执予• - •安防互联

咨询客服
首页 > 阿里云香港轻服务器 > 新加坡和香港服务器 > 阿里云香港轻服务器怎么样
?

阿里云香港轻服务器

2017年8月16日,工业和信息化部制定发布了《互联网域名管理办法》。新规自2017年11月1日起施行,2004年公布的《中国互联网络域名管理办法》(原信息产业部令第30号)同时废止。  修订的主要内容有五项:  一是明确部和省级通信管理局的职责分工。根据下放设立域名注册服务机构行政审批事项和互联网属地化管理等要求,《办法》明确工业和信息化部对全国的域名服务实施监督管理,省(区、市)通信管理局对本行政区域内的域名服务实施监督管理。  二是完善域名服务许可制度。《办法》规定:申请设立域名注册服务机构的,应当向省(区、市)通信管理局提交申请。《办法》删除了域名注册服务机构注册资金不得少于100万元的规定。为了保持法制统一性,《办法》将《中国互联网络域名管理办法》《工业和信息化部行政许可实施办法》有关域名服务许可条件的规定进行了整合,作出了统一规定。同时,进一步完善了有关要求,如申请主体具有良好的信用记录;具有真实身份信息核验和个人信息保护能力等。  三是规范域名注册服务活动。《办法》规定域名注册管理机构应当通过电信管理机构许可的域名注册服务机构开展域名注册服务;域名注册服务机构应当按照电信管理机构许可的域名注册服务项目提供服务,不得为未经电信管理机构许可的域名注册管理机构提供域名注册服务。《办法》要求域名注册管理机构、域名注册服务机构在境内设立相应的应急备份系统并定期备份域名注册数据。  四是完善域名注册信息登记和个人信息保护制度。《办法》细化了域名注册信息登记要求,规定:域名注册服务机构提供域名注册服务,应当要求域名注册申请者提供域名持有者真实、准确、完整的身份信息等域名注册信息,并对域名注册信息的真实性、完整性进行核验;域名注册信息发生变更的,应当在30日内办理变更手续。同时,坚持域名注册信息登记和保护并重,要求域名注册管理机构、注册服务机构依法存储、保护用户个人信息,未经用户同意不得将用户个人信息提供给他人。  五是加强事中事后监管。《办法》规定:从事域名服务的机构应当接受、配合电信管理机构的监督检查,定期报送业务开展情况、安全运行情况等信息;电信管理机构应当对其执行法律法规和电信管理机构有关规定的情况进行检查;从事域名服务的机构违反本《办法》并受到行政处罚的行为记入信用档案。  《办法》还完善了违法从事域名服务的法律责任,明确了域名注册管理机构、注册服务机构违法开展域名注册服务、未对域名注册信息的真实性进行核验、为违法网络服务提供域名跳转等违法行为的处罚措施。Windows 10升级:开始菜单废了_安防互联

阿里云香港轻服务器

关于 阿里云香港轻服务器 的问题已解答,请查看!!!

  • 特价香港服务器租用

    特价香港服务器租用

    已帮助:470780人  |  QQ• - •微信:2685936770

    做网站的朋友都希望自己的网站能够获得好的排名,来提高品牌的曝光度,更好的做产品营销。但是有的操作可能会导致网站降权甚至被K,究竟被K的背后原因是什么呢?小编将会根据不同情况为大家逐一揭晓、解析。 网站为什么被K? 网站之所以被K大部分原因是因为被算法打击了,所以本篇文章会围绕搜索引擎的算法展开讲解。如果您的网站已经被K或者存在明显的降权迹象再或者担心被K,那么希望您能够认真阅读本篇文章,我们会从多个维度去剖析其内在的原因。 网站被K的两种情况 首页被K:用site命令查询之后,显示没有相关数据;内页被K:用site命令查询之后,显示只有首页收录,但是顶部显示的是找到相关结果不止1个,实际显示的却只有首页。网站被K原因分析1.网站内容质量不佳如果你的内容质量不高,都是复制粘贴甚至从同行网站转载,不经过任何优化处理,这样的文章质量必然是非常低的,而且在网上能搜索到多篇相似甚至完全相同的文章,搜索引擎肯定是完全没有必要把你的网站排名放在前面的,因为已经有很多网站产出了这样的内容,而你再去复制粘贴,在搜索引擎看来,完全没有必要把你放在前面,只有独特的观点,不一样的高质量内容,搜索引擎才有可能把你的网站放在前面,展示给大家,以满足客户需求。解决方法:自己原创文章或者使用伪原创的方法降低文章相似度提高内页质量。2.网站关键词出现频率过高即关键词密度过大如果你想让你的核心关键词获得很好的排名,然后盲目的去大量部署这些关键词,网站标题也把所有的产品和项目列举上去或者大量重复相同内容。这样的操作是完全错误的,这被称为过度优化,比如说百度推出的清风算法就会打击关键词堆砌的站点,细雨算法会打击内容低劣的站点。所以做网站排名要遵循自然、循序渐进,不要显得太突兀。 解决方法: 1.重写标题,尽量简明,突出主体内容和主营的产品项目;2.删除图片中的广告、电话、QQ、微信等信息;3.减少重复文章、图片。3.交换低质量友情链接很多人认为,只要能提升网站的流量和曝光度就可以跟对方交换链接或者买对方的广告位、单项链接。但实际上,这样的想法是不正确的,无论是交换友情链接还是购买链接都不是只用看对方权重高就可以了。还要看对方站点内容是否正规,是否被降权,是否是黑帽SEO如果对方有以上任意一种情况就不能跟对方交换友情链接,否则你的网站将会降权或者跟随对方的降权趋势你也会稍稍降一点。解决方法:跟优质站点交换或者购买链接。4.网站不稳定,IP变动频繁如果你的网站访问速度较慢,延迟比较高,或者IP经常变动,也就是经常换服务器,那么也会被搜索引擎的算法打击,譬如说百度的闪电算法就会打击打开速度慢的站点,如果你想提升网站的访问速度,降低网站跳出率,可以直接阅读这篇文章:《孝感SEO:降低网站跳出率的3个实用技巧》这篇文章会详细为您讲解如何提高网站加载速度以及如何降低网站跳出率。解决方法:长期使用同一台服务器,要保证全天能够高速访问网站。那么以上内容就是本次小编为大家讲解的网站被K的几种情况的原因了,如果你的网站符合以上的情况,请按照解决方法严格修整,以达到亡羊补牢的目的,希望降权的朋友以后也以此为戒。Apache Tomcat 9.0.33 和 8.5.53 发布_安防互联

    知名基础服务供应商Digital Realty已经宣布在香港开发最新数据中心的消息,结合早前其启动韩国首尔数据中心动土仪式,标志着Digital Realty在整个亚太范围内的又一次重大扩张。自2012年收购位于将军澳地区的Digital TKO(HKG10),Digital Realty便正式进入香港市场。根据香港IDC新天域互联获悉,而此次新数据中心将以Digital Realty Kin Chuen(HKG11)命名,初步位置定为葵涌,是Digital Realty在香港的第二座基础设施。Digital Realty表示,当工程全部结束之后,将在21,000平方米空间内提供高达24MW关键容量,预计最快明年中旬建成并开放。值得注意的是,HKG11设施总共包括12层,其中8层专用于客户级部署。Digital Realty首席执行官A. William Stein指:“在香港的投资是我们全球平台路线图上的另一个重要里程碑,它使客户能够进行数字化转型,同时体现我们支持其在未来PlatformDIGITAL发展的承诺。”作为互联网基础硬件设施,数据中心是支持香港作为关键技术和创科中心持续发展,并推动整个地区采用云计算服务和解决方案的重要基础,新天域互联专注香港服务器租用托管及多云与混合云部署等一站式服务,多家Tier 3+香港数据中心资源,致力协助企业以稳定可靠连接表现拓展全球业务,获取更高收益。同时,香港的云计算就绪性区域领导者地位证明其在进一步采用云计算方面具有潜力,这里的庞大客户基础将在未来对数字技术提出更高需求,这些都需要数据中心发展以积极配合。​日本通信巨头NTT称公司服务器遭攻击致使892家企业信息泄露_安防互联

    由于多名华尔街分析师对博通收购CA Technologies交易表示质疑,导致博通公司股价今日一度下挫16%,市值损失近170亿美元。芯片巨头博通公司周三宣布,将斥资189亿美元收购云软件和企业软件开发商CA Technologies.但这笔交易却遭到许多分析师的质疑,导致博通股价在今日早盘交易中大幅下滑。华尔街投行Raymond James分析师克里斯。卡索(Chris Caso)在一份报告中称,他们对博通宣布的这笔交易感到意外,同时也对博通的收购理由表示怀疑。 卡索说:“在博通的半导体业务和CA的软件业务之间,我们看不到明显的业务协同效应。CA的软件业务与博通的半导体业务格格不入,这笔交易很可能让外界对博通的战略产生混淆。”受此影响,博通股票在今日早盘交易中一度下挫16%,市值损失近170亿美元。根据FactSet的数据显示,截至周三收盘,博通的市值约为1050亿美元。去年11月,博通还曾提议以每股70美元的现金加股票方式收购,交易规模超过1000亿美元。但今年3月,美国总统特朗普发布命令,以国家安全为由,禁止博通收购高通。随后,博通宣布放弃收购高通。美国众议院致函苹果谷歌:就隐私和数据问题提出质疑_安防互联

  • 买服务器到香港

    买服务器到香港

    已帮助:811507人  |  QQ• - •微信:2685936770

    关于制造企业是否要上云的争论每过一段时间就会出现一次,人们对云的态度是既爱又怕。爱的是云可以简化本地部署,强化异地协同,减少信息流通的阻碍,并且随着越来越多的厂商开始从传统销售模式向订阅模式转变,上云意味着即时可以享有最新的服务及解决方案,而省去了自行更新的诸多烦恼。怕的是如果将自己的数据都移交给云服务厂商,可能会出现数据泄漏甚至灭失的风险,企业将丧失自身的竞争力。对于制造企业来说,数据丢失将造成不可挽回的后果。故而在诸多场合,制造企业谈到云,第一个考虑的就是安全问题。虽然争论一直存在,然而或许数据更能说明问题。根据国际数据公司(IDC)发布的中国公有云服务市场半年度跟踪报告显示,2018上半年中国公有云服务整体市场规模(IaaS/PaaS/SaaS)超30亿美金,其中IaaS市场增速再创新高,同比增长83%。这从一个侧面说明了中国云服务的快速发展。 企业上云是一个不可避免的趋势。首先,我们可以从制造企业的角度来看这个问题。是什么推动制造企业上云?前文已经谈到一些优势,大多数企业也认可云所带来的收益,然而,数据安全是制约企业上云的重要因素。关于数据的安全性,有些观点认为,数据存储在云服务厂商那里,制造企业就失去了对数据的控制权,沦落到任人宰割的地步,甚至,云服务厂商本身的经营问题,都会制约企业发展。这些担忧不无道理。但是,需要明确的是,收益与风险是相对的,对于企业来说,重点是权衡风险与收益,在可行性的范围内,尽量降低风险,提升收益。若仅仅因为可能存在的风险,而对于云服务完全否定,则可能错失机遇。目前,一些企业采用混合云的策略,将非核心数据存储在云端,而将核心数据存储在本地,通过这种方式,来将风险降到可控范围。根据全球知名云管理平台RightScale2018年的研究报告,全球已有高达81%的大中型企业采取了“多云”的IT战略来减少意外风险(包含多个服务商或软件供应商的产品,或者包含公有云、私有云、混合云等多种业务部署形态)。其次,从云解决方案的厂商的角度来看。古往今来,有多少行业在专业工分的促进下,取得了效率及效益的极大提升,从生产一根钉子到生产一辆汽车,无一不是如此。而今天,这一理论仍然在发挥着强大的作用。基于专业分工,云服务厂商能够深耕细作,积累更多经验并为制造企业创造更佳体验。相较于制造企业的IT部门,云服务厂商能够同时为多家企业服务,拥有更多实战经验。同时,在市场竞争机制下,云服务厂商为了获取更好的竞争力,需要不断优化管理,精简成本。更进一步而言,云服务作为一个规模效应行业,规模越大,成本越低。通过规模效应,云服务厂商能够优化自身的资源配置效率,降低成本,提升效益。最终,这一行业将为制造企业提供远优于企业本地部署的成本及解决方案,为制造企业创造更好的用户体验。最后,从外部政策环境来看,我国高度重视云计算产业发展。根据前瞻产业研究院整理的资料显示,截止至2018年,国家已经出台了15个相关政策来推进云计算产业的发展。在相关政策利好驱动下,相关制造企业也会加码对于云的投入,而云服务厂商也会从中受益,云服务的市场供需两侧都将被放大。另外,根据IDC报告,在公有云市场,中国与美国相比至少有5年的差距,中国目前仍然处于追赶阶段,故而云服务还有很大空发展空间。云服务产业一方面有政策加持,一方面市场需求尚未饱和,未来,仍大有可为。在内外部因素的共同作用下,制造企业上云将成为趋势。但,在这种趋势面前,每个制造企业所能获得的收益并不相同,所以,并非所有企业都应该立即实施云解决方案。相较于外因驱动,制造企业更应该基于内因来考虑是否上云,这就需要更多地考虑企业的运营效率、盈利模式、竞争优势及行业特性等因素。在时机成熟的时候,上云不失为一个合理的选择。大数据安全防护方法研究与建议_安防互联

    5月25日消息,日前,工业和信息化部公布了2018年第一季度网络安全威胁态势分析及工作情况总结,分析报告显示,第一季度共监测到网络安全威胁约4541万个,其中电信主管部门收集约216万个,基础电信企业监测到约1168万个,网络安全专业机构监测到约6万个,重点互联网企业和网络安全企业监测到约3151万个。网络安全威胁态势呈现以下四个特点: 一是底层硬件漏洞波及范围广、修复难度大。 1月3日,英特尔处理器芯片被曝光存在“崩溃”(Meltdown)和“幽灵”(Spectre)两个安全漏洞,该漏洞属于处理器芯片为提升性能而设计的加速机制——“预测执行”(Speculative Execution)和“乱序执行”(Indirect Branch Prediction)所引入的问题,可被攻击者利用越权读取用户敏感数据。几乎所有采用上述加速机制的高速处理器芯片均可能受到该漏洞的影响,使用相关处理器芯片的服务器、个人电脑、移动终端等设备也可能受到影响。与此同时,在修复漏洞时,出现因补丁与系统存在不兼容问题,导致系统性能下降或影响系统稳定性的情况。二是共享类移动应用程序涉嫌危害用户信息。 第一季度,发现部分移动应用程序存在未经明示收集使用用户信息、未履行安全保护义务等问题,危害用户信息安全,引发社会广泛关注。其中,移动应用程序“WiFi万能钥匙”和“WiFi钥匙”具有免费向用户提供使用他人WiFi网络的功能,累计下载次数高达19亿次,涉嫌入侵他人WiFi网络和窃取用户个人信息。工信部网络安全管理局组织网络安全专业机构进行分析认定,两款移动应用程序具有共享用户所登录WiFi网络密码等信息的功能,且用户可能共享了非本人所有的信息。三是连接互联网的工控系统及设备的漏洞数量增长明显。 第一季度,我国境内在互联网上可辨识的工控系统及设备数量共计2772个,与上一个季度数量基本持平,但新增工控安全漏洞112个,相比上一个季度增长约50%,涉及125个工业相关产品,包括西门子、施耐德电气等在中国广泛应用的工控系统产品。四是黑客组织篡改网页事件仍有发生。 第一季度,共发生30起黑客组织篡改网页并张贴反动标语的事件,包括企业网站被篡改事件19起、事业单位网站被篡改事件9起、政府机关网站被篡改事件两起。与2017年第一季度情况相比,总体数量相等,企事业单位网站被篡改的事件数量增长约155.6%,政府机关网站被篡改的事件数量减少约80%。跃居数据中心枢纽的亚特兰大靠的是什么?_安防互联

    一些运行在Nginx上的网站有时候会出现“502 Bad Gateway”错误,有些时候甚至频繁的出现。有些站长是在刚刚转移到Nginx之后就出现了这个问题,所以经常会怀疑这是不是Nginx的问题,但事实上这是个误区。 以下是从张宴和Ayou的博客搜集整理的一些Nginx 502错误的排查方法,供大家参考:Nginx 502错误的原因比较多,是因为在代理模式下后端服务器出现问题引起的。这些错误一般都不是nginx本身的问题,一定要从后端找原因!但nginx把这些出错都揽在自己身上了,着实让nginx的推广者备受置疑,毕竟从字眼上理解,bad gateway?不就是bad nginx吗?让不了解的人看到,会直接把责任推在nginx身上,希望nginx下一个版本会把出错提示写稍微友好一些,至少不会是现在简单的一句502 Bad Gateway,另外还不忘附上自己的大名。Nginx 502的触发条件 502错误最通常的出现情况就是后端主机当机。在upstream配置里有这么一项配置:proxy_next_upstream,这个配置指定了nginx在从一个后端主机取数据遇到何种错误时会转到下一个后端主机,里头写上的就是会出现502的所有情况拉,默认是error timeout。error就是当机、断线之类的,timeout就是读取堵塞超时,比较容易理解。我一般是全写上的:proxy_next_upstream error timeout invalid_header http_500 http_503;不过现在可能我要去掉http_500这一项了,http_500指定后端返回500错误时会转一个主机,后端的jsp出错的话,本来会打印一堆stacktrace的错误信息,现在被502取代了。503错误就可以保留,因为后端通常是apache resin,如果apache死机就是error,但resin死机,仅仅是503,所以还是有必要保留的。解决办法 遇到502问题,可以优先考虑按照以下两个步骤去解决。1、查看当前的PHP FastCGI进程数是否够用 netstat -anpo | grep "php-cgi"| wc -l如果实际使用的“FastCGI进程数”接近预设的“FastCGI进程数”,那么,说明“FastCGI进程数”不够用,需要增大。2、部分PHP程序的执行时间超过了Nginx的等待时间 可以适当增加nginx.conf配置文件中FastCGI的timeout时间,例如:......http{......fastcgi_connect_timeout 300;fastcgi_send_timeout 300;fastcgi_read_timeout 300;......}......php.ini中memory_limit设低了会出错,修改了php.ini的memory_limit为64M,重启nginx,发现好了,原来是PHP的内存不足了。如果这样修改了还解决不了问题,可以参考下面这些方案:3、max-children和max-requests 一台服务器上运行着nginx php(fpm) xcache,访问量日均 300W pv左右最近经常会出现这样的情况: php页面打开很慢,cpu使用率突然降至很低,系统负载突然升至很高,查看网卡的流量,也会发现突然降到了很低。这种情况只持续数秒钟就恢复了检查php-fpm的日志文件发现了一些线索:Sep3008:32:23.289973[NOTICE] fpm_unix_init_main(), line 271: getrlimit(nofile): max:51200, cur:51200Sep3008:32:23.290212[NOTICE] fpm_sockets_init_main(), line 371:using inherited socket fd=10,“127.0.0.1:9000″Sep3008:32:23.290342[NOTICE] fpm_event_init_main(), line 109: libevent:using epollSep3008:32:23.296426[NOTICE] fpm_init(), line 47: fpm is running, pid 30587http://www.server110.com/nginx/201312/4409.html在这几句的前面,是1000多行的关闭children和开启children的日志原来,php-fpm有一个参数 max_requests,该参数指明了,每个children最多处理多少个请求后便会被关闭,默认的设置是500。因为php是把请求轮询给每个children,在大流量下,每个childre到达max_requests所用的时间都差不多,这样就造成所有的children基本上在同一时间被关闭。在这期间,nginx无法将php文件转交给php-fpm处理,所以cpu会降至很低(不用处理php,更不用执行sql),而负载会升至很高(关闭和开启children、nginx等待php-fpm),网卡流量也降至很低(nginx无法生成数据传输给客户端)解决问题很简单,增加children的数量,并且将 max_requests 设置未 0 或者一个比较大的值:打开 /usr/local/php/etc/php-fpm.conf调大以下两个参数(根据服务器实际情况,过大也不行)5120600然后重启php-fpm。4、增加缓冲区容量大小 将nginx的error log打开,发现“pstream sent too big header while reading response header from upstream”这样的错误提示。查阅了一下资料,大意是nginx缓冲区有一个bug造成的,我们网站的页面消耗占用缓冲区可能过大。参考老外写的修改办法增加了缓冲区容量大小设置,502问题彻底解决。后来系统管理员又对参数做了调整只保留了2个设置参数:client head buffer,fastcgi buffer size。5、request_terminate_timeout 如果主要是在一些post或者数据库操作的时候出现502这种情况,而不是在静态页面操作中常见,那么可以查看一下php-fpm.conf设置中的一项:request_terminate_timeout这个值是max_execution_time,就是fast-cgi的执行脚本时间。0s为关闭,就是无限执行下去。(当时装的时候没仔细看就改了一个数字)发现,问题解决了,执行很长时间也不会出错了。优化fastcgi中,还可以改改这个值5s 看看效果。php-cgi进程数不够用、php执行时间长、或者是php-cgi进程死掉,都会出现502错误。安防互联提供海外服务器全面支持Nginx接口,并为用户提供专业指导及服务,欢迎广大用户联系24小时在线客服centos无线驱动 CentOS 5.6上安装支持802.11b/g无线网卡驱动具体过程_安防互联

  • 香港服务器ping不同外网ip

    香港服务器ping不同外网ip

    已帮助:867141人  |  QQ• - •微信:2685936770

    5月30日,美股收盘后,微软市值达到了7530亿美元,过去三年以来首次超过了谷歌母公司Alphabet,后者市值为7390亿美元。这两家公司在过去的第一季度业绩均超过了分析师预期。 截至前一交易日,微软已经全球市值第三高的公司,仅次于苹果和亚马逊。Alphabet排名第四,Facebook和腾讯紧随其后。六年前,谷歌首次超过微软市值时,两家公司看起来正朝着不同的方向发展。但随着微软转向云计算,并在该业务的规模超越谷歌后,逐步得到市场的认可。与此同时,微软和谷歌在机器学习、语音交互、图像识别等人工智能领域展开竞争。过去12个月里,微软股价飙升了40%,是Alphabet增幅的5倍左右,最终推动微软市值实现反超。2018年,微软宣布业务重组,操作系统Windows部门与云平台Azure整合,以及多项人事变动。调整后,微软将更加专注云计算和人工智能。尤其是云计算市场,微软已经是继亚马逊AWS之后的第二号玩家,且第三方机构Synergy数据显示,微软的季度增速依然领先于市场。 投行摩根士丹利将其未来数个月内的目标价提升至150美元,而截至上一交易日,该公司股价为98.01美元,也就是说,其股价仍有上涨空间,而市值将突破1万亿美元。就算在互联网泡沫破灭之前,微软的最高市值也只达到6189亿美元。2004年上市的谷歌2012年首次超过了微软,后者在1986年上市。在这之后,两家公司在市值上先后交替领先。2015年,谷歌将上市主体变更为母公司Alphabet.这一年谷歌的领先一直持续到了本月。在今天凌晨结束的交易日,微软股价下跌0.4%,至98.01美元,Alphabet的A类股下跌1.5%,至1068.07美元。2018年最紧俏的5大云计算技能_安防互联

    做网站的朋友都希望自己的网站能够获得好的排名,来提高品牌的曝光度,更好的做产品营销。但是有的操作可能会导致网站降权甚至被K,究竟被K的背后原因是什么呢?小编将会根据不同情况为大家逐一揭晓、解析。 网站为什么被K? 网站之所以被K大部分原因是因为被算法打击了,所以本篇文章会围绕搜索引擎的算法展开讲解。如果您的网站已经被K或者存在明显的降权迹象再或者担心被K,那么希望您能够认真阅读本篇文章,我们会从多个维度去剖析其内在的原因。 网站被K的两种情况 首页被K:用site命令查询之后,显示没有相关数据;内页被K:用site命令查询之后,显示只有首页收录,但是顶部显示的是找到相关结果不止1个,实际显示的却只有首页。网站被K原因分析1.网站内容质量不佳如果你的内容质量不高,都是复制粘贴甚至从同行网站转载,不经过任何优化处理,这样的文章质量必然是非常低的,而且在网上能搜索到多篇相似甚至完全相同的文章,搜索引擎肯定是完全没有必要把你的网站排名放在前面的,因为已经有很多网站产出了这样的内容,而你再去复制粘贴,在搜索引擎看来,完全没有必要把你放在前面,只有独特的观点,不一样的高质量内容,搜索引擎才有可能把你的网站放在前面,展示给大家,以满足客户需求。解决方法:自己原创文章或者使用伪原创的方法降低文章相似度提高内页质量。2.网站关键词出现频率过高即关键词密度过大如果你想让你的核心关键词获得很好的排名,然后盲目的去大量部署这些关键词,网站标题也把所有的产品和项目列举上去或者大量重复相同内容。这样的操作是完全错误的,这被称为过度优化,比如说百度推出的清风算法就会打击关键词堆砌的站点,细雨算法会打击内容低劣的站点。所以做网站排名要遵循自然、循序渐进,不要显得太突兀。 解决方法: 1.重写标题,尽量简明,突出主体内容和主营的产品项目;2.删除图片中的广告、电话、QQ、微信等信息;3.减少重复文章、图片。3.交换低质量友情链接很多人认为,只要能提升网站的流量和曝光度就可以跟对方交换链接或者买对方的广告位、单项链接。但实际上,这样的想法是不正确的,无论是交换友情链接还是购买链接都不是只用看对方权重高就可以了。还要看对方站点内容是否正规,是否被降权,是否是黑帽SEO如果对方有以上任意一种情况就不能跟对方交换友情链接,否则你的网站将会降权或者跟随对方的降权趋势你也会稍稍降一点。解决方法:跟优质站点交换或者购买链接。4.网站不稳定,IP变动频繁如果你的网站访问速度较慢,延迟比较高,或者IP经常变动,也就是经常换服务器,那么也会被搜索引擎的算法打击,譬如说百度的闪电算法就会打击打开速度慢的站点,如果你想提升网站的访问速度,降低网站跳出率,可以直接阅读这篇文章:《孝感SEO:降低网站跳出率的3个实用技巧》这篇文章会详细为您讲解如何提高网站加载速度以及如何降低网站跳出率。解决方法:长期使用同一台服务器,要保证全天能够高速访问网站。那么以上内容就是本次小编为大家讲解的网站被K的几种情况的原因了,如果你的网站符合以上的情况,请按照解决方法严格修整,以达到亡羊补牢的目的,希望降权的朋友以后也以此为戒。Apache Tomcat 9.0.33 和 8.5.53 发布_安防互联

    知名基础服务供应商Digital Realty已经宣布在香港开发最新数据中心的消息,结合早前其启动韩国首尔数据中心动土仪式,标志着Digital Realty在整个亚太范围内的又一次重大扩张。自2012年收购位于将军澳地区的Digital TKO(HKG10),Digital Realty便正式进入香港市场。根据香港IDC新天域互联获悉,而此次新数据中心将以Digital Realty Kin Chuen(HKG11)命名,初步位置定为葵涌,是Digital Realty在香港的第二座基础设施。Digital Realty表示,当工程全部结束之后,将在21,000平方米空间内提供高达24MW关键容量,预计最快明年中旬建成并开放。值得注意的是,HKG11设施总共包括12层,其中8层专用于客户级部署。Digital Realty首席执行官A. William Stein指:“在香港的投资是我们全球平台路线图上的另一个重要里程碑,它使客户能够进行数字化转型,同时体现我们支持其在未来PlatformDIGITAL发展的承诺。”作为互联网基础硬件设施,数据中心是支持香港作为关键技术和创科中心持续发展,并推动整个地区采用云计算服务和解决方案的重要基础,新天域互联专注香港服务器租用托管及多云与混合云部署等一站式服务,多家Tier 3+香港数据中心资源,致力协助企业以稳定可靠连接表现拓展全球业务,获取更高收益。同时,香港的云计算就绪性区域领导者地位证明其在进一步采用云计算方面具有潜力,这里的庞大客户基础将在未来对数字技术提出更高需求,这些都需要数据中心发展以积极配合。​日本通信巨头NTT称公司服务器遭攻击致使892家企业信息泄露_安防互联

    由于多名华尔街分析师对博通收购CA Technologies交易表示质疑,导致博通公司股价今日一度下挫16%,市值损失近170亿美元。芯片巨头博通公司周三宣布,将斥资189亿美元收购云软件和企业软件开发商CA Technologies.但这笔交易却遭到许多分析师的质疑,导致博通股价在今日早盘交易中大幅下滑。华尔街投行Raymond James分析师克里斯。卡索(Chris Caso)在一份报告中称,他们对博通宣布的这笔交易感到意外,同时也对博通的收购理由表示怀疑。 卡索说:“在博通的半导体业务和CA的软件业务之间,我们看不到明显的业务协同效应。CA的软件业务与博通的半导体业务格格不入,这笔交易很可能让外界对博通的战略产生混淆。”受此影响,博通股票在今日早盘交易中一度下挫16%,市值损失近170亿美元。根据FactSet的数据显示,截至周三收盘,博通的市值约为1050亿美元。去年11月,博通还曾提议以每股70美元的现金加股票方式收购,交易规模超过1000亿美元。但今年3月,美国总统特朗普发布命令,以国家安全为由,禁止博通收购高通。随后,博通宣布放弃收购高通。美国众议院致函苹果谷歌:就隐私和数据问题提出质疑_安防互联

精选文章

  • 搭建香港ipv6服务器

    知名基础服务供应商Digital Realty已经宣布在香港开发最新数据中心的消息,结合早前其启动韩国首尔数据中心动土仪式,标志着Digital Realty在整个亚太范围内的又一次重大扩张。自2012年收购位于将军澳地区的Digital TKO(HKG10),Digital Realty便正式进入香港市场。根据香港IDC新天域互联获悉,而此次新数据中心将以Digital Realty Kin Chuen(HKG11)命名,初步位置定为葵涌,是Digital Realty在香港的第二座基础设施。Digital Realty表示,当工程全部结束之后,将在21,000平方米空间内提供高达24MW关键容量,预计最快明年中旬建成并开放。值得注意的是,HKG11设施总共包括12层,其中8层专用于客户级部署。Digital Realty首席执行官A. William Stein指:“在香港的投资是我们全球平台路线图上的另一个重要里程碑,它使客户能够进行数字化转型,同时体现我们支持其在未来PlatformDIGITAL发展的承诺。”作为互联网基础硬件设施,数据中心是支持香港作为关键技术和创科中心持续发展,并推动整个地区采用云计算服务和解决方案的重要基础,新天域互联专注香港服务器租用托管及多云与混合云部署等一站式服务,多家Tier 3+香港数据中心资源,致力协助企业以稳定可靠连接表现拓展全球业务,获取更高收益。同时,香港的云计算就绪性区域领导者地位证明其在进一步采用云计算方面具有潜力,这里的庞大客户基础将在未来对数字技术提出更高需求,这些都需要数据中心发展以积极配合。​日本通信巨头NTT称公司服务器遭攻击致使892家企业信息泄露_安防互联

  • 战地香港服务器怎么上

    由于多名华尔街分析师对博通收购CA Technologies交易表示质疑,导致博通公司股价今日一度下挫16%,市值损失近170亿美元。芯片巨头博通公司周三宣布,将斥资189亿美元收购云软件和企业软件开发商CA Technologies.但这笔交易却遭到许多分析师的质疑,导致博通股价在今日早盘交易中大幅下滑。华尔街投行Raymond James分析师克里斯。卡索(Chris Caso)在一份报告中称,他们对博通宣布的这笔交易感到意外,同时也对博通的收购理由表示怀疑。 卡索说:“在博通的半导体业务和CA的软件业务之间,我们看不到明显的业务协同效应。CA的软件业务与博通的半导体业务格格不入,这笔交易很可能让外界对博通的战略产生混淆。”受此影响,博通股票在今日早盘交易中一度下挫16%,市值损失近170亿美元。根据FactSet的数据显示,截至周三收盘,博通的市值约为1050亿美元。去年11月,博通还曾提议以每股70美元的现金加股票方式收购,交易规模超过1000亿美元。但今年3月,美国总统特朗普发布命令,以国家安全为由,禁止博通收购高通。随后,博通宣布放弃收购高通。美国众议院致函苹果谷歌:就隐私和数据问题提出质疑_安防互联

  • 香港服务器bgp多线节点

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

  • 在家无法连接香港的服务器

    市场调研公司Dell'Oro在其数据中心资本支出五年预测报告中预测,未来五年,数据中心资本支出(包括服务器和其他数据中心基础设施设备的资本支出)将以6%的年复合增长率增长,并将在预测期末超过2000亿美元。在该市场中,不同板块的表现将有所不同。已占全球数据中心资本支出60%以上的云板块将在企业/本地数据中心部署的驱动下继续获得动力。从长远来看,电信网络的边缘数据中心部署可能兴起。在数据中心资本支出中,服务器的资本支出一般占近一半。Dell'Oro认为影响服务器资本支出的因素可能包括: 1. 云容量和消化周期导致的服务器需求变化;2. 零部件如Memory等商品定价的市场波动;3. 服务器升级周期可能会促使旧服务器的替换并驱动新的部署,这可能会影响服务器架构和定价。服务器还推动了辅助数据中心基础设施设备的需求,如网络交换机、存储系统和其他设施。2020年,COVID-19大流行预计将严重扰乱全球数据中心基础设施设备需求。受影响的垂直行业,特别是实体零售、旅游、酒店和中小企业,在等待商业环境稳定的过程中,IT支出萎缩。企业寻求节省资金,而公共云可以提供灵活的、基于消费的基础设施,从而帮助满足日益增长的远程工作和学习需求。COVID-19大流行和随之而来的经济衰退可能会加速某些行业和工作负载永久迁移到云。市场和技术趋势要点 1. 未来五年内,美国四大云服务提供商--亚马逊、Facebook、谷歌和微软--将继续保持扩张势头。云服务提供商会继续将服务器整合在大型云数据中心中,因为同样数量的服务器,这样比分布在数千个企业数据中心中能提供更大容量。2. 美国四大云服务提供商一直在延长服务器的使用寿命,以降低服务器折旧费用,同时保持服务器的高效率和可靠性。3. 英特尔服务器处理器的更新换代通常影响IT支出。虽然主要的云服务提供商也会在处理器更新换代周期之外增加服务器容量,但今年晚些时候Intel 10nm Whitley服务器平台的更新可能会刺激服务器支出。在某些市场上,服务器和存储系统应用中,英特尔处理器、AMD EPYC处理器和ARM处理器的替代品已经开始出现。4. 各种开源组织聚集在一起,共享并标准化高效、可扩展和可持续的数据中心基础设施设计。特别是OCP(Open Compute Project),它在服务器和服务器连接、机架架构和网络交换机等领域引入了各种技术创新,这些创新可能会影响数据中心基础设施的未来发展。大数据或帮助日本央行引导经济度过疫情阵痛_安防互联

  • 香港服务器推荐零度云

    作为新生事物,很多朋友对SSD有着天然的不信任。不少人觉得,SSD和HHD相比,寿命更短,这是由于闪存特别是TLC擦写次数较少所决定的。  不过,和人们的印象不同,SSD只要使用了合格的元件(例如原厂NAND颗粒乃至白片),硬件上极少出现问题。与硬件部分相比,SSD软件部分——固件,出过的问题可能更多!  和HDD相比,SSD的机制要复杂得多。例如,SSD和传统HDD结构完全不同,SSD需要通过FTL层和系统对话;又例如由于闪存需要擦写后才能重新写入数据,所以SSD需要进行Trim来把闪存重新“洗干净”;再例如,SSD还需要一个好的平衡写入算法,来确保闪存颗粒被均衡损耗,不至于出现某一个区块写入量特别大,而提前挂掉的情况。  这些复杂的机制,都是由SSD固件调控的,SSD固件的编写难度,可见一斑。于是,SSD因为固件翻车的情况屡见不鲜。那么到底出现过什么著名的SSD固件翻车案例?这就来为大家盘点一下!  8M门:数据灰飞烟灭  这是一个出现在320系列SSD中的典型固件问题,在X25M等型号中也有出现过,但出现的频率没有320系列SSD高。由于固件编写有问题,320系列SSD在断电重启后,很有可能容量会变为8M,而不是实际上的数十G容量。一旦问题发生,SSD基本上和砖了没有什么区别。尽管用户可以联系退货,但丢了的数据,就无缘再见了。  固态硬盘最大的问题:软件比硬件更加难搞  这个问题官方的叫法是“Bad Context 13X Error”,用户其实也可以手动解决。官方给出的临时解决办法是,利用SSD TOOLBOX进行Secure Erase安全擦除,这可以让SSD恢复到可用的状态——但是,用户的数据会全部丢失。最后,官方发布了新版固件,总算是解决了问题。  5200小时门:SSD时辰突然已到  这是一个在M4系列SSD中出现的固件问题,有很多用户发现,M4系列SSD在用到5200小时左右的时候,会出现周期性蓝屏。有经验的用户观察到,在蓝屏中的报错代码是“0xF4”,这是一个典型的丢盘代码。  一般来说,出现这个代码意味着SSD已经很不健康了,闪存寿命将尽。但这是不合常理的,虽然和HDD相比,SSD的理论寿命的确更短,但也完全不至于短到只有5000个小时左右。  经过了用户和官方的一轮撕逼后,这个问题被确认为固件问题。官方之后发布了新固件,固件阐明“修正了通电5184小时之后SMART计数器出错导致M4不响应的问题”。最终,M4的固件问题得到了修复。  实际上,M4的固件性能表现在同时代的SSD中是出类拔萃的,尤其是在高负载时候的性能,堪称企业级。但官方对待固件问题的态度,让很多用户深深失望。M4系列的后继者,再也没有达到M4的受欢迎程度。  掉速门:TLC大吃一惊  这是出现在840系列SSD中的固件问题,而840系列SSD,可以说是TLC闪存推广的先锋。TLC闪存长期被人们认为性能寿命欠佳,偏偏840系列SSD出现了速度狂掉的问题,这让人们对TLC更加谈虎色变。  在840系列SSD中,掉速的具体表现是长期不访问的数据读取速度胡出现大幅下滑,如果只是看现象的话,这最有可能是一个写入平衡方面的问题,和闪存并没有什么大关系。但是用户本来就对TLC不满,840系列在这个节骨眼出现“掉速门”,令很多用户感到不安。  固态硬盘最大的问题:软件比硬件更加难搞  不过这个问题解决得还是相当迅速的,官方经过调查后,很快给出了解释。官方的说法是,由于软件算法存在错误,840 EVO会不停地在数据保存的单元中进行读取-重试(Read-Retry),导致整体读取性能下降。  这是一个闪存管理机制对电压变化的反应存在的失误,利用官方发布的性能修复工具,可以无损修复。现在TLC SSD已经普及,再也没有出现什么“掉速门”,事实证明掉速的确不是TLC的锅。  实际上,SSD的硬件已经日趋成熟,市面上并不乏高性能的公版主控方案。但这在固件方面,就算是大厂,也不能保证一定不翻车。如何使用batch-import工具向neo4j中导入海量数据_安防互联

  • 租香港服务器弄手游

    大数据分析一直是过去这十年的一个重要技术趋势,也是IT市场中最具活力和创新力的领域之一。但是如今的大数据分析市场与几年前截然不同,未来几年肯定也会有很大的变化。2018年有很多明显的迹象表明,这十年中快速起的大数据市场,正在以不同的形式沉淀下来。未来几年,大数据分析市场甚至可能不会被称为“大数据”,因为很多大数据分析取得的进展都是针对人工智能的,尽管其核心是数据驱动的,但实际上并不一定要依赖于大量的数据才能在应用中发挥作用。展望2019年,分析公司Wikibon预测大数据分析将会出现以下一些趋势:公有云提供商正在吸收大多数大数据分析增长的新机会企业正在将越来越多的大数据分析工作负载转移到公有云,并在这些环境中开发更多的绿地应用。2019年,三大公有云提供商AWS、微软Azure和Google Cloud将加大力度,帮助企业将数据从本地平台迁移出来。其他公有云提供商将难以保持自己在大数据分析市场的份额。2018年,来自公有云领导厂商的压力迫使IBM收购了RedHat。展望未来,IBM、Oracle和其他公有云提供商将更加强调混合云解决方案,帮助客户集中管理分布在私有云和公有云之间的大数据资产。此外,越来越多的大数据公有云提供商将基础设施及服务和平台即服务细分市场拱手让给AWS、微软和Google,并将转向为业务线和特定行业提供软件服务分析应用。例如,Snowflake Computing就在云数据仓库市场大获成功,2018年得到了4.5亿美元的资金以保持增长势头。 大数据分析生态系统正在深入云原生环境 开源软件Kubernetes是一种针对管理需要在云和本地数据中心之间轻松迁移的应用的软件容器,是新一代云原生大数据的基础。过去一年中,这个市场最引人注目的趋势就是围绕Kubernetes的数据生态系统“再结晶”。云原生大数据架构的发展,推动了2018年大量资金和并购活动的活跃。这就解释了为什么专注于多云分布式内存数据的Pivotal在其首次公开募股中就获得了5.55亿美元的资金;Talend收购Stitch,是因为市场需要一种更简单的工具来加载数据到云数据仓库;Cloudian收购Infinity Storage的一个重要原因,是企业对基于云的可扩展文件存储和对象存储的要求越来越高。Wikibon预测,2019年Open Hybrid Architecture Initiative将开始实施HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Pig、YARN和其他Hadoop主要组件的模块化和容器化计划。此外,主要赞助方——即将成为Cloudera 和IBM/Red Hat一部分的Hortonworks公司——将在2019年初提供下一代商用Hadoop解决方案,将这一架构融入他们各自的混合云解决方案组合中,其他云解决方案提供商也会紧随其后。2019年,Spark、TensorFlow、流媒体、分布式对象存储和块存储细分领域中类似的容器化项目也将开始实施,因为整个大数据堆栈将在基于Kubernetes的DevOps环境中通过解耦来实现更灵活的部署和管理。大数据分析平台提供商均在大力投资数据科学工具链 大数据分析解决方案提供商正在争相赢得新一代AI项目开发人员的心。过去几年中,市场中涌现了众多新一代数据科学工作台,包括Anaconda、Dataiku、DataKitchen、DataRobot、Dimensional Mechanics、Domino Data Lab、H2O.ai、Hydrosphere.io、Kogentix、Pipeline.ai和Seldon。此外,老牌大数据分析厂商如IBM、Oracle、Cloudera和Alteryx等,都已经进入这一领域,三大公有云厂商亦是如此。 2018年,DataRobot、Tamr和Immuta纷纷得到风投资金,说明这几家初创公司在过去几年中已经扎根于数据科学工作台领域,并且也将触手伸到了中国和远东。2019年,将会越来越多的企业强调他们能够自动执行诸如特征工程、超参数优化和数据标记等传统手动任务。大数据分析解决方案提供商将大力投资工具以加快将经过训练的AI模型部署到生产应用中的进程。随着大数据分析生态系统开始向云原生架构转变,越来越多的数据科学工作台将整合Kubernetes业务流程结构自动化任务的能力,并将容器模型集成到公有云和私有云中,这一趋势将把新兴标准(如Kubeflow)带入蓬勃发展的数据科学DevOps工具链生态系统中来。Hadoop和Spark正在变成传统遗留技术 Hadoop在大数据分析领域发挥的作用正在逐渐消失。Hadoop市场的增长前景趋于平缓,这也成为Cloudera和Hortonworks在2018年合并的主要原因。Hadoop的核心用例正在逐渐缩小到面向非结构化数据的分布式文件系统、用于批量数据转换的平台、大数据治理存储库和可查询的大数据存档。2019年,Hadoop将试图把应用范围扩展到在线分析处理、商业智能、数据仓库以及其他开源项目覆盖的领域。今年年底,很多企业大数据环境将开始逐步淘汰Hadoop,即使Hadoop重点瞄准的数据湖,也更倾向于采用分布式对象存储、流计算平台和大规模可扩展的内存集群。即使作为Hadoop替代品问世的ApacheSpark,在许多以TensorFlow为中心的AI环境中也开始变成一项遗留技术。这一趋势通过数据提取/转换/加载进入到Spark的部署领域就可以看到,而且随着Schema on Read架构(将数据的处理推迟到从数据库读出后)的出现,这种趋势可能会有所放缓。 大数据正在成为数据管理DevOps的核心 用户能否快速搜索、发现、组织和管理数据资产,已经成为数字业务能否取得成功的基础。在这方面,Looker Data Science在E轮融资中获得了1亿美元,以满足大数据编目、治理、准备和可视化解决方案的市场需求。2019年,Wikibon预测会看到越来越多的企业将数据湖重新用于应用基础架构的大数据目录中,从而提高知识工作者的工作效率,支持正在构建训练生产AI应用的新一代开发人员,并促进算法透明度和电子发现。Wikibon还预计IBM、Cloudera/Hortonworks、Informatica、Collibra等厂商将强化他们现有大数据目录平台在管理更多元数据、模型、图像、容器和其他组件(这些组件都是AIDevOps工作流的生命线)的能力流程。企业将越来越多地跨多云环境部署大数据目录,利用新一代虚拟化工具,提供单一控制平面来管理公有云和私有云中的不同数据资产。Wikibon预测,AWS、微软和谷歌将推出自己的大数据目录,面向那些选择在公有云/私有云混合环境中部署这些服务的客户。数据湖正在朝着云对象存储和流计算发展 2018年,AWS S3和微软Azure Data Lake Storage等云对象存储平台将继续取代企业数据湖中的Hadoop。Wikibon还看到,风险投资方会优先为那些知名的多云数据访问、查询和可视化解决方案提供商提供资金(例如Dremio,在B轮融资中获得2500万美元);以及软件定义的多云存储(例如Scality,在B轮融资中获得6000万美元),和云对象存储(例如Cloudian,在E轮融资中获得9400万美元)。展望未来,这一趋势将持续下去,但是未来三到五年流计算将让这一趋势黯然失色。Kafka、Flink和Spark Structured Streaming等低延迟流媒体平台正在成为企业数据基础设施的基础,正如20世纪70年代以来的关系数据架构。 商业智能将全面拥抱AI和内存 人工智能正在从内部和外部全面重塑商业智能市场。在过去几年中,商业智能的一个核心趋势是新一代融入了AI的预测分析、搜索、预测工具覆盖了该技术传统的重点——历史分析,这些工具可以让企业用户做很多以前需要经过培训的数据科学家才能做的事情。2019年,越来越多的商业智能厂商将深度集成AI,自动从复杂数据中提取预测见解,同时在解决方案中提供丰富的功能,提供便捷的自助服务和最佳行动的指导,这一点从今年初创公司ThoughtSpot在D轮融资中获得1.45亿美元就可以看出,这笔资金将被用于ThoughtSpot创新的AI增强型业务分析解决方案组合。说到AI在大数据分析市场几乎所有方面都发挥着越来越重要的作用,让我们来看看2018年的这些融资事件吧:AI初创公司从风投那里得到了惊人的资金——预计仅美国AI初创公司就得到了1000亿美元资金,其中大部分资金都投给了创新的AI硬件加速提供商。去年规模最大的种子轮融资中很多都是发展有一段时间的人工智能解决方案提供商,包括AI自动化工作台初创公司DataRobot,在D轮融资中获得1亿美元;自动数据准备公司Tamr,在D轮融资中获得1800万美元;AI DevOps数据隐私控制公司Immuta,在B轮融资中获得2000万美元。企业对于利用强大的人工智能搜索技术筛选越来越多的日志数据有着永远无法满足的需求,这也解释了为什么Elasticsearch B.V.能够在IPO上市的时候筹集2.52亿美元资金。AI和业务分析行业正在持续向自助数据准备转变,这一点解释了Infogix为什么要收购LavaStorm Analytics。构建自主AI驱动系统的强化学习工具新兴市场,是激励微软收购Bonsai AI的一个重要因素。越来越多的企业选择部署分布式内存云数据库以支持复杂的实时AI管道,这一点促使MariaDB Corp. Ab收购了Clustrix。大数据分析的另一个主导趋势是内存架构,这就解释了为什么2018年MemSQL以内存交易分析技术在D轮融资中获得了3000万美元,InfluxData以使用时间序列数据库实时监控性能技术在C轮融资中获得了3500万美元,以及Actian凭借知名的内存混合交易/分析平台被股权公司HCL收购。边缘计算从根本上改造了数据库架构 我们所了解的数据库正在被解构并重新组装,用于面向边缘的部署。大数据分析市场的大部分发展都是面向边缘的、流式、动态的数据架构,这些架构不一定依赖于庞大的存储架构。这就解释了为什么我们在2018年看到可扩展的机器数据存储、处理和分析(CrateDB,A轮融资获得1100万美元)和流数据管道集成、监控和管理(StreamSets,C轮融资获得2400万美元)公司都获得了融资。Wikibon预测,2019年企业将部署流媒体平台,推动低延迟DevOps管道,不断向移动应用、物联网、机器人和其他边缘应用注入经过训练的最佳机器学习模型。在线事务分析处理、数据转换和数据治理工作负载也越来越多地转向低延迟、有状态的流式主干架构。未来几年,颠覆性的新数据平台将进入市场,结合流媒体、内存和区块链功能。这些新的分布式数据平台中有很多将是针对连续的AIDevOps管道进行优化的,这些管道需要低延迟、可扩展和自动化的数据接收、建模、训练、以及服务于边缘设备。这些分析管道功能的无服务器接口将成为标准配置,并辅以有状态流结构,支持新兴5G宽带无线网络中边缘设备中的内联推荐引擎、下一个最佳动作和其他事务工作负载。云计算技术将如何影响商业世界?_安防互联

有问题?马上问安防

1分钟快速获得专业解答

887157

当前已服务

免费咨询

随机文章

  • 香港翻墙服务器代理服务器

    关于制造企业是否要上云的争论每过一段时间就会出现一次,人们对云的态度是既爱又怕。爱的是云可以简化本地部署,强化异地协同,减少信息流通的阻碍,并且随着越来越多的厂商开始从传统销售模式向订阅模式转变,上云意味着即时可以享有最新的服务及解决方案,而省去了自行更新的诸多烦恼。怕的是如果将自己的数据都移交给云服务厂商,可能会出现数据泄漏甚至灭失的风险,企业将丧失自身的竞争力。对于制造企业来说,数据丢失将造成不可挽回的后果。故而在诸多场合,制造企业谈到云,第一个考虑的就是安全问题。虽然争论一直存在,然而或许数据更能说明问题。根据国际数据公司(IDC)发布的中国公有云服务市场半年度跟踪报告显示,2018上半年中国公有云服务整体市场规模(IaaS/PaaS/SaaS)超30亿美金,其中IaaS市场增速再创新高,同比增长83%。这从一个侧面说明了中国云服务的快速发展。 企业上云是一个不可避免的趋势。首先,我们可以从制造企业的角度来看这个问题。是什么推动制造企业上云?前文已经谈到一些优势,大多数企业也认可云所带来的收益,然而,数据安全是制约企业上云的重要因素。关于数据的安全性,有些观点认为,数据存储在云服务厂商那里,制造企业就失去了对数据的控制权,沦落到任人宰割的地步,甚至,云服务厂商本身的经营问题,都会制约企业发展。这些担忧不无道理。但是,需要明确的是,收益与风险是相对的,对于企业来说,重点是权衡风险与收益,在可行性的范围内,尽量降低风险,提升收益。若仅仅因为可能存在的风险,而对于云服务完全否定,则可能错失机遇。目前,一些企业采用混合云的策略,将非核心数据存储在云端,而将核心数据存储在本地,通过这种方式,来将风险降到可控范围。根据全球知名云管理平台RightScale2018年的研究报告,全球已有高达81%的大中型企业采取了“多云”的IT战略来减少意外风险(包含多个服务商或软件供应商的产品,或者包含公有云、私有云、混合云等多种业务部署形态)。其次,从云解决方案的厂商的角度来看。古往今来,有多少行业在专业工分的促进下,取得了效率及效益的极大提升,从生产一根钉子到生产一辆汽车,无一不是如此。而今天,这一理论仍然在发挥着强大的作用。基于专业分工,云服务厂商能够深耕细作,积累更多经验并为制造企业创造更佳体验。相较于制造企业的IT部门,云服务厂商能够同时为多家企业服务,拥有更多实战经验。同时,在市场竞争机制下,云服务厂商为了获取更好的竞争力,需要不断优化管理,精简成本。更进一步而言,云服务作为一个规模效应行业,规模越大,成本越低。通过规模效应,云服务厂商能够优化自身的资源配置效率,降低成本,提升效益。最终,这一行业将为制造企业提供远优于企业本地部署的成本及解决方案,为制造企业创造更好的用户体验。最后,从外部政策环境来看,我国高度重视云计算产业发展。根据前瞻产业研究院整理的资料显示,截止至2018年,国家已经出台了15个相关政策来推进云计算产业的发展。在相关政策利好驱动下,相关制造企业也会加码对于云的投入,而云服务厂商也会从中受益,云服务的市场供需两侧都将被放大。另外,根据IDC报告,在公有云市场,中国与美国相比至少有5年的差距,中国目前仍然处于追赶阶段,故而云服务还有很大空发展空间。云服务产业一方面有政策加持,一方面市场需求尚未饱和,未来,仍大有可为。在内外部因素的共同作用下,制造企业上云将成为趋势。但,在这种趋势面前,每个制造企业所能获得的收益并不相同,所以,并非所有企业都应该立即实施云解决方案。相较于外因驱动,制造企业更应该基于内因来考虑是否上云,这就需要更多地考虑企业的运营效率、盈利模式、竞争优势及行业特性等因素。在时机成熟的时候,上云不失为一个合理的选择。大数据安全防护方法研究与建议_安防互联

  • 香港服务器怎么访问国外网站

    5月25日消息,日前,工业和信息化部公布了2018年第一季度网络安全威胁态势分析及工作情况总结,分析报告显示,第一季度共监测到网络安全威胁约4541万个,其中电信主管部门收集约216万个,基础电信企业监测到约1168万个,网络安全专业机构监测到约6万个,重点互联网企业和网络安全企业监测到约3151万个。网络安全威胁态势呈现以下四个特点: 一是底层硬件漏洞波及范围广、修复难度大。 1月3日,英特尔处理器芯片被曝光存在“崩溃”(Meltdown)和“幽灵”(Spectre)两个安全漏洞,该漏洞属于处理器芯片为提升性能而设计的加速机制——“预测执行”(Speculative Execution)和“乱序执行”(Indirect Branch Prediction)所引入的问题,可被攻击者利用越权读取用户敏感数据。几乎所有采用上述加速机制的高速处理器芯片均可能受到该漏洞的影响,使用相关处理器芯片的服务器、个人电脑、移动终端等设备也可能受到影响。与此同时,在修复漏洞时,出现因补丁与系统存在不兼容问题,导致系统性能下降或影响系统稳定性的情况。二是共享类移动应用程序涉嫌危害用户信息。 第一季度,发现部分移动应用程序存在未经明示收集使用用户信息、未履行安全保护义务等问题,危害用户信息安全,引发社会广泛关注。其中,移动应用程序“WiFi万能钥匙”和“WiFi钥匙”具有免费向用户提供使用他人WiFi网络的功能,累计下载次数高达19亿次,涉嫌入侵他人WiFi网络和窃取用户个人信息。工信部网络安全管理局组织网络安全专业机构进行分析认定,两款移动应用程序具有共享用户所登录WiFi网络密码等信息的功能,且用户可能共享了非本人所有的信息。三是连接互联网的工控系统及设备的漏洞数量增长明显。 第一季度,我国境内在互联网上可辨识的工控系统及设备数量共计2772个,与上一个季度数量基本持平,但新增工控安全漏洞112个,相比上一个季度增长约50%,涉及125个工业相关产品,包括西门子、施耐德电气等在中国广泛应用的工控系统产品。四是黑客组织篡改网页事件仍有发生。 第一季度,共发生30起黑客组织篡改网页并张贴反动标语的事件,包括企业网站被篡改事件19起、事业单位网站被篡改事件9起、政府机关网站被篡改事件两起。与2017年第一季度情况相比,总体数量相等,企事业单位网站被篡改的事件数量增长约155.6%,政府机关网站被篡改的事件数量减少约80%。跃居数据中心枢纽的亚特兰大靠的是什么?_安防互联

  • 连接香港服务器访问谷歌

    一些运行在Nginx上的网站有时候会出现“502 Bad Gateway”错误,有些时候甚至频繁的出现。有些站长是在刚刚转移到Nginx之后就出现了这个问题,所以经常会怀疑这是不是Nginx的问题,但事实上这是个误区。 以下是从张宴和Ayou的博客搜集整理的一些Nginx 502错误的排查方法,供大家参考:Nginx 502错误的原因比较多,是因为在代理模式下后端服务器出现问题引起的。这些错误一般都不是nginx本身的问题,一定要从后端找原因!但nginx把这些出错都揽在自己身上了,着实让nginx的推广者备受置疑,毕竟从字眼上理解,bad gateway?不就是bad nginx吗?让不了解的人看到,会直接把责任推在nginx身上,希望nginx下一个版本会把出错提示写稍微友好一些,至少不会是现在简单的一句502 Bad Gateway,另外还不忘附上自己的大名。Nginx 502的触发条件 502错误最通常的出现情况就是后端主机当机。在upstream配置里有这么一项配置:proxy_next_upstream,这个配置指定了nginx在从一个后端主机取数据遇到何种错误时会转到下一个后端主机,里头写上的就是会出现502的所有情况拉,默认是error timeout。error就是当机、断线之类的,timeout就是读取堵塞超时,比较容易理解。我一般是全写上的:proxy_next_upstream error timeout invalid_header http_500 http_503;不过现在可能我要去掉http_500这一项了,http_500指定后端返回500错误时会转一个主机,后端的jsp出错的话,本来会打印一堆stacktrace的错误信息,现在被502取代了。503错误就可以保留,因为后端通常是apache resin,如果apache死机就是error,但resin死机,仅仅是503,所以还是有必要保留的。解决办法 遇到502问题,可以优先考虑按照以下两个步骤去解决。1、查看当前的PHP FastCGI进程数是否够用 netstat -anpo | grep "php-cgi"| wc -l如果实际使用的“FastCGI进程数”接近预设的“FastCGI进程数”,那么,说明“FastCGI进程数”不够用,需要增大。2、部分PHP程序的执行时间超过了Nginx的等待时间 可以适当增加nginx.conf配置文件中FastCGI的timeout时间,例如:......http{......fastcgi_connect_timeout 300;fastcgi_send_timeout 300;fastcgi_read_timeout 300;......}......php.ini中memory_limit设低了会出错,修改了php.ini的memory_limit为64M,重启nginx,发现好了,原来是PHP的内存不足了。如果这样修改了还解决不了问题,可以参考下面这些方案:3、max-children和max-requests 一台服务器上运行着nginx php(fpm) xcache,访问量日均 300W pv左右最近经常会出现这样的情况: php页面打开很慢,cpu使用率突然降至很低,系统负载突然升至很高,查看网卡的流量,也会发现突然降到了很低。这种情况只持续数秒钟就恢复了检查php-fpm的日志文件发现了一些线索:Sep3008:32:23.289973[NOTICE] fpm_unix_init_main(), line 271: getrlimit(nofile): max:51200, cur:51200Sep3008:32:23.290212[NOTICE] fpm_sockets_init_main(), line 371:using inherited socket fd=10,“127.0.0.1:9000″Sep3008:32:23.290342[NOTICE] fpm_event_init_main(), line 109: libevent:using epollSep3008:32:23.296426[NOTICE] fpm_init(), line 47: fpm is running, pid 30587http://www.server110.com/nginx/201312/4409.html在这几句的前面,是1000多行的关闭children和开启children的日志原来,php-fpm有一个参数 max_requests,该参数指明了,每个children最多处理多少个请求后便会被关闭,默认的设置是500。因为php是把请求轮询给每个children,在大流量下,每个childre到达max_requests所用的时间都差不多,这样就造成所有的children基本上在同一时间被关闭。在这期间,nginx无法将php文件转交给php-fpm处理,所以cpu会降至很低(不用处理php,更不用执行sql),而负载会升至很高(关闭和开启children、nginx等待php-fpm),网卡流量也降至很低(nginx无法生成数据传输给客户端)解决问题很简单,增加children的数量,并且将 max_requests 设置未 0 或者一个比较大的值:打开 /usr/local/php/etc/php-fpm.conf调大以下两个参数(根据服务器实际情况,过大也不行)5120600然后重启php-fpm。4、增加缓冲区容量大小 将nginx的error log打开,发现“pstream sent too big header while reading response header from upstream”这样的错误提示。查阅了一下资料,大意是nginx缓冲区有一个bug造成的,我们网站的页面消耗占用缓冲区可能过大。参考老外写的修改办法增加了缓冲区容量大小设置,502问题彻底解决。后来系统管理员又对参数做了调整只保留了2个设置参数:client head buffer,fastcgi buffer size。5、request_terminate_timeout 如果主要是在一些post或者数据库操作的时候出现502这种情况,而不是在静态页面操作中常见,那么可以查看一下php-fpm.conf设置中的一项:request_terminate_timeout这个值是max_execution_time,就是fast-cgi的执行脚本时间。0s为关闭,就是无限执行下去。(当时装的时候没仔细看就改了一个数字)发现,问题解决了,执行很长时间也不会出错了。优化fastcgi中,还可以改改这个值5s 看看效果。php-cgi进程数不够用、php执行时间长、或者是php-cgi进程死掉,都会出现502错误。安防互联提供海外服务器全面支持Nginx接口,并为用户提供专业指导及服务,欢迎广大用户联系24小时在线客服centos无线驱动 CentOS 5.6上安装支持802.11b/g无线网卡驱动具体过程_安防互联

  • 香港服务器建设网站教程

    来源:中国IDC圈随着分布式基础设施投资的不断扩大,数据中心运营商和网络运营商需要在战略位置进行投资,促进边缘计算长足发展增长。毫无疑问,在可预见的未来,对数据中心基础设施的投资将会继续存在。很长一段时间以来,投资主要集中在战略位置(例如弗吉尼亚州阿什本)的大型数据中心,以提供各种基于互联网的服务。然而,随着微软、亚马逊、谷歌等基于企业的云计算产品的出现和崛起,以及Netflix公司等提供面向消费者的服务,很多企业不得不重新考虑其数据中心战略,并得出这样的结论:如果组织正寻求优化性能、安全性和经济性,那么创建分布式数据中心结构最有意义的是处理数据流量。从性能的角度看,在“边缘”构建数据中心是有意义的,因为它消除了网络瓶颈,使内容、数据或应用程序的关键元素更接近用户。企业客户可以从边缘计算受益,提高他们与其关键云平台(如Microsoft Azure)之间的接近度和性能。同样,当服务于像美国德克萨斯州这样大规模的市场时,来自主要无线服务提供商的互联网流量将不再仅仅整合到一个或两个区域中心。鉴于未来5到10年内互联网流量将大幅增加的预测,性能是最重要的考虑因素。例如,流媒体服务商Netflix公司不能期望用户接受更长的缓冲时间,而ERP系统不能花费数小时或数天进行更新。因为这样做会影响用户体验和操作。位置成为数据中心运营的关键 虽然迁移到“边缘计算”的决定相当简单,但具体迁移到哪里将成为一个难题。很多企业希望能够快速轻松地访问Microsoft或AWS等关键服务提供商的设施,并希望购买其他企业服务,如托管服务提供商的备份和恢复服务。另一方面,云计算服务提供商希望更加接近客户以获得性能的提升。作为数据中心运营商,在这种环境中实现增长最大化的关键是,通过基于位置的正确洞察来选择和渗透市场,以满足所有关键方的需求。边缘计算为数据中心运营商提供关于租户和位置的重要见解。例如,为企业提供服务的数据中心运营商想要评估在纽约锡拉丘兹进行设施建设的市场情况。他们首先需要了解,是否有足够的业务来证明在低端市场的投资是合理的。他们需要回答这些问题:锡拉丘兹有哪些相关企业?它们是目标市场的一部分吗?像谷歌公司这样的提供商是否愿意合作,为这个市场提供服务?或者获得与其关键网络资产的流量接近的访问权限? 如果没有基于位置的高质量客户信息与资料,这些问题都无法回答。此外,如果没有很好地解答这些问题,可能会导致数据中心建设失败或低于标准。基于位置的网络智能对数据中心运营商同样重要。他们需要回答以下问题:该地区的哪些网络提供商可以为数据中心提供服务?这些相同的网络是否与该地区的企业有直接联系?这些企业对可以提供的业务服务类型是否感兴趣?如上所述,迂回的网络路径并不理想,可能会严重损害特定市场中数据中心的增长潜力。相反,能够为“边缘计算”或“微边缘”构建识别和选择正确的网络运营商,会让那些企业客户更感兴趣,他们希望从数据中心运营商和/或其云计算服务提供商获得基于云计算的服务。从引人注目的简单用例开始 企业在投资边缘计算之前,对于简单但引人注目的用例进行仔细考虑,这非常重要。数据驱动的洞察力将继续改变数据中心运营,但了解首先要解决的业务问题同样重要,并将引导投资,引发更大的兴趣。那些投资于边缘计算的数据中心运营商也将做出更明智、更具战略性的决策,最大限度地利用并推动边缘计算的部署与发展。谨防云中断,数据中心冗余如何设计?_安防互联

  • 香港p云服务器

    “如何解决云计算人才的稀缺问题?”这对于许多IT领导者来说是一个重要的问题。也许是因为他们已经面临技能差距,或者与他们的期望还有一些差距。这个问题不仅仅是劳动技能的变化,跟工作场所的变化也有很大的关系。这一问题意味着,熟练IT专业人士不断退休、技术创新迅速变化、云计算工作职能不断发展,也因此企业更亟需解决其在云计算技能方面的差距。如今,许多技术领域的创新速度比以往要快得多。企业可以雇用具备必要技能的人员,并充分利用他们的专业知识。然而,技术创新日益加速(尤其是云计算或机器学习),企业希望现有的员工或新员工通过他们掌握的知识和技能能够引领业务的稳定发展。那么,企业如何创建一个鼓励员工不断学习新技术的环境呢?可以考虑获得相关的认证,这样可以帮助员工:帮助员工的方法1:评估其所在公司需要的技术技能2:模块化教育,实现持续学习3:扩大内部交流,共享跨职能部门的知识,实现熟练工作技能的标准化主动识别关键技能企业员工需要及时获得云计算技能。通常在需要了解时才会了解他们不知道的事情,这种被动的方法通常会让企业的团队毫无准备,这对工作积极性或生产力都不利。克服这个问题的一种方法是让领导者确定团队成员需要掌握哪些云计算技能。然后,他们可以使用认证作为能力标志来识别的模块化方法。要启动一个项目,首先需要指定一名领导者,他可以带领员工一起培训,并在团队内部为云计算技能培训建立激励机制。该领导者应首先确定团队中的哪些云计算工作职位(例如开发人员或解决方案架构师)将从培训中获益最多。他们可以围绕员工的特长设定目标,通过认证来验证知识,并确定培训对其技能产生的影响。如果领导者考虑为员工提供持续的教育机会,这也很有帮助。当员工学习云计算知识时,领导者应该鼓励他们在安全、高级网络、大数据等专业领域获得认证。利用认证来维持学习随着云计算技术的发展,最关键的IT技能也在增长和变化。最初,云计算主要是一种存储资源,用于平衡网络流量和计算高扩展工作负载的需求。当时,开发人员需要了解如何将存储和工作负载转移到云平台上。随着企业在云平台中存储了更多的数据,出现了分析海量数据存储的机会。如果没有理解云计算的结构化,那么负责利用大数据分析和机器学习工具的员工将会落后于人。随着当今的新技术成为未来的基本服务,采用认证的企业可以使知识实现标准化并避免员工流失。为企业当前和未来的员工传授基础云计算技能,可以帮助满足日益增长的跨职能部门对熟练掌握新技术的需求。即使员工没有明确接受培训以获得认证,企业的认证计划也为员工提供了他们需要学习的框架。此外,认证可以帮助团队领导识别可以从额外的专业培训中受益的优秀团队成员。例如,AWS公司提供基于工作职位和AWS专业的认证考试。基于工作职位的考试涵盖了广泛的相关云计算技能,例如解决方案架构师或开发人员等工作职位。专业考试可验证专业领域的云计算技能,例如网络或机器学习。选择正确的认证取决于组织需求和其尝试实现的目标。培养学习文化企业应该要求某种类型的持续学习作为每个员工发展的核心功能。通过创建一种重视学习的文化,并通过认证来验证学习,企业可以鼓励他们的员工适应不断变化的技术。构建这种学习文化将从上而下实施。很多企业不仅承担了员工认证课程和考试的费用,而且无论员工是否通过,都会支付费用。他们的员工获得了丰富的实践经验,并了解考试涵盖哪些主要领域以指导他们的学习,并最终获得了使他们在工作中表现更好的技能。建立跨技术知识共享文化的另一种成功方法是建立工会、社区、卓越中心,甚至是学习中心,员工可以从专家那里学习特定主题的技术。企业还应该考虑对已经获得认证的员工提供奖励,并为他们提供更有趣、更有意义的项目。如今,利用自动化和机器学习的新工具继续改变工作职位,没有迹象表明变革和创新的步伐将会放缓。这意味着需要开发鼓励云计算持续学习的应用程序。云计算技术创新的发展将需要新的技能,这些技能将会相互融合。企业可以使用认证为他们的员工提供支持,弥补他们的云计算技术差距。认证可以帮助领导者了解员工技能的熟练程度,并为员工提供自己和公司所需的框架。银行大力推动,亚太金融云市场蓬勃发展_安防互联

  • 网站服务器放香港的坏处

    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