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为什么服务器配置不高价格贵

对于一个希望在全球范围内拓展业务,并且需要在多个市场中提供数据中心服务的组织来说,在合作伙伴方面的选择似乎是有限的。虽然目前有1200多家公司提供全球数据中心服务,但只有三家公司的市场收入超过10亿美元,而且只有19家公司在全球三大洲或更多地区拥有数据中心设施。虽然有些人认为这种选择并是不特别重要,数据中心都大同小异,而且机房空间只是一种商品。但很多人相信,能够满足企业独特需求的合作伙伴的能力是关键。数据中心提供商在许多方面都有所不同,例如数据中心认证、机房空间、电力容量、合同灵活性、网络连接,以及服务水平和位置等。并且毫不夸张地说,这些重要因素可以创造或影响企业的有效运营能力。 但是,很多全球性的数据中心公司在运营方面缺乏灵活性,在每个地方都提供其标准化的解决方案,这并不适合大多数企业。而企业在多个地区寻找独立提供商合作,往往太耗时并且不可行。那么企业的业务如何向前发展,以确保他们获得最适合他们需求的解决方案呢?首先,企业不应该认为某公司不是全球性的公司就不能提供全球服务。事实上,一些并非传统大公司的专业公司可以提供更深入的专业知识,同时保持在全球范围内运作的能力。对企业来说,这是一种由地方组织联盟组成的合作伙伴关系模式,而对于许多人来说,这些公司是当地的行业领导者。其在当地的渊源意味着这些公司了解当地的客户、商业文化和法规,使他们能够提供更加细致入微的方法。他们还将与各种本地运营商建立强大的合作关系,并开发了深度生态系统。正是这些本地优势和专业知识使得这些提供商能够在本地与客户紧密合作,同时仍从全球网络中受益。 通过全面了解彼此的能力、实力和连通性,地方组织联盟成员可以推荐最合适的数据中心,以扩展其在全球影响力,或形成企业业务弹性计划的一部分。企业可以获得数据中心的设计、实施、硬件采购、交付等专业服务,最终使数据中心的应用与迁移变得更加容易。如何挑选合作伙伴 因此,如果合作伙伴的选择重新回到企业的议事议程上,那么当企业在全球范围内开展业务时,将如何做出选择其数据中心合作伙伴的明智决策?根据专家的经验,无论企业选择的是大规模的全球供应商还是规模较小的定制联盟,都必须优先考虑以下几个关键因素:1.可以节省多少成本? 成本是企业必须考虑的首要任务。定制联盟的厂商通过与供应商谈判来降低许多重要元素的成本,以确保他们能够获得折扣。而在本地,定制联盟厂商的本地知识与长期的供应商关系可以实现进一步的成本效益,并将这些优势传递给客户。2.如何更容易地开展业务有? 人们知道全球提供商促进了同质化全球单一合同或管理服务协议(MSA)的简单性。但企业也需要密切关注小规模的本土公司。例如一家企业可能会与位于伦敦地区的数据中心运营商签约,但该合同可能还需要在EMEA(欧洲、中东、非洲)地区签署,如果这是全球帐户的一部分,那么它也很可能在全球范围内被审查,这会耗费客户大量的时间、精力、资源和努力。因为他们无法按需要快速移动,从而降低了与单一的全球性组织的合作价值。3. 有哪些灾难恢复程序? 数据中心的战略重要性使灾难恢复成为企业优先考虑的重点。精明的公司很清楚,如果发生灾难,其业务的持续运营将取决于恢复或复制IT系统和数据的能力。当该公司在多个地区开展业务时,这一要求就会被放大,因此,关于恢复能力、可靠性和灾难恢复的重要问题至关重要,企业还需确保其提供商能够应对最糟糕的情况。4.如何处理当地的监管法规? 企业了解当地监管法规和措施至关重要。这是一个定制联盟厂商可能比大型全球供应商更具有优势的领域。例如,如果客户是一家位于美国西海岸的公司,由于在遵从GDPR法规不熟悉,希望从伦敦的供应商那里购买产品,而当地供应商具备相关知识,因为他们日常工作中都需要遵守这条法律和法规。这使该公司与本地数据中心提供商能够建立一种咨询关系,或以获得建议和交付等服务。尽管这种知识不会在全球范围内提供,但它很可能需要在不同团队之间进行知识转移,以便将其提供给最终客户。此外,还有很多问题需要解决:例如,供应商为确保连接路线而付出了额外的努力,但这些基础知识将使企业在选择全球数据中心供应商方面走上正确的道路。人们相信,与新一代全球联盟数据中心提供商(如ST Telemedia)合作意味着组织可以获得高质量的服务,而且价格通常更高。客户从本地角度上可以获得收益,同时获得与全球供应商合作的所有其他要素。随着数据中心对企业运行能力、竞争力和创新能力的重要日益加强,企业需要选择合适的合作伙伴运行数据中心,这一点至关重要。分析:数据泄露事件对Facebook影响究竟有多大?_安防互联

为什么服务器配置不高价格贵

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    据外媒报道,上个月,一个汇总了12亿用户个人信息的数据库被发现毫无保护的存在于某个服务器上,这些个人信息中包括社交媒体帐户、电子邮件地址和电话号码。 到目前为止还不清楚该数据库出现在这个服务器上的原因。 总部在圣路易斯的Night Lion Security的首席执行官Vinny Troia表示,数据库中的大多数数据是由一家名为人员数据实验室(People Data Labs)的公司收集的。 人员数据实验室自称可以提供多达15亿人的工作电子邮件和社交媒体帐户详细信息。该公司的网站称,数据通过多种来源获得,购买数据的用户可以据此来接触“美国、英国和加拿大超过70%的决策者”。 Troia说,未受保护的数据并非是存放在人员数据实验室的服务器上,而是出现在一个Google Cloud服务器上。谷歌没有回应谁在租用该服务器的问题。 人员数据实验室的联合创始人兼首席执行官Sean Thorne表示,只有一部分数据来自他的公司,他怀疑这些数据是由另一家公司汇总收集的。 Troia在10月份在例行扫描未受保护的数据时发现了这个数据库,并向美国联邦调查局报告了这个4TB数据库及其位置。 目前美国云计算领域的竞争日益激烈,不久前,谷歌云还击败亚马逊与微软,拿下了沃达丰数据服务大单。沃达丰将把自己的数据处理和存储业务转移到谷歌的云端,使用谷歌的实时分析工具为商业客户开发新的服务。 在美国数据中心和云计算领域,谷歌和亚马逊、微软正在争夺主导地位。 目前越来越多的人逐渐重视自己的个人隐私数据安全,同时也对掌握着数以亿计用户数据的大型科技公司提出更高的要求。 而近来这种用户隐私数据泄露的消息频频被曝,这也让很多用户对其感到失望,而对于这一事件,如果谷歌不能给出很好的答复,也势必会让公众对其信任度有所下降。大数据是云计算的强支撑_安防互联

    软文推广一直是网站外部推广引流渠道之中最核心的一条渠道。虽然目前没有短视频和自媒体平台的引流力度大,但是。就小编实际推广中的总体情况来看,你的网站内容好不一定会有高阅读,最多也就局限在网站内部,软文推广依然是网站推广获取流量最有力的一个渠道,如果没有达到想要的引流效果,应该是软文推广渠道选择有问题。下面我们分析下当下软文推广渠道该如何选择的三个精细化部分。 第一、为了搜索排名和收录而推广 基本上很多网站发软文,第一个主要目标,一般都是为了在百度搜索引擎做排名,有排名才有展现,才有流量,(虽然现在百度流量没有之前那么精准),所以发文章如果是从搜索排名出发,在软文推广渠道上就要进行一定的筛选,肯定要选择网站权重高,被收录几率大,发了就能有排名的平台!百家号:百家号作为百度系的自媒体平台,也是参与到百度搜索排名中来的,相比一般的自媒体平台,收录排名都是靠前的,为了搜索排名百家号比不可少。知乎:知乎从上线开始就是对百度搜索引擎开放抓取的,如今网站权重也高达9,意味着在知乎的网站发布文章在百度也是一直靠前的,排名也就有了保证,只要文章内容可以通过知乎审核就有可能出现在搜索引擎并且靠前。搜狐号:搜狐号作为百度的新闻源,一直也是对百度搜索引擎开放抓取的,只要文章关键词选对,通过搜狐号发布的文章也有机会排名靠前,并且搜狐号也是目前众多自媒体平台中为数不多的支持留链接的平台,这点很优秀。csdn:CSDN作为国内的知名技术社区网站,网站文章排名收录效果监测发现仅次于知乎,平台支持用户自主发文,值得收藏。a5站长网:作为站长圈知名老牌网站,在a5投稿发布的文章排名效果也令人满意,文章收录率也很高,只是,前提是投稿文章内容要符合平台要求,有一定的门槛。 第二、为了个人IP或品牌宣传而推广 追求的效果和价值不一样,推广的渠道就要重新规划方向,与为了为了搜索排名和收录而推广不同,为了个人IP或品牌宣传而推广,就不能仅仅盯着百度,要奔着流量和用户走,那个平台流量高,哪里用户多,就主攻哪个渠道!公众号:公众号一直是闭环生态流量,粉丝相对精准,只要文章内容能为所属群体带来价值,用户粘性非常高,并且门槛相对宽松,是推广个人IP和品牌宣传的首选。今日头条:基本上算是当下流量最高的自媒体平台,用户群体多元化,很适合做作为个人IP和品牌价值推广的渠道,只要在自己专属的领域持续发力和分享,一定时间内就可以收获大量支持者知乎:知乎是近两年用户最活跃的知识社区之一,针对性很强,关注者质量较高,只要文章的观点正确,内容满足用户需求,就能收获很多的优质流量。微博头条:微博作为老牌的社交媒体第一阵地,活跃度和用户数都遥遥领先,具有信息传播迅速的特点,文章有热度,质量有保证,就可以收获大批流量 第三、为了平台收益而推广 网站软文推广很多时候几乎是重复性动作,并且都是发布的平台越多越好,但是随着自媒体平台的大量涌现和平台内容开放,网站软文推广已经不仅限于之前的单纯为了流量而推广,可以搂草打兔子,趁着发软文的功夫,平台收益也拿下,一举两得。今日头条:今日头条不光流量大,持续发文测试发现平台收益也是十分可观,作为头部自媒体平台,今日头条平台收益目前有多种文章收益模式,算是比较良心了!公众号:依托于微信系的强大流量,公众号的文章收益也是很客观,只要发布文章质量有保证,平台收益基本可以小有规模大鱼号:大鱼号作为阿里的自媒体业务门面,在圈内一直是号称收益最高的平台,动辄几千上万,但是持续监测发现要求也是十分的高,持续发文这么久,基本不如人意。搜狗号:作为最后梯队入场的自媒体平台,搜狗号收益一直很低迷,但是胜在稳定,流水不断,有总比没有强,这是一定的。以上就是小编个人对于软文推广渠道的一个划分,最后想说的是,软文发多了之后发现,不论想要获得,搜索排名,品牌/个人IP推广,额外收益等效果,并不是简单的复制粘贴就能达到想要的引流效果,需要很精细化的去运作,其中最核心的就是选择合适的软文推广渠道才能带来合适的流量和一些其他效果,在如今流量就是价值的时代,网站软文推广渠道选择,决定了网站外部的引流效果。百度算法整理,SEO工作者抓紧收藏了_安防互联

    人们需要了解云计算工具和服务的优点和缺点,可以帮助其管理混合云和多云环境。 企业开展业务可以采用一个云平台,但采用两个或更多的云平台更好。多云的爆炸式增长凸显了管理工具的需求,以解决跨越云计算服务和架构的工作负载所造成的日益复杂的问题。事实上,据调研机构Gartner公司预测,到2021年,多云管理软件产品的数量将增加一倍以上,达到30种。与大多数云平台一样,多云管理并不完全符合一个普遍接受的定义,因此产生了很多产品特性集。尽管如此,大多数与云计算无关的管理软件供应商达到了基本一致,即使他们采取了不同的途径,往往是通过收购和同化来实现。多云管理工具的典型特性 最全面的云计算管理软件产品包含五类功能:应用程序和单个虚拟机的自动化和编排; 安全性,包括身份管理和数据保护/加密; 政策治理和合规性,包括审计和服务等级协议(SLA)指标; 对基础设施(计算实例、存储、网络)和应用程序的性能进行监控; 通过资源优化和账单估算进行成本管理。Gartner公司在此定义的云管理平台上增加了服务请求、云计算清单以及多云迁移和备份,尽管许多公司已经拥有适当的系统来提供这些功能。多云管理的另一个分支是基础设施即代码,这是基础设施自动化和配置的一种形式。它并没有试图解决云治理的整个范围,但是可编程、版本控制的基础设施对于那些采用DevOps和端到端自动化方法(如CI/CD)的组织来说非常重要。以下是构成多云管理市场的一些供应商和工具的高层细分,其中包括整体管理供应商、IT服务管理(ITSM)工具和基础设施即代码选项。多云管理提供商提供的多云管理平台 多云管理供应商将继续扩展其功能,以提供最广泛的工具。尽管每个供应商都有其优点和缺点,但它们通常可以提供对企业分布式资源的集中视图。以下是这个领域一些著名的供应商提供的多云管理平台。(1)CloudBolt广泛支持云计算环境和管理程序。它自动将原有安装导入和重新部署到云中。CloudBolt包括用于云计算资源和成本管理的模块。它通过无代理技术工作,这可以简化资源蓝图到多个不同云计算环境的部署。局限性:CloudBolt是用户安装的软件,而不是SaaS产品,并且缺少对资源监视或优化的内置支持,因此用户必须与支持的合作伙伴集成才能实现这些功能。(2)Embotics可与公共云和私有云资源一起使用。它包括自动化模板、云计算费用报告和预算,中央资源目录中的自助服务部署、任务批准工作流以及策略合规性审核。局限性:Embotics缺乏集成的监视功能,一些用户抱怨其用户界面(UI)令人困惑。此外,该公司正在将其平台迁移到新的REST API,用户表示该API不支持某些功能。(3)Flexera是一个比较成熟的多云管理平台,其功能集包括服务编排、策略实施和使用控制以及成本优化和预算。它具有广泛的受支持云计算提供商列表。局限性:RightScale仅限于SaaS,最初是针对以云计算为中心的业务,而没有为大型企业提供本地服务。此外,与对快速发展的企业进行的收购一样,与母公司进行整合并规范产品(在这种情况下为Flexera公司的软件资产管理产品)也存在越来越大的困难,这可能会分散实施其他计划的注意力。另一个潜在的缺点是用户可能需要专业服务来实现平台的更复杂功能,例如多云网关设备。(4)CloudSimple于2019年11月被谷歌公司收购,为用户提供安全专用的环境,以在公共云中迁移和运行VMware工作负载,其中包括要求苛刻的企业工作负载,例如数据库支持的应用程序和高I/O应用程序。它以本机方式运行整个VMware堆栈,其中包括vSphere/vCenter、vSAN和NSX-T,并具有用于所有部署的统一管理控制台。局限性:到目前为止,CloudSimple仅支持Microsoft Azure和谷歌云平台(GCP)、AWS上的VMware Cloud提供等效的功能,并且只管理VMware环境,而不管理本机云计算资源。尽管谷歌公司可以承担更多的资源,但与RightScale和Flexera一样,存在集成风险。(5)Hypergrid使用具有超过4亿个基准数据点的预测分析引擎来优化云计算成本和资源决策。该产品涵盖针对虚拟机和容器环境的云计算成本管理、优化和预算,以及安全性和策略合规性监视。它还在定义的策略内提供自助服务设置。局限性:实例计划、应用程序成本建模和资源清单等某些功能仅适用于AWS公共云,因此可能无法满足某些企业的多云管理需求。Hypergrid的最新版本于2018年发布,结合了Gridstore和DCHQ的硬件和软件,后者于2016年合并组建了该公司。(6)Morpheus Data提供了一套全面的功能集,其中包含用于自动和自助资源调配、资源配置、监视和事件管理、工作负载扩展、策略遵从性和报告的模块。它拥有覆盖十几个平台的广泛的多云支持,以及与自动化、备份、身份和访问管理、ITSM、监控、网络和安全提供商集成的大型第三方生态系统。局限性:Morpheus只是本地设备,除了通过第三方托管服务提供商提供的服务之外,没有SaaS选项。而且,其成本管理和优化功能不如某些竞争对手的产品强大。此外,众多的集成和设置选项意味着具有现有工具的组织必须进行一些部署后的集成测试,这可能需要专业的服务。(7)Nutanix Xi Beam产品是从该公司于2018年收购Minjar及其Botmetric服务演变而来,该服务用于云计算成本管理、控制和工作负载可视性。Beam监控云资源的消耗,其中包括用于消耗、成本控制、开销策略和优化的模块。局限性:与其他多云管理选项不同,Beam不包括基础设施或其他云计算服务管理,尽管其他Nutanix产品也包括。它优化了配置和成本,但不是一个完整的工作负载管理系统。Nutanix公司的产品组合是脱节和混乱的,与云计算和容器服务的传统虚拟机环境的产品似乎没有在单一控制台下集成或统一。(8)Scalr公司提供了一套丰富的成本管理和优化功能,特别擅长控制虚拟环境中的资源扩展。它包括从定义的服务目录中通过策略引擎提供的自助服务,以实施对资源供应和使用的控制。该平台包括一个现代直观的GUI。Scalr公司还以其可扩展到大量的用户而闻名。局限性:对VMware环境的支持还相对不成熟,与其他受支持的平台相比,存在一些潜在的功能差距。用户必须通过第三方集成来补充其有限的监视功能集。(9)VMware是现代x86虚拟化的先驱,现已将其管理堆栈扩展到包括云计算部署。vRealize套件具有适用于VMware环境的中央管理控制台,而不受部署平台的限制,并且vRealizeCloud模块的清单不断增加,涵盖基于蓝图的资源管理、资源目录、策略和自助服务部署以及DevOps的持续集成(CI)/持续交付(CD)的组织。VMware收购的CloudHealth解决了成本管理和优化问题。局限性:VMware在CloudHeath功能之外缺乏对非VMware环境的支持。因此,这些工具是多云的,因为VMware堆栈可以在AWS(本机)、Azure和谷歌云(均通过CloudSimple)上运行,但是它们与堆栈无关。此外,将各种模块(vRealize、Cloud Foundation、vCloud Suite以及将来添加的项目,如Projects Pacific和Tanzu)集成到一个有凝聚力的控制台和用户界面(UI)中的工作仍在进行中。ITSM软件增加了多云管理 除了多云管理工具和供应商之外,其他一些长期的本地IT供应商也试图在其产品中添加多云管理功能。BMC软件、CA Technologies、Micro Focus和ServiceNow等IT服务管理供应商已添加了多云管理模块或产品。这些平台主要针对具有严格的基于ITSM的治理流程的大型组织,因此云计算管理功能主要吸引那些供应商的现有客户,特别是那些将这些套件集成到其IT流程中的客户。基础设施即代码工具 多云管理软件的另一类是作为代码的基础设施工具,它支持某种形式的基础设施自动化和配置。尽管它并不试图解决整个云治理的问题,但可编程、版本控制的基础设施对于那些采用DevOps和端到端自动化方法(如持续集成/持续交付)的组织来说非常重要。本机云管理控制台 多云管理领域中的每个供应商和产品都有其优势和局限性,但它们的主要价值在于它们将跨多个云平台的管理整合到一个统一的界面和控制平台中,从而始终如一地应用配置和安全策略。但是,如果只使用一个云平台,而不必担心管理不同的环境该怎么办?第三方软件曾经填补了云计算供应商管理功能的空白,但是主要的公共云提供商(例如AWS、Microsoft Azure和Google)的软件开发和战略收购极大地增强了其本机管理平台。AWS Cost Explorer和Azure Cost Management之类的工具包括只在附加产品中才有的分析、报告和优化功能。当前使用单个云计算设置的企业应坚持使用其云计算提供商的本机管理服务来处理云计算工作负载,并且应在支持所选择的云平台的程度上使用其本地基础设施管理堆栈。如果企业将工作负载扩展到另一个云计算环境,或者由于内置工具(如缺乏可见性或人工配置与自动配置和分析)受到严重限制,需要采用这些多云管理选项。2020年企业云战略的5种趋势_安防互联

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    数据是系统的核心,在面向服务的架构之外,可以考虑面向数据的架构方式。面向数据的服务架构需要支持多数据源异构,支持动态数据和静态数据,既支持公有云部署又支持私有云部署,提供多种数据应用和数据产品,如下图所示:  一般地,为了不影响业务系统的正常运行,会将不同数据源汇集起来,技术的采集与摄取,然后进行数据的存储及一系列的操作处理, 最终通过各种的解决方案形成数据应用衍生的数据产品。从开发的角度看,可以分成基础设施,运营工具,开发工具和解决方案四层,从数据自身来看,也可以分为数据源,动态数据,静态数据和数据应用4个层次,相互是有交叠的。  数据源  数据源决定了数据的宽度, 数量量决定了数据的厚度。即使是做数据应用,也是和具体的业务领域相关的,数据的价值不是凭空出现的。所以, 业务系统的数据是第一位的,也是最容易获得,直接的价值也较高。其次是用户的行为数据,经管用户经受了产品本身的诱导和局限,但用户的行为数据还是在一定程度上体现的用户便好。 过去的可用性测试甚至形成了可用性工程,而今,一般都会通过用户的行为数据来检验用户体验。物联网(IOT)的到来,凸显了传感器数据的重要性。传感器数据是相对高频的数据,与时间序列相关,可以考虑与时间相关的数据存储,以及数据的迁移。位置数据可以看作是一种特殊的传感器数据,通过位置数据可以得到物理上空间位置的描述,是一种非常有用的数据,尤其对移动互联网应用而言。  社交几乎也是无处不在的(anything can be social),通过社交属性的功能,可以使应用拥有一定的社会属性,从而具备更多的价值。电子邮件可能是比较古老的互联网应用了,可以看作是一种特殊的社交数据,数据采集可以通过标准的POP3/IMAP4协议实现,应用内的社交数据需要自己整理,对于第三方的社交平台,一般都是提供API 接口服务的,只要注意以来访问控制即可。  媒体的范围较大,针对性的获取数据需要爬虫的相关技术,数字化媒体的各种限制对爬虫而言是一个挑战。相对而言,社交媒体和自媒体通用访问接口的获取想对容易一些。不论是客户的网站还是竞品的网站,同样需要爬虫技术的帮助,这些数据将对业务系统的数据形成有益的补充。文档数据大多是非结构化数据,一般是文件系统和NoSQL 的胜场。对于很多企业而言,往往纸质文档数据化的过程,随着AI技术的发展,尤其是OCR 相关技术的逐渐成熟,所有文档都是数据资源。  动态数据  动态数据的采集过程与静态数据是类似的,关键在于分析流程,对于动态数据而言,分析是实事发生的。例如游乐园采用手环来采集用户的信息,这些手环中记录了用户的相关行为,游乐园可以使用这些数据为用户个性化推荐一些服务,这使得在用户游览期间的定制化服务成为可能。基于动态数据,在这些场景中使企业和用户之间产生更多的商机成为可能。  对于动态数据,需要采用实时处理方法。时延是需要考量的一个关键因素,时间就是金钱在这里体现的淋漓尽致。 通过减少多租户的资源约束和云服务的使用可以降低时延,提高性能水平,能够实时处理大流量数据.  数据流程相似于传统的ETL流程,在数据提取时同时完成数据的初步转换和清洗,具体流程还是与目标息息相关的。数据流处理是动态数据处理的核心部分,既可以对动态数据进行进一步的清洗然后存储,又可以直接引入分析方法,与后面的流式应用连接起来。  数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到业务范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。数据治理对于确保数据的准确、分享和保护是至关重要的。有效的数据治理通过改进分析算法、缩减存储和计算成本、降低灾备风险和提高安全合规等方式,最终体现数据的价值。  数据安全一是数据本身的安全,主要是指采用加密方法对数据进行主动保护,如数据保密、数据完整性、双向身份认证等,同时也是数据防护的安全,主要是对数据存储进行主动防护,如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾等手段保证数据的安全。数据处理的安全是指如何有效的防止数据在录入、处理、统计中由于硬件故障、人为误操作、程序缺陷、病毒或黑客等造成的数据库损坏或数据丢失现象,某些敏感或保密的数据可能不具备资格的人员阅读,而造成数据泄密等后果。而数据存储的安全是指数据在系统运行之外的可读性。  数据运营是指通过对动态数据的分析挖掘,把隐藏在海量数据中的信息以合规化的形式发布出去,供数据的消费者使用。动态数据的数据运营是一个非常具有挑战性的课题。  静态数据  对于静态数据的操作,更像是一种批处理形式,是一种离线分析,更像是传统的OLAP,这样可以拥有较高性能的处理能力。这意味着先从各种数据源获取数据,然后再进行分析处理。静态数据处理分为了两个阶段,例如一个零售终端分析上个月的数据来决定本月的商业活动, 是否能够根据用户的购买行为来发放定制化的优惠卷等等。  具体的分析计算既可以再私有云上执行,也可以在公有云上执行。对于一定规模数据,尤其是探索性数据分析,一般都可以在私有云进行计算,甚至直接在私有云上提供数据应用和数据产品。当数据规模和计算资源的需求达到一定程度的时候,可以考虑迁移的公有云。这是面向数据的一种混合云结构,为了使迁移简单方便,需要保障环境的一致性,YARN 是资源调度的最佳选择。当然,mesos 同样值得关注。静态数据的存储一般是海量存储,基于面向读性能提供的迫切需要,NoSQL是必然的选择。当然,面向大量的结构化数据,数据仓库仍然是不错的选择。  数据应用  数据应用包含了计算框架,算法,数据的可视化以及具体的应用呈现。不论是企业应用还是移动应用以及交互式Web应用,都可以使用数据计算得到的结果。流式应用和搜索应用都是与计算框架紧密相关的,可以通过Storm 和ElasticSearch 实现,也可以通过Spark 框架实现。商业智能(BI),传统上是基于数据仓库的数据挖掘,发现数据中潜在的价值。而在面向数据的架构中,BI的分析方法可以不变,只改变计算的方式,也可以对分析方法进行演讲。  报表系统可以认为是可视化的核心之一。面向静态数据形成传统的报表,动态数据与静态数据相结合形成实时报表。随机分析是一种探索性数据分析,是一种对数据摸索和尝试,可以使用Hive,pig,sparkSQL等工具执行,明确进一步探索的方向。统计分析是更加具体的一种离线分析,基于统计模型的数据分析处理。机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,是人工智能的核心,框架有很多,例如Mahout以及SparkML等。  深度学习是机器学习研究中的一个新领域,源于人工神经网络,含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征。同机器学习方法一样,深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分.不同的学习框架下建立的学习模型很是不同.个人推荐tensorflow。SPARC64 XII处理器狂飙4.25GHz能逆袭成功吗_安防互联

    近期发表在《自然》杂志上发表的一篇研究显示,德国科学家使用“液体玻璃”进行3D打印,但目前仅限于复杂但微小的物体。在未来,该技术可用于3D打印更有用的东西,如复杂的镜头,过滤器,甚至通常需要高技能工匠的饰品。  研究人员使用了一种“液体玻璃”,来制作复杂形状的东西,成型后的物体光滑,透明,分辨率非常高。而更重要的是,成型的玻璃物体是使用标准和常用的3D打印机创建的。然而,这项技术可不像你在家里使用高温烤箱那么简单,它的进一步发展无疑将开辟3D打印技术在打印更重要材料的可能性。  德国研究人员制造的3D打印城堡门楼  现在3D打印被用来制作各种各样的东西,从鞋子到飞机零件;材料各种各样,而通常是塑料,也可以是金属和陶瓷。玻璃具有一些非常独特的特性,持久耐用,隔热,透光度好等等,是制作最高品质镜头,眼镜、相机的重要材料。但它很难完成3D打印,因为它只能在极高的温度下熔化。  卡尔斯鲁厄理工学院的研究人员Bastian Rapp说,“玻璃是人类已知的最古老的材料之一,但在3D打印的革命中,玻璃财务似乎被忽略了。”  之前,麻省理工学院的科学家们使用特殊的3D打印机制作了透明的玻璃物体,加热了约1900华氏度,而大部分都十分脆弱。Rapp说,今天研究中描述的技术不同,因为它将适用于已经广泛使用的3D打印技术。  特别的液体玻璃  Rapp和他的团队设计的“液体玻璃”是嵌入液体聚合物中的玻璃粉末。工作原理:标准的3D打印机使用液体玻璃打印一个对象。然后将该物体在玻璃颗粒熔合在一起的高温烘箱中加工,变得透明。该技术用于制造像几个毫米尺寸的城堡门,还有如蜂窝结构的物体,可小到几十微米。(如果使用更高分辨率的3D打印机,分辨率可能更高)。物体也可以承受高达1472华氏度的温度。  3D打印玻璃蜂窝,可承受高达1472华氏度  Rapp说:“这使得我们能够使用最先进的3D打印设备来处理玻璃材料,从而使物体具有了光学,机械和物理的丰富特性。我们的目标是缩小这些特性的差距。”  Rapp还强调,在未来该技术可用于3D打印镜头,智能手机相机和下一代微处理器的部件。有非常广阔的应用空间,从玻璃饰品到建筑使用的复杂玻璃面板等等。  也许在不久的将来,3D打印可能会取代传统的玻璃吹制技术,这可能需要3D打印机在技术上的进一步发展、突破。大数据引领政法工作创新发展_安防互联

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    数据是系统的核心,在面向服务的架构之外,可以考虑面向数据的架构方式。面向数据的服务架构需要支持多数据源异构,支持动态数据和静态数据,既支持公有云部署又支持私有云部署,提供多种数据应用和数据产品,如下图所示:  一般地,为了不影响业务系统的正常运行,会将不同数据源汇集起来,技术的采集与摄取,然后进行数据的存储及一系列的操作处理, 最终通过各种的解决方案形成数据应用衍生的数据产品。从开发的角度看,可以分成基础设施,运营工具,开发工具和解决方案四层,从数据自身来看,也可以分为数据源,动态数据,静态数据和数据应用4个层次,相互是有交叠的。  数据源  数据源决定了数据的宽度, 数量量决定了数据的厚度。即使是做数据应用,也是和具体的业务领域相关的,数据的价值不是凭空出现的。所以, 业务系统的数据是第一位的,也是最容易获得,直接的价值也较高。其次是用户的行为数据,经管用户经受了产品本身的诱导和局限,但用户的行为数据还是在一定程度上体现的用户便好。 过去的可用性测试甚至形成了可用性工程,而今,一般都会通过用户的行为数据来检验用户体验。物联网(IOT)的到来,凸显了传感器数据的重要性。传感器数据是相对高频的数据,与时间序列相关,可以考虑与时间相关的数据存储,以及数据的迁移。位置数据可以看作是一种特殊的传感器数据,通过位置数据可以得到物理上空间位置的描述,是一种非常有用的数据,尤其对移动互联网应用而言。  社交几乎也是无处不在的(anything can be social),通过社交属性的功能,可以使应用拥有一定的社会属性,从而具备更多的价值。电子邮件可能是比较古老的互联网应用了,可以看作是一种特殊的社交数据,数据采集可以通过标准的POP3/IMAP4协议实现,应用内的社交数据需要自己整理,对于第三方的社交平台,一般都是提供API 接口服务的,只要注意以来访问控制即可。  媒体的范围较大,针对性的获取数据需要爬虫的相关技术,数字化媒体的各种限制对爬虫而言是一个挑战。相对而言,社交媒体和自媒体通用访问接口的获取想对容易一些。不论是客户的网站还是竞品的网站,同样需要爬虫技术的帮助,这些数据将对业务系统的数据形成有益的补充。文档数据大多是非结构化数据,一般是文件系统和NoSQL 的胜场。对于很多企业而言,往往纸质文档数据化的过程,随着AI技术的发展,尤其是OCR 相关技术的逐渐成熟,所有文档都是数据资源。  动态数据  动态数据的采集过程与静态数据是类似的,关键在于分析流程,对于动态数据而言,分析是实事发生的。例如游乐园采用手环来采集用户的信息,这些手环中记录了用户的相关行为,游乐园可以使用这些数据为用户个性化推荐一些服务,这使得在用户游览期间的定制化服务成为可能。基于动态数据,在这些场景中使企业和用户之间产生更多的商机成为可能。  对于动态数据,需要采用实时处理方法。时延是需要考量的一个关键因素,时间就是金钱在这里体现的淋漓尽致。 通过减少多租户的资源约束和云服务的使用可以降低时延,提高性能水平,能够实时处理大流量数据.  数据流程相似于传统的ETL流程,在数据提取时同时完成数据的初步转换和清洗,具体流程还是与目标息息相关的。数据流处理是动态数据处理的核心部分,既可以对动态数据进行进一步的清洗然后存储,又可以直接引入分析方法,与后面的流式应用连接起来。  数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到业务范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。数据治理对于确保数据的准确、分享和保护是至关重要的。有效的数据治理通过改进分析算法、缩减存储和计算成本、降低灾备风险和提高安全合规等方式,最终体现数据的价值。  数据安全一是数据本身的安全,主要是指采用加密方法对数据进行主动保护,如数据保密、数据完整性、双向身份认证等,同时也是数据防护的安全,主要是对数据存储进行主动防护,如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾等手段保证数据的安全。数据处理的安全是指如何有效的防止数据在录入、处理、统计中由于硬件故障、人为误操作、程序缺陷、病毒或黑客等造成的数据库损坏或数据丢失现象,某些敏感或保密的数据可能不具备资格的人员阅读,而造成数据泄密等后果。而数据存储的安全是指数据在系统运行之外的可读性。  数据运营是指通过对动态数据的分析挖掘,把隐藏在海量数据中的信息以合规化的形式发布出去,供数据的消费者使用。动态数据的数据运营是一个非常具有挑战性的课题。  静态数据  对于静态数据的操作,更像是一种批处理形式,是一种离线分析,更像是传统的OLAP,这样可以拥有较高性能的处理能力。这意味着先从各种数据源获取数据,然后再进行分析处理。静态数据处理分为了两个阶段,例如一个零售终端分析上个月的数据来决定本月的商业活动, 是否能够根据用户的购买行为来发放定制化的优惠卷等等。  具体的分析计算既可以再私有云上执行,也可以在公有云上执行。对于一定规模数据,尤其是探索性数据分析,一般都可以在私有云进行计算,甚至直接在私有云上提供数据应用和数据产品。当数据规模和计算资源的需求达到一定程度的时候,可以考虑迁移的公有云。这是面向数据的一种混合云结构,为了使迁移简单方便,需要保障环境的一致性,YARN 是资源调度的最佳选择。当然,mesos 同样值得关注。静态数据的存储一般是海量存储,基于面向读性能提供的迫切需要,NoSQL是必然的选择。当然,面向大量的结构化数据,数据仓库仍然是不错的选择。  数据应用  数据应用包含了计算框架,算法,数据的可视化以及具体的应用呈现。不论是企业应用还是移动应用以及交互式Web应用,都可以使用数据计算得到的结果。流式应用和搜索应用都是与计算框架紧密相关的,可以通过Storm 和ElasticSearch 实现,也可以通过Spark 框架实现。商业智能(BI),传统上是基于数据仓库的数据挖掘,发现数据中潜在的价值。而在面向数据的架构中,BI的分析方法可以不变,只改变计算的方式,也可以对分析方法进行演讲。  报表系统可以认为是可视化的核心之一。面向静态数据形成传统的报表,动态数据与静态数据相结合形成实时报表。随机分析是一种探索性数据分析,是一种对数据摸索和尝试,可以使用Hive,pig,sparkSQL等工具执行,明确进一步探索的方向。统计分析是更加具体的一种离线分析,基于统计模型的数据分析处理。机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,是人工智能的核心,框架有很多,例如Mahout以及SparkML等。  深度学习是机器学习研究中的一个新领域,源于人工神经网络,含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征。同机器学习方法一样,深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分.不同的学习框架下建立的学习模型很是不同.个人推荐tensorflow。SPARC64 XII处理器狂飙4.25GHz能逆袭成功吗_安防互联

    近期发表在《自然》杂志上发表的一篇研究显示,德国科学家使用“液体玻璃”进行3D打印,但目前仅限于复杂但微小的物体。在未来,该技术可用于3D打印更有用的东西,如复杂的镜头,过滤器,甚至通常需要高技能工匠的饰品。  研究人员使用了一种“液体玻璃”,来制作复杂形状的东西,成型后的物体光滑,透明,分辨率非常高。而更重要的是,成型的玻璃物体是使用标准和常用的3D打印机创建的。然而,这项技术可不像你在家里使用高温烤箱那么简单,它的进一步发展无疑将开辟3D打印技术在打印更重要材料的可能性。  德国研究人员制造的3D打印城堡门楼  现在3D打印被用来制作各种各样的东西,从鞋子到飞机零件;材料各种各样,而通常是塑料,也可以是金属和陶瓷。玻璃具有一些非常独特的特性,持久耐用,隔热,透光度好等等,是制作最高品质镜头,眼镜、相机的重要材料。但它很难完成3D打印,因为它只能在极高的温度下熔化。  卡尔斯鲁厄理工学院的研究人员Bastian Rapp说,“玻璃是人类已知的最古老的材料之一,但在3D打印的革命中,玻璃财务似乎被忽略了。”  之前,麻省理工学院的科学家们使用特殊的3D打印机制作了透明的玻璃物体,加热了约1900华氏度,而大部分都十分脆弱。Rapp说,今天研究中描述的技术不同,因为它将适用于已经广泛使用的3D打印技术。  特别的液体玻璃  Rapp和他的团队设计的“液体玻璃”是嵌入液体聚合物中的玻璃粉末。工作原理:标准的3D打印机使用液体玻璃打印一个对象。然后将该物体在玻璃颗粒熔合在一起的高温烘箱中加工,变得透明。该技术用于制造像几个毫米尺寸的城堡门,还有如蜂窝结构的物体,可小到几十微米。(如果使用更高分辨率的3D打印机,分辨率可能更高)。物体也可以承受高达1472华氏度的温度。  3D打印玻璃蜂窝,可承受高达1472华氏度  Rapp说:“这使得我们能够使用最先进的3D打印设备来处理玻璃材料,从而使物体具有了光学,机械和物理的丰富特性。我们的目标是缩小这些特性的差距。”  Rapp还强调,在未来该技术可用于3D打印镜头,智能手机相机和下一代微处理器的部件。有非常广阔的应用空间,从玻璃饰品到建筑使用的复杂玻璃面板等等。  也许在不久的将来,3D打印可能会取代传统的玻璃吹制技术,这可能需要3D打印机在技术上的进一步发展、突破。大数据引领政法工作创新发展_安防互联

    据外媒报道,上个月,一个汇总了12亿用户个人信息的数据库被发现毫无保护的存在于某个服务器上,这些个人信息中包括社交媒体帐户、电子邮件地址和电话号码。 到目前为止还不清楚该数据库出现在这个服务器上的原因。 总部在圣路易斯的Night Lion Security的首席执行官Vinny Troia表示,数据库中的大多数数据是由一家名为人员数据实验室(People Data Labs)的公司收集的。 人员数据实验室自称可以提供多达15亿人的工作电子邮件和社交媒体帐户详细信息。该公司的网站称,数据通过多种来源获得,购买数据的用户可以据此来接触“美国、英国和加拿大超过70%的决策者”。 Troia说,未受保护的数据并非是存放在人员数据实验室的服务器上,而是出现在一个Google Cloud服务器上。谷歌没有回应谁在租用该服务器的问题。 人员数据实验室的联合创始人兼首席执行官Sean Thorne表示,只有一部分数据来自他的公司,他怀疑这些数据是由另一家公司汇总收集的。 Troia在10月份在例行扫描未受保护的数据时发现了这个数据库,并向美国联邦调查局报告了这个4TB数据库及其位置。 目前美国云计算领域的竞争日益激烈,不久前,谷歌云还击败亚马逊与微软,拿下了沃达丰数据服务大单。沃达丰将把自己的数据处理和存储业务转移到谷歌的云端,使用谷歌的实时分析工具为商业客户开发新的服务。 在美国数据中心和云计算领域,谷歌和亚马逊、微软正在争夺主导地位。 目前越来越多的人逐渐重视自己的个人隐私数据安全,同时也对掌握着数以亿计用户数据的大型科技公司提出更高的要求。 而近来这种用户隐私数据泄露的消息频频被曝,这也让很多用户对其感到失望,而对于这一事件,如果谷歌不能给出很好的答复,也势必会让公众对其信任度有所下降。大数据是云计算的强支撑_安防互联

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    据CBRE 一项最新调查发现, 大多数投资者预期北美的数据中心投资回报率为10% 或更高。去年,数据中心领域的投资达到创纪录水平, 预计2018年还将持续增长,这种乐观情绪主要源自全球数字化趋势的驱动。据 CBRE统计, 投资者去年在北美数据中心投入的资金超过以往任何一年,甚至超出了以往三年的投资总额。据悉,今年的投资水平有望会进一步攀升。CBRE 上周公布的一份市场报告显示, 他们不仅在数据中心行业大笔投资, 并预期会有较高的回报率。CBRE对2017年北美数据中心产业200亿美元投资的情况进行了追踪。 CBRE——这家商业房地产服务公司最近对北美数据中心市场开展了前所未有的情绪调查:对美国42家公司的高级管理人员进行了民意调查。一组受访者是 "业主", 或使用数据中心托管其 IT 设备的公司, 而另一组则由数据中心服务提供商和投资者组成。其中,第二组的半数受访者预计,2018年数据中心的支出将上升逾8%。约40% 的受访者预期,数据中心投资回报率为20% 或者更高, 而50% 的受访者则预期回报率在10% 和20% 之间,只有5% 的投资者和供应商预期回报率为10% 或者更低。数据中心部门的乐观情绪则是受到全球数字化趋势驱动数据中心的影响。越来越多的人开始上网, 越来越多的用户通过智能手机进行连接。公司正转变为以数字为中心的业务方式, 这意味着其 IT 基础设施需求正在增长。托管供应商, 无论是零售和批发, 还是云计算公司都得益于这种增长。而抓住这一需求意味着他们需要提高数据中心的容量, 对投资者颇有吸引力。 接受CBRE调查的投资者中有半数表示, 他们正在投资于批发托管公司, 另一半则表示主要关注于 "增值资产"。在数据中心领域, 增值指的是在原始空间、电源和冷却之上的附加服务, 如托管服务或托管安全性。在不动产投资者眼中,数据中心是一组"另类"的资产,有别于其它的建筑, 如办公楼宇、商场, 工业和酒店。而其他另类资产包括了校舍、高档住宅和实验楼。另类资产的类别,是投资者分散持股的方式之一。例如, 投资者可以选择在既定市场上投资包括数据中心在内的另类资产。事实上, 根据商业房地产公司Jones Lang LaSalle透露,投资数据中心,已成为最近投资多样化的首选方式。Jones Lang LaSalle公司分析师解释说,数据中心行业变得更具吸引力, 与不动产领域传统类别的收益率不断降低息息相关。这一类投资组合能够以"相对折扣"的价格入市不动产, 而回报率还会更高。博通收购CA遭华尔街质疑 市值一夜间损失170亿美元_安防互联

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    在过去三年里,受基础设施即服务(IaaS)投资的推动,美国联邦政府在云计算上的支出跃升了25%。Nextgov的一篇文章讨论了大数据分析公司Govini最近的一份报告,该报告显示了强大的云支出。此前有报道称,政府在物联网(物联网)上的支出增长了20%。戈维尼在分析中发现,2015年联邦政府在云计算上的支出为33亿美元,比2012年的26亿美元增长了25%。对于政府的云计算投资来说,那一年是特别疲软的一年,因为固存使得2012年的支出降到了5年来的最低点。IaaS是云支出增加的主要驱动力,因为更多的联邦机构实施了使IT基础设施现代化的计划。过去三年,这些机构将IaaS的支出提高了53%,从2012年的5.85亿美元增加到2015年的8.97亿美元。这种现代化的推动是在联邦机构试图应对物联网技术的冲击,这涉及到连接设备的大规模扩散。戈维尼的马特ⷦ‚马(Matt Hummer)表示:“各机构在基础设施现代化方面存在差距,它们需要为物联网等领域做些什么,以及它们现在所处的位置。”“各机构的使命以及它们的数据和移动能力确实在推动着云。”从更高的政府支出中受益最多的公司是IBM和云分销商InfoReliance和DLT解决方案。IBM自2011年以来创造了11亿美元的云收入,使其在IaaS产品方面处于市场领先地位。悍马(Hummer)表示:“许多机构面临的一个重大挑战是,它们在任何情况下都是临时购买云,只要有足够的资金,就可以做到这一点。”然而,新的资源即将出现,这将为云投资提供更多的资金。例如,价值31亿美元的IT现代化基金(IT现代化基金)允许各机构在云计算上提供更多资金,2017年的预算包括73亿美元用于云计算等提供的服务。支付宝机房宕机!网友:花呗不用还了?_安防互联

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    在2018年初,一位云计算从业者写下了这样一段话:“2018年,最大的变局就是今年可能会成为中国IT产业全面变革的分水岭,基于云计算的全产业信息化在今年会正式拉开序幕。”时间走到年末,我们看到,以云为基础的技术浪潮,正以席卷一切的姿势澎湃而来,AI、大数据、IoT、区块链、边缘计算、VR/AR等前沿技术与云计算深度结合,迸发出核聚变般的耀眼光芒。如今,无论是阿里云的“驱动数字中国”、腾讯云的“产业互联网”,还是金山云的“企业级市场”,都指向了一片尚待开垦的沃土,即政企云化为主导的云计算下半场,此处我们略去不表产业发展,主要从技术应用演进的角度,来盘点2018年云计算市场现状,探讨未来技术发展态势。AI正当道:这不是一道选择题而是唯一答案 十多年的技术演进,让云计算逐渐发展成为它本来该有的模样:接管一切IT,万物皆长于云,也是在今年,我们终于走向真正的云计算时代。以此为基础,AI从云上茁壮成长,成为新一代的互联网基础设施,并成为各大云厂商布局toB市场的先头部队2018年,国内几家涉及公有云业务的公司纷纷调整架构,将之前的云计算部门升级为智能云计算部门:9月30日,腾讯架构调整,新成立云与智慧产品事业群;11月26日,阿里巴巴架构调整,阿里云事业群升级为阿里云智能事业群;12月18日,百度调整架构,将之前的智能云事业部升级为智能云事业群。更早之前的1月29日,金山云在完成7.2亿美元融资后,表示将全面战略布局AI。一个显而易见的事实是:云厂商们之所以将 AI 作为它们的顶级战略并与云计算放在一起,是因为AI本身需要强大的基础设施,云是绝佳的应用场景;同时,AI作为一项具备通用属性的颠覆性技术,也可以作为反哺云计算的发力点——通过AI来卖云服务。在云计算基础技术趋同的当下,可以说AI对于云厂商而言,不是一道做与不做的选择题,而是必须迎难而上的唯一选择,否则将丧失在未来战场上的决战机会。IoT崛起时:互联网的下一个阶段就是万物互联 据Gartner统计,全球物联设备总数量从2016年的60+亿增加到2017年的80+亿,预计2020年全球将达到至少300+亿物联设备。超大规模的联网设备离不开专业云计算服务的支持,目前主流云服务商均已推出自己的IoT战略,供广大合作伙伴及客户方便快捷地接入。阿里云表示loT 是阿里巴巴集团继电商、金融、物流、云计算后的新赛道,希望 5 年内,连接 1 千个城市、1 万个工厂、1 亿个家庭、100 亿台设备;腾讯云表示全面布局物联网,推出加速物联网开发套件(IoT Suite)打造全栈式物联网开发平台;金山云得益于与小米同为“雷军系”企业,背靠小米这一全球最大的商用物联网平台MIoT来进行布局;华为云发布IoT云服务2.0,聚焦物联网基础设施,致力于构建产业生态黑土地。 如果说云计算的上半场是以消费互联网为主导,那么以企业信息化改造为核心的下半场,其横跨了从互联网到移动互联网,最后到万物互联网,构成一张物物相连的超大规模互联网络,云计算作为连接的关键支撑,随着IoT日渐成熟,可发挥的作用将会愈发重要。可以预见的是,未来IoT联接需求将无处不在,基于云的IoT将成为云厂商们的下一个角力点。区块链陨落:洗尽铅华终将回归商业本质 2018年最具争议性的话题无疑是区块链,经历了飞速上升期之后,在下半年集体进入沉寂期,除开市场追捧与炒作,回归商业本质是对区块链最好的诠释,真正具备实力的企业将生存下来,为迎接下一轮爆发做准备。云巨头也都没有错过这一新兴技术浪潮,纷纷予以了积极响应。阿里云发布区块链服务,定位于基础设施,马云表示区块链、智能制造、IoT未来是未来的三项核心技术;腾讯云发布了区块链TBaaS产品白皮书和区块链金融级解决方案,将首先在供应链金融和游戏方面落地;金山云发布业内首个区块链云解决方案,推出了金融联盟链;华为云虽然表示区块链处于公司“非主航道”上,但也发布了华为云区块链服务BCS。抛开各种炒作与骗局,区块链本身在2018年也是获得了长足发展,在跨境汇款、供应链金融、电子票据和司法存证等众多场景中,区块链已经开始融入我们的日常生活,国内主流云服务商在该领域的布局,随着区块链回归理性,加速推进区块链的商业化落地将是下一阶段各家的重点。边缘计算兴起:云巨头们的下一个角斗场 据IDC的预测,到2020年40%的物联网数据将会在网络边缘自动处理,到2025年这个比例会超过 50%。随着IoT市场的全面爆发,大量实时的需要交互的计算将在边缘节点完成,边缘计算能够有效避免数据向云端传输时所面临的带宽限制、数据泄露风险和时延问题,成为下一阶段的关键点。有业界人士指出,边缘计算有可能是继AI之后的下一个风口,正是看到了边缘计算的巨大潜力,2018年,云巨头们开始了深度布局。阿里云明确将战略布局边缘计算,未来的核心战略是“云+边+端”三位一体的计算模式,并推出边缘计算产品Link Edge;腾讯云在边缘计算上采取了“CDN+云”的路线,让CDN具备智能计算的能力,已经在视频直播、游戏、智能鉴黄等大场景上进行落地;金山云联合小米发布了“1KM边缘计算”解决方案,以云+亿级终端模式抢先占领云+边缘赛道;华为云发布智能边缘平台IEF,提供从AI芯片、智能硬件到边缘云服务的全栈能力,为企业带来完整的智能边缘解决方案。放眼海外,亚马逊携AWS Greengrass进军边缘计算领域,为用户提供可供开发边缘应用和分析的应用环境;微软推出了Azure IoT Edge解决方案,将云分析扩展到边缘,把机器学习、高级分析和人工智能服务放在了接近数据源的前端物联网设备上;谷歌发布了硬件芯片Edge TPU和软件堆栈Cloud IoT Edge,意在更好地改善边缘联网设备的开发。专有云爆发:云计算在曲折中接近最终目标 尽管公有云已是公认的未来,但大部分的传统企业都不会直接走到公有云,这当中既有对数据主权、监管合规等方面的要求,也有自身业务转型难以一步到位的特征,所以现阶段很多企业更倾向于私有化的形式上云,而具备公有云与私有云两者优势的专有云,成为当前阶段的最佳选择。专有云,可以把它想象成是企业内部私有的“公有云”,将成熟的公有云平台缩小或内化了,其本质内核是经过规模化运营实践验证的公有云。 2018年,各家云巨头在专有云领域动作频频。阿里云发布了Apsara Stack专有云3.0版本,基于和公有云同源的飞天大规模操作系统及API,推动企业从单一竖井式应用系统向“薄应用+厚中台”的中台协同系统演进;腾讯云在今年1月推出了专有云TCE矩阵,具有企业版、大数据版、敏捷版和AI版,其中AI版是行业内首个面向AI应用推出的专有云;11月,金山云发布专有云银河平台,支持10万+物理节点部署、百万级租户管理和亿级用户服务能力,让企业在内部即可享受与公有云体验一致的服务。Gartner预测,到2021年,中国市场公有云和专有云的收入占比为4:6。这意味着在未来几年中,专有云将快速进入舞台中央,成为云计算下半场的主导力量。在可预见的未来,互联网企业上云结束,各大云厂商对于传统政企市场的争夺空前激烈,专有云之争将全面爆发,云计算也将在曲折中持续接近终极形态。总结 2018年末,Gartner发布了2019年十大战略技术发展趋势,分别为自主设备、增强分析、AI驱动的开发、边缘计算、沉浸式体验、区块链、智能空间、隐私与道德、量子计算。虽然这些技术表面看似乎毫不相关,但细究根源,提供计算力的云,是其背后最基础的连接点。从产业发展来看,2019年,传统企业的数字化转型、互联网的ToB化、数据中心互联网化等产业浪潮以及AI、IoT、区块链等技术变革均将继续向前发展,层出不穷的创新技术将渐次融入科技浪潮中,转化成无数灵活可用的新产品,云计算作为信息科技领域的水电煤,其公共属性将愈发明显,在这场科技变革中将发挥更为关键的作用。2019年安全预测:云、隐私、区块链带来更多挑战与不确定性_安防互联

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    近日,卡巴斯基实验室通过对各种各样的信息系统,比如商业、政府组织、银行、电信运营商、工业企业和个人的信息系统进行分析,发布了《2017上半年 工业自动化 系统威胁报告》。报告显示,全球受影响的工控系统于2016下半年呈现逐步增长趋势,但是2017上半年与其相比动态变化较为明显。虽然2017年1月份的攻击占比有较大幅度下降,但在2、3月又呈上升趋势,直到4月才开始出现下降的情形。  2016年7月至2017年6月期间全球ICS系统受损占比  勒索软件WannaCry攻击事件损失居首  勒索病毒是自熊猫烧香以来影响力最大的病毒之一。2017年5月发生的WannaCry勒索病毒全球大爆发事件,至少150个国家、30万名用户中招,造成损失达80亿美元,已经影响到金融,能源,医疗等众多行业,造成严重的危机管理问题。此次事件也被卡巴斯基实验室记录在报告中,事件中受损的工控系统数量占总数的13.4%,于2017上半年十大恶意软件攻击活动中排名第一位。  2017上半年的十大恶意软件攻击活动中全球ICS系统损失占比  遭受工控系统攻击的国家分布  报告显示,全球范围内工控系统遭遇攻击最多的三个国家为越南、阿尔及利亚和摩洛哥,遭受攻击程度分别为71%、67.1%及65.4%,中国工控系统遭受攻击程度排在第五位,占比达57.1%。   各国工控系统遭遇攻击比例排名  全球工控系统主要威胁来源  报告中介绍,卡巴斯基实验室2017年上半年在 工业自动化 系统上发现2500多款不同的恶意软件家族,这些软件衍生出约1.8万种变种。其中20.4%的威胁都隐藏在互联网的钓鱼网站中,占比高达20.4%。除了恶意软件以外,伪装成商业电子邮件的加密木马病毒也是重要威胁之一。据调查,全球工控系统于2017上半年遭到了33个不同黑客组织的恶意软件攻击,幸运的是,卡巴斯基暂未发现任何专门针对工控系统开发的恶意软件样本。  2017上半年工控系统的主要威胁来源(图片来自Kaspersky Lab)  如何保护工控系统环境?  随着技术的发展,工业 自动化 系统的威胁也层出不穷,在应用软件和工业软件中都出现了新的漏洞。为了防范未知的威胁,包括有针对性的威胁,卡巴斯基实验室给出了以下建议:  1、运行网络服务清单,不直接将脆弱网络用于工业自动化系统的运行,应通过远程访问文件系统对象的形式来实现;  2、审核ICS组件访问格力,以实现最大的访问力度;  3、审核企业工业网络及其边界的网络活动,消除不是工业过程所要求的与外部或其他相邻信息网络的任何网络连接;  4、验证工业网络的远程访问安全性,尽量减少或完全消除远程管理工具的使用(如RDP或TeamViewer);  5、确保数据库启动和决策算法的安全性;  6、拒绝提供非法访问外部网络和互联网的设备连接到工业网络上的主机;  7、在工业网络上部署网络流量监控和网络攻击检测工具。《互联网域名管理办法》 11月1日起正式施行_安防互联

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    印度尼西亚数字基础设施运营商的代表希望对该国的数据主权法进行修改,因为担心其可能对当地企业的业务运营造成损害。印度尼西亚政府从2012年起修订“电子交易和系统法实施法”,这些法案将对数据定位产生影响的若干文章进行修改,这一计划受到了本地数据中心运营商的抨击。鉴于目前印度尼西亚还没有专门针对数据保护的法律,有人担心它可能危及数据安全。 全球已有多项数据主权法在过去五年中生效,并作为确保数据安全和个人隐私的手段而推出,例如今年5月在欧洲实施的GDPR法规。拟议的电子交易和系统法实施改革将使电子系统提供商在印度尼西亚存储“战略”数据,但没有详细说明属于这一类别的内容。原始文本没有具体说明它所指的数据类型,而是要求提供商在印度尼西亚建立自己的数据中心作为一项要求,希望这一提案能吸引印度尼西亚的新投资. 在媒体声明中,与数据本地化政策相关的拟议变更应在几年后对现有法规实施的有效性进行深入、彻底和透明的评估,包括执法方面。此外,还有人表示在没有与数据保护有关的法律的情况下,需要仔细计算以避免潜在的影响。该文件还提到,有关数据所有权、访问权和控制权的数据规则希望该国政府对此事采取更加明确的态度。未来云计算将继续主导并改变企业_安防互联

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    备份对于企业来说是一个很好的策略。企业需要将数据和应用程序备份到某个位置,并能够以某种方式恢复数据和应用程序,以便在发生一些自然灾难或人为错误时保持业务正常运行,从而降低运行关键业务时所带来的损失。企业可以采用备份站点和备份技术两种方式。这些措施和技术可以是被动的,而这意味着企业可以在短时间内恢复站点和业务,并重新开始运营。或者也可以采用主动的措施和技术(成本更高),这意味着企业可以在某些情况下立即使用现有的数据和代码的版本来替代损坏的系统,而用户甚至不知道已发生故障。 灾难恢复在云中提供了一组新的选择,看起来并不像企业在本地部署系统上的那些选择。企业所采取的方法应该充分考虑了其应用程序和数据集对业务的价值。在此建议,企业需要了解其实用性,并且确保不会花费超过灾难恢复配置的成本。选项1:区域到区域的灾难恢复 企业可以在同一个公共云提供商中设置两个区域或更多区域来实现灾难恢复。例如弗吉尼亚的区域的服务中断,那么该州的另一个区域也会接管。企业可以付费以获取复制到备份区域的数据和应用程序的完整副本,以便他们可以无缝地接管(即主动恢复)。或者企业可以使用更具成本效益的方法(例如定时备份到大容量存储器)快速在另一个区域恢复(即被动恢复)。选项2:云到云的灾难恢复 企业提出的最常见的问题是:如果整个公共云提供商倒闭或长期中断业务,如何保护自己的数据和应用程序?例如,使用一个公共云为另一个公共云提供备份可以让企业使用Amazon Web Services备份Azure,反过来也可以配对使用。尽管这看起来像灾难恢复中的终极目标。但为了支持灾难恢复需要多线程进行,这意味着企业需要保持两种不同的技能组合,具有两种不同的平台配置,以及其他成本和风险。当企业尝试在主要平台和备份平台复制数据或应用程序时,正在进行的云到云系统复制(又名云间复制)增加了出错的可能性。这不是人们想要的结果。虽然并非不可能,但不同的云平台之间比同一供应商内的云平台内复制的难度要高出五倍。这就是为什么除了少数一些企业能够实施,云平台之间的支持几乎不存在的原因。人工智能数据中心交换机_安防互联

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    数据是系统的核心,在面向服务的架构之外,可以考虑面向数据的架构方式。面向数据的服务架构需要支持多数据源异构,支持动态数据和静态数据,既支持公有云部署又支持私有云部署,提供多种数据应用和数据产品,如下图所示:  一般地,为了不影响业务系统的正常运行,会将不同数据源汇集起来,技术的采集与摄取,然后进行数据的存储及一系列的操作处理, 最终通过各种的解决方案形成数据应用衍生的数据产品。从开发的角度看,可以分成基础设施,运营工具,开发工具和解决方案四层,从数据自身来看,也可以分为数据源,动态数据,静态数据和数据应用4个层次,相互是有交叠的。  数据源  数据源决定了数据的宽度, 数量量决定了数据的厚度。即使是做数据应用,也是和具体的业务领域相关的,数据的价值不是凭空出现的。所以, 业务系统的数据是第一位的,也是最容易获得,直接的价值也较高。其次是用户的行为数据,经管用户经受了产品本身的诱导和局限,但用户的行为数据还是在一定程度上体现的用户便好。 过去的可用性测试甚至形成了可用性工程,而今,一般都会通过用户的行为数据来检验用户体验。物联网(IOT)的到来,凸显了传感器数据的重要性。传感器数据是相对高频的数据,与时间序列相关,可以考虑与时间相关的数据存储,以及数据的迁移。位置数据可以看作是一种特殊的传感器数据,通过位置数据可以得到物理上空间位置的描述,是一种非常有用的数据,尤其对移动互联网应用而言。  社交几乎也是无处不在的(anything can be social),通过社交属性的功能,可以使应用拥有一定的社会属性,从而具备更多的价值。电子邮件可能是比较古老的互联网应用了,可以看作是一种特殊的社交数据,数据采集可以通过标准的POP3/IMAP4协议实现,应用内的社交数据需要自己整理,对于第三方的社交平台,一般都是提供API 接口服务的,只要注意以来访问控制即可。  媒体的范围较大,针对性的获取数据需要爬虫的相关技术,数字化媒体的各种限制对爬虫而言是一个挑战。相对而言,社交媒体和自媒体通用访问接口的获取想对容易一些。不论是客户的网站还是竞品的网站,同样需要爬虫技术的帮助,这些数据将对业务系统的数据形成有益的补充。文档数据大多是非结构化数据,一般是文件系统和NoSQL 的胜场。对于很多企业而言,往往纸质文档数据化的过程,随着AI技术的发展,尤其是OCR 相关技术的逐渐成熟,所有文档都是数据资源。  动态数据  动态数据的采集过程与静态数据是类似的,关键在于分析流程,对于动态数据而言,分析是实事发生的。例如游乐园采用手环来采集用户的信息,这些手环中记录了用户的相关行为,游乐园可以使用这些数据为用户个性化推荐一些服务,这使得在用户游览期间的定制化服务成为可能。基于动态数据,在这些场景中使企业和用户之间产生更多的商机成为可能。  对于动态数据,需要采用实时处理方法。时延是需要考量的一个关键因素,时间就是金钱在这里体现的淋漓尽致。 通过减少多租户的资源约束和云服务的使用可以降低时延,提高性能水平,能够实时处理大流量数据.  数据流程相似于传统的ETL流程,在数据提取时同时完成数据的初步转换和清洗,具体流程还是与目标息息相关的。数据流处理是动态数据处理的核心部分,既可以对动态数据进行进一步的清洗然后存储,又可以直接引入分析方法,与后面的流式应用连接起来。  数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到业务范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。数据治理对于确保数据的准确、分享和保护是至关重要的。有效的数据治理通过改进分析算法、缩减存储和计算成本、降低灾备风险和提高安全合规等方式,最终体现数据的价值。  数据安全一是数据本身的安全,主要是指采用加密方法对数据进行主动保护,如数据保密、数据完整性、双向身份认证等,同时也是数据防护的安全,主要是对数据存储进行主动防护,如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾等手段保证数据的安全。数据处理的安全是指如何有效的防止数据在录入、处理、统计中由于硬件故障、人为误操作、程序缺陷、病毒或黑客等造成的数据库损坏或数据丢失现象,某些敏感或保密的数据可能不具备资格的人员阅读,而造成数据泄密等后果。而数据存储的安全是指数据在系统运行之外的可读性。  数据运营是指通过对动态数据的分析挖掘,把隐藏在海量数据中的信息以合规化的形式发布出去,供数据的消费者使用。动态数据的数据运营是一个非常具有挑战性的课题。  静态数据  对于静态数据的操作,更像是一种批处理形式,是一种离线分析,更像是传统的OLAP,这样可以拥有较高性能的处理能力。这意味着先从各种数据源获取数据,然后再进行分析处理。静态数据处理分为了两个阶段,例如一个零售终端分析上个月的数据来决定本月的商业活动, 是否能够根据用户的购买行为来发放定制化的优惠卷等等。  具体的分析计算既可以再私有云上执行,也可以在公有云上执行。对于一定规模数据,尤其是探索性数据分析,一般都可以在私有云进行计算,甚至直接在私有云上提供数据应用和数据产品。当数据规模和计算资源的需求达到一定程度的时候,可以考虑迁移的公有云。这是面向数据的一种混合云结构,为了使迁移简单方便,需要保障环境的一致性,YARN 是资源调度的最佳选择。当然,mesos 同样值得关注。静态数据的存储一般是海量存储,基于面向读性能提供的迫切需要,NoSQL是必然的选择。当然,面向大量的结构化数据,数据仓库仍然是不错的选择。  数据应用  数据应用包含了计算框架,算法,数据的可视化以及具体的应用呈现。不论是企业应用还是移动应用以及交互式Web应用,都可以使用数据计算得到的结果。流式应用和搜索应用都是与计算框架紧密相关的,可以通过Storm 和ElasticSearch 实现,也可以通过Spark 框架实现。商业智能(BI),传统上是基于数据仓库的数据挖掘,发现数据中潜在的价值。而在面向数据的架构中,BI的分析方法可以不变,只改变计算的方式,也可以对分析方法进行演讲。  报表系统可以认为是可视化的核心之一。面向静态数据形成传统的报表,动态数据与静态数据相结合形成实时报表。随机分析是一种探索性数据分析,是一种对数据摸索和尝试,可以使用Hive,pig,sparkSQL等工具执行,明确进一步探索的方向。统计分析是更加具体的一种离线分析,基于统计模型的数据分析处理。机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,是人工智能的核心,框架有很多,例如Mahout以及SparkML等。  深度学习是机器学习研究中的一个新领域,源于人工神经网络,含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征。同机器学习方法一样,深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分.不同的学习框架下建立的学习模型很是不同.个人推荐tensorflow。SPARC64 XII处理器狂飙4.25GHz能逆袭成功吗_安防互联

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    近期发表在《自然》杂志上发表的一篇研究显示,德国科学家使用“液体玻璃”进行3D打印,但目前仅限于复杂但微小的物体。在未来,该技术可用于3D打印更有用的东西,如复杂的镜头,过滤器,甚至通常需要高技能工匠的饰品。  研究人员使用了一种“液体玻璃”,来制作复杂形状的东西,成型后的物体光滑,透明,分辨率非常高。而更重要的是,成型的玻璃物体是使用标准和常用的3D打印机创建的。然而,这项技术可不像你在家里使用高温烤箱那么简单,它的进一步发展无疑将开辟3D打印技术在打印更重要材料的可能性。  德国研究人员制造的3D打印城堡门楼  现在3D打印被用来制作各种各样的东西,从鞋子到飞机零件;材料各种各样,而通常是塑料,也可以是金属和陶瓷。玻璃具有一些非常独特的特性,持久耐用,隔热,透光度好等等,是制作最高品质镜头,眼镜、相机的重要材料。但它很难完成3D打印,因为它只能在极高的温度下熔化。  卡尔斯鲁厄理工学院的研究人员Bastian Rapp说,“玻璃是人类已知的最古老的材料之一,但在3D打印的革命中,玻璃财务似乎被忽略了。”  之前,麻省理工学院的科学家们使用特殊的3D打印机制作了透明的玻璃物体,加热了约1900华氏度,而大部分都十分脆弱。Rapp说,今天研究中描述的技术不同,因为它将适用于已经广泛使用的3D打印技术。  特别的液体玻璃  Rapp和他的团队设计的“液体玻璃”是嵌入液体聚合物中的玻璃粉末。工作原理:标准的3D打印机使用液体玻璃打印一个对象。然后将该物体在玻璃颗粒熔合在一起的高温烘箱中加工,变得透明。该技术用于制造像几个毫米尺寸的城堡门,还有如蜂窝结构的物体,可小到几十微米。(如果使用更高分辨率的3D打印机,分辨率可能更高)。物体也可以承受高达1472华氏度的温度。  3D打印玻璃蜂窝,可承受高达1472华氏度  Rapp说:“这使得我们能够使用最先进的3D打印设备来处理玻璃材料,从而使物体具有了光学,机械和物理的丰富特性。我们的目标是缩小这些特性的差距。”  Rapp还强调,在未来该技术可用于3D打印镜头,智能手机相机和下一代微处理器的部件。有非常广阔的应用空间,从玻璃饰品到建筑使用的复杂玻璃面板等等。  也许在不久的将来,3D打印可能会取代传统的玻璃吹制技术,这可能需要3D打印机在技术上的进一步发展、突破。大数据引领政法工作创新发展_安防互联

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    据外媒报道,上个月,一个汇总了12亿用户个人信息的数据库被发现毫无保护的存在于某个服务器上,这些个人信息中包括社交媒体帐户、电子邮件地址和电话号码。 到目前为止还不清楚该数据库出现在这个服务器上的原因。 总部在圣路易斯的Night Lion Security的首席执行官Vinny Troia表示,数据库中的大多数数据是由一家名为人员数据实验室(People Data Labs)的公司收集的。 人员数据实验室自称可以提供多达15亿人的工作电子邮件和社交媒体帐户详细信息。该公司的网站称,数据通过多种来源获得,购买数据的用户可以据此来接触“美国、英国和加拿大超过70%的决策者”。 Troia说,未受保护的数据并非是存放在人员数据实验室的服务器上,而是出现在一个Google Cloud服务器上。谷歌没有回应谁在租用该服务器的问题。 人员数据实验室的联合创始人兼首席执行官Sean Thorne表示,只有一部分数据来自他的公司,他怀疑这些数据是由另一家公司汇总收集的。 Troia在10月份在例行扫描未受保护的数据时发现了这个数据库,并向美国联邦调查局报告了这个4TB数据库及其位置。 目前美国云计算领域的竞争日益激烈,不久前,谷歌云还击败亚马逊与微软,拿下了沃达丰数据服务大单。沃达丰将把自己的数据处理和存储业务转移到谷歌的云端,使用谷歌的实时分析工具为商业客户开发新的服务。 在美国数据中心和云计算领域,谷歌和亚马逊、微软正在争夺主导地位。 目前越来越多的人逐渐重视自己的个人隐私数据安全,同时也对掌握着数以亿计用户数据的大型科技公司提出更高的要求。 而近来这种用户隐私数据泄露的消息频频被曝,这也让很多用户对其感到失望,而对于这一事件,如果谷歌不能给出很好的答复,也势必会让公众对其信任度有所下降。大数据是云计算的强支撑_安防互联

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    软文推广一直是网站外部推广引流渠道之中最核心的一条渠道。虽然目前没有短视频和自媒体平台的引流力度大,但是。就小编实际推广中的总体情况来看,你的网站内容好不一定会有高阅读,最多也就局限在网站内部,软文推广依然是网站推广获取流量最有力的一个渠道,如果没有达到想要的引流效果,应该是软文推广渠道选择有问题。下面我们分析下当下软文推广渠道该如何选择的三个精细化部分。 第一、为了搜索排名和收录而推广 基本上很多网站发软文,第一个主要目标,一般都是为了在百度搜索引擎做排名,有排名才有展现,才有流量,(虽然现在百度流量没有之前那么精准),所以发文章如果是从搜索排名出发,在软文推广渠道上就要进行一定的筛选,肯定要选择网站权重高,被收录几率大,发了就能有排名的平台!百家号:百家号作为百度系的自媒体平台,也是参与到百度搜索排名中来的,相比一般的自媒体平台,收录排名都是靠前的,为了搜索排名百家号比不可少。知乎:知乎从上线开始就是对百度搜索引擎开放抓取的,如今网站权重也高达9,意味着在知乎的网站发布文章在百度也是一直靠前的,排名也就有了保证,只要文章内容可以通过知乎审核就有可能出现在搜索引擎并且靠前。搜狐号:搜狐号作为百度的新闻源,一直也是对百度搜索引擎开放抓取的,只要文章关键词选对,通过搜狐号发布的文章也有机会排名靠前,并且搜狐号也是目前众多自媒体平台中为数不多的支持留链接的平台,这点很优秀。csdn:CSDN作为国内的知名技术社区网站,网站文章排名收录效果监测发现仅次于知乎,平台支持用户自主发文,值得收藏。a5站长网:作为站长圈知名老牌网站,在a5投稿发布的文章排名效果也令人满意,文章收录率也很高,只是,前提是投稿文章内容要符合平台要求,有一定的门槛。 第二、为了个人IP或品牌宣传而推广 追求的效果和价值不一样,推广的渠道就要重新规划方向,与为了为了搜索排名和收录而推广不同,为了个人IP或品牌宣传而推广,就不能仅仅盯着百度,要奔着流量和用户走,那个平台流量高,哪里用户多,就主攻哪个渠道!公众号:公众号一直是闭环生态流量,粉丝相对精准,只要文章内容能为所属群体带来价值,用户粘性非常高,并且门槛相对宽松,是推广个人IP和品牌宣传的首选。今日头条:基本上算是当下流量最高的自媒体平台,用户群体多元化,很适合做作为个人IP和品牌价值推广的渠道,只要在自己专属的领域持续发力和分享,一定时间内就可以收获大量支持者知乎:知乎是近两年用户最活跃的知识社区之一,针对性很强,关注者质量较高,只要文章的观点正确,内容满足用户需求,就能收获很多的优质流量。微博头条:微博作为老牌的社交媒体第一阵地,活跃度和用户数都遥遥领先,具有信息传播迅速的特点,文章有热度,质量有保证,就可以收获大批流量 第三、为了平台收益而推广 网站软文推广很多时候几乎是重复性动作,并且都是发布的平台越多越好,但是随着自媒体平台的大量涌现和平台内容开放,网站软文推广已经不仅限于之前的单纯为了流量而推广,可以搂草打兔子,趁着发软文的功夫,平台收益也拿下,一举两得。今日头条:今日头条不光流量大,持续发文测试发现平台收益也是十分可观,作为头部自媒体平台,今日头条平台收益目前有多种文章收益模式,算是比较良心了!公众号:依托于微信系的强大流量,公众号的文章收益也是很客观,只要发布文章质量有保证,平台收益基本可以小有规模大鱼号:大鱼号作为阿里的自媒体业务门面,在圈内一直是号称收益最高的平台,动辄几千上万,但是持续监测发现要求也是十分的高,持续发文这么久,基本不如人意。搜狗号:作为最后梯队入场的自媒体平台,搜狗号收益一直很低迷,但是胜在稳定,流水不断,有总比没有强,这是一定的。以上就是小编个人对于软文推广渠道的一个划分,最后想说的是,软文发多了之后发现,不论想要获得,搜索排名,品牌/个人IP推广,额外收益等效果,并不是简单的复制粘贴就能达到想要的引流效果,需要很精细化的去运作,其中最核心的就是选择合适的软文推广渠道才能带来合适的流量和一些其他效果,在如今流量就是价值的时代,网站软文推广渠道选择,决定了网站外部的引流效果。百度算法整理,SEO工作者抓紧收藏了_安防互联

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    人们需要了解云计算工具和服务的优点和缺点,可以帮助其管理混合云和多云环境。 企业开展业务可以采用一个云平台,但采用两个或更多的云平台更好。多云的爆炸式增长凸显了管理工具的需求,以解决跨越云计算服务和架构的工作负载所造成的日益复杂的问题。事实上,据调研机构Gartner公司预测,到2021年,多云管理软件产品的数量将增加一倍以上,达到30种。与大多数云平台一样,多云管理并不完全符合一个普遍接受的定义,因此产生了很多产品特性集。尽管如此,大多数与云计算无关的管理软件供应商达到了基本一致,即使他们采取了不同的途径,往往是通过收购和同化来实现。多云管理工具的典型特性 最全面的云计算管理软件产品包含五类功能:应用程序和单个虚拟机的自动化和编排; 安全性,包括身份管理和数据保护/加密; 政策治理和合规性,包括审计和服务等级协议(SLA)指标; 对基础设施(计算实例、存储、网络)和应用程序的性能进行监控; 通过资源优化和账单估算进行成本管理。Gartner公司在此定义的云管理平台上增加了服务请求、云计算清单以及多云迁移和备份,尽管许多公司已经拥有适当的系统来提供这些功能。多云管理的另一个分支是基础设施即代码,这是基础设施自动化和配置的一种形式。它并没有试图解决云治理的整个范围,但是可编程、版本控制的基础设施对于那些采用DevOps和端到端自动化方法(如CI/CD)的组织来说非常重要。以下是构成多云管理市场的一些供应商和工具的高层细分,其中包括整体管理供应商、IT服务管理(ITSM)工具和基础设施即代码选项。多云管理提供商提供的多云管理平台 多云管理供应商将继续扩展其功能,以提供最广泛的工具。尽管每个供应商都有其优点和缺点,但它们通常可以提供对企业分布式资源的集中视图。以下是这个领域一些著名的供应商提供的多云管理平台。(1)CloudBolt广泛支持云计算环境和管理程序。它自动将原有安装导入和重新部署到云中。CloudBolt包括用于云计算资源和成本管理的模块。它通过无代理技术工作,这可以简化资源蓝图到多个不同云计算环境的部署。局限性:CloudBolt是用户安装的软件,而不是SaaS产品,并且缺少对资源监视或优化的内置支持,因此用户必须与支持的合作伙伴集成才能实现这些功能。(2)Embotics可与公共云和私有云资源一起使用。它包括自动化模板、云计算费用报告和预算,中央资源目录中的自助服务部署、任务批准工作流以及策略合规性审核。局限性:Embotics缺乏集成的监视功能,一些用户抱怨其用户界面(UI)令人困惑。此外,该公司正在将其平台迁移到新的REST API,用户表示该API不支持某些功能。(3)Flexera是一个比较成熟的多云管理平台,其功能集包括服务编排、策略实施和使用控制以及成本优化和预算。它具有广泛的受支持云计算提供商列表。局限性:RightScale仅限于SaaS,最初是针对以云计算为中心的业务,而没有为大型企业提供本地服务。此外,与对快速发展的企业进行的收购一样,与母公司进行整合并规范产品(在这种情况下为Flexera公司的软件资产管理产品)也存在越来越大的困难,这可能会分散实施其他计划的注意力。另一个潜在的缺点是用户可能需要专业服务来实现平台的更复杂功能,例如多云网关设备。(4)CloudSimple于2019年11月被谷歌公司收购,为用户提供安全专用的环境,以在公共云中迁移和运行VMware工作负载,其中包括要求苛刻的企业工作负载,例如数据库支持的应用程序和高I/O应用程序。它以本机方式运行整个VMware堆栈,其中包括vSphere/vCenter、vSAN和NSX-T,并具有用于所有部署的统一管理控制台。局限性:到目前为止,CloudSimple仅支持Microsoft Azure和谷歌云平台(GCP)、AWS上的VMware Cloud提供等效的功能,并且只管理VMware环境,而不管理本机云计算资源。尽管谷歌公司可以承担更多的资源,但与RightScale和Flexera一样,存在集成风险。(5)Hypergrid使用具有超过4亿个基准数据点的预测分析引擎来优化云计算成本和资源决策。该产品涵盖针对虚拟机和容器环境的云计算成本管理、优化和预算,以及安全性和策略合规性监视。它还在定义的策略内提供自助服务设置。局限性:实例计划、应用程序成本建模和资源清单等某些功能仅适用于AWS公共云,因此可能无法满足某些企业的多云管理需求。Hypergrid的最新版本于2018年发布,结合了Gridstore和DCHQ的硬件和软件,后者于2016年合并组建了该公司。(6)Morpheus Data提供了一套全面的功能集,其中包含用于自动和自助资源调配、资源配置、监视和事件管理、工作负载扩展、策略遵从性和报告的模块。它拥有覆盖十几个平台的广泛的多云支持,以及与自动化、备份、身份和访问管理、ITSM、监控、网络和安全提供商集成的大型第三方生态系统。局限性:Morpheus只是本地设备,除了通过第三方托管服务提供商提供的服务之外,没有SaaS选项。而且,其成本管理和优化功能不如某些竞争对手的产品强大。此外,众多的集成和设置选项意味着具有现有工具的组织必须进行一些部署后的集成测试,这可能需要专业的服务。(7)Nutanix Xi Beam产品是从该公司于2018年收购Minjar及其Botmetric服务演变而来,该服务用于云计算成本管理、控制和工作负载可视性。Beam监控云资源的消耗,其中包括用于消耗、成本控制、开销策略和优化的模块。局限性:与其他多云管理选项不同,Beam不包括基础设施或其他云计算服务管理,尽管其他Nutanix产品也包括。它优化了配置和成本,但不是一个完整的工作负载管理系统。Nutanix公司的产品组合是脱节和混乱的,与云计算和容器服务的传统虚拟机环境的产品似乎没有在单一控制台下集成或统一。(8)Scalr公司提供了一套丰富的成本管理和优化功能,特别擅长控制虚拟环境中的资源扩展。它包括从定义的服务目录中通过策略引擎提供的自助服务,以实施对资源供应和使用的控制。该平台包括一个现代直观的GUI。Scalr公司还以其可扩展到大量的用户而闻名。局限性:对VMware环境的支持还相对不成熟,与其他受支持的平台相比,存在一些潜在的功能差距。用户必须通过第三方集成来补充其有限的监视功能集。(9)VMware是现代x86虚拟化的先驱,现已将其管理堆栈扩展到包括云计算部署。vRealize套件具有适用于VMware环境的中央管理控制台,而不受部署平台的限制,并且vRealizeCloud模块的清单不断增加,涵盖基于蓝图的资源管理、资源目录、策略和自助服务部署以及DevOps的持续集成(CI)/持续交付(CD)的组织。VMware收购的CloudHealth解决了成本管理和优化问题。局限性:VMware在CloudHeath功能之外缺乏对非VMware环境的支持。因此,这些工具是多云的,因为VMware堆栈可以在AWS(本机)、Azure和谷歌云(均通过CloudSimple)上运行,但是它们与堆栈无关。此外,将各种模块(vRealize、Cloud Foundation、vCloud Suite以及将来添加的项目,如Projects Pacific和Tanzu)集成到一个有凝聚力的控制台和用户界面(UI)中的工作仍在进行中。ITSM软件增加了多云管理 除了多云管理工具和供应商之外,其他一些长期的本地IT供应商也试图在其产品中添加多云管理功能。BMC软件、CA Technologies、Micro Focus和ServiceNow等IT服务管理供应商已添加了多云管理模块或产品。这些平台主要针对具有严格的基于ITSM的治理流程的大型组织,因此云计算管理功能主要吸引那些供应商的现有客户,特别是那些将这些套件集成到其IT流程中的客户。基础设施即代码工具 多云管理软件的另一类是作为代码的基础设施工具,它支持某种形式的基础设施自动化和配置。尽管它并不试图解决整个云治理的问题,但可编程、版本控制的基础设施对于那些采用DevOps和端到端自动化方法(如持续集成/持续交付)的组织来说非常重要。本机云管理控制台 多云管理领域中的每个供应商和产品都有其优势和局限性,但它们的主要价值在于它们将跨多个云平台的管理整合到一个统一的界面和控制平台中,从而始终如一地应用配置和安全策略。但是,如果只使用一个云平台,而不必担心管理不同的环境该怎么办?第三方软件曾经填补了云计算供应商管理功能的空白,但是主要的公共云提供商(例如AWS、Microsoft Azure和Google)的软件开发和战略收购极大地增强了其本机管理平台。AWS Cost Explorer和Azure Cost Management之类的工具包括只在附加产品中才有的分析、报告和优化功能。当前使用单个云计算设置的企业应坚持使用其云计算提供商的本机管理服务来处理云计算工作负载,并且应在支持所选择的云平台的程度上使用其本地基础设施管理堆栈。如果企业将工作负载扩展到另一个云计算环境,或者由于内置工具(如缺乏可见性或人工配置与自动配置和分析)受到严重限制,需要采用这些多云管理选项。2020年企业云战略的5种趋势_安防互联

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    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