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代理服务器没有响应 检查你的代理

日前据悉,Isabelle Kemlin被任命为世邦魏理仕(CBRE)数据中心解决方案的北欧业务部门总监,因为该公司的目标是扩大欧洲市场。这家全球最大的商业房地产服务和投资公司的数据中心生命周期服务集团表示,正在应对北欧地区的显著增长。“Isabelle被任命为北欧地业务部门总监,这巩固了我们对北欧人才和技能娴熟的数据中心专家团队的承诺,他们将支持我们的客户在北欧地区提供最安全的最具弹性的数据中心。”世邦魏理仕数据中心生命周期服务集团总裁John Dunstan表示,“我们很高兴欢迎Isabelle加入我们的团队,我们对Isabelle利用自己的才能支持我们不断壮大的团队充满信心。” 在此之前,Kemlin在瑞典斯德哥尔摩担任世邦魏理仕联盟主管一年多。在此之前,她曾在法国服务和公用事业服务商威立雅公司工作了六年,此前她曾在矿业公司JUC V㤲meteknik AB和ConMine AB合并后担任首席执行官(该公司是实际的采矿公司,而不是加密货币公司)。她说:“我完全致力于推动快速增长的挑战,同时确保高质量交付。我们需要考虑当地适应,同时利用我们世界领先的全球知识和流程的力量,以及确保我们的能力和文化作为世邦魏理仕的最高标准。”北欧国家的丹麦、芬兰、挪威和瑞典的数据中心覆盖范围都有了强劲增长,尽管它们经常竞争相同的客户,提供越来越激进的税收激励措施。 微软公司最近宣布计划在挪威Lefdal Mine Datacenter等公司的所在地建设数据中心,而瑞典和丹麦则拥有Facebook和Apple等行业巨头的数据中心。与此同时,冰岛利用其廉价的地热能和政治稳定性来吸引那些高性能计算用户。云计算技术发展态势良好,但困难挑战依然并存_安防互联

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    在很多行业都追求热度的今天,数据中心市场却掀起了一股特殊的“冷”潮。为了支撑云计算、大数据的发展,满足高密度计算的需要,数据中心制冷方式正在面临变革,国内外各大企业积极研发新技术、新产品,在“冷”上各显神通。最近的一则新闻引发了业界的关注。日前,微软将一个长约12米,直径接近3米的胶囊状数据中心沉入苏格兰水域,这个数据中心装载了864台服务器,可以存储约500万部电影,将为苏格兰群岛的沿海地区提供高速的云计算能力和互联网连接。微软数据中心为什么要“下海”?微软表示这主要是出于成本考虑,随着数据中心数量和规模的不断增长,数据中心的制冷成本不断增大,这也是为什么很多公司将数据中心建设在人烟稀少的高寒地区的原因。比如Facebook就将数据中心建在了北极圈,利用外部冷空气为数据中心“降温”。因而,在温度上具有天然优势的海底,也成为数据中心建设者的新目标。 事实上,除了在选址上下功夫,数据中心制冷技术革新还有另外一个非常重要的方向——液冷。如果说之前的风冷是让服务器吹风扇,那么液冷就是让服务器淋浴或者泡澡。目前,业界主要的液冷技术有三种:冷板、喷淋和浸没。简单而言,冷板液冷是将冷却水从特制的注水口流入,经过密闭的散热管流进主机,带走CPU、内存和硬盘等部件的热量后再流出。喷淋式液冷是指对IT设备进行改造,部署相应的喷淋器件,在设备运行时,有针对性地对发热过高器件进行冷却。相比之下,浸没式液冷比较特殊,可以理解为将服务器泡在液体里,具有非常高的散热效率,但是浸没式液冷技术难度非常大,目前业界只有单机测试、单机展示,尚未出现服务器集群部署。 液冷的概念多年前就已经出现,但是近年来才开始兴起。这主要是因为随着数据中心产业的蓬勃发展,尤其是高密度甚至超高密度服务器的部署,数据中心制冷面临的挑战日渐严峻,如何进一步降低高居不下的电耗,如何在保证性能的同时,实现数据中心的绿色发展,成为业界关注和突破的焦点。目前,国内外主流厂商都在大力推进液冷技术研究,除了美国的IBM、GRC公司,日本的3M公司,国内以曙光为代表的服务器厂商也已经推出了系列液冷产品。尤为值得一提的是,由阿里巴巴、百度、腾讯、中国电信、中国移动、中国信息通信研究院、英特尔联合发起成立的数据中心领域知名行业组织——开放数据中心委员会(ODCC),也正在推动液冷技术的研究,以及相关标准的制定。随着液冷技术关注度的不断提升,其正在成为一些产品的新卖点,比如手机厂商小米就推出了一款内置液冷技术的黑鲨游戏手机。作为一款游戏手机,黑鲨在拥有高性能的同时,需要解决散热问题。因而,黑鲨引入了“多级直触一体式液冷系统”,将应用在数据中心和PC上的新型散热技术应用到了手机上。今天,虽然液冷仍处于发展的初级阶段,一些概念还在普及,相关技术仍不够成熟,但是随着数据中心数量和规模的不断增长,尤其是计算密度的不断提升,数据中心制冷方式必将面临变革,液冷有望成为“新宠”。高通:不会退出服务器芯片业务 专注大型云计算_安防互联

    互联网与数字技术的全球化发展使得人类以数字形式存储的信息突飞猛进地增加,然而,当信息脱离纸质媒介被数字化之后,个人的信息,包括不光彩的过往,都将在网络上留下持久的印记,随时可以被搜索引擎检索出来。为摆脱这种来自过往的束缚,近年来在一些国家,越来越多的公民要求享有“被遗忘”的权利,即要求网络媒体删除有关自己过去的信息。2014年,欧洲联盟法院(CJEU)通过“冈萨雷斯诉谷歌案”规定,个人可以要求谷歌这样的搜索引擎运营商删除涉及其个人信息的网络链接,正式以判例的形式确立了“被遗忘权”。但该裁决也因触动了人们长期以来持有的有关互联网信息自由流通的观念,而引起个人隐私保护与表达自由之间的争议。 一、互联网时代被遗忘权的确立 (一)被遗忘权溯源 被遗忘权承袭自早前法国、意大利等欧洲国家法律中主要用于促进罪犯回归社会的“遗忘权”(right to oblivion),现有的被遗忘权是在此基础上为适应网络时代的规则所做的革新。为保障数据主体对自身信息所应享有的权利,欧盟在1995年出台《数据保护指令》,规定各成员国应当确保每个数据主体都能处理不符合该指令规范的资料,在实际执行中,各成员国可根据相关规定调整施行。2012年1月,欧盟提出《一般数据保护条例立法提案》(简称《2012提案》),正式使用“被遗忘权”的概念:“公民在其个人数据信息不再有合法之需时有要求将其删除或不再使用的权利。”2014年提交欧洲议会表决的版本进一步完善为“信息主体有权要求任何已知的第三方删除针对符合要求的信息的所有复制和链接”。2016年《一般数据保护条例》最终得到欧盟议会通过,规定无论数据控制者是否属于欧盟企业,统一适用于欧盟境内所有公民/数据主体,确立了被遗忘权的长臂管辖原则。(二)被遗忘权与隐私权的关联 被遗忘权保护包含人格、尊严等基本价值理念在内的公民权利,这项权利与隐私权的价值存在一致性。但基于不同的文化传统、法律体系,以及时代语境,被遗忘权与隐私权存在诸多争论。欧洲曾走过血腥的二十世纪,在法西斯的威吓下,经历了专制政权对公民隐私的残酷侵犯,他们“不相信任何人、任何国家或公司来保护公民应有的隐私权”。被遗忘权以法的形式为这种不安全感提供了保障,赢得了欧洲社会的一致支持。但欧洲基于自身历史观念提出的被遗忘权,却要求对欧洲境内运营的世界各国互联网公司都具有有效性,势必引来纷争。反对之声来自大西洋彼岸的美国,《第一宪法修正案》保护言论自由和出版自由,任何企业在网络上呈现的信息只要是合法真实的就可以受到保护。欧洲与美国所代表的文化、传统以及法律制度的差异,造成了被遗忘权与言论自由、新闻自由等权利的激烈辩争。问题还在于,个人信息一经发布,便成为互联网中可供第三方获取的公开信息,但被遗忘权试图将已经进入公共范围的信息拉入私人控制的状态,不再允许第三方获取该信息,那么这就涉及保护个人信息时会否造成对第三方知情权的侵犯。二、隐私权保护与相关权利的矛盾与协调 (一)隐私权保护与表达自由的矛盾 表达自由的权利保障信息、意见和观念的自由流通,这一点在国际范围内适用于所有媒体。支持者认为,被遗忘权更有力地保护了公民的隐私权。但批评者提出,该权利将使网络公司不再是单纯的中立平台,它充当起审查者的角色,④被遗忘权一旦被滥用,将对言论自由和媒体的合法报道带来威胁。若数据主体请求删除有关自己的信息,使自己“被遗忘”,同时希望同步删除媒体发布的信息,实际上是将矛盾置换成了信息控制者合法处理信息的权利与媒体的新闻自由之间的矛盾。在目前对新闻的界定下,建立在新闻记录不被干扰或抑制的基础上的新闻自由得到了较好的保障,但互联网世界中,网络信息浩瀚莫测,搜索引擎和社交网络越来越成为吸引消费者获取信息的渠道,被遗忘权赋予个体对信息的掌控权,使得新闻业处于被动的位置。(二)隐私权保护与公共利益的矛盾 个体受社会制度制约,个人信息的自决权必须考虑对公共利益的影响。数据主体在行使被遗忘权时,通过删除对自己不利的信息达到维护社会形象和社会交往的目的,因此,必须考虑被遗忘权是否会与公共利益产生冲突。从本质上来看,被遗忘权与公共利益的冲突在于信息主体要求删除信息的合法权益和社会公众要求获知信息的知情权之间的矛盾。这主要涉及对两点的判断,一是该信息是否是公众必要获知的,二是对旧信息的重新公布是否是出于保护现在公众的目的。除此以外,在某些特殊情况中,比如数据主体是公众人物,公众获取信息的利益远远超出保护数据主体基本权利和自由的利益,此时搜索引擎对基本权利的干扰就可获得正当性。但假如情况如同英国政治界人士伊万ⷥ“ˆ里斯所设想的,个人在信息扩散到公众视野之前要求删除尴尬的信息,这样做或许有违公共利益,是否应该删除链接? (三)互联网隐私权的重新界定 EMC公司在2014年对15个国家和地区的15000名受访者进行的有关隐私权保护的调查结果显示,用户每天通过社交网络上传照片、发布信息数亿条。但尽管有50%的受访者曾遭遇过数据泄露,多数人却不会采取措施保护隐私。这也就产生了民众互联网生活需求与隐私保护的悖论《一般数据保护条例》将个人信息定义为“与可识别的自然人相关的任何信息”,可识别的自然人是指可以直接或间接地通过诸如姓名、身份证号、位置数据等符号标识辨别出来的个体。从该定义出发,可以发现,个人信息无时无刻不游走在数字生态当中,包括各类密码信息、联系信息、痕迹信息。保护个人信息隐私的核心是赋予信息主体对个人信息的自决权,但在数字生态中很多数据收集之时可能并未事先考虑诸多他用,因此,对可资利用的个人信息的外延做适当拓展,或将有利于互联网信息处理的复杂性和多样性的要求。隐私信息边界的拓宽既与个人基本权利(表达自由、知情权等)相关,也与信息使用主体和作用对象相关。在公共生活中,从公共利益出发要求更多的信息公开已无需赘言;而对于普通民众来说,对网络生活与社交分享的需求,对个人隐私信息提出了宽泛化要求。互联网公司通过收集和处理网民的个人信息,实现精准定位和内容推送及广告营销,一定程度上便利了信息主体的网络生活。三、被遗忘权的实施瓶颈 (一)数据控制者的挑战 在《2012提案》中,欧盟对“数据控制者”的定义是“指自然人或法人、公共机构、代理机构或者其他合作人及个人,有权决定个人数据处理目的、状态或方式的行为主体”。在该定义中,数据控制者在执行被遗忘权操作时将不可避免地扮演对信息的监察者角色。哈佛法律评论对此表示,被遗忘权将使搜索引擎不再是中立的平台,而是作为审查者,很难相信互联网会继续保持自由和开放。“冈萨雷斯”一案中谷歌公司表示,谷歌只是单纯的中介和出版商。源网站是最初发布信息者,理应承担删除有关链接的义务。对搜索引擎施加删除责任将不利于继续提供搜索服务,批评者同样相信,法院此举的确欠缺可行性。搜索引擎将要确定哪些信息是服务于公共生活而不能被删除的,哪些涉及言论自由或新闻自由,方能执行删除操作。而在充满矛盾性主体权利之间,谷歌等搜索服务提供商恐难维持天平不致倾斜。(二)适用范围的挑战 在今天的数字世界中,信息通常是跨国流动的。欧盟第29条数据保护工作组在被遗忘权实施细则中表示,为了贯彻此权利,删除应不仅局限于欧盟域内,非欧洲公司在向欧洲消费者提供服务时必须适用欧洲规则。这就带来了信息的全球性与管制的区域性之间的矛盾。谷歌 在反对欧洲审查其数据政策时辩解称,被遗忘权的实施必须伴随符合国际法基本原则的领土限制,一个国家不应该有权要求另一国的公民施加规则,特别是在合法的内容上。认为被遗忘权有害于新闻自由的媒体也同样表示,因为某公司在欧洲被要求做某些事情,就同样要求他国也这样做的行为,会带来忽视国家间法律和文化差异的不当先例。尤其是对于美国来说,《第一宪法修正案》保障的言论自由处于第二位阶,而《第四宪法修正案》保护的隐私权是处于第三位阶,美国即便引入被遗忘权,也要面临更多法律层级上的矛盾。四、结语 关于被遗忘权的争论为长期以来试图在互联网世界中建立起保护隐私权的长效规则打开了一扇窗,它是在全球化和即时通讯背景下对法律和民主提出的问题,这个问题不仅关乎表达自由与隐私的争辩,更是对于记忆与遗忘、自由与规制的思考。⑩被遗忘权的初衷,是希望数据主体能重新掌握对个人信息的控制权限,因为在数字生态中,我们曾长期用个人数据获取免费服务,以至于让个人信息处于掌控之外,但这并不代表应放弃对数字身份的责任。以立法的形式保障数据主体拥有处置个人信息的权利,使其能够合理对抗他人对其信息的收集、处理和使用,这是被遗忘权对数字公民提供的保护。但该权利的行使尚存在诸多挑战,这种有条件的遗忘,到底会在何种程度上达到“被遗忘权”制定的初衷,仍待后观。软件定义网络如何推动多云发展_安防互联

    python是支持多线程的,主要是通过thread和threading这两个模块来实现的。thread模块是比较底层的模块,threading模块是对thread做了一些包装的,可以更加方便的使用。 虽然python的多线程受GIL限制,并不是真正的多线程,但是对于I/O密集型计算还是能明显提高效率,比如说爬虫。下面用一个实例来验证多线程的效率。代码只涉及页面获取,并没有解析出来。#-*-coding:utf-8-*-importurllib2,timeimportthreadingclassMyThread(threading.Thread):def__init__(self,func,args):threading.Thread.__init__(self)self.args=argsself.func=funcdefrun(self):apply(self.func,self.args)defopen_url(url):request=urllib2.Request(url)html=urllib2.urlopen(request).read()printlen(html)returnhtmlif__name__=='__main__':#构造url列表urlList=[]forpinrange(1,10):urlList.append('http://s.wanfangdata.com.cn/Paper.aspx?q=%E5%8C%BB%E5%AD%A6&p='+str(p))#一般方式n_start=time.time()foreachinurlList:open_url(each)n_end=time.time()print'thenormalwaytake%ss'%(n_end-n_start)#多线程t_start=time.time()threadList=[MyThread(open_url,(url,))forurlinurlList]fortinthreadList:t.setDaemon(True)t.start()foriinthreadList:i.join()t_end=time.time()print'thethreadwaytake%ss'%(t_end-t_start)分别用两种方式获取10个访问速度比较慢的网页,一般方式耗时50s,多线程耗时10s。多线程代码解读:#创建线程类,继承Thread类classMyThread(threading.Thread):def__init__(self,func,args):threading.Thread.__init__(self)#调用父类的构造函数self.args=argsself.func=funcdefrun(self):#线程活动方法apply(self.func,self.args)threadList=[MyThread(open_url,(url,))forurlinurlList]#调用线程类创建新线程,返回线程列表fortinthreadList:t.setDaemon(True)#设置守护线程,父线程会等待子线程执行完后再退出t.start()#线程开启foriinthreadList:i.join()#等待线程终止,等子线程执行完后再执行父线程安防互联海外服务器支持Python爬虫,欢迎广大用户联系24小时在线客服租用iis请求队列限制 IIS中的并发链接、请求队列、工作线程、web园的说明_安防互联

    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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    2010年以来,全球数据中心平稳增长,从2017年开始,伴随着大型化、集约化的发展,全球数据中心数量开始缩减。截至2017年底,全球数据中心有44.4万个,预计2020年将减少至42.2万个。从部署机架来看,单机架功率快速提升,机架数小幅增长,2017年底全球部署机架数达到493.3万架,安装服务器超过5500万台,预计2020年机架数将超过498万,服务器超过6200万台。 2017年全球数据中心市场规模近465.5亿美元(仅包括数据中心基础设施租赁收入,不包括云服务等收入),比2016年增长10.7%,预计 2018 年将达到514亿美元。从行业应用来看,仍以互联网、云计算、金融等行业为主。 国际上IDC企业加速全球扩张,保持领先优势国际领先的IDC企业加大全球扩张,通过投资并购等方式在全球各地建设数据中心提供全球化服务。据Synergy调查显示,全球数据中心收购交易量在2017年创下历史新高,达48宗,并购交易规模达200亿美元。单笔交易规模逐步提高,2017年有31宗交易价格超过1亿美元,其中有12宗交易的收购价格在10亿美元-100亿美元。   美国Equinix对verizon、IO和Itconic的收购,2017年公司净市值达到68.50亿美元,总机柜数量达到24.26万个。通过大型并购交易和原有市场增长,Equinix已经牢牢占据托管市场第一的位置。   全球数据中心围绕市场需求聚焦发达城市  受市场需求驱动,全球领先的传统IDC企业数据中心资源重点围绕经济发达、用户聚集、信息化应用水平较高的中心城市布局。Equinix目前在全球范围内拥有196个数据中心,遍布美洲、亚太、EMEA地区,主要位于全球个区域中心城市,如北美的亚特兰大、芝加哥、纽约、硅谷、华盛顿,EMEA地区的巴黎、都柏林、阿姆斯特丹、伦敦,亚太地区的悉尼、上海、东京等城市。   亚马逊、IBM等提供云服务为主的新型IDC企业,其数据中心亦主要布局与中心城市。亚马逊AWS云在全球运营着55个可用区,每个可用区由一个或多个数据中心构成。IBM云数据中心遍布全球,数量达到60个,其中33个数据中心用于承载公有云业务。亚马逊和IBM的数据中心分布在北美、亚洲、欧洲和大洋洲四个大洲,大多位于经济发达的大型城市,如洛杉矶、华盛顿、伦敦、法兰克福、东京、香港、悉尼、北京等城市。互联网数据中心并没有消亡,但它正在发生变化_安防互联

    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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    随着网络安全产业综合体全面展开,所有主要参与者,从政府和国家赞助团体,到犯罪分子和供应商以及他们的股东,我们都想知道这个反乌托邦地狱世界将会发生什么样的恐怖事件。2017年毁灭性的WannaCry和NotPetya勒索软件变种,它们将网络安全带入了主流焦点,从银行诈骗的概念转变为依赖于具有真实物理后果的关键系统的医院和企业。到2018年,就像GDPR生效一样,数据泄露影响了各个行业的数百万客户,包括Reddit,Facebook,优步,英国航空和万豪连锁酒店等家喻户晓的客户。面对这些越来越复杂的攻击方法及过往的数据,我们分析2019年在网络安全方面有如下表现:1、更好,更智能的物联网僵尸网络 强大的物联网(IoT、僵尸网络的第一个真正的全球案例是2016年的Mirai。它是通过几行非常简单的代码实现的,针对像IP摄像机这样很少有安全或更新的对象连接到互联网,并设法打倒了相当大的互联网。Malwarebytes的主要恶意软件分析师克里斯ⷥš伊德指出,2018年,数千台MikroTik路由器被妥协,悄然转变为加密硬币矿工。他说:“这只是我们在新的一年中可能会看到的开始,越来越多的硬件设备受到损害,以提供从硬币矿工到恶意软件的所有东西。”“路由器和物联网设备的大规模妥协将会发生,并且它们比计算机更难修补。即使只是修补也无法解决设备受感染的问题。” 卡巴斯基补充说,物联网僵尸网络将继续以“不可阻挡的”速度增长,这将成为一个不容低估的反复警告。从最终用户的角度来看,物联网设备安全性的缓慢推动了政府的监管,各国立法要求物联网网络的安全性势在必行。这对于面临最高风险的医疗保健,运输,能源和制造业尤为重要。2、攻击关键国家基础设施 国家基础设施面临网络攻击者的威胁。虽然这些类型的攻击例子相对稀少,但一些专家警告说2019年可以看到国际网络领域攻击变得更加明显。这些受到金钱驱动的攻击者可能会看到该国目前对关键国家基础设施的处理方式存在缺陷,并且在其修复之前因财务原因而受到打击。如那些设备安全性差,对个人,企业,公用事业以及最终的国家安全构成严重风险。如网络犯罪分子可能人为地夸大计量读数,使得账单更高,但最终可能导致对我们的电网发生灾难性的攻击。3、加密劫持 2017年看到郁金香风格的繁荣和加密货币的萧条,2018年看到密码升级的显着上升,即控制设备或设备网络以使用额外的计算进行加密挖掘的过程。Webroot在其年中威胁报告中甚至声称,加密占据了所有威胁的35%-并且其客户试图在百分之三的时间内访问运行加密脚本的网站。最受欢迎的加密挖掘域名是Xxgasm.com,流量占31%,而Coinhive.com占流量的38%。Bitglass的首席营销官Rich Campagna表示,“这种技术结合了两种常用的攻击方式:当恶意个人使用适当设备的计算能力以便采用加密货币时,加密抢占,以及在非法第三方劫持企业云资源时引发云计算。总之,这两种黑客攻击方法可以用来以高速加速的方式挖掘加密货币。4、更多勒索软件 勒索软件已经持续了很长时间,这种破坏性的影响和相对简单,只需在黑市网页上点击购买脚本即可实现。5、传统勒索方式 正如2018年所见,大规模电子邮件、短信等骗局声称会损害受害者的视频信息和密码,然后企图勒索受害者,索要赎金。而大多受害者愿意支付赎金,确保他们的声誉不受到威胁。6、APT小组,民族国家,国家支持的攻击 卡巴斯基认为,高级持久性威胁组织(Fancy Bear,Shadow Brokers、可能会做更多的事情来掩盖他们的踪迹,如直言不讳的品牌或签名攻击,这将使检测和归因“极其困难”。这种新方法中最可能的方案之一是构建满足高度特定目标的工具。据Recorded Future战略威胁开发总监Priscilla Moriuchi称,国家基建团体可能会越来越关注电信公司和互联网服务提供商。她说“电信和互联网服务供应商融入了互联网的结构,为威胁行为者提供了对可信基础设施的访问,以实现二次攻击或入侵。它们也是全球电信的中点,对这些类型的公司的入侵不仅可以暴露用户数据,还可以暴露电话,短信,地理历史,联系人等等”。7、加密的流量恶意软件 增强对加密重要性的理解很可能被隐藏在加密流量中的恶意软件本身的群体利用。Barac的创始人兼首席执行官Omar Yaacoubi指出谷歌的研究表明,所有流量的80%将在2019年加密,而普华永道的一项研究表明,60%的攻击将发生在加密流量上。Omar Yaacoubi说:“加密的缺点是安全工具无法检测恶意软件的加密流量,使其成为威胁行为者隐藏任何恶意流量的理想场所,Vanson Bourne最近对500位首席信息官进行的一项调查发现,90%的公司经历过或预计会使用SSL / TLS进行网络攻击,87%的公司认为他们的防御效果较差,因为这种新兴趋势会将恶意软件埋在加密流量中”。8、人工智能辅助冒名顶替者Nvidia本月刚刚推出了非常栩栩如生的人脸渲染,这种面部渲染技术可以用来创造全新的人物角色。而对于这种技术最终会不会落入坏人的手中是很难保证的。2019:数据中心托管四大趋势_安防互联

    企业选择合适的数据中心,是企业重大事项的决策之一。一个合适的数据中心选择将会对业务的运行产生极其重大的影响。U智充分了解这其中所涉及的相关的知识,整理出下面的五个方面的考虑因素,相信可以帮助到一个企业明智地选择数据中心。 1 可靠性因素一旦企业发生计划外的数据中心停电事故所造成的损失代价或将会是极其惨痛的。那么即使仅仅一分钟的停机中断也会构成大问题。所以,Tier IV级数据中心是最为强大的选择,较之Tiers I级至III级数据中心(Tier I数据中心是最简单的服务于小型企业的数据中心),Tier IV级数据中心也不容易出现故障。如果企业希望确保所有关键资源的100%的可靠性和正常运行时间,请务必在选择数据中心时牢记这一规模要点。2 地理位置因素我们都知道,地理位置因素是我们在购置房产,选择新家时最为关键的考虑要素。而这一要素对于数据中心的房产也同样适用。数据中心的设施也是相当重要的,因为其可以提供额外的安全性,并进一步保护您企业的业务和重要的数据免受人为或自然灾害的侵害。所以地址位置因素就显得尤为重要。3 可扩展性对企业而言,一处数据中心现在可能看起来很好,但其是否能够在未来几年充分满足贵公司的业务需求吗?您肯定希望所选择的数据中心能够与企业一起成长,提供不同级别的灵活性,以满足不断变化的需求——从额外的空间到电力甚至网络连接。4 网络连接一些数据中心设施可能被限制在只有一家或几家网络运营商。故而我们建议您企业寻找一家运营商中立的数据中心,可以让您的企业访问全球多家网络运营商。运营商中立的数据中心允许您直接连接到最适合您业务运营的网络提供商。 此外,请务必记住,拥有庞大而多样化的海底电缆网络的数据中心可以为您的业务增加网络连接性,并为网络提供商提供更多种类的可用服务。5 安全性 数据中心的安全性和可访问性也是企业在考虑选择数据中心的一大因素。如果可以的话,请考虑一处在当地有提供数据保护立法的数据中心,这样可以使数据中心的隐私保护得到保障。亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云格局有何不同?_安防互联

    2010年以来,全球数据中心平稳增长,从2017年开始,伴随着大型化、集约化的发展,全球数据中心数量开始缩减。截至2017年底,全球数据中心有44.4万个,预计2020年将减少至42.2万个。从部署机架来看,单机架功率快速提升,机架数小幅增长,2017年底全球部署机架数达到493.3万架,安装服务器超过5500万台,预计2020年机架数将超过498万,服务器超过6200万台。 2017年全球数据中心市场规模近465.5亿美元(仅包括数据中心基础设施租赁收入,不包括云服务等收入),比2016年增长10.7%,预计 2018 年将达到514亿美元。从行业应用来看,仍以互联网、云计算、金融等行业为主。 国际上IDC企业加速全球扩张,保持领先优势国际领先的IDC企业加大全球扩张,通过投资并购等方式在全球各地建设数据中心提供全球化服务。据Synergy调查显示,全球数据中心收购交易量在2017年创下历史新高,达48宗,并购交易规模达200亿美元。单笔交易规模逐步提高,2017年有31宗交易价格超过1亿美元,其中有12宗交易的收购价格在10亿美元-100亿美元。   美国Equinix对verizon、IO和Itconic的收购,2017年公司净市值达到68.50亿美元,总机柜数量达到24.26万个。通过大型并购交易和原有市场增长,Equinix已经牢牢占据托管市场第一的位置。   全球数据中心围绕市场需求聚焦发达城市  受市场需求驱动,全球领先的传统IDC企业数据中心资源重点围绕经济发达、用户聚集、信息化应用水平较高的中心城市布局。Equinix目前在全球范围内拥有196个数据中心,遍布美洲、亚太、EMEA地区,主要位于全球个区域中心城市,如北美的亚特兰大、芝加哥、纽约、硅谷、华盛顿,EMEA地区的巴黎、都柏林、阿姆斯特丹、伦敦,亚太地区的悉尼、上海、东京等城市。   亚马逊、IBM等提供云服务为主的新型IDC企业,其数据中心亦主要布局与中心城市。亚马逊AWS云在全球运营着55个可用区,每个可用区由一个或多个数据中心构成。IBM云数据中心遍布全球,数量达到60个,其中33个数据中心用于承载公有云业务。亚马逊和IBM的数据中心分布在北美、亚洲、欧洲和大洋洲四个大洲,大多位于经济发达的大型城市,如洛杉矶、华盛顿、伦敦、法兰克福、东京、香港、悉尼、北京等城市。互联网数据中心并没有消亡,但它正在发生变化_安防互联

    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

    云计算,不必细说谁都知道是什么,人们多多少少都有所耳闻。云计算是继20世纪80年代大型计算机到C/S转变之后,IT界的又一次巨变,它通过互联网将某计算任务分布到大量的计算机上,并可配置共享计算的资源池,且共享软件资源和信息可以按需提供给用户的一种技术。云计算真正作为一个新兴技术得到IT界认可是在2007年左右,经过这十年的普及和发展,云计算早已走进千万个数据中心,成为IT世界里炙手可热的技术门类,并可以在未来的一段时间内继续获得长足发展。云计算固然好,但也有不少的缺陷和使用限制,这样才出现了雾计算、霾计算等技术,这些技术都是针对云计算做的很好的补充,满足多样化的市场应用需求。本文也介绍一个新技术,就是粒计算,粒计算同样是和云计算有着千丝万缕的联系。  其实,粒计算比云计算的概念出现得还早。在1997年时,美国一大学教授首次在论文中提出了粒计算,这标志着涉及多学科的一个应用研究领域产生。此后,国外诸多学者对它进行了研究,提出了许多有关粒计算的理论、方法和模型,现已成为研究模糊的、不精确的、不完整的及海量信息处理的重要工具。粒计算是一个含义广泛的术语,覆盖了所有有关粒的理论、方法学、技术和工具的研究,并认为粒计算是模糊信息粒化、Rough集理论和区间计算的超集,是粒数学的子集。粒计算是在问题求解中使用粒子,构建信息粒化,将一类对象基于不可分辨关系、相似性等特征划分为一系列粒。粒计算模型分为两大类:一类以处理不确定性为主要目标,如以模糊处理为基础的计算模型,以粗糙集为基础的模型,侧重于计算对象的不确定性处理。模糊概念是粒计算的主要组成部分;另一类则以多粒度计算为目标,如商空间理论。从不同的粒度上分层次地处理它们,降低处理复杂问题的复杂性。信息粒广泛存在于现实世界中,是对现实的抽象。  粒计算虽然诞生得早,并没有云计算发展得快,只是到最近才火了起来,这来源于人工智能和大数据技术的热宠。在这两个方面进行粒计算,意义不同凡响。人工智能和大数据的诞生,是因为人们试图从人类思维和生物界的一些规律中得到启发,创建相应的计算模型,应用到信息科学中去,而粒计算则在更高层次上模拟了人类的思维规律。当人工智能掌握“粒计算”,就会像显微镜一样,能分析海量信息,这将对科学界和人类社会都产生深远影响。当大数据遇到了粒计算,可以对大数据所表示的领域信息进行粒度分析,确定可能的粒度层次数目、各层次上信息粒的语义以及根据领域知识能够断言的信息粒之间的相关关系,这些粒度分析结果及其质量可直接影响后续的大数据处理的准确性和效率。目前,大数据开源平台的蓬勃发展,适用于不同应用场合的系统层出不穷,针对具体数据选择适合的多粒度建模,实现对特定粒计算模型的支持,可以更好地进行海量数据分析。所以,人工智能和大数据再火,也需要依仗粒计算等这些新技术来实现,否则就是空中楼阁,没有任何现实意义。海量的数据中大量都是不确定的,模糊的,这给粒计算提供了广阔的发展空间。  不仅在大数据、人工智能这些领域,在云计算里,粒计算同样受欢迎。云计算是一种计算资源,集合了海量的数据处理,与大数据、人工智能都有着紧密联系,而粒计算正是处理海量数据,尤其是不确定性数据的好手。云计算可以根据用户需求通过网络对松散耦合的粗细粒度应用组件进行分布式部署、组合和使用,形成多粒度或者可变粒度的服务。云计算的技术底层架构中,分布式操作系统也支撑软件的多粒度和可变粒度。由于云计算本身的通用性特点,在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行,这都需要对海量的不确定数据进行计算处理,这时就需要粒计算。云计算提供的服务也是个性化的,是多粒度和可变粒度的,提供的是细粒度服务。在云计算中,为了保证计算和存储等操作的完整性,在实现上要考虑很多大规模分布式计算机集群进行海量数据处理时容错处理问题,在出现部分失效的情况下计算任务仍然能够正确执行,这时粒计算就会发挥作用。粒计算本身就可以处理大量具有不确定性的数据,当海量数据中掺杂着无用甚至是错误的数据,在粒计算的处理下,依然能够得到最佳的正确结果,粒计算本身就具有容错性。粒计算还可以将计算任务更加优化地分解和并行执行,对于每个未完成子任务,粒计算都会启动一个备份子任务同时执行,无论初始任务还是备份子任务处理完成,该子任务都会立即被标记为完成状态,通过备份任务机制可以有效避免因个别节点处理速度过慢而延误整个任务的处理速度,粒计算可以在云计算中大展手脚。  云计算是一种新型的超级计算方式,以数据为中心,是一种数据密集型的超级计算,对海量数据处理操作非常频繁的,需要新的算法适应,这时粒计算应运而生,将会更好地完成海量数据处理任务。粒计算是云计算的最佳拍档,随着云计算要处理的数据量越来越庞大,大量无用甚至错误的数据影响到了云计算的处理效率和结果,引入粒计算后,可以有效提升云计算的计算效率,充分地发挥出云计算的优势。2017上半年工控系统安全威胁概况_安防互联

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    如今,印度数据中心市场有了巨大的增长。据调研机构Gartner公司的报告,印度已经成为亚太地区2016年增长最快的市场之一。目前印度的数据中心市场价值达22亿美元,预计到2018年将达到45亿美元。这一巨大增长的主要驱动因素是其数据和数字智能设备的增长,数字化,以及该国推出的数字印度运动。自建专用与外包模式数据中心运行通常采用两种主要模式:第一种为组织内部自建,称为专用数据中心。第二个是外包模式,企业从外部数据中心获得商租赁空间和托管服务。如今,由于零资本投资,高运营效率和可扩展的基础设施的发展,许多组织正在从专有数据中心模式转向外包模式。根据Frost&Sullivan(F&S)关于亚太数据中心2017年发展报告,受到大型企业和高度管制的行业如银行、金融服务和保险(BFSI)等影响,尽管更多的企业采用外包模式,但专属数据中心还是主导着数据中心的总体收入,因为这些行业需要严格的数据保密和完整的业务管理。数据中心本土化近几年来,许多国家制定了数据本土化的法律法规。此外,由于监管和安全的原因,印度的许多组织,特别是保险(BFSI)行业的组织,都不愿意在境外的数据中心托管自己的数据。因此,一些国际数据中心提供商不得不在印度本土设立数据中心。最近,美国科技巨头甲骨文公司表示,将在印度建立一个本土数据中心来扩展云服务。IBM公司在印度的孟买和钦奈拥有并运营了两个数据中心;NTT 通讯公司在印度运营了三个数据中心,分别位于孟买,班加罗尔和诺伊达。NTT在印度的数据中心基础设施即服务据Gartner公司介绍,印度将在今年年底前将基础设施即服务(IaaS)作为传统数据中心的外包业务。印度2017年传统数据中心外包支出预计将达到5.59亿美元,而云计算支出将达6.77亿美元。 Gartner公司的分析师还预测,到2021年,云计算和存储即服务将比传统的数据中心外包的规模多出三倍。对于云计算,移动性和分析技术的关注,使许多组织重新考虑其数据中心战略。印度的组织正在评估其数据中心架构,并将为他们提供灵活性,敏捷性,以及新应用程序负载所需的规模。IAMAI公司总裁Subho Ray认为,印度有可能在全球数据中心市场占有很大份额。但是,印度需要解决数据中心运营的风险和障碍,并为企业建立数据中心基础设施提供正确的激励措施。印度数据中心市场将有光明的未来,但这一切都取决于效率和规模的提升。黑客组织发起DDoS攻击:目标金融机构,国内外已多家中招!_安防互联

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    随着网络安全产业综合体全面展开,所有主要参与者,从政府和国家赞助团体,到犯罪分子和供应商以及他们的股东,我们都想知道这个反乌托邦地狱世界将会发生什么样的恐怖事件。2017年毁灭性的WannaCry和NotPetya勒索软件变种,它们将网络安全带入了主流焦点,从银行诈骗的概念转变为依赖于具有真实物理后果的关键系统的医院和企业。到2018年,就像GDPR生效一样,数据泄露影响了各个行业的数百万客户,包括Reddit,Facebook,优步,英国航空和万豪连锁酒店等家喻户晓的客户。面对这些越来越复杂的攻击方法及过往的数据,我们分析2019年在网络安全方面有如下表现:1、更好,更智能的物联网僵尸网络 强大的物联网(IoT、僵尸网络的第一个真正的全球案例是2016年的Mirai。它是通过几行非常简单的代码实现的,针对像IP摄像机这样很少有安全或更新的对象连接到互联网,并设法打倒了相当大的互联网。Malwarebytes的主要恶意软件分析师克里斯ⷥš伊德指出,2018年,数千台MikroTik路由器被妥协,悄然转变为加密硬币矿工。他说:“这只是我们在新的一年中可能会看到的开始,越来越多的硬件设备受到损害,以提供从硬币矿工到恶意软件的所有东西。”“路由器和物联网设备的大规模妥协将会发生,并且它们比计算机更难修补。即使只是修补也无法解决设备受感染的问题。” 卡巴斯基补充说,物联网僵尸网络将继续以“不可阻挡的”速度增长,这将成为一个不容低估的反复警告。从最终用户的角度来看,物联网设备安全性的缓慢推动了政府的监管,各国立法要求物联网网络的安全性势在必行。这对于面临最高风险的医疗保健,运输,能源和制造业尤为重要。2、攻击关键国家基础设施 国家基础设施面临网络攻击者的威胁。虽然这些类型的攻击例子相对稀少,但一些专家警告说2019年可以看到国际网络领域攻击变得更加明显。这些受到金钱驱动的攻击者可能会看到该国目前对关键国家基础设施的处理方式存在缺陷,并且在其修复之前因财务原因而受到打击。如那些设备安全性差,对个人,企业,公用事业以及最终的国家安全构成严重风险。如网络犯罪分子可能人为地夸大计量读数,使得账单更高,但最终可能导致对我们的电网发生灾难性的攻击。3、加密劫持 2017年看到郁金香风格的繁荣和加密货币的萧条,2018年看到密码升级的显着上升,即控制设备或设备网络以使用额外的计算进行加密挖掘的过程。Webroot在其年中威胁报告中甚至声称,加密占据了所有威胁的35%-并且其客户试图在百分之三的时间内访问运行加密脚本的网站。最受欢迎的加密挖掘域名是Xxgasm.com,流量占31%,而Coinhive.com占流量的38%。Bitglass的首席营销官Rich Campagna表示,“这种技术结合了两种常用的攻击方式:当恶意个人使用适当设备的计算能力以便采用加密货币时,加密抢占,以及在非法第三方劫持企业云资源时引发云计算。总之,这两种黑客攻击方法可以用来以高速加速的方式挖掘加密货币。4、更多勒索软件 勒索软件已经持续了很长时间,这种破坏性的影响和相对简单,只需在黑市网页上点击购买脚本即可实现。5、传统勒索方式 正如2018年所见,大规模电子邮件、短信等骗局声称会损害受害者的视频信息和密码,然后企图勒索受害者,索要赎金。而大多受害者愿意支付赎金,确保他们的声誉不受到威胁。6、APT小组,民族国家,国家支持的攻击 卡巴斯基认为,高级持久性威胁组织(Fancy Bear,Shadow Brokers、可能会做更多的事情来掩盖他们的踪迹,如直言不讳的品牌或签名攻击,这将使检测和归因“极其困难”。这种新方法中最可能的方案之一是构建满足高度特定目标的工具。据Recorded Future战略威胁开发总监Priscilla Moriuchi称,国家基建团体可能会越来越关注电信公司和互联网服务提供商。她说“电信和互联网服务供应商融入了互联网的结构,为威胁行为者提供了对可信基础设施的访问,以实现二次攻击或入侵。它们也是全球电信的中点,对这些类型的公司的入侵不仅可以暴露用户数据,还可以暴露电话,短信,地理历史,联系人等等”。7、加密的流量恶意软件 增强对加密重要性的理解很可能被隐藏在加密流量中的恶意软件本身的群体利用。Barac的创始人兼首席执行官Omar Yaacoubi指出谷歌的研究表明,所有流量的80%将在2019年加密,而普华永道的一项研究表明,60%的攻击将发生在加密流量上。Omar Yaacoubi说:“加密的缺点是安全工具无法检测恶意软件的加密流量,使其成为威胁行为者隐藏任何恶意流量的理想场所,Vanson Bourne最近对500位首席信息官进行的一项调查发现,90%的公司经历过或预计会使用SSL / TLS进行网络攻击,87%的公司认为他们的防御效果较差,因为这种新兴趋势会将恶意软件埋在加密流量中”。8、人工智能辅助冒名顶替者Nvidia本月刚刚推出了非常栩栩如生的人脸渲染,这种面部渲染技术可以用来创造全新的人物角色。而对于这种技术最终会不会落入坏人的手中是很难保证的。2019:数据中心托管四大趋势_安防互联

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    企业选择合适的数据中心,是企业重大事项的决策之一。一个合适的数据中心选择将会对业务的运行产生极其重大的影响。U智充分了解这其中所涉及的相关的知识,整理出下面的五个方面的考虑因素,相信可以帮助到一个企业明智地选择数据中心。 1 可靠性因素一旦企业发生计划外的数据中心停电事故所造成的损失代价或将会是极其惨痛的。那么即使仅仅一分钟的停机中断也会构成大问题。所以,Tier IV级数据中心是最为强大的选择,较之Tiers I级至III级数据中心(Tier I数据中心是最简单的服务于小型企业的数据中心),Tier IV级数据中心也不容易出现故障。如果企业希望确保所有关键资源的100%的可靠性和正常运行时间,请务必在选择数据中心时牢记这一规模要点。2 地理位置因素我们都知道,地理位置因素是我们在购置房产,选择新家时最为关键的考虑要素。而这一要素对于数据中心的房产也同样适用。数据中心的设施也是相当重要的,因为其可以提供额外的安全性,并进一步保护您企业的业务和重要的数据免受人为或自然灾害的侵害。所以地址位置因素就显得尤为重要。3 可扩展性对企业而言,一处数据中心现在可能看起来很好,但其是否能够在未来几年充分满足贵公司的业务需求吗?您肯定希望所选择的数据中心能够与企业一起成长,提供不同级别的灵活性,以满足不断变化的需求——从额外的空间到电力甚至网络连接。4 网络连接一些数据中心设施可能被限制在只有一家或几家网络运营商。故而我们建议您企业寻找一家运营商中立的数据中心,可以让您的企业访问全球多家网络运营商。运营商中立的数据中心允许您直接连接到最适合您业务运营的网络提供商。 此外,请务必记住,拥有庞大而多样化的海底电缆网络的数据中心可以为您的业务增加网络连接性,并为网络提供商提供更多种类的可用服务。5 安全性 数据中心的安全性和可访问性也是企业在考虑选择数据中心的一大因素。如果可以的话,请考虑一处在当地有提供数据保护立法的数据中心,这样可以使数据中心的隐私保护得到保障。亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云格局有何不同?_安防互联

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    2010年以来,全球数据中心平稳增长,从2017年开始,伴随着大型化、集约化的发展,全球数据中心数量开始缩减。截至2017年底,全球数据中心有44.4万个,预计2020年将减少至42.2万个。从部署机架来看,单机架功率快速提升,机架数小幅增长,2017年底全球部署机架数达到493.3万架,安装服务器超过5500万台,预计2020年机架数将超过498万,服务器超过6200万台。 2017年全球数据中心市场规模近465.5亿美元(仅包括数据中心基础设施租赁收入,不包括云服务等收入),比2016年增长10.7%,预计 2018 年将达到514亿美元。从行业应用来看,仍以互联网、云计算、金融等行业为主。 国际上IDC企业加速全球扩张,保持领先优势国际领先的IDC企业加大全球扩张,通过投资并购等方式在全球各地建设数据中心提供全球化服务。据Synergy调查显示,全球数据中心收购交易量在2017年创下历史新高,达48宗,并购交易规模达200亿美元。单笔交易规模逐步提高,2017年有31宗交易价格超过1亿美元,其中有12宗交易的收购价格在10亿美元-100亿美元。   美国Equinix对verizon、IO和Itconic的收购,2017年公司净市值达到68.50亿美元,总机柜数量达到24.26万个。通过大型并购交易和原有市场增长,Equinix已经牢牢占据托管市场第一的位置。   全球数据中心围绕市场需求聚焦发达城市  受市场需求驱动,全球领先的传统IDC企业数据中心资源重点围绕经济发达、用户聚集、信息化应用水平较高的中心城市布局。Equinix目前在全球范围内拥有196个数据中心,遍布美洲、亚太、EMEA地区,主要位于全球个区域中心城市,如北美的亚特兰大、芝加哥、纽约、硅谷、华盛顿,EMEA地区的巴黎、都柏林、阿姆斯特丹、伦敦,亚太地区的悉尼、上海、东京等城市。   亚马逊、IBM等提供云服务为主的新型IDC企业,其数据中心亦主要布局与中心城市。亚马逊AWS云在全球运营着55个可用区,每个可用区由一个或多个数据中心构成。IBM云数据中心遍布全球,数量达到60个,其中33个数据中心用于承载公有云业务。亚马逊和IBM的数据中心分布在北美、亚洲、欧洲和大洋洲四个大洲,大多位于经济发达的大型城市,如洛杉矶、华盛顿、伦敦、法兰克福、东京、香港、悉尼、北京等城市。互联网数据中心并没有消亡,但它正在发生变化_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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    云计算,不必细说谁都知道是什么,人们多多少少都有所耳闻。云计算是继20世纪80年代大型计算机到C/S转变之后,IT界的又一次巨变,它通过互联网将某计算任务分布到大量的计算机上,并可配置共享计算的资源池,且共享软件资源和信息可以按需提供给用户的一种技术。云计算真正作为一个新兴技术得到IT界认可是在2007年左右,经过这十年的普及和发展,云计算早已走进千万个数据中心,成为IT世界里炙手可热的技术门类,并可以在未来的一段时间内继续获得长足发展。云计算固然好,但也有不少的缺陷和使用限制,这样才出现了雾计算、霾计算等技术,这些技术都是针对云计算做的很好的补充,满足多样化的市场应用需求。本文也介绍一个新技术,就是粒计算,粒计算同样是和云计算有着千丝万缕的联系。  其实,粒计算比云计算的概念出现得还早。在1997年时,美国一大学教授首次在论文中提出了粒计算,这标志着涉及多学科的一个应用研究领域产生。此后,国外诸多学者对它进行了研究,提出了许多有关粒计算的理论、方法和模型,现已成为研究模糊的、不精确的、不完整的及海量信息处理的重要工具。粒计算是一个含义广泛的术语,覆盖了所有有关粒的理论、方法学、技术和工具的研究,并认为粒计算是模糊信息粒化、Rough集理论和区间计算的超集,是粒数学的子集。粒计算是在问题求解中使用粒子,构建信息粒化,将一类对象基于不可分辨关系、相似性等特征划分为一系列粒。粒计算模型分为两大类:一类以处理不确定性为主要目标,如以模糊处理为基础的计算模型,以粗糙集为基础的模型,侧重于计算对象的不确定性处理。模糊概念是粒计算的主要组成部分;另一类则以多粒度计算为目标,如商空间理论。从不同的粒度上分层次地处理它们,降低处理复杂问题的复杂性。信息粒广泛存在于现实世界中,是对现实的抽象。  粒计算虽然诞生得早,并没有云计算发展得快,只是到最近才火了起来,这来源于人工智能和大数据技术的热宠。在这两个方面进行粒计算,意义不同凡响。人工智能和大数据的诞生,是因为人们试图从人类思维和生物界的一些规律中得到启发,创建相应的计算模型,应用到信息科学中去,而粒计算则在更高层次上模拟了人类的思维规律。当人工智能掌握“粒计算”,就会像显微镜一样,能分析海量信息,这将对科学界和人类社会都产生深远影响。当大数据遇到了粒计算,可以对大数据所表示的领域信息进行粒度分析,确定可能的粒度层次数目、各层次上信息粒的语义以及根据领域知识能够断言的信息粒之间的相关关系,这些粒度分析结果及其质量可直接影响后续的大数据处理的准确性和效率。目前,大数据开源平台的蓬勃发展,适用于不同应用场合的系统层出不穷,针对具体数据选择适合的多粒度建模,实现对特定粒计算模型的支持,可以更好地进行海量数据分析。所以,人工智能和大数据再火,也需要依仗粒计算等这些新技术来实现,否则就是空中楼阁,没有任何现实意义。海量的数据中大量都是不确定的,模糊的,这给粒计算提供了广阔的发展空间。  不仅在大数据、人工智能这些领域,在云计算里,粒计算同样受欢迎。云计算是一种计算资源,集合了海量的数据处理,与大数据、人工智能都有着紧密联系,而粒计算正是处理海量数据,尤其是不确定性数据的好手。云计算可以根据用户需求通过网络对松散耦合的粗细粒度应用组件进行分布式部署、组合和使用,形成多粒度或者可变粒度的服务。云计算的技术底层架构中,分布式操作系统也支撑软件的多粒度和可变粒度。由于云计算本身的通用性特点,在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行,这都需要对海量的不确定数据进行计算处理,这时就需要粒计算。云计算提供的服务也是个性化的,是多粒度和可变粒度的,提供的是细粒度服务。在云计算中,为了保证计算和存储等操作的完整性,在实现上要考虑很多大规模分布式计算机集群进行海量数据处理时容错处理问题,在出现部分失效的情况下计算任务仍然能够正确执行,这时粒计算就会发挥作用。粒计算本身就可以处理大量具有不确定性的数据,当海量数据中掺杂着无用甚至是错误的数据,在粒计算的处理下,依然能够得到最佳的正确结果,粒计算本身就具有容错性。粒计算还可以将计算任务更加优化地分解和并行执行,对于每个未完成子任务,粒计算都会启动一个备份子任务同时执行,无论初始任务还是备份子任务处理完成,该子任务都会立即被标记为完成状态,通过备份任务机制可以有效避免因个别节点处理速度过慢而延误整个任务的处理速度,粒计算可以在云计算中大展手脚。  云计算是一种新型的超级计算方式,以数据为中心,是一种数据密集型的超级计算,对海量数据处理操作非常频繁的,需要新的算法适应,这时粒计算应运而生,将会更好地完成海量数据处理任务。粒计算是云计算的最佳拍档,随着云计算要处理的数据量越来越庞大,大量无用甚至错误的数据影响到了云计算的处理效率和结果,引入粒计算后,可以有效提升云计算的计算效率,充分地发挥出云计算的优势。2017上半年工控系统安全威胁概况_安防互联

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    1、主体内容:可以认为是页面最想表达的内容总和。对于内容详情页来说,主体内容指从标题开始至正文内容结束,翻页区域也被视为主体内容,文章后的评论、分享、推荐等不视为主体内容。2、首屏:用户点击搜索结果后进入移动页面,不滑动屏幕即看到的所有内容,称为首屏。3、一屏:用户滑动屏幕至主体内容展现结束之前,在页面任意位置停留时看到的所有内容,称为一屏。4、移动端适配:为了使PC页面能够在移动端正常展现的手段,保证用户不需要缩小、放大、左右滑动即可看清全部字体。5、列表页:指信息聚合展示的页面,包括图片列表页、问答列表页、文章列表页、黄页信息列表页等。6、详情页:指信息全部展开显示的页面,包含文章内容页、问答详情页、商品详情页等。7、广告:指为了某种特定的需要,通过一定形式的媒体,公开且广泛地向公众传递信息的宣传手段;本白皮书中的广告泛指所有在落地页中出现的面向用户的传播行为。需要注意的是,对网站自有产品的推广也视作广告。8、APP引导:引导用户下载安装或激活调起APP的行为,包括大段文字、图片、弹窗浮窗等形式。百度移动搜索为了降低用户获取内容的成本,要求凡可在H5端观看、操作的内容及功能,均不可引导甚至强制用户下载APP来解决。9、一跳页面:从百度搜索结果点击进入落地页时,进行第一次跳转后到达的页面。10、多跳页面:从百度搜索结果点击进入落地页后,进行二次或多次跳转所到达的页面。疫情催化,聚焦10100亿大数据红利_安防互联

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    上线4年,小程序终于开放分享到朋友圈功能,接入微信最大开放流量池,小程序将新增一个重要的流量入口来源!最近有部分网友透露,小程序的部分开发者收到了分享到朋友圈内测邀请,只要将相关的代码文档加入到自己的小程序,就能实现转发到朋友圈的功能,老规矩还是还是采取内测邀请制,跟之前的视频号一样邀约制,逐步开放,目前是先紧着安卓端接入,iOS后续跟上,已经有部分小程序商家成功上车。朋友圈作为微信唯一的开放流量池,是群聊和其他微信入口根本无法比拟的,几乎从上线小程序开始很多人就应该是奔着朋友圈的流量来的,对于小程序开发者来说,将小程序分享到朋友圈,几乎是梦寐以求的功能。 不过之前腾讯对小程序转到朋友圈仅在自己的朋友圈广告业务中测试了几波,全面开放分享大家都在等,不光是一些微商和小企业,就是类似拼多多、KFC、麦当劳、摩拜单车等大厂也在观望,毕竟,开放小程序意味着开放商业营销流量入口。随着微信开始灰度测试部分商家已经上车,这次小程序全面开放分享朋友圈应该实锤了!对于站长,微信开发者和一些微信小程序商家来讲,小程序这次算是终于迎来破圈了!安防互联提供优质小程序服务器部署业务,支持24小时在线运维,BGP直连网络速度快,价格优惠,有小程序搭建需求的用户欢迎点击下图了解一下外贸网站快速推广的12个渠道_安防互联

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    一般建议用户根据自身网站访问量,网站页面大小,以及对网站访问速度的要求进行评估,购买一个初始带宽。在主机运行一段时间后,对访问日志进行分析,可以计算出真实的日流量,结合自身对网站速度的感受,适当购买带宽。在评估带宽需求时,需要考虑以下因素:  1.访问高峰时段的并发数;  2.网站缓存设置,如果访问的都是老用户开启缓存可以大幅节省带宽;  3.网站压缩设置,开启压缩可以节省一部分带宽,建议开启静态压缩功能;  4.外部链接,如网站访问调用外部数据库,同样需要占用带宽。  带宽的简单计算方法:  需要购买带宽 = 网站页面大小(字节) * 8 / 预期下载时间(秒) * 并发数  例如:访问高峰时段会有5个人同时访问,页面大小1MB,希望访问下载时间5秒  需要购买带宽 = 1048576字节 * 8 / 5秒 * 5 = 8388608 bps = 8Mbps  根据以上算法,您就知道选择多大的带宽了。如果您需要购买云服务器,不妨到美猴云网站上了解一下,自主选择CPU、内存、带宽等配置,后期也可随时扩展配置,非常方便!盖茨错了!这才是应对机器人取代工作的最佳方案_安防互联

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    raid0和raid1是较为早期的raid架构,使用也较为广泛,应用场景也多,很多人搞不清raid0和raid1有什么区别。raid0的原理 raid0是利用多块硬盘的读写,在写入数据的时候将同一份数据分解成多个部分分别写入多个硬盘,这样单块的单元盘只需要负担一部分的数据的写入,这样运行速率大大提升,而读取的时候再将每一份的单元盘中的数据组合起来同一读取,其运作方式类似仓库搬运,将同一批货物交给多个人搬运。理论上组成的单元盘数量越多,速度就越快。这种架构方式有一个致命缺点——没有数据冗余,只要其中任何一块单元盘出现数据损坏,那么整个系统就报废了,因此单元盘越多,数据文件传输越快,相对的出现系统崩溃的概率也越大。 为什么要使用raid0既然raid0这么不安全为什么还要使用。因为其速度十分可观在大规模数据复制转移的时候是十分好用的,如果对于数据安全的需求不大的情况下是值得推荐,至于速度要达到多少程度,要使用多少单元盘,用户可以根据自身的不同情况进行调整。raid1的原理 所谓raid1就更好理解,实际上就是使用两块硬盘存储同一份数据,并且由硬件或者软件raid媒介进行实时备份同步,这么做的好处是安全性高,只要两块盘中的任何一块硬盘数据是完整的,整个架构就能正常使用,但是这时安全性就不可靠了,要及时更换新硬盘进入重新同步,才能保证安全性。raid1的安全性是最高的,然而相对的raid1的读取速度是最慢的,性价比也是最低的,因为每一份数据都要拷贝进两块硬盘中,因此在做raid1的时候对于raid媒介的要求就比较高了。因此在做raid1的时候推荐使用硬件raid,因为其有独立芯片可以有效降低cpu的计算负担。 为什么要使用raid1 raid1更适用于无需频繁读写的重要数据备份,例如重要的商业文档,机密数据等。以上就是raid0与raid1的区别,站长们可以根据自身的不通情况进行选择。在租用安防互联海外服务器时,24小时在线客服也提供raid架构服务,欢迎随时联系从raid0到raid7,raid阵列各级别介绍_安防互联

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    最近,亚马逊云计算服务出现了误差,为其行业带来了不小的影响,也使不少业内人士开始担忧此事件将会激起用户对云计算服务的不信任,并为正在快速增长的韩国服务市场带来更多阴影。另外,包括电商平台Coupang和易斯达航空在内的几十家韩国公司在周四早上都遭遇了网页和手机客户端不能访问的问题,这些公司分布于不同行业但均是亚马逊云服务的用户。这次事故暴露了号称第四次工业革命核心技术领域之一的云计算的不稳定问题,并为业界带来不小的震动,因为亚马逊力压谷歌和微软占据全球云计算市场33%的份额,位列第一。 亚马逊随后声明是域名系统的错误导致了这次短暂的宕机,但并没有提及为受影响客户提供补偿的信息。现在越来越多的公司正借助云计算服务来满足旗下网站和移动应用日益上升的同步访问人数所带来的技术需求。云服务能根据情况自动增加或减少应用的服务器数量。但如果稳定性和安全性得不到保障,这一切也都失去了意义。 由于还没有太多公司和政府部门将系统转移到云平台上,以及对高效处理海量数据的需求正逐步增加,最近开始增长的韩国云服务市场可以说是潜力巨大。政府也向私营云服务提供商开放相关公共领域以促进行业发展。 但这一次拥有最好技术的业内头号玩家亚马逊意外翻车,表明云计算服务还不是百分之百的可靠,也给云服务下一步的扩张泼了盆冷水。防御DNS攻击成本报告:机构2018年平均损失71.5万美元_安防互联

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    网络是数据中心最为重要的组成部分,完成了所有设备之间的互连,并让各种数据在不同设备之间畅通传递,包括现在火热的云计算、大数据及虚拟化技术都要依仗网络。有些时候,网络带宽的高低已成为了影响数据中心业务部署发展最为关键的因素。       网络是数据中心最为重要的组成部分,完成了所有设备之间的互连,并让各种数据在不同设备之间畅通传递,包括现在火热的云计算、大数据及虚拟化技术都要依仗网络。有些时候,网络带宽的高低已成为了影响数据中心业务部署发展最为关键的因素。网络带宽就像服务器CPU的计算能力一样,在固定大小面积的一块芯片上要提升计算能力,需要不断在技术上寻求突破,对于网络带宽同样如此,单端口带宽是决定网络带宽水平的重要依据。当然,我们可以通过多链路捆绑以达到更高的带宽,但这样不仅浪费传输线路,而且对带宽并没有明显提升。比如:我们可以将四个10G端口做链路捆绑,得到40G总带宽,但线路要铺设四条,如果用40G端口,一个端口就能够满足,而且若四个40G端口做链路捆绑就能够得到160G的带宽。这样,通过提升单端口带宽得到的效果最显著,所以很多数据中心都在追求更高的单端口带宽技术。    数据中心网络主要采用以太网协议转发技术,回望这几十年的以太网发展史,网络带宽已经从最开始的1M发展到现在的100G。数据显示,2016年,全球100G光模块的出货量接近100万只,100G光模块销售额也达到了11.5亿美元,相比2015年的4.6亿美元,增幅高达150%,2017年仍将继续保持高速增长。要知道40G/100G的标准IEEE802.3ba也仅是在2010年6月才发布,距今还不到7年,可以太网从诞生到现在也不过才44年,从1M到10G用了三十年,而40G/100G也就发展了十年而已,速度提升的越来越快。如今40G端口已经成为数据中心的标配,作为数据中心的出口,40G 的光模块出货量基本和10G持平,很快可以超越10G。而在一些大型数据中心,40G端口只能作为接入,用100G端口作为出口与广域网互连,这样一下子大大提升了网络带宽。虽然100G的价格依然比10G和40G高出不少,但依然阻挡不了数据中心对100G的旺盛需求。    随着100G大规模步入商用,很多人又瞄上了400G,甚至更高。其实在光纤里传输速度达到100G难度已经很大了,实现400G的难度将会更大。100G在技术实现上,实际上是将10G的光纤做捆绑,最多10根这样来达到100G的带宽,这里虽然在模块和光纤体积上有了明显缩小,但技术上并没有很大的突破。只是在速率打包上存在一些挑战而已。然而如果做400G还用光纤捆绑的方式就行不通了,那需要40根10G的光纤,因为已经很难再将10G光纤做得更细了,这必须要从根本上解决速率传输问题。400G面临的主要问题是传输距离和频谱效率的平衡问题。由于400G速率相对于100Gbit/S提升了4倍,如果采用与100G完全相同的技术,那么对于光电器件的带宽响应也要提升4倍,目前的器件无法满足。还有    速率提升到400G后,端口对于光信噪比的要求显著增高,这就意味着传输距离将会明显缩短。到目前为止,还没有看到能够很好解决这些问题的标准出台。虽然已经有三个比较明确的技术解决方案,但每种都有一些缺陷,更是达不到商用的程度,所以400G的标准出台也还要等待一些时日。早在2014年,IEEE802执行委员会就批准了400G以太网工作组成立,命令为P802.3bs。经过产业界各方的共同努力,草案D1.0已经于2015年9月推出,目前已经进入草案D3.0的征求意见阶段,预计在2017年底能够正式发布标准。随着有关标准的成熟推出,将为后续400G产业发展起到较大的推动作用。    实际上,网络带宽从1M到400G,提升的速度是越来越快了,尤其是1G之后,不到10年就能提升一个数量级。未来网络带宽能够达到多少,极限是多少,谁也说不清。曾有专家理论计算以太网传输速度的极限是1000G,即单端口传输速率无法超过1000G。这个依据的是香农理论,香农理论决定系统的频谱效率越高(容量越大),信号无误码传输需要的信噪比就越大,过大的信噪比会导致光传输距离大幅缩短,当端口速率达到1000G时,传输距离已经很近了,根本没法实用。不过美国加州大学圣巴巴拉分校在2015年就已经研发出1000G的端口带宽,并声称可以在2020年研发出10000G,即10T的以太网端口带宽,一举突破以太网理论速率限制,虽然没有说明传输距离有多远,但至少是可以理论实现的。如果这个真正变成现实的话,将彻底打破现有1000G速度理论极限的说法。其实我们回头看以往的科技历史,在万维网出现之前的20年间,以太网的速度增幅大约为10年左右一个量级:1973-83年为10Mbps,1993年为100Mbps,1998年为1G,2002年为10G,2013年为100G,一切在当时看都是不可能的事情,现在也都实现了,聪明的人类总是会找到解决问题的办法的。可以预计在2019-20年IEEE可能会成立1Tb(1000G)研究小组,然后到2023-24年,1Tb以太网标准也将会获得通过。20年后是10T以太网;30年后是100T;40年后将出现1Pb以太网。到那时下载一个4D大片也只需要1秒,瞬间完成。相信科技可以改变一切。    数据中心的网络带宽需求从未停止,伴随着移动设备的普及化、视频业务的流行化、移动互联的深入化,数据中心对带宽的需求只会持续增加。数据中心只能被动地去扩展网络容量,40G、100G、400G甚至1Tb都有可能,只要有需求,就会有人愿意去做这方面的技术研究,突破现有网络带宽的极限。在未来,数据中心网络带宽没有最高,只有更高。没有人知道未来网络带宽的极限是多少,也没有人能够预测,但只要有实际需求,只要数据中心带宽需求不断提升,就可能会出现新技术突破现有带宽限制,一切皆有可能!基于无尺度网络模型的启发——一种新型数据中心架构的设想_安防互联