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如何使用云服务器作为代理服务器

俗话说,“时间就是金钱”,数据中心的运营很适合采用这个原则。随着时间的推移,任何停机中断、故障或仅仅是效率低下和过时的做法都会使组织损失数千甚至数百万美元。但是,通过实施专注于最佳性能的解决方案,组织可以防止停机,更好地管理电源,并提高整体效率。然后,这就转化成为更高的工作效率,更高效的员工,并留住客户,但其前提是选择了正确的解决方案。对于希望确定最基本的数据中心解决方案的组织,数据中心管理人员在进行任何旨在改善服务交付的变更时需要考虑,以下是一些很好的起点:(1)数据中心基础设施管理(DCIM)数据中心基础设施管理(DCIM)允许组织有效管理数据中心的整体网络和资产,减少损耗。此解决方案对所有资产、资源、流程和人员实现自动化管理,为计算基础设施提供了丰富的信息。DCIM解决方案将通过以下方面的信息监控资源和流程:容量-是否有足够的空间?是否具有弹性?电力-所有资源都有足够的电力?预测的峰值在哪里?工作流程-供应,修复和退役工作流程是否正确?什么可以更智能、更快、更好?效率-数据中心的整体运行效率如何?所有这些都是实时发生的,并且反馈给数据中心管理人员,不仅通知他们在哪里可以节省资金,而且还可以在发生故障之前识别潜在的故障。例如,如果机架过热,软件可以告诉冷却系统在哪里以及如何发生故障。一旦识别出故障,可以用有限的麻烦和有限的客户影响来修复故障。以上只是简化了DCIM可以做的事情,它实际上在数据中心内没有界限,因为人工智能和机器学习解决方案成为DCIM软件包的一部分,并为其组合添加了预测能力。 (2)人工智能分析人工智能分析与数据中心内的DCIM密切相关。通过分析,人工智能可以预测和学习(通过机器学习)从机房温度急剧上升是机架电源中断的原因。但不仅仅是效率,人工智能也被证明有效应对网络攻击的技术。组织在其网络周围安装的传感器越多,人工智能软件就越智能。智能水平的增长意味着人工智能在发现错误或黑客行为(通过异常的行为模式)时更有效,在某些情况下,人工智能可以消除错误或提出警告,可以在真正的问题发生之前纠正问题。但是,这不仅仅是内部改进:人工智能还会影响天气模式等外部影响,并会抵消其影响。这个解决方案值得在数据中心中进行全面的改进。(3)GDPR法规欧盟的通用数据保护法规已在整个欧洲和全球范围内实施,以帮助保护欧盟居民的个人数据。人们对GDPR法规一个常见的误解是,它只关注一个较小的数据集,没有意识到数据的管理需要对从整个供应链接收数据到其所在地的责任负责,如果违反法规,即使是无意的,也会遭到巨额罚款。为了保持符合GDPR标准,需要一种能够管理和监控维护所有敏感数据的物理计算基础设施的解决方案。它应该能够在数据所在的物理基础设施内进行跟踪,是否加密,以及数据传输的方式,以及谁与数据进行了交互。如果没有自动化辅助的话,这是一个很高的要求。 (4)数据中心服务管理(DCSM)数据中心服务管理(DCSM)的基础源于DCIM(通过管理机架、服务器、电缆和电源以及这些资产的资源和约束来实现数据中心的自动化)。这一点对于数据中心其管理者来说很有用,但是,数据中心服务管理(DCSM)增强了这一点,使企业能够管理更多的系统以及更具控制力的物理基础设施。该技术提供了场景敏感的工作流来管理和简化数据中心中的流程。通过管理所有这些过程,数据中心服务管理(DCSM)可以分配任务,具体说明应处理数据中心更改的人员、内容、位置、时间和方式。反过来,数据中心工作人员可以轻松高效地完成他们的工作,并且完全符合适当的企业政策。数据中心服务管理(DCSM)还允许企业与其他IT系统同步信息,通过桥接这些系统,每个人都可以访问准确和最新的信息。最终,数据中心服务管理(DCSM)将基础设施管理与数据中心工作流管理结合起来,并将它们与其他IT系统集成,以提高数据中心运营的效率和可视性。将这些要素结合在一起将有助于企业自动管理数据中心提供的所有服务,同时提高业务需求的一致性:提高效率、提高透明度,并降低成本。提供更好的解决方案 这些解决方案不仅可以帮助企业运行更高效、成本更低的数据中心,而且与过去实施的一些系统不同,这四种解决方案将随着企业的数据中心不断发展,在管理和成本上可以提供更高的效率和控制力。重要的是要对技术和流程保持开放的态度,这些技术和流程可以帮助企业适应未来并保持敏捷,适应当前的趋势,如大数据和云计算服务。其核心是充分利用应用程序和整体基础设施,其原则是更加优化、少花钱多办事,并且永不过时。Gartner 2019年十大数据和分析技术趋势:增强型分析成为重要卖点_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

    题图与本文内容无关  一、程序员的悲伤故事  每部好莱坞爆片里都有一个酷炫吊炸天的程序员,连上网线就能神挡杀神黑破天际,把世界改成自己想要的样子。现实中的一位程序员,WePhone开发者苏享茂却选择自杀。这起自杀事件还没有引起和李文星事件那样的全社会关注,但在程序员社群已引发震动。事情过程不算特别复杂。苏享茂今年3月30日通过世纪佳缘VIP服务结识翟欣欣,在为女方花费数百万后两人在6月7日领证。苏在公开发帖中表示结婚1个月就发现女方是撒谎成性的心机婊,双方都提出离婚并在7月18日办理手续。然而翟欣欣带亲戚、律师等各色人等继续咬住苏享茂,以举报违法名义索要价值1300万的现金+房产。重重围逼下精疲力竭的苏享茂做出了最下策的选择,在9月7日凌晨5点自杀。  二、真相会反转么  每逢爆料必反转。在当事另一方翟欣欣还没有回复的情况下,苏享茂自杀的原因同样存在反转的可能。但在有进一步事实披露之前,基于已公开事实的进行分析,可以判断反转的几率是很小的。  1. 微信内容能不能做证据  证据是全部逻辑的开始。苏享茂在自杀前先行披露了部分证据,目前已公开的除了作为单方陈述的事件说明外,最主要的证据是有双方留言的微信。有观点质疑微信内容能否作为证据,这类质疑从民诉法角度看是不成立的。2013年《民事诉讼法》第63条明确电子数据可以作为证据,最高法院2014年公布的《关于适用<中华人民共和国民事诉讼法>的解释》第116条用例举方式进一步规定电子数据是指“通过电子邮件、电子数据交换、网上聊天记录、博客、微博客、手机短信、电子签名、域名等形成或者存储在电子介质中的信息”。微信毫无疑问属于可以合法作为证据的数据交换方式。  当然并不是说所有微信都可以作为证据。如果可以调取存储在腾讯服务器的微信内容,这样具有很高公信力的独立第三方数据具有很高的证据效力。考虑到腾讯多次表示服务器不存储用户微信内容,可能作为证据的只能是本地移动端存储的微信通信内容。从理论上说手机存储的微信内容有可能通过技术手段篡改,但这里又涉及到两个问题。  首先,这种在微信App内的修改在技术上是非常困难的,腾讯和很多硬件提供商都严格限制对内容的修改权限;  其次,举证责任是可以动态转移的。根据谁主张谁举证的原则,在一方对自己的主张提供证据后,如果对方反驳也要承担提供、证明反驳观点证据的责任。如果翟欣欣否认苏享茂公布的微信内容但又不能提供足以推翻这些内容的证据、同时不能提供令人信服的合理解释,就要承担举证不能的责任。微信证据的效力除了内容真实性之外,还依赖对双方身份的验证。从苏享茂已披露的系列证据来看,身份真实性还是有保障的。  2. 谁在说谎  在翟欣欣提供反驳证据前,单从苏享茂提供的证据来看,翟欣欣从借世纪佳缘结识苏享茂开始的全过程对她非常不利,匪夷所思之处比比皆是。相貌出众又自称家住别墅的年轻女性结识外貌并不出众的男性,仅仅3天时间在诱使男方拿出房产证和账户后突然表示自己是一见钟情。突如其来的感情冲动只有一次,其后的全部表现却深谋远虑。从让男方全款买下海南房产到逼男方卖掉位于北京西二旗的婚前房产,每一步都是为离婚带走财产铺路。  更难以令人接受的是在苏享茂自杀前2小时的9月7日凌晨3点,一个新注册的“实话110010”在百度贴吧的渣男吧发帖,直指苏享茂是身患重度乙肝的骗子渣男,且长期在世纪佳缘等相亲机构与女孩相亲骗色。这个极具攻击性的帖子内容并不属实。即使只从苏享茂阳光下照片来看也属于完全不同重度肝病的有光泽的正常脸色,而根据苏家人解释的是乙肝病毒携带者(猜测只是抗体携带者),和乙肝患者是两回事。  从这些事情来看,谋划已久的心机昭然若揭。网上有多个帖子认为翟欣欣是专门借婚姻行骗的拆白党,类似打结婚旗号的仙人跳。翟是否有团伙目前不得而知,也应该给翟欣欣辩护的机会。但是已披露的证据都可以交叉验证,这些证据全部对翟欣欣不利。  三、离婚协议的法律分析  苏享茂虽然签下支付总价1300万的离婚协议,但这份协议当然是无效的。任何有效合同必须以当事人的真实意思为前提,而苏享茂显然是在翟欣欣威逼下被迫同意。这里不仅苏享茂的签字是违心的,同时翟欣欣也构成敲诈勒索。以违法手段逼迫对方签字,协议不具备生效的基本条件。敲诈勒索是指以非法占有为目的,通过威胁或要挟等手段强迫受害人提供财物。需要解释的是这里用以要挟的内容不影响敲诈勒索行为的构成。因此假定苏享茂构成偷漏税或者违法运营WePhone,翟欣欣以举报相胁迫同样构成敲诈勒索。  《刑法》第274条规定敲诈勒索数额特别巨大或者有其他特别严重情节的,处十年以上有期徒刑,并处罚金。根据最高院司法解释金额,30万元至50万元以上构成数额特别巨大,导致受害人死亡也符合其他特别严重情节。翟欣欣在这两个选项上都可以打勾。对于苏享茂是否构成偷漏税以及运营WePhone是否违法我也有独立观点,由于和本案没有直接关系就不展开讨论。  四、码农的集体困境  心理学专家武志红在分析苏享茂自杀事件时认为,指责当事人自杀实际是因为不能理解亲人背叛对当事人带来的心理绝望。我很认同这一点,同时认为苏享茂自杀不仅是他一个人的悲剧,也反映了程序员群体的心理和认知困境。抛开道德评价,翟欣欣长得很不错。前天我刚看到翟欣欣照片就发给一位程序员大牛求评价,大牛一语道破说这长相码农是挡不住的。其实苏享茂的同班同学发帖也提到,小茂这样一直做技术、圈子极小的简单老实程序员根本挡不住精心设计的圈套。  小说里的程序员个个都是蜘蛛侠,真实的码农很多却只是蜘蛛。回到现实中的程序员很多只会上班埋头码字,下班用硬盘探索人生。客观上高启的专业壁垒挡住了很多普通人对程序员世界的窥视,但也反过来挡住码农们对外界交流的路径。码农在代码世界里如鱼得水,但不论在设计、运营、管理还是更重要的生活交际中,所依靠的却是对人性的理解。  程序员的世界很单纯,高强度的职业训练让很多程序员潜意识里把代码的逻辑关系投射到现实世界。然而复杂的人性并不是以严谨的逻辑为基础,更多折射基于利益的精打细算和情绪的任性。码农们大多单纯,他们成天流连于代码之中,渴望凡间的幸福却又不懂凡间的故事。如果你给码农一个美丽的肥皂泡或者画一个大饼,然而幻象迅速破灭甚至如一桶冰凉的水泼在码农身上,外人很难想象一个单纯码农的无助和绝望。当码农发现代码没有办法给他答案又无法承担给朋友添麻烦的心理压力时,悲剧的发生是高概率的。  苏享茂的悲剧虽然基于一个恶意的圈套,但他自己的不谙世事和过分单纯也是导致事情最终恶化的重要原因。在这一点上苏享茂只能代表自己而不是代表大多数程序员,但程序员作为一个群体和真实世界的融入程度的确不如销售、律师、管理等职业基于关系和沟通的群体。希望苏享茂的悲剧能让全社会更多关注程序员群体的心理健康,更希望程序员能主动走出代码的象牙塔,走进有丑恶但也有真善的真实世界。走近“黑客”:聊一聊“黑客”手中的那些好玩的“装备”_安防互联

    在2018年初,一位云计算从业者写下了这样一段话:“2018年,最大的变局就是今年可能会成为中国IT产业全面变革的分水岭,基于云计算的全产业信息化在今年会正式拉开序幕。”时间走到年末,我们看到,以云为基础的技术浪潮,正以席卷一切的姿势澎湃而来,AI、大数据、IoT、区块链、边缘计算、VR/AR等前沿技术与云计算深度结合,迸发出核聚变般的耀眼光芒。如今,无论是阿里云的“驱动数字中国”、腾讯云的“产业互联网”,还是金山云的“企业级市场”,都指向了一片尚待开垦的沃土,即政企云化为主导的云计算下半场,此处我们略去不表产业发展,主要从技术应用演进的角度,来盘点2018年云计算市场现状,探讨未来技术发展态势。AI正当道:这不是一道选择题而是唯一答案 十多年的技术演进,让云计算逐渐发展成为它本来该有的模样:接管一切IT,万物皆长于云,也是在今年,我们终于走向真正的云计算时代。以此为基础,AI从云上茁壮成长,成为新一代的互联网基础设施,并成为各大云厂商布局toB市场的先头部队2018年,国内几家涉及公有云业务的公司纷纷调整架构,将之前的云计算部门升级为智能云计算部门:9月30日,腾讯架构调整,新成立云与智慧产品事业群;11月26日,阿里巴巴架构调整,阿里云事业群升级为阿里云智能事业群;12月18日,百度调整架构,将之前的智能云事业部升级为智能云事业群。更早之前的1月29日,金山云在完成7.2亿美元融资后,表示将全面战略布局AI。一个显而易见的事实是:云厂商们之所以将 AI 作为它们的顶级战略并与云计算放在一起,是因为AI本身需要强大的基础设施,云是绝佳的应用场景;同时,AI作为一项具备通用属性的颠覆性技术,也可以作为反哺云计算的发力点——通过AI来卖云服务。在云计算基础技术趋同的当下,可以说AI对于云厂商而言,不是一道做与不做的选择题,而是必须迎难而上的唯一选择,否则将丧失在未来战场上的决战机会。IoT崛起时:互联网的下一个阶段就是万物互联 据Gartner统计,全球物联设备总数量从2016年的60+亿增加到2017年的80+亿,预计2020年全球将达到至少300+亿物联设备。超大规模的联网设备离不开专业云计算服务的支持,目前主流云服务商均已推出自己的IoT战略,供广大合作伙伴及客户方便快捷地接入。阿里云表示loT 是阿里巴巴集团继电商、金融、物流、云计算后的新赛道,希望 5 年内,连接 1 千个城市、1 万个工厂、1 亿个家庭、100 亿台设备;腾讯云表示全面布局物联网,推出加速物联网开发套件(IoT Suite)打造全栈式物联网开发平台;金山云得益于与小米同为“雷军系”企业,背靠小米这一全球最大的商用物联网平台MIoT来进行布局;华为云发布IoT云服务2.0,聚焦物联网基础设施,致力于构建产业生态黑土地。 如果说云计算的上半场是以消费互联网为主导,那么以企业信息化改造为核心的下半场,其横跨了从互联网到移动互联网,最后到万物互联网,构成一张物物相连的超大规模互联网络,云计算作为连接的关键支撑,随着IoT日渐成熟,可发挥的作用将会愈发重要。可以预见的是,未来IoT联接需求将无处不在,基于云的IoT将成为云厂商们的下一个角力点。区块链陨落:洗尽铅华终将回归商业本质 2018年最具争议性的话题无疑是区块链,经历了飞速上升期之后,在下半年集体进入沉寂期,除开市场追捧与炒作,回归商业本质是对区块链最好的诠释,真正具备实力的企业将生存下来,为迎接下一轮爆发做准备。云巨头也都没有错过这一新兴技术浪潮,纷纷予以了积极响应。阿里云发布区块链服务,定位于基础设施,马云表示区块链、智能制造、IoT未来是未来的三项核心技术;腾讯云发布了区块链TBaaS产品白皮书和区块链金融级解决方案,将首先在供应链金融和游戏方面落地;金山云发布业内首个区块链云解决方案,推出了金融联盟链;华为云虽然表示区块链处于公司“非主航道”上,但也发布了华为云区块链服务BCS。抛开各种炒作与骗局,区块链本身在2018年也是获得了长足发展,在跨境汇款、供应链金融、电子票据和司法存证等众多场景中,区块链已经开始融入我们的日常生活,国内主流云服务商在该领域的布局,随着区块链回归理性,加速推进区块链的商业化落地将是下一阶段各家的重点。边缘计算兴起:云巨头们的下一个角斗场 据IDC的预测,到2020年40%的物联网数据将会在网络边缘自动处理,到2025年这个比例会超过 50%。随着IoT市场的全面爆发,大量实时的需要交互的计算将在边缘节点完成,边缘计算能够有效避免数据向云端传输时所面临的带宽限制、数据泄露风险和时延问题,成为下一阶段的关键点。有业界人士指出,边缘计算有可能是继AI之后的下一个风口,正是看到了边缘计算的巨大潜力,2018年,云巨头们开始了深度布局。阿里云明确将战略布局边缘计算,未来的核心战略是“云+边+端”三位一体的计算模式,并推出边缘计算产品Link Edge;腾讯云在边缘计算上采取了“CDN+云”的路线,让CDN具备智能计算的能力,已经在视频直播、游戏、智能鉴黄等大场景上进行落地;金山云联合小米发布了“1KM边缘计算”解决方案,以云+亿级终端模式抢先占领云+边缘赛道;华为云发布智能边缘平台IEF,提供从AI芯片、智能硬件到边缘云服务的全栈能力,为企业带来完整的智能边缘解决方案。放眼海外,亚马逊携AWS Greengrass进军边缘计算领域,为用户提供可供开发边缘应用和分析的应用环境;微软推出了Azure IoT Edge解决方案,将云分析扩展到边缘,把机器学习、高级分析和人工智能服务放在了接近数据源的前端物联网设备上;谷歌发布了硬件芯片Edge TPU和软件堆栈Cloud IoT Edge,意在更好地改善边缘联网设备的开发。专有云爆发:云计算在曲折中接近最终目标 尽管公有云已是公认的未来,但大部分的传统企业都不会直接走到公有云,这当中既有对数据主权、监管合规等方面的要求,也有自身业务转型难以一步到位的特征,所以现阶段很多企业更倾向于私有化的形式上云,而具备公有云与私有云两者优势的专有云,成为当前阶段的最佳选择。专有云,可以把它想象成是企业内部私有的“公有云”,将成熟的公有云平台缩小或内化了,其本质内核是经过规模化运营实践验证的公有云。 2018年,各家云巨头在专有云领域动作频频。阿里云发布了Apsara Stack专有云3.0版本,基于和公有云同源的飞天大规模操作系统及API,推动企业从单一竖井式应用系统向“薄应用+厚中台”的中台协同系统演进;腾讯云在今年1月推出了专有云TCE矩阵,具有企业版、大数据版、敏捷版和AI版,其中AI版是行业内首个面向AI应用推出的专有云;11月,金山云发布专有云银河平台,支持10万+物理节点部署、百万级租户管理和亿级用户服务能力,让企业在内部即可享受与公有云体验一致的服务。Gartner预测,到2021年,中国市场公有云和专有云的收入占比为4:6。这意味着在未来几年中,专有云将快速进入舞台中央,成为云计算下半场的主导力量。在可预见的未来,互联网企业上云结束,各大云厂商对于传统政企市场的争夺空前激烈,专有云之争将全面爆发,云计算也将在曲折中持续接近终极形态。总结 2018年末,Gartner发布了2019年十大战略技术发展趋势,分别为自主设备、增强分析、AI驱动的开发、边缘计算、沉浸式体验、区块链、智能空间、隐私与道德、量子计算。虽然这些技术表面看似乎毫不相关,但细究根源,提供计算力的云,是其背后最基础的连接点。从产业发展来看,2019年,传统企业的数字化转型、互联网的ToB化、数据中心互联网化等产业浪潮以及AI、IoT、区块链等技术变革均将继续向前发展,层出不穷的创新技术将渐次融入科技浪潮中,转化成无数灵活可用的新产品,云计算作为信息科技领域的水电煤,其公共属性将愈发明显,在这场科技变革中将发挥更为关键的作用。2019年安全预测:云、隐私、区块链带来更多挑战与不确定性_安防互联

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    2018年版《互联网趋势报告》称中国在复杂人工智能系统开发方面取得进展凤凰网科技讯 据彭博社北京时间5月31日报道,有“互联网女皇”之称的风险投资公司凯鹏华盈(KPCB)合伙人玛丽ⷧ𑳥…‹尔(Mary Meeker)当地时间星期三公布了2018年版《互联网趋势报告》。报告指出,中国在开发复杂人工智能系统方面进步神速,并引用前谷歌CEO埃里克ⷦ–𝥯†特(Eric Schmidt)的预测:未来5年,中国和美国在人工智能领域将并驾齐驱。以下为2018年版《互联网趋势报告》要点:科技公司正面临着“隐私矛盾”。它们在使用数据提供更好的消费者体验和侵犯消费者隐私之间进退两难。全球20大互联网公司,其中中国公司占据9席,当中出现的独角兽公司有蚂蚁金服(9)、小米(14)、滴滴(16)、美团(19)、今日头条(20)。互联网普及率:到2018年,全球半数人口——约36亿人——将加入互联网大家庭。这部分得益于价格更低的Android手机和WiFi热点越来越多。不过,随着互联网普及开始饱和,互联网接入服务商吸引新用户的难度也将越来越大。手机使用:虽然智能手机销量增长疲软、互联网用户数量增长放缓,受使用手机影响,美国成年人上网时间在延长,2017年每天上网时间由2016年的5.6小时延长至5.9小时。手机广告:人们使用手机时间的增长速度快于广告预算转向手机的速度,创造了规模达70亿美元的手机广告机遇。加密货币:对加密货币的兴趣在迅速增长,自2017年1月以来,数字货币交易平台Coinbase用户增长了近3倍。语音:由于语音识别率达到95%和以亚马逊Echo为代表的智能音箱热销——截至2017年年底销量由逾1000万台增长至逾3000万台,语音技术目前处于一个转折点。每日用户数量:Facebook等服务的营收增长,与每日用户数量增长密切相关。科技投资:公共部门和私营公司在科技领域的投资创下有史以来新高,6家研发和资本支出最高的公司都是科技公司。 有“互联网女皇”之称的风险投资家玛丽ⷧ𑳥…‹尔电子商务PK 实体零售:电子商务增长迅速,目前占到全部零售交易的13%,包裹数量快速增长,意味着新购物应用面临巨大商机。亚马逊:目前,更多的人在亚马逊而非搜索引擎上搜索产品,但亚马逊CEO杰夫ⷨ𔝤𝐦–見eff Bezos)仍然依靠Facebook和YouTube等服务促使人们购物。会员服务:会员服务普及很快,2017年Netflix增长了25%,《纽约时报》增长了43%,Spotify增长了48%。免费服务促使更多用户成为付费用户。教育:员工寻求通过YouTube和在线课程接受再培训和教育,以满足新工作岗位对技能的要求,偿还飞涨的助学贷款。自由职业:员工渴求在家工作的灵活性,通过互联网发现自由职业机会,使得它的增长是总就业人数的3倍。在Uber、Airbnb、Etsy、Upwork和Doordash拉动下,2017年按需工作就业人数增长了23%。交通:人们将购买更少的汽车,保有汽车的时间也会延长,把更多交通费用于打车服务。2017年打车服务业务量增长了1倍。企业:企业技术通过更好的界面实现消费化,推动了Dropbox和Slack等公司的增长。中国:阿里巴巴在商品交易总额方面有优势,在开拓国际市场,但亚马逊在营收方面仍然占优。隐私:中国有一大优势,因为与美国用户相比,中国用户更愿意用个人数据“交换”更好的产品,在前二十大互联网公司名单中,中国将占据更多席位,并大量投资人工智能。移民:移民对于强大的经济至关重要,56%的美国大公司是由第一或第二代移民创办的。两家加拿大银行被黑客勒索100万美元赎金_安防互联

    云计算现在在整个组织中被企业视为一个战略机遇,主导并改变企业计算。CIO和行业专家告诉IDG Connect,老式的观点认为,云只是降低了成本,这已经超过了主要的商业利益。正如金融服务,旅游,公共部门和下一代服务提供商的业务技术领导者同意Gartner的分析师David Mitchell Smith和Forrester的Paul Miller认为,未来十年的云计算应用将通过新功能提高企业的速度和灵活性。早在2017年结束时,分析公司Forrester发现:在全球范围内,50%组织使用云来提供IT服务。随着2018年即将结束,Forrester的保罗米勒表示,2018年出现了小幅增长,将在今年晚些时候由分析公司发布的一份报告中公布。(Forrester分析不包括软件即服务(SaaS)工具。) Gartner分析师大卫ⷧ𑳥ˆ‡尔ⷥ𒥯†斯说:“云已经成为主流,它已经成为整个生态结构的一部分,而不是人们可能关注的东西。” “为了最大化云投资的价值......首席信息官必须教育他们的首席执行官和董事会关于投资云计算作为一种计算方式的需求,以推动更快的速度,敏捷性和创新。”未来云计算将继续主导并改变企业计算,分享上百亿美元云市场份额。抢滩东南亚,BATJ进军当地电商市场_安防互联

    据外媒报道,美国数据中心服务提供商T5公司已经完成了对亚特兰大地区40英亩土地的收购,用于建设成又一个大型的IT基础设施资产区域。新的数据中心园区位于道格拉斯县,面积为130,000平方英尺,旨在满足日益增长的对超大规模数据中心的需求。 据了解,该园区被命名为T5 @ Atlanta II,将成为该公司在亚特兰大地区的第二个数据中心园区。建成后,T5 @ Atlanta II数据中心将拥有10兆瓦的临界电力负荷和66,667平方英尺的白色地面空间。此外,官方表示,该数据中心园区包括一个总容量为20+MW的第二数据中心大楼,能满足进一步的扩建需求。首席执行官Pete Marin说:“亚特兰大地区凭借着廉价可靠的电力,便捷的交通,优秀的团队和具有竞争力的税收优惠政策已吸引了大批的企业,并已成为最活跃的数据中心市场之一。”他表示,T5 @ Atlanta II是T5公司建立的第十二个数据中心,同时也是T5 @ Atlanta数据中心的二期工程。而T5数据中心是公司于2011年建于佐治亚州阿尔法利塔的旗舰数据中心,面积达到了105,000平方英尺。网络安全态势越来越糟糕吗?未必_安防互联

    随着互联网数据中心的发展,虽然给我们带来了生产生活上的极大的便利,但是同时也出现了一些网络安全方面的问题,安全风险也成为困扰许多企业用户的问题。其实在你开始投入资金消除网络安全忧患之前,我们可以做些事情来减少安全风险。不妨运用一些常识性的防范措施,保护云数据。那么为了降低云数据风险的安全风险,要做哪些措施呢? 下面这五个简单方法可以助力降低云数据中心安全风险:1.实施智能访问策略 首先要教员工设置更智能化的密码,但是更重要的是限制不必要地访问数据。如果攻击者窃取了登录资料,但是该人的登录资料无法访问宝贵数据,在这个方面,你已经成功防止了安全泄密事件。应实施细致化策略,将数据访问与部门里面各个岗位和部门间项目里面的角色联系起来。另外,围绕个人移动设备使用、USB驱动器以及企业网络的远程访问,制定强而有力的策略。此外,经常审查员工的验证目录,确保没有人拥有不该拥有的管理员权限。你还应该删除之前的员工和业务合作伙伴的登录资料。2.权衡公有云和私有云的部署 许多公司试图部署私有云,限制潜在的数据泄密事件,以便隔离数据存储。为了找到平衡点,许多公司将最敏感的数据放在托管在自家数据中心的私有云里面,然后使用公有云存储系统来存储不大敏感的信息。虽然使用私有云的公司也可以利用公有云基础设施以满足高容量需求,但公司的私有云与公有云协同运行并非易事。3.知道数据位于何处 如今的公司企业经常收集和分析数量异常大的数据。它们存储商业秘密、产品研究数据和财务信息,另外还存储客户的个人数据。虽然你的安全团队能够牢牢保护本企业内部的数据,但是你的云服务提供商和第三方也在保管你的数据。如果业务合作伙伴滥用你的数据,你将面临重大的经济处罚,具体取决于你所在行业。 一想到你的数据可能驻留的所有地方,就会让人头大。它可能驻留在贵企业场地,可能集中存储在服务器上,也可能存放在各部门孤岛里面。数据还可能驻留在你云服务提供商的数据中心以及第三方公司的服务器上。数据可能驻留在属于你员工以及业务合作伙伴的员工的移动设备、个人电脑和USB驱动器。结论就是,在你保护云数据之前,要确保自己知道能在哪里找到数据。4.需要时加密数据 在医疗保健业等一些行业,将文件上传到云端之前加密文件没有商量余地。即便贵公司仅仅与医疗保健服务机构合作,也应该对含有患者个人身份信息的所有文件进行加密。你还应该对所有含有患者信息的往来电子邮件进行加密。虽然加密无法防止所有的数据窃取行为,但是可以保护医疗保健机构及业务合作伙伴避免遭到《健康保险可携性及责任性法案》的巨额罚金。5.要求提供商做到透明 作为外部云服务提供商的客户,你当然有权知道数据中心里面的安全策略。你还有权知道你的数据保存在何处、你的网络是不是完全隔离起来。如果你的云服务提供商在数据存储和传输方面并不透明,就要毫不犹豫地换一家新的云服务提供商。你不仅有权知道云服务提供商将你的数据存储在何处,还有权知道你的数据在传输过程中所出现的情况。在互联网时代,云数据中心无论对于企业或者一些个人用户来说,都是至关重要,为了减少安全风险,必要做好防护措施来降低风险,那么以上提到的几点安全措施希望对大家有所帮助。网络安全黑科技——强大的自动化管理防火墙_安防互联

    公有云比私有云更安全?这似乎与惯性思维恰恰相反……   公有云比私有云更安全?  3天,150个国家,20余万台机器中毒,始于上周五的WannaCry索病毒真的让很多人急了。  美国联邦快递FedEx、西班牙电信运营商Telefonica、法国汽车制造商雷诺、德国联邦铁路系统以及俄罗斯内政部纷纷中招,最深受其害的是英国公众医疗系统,手术排期被扰乱,患者无法实施抢救,而在中国,数所大学、政务网站、出入境公安网,甚至加油站都已经被爆出现问题。   德国联邦铁路系统中毒后的候车大厅屏幕  表面上看,勒索病毒索要比特币,但企业机构因此而引发的后果往往是人财两失,这也是服务器主机安全防护对稳定性和性能更为强调,对事前防护更为看中的原因。  WannaCry勒索病毒这一重大信息安全事件虽已渐渐平息,但也引发了更深层次的思考:  把数据牢牢揣在怀里的私有云反而比采用公有云的企业,受到攻击更广,损失更严重;  从政务网站等政府机构纷纷中招来看,号称最安全的内外网隔离也没能逃过一劫;  如果说10年前引发大面积机器瘫痪的蠕虫病毒尼姆达、熊猫烧香还主要影响PC端,那么在企业业务互联网化,联网设备IOT化的今天,WannaCry勒索病毒这样的病毒很可能会常态化,影响也会越来越重大;  1. 公有云比私有云更安全?  5月15日,A股市场上网络安全企业股票大片一字涨停,大家似乎都把抑制WannaCry病毒的期望寄托在这些“专业救火队”的身上。而颇具讽刺意味的是,其中一家涨停安全公司的最大客户,却是被WannaCry勒索病毒肆虐的大型企业受害者之一。  外行看热闹,内行看门道——“防患于未然”其实远比事后“救火”要更有效。那么,谁能做好“防患于未然”谁显然就更为有意义。  私有云+专业安全企业的服务方式,将一切都交给公有云企业的租用方式,在新的万物互联时代到底谁更安全?  据阿里云安全资深技术总监肖力表示,早在4月初NSA就爆出这一漏洞,阿里云当是在6小时内根据漏洞分析和客户场景做出分析报告,并在云平台外围构建了防御层,以便公有云用户有更多时间修复与补丁。也就是说,在513 WannaCry勒索病毒爆发之前,公有云就做到了“防患于未然”。  难道专业安全厂商不可以这么做吗?  私有云+专业安全的模式通常是:客户数据分散在上千个不同IDC中,而客户对于安全产品的采购也往往是不同种类采购不同品牌,这种碎片化的结构和部署,也造成私有云安全防范的不统一和不及时。  第一,专业安全厂商尽管有云安全的理念,但收集异常数据只能根据自身产品品类和覆盖量发现病毒爆发异常,而无法像公有云企业一样通盘看到从网络层、应用层、系统层到数据层的实时异常问题。  第二,由于专业安全厂商收集到的信息有限,无法像公有云企业一样做到全数据分析,更难以基于大量网络、系统、应用状态来建立自动化的事前防御机制。  第三,专业安全厂商发现问题可以做到第一时间通知客户,但更重要的防范措施却由于自身产品类别所限,或是客户采购的安全产品种类和品牌碎片化,而无法实现多层级联动技术防护。  实际上,在今年2月全球顶级安全行业盛会RSA大会上,传统安全厂商已经意识到这一问题:  以前,全球的安全厂商无一例外地出售包装在“盒子”内的产品和服务;从去年开始,基于 API 接口的云化服务开始冒头;而今年,寻求与云服务提供商合作,提供基于公有云的云安全SaaS服务,成为大部分安全厂商的发展趋势。  此外,今年4月底,Bitglass发布的对3000多名IT专业人士的《Threats Below the Surface》报告中也显示:  IaaS和SaaS安全分别被33%和31%的受访者列为首要投资重点。  公有云的云安全服务受到重视,这对AWS、Azure和阿里云这样全方位的云服务提供商也是个好消息。但是,这样的结论在多数企业用户印象中,却与“私有云比公有云安全”的惯性思维恰恰相反。  私有云数据在防火墙内,客户对数据似乎有着绝对的所有权和控制权,但这并不意味着数据更安全。  对于重要的数据隐私性方面,目前主流公有云提供商都引入第三方硬件加密机(HSM),密钥交与用户,一定程度上消除了数据隐忧。  而在信息安全事件面前,由于目前主流的大型公有云企业自身可能就是超级大用户,他们的应用遭受安全攻击更多,更集中,安全人员的分类也更广更细,在安全“魔高一尺道高一丈”的攻防对峙中,最好的战场总是锻炼出最好的士兵。  对于多数用户,公有云正在成为一个更专业更集中的安全避风港。  2. 内外网隔离也非世外桃源  那么私有云当中可能出现的极端情况——内外网隔离,是不是会更安全呢?  可为什么这次WannaCry勒索病毒事件中还是有公安网、政务网依然中招?其实,早在2010年伊朗首座核电站——布什尔核电站就遭受过蠕虫病毒“震网”的袭击,从而导致故障频发,关键设备损毁。这样的机要部门内外网隔离是必要手段,但事后分析发现,“震网”原来是通过U盘在局域网内部进行传播的。  实际上,就算是安全最严格的物理隔离,内外网之间的通信在实际操作中也不可避免,只不过是通过指定端口,最常见的是通过USB来完成通信过程。而WannaCry勒索病毒也属于蠕虫病毒,它的可怕性就在于无孔不入,任何漏洞和端口都会成为入侵入口。  此外,此次WannaCry的受害者包括加油站、机场、医院等实体经济行业时,不得不承认万物互联的IoT时代已经悄然到来,内外网隔离的手段也会“因噎废食”,在越来越多的场景下无法实施。  3. 公有云的价值  WannaCry的第一波攻击似乎渐渐平息,但此类攻击“一波未平一波又起”将呈常态化,企业在享受互联网+红利的同时,必然要有面临更多风险的心理准备。  天生云化的云服务提供商则更强调对云平台上丰富的数据资源的高效智能利用。AWS、Azure和阿里云等公有云纷纷将人工智能引入云安全,就说明将数据汇集、打通,进行实时计算才是云服务提供商在云安全上充当“妙手神医”的必备技能。  公有云之所以成为趋势,弹性高和成本低并非最大价值。在这样一个数据智能的时代,需要更多数据才能打通业务壁垒,发挥更大价值。具体到云安全,也许有一天公有云在打通数据后,不仅能够防患于未然,甚至能够第一时间定位攻击者,帮助公安机构第一时间抓住罪魁祸首。六个开源软件开发的“潜规则”_安防互联

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    题图与本文内容无关  一、程序员的悲伤故事  每部好莱坞爆片里都有一个酷炫吊炸天的程序员,连上网线就能神挡杀神黑破天际,把世界改成自己想要的样子。现实中的一位程序员,WePhone开发者苏享茂却选择自杀。这起自杀事件还没有引起和李文星事件那样的全社会关注,但在程序员社群已引发震动。事情过程不算特别复杂。苏享茂今年3月30日通过世纪佳缘VIP服务结识翟欣欣,在为女方花费数百万后两人在6月7日领证。苏在公开发帖中表示结婚1个月就发现女方是撒谎成性的心机婊,双方都提出离婚并在7月18日办理手续。然而翟欣欣带亲戚、律师等各色人等继续咬住苏享茂,以举报违法名义索要价值1300万的现金+房产。重重围逼下精疲力竭的苏享茂做出了最下策的选择,在9月7日凌晨5点自杀。  二、真相会反转么  每逢爆料必反转。在当事另一方翟欣欣还没有回复的情况下,苏享茂自杀的原因同样存在反转的可能。但在有进一步事实披露之前,基于已公开事实的进行分析,可以判断反转的几率是很小的。  1. 微信内容能不能做证据  证据是全部逻辑的开始。苏享茂在自杀前先行披露了部分证据,目前已公开的除了作为单方陈述的事件说明外,最主要的证据是有双方留言的微信。有观点质疑微信内容能否作为证据,这类质疑从民诉法角度看是不成立的。2013年《民事诉讼法》第63条明确电子数据可以作为证据,最高法院2014年公布的《关于适用<中华人民共和国民事诉讼法>的解释》第116条用例举方式进一步规定电子数据是指“通过电子邮件、电子数据交换、网上聊天记录、博客、微博客、手机短信、电子签名、域名等形成或者存储在电子介质中的信息”。微信毫无疑问属于可以合法作为证据的数据交换方式。  当然并不是说所有微信都可以作为证据。如果可以调取存储在腾讯服务器的微信内容,这样具有很高公信力的独立第三方数据具有很高的证据效力。考虑到腾讯多次表示服务器不存储用户微信内容,可能作为证据的只能是本地移动端存储的微信通信内容。从理论上说手机存储的微信内容有可能通过技术手段篡改,但这里又涉及到两个问题。  首先,这种在微信App内的修改在技术上是非常困难的,腾讯和很多硬件提供商都严格限制对内容的修改权限;  其次,举证责任是可以动态转移的。根据谁主张谁举证的原则,在一方对自己的主张提供证据后,如果对方反驳也要承担提供、证明反驳观点证据的责任。如果翟欣欣否认苏享茂公布的微信内容但又不能提供足以推翻这些内容的证据、同时不能提供令人信服的合理解释,就要承担举证不能的责任。微信证据的效力除了内容真实性之外,还依赖对双方身份的验证。从苏享茂已披露的系列证据来看,身份真实性还是有保障的。  2. 谁在说谎  在翟欣欣提供反驳证据前,单从苏享茂提供的证据来看,翟欣欣从借世纪佳缘结识苏享茂开始的全过程对她非常不利,匪夷所思之处比比皆是。相貌出众又自称家住别墅的年轻女性结识外貌并不出众的男性,仅仅3天时间在诱使男方拿出房产证和账户后突然表示自己是一见钟情。突如其来的感情冲动只有一次,其后的全部表现却深谋远虑。从让男方全款买下海南房产到逼男方卖掉位于北京西二旗的婚前房产,每一步都是为离婚带走财产铺路。  更难以令人接受的是在苏享茂自杀前2小时的9月7日凌晨3点,一个新注册的“实话110010”在百度贴吧的渣男吧发帖,直指苏享茂是身患重度乙肝的骗子渣男,且长期在世纪佳缘等相亲机构与女孩相亲骗色。这个极具攻击性的帖子内容并不属实。即使只从苏享茂阳光下照片来看也属于完全不同重度肝病的有光泽的正常脸色,而根据苏家人解释的是乙肝病毒携带者(猜测只是抗体携带者),和乙肝患者是两回事。  从这些事情来看,谋划已久的心机昭然若揭。网上有多个帖子认为翟欣欣是专门借婚姻行骗的拆白党,类似打结婚旗号的仙人跳。翟是否有团伙目前不得而知,也应该给翟欣欣辩护的机会。但是已披露的证据都可以交叉验证,这些证据全部对翟欣欣不利。  三、离婚协议的法律分析  苏享茂虽然签下支付总价1300万的离婚协议,但这份协议当然是无效的。任何有效合同必须以当事人的真实意思为前提,而苏享茂显然是在翟欣欣威逼下被迫同意。这里不仅苏享茂的签字是违心的,同时翟欣欣也构成敲诈勒索。以违法手段逼迫对方签字,协议不具备生效的基本条件。敲诈勒索是指以非法占有为目的,通过威胁或要挟等手段强迫受害人提供财物。需要解释的是这里用以要挟的内容不影响敲诈勒索行为的构成。因此假定苏享茂构成偷漏税或者违法运营WePhone,翟欣欣以举报相胁迫同样构成敲诈勒索。  《刑法》第274条规定敲诈勒索数额特别巨大或者有其他特别严重情节的,处十年以上有期徒刑,并处罚金。根据最高院司法解释金额,30万元至50万元以上构成数额特别巨大,导致受害人死亡也符合其他特别严重情节。翟欣欣在这两个选项上都可以打勾。对于苏享茂是否构成偷漏税以及运营WePhone是否违法我也有独立观点,由于和本案没有直接关系就不展开讨论。  四、码农的集体困境  心理学专家武志红在分析苏享茂自杀事件时认为,指责当事人自杀实际是因为不能理解亲人背叛对当事人带来的心理绝望。我很认同这一点,同时认为苏享茂自杀不仅是他一个人的悲剧,也反映了程序员群体的心理和认知困境。抛开道德评价,翟欣欣长得很不错。前天我刚看到翟欣欣照片就发给一位程序员大牛求评价,大牛一语道破说这长相码农是挡不住的。其实苏享茂的同班同学发帖也提到,小茂这样一直做技术、圈子极小的简单老实程序员根本挡不住精心设计的圈套。  小说里的程序员个个都是蜘蛛侠,真实的码农很多却只是蜘蛛。回到现实中的程序员很多只会上班埋头码字,下班用硬盘探索人生。客观上高启的专业壁垒挡住了很多普通人对程序员世界的窥视,但也反过来挡住码农们对外界交流的路径。码农在代码世界里如鱼得水,但不论在设计、运营、管理还是更重要的生活交际中,所依靠的却是对人性的理解。  程序员的世界很单纯,高强度的职业训练让很多程序员潜意识里把代码的逻辑关系投射到现实世界。然而复杂的人性并不是以严谨的逻辑为基础,更多折射基于利益的精打细算和情绪的任性。码农们大多单纯,他们成天流连于代码之中,渴望凡间的幸福却又不懂凡间的故事。如果你给码农一个美丽的肥皂泡或者画一个大饼,然而幻象迅速破灭甚至如一桶冰凉的水泼在码农身上,外人很难想象一个单纯码农的无助和绝望。当码农发现代码没有办法给他答案又无法承担给朋友添麻烦的心理压力时,悲剧的发生是高概率的。  苏享茂的悲剧虽然基于一个恶意的圈套,但他自己的不谙世事和过分单纯也是导致事情最终恶化的重要原因。在这一点上苏享茂只能代表自己而不是代表大多数程序员,但程序员作为一个群体和真实世界的融入程度的确不如销售、律师、管理等职业基于关系和沟通的群体。希望苏享茂的悲剧能让全社会更多关注程序员群体的心理健康,更希望程序员能主动走出代码的象牙塔,走进有丑恶但也有真善的真实世界。走近“黑客”:聊一聊“黑客”手中的那些好玩的“装备”_安防互联

    在2018年初,一位云计算从业者写下了这样一段话:“2018年,最大的变局就是今年可能会成为中国IT产业全面变革的分水岭,基于云计算的全产业信息化在今年会正式拉开序幕。”时间走到年末,我们看到,以云为基础的技术浪潮,正以席卷一切的姿势澎湃而来,AI、大数据、IoT、区块链、边缘计算、VR/AR等前沿技术与云计算深度结合,迸发出核聚变般的耀眼光芒。如今,无论是阿里云的“驱动数字中国”、腾讯云的“产业互联网”,还是金山云的“企业级市场”,都指向了一片尚待开垦的沃土,即政企云化为主导的云计算下半场,此处我们略去不表产业发展,主要从技术应用演进的角度,来盘点2018年云计算市场现状,探讨未来技术发展态势。AI正当道:这不是一道选择题而是唯一答案 十多年的技术演进,让云计算逐渐发展成为它本来该有的模样:接管一切IT,万物皆长于云,也是在今年,我们终于走向真正的云计算时代。以此为基础,AI从云上茁壮成长,成为新一代的互联网基础设施,并成为各大云厂商布局toB市场的先头部队2018年,国内几家涉及公有云业务的公司纷纷调整架构,将之前的云计算部门升级为智能云计算部门:9月30日,腾讯架构调整,新成立云与智慧产品事业群;11月26日,阿里巴巴架构调整,阿里云事业群升级为阿里云智能事业群;12月18日,百度调整架构,将之前的智能云事业部升级为智能云事业群。更早之前的1月29日,金山云在完成7.2亿美元融资后,表示将全面战略布局AI。一个显而易见的事实是:云厂商们之所以将 AI 作为它们的顶级战略并与云计算放在一起,是因为AI本身需要强大的基础设施,云是绝佳的应用场景;同时,AI作为一项具备通用属性的颠覆性技术,也可以作为反哺云计算的发力点——通过AI来卖云服务。在云计算基础技术趋同的当下,可以说AI对于云厂商而言,不是一道做与不做的选择题,而是必须迎难而上的唯一选择,否则将丧失在未来战场上的决战机会。IoT崛起时:互联网的下一个阶段就是万物互联 据Gartner统计,全球物联设备总数量从2016年的60+亿增加到2017年的80+亿,预计2020年全球将达到至少300+亿物联设备。超大规模的联网设备离不开专业云计算服务的支持,目前主流云服务商均已推出自己的IoT战略,供广大合作伙伴及客户方便快捷地接入。阿里云表示loT 是阿里巴巴集团继电商、金融、物流、云计算后的新赛道,希望 5 年内,连接 1 千个城市、1 万个工厂、1 亿个家庭、100 亿台设备;腾讯云表示全面布局物联网,推出加速物联网开发套件(IoT Suite)打造全栈式物联网开发平台;金山云得益于与小米同为“雷军系”企业,背靠小米这一全球最大的商用物联网平台MIoT来进行布局;华为云发布IoT云服务2.0,聚焦物联网基础设施,致力于构建产业生态黑土地。 如果说云计算的上半场是以消费互联网为主导,那么以企业信息化改造为核心的下半场,其横跨了从互联网到移动互联网,最后到万物互联网,构成一张物物相连的超大规模互联网络,云计算作为连接的关键支撑,随着IoT日渐成熟,可发挥的作用将会愈发重要。可以预见的是,未来IoT联接需求将无处不在,基于云的IoT将成为云厂商们的下一个角力点。区块链陨落:洗尽铅华终将回归商业本质 2018年最具争议性的话题无疑是区块链,经历了飞速上升期之后,在下半年集体进入沉寂期,除开市场追捧与炒作,回归商业本质是对区块链最好的诠释,真正具备实力的企业将生存下来,为迎接下一轮爆发做准备。云巨头也都没有错过这一新兴技术浪潮,纷纷予以了积极响应。阿里云发布区块链服务,定位于基础设施,马云表示区块链、智能制造、IoT未来是未来的三项核心技术;腾讯云发布了区块链TBaaS产品白皮书和区块链金融级解决方案,将首先在供应链金融和游戏方面落地;金山云发布业内首个区块链云解决方案,推出了金融联盟链;华为云虽然表示区块链处于公司“非主航道”上,但也发布了华为云区块链服务BCS。抛开各种炒作与骗局,区块链本身在2018年也是获得了长足发展,在跨境汇款、供应链金融、电子票据和司法存证等众多场景中,区块链已经开始融入我们的日常生活,国内主流云服务商在该领域的布局,随着区块链回归理性,加速推进区块链的商业化落地将是下一阶段各家的重点。边缘计算兴起:云巨头们的下一个角斗场 据IDC的预测,到2020年40%的物联网数据将会在网络边缘自动处理,到2025年这个比例会超过 50%。随着IoT市场的全面爆发,大量实时的需要交互的计算将在边缘节点完成,边缘计算能够有效避免数据向云端传输时所面临的带宽限制、数据泄露风险和时延问题,成为下一阶段的关键点。有业界人士指出,边缘计算有可能是继AI之后的下一个风口,正是看到了边缘计算的巨大潜力,2018年,云巨头们开始了深度布局。阿里云明确将战略布局边缘计算,未来的核心战略是“云+边+端”三位一体的计算模式,并推出边缘计算产品Link Edge;腾讯云在边缘计算上采取了“CDN+云”的路线,让CDN具备智能计算的能力,已经在视频直播、游戏、智能鉴黄等大场景上进行落地;金山云联合小米发布了“1KM边缘计算”解决方案,以云+亿级终端模式抢先占领云+边缘赛道;华为云发布智能边缘平台IEF,提供从AI芯片、智能硬件到边缘云服务的全栈能力,为企业带来完整的智能边缘解决方案。放眼海外,亚马逊携AWS Greengrass进军边缘计算领域,为用户提供可供开发边缘应用和分析的应用环境;微软推出了Azure IoT Edge解决方案,将云分析扩展到边缘,把机器学习、高级分析和人工智能服务放在了接近数据源的前端物联网设备上;谷歌发布了硬件芯片Edge TPU和软件堆栈Cloud IoT Edge,意在更好地改善边缘联网设备的开发。专有云爆发:云计算在曲折中接近最终目标 尽管公有云已是公认的未来,但大部分的传统企业都不会直接走到公有云,这当中既有对数据主权、监管合规等方面的要求,也有自身业务转型难以一步到位的特征,所以现阶段很多企业更倾向于私有化的形式上云,而具备公有云与私有云两者优势的专有云,成为当前阶段的最佳选择。专有云,可以把它想象成是企业内部私有的“公有云”,将成熟的公有云平台缩小或内化了,其本质内核是经过规模化运营实践验证的公有云。 2018年,各家云巨头在专有云领域动作频频。阿里云发布了Apsara Stack专有云3.0版本,基于和公有云同源的飞天大规模操作系统及API,推动企业从单一竖井式应用系统向“薄应用+厚中台”的中台协同系统演进;腾讯云在今年1月推出了专有云TCE矩阵,具有企业版、大数据版、敏捷版和AI版,其中AI版是行业内首个面向AI应用推出的专有云;11月,金山云发布专有云银河平台,支持10万+物理节点部署、百万级租户管理和亿级用户服务能力,让企业在内部即可享受与公有云体验一致的服务。Gartner预测,到2021年,中国市场公有云和专有云的收入占比为4:6。这意味着在未来几年中,专有云将快速进入舞台中央,成为云计算下半场的主导力量。在可预见的未来,互联网企业上云结束,各大云厂商对于传统政企市场的争夺空前激烈,专有云之争将全面爆发,云计算也将在曲折中持续接近终极形态。总结 2018年末,Gartner发布了2019年十大战略技术发展趋势,分别为自主设备、增强分析、AI驱动的开发、边缘计算、沉浸式体验、区块链、智能空间、隐私与道德、量子计算。虽然这些技术表面看似乎毫不相关,但细究根源,提供计算力的云,是其背后最基础的连接点。从产业发展来看,2019年,传统企业的数字化转型、互联网的ToB化、数据中心互联网化等产业浪潮以及AI、IoT、区块链等技术变革均将继续向前发展,层出不穷的创新技术将渐次融入科技浪潮中,转化成无数灵活可用的新产品,云计算作为信息科技领域的水电煤,其公共属性将愈发明显,在这场科技变革中将发挥更为关键的作用。2019年安全预测:云、隐私、区块链带来更多挑战与不确定性_安防互联

    2018年版《互联网趋势报告》称中国在复杂人工智能系统开发方面取得进展凤凰网科技讯 据彭博社北京时间5月31日报道,有“互联网女皇”之称的风险投资公司凯鹏华盈(KPCB)合伙人玛丽ⷧ𑳥…‹尔(Mary Meeker)当地时间星期三公布了2018年版《互联网趋势报告》。报告指出,中国在开发复杂人工智能系统方面进步神速,并引用前谷歌CEO埃里克ⷦ–𝥯†特(Eric Schmidt)的预测:未来5年,中国和美国在人工智能领域将并驾齐驱。以下为2018年版《互联网趋势报告》要点:科技公司正面临着“隐私矛盾”。它们在使用数据提供更好的消费者体验和侵犯消费者隐私之间进退两难。全球20大互联网公司,其中中国公司占据9席,当中出现的独角兽公司有蚂蚁金服(9)、小米(14)、滴滴(16)、美团(19)、今日头条(20)。互联网普及率:到2018年,全球半数人口——约36亿人——将加入互联网大家庭。这部分得益于价格更低的Android手机和WiFi热点越来越多。不过,随着互联网普及开始饱和,互联网接入服务商吸引新用户的难度也将越来越大。手机使用:虽然智能手机销量增长疲软、互联网用户数量增长放缓,受使用手机影响,美国成年人上网时间在延长,2017年每天上网时间由2016年的5.6小时延长至5.9小时。手机广告:人们使用手机时间的增长速度快于广告预算转向手机的速度,创造了规模达70亿美元的手机广告机遇。加密货币:对加密货币的兴趣在迅速增长,自2017年1月以来,数字货币交易平台Coinbase用户增长了近3倍。语音:由于语音识别率达到95%和以亚马逊Echo为代表的智能音箱热销——截至2017年年底销量由逾1000万台增长至逾3000万台,语音技术目前处于一个转折点。每日用户数量:Facebook等服务的营收增长,与每日用户数量增长密切相关。科技投资:公共部门和私营公司在科技领域的投资创下有史以来新高,6家研发和资本支出最高的公司都是科技公司。 有“互联网女皇”之称的风险投资家玛丽ⷧ𑳥…‹尔电子商务PK 实体零售:电子商务增长迅速,目前占到全部零售交易的13%,包裹数量快速增长,意味着新购物应用面临巨大商机。亚马逊:目前,更多的人在亚马逊而非搜索引擎上搜索产品,但亚马逊CEO杰夫ⷨ𔝤𝐦–見eff Bezos)仍然依靠Facebook和YouTube等服务促使人们购物。会员服务:会员服务普及很快,2017年Netflix增长了25%,《纽约时报》增长了43%,Spotify增长了48%。免费服务促使更多用户成为付费用户。教育:员工寻求通过YouTube和在线课程接受再培训和教育,以满足新工作岗位对技能的要求,偿还飞涨的助学贷款。自由职业:员工渴求在家工作的灵活性,通过互联网发现自由职业机会,使得它的增长是总就业人数的3倍。在Uber、Airbnb、Etsy、Upwork和Doordash拉动下,2017年按需工作就业人数增长了23%。交通:人们将购买更少的汽车,保有汽车的时间也会延长,把更多交通费用于打车服务。2017年打车服务业务量增长了1倍。企业:企业技术通过更好的界面实现消费化,推动了Dropbox和Slack等公司的增长。中国:阿里巴巴在商品交易总额方面有优势,在开拓国际市场,但亚马逊在营收方面仍然占优。隐私:中国有一大优势,因为与美国用户相比,中国用户更愿意用个人数据“交换”更好的产品,在前二十大互联网公司名单中,中国将占据更多席位,并大量投资人工智能。移民:移民对于强大的经济至关重要,56%的美国大公司是由第一或第二代移民创办的。两家加拿大银行被黑客勒索100万美元赎金_安防互联

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    从 Software Collections、EPEL 和 Remi 获得可靠的 CentOS 新版软件。  在 Red Hat 企业 Linux(RHEL) 上,提供那些早已老掉牙的软件已经是企业级软件厂商的传统了。这倒不是因为他们懒,而确实是用户需要。很多公司像看待家具一样看待软件:我买一张桌子,能用一辈子,软件不应该也这样吗?  CentOS 作为 RHEL 的复制品有着同样的遭遇。虽然 Red Hat 还在为这些被厂商抛弃的过时软件提供支持、修补安全漏洞等,但如果你的应用依赖新版软件,你就得想办法了。 我在这个问题上不止一次碰壁。 LAMP 组合里任一个组件都需要其它所有组件能与其兼容,这有时就显得很麻烦。 比如说去年我就被 RHEL/CentOS 折腾得够呛。REHL/CentOS 第 6 版最高支持 PHP 5.3 ,第 7 版支持到 PHP 5.4 。而 PHP 5.3 早在 2014 年 8 月就到达 EOL(End Of Life) ,不再被厂商支持了, PHP 5.4 的 EOL 在 2015 年 9 月, 5.5 则是 2016 年 7 月。 有太多古老的软件版本,包括 MySQL、Python 等,它们应该像木乃伊一样被展示在博物馆里,但它们却活在你的系统上。  那么,可怜的管理员们该怎么办呢?如果你跑着 RHEL/CentOS ,那应该先试试 Software Collections,因为这是 Red Hat 唯一支持的新软件包源。 Software Collections 为 CentOS 设立了专门的仓库,安装和管理都和其它第三方仓库一样。但如果你用的是 RHEL 的,情况就有点不同了,具体请参考 RHEL 的解决方法。Software Collections 同样支持 Fedora 和 Scientific Linux 。  安装 Software Collections  在 CentOS 6/7 上安装 Software Collections 的命令如下:  $ sudo yum install centos-release-scl  centos-release-scl-rh 可能作为依赖包被同时安装。  然后就可以像平常一样搜索、安装软件包了:  $ yum search php7  [...]  rh-php70.x86_64 : Package that installs PHP 7.0  [...]  $ sudo yum install rh-php70  最后一件事就是启用你的新软件包:  $ scl enable rh-php70 bash  $ php -v  PHP 7.0.10  此命令会开启一个新的 bash 并配置好环境变量以便运行新软件包。 如果需要的话,你还得安装对应的扩展包,比如对于 Python 、PHP、MySQL 等软件包,有些配置文件也需要修改以指向新版软件(比如 Apache )。  这些 SCL 软件包在重启后不会激活。SCL 的设计初衷就是在不影响原有配置的前提下,让新旧软件能一起运行。不过你可以通过 ~/.bashrc 加载 SCL 提供的 enable 脚本来实现自动启用。 SCL 的所有软件包都安装在 /opt 下, 以我们的 PHP 7 为例,在 ~/.bashrc 里加入一行:  source /opt/rh/rh-php70/enable  以后相应的软件包就能在重启后自动启用了。有新软件保驾护航,你终于可以专注于自己的业务了。  列出可用软件包  那么,到底 Software Collections 里都是些什么呢? centos-release-scl 里有一些由社区维护的额外的软件包。除了在 CentOS Wiki 查看软件包列表外,你还可以使用 Yum 。我们先来看看安装了哪些仓库:  $ yum repolist  [...]  repo id repo name  base/7/x86_64 CentOS-7 - Base  centos-sclo-rh/x86_64 CentOS-7 - SCLo rh  centos-sclo-sclo/x86_64 CentOS-7 - SCLo sclo  extras/7/x86_64 CentOS-7 - Extras  updates/7/x86_64 CentOS-7 - Updates  Yum 没有专门用来打印某一个仓库中所有软件包的命令,所以你得这样来: (LCTT 译注:实际上有,yum repo-pkgs REPO list,需要 root 权限,dnf 同)  $ yum --disablerepo "*" --enablerepo centos-sclo-rh \  list available | less  --disablerepo 与 --enablerepo 选项的用法没有详细的文档,这里简单说下。 实际上在这个命令里你并没有禁用或启用什么东西,而只是将你的搜索范围限制在某一个仓库内。 此命令会打印出一个很长的列表,所以我们用管道传递给 less 输出。  EPEL  强大的 Fedora 社区为 Feora 及所有 RHEL 系的发行版维护着 EPEL:Extra Packages for Enterprise Linux 。 里面包含一些最新软件包以及一些未被发行版收纳的软件包。安装 EPEL 里的软件就不用麻烦 enable 脚本了,直接像平常一样用。你还可以用 --disablerepo 和 --enablerepo 选项指定从 EPEL 里安装软件包:  $ sudo yum --disablerepo "*" --enablerepo epel install [package]  Remi Collet  Remi Collet 在 Remi 的 RPM 仓库 里维护着大量更新的和额外的软件包。需要先安装 EPEL ,因为 Remi 仓库依赖它。  CentOS wiki 上有较完整的仓库列表:更多的第三方仓库 ,用哪些,不用哪些,里面都有建议。当CDN遇上对象存储:完美!_安防互联

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    2017年5月31日台北上午十点,AMD CEO Lisa.Su女士在台北Computex 2017展会上宣布将于6月20日的奥斯汀全球发布会上发布EPYC 服务器CPU。  Lisa.Su女士在现场展示了EPYC的实物,该处理器将提供更多的I/O扩展、更强的核心运算能力和更高的能耗比,主要应用于大型数据中心的运行。与竞争对手的同类型处理器相比,EPYC令人印象深刻,有很强的技术竞争力。WannaCry爆发的根源原来是它?_安防互联

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    根据调研机构的调查,48%的组织表示,云计算商业智能在2019年对其运营“至关重要”或“非常重要”,其中,营销和销售对云计算商业智能最为重要。拥有100名及以下员工的小型组织是云计算商业智能最热情、最常见的采用者和支持者。目前最受欢迎的云计算商业智能提供商是AWS和Microsoft Azure。这些见解来自Dresner咨询服务公司2019年的云计算和商业智能市场研究。其发布的第8份年度报告重点关注终端用户对云计算和商业智能(BI)的部署趋势和态度。商业智能是依赖一个或多个云计算部署模型的技术、工具和解决方案。这项研究值得注意的是围绕云计算商业智能的感知利益和障碍,云计算商业智能的重要性,以及当前和计划使用的重点。Dresner咨询服务公司创始人兼首席研究官Howard Dresner说,“我们从2012年开始跟踪和分析云计算商业智能市场的动态,当时才刚开始采用。自那时起,公有云商业智能应用程序的部署在不断增加,组织认为与传统的内部部署实施相比,其具有实质性的好处。” 从报告中获得的主要见解48%的组织表示,云计算商业智能在2019年对其运营“至关重要”或“非常重要”。根据研究报告的结果,组织对云计算商业智能的信心比以往任何时候都高。2019年,云计算商业智能的重要性正在急剧上升,这是由企业在运行商业智能应用程序的云平台上访问、分析和存储公司数据的信任和信誉所推动的。营销和销售在2019年对云计算商业智能最为重要。商业智能能力中心(BICC)和IT部门对云计算商业智能的兴趣也高于平均水平,其关键和非常重要的综合得分超过50%。Dresner公司的分析表明,运营部门通常依靠云计算商业智能来对现有流程进行基准测试和改进,同时重新设计流程。拥有100名及以下员工的小型组织是云计算商业智能最热情、最常见的采用者和支持者。与前几年的研究一样,小型组织正在引领所有其他组织采用云计算商业智能的系统和平台。在中型组织(100~1,000名员工)和一些大型组织(1,000~5,000名员工)中,感知重要性略有下降。零售/批发行业认为云计算商业智能最重要,其次是技术和广告行业。零售/批发行业看到了云计算商业智能的洞察力,这可以帮助其改善客户体验并简化供应链的最大价值。科技和广告行业也认为云计算商业智能对其运营非常重要。在教育行业中,超过30%的受访者认为云计算商业智能非常重要。具体到不同的部门来说,研发部门是当今云计算商业智能系统最多产的用户,其次是市场营销和销售部门。该研究强调,在现有云计算商业智能使用方面领导所有其他部门的研发反映了2019年正在评估的更广泛的潜在用例。市场营销和销售部门是使用云计算商业智能系统的另一个生产力最高的部门。金融部门在采用私有云商业智能系统平台方面处于领先地位,可以与IT公司的云计算采用率相媲美。研发部门是目前最有可能依赖私有云的部门。营销和销售部门最有可能采取平衡的方法来采用私有云和公有云,同样也会采用私有云和公有云的商业智能。 高级可视化、对即席查询的支持、个性化仪表盘,以及数据集成/数据质量工具/ETL工具是2019年最流行的四种云计算商业智能需求。Dresner公司的研究团队发现,2019年排名最低的云计算商业智能功能的优先顺序是社交媒体分析、复杂事件处理、大数据、文本分析和自然语言分析。对于大多数和最不受欢迎的云计算商业智能需求的分析与传统的商业智能功能需求非常接近。市场营销和销售部门最感兴趣的功能包括个性化仪表盘、数据发现、数据目录、协作支持和自然语言分析。市场营销和销售部门对写入事务应用程序的能力也有最高的兴趣。研发部门则引领人们对即席查询、大数据、文本分析和社交媒体分析的兴趣。零售/批发行业对一些功能产生了兴趣,包括即席查询、仪表盘、数据集成、数据发现、生产报告、搜索界面、数据目录,以及向事务系统写入的能力。科技行业对高级可视化和最终用户自助服务的得分最高。医疗保健行业表示优先考虑数据挖掘、最终用户数据混合和位置分析,并可能用于资产跟踪。金融服务组织的支持得分最高。市场营销和销售部门依赖于更广泛的第三方数据连接器基础,以从其云计算商业智能系统获得比竞争对手更大的价值。第三方连接器和集成的规模、范围和深度越大,营销和销售数据就越有价值。在市场营销和销售方面,依靠第三方数据连接器可以更深入地了解销售效率和性能,还有社交媒体、在线营销、在线数据存储以及简单的生产力改进。需要与Salesforce集成的财务反映了客户关系管理(CRM)应用程序的成功,超越客户关系,获得高级会计和财务报告。订阅模型现在是云计算商业智能的首选许可策略,并且由于风险、入门成本和运营成本较低,因此在过去几年中取得了很大进展。Dresner公司的研究团队发现,订阅许可和免费试用(包括试用和购买,这也可能导致订阅)是2019年云计算商业智能客户最喜欢的两种许可策略。Dresner咨询服务公司预测,新订单将通过订阅模式获得,而订阅模式现在对大约90%的受访者都很重要。采用云计算商业智能的组织中有60%采用AWS公司的服务,85%的组织将AWS公司排在第一或第二。43%的组织首先选择微软Azure,69%的组织将微软Azure作为第一或第二的选择。谷歌云紧随微软Azure之后,成为用户的主要选择,但在此之后的选择更加广泛。IBM Bluemix是12%的组织在2019年的首选。来源:中国IDC圈超大城市要发展,数据中心至关重要_安防互联

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    在今年的宽带世界论坛(BBWF 2016)上,有很多关于千兆宽带(Gigabit broadband)的激烈讨论:驱动力、技术选择、赚钱机会以及对家庭网络产生的影响。  千兆宽带在一些国家已经进行了部署,Ovum预计部署数量在2017年将会继续增加。在包括新加坡等一些发达国家市场,Ovum预计到2020年千兆宽带将占据全部宽带线路的超过65%。  围绕赚钱的大问题仍然存在  毫无疑问,固定宽带带宽正在增加。根据Ovum的最新消费者预测,到2021年,全球20%宽带用户的宽带速度将至少达到100Mbps或更高。与此同时,对于低于10Mbps的速度需求将会从2014年的不足50%跌至小于10%,而30Mbps+宽带服务将占据所有线路的55%。这种结果将由多种因素所推动:  对于视频和游戏等在线媒体的需求不断增长;  对于高清视频内容和服务的需求不断增长;  更大的电视屏幕(从目前平均40-45寸到2020年平均超过60寸);  更多支持视频的屏幕(一个运营商预测到2020年平均每个家庭会有6个视频观看屏幕);  越来越多的连接设备(从现在的平均10个到2020年将达到50+)。  然而,对于1Gbps或更高速度是否有真的需求,目前仍存争议。设备厂商们当然愿意这么认为,但是Ovum所接触的服务提供商则表示不太确定。所有人都同意,消费者所重视的高品质体验,速度肯定是其中一个因素,但是大多数人也都承认,我们并不需要千兆服务来为现在的服务和应用提供高品质体验。  因此,目前千兆速度的主要驱动力主要是为了速度而(提升)速度。Ovum在BBWF 2016上接触的至少两家服务提供商承认,他们认为的千兆服务的最大应用驱动力之一是“速度测试”(即有人会进行在线速度测试,并且在社交媒体上分享测试结果)。速度测试听起来可能微不足道,但是因为消费者将高速宽带速度等同于高品质体验,从而使得在社交媒体上发布速度测试结果,相当于给了服务提供商们一些免费的营销。  重点仍然是在速度而不是真正的QoE  Ovum的研究显示,延迟相较于速度来说是整体QoE一个更重要的部分,但是速度仍然是BBWF 2016上最受关注的话题。不过,Ovum了解到的至少一家(欧洲)服务提供商在会议上强调,在其研发测试中,这家公司发现在100Mbps以上提升速度对QoE的帮助并不大。因此,它将重点转向了进一步降低延迟的技术,这对低延迟应用程序(如在线游戏)产生了更加积极的影响。  在Ovum看来,这是一个明智的举动,虽然运营商在向消费者沟通低延迟带来的益处方面仍然面临着挑战,因为这比宣传速度提升更难进行市场营销。不过,“延迟”在在线游戏玩家当中是一个广为熟知的术语,所以低延迟在这一细分市场中可以成为一个强有力的营销工具。  互联家庭尚未准备好迎接千兆宽带  Ovum消费服务业务领导Michael Philpott表示,为了提供高QoE,必须考虑整个端到端连接。宽带服务提供商肯定不能这样说:“我们的责任在家庭(网络)的周边就已经结束。”他们必须在家庭网络上投入更多,以充分利用QoE差异化。令人高兴的是,Ovum在BBWF 2016上看到,行业越来越关注于家庭网络在帮助实现最佳QoE所发挥的作用。这种关注不仅限于高速媒体流,同时也包括智能家居设备和应用等。  从选择正确的无线网络标准,到选择设备中间件,供应商传达的关键信息是,如果服务提供商想要与其客户保持良好的合作关系,并且能够在一个竞争日渐激烈的市场中立足生存,那么他们对家庭网络的投资是必要的。Ovum表示,令人鼓舞的是,他们在BBWF 2016上看到了一些真正的创新,这将使服务提供商能够为消费者提供顶级的产品。固态硬盘最大的问题:软件比硬件更加难搞_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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    题图与本文内容无关  一、程序员的悲伤故事  每部好莱坞爆片里都有一个酷炫吊炸天的程序员,连上网线就能神挡杀神黑破天际,把世界改成自己想要的样子。现实中的一位程序员,WePhone开发者苏享茂却选择自杀。这起自杀事件还没有引起和李文星事件那样的全社会关注,但在程序员社群已引发震动。事情过程不算特别复杂。苏享茂今年3月30日通过世纪佳缘VIP服务结识翟欣欣,在为女方花费数百万后两人在6月7日领证。苏在公开发帖中表示结婚1个月就发现女方是撒谎成性的心机婊,双方都提出离婚并在7月18日办理手续。然而翟欣欣带亲戚、律师等各色人等继续咬住苏享茂,以举报违法名义索要价值1300万的现金+房产。重重围逼下精疲力竭的苏享茂做出了最下策的选择,在9月7日凌晨5点自杀。  二、真相会反转么  每逢爆料必反转。在当事另一方翟欣欣还没有回复的情况下,苏享茂自杀的原因同样存在反转的可能。但在有进一步事实披露之前,基于已公开事实的进行分析,可以判断反转的几率是很小的。  1. 微信内容能不能做证据  证据是全部逻辑的开始。苏享茂在自杀前先行披露了部分证据,目前已公开的除了作为单方陈述的事件说明外,最主要的证据是有双方留言的微信。有观点质疑微信内容能否作为证据,这类质疑从民诉法角度看是不成立的。2013年《民事诉讼法》第63条明确电子数据可以作为证据,最高法院2014年公布的《关于适用<中华人民共和国民事诉讼法>的解释》第116条用例举方式进一步规定电子数据是指“通过电子邮件、电子数据交换、网上聊天记录、博客、微博客、手机短信、电子签名、域名等形成或者存储在电子介质中的信息”。微信毫无疑问属于可以合法作为证据的数据交换方式。  当然并不是说所有微信都可以作为证据。如果可以调取存储在腾讯服务器的微信内容,这样具有很高公信力的独立第三方数据具有很高的证据效力。考虑到腾讯多次表示服务器不存储用户微信内容,可能作为证据的只能是本地移动端存储的微信通信内容。从理论上说手机存储的微信内容有可能通过技术手段篡改,但这里又涉及到两个问题。  首先,这种在微信App内的修改在技术上是非常困难的,腾讯和很多硬件提供商都严格限制对内容的修改权限;  其次,举证责任是可以动态转移的。根据谁主张谁举证的原则,在一方对自己的主张提供证据后,如果对方反驳也要承担提供、证明反驳观点证据的责任。如果翟欣欣否认苏享茂公布的微信内容但又不能提供足以推翻这些内容的证据、同时不能提供令人信服的合理解释,就要承担举证不能的责任。微信证据的效力除了内容真实性之外,还依赖对双方身份的验证。从苏享茂已披露的系列证据来看,身份真实性还是有保障的。  2. 谁在说谎  在翟欣欣提供反驳证据前,单从苏享茂提供的证据来看,翟欣欣从借世纪佳缘结识苏享茂开始的全过程对她非常不利,匪夷所思之处比比皆是。相貌出众又自称家住别墅的年轻女性结识外貌并不出众的男性,仅仅3天时间在诱使男方拿出房产证和账户后突然表示自己是一见钟情。突如其来的感情冲动只有一次,其后的全部表现却深谋远虑。从让男方全款买下海南房产到逼男方卖掉位于北京西二旗的婚前房产,每一步都是为离婚带走财产铺路。  更难以令人接受的是在苏享茂自杀前2小时的9月7日凌晨3点,一个新注册的“实话110010”在百度贴吧的渣男吧发帖,直指苏享茂是身患重度乙肝的骗子渣男,且长期在世纪佳缘等相亲机构与女孩相亲骗色。这个极具攻击性的帖子内容并不属实。即使只从苏享茂阳光下照片来看也属于完全不同重度肝病的有光泽的正常脸色,而根据苏家人解释的是乙肝病毒携带者(猜测只是抗体携带者),和乙肝患者是两回事。  从这些事情来看,谋划已久的心机昭然若揭。网上有多个帖子认为翟欣欣是专门借婚姻行骗的拆白党,类似打结婚旗号的仙人跳。翟是否有团伙目前不得而知,也应该给翟欣欣辩护的机会。但是已披露的证据都可以交叉验证,这些证据全部对翟欣欣不利。  三、离婚协议的法律分析  苏享茂虽然签下支付总价1300万的离婚协议,但这份协议当然是无效的。任何有效合同必须以当事人的真实意思为前提,而苏享茂显然是在翟欣欣威逼下被迫同意。这里不仅苏享茂的签字是违心的,同时翟欣欣也构成敲诈勒索。以违法手段逼迫对方签字,协议不具备生效的基本条件。敲诈勒索是指以非法占有为目的,通过威胁或要挟等手段强迫受害人提供财物。需要解释的是这里用以要挟的内容不影响敲诈勒索行为的构成。因此假定苏享茂构成偷漏税或者违法运营WePhone,翟欣欣以举报相胁迫同样构成敲诈勒索。  《刑法》第274条规定敲诈勒索数额特别巨大或者有其他特别严重情节的,处十年以上有期徒刑,并处罚金。根据最高院司法解释金额,30万元至50万元以上构成数额特别巨大,导致受害人死亡也符合其他特别严重情节。翟欣欣在这两个选项上都可以打勾。对于苏享茂是否构成偷漏税以及运营WePhone是否违法我也有独立观点,由于和本案没有直接关系就不展开讨论。  四、码农的集体困境  心理学专家武志红在分析苏享茂自杀事件时认为,指责当事人自杀实际是因为不能理解亲人背叛对当事人带来的心理绝望。我很认同这一点,同时认为苏享茂自杀不仅是他一个人的悲剧,也反映了程序员群体的心理和认知困境。抛开道德评价,翟欣欣长得很不错。前天我刚看到翟欣欣照片就发给一位程序员大牛求评价,大牛一语道破说这长相码农是挡不住的。其实苏享茂的同班同学发帖也提到,小茂这样一直做技术、圈子极小的简单老实程序员根本挡不住精心设计的圈套。  小说里的程序员个个都是蜘蛛侠,真实的码农很多却只是蜘蛛。回到现实中的程序员很多只会上班埋头码字,下班用硬盘探索人生。客观上高启的专业壁垒挡住了很多普通人对程序员世界的窥视,但也反过来挡住码农们对外界交流的路径。码农在代码世界里如鱼得水,但不论在设计、运营、管理还是更重要的生活交际中,所依靠的却是对人性的理解。  程序员的世界很单纯,高强度的职业训练让很多程序员潜意识里把代码的逻辑关系投射到现实世界。然而复杂的人性并不是以严谨的逻辑为基础,更多折射基于利益的精打细算和情绪的任性。码农们大多单纯,他们成天流连于代码之中,渴望凡间的幸福却又不懂凡间的故事。如果你给码农一个美丽的肥皂泡或者画一个大饼,然而幻象迅速破灭甚至如一桶冰凉的水泼在码农身上,外人很难想象一个单纯码农的无助和绝望。当码农发现代码没有办法给他答案又无法承担给朋友添麻烦的心理压力时,悲剧的发生是高概率的。  苏享茂的悲剧虽然基于一个恶意的圈套,但他自己的不谙世事和过分单纯也是导致事情最终恶化的重要原因。在这一点上苏享茂只能代表自己而不是代表大多数程序员,但程序员作为一个群体和真实世界的融入程度的确不如销售、律师、管理等职业基于关系和沟通的群体。希望苏享茂的悲剧能让全社会更多关注程序员群体的心理健康,更希望程序员能主动走出代码的象牙塔,走进有丑恶但也有真善的真实世界。走近“黑客”:聊一聊“黑客”手中的那些好玩的“装备”_安防互联

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    在2018年初,一位云计算从业者写下了这样一段话:“2018年,最大的变局就是今年可能会成为中国IT产业全面变革的分水岭,基于云计算的全产业信息化在今年会正式拉开序幕。”时间走到年末,我们看到,以云为基础的技术浪潮,正以席卷一切的姿势澎湃而来,AI、大数据、IoT、区块链、边缘计算、VR/AR等前沿技术与云计算深度结合,迸发出核聚变般的耀眼光芒。如今,无论是阿里云的“驱动数字中国”、腾讯云的“产业互联网”,还是金山云的“企业级市场”,都指向了一片尚待开垦的沃土,即政企云化为主导的云计算下半场,此处我们略去不表产业发展,主要从技术应用演进的角度,来盘点2018年云计算市场现状,探讨未来技术发展态势。AI正当道:这不是一道选择题而是唯一答案 十多年的技术演进,让云计算逐渐发展成为它本来该有的模样:接管一切IT,万物皆长于云,也是在今年,我们终于走向真正的云计算时代。以此为基础,AI从云上茁壮成长,成为新一代的互联网基础设施,并成为各大云厂商布局toB市场的先头部队2018年,国内几家涉及公有云业务的公司纷纷调整架构,将之前的云计算部门升级为智能云计算部门:9月30日,腾讯架构调整,新成立云与智慧产品事业群;11月26日,阿里巴巴架构调整,阿里云事业群升级为阿里云智能事业群;12月18日,百度调整架构,将之前的智能云事业部升级为智能云事业群。更早之前的1月29日,金山云在完成7.2亿美元融资后,表示将全面战略布局AI。一个显而易见的事实是:云厂商们之所以将 AI 作为它们的顶级战略并与云计算放在一起,是因为AI本身需要强大的基础设施,云是绝佳的应用场景;同时,AI作为一项具备通用属性的颠覆性技术,也可以作为反哺云计算的发力点——通过AI来卖云服务。在云计算基础技术趋同的当下,可以说AI对于云厂商而言,不是一道做与不做的选择题,而是必须迎难而上的唯一选择,否则将丧失在未来战场上的决战机会。IoT崛起时:互联网的下一个阶段就是万物互联 据Gartner统计,全球物联设备总数量从2016年的60+亿增加到2017年的80+亿,预计2020年全球将达到至少300+亿物联设备。超大规模的联网设备离不开专业云计算服务的支持,目前主流云服务商均已推出自己的IoT战略,供广大合作伙伴及客户方便快捷地接入。阿里云表示loT 是阿里巴巴集团继电商、金融、物流、云计算后的新赛道,希望 5 年内,连接 1 千个城市、1 万个工厂、1 亿个家庭、100 亿台设备;腾讯云表示全面布局物联网,推出加速物联网开发套件(IoT Suite)打造全栈式物联网开发平台;金山云得益于与小米同为“雷军系”企业,背靠小米这一全球最大的商用物联网平台MIoT来进行布局;华为云发布IoT云服务2.0,聚焦物联网基础设施,致力于构建产业生态黑土地。 如果说云计算的上半场是以消费互联网为主导,那么以企业信息化改造为核心的下半场,其横跨了从互联网到移动互联网,最后到万物互联网,构成一张物物相连的超大规模互联网络,云计算作为连接的关键支撑,随着IoT日渐成熟,可发挥的作用将会愈发重要。可以预见的是,未来IoT联接需求将无处不在,基于云的IoT将成为云厂商们的下一个角力点。区块链陨落:洗尽铅华终将回归商业本质 2018年最具争议性的话题无疑是区块链,经历了飞速上升期之后,在下半年集体进入沉寂期,除开市场追捧与炒作,回归商业本质是对区块链最好的诠释,真正具备实力的企业将生存下来,为迎接下一轮爆发做准备。云巨头也都没有错过这一新兴技术浪潮,纷纷予以了积极响应。阿里云发布区块链服务,定位于基础设施,马云表示区块链、智能制造、IoT未来是未来的三项核心技术;腾讯云发布了区块链TBaaS产品白皮书和区块链金融级解决方案,将首先在供应链金融和游戏方面落地;金山云发布业内首个区块链云解决方案,推出了金融联盟链;华为云虽然表示区块链处于公司“非主航道”上,但也发布了华为云区块链服务BCS。抛开各种炒作与骗局,区块链本身在2018年也是获得了长足发展,在跨境汇款、供应链金融、电子票据和司法存证等众多场景中,区块链已经开始融入我们的日常生活,国内主流云服务商在该领域的布局,随着区块链回归理性,加速推进区块链的商业化落地将是下一阶段各家的重点。边缘计算兴起:云巨头们的下一个角斗场 据IDC的预测,到2020年40%的物联网数据将会在网络边缘自动处理,到2025年这个比例会超过 50%。随着IoT市场的全面爆发,大量实时的需要交互的计算将在边缘节点完成,边缘计算能够有效避免数据向云端传输时所面临的带宽限制、数据泄露风险和时延问题,成为下一阶段的关键点。有业界人士指出,边缘计算有可能是继AI之后的下一个风口,正是看到了边缘计算的巨大潜力,2018年,云巨头们开始了深度布局。阿里云明确将战略布局边缘计算,未来的核心战略是“云+边+端”三位一体的计算模式,并推出边缘计算产品Link Edge;腾讯云在边缘计算上采取了“CDN+云”的路线,让CDN具备智能计算的能力,已经在视频直播、游戏、智能鉴黄等大场景上进行落地;金山云联合小米发布了“1KM边缘计算”解决方案,以云+亿级终端模式抢先占领云+边缘赛道;华为云发布智能边缘平台IEF,提供从AI芯片、智能硬件到边缘云服务的全栈能力,为企业带来完整的智能边缘解决方案。放眼海外,亚马逊携AWS Greengrass进军边缘计算领域,为用户提供可供开发边缘应用和分析的应用环境;微软推出了Azure IoT Edge解决方案,将云分析扩展到边缘,把机器学习、高级分析和人工智能服务放在了接近数据源的前端物联网设备上;谷歌发布了硬件芯片Edge TPU和软件堆栈Cloud IoT Edge,意在更好地改善边缘联网设备的开发。专有云爆发:云计算在曲折中接近最终目标 尽管公有云已是公认的未来,但大部分的传统企业都不会直接走到公有云,这当中既有对数据主权、监管合规等方面的要求,也有自身业务转型难以一步到位的特征,所以现阶段很多企业更倾向于私有化的形式上云,而具备公有云与私有云两者优势的专有云,成为当前阶段的最佳选择。专有云,可以把它想象成是企业内部私有的“公有云”,将成熟的公有云平台缩小或内化了,其本质内核是经过规模化运营实践验证的公有云。 2018年,各家云巨头在专有云领域动作频频。阿里云发布了Apsara Stack专有云3.0版本,基于和公有云同源的飞天大规模操作系统及API,推动企业从单一竖井式应用系统向“薄应用+厚中台”的中台协同系统演进;腾讯云在今年1月推出了专有云TCE矩阵,具有企业版、大数据版、敏捷版和AI版,其中AI版是行业内首个面向AI应用推出的专有云;11月,金山云发布专有云银河平台,支持10万+物理节点部署、百万级租户管理和亿级用户服务能力,让企业在内部即可享受与公有云体验一致的服务。Gartner预测,到2021年,中国市场公有云和专有云的收入占比为4:6。这意味着在未来几年中,专有云将快速进入舞台中央,成为云计算下半场的主导力量。在可预见的未来,互联网企业上云结束,各大云厂商对于传统政企市场的争夺空前激烈,专有云之争将全面爆发,云计算也将在曲折中持续接近终极形态。总结 2018年末,Gartner发布了2019年十大战略技术发展趋势,分别为自主设备、增强分析、AI驱动的开发、边缘计算、沉浸式体验、区块链、智能空间、隐私与道德、量子计算。虽然这些技术表面看似乎毫不相关,但细究根源,提供计算力的云,是其背后最基础的连接点。从产业发展来看,2019年,传统企业的数字化转型、互联网的ToB化、数据中心互联网化等产业浪潮以及AI、IoT、区块链等技术变革均将继续向前发展,层出不穷的创新技术将渐次融入科技浪潮中,转化成无数灵活可用的新产品,云计算作为信息科技领域的水电煤,其公共属性将愈发明显,在这场科技变革中将发挥更为关键的作用。2019年安全预测:云、隐私、区块链带来更多挑战与不确定性_安防互联

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    2018年版《互联网趋势报告》称中国在复杂人工智能系统开发方面取得进展凤凰网科技讯 据彭博社北京时间5月31日报道,有“互联网女皇”之称的风险投资公司凯鹏华盈(KPCB)合伙人玛丽ⷧ𑳥…‹尔(Mary Meeker)当地时间星期三公布了2018年版《互联网趋势报告》。报告指出,中国在开发复杂人工智能系统方面进步神速,并引用前谷歌CEO埃里克ⷦ–𝥯†特(Eric Schmidt)的预测:未来5年,中国和美国在人工智能领域将并驾齐驱。以下为2018年版《互联网趋势报告》要点:科技公司正面临着“隐私矛盾”。它们在使用数据提供更好的消费者体验和侵犯消费者隐私之间进退两难。全球20大互联网公司,其中中国公司占据9席,当中出现的独角兽公司有蚂蚁金服(9)、小米(14)、滴滴(16)、美团(19)、今日头条(20)。互联网普及率:到2018年,全球半数人口——约36亿人——将加入互联网大家庭。这部分得益于价格更低的Android手机和WiFi热点越来越多。不过,随着互联网普及开始饱和,互联网接入服务商吸引新用户的难度也将越来越大。手机使用:虽然智能手机销量增长疲软、互联网用户数量增长放缓,受使用手机影响,美国成年人上网时间在延长,2017年每天上网时间由2016年的5.6小时延长至5.9小时。手机广告:人们使用手机时间的增长速度快于广告预算转向手机的速度,创造了规模达70亿美元的手机广告机遇。加密货币:对加密货币的兴趣在迅速增长,自2017年1月以来,数字货币交易平台Coinbase用户增长了近3倍。语音:由于语音识别率达到95%和以亚马逊Echo为代表的智能音箱热销——截至2017年年底销量由逾1000万台增长至逾3000万台,语音技术目前处于一个转折点。每日用户数量:Facebook等服务的营收增长,与每日用户数量增长密切相关。科技投资:公共部门和私营公司在科技领域的投资创下有史以来新高,6家研发和资本支出最高的公司都是科技公司。 有“互联网女皇”之称的风险投资家玛丽ⷧ𑳥…‹尔电子商务PK 实体零售:电子商务增长迅速,目前占到全部零售交易的13%,包裹数量快速增长,意味着新购物应用面临巨大商机。亚马逊:目前,更多的人在亚马逊而非搜索引擎上搜索产品,但亚马逊CEO杰夫ⷨ𔝤𝐦–見eff Bezos)仍然依靠Facebook和YouTube等服务促使人们购物。会员服务:会员服务普及很快,2017年Netflix增长了25%,《纽约时报》增长了43%,Spotify增长了48%。免费服务促使更多用户成为付费用户。教育:员工寻求通过YouTube和在线课程接受再培训和教育,以满足新工作岗位对技能的要求,偿还飞涨的助学贷款。自由职业:员工渴求在家工作的灵活性,通过互联网发现自由职业机会,使得它的增长是总就业人数的3倍。在Uber、Airbnb、Etsy、Upwork和Doordash拉动下,2017年按需工作就业人数增长了23%。交通:人们将购买更少的汽车,保有汽车的时间也会延长,把更多交通费用于打车服务。2017年打车服务业务量增长了1倍。企业:企业技术通过更好的界面实现消费化,推动了Dropbox和Slack等公司的增长。中国:阿里巴巴在商品交易总额方面有优势,在开拓国际市场,但亚马逊在营收方面仍然占优。隐私:中国有一大优势,因为与美国用户相比,中国用户更愿意用个人数据“交换”更好的产品,在前二十大互联网公司名单中,中国将占据更多席位,并大量投资人工智能。移民:移民对于强大的经济至关重要,56%的美国大公司是由第一或第二代移民创办的。两家加拿大银行被黑客勒索100万美元赎金_安防互联

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    云计算现在在整个组织中被企业视为一个战略机遇,主导并改变企业计算。CIO和行业专家告诉IDG Connect,老式的观点认为,云只是降低了成本,这已经超过了主要的商业利益。正如金融服务,旅游,公共部门和下一代服务提供商的业务技术领导者同意Gartner的分析师David Mitchell Smith和Forrester的Paul Miller认为,未来十年的云计算应用将通过新功能提高企业的速度和灵活性。早在2017年结束时,分析公司Forrester发现:在全球范围内,50%组织使用云来提供IT服务。随着2018年即将结束,Forrester的保罗米勒表示,2018年出现了小幅增长,将在今年晚些时候由分析公司发布的一份报告中公布。(Forrester分析不包括软件即服务(SaaS)工具。) Gartner分析师大卫ⷧ𑳥ˆ‡尔ⷥ𒥯†斯说:“云已经成为主流,它已经成为整个生态结构的一部分,而不是人们可能关注的东西。” “为了最大化云投资的价值......首席信息官必须教育他们的首席执行官和董事会关于投资云计算作为一种计算方式的需求,以推动更快的速度,敏捷性和创新。”未来云计算将继续主导并改变企业计算,分享上百亿美元云市场份额。抢滩东南亚,BATJ进军当地电商市场_安防互联

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    据外媒报道,美国数据中心服务提供商T5公司已经完成了对亚特兰大地区40英亩土地的收购,用于建设成又一个大型的IT基础设施资产区域。新的数据中心园区位于道格拉斯县,面积为130,000平方英尺,旨在满足日益增长的对超大规模数据中心的需求。 据了解,该园区被命名为T5 @ Atlanta II,将成为该公司在亚特兰大地区的第二个数据中心园区。建成后,T5 @ Atlanta II数据中心将拥有10兆瓦的临界电力负荷和66,667平方英尺的白色地面空间。此外,官方表示,该数据中心园区包括一个总容量为20+MW的第二数据中心大楼,能满足进一步的扩建需求。首席执行官Pete Marin说:“亚特兰大地区凭借着廉价可靠的电力,便捷的交通,优秀的团队和具有竞争力的税收优惠政策已吸引了大批的企业,并已成为最活跃的数据中心市场之一。”他表示,T5 @ Atlanta II是T5公司建立的第十二个数据中心,同时也是T5 @ Atlanta数据中心的二期工程。而T5数据中心是公司于2011年建于佐治亚州阿尔法利塔的旗舰数据中心,面积达到了105,000平方英尺。网络安全态势越来越糟糕吗?未必_安防互联

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    随着互联网数据中心的发展,虽然给我们带来了生产生活上的极大的便利,但是同时也出现了一些网络安全方面的问题,安全风险也成为困扰许多企业用户的问题。其实在你开始投入资金消除网络安全忧患之前,我们可以做些事情来减少安全风险。不妨运用一些常识性的防范措施,保护云数据。那么为了降低云数据风险的安全风险,要做哪些措施呢? 下面这五个简单方法可以助力降低云数据中心安全风险:1.实施智能访问策略 首先要教员工设置更智能化的密码,但是更重要的是限制不必要地访问数据。如果攻击者窃取了登录资料,但是该人的登录资料无法访问宝贵数据,在这个方面,你已经成功防止了安全泄密事件。应实施细致化策略,将数据访问与部门里面各个岗位和部门间项目里面的角色联系起来。另外,围绕个人移动设备使用、USB驱动器以及企业网络的远程访问,制定强而有力的策略。此外,经常审查员工的验证目录,确保没有人拥有不该拥有的管理员权限。你还应该删除之前的员工和业务合作伙伴的登录资料。2.权衡公有云和私有云的部署 许多公司试图部署私有云,限制潜在的数据泄密事件,以便隔离数据存储。为了找到平衡点,许多公司将最敏感的数据放在托管在自家数据中心的私有云里面,然后使用公有云存储系统来存储不大敏感的信息。虽然使用私有云的公司也可以利用公有云基础设施以满足高容量需求,但公司的私有云与公有云协同运行并非易事。3.知道数据位于何处 如今的公司企业经常收集和分析数量异常大的数据。它们存储商业秘密、产品研究数据和财务信息,另外还存储客户的个人数据。虽然你的安全团队能够牢牢保护本企业内部的数据,但是你的云服务提供商和第三方也在保管你的数据。如果业务合作伙伴滥用你的数据,你将面临重大的经济处罚,具体取决于你所在行业。 一想到你的数据可能驻留的所有地方,就会让人头大。它可能驻留在贵企业场地,可能集中存储在服务器上,也可能存放在各部门孤岛里面。数据还可能驻留在你云服务提供商的数据中心以及第三方公司的服务器上。数据可能驻留在属于你员工以及业务合作伙伴的员工的移动设备、个人电脑和USB驱动器。结论就是,在你保护云数据之前,要确保自己知道能在哪里找到数据。4.需要时加密数据 在医疗保健业等一些行业,将文件上传到云端之前加密文件没有商量余地。即便贵公司仅仅与医疗保健服务机构合作,也应该对含有患者个人身份信息的所有文件进行加密。你还应该对所有含有患者信息的往来电子邮件进行加密。虽然加密无法防止所有的数据窃取行为,但是可以保护医疗保健机构及业务合作伙伴避免遭到《健康保险可携性及责任性法案》的巨额罚金。5.要求提供商做到透明 作为外部云服务提供商的客户,你当然有权知道数据中心里面的安全策略。你还有权知道你的数据保存在何处、你的网络是不是完全隔离起来。如果你的云服务提供商在数据存储和传输方面并不透明,就要毫不犹豫地换一家新的云服务提供商。你不仅有权知道云服务提供商将你的数据存储在何处,还有权知道你的数据在传输过程中所出现的情况。在互联网时代,云数据中心无论对于企业或者一些个人用户来说,都是至关重要,为了减少安全风险,必要做好防护措施来降低风险,那么以上提到的几点安全措施希望对大家有所帮助。网络安全黑科技——强大的自动化管理防火墙_安防互联