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怎么访问手机游戏服务器端

印度尼西亚数字基础设施运营商的代表希望对该国的数据主权法进行修改,因为担心其可能对当地企业的业务运营造成损害。印度尼西亚政府从2012年起修订“电子交易和系统法实施法”,这些法案将对数据定位产生影响的若干文章进行修改,这一计划受到了本地数据中心运营商的抨击。鉴于目前印度尼西亚还没有专门针对数据保护的法律,有人担心它可能危及数据安全。 全球已有多项数据主权法在过去五年中生效,并作为确保数据安全和个人隐私的手段而推出,例如今年5月在欧洲实施的GDPR法规。拟议的电子交易和系统法实施改革将使电子系统提供商在印度尼西亚存储“战略”数据,但没有详细说明属于这一类别的内容。原始文本没有具体说明它所指的数据类型,而是要求提供商在印度尼西亚建立自己的数据中心作为一项要求,希望这一提案能吸引印度尼西亚的新投资. 在媒体声明中,与数据本地化政策相关的拟议变更应在几年后对现有法规实施的有效性进行深入、彻底和透明的评估,包括执法方面。此外,还有人表示在没有与数据保护有关的法律的情况下,需要仔细计算以避免潜在的影响。该文件还提到,有关数据所有权、访问权和控制权的数据规则希望该国政府对此事采取更加明确的态度。未来云计算将继续主导并改变企业_安防互联

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    近日,由中国信息通信研究院和开放数据中心委员会联合编制的《数据中心白皮书(2018年)》(以下简称《白皮书》)正式发布。《白皮书》显示,我国数据中心规模和数量快速增长;IDC(互联网数据中心)业务收入连续高速增长;数据中心总体布局逐步优化;运维管理逐渐成为数据中心产业关注热点。据统计,2013年以来,我国数据中心总体规模快速增长,到2017年底,我国在用数据中心机架总体规模达到166万架,总体数量达到1844个,规划在建数据中心规模107万架,数量463个。其中,大型以上数据中心为增长主力,截至2017年底,大型以上数据中心机架数超过82万,比2016年增长68%,数据中心总体规模占比近50%,比2016年增长10%,预计未来占比将进一步提高. 受“互联网+”、大数据战略、数字经济等国家政策指引以及移动互联网快速发展的驱动,我国IDC业务收入连续高速增长。2017年,我国IDC全行业总收入达到650.4亿元左右,2012-2017年复合增长率为32%,持续保持快速增长势头。2017年,我国传统IDC业务收入为512.8亿元,占IDC全行业总收入的比重为78.8%。云服务收入137.6亿元,占比21.2%,比2016年提高2.8%。随着“企业上云”行动实施,预计未来云服务收入在我国IDC业务收入中的占比仍会进一步增加。自2013年五部委联合发布《关于数据中心建设布局的指导意见》、2018年工信部印发《全国数据中心应用发展指引(2017)》以来,我国数据中心布局渐趋完善,新建数据中心,尤其是大型、超大型数据中心逐渐向西部以及北上广深周边地区转移。西部地区数据中心占比逐步提升,截至2017年底,西部地区在用数据中心机架数全国占比由2016年的20%提高到22%。伴随周边地区数据中心的快速发展,一线城市数据中心紧张问题逐步缓解,如随着张北、廊坊、乌兰察布等周边地区大量新建数据中心的落地投产,承接部分大型互联网公司的应用需求,北京市数据中心应用不再“一柜难求”,数据中心租赁价格也有所降低,上海、广州、深圳也随着周边省市数据中心的建设,承接转移了部分应用需求。截至2017年底,北京、上海、广东三个数据中心聚集区的机架数占比由2016年的42%降低到37%。但受用户需求、网络条件等因素影响,新建数据中心仍趋向于东部地区。从2010年开始,我国数据中心产业进入高速发展阶段,产业规模以每两年翻一番的速度增长;2013年以来,国家和多个地方政府陆续发布数据中心产业引导政策,数据中心建设布局成为业界主要关注点。随着数据中心规模和数量的快速增长,高效运维管理以及人才问题凸显,多数据中心出现运维人才短缺、运维能力跟不上数据中心建设速度等问题,尤其以西部地区更为明显。产业界的关注点逐步由建设转向运营管理,数据中心运维成为一大热点。此外,随着我国互联网、云计算技术与应用的快速发展,国际巨头云计算公司纷纷加快在中国市场的布局。国外龙头企业通过合作运营模式进入中国,进一步加剧国内市场竞争。2018年互联网数据中心的趋势_安防互联

    译者按:各种虚拟机技术开启了云计算时代;而 Docker,作为下一代虚拟化技术,正在改变我们开发、测试、部署应用的方式。那虚拟机与Docker究竟有何不同呢?  为了保证可读性,本文采用意译而非直译。另外,本文版权归原作者所有,翻译仅用于学习。  首先,大家需要明确一点, Docker容器 不是 虚拟机 。  2014年,当我第一次接触Docker的时候,我把它比做一种轻量级的虚拟机。这样做无可厚非,因为Docker最初的成功秘诀,正是它比虚拟机更节省内存,启动更快。Docker不停地给大家宣传,”虚拟机需要数分钟启动,而Docker容器只需要50毫秒”。  然而, Docker容器 并非 虚拟机 ,我们不妨来比较一下它们。  理解虚拟机  使用 虚拟机 运行多个相互隔离的应用时,如下图:  虚拟机与Docker有何不同?  从下到上理解上图:  基础设施(Infrastructure) 。它可以是你的 个人电脑 ,数据中心的 服务器 ,或者是 云主机 。  主操作系统(Host Operating System) 。你的个人电脑之上,运行的可能是 MacOS , Windows 或者某个 Linux 发行版。  虚拟机管理系统(Hypervisor) 。利用Hypervisor,可以在 主操作系统 之上运行多个不同的 从操作系统 。类型1的Hypervisor有支持MacOS的 HyperKit ,支持Windows的 Hyper-V 以及支持Linux的 KVM 。类型2的Hypervisor有VirtualBox和VMWare。  从操作系统(Guest Operating System) 。假设你需要运行3个相互隔离的应用,则需要使用Hypervisor启动3个 从操作系统 ,也就是3个 虚拟机 。这些虚拟机都非常大,也许有700MB,这就意味着它们将占用2.1GB的磁盘空间。更糟糕的是,它们还会消耗很多CPU和内存。  各种依赖 。每一个 从操作系统 都需要安装许多依赖。如果你的的应用需要连接PostgreSQL的话,则需要安装 libpq-dev ;如果你使用Ruby的话,应该需要安装gems;如果使用其他编程语言,比如Python或者Node.js,都会需要安装对应的依赖库。  应用 。安装依赖之后,就可以在各个 从操作系统 分别运行应用了,这样各个应用就是相互隔离的。  理解Docker容器  使用 Docker容器 运行多个相互隔离的应用时,如下图:  虚拟机与Docker有何不同?  不难发现,相比于 虚拟机 , Docker 要简洁很多。因为我们不需要运行一个臃肿的 从操作系统 了。  从下到上理解上图:  基础设施(Infrastructure) 。  主操作系统(Host Operating System) 。所有主流的Linux发行版都可以运行Docker。对于MacOS和Windows,也有一些办法”运行”Docker。  Docker守护进程(Docker Daemon) 。Docker守护进程取代了Hypervisor,它是运行在操作系统之上的后台进程,负责管理Docker容器。  各种依赖 。对于Docker,应用的所有依赖都打包在 Docker镜像 中, Docker容器 是基于 Docker镜像 创建的。  应用 。应用的源代码与它的依赖都打包在 Docker镜像 中,不同的应用需要不同的 Docker镜像 。不同的应用运行在不同的 Docker容器 中,它们是相互隔离的。  对比虚拟机与Docker  Docker守护进程可以直接与 主操作系统 进行通信,为各个 Docker容器 分配资源;它还可以将容器与 主操作系统 隔离,并将各个容器互相隔离。 虚拟机 启动需要数分钟,而 Docker容器 可以在数毫秒内启动。由于没有臃肿的 从操作系统 ,Docker可以节省大量的磁盘空间以及其他系统资源。  说了这么多Docker的优势,大家也没有必要完全否定 虚拟机 技术,因为两者有不同的使用场景。 虚拟机 更擅长于彻底隔离整个运行环境。例如,云服务提供商通常采用虚拟机技术隔离不同的用户。而 Docker 通常用于隔离不同的应用,例如 前端 , 后端 以及 数据库 。  如果你对Docker感兴趣的话,不妨学习一下 Dive Into Docker course 。AMD宣布于6月20日发布EPYC服务器CPU_安防互联

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    提供云服务必须持证“上岗”! 对于业界一直关心的云服务牌照问题,在25日召开的“可信云”大会上,工业和信息化部信息通信管理局市场处处长张建华给出了明确的答案。 张建华表示,虽然在政策上为云服务市场带上了“紧箍咒”,但也是为了行业长期持续前发展夯实基础。对于云服务的定义,张建华表示,云计算是一种商业计算模型,它的计算任务分布在网络上大量计算机构建的资源池上,使各种应用系统能够根据需要授权获得计算力、存储空间和信息服务。目前市场上通常将云计算分服务模式分为三个层次,分别是IaaS、PaaS和SaaS。IaaS指的是基础设施及服务,也就是利用数据中心提供相应的资源租用型服务,包括云主机等,在业务模式上属于传统IDC业务范畴。而PaaS服务指的是平台型服务,企业在IaaS层的基础上建设自有平台,为客户提供开发、测试环境等服务。SaaS则指的是软件应用及服务。在2015年底,工业和信息化部出台新版《电信业务分类目录》(以下简称“目录”),《目录》中对互联网数据中心(IDC)业务进行了定义。互联网数据中心业务是指利用相应的机房设施,以外包出租的方式为用户的服务器等互联网或其他网络相关设备提供放置、代理维护、系统配置及管理服务,以及提供数据库系统或服务器等设备的出租及存储空间的出租、通信线路和出口带宽的代理租用和其他应用服务。因此,根据《目录》的要求,提供IaaS、PaaS服务的云服务商必须持有互联网数据中心(IDC)牌照。但是由于PaaS服务并非传统的IDC业务,以及在2015新版《目录》增加了互联网资源协作服务业务的描述,所以经营PaaS服务的云服务商需要拿到含有互联网资源协作服务业务的IDC牌照。而对于SaaS服务,张建华表示,因为业内对于SaaS服务形态还没有一个权威的界定,对于SaaS服务是否属于《电信业务分类目录》中描述的电信业务,要按照具体业务形态来区分。如果是企业业务形态属于纯软件服务,则不属于电信业务经营许可和管理的范畴,只需要按照相应的软件业务经营管理要求办理即可。但是,如果其中一些SaaS服务属于《电信业务分类目录》中其他增值电信业务的份额里,则仍需要持有相应的牌照。根据《中华人民共和国电信条例》的规定,国家对电信业务经营者按照电信业务分类,实行许可制度;未取得电信业务经营许可证,任何组织或者个人不得从事电信业务经营活动。在我国从事相关的电信业务,包括增值类的电信业务,均需要有特许经营权,要获得相应的特许经营权。张建华表示,根据最新的《电信业务经营许可管理办法》,经营电信业务应该依法取得电信管理机构颁发的经营许可证。根据《办法》的规定,目前国内牌照的审批是由部省两级电信管理机构实施。 对于业内企业关心的牌照的类型和跨地区服务问题,张建华表示,如果要申请跨地区增值电信业务许可证,也就是两个以上自治区、直辖市增值电信业务的需要到工业和信息化部审批。如果只在省内从事相应业务的,可以由当地通信管理局直接进行审批。 对于具体的IDC牌照申请流程和要求,张建华表示,申请企业可以参考2012年《关于进一步规范因特网数据中心业务和因特网接入服务业务市场准入工作的通告》的要求。对于公有云和私有云服务,哪类服务可以不持证的因为,张建回答到,提供公有云服务,是对公众提供的服务,它一定是具有经营性的性质和属性,因此公有云的经营者一定要持证。 对于私有云主要分两类情况: 如果是自建自用,则企业是云技术和云服务的使用者,因此这种私有云不需要拿证。而如果是为多个第三方提供私有云服务,则实质上是在经营云服务,因此它需要持证经营。由于云服务是作为新的服务模式加入到了新版《电信业务分类目录》中,因此对于原本持有IDC牌照的企业,如果事实上已经从事了云服务或CDN服务,要求以书面承诺的形式承诺在年底之前达到相应的经营许可要求,并获得相应的经营许可证。如果未按期承诺的,从2017年4月1号起,不得经营相应的业务。如果已承诺,按照承诺期限,年底之前未持证的企业,2018年1月1日起,不得经营相应的业务。据张建透露,目前全国持有IDC牌照的企业1272家,获得云服务许可资质的有12家,267家企业承诺年底前完成持证。对于外资是否可以做境内经营云服务业务,张建华透露,依据《电信业务分类目录》2015版,互联网资源协作服务业务属互联网数据中心业务的一种具体业务形态,按照我国法律法规规定,以及加入WTO的相关承诺和CEPA协议等政策规定,港澳地区的电信业务经营者可依据相关的规定和程序,在境内设立合资企业,申请经营IDC业务的电信业务经营许可证。 但是,由于云服务是传统IDC业务的一种新形态,而按照WTO承诺,IDC业务不属于WTO承诺简章表中的业务类型,因此IDC业务原则上是未对外资开放的,因此云服务业务原则上也是未对外资开放的。CEPA协议中港澳的企业可以在境内设立合资公司,不超过50%港澳的股份。虽然外资企业无法在境内获得IDC业务牌照,但进入国内云服务市场的“路子”也没有完全堵死。张建华表示,欢迎外资企业与国内持证企业在遵守我国法律法规的前提下开展技术合作的方式参与我国的云服务市场。数据中心行业目前的状况如何?_安防互联

    数据中心管理人员考虑网络安全时,通常会保护他们的IT基础设施和数据。当确保电源的安全性时,他们会考虑采用备用电源,并限制外部人员对其电源基础设施的物理访问。 发电机、不间断电源和配电单元都有助于维护和控制运行数据中心的电源系统。但数据中心管理人员很少关注电源系统的网络安全控制,尽管其电源系统也很容易受到网络攻击的影响。有效管理好过安全补丁 具有讽刺意味的是,用于保护基础设施的一些系统本身可能带来安全风险。位于新泽西州的技术服务商SHI International公司安全现场解决方案主管Bob Pruet表示,“数据中心的大部分电源设备都可以远程控制和配置。因此,恶意行为者可以控制这些设备,并中断数据中心或网络上特定设备的电源。”其中一些控制系统可能属于物联网的范畴。工业物联网设备是数据中心无形基础设施的一部分,位于设施管理和网络安全之间的灰色区域,难以发现、难以管理,并且难以保护。根据旧金山网络安全供应商Darktrace公司的报告,去年网络攻击者对物联网设备的攻击增加了100%。根据SANS研究所去年的一项调查,只有40%的企业通过维护补丁和更新以保护工业物联网设备,56%的企业表示打补丁是他们面临的最大安全挑战之一。此外,近40%的受访者表示他们在查找、跟踪和管理这些设备时遇到了问题。被攻击者盯上的基础设施 最引人注目的攻击是针对国家电力基础设施,如2015年和2016年针对某国电网的攻击。Darktrace公司网络情报和分析主管JustinFier表示,“对工业环境的攻击逐渐成为主流,由于一些国家在2018年提出关于持续瞄准其能源网络的警告,随着一些国家在2018年就其能源电网的目标不断提出警告,2019年看来,数据中心关键基础设施将受到越来越多的网络攻击。”在过去,犯罪分子倾向于使用被劫持的物联网设备来驱动僵尸网络,但一旦被感染,这些设备就可以用于许多恶意目的。“如果控制数据中心电源的设备和计算机受到影响,将其关闭可能会切断整个设备的电源。重要的关键基础设施部门在采用正确补丁的能力上受到限制。”Habibi说。同时,受到感染的计算机可能会对数据中心的其他网络造成危险。“这有可能造成一个巨大的问题,如WannaCry或其他类似的勒索软件攻击。”他说。SHI International公司的Pruett表示,由于这些设备为数据中心的网络提供了一个入口点,因此需要像其服务器一样谨慎地管理和保护它们。数据中心可以采取多种方法和措施来保护这些控制系统。例如,网络微分段可以阻止除授权流量之外的所有设备流量,他说,“在某些情况下,这意味着每个设备都有自己的逻辑网络,而不是物理网络。”他说,“还有专门针对电网的网络访问控制解决方案,它可以主动阻止网络上未经授权的流量。还有一些通用的NAC解决方案也可以有效。当数据中心运营商购买新设备时,安全性应该是尽职调查的一部分。需要确保密码可以更改,系统可以更新,并考虑到物联网设备的设置。”Pruett说,“组织有时可能没有其他的选择,数据中心必须使用可用的资源。如果设备存在风险,需要提前做好计划。对于每一个风险,都应该有补偿控制。例如,如果物联网管理接口无法使用加密措施,需要尝试通过隧道对流量进行加密。”另外一个原因是要特别注意保护对电力系统的访问。控制数据中心电源的攻击者可以关闭数据中心,但它们也可能导致电力浪涌,从而损坏设备。2017年,英国航空公司的数据中心发生了类似的电力中断事件。根据报道,一名技术人员将控制装置转换为不间断电源供电,造成几分钟的停电。然后他们再次将其重新切换回来,却造成电源浪涌,对IT设备造成物理损坏。英国航空公司起诉了世邦魏理仕(CBRE)公司,声称管理该数据中心的公司应该对负责解决这个问题负责,这两家公司本月早些时候达成了和解协议。2019年印度数据中心的发展趋势_安防互联

    工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物,是中国制造2025、工业互联网、工业4.0等国家战略在企业的落脚点。 对于企业而言,了解工业大数据产生的背景,归纳工业企业大数据的分类和特点,从数据流推动工业价值创造的视角看待、重造工业价值流程,将具有很强的现实意义。文章最后,笔者分享几个在工业领域数据驱动价值创造的案例,希望起到抛砖引玉的作用。1、工业大数据产生的背景 在工业生产中,无时不刻都在产生数据。生产机床的转速、能耗,食品加工的温湿度,火力发电机组的燃烧和燃煤消耗,汽车的装备数据,物流车队的位置和速度等,都是在生产过程中的数据。自从工业从社会生产中独立成为一个门类以来,工业生产的数据采集、使用范围就逐步加大。从泰勒拿着秒表计算工人的用铁锹送煤到锅炉的时间开始,是对制造管理数据的采集和使用;福特汽车的流水化生产,是对汽车生产过程的工业数据的采集和工厂内使用;丰田的精益生产模式,将数据的采集和使用扩大到工厂和上下游供应链;核电站发电过程中全程自动化将生产过程数据的自动化水平提高到更高程度。任何数据的采集和使用都是有成本的,工业数据也不例外。但随着信息、电子和数学技术的发展,传感器、物联网等技术的发展,一批智能化、高精度、长续航、高性价比、微型传感器面世,以物联网为代表的新一代网络技术在移动数据通信的支持下,能做到任何时间、任何地点采集、传送数据。以云计算为代表的新型数据处理基础架构,大幅降低工业数据处理的技术门槛和成本支出。以工业领域的SCADA系统为例,传统模式下每个电网、化工企业都需要建立一套SCADA系统,成本在千万以上,如果采用云架构模式,成本将可以降低7成以上。社会需求变革是最大拉动力。在商品过剩经济时代,以个性化为代表的消费文化,使得工业企业的产出物,要最大限度匹配个性需求。从服装定制,车辆选配,到T恤的印花和个性化教育。要响应个性化需求,有两种方式,以服装定制为例,就是靠老师傅用尺子量,眼见手摸,凭借经验,确定服装的裁剪和版型,这种我们可以称之为模拟方式,效率和质量难以保证,耗时长,个性化定制的成本高;还有一种是数字方式,就是通过制订一套数据采集手段,由前台的客户代表测量采集用户身形数据,然后将数据传回总部,将结合生产原材料数据,将需求分解为一项一项的生产工艺动作,最后也生产出达到定制化要求服装。当然了,工厂也会聘请资深的老师傅,他们的主要工作不是面对一个个客户的定制化需求,而是去研究更好的生产工艺,对数据和工艺分解进行把控。这种模式下,效率和质量得到保证,效率随着生产线的扩容线性提升,有一批专家队伍不断研究提升工艺能力,定制化生产的成本将得以显著摊薄。从发展趋势看,后者这种数字模式的个性化生产将是未来选择。国策方针是重要影响力。完成了工业自动化过程的德国工业界,在自动化基础上,以工业数据为基础,引入云计算和人工智能技术,提升工业的智能化水平,以满足大批量个性化定制的社会生产需求;美国拥有强大的云计算、互联网及数据处理能力,基于此,提出工业互联网战略,将单个设备、单条生产线、单个工厂的数据联网,通过大数据处理后,在诊断、预测、后服务等方面挖掘工业服务的价值。中国相对于德国、美国而言,在工业自动化、在云计算等领域都处于发展期,因此提出中国制造2025计划,通过工业化和信息化融合发展的方式,将工业化和信息化整体规划,并制定一系列的重点工程和推进计划。2、工业大数据的特点和分类 不管是工业自动化、还是工业智能化(工业4.0)、或者是工业互联网概念,他们的基础是工业数据。随着行业发展,工业企业收集的数据维度不断扩大。主要体现在三个方面:一是时间维度不断延长。经过多年的生产经营,积累下来历年的产品数据、工业数据、原材料数据和生产设备数据;二是数据范围不断扩大。随着企业信息化建设的过程,一方面积累了企业的财务、供应商数据,也通过CRM系统积累了客户数据,通过CAD等积累了研发过程数据,通过摄像头积累了生产安全数据等,另一方面越来越多的外部数据也被收集回来,包括市场数据、社交网络数据、企业舆情数据等;三是数据粒度不断细化。从一款产品到多款、多系列产品使得产品数据不断细化,从单机机床到联网机床,使得数据交互频率大大增强;加工精度从1mm提升到0.2mm,从5分钟每次的统计到每5秒的全程监测,都使得采集到的数据精细度不断提升。以上三个维度最终导致企业所积累的数据量以加速度的方式在增加,构成了工业大数据的集合。不管企业是否承认,这些数据都堆砌在工厂的各个角落,而且在不断增加。再从企业经营的视角来看待这些工业数据。可以按照数据的用途分成三类:第一类是经营性数据,比如财务、资产、人事、供应商基础信息等数据,这些数据在企业信息化建设过程中陆陆续续积累起来,表现了一个工业企业的经营要素和成果。第二类是生产性数据,这部分是围绕企业生产过程中积累的数据,包括原材料、研发、生产工艺、半成品、成品、售后服务等。随着数字机床、自动化生产线、SCADA系统的建设,这些数据也被企业大量记录下来。这些数据是工业生产过程中价值增值的体现,是决定企业差异性的核心所在。第三类是环境类数据,包括布置在机床的设备诊断系统,库房、车间的温湿度数据,以及能耗数据,废水废气的排放等数据。这些数据对工业生产过程中起到约束作用。从目前的数据采用情况看,经营类数据利用率最高,生产性数据和环境类数据相比差距比较大。从未来数据量来说,生产线数据在工业企业数据中的占比将越来越大,环境类数据也将越来越多样化。一般意义上,大数据有具有数据量大、数据种类多、商业价值高、处理速度高,在此基础上,工业大数据还有两大特点。一是准确率高,大数据一般的应用场景是预测,在一般性商业领域,如果预测准确率达到90%已经是很高了,如果是99%就是卓越了。但在工业领域的很多应用场景中,对准确率的要求达到99.9%甚至更高,比如轨道交通自动控制,再比如定制生产,如果把甲乙客户的订单参数搞混了,就会造成经济损失。二是实时性强,工业大数据重要的应用场景是实时监测、实时预警、实时控制。一旦数据的采集、传输和应用等全处理流程耗时过长,就难以在生产过程中发挥价值。3、工业大数据应用案例 企业所积累的数据量以越来越快的速度在增加,很多企业也就顺势将大数据技术引入企业的生产经营中。大数据在工业企业的应用主要体现在三方面:一是基于数据的产品价值挖掘。通过对产品及相关数据进行二次挖掘,创造新价值。日本的科研人员日前设计出一种新型座椅,能够通过分析相关数据识别主人,以此确保汽车的安全。这种座椅装有360个不同类型的感应器,可以收集并分析驾驶者的体重、压力值,甚至坐到座椅上的方式等多种信息,并将它们与车载系统中内置的车主信息进行匹配,以此判断驾驶者是否为车主,从而决定是否开动汽车。实验数据显示,这种车座的识别准确率高达98%。三一公司的挖掘机指数也是如此。通过在线跟踪销售出去的挖掘机的开工、负荷情况,就能了解全国各地基建情况,进而对于宏观经济判断、市场销售布局、金融服务提供调整依据。二是提升服务型生产。提升服务型生产就是增加服务在生产(产品)的价值比重。主要体现在两个方向。一是前向延伸,就是在售前阶段,通过用户参与、个性化设计的方式,吸引、引导和锁定用户。比如红领西服的服装定制,通过精准的量体裁衣,在其他成衣服装规模关店的市场下,能保持每年150%的收入和利润增长,每件衣服的成本仅比成衣高10%。当然了,小米手机也属于这一类。二是后向延伸,通过销售的产品建立客户和厂家的互动,产生持续性价值。苹果手机的硬件配置是标准的,但每个苹果手机用户安装的软件是个性化的,这里面最大的功劳是APPStore。苹果通过销售苹果终端产品只是开始,通过APPStore建立用户和厂商的连接,满足用户个性化需求,提供差异性服务,年创造收入在百亿美金。三是创新商业模式。商业模式创新主要体现在两个方面,一是基于工业大数据,工业企业对外能提供什么样的创新性商业服务;二是在工业大数据背景下,能接受什么样的新型的商业服务。最优的情况是,通过提供创新性商业模式能获得更多的客户,发掘更多的蓝海市场,赢取更多的利润;同时通过接受创新性的工业服务,降低了生产成本、经营风险。比如,GE不销售发动机,而是将发动机租赁给航空公司使用,按照运行时间收取费用,这样GE通过引入大数据技术监测发动机运行状态,通过科学诊断和维护提升发动机使用寿命,获得的经济回报高于发动机销售。在接受服务方面,目前国内外有一批企业提供云服务架构的工业大数据平台。包括海尔收购GE的白电业务的一揽子合作中,就包括GE的Predix工业大数据平台向海尔开放,接入海尔的工厂,提供工业大数据服务。九次方大数据也在联合各省市建立云化的工业大数据平台,向当地的工业企业开放大数据采集、大数据存储、大数据挖掘和应用能力。4、工业大数据的实践指导 工业大数据是企业生产经营的一次重大变革,对于工业化、信息化都还没有完成的工业企业而言,数据化时代又到来了,挑战很大。工业大数据建设,首先是一种思维变革,改变以前以要素竞争为主的工业生产模式,进入到数据和创新竞争为主的新生产时代。其次,正如清华大学王建民教授所言“工业大数据不存在交钥匙工程”,因此,需要企业领导人、管理层、员工和相关人都投身其中,各司其职,才有所成。最后,工业大数据建设抓住两个板子作为突破点。一个是最长的板,也就是梳理产品(工业)竞争力最强的在哪里,继续深挖下面的数据价值,围绕这一块的工业数据构建产品和服务能力;另一个是最短的板,就是影响工业企业发展的痛点在哪里,成本、市场、还是供应链,还是能耗?在数据化时代下,寻找机遇大数据的解决方案。全球公有云市场将超2000亿美元_安防互联

    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。北欧成为互联网数据中心热门市场_安防互联

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    公元前3世纪,在中国的黄金时代,汉朝建立了一个广阔的贸易网络,即丝绸之路。通过一系列陆地和海上航线,它将亚洲与中东,非洲和欧洲连接起来,从而实现货物和思想的交换。两千多年后,一条新的丝绸之路,这次是数字化,将亚洲与世界其他地区连接起来。亚洲市场已成为许多全球参与者关注的焦点,新加坡是卓越连通性的关键战略中心。在这种情况下,Digital Realty是一家成立于2004年的数据中心业主,在四大洲的11个国家开展业务,其任务是为数字世界提供“可靠的基础”即创建数据中心解决方案。亚洲首席信息官亚太区(APAC)Krupal Raval在接受采访时谈到了该地区数据中心的状况以及为什么最大的提供商正在那里迁移。 东南亚数据中心需求增加 东南亚的数据中心市场规模预计每年增长27%,高于2016年目前的120亿美元可寻址市场。考虑到这一预测,Digital Realty已在该地区开设了12个中心,这是其最年轻但增长最快的商业区域。“随着各国努力实现智慧城市目标,数据热潮主要是由于大数据,人工智能,预测分析和物联网的兴起”,拉瓦尔解释说。这也是由于亚太地区人口众多且人口相对年轻,人口继续变得越来越中产阶级,这意味着手机使用量呈指数增长,带来了相关的数据传输需求。虽然边缘计算将介入以满足部分需求,但我们也期望企业更加依赖搭配服务。越来越多的企业将转向混合基础设施,以便优化成本,提高数据传输效率和连接稳定性。“在提高效率的同时,企业将优先考虑为企业提供实时分析,以做出重要决策。”但是,不仅仅是Digital Realty看到了东南亚数据中心扩张和搬迁的价值。Raval认为,AWS和谷歌等大企业巨头在东南亚重新部署数据中心的原因是该地区的数字化程度不断提高,这需要强大的底层云基础设施来促进扩展。“这些拥有更多品牌和企业的公司有越来越多的机会在东南亚扩展其业务,”他解释说,“随着这种扩张,需要数据存储,因此这些供应商迁移到东南亚。”考虑到这一点,数据中心正在重新定位,以便更接近客户和企业,以最大化自身与客户之间的连接,这意味着更强的连接,更少的延迟。我们也不要忘记,东南亚拥有全球最高的移动电话和社交媒体渗透率,这种情况正在持续上升。当然,东南亚拥有超过3.7亿互联网用户,并且大多数细分市场和该地区大多数国家都实现了两位数的增长,数字行业蓬勃发展并吸引了大公司的大量兴趣。作为一个单一集团,东南亚重新组合了大量的数字用户,使其达到与全球主要市场(美国,欧盟和中国)的比较,用于所有数字活动,包括互联网,社交媒体和移动。根据Raval的说法,云服务提供商正在推动需求既有全球知名企业,也有来自亚太地区的新兴云巨头。 新加坡和东盟国家的情况 作为一个提供可扩展,智能和安全的IT基础设施的互联网网关,新加坡对希望进入预计到2019年达到85%的智能手机市场的公司至关重要。拉瓦尔提到“新加坡已宣布将该地区的电子商务和数字经济作为今年关注的重点领域,虽然像日本,韩国和中国这样的国家正准备推出5G,但随着各国享受更大的连接,我们可以期待更多的数字服务。各国基础设施的发展和政府的支持也使得更加容易继续专注于维持和进一步发展该地区数据中心的未来。”根据Cushman&Wakefield关于数据中心投资的研究报告,新加坡继续领导亚太地区的数据中心市场。“随着新加坡政府继续推动其智能国家计划,一项全国性的数字化转型计划,新加坡应该能够将其容量再增加100兆瓦”,拉瓦尔说。“能力的增加为数据中心的投资增加铺平了道路,投资者越来越关注传统的房地产资产类别。”但其他东盟国家呢? “如果各国的基础设施不断改善,马来西亚、泰国和印度尼西亚这些土地丰富的国家也可能为数据中心的未来铺平道路,”拉瓦尔补充道。其他将推动该地区数据中心服务需求的因素是年轻人群中本地数据,智能手机使用,社交媒体和移动应用的利用率上升。“政府需要确保其国家拥有基础连接和周边基础设施,以保持组织托管其数字资产的吸引力,”拉瓦尔说。“这包括建立强大的国家关键电力基础设施和购买可再生能源的适当可用性。”在东盟之外,首席财务官认为数据中心的其他大型增长市场是印度、中国和韩国,其中印度和中国尤其显示出强劲的增长速度。为什么外汇交易需要美国外汇服务器_安防互联

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    近日,某公司发文声称,在使用腾讯云服务器8个月后,放在云服务器上的数据全部丢失,腾讯云所谓的三备份数据也全部离奇丢失!给这家创业公司带来了灾难!针对这一事件,腾讯云官方回应,经多方努力,仍旧难以恢复。这件事情不禁令人怀疑,腾讯云服务器到底安不安全?据了解,随着互联网的迅猛发展,互联网环境越来越恶劣。无论是电商类网站、金融类系统,还是游戏类企业,很多用户因为各类流量攻击致使网站崩溃,服务器瘫痪,客户不能访问等问题,从而导致利益流失。为了解决上述问题,高防服务器应用而生。企业和个人在选择高防服务器的时候,主要考虑防御是否合适、服务器是否稳定性、服务器配置好不好,更重要的是要选择正规的IDC公司,尽量是选择以后可以升级防御的机房。这样不仅能控制支出成本,还能很好的起到防御作用,不然被攻击,严重的会导致服务器瘫痪,对企业的损失是巨大的。 当前市面上,有阿里、华为、防御侠等一些比较知名的供应商,提供了非常出色的高防服务器服务。以防御侠为例,针对互联网金融、游戏、商城、医疗、政府等网站或系统,以强劲的运营商级、T级防御体系,有效防御各类DDOS/CC攻击,一对一针对性制定防御规则。即使超过防御也不封IP,用户体验超好,费用至高是同类防御方案的一半,是真正防得住、用得起的安全防御服务。某金融平台高管在采访中称:“银行对系统安全的要求非常高,且因保管有客户的大量隐私数据,对信息安全的要求相当之高,一个微小的失误,就会造成重大的损失。我们经过精心的筛选,跟郑州一家上市公司亿恩科技达成合作,合作多年以来,经历几百次攻击,都被其防御侠产品巧妙截回,未遭受任何损失。” 与普通服务器不同,高防服务器主要是针对DDos、CC流量攻击而出现的。当前互联网黑客攻击中较为普遍就是就是DDos攻击,主要形式是对目标网络或者服务器进行资源占取,导致服务器出现拒绝式服务。而租用高防服务器,可以通过防火墙,数据监测牵引系统等技术来对流量性攻击进行有效的削弱,从而起到预防作用。如今,数据的价值越来越重要。专家表示,大数据时代用户越来越关注隐私问题,企业需要全新的思维和格局来应对信息安全。互联网时代的信息安全攻防战中,所有行业都是参与者,而不仅仅是互联网公司需要面对的挑战。Uptime Institute调查表明,数据中心为提高效率牺牲了可靠性_安防互联

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    提供云服务必须持证“上岗”! 对于业界一直关心的云服务牌照问题,在25日召开的“可信云”大会上,工业和信息化部信息通信管理局市场处处长张建华给出了明确的答案。 张建华表示,虽然在政策上为云服务市场带上了“紧箍咒”,但也是为了行业长期持续前发展夯实基础。对于云服务的定义,张建华表示,云计算是一种商业计算模型,它的计算任务分布在网络上大量计算机构建的资源池上,使各种应用系统能够根据需要授权获得计算力、存储空间和信息服务。目前市场上通常将云计算分服务模式分为三个层次,分别是IaaS、PaaS和SaaS。IaaS指的是基础设施及服务,也就是利用数据中心提供相应的资源租用型服务,包括云主机等,在业务模式上属于传统IDC业务范畴。而PaaS服务指的是平台型服务,企业在IaaS层的基础上建设自有平台,为客户提供开发、测试环境等服务。SaaS则指的是软件应用及服务。在2015年底,工业和信息化部出台新版《电信业务分类目录》(以下简称“目录”),《目录》中对互联网数据中心(IDC)业务进行了定义。互联网数据中心业务是指利用相应的机房设施,以外包出租的方式为用户的服务器等互联网或其他网络相关设备提供放置、代理维护、系统配置及管理服务,以及提供数据库系统或服务器等设备的出租及存储空间的出租、通信线路和出口带宽的代理租用和其他应用服务。因此,根据《目录》的要求,提供IaaS、PaaS服务的云服务商必须持有互联网数据中心(IDC)牌照。但是由于PaaS服务并非传统的IDC业务,以及在2015新版《目录》增加了互联网资源协作服务业务的描述,所以经营PaaS服务的云服务商需要拿到含有互联网资源协作服务业务的IDC牌照。而对于SaaS服务,张建华表示,因为业内对于SaaS服务形态还没有一个权威的界定,对于SaaS服务是否属于《电信业务分类目录》中描述的电信业务,要按照具体业务形态来区分。如果是企业业务形态属于纯软件服务,则不属于电信业务经营许可和管理的范畴,只需要按照相应的软件业务经营管理要求办理即可。但是,如果其中一些SaaS服务属于《电信业务分类目录》中其他增值电信业务的份额里,则仍需要持有相应的牌照。根据《中华人民共和国电信条例》的规定,国家对电信业务经营者按照电信业务分类,实行许可制度;未取得电信业务经营许可证,任何组织或者个人不得从事电信业务经营活动。在我国从事相关的电信业务,包括增值类的电信业务,均需要有特许经营权,要获得相应的特许经营权。张建华表示,根据最新的《电信业务经营许可管理办法》,经营电信业务应该依法取得电信管理机构颁发的经营许可证。根据《办法》的规定,目前国内牌照的审批是由部省两级电信管理机构实施。 对于业内企业关心的牌照的类型和跨地区服务问题,张建华表示,如果要申请跨地区增值电信业务许可证,也就是两个以上自治区、直辖市增值电信业务的需要到工业和信息化部审批。如果只在省内从事相应业务的,可以由当地通信管理局直接进行审批。 对于具体的IDC牌照申请流程和要求,张建华表示,申请企业可以参考2012年《关于进一步规范因特网数据中心业务和因特网接入服务业务市场准入工作的通告》的要求。对于公有云和私有云服务,哪类服务可以不持证的因为,张建回答到,提供公有云服务,是对公众提供的服务,它一定是具有经营性的性质和属性,因此公有云的经营者一定要持证。 对于私有云主要分两类情况: 如果是自建自用,则企业是云技术和云服务的使用者,因此这种私有云不需要拿证。而如果是为多个第三方提供私有云服务,则实质上是在经营云服务,因此它需要持证经营。由于云服务是作为新的服务模式加入到了新版《电信业务分类目录》中,因此对于原本持有IDC牌照的企业,如果事实上已经从事了云服务或CDN服务,要求以书面承诺的形式承诺在年底之前达到相应的经营许可要求,并获得相应的经营许可证。如果未按期承诺的,从2017年4月1号起,不得经营相应的业务。如果已承诺,按照承诺期限,年底之前未持证的企业,2018年1月1日起,不得经营相应的业务。据张建透露,目前全国持有IDC牌照的企业1272家,获得云服务许可资质的有12家,267家企业承诺年底前完成持证。对于外资是否可以做境内经营云服务业务,张建华透露,依据《电信业务分类目录》2015版,互联网资源协作服务业务属互联网数据中心业务的一种具体业务形态,按照我国法律法规规定,以及加入WTO的相关承诺和CEPA协议等政策规定,港澳地区的电信业务经营者可依据相关的规定和程序,在境内设立合资企业,申请经营IDC业务的电信业务经营许可证。 但是,由于云服务是传统IDC业务的一种新形态,而按照WTO承诺,IDC业务不属于WTO承诺简章表中的业务类型,因此IDC业务原则上是未对外资开放的,因此云服务业务原则上也是未对外资开放的。CEPA协议中港澳的企业可以在境内设立合资公司,不超过50%港澳的股份。虽然外资企业无法在境内获得IDC业务牌照,但进入国内云服务市场的“路子”也没有完全堵死。张建华表示,欢迎外资企业与国内持证企业在遵守我国法律法规的前提下开展技术合作的方式参与我国的云服务市场。数据中心行业目前的状况如何?_安防互联

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    数据中心管理人员考虑网络安全时,通常会保护他们的IT基础设施和数据。当确保电源的安全性时,他们会考虑采用备用电源,并限制外部人员对其电源基础设施的物理访问。 发电机、不间断电源和配电单元都有助于维护和控制运行数据中心的电源系统。但数据中心管理人员很少关注电源系统的网络安全控制,尽管其电源系统也很容易受到网络攻击的影响。有效管理好过安全补丁 具有讽刺意味的是,用于保护基础设施的一些系统本身可能带来安全风险。位于新泽西州的技术服务商SHI International公司安全现场解决方案主管Bob Pruet表示,“数据中心的大部分电源设备都可以远程控制和配置。因此,恶意行为者可以控制这些设备,并中断数据中心或网络上特定设备的电源。”其中一些控制系统可能属于物联网的范畴。工业物联网设备是数据中心无形基础设施的一部分,位于设施管理和网络安全之间的灰色区域,难以发现、难以管理,并且难以保护。根据旧金山网络安全供应商Darktrace公司的报告,去年网络攻击者对物联网设备的攻击增加了100%。根据SANS研究所去年的一项调查,只有40%的企业通过维护补丁和更新以保护工业物联网设备,56%的企业表示打补丁是他们面临的最大安全挑战之一。此外,近40%的受访者表示他们在查找、跟踪和管理这些设备时遇到了问题。被攻击者盯上的基础设施 最引人注目的攻击是针对国家电力基础设施,如2015年和2016年针对某国电网的攻击。Darktrace公司网络情报和分析主管JustinFier表示,“对工业环境的攻击逐渐成为主流,由于一些国家在2018年提出关于持续瞄准其能源网络的警告,随着一些国家在2018年就其能源电网的目标不断提出警告,2019年看来,数据中心关键基础设施将受到越来越多的网络攻击。”在过去,犯罪分子倾向于使用被劫持的物联网设备来驱动僵尸网络,但一旦被感染,这些设备就可以用于许多恶意目的。“如果控制数据中心电源的设备和计算机受到影响,将其关闭可能会切断整个设备的电源。重要的关键基础设施部门在采用正确补丁的能力上受到限制。”Habibi说。同时,受到感染的计算机可能会对数据中心的其他网络造成危险。“这有可能造成一个巨大的问题,如WannaCry或其他类似的勒索软件攻击。”他说。SHI International公司的Pruett表示,由于这些设备为数据中心的网络提供了一个入口点,因此需要像其服务器一样谨慎地管理和保护它们。数据中心可以采取多种方法和措施来保护这些控制系统。例如,网络微分段可以阻止除授权流量之外的所有设备流量,他说,“在某些情况下,这意味着每个设备都有自己的逻辑网络,而不是物理网络。”他说,“还有专门针对电网的网络访问控制解决方案,它可以主动阻止网络上未经授权的流量。还有一些通用的NAC解决方案也可以有效。当数据中心运营商购买新设备时,安全性应该是尽职调查的一部分。需要确保密码可以更改,系统可以更新,并考虑到物联网设备的设置。”Pruett说,“组织有时可能没有其他的选择,数据中心必须使用可用的资源。如果设备存在风险,需要提前做好计划。对于每一个风险,都应该有补偿控制。例如,如果物联网管理接口无法使用加密措施,需要尝试通过隧道对流量进行加密。”另外一个原因是要特别注意保护对电力系统的访问。控制数据中心电源的攻击者可以关闭数据中心,但它们也可能导致电力浪涌,从而损坏设备。2017年,英国航空公司的数据中心发生了类似的电力中断事件。根据报道,一名技术人员将控制装置转换为不间断电源供电,造成几分钟的停电。然后他们再次将其重新切换回来,却造成电源浪涌,对IT设备造成物理损坏。英国航空公司起诉了世邦魏理仕(CBRE)公司,声称管理该数据中心的公司应该对负责解决这个问题负责,这两家公司本月早些时候达成了和解协议。2019年印度数据中心的发展趋势_安防互联

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    工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物,是中国制造2025、工业互联网、工业4.0等国家战略在企业的落脚点。 对于企业而言,了解工业大数据产生的背景,归纳工业企业大数据的分类和特点,从数据流推动工业价值创造的视角看待、重造工业价值流程,将具有很强的现实意义。文章最后,笔者分享几个在工业领域数据驱动价值创造的案例,希望起到抛砖引玉的作用。1、工业大数据产生的背景 在工业生产中,无时不刻都在产生数据。生产机床的转速、能耗,食品加工的温湿度,火力发电机组的燃烧和燃煤消耗,汽车的装备数据,物流车队的位置和速度等,都是在生产过程中的数据。自从工业从社会生产中独立成为一个门类以来,工业生产的数据采集、使用范围就逐步加大。从泰勒拿着秒表计算工人的用铁锹送煤到锅炉的时间开始,是对制造管理数据的采集和使用;福特汽车的流水化生产,是对汽车生产过程的工业数据的采集和工厂内使用;丰田的精益生产模式,将数据的采集和使用扩大到工厂和上下游供应链;核电站发电过程中全程自动化将生产过程数据的自动化水平提高到更高程度。任何数据的采集和使用都是有成本的,工业数据也不例外。但随着信息、电子和数学技术的发展,传感器、物联网等技术的发展,一批智能化、高精度、长续航、高性价比、微型传感器面世,以物联网为代表的新一代网络技术在移动数据通信的支持下,能做到任何时间、任何地点采集、传送数据。以云计算为代表的新型数据处理基础架构,大幅降低工业数据处理的技术门槛和成本支出。以工业领域的SCADA系统为例,传统模式下每个电网、化工企业都需要建立一套SCADA系统,成本在千万以上,如果采用云架构模式,成本将可以降低7成以上。社会需求变革是最大拉动力。在商品过剩经济时代,以个性化为代表的消费文化,使得工业企业的产出物,要最大限度匹配个性需求。从服装定制,车辆选配,到T恤的印花和个性化教育。要响应个性化需求,有两种方式,以服装定制为例,就是靠老师傅用尺子量,眼见手摸,凭借经验,确定服装的裁剪和版型,这种我们可以称之为模拟方式,效率和质量难以保证,耗时长,个性化定制的成本高;还有一种是数字方式,就是通过制订一套数据采集手段,由前台的客户代表测量采集用户身形数据,然后将数据传回总部,将结合生产原材料数据,将需求分解为一项一项的生产工艺动作,最后也生产出达到定制化要求服装。当然了,工厂也会聘请资深的老师傅,他们的主要工作不是面对一个个客户的定制化需求,而是去研究更好的生产工艺,对数据和工艺分解进行把控。这种模式下,效率和质量得到保证,效率随着生产线的扩容线性提升,有一批专家队伍不断研究提升工艺能力,定制化生产的成本将得以显著摊薄。从发展趋势看,后者这种数字模式的个性化生产将是未来选择。国策方针是重要影响力。完成了工业自动化过程的德国工业界,在自动化基础上,以工业数据为基础,引入云计算和人工智能技术,提升工业的智能化水平,以满足大批量个性化定制的社会生产需求;美国拥有强大的云计算、互联网及数据处理能力,基于此,提出工业互联网战略,将单个设备、单条生产线、单个工厂的数据联网,通过大数据处理后,在诊断、预测、后服务等方面挖掘工业服务的价值。中国相对于德国、美国而言,在工业自动化、在云计算等领域都处于发展期,因此提出中国制造2025计划,通过工业化和信息化融合发展的方式,将工业化和信息化整体规划,并制定一系列的重点工程和推进计划。2、工业大数据的特点和分类 不管是工业自动化、还是工业智能化(工业4.0)、或者是工业互联网概念,他们的基础是工业数据。随着行业发展,工业企业收集的数据维度不断扩大。主要体现在三个方面:一是时间维度不断延长。经过多年的生产经营,积累下来历年的产品数据、工业数据、原材料数据和生产设备数据;二是数据范围不断扩大。随着企业信息化建设的过程,一方面积累了企业的财务、供应商数据,也通过CRM系统积累了客户数据,通过CAD等积累了研发过程数据,通过摄像头积累了生产安全数据等,另一方面越来越多的外部数据也被收集回来,包括市场数据、社交网络数据、企业舆情数据等;三是数据粒度不断细化。从一款产品到多款、多系列产品使得产品数据不断细化,从单机机床到联网机床,使得数据交互频率大大增强;加工精度从1mm提升到0.2mm,从5分钟每次的统计到每5秒的全程监测,都使得采集到的数据精细度不断提升。以上三个维度最终导致企业所积累的数据量以加速度的方式在增加,构成了工业大数据的集合。不管企业是否承认,这些数据都堆砌在工厂的各个角落,而且在不断增加。再从企业经营的视角来看待这些工业数据。可以按照数据的用途分成三类:第一类是经营性数据,比如财务、资产、人事、供应商基础信息等数据,这些数据在企业信息化建设过程中陆陆续续积累起来,表现了一个工业企业的经营要素和成果。第二类是生产性数据,这部分是围绕企业生产过程中积累的数据,包括原材料、研发、生产工艺、半成品、成品、售后服务等。随着数字机床、自动化生产线、SCADA系统的建设,这些数据也被企业大量记录下来。这些数据是工业生产过程中价值增值的体现,是决定企业差异性的核心所在。第三类是环境类数据,包括布置在机床的设备诊断系统,库房、车间的温湿度数据,以及能耗数据,废水废气的排放等数据。这些数据对工业生产过程中起到约束作用。从目前的数据采用情况看,经营类数据利用率最高,生产性数据和环境类数据相比差距比较大。从未来数据量来说,生产线数据在工业企业数据中的占比将越来越大,环境类数据也将越来越多样化。一般意义上,大数据有具有数据量大、数据种类多、商业价值高、处理速度高,在此基础上,工业大数据还有两大特点。一是准确率高,大数据一般的应用场景是预测,在一般性商业领域,如果预测准确率达到90%已经是很高了,如果是99%就是卓越了。但在工业领域的很多应用场景中,对准确率的要求达到99.9%甚至更高,比如轨道交通自动控制,再比如定制生产,如果把甲乙客户的订单参数搞混了,就会造成经济损失。二是实时性强,工业大数据重要的应用场景是实时监测、实时预警、实时控制。一旦数据的采集、传输和应用等全处理流程耗时过长,就难以在生产过程中发挥价值。3、工业大数据应用案例 企业所积累的数据量以越来越快的速度在增加,很多企业也就顺势将大数据技术引入企业的生产经营中。大数据在工业企业的应用主要体现在三方面:一是基于数据的产品价值挖掘。通过对产品及相关数据进行二次挖掘,创造新价值。日本的科研人员日前设计出一种新型座椅,能够通过分析相关数据识别主人,以此确保汽车的安全。这种座椅装有360个不同类型的感应器,可以收集并分析驾驶者的体重、压力值,甚至坐到座椅上的方式等多种信息,并将它们与车载系统中内置的车主信息进行匹配,以此判断驾驶者是否为车主,从而决定是否开动汽车。实验数据显示,这种车座的识别准确率高达98%。三一公司的挖掘机指数也是如此。通过在线跟踪销售出去的挖掘机的开工、负荷情况,就能了解全国各地基建情况,进而对于宏观经济判断、市场销售布局、金融服务提供调整依据。二是提升服务型生产。提升服务型生产就是增加服务在生产(产品)的价值比重。主要体现在两个方向。一是前向延伸,就是在售前阶段,通过用户参与、个性化设计的方式,吸引、引导和锁定用户。比如红领西服的服装定制,通过精准的量体裁衣,在其他成衣服装规模关店的市场下,能保持每年150%的收入和利润增长,每件衣服的成本仅比成衣高10%。当然了,小米手机也属于这一类。二是后向延伸,通过销售的产品建立客户和厂家的互动,产生持续性价值。苹果手机的硬件配置是标准的,但每个苹果手机用户安装的软件是个性化的,这里面最大的功劳是APPStore。苹果通过销售苹果终端产品只是开始,通过APPStore建立用户和厂商的连接,满足用户个性化需求,提供差异性服务,年创造收入在百亿美金。三是创新商业模式。商业模式创新主要体现在两个方面,一是基于工业大数据,工业企业对外能提供什么样的创新性商业服务;二是在工业大数据背景下,能接受什么样的新型的商业服务。最优的情况是,通过提供创新性商业模式能获得更多的客户,发掘更多的蓝海市场,赢取更多的利润;同时通过接受创新性的工业服务,降低了生产成本、经营风险。比如,GE不销售发动机,而是将发动机租赁给航空公司使用,按照运行时间收取费用,这样GE通过引入大数据技术监测发动机运行状态,通过科学诊断和维护提升发动机使用寿命,获得的经济回报高于发动机销售。在接受服务方面,目前国内外有一批企业提供云服务架构的工业大数据平台。包括海尔收购GE的白电业务的一揽子合作中,就包括GE的Predix工业大数据平台向海尔开放,接入海尔的工厂,提供工业大数据服务。九次方大数据也在联合各省市建立云化的工业大数据平台,向当地的工业企业开放大数据采集、大数据存储、大数据挖掘和应用能力。4、工业大数据的实践指导 工业大数据是企业生产经营的一次重大变革,对于工业化、信息化都还没有完成的工业企业而言,数据化时代又到来了,挑战很大。工业大数据建设,首先是一种思维变革,改变以前以要素竞争为主的工业生产模式,进入到数据和创新竞争为主的新生产时代。其次,正如清华大学王建民教授所言“工业大数据不存在交钥匙工程”,因此,需要企业领导人、管理层、员工和相关人都投身其中,各司其职,才有所成。最后,工业大数据建设抓住两个板子作为突破点。一个是最长的板,也就是梳理产品(工业)竞争力最强的在哪里,继续深挖下面的数据价值,围绕这一块的工业数据构建产品和服务能力;另一个是最短的板,就是影响工业企业发展的痛点在哪里,成本、市场、还是供应链,还是能耗?在数据化时代下,寻找机遇大数据的解决方案。全球公有云市场将超2000亿美元_安防互联

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    AWS,Google和Azure等主要的云计算厂商提供了帮助用户估计云计算成本的工具,但服务,使用频率和停机可能会导致实际的云计算成本费用远远超出用户的预期,通常对此没有得到重视。 与内部部署基础设施相比,公有云往往会降低企业成本。但是对于许多组织来说,部署公有云仍然很难进行客观成本估算。亚马逊网络服务(AWS),微软Azure和谷歌云平台这些主要的公有云提供商,都拥有允许用户预测每月云计算成本的工具。然而,使用这些云成本估算器并不能保证准确的结果,它取决于用户提供的信息是否精确。 从计划外的使用高峰到业务中断,以下有五个潜在的因素可能会使用户的成本估算偏高,并提高云计算的费用。    (1)被遗忘的服务成本    公有云成本估算不准确的最大原因是被遗忘的资源和服务。当企业不能充分考虑其工作负载的部署要求时,就会出现这种情况。估计一个特定AWS实例或Azure存储空间的每月开销成本很简单,但工作负载需求通常远远超出单个静态实例。   各种资源和服务(如计算,存储和网络)形成云计算基础架构。这些服务将以常规的每月成本显示在用户的云端账单上,例如亚马逊弹性计算云实例和亚马逊简单存储服务桶的每小时或每月费用。但组织还需要考虑其他成本,例如与数据迁移,API调用等相关的成本。    云计算基础架构的组件。    此外,资源和服务费用因地区而异,这些地区的数据重复工作可能会推高每月总成本。组织必须在云计算成本估算工具中包含这些额外的存储,管理和其他成本。如果你不确定细节(如使用情况),请多次运行估算器,并使用多种使用场景来进行估计。   (2)成本与增长的关系    公共云成本估算器不正确的另一个原因是工作量将会随着时间的推移而增长。云计算支持动态,高度可扩展的环境,但其长期稳定使用的成本效益值得商榷。在某些情况下,长期在本地数据中心托管工作负载更具成本效益。 即使在公有云中最具成本效益的应用程序也有可能比本地数据中心的运行成本更高。 当一个企业的应用程序普及时,它的使用率上升。然后,公有云可以提供额外的资源,但这些新资源可能增加总体成本。许多公有云的成本估算在增长期间没有考虑这些额外资源或服务的影响。这意味着即使在公共云中最具成本效益的应用程序也有可能比本地数据中心成本更高。 请记住对未来的云计算使用量进行估算。制定比较方案来计算云成本与预期增长预测。另外,考虑如何替代使用模式,如预留实例,可以减少用户的云计算的成本费用。 (3)成本与季节性或周期性的因素 估计公有云成本时,组织也忽略了短期或可变增长的成本。定期运行或定期服务(如会计或科学应用程序)的工作负载会突然增加云计算账单的使用量。   这些短期使用高峰是用户面临的一个挑战。问题的一部分在于公有云中的工作负载架构。负责工作负载的运营人员需要正确配置向下扩展性。当使用高峰过去之后,工作负载应该释放多余的云计算资源来节省成本。   另一个挑战是预测何时会发生使用高峰,需要多少额外资源以及额外需求将持续多长时间。实施认真的监控和报告,以便云计算管理员能够发现需求趋势和相应的成本。采用替代使用模式,例如AWS Spot实例,也可以降低临时使用高峰产生的成本。 (4)停电或故障的成本   发生故障,并造成业务中断,可能会导致云计算用户的收入损失。这些中断也可能对企业的声誉产生不利影响,其影响甚至将波及在解决问题后的几个星期或几个月。 尽管公有云成本估算器在中断时不能估算费用损失,但可以根据用户的工作负载的运营成本来衡量潜在的中断成本。一些组织发现中断的潜在成本对于给定的工作负载来说太大,因此将在本地数据中心中进行托管。   在其他情况下,中断的潜在成本推动了架构更改,从而增强了工作负载的弹性。例如,一些组织可能会认为,在两个或多个公有云区域部署任务关键型工作负载(尽管有额外的资源成本)比面临潜在停机的风险更具成本效益。 (5)多云策略的成本 确保冗余和节省成本的最佳方式之一是将工作负载组件扩展到多个公有云。不幸的是,这种模式对于大多数组织来说并不现实,公有云成本估算器并没有考虑多云部署。 公有云供应商继续进行市场竞争,其中许多产品仍然不兼容。锁定供应商仍然是可行的云计算业务战略。考虑混合服务的锁定风险,如Azure Stack。这意味着公有云提供商不愿意与竞争对手的估计一起显示其成本估算值。 组织仍然可以比较不同提供商之间的成本估算,但这需要单独使用每个提供商的计算器。由于供应商的定价和服务之间的差异,实现完全比较也很困难。但是,如果用户想减少云计算费用的计算,这些比较对长期的应用可以提供帮助。数据中心运营商Digital Realty公司宣布收购DFT公司_安防互联

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