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服务器租怎么操作

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

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    据悉,AT&T表示,通过在该运营商位于纽约和华盛顿之间的网络上使用实时流量,对400 Gbps以太网(400GbE)进行了测试。       AT&T表示:“一个软件定义网络(SDN)控制器沿着两个城市之间的直接路径创建了一个服务,并通过软件控制将服务重新路由到第二个路径,以模拟对网络故障的响应。”    此次测试基本上代表了AT&T最初在去年提出的三部分400GbE测试的第一阶段。该公司曾表示首次测试将在今年年初进行,并将使用Coriant的光学设备,通过从纽约到华盛顿的AT&T全球骨干网,实现长距离范围400GbE服务。    AT&T表示,其400GbE测试将帮助客户传输更多高品质视频。    AT&T指出,这些测试为其400GbE系列测试的第二阶段和第三阶段奠定了基础。第二阶段将通过AT&T的OpenROADM城域网传输400GbE端到端服务;第三阶段“将测试400GbE开放路由器平台的第一个实例。    当然,AT&T并不是唯一一家进行400GbE测试的运营商。就在上周,Acacia通信公司、Optelian、Precise-ITC、思博伦和赛灵思等都表示计划在本周OFC 2017年洛杉矶展会期间展示业界首个在技术领域的互操作性,支持200GbE和400GbE连接。人工智能:如何从虚胖变“死壮”_安防互联

    2018年全球建构资料中心攀上高峰,包括Google、Amazon Web Service、Facebook、Microsoft Azure及阿里巴巴等都如火如荼规划兴建中,带动服务器周边零组件需求大增,预期上半年营运加温厂商包括服务器远端控制芯片厂信骅、新唐,高速传输界面祥硕、谱瑞等。全球服务器芯片龙头Intel在2017年推出10年大改款芯片Xeon处理器,也产生推波助澜的加温作用,企业出现汰换资料中心意愿,资料中心对服务器需求成为2018年整体服务器出货成长关键。新资料中心建案需求增加成2018年整体服务器出货成长 当产业逐渐转型、智能型终端装置及物联网普及率增加,现在绝大部分服务也都由服务器统合,Google、Amazon Web Service、Facebook、Microsoft Azure及阿里巴巴等企业因此如火如荼规划兴建资料中心,新资料中心建案需求增加,使服务器需求与日俱增。全球数据中心发展分布状况 全球由数十万台至数百万台服务器组成的数据中心,统称为超大规模数据中心,统计2017年全球有390余座超大规模数据中心,这些数据中心由运算、储存与网络功能的小型服务器组成。拥有最多超大规模数据中心的企业分别是Amazon/AWS、Microsoft Azure、IBM、Google,每间企业各自在全球拥有45座以上。数据中心所在地比例上,美国占有44%,中国则占有8%,日本与英国各自占有6%,而德国与澳洲也各自占有5%. 图:超大规模数据中心(Hyper-Scale Data Ceter)分布区域source:拓墣产业研究院AWS云端在全球18个地理区域运作,并有49个可用区域,而且已宣布计划在巴林、香港特别行政区、瑞典增加12个可用区域和四个区域,以及在美国增加第2个AWS GovCloud (Government Cloud Platform)区域。中国市场部分,AWS因必须符合中国法规监管要求,中国网络安全法中规定不准外资独立营运云端服务,因此象是AWS北京区域的全球云端服务,是AWS将部分的基础设施资产出售给光环新网(300383,股吧)后,由北京光环新网营运。近期启用的宁夏西云数据是第二家与AWS合作的资料中心营运商,由AWS提供技术指导。过去AWS中国资料中心与全球其余AWS资料中心呈现隔离状态,无法建立双资料中心备援架构,现在启用了AWS在中国第二个资料中心便得以解决。 AWS云端资料中心分布图source:拓墣产业研究院阿里巴巴集团旗下的阿里云也将于2018年1月正式启用位于印度孟买的新资料中心,瞄准印度中小型企业用户。阿里云也将在印尼雅加达建立新资料中心,预计在2018年3月前启用服务。目前阿里云在全球有33个云端服务可用区域,横跨中国、香港、新加坡、日本、澳洲、中东、欧洲、美东、美西、印度等地。安防互联提供专业海外服务器租用,性能可靠,线路稳定带宽真实,更推出多种优惠活动,欢迎广大用户联系24小时在线客服租用哪些公司在2017年租用了美国大部分的数据中心?_安防互联

    数据是系统的核心,在面向服务的架构之外,可以考虑面向数据的架构方式。面向数据的服务架构需要支持多数据源异构,支持动态数据和静态数据,既支持公有云部署又支持私有云部署,提供多种数据应用和数据产品,如下图所示:  一般地,为了不影响业务系统的正常运行,会将不同数据源汇集起来,技术的采集与摄取,然后进行数据的存储及一系列的操作处理, 最终通过各种的解决方案形成数据应用衍生的数据产品。从开发的角度看,可以分成基础设施,运营工具,开发工具和解决方案四层,从数据自身来看,也可以分为数据源,动态数据,静态数据和数据应用4个层次,相互是有交叠的。  数据源  数据源决定了数据的宽度, 数量量决定了数据的厚度。即使是做数据应用,也是和具体的业务领域相关的,数据的价值不是凭空出现的。所以, 业务系统的数据是第一位的,也是最容易获得,直接的价值也较高。其次是用户的行为数据,经管用户经受了产品本身的诱导和局限,但用户的行为数据还是在一定程度上体现的用户便好。 过去的可用性测试甚至形成了可用性工程,而今,一般都会通过用户的行为数据来检验用户体验。物联网(IOT)的到来,凸显了传感器数据的重要性。传感器数据是相对高频的数据,与时间序列相关,可以考虑与时间相关的数据存储,以及数据的迁移。位置数据可以看作是一种特殊的传感器数据,通过位置数据可以得到物理上空间位置的描述,是一种非常有用的数据,尤其对移动互联网应用而言。  社交几乎也是无处不在的(anything can be social),通过社交属性的功能,可以使应用拥有一定的社会属性,从而具备更多的价值。电子邮件可能是比较古老的互联网应用了,可以看作是一种特殊的社交数据,数据采集可以通过标准的POP3/IMAP4协议实现,应用内的社交数据需要自己整理,对于第三方的社交平台,一般都是提供API 接口服务的,只要注意以来访问控制即可。  媒体的范围较大,针对性的获取数据需要爬虫的相关技术,数字化媒体的各种限制对爬虫而言是一个挑战。相对而言,社交媒体和自媒体通用访问接口的获取想对容易一些。不论是客户的网站还是竞品的网站,同样需要爬虫技术的帮助,这些数据将对业务系统的数据形成有益的补充。文档数据大多是非结构化数据,一般是文件系统和NoSQL 的胜场。对于很多企业而言,往往纸质文档数据化的过程,随着AI技术的发展,尤其是OCR 相关技术的逐渐成熟,所有文档都是数据资源。  动态数据  动态数据的采集过程与静态数据是类似的,关键在于分析流程,对于动态数据而言,分析是实事发生的。例如游乐园采用手环来采集用户的信息,这些手环中记录了用户的相关行为,游乐园可以使用这些数据为用户个性化推荐一些服务,这使得在用户游览期间的定制化服务成为可能。基于动态数据,在这些场景中使企业和用户之间产生更多的商机成为可能。  对于动态数据,需要采用实时处理方法。时延是需要考量的一个关键因素,时间就是金钱在这里体现的淋漓尽致。 通过减少多租户的资源约束和云服务的使用可以降低时延,提高性能水平,能够实时处理大流量数据.  数据流程相似于传统的ETL流程,在数据提取时同时完成数据的初步转换和清洗,具体流程还是与目标息息相关的。数据流处理是动态数据处理的核心部分,既可以对动态数据进行进一步的清洗然后存储,又可以直接引入分析方法,与后面的流式应用连接起来。  数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到业务范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。数据治理对于确保数据的准确、分享和保护是至关重要的。有效的数据治理通过改进分析算法、缩减存储和计算成本、降低灾备风险和提高安全合规等方式,最终体现数据的价值。  数据安全一是数据本身的安全,主要是指采用加密方法对数据进行主动保护,如数据保密、数据完整性、双向身份认证等,同时也是数据防护的安全,主要是对数据存储进行主动防护,如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾等手段保证数据的安全。数据处理的安全是指如何有效的防止数据在录入、处理、统计中由于硬件故障、人为误操作、程序缺陷、病毒或黑客等造成的数据库损坏或数据丢失现象,某些敏感或保密的数据可能不具备资格的人员阅读,而造成数据泄密等后果。而数据存储的安全是指数据在系统运行之外的可读性。  数据运营是指通过对动态数据的分析挖掘,把隐藏在海量数据中的信息以合规化的形式发布出去,供数据的消费者使用。动态数据的数据运营是一个非常具有挑战性的课题。  静态数据  对于静态数据的操作,更像是一种批处理形式,是一种离线分析,更像是传统的OLAP,这样可以拥有较高性能的处理能力。这意味着先从各种数据源获取数据,然后再进行分析处理。静态数据处理分为了两个阶段,例如一个零售终端分析上个月的数据来决定本月的商业活动, 是否能够根据用户的购买行为来发放定制化的优惠卷等等。  具体的分析计算既可以再私有云上执行,也可以在公有云上执行。对于一定规模数据,尤其是探索性数据分析,一般都可以在私有云进行计算,甚至直接在私有云上提供数据应用和数据产品。当数据规模和计算资源的需求达到一定程度的时候,可以考虑迁移的公有云。这是面向数据的一种混合云结构,为了使迁移简单方便,需要保障环境的一致性,YARN 是资源调度的最佳选择。当然,mesos 同样值得关注。静态数据的存储一般是海量存储,基于面向读性能提供的迫切需要,NoSQL是必然的选择。当然,面向大量的结构化数据,数据仓库仍然是不错的选择。  数据应用  数据应用包含了计算框架,算法,数据的可视化以及具体的应用呈现。不论是企业应用还是移动应用以及交互式Web应用,都可以使用数据计算得到的结果。流式应用和搜索应用都是与计算框架紧密相关的,可以通过Storm 和ElasticSearch 实现,也可以通过Spark 框架实现。商业智能(BI),传统上是基于数据仓库的数据挖掘,发现数据中潜在的价值。而在面向数据的架构中,BI的分析方法可以不变,只改变计算的方式,也可以对分析方法进行演讲。  报表系统可以认为是可视化的核心之一。面向静态数据形成传统的报表,动态数据与静态数据相结合形成实时报表。随机分析是一种探索性数据分析,是一种对数据摸索和尝试,可以使用Hive,pig,sparkSQL等工具执行,明确进一步探索的方向。统计分析是更加具体的一种离线分析,基于统计模型的数据分析处理。机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,是人工智能的核心,框架有很多,例如Mahout以及SparkML等。  深度学习是机器学习研究中的一个新领域,源于人工神经网络,含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征。同机器学习方法一样,深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分.不同的学习框架下建立的学习模型很是不同.个人推荐tensorflow。SPARC64 XII处理器狂飙4.25GHz能逆袭成功吗_安防互联

    你想成为开源项目中得意满满、功成名就的那个人吗,那就要遵守下面的“潜规则”。  正如体育界不成文的规定一样,这些规则基本上不会出现在官方文档和正式记录上。比如说,在棒球运动中,从比分领先时不要盗垒,到跑垒员跑了第一时也不要放弃四坏球保送。对于圈外人来讲,这些东西很难懂,甚至觉得没什么意义。但是对于那些想成为 MVP 的队员来说,这些都是理所当然的。  软件开发,特别是开源软件开发中,也有一套不成文的规定。和其它的团队运动一样,这些规定很大程度上决定了开源社区如何看待一名开发者,特别是新加入社区的开发者。  按部就班,循序渐进  在参与社区之前,比如开放源代码或者其它什么的,你需要做一些基本工作。对于有眼界的开源贡献者,这意味这你需要理解社区的目标,并学习应该从哪里起步。人人都想贡献源代码,但是只有少量的人做过准备,并且乐意、同时也有能力完成这项艰苦卓绝的工作:测试补丁、复审代码、撰写文档、修正错误。所有的这些不受待见的任务在一个健康的社区中都是必要的。  为什么要在优雅地写代码前做这些呢?这是一种信任,更重要的是,不要只关注自己开发的功能,而是要关注整个社区的动向。  博闻强识,敦善不怠  当你在某个社区中建立起自己的声望,那么很有必要全面了解该项目和代码。不要停留于任务状态上,而是要去钻研项目本身,理解那些超出你擅长范围之外的知识。不要只把自己的理解局限于开发者,这样会让你着眼于让你的代码有更大的影响,而不只是你那一亩三分地。  打个比方,你已经完成了一个网络模块的测试版本。你测试了一下,觉得不错。然后你把它开放到社区,想要更多的人测试。结果发现,当它以特定的方式部署时,有可能会破坏安全设置,还可能导致主存储泄露。如果你将代码视为一个整体时问题就可以迎刃而解,而不是孤立地看待问题。这表明,你要对项目各个部分如何与其他人协作交互有比较深入的理解。让你的补丁填坑而不是挖坑。这样你朝成为社区精英的目标上又前进了一大步。  粗枝大叶,自寻烦恼  代码提交完毕后你的工作还没结束。如果代码被接受,还会有一些关于这些更改的讨论和常见的问答,还要做测试。你要确保你可以准时提交,努力去理解如何在不影响社区其他成员的情况下,改进代码和补丁。  和谐相处,助人助己  开源社区不是自相残杀的丛林世界,我们更看重项目的价值而非个体的贡献和成功。如果你想给自己加分,让自己成为更重要的社区成员、让社区接纳你的代码,那就努力帮助别人。如果你熟悉网络部分,那就去复审网络部分,用你的专业技能让整个代码更加优雅。道理很简单,顶级的审查者经常和顶级的贡献者打交道。你帮助的人越多,你就越有价值。  八面玲珑,面面俱到  作为一个开发者,你很可能希望为开源项目解决一个特定的痛点。或许你想要运行在一个目前还不支持的系统上,抑或你很希望改革社区目前使用的安全技术。想要引进新技术,特别是比较有争议的技术,最好的办法就是让人无法拒绝它。你需要透彻地了解底层代码,考虑每个极端情况。在不影响已实现功能的前提下增加新功能。不仅仅是完成就行,还要在特性的完善上下功夫。  糜不有初,鲜克有终  开源社区也有许多玩玩就算的人,但是承诺了就不要轻易失信。不要就因为提交被拒就离开社区。找出原因,修正错误,然后再试一试。当你开发时候,要和整个代码库保持一致,确保即使项目发生变化而你的补丁仍然可用。不要把你的代码留给别人修复,要自己修复。这样可以在社区形成良好的风气,每个人都自己改。  这些“潜规则”看上去很简单,但是还是有许多开源项目的贡献者并没有遵守。这样做的开发者不仅可以为成功地推动他们自己的项目,而且也有助于开源社区。解析5G背后的核心技术:波束成形_安防互联

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    IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的,而大数据时代的加速到来将使2020年全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。为更好的储存、处理、分析每日产生的海量数据,可以容纳大量服务器并为之提供工作环境及安全保障的数据中心应运而生。作为支撑云计算、大数据行业高速发展的最为重要的基础设施,数据中心的价值不言而喻。2013年8月17日06:50至06:55,谷歌遭遇了故障,导致全球网络流量暴跌40%,经济损失达55万美元。数据中心长时间的稳定运行,需要保障电力供应以及制冷降温,日益增长的数据中心规模及不断严苛的环境需求也给机房空调带来了机遇与挑战。我国数据中心经过20多年的发展,建设规模不断扩大。在可穿戴技术和大数据等趋势的推动下,带宽需求不断增长,企业对于数据中心的认识、构建和规划也正在发生转变,数据中心的新一轮快速发展已经开始。大数据时代下的数据中心有怎样的发展导向?目前数据中心的现状、需求及挑战是什么?未来的数据中心有哪些变化及趋势?且看小编一一道来。 形势与政策:环境与生态的“双重利好” 2012年至2014年,大数据作为一个新兴概念在国内互联网行业中飞速传播,很多企业选择借助大数据的风口实现再次转型升级。《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化,首次将战略目光放在数据层面。2015年是大数据产业发展的“井喷之年”,密集出台的政策为大数据产业的落地发展提供了极好的着陆条件。2015年9月,经李克强总理签批,国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》。《行动纲要》的出台,标志着大数据发展已上升为国家战略。2016年,政策细化落地,国家发改委、环保部、工信部、国家林业局、农业部等均推出了关于大数据的发展意见和方案。各省市相继出台相关政策举措,促进当地大数据产业发展。同年12月15日发布的《“十三五”国家信息化规划》明确提出:建设覆盖全国、链接畅通的数据中心,构建汇聚网民、企业和政府三类数据的大数据资源中心,提高信息的及时性、全面性和准确性.2017年初,国家工业和信息化部随即发布《大数据产业发展规划(2016-2020年)》,明确了发展目标:到2020年,大数据相关产品和服务业务收入突破 1万亿元,年均复合增长率保持30%左右;将建设10-15个大数据综合试验区,创建一批大数据产业集聚区,形成若干大数据新型工业化产业示范基地。2017年,大数据产业的发展正从理论研究加速进入应用时代,更多指导意见的出台及细化政策的相继落地,正式将大数据产业发展推到了“黄金期”。2018年,大数据产业相关的政策内容已经从全面、总体的指导规划逐渐向各大行业、细分领域延伸,物联网、云计算、人工智能、5G技术与大数据的关系越走越近。随着一系列配套政策的贯彻落地和实施,我国大数据产业发展环境持续优化、产业生态系统日趋完善。大数据标准体系初步形成,开展了大数据技术、交易、开放共享、工业大数据等国家标准的研制工作,在北京、上海、贵阳开展了大数据标准试点示范。一批大数据技术研发实验室、工程中心、企业技术中心、产业创新平台、产业联盟、投资基金等形式的产业支撑平台相继建成。大数据产业链目前已初步形成,相关的安全保障体系和法律法规不断完善。以云计算为首的新兴技术推动TOB时代的来临_安防互联

    人工智能、云计算、大数据、物联网,以及移动性的发展正在改变半导体行业的现状,而这次行业洗牌将会很有趣。 在新的行业秩序中,创新的工作任务(例如人工智能)正迫使各公司设计自己的处理器。领先公司(例如英特尔)的主导地位可能会被削弱。ARM正在关注数据中心市场。曾经的挑战者,例如AMD,正试图通过GPU产品实现复兴。但GPU行业的领导者是英伟达。物联网也值得关注,这个市场的发展趋势有利于高通。在发布了强劲的第二季度业绩之后,英特尔CEO科再奇总结了市场现状:“我们将继续看到企业之间的激烈竞争。这就是我们所参与的有吸引力的市场的现状。”让我们来关注一下市场上的变化:苹果、微软和谷歌正在开发自主的处理器产品,处理人工智能和其他计算任务。它们的目标是让人工智能算法可以不借助云计算平台运行。大数据和人工智能任务,以及高性能计算和数据分析正继续围绕GPU发展。这样的趋势使得英伟达成为了行业关键的参与者,同时也给AMD注入了新的活力。英伟达股价已经大幅上涨。英特尔的关注重点正在从PC转向数据中心和物联网。英特尔最有名的产品是CPU,但该公司通过收购Altera也进军了可编程逻辑芯片领域。这种芯片可以用于人工智能和其他创新的计算任务。英特尔处理器被许多云计算服务提供商使用。不过,在当前的趋势下,英特尔可能是最大的输家。高通过去几个月处境艰难,该公司的授权模式引发了苹果和其他公司的诉讼。就在几年前,高通还被视为“下一个英特尔”。高通在移动设备市场占据主导地位,目前正在开发面向自动驾驶汽车和服务器的产品。AMD可以被视为抗衡英特尔和高通的力量。数据中心希望有第二家供应商崛起,摆在AMD面前的,是稳定的需求。与此同时,AMD的桌面和服务器产品也可以对英特尔产生影响。 ARM因移动芯片而成名,但也有可能在服务器市场带来威胁。ARM为大部分移动处理器提供知识产权,在物联网的发展过程中也可能成为关键的参与者。数据中心行业正在研究采用ARM处理器的可行性。我们可以继续这样的分析,但趋势已经很清楚:曾经被英特尔和高通主导的世界正在被人工智能、数据分析、大数据和新的计算任务打破。处理器行业的秩序正在变化。以下是几家值得关注的重点公司:英伟达 随着计算任务的变化,英伟达有着最坚实的基础。英伟达很早就看到GPU在数据中心可能的应用,并下注企业市场。无论是在云端还是数据中心,英伟达目前的地位都很不错。AMD AMD第二季度业绩稳健,实现了适度的利润。AMD CEO苏姿丰谈到了性价比市场,而这是AMD的传统优势所在。此外,她还谈到了AMD在数据中心领域的潜力。我们对GPU计算和Radeon Instinct的投资正继续保持良好势头。6月份,我们推出了首个基于Vega架构的Radeon Instinct数据中心产品。这些新的GPU加速处理器可以明显优化机器学习和高性能计算任务的性能、效率和配置难度。我们还展示了基于EPYC SoC和4个Radeon Instinct MI25加速处理器的服务器。这些设备协同工作,带来了每秒100万亿次浮点运算的突破性性能。苏姿丰还表示,服务器厂商和云计算服务提供商对EPYC都有强烈兴趣。问题在于,英特尔和英伟达都具备更大的规模和更强的议价能力。AMD的竞争力越强,大竞争对手的反应就会越激烈。不过苏姿丰表示,AMD仍有信心。很明显,我们会继续关注竞争激烈的市场。这是个有趣的市场。有人会说,从产品角度来看,市场已经出现了拉锯。我们的产品不仅目前有良好的定位,在未来18到24个月内同样处于良好位置。因此,我们将继续高度专注于如何确保在产品上领先。AMD为什么很重要?一个强大的AMD意味着在数据中心、云计算和高性能计算市场出现第二家重要供应商。而这样的竞争有助于降低成本。高通 尽管专注于移动端,但不要忘了高通即将收购恩智浦(NXP)。这意味着高通将进军物联网和互联汽车市场。六成安全专家认为美国关键基础设施将在两年内被攻破_安防互联

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    据外媒Business Insider报道,微软最近就收购GitHub进行了谈判,GitHub在2015年的估值20亿美元,但根据去年的最新估值,该公司的收购价格可能高达 50 亿美元。据Business Insider,知情人士爆料,微软最近就收购GitHub进行了谈判。GitHub是一个流行的代码托管平台,2015年时的估值达到20亿美元。 如果收购成功,微软将在与亚马逊AWS的竞争中获得巨大优势:GitHub有用2400万用户,而微软希望得到开发者的青睐。 更重要的是,如果微软能将GitHub与自己的微软Azure云服务整合在一起,将对它的云业务产生积极的影响。长久以来就有传言说,微软有意收购GitHub。现在,这一事件有了实际性的进展,据外媒Business Insider报道,微软过去几个月一直与GitHub就联合营销合作进行谈判,并且这些讨论已经发展到可能的投资或直接收购。目前还不清楚谈判是否仍在进行,但消息人士表示,全资收购GitHub的价格高于微软希望支付的价格。关于微软有意收购GitHub的传言始于2016年,但GitHub对此予以了否认。2015年,在获得红杉资本(Sequoia Capital)领投的2.5亿美元B轮融资后,GitHub的估值达到20亿美元。但根据去年的最新估值,该公司的收购价格可能高达 50 亿美元。GitHub成立于2008年,总部位于旧金山。多年来,这个网站已经成为开发人员的中心社区。GitHub是软件开发人员必不可少的工具,他们使用GitHub来存储代码、跟踪版本更新和讨论问题。截至今年3月,有覆盖150多万个组织的2400万用户经常使用GitHub进行协作和共享代码,并为Java、Python和c++等语言的软件托管了超过8000万个源代码存储库。据GitHub去年报告,该公司的年订阅服务收入超过 2 亿美元,其中超过1.1亿美元来自为使用 GitHub 企业级软件支付的企业用户。除了数以千万计的开发者之外,美国国家航空航天局(NASA)等公共机构和大型科技公司也在GitHub上有业务,包括谷歌、苹果、亚马逊和微软。微软目前拥有超过1800个存储库,远远超过其他科技巨头。除了企业和教育产品之外,GitHub已经成为共享各种任务的开放源代码的热门社区。最近的例子包括用于检测算法偏见的Audit AI和来自英特尔AI Lab的基于深度学习的NLP库。如果交易成功,微软收购GitHub将成为去年谷歌收购机器学习竞赛网站Kaggle以来,科技巨头收购开发者社区的最大一笔交易。有利于微软扩大云市场,与AWS抗衡 虽然进一步的消息仍需等待,但有一件事是非常明确的:微软收购GitHub是完全合理的。如果两者联盟,将GitHub整合到微软的产品中,那么微软就可以在快速增长的云市场上与亚马逊AWS抗衡。从表面上看,收购GitHub的逻辑非常清晰。开发者喜欢GitHub,而微软需要得到开发者的喜爱。微软为开发者提供了一系列工具,包括越来越流行的Visual Studio Code软件和开源的 .NET Core 编程框架。这些工具的流行为微软Azure cloud和其他微软产品和服务提供了有效的渠道——如果你喜欢某一个微软产品,你更有可能选择其他的微软产品,特别是当它们集成得很干净的话。GitHub将有利于微软的这一策略:开发者已经喜欢GitHub了——事实上,在2017年,微软正式关闭了自己的代码托管平台Codeplex,因为GitHub的受欢迎程度已经让Codeplex变得多余和不必要。通过收购GitHub,微软将直接接触到数百万高度投入的开发人员。微软上月在Build 2018开发者大会上宣布和GitHub合作,提供服务之间的集成,可以看出朝这个方向迈出了一小步。云上有巨大的机遇 不过,如果微软决定继续收购GitHub,它还有一个更深层次的打算。 GitHub联合创始人兼CEO Chris Wanstrath 完全托管软件项目是一回事。GitHub已经将大量的资源投入到网站的社交功能,使得团队和社区更容易在软件上进行合作。运行一个软件项目就完全是另一回事了。即使在GitHub上托管的软件已经很好地调优过,已经准备就绪,开发人员仍然需要下载并运行它。如果是一个相对简单的工具,在一台PC就能运行,这很容易。但如果是一个大型、复杂的开源架构工具,就需要在大型公共云上运行,例如Amazon、微软或Google的云服务。因此,微软的机会很显然。如果它能让微软的Azure Cloud与GitHub紧密地集成在一起——给开发者一个简单的方法,让GitHub项目可以在云端运行——它就能一举两得。开发者可能更喜欢GitHub了,这将使微软Azure得到更多使用。考虑到微软云计算业务持续爆炸式的增长,GitHub完全可以适应这一趋势。这将成为微软的一件武器,可以缩小Azure和Amazon Web Services之间的差距。全网首发|2018互联网女皇报告中文精华版来了!_安防互联

    如下图片详细的描述了单台服务器的硬件配置和Nginx配置、Tomcat配置,以及文件句柄数信息。1.以目前的情况如何再次把服务器整体性能优化到最优?2.目前文件句柄数修改之后,设置不上,各种方法都试过了。Nginx配置参数Nginx分发Tomcat配置Tomcat目前的配置参数CPU信息文件句柄数信息修改文件句柄数,但是修改不了系统运行时情况Equinix拟7.5亿美元收购BCE 25个数据中心设施_安防互联

    根据调研机构IDC公司的预测,到2020年,物联网(IoT)的支出规模将达到1.3万亿美元,其中全球43%的数据将在边缘进行处理。该研究公司预测,到2020年,物联网设备将达到300亿台,并在接下来的25年内跃升至800亿台。这种市场需求推动了对边缘计算等新解决方案的需求。从历史上看,IT行业的主要观点在集中模型和分散模型之间摇摆不定。它从集中式大型机计算开始,然后转移到分散的客户端-服务器网络,然后再次返回到云中的集中模型。现在,这个分散模型的时间已经以“局部边缘计算”的形式出现。由于需要IT基础设施来支持物联网应用程序和设备(与电子邮件和生产力应用程序等传统IT应用程序的要求不同),分散模式将变得至关重要。这并不意味着云计算正在消失。它将继续处理来自传统IT应用程序的大量数据,人们将在那里处理用于数据科学的大部分数据,但它将保留用于不需要立即关注或与传统应用程序有不同需求的数据。然而,任何需要实时决策的事情,例如监控患者并将信息反馈给医务人员的智能医疗设备,都可能在边缘计算进行处理。 边缘计算的定义 但边缘计算究竟是什么?为什么数据必须在那里处理?简而言之,在企业的混合IT部署中,本地边缘为企业的外部公共云和/或私有云、内部部署数据中心、共址企业数据中心以及本地内部部署IT部署创建了一种高性能的桥接。云平台集中进行数据处理和存储,但随着企业开始采用物联网设施,许多人已经意识到这种集中化有其局限性,并且某些应用程序根本无法适当的支持。物联网旨在将可通过网络连接的任何设备或人员连接在一起,以生成连续的信息流,从而帮助组织降低运营成本、增加收入或改善客户体验。需要边缘计算,因为许多物联网应用需要极低的延迟、高带宽或严格数据处理的某种组合。以零售业为例:为了改善实体商店的客流量,零售商通过采用数字标牌、数字钱包、增强现实、智能试衣间等新兴技术让客户体验实现数字化,同时通过数字化供应链优化成本结构。如果这些系统使用的数据必须传输到数百或数千英里以外集中式云计算中心,其所经历的延迟将极大地影响零售商试图提供的客户体验。这就是边缘计算获得发展动力的原因。它创建了一个本地化站点网络,可以尽可能靠近人员或设备处理数据,从而大大减少或消除延迟、带宽和数据处理问题。因此,当人们展望物联网和边缘计算这个勇敢的新世界时,将看到云计算、区域数据中心和本地化边缘计算的结合,在理想情况下将协调工作以产生更好的业务成果,并将确定性带入互联世界。这些结果将取决于组织的需求,但优化运营流程、增加收入和改善客户体验通常是最重要的。任何希望利用物联网技术的企业都需要了解边缘计算,并确定这种分散的方法为其运营带来新的效率。数据中心里永远的背锅侠--技术人员_安防互联

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    近日,国家信息安全漏洞库(CNNVD)收到多个关于“PHP7”漏洞情况的报送。其中编号为CNNVD-201612-760和CNNVD-201612-761的两个漏洞影响PHP7版本,利用难度较大;编号为CNNVD-201612-759的漏洞同时影响PHP7版本和PHP5版本,利用难度较小。 目前多个主流内容管理平台基于PHP5开发,因此漏洞影响范围较广,国家信息安全漏洞库(CNNVD)对上述漏洞进行了跟踪分析,情况如下: 一、 漏洞简介 PHP(PHP:Hypertext Preprocessor,PHP:超文本预处理器)是PHP Group和开放源代码社区共同维护的一种开源的通用计算机脚本语言。该语言支持多重语法、支持多数据库及操作系统和支持C、C++进行程序扩展等。PHP 5.6.26版本和7.0至7.0.13版本中存在远程拒绝服务漏洞(CNNVD-201612-759,CVE-2016-7478)。攻击者可利用该漏洞造成拒绝服务。PHP 7.0至7.0.13版本中存在拒绝服务漏洞(CNNVD-201612-760,CVE-2016-7479)。攻击者可利用该漏洞造成拒绝服务(无限循环)。PHP 7.0.12之前的版本中存在远程代码执行漏洞(CNNVD-201612-761,CVE-2016-7480)。远程攻击者可利用SplObjectStorage对象的反序列化函数使用未初始化变量,导致修改内存数据,执行任意代码。 二、 漏洞危害 攻击者可以利用上述漏洞远程控制服务器,或者导致网站瘫痪。此外,目前多个主流内容管理平台基于PHP5开发,攻击者可利用上述漏洞机制对PHP5的主流平台进行攻击,如Magento、vBulletin、Drupal和Joomla!。 三、 修复措施 PHP官方已提供最新版本的PHP7,新版本中不存在上述漏洞,PHP7最新版本下载链接如下:http://php.net/downloads.php#php-7.1针对上述编号为CNNVD-201612-759和CNNVD-201612-761的漏洞,Github已提供了修复措施,不方便升级至最新版PHP7的用户可参考如下链接:https://github.com/php/php-src/commit/bcd64a9bdd8afcf7f91a12e700d12d12eedc136b安防互联海外服务器租用全面支持PHP7环境,如有需要海外服务器租用,欢迎联系24小时在线客服Nginx服务器出现502错误的原因和解决办法总结_安防互联

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    IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的,而大数据时代的加速到来将使2020年全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。为更好的储存、处理、分析每日产生的海量数据,可以容纳大量服务器并为之提供工作环境及安全保障的数据中心应运而生。作为支撑云计算、大数据行业高速发展的最为重要的基础设施,数据中心的价值不言而喻。2013年8月17日06:50至06:55,谷歌遭遇了故障,导致全球网络流量暴跌40%,经济损失达55万美元。数据中心长时间的稳定运行,需要保障电力供应以及制冷降温,日益增长的数据中心规模及不断严苛的环境需求也给机房空调带来了机遇与挑战。我国数据中心经过20多年的发展,建设规模不断扩大。在可穿戴技术和大数据等趋势的推动下,带宽需求不断增长,企业对于数据中心的认识、构建和规划也正在发生转变,数据中心的新一轮快速发展已经开始。大数据时代下的数据中心有怎样的发展导向?目前数据中心的现状、需求及挑战是什么?未来的数据中心有哪些变化及趋势?且看小编一一道来。 形势与政策:环境与生态的“双重利好” 2012年至2014年,大数据作为一个新兴概念在国内互联网行业中飞速传播,很多企业选择借助大数据的风口实现再次转型升级。《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化,首次将战略目光放在数据层面。2015年是大数据产业发展的“井喷之年”,密集出台的政策为大数据产业的落地发展提供了极好的着陆条件。2015年9月,经李克强总理签批,国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》。《行动纲要》的出台,标志着大数据发展已上升为国家战略。2016年,政策细化落地,国家发改委、环保部、工信部、国家林业局、农业部等均推出了关于大数据的发展意见和方案。各省市相继出台相关政策举措,促进当地大数据产业发展。同年12月15日发布的《“十三五”国家信息化规划》明确提出:建设覆盖全国、链接畅通的数据中心,构建汇聚网民、企业和政府三类数据的大数据资源中心,提高信息的及时性、全面性和准确性.2017年初,国家工业和信息化部随即发布《大数据产业发展规划(2016-2020年)》,明确了发展目标:到2020年,大数据相关产品和服务业务收入突破 1万亿元,年均复合增长率保持30%左右;将建设10-15个大数据综合试验区,创建一批大数据产业集聚区,形成若干大数据新型工业化产业示范基地。2017年,大数据产业的发展正从理论研究加速进入应用时代,更多指导意见的出台及细化政策的相继落地,正式将大数据产业发展推到了“黄金期”。2018年,大数据产业相关的政策内容已经从全面、总体的指导规划逐渐向各大行业、细分领域延伸,物联网、云计算、人工智能、5G技术与大数据的关系越走越近。随着一系列配套政策的贯彻落地和实施,我国大数据产业发展环境持续优化、产业生态系统日趋完善。大数据标准体系初步形成,开展了大数据技术、交易、开放共享、工业大数据等国家标准的研制工作,在北京、上海、贵阳开展了大数据标准试点示范。一批大数据技术研发实验室、工程中心、企业技术中心、产业创新平台、产业联盟、投资基金等形式的产业支撑平台相继建成。大数据产业链目前已初步形成,相关的安全保障体系和法律法规不断完善。以云计算为首的新兴技术推动TOB时代的来临_安防互联

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    在推出新产品上一向低调的字节跳动,在近日带来了头条搜索的独立应用,宣告着搜索引擎的新玩家正式入场。头条搜索已经在国内主流的Android应用市场上架,不过还没有像大部分字节系应用那样大量购买推广位进行宣传。现在可以下载并安装,我们也在第一时间进行了体验。 启动闪屏会显示头条搜索的slogan“头一条就是你想搜”的,可能指的是头条搜索能够准确地展示与关键词对应的搜索结果,也可能指的是今日头条机器学习分发机制已经达到了能够精准学习用户需求的地步。不同于抢先上线的网页版头条搜索仅有搜索框(后加入实时热搜显示)的相对简洁,头条搜索应用的首页采用了与今日头条几乎没有区别的信息流界面,仅仅把搜索框变得更为显眼。这与百度应用目前的设计有些类似,同样是顶部搜索框+信息流呈现。 头条搜索目前已经具备了一定的搜索能力,能够针对关键词给出相关的搜索结果,或是对日历、天气、数学运算、专题、书籍等特殊关键词直接给出对应结果。与主流的移动端搜索应用接近,也存在不少可以提升的空间。就搜索结果而言,头条搜索会在一些情况下优先展示来自字节系应用内部的内容,如今日头条资讯、互动百科页面、悟空问答的答案,外部结果则会特地标出“全网”字样。头条搜索基本符合主流移动端体验,与传统认知中的全网搜索引擎存在一些区别。 除了在搜索结果中进行引导之外,底部导航留了“视频”和“小视频”分别给西瓜视频以及抖音(含抖音火山版),可见视频内容在字节跳动的地位。没有明显的入口,但“我的”页面下出现了我的书架,有望和近期加大推广力度的番茄小说打通。总的来说,当前上架的这一版头条搜索应用基本上可以视作今日头条的翻版,后者提供的功能在前者都能找到对应,仅在视觉上提升了搜索框的重要性。会出现这样的情况并不奇怪,头条搜索能力早就体现在今日头条中,暂时还没有留给独立搜索应用的差异化空间。字节跳动不会放过搜索的营收机会既然独立应用与之前的综合应用区别不大,那为什么头条还要将其作为一个独立产品推出?在移动互联网成为互联网的主流之后,搜索引擎叙事随着移动应用体验的普及而消解,为什么字节跳动和其他竞争对手都还要扎堆做搜索?这可能和字节跳动期望在搜索上获取的收益有关。分别是搜索引擎作为流量入口的价值,向用户打包分发内容的价值,以及占领搜索引擎高地在信息分发战略上的价值,2019年头条生机大会上提出过“一横一竖概念”,其中位于分发方式纵坐标长端的就是搜索引擎。搜索引擎以来都蕴含巨大流量,进入到导航站盛行的时代,或是移动互联网兴起之后也是如此。即使个性化推送大行其道遍布几乎所有应用,仍有不少人倾向于通过搜索框获取内容,对于字节系相对更依赖流量的盈利方式来说,这是一块不容错过的肥肉。根据CNNIC发布的第44次《中国互联网络发展状况统计报告》,截止至2019年6月中国搜索引擎用户数量仍在增长,达6.95亿人占全部网民的81.3%。搜索引擎的能量在百度财报也有体现:2019年营收达1074亿元,其中与搜索引擎有关的在线广告占到72.7%。头条搜索的能力很早就在今日头条内出现,但大多数用户都没有将其视作一个具有完整能力的搜索引擎,只当作应用内提供的搜索功能。头条搜索品牌独立化,也有助于让用户形象地认知到这一产品,进而提升在广告业务上的竞争力。 经过多年发展,字节跳动现在拥有相当庞大的内容池:头条号入驻媒体和自媒体提供的图文内容,西瓜视频上的资讯视频、娱乐内容以及在春节档打出了一波热度的影视节目放映,抖音以及抖音火山版覆盖一二线城市青年和下沉市场多年龄层用户的短视频等等。不过字节系应用至今都没有出现单一应用会出现来自所有应用内容的情况,毕竟内容定位上存在差异,单靠推送引擎无法完美区分。若想要打破内容分发的藩篱,搜索引擎就是完成这一任务的优质形态,提供用户需求的内容比合不合适更重要。搜索任一关键词,可以获得包括但不限于图文、问答、百科、小说、音频、视频、短视频、直播的内容,对于用户来说是有助于提升搜索效率的。头条搜索对于全网内容的开放,也有可能带动外部与字节系的合作,释放潜藏在数亿用户的能量。众所周知字节跳动的“成名武功”是最早在今日头条上应用的个性化分发,通过对个人的信息偏好进行学习,针对性地推送内容以提升活跃时长和频次。字节系应用因其获得了极大的增长动力,今日头条、抖音短视频能成为赛道领头角色都离不开内容分发的功劳。 字节跳动内部也意识到,个性化分发会不可避免地有“茧房效应”副作用,人会变得只会接收到自己感兴趣或是喜欢的内容,封闭了接收其他信息的渠道。今日头条做了多个尝试,提升推送内容的多样化之外,引入头条搜索也是一大重点。搜索聚合了多种内容,用户获取信息的视角更为开阔,也能在同时间获取的多个信息之间比对筛选,最终提升获取信息的效率和质量。分发关联结果增加信息密度和价值,字节跳动认为这是今日头条实现其“通用信息平台”使命的最佳途径。新的搜索引擎需要面对实力竞争对手作为搜索引擎,提供尽可能多尽可能准确的搜索结果是头条搜索必然的方向,不过在基本功需要解决的同时,还有如何与市面上竞争对手抢夺用户的必修课需要面对。搜索引擎市场可不像资讯客户端或是短视频,早就存在着资历丰厚且实力强劲的对手。不同于十年前搜索引擎市场上百度和谷歌激烈竞争的格局,现在的百度已经是搜索引擎市场领先者,桌面和移动端的份额均超过了70%。在移动端上提供搜索结果、内容分发、功能小程序的复合形态,也让百度在移动时代有了不容忽视的护城河。在百度之外,搜狗、神马、360分别占据了搜索引擎市场的剩余份额,并且通过旗下应用导流、手机厂商合作定制、导航站转\等方式,不断在提升市场占有率。虽然在桌面上没能形成优势,但移动时代更多元的形态让这些搜索引擎持续增长。搜狗背后的腾讯、神马背后的阿里巴巴以及360,都不是会轻易放弃搜索引擎这个重要入口的互联网厂商。所以在未来可见的一段时间内,不仅百度要思考如何应对这些挑战,头条搜索也要寻找从中突破的机会。阿里巴巴甚至还推出了面向细分市场的“次世代”搜索应用,即最初以浏览器形态上线的夸克。在多次迭代之后,已经具有直接给出搜索结果、智能化展现内容、图片搜索、语音交互等特性,从更多维度上简化搜索方式满足用户需求。微信同样是头条搜索不可忽视的竞争对手,现在已经具有与字节跳动相似的内容池:公众号文章、视频、QQ音乐、小程序、视频号内容,而且微信几乎不向外提供内容索引仅在内部可以搜到,成为搜索引擎的“盲区”。 字节系应用惯用的大规模推广方式,或许能让头条搜索也像其他产品那样走入许多用户的手机,但想要留住用户并转化为实际的数字和广告营收,还得找到更多提供差异化和优势的方式。这也是近几年移动互联网热门应用的趋势,提供不一样的新鲜价值更吸引人。现阶段头条搜索的推广方式还很“老派”:根据多家媒体报道,小米手机的内置浏览器已经开始把头条搜索设为默认搜索引擎。拉拢手机厂商在系统预装入口固然有效,不过想要留下用户让他们不切换到其他搜索引擎,还得在搜索结果的广度和精度下功夫。无论是哪个有历史的领域,每当出现有实力的新角色都很可能迎来不小变化,十年前的智能手机市场就是如此,搜索引擎这个古老的互联网服务也这么迎来了新玩家。现阶段还看不出太多端倪的头条搜索,究竟会带来怎样的不同和趋势呢?就是接下来几个季度乃至几年间字节跳动留给互联网的期待了。来源:钛媒体今日头条推荐机制详解_安防互联

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    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

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    虽然华为公司仍然在美国实体清单上,但是华为的业务却始终未停滞。近日据外媒报道,马来西亚外交部长戈宾德ⷨ𞛦 𜂷迪奥表示,马来西亚正在计划第三季度在全国范围内推行5G,也正在遴选合作伙伴,华为并未被排除在外,马来西亚将遵循自己的安全标准。 (图片转载自环球网新闻报道) 戈宾德ⷨ𞛦 𜂷迪奥在接受媒体采访时说:“我们的立场很明确,我们有自己的安全标准,也有自己的安全要求。因此无论谁与我们打交道,无论谁提出建议,我们都必须确保合作伙伴是符合我们现有安全标准的。”当被问及华为是否做出了类似向印度做出的承诺绝不会在设备上留有后门时,戈宾德ⷨ𞛦 𜂷迪奥回应称,“我们不会针对于某一家特定的公司,强调它该如何去做,当我们谈及安全问题时,不管是华为还是其他公司,我们当然都希望得到保证这套系统是适合于我们的,但是我们不会人云亦云,因为大家都对某公司有安全上的考虑就区别对待。”马来西亚计划在4月份发布频谱招标,估计未来5年内,包括5G开发在内的光纤基础设施建设和蜂窝覆盖扩展所需要的费用约52.2亿美元。依照马来西亚政府的规划,5G将首先应用在从农业到制造业、娱乐业和媒体在内的9个领域。普通消费者可能会在今年年底或2021年初实现5G上网。华为已经与马来西亚移动网络运营商Max签订了5G协议,并与其他电信公司如AsiaTa集团的CELCOM和Telekom Malaysia签署了合作意向书。除了华为,其他寻求在马来西亚5G业务中分得一杯羹的通信设备提供商还包括芬兰的诺基亚(Nokia)和瑞典的爱立信(Ericsson)。戈宾德ⷨ𞛦 𜂷迪奥表示,“马来西亚政府希望让尽可能多的公司参与进来,鼓励健康的竞争,以为马来西亚提供更好的服务。”未来五年25Gbps将取代10Gbps 成数据中心连接首选速度_安防互联

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    现在世界各地的公司都开始关注保护敏感数据抵御高级威胁,而其中一种威胁引起最高关注:内部威胁--44.5%的攻击来自恶意内部人员。  解决内部威胁的有效方法包括两个方面:第一,企业需要通过保护关键数据以及管理身份来减少内部威胁带来的影响;其次,他们需要监控其授权用户的行动以检测任何异常行为。在这篇文章中,我们将重点介绍第一个方面:保护敏感数据。  为了保护企业最敏感的数据,最重要的是部署成熟的数据安全策略。这个策略将会帮助确定谁拥有数据、来源地、敏感程度、谁可以使用等。  企业可采用系统的五步骤方法来保护其敏感数据:  1. 定义  花时间了解企业的战略目标以及数据安全如何适应这些目标可对整体数据安全计划提供指导。五步法的第一阶段应该着重评估企业的目标,并确保部署适当的政策和标准。在这个评估中应该包括利益相关者访谈、审查数据管理政策和标准以及任何其他现有文件,以了解当前的数据保护能力。同时,还需要在各个IT和业务利益相关者之间达成协议--哪些是关键数据、如果数据丢失对企业的影响以及所需的安全控制基准。  2. 发现  了解敏感数据在企业的位置是确保数据受到充分保护的重要步骤。如果不了解敏感数据的位置,则需要在所有系统部署安全控制,而无论系统是否包含关键数据,而这部符合成本效益。在了解企业当前数据环境后,还应该跨企业结构化和非结构化存储库进行数据发现,以识别和分类敏感数据。随着逐渐收集发现结果,还应该创建数据目录和分类来管理这些发现结果。  3. 设定基线  设定基线是了解需要付出多少努力来保护数据环境的关键步骤。如果没有对安全控制的适当评估,我们不可能知道安全漏洞在何处,以及需要部署哪些额外控制来更好地保护关键数据。企业应该根据第一阶段设定的基准评估当前数据安全控制和流程的成熟度,这一评估的结果可用于确定如何改进技术控制和流程,以加强敏感数据的安全。  4. 保护  在此阶段,企业需要设计和部署技术解决方案来保护数据。基于在基准评估期间发现的差距,应该制定计划来解决敏感数据风险,并部署更新的安全控制,以满足企业整体数据保护目标。通常,企业应创建路线图来优化项目和部署解决方案来保护数据环境。这一阶段的结果可确保敏感数据得到充分保护,并对安全风险进行修复。  5. 监控  我们知道数据并非静态,而且在整个企业移动。同时,每天都会创建新数据。因此,企业应该部署程序来检测新数据以及基于数据敏感程度来分类。企业还应该建立管理程序,以确保所有上述活动定期执行,符合企业目标--特别是第二阶段的数据发现活动。企业还应该考虑可视化数据风险以及数据风险仪表板功能,以向高层说明。其他活动包括开发监控清单、培训团队来管理更新的安全流程以及建立沟通计划来管理敏感数据的发现和保护。同样重要的是,随着技术变革和新数据威胁出现,企业应该定期重新审视其安全策略已验证控制的有效性。Python发送邮件脚本_安防互联

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    日前,文化和旅游部发布《在线旅游经营服务管理暂行规定(征求意见稿)》,其中拟规定:在线旅游经营者不得利用大数据等技术手段,针对不同消费特征的旅游者,对同一产品或服务在相同条件下设置差异化的价格。上面的这种规范化的表述,换成日常词汇可能更容易让人明白,就是“大数据杀熟”嘛。文旅部正在征求意见的新规,就要旗帜鲜明地对“大数据杀熟”说不了。我们绝大多数人都信奉进化论,觉得科学技术的发展必将为普通人的生活带来更多的便利。但在事实层面,我们会发觉自己可能有点幼稚了。提到“大数据”这个词儿,大家是不是都觉得很兴奋?因为消费者有了大数据,也可以更好地货比三家了嘛。你还没开始利用大数据货比三家的时候,商家早已经利用大数据给你“画像”了。这“画像”的结果,不仅仅是你搜索过一个“帽子”,它就让你永无宁日地接受各种各样的帽子广告,更阴狠的招数乃是“大数据杀熟”。 在日常的商业活动中,商家往往习惯于“欺生”,而对熟客则笑脸相迎,打折什么的优惠力度也是大大的。消费者常常把这种定势思维平行移植到网络上,认为自己成为会员、成为熟客之后自然就会得到更多的优惠。事实如何呢?消费者慢慢就发现,事情起变化了。比如买机票、订客房,你刚开始搜索是一个价格,搜索的次数越多,关注的时间越长,某些平台给出的价格就会越来越高。不是说好的“熟人好办事”吗,怎么会出现越是熟悉越是被宰的现象呢?原来,大数据时代的某些平台和商家信奉的是另外一套逻辑。越是熟客,便越是能够表明你对某项服务或某类商品有着雷打不动的刚需。你越是搜索得多,就越是说明你迫切需要这些服务或商品。没有大数据技术,当然不好锁定你。现在,有了大数据技术,你就已经妥妥地成了别人砧板上的鱼肉,不宰你还能去宰谁?北京市消费者协会对“大数据杀熟”现象进行过专项调查,调查结果表明,88.32%的被调查者认为“大数据杀熟”现象普遍或很普遍,有56.92%的被调查者表示有过被“大数据杀熟”的经历,没有被调查者认为“大数据杀熟”现象不存在。这项调查很清晰地呈现了公众对于“大数据杀熟”的心理认知,然而和民众的看法截然相反,被指责进行“大数据杀熟”的平台却敢于信誓旦旦地宣称,自己过去没有、未来也不会做这种事情。即便是第三方调查者也承认,因为技术的复杂性,这种事情要“抓现行”很难。于是,一种新的悖论就这么产生了:消费者对“大数据杀熟”深恶痛绝,平台商家却一脸无辜地否认这种现象的存在。文旅部的上述新规有很多细节性的规定,其中最大的亮点之一就是毫不含糊地表明了对“大数据杀熟”的态度。正视问题,就是根治顽疾的基础。新规出台之后,平台也好商家也罢,再也无从矢口否认“没有这样的事儿”。当然,如何让某些平台和商家玩弄“大数据杀熟”的伎俩现形,并获取到足够对簿公堂的证据,这仍然是一个需要研究的课题。工信部:2019年1-8月互联网和相关服务业运行情况_安防互联

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    很多组织的IT团队的任务是提供一个有效的数据中心战略,该战略在数据中心的几个方面提供监控和洞察能力,其中包括温度、气流、湿度、功耗和安全性。为了帮助实现这一点,大多数组织都部署了数据中心基础设施管理(DCIM)解决方案,以获得其运营的整体视图,但当预测和大局分析对于预测是必要的时候,这些数据就不太充足。因此,数据中心管理即服务(简称DMaaS)已成为一种基于云计算的监控和分析数据中心能耗的方法。 在深入了解差异化因素之前,对这两种解决方案都有一定的了解是很重要的。传统的内部数据中心DCIM解决方案为单个环境提供一致和安全的数据收集、报告和警报服务。基于这些好处,数据中心管理即服务(DMaaS)将这些功能集成到基于云计算的替代方案中,使IT管理人员能够逐步监控其数据中心基础设施,接收实时见解,并防止潜在故障。虽然这两种解决方案在目标上是相似的,但在方法上存在着关键差异。以下是每个IT管理人员在评估适合其业务需求的数据中心解决方案时应该知道的三个事实:事实1:DMaaS是DCIM的低成本替代品 与DCIM解决方案不同,DCIM解决方案通常根据数据中心的巨大需求而进行定价,而DMaaS的成本较低,通常提供一些免费的功能有限的版本。大多数DMaaS提供商只是要求用户注册一个帐户,如果需要更强大的洞察力,则需要额外提供付费服务。这为采用DMaaS技术提供了一个更低的门槛,使IT团队更好地推广这项技术,而无需担心会对高成本解决方案产生负面影响。事实2:DMaaS为IT团队提供增强的可见性 虽然传统的DCIM工具可以成功地管理一个环境,但DMaaS通过从不同位置的各种规模的数据中心收集数据,扩展了行业对数据中心运作方式的理解。除了根据行业的成功和失败提供见解外,DMaaS还会根据所有用户收集的数据不断学习和改进。由于具备此功能,DMaaS支持跨IT环境的数据标准化,为组织提供了更轻松的访问和分析功能。事实3:DMAS推动下一代技术的发展 DMaaS的机器学习能力为下一代技术在数据中心战略中扮演更为重要的角色奠定了基础。虽然DMaaS是迈向数据中心运营未来的一步,但它远未达到终点。当IT团队采用像DMaaS这样的技术,朝着新的创新解决方案迈出一步时,不仅各个团队对下一代技术(如人工智能、边缘计算和DevOps)的能力更加满意,而且也为数据中心行业带来更美好的未来。随着IT团队越来越感受到改善其数据中心的功能、性能和效率的压力,数据中心管理人员需要充分利用DMaaS的优势,使其成为组织的首选平台。美国数据中心整合策略和政府部门的最佳实践_安防互联