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代理服务器绕过公司网监

微软今天发布了 2020 财年第四财季及全年财报。IT之家获悉,报告显示,微软第四财季营收为 380.33 亿美元,比去年同期的 337.17 亿美元增长 13%;净利润为 112.02 亿美元,比去年同期的 131.87 亿美元下降 15%。微软表示,其智能云部门的收入增长了17%,达到134亿美元,其中Azure增长了47%,这是微软云计算业务Azure有史以来首次销售增幅低于50%。企业服务收入相对不变(按固定汇率计算,增长2%)微软提到,Enterprise Mobility的安装基础增加26%,达到1.47亿个数量。该部门的毛利率增长了19%。毛利率百分比增加是因为微软Azure毛利率的实质性提高融合了云产品组合的增加。电信边缘基础设施将推动预制数据中心市场增长_安防互联

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    当使用标准的 sleep方法时,当前线程会挂起等待。什么也不会做。实际上,标准的 sleep 过程中,当前线程也会返回一个 python 的解释器,可以操作现有的其他线程,但这是另一个话题了。  异步是怎么一回事?  在传统的顺序编程中, 所有发送给解释器的指令会一条条被执行。此类代码的输出容易显现和预测。 但是…  譬如说你有一个脚本向3个不同服务器请求数据。 有时,谁知什么原因,发送给其中一个服务器的请求可能意外地执行了很长时间。想象一下从第二个服务器获取数据用了10秒钟。在你等待的时候,整个脚本实际上什么也没干。如果你可以写一个脚本可以不去等待第二个请求而是仅仅跳过它,然后开始执行第三个请求,然后回到第二个请求,执行之前离开的位置会怎么样呢。就是这样。你通过切换任务最小化了空转时间。尽管如此,当你需要一个几乎没有I/O的简单脚本时,你不想用异步代码。  还有一件重要的事情要提,所有代码在一个线程中运行。所以如果你想让程序的一部分在后台执行同时干一些其他事情,那是不可能的。  准备开始  这是 asyncio 主概念最基本的定义:  协程— 消费数据的生成器,但是不生成数据。Python 2.5 介绍了一种新的语法让发送数据到生成器成为可能。我推荐查阅David Beazley “A Curious Course on Coroutines and Concurrency” 关于协程的详细介绍。  任务— 协程调度器。如果你观察下面的代码,你会发现它只是让 event_loop 尽快调用它的_step ,同时 _step 只是调用协程的下一步。  class Task(futures.Future):  def __init__(self, coro, loop=None):  super().__init__(loop=loop)  ...  self._loop.call_soon(self._step)  def _step(self):  ...  try:  ...  result = next(self._coro)  except StopIteration as exc:  self.set_result(exc.value)  except BaseException as exc:  self.set_exception(exc)  raise  else:  ...  self._loop.call_soon(self._step)  事件循环— 把它想成 asyncio 的中心执行器。  现在我们看一下所有这些如何融为一体。正如我之前提到的,异步代码在一个线程中运行。  从上图可知:  1.消息循环是在线程中执行.  2.从队列中取得任务.  3.每个任务在协程中执行下一步动作.  4.如果在一个协程中调用另一个协程(await ),会触发上下文切换,挂起当前协程,并保存现场环境(变量,状态),然后载入被调用协程.  5.如果协程的执行到阻塞部分(阻塞I/O,Sleep),当前协程会挂起,并将控制权返回到线程的消息循环中,然后消息循环继续从队列中执行下一个任务...以此类推.  6.队列中的所有任务执行完毕后,消息循环返回第一个任务.  异步和同步的代码对比  现在我们实际验证异步模式的切实有效,我会比较两段 python 脚本,这两个脚本除了 sleep 方法外,其余部分完全相同。在第一个脚本里,我会用标准的 time.sleep 方法,在第二个脚本里使用 asyncio.sleep 的异步方法。  这里使用 Sleep 是因为它是一个用来展示异步方法如何操作 I/O 的最简单办法。  使用同步 sleep 方法的代码:  import asyncio  import time  from datetime import datetime  async def custom_sleep():  print('SLEEP', datetime.now())  time.sleep(1)  async def factorial(name, number):  f = 1  for i in range(2, number+1):  print('Task {}: Compute factorial({})'.format(name, i))  await custom_sleep()  f *= i  print('Task {}: factorial({}) is {}\n'.format(name, number, f))  start = time.time()  loop = asyncio.get_event_loop()  tasks = [  asyncio.ensure_future(factorial("A", 3)),  asyncio.ensure_future(factorial("B", 4)),  ]  loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))  loop.close()  end = time.time()  print("Total time: {}".format(end - start))  脚本输出:  Task A: Compute factorial(2)  SLEEP 2017-04-06 13:39:56.207479  Task A: Compute factorial(3)  SLEEP 2017-04-06 13:39:57.210128  Task A: factorial(3) is 6  Task B: Compute factorial(2)  SLEEP 2017-04-06 13:39:58.210778  Task B: Compute factorial(3)  SLEEP 2017-04-06 13:39:59.212510  Task B: Compute factorial(4)  SLEEP 2017-04-06 13:40:00.217308  Task B: factorial(4) is 24  Total time: 5.016386032104492  使用异步 Sleep 的代码:  import asyncio  import time  from datetime import datetime  async def custom_sleep():  print('SLEEP {}\n'.format(datetime.now()))  await asyncio.sleep(1)  async def factorial(name, number):  f = 1  for i in range(2, number+1):  print('Task {}: Compute factorial({})'.format(name, i))  await custom_sleep()  f *= i  print('Task {}: factorial({}) is {}\n'.format(name, number, f))  start = time.time()  loop = asyncio.get_event_loop()  tasks = [  asyncio.ensure_future(factorial("A", 3)),  asyncio.ensure_future(factorial("B", 4)),  ]  loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))  loop.close()  end = time.time()  print("Total time: {}".format(end - start))  脚本输出:  Task A: Compute factorial(2)  SLEEP 2017-04-06 13:44:40.648665  Task B: Compute factorial(2)  SLEEP 2017-04-06 13:44:40.648859  Task A: Compute factorial(3)  SLEEP 2017-04-06 13:44:41.649564  Task B: Compute factorial(3)  SLEEP 2017-04-06 13:44:41.649943  Task A: factorial(3) is 6  Task B: Compute factorial(4)  SLEEP 2017-04-06 13:44:42.651755  Task B: factorial(4) is 24  Total time: 3.008226156234741  从输出可以看到,异步模式的代码执行速度快了大概两秒。当使用异步模式的时候(每次调用 await asyncio.sleep(1) ),进程控制权会返回到主程序的消息循环里,并开始运行队列的其他任务(任务A或者任务B)。  当使用标准的 sleep方法时,当前线程会挂起等待。什么也不会做。实际上,标准的 sleep 过程中,当前线程也会返回一个 python 的解释器,可以操作现有的其他线程,但这是另一个话题了。  推荐使用异步模式编程的几个理由  很多公司的产品都广泛的使用了异步模式,如 Facebook 旗下著名的 React Native 和 RocksDB 。像 Twitter 每天可以承载 50 亿的用户访问,靠的也是异步模式编程。所以说,通过代码重构,或者改变模式方法,就能让系统工作的更快,为什么不去试一下呢?IoT DDoS警报系统是如何帮助我们预测网络攻击的?_安防互联

    7月31日,在北京国家会议中心举行的AWS全球技术峰会上,AWS全球副总裁兼大中华区执行董事张文翊首次公开亮相。大约三周前,她成为AWS大中华区新任“掌门”,负责AWS整个大中华区的业务运营,包括销售、市场营销和工程项目,并直接向AWS CEO Andy Jassy汇报工作。在大会现场,张文翊这样表达了AWS之所以成为全球公有云市场份额第一的五大优势:技术领导者的云、注重安全和隐私的云、覆盖全球的云、全球最佳商业实践的云、Day 1赋能行业Builder的云。《中国经营报》记者从多家市场机构了解到,各方数据均显示,AWS占全球云计算基础设施市场的份额超过30%,甚至大于第二名与第三名之和。但市场研究机构Gartner发布的《2018年IT服务市场报告》显示,阿里云在亚太区云计算市场份额达19.6%,超亚马逊(11.0%)和微软(8.0%)市场份额的总和,阿里云已连续两年成为亚太市场第一。此外,IDC最新的报告数据显示,全球十大IaaS服务商中,中国云计算厂商占据其中4席,市场增速亦非常明显。可以预见的是,在中国企业国际化的进程中,阿里云、腾讯云、金山云为代表的国内云厂商将与AWS形成更激烈的竞争。中国市场需求生变 AWS发布之初,仅有Amazon EC2和Amazon S3两项全功能的服务。而张文翊则在此次峰会现场透露,在2018年,AWS共推出1957项新的服务和功能。在中国市场,从企业“是否选择上云”,到“部分业务、数据上云”,再到今年7月阿里云喊出“全面上云拐点已至”,历经约十年的变化,不仅说明云的趋势,具体在云计算企业提供云服务时,企业客户的具体需求也正在变化。“互联网企业是最先接受云的,而且有的时候云对它们来讲是唯一的选择,包括很多SaaS类的一些应用,都是非常开放的。现在看到的最为活跃、创新方面最为积极的应该是零售、快消这些行业,在中国,我们对电商包括互联网技术的接受度应该是走在全球最前面的,而且快消、零售等这些行业又恰恰是在整个前沿,所以目前在云的接受上,快消行业对云的接受度逐渐变得非常高。这也包括很多快消等行业周边电商的平台,基本都是往云上在靠。”凯捷中国副总裁兼首席销售运营官童成刚这样对记者说道。童成刚告诉记者,像传统的能源、电力、金融领域,由于对云的安全性、技术的成熟度方面有非常多的考量,所以对云化的进展相对比较谨慎,但是也会把一些非核心的周边的应用开始在云上做一些尝试,因为对于这些类型的企业,技术上的尝试和储备有战略意义。“最近几年,我们发现在跟企业级客户沟通的时候,他们开始关注一些所谓新技术领域带来的变化,比如说敏态开发、敏捷性的业务。”富通云腾科技有限公司副总裁徐志新说,“大概是上周,我们公司的金融BU的同事反复沟通,在客户那边听到了他们开始先是欢迎公有云,尤其是欢迎国际品牌的云厂商。我们应该知道,金融客户此前其实是最抵触云计算的,尤其是公有云。”此外,对云计算一直持开放态度的互联网企业,亦对IT技术的需求发生了变化,逐渐分化出“前台”“中台”“后台”之分。记者从多家互联网企业了解到,自2018年以来,“技术中台”一词频频出现,甚至有部分企业成立了专门的中台团队。据悉,日常中提到的前台多是指与企业终端用户直接产生交互的业务平台,比如日常使用的APP、门户网站等,要求机动灵活,能对用户的需求作出最快的反馈;后台则是指企业各个后端管理系统组成的支持平台,比如企业内的数据库、各个运维系统(如ERP、CRM系统)等,强调稳定。随着业务的不断发展壮大,企业更加需要保持后台系统的稳定,而前台系统因为要迅速满足相应用户的需求,所以就会有大量的新业务需求被加到前台系统中,这就导致很多企业都做了重复的工作,而且前台系统也越发膨胀,对用户的相应能力也变慢了。所以在企业运行中两者就出现了衔接不畅的问题,为了确保前台、后台既能更好地独立工作,又能协调一致做好衔接,就衍生出了“中台”这一概念和需求。“中台完全是中国特色的事。刚推出的时候,越专业的人士越反过来问‘中台是什么鬼’,但是现在大家普遍接受‘中台’这个词了。”AWS首席云计算企业战略顾问张侠说,“这个东西和云这边稍微对应一下,传统上云大家分为IaaS、SaaS、PaaS,大致上是对应PaaS的东西,但是为什么不叫PaaS呢?因为讲中台的时候,其实并没有讲它是云还是本地,所以它其实都可以,所以不能用PaaS。因为它可能是本地建的一个东西,如果是建在云上的东西,可能就叫PaaS。但如果是自己机房建的,就不叫PaaS,所以叫中台。”合规化与本土化成出海痛点 “对于选择云,方法很简单,我们的方法是从客户的业务实际需求出发,最后是用数据说话。”在采访中,徐志新向记者讲述了一个亲身经历的案例:“我这边有一个零售快消的客户在国内,他们是某云厂商的多年客户,因为他们要在海外拓展市场,建立海外工厂。最早他们是去日本,客户首先表示想要更换云厂商,因为常年使用的该云厂商在那边不合规,所以他让我在AWS、微软和华为三个中间选择,最后从实际POC的效果看,AWS的性能最好,价格最终不比其他的贵。”“这只是第一步。特别让我惊讶的是使用以后,用户现在开始跟我沟通,准备在未来的两年中要把国内业务也迁到AWS上,用户说不希望自己的IT人员去运维两套架构完全不同的系统。虽然在云的事业中,类似标准差不多,但接下来要拓展的是中东、北美和非洲三个地区,这样看来海外一定都是AWS,我不可能只把中国本部这边留在原来的云平台上,所以现在他让我们帮助设计迁移计划。他让我们提供可选择的云服务商的时候有一个要求,希望在日本、中东、北美和非洲加上中国大陆提供的产品是一致化的解决方案。一致化的技术支持能力,还要求有当地的语言支持,这个是我印象当中其他的公有云不太能提供的。英语都没有问题,但是中东和非洲这两个地区就无法满足本土化需求,因为我们的客户说要在当地招本地员工,不能确保一定能听懂英语,所以要求的是当地语言的技术支持,这一点AWS在当时的选择中占了很大的优势。”徐志新如是说。在采访中,多位业内人士向记者表示,除本土化落地的痛点外,中国云厂商的出海之路还面临着合规性的硬门槛问题。“首先是国外的法规、当地的政策和人事等方面,这些因素对于过去中国的企业没有太多的经验。还有过往通过合并和并购的方式扩张,也遇到过很多困难,这就需要对当地的政策法规和相关资源有一定了解的企业进行辅导。另外,又要保证全球化的标准,这就意味着中国企业需要既能够满足当地业务的开拓,还需要能满足自己总部管理的模板。”童成刚说。来源:中国经营网韩国5G调查:5G平均用户数据使用量高出4G平均水平2.6倍_安防互联

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    根据咨询机构Gartner的最新数据,全球公共服务市场今年预计将增长17.5%,达到2143亿美元,高于2018年的1824亿美元。 增长最快的市场份额将是云系统基础设施服务,即基础设施即服务(IaaS),预计2019年将增长27.5%,达到389亿美元,高于2018年的305亿美元。紧随其后的将是云应用基础设施服务,即平台即服务(PaaS),其增长率为21.8%。Gartner副总裁Sid Nag表示:“云服务无疑正在撼动整个行业。””在Gartner,据我们所知,目前还没有哪家供应商或服务提供商的商业模式产品和收入增长不受企业越来越多地采用云优先战略的影响。然而,我们现在看到的只是开始。Gartner预计,到2022年,云服务行业的市场规模和增长速度将接近整体IT服务增速的三倍。“ 全球公有云服务历年增长(单位:十亿美元) Gartner的数据显示,该公司最近进行的一系列调查显示,超过三分之一的企业将云投资列为三大投资重点之一,这当然会对市场产品产生影响。Gartner预计,到2019年底,超过30%的技术供应商的新软件投资将从“云优先”转向“纯云”。这意味着基于许可证的软件消费将进一步下降,而SaaS和基于订阅的云消费模式将继续上升。Nag说:“组织需要与云相关的服务才能进入公有云,并在采用公有云服务的同时转变运营方式。”目前,大约19%的云预算被分配给云相关服务,如云咨询、落地、迁移和托管服务,Gartner预计到2022年这一比例将增加到28%。Nag说:“随着云在大多数组织中继续成为主流,云相关服务产品的技术产品经理需要专注于交付将体验和执行与超大规模供应商的产品相结合的解决方案。”“这种互补的方法将推动组织基础设施和运营的转型和优化。”更多选择 VMware启动全新合作伙伴计划_安防互联

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    7月31日,在北京国家会议中心举行的AWS全球技术峰会上,AWS全球副总裁兼大中华区执行董事张文翊首次公开亮相。大约三周前,她成为AWS大中华区新任“掌门”,负责AWS整个大中华区的业务运营,包括销售、市场营销和工程项目,并直接向AWS CEO Andy Jassy汇报工作。在大会现场,张文翊这样表达了AWS之所以成为全球公有云市场份额第一的五大优势:技术领导者的云、注重安全和隐私的云、覆盖全球的云、全球最佳商业实践的云、Day 1赋能行业Builder的云。《中国经营报》记者从多家市场机构了解到,各方数据均显示,AWS占全球云计算基础设施市场的份额超过30%,甚至大于第二名与第三名之和。但市场研究机构Gartner发布的《2018年IT服务市场报告》显示,阿里云在亚太区云计算市场份额达19.6%,超亚马逊(11.0%)和微软(8.0%)市场份额的总和,阿里云已连续两年成为亚太市场第一。此外,IDC最新的报告数据显示,全球十大IaaS服务商中,中国云计算厂商占据其中4席,市场增速亦非常明显。可以预见的是,在中国企业国际化的进程中,阿里云、腾讯云、金山云为代表的国内云厂商将与AWS形成更激烈的竞争。中国市场需求生变 AWS发布之初,仅有Amazon EC2和Amazon S3两项全功能的服务。而张文翊则在此次峰会现场透露,在2018年,AWS共推出1957项新的服务和功能。在中国市场,从企业“是否选择上云”,到“部分业务、数据上云”,再到今年7月阿里云喊出“全面上云拐点已至”,历经约十年的变化,不仅说明云的趋势,具体在云计算企业提供云服务时,企业客户的具体需求也正在变化。“互联网企业是最先接受云的,而且有的时候云对它们来讲是唯一的选择,包括很多SaaS类的一些应用,都是非常开放的。现在看到的最为活跃、创新方面最为积极的应该是零售、快消这些行业,在中国,我们对电商包括互联网技术的接受度应该是走在全球最前面的,而且快消、零售等这些行业又恰恰是在整个前沿,所以目前在云的接受上,快消行业对云的接受度逐渐变得非常高。这也包括很多快消等行业周边电商的平台,基本都是往云上在靠。”凯捷中国副总裁兼首席销售运营官童成刚这样对记者说道。童成刚告诉记者,像传统的能源、电力、金融领域,由于对云的安全性、技术的成熟度方面有非常多的考量,所以对云化的进展相对比较谨慎,但是也会把一些非核心的周边的应用开始在云上做一些尝试,因为对于这些类型的企业,技术上的尝试和储备有战略意义。“最近几年,我们发现在跟企业级客户沟通的时候,他们开始关注一些所谓新技术领域带来的变化,比如说敏态开发、敏捷性的业务。”富通云腾科技有限公司副总裁徐志新说,“大概是上周,我们公司的金融BU的同事反复沟通,在客户那边听到了他们开始先是欢迎公有云,尤其是欢迎国际品牌的云厂商。我们应该知道,金融客户此前其实是最抵触云计算的,尤其是公有云。”此外,对云计算一直持开放态度的互联网企业,亦对IT技术的需求发生了变化,逐渐分化出“前台”“中台”“后台”之分。记者从多家互联网企业了解到,自2018年以来,“技术中台”一词频频出现,甚至有部分企业成立了专门的中台团队。据悉,日常中提到的前台多是指与企业终端用户直接产生交互的业务平台,比如日常使用的APP、门户网站等,要求机动灵活,能对用户的需求作出最快的反馈;后台则是指企业各个后端管理系统组成的支持平台,比如企业内的数据库、各个运维系统(如ERP、CRM系统)等,强调稳定。随着业务的不断发展壮大,企业更加需要保持后台系统的稳定,而前台系统因为要迅速满足相应用户的需求,所以就会有大量的新业务需求被加到前台系统中,这就导致很多企业都做了重复的工作,而且前台系统也越发膨胀,对用户的相应能力也变慢了。所以在企业运行中两者就出现了衔接不畅的问题,为了确保前台、后台既能更好地独立工作,又能协调一致做好衔接,就衍生出了“中台”这一概念和需求。“中台完全是中国特色的事。刚推出的时候,越专业的人士越反过来问‘中台是什么鬼’,但是现在大家普遍接受‘中台’这个词了。”AWS首席云计算企业战略顾问张侠说,“这个东西和云这边稍微对应一下,传统上云大家分为IaaS、SaaS、PaaS,大致上是对应PaaS的东西,但是为什么不叫PaaS呢?因为讲中台的时候,其实并没有讲它是云还是本地,所以它其实都可以,所以不能用PaaS。因为它可能是本地建的一个东西,如果是建在云上的东西,可能就叫PaaS。但如果是自己机房建的,就不叫PaaS,所以叫中台。”合规化与本土化成出海痛点 “对于选择云,方法很简单,我们的方法是从客户的业务实际需求出发,最后是用数据说话。”在采访中,徐志新向记者讲述了一个亲身经历的案例:“我这边有一个零售快消的客户在国内,他们是某云厂商的多年客户,因为他们要在海外拓展市场,建立海外工厂。最早他们是去日本,客户首先表示想要更换云厂商,因为常年使用的该云厂商在那边不合规,所以他让我在AWS、微软和华为三个中间选择,最后从实际POC的效果看,AWS的性能最好,价格最终不比其他的贵。”“这只是第一步。特别让我惊讶的是使用以后,用户现在开始跟我沟通,准备在未来的两年中要把国内业务也迁到AWS上,用户说不希望自己的IT人员去运维两套架构完全不同的系统。虽然在云的事业中,类似标准差不多,但接下来要拓展的是中东、北美和非洲三个地区,这样看来海外一定都是AWS,我不可能只把中国本部这边留在原来的云平台上,所以现在他让我们帮助设计迁移计划。他让我们提供可选择的云服务商的时候有一个要求,希望在日本、中东、北美和非洲加上中国大陆提供的产品是一致化的解决方案。一致化的技术支持能力,还要求有当地的语言支持,这个是我印象当中其他的公有云不太能提供的。英语都没有问题,但是中东和非洲这两个地区就无法满足本土化需求,因为我们的客户说要在当地招本地员工,不能确保一定能听懂英语,所以要求的是当地语言的技术支持,这一点AWS在当时的选择中占了很大的优势。”徐志新如是说。在采访中,多位业内人士向记者表示,除本土化落地的痛点外,中国云厂商的出海之路还面临着合规性的硬门槛问题。“首先是国外的法规、当地的政策和人事等方面,这些因素对于过去中国的企业没有太多的经验。还有过往通过合并和并购的方式扩张,也遇到过很多困难,这就需要对当地的政策法规和相关资源有一定了解的企业进行辅导。另外,又要保证全球化的标准,这就意味着中国企业需要既能够满足当地业务的开拓,还需要能满足自己总部管理的模板。”童成刚说。来源:中国经营网韩国5G调查:5G平均用户数据使用量高出4G平均水平2.6倍_安防互联

    过去一周,Facebook因间接致超过5000万用户数据泄露徘徊在生死边缘。美国联邦贸易委员会的调查已经开始,如果属实,Facebook将面临高达2万亿美金的罚款,且深陷信任危机。事件爆发后,公司股价一路下跌,两日市值便蒸发500亿。 稍早前的3月7日深夜,全球第二大虚拟货币市场币安交易所被黑客攻击,大量虚拟币被转换成比特币,包括币安、火币在内的加密货币全盘暴跌,部分主流货币跌幅超过5%.随后,币安交易所发布公告称,“这是一次大规模通过钓鱼获取用户账号并试图盗币事件。”最新引发热议的是大公司利用大数据“杀熟”。比如使用滴滴打车,同样的出发地点和目的地,价格却不一样,甚至不同手机生成的价格也不尽相同。虽然滴滴CTO张博否认“杀熟”的存在,但这是用户近距离感受到大数据威力的存在。一切取决于企业的态度和决定。仅仅一个月时间,因数据问题衍生爆发了几起全球恶性事件。虽然发生地点、领域有所不同,但背后无一不涉及商业利益。牺牲品即是用户的数据安全和信息隐私。令人心惊的是,截至2017年年中,中国网络黑产从业人员已超过150万,市场规模高达千亿。不可否认,在万物互联的时代,数据的战略重要性与日俱增,大数据产生的商业价值也得到共识,但真正能实现商业价值的数据只是一小部分。那些打着“保护用户隐私”旗号的作恶者却在有意且盲目地抢占数据。作为被争夺的主角,用户往往表现得很无力,毫无反抗余地。一定程度上这与监管缺失有关。去年6月1日,两项网络安全的法律条例开始施行,非法获取、出售公民个人信息最低五十条以上即可认定为“情节严重”,达到入刑的标准。三个月内,北京市海淀警方破获了30余起与此相关的案件。而在此前,即便是上亿条数据的交易,由于缺乏司法解释,案件走不到诉讼程序,往往不了了之。能站在数据权力顶端的,很可能是那些能真正使用好数据的超级公司。因为几乎所有采访对象都表示,国内对数据的保护和使用仍然杂乱无章,黑产毫无底线,互联网企业则是靠自律行事。掌管着10亿用户的微信被质疑“天天看用户聊天”,张小龙曾在2018微信公开课亲口否认。官方也明确回应,微信不留存任何用户的聊天记录,聊天内容只存储在用户的手机、电脑等终端设备。此外微信不会将用户的任何聊天内容用于大数据分析。阿里巴巴是国内最推崇数据价值的企业之一。过去五年,马云大多数公开演讲都提到DT时代企业的机会和责任。2012年,在阿里巴巴首设CDO(首席数据官)时,马云在内部邮件写到,“将阿里巴巴变成一家真正意义上的数据公司”。握有数据的一方急需兑现数据的权力,似乎这样可以站到未来战略的制高点。随着人工智能、新零售等行业一个个踏上风口,数据开始被大规模使用,企业与用户之间、企业与企业之间的摩擦明显加剧。数据黑产 信息泄露正以无孔不入的态势入侵正常生活。用户授权某一应用使用手机麦克风,或在社交平台与好友互动,甚至无意间登陆一个网站,都存在信息被实时获取的可能性。“过度且愚蠢。”火绒安全联合创始人马刚有些愤恨,在他看来,数据也分有效和无效,大多数企业对数据的使用效率很低。“像是跑到用户家搜了一圈,拿走很多信息,但没发现任何有用的。伤害了用户,自己也没得到什么好处。”火绒是聚焦PC端软件安全的服务商,在他们的监测中,几乎所有桌面端的软件都存在侵权行为,“很疯狂,甚至一些软件50%的宽带用来上传用户信息,它们不仅能监测存储在电脑中的数据,还能记录用户上网的账号。”知道创宇这家公司得到的数据是,每天PC端的攻击在300亿次左右,而正常访问量在200亿次左右,远远低于黑客的攻击次数。其中,教育、医疗、金融、健身等领域信息泄露最为严重。移动端的数据问题显然更严重,无意中点击的功能或者下载的应用,就存在手机被ROOT的风险,“它可以绕过任何权限,无论用户是否同意,都可以记录用户所有操作,做任何想做的事情。”梆梆安全副总裁方宁告诉《中国企业家》记者。与火绒不同,梆梆安全是一家针对移动和物联网的安全服务商,目前为超过80万个移动APP提供安全服务。他们的观察是,除了金融类公司和大体量的互联网公司有自己的安全团队,70%的APP最初都是裸奔上线。移动互联网中至少有30%的流量流向黑产。以共享单车行业为例,公司初期通过补贴的方式获取用户,比如,骑一次单车补贴1元,黑产会模拟手机号和用户行为,并没有骑车最终还能骗取1元的补贴。如果一年的推广经费是10亿,其中3亿流到黑产。相比黑产的低级野蛮,移动互联网窃取用户信息则充满狡猾。Facebook最近深陷危机的原委是,一家名为英国剑桥分析的公司通过一款个性分析测试APP触及Facebook用户,在这款测试中,用户被要求“授权允许该应用获取自己和朋友的Facebook数据信息”,虽然只有27万名用户同意,但滚雪球效应之后,这款应用最终获取超过5000万Facebook用户的信息。 真正引起恐慌的是英国剑桥分析公司转手将5000万用户的信息售予第三方。Facebook认为上述公司获取用户信息经过了用户许可,但售予第三方未经用户允许,这是导致此次信息泄露最主要的原因,虽然此前,Facebook已经意识到漏洞的存在。“是否经过用户允许”是判断企业使用用户信息合法与否的重要标准。在安装一个新APP时,通常被要求访问通讯录、地理位置等信息,但访问的目的、时间和方式等,几乎没有企业会给出明确解释,而《网络安全法》对此有明确的规定。2018年春节,今日头条狂砸10亿元发起“发财中国年”的活动,用户可以通过集生肖卡、红包雨、拍小视频拜年等方式领取现金红包。本是一个撒钱赚用户的活动,但在提现协议中,包含大量对个人隐私“包括但不限于身份信息、个人信息、账户信息”的收集。更重要的是,签订这份协议就表明用户同意今日头条将所有个人信息提供给第三方,以及要求用户同意在注销账户之后,“公司仍可保存注销前的相关信息”。而就在此事发生前一个月,今日头条、蚂蚁金服、百度三家公司被工信部约谈,起因也是私自收集个人信息,工信部认为上述公司存在用户信息收集使用规则、使用目的告知不充分的情况。“过度采集用户信息在互联网公司很普遍。”中关村大数据产业联盟秘书长赵国栋告诉记者,利用获取信息的特权,企业搭便车过度采集信息。面对“独角兽”和“巨无霸”,海淀警务支援大队的董立波能采取的应对之策非常有限,“它们不会明确超出法律界限,只是行走在灰色地带,而且关键数据都存在自己的服务器,调查取证比较困难。”2017年,董立波和团队破获了上百起案件,一年中大半年时间都在出差。由于保护隐私意识匮乏,用户很有可能无意识签下同意泄露个人信息的协议。1月初,支付宝发布年度账单,最下方的“我同意《芝麻服务协议》”一行字不仅字体小,而且默认打勾。协议声称,支付宝可以直接向第三方提供用户相关信息,并且可以进行分析、推送给合作机构,以及有权不支持用户撤销第三方的信息查询授权。后被用户发现,支付宝道歉并修改默认用户同意的选项。“无论如何,支付宝不应该默认用户允许,但是否违法也说不清楚,还是灰色地带。”马刚分析。诸如此类的擦边球在互联网行业非常普遍。董立波发现最新版的淘宝平台服务协议详细定义了“淘宝平台”和“阿里平台”的范围,“以前没有这么详细。”在他的案头,摆着大量和法律条文相关的书籍,各家协议通常充斥着文字游戏,董立波需要从里面找到漏洞。虽然法律已经明确规定未经被收集者同意,不能将合法拿到的用户信息向他人提供,但在淘宝协议中,仍然表示“会将用户信息与关联公司共享”,并且未标明使用目的、方式和范围。董立波解释在新的《关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》(下称《解释》)中,数据不能继承,比如,母公司获取的数据,不能直接提供给子公司。数据黑洞 想方设法获取用户数据只是一方面,企业之间的数据争夺也浮上水面。撞库是指黑客通过收集互联网已泄露的用户和密码信息,尝试批量登陆其他网站,得到一系列可以登录的用户,在用户不同平台采用同样的登录账户和密码时,撞库成功率尤其高。最近发生的360与B站之争就涉及到撞库问题。快视频是奇虎360于去年11月推出的短视频产品。今年2月,大量B站用户用同样的用户名和密码可以直接登录快视频,而他们此前并未在快视频注册。快视频被诟病的另一问题是,大量内容与B站重合。截至2月22日,快视频查出来自B站的非正版账号近五千个,相关视频内容共计一万六千多条。虽然快视频否认撞库并拖库B站数据,但外界认为撞库是快速获取用户和信息的重要手段,一位业内安全人士分析,“这样做是造成虚假繁荣的假象,把影子搬来了,但没有人。”从注册账户的竞争到“账户+数据”的竞争,七牛云总裁吕桂华的感受非常明显。日活是比注册账户数更重要的考核维度,而支撑日活的是用户留在平台上的数据和关系,“企业现在都知道如何控制用户,留下用户和数据,以及过程中产生的关系,用户自然会回到平台。”过去三年,吕桂华感受到企业对数据愈发重视。作为企业级云服务商,大量公司将数据存储在七牛云的服务器上面,“过去企业会因为省钱,定期删掉服务器上的一些数据,但现在即便短期用不到,企业也会保留数据。”去年6月1日,顺丰、菜鸟短兵相接,争夺的焦点就是数据。菜鸟声称为保护消费者隐私、电话信息安全,对全网物流数据进行信息安全升级,但顺丰拒不配合。顺丰的理由是,菜鸟要求提供与其无关的客户隐私数据,此类信息隶属于用户,未经用户许可,无法提供。一天之后,两家之争迅速扩张为两个阵营,一方是以“四通一达”为代表的菜鸟系,一方是迅速驰援顺丰的京东、美团、网易等企业。双方最终调和细节不得而知,但事关身家性命,任何一方都不想退步。去年8月底,上海知识产权法院就百度涉嫌以不正当手段使用大众点评信息一案作出判决,百度败诉,赔偿大众点评323万元。吕桂华认为这是典型的因数据争夺而引起的企业摩擦。事情的起因是,用户在使用百度地图和百度知道搜索某一商户时,页面会显示用户对该商户的评价信息,其中大部分来自于大众点评。比如,涉及餐饮行业的1055个商户中,共有86286条评论信息来自大众点评,有784家商户使用的评论信息中超过75%来自大众点评网。最终法院以“百度大量使用大众点评网的信息,实质性替代了原告网站,具有不正当性”为由宣判。在这起摩擦中,百度显然动用了本应属于大众点评和用户的数据信息,并对双方都没有告知。桌下的数据导流交易在行业内也是公开的秘密。从2016年开始,支付宝作为征信机构,将芝麻分与不少网贷平台打通,为后者提供风控业务。此前一位网贷平台业务负责人在接受采访时曾表示,支付宝会向其提供用户风险评估结果,作为交换,用户在网贷平台完成借贷行为,“需要将20天以上的用户相关数据回复给蚂蚁金服”,以此,支付宝完善自己的征信黑名单。类似行为在《征信业管理条例》中已经有明确规定,作为网贷平台,“向征信机构提供个人不良信息的,应当事先告知信息主体本人。”去年下半年,在积累大量数据之后,支付宝开始收紧合作的口袋。在去年6月1日开始施行的《解释》中提到,“未经被收集者同意,将合法收集的公民信息向他人提供”属于非法出售、非法提供个人信息的行为。相比企业之间的数据争夺,赵国栋认为更严峻的问题是数据割据,BATJ都有自己的数据,但之间并不互通,企业在知道数据重要性之后,纷纷建起篱笆。而在此之后的数据交易中,由于体量不对等,很容易出现数据霸权。从某种角度来说,网联的出现就是为了平衡第三方支付平台与传统银行之间的关系。网联出现之前,第三方支付通过在多家银行开设的账户直连,绕开清算机构。“银行无法获取第三方支付平台之间交易的数据,长期以往,就会成为数据黑洞,拥有大量数据,又完全对外隔离。”赵国栋分析。赵国栋认为瓦解数据霸权的方式是对数据确权,也是就是所有权。目前业界达成的共识是用户的基本信息,比如个人信息、购物信息、地理位置等应属于用户,但在商业过程中产生的信息和数据应属于企业。以高德地图为例,个人的行踪信息的归属权在个人,但高德根据路况判断出的拥堵时长等数据归属于企业。数据挖掘 对于数据的挖掘虽然还是冰山一角,但能够看到,以BAT为代表的互联网巨头正逐步走向正循环。京东大数据平台与产品研发部高级技术专家赵国梁认为,数据应用关键在于是否有场景支持,“场景越丰富,数据能发挥的空间越大,反之,数据就是没用的垃圾。对于BAT体量的公司,业务场景多,根本不愁数据没法用。”迄今为止,京东已经在商品采购和销售、用户购买、仓储配送,以及物流售后等环节积累数据,总量达到400PB.新零售就是将线上数据进行线下使用的场景。7FRESH是京东旗下的生鲜超市,京东可以根据对用户的精准画像向其推送7FRESH的商品。这个过程并不是直接把用户之前的交易信息给它们,而是一个分析结果。无人超市也需要对不同场景下数据加以综合利用。阿里巴巴去年开设第一家无人超市“淘咖啡”,用户登录淘宝ID进入超市,购物过程中,摄像头会收集用户行为轨迹,以保证后续产品的陈设更好地满足用户需求,在结算过程中,摄像头会自动完成结算和更改库存记录,这背后就需要打通不同维度的数据。彼之蜜糖,吾之砒霜。一样的数据放在不同的场景,能发挥的作用完全不同。用户的购物信息留在手中并无价值,但企业可以将此作为多种判断的依据,一件商品在某个地区销量格外多,凭借这个信息可以提前在仓储多囤货,缩短物流时间。但其中又涉及到数据的流通问题。赵国梁认为真正阻挡数据在企业间流通的是技术,“不解决脱敏和匿名数据的问题之前,数据在企业之间的流通都会受到阻碍。”不同于黑产行业,企业对数据的争夺多是因为想更快占领数据赛道。去年,华为与微信就因用户数据发生争执,事情的脉络很清晰:华为希望能够读取用户微信中的数据,并且自动加载相关信息,比如聊到电影时,推荐与此相关的应用。但在抓取微信数据时,后者以保护用户信息为由拒绝,华为则表示已经获得用户许可。毫无疑问,微信的数据属于用户,无论二者之中谁在获取和使用数据时,都要获取用户授权。华为之所以想调用微信数据,是想据此尝试更多交互性体验。但对微信而言,用户的聊天数据是它的核心资产,不可能轻易拱手让出。在赵国栋看来,企业之间数据争夺只会越来越激烈,“小公司面对大公司可能没有讨价还价的余地,但大公司都在寻找新的增长点,数据被视为金矿,大家都想挖掘。”对于目前巨头可能产生的数据权力,赵国梁认为没有想象的大,“很难说对社会秩序、经济制度产生怎样的影响,但是可以帮助企业家更超前的判断行业趋势。”政府在数据分享中的作用也没有充分发挥。浪潮集团董事长孙丕恕连续几年在两会提出关于“政府开放数据共享”的议案,在他看来,相比于互联网企业,政府手中的数据体量更大、质量更高。在阿里巴巴、腾讯等互联网公司内部,都有一张巨大的ID映射表,按照不同维度标识用户,比如姓名、微信ID、淘宝ID、京东ID、摩拜单车ID等,不同场景用户的信息不同,但这张ID映射表就是将不同场景下的用户一一对应起来。随着信息密度的增加,用户的画像会逐渐清晰,也毫无秘密,最终成为一个个透明体。基于点对点分布式存储系统的区块链技术正在兴起_安防互联

    来源:中国IDC圈很多公共云提供商在日常运营中通常不可避免地遭遇灾难性中断,而IT管理人员需要从云平台的故障和教训中学习,并将其应用到内部基础设施当中。云平台(尤其是大型公共云平台)具有多种冗余级别,但没有一个平台能够抵御出现的意外停机。云计算平台和数据中心一样,都会遇到导致停机的问题。 组织内部部署的硬件故障和软件错误是不可避免的,但公共云为IT管理人员提供了应对这些问题的方法。公共云具有可用性集合、冗余数据中心、可用性区域和云区域,使管理人员能够在遭遇中断时更好地规划业务运营。这些策略很重要,但管理员必须设计可靠的应用程序,以利用公共云冗余功能。 组织IT资产的弹性更多地取决于应用程序而不是基础设施,这种想法与传统的思维方式不同。在过去的二十年中,管理员通过备份、复制和其他以基础设施为中心的技术保持弹性。但是对于绝大多数公共云平台来说,此策略不再有效。 近年来,云计算提供商遭受的损失已超过其承受能力。云计算提供商提供的云服务在出现中断时,行业厂商和用户似乎都在学习如何设计本地云冗余,管理人员希望将这些教训应用于传统的虚拟化数据中心冗余。 重新思考数据中心的冗余 对于大多数传统组织来说,一些基本的服务都是为防止停机而设计的。网络时间协议和网络路由等服务设计通常是高度冗余。然而,仅仅因为系统应该是冗余的,并不意味着其配置已经为利用自然冗余做好了充分准备。 一些核心服务并没有高度可用的选项。IT部门几乎总是面临必须处理的技术债务,这就要求对行为并不理想的遗留系统提供支持。例如,一些遗留的应用程序身份验证系统只能存在于服务器上,这限制了数据中心的冗余功能。 管理人员不应将所有鸡蛋放在一个篮子里。对于大多数的传统部署,最好在数据中心内部使用冗余硬件。管理人员可以通过使用不共享系统的冗余虚拟化群集来进一步采取这种策略,这类似于可以提供多个可用性区域的云计算提供商。这可以使应用程序依赖数据中心更高级别的冗余,但只有当业务需求保证该级别的冗余保护时才有价值。 通过在云平台和数据中心之间并行实施这些策略,在采用类似的传统基础设施时,使用公共云提供商的概念(如可用性区域)可能会有所帮助。这种术语使开发人员能够更轻松地理解基础设施概念,因为他们可能熟悉类似的云概念。 云计算冗余并不完美,停机中断提供了经验教训 高度冗余的系统不会免受性能下降的影响。在最近的公共云中断事件中,其目录服务无法使服务从一个区域保持运行到另一个区域。重新调整的流量超过其他区域的能力,使服务无法满足需求。 当管理人员设计数据中心冗余时,他们必须在发生中断时对负载进行规划。管理人员可能有两台服务器来支持数据中心冗余,但是其中一台服务器可能无法处理整个负载。关键是需要设计满足正常和异常状态下业务需求的系统。 许多组织都认为如果配置正确,在中断期间会发现其他情况。Netflix公司推出的Chaos Monkey系统就是人们所熟知的模拟中断事件,而其提供的经验教训是,如果管理人员没有练习处理实际的中断,他们永远不会知道IT系统将如何反应。而没有一个系统是孤岛,每个应用程序和服务都具有进一步使测试复杂化的依赖性。 停机中断在私有数据中心和公共云中并不罕见,但在数据中心内部,管理人员通常需要了解并理解系统的内部工作方式。当云计算提供商的服务出现中断时,可能会感到并没有从停机中学到什么教训,但这不是事实。虽然公共云提供商使用与传统数据中心不同的工具和方法,但有关构建和调整冗余的经验教训是通用的。每位CEO都应该知道云计算的五个变化_安防互联

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    消费者和企业都在驱动着数据服务的指数级增长,数据中心运营商必须不断寻求可提供更高网络速度的途径。企业级数据中心必须既能支持当前应用,又能为面向未来的新的实时应用做好准备。高速网络升级平台(HSM)是一项能够提升网络数据传输能力的技术,可让管理人员确保其网络满足未来需求,并提供所需的运营保障。 为何选择HSM? 数据中心流量模式已不同从前。如今网络流量主要是东西向流量(数据中心内),是南北向流量(往返于数据中心之间)的10到20倍。随着网络需求的增速不断提升,过去对应用的支持力度已无法满足当前及未来所需。例如远程教育、医疗、甚至远程手术,这些应用都有赖于瞬时、可靠、超低延迟数据网络。实时分析的出现改变了企业对数据中心的看法。就传统而言,数据中心管理人员专注于网络的正常运行时间,致力于确保服务的持续运行及其安全性。大多数情况下,数据中心被视为一笔开销,但随着数据开始成为新型货币,并且实时应用的出现延伸出对更低延迟的需求,一个能够维持良好运行的数据中心就成为了企业的一种竞争优势。从前数据中心管理人员的职责只是确保一切正常运行,而如今他们还需要负责提供更高的性能和更低的延迟,以确保公司的竞争力。 何为HSM? 随着数据中心网络向着更高性能和更大容量方向的演进,HSM是一条必由之路。一个高容量物理层基础设施系统的HSM设计能够持续使用多年。它通过采用全新的基础设施设计方法,可以为尚未在数据中心得以部署的新型高速光纤系统做好充分的准备。HSM融合了多模和单模光纤技术的最高带宽和最低损耗,其平台是一个完整的产品组合,全部能够支持更高速的数据中心连接,且具有很高的配置灵活性:•可互换的8芯、12芯和24芯光纤MPO模块可支持任何应用,管理员无需重新配置其光纤干线。•超低损耗单模和多模光纤可最大限度地提高当前基础设施的损耗预算和生命周期。•OM5宽带多模光纤可实现100G及更远距离的双工传输成功实现网络升级的要素 数据中心管理人员面临的基本挑战就是如何制定当下需要做出改变的决策,这些改变需要给未来不同的光纤类型、网络数据交换规则和距离需求提供支持。他们必须在能够控制成本的情况下采用足够灵活的基础设施以适应未来需求,以下是一些关键策略:了解当前选择以及未来需求何在–你需要清楚地了解当前使用到的距离及光纤类型,以及你距离能够满足未来需求的带宽容量还有多远。能够满足未来网络速度需求的途径有很多种,而多模光纤(MMF)已取得了创新性进展。例如,OM5宽带多模光纤的容量是OM4光纤的四倍,同时仍具兼容性。当使用OM5 宽带多模光纤时,新的光纤收发器能够在超过400米的链路距离内、以更高的速度 (100G)进行传输。而挑战就在于如何保持综合布线设计的同时,面向更长的距离提供更高速的支持。大部分决策的制定都取决于你打算何时起步。短短几年前,40G曾被认为是下一个“高速”光纤,但如今100G光纤已经迅速取而代之。交换机技术和光纤技术的结合让40G光纤的应用退出了历史舞台。了解自身成本结构–衡量各项选择的成本与优势,选择能够经济高效地满足企业目标的光纤类型和连接解决方案。布线供应商的计算器在这里可以派上用场。为灵活性做好规划–您可以选用8芯、12芯或24芯光纤束,在通向更高带宽过程中的每一步都需确保基础设施的规模适当。如果一家企业拥有12芯光纤基础设施,但它决定转而采用8芯光纤的应用 (例如100-GB 4㗲5解决方案),那么就要制定相应策略来优化其光纤基础设施的使用,同时维持100%的利用率。您的规划应该能够支持各种光纤类型及增长策略,以满足未来应用所需。这方面并不存在放之四海皆准的通用解决方案。与模块化相结合–选择适用于各类光纤模块的面板,以支持数据中心的发展。当数据中心需要扩大时也无需对机箱做出改动,技术人员可简单地通过更换模块以提高数据速率。理想情况下,布线和机箱只需部署一次,而当需要向更高速度迁移时,仅需对端点做出调整。管理当前及未来的基础设施–基础设施管理(AIM)工具可清晰地显示您的基础设施,帮助您基于充分的信息更轻松地做出明智的决策,并对中断迅速作出响应,且从长远角度来看,这也使基础设施更加健康,也更易于管理。了解升级所需的时间框架–虽然当前需求迫在眉睫,但可能过不了多久,数据中心就需要再次迁移至更高的速度。选对路径和供应商将有助于你在市场竞争中抢先一步。鉴于新的实时服务需要更大的数据中心容量,HSM路径也应该整装待发,以确保其能够应用于可实现容量扩张的光纤网络。同时它还可以简化规划与网络升级策略,并能够利用企业在数据中心基础设施中进行的投资。应用的保证涵盖整个物理网络层,但也着重于确保对光纤网络链路的支持。所有大型企业及机构都会需要HSM,而升级的过程不该是痛苦且昂贵的。企业应首先带着要实现高容量的想法,仔细评估各种选项,并使用合适的HSM产品来制定网络升级路径。数据中心将成为灵活且经济高效的实时计算平台,为数字时代下的企业赋予竞争优势。数据中心在未来三年内的发展趋势如何?_安防互联

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    来源:中国IDC圈很多公共云提供商在日常运营中通常不可避免地遭遇灾难性中断,而IT管理人员需要从云平台的故障和教训中学习,并将其应用到内部基础设施当中。云平台(尤其是大型公共云平台)具有多种冗余级别,但没有一个平台能够抵御出现的意外停机。云计算平台和数据中心一样,都会遇到导致停机的问题。 组织内部部署的硬件故障和软件错误是不可避免的,但公共云为IT管理人员提供了应对这些问题的方法。公共云具有可用性集合、冗余数据中心、可用性区域和云区域,使管理人员能够在遭遇中断时更好地规划业务运营。这些策略很重要,但管理员必须设计可靠的应用程序,以利用公共云冗余功能。 组织IT资产的弹性更多地取决于应用程序而不是基础设施,这种想法与传统的思维方式不同。在过去的二十年中,管理员通过备份、复制和其他以基础设施为中心的技术保持弹性。但是对于绝大多数公共云平台来说,此策略不再有效。 近年来,云计算提供商遭受的损失已超过其承受能力。云计算提供商提供的云服务在出现中断时,行业厂商和用户似乎都在学习如何设计本地云冗余,管理人员希望将这些教训应用于传统的虚拟化数据中心冗余。 重新思考数据中心的冗余 对于大多数传统组织来说,一些基本的服务都是为防止停机而设计的。网络时间协议和网络路由等服务设计通常是高度冗余。然而,仅仅因为系统应该是冗余的,并不意味着其配置已经为利用自然冗余做好了充分准备。 一些核心服务并没有高度可用的选项。IT部门几乎总是面临必须处理的技术债务,这就要求对行为并不理想的遗留系统提供支持。例如,一些遗留的应用程序身份验证系统只能存在于服务器上,这限制了数据中心的冗余功能。 管理人员不应将所有鸡蛋放在一个篮子里。对于大多数的传统部署,最好在数据中心内部使用冗余硬件。管理人员可以通过使用不共享系统的冗余虚拟化群集来进一步采取这种策略,这类似于可以提供多个可用性区域的云计算提供商。这可以使应用程序依赖数据中心更高级别的冗余,但只有当业务需求保证该级别的冗余保护时才有价值。 通过在云平台和数据中心之间并行实施这些策略,在采用类似的传统基础设施时,使用公共云提供商的概念(如可用性区域)可能会有所帮助。这种术语使开发人员能够更轻松地理解基础设施概念,因为他们可能熟悉类似的云概念。 云计算冗余并不完美,停机中断提供了经验教训 高度冗余的系统不会免受性能下降的影响。在最近的公共云中断事件中,其目录服务无法使服务从一个区域保持运行到另一个区域。重新调整的流量超过其他区域的能力,使服务无法满足需求。 当管理人员设计数据中心冗余时,他们必须在发生中断时对负载进行规划。管理人员可能有两台服务器来支持数据中心冗余,但是其中一台服务器可能无法处理整个负载。关键是需要设计满足正常和异常状态下业务需求的系统。 许多组织都认为如果配置正确,在中断期间会发现其他情况。Netflix公司推出的Chaos Monkey系统就是人们所熟知的模拟中断事件,而其提供的经验教训是,如果管理人员没有练习处理实际的中断,他们永远不会知道IT系统将如何反应。而没有一个系统是孤岛,每个应用程序和服务都具有进一步使测试复杂化的依赖性。 停机中断在私有数据中心和公共云中并不罕见,但在数据中心内部,管理人员通常需要了解并理解系统的内部工作方式。当云计算提供商的服务出现中断时,可能会感到并没有从停机中学到什么教训,但这不是事实。虽然公共云提供商使用与传统数据中心不同的工具和方法,但有关构建和调整冗余的经验教训是通用的。每位CEO都应该知道云计算的五个变化_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

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    8月21日消息,阿里联合南都在2018网络安全生态峰会上发布《2018网络黑灰产治理研究报告》。根据报告显示,网络黑灰产新趋势越来越多样化,以通信网络诈骗为主的黑灰产业链逐渐向境外转移;黑产从业人员沟通圈子扩展到更多即时通信工具、平台等,给监管治理带来巨大挑战。 中国工程院院士沈昌祥在大会上表示:我们遇到的网络安全挑战是永远的,传统的防火墙、入侵检测和病毒防范“老三样”已不能解决问题,必须要有科学的办法来构建我们的免疫系统,确保为完成网络计算任务的逻辑组织不被篡改和破坏,实现正确计算。据不完全统计,从2015年开始,互联网黑灰产业从业人员就已经超过40万。以黄牛产业链为例,从软件作者、软件代理到黄牛群体、变现方式等,体系复杂、分工精细。各类网络黄牛在电商平台开展让利促销活动时,通过用黄牛抢购软件抢购商品,转而进行加价售卖牟取暴利。而网络黑灰产犯罪团伙会利用YY、QQ、QT等社交平台,组建群组用于黑灰产信息沟通,这些群组成为组织、指挥、策划等犯罪活动的聚集地。通过QQ,黑灰产从业人员可以轻易获取个人信息,以及各类实施犯罪行为的账号、软件等工具。几年前,传统技术类黑灰产软件往往是由一人开发。但如今黑灰产技术类软件的分工越来越细致,一个软件可在短时间内,由几个独立模块拼装而成,也使得软件开发的技术难度大幅降低。恶意群组的存在也加速了各种非法技术手段的传播,流通到市场上的技术类软件越来越多,对社会造成的危害不断升级。中国互联网协会副理事长黄澄清在大会上指出,随着互联网技术和应用的快速普及,传统的社会问题向互联网延伸,网络问题社会化,社会问题网络化,网上网下的问题交织,网络安全问题不但发生着新的变化,已经成为了互联网发展的瓶颈。2017年互联网蠕虫病毒事件爆发,进行病毒进行勒索的犯罪新模式出现,同年我国颁布了网络安全法,它着眼于解决网络安全面临的弱点难点问题,对于维护我国网络安全安全,对维护广大群众有切身的利益。中央网信办网络安全协调局副局长李爱东表示,网络安全法正式实施,相关的配套法规也陆续出台,下一步将加大网络安全执法力度,积极营造良好的网络空间。而面对网络黑灰产治理困境,应构建政企研多方联动合作机制,加强治理制度与理念创新。目前,全国有百余所大学设置了信息安全专业,多所重点院校设置了网络空间安全学院,网络安全人才培养的教育体系已初步形成,但在企业安全人才需求和高校的培养体系间仍存在鸿沟,需要整个安全人才培养理念和体系的升级。而在此次2018网络安全生态峰会上,阿里巴巴集团首席风险官郑俊芳宣布为适应数字经济时代需要,阿里巴巴成立数据安全研究院,“我们希望这个研究院面向全球,联合全社会力量,去探索适应新时代的网络安全全新实践。”阿里巴巴集团首席安全专家、阿里巴巴数据安全研究院负责人杜跃进同时指出,“今天的数据安全已经成为一个独立而极端重要的领域,在政策法律、产业实践、前沿技术等方面都急需创新。”根据数据统计显示,2017年至今,阿里巴巴安全部配合全国各地执法机关破获各类涉黑灰产案件8022起,公安机关抓获1000余黑灰产犯罪团伙共6799名犯罪嫌疑人。此次阿里巴巴数据安全研究院成立后,将把信用引入到整个网络安全管理的体系中。郑俊芳表示:网络安全需要更多的创新尝试,比如政府和企业之间、企业和企业之间,都能有更多的信用互通,让信用不好的人,让那些违法分子付出足够的代价调查表明数据中心冷却市场2023年将达到80亿美元_安防互联

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    现在,甄别和控制网络虚假信息传播已经成为一个世界性话题.虚假信息不仅令我国网络空间深受其扰,一些西方国家也日益意识到它的危害.随着人工智能的不断发展,如何通过人工智能能够更有效地甄别虚假和低俗内容并控制其传播,是当前业界和学界要重点研究的问题.  数字化信息时代,人人都是通讯员,个个都是记者,网民可以通过贴文、微博等形式提供在网络上自由发布信息.而网络的匿名性又使得发布网络虚假信息承担责任的风险降低,这些都促使了网络虚假信息肆虐.   虚假信息及低俗内容,在互联网环境中跨地域大规模快速传播的现象,主要出现在拥有海量用户的互联网应用平台产生以后.每个用户都可以在这个平台上发布信息,并在平台内部和平台之间快速传播信息.在一定的利益动机和社会心理机制作用下,一些平台用户试图发布虚假信息及低俗内容谋取各种利益.由于这类信息和内容往往流传甚快甚广,使得社会原有的甄别及防范机制难以及时做出反应.  传播虚假信息主要有三大危害:一是破坏市场诚信环境;二是虚假信息经过发酵传播会破坏市场正常运行机制;三是在市场特殊环境下,一则虚假信息可能在舆论环境中产生蝴蝶效应,渲染恐慌情绪.  如何甄别虚假和低俗内容?采用人工智能是个好办法  人工智能在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视.并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用.那么,针对网络虚假信息传播,究竟如何更好地掌握规律、制定规则,给算法提供正确指引,让人工智能能够更有效地甄别虚假信息并控制其传播呢?  首先,我们需要更全面地梳理和分析产生虚假和低俗内容的利益结构和动机,分析各类利益主体制造和传播虚假及低俗内容的行为特点,如谋求政治利益和谋求经济利益的行为主体,在制造和传播虚假及低俗内容的行为方面有哪些异同.通过这些分析,为建立模型提供依据.  其次,可以通过对网络平台上虚假及低俗内容传播者生产的内容进行文本分析,对其传播行为进行跟踪研究,以掌握其心理特征及行为特征,支持识别模型的构建.  此外,还可以通过对人们网络信息接收和接受的心理特征及行为的分析,建立模型,探索如何通过算法干预这一过程,阻断虚假及低俗内容的传播,减低其传播效果.  【51CTO原创稿件,合作站点转载请注明原文作者和出处为51CTO.com】搜索趋势/百度指数 购物趋势/淘宝指数 /微信指数_安防互联

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    1、什么是今日头条智能个性化推荐? 头条号跟微信公众号最大的区别是:头条号自带粉丝,就算头条号创作者没有粉丝也有可能获得百万千万的阅读量。决定头条号文章阅读量高低的是推荐量。头条号自媒体引用智能个性化推荐引擎,能够精准找到读者,无需求关注、求订阅也能拥有海量读者。今日头条属于机器智能个性化推荐机制,即通过机器算法将用户发表的内容(视频、文章)分发给内容的受众。智能个性化推荐引擎会根据文章特征(内容质量、内容特征、首发情况、互动情况)、用户特征(头条号历史表、头条号订阅情况)以及环境特征(时间、地域、天气)等等,为文章找到感兴趣的读者并推荐给他们。 2、头条号推荐机制、规律 头条号推荐过程是这样的:只要审核通过,机器会首先尝试推荐一定的量,如果点击率和阅读完成率高,再进行新一轮更大范围推荐给更多的相似用户,如果减弱到一定程度,推荐过程就结束。 推荐过程第一个关键点:初始推荐量 审核通过后机器首先会尝试推荐一定的量。那到底这个一定的量是怎么算出来的呢?也即影响今日头条在审核通过后尝试推荐一定的量的最关键因素又是什么呢?答案就是头条号指数。头条号指数可以理解为「你的内容有多值得被推荐」,这一指数是机器通过一段时间内对作者创作的内容和读者阅读、关注行为的记录和分析得出的帐号价值评分,包括健康度、关注度、传播度、垂直度、原创度等5个维度。头条号指数越高文章推荐越多。 推荐过程第二个关键点:二次推荐量 今日头条尝试推荐了一定数量之后,将根据读者的点击率和阅读完成率来决定是否再进行新一轮更大范围推荐,或者还是减少推荐量。用户点击了,但不一定看完,看完数量除以点击数量就是阅读完成率。点击标题并读完文章的人越多,推荐越高。当然还有其他一些行为也影响二次推荐量,比如点赞、转发、收藏、评论互动,这样的行为对二次推荐也有很大的帮助。另外还有一个影响二次推荐很大的因素,那就是发文时间。文章发布的时间越长了,推荐的数量就越低了,理论上有72小时的推荐时间,事实上大部分不会超过48小时,而且80%以上的推荐量是在24小时内完成的。头条号指数决定初始推荐量,点击率、阅读完成率、点赞、转发、收藏、评论互动这些行为又影响二次推荐量。而只有初始推荐后有了更多的点击率、阅读完成率,以及更多的点赞、转发、收藏、评论互动这些行为,才能有更好的二次推荐量。只有有了更多的二次推荐量,整个文章的阅读量才能起来,带动整个头条号指数的上升。而头条号指数上升了又能带来更多的初始推荐量,如此循环反复。前面提到,头条号自带粉丝,只要审核通过,机器会首先尝试推荐一定的量。只要点击率和阅读完成率高,读者点赞、转发、收藏、评论这些行为多,就可以增加二次推荐量,也就可以带动头条号指数上升,即可以让上面图中这个循环进入良性轨道。那要想一篇文章点击率和阅读完成率高,获得更多的点赞和转发,又取决于什么呢?这个就很简单了吧?优质内容是根本。只有内容好,读者喜欢才有可能进行这些行为,否则都是瞎扯。 3、最佳发文时间 经过前面分析之后,我们知道今日头条最大的特点就是智能个性化推荐,就算你的粉丝,也很少主动进到你的主页去查看你的文章。主要都是通过今日头条推荐给读者,读者才会点击阅读。所以今日头条最关键的就是推荐量了,如果能找出今日头条在哪个时间段的推荐量大,就等于找出了今日头条的最佳发文时间。因为离发文时间越久,推荐量就越少,在超过24小时后基本上不会有推荐量了。 得出三个推荐量最高的时间段(按时间先后): 上午07:00---10:00共3个小时中午11:00---13:00共2个小时晚上22:00—-01:00共3个小时 那我们应该在哪个时间点发呢? 结合前面分析的头条号推荐机制(规律)比较好得出以下结论:上午和晚上比中午要好,为什么呢?因为中午发的话只能享受到两个小时的高推荐量,然后就得等到晚上了,而离发文时间越长,推荐量会越低的。所以最好的就是发文之后马上就是高推荐量时间,而且这个时间段越长越好。那上午和晚上同样是三个小时,又是哪个时间发文更有效果呢?根据前面分析以及实践证明晚上要比早上好。这是因为晚上发文之后,从01:00---07:00只隔了6个小时就再次享受3个小时的高推荐量时间段。而如果是早上发文的话,从10:00---22:00点,需要等待12个小时才能再次享受3个小时的高推荐量时间段,而发文12个小时后,这个推荐量已经大大受影响了。互联网运营常见名词及解释_安防互联

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    随着数据中心网络不断扩展,客户增添越来越多的服务器和交换机,以及服务器虚拟化后虚拟机的动态迁移,会使得现有扁平式的二层网络更加庞大,这就要求在二层实现多路径功能来提高网络效率和可靠性,也就是说数据中心网络还必须能够支持大型的扁平化设计。IETF组织制定的大量链路透明互联(TRILL)标准提供了这一能力。VDX系列交换机即是基于TRILL协议下支持DCB以太网的革命性的下一代交换机。虚拟集群交换(VCS)解决方案简析 虚拟集群交换技术(VCS™)是一种2/3层以太网技术,包含了一系列新的标准及高级特性,可以提供更高的带宽利用率、更高的网络可扩展性、对网络融合的无缝支持及管理简便性。VCS技术的核心是三大技术“支柱”:以太网Fabric架构、分布式智能和逻辑机箱。以太网Fabric架构利用新的IETF多链路透明互连(TRILL)协议来消除对生成树协议(STP)的需求,因为它可以在兼容VCS的不同交换机之间建立多条路径来传输数据中心桥接(DCB)流量。矩阵架构内的所有路径都是活动的,如果一条链路发生故障,流量会以最短的时延自动分配到其它可用的等价路径上。利用分布式智能,配置和网络拓扑信息可以自动分配给矩阵架构内的所有交换机。利用TRILL,矩阵架构可以原封不动地将帧从源端口发送到目标端口,就象整个矩阵架构是一个逻辑交换机机箱,而每个兼容VCS的交换机就象是机箱中的一个端口模块。这种矩阵架构可在逻辑机箱中扩展到1000多个端口。VCS架构VS传统网络架构 在扩展虚拟服务器环境时,网络会带来多方面的挑战和局限性,传统网络如生成树(STP)的缺点、低利用率和链路故障恢复。 VCS可以为管理员带来以下优势: ⷠ从逻辑上消除管理多个交换层的需要ⷠ在多台物理交换机中执行策略并管理流量,就好象它们是一台交换机ⷠ扩展网络带宽而不需要以手工方式重新配置交换机端口和网络策略ⷠ向服务器、网络和存储管理员提供有关网络状态的单一定制视图VCS技术可帮助IT部门轻松应对虚拟化环境中的网络挑战。VMware环境中的VCS技术还可以为IT部门一套可扩展且易于管理的基础架构来支持云计算。云计算已成为数据中心满足这些IT要求的全新计算模式。它依靠服务器虚拟化来降低资本和运营支出,提供更安全而且高度可用的计算环境,来缩短应用部署时间,同时提供更高的容量灵活性来满足不断变化的需求。服务器虚拟化是计算技术领域的重大进步,其中的虚拟机(VM)包含了提供特定服务所需的所有软件。VM将硬件和应用分开,使服务可以在任何可用的硬件(只要提供管理程序来运行虚拟机)上运行。云计算还改变着IT部门的业务模式。IT部门需要基于服务的计算,其中的共享资源连接到应用,成本基于资源消耗情况而不是资产的购买。IDC:到2022年亚太地区区块链解决方案支出将达到21亿美元_安防互联

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    未来五年全球数据中心CAPEX年复合增长率达6%_安防互联

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    消费者和企业都在驱动着数据服务的指数级增长,数据中心运营商必须不断寻求可提供更高网络速度的途径。企业级数据中心必须既能支持当前应用,又能为面向未来的新的实时应用做好准备。高速网络升级平台(HSM)是一项能够提升网络数据传输能力的技术,可让管理人员确保其网络满足未来需求,并提供所需的运营保障。 为何选择HSM? 数据中心流量模式已不同从前。如今网络流量主要是东西向流量(数据中心内),是南北向流量(往返于数据中心之间)的10到20倍。随着网络需求的增速不断提升,过去对应用的支持力度已无法满足当前及未来所需。例如远程教育、医疗、甚至远程手术,这些应用都有赖于瞬时、可靠、超低延迟数据网络。实时分析的出现改变了企业对数据中心的看法。就传统而言,数据中心管理人员专注于网络的正常运行时间,致力于确保服务的持续运行及其安全性。大多数情况下,数据中心被视为一笔开销,但随着数据开始成为新型货币,并且实时应用的出现延伸出对更低延迟的需求,一个能够维持良好运行的数据中心就成为了企业的一种竞争优势。从前数据中心管理人员的职责只是确保一切正常运行,而如今他们还需要负责提供更高的性能和更低的延迟,以确保公司的竞争力。 何为HSM? 随着数据中心网络向着更高性能和更大容量方向的演进,HSM是一条必由之路。一个高容量物理层基础设施系统的HSM设计能够持续使用多年。它通过采用全新的基础设施设计方法,可以为尚未在数据中心得以部署的新型高速光纤系统做好充分的准备。HSM融合了多模和单模光纤技术的最高带宽和最低损耗,其平台是一个完整的产品组合,全部能够支持更高速的数据中心连接,且具有很高的配置灵活性:•可互换的8芯、12芯和24芯光纤MPO模块可支持任何应用,管理员无需重新配置其光纤干线。•超低损耗单模和多模光纤可最大限度地提高当前基础设施的损耗预算和生命周期。•OM5宽带多模光纤可实现100G及更远距离的双工传输成功实现网络升级的要素 数据中心管理人员面临的基本挑战就是如何制定当下需要做出改变的决策,这些改变需要给未来不同的光纤类型、网络数据交换规则和距离需求提供支持。他们必须在能够控制成本的情况下采用足够灵活的基础设施以适应未来需求,以下是一些关键策略:了解当前选择以及未来需求何在–你需要清楚地了解当前使用到的距离及光纤类型,以及你距离能够满足未来需求的带宽容量还有多远。能够满足未来网络速度需求的途径有很多种,而多模光纤(MMF)已取得了创新性进展。例如,OM5宽带多模光纤的容量是OM4光纤的四倍,同时仍具兼容性。当使用OM5 宽带多模光纤时,新的光纤收发器能够在超过400米的链路距离内、以更高的速度 (100G)进行传输。而挑战就在于如何保持综合布线设计的同时,面向更长的距离提供更高速的支持。大部分决策的制定都取决于你打算何时起步。短短几年前,40G曾被认为是下一个“高速”光纤,但如今100G光纤已经迅速取而代之。交换机技术和光纤技术的结合让40G光纤的应用退出了历史舞台。了解自身成本结构–衡量各项选择的成本与优势,选择能够经济高效地满足企业目标的光纤类型和连接解决方案。布线供应商的计算器在这里可以派上用场。为灵活性做好规划–您可以选用8芯、12芯或24芯光纤束,在通向更高带宽过程中的每一步都需确保基础设施的规模适当。如果一家企业拥有12芯光纤基础设施,但它决定转而采用8芯光纤的应用 (例如100-GB 4㗲5解决方案),那么就要制定相应策略来优化其光纤基础设施的使用,同时维持100%的利用率。您的规划应该能够支持各种光纤类型及增长策略,以满足未来应用所需。这方面并不存在放之四海皆准的通用解决方案。与模块化相结合–选择适用于各类光纤模块的面板,以支持数据中心的发展。当数据中心需要扩大时也无需对机箱做出改动,技术人员可简单地通过更换模块以提高数据速率。理想情况下,布线和机箱只需部署一次,而当需要向更高速度迁移时,仅需对端点做出调整。管理当前及未来的基础设施–基础设施管理(AIM)工具可清晰地显示您的基础设施,帮助您基于充分的信息更轻松地做出明智的决策,并对中断迅速作出响应,且从长远角度来看,这也使基础设施更加健康,也更易于管理。了解升级所需的时间框架–虽然当前需求迫在眉睫,但可能过不了多久,数据中心就需要再次迁移至更高的速度。选对路径和供应商将有助于你在市场竞争中抢先一步。鉴于新的实时服务需要更大的数据中心容量,HSM路径也应该整装待发,以确保其能够应用于可实现容量扩张的光纤网络。同时它还可以简化规划与网络升级策略,并能够利用企业在数据中心基础设施中进行的投资。应用的保证涵盖整个物理网络层,但也着重于确保对光纤网络链路的支持。所有大型企业及机构都会需要HSM,而升级的过程不该是痛苦且昂贵的。企业应首先带着要实现高容量的想法,仔细评估各种选项,并使用合适的HSM产品来制定网络升级路径。数据中心将成为灵活且经济高效的实时计算平台,为数字时代下的企业赋予竞争优势。数据中心在未来三年内的发展趋势如何?_安防互联

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    今年迄今,比特币的靓丽涨势几乎可用“疯狂”来形容,市场对此蜂拥追捧。但本周,比特币遭遇数次网络攻击事件,进一步凸显了比特币这一初出茅庐的数字货币仍面临着诸多挑战。 投资者对比特币的兴趣大增也令诸多比特币网站交易平台异常火爆,而比特币的交易金额创历史最高水平则进一步加剧了民众对基本不受监管的新型数字货币行业难以管理天花乱坠大肆宣传的担忧。 Citizen Hex联合创始人兼首席执行官罗伯茨(Benjamin Roberts)表示,经常进行比特币交易的投资者需相当谨慎。这些比特币交易平台的投资记录并不良好,并且随着比特币交易平台资产的攀升,网络攻击或者黑客入侵比特币交易平台的所得几近相似。 大规模网络攻击 周三(6月14日)上午,美国最大的比特币交易所Bitfinex称,本交易平台遭受分布式拒绝服务攻击(DDoS),旨在通过导入大量信息令平台系统陷入瘫痪。 周二(6月13日)上午,该交易平台也遭遇了类似的网络攻击;这一问题随之在一个小时之内得以解决。周三,该交易平台表示尽管网络攻击仍在持续,大多数用户将能够正常使用该平台。 另一家规模较小的比特币交易平台BTC-e也声称遭遇了类似的攻击,当日网站也被迫暂时关闭。周三早上,BTC-e也删除了推文,网站交易也恢复正常。但BTC-e和Bitfinex并未对此评论作出置评。 周二,方舟投资(ARK Investments)区块链部门负责人Chris Burniske接受采访时表示,“比特币当前牛气冲冲,因此,网络攻击已不足为奇。拒绝服务攻击和黑客攻击,以导致客户失去资金,这两者之间存在很大差别。幸运的是,截止目前,我们还未遇到后者。” 罗伯茨和其他数字货币分析师表示,网络攻击可能将允许攻击者操纵比特币市场。由于比特币的价格是由世界各地的几大交易所所设定,关闭交易平台暂时可能将令交易者利用价差获利。 狂热并非好事 周日(6月11日),比特币价格首次突破3000美元/枚,创下历史新高;随后,比特币大跌14.5%,至2526.4美元,创下2015年1月以来最大跌幅。周三下午,比特币交易一度接近2571美元/枚,日内下跌近6%。 另一大数字货币以太坊(Ethereum)逐渐受到市场的欢迎;年初至今,以太币价格暴涨了4851.69%,目前市值已超360亿美元,占比特币市值的82.28%。 全球最大比特币交易所Coinbase副总裁兼总经理Adam White接受采访时表示:“投机出现狂热永远不是好事。我想我们还没到这一阶段。” 势不可挡的网站流量 周一,美国第二大美元比特币交易所运营商Coinbase报道称,在流量较高的情况下,客户无法访问交易网站。周二,该公司还报道了另外两起“业绩下跌”的事件。 怀特(White)表示:“我们已经认识到客户所遭遇的挫折,我们想做得更好。” 比特币新闻网站CoinDesk首席执行官Kevin Worth表示,接近2700人参加了CoinDesk驻纽约的年度共识会议,创下今年的流量新高。自那以后,该网站则创下了独立访问数和页面浏览量的历史新高。与此同时,CoinDesk也正在进一步扩大他们的业务。 安防互联提供优质高防服务器租用全面保证您的数据安全苹果抽成打赏30%成定局 为什么微信不妥协?_安防互联

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    知名基础服务供应商Digital Realty已经宣布在香港开发最新数据中心的消息,结合早前其启动韩国首尔数据中心动土仪式,标志着Digital Realty在整个亚太范围内的又一次重大扩张。自2012年收购位于将军澳地区的Digital TKO(HKG10),Digital Realty便正式进入香港市场。根据香港IDC新天域互联获悉,而此次新数据中心将以Digital Realty Kin Chuen(HKG11)命名,初步位置定为葵涌,是Digital Realty在香港的第二座基础设施。Digital Realty表示,当工程全部结束之后,将在21,000平方米空间内提供高达24MW关键容量,预计最快明年中旬建成并开放。值得注意的是,HKG11设施总共包括12层,其中8层专用于客户级部署。Digital Realty首席执行官A. William Stein指:“在香港的投资是我们全球平台路线图上的另一个重要里程碑,它使客户能够进行数字化转型,同时体现我们支持其在未来PlatformDIGITAL发展的承诺。”作为互联网基础硬件设施,数据中心是支持香港作为关键技术和创科中心持续发展,并推动整个地区采用云计算服务和解决方案的重要基础,新天域互联专注香港服务器租用托管及多云与混合云部署等一站式服务,多家Tier 3+香港数据中心资源,致力协助企业以稳定可靠连接表现拓展全球业务,获取更高收益。同时,香港的云计算就绪性区域领导者地位证明其在进一步采用云计算方面具有潜力,这里的庞大客户基础将在未来对数字技术提出更高需求,这些都需要数据中心发展以积极配合。​日本通信巨头NTT称公司服务器遭攻击致使892家企业信息泄露_安防互联

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    中国方阵“中国与世界其他国家一样,都处在大数据发展的初期阶段。在收集和应用数据方面,中国表现不俗。但在处理分析数据的技术和工具方面,中国与发达国家相比还比较落后。”中国电子信息产业发展研究院副院长樊会文说。产业结构有差距中国大数据在世界上处于第几方阵?对此,工信部赛迪研究院软件所所长潘文表示,大数据产业是新兴产业,中国和世界各国都处于起步阶段,综合排名缺乏统一标准。从大数据产业收集端、处理端和应用端来看,中国在收集端和应用端全球领先,在处理端核心技术方面还有差距。目前,公开数据中还没有对大数据强国的排名,但对全球大数据公司的排名却很多,虽然标准不一,但总体来看,公认的领军企业是亚马逊、SAP、谷歌、IBM等,仍是国外企业居多。“各个国家在大数据方面的优势各有不同,目前还没法评判谁做得更好。”运满满研究院院长徐强表示,比如,日本在医疗交通方面做得不错,欧洲在数据保护方面领先,新加坡在电子政务方面独树一帜。而即使是大数据核心技术比较领先的美国,在智慧物流、移动支付等部分垂直应用领域也逊色于中国。“与发达国家相比,中国大数据产业结构落后于全球市场的发展步伐。尤其是美国的大数据产业结构非常好,服务占比很大,而我国的产业结构还处于中低端。”潘文坦言。从大数据核心产业结构来看,服务是大数据产业的最核心部分。全球市场数据分析服务占整体收入的47.6%,而国内市场数据分析服务在整体收入中占比却比较低,主要企业仍停留在前期的基础软硬件设施投入和部署阶段。樊会文表示,从这个对比可以判断,国内大数据市场虽然已经进入快速增长通道,但仍处于增长的早期阶段。工信部信息化和软件服务业司副司长李冠宇指出,与发达国家相比,中国在新型计算平台、分布式计算架构、大数据处理、分析和呈现等相关核心技术方面与国外相比仍存在较大差距,对开源技术和相关生态系统的影响力弱。“目前,美国、英国、法国、澳大利亚等国在大数据核心技术方面居于领先地位。”潘文指出,相关核心技术薄弱还带来数据主权保护的问题。由于数据在网络虚拟空间进行传播,各国都在加强对本国数据的控制力,关注数据主权。美国、欧盟等纷纷利用技术优势和法律法规加强本国数据主权保护,但目前,我国由于基础核心技术支撑能力较弱、数据跨境流动保护规则缺失等,在数据主权保障能力方面还显不足。应用端一马当先“中国大数据对世界的贡献主要是三点。”潘文分析说,一是引领大数据的创新应用,特别是在消费领域;二是互联网公司、初创企业引领技术创新步伐,特别是语音识别、图像理解、文本挖掘等方面已涌现出明星企业;三是我国已成为产生和积累数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。苹果在美国推广移动支付多年,效果一直不佳。而在中国,从饭馆到超市,甚至许多菜市场的每个摊位都实现了移动支付。公开数据显示,2016年中国移动支付规模是美国的50倍。“我国在大数据应用方面处于世界前列,特别是在服务业领域,蓬勃发展的电子商务衍生出一系列基于大数据的互联网金融及信用体系产品,互联网创新应用普及速度非常快。”潘文说。以互联网金融领域为例,蚂蚁金服推出了芝麻信用,其芝麻分来自淘宝、支付宝的数据占30%-40%。通过综合考虑个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系等信息,直接与其信用挂钩,准确率非常高。与世界各国相比,中国大数据体量位居前列。我国大型数据中心跨地区经营互联网数据中心业务的企业已达到295家。李冠宇指出,目前中国网民数量超过7亿,移动电话用户突破13亿,均居全球第一。中国已是世界上产生和积累数据体量最大、类型最丰富的国家之一。“中国网络用户规模大,终端数量多,产业经济规模大,因此在数据规模上具有天然的优势。”樊会文说。在今年的电子信息博览会主论坛上,科大讯飞董事长刘庆峰播放了一段视频——美国前总统奥巴马感谢科大讯飞让他学会了中文。其实这段视频是由科大讯飞人工智能语音合成系统完成的一次逼真模仿。2016年,科大讯飞在国际语音识别大赛、国际(机器)认知智能大赛中超过了IBM、微软等行业巨头获得大赛指标第一名。“在许多垂直领域,中国的大数据核心技术处于全球领先。比如在智慧物流领域,中国就比美国发展得好。”徐强表示,调研表明,菜鸟网络、运满满等企业的智慧物流建设,通过为货主和司机提供实时信息数据匹配,可以降低物流运价5%至10%,单车运行效率可以提升30%以上,降本增效效果显著。中国发展大数据已经具备一定的技术和产业基础。作为信息产业大国和互联网大国,2016年中国软件和信息技术服务业产值4.9万亿元,全球10大互联网企业中国占据4席,为大数据应用奠定了基础。百度、阿里巴巴、腾讯等国内的龙头互联网企业利用自身掌握大量数据资源的优势,不断创新和积累数据处理分析等关键技术,并基于大数据分析优化提升现有业务、开拓新业务,已经具备了建设和运维超大规模大数据平台的技术实力。加快建设数据强国2017年,全球大数据市场结构继续向服务化转变,同时从垄断竞争向完全竞争格局演化。典型的表现是,企业数量迅速增多,服务的差异度增大,技术门槛逐步降低,市场竞争越发激烈。据美国国际数据公司(IDC)统计,2017年世界大数据产业市场规模将达1508亿美元,比前一年增加12.4%。其中美国为788亿美元,西欧为341亿美元,两者之和占全世界市场规模的四分之三。“不同国家、不同公司的统计标准不一样,因此无法绝对比较中国大数据产业市场规模在全球的占比。但可以肯定的是,中国大数据产业规模发展迅速,将很快步入全球前列。”潘文介绍说,赛迪研究院统计数据显示,2016年,包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业达到3100亿元,大数据关联产业规模达到6万亿元,大数据融合产业规模达到3.5万亿元。工信部发布的《大数据产业发展规划(2016-2020年)》提出,到2020年,大数据相关产品和服务业务收入将突破1万亿元。中国发展大数据有集中力量办大事的优势。据李冠宇介绍,目前我国已经颁布实施了《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划(2016-2020年)》等一系列重大政策,有20多个地区出台了相关的政策措施,还有20多个地方设立了专门的大数据管理机构,已先后建立8个大数据综合试验区。中国大数据发展呈现良好势头,形成了京津冀、长三角、中西部和东北地区等一批聚集发展区。潘文认为,中国大数据产业发展将迎来“黄金期”。随着国家大数据战略配套政策措施的制定和实施,我国大数据产业的发展环境将进一步优化,大数据的新业态、新业务、新服务将迎来爆发式增长,产业链进一步成熟和扩张。同时互联网的高速发展,将带动社会各领域对大数据服务需求进一步加强,政务、工业、电信、金融、交通、医疗等领域的应用层出不穷。预计2017年我国大数据核心产业规模有望达到4185亿元,未来3年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。尽管与发达国家相比,中国大数据发展还存在数据资源开放共享程度低、技术创新与支撑能力不强、大数据产业支撑体系不完善等差距,“但中国要发挥出市场规模大、应用需求旺的优势,以企业为主体集中攻克大数据关键技术,全面提升我国大数据的资源掌控能力、技术支撑能力和价值挖掘能力,加快迈向数据强国。”李冠宇说。网络安全|劳合社发布《网络安全保险白皮书》_安防互联

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    如果你的公司还没有广泛使用云计算,它很可能会在不久的将来也会这样使用。但是需要小心的是,当云计算公司开始关注云计算时,可能会有很多错误。这里有三个需要注意的重点:1.云不安全 公司新接触云的最大误解之一是信任云的问题。这显示在许多不同的方式。最常用的方法之一就是处理安全问题。几乎所有公司都非常重视安全性。转向公共云意味着将我的应用程序安全地置于公司的防火墙之后,并将其放在公共云服务上。我可以信任云以保持我的应用程序和数据安全吗? 这是事实。对于绝大多数公司而言,贵公司在公共云提供商手中可能比在自己的防火墙后更安全。为什么这是真的?因为云服务提供商靠信任谋生。如果他们无法保证客户的数据安全,他们就不会有生意。他们大力投资建设高质量的安全团队,这些团队花时间提升安全协议和程序的最新水平。通过将您的数据交付给信誉良好的公共云提供商,您可以充分利用安全领域领导者创造的知识和最佳实践。除非您的公司拥有与云提供商相同的资源来投资安全性,否则您的公司可以通过多种方式从这些学习中受益。通过使用公共云提供商并利用它们提供的所有安全产品,实际上可以使您的应用程序和数据在公共云中保持安全,而不是在自己的防火墙后面。2.Lift-n-Shift是云迁移 在采用云计算的早期阶段,许多公司都考虑将应用程序迁移到云中,只需将应用程序从运行在其数据中心上的服务器移开,然后将其移至云中创建的服务器。这种类型的迁移通常被称为“Lift-n-Shift”。虽然lift-n-shift是快速将应用程序从数据中心转移到基于云的数据中心的有效方法,但它不会使您的应用程序云变得更友好。 虽然您可以从这种方法中获得一些好处,例如只需在另一个区域启动服务器即可扩展到其他数据中心,但这种方法的好处通常在此就结束。事实上,云在基本应用托管方面实际上比在一个大领域中的自己的数据中心更差,这就是成本。云可以并且确实为那些利用云资源动态分配功能的用户带来显着的成本效益。但它通常无法将成本与非云数据中心提供的基本静态基础设施进行比较。当你使用云的动态能力时,你可以省钱。如果你只是lift-n-shift,你通常不会省钱,往往花费更多。3.无服务器解决了我所有的问题 很容易陷入云的炒作之中,最新最好的云服务经常看起来像是解决所有问题的解决方案。但是,像任何新技术一样,了解如何以及在何处应用该技术对于成功使用该技术至关重要。这当然适用于云提供商提供的最新功能即服务(FaaS)产品,如AWS Lambda和Microsoft Azure功能。这些产品能够为您的软件提供执行环境,而无需管理运行的服务器。 这种“无服务器计算”产品对希望使用云来降低基础架构管理成本的公司非常有吸引力。但是,像所有新技术一样,FaaS产品(如Lambda)对于某些类别的问题是有益的,并且它们对其他类问题都不利。然而,我经常听到来自“Lambda将解决我的计算基础设施问题”和“我们正在将所有软件移至Lambda”等个人的声明。对于那些认为像Lambda这样的FaaS产品是解决所有难题的人,我这样说:小心。AWS Lambda和其他云提供商的同等产品为特定类别的计算环境提供了巨大优势,但它们可能会被过度使用。如果他们非常适合解决他们不打算解决的问题,他们实际上可以为您和您的基础架构管理创造更多问题,而不是解决问题。将它们用作应用程序体系结构的重要组成部分,但不要依赖它们来解决所有计算问题。只在有意义的地方使用它们。数据中心连接性的真相_安防互联