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连国外游戏服务器dns有用吗

2018年11月发布的数据中心优化计划草案提出了一些新的指标,可用来衡量美国联邦数据中心的优化工作,包括围绕数据中心可用性的新指标。如果强制要求,美国政府实施数据中心优化计划(DCOI)的可用性指标可能会带来新的挑战。尽管数据中心设施可用性可以用一个度量标准来衡量,但事实证明非常不准确,并且实际上可能扼杀了调研机构预测和解决维护数据中心可用性,以及对机构任务至关重要的任何相互依赖关系所必需的问题的能力。这就是为什么美国联邦机构可以通过衡量代表数据中心及其基础设施的运行状况、可用性和风险的子指标而受益的原因。采用这种业务服务方法(按地理位置、应用程序类型或技术堆栈对组件进行动态分组)进行数据中心优化,可以使代理机构更快地预测和解决问题,从而更好地确保可用性。使用业务服务结构,收集有关业务服务的底层IT组件的运行状况、可用性和风险的度量,以及支持该服务的基础设施和应用程序的动态实时映射,可以为IT管理人员提供实时操作视图,以支持隔离服务影响的根本问题标识。可以抽象设备并将单个设备和IT服务“冒泡”为表示业务服务整体状态的组合度量。然而,子度量的表示可以使业务服务的执行或管理层视图能够真正对数据中心的总体可用性状态提供更深入的理解。假设一个代理商有四台完全相同的服务器,可以承载整个工作负载,其中一台服务器可以正常运行。这三台多余的服务器实质上是备份,可以在其他系统之一发生故障的情况下使用。在此示例中,如果一台服务器发生故障,则该服务仍然100%可用。但是,系统的健康运行状况会下降到75%;因此,导致风险上升到25%。这些指标很重要,因为它们可以消除阻碍执行人员对业务服务进行监督的障碍。以前,数据中心管理员可能会收到一个警报,该警报指示服务器CPU使用率水平已降至某个阈值以下。利用更精细的指标,利用率警报可以自动触发添加另一台或两台服务器以支持更多流量,并且可以自动调整业务服务策略以重新计算新的运行状况,可用性和风险指标,而无需人工干预。冗余和自我修复功能应纳入数据中心的每一层。在数据中心优化方面,对健康、可用性和风险的定义不可能一概而论。IT运营团队可以定义它们,并根据需要创建自动化和事件策略。随着越来越多的软件定义服务、人工智能、机器学习和高级分析进入数据中心,IT运营团队将有更多的方法来获取可操作的IT洞察力,了解基础设施和应用程序之间的相互依赖性,并自动化手动任务以提高效率。业务流程和运行它们的系统之间的拓扑映射方法可促进自动化,包括修复、配置管理数据库增强和高级事件扩展,从而减少管理、维护和故障排除。来源:UPS应用网云游戏、远程医疗、在线教育、云办公等云经济在武汉推动下大爆发_安防互联

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    每个人对于他们认为是当今商业中最重要的方面都有不同的看法,但是现在越来越多的企业开始严重依赖于IT和新解决方案,然而,这对于一些公司来说可能是一个难题,就好像一个组织的IT基础设施面临宕机或中断,没有人能够修复它,系统将无法运行,它可能会使企业的业务停滞不前。这就是为什么有IT支持服务来确保企业获得最新的软件和硬件以降低问题发生的风险的原因。 对于一些企业来说,确保这些解决方案的实施不仅是一个关键的过程,而且非常具有挑战性。拥有大型IT基础设施的企业有时可能难以支持数据的众多领域。不仅如此,备份和灾难恢复等云计算服务变得更加复杂。虽然它可能为企业创造了更多的问题,但它确实让他们重新思考IT结构和实践。云计算为企业提供了一个全新的机会来改变/改变他们对整个IT的方法,使他们能够发展和改进。但有些企业不准备投资云计算战略。如果你是一个小企业主或企业家,就必须考虑你的业务,你能负担得起雇用一个IT专家来维护和更新软件和硬件吗?或者通过IT支持公司将你的IT需求外包更容易吗?  为什么云计算对企业有益? 如果偶然发生灾难的话,云计算可以在数据恢复中发挥至关重要的作用。云计算可以使恢复过程更容易,因为它可以将重要信息存储在与发生灾难的位置不同的地方。它允许企业通过与原始设备分开的远程服务正常访问这些信息,并提供合理的恢复速度。尽管将这些信息与云计算提供商进行存储可能会有一些支出成本,但企业节省的时间、精力和信息是无价的。通过绕开可能使用第二个可存储所有关键IT系统和数据的物理数据中心的费用,云计算还可以为中小型企业带来收益。企业不仅可以通过使用云计算取消对数据中心空间的需求,还可以为企业节省额外的收入。云计算还允许员工在世界上任何地方开展工作。即使他们位于不同的国家,通过使用云计算,他们也可以访问他们需要的信息,因此不仅限于在企业的办公室中工作。这对于员工总是在移动的企业尤其有益,他们能够相对容易地掌握需要完成哪些工作。根据企业的备份优先级实施服务模型中的解决方案,可以帮助企业加强其数据保护策略,而不会增加员工的工作量或显著提高当前预算。以这种方式使用云计算意味着租用容量来存储数据的每日备份,只要企业需要的话。企业不必担心购买所需的软件和硬件,因为它通常包含在云备份中,以确保企业的数据得到保护。互联网+云计算,“化云为雨” 惠及大众_安防互联

     云计算通信专家和呼叫中心托管专家Vipul Srivastav表示,“从前,我曾经用日记和电话簿来记录日常活动,以便为将来保存有用的信息。一些人可能查阅过我的电话簿,但日记对我来说是个人隐私。因此我尽力避免让他人看到。后来,我有了智能手机,也开始加入社交媒体。我采用手机将个人数据保存在云中,我认为可以避免安全漏洞和所有不必要的访问。尽管如此,我还是设定密码防止其他人访问我的数据,而其他人也在社交媒体一起出现在云端。”他表示,“后来我意识到了这一点,一位朋友告诉我,在谷歌搜索引擎搜索一些词语之后,经常看到一些与这些词语相关的广告。Gmail邮箱根据收到电子邮件的种类展示促销广告。Facebook广告基本上是来自付费客户的信息,他们的想法是将产品展示给经常进行搜索的人,只要他们搜索了相关词语,就很有可能进入他们业务的轨道。现在,我认为其他人比我更了解在产品或服务方面的需求。”而由于各种其他原因,人们对于采用云计算技术表示担忧。 在不知不觉中创建数据他说,“我在不知不觉中创建了一些在线数据,其他人也和我一样。例如,我家附近有一家蛋糕店,我有时会在网上订购生日蛋糕。每当我订购时,网站都会发出一条消息,表明我可能或者通常会在这个日期订购蛋糕。而蛋糕的网站保存了这些数据以供将来使用。这是一条对于蛋糕店有用的信息,并可以在那个日期发送给我产品的报价。”很多公司花费更多的资金来获取更多这样的数据,以便他们可以在适当的时间向个人客户提供个性化的产品。这是侵入个人隐私和非自愿使用其信息的一个小例子。当企业从其利益相关者那里寻求一些决策时,不同的时机就会产生差异。如果发送的报价接近人们希望购物的时间,则购买的可能性会增加。出于方便或更多的选择,人们可能从一个服务提供商切换到另一个服务提供商。因此,购买的决定主要取决于出价和时间。许多人选择其最喜欢的产品和体验。Srivastav说,“数据分析有助于在强制营销的帮助下调整用户的选择。其背后的原因是,人们在不知不觉中通过在线形象透露了一些信息,最终帮助企业衡量其选择。”研究发现Srivastav表示,他进行了一些研究,以找出科技公司应该关注与云计算相关的各种未解决的问题。谷歌公司正在采取一些重要措施来节约能源,并试图减少数据中心的碳足迹。人们已经感受到欧盟实施的GDPR法规(通用数据保护法规)的存在,大多数公司现在都在努力成为符合GDPR标准的公司。因此,企业有责任保护用户的隐私。许多人都关心他们的个人数据。在对美国消费者进行的一项调查中,71%的美国消费者表示,担心其云计算厂商有时会使用他们的个人数据。34%的人仍然不信任数字公司的隐私安全措施。尽管如此,随着GDPR这样的一些法规出台,人们将迎接光明的未来。Srivastav指出,在使用社交媒体的情况下,人们对其使用方式需要更加清醒。Facebook可以以自己的方式了解每个人,这完全是因为他们使用的算法。人们如何将自己置身于这个世界,这是自己的选择,而如何将个人数据放到云端,已经成为一种责任。来源中国idc圈云计算市场生变 中国云厂商与国际巨头竞争白热化_安防互联

    在100Gbps标准已经成熟的今天,很多数据中心企业的宣传中,还以10Gbps连接作为高速网络的象征,然而这种情况很快就会改变。根据Dell'Oro最新报告,到2024年,25Gbps和100Gbps以太网端口的销售将占控制器和适配器市场的78%。智能NIC(智能网卡)预计将占市场的23%。此处所指10Gbps与25Gbps为服务器机柜的网络连接速率。现有主流数据中心的标准网络系统速率一般为40G或者100G,这实际上是通过四条链路构成。服务器链接到路由器上,每个通道的路由器带宽均等,如40G即为4路10Gbps,而100G则为4路2Gbps构成。同样的,100Gbps网络对应的即是现在经常听到的400G网络。Dell'Oro董事Baron Fung表示:“我们预计25Gbps将在未来五年内逐步取代10Gbps成为服务器网络连接的首选速度。现阶段,服务提供商已针对加速计算、高性能计算和存储等特殊应用部署了100Gbps。不过,随着Tier 1云服务提供商将其网络从NRZ升级到PAM4 SerDes接口,服务器网络连接也将过渡到100Gbps或更高。未来几年,这些更高速度的连接将逐渐攀升。”高速链接是伴随超过大规模数据中心的需求而产生的。英特尔和 Arista Network 联合牵头的 100G CLR4 联盟认为,100G 非常适合连接 100 米到 2 公里跨度的大型“超大规模”数据中心。报告还发现,预测期间,整体控制器和适配器市场将以7%的年复合增长率增长,其中25Gbps和100Gbps的销售将是主要增长驱动力。同时,智能NIC市场的年复合增长率将达到25%,这为适配器供应商提供了以更高的价格推出创新产品的机会。反过来,这可以降低数据中心的总拥有成本。速度一直是网络应用进步的最大掣肘之一。在云计算爆发的今天,要处理海量的通过云的数据流,需要数据中心上下游一起努力,包括光纤、5G等新技术的发展和数据中心层面的应用,才能满足不断暴涨的数据连通需求。研究表明私募股权公司已收购80%的数据中心_安防互联

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    5G“超高代宽”、“超低时延”、“全连接覆盖”的网络特点开启了万物互联的智能世界,自动驾驶、远程医疗、工业互联网……一个个创新应用层出不凶,迅猛爆发。这些都对作为IT基础设施的数据中心提出了更高要求。5G应用的爆发和发展,需要适应5G网络特性的新数据中心作为承载的坚实底座。 数据是一切的基础,传统数据中心在5G时代面临哪些挑战?1、数据量挑战。5G时代万物互联将有大量数据被制造,迎来数据量爆炸式增长。据预测,全球年新增数据量将从2019年的10ZB(1ZB=10亿TB=1万亿GB),单单中国产生的数据量就将达到8ZB。现有的数据中心网络以100GE为主,无法支撑5G时代数据洪水的挑战。 2、算力挑战。一方面数据量井喷对算力带来算力的稀缺。另一方面5G时代万物互联,自动驾驶要求低延时、智慧城市要求高带宽……诸多5G应用对数据处理能力的提出更高要求,算力需求更高。 3、智能化挑战。IT技术的发展贯穿了数据中心的发展与转型历史。近年来云计算的崛起构筑起现在的云数据中心模式。伴随5G与AI技术的发展,具备更强算算力处理更多数据量的数据中心需要智能化的运维管理,提升数据中心的资源利用率和管理维护效率,面向5G时代。 总体来说,5G时代业务快速变化、应用场景要求高,对数据中心的高网络吞吐量、高并发计算与存储提出了很高的要求,如何利用智能化达到数据中心整体性能与成本最优,成为衡量 5G 时代数据中心竞争力的试金石。而要达到这一目标,既要从“全栈”视角去考虑数据中心的异构计算及能力、数据存储及处理能力、云服务能力及统一管理能力、AI 能力等如何充分协同来满足 5G 业务需求,也要从 “全生命周期”视角关注数据中心网络架构的演进与运营运维。 从数据中心网络架构上看,5G时代,数据中心或许将从现有的“云+端”架构向“云+边+端”演变,实现以下改变:1、边缘数据中心更接近应用端,下沉位置更深,时延进一步降低。 2、更容易开放API及本地计算能力,从而实现智能调配计算能力。如大量的内容及视频流量从核心走向小区,需要大量的CDN/边缘计算能力。 3、诸多5G应用场景,如自动驾驶、工业互联网等需要边缘数据中心作为支点更好的实现广泛覆盖。 这样看起来,数据中心在5G时代会有三大变化——全智能化、分布式架构化及边缘计算能力增强,才能应对5G网络发展带来的挑战。来源:中国IDC圈迁移到云端?这就是自动化至关重要的原因_安防互联

    当组织开始跨不同云平台迁移数据和相关技术时,需要采用三个步骤来了解每个部分的执行情况。亚太地区市场在整个地区都是分散的,导致不同的速度、独特的环境和组织压力,以提供一致和完美的数字体验。随着很多企业努力提高其灵活性和资源以满足消费者的期望,同时降低成本,许多企业正在经历一场严重依赖虚拟技术的数字化转型,当然还有云计算。将所有内容迁移到云端的任务通常是自上而下的,而不考虑所涉及的复杂性,导致大多数高级管理人员认为云迁移就像“提升和转移”一样简单。但IT运营人员更清楚。事实上,“如何在不提高成本的情况获得云效率,以及如何着手迁移所有内容?”是一些最常见的问题。这些问题的答案是需要一种渐进的方法,并且能够利用标记为IT运营或智能运维(AIOps)的人工智能的新框架。 首先讨论增量的方法: 如果企业刚开始进行数字化转型,那么可以从他人的错误中吸取教训,这些错误总是包括迁移过快。因此企业需要制定计划和流程。也许令人失望的是,该计划可能意味着,如果企业已经在某种类型的私有云上运行,不会尽快迁移所有内容,而是迁移选定的技术,甚至是整合/升级。通过采用外科手术方法处理移动到云平台的内容以及何时发生,企业将减轻与管理多个域相关的复杂性,同时使自己能够从已迁移的技术中获取更好的数据,这一点至关重要。当企业开始跨不同云迁移数据和关联技术时,需要采用三个步骤来了解每个部分的执行情况:(1)从时间的角度来看,技术是如何被使用的?随着时间的推移,它如何随着不同的使用和不同的模型而变化的?(2)查看基础设施组件的互连性,了解所有内容是如何连接的。(3)应用程序层在顶部是如何的?随着时间的推移,应用程序在哪里?还存在哪些其他云平台以及它将连接到哪里?完全可见性 由于IT生态系统中发生了如此多的事情,并且产生的数据量,速度和种类繁多,因此流程不再可能维持现状。为了掌握当今瞬息万变的IT环境,企业的多云策略必须专注于完全的可视性,并使用智能运维(AIOps)来理解从其环境中发布的数据。智能运维(AIOps)将人工智能或机器学习应用于其生态系统生成的大量数据,为其提供必要的洞察力,以了解IT环境如何执行,将企业和基础设施/应用程序/业务服务之间的关系置于场景中,并根据可能会损害企业生态系统的问题采取行动的运作能力。如果应用得当,智能运维(AIOps)是一个差异制造者,使IT运营部门能够自动化流程并更快地做出更好的决策。但是为了让智能运维(AIOps)能够正常工作,这一切都归结到数据上。任何神经网络、引擎或模型都只和注入其中的数据一样有用:垃圾输入,垃圾输出。为了正确地准备在智能运维(AIOps)中使用的数据,数据必须经历五个步骤,其中包括: (1)数据收集–从IT生态系统中的每个设备开始并持续发现数据。(2)数据准备-删除发送有关同一实例的警报的多个源和环境,然后为保留的数据建立一个通用的数据模型。(3)数据丰富-通过向设备或服务指标添加元数据,为原始数据提供场景或其他洞察力。(4)数据分析-包括通过动态基线、阈值处理和事件关联减少不可操作数据量的过程。(5)数据驱动操作-在数据经历之前的过程后对其执行自动操作。智能运维(AIOps)是多云使用的合理策略,因为它提供了对IT生态系统的增强可见性,使企业能够预测未来可能发生的问题,提供容量规划仪表板,以及显示企业更有效利用的云平台。如果企业正在考虑迁移到云端,或采用多云策略,这并不一定是一个痛苦的过渡过程。就任何行动而言,企业最好采用计划周密、统计驱动、允许完全可见性的策略,即使是多云的策略。来源:DatacenterDynamics逼近1万亿,微软市值超越苹果成全球第一_安防互联

    从青铜时代过渡到工业时代,由于技术的快速发展,我们正处于一个新的、巨大的社会变革轨道:信息时代。顾名思义,由大量的数据组成的信息,是我们未来的决定性因素。如果管理得当,就可以转化为基于人工智能(AI)和物联网(IoT)的技术应用。尽管看上去令人望而生畏,但由于易于获得价格合理、可扩展的云服务包,在现在的2018年,任何规模的企业都可以使用这类技术。目前,大多数主流云提供商都有一套AI技术,企业可以通过一些想象力将其用作构建新模块的途径,以通过自动化提高流程效率并为客户创建新产品和功能。 AI能够以“超人”的速度处理信息,有助于更好地管理流程、系统、网络和信息,使其成为一个强大的商业工具。企业利用人工智能的例子是多样且创新的,涵盖了从改善空气质量到野生动物保护等各个方面。通过使用云,任何企业都可以根据他们的需求找到一个AI解决方案。另一项具有巨大潜力的技术是物联网。将任何潜在的“智能”设备都连接到网络的做法已经给一系列行业带来了巨大的波动,其中包括农业、城市规划和制造业的应用。能够监测和评估自身性能的传感器就是这种利用技术的典型例子,这种传感器在停止运转时可以为自己找到替换品。这使得整个流程实现了自动化,继而节省了大量的时间和成本。将业务转移到云既增加了处理的灵活性同时降低了计算成本,云也为企业提供了采用这些最新技术所需的工具。这一点非常重要,因为传统企业也希望能够跟上其本土数字创新同行的步伐。但是想要投资这些技术,企业需要大量的计算机处理能力。不幸的是,没有多少企业能够建立自己的实体数据中心。然而,这并没有造成企业业务上的障碍,因为有了云计算,无论业务规模如何,都可以获得最先进的数据中心。目前行业的发展已经能够很好地支持企业转向云计算,特别是考虑到这些新技术。例如,Tata Communications的首席产品官Anthony Bartolo表示最近与Google达成了合作关系,为其最近推出的合作伙伴互连服务提供支持。该平台已经建立,其基础设施已通过Google Cloud认证,从而最大限度地减少了企业的工作量。毫无疑问,我们的技术正在不断发展,企业需要做到具备足够的灵活性和创新性,以实现业务增值。使用云为企业提供了一个自信走向新信息时代的方向。开放式基础架构厂商引领了哪些新趋势?_安防互联

    一个项目到了汇总的时候,免不了形成一份相对完整的数据分析报告。报告也需要多种情况。按照应用场合可以划分多种类型:有的需要向上邮件汇报,有的需要给项目组里一个交代,有的是需要直接进行展示汇报等。按照项目类型也可以划分多种类型:新项目上线效果评估,AB test结果,日常数据汇总,活动数据分析等。文本也好,PPT也罢,数据分析报告核心的思路都是相通的。  1. 你要一个故事  我自己有个想法,就是产品经理应该多学习相关领域的知识,比如学一些基础的设计规范、交互原则、营销知识,心理学知识,算法知识等等。除了一些明显的对工作的帮助,也能帮助自己扩展思路。其实做好报告,就应向咨询机构或者投资机构学习。一个报告核心不是包含很多内容,让听众或者读者去花时间理解,核心是讲好一个简单的故事。咨询和投资机构做BP之前,会先花时间理清楚storyline。其实各种报告都应该这样,先理清楚你要讲的故事。  2. 一个数据分析报告的框架  这里列出一个我个人比较喜欢的报告框架,可能针对不同的报告场景需要有所调整(比如删除部分步骤,或者增加部分细节):  项目背景: 简述项目相关背景,为什么做,目的是什么  项目进度: 综述项目的整体进程,以及目前的情况  名词解释: 关键性指标定义是什么,为什么这么定义  数据获取方法: 如何取样,怎么获取到的数据,会有哪些问题  数据概览: 重要指标的趋势,变化情况,重要拐点成因解释  数据拆分: 根据需要拆分不同的维度,作为细节补充  结论汇总: 汇总之前数据分析的主要结论,作为概览  后续改进: 分析目前存在的问题,并给出解决改进防范  致谢  附件: 详细数据  项目背景 & 项目进度  项目背景,需要简述项目相关背景,为什么做,目的是什么。项目进度,需要综述项目的整体进程,以及目前的情况。这两点其实没什么可说的,如果对象是项目成员,可以写简单一些,如果对象是对项目不了解的人,则需要多写 一些,但还是要尽量用最简单的话,跟别人讲明白。  名词解释 & 数据获取方法  名词解释:关键性指标定义是什么,为什么这么定义。这点是很多人忽略的,其实很多时候数据的误解都是因为对指标没有统一的定义。举例而言,点击率可以是点击次数/浏览次数,也可以是点击人数/浏览人数。人数可能按访问去重,也可能按天去重。如果没有清晰的解释,不同人理解不同,对整个数据的可读性就大打折扣。  数据获取方法:如何取样,怎么获取到的数据,会有哪些问题。原始数据往往有一些缺憾,要经过数据清洗剔除噪声,也需要部分假设进行数据补全。数据清洗和数据补全的方法需要跟汇报对象说明并且获得认可,让对方对于置信度有一个估计。  数据概览 & 数据拆分  数据概览,需要有重要指标的趋势,变化情况,重要拐点成因解释。  数据拆分,需要根据需要拆分不同的维度,作为细节补充。  这里基本上就是之前说的数据分析方法了。如果需要对方知道对比或者趋势,则使用图,如果需要对方知道具体数据,则使用表。表格对需要强调的数字要做明显标识。需要注意的点是:核心指标要少而关键,拆分指标要有意义且详细。同时如果是PPT的话,每页说明白一个结论或者解释清楚一个趋势足以。关键性结论要用一句话能说清楚。  结论汇总 & 后续改进  结论汇总,基本是对之前数据分析阶段的数据进行汇总,形成完整的结论。  后续改进,需要在数据分析的结论和问题的基础上,对后续的迭代和改进措施作出方向性的说明。这部分其实很多时候也是分析的根本目的。  致谢 & 附件  致谢是对项目组合相关协助部门的致谢,基本上对于项目组和相关协助部门而言,也希望自己的工作或者积极配合能看到有效的数据结果。在之后的合作中,也会更加融洽。  附件是需要附赠更多没有必要在数据报告中体现但是仍然有价值的数据。对于PPT而言,这部分也可以放在PPT致谢之后,与会同事有疑问,可以随时翻到最后解释。  3. 总结  一个产品,如果你不能衡量它,你就不能了解它,自然而然,你就无法改进它。这是说数据。而数据报告的意义也是类似,项目完成之后需要完整汇报,这样无论是对上汇报还是对团队而言,都是有重要意义。突然想到一个事情。去年的时候做了一个内部数据平台,到了取名字的时候,我用了dice。为什么叫dice呢?  这得从物理说起(开启神棍模式)。物理学不断前行,之前人们认为物理学是决定论的,只要知道系统的初始值和足够细节,就能知道之后系统的演化路径。后来发现不是这样的,对于一个基本粒子而言,观测之前,粒子状态和位置是不可预测的。爱因斯坦说“上帝不会掷骰子”,然后后续的研究,更多的是支持上帝是掷骰子的。这也是dice的来源。  即使是上帝视角,也不可能知道提前知道数据的结果。那么作为产品经理而言,尊重数据结果,并分析形成结论,远比相信一些所谓的方法论的条条框框好得多。  关于数据,能讲的还有很多,之后再开新坑。混合云最容易被忽略却又最重要的步骤_安防互联

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    黑客从两家加拿大银行盗得数万客户的金融数据——蒙特利尔银行(BMO)5万名客户,加拿大帝国商业银行(CIBC)4万名。BMO是加拿大第四大银行,也是CIBC的直接银行品牌,共有800万客户。在官方声明中,BMO称黑客在5月28日联系了银行,声称掌握了该行5万名客户的个人和财务信息。该银行代表保罗ⷥŠ 摩尔称:“我们立即采取了措施,非常确信与客户数据相关的暴露途径已经关闭。” BMO表示,事件之后收到了攻击者的威胁,称若不支付赎金就将公开被盗客户数据。银行已明确声明,不会满足此类要求:我们不会付款给诈骗犯。我们专注保护和帮助我们的客户。在继续评估当前状况的同时,我们已通报相关机构并正与他们展开合作。据称,该攻击源自海外,与对在线银行 Simplii Financial 的另一起黑客攻击一模一样。5月27日,CIBC旗下 Simplii Financial 接到黑客通知,称该银行已遭攻击,4万名客户的个人及账户相关信息被盗。 Simplii Financial 的高级副总裁迈克尔ⷩ鬤𘁥š出声明,称该行目前正在收集信息,并已实现各种措施进一步优化银行的安全机制。马丁指出,该银行将会100%返还受害客户的损失。如果客户因该事件而成为诈骗案的受害者,我们将100%返还其受影响账户的损失。必须指出的是,攻击者向2家被攻击银行发出了100万美元赎金的要求,而据路透社报道,BMO案件中,黑客本身就是提供被黑消息的人。在发给银行的电子邮件中,黑客威胁称,如果银行不在当天晚上11:59之前支付赎金,就会将这些客户信息售卖给罪犯。 邮件中包含了被盗数据的样本,包含安大略省一名男客户和一名女客户的姓名、PIN码、生日和余额信息。邮件中还说:罪犯将用Simplii和BMO的客户信息申请产品信用,比如身份证号、生日和其他个人信息。联系了那名女客户后证实,邮件中的信息均真实有效。而5月26日的时候,位于埃德蒙顿的迈克尔ⷩ𚦥ᩔᨁ”系CBC新闻台,称其 Simplii Financial 账户被非法转走了980美元。麦卡锡声称:“我最大的担忧是我的个人信息落到别人手中。”注意到此类针对性黑客攻击,加拿大银行警告整个加拿大金融行业继续保持警惕。根据Malwarebytes网络安全研究员的报告,知会被攻击机构的举动很不寻常,因为公司一获悉该情况,这些被盗信息就会变得毫无价值了。研究人员认为,这可能是黑客勒索被攻击银行的方式。 他们获取到了一定数量的数据,显示出自己拥有这些数据,试图以恐吓银行“我们准备公开这些资料或做点别的什么”来敲诈勒索。Verodiin的行为分析部门主管称,两家银行都从黑客处得知数据被盗的事实很令人困扰;这意味着他们的检测和预防措施彻底失败了。为什么在还没脱身前就通知受害者呢?这明显是一种勒索尝试,黑客威胁只要不收到赎金就要公开被盗数据。要求赎金的动机是什么我们很难确定。有可能是被盗数据不如黑客预计的那么有价值,或者只是想锦上添花,在收到赎金后继续使用被盗数据。对两家银行向公众发出警报的行为致敬,这是正确的举动,可以大幅削弱黑客的能量,但我们不应该让他们逍遥法外。“银行和我们交托了敏感信息的其他机构需让公众知晓他们是怎么验证和改善防御的。如果没有一套能科学验证并改善防御控制措施的方法,客户就很难信任这些机构,难以交托他们极具价值的信息。”微软市值反超Alphabet:得益于云计算业务增长_安防互联

    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

    5G“超高代宽”、“超低时延”、“全连接覆盖”的网络特点开启了万物互联的智能世界,自动驾驶、远程医疗、工业互联网……一个个创新应用层出不凶,迅猛爆发。这些都对作为IT基础设施的数据中心提出了更高要求。5G应用的爆发和发展,需要适应5G网络特性的新数据中心作为承载的坚实底座。 数据是一切的基础,传统数据中心在5G时代面临哪些挑战?1、数据量挑战。5G时代万物互联将有大量数据被制造,迎来数据量爆炸式增长。据预测,全球年新增数据量将从2019年的10ZB(1ZB=10亿TB=1万亿GB),单单中国产生的数据量就将达到8ZB。现有的数据中心网络以100GE为主,无法支撑5G时代数据洪水的挑战。 2、算力挑战。一方面数据量井喷对算力带来算力的稀缺。另一方面5G时代万物互联,自动驾驶要求低延时、智慧城市要求高带宽……诸多5G应用对数据处理能力的提出更高要求,算力需求更高。 3、智能化挑战。IT技术的发展贯穿了数据中心的发展与转型历史。近年来云计算的崛起构筑起现在的云数据中心模式。伴随5G与AI技术的发展,具备更强算算力处理更多数据量的数据中心需要智能化的运维管理,提升数据中心的资源利用率和管理维护效率,面向5G时代。 总体来说,5G时代业务快速变化、应用场景要求高,对数据中心的高网络吞吐量、高并发计算与存储提出了很高的要求,如何利用智能化达到数据中心整体性能与成本最优,成为衡量 5G 时代数据中心竞争力的试金石。而要达到这一目标,既要从“全栈”视角去考虑数据中心的异构计算及能力、数据存储及处理能力、云服务能力及统一管理能力、AI 能力等如何充分协同来满足 5G 业务需求,也要从 “全生命周期”视角关注数据中心网络架构的演进与运营运维。 从数据中心网络架构上看,5G时代,数据中心或许将从现有的“云+端”架构向“云+边+端”演变,实现以下改变:1、边缘数据中心更接近应用端,下沉位置更深,时延进一步降低。 2、更容易开放API及本地计算能力,从而实现智能调配计算能力。如大量的内容及视频流量从核心走向小区,需要大量的CDN/边缘计算能力。 3、诸多5G应用场景,如自动驾驶、工业互联网等需要边缘数据中心作为支点更好的实现广泛覆盖。 这样看起来,数据中心在5G时代会有三大变化——全智能化、分布式架构化及边缘计算能力增强,才能应对5G网络发展带来的挑战。来源:中国IDC圈迁移到云端?这就是自动化至关重要的原因_安防互联

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     云计算通信专家和呼叫中心托管专家Vipul Srivastav表示,“从前,我曾经用日记和电话簿来记录日常活动,以便为将来保存有用的信息。一些人可能查阅过我的电话簿,但日记对我来说是个人隐私。因此我尽力避免让他人看到。后来,我有了智能手机,也开始加入社交媒体。我采用手机将个人数据保存在云中,我认为可以避免安全漏洞和所有不必要的访问。尽管如此,我还是设定密码防止其他人访问我的数据,而其他人也在社交媒体一起出现在云端。”他表示,“后来我意识到了这一点,一位朋友告诉我,在谷歌搜索引擎搜索一些词语之后,经常看到一些与这些词语相关的广告。Gmail邮箱根据收到电子邮件的种类展示促销广告。Facebook广告基本上是来自付费客户的信息,他们的想法是将产品展示给经常进行搜索的人,只要他们搜索了相关词语,就很有可能进入他们业务的轨道。现在,我认为其他人比我更了解在产品或服务方面的需求。”而由于各种其他原因,人们对于采用云计算技术表示担忧。 在不知不觉中创建数据他说,“我在不知不觉中创建了一些在线数据,其他人也和我一样。例如,我家附近有一家蛋糕店,我有时会在网上订购生日蛋糕。每当我订购时,网站都会发出一条消息,表明我可能或者通常会在这个日期订购蛋糕。而蛋糕的网站保存了这些数据以供将来使用。这是一条对于蛋糕店有用的信息,并可以在那个日期发送给我产品的报价。”很多公司花费更多的资金来获取更多这样的数据,以便他们可以在适当的时间向个人客户提供个性化的产品。这是侵入个人隐私和非自愿使用其信息的一个小例子。当企业从其利益相关者那里寻求一些决策时,不同的时机就会产生差异。如果发送的报价接近人们希望购物的时间,则购买的可能性会增加。出于方便或更多的选择,人们可能从一个服务提供商切换到另一个服务提供商。因此,购买的决定主要取决于出价和时间。许多人选择其最喜欢的产品和体验。Srivastav说,“数据分析有助于在强制营销的帮助下调整用户的选择。其背后的原因是,人们在不知不觉中通过在线形象透露了一些信息,最终帮助企业衡量其选择。”研究发现Srivastav表示,他进行了一些研究,以找出科技公司应该关注与云计算相关的各种未解决的问题。谷歌公司正在采取一些重要措施来节约能源,并试图减少数据中心的碳足迹。人们已经感受到欧盟实施的GDPR法规(通用数据保护法规)的存在,大多数公司现在都在努力成为符合GDPR标准的公司。因此,企业有责任保护用户的隐私。许多人都关心他们的个人数据。在对美国消费者进行的一项调查中,71%的美国消费者表示,担心其云计算厂商有时会使用他们的个人数据。34%的人仍然不信任数字公司的隐私安全措施。尽管如此,随着GDPR这样的一些法规出台,人们将迎接光明的未来。Srivastav指出,在使用社交媒体的情况下,人们对其使用方式需要更加清醒。Facebook可以以自己的方式了解每个人,这完全是因为他们使用的算法。人们如何将自己置身于这个世界,这是自己的选择,而如何将个人数据放到云端,已经成为一种责任。来源中国idc圈云计算市场生变 中国云厂商与国际巨头竞争白热化_安防互联

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    在100Gbps标准已经成熟的今天,很多数据中心企业的宣传中,还以10Gbps连接作为高速网络的象征,然而这种情况很快就会改变。根据Dell'Oro最新报告,到2024年,25Gbps和100Gbps以太网端口的销售将占控制器和适配器市场的78%。智能NIC(智能网卡)预计将占市场的23%。此处所指10Gbps与25Gbps为服务器机柜的网络连接速率。现有主流数据中心的标准网络系统速率一般为40G或者100G,这实际上是通过四条链路构成。服务器链接到路由器上,每个通道的路由器带宽均等,如40G即为4路10Gbps,而100G则为4路2Gbps构成。同样的,100Gbps网络对应的即是现在经常听到的400G网络。Dell'Oro董事Baron Fung表示:“我们预计25Gbps将在未来五年内逐步取代10Gbps成为服务器网络连接的首选速度。现阶段,服务提供商已针对加速计算、高性能计算和存储等特殊应用部署了100Gbps。不过,随着Tier 1云服务提供商将其网络从NRZ升级到PAM4 SerDes接口,服务器网络连接也将过渡到100Gbps或更高。未来几年,这些更高速度的连接将逐渐攀升。”高速链接是伴随超过大规模数据中心的需求而产生的。英特尔和 Arista Network 联合牵头的 100G CLR4 联盟认为,100G 非常适合连接 100 米到 2 公里跨度的大型“超大规模”数据中心。报告还发现,预测期间,整体控制器和适配器市场将以7%的年复合增长率增长,其中25Gbps和100Gbps的销售将是主要增长驱动力。同时,智能NIC市场的年复合增长率将达到25%,这为适配器供应商提供了以更高的价格推出创新产品的机会。反过来,这可以降低数据中心的总拥有成本。速度一直是网络应用进步的最大掣肘之一。在云计算爆发的今天,要处理海量的通过云的数据流,需要数据中心上下游一起努力,包括光纤、5G等新技术的发展和数据中心层面的应用,才能满足不断暴涨的数据连通需求。研究表明私募股权公司已收购80%的数据中心_安防互联

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    数据中心面临着各种各样的安全问题,网络安全也是其中重要的一部分。网络攻击指针对数据中心网络部分发起的攻击,这样的攻击往往会造成数据中心应用访问缓慢或者数据丢失等一系列问题。所以,数据中心都会对内部网络进行全方面的防护,避免网络部分受到攻击,一个数据中心的网络若是瘫痪了,整个数据中心也就停转了。那么,针对网络的攻击有哪些形式和实现原理呢,本文将总体一下做个知识普及,以便对网络攻击有个初步认识。  网络攻击可以分为两种情况:一种是从数据中心外部直接发动攻击,这种攻击公开,短平快,迅速达到摧毁数据中心网络的目的;另一种是从数据中心内部越权操作,这种攻击隐蔽,长期潜伏在数据中心网络内部,潜移默化,由量变到质变,最终将数据中心网络攻陷。两种攻击方式,一个表现张扬,另一个表现内敛,而目标都是网络,只是操作手法上有所不同而已。从外部发起的攻击,攻击速度快,如果数据中心没能抗住,很快就会被攻陷,而从内部发起的攻击,速度缓慢,稍有不慎就会被歼灭,在这个过程中网络有很多机会可以挫败攻击。不管是哪种攻击,要么是消耗网络资源,网络数据无法传递,要么是利用IP协议的缺陷,产生网络表项紊乱。  网络资源  数据中心网络资源包括带宽、CPU、内存缓存、软件资源等。通过攻击侵占到这些资源,致使网络运转不正常。比如通过向数据中心网络注入大量的垃圾流量,将带宽占满,正常业务的流量因缺少带宽,出现拥塞丢包,业务出现异常。此外,可以向网络注入大量的流量控制报文,造成带宽拥塞的假象,降低网络转发速度,从而使业务流量转发速率也随之降下来;网络攻击有时还会针对网络设备发起协议攻击,引起设备的CPU升高,尤其是交换机设备,CPU防攻击能力都比较弱,CPU主要承担控制协议的处理,CPU过高就会影响到一些协议报文的正常处理,会造成协议超时震荡,严重时可以造成设备无响应,挂起的故障。当数据中心网络的重要节点被如此攻击后,将可能导致整个网络协议工作不正常,网络处于不稳定状态;网络攻击有时还会对设备发起内存攻击,通过大量的网络连接消耗设备内存,导致设备内存迅速被耗尽,设备被异常重启,导致网络业务中断。有的时候如果设备存在软件BUG,在一些特定情况下出现内存泄露,这一点也有可能被攻击者所利用,然后触发设备的内存泄露,一点点将设备的内存消耗光,最终陷入异常;网络还有很多协议软件资源,比如TCP端口号或者TCP会话数,通过攻击去消耗这些网络资源,最终让网络系统走向崩溃,也是一种方法。可见,消耗网络资源是网络攻击的一种非常重要的方式,恶意将网络资源耗尽,从而触发网络异常,致使数据中心陷入瘫痪。  利用缺陷  以太网协议虽然已经经历了四十几年的发展,依然有一些协议漏洞,存在安全性问题,不少网络攻击都是利用这些已知缺陷,达到攻陷网络的目的。这些缺陷包括网络系统缺陷、软件漏洞、协议工作机制等等。比如IP分片处理漏洞经常被利用作为攻击源。IP首部有两个字节表示整个IP数据包长度,所以IP数据包最长只能为0xFFFF,即65535字节。如果有意发送总长度超过65535的超大包,一些老系统内核在处理时候就会出现问题 ,导致崩溃或者拒绝服务。如果IP分片之间偏移量是经过精心构造,一些系统就无法处理,导致死机。比如ping o'death 、teardrop和jolt2等,原理都是利用发送异常IP分片,如果操作系统的内核在处理分片重组时没有考虑到所有异常情况,将可能引向异常的流程;针对网络协议发起的攻击类型也比较多,七层网络几乎都有被攻击的可能,就连使用最广的ARP协议,都存在协议漏洞,ARP欺骗就是其中一种。这是因为在ARP缓存表中存在一个缺陷,就是当请求主机收到ARP应答包后,不会去验证自己是否向对方主机发送过ARP请求包,就直接把这个返回包中的IP地址与MAC地址的对应关系保存进ARP缓存表中,如果原有相同IP对应关系,原有的则会被替换。ARP欺骗通过冒充网关或其他主机使得到达网关或主机的流量通过攻击进行转发。通过转发流量可以对流量进行控制和查看,从而控制流量或得到机密信息。还有ICMP、TCP、DHCP等大量通用的网络协议均存在缺陷,这缘于早期进行网络协议设计的时候并未过多考虑安全性,而是将注意力都放在了互通性上,在后来的IPv6设计中已经将安全作为一项重要因素加以考虑,所以在IPv6协议上安全性得到很大提升。  无论是利用网络资源,还是协议缺陷,最终都是希望对数据中心网络造成破坏,这类网络攻击预期达到的效果基本都是希望对网络造成破坏,将数据中心网络搞瘫。很少能从网络攻击中获取机密数据,因为数据中心核心的数据基本都存在于存储设备中,网络传递过程中的海量数据,一一截取、破译去获得机密数据将是一个非常复杂和困难的过程,要从海量数据中找到有价值的数据也非常耗时。所以,网络攻击主要希望得到的是破坏性的效果,攻击性强主要体现在破坏力上。近期,数据中心网络安全问题逐渐引起了更多人关注,网络协议标准早就颁布,已不可能做太多改变,数据中心就需要根据网络攻击的常用模型,有针对性地做防护,在关键位置增加安全防护设备,保护数据中心脆弱的网络系统。Google开源图形API调试工具GAPID,可跨平台使用_安防互联

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    为了利用云计算技术的好处而不违反规章制度和法规,很重要的一点是首先要实施可靠的数据治理和有效的数据管理流程。云模式的一个最具吸引力的好处就是能够降低初期实施成本。新技术采用因而变成运营支出,而不再是一大笔资本支出,同时也可以显着降低内部IT成本。云技术还可以增强可扩展性和灵活性,缩减采用新应用程序和服务的时间,并帮助企业规范服务和技术。对中小型企业市场来说,云技术可以为企业提供之前由于购买成本高而负担不起的技术。云模式还可以提供“先试后买”的方式,确保解决方案能够为企业量身定做,供企业大规模使用。这样可以提高用户采用率,从而有可能改善企业绩效。就数据管理来说,云解决方案还能带来自动化的数据备份,为企业的合规和裁员目标提供支持。 但是,这些潜在的好处也要与很多障碍与风险相抗衡,原因是这些障碍与风险在很多情况下会阻挠云解决方案的采用。其中第一大顾虑就是数据安全与隐私。可以理解,很多企业对把数据和应用程序放在远离他们直接控制的外部设施持犹豫态度。除此之外,把个人信息和机密信息放到云中可能会增加使用不当或安全漏洞等风险。不过,对使用托管服务是不是会比内部服务更不安全这个问题也是存在很大争议的,根据企业的性质不同可能会得出不同的结论。第二,法律与监管限制使得一些数据和应用程序不适合采用云技术。数据保护法律和特定的行业规章经常会限制数据存放的地点,而由于云托管是虚拟的,那么会很难追踪和查证数据到底储存在哪里。这就产生了一个难题:如果数据使用不当,究竟应该由谁负责任——是数据所有者还是托管公司。此外,还需考虑一些商业因素和运营因素,其中包括高额的运营成本是否会抵消全部的资本支出节约。云技术尚不成熟且不稳定,因此选择一个可靠的长期供应商就是一种挑战。使用云服务和托管服务有可能会产生对供应商的商业依赖和技术依赖,而如果供应商出现故障停工,那就可能导致公司自身失去服务和生产能力。在南非市场上,宽带速度不同也是一个问题,原因是不稳定的连网技术会影响对服务的使用。最后,云计算带来了一些需要处理的应用程序和数据集成挑战。公共云客户需要能够把现有的IT服务、应用程序和解决方案与新的云服务整合到一起,但是很多潜在的云客户并没有足够的内部虚拟化应用程序来完成这种整合工作。这可能会导致应用程序变得更加分裂。 云计算还带来了必须应对的新的数据管理挑战。很多传统的数据管理应用程序越来越多地使用云技术,包括业务智能、分析、提取转换加载(ETL)和数据质量。不过这一问题本身也带来了数据安全、法律规章遵守和数据治理方面的新挑战。转向云技术要求具备一项可靠的数据管理战略。第一步是准备数据迁移。这包括确定需要转移数据的范围和规模,评估这些数据与其他数据源整合的适应程度,并进行源数据合理化和净化工作。一旦完成这些工作,数据就可以转移到云环境中。但是,数据必须在转移之前完成描述并在数据转移准备中进一步巩固这项工作,从而确保ETL流程中的数据质量。一旦数据转移到云中,那就必须得到充分的管理。这就涉及到实施一些即将在云环境中应用的业务规则,审核数据来保证安全、法规遵守和质量并支持数据治理业务。最重要的一点是云计算的时代到了,而且还会继续发展下去,并将不断扩张。对中小型企业来说,云技术将成为常规做法,而对大型企业来说,内部和外部来源服务的混合模式将能够提供最好的收益和风险管理。不过,有效的数据管理是保证云技术成功的关键。在不具备数据治理战略的前提下追逐云战略将给企业造成严重损坏,因为在当前这个时代数据就是金钱。继续保持亚洲数据中心的超大规模_安防互联

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    5G“超高代宽”、“超低时延”、“全连接覆盖”的网络特点开启了万物互联的智能世界,自动驾驶、远程医疗、工业互联网……一个个创新应用层出不凶,迅猛爆发。这些都对作为IT基础设施的数据中心提出了更高要求。5G应用的爆发和发展,需要适应5G网络特性的新数据中心作为承载的坚实底座。 数据是一切的基础,传统数据中心在5G时代面临哪些挑战?1、数据量挑战。5G时代万物互联将有大量数据被制造,迎来数据量爆炸式增长。据预测,全球年新增数据量将从2019年的10ZB(1ZB=10亿TB=1万亿GB),单单中国产生的数据量就将达到8ZB。现有的数据中心网络以100GE为主,无法支撑5G时代数据洪水的挑战。 2、算力挑战。一方面数据量井喷对算力带来算力的稀缺。另一方面5G时代万物互联,自动驾驶要求低延时、智慧城市要求高带宽……诸多5G应用对数据处理能力的提出更高要求,算力需求更高。 3、智能化挑战。IT技术的发展贯穿了数据中心的发展与转型历史。近年来云计算的崛起构筑起现在的云数据中心模式。伴随5G与AI技术的发展,具备更强算算力处理更多数据量的数据中心需要智能化的运维管理,提升数据中心的资源利用率和管理维护效率,面向5G时代。 总体来说,5G时代业务快速变化、应用场景要求高,对数据中心的高网络吞吐量、高并发计算与存储提出了很高的要求,如何利用智能化达到数据中心整体性能与成本最优,成为衡量 5G 时代数据中心竞争力的试金石。而要达到这一目标,既要从“全栈”视角去考虑数据中心的异构计算及能力、数据存储及处理能力、云服务能力及统一管理能力、AI 能力等如何充分协同来满足 5G 业务需求,也要从 “全生命周期”视角关注数据中心网络架构的演进与运营运维。 从数据中心网络架构上看,5G时代,数据中心或许将从现有的“云+端”架构向“云+边+端”演变,实现以下改变:1、边缘数据中心更接近应用端,下沉位置更深,时延进一步降低。 2、更容易开放API及本地计算能力,从而实现智能调配计算能力。如大量的内容及视频流量从核心走向小区,需要大量的CDN/边缘计算能力。 3、诸多5G应用场景,如自动驾驶、工业互联网等需要边缘数据中心作为支点更好的实现广泛覆盖。 这样看起来,数据中心在5G时代会有三大变化——全智能化、分布式架构化及边缘计算能力增强,才能应对5G网络发展带来的挑战。来源:中国IDC圈迁移到云端?这就是自动化至关重要的原因_安防互联

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    当组织开始跨不同云平台迁移数据和相关技术时,需要采用三个步骤来了解每个部分的执行情况。亚太地区市场在整个地区都是分散的,导致不同的速度、独特的环境和组织压力,以提供一致和完美的数字体验。随着很多企业努力提高其灵活性和资源以满足消费者的期望,同时降低成本,许多企业正在经历一场严重依赖虚拟技术的数字化转型,当然还有云计算。将所有内容迁移到云端的任务通常是自上而下的,而不考虑所涉及的复杂性,导致大多数高级管理人员认为云迁移就像“提升和转移”一样简单。但IT运营人员更清楚。事实上,“如何在不提高成本的情况获得云效率,以及如何着手迁移所有内容?”是一些最常见的问题。这些问题的答案是需要一种渐进的方法,并且能够利用标记为IT运营或智能运维(AIOps)的人工智能的新框架。 首先讨论增量的方法: 如果企业刚开始进行数字化转型,那么可以从他人的错误中吸取教训,这些错误总是包括迁移过快。因此企业需要制定计划和流程。也许令人失望的是,该计划可能意味着,如果企业已经在某种类型的私有云上运行,不会尽快迁移所有内容,而是迁移选定的技术,甚至是整合/升级。通过采用外科手术方法处理移动到云平台的内容以及何时发生,企业将减轻与管理多个域相关的复杂性,同时使自己能够从已迁移的技术中获取更好的数据,这一点至关重要。当企业开始跨不同云迁移数据和关联技术时,需要采用三个步骤来了解每个部分的执行情况:(1)从时间的角度来看,技术是如何被使用的?随着时间的推移,它如何随着不同的使用和不同的模型而变化的?(2)查看基础设施组件的互连性,了解所有内容是如何连接的。(3)应用程序层在顶部是如何的?随着时间的推移,应用程序在哪里?还存在哪些其他云平台以及它将连接到哪里?完全可见性 由于IT生态系统中发生了如此多的事情,并且产生的数据量,速度和种类繁多,因此流程不再可能维持现状。为了掌握当今瞬息万变的IT环境,企业的多云策略必须专注于完全的可视性,并使用智能运维(AIOps)来理解从其环境中发布的数据。智能运维(AIOps)将人工智能或机器学习应用于其生态系统生成的大量数据,为其提供必要的洞察力,以了解IT环境如何执行,将企业和基础设施/应用程序/业务服务之间的关系置于场景中,并根据可能会损害企业生态系统的问题采取行动的运作能力。如果应用得当,智能运维(AIOps)是一个差异制造者,使IT运营部门能够自动化流程并更快地做出更好的决策。但是为了让智能运维(AIOps)能够正常工作,这一切都归结到数据上。任何神经网络、引擎或模型都只和注入其中的数据一样有用:垃圾输入,垃圾输出。为了正确地准备在智能运维(AIOps)中使用的数据,数据必须经历五个步骤,其中包括: (1)数据收集–从IT生态系统中的每个设备开始并持续发现数据。(2)数据准备-删除发送有关同一实例的警报的多个源和环境,然后为保留的数据建立一个通用的数据模型。(3)数据丰富-通过向设备或服务指标添加元数据,为原始数据提供场景或其他洞察力。(4)数据分析-包括通过动态基线、阈值处理和事件关联减少不可操作数据量的过程。(5)数据驱动操作-在数据经历之前的过程后对其执行自动操作。智能运维(AIOps)是多云使用的合理策略,因为它提供了对IT生态系统的增强可见性,使企业能够预测未来可能发生的问题,提供容量规划仪表板,以及显示企业更有效利用的云平台。如果企业正在考虑迁移到云端,或采用多云策略,这并不一定是一个痛苦的过渡过程。就任何行动而言,企业最好采用计划周密、统计驱动、允许完全可见性的策略,即使是多云的策略。来源:DatacenterDynamics逼近1万亿,微软市值超越苹果成全球第一_安防互联

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    从青铜时代过渡到工业时代,由于技术的快速发展,我们正处于一个新的、巨大的社会变革轨道:信息时代。顾名思义,由大量的数据组成的信息,是我们未来的决定性因素。如果管理得当,就可以转化为基于人工智能(AI)和物联网(IoT)的技术应用。尽管看上去令人望而生畏,但由于易于获得价格合理、可扩展的云服务包,在现在的2018年,任何规模的企业都可以使用这类技术。目前,大多数主流云提供商都有一套AI技术,企业可以通过一些想象力将其用作构建新模块的途径,以通过自动化提高流程效率并为客户创建新产品和功能。 AI能够以“超人”的速度处理信息,有助于更好地管理流程、系统、网络和信息,使其成为一个强大的商业工具。企业利用人工智能的例子是多样且创新的,涵盖了从改善空气质量到野生动物保护等各个方面。通过使用云,任何企业都可以根据他们的需求找到一个AI解决方案。另一项具有巨大潜力的技术是物联网。将任何潜在的“智能”设备都连接到网络的做法已经给一系列行业带来了巨大的波动,其中包括农业、城市规划和制造业的应用。能够监测和评估自身性能的传感器就是这种利用技术的典型例子,这种传感器在停止运转时可以为自己找到替换品。这使得整个流程实现了自动化,继而节省了大量的时间和成本。将业务转移到云既增加了处理的灵活性同时降低了计算成本,云也为企业提供了采用这些最新技术所需的工具。这一点非常重要,因为传统企业也希望能够跟上其本土数字创新同行的步伐。但是想要投资这些技术,企业需要大量的计算机处理能力。不幸的是,没有多少企业能够建立自己的实体数据中心。然而,这并没有造成企业业务上的障碍,因为有了云计算,无论业务规模如何,都可以获得最先进的数据中心。目前行业的发展已经能够很好地支持企业转向云计算,特别是考虑到这些新技术。例如,Tata Communications的首席产品官Anthony Bartolo表示最近与Google达成了合作关系,为其最近推出的合作伙伴互连服务提供支持。该平台已经建立,其基础设施已通过Google Cloud认证,从而最大限度地减少了企业的工作量。毫无疑问,我们的技术正在不断发展,企业需要做到具备足够的灵活性和创新性,以实现业务增值。使用云为企业提供了一个自信走向新信息时代的方向。开放式基础架构厂商引领了哪些新趋势?_安防互联

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    一个项目到了汇总的时候,免不了形成一份相对完整的数据分析报告。报告也需要多种情况。按照应用场合可以划分多种类型:有的需要向上邮件汇报,有的需要给项目组里一个交代,有的是需要直接进行展示汇报等。按照项目类型也可以划分多种类型:新项目上线效果评估,AB test结果,日常数据汇总,活动数据分析等。文本也好,PPT也罢,数据分析报告核心的思路都是相通的。  1. 你要一个故事  我自己有个想法,就是产品经理应该多学习相关领域的知识,比如学一些基础的设计规范、交互原则、营销知识,心理学知识,算法知识等等。除了一些明显的对工作的帮助,也能帮助自己扩展思路。其实做好报告,就应向咨询机构或者投资机构学习。一个报告核心不是包含很多内容,让听众或者读者去花时间理解,核心是讲好一个简单的故事。咨询和投资机构做BP之前,会先花时间理清楚storyline。其实各种报告都应该这样,先理清楚你要讲的故事。  2. 一个数据分析报告的框架  这里列出一个我个人比较喜欢的报告框架,可能针对不同的报告场景需要有所调整(比如删除部分步骤,或者增加部分细节):  项目背景: 简述项目相关背景,为什么做,目的是什么  项目进度: 综述项目的整体进程,以及目前的情况  名词解释: 关键性指标定义是什么,为什么这么定义  数据获取方法: 如何取样,怎么获取到的数据,会有哪些问题  数据概览: 重要指标的趋势,变化情况,重要拐点成因解释  数据拆分: 根据需要拆分不同的维度,作为细节补充  结论汇总: 汇总之前数据分析的主要结论,作为概览  后续改进: 分析目前存在的问题,并给出解决改进防范  致谢  附件: 详细数据  项目背景 & 项目进度  项目背景,需要简述项目相关背景,为什么做,目的是什么。项目进度,需要综述项目的整体进程,以及目前的情况。这两点其实没什么可说的,如果对象是项目成员,可以写简单一些,如果对象是对项目不了解的人,则需要多写 一些,但还是要尽量用最简单的话,跟别人讲明白。  名词解释 & 数据获取方法  名词解释:关键性指标定义是什么,为什么这么定义。这点是很多人忽略的,其实很多时候数据的误解都是因为对指标没有统一的定义。举例而言,点击率可以是点击次数/浏览次数,也可以是点击人数/浏览人数。人数可能按访问去重,也可能按天去重。如果没有清晰的解释,不同人理解不同,对整个数据的可读性就大打折扣。  数据获取方法:如何取样,怎么获取到的数据,会有哪些问题。原始数据往往有一些缺憾,要经过数据清洗剔除噪声,也需要部分假设进行数据补全。数据清洗和数据补全的方法需要跟汇报对象说明并且获得认可,让对方对于置信度有一个估计。  数据概览 & 数据拆分  数据概览,需要有重要指标的趋势,变化情况,重要拐点成因解释。  数据拆分,需要根据需要拆分不同的维度,作为细节补充。  这里基本上就是之前说的数据分析方法了。如果需要对方知道对比或者趋势,则使用图,如果需要对方知道具体数据,则使用表。表格对需要强调的数字要做明显标识。需要注意的点是:核心指标要少而关键,拆分指标要有意义且详细。同时如果是PPT的话,每页说明白一个结论或者解释清楚一个趋势足以。关键性结论要用一句话能说清楚。  结论汇总 & 后续改进  结论汇总,基本是对之前数据分析阶段的数据进行汇总,形成完整的结论。  后续改进,需要在数据分析的结论和问题的基础上,对后续的迭代和改进措施作出方向性的说明。这部分其实很多时候也是分析的根本目的。  致谢 & 附件  致谢是对项目组合相关协助部门的致谢,基本上对于项目组和相关协助部门而言,也希望自己的工作或者积极配合能看到有效的数据结果。在之后的合作中,也会更加融洽。  附件是需要附赠更多没有必要在数据报告中体现但是仍然有价值的数据。对于PPT而言,这部分也可以放在PPT致谢之后,与会同事有疑问,可以随时翻到最后解释。  3. 总结  一个产品,如果你不能衡量它,你就不能了解它,自然而然,你就无法改进它。这是说数据。而数据报告的意义也是类似,项目完成之后需要完整汇报,这样无论是对上汇报还是对团队而言,都是有重要意义。突然想到一个事情。去年的时候做了一个内部数据平台,到了取名字的时候,我用了dice。为什么叫dice呢?  这得从物理说起(开启神棍模式)。物理学不断前行,之前人们认为物理学是决定论的,只要知道系统的初始值和足够细节,就能知道之后系统的演化路径。后来发现不是这样的,对于一个基本粒子而言,观测之前,粒子状态和位置是不可预测的。爱因斯坦说“上帝不会掷骰子”,然后后续的研究,更多的是支持上帝是掷骰子的。这也是dice的来源。  即使是上帝视角,也不可能知道提前知道数据的结果。那么作为产品经理而言,尊重数据结果,并分析形成结论,远比相信一些所谓的方法论的条条框框好得多。  关于数据,能讲的还有很多,之后再开新坑。混合云最容易被忽略却又最重要的步骤_安防互联

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    来源:中国IDC圈随着分布式基础设施投资的不断扩大,数据中心运营商和网络运营商需要在战略位置进行投资,促进边缘计算长足发展增长。毫无疑问,在可预见的未来,对数据中心基础设施的投资将会继续存在。很长一段时间以来,投资主要集中在战略位置(例如弗吉尼亚州阿什本)的大型数据中心,以提供各种基于互联网的服务。然而,随着微软、亚马逊、谷歌等基于企业的云计算产品的出现和崛起,以及Netflix公司等提供面向消费者的服务,很多企业不得不重新考虑其数据中心战略,并得出这样的结论:如果组织正寻求优化性能、安全性和经济性,那么创建分布式数据中心结构最有意义的是处理数据流量。从性能的角度看,在“边缘”构建数据中心是有意义的,因为它消除了网络瓶颈,使内容、数据或应用程序的关键元素更接近用户。企业客户可以从边缘计算受益,提高他们与其关键云平台(如Microsoft Azure)之间的接近度和性能。同样,当服务于像美国德克萨斯州这样大规模的市场时,来自主要无线服务提供商的互联网流量将不再仅仅整合到一个或两个区域中心。鉴于未来5到10年内互联网流量将大幅增加的预测,性能是最重要的考虑因素。例如,流媒体服务商Netflix公司不能期望用户接受更长的缓冲时间,而ERP系统不能花费数小时或数天进行更新。因为这样做会影响用户体验和操作。位置成为数据中心运营的关键 虽然迁移到“边缘计算”的决定相当简单,但具体迁移到哪里将成为一个难题。很多企业希望能够快速轻松地访问Microsoft或AWS等关键服务提供商的设施,并希望购买其他企业服务,如托管服务提供商的备份和恢复服务。另一方面,云计算服务提供商希望更加接近客户以获得性能的提升。作为数据中心运营商,在这种环境中实现增长最大化的关键是,通过基于位置的正确洞察来选择和渗透市场,以满足所有关键方的需求。边缘计算为数据中心运营商提供关于租户和位置的重要见解。例如,为企业提供服务的数据中心运营商想要评估在纽约锡拉丘兹进行设施建设的市场情况。他们首先需要了解,是否有足够的业务来证明在低端市场的投资是合理的。他们需要回答这些问题:锡拉丘兹有哪些相关企业?它们是目标市场的一部分吗?像谷歌公司这样的提供商是否愿意合作,为这个市场提供服务?或者获得与其关键网络资产的流量接近的访问权限? 如果没有基于位置的高质量客户信息与资料,这些问题都无法回答。此外,如果没有很好地解答这些问题,可能会导致数据中心建设失败或低于标准。基于位置的网络智能对数据中心运营商同样重要。他们需要回答以下问题:该地区的哪些网络提供商可以为数据中心提供服务?这些相同的网络是否与该地区的企业有直接联系?这些企业对可以提供的业务服务类型是否感兴趣?如上所述,迂回的网络路径并不理想,可能会严重损害特定市场中数据中心的增长潜力。相反,能够为“边缘计算”或“微边缘”构建识别和选择正确的网络运营商,会让那些企业客户更感兴趣,他们希望从数据中心运营商和/或其云计算服务提供商获得基于云计算的服务。从引人注目的简单用例开始 企业在投资边缘计算之前,对于简单但引人注目的用例进行仔细考虑,这非常重要。数据驱动的洞察力将继续改变数据中心运营,但了解首先要解决的业务问题同样重要,并将引导投资,引发更大的兴趣。那些投资于边缘计算的数据中心运营商也将做出更明智、更具战略性的决策,最大限度地利用并推动边缘计算的部署与发展。谨防云中断,数据中心冗余如何设计?_安防互联

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    随着技术不断进步和发展,企业的内部部署数据中心不断面临难以提供足够的空间、电力和冷却的挑战。随着业务发展和规模扩大,很多企业需要更多的数据中心容量,这几乎已成定局。从医疗保健、金融服务到零售业的各行业领域的用户都在产生大量数据,需要更加强大的计算能力。此外,并非所有工作负载都适合采用云计算,因此企业必须决定“构建”新的内部数据中心,还是“购买”托管服务商提供的空间和电力容量。 这个问题又引出了数据中心是“构建”还是“购买”的传统话题。无论何时,提供额外的容量、IT基础设施和运营能力,这个话题都会令人关注。构建数据中心或购买(租赁或将IT需求外包给托管服务提供商)对企业来说更有意义吗? 为了帮助做出决策,企业需要评估当前和未来的数据中心基础设施需求。如果它们是可变的,云平台可能是一个更具吸引力的选择,但如果是稳定的增长,或出于其他原因需要拥有硬件,构建或租赁数据中心是值得考虑的。当然所有这些方法都有自己的优点和缺点。在构建方面,企业可以完全控制数据中心的设施和运营。而在购买的选项中,企业可以无需承担构建自己的数据数据中心的大量资源投入。 当今流行的趋势是企业将数据中心业务全部或部分外包,以便将公司资源集中在核心业务上。其结果是,数据中心市场呈指数级增长,并变得更加复杂。当前的市场趋势(包括云采纳、虚拟化和物联网)都表明正在快速持续增长。传统上,大型企业全资构建自己的数据中心一直是显而易见的选择,因为它在财务上是合理的,并且通常是唯一的选择。但多年来,企业建立和运营自己的数据中心需要确保其财务可行性。最近的行业调查表明,只有企业对电力容量的需求超过15~17兆瓦才具有经济可行性。 企业数据中心需要在财务和经济上具有一定的规模,例如VIRTUS公司在恩菲尔德的第一个数据中心的总负载为4.2兆瓦。最近,该公司又开通运营一个数据中心,其电力容量为6兆瓦。 总之,为了使数据中心具有经济效益,需要大规模构建。在过去15年中,这一规模增长了五倍,并且在未来10年甚至更长时间内可能会继续增加。 以下探讨一下构建与购买数据中心的利与弊: (1)定制规格 企业拥有数据中心的主要好处是拥有控制权,其中包括访问、维护和未来的改进。但它也可能是一个缺点。企业每三到五年需要进行一次硬件更新和升级,其运营可能还需要额外的员工,或IT部门需要额外的运营成本。 如果企业选择自己建设数据中心,那么当然可以根据行业规范和潜在的理想位置实施部署。这通常似乎比购买第三方拥有的托管数据中心空间更有优势。但是,许多数据中心提供商现在以模块化方式构建其数据中心,并且大多数都位于高度优化的位置。模块化方法允许用户参与设计,并适应他们的空间。这种级别的客户使得其购买的主机托管数据中心能够灵活地定制,与企业建立自己建设的数据中心几乎达到同一水平,同时还可以充分利用运营商的专业知识。 (2)财务灵活性 无论是企业自己建设还是外包给第三方提供商,财务灵活性都是部署数据中心极其重要的考虑因素。建设数据中心非常耗费资金,对资本支出要求很高。此外,还有其他被忽视的大量成本,例如消防和检测设备以及配备的设施运营人员等。除此之外,数据中心设施建成之后,在短期内负载效率低下,有时会导致投资浪费投资,而有的资源可能永远不会被使用。 即使超出原来的预算,也必须考虑数据中心保持高可用性运营的费用。企业的运营团队能否保证运营的高可靠性或保证基础设施可用性的经验和资格?是否有人可以在任何时间处理紧急情况?那么在维护和更新设施和设备方面呢?数据中心每年维护成本可高达初始建设费用的5%。 即使企业建设的数据中心将在可接受的时间范围内能够提供投资回报,采用托管数据中心也仍然是有利的。致力于数据中心设计和运营的企业可以在具有更高的能源使用效率(PUE)和更加可控的环境中更有效地运行IT设备,从而延长硬件寿命。 在购买托管空间时,大多数供应商将为其客户提供灵活的合同,其条款允许:(i)随着时间的推移,根据客户的实际需求消减或增长的空间;(ii)合同运行的时间,提供安装时间,无需支付全部租金,直到所有部件成功部署;(iii)消耗的电量,仅针对“按需付费”计划使用的电能计费,这在低使用率或高峰值时使预算最大化。这些都有助于开发一种更可预测的支出 (3)部署的地点 另一个重要因素是企业投资于自己的数据中心设施时对某个地点的承诺,这显然无法改变。如果由于市场或地理位置的变化,希望迁移位置,那么这在企业自己构建的设施中是难以实现的。但是,如果企业将其负载外包给托管服务提供商,他们通常会拥有多个数据中心,因此这将为企业提供更大的灵活性,可以通过物理或虚拟移动服务器将负载部署移动到另一个数据中心设施。 (4)安全性 5到10年前,人们肯定会认为自己建设的数据中心更加安全,但物理设施、云计算和网络安全已经发展到供应商通常拥有比单个公司更多的资源来投资安全性。 (5)空间的可用性 从全球范围来看,可能有一些市场缺乏可用的托管空间,在这些情况下,企业可能被迫建设自己的数据中心。在21世纪初期,这是一种常见的情况。但近年来,全球各地的数据中心空间普遍供应充足,主要的数据中心提供商在全球各地建设和运营数据中心设施。一些行业领先的数据中心提供商正在构建大型超大规模数据中心,为在托管环境运营负载的客户提供充足的空间,并与客户共享规模经济性。 例如在伦敦市场,数据中心空间的可用性在过去几年中一直发展良好,每年都有更多新建的空间。世邦魏理仕(CBRE)公司建设的数据中心占英国数据中心总容量的80%左右,并在伦敦拥有384MW的数据中心电力容量(截止到2016年第三季度),占欧洲主要市场总数的44%,此外还在法兰克福、阿姆斯特丹和巴黎等地拥有并运营数据中心。这让客户能够获得高质量的数据中心设施。它还使客户能够在短时间内在设施中部署其服务器,这对于客户业务而言通常是至关重要的,并且可以根据需求扩展容量,而不会浪费所需的容量或进行扩建。 (6)与技术发展保持同步 由于IT行业是全球发展最快的行业之一,托管数据中心市场需要跟上其发展的步伐。数据中心为IT行业增长提供了发展基础,提供商为其研发投入了大量资源,以确保他们的数据中心设施能够提供最高效率,并雇佣大量经验丰富且经过认证的专业人员,将其好处传递给客户,使他们能够在竞争对手中保持竞争优势。对于选择购买外包托管空间的企业来说,这是一个优势,他们可以确保所购买的空间和电力满足未来几年的技术发展和运行效率的需求,这减少了大规模数据中心升级带来的麻烦和费用,升级改造需要企业定期进行,否则数据中心设施将在未来几年内变得越来越低效。 (7)云计算 越来越多的企业现在正在为其IT基础设施采用混合云模型,并且能够轻松访问云服务。通过与第三方数据中心进行协作,客户的业务运行在拥有大量其他客户的云环境中这创造了一个自然生态系统,客户可以从其他客户提供的服务中受益。来自谷歌云、微软或AWS等提供商的云计算解决方案可能只是提供云计算访问解决方案的高级数据中心的交叉连接,这种对公共云平台的轻松访问使得环境非常可靠。 为了支持这一点,大多数数据中心都有更多的运营商选择,这些运营商提供了极其密集的高质量光纤网络,为客户提供了广泛的云平台连接。这些连接通常是100%可靠的,可以提供故障安全选项以应对任何潜在的中断。对于企业自己构建的数据中心,此选项通常被认为成本太高,因此企业通常仅与一个或两个服务提供商合作,这限制了其业务的可靠性,并且如果出现问题可能会增加风险。 行业厂商关于数据中心的“构建”与“购买”的争论已经持续多年。“构建”数据中心是资源密集型的,需要很多专业经验。而一旦建成数据中心,还必须进行管理、更新和维护,所有这些可能在其整个生命周期中非常复杂。“购买”选数据中心项可提供最佳保护,防止增加数据中心的复杂性、成本和风险,并且无需担心正常运行时间、技术过时和未来需求。它还保留了可用于企业核心业务计划的宝贵资本。 而数据中心业务外包不仅更具成本效益,而且更具可扩展性和灵活性。它还提供了几乎所有内部数据中心的优势,并且没有资源浪费。越来越多的企业决定从原有的、昂贵且效率低下的数据中心设施转变到采用第三方拥有和管理高质量的数据中心。他们不再建立自己的数据中心,还有一些公司正在寻求采用托管/云计算解决方案的选择,并从他们的业务中消除可观的房地产成本。调查表明,拥有数据中心的总成本远远超过了预期的收益,这使得“购买”数据中心的观点占据了上风。危机四伏,数据中心最好的进攻便是防守_安防互联