的发现•在一些地区,尤其是在食品和饮料、汽车和制药领域,越来越多地采用云计算和数字化技术,预计将在预测期内推动市场增长。•2018年,由于越来越多地采用各种计算机制组合,存储区域网络(SAN)解决方案占据了最大的市场份额,预计在未来几年内将大幅增长。•预计2019年至2025年,金融服务和保险(BFSI)行业的复合年增长率将会最高,因为金融服务和保险(BFSI)、IT和电信正集中精力采用先进技术来维护其复杂的基础设施资产。•由于南亚国家越来越多地采用数据中心网络解决方案,亚太地区预计在预测期内增长最快,复合年增长率超过14.0%。•思科、阿尔卡特朗讯、戴尔、Equinix、日立数据系统公司、惠普开发公司Vmware和IBM是该市场的主要参与者。•市场参与者正在实施几种策略,例如产品扩展、合并和收购,以在竞争激烈的市场中保持竞争力。Equinix将在米兰开发一个新的数据中心_安防互联

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    目前,黑客已经对900,000多个WordPress网站发起了大规模攻击,这些攻击试图将访问者重定向到恶意网站或在取得管理员登录权限后直接植入后门。根据有效载荷,这些攻击似乎是由一个黑客发起的,在过去的一个月中,他至少使用了24,000个IP‌地址向900,000多个站点发送恶意请求。在4月28日之后,攻击尝试有所增加。WordPress安全公司Divisant在5月3日检测到针对50多万个网站的2000万次攻击。Defiant高级质量检查官Ram Gall表示,攻击者主要集中在插件中的跨站点脚本(XSS)漏洞利用上,这些漏洞虽然在几个月或几年前已得到修复,但黑客还是针对没有更新的用户进行了攻击。将访问者重定向到恶意网站是妥协的办法之一。如果JavaScript是由登录的管理员的浏览器执行的,则代码将尝试在头文件中插入一个PHP后门以及另一个JavaScript。然后,后门获取另一个有效负载,并将其存储在主题的标头文件中,以尝试执行该有效负载。“这种方法可以让攻击者保持对网站的控制。”这样,攻击者可以切换到另一个有效负载,该有效负载可能是Webshell,创建恶意管理员的代码或用于删除整个网站内容的代码。今天的报告中包含了最终有效载荷的危害指标。注意旧的漏洞Gall说,已检测到多个漏洞,但以下是最有针对性的漏洞。(请注意,这些易受攻击的插件要么已从官方存储库中删除,要么已在去年或之前收到修补程序。)Easy2Map 插件中的XSS漏洞已于2019年8月从WordPress插件存储库中删除,我们估计该漏洞 可能安装在不到3,000个站点上。这占所有攻击的一半以上。Blog Designer中的XSS漏洞已于2019年修补。虽然此漏洞是以前活动的目标,但我们估计不超过1,000个易受攻击的安装仍然存在。2018年底修补了WP-GDPR-Comppance中的选项更新漏洞,该漏洞允许攻击者除了更改其他选项外,还更改网站的主URL。此插件的安装量超过100,000,我们估计有不超过5,000个易受攻击的安装仍然存在。Total捐赠中存在一个选项更新漏洞,允许攻击者更改网站的主页URL。这个插件在2019年初被从Envato市场永久删除,我们估计总安装量不到1000个。Newspaper主题中的XSS漏洞已于2016年修复。这一漏洞过去也曾成为攻击目标。由此看出,WordPress插件漏洞的历史遗留问题确实存在,建议WordPress网站的管理员应该及时更新他们的插件并删除那些不在WordPress存储库中的插件。域名交易中什么样的域名具有潜力和价值?_安防互联

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    2020年春节,突如其来的疫情给人们生产和生活带来了非常大的影响,各行各业都受到了不同程度的冲击,甚至有许多行业的许多企业都面临着生存危机。与此同时,也让更多人看到了数字化转型在生产和生活中的重要性,在当前颇为紧迫的环境下,面对挑战的企业如何看待数字化转型,应该从数字化转型中获得什么? 疫情下,重新审视数字经济的重要性 影视行业,今年的春节贺岁档预计有50亿的市场规模,线下影院因为疫情影响几乎是颗粒无收,不过,一些影片尝试新的商业模式开始改为线上首映。餐饮行业的情况类似,原本预定的餐桌基本都退订了,只有一部分有外卖业务的餐饮行业有营收,许多饭店门口抛售食材的场面令人唏嘘不已。教育行业,主管部门要求延迟开学,并且推出了停课不停学的政策,开展线上教育。但不可避免的,学生的毕业以及就业都受到了影响。房地产行业,受疫情影响部分地区的楼市交易量迎来新低,房地产企业资金面临非常大压力,部分地区的主管部门还在推行网上房交会,某著名地产公司实行网上VR看房到购房的全流程服务。许多行业复工时间推迟,企业转向在线办公,在线办公人数庞大,在线办公软件的注册数和业务量飞涨,部分企业服务还因为业务量激增还一度出现了服务不可用的情况。疫情对任何人来说都不是好事,是一个沉重的话题,对于许多企业来讲,生存与发展的问题非常现实,也非常严峻。不过,人们普遍认为,淘宝因为2003年的疫情迎来了较大发展,几家欢喜几家愁,电商的兴起对线下实体店形成了冲击,很快,许多线下为主的企业也开始了线上业务的探索,有的开展电商业务,有的做O2O,人们习惯于将这一过程归类为企业数字化转型的范畴。2020年我们要怎么看待数字化转型呢? 数字化转型没有特别严格的定义,但通常会触及公司核心业务,关乎新的商业模式,利用IT技术开发数字化技术和支持能力,包括要对企业组织活动、流程、业务模式和员工能力等方方面面提出新要求。云计算作为灵活的创新型的IT服务形式,在数字化转型过程中占据非常重要的角色。AWS是全球云计算行业的领头羊,在全球范围内有许多用户,在帮助企业数字化转型方面非常有话语权。2019年AWS re:Invent大会上AWS CEO 安迪•杰西(Andy Jassy)大谈转型,围绕着云转型,从六个方面做出了阐述:1、领导层协调一致;2、技术的深度和广度;3、架构和应用的现代化;4、规模化使用数据;5、采用机器学习创新;6、突破云迁移的阻碍。AWS 首席云计算企业战略顾问张侠博士则表示,安迪•杰西所说的转型(Transformation)一词跟我们通常所说的数字化转型并不一样,AWS所说的“转型”有更广泛和更深入的含义,它至少包含了以下几个方面的意义:首先,企业要根据市场和客户的需求,对业务战略和业务模式上作出必要的调整。第二,企业必须有能力快速、持续地创新,推进业务成长。第三、快速有效地掌握和应用不断出现的新技术,包括信息化技术。第四、企业必须有效地使用各种数字化工具和渠道,特别是有效地使用好数据,这是当今最重要的数字化资产。第五、搭建、培训出一支拥有转型能力的团队,了解转型趋势,掌握转型技术和工具。转型的目的是为企业练出一个健康敏捷的体魄 张侠博士经常带着全球企业转型的先进经验与中国客户沟通需求,在他看来,转型的目的是为企业练出一个健康敏捷的体魄。他认为,做好转型的关键抓手和驱动就是云。通过掌握云计算技术,拥有敏捷创新的能力,实现架构和应用的现代化;通过云迁移,广泛使用大数据、机器学习、物联网、区块链、虚拟现实等新技术,为企业实现业务创新做好准备。2016年,麦当劳首席技术官Tom Gergets在AWS全球大会上分享其成功经验。借助 AWS,麦当劳公司转型为一家数字技术公司,业绩远超目标 66%,通过其POS系统每秒能完成 8600 笔交易。麦当劳在全球有20万台收银机和 30万部POS 设备,每天为 6900 万顾客提供服务。通过使用云,麦当劳只用了4个月时间,就将送货上门服务推向市场,从概念诞生、部署到大规模覆盖。2019年三月,大众汽车宣布,联手AWS共同开发大众汽车工业云,利用AWS技术和服务,打造一个开放的行业平台,连接、整合大众旗下122个工厂、机器和系统的数据,改进生产系统,优化流程,提高生产效率。未来计划整合其全球3万多个设施和1500家供应商及合作伙伴。通过工业云,大众汽车将机械设备的生产计划、库存管理等生产型IT标准化,将122个工厂联网,实现生产和物流的无缝数字化,可以更有效地控制物料流,及早发现供应瓶颈,消除生产过程的中断,优化所有工厂机械设备的运行,优化运营效率,变得更加敏捷,能够对行业趋势作出更快的反应。在AWS re:Invent技术大会上,大众集团CIO Martin Hofman博士讲解了他们转型的故事。企业转型成功应该具备这四个关键点 张侠博士介绍说,AWS通过对全球范围内成功实现了转型的企业进行观察和分析后注意到,这些成功转型的企业与空口谈论转型的企业相比,通常做到这样四点,这也是AWS CEO 安迪•杰西非常看重的四点:第一、高层领导团队对转型具有高度一致的坚定信念。转型对企业就意味着变革和变化,企业需要离开自己擅长的、舒服的做法,尝试采用新的战略、模式、流程、技术和工具。而人们通常会对现有的做法保持一定的惯性,对新的做法所带来的不确定性有所担心,对变化过程中所遇到的挫折和失败感到恐惧。因此这就要求领导团队坐在一起,认真研究企业所面临的问题,然后达成一致的信念,坚定地采取必要的行动。第二、设定一个自上而下、可实行的目标。企业领导团队对转型有了一致的信念后,当务之急是确定一个自上而下的、明确实际的、易于监测推进的目标,帮助企业集中精力,有效使用关键资源。目标应该是分阶段、分步骤的,可以立即着手实施,通过努力可以见到成果的那种。以大众汽车为例,专家团队梳理出140个整合项目,例如:通过卡车上的定位服务,跟踪工厂内部和外部货物转移;跨不同的工厂分析系统效率。在总目标的基础上有这些小目标,就能够分阶段、分步骤地实施,逐步取得成效。第三、对企业现有人员进行培训。张侠认为企业自己培训云计算人才更合适。许多事实表明,企业现有的技术业务人员更了解企业的文化和业务,一旦掌握新技术之后可立刻成为企业转型的生力军。以大众汽车为例,根据AWS的经验提出,建议大众汽车在组织结构进行创新,大众汽车在总部建立了几个IT能力中心,计划在柏林成立工业云联合创新中心,在德累斯顿、慕尼黑和沃尔夫斯堡的专家还将进一步提供支持。第四、不要让工作停滞,不要止步不前。转型之初的想法通常非常多,但面对牵一发而动全身的架构,转型往往无从下手,事实上,许多企业的转型都停滞在这个阶段。张侠表示,成功经验是新旧两手一起抓:一方面,从客户和市场的关键需求出发,企业抓住促进业务成长的关键要素,采用云原生技术,通过新技术、新模式、新渠道,实现产品和服务的创新。另一方面,全面分析企业的现有架构和应用,理清业务对系统和系统之间的依赖关系,制定通盘有效、缜密有序的迁移计划,并有条不紊地着手进行。结语 当前,许多人都是在家办公的状态,并不是非常忙碌的一个状态,这也给了所有人一个思考问题的时间,思考那些平常没时间静下来思考的事情,同时,这也是企业一个难得的思考和调整的机会。华为通过马来西亚安全标准审查 将参与其5G建设_安防互联

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    环境:windows7(32bit),Ubuntu16.04(32bit)双系统 原来搭建了一个win7和Ubuntu双系统,突然脑子一抽,觉得win7太老了,再搞个win10吧,嗯,楼主怀着好奇的心理,开始了3系统;打开计算机管理–>存储–>磁盘管理–>选择相应的磁盘(我的是E盘,这个根据实际情况定)右击–>压缩卷(具体多少G自己定);用U盘咔咔地在新压缩的盘里安装了win10(不知道怎么用U盘安装win10的自行google或baidu);等到重新打开Ubuntu16.04的时候傻眼了,出现error: no such partitiongrub rescue>进入了Ubuntu的救援模式,不作死就不会死,没事搞啥三系统啊,但是不甘心啊,win7和Ubuntu16.04搞了那么久,而且Ubuntu16.04这个系统楼主花了蛮长一段时间去安装一些应用;重装是不会去干了,除非实在是找不到办法了;于是乎就google,不负楼主的努力,最终找到了解决办法:ls #井号后面是注释出现一些列分区列表,然后每一个试一下,知道出现可以认识的分区表,如果不清楚自己/root所在的分区的话,可以用ls (hd0, 所在分区) 比如楼主的在8,所在分区就是8,那么就应该用ls(hd0,8)这个可以试出来是不是Ubuntu系统的系统文件;而且楼主的/boot分区是独立分区;ls (hd0,8)/看一下下面是否有grub 文件夹,找到/boot分区之后,就执行下下面命令:set root=(hd0,8)set prefix=(hd0,8)/grub/这里的8,是根据上一部的尝试得出的,不同电脑情况不一样。最后执行下insmod normal如果有报错看是什么错,楼主卡在这几天了,原因是眼神不太好,因为楼主google的时候,搜到了一篇很接近的帖子,但是人家用的是win7和ubuntu12.04的双系统,也硬盘分区之后Ubuntu系统进不去;但人家执行的 insmod grub/i386-pc/normal.mod命令,而Ubuntu16.04会自动识别normal所在的目录和后缀.mod;导致楼主每次执行insmod grub/i386-pc/normal.mod都报错。有时候系统不一样之后,命令的解析就可能不一样了,不能完全照搬!!!#如果以上没有出现问题,就进入下一步normal最后就可以进入Ubuntu里面了。但是如果没有重建grub的话,重启之后还是进入Ubuntu的救援模式;怎么办呢?进入Ubuntu系统之后输入下面命令:sudo update-grubsudo grub-install /dev/sda输入之后,DT的事情来了,不是win和ubuntu双系统吗(win7、win10、ubuntu三系统都是一样的)?你会发现这样搞了之后,没有了win7、ubuntu的双系统启动项了,直奔ubuntu系统的启动界面了。这显然是MBR被grub覆盖了, 这时候也不要气馁,重建下MBR分区表。安防互联海外服务器租用全面支持Ubuntu系统安装和使用,欢迎广大用户联系24小时在线客服租用,centos yum卸载jdk 怎么样使用yum来安装、卸载jdk_安防互联

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    近日,MarketResearchNest.com发布了一份2018年~2023年全球数据中心机架市场研究报告,报告显示,预计到2023年底将达到2.86亿美元,2017年至2023年间复合年增长率为5.2%。数据中心机架是一种物理钢和电子框架,用于容纳服务器,网络设备,电缆和其他数据中心计算设备。这种物理结构在数据中心设施内提供设备放置和编排。全球数据机架行业的主要推动力是建设新的数据中心。 2016年,全球数据机架行业的价值为20亿美元(来自制造商的收入)。到2023年,全球预计将达到28亿美元(来自制造商的收入)。从制造商的角度来看,全球数据机架的价格约为300-650美元/单位。艾默生电气、伊顿、施耐德电气,HPE和戴尔都是顶级制造商。艾默生电气是全球最大的数据中心机架制造商。 2016年,艾默生的出货量为702.1 K单位,占有全球16%的市场份额。在过去几年中,由于更换了产品,数据中心机架在全球市场的销售价格上涨缓慢。美国是世界上最大的消费领域。 2016年,美国占全球消费市场份额的41%。欧洲和中国分别是第二和第三大消费地区。 在过去几年中,尽管美国和欧洲市场有一定的增长,但出现了缓慢下滑。美国新建数据中心的发展很薄弱。与此同时,谷歌和微软等领先公司已经开始在全球建立数据中心。未来,金砖四国的市场需求非常大。因此,发展中国家是市场的主要驱动力。机箱继续占据市场主导地位,占2016年出货量的81%,机箱具有更明显的优势。未来,机箱市场将继续上涨。据统计,2017年全球数据中心机架市场价值为2.11亿美元,预计到2023年底将达到2.86亿美元,2017年至2023年间复合年增长率为5.2%。亚太地区将在未来几年占据更多市场份额,特别是在中国,以及快速增长的印度和东南亚地区。北美,尤其是美国,仍将发挥不可忽视的重要作用,来自美国数据中心行业的任何变更,都可能影响数据中心机架的发展趋势。SD-WAN的四大错误观念_安防互联

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    随着存储数据信息量的飞速增长,越来越多的人开始关注存储数据的缩减方法。数据压缩、单实例存储和重复数据删除等都是经常使用的存储数据缩减技术。  重复数据删除往往是指消除冗余子文件。不同于压缩,重复数据删除对于数据本身并没有改变,只是消除了相同的数据占用的存储容量。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势,并对扩展性有所帮助。举个简单的例子:在专门为电信运营商定制的呼叫详单去重应用程序中,我们就可以看到删除重复数据的影子。同样的,对于包含相同数据包的通信网络,我们可以使用这种技术来进行优化。在存储架构中,删除重复数据的一些常用的方法包括:哈希、二进制比较和增量差分。在HadoopSphere这篇文章中,将专注于如何利用MapReduce和HDFS来消除重复的数据。(下面列出的方法中包括一些学者的实验方法,因此把术语定义为策略比较合适)。  策略1:只使用HDFS和MapReduce  Owen O’Malley在一个论坛的帖子中建议使用以下方法:  让你的历史数据按照MD5值进行排序。 运行一个MapReduce的作业,将你的新数据按照MD5进行排序。需要注意的是:你要做所有数据的整体排序,但因为MD5是在整个密钥空间中是均匀分布的,排序就变得很容易。基本上,你挑选一个reduce作业的数量(如256),然后取MD5值的前N位数据来进行你的reduce作业。由于这项作业只处理你的新数据,这是非常快的。 接下来你需要进行一个map-side join,每一个合并的输入分块都包含一个MD5值的范围。RecordReader读取历史的和新的数据集,并将它们按照一定方式合并。(你可以使用map-side join库)。你的map将新数据和旧数据合并。这里仅仅是一个map作业,所以这也非常快。当然,如果新的数据足够小,你可以在每一个map作业中将其读入,并且保持新记录(在RAM中做了排序)在合适的数量范围内,这样就可以在RAM中执行合并。这可以让你避免为新数据进行排序的步骤。类似于这种合并的优化,正是Pig和Hive中对开发人员隐藏的大量细节部分。  策略2:使用HDFS和Hbase  在一篇名为“工程云系统中一种新颖的删除重复数据技术”的论文中,Zhe Sun, Jun Shen, Jianming Young共同提出了一种使用HDFS和Hbase的方法,内容如下:  使用MD5和SHA-1哈希函数计算文件的哈希值,然后将值传递给Hbase。将新的哈希值与现有的值域比较,如果新值已经存在于Hbase去重复表中,HDFS会检查链接的数量,如果数量不为零时,哈希值对应的计数器将增加1。如果数量是零或哈希值在之前的去重复表中不存在,HDFS会要求客户端上传文件并更新文件的逻辑路径。HDFS将存储由用户上传的源文件,以及相应的链接文件,这些链接文件是自动生成的。链接文件中记录了源文件的哈希值和源文件的逻辑路径。要注意使用这种方法中的一些关键点:文件级的重复数据删除需要保持索引数量尽可能小,这样可以有高效的查找效率。MD5和SHA-1需要结合使用从而避免偶发性的碰撞。  策略3:使用HDFS,MapReduce和存储控制器  由Netapp的工程师AshishKathpal、GauravMakkar以及Mathew John三人联合,在一篇名为“在后期处理重复数据删除的分布式重复检测方式”的文章中,提出通过使用HadoopMapReduce的重复检测机制来替代Netapp原有的重复检测环节,文中提到的基于重复检测的Hadoop工作流包含如下几个环节:  将数据指纹(Fingerprint)由存储控制器迁移到HDFS。  生成数据指纹数据库,并在HDFS上永久存储该数据库。  使用MapReduce从数据指纹记录集中筛选出重复记录,并将去重复后的数据指纹表保存回存储控制器。  数据指纹是指存储系统中文件块经过计算后的哈希索引,通常来说数据指纹要比它代表的数据块体积小的多,这样就可以减少分布式检测时网络中的数据传输量。  策略4:使用Streaming,HDFS,MapReduce  对于Hadoop和Streaming的应用集成,基本上包含两种可能的场景。以IBM Infosphere Streams和BigInsights集成为例,场景应该是:  1. Streams到Hadoop的流程:通过控制流程,将Hadoop MapReduce模块作为数据流分析的一部分,对于Streams的操作需要对更新的数据进行检查并去重,并可以验证MapReduce模型的正确性。  众所周知,在数据摄入的时候对数据进行去重复是最有效的,因此在Infosphere Streams中对于某个特定时间段或者数量的记录会进行去重复,或者识别出记录的增量部分。接着,经过去重的数据将会发送给Hadoop BigInsights用于新模型的建立。  2. Hadoop到Streams的流程:在这种方式中,Hadoop MapReduce用于移除历史数据中的重复数据,之后MapReduce模型将会更新。MapReduce模型作为Streams中的一部分被集成,针对mid-stream配置一个操作符(operator),从而对传入的数据进行处理。  策略5:结合块技术使用MapReduce  在莱比锡大学开发的一个原型工具Dedoop(Deduplication with Hadoop)中,MapReduce应用于大数据中的实体解析处理,到目前为止,这个工具囊括了MapReduce在重复数据删除技术中最为成熟的应用方式。  基于实体匹配的分块是指将输入数据按照类似的数据进行语义分块,并且对于相同块的实体进行限定。实体解析处理分成两个MapReduce作业:分析作业主要用于统计记录出现频率,匹配作业用于处理负载均衡以及近似度计算。另外,匹配作业采用“贪婪模式”的负载均衡调控,也就是说匹配任务按照任务处理数据大小的降序排列,并做出最小负载的Reduce作业分配。Dedoop还采用了有效的技术来避免多余的配对比较。它要求MR程序必须明确定义出哪个Reduce任务在处理哪个配对比较,这样就无需在多个节点上进行相同的配对比较。一个数据分析报告的框架_安防互联

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    企业如今致力于消除数据传输瓶颈,而这促进了边缘计算基础设施的部署和发展。处理数据的基础设施需要更加接近数据的使用位置,而不是将数据发送到远程大型数据中心进行处理。调研机构商业内幕情报(Business Insider Intelligence)在2018年发布的一份调查报告估计,分布在全球各地的边缘基础设施将连接企业和政府部门的近25亿台物联网设备。2015年约为5.07亿台,而到2020年将呈指数增长,达到56亿台。报告指出,边缘计算与云计算相比更适合收集和处理数据。其主要优势包括:几乎实时的数据分析。降低运营和数据管理成本。减少发送到云端的数据,从而减少网络限制。如果边缘设备发生故障,确保其他IT资产将继续运行。建设基础设施的影响早期部署的边缘计算设施通常是企业和政府进行定制的,而组织如何配置边缘计算解决方案将决定其是否需要基础设施的更新与改造。 一些边缘计算应用程序将使用5G电信网络。因此边缘计算设备可能是手机、平板电脑、笔记本电脑,甚至可能是手机信号塔。在制造行业中,边缘计算部署在车间内部;而在零售商店,边缘计算设施部署在小型的专门设计的机柜中。数据中心级别也有一些边缘解决方案,例如谷歌公司的DeepMind机器学习应用程序,可以将数据中心的冷却能耗降低40%。Uptime Institute公司IT优化和战略副总裁Todd Traver表示,“这意味着组织每年可节省数百万美元的费用。这无疑对组织开发,并将这项技术引入成套设施管理应用程序和运营群组是一个巨大激励。”边缘计算可以同时使用新设备和现有设备,也可以对边缘设备、传感器和机器进行改造。“边缘计算及其提供的分析能力使传感器成为智能解决方案的一部分。”Traver说。还有一些硬件供应商正在开发安装外部的加固网络设备。在运营方面,这些解决方案可以是微型独立数据中心,也可以是大型关键任务应用程序的一部分,具体应用取决于企业的需求。设施管理人员意识到边缘计算需要采用与主要现场或异地数据中心相同程度的可靠冗余设计对于数据中心来说柴油发电机组有怎样的作用_安防互联

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    5月25日消息,日前,工业和信息化部公布了2018年第一季度网络安全威胁态势分析及工作情况总结,分析报告显示,第一季度共监测到网络安全威胁约4541万个,其中电信主管部门收集约216万个,基础电信企业监测到约1168万个,网络安全专业机构监测到约6万个,重点互联网企业和网络安全企业监测到约3151万个。网络安全威胁态势呈现以下四个特点: 一是底层硬件漏洞波及范围广、修复难度大。 1月3日,英特尔处理器芯片被曝光存在“崩溃”(Meltdown)和“幽灵”(Spectre)两个安全漏洞,该漏洞属于处理器芯片为提升性能而设计的加速机制——“预测执行”(Speculative Execution)和“乱序执行”(Indirect Branch Prediction)所引入的问题,可被攻击者利用越权读取用户敏感数据。几乎所有采用上述加速机制的高速处理器芯片均可能受到该漏洞的影响,使用相关处理器芯片的服务器、个人电脑、移动终端等设备也可能受到影响。与此同时,在修复漏洞时,出现因补丁与系统存在不兼容问题,导致系统性能下降或影响系统稳定性的情况。二是共享类移动应用程序涉嫌危害用户信息。 第一季度,发现部分移动应用程序存在未经明示收集使用用户信息、未履行安全保护义务等问题,危害用户信息安全,引发社会广泛关注。其中,移动应用程序“WiFi万能钥匙”和“WiFi钥匙”具有免费向用户提供使用他人WiFi网络的功能,累计下载次数高达19亿次,涉嫌入侵他人WiFi网络和窃取用户个人信息。工信部网络安全管理局组织网络安全专业机构进行分析认定,两款移动应用程序具有共享用户所登录WiFi网络密码等信息的功能,且用户可能共享了非本人所有的信息。三是连接互联网的工控系统及设备的漏洞数量增长明显。 第一季度,我国境内在互联网上可辨识的工控系统及设备数量共计2772个,与上一个季度数量基本持平,但新增工控安全漏洞112个,相比上一个季度增长约50%,涉及125个工业相关产品,包括西门子、施耐德电气等在中国广泛应用的工控系统产品。四是黑客组织篡改网页事件仍有发生。 第一季度,共发生30起黑客组织篡改网页并张贴反动标语的事件,包括企业网站被篡改事件19起、事业单位网站被篡改事件9起、政府机关网站被篡改事件两起。与2017年第一季度情况相比,总体数量相等,企事业单位网站被篡改的事件数量增长约155.6%,政府机关网站被篡改的事件数量减少约80%。跃居数据中心枢纽的亚特兰大靠的是什么?_安防互联

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    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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