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大数据分析一直是过去这十年的一个重要技术趋势,也是IT市场中最具活力和创新力的领域之一。但是如今的大数据分析市场与几年前截然不同,未来几年肯定也会有很大的变化。2018年有很多明显的迹象表明,这十年中快速起的大数据市场,正在以不同的形式沉淀下来。未来几年,大数据分析市场甚至可能不会被称为“大数据”,因为很多大数据分析取得的进展都是针对人工智能的,尽管其核心是数据驱动的,但实际上并不一定要依赖于大量的数据才能在应用中发挥作用。展望2019年,分析公司Wikibon预测大数据分析将会出现以下一些趋势:公有云提供商正在吸收大多数大数据分析增长的新机会企业正在将越来越多的大数据分析工作负载转移到公有云,并在这些环境中开发更多的绿地应用。2019年,三大公有云提供商AWS、微软Azure和Google Cloud将加大力度,帮助企业将数据从本地平台迁移出来。其他公有云提供商将难以保持自己在大数据分析市场的份额。2018年,来自公有云领导厂商的压力迫使IBM收购了RedHat。展望未来,IBM、Oracle和其他公有云提供商将更加强调混合云解决方案,帮助客户集中管理分布在私有云和公有云之间的大数据资产。此外,越来越多的大数据公有云提供商将基础设施及服务和平台即服务细分市场拱手让给AWS、微软和Google,并将转向为业务线和特定行业提供软件服务分析应用。例如,Snowflake Computing就在云数据仓库市场大获成功,2018年得到了4.5亿美元的资金以保持增长势头。 大数据分析生态系统正在深入云原生环境 开源软件Kubernetes是一种针对管理需要在云和本地数据中心之间轻松迁移的应用的软件容器,是新一代云原生大数据的基础。过去一年中,这个市场最引人注目的趋势就是围绕Kubernetes的数据生态系统“再结晶”。云原生大数据架构的发展,推动了2018年大量资金和并购活动的活跃。这就解释了为什么专注于多云分布式内存数据的Pivotal在其首次公开募股中就获得了5.55亿美元的资金;Talend收购Stitch,是因为市场需要一种更简单的工具来加载数据到云数据仓库;Cloudian收购Infinity Storage的一个重要原因,是企业对基于云的可扩展文件存储和对象存储的要求越来越高。Wikibon预测,2019年Open Hybrid Architecture Initiative将开始实施HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Pig、YARN和其他Hadoop主要组件的模块化和容器化计划。此外,主要赞助方——即将成为Cloudera 和IBM/Red Hat一部分的Hortonworks公司——将在2019年初提供下一代商用Hadoop解决方案,将这一架构融入他们各自的混合云解决方案组合中,其他云解决方案提供商也会紧随其后。2019年,Spark、TensorFlow、流媒体、分布式对象存储和块存储细分领域中类似的容器化项目也将开始实施,因为整个大数据堆栈将在基于Kubernetes的DevOps环境中通过解耦来实现更灵活的部署和管理。大数据分析平台提供商均在大力投资数据科学工具链 大数据分析解决方案提供商正在争相赢得新一代AI项目开发人员的心。过去几年中,市场中涌现了众多新一代数据科学工作台,包括Anaconda、Dataiku、DataKitchen、DataRobot、Dimensional Mechanics、Domino Data Lab、H2O.ai、Hydrosphere.io、Kogentix、Pipeline.ai和Seldon。此外,老牌大数据分析厂商如IBM、Oracle、Cloudera和Alteryx等,都已经进入这一领域,三大公有云厂商亦是如此。 2018年,DataRobot、Tamr和Immuta纷纷得到风投资金,说明这几家初创公司在过去几年中已经扎根于数据科学工作台领域,并且也将触手伸到了中国和远东。2019年,将会越来越多的企业强调他们能够自动执行诸如特征工程、超参数优化和数据标记等传统手动任务。大数据分析解决方案提供商将大力投资工具以加快将经过训练的AI模型部署到生产应用中的进程。随着大数据分析生态系统开始向云原生架构转变,越来越多的数据科学工作台将整合Kubernetes业务流程结构自动化任务的能力,并将容器模型集成到公有云和私有云中,这一趋势将把新兴标准(如Kubeflow)带入蓬勃发展的数据科学DevOps工具链生态系统中来。Hadoop和Spark正在变成传统遗留技术 Hadoop在大数据分析领域发挥的作用正在逐渐消失。Hadoop市场的增长前景趋于平缓,这也成为Cloudera和Hortonworks在2018年合并的主要原因。Hadoop的核心用例正在逐渐缩小到面向非结构化数据的分布式文件系统、用于批量数据转换的平台、大数据治理存储库和可查询的大数据存档。2019年,Hadoop将试图把应用范围扩展到在线分析处理、商业智能、数据仓库以及其他开源项目覆盖的领域。今年年底,很多企业大数据环境将开始逐步淘汰Hadoop,即使Hadoop重点瞄准的数据湖,也更倾向于采用分布式对象存储、流计算平台和大规模可扩展的内存集群。即使作为Hadoop替代品问世的ApacheSpark,在许多以TensorFlow为中心的AI环境中也开始变成一项遗留技术。这一趋势通过数据提取/转换/加载进入到Spark的部署领域就可以看到,而且随着Schema on Read架构(将数据的处理推迟到从数据库读出后)的出现,这种趋势可能会有所放缓。 大数据正在成为数据管理DevOps的核心 用户能否快速搜索、发现、组织和管理数据资产,已经成为数字业务能否取得成功的基础。在这方面,Looker Data Science在E轮融资中获得了1亿美元,以满足大数据编目、治理、准备和可视化解决方案的市场需求。2019年,Wikibon预测会看到越来越多的企业将数据湖重新用于应用基础架构的大数据目录中,从而提高知识工作者的工作效率,支持正在构建训练生产AI应用的新一代开发人员,并促进算法透明度和电子发现。Wikibon还预计IBM、Cloudera/Hortonworks、Informatica、Collibra等厂商将强化他们现有大数据目录平台在管理更多元数据、模型、图像、容器和其他组件(这些组件都是AIDevOps工作流的生命线)的能力流程。企业将越来越多地跨多云环境部署大数据目录,利用新一代虚拟化工具,提供单一控制平面来管理公有云和私有云中的不同数据资产。Wikibon预测,AWS、微软和谷歌将推出自己的大数据目录,面向那些选择在公有云/私有云混合环境中部署这些服务的客户。数据湖正在朝着云对象存储和流计算发展 2018年,AWS S3和微软Azure Data Lake Storage等云对象存储平台将继续取代企业数据湖中的Hadoop。Wikibon还看到,风险投资方会优先为那些知名的多云数据访问、查询和可视化解决方案提供商提供资金(例如Dremio,在B轮融资中获得2500万美元);以及软件定义的多云存储(例如Scality,在B轮融资中获得6000万美元),和云对象存储(例如Cloudian,在E轮融资中获得9400万美元)。展望未来,这一趋势将持续下去,但是未来三到五年流计算将让这一趋势黯然失色。Kafka、Flink和Spark Structured Streaming等低延迟流媒体平台正在成为企业数据基础设施的基础,正如20世纪70年代以来的关系数据架构。 商业智能将全面拥抱AI和内存 人工智能正在从内部和外部全面重塑商业智能市场。在过去几年中,商业智能的一个核心趋势是新一代融入了AI的预测分析、搜索、预测工具覆盖了该技术传统的重点——历史分析,这些工具可以让企业用户做很多以前需要经过培训的数据科学家才能做的事情。2019年,越来越多的商业智能厂商将深度集成AI,自动从复杂数据中提取预测见解,同时在解决方案中提供丰富的功能,提供便捷的自助服务和最佳行动的指导,这一点从今年初创公司ThoughtSpot在D轮融资中获得1.45亿美元就可以看出,这笔资金将被用于ThoughtSpot创新的AI增强型业务分析解决方案组合。说到AI在大数据分析市场几乎所有方面都发挥着越来越重要的作用,让我们来看看2018年的这些融资事件吧:AI初创公司从风投那里得到了惊人的资金——预计仅美国AI初创公司就得到了1000亿美元资金,其中大部分资金都投给了创新的AI硬件加速提供商。去年规模最大的种子轮融资中很多都是发展有一段时间的人工智能解决方案提供商,包括AI自动化工作台初创公司DataRobot,在D轮融资中获得1亿美元;自动数据准备公司Tamr,在D轮融资中获得1800万美元;AI DevOps数据隐私控制公司Immuta,在B轮融资中获得2000万美元。企业对于利用强大的人工智能搜索技术筛选越来越多的日志数据有着永远无法满足的需求,这也解释了为什么Elasticsearch B.V.能够在IPO上市的时候筹集2.52亿美元资金。AI和业务分析行业正在持续向自助数据准备转变,这一点解释了Infogix为什么要收购LavaStorm Analytics。构建自主AI驱动系统的强化学习工具新兴市场,是激励微软收购Bonsai AI的一个重要因素。越来越多的企业选择部署分布式内存云数据库以支持复杂的实时AI管道,这一点促使MariaDB Corp. Ab收购了Clustrix。大数据分析的另一个主导趋势是内存架构,这就解释了为什么2018年MemSQL以内存交易分析技术在D轮融资中获得了3000万美元,InfluxData以使用时间序列数据库实时监控性能技术在C轮融资中获得了3500万美元,以及Actian凭借知名的内存混合交易/分析平台被股权公司HCL收购。边缘计算从根本上改造了数据库架构 我们所了解的数据库正在被解构并重新组装,用于面向边缘的部署。大数据分析市场的大部分发展都是面向边缘的、流式、动态的数据架构,这些架构不一定依赖于庞大的存储架构。这就解释了为什么我们在2018年看到可扩展的机器数据存储、处理和分析(CrateDB,A轮融资获得1100万美元)和流数据管道集成、监控和管理(StreamSets,C轮融资获得2400万美元)公司都获得了融资。Wikibon预测,2019年企业将部署流媒体平台,推动低延迟DevOps管道,不断向移动应用、物联网、机器人和其他边缘应用注入经过训练的最佳机器学习模型。在线事务分析处理、数据转换和数据治理工作负载也越来越多地转向低延迟、有状态的流式主干架构。未来几年,颠覆性的新数据平台将进入市场,结合流媒体、内存和区块链功能。这些新的分布式数据平台中有很多将是针对连续的AIDevOps管道进行优化的,这些管道需要低延迟、可扩展和自动化的数据接收、建模、训练、以及服务于边缘设备。这些分析管道功能的无服务器接口将成为标准配置,并辅以有状态流结构,支持新兴5G宽带无线网络中边缘设备中的内联推荐引擎、下一个最佳动作和其他事务工作负载。云计算技术将如何影响商业世界?_安防互联

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

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    随着传统IT厂商对市场需求做出反应,云服务的采用量持续增长。根据IDC最新的全球市场研究报告显示,预计2018年云计算环境中部署的IT基础设施产品总支出将达到523亿美元,同比增长10.9%。公有云数据中心将是云IT基础设施市场的主要增长来源,占云IT基础设施支出的65.9%。外部私有云环境将占云IT基础设施支出的13%,同比增长12%。本地私有云将占私有云IT基础设施支出的61.7%,2018年同比增长9.1%。云IT基础设施市场的发展IDC研究主管Natalya Yezhkova表示:“数字化转型计划不断扩张使得全球范围内进一步采用基于云计算的解决方案,这将导致IT基础设施的买家不断变化,SaaS、PaaS和IaaS产品可满足广泛的业务和IT需求。”预计2018年全球传统非云IT基础设施支出将下降2%,但仍然占IT基础设施产品终端用户支出总额的54.7%,较2017年的57.8%有所下降。今年的下降比前三年的下降趋势更快,此外,云环境在整个IT基础设施支出中所占份额的增长在全球所有地区都很普遍。 在云IT环境中,除存储平台之外的所有技术领域的支出预计将在2018年以两位数的幅度增长,以太网交换机和计算平台将成为增长最快的部分,涨幅分别是20.9%和12.4%,而存储平台将增长6%。这三种技术的投资将在公有云、外部私有云和内部私有云的部署模型中有所增加。长期来看,IDC预计外部云IT基础设施支出将以10.8%的年复合增长率(CAGR)增长,到2022年达到557亿美元。公有云数据中心将占这一数量的83.6%,年复合增长率为10.6%,外部私有云基础设施的支出将以11.4%的年复合增长率增长。随着本地私有云、云IT基础设施的总体支出将以10.9%的年复合增长率增长,到2022年将超过在非云IT基础设施上的支出。内部部署私有云IT基础设施的支出将以11.5%的年复合增长率增长,而非云IT(内部和外部合并)的支出将在同一时期以2.7%的幅度下降。传统IT厂商必须立即采取行动,确保其在不断发展的超大规模多云服务产品领域生存,并为可预测的传统数据中心基础设施需求做好准备,今年的发展标志着向混合多云时代的转变。俄罗斯封杀近1900万个IP地址 谷歌、亚马逊云服务受影响_安防互联

    如今,为了保持竞争优势,金融机构需要越来越灵活、快速地响应快速变化的客户期望,并最终击败竞争对手。欧洲银行管理局(EBA)日前发布了一份关于金融科技机构面临的审慎风险和机遇的报告。该报告分析了采用创新技术的风险和机遇,提供了七个金融科技用例,其中一个用于将核心银行和支付系统外包给公共云、混合云和私有云。该报告研究了金融机构如何利用云计算这一重要的支持技术来提供创新的金融产品和服务。特别值得一提的是,近年来,各机构对与云计算服务提供商合作的兴趣日益增加。虽然这种兴趣最初侧重于将非核心应用程序迁移到云平台,但欧洲银行管理局(EBA)发现许多金融机构正在探索如何将核心关键任务系统迁移到云平台。该报告继续讨论灵活性、可扩展性和敏捷性如何被视为公共云的主要优势,并表示大多数云计算服务已经标准化,以便能够以高度自动化的方式大规模地向大量客户提供服务。当然,潜在的问题是,在这样安全密集型和高度监管的行业中,没有一种适合所有人的万能的云平台。因此,虽然云计算提供商标提供非常高的服务标准是关键,但那些同时提供专业服务产品并使自己对个人用例和客户要求保持开放的组织(例如,对于关键任务工作负载)显然具有优势。 欧洲银行管理局(EBA)报告继续概述了确保金融机构正确转向云计算所需要满足的两个主要标准。其中包括“在其旅程中选择正确的云计算服务提供商(CSP)”和“确保内部组织能够与其云计算服务提供商(CSP)合作伙伴一起满足此转型的需求”。 选择合适的云计算服务提供商(CSP) 金融机构必须谨慎选择适合其需求的云计算服务提供商(CSP)。这取决于相关项目、机构的总体战略以及组织必须满足的监管要求。组织还必须考虑迁移到云端的适当和必要的数据;记住他们不一定需要对云计算服务采取“全有或全无”的方法。同样,机构与之合作的任何云计算服务提供商(CSP)都必须对相关的合规格局有深刻的理解。重要的是能够证明在需要时可以进行判断调用。例如,这涉及记录为防止或减轻数据泄露或丢失而采取的合理行动,创建完整的“审计跟踪”以及组织合规性的证据。 这就是云计算服务提供商(CSP)必须拥有最复杂、最广泛的专业知识,将复杂的关键任务系统迁移到云平台中。同样,云计算服务提供商(CSP)不仅经验丰富,而且具有强大的方法和操作模型,这一点非常重要。 IT团队的角色 该报告还概述了IT员工在金融机构中的角色如何随着云计算外包服务的增加而发生重大转变,从而将角色转化为云计算服务选择、参与和管理的支持和咨询。这就是采用托管公共云服务提供私有云属性的企业级云提供商非常重要的地方,因为这可以为IT提供新的运营模式;一个基于业务成果并且IT与业务紧密结合的公司。 组织需要建立一个运营模式、提供快速实施新想法的能力,以便组织可以利用新的收入来源并获得新客户,这是一种降低复杂性的模型,并且还可以积极地改善风险状况。 在业务的所有领域采用云计算运营模式可能是转型中最困难的部分。要记住的关键方面是它意味着与业务更紧密地合作。它意味着采用IT运营模式,即服务和软件产品导向,而不是技术或项目导向。 未来的展望 随着云服务成为整个组织不可或缺的一部分,因此云计算服务提供商(CSP)将迅速成为金融/银行基础设施的一部分。但是,将数据外包到云平台中所涉及的风险对任何金融机构都会带来更广泛的潜在后果。这就是为什么如此重要的欧洲银行管理局(EBA)等监管机构能够应对云计算使用的变化,并能继续对金融机构及其合作伙伴提出严格的合规要求。 值得称赞的是,许多云计算服务提供商(CSP)在与金融机构合作时已经开始接受这一点作为其“共同责任”的一部分,但随着云采用的不断增长,金融机构需要仔细规划并监控其合规性,而云计算服务提供商(CSP)则希望提供适应性强的框架——一个灵活多变的框架,以满足金融业不断发展的需求。工信部将宽进严出强化事中事后监管_安防互联

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

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    北京时间1月6日消息,酒店连锁巨头喜达屋母公司万豪国际酒店日前表示,经过取证和分析团队缜密调查后发现,因其大数据泄露事件影响到的客户数量从5亿减少到了3.83亿,其中有超过500万个未加密的护照号码被盗。万豪更新了此前的信息,称黑客最多访问了3.83亿客户信息,有525万客户的未加密护照号码被窃取。尽管万豪最新披露的这些数据较之前有所降低,但该事件仍是有史以来最大的个人数据泄露事件之一。与2017年的Equifax个人数据泄露事件相比,万豪事件影响到的用户是后者的两倍多。2017年,美国三大个人信用评估机构之一的Equifax遭遇黑客攻击,约有1.43亿美国用户的个人重要信息遭外泄。对于收集和存储数百万用户信息的大型公司来说,数据泄露似乎已经成为一个普遍问题。2018年,Facebook和Reddit等科技巨头均成为了数据泄露的受害者。黑客们正在寻找数据保护的薄弱环节,他们可以绕过这些保护措施,来窃取有价值的信息,比如社会安全号码、出生日期、电子邮件地址和信用卡号码等。 去年11月,万豪宣布,黑客侵入了旗下喜达屋酒店的预订数据库,该酒店集团于2016年收购了喜达屋。万豪表示,喜达屋集团自2014年以来一直在受到黑客攻击。该公司在一份声明中表示,“没有证据表明,未经授权的第三方获取了解密加密护照号码所需的主加密密钥。”万豪已提出,如果受影响的客人能够证明自己是数据泄露事件的受害者,他们将支付办理新护照的费用。这可能会让万豪公司损失5.77亿美元。万豪表示,此次黑客入侵还窃取了大约860万个加密信用卡号码,目前仍在调查有多少被盗的支付卡号没有加密。公用事业公司正在转向云计算_安防互联

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    今年元宵节期间,故宫博物院建院94年来首次在夜间对外开放,举行“紫禁城上元之夜”的元宵节观赏活动,你想去看吗?想去也没有用,目前元宵夜间游览票已经售空,今天凌晨故宫网络售票系统还发生了崩溃。故宫一个传统旅游景点为何会造成如此的网络盛况?故宫94年来首开夜场 邀你免费看元宵灯会 近年来,故宫通过一些系列不走寻常路的宣传吸引了大众关注,打破了故宫一贯在大家心目中的刻板印象,俨然成为人气爆棚的“网红”。2月17日,故宫发布通知,于2019年2月19日(正月十五)、20日(正月十六)举办“紫禁城上元之夜”文化活动,这是故宫博物院自建院94年来,首次面向公众开放夜间游览。 活动地点主要安排在故宫博物院的午门展厅,太和门广场、故宫东城墙、神武门等区域,本次元宵灯会将“让故宫这个‘最大的四合院’亮起来。”展览内容:1、观众入场前可观赏午门城楼及东、西雁翅楼在灯光映照下的壮美雄姿。2、自午门入场后首先观赏点亮后的太和门广场,随后由午门西马道登午门城楼,参观“紫禁城里过大年”展。3、观展结束后,沿着由充满节日氛围的红灯笼点缀的城墙步行至东南角楼。4、观众将走过近千米长的布满红灯笼的故宫东城墙,穿过东华门古建馆展厅,可以看到临近城墙西侧的部分古建筑也被点亮,共同营造出喜庆祥和的节庆氛围。5、到达东北角楼后,观众将步行至神武门,在这一区域,可以观赏到城墙南侧通过艺术灯光投影于建筑屋顶上的《千里江山图卷》等绘画作品,感受到人在画中游的氛围。6、离开神武门城楼后,神武门外东西两侧的角楼餐厅和角楼咖啡面向观众开放,从而圆满结束此次“上元之夜”文化活动。 根据公告,观众可通过故宫博物院票务系统预约本次活动,免费参加,名额有限,约满为止。看到以前媒体拍摄的故宫夜景美照,网友纷纷摩拳擦掌准备预约故宫夜游。17日下午2点左右,故宫正式开放普通观众预约平台,2月19日(正月十五)的名额迅速被约满。2月20日(正月十六)门票于18日开放预约,18日零点刚过,大量网友涌入故宫博物院官方网站预约订票,却发现票务系统“崩溃”,“紫禁城上元之夜”预约页面无法正常打开,显示“502”“系统错误”。 少数网友能进入系统页面,也面临网页卡顿、点击无反应、到最后一步无法成功提交等情况。 近一个小时后,网友终于进入预约页面,看到的却是3个时段参观名额均只剩0,没抢到票的网友纷纷开启吐槽模式:抢到票的上辈子都是宫里的吧?故宫,你已经是个成熟的网站了,要学会自己服务器稳稳哒。你们就别让我买着票!在里面指不定遇见谁。故宫网上售票系统崩溃这个锅,谁来背?18早上,“故宫门票预订网站崩溃”登上新浪微博热搜榜。这成为故宫进行网上售票以来,首次出现大规模服务器崩溃事故。根据故宫门票预订页面显示,该系统由永乐科技提供技术支持。 据永乐科技官方介绍,自2011年初开始,永乐科技对故宫实地进行了多次考察和改造。从最初提出南进北出方案,保证进入故宫的游客单向流动、改造原有老售票系统,初步实现网络售票功能,减少现场游客排队购票时间,到引入二代身份证作为票品介质,全面推进无纸化、电子化的门票体系,并在此基础上逐步实现实名制入院,再到永乐科技提出现场检票解决方案,设置初检区,限流雏形初步实现。 原故宫检票处照片2013年故宫博物院启动公开招标程序,永乐科技全面承接故宫票务系统改造项目,重建故宫整体票务系统,配套硬件及现场服务。 重建后的票务系统支持改签,全部或部分退票,由原来的提前5日购票提前到10天,同时支持现场扫码购票方便了没有提前网上预购,提升游客出游的便利性;特别要提的是永乐科技开发的安全保障系统在断网,停电等突发状况下依然支持票务系统正常运营,不影响售票,再次联网后自动保存,上传数据。 而为故宫特别研发设计的一体式检票工作台(专利产品)独特的机体设计,解决了传统闸机设备通过性慢等问题,满足检票环节的快速通过性和安全性;设备支持二维码及之前开发的中国二代身份证等门票介质,实现无纸化,实名制入院;而为了更好的实现网络预售分销,永乐科技除了对故宫官网,还向下扩展分销渠道。现在,游客不仅可以通过故宫的官方网站,微信微博购票,还可以通过携程等旅游网站同步进行网络预购。另外,故宫博物院作为全额拨款事业单位,门票款均须当日上缴国库。为此,永乐科技还专门为故宫设计了一套资金管理系统:每日闭馆后,将当日入院金额全部通过系统直接转入国库,确保每日24点前将网络预售票款转入国库指定账号。故宫博物院自2017年10月10日11起正式实施全网售票,对于未提前网上购票的游客,引导在现场手机扫描二维码购买当日门票。 为了强化游客的出游体验,永乐科技还为故宫提出了现场秩序维护方案,通过安排固定位置的现场人流疏导人员,现场指导讲解人员,有效维持现场秩序,让故宫出游有了全新的体验。该公司官网显示,他们国家大剧院、中国人民革命军事博物馆、中国科技馆、上海科技馆等机构,成功打造了多个行业专属票务系统并提供全套平台运营解决方案。从这看来,永乐科技面向故宫等展览馆开发的此类票务系统,主要考量放在了线上售票与线下检票结合的一体化服务和体验。此类展馆的网站较少出现瞬间大量用户涌入,产生很高的瞬间峰值情况,因此或许该公司在进行系统开发时,并未考虑高峰值情况。而在本次活动开始前,网站运营没有进行准确的预估,未进行服务器提前扩容,最终造成本次活动票务系统崩溃近一小时的“事故”。如此看来,故宫售票系统这个锅,永乐科技是甩不掉了。 对此,昨晚同样没抢到票的笔者不想责备他们,只想求他们下次扩容,行行好让我抢到票吧!数据中心的运维管理内容及特点_安防互联

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    在很多人看来,互联网企业的基因就是To C,在To B市场玩不转。于是,在云计算领域,便有了以阿里云、腾讯云、金山云等为代表的互联网系云厂商更擅长偏To C的公有云,而不擅长与传统行业相融合这类偏To B应用的论调;不仅如此,传统IT企业更擅长To B应用,而做不好公有云的论调也大有市场。事实上,这两种观点都有失偏颇。相对于过去十几年的发展来说,云计算进入一个新的阶段,云计算的客户主体、主体需求、服务模式也发生变化,政企市场更成为云计算的主战场。互联网系云厂商也在积极开拓企业级市场,并用自己在各行各业的实践为自己证言:企业的基因会随着自身的不断成长和市场环境的变化而改变,融合互联网思维模式做 To B业务成为当下的创新模式。中国云如何开启赶超模式?来自IDC的数据显示,预计2019年全球公共云服务和基础设施支出将达到2100亿美元,比2018年增长23.8%;而Gartner最新发布数据也显示,2019年全球公共云服务市场将达到近2120亿美元,比2018年美元增长16.2%,2023年总市场规模将达到3700亿美元。业界两大权威机构的数据,显示出当下云计算市场的繁荣景象,就中国公有云市场而言,相比于欧美市场,目前仍处于“发展中”阶段,这也意味着在市场拓展和技术创新上还有很大空间可供发掘,中国市场有很强的潜力来加速自身的成长。2018年,我国数字经济规模达到31.3万亿元,占GDP比重为34.8%,超过三分之一。如此庞大的数字经济规模,得益于各行各业数字化转型的加速,而数字化转型所带来的企业上云,也催生了云计算新一轮的繁荣。有潜力只是个好的开头,要迎头赶上还需要选对发展道路。如何找准创新方向?互联网企业已经纷纷提前布局,尤其在去年下半年开始加速,中国互联网巨头不约而同地对组织架构进行调整,其目标只有一个:进军企业市场!去年9月30日,腾讯率先新成立的云与智慧产业事业群(CSIG)锁定To B业务;紧接着在11月26日,阿里巴巴也将阿里云事业群升级为阿里云智能事业群;随后的12月18日百度智能云事业部(ACU)则升级为智能云事业群组(ACG),同时承载AI to B和云业务的发展。在这场赛道上,金山云2017年开始企业级市场的率先布局,历经人才引进、产品打磨、深入企业级客户市场的场景等更耕耘,一直快于行业平均增速的能力。从5月14日金山软件发布2019年第一季度财报来看,金山软件第一季度营收达到17.27亿元。其中,金山云营收达到8.39亿元,同比增长100%,远超同期52%的行业平均增速,占金山软件营收比重持续提升至49%。金山云自2018年初全力开拓金融、政务、医疗、制造等企业级市场后,过去四个季度同比增速为54%、68%、81%、100%,取得惊人的增速意味着金山云布局企业级市场大获成功。快速重回三位数增长,金山云不断打破公有云格局,在IDC最新发布的《中国公有云服务市场(2018下半年)跟踪》报告显示,在2018年下半年中国公有云IaaS市场上,金山云继续位列中国互联网云厂商前三,这也同时意味着,在过去三年间,阿里云、腾讯云、金山云一直稳居中国互联网云厂商前三。怎样将潜力转化为战力?在工信部印发的《推动企业上云实施指南(2018-2020年)》中提出,到2020年,行业企业上云意识和积极性明显提高,上云比例和应用深度显著提升,云计算在企业生产、经营、管理中的应用广泛普及,全国新增上云企业100万家,形成典型标杆应用案例100个以上,形成一批有影响力、带动力的云平台和企业上云体验中心。云服务按需付费的模式,打破了过去传统的IT模式,其生命力更强,在传统行业,一大批创新型的CIO,既懂技术也懂趋势,希望通过云计算新技术来推动行业变革,以金融、政府、制造、教育为代表的传统行业企业客户上云速度明显加快。在金融行业,过去部署云计算的机构大多是大中型金融机构,但到了2018年,越来越多的中小型金融机构也开始寻求通过云计算技术的应用,推动产品和服务的创新。(相比较其他行业,金融机构在与云计算厂商合作时,往往把安全合规放在第一要素。)在政府行业,近几年智慧城市的建设热潮也让政务云发展进入全新阶段,两者在云基础设施上的融合,也进一步释放了集约化价值,IaaS、PaaS、SaaS等云计算的不同层面,都已经渗透到了政务云建设中。这仅是两个行业的变化,企业上云浪潮开启,将潜力化为战力,离不开对中国市场和用户的深入发掘,在客户驱动下加快技术创新迭代速度。比如阿里云智能将加大行业战略性投入,聚焦新零售、新金融和数字政府。腾讯云同样也在加大在各行各业的布局,并覆盖了游戏、金融、政务、教育等多个行业。2018年,金山云在超速发展的时刻决定调整方向,全力进入企业级市场,以新技术融合引领企业数字化转型。金山云企业级市场的的破局从金融行业开始,提供从云架构规划、云架构建设以及运营端到端的行业解决方案,并实现了与头部金融机构的垂直纵深的合作做好以“云”为基石的新金融机构、新金融业态的平台支撑,助其金融场景、金融服务在云端生根发芽。有了金融行业这个破发点,金山云继而全力开拓政务、医疗、制造等行业,将创新技术普惠应用,用智能的基础架构和技术平台加速去支撑各行业的新应用,带动收入增速持续强劲增长。耕耘ToB市场有没有致胜奇招?对于走上差异化道路的云服务提供商而言,围绕企业用户创造新的用户价值,在耕耘ToB市场中,有没有可以致胜的“奇招”?在IDC报告中,金山云一直是中国公有云市场的前三甲,在市场发展中保持超速增长的竞争力有三个层面。一是融合互联网思维模式做To B业务。这是金山云DNA,一方面在业务上既覆盖游戏和视频云等互联网业务,同时又布局金融、政务、医疗、制造等企业级市场;另一方面,金山云也在通过融合互联网发展思维服务企业级客户,为客户提供源源不断的增值服务,全程陪伴客户数字化转型。二是技术创新将云服务做到极致。新型态云服务模式就是把一些需要最新技术支持,且部署困难、运维复杂、不便共享的产品或解决方案加以服务化和云化。比如金山云推出的集群托管服务KMR(Kingsoft MapReduce)基于Hadoop、Spark等计算框架,可以方便用户快速构建数据分析集群、处理海量数据。对于用户来说,在公有云上,企业既能享受到先进数据分析技术带来的快感,又无需再为其平台和应用的构建及维护耗费精力。由于实现了各项云服务的端到端集成,金山云可以为用户提供延伸服务,与其他产品整合也使用户的运营成本更低。现在金山云以公有云技术为基础,不断探索新技术如边缘计算、区块链、AI、物联网与云计算的融合,帮助客户获得以更高效率,更低成本数字化转型的能力。三是管理创新加速发展。相比阿里云等巨头,金山云的快速发展主要来自管理模式上的技术人才+行业人才组合的管理模式。除了内部人才培养之外,金山云采取“专业的人做专业的事”的管理策略,吸引了大量来自IBM等服务传统行业转型的专业人才,这种新技术研发人才和行业专业人才的结合的人才结合模式,也成为金山云加速发展的动力之一。正如美国管理大师Noel Tichy所说,每个企业都可以比喻为一种活的非自然生物体,与生物一样有自己的遗传基因;正是这个基因,决定了企业的基本稳定形态和发展、乃至变异的种种特征。眼下,中国的云计算市场的格局稳定中蕴藏着变数,金山云根据现有业务基础和特点进行布局,围绕各行业需求,通过更创新、更多样化的公有云服务发展路径细化云服务类型,根据不同行业用户的需求进行定制,这将成为其差异化竞争的优势和底气所在,也将成为未来云计算领域的新兴力量。来源:DTValue云计算大时代:新一代私有云将崛起_安防互联

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    数据中心的概念是一个舶来品,英文解释Data Center,简称DC。 但很多时候,大家在谈及数据中心的时候,都会把其理解成为IDC,IDC的全称Internet Data Center,即互联网数据中心。实际上,在数据中心的“大家庭”里,除了大家熟知互联网数据中心(IDC),还有其它几位声名不显成员。互联网数据中心(IDC) IDC是指为互联网企业、电商、媒体和各类网站等客户提供大规模、高质量、安全可靠的专业化服务器托管、空间租用、带宽批发以及ASP、EC等业务的场所。为了达到规模化管理的效应,IDC必须具备大规模的场地,高速可靠的内外部网络环境,系统化的监控支持手段,以及保障数据中心可持续运营的配套设备等一系列条件。IDC的概念是在1996年,由美国的Exodus公司最早提出,IDC最典型的业务模式就是服务器的托管和服务器租用、VPS等服务。而国内的IDC市场的起步是在2000年左右,在过去的近20年,国内IDC市场快速发展,年增长率超过30%的,已发展成为市场规模接近1000亿创新型产业。那么,为什么会有非常的企业愿意将服务器和业务托管到IDC呢?一是成本问题,企业如果自己管理服务器,除了场地布置,电费网费等,还需要建立一支可靠地运维团队。二是稳定性问题,为了保证服务器的可持续运行,就需要搭建适宜服务器工作的环境,这就要涉及恒温恒湿、静电防尘等问题,而且一旦出现大规模停电事故,企业是没办法靠自身能力去解决。所以,越来越多的企业开始将企业的服务器和业务托管到数据中心中。企业级数据中心(EDC) EDC(Enterprise Data Center)企业级数据中心:EDC也可以理解为企业是由数据中心,IDC数据中心主要服务于外部客户,更类似于公有云,而EDM则是私有云的概念。EDC由企业或机构建设并所有,服务于企业或机构自身业务的数据中心,它为企业、客户及合作伙伴提供数据处理、数据访问等信息服务。企业数据中心的服务器可以自己购买,也可以从IDC租用,运营维护的方式也很自由,既可以由企业内部的IT部门负责运营维护,也可外包给专业的IT公司运营维护。EDC承载着企业的核心计算、信息资源管理、信息资源服务等功能,EDC对稳定性要求较高,多采用相对成熟的技术,侧重于信息资源规划和信息资源应用。EDC的发展主要是源于企业对于核心数据的安全性已经业务发展的需要,随着企业的核心数据数字化,业务模式虚拟化已经成为企业信息化的必然趋势。而EDC兼顾了IDC的稳定性,又兼顾安全性的要求,成为了一些大型集团、科研院所等机构的首选。国家超级计算中心(NSC) 国家超级计算中心(National Supercomputing Center),是指由国家兴建、部署有千万亿次高效能计算机的超级计算中心。与IDC、EDC不同,国家超级计算中心由国家兴建和运营,对外提供的是运算能力。主要服务于一些对运算能力需求大的项目,例如动画影视特效的渲染,气象的预测和国家大型科研项目等工作。同时,超算中心还肩负着,开发具有先进概念的计算方法和理论,发展以新概念为基础的、具有每秒千万亿次以上浮点运算能力和高效可信的超级计算机系统、新一代服务器系统,开发新体系结构、海量存储、系统容错等关键技术的责任。截至2017年,中国共建成6座超算中心,分别为国家超级计算天津中心、国家超级计算长沙中心、国家超级计算济南中心、国家超级计算广州中心、国家超级计算深圳中心、国家超级计算无锡中心,其中我国自主研制的“神威ⷥ䪦𙖤𙋥…‰”峰值性能为12.5亿亿次/秒,位居世界第二位,目前就安置在国家超级计算无锡中心。边缘网络数据中心 边缘网络数据中心(或边缘数据中心)在地理上靠近最终用户,并旨在降低延迟性,减少网络拥塞,保证关键任务应用程序在企业内部运行部署,作为用户与中央数据中心之间的数据聚合和内容缓存点。边缘数据在规模体量上较小,与EDC基本类似,但其主要起到的是用户和IDC之间桥梁的作用,一些简单或者不负责的应用可以在边缘数据中心处理,可以更快速的反馈用户处理结果,核心和复杂的运算交于核心IDC处理。Gartner:预测2019年全球公有云市场收入将增长17.3%,IaaS为市场增长最快领域_安防互联

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    “混合云”这个术语已经在IT操作团队中普遍使用,但并不是每个人对此都意见一致。基本上,混合云是指任何情况下,企业的部分应用程序在企业的数据中心运行,另一部分在一个公共云或多个公共云(如AWS,Microsoft Azure或Google云平台)中运行。  同时,私有云是企业将云类型架构和功能并入自己的私有数据中心。这里的目标是使其数据中心“看起来”像云,并利用云计算原则和最佳实践,但它只为企业自己使用。  有些人使用的“混合云”术语是指的是指企业使用了公共云,并在自己的数据中心实现了私有云。  对企业来说,任何时候都有一个数据中心连接到公共云,并在该数据中心和公共云之间共享的应用程序,无论企业如何选择管理其私有数据中心,都是采用了一个混合云。  鉴于这个定义,许多公司都有一个或多个混合云。这没有什么神奇的。  实际上,混合云是任何组织的工具,只是希望利用云计算提供的一些优势,而不必将其应用程序基础架构中的一切都移动到公共云。  更好的数据中心  最常见的混合云使用案例之一包括只是希望能够在自己的数据中心中更快地配置新服务器的企业。他们转向混合云架构的目的不是采用特定的云功能,而是利用云计算作为自己数据中心功能的一种扩展。  这可能是为了快速解决生产容量需求的持续增长,因为公共云通常可以比传统数据中心以更快的速度添加容量。或者企业可能希望只能启动用于测试和调试应用的临时应用环境。或者,它可能想在云计算中创建一个全新的数据中心,以提高其可用性,或在世界的特定地区获得更好的“覆盖”。同样,公共云供应商通常可以比企业建立自己的数据中心速度更快,成本更低。  合规性是混合云采用的另一个常见驱动因素。例如,一一些行业有特定的地理符合性要求,指定数据必须存储在哪里。有些人坚持认为数据存储在本地或区域(如欧盟一些合规性法规),而其他公司可能因为备份,冗余和灾难恢复原因,需要数据实现在地理上分布(通常在数据中心至少100英里)。  无论什么原因,云计算可以是一个相对简单,快速和负担得起的方式来启动整个新的数据中心或附加的数据中心容量,以扩充现有的数据中心。  在云计算中添加数据中心容量时的监控挑战  每个混合云用例都会面临监控挑战。当使用云计算提供商作为额外的数据中心或额外的数据中心容量时,重要的是确保企业的监控工具在所有基础设施(包括自己的数据中心和云中的部分)上保持一致。  如果根据应用程序或基础架构组件的位置使用不同的监控工具,则可能难以诊断域间问题。此外,当必须使用多个监视工具时,配置工具,设置警报阈值和条件,以及类似的监视管理任务可能会更加复杂。  2.混合云应用第2部分:添加云功能  随着混合云在企业IT设置中变得越来越普遍,许多不同的用例和旅程开始变得明显。以下将介绍混合云如何添加“基于云计算的”功能,甚至不是基于云计算的应用程序。  混合云可以添加“云功能”  快速提供计算资源的能力只是云故事的一部分。公共云还提供了一些独特的功能,对于在许多应用程序的使用非常有吸引力,包括不是自然基于云计算的应用程序。利用云计算中的这些功能通常比自己构建更容易,节省大量的开发时间和成本,这对企业开发和运营团队都有利。  一个简单的例子是Amazon S3或简单存储服务,它为许多应用程序提供了一种廉价,高效,易于使用,安全,弹性和大规模可扩展的文件存储机制。例如,假设企业有一个视频管理应用程序,需要存储大型视频文件,并使他们可以访问世界各地的用户。利用Amazon S3来提供该功能是一种流行的做法,而无需构建,并提供基础设施自己操作。  应对海量数据  云计算功能的另一个例子是其提供高度可扩展的数据带宽的“边缘”能力。例如,一些移动应用程序和物联网(IoT)使用情况需要大量的数据被导入和存储用于以后的处理。这可能是因为客户从应用程序(如视频流)下载了大量数据,或者因为应用程序必须与互联网上的大量代理进行通信(例如使用物联网应用程序)。如果企业需要比数据中心更大的数据收集或数据导出管道,能够以有效成本的方式提供,那么公共云非常适合在几乎任何规模上执行这种类型的“边缘”数据采集/导出。  然后需要进行独特的数据处理,如视频处理。如果要为处理巨型数据集的应用程序添加新功能,则可以找到云计算中已有的优化解决方案。基于云的版本可以让企业快速地将这些功能添加到应用程序或业务中,通常没有大量的前期投资。  云计算还提供管理功能,可以帮助减少企业的业务支持负担。处理数据库,管理服务,并创建应用程序环境是完全适合基于云计算的服务(例如Amazon的RDS和Elastic Beanstalk)的用例。特别是对于内部使用应用程序,实验应用程序,或应用程序测试环境,利用云计算来处理大量操作支持负担的能力是非常有价值的。  最后,云计算提供了高度可扩展的能力来处理非常大的数据集,使得更容易构建数据仓库,执行映射缩减操作,并执行其他数据分析,用于提供业务分析和其他大量数据处理操作。  添加基于云计算能力时的监控挑战  边缘层数据的带宽连接和大容量数据处理功能可能是企业的应用程序的核心,因此企业需要一个监控解决方案,就像企业其他基础设施(包括内部部件)一样轻松地监控它们。  总体来说,如果企业考虑云功能,使这些组件迁移到云计算一开始就有用,通常是处理大型扩展需求和/或巨大的数据管理的云计算能力。但不要忘记,大规模和大数据应用程序也会生成大量的分析和监控数据。企业的监视工具包必须能够处理这种云量级的数据,这通常意味着需要一个基于云计算的监视解决方案。让问答更自然 - 基于拷贝和检索机制的自然答案生成系统研究_安防互联

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    在推出新产品上一向低调的字节跳动,在近日带来了头条搜索的独立应用,宣告着搜索引擎的新玩家正式入场。头条搜索已经在国内主流的Android应用市场上架,不过还没有像大部分字节系应用那样大量购买推广位进行宣传。现在可以下载并安装,我们也在第一时间进行了体验。 启动闪屏会显示头条搜索的slogan“头一条就是你想搜”的,可能指的是头条搜索能够准确地展示与关键词对应的搜索结果,也可能指的是今日头条机器学习分发机制已经达到了能够精准学习用户需求的地步。不同于抢先上线的网页版头条搜索仅有搜索框(后加入实时热搜显示)的相对简洁,头条搜索应用的首页采用了与今日头条几乎没有区别的信息流界面,仅仅把搜索框变得更为显眼。这与百度应用目前的设计有些类似,同样是顶部搜索框+信息流呈现。 头条搜索目前已经具备了一定的搜索能力,能够针对关键词给出相关的搜索结果,或是对日历、天气、数学运算、专题、书籍等特殊关键词直接给出对应结果。与主流的移动端搜索应用接近,也存在不少可以提升的空间。就搜索结果而言,头条搜索会在一些情况下优先展示来自字节系应用内部的内容,如今日头条资讯、互动百科页面、悟空问答的答案,外部结果则会特地标出“全网”字样。头条搜索基本符合主流移动端体验,与传统认知中的全网搜索引擎存在一些区别。 除了在搜索结果中进行引导之外,底部导航留了“视频”和“小视频”分别给西瓜视频以及抖音(含抖音火山版),可见视频内容在字节跳动的地位。没有明显的入口,但“我的”页面下出现了我的书架,有望和近期加大推广力度的番茄小说打通。总的来说,当前上架的这一版头条搜索应用基本上可以视作今日头条的翻版,后者提供的功能在前者都能找到对应,仅在视觉上提升了搜索框的重要性。会出现这样的情况并不奇怪,头条搜索能力早就体现在今日头条中,暂时还没有留给独立搜索应用的差异化空间。字节跳动不会放过搜索的营收机会既然独立应用与之前的综合应用区别不大,那为什么头条还要将其作为一个独立产品推出?在移动互联网成为互联网的主流之后,搜索引擎叙事随着移动应用体验的普及而消解,为什么字节跳动和其他竞争对手都还要扎堆做搜索?这可能和字节跳动期望在搜索上获取的收益有关。分别是搜索引擎作为流量入口的价值,向用户打包分发内容的价值,以及占领搜索引擎高地在信息分发战略上的价值,2019年头条生机大会上提出过“一横一竖概念”,其中位于分发方式纵坐标长端的就是搜索引擎。搜索引擎以来都蕴含巨大流量,进入到导航站盛行的时代,或是移动互联网兴起之后也是如此。即使个性化推送大行其道遍布几乎所有应用,仍有不少人倾向于通过搜索框获取内容,对于字节系相对更依赖流量的盈利方式来说,这是一块不容错过的肥肉。根据CNNIC发布的第44次《中国互联网络发展状况统计报告》,截止至2019年6月中国搜索引擎用户数量仍在增长,达6.95亿人占全部网民的81.3%。搜索引擎的能量在百度财报也有体现:2019年营收达1074亿元,其中与搜索引擎有关的在线广告占到72.7%。头条搜索的能力很早就在今日头条内出现,但大多数用户都没有将其视作一个具有完整能力的搜索引擎,只当作应用内提供的搜索功能。头条搜索品牌独立化,也有助于让用户形象地认知到这一产品,进而提升在广告业务上的竞争力。 经过多年发展,字节跳动现在拥有相当庞大的内容池:头条号入驻媒体和自媒体提供的图文内容,西瓜视频上的资讯视频、娱乐内容以及在春节档打出了一波热度的影视节目放映,抖音以及抖音火山版覆盖一二线城市青年和下沉市场多年龄层用户的短视频等等。不过字节系应用至今都没有出现单一应用会出现来自所有应用内容的情况,毕竟内容定位上存在差异,单靠推送引擎无法完美区分。若想要打破内容分发的藩篱,搜索引擎就是完成这一任务的优质形态,提供用户需求的内容比合不合适更重要。搜索任一关键词,可以获得包括但不限于图文、问答、百科、小说、音频、视频、短视频、直播的内容,对于用户来说是有助于提升搜索效率的。头条搜索对于全网内容的开放,也有可能带动外部与字节系的合作,释放潜藏在数亿用户的能量。众所周知字节跳动的“成名武功”是最早在今日头条上应用的个性化分发,通过对个人的信息偏好进行学习,针对性地推送内容以提升活跃时长和频次。字节系应用因其获得了极大的增长动力,今日头条、抖音短视频能成为赛道领头角色都离不开内容分发的功劳。 字节跳动内部也意识到,个性化分发会不可避免地有“茧房效应”副作用,人会变得只会接收到自己感兴趣或是喜欢的内容,封闭了接收其他信息的渠道。今日头条做了多个尝试,提升推送内容的多样化之外,引入头条搜索也是一大重点。搜索聚合了多种内容,用户获取信息的视角更为开阔,也能在同时间获取的多个信息之间比对筛选,最终提升获取信息的效率和质量。分发关联结果增加信息密度和价值,字节跳动认为这是今日头条实现其“通用信息平台”使命的最佳途径。新的搜索引擎需要面对实力竞争对手作为搜索引擎,提供尽可能多尽可能准确的搜索结果是头条搜索必然的方向,不过在基本功需要解决的同时,还有如何与市面上竞争对手抢夺用户的必修课需要面对。搜索引擎市场可不像资讯客户端或是短视频,早就存在着资历丰厚且实力强劲的对手。不同于十年前搜索引擎市场上百度和谷歌激烈竞争的格局,现在的百度已经是搜索引擎市场领先者,桌面和移动端的份额均超过了70%。在移动端上提供搜索结果、内容分发、功能小程序的复合形态,也让百度在移动时代有了不容忽视的护城河。在百度之外,搜狗、神马、360分别占据了搜索引擎市场的剩余份额,并且通过旗下应用导流、手机厂商合作定制、导航站转\等方式,不断在提升市场占有率。虽然在桌面上没能形成优势,但移动时代更多元的形态让这些搜索引擎持续增长。搜狗背后的腾讯、神马背后的阿里巴巴以及360,都不是会轻易放弃搜索引擎这个重要入口的互联网厂商。所以在未来可见的一段时间内,不仅百度要思考如何应对这些挑战,头条搜索也要寻找从中突破的机会。阿里巴巴甚至还推出了面向细分市场的“次世代”搜索应用,即最初以浏览器形态上线的夸克。在多次迭代之后,已经具有直接给出搜索结果、智能化展现内容、图片搜索、语音交互等特性,从更多维度上简化搜索方式满足用户需求。微信同样是头条搜索不可忽视的竞争对手,现在已经具有与字节跳动相似的内容池:公众号文章、视频、QQ音乐、小程序、视频号内容,而且微信几乎不向外提供内容索引仅在内部可以搜到,成为搜索引擎的“盲区”。 字节系应用惯用的大规模推广方式,或许能让头条搜索也像其他产品那样走入许多用户的手机,但想要留住用户并转化为实际的数字和广告营收,还得找到更多提供差异化和优势的方式。这也是近几年移动互联网热门应用的趋势,提供不一样的新鲜价值更吸引人。现阶段头条搜索的推广方式还很“老派”:根据多家媒体报道,小米手机的内置浏览器已经开始把头条搜索设为默认搜索引擎。拉拢手机厂商在系统预装入口固然有效,不过想要留下用户让他们不切换到其他搜索引擎,还得在搜索结果的广度和精度下功夫。无论是哪个有历史的领域,每当出现有实力的新角色都很可能迎来不小变化,十年前的智能手机市场就是如此,搜索引擎这个古老的互联网服务也这么迎来了新玩家。现阶段还看不出太多端倪的头条搜索,究竟会带来怎样的不同和趋势呢?就是接下来几个季度乃至几年间字节跳动留给互联网的期待了。来源:钛媒体今日头条推荐机制详解_安防互联