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手机怎么使用ip代理服务器

Synergy Research的最新数据显示,截至2019年第三季度末,超大规模提供商(Hyperscale Providers)运营的大型数据中心数量增加到504个,是2013年初以来的三倍。EMEA(欧洲、中东和非洲)和亚太地区增长最快,但美国仍然占据主要云和互联网数据中心站点的近40%。其他最受欢迎的地区是中国、日本、英国、德国和澳大利亚,它们合计占总数的32%。在过去的四个季度中,新数据中心在15个不同的国家/地区开业,其中美国、中国香港、瑞士和中国大陆新增的数据中心最多。在超大规模提供商中,亚马逊和微软在过去十二个月中开设了最多的新数据中心,占总数的一半以上,而谷歌和阿里巴巴则位居第二。Synergy研究表明,70%的超大规模数据中心都位于数据中心运营商租用或超大规模提供商的合作伙伴拥有的设施中。Synergy研究是基于对全球20家主要云和互联网服务公司的数据中心足迹的分析,其中包括SaaS、IaaS、PaaS、搜索、社交网络、电子商务和游戏等领域的最大运营商。数据中心在全球覆盖最广的是领先的云提供商--亚马逊、微软、谷歌和IBM。它们的数据中心覆盖了四大区域(北美、亚太、EMEA和拉美)中的至少三个区域,且每个区域都有60个或更多的数据中心站点。甲骨文的数据中心分布也非常广泛,其余公司的数据中心主要集中在美国(苹果、脸书、推特、eBay、雅虎)或中国(阿里巴巴、百度、腾讯)。“最近四个季度新开设的超大规模数据中心比前四个季度要多,主要驱动力是云服务和社交网络的持续强劲增长,”Synergy首席分析师兼研究总监John Dinsdale表示。“这对于批发数据中心运营商和为这些数据中心提供硬件的供应商来说是个好消息。除了504个当前的超大规模数据中心之外,我们还看到另外151个处于计划或构建阶段,这表明数据中心建设热潮没有尽头。”来源:讯石光通讯网如何通俗地解释多云_安防互联

手机怎么使用ip代理服务器

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    如今5G概念已不再陌生,按照行业认同的说法:2017年至2018年5G将在国内开始有序测试,2019年进行预商用。工信部之前已表示,中国将在2020年启动5G商用。    对于广大普通用户而言,5G带来的最直观感受将是网速的极大提升和生活的更加智能便捷,同时引发更多新技术和新应用的诞生。为此,全球电信运营商已开始摩拳擦掌,试图通过推出“无线流量套餐”的蛋糕来吸引用户。    与此同时,“5G来了,WiFi将要一夜消失”的言论再一次喧嚣尘上,当然,实际情况并非如此。       WiFi消失言之过早    随着网络服务的不断提升,推出无限流量成为电信运营商的竞争手段之一,尤其是在美国市场,主流运营商均不同程度推出了无限流量套餐,但这种套餐还是存在着诸多限制,对消费者来说有些鸡肋。    比如Verizon设定月流量为22GB,共享给伙伴的流量也设定了10GB 界限,超出后移动热点将降级到3G网络。另外,想看高清视频也不容易,如T-Mobile、Sprint。    在国内,在网络提速降费以及取消漫游费的压力下,运营商也纷纷采取措施,进行“互联网+”转型的措施,其中就有“无限流量”套餐,国内三大运营商在去年纷纷都推出了“无限流量”套餐。    比如北京联通、上海联通、河南联通和广东联通此前也相继推出了无限流量、通话的“冰激凌套餐”,月费5折,199元起。这些同样也有所限制。    联通的“冰激凌套餐”使用流量超出套餐内的流量后,手机网速将降到最高只有128Kbps的2G模式,尽管可以无限使用,不再额外收费,但其实在超出套餐的部分已经被严格限速,上网体验奇差。    移动和电信也很快跟进了46元本地无限流量套餐。电信在北京地区推出了磅礴卡,能够享受2GB的本地4G网速流量,超出2GB后,本地流量可以继续免费使用,但是将会限速,最高速度为3.1MB(下行速度约为384K)。北京移动推出的不限流量卡,则是在超出1.5G的套餐流量之后,可以免费享受最高速度128Kbps以内的本地流量。    可以预见,即将到来的流量竞争时代,各大运营商会展开关于“无限流量”的全面竞争。    不过,无限流量难以实现的原因,还是因为无线频率资源有限,和固网不同。业内专家指出,无线数据的传输都要依靠频宽,三大运营商每家的频率资源更是珍贵资源,而当前一个基站能够承受的流量是几百兆,每个基站的接入用户数量也是有上限的,用户优惠接入多,就会影响所有用户的上网速度,因此,运营商的网络质量随着用户数的增加不断下降。    从网络演进的角度来看,2020年5G真的商用了,初期也无法做到全面无缝覆盖,它需要一个相对较长的建设周期去逐步缓慢替换覆盖的过程,而按照规律来看,现有的4G LTE依旧会持续演进,成为5G平台重要的组成部分,而且5G商用后4G、3G、2G这些网络也会继续工作。    另外,5G时代是否能突破无线频率稀缺的技术瓶颈还很难说,这意味着无限流量真正成为现实在5G时代依然存疑。而这些,都需要技术的突破和时间的打磨。    在此情形之下,一些没有手机信号或手机信号不稳定的办公楼或家庭住宅,也依然需要Wi-Fi来补充。因此,在5G时代,用户依然需要尽可能在有Wi-Fi的环境下再做一些下载视频等耗流量的事,以便节省更高的流量资费费用。    所以综合来看,5G不会独立存在,WiFi也不会那么快消失,至少短时间不会。事实上,5G到来真正影响的并不是取代WiFi技术,而是基于此的商业服务。    近日,知名免费公交WiFi提供商16WiFi宣布,停止旗下包括天津在内的20余个城市的运营,作为国内最大的公交WiFi运营商:此次16WiFi关停的服务城市包括广州、上海、深圳、佛山、福州、天津、长沙、杭州、海口、绍兴、开封,只保留北京和昆明“作为样板城市”。这就意味着超过20万辆公交车上将再也难以享受到免费的WiFi服务。    业内分析人士指出,运营商推动的高速网络是好事,但由于市场流量资费不断下降的趋势以及难以获得各地政府的支持和补贴,WiFi逐渐成为依靠企业单打独斗的公益行为,必然面临高额成本的压力。    16WiFi创始人邱朝敏透露,其已签约国内近70个城市20万辆公交车,仅每辆公交车硬件设备投入就大约2000元(报废周期是3年)。据此计算,公司在硬件方面已至少投入了数亿元。    5G下的商机在哪儿?    工信部总工程师张峰此前曾介绍,中国5G基础研发测试将在2016年到2018年进行,分为5G关键技术试验、5G技术方案验证和5G系统验证三个阶段进行。    腾讯科技从5G推进组获悉,中国在今年将陆续展开5G第二阶段测试,并预计于当年年底完成。完成之后,将会于2018年进行大规模测试组网。    目前,三大运营商和国内电信设备企业将联手稳步推进各项试验,包括实验室测试、小规模外场以及后续的规模网络试验。    业内普遍认为,5G网络一旦正式商用,除了会使通信业进入新一轮发展期外,还将带动多个规模万亿级别的新兴产业。多个市场机构预测,车联网、大数据、云计算、智能家居、无人机等典型的物联网细分行业,在技术和应用层面上已相当成熟,但现有4G网络的通讯能力大大限制了上述产业的发展。    在前不久结束的世界移动通信大会(MWC)上,5G俨然是最大热点。开幕当天,全球多家移动通信企业宣布将共同支持加速5G新空口(5G NR)标准化进程,以推动于2019年尽早实现5G新空口的大规模试验和部署。    随着5G的正式商用,网络问题将迎刃而解,上述产业将迎来快速发展期,人工智能、智能制造等产业也将随之崛起。    今年的两会,5G、人工智能等已成为政府工作报告的关键词。实际上,“人工智能”一词已被写入“十三五”规划纲要,它的发展“前途无量”。预测认为,2016年末中国人工智能市场规模还不足300亿元,到2018年,这一规模有望突破380亿元。    眼下“人工智能+”时代正在到来。“未来5到10年,人工智能将像水和电一样无所不在,可以进入教育、医疗、金融、交通、智慧城市等几乎所有行业。”全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰说。    而这些都是基于5G网络,其高速率、低时延、低功耗的特点促使上述产业快速发展。此外,芯片、电子元器件、软件、智能硬件等产业链上下游也会进入升级期,其创投机会同样不可限量。    可以看到,5G下的宏观产业市场一片繁荣。如果聚焦2B的业务上,谁又会成为杀手级应用呢?    直播和短视频被公认为是内容创业的下一个风口。据统计,估计截至2016年年底,中国观看移动直播视频的移动用户数已达到近3.4亿,产生59亿美元的市场空间。    不过现有网络在遇到大型活动直播过程中最可能出现不稳定和慢速的网络连接,良好的蜂窝网络对网络平台非常重要,调查表明,有50%以上的主播曾经因糟糕的网络连接而被迫放弃直播。    而5G技术测试了30Gbit的连接速度,这将是4G技术的1000倍。5G可以提供10Gb/s的峰值速率,从而支持高清视频等业务,满足身临其境的用户体验。日前,日本移动通信公司DOCOMO与诺基亚合作,使用5G移动通信系统的无线接入技术,成功完成实时传输8K视频试验。    AT&T的主管无线标准的专家布瑞恩ⷨ𞾥ˆ鯼ˆBrian Daly)曾表示,5G将比4G快10到100倍。5G更快的速度也将提升网络的容量,可以容纳更多的用户在同一时间登录网络。    又如,得益于5G信号的超快传输速度,三星日前展示了4K超高清视频通过无线传输至一台移动车辆中。随着汽车无人驾驶技术的发展,车内流媒体娱乐将变得越来越流行。    借助5G平台的网络能力,可以让内容提供商挖掘更多高级应用以及新的商业模式,360Ⱘ熩⑥’Œ虚拟现实可能将是5G的杀手应用。企业敢于尝试公有云吗?_安防互联

    过去数据中心都是实体存在的,企业除需投资软硬件外,也不可避免地需投资在土地及维护成本(如人力资源、后备电力、冷气环境)上,占据大量的成本之余,各种资源调配也缺乏灵活性。直到云计算技术的出现,数据中心的技术及应用才出现划时代的改变,企业可以将实体的数据中心迁移到混合云计算架构的网络上,通过虚拟化技术来运行,随时增减所需资源,配合成熟的软件及相应服务,云架构数据中心可以同时实现高性能及稳定运营。 企业将数据中心迁往云端,除可享有与实体数据中心同等的服务外,同时也带来可观的经济效益,节省了许多以往必须持续支付的IT成本,例如安置数据中心的租金、24小时的电力供应,以及投放技术人员等。从理论上来说,更好的服务器资源使用应当能够实现更高的能源效率和更低的能源成本,但在云计算供应商的环境中事实并非如此简单。简单封装多个虚拟机至更少的物理硬件设备并不足以实现电费降低。事实上,如果整合措施实施不当的话,数据中心的能耗甚至还会增加 在云计算中减少能源使用和能源成本并不与减少整体能源负载成正比。其原因在于:整合两个原本是独立的物理服务器成一个虚拟平台的容量需求实际上可能导致吞吐量下降以及其他的性能问题。而当性能下降时,成功完成任务所需的能源会有所增加。在云计算数据中心之间转移工作负载所需的能源因素也变得更加具有不确定性了。在“数据计算”方面,单位成本计算力不再是唯一衡量因素,衡量表现的指标从单位成本计算力扩展为每瓦计算力、每平米计算能力等,数据中心的运营者们正在计算能力、存储密度、能源效率等因素之间寻求新的平衡;在“数据存储”领域,数据中心由纵向扩展慢慢迁移为横向扩展;而在“数据交换”方面,数据带宽不再依赖于硬件和网络架构的限制。无疑,云计算趋势为数据中心建设带来了新思路。在新IT趋势的推动下,数据中心承载着数以百万的连接,不断增长的数据和不断变化的工作负载,使得数据中心的管理与设计需要利用新的技术去改变传统方式,在追求能耗与成本的平衡当中,提升运营效率。新时代数据中心运维管理以“智”取胜_安防互联

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    混合云是一种为企业节省空间和成本的好方法,这是混合云技术得以大规模使用的主要原因,因为如今的企业有太多的信息存储在自己的服务器上,但他们都不愿意为公共云的安全问题承担风险。因此,使用混合云为他们考虑内部网络的存储提供机会,并通过网络访问可以从任何地点访问一个公共云,而数据被保护。  理论上来讲,任何两个异构的云连接在一起,都可称为混合云。因此,连接是混合云的关键所在。这也是目前企业部署混合云最容易被忽略的地方,但又最重要的一个步骤。  目前连接分为两种方式:公网接入和专线接入。一般公网接入是通过虚拟软件VPN网关或是硬件VPN网关设备实现,部署时间短,可以快速满足客户需求,但由于网络环境的复杂,延迟、丢包率不能避免,对业务有一定的影响。    专线接入的方式就规避了这些问题,可以全时段、全方位保障数据加密和可用带宽,有效避免由公网拥塞或跨网抖动等不可控因素带来的连接品质下降。但事物往往都是两面性的,拉一根专线的精力并不是所有企业都能承受的。  首先需要面对的就是入楼难,企业需要与运营商、物业等三方进行沟通,占用精力很多;其次,成本出了名的贵,并且非CT行业客户并不知道组网过程还能有哪些选择;另外,专线接入时间周期较长,在资源充足的情况下都情况下都需要一个月以上的时间。  事实上,专线并非只有几大运营商可以提供,很多公司都可以提供专线服务,专线的类型灵活性也比较高,目前常见的有:  PCM专线接入,可以向用户提供多种业务,并且线路使用费用相对便宜;接口丰富便于用户连接内部网络;  DDN专线接入,其采用的图形化网络管理系统可以实时地收集网络内发生的故障进行故障分析和定位,DDN专线通信保密性强,特别适合金融、保险客户的需求。  光纤接入,传输距离远、传输速度快、损耗低,在通信线中可以减少中继站的数量,提高了通信质量,同时抗扰能力极强;  ADSL专线接入ADSL专线接入是ADSL接入方式中的另一种,不同于虚拟拨号方式, 而是采用一种类似于专线的接入方式,用户连接和配置好ADSL MODEM后,在自己的PC的网络设置里设置好相应的TCP/IP协议及网络参数(IP和掩码、网关等都由局端事先分配好),开机后,用户端和局端会自动建立起一条链路。  是不是感觉还是很乱?云计算服务商也注意到了这一点问题,非专业的ICT客户很难把握好。因为,近几年,很多云计算提供商都提供了专线接入的解决方案,一般都是由第三方公司完成方案,云计算提供商服务监督,把控SLA等问题,这让客户省了不少心。但对云计算服务商也提出了一些要求。  比如比较重要的就是,又没完善的API管理支持,规模化的混合云部署后,用户可以通过API的方式,在原有本地数据中心的运维管理系统基础上,快速搭建兼容公有云的运维管理系统。这块公有云厂商只需要提供原子化的API即可,方便用户利用这些模块搭建弹性扩缩容系统、制定网络备份方案等。总而言之,解决好公有云和自建私有云之间的连接问题,才能更好的享受混合云带来的优势。在云中部署SQL的五个技巧_安防互联

    为了规范电信业务经营者的互联网新业务安全评估活动,维护网络信息安全,促进互联网行业健康发展,工信部现公开征求对《互联网新业务安全评估管理办法(征求意见稿)》的意见。该办法所称互联网新业务,是指电信业务经营者通过互联网新开展其已取得经营许可的电信业务,或者通过互联网运用新技术试办未列入《电信业务分类目录》的新型电信业务。该办法所称安全评估,是指电信业务经营者对其互联网新业务可能引发的网络信息安全风险进行评估并采取必要的安全措施的活动。电信业务经营者的互联网新业务开展时间达到三年的,纳入网络与信息安全日常监督管理,可以不再按照该办法进行互联网新业务安全评估。《办法(征求意见稿)》共三十一条,主要规定了如下内容:(一)明确了适用范围。《办法》适用于我国境内的电信业务经营者开展互联网新业务安全评估活动(第二条)。结合《中华人民共和国电信条例》的规定,《办法》将“互联网新业务”界定为“电信业务经营者通过互联网新开展其已取得经营许可的电信业务,或者通过互联网运用新技术试办未列入《电信业务分类目录》的新型电信业务”(第三条)。(二)确定了启动安全评估的情形。电信业务经营者拟将互联网新业务面向社会公众上线的,应当对所开展的互联网新业务进行安全评估(第十条)。评估的内容包括用户个人信息保护、网络安全防护、网络信息安全、健全管理制度等方面(第九条)。评估的方式可以是电信业务经营者自行评估,也可以委托专业机构评估(第十一条)。互联网新业务的技术实现方式、业务功能或者用户规模等发生较大变化,可能存在重大网络信息安全风险的,参照《办法》进行安全评估(第二十九条第一款)。(三)建立了安全评估报告制度。《办法》要求电信业务经营者在互联网新业务面向社会公众上线后45日内,向电信管理机构告知安全评估情况(第十三条),提供书面评估报告等材料(第十四条)。电信管理机构发现评估报告不符合有关规定、标准的,应当要求电信业经营者限期改正或者重新评估,并在30日内提交评估材料(第十五条)。(四)完善了监督检查制度。《办法》要求电信管理机构对电信业务经营者的安全评估情况实施监督检查,对互联网新业务进行监测,及时发现重大网络信息安全风险(第十九条、第二十条)。对于未按照规定及时开展互联网新业务安全评估等情形,可以约谈电信业务经营者主要负责人(第二十一条)。《办法》建立了互联网新业务安全评估情况通报制度,要求电信管理机构定期公布互联网新业务安全评估情况(第二十二条)。同时,对电信管理机构的监督检查活动进行严格规范,明确监督检查中不得收取任何费用,不得妨碍正常的经营或者服务活动(第二十三条)。(五)促进创新发展。《办法》明确鼓励电信业务经营者进行互联网技术业务创新,提升互联网行业发展水平(第六条)。考虑到互联网领域创新非常活跃,为了便利企业创新创业,《办法》规定互联网新业务开展时间达到三年的,将纳入网络与信息安全日常监督管理,可以不再进行新业务安全评估(第三十条)。此外,《办法》对违反安全评估制度的行为,明确了相应的法律责任(第二十六条至第二十八条)。数据中心网络性能:新应用下的新需求_安防互联

    前言   回忆起来,AndrewNg 在coursera上开设的机器学习课程受益匪浅,课程覆盖了机器学习的基础内容,深入浅出,把很多概念解释得很到位。现在将其课件和内容进行总结和梳理,主要是因为课程确实非常好,再者也是对学习过程的一个回顾总结,其中也会加入本人的一些思考。如果有兴趣,最好是可以对课程进行系统的学习将对应的习题和小测都做一遍,收获会更大。由于课程的代码不能公开,因此本文不会对实践部分进行多加阐述,如果有可能,本人会加入一些公开的实践样例。  Introduction  本部门主要对机器学习的基本概念以及相关的方法分类进行一个概要的介绍。进行的拓展主要在于总结和科普,没有进行详细详细的展开,后续会进一步进行展开或总结。  1. 机器学习的定义  ArthurSamuel(1959).MachineLearning:Fieldof study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.  TomMitchell(1998)Well-posedLearning Problem: A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E.  以上两个定义中,普遍使用的后者。在进行机器学习的建模过程中,我们首要的任务是确定好三个基本要素,即经验(experience,E)、任务(task, T)和效果(performance, P)。学习是基于历史经验(E)的,直观的表现为采集的历史数据,学习的过程要针对特定的任务(T),即目的(比如说需要对邮件进行分类),候选的能够拟合给定历史数据的模型假设有很多,如何挑选出好的假设,就需要定义好评估的标准(P)。  举个例子,对邮件进行分类,假设分成两类,即正常邮件和垃圾邮件,那么:  E: 事先采集好的一系列邮件  T: 将邮件分成两类:正常邮件和垃圾邮件  P: 正常分类的百分比  2. 机器学习方法分类  机器学习方法可以大致分为:监督学习(supervised learning)和非监督学习(unsupervised learning),其最主要的区别在于我们是否可以实现获取到所学目标的分类。  2.1.监督学习:  对于任意样本,我们知道其目标值,通常也称为类标,当目标值是离散的,则是分类问题,当目标值是连续的,那么就是回归问题。  对于任意实例 (x,y),x为向量,通常称为特征向量,每一个维度表示目标的一个属性,y为目标值,即实例的类标,当y为离散值时是分类问题,y为连续值是回归问题。  分类问题,如图1所示。假设样本实例为一些列的患者,我们希望给予两个属性,即x1(肿瘤大小)和x2(肿瘤个数),来对患者是否患有癌症进行预测。每一个患者用表示为图中一点,表示一类(非癌症患者),表示一类(癌症患者)。有监督的学习过程是基于有类标的数据(通常称为训练集)将出一个分类面,通常称为假设h(x)=y,此处y=1(癌症患者)或y=0(非癌症患者),将训练集划分成两类。当新数据到来时,根据学习的假设h(x)可以对患者是否患癌症作出预测。  图1  回归问题,如图2所示,假设我们希望对房子的价钱进行预测。图中我们已经采集了一系列样本,每个表示一个样本,我们希望能够学习出房子大小和价钱的关系,h(x)=y,此处特征向量只有一个值,即房子的大小,而目标值为房子的价钱。可以看到,能够拟合样本的曲线不止一条(蓝色曲线和红色曲线),这就涉及到判断哪个假设更好的问题,通常称为模型选择。  图2  2.2.非监督学习  非监督学习中,我们无法事先获取到样本的类标,即如图3所示,每个表示一个样本,很明显样本可以划分成两个蔟,这两个蔟之间相距很远,但蔟内各样本点之间很近。聚类是非监督学习的典型,而关键在于距离函数的定义,即如何衡量样本之间的相近程度,一般我们认为距离相近的两个样本点属于一个蔟。常用的聚类算法有k-mean,dbscan等。  大数据  图3  3.其他概念  这里稍微概括的介绍一下机器学习中的一些重要概念。  [1] 半监督学习  半监督学习介于监督学习和非监督学习之间。监督学习的训练集是打了类标的,即我们事先知道样本中的邮件是否为垃圾邮件,基于这一经验来对模型进行训练;而非监督学习的训练集是不知道类标的,我们只能基于某种相似性或是结构特征将样本分成不同的蔟。现实生活中我们很难获取到大量的标记数据,通过人工大类标也是费时费力的,因此就有了半监督学习方法的提出,其核心思想是,我们先通过少量的标记数据来训练模型,然后基于某种方法将未标记的数据也用上,对模型进行自动的进一步的优化。  [2] 主动学习  主动学习与半监督学习有点相似,半监督学习期望自动的利用未标记数据进行学习,而主动学习则可以看成是半自动的利用未标记的数据。其核心思想是,利用少量的标记数据训练模型,基于当前模型尝试对未标记的数据进行标记,如果模型对当前标记的结果把握不大,则可以对人发起帮助请求,询问当前样例的类标,通过人的反馈对模型进行优化,而对于把握大的结果则不发出询问。  [3] 增强学习 (reinforcement learning)  增强学习是一个交互学习的过程,通常用马尔可夫决策过程来描述,其核心在于打分机制。以下棋为例子进行说明,每个棋局表示一个状态,在当前状态有不同的下法,即下一个棋子应该如何走,每一种策略都会将当前状态转换到下一状态,假设为x1,x2,…,xn,对于每一个转换造成的后果我们给予一个分数,分数表明了赢的可能性,那么在下棋过程以贪心的策略选择分数最高的策略。  [4] 集成学习 (ensemble learning)  集成学习的核心思想是将多个弱的分类器集合成一个强的分类器。打个比方,小明要去看病,看是否发烧,为了更准确,小明看了5个大夫,其中有4个大夫说小明没有发烧,只有1个大夫说小明发烧了,综合来看,如果每个大夫各有一票,最后少数服从多数,小明应该是没有发烧。  在机器学习中也是如此,我们通常希望将多个分类器集合起来,综合各个分类器的结果作出最后的预测。最简单的就是投标机制,少数服从多数。假设训练有k个分类器,对于任意实例,同时输入到k个分类器中,获取k个预测结果,依据少数服从多数的原则对实例进行分类。  [5] 模型选择 (model selection)  在机器学习中,能够反映历史经验的模型有很多,如图2所示,能拟合数据的有两条曲线,那么如何从众多候选中选出好的模型是一个很重要的话题。我们希望一个好的模型,不但在训练集(见过的数据)上具有很好的效果,我们还希望其对未见过的数据也具有很好的预测效果,即具有好的泛化能力。此处涉及到两个重要名词,即过拟合和欠拟合。欠拟合是指模型在所有数据上(见过的和未见过的)数据上表现都很差,没有能够很好的抽象模型。过拟合是指模型在见过的数据上表现很好,但对未见过的数据上表现很差,也就是模型通过拟合极端的数据来获取好的效果,学习的模型太过于具体,以至于对未见过的数据没有预测能力。我们通常会使用精确度来衡量预测的结果的好坏。保证预测精度还不够,同等条件下我们更偏向于简单的模型,这就是著名的奥卡姆剃刀原则(Occam’s Razor),”An explanation of the data should be mad as simple as possible,but no simpler”。  综上所述,模型选择过程中考虑的方向主要有两个:预测结果的好坏(比如准确率)和模型的复杂程度。  [6] 特征选择 (feature selection)  如图1的例子,患者是否患有癌症的分类问题,我们考虑肿瘤的大小和肿瘤数量两个特征;如图2例子,房价的预测我们考虑房子大小的特征。特征的好坏,以及与目标的相关程度都在很大程度上影响了模型学习的效果。如果特征不足,或者与目标相关不大,学习出的模型很容易欠拟合。如果无关的特征过多会引起维度灾难,影响学习过程的效率。深度学习的效果好,是因为其隐藏层对特征具有很好的抽象作用。因此在进行模型学习的过程中,特征的选择也是很重要的课题。常用的特征选择方法有PCA,即主成分分析。自然语言处理领域的核心:序列学习_安防互联

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    过去数据中心都是实体存在的,企业除需投资软硬件外,也不可避免地需投资在土地及维护成本(如人力资源、后备电力、冷气环境)上,占据大量的成本之余,各种资源调配也缺乏灵活性。直到云计算技术的出现,数据中心的技术及应用才出现划时代的改变,企业可以将实体的数据中心迁移到混合云计算架构的网络上,通过虚拟化技术来运行,随时增减所需资源,配合成熟的软件及相应服务,云架构数据中心可以同时实现高性能及稳定运营。 企业将数据中心迁往云端,除可享有与实体数据中心同等的服务外,同时也带来可观的经济效益,节省了许多以往必须持续支付的IT成本,例如安置数据中心的租金、24小时的电力供应,以及投放技术人员等。从理论上来说,更好的服务器资源使用应当能够实现更高的能源效率和更低的能源成本,但在云计算供应商的环境中事实并非如此简单。简单封装多个虚拟机至更少的物理硬件设备并不足以实现电费降低。事实上,如果整合措施实施不当的话,数据中心的能耗甚至还会增加 在云计算中减少能源使用和能源成本并不与减少整体能源负载成正比。其原因在于:整合两个原本是独立的物理服务器成一个虚拟平台的容量需求实际上可能导致吞吐量下降以及其他的性能问题。而当性能下降时,成功完成任务所需的能源会有所增加。在云计算数据中心之间转移工作负载所需的能源因素也变得更加具有不确定性了。在“数据计算”方面,单位成本计算力不再是唯一衡量因素,衡量表现的指标从单位成本计算力扩展为每瓦计算力、每平米计算能力等,数据中心的运营者们正在计算能力、存储密度、能源效率等因素之间寻求新的平衡;在“数据存储”领域,数据中心由纵向扩展慢慢迁移为横向扩展;而在“数据交换”方面,数据带宽不再依赖于硬件和网络架构的限制。无疑,云计算趋势为数据中心建设带来了新思路。在新IT趋势的推动下,数据中心承载着数以百万的连接,不断增长的数据和不断变化的工作负载,使得数据中心的管理与设计需要利用新的技术去改变传统方式,在追求能耗与成本的平衡当中,提升运营效率。新时代数据中心运维管理以“智”取胜_安防互联

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    为了规范电信业务经营者的互联网新业务安全评估活动,维护网络信息安全,促进互联网行业健康发展,工信部现公开征求对《互联网新业务安全评估管理办法(征求意见稿)》的意见。该办法所称互联网新业务,是指电信业务经营者通过互联网新开展其已取得经营许可的电信业务,或者通过互联网运用新技术试办未列入《电信业务分类目录》的新型电信业务。该办法所称安全评估,是指电信业务经营者对其互联网新业务可能引发的网络信息安全风险进行评估并采取必要的安全措施的活动。电信业务经营者的互联网新业务开展时间达到三年的,纳入网络与信息安全日常监督管理,可以不再按照该办法进行互联网新业务安全评估。《办法(征求意见稿)》共三十一条,主要规定了如下内容:(一)明确了适用范围。《办法》适用于我国境内的电信业务经营者开展互联网新业务安全评估活动(第二条)。结合《中华人民共和国电信条例》的规定,《办法》将“互联网新业务”界定为“电信业务经营者通过互联网新开展其已取得经营许可的电信业务,或者通过互联网运用新技术试办未列入《电信业务分类目录》的新型电信业务”(第三条)。(二)确定了启动安全评估的情形。电信业务经营者拟将互联网新业务面向社会公众上线的,应当对所开展的互联网新业务进行安全评估(第十条)。评估的内容包括用户个人信息保护、网络安全防护、网络信息安全、健全管理制度等方面(第九条)。评估的方式可以是电信业务经营者自行评估,也可以委托专业机构评估(第十一条)。互联网新业务的技术实现方式、业务功能或者用户规模等发生较大变化,可能存在重大网络信息安全风险的,参照《办法》进行安全评估(第二十九条第一款)。(三)建立了安全评估报告制度。《办法》要求电信业务经营者在互联网新业务面向社会公众上线后45日内,向电信管理机构告知安全评估情况(第十三条),提供书面评估报告等材料(第十四条)。电信管理机构发现评估报告不符合有关规定、标准的,应当要求电信业经营者限期改正或者重新评估,并在30日内提交评估材料(第十五条)。(四)完善了监督检查制度。《办法》要求电信管理机构对电信业务经营者的安全评估情况实施监督检查,对互联网新业务进行监测,及时发现重大网络信息安全风险(第十九条、第二十条)。对于未按照规定及时开展互联网新业务安全评估等情形,可以约谈电信业务经营者主要负责人(第二十一条)。《办法》建立了互联网新业务安全评估情况通报制度,要求电信管理机构定期公布互联网新业务安全评估情况(第二十二条)。同时,对电信管理机构的监督检查活动进行严格规范,明确监督检查中不得收取任何费用,不得妨碍正常的经营或者服务活动(第二十三条)。(五)促进创新发展。《办法》明确鼓励电信业务经营者进行互联网技术业务创新,提升互联网行业发展水平(第六条)。考虑到互联网领域创新非常活跃,为了便利企业创新创业,《办法》规定互联网新业务开展时间达到三年的,将纳入网络与信息安全日常监督管理,可以不再进行新业务安全评估(第三十条)。此外,《办法》对违反安全评估制度的行为,明确了相应的法律责任(第二十六条至第二十八条)。数据中心网络性能:新应用下的新需求_安防互联

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    前言   回忆起来,AndrewNg 在coursera上开设的机器学习课程受益匪浅,课程覆盖了机器学习的基础内容,深入浅出,把很多概念解释得很到位。现在将其课件和内容进行总结和梳理,主要是因为课程确实非常好,再者也是对学习过程的一个回顾总结,其中也会加入本人的一些思考。如果有兴趣,最好是可以对课程进行系统的学习将对应的习题和小测都做一遍,收获会更大。由于课程的代码不能公开,因此本文不会对实践部分进行多加阐述,如果有可能,本人会加入一些公开的实践样例。  Introduction  本部门主要对机器学习的基本概念以及相关的方法分类进行一个概要的介绍。进行的拓展主要在于总结和科普,没有进行详细详细的展开,后续会进一步进行展开或总结。  1. 机器学习的定义  ArthurSamuel(1959).MachineLearning:Fieldof study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.  TomMitchell(1998)Well-posedLearning Problem: A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E.  以上两个定义中,普遍使用的后者。在进行机器学习的建模过程中,我们首要的任务是确定好三个基本要素,即经验(experience,E)、任务(task, T)和效果(performance, P)。学习是基于历史经验(E)的,直观的表现为采集的历史数据,学习的过程要针对特定的任务(T),即目的(比如说需要对邮件进行分类),候选的能够拟合给定历史数据的模型假设有很多,如何挑选出好的假设,就需要定义好评估的标准(P)。  举个例子,对邮件进行分类,假设分成两类,即正常邮件和垃圾邮件,那么:  E: 事先采集好的一系列邮件  T: 将邮件分成两类:正常邮件和垃圾邮件  P: 正常分类的百分比  2. 机器学习方法分类  机器学习方法可以大致分为:监督学习(supervised learning)和非监督学习(unsupervised learning),其最主要的区别在于我们是否可以实现获取到所学目标的分类。  2.1.监督学习:  对于任意样本,我们知道其目标值,通常也称为类标,当目标值是离散的,则是分类问题,当目标值是连续的,那么就是回归问题。  对于任意实例 (x,y),x为向量,通常称为特征向量,每一个维度表示目标的一个属性,y为目标值,即实例的类标,当y为离散值时是分类问题,y为连续值是回归问题。  分类问题,如图1所示。假设样本实例为一些列的患者,我们希望给予两个属性,即x1(肿瘤大小)和x2(肿瘤个数),来对患者是否患有癌症进行预测。每一个患者用表示为图中一点,表示一类(非癌症患者),表示一类(癌症患者)。有监督的学习过程是基于有类标的数据(通常称为训练集)将出一个分类面,通常称为假设h(x)=y,此处y=1(癌症患者)或y=0(非癌症患者),将训练集划分成两类。当新数据到来时,根据学习的假设h(x)可以对患者是否患癌症作出预测。  图1  回归问题,如图2所示,假设我们希望对房子的价钱进行预测。图中我们已经采集了一系列样本,每个表示一个样本,我们希望能够学习出房子大小和价钱的关系,h(x)=y,此处特征向量只有一个值,即房子的大小,而目标值为房子的价钱。可以看到,能够拟合样本的曲线不止一条(蓝色曲线和红色曲线),这就涉及到判断哪个假设更好的问题,通常称为模型选择。  图2  2.2.非监督学习  非监督学习中,我们无法事先获取到样本的类标,即如图3所示,每个表示一个样本,很明显样本可以划分成两个蔟,这两个蔟之间相距很远,但蔟内各样本点之间很近。聚类是非监督学习的典型,而关键在于距离函数的定义,即如何衡量样本之间的相近程度,一般我们认为距离相近的两个样本点属于一个蔟。常用的聚类算法有k-mean,dbscan等。  大数据  图3  3.其他概念  这里稍微概括的介绍一下机器学习中的一些重要概念。  [1] 半监督学习  半监督学习介于监督学习和非监督学习之间。监督学习的训练集是打了类标的,即我们事先知道样本中的邮件是否为垃圾邮件,基于这一经验来对模型进行训练;而非监督学习的训练集是不知道类标的,我们只能基于某种相似性或是结构特征将样本分成不同的蔟。现实生活中我们很难获取到大量的标记数据,通过人工大类标也是费时费力的,因此就有了半监督学习方法的提出,其核心思想是,我们先通过少量的标记数据来训练模型,然后基于某种方法将未标记的数据也用上,对模型进行自动的进一步的优化。  [2] 主动学习  主动学习与半监督学习有点相似,半监督学习期望自动的利用未标记数据进行学习,而主动学习则可以看成是半自动的利用未标记的数据。其核心思想是,利用少量的标记数据训练模型,基于当前模型尝试对未标记的数据进行标记,如果模型对当前标记的结果把握不大,则可以对人发起帮助请求,询问当前样例的类标,通过人的反馈对模型进行优化,而对于把握大的结果则不发出询问。  [3] 增强学习 (reinforcement learning)  增强学习是一个交互学习的过程,通常用马尔可夫决策过程来描述,其核心在于打分机制。以下棋为例子进行说明,每个棋局表示一个状态,在当前状态有不同的下法,即下一个棋子应该如何走,每一种策略都会将当前状态转换到下一状态,假设为x1,x2,…,xn,对于每一个转换造成的后果我们给予一个分数,分数表明了赢的可能性,那么在下棋过程以贪心的策略选择分数最高的策略。  [4] 集成学习 (ensemble learning)  集成学习的核心思想是将多个弱的分类器集合成一个强的分类器。打个比方,小明要去看病,看是否发烧,为了更准确,小明看了5个大夫,其中有4个大夫说小明没有发烧,只有1个大夫说小明发烧了,综合来看,如果每个大夫各有一票,最后少数服从多数,小明应该是没有发烧。  在机器学习中也是如此,我们通常希望将多个分类器集合起来,综合各个分类器的结果作出最后的预测。最简单的就是投标机制,少数服从多数。假设训练有k个分类器,对于任意实例,同时输入到k个分类器中,获取k个预测结果,依据少数服从多数的原则对实例进行分类。  [5] 模型选择 (model selection)  在机器学习中,能够反映历史经验的模型有很多,如图2所示,能拟合数据的有两条曲线,那么如何从众多候选中选出好的模型是一个很重要的话题。我们希望一个好的模型,不但在训练集(见过的数据)上具有很好的效果,我们还希望其对未见过的数据也具有很好的预测效果,即具有好的泛化能力。此处涉及到两个重要名词,即过拟合和欠拟合。欠拟合是指模型在所有数据上(见过的和未见过的)数据上表现都很差,没有能够很好的抽象模型。过拟合是指模型在见过的数据上表现很好,但对未见过的数据上表现很差,也就是模型通过拟合极端的数据来获取好的效果,学习的模型太过于具体,以至于对未见过的数据没有预测能力。我们通常会使用精确度来衡量预测的结果的好坏。保证预测精度还不够,同等条件下我们更偏向于简单的模型,这就是著名的奥卡姆剃刀原则(Occam’s Razor),”An explanation of the data should be mad as simple as possible,but no simpler”。  综上所述,模型选择过程中考虑的方向主要有两个:预测结果的好坏(比如准确率)和模型的复杂程度。  [6] 特征选择 (feature selection)  如图1的例子,患者是否患有癌症的分类问题,我们考虑肿瘤的大小和肿瘤数量两个特征;如图2例子,房价的预测我们考虑房子大小的特征。特征的好坏,以及与目标的相关程度都在很大程度上影响了模型学习的效果。如果特征不足,或者与目标相关不大,学习出的模型很容易欠拟合。如果无关的特征过多会引起维度灾难,影响学习过程的效率。深度学习的效果好,是因为其隐藏层对特征具有很好的抽象作用。因此在进行模型学习的过程中,特征的选择也是很重要的课题。常用的特征选择方法有PCA,即主成分分析。自然语言处理领域的核心:序列学习_安防互联

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    要说最近的热词,5G和华为肯定上榜。先是华为被以莫须有的罪名遭到美国狙击,后是中国5G牌照正式发布。一来一往之间,折射的是中美两个世界上最大的经济体,在未来通信领域的激烈交锋。那么,美国作为目前世界上的头号强国,为什么要不遗余力的在一个领域打击中国?为此不仅不惜丧失国际商誉,甚至还让国家进入紧急状态?这个问题虽然很复杂,但其实只要看看中美两国在5G时代全产业链的差距,多少能够管窥一二。 令美国输在起跑线上的频段资源 通信,虽然只有两个字,但其实折射的是一个庞大的产业链。其中最核心的生产资源当非频谱莫属。中国运营商的频谱资源是由政府分配的,获得成本很低。目前中国移动拥有的2.6GHz和4.9GHz频段,联通和电信主要是3.5G频段,而广电则是700MHz频段。但是在美国,要想获得频段,运营商需要经过拍卖,也就是说还要额外花钱。一般来说,这个成本大概在几十亿到几百亿美元不等。以2015年AWS-3频谱拍卖为例,当时运营商支付了440亿美元,而2017年600MHz频段拍卖,也令运营商花费了200亿美元。这就等于是说,活还没干,先得花钱!无形当中加大了运营商建设网络和服务推广的难度,而最终为此买单的还是美国用户。在美国,不光是频谱资源贵,而且质量也低。目前欧盟普遍是以Sub-6作为5G发展的主要频段,而中国现在不仅是在Sub-6频段推广5G,甚至还为广电发放5G牌照,从而将700M频段也纳入到了5G的频谱资源池。这样的好处在于,在5G时代,广电的700M频段,可以用较低成本完成5G的广域覆盖,至于热点地区的深度覆盖,则交由Sub-6等中高频段来完成。但美国在该领域使用的则是覆盖范围小,建网密度大,但产业还处于初级阶段的毫米波频段。美国并非不知道Sub-6频段的好处,但该频段一直被军方所把持,民间无法涉足。虽然为了在5G时代不会落后太远,美国军方已经开始逐步腾退一些中低频段,但该工作要想彻底完成,至少还需要3年以上的时间。届时恐怕中国的6G都出来了。换句话说,中国在频段的获取成本,资源分配方面都要强于美国,起跑线上就先胜了后者一步。中美两国在5G时代的差距,仅此一项即已拉开......完整产业链资源助推中国完胜美国 众所周知,在5G专利技术方面,中国几乎是美韩两国的总和。根据IPLytics分析统计,截止2019年3月,中国厂商已申请的全球主要5G标准专利数量占比为34%,远远高于韩国的25%,以及美国和芬兰的各14%。除此以外,中国公司在包括系统,芯片,设备,终端和测试在内的产业链所有主要环节都有布局,且均已达到商用水平。更关键的是,目前全世界只有华为和中兴能够提供完整端到端的5G解决方案设备。至于5G终端方面,美国人向来不屑于这种低技术产品的生产,虽然在系统等产业链上游占据优势,但却缺少制造5G网络设备的公司,在这方面基本都要依赖于诺基亚,爱立信或者三星等国外厂商。但中国在这方面则完全不同,OPPO、vivo、中兴、华为、小米等中国厂商,都已经正式发布并向运营商交付首款5G商用手机。这种差距的形成,是美国几十年来只关注高端产业造成的,并不能通过国家意志在短时间内弥补。如果自己没有,就只能毁掉对手的。不得不说,美国人的选点很准,他们深知中国通信产业链的重要节点在于华为和中兴,这也就是为什么特朗普甚至不惜抛弃国际声誉,甚至让国家进入紧急状态也要通过定点打击的方式,清除掉这二者的原因所在。虽然中兴先失一局,但华为通过备胎计划得以保存了实力,再加上中国政府的力挺,假以时日,仍将是令美国人生畏的企业。但美国的这种做法,却让自己的国际商誉尽失,其产业的开放道路,也将越走越窄。但中国在这方面显然是选择了和美国截然不同的道路,并非自己独享5G红利,而是欢迎包括英特尔,高通,博通,诺基亚等一切国外企业参与。一来一往,一进一退,格局优劣,路人皆知。除了频谱和产业链,在通信基础设施方面,美国同样无法和中国相比。我们以4G基站为例,据工信部数据显示,截至2018年底,中国4G基站总数为372万个,这一数字甚至比全球其他国家4G基站的总数加起来还要多。反观美国,这一数字不足30万个,仅相当于中国的8.1%。造成这种差距的主要原因在于,中国的运营商受到政府支持,而美国的运营商以利益优先。比如中国会通过政策支持,去推动"村村通"的通信普遍服务。但是美国运营商,都是私有企业,盈利是根本目的,再加上数量众多,很难彼此协调。所以无论广度还是深度,其通信基础设施建设都远远落后于中国。这种差距在可预见的未来,仍将继续拉大。虽然现在美国FCC已经通过"乡村数字机遇基金"来提升运营商积极性,并出台相关政策推进基站建设。但是,偏远地区的普遍服务,是需要多行业通力协作的大工程,美国中央政府不仅缺乏这种对行业进行协调的能力,关键制约因素还在于,美国各州政府都拥有独立的法律和行政权力,其私人所有的土地占国土面积高达58%。换句话说,老百姓如果不同意在自己的土地上建立基站,政府说什么也是白搭。这也就是美国至今还没有高铁的一个原因。中国的“村村通”工程,作为全世界规模最大的农村改造项目,在公路,电网,用水,电话网,有线电视以及互联网等多个领域进行协同升级改造,前后总投资超过1万亿,历时20年。美国如果想要实现这样的目标,用20年够不够?还有一点需要注意,美国在乡村地区的很多中小运营商,部署网络的设备大多来自于华为。在华为遭到美国打压之后,这些运营商的业务势必受到影响,从而反过来迟滞美国在这些地区推广普遍服务的难度。这也是为什么后来美国政府又给了华为90天的宽限期。最后我们再来说说铁塔和基站,根据官方数据显示,铁塔公司成立以后,到目前为止共建成了220多万个4G站址设施,新建铁塔共享率为75%。除此以外,铁塔公司还拥有195万个自有存量站址,以及1000万个储备站址资源。未来可以全面服务于5G基站建设,以及路灯、通信、交通、治安等众多公众智慧服务领域。上述这些优势当然都是美国所不具备的,在FCC此前制定的规划当中,为了加快5G部署的进程并降低成本,甚至要求5G网络设备附着到公用电线杆上。但是正如上文所言,私有化的土地限制了类似基础设施的建设,美国的5G之路仍将迢迢。来源:中国idc圈为什么当今的零售商需要迁移到云端_安防互联

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    19日,IBM发布了2018财年第二季度财报。报告显示,IBM第二季度营收为200.03亿美元,比去年同期的192.89亿美元增长4%;净利润为24.04亿美元,比去年同期的23.31亿美元增长3%.不按照美国通用会计准则,IBM第二季度来自于持续运营业务的运营净利润为28亿美元,比去年同期增长5%;来自于持续运营业务的总毛利润率为46.0%,与去年同期相比下降了0.5个百分点。 具体到各部门业绩,IBM认知解决方案部门(包括解决方案软件和交易处理软件业务)的营收为45.80亿美元,与去年同期的45.59亿美元相比基本持平;IBM全球商业服务部门第二季度营收为41.92亿美元,比去年同期的40.97亿美元增长2%;IBM第二季度技术服务和云平台部门(包括基础设施服务、技术支持服务和一体化软件业务)营收为86.15亿美元,比去年同期的84.06亿美元增长2%;IBM第二季度系统部门(包括系统硬件和操作系统软件业务)营收为21.77亿美元,比去年同期的17.47亿美元增长25%;IBM第二季度全球融资部门(包括融资和二手设备出售业务)营收为3.94亿美元,比去年同期的4.15亿美元下降5%.截至2018年第二季度末,IBM持有119亿美元现金;债务总额(其中包括全球融资部门的311亿美元债务)为455亿美元。IBM表示,该公司的资产负债表仍很强大,而且公司已经完成了对旗下客户和商业融资业务开展的重组活动,为长期前景做好了更好的准备。亚太IDC市场持续升温,促多边产业多元化发展_安防互联

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    《牛津词典》中对“网络中立”的解释是“电信运营商应秉持的一种原则,即不考虑来源地提供所有内容和应用的访问途径,避免对任何特定产品或网站的偏好和拦截”。  简单地说,网络中立要求电信运营商不区别对待任何网站和内容提供商,特别是在带宽和连接速度方面。  优先级和公平性  电信服务运营商(ISPs)对“网络中立”概念的讨论正在如火如荼地进行中,而本次讨论的结果可能会直接影响你对互联网的连接和体验方式。  一旦嗅到经济利益,电信服务运营商会审查通信、构建网络优先级、彻底封锁某些合法的互联网资源。尽管网络中立被作为现行的互联网行业规范,但是业内多个领域的从业者都在呼吁建立以自由市场为基础的网络系统。近期,联邦通信委员会(FCC)的新任主席Ajit Pai提出了一种新的电信服务分类法,一旦施行将使电信运营商摆脱网络中立的要求。  该提案要求对电信运营商的分类方法从《电信法案 Title II》回到《电信法案 Title I》,并回溯到前任通信委员会主席所界定的“网络中立”原则。《电信法案 Title I》中没有《电信法案 Title II》要求互联网服务商遵守的准则,也免除了电信运营商的网络中立原则和隐私原则。  网络中立就像是公共高速公路系统。想象一下,数据包就是汽车。汽车A、B、C、D同时驶上公路,并假定每辆车有着同等的车道选择权且都遵守速度限制,那么四辆车应该同时到达同一目的地。  然而,公路上挤了过量的汽车,这就会造成交通拥堵和交通缓滞。尽管如此,大多数公路系统不会区分车辆的型号、出发地或目的地。因此,每辆车可以自由选择和使用任何车道,限制它的行动自由的只有公路上其他车辆的数量,以及同样适用于所有汽车的法规、限速等。  支付者优先的模式则像是收费公路,只有被授权的汽车可以使用。那么,是否应该允许某些汽车享受特殊待遇呢?许多高速公路已经划出了紧急车辆或客车专用车道。这种做法可能不错,但是另一些高速公路系统已经更进一步,为那些愿意花钱享优待的车辆设立了收费公路。  想要更快到达目的地吗?那么你需要支付额外费用和绕路带来的额外流量。由于收费道路往往是私人投资、运营的,这种系统并不普遍,所以才具有公平性。但是,类似的系统是否能运用于公共网络呢?  互联网可能在未来变得更加拥堵,因此收费公路的“支付者优先”模式可以让你绕过交通堵塞,确保新产品的推出或运营协议的达成。然而,内容的生产者和消费者往往希望享有无优先级的开放网络。他们坚信:那些既生产内容又掌控通信渠道的电信公司会利用渠道优势排斥异己、牟取利益,言论自由和表达自由都会岌岌可危。  虽然这种观点可能会有些道理,但是提供具体通信服务的电信公司普遍对支付者优先模式抱有兴趣,因为这样他们可以把带宽兜售给出价最高的人。对于从事带宽和渠道售卖业务的企业,他们认为网络中立原则会限制他们的运营和网络优化能力。  真正的危险是什么?  通信服务的供应方要承担起确保系统的完整性在管控之中的责任。那么,拒绝恶意流量是否公平?削减滥用带宽者的通信质量是否会影响其他客户?  显然,这类问题必须加以规范。如果好几辆车闯入公路并故意制造交通问题,比如停在路中间或横冲直撞,那么我们必须采取措施。电信运营商所面临的问题和这很相似。  电信运营商应当成为警方系统的左膀右臂吗?在某种程度上,是的。在法律法规的指导下,今天的电信服务商在网络运营上有广泛的自由裁量权。网络用户在大量P2P通信发生时所察觉的服务衰退就是很好的例证。  当大量的网络节点建立其一对一的多组并行通信时,就形成了P2P堵塞。这相当于把成千上万的汽车驱赶到路上,每一辆车的方向都不一样。这会破坏正常的交通秩序,而解决的方法就是减少车辆数目。  我们必须找到一个方法,既能公平地调节流量,同时又保证电信运营商有能力管理网络。在一般情况下,中立网络是的数据包不应有优先级,除非这些包是破坏性的、恶意的或与应急通信有关。  随着互联网管理制度的实施,我们在网络上自由交互的本真状况就有被中断的风险。互联网应当以不受市场活动和利益压力干扰的方式提供给大众,这在互联网成为数字化必需品的今天尤为重要。互联网接入层的创建意味着真正的危险,这可能会扼杀创新和言论自由。网络中立应当成为现实的准则。物联网还是泄秘网?嗅探流量即可知用户动向_安防互联

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    印尼市场“蓝海”到底有多深? 2018年雅加达亚运会刚刚开幕,东南亚电商又成为大家热议的话题。近年来,国内阿里,腾讯等行业大佬们已在东南亚布局已久,投资的、合作的、控股的,甚至养起了本地 “独角兽”。其中,印尼电商更是大家公认的大蛋糕。因为印尼作为东南亚地区最大的市场,包含且不限于以下特性: 1、人口基数。 印尼作为世界第四大人口国家,根据Worldometers(世界实时统计数据)数据显示,2017年东南亚地区总人口为6.48亿,而印尼人口已达2.63亿,占地区人口40%以上,排名第一。而且印尼年轻人口占比很高,15岁到60岁的人群占比接近70%。而电商的主要人群为年轻人,这就意味着印尼拥有巨大的消费潜2、国土面积。 根据维基百科资料,印尼作为东南亚地区最大的国家,拥有1,910,931平方千米。同时由于印尼为一个“千岛之国”,各地交通其实十分不方便,因此导致电商需求十分庞大。3、网络市场潜力。 根据Hootsuite(将社群网站整合在一起的网络服务)数据显示,东南亚地区的网络渗透率为58%,社交媒体渗透率为55%,移动连接率为141%。而印尼网络渗透率仅为53.7%,充分体现了其网络市场发展的潜力,也印证了印尼市场对移动电商的渴望,对在线消费的影响十分大。 印尼人:电商?!电子支付? 可是电商对于印尼当地人民来说,还是一个相当新的概念。就如我国初期电商时期一样,相当部分人对网上购物还是持以怀疑态度的,因为他们无法试商品,而钱包里的钱按个键就转到别人里去了,如此“便利”的东西让他们充满忧虑与不安。据全球普惠金融数据库(Global Findex)统计,只有36%的成年人拥有银行账户,而太平洋和东亚地区则为69%,而这直接导致大多数的在线订单成单率大幅降低。与此同时,印尼的支付系统也并不完善,网上购物消费者还是更偏爱银行转账的付款方式,印尼信用卡普及率仅为1.6%,处于东南亚地区最后。而导致这一现象,主要印尼政府对网上支付并没有一个很完整的体系,卖家和买家的合法权益并不能受到政府的完善保障。且现金支付概念早已深入民心,印尼人民很难在短时间内消化无现金支付(信用支付)这一模式。但面对这些困难,本地电商并没有因此而退缩。据Statista(在线互联网数据统计)数据显示,直至2017年底,印尼B2C和C2C的总收入达到70亿美元。更值得留意的是,印尼的移动网络渗透率有47%,意味着电商平台具有更大的发展空间。 国内大佬带路,点石成金? “只要站在风口,猪都能飞上天”而现在对于印尼电商而言,就是绝佳的时机。根据Statista(在线互联网数据统计)数据显示,2017年印尼电商收入已达70亿美元。而且麦格理预计印尼电商市场将在2020年达到650亿美元。如此看来,无论是大小企业纷纷投资开拓市场,还是投资机构的乐观预测,都印证了未来东南亚电商市场将是资本家下一个主战场之一。多年前,中国许多大品牌如雨后春笋般冒出,但很多被贴上“Copy from USA”的牌子,时至今日也一直被别人诟病。可是近年来,中国的商业模式终于可以逆输出了。如京东的智能物流系统,共享模式等等。自国内BAT等互联网大佬崛起后,不但持续优化商业模式,且选择主动出击海外市场,其中东南亚市场就是他们建立海外王国的选址之一。以阿里为例,截止目前,阿里已经持有LAZADA高达83%的股权,以及TOKOPEDIA 36%的股权。除此之外,阿里还在横向建造生态圈。如最近投资的20亿美元给打车平台Grab发展超级平台;旗下蚂蚁金服更收购LAZADA旗下支付平台HelloPay并更名为支付宝印尼,而且更与印尼Emtek达成合作,为黑莓用户提供支付宝服务,而Emtek在今年获得从事电子实体货币互换牌照……但是,阿里这一路走来也是困难重重。一来源于印尼复杂的地理环境,尽管阿里运用多地集运仓、大数据分析等方式完善物流布局,但是交通物流成本很高的问题摆在那里,可见这物流链的建成需要一段很漫长的时间。二来印尼当地人支付习惯仍需要一段时间慢慢培养。同样的问题,也发生在京东身上,京东一直引以为傲的智能物流系统在印尼也并没有发挥百分百的效果。在早些时间里,京东与独角兽SEA旗下的电商平台SHOPEE成为合作伙伴,虽然物流网络经已大致覆盖爪哇岛,但是看来京东必须要因地制宜,重新寻找新的物流模式。除了国内大佬引路外,国外跨国企业纷纷加入到印尼电商战局当中,所以竞争也是十分激烈的。 跨境电商如何出海? 尽管印尼电商发展十分快速,越来越多的支付工具被陆续推出市场,携带的功能也日渐丰富,极大推动印尼电商发展……但要记住的是,印尼是一个新兴市场,而新兴市场意味着监管制度尚未完善,网络和物流等基础设施落后,消费观念也跟不上节奏。以上原因加上不平衡的市场游戏规则,很可能会让你在不注意的时候摔倒。所以如果想要在新兴市场立足,作为电商有几点是必须要注意的:1、准备“蓝海”计划。在蓝海中,游戏规则还未制定。趁早进入市场,有利于制定自己的游戏规则。但同时也要避免陷入“价值创新”的误区。企业把大部分精力用在创新上,只会与市场脱节,相反把力度则重在价值,只会让你的产品泯然众人矣。所以在制定计划的时候,要考虑好以后产品的市场战略。2、因地制宜。不能盲目自信地运用自己现有经验来看新市场,也不可以直接照搬国内产品到海外市场。虽然说中国跟印尼也是新兴市场,拥有一群熟悉科技的中产阶级,但毕竟我们之间的文化、宗教和语言各不相同,要想切合本地消费者的消费需求,就必须在本地寻找可靠的商业伙伴,这既能够减少弯路,又可以稳定发展业务。3、实地考察。很多印尼市场里的东西,明的暗的,都需要各位亲自过去感受感受,才可以制定有效市场策略。4、与当地政府部门保持良好关系。5、讲究适合的。以自建电商为例,选择印尼服务器有几点是需要注意的,其一,虽然一般来设施对选择数据中心是最重要的因素,但是在印尼来讲,供电方式才是最重要的。因为当地电网其实不是很稳定,会时不时发生停电的状况,恢复电力就不是那么容易的了,那么选择配有柴油发电的数据中心是十分必要的。其二,当地习俗问题,他们会在“斋戒月”这段时间里不吃东西的,那么意味着他们的工作效率也会相应下降。其三,如对当地市场不了解,新天域互联是个可靠的伙伴。其四,数据中心最讲究的是基础设施,一般建议寻找运营商的机房是比较安心可靠。其五,不贪小便宜,谨慎以防购买廉价服务器。存储控制器“玄机”揭秘_安防互联