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代理服务器怎么工作

在使用linux的过程中, 有时会出现因为安装系统时分区不当导致有的分区空间不足,而有的分区空间过剩的情况.比如: 我在安装系统时给/usr/local分配器了5G的空间,但使用一段过程后发现, /usr/local最多只用到了1G.这样可以将/usr/local大小调整为1G. 空出4G留作他用.本文归纳了在不破快文件系统数据的前提下对文件系统大小进行调整的方法.这里采用的是"拆东墙, 补西墙"的方法. 当然, 如果你的磁盘中有未分区的空闲空间, 你就不用减小某个分区的空间了. 准备工作(一) 备份首先组好备份要更改的分区中的文件. 对磁盘的操作也许会导致数据的丢失. 开始工作之前最好将重要的数据保存到别的分区.(二) 获取相关信息1, 运行 $ df , 查看文件系统信息. 记下你想要调整的分区对应的挂载点和设备文件.这一步是为了查看/usr/local对应/dev/中的哪个设备文件. 本文以/dev/hda7为例.2, 运行 # sudo fdisk /dev/sda . 进入fdisk , 按下p, 查看磁盘分区信息. 记下/dev/sda8的起始柱面号, 终止柱面号. 设他们分别为start, end. 并记下一个"Unit"包含多少字节.注意, 文件系统大小和磁盘分区大小是不能等同的: 起码他们的计量单位不同. 在文件系统中, 一般用KB, MB, GB为单位. 但在fdisk中, 是以磁盘的"unit"值(即一个柱面中包含的字节数)来计算的. 我们运行 # fdisk /dev/sda后, fdisk显示如下信息:Disk /dev/sda: 163.9 GB, 163928604672 bytes255 heads, 63 sectors/track, 19929 cylindersUnits = cylinders of 16065 * 512 = 8225280 bytes(三)计算终止柱面号e.g: 原先/usr/local的大小为5000 MB, 起始柱面号为2550, 终止柱面号为3157. 那么我现在要将它的大小改为1000MB, 应该这样计算终止柱面号( [3.2] = 4 ):终止柱面号 = 2550 + [(1000 * 1024 * 1024 ) / 8225280] = 2678使用fdisk删除原来的分区(以前分区的数据不会丢失!). 然后新建一个分区, 新分区于旧分区唯一的区别就在于分区大小不一样, 这表现在他们终止柱面号不同.增加分区大小: 终止柱面号设置为空闲空间的最后一个柱面号.减小分区大小: 终止柱面号由计算得出.开始调整在开始调整之前, 最好拿一张纸记下要调整的分区的下列信息:调整前大小, 调整后大小. 它挂载在哪个目录, 对应于/dev/中的哪个设备. 起始, 终止柱面e.g: 调整前: 5G, 调整后: 1G, 挂载点: /usr/local, 对应于/dev/hda7. 起始,终止柱面分别为2550,31571,卸载分区最好在runlevel=1的情况下卸载.#umount/dev/2,检查文件系统的一致性#fsck-n/dev/3,如够是ext3系统,还要去除日志#tune2fs-O^has_journal/dev/注意:取出日志后的ext3系统是无法挂载的,使用#tune2fs-j/dev/重建日志.4,调整文件系统大小#resize_reiserfs-s1000M/dev/hda7调整完文件系统的大小以后,再使用以下命令以文件系统进行全面的检查:#reiserfsck--check--fix-fixable/dev/hda75,进入fdisk,调整分区大小#fdisk/dev/hda由于内核仍然使用旧的分区表,重启之后再进行后面的步骤.通过以上步骤,我们已经完成了硬盘分区大小调整的操作,接下来回到重新调整文件系统大小的问题上来。由于硬盘分区是按照柱面来计划的,我们要在resize_reiserfs步骤上就一步到位调整文件系统大小与硬盘分区大小正好相等是比较困难的事情。 所以一般是调硬盘分区比文件系统要大一点点,然后再通过以下命令进行同步(当然如果你不在意硬盘分区里面存在部分空间的话也可以忽略以下步骤):#umount/home/#resize_reiserfs/dev/hda6这样,就将/usr/local的大小调整为1G,留下了4G的空闲磁盘空间。安防互联提供海外服务器租用,全面支持多种linux系统,并为客户提供多种增值服务,24小时在线运维,欢迎广大用户联系24小时在线客户租用海外linux服务器。raid5两块硬盘掉线数据恢复成功_安防互联

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    随着AI、大数据时代的到来,数据中心的业务也不断在演变,新的技术不断的融入到数据中心。这其中,智能化的数据中心包含两方面含义。智能化的数据中心如何建设? 一方面是数据中心如何基于海量数据,利用人工智能的技术,进一步去优化数据中心的运营;另个方面是数据中心会越来越多地去承载大数据的业务,去承载人工智能训练的场景以及人工智能应用的场景,在这个场景下数据中心自身需要去适应新的智能化业务的需求。智能化数据中心发展的三部曲 在中国电信北京研究院副总工程师杨明川看来,智能化的数据中心的发展可以被归纳为三个阶段。在当前阶段,除了传统的以CPU为核心的数据中心外,还要考虑人工智能的需求,比如:建设CPU和GPU联合的资源池以及建设开展面向边缘计算场景的FPGA等计算的资源池。在这一过程中,AI驱动的数据中心节能、AI驱动的计算、存储和网络的自动化优化和智慧运营以及AI驱动的巡检机器人等等,特别是在面向运营商特有的NFV场景中的一些故障的监测、排除等,这些都是当前的智能化数据中心正在面临的新需求、新挑战。到了下一个阶段,则会提出更高的统一和融合化的需求,包括边缘和核心的统一以及AI和各个系统的融合、标准化和物联网化。尤其是未来整个数据中心在边缘,甚至在边缘的设备和边缘的数据中心之间,它们进一步的统一和融合,也是未来我们需要重点考虑的地方。而在最终阶段,则是希望能够实现完全自动化的数据中心。四方面助力智能化数据中心建设 对于运营商来讲,现在这个阶段去构建智能化的数据中心也面临着很多的挑战,包括在基础设施层面的改造、如何去适应人工智能和大数据一些新的业务需求、怎么提供更丰富的API接口以及更多的数据存储。对此,中国电信正在积极思考在未来智能化的数据中心里可以做一些什么样的探索。“我所在的中国电信北京研究院做了一些尝试,主要包括四大方面。”杨明川讲到。首先,第一个方面是智能化的数据中心节能技术。很多专家也都讲过在物理基础设施层面,可以开展很多节能方面的技术研发,引入很多节能相关的设备,从而降低我们数据中心的能耗。针对此,杨明川主要介绍了一个纯软件的方法,它的思路是对数据中心尤其是云数据中心的服务器资源进行调度,也就是说我们更多是考虑服务器在承载业务时,随着业务需求的变化,怎么通过人工智能的方法去预测这些服务器资源使用的效率以及未来的负荷,进而通过智能化的调度来使得部分的服务器休眠得以降低其能耗。“这里面我们需要大量的数据采集,从数据中心里面去采集各种各样的包括从云主机、物理主机、能源消耗、业务变化层面上的各种各样的数据,然后去构建基于深度学习的预测模型,使得我们能够通过动态负载调整去降低能耗。”杨明川说。据悉,中国电信已经在几个省公司做了智能化节能的尝试,在这个过程中中国电信也采用了一些渐进式的方案,当前已经能够在无人值守下实现节能。平均下来大概能实现20-30%的节能,而且对于云数据中心还能有更大的能源节省空间。第二个方面的案例是服务器定制,服务器定制和智能化数据中心的演进是一脉相承的。其中,中国电信早期定制的是整机柜的服务器、单机的服务器,到2015、2016年则是超融合的定制化的服务器,以及低功耗的定制服务器。在2017年考虑的主要是ServerSAN领域的定制服务器、NFV的定制化服务器以及面向人工智能的GPU定制化服务器。今年,中国电信又拓展新的领域,比如说针对边缘机房条件定制的服务器。杨明川表示:“随着数据中心业务的发展,服务器层面必须要适应相应的变化,开展新的类型的服务器定制工作。这块工作和ODCC的工作是相互配合、相互促进的。”第三个方面则是在数据中心里构建人工智能的PaaS平台,这块工作目前主要是在中国电信的云计算实验室做一些尝试。面向人工智能的PaaS平台有两类:一类是面向公有云的,一类是面向行业的。 目前,中国电信已经搭建了一个面向AI的能力中台的基础架构。这个面向人工智能AI的PaaS平台,在面向一些行业的智能化解决方案里就能够去发挥作用,使得以AI为核心的行业解决方案成为可能。第四个方面则是AI辅助智能运维。当前,原有的运维方式正面临很多挑战,比如:虚拟化之后的IT架构,跨计算、存储、网络的端到端运维工具,容器、微服务和虚拟化的应用,以及多厂商集成等问题。中国电信正在尝试去构建一个AI智能辅助运维系统,研究如何从数据感知层面、故障诊断层面、故障预测和故障自愈层面,如何能够更加充分的运用大数据、人工智能的技术,使得整个数据中心的运维工作更加智能化、自动化。当然,数据中心智能化的道路刚刚开始,未来还有大量的工作,业界都需要进一步研究和进一步合作,相信未来的数据中心能够具有更高的智能。互联网数据中心的设计与构建正在不断发展_安防互联

    商业世界中,大鱼吃小鱼,小鱼吃虾米的事情屡见不鲜。云服务市场自然也是如此,2018刚一开年,Microsoft就宣布收购了混合云数据存储公司Avere Systems,这似乎让2018年也注定不平凡。 就这笔收购而言,业界普遍认为这不仅弥补了Azure存储服务中的短板,而且还有助于Microsoft从AWS和GCP(Google云平台)那里抢夺出更多的业务,2018年服务商之间的混合云大战有望进一步升级。 在过去的2017年中,各大云供应商均推出了混合云服务,以为那些未做好使用公有云的客户提供一套备选方案。Microsoft于2017年下半年才发布了它一再延期的Azure Stack.但经由此番收购可在私有数据中心与公有云中同时提供文件存储和缓存服务的Avere后,2018年,Microsoft Azure的混合云推广有望提速。 对于Microsoft来说,这是服务的补齐与推进 Avere为Linux和Windows系统客户提供基于文件的网络文件系统(IFS)和服务器消息块存储服务,帮助客户集中资源、减少存储依赖与提高性能,并提供统一系统以分析私有数据中心或公有云中的数据。收购中,Avere的功能可能会被集成到Microsoft Azure中,以便客户在本地环境和Microsoft公有云之间进行数据迁移。之前Microsoft于2012收购的StorSimple进行了类似的集成,不过那时主要针对的是大型客户。 同时,这笔收购也是Microsoft为应对AWS Storage Gateway打出的一张牌。451 Research的分析师Henry Baltazar表示,“这填补了空白。他们需要提高存储能力以应对其他市场玩家”。 比如,AWS就具有NFS服务,Amazon Elastic File Service,该产品自2016上市以来销量一直在增长。Microsoft曾于去年年底与NetApp签署了一项在Azure上提供NFS服务的协议,不过在集成后,Avere可以作为一种源生自Azure上的NFS产品。 在云网络连接存储中,大部分公司早期关注的重点都是blob与对象存储,但它们并不能做到在任何情况中都适用。因而,像Avere提供的这类服务非常关键,因为对传统公司内部的应用和NFS的重写可能会极为昂贵,亦或公司需要某种中间软件才能实现与其他云存储格式的集成。 混合云在本地和公有云之间的资源分配方面具有一定的协调功能,而这种功能还将进一步强化,特别是当企业试图将更多的工作量迁移出自己的数据中心时。去年,VMware和AWS合作开发了相应的服务,而Google也将在2018年与Cisco和Nutanix推出相应的混合服务。 当然Microsoft对Avere的收购不仅仅是针对那些传统的应用,Avere还可以帮助Microsoft进行边缘计算的开发,而且它还具有高性能计算方面的经验。高性能计算是Microsoft关注的重心之一,在去年收购了Cycle Computing之后,Microsoft显然将更多的经历放在了这一方面。 对于AWS和GCP来说,这恐怕是口中夺食 Avere在传媒娱乐、生命科学和技术金融领域中拥有很多大牌的客户,但是他们并不全是Azure的客户。Avere的客户也使用AWS和GCP的服务,而且Google于去年还直接投资了Avere. Gartner分析师Angelina Troy认为,“Avere与很多云供应商之间都具有十分密切的关系。此番Microsoft收购将对那些正在使用AWS或GCP的客户产生影响,尤其当涉及到未来创新时,他们将被Azure锁定”。 Tory表示,目前尚不清楚Microsoft将具体在哪些方面实施Avere的技术,这取决于Microsoft对于NetApp、StorSimple与Avere之间联系的考量。 StorSimple产品将在随后的几年内与Azure实现密切的集成,该产品更为适合低端市场的需求。对于Avere,Microsoft可能将采取相类似的集成方式,将重点放在Azure的混合能力上,而不是与其他供应商的竞争。 安防互联提供多地区云主机租用服务,弹性扩容 24小时运维在线,欢迎广大用户联系租用德国电信成立边缘计算业务部门 前爱立信技术高管担任CEO_安防互联

    作为数字化经济的内容运营服务商,互联网营销占据了经济领域超高的优势,并且强势成为未来经济发展的驱动力。目前互联网营销平台主要有:通过软件和工具收集信息的口碑平台(例如百度、搜狐等等),以助推供应商板块的电子商务平台(例如淘宝网、亚马逊等等),以垂直领域或者平行细分提供竞品、生活类快销品、时尚消费需求等等为目标定位的拼多多、京东、美团、饿了吗等等)还有以社交网络形式提供带货服务的平台(例如腾讯、脉脉、抖音、快手、小红书等等。),其他的延展网络平台,以第三方网络营销为主体的(例如阿里巴巴、中网网库、中国制造商、中国卫浴网、商洁网、中国玻璃网、万国商业商等等第三方B2B平台。诸如此类的还有定向领域平台,比如搜索引擎类的百度大数据精准营销平台、唯品会、当当、环球资源、百合网、婚恋网、多拿网、ECVV(全球第一家按效果付费的B2B知名国际网站)、中国洽商网(打造诚信品牌服务的全球采购商平台。)互联网营销(On一line Marketing或者E一Marketing)顾名思义就是以国际互联网络为基础的,利用数字化信息技术和网络媒体交互助推的新型在线营销方式。互联网营销以客户价值为中心,以服务为导向,借助社会化的传媒实现用户经营目标的高效的渠道销售!SSL证书该更新了:微软推迟淘汰 TLS 1.0 和 1.1 的时间_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

    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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    据外媒 theverge 5月21日消息,微软和谷歌共同披露了一个新的CPU安全漏洞,这个漏洞与今年早些时候披露的 Specter (幽灵)漏洞相似,应该属于变体,存在该漏洞的芯片被广泛应用于计算机和移动设备上。 最新的芯片漏洞被命名为Speculative Store Bypass或“变种4”,因为它与此前发现的漏洞属于同一家族。尽管最新漏洞影响了许多芯片厂商,包括英特尔、AMD和微软旗下的ARM,但研究人员表示新漏洞的风险较低,部分原因是相关公司已在今年早些时候发布补丁解决Spectre漏洞。在微软公布的安全报告中,称此次发现的漏洞变体可能使得黑客能在浏览器的 JavaScript 中植入攻击脚本。目前,AMD,ARM,Intel,Microsoft 和 Red Hat 已经发布了安全建议,其中包含漏洞详情以及处理建议。据悉,英特尔已经将“变体4号”漏洞标记为中级风险,与该漏洞有关的浏览器的多个缺陷已经通过首个补丁包解决了,该公司希望它们在未来几周能够更广泛地进行更新。至于大家都关注的性能问题,英特尔安全主管Leslie Culbertson透露,启用更新后,性能影响约为2-8%,所以,最终用户(特别是系统管理员)将不得不在安全性或最佳性能之间进行选择。光理论没用,数据中心专业化运营要看实践_安防互联

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    近年来,亚特兰大已成为美国重要的第三方托管数据中心的枢纽。它提供构建和运行数据中心所需的经济可靠的基础设施和服务。为什么在亚特兰大建设数据中心是明智的选择 亚特兰大成为美国的数据中心枢纽之一很有意义,其原因包括成本较低的电力来源,自然灾害发生率较低。数据中心的位置决定了这些标准得以实施,由于其所在的地理位置,亚特兰大成为一个快速增长的数据中心枢纽,而这主要得益于能源和地理环境。 首先,亚特兰大具有的煤炭、天然气、核能、水力在内的各种能源都有助于降低成本(占美国平均水平的50%)。这些不同的来源意味着拥有丰富可靠并且成本低廉的电力。亚特兰大地区的电力到底有多低?根据美国劳工统计局的报告,每千瓦时的电力价格可低至10.9美分。尤其是高功率需求的客户在这方面会获得很多收益。其次,亚特兰大地区几乎没有飓风和地震等灾难性事件。而数据中心从这些灾难中恢复可能会既昂贵且耗时。因此,亚特兰大由于其独特位置和低廉的电力,能够降低运营成本,减少停机时间。亚特兰大成为数据中心的枢纽还有其他一些因素。例如,亚特兰大拥有世界上最繁忙的机场之一,也是几所全球主要大学的所在地,其土地价格低于美国其他同类城市。因此,亚特兰大对需要大量土地和交通便利的企业以及受过高等教育的员工的企业具有很强的吸引力。 此外,佐治亚州还创造了一个商业友好的环境。亚特兰大地区的州税和销售税(略低于7%)低于附近的州,因此购买数据中心的建筑材料、硬件、电缆和其他用品所涉及的成本较低。此外,亚特兰大地区的成本比华盛顿特区、洛杉矶等一些主要城市还要低。除了可靠的电力和自然灾害风险较低之外,建设数据中心还需要以下条件和因素:•提供低成本的土地和建筑物。•低成本建设。•多样和可靠的电信基础设施。•易于访问和运输。亚特兰大可以提供所有这些条件和功能。出于这些原因,超过13000家科技公司已迁至亚特兰大。目前,亚特兰大市在美国排名前10位的数据中心市场中排名第一。考虑采用第三方数据中心的原因 传统上,许多企业都自行建设和管理数据中心。但许多企业选择第三方托管数据中心,有许多令人信服的理由正在推动这一趋势。使用第三方数据中心可以让企业实现规模经济,降低经营成本,并使企业能够专注于自己的业务和能力。这种方法允许企业聘请外部专家管理电源、安全性、可靠性和带宽等基础设施。并且,在当今的环境下,企业需要敏捷灵活的IT解决方案才能保持竞争力。规模较小和实力不强的企业难以保持和采用最新技术。此外,数据中心的冗余、备份和安全保护的成本可能会惊人。当电力中断或发生违规事件时会发生什么?根据最近的一份报告,数据中心平均停机成本已从2010年的505,502美元增加到如今的740,357美元,成本损失增长为38%。使用第三方数据中心还可提供与内部部署数据中心相比不可能达到或成本效益更低的业务优势。它们包括以下内容:•运营商中立。运营商中立的数据中心不会锁定到一个特定的服务提供商。因此他们可以为客户提供多样性和灵活性。如果提供商不是运营商中立的,客户只有单一的选择,其结果可能会带来更高的成本和有限的带宽。另外,客户将会严重依赖单一来源来满足他们的数据需求。•数据中心互连。这个术语意味着两个或更多的数据中心可以联网,每个数据中心都可以使用其他资源。一个好处是可以平衡工作量,以便高峰处理时间不会让系统不堪重负。数据中心互连使企业能够随着业务需求的增长轻松满足日益增长的数据量。此外,多个地点之间的网络提供了现成的灾难恢复站点。•采用托管服务可以让企业以较低的成本满足其IT需求。 它的工作方式很简单,企业提供服务器和存储设备,托管提供商将这些设备部署在其数据中心设施中,并提供电力、带宽和安全性等服务。客户获得最先进的基础设施的支持,而无需投入更多的时间和资金购买或构建数据中心。其所有细节和物流都由专门从事数据管理的企业处理。• 灾难恢复。使用第三方数据中心,客户只需要在灾难发生的情况下协商服务条款,而不再需要开发和实施自己的灾难恢复计划。数据中心的精简版MDC,正引起中小企业的日益关注_安防互联

    前不久,宽带发展联盟发布的二季度《中国宽带速率状况报告》显示,当期我国移动宽带用户使用4G网络访问互联网时的平均下载速率达到每秒23.58M,同比提高了16.6%。随着移动互联网的普及,网速的快慢以及网费的高低时刻牵动社会公众的心。宽带速率排名出炉中国联通位居第一 《中国宽带速率状况报告》发布了全国各省(区、市)、主要城市和基础电信企业宽带网络相关速率的排名情况。在4G网络下载速率方面,三大运营商中,中国联通的4G网络用户下载速率最高为每秒24.86M,移动居其次是每秒23.46M,电信则是每秒23.23M。值得注意的是,移动和电信的用户下载速率确实均低于每秒23.58M的全国平均值。根据《中国宽带速率状况报告》,从各省市来看,上海、北京、天津、山东、江苏的4G网络用户下载速率排在全国省级行政区前五位。从区域来看,东部地区的4G用户平均下载速率最高是每秒24.4M,中部地区紧随其后是每秒23.47M,西部地区则是每秒22.88M。为何不同公司、不同地区的下载速率会有差别?对此,中国政法大学传播法研究中心副主任朱巍直言,不同的公司、不同的服务、不同的套餐或是不同的区域网速必定是不一样的。朱巍解释称,原因主要在于两个方面:第一是运营商基站没有提供足够的容量;第二是网速和用户使用的设备有关系。《中国宽带速率状况报告》同时提到,“提速降费”工作不仅能给企业和群众增便利添实惠,更能拉动有效投资和消费、带动扩大就业、发挥数字经济等新动能对经济社会发展的支撑引领作用。近年来,我国深入推进“提速降费”工作,光纤宽带和4G网络已经实现了对城乡地区的普遍覆盖,截至2019年第二季度,全国光纤宽带用户占比超过91%,4G用户占比达到77.6%,均位居全球先进行列,为宽带网速提升奠定了网络基础。在朱巍看来,“提速降费”绝对不是一个单纯的针对群众和企业的政策,它是我国在信息化社会中“弯道超车”的重要基础,如果没有提速降费,没有光纤宽带,没有5G,可能我国之后的许多产业是完成不了的。因此,“提速降费”是国家基础性产业的基础设施建设策略。 《中国宽带速率状况报告》显示,在今年第二季度,我国固定宽带用户的网页平均首屏呈现时间为0.92s,网络视频平均下载速率为23.26Mbit/s,都有一定幅度的提升。宽带发展联盟认为,从数据来看,我国固定宽带和移动宽带网络速率均有所提升。“我国的网速一直在加快,但和一些发达国家相比还存在一些差距。我们的优势在于价格便宜,但虽然资费低,网速快,有时却不太稳定。”朱巍说。如宣传与网速不符或构成欺骗消费者 根据《中国宽带速率状况报告》,对于用户来说,选择不同公司,处于不同地区时的网速会有差别。如果消费者发现实际网速不符合运营商标称的指标,消费者该如何维护自身权益?北京市法学会电子商务法治研究会会长邱宝昌说,各个运营公司的下载速度不同,这是一种竞争现象,消费者可以选择下载网速高的、性价比高的运营公司,这本身是不违反法律规定的。“但如果运营商对外宣传的下载速率和实际下载速率不一致,就会构成欺骗消费者的情况。如果运营商实际下载速率高,那是对消费者有利的;如果运营商只是在宣传方面标称网速高,而实际下载速率比较低,那么这是运营商对消费者的欺骗,最起码是违约。如果运营商明知道下载速率没这么高,为了竞争标高时,就涉嫌欺诈或虚假宣传,这种情况不仅是违约,还可能要承担3倍赔偿。”邱宝昌说。对于资费相同网速不同的情况,甚至资费高网速低的情况,邱宝昌认为,资费相同网速不同大多出于消费者的选择,在选择套餐时,消费者可以自由选择资费一样下载速率低的或下载速率高的。如果运营商将真实情况如实告知消费者,那么这种情况不存在任何问题,但如果运营商有所隐瞒,则涉嫌违约甚至欺诈。在北京师范大学法学院教授刘德良看来,消费者的花费一样,但享受的服务质量不一样,是市场经济中很常见的现象。不过这种同价不同质的电信服务很快会得到终结,因为消费者可以携号转网,不用担心换号的麻烦,有权利携号选择自己中意的运营商,能够按照市场规律进行选择,不仅促进了市场竞争,同时也保护了消费者的权益。将在2020年颠覆企业业务的8项技术_安防互联

    据外媒 theverge 5月21日消息,微软和谷歌共同披露了一个新的CPU安全漏洞,这个漏洞与今年早些时候披露的 Specter (幽灵)漏洞相似,应该属于变体,存在该漏洞的芯片被广泛应用于计算机和移动设备上。 最新的芯片漏洞被命名为Speculative Store Bypass或“变种4”,因为它与此前发现的漏洞属于同一家族。尽管最新漏洞影响了许多芯片厂商,包括英特尔、AMD和微软旗下的ARM,但研究人员表示新漏洞的风险较低,部分原因是相关公司已在今年早些时候发布补丁解决Spectre漏洞。在微软公布的安全报告中,称此次发现的漏洞变体可能使得黑客能在浏览器的 JavaScript 中植入攻击脚本。目前,AMD,ARM,Intel,Microsoft 和 Red Hat 已经发布了安全建议,其中包含漏洞详情以及处理建议。据悉,英特尔已经将“变体4号”漏洞标记为中级风险,与该漏洞有关的浏览器的多个缺陷已经通过首个补丁包解决了,该公司希望它们在未来几周能够更广泛地进行更新。至于大家都关注的性能问题,英特尔安全主管Leslie Culbertson透露,启用更新后,性能影响约为2-8%,所以,最终用户(特别是系统管理员)将不得不在安全性或最佳性能之间进行选择。光理论没用,数据中心专业化运营要看实践_安防互联

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    随着AI、大数据时代的到来,数据中心的业务也不断在演变,新的技术不断的融入到数据中心。这其中,智能化的数据中心包含两方面含义。智能化的数据中心如何建设? 一方面是数据中心如何基于海量数据,利用人工智能的技术,进一步去优化数据中心的运营;另个方面是数据中心会越来越多地去承载大数据的业务,去承载人工智能训练的场景以及人工智能应用的场景,在这个场景下数据中心自身需要去适应新的智能化业务的需求。智能化数据中心发展的三部曲 在中国电信北京研究院副总工程师杨明川看来,智能化的数据中心的发展可以被归纳为三个阶段。在当前阶段,除了传统的以CPU为核心的数据中心外,还要考虑人工智能的需求,比如:建设CPU和GPU联合的资源池以及建设开展面向边缘计算场景的FPGA等计算的资源池。在这一过程中,AI驱动的数据中心节能、AI驱动的计算、存储和网络的自动化优化和智慧运营以及AI驱动的巡检机器人等等,特别是在面向运营商特有的NFV场景中的一些故障的监测、排除等,这些都是当前的智能化数据中心正在面临的新需求、新挑战。到了下一个阶段,则会提出更高的统一和融合化的需求,包括边缘和核心的统一以及AI和各个系统的融合、标准化和物联网化。尤其是未来整个数据中心在边缘,甚至在边缘的设备和边缘的数据中心之间,它们进一步的统一和融合,也是未来我们需要重点考虑的地方。而在最终阶段,则是希望能够实现完全自动化的数据中心。四方面助力智能化数据中心建设 对于运营商来讲,现在这个阶段去构建智能化的数据中心也面临着很多的挑战,包括在基础设施层面的改造、如何去适应人工智能和大数据一些新的业务需求、怎么提供更丰富的API接口以及更多的数据存储。对此,中国电信正在积极思考在未来智能化的数据中心里可以做一些什么样的探索。“我所在的中国电信北京研究院做了一些尝试,主要包括四大方面。”杨明川讲到。首先,第一个方面是智能化的数据中心节能技术。很多专家也都讲过在物理基础设施层面,可以开展很多节能方面的技术研发,引入很多节能相关的设备,从而降低我们数据中心的能耗。针对此,杨明川主要介绍了一个纯软件的方法,它的思路是对数据中心尤其是云数据中心的服务器资源进行调度,也就是说我们更多是考虑服务器在承载业务时,随着业务需求的变化,怎么通过人工智能的方法去预测这些服务器资源使用的效率以及未来的负荷,进而通过智能化的调度来使得部分的服务器休眠得以降低其能耗。“这里面我们需要大量的数据采集,从数据中心里面去采集各种各样的包括从云主机、物理主机、能源消耗、业务变化层面上的各种各样的数据,然后去构建基于深度学习的预测模型,使得我们能够通过动态负载调整去降低能耗。”杨明川说。据悉,中国电信已经在几个省公司做了智能化节能的尝试,在这个过程中中国电信也采用了一些渐进式的方案,当前已经能够在无人值守下实现节能。平均下来大概能实现20-30%的节能,而且对于云数据中心还能有更大的能源节省空间。第二个方面的案例是服务器定制,服务器定制和智能化数据中心的演进是一脉相承的。其中,中国电信早期定制的是整机柜的服务器、单机的服务器,到2015、2016年则是超融合的定制化的服务器,以及低功耗的定制服务器。在2017年考虑的主要是ServerSAN领域的定制服务器、NFV的定制化服务器以及面向人工智能的GPU定制化服务器。今年,中国电信又拓展新的领域,比如说针对边缘机房条件定制的服务器。杨明川表示:“随着数据中心业务的发展,服务器层面必须要适应相应的变化,开展新的类型的服务器定制工作。这块工作和ODCC的工作是相互配合、相互促进的。”第三个方面则是在数据中心里构建人工智能的PaaS平台,这块工作目前主要是在中国电信的云计算实验室做一些尝试。面向人工智能的PaaS平台有两类:一类是面向公有云的,一类是面向行业的。 目前,中国电信已经搭建了一个面向AI的能力中台的基础架构。这个面向人工智能AI的PaaS平台,在面向一些行业的智能化解决方案里就能够去发挥作用,使得以AI为核心的行业解决方案成为可能。第四个方面则是AI辅助智能运维。当前,原有的运维方式正面临很多挑战,比如:虚拟化之后的IT架构,跨计算、存储、网络的端到端运维工具,容器、微服务和虚拟化的应用,以及多厂商集成等问题。中国电信正在尝试去构建一个AI智能辅助运维系统,研究如何从数据感知层面、故障诊断层面、故障预测和故障自愈层面,如何能够更加充分的运用大数据、人工智能的技术,使得整个数据中心的运维工作更加智能化、自动化。当然,数据中心智能化的道路刚刚开始,未来还有大量的工作,业界都需要进一步研究和进一步合作,相信未来的数据中心能够具有更高的智能。互联网数据中心的设计与构建正在不断发展_安防互联

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    商业世界中,大鱼吃小鱼,小鱼吃虾米的事情屡见不鲜。云服务市场自然也是如此,2018刚一开年,Microsoft就宣布收购了混合云数据存储公司Avere Systems,这似乎让2018年也注定不平凡。 就这笔收购而言,业界普遍认为这不仅弥补了Azure存储服务中的短板,而且还有助于Microsoft从AWS和GCP(Google云平台)那里抢夺出更多的业务,2018年服务商之间的混合云大战有望进一步升级。 在过去的2017年中,各大云供应商均推出了混合云服务,以为那些未做好使用公有云的客户提供一套备选方案。Microsoft于2017年下半年才发布了它一再延期的Azure Stack.但经由此番收购可在私有数据中心与公有云中同时提供文件存储和缓存服务的Avere后,2018年,Microsoft Azure的混合云推广有望提速。 对于Microsoft来说,这是服务的补齐与推进 Avere为Linux和Windows系统客户提供基于文件的网络文件系统(IFS)和服务器消息块存储服务,帮助客户集中资源、减少存储依赖与提高性能,并提供统一系统以分析私有数据中心或公有云中的数据。收购中,Avere的功能可能会被集成到Microsoft Azure中,以便客户在本地环境和Microsoft公有云之间进行数据迁移。之前Microsoft于2012收购的StorSimple进行了类似的集成,不过那时主要针对的是大型客户。 同时,这笔收购也是Microsoft为应对AWS Storage Gateway打出的一张牌。451 Research的分析师Henry Baltazar表示,“这填补了空白。他们需要提高存储能力以应对其他市场玩家”。 比如,AWS就具有NFS服务,Amazon Elastic File Service,该产品自2016上市以来销量一直在增长。Microsoft曾于去年年底与NetApp签署了一项在Azure上提供NFS服务的协议,不过在集成后,Avere可以作为一种源生自Azure上的NFS产品。 在云网络连接存储中,大部分公司早期关注的重点都是blob与对象存储,但它们并不能做到在任何情况中都适用。因而,像Avere提供的这类服务非常关键,因为对传统公司内部的应用和NFS的重写可能会极为昂贵,亦或公司需要某种中间软件才能实现与其他云存储格式的集成。 混合云在本地和公有云之间的资源分配方面具有一定的协调功能,而这种功能还将进一步强化,特别是当企业试图将更多的工作量迁移出自己的数据中心时。去年,VMware和AWS合作开发了相应的服务,而Google也将在2018年与Cisco和Nutanix推出相应的混合服务。 当然Microsoft对Avere的收购不仅仅是针对那些传统的应用,Avere还可以帮助Microsoft进行边缘计算的开发,而且它还具有高性能计算方面的经验。高性能计算是Microsoft关注的重心之一,在去年收购了Cycle Computing之后,Microsoft显然将更多的经历放在了这一方面。 对于AWS和GCP来说,这恐怕是口中夺食 Avere在传媒娱乐、生命科学和技术金融领域中拥有很多大牌的客户,但是他们并不全是Azure的客户。Avere的客户也使用AWS和GCP的服务,而且Google于去年还直接投资了Avere. Gartner分析师Angelina Troy认为,“Avere与很多云供应商之间都具有十分密切的关系。此番Microsoft收购将对那些正在使用AWS或GCP的客户产生影响,尤其当涉及到未来创新时,他们将被Azure锁定”。 Tory表示,目前尚不清楚Microsoft将具体在哪些方面实施Avere的技术,这取决于Microsoft对于NetApp、StorSimple与Avere之间联系的考量。 StorSimple产品将在随后的几年内与Azure实现密切的集成,该产品更为适合低端市场的需求。对于Avere,Microsoft可能将采取相类似的集成方式,将重点放在Azure的混合能力上,而不是与其他供应商的竞争。 安防互联提供多地区云主机租用服务,弹性扩容 24小时运维在线,欢迎广大用户联系租用德国电信成立边缘计算业务部门 前爱立信技术高管担任CEO_安防互联

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    作为数字化经济的内容运营服务商,互联网营销占据了经济领域超高的优势,并且强势成为未来经济发展的驱动力。目前互联网营销平台主要有:通过软件和工具收集信息的口碑平台(例如百度、搜狐等等),以助推供应商板块的电子商务平台(例如淘宝网、亚马逊等等),以垂直领域或者平行细分提供竞品、生活类快销品、时尚消费需求等等为目标定位的拼多多、京东、美团、饿了吗等等)还有以社交网络形式提供带货服务的平台(例如腾讯、脉脉、抖音、快手、小红书等等。),其他的延展网络平台,以第三方网络营销为主体的(例如阿里巴巴、中网网库、中国制造商、中国卫浴网、商洁网、中国玻璃网、万国商业商等等第三方B2B平台。诸如此类的还有定向领域平台,比如搜索引擎类的百度大数据精准营销平台、唯品会、当当、环球资源、百合网、婚恋网、多拿网、ECVV(全球第一家按效果付费的B2B知名国际网站)、中国洽商网(打造诚信品牌服务的全球采购商平台。)互联网营销(On一line Marketing或者E一Marketing)顾名思义就是以国际互联网络为基础的,利用数字化信息技术和网络媒体交互助推的新型在线营销方式。互联网营销以客户价值为中心,以服务为导向,借助社会化的传媒实现用户经营目标的高效的渠道销售!SSL证书该更新了:微软推迟淘汰 TLS 1.0 和 1.1 的时间_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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    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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    ①each()函数 each()函数需要传递一个数组作为参数,返回数组中当前元素的键/值对,并向后移动数组指针到下一个元素的位置。键/值对被返回带有4个元素的关联和索引混合的数组,键名分别为0、1、key和value。其中键名0和key对应的值是一样的,是数组元素的键名,1和value则包含有数组元素的值。如果内部指针越过了数组的末端,则each()返回FALSE。each()函数的使用如下所示:安防互联海外服务器支持PHP环境,欢迎广大用户联系24小时在线客服租用unity gui font Unity之新GUI系统介绍_安防互联

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    数字技术在大大提高了我们生产的智能、高效、灵活的工作能力的同时,我们也看到网络犯罪的并行发展。邪恶的黑客、恶意软件或其他网络漏洞进入我们的网络并以惊人的速度发展,这就是为什么在数字统治的时代,最新的网络安全是绝对必须的。你只要看看Facebook股票的下跌,或其他有关数据泄露负面新闻,就能了解网络安全对于企业来说有多么重要。这种趋势只会持续到2019。下面是一些在未来一年中需要注意的发展和补救措施。规章制度 大部分的网络安全并不一定要保持在您自己的数据之上,并防止您的网络遭到破坏。它还确保您的公司遵守被设计为保持消费者数据安全与安全的规定。此外,为了保护消费者数据,全球采取了更强有力的措施,提出了罚款和罚款提高,这意味着不良的网络安全可能意味着贵公司财务将会受到更大损失。 在宣布这些法规之前,最好先行动起来。匆忙加快监管的一个例子是PSD2银行监管条例,使得“开放式银行服务”成为可能。许多银行未能在规定的时间内遵守规定,这被证明是非常昂贵的。让您的网络安全团队在规则发布时进行工作,以便您的业务在执行时处于领先地位。灵活的软件 过去的网络安全经常涉及逐块构建一个系统来应对新出现的威胁。当你的基础设施无法处理的威胁出现时,这往往会导致系统崩溃。这就是敏捷、响应性强、灵活的软件解决方案如此有前途的原因,特别是对于那些无法雇佣网络安全团队在新出现的问题上全职工作的企业。如果您担心在您的业务中受到保护,那么您应该只关注Torix.co.uk提供的服务。他们的IT服务以敏感的方式防止网络犯罪,因此随着网络犯罪新技术的发展,你的投资会继续增加。2019可能会出现新的威胁,最好准备好避免在网络安全中被发现。越来越严重 如果你问业内任何人,你会发现同样的观点:网络安全正成为IT解决方案中一个越来越难处理的方面,要求比以前更多的时间、人力和专业知识。2019看起来代表了这种趋势的延续,因为威胁以不断令人担忧的方式增加、演变和变化。解决这个问题的方法就是雇佣IT界最优秀的人——这些人能够预见一些最深远的威胁,并能够在他们影响您的业务之前与他们正面对抗。网络犯罪和网络安全将在2019年变得比以往任何时候都重要,所以最好做好应对威胁的准备,保证公司内部的安心。数据中心是建还是买?_安防互联

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    继发布数据隐私报告之后,腾讯安全近日正式对外发布《2018企业网络安全年度报告》(以下简称《报告》),勒b索病毒与挖矿木马成企业安全两大主要威胁。同时《报告》预测,2019年以供应链攻击为代表的网络犯罪活动将成主流,维护网络安全和网络秩序仍是当下亟需解决的重要问题。企业信息安全问题日趋严峻:每周约18%企业染毒 产业互联网时代,以人工智能、物联网为代表的高新技术,推动经济高质量发展的同时,也使企业网络安全面对更大的风险挑战。《报告》显示,国内每周平均有18%的企业存染毒情况,严重影响企业正常的生产经营。从企业用户感染病毒类型来看,风险软件、蠕虫后门、感染型病毒位居前三,分别为50%、9%、6%。其中,风险软件行为主要包括“流量推广”、“刷流量”、“骚扰广告”、“构建僵尸网络”、“隐私窃取”等恶意行为。《报告》提醒广大企业应高度重视风险软件所带来的安全问题。 (图:国内企业染毒企业比例)《报告》指出,政府、教育、医疗等传统领域更易受到勒索病毒、挖矿木马等类型病毒感染;而科技、金融等新兴行业则易受风险软件威胁,对于此类行业,窃取机密数据往往是黑客发动攻击的首要目的。从各行业感染病毒对比来看,医疗、教育行业感染病毒最为严重,金融行业感染病毒相对较少,另外各行业感染风险软件情况较为平均。 (图:不同行业感染病毒类型情况) 在企业终端系统安全状况方面,《报告》显示,企业终端使用Win10的用户系统安全度最高,使用WinXP的用户安全度最低;在企业终端漏洞修复方面,约83%的Windows操作系统存在 高危漏洞未及时修复,给黑客入侵提供了极大的便利。 (图:企业用户系统安全指数) 除此以外,企业终端Windows操作系统存在14%脆弱性配置占比,也从侧面说明部分企业资产管理并不到位。从存在的高风险脆弱性配置类型来看,包括身份鉴别和网络安全访问控制风险,一旦被黑客利用,黑客可远程登录计算器执行任意操作,极有可能带来信息泄露等严重问题。 2018企业安全面临两大威胁:勒索病毒与挖矿木马 数字加密币的匿名性和非法交易的特性为病毒木马黑色产业提供了天然的催化剂,整个2018年勒索病毒和挖矿木马成为影响企业网络安全的两大主要威胁,给企业和个人财产安全带来了严重的经济损失。 事实上,早期的勒索病毒通常利用钓鱼软件、社工等攻击方式,传播规模量相对较小。但随着美国国家安全局遭黑客攻击、“永恒之蓝”工具被利用,加之近年数字加密币的盛行,勒索病毒感染逐渐呈现愈演愈烈的态势。对于2018年企业安全来说,勒索病毒已成其首要威胁。《报告》显示,GandCrab、GlobeImposter、Crysis等勒索病毒家族位列国内活跃榜前三,高价值的企业服务器成为其首选攻击目标。 (图:2018国内勒索病毒活跃Top榜)以GandCrab勒索家族为例,当第一代GandCrab的后台被海外安全公司入侵之后,病毒作者在一周内便发布了GandCrab2,而后又迅速升级成GandCrab3,至今已升级至GandCrab5。目前,GandCrab5主要利用恶意广告软件、水坑攻击、钓鱼邮件、GrandSoft漏洞利用工具包等多种方式进行传播,一旦企业信息系统感染该勒索病毒,大量数据和文件将会被不法黑客加密,给企业造成的损失不可估量。除了勒索病毒,受数字货币加密币的价值影响,挖矿木马自2017年下半年开始逐渐开始进入普通用户的视野。以最常见的比特币和门罗币为例,2017下半年比特币和门罗币价值暴涨,尽管2018年下半年有下降,但价值仍高于2017年之前,整个2018年病毒木马整体呈上涨趋势。 (图:2018年企业感染挖矿病毒趋势)根据腾讯安全御见威胁情报中心监测数据,2018企业用户感染挖矿木马的总量总体呈现上升趋势。从4月PhotoMiner木马入侵FTP、SMB服务器实施挖矿到7月不法黑客利用ApacheStruts2高危漏洞植入KoiMiner挖矿木马,再到8220团伙利用企业服务器挖矿事件,挖矿木马至今依然持续活跃。腾讯安全专家预测2019年挖矿木马依然是企业安全的重要威胁之一。为避免企业用户受到勒索病毒与挖矿木马的安全威胁,《报告》建议广大企业网管,加固基础设施服务器,修补服务器安全漏洞,关闭不必要的端口和文件共享;同时加强员工网络安全防护意识,切勿轻易下载不明软件程序,及时备份重要的数据文件。专家预测:2019年供应链攻击或成企业安全最大威胁 与传统行业供应链类似,互联网行业的产品通常从供应商到消费者使用,期间经历开发、分发安装、使用、更新等环节,而供应链攻击则是指黑客通过攻击各环节的漏洞,植入恶意病毒木马,达到传播木马的目的。纵观近几年的网络攻击趋势,针对软件供应链的攻击变得愈发频繁。从早年爆出的“棱镜计划”,到近期的Heartbleed漏洞、NotPetya勒索病毒爆发以及爆出的各种数据泄露事件,供应链攻击不再是高级攻击的专属招数,逐渐与广大用户的生活贴近,随时都会带来严重损害。 (图:供应链攻击流程介绍)其中,更新劫持是最为常见的供应链攻击环节,这是指当软件安装在用户机器上后进行日常更新时,黑客劫持更新链接,用恶意木马取代用户原本要下载的更新版本。以17年Petya勒索病毒攻击乌克兰某会计软件厂商为例,不法黑客首先攻击该厂商,随后将恶意更新链接推送给用户,导致Petya勒索病毒的大爆发,给普通用户造成巨大的网络安全威胁。反观国内,2018年12月腾讯安全御见威胁情报中心预警大范围的木马传播,分析结果显示,某知名软件后台服务器被入侵,导致软件更新时,被定向至黑客服务器下载恶意木马,进而导致超10万用户被感染。由于被攻击者来说没有任何感知,供应链攻击长期以来备受作恶团伙青睐。腾讯安全技术专家预测,2019年全球范围内供应链攻击活动仍会继续,日常网络攻击中也出现越来越多的供应链攻击手段。对此,技术专家建议软件厂商使用可信、正规的安全开发工具,产品发布前严格进行安全检测;对于普通用户,建议养成良好的上网习惯,尽量在官网等正规渠道下载安装软件,推荐安装并保持腾讯电脑管家等安全软件实时开启状态,以防黑客攻击。基础设施对边缘计算的影响_安防互联

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    在云时代下,随着云计算的深入应用,业界对于云计算的关注越来越广泛,究竟云计算的最高境界是什么?一百个人心中有一百种答案。若让笔者来回答这个问题,我脑海中自然而然跳出了金庸笔下的一个人物——独孤求败。       这个在金庸小说中从未正式出场的人,却以其“手中无剑,心中有剑”的极致剑术成为武侠小说中武功盖世的英雄。云计算的未来,如果能化有形为无形,也就是让人感觉不到云的存在,才可谓修成正果。    手中无剑 心中有剑    所谓“无剑”,也就意味着无论是云的提供者,抑或是云的使用者,所感受的是云计算有形之上的无形。它可能化为手机上的一个App;也可能化为互联网上的一个搜索指令;甚至于你可能什么命令都没下,一些感应装置会根据你的过往踪迹推送给你一个服务...这些“轻”应用的背后,有着巨大、复杂的IT系统在支撑,但是这些以云的方式架构、连接、扩展的系统,并不一定在本地,你看不见、摸不着。    很多人爱把云计算比喻成自来水,今天的我们在享用自来水的时候,没有人去感叹自来水厂的服务有多么周到。当有朝一日用户把享受云服务变得像享用水、电等公用设施一样习以为常,不刻意去感知它的存在的时候,我们才能说:云计算真正进入了我们的生活。    看似容易的事情实现起来才是最难的,独孤求败在把手中的剑变为“无剑”的时候,同样经历了利剑、软剑、重剑、木剑的层层考验,而云计算若要实现“无剑”的境界,也需要一个脱胎换骨的蜕变。    打破束缚 破茧而出    无论云计算私有云、公有云抑或混合云的模式,数据中心都是云服务最强有力的支撑。只是有些数据中心存在于企业内部的机房中,而有些数据中心则安放在云计算托管服务商那里。云计算之于数据中心,是传统数据中心变革的动力和源泉,而数据中心之于云计算,更像云计算破茧而出的那层“茧壳”,打破这层束缚,云计算“无剑”的境界才有实现的可能。    这个逻辑并不危言耸听,让我们了解一下数据中心伴随IT产业发展、变迁的演进历程吧。早期的数据中心,其发展目标是瞄准计算的,称其为计算中心一点都不为过,计算能力的高低是考量数据中心的指标;随后,数据中心的发展进入到以网络为中心的时代,其目标是通过网络提高我们的效率;当IT进入移动互联时代后,智能终端以各种形态渗入到我们的生活中,也就意味着计算无所不在,如果说传统的数据中心是人要围着计算机转,那么新的数据中心模式则是计算机围着人转。    在计算无处不在的互联时代,我们所需要的计算能力,应该是弹性、稳定、安全和可扩展的,如果我们将数据中心内服务器、网络设备、存储设备比喻为一个人的骨骼、器官和肌肉,那么置身其中的软件,则就好像血液和神经,它渗透、连接着人体各部分,并让每一个组织发挥最大化功效。360夺得世界黑客大赛冠军 破解史上最难项目获外媒盛赞_安防互联

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    中国的IDC市场,萌芽状态要追溯到2010年以前,但是从2012年开始,就提早进入了蛮荒时代。当时国内的三大电信运营商出于电力和土地资源的考虑,相继将战线转移到中小城市。但是似乎在客户的问题上没有太多考虑,导致后来很少有客户愿意为这些远在漠北苦寒之地的IDC买单。不过也有一些聪明的厂商为包头,呼和浩特等地方政府发展政务云建设数据中心,如此倒是赚了个名利双收。建设数据中心花在水电费和地租上的钱,真心只是毛毛雨,关键还是客户需求。随着2011年4G开始普及,移动互联网的大潮风起云涌,催生了中国一个全新的创业时代,很多原本名不见经传的小公司借着这股大潮一跃而起,全球互联网行业市值前十的公司,也开始有了中国的身影。正所谓“一人得道鸡犬升天”,由于互联网公司大多集中在一线城市,这里的IDC业务也由此迎来了爆发。再加上运营商的撤离,第三方IDC趁势崛起。到了2014年之后,虽然遭到了云计算的阻击,但IDC的需求依旧旺盛。至于运营商,则从台前转移到了幕后,从自建数据中心,转向以提供网络带宽为主,和第三方IDC合作牟利的途径上。一线城市IDC进入资源火并时代 互联网服务,归根到底拼的还是网络结构,可靠等级,延迟各方面。如果某个电商网站隔三差五闹宕机,隐私泄露之类的丑闻,那绝对是任何人都接受不了的。所以,和三四线城市建设IDC节省出来的那几个电钱相比,只要在保证不出事的前提下,还是多花钱在一线城市买服务更靠谱。最不济也得是大城市周边......比如上海,需求最远溢出到南京,还有南通。再比如北京,IDC大都在亦庄,房山或者是酒仙桥。最远也没超过廊坊,怀来。由此,未来甚至还会出现一个环一线城市的IDC产业带。 不过,原本看似春光一片的IDC市场,却由于能耗的拦路虎而变得危机重重。由于IDC产业的特殊性,在属地建设的机房,除了用水用电占土地,却不一定会给当地政府纳税。巨大的能耗让地方政府不堪重负,看不见回头钱的情况更是让人抓狂!于是严控措施纷纷出台,北京1.4,上海1.3......甚至存量机房不达标的还可能面临外迁的风险。既然上游水源被节流,那大家就只能拼命抢夺水池里剩下的这点东西了。说什么增值服务,回报率,全是瞎扯,关键还是看资源!北京的互联网公司那么多,对IDC的需求只会越来越旺盛。但是机房却不能再多建。广州前些年数据中心倒是无序狂建,现在有点供大于求了,甚至据说出现了IDC空置的现象。但是与之毗邻的深圳,则是另一番景象。原因就是审批太严......两相比较之下,资源的价值可见一斑。换句话说,在严控的前提下,土地,能效,电力批文...谁拿得多谁厉害!如果有本事,您在北京拿到一块地,再引上战备电,完全就可以在行业里横着走路了。深度定制数据中心真的省钱? 说完了行业现状,再来看看用户需求。数据中心发展到现在这阶段,很多通版的服务已经很难满足一些挑剔的用户。除了租赁,财大气粗的互联网企业开始选择自建的方式。这种数据中心倒是在某种程度上给三四线城市带来了商机,但也仅限于一些国家级的产业园或者重点发展地区,比如张北,贵安等等。因为定制化的数据中心和租赁的相比,除了能够满足客户独特的需求之外,从成本的角度来说,其实并不见得完全占优势。比如场地是否符合需求,需要测绘。还有定制机房需要下单,也不是买了就能用。另外,深度定制过于标新立异,在未来也会产生一些问题。首先是这些数据中心一般都是巨头才能玩的起,规模太大,很难按照标准化改造。就好比当年某巨头在新加坡的数据中心,就是标准的深度定制。但随着该巨头的没落,这个数据中心曾经闲置了很久,由于不符合其他巨头的口味,没人愿意要,至于IDC公司虽然最后接盘,但其实也是非常咬牙。这就好比当年从乌克兰买回来的航空母舰,如果不是中国这样体量对等的国家,估计最后就只能拆解卖废钢铁了。即便如此,大连造船厂也是花了10年时间才让其浴火重生。除了深度定制,还有一个名词叫做深度兼容,目前好像是亚马逊和微软做的比较不错。机架可以兼容不同服务器的插头。当然,这个在国内眼下还用不着,高压直流笔者只知道百度的定制化数据中心有,其余主要还是交流......来源:中国IDC圈边缘计算“喧宾夺主”成数据中心行业热议话题_安防互联