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使用redis的游戏服务器代码

如今,全球主要的云计算供应商AWS、Google、Microsoft通过云扩展服务为用户提供了更多部署选择。而用户需要了解这些产品如何实现混合功能。公共云已经转移到企业的内部部署数据中心,这并不是将工作负载从其原有数据中心转移到公共云,而是最近的混合服务转到数据中心中。云计算供应商多年来一直在推动混合云的发展,因为企业需要更好的工具来管理其本地基础设施和公共云系统。在理想情况下,用户还希望能够在环境之间快速轻松地移动其应用程序或数据。最初,这意味着公共云主要是私有数据中心的扩展。但是,来自AWS、谷歌、微软的服务正在改变这种模式,将公共云置于企业IT架构的中心。用户需要了解这些混合云服务,查看它们是否能帮助更进一步地实现环境之间的互操作性。 AWS Outposts在2018年11月,AWS与VMware合作推出Outposts。这个基于设备的服务应用在用户的数据中心内,AWS可远程管理。该系统采用AWS设计的计算和存储机架,可与亚马逊的云计算服务配合使用。Outposts支持Elastic Compute Cloud和Elastic Beanstalk,但供应商计划添加其他服务,例如Kubernetes和SageMaker的Elastic Container Service。该服务有两种变体,一种是AWS本机版本,另一种是基于其与VMware的合作而来的版本,后者包括AWS上的混合服务VMware Cloud。VMware一直是一个流行的数据中心选项,其许多用户一直在寻找更多的混合云选项。Alcala 咨询公司首席执行官Marco Alcala说,“AWS公司使用户订购和部署Outposts变得非常容易和有吸引力,用户将其插入并使用,可以显示在他们的VMware管理控制面板上。”Ⱕ…𖦷𗥐ˆ云服务还提供部署灵活性Evaluator Group的高级合伙人John Webster说,“用户可以将硬件放置在防火墙内部或外部,但具有严格合规性要求或安全性问题的组织可能会选择留在防火墙内。”Ⱕ﹤𚎥𚔧”觨‹序的要求可以引起用户的兴趣Alcala说,“在某些情况下,用户的应用程序具有低延迟要求,如语音处理、视频编辑和机器人技术。而由于硬件位于数据中心而不是公共云,因此延迟问题会减少。”该服务对于内部灾难恢复也可能具有吸引力,但有一些关于Outposts的警告。首先,它使想要使用VMware变体的企业更依赖于两个供应商,因为它依赖于AWS专有硬件和软件以及VMware管理系统。此外,为了最大限度地利用服务,用户需要既熟悉VMware又熟悉AWS的员工。Google AnthosAnthos在2019年4月正式上市,原名为Cloud Services Platform这是一种基于软件的混合云服务,谷歌公司销售该软件,而用户可以自行选择硬件。对于管理功能,系统依赖于Kubernetes。该服务包括Google Kubernetes Engine(GKE)和GKE On-Prem,这是一种提供远程生命周期管理的托管Kubernetes服务。借助云计算服务平台配置管理,用户可以创建多集群策略实施基于角色的安全访问控制。该服务还适用于Istio,这是一种开源技术,旨在帮助开发人员连接、管理和保护微服务。 Anthos配置引擎使企业能够自动生成策略和安全配置文件,以便用户拥有更加一致的系统映像。以Kubernetes为重点,谷歌服务面向那些构建新应用程序而不是将旧应用程序连接到公共云的用户。不过,谷歌公司是否会成功实施这一战略仍有待观察。Alcala说,“谷歌公司很晚才进入市场。但是,它确实拥有成为关键参与者的财力和技术资源。”Microsoft Azure Stack在主要的公共云提供商中,自从微软公司于2015年计划开发Azure Stack并于2017年交付以来,微软公司一直是混合云市场的先锋。Azure Stack支持与Azure资源管理器共享相同自助服务门户和公共API的统一应用程序模型。对于运营团队,Azure Stack可与Azure VM用于Windows和Linux,Azure Web应用程序和功能、Azure密钥库、Azure资源管理器、Azure Marketplace、Azure容器以及Azure IoT中心和事件中心。对于开发人员来说,它使用Jenkins和Azure DevOps进行集成。为了自动执行配置功能,Azure Stack支持Chef和Azure PowerShell所需的状态配置扩展。其混合云服务由软件和硬件组成,但微软公司通过其硬件合作伙伴进行销售。 思科、戴尔、富士通、HPE、华为、联想、Wortmann在自主服务器或存储、网络或超融合平台上提供Azure堆栈。虽然用户从硬件供应商那里购买它可以关闭一些业务。但是对Azure Stack的兴趣一直不温不火。Alcala表示,此外,微软公司要求其用户从四机架计划开始,其高昂的价格可能会使一些潜在用户放弃。VMware第一季度财报表现强劲 多元化战略取得成效_安防互联

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    一年过去了吗?气温下降,树叶在转动,繁忙的假日购物季即将来临。在一些商店,它已经在这里!对于我们这些网络安全领域的人来说,这意味着一件事:大量关于假日安全威胁的炒作和压力。花一点时间阅读新闻,你会偶然发现一个故事,警告消费者注意力分散,容易受到攻击者的攻击,并提醒零售商潜在的厄运潜伏在一系列旨在窃取客户数据的新型网络攻击背后。这些“大肆宣传”背后都有一个真实因素。但现实情况是,如果您是零售商或接受信用卡和电子支付的企业,那么假日购物季节应该无关紧要。正如零售商倾向于在十月份全面测试和锁定他们的假日网站以准备大匆忙一样,支付安全不仅应该在假期之前很好地实施,它应该是在每年365天中很好地实现,就像管理库存或人员配置检查一样。 支付卡行业数据安全标准(PCI DSS)在设定与支付安全性相关的最低标准方面做得令人满意,但许多组织错误地将其用作整个安全框架。任何安全框架都应根据商家的特定风险概况进行定制 - 它所处的业务、存储的数据、已实施的对策以及最有可能发起攻击的敌人。在这种威胁形势下,遵守PCI标准是不够的。当然,您的组织可能会通过遵循PCI和类似的指导方针来达到最低程度的安全性,但事实是,这还不足以确保当今互联世界中非常复杂的货币交易世界。那么,商家应该如何在他们的组织中实施真正的支付安全呢?在大多数情况下,这需要四个步骤:建立您的风险简介:一个销售手工制作的萨克斯风簧片的网站将具有与拥有数百万客户以及在线、移动和实体支付渠道的巨型零售连锁店截然不同的风险。超越PCI DSS并实现真正的支付安全性的第一步是了解您的业务风险的全部范围:您接受付款的渠道是什么?您的数据存储在哪里?你存储什么样的数据?谁有权访问这些数据?谁最有可能想窃取这些数据,他们将如何攻击?这些类型的问题为制定针对商家特定运营定制的战略支付安全策略提供了重要的输入。关注所有销售点:组织历来专注于保护店内和在线信用卡交易。对于许多商家来说,今天的安全要求范围更广,需要在整个支付生命周期内保护数据。从商店到在线,到中介机构和银行。商家必须保护的支付渠道也在激增,包括信用卡读卡器、Square读卡器、在线支付、数字钱包等。了解您的完整支付渠道以及整个支付生命周期是确定真正支付安全性的关键。优化运营:网络运营对于应对违规披露窗口和最大限度地减少违规的可能性至关重要。随着支付在消费者,销售点系统,信用卡提供商和发卡银行之间转移,这些能力尤为重要。它需要合适的人员、流程和技术的组合,才能形成有效的支付安全策略的支柱。不要忘记网络:保护外部威胁只是支付安全解决方案的一半。商家还必须通过强大的身份和访问管理、应用程序安全、培训和意识计划等来防范故意和意外的内部威胁。内部人员几乎占所有数据泄露的一半,因此在任何支付安全策略中考虑此威胁向量至关重要。通过这些步骤,商家可以大大提高支付安全性。然而,这些并非离散的步骤,它们是持续的和相互关联的,这就是为什么购物季真的不应该与一年中的任何其他时间有任何不同。无论季节如何,您都需要了解不断变化的风险状况、你销售点、运营效率和有效性状态以及内部安全性。在假日中被抓住太容易了。但如果你的组织全年都认真对待安全问题,节假日应该没什么可担心的。快速优化互联网数据中心以满足未来需求_安防互联

    英特尔和SAP今天表示,双方正致力于针对SAP的企业软件应用(包括流行的S/4HANA数据库)优化英特尔的基础设施硬件。这一公告的重点是至强Scalable CPU和Optane DC持久内存等英特尔技术,双方认为,这些技术可以显着提高SAP在云端或者网络边缘运行的应用的性能。S/4HANA数据库等SAP应用非常耗费内存,因此显然可以通过一些优化从中受益,一个典型案例就是英特尔的Optane DC持久内存,该技术是基于与美光合作开发的3D XPoint技术。英特尔Optane旨在支持当今超大规模数据中心的海量存储需求,每个模块的存储容量要远远高于传统的动态随机存取内存。双方表示,在英特尔Optane上运行SAP HANA应用“通过提供可以更加弹性应对计算机故障的持久数据,从而显着降低了运行实时内存应用的复杂性和风险”。事实上SAP认为,这让客户能够将6TB的SAP HANA实例的数据恢复时间从平均50分钟缩短到仅仅4分钟。两家公司表示:“英特尔Optane DC持久内存可以提供更高密度的内存,让客户能够在同一服务器内进行更多数据处理,从而节省成本并为切换到S/4HANA的客户提供新的功能。”英特尔和SAP还将针对其他SAP应用——包括SAP Business Suite应用、Data Hub、Concur和Ariba——优化英特尔的技术。英特尔执行副总裁、数据中心集团总经理Navin Shenoy表示:“十多年来,英特尔和SAP一直致力于开发具有差异化的突破性技术,让企业更高效地运营业务,而今天我们双方将进一步加快技术合作,我们为客户提供更高的价值。”Constellation Research分析师Holger Mueller表示,HANA被视为所有SAP产品的底层数据库,这一点正在变得越来越清晰。Mueller说:“随着SAP Ariba和SAP SuccessFactors向HANA迁移,这些产品之间的关联性变得越来越大。SAP需要与硬件和芯片供应商展开合作以提高HANA的性能、可靠性和总拥有成本。这是此次合作伙伴公告的背景。英特尔希望保持自己作为SAP长期合作伙伴的地位,而SAP越来越依赖硬件合作伙伴关系来优化其产品。”双方扩大合作伙伴关系还涉及到英特尔与SAP将创建一个新的卓越中心,以帮助展示其组合技术和组合产品的性能优势。运营商在政企专网市场上的机遇与挑战_安防互联

    这两天最大的国际新闻莫过于巴黎圣母院大火了。据今天早上的新闻报道,大火是由于意外导致的。一个意外,致使800多年历史的人类文明遗迹付之一炬。由此可见,在灾害面前,人类的历史和所谓的瑰宝,是多么的脆弱。话锋一转,笔者不是研究人类文明的,但是这场大火的关键词“意外”,却让我联想到了数据中心最基础,却最重要的东西,那就是运维。所有人都希望在自己的工作当中作出成绩,在公司获得地位和利益,但是作为数据中心的运维团队来说,这却也是最难的。因为这是一份隐藏在后台的工作,他们的工作鲜有人注意,甚至外行都不知道他们的存在。但如果没有他们兢兢业业的工作,不知道有多少数据中心将会变成付之一炬的巴黎圣母院,而由此带来的现实经济和业务损失,甚至要远甚于后者。对于一个占地动辄几万平米的数据中心来说,相关设备的巡检、检修、维护等都必须在保证效率的同时,把业务的影响降低到最小。现在新技术的发展可谓是日新月异,系统的复杂程度也越来越高。这就使得数据中心对系统运行安全,效率的要求也更为苛刻。一旦出现丝毫纰漏,轻则影响业务,重则造成社会和经济的重大损失。上图是2014年,三星韩国果川数据中心发生火灾的现场照片。不知道如今还有多少人记得?万幸的是当时这场大火没有人员伤亡,但由于火灾导致的宕机,还是使得许多用户的三星手机、平板电脑或智能电视收到了无法提供服务的讯息。事实上,不光国外,在中国每年也有很多因为人为疏漏造成的数据中心火灾。一般人总认为数据中心都配有完善的消防器材、设施,并备有温感、烟感等报警器。如果遇到火灾隐患,会在第一时间被发现并处理。但其实这种想法是非常错误的,因为一旦数据中心失火,往往意味着事发地点的所有设备都要受到牵连,后面的影响将是巨大的。数据中心火灾的主要特点是: 散热困难、烟气量大、用电量大、电气火灾居多、火灾损失大、扑救难度大、节点易燃烧。在数据机房发生的各类事故中,火灾事故约占80%左右。主要包括电子计算机本身起火;配套设备或附属装置起火;空调设备或电气设备起火;外来火灾侵扰等。据日本计算机制造商对用户所作的调查表明,数据中心火灾的起因,计算机故障占3.4%;交换器与配电箱故障占6.9%;设备装配错误占10.2%;调节器故障占10.3%;火焰蔓延引起的第二次火灾占17.1%;与计算机无关的其他原因造成的火灾占52.1%。上述这些和数据中心着火有关的节点,都是运维人员要直接面对的,最简单,也最枯燥的重复性工作。就好比这次的巴黎圣母院,据说是因为维修时候保险丝短路?多么低级的一个问题,就让一向以严谨著称的法国人丢了脸面。话题再度回到数据中心,这里主要服务的对象是IT系统。虽然数据中心的生命周期长达十几年,甚至几十年。但是其中IT系统的变革却日新月异,而且每一次的变革,都会要求运维人员必须接受新的,更为严格的培训。他们必须随时了解业界最新的动态、技术。并应用这些技术处理问题,以减小风险。还是以最基础的IT设备上架为例,运维人员必须要提前检查腾空的容量,夏季必须关注通风和冷凝系统,防止高压报警灯。冬季则要重点关注空调加湿系统,防止相关故障报警。虽然现在的绿色技术层出不穷,甚至前段时间阿里数据中心还用机器人替代了30%的人工重复劳动,但这并不意味着基础运维可以懈怠了。作为最基础,最容易被忽视,却又无比关键的运维岗位首先必须要注意,建立完善的巡查和维护、保养、应急处理等机制。其次,采用与时俱进的动环监控、报警系统。以减少误报、漏报的发生。最后,将相关人员的责任心、行动力作为基石。毕竟,如果没有高度负责的运维人员,一切都是空谈。年底规模化部署?国内首次数据中心400G组网测试举行_安防互联

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    近日,网络安全及合规公司Proofpoint发布了其2019年第一季度云应用网络攻击研究报告,调查了2018年9月至2019年2月期间针对全球组织的10多万起云应用攻击。总体而言,在此期间,针对目标的网络攻击尝试增加了65%,其中40%源自尼日利亚。中国是第二大来源国,26%的网络攻击来自中国的IP地址。 云应用程序攻击使用智能驱动的蛮力技术(破解密码)和复杂的钓鱼方法,诱使受害者点击并暴露他们的身份验证凭证,从而侵入包括Microsoft Office 365和谷歌G Suite在内的云应用程序。如果攻击成功,攻击者通常会通过内部钓鱼信息横向传播,感染其他用户,获取机密信息,并欺骗性地转移资金,从而增加他们在组织中的立足点。Proofpoint网络安全战略执行副总裁Ryan Kalember表示:“随着企业持续将关键业务功能转移到云上,网络犯罪分子正在利用遗留协议,这些协议让个人在使用云应用程序时容易受到攻击。” “这些攻击主要针对特定的个人,而不是基础设施,并且在复杂性和范围上不断增长。”他表示:“作为一种最佳实践,我们建议企业建立一种云优先的安全方法,优先保护员工,并教育用户识别和报告这些先进的技术和方法。”Proofpoint发现,教育部门是最容易受到暴力攻击和复杂网络钓鱼攻击的目标。特别是学生,由于他们跟云计算的距离更远,也更容易受到网络攻击的影响。强行云应用攻击 基于IMAP的密码喷涂攻击是最流行和广泛的技术,用于破坏Microsoft Office 365帐户。在同一时间通过多个不同的帐户,网络罪犯试图共享信息或最近泄露的凭证时,这些攻击尤为频发。大多数强力云应用攻击源自中国(53%),其次是巴西(39%)和美国(31%)。在接受调查的Microsoft Office 365用户中,超过25%的用户遇到过未经本人授权的强行登陆,而超过60%的用户则成为主动攻击的目标。总体而言,2019年第一季度的成功率为44%。钓鱼云应用攻击 大多数钓鱼云应用程序攻击来自尼日利亚(63%),其次是南非(21%)和美国(11%)。攻击者通常会修改电子邮件转发规则,或者设置电子邮件委托来维护访问权限。他们还将使用引人注目的VPN服务来绕过条件访问和基于地理位置的身份验证。面对趋势,制造企业上云或者不上云?_安防互联

    2010年以来,全球数据中心平稳增长,从2017年开始,伴随着大型化、集约化的发展,全球数据中心数量开始缩减。截至2017年底,全球数据中心有44.4万个,预计2020年将减少至42.2万个。从部署机架来看,单机架功率快速提升,机架数小幅增长,2017年底全球部署机架数达到493.3万架,安装服务器超过5500万台,预计2020年机架数将超过498万,服务器超过6200万台。 2017年全球数据中心市场规模近465.5亿美元(仅包括数据中心基础设施租赁收入,不包括云服务等收入),比2016年增长10.7%,预计 2018 年将达到514亿美元。从行业应用来看,仍以互联网、云计算、金融等行业为主。 国际上IDC企业加速全球扩张,保持领先优势国际领先的IDC企业加大全球扩张,通过投资并购等方式在全球各地建设数据中心提供全球化服务。据Synergy调查显示,全球数据中心收购交易量在2017年创下历史新高,达48宗,并购交易规模达200亿美元。单笔交易规模逐步提高,2017年有31宗交易价格超过1亿美元,其中有12宗交易的收购价格在10亿美元-100亿美元。   美国Equinix对verizon、IO和Itconic的收购,2017年公司净市值达到68.50亿美元,总机柜数量达到24.26万个。通过大型并购交易和原有市场增长,Equinix已经牢牢占据托管市场第一的位置。   全球数据中心围绕市场需求聚焦发达城市  受市场需求驱动,全球领先的传统IDC企业数据中心资源重点围绕经济发达、用户聚集、信息化应用水平较高的中心城市布局。Equinix目前在全球范围内拥有196个数据中心,遍布美洲、亚太、EMEA地区,主要位于全球个区域中心城市,如北美的亚特兰大、芝加哥、纽约、硅谷、华盛顿,EMEA地区的巴黎、都柏林、阿姆斯特丹、伦敦,亚太地区的悉尼、上海、东京等城市。   亚马逊、IBM等提供云服务为主的新型IDC企业,其数据中心亦主要布局与中心城市。亚马逊AWS云在全球运营着55个可用区,每个可用区由一个或多个数据中心构成。IBM云数据中心遍布全球,数量达到60个,其中33个数据中心用于承载公有云业务。亚马逊和IBM的数据中心分布在北美、亚洲、欧洲和大洋洲四个大洲,大多位于经济发达的大型城市,如洛杉矶、华盛顿、伦敦、法兰克福、东京、香港、悉尼、北京等城市。互联网数据中心并没有消亡,但它正在发生变化_安防互联

    2017年5月31日台北上午十点,AMD CEO Lisa.Su女士在台北Computex 2017展会上宣布将于6月20日的奥斯汀全球发布会上发布EPYC 服务器CPU。  Lisa.Su女士在现场展示了EPYC的实物,该处理器将提供更多的I/O扩展、更强的核心运算能力和更高的能耗比,主要应用于大型数据中心的运行。与竞争对手的同类型处理器相比,EPYC令人印象深刻,有很强的技术竞争力。WannaCry爆发的根源原来是它?_安防互联

    地区热度 普华永道(PWC)最近发布的一份报告显示,亚太地区的IDC市场价值120亿美元,随着香港和新加坡等亚太地区金融中心的崛起,亚太地区的IDC市场将继续增长。JLL亚太地区IDC主管保罗•德怀尔表示:“该地区的IDC市场将以每年27%的速度增长,到2021年,其规模将超过欧洲市场。”“作为公司总部所在地,香港和新加坡是最受欢迎的选择,它们目前吸引了最多人的兴趣,大型公司办公室对IDC的需求非常大。”JLL亚太地区研究团队的Bob对此表示赞同。他表示,投资者越来越多地转向香港和新加坡的IDC。“两者都是关键的成熟市场,考虑到市场上的股票数量,它们往往会有更多的投资机会。” 新兴地区IDC趋势 亚太地区云计算的兴起和普及,比以往任何时候都更能推动对IDC的需求。公司想要更灵活的解决方案,“云”是大部分企业的选择。“云”正在推动亚太地区的每一个市场,改变市场,创造新的业务。高速化的城市建设和物联网铺垫将进一步推高对IDC的需求,因为企业、城市和个人都为了早点完全实现全智能城市等新技术而贪婪地消耗海量数据。此外,电子商务和社交媒体还没有接近它们在亚洲的潜力。德怀尔表示:“像拨号进入社交媒体应用程序这样的日常行为,在亚洲地区还不是很多人的常态,而且新兴市场在这之前还有一些严重的增长空间。”“印尼是新兴市场的典型代表,也是全球第三高的Facebook市场,其社交媒体的容量只有40%,电子商务等领域的容量更小。”因此,难怪泰国、印尼、印度和马来西亚等亚洲二线和新兴市场正在快速改善基础设施,在参与建立IDC的行动里,无论是阿里云(Ali-Cloud)在雅加达和孟买建立IDC,还是最近Telin HK 在港启用neucentrIX数据中心,这都印证了投资者在关注这些趋势,因为这是一个快速增长的行业,有巨大的需求,尤其对于印尼IDC 、菲律宾IDC等东南亚地区IDC。 地区IDC谋求多边发展 如上文所说,世界各地纷纷布局数据中心资源在东南亚地区,一来除了享受相比发达城市便宜的地租和水电费用,二来争夺地区“先行者”的优势。然而对于印尼电信Telin来说,它却选择了建立香港第一个云交换节点数据中心neucentrIX,链接着全球68个POP入网点,实现业务无缝连接。该举措可以看出印尼数据中心除了不断稳固和发展本地业务的同时,也在积极寻求多边合作,加强自身实力,维护本土市场。同时为了加速在香港市场站稳,其马上也与香港知名服务商-新天域互联达成长期战略合作协议,旨在为其提供创新型数据中心及网络连接一站式解决方案。调查显示,数据中心基本面向好,投资者期望高回报_安防互联

    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

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    这两天最大的国际新闻莫过于巴黎圣母院大火了。据今天早上的新闻报道,大火是由于意外导致的。一个意外,致使800多年历史的人类文明遗迹付之一炬。由此可见,在灾害面前,人类的历史和所谓的瑰宝,是多么的脆弱。话锋一转,笔者不是研究人类文明的,但是这场大火的关键词“意外”,却让我联想到了数据中心最基础,却最重要的东西,那就是运维。所有人都希望在自己的工作当中作出成绩,在公司获得地位和利益,但是作为数据中心的运维团队来说,这却也是最难的。因为这是一份隐藏在后台的工作,他们的工作鲜有人注意,甚至外行都不知道他们的存在。但如果没有他们兢兢业业的工作,不知道有多少数据中心将会变成付之一炬的巴黎圣母院,而由此带来的现实经济和业务损失,甚至要远甚于后者。对于一个占地动辄几万平米的数据中心来说,相关设备的巡检、检修、维护等都必须在保证效率的同时,把业务的影响降低到最小。现在新技术的发展可谓是日新月异,系统的复杂程度也越来越高。这就使得数据中心对系统运行安全,效率的要求也更为苛刻。一旦出现丝毫纰漏,轻则影响业务,重则造成社会和经济的重大损失。上图是2014年,三星韩国果川数据中心发生火灾的现场照片。不知道如今还有多少人记得?万幸的是当时这场大火没有人员伤亡,但由于火灾导致的宕机,还是使得许多用户的三星手机、平板电脑或智能电视收到了无法提供服务的讯息。事实上,不光国外,在中国每年也有很多因为人为疏漏造成的数据中心火灾。一般人总认为数据中心都配有完善的消防器材、设施,并备有温感、烟感等报警器。如果遇到火灾隐患,会在第一时间被发现并处理。但其实这种想法是非常错误的,因为一旦数据中心失火,往往意味着事发地点的所有设备都要受到牵连,后面的影响将是巨大的。数据中心火灾的主要特点是: 散热困难、烟气量大、用电量大、电气火灾居多、火灾损失大、扑救难度大、节点易燃烧。在数据机房发生的各类事故中,火灾事故约占80%左右。主要包括电子计算机本身起火;配套设备或附属装置起火;空调设备或电气设备起火;外来火灾侵扰等。据日本计算机制造商对用户所作的调查表明,数据中心火灾的起因,计算机故障占3.4%;交换器与配电箱故障占6.9%;设备装配错误占10.2%;调节器故障占10.3%;火焰蔓延引起的第二次火灾占17.1%;与计算机无关的其他原因造成的火灾占52.1%。上述这些和数据中心着火有关的节点,都是运维人员要直接面对的,最简单,也最枯燥的重复性工作。就好比这次的巴黎圣母院,据说是因为维修时候保险丝短路?多么低级的一个问题,就让一向以严谨著称的法国人丢了脸面。话题再度回到数据中心,这里主要服务的对象是IT系统。虽然数据中心的生命周期长达十几年,甚至几十年。但是其中IT系统的变革却日新月异,而且每一次的变革,都会要求运维人员必须接受新的,更为严格的培训。他们必须随时了解业界最新的动态、技术。并应用这些技术处理问题,以减小风险。还是以最基础的IT设备上架为例,运维人员必须要提前检查腾空的容量,夏季必须关注通风和冷凝系统,防止高压报警灯。冬季则要重点关注空调加湿系统,防止相关故障报警。虽然现在的绿色技术层出不穷,甚至前段时间阿里数据中心还用机器人替代了30%的人工重复劳动,但这并不意味着基础运维可以懈怠了。作为最基础,最容易被忽视,却又无比关键的运维岗位首先必须要注意,建立完善的巡查和维护、保养、应急处理等机制。其次,采用与时俱进的动环监控、报警系统。以减少误报、漏报的发生。最后,将相关人员的责任心、行动力作为基石。毕竟,如果没有高度负责的运维人员,一切都是空谈。年底规模化部署?国内首次数据中心400G组网测试举行_安防互联

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    数据中心是一个技术密集型的场所,具体业务涉及方方面面的技术知识。数据中心的建设、运营、扩容等工作需要大量的专业技术人员来完成,所以在日常工作中不乏听到来自周边部门的抱怨。数据中心是一个技术密集型的场所,具体业务涉及方方面面的技术知识。数据中心的建设、运营、扩容等工作需要大量的专业技术人员来完成,所以在日常工作中不乏听到来自周边部门的抱怨:“为什么老是你们技术这块会出问题”、“两个小时内必须得给我解决了”、“流量下降就是因为你们写的服务不稳定”、“为什么又要加服务器的预算”、“有个别部门只会花钱不能挣钱”……,技术人员总是要面对来自方方面面的压力,特别是真出了问题,即使不是技术问题,很多时候搞技术的也经常成为背锅侠,受到处分。有句话讲得非常有道理:“技术在短期内总会被高估,但长期内,总会被低估。”,归根结底搞技术的处于食物链底层,受伤害的总是他们,往往易成为背锅侠。 搞技术的之所以背锅,也和他们的特质有关,因为不管是外部项目还是内部服务,技术人员永远都是乙方,苦逼乙方,技术也往往是成本部门而非利润部门,自然要为什么事情背锅,甩都甩不掉,技术人员心里苦啊。一个企业或者公司,能够升级为CEO,往往都是市场或销售人员,因为他们能为企业或公司带来直接受益,技术人员永远是被忽视的一方,即便是在一些非常重视产品技术的企业中也是如此。一个企业或者公司首先要想着把产品卖出去,才能活下去,否则拥有质量再好的产品也会倒闭,企业更喜欢那些能将木梳卖给和尚的人。再有,技术人员直接、不圆滑、不隐藏,说话比较直,不懂得为自己辩解,总是很木纳,不善言谈,有时本来是自己有理的事情,因为不善言辞变成了自己的问题。比如市场从客户那里得到一个需求,但是描述很模糊,就让技术人员实现,做好这个需求就很可能赢得一个很大的订单,这个过程中就要充分的沟通,以防实现的功能与客户要求相差太大,或者无法按时交付。还有很多事情表面上是技术问题,实质上可能隐藏着复杂的利益纠葛,就是拿技术说事儿而已,技术人员脆弱的玻璃心很可能接受不了,要善于去表达自己的意见,去沟通问题。技术人员还需喜欢埋头工作,不善于表现,都是比较内秀的人,经常熬夜加班解决问题,但外人甚至都不知道。有的问题技术难度很大,可能需要通宵数日才能搞定,而技术人员在描述这个技术问题的时候往往轻描淡写,让人体会不到其付出的艰辛努力,这些背后的努力往往为人所忽视,这对技术人员是不利的,技术人员也要表现,也要去争取资源,很多时候技术问题需要的是大量人力和资源的投入,要懂得去叫,会哭的孩子有糖吃就是这样的道理。技术人员思想上还比较单纯,将自己的心思主要集中在技术上,技术是永远存在缺陷的,就没有完美的技术解决方案,往往要做一些取舍,技术人员往往不会隐瞒,如此说出来往往问题解决不了还惹得一身骚。技术背锅在数据中心里是一种普遍现象,建设进度迟缓、运行中故障、变更失败等事件都会落到技术头上,技术人员做得越多,出错的概率就越大,这是必然规律,技术人员往往在这个过程中分不清轻重,最后自己就成了背锅侠。还有技术人员更多的喜欢逆来顺受,缺乏辩解的勇气,受了委屈往往忍气吞声,自己甘愿将锅背下来。技术人员往往在技术上追求完美,总想通过技术解决一切问题,但实际很多事情并非搞定技术那么简单,即使搞定出付出的代价也很大。技术是数据中心的发展之源。技术做不好,数据中心就不能向外提供优质服务,技术是一切的基础,而不只是去背锅。技术的进步是一次次失败积累起来的,要勇于承担失败的责任,同时要让管理者看到做技术的价值,通过技术的提升给数据中心带来业务腾飞。以前,数据中心的运维部门总是被视为花钱的部门,数据中心想尽办法去节省运维支出,一旦出了故障无人有能力解决,技术太多薄弱,这让数据中心吃了太多次亏。现在,数据中心将运维提升到了新的高度,还向运维的工作要利润,通过高效运维,提升数据中心整体的运营效率。数据中心里的设备和技术三到五年基本要更换一代,这就需要在技术上持续的投入,技术人员要懂得寻求支持,将技术摆上台面上,搞技术并不是动动嘴就行了,那是需要大量人力和资金投入的,不给人不给钱还想做好技术,怎么可能?技术人员要懂得保护自己,并非所有的技术问题都是技术人员本身造成的,如果把握得不好就容易成背锅侠。现在的数据中心涉及的技术越来越深,发展也非常快,如果不能跟上,不出五年这个数据中心就会被淘汰,提供的服务根本满足不了高速发展的业务。不要出了问题,就去抱怨技术,任何一种技术都有它的局限性,适用于不同的场合,要给技术人员充分的信任和理解。技术人员自己也要懂得保护自己,要善于沟通,很多问题实质上并不是技术问题,大部分还是职责不清晰,协作沟通问题,只要充分地沟通,绝大部分问题都能获得谅解,或者并不用技术背锅。技术人员何时能脱掉背锅的帽子,目前看还有点难,毕竟数据中心的一切工作都是围绕着技术展开的,不过技术人员一定要懂得保护自己,为自己争取利益,让所有人知晓很多事情并不是单单的技术问题,它涉及太多方面,哪方面做不好都可能导致技术问题,不要让技术人员永远成为背锅侠。数据中心战略的三个真相_安防互联

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    近日,由中国信息通信研究院和开放数据中心委员会联合编制的《数据中心白皮书(2018年)》(以下简称《白皮书》)正式发布。《白皮书》显示,我国数据中心规模和数量快速增长;IDC(互联网数据中心)业务收入连续高速增长;数据中心总体布局逐步优化;运维管理逐渐成为数据中心产业关注热点。据统计,2013年以来,我国数据中心总体规模快速增长,到2017年底,我国在用数据中心机架总体规模达到166万架,总体数量达到1844个,规划在建数据中心规模107万架,数量463个。其中,大型以上数据中心为增长主力,截至2017年底,大型以上数据中心机架数超过82万,比2016年增长68%,数据中心总体规模占比近50%,比2016年增长10%,预计未来占比将进一步提高. 受“互联网+”、大数据战略、数字经济等国家政策指引以及移动互联网快速发展的驱动,我国IDC业务收入连续高速增长。2017年,我国IDC全行业总收入达到650.4亿元左右,2012-2017年复合增长率为32%,持续保持快速增长势头。2017年,我国传统IDC业务收入为512.8亿元,占IDC全行业总收入的比重为78.8%。云服务收入137.6亿元,占比21.2%,比2016年提高2.8%。随着“企业上云”行动实施,预计未来云服务收入在我国IDC业务收入中的占比仍会进一步增加。自2013年五部委联合发布《关于数据中心建设布局的指导意见》、2018年工信部印发《全国数据中心应用发展指引(2017)》以来,我国数据中心布局渐趋完善,新建数据中心,尤其是大型、超大型数据中心逐渐向西部以及北上广深周边地区转移。西部地区数据中心占比逐步提升,截至2017年底,西部地区在用数据中心机架数全国占比由2016年的20%提高到22%。伴随周边地区数据中心的快速发展,一线城市数据中心紧张问题逐步缓解,如随着张北、廊坊、乌兰察布等周边地区大量新建数据中心的落地投产,承接部分大型互联网公司的应用需求,北京市数据中心应用不再“一柜难求”,数据中心租赁价格也有所降低,上海、广州、深圳也随着周边省市数据中心的建设,承接转移了部分应用需求。截至2017年底,北京、上海、广东三个数据中心聚集区的机架数占比由2016年的42%降低到37%。但受用户需求、网络条件等因素影响,新建数据中心仍趋向于东部地区。从2010年开始,我国数据中心产业进入高速发展阶段,产业规模以每两年翻一番的速度增长;2013年以来,国家和多个地方政府陆续发布数据中心产业引导政策,数据中心建设布局成为业界主要关注点。随着数据中心规模和数量的快速增长,高效运维管理以及人才问题凸显,多数据中心出现运维人才短缺、运维能力跟不上数据中心建设速度等问题,尤其以西部地区更为明显。产业界的关注点逐步由建设转向运营管理,数据中心运维成为一大热点。此外,随着我国互联网、云计算技术与应用的快速发展,国际巨头云计算公司纷纷加快在中国市场的布局。国外龙头企业通过合作运营模式进入中国,进一步加剧国内市场竞争。2018年互联网数据中心的趋势_安防互联

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    近日,网络安全及合规公司Proofpoint发布了其2019年第一季度云应用网络攻击研究报告,调查了2018年9月至2019年2月期间针对全球组织的10多万起云应用攻击。总体而言,在此期间,针对目标的网络攻击尝试增加了65%,其中40%源自尼日利亚。中国是第二大来源国,26%的网络攻击来自中国的IP地址。 云应用程序攻击使用智能驱动的蛮力技术(破解密码)和复杂的钓鱼方法,诱使受害者点击并暴露他们的身份验证凭证,从而侵入包括Microsoft Office 365和谷歌G Suite在内的云应用程序。如果攻击成功,攻击者通常会通过内部钓鱼信息横向传播,感染其他用户,获取机密信息,并欺骗性地转移资金,从而增加他们在组织中的立足点。Proofpoint网络安全战略执行副总裁Ryan Kalember表示:“随着企业持续将关键业务功能转移到云上,网络犯罪分子正在利用遗留协议,这些协议让个人在使用云应用程序时容易受到攻击。” “这些攻击主要针对特定的个人,而不是基础设施,并且在复杂性和范围上不断增长。”他表示:“作为一种最佳实践,我们建议企业建立一种云优先的安全方法,优先保护员工,并教育用户识别和报告这些先进的技术和方法。”Proofpoint发现,教育部门是最容易受到暴力攻击和复杂网络钓鱼攻击的目标。特别是学生,由于他们跟云计算的距离更远,也更容易受到网络攻击的影响。强行云应用攻击 基于IMAP的密码喷涂攻击是最流行和广泛的技术,用于破坏Microsoft Office 365帐户。在同一时间通过多个不同的帐户,网络罪犯试图共享信息或最近泄露的凭证时,这些攻击尤为频发。大多数强力云应用攻击源自中国(53%),其次是巴西(39%)和美国(31%)。在接受调查的Microsoft Office 365用户中,超过25%的用户遇到过未经本人授权的强行登陆,而超过60%的用户则成为主动攻击的目标。总体而言,2019年第一季度的成功率为44%。钓鱼云应用攻击 大多数钓鱼云应用程序攻击来自尼日利亚(63%),其次是南非(21%)和美国(11%)。攻击者通常会修改电子邮件转发规则,或者设置电子邮件委托来维护访问权限。他们还将使用引人注目的VPN服务来绕过条件访问和基于地理位置的身份验证。面对趋势,制造企业上云或者不上云?_安防互联

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    2010年以来,全球数据中心平稳增长,从2017年开始,伴随着大型化、集约化的发展,全球数据中心数量开始缩减。截至2017年底,全球数据中心有44.4万个,预计2020年将减少至42.2万个。从部署机架来看,单机架功率快速提升,机架数小幅增长,2017年底全球部署机架数达到493.3万架,安装服务器超过5500万台,预计2020年机架数将超过498万,服务器超过6200万台。 2017年全球数据中心市场规模近465.5亿美元(仅包括数据中心基础设施租赁收入,不包括云服务等收入),比2016年增长10.7%,预计 2018 年将达到514亿美元。从行业应用来看,仍以互联网、云计算、金融等行业为主。 国际上IDC企业加速全球扩张,保持领先优势国际领先的IDC企业加大全球扩张,通过投资并购等方式在全球各地建设数据中心提供全球化服务。据Synergy调查显示,全球数据中心收购交易量在2017年创下历史新高,达48宗,并购交易规模达200亿美元。单笔交易规模逐步提高,2017年有31宗交易价格超过1亿美元,其中有12宗交易的收购价格在10亿美元-100亿美元。   美国Equinix对verizon、IO和Itconic的收购,2017年公司净市值达到68.50亿美元,总机柜数量达到24.26万个。通过大型并购交易和原有市场增长,Equinix已经牢牢占据托管市场第一的位置。   全球数据中心围绕市场需求聚焦发达城市  受市场需求驱动,全球领先的传统IDC企业数据中心资源重点围绕经济发达、用户聚集、信息化应用水平较高的中心城市布局。Equinix目前在全球范围内拥有196个数据中心,遍布美洲、亚太、EMEA地区,主要位于全球个区域中心城市,如北美的亚特兰大、芝加哥、纽约、硅谷、华盛顿,EMEA地区的巴黎、都柏林、阿姆斯特丹、伦敦,亚太地区的悉尼、上海、东京等城市。   亚马逊、IBM等提供云服务为主的新型IDC企业,其数据中心亦主要布局与中心城市。亚马逊AWS云在全球运营着55个可用区,每个可用区由一个或多个数据中心构成。IBM云数据中心遍布全球,数量达到60个,其中33个数据中心用于承载公有云业务。亚马逊和IBM的数据中心分布在北美、亚洲、欧洲和大洋洲四个大洲,大多位于经济发达的大型城市,如洛杉矶、华盛顿、伦敦、法兰克福、东京、香港、悉尼、北京等城市。互联网数据中心并没有消亡,但它正在发生变化_安防互联

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    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

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    Synergy Research的新数据显示,2019年上半年,云服务和基础设施市场超过了1500亿美元的里程碑,相比2018年上半年增长了24%。在细分市场中,IaaS和PaaS增长最快,达到44%;其次是企业SaaS的27%,UCaaS的23%,托管私有云基础设施服务的20%。用于公共、私有和混合基础架构的硬件和软件支出仅增长了10%,而云提供商在托管和数据中心租赁方面的支出增长了17%。 2019上半年云计算市场总体而言,现在云提供商和企业在云服务上的支出远远大于在数据中心基础架构上的支出。在整个云生态系统中,表现突出的企业是Microsoft、Amazon/AWS、Dell EMC、Cisco、HPE和Google。其他主要参与者包括Salesforce、Adobe、VMware、IBM、Digital Realty、Equinix和Rackspace。这些公司合计占了所有与云相关的收入的一半以上。 2019年上半年,用于构建云基础架构的硬件和软件总支出近550亿美元,其中公有云和私有云大概各占一半。云服务提供商的基础设施投资为他们从云基础架构服务(IaaS、PaaS、托管私有云服务)和企业SaaS中产生了超过900亿美元的收入。Synergy首席分析师John Dinsdale表示,与云相关的市场正以10%到40%以上的速度增长,在不到四年的时间内,云相关年支出预计将翻一番,云正逐渐主导者IT领域。CentOS 8正式版今日发布_安防互联

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    来源:中国IDC圈很多公共云提供商在日常运营中通常不可避免地遭遇灾难性中断,而IT管理人员需要从云平台的故障和教训中学习,并将其应用到内部基础设施当中。云平台(尤其是大型公共云平台)具有多种冗余级别,但没有一个平台能够抵御出现的意外停机。云计算平台和数据中心一样,都会遇到导致停机的问题。 组织内部部署的硬件故障和软件错误是不可避免的,但公共云为IT管理人员提供了应对这些问题的方法。公共云具有可用性集合、冗余数据中心、可用性区域和云区域,使管理人员能够在遭遇中断时更好地规划业务运营。这些策略很重要,但管理员必须设计可靠的应用程序,以利用公共云冗余功能。 组织IT资产的弹性更多地取决于应用程序而不是基础设施,这种想法与传统的思维方式不同。在过去的二十年中,管理员通过备份、复制和其他以基础设施为中心的技术保持弹性。但是对于绝大多数公共云平台来说,此策略不再有效。 近年来,云计算提供商遭受的损失已超过其承受能力。云计算提供商提供的云服务在出现中断时,行业厂商和用户似乎都在学习如何设计本地云冗余,管理人员希望将这些教训应用于传统的虚拟化数据中心冗余。 重新思考数据中心的冗余 对于大多数传统组织来说,一些基本的服务都是为防止停机而设计的。网络时间协议和网络路由等服务设计通常是高度冗余。然而,仅仅因为系统应该是冗余的,并不意味着其配置已经为利用自然冗余做好了充分准备。 一些核心服务并没有高度可用的选项。IT部门几乎总是面临必须处理的技术债务,这就要求对行为并不理想的遗留系统提供支持。例如,一些遗留的应用程序身份验证系统只能存在于服务器上,这限制了数据中心的冗余功能。 管理人员不应将所有鸡蛋放在一个篮子里。对于大多数的传统部署,最好在数据中心内部使用冗余硬件。管理人员可以通过使用不共享系统的冗余虚拟化群集来进一步采取这种策略,这类似于可以提供多个可用性区域的云计算提供商。这可以使应用程序依赖数据中心更高级别的冗余,但只有当业务需求保证该级别的冗余保护时才有价值。 通过在云平台和数据中心之间并行实施这些策略,在采用类似的传统基础设施时,使用公共云提供商的概念(如可用性区域)可能会有所帮助。这种术语使开发人员能够更轻松地理解基础设施概念,因为他们可能熟悉类似的云概念。 云计算冗余并不完美,停机中断提供了经验教训 高度冗余的系统不会免受性能下降的影响。在最近的公共云中断事件中,其目录服务无法使服务从一个区域保持运行到另一个区域。重新调整的流量超过其他区域的能力,使服务无法满足需求。 当管理人员设计数据中心冗余时,他们必须在发生中断时对负载进行规划。管理人员可能有两台服务器来支持数据中心冗余,但是其中一台服务器可能无法处理整个负载。关键是需要设计满足正常和异常状态下业务需求的系统。 许多组织都认为如果配置正确,在中断期间会发现其他情况。Netflix公司推出的Chaos Monkey系统就是人们所熟知的模拟中断事件,而其提供的经验教训是,如果管理人员没有练习处理实际的中断,他们永远不会知道IT系统将如何反应。而没有一个系统是孤岛,每个应用程序和服务都具有进一步使测试复杂化的依赖性。 停机中断在私有数据中心和公共云中并不罕见,但在数据中心内部,管理人员通常需要了解并理解系统的内部工作方式。当云计算提供商的服务出现中断时,可能会感到并没有从停机中学到什么教训,但这不是事实。虽然公共云提供商使用与传统数据中心不同的工具和方法,但有关构建和调整冗余的经验教训是通用的。每位CEO都应该知道云计算的五个变化_安防互联