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云服务器给电脑免费上网吗

5月13日,美国参议院否决了《美国自由重新授权法案》(USA Freedom Reauthorization Act)的修正案,该修正案要求政府在搜索美国人的浏览和搜索历史之前必须获得逮捕令。针对此事,ZDNet有消息称,Mozilla、Reddit、Twitter 和 Patreon 以及包括 Reform Government Surveillance、Engine 和 i2Coalition 在内的组织则在近日签署了一封联名信, 要求四名美国立法者明确禁止无故收集互联网搜索和浏览历史记录的行为。Mozilla在博客中表示:“我们希望立法者修改该法案,以限制政府对没有证据的互联网浏览和搜索历史的访问。”“仍然有太多的搜索和浏览历史记录收集并存储在 Web 上。我们认为,当政府寻求访问时,这些数据应受到强有力的法律保护,但是在许多情况下,保护是不确定的。”该组织在致美国四名众议院议员的一封信中表示,隐私和安全对经济,企业和免费开放互联网的持续增长至关重要。并写道:“通过明确重申这些保护措施,国会可以帮助维护用户的信任并促进互联网的继续使用,将其作为我们复苏的强大推动力。”这些公司指出,搜索和浏览历史记录可以详细描述人们的私人生活,并且可以显示敏感信息,例如医疗状况、宗教信仰和人际关系。因此,应使用有效的法律保护措施来保护这些信息。参议院最近审议了一项修正案,以解决该小组在信中提出的关切。该修正案将明文禁止将《美国爱国者法案》(USA PATRIOT Act)第 215条用于无根据的搜集和浏览历史记录的行为。他们表示:“这一规定吸引了参议院多数议员以及整个美国的消费者团体和企业的支持。它在众议院议员中得到了两党的广泛支持,如果众议院重新批准《美国自由法案》(USA FREEDOM Act),则应将其包括在内。”“国会应该借此机会解决任何潜在的歧义,并为所有搜索和浏览历史提供强有力的法律保护。”事实上,这些科技公司也并不是唯一呼吁众议院实施隐私保护的公司。5月18日, 包括美国公民自由联盟(American Civil Liberties Union)、争取未来(Fight For The Future))人权观察(Human Rights Watch)在内的 50 多个公民自由团体,以及 DuckDuckGo 和民主与技术中心(Center For Democratic&Technology)等隐私权倡导团体也签署了致众议院领导人的公开信,要求采取这一隐私保护措施。服务器全能环境 UPUPW ANK V1.1.8 发布_安防互联

云服务器给电脑免费上网吗

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    当使用标准的 sleep方法时,当前线程会挂起等待。什么也不会做。实际上,标准的 sleep 过程中,当前线程也会返回一个 python 的解释器,可以操作现有的其他线程,但这是另一个话题了。  异步是怎么一回事?  在传统的顺序编程中, 所有发送给解释器的指令会一条条被执行。此类代码的输出容易显现和预测。 但是…  譬如说你有一个脚本向3个不同服务器请求数据。 有时,谁知什么原因,发送给其中一个服务器的请求可能意外地执行了很长时间。想象一下从第二个服务器获取数据用了10秒钟。在你等待的时候,整个脚本实际上什么也没干。如果你可以写一个脚本可以不去等待第二个请求而是仅仅跳过它,然后开始执行第三个请求,然后回到第二个请求,执行之前离开的位置会怎么样呢。就是这样。你通过切换任务最小化了空转时间。尽管如此,当你需要一个几乎没有I/O的简单脚本时,你不想用异步代码。  还有一件重要的事情要提,所有代码在一个线程中运行。所以如果你想让程序的一部分在后台执行同时干一些其他事情,那是不可能的。  准备开始  这是 asyncio 主概念最基本的定义:  协程— 消费数据的生成器,但是不生成数据。Python 2.5 介绍了一种新的语法让发送数据到生成器成为可能。我推荐查阅David Beazley “A Curious Course on Coroutines and Concurrency” 关于协程的详细介绍。  任务— 协程调度器。如果你观察下面的代码,你会发现它只是让 event_loop 尽快调用它的_step ,同时 _step 只是调用协程的下一步。  class Task(futures.Future):  def __init__(self, coro, loop=None):  super().__init__(loop=loop)  ...  self._loop.call_soon(self._step)  def _step(self):  ...  try:  ...  result = next(self._coro)  except StopIteration as exc:  self.set_result(exc.value)  except BaseException as exc:  self.set_exception(exc)  raise  else:  ...  self._loop.call_soon(self._step)  事件循环— 把它想成 asyncio 的中心执行器。  现在我们看一下所有这些如何融为一体。正如我之前提到的,异步代码在一个线程中运行。  从上图可知:  1.消息循环是在线程中执行.  2.从队列中取得任务.  3.每个任务在协程中执行下一步动作.  4.如果在一个协程中调用另一个协程(await ),会触发上下文切换,挂起当前协程,并保存现场环境(变量,状态),然后载入被调用协程.  5.如果协程的执行到阻塞部分(阻塞I/O,Sleep),当前协程会挂起,并将控制权返回到线程的消息循环中,然后消息循环继续从队列中执行下一个任务...以此类推.  6.队列中的所有任务执行完毕后,消息循环返回第一个任务.  异步和同步的代码对比  现在我们实际验证异步模式的切实有效,我会比较两段 python 脚本,这两个脚本除了 sleep 方法外,其余部分完全相同。在第一个脚本里,我会用标准的 time.sleep 方法,在第二个脚本里使用 asyncio.sleep 的异步方法。  这里使用 Sleep 是因为它是一个用来展示异步方法如何操作 I/O 的最简单办法。  使用同步 sleep 方法的代码:  import asyncio  import time  from datetime import datetime  async def custom_sleep():  print('SLEEP', datetime.now())  time.sleep(1)  async def factorial(name, number):  f = 1  for i in range(2, number+1):  print('Task {}: Compute factorial({})'.format(name, i))  await custom_sleep()  f *= i  print('Task {}: factorial({}) is {}\n'.format(name, number, f))  start = time.time()  loop = asyncio.get_event_loop()  tasks = [  asyncio.ensure_future(factorial("A", 3)),  asyncio.ensure_future(factorial("B", 4)),  ]  loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))  loop.close()  end = time.time()  print("Total time: {}".format(end - start))  脚本输出:  Task A: Compute factorial(2)  SLEEP 2017-04-06 13:39:56.207479  Task A: Compute factorial(3)  SLEEP 2017-04-06 13:39:57.210128  Task A: factorial(3) is 6  Task B: Compute factorial(2)  SLEEP 2017-04-06 13:39:58.210778  Task B: Compute factorial(3)  SLEEP 2017-04-06 13:39:59.212510  Task B: Compute factorial(4)  SLEEP 2017-04-06 13:40:00.217308  Task B: factorial(4) is 24  Total time: 5.016386032104492  使用异步 Sleep 的代码:  import asyncio  import time  from datetime import datetime  async def custom_sleep():  print('SLEEP {}\n'.format(datetime.now()))  await asyncio.sleep(1)  async def factorial(name, number):  f = 1  for i in range(2, number+1):  print('Task {}: Compute factorial({})'.format(name, i))  await custom_sleep()  f *= i  print('Task {}: factorial({}) is {}\n'.format(name, number, f))  start = time.time()  loop = asyncio.get_event_loop()  tasks = [  asyncio.ensure_future(factorial("A", 3)),  asyncio.ensure_future(factorial("B", 4)),  ]  loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))  loop.close()  end = time.time()  print("Total time: {}".format(end - start))  脚本输出:  Task A: Compute factorial(2)  SLEEP 2017-04-06 13:44:40.648665  Task B: Compute factorial(2)  SLEEP 2017-04-06 13:44:40.648859  Task A: Compute factorial(3)  SLEEP 2017-04-06 13:44:41.649564  Task B: Compute factorial(3)  SLEEP 2017-04-06 13:44:41.649943  Task A: factorial(3) is 6  Task B: Compute factorial(4)  SLEEP 2017-04-06 13:44:42.651755  Task B: factorial(4) is 24  Total time: 3.008226156234741  从输出可以看到,异步模式的代码执行速度快了大概两秒。当使用异步模式的时候(每次调用 await asyncio.sleep(1) ),进程控制权会返回到主程序的消息循环里,并开始运行队列的其他任务(任务A或者任务B)。  当使用标准的 sleep方法时,当前线程会挂起等待。什么也不会做。实际上,标准的 sleep 过程中,当前线程也会返回一个 python 的解释器,可以操作现有的其他线程,但这是另一个话题了。  推荐使用异步模式编程的几个理由  很多公司的产品都广泛的使用了异步模式,如 Facebook 旗下著名的 React Native 和 RocksDB 。像 Twitter 每天可以承载 50 亿的用户访问,靠的也是异步模式编程。所以说,通过代码重构,或者改变模式方法,就能让系统工作的更快,为什么不去试一下呢?IoT DDoS警报系统是如何帮助我们预测网络攻击的?_安防互联

    日前据报道,中国电信将扩大其在香港的数据中心,并在北美地区增加更多的网络接入线点(PoP),作为推动其更多国际业务发展的一部分。中国电信即将在香港将军澳的一个托管数据中心园区建成两个数据中心,并扩大在沙田的一个数据中心设施空间,本次项目由Global Switch公司负责。香港数据中心中国电信已经在美国的俄勒冈州和伊利诺伊州的第三方数据中心部署了网络设备,而在加拿大,目前提供来自魁北克的网络接入。趁热打铁中国电信是中国最大的固定电话运营商和第三大移动网络供应商。它还经营中国最大的光纤网络。作为其业务扩张的一部分,该公司将进军将军澳工业区的新数据中心园区,园区中的五个建筑可以提供高达4.5万平方米的白色机房空间,这个项目投资3.6亿美元,将成为香港规模最大的数据中心。中国电信将接管两个数据中心,计划在2017年第四季度开始运营。此次合作是中国电信与Global Switch公司以及达利科技于2017年4月宣布的合作伙伴关系时签定的。为了进一步扩大在香港的业务,中国电信正在把沙田的现有数据中心设施增加一层,预计于2017年4月开通运营。同时,中国电信美洲(CTA)公司已经在俄勒冈州希尔斯伯勒市的Viawest数据中心,伊利诺伊州奥罗拉的芝加哥商品交易所的数据中心,以及魁北克蒙特利尔的Cologix数据中心推出了三个新的PoP。CTA总裁Joe Han说:“中国电信为扩建沙田的数据中心设施来加强其香港数据中心的投资组合而感到自豪,并与Global Switch公司合作,在将军澳建设新的数据中心。同样,我们期待中国电信美洲分公司在俄勒冈州和伊利诺伊州的接入点,以及北美数据传输和端到端网络服务中发挥关键作用。中国电信对香港数据中心和北美市场的最新投资意味着我们的客户可以获得可靠,低延迟的全球连接,这将使他们能够快速灵活地部署应用程序。”安防互联专业提供香港服务器租用、便宜香港服务器租用、香港特价服务器租用、香港不限流量服务器租用、大带宽香港高速服务器租用。目前香港服务器数据中心已经接入电讯盈科、新世界、亚太环通、电信、香港电讯等近十家优质网络运营商线路,确保香港服务器在整个亚太区访问迅速稳定,此外香港服务器没有任何备案与相关限制,非常适用于外贸电子商务网站、金融股票交易平台、网页游戏、棋牌游戏应用等。安防互联拥有十年的香港数据中心管理运营经验,竭诚为广大用户提供完美的香港服务器租用托管解决方案。中国大数据在世界上处于第几方阵?_安防互联

    今日,GitHub 宣布与 Facebook 合作推出了 Atom-IDE —— 它包括一系列将类 IDE 功能带到 Atom 的可选工具包。  初次发布的版本包括更智能、感知上下文的自动完成;导航功能,如大纲视图和 goto-definition,以及其他有用的功能;还包括错误、警告提醒和格式化文档功能。  Atom-IDE 包括适用于 C#, Flow, Java, JavaScript, PHP, 和 TypeScript 语言的软件包,它们通过使用语言服务器的强大功能为你的代码和项目提供深度的语法分析。在社区的支持下,GitHub 还计划要扩展 Atom-IDE 可支持的语言数量,并可以运行和编辑应用程序,使用 Atom-IDE 成为一个真正的 IDE。  使用方法:  强烈建议使用 Atom Beta 1.21 版本,因为它包括必要的文件监控和过程控制,以确保底层语言服务器正常运行。  要使用 Atom-IDE 将需要安装至少两个软件包 —— Atom IDE 的用户界面和语言支持包  1、启动 Atom 的安装软件包对话框(设置视图:Install Packages and Themes)。  2、搜索并安装 atom-ide-ui 软件包以引入 IDE 用户界面。  3、安装您需要的 IDE 语言支持包,例如 ide-typescript。四分钟带你看完苹果2017秋季发布会_安防互联

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    对于刚接触网站建设的同学,怎样建设自己的网站?如何建立一个个人网站呢?其实自己创建一个网站并没有那么难,做了这么多年的网站,从不懂到略知一二,对于其中的辛酸也是深有体会。建立自己的网站关键是缕清方法和思路,只有详细的了解了建站方法和思路后,才能真正从根本上理解建立一个网站的意义及如何建立自己的网站。今天我们一起学习一下吧。 一、基本概念 1、域名:通俗的理解就是我们在浏览器上输入的网址,它通过DNS解析,可以将数字IP直接转化成网址访问。2、网站空间:用来存放网站内容或程序或数据库的地方,通常我们可以通过FTP工具或远程登录进行文件传输到网站空间里。本站推荐使用的主机:阿里云、腾讯云;3、主页:主页(Home Page)它是一个网页,是进入一个网站的开始画面,就同“瘟酒吧”的蓝天白云一样。也就是说,主页是一个网站的门面,要想设计出一个优秀的网站,就必须有一个“要让浏览者想不看都难”的主页,它必须引人入胜,能吸引每一个来访者的注意力,引发人们的好奇心,能让人产生一种深入探索你的网站的冲动。优秀的主页是一个好的网站必须具备的第一要素。4、程序:就包括了网站所需要展示出来的全部内容。本站推荐使用的WP主题:WordPress主题5、超级链接(Hyperlink) :是WWW的神经系统,它也是向导,把你从一个网页带到另一个网页,或者从网页的某一部分引导到另一部分。超级链接是用特殊的文本或图象来实现链接的,单击它就可以实现它的功能。6、超文本语言(Hyper Text Markup Language) :超文本语言(HTML)是制作编写网页、包含超级链接的超文件的标准语言,它由文本和标记组成。超文本文件的扩展名一般为 .html或.htm。7、超文本(HyperText) :是一种新的文件形式,指一个文件的内容可以无限地与相关资料链接。超文本是自然语言文本与计算机交互、转移和动态显示等能力结合,超文本系统允许用户任意构造链接,通过Hyperlink来实现。 二、清晰的网站目标定位 对于网站的目标定位,大家说法不一,但是总体上要让大家有一个明确的做站目标,如果你的目的仅仅是为了炫耀或者娱乐玩玩,大可不必搞的那么隆重。相信大家做站的目的某种意义上都是出自创业或者企业建站,在励志学中有这样一句话:行动大于选择,选择大于努力。为何这样说?我们纵观人生,许许多多的人究其一生都是普通人,而还有许许多多有才华的普通人,经过多方面的验证发现这样的结果,源自他们当初的选择,如果当初选择是做贼,那么结果一定不怎么样。从中我们不难发现,不难明白其中的道理,所以只有选择正确了,才会有好的结果。做网站的道理是一样的,我们需要综合分析各类信息,进行分析总结,找出适合自己的发展方向,预测最终的目标,这里也需要一种画大饼的精神,我们很多站长做站的过程中很偏离发展的方向,本身是做机械的网站,偏偏要放上MM图片,姑且不论影响如何,单单就搜索引擎来说,那就是大忌。所以定好了目标就按照这个方向发展下去,决不能三天打鱼两天三网。那建立网站还有什么意义呢。 三、域名空间注册申请 1、注册申请域名:注册域名需要注意以下几点:简单易记忆突出网站的类别域名类别的选择一个好记忆的域名可以让你的用户轻易就记住了你的网站,方便下次再次访问,网站的域名应该尽可能的突出网站的类型是什么,一些大型综合性的网站往往以数字,拼音来做品牌营销,而中小型的网站,则要让用户能够通过域名就判断出网站是做什么的,网站的后缀的选择应该根据自己的行业去选择。一般分为com(国际域名)和.cn(国内域名)等。2、空间购买在购买虚拟主机时要看其服务、速度、响应时间等。一般选择有一定名气的服务商即可,目前国内比较好的服务商像中国万网等都是非常好的选择。本站推荐使用的主机:阿里云、腾讯云;空间对应网站今后发展至关重要,好的服务器空间让你无忧无虑,大可去做网站运营推广,而一个安全等等各方面做的不太好的空间,让你非常郁闷,几度奔溃,所以这里建议大家选择一些有实力的公司,空间相对稳定的idc商,这样你可以省去今后很多的麻烦! 四、网站备案 网站程序如果放在国内空间,那么工信部要求必须备案才行。备案每个省份要求不一样,具体如何备案请链接IDC服务商协助并提供相关资料即可,这个你完全不必太了解,按照要求提交材料,肯定错不了。因为备案目前周期比较长,北京这边一般5-25天,大部分在20天左右能下来,所以为了保证网站上线时间,网站开发和备案可迭代进行。 五、网站设计 网页效果图设计是网站开发中非常重要的一环,是通过技术手段来设计网页的视觉效果。效果图的好坏,直接影响到整个网站的质量。通过设计网页效果图,网页设计师可以把对网站的理解通过图像的方式表现出来,然后让客户直观地进行审核,客户也可以通过对效果图的审核,提出自己的意见和建议,让设计师进行修改。最终实现一个能够让双方都满意的设计效果。 六、网站静态页面制作 工欲善其事必先利其器。网站制作一般指静态页面html的制作/css样式表建立/js交互脚本的开发等。一般网站制作选择Dreamweaver和其他工具辅助。需要学习HTML基础知识、DIV+CSS基础知识、PS切图知识。 七、网站程序开发 就是你网站功能的开发,网站包括哪些模块,就需要开发哪些模块,比如你需要用户登录注册,就需要用开发语言开发这个功能,你需要在线发布信息,就需要开发新闻发布系统等等。网站开发语言根据网站规模及应用场景选择,一般企业网站选择php+mysql,如果大型的应用系统,可以选择java+oracle。 八、测试网站 网页做好了,链接做好了,测试工作必不可少。可以对你的网页进行全方位测试,看看链接是否正确,功能是否完善?流程是否有缺陷等,发现问题及时改正。 九、宣传你的网页 网页做好了,也上传了。但现在没人知道,怎样宣传你的主页呢?当然是上聊天室,到处贴帖子,发E-MAIL通知好友,登录搜索引擎,用免费广告,同别人互相交换连接 十、网站维护和更新 要想访问量大,你得经常更新你的网页,增加网页内容,并弥补网站存在的缺陷。想要快速建站,选择优质平台能够事半功倍,安防互联香港云机房提供优质香港服务器租用服务,性能稳定速度快,CN2直连免备案,有需求的用户可以联系24小时在线客服了解详情黑客已对90万个WordPress网站发起攻击_安防互联

    RagingWire公司在阿什本的市场扩张 RagingWire公司日前已经启动了其在弗吉尼亚州阿什本的第二个数据中心园区的建设计划,在其计划中将建设7个数据中心,目前正在建设第一个数据中心。而弗吉尼亚州是全球最大的数据中心市场。 阿什本在上世纪90年代的互联网基础设施建设中发挥了重要的作用,并继续吸引越来越多的数据中心建设。越来越多的企业希望将自己的服务器部署在该地区,以便访问该地区丰富的网络互连生态系统,其中包括将它们与海底电缆连接的网络,这些电缆可以进一步跨大西洋向北连接到欧洲,或向南连接到南美洲。RagingWire公司的新建的数据中心设施规模非常庞大。其占地面积为24.5万平方英尺,可提供16MW的电力容量。该公司表示,这座78英亩的地块将建成一座总面积超过100万平方英尺,电力容量达108兆瓦的数据中心园区。 RagingWire公司计划在弗吉尼亚州阿什本建设的第二个数据中心园区渲染图RagingWire公司由日本电信巨头NTT通信公司所拥有,是NTT公司在美国运营的主要数据中心业务部门。DataBank公司在达拉斯的市场扩张 DataBank公司宣布在达拉斯-沃斯堡这个都市圈开通运营其第三个数据中心,该数据中心拥有6个数据大厅,机房空间为72,000平方英尺。而达拉斯-沃斯堡美国最热门的数据中心市场之一。根据商业房地产公司世邦魏理仕(CBRE)的调查,DataBank公司等数据中心提供商2017年在达拉斯租用了36兆瓦的电力容量,使得达拉斯-沃斯堡2017年成为美国第三大活跃的数据中心市场,名列北弗吉尼亚州和硅谷之后。与大部分需求来自超级云计算提供商的这两个顶级市场不同,企业用户的需求一直是达拉斯地区数据中心发展的主要驱动因素。DataBank公司是Digital Bridge公司的子公司,该公司是一家以技术为导向的基础设施投资者,该公司还拥有数据中心批发商Vantage Data Centers,以及多家无线业务以及无线网络技术公司。Aligned Energy公司在盐湖城的市场扩张 Aligned Energy公司正在改造犹他州盐湖城郊外的一幢建筑,计划在这个重要的数据中心市场建设一个空间30万平方英尺的数据中心。Aligned Energy公司在达拉斯和凤凰城市场推出数据中心设施后,该公司正在扩大其数据中心足迹。它计划在其60英亩的地块上建设一座电力容量为50MW的数据中心,预计将在今年第三季度开通运营其第一阶段项目的75,000平方英尺的数据大厅。此外,房地产服务公司Site Selection Group公司将盐湖城视为一个重要的新兴数据中心市场。在那里,Aligned Energy公司将与Flexential(Peak 10和ViaWest合并的新名称),DataBank(去年收购Salt Lake数据中心提供商C7公司)和EdgeConnex展开市场竞争,EdgeConnex公司的业务主要面向大型内容提供商和本地互联网服务提供商等边缘市场。在这个市场上知名的企业终端用户和数据中心运营商还包括eBay、Twitter、Oracle和NSA等公司。企业如何选择运营数据中心的合作伙伴_安防互联

    爬虫与反爬虫,这相爱相杀的一对,简直可以写出一部壮观的斗争史。而在大数据时代,数据就是金钱,很多企业都为自己的网站运用了反爬虫机制,防止网页上的数据被爬虫爬走。然而,如果反爬机制过于严格,可能会误伤到真正的用户请求;如果既要和爬虫死磕,又要保证很低的误伤率,那么又会加大研发的成本。  简单低级的爬虫速度快,伪装度低,如果没有反爬机制,它们可以很快的抓取大量数据,甚至因为请求过多,造成服务器不能正常工作。而伪装度高的爬虫爬取速度慢,对服务器造成的负担也相对较小。所以,网站反爬的重点也是那种简单粗暴的爬虫,反爬机制也会允许伪装度高的爬虫,获得数据。毕竟伪装度很高的爬虫与真实用户也就没有太大差别了。  这篇文章主要讨论使用Scrapy框架时,如何应对普通的反爬机制。  header检验  最简单的反爬机制,就是检查HTTP请求的Headers信息,包括User-Agent, Referer、Cookies等。  User-Agent  User-Agent是检查用户所用客户端的种类和版本,在Scrapy中,通常是在下载器中间件中进行处理。比如在setting.py中建立一个包含很多浏览器User-Agent的列表,然后新建一个random_user_agent文件:  class RandomUserAgentMiddleware(object):  @classmethod  defprocess_request(cls, request, spider):  ua = random.choice(spider.settings['USER_AGENT_LIST'])  if ua:  request.headers.setdefault('User-Agent', ua)  这样就可以在每次请求中,随机选取一个真实浏览器的User-Agent。  Referer  Referer是检查此请求由哪里来,通常可以做图片的盗链判断。在Scrapy中,如果某个页面url是通过之前爬取的页面提取到,Scrapy会自动把之前爬取的页面url作为Referfer。也可以通过上面的方式自己定义Referfer字段。  Cookies  网站可能会检测Cookie中session_id的使用次数,如果超过限制,就触发反爬策略。所以可以在Scrapy中设置 COOKIES_ENABLED = False 让请求不带Cookies。  也有网站强制开启Cookis,这时就要麻烦一点了。可以另写一个简单的爬虫,定时向目标网站发送不带Cookies的请求,提取响应中Set-cookie字段信息并保存。爬取网页时,把存储起来的Cookies带入Headers中。  X-Forwarded-For  在请求头中添加X-Forwarded-For字段,将自己申明为一个透明的代理服务器,一些网站对代理服务器会手软一些。  X-Forwarded-For头一般格式如下:  X-Forwarded-For: client1, proxy1, proxy2  这里将client1,proxy1设置为随机IP地址,把自己的请求伪装成代理的随机IP产生的请求。然而由于X-Forwarded-For可以随意篡改,很多网站并不会信任这个值。  限制IP的请求数量  如果某一IP的请求速度过快,就触发反爬机制。当然可以通过放慢爬取速度绕过,这要以爬取时间大大增长为代价。另一种方法就是添加代理。  很简单,在下载器中间件中添加:  request.meta['proxy'] = 'http://' + 'proxy_host' + ':' + proxy_port  然后再每次请求时使用不同的代理IP。然而问题是如何获取大量的代理IP?  可以自己写一个IP代理获取和维护系统,定时从各种披露免费代理IP的网站爬取免费IP代理,然后定时扫描这些IP和端口是否可用,将不可用的代理IP及时清理。这样就有一个动态的代理库,每次请求再从库中随机选择一个代理。然而这个方案的缺点也很明显,开发代理获取和维护系统本身就很费时费力,并且这种免费代理的数量并不多,而且稳定性都比较差。如果必须要用到代理,也可以去买一些稳定的代理服务。这些服务大多会用到带认证的代理。  在requests库中添加带认证的代理很简单,  proxies = {  "http": "http://user:pass@10.10.1.10:3128/",  }  然而Scrapy不支持这种认证方式,需要将认证信息base64编码后,加入Headers的Proxy-Authorization字段:  importbase64  # Set the location of the proxy  proxy_string = choice(self._get_proxies_from_file('proxies.txt')) # user:pass@ip:port  proxy_items = proxy_string.split('@')  request.meta['proxy'] = "http://%s" % proxy_items[1]  # setup basic authentication for the proxy  user_pass=base64.encodestring(proxy_items[0])  request.headers['Proxy-Authorization'] = 'Basic ' + user_pass  动态加载  现在越来越多的网站使用ajax动态加载内容,这时候可以先截取ajax请求分析一下,有可能根据ajax请求构造出相应的API请求的URL就可以直接获取想要的内容,通常是json格式,反而还不用去解析HTML。  然而,很多时候ajax请求都会经过后端鉴权,不能直接构造URL获取。这时就可以通过PhantomJS+Selenium模拟浏览器行为,抓取经过js渲染后的页面。  需要注意的是,使用Selenium后,请求不再由Scrapy的Downloader执行,所以之前添加的请求头等信息都会失效,需要在Selenium中重新添加  headers = {...}  for key, valuein headers.iteritems():  webdriver.DesiredCapabilities.PHANTOMJS['phantomjs.page.customHeaders.{}'.format(key)] = value  另外,调用PhantomJs需要指定PhantomJs的可执行文件路径,通常是将该路径添加到系统的path路径,让程序执行时自动去path中寻找。我们的爬虫经常会放到crontab中定时执行,而crontab中的环境变量和系统的环境变量不同,所以就加载不到PhamtonJs需要的路径,所以最好是在申明时指定路径:  driver = webdriver.PhantomJS(executable_path='/usr/local/bin/phantomjs')微软ARM架构Windows服务器之举:微软官员答笔者问_安防互联

    生活中的所有事物都是与时间相关的,也就形成了一个序列。为了对序列数据(文本、演讲、视频等)我们可以使用神经网络并导入整个序列,但是这样我们的数据输入尺寸是固定的,局限性就很明显。如果重要的时序特征事件恰好落在输入窗以外,就会产生更大的问题。所以我们需要的是:  能对任意长度序列做逐个元素读取的神经网络(比如视频就是一系列的图片;我们每次给神经网络一张图);  有记忆的神经网络,能够记得若干个时间步以前的事件、这些问题和需求已经催生出多中不同的循环神经网络。  图1:长短期记忆(LSTM)单元。LSTM有四个输入权重和四个循环权重。Peepholes是记忆细胞和门之间的额外连接,但他们对性能提升帮助不到,所以常被忽略。  循环神经网络  若我们想让一个常规的神经网络解决两个数相加的问题,那我们只需要输入两个数字,再训练两数之和的预测即可。如果现在有3个数要相加,那么我们可以:  拓展网络架构,添加输入和权重,再重新训练;  把第一次的输出(即两数之和)和第三个数作为输入,再返回给网络。  方案(2)显然更好,因为我们希望避免重新训练整个网络(网络已经“知道”如何将两个数相加)。如果我们的任务变成:先对两数做加法,再减去两个不同的数,那这个方案又不好使了。即使我们使用额外的权重,也不能保证正确的输出。相反,我们可以尝试“修改程序”,把网络由“加法”变成“减法”。通过隐藏层的加权可以实现这一步(见图2),如此便让网络的内核随着每个新的输入而变化。网络将学习着在相加两个数之后,把程序从“加法”变成“减法”,然后就解决了问题。  我们甚至可以泛化这一方法,传递给网络两个数字,再传入一个“特殊”的数字——代表着数学运算“加法”,“减法”或“乘法”。实践当中这样或许不尽完美,但也能得到大体正确的结果了。不过这里的主要问题倒不在于得到正确结果,而是我们可以训练循环神经网络,使之能够学习任意输入序列所产生的特殊输出,这就威力大了。  例如,我们可以教网络学会词语的序列。Soumith Chintala和Wojciech Zaremba写了一篇优秀的博客讲述用RNN做自然语言处理。RNN也可以用于生成序列。Andrej Karpathy写了这篇[有趣而生动的博客],展示了字词级别的RNN,可以模仿各种文风,从莎士比亚,到Linux源码,再到给小孩儿起名。  长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)  长短期记忆单元使用自连接的线性单元,权重为常数1.0。这使得流入自循环的值(前向传播)或梯度(反向传播)可以保持不变(乘以1.0的输入或误差还是原来的值;前一时间步的输出或误差也和下一时间步的输出相同),因而所有的值和梯度都可以在需要的时候准确回调。这个自循环的单元,记忆细胞,提供了一种可以储存信息的记忆功能,对之前的若干个时间步当中有效。这对很多任务都极其有效,比如文本数据,LSTM可以存储前一段的信息,并对当前段落的序列应用这些信息。  另外,深度网络中一个很普遍的问题叫作“梯度消失”问题,也即,梯度随着层数增多而越来越小。有了LSTM中的记忆细胞,就有了连续的梯度流(误差保持原值),从而消除了梯度消失问题,能够学习几百个时间步那么长的序列。  然而有时我们会想要抛掉旧有信息,替换以更新、更相关的信息。同时我们又不想释放无效信息干扰其余部分的网络。为了解决这个问题,LSTM单元拥有一个遗忘门,在不对网络释放信息的情况下删除自循环单元内的信息(见图1)。遗忘门将记忆细胞里的值乘以0~1之间的数字,其中0表示遗忘,1表示保持原样。具体的数值宥当前输入和上一时间步的LSTM单元输出决定。  在其他时间,记忆细胞还需要保持多个时间步内不变,为此LSTM增加了另一道门,输入门(或写入门)。当输入门关闭时,新信息就不会流入,原有信息得到保护。  另一个门将记忆细胞的输出值乘以0(抹除输出)~1()之间的数,当多个记忆相互竞争时这很有用:一个记忆细胞可能说:“我的记忆非常重要!所以我现在就要释放”,但是网络却可能说:“你的记忆是很重要,不过现在又其他更重要的记忆细胞,所以我给你的输出门赋予一个微小的数值,给其他门大数值,这样他们会胜出”。  LSTM单元的连接方式初看可能有些复杂,你需要一些时间去理解。但是当你分别考察各个部件的时候,会发现其结构其实跟普通的循环神经网络没啥两样——输入和循环权重流向所有的门,连接到自循环记忆细胞。  想要更深入地了解LSTM并认识整个架构,我推荐阅读:LSTM: A Search Space Odyssey和original LSTM paper。  词嵌入(Word Embedding)  图3:菜谱的二维词嵌入空间,这里我们局部放大了“南欧”的聚类群  想象"cat"和其他所有与"cat"相关联的词汇,你可能会想到"kitten","feline"。再想一些不那么相似,但是又比"car"要相似得多的,比如"lion","tiger","dog","animal"或者动词"purring","mewing","sleeping"等等。  再想象一个三维的空间,我们把词"cat"放在正中间。上面提到的词语当中,与"cat"相似的,空间位置也离得更近;比如"kitty","feline"就离中央很近;"tiger"和"lion"就稍微远一点;"dog"再远一点;而"car"就不知远到哪里去了。可以看图3这个词嵌入二维空间的例子。  如果我们我们用向量来代表空间里的每一个词,那么每个向量就由3个坐标构成,比如"cat"是(0, 0, 0),"kitty"可能是(0,1, 0,2, -0,3)而"car"则是(10, 0, -15)。这个向量空间,就是词嵌入空间,每个词对应的三个坐标可以用做算法的输入数据。  典型的词嵌入空间含有上千个词和上百个维度,人类是很难直观理解的,但是相似的词距离近这个规律仍然成立。对于机器来说,这是一种很好的词汇表征,可以提高自然语言处理能力。  如果你想要学习更多词嵌入的内容,以及如何应用于创建模型“理解”语言,推荐阅读:Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using Torch,作者:Soumith Chintala和Wojciech Zaremba。  编码-解码  让我们暂时停下自然语言处理,来想象一个西红柿,想象那些适合西红柿的配料或菜肴。如果你的想法和那些网上最常见的菜谱差不多,那你想到的可能是诸如奶酪和萨拉米;帕尔马干酪、罗勒、通心粉;或其他配料比如橄榄油、百里香和西芹等等。(换作中国人来想,肯定是鸡蛋)。这些配料主要都是意大利、地中海菜系。  还是那个西红柿,如果要吃墨西哥菜系,你想到的可能是豆子、玉米、辣椒、芫荽叶或鳄梨。  你刚才所想的,就是把词汇“西红柿”的表征变换成了新的表征:“墨西哥菜里的西红柿”。  “编码”(Encoder)做的是同样的事,它通过变换词汇的表征,把输入词汇逐个变换为新的“思维向量”。就像给“西红柿”加入了上下文“墨西哥菜”,这是“编码-解码”架构的第一步。  编码-解码架构的第二步是基于这样一个事实:不同的语种在词嵌入空间里,具有相似的几何结构,即便对同一个事物,描述用词完全不同。比如在德语里“猫”是"Katze",狗是"Hund",与英语截然不同,但是两个词之间的关系确实一样。Karze与Hund的关系,跟Car与Dog的关系完全一致,换言之,即使词汇本身不同,他们背后的“思维向量”确实一样的。当然也有些词汇很难用其他语言表达(比如中文里的“缘分”之类),但是这种情况比较稀罕,总体上是成立的。  基于以上思想,我们就可以构建解码网络了。我们把英语编码器产生的“思维向量”传递给德语解码器。德语解码器会把这些思维向量或关系变换映射到德语词嵌入空间里,然后就会产生一句话,保持英语句子里的关系。如此我们就有了一个能做翻译的网络,这个思想目前仍在发展,结果虽然不完美,但却在极快提高,不久就会成为翻译的最佳方法。大数据的发展,伴随的将是软件工程师的渐退,算法工程师的崛起_安防互联

  • 在美国服务器

    在美国服务器

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    当使用标准的 sleep方法时,当前线程会挂起等待。什么也不会做。实际上,标准的 sleep 过程中,当前线程也会返回一个 python 的解释器,可以操作现有的其他线程,但这是另一个话题了。  异步是怎么一回事?  在传统的顺序编程中, 所有发送给解释器的指令会一条条被执行。此类代码的输出容易显现和预测。 但是…  譬如说你有一个脚本向3个不同服务器请求数据。 有时,谁知什么原因,发送给其中一个服务器的请求可能意外地执行了很长时间。想象一下从第二个服务器获取数据用了10秒钟。在你等待的时候,整个脚本实际上什么也没干。如果你可以写一个脚本可以不去等待第二个请求而是仅仅跳过它,然后开始执行第三个请求,然后回到第二个请求,执行之前离开的位置会怎么样呢。就是这样。你通过切换任务最小化了空转时间。尽管如此,当你需要一个几乎没有I/O的简单脚本时,你不想用异步代码。  还有一件重要的事情要提,所有代码在一个线程中运行。所以如果你想让程序的一部分在后台执行同时干一些其他事情,那是不可能的。  准备开始  这是 asyncio 主概念最基本的定义:  协程— 消费数据的生成器,但是不生成数据。Python 2.5 介绍了一种新的语法让发送数据到生成器成为可能。我推荐查阅David Beazley “A Curious Course on Coroutines and Concurrency” 关于协程的详细介绍。  任务— 协程调度器。如果你观察下面的代码,你会发现它只是让 event_loop 尽快调用它的_step ,同时 _step 只是调用协程的下一步。  class Task(futures.Future):  def __init__(self, coro, loop=None):  super().__init__(loop=loop)  ...  self._loop.call_soon(self._step)  def _step(self):  ...  try:  ...  result = next(self._coro)  except StopIteration as exc:  self.set_result(exc.value)  except BaseException as exc:  self.set_exception(exc)  raise  else:  ...  self._loop.call_soon(self._step)  事件循环— 把它想成 asyncio 的中心执行器。  现在我们看一下所有这些如何融为一体。正如我之前提到的,异步代码在一个线程中运行。  从上图可知:  1.消息循环是在线程中执行.  2.从队列中取得任务.  3.每个任务在协程中执行下一步动作.  4.如果在一个协程中调用另一个协程(await ),会触发上下文切换,挂起当前协程,并保存现场环境(变量,状态),然后载入被调用协程.  5.如果协程的执行到阻塞部分(阻塞I/O,Sleep),当前协程会挂起,并将控制权返回到线程的消息循环中,然后消息循环继续从队列中执行下一个任务...以此类推.  6.队列中的所有任务执行完毕后,消息循环返回第一个任务.  异步和同步的代码对比  现在我们实际验证异步模式的切实有效,我会比较两段 python 脚本,这两个脚本除了 sleep 方法外,其余部分完全相同。在第一个脚本里,我会用标准的 time.sleep 方法,在第二个脚本里使用 asyncio.sleep 的异步方法。  这里使用 Sleep 是因为它是一个用来展示异步方法如何操作 I/O 的最简单办法。  使用同步 sleep 方法的代码:  import asyncio  import time  from datetime import datetime  async def custom_sleep():  print('SLEEP', datetime.now())  time.sleep(1)  async def factorial(name, number):  f = 1  for i in range(2, number+1):  print('Task {}: Compute factorial({})'.format(name, i))  await custom_sleep()  f *= i  print('Task {}: factorial({}) is {}\n'.format(name, number, f))  start = time.time()  loop = asyncio.get_event_loop()  tasks = [  asyncio.ensure_future(factorial("A", 3)),  asyncio.ensure_future(factorial("B", 4)),  ]  loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))  loop.close()  end = time.time()  print("Total time: {}".format(end - start))  脚本输出:  Task A: Compute factorial(2)  SLEEP 2017-04-06 13:39:56.207479  Task A: Compute factorial(3)  SLEEP 2017-04-06 13:39:57.210128  Task A: factorial(3) is 6  Task B: Compute factorial(2)  SLEEP 2017-04-06 13:39:58.210778  Task B: Compute factorial(3)  SLEEP 2017-04-06 13:39:59.212510  Task B: Compute factorial(4)  SLEEP 2017-04-06 13:40:00.217308  Task B: factorial(4) is 24  Total time: 5.016386032104492  使用异步 Sleep 的代码:  import asyncio  import time  from datetime import datetime  async def custom_sleep():  print('SLEEP {}\n'.format(datetime.now()))  await asyncio.sleep(1)  async def factorial(name, number):  f = 1  for i in range(2, number+1):  print('Task {}: Compute factorial({})'.format(name, i))  await custom_sleep()  f *= i  print('Task {}: factorial({}) is {}\n'.format(name, number, f))  start = time.time()  loop = asyncio.get_event_loop()  tasks = [  asyncio.ensure_future(factorial("A", 3)),  asyncio.ensure_future(factorial("B", 4)),  ]  loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))  loop.close()  end = time.time()  print("Total time: {}".format(end - start))  脚本输出:  Task A: Compute factorial(2)  SLEEP 2017-04-06 13:44:40.648665  Task B: Compute factorial(2)  SLEEP 2017-04-06 13:44:40.648859  Task A: Compute factorial(3)  SLEEP 2017-04-06 13:44:41.649564  Task B: Compute factorial(3)  SLEEP 2017-04-06 13:44:41.649943  Task A: factorial(3) is 6  Task B: Compute factorial(4)  SLEEP 2017-04-06 13:44:42.651755  Task B: factorial(4) is 24  Total time: 3.008226156234741  从输出可以看到,异步模式的代码执行速度快了大概两秒。当使用异步模式的时候(每次调用 await asyncio.sleep(1) ),进程控制权会返回到主程序的消息循环里,并开始运行队列的其他任务(任务A或者任务B)。  当使用标准的 sleep方法时,当前线程会挂起等待。什么也不会做。实际上,标准的 sleep 过程中,当前线程也会返回一个 python 的解释器,可以操作现有的其他线程,但这是另一个话题了。  推荐使用异步模式编程的几个理由  很多公司的产品都广泛的使用了异步模式,如 Facebook 旗下著名的 React Native 和 RocksDB 。像 Twitter 每天可以承载 50 亿的用户访问,靠的也是异步模式编程。所以说,通过代码重构,或者改变模式方法,就能让系统工作的更快,为什么不去试一下呢?IoT DDoS警报系统是如何帮助我们预测网络攻击的?_安防互联

    日前据报道,中国电信将扩大其在香港的数据中心,并在北美地区增加更多的网络接入线点(PoP),作为推动其更多国际业务发展的一部分。中国电信即将在香港将军澳的一个托管数据中心园区建成两个数据中心,并扩大在沙田的一个数据中心设施空间,本次项目由Global Switch公司负责。香港数据中心中国电信已经在美国的俄勒冈州和伊利诺伊州的第三方数据中心部署了网络设备,而在加拿大,目前提供来自魁北克的网络接入。趁热打铁中国电信是中国最大的固定电话运营商和第三大移动网络供应商。它还经营中国最大的光纤网络。作为其业务扩张的一部分,该公司将进军将军澳工业区的新数据中心园区,园区中的五个建筑可以提供高达4.5万平方米的白色机房空间,这个项目投资3.6亿美元,将成为香港规模最大的数据中心。中国电信将接管两个数据中心,计划在2017年第四季度开始运营。此次合作是中国电信与Global Switch公司以及达利科技于2017年4月宣布的合作伙伴关系时签定的。为了进一步扩大在香港的业务,中国电信正在把沙田的现有数据中心设施增加一层,预计于2017年4月开通运营。同时,中国电信美洲(CTA)公司已经在俄勒冈州希尔斯伯勒市的Viawest数据中心,伊利诺伊州奥罗拉的芝加哥商品交易所的数据中心,以及魁北克蒙特利尔的Cologix数据中心推出了三个新的PoP。CTA总裁Joe Han说:“中国电信为扩建沙田的数据中心设施来加强其香港数据中心的投资组合而感到自豪,并与Global Switch公司合作,在将军澳建设新的数据中心。同样,我们期待中国电信美洲分公司在俄勒冈州和伊利诺伊州的接入点,以及北美数据传输和端到端网络服务中发挥关键作用。中国电信对香港数据中心和北美市场的最新投资意味着我们的客户可以获得可靠,低延迟的全球连接,这将使他们能够快速灵活地部署应用程序。”安防互联专业提供香港服务器租用、便宜香港服务器租用、香港特价服务器租用、香港不限流量服务器租用、大带宽香港高速服务器租用。目前香港服务器数据中心已经接入电讯盈科、新世界、亚太环通、电信、香港电讯等近十家优质网络运营商线路,确保香港服务器在整个亚太区访问迅速稳定,此外香港服务器没有任何备案与相关限制,非常适用于外贸电子商务网站、金融股票交易平台、网页游戏、棋牌游戏应用等。安防互联拥有十年的香港数据中心管理运营经验,竭诚为广大用户提供完美的香港服务器租用托管解决方案。中国大数据在世界上处于第几方阵?_安防互联

    今日,GitHub 宣布与 Facebook 合作推出了 Atom-IDE —— 它包括一系列将类 IDE 功能带到 Atom 的可选工具包。  初次发布的版本包括更智能、感知上下文的自动完成;导航功能,如大纲视图和 goto-definition,以及其他有用的功能;还包括错误、警告提醒和格式化文档功能。  Atom-IDE 包括适用于 C#, Flow, Java, JavaScript, PHP, 和 TypeScript 语言的软件包,它们通过使用语言服务器的强大功能为你的代码和项目提供深度的语法分析。在社区的支持下,GitHub 还计划要扩展 Atom-IDE 可支持的语言数量,并可以运行和编辑应用程序,使用 Atom-IDE 成为一个真正的 IDE。  使用方法:  强烈建议使用 Atom Beta 1.21 版本,因为它包括必要的文件监控和过程控制,以确保底层语言服务器正常运行。  要使用 Atom-IDE 将需要安装至少两个软件包 —— Atom IDE 的用户界面和语言支持包  1、启动 Atom 的安装软件包对话框(设置视图:Install Packages and Themes)。  2、搜索并安装 atom-ide-ui 软件包以引入 IDE 用户界面。  3、安装您需要的 IDE 语言支持包,例如 ide-typescript。四分钟带你看完苹果2017秋季发布会_安防互联

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    升级HTTPS已经是大势所趋,但仍有大量互联网企业犹豫是否要全站升级HTTPS,本文梳理了全站升级HTTPS与部分升级HTTPS的优劣势对比,来判断是否真的有必要进行全站HTTPS升级。  HTTPS拥有更高的用户信息安全度  HTTPS主要通过在SSL上传输数据来区分HTTP,确保传输的数据在传输过程中被加密,只有相应站点服务器或用户浏览器接收时才能被解密,HTTPS通过这种方式避免了第三方拦截。  同时,HTTPS提供可信的服务器认证,这是一套黑客不能随意篡改的认证信息,使相关用户确定他们正与正确的服务器通信。没有全站升级HTTPS的网站使一些页面在HTTP中可用,而其他页面在HTTPS中可用,或在HTTPS中呈现HTML文档。  通过HTTP或不安全的CDN服务加载其他资源(例如JS或CSS文件)的网站也存在敏感用户信息暴露的风险。使整个站点只能通过HTTPS访问是防止这种风险最简单的方法。  网站存在HTTPS和HTTP两种协议时,跳转需对服务器进行了大量的重定向  仅部分升级为HTTPS的网站,网站内部的HTTP页面在错误的协议中请求页面时要求站点服务器触发301重定向,这是服务器上的漏洞,当这些重定向被触发时会减慢页面加载速度。  网站存在HTTPS和HTTP两种协议时,搜索可见性降低  运行部分升级HTTPS网站需要以HTTP和HTTPS两种方式管理整个网站,并且需要仔细、精确地控制重定向。网站很容易在两个协议中被一个或多个网页解析,导致搜索引擎抓取和索引出单个网页的两个版本,从而导致网页的搜索可见性降低(因为搜索引擎会认为这两个网页相互竞争)。  即使没有这种风险,搜索引擎有时会索引某些上文提及的错误协议的网页,从而对点击进入的用户进行不必要的重定向,反过来造成了不必要的服务器压力,稀释了搜索权限并减慢网页加载速度。  由于处理个人身份信息的网页大多会使用HTTPS,不可避免的会让一个网站同时拥有HTTPS和HTTP两种协议,因此选择全站HTTPS升级而不是仅仅升级个人身份信息网页将避免如上情况发生。  HTTPS与Google搜索可见度具有关联性  Google在2014年8月宣布在搜索结果中优先显示已升级HTTPS的网页。2015年,HTTPS和搜索结果显示优先级的相关性变得有统计学意义,SearchMetrics当时独立取证分析验证结果如下图:  搜索引擎优化后的HTTPS VS HTTP 网站的 SSL/TLS 加密排名  从上图可以看出,当一个网站完全升级到HTTPS后:HTTPS会向Google发送更高质量的网站信息。 上文描述过混合协议网站的漏洞,因此,选择将整个网站升级为HTTPS,而不是为个人身份信息专用网页保留HTTPS网页,会向公众表明该网站非常重视用户安全。  这意味着,是否全站升级HTTPS将影响用户对网站权威性的评估,同时拥有更高的搜索可见性。同时,HTTPS是使用HTTP / 2协议的先决条件,HTTP / 2协议仍在不断完善,预计在未来几年会出现爆炸性增长,因为该技术大大降低了页面负载时间和延迟,加快了HTTPS网页加载速度。  HTTPS可以更准确地传输引用字符串数据  HTTP网站经常被拒绝访问由HTTPS网站引用的字符串数据,因为HTTP网站不是HTTPS网站的数据发送目标网站。 另一方面,HTTPS网站会谨慎对待访问不安全网站获得的可识别信息,来避免引发不必要的故障。因此,HTTP网站的多次推荐访问最终会被网站分析错误地归类为直接访问。而全站升级HTTPS后,推荐访问中将会减少引荐来源为HTTP网址的字符串,使得网站分析更准确。  以上即为全站升级HTTPS网站的好处。保护关键数据抵御内部威胁 仅需5步_安防互联

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    无尺度网络(Scale Free Network),在网络理论中指的是一类有特定特征的网络。无尺度网络所具有的特征是:大部分节点只有极少的边连接,只有极小一部分节点有大量的边连接。这一小部分有着大量连接的节点在无尺度网络模型中被称为“关键节点”,关键节点承担整个网络的连通性,如果把整个网络的连通性作为评价标准,并且给每个节点都赋予一个权值用来衡量改节点为网络连通性所做的贡献,那么关键节点与普通节点的权值比一定十分大。由此我们得出,在无尺度网络中,失去一个乃至若干个普通节点,对网络的影响是极小的,而失去一个权值极大的关键节点或可对网络造成巨大影响。可以发现,无尺度网络所描述的模型和二八理论非常契合,20%的网络节点是极度重要的,因为他们支撑起了网络的骨架。从这个角度看,80%的网络节点显得并不那么重要。    进入21世纪之后,因特网蓬勃发展,因特网上所承载的信息以指数式的暴涨,承载这些信息的网页,也在短时间内迅速增长,资料显示网页以每年20%-30%的速率增长,直到2015年中国网页的数量已经突破了2000亿。许多网页之间是通过超链接形式相互跳转的,无尺度网络模型的研究人员对迅速增长的网页产生了兴趣,他们认为网页的增长,必然带来链接数的增长。他们抽取了一部分网页进行了研究,网页以及它们的超链接所组成的抽象网络呈现出无尺度网络模型的特征,及在一小部分网页,如某个门户网站的首页存在着极大量的超链接,而在大部分网页,称为终端网页,它们所拥有的超链接只有一小部分。这个发现让人们试图将无尺度网络模型引入当今的互联网体系研究当中。图1为无尺度网络模型示意图。      图一     既然网页群可以适用无尺度网络模型,那么对于互联网物理层的这些路由器、交换机以及数据中心,能否适应无尺度网络模型呢?很明显,以上这些网络的硬件设备承载着整个网络的信息传递,如果把交换机、路由器、数据中心都抽象为网络模型的节点,我们可以发现,大部分的路由器和交换机都只存在少数的网络连接,而一个数据中心因为它所承担的职能,往往拥有大量的网络拓扑连接,它与路由器交换机相比简直就是一个信息集散地。应用无尺度网络模型理论来描述这个抽象网络,数据中心就是拥有极大权值的“关键节点”,路由器、交换机则为普通节点。我们可以设想,某个网络拓扑中的某个路由器坏了,在没有及时处理的情况下,整个网络的信息流不会有太大影响,因为本来应该通过这个路由的信息或许可以绕路同样可以到达目的地。但是如果网络拓扑中的数据中心故障,你可以想象的是,由于数据中心拥有大量的连接,这种故障会造成大量连接失效,必然导致网络信息流大量停滞。在无尺度网络理论中,对网络的描述是:有很强的鲁棒性,但是面对协同攻击时极其脆弱,同时,理论也给出如何克服关键节点的弱点,即把连接适当的分散化,降低关键节点的集散性。但是同时又不能过度分散,这样会使“关键节点”的优点弱化。如何才能既增加其抗协同攻击的能力,又不过度减少其鲁棒性。这个问题的解决方案即可为数据中心的架构提供参考方案。笔者提出一种参考方案,即“蜂窝式的离散数据中心架构”,将传统的一个数据中心离散化,但离散的程度并不足以打消节点的鲁棒性,又能够大大加强其应对协同攻击的能力,称其为“亚离散化”。参考架构如图2所示:红色六边形为我们传统的数据中心,橙色六边形为次级中心,黄色六边形为第三级中心。低级数据中心数量比高级数据中心数量多,但容量来的小,图中黄色数据中心数量应该是最多的,但为了图例能更简洁的表达思想,并没有将实际数量描述出来,在传统的数据中心架构中,可能我们会设置一些备用的服务器,定期备份数据中心的数据来应对故障,在备份的过程中必然要消耗资源乃至停用部分服务器。离散的数据中心架构,核心数据库通过次级中心向外辐射,数据流流过次级中心时,次级中心即可备份,其次,若核心数据中心遇到协同攻击,由于次级中心的运作,也能保证信息流不受中断。      图2     从无尺度网络理论上看,这种架构将“关键节点”所具有的连接数“亚离散化”了,所谓“亚离散化”,从全局网络看“关键节点”依然具有极大量的连接数,它依然使网络拓扑具有很强的鲁棒性,但是从内部看,“关键节点”的连接被多级离散化了,这样就增加了它面对协同攻击的抵抗力。提高IT效率:利用自动化系统和服务器文档_安防互联

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    随着机器学习,大数据,云计算和NFV不断完善,数据中心网络性能也随之发展。亚马逊,谷歌,百度和腾讯等大型云服务提供商已更新提供IT服务的方式,使之功能更强大,速度更敏捷,灵活性更高。这敲响了传统运营商的警钟,AT&T技术与运营首席策略官John Donovan 表示,AT&T致力于成为“世界上最具侵略性的IT公司”。OTT产品在业界的应用已变得普遍,应用和服务开发都需要创新完善。 他表示:“厂商正在逐渐成为竞争对手,过去的竞争对手变为开源开发等领域的合作伙伴。整个行业的工作方式正在发生变化。我们在标准机构这个平台上共同管理,交流意见解决问题、制作产品。每个参与者都要在规则内,在竞争中合作。” 基于了未来发展和竞争现状,诸如AT&T这样的运营商已经拥抱NFV和分布式计算,以支持应用交付、机器学习和大数据分析来管理基础设施。这些演变需要在数据中心不断发展的前提下实现,以确保大型数据集和IO密集型工作负载的性能。 普通于云计算的企业工作负载是计算密集型的,但不一定是IO密集型。因此,使用NFV和云计算的通信应用程序需要更高要求的网络结构。运用NFV的运营商,需要收集大量在网络的虚拟和物理层的实时数据。 GlobalData首席分析师PeterJarich解释说:“我们致力于实现可以查找任何字节,操作,捕获,重写;通过网络端到端的每个数据包进行时间戳,对交换机中的缓冲进行连续的实时监控。” 性能杠杆:带宽速度 随着对海量数据传输和网络瞬间数据传输的研究逐渐深入,我们发现影响系统性能的原因有两个:原始吞吐量和延迟。 为了解决原始吞吐量的问题,大容量服务器正在重新定义数据中心内的架构和经济模型。我们对提高服务器速度进行投资,使之从10Gb / s提高到25Gb / s以上,提高组织带宽和消息速率升。跟10Gb / s的相比25Gb / s的带宽提高2.5倍,成本在1.3X到1.5X之间。 Gartner数据中心融合和数据中心实践副总裁兼分析师JoeSkorupa表示“从经济角度来看,此举意义重大,现行的25 Gb / s和50 Gb / s服务架构将转换为50 Gb / s和100 Gb / s的网络连接,与此同时光网络成本也在下降 。40Gb / s连接需要四条10 Gb / s的通道,今天的50Gb / s连接由25b / s链路即可,速度的提升意味着价格下降,因为交换机端口和光纤成本都会下降。“ 在数据中心互连方面,容量是影响性能的重要因素。例如,移动边缘计算正在成为趋势,因为运营商希望使用机器学习和人工智能来管理具有更多分布式节点的网络。 Jarich指出:“过去,每两百个基站都有一个EPC节点,所以在美国传统的分组核心中将有十几个站点。现在,您可能有成千上万的站点,因为用户需要更多的带宽将其链接到核心。如果我们要在数据中心的网络边缘实施大量的分析和控制,那么我们必须快速提升分析速度和控制的灵活度。” 降低延迟的架构 考虑到延迟的因素,内部数据中心拓扑也在变化,老式的三层设计被leaf-spine的设计所取代,这种设计方式专门用于大数据行业,如不断发展的电信数据中心。传统的三层模式由核心路由器,聚合路由器和接入交换机组成(+微信关注网络世界),通过冗余路径互连。但一般只有一个主要路由,只有在主要路由中断的情况下才启动备份路径。 下一代配置中设有两层leaf-spine。leaf层由连接到服务器,防火墙,负载平衡器和边缘路由器等设备的接入交换机组成。spine层由执行路由的骨干交换机组成。每个leaf交换机与每个spine交换机互连,构成网格拓扑,这意味着所有设备的距离包含了信息传播所需的可预测的延迟量。动态路由根据网络变化确定和调整最佳路径。 Skorupa说:“此举显着降低成本的同时提供了大量的横截面带宽,传输大量数据不成问题。我们相信很快也可以50 Gb / s服务器中得到应用。” 即使是在传输少量数据时,高速连接也十分重要。Skorupa解释说:“当您的工作负载传递少量延迟敏感的数据时,从10 Gb / s转为25 Gb / s就有了用武之地。 网络延迟可能只占用了百分之五的时间,但是在10Gb/ s连接线缆需要2.5%乃至更长的时间,转换为25 Gb /s意味着从一个节点到另一个节点的所需时间的缩短。所有的这些都使得这些新应用程序更加易于运转。” 从vSwitch卸载(offload) 影响分布式和虚拟化应用程序延迟的另一个问题是虚拟交换机(vSwitch)的性能不足。 Skorupa表示:“当您查看广域网优化和虚拟防火墙等服务时,推出了大量的开放源代码,这是vSwitch的一个性能问题。我们可以通过将一些交换功能迁移到网卡(NIC)中,或者购买更多的服务器,但这会对NFV的投资回报率产生负面影响。 offload的策略减轻了CPU的工作量。通过移动到支持高级内核旁路技术的技术栈实现最低延迟并显着提高数据传输速率。 消息加速软件等辅助技术有助于实现这一点,它可以降低总体延迟并最小化CPU工作负载来提高应用程序的性能。此外,数据平面开发套件(DPDK)提供了一个可编程架构,能够优化应用程序与NIC通信的数据路径。与此同时,它能够更快地处理数据包,这对处理大量以太网数据包处理或高消息速率的应用程序(如虚拟化网络功能)尤为有益。 Jarich表示:“运营商越来越乐于拥抱云计算,尤其是当他们搭建5G网络并具有较大工作量时。移动分布式计算的可带来更低的延迟,回程节省,更高的可管理性,因此深受运营商青睐。”Windows 9X电脑经常出现bluescreen蓝屏怎么办?_安防互联

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    今年第22号超强台风“山竹”于9月16日傍晚前后在台山到徐闻沿海地区登陆。强度预计为强台风或超强台风级(14—16级),或成为今年登陆中国的最强台风。三大运营商、铁塔为通信网络保驾护航 三大运营商和中国铁塔积极响应“破竹”,第一时间安排相应措施,为通信网络保驾护航。9月16日下午18时,广东联通已安排862台油机、光纤熔接机310台、OTDR280台等各类应急设备,并做好抢险救灾工作;超过532台应急抢修车辆,抢险救灾队伍4061人投入到当前的抢险救灾工作;全省应急通信保障车54辆全部部署到位;同时省市公司领导班子全部在单位值守,各级保障人员7*24小时应急值守。从广东移动了解到,各地移动应急通信保障人员已经全面进入防台风保通信一级响应状态,累计出动保障人员5074人次、抢修车辆1401台次、移动油机4221台次、应急通信车40台次,严阵以待、严防死守保通信。 中国电信广州公司投入保障人员共计620人,关键部门领导、防灾工作责任人全体取消休假,24小时待命。9月16日14时,中国电信广东公司安排1905台油机、164台卫星电话、450件救生衣等7710台/套/件各类应急物资做好抢险救灾工作;超过900台应急抢修车辆,抢险救灾队伍近5000人投入到当前的抢险救灾工作,特别是前置了410支队伍1840人到珠海、江门、阳江分公司开展救灾;全省37台各类应急通信保障车辆全部集结就绪,12台应急通信车分别抵达阳江、茂名、江门台山、湛江等重点保障场所;同时,落实战备应急通信备勤值班,确保20分钟内能够出动,前往救灾一线提供应急通信保障支撑。接到广东省公司调度令后,华南应急储备中心粤东仓库以及广州、深圳、东莞、佛山、清远、韶关、梅州、揭阳、中山、惠州、潮州等地市纷纷支援发电机、车辆、卫星电话以及代维队伍到重灾区,并星夜兼程,与“山竹”抢速度,提前到达目的地参与防风保障工作。山竹”来势汹汹,香港数据中心面临重大威胁 在“山竹”登陆前夕,香港天文台在呼吁市民采取防御措施的同时,也预计“山竹”可能会对供电系统造成影响,并将采取相关措施尽量维持可靠供电。而停电是IT设备以及数据中心的主要威胁之一,香港数据中心新天域互联首席运营官接受采访表示,公司的任务关键型数据中心的电气系统,冷却系统和备用柴油发电机均具有2N冗余,能有效应对停电情况发生。“我们的数据中心保证持续运行,数据中心负责人解释。“备用发电机现场有燃料储存,待机时可提供额外的燃料输送,以便在整个风暴期间支持服务器持续运行,有效避免因公用电力出现状况而导致损失。在数据中心发电领域,新天域互联数据中心拥有多台备用柴油发电机。其数据中心的发电机都经过精心设计和维护,可承受与风暴相关的雨水和停电的风险。“因此,易受自然灾害影响地区的IT服务公司应当制定相应的应急准备计划,帮助客户应对眼前的危机及其带来的后果。山竹”来势汹汹,但我们365天风雨不改,坚守工作岗位,保证服务器持续高效运行。”数据中心负责人表示。超强飓风来袭,美国公共云服务提供商未雨绸缪 无独有偶,我国此番遭遇超强台风“山竹”袭击的同时,美国周末也在应对名为佛罗伦萨的超强飓风的侵袭。飓风来袭。美国所有公共云服务提供商和美国大型技术公司都未雨绸缪,进行各种布局,以确保其建筑物足够坚固以应对飓风构成的威胁。数据中心正在为名为佛罗伦萨的飓风做好准备,因为它位于南卡罗来纳州和北卡罗来纳州,并在未来几天向弗吉尼亚州和马里兰州迁移。 像苹果、亚马逊、Facebook、谷歌、IBM和微软这样的公司都在美国受飓风影响的区域建有数据中心,但幸运的是,大多数数据中心处于相对内陆的地区,但仍无法避免潜在的风险。如果佛罗伦萨像长驱直入,那么即便内陆的数据中心也同样令人担忧。如今,许多企业和服务提供商已经与云公司一起备份了自己的内部部署数据中心数据,因此,如果上述所有公司都已经完成了其前期部署,那么他们可能就躲过一劫。但任何操作和备份计划,也将依赖于数据中心员工的工作情况,必须保证其员工能够正常开展工作。此外,数据中心公司及其最终客户将希望建筑硬化能够抵御雨水和潜在洪水的冲击,这与2012年纽约和新泽西受飓风桑迪影响建筑物的要求有所不同。 另外,油罐车无法为发电机输送柴油燃料,美国境内有几个数据中心失去了电力。其他数据中心不得不依靠备用电力长达一周。数据中心对于人们所依赖的互联网服务可能很重要,但在燃料交付和恢复供电方面,医院和政府机构将首先处于优先级。云数据备份即服务公司Druva的首席技术架构师W.Curtis Preston表示,塞翁失马焉知非福。飓风很可能为一些公司提供了一个审查其灾难恢复策略的大好机会。他说:“审查企业灾难准备计划是评估备份和恢复过程管理方式的理想时间,特别是在考虑自然灾害和其他灾难时。在灾难性的情况下,数据安全要得以保障,数据服务应继续提供。云计算非常容易实现这一目标,或者从重新升级系统中经历延长的停机时间。”Preston补充说:“如果数据中心发生故障,企业还可以在云中进行故障转移和启动工作负载,从而确保业务连续性。云服务在保护数据方面带来了一些挑战,然而,它们却可以简化流程,使得受灾企业能够尽快恢复业务。”温馨提醒 “山竹”虽已登陆,预警还远没有解除,要特别关注暴雨预警的变化及调整。台风登陆前是半个身躯上来,登陆后整个身躯上来,北风转南风,不但风依然狂,雨还更大了,所以要继续做好最高级别的风雨防御,留在安全的地方避风避雨,切勿冒险外出。另外,强降水易引发城乡积涝、局地山洪及山体滑坡等地质灾害,住在山区、土坡旁要特别留意。数据中心网络变得更快,更智能_安防互联

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    当使用标准的 sleep方法时,当前线程会挂起等待。什么也不会做。实际上,标准的 sleep 过程中,当前线程也会返回一个 python 的解释器,可以操作现有的其他线程,但这是另一个话题了。  异步是怎么一回事?  在传统的顺序编程中, 所有发送给解释器的指令会一条条被执行。此类代码的输出容易显现和预测。 但是…  譬如说你有一个脚本向3个不同服务器请求数据。 有时,谁知什么原因,发送给其中一个服务器的请求可能意外地执行了很长时间。想象一下从第二个服务器获取数据用了10秒钟。在你等待的时候,整个脚本实际上什么也没干。如果你可以写一个脚本可以不去等待第二个请求而是仅仅跳过它,然后开始执行第三个请求,然后回到第二个请求,执行之前离开的位置会怎么样呢。就是这样。你通过切换任务最小化了空转时间。尽管如此,当你需要一个几乎没有I/O的简单脚本时,你不想用异步代码。  还有一件重要的事情要提,所有代码在一个线程中运行。所以如果你想让程序的一部分在后台执行同时干一些其他事情,那是不可能的。  准备开始  这是 asyncio 主概念最基本的定义:  协程— 消费数据的生成器,但是不生成数据。Python 2.5 介绍了一种新的语法让发送数据到生成器成为可能。我推荐查阅David Beazley “A Curious Course on Coroutines and Concurrency” 关于协程的详细介绍。  任务— 协程调度器。如果你观察下面的代码,你会发现它只是让 event_loop 尽快调用它的_step ,同时 _step 只是调用协程的下一步。  class Task(futures.Future):  def __init__(self, coro, loop=None):  super().__init__(loop=loop)  ...  self._loop.call_soon(self._step)  def _step(self):  ...  try:  ...  result = next(self._coro)  except StopIteration as exc:  self.set_result(exc.value)  except BaseException as exc:  self.set_exception(exc)  raise  else:  ...  self._loop.call_soon(self._step)  事件循环— 把它想成 asyncio 的中心执行器。  现在我们看一下所有这些如何融为一体。正如我之前提到的,异步代码在一个线程中运行。  从上图可知:  1.消息循环是在线程中执行.  2.从队列中取得任务.  3.每个任务在协程中执行下一步动作.  4.如果在一个协程中调用另一个协程(await ),会触发上下文切换,挂起当前协程,并保存现场环境(变量,状态),然后载入被调用协程.  5.如果协程的执行到阻塞部分(阻塞I/O,Sleep),当前协程会挂起,并将控制权返回到线程的消息循环中,然后消息循环继续从队列中执行下一个任务...以此类推.  6.队列中的所有任务执行完毕后,消息循环返回第一个任务.  异步和同步的代码对比  现在我们实际验证异步模式的切实有效,我会比较两段 python 脚本,这两个脚本除了 sleep 方法外,其余部分完全相同。在第一个脚本里,我会用标准的 time.sleep 方法,在第二个脚本里使用 asyncio.sleep 的异步方法。  这里使用 Sleep 是因为它是一个用来展示异步方法如何操作 I/O 的最简单办法。  使用同步 sleep 方法的代码:  import asyncio  import time  from datetime import datetime  async def custom_sleep():  print('SLEEP', datetime.now())  time.sleep(1)  async def factorial(name, number):  f = 1  for i in range(2, number+1):  print('Task {}: Compute factorial({})'.format(name, i))  await custom_sleep()  f *= i  print('Task {}: factorial({}) is {}\n'.format(name, number, f))  start = time.time()  loop = asyncio.get_event_loop()  tasks = [  asyncio.ensure_future(factorial("A", 3)),  asyncio.ensure_future(factorial("B", 4)),  ]  loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))  loop.close()  end = time.time()  print("Total time: {}".format(end - start))  脚本输出:  Task A: Compute factorial(2)  SLEEP 2017-04-06 13:39:56.207479  Task A: Compute factorial(3)  SLEEP 2017-04-06 13:39:57.210128  Task A: factorial(3) is 6  Task B: Compute factorial(2)  SLEEP 2017-04-06 13:39:58.210778  Task B: Compute factorial(3)  SLEEP 2017-04-06 13:39:59.212510  Task B: Compute factorial(4)  SLEEP 2017-04-06 13:40:00.217308  Task B: factorial(4) is 24  Total time: 5.016386032104492  使用异步 Sleep 的代码:  import asyncio  import time  from datetime import datetime  async def custom_sleep():  print('SLEEP {}\n'.format(datetime.now()))  await asyncio.sleep(1)  async def factorial(name, number):  f = 1  for i in range(2, number+1):  print('Task {}: Compute factorial({})'.format(name, i))  await custom_sleep()  f *= i  print('Task {}: factorial({}) is {}\n'.format(name, number, f))  start = time.time()  loop = asyncio.get_event_loop()  tasks = [  asyncio.ensure_future(factorial("A", 3)),  asyncio.ensure_future(factorial("B", 4)),  ]  loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))  loop.close()  end = time.time()  print("Total time: {}".format(end - start))  脚本输出:  Task A: Compute factorial(2)  SLEEP 2017-04-06 13:44:40.648665  Task B: Compute factorial(2)  SLEEP 2017-04-06 13:44:40.648859  Task A: Compute factorial(3)  SLEEP 2017-04-06 13:44:41.649564  Task B: Compute factorial(3)  SLEEP 2017-04-06 13:44:41.649943  Task A: factorial(3) is 6  Task B: Compute factorial(4)  SLEEP 2017-04-06 13:44:42.651755  Task B: factorial(4) is 24  Total time: 3.008226156234741  从输出可以看到,异步模式的代码执行速度快了大概两秒。当使用异步模式的时候(每次调用 await asyncio.sleep(1) ),进程控制权会返回到主程序的消息循环里,并开始运行队列的其他任务(任务A或者任务B)。  当使用标准的 sleep方法时,当前线程会挂起等待。什么也不会做。实际上,标准的 sleep 过程中,当前线程也会返回一个 python 的解释器,可以操作现有的其他线程,但这是另一个话题了。  推荐使用异步模式编程的几个理由  很多公司的产品都广泛的使用了异步模式,如 Facebook 旗下著名的 React Native 和 RocksDB 。像 Twitter 每天可以承载 50 亿的用户访问,靠的也是异步模式编程。所以说,通过代码重构,或者改变模式方法,就能让系统工作的更快,为什么不去试一下呢?IoT DDoS警报系统是如何帮助我们预测网络攻击的?_安防互联

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    日前据报道,中国电信将扩大其在香港的数据中心,并在北美地区增加更多的网络接入线点(PoP),作为推动其更多国际业务发展的一部分。中国电信即将在香港将军澳的一个托管数据中心园区建成两个数据中心,并扩大在沙田的一个数据中心设施空间,本次项目由Global Switch公司负责。香港数据中心中国电信已经在美国的俄勒冈州和伊利诺伊州的第三方数据中心部署了网络设备,而在加拿大,目前提供来自魁北克的网络接入。趁热打铁中国电信是中国最大的固定电话运营商和第三大移动网络供应商。它还经营中国最大的光纤网络。作为其业务扩张的一部分,该公司将进军将军澳工业区的新数据中心园区,园区中的五个建筑可以提供高达4.5万平方米的白色机房空间,这个项目投资3.6亿美元,将成为香港规模最大的数据中心。中国电信将接管两个数据中心,计划在2017年第四季度开始运营。此次合作是中国电信与Global Switch公司以及达利科技于2017年4月宣布的合作伙伴关系时签定的。为了进一步扩大在香港的业务,中国电信正在把沙田的现有数据中心设施增加一层,预计于2017年4月开通运营。同时,中国电信美洲(CTA)公司已经在俄勒冈州希尔斯伯勒市的Viawest数据中心,伊利诺伊州奥罗拉的芝加哥商品交易所的数据中心,以及魁北克蒙特利尔的Cologix数据中心推出了三个新的PoP。CTA总裁Joe Han说:“中国电信为扩建沙田的数据中心设施来加强其香港数据中心的投资组合而感到自豪,并与Global Switch公司合作,在将军澳建设新的数据中心。同样,我们期待中国电信美洲分公司在俄勒冈州和伊利诺伊州的接入点,以及北美数据传输和端到端网络服务中发挥关键作用。中国电信对香港数据中心和北美市场的最新投资意味着我们的客户可以获得可靠,低延迟的全球连接,这将使他们能够快速灵活地部署应用程序。”安防互联专业提供香港服务器租用、便宜香港服务器租用、香港特价服务器租用、香港不限流量服务器租用、大带宽香港高速服务器租用。目前香港服务器数据中心已经接入电讯盈科、新世界、亚太环通、电信、香港电讯等近十家优质网络运营商线路,确保香港服务器在整个亚太区访问迅速稳定,此外香港服务器没有任何备案与相关限制,非常适用于外贸电子商务网站、金融股票交易平台、网页游戏、棋牌游戏应用等。安防互联拥有十年的香港数据中心管理运营经验,竭诚为广大用户提供完美的香港服务器租用托管解决方案。中国大数据在世界上处于第几方阵?_安防互联

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    今日,GitHub 宣布与 Facebook 合作推出了 Atom-IDE —— 它包括一系列将类 IDE 功能带到 Atom 的可选工具包。  初次发布的版本包括更智能、感知上下文的自动完成;导航功能,如大纲视图和 goto-definition,以及其他有用的功能;还包括错误、警告提醒和格式化文档功能。  Atom-IDE 包括适用于 C#, Flow, Java, JavaScript, PHP, 和 TypeScript 语言的软件包,它们通过使用语言服务器的强大功能为你的代码和项目提供深度的语法分析。在社区的支持下,GitHub 还计划要扩展 Atom-IDE 可支持的语言数量,并可以运行和编辑应用程序,使用 Atom-IDE 成为一个真正的 IDE。  使用方法:  强烈建议使用 Atom Beta 1.21 版本,因为它包括必要的文件监控和过程控制,以确保底层语言服务器正常运行。  要使用 Atom-IDE 将需要安装至少两个软件包 —— Atom IDE 的用户界面和语言支持包  1、启动 Atom 的安装软件包对话框(设置视图:Install Packages and Themes)。  2、搜索并安装 atom-ide-ui 软件包以引入 IDE 用户界面。  3、安装您需要的 IDE 语言支持包,例如 ide-typescript。四分钟带你看完苹果2017秋季发布会_安防互联

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    存储仍然是企业云的主要应用,但其作为大量数据的低成本数据仓库的日子即将结束。展望未来,企业应该在云中采用扩大的数据阵列存储选项,其中大部分面向高度针对性的工作负载。  根据调研机构451 Research公司的报告,随着供应商将竞争环境从虚拟机转移到对象存储,云存储总体定价将继续下降。在过去一年中,对象存储定价下降了14%,而虚拟机成本下降了5%。这种趋势是由许多因素驱动的,其中包括云原生的存储解决方案的日益普及,以及对象存储本身正在迅速成为主流企业选项。同样,顶级云计算提供商也热衷于在计算和存储方面保持市场竞争优势,并且可能会在关键数据库服务的定价进行激烈的竞争。  云存储解决方案日趋多样化  根据备份厂商Zetta公司最近的研究报告,迁移到云端的数据仍然主要集中在存储相关应用程序(如灾难恢复和存档)上。在对385名IT专业人士的进行的调查显示,灾难恢复排在第一位,占受访者的36%,而文件共享,备份和一般存储则排在第二位,占受访者的30%左右。而降低成本仍然是采用云存储的最常见原因,其他诸如速度和管理简单性等因素也成为关键因素。  云存储也正在进入领先的企业系统和平台,为用户提供了一个结合低成本,高规模和广泛的数据可用性的综合解决方案。Oracle公司最近将自己的存储云连接到ZFS存储设备,为组织提供了融合内部部署和面向云数据的方式,而无需昂贵的网关或云访问许可证。以这种方式,用户可以每月每GB的方式支付入站和出站数据的费用,同时获得智能自动化,全闪存存储池和云规模数据保护等高级功能。  最近的技术发展也使企业更容易在多个第三方云中建立集成存储解决方案。开源存储管理商NextCloud公司最近增加了Sia公司提供的一个区块链解决方案,允许组织使用几乎任何提供商构建加密的分布式存储池。虽然区块链通常用作数字货币的在线分类帐,但在非财务环境中也具有广泛的应用,数据的真实性仍然是首要任务。与亚马逊S3等领先存储解决方案相比,Sia公司认为可以将云存储成本降低到原来的1/10。  显然,随着企业通过诸如物联网和大数据分析等方式转型到数字服务模式,云计算将被证明是宝贵的资产。即使仅仅在未来几年生成的数据,也许只有一小部分值得保存,但它的数据仍然大幅度增长,只能通过基于云计算的低成本解决方案来容纳。  但要注意的是,存储数据只是方案的一部分。企业还将需要越来越复杂的定位,转移和共享所有这些信息的技术和手段。  即使在云端,静态数据的价值与动态的数据之间存在很大的差异。混合云的容量扩展与功能添加_安防互联

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    现在,甄别和控制网络虚假信息传播已经成为一个世界性话题.虚假信息不仅令我国网络空间深受其扰,一些西方国家也日益意识到它的危害.随着人工智能的不断发展,如何通过人工智能能够更有效地甄别虚假和低俗内容并控制其传播,是当前业界和学界要重点研究的问题.  数字化信息时代,人人都是通讯员,个个都是记者,网民可以通过贴文、微博等形式提供在网络上自由发布信息.而网络的匿名性又使得发布网络虚假信息承担责任的风险降低,这些都促使了网络虚假信息肆虐.   虚假信息及低俗内容,在互联网环境中跨地域大规模快速传播的现象,主要出现在拥有海量用户的互联网应用平台产生以后.每个用户都可以在这个平台上发布信息,并在平台内部和平台之间快速传播信息.在一定的利益动机和社会心理机制作用下,一些平台用户试图发布虚假信息及低俗内容谋取各种利益.由于这类信息和内容往往流传甚快甚广,使得社会原有的甄别及防范机制难以及时做出反应.  传播虚假信息主要有三大危害:一是破坏市场诚信环境;二是虚假信息经过发酵传播会破坏市场正常运行机制;三是在市场特殊环境下,一则虚假信息可能在舆论环境中产生蝴蝶效应,渲染恐慌情绪.  如何甄别虚假和低俗内容?采用人工智能是个好办法  人工智能在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视.并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用.那么,针对网络虚假信息传播,究竟如何更好地掌握规律、制定规则,给算法提供正确指引,让人工智能能够更有效地甄别虚假信息并控制其传播呢?  首先,我们需要更全面地梳理和分析产生虚假和低俗内容的利益结构和动机,分析各类利益主体制造和传播虚假及低俗内容的行为特点,如谋求政治利益和谋求经济利益的行为主体,在制造和传播虚假及低俗内容的行为方面有哪些异同.通过这些分析,为建立模型提供依据.  其次,可以通过对网络平台上虚假及低俗内容传播者生产的内容进行文本分析,对其传播行为进行跟踪研究,以掌握其心理特征及行为特征,支持识别模型的构建.  此外,还可以通过对人们网络信息接收和接受的心理特征及行为的分析,建立模型,探索如何通过算法干预这一过程,阻断虚假及低俗内容的传播,减低其传播效果.  【51CTO原创稿件,合作站点转载请注明原文作者和出处为51CTO.com】搜索趋势/百度指数 购物趋势/淘宝指数 /微信指数_安防互联

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    《网络安全法》正式实施前后,像一场寒流,席卷了整个大数据行业。首先,3万多家做数据接口的公司可能直接关门。其次,新三板上市的数据堂公司,另外还有14家数据型的公司,被介入查封。再次,2017年5月20号左右,最高人民法院和最高人民检察院出台了一个《关于打击倒卖公民隐私数据的办法》,此办法将让很多做大数据营销的公司在法律上出现一些障碍。数据行业进入整肃期,而新的规则尚没有头绪。大数据乱相 对数据行业感到忧虑的不仅仅是龚才春,他的朋友张函同样如此。张函在数据公司宁芙科技工作,这家公司由最早的数据公司百分点公司分化而来。通过一些技术手段,宁芙科技隐去了一些数据中关键信息,比如应用虚拟电话号码。这种做法让其避免了5月底的一场磨难。长久以来,网络上个人信息的泄露事件频频发生,引发网民担忧,去年11月,主管部门《中华人民共和国网络安全法》针对性地应运而生。经过半年多时间征询、探讨和修改,今年6月正式实施。这个法律的实施,带来的最直观改变是数据中心安全性在加强,数据中心加强了机房安全设备,增加一些防火墙,解决个裸机和网上裸奔状态。但是,整个数据交易市场却迅速显现休克状态。《网络安全法》实施一个月以来,数据交易层面,因为上游主管部门的重拳出击,15家数据公司被查,有的是被带去问话,有些被要求交待问题,比如数据堂、聚信立等公司高管被带去问话,整个公司业务呈收缩状态。随之而起,下游数据需求方感到客户开发受到严重影响。一位在天猫、京东做数码产品营销的人告诉腾讯科技,“电商营销一天一个人得打几百个电话,这些电话怎么来?以前可以从工商局等地方拿到针对性数据,现在根本就拿不到。”数据和隐私泄露问题得到一定程度遏制。影响最严重的是一些正在融资的数据公司。《网络安全法》实施前后,有一家数据公司估值从20多个亿直接掉到了7个亿。这些代表着资本市场对于现在大数据业务的热情在猛烈降温。当然,《网络安全法》并未对泛滥流动的数据实现一刀切。仔细研读《网络安全法》,它给数据交易留了一个口子。数据一般不能直接交易,涉及到个人隐私时,需要经过脱敏,不可还原。只有达到这样条件,方可被交易。尽管如此,龚才春感受到的是诸种不便。“我创业是在人力资源行业,尤其是征信项目,我们确实需要很多数据,包括公安、法院、银行、证券和运营商等,我们对这些数据接口存在一定依赖性。可是现在,这些接口很多都是断裂的。”下一步具体该怎么办?怎么引导数据有效地流通起来?数据只有流通起来,才会有更大用处。但是,如何有序地、安全地让流通起来,发挥更大作用,目前没人知道该如何入手。很多细节需要探讨。目前,交易最活跃的数据在征信、电商、营销等几个行业。但是,《网络安全法》出来之后,这些行业的数据都可以定位到个人,比如通过手机号、地址,或者设备号。如果严格守法,这些都有可能被追究。关于这一点,不同主管单位之间也存在矛盾。5月底,阿里巴巴的菜鸟网络和顺丰之间出现一个数据断接,引起大探讨。实情是,顺丰的数据给了阿里巴巴,阿里巴巴没有把利益给到顺丰。在顺丰想做电商的时候,客户的相关数据就成为双方争夺的资源。从《网络安全法》来看,“顺丰把数据给阿里巴巴,按照法律规定,这是违法的,里面有公民隐私数据。”龚才春分析道。但是,紧接着,6月初,国家邮政局又出面称,顺丰要和阿里巴巴打通数据,否则在淘宝上一天很多用户看不到自己物流的状况。“产生冲突了,公安部和邮政局在打架。”龚才春说。管理有待理顺 大数据随着人工智能的风口而更加火热,但是,具体到大数据采集、分析、流通、交易环节,国内许多未理顺的环节让人不得不生出疑问,人工智能就执行层面而言,在中国还是非常遥远之事。《网络安全法》实施,掀起整治风暴之前,数据交易以一种粗犷、地下方式存在着,有很多不规范之处。数据产生于公安、法院、银行、证券和运营商等等。国内大数据交易中心所交易的数据都是上述机构所产生数据。这次被官方查处一些数据公司,主要问题是私下交易上述数据而没有得到当事人的授权。操作手法并不复杂。一般是数据公司找到数据接口提供方,开通数据接口API服务,可能每条花费两毛钱,转手加一毛售出。据业内人士称,“有些公司一年能赚几十个亿。”一方面,来自于公共服务部门的数据占据主体。这些数据通过一些官方认可、拥有资质的公司,比如国政通进行售卖,属合法合规,如果有人接过数据再加工处理售卖,是否违法解释权规主管部门。另一方面,一些民营企业和互联网公司自身拥有的数据,都很好地保护起来,成为公司核心资产,很少流出来。比如招聘网站上面的简历,很难成批收集。这两种原因导致上游数据资源相对匮乏,进而影响到中间交易环节中数据交易中心形同虚设。国内“呼声最大的,雷打得最响”的贵阳大数据交易中心,业务并不活跃。国内其它数据中心,遍布广东、福建、湖北、山东、浙江等地,收费模式不外乎吸收会员收取会员费,或者是靠撮合交易提成佣金,都活得很艰苦。有些数据中心干脆做些培训业务。“真正掌握很多数据的是大公司,像电信运营商、大银行和互联网巨头们,它们之间是很难合作。”龚才春判断,原因是容易在某个领域产生竞争。以美国来说,用于公共事务的数据和个人隐私数据分开。大规模的数据治理起源于20世纪以来的政府信息化管理。比如1929年由胡佛倡导,在美国建立的非电子化犯罪信息记录系统。20世纪60年代,美国开始建立全国统一的犯罪信息系统,这些数据的用途超出了犯罪记录查询,对劳动力市场甄选工作、福利计划执行都有巨大帮助,从面成为政府治理手段的基石。龚才春认为国内的遗憾在于数据管理远远未跟上时代发展步伐。“国外有一些大的机构和政府现在会设置一个岗位叫首席隐私官。”首席隐私官会从数据产生的源头,数据流通的各个环节,包括最后数据形成的报告或者是形成的产品,从各个环节把控数据隐私,保障各个环节泄露出去都不会定位到个人,保护个人隐私。做到了这些,“反而加速数据流动”。现实问题是,如果数据没有流畅的通道流通,畸形发展的结果是最终变成信息孤岛。如果有数据的流通,很多行业会发展的更健康。眼下一个实例是直播,经过去年的热火之后,行业萎靡非常快。去年代表性公司映客,已经到了与公关公司合并发展的地步。表面上看,直播走向萎靡,是失宠于资本,真正原因是2015年至今,直播行业限入同质化竞争,未能拿到有效的大数据进行耕细化运作。直播概念兴起,捧红了一部分主播,但是后来跟进者众多,如何进行个性化精细运作就成为关键。以往的客户导流,在经历过最初的大水漫灌之后,“没有大数据支撑,用户没有根据年龄、地域、性别和爱好等区分,就是一个粗犷数据导量。”但是,美国的Facebook和谷歌并不是这么做的。这两家公司把直播和用户数据匹配,力争让用户接触到自己喜欢的内容。作为创业型公司,宁芙科技应对之策是通过一些激励手段吸引C端用户,授权允许宁芙获得数据后进行加工处理。另一方面,宁芙科技将数据挖掘和整理朝汽车行业深耕,想通过数据方面的服务解决汽车厂商的问题。龚才春则认为,从人力资源领域切入大数据非常有价值,一个人的职场数据是其最重要的也最有价值的数据,对于个人征信、金融风控、企业招聘都有非常重要的参考价值。为了保证数据的安全,防止隐私数据泄露,龚才春还购买了若干服务器放在办公室,让隐私数据实现与外网的物理隔离。很多人没有注意到,《网络安全法》第十八条也要求大家促进公共数据资源开放,但由于“不作为”或不惹事意识,《网络安全法》正式实施后实际上关闭了很多公共数据资源,使真正合法的公共数据资源的获取更困难。龚才春担心经过此轮整肃,大数据有可能会像当年网格计算一样不再成为一个行业主流热点,又或者像O2O一样,火过一阵后,实际上并没有留下什么。中国电信扩建在香港的数据中心,并在美国增加PoP_安防互联

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    从 Software Collections、EPEL 和 Remi 获得可靠的 CentOS 新版软件。  在 Red Hat 企业 Linux(RHEL) 上,提供那些早已老掉牙的软件已经是企业级软件厂商的传统了。这倒不是因为他们懒,而确实是用户需要。很多公司像看待家具一样看待软件:我买一张桌子,能用一辈子,软件不应该也这样吗?  CentOS 作为 RHEL 的复制品有着同样的遭遇。虽然 Red Hat 还在为这些被厂商抛弃的过时软件提供支持、修补安全漏洞等,但如果你的应用依赖新版软件,你就得想办法了。 我在这个问题上不止一次碰壁。 LAMP 组合里任一个组件都需要其它所有组件能与其兼容,这有时就显得很麻烦。 比如说去年我就被 RHEL/CentOS 折腾得够呛。REHL/CentOS 第 6 版最高支持 PHP 5.3 ,第 7 版支持到 PHP 5.4 。而 PHP 5.3 早在 2014 年 8 月就到达 EOL(End Of Life) ,不再被厂商支持了, PHP 5.4 的 EOL 在 2015 年 9 月, 5.5 则是 2016 年 7 月。 有太多古老的软件版本,包括 MySQL、Python 等,它们应该像木乃伊一样被展示在博物馆里,但它们却活在你的系统上。  那么,可怜的管理员们该怎么办呢?如果你跑着 RHEL/CentOS ,那应该先试试 Software Collections,因为这是 Red Hat 唯一支持的新软件包源。 Software Collections 为 CentOS 设立了专门的仓库,安装和管理都和其它第三方仓库一样。但如果你用的是 RHEL 的,情况就有点不同了,具体请参考 RHEL 的解决方法。Software Collections 同样支持 Fedora 和 Scientific Linux 。  安装 Software Collections  在 CentOS 6/7 上安装 Software Collections 的命令如下:  $ sudo yum install centos-release-scl  centos-release-scl-rh 可能作为依赖包被同时安装。  然后就可以像平常一样搜索、安装软件包了:  $ yum search php7  [...]  rh-php70.x86_64 : Package that installs PHP 7.0  [...]  $ sudo yum install rh-php70  最后一件事就是启用你的新软件包:  $ scl enable rh-php70 bash  $ php -v  PHP 7.0.10  此命令会开启一个新的 bash 并配置好环境变量以便运行新软件包。 如果需要的话,你还得安装对应的扩展包,比如对于 Python 、PHP、MySQL 等软件包,有些配置文件也需要修改以指向新版软件(比如 Apache )。  这些 SCL 软件包在重启后不会激活。SCL 的设计初衷就是在不影响原有配置的前提下,让新旧软件能一起运行。不过你可以通过 ~/.bashrc 加载 SCL 提供的 enable 脚本来实现自动启用。 SCL 的所有软件包都安装在 /opt 下, 以我们的 PHP 7 为例,在 ~/.bashrc 里加入一行:  source /opt/rh/rh-php70/enable  以后相应的软件包就能在重启后自动启用了。有新软件保驾护航,你终于可以专注于自己的业务了。  列出可用软件包  那么,到底 Software Collections 里都是些什么呢? centos-release-scl 里有一些由社区维护的额外的软件包。除了在 CentOS Wiki 查看软件包列表外,你还可以使用 Yum 。我们先来看看安装了哪些仓库:  $ yum repolist  [...]  repo id repo name  base/7/x86_64 CentOS-7 - Base  centos-sclo-rh/x86_64 CentOS-7 - SCLo rh  centos-sclo-sclo/x86_64 CentOS-7 - SCLo sclo  extras/7/x86_64 CentOS-7 - Extras  updates/7/x86_64 CentOS-7 - Updates  Yum 没有专门用来打印某一个仓库中所有软件包的命令,所以你得这样来: (LCTT 译注:实际上有,yum repo-pkgs REPO list,需要 root 权限,dnf 同)  $ yum --disablerepo "*" --enablerepo centos-sclo-rh \  list available | less  --disablerepo 与 --enablerepo 选项的用法没有详细的文档,这里简单说下。 实际上在这个命令里你并没有禁用或启用什么东西,而只是将你的搜索范围限制在某一个仓库内。 此命令会打印出一个很长的列表,所以我们用管道传递给 less 输出。  EPEL  强大的 Fedora 社区为 Feora 及所有 RHEL 系的发行版维护着 EPEL:Extra Packages for Enterprise Linux 。 里面包含一些最新软件包以及一些未被发行版收纳的软件包。安装 EPEL 里的软件就不用麻烦 enable 脚本了,直接像平常一样用。你还可以用 --disablerepo 和 --enablerepo 选项指定从 EPEL 里安装软件包:  $ sudo yum --disablerepo "*" --enablerepo epel install [package]  Remi Collet  Remi Collet 在 Remi 的 RPM 仓库 里维护着大量更新的和额外的软件包。需要先安装 EPEL ,因为 Remi 仓库依赖它。  CentOS wiki 上有较完整的仓库列表:更多的第三方仓库 ,用哪些,不用哪些,里面都有建议。当CDN遇上对象存储:完美!_安防互联

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    2018中国区块链技术暨应用大会于3月2日-3日在北京成功举办,在会上记者了解到基于P2P分布式存储系统的区块链技术正在兴起,引起了业界的广泛关注。 P2P分布式存储系统,在全球存储支持方面,实现了一种新的无中心化基于内容寻址的全球内容存储网络,提供上百亿文件跨对等网的共享和传输,改变数据的存储模式,最大化数字信息存储访问的性能。作为未来互联网的基础存储层,它具有很好的扩展性、多副本存储支持保证数据高可用性、内容不可追溯性、极大保护用户的隐私。目前技术能够较为成熟的应用在社交媒体平台,提供P2P的社交媒体平台。在P2P社交媒体平台中没有服务器的概念,所有网络数据都被分散在各个用户的电脑中,任何人都只需要一对非对称密钥,就能发布自己的站点。所有人都可以通过发布者公布出的站点私钥在P2P 网络中找到发布者的电脑,直接从中下载站点的数据。越来越多人访问后,发布者的站点就会被多台电脑保存,那些访问过网站的电脑就会开始为站点做种子,就像大众熟知的BT 种子一样,站点的内容就这样在无数台电脑中存续。 基于P2P技术架构的区块链平台能够提供最核心的区块链的功能模块,在合约层:基于多语言的智能合约平台;在共识层:基于fast paxos的PoS共识算法。据了解,目前这项热门区块链技术已经由波场TRON 等项目率先铺设,该技术的前景可期,有望得到更广泛的应用。安防互联提供香港区块链平台服务器租用欢迎广大用户联系24小时在线客服租用三大配置随心选 为确保顺利租用 下单前请务必及时联系客服大数据时代,传统数据中心转型什么最重要?_安防互联