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    随着互联网应用的不断更新进步,数据中心流量正在高速增长,随之带来的是数据中心对高速率光模块产品的强劲需求。近日,腾讯联合思科、Keysight(Ixia)、罗森伯格、以及众多知名的光模块厂商在北京组织举行了 “400G光模块互联互通组网性能测试”,据了解这是国内首次数据中心400G组网测试。近年来数据中心市场继续保持高速增长,大量新增与改造数据中心建设刺激了光模块市场需求,光模块市场规模不断扩大。作为数据中心交换机互联技术,光模块经历了10G->40G->100G的变迁,目前新建或改造数据中心较多的应用40G和100G光模块。流量的增大驱动数据中心对高速率光模块的需求量更大、性能要求更高,也因此驱动着光模块的更新换代,目前各厂商均在大力进行400G研发量产。2018年10月,中国信通院发布《2018年数据中心白皮书》,其中预计2019年400G光模块将规模化部署。 业界认为,400G光模块互联互通组网性能测试的举行,不仅为数据中心400G技术的后续引入提供了基础数据,也通过组网测试,性能评估、优化等举措为400G技术在数据中心光互联的应用切实推广奠定了坚实的基础。本次测试分为性能测试和组网测试,除了各厂家各自产品互通性能的测试,同时进行各厂家之间的互联互通测试。据悉,本次400G光模块互联互通性能测试涉及SR8,SR4.2,DR4,FR4等多种类型,覆盖100m~10km,包括业界最先进的硅光模块产品,由Cisco提供32端口400G交换机,Keysight(Ixia)提供8端口400G测试仪器,罗森伯格提供全系列高密度连接器,是目前国内首次在400G交换机上实现组网的规模最大、技术规格最高、产品覆盖最全的400G互联互通性能测试。 腾讯高级光互联架构师孙敏博士表示:“业界对于400G的呼声非常高,而随着云计算业务的快速发展,实现更高速的光互联是所有互联网运营商的期望。本次测试实质上是一次400G产品的摸底测试。我们期望可以看到业界400G产品的真实进展,但从这次的测试来看,无论是交换机还是模块产品能够提供高性能产品的厂商都还较少;其次,当前400G产品的类型太多,我们通过测试摸底,并将会在今年制定自己的400G标准和要求;第三,我们也期望通过互通测试进一步推动400G产业链和产品走向成熟。"在本次测试完成后,腾讯将开始着手准备制定自己的400G光模块规格、接口类型的制定,并计划在年内至少再进行一次400G成熟方案的测试。工信部: 2019年1-2月互联网和相关服务业规模继续扩大_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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    python是支持多线程的,主要是通过thread和threading这两个模块来实现的。thread模块是比较底层的模块,threading模块是对thread做了一些包装的,可以更加方便的使用。 虽然python的多线程受GIL限制,并不是真正的多线程,但是对于I/O密集型计算还是能明显提高效率,比如说爬虫。下面用一个实例来验证多线程的效率。代码只涉及页面获取,并没有解析出来。#-*-coding:utf-8-*-importurllib2,timeimportthreadingclassMyThread(threading.Thread):def__init__(self,func,args):threading.Thread.__init__(self)self.args=argsself.func=funcdefrun(self):apply(self.func,self.args)defopen_url(url):request=urllib2.Request(url)html=urllib2.urlopen(request).read()printlen(html)returnhtmlif__name__=='__main__':#构造url列表urlList=[]forpinrange(1,10):urlList.append('http://s.wanfangdata.com.cn/Paper.aspx?q=%E5%8C%BB%E5%AD%A6&p='+str(p))#一般方式n_start=time.time()foreachinurlList:open_url(each)n_end=time.time()print'thenormalwaytake%ss'%(n_end-n_start)#多线程t_start=time.time()threadList=[MyThread(open_url,(url,))forurlinurlList]fortinthreadList:t.setDaemon(True)t.start()foriinthreadList:i.join()t_end=time.time()print'thethreadwaytake%ss'%(t_end-t_start)分别用两种方式获取10个访问速度比较慢的网页,一般方式耗时50s,多线程耗时10s。多线程代码解读:#创建线程类,继承Thread类classMyThread(threading.Thread):def__init__(self,func,args):threading.Thread.__init__(self)#调用父类的构造函数self.args=argsself.func=funcdefrun(self):#线程活动方法apply(self.func,self.args)threadList=[MyThread(open_url,(url,))forurlinurlList]#调用线程类创建新线程,返回线程列表fortinthreadList:t.setDaemon(True)#设置守护线程,父线程会等待子线程执行完后再退出t.start()#线程开启foriinthreadList:i.join()#等待线程终止,等子线程执行完后再执行父线程安防互联海外服务器支持Python爬虫,欢迎广大用户联系24小时在线客服租用iis请求队列限制 IIS中的并发链接、请求队列、工作线程、web园的说明_安防互联

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    全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner认为,全球云安全服务将保持强劲增长势头,在2017年达到59亿美元,相比2016年增长21%。云安全服务市场的整体增速高于信息安全(information security)总体市场。Gartner预计,云安全服务市场将在2020年接近90亿美元(参见表一)。针对全球云安全服务的快速增长可能给中国市场带来的影响,Gartner研究总监季新苏认为:“中国大型企业对于公有云的使用仍然处在初期探索与试验阶段,目前使用公有云的业务还仅限于外围非核心业务,核心业务迁到公有云上的并不多见。其次,中国大型传统企业主要使用自有数据中心,通过物理隔离达到信息安全的要求,对匹配业务发展数据安全管理能力建设程度不高,偏重安全设备资产内投入与安全制度文档建设。“未来整体数据中心并不仅仅限于物理地点而是自有数据中心与公有云相结合的数据中心即服务的概念。这对现有信息安全包括云安全的能力提出较高要求。中国CIO应该看到该趋势,前期布局培养数字化环境下安全管理的能力,以便基础架构能力升级时控制风险,确保未来IT交付更安全、更高效的业务价值。”安全信息与事件管理、身份与访问管理以及新兴技术是云安全服务领域内增速最快的细分市场 Gartner研究总监Ruggero Contu表示:“电子邮件安全、web安全以及身份与访问管理(IAM)仍是各企业机构的前三大云业务重点。”包括安全信息与事件管理(SIEM)与身份与访问管理、新兴服务在内的可以应对这些重点领域的各主流服务,展现了最明显的增长潜力。同时,新兴产品与服务也是增速最快的细分市场,其中包括:威胁情报支持(threat intelligence enablement)、云恶意软件沙盒(cloud-based malware sandboxes)、云数据加密(cloud-based data encryption)、端点保护管理(endpoint protection management)、威胁情报(threat intelligence)和web应用防火墙(WAF)等。表一、全球云安全服务细分市场预测(单位:百万美元) IDaaS =身份与访问管理即服务 注:由于四舍五入,有些数字可能未加入上表的总计数字中。资料来源:Gartner(2017年6月)日益增长的安全威胁、运营与成本收益以及人员配备压力推动市场增长 由于日益感受到安全威胁,各中小企业(SMB)正在积极促进云安全服务的增长。它们还注意到云部署提供了降低成本的机会,对于减少安全硬件设备的供电和冷却能耗以及数据中心占地面积而言尤其重要。Contu先生认为:“云媒介与中小企业的需求不谋而合。它具有部署与管理轻松、按需支付定价以及功能简化等特性,而这种交付模式对于人力不足的企业极具吸引力。”由于大企业认识到云安全交付模式能带来诸多运营收益,它们也在推动增长。Contu先生认为:“随着部署进一步扩展至监控领域,如:云端沙盒和web应用防火墙,这种云端交付模式仍将是大受欢迎的安全实践选项。”根据Gartner在2016年初实施的全球调查结果,到2017年底之前,公有云将成为60%以上安全应用的首要交付模式。Contu先生说道:“这种充分利用安全控制的能力可通过云端交付、更新与管理,因此会大大减少耗时而昂贵的实施及维护工作,进而为企业创造重大价值。”不断增长的云安全服务市场为提供商带来了机遇与挑战 Contu先生表示:“一方面,中小企业新近提出的绿地模式(greenfield)需求正在推动增长;而另一方面,新的竞争动态以及其它定价方式正威胁着传统业务模式。各提供商必须适应这种从企业内部到云端交付的商业模式转变。总之,从拥有与销售产品到出售与支持持续的服务交付这一转变过程已成为提供商须关注的重点领域之一。”欲参加免费的研究与网络研讨会,请访问Gartner数据风险与安全中心。Gartner客户可阅读报告:《市场趋势:对于云安全不断增长的全球化需求将延续至2020年》(Market Trends: Global Demand for Cloud-Based Security Is Growing Through 2020),以深入了解云安全服务市场。企业选择数据中心的五个重要因素_安防互联

    在科技领域,同一时期出现的诸多尖端理论或者是技术,总会在某一个点不期而遇,并且以一种组合的方式推动社会进步。在5G的带动下,AI和边缘计算即是如此。最近随着中国,德国,以及世界其他主要国家开始5G落地,关于边缘计算,AI和物联网的话题再度被炒热。得益于未来5G的高带宽,边缘计算有了落地的基础,而AI的发展,则加快了相关应用的进步,随之而来的则是万物互联的物联网时代...... 众所周知,物联网最基础的要求是设备彼此能够达到智能互联,如果5G是彼此互联的“腿”,那么AI则是知道如何互联的“魂”。在当今社会,数据爆炸性的增长使得云端数据中心不堪重负,越来越多的应用场景都要求数据必须以高度智慧化的方式实现即时识别和处理,否则将产生难以估量的损失,比如自动驾驶......据美国Tractica公司发布的数据显示,到2025年,人工智能的边缘设备年产量将从2018年的1.614亿台,增加到26亿台。其中包括移动电话,智能扬声器,传统的电脑,Pad,甚至头戴显示器,汽车传感器,无人机以及消费类和商用类的机器人和摄像头。其中的很多设备也将实现高度的AI化。在目前的商业环境下,云端的物联只能算是一种原始物联,即通过传感器将设备的各种状态,信息简单记录,然后发送到核心系统进行分析。但是,随着AI和5G的到来,将赋予边缘设备更多的智能化,就如同八爪鱼一样,神经元的60%都集中在触角上。未来的边缘系统不再是对数据的简单上传,而是可以对其进行分析,推理和模式匹配,并最终实现无监督机器学习。系统和传感器也将有能力根据最新数据来调整其内部算法。比如,智能传感器会为设备生成温度,压力,湿度,空气质量,震动和声音等信息以数据的形式保存起来,然后通过算法进行智能分析以后下发相应的处理指令。处理结果在初期可能不尽如人意,但通过AI学习,结果会逐渐获得优化。从硬件的角度来看,如今的设备对AI算法的支持越来越高。传感器“麻雀虽小五脏俱全”的属性可实现在极小空间内的数据内存和处理,这将极大的缓解传统云端处理设备的运算压力,从而大大减轻数据中心的工作负荷。除了前文提到的交通工具,AI的边缘计算事例还有很多,和我们最相关的就有医疗设备,制造系统等。比如,在手术室中病人身体的关键数据需要被即刻处理,才能立即为医生提供准确而有效的信息以作下一步行动决策,这将为关键时刻挽救病人的生命创造机会。除此以外还有物流行业,可以在物流公司的各种设施,装备上面安置摄像头,实时监控及管理由货车、运货车运送的货物。这将极大的增强快递物品状态的可追溯性,并提升用户满意度。人工智能增强边缘决策的优势总结来说有如下几点:首先,和现在的集中式物联网模型相比,AI的边缘设备在响应能力上有质的提升。同时,实时处理和数据洞察的能力也非现有设备可比。在安全性方面也将更有保障,比如传统互联网设备在数据往复发送的过程中,被篡改或者暴露的风险很高,但将数据就地处理之后,就可以极大的降低这种风险。其次,AI边缘设备具有更高的灵活度,智能设备能够支持特定行业或特定地点产生的要求,包括从建筑能源管理到医疗监测等诸多行业。同时,在管理上也可以不再高度依赖人工。最后,在用户服务方面,AI化的边缘系统也将提供更高的满意度支持。比如网约车,AI可以通过位置感知服务给予响应,或在出现延误时重新安排路径计划,节约用户出行成本的同时,降低公司的违约风险。来源:中国IDC圈云计算和企业软件推动全球IT支出增长_安防互联

    10月24日消息,微软公布截至9月30日的2020财年(7月1日到次年6月30日)第一财季财报。财报显示,微软当季营收331亿美元,同比增长14%;利润为107亿美元,同比增长21%,合每股1.38美元。微软公布的财季营收和利润均超出分析师预期,主要归因于市场对Azure云计算程序和基于互联网的办公软件Office需求增加。其中智能云业务营收108.5亿美元,同比增长27%;其它个人计算业务营收111.3亿美元,同比增长3.6%;生产力和商业流程业务营收110.8亿美元,同比增长13%。微软首席执行官萨蒂亚ⷧ𚳥𞷦‹‰(Satya Nadella)过去5年中一直在打造微软云业务,让客户不必自行购买和运行硬件和应用程序。Azure云服务营收当季增长了59%,低于前一个财季的64%。随着增长放缓,该公司正在努力提高利润率,并为Azure争取稳定的大笔交易。Azure的竞争对手是亚马逊的云服务AWS。而微软另一项主要云业务、面向企业客户的Office 365销量跃升25%。投资信托公司Synovus Trust高级投资组合经理丹尼尔ⷦ‘馠𙨄aniel Morgan)表示:“他们已将重心从核心企业软件转向云计算。你可以从中看到云计算业务的增长、利润率的不断扩大、企业迁移至Windows 10,此外本财季个人电脑市场的表现也好于预期。”报告公布后,微软股价在盘后交易中几无变动,当日收于137.24美元。该股当季上涨3.8%,同期标准普尔500指数上涨1.2%。由于市场对云业务的乐观态度,该公司股价今年大幅上涨。随着美国和欧洲监管机构加强对谷歌、亚马逊和Facebook等其他大型科技公司的审查,一些投资者认为投资微软是一个更安全的选择,这也提振了微软的股价。微软市值在4月份曾超过1万亿美元,6月份再次升至这一水平。本月早些时候,苹果取代微软成为美国市值最高的上市公司。微软表示,当季商业云收入增长了36%至116亿美元。该公司指出,“受Azure毛利率实质性改善的推动”,利润率扩大了4个百分点,达到66%。微软没有单独公布Azure营收,也没有明确这项业务是否已经盈利。微软首席财务官艾米ⷨƒ᥾𗯼ˆAmy Hood)表示,商业云的盈利能力在下个财季以及本财年将继续有所改善。但随着时间推移,利润率较低的Azure在该业务中所占的比例越来越大,“你会看到这个数字会面临更大压力,”她说。胡德指出,公司将继续投资建设数据中心,以满足客户对Azure的浓厚兴趣和需求。“以我们目前得到的需求信号,我们将继续建设。”摩根士丹利分析师基思ⷩŸ榖廓eith Weiss)预计,在截至6月30日的12个月里,商业云营收将达到480亿美元,到2022财年将增至790亿美元。他还预计,随着更多客户使用微软的云数据中心,微软的利润率将继续提高,从而使公司能够更有效地运行这些服务。Synovus的摩根表示:“在向云业务迁移方面他们做得很好。”“你可以看看IBM,再看看甲骨文。在所有老牌科技公司中,微软是做得非常好的一家。”面向个人电脑制造商的Windows系统销量增长了9%,而Surface收入则下降了4%,部分原因是该公司在第一财季结束后的假日购物季推出了新机型。LinkedIn营收增长25%,游戏营收下降7%。微软仍有超过15%的营收来自Windows操作系统,这一业务仍严重依赖于公司更换个人电脑的周期。市场研究公司Gartner本月早些时候指出,由于企业升级到最新的Windows操作系统,当季全球个人电脑发货量增长了1.1%。微软将于明年1月分终止对Windows 7的支持,这意味着如果企业想继续通过其系统接收更新和服务,就需要升级到Windows 10操作系统。旧版本操作系统的到期也帮助提振微软Microsoft 365套件的销售,其中包括Word、Excel、Teams等Office云软件,这也是微软与Slack Technologies相竞争的产品。2019年Q3:全球超大规模数据中心数量增至504个_安防互联

    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

    12月12日消息,微软近日宣布即将在卡塔尔开设新的云数据中心区域,该区域预估将于2021年投入使用,首先从Azure开始,Office 365, Dynamics 365和Power Platform后续将会开放。伴随着本次扩展,微软在全球20个国家和地区的云区域规模数量已经达到55个。这个新数据中心区域的成立,能够让卡塔尔的公共和私营企业访问更可靠、更具弹性的云服务。卡塔尔运输和通信部长Jassim Saif Ahmed Al-Sulaiti表示:“与微软的合作是加速卡塔尔政府数字化转型的重要一环,是推动《卡塔尔国家愿景2030》发展计划的重要动力。”微软当时表示,此次扩张的部分原因是该地区客户不断扩大的IT需求,如括阿联酋航空公司(UAE Airlines)。此外,它还响应了一些客户的“数据存储”需求,这些客户由于隐私和数据保护问题而不能在国外托管敏感服务。这些数据中心将支持微软Azure用户、Office365、Dynamic 365和其他一些服务。微软当时还称,这两座数据中心将为海湾合作委员会国家和其他一些国际市场服务。分析人士称,微软这些举措是受到了亚马逊AWS云服务的刺激。AWS之前宣布了在巴林建立数据中心的计划,预计今年初推出并提供在线服务。相比之下,谷歌目前尚未在云计算服务市场相对较小的中东地区建立数据中心,但预计未来几年该地区云计算业务将以27%的速度增长IaaS将美联储的云计算支出提高了25%_安防互联

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    python是支持多线程的,主要是通过thread和threading这两个模块来实现的。thread模块是比较底层的模块,threading模块是对thread做了一些包装的,可以更加方便的使用。 虽然python的多线程受GIL限制,并不是真正的多线程,但是对于I/O密集型计算还是能明显提高效率,比如说爬虫。下面用一个实例来验证多线程的效率。代码只涉及页面获取,并没有解析出来。#-*-coding:utf-8-*-importurllib2,timeimportthreadingclassMyThread(threading.Thread):def__init__(self,func,args):threading.Thread.__init__(self)self.args=argsself.func=funcdefrun(self):apply(self.func,self.args)defopen_url(url):request=urllib2.Request(url)html=urllib2.urlopen(request).read()printlen(html)returnhtmlif__name__=='__main__':#构造url列表urlList=[]forpinrange(1,10):urlList.append('http://s.wanfangdata.com.cn/Paper.aspx?q=%E5%8C%BB%E5%AD%A6&p='+str(p))#一般方式n_start=time.time()foreachinurlList:open_url(each)n_end=time.time()print'thenormalwaytake%ss'%(n_end-n_start)#多线程t_start=time.time()threadList=[MyThread(open_url,(url,))forurlinurlList]fortinthreadList:t.setDaemon(True)t.start()foriinthreadList:i.join()t_end=time.time()print'thethreadwaytake%ss'%(t_end-t_start)分别用两种方式获取10个访问速度比较慢的网页,一般方式耗时50s,多线程耗时10s。多线程代码解读:#创建线程类,继承Thread类classMyThread(threading.Thread):def__init__(self,func,args):threading.Thread.__init__(self)#调用父类的构造函数self.args=argsself.func=funcdefrun(self):#线程活动方法apply(self.func,self.args)threadList=[MyThread(open_url,(url,))forurlinurlList]#调用线程类创建新线程,返回线程列表fortinthreadList:t.setDaemon(True)#设置守护线程,父线程会等待子线程执行完后再退出t.start()#线程开启foriinthreadList:i.join()#等待线程终止,等子线程执行完后再执行父线程安防互联海外服务器支持Python爬虫,欢迎广大用户联系24小时在线客服租用iis请求队列限制 IIS中的并发链接、请求队列、工作线程、web园的说明_安防互联

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    公有云比私有云更安全?这似乎与惯性思维恰恰相反……   公有云比私有云更安全?  3天,150个国家,20余万台机器中毒,始于上周五的WannaCry索病毒真的让很多人急了。  美国联邦快递FedEx、西班牙电信运营商Telefonica、法国汽车制造商雷诺、德国联邦铁路系统以及俄罗斯内政部纷纷中招,最深受其害的是英国公众医疗系统,手术排期被扰乱,患者无法实施抢救,而在中国,数所大学、政务网站、出入境公安网,甚至加油站都已经被爆出现问题。   德国联邦铁路系统中毒后的候车大厅屏幕  表面上看,勒索病毒索要比特币,但企业机构因此而引发的后果往往是人财两失,这也是服务器主机安全防护对稳定性和性能更为强调,对事前防护更为看中的原因。  WannaCry勒索病毒这一重大信息安全事件虽已渐渐平息,但也引发了更深层次的思考:  把数据牢牢揣在怀里的私有云反而比采用公有云的企业,受到攻击更广,损失更严重;  从政务网站等政府机构纷纷中招来看,号称最安全的内外网隔离也没能逃过一劫;  如果说10年前引发大面积机器瘫痪的蠕虫病毒尼姆达、熊猫烧香还主要影响PC端,那么在企业业务互联网化,联网设备IOT化的今天,WannaCry勒索病毒这样的病毒很可能会常态化,影响也会越来越重大;  1. 公有云比私有云更安全?  5月15日,A股市场上网络安全企业股票大片一字涨停,大家似乎都把抑制WannaCry病毒的期望寄托在这些“专业救火队”的身上。而颇具讽刺意味的是,其中一家涨停安全公司的最大客户,却是被WannaCry勒索病毒肆虐的大型企业受害者之一。  外行看热闹,内行看门道——“防患于未然”其实远比事后“救火”要更有效。那么,谁能做好“防患于未然”谁显然就更为有意义。  私有云+专业安全企业的服务方式,将一切都交给公有云企业的租用方式,在新的万物互联时代到底谁更安全?  据阿里云安全资深技术总监肖力表示,早在4月初NSA就爆出这一漏洞,阿里云当是在6小时内根据漏洞分析和客户场景做出分析报告,并在云平台外围构建了防御层,以便公有云用户有更多时间修复与补丁。也就是说,在513 WannaCry勒索病毒爆发之前,公有云就做到了“防患于未然”。  难道专业安全厂商不可以这么做吗?  私有云+专业安全的模式通常是:客户数据分散在上千个不同IDC中,而客户对于安全产品的采购也往往是不同种类采购不同品牌,这种碎片化的结构和部署,也造成私有云安全防范的不统一和不及时。  第一,专业安全厂商尽管有云安全的理念,但收集异常数据只能根据自身产品品类和覆盖量发现病毒爆发异常,而无法像公有云企业一样通盘看到从网络层、应用层、系统层到数据层的实时异常问题。  第二,由于专业安全厂商收集到的信息有限,无法像公有云企业一样做到全数据分析,更难以基于大量网络、系统、应用状态来建立自动化的事前防御机制。  第三,专业安全厂商发现问题可以做到第一时间通知客户,但更重要的防范措施却由于自身产品类别所限,或是客户采购的安全产品种类和品牌碎片化,而无法实现多层级联动技术防护。  实际上,在今年2月全球顶级安全行业盛会RSA大会上,传统安全厂商已经意识到这一问题:  以前,全球的安全厂商无一例外地出售包装在“盒子”内的产品和服务;从去年开始,基于 API 接口的云化服务开始冒头;而今年,寻求与云服务提供商合作,提供基于公有云的云安全SaaS服务,成为大部分安全厂商的发展趋势。  此外,今年4月底,Bitglass发布的对3000多名IT专业人士的《Threats Below the Surface》报告中也显示:  IaaS和SaaS安全分别被33%和31%的受访者列为首要投资重点。  公有云的云安全服务受到重视,这对AWS、Azure和阿里云这样全方位的云服务提供商也是个好消息。但是,这样的结论在多数企业用户印象中,却与“私有云比公有云安全”的惯性思维恰恰相反。  私有云数据在防火墙内,客户对数据似乎有着绝对的所有权和控制权,但这并不意味着数据更安全。  对于重要的数据隐私性方面,目前主流公有云提供商都引入第三方硬件加密机(HSM),密钥交与用户,一定程度上消除了数据隐忧。  而在信息安全事件面前,由于目前主流的大型公有云企业自身可能就是超级大用户,他们的应用遭受安全攻击更多,更集中,安全人员的分类也更广更细,在安全“魔高一尺道高一丈”的攻防对峙中,最好的战场总是锻炼出最好的士兵。  对于多数用户,公有云正在成为一个更专业更集中的安全避风港。  2. 内外网隔离也非世外桃源  那么私有云当中可能出现的极端情况——内外网隔离,是不是会更安全呢?  可为什么这次WannaCry勒索病毒事件中还是有公安网、政务网依然中招?其实,早在2010年伊朗首座核电站——布什尔核电站就遭受过蠕虫病毒“震网”的袭击,从而导致故障频发,关键设备损毁。这样的机要部门内外网隔离是必要手段,但事后分析发现,“震网”原来是通过U盘在局域网内部进行传播的。  实际上,就算是安全最严格的物理隔离,内外网之间的通信在实际操作中也不可避免,只不过是通过指定端口,最常见的是通过USB来完成通信过程。而WannaCry勒索病毒也属于蠕虫病毒,它的可怕性就在于无孔不入,任何漏洞和端口都会成为入侵入口。  此外,此次WannaCry的受害者包括加油站、机场、医院等实体经济行业时,不得不承认万物互联的IoT时代已经悄然到来,内外网隔离的手段也会“因噎废食”,在越来越多的场景下无法实施。  3. 公有云的价值  WannaCry的第一波攻击似乎渐渐平息,但此类攻击“一波未平一波又起”将呈常态化,企业在享受互联网+红利的同时,必然要有面临更多风险的心理准备。  天生云化的云服务提供商则更强调对云平台上丰富的数据资源的高效智能利用。AWS、Azure和阿里云等公有云纷纷将人工智能引入云安全,就说明将数据汇集、打通,进行实时计算才是云服务提供商在云安全上充当“妙手神医”的必备技能。  公有云之所以成为趋势,弹性高和成本低并非最大价值。在这样一个数据智能的时代,需要更多数据才能打通业务壁垒,发挥更大价值。具体到云安全,也许有一天公有云在打通数据后,不仅能够防患于未然,甚至能够第一时间定位攻击者,帮助公安机构第一时间抓住罪魁祸首。六个开源软件开发的“潜规则”_安防互联

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    从外表来看,数据科学通常被认为完全是由高等统计学和机器学习技术组成。然而,另一个重要组成部分往往被低估或遗忘:探索性数据分析(EDA)。EDA指对已有的数据(特别是调查或观察得来的原始数据)在尽量少的先验假定下进行探索,通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。在深入机器学习或统计建模之前,EDA是一个重要的步骤,这是因为它提供了为现有问题开发适当模型并正确解释其结果所需的来龙去脉。  但随着工具的兴起,只需要简单的将数据提供给黑盒就可以轻松实现强大的机器学习算法,因此略过EDA这一步将变得异常诱惑。然而简单地将数据提供给黑盒并不总是一个好主意——这是因为EDA对于所有类型的数据科学问题具有关键价值。  EDA对数据科学家而言是有价值的,这是因为EDA能确保他们生成的结果是有效的、能被正确解析以及适用于所需的业务环境。在确保技术交付成果之外,EDA还通过确认正在提出正确的问题而不是基于假设调查以及通过提供问题的背景来确保数据科学家的输的出潜在的价值可以最大化。  这篇文章将高度概述EDA通常涉及的内容,然后描述EDA对于成功建模和解释其结果至关重要的三个主要方式。无论您是数据科学家还是数据科学的消费者,希望在阅读本文后,您将了解为什么EDA应该是在项目数据科学操作中的关键一部分。  什么是EDA?  尽管EDA已经存在于数据分析,据说1977年约翰ⷥ›𞥅‹(John W. Tukey)写的“探索性数据分析”一书中已经创造了这个词并发展了这个领域。概括来讲,EDA用于理解和总结数据集的内容,通常用于调查特定问题或更高级的建模。EDA通常很大程度上依赖于可视化数据来评估模式并利用一些定量方法来描述数据。  EDA通常涉及以下几种方法的组合:  原始数据集中每个字段的单变量可视化和汇总统计(见图1)  用于评估数据集中每个变量与感兴趣目标变量之间的关系的双变量可视化和汇总统计(例如,时间流失,花费)(见图2)  多元可视化以了解数据中不同字段之间的交互作用(见图3)。  降维以了解数据中的字段,这些字段占据了观察值之间的最大差异,并允许处理减少的数据量。  通过将数据折叠成几个小数据点让观察值聚类成有区别的小组,可以更容易地识别行为模式(参见图4)  通过这些方法,数据科学家验证假设并识别有助于理解问题和模型选择的模式,为数据建立直觉以确保高质量分析,并验证数据是按预期的方式生成。  验证假设和模式识别  EDA的主要目的之一是在假设任何事情之前查看数据,这是很重要的。首先,数据科学家可以验证在构建模型时可能已经做出的任何假设,或者是使用某些算法所必需的假设。其次,对数据的自由假设探索可以帮助识别模式以及观察到行为的潜在原因,这可能有助于回答遇到的问题或告知建模的选择。  通常有两种类型的假设可能影响分析的有效性:技术和商业。正确使用特定的分析模型和算法依赖于具体的技术假设是否正确,例如变量之间没有共线性、数据中的方差与数据值无关以及数据是否以某种方式丢失或损坏。在EDA中,评估各种技术假设以帮助选择对手头数据和任务而言的最佳模型。如果没有这样的评估,可以使用一个模型来违反那些假设使得该模型不再适用于有关数据,并可能导致对组织有负面影响的不良预测和不正确的结论。  第二种假设,商业假设有点更难以捉摸。通过对模型的了解,数据科学家知道每种类型的假设必须对其使用有效并可以系统地检查它们。另一方面,商业假设可以完全无法识别并深深地纠缠于问题及其框架。有一次,我们正在与一位正在试图了解用户与他们的应用程序如何进行互动以及发生什么交互信号可能会流失的用户的客户进行合作,他们深深地嵌入在假设出现问题的框架中,他们的假设是用户群是由有经验的厨师组成,并希望通过复杂的食谱提高他们的烹饪水平。事实上,用户群主要由无经验的用户组成,试图找到快速、易于准备的食物的食谱。当我们发现客户假设是错误后,他们不得不开始理解一整套新的问题以告知之后的应用开发。  在验证这些技术和商业假设的同时,数据科学家将系统地评估每个数据字段的内容及其与其他变量的相互作用,特别是表示企业想要了解或预测的行为的关键度量(例如使用生命周期、支出)。人类是自然模式识别器,通过以不同的方式对数据进行详尽的可视化,并将这些可视化策略性地配置在一起,数据科学家可以利用其模式识别能力来识别行为的潜在原因、识别潜在的有问题或虚假的数据点以及开发可以通知其分析和模式的假设。  建立对数据的直觉  为什么EDA是更先进的建模前采取的必要步骤,还有一个较为具体的原因是数据科学家需要亲自熟练掌握数据,并为培养一种对数据是什么的直觉,这种直觉对于能够快速识别何时出现问题尤为重要。比如在EDA中,绘制使用寿命与年龄曲线并进行比较,可以发现年轻用户倾向于停留某个产品的时间更长,那么结论是当年龄下降时会增加使用周期。如果训练的模型显示不同的行为,就会很快意识到应该调查发生了什么,并确保没有犯任何的错误。没有EDA,数据突出的问题或模型的实施中的错误会被长时间忽视,这可能会导致基于错误信息做出决策。  验证数据是不是像你认为的那样  在Tukey风格的EDA中,分析师通常很清楚他们分析的数据是如何生成的。然而,现在随着组织内部生成大量数据集以及获取的第三方数据,分析师通常远离数据生成的过程。如果数据不是你认为的那样,那么你的结果可能会受到不良影响,更糟的是误解后采取的行动。  这个例子会展示数据生成的方式可能被误解,让我们来具体看看该例子:A公司正在尝试预测哪些用户将订阅新产品以瞄准其产品定位。他们正在努力开发一个模型,但每次尝试都会导致糟糕的预测结果。然后有人认为执行广泛的EDA,他们最初认为这是没有必要的。但结果表明,预测的用户是控制员工订阅的产品的较大企业账户的一部分。这种控制意味着用户可以以各种方式在数据中看起来完全相同,但具有不同的目标结果,这意味着个人层面的数据几乎没有能力告知预测。在这种情形中,EDA不仅在技术问题上暴露了所采取方法的技术问题,而且还表明出现的错误问题。如果用户的行为受到其组织的控制,则无法对用户进行定位。该公司需要瞄准并预测新产品订阅的企业帐户。  我们已经看到数据生成过程中被错误地假设的其他例子:  数据在产品的相同版本或跨平台上生成。  数据根据X时区或相同的跨时区被盖上时间戳。  记录所有活动的数据,但仅在用户登录时记录。  用户标识符保持不变或标识符唯一。千兆宽带:是为了速度而提升速度吗?_安防互联

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    随着互联网数据中心的发展,虽然给我们带来了生产生活上的极大的便利,但是同时也出现了一些网络安全方面的问题,安全风险也成为困扰许多企业用户的问题。其实在你开始投入资金消除网络安全忧患之前,我们可以做些事情来减少安全风险。不妨运用一些常识性的防范措施,保护云数据。那么为了降低云数据风险的安全风险,要做哪些措施呢? 下面这五个简单方法可以助力降低云数据中心安全风险:1.实施智能访问策略 首先要教员工设置更智能化的密码,但是更重要的是限制不必要地访问数据。如果攻击者窃取了登录资料,但是该人的登录资料无法访问宝贵数据,在这个方面,你已经成功防止了安全泄密事件。应实施细致化策略,将数据访问与部门里面各个岗位和部门间项目里面的角色联系起来。另外,围绕个人移动设备使用、USB驱动器以及企业网络的远程访问,制定强而有力的策略。此外,经常审查员工的验证目录,确保没有人拥有不该拥有的管理员权限。你还应该删除之前的员工和业务合作伙伴的登录资料。2.权衡公有云和私有云的部署 许多公司试图部署私有云,限制潜在的数据泄密事件,以便隔离数据存储。为了找到平衡点,许多公司将最敏感的数据放在托管在自家数据中心的私有云里面,然后使用公有云存储系统来存储不大敏感的信息。虽然使用私有云的公司也可以利用公有云基础设施以满足高容量需求,但公司的私有云与公有云协同运行并非易事。3.知道数据位于何处 如今的公司企业经常收集和分析数量异常大的数据。它们存储商业秘密、产品研究数据和财务信息,另外还存储客户的个人数据。虽然你的安全团队能够牢牢保护本企业内部的数据,但是你的云服务提供商和第三方也在保管你的数据。如果业务合作伙伴滥用你的数据,你将面临重大的经济处罚,具体取决于你所在行业。 一想到你的数据可能驻留的所有地方,就会让人头大。它可能驻留在贵企业场地,可能集中存储在服务器上,也可能存放在各部门孤岛里面。数据还可能驻留在你云服务提供商的数据中心以及第三方公司的服务器上。数据可能驻留在属于你员工以及业务合作伙伴的员工的移动设备、个人电脑和USB驱动器。结论就是,在你保护云数据之前,要确保自己知道能在哪里找到数据。4.需要时加密数据 在医疗保健业等一些行业,将文件上传到云端之前加密文件没有商量余地。即便贵公司仅仅与医疗保健服务机构合作,也应该对含有患者个人身份信息的所有文件进行加密。你还应该对所有含有患者信息的往来电子邮件进行加密。虽然加密无法防止所有的数据窃取行为,但是可以保护医疗保健机构及业务合作伙伴避免遭到《健康保险可携性及责任性法案》的巨额罚金。5.要求提供商做到透明 作为外部云服务提供商的客户,你当然有权知道数据中心里面的安全策略。你还有权知道你的数据保存在何处、你的网络是不是完全隔离起来。如果你的云服务提供商在数据存储和传输方面并不透明,就要毫不犹豫地换一家新的云服务提供商。你不仅有权知道云服务提供商将你的数据存储在何处,还有权知道你的数据在传输过程中所出现的情况。在互联网时代,云数据中心无论对于企业或者一些个人用户来说,都是至关重要,为了减少安全风险,必要做好防护措施来降低风险,那么以上提到的几点安全措施希望对大家有所帮助。网络安全黑科技——强大的自动化管理防火墙_安防互联

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    260Gbps大带宽、仅70毫秒延迟、更加快速可靠的中新“信息高速公路”来了。15日,记者从重庆市大数据局获悉,近日中新(重庆)国际互联网数据专用通道(以下简称“中新数据通道”)开通仪式在新加坡举行,这是中国首条、针对单一国家、点对点的国际数据专用通道,将为中新两国企业间的深入业务合作提供重要通信保障。据了解,中新数据通道是中新互联互通项目的重要标志性项目,是中新双方在信息通信领域合作取得的重大创新成果。该通道是从重庆经广州、香港到新加坡的直达数据链路,由中国电信、中国移动、中国联通三大运营商与新加坡电信、星和电信联合实施建设运营。通道批准建设总带宽260Gbps,时延约70-80毫秒,比互联网降低75%;丢包率不高于0.5%,比互联网降低80%。通道具备“高速率”“大带宽”“低时延”“高可靠”的特点,相对互联网,性能优势十分明显。据了解,中新数据通道的开通已经吸引了腾讯公司、万国数据、海扶医疗等14家中新龙头企业参与,将促进双方在远程医疗、远程教育、智慧旅游、智慧物流、超高清视频传输、跨境电商等领域的广泛合作,还将实现中新企业在协同设计、联合研发、数据处理、远程检测等方面的深度融合。在开通仪式上,中新两国15家运营商和用户企业签订12个合作项目。下一步,双方将以通道为核心,构建“国际陆海贸易新通道”通信网络与信息服务新体系,推动“陆海新通道”沿线国家和地区广泛开展技术合作、信息共享、人文交流、经贸服务等全方位合作。365 Data Centers收购NYI-NJ数据中心_安防互联

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

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    全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner认为,全球云安全服务将保持强劲增长势头,在2017年达到59亿美元,相比2016年增长21%。云安全服务市场的整体增速高于信息安全(information security)总体市场。Gartner预计,云安全服务市场将在2020年接近90亿美元(参见表一)。针对全球云安全服务的快速增长可能给中国市场带来的影响,Gartner研究总监季新苏认为:“中国大型企业对于公有云的使用仍然处在初期探索与试验阶段,目前使用公有云的业务还仅限于外围非核心业务,核心业务迁到公有云上的并不多见。其次,中国大型传统企业主要使用自有数据中心,通过物理隔离达到信息安全的要求,对匹配业务发展数据安全管理能力建设程度不高,偏重安全设备资产内投入与安全制度文档建设。“未来整体数据中心并不仅仅限于物理地点而是自有数据中心与公有云相结合的数据中心即服务的概念。这对现有信息安全包括云安全的能力提出较高要求。中国CIO应该看到该趋势,前期布局培养数字化环境下安全管理的能力,以便基础架构能力升级时控制风险,确保未来IT交付更安全、更高效的业务价值。”安全信息与事件管理、身份与访问管理以及新兴技术是云安全服务领域内增速最快的细分市场 Gartner研究总监Ruggero Contu表示:“电子邮件安全、web安全以及身份与访问管理(IAM)仍是各企业机构的前三大云业务重点。”包括安全信息与事件管理(SIEM)与身份与访问管理、新兴服务在内的可以应对这些重点领域的各主流服务,展现了最明显的增长潜力。同时,新兴产品与服务也是增速最快的细分市场,其中包括:威胁情报支持(threat intelligence enablement)、云恶意软件沙盒(cloud-based malware sandboxes)、云数据加密(cloud-based data encryption)、端点保护管理(endpoint protection management)、威胁情报(threat intelligence)和web应用防火墙(WAF)等。表一、全球云安全服务细分市场预测(单位:百万美元) IDaaS =身份与访问管理即服务 注:由于四舍五入,有些数字可能未加入上表的总计数字中。资料来源:Gartner(2017年6月)日益增长的安全威胁、运营与成本收益以及人员配备压力推动市场增长 由于日益感受到安全威胁,各中小企业(SMB)正在积极促进云安全服务的增长。它们还注意到云部署提供了降低成本的机会,对于减少安全硬件设备的供电和冷却能耗以及数据中心占地面积而言尤其重要。Contu先生认为:“云媒介与中小企业的需求不谋而合。它具有部署与管理轻松、按需支付定价以及功能简化等特性,而这种交付模式对于人力不足的企业极具吸引力。”由于大企业认识到云安全交付模式能带来诸多运营收益,它们也在推动增长。Contu先生认为:“随着部署进一步扩展至监控领域,如:云端沙盒和web应用防火墙,这种云端交付模式仍将是大受欢迎的安全实践选项。”根据Gartner在2016年初实施的全球调查结果,到2017年底之前,公有云将成为60%以上安全应用的首要交付模式。Contu先生说道:“这种充分利用安全控制的能力可通过云端交付、更新与管理,因此会大大减少耗时而昂贵的实施及维护工作,进而为企业创造重大价值。”不断增长的云安全服务市场为提供商带来了机遇与挑战 Contu先生表示:“一方面,中小企业新近提出的绿地模式(greenfield)需求正在推动增长;而另一方面,新的竞争动态以及其它定价方式正威胁着传统业务模式。各提供商必须适应这种从企业内部到云端交付的商业模式转变。总之,从拥有与销售产品到出售与支持持续的服务交付这一转变过程已成为提供商须关注的重点领域之一。”欲参加免费的研究与网络研讨会,请访问Gartner数据风险与安全中心。Gartner客户可阅读报告:《市场趋势:对于云安全不断增长的全球化需求将延续至2020年》(Market Trends: Global Demand for Cloud-Based Security Is Growing Through 2020),以深入了解云安全服务市场。企业选择数据中心的五个重要因素_安防互联

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    在科技领域,同一时期出现的诸多尖端理论或者是技术,总会在某一个点不期而遇,并且以一种组合的方式推动社会进步。在5G的带动下,AI和边缘计算即是如此。最近随着中国,德国,以及世界其他主要国家开始5G落地,关于边缘计算,AI和物联网的话题再度被炒热。得益于未来5G的高带宽,边缘计算有了落地的基础,而AI的发展,则加快了相关应用的进步,随之而来的则是万物互联的物联网时代...... 众所周知,物联网最基础的要求是设备彼此能够达到智能互联,如果5G是彼此互联的“腿”,那么AI则是知道如何互联的“魂”。在当今社会,数据爆炸性的增长使得云端数据中心不堪重负,越来越多的应用场景都要求数据必须以高度智慧化的方式实现即时识别和处理,否则将产生难以估量的损失,比如自动驾驶......据美国Tractica公司发布的数据显示,到2025年,人工智能的边缘设备年产量将从2018年的1.614亿台,增加到26亿台。其中包括移动电话,智能扬声器,传统的电脑,Pad,甚至头戴显示器,汽车传感器,无人机以及消费类和商用类的机器人和摄像头。其中的很多设备也将实现高度的AI化。在目前的商业环境下,云端的物联只能算是一种原始物联,即通过传感器将设备的各种状态,信息简单记录,然后发送到核心系统进行分析。但是,随着AI和5G的到来,将赋予边缘设备更多的智能化,就如同八爪鱼一样,神经元的60%都集中在触角上。未来的边缘系统不再是对数据的简单上传,而是可以对其进行分析,推理和模式匹配,并最终实现无监督机器学习。系统和传感器也将有能力根据最新数据来调整其内部算法。比如,智能传感器会为设备生成温度,压力,湿度,空气质量,震动和声音等信息以数据的形式保存起来,然后通过算法进行智能分析以后下发相应的处理指令。处理结果在初期可能不尽如人意,但通过AI学习,结果会逐渐获得优化。从硬件的角度来看,如今的设备对AI算法的支持越来越高。传感器“麻雀虽小五脏俱全”的属性可实现在极小空间内的数据内存和处理,这将极大的缓解传统云端处理设备的运算压力,从而大大减轻数据中心的工作负荷。除了前文提到的交通工具,AI的边缘计算事例还有很多,和我们最相关的就有医疗设备,制造系统等。比如,在手术室中病人身体的关键数据需要被即刻处理,才能立即为医生提供准确而有效的信息以作下一步行动决策,这将为关键时刻挽救病人的生命创造机会。除此以外还有物流行业,可以在物流公司的各种设施,装备上面安置摄像头,实时监控及管理由货车、运货车运送的货物。这将极大的增强快递物品状态的可追溯性,并提升用户满意度。人工智能增强边缘决策的优势总结来说有如下几点:首先,和现在的集中式物联网模型相比,AI的边缘设备在响应能力上有质的提升。同时,实时处理和数据洞察的能力也非现有设备可比。在安全性方面也将更有保障,比如传统互联网设备在数据往复发送的过程中,被篡改或者暴露的风险很高,但将数据就地处理之后,就可以极大的降低这种风险。其次,AI边缘设备具有更高的灵活度,智能设备能够支持特定行业或特定地点产生的要求,包括从建筑能源管理到医疗监测等诸多行业。同时,在管理上也可以不再高度依赖人工。最后,在用户服务方面,AI化的边缘系统也将提供更高的满意度支持。比如网约车,AI可以通过位置感知服务给予响应,或在出现延误时重新安排路径计划,节约用户出行成本的同时,降低公司的违约风险。来源:中国IDC圈云计算和企业软件推动全球IT支出增长_安防互联

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    10月24日消息,微软公布截至9月30日的2020财年(7月1日到次年6月30日)第一财季财报。财报显示,微软当季营收331亿美元,同比增长14%;利润为107亿美元,同比增长21%,合每股1.38美元。微软公布的财季营收和利润均超出分析师预期,主要归因于市场对Azure云计算程序和基于互联网的办公软件Office需求增加。其中智能云业务营收108.5亿美元,同比增长27%;其它个人计算业务营收111.3亿美元,同比增长3.6%;生产力和商业流程业务营收110.8亿美元,同比增长13%。微软首席执行官萨蒂亚ⷧ𚳥𞷦‹‰(Satya Nadella)过去5年中一直在打造微软云业务,让客户不必自行购买和运行硬件和应用程序。Azure云服务营收当季增长了59%,低于前一个财季的64%。随着增长放缓,该公司正在努力提高利润率,并为Azure争取稳定的大笔交易。Azure的竞争对手是亚马逊的云服务AWS。而微软另一项主要云业务、面向企业客户的Office 365销量跃升25%。投资信托公司Synovus Trust高级投资组合经理丹尼尔ⷦ‘馠𙨄aniel Morgan)表示:“他们已将重心从核心企业软件转向云计算。你可以从中看到云计算业务的增长、利润率的不断扩大、企业迁移至Windows 10,此外本财季个人电脑市场的表现也好于预期。”报告公布后,微软股价在盘后交易中几无变动,当日收于137.24美元。该股当季上涨3.8%,同期标准普尔500指数上涨1.2%。由于市场对云业务的乐观态度,该公司股价今年大幅上涨。随着美国和欧洲监管机构加强对谷歌、亚马逊和Facebook等其他大型科技公司的审查,一些投资者认为投资微软是一个更安全的选择,这也提振了微软的股价。微软市值在4月份曾超过1万亿美元,6月份再次升至这一水平。本月早些时候,苹果取代微软成为美国市值最高的上市公司。微软表示,当季商业云收入增长了36%至116亿美元。该公司指出,“受Azure毛利率实质性改善的推动”,利润率扩大了4个百分点,达到66%。微软没有单独公布Azure营收,也没有明确这项业务是否已经盈利。微软首席财务官艾米ⷨƒ᥾𗯼ˆAmy Hood)表示,商业云的盈利能力在下个财季以及本财年将继续有所改善。但随着时间推移,利润率较低的Azure在该业务中所占的比例越来越大,“你会看到这个数字会面临更大压力,”她说。胡德指出,公司将继续投资建设数据中心,以满足客户对Azure的浓厚兴趣和需求。“以我们目前得到的需求信号,我们将继续建设。”摩根士丹利分析师基思ⷩŸ榖廓eith Weiss)预计,在截至6月30日的12个月里,商业云营收将达到480亿美元,到2022财年将增至790亿美元。他还预计,随着更多客户使用微软的云数据中心,微软的利润率将继续提高,从而使公司能够更有效地运行这些服务。Synovus的摩根表示:“在向云业务迁移方面他们做得很好。”“你可以看看IBM,再看看甲骨文。在所有老牌科技公司中,微软是做得非常好的一家。”面向个人电脑制造商的Windows系统销量增长了9%,而Surface收入则下降了4%,部分原因是该公司在第一财季结束后的假日购物季推出了新机型。LinkedIn营收增长25%,游戏营收下降7%。微软仍有超过15%的营收来自Windows操作系统,这一业务仍严重依赖于公司更换个人电脑的周期。市场研究公司Gartner本月早些时候指出,由于企业升级到最新的Windows操作系统,当季全球个人电脑发货量增长了1.1%。微软将于明年1月分终止对Windows 7的支持,这意味着如果企业想继续通过其系统接收更新和服务,就需要升级到Windows 10操作系统。旧版本操作系统的到期也帮助提振微软Microsoft 365套件的销售,其中包括Word、Excel、Teams等Office云软件,这也是微软与Slack Technologies相竞争的产品。2019年Q3:全球超大规模数据中心数量增至504个_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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    12月12日消息,微软近日宣布即将在卡塔尔开设新的云数据中心区域,该区域预估将于2021年投入使用,首先从Azure开始,Office 365, Dynamics 365和Power Platform后续将会开放。伴随着本次扩展,微软在全球20个国家和地区的云区域规模数量已经达到55个。这个新数据中心区域的成立,能够让卡塔尔的公共和私营企业访问更可靠、更具弹性的云服务。卡塔尔运输和通信部长Jassim Saif Ahmed Al-Sulaiti表示:“与微软的合作是加速卡塔尔政府数字化转型的重要一环,是推动《卡塔尔国家愿景2030》发展计划的重要动力。”微软当时表示,此次扩张的部分原因是该地区客户不断扩大的IT需求,如括阿联酋航空公司(UAE Airlines)。此外,它还响应了一些客户的“数据存储”需求,这些客户由于隐私和数据保护问题而不能在国外托管敏感服务。这些数据中心将支持微软Azure用户、Office365、Dynamic 365和其他一些服务。微软当时还称,这两座数据中心将为海湾合作委员会国家和其他一些国际市场服务。分析人士称,微软这些举措是受到了亚马逊AWS云服务的刺激。AWS之前宣布了在巴林建立数据中心的计划,预计今年初推出并提供在线服务。相比之下,谷歌目前尚未在云计算服务市场相对较小的中东地区建立数据中心,但预计未来几年该地区云计算业务将以27%的速度增长IaaS将美联储的云计算支出提高了25%_安防互联

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    2018年前三季度,我国互联网和相关服务业①运行平稳,业务收入保持两位数增长,营业利润增速保持稳定。分领域看,网络游戏、影音直播等手机应用加快普及,市场规模稳步扩大。一、总体运行情况 互联网业务收入保持快速增长。前三季度,我国规模以上②互联网和相关服务企业(简称互联网企业)完成业务收入6858亿元,同比增长19.4%,增速较上半年回落3.5个百分点,在去年同期较高基数上保持快速增长。主要省份保持增长态势良好,互联网业务收入总量居前三位的广东、上海、北京互联网业务收入分别增长17.5%、18.2%和32.3%。 研发投入规模增速保持两位数水平。前三季度,全行业研发投入373亿元,同比增长14.7%。二、分业务运行情况 互联网企业在网络视频、移动支付、共享经济、生活服务和公共服务平台等方面不断创新,带动互联网信息服务收入保持较快增长。(一)信息服务业务前三季度,信息服务收入规模达6188亿元,同比增长18.3%,占互联网业务收入比重为90.2%。其中,电子商务平台收入2520亿元,同比增长23.7%;网络游戏(包括客户端游戏、手机游戏、网页游戏等)业务收入1451亿元,同比增长20.6%。 (二)互联网数据中心业务前三季度,互联网企业完成互联网数据中心业务收入107亿元,同比增长1.7%;截至9月末,部署的服务器数量达131.8万台,同比增长33.6%。(三)互联网接入业务前三季度,互联网企业完成互联网接入业务收入103亿元,同比下降22.8%,降幅较一季度、上半年分别收窄1.2个和1.9个百分点。 三、我国移动应用程序(APP)数量情况 我国市场上移动互联网应用数量增长明显。截至9月底,我国市场上监测到的移动应用为442万款。9月份,我国第三方应用商店与苹果应用商店中新上架12.9万款移动应用。截至9月底,我国本土第三方应用商店移动应用数量超过258万款,苹果商店(中国区)移动应用数量超过184万款。 应用规模排名稳定。截至9月底,游戏类数量为136.7万款。生活服务类应用规模达53.2万款,排名第二。排名第三和第四的分别是电子商务类应用和主题壁纸类应用,规模分别为41.2万款和37.0万款。在市场热点类应用当中,以物流企业应用、货运运输服务应用和具有自有物流服务能力的电子商城为代表的智慧物流类应用数量超过2.4万款;而提供二维码扫码、转账等金融支付功能的网络支付类应用数量约为2.3万款。六类应用下载量超过千亿次。截至9月底,第三方应用商店分发累计数量超过1.57万亿次。游戏类、系统工具类、影音播放类、社交通讯类、日常工具类和生活服务类应用下载量均超过千亿次,分别为2694亿次、2641亿次、2018亿次、1752亿次、1152亿次和1015亿次,其中游戏类应用、系统工具类和影音播放类应用下载量均突破两千亿次。其余各类应用中,下载总量超过500亿次的应用还有金融类(915亿次)、电子商务类(859亿次)、资讯阅读类应用(807亿次)和主题壁纸类(708亿次)。注:我们将手机应用程序划分为游戏、影音播放、生活服务、资讯阅读、日常工具、社交通讯、系统工具、办公学习、拍照摄影、运动与健康、电子商务、网络支付、智慧物流、互联网金融、主题、外文等16个领域。互联网数据中心的设计与构建正在不断发展_安防互联