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租美国服务器费用

Gunicorn作为Python的Web容器之一,会接收用户的请求,虽然我们通常都会使用nginx放在Gunicorn前方做反向代理,通常也可以使用nginx来做upstream offline、online的热重启,但那就不是一个层次的事情了。  分析典型案例:  Celery 分布式异步任务框架  Gunicorn Web容器  之所以挑这两个,不仅仅是应用广泛,而且两个的进程模型比较类似,都是Master、Worker的形式,在热重启上思路和做法又基本不同,比较有参考意义  知识点:  atexit  os.execv  模块共享变量  信号处理  sleep原理:select  文件描述符共享  这几个知识点不难,区别只在于Celery和Gunicorn的应用方式。如果脑海中有这样的知识点,这篇文章也就是开阔下视野而已。。。  Celery和Gunicorn都会在接收到HUP信号时,进行热重启操作  Celery的重启:关旧Worker,然后execv重新启动整个进程  Gunicorn的重启:建立新Worker,再关旧Worker,Master不动  下面具体的看下它们的操作和核心代码。  对于Celery:  def _reload_current_worker():  platforms.close_open_fds([  sys.__stdin__, sys.__stdout__, sys.__stderr__,  ])  os.execv(sys.executable, [sys.executable] + sys.argv)  def install_worker_restart_handler(worker, sig='SIGHUP'):  def restart_worker_sig_handler(*args):  """Signal handler restarting the current python program."""  import atexit  atexit.register(_reload_current_worker)  from celery.worker import state  state.should_stop = EX_OK  platforms.signals[sig] = restart_worker_sig_handler  HUP上挂的restart_worker_sig_handler 就做了两件事:  注册atexit函数  设置全局变量  考虑到这个执行顺序,应该就能明白Celery 是Master和Worker都退出了,崭新呈现。。  看过APUE的小伙伴,应该比较熟悉 atexit 了,这里也不多说。os.execv还挺有意思,根据Python文档,这个函数会执行一个新的函数用于替换掉 当前进程 ,在Unix里,新的进程直接把可执行程序读进进程,保留同样的PID。  在Python os标准库中,这是一整套基本一毛一样的函数,也许应该叫做函数族了:  os. execl ( path , arg0 , arg1 , … )  os. execle ( path , arg0 , arg1 , … , env )  os. execlp ( file , arg0 , arg1 , … )  os. execlpe ( file , arg0 , arg1 , … , env )  os. execv ( path , args )  os. execve ( path , args , env )  os. execvp ( file , args )  os. execvpe ( file , args , env )  以exec开头,后缀中的l和v两种,代表命令行参数是否是变长的(前者不可变),p代表是否使用PATH定位程序文件,e自然就是在新进程中是否使用ENV环境变量了  然后给worker的state.should_stop变量设置成False。。。 模块共享变量 这个是 Python FAQ里提到的一种方便的跨模块消息传递的方式,运用了Python module的单例。我们都知道Python只有一个进程,所以单例的变量到处共享  而should_stop这个变量也是简单粗暴,worker在执行任务的循环中判断这个变量,即执行异步任务->查看变量->获得异步任务->继续执行 的循环中,如果True就抛出一个【应该关闭】异常,worker由此退出。  这里面有一个不大不小的坑是:信号的发送对于外部的工具,例如kill,是非阻塞的,所以当HUP信号被发出后,worker可能并没有完成重启(等待正在执行的旧任务完成 才退出和新建),因此如果整个系统中只使用HUP信号挨个灰度各个机器,那么很有可能出现全部worker离线的情况  接下来我们看看Gunicorn的重启机制:  信号实质上挂在在Arbiter上,Arbiter相当于master,守护和管理worker的,管理各种信号,事实上它init的时候就给自己起好Master的名字了,打印的时候会打出来:  class Arbiter(object):  def __init__(self, app):  #一部分略  self.master_name = "Master"  def handle_hup(self):  """\  HUP handling.  - Reload configuration  - Start the new worker processes with a new configuration  - Gracefully shutdown the old worker processes  """  self.log.info("Hang up: %s", self.master_name)  self.reload()  这里的函数文档里写了处理HUP信号的过程了,简单的三行:  读取配置  开启新worker  优雅关闭旧Worker  reload函数的实现本身没什么复杂的,因为Gunicorn 是个Web容器,所以master里面是没有业务逻辑的,worker都是master fork出来的,fork是可以带着文件描述符(自然也包括socket)过去的。这也是Gunicorn可以随意增减worker的根源  master只负责两件事情:  拿着被Fork的worker的PID,以供关闭和处理  1秒醒来一次,看看有没有worker超时了需要被干掉  while True:  sig = self.SIG_QUEUE.pop(0) if len(self.SIG_QUEUE) else None  if sig is None:  self.sleep()  self.murder_workers()  self.manage_workers()  continue  else:  #处理信号  在sleep函数中,使用了select.select+timeout实现,和time.sleep的原理是一样的,但不同之处在于select监听了自己创建的一个PIPE,以供wakeup立即唤醒  总结  以上就介绍了Celery和Gunicorn的重启机制差异。  从这两者的设计来看,可以理解他们这样实现的差异。  Celery是个分布式、异步的任务队列,任务信息以及排队信息实质上是持久化在外部的MQ中的,例如RabbitMQ和redis,其中的持久化方式,这应该另外写一篇《高级消息队列协议AMQP介绍》,就不在这里说了,对于Celery的Master和Worker来说,可以说是完全没有状态的。由Celery的部署方式也可以知道,近似于一个服务发现的框架,下线的Worker不会对整个分布式系统带来任何影响。唯一的例外可能是Beat组件,作为Celery定时任务的节拍器,要做少许改造以适配分布式的架构,并且实现Send Once功能。  Gunicorn作为Python的Web容器之一,会接收用户的请求,虽然我们通常都会使用nginx放在Gunicorn前方做反向代理,通常也可以使用nginx来做upstream offline、online的热重启,但那就不是一个层次的事情了  这里回头来再吐槽Golang  项目中使用到了Golang的一个Web框架,Golang在1.8中也已经支持Http.Server的热关闭了,但是一是因为刚出不就(竟然现在才出),二是因为Golang的进程模型和Python大相近庭,go协程嘛,目前还没有看到那个Web框架中真正实现Gunicorn类似的热重启。  Golang 在fcgi的操作应该就类似Python之于wsgi了。。我感觉我是选择错了一个web框架  也没看见有人用syscall.Exec来用一下execve系统调用,Golang也没看见有人用socket REUSE。。作为一个懒惰的人感觉很蛋疼。。。先让nginx大法做这件事情好了。华为反思“闪存事件”:组建“特别行动小组” 聆听消费者声音_安防互联

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    最近,很多游戏大厂都公布了最新的财报,近日,ResetEra论坛上就有一位叫做Deeke的网友,把2019年各个游戏大厂的收入进行了汇总,制作成了一张图,图中显示2019年游戏公司收入排名前三的为:索尼PlayStation、腾讯、任天堂。 图中显示,2019年,索尼PlayStation以181.9亿美元的收入排名第一,腾讯以162.24亿美元的收入排名第二,任天堂以120.1亿美元的收入排名第三,微软Xbox以102.6亿美元的收入排名第四,网易以66.68亿美元的收入排名第五。2019年游戏公司收入排行榜1、索尼PlayStation181.9亿美元2、腾讯162.24亿美元3、任天堂120.1亿美元4、微软Xbox102.6亿美元5、网易66.68亿美元6、动视暴雪63.88亿美元7、EA55.37亿美元8、Take-Two30.89亿美元9、万代南梦宫30.18亿美元10、SE23.86亿美元11、Nexon22.86亿美元12、网石游戏18.83亿美元13、育碧14.46亿美元14、科乐美13.03亿美元15、世嘉11.53亿美元16、卡普空7.673亿美元17、THQ Nordic3.225亿美元Google搜索2020年5月核心算法更新_安防互联

    如今,云计算成为了信息技术部门面临的最具破坏力的力量之一。这种说法不无道理。让我们了解一下这一现象的严重性。根据贝恩公司的名为“云计算的变化面貌”研究报告,全球云计算IT市场收入预计将从2020年的1800亿美元增长到3900亿美元,折合年复合增长率(CAGR)约17%。 报告还指出,2015年云计算需求占IT相关IT市场增长的70%。此外,财富全球50强企业中有48家公司宣布了一系列IT应用程序的云采用计划。随着企业从传统系统转向基于云计算的业务,越来越多的组织追求数字业务战略,云计算市场将会继续增长。云计算技术厂商Deskera公司首席执行官Shashank Dixit表示,“云计算是数年来IT行业最大的颠覆力量,企业首席信息官需要竭尽全力帮助其公司成功安全地进入云端旅程。”虽然基于内部部署数据中心的IT软件和工具具有自己的优势,但全球趋势是基于云计算的应用程序,因为它们比传统系统提供更多的连接和功能。此外,企业自然会对此重视,因为其技术相当可靠,价格合理,并且可以让他们获得其他新兴技术以及高端技能。企业正在努力提高长期的绩效和生产力,也推动了云计算的繁荣。考虑到云计算服务的巨大响应,几家IT公司正在设计专门针对云端运行的应用程序。 调研机构Gartner公司研究总监Sid Nag表示:“全球公共云市场将会成熟,其增长速度将从2016年的17.2%略微放缓至2020年的15.2%。”虽然面前面临英国退出欧盟,以及存在其他的增长挑战,但一些细分市场(如金融SaaS应用和PaaS用户市场)到2020年仍将保持强劲增长。 随着采购商加强和IaaS活动的增加,他们将会进行越来越多的投资:持续提升业绩,更多的内存,更多的存储(这将推动消费增加),以及增加传统IT外包(ITO)交付的自动化。在这个快节奏的技术世界中,企业必须利用技术来保持竞争优势。他们必须进行明智的选择。由于互联网(包括3G和4G服务)的覆盖面以及自动化和数字化水平都呈指数级增长,因此需要进行更加广泛的探索。安防互联专业提供香港云服务器租用、便宜香港云服务器租用、香港特价云服务器租用,竭诚为广大客户服务。Gartner预计2020年云安全服务的市场规模将达到90亿美元_安防互联

    英特尔和SAP今天表示,双方正致力于针对SAP的企业软件应用(包括流行的S/4HANA数据库)优化英特尔的基础设施硬件。这一公告的重点是至强Scalable CPU和Optane DC持久内存等英特尔技术,双方认为,这些技术可以显着提高SAP在云端或者网络边缘运行的应用的性能。S/4HANA数据库等SAP应用非常耗费内存,因此显然可以通过一些优化从中受益,一个典型案例就是英特尔的Optane DC持久内存,该技术是基于与美光合作开发的3D XPoint技术。英特尔Optane旨在支持当今超大规模数据中心的海量存储需求,每个模块的存储容量要远远高于传统的动态随机存取内存。双方表示,在英特尔Optane上运行SAP HANA应用“通过提供可以更加弹性应对计算机故障的持久数据,从而显着降低了运行实时内存应用的复杂性和风险”。事实上SAP认为,这让客户能够将6TB的SAP HANA实例的数据恢复时间从平均50分钟缩短到仅仅4分钟。两家公司表示:“英特尔Optane DC持久内存可以提供更高密度的内存,让客户能够在同一服务器内进行更多数据处理,从而节省成本并为切换到S/4HANA的客户提供新的功能。”英特尔和SAP还将针对其他SAP应用——包括SAP Business Suite应用、Data Hub、Concur和Ariba——优化英特尔的技术。英特尔执行副总裁、数据中心集团总经理Navin Shenoy表示:“十多年来,英特尔和SAP一直致力于开发具有差异化的突破性技术,让企业更高效地运营业务,而今天我们双方将进一步加快技术合作,我们为客户提供更高的价值。”Constellation Research分析师Holger Mueller表示,HANA被视为所有SAP产品的底层数据库,这一点正在变得越来越清晰。Mueller说:“随着SAP Ariba和SAP SuccessFactors向HANA迁移,这些产品之间的关联性变得越来越大。SAP需要与硬件和芯片供应商展开合作以提高HANA的性能、可靠性和总拥有成本。这是此次合作伙伴公告的背景。英特尔希望保持自己作为SAP长期合作伙伴的地位,而SAP越来越依赖硬件合作伙伴关系来优化其产品。”双方扩大合作伙伴关系还涉及到英特尔与SAP将创建一个新的卓越中心,以帮助展示其组合技术和组合产品的性能优势。运营商在政企专网市场上的机遇与挑战_安防互联

    为避免新冠病毒疫情导致的服务离线或欠费停机,谷歌已经现所有网站管理员发去了包含一套准则和常见问答的邮件通知。其中最主要的是,除非万不得已,千万要记得保持网站开张的状态。不然疫情期间的不可抗力停机,很可能导致网站后续恢复上线时的全球排名大跌。与此同时,包括 GoDaddy 和 Namecheap 在内的一些域名注册服务提供商,也在为担心疫情期间无法维护而关闭网站和造成不利影响的客户提供支持。谷歌高级网站管理和趋势分析师 John Mueller 写道:“如果只是打算暂时离线,并在后续重新启用在线业务,我们建议您最好保持网站在线、同时加以一定的功能限制”。 例如,网站管理员可将商品标记为缺货状态,以限制添加到购物车和走到结账流程。如此一来,人们依然可以轻松找到所需的产品、阅读评论和添加心愿单,以便日后再购买。除了禁用购物车功能,Mueller 还建议管理员在其它显眼的位置发布横幅或其它形式的信息通知,并借助谷歌搜索控制台工具向搜索引擎通报例外(索引有限的页面数)。作为一项极端措施,关站只能在短时间内采取(最多不要超过几天)。否则即便后续正式恢复,搜索引擎中的网站排名也会受到极大的影响。phpMyAdmin 4.9.5 和 5.0.2 发布_安防互联

    日前据悉,英特尔公司基于其Skylake架构推出了其最新的至强(Xeon)可扩展的核心处理器。  英特尔数据中心集团副总裁兼总经理Navin Shenoy表示:“今天将是英特尔公司在十年内为数据中心平台带来最大进步的一天。这款产品将为业界最广泛的工作负载提供突破性的性能,先进的安全性和无与伦比的灵活性,从专业业务应用到云端和网络服务,以及新兴工作负载(如人工智能和自动驾驶)。”   英特尔公司希望紧跟数据中心市场趋势,用户希望工作负载加速处理和运行,因为区块链和物联网等新技术正在争夺带宽。这款处理器可以支持两个或四个或八个CPU插座,最多可提供28个内核,56个线程以及最多三个10.4GT/s的UPI链接。提供3.6GHz的时钟速度,48个PCIe3.0通道,六个内存通道,采用DDR4-2666MHz DRAM和高达1.5TB的内存通道带宽,配置这样一台服务器就可以实施一些繁重的工作。这听起来像是过度配置,其实并非如此。  随着AMD公司正在成为行业主要厂商,其最近推出的成本更低的Epyc服务器可以提供32个内核,64个线程和3.2GHz带宽。其基准测试可能不如Xeon可观,但也取决于使用的用户。还有一些额外的竞争来自功耗,甚至成本更低的基于ARM的服务器芯片正在准备对外推出,这无疑将推动一些工作负载在数据中心的应用。  不过,随着Xeon可扩展产品线的推出,英特尔公司并没有提到任何竞争,只是对新产品的前瞻性以及可以为数据中心可以带来什么进行了展望。  “针对数据中心,英特尔至强处理器可扩展平台包括一个重新设计的微处理器,”Shenoy在发布会上指出,“这意味着可以提供更高级别的集成和特定工作负载的加速器。至强(Xeon)可扩展平台是业界最高性能的服务器平台。”  而英特尔公司至强产品和数据中心营销副总裁兼总经理Lisa Spelman指出,该平台不仅仅是提高性能或更快的速度。她说:“我们正在提供传统的性能驱动程序,如更多内核,更高性能的内核,更多的内存和更多的I/O。英特尔远不止于此。我们正在超越基础,正在添加独特的创新,真正满足解决数据中心工作负载的独特需求。”  这些创新包括Xeon可扩展处理器中的指令集AVX-512,加速了数据处理。  “这在传统上在高性能计算领域被广泛使用或重视,”她说,“但是实际上正在扩大和扩展到新的工作负载。它将向量性能提高到一个新的水平,使寄存器的宽度加倍,并使寄存器的数目再增加一倍。这比上一代的时钟效率提高了2倍,这使得向量计算更有效,更适用于那些更广泛的工作负载。”  Quick Assist也被集成到系统中,该技术最初用于通过减少数据包的大小来加速计算密集型操作。在这里,它被用作安全工具的一部分,以减少由加密引起的任何服务器性能下降。  “我们还与云服务提供商和企业间的客户合作,并意识到Quick Assist技术为安全算法提供了极大的加速能力。”她解释说,“通过将Quick Assist集成到这一代的芯片组中,用户可以获得100GB的加密和100GB的压缩能力,这样可以提高总体工作负载的性能,同时为CPU提供更高阶功能的宝贵计算能力“。  还有一个处理器本身新的架构设计,利用mesh架构而不是环形架构,这是可扩展的高可用的核心Xeon处理器数量要求所决定的。  “在以前的设计中,数据必须绕着环形架构传输处理,如果从最后一个核心开始,需要通过缓冲区到达另一个核心,并且绕在第二个环上回到最终目的地。使用mesh架构设计,数据简单地跨越了改进和增加的数据通路数量,并避免了缓冲区。此外,CPU实际上一次并不处理一条缓存行。一个真正的数据中心CPU需要让所有的核心同时访问所有的内存和的I/O,而mesh架构基本上提供了这一点。”Spelman说。   英特尔公司提供的基准测试令人印象深刻,显示新一代至强处理器的性能提升到上一代处理器的1.65倍,数据保护性能提升2倍。该公司还声称拥有4.2倍的虚拟机容量,总拥有成本下降了65%。而比英特尔自己的基准测试更有趣的是软件公司报告的性能数字,提前获得了至强的可扩展性。运行基于云端的视频拼接应用程序为新平台优化,腾讯公司获得了72%的收益,而运营业务分析平台的SAS公司则报告了新款Xeon的性能比上一代的性能增加了一倍。云计算VS本地服务:到2020年,数据中心仍将占IT基础设施支出的50%_安防互联

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    日本亚马逊AMAZON AWS云端伺服器自2019年8月23日中午开始出现大规模异常,许多使用相关服务的日本手机游戏纷纷出现连线异常状态的lag或是读取时间过长,部分游戏甚至完全无法进行游玩。而根据AWS官方回应,这次异常是Amazon Elastic Compute Cloud (Tokyo)出问题,判断受影响的主要以日本国内服务居多,除了使用AWS网路空间的游戏之外,功能受影响的还包括一些日本社会平台与购物网,目前已进行抢修中,但无法给出确切时间。而使用AWS伺服的日系手游目前根据网友回报与各手机游戏官方推特通知清单:机战DD、七龙珠Z、碧蓝航线、死亡爱丽丝、另一个伊甸园、为了谁的链金术师、勇者前线、枫之谷、偶像大师、车站回忆、PAD、战姬绝唱等使用日本亚马逊AMAZON AWS的日版游戏,估计受到影响的玩家应有上百万。亚马逊 AWS 日本官方twitter发布server故障消息。微软谷歌红帽等企业加入保密计算联盟 致力开源与云安全_安防互联

    断电是数据中心中断的常见原因,但它们不是唯一的罪魁祸首。随着企业计算环境变得越来越复杂,IT系统和网络故障导致大量数据中心宕机。UptimeInstitute一直在研究公开报道停机情况,以追踪导致意外停机的原因。在过去三年中,该公司从传统媒体或社交媒体上报道的162起中断中筛选了部分信息。在此期间,可用数据量稳步攀升;研究人员收集了2016年27次停电,2017年57次停电以及2018年78次停电的数据。Uptime Institute的研究执行董事Andy Lawrence表示,“公共服务中断越来越频繁地成为新闻。”Lawrence表示,“几乎每天都在世界各地发生大规模停机,这并不一定意味着中断的数量在急剧增加,但停机时间正在获得更多的关注。”他说。 来自Uptime Institute的研究的一个重要发现:电源在整体故障中的影响较小,而网络和IT系统则更为牵连。这种转变的一个原因是,电力系统的运行比过去更加可靠,这减少了本地数据中心内部的电力故障数量。在过去二十年中,科技行业一直专注于设计电力系统,使IT资产能够在电力系统出现故障或故障的情况下继续运行。Uptime Institute首席技术官Chris Brown表示,“供应双线IT设备的2N配电系统的出现,使得IT系统能够通过一系列单一事件继续运行。”与此同时,日益复杂的IT环境导致更多的IT和网络相关问题。“现在数据分布在多个地方,其中一些关键依赖与网络、应用程序(架构)的方式以及数据库复制的方式。这是一个非常复杂的系统,今天扰乱该系统的可能性比过去几年要少。”Uptime Institute负责IT优化和战略的副总裁Todd Traver说。评估数据中心中断的严重程度为了区分可能导致业务瘫痪的停机和仅仅造成不便的中断,Uptime Institute已经提出了规模。Lawrence说,评级系统允许研究人员了解模式如何随时间变化。Uptime Institute的规模有五个层次:●1级是可以忽略不计的停机。中断是可记录的,但对服务的影响很小或没有明显影响,也没有服务中断。●2级的特点是最小的服务中断。服务中断,但对用户、客户或声誉的影响微乎其微。●3级是业务重要的服务中断。它涉及客户或用户服务中断,大多数是有限的范围、持续时间或影响。对经济的影响很小,甚至没有。会产生一些声誉或合规方面的影响。●4级是严重的业务或服务中断。涉及服务或操作的中断。其中包括一些财务损失、违规行为,声誉损害和可能的安全问题,客户损失是可能的。●5级是关键业务或任务停机,涉及服务或运营的重大破坏。可能存在巨大的财务损失、安全问题、合规性违规、客户损失和声誉受损。当Uptime Institute在三年期间检查所有公开报告的数据中心中断(级别1到5)时,IT系统和网络问题超出了电源作为主要原因(见图)。 当比较逐年的原因时,这种趋势尤其明显。2017年,28%的停电事故的罪魁祸首是电力。在接下来的一年中,仅有11%的断电被列为主要原因。与IT系统相关的故障保持相当一致;在2017年和2018年分别有32%和35%的故障是由它们引起的。网络中断的主要原因显著增加:2017年19%的网络中断归咎于网络,而2018年这一比例为32%。“这是事物之间的相互联系。这就是为什么网络中断的大幅增加会导致中断。”“这些东西不是通过一个或两个站点连接的,而是通过三个或四个或更多站点连接的。网络在“IT弹性”中扮演着越来越重要的角色。此外,随着更多IT资源被移交给服务提供商,并且不再受使用它们的企业直接控制,IT将增加管理和操作复杂性。深入研究数据中心停机时间Uptime Institute深入研究了数据中心中断的具体原因。在网络方面,中断的常见原因包括:●光纤在数据中心外部切断,路由选择不足。●主交换机间歇性故障,未部署辅助路由器。●主交换机故障,没有备份。●维护期间的流量配置不正确。●路由器和软件定义的网络配置错误。●对非备份单个组件(如交换机和路由器)断电。错误配置的路由器和软件定义的网络是“常见的网络问题。他们应该通过测试检测到。”Traver说。Traver说,当谈到光纤切割时,公司往往不知道他们有单点故障。他们可能有两个独立的供应商,但他们不知道,光纤在同一个沟渠中运行。他们没有做出适当的尽职调查来确定这一点。当IT是罪魁祸首时,列举的一些原因包括:●管理不善的升级,缺乏软件级别的测试。●大型磁盘驱动器或存储区域网络的故障和后续数据损坏。这可能是由硬件故障引起的,由于配置或编程错误而加剧。●负载平衡或流量管理系统中的同步或编程错误失败。●错误编程的故障/同步或灾难恢复系统。●对没有备份的单个组件(例如服务器或大型磁盘驱动器)断电。谈到负载均衡/流量管理问题,Lawrence表示,当公司尝试更广泛地分发IT资源时,可能会出现编程错误和同步问题。“减少对单一网站的依赖通常是更广泛战略的一部分; 就像你挤压气球一样,问题突然出现在其他地方。”Traver补充说,当公司“没有真正规划所有平台的应用程序和数据,或者他们没有经常测试它们时,就会出现问题”。当电源成为主要问题时,一些主要的停电原因包括:●雷击,导致断电。备份软件/配置失败。●转换开关出现间歇性故障,导致无法启动发电机,或转移到第二个数据中心。●UPS故障和无法转移到二级系统。●操作错误,关闭或配置错误。●公用电力损失以及发电机或UPS的后续故障。●电涌引起的IT设备损坏。这些都是数据中心的工程师们几十年来一直在努力解决的问题——如何围绕这些问题进行设计,如何用他们的设计减轻压力。Traver说,总的来说,公司需要更加关注数据中心的弹性。“了解您的系统是如何设计的。完全理解 - 所有相互依赖。并且也知道它是如何失败的,并为失败做好计划。这是我认为缺少的那块。”他说。“设备越来越好,管理越来越好,经验越来越丰富。它正在成为一个更成熟的行业。”Lawrence总结道,“但即便如此,断电仍然是一个非常重要和昂贵的问题云计算或将于2019年全面杀入企业级市场_安防互联

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    根据"北美数据中心"发布的一份最新的市场调查报告,Facebook、微软、苹果、谷歌、Uber公司在2017年签署了最大的交钥匙批发数据中心租赁协议。而云计算巨头的租赁业务增长同比整体放缓。超大规模云计算提供商在2016年数据中心租赁交易创纪录(其租赁数据中心空间超过其他类型的公司)之后,2017年的租赁交易规模出现了下滑。而批发数据中心供应商目前正在进行建设数据中心,这预示着这种经济放缓将是短暂的。数据中心房地产经纪人在他们的年度报告中指出,目前正在建设的多租户数据中心的库存数量几乎是一年前的两倍。2017年的大部分数据中心租赁活动都发生在美国弗吉尼亚州的阿什本。北弗吉尼亚地区是全球规模最大的数据中心市场,也是全球新建数据中心规模最大的市场。 以下是全球最大的10个数据中心租赁交易:1. Facebook:电力容量22MW;地点:弗吉尼亚州阿什本;租赁方:杜邦Fabros技术公司(现为Digital Realty 公司的一部分)2.微软:电力容量18兆瓦;德克萨斯州圣安东尼奥市;租赁方:CyrusOne公司3.苹果:电力容量14.5兆瓦;地点:弗吉尼亚州阿什本;租赁方:杜邦Fabros技术公司4.苹果:电力容量14.5兆瓦;地点:伊利诺伊州芝加哥;租赁方:杜邦Fabros技术公司5.微软:电力容量12兆瓦;地点:亚利桑那州凤凰城;租赁方:CyrusOne公司6.谷歌:电力容量10兆瓦;地点:弗吉尼亚州阿什本;租赁方:CyrusOne公司7. Facebook:容量16兆瓦;地点:加利福尼亚州圣克拉拉;租赁方:Digital Realty(续约)8. Uber:电力容量5兆瓦;地点:亚利桑那州凤凰城;租赁方:Aligned Energy9. Uber:电力容量4.8兆瓦;地点:弗吉尼亚州阿什本;租赁方:Digital Realty10.一家未透露名称的公司:电力容量4.8兆瓦;地点:德克萨斯州达拉斯;租赁方:Digital Realty数据中心房地产经纪人表示,除了在这个名单上的四笔交易外,苹果公司还在奥斯汀租用了Data Foundry 公司数据中心的2MW的电力容量。在苹果和Facebook两家公司都致力于建立自己的数据中心之后,在2017年都重新租用了大量的数据中心。Facebook公司也正在扩大在弗吉尼亚州其他地方的足迹。该公司在2017年10月宣布计划投资10亿美元在里士满郊外的亨利科(Henrico)建设一个数据中心,这个数据中心投资750美元部署IT设备,并投资2.5亿美元建设一个太阳能发电站,为该数据中心提供电能。Facebook公司还宣布在丹麦欧登塞、内布拉斯加州帕皮利恩、俄亥俄州新奥尔巴尼市新建数据中心地点。除报告中列出的三个批发数据中心租赁交易外,苹果公司的产能提升还包括在爱荷华州和丹麦建设新的数据中心园区。谷歌公司是另一家在弗吉尼亚州租赁和建设数据中心的主要运营商。除了在阿什本收购了CyrusOne公司的一个10兆瓦的数据中心之外,该公司2017年还在阿什本以外的地区购买了总共148英亩的两块数据中心建设用地。Uber公司现在已经连续两年名列北美数据中心所提供的名单。尽管近年来Uber公司经历了一些市场动荡,但仍在不断扩大数据中心的容量,为其司机和客户提供服务。Uber公司2016年在凤凰城和阿什本租用的数据中心电力容量近10MW,随后在阿什本又租赁了2.6MW的电力容量。亚马逊网络服务公司却再一次没有出现在这个名单上,这并不是因为其缺少大量的租赁交易。而该公司租用的是动力型建筑物而不是完全建成的数据中心。因此,在报告中没有将其列入名单之中。 根据行业媒体在2017年11月的报道,一家名为Corporate Office Properties公司的开发商正在建设空间约为50万平方英尺的数据中心,为AWS公司提供更多的容量。据悉,AWS公司已经租用了COPT公司的190万平方英尺的数据中心空间。安防互联提供专业美国服务器租用,性能可靠,线路稳定带宽真实,更推出多种优惠活动,欢迎广大用户联系24小时在线客服租用数字货币三大网络安全威胁:“勒索”“盗窃”“非法挖矿”_安防互联

    生活中的所有事物都是与时间相关的,也就形成了一个序列。为了对序列数据(文本、演讲、视频等)我们可以使用神经网络并导入整个序列,但是这样我们的数据输入尺寸是固定的,局限性就很明显。如果重要的时序特征事件恰好落在输入窗以外,就会产生更大的问题。所以我们需要的是:  能对任意长度序列做逐个元素读取的神经网络(比如视频就是一系列的图片;我们每次给神经网络一张图);  有记忆的神经网络,能够记得若干个时间步以前的事件、这些问题和需求已经催生出多中不同的循环神经网络。  图1:长短期记忆(LSTM)单元。LSTM有四个输入权重和四个循环权重。Peepholes是记忆细胞和门之间的额外连接,但他们对性能提升帮助不到,所以常被忽略。  循环神经网络  若我们想让一个常规的神经网络解决两个数相加的问题,那我们只需要输入两个数字,再训练两数之和的预测即可。如果现在有3个数要相加,那么我们可以:  拓展网络架构,添加输入和权重,再重新训练;  把第一次的输出(即两数之和)和第三个数作为输入,再返回给网络。  方案(2)显然更好,因为我们希望避免重新训练整个网络(网络已经“知道”如何将两个数相加)。如果我们的任务变成:先对两数做加法,再减去两个不同的数,那这个方案又不好使了。即使我们使用额外的权重,也不能保证正确的输出。相反,我们可以尝试“修改程序”,把网络由“加法”变成“减法”。通过隐藏层的加权可以实现这一步(见图2),如此便让网络的内核随着每个新的输入而变化。网络将学习着在相加两个数之后,把程序从“加法”变成“减法”,然后就解决了问题。  我们甚至可以泛化这一方法,传递给网络两个数字,再传入一个“特殊”的数字——代表着数学运算“加法”,“减法”或“乘法”。实践当中这样或许不尽完美,但也能得到大体正确的结果了。不过这里的主要问题倒不在于得到正确结果,而是我们可以训练循环神经网络,使之能够学习任意输入序列所产生的特殊输出,这就威力大了。  例如,我们可以教网络学会词语的序列。Soumith Chintala和Wojciech Zaremba写了一篇优秀的博客讲述用RNN做自然语言处理。RNN也可以用于生成序列。Andrej Karpathy写了这篇[有趣而生动的博客],展示了字词级别的RNN,可以模仿各种文风,从莎士比亚,到Linux源码,再到给小孩儿起名。  长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)  长短期记忆单元使用自连接的线性单元,权重为常数1.0。这使得流入自循环的值(前向传播)或梯度(反向传播)可以保持不变(乘以1.0的输入或误差还是原来的值;前一时间步的输出或误差也和下一时间步的输出相同),因而所有的值和梯度都可以在需要的时候准确回调。这个自循环的单元,记忆细胞,提供了一种可以储存信息的记忆功能,对之前的若干个时间步当中有效。这对很多任务都极其有效,比如文本数据,LSTM可以存储前一段的信息,并对当前段落的序列应用这些信息。  另外,深度网络中一个很普遍的问题叫作“梯度消失”问题,也即,梯度随着层数增多而越来越小。有了LSTM中的记忆细胞,就有了连续的梯度流(误差保持原值),从而消除了梯度消失问题,能够学习几百个时间步那么长的序列。  然而有时我们会想要抛掉旧有信息,替换以更新、更相关的信息。同时我们又不想释放无效信息干扰其余部分的网络。为了解决这个问题,LSTM单元拥有一个遗忘门,在不对网络释放信息的情况下删除自循环单元内的信息(见图1)。遗忘门将记忆细胞里的值乘以0~1之间的数字,其中0表示遗忘,1表示保持原样。具体的数值宥当前输入和上一时间步的LSTM单元输出决定。  在其他时间,记忆细胞还需要保持多个时间步内不变,为此LSTM增加了另一道门,输入门(或写入门)。当输入门关闭时,新信息就不会流入,原有信息得到保护。  另一个门将记忆细胞的输出值乘以0(抹除输出)~1()之间的数,当多个记忆相互竞争时这很有用:一个记忆细胞可能说:“我的记忆非常重要!所以我现在就要释放”,但是网络却可能说:“你的记忆是很重要,不过现在又其他更重要的记忆细胞,所以我给你的输出门赋予一个微小的数值,给其他门大数值,这样他们会胜出”。  LSTM单元的连接方式初看可能有些复杂,你需要一些时间去理解。但是当你分别考察各个部件的时候,会发现其结构其实跟普通的循环神经网络没啥两样——输入和循环权重流向所有的门,连接到自循环记忆细胞。  想要更深入地了解LSTM并认识整个架构,我推荐阅读:LSTM: A Search Space Odyssey和original LSTM paper。  词嵌入(Word Embedding)  图3:菜谱的二维词嵌入空间,这里我们局部放大了“南欧”的聚类群  想象"cat"和其他所有与"cat"相关联的词汇,你可能会想到"kitten","feline"。再想一些不那么相似,但是又比"car"要相似得多的,比如"lion","tiger","dog","animal"或者动词"purring","mewing","sleeping"等等。  再想象一个三维的空间,我们把词"cat"放在正中间。上面提到的词语当中,与"cat"相似的,空间位置也离得更近;比如"kitty","feline"就离中央很近;"tiger"和"lion"就稍微远一点;"dog"再远一点;而"car"就不知远到哪里去了。可以看图3这个词嵌入二维空间的例子。  如果我们我们用向量来代表空间里的每一个词,那么每个向量就由3个坐标构成,比如"cat"是(0, 0, 0),"kitty"可能是(0,1, 0,2, -0,3)而"car"则是(10, 0, -15)。这个向量空间,就是词嵌入空间,每个词对应的三个坐标可以用做算法的输入数据。  典型的词嵌入空间含有上千个词和上百个维度,人类是很难直观理解的,但是相似的词距离近这个规律仍然成立。对于机器来说,这是一种很好的词汇表征,可以提高自然语言处理能力。  如果你想要学习更多词嵌入的内容,以及如何应用于创建模型“理解”语言,推荐阅读:Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using Torch,作者:Soumith Chintala和Wojciech Zaremba。  编码-解码  让我们暂时停下自然语言处理,来想象一个西红柿,想象那些适合西红柿的配料或菜肴。如果你的想法和那些网上最常见的菜谱差不多,那你想到的可能是诸如奶酪和萨拉米;帕尔马干酪、罗勒、通心粉;或其他配料比如橄榄油、百里香和西芹等等。(换作中国人来想,肯定是鸡蛋)。这些配料主要都是意大利、地中海菜系。  还是那个西红柿,如果要吃墨西哥菜系,你想到的可能是豆子、玉米、辣椒、芫荽叶或鳄梨。  你刚才所想的,就是把词汇“西红柿”的表征变换成了新的表征:“墨西哥菜里的西红柿”。  “编码”(Encoder)做的是同样的事,它通过变换词汇的表征,把输入词汇逐个变换为新的“思维向量”。就像给“西红柿”加入了上下文“墨西哥菜”,这是“编码-解码”架构的第一步。  编码-解码架构的第二步是基于这样一个事实:不同的语种在词嵌入空间里,具有相似的几何结构,即便对同一个事物,描述用词完全不同。比如在德语里“猫”是"Katze",狗是"Hund",与英语截然不同,但是两个词之间的关系确实一样。Karze与Hund的关系,跟Car与Dog的关系完全一致,换言之,即使词汇本身不同,他们背后的“思维向量”确实一样的。当然也有些词汇很难用其他语言表达(比如中文里的“缘分”之类),但是这种情况比较稀罕,总体上是成立的。  基于以上思想,我们就可以构建解码网络了。我们把英语编码器产生的“思维向量”传递给德语解码器。德语解码器会把这些思维向量或关系变换映射到德语词嵌入空间里,然后就会产生一句话,保持英语句子里的关系。如此我们就有了一个能做翻译的网络,这个思想目前仍在发展,结果虽然不完美,但却在极快提高,不久就会成为翻译的最佳方法。大数据的发展,伴随的将是软件工程师的渐退,算法工程师的崛起_安防互联

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    云计算是随着处理器技术、虚拟化技术、分布式存储技术、宽带互联网技术和自动化管理技术的发展而产生的。这种大规模的计算能力通常是由分布式的大规模集群和服务器虚拟化软件搭建。云计算应用是在网络上而不是在本机上运行,这种转变将数据中心放在网络的核心位置,而所有的应用所需要的计算能力、存储、带宽、电力都由数据中心提供。因此,云计算环境下的数据中心机房规划显得尤为重要。那么,云计算下的数据中心机房规划与以前的机房规划有何不同呢?一、云计算对数据中心机房提出的要求 云计算资源在使用者看来是可以无限扩展的,并且可以随时获取,按需使用,随时扩展,按使用付费。云计算说到底也是一种收费的IT服务。它对数据中心机房提出了如下要求:超大规模:“云”一般具有相当的规模,Google云计算已经拥有100多万台服务器,Amazon、IBM、微软等的“云”均拥有几十万台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。因此,云计算数据中心机房的面积也非常大。高密度:云计算是一种集中化的部署方式,要在有限空间内支持高负载,刀片式服务器等高密度设备灵活快速扩展:“云”的规模可以动态伸缩,满足应用和用户规模增长的需要。其数据中心必须具有良好的伸缩性,同时,为了节省投资,最好能边成长边投资。降低运维成本:由于云计算是收费服务,必然存在市场与竞争,如要想在市场竞争中胜出,云计算服务必须具有良好的性价比。因此,好的云计算数据中心必须是低运维成本的数据中心。自动化资源监控和测量:云计算数据中心应是24㗷无人值守的、可远程管理的,这种管理涉及到整个数据中心的自动化运营,它不仅仅是监测与修复设备的硬件故障,而是要实现从机房风火水电环境、服务器和存储系统到应用的端到端的基础设施统一管理。高可靠性:云计算要求其提供的云服务连续不中断,“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性,使用云计算比使用本地计算机更可靠。同样,在机房环境设施方面,也提出了对机房环境高可靠性的要求。 二、云计算下的数据中心机房规划要点 像安防互联华中(武汉)节点建设于武汉,而武汉是全国核心骨干节点之一。位于全国中部区域,距离北京、上海、广州、成都、西安等中国大城市都在1000公里左右,是中国经济地理的“心脏”,具有承东启西、沟通南北、维系四方的作用。受地理位置的影响,华中节点到全国各地的网络平均速度都差不多,同时搭配安防互联自建的全动态BGP网络,能给用户带来更低延迟、更大带宽的网络体验。武汉有着“智慧城市”之称,其云计算、大数据和人工智能等尖端产业技术十分发达,是国家首批智慧城市建设试点城市,在智慧城市建设上的总投资已超过800亿元。华中节点机房建设以安全、绿色、节能为设计理念,将机械制冷与自然制冷相结合,冷热区分离,对气流进行管理,使综合PUE值低至1.45,全年综合节能30%华中节点机房按照国际T3+标准建设,空调、柴油高压发电机、UPS、控制柜、管线、网络设备、PDU、乃至一个电源开关全部采用N+1,可以支撑系统设备任何计划性的动作而不会导致机房设备的任何服务中断。 三、小结 云计算的新颖之处在于它几乎可以提供无限的廉价存储和计算能力。云计算可以彻底改变人们未来的生活:每个人将拥有两个大脑:人体大脑和信息大脑;网络通路将成为与电力、水一样重要的基础设施;企业的IT和信息系统可以在不同的服务商之间迁移;对中小企业和创业者来说,云计算意味着巨大的商业机遇,他们可以借助云计算在更高的层面上和大企业竞争。通过以上数据中心机房环境与云计算的结合分析,这些规划要点将提供给云计算更稳固、高效、灵活的机房环境设施,有效地促进云计算产业的发展与商业成功。安防互联近年来不断完善自身的机房建设,目前已建立了华中、华北、华南、华北、东北以及香港六大机房,基于业务驱动的分布式云数据中心架构,只为构建高效、敏捷、开放、安全的云生态环境,持续为客户创造价值。印度尼西亚的数据中心运营商要求改变数据本地化法律_安防互联

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    近日,网络安全及合规公司Proofpoint发布了其2019年第一季度云应用网络攻击研究报告,调查了2018年9月至2019年2月期间针对全球组织的10多万起云应用攻击。总体而言,在此期间,针对目标的网络攻击尝试增加了65%,其中40%源自尼日利亚。中国是第二大来源国,26%的网络攻击来自中国的IP地址。 云应用程序攻击使用智能驱动的蛮力技术(破解密码)和复杂的钓鱼方法,诱使受害者点击并暴露他们的身份验证凭证,从而侵入包括Microsoft Office 365和谷歌G Suite在内的云应用程序。如果攻击成功,攻击者通常会通过内部钓鱼信息横向传播,感染其他用户,获取机密信息,并欺骗性地转移资金,从而增加他们在组织中的立足点。Proofpoint网络安全战略执行副总裁Ryan Kalember表示:“随着企业持续将关键业务功能转移到云上,网络犯罪分子正在利用遗留协议,这些协议让个人在使用云应用程序时容易受到攻击。” “这些攻击主要针对特定的个人,而不是基础设施,并且在复杂性和范围上不断增长。”他表示:“作为一种最佳实践,我们建议企业建立一种云优先的安全方法,优先保护员工,并教育用户识别和报告这些先进的技术和方法。”Proofpoint发现,教育部门是最容易受到暴力攻击和复杂网络钓鱼攻击的目标。特别是学生,由于他们跟云计算的距离更远,也更容易受到网络攻击的影响。强行云应用攻击 基于IMAP的密码喷涂攻击是最流行和广泛的技术,用于破坏Microsoft Office 365帐户。在同一时间通过多个不同的帐户,网络罪犯试图共享信息或最近泄露的凭证时,这些攻击尤为频发。大多数强力云应用攻击源自中国(53%),其次是巴西(39%)和美国(31%)。在接受调查的Microsoft Office 365用户中,超过25%的用户遇到过未经本人授权的强行登陆,而超过60%的用户则成为主动攻击的目标。总体而言,2019年第一季度的成功率为44%。钓鱼云应用攻击 大多数钓鱼云应用程序攻击来自尼日利亚(63%),其次是南非(21%)和美国(11%)。攻击者通常会修改电子邮件转发规则,或者设置电子邮件委托来维护访问权限。他们还将使用引人注目的VPN服务来绕过条件访问和基于地理位置的身份验证。面对趋势,制造企业上云或者不上云?_安防互联

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    行业专家对过去五年中的云存储关键发展进行总结,并对云存储在未来五年发展及方向进行了展望。五年前,有关云存储的讨论内容与当今的讨论内容完全不同。行业媒体SearchStorage在2014年关于“云存储的案例”的指南中,其中的四篇文章有三篇涉及备份或冷存储。该指南涵盖的两个主要主题是用户最为关注的成本和安全性。如今,大多数组织已经超越了仅使用云计算进行备份的范围。许多企业正在将包括关键应用程序在内的一系列应用程序迁移到云中。根据Taneja集团最近的一项调查,超过一半的受访者表示,他们将在未来两三年内将至少40%的工作负载作为基于云计算的软件即服务交付的应用程序运行。当然,在讨论云存储的未来时,成本仍然是最重要的问题——与移动数据有关的不仅仅是存储数据。如今,安全性已不再是一个令人担忧的问题。如今,有关云存储的讨论集中在多云、混合云、云中块存储的出现,以及甚至将运行在云端的工作负载遣返回本地。为了更加清楚了解云存储,六位云存储专家对其过去五年中的发展历程以及未来发展进行了阐述和分析。过去五年中最重要的云存储发展是什么?Taneja集团高级分析师Jeff Byrne和Jeff Kato:云存储在过去的五年中最大的发展是,已经成为一系列用例的主流,例如全球内容分发、备份、灾难恢复和数据分析。尽管很多企业从2014年开始采用云存储来进行非关键应用程序的备份和灾难恢复,但在五年后,我们看到很多企业经常使用云存储来备份和为生产业务应用程序提供灾难恢复支持。根据Taneja集团的研究,在2014年,有关安全性、隐私和供应商锁定等威胁的担忧趋向于减缓,很多企业采用的公共云或混合云的存储部署。如今,随着云存储产品的成熟,这些担忧已不再是障碍。并且很多企业已经获得了在云端的辅助存储和主存储部署方面的经验和信心。2014年,本地数据中心一直是首选架构,而云计算则主要被视为开发/测试或实验平台。如今,大多数公司都将混合云思维方式引入了其IT架构计划,该架构决定了他们如何看待和计划采用云存储。尽管大多数企业对长期部署其应用程序和数据保持开放态度,但云存储也会随之发展。随着企业受益于灵活的工作负载部署,混合云架构有助于将这种思想转变为现实,因为随着时间的推移,企业具有了在内部部署数据中心和公共云之间迁移工作负载的能力。IDC公司分析师Deepak Mohan:无论是内部开发的还是通过合作伙伴关系和收购提供的内部文件存储服务,在过去五年中已成长为主要公共云存储产品组合的一部分。此外,还引入了多个新的低成本冷存储层选项,使得公共云存储上的辅助存储对企业越来越有吸引力。在过去的五年中,传统企业存储领导者与公共云提供商之间还建立了主要合作伙伴关系,从而在企业已经熟悉的工具和流程中实现了混合环境的部署。Storage Switzerland公司创始人兼总裁George Crump:通过Amazon Glacier、Microsoft Blob和Google即将推出的产品归档层的出现,使得云存储的价格不断下降,这是一个重大的发展。这些价格使云存储成为磁带的潜在替代品。生产存储性能的改进是过去五年中的又一重大发展。云计算提供商可以比传统数据中心更快地部署高性能存储选项。他们的按需业务模型也是希望测试这些解决方案影响的数据中心的理想选择。顾问Alastair Cooke:最重要的进展是,广泛采用Amazon S3作为应用程序访问云存储已成为一种标准方法。特别是,具有S3兼容存储系统的本地部署或其他云计算提供商的可用性使客户可以选择。无论是使用对象存储或打包备份软件定制的应用程序,低成本可扩展存储的普遍标准的可用性都比单独使用AWS S3有更多的用例。Small World Big Data首席顾问Mike Matchett:我支持通用云对象存储的不断发展和使用,现在为全球分布式文件系统、活动存档服务和具有本地存储的“云聚合”数据保护层提供底层“块”存储。我们既有高性能的对象存储,也有高度可扩展的对象存储。人们开始真正地利用所有数据可以具有丰富的元数据来执行策略、智能自动化和自我优化的想法。我可能会考虑在云计算基础设施中集成和提供高性能存储选项(例如NVMe)。就云存储的未来而言,哪些因素将驱动驻留在云中和驻留在内部部署数据中心的数据类型?Cooke:数据治理一直是决定哪些数据可以存储在云中的重要因素。监管机构正在跟上公共云的发展趋势,并致力于消除采用公共云的非技术性障碍,这将使更多数据可以迁移到公共云。同时,企业可以更好地了解公共云存储的局限性和成本。随着时间的推移,公共云存储的使用将更多地受到数据需求的驱动。而无处不在的访问的数据将进入公共云,高耐用性的备份和归档数据也将存储在公共云中。我们还将看到更多的客户遣返回其海量数据集,因为他们意识到可以像Dropbox那样构建成本更低的海量数据存储,尽管这只适用于真正的海量数据集。Dragon Slayer咨询公司创始人Marc Staimer:随着越来越多的关键任务应用程序迁移到云中,需要更高性能的存储。我预计云中将使用更多可扩展的块存储和文件存储,并且其存储的成本将迅速下降。数据将与处理数据的应用程序一起使用。因此,如果应用程序驻留在本地,则我希望将更活跃的数据保留在应用程序中。数据留在内部部署数据中心的其他原因包括数据主权、隐私法规、应用程序与数据之间的延迟问题以及一般法规。Matchett:五年内,大多数存储位置决策将自动驱动和执行,如果不是通过策略驱动,则将通过主动优化和学习算法来自动执行。人们对数据最终存储在何处的关注将减少,更多地关注于交付数据,以及确保在适当的时间和地点访问以满足竞争性的处理需求。数据保护将始终是一个主要问题,但它将越来越多地内置于自优化的混合存储云中。我们看到这已经存在于不断增长的趋势中:主存储和辅助存储相融合,自动分层到云存储层,并在多个云平台实现连续数据保护。Crump:存储在云中的数据类型将因组织而异。这不是行业类型的决定,而是更多特定组织的“个性”。对于长期存储在云中的大量数据,这一数学模型仍然不适用。此外,出口费用和API调用费仍然是一个主要问题。Byrne和Kato:随着企业越来越多地将云计算视为战略基础设施平台,他们更加关注云存储的用例和预算。数据归档、备份和灾难恢复等二级和三级使用案例仍然是关注的焦点,企业无法抗拒在云中归档和保护数据的经济性和便利性。随着越来越多的企业希望在云中开发新的应用程序,开发和测试存储将继续增长。支持数据分析的存储也变得越来越重要,因为企业在云中使用人工智能、机器学习和其他方法来增强他们的分析工作。您认为云存储的未来(特别是未来五年)将面临哪些挑战?Crump:云存储的所有交易费用(例如出口费用)是一个主要问题。许多企业面临的最具挑战性的任务是从供应商那里获得他们每月的账单。另一个挑战是如何准确衡量云存储消耗,并确保尽快缩小容量需求。云计算供应商承诺可以简单进行扩展和缩小规模,但是企业通常不会缩小它们的规模。Cooke:从基于资本支出的本地存储部署向基于运营成本的公共云使用的转变仍然是一个巨大的挑战。预算周期通常仍与组织的财务年度相关,并且期望基础设施的价格固定。使用公共云资源经常会产生可变的账单,而对于存储来说,其账单通常会随着时间的推移而增加。仍然有一些企业无法采用公共云存储,因为它们与固定的年度预算周期相关,并且无法接受每月可变账单的风险。Byrne和Kato:我们预计,企业将发现跨云平台的数据移动和迁移具有挑战性,至少在短期内是如此,因为兼容性问题和高昂的出口成本使客户无法实现真正无缝的云存储部署。企业在内部部署之间和在一个或多个公共云部署存储时,很难优化其存储资源和管理相关成本,而随着行业继续向混合云和多云发展,这一挑战将会变得越来越大。企业将越来越需要动态的基于策略的数据存储,以通过本地存储和法规遵从性来实现性能,而如今这一需求远远不能满足。人们还会发现,在不提供一致的数据和元数据服务集的云上部署和运行其主存储和辅助存储具有挑战性。《中国云计算产业发展与应用白皮书》:预计2023年中国云计算产业规模将超3000亿元_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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    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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    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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    如今,云计算成为了信息技术部门面临的最具破坏力的力量之一。这种说法不无道理。让我们了解一下这一现象的严重性。根据贝恩公司的名为“云计算的变化面貌”研究报告,全球云计算IT市场收入预计将从2020年的1800亿美元增长到3900亿美元,折合年复合增长率(CAGR)约17%。 报告还指出,2015年云计算需求占IT相关IT市场增长的70%。此外,财富全球50强企业中有48家公司宣布了一系列IT应用程序的云采用计划。随着企业从传统系统转向基于云计算的业务,越来越多的组织追求数字业务战略,云计算市场将会继续增长。云计算技术厂商Deskera公司首席执行官Shashank Dixit表示,“云计算是数年来IT行业最大的颠覆力量,企业首席信息官需要竭尽全力帮助其公司成功安全地进入云端旅程。”虽然基于内部部署数据中心的IT软件和工具具有自己的优势,但全球趋势是基于云计算的应用程序,因为它们比传统系统提供更多的连接和功能。此外,企业自然会对此重视,因为其技术相当可靠,价格合理,并且可以让他们获得其他新兴技术以及高端技能。企业正在努力提高长期的绩效和生产力,也推动了云计算的繁荣。考虑到云计算服务的巨大响应,几家IT公司正在设计专门针对云端运行的应用程序。 调研机构Gartner公司研究总监Sid Nag表示:“全球公共云市场将会成熟,其增长速度将从2016年的17.2%略微放缓至2020年的15.2%。”虽然面前面临英国退出欧盟,以及存在其他的增长挑战,但一些细分市场(如金融SaaS应用和PaaS用户市场)到2020年仍将保持强劲增长。 随着采购商加强和IaaS活动的增加,他们将会进行越来越多的投资:持续提升业绩,更多的内存,更多的存储(这将推动消费增加),以及增加传统IT外包(ITO)交付的自动化。在这个快节奏的技术世界中,企业必须利用技术来保持竞争优势。他们必须进行明智的选择。由于互联网(包括3G和4G服务)的覆盖面以及自动化和数字化水平都呈指数级增长,因此需要进行更加广泛的探索。安防互联专业提供香港云服务器租用、便宜香港云服务器租用、香港特价云服务器租用,竭诚为广大客户服务。Gartner预计2020年云安全服务的市场规模将达到90亿美元_安防互联

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    英特尔和SAP今天表示,双方正致力于针对SAP的企业软件应用(包括流行的S/4HANA数据库)优化英特尔的基础设施硬件。这一公告的重点是至强Scalable CPU和Optane DC持久内存等英特尔技术,双方认为,这些技术可以显着提高SAP在云端或者网络边缘运行的应用的性能。S/4HANA数据库等SAP应用非常耗费内存,因此显然可以通过一些优化从中受益,一个典型案例就是英特尔的Optane DC持久内存,该技术是基于与美光合作开发的3D XPoint技术。英特尔Optane旨在支持当今超大规模数据中心的海量存储需求,每个模块的存储容量要远远高于传统的动态随机存取内存。双方表示,在英特尔Optane上运行SAP HANA应用“通过提供可以更加弹性应对计算机故障的持久数据,从而显着降低了运行实时内存应用的复杂性和风险”。事实上SAP认为,这让客户能够将6TB的SAP HANA实例的数据恢复时间从平均50分钟缩短到仅仅4分钟。两家公司表示:“英特尔Optane DC持久内存可以提供更高密度的内存,让客户能够在同一服务器内进行更多数据处理,从而节省成本并为切换到S/4HANA的客户提供新的功能。”英特尔和SAP还将针对其他SAP应用——包括SAP Business Suite应用、Data Hub、Concur和Ariba——优化英特尔的技术。英特尔执行副总裁、数据中心集团总经理Navin Shenoy表示:“十多年来,英特尔和SAP一直致力于开发具有差异化的突破性技术,让企业更高效地运营业务,而今天我们双方将进一步加快技术合作,我们为客户提供更高的价值。”Constellation Research分析师Holger Mueller表示,HANA被视为所有SAP产品的底层数据库,这一点正在变得越来越清晰。Mueller说:“随着SAP Ariba和SAP SuccessFactors向HANA迁移,这些产品之间的关联性变得越来越大。SAP需要与硬件和芯片供应商展开合作以提高HANA的性能、可靠性和总拥有成本。这是此次合作伙伴公告的背景。英特尔希望保持自己作为SAP长期合作伙伴的地位,而SAP越来越依赖硬件合作伙伴关系来优化其产品。”双方扩大合作伙伴关系还涉及到英特尔与SAP将创建一个新的卓越中心,以帮助展示其组合技术和组合产品的性能优势。运营商在政企专网市场上的机遇与挑战_安防互联

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    为避免新冠病毒疫情导致的服务离线或欠费停机,谷歌已经现所有网站管理员发去了包含一套准则和常见问答的邮件通知。其中最主要的是,除非万不得已,千万要记得保持网站开张的状态。不然疫情期间的不可抗力停机,很可能导致网站后续恢复上线时的全球排名大跌。与此同时,包括 GoDaddy 和 Namecheap 在内的一些域名注册服务提供商,也在为担心疫情期间无法维护而关闭网站和造成不利影响的客户提供支持。谷歌高级网站管理和趋势分析师 John Mueller 写道:“如果只是打算暂时离线,并在后续重新启用在线业务,我们建议您最好保持网站在线、同时加以一定的功能限制”。 例如,网站管理员可将商品标记为缺货状态,以限制添加到购物车和走到结账流程。如此一来,人们依然可以轻松找到所需的产品、阅读评论和添加心愿单,以便日后再购买。除了禁用购物车功能,Mueller 还建议管理员在其它显眼的位置发布横幅或其它形式的信息通知,并借助谷歌搜索控制台工具向搜索引擎通报例外(索引有限的页面数)。作为一项极端措施,关站只能在短时间内采取(最多不要超过几天)。否则即便后续正式恢复,搜索引擎中的网站排名也会受到极大的影响。phpMyAdmin 4.9.5 和 5.0.2 发布_安防互联