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AI(人工智能)是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。具体到应用来说,每一个人工智能解决方案都建立在四个基础之上,还没搞清楚?来看看我们的快速指南吧!毋庸置疑,人工智能正在席卷整个世界,层出不穷的创新应用正实践于所有行业和领域。正如电影中描述的那样,人类使用人工智能机器人代替医生已经有几十年的时间,上至各行各业的专家,下到普通消费者,人工智能正在帮助我们更快的诊断和解决问题,比如进行精密的手术,比如用语音命令播放一首歌曲。  大众只注意到人工智能带来的益处,而对于专业人士来说,有四个概念必须要了解:分类方法、类别、机器学习和协同过滤。这四个支柱也代表了分析过程中的步骤。分类方法涉及创建特定问题域的度量(例如财务、网络)。类别涉及哪些数据与所需解决的问题最为相关。机器学习包括异常检测、聚类、深度学习和线性回归。协作过滤涉及在大型数据集上寻找模式。  分类方法   人工智能需要大量与所解决问题相关的数据。创建人工智能解决方案的第一步是创建"设计意图的指标",它用于对问题进行分类。用户是否试图构建一个能起到关键作用的系统,帮助医生诊断癌症或者帮助IT管理员诊断无线问题,用户需要定义允许问题分解的度量标准。例如,在无线网络中,关键指标是用户连接时间、吞吐量、覆盖率和漫游。在癌症诊断中,关键指标是白细胞计数、种族背景和X射线扫描。  类别   一旦用户将问题分类到不同的区域,下一步就是进行细分,以便将用户指向有意义的结论。例如,当人工智能系统处理关键性问题时,用户必须先将具体问题以文字形式写出,然后按时间、人物、地点来分类。在无线网络中,一旦用户知道问题的类别(例如前或后连接问题),用户就需要开始分类导致问题的原因:关联、认证、动态主机配置协议(DHCP),或其他无线、有线和设备因素。  机器学习   现在这个问题被划分到特定领域的元数据块中,用户可以将这些信息输入到机器学习这个神奇而强大的世界中。有许多机器学习算法和技术,带有监督的机器学习使用神经网络(即深度学习)来实现,现在已经成为最流行的方法之一。神经网络的概念从1949年开始,笔者曾经在上世纪80年代建立了我的第一个神经网络。但是随着计算机技术的革新和存储能力的增强,神经网络被开发来解决各种实际问题,从图像识别到自然语言处理,以此来预测网络性能。其他应用还包括异常特征发现,时间序列异常和事件深度分析。  协同过滤   大多数人体验合作过滤时,他们选择在Netflix看电影或者在Amazon购物,同时获取一些影片推介或者购买建议。除了推荐系统,协同过滤也用来解决大型数据集和人脸识别。这就是所有数据收集和分析变成有意义的洞察力或行动的地方。无论是在游戏节目中,还是在医生或网络管理员中使用,协作过滤都是以高度自信的方式提供答案的手段。它就像一个虚拟助手,帮助解决复杂的问题。  人工智能仍然具有很大的开发空间,它的影响深远之处在于,在我们未来的日常生活中,人工智能将占据相当大的份额。就如同我们购买汽车之前,需要了解到引擎盖之下的内容,以确保我们选购到真正适合自己的好产品一样。get起来:现代数据中心服务器维护检查列表_安防互联

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

    Synergy Research的新数据显示,2019年上半年,云服务和基础设施市场超过了1500亿美元的里程碑,相比2018年上半年增长了24%。在细分市场中,IaaS和PaaS增长最快,达到44%;其次是企业SaaS的27%,UCaaS的23%,托管私有云基础设施服务的20%。用于公共、私有和混合基础架构的硬件和软件支出仅增长了10%,而云提供商在托管和数据中心租赁方面的支出增长了17%。 2019上半年云计算市场总体而言,现在云提供商和企业在云服务上的支出远远大于在数据中心基础架构上的支出。在整个云生态系统中,表现突出的企业是Microsoft、Amazon/AWS、Dell EMC、Cisco、HPE和Google。其他主要参与者包括Salesforce、Adobe、VMware、IBM、Digital Realty、Equinix和Rackspace。这些公司合计占了所有与云相关的收入的一半以上。 2019年上半年,用于构建云基础架构的硬件和软件总支出近550亿美元,其中公有云和私有云大概各占一半。云服务提供商的基础设施投资为他们从云基础架构服务(IaaS、PaaS、托管私有云服务)和企业SaaS中产生了超过900亿美元的收入。Synergy首席分析师John Dinsdale表示,与云相关的市场正以10%到40%以上的速度增长,在不到四年的时间内,云相关年支出预计将翻一番,云正逐渐主导者IT领域。CentOS 8正式版今日发布_安防互联

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    尽管安全一直是数据中心行业的重要考虑因素,但是即将实施的欧盟通用数据保护条例(GDPR)可能对于企业的数据中心运营产生更多的影响。GDPR法规是一套严格的旨在保护数据隐私的条例,其实施意味着数据保护和安全策略已经达到了一个新的水平。 法规和合规要求 GDPR法规将于2018年5月25日生效,并对全球各地的组织产生影响。虽然欧盟国家的企业必须遵守,但任何收集和处理欧盟内部个人数据的组织也应该制定合规性策略。英国政府表示,即使考虑到英国退欧,也会实施一套相同的立法,英国组织必须审查其保护个人数据的安全做法,并考虑他们自己的遵守路线。数据中心应该如何做好准备? 虽然组织希望在确保他们已采取适当的技术和组织措施以确保合规性方面使用自己的判断,但法规(EU)2016/679强调了对安全IT网络的需求,并提供了防止未经授权访问电子通信网络和恶意代码的分布和停止攻击,而破坏计算机和电子通信系统的一个例子。简而言之,尽管访问控制似乎是安全政策的一个显著部分,但数据中心的所有者必须能够证明他们有适当的访问策略。机柜级安全一直是数据中心数据保护和安全策略的重要组成部分。严格的合规要求(如医疗保健中的HIPAA和在线零售中的PCI DSS)要求将每次访问尝试的审计日志作为物理访问控制的一部分,以帮助确保数据的隐私性和安全性。根据2017年的调查统计,考虑到这些行业中的大部分攻击(金融占58%,医疗保健占71%)由内部人员进行了有意或无意的自动记录,因此自动记录机柜访问也很重要。这使得唯一依赖机械钥匙的机器钥匙效果不佳,最糟糕的是,这可能导致与隐私相关的诉讼。电子访问控制(EAC)解决方案在解决数据中心内的用户访问管理问题方面是必不可少的,并且可以成为向机柜提供智能安全和双因素身份验证的极具成本效益的方法。以下是选择电子访问控制(EAC)解决方案时要注意的一些关键功能。双因素认证 双因素身份验证使数据安全性迈上了一个新的台阶。身份访问验证的最安全形式之一是生物身份验证。然而,许多组织在过去由于成本问题而忽略了这一点,因为它通常需要将额外的读取器安装到每个机柜门上。具有成本效益和安全性的双因素身份验证解决方案是一种指纹激活卡,它能够与现有的EAC或其他卡激活锁一起工作。与125 KHz读卡器,HID ICLASS和MIFARE感应卡兼容的卡可与现有校园安防系统配合使用,无需昂贵的部署,数据中心员工只需携带一张卡。远程管理和报告 使用一个简单的用户友好的Web界面来远程管理联网的电子访问控制(EAC)锁,允许用户远程监控、管理和授权每个机柜访问尝试。至关重要的是,使用这种直观的界面通过日志报告提供了审核跟踪以符合法规遵从。日志报告可以轻松导出,并通过电子邮件发送给管理员。通过网络界面管理网络电子访问控制(EAC)锁还可以减少将电子访问系统连接到昂贵的安全面板上的需求,昂贵的安全面板通常通过楼宇管理系统进行管理。IP整合 数据中心可以通过IP整合来锁定多个锁,从而显著节省网络成本和部署时间。现在选择一种解决方案是完全可行的,该解决方案将允许多达32个电子访问控制(EAC)控制器(32个机柜)仅通过一个IP地址进行联网。电子访问控制(EAC)与环境监测相结合 选择具有附加优势的EAC解决方案(例如环境监控)可以确保初始投资获得更快的回报,尤其是当企业考虑节省成本时,可以利用一个IP端口的设备,同时提供了EAC和环境监测。有一些解决方案可以通过相同的Web界面监控和管理温度和湿度,发布主动通知,帮助数据中心管理人员在问题变成停机故障之前采取措施,以确保服务的可靠性。数据中心基础设施可能会受到水、灰尘和其他有害颗粒的严重影响,因此需要寻求一种解决方案,该解决方案还能够监测并检测烟雾、水和活动物。未来的发展 正如法规(EU)2016/679所述,"快速技术发展和全球化给个人数据的保护带来了新的挑战,而个人数据收集和分享的规模显著增加。因此,客户对数据隐私的需求和期望已经增加,而现在的威胁的复杂程度也越来越高。数据中心必须寻求更加强大和有效的方法来让客户放心,同时遵守新出现的法规和电子访问控制(EAC)解决方案是有效措施。幸运的是,对于需要满足严格预算的组织而言,向机柜提供智能安全性和双因素身份验证已经不再遥不可及。思科漏洞后续:全球200000台交换机受影响,中国有14000台_安防互联

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    云计算技术一直在引领数字化转型,这已不是什么秘密。实际上,最近的一项调查发现,到2020年,83%的企业工作负载将在云端运行。然而,统计数据并不能解释传统上对采用云计算技术犹豫不决的中小型企业(SMB)。传统上,中小企业在采用云技术或其他技术方面一直犹豫不决。就此而言,虽然很多中小型企业正在认识到将其运营的业务转移到云端的价值,但一些中小型企业仍面临阻碍其数字化转型的障碍。值得注意的是,对安全性、维护和成本的担忧正在给中小企业主带来负担,特别是那些没有专门的IT人员来管理的企业。但是,许多中小型企业不知道的是,云计算可以减轻监控数据安全性的日常压力,安装昂贵的硬件并招募专门的团队来维护这一切。这就是为什么中小企业需要让这三个障碍不再阻碍他们的数字化转型的原因。 安全性尽管所有企业都面临数据泄露和网络攻击的风险,但中小企业尤其容易受到攻击。根据调研机构的调查,43%的网络攻击专门针对中小企业。不幸的是,同一项研究发现,在遭受黑客攻击的中小企业,60%以上的企业将在受到攻击后6个月内倒闭。考虑到这一点,安全性是中小企业采用云计算技术的最大障碍之一并不奇怪。当涉及到保护业务数据时,将信息移动到不在业务范围的概念可能会令人不安。然而,将数据锁在硬盘中实际上会导致灾难性的后果。据媒体《世界备份日》的创建者称,美国每周发生超过14万次硬盘崩溃。而这种故障的估计成本以及由此造成的对中小企业平均每天损失达到15000美元。潜在的风险并没有就此结束;中小企业的硬件也极易受到勒索软件攻击。2017年9月,位于北卡罗来纳州希科里的小型零售企业Hickory Home and Garden Center成为恶意勒索软件攻击的受害者。不仅服务器上的所有文件都被加密,而且还加密了该公司用作备份的外部硬盘驱动器上的所有内容。在这次事件发生后,该公司与他们的企业资源计划(ERP)提供商一起了解采用云计算解决方案如何阻止这种情况发生。他们了解到,他们的数据从一开始就通过其提供商强大的防火墙、渗透和漏洞测试以及分层存储功能得到保障,所有这些都是云计算防止网络攻击的关键优势。中小企业了解减少将数据迁移到云的影响非常重要。虽然业务数据可能不像硬件那样每天都在所有者手中,但是当存储在云中时,它也是可访问的,甚至更安全。维护Techaisle公司的调查报告发现,在预算限制、移动安全和过度数据增长之后,中小企业面临的第四大挑战是找到合格且受过培训的人员来管理他们的IT应用程序。为了解决这个问题,中小企业应该寻找一个适合的数据中心提供商,其数据中心由具有云计算环境经验的专业IT人员管理,他们致力于维护客户软件的成功。在采用云计算技术之前,Hickory Home and Garden Centre每天都必须将服务器备份到外部硬盘上。这占用了团队太多的时间。为了维护软件更新和解决其他维护问题,他们必须早些解决。中小企业不应寻找内部资源来维护IT结构,而应确定为其云计算维护需求提供可靠支持的云计算提供商。 成本中小企业技术成本的增加一直是企业管理者关注的话题。然而,移动到云端使小型企业的运营成本大大提高。根据NSK公司的数据,82%的企业通过在业务中使用云计算技术来节省成本。云计算服务提供商没有建立一个需要每年投资维护和培训IT员工的本地系统,而是集中资源为中小企业客户提供大型数据中心。虽然切换到云端可能会带来一些前期成本,如安装或迁移,但从长远来看,它将为中小型企业节省大量资金。安全性、维护和成本的担忧阻碍了中小企业主阻止他们将流程转移到云端,他们面临着在数字化转型方面落后于竞争对手的风险。凭借安全可靠的数据保护功能,高效的服务器维护人员和经济高效的订阅,对于任何一个中小型企业来说,了解云计算提供商减轻数据安全、硬件维护和整体技术成本常见压力的简单解决方案都非常重要。而且,虽然权衡采用新技术的选择和潜在风险是明智的,但中小企业也必须考虑到当前运营可能对他们造成的阻碍比他们意识到的要多。未来,CDN+MEC将成物联网主力战场_安防互联

    目前域名注册流程中有三个不同的角色: 注册局、注册商和注册人。注册局: 域名注册局是管理顶级域名的组织。 他们创建域名后缀,设置域名规则,并与注册商合作向公众出售域名。注册商: 注册商是经认证可向公众销售域名的组织,如 GoDaddy。 一些注册商有能力销售 .com、.net 和 .org 等顶级域名 (LTD) 或 .us、.ca 和 .eu 等国家代码顶级域名 (ccTLD)。注册人: 注册人是注册域名的个人或公司。 注册人可以通过注册商管理他们的域名设置。 当他们对域名进行更改后,其注册商将把信息发送给注册局进行更新并保存在注册局的数据库中。 当您注册了一个域名后,您就成了注册人!新星公司在全球域名圈内最广为人知的身份就是.biz、.co、.us、.au等域名的注册管理机构,其管理着超过300个顶级域名,其平台上有1200万个域名。在一些新闻报道中,中立星公司甚至称为是全球第二大域名注册局!GoDaddy并没有收购Neustar的DNS和DDoS业务。本次收购意味着GoDaddy首次从注册商角色转换为拥有注册局的综合性企业。注册局就像一个域名的批发商,而注册商就像一个零售商。此前当有人在零售注册商处注册域名时,注册商向批发注册商保留域名,并向注册商支付费用。而现在对于部分域名,消费者在GoDaddy注册域名时,GoDaddy将同时充当批发商和零售商的角色。当消费者在Network Solutions等竞争注册商处注册这些域名时,竞争者将向GoDaddy支付批发费。这可能会引起人们对利益冲突的担忧,GoDaddy计划用治理模式来解决这个问题。在接受外媒Domain Name Wire采访的时候,GoDaddy首席运营官Andrew Low Ah Kee表示治理结构将包括四个核心支柱:● GoDaddy的注册局和注册商不会与对方共享任何给予(或看似给予)不公平竞争优势的信息。● GoDaddy注册处不能对GoDaddy注册处显示出偏好。● GoDaddy将在法律和审计领域内部设立职能部门,确保合规性。● 该公司将分别考察注册局和注册商的业务表现。GoDaddy注册商域名副总裁Paul Bindel表示,GoDaddy Registry对于所有域名注册一视同仁。Bindel表示:“作为一个注册商,给予[GoDaddy Registry]顶级域名的优惠待遇是没有意义的,我们的目标是确保我们的客户找到完美的域名。我们希望把合适的域名送到客户手中。”目前市场上也有一些同时扮演注册商和注册局的企业。例如,Rightside(现在是Donuts的一部分)是一个顶级域名注册商,它拥有域名注册商Enom和Name.com。该公司将其注册商作为新工具和活动的试验场,然后将其开发的一些技术分享给其他注册商。Donuts是最大的顶级域名注册商,目前拥有Name.com。领导Neustar注册服务部门的Nicolai Bezsonoff将负责运营GoDaddy Registry,他表示:“我们不会涨价。”事实上,他的部门将尝试降低一些顶级域名的价格。【站长百科】互联网营销平台有哪些?_安防互联

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    如今,为了保持竞争优势,金融机构需要越来越灵活、快速地响应快速变化的客户期望,并最终击败竞争对手。欧洲银行管理局(EBA)日前发布了一份关于金融科技机构面临的审慎风险和机遇的报告。该报告分析了采用创新技术的风险和机遇,提供了七个金融科技用例,其中一个用于将核心银行和支付系统外包给公共云、混合云和私有云。该报告研究了金融机构如何利用云计算这一重要的支持技术来提供创新的金融产品和服务。特别值得一提的是,近年来,各机构对与云计算服务提供商合作的兴趣日益增加。虽然这种兴趣最初侧重于将非核心应用程序迁移到云平台,但欧洲银行管理局(EBA)发现许多金融机构正在探索如何将核心关键任务系统迁移到云平台。该报告继续讨论灵活性、可扩展性和敏捷性如何被视为公共云的主要优势,并表示大多数云计算服务已经标准化,以便能够以高度自动化的方式大规模地向大量客户提供服务。当然,潜在的问题是,在这样安全密集型和高度监管的行业中,没有一种适合所有人的万能的云平台。因此,虽然云计算提供商标提供非常高的服务标准是关键,但那些同时提供专业服务产品并使自己对个人用例和客户要求保持开放的组织(例如,对于关键任务工作负载)显然具有优势。 欧洲银行管理局(EBA)报告继续概述了确保金融机构正确转向云计算所需要满足的两个主要标准。其中包括“在其旅程中选择正确的云计算服务提供商(CSP)”和“确保内部组织能够与其云计算服务提供商(CSP)合作伙伴一起满足此转型的需求”。 选择合适的云计算服务提供商(CSP) 金融机构必须谨慎选择适合其需求的云计算服务提供商(CSP)。这取决于相关项目、机构的总体战略以及组织必须满足的监管要求。组织还必须考虑迁移到云端的适当和必要的数据;记住他们不一定需要对云计算服务采取“全有或全无”的方法。同样,机构与之合作的任何云计算服务提供商(CSP)都必须对相关的合规格局有深刻的理解。重要的是能够证明在需要时可以进行判断调用。例如,这涉及记录为防止或减轻数据泄露或丢失而采取的合理行动,创建完整的“审计跟踪”以及组织合规性的证据。 这就是云计算服务提供商(CSP)必须拥有最复杂、最广泛的专业知识,将复杂的关键任务系统迁移到云平台中。同样,云计算服务提供商(CSP)不仅经验丰富,而且具有强大的方法和操作模型,这一点非常重要。 IT团队的角色 该报告还概述了IT员工在金融机构中的角色如何随着云计算外包服务的增加而发生重大转变,从而将角色转化为云计算服务选择、参与和管理的支持和咨询。这就是采用托管公共云服务提供私有云属性的企业级云提供商非常重要的地方,因为这可以为IT提供新的运营模式;一个基于业务成果并且IT与业务紧密结合的公司。 组织需要建立一个运营模式、提供快速实施新想法的能力,以便组织可以利用新的收入来源并获得新客户,这是一种降低复杂性的模型,并且还可以积极地改善风险状况。 在业务的所有领域采用云计算运营模式可能是转型中最困难的部分。要记住的关键方面是它意味着与业务更紧密地合作。它意味着采用IT运营模式,即服务和软件产品导向,而不是技术或项目导向。 未来的展望 随着云服务成为整个组织不可或缺的一部分,因此云计算服务提供商(CSP)将迅速成为金融/银行基础设施的一部分。但是,将数据外包到云平台中所涉及的风险对任何金融机构都会带来更广泛的潜在后果。这就是为什么如此重要的欧洲银行管理局(EBA)等监管机构能够应对云计算使用的变化,并能继续对金融机构及其合作伙伴提出严格的合规要求。 值得称赞的是,许多云计算服务提供商(CSP)在与金融机构合作时已经开始接受这一点作为其“共同责任”的一部分,但随着云采用的不断增长,金融机构需要仔细规划并监控其合规性,而云计算服务提供商(CSP)则希望提供适应性强的框架——一个灵活多变的框架,以满足金融业不断发展的需求。工信部将宽进严出强化事中事后监管_安防互联

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    在从事深度学习过程中,如果我们想训练一个类别非常多的分类器 (比如一个拥有巨大词汇库的语言模型),正常的训练过程将非常缓慢。这是由于在训练过程中,所有的类别都需要进行评估。为了解决这个问题,人们发明了候选采样的技巧,每次只评估所有类别的一个很小的子集。深度学习库 TensorFlow (TF) 实现了候选采样技巧,并提供了一些 API。  一、候选采样函数  候选采样函数,从巨大的类别库中,按照一定原则,随机采样出类别子集。TF 提供下面几个候选采样函数, 其中前面三个的参数和返回值是一致的,第四个也很类似。具体参数和返回值可以移步 TF 文档。  1. tf.nn.uniform_candidate_sampler  均匀地采样出类别子集。  2. tf.nn.log_uniform_candidate_sampler  按照 log-uniform (Zipfian) 分布采样。  候选采样函数  这个函数主要用于处理词作类别的情况。在语言学中,词按照出现频率从大到小排序之后,服从 Zipfian 分布。在使用这个函数之前,需要对类别按照出现频率从大到小排序。  3. tf.nn.learned_unigram_candidate_sampler  按照训练数据中类别出现分布进行采样。具体实现方式:1)初始化一个 [0, range_max] 的数组, 数组元素初始为1; 2) 在训练过程中碰到一个类别,就将相应数组元素加 1;3) 每次按照数组归一化得到的概率进行采样。  4. tf.nn.fixed_unigram_candidate_sampler  按照用户提供的概率分布进行采样。  如果类别服从均匀分布,我们就用uniform_candidate_sampler;如果词作类别,我们知道词服从 Zipfian, 我们就用 log_uniform_candidate_sampler; 如果我们能够通过统计或者其他渠道知道类别满足某些分布,我们就用 nn.fixed_unigram_candidate_sampler; 如果我们实在不知道类别分布,我们还可以用 tf.nn.learned_unigram_candidate_sampler。  其实我蛮好奇 tf 内部怎么实现快速采样的,特别是 tf.nn.learned_unigram_candidate_sampler 概率分布在变的情况下,我知道最快的采样算法也是 O(n) 的。不知道 tf 有没有更快的算法。  二、候选采样损失函数  候选采样函数生成类别子集。类别子集需要送给候选采样损失函数计算损失,最小化候选采样损失便能训练模型。TF 提供下面两个候选采样损失函数。这两个采样损失函数的参数和返回值是一致的, 具体参数和返回值可以移步 TF 文档。  1. tf.nn.sampled_softmax_loss  这个函数通过 模型的交叉熵损失。候选类别子集由采样类别 和真实类别 组成,即 。模型最后一层输出是 , 经过 softmax 激活函数转成模型输出的概率得出 。  因为只有候选类别子集 , 没有类别全集 L,我们无法计算 ,进而计算交叉熵损失。通过候选类别子集,我们只能计算 。那么怎么优化相关的损失函数,我们又得到什么呢?。  其中 K 是和 y 无关的数。我们得到概率计算公式和交叉熵损失。  最小化 J 训练模型。  2. tf.nn.nce_loss  NCE Loss 和 Sampled Softmax Loss 的出发点是一致, 都是想使得模型输出 。它们的不同点在于 Sampled Softmax Loss 只支持 Single-Label 分类,而 NCE 支持 Multi-Label 分类。候选类别子集 由采样类别 和真实类别 组成,即 。对于候选类别子集中的每一个类别,都建立一个 Logistic 二分类问题,其损失函数为  最小化 J 训练模型。  三、候选采样限制  很多时候, 负类别由问题给定。比如我们训练分类器玩斗地主扑克, 下面几个性质:  斗地主中所有可能的出牌动作非常多;  对于一副牌局, 所有可选动作至多只有几百个;  对于一副牌局, 我们选择人类高手出牌动作为正类别,我们将人类高手没有选择的出牌动作作为负样本;  按照当前牌局构建出的训练样本, 正类别只有一个, 负类别至多几百个而且由当前牌局决定。  在上述问题中, 不同牌局的候选动作的个数不一样, 我们无法使用候选采样的方法进行训练。候选采样只能采样出相同个数的类别。一方面 TF 的基本单元是 Tensor, 要求各个维度一致。另一方面是由于候选采样为了 Word2Vec 中的 Negative sampling 等场景设计, 这些场景只需要挑选一些负类别反映非正类别的特性。  四、总结  候选采样加速了类别数量巨大的训练过程。TF 提供了候选采样相关 API,方便人们使用。人工智能将如何改写保险业?_安防互联

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    尽管安全一直是数据中心行业的重要考虑因素,但是即将实施的欧盟通用数据保护条例(GDPR)可能对于企业的数据中心运营产生更多的影响。GDPR法规是一套严格的旨在保护数据隐私的条例,其实施意味着数据保护和安全策略已经达到了一个新的水平。 法规和合规要求 GDPR法规将于2018年5月25日生效,并对全球各地的组织产生影响。虽然欧盟国家的企业必须遵守,但任何收集和处理欧盟内部个人数据的组织也应该制定合规性策略。英国政府表示,即使考虑到英国退欧,也会实施一套相同的立法,英国组织必须审查其保护个人数据的安全做法,并考虑他们自己的遵守路线。数据中心应该如何做好准备? 虽然组织希望在确保他们已采取适当的技术和组织措施以确保合规性方面使用自己的判断,但法规(EU)2016/679强调了对安全IT网络的需求,并提供了防止未经授权访问电子通信网络和恶意代码的分布和停止攻击,而破坏计算机和电子通信系统的一个例子。简而言之,尽管访问控制似乎是安全政策的一个显著部分,但数据中心的所有者必须能够证明他们有适当的访问策略。机柜级安全一直是数据中心数据保护和安全策略的重要组成部分。严格的合规要求(如医疗保健中的HIPAA和在线零售中的PCI DSS)要求将每次访问尝试的审计日志作为物理访问控制的一部分,以帮助确保数据的隐私性和安全性。根据2017年的调查统计,考虑到这些行业中的大部分攻击(金融占58%,医疗保健占71%)由内部人员进行了有意或无意的自动记录,因此自动记录机柜访问也很重要。这使得唯一依赖机械钥匙的机器钥匙效果不佳,最糟糕的是,这可能导致与隐私相关的诉讼。电子访问控制(EAC)解决方案在解决数据中心内的用户访问管理问题方面是必不可少的,并且可以成为向机柜提供智能安全和双因素身份验证的极具成本效益的方法。以下是选择电子访问控制(EAC)解决方案时要注意的一些关键功能。双因素认证 双因素身份验证使数据安全性迈上了一个新的台阶。身份访问验证的最安全形式之一是生物身份验证。然而,许多组织在过去由于成本问题而忽略了这一点,因为它通常需要将额外的读取器安装到每个机柜门上。具有成本效益和安全性的双因素身份验证解决方案是一种指纹激活卡,它能够与现有的EAC或其他卡激活锁一起工作。与125 KHz读卡器,HID ICLASS和MIFARE感应卡兼容的卡可与现有校园安防系统配合使用,无需昂贵的部署,数据中心员工只需携带一张卡。远程管理和报告 使用一个简单的用户友好的Web界面来远程管理联网的电子访问控制(EAC)锁,允许用户远程监控、管理和授权每个机柜访问尝试。至关重要的是,使用这种直观的界面通过日志报告提供了审核跟踪以符合法规遵从。日志报告可以轻松导出,并通过电子邮件发送给管理员。通过网络界面管理网络电子访问控制(EAC)锁还可以减少将电子访问系统连接到昂贵的安全面板上的需求,昂贵的安全面板通常通过楼宇管理系统进行管理。IP整合 数据中心可以通过IP整合来锁定多个锁,从而显著节省网络成本和部署时间。现在选择一种解决方案是完全可行的,该解决方案将允许多达32个电子访问控制(EAC)控制器(32个机柜)仅通过一个IP地址进行联网。电子访问控制(EAC)与环境监测相结合 选择具有附加优势的EAC解决方案(例如环境监控)可以确保初始投资获得更快的回报,尤其是当企业考虑节省成本时,可以利用一个IP端口的设备,同时提供了EAC和环境监测。有一些解决方案可以通过相同的Web界面监控和管理温度和湿度,发布主动通知,帮助数据中心管理人员在问题变成停机故障之前采取措施,以确保服务的可靠性。数据中心基础设施可能会受到水、灰尘和其他有害颗粒的严重影响,因此需要寻求一种解决方案,该解决方案还能够监测并检测烟雾、水和活动物。未来的发展 正如法规(EU)2016/679所述,"快速技术发展和全球化给个人数据的保护带来了新的挑战,而个人数据收集和分享的规模显著增加。因此,客户对数据隐私的需求和期望已经增加,而现在的威胁的复杂程度也越来越高。数据中心必须寻求更加强大和有效的方法来让客户放心,同时遵守新出现的法规和电子访问控制(EAC)解决方案是有效措施。幸运的是,对于需要满足严格预算的组织而言,向机柜提供智能安全性和双因素身份验证已经不再遥不可及。思科漏洞后续:全球200000台交换机受影响,中国有14000台_安防互联

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    云计算技术一直在引领数字化转型,这已不是什么秘密。实际上,最近的一项调查发现,到2020年,83%的企业工作负载将在云端运行。然而,统计数据并不能解释传统上对采用云计算技术犹豫不决的中小型企业(SMB)。传统上,中小企业在采用云技术或其他技术方面一直犹豫不决。就此而言,虽然很多中小型企业正在认识到将其运营的业务转移到云端的价值,但一些中小型企业仍面临阻碍其数字化转型的障碍。值得注意的是,对安全性、维护和成本的担忧正在给中小企业主带来负担,特别是那些没有专门的IT人员来管理的企业。但是,许多中小型企业不知道的是,云计算可以减轻监控数据安全性的日常压力,安装昂贵的硬件并招募专门的团队来维护这一切。这就是为什么中小企业需要让这三个障碍不再阻碍他们的数字化转型的原因。 安全性尽管所有企业都面临数据泄露和网络攻击的风险,但中小企业尤其容易受到攻击。根据调研机构的调查,43%的网络攻击专门针对中小企业。不幸的是,同一项研究发现,在遭受黑客攻击的中小企业,60%以上的企业将在受到攻击后6个月内倒闭。考虑到这一点,安全性是中小企业采用云计算技术的最大障碍之一并不奇怪。当涉及到保护业务数据时,将信息移动到不在业务范围的概念可能会令人不安。然而,将数据锁在硬盘中实际上会导致灾难性的后果。据媒体《世界备份日》的创建者称,美国每周发生超过14万次硬盘崩溃。而这种故障的估计成本以及由此造成的对中小企业平均每天损失达到15000美元。潜在的风险并没有就此结束;中小企业的硬件也极易受到勒索软件攻击。2017年9月,位于北卡罗来纳州希科里的小型零售企业Hickory Home and Garden Center成为恶意勒索软件攻击的受害者。不仅服务器上的所有文件都被加密,而且还加密了该公司用作备份的外部硬盘驱动器上的所有内容。在这次事件发生后,该公司与他们的企业资源计划(ERP)提供商一起了解采用云计算解决方案如何阻止这种情况发生。他们了解到,他们的数据从一开始就通过其提供商强大的防火墙、渗透和漏洞测试以及分层存储功能得到保障,所有这些都是云计算防止网络攻击的关键优势。中小企业了解减少将数据迁移到云的影响非常重要。虽然业务数据可能不像硬件那样每天都在所有者手中,但是当存储在云中时,它也是可访问的,甚至更安全。维护Techaisle公司的调查报告发现,在预算限制、移动安全和过度数据增长之后,中小企业面临的第四大挑战是找到合格且受过培训的人员来管理他们的IT应用程序。为了解决这个问题,中小企业应该寻找一个适合的数据中心提供商,其数据中心由具有云计算环境经验的专业IT人员管理,他们致力于维护客户软件的成功。在采用云计算技术之前,Hickory Home and Garden Centre每天都必须将服务器备份到外部硬盘上。这占用了团队太多的时间。为了维护软件更新和解决其他维护问题,他们必须早些解决。中小企业不应寻找内部资源来维护IT结构,而应确定为其云计算维护需求提供可靠支持的云计算提供商。 成本中小企业技术成本的增加一直是企业管理者关注的话题。然而,移动到云端使小型企业的运营成本大大提高。根据NSK公司的数据,82%的企业通过在业务中使用云计算技术来节省成本。云计算服务提供商没有建立一个需要每年投资维护和培训IT员工的本地系统,而是集中资源为中小企业客户提供大型数据中心。虽然切换到云端可能会带来一些前期成本,如安装或迁移,但从长远来看,它将为中小型企业节省大量资金。安全性、维护和成本的担忧阻碍了中小企业主阻止他们将流程转移到云端,他们面临着在数字化转型方面落后于竞争对手的风险。凭借安全可靠的数据保护功能,高效的服务器维护人员和经济高效的订阅,对于任何一个中小型企业来说,了解云计算提供商减轻数据安全、硬件维护和整体技术成本常见压力的简单解决方案都非常重要。而且,虽然权衡采用新技术的选择和潜在风险是明智的,但中小企业也必须考虑到当前运营可能对他们造成的阻碍比他们意识到的要多。未来,CDN+MEC将成物联网主力战场_安防互联

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    目前域名注册流程中有三个不同的角色: 注册局、注册商和注册人。注册局: 域名注册局是管理顶级域名的组织。 他们创建域名后缀,设置域名规则,并与注册商合作向公众出售域名。注册商: 注册商是经认证可向公众销售域名的组织,如 GoDaddy。 一些注册商有能力销售 .com、.net 和 .org 等顶级域名 (LTD) 或 .us、.ca 和 .eu 等国家代码顶级域名 (ccTLD)。注册人: 注册人是注册域名的个人或公司。 注册人可以通过注册商管理他们的域名设置。 当他们对域名进行更改后,其注册商将把信息发送给注册局进行更新并保存在注册局的数据库中。 当您注册了一个域名后,您就成了注册人!新星公司在全球域名圈内最广为人知的身份就是.biz、.co、.us、.au等域名的注册管理机构,其管理着超过300个顶级域名,其平台上有1200万个域名。在一些新闻报道中,中立星公司甚至称为是全球第二大域名注册局!GoDaddy并没有收购Neustar的DNS和DDoS业务。本次收购意味着GoDaddy首次从注册商角色转换为拥有注册局的综合性企业。注册局就像一个域名的批发商,而注册商就像一个零售商。此前当有人在零售注册商处注册域名时,注册商向批发注册商保留域名,并向注册商支付费用。而现在对于部分域名,消费者在GoDaddy注册域名时,GoDaddy将同时充当批发商和零售商的角色。当消费者在Network Solutions等竞争注册商处注册这些域名时,竞争者将向GoDaddy支付批发费。这可能会引起人们对利益冲突的担忧,GoDaddy计划用治理模式来解决这个问题。在接受外媒Domain Name Wire采访的时候,GoDaddy首席运营官Andrew Low Ah Kee表示治理结构将包括四个核心支柱:● GoDaddy的注册局和注册商不会与对方共享任何给予(或看似给予)不公平竞争优势的信息。● GoDaddy注册处不能对GoDaddy注册处显示出偏好。● GoDaddy将在法律和审计领域内部设立职能部门,确保合规性。● 该公司将分别考察注册局和注册商的业务表现。GoDaddy注册商域名副总裁Paul Bindel表示,GoDaddy Registry对于所有域名注册一视同仁。Bindel表示:“作为一个注册商,给予[GoDaddy Registry]顶级域名的优惠待遇是没有意义的,我们的目标是确保我们的客户找到完美的域名。我们希望把合适的域名送到客户手中。”目前市场上也有一些同时扮演注册商和注册局的企业。例如,Rightside(现在是Donuts的一部分)是一个顶级域名注册商,它拥有域名注册商Enom和Name.com。该公司将其注册商作为新工具和活动的试验场,然后将其开发的一些技术分享给其他注册商。Donuts是最大的顶级域名注册商,目前拥有Name.com。领导Neustar注册服务部门的Nicolai Bezsonoff将负责运营GoDaddy Registry,他表示:“我们不会涨价。”事实上,他的部门将尝试降低一些顶级域名的价格。【站长百科】互联网营销平台有哪些?_安防互联

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    让机器像人类一样拥有智能是研究人员一直以来的奋斗目标。由于智能的概念难以确切定义,图灵提出了著名的图灵测试(Turning Test):如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份,那么称这台机器具有智能。图灵测试一直以来都被作为检验人工智能的象征。问答系统本身就是图灵测试的场景,如果我们有了和人一样的智能问答系统,那么就相当于通过了图灵测试,因此问答系统的研究始终受到很大的关注。  传统知识问答都是针对用户(使用自然语言)提出的问句,提供精确的答案实体,例如:对于问句“泰戈尔的出生地在哪儿?”,返回“加尔各答”。但是,仅仅提供这种孤零零的答案实体并不是非常友好的交互方式,用户更希望接受到以自然语言句子表示的完整答案,如“印度诗人泰戈尔出生于加尔各答市”。自然答案可以广泛应用有社区问答、智能客服等知识服务领域。知识问答中自然答案的生成在具有非常明确的现实意义和强烈的应用背景。  与返回答案实体相比,知识问答中返回自然答案有如下优势:  1. 普通用户更乐于接受能够自成一体的答案形式,而不是局部的信息片段。  2. 自然答案能够对回答问句的过程提供某种形式的解释,还可以无形中增加用户对系统的接受程度。  3. 自然答案还能够提供与答案相关联的背景信息(如上述自然答案中的“印度诗人”)。  4. 完整的自然语言句子可以更好地支撑答案验证、语音合成等后续任务。  但是让知识问答系统生成自然语言形式的答案并不是一件容易的事情。目前,基于深度学习的语言生成模型大多基于原始数据学习数值计算的模型,如何在自然答案生成过程中融入符号表示的外部知识库是一个大的挑战。另外,很多问句的回答需要利用知识库中的多个事实,并且一个自然答案的不同语义单元(词语、实体)可能需要通过不同途径获得, 回答这种需要使用多种模式提取和预测语义单元的复杂问句,给自然答案的生成带来了更大的挑战。  为了解决这些问题,中科院自动化所的何世柱博士、刘操同学、刘康老师和赵军老师在今年的 ACL2017 上发表了论文「Generating Natural Answers by Incorporating Copying and Retrieving Mechanisms in Sequence-to-Sequence Learning」,提出了端到端的问答系统 COREQA,它基于编码器-解码器(Encoder-Decoder)的深度学习模型,针对需要多个事实才能回答的复杂问句,引入了拷贝和检索机制,从不同来源,利用拷贝、检索和预测等不同词汇获取模式,获得不同类型的词汇,对应复杂问句中答案词汇的不同部分,从而生成复杂问句的自然答案。  那么具体是怎么做的呢? 这里以“你知道李连杰来自哪里吗?” 这个问题为例来说明:  1. 知识检索:首先要先识别问题中的包含的实体词。这里我们识别出的实体词是:李连杰。然后根据实体词从知识库(Knowledge Base,KB)中检索出相关的三元组(主题,属性,对象)。针对李连杰这个实体,我们可以检索出(李连杰,性别,男),(李连杰,出生地,北京),(李连杰,国籍,新加坡)等三元组。  2. 编码(Encoder):为了生成答案,我们需要将问题和检索到的知识编码成向量,以便后续深度生成模型利用。  问题编码:使用了双向 RNN(Bi-RNN),用两种方式来表示问题:一种是将两种方向 RNN 状态向量拼在一起,得到向量序列 Mq;另外一种方式是把每个方向 RNN 的最后一个向量拿出来拼在一起,得到向量 q,用来整体表示问题句子。  知识编码:使用了记忆网络(Memory Network),对知识检索阶段得到的知识三元组分别进行编码。针对一个三元组,用三个向量分别表示各部分,再将它们拼接在一起,变成一个向量 fi 来表示这个三元组,用 Mkb 表示所有三元组向量。  3. 解码(Decoder):接下来根据答案和知识的编码向量来生成自然答案。自然答案虽然是词序列,但是不同的词可能需要通过不同途径获得。例如:对于上述问题的答案“李连杰出生在北京,它现在是一个新加坡公民。”,词语“李连杰”需要从源问句中拷贝得到,实体词“北京”,“新加坡”需要从知识库中检索得到,而其他词如“出生”、“在”,“现在”等需要通过模型预测得到。因此,这里在标准的序列到序列(Sequence-to-Sequence)模型基础上,融合了三种词语获得模式(包括拷贝、检索和预测),用统一的模型对其建模,让各种模式之间相互竞争相互影响,最终对复杂问题生成一个最好的自然答案。  为了检验模型的效果,论文分别在模拟数据集(由 108 个问答模板规则构造的问答数据)和真实数据集(从百度知道获取的 239,934 个社区问答数据)上进行了实验,在自动评估和人工评估上均取得了不错的结果。  谈到以后的工作,何世柱博士表示:“ COREQA 模型目前还是过于依赖学习数据。从实验结果可以看出,在模拟的人工数据上几乎可以有完美的表现,但是在真实的数据上还是差强人意。究其原因还是该模型本质是对原始数据的拟合,学习一个输入问题(词序列)到输出答案(词序列)的映射函数,特别是非实体词(即,不是拷贝和检索得到的词)常常预测得不准确。这是该模型最大的问题,我们计划加入一些外部的人工知识对模型进行调整,对现有模型进行改进。另一个不足是目前只能利用三元组形式表示的知识库,并假设答案实体就是三元组的 object 部分,其实该假设对很多问题并不成立,另一个可能的改进方向就是利用不同表示方式的知识库。另外,该模型也可以应用于机器翻译等任务,可以让语言生成模型能外部知识资源进行交互。”  而对于问答系统未来的发展,何世柱博士也有一些自己的的看法:“据我了解,真实的工程实践上,问答系统还是使用模板和规则,很少或者根本不会用到统计模型,更别说深度学习的模型了。而目前在研究界,问答系统几乎全部采用深度学习模型,甚至是完全端到端的方法。究其原因,我个人认为问答系统是一个系统工程,而不是一个纯粹的研究任务,目前研究界对问答系统还没有一个统一的范式(不像信息检索、机器翻译、信息抽取等任务),因此,未来问答系统可能需要总结出一个或几个通用范式和流程,可以分解为若干子任务,这样会更易于推动问答的研究发展。另外,问答系统效果无法达到实用,其问题还没有分析清楚,是知识资源不完备,还是知识表示的异构性,或者是理解自然语言问题的挑战?最后,我认为,问答系统这类需要大量知识的任务,在数据规模难以大规模扩展的情况下,融合统计模型和先验知识(萃取的知识库、语言知识、常识等)是可行的发展方向。”产品运营数据分析框架应该包含哪些重要指标?_安防互联

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    “如何解决云计算人才的稀缺问题?”这对于许多IT领导者来说是一个重要的问题。也许是因为他们已经面临技能差距,或者与他们的期望还有一些差距。这个问题不仅仅是劳动技能的变化,跟工作场所的变化也有很大的关系。这一问题意味着,熟练IT专业人士不断退休、技术创新迅速变化、云计算工作职能不断发展,也因此企业更亟需解决其在云计算技能方面的差距。如今,许多技术领域的创新速度比以往要快得多。企业可以雇用具备必要技能的人员,并充分利用他们的专业知识。然而,技术创新日益加速(尤其是云计算或机器学习),企业希望现有的员工或新员工通过他们掌握的知识和技能能够引领业务的稳定发展。那么,企业如何创建一个鼓励员工不断学习新技术的环境呢?可以考虑获得相关的认证,这样可以帮助员工:帮助员工的方法1:评估其所在公司需要的技术技能2:模块化教育,实现持续学习3:扩大内部交流,共享跨职能部门的知识,实现熟练工作技能的标准化主动识别关键技能企业员工需要及时获得云计算技能。通常在需要了解时才会了解他们不知道的事情,这种被动的方法通常会让企业的团队毫无准备,这对工作积极性或生产力都不利。克服这个问题的一种方法是让领导者确定团队成员需要掌握哪些云计算技能。然后,他们可以使用认证作为能力标志来识别的模块化方法。要启动一个项目,首先需要指定一名领导者,他可以带领员工一起培训,并在团队内部为云计算技能培训建立激励机制。该领导者应首先确定团队中的哪些云计算工作职位(例如开发人员或解决方案架构师)将从培训中获益最多。他们可以围绕员工的特长设定目标,通过认证来验证知识,并确定培训对其技能产生的影响。如果领导者考虑为员工提供持续的教育机会,这也很有帮助。当员工学习云计算知识时,领导者应该鼓励他们在安全、高级网络、大数据等专业领域获得认证。利用认证来维持学习随着云计算技术的发展,最关键的IT技能也在增长和变化。最初,云计算主要是一种存储资源,用于平衡网络流量和计算高扩展工作负载的需求。当时,开发人员需要了解如何将存储和工作负载转移到云平台上。随着企业在云平台中存储了更多的数据,出现了分析海量数据存储的机会。如果没有理解云计算的结构化,那么负责利用大数据分析和机器学习工具的员工将会落后于人。随着当今的新技术成为未来的基本服务,采用认证的企业可以使知识实现标准化并避免员工流失。为企业当前和未来的员工传授基础云计算技能,可以帮助满足日益增长的跨职能部门对熟练掌握新技术的需求。即使员工没有明确接受培训以获得认证,企业的认证计划也为员工提供了他们需要学习的框架。此外,认证可以帮助团队领导识别可以从额外的专业培训中受益的优秀团队成员。例如,AWS公司提供基于工作职位和AWS专业的认证考试。基于工作职位的考试涵盖了广泛的相关云计算技能,例如解决方案架构师或开发人员等工作职位。专业考试可验证专业领域的云计算技能,例如网络或机器学习。选择正确的认证取决于组织需求和其尝试实现的目标。培养学习文化企业应该要求某种类型的持续学习作为每个员工发展的核心功能。通过创建一种重视学习的文化,并通过认证来验证学习,企业可以鼓励他们的员工适应不断变化的技术。构建这种学习文化将从上而下实施。很多企业不仅承担了员工认证课程和考试的费用,而且无论员工是否通过,都会支付费用。他们的员工获得了丰富的实践经验,并了解考试涵盖哪些主要领域以指导他们的学习,并最终获得了使他们在工作中表现更好的技能。建立跨技术知识共享文化的另一种成功方法是建立工会、社区、卓越中心,甚至是学习中心,员工可以从专家那里学习特定主题的技术。企业还应该考虑对已经获得认证的员工提供奖励,并为他们提供更有趣、更有意义的项目。如今,利用自动化和机器学习的新工具继续改变工作职位,没有迹象表明变革和创新的步伐将会放缓。这意味着需要开发鼓励云计算持续学习的应用程序。云计算技术创新的发展将需要新的技能,这些技能将会相互融合。企业可以使用认证为他们的员工提供支持,弥补他们的云计算技术差距。认证可以帮助领导者了解员工技能的熟练程度,并为员工提供自己和公司所需的框架。银行大力推动,亚太金融云市场蓬勃发展_安防互联

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

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    Synergy Research的新数据显示,2019年上半年,云服务和基础设施市场超过了1500亿美元的里程碑,相比2018年上半年增长了24%。在细分市场中,IaaS和PaaS增长最快,达到44%;其次是企业SaaS的27%,UCaaS的23%,托管私有云基础设施服务的20%。用于公共、私有和混合基础架构的硬件和软件支出仅增长了10%,而云提供商在托管和数据中心租赁方面的支出增长了17%。 2019上半年云计算市场总体而言,现在云提供商和企业在云服务上的支出远远大于在数据中心基础架构上的支出。在整个云生态系统中,表现突出的企业是Microsoft、Amazon/AWS、Dell EMC、Cisco、HPE和Google。其他主要参与者包括Salesforce、Adobe、VMware、IBM、Digital Realty、Equinix和Rackspace。这些公司合计占了所有与云相关的收入的一半以上。 2019年上半年,用于构建云基础架构的硬件和软件总支出近550亿美元,其中公有云和私有云大概各占一半。云服务提供商的基础设施投资为他们从云基础架构服务(IaaS、PaaS、托管私有云服务)和企业SaaS中产生了超过900亿美元的收入。Synergy首席分析师John Dinsdale表示,与云相关的市场正以10%到40%以上的速度增长,在不到四年的时间内,云相关年支出预计将翻一番,云正逐渐主导者IT领域。CentOS 8正式版今日发布_安防互联

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    调研机构Synergy Research Group的最新研究表明,得益于云通信的持续增长,在高增长的托管和云协作细分市场的推动下,全球企业协作市场将在2019年增长9%,达3050多亿元人民币。项目进度和团队沟通协作管理软件TeamWork(简称TW)将成为增长最快的市场,2019年将增长近60%,而通信平台即服务CPaaS和视频即服务,VaaS将分别增长约30%,其中统一通信即服务UCaaS和联系中心即服务CCaaS是下一个增长最快的市场。 云通信是基于云计算商业模式应用的通信平台服务。各个通信平台软件都集中在云端,且互通兼容,用户只要登录云通信平台即可进行操作,而云端的企业通讯录也完全实现了各平台的互通。云通信正在成为时代主流。需求消费化是云通信时代来临的主要动力,用户体验的增强和无缝移动性的改进则彻底改变了人们使用的设备、通信方式和通信场所。现代通信技术的灵活部署让人们能轻松选择通信分配和消费模式。思科继续领先微软,美国占据半壁江山 总体而言,2019年托管和云协作市场总量将增长19%,而内部部署产品的收入将下降3%。来自合作的季度供应商收入目前正处于历史最高水平,并预计在未来五年内将继续稳步增长。思科在整个协作市场保持领先地位,并在上一季度进一步领先排名第二的微软。除了这些领导者之外,增长最快的供应商包括Slack,twilio,BroadCloud(思科),Zoom,Fuze,Dropbox,RingCentral和LogMeIn(Jive),这些公司在高增长领域处于领先地位。Slack的增长特别值得注意,因为它的规模同比增长了一倍以上2018年全球企业协作市场的第三季度总收入,包括一系列内部部署产品和托管/云通信和应用程序等,仅略低于746亿人民币,而第四季度的收入将大幅增加。托管/云解决方案的收入现在分别占总产品和本地部署产品的64%和36%。北美继续占据全球企业协作市场份额的一半以上,欧洲、中东和非洲地区仅占不到三分之一。“协作领域仍然是一个分散的市场,许多高增长的公司都只针对特定的技术领域。”Synergy Research Group创始人兼首席分析师Jeremy Duke表示,“话虽如此,整体趋势依然非常明显,传统的本地部署销售收入正在萎缩,被基于云通信的服务所取代。现在,这些新兴的云服务已经被广泛采用,我们的预测表明它们将在未来五年继续保持强劲增长。“微信部分功能出现故障 官方回应:各项功能已全部恢复_安防互联

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    新学期,贫困新生入学后无需专门填写资助表格,学校便可分析出他们是否需要资助,并智能匹配可提供的资助种类。电子科技大学开学前夕,已经利用大数据系统为1400余名贫困新生进行“数据画像”,并分别量身定制出个性化的资助方案。  今年新学期开学,电子科技大学2017级新生获取电子录取通知书时,即可访问学校资助中心的“智助系统”,完成个人信息填报、在线照片上传等环节。通过智助系统,学校提前便可以采集到约40类新生数据,包括学号、专业、宿舍、生源地、高考成绩、是否单亲、是否残疾、是否五保户、是否办理生源地贷款等。  大数据为贫困新生 定制个性化资助方案  “在获取数据后,系统会运用大数据进行深入挖掘,分析新生的家庭经济情况、生源地经济情况、家庭组成情况,并对他们的贫困状态进行提前评估。”电子科技大学学工部部长于乐说,系统将针对每位新生的“数据画像”,生成相应的贫困指数,从而匹配对应的特别困难、困难、一般困难和不困难等贫困等级。  在对贫困状态进行精准评估后,系统还可以全面刻画贫困新生的群体画像,从而形成贫困学生特征集,将贫困学生划分为低保家庭、贫困地区、家庭负债、意外事故、单亲家庭等10大类。  “接下来就是智能匹配。由于不同的贫困学生有不同的贫困原因,所需也不尽相同。系统会根据新生的困难程度、应急程度等划分资助优先级,并根据其贫困状态智能匹配个性化的资助方案。”于乐说。  陈星(化名)是电子科技大学软件工程专业的一名2017级新生,在来学校报到前,他就收到了学校的新生路费、生活补助资助。原来家住山西省忻州市偏远山区的陈星,靠父母微薄的务农收入,还要供养患有脑血栓的爷爷,靠着政府的低保收入度日,系统在了解到他的情况后,便智能生成了相匹配的资助方案,其中就包括路费补助这一项。  于乐说,学校在资助方面共有143项资助项目,包括保障性资助和发展性资助两大类。此次新生报到大数据智能匹配的资助方案主要以保障性资助为主。  “保障性资助涵盖助学金、助学贷款、特困补助、临时困难补助等97项,这是给予学生的基础物质性保障,保证每一个学生的学业不受家庭经济条件的影响。”他说,针对偏远山区的学生,系统进行特征识别后,智能推送给他们新生路费和生活补助的资助方案;针对需要助学贷款的新生,学校也会提前推送信息提示所需材料、办理流程等,并为他们开通绿色通道。Facebook和GitHub两大巨头联手推出Atom-IDE_安防互联

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