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高防服务器在游戏

当数据中心以最高效率运行时,其维护成本通常也会降至最低水平。而识别系统和组件的能量浪费是提高数据中心能效的另一个重要步骤。其成功的关键是采用数据中心基础设施管理(DCIM)系统,或采用监测设施和能源使用效率(PUE)的一些措施和方法。大多数数据中心都采用某种类型的DCIM系统,但如果没有部署,则数据中心管理人员将错失提高能效的机会,并支持维持效率和延长正常运行时间的努力。管理人员必须有一种方法来衡量数据中心的能效,以便知道从哪里开始寻求改进。DCIM系统的好处是能够跟踪实时PUE;提出改进措施;通过阈值和警报监控基础设施健康状况,以防止停机;通过从容地关闭服务器来控制机架电源;并有效地利用电源和环境。 监测设备并接收趋势数据和特定阈值和警报,允许操作人员识别需要维护的设备,无论是风扇中的轴承,还是空气压缩机。DCIM还可以让操作人员了解传感器是否未校准或设备是否有效运行。这两种情况都会造成大量的能源浪费。使用过时的做法并且未能跟上行业变化可能会导致能源浪费。这个问题的一个例子是将服务器保持在适当温度。运营温度和操作顺序的微小变化可以带来巨大的成本节约。数据中心采用自然冷却技术可以减少能耗,而不用运行冷却器、水泵和机械系统所需的所有相关设备。细微的变化(例如提高冷通道温度)不仅可以降低能耗,还能够降低维护成本,并减少机械设备的损耗。查看负载 IT负载运行效率低于规划设计也会浪费数据中心的能量。由于各种原因,通常需要运行更多设备,以实现冗余和正常运行时间。很多数据中心管理人员可能会发现处在这种情况,因为数据中心设施运行了一段时间,关闭了一些负载。无论是什么原因,管理人员必须根据数据中心设施的设置和需求定制解决方案。如果服务器分布在数据层,并且所有区域都需要空气冷却,那么其解决方案可能是将服务器重新定位到中央位置,并将冷却能力限制到该区域,从而提供关闭某些设备的能力。这种策略可以节省能源,减少维护和设备运行时间。如果技术人员没有及时对数据中心设施进行维护,则能量损失可能会非常严重。但是,由于缺乏维护而导致数据中心设备发生故障成为了一个更大的问题。由于设备的性质和维护IT设备正常运行时间的要求,数据中心通常需要得到良好的维护,并保持最新状态。例如,由于轴承损坏而导致空调设备出现故障,其问题冗余系统中的一台设备发生故障,而另一台设备恰好也发生故障,那该怎么办?缺少维护可能导致显著的能量浪费,无论是过滤器脏污还是轴承润滑不畅,其真正的问题是数据中心的相关系统可靠性和正常运行时间将会受到影响。撬动3000亿企业协作市场,云通信势头不减_安防互联

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    虚拟资源一直为运营团队带来挑战。大多数IT专业人员,在组织部署服务器、维护一致的操作系统和中间件、以及向这些服务器分配应用程序时,学习到了技能,从而可以提升效率和性能。但虚拟资源,特别是云中的资源,破坏了与物理世界的联系。他们要求云运营团队以新的方式规划主机并查看重新部署。在云需要中,新兴的无服务器计算概念,更大程度上改变了IT管理员和云运营团队跟踪云成本,并管理他们所使用的工具的方式。无服务器云无服务器计算改变了公有云成本无服务器计算是用于公有云服务的模型,用户在其中运行应用组件,而不是运行应用组件的资源。使用无服务器计算,云提供商不会为备用资源收取费用,并且应用程序不会分配给特定的托管环境。云服务提供商根据服务等级协议和自己的资源效率,决定在需要时运行应用组件的位置。裸机或虚拟机的IT运营实践与传统的即付即用云定价模式相当。构建一个包含正确操作系统和中间件版本的机器镜像,将其与应用镜像相结合,并部署在具有你所需的特殊特性的云服务器上。无服务器计算与云服务器概念相去甚远。你不需要为服务器实例支付固定价格,而是在应用运行时支付费用。这意味着使用多样性的应用程可能会降低成本,而持续运行的应用可能会更贵。对于无服务器计算,云操作团队需要根据每个单独应用组件的使用情况重新考虑应用成本。开始时,部署传统的监控工具,以了解应用的使用频率。在这个意义上讲,这意味着努力一定要有效率——不仅仅是可用的。这些使用率与云提供商的无服务器定价模型结合,将会告诉你哪个供应商将以最低的成本运行无服务器应用,哪些应用可能不适用于无服务器模式。管理事件驱动的应用成本并不是无服务器计算带给云运营团队的唯一大变化。无服务器计算的主要驱动力并不是价格,而是它的灵活性。 大多数遗留应用都是事务性的,这意味着一组特定的用户会生成应用处理的特定查询或更新。云中无服务器计算由基于事件的应用驱动。这些应用可能不仅只与少数用户有关,而且可能与数百万移动用户或数十亿的互联网设备相关。某些时候,这些应用可能根本不存在任何事件,而其他情况,它们可能会被事件淹没。为了处理这个应用模型,最好根据需要调动处理资源,这就是无服务器计算适合的原因。尽管如此,无服务器计算的灵活性和扩展性也制造了一些云运营问题。首先,不可能按需扩展所有应用或其组件。你必须确保同一应用的两个副本可以并行运行,而不会在数据库更新时相冲突。另外,确保当你启动大量无服务器组件处理增加的负载时,它不会影响核心业务应用(如数据库系统)的性能。无服务器应用是不同组件的混合,不断的开启和消失。云运营团队不能通过测量虚拟机的使用量来确定其功能和成本的总和。这意味着云管理团队以及运营和开发必须建立新的合作伙伴关系,从而最好地使用无服务器计算。为了无服务器,改进云管理工具这些IT团队还需要新的数据,以便在无服务器计算中成功部署和维护应用。在无服务器云中,旧式虚拟机运营数据没有用,甚至不可用。相反,云提供商自己的无服务器应用工具和统计信息成为了日常使用的关键操作资源。当你选择无云服务器云提供商时,记住,他们的操作数据和工具与定价一样重要。台湾欲投24亿美元 将百兆宽带提速到千兆_安防互联

    柚皮Windows服务器集成环境智控平台(以下简称UPUPW ANK),主要用于一键部署全能网站运行环境,适用服务器生产环境和本地开发环境。因为她在一个环境下同时集成了Apache,Nginx,Kangle三大内核,大家更喜欢称她为UPUPW ANK。本次更新重点如下:1、NGINX-UPUPW内核优化版成功适配Windows的IOCP,并支持多个工作进程;2、N模式加入SLB超级负载,后端五大负载引擎支持轮循、智选、固定匹配;3、N模式STATUS站点监控,全局访问情况和单独站点负载及URL流量一目了然;4、TCP端口复用和动态范围一键设置,让您的windows服务器负载能力更胜一筹;5、CC/ DDOS防护,拒绝暴力请求,自带乾坤大挪移心法让每个人都能转移攻击;集成组件列表:服务器核心:Apache、Nginx-upupw(IOCP)、Kangle(IOCP)、Tomcat & JRE数据库:MySQL、MariaDB、MongoDB数据缓存/ 管理:Redis、Memcached、Sphinx、phpmyadminFTP软件:Filezilla ftpPHP版本:PHP5.2、PHP5.3、PHP5.4、PHP5.5、PHP5.6、PHP7.0、PHP7.1、PHP7.2、PHP7.3、PHP7.4PHP解密组件:Zend Optimizer、Zend Guard Loader、ionCube Loader、Source Guardian(SG11)PHP扩展组件:Memcache、Redis、WinCache、MongoDB、Xdebug、Oauth、Sqlsrv、SendmailV1.1.8修复列表:01、修复伪静态文件存在判断有误触发修改机制被清空的问题。02、修复K模式下运行向导智能修复路径某些路径匹配出错的问题。03、修复端口管理面板无法解除ReportServer服务占用80端口的问题。04、修复日志报告和htaccess伪静态模式关闭后面板仍然显示开启的问题。05、修复Tomcat新版AJP协议安全更新后导致旧的配置方法无法建立连接的问题。06、修复更新版本造成phpmyadmin配置文件被覆盖的问题。07、修复PHP探针数据库测试结果错误原因显示乱码的问题。08、修复笔记本1366X768分辨率窗口偏上头部显示不全的问题。V1.1.8优化列表:01、优化面板服务控制区域运行体验。02、优化在线升级的用户体验。03、优化配置向导写入配置时禁用下一步,写入完成后恢复。04、优化PHP探针数据库连接检测逻辑减轻页面加载压力。05、优化PHP探针各组件未开启状态由红色变为灰色防止误认为是错误。06、优化数据库管理菜单进入phpmyadmin自动跳转mysql或mariadb登录。07、优化N模式站点缺少favicon.ico出现日志记录和页面加载资源403提示等。V1.1.8新增列表:01、增加PHP7.4版本,新建站点或者修改站点可自由选择绑定PHP7.4。02、增加CC/DDOS防护功能于安全防护面板(支持A/N模式)。03、增加单独开启CC/DDOS防护功能于站点安全配置菜单,全局配置支持攻击转移,自动黑名单等功能。04、增加N模式Nginx配置面板可自定义后端线程功能。05、增加N模式下修改站点,附加配置面板支持shtml格式文件解析的一件配置功能。06、增加N模式下修改站点,附加配置可一键应用Nginx的301规则。07、增加新建数据库可自定义host地址功能于站点虚拟主机全功能面板。08、增加ASP和.NET可选独立进程模式或者内部集成模式于Kangle配置面板。09、增加N模式下的超级负载功能,配合UPUPW强化后的Nginx内核发挥N+A组合的强大性能。10、增加TCP端口复用和动态范围一键设置功能。11、强化N模式下的WebServer监控功能,直观的连接和请求状态信息面板,每个站点实时的在线情况和流量信息。12、增加N模式下超级负载增值功能,Nginx前端7层健康检查,Apache后端五大负载均衡引擎,充分发挥优质服务器的极致性能。V1.1.8更新列表:01、更新Apache到Apache2.4.4302、更新Nginx到Nginx-upupw/1.18.0-IOCP模型多进程内核强化版03、更新Kangle到Kangle3.5.2004、更新Tomcat到Tomacet9.0.3505、更新MariaDB到MariaDB10.3.2306、更新MySQL到MySQL5.7.3007、更新MongoDB到MongoDB4.0.1708、更新PHP到PHP7.1.33、PHP7.2.31、PHP7.3.18、PHP7.4.609、更新ionCube loaders到ionCube loaders10.3.910、更新SourceGuardian loaders(SG11)到SourceGuardian loaders11.411、更新Memcached到Memcached1.6.512、更新Sphinx到Sphinx3.2.1服务器全能环境 UPUPW ANK V1.1.8 下载地址:http://php.upupw.net/ank2downloads/38/6698.html2019年游戏公司收入排名 索尼第一腾讯第二老任第三_安防互联

    2019年8月29日,一年一度的百度云智峰会在北京国家会议中心举行。“ABC SUMMIT 2019百度云智峰会”以“AI工业化,加速产业智能”为主题。峰会有来自包括央视网、国家电网、重庆气象局、精研科技、戴尔、吉诺救援等等在内,产业链上下游六千余名客户、合作伙伴共同参加。“ABC+X”战略:AI工业化公式峰会开始,百度副总裁、智能云事业群组总经理尹世明回顾了百度智能云近期的一些成绩,在过去的一年,百度智能实现了用户数量、收入翻倍的增长,流量和服务器三倍增长,成为国内增速第一的云厂商。在“实现单集群1万台服务器”、“机器学习开源平台”、“电信规模化智能客服”、“金融数字人”、“边缘计算及开源平台”、“大规模AI质检应用”等多个技术、产品、应用等领域实现国内第一。众所周知,2016年,百度首次提出ABC战略,即AI人工智能、BigData大数据、Cloud Computing云计算,三位一体。2017年,ABC战略升级为2.0.2018年ABC晋升为3.0阶段。提出ABC AnywhereABC无处不在,最落地的A+最安全的B+最先进的C,结合IoT、区块链、边缘计算构成一站式服务体系。可以看出,ABC战略,以AI、BigData、CloudComputing为核心的前提下,其外核不断地深化。不但强调和外部生态的融合,更强调内部之间的战略融合。比如,ABC+边缘计算、ABC+IoT、ABC+区块链、ABC+Apollo、ABC+DuerOS、ABC+XDN。此次峰会,无论是主题论坛还是专题分论坛,也均围绕5G、智能计算、IoT、边缘计算、数据智能等展开。今年,云智峰会更加强调与工业、产业、生态相结合。尹世明认为,第四次工业革命正在国内发生,这场智能革命正在从基础建设阶段跃升到工业化阶段。前不久,重庆智博会上,百度董事长兼首席执行官李彦宏说:“我们要做的就是扎实推进人工智能在各个产业领域的渗透,帮助各个领域、各个行业提升效率、提升人们的感受。”体现出,百度今年对产业应用、落地的重视,也非常契合百度云智峰会的主题。梳理百度智能云“AI工业化”的理念,百度智能云提出一个AI工业化公式,人工智能工业化=(智能计算*智能应用)^智能生态。也就是说,人工智能工业化三要素包括:智能计算、智能应用、智能生态。智能计算和智能应用相互交叉促进,通过智能生态实现指数级发展。在智能计算层面,提出一个智能基础设施底座,主要针对底层的技术服务的打通、覆盖;六大平台:天算、天智、天河、天像、天工、天链,针对细分场景;三个方法论:互联网架构方法论、数据治理方法论、智能模式管理方法论。智能计算领域推出多达18款全新的产品:分别是,百度昆仑云服务器、CDN边缘计算节点BEC、边缘AI服务器、弹性裸金属服务器、GPU虚拟化实例、容器实例BCI、归档存储、主机安全企业版、云顾问CloudAdvisor、百度机器学习BML4.0、边缘函数CfC@Edge、云原生微服务应用平台、效率云、边缘融合解决方案、时空洞察解决方案、4K视频处理方案、可信身份解决方案、可信数据解决方案。此外,还发布智能来电秘书,推出人工智能生态联盟百度产业智能联盟。目前,AI大规模落地集中在智能应用、视觉智能、对话智能、数据智能等领域。百度的合作伙伴案例可以看出,百度云更侧重于云+AI的双重落地。2019百度云智峰会上,百度拉拢众多客户为大家通俗地讲解,采用百度云解决方案后,给自身业务带来的变化。比如,央视网采用的智能云+媒体视频解决方案,可以完成对2000分钟节目的剪辑工作,缓解人力的工作负担。央视网建设了AI中台,人工智能编辑部。实现AI共享服务(智能搜索、智能推荐、智能创作、智能分析、智能审核)、AI共享能力(包括语音、OCR、NLP、人脸等基础AI能力,AI审核、AI视频结构化,图谱构建、搜索/推荐等知识图谱)、AI共享训练(包括基础机器学习、定制化视频AI训练平台、定制化文本训练平台、标注平台)。宁波市鄞州区针对无照经营游商、店外经营、暴露垃圾、沿街晾晒等行为,都可以进行识别,且识别准确率可以达到95%。在质量检测方面,精研科技采用工业视觉解决方案,检测手机生产中的质量问题,单台质检机改善后效果明显,人员节省、占地面积减少,AQL指标优于质检员。国家电网建设了智能客服系统,机器人智能交互回答,客户标签库建设了多达336个标签。重庆重庆气象局采用云+AI解决方案,从公布的“实际发布”与“AI预测”的数据对比图可以看出,AI预测的天气准确率远远高于实际发布的天气数据。在救援领域,吉诺救援利用百度智能云AI产品,40分钟内可以调度300多台车前往37个县开展救援工作。下午专题分论坛环节,按照领域、行业不同分别进行。教育行业、金融行业、5G+边缘计算、智能计算等等。同时,分论坛也有相关产品客户,进行产品解读。相较于去年云智峰会,今年百度云新产品数量剧增,新产品覆盖范围广泛,整体战略规划更为清晰,相关产业新应用案例不断涌现。云计算市场生变根据IDC的2019年Q1报告显示,中国IaaS+PaaS市场,百度云排名第五,仅次于阿里云、腾讯云、中国电信、AWS,国内云计算市场主要玩家为互联网厂商、运营商、外企云计算厂商三种,BAT实力最强。IaaS层面,百度智能云市场占有率持续增加,PaaS层面,百度智能云稳居国内第四,且百度智能增速最快。国内云计算领域被BAT牢牢把控,而BAT三家厂商在云计算领域的侧重点有所不同,阿里巴巴力推中台战略,腾讯侧重于云计算与垂直行业的结合,百度则侧重于AI技术能力的构建。相较于阿里云、腾讯云,百度云成立时间最晚,但却是国内云计算厂商中,单季度营收破10亿用时最短的一家。特别是,今年春节期间,百度云成功支撑了百度春节期间上亿次的红包活动,成为继淘宝双十一购物节、春节微信红包活动之后,云计算领域大流量、高并发应用场景中的又一经典案例。其实,从去年下半年开始,百度云的增长后劲就十分明显,成为云计算市场中的“黑马”。互联网厂商进入云计算市场有着先天性的优势,对IT的应用,对生态、产品的理解都更胜运营商一筹。这也是为何看似企业级客户非常多,具有数据中心、宽带、服务器等基础设施的运营商,一直无法在云计算市场取得显著的成功。包括Verzion、AT&T等运营商,不是退出云计算市场,就是通过第三方公司为自身提供云计算能力。国内云计算市场体量庞大,市场机会巨大。相关调研机构数据也显示,未来几年,国内云计算市场仍将保持高速增长。笔者认为,国内云计算市场不会出现一家独占市场的局面,云计算服务需求的多样性,决定了未来必定是多家云计算厂商共同“分食”市场,头部云计算厂商的市场份额差距,也将会逐渐有所缩小。鹏博士PLCN海底光缆项目遭美国司法部阻挠_安防互联

    虽然华为公司仍然在美国实体清单上,但是华为的业务却始终未停滞。近日据外媒报道,马来西亚外交部长戈宾德ⷨ𞛦 𜂷迪奥表示,马来西亚正在计划第三季度在全国范围内推行5G,也正在遴选合作伙伴,华为并未被排除在外,马来西亚将遵循自己的安全标准。 (图片转载自环球网新闻报道) 戈宾德ⷨ𞛦 𜂷迪奥在接受媒体采访时说:“我们的立场很明确,我们有自己的安全标准,也有自己的安全要求。因此无论谁与我们打交道,无论谁提出建议,我们都必须确保合作伙伴是符合我们现有安全标准的。”当被问及华为是否做出了类似向印度做出的承诺绝不会在设备上留有后门时,戈宾德ⷨ𞛦 𜂷迪奥回应称,“我们不会针对于某一家特定的公司,强调它该如何去做,当我们谈及安全问题时,不管是华为还是其他公司,我们当然都希望得到保证这套系统是适合于我们的,但是我们不会人云亦云,因为大家都对某公司有安全上的考虑就区别对待。”马来西亚计划在4月份发布频谱招标,估计未来5年内,包括5G开发在内的光纤基础设施建设和蜂窝覆盖扩展所需要的费用约52.2亿美元。依照马来西亚政府的规划,5G将首先应用在从农业到制造业、娱乐业和媒体在内的9个领域。普通消费者可能会在今年年底或2021年初实现5G上网。华为已经与马来西亚移动网络运营商Max签订了5G协议,并与其他电信公司如AsiaTa集团的CELCOM和Telekom Malaysia签署了合作意向书。除了华为,其他寻求在马来西亚5G业务中分得一杯羹的通信设备提供商还包括芬兰的诺基亚(Nokia)和瑞典的爱立信(Ericsson)。戈宾德ⷨ𞛦 𜂷迪奥表示,“马来西亚政府希望让尽可能多的公司参与进来,鼓励健康的竞争,以为马来西亚提供更好的服务。”未来五年25Gbps将取代10Gbps 成数据中心连接首选速度_安防互联

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    无论物联网,工业4.0,还是工业互联网,其特点都是一致的,这些概念都是在云计算技术突破后发展起来的。云计算对产业结构的影响,相当于流水线的发明对产业结构的影响。 云计算促进社会分工 总结人类历史每一次重大进步,大部分是通过新工具的使用促进社会分工,提升了效率。人类历史上的三次社会大分工:农业与畜牧业的分工、手工业与农业的分工、商人的出现,分别代表着三个重要阶段。瓦特发明蒸汽机,促进了工业与农业的分工;流水线的发明促进了工业企业内的分工,提升了工业效率,经济以工业为主,属于工业文明。而随着计算机的发明,促进了服务业与工业的分工;云计算的发明,则促进了以信息为主的行业内的分工,提升了服务业效率。云计算早期以IaaS为核心,IaaS是Infrastructure as a Service的缩写,是基础设施即服务,是将计算能力、存储能力等计算的基础设施以租赁服务的形式提供给用户。有了IaaS,企业就不需要自己建立计算中心(机房),不需要硬件运维团队,只需要使用IaaS服务商提供的服务,而专注于软件管理。一些硬件管理、通用的软件功能会以PaaS的形式提供服务,PaaS是Platform as a Service的缩写,是平台即服务,将对硬件调用,资源分配,开发工具,软件运行环境等功能以服务的形式提供给用户,有了PaaS,企业就不需要购买平台软件,工具软件,也不需要平台管理员,工具软件维护团队,只需要使用PaaS供应商提供的服务,而专注于企业专业领域的软件管理。未来软件也可以按需使用,比如只是偶尔使用一次的软件,就不需要购买软件,而是通过SaaS服务的形式,按使用付费。SaaS是Software as a Service的缩写,是软件即服务,未来的软件将以服务的形式提供给用户。有了云计算,将计算机系统维护的功能从企业内分离出来,促进了社会分工。云计算促进向服务转型 云计算以三种形式提供服务:IaaS,PaaS和SaaS。分别是基础设施即服务,平台即服务和软件即服务。从这三层架构的名字看,云计算将与计算机系统相关的功能以服务的形式提供给用户,是计算机系统相关功能的服务化。IaaS是计算基础设施的服务化;PaaS是计算系统的平台功能的服务化,SaaS是软件的服务化。对于人类基础生活相关的产品,都已经实现了服务化:基于统一管理的基础设施,以服务的形式提供给用户。比如早期的水电,是自来水公司,电网公司管理水网、电网,水电通过水网、电网到每家每户,极大的方便了人们的生活。现在大城市已经实现了煤气到家,还有一些中小城市在普及煤气到家。通讯的网络、有线电视的网络已经普及了。云计算实际上是计算能力基于统一管理的基础实施,以服务的形式提供给用户的一种形式。未来随着物联网的完善,物联网的PaaS平台,会将会有更多类型的物理设施统一管理,以服务的形式提供给用户。比如前几年非常流行的共享单车,就是由物联网PaaS平台统一管理单车,以服务的形式提供给用户使用。比如重型机械行业,由平台管理设备,租赁服务的形式提供服务的模式已经非常成熟。未来自动驾驶普及,汽车是否可以租赁?未来的生产设备是否可以以服务的形式?笔者认为,未来所有的工具类的产品,都可能基于物联网技术,由统一平台管理运营,以服务的形式为用户使用。云计算实现脑力劳动的分工 云计算一方面会促进向服务转型,更多的工具制造企业会转型为服务业;而服务业内也会分工。服务业的瓶颈将会是专家的个性化服务,而专家的经验将会是稀缺资源。如何将专家的服务能力规模化?基于云计算的人工智能技术,将会促进脑力劳动的分工。现在赋能是所有产业认可的一个趋势,赋能是人的脑力劳动分工的另外一个说法:基于云计算的人工智能,学习专家的经验,学习人类处理的模式,通过长期的学习,具有甚至超越了领域专家具有的能力,将这些能力以工具的形式让更多人利用这个工具,具有了行业能力(赋能)。有了脑力劳动的分工,会促进行业效率的提升,引发整个社会的变革。我将这种变革称为服务业革命,而革命带来的新的文明我称为服务业文明。服务业文明的特征与现在提到的数字经济非常类似。所以笔者将云计算对于服务业文明的地位,等同于流水线对于工业文明的地位。云计算技术对人类社会的影响,将会是十分巨大的。市场需求推动数据中心互连技术发展_安防互联

    近日,IBM宣布以340亿美元收购开源服务提供商Red Hat,这是这家拥有107年历史的公司史上规模最大的一笔收购,该收购金额在整个科技行业的并购史上也能排到前三。据悉,IBM收购Red Hat的价格为每股190美元现金,较后者上周五收盘价溢价63%。有人说,对于近年来业绩连年萎缩的IBM来说,已经无法依靠自身变革来重新获得增长,只能寻求通过外部收购的方式,而Red Hat正是现阶段IBM能够寻找到的最佳收购标的,超过60%的收购溢价也反映出IBM这位“蓝色巨人”企图通过收购来自救的孤注一掷,IBM正通过大举进军云计算领域来扩大规模、抵御竞争。Red Hat成立于1993年,是一家开源解决方案供应商,主要为操作系统、存储、中间件、虚拟化和云计算提供关键任务的软件与服务。与IBM相比,Red Hat近几年来则完全是另一番境遇,依靠Linux系统在传统企业IT领域站稳脚跟后,Red Hat首席执行官Jim Whitehurst早在2014年便宣布,行业正处在由客户端服务器向基于云服务的重大转型期,并称现在是“20年一遇”的重大变化。 如今,有很多风险投资者支持的创业公司都开始将目光投向了开源软件的市场,但即便在亚马逊、微软等巨头环伺的云服务市场,Red Hat依然凭借过去Linux时代的行业地位以及开源的理念,占据一席之地:该公司过去一年收入24亿美元,同比增长近20%。只是,由于Red Hat自身规模太小,依靠自身发展永远不可能真正在云市场成为挑战亚马逊、微软等巨头的力量。目前,企业云市场由亚马逊、微软等主导。亚马逊最新第三季度财报显示,旗下云服务AWS收入同比增长46%至66.8亿美元,该业务继续成为亚马逊旗下运营利润率最高的部门。云服务市场是一个高技术、高投入、回报周期较长的领域,可以说拿下云计算服务就相当于拿到了物联网和人工智能的重要门票。今年以来,从数据服务商到软件服务开发商,互联网巨头正跑步入场。据海外媒体报道,世界最大的两家数据服务商Cloudera和Hortonworks在本月初宣布合并,共同创建一个世界领先的数据平台,新实体的年收入或将达到7.2亿美元。今年6月,微软宣布以75亿美元的价格收购了软件巨头GitHub,后者在2015年时的最新估值为20亿美元。微软通过收购GitHub可以直接接触到数以百万计高度活跃的开发人员,帮助微软进一步加深云计算服务Azure的渗透率。据知名市场研究公司Gartner发布的最新报告,全球云服务市场继续呈现出高速发展态势,2018年全球公共云服务市场规模预计达3058亿美元,同比增长17.5%。从市场发展阶段来看,美国市场起步最早,发展最快;欧洲市场是重要组成部分;中国市场正在全力追赶。据前瞻数据库数据显示,2016年中国云计算市场规模就达到516.6亿元,行业的乐观前景,资本市场的风口效应,必然引来新的创业风潮。谈数据中心设备状态运维技术_安防互联

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    虽然华为公司仍然在美国实体清单上,但是华为的业务却始终未停滞。近日据外媒报道,马来西亚外交部长戈宾德ⷨ𞛦 𜂷迪奥表示,马来西亚正在计划第三季度在全国范围内推行5G,也正在遴选合作伙伴,华为并未被排除在外,马来西亚将遵循自己的安全标准。 (图片转载自环球网新闻报道) 戈宾德ⷨ𞛦 𜂷迪奥在接受媒体采访时说:“我们的立场很明确,我们有自己的安全标准,也有自己的安全要求。因此无论谁与我们打交道,无论谁提出建议,我们都必须确保合作伙伴是符合我们现有安全标准的。”当被问及华为是否做出了类似向印度做出的承诺绝不会在设备上留有后门时,戈宾德ⷨ𞛦 𜂷迪奥回应称,“我们不会针对于某一家特定的公司,强调它该如何去做,当我们谈及安全问题时,不管是华为还是其他公司,我们当然都希望得到保证这套系统是适合于我们的,但是我们不会人云亦云,因为大家都对某公司有安全上的考虑就区别对待。”马来西亚计划在4月份发布频谱招标,估计未来5年内,包括5G开发在内的光纤基础设施建设和蜂窝覆盖扩展所需要的费用约52.2亿美元。依照马来西亚政府的规划,5G将首先应用在从农业到制造业、娱乐业和媒体在内的9个领域。普通消费者可能会在今年年底或2021年初实现5G上网。华为已经与马来西亚移动网络运营商Max签订了5G协议,并与其他电信公司如AsiaTa集团的CELCOM和Telekom Malaysia签署了合作意向书。除了华为,其他寻求在马来西亚5G业务中分得一杯羹的通信设备提供商还包括芬兰的诺基亚(Nokia)和瑞典的爱立信(Ericsson)。戈宾德ⷨ𞛦 𜂷迪奥表示,“马来西亚政府希望让尽可能多的公司参与进来,鼓励健康的竞争,以为马来西亚提供更好的服务。”未来五年25Gbps将取代10Gbps 成数据中心连接首选速度_安防互联

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    到今年的6月份,《网络安全法》已经实施一周年。在这一年间,一些守护不力的安全平台也被问责,一些违法网站被相继关停,我们的网络环境正在逐渐走向绿色、健康。网络安全问题正在得到改善,而在近日发布的《2017年我国互联网网络安全态势报告》中也显示,全年监测发现约4.9万个仿冒页面,较2016年的17.8万个大幅下降,虚假网站治理正向纵深推进。坦白讲,对于互联网时代来说,大量安全软件都普遍存在着借助植入木马、抢占用户浏览器主页,或者捆绑下载来完成流量劫持等行为。很多用户最开始还没有察觉,随着使用程度的加深,也意识到了免费的“代价”。但这种行为仿佛已经成为行业生态,也是大多数安全企业活下去的一种方式。虽然用户痛恨,但“野火烧不尽,春风吹又生”。 因为“灰色”的商业模式确实挣钱。让用户安装一个软件的成本也许只有几毛钱,但是经过流量利益链条的放大,最终这款软件带来的效益可以达到几块、几十块钱。甚至其间帮助其进行软件分发的“同党”,也可以赚到钱。从整个行业来看,数据安全、云安全等概念满天飞,但归根结底并不能解决实际问题,病毒依旧层出不穷,各种已知、未知的漏洞还是防不胜防。对于黑客来说,虽然“正门”很坚固,但其可以采用其他方法走“侧门”,防不胜防。互联网时代,网络安全越来越受到重视,不仅涉及到大量公民隐私,还甚至还将影响网络空间全领域的安全。甚至如果把这种风险放大到数亿倍,就是国家的安全隐患。目前,针对安全的产品已经有很多了,但仍需要我们面临各方面的对抗。中国信息安全研究院业务主体部主任杨晨公开表示,中国安全产业发展在某种程度上还是受制于人,但是我们具备很好的产业基础以及实现产业安全发展的技术,我们还有很多机会。未来,国家将加快自主创新技术产品供应能力支持,通过试点示范逐步完善自主产品的成熟度、易用性,使企业供给能力与国家战略需求有效衔接。”使用互联网的人越来越多,网络安全必须引起重视,有关部门也正在对此进行努力,在未来,我们期待更多的创新技术的支撑去保护我们的互联网环境。施耐德电气为其Smart-UPS推出锂离子电池产品_安防互联

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    全球第二大软件开发商甲骨文公司试图重新调整其举步维艰的云计算策略,宣布将在5月份裁员几百人。甲骨文在上周提交给加州的《工人适应及再培训通知》(WARN)中称,公司计划在5月21日裁员352人,其中加州红木城总部裁员255人,加州圣克拉拉办事处裁员97人。甲骨文发言人黛布拉ⷦ𕷦ž—格(Deborah Hellinger)在一份声明中称:“随着公司云业务的扩大,我们将不断平衡我们的资源,重组我们的开发部门,协助确保我们通过合适的人选为我们的全球客户交付最棒的云产品。” 截至去年5月31日,甲骨文拥有13.7万名员工。尽管最新一轮裁员只占甲骨文员工总量的很小一部分,但是却包含了云基础设施部门的员工,该部门旨在协助刺激公司的增长。上周有报道称,甲骨文还在加州以外地区裁减了未指明数量的员工。在向基于互联网的软件程序和服务转型过程中,甲骨文难以提升其营收。网络问题导致更多的数据中心中断_安防互联

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    “个别媒体,特别是一些国家说5G不安全,实际上到目前为止,没有看到任何证据。”在国新办7月23日新闻发布会上,工信部信息通信发展司司长、新闻发言人闻库在回应媒体关于5G安全性问题时如是回答。在推进5G发展方面,闻库强调,第一要注重安全,第二不要无中生有,对于新技术要给予发展空间,不要刚出来一个技术就说不安全。“我们将和世界各国一起,共同推进保障5G的安全,共同推进我们这个产业的安全。”闻库表示,5G的安全实际上和4G、3G、2G以及固网的安全有很多相同之处。“我们在网络发展中对安全是非常重视的,不仅仅是5G才开始关注安全问题。随着5G的发展,5G除了速度更快以外,在低时延、高可靠以及物联网上有一些新的功能,我们在发展过程当中也是非常注重安全的。通信发展和安全一直是成对配套的,不能说光顾发展不顾安全。”“5G除了传统4G应用以外,还有物联网的应用和工业控制,类似于一些低时延、高可靠的控制应用,所以说它的发展将对今后社会的发展、对一些其他应用具有非常重要的意义。”闻库介绍。此前,美国将华为列为“实体清单”,也极大地损害了美国企业的利益,美国企业也不希望如此。5G牌照发放以后,国际上的一些企业,包括英特尔、高通、爱立信等,也纷纷对外表态,称中国发放5G牌照有利于促进中国5G市场的积极发展,表示已经做好准备,全力支持中国5G商用部署。“我们非常欣慰地看到,大部分国家和美国企业能够客观、理性地看待该问题。希望这件事情能够妥善解决。”闻库介绍。与此同时,随着5G牌照的发放,5G何时进入民用领域也成为人们关注的重点。对此闻库回应,发放牌照就意味着中国的5G开始正式商用,大规模开始部署了。从产业链来看,无论网络还是从终端,我们都已经步入成熟阶段了。“据我了解,现在大概有一二十款手机基本上可以用了,到年底将会更多。设备要比终端更早一些,已经成熟了,从这两个角度来看,中国适时发放5G牌照是正当其时,中国5G牌照的发放既是考虑设备和终端的成熟,也考虑到未来国家的发展、网络的发展、应用的发展。”闻库坦言。据悉,几个运营商都已开始部署网络,现在有的开始征集一些试验用户。而对于5G流量收费标准如何,电信专家付亮曾表示,在5G牌照发放后,三大运营商的5G资费套餐或将于7月或8月正式出台。前期可能沿用此前的4G资费套餐,或者赠送部分5G流量。来源:idckx英特尔宣布将针对SAP应用优化数据中心硬件_安防互联

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    中国IDC圈讯 根据外媒报道,谷歌计划在比利时法尔西恩斯(Farciennes)开设一个数据中心,目前正在等待当地政府审批通过,以便能顺利在明年7月前启动该项目。虽然谷歌尚未证实这一消息,但比利时电视频道RTBF报道称,其位于比利时南部法语区瓦隆尼亚(Wallonia)的第二家工厂即将开业。谷歌计划在Charleroi东北的Ecopole选址,新的数据中心园区位于三个社区和两个省:Farciennes,Aiseau-Presles(Hainaut))和Sambreville(Namur)。 谷歌还宣布,计划在比利时建立第三个数据中心的总资本支出为2.53亿欧元(约合19亿人民币)。据当地媒体报道,这座大楼将建在该公司位于Hainaut的Saint-Ghislain中心,将雇佣至多1200人。据悉,谷歌这三大数据中心项目加起来的总投资额达10亿欧元(约合人民币70亿元。)据谷歌报道,当该公司第一次宣布将向比利时注入数百万美元资金时,做出这一决定的原因是,St.Ghislain拥有良好的能源基础设施和充足可开发土地的双重组合。上周,谷歌首席执行官桑达尔•皮查伊(Sundar Pichai)证实,该公司将在内华达州、俄亥俄州和内布拉斯加州开设其在当地的第一家数据中心,同时透露,该公司计划2019年全年在美国各地投资逾130亿美元建立新的数据中心和办公室,扩展覆盖14个州。去年夏天,谷歌在荷兰购买了70公顷土地,作为其可能在欧洲各地新建数据中心计划的一部分。该地块位于荷兰北部的Noord-Holland地区,距离阿姆斯特丹30分钟车程,但谷歌尚未确认是否会在该地区建设数据中心园区。影响DevOps未来发展的五大趋势!_安防互联

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     云计算通信专家和呼叫中心托管专家Vipul Srivastav表示,“从前,我曾经用日记和电话簿来记录日常活动,以便为将来保存有用的信息。一些人可能查阅过我的电话簿,但日记对我来说是个人隐私。因此我尽力避免让他人看到。后来,我有了智能手机,也开始加入社交媒体。我采用手机将个人数据保存在云中,我认为可以避免安全漏洞和所有不必要的访问。尽管如此,我还是设定密码防止其他人访问我的数据,而其他人也在社交媒体一起出现在云端。”他表示,“后来我意识到了这一点,一位朋友告诉我,在谷歌搜索引擎搜索一些词语之后,经常看到一些与这些词语相关的广告。Gmail邮箱根据收到电子邮件的种类展示促销广告。Facebook广告基本上是来自付费客户的信息,他们的想法是将产品展示给经常进行搜索的人,只要他们搜索了相关词语,就很有可能进入他们业务的轨道。现在,我认为其他人比我更了解在产品或服务方面的需求。”而由于各种其他原因,人们对于采用云计算技术表示担忧。 在不知不觉中创建数据他说,“我在不知不觉中创建了一些在线数据,其他人也和我一样。例如,我家附近有一家蛋糕店,我有时会在网上订购生日蛋糕。每当我订购时,网站都会发出一条消息,表明我可能或者通常会在这个日期订购蛋糕。而蛋糕的网站保存了这些数据以供将来使用。这是一条对于蛋糕店有用的信息,并可以在那个日期发送给我产品的报价。”很多公司花费更多的资金来获取更多这样的数据,以便他们可以在适当的时间向个人客户提供个性化的产品。这是侵入个人隐私和非自愿使用其信息的一个小例子。当企业从其利益相关者那里寻求一些决策时,不同的时机就会产生差异。如果发送的报价接近人们希望购物的时间,则购买的可能性会增加。出于方便或更多的选择,人们可能从一个服务提供商切换到另一个服务提供商。因此,购买的决定主要取决于出价和时间。许多人选择其最喜欢的产品和体验。Srivastav说,“数据分析有助于在强制营销的帮助下调整用户的选择。其背后的原因是,人们在不知不觉中通过在线形象透露了一些信息,最终帮助企业衡量其选择。”研究发现Srivastav表示,他进行了一些研究,以找出科技公司应该关注与云计算相关的各种未解决的问题。谷歌公司正在采取一些重要措施来节约能源,并试图减少数据中心的碳足迹。人们已经感受到欧盟实施的GDPR法规(通用数据保护法规)的存在,大多数公司现在都在努力成为符合GDPR标准的公司。因此,企业有责任保护用户的隐私。许多人都关心他们的个人数据。在对美国消费者进行的一项调查中,71%的美国消费者表示,担心其云计算厂商有时会使用他们的个人数据。34%的人仍然不信任数字公司的隐私安全措施。尽管如此,随着GDPR这样的一些法规出台,人们将迎接光明的未来。Srivastav指出,在使用社交媒体的情况下,人们对其使用方式需要更加清醒。Facebook可以以自己的方式了解每个人,这完全是因为他们使用的算法。人们如何将自己置身于这个世界,这是自己的选择,而如何将个人数据放到云端,已经成为一种责任。来源中国idc圈云计算市场生变 中国云厂商与国际巨头竞争白热化_安防互联

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    前言   回忆起来,AndrewNg 在coursera上开设的机器学习课程受益匪浅,课程覆盖了机器学习的基础内容,深入浅出,把很多概念解释得很到位。现在将其课件和内容进行总结和梳理,主要是因为课程确实非常好,再者也是对学习过程的一个回顾总结,其中也会加入本人的一些思考。如果有兴趣,最好是可以对课程进行系统的学习将对应的习题和小测都做一遍,收获会更大。由于课程的代码不能公开,因此本文不会对实践部分进行多加阐述,如果有可能,本人会加入一些公开的实践样例。  Introduction  本部门主要对机器学习的基本概念以及相关的方法分类进行一个概要的介绍。进行的拓展主要在于总结和科普,没有进行详细详细的展开,后续会进一步进行展开或总结。  1. 机器学习的定义  ArthurSamuel(1959).MachineLearning:Fieldof study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.  TomMitchell(1998)Well-posedLearning Problem: A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E.  以上两个定义中,普遍使用的后者。在进行机器学习的建模过程中,我们首要的任务是确定好三个基本要素,即经验(experience,E)、任务(task, T)和效果(performance, P)。学习是基于历史经验(E)的,直观的表现为采集的历史数据,学习的过程要针对特定的任务(T),即目的(比如说需要对邮件进行分类),候选的能够拟合给定历史数据的模型假设有很多,如何挑选出好的假设,就需要定义好评估的标准(P)。  举个例子,对邮件进行分类,假设分成两类,即正常邮件和垃圾邮件,那么:  E: 事先采集好的一系列邮件  T: 将邮件分成两类:正常邮件和垃圾邮件  P: 正常分类的百分比  2. 机器学习方法分类  机器学习方法可以大致分为:监督学习(supervised learning)和非监督学习(unsupervised learning),其最主要的区别在于我们是否可以实现获取到所学目标的分类。  2.1.监督学习:  对于任意样本,我们知道其目标值,通常也称为类标,当目标值是离散的,则是分类问题,当目标值是连续的,那么就是回归问题。  对于任意实例 (x,y),x为向量,通常称为特征向量,每一个维度表示目标的一个属性,y为目标值,即实例的类标,当y为离散值时是分类问题,y为连续值是回归问题。  分类问题,如图1所示。假设样本实例为一些列的患者,我们希望给予两个属性,即x1(肿瘤大小)和x2(肿瘤个数),来对患者是否患有癌症进行预测。每一个患者用表示为图中一点,表示一类(非癌症患者),表示一类(癌症患者)。有监督的学习过程是基于有类标的数据(通常称为训练集)将出一个分类面,通常称为假设h(x)=y,此处y=1(癌症患者)或y=0(非癌症患者),将训练集划分成两类。当新数据到来时,根据学习的假设h(x)可以对患者是否患癌症作出预测。  图1  回归问题,如图2所示,假设我们希望对房子的价钱进行预测。图中我们已经采集了一系列样本,每个表示一个样本,我们希望能够学习出房子大小和价钱的关系,h(x)=y,此处特征向量只有一个值,即房子的大小,而目标值为房子的价钱。可以看到,能够拟合样本的曲线不止一条(蓝色曲线和红色曲线),这就涉及到判断哪个假设更好的问题,通常称为模型选择。  图2  2.2.非监督学习  非监督学习中,我们无法事先获取到样本的类标,即如图3所示,每个表示一个样本,很明显样本可以划分成两个蔟,这两个蔟之间相距很远,但蔟内各样本点之间很近。聚类是非监督学习的典型,而关键在于距离函数的定义,即如何衡量样本之间的相近程度,一般我们认为距离相近的两个样本点属于一个蔟。常用的聚类算法有k-mean,dbscan等。  大数据  图3  3.其他概念  这里稍微概括的介绍一下机器学习中的一些重要概念。  [1] 半监督学习  半监督学习介于监督学习和非监督学习之间。监督学习的训练集是打了类标的,即我们事先知道样本中的邮件是否为垃圾邮件,基于这一经验来对模型进行训练;而非监督学习的训练集是不知道类标的,我们只能基于某种相似性或是结构特征将样本分成不同的蔟。现实生活中我们很难获取到大量的标记数据,通过人工大类标也是费时费力的,因此就有了半监督学习方法的提出,其核心思想是,我们先通过少量的标记数据来训练模型,然后基于某种方法将未标记的数据也用上,对模型进行自动的进一步的优化。  [2] 主动学习  主动学习与半监督学习有点相似,半监督学习期望自动的利用未标记数据进行学习,而主动学习则可以看成是半自动的利用未标记的数据。其核心思想是,利用少量的标记数据训练模型,基于当前模型尝试对未标记的数据进行标记,如果模型对当前标记的结果把握不大,则可以对人发起帮助请求,询问当前样例的类标,通过人的反馈对模型进行优化,而对于把握大的结果则不发出询问。  [3] 增强学习 (reinforcement learning)  增强学习是一个交互学习的过程,通常用马尔可夫决策过程来描述,其核心在于打分机制。以下棋为例子进行说明,每个棋局表示一个状态,在当前状态有不同的下法,即下一个棋子应该如何走,每一种策略都会将当前状态转换到下一状态,假设为x1,x2,…,xn,对于每一个转换造成的后果我们给予一个分数,分数表明了赢的可能性,那么在下棋过程以贪心的策略选择分数最高的策略。  [4] 集成学习 (ensemble learning)  集成学习的核心思想是将多个弱的分类器集合成一个强的分类器。打个比方,小明要去看病,看是否发烧,为了更准确,小明看了5个大夫,其中有4个大夫说小明没有发烧,只有1个大夫说小明发烧了,综合来看,如果每个大夫各有一票,最后少数服从多数,小明应该是没有发烧。  在机器学习中也是如此,我们通常希望将多个分类器集合起来,综合各个分类器的结果作出最后的预测。最简单的就是投标机制,少数服从多数。假设训练有k个分类器,对于任意实例,同时输入到k个分类器中,获取k个预测结果,依据少数服从多数的原则对实例进行分类。  [5] 模型选择 (model selection)  在机器学习中,能够反映历史经验的模型有很多,如图2所示,能拟合数据的有两条曲线,那么如何从众多候选中选出好的模型是一个很重要的话题。我们希望一个好的模型,不但在训练集(见过的数据)上具有很好的效果,我们还希望其对未见过的数据也具有很好的预测效果,即具有好的泛化能力。此处涉及到两个重要名词,即过拟合和欠拟合。欠拟合是指模型在所有数据上(见过的和未见过的)数据上表现都很差,没有能够很好的抽象模型。过拟合是指模型在见过的数据上表现很好,但对未见过的数据上表现很差,也就是模型通过拟合极端的数据来获取好的效果,学习的模型太过于具体,以至于对未见过的数据没有预测能力。我们通常会使用精确度来衡量预测的结果的好坏。保证预测精度还不够,同等条件下我们更偏向于简单的模型,这就是著名的奥卡姆剃刀原则(Occam’s Razor),”An explanation of the data should be mad as simple as possible,but no simpler”。  综上所述,模型选择过程中考虑的方向主要有两个:预测结果的好坏(比如准确率)和模型的复杂程度。  [6] 特征选择 (feature selection)  如图1的例子,患者是否患有癌症的分类问题,我们考虑肿瘤的大小和肿瘤数量两个特征;如图2例子,房价的预测我们考虑房子大小的特征。特征的好坏,以及与目标的相关程度都在很大程度上影响了模型学习的效果。如果特征不足,或者与目标相关不大,学习出的模型很容易欠拟合。如果无关的特征过多会引起维度灾难,影响学习过程的效率。深度学习的效果好,是因为其隐藏层对特征具有很好的抽象作用。因此在进行模型学习的过程中,特征的选择也是很重要的课题。常用的特征选择方法有PCA,即主成分分析。自然语言处理领域的核心:序列学习_安防互联

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    从最初作为满足“远程接入”、“远程应用”刚性需求而出现的虚拟应用软件,在逐步体现出占用资源少、便于管理集中应用等优势之后,得到了更多认可。随着移动客户端的需求快速增长,虚拟应用模式对于跨平台的支持更加有了用武之地,越来越多的企事业单位选择使用虚拟应用软件来搭建私有云IT平台。与此同时,与受限于局域网相比,访问接入的开放将给信息系统的安全带来更多的考验,必须给予足够重视。作为虚拟应用管理的平台软件,应提供必要的安全管理手段和功能。 一、登录安全保护 用户名/密码(静态口令)登录基本上依靠用户本人的安全意识,是系统安全的主要隐患。对安全要求较高的用户登录方式,目前常用的有动态密码(动态口令)、 USB Key(U盾、加密锁)等,操作简单,安全性强。随着此类硬件产品的完善和价格降低,已经得到广泛普及。私有云IT平台需要提供对动态口令和USB Key的支持,满足重要岗位或应用的安全性高要求。特别是USB Key登录方式,带来的操作便捷也会显着提升用户体验的满意度。二、接入安全验证 作为企业内部的信息管理系统,仅仅依靠用户名/密码访问验证是不够的,多数情况下还需要更复杂的后台验证,同时对访问对象进行适当的限制。这类验证技术的实现我们称之为“接入防火墙”。接入防火墙设置访问规则,保障“云终端”访问的合法性。防火墙通过用户/用户组、IP地址/客户机指纹/客户机名/内外网限制等方式过滤客户端设备,从而保证了合法的客户端访问服务器。同时防火墙还可以控制客户端或注册用户访问不同应用的时间。因此接入防火墙可以简单描述为:什么人、从哪来、在什么时间、访问什么应用、被允许还是被拒绝。还可以对系统运行的稳定性发挥作用。例如,可以限制外网访问某些网络流量较大的应用,保护其他的远程接入带宽。 三、服务器安全策略 虚拟应用采用基于服务器计算模式技术(server-based computing),服务器集群是应用虚拟化的基础平台,保证了这个平台的稳定和安全,就保证了私有云系统的稳定和安全。为了更好地对服务器系统进行安全策略设置,需要针对虚拟应用的特点,预设各种级别安全策略,并支持自定义安全策略,为每个用户绑定。在某些情况下,安全策略的限制会造成应用程序加载问题,所以需要能够设置应用程序的不同加载方式,避免此类问题。四、实时监控 系统的实时监控包括:服务器资源和运行状态、接入会话的全面信息、被访问应用的情况等。可以查看整个平台的实时状态和访问细节,必要时可进行干预控制和应急处理。虚拟应用自身的系统数据安全必须得到有效保护。同时,备份与恢复的操作,卸载、升级以及迁移等情况下的处理,应该提供相应的维护工具和实用的处理方案。作为例行监督检查或事后核查,安全审计的基础,是系统运行和用户活动的相关记录。系统需要提供尽可能全面的数据和核查功能,包括上述安全管理的记录、会话和访问应用的记录、打印记录、系统运行报警事件记录、文件访问记录等。总结:信息系统的安全需要全方位的保护,建设私有云信息化平台应该选择具有全方位安全功能的虚拟应用软件,在保证技术手段的同时,还要重视安全管理制度的建设和执行,为新一代的企业IT平台提供有效的安全保障。IBM第二季度净利润24.04亿美元 同比增长3%_安防互联