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2tb服务器机械硬盘价格

Facebook隐私权丑闻是在今年3月首次曝光的,当时曾在唐纳德ⷧ‰𙦜—普(Donald Trump)竞选美国总统期间受聘的政治数据公司“剑桥分析”(Cambridge Analytica)被曝从一名教授那里非法购买了Facebook用户数据,该教授运作过一个名为“thisisyourdigitallife”(这是你的数字生活)的测验应用。随后,Facebook在5月对第三方应用进行了一次审计,其结果是约200个应用遭到封停。  然而Facebook面临的问题还没结束,甚至可能还是更多。根据道德黑客Inti De Ceukelaire的发现,一个名为“NameTests”的第三方测验应用存在安全缺陷。  据发现,NameTests令1.2亿名Facebook用户的数据面临泄露风险,而这个应用的漏洞直到上个月才得到修复,这就使得Facebook数据丑闻进一步升温。虽然在Inti De Ceukelaire向Facebook反映后,已经解决该漏洞,但整个过程持续了2个月的时间。  周三,De Ceukelaire描述了向Facebook新推出的“数据滥用悬赏”(Data Abuse Bounty)计划上报NameTests应用背后网站的一个漏洞的过程。这个漏洞可能只是一个错误而已,也可能是个疏忽大意的例子,但可以肯定的是,这表明Facebook对用户数据的监管过少,而黑客可以利用这些数据来从事各种恶意活动。  NameTest漏洞的发现不仅表明人们仍不了解能够获取自己数据的第三方应用,同时也表明Facebook“数据滥用悬赏”计划的程序存在问题。De Ceukelaire称,他在4月22日就上报了这个问题,但直到8天以后Facebook才作出回应称其正在展开调查。到5月14日,他去查看Facebook是否已经联系过NameTest的开发者;又过了8天,Facebook才回复称其可能需要3到6个月来进行调查。  到6月25日,De Ceukelaire注意到NameTest已经修复这个漏洞。在与Facebook取得联系后,该公司承认该漏洞已被修复,并同意向“新闻自由基金会”(Freedom of the Press Foundation)捐赠8000美元,以此作为悬赏计划的一部分奖金。换而言之,根据De Ceukelaire的说法,Facebook至少花了一个月才解决了这个问题,而且是在不得已的情况下才履行了悬赏承诺。2018上半年网络安全事件回顾:DDoS攻击突破TB级别_安防互联

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    苹果计划在爱尔兰 Athenry 建立耗资达 8.5 亿欧元的数据中心一直进展不顺,原本将是苹果第一个欧洲数据中心,但如今苹果在丹麦的数据中心都已经接近完工了,爱尔兰 Athenry 的数据中心还没有等来放行的“绿灯”,这一项目的完工时间则更是无从谈起。此前据报道,因担心苹果的工程会影响到当地的生态,有 3 位民众向爱尔兰高等法院提出了对苹果数据中心进行司法审查的请求。虽然 Athenry 大多民众公开表达支持苹果的这一项目,但 3 人仍坚持提起诉讼,而苹果方面则希望法院加快这一进程,以便能尽早展开这一项目。今日据《爱尔兰时报》报道,本周五对于 Athenry 数据中心来说将是一个重要日子,因为爱尔兰高等法院将在这一日做出裁决。这一占地面积为 500 英亩的爱尔兰 Athenry 数据中心届时将为 Apple Music、App Store、iMessage、地图和 Siri 等服务提供驱动力。企业部署混合云亟需考虑的4大要点_安防互联

    随着技术不断进步和发展,企业的内部部署数据中心不断面临难以提供足够的空间、电力和冷却的挑战。随着业务发展和规模扩大,很多企业需要更多的数据中心容量,这几乎已成定局。从医疗保健、金融服务到零售业的各行业领域的用户都在产生大量数据,需要更加强大的计算能力。此外,并非所有工作负载都适合采用云计算,因此企业必须决定“构建”新的内部数据中心,还是“购买”托管服务商提供的空间和电力容量。 这个问题又引出了数据中心是“构建”还是“购买”的传统话题。无论何时,提供额外的容量、IT基础设施和运营能力,这个话题都会令人关注。构建数据中心或购买(租赁或将IT需求外包给托管服务提供商)对企业来说更有意义吗? 为了帮助做出决策,企业需要评估当前和未来的数据中心基础设施需求。如果它们是可变的,云平台可能是一个更具吸引力的选择,但如果是稳定的增长,或出于其他原因需要拥有硬件,构建或租赁数据中心是值得考虑的。当然所有这些方法都有自己的优点和缺点。在构建方面,企业可以完全控制数据中心的设施和运营。而在购买的选项中,企业可以无需承担构建自己的数据数据中心的大量资源投入。 当今流行的趋势是企业将数据中心业务全部或部分外包,以便将公司资源集中在核心业务上。其结果是,数据中心市场呈指数级增长,并变得更加复杂。当前的市场趋势(包括云采纳、虚拟化和物联网)都表明正在快速持续增长。传统上,大型企业全资构建自己的数据中心一直是显而易见的选择,因为它在财务上是合理的,并且通常是唯一的选择。但多年来,企业建立和运营自己的数据中心需要确保其财务可行性。最近的行业调查表明,只有企业对电力容量的需求超过15~17兆瓦才具有经济可行性。 企业数据中心需要在财务和经济上具有一定的规模,例如VIRTUS公司在恩菲尔德的第一个数据中心的总负载为4.2兆瓦。最近,该公司又开通运营一个数据中心,其电力容量为6兆瓦。 总之,为了使数据中心具有经济效益,需要大规模构建。在过去15年中,这一规模增长了五倍,并且在未来10年甚至更长时间内可能会继续增加。 以下探讨一下构建与购买数据中心的利与弊: (1)定制规格 企业拥有数据中心的主要好处是拥有控制权,其中包括访问、维护和未来的改进。但它也可能是一个缺点。企业每三到五年需要进行一次硬件更新和升级,其运营可能还需要额外的员工,或IT部门需要额外的运营成本。 如果企业选择自己建设数据中心,那么当然可以根据行业规范和潜在的理想位置实施部署。这通常似乎比购买第三方拥有的托管数据中心空间更有优势。但是,许多数据中心提供商现在以模块化方式构建其数据中心,并且大多数都位于高度优化的位置。模块化方法允许用户参与设计,并适应他们的空间。这种级别的客户使得其购买的主机托管数据中心能够灵活地定制,与企业建立自己建设的数据中心几乎达到同一水平,同时还可以充分利用运营商的专业知识。 (2)财务灵活性 无论是企业自己建设还是外包给第三方提供商,财务灵活性都是部署数据中心极其重要的考虑因素。建设数据中心非常耗费资金,对资本支出要求很高。此外,还有其他被忽视的大量成本,例如消防和检测设备以及配备的设施运营人员等。除此之外,数据中心设施建成之后,在短期内负载效率低下,有时会导致投资浪费投资,而有的资源可能永远不会被使用。 即使超出原来的预算,也必须考虑数据中心保持高可用性运营的费用。企业的运营团队能否保证运营的高可靠性或保证基础设施可用性的经验和资格?是否有人可以在任何时间处理紧急情况?那么在维护和更新设施和设备方面呢?数据中心每年维护成本可高达初始建设费用的5%。 即使企业建设的数据中心将在可接受的时间范围内能够提供投资回报,采用托管数据中心也仍然是有利的。致力于数据中心设计和运营的企业可以在具有更高的能源使用效率(PUE)和更加可控的环境中更有效地运行IT设备,从而延长硬件寿命。 在购买托管空间时,大多数供应商将为其客户提供灵活的合同,其条款允许:(i)随着时间的推移,根据客户的实际需求消减或增长的空间;(ii)合同运行的时间,提供安装时间,无需支付全部租金,直到所有部件成功部署;(iii)消耗的电量,仅针对“按需付费”计划使用的电能计费,这在低使用率或高峰值时使预算最大化。这些都有助于开发一种更可预测的支出 (3)部署的地点 另一个重要因素是企业投资于自己的数据中心设施时对某个地点的承诺,这显然无法改变。如果由于市场或地理位置的变化,希望迁移位置,那么这在企业自己构建的设施中是难以实现的。但是,如果企业将其负载外包给托管服务提供商,他们通常会拥有多个数据中心,因此这将为企业提供更大的灵活性,可以通过物理或虚拟移动服务器将负载部署移动到另一个数据中心设施。 (4)安全性 5到10年前,人们肯定会认为自己建设的数据中心更加安全,但物理设施、云计算和网络安全已经发展到供应商通常拥有比单个公司更多的资源来投资安全性。 (5)空间的可用性 从全球范围来看,可能有一些市场缺乏可用的托管空间,在这些情况下,企业可能被迫建设自己的数据中心。在21世纪初期,这是一种常见的情况。但近年来,全球各地的数据中心空间普遍供应充足,主要的数据中心提供商在全球各地建设和运营数据中心设施。一些行业领先的数据中心提供商正在构建大型超大规模数据中心,为在托管环境运营负载的客户提供充足的空间,并与客户共享规模经济性。 例如在伦敦市场,数据中心空间的可用性在过去几年中一直发展良好,每年都有更多新建的空间。世邦魏理仕(CBRE)公司建设的数据中心占英国数据中心总容量的80%左右,并在伦敦拥有384MW的数据中心电力容量(截止到2016年第三季度),占欧洲主要市场总数的44%,此外还在法兰克福、阿姆斯特丹和巴黎等地拥有并运营数据中心。这让客户能够获得高质量的数据中心设施。它还使客户能够在短时间内在设施中部署其服务器,这对于客户业务而言通常是至关重要的,并且可以根据需求扩展容量,而不会浪费所需的容量或进行扩建。 (6)与技术发展保持同步 由于IT行业是全球发展最快的行业之一,托管数据中心市场需要跟上其发展的步伐。数据中心为IT行业增长提供了发展基础,提供商为其研发投入了大量资源,以确保他们的数据中心设施能够提供最高效率,并雇佣大量经验丰富且经过认证的专业人员,将其好处传递给客户,使他们能够在竞争对手中保持竞争优势。对于选择购买外包托管空间的企业来说,这是一个优势,他们可以确保所购买的空间和电力满足未来几年的技术发展和运行效率的需求,这减少了大规模数据中心升级带来的麻烦和费用,升级改造需要企业定期进行,否则数据中心设施将在未来几年内变得越来越低效。 (7)云计算 越来越多的企业现在正在为其IT基础设施采用混合云模型,并且能够轻松访问云服务。通过与第三方数据中心进行协作,客户的业务运行在拥有大量其他客户的云环境中这创造了一个自然生态系统,客户可以从其他客户提供的服务中受益。来自谷歌云、微软或AWS等提供商的云计算解决方案可能只是提供云计算访问解决方案的高级数据中心的交叉连接,这种对公共云平台的轻松访问使得环境非常可靠。 为了支持这一点,大多数数据中心都有更多的运营商选择,这些运营商提供了极其密集的高质量光纤网络,为客户提供了广泛的云平台连接。这些连接通常是100%可靠的,可以提供故障安全选项以应对任何潜在的中断。对于企业自己构建的数据中心,此选项通常被认为成本太高,因此企业通常仅与一个或两个服务提供商合作,这限制了其业务的可靠性,并且如果出现问题可能会增加风险。 行业厂商关于数据中心的“构建”与“购买”的争论已经持续多年。“构建”数据中心是资源密集型的,需要很多专业经验。而一旦建成数据中心,还必须进行管理、更新和维护,所有这些可能在其整个生命周期中非常复杂。“购买”选数据中心项可提供最佳保护,防止增加数据中心的复杂性、成本和风险,并且无需担心正常运行时间、技术过时和未来需求。它还保留了可用于企业核心业务计划的宝贵资本。 而数据中心业务外包不仅更具成本效益,而且更具可扩展性和灵活性。它还提供了几乎所有内部数据中心的优势,并且没有资源浪费。越来越多的企业决定从原有的、昂贵且效率低下的数据中心设施转变到采用第三方拥有和管理高质量的数据中心。他们不再建立自己的数据中心,还有一些公司正在寻求采用托管/云计算解决方案的选择,并从他们的业务中消除可观的房地产成本。调查表明,拥有数据中心的总成本远远超过了预期的收益,这使得“购买”数据中心的观点占据了上风。危机四伏,数据中心最好的进攻便是防守_安防互联

    “用数据爆炸形容今天的IT发展一点也不为过,数据增长永无止境。”数据流量每上升一个数量级,要求IT具备相应的高效率处理能力,从而引发IT的革命。从PC机出现、互联网普及到今天的云计算,都是为提升IT效率而出现的技术和解决方案。 IDC预测 2020 年,全球所有IT部门拥有服务器的总量将会比现在多出十倍(包括虚拟机和物理机),所管理的数据增长 50 倍,而IT管理人员的总数增长幅度仅仅只会向上浮动1. 5 倍。大数据高效存储、有效提取的需求正在敦促传统数据中心向满足云计算应用条件的数据中心转型。随着云计算、移动互联、物联网等技术融合发展,云计算成为战略性新兴产业发展的重要方向,数据中心开始进入整合、升级、云化新阶段,大型化成为一个明显特征,数据中心建设也正在由资源消耗型向应用服务型升级与转型。新天域互联有限公司是香港知名的大型互联网基础服务商和IDC服务商,拥有十一年的运维经验,并获得ISO9001、ISO2701、CCIE、CCNP、CCNA等认证资格。在香港,新天域互联管理并运营者 4 家顶尖T3+数据中心,接入总量高达100G+,为用户提供服务器租用、服务器托管、一站式服务和国际专线服务四大主营服务。企业成为超大规模云提供商的窗口正在关闭_安防互联

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    如今,技术的变革步伐对几乎所有行业都产生了深远的影响,而采用新兴技术的组织可能继续保持领先地位。 在未来一年,不断发展的数据将成为企业的核心。随着企业希望快速有效地使用数据来做出更好的业务决策,人工智能、边缘计算和软件机器人的创新将越来越多地被用于竞争优势。而没有预见到这些和其他新兴趋势的组织可能面临一场正在加速的生存危机。为了了解企业应该重点关注哪些业务,技术专家讨论了他们认为最有可能影响各种组织进行数字化转型的内容。这些领域的优势将成为人们应该关注的最佳选择,以及对于采用这些颠覆性技术带来影响的一些见解。1.机器人过程自动化(RPA) 企业从简单的概念中获得了巨大收益:将重复乏味的业务流程任务委托给机器人实现自动化。这项技术被称为机器人过程自动化(RPA),已经在简化早期采用者的工作流程方面产生了影响,这远早于许多人认为该技术将在企业中使用的时间。 总部位于波士顿的AppNeta公司首席执行官Matt Stevens说,“机器人过程自动化的进步速度和功能实用性令人震惊,并且似乎正在逐步提高。我真的没想到这么快就能达到这种智能或能力水平。” 根据调研机构Gartner公司的调查,机器人过程自动化(RPA)正在超越全球企业软件市场的所有其他领域,去年市场增长了63%,达到8.46亿美元。并预计今年的收入将达到13亿美元。 Laserfiche公司首席信息官Thomas Phelps说,“机器人过程自动化(RPA)从员工的日常活动中移除重复和日常任务,并使他们能够专注于更高价值的工作。使用机器人过程自动化(RPA)的组织能够使工作人员从重复性工作解放出来,使他们能够专注于有助于创新业务或增强客户体验的任务。它可以帮助组织提高运营效率,提高质量,并加强法规遵从。” 如今有了一条行之有效的商业价值之路,预计未来几个月将有更多的公司推出机器人过程自动化(RPA)计划。 2.人工智能 Imagen公司首席技术官Tim Jobling表示,人工智能正在帮助企业解决技术或业务人员难以或根本无法解决的问题。 Jobling说,“我们并不相信人工智能会抢走人类所有的工作岗位,但我们看到了一场类似于计算机成为主流应用时的革命。如今,我们看到一系列的问题正被人工智能和机器学习方法所解决,这主要消除了一些无聊的工作,或者在需要工作人员来完成工作时,以不可能达到的规模实现新的处理。例如,人工智能使我们的客户能够从音频中创建可搜索的元数据,然后可以大量使用和扩展。如果没有人工智能,这个过程将人工完成,或者根本完不成。” 人工智能在保护组织免受安全威胁方面也发挥了重要作用,Balbix公司首席技术官Vinay Sridhara预计,未来一年将继续获得成功。 Sridhara说,“企业正在使用人工智能技术,通过分析网络上高达数千亿个时变信号,使其网络安全团队能够准确地了解入侵风险。这使首席信息安全官能够持续分析高容量、高速的网络安全数据,并实时了解企业的漏洞风险。人工智能平台甚至提供了优先解决问题的步骤,以推动整个企业降低网络风险,使他们能够更好地保护客户的信息。” 3.DataOps Hitachi Vantara公司Renee Lahti表示,采用类似敏捷的方法来管理人工智能和机器学习数据可以帮助企业在2020年获得优势。这种协作的跨功能分析方法称为数据操作(DataOps),一旦被采用,可能会带来极大的颠覆性。 Lahti说,“企业只是想办法解决这个问题。更多的是为了精简人员,而不是为了采用流程。根据Gartner公司的调查,目前DataOps的采用率不到目标市场的1%,但这1%将具有巨大的竞争优势。”DataKitchen公司首席执行官Chris Bergh表示,这一概念融合了敏捷开发,DevOps以及从制造业中汲取的经验教训。Bergh说,“这种方法可以使数据科学团队能够蓬勃发展,尽管在现场部署和维护分析所需的复杂程度越来越高,但没有技术债务和计划外工作的负担,数据科学团队可以专注于他们的专业领域,可以创建新的人工智能模型和分析,帮助企业实现他们的使命。” Bergh说,“这种方法统一了与数据分析相关的工作流程,可能对组织从数据中提取价值的能力产生无形的连锁反应。这可以改善团队合作,减少降低生产力的人工流程。DataOps将数据组织从混乱、缓慢的团队转变为高性能的团队。” 4.视频和统一通信 员工经验正在成为组织成功的一个关键因素——不仅仅是在生产力方面,而且是吸引备受追捧的人才的关键因素。在一项对近300家公司的调查中,麻省理工学院的研究人员发现,对视频技术的投资会带来创新,也会提高协作和生产力。 麻省理工学院斯隆信息系统研究中心的研究科学家Kristine Dery说:“我们看到企业在交互式视频技术方面投入了大量资金,特别是当他们将敏捷方法的使用范围扩展到其软件开发团队以外的其他业务时。这种高度互动的项目交付敏捷方法,要求团队或者面对面,或者让技术尽可能地复制那些更亲密的情况。” Dery预测视频技术将继续使用虚拟现实(VR)和其他沉浸式技术等新功能模拟和改进面对面交流,特别是当组织努力填补分布式团队的技能差距时。 同样,AppNeta公司的Stevens认为统一通信(UC)将在未来几年卷土重来。 Stevens说,“长期摩擦和可靠性问题使早期的统一通信(UC)解决方案成为企业的赌注。” 但他表示,“目前的工具已经解决了这些缺点。最新的统一通信(UC)工具增加了关键的视觉和内容共享功能。它们实际上可以提高会议效率,通过允许更广泛的包容和积极参与当今高度分散的工作环境,实现面对面交互可以带来的影响。” 5.5G 如今,对于5G的宣传和炒作往往忽视这样一个事实,即大规模推出该技术需要数年时间才能完成。但这并不能阻止企业制定高速、低延迟无线服务的计划。 TEKsystems公司市场研究经理Jason Hayman说,“很多组织正在推广他们的5G战略,甚至在广泛的网络可用性之前。” VoltDB公司首席技术官Dheeraj Remella也看到了5G的承诺,但警告说,围绕这项技术的预期可能会导致问题。 Remella说,“如果无线运营商和企业都无法处理5G附带的数据攻击,那么员工或客户希望现在以更快的网络速度提供实时反馈的流程,而有所延迟有可能引发对某些品牌或技术的反感。为了解决这个问题,企业应该实施可扩展的实时数据架构,不仅仅是通过在多个数据流中做出智能、动态的决策来简单地提取数据,并最终推动行动。” 此外,Remella认为5G具有连锁效应。他说,“5G的承诺正在迫使企业识别当前正在进行变革的流程,并确保现有的IT堆栈能够满足新网络的需求,因此,5G正在推动其他有影响力的技术的采用,从边缘计算到虚拟现实和流处理。” 6.容器 容器和微服务正在吸引那些需要快速开发和扩展代码的组织的兴趣,特别是在处理物联网或云计算时。 Sungard AS公司首席技术官架构师Todd Loeppke说,“有趣的是,物联网项目吸引了许多流行技术,如边缘计算、无服务器和容器,以及围绕DevOps和微服务的组织结构。” 一些专家指出,Kubernetes得以广泛采用,Kubernetes是一个开源容器编排系统,可自动化容器部署、扩展和管理。Amalgam Insights公司研究员Tom Petrocelli说,“它可以实现全新的架构,可以快速扩展。” 如此多的厂商关注焦点集中在Kubernetes上,它正在影响其他技术平台。Kubernetes还帮助产生或扩展了许多其他技术,如服务网和基于容器的持续集成(CI)/持续交付(CD)管道自动化产品。 SUSE公司全球产品和营销经理Jeff Reser说,“Kubernetes是处理内部和云计算环境以及各种规模设备的容器化应用程序和服务的最常用方式。随着越来越多的事情需要管理,基础设施和应用程序的部署和编排自动化是软件定义的基础设施不可或缺的一部分。” 7. 沉浸式体验(AR、VR、混合现实) 沉浸式体验技术已被大肆宣传,但其实施速度有些缓慢。其提出的承诺是诱人的,企业应用程序制造商Kony公司首席技术官Bill Bodin认为,增强现实(AR)可以为各种行业提供商业利益,从实体零售商到工业应用和培训。 他说,“通过增强现实(AR)技术,可以实时增加商店货架和产品。在维护、维修和许多工业应用中,可以在机械或电气设备上创建信息覆盖,将关键仪器指标直接交给服务于该区域的人员。” Bodin还列举了机场为旅行者提供个性化虚拟展示的例子。他补充说,“在银行领域,可以使用增强现实技术将客户引导到关键服务领域,并动态显示分行员工的姓名和专业领域。对于那些为银行设备(如自动柜员机)提供服务的公司,可以提供内部外围设备故障的视图,并提供针对该问题量身定制的安全修复参考。” Amalgam Insights公司研究员Todd Maddox专注于人脑科学,他也看到了在培训计划中潜在用途的沉浸式体验。 他说,“虚拟现实(VR)具有很强的培训和软技能潜力。特别是在人际技能培训方面,如同理心、沟通等。虚拟现实(VR)和增强现实(AR)是非常有效的,因为它们以体验式学习为基础,而且它们广泛地同时参与大脑中的多个学习和表现中心,包括认知、行为、情感和体验系统。”8.物联网和边缘计算 Comp9A 公司发布的一份2019年研究报告发现,大约三分之一的美国公司认为物联网战略可以通过提高产量、货币化数据或帮助销售服务作为产品来帮助增加收入。Sungard公司的Loeppke表示,看到了物联网边缘计算的进步,但也看到了对人工智能和机器学习工具的需求,以便以更容易为企业访问的方式处理生成的数据。 Loeppke说,“现在大数据的应用已经大约10年的时间,但大数据的真正挑战是找到一种方法来理解它,并找出如何将其用于商业目的。在我看来,使用传统工具取得的成功有限。随着机器学习技术的普及,更多的公司将能够提供更好的客户体验,更有可能将多年积累的数据货币化。” 此外,一些专业人士提到了智能处理的好处,包括在数据上传到云端之前将其交付给边缘。 1E公司创始人兼首席执行官Sumir Karayi说,“人们真正关心的是与现实世界的互动,这需要终端的智能。这就是我认为边缘计算将取代物联网的原因。人们将物联网视为连接到云端的这个实体,因此有效地为云端提供智能而不是智能本身。他们认为这是正确的,因为物联网设备产生了无法控制的大量数据。另一方面,边缘计算提供了本地决策能力和对个人数据的更多控制。”2019-2024年:中东数据中心市场年复合增长率预计达7%_安防互联

    对于许多组织来说,将应用程序迁移到云端可以容忍短暂的停机时间,因为会得到明确的好处。采用云计算看起来就像一个明智周全的投资,通常很容易找出成本理由。然而,人们关于如何在云计算中提供高可用性和灾难保护的担忧可能会使业务关键型应用程序(如SQL)的决策变得更加困难。  了解事实可以帮助人们做出明智的决定,将应用程序移动到云端,同时确保依赖于这些应用程序的重要业务操作受到保护,避免停机和数据丢失。以下是在云计算中部署SQL的五个措施和技巧,可以节省企业资金,并确保最大的价值来源于云计算部署:    (1)建立自己的团队  企业将业务迁移到云端时,将使用云端的基础设施和服务器,因此仍然需要像在内部部署一样建立自己的团队。这包括:  网络管理员。云计算具有虚拟网络的概念,因此需要了解路由,访问控制和网络的人员。  存储管理员。云计算中有许多不同的存储选项,优先级不一定与内部部署的数据中心相同,因此对于存储管理员来说,重要的是帮助分析企业可能适用的选项。  安全管理员将业务关键数据移动到云端时,其安全性是一个最大的问题,因此,让安全专家掌握云端的安全性以及数据传输等数据加密方面的所有不同方面知识是重要的。  数据库管理员(DBA)。需要数据库管理员来安装,配置和管理SQL服务器,就像在内部部署数据中心一样,只是现在在云计算实例上运行。  无论是在内部,云端还是平台即服务(PaaS)中,企业都将需要开发人员来构建解决方案。  技术支持。技术支持人员将需要学习一个新的范例,不仅包括新的工具和技术,还要了解客户可能在云计算中遇到的问题。这包括客户在内部部署处理的问题,从网络访问云端到监控云端的健康状况。  (2)了解服务水平协议(SLA)  迁移到云端时需要了解的第一件事情,就是了解云计算提供商所提供的服务水平协议(SLA)。 通过SLA,可以识别云计算提供商将提供的约定服务。如果看起来不是很难,可能会认为可以轻松地将业务迁移动到云端时,但是不能认为提供者会确保用户的SQL将保持运行。  用户应该寻求来实现其SLA承诺的方法,并为云计算环境中的这些关键业务应用提供相同级别的可用性保护,就像在传统的内部故障转移集群环境中一样。用户的SLA将取决于其最薄弱的环节,因此考虑所有领域的可用性很重要。其中包括互联网,云计算平台,地理恢复,虚拟机,存储,SQL Server,应用服务器,以及活动目录(AD) /域名系统(DNS)。  (3)SQL许可证,BYOL,即用即付或PaaS?  另一件需要考虑的事情是,如果用户了解自己的许可证费用,支付额外的许可费用或使用PaaS的费用。那么应该计算所需的服务器许可证数量,再将自己的需求进行比较和分析,并查看哪种方法成本更低。考虑是否要支付前期投资或按时支付每月费用也很重要。这要了解自己公司的盈亏平衡点,才能帮助做出这个决定。租用许可证时,用户将在两年左右的时间开始在SQL服务器许可方面花费更多的费用。每个实例都是不同的,但是如果预计在云端已经有两年多的时间,那么从长远来看,将会经常面临许可证的问题。  此外,还要考虑的其他问题:是否将成本转嫁给客户?正在构建服务并将其销售给客户的服务提供商可以将SQL服务器的每月成本用于其产品。在这种情况下,在云计算中租赁许可证是有意义的。可以利用PaaS吗? SQL Server AlwaysOn如何影响许可?实例的规模大小如何影响许可?事先解决这些问题很重要,因此用户可以在部署前评估所有选项。  (4)明智选择实例的大小  选择云计算实例大小可能比人们想象的更复杂。实例有很多不同的规模,通常随着时间的推移而提供更多的规模。了解实例是否适合所有人也很重要,因为实例将具有不同数量的中央处理单元(CPU),内存,存储器,网络等。例如,可能有足够的CPU,但是当开始查看存储吞吐量时,可能需要更高的级别。这可能会影响你的决定。但是,采用云计算的好处是,如果第一次没有达到要求的话,很容易调整大小。但是如果第一次使用内部部署服务器,那么这么做是非常困难的,所以很难将它重新组合。  (5)选择正确的高可用性和灾难恢复解决方案  大多数公司的架构师提供的解决方案主要考虑的是高可用性(HA),而并不总是考虑到灾难恢复(DR)。云计算不能否定高可用性(HA),灾难恢复(DR)和备份的需要。HA和DR背后的概念是相似的,使用户的系统在需要时可用。HA选项与内部部署(数据库镜像,日志传送,备份和还原)基本相同,但没有存储域网络(SAN)可用。可用性组提供的优点包括快速故障转移,可读辅助,自动页面修复,并且不需要第三方产品。  故障转移群集实例提供更简单的管理,但缺少存储域网络(SAN)或其他共享存储设备。云计算提供商的存储只是附加到可用性组的每个实例,但在没有存储域网络(SAN)的故障转移集群中,用户将无法构建故障转移群集实例,除非其使用某种类型的第三方存储设备。但是它保护整个实例,支持DTC,并使用SQL Server标准版本以及支持SQL Server 2008 R2及更早版本。  无论用户是启动进程还是仍然在考虑是否采用云计算,请务必考虑如何保护关键业务应用程序免受停机和数据丢失的影响。虽然传统的基于存储域网络(SAN)的集群是不可能的,在这些环境中,SAN集群可以为在云中实现故障转移集群提供一种简单而具有成本效益的替代方案。这些集群不仅提供HA保护,而且还可以显著提高配置灵活性,并大大节省许可成本。2017年四大网络安全趋势_安防互联

    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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    日前,数据中心房地产投资信托基金商QTS Realty公司的第二季度业绩报告显示,今年上半年,投资者对数据中心行业的期望值大幅上涨。但由于该公司业务在大部分市场需求旺盛,其未来前景似乎更为光明,其中包括:达拉斯-沃思堡,芝加哥,以及新泽西的皮斯卡塔韦。该公司第二季度的数据中心租金大幅上涨,而第一季度的租赁收入则比预期的要低。 QTS在芝加哥的数据中心由太阳时报的印刷厂改造而成在其第二季度的财报电话会议中,QTS公司管理层重点关注在今年下半年及以后应该取得成果的新举措,包括与Packet Fabric和Megaport建立合作伙伴关系,以及QTS公司的新服务交付平台和HyperBlock模块化批发产品,其新的数据中心设计针对超大规模的客户。QTS公司已经与一些最大的云计算,数字媒体和软件公司签署了合作成功的陆地和扩张战略。根据过去两年的经验,HyperBlock是缩短上市时间的产品。提供HyperBlock定制产品 采用HyperBlock能够快速构建2MW数据中心模块。把超大型客户部署作为一个单独的细分市场,提供量身定制的产品。QTS公司首席技术官BrianJohnston表示,HyperBlock代表了QTS的数据中心设计理念的变化。他说:“QTS客户和合作伙伴的一些全球领先的超大规模厂商。我们继续与他们紧密合作,并希望成为了解其快速上市,可见性,降低成本和运营合作伙伴关系的独特需求的快速追随者,因此开发和优化了QTS HyperBlock以满足这些需求。 作为一个快速的追随者,意味着QTS公司愿意改变其产品路线图,并包括将使其大型数据中心对这一特定类别的用户更具吸引力的选项。批发业务的变化 虽然QTS公司在以往租用了大型数据中心,其电力容量在10MW到20MW之间,但是通常是建立一个新的数据中心园区,这些部署规划早于那些公共云提供商的最新举措。其较早的C1数据中心批发解决方案最初是为了企业客户在500kW至6MW范围内提供共同创建的定制数据中心设计。这些传统的批发客户往往需要大量的基础架构冗余设施。企业客户通常需要花费好几个月才能决定机房布局,配电和其他定制元素。RFP过程在过去两年得到了发展,因为超大规模的客户已经与多家第三方数据中心运营商合作,以使其许多需求达标。每个公共云计算巨头都在第三方数据中心开发了一个他们需要的程序。这包括加速进度,从交易一直到设备投入所需的时间和协调。HyperBlock的设计灵活性 超大规模客户在传统企业租户的数据中心设计中并不需要过多的电气系统组件。因此,模块化HyperBlock功率分配和UPS配置提供每平方英尺200瓦的功率密度的“N+1”和N的冗余解决方案,以及如果需要更高的功率密度,则采用于热通道/冷通道遏制的灵活性。这种设计方法降低了构建成本,同时增加了每个2MW模块中的客户的能耗利用率。这些变化使QTS公司在低租金租赁方面提高了每平方英尺的回报,并有助于最大限度地减少电力损耗。“作为创建QTS HyperBlock的一部分,QTS公司用了近两年时间完善了供应链和施工能力,创造了一个即时的超大规模数据中心容量的方法,”Johnston说。“如今,我们正在提供一个创新的,增量的超大规模增长产品,并提供快速的即时交付服务水平协议支持。”QTS公司现在可以提供在60到120天的建设数据机房,作为合同SLA的一部分。该公司将继续在其传统的高架地板数据中心空间部署这些2MW模块,直到其安装部署完为止。但下一版本的HyperBlock将为客户提供一个选项,用于将其机柜部署在混凝土地面上,这些设计中的许多设计已在QTS公司自己的数据中心中应用。这种设计方案可以降低成本,进一步提高上市速度,同时也可实现更高功率密度的部署。 位于弗吉尼亚州里士满的QTS数据中心HyperBlock是一种精心设计的交钥匙解决方案,其设计包括从电气和机械系统配置到连接和物流的一切。它还包括客户端可以用来管理基础设备,生命周期管理和支持的软件API. 由于超大型客户的设备通常在较高的温度下工作,因此每个2MW模块部署30个温度传感器,可以在现场和远程监控。通过QTS公司服务交付平台收集数据具有的API,允许客户将数据导出到自己的数据管理系统中,以帮助优化利用自己的专有算法的性能。亚马逊、谷歌、微软、阿里……巨头们在数据中心方面都有哪些新动作?_安防互联

    数据驱动的数字化转型代表了企业业务模式的巨大转变,通过利用数据的力量,它们变得灵活、更具竞争力。在各个行业中,行业领先的企业将利用数据抢占竞争对手市场份额,对趋势和需求作出更快的反应,提供更好的服务,并找到降低成本的效率。对于没有以正确方式使用数据或根本不使用数据的企业来说,这是一个严重的问题。这些组织需要认识到,这个门槛已经提高,并需要尽快开始自己的转型之旅。将工作负载转移到云端是企业转型过程中至关重要的一部分,但事实证明这对许多公司来说是一个重大障碍。为了避免一些陷阱,并确保获得最佳结果,以下是企业确保无缝过渡到云端的一些最佳实践: 了解自己的数据 大多数主要的数据集成错误都可以追溯到理解源系统和目标系统中存在数据失败的案例。组织在开始实施数据集成策略之前,了解数据所在位置至关重要。这使得企业能够消除数据管理中正使企业陷入困境的低效或糟糕做法。更重要的是,它将帮助企业更快实现价值,最大限度地减少后端管理工作,腾出时间专注于培养客户。元数据驱动的数据管理策略还可以帮助确保平台之间的无缝数据迁移。这些策略详细记录了数据创建的背景,这意味着IT专业人员可以更详细地分析他们的数据,以实现其全部实用性和价值。通过使用其元数据属性对数据进行编目,组织可以更好地利用数据执行各种重要的业务活动,如数据访问、数据探索、查询、虚拟化、分析、治理和策划。更重要的是,这为利用机器学习等新兴技术奠定了良好的基础。元数据编目应该在任何数据集成计划开始时实施,因为以后对其进行改造对于组织来说具有风险并且具有破坏性。 使用数据管理解决方案来管理云端 涉及云计算的企业级应用程序可能非常复杂,数据经常在不同的云平台和内部部署数据平台之间流动。这就需要数据管理解决方案来管理位于不同平台上的大量数据,并确保这一关键业务资产得到良好维护,以实现最佳性能、安全性和合规性。如今,业务的强大程度取决于所能提供的数据,因此必须保持所有数据集的良好维护。企业还必须确保其数据管理基础设施允许第三方供应商轻松进入,这对于拥有广泛活跃供应链(如零售和制造业)的企业尤为重要。然后,这允许供应商无缝访问必要的数据库以实现最佳业务运营,从而使企业能够专注于保护更多客户。 全面管理自己的数据 在隐私优先的GDPR法规全面实施的时代,数据治理可能是企业面临的最大障碍之一。互联网协会调查中,亚太地区超过50%的消费者表示如果不保证个人数据的保护,他们就不会使用在线服务。企业需要认识到他们并不拥有自己负责的客户信息,并且有义务保护和管理客户委托他们的数据。来自Facebook和剑桥分析数据泄露事件的后果应该作为企业只用于最初收集客户数据意图的一个警告。数据可以位于任何地方——内部部署或云端。企业的政策需要涵盖当前使用的所有平台。数据合规性和治理不应被视为麻烦,而应被视为业务成功的一种途径。强大的数据治理还可以帮助企业提高数据标准和质量,从而使企业能够更有效地使用数据。对于没有强大的数据治理策略的公司,向云计算技术的转变应该是一个将数据治理策略落实到位的机会。 优先考虑数据集成要求 现在,许多业务应用程序和其他操作都需要访问数据才能获得最佳性能。因此,在数据迁移到云端的期间,IT和数据管理团队需要密切协调,并确保可以轻松但安全地访问数据。此外,基于云计算的应用程序可能涉及使用来自常见本地企业系统的不同接口、协议和数据格式,因此企业需要确保其数据集成工具集满足其IT基础设施中的所有不同要求。让企业员工在云端发展成长员工和数据是企业最重要的资产之一。随着向云端和混合数据环境的转变,对IT和数据管理团队的需求将与以前大不相同。因此,企业需要确保他们的支持团队得到提升,以随时了解数据管理领域的新发展。与任何新技术一样,企业需要明确如何最好地实施它,并以最快的价值获得最大的投资回报率。企业最不希望的是投资被浪费,而有了这些最佳实践,企业就有了更多的机会使其投资产生变革性的影响。读懂工业大数据 这篇文章不得不看_安防互联

    我国拥有世界上最大的互联网应用市场,区块链产业具备走在世界前列的众多有利条件。应用场景的多元化,推动了区块链技术迅速发展;但同时,速度问题严重制约了区块链走向多场景应用。我国企业需要吸纳全球顶尖科技资源,建立中国区块链生态联盟,加快技术攻关步伐。  应用场景日益多元化 我国加快区块链技术攻关  近日,工信部直属中国电子信息产业发展研究院会同北京天德科技有限公司发起设立的赛迪(青岛)区块链研究院落户青岛。我国千人计划专家、北航数字科技与区块链实验室主任蔡维德成为该项目首席科学家。他认为,我国区块链产业有望走在世界前列。  “区块链是一种分布式数据库系统,特点是不易篡改、很难伪造、可追溯。区块链记录发生交易的所有信息,一旦数据进入区块链,即使是内部工作人员也很难在其中做任何更改而不被发现。这个特点决定了其与互联网应用密不可分。”蔡维德告诉记者,“应用场景越大、越丰富,区块链技术和产业的发展就会越快。我国拥有世界上最大的互联网应用市场,因而区块链产业具备走在世界前列的众多有利条件”。  当前,区块链已在多个领域开始应用。8月28日,国内首家区块链电商“媒购”面世,这也是全球首家区块链电商;8月17日,“百度ⷩ•🥮‰新生ⷥ䩩㎲017年第一期资产支持专项计划”获上交所批准,百度金融作为其技术服务商搭建了区块链服务端BaaS;前不久,信美爱心救助账户采用了蚂蚁金服区块链技术,用算法和技术架构解决多个弱信任机构间的信任问题,构建信任机制。  蔡维德认为,应用场景多元化,是区块链技术迅速发展的最大动力。“传统区块链技术速度慢,如比特币1秒只能做3笔交易,可上海股票交易所的交易量达每秒数万笔。如果不能解决速度问题,区块链多场景应用就不可能推广。”强大市场需求和技术障碍之间的矛盾,促使众多科技企业加快攻关。3月份,北京天德科技有限公司发布新一代区块链系统高新一号,在一家清算所实测平均交易速度超过每秒4000笔;其正在试验中的最新系统,已经做到每秒处理33.34亿次交易。2008年至2017年,我国区块链技术领域专利申请数量全球第一,共递交550份专利申请,超过排名第二位的美国(专利申请数284份)。  蔡维德认为,这并非说明我国在区块链领域已做到世界第一。要真正走在世界前列,需要打造一个开放的生态系统,采取分享模式,吸收全球顶尖科技资源,减少无谓竞争,才能保证我国走在世界区块链产业前列。  “鉴于此,赛迪区块链研究院将联合金融领域研究机构、国家大数据(贵州)综合实验区区块链互联网实验室、青岛天德信链信息科技有限公司等单位,建立中国区块链生态联盟,并将推出三个面向全国的重点产业实施计划。”  蔡维德说,首先要建立中国区块链沙盒计划。该计划包含产业沙盒、保护伞沙盒和监管沙盒。其中,产业沙盒是在行业联盟指导下由企业自行测试和评估工作;保护伞沙盒则由政府监管部门支持,委托权威机构评估区块链;监管沙盒是由产业发展到一定程度,且监管机制成熟后,直接由监管机构实施的区块链评估。“第一期首先推出产业沙盒后,将与监管机构密切合作推进保护伞沙盒和监管沙盒建设。”  蔡维德说,第二个计划是成立青岛区块链沙盒研究中心。该中心将推广中国区块链沙盒计划,通过政府、金融主管机构、高校及科研单位、产业基金及科技公司共同研究拓展沙盒计划。建立物联网、电子支付、保险、物流、医疗、海关区块链沙盒。  “最后一个计划是要搭建开放、共享的区块链沙盒测试与监控平台。该平台已建立我国首个支持区块链自动化处理的平台原型,支持金融监管、食药溯源、物流追踪、支付清结算等区块链应用。”蔡维德说。程序员之死:为何他被迫签下总价1300万的离婚协议_安防互联

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    随着技术不断进步和发展,企业的内部部署数据中心不断面临难以提供足够的空间、电力和冷却的挑战。随着业务发展和规模扩大,很多企业需要更多的数据中心容量,这几乎已成定局。从医疗保健、金融服务到零售业的各行业领域的用户都在产生大量数据,需要更加强大的计算能力。此外,并非所有工作负载都适合采用云计算,因此企业必须决定“构建”新的内部数据中心,还是“购买”托管服务商提供的空间和电力容量。 这个问题又引出了数据中心是“构建”还是“购买”的传统话题。无论何时,提供额外的容量、IT基础设施和运营能力,这个话题都会令人关注。构建数据中心或购买(租赁或将IT需求外包给托管服务提供商)对企业来说更有意义吗? 为了帮助做出决策,企业需要评估当前和未来的数据中心基础设施需求。如果它们是可变的,云平台可能是一个更具吸引力的选择,但如果是稳定的增长,或出于其他原因需要拥有硬件,构建或租赁数据中心是值得考虑的。当然所有这些方法都有自己的优点和缺点。在构建方面,企业可以完全控制数据中心的设施和运营。而在购买的选项中,企业可以无需承担构建自己的数据数据中心的大量资源投入。 当今流行的趋势是企业将数据中心业务全部或部分外包,以便将公司资源集中在核心业务上。其结果是,数据中心市场呈指数级增长,并变得更加复杂。当前的市场趋势(包括云采纳、虚拟化和物联网)都表明正在快速持续增长。传统上,大型企业全资构建自己的数据中心一直是显而易见的选择,因为它在财务上是合理的,并且通常是唯一的选择。但多年来,企业建立和运营自己的数据中心需要确保其财务可行性。最近的行业调查表明,只有企业对电力容量的需求超过15~17兆瓦才具有经济可行性。 企业数据中心需要在财务和经济上具有一定的规模,例如VIRTUS公司在恩菲尔德的第一个数据中心的总负载为4.2兆瓦。最近,该公司又开通运营一个数据中心,其电力容量为6兆瓦。 总之,为了使数据中心具有经济效益,需要大规模构建。在过去15年中,这一规模增长了五倍,并且在未来10年甚至更长时间内可能会继续增加。 以下探讨一下构建与购买数据中心的利与弊: (1)定制规格 企业拥有数据中心的主要好处是拥有控制权,其中包括访问、维护和未来的改进。但它也可能是一个缺点。企业每三到五年需要进行一次硬件更新和升级,其运营可能还需要额外的员工,或IT部门需要额外的运营成本。 如果企业选择自己建设数据中心,那么当然可以根据行业规范和潜在的理想位置实施部署。这通常似乎比购买第三方拥有的托管数据中心空间更有优势。但是,许多数据中心提供商现在以模块化方式构建其数据中心,并且大多数都位于高度优化的位置。模块化方法允许用户参与设计,并适应他们的空间。这种级别的客户使得其购买的主机托管数据中心能够灵活地定制,与企业建立自己建设的数据中心几乎达到同一水平,同时还可以充分利用运营商的专业知识。 (2)财务灵活性 无论是企业自己建设还是外包给第三方提供商,财务灵活性都是部署数据中心极其重要的考虑因素。建设数据中心非常耗费资金,对资本支出要求很高。此外,还有其他被忽视的大量成本,例如消防和检测设备以及配备的设施运营人员等。除此之外,数据中心设施建成之后,在短期内负载效率低下,有时会导致投资浪费投资,而有的资源可能永远不会被使用。 即使超出原来的预算,也必须考虑数据中心保持高可用性运营的费用。企业的运营团队能否保证运营的高可靠性或保证基础设施可用性的经验和资格?是否有人可以在任何时间处理紧急情况?那么在维护和更新设施和设备方面呢?数据中心每年维护成本可高达初始建设费用的5%。 即使企业建设的数据中心将在可接受的时间范围内能够提供投资回报,采用托管数据中心也仍然是有利的。致力于数据中心设计和运营的企业可以在具有更高的能源使用效率(PUE)和更加可控的环境中更有效地运行IT设备,从而延长硬件寿命。 在购买托管空间时,大多数供应商将为其客户提供灵活的合同,其条款允许:(i)随着时间的推移,根据客户的实际需求消减或增长的空间;(ii)合同运行的时间,提供安装时间,无需支付全部租金,直到所有部件成功部署;(iii)消耗的电量,仅针对“按需付费”计划使用的电能计费,这在低使用率或高峰值时使预算最大化。这些都有助于开发一种更可预测的支出 (3)部署的地点 另一个重要因素是企业投资于自己的数据中心设施时对某个地点的承诺,这显然无法改变。如果由于市场或地理位置的变化,希望迁移位置,那么这在企业自己构建的设施中是难以实现的。但是,如果企业将其负载外包给托管服务提供商,他们通常会拥有多个数据中心,因此这将为企业提供更大的灵活性,可以通过物理或虚拟移动服务器将负载部署移动到另一个数据中心设施。 (4)安全性 5到10年前,人们肯定会认为自己建设的数据中心更加安全,但物理设施、云计算和网络安全已经发展到供应商通常拥有比单个公司更多的资源来投资安全性。 (5)空间的可用性 从全球范围来看,可能有一些市场缺乏可用的托管空间,在这些情况下,企业可能被迫建设自己的数据中心。在21世纪初期,这是一种常见的情况。但近年来,全球各地的数据中心空间普遍供应充足,主要的数据中心提供商在全球各地建设和运营数据中心设施。一些行业领先的数据中心提供商正在构建大型超大规模数据中心,为在托管环境运营负载的客户提供充足的空间,并与客户共享规模经济性。 例如在伦敦市场,数据中心空间的可用性在过去几年中一直发展良好,每年都有更多新建的空间。世邦魏理仕(CBRE)公司建设的数据中心占英国数据中心总容量的80%左右,并在伦敦拥有384MW的数据中心电力容量(截止到2016年第三季度),占欧洲主要市场总数的44%,此外还在法兰克福、阿姆斯特丹和巴黎等地拥有并运营数据中心。这让客户能够获得高质量的数据中心设施。它还使客户能够在短时间内在设施中部署其服务器,这对于客户业务而言通常是至关重要的,并且可以根据需求扩展容量,而不会浪费所需的容量或进行扩建。 (6)与技术发展保持同步 由于IT行业是全球发展最快的行业之一,托管数据中心市场需要跟上其发展的步伐。数据中心为IT行业增长提供了发展基础,提供商为其研发投入了大量资源,以确保他们的数据中心设施能够提供最高效率,并雇佣大量经验丰富且经过认证的专业人员,将其好处传递给客户,使他们能够在竞争对手中保持竞争优势。对于选择购买外包托管空间的企业来说,这是一个优势,他们可以确保所购买的空间和电力满足未来几年的技术发展和运行效率的需求,这减少了大规模数据中心升级带来的麻烦和费用,升级改造需要企业定期进行,否则数据中心设施将在未来几年内变得越来越低效。 (7)云计算 越来越多的企业现在正在为其IT基础设施采用混合云模型,并且能够轻松访问云服务。通过与第三方数据中心进行协作,客户的业务运行在拥有大量其他客户的云环境中这创造了一个自然生态系统,客户可以从其他客户提供的服务中受益。来自谷歌云、微软或AWS等提供商的云计算解决方案可能只是提供云计算访问解决方案的高级数据中心的交叉连接,这种对公共云平台的轻松访问使得环境非常可靠。 为了支持这一点,大多数数据中心都有更多的运营商选择,这些运营商提供了极其密集的高质量光纤网络,为客户提供了广泛的云平台连接。这些连接通常是100%可靠的,可以提供故障安全选项以应对任何潜在的中断。对于企业自己构建的数据中心,此选项通常被认为成本太高,因此企业通常仅与一个或两个服务提供商合作,这限制了其业务的可靠性,并且如果出现问题可能会增加风险。 行业厂商关于数据中心的“构建”与“购买”的争论已经持续多年。“构建”数据中心是资源密集型的,需要很多专业经验。而一旦建成数据中心,还必须进行管理、更新和维护,所有这些可能在其整个生命周期中非常复杂。“购买”选数据中心项可提供最佳保护,防止增加数据中心的复杂性、成本和风险,并且无需担心正常运行时间、技术过时和未来需求。它还保留了可用于企业核心业务计划的宝贵资本。 而数据中心业务外包不仅更具成本效益,而且更具可扩展性和灵活性。它还提供了几乎所有内部数据中心的优势,并且没有资源浪费。越来越多的企业决定从原有的、昂贵且效率低下的数据中心设施转变到采用第三方拥有和管理高质量的数据中心。他们不再建立自己的数据中心,还有一些公司正在寻求采用托管/云计算解决方案的选择,并从他们的业务中消除可观的房地产成本。调查表明,拥有数据中心的总成本远远超过了预期的收益,这使得“购买”数据中心的观点占据了上风。危机四伏,数据中心最好的进攻便是防守_安防互联

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    “用数据爆炸形容今天的IT发展一点也不为过,数据增长永无止境。”数据流量每上升一个数量级,要求IT具备相应的高效率处理能力,从而引发IT的革命。从PC机出现、互联网普及到今天的云计算,都是为提升IT效率而出现的技术和解决方案。 IDC预测 2020 年,全球所有IT部门拥有服务器的总量将会比现在多出十倍(包括虚拟机和物理机),所管理的数据增长 50 倍,而IT管理人员的总数增长幅度仅仅只会向上浮动1. 5 倍。大数据高效存储、有效提取的需求正在敦促传统数据中心向满足云计算应用条件的数据中心转型。随着云计算、移动互联、物联网等技术融合发展,云计算成为战略性新兴产业发展的重要方向,数据中心开始进入整合、升级、云化新阶段,大型化成为一个明显特征,数据中心建设也正在由资源消耗型向应用服务型升级与转型。新天域互联有限公司是香港知名的大型互联网基础服务商和IDC服务商,拥有十一年的运维经验,并获得ISO9001、ISO2701、CCIE、CCNP、CCNA等认证资格。在香港,新天域互联管理并运营者 4 家顶尖T3+数据中心,接入总量高达100G+,为用户提供服务器租用、服务器托管、一站式服务和国际专线服务四大主营服务。企业成为超大规模云提供商的窗口正在关闭_安防互联

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    如今,技术的变革步伐对几乎所有行业都产生了深远的影响,而采用新兴技术的组织可能继续保持领先地位。 在未来一年,不断发展的数据将成为企业的核心。随着企业希望快速有效地使用数据来做出更好的业务决策,人工智能、边缘计算和软件机器人的创新将越来越多地被用于竞争优势。而没有预见到这些和其他新兴趋势的组织可能面临一场正在加速的生存危机。为了了解企业应该重点关注哪些业务,技术专家讨论了他们认为最有可能影响各种组织进行数字化转型的内容。这些领域的优势将成为人们应该关注的最佳选择,以及对于采用这些颠覆性技术带来影响的一些见解。1.机器人过程自动化(RPA) 企业从简单的概念中获得了巨大收益:将重复乏味的业务流程任务委托给机器人实现自动化。这项技术被称为机器人过程自动化(RPA),已经在简化早期采用者的工作流程方面产生了影响,这远早于许多人认为该技术将在企业中使用的时间。 总部位于波士顿的AppNeta公司首席执行官Matt Stevens说,“机器人过程自动化的进步速度和功能实用性令人震惊,并且似乎正在逐步提高。我真的没想到这么快就能达到这种智能或能力水平。” 根据调研机构Gartner公司的调查,机器人过程自动化(RPA)正在超越全球企业软件市场的所有其他领域,去年市场增长了63%,达到8.46亿美元。并预计今年的收入将达到13亿美元。 Laserfiche公司首席信息官Thomas Phelps说,“机器人过程自动化(RPA)从员工的日常活动中移除重复和日常任务,并使他们能够专注于更高价值的工作。使用机器人过程自动化(RPA)的组织能够使工作人员从重复性工作解放出来,使他们能够专注于有助于创新业务或增强客户体验的任务。它可以帮助组织提高运营效率,提高质量,并加强法规遵从。” 如今有了一条行之有效的商业价值之路,预计未来几个月将有更多的公司推出机器人过程自动化(RPA)计划。 2.人工智能 Imagen公司首席技术官Tim Jobling表示,人工智能正在帮助企业解决技术或业务人员难以或根本无法解决的问题。 Jobling说,“我们并不相信人工智能会抢走人类所有的工作岗位,但我们看到了一场类似于计算机成为主流应用时的革命。如今,我们看到一系列的问题正被人工智能和机器学习方法所解决,这主要消除了一些无聊的工作,或者在需要工作人员来完成工作时,以不可能达到的规模实现新的处理。例如,人工智能使我们的客户能够从音频中创建可搜索的元数据,然后可以大量使用和扩展。如果没有人工智能,这个过程将人工完成,或者根本完不成。” 人工智能在保护组织免受安全威胁方面也发挥了重要作用,Balbix公司首席技术官Vinay Sridhara预计,未来一年将继续获得成功。 Sridhara说,“企业正在使用人工智能技术,通过分析网络上高达数千亿个时变信号,使其网络安全团队能够准确地了解入侵风险。这使首席信息安全官能够持续分析高容量、高速的网络安全数据,并实时了解企业的漏洞风险。人工智能平台甚至提供了优先解决问题的步骤,以推动整个企业降低网络风险,使他们能够更好地保护客户的信息。” 3.DataOps Hitachi Vantara公司Renee Lahti表示,采用类似敏捷的方法来管理人工智能和机器学习数据可以帮助企业在2020年获得优势。这种协作的跨功能分析方法称为数据操作(DataOps),一旦被采用,可能会带来极大的颠覆性。 Lahti说,“企业只是想办法解决这个问题。更多的是为了精简人员,而不是为了采用流程。根据Gartner公司的调查,目前DataOps的采用率不到目标市场的1%,但这1%将具有巨大的竞争优势。”DataKitchen公司首席执行官Chris Bergh表示,这一概念融合了敏捷开发,DevOps以及从制造业中汲取的经验教训。Bergh说,“这种方法可以使数据科学团队能够蓬勃发展,尽管在现场部署和维护分析所需的复杂程度越来越高,但没有技术债务和计划外工作的负担,数据科学团队可以专注于他们的专业领域,可以创建新的人工智能模型和分析,帮助企业实现他们的使命。” Bergh说,“这种方法统一了与数据分析相关的工作流程,可能对组织从数据中提取价值的能力产生无形的连锁反应。这可以改善团队合作,减少降低生产力的人工流程。DataOps将数据组织从混乱、缓慢的团队转变为高性能的团队。” 4.视频和统一通信 员工经验正在成为组织成功的一个关键因素——不仅仅是在生产力方面,而且是吸引备受追捧的人才的关键因素。在一项对近300家公司的调查中,麻省理工学院的研究人员发现,对视频技术的投资会带来创新,也会提高协作和生产力。 麻省理工学院斯隆信息系统研究中心的研究科学家Kristine Dery说:“我们看到企业在交互式视频技术方面投入了大量资金,特别是当他们将敏捷方法的使用范围扩展到其软件开发团队以外的其他业务时。这种高度互动的项目交付敏捷方法,要求团队或者面对面,或者让技术尽可能地复制那些更亲密的情况。” Dery预测视频技术将继续使用虚拟现实(VR)和其他沉浸式技术等新功能模拟和改进面对面交流,特别是当组织努力填补分布式团队的技能差距时。 同样,AppNeta公司的Stevens认为统一通信(UC)将在未来几年卷土重来。 Stevens说,“长期摩擦和可靠性问题使早期的统一通信(UC)解决方案成为企业的赌注。” 但他表示,“目前的工具已经解决了这些缺点。最新的统一通信(UC)工具增加了关键的视觉和内容共享功能。它们实际上可以提高会议效率,通过允许更广泛的包容和积极参与当今高度分散的工作环境,实现面对面交互可以带来的影响。” 5.5G 如今,对于5G的宣传和炒作往往忽视这样一个事实,即大规模推出该技术需要数年时间才能完成。但这并不能阻止企业制定高速、低延迟无线服务的计划。 TEKsystems公司市场研究经理Jason Hayman说,“很多组织正在推广他们的5G战略,甚至在广泛的网络可用性之前。” VoltDB公司首席技术官Dheeraj Remella也看到了5G的承诺,但警告说,围绕这项技术的预期可能会导致问题。 Remella说,“如果无线运营商和企业都无法处理5G附带的数据攻击,那么员工或客户希望现在以更快的网络速度提供实时反馈的流程,而有所延迟有可能引发对某些品牌或技术的反感。为了解决这个问题,企业应该实施可扩展的实时数据架构,不仅仅是通过在多个数据流中做出智能、动态的决策来简单地提取数据,并最终推动行动。” 此外,Remella认为5G具有连锁效应。他说,“5G的承诺正在迫使企业识别当前正在进行变革的流程,并确保现有的IT堆栈能够满足新网络的需求,因此,5G正在推动其他有影响力的技术的采用,从边缘计算到虚拟现实和流处理。” 6.容器 容器和微服务正在吸引那些需要快速开发和扩展代码的组织的兴趣,特别是在处理物联网或云计算时。 Sungard AS公司首席技术官架构师Todd Loeppke说,“有趣的是,物联网项目吸引了许多流行技术,如边缘计算、无服务器和容器,以及围绕DevOps和微服务的组织结构。” 一些专家指出,Kubernetes得以广泛采用,Kubernetes是一个开源容器编排系统,可自动化容器部署、扩展和管理。Amalgam Insights公司研究员Tom Petrocelli说,“它可以实现全新的架构,可以快速扩展。” 如此多的厂商关注焦点集中在Kubernetes上,它正在影响其他技术平台。Kubernetes还帮助产生或扩展了许多其他技术,如服务网和基于容器的持续集成(CI)/持续交付(CD)管道自动化产品。 SUSE公司全球产品和营销经理Jeff Reser说,“Kubernetes是处理内部和云计算环境以及各种规模设备的容器化应用程序和服务的最常用方式。随着越来越多的事情需要管理,基础设施和应用程序的部署和编排自动化是软件定义的基础设施不可或缺的一部分。” 7. 沉浸式体验(AR、VR、混合现实) 沉浸式体验技术已被大肆宣传,但其实施速度有些缓慢。其提出的承诺是诱人的,企业应用程序制造商Kony公司首席技术官Bill Bodin认为,增强现实(AR)可以为各种行业提供商业利益,从实体零售商到工业应用和培训。 他说,“通过增强现实(AR)技术,可以实时增加商店货架和产品。在维护、维修和许多工业应用中,可以在机械或电气设备上创建信息覆盖,将关键仪器指标直接交给服务于该区域的人员。” Bodin还列举了机场为旅行者提供个性化虚拟展示的例子。他补充说,“在银行领域,可以使用增强现实技术将客户引导到关键服务领域,并动态显示分行员工的姓名和专业领域。对于那些为银行设备(如自动柜员机)提供服务的公司,可以提供内部外围设备故障的视图,并提供针对该问题量身定制的安全修复参考。” Amalgam Insights公司研究员Todd Maddox专注于人脑科学,他也看到了在培训计划中潜在用途的沉浸式体验。 他说,“虚拟现实(VR)具有很强的培训和软技能潜力。特别是在人际技能培训方面,如同理心、沟通等。虚拟现实(VR)和增强现实(AR)是非常有效的,因为它们以体验式学习为基础,而且它们广泛地同时参与大脑中的多个学习和表现中心,包括认知、行为、情感和体验系统。”8.物联网和边缘计算 Comp9A 公司发布的一份2019年研究报告发现,大约三分之一的美国公司认为物联网战略可以通过提高产量、货币化数据或帮助销售服务作为产品来帮助增加收入。Sungard公司的Loeppke表示,看到了物联网边缘计算的进步,但也看到了对人工智能和机器学习工具的需求,以便以更容易为企业访问的方式处理生成的数据。 Loeppke说,“现在大数据的应用已经大约10年的时间,但大数据的真正挑战是找到一种方法来理解它,并找出如何将其用于商业目的。在我看来,使用传统工具取得的成功有限。随着机器学习技术的普及,更多的公司将能够提供更好的客户体验,更有可能将多年积累的数据货币化。” 此外,一些专业人士提到了智能处理的好处,包括在数据上传到云端之前将其交付给边缘。 1E公司创始人兼首席执行官Sumir Karayi说,“人们真正关心的是与现实世界的互动,这需要终端的智能。这就是我认为边缘计算将取代物联网的原因。人们将物联网视为连接到云端的这个实体,因此有效地为云端提供智能而不是智能本身。他们认为这是正确的,因为物联网设备产生了无法控制的大量数据。另一方面,边缘计算提供了本地决策能力和对个人数据的更多控制。”2019-2024年:中东数据中心市场年复合增长率预计达7%_安防互联

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    对于许多组织来说,将应用程序迁移到云端可以容忍短暂的停机时间,因为会得到明确的好处。采用云计算看起来就像一个明智周全的投资,通常很容易找出成本理由。然而,人们关于如何在云计算中提供高可用性和灾难保护的担忧可能会使业务关键型应用程序(如SQL)的决策变得更加困难。  了解事实可以帮助人们做出明智的决定,将应用程序移动到云端,同时确保依赖于这些应用程序的重要业务操作受到保护,避免停机和数据丢失。以下是在云计算中部署SQL的五个措施和技巧,可以节省企业资金,并确保最大的价值来源于云计算部署:    (1)建立自己的团队  企业将业务迁移到云端时,将使用云端的基础设施和服务器,因此仍然需要像在内部部署一样建立自己的团队。这包括:  网络管理员。云计算具有虚拟网络的概念,因此需要了解路由,访问控制和网络的人员。  存储管理员。云计算中有许多不同的存储选项,优先级不一定与内部部署的数据中心相同,因此对于存储管理员来说,重要的是帮助分析企业可能适用的选项。  安全管理员将业务关键数据移动到云端时,其安全性是一个最大的问题,因此,让安全专家掌握云端的安全性以及数据传输等数据加密方面的所有不同方面知识是重要的。  数据库管理员(DBA)。需要数据库管理员来安装,配置和管理SQL服务器,就像在内部部署数据中心一样,只是现在在云计算实例上运行。  无论是在内部,云端还是平台即服务(PaaS)中,企业都将需要开发人员来构建解决方案。  技术支持。技术支持人员将需要学习一个新的范例,不仅包括新的工具和技术,还要了解客户可能在云计算中遇到的问题。这包括客户在内部部署处理的问题,从网络访问云端到监控云端的健康状况。  (2)了解服务水平协议(SLA)  迁移到云端时需要了解的第一件事情,就是了解云计算提供商所提供的服务水平协议(SLA)。 通过SLA,可以识别云计算提供商将提供的约定服务。如果看起来不是很难,可能会认为可以轻松地将业务迁移动到云端时,但是不能认为提供者会确保用户的SQL将保持运行。  用户应该寻求来实现其SLA承诺的方法,并为云计算环境中的这些关键业务应用提供相同级别的可用性保护,就像在传统的内部故障转移集群环境中一样。用户的SLA将取决于其最薄弱的环节,因此考虑所有领域的可用性很重要。其中包括互联网,云计算平台,地理恢复,虚拟机,存储,SQL Server,应用服务器,以及活动目录(AD) /域名系统(DNS)。  (3)SQL许可证,BYOL,即用即付或PaaS?  另一件需要考虑的事情是,如果用户了解自己的许可证费用,支付额外的许可费用或使用PaaS的费用。那么应该计算所需的服务器许可证数量,再将自己的需求进行比较和分析,并查看哪种方法成本更低。考虑是否要支付前期投资或按时支付每月费用也很重要。这要了解自己公司的盈亏平衡点,才能帮助做出这个决定。租用许可证时,用户将在两年左右的时间开始在SQL服务器许可方面花费更多的费用。每个实例都是不同的,但是如果预计在云端已经有两年多的时间,那么从长远来看,将会经常面临许可证的问题。  此外,还要考虑的其他问题:是否将成本转嫁给客户?正在构建服务并将其销售给客户的服务提供商可以将SQL服务器的每月成本用于其产品。在这种情况下,在云计算中租赁许可证是有意义的。可以利用PaaS吗? SQL Server AlwaysOn如何影响许可?实例的规模大小如何影响许可?事先解决这些问题很重要,因此用户可以在部署前评估所有选项。  (4)明智选择实例的大小  选择云计算实例大小可能比人们想象的更复杂。实例有很多不同的规模,通常随着时间的推移而提供更多的规模。了解实例是否适合所有人也很重要,因为实例将具有不同数量的中央处理单元(CPU),内存,存储器,网络等。例如,可能有足够的CPU,但是当开始查看存储吞吐量时,可能需要更高的级别。这可能会影响你的决定。但是,采用云计算的好处是,如果第一次没有达到要求的话,很容易调整大小。但是如果第一次使用内部部署服务器,那么这么做是非常困难的,所以很难将它重新组合。  (5)选择正确的高可用性和灾难恢复解决方案  大多数公司的架构师提供的解决方案主要考虑的是高可用性(HA),而并不总是考虑到灾难恢复(DR)。云计算不能否定高可用性(HA),灾难恢复(DR)和备份的需要。HA和DR背后的概念是相似的,使用户的系统在需要时可用。HA选项与内部部署(数据库镜像,日志传送,备份和还原)基本相同,但没有存储域网络(SAN)可用。可用性组提供的优点包括快速故障转移,可读辅助,自动页面修复,并且不需要第三方产品。  故障转移群集实例提供更简单的管理,但缺少存储域网络(SAN)或其他共享存储设备。云计算提供商的存储只是附加到可用性组的每个实例,但在没有存储域网络(SAN)的故障转移集群中,用户将无法构建故障转移群集实例,除非其使用某种类型的第三方存储设备。但是它保护整个实例,支持DTC,并使用SQL Server标准版本以及支持SQL Server 2008 R2及更早版本。  无论用户是启动进程还是仍然在考虑是否采用云计算,请务必考虑如何保护关键业务应用程序免受停机和数据丢失的影响。虽然传统的基于存储域网络(SAN)的集群是不可能的,在这些环境中,SAN集群可以为在云中实现故障转移集群提供一种简单而具有成本效益的替代方案。这些集群不仅提供HA保护,而且还可以显著提高配置灵活性,并大大节省许可成本。2017年四大网络安全趋势_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

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