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美国服务器名称

这几年,云计算在IT技术领域大放异彩,成为引领技术潮流的新技术。不过云计算的发展并不是一帆风顺,也面临着不少严峻问题,尤其是安全问题,安全问题已经严重影响到了云计算的普及,不少人对云计算持怀疑态度,不愿将隐私数据信息交由云计算来处理。的确,云计算的到来,给IT系统尤其是数据中心带来了极大挑战,在不同层面都要面临新的安全问题。那么,云计算面临着哪些安全威胁呢?本文就来详细说一说,只有正视这些问题,才能解决这些问题,让云计算不再是襁褓中的婴儿,变得强壮起来。云计算技术面临着四个方面层次的安全威胁  认证层次  云计算支持海量用户认证与接入,对用户的身份认证和接入管理必须完全自动化,为提高认证接入管理的体验,需要云简化用户的认证过程,比如提供云内所有业务统一的单点登录与权限管理。支持移动性和分布式网络计算也是云计算的重要特征,这增加了用户认证管理的难度,为了实现用户随时随地都可以访问云计算资源,就要接受来自不同位置,不同客户端的登录访问,如果认证入口被入侵者攻破,如同攻打一座城池时,攻破了大门一样,必将长驱直入,拿下这座城池了。入侵者一旦进入内部云计算系统,必然可以掌握内部资源,做一些破坏或者窃取的坏事,给云计算用户带来严重损失。入侵者通常利用租用的虚拟机发起攻击,或者攻击虚拟化管理平台,利用操作系统或网页漏洞,非法截获用户数据,非法获取用户密码,非法获取敏感信息。所以把好云计算的大门非常重要,不然所有的数据都呈现给了非法入侵者,要做好身份验证,甄别正常用户,对于一切不合法用户说不。  数据层次  云计算要处理海量数据,而且这些数据还采用的分布式计算,即很多数据计算是由处于各处的计算资源共同完成的,这样有大量的中间数据需要通过网络传递,这个过程是没有保护的,存在极大的安全隐患。不仅是处理中的数据,存储在数据中心里的数据也存在安全威胁,这些数据可以加密保存,用户可以通过客户端加密数据,然后将数据存储到云中,用户的数据加密密钥保存在客户端,云端无法获取密钥并对数据进行解密。还有当用户从云中推出后,该用户的数据空间可以直接释放给其它用户使用,这些数据如果不及时清空,其它用户就可获取到原来用户的私密信息,数据存在泄露可能。云计算缺乏对数据内容的辨识能力,拿到数据后往往直接计算,缺少检查和校验机制,这往往会使一些无效数据或者伪造数据混在其中,一方面可能影响计算的结果,另一个方面也占用大量计算资源,影响云计算效果。  虚拟层次  云计算将虚拟化技术运用得淋漓尽致,可以说没有虚拟化技术,云计算就失去了存在的意义。然而,虚拟化技术本地放大了安全威胁,将系统暴露于外界。虚拟机动态地被创建、被迁移,虚拟机的安全措施必须相应地自动创建、自动迁移,可虚拟机本身就是可以在二层网络中任意迁移,安全防护很难针对虚拟机做防护,尤其在迁移的过程中。虚拟机在没有安全措施或安全措施没有自动创建时,容易导致接入和管理虚拟机的密钥被盗、相应的服务遭受攻击、弱密码或者无密码的账号被盗用,虚拟化增大了安全威胁,且没有很好的手段去防护。众所周知,Hypervisor为虚拟化的核心技术,可以捕获 CPU指令,为指令访问硬件控制器和外设充当中介,协调所有CPU资源分配,运行在比操作系统特权还高的最高优先级上。一旦 Hypervisor被攻击破解,在Hypervisor上的所有虚拟机将无任何安全保障,直接暴露在攻击之下,这将给系统带来极大隐患。  网络层次  云计算依仗网络来完成分布式计算,云计算本质就是利用网络,将处于不同位置的计算资源集中起来,然后通过协同软件,让所有的计算资源一起工作完成某些计算功能。这样在云计算的运行过程中,需要大量的数据通过网络传输,在传输过程中数据私密性与完整性存在很大威胁,而传统计算就不会涉及,传统计算直接将数据放到某个特定服务器上来完成计算,只要这个服务器有安全防护,基本可以保证计算过程不受干扰。在云计算过程中,则要考虑网络安全因素,目前有人提出量子通信,就是为了解决网络数据传输过程中的安全问题,若能在云计算计算过程中,数据传递过程中数据进行量子加密,将极大提升安全防护能力,减小安全威胁。云计算必须基于随时可以接入的网络,便于用户通过网络接入,方便地使用云计算资源,这使得云计算资源需要分布式部署路由、域名配置复杂,更容易遭受网络攻击。对于IaaS,DDoS攻击不仅来自外部网络,也容易来自内部网络。包括隔离措施不当造成的用户数据泄漏,用户遭受相同物理环境下其他恶意用户攻击等等,传统网络面临的攻击,在云计算环境中都存在,并将威胁放大,所以需要针对云计算所在的网络环境制定安全防护方案。  云计算可能遭受的威胁绝大多数来自以上介绍的四种威胁,不同层次的威胁,其相应的安全保障措施也不同。很多安全技术专家针对不同层次的威胁,也展开了相关技术研究。就当前云计算环境的安全威胁,依然拿不出令人信服的安全防护手段,这使得人们对云计算的安全问题很是担忧。云计算若不能很好地解决掉新技术所带来的安全威胁,就无法真正获得广泛的用户支持,难以推广普及。大数据为贫困新生 定制个性化资助方案_安防互联

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    阳光灿烂的夏季已经到来,而人们也等到了清洁和调整云计算环境的好时机。以下是为大家带来更多利益的具有意义的五个技巧和方法。审核和协调云计算许可证大多数云计算产品都按月度或年度许可订阅模式收费,并随着IT团队日常需求的分配、临时变更可以在很短的时间内累积起来。审核购买的许可证,并协调在整个团队中分配它们是一个很好的实践。此外,组织需要查看云计算许可模式的升级和更改。人们可能会发现有更好的软件包,应该利用它们并将其迁移到那里。快速提示:识别并修正每个许可审核可以节约的年度成本,并确保在即将到来的员工评估中包含利润金额。 分析趋势和使用情况虽然可以通过管理软件对性能和正常运行时间进行实时监控,但云计算基础设施提供的挑战和机会略有不同。在大多数云计算模型中,技术资源的消耗是一个可变的公用事业成本,它会极大地影响企业的IT预算。因此,对内存、CPU、IOPS和数据增长等项目进行历史趋势评估和审查非常重要。所有这些项目都可能因为错误的数据和/或消耗资源的过程而使企业付出代价。组织需要花费时间检查正在使用的数据、需要的流程,并调整云计算足迹的需求和利用率。审核云用户访问安全性是IT专业人员的首选。他们致力保证网络安全,定期审核帐户访问云计算环境的时间。人们面临的要求是允许内部IT员工和第三方供应商访问云计算资源,以便在特定项目或计划上进行协作。在企业内部环境中不会发生破坏,可以从拥有云平台管理密钥的人员开始。记录访问的需求和持续时间,并确保企业的安全策略和多因素身份验证(MFA)等最佳实践适用于对企业的云计算资源具有管理权限的所有帐户。如果可能的话,可以按照这样的方式配置云计算设计,以便根据需要划分访问。 研究新版本或主要功能在繁忙的日程安排中分配时间来查看新的云计算功能。仔细阅读这些细节,并回顾它们如何应用于组织。人们可能会发现,当前的云计算提供商已经引入了有价值的增强功能,使组织能够利用这些功能。组织与技术发展保持同步是很困难的,但从长远来看,它能带来巨大的回报。在团队成员之间分配所有权,以培养领导技能和责任感。而企业利用清洁机会,浏览大量的最终用户论坛,不仅可以获得组织目前使用的解决方案,还可以从面临类似挑战的同行那里获得灵感,并学习最佳实践。自动化和自我修复上述建议的许多职责应经常执行。组织面临的挑战是,在团队面临的压力下很难抽出时间。诸如CRM实施、业务智能和安全增强等计划通常会排除保持环境健康所需的关键活动。从逻辑上讲,人们相信自动化对于保持其“IT之家”清洁至关重要。OpLogicTM是一个基于云计算的自动化系统,它使IT环境能够自我修复,增加正常运行时间,并降低安全风险。它使许多例行的IT任务实现自动化,如补丁管理,并在问题不可避免时实现自我修复。采用云计算作为战略计划是一件很棒的事情,但需要谨慎对待和处理。希望这些建议提供一些实用的方法和步骤,以充分利用组织的云计算计划。来源:中国IDC圈甲骨文推出新的云基础设施代理 令Kubernetes开发人员的生活更轻松_安防互联

    日前,全球最大的数据中心运营商之一Digital Realty公司宣布将收购另一家美国数据中心托管厂商杜邦法布罗斯科技(DFT)公司,其收购价格约76亿美元。 此次收购将会创造一个拥有并管理157个数据中心设施的全球数据中心巨头,并显著提高了Digital Realty公司在美国核心数据中心市场的能力,而DFT公司在这些都市圈建设并运营了多个数据中心。此项交易已获得Digital Realty董事会一致通过,并正在等待这两家公司股东的认同。预计将于2017年下半年结束交易。Digital Realty公司是一家房地产投资信托商(REIT),在全球12个国家拥有145个数据中心资产。该公司是全球三大数据中心托管供应商之一,主要重点是数据中心批发业务。DFT公司总部设在华盛顿特区,在美国北弗吉尼亚州,芝加哥和硅谷三个主要市场拥有有12个数据中心。它也是全球10家最大的数据中心托管商之一,其拥有的机房总空间为330万平方英尺,电力总容量为287MW. DFT公司预计在接下来的一年里,将在美国的阿什本,芝加哥,圣克拉拉,以及加拿大的多伦多开通运营六个数据中心,DFT公司还拥有阿什本和俄勒冈州的"战略土地持有量",可以支持将来提供高达163MW的电力容量。此外,该公司最近在凤凰城收购了56英亩的土地。 Digital Realty公司称,DFT公司的一半以上客户是"投资级"的蓝筹公司,这确保了其收入持续稳定,避免了市场需求突然下降。Digital Realty公司首席执行官William Stein表示:"这一战略性和互补性交易显著提升了Digital Realty公司支持美国主要数据中心市场超大规模用户增长的能力,同时为DFT公司提供了有意义的客户,并且实现地域多元化。预计这种资产组合将带来运营效益和经济效益,我对这两家公司达成历史上最大的交易表示祝贺,我们相信这将加强我们双方股东的长期价值的的创造能力。"工信部发布《互联网新业务安全评估管理办法(征求意见稿)》_安防互联

    工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物,是中国制造2025、工业互联网、工业4.0等国家战略在企业的落脚点。 对于企业而言,了解工业大数据产生的背景,归纳工业企业大数据的分类和特点,从数据流推动工业价值创造的视角看待、重造工业价值流程,将具有很强的现实意义。文章最后,笔者分享几个在工业领域数据驱动价值创造的案例,希望起到抛砖引玉的作用。1、工业大数据产生的背景 在工业生产中,无时不刻都在产生数据。生产机床的转速、能耗,食品加工的温湿度,火力发电机组的燃烧和燃煤消耗,汽车的装备数据,物流车队的位置和速度等,都是在生产过程中的数据。自从工业从社会生产中独立成为一个门类以来,工业生产的数据采集、使用范围就逐步加大。从泰勒拿着秒表计算工人的用铁锹送煤到锅炉的时间开始,是对制造管理数据的采集和使用;福特汽车的流水化生产,是对汽车生产过程的工业数据的采集和工厂内使用;丰田的精益生产模式,将数据的采集和使用扩大到工厂和上下游供应链;核电站发电过程中全程自动化将生产过程数据的自动化水平提高到更高程度。任何数据的采集和使用都是有成本的,工业数据也不例外。但随着信息、电子和数学技术的发展,传感器、物联网等技术的发展,一批智能化、高精度、长续航、高性价比、微型传感器面世,以物联网为代表的新一代网络技术在移动数据通信的支持下,能做到任何时间、任何地点采集、传送数据。以云计算为代表的新型数据处理基础架构,大幅降低工业数据处理的技术门槛和成本支出。以工业领域的SCADA系统为例,传统模式下每个电网、化工企业都需要建立一套SCADA系统,成本在千万以上,如果采用云架构模式,成本将可以降低7成以上。社会需求变革是最大拉动力。在商品过剩经济时代,以个性化为代表的消费文化,使得工业企业的产出物,要最大限度匹配个性需求。从服装定制,车辆选配,到T恤的印花和个性化教育。要响应个性化需求,有两种方式,以服装定制为例,就是靠老师傅用尺子量,眼见手摸,凭借经验,确定服装的裁剪和版型,这种我们可以称之为模拟方式,效率和质量难以保证,耗时长,个性化定制的成本高;还有一种是数字方式,就是通过制订一套数据采集手段,由前台的客户代表测量采集用户身形数据,然后将数据传回总部,将结合生产原材料数据,将需求分解为一项一项的生产工艺动作,最后也生产出达到定制化要求服装。当然了,工厂也会聘请资深的老师傅,他们的主要工作不是面对一个个客户的定制化需求,而是去研究更好的生产工艺,对数据和工艺分解进行把控。这种模式下,效率和质量得到保证,效率随着生产线的扩容线性提升,有一批专家队伍不断研究提升工艺能力,定制化生产的成本将得以显著摊薄。从发展趋势看,后者这种数字模式的个性化生产将是未来选择。国策方针是重要影响力。完成了工业自动化过程的德国工业界,在自动化基础上,以工业数据为基础,引入云计算和人工智能技术,提升工业的智能化水平,以满足大批量个性化定制的社会生产需求;美国拥有强大的云计算、互联网及数据处理能力,基于此,提出工业互联网战略,将单个设备、单条生产线、单个工厂的数据联网,通过大数据处理后,在诊断、预测、后服务等方面挖掘工业服务的价值。中国相对于德国、美国而言,在工业自动化、在云计算等领域都处于发展期,因此提出中国制造2025计划,通过工业化和信息化融合发展的方式,将工业化和信息化整体规划,并制定一系列的重点工程和推进计划。2、工业大数据的特点和分类 不管是工业自动化、还是工业智能化(工业4.0)、或者是工业互联网概念,他们的基础是工业数据。随着行业发展,工业企业收集的数据维度不断扩大。主要体现在三个方面:一是时间维度不断延长。经过多年的生产经营,积累下来历年的产品数据、工业数据、原材料数据和生产设备数据;二是数据范围不断扩大。随着企业信息化建设的过程,一方面积累了企业的财务、供应商数据,也通过CRM系统积累了客户数据,通过CAD等积累了研发过程数据,通过摄像头积累了生产安全数据等,另一方面越来越多的外部数据也被收集回来,包括市场数据、社交网络数据、企业舆情数据等;三是数据粒度不断细化。从一款产品到多款、多系列产品使得产品数据不断细化,从单机机床到联网机床,使得数据交互频率大大增强;加工精度从1mm提升到0.2mm,从5分钟每次的统计到每5秒的全程监测,都使得采集到的数据精细度不断提升。以上三个维度最终导致企业所积累的数据量以加速度的方式在增加,构成了工业大数据的集合。不管企业是否承认,这些数据都堆砌在工厂的各个角落,而且在不断增加。再从企业经营的视角来看待这些工业数据。可以按照数据的用途分成三类:第一类是经营性数据,比如财务、资产、人事、供应商基础信息等数据,这些数据在企业信息化建设过程中陆陆续续积累起来,表现了一个工业企业的经营要素和成果。第二类是生产性数据,这部分是围绕企业生产过程中积累的数据,包括原材料、研发、生产工艺、半成品、成品、售后服务等。随着数字机床、自动化生产线、SCADA系统的建设,这些数据也被企业大量记录下来。这些数据是工业生产过程中价值增值的体现,是决定企业差异性的核心所在。第三类是环境类数据,包括布置在机床的设备诊断系统,库房、车间的温湿度数据,以及能耗数据,废水废气的排放等数据。这些数据对工业生产过程中起到约束作用。从目前的数据采用情况看,经营类数据利用率最高,生产性数据和环境类数据相比差距比较大。从未来数据量来说,生产线数据在工业企业数据中的占比将越来越大,环境类数据也将越来越多样化。一般意义上,大数据有具有数据量大、数据种类多、商业价值高、处理速度高,在此基础上,工业大数据还有两大特点。一是准确率高,大数据一般的应用场景是预测,在一般性商业领域,如果预测准确率达到90%已经是很高了,如果是99%就是卓越了。但在工业领域的很多应用场景中,对准确率的要求达到99.9%甚至更高,比如轨道交通自动控制,再比如定制生产,如果把甲乙客户的订单参数搞混了,就会造成经济损失。二是实时性强,工业大数据重要的应用场景是实时监测、实时预警、实时控制。一旦数据的采集、传输和应用等全处理流程耗时过长,就难以在生产过程中发挥价值。3、工业大数据应用案例 企业所积累的数据量以越来越快的速度在增加,很多企业也就顺势将大数据技术引入企业的生产经营中。大数据在工业企业的应用主要体现在三方面:一是基于数据的产品价值挖掘。通过对产品及相关数据进行二次挖掘,创造新价值。日本的科研人员日前设计出一种新型座椅,能够通过分析相关数据识别主人,以此确保汽车的安全。这种座椅装有360个不同类型的感应器,可以收集并分析驾驶者的体重、压力值,甚至坐到座椅上的方式等多种信息,并将它们与车载系统中内置的车主信息进行匹配,以此判断驾驶者是否为车主,从而决定是否开动汽车。实验数据显示,这种车座的识别准确率高达98%。三一公司的挖掘机指数也是如此。通过在线跟踪销售出去的挖掘机的开工、负荷情况,就能了解全国各地基建情况,进而对于宏观经济判断、市场销售布局、金融服务提供调整依据。二是提升服务型生产。提升服务型生产就是增加服务在生产(产品)的价值比重。主要体现在两个方向。一是前向延伸,就是在售前阶段,通过用户参与、个性化设计的方式,吸引、引导和锁定用户。比如红领西服的服装定制,通过精准的量体裁衣,在其他成衣服装规模关店的市场下,能保持每年150%的收入和利润增长,每件衣服的成本仅比成衣高10%。当然了,小米手机也属于这一类。二是后向延伸,通过销售的产品建立客户和厂家的互动,产生持续性价值。苹果手机的硬件配置是标准的,但每个苹果手机用户安装的软件是个性化的,这里面最大的功劳是APPStore。苹果通过销售苹果终端产品只是开始,通过APPStore建立用户和厂商的连接,满足用户个性化需求,提供差异性服务,年创造收入在百亿美金。三是创新商业模式。商业模式创新主要体现在两个方面,一是基于工业大数据,工业企业对外能提供什么样的创新性商业服务;二是在工业大数据背景下,能接受什么样的新型的商业服务。最优的情况是,通过提供创新性商业模式能获得更多的客户,发掘更多的蓝海市场,赢取更多的利润;同时通过接受创新性的工业服务,降低了生产成本、经营风险。比如,GE不销售发动机,而是将发动机租赁给航空公司使用,按照运行时间收取费用,这样GE通过引入大数据技术监测发动机运行状态,通过科学诊断和维护提升发动机使用寿命,获得的经济回报高于发动机销售。在接受服务方面,目前国内外有一批企业提供云服务架构的工业大数据平台。包括海尔收购GE的白电业务的一揽子合作中,就包括GE的Predix工业大数据平台向海尔开放,接入海尔的工厂,提供工业大数据服务。九次方大数据也在联合各省市建立云化的工业大数据平台,向当地的工业企业开放大数据采集、大数据存储、大数据挖掘和应用能力。4、工业大数据的实践指导 工业大数据是企业生产经营的一次重大变革,对于工业化、信息化都还没有完成的工业企业而言,数据化时代又到来了,挑战很大。工业大数据建设,首先是一种思维变革,改变以前以要素竞争为主的工业生产模式,进入到数据和创新竞争为主的新生产时代。其次,正如清华大学王建民教授所言“工业大数据不存在交钥匙工程”,因此,需要企业领导人、管理层、员工和相关人都投身其中,各司其职,才有所成。最后,工业大数据建设抓住两个板子作为突破点。一个是最长的板,也就是梳理产品(工业)竞争力最强的在哪里,继续深挖下面的数据价值,围绕这一块的工业数据构建产品和服务能力;另一个是最短的板,就是影响工业企业发展的痛点在哪里,成本、市场、还是供应链,还是能耗?在数据化时代下,寻找机遇大数据的解决方案。全球公有云市场将超2000亿美元_安防互联

    目前有70%的企业在云中运行至少一个应用程序,预计未来一年内,这一数字将达到90%。换句话说,在几年内,没有在云计算中开展业务的企业,其发展前景将很难预测。  根据调查机构Gartner公司的研究,到2020年仍然采取“无云”政策的企业将会像目前没有采用互联网的企业那样罕见。而调研机构IDG公司估计,目前有70%的企业在云中运行至少一个应用程序,预计未来一年内,这一数字将达到90%。换句话说,在几年内,没有在云计算中开展业务的企业,其发展前景将很难预测。  尽管一个高效部署的云环境可以带来敏捷性,并节约成本,但是对于每个云来说,都可能有部署环境不能很好匹配的缺点。这就是为什么在概述云策略时需要谨慎行事,避免云环境失败的七大原因:  (1)不考虑所有选项。对于业务的迁移选择一个主要的云计算厂商有很多好处,但许多公司发现自己做决定之前,他们有机会充分探索自己的云选项。一旦做出初始云选择,在供应商之间业务移动就变得越来越困难。因此,在审查云选项时,需要非常彻底,并且需要仔细考虑组织的环境将在未来几年如何演变。鉴于行业正朝着多云方法发展,这一点尤为重要。  (2)内部沟通不畅。云计算决策越来越多地升级到会议室和业务线层面。业务线可以随着在“影子IT”预算的增加,获取自己的云资源。许多组织努力帮助IT团队进行沟通,并有效地传达他们的云战略。因此,高管需要创建一条沟通的渠道,其中运营部门可以提出其业务目标,IT部门可以评估实际满足这些目标所需的资源。  (3)不更新工具包。对于许多IT专业人员来说,向云计算的转变意味着学习更多新的技能,这需要培训,并投入大量的时间和精力。首先,IT专业人员需要了解业务目标和要求,以讨论合适的云服务来采购,部署和管理。IT专业人员现在比以往任何时候都需要了解他们可用的云服务,以及这些服务如何能够帮助他们的组织。  (4)创建安全措施为时已晚。安全始终是企业在迁移到云计算时所面临的的首要问题,在开始迁移到云时就采取安全措施。随着员工的联系变得更加紧密,组织需要采取一切可能的措施来确保他们的数据受到保护。这意味着IT部门从一开始就要拥有应对安全威胁所需的培训和工具。在云计算中共享一个安全策略。企业需要清楚地了解云计算提供商的保护范围以及自己的团队的保护范围。  (5)迁移太快。移动到云计算需要缓慢进行,一段时间内迁移一个业务,所以整个团队感到自信在迁移的每一步的方式。因此,企业应该先迁移最不重要的业务单位,团队可以熟悉部署过程,然后再逐步迁入更多高风险的业务。云迁移需要时间,需要进行扩展。将团队推入云端的组织将使整个云基础架构面临风险。  (6)成本优化不佳。许多组织努力把握云定价模式,但根据估计,仍然有35%的云支出最终被浪费。这是很常见的,因为企业没有充分利用他们的虚拟机,为不再使用的实例支付了费用。这可能导致云计算维护的成本飞涨。迁移到云端并不需要突破预算,但是如果企业在设计云维护策略时不加注意,那么其执行团队的预算将很难通过。  (7)不愿采用新技术。新技术为创新带来了更多的机会。现在,许多IT部门正在研究自动化,机器学习,软件定义的数据中心(SDDC)等可能带来业务的可能性。那些未能充分利用云计算带来的机会的企业将在云计算革命中落伍。如何判断云服务器的好坏_安防互联

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    故障影响有多严重 6月27日晚,北京国贸写字楼2座灯火通明。林晓宇疾步往返于运维部与研发部的走廊上,表情有些凝重。一场因阿里云故障引发的突发事件,导致他所在的互联网金融公司几近瘫痪。在运维部工作近一年,林晓宇首次受到公司各层级领导的“关注”。“很多部门的Leader都打电话,问我怎么回事”,面对质疑,林晓宇很是无奈。他回忆说,事发时,业务数据无法读取,交易短暂停滞,客服投诉量激增……运维部和开发部启动了自检,因服务器无法登录及文件存储NAS不能服务,问题也被很快确认:阿里云出了问题。不能坐以待毙!林晓宇所在的运维部启动了应急预案:在线服务失效,转为本地服务的Kubernetes容器集群,结果失效。采取手动更改,对象存储OSS失效,SLS失效……留给他的,只有等待。在等待的过程中,林晓宇一直琢磨:宣传时说“提供99.9%可靠性”,难道我们就是那0.1%?惊魂一小时 根据阿里云官方描述,其在中国公共云市场占有率超过2至5名的总和,目前中国有40%的网站都在阿里云上运营,一半独角兽公司也在使用阿里云。以这个体量计算,即便是那0.1%的用户,因为不明原因“宕机”所产生的焦虑感,也足以在社交网络上掀起轩然大波。 当天下午4点半开始,不断有“阿里云宕机”的消息在微博和微信群中传出。用户们指出,故障原因集中表现在官方网站和控制台无法访问。而当时,阿里云内部人员向新浪科技提供的第一份回应是账户登陆异常,云服务器不受影响,此次故障并非宕机。但官方回应迅速发酵出第二轮不满情绪。大量用户在新浪科技发出的微博下面投诉其他功能也被波及——和林晓宇一样,除了无法登陆之外,OpenSearch失效,ONS失效,NAS失效,OSS失效——简单来说,除了登陆环节异常外,阿里云的多个产品在该时段均无法使用。最终,阿里云在下午发布故障公告,确认了除部分管控功能外,MQ、NAS、OSS等产品的部分功能出现访问异常。此次事故从16点21分至17点30分,时长约一小时。一位用户点评道:中国互联网半壁江山,惊魂整整一小时!半壁江山还是0.1%? 郭宁显然在另外半壁江山里。27日晚高峰,他走出望京的写字楼,挤上地铁,打开手机刷了眼新闻,才知道这天下午阿里云“挂”了。“什么异常都没有。”郭宁目前在一家IT公司负责开发团队,产品均托管在阿里云上,涉及ESC和其他多个云服务。但他向新浪科技表示,自己的产品没有受到任何影响。“网上那些问题一个都没碰到。”实际上,不只是郭宁,新浪科技接触到的多名开发人员中,大多数都和郭宁一样,在宕机期间内毫无感觉。而唱吧、e代驾等使用阿里云的移动互联网应用,也几乎没有发出过抱怨的声音。不过,对于那些“惊喜”一小时的用户来说,麻烦是切切实实的存在。据新浪科技不完全统计,此次事故受影响的范围十分广泛,包括电商、互金、通讯语音及教育行业等。阿里云客服人员表示,“此次属于大面积故障,基本上平台大部分业务全挂了”,但具体影响范围及用户数量无法确定。更麻烦的还在后面。林晓宇说,虽然故障后来得到了排除,但部门需要进行业务数据修复,这无疑增加了工作量。一家从事电商业务的员工告诉新浪科技,当天正进行用户拉新活动,注册短信接口全部失效,导致新增量在一两小时内为零,“老板不会关心服务器异常,他只会认为是我们工作没做到位”。一个bug引发的惨案 次日凌晨,阿里云发布了故障原因说明:工程师团队在上线一个自动化运维新功能中,执行了一项变更验证操作。这一功能在测试环境验证中并未发生问题,上线到自动化运维系统后,触发了一个未知代码bug,错误代码禁用了部分内部IP,导致部分产品访问链路不通。后续人工介入后,工程师团队快速定位问题进行了恢复。新浪科技曾向阿里云方面询问具体的bug触发原因,但对方拒绝回答。各种段子一般的推测加入了下一轮传播。其中流传最广的一个版本是:刚刚招了两个实习生——误删了登陆服务。“实习生误删登陆服务之说,应该是不存在的。”IT领域自媒体“Linux高薪集训营“引用了原美团点评运维架构师及马哥教育联合创始人张sir的解读,“一方面,大型互联网公司尤其是阿里云这样的公司,对工程师权限有着极为严格的控制,因为阿里云数十万台服务器,支撑了全国各行各业千亿以上规模的线上业务,不可能让实习生不熟悉的情况下,给予过高的管理权限。这是极其不专业的做法。”张Sir从阿里巴巴内部得知,这次故障影响了整个阿里巴巴集团,其中包括阿里云、蚂蚁金服、天猫、飞猪、优酷等事业群,其中阿里云的故障等级为S1。在阿里巴巴的线上业务故障级别中,对S1的定义是:核心业务重要功能不可用,影响部分用户,造成一定损失。“故障的严重程度是非常高的,整个阿里集团的核心业务,以及依托阿里云的公司,很多都受到了影响。”张Sir表示。不过,新浪科技发现,天猫、支付宝、飞猪、优酷等相关产品的访问当天并未受到影响。至于具体原因,是一个核心应用请求虚拟IP地址(Virtual IP Address VIP)列表的时候得到了空列表,导致几千个VIP不可用,进而影响到了整个集团的业务。“VIP是集群业务的入口,通过一个VIP的地址,可以实现一组业务的访问。如果数千个VIP被禁用了,可能后端上万台的服务、应用、数据库等将直接无法访问。”张Sir解释。这也符合阿里云的官方解释:“本次故障测试通过了,在生产环境触发了一个未知bug。”对此,阿里云方面不予置评。“鸡蛋不能放在一个篮子里” 实际上,云服务宕机波及大量互联网应用并不罕见。去年2月28日,云计算鼻祖亚马逊AWS的云存储团队在调试时错输了一条指令,意外移除了大量服务器,导致进出AWS东一服务区基础设施的流量瞬间消失,停机长达3小时之久。由于AWS在美国市场处于领先地位,包括Adobe、Airbnb、Github、纳斯达克、Netflix、Slack、通用电气、Quora等知名科技公司均被殃及。根据外媒估算,此次宕机造成了最高数千万美元的损失。“鸡蛋不能放在同一个篮子里,就是这个道理。” 中国平安运维部负责人在接受新浪科技采访时指出,云服务是把“双刃剑”,一方面,的确为众多企业、尤其是中小企业带来了便利,但在发生问题时,给企业带来的影响和损失也是巨大的。该负责人称,因行业不同,影响及损失有所区分。例如电商企业,一旦发生云计算事故,直接影响到销售额,同时供应商的利益可能会受到牵连,还有潜在的企业诚信等问题。从用户层面看,因为故障会导致即时信息无法获取,降低体验感。而对于那些以网络进行交易的用户来说,损失将更大。同样是去年,纳斯达克的报价传输系统发送的测试数据在7月份被第三方机构不当使用,出现重大错误。谷歌、苹果、亚马逊一度出现不合理的股价暴跌,其中亚马逊暴跌了87%。而在2013年,纳斯达克就出现过类似错误,并导致当天停盘长达三小时。“很多大企业都会分散选择云服务商”,该负责人表示,一般情况下,小型企业受限于资金或人员等因素,可能会将所有服务放在同一品牌的云服务上。而多数中型企业,会选择多个厂商同时服务。但是,不同厂商间的产品属性存在差异化,可能会导致数据无法同步等情况出现。信誉如何用赔偿解决? 几年前,阿里云曾推出100倍故障赔偿,即由于阿里云故障导致产品无法正常使用的情况,阿里云将提供100倍的故障时间赔偿。但阿里云相关负责人向新浪科技表示,赔偿问题将按照相关服务保障条款进行处理。“必须要有详细的清单”,客服人员表示,根据业务损失情况,法务部人员和业务专员会进行核查,核查无误会进行赔偿。新浪科技查询了阿里云的产品及服务协议规定,按照目前的规定,包月服务和资源包服务发生故障,赔偿总额不会超过服务器内故障涉及服务费用的总额。如果时按量付费,赔偿总额不会超过过去12个月,故障涉及服务的已缴纳费用总额。但对于那些经历了宕机痛苦的阿里云用户们来说,赔偿与否已经不是当下最重要的问题了。曾经,阿里云因为“靠谱”被广大网友呼吁站出来帮铁总解决12306订票难的问题,但此刻,林晓宇不由地开始怀疑阿里云是否真正可靠。Facebook再曝数据丑闻:1.2亿用户数据面临泄露风险_安防互联

    近期,苹果、腾讯、阿里等一众巨头们不约而同的做了一件相同的事情——建立数据中心。国外的公司想要在中国分一杯羹,而国内的公司则纷纷开始爬墙出国。数据中心是什么?为什么要撒钱建数据中心?总的来说,数据中心是企业的业务系统与数据资源进行集中、集成、共享、分析的场地、工具、流程等的有机组合。从应用层面看,包括业务系统、基于数据仓库的分析系统;从数据层面看,包括操作型数据和分析型数据以及数据与数据的整合;从基础设施层面看,包括服务器、网络、存储和整体IT运行维护服务。通常,企业建立数据中心有两种情况,一种是为自己的业务服务,比如说苹果,苹果在7月12日上午宣布将在贵州建立数据中心,官方声明中解释道,这一做法的主要目的是为了改善iCould用户体验、提高服务的速度和可靠性。另一是为了租给其他企业用。亿欧在这里列举了全球几大巨头在“外租”数据中心方面的情况,包括整体概况、布局、以及今年发生的大事件。亚马逊 7月28日,亚马逊发布了2017年第二季度的财务报告,报告中显示,亚马逊云服务(AWS)仍然是亚马逊的金牌业务,已经持续在过去的几个季度中为亚马逊带来巨额的收入与利润增长。AWS目前每年能为亚马逊带来超过100亿的收入,并且拥有亚马逊业务中最高的边际量。同时,AWS的发展仍然处于十分健康的状态。相比16年第二季度,AWS的收入增长了42%,虽然比不上16年58%的增长,这样的增长率也是相当惊人了。专家预计在未来的一段时间,AWS仍将成为亚马逊收入与利润增长的主要驱动力。据亚马逊网络服务(AWS)CEO安迪。杰西说,随着时机的成熟,未来自建数据中心的公司将会越来越少,这就意味着计算将转向云端。亚马逊建“银行”,各个公司将自己的数据“存入”,从财报来看,这项业务已经和零售同等地位了。亚马逊AWS公司目前在全球16个区域拥有并运营43个可用性区域,在各地建设的数据中心将为云服务提供支持。大事件:日前,AWS刚刚宣布在印度的首批数据中心已经投入运营,AWS目前在印度建设的数据中心共有2个,都位于孟买。谷歌 谷歌在过去十几年里一直坚持建立自己的数据中心,作为搜索巨头,数据中心对其的重要性不言而喻。不过谷歌并非独享这些数据中心,也会向其他公司出租空间。根据最新报告,谷歌是仅次于亚马逊和微软的云计算服务提供商。不过谷歌的云服务正在追赶亚马逊和微软,自2006年谷歌建立自己的数据中心以来,谷歌在互联网基础设施方面的投资已经超过210亿美元。而在最近的几个季度,每个季度的投资甚至都超过了10亿美元。这其中的主要原因是之前谷歌推出了一个数据中心的全球性扩展计划。大事件:据悉,今年9月初,谷歌将会从挪威获得风电。谷歌已经与风电场签署为期12年的协议,100%购买工厂的所有电力。谷歌在欧洲设有4个数据中心,分别位于芬兰、比利时、荷兰、爱尔兰,Tellenes的风电将会提供给一个或者几个数据中心使用。微软 2009年7月,微软在都柏林推出了一个号称是微软美国境外规模最大的数据中心。同月,微软芝加哥数据中心开张。在一期工程中,第一层最多可容纳56个集装箱,每个集装箱可存放1800至2500台服务器。建立这两座新的数据中心,是为了支持微软的互联网服务,包括Azure托管服务以及最近上路的bing搜索引擎。除以上两个数据中心,还包括华盛顿昆西数据中心以及德克萨斯数据中心。今年年初,微软研究员工程师提议微软应该将它的服务器放置在水下,据分析,这种策略是合理的,不仅可以降低昂贵的冷却成本,还可以减少建造成本。大事件:微软计划明年在非洲开设两个大型数据中心,从而将科技巨头之间围绕云计算业务的竞争扩展到非洲。这两个数据中心分别设在约翰内斯堡和开普敦。微软的企业业务副总裁Julia White表示,该公司认为非洲的科技市场是一个十分成熟的机会。微软在非洲市场的云计算客户包括南非标准银行和南非国家信息技术局。IBM IBM的全球云网络包括区域市场的云数据中心,客户可以在本地运行其数据和应用程序,以满足性能和监管需求。分布在全球19个国家和6个区域的数据中心,有超过55个云数据中心。据了解,IBM的云收入在第一季度增长了33%,云在过去12个月营收为146亿美元。IBM云计算基础架构总经理John Considine在一次发言中提到,新数据中心是IBM“2017年扩大全球云数据中心战略主要投资”的一部分,目前,IBM已经与许多公共机构合作,这使得它在销售方面处于领先地位。不过,纵观全局,该公司仍然落后于亚马逊网络服务公司和微软公司的Azure.大事件:据美国CNBC消息,6月7日,Facebook旗下消息服务WhatsApp计划放弃使用IBM的云服务,转而使用Facebook自家数据中心。据了解,WhatsApp在全球范围内拥有约12亿用户,是IBM公共云业务的前五大客户。阿里巴巴 据悉,阿里云是国内最大的公共云计算服务商,正在全球范围内积极布局。2014年12月,阿里在香港的数据中心建成落地,通过香港数据中心,阿里云可为香港、东南亚乃至全球用户提供云计算服务。据媒体援引国际知名调研机构Gartner报告,2017年全球云计算IaaS魔力象限中首次出现中国云计算服务商,阿里云一步跻身全球前四名,排在阿里云前面的是AWS、微软和Google. 在国内,阿里的数据中心主要都在南方浙江等地,杭州的数据中心最密集。虽然阿里在北京上海也有分公司,但拥有的都是本地公司的小数据中心。大事件:今年6月10日,阿里云宣布将在印度和印度尼西亚建立数据中心,至此,阿里云已经在全球14个地域部署了200多个数据中心,通过自主研发的飞天操作系统,为全球数十亿用户提供计算支持。腾讯 同阿里相同,腾讯建立海外数据中心也是在2014年,但是快速布局却是在2016年。海外数据中心部署区域上,腾讯云数据中心部署的16个地域,10个属于共建模式覆盖地域。阿里云则覆盖7个地域,具体是否有类似腾讯云的共建数据中心,尚不清楚。两家最大的差异在于,阿里云未在腾讯云已有的南美洲圣保罗、欧洲莫斯科及印度孟买等地建设数据中心,腾讯云未在阿里云已建的中东迪拜建立数据中心。 注:由于香港不需颁发牌照,与大陆模式不同,所以这里海外可用区将香港概括在内。人工智能和云计算让芯片业洗牌,英特尔成了最大输家_安防互联

    Datacenter Dynamics今年为DCD奖项推出了一个新类别:我们要求读者选择“地球上最极端的互联网数据中心”。唯一的问题是,一些主要竞争者不想得到这个奖项。这似乎是一个不错的奖项类别。我们已经覆盖了许多设施,能够从崎岖不平或无法到达的地方提供可靠的服务,包括地下深处、山顶甚至太空。他们肯定会为自己的成就感到骄傲,对吧?极端可靠性 事实证明,也许不是。我们认为其中一个真正值得这个奖项的领跑者可能是Natick项目,微软现在已经在海底冰冷的还睡中放置了两个独立的数据中心。在美国海岸进行的一次测试,现在位于苏格兰北部奥克尼海岸外的一个12机架气缸,已经从气缸内提供了Azure服务,该气缸必须在高压下排出盐水。他们不仅必须继续运行,而且必须在没有任何动手维护的情况下继续运行——为了进入容器内部,必须将其拖到水面上。令我们惊讶的是,Natick项目负责人本ⷥᧉ𙥋’拒绝参加极限数据中心奖,并告诉我们:“我们认为Natick项目并不是极端的。” 他走得更远了。他说,在海洋中放置一个数据中心是“极端的反面”。在他看来,Natick的海底环境非常完美,可以提供持续的冷却,并且为服务器提供密封、低湿度、无氧的环境,保护他们免受EMP事件、腐蚀和火灾的影响。也许这并不奇怪。“极端”一词意味着风险,而陆地或海上的数据中心运营商则不希望与之发生任何关联。9月早些时候,Azure的大部分地区都倒下了,因为暴风雨造成了德克萨斯州电网的不规则现象,导致微软一个正常的地面数据中心关闭。这对Azure的声誉产生了很大的影响。几年之后,在几次令人讨厌的中断后,它已经恢复了很多。没有客户希望将数据放在存在风险感的地方。对某些人来说,“极端”这个词不可避免地会产生这种感觉。当然,其他人对此的看法不同,我们也不乏激动人心的竞争者。但这让我想起了几年前我作为凡尔纳全球的客人首次访问冰岛。这次访问采取了一些强大的工程项目,旨在让我们了解冰岛的技术技能和迅速增长(和廉价)的绿色能源供应。我们小心翼翼地绕过一座巨大的地热能发电厂,那里蒸汽过热,发出嘶嘶声,我们戴着硬帽子爬过地下水电设施的滴水洞穴。我们还参观了一个狩猎小屋和一艘维京战舰。 这一系列的极端情况完全不同于我曾经访问的任何其他数据中心。我们的最后一站是一个前北约空军基地,用于轰炸机加油和监控冷战通信,但现在是凡尔纳的家。在那个匿名的前军用机库内,我准备好看到任何东西。当然,我得到的是一个令人扫兴的消息,正好是针对厌恶风险的数据中心客户的。机库内部是一个较小的结构。当我们进入时,我发现我站在高高的地板上,在一个灯火通明、嗡嗡作响的IT空间里,周围是非常熟悉的机架和热通道收容。“正如你所看到的,”我们的向导说,“除了地理位置的好处之外,这个数据中心与其他数据中心没有什么不同。”国庆长假来啦!智能化运维管理帮您轻松休假_安防互联

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    Datacenter Dynamics今年为DCD奖项推出了一个新类别:我们要求读者选择“地球上最极端的互联网数据中心”。唯一的问题是,一些主要竞争者不想得到这个奖项。这似乎是一个不错的奖项类别。我们已经覆盖了许多设施,能够从崎岖不平或无法到达的地方提供可靠的服务,包括地下深处、山顶甚至太空。他们肯定会为自己的成就感到骄傲,对吧?极端可靠性 事实证明,也许不是。我们认为其中一个真正值得这个奖项的领跑者可能是Natick项目,微软现在已经在海底冰冷的还睡中放置了两个独立的数据中心。在美国海岸进行的一次测试,现在位于苏格兰北部奥克尼海岸外的一个12机架气缸,已经从气缸内提供了Azure服务,该气缸必须在高压下排出盐水。他们不仅必须继续运行,而且必须在没有任何动手维护的情况下继续运行——为了进入容器内部,必须将其拖到水面上。令我们惊讶的是,Natick项目负责人本ⷥᧉ𙥋’拒绝参加极限数据中心奖,并告诉我们:“我们认为Natick项目并不是极端的。” 他走得更远了。他说,在海洋中放置一个数据中心是“极端的反面”。在他看来,Natick的海底环境非常完美,可以提供持续的冷却,并且为服务器提供密封、低湿度、无氧的环境,保护他们免受EMP事件、腐蚀和火灾的影响。也许这并不奇怪。“极端”一词意味着风险,而陆地或海上的数据中心运营商则不希望与之发生任何关联。9月早些时候,Azure的大部分地区都倒下了,因为暴风雨造成了德克萨斯州电网的不规则现象,导致微软一个正常的地面数据中心关闭。这对Azure的声誉产生了很大的影响。几年之后,在几次令人讨厌的中断后,它已经恢复了很多。没有客户希望将数据放在存在风险感的地方。对某些人来说,“极端”这个词不可避免地会产生这种感觉。当然,其他人对此的看法不同,我们也不乏激动人心的竞争者。但这让我想起了几年前我作为凡尔纳全球的客人首次访问冰岛。这次访问采取了一些强大的工程项目,旨在让我们了解冰岛的技术技能和迅速增长(和廉价)的绿色能源供应。我们小心翼翼地绕过一座巨大的地热能发电厂,那里蒸汽过热,发出嘶嘶声,我们戴着硬帽子爬过地下水电设施的滴水洞穴。我们还参观了一个狩猎小屋和一艘维京战舰。 这一系列的极端情况完全不同于我曾经访问的任何其他数据中心。我们的最后一站是一个前北约空军基地,用于轰炸机加油和监控冷战通信,但现在是凡尔纳的家。在那个匿名的前军用机库内,我准备好看到任何东西。当然,我得到的是一个令人扫兴的消息,正好是针对厌恶风险的数据中心客户的。机库内部是一个较小的结构。当我们进入时,我发现我站在高高的地板上,在一个灯火通明、嗡嗡作响的IT空间里,周围是非常熟悉的机架和热通道收容。“正如你所看到的,”我们的向导说,“除了地理位置的好处之外,这个数据中心与其他数据中心没有什么不同。”国庆长假来啦!智能化运维管理帮您轻松休假_安防互联

    企业选择合适的数据中心,是企业重大事项的决策之一。一个合适的数据中心选择将会对业务的运行产生极其重大的影响。U智充分了解这其中所涉及的相关的知识,整理出下面的五个方面的考虑因素,相信可以帮助到一个企业明智地选择数据中心。 1 可靠性因素一旦企业发生计划外的数据中心停电事故所造成的损失代价或将会是极其惨痛的。那么即使仅仅一分钟的停机中断也会构成大问题。所以,Tier IV级数据中心是最为强大的选择,较之Tiers I级至III级数据中心(Tier I数据中心是最简单的服务于小型企业的数据中心),Tier IV级数据中心也不容易出现故障。如果企业希望确保所有关键资源的100%的可靠性和正常运行时间,请务必在选择数据中心时牢记这一规模要点。2 地理位置因素我们都知道,地理位置因素是我们在购置房产,选择新家时最为关键的考虑要素。而这一要素对于数据中心的房产也同样适用。数据中心的设施也是相当重要的,因为其可以提供额外的安全性,并进一步保护您企业的业务和重要的数据免受人为或自然灾害的侵害。所以地址位置因素就显得尤为重要。3 可扩展性对企业而言,一处数据中心现在可能看起来很好,但其是否能够在未来几年充分满足贵公司的业务需求吗?您肯定希望所选择的数据中心能够与企业一起成长,提供不同级别的灵活性,以满足不断变化的需求——从额外的空间到电力甚至网络连接。4 网络连接一些数据中心设施可能被限制在只有一家或几家网络运营商。故而我们建议您企业寻找一家运营商中立的数据中心,可以让您的企业访问全球多家网络运营商。运营商中立的数据中心允许您直接连接到最适合您业务运营的网络提供商。 此外,请务必记住,拥有庞大而多样化的海底电缆网络的数据中心可以为您的业务增加网络连接性,并为网络提供商提供更多种类的可用服务。5 安全性 数据中心的安全性和可访问性也是企业在考虑选择数据中心的一大因素。如果可以的话,请考虑一处在当地有提供数据保护立法的数据中心,这样可以使数据中心的隐私保护得到保障。亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云格局有何不同?_安防互联

    迄今为止,影响数据中心规划和发挥作用的界限通常是明确和一致的,其服务区域通常最多只能扩展到150英里的地方。而在数据中心内部,计算和存储设备等资源以及连接数据中心和访问网络的链路都是基于可预测的流量负载设计的。这在多租户数据中心(MTDC)中尤其如此,因为多租户数据中心的物理位置通常由其租户的延迟要求决定。例如,靠近证券交易所的多租户数据中心(MTDC)对那些需要低延迟访问用户具有更高的价值。用户的位置通常决定网络的边缘,而数据中心所在的位置更多地取决于网络延迟。而如今天,这种事情正在发生改变。随着5G和物联网的部署正开始加速,这使得需要超可靠的低延迟(URLL)性能的应用程序有了新的发展趋势。其中的一个影响是数据中心的服务区域日趋变小,这使得数据中心越来越接近网络边缘。如今,数据中心和边缘计算二者的界限甚至角色已经开始模糊。当然,这并不是一种全新的趋势。多年来,内容提供商已在其用户附近部署了越来越多的资源,以支持内容缓存,从而减少了延迟,节省更多成本。但是现在,其他类型的网络正在寻求强大的用例,并且正在做同样的事情。多租户数据中心(MTDC)必须找到一种重新定位自己的方法,虽然一些数据中心运营商网络因收入下降而陷入困境,但却在不断增加的基于边缘计算的部署中找到了新的机会。超可靠和低延迟成为容量问题 物联网的延迟要求以及数十亿台物联网设备产生的大量数据进一步推动了这一概念的发展。换句话说,增加容量至关重要。但是,可以部署的光纤数量是有限的,因此运营商必须考虑其他增加带宽的方法。波分复用(WDM)可能是一个难题,另一个问题是必须缩减数据传输的距离。还有许多缩短数据传输路径的策略。从网络设计的角度来看,运营商将需要继续增加“东西”(本地)流量,而不是依赖于在数据中心和边缘计算之间来回往返较长的“南北”流量。这也将需要更多的并行链接来满足更高的可靠性要求。最重要的是,网络将需要继续构建其基于边缘计算的资源,以便在本地使用更多数据。这不仅使它们能够满足超可靠、低延迟(URLL)的要求,而且可以成为节省带宽的有效策略。数据中心与云计算集成应用 边缘计算服务将由高度连接的小型设施提供所有这些都会影响多租户数据中心(MTDC)的设计,并在一定程度上影响其发挥的作用。随着网络服务区域的缩减,与传统多租户数据中心(MTDC)解决方案相比,部署在边缘的资源将能够更好地满足性能要求。此外,而更低成本、更小的占地面积、更小服务区域的要求将会进一步挑战现有的多租户数据中心(MTDC)业务发展。随着运营商和内容服务提供商不得不适应这种新环境,云计算将扮演关键角色。云计算服务提供商主要提供大型云平台,而规模较小的云计算实例在边缘计算中占主导地位。其主要挑战将是在许多地理位置上扩展分布式云计算结构,同时保持提供服务自动化和维持安全性控制。虽然边缘计算和核心数据中心之间传输的数据流量类型将会发生变化,但对现有软件和控制系统影响不大。基础设施(尤其是光纤数量)需要增加和改变,边缘计算到核心流量将推动对更多以太网的需求。随着不断发展的更高密度光缆和网络设备解决方案能够满足这些要求,光纤将成为成功的关键。长途大容量选项以及波分复用应用(例如粗波分复用和密集波分复用)对于带宽提升也起到重要作用。需要注意的是,下一代网络不会从头开始创建。通信运营商将根据自己的情况进行调整,从而构成多供应商的混合系统,这些系统融合了新的和现有的组件。但构建其基础设施将是复杂的,如何正确实施是一项艰巨的任务。但是如果做得好,可以构建一个更高效、更简化的网络,并且可以不断成长以满足用户更多的需求。微软发布Q1财报:智能云业务营收108.5亿美元,同比增长27%_安防互联

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    数字技术在大大提高了我们生产的智能、高效、灵活的工作能力的同时,我们也看到网络犯罪的并行发展。邪恶的黑客、恶意软件或其他网络漏洞进入我们的网络并以惊人的速度发展,这就是为什么在数字统治的时代,最新的网络安全是绝对必须的。你只要看看Facebook股票的下跌,或其他有关数据泄露负面新闻,就能了解网络安全对于企业来说有多么重要。这种趋势只会持续到2019。下面是一些在未来一年中需要注意的发展和补救措施。规章制度 大部分的网络安全并不一定要保持在您自己的数据之上,并防止您的网络遭到破坏。它还确保您的公司遵守被设计为保持消费者数据安全与安全的规定。此外,为了保护消费者数据,全球采取了更强有力的措施,提出了罚款和罚款提高,这意味着不良的网络安全可能意味着贵公司财务将会受到更大损失。 在宣布这些法规之前,最好先行动起来。匆忙加快监管的一个例子是PSD2银行监管条例,使得“开放式银行服务”成为可能。许多银行未能在规定的时间内遵守规定,这被证明是非常昂贵的。让您的网络安全团队在规则发布时进行工作,以便您的业务在执行时处于领先地位。灵活的软件 过去的网络安全经常涉及逐块构建一个系统来应对新出现的威胁。当你的基础设施无法处理的威胁出现时,这往往会导致系统崩溃。这就是敏捷、响应性强、灵活的软件解决方案如此有前途的原因,特别是对于那些无法雇佣网络安全团队在新出现的问题上全职工作的企业。如果您担心在您的业务中受到保护,那么您应该只关注Torix.co.uk提供的服务。他们的IT服务以敏感的方式防止网络犯罪,因此随着网络犯罪新技术的发展,你的投资会继续增加。2019可能会出现新的威胁,最好准备好避免在网络安全中被发现。越来越严重 如果你问业内任何人,你会发现同样的观点:网络安全正成为IT解决方案中一个越来越难处理的方面,要求比以前更多的时间、人力和专业知识。2019看起来代表了这种趋势的延续,因为威胁以不断令人担忧的方式增加、演变和变化。解决这个问题的方法就是雇佣IT界最优秀的人——这些人能够预见一些最深远的威胁,并能够在他们影响您的业务之前与他们正面对抗。网络犯罪和网络安全将在2019年变得比以往任何时候都重要,所以最好做好应对威胁的准备,保证公司内部的安心。数据中心是建还是买?_安防互联

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    阳光灿烂的夏季已经到来,而人们也等到了清洁和调整云计算环境的好时机。以下是为大家带来更多利益的具有意义的五个技巧和方法。审核和协调云计算许可证大多数云计算产品都按月度或年度许可订阅模式收费,并随着IT团队日常需求的分配、临时变更可以在很短的时间内累积起来。审核购买的许可证,并协调在整个团队中分配它们是一个很好的实践。此外,组织需要查看云计算许可模式的升级和更改。人们可能会发现有更好的软件包,应该利用它们并将其迁移到那里。快速提示:识别并修正每个许可审核可以节约的年度成本,并确保在即将到来的员工评估中包含利润金额。 分析趋势和使用情况虽然可以通过管理软件对性能和正常运行时间进行实时监控,但云计算基础设施提供的挑战和机会略有不同。在大多数云计算模型中,技术资源的消耗是一个可变的公用事业成本,它会极大地影响企业的IT预算。因此,对内存、CPU、IOPS和数据增长等项目进行历史趋势评估和审查非常重要。所有这些项目都可能因为错误的数据和/或消耗资源的过程而使企业付出代价。组织需要花费时间检查正在使用的数据、需要的流程,并调整云计算足迹的需求和利用率。审核云用户访问安全性是IT专业人员的首选。他们致力保证网络安全,定期审核帐户访问云计算环境的时间。人们面临的要求是允许内部IT员工和第三方供应商访问云计算资源,以便在特定项目或计划上进行协作。在企业内部环境中不会发生破坏,可以从拥有云平台管理密钥的人员开始。记录访问的需求和持续时间,并确保企业的安全策略和多因素身份验证(MFA)等最佳实践适用于对企业的云计算资源具有管理权限的所有帐户。如果可能的话,可以按照这样的方式配置云计算设计,以便根据需要划分访问。 研究新版本或主要功能在繁忙的日程安排中分配时间来查看新的云计算功能。仔细阅读这些细节,并回顾它们如何应用于组织。人们可能会发现,当前的云计算提供商已经引入了有价值的增强功能,使组织能够利用这些功能。组织与技术发展保持同步是很困难的,但从长远来看,它能带来巨大的回报。在团队成员之间分配所有权,以培养领导技能和责任感。而企业利用清洁机会,浏览大量的最终用户论坛,不仅可以获得组织目前使用的解决方案,还可以从面临类似挑战的同行那里获得灵感,并学习最佳实践。自动化和自我修复上述建议的许多职责应经常执行。组织面临的挑战是,在团队面临的压力下很难抽出时间。诸如CRM实施、业务智能和安全增强等计划通常会排除保持环境健康所需的关键活动。从逻辑上讲,人们相信自动化对于保持其“IT之家”清洁至关重要。OpLogicTM是一个基于云计算的自动化系统,它使IT环境能够自我修复,增加正常运行时间,并降低安全风险。它使许多例行的IT任务实现自动化,如补丁管理,并在问题不可避免时实现自我修复。采用云计算作为战略计划是一件很棒的事情,但需要谨慎对待和处理。希望这些建议提供一些实用的方法和步骤,以充分利用组织的云计算计划。来源:中国IDC圈甲骨文推出新的云基础设施代理 令Kubernetes开发人员的生活更轻松_安防互联

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    日前,全球最大的数据中心运营商之一Digital Realty公司宣布将收购另一家美国数据中心托管厂商杜邦法布罗斯科技(DFT)公司,其收购价格约76亿美元。 此次收购将会创造一个拥有并管理157个数据中心设施的全球数据中心巨头,并显著提高了Digital Realty公司在美国核心数据中心市场的能力,而DFT公司在这些都市圈建设并运营了多个数据中心。此项交易已获得Digital Realty董事会一致通过,并正在等待这两家公司股东的认同。预计将于2017年下半年结束交易。Digital Realty公司是一家房地产投资信托商(REIT),在全球12个国家拥有145个数据中心资产。该公司是全球三大数据中心托管供应商之一,主要重点是数据中心批发业务。DFT公司总部设在华盛顿特区,在美国北弗吉尼亚州,芝加哥和硅谷三个主要市场拥有有12个数据中心。它也是全球10家最大的数据中心托管商之一,其拥有的机房总空间为330万平方英尺,电力总容量为287MW. DFT公司预计在接下来的一年里,将在美国的阿什本,芝加哥,圣克拉拉,以及加拿大的多伦多开通运营六个数据中心,DFT公司还拥有阿什本和俄勒冈州的"战略土地持有量",可以支持将来提供高达163MW的电力容量。此外,该公司最近在凤凰城收购了56英亩的土地。 Digital Realty公司称,DFT公司的一半以上客户是"投资级"的蓝筹公司,这确保了其收入持续稳定,避免了市场需求突然下降。Digital Realty公司首席执行官William Stein表示:"这一战略性和互补性交易显著提升了Digital Realty公司支持美国主要数据中心市场超大规模用户增长的能力,同时为DFT公司提供了有意义的客户,并且实现地域多元化。预计这种资产组合将带来运营效益和经济效益,我对这两家公司达成历史上最大的交易表示祝贺,我们相信这将加强我们双方股东的长期价值的的创造能力。"工信部发布《互联网新业务安全评估管理办法(征求意见稿)》_安防互联

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    工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物,是中国制造2025、工业互联网、工业4.0等国家战略在企业的落脚点。 对于企业而言,了解工业大数据产生的背景,归纳工业企业大数据的分类和特点,从数据流推动工业价值创造的视角看待、重造工业价值流程,将具有很强的现实意义。文章最后,笔者分享几个在工业领域数据驱动价值创造的案例,希望起到抛砖引玉的作用。1、工业大数据产生的背景 在工业生产中,无时不刻都在产生数据。生产机床的转速、能耗,食品加工的温湿度,火力发电机组的燃烧和燃煤消耗,汽车的装备数据,物流车队的位置和速度等,都是在生产过程中的数据。自从工业从社会生产中独立成为一个门类以来,工业生产的数据采集、使用范围就逐步加大。从泰勒拿着秒表计算工人的用铁锹送煤到锅炉的时间开始,是对制造管理数据的采集和使用;福特汽车的流水化生产,是对汽车生产过程的工业数据的采集和工厂内使用;丰田的精益生产模式,将数据的采集和使用扩大到工厂和上下游供应链;核电站发电过程中全程自动化将生产过程数据的自动化水平提高到更高程度。任何数据的采集和使用都是有成本的,工业数据也不例外。但随着信息、电子和数学技术的发展,传感器、物联网等技术的发展,一批智能化、高精度、长续航、高性价比、微型传感器面世,以物联网为代表的新一代网络技术在移动数据通信的支持下,能做到任何时间、任何地点采集、传送数据。以云计算为代表的新型数据处理基础架构,大幅降低工业数据处理的技术门槛和成本支出。以工业领域的SCADA系统为例,传统模式下每个电网、化工企业都需要建立一套SCADA系统,成本在千万以上,如果采用云架构模式,成本将可以降低7成以上。社会需求变革是最大拉动力。在商品过剩经济时代,以个性化为代表的消费文化,使得工业企业的产出物,要最大限度匹配个性需求。从服装定制,车辆选配,到T恤的印花和个性化教育。要响应个性化需求,有两种方式,以服装定制为例,就是靠老师傅用尺子量,眼见手摸,凭借经验,确定服装的裁剪和版型,这种我们可以称之为模拟方式,效率和质量难以保证,耗时长,个性化定制的成本高;还有一种是数字方式,就是通过制订一套数据采集手段,由前台的客户代表测量采集用户身形数据,然后将数据传回总部,将结合生产原材料数据,将需求分解为一项一项的生产工艺动作,最后也生产出达到定制化要求服装。当然了,工厂也会聘请资深的老师傅,他们的主要工作不是面对一个个客户的定制化需求,而是去研究更好的生产工艺,对数据和工艺分解进行把控。这种模式下,效率和质量得到保证,效率随着生产线的扩容线性提升,有一批专家队伍不断研究提升工艺能力,定制化生产的成本将得以显著摊薄。从发展趋势看,后者这种数字模式的个性化生产将是未来选择。国策方针是重要影响力。完成了工业自动化过程的德国工业界,在自动化基础上,以工业数据为基础,引入云计算和人工智能技术,提升工业的智能化水平,以满足大批量个性化定制的社会生产需求;美国拥有强大的云计算、互联网及数据处理能力,基于此,提出工业互联网战略,将单个设备、单条生产线、单个工厂的数据联网,通过大数据处理后,在诊断、预测、后服务等方面挖掘工业服务的价值。中国相对于德国、美国而言,在工业自动化、在云计算等领域都处于发展期,因此提出中国制造2025计划,通过工业化和信息化融合发展的方式,将工业化和信息化整体规划,并制定一系列的重点工程和推进计划。2、工业大数据的特点和分类 不管是工业自动化、还是工业智能化(工业4.0)、或者是工业互联网概念,他们的基础是工业数据。随着行业发展,工业企业收集的数据维度不断扩大。主要体现在三个方面:一是时间维度不断延长。经过多年的生产经营,积累下来历年的产品数据、工业数据、原材料数据和生产设备数据;二是数据范围不断扩大。随着企业信息化建设的过程,一方面积累了企业的财务、供应商数据,也通过CRM系统积累了客户数据,通过CAD等积累了研发过程数据,通过摄像头积累了生产安全数据等,另一方面越来越多的外部数据也被收集回来,包括市场数据、社交网络数据、企业舆情数据等;三是数据粒度不断细化。从一款产品到多款、多系列产品使得产品数据不断细化,从单机机床到联网机床,使得数据交互频率大大增强;加工精度从1mm提升到0.2mm,从5分钟每次的统计到每5秒的全程监测,都使得采集到的数据精细度不断提升。以上三个维度最终导致企业所积累的数据量以加速度的方式在增加,构成了工业大数据的集合。不管企业是否承认,这些数据都堆砌在工厂的各个角落,而且在不断增加。再从企业经营的视角来看待这些工业数据。可以按照数据的用途分成三类:第一类是经营性数据,比如财务、资产、人事、供应商基础信息等数据,这些数据在企业信息化建设过程中陆陆续续积累起来,表现了一个工业企业的经营要素和成果。第二类是生产性数据,这部分是围绕企业生产过程中积累的数据,包括原材料、研发、生产工艺、半成品、成品、售后服务等。随着数字机床、自动化生产线、SCADA系统的建设,这些数据也被企业大量记录下来。这些数据是工业生产过程中价值增值的体现,是决定企业差异性的核心所在。第三类是环境类数据,包括布置在机床的设备诊断系统,库房、车间的温湿度数据,以及能耗数据,废水废气的排放等数据。这些数据对工业生产过程中起到约束作用。从目前的数据采用情况看,经营类数据利用率最高,生产性数据和环境类数据相比差距比较大。从未来数据量来说,生产线数据在工业企业数据中的占比将越来越大,环境类数据也将越来越多样化。一般意义上,大数据有具有数据量大、数据种类多、商业价值高、处理速度高,在此基础上,工业大数据还有两大特点。一是准确率高,大数据一般的应用场景是预测,在一般性商业领域,如果预测准确率达到90%已经是很高了,如果是99%就是卓越了。但在工业领域的很多应用场景中,对准确率的要求达到99.9%甚至更高,比如轨道交通自动控制,再比如定制生产,如果把甲乙客户的订单参数搞混了,就会造成经济损失。二是实时性强,工业大数据重要的应用场景是实时监测、实时预警、实时控制。一旦数据的采集、传输和应用等全处理流程耗时过长,就难以在生产过程中发挥价值。3、工业大数据应用案例 企业所积累的数据量以越来越快的速度在增加,很多企业也就顺势将大数据技术引入企业的生产经营中。大数据在工业企业的应用主要体现在三方面:一是基于数据的产品价值挖掘。通过对产品及相关数据进行二次挖掘,创造新价值。日本的科研人员日前设计出一种新型座椅,能够通过分析相关数据识别主人,以此确保汽车的安全。这种座椅装有360个不同类型的感应器,可以收集并分析驾驶者的体重、压力值,甚至坐到座椅上的方式等多种信息,并将它们与车载系统中内置的车主信息进行匹配,以此判断驾驶者是否为车主,从而决定是否开动汽车。实验数据显示,这种车座的识别准确率高达98%。三一公司的挖掘机指数也是如此。通过在线跟踪销售出去的挖掘机的开工、负荷情况,就能了解全国各地基建情况,进而对于宏观经济判断、市场销售布局、金融服务提供调整依据。二是提升服务型生产。提升服务型生产就是增加服务在生产(产品)的价值比重。主要体现在两个方向。一是前向延伸,就是在售前阶段,通过用户参与、个性化设计的方式,吸引、引导和锁定用户。比如红领西服的服装定制,通过精准的量体裁衣,在其他成衣服装规模关店的市场下,能保持每年150%的收入和利润增长,每件衣服的成本仅比成衣高10%。当然了,小米手机也属于这一类。二是后向延伸,通过销售的产品建立客户和厂家的互动,产生持续性价值。苹果手机的硬件配置是标准的,但每个苹果手机用户安装的软件是个性化的,这里面最大的功劳是APPStore。苹果通过销售苹果终端产品只是开始,通过APPStore建立用户和厂商的连接,满足用户个性化需求,提供差异性服务,年创造收入在百亿美金。三是创新商业模式。商业模式创新主要体现在两个方面,一是基于工业大数据,工业企业对外能提供什么样的创新性商业服务;二是在工业大数据背景下,能接受什么样的新型的商业服务。最优的情况是,通过提供创新性商业模式能获得更多的客户,发掘更多的蓝海市场,赢取更多的利润;同时通过接受创新性的工业服务,降低了生产成本、经营风险。比如,GE不销售发动机,而是将发动机租赁给航空公司使用,按照运行时间收取费用,这样GE通过引入大数据技术监测发动机运行状态,通过科学诊断和维护提升发动机使用寿命,获得的经济回报高于发动机销售。在接受服务方面,目前国内外有一批企业提供云服务架构的工业大数据平台。包括海尔收购GE的白电业务的一揽子合作中,就包括GE的Predix工业大数据平台向海尔开放,接入海尔的工厂,提供工业大数据服务。九次方大数据也在联合各省市建立云化的工业大数据平台,向当地的工业企业开放大数据采集、大数据存储、大数据挖掘和应用能力。4、工业大数据的实践指导 工业大数据是企业生产经营的一次重大变革,对于工业化、信息化都还没有完成的工业企业而言,数据化时代又到来了,挑战很大。工业大数据建设,首先是一种思维变革,改变以前以要素竞争为主的工业生产模式,进入到数据和创新竞争为主的新生产时代。其次,正如清华大学王建民教授所言“工业大数据不存在交钥匙工程”,因此,需要企业领导人、管理层、员工和相关人都投身其中,各司其职,才有所成。最后,工业大数据建设抓住两个板子作为突破点。一个是最长的板,也就是梳理产品(工业)竞争力最强的在哪里,继续深挖下面的数据价值,围绕这一块的工业数据构建产品和服务能力;另一个是最短的板,就是影响工业企业发展的痛点在哪里,成本、市场、还是供应链,还是能耗?在数据化时代下,寻找机遇大数据的解决方案。全球公有云市场将超2000亿美元_安防互联

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    目前有70%的企业在云中运行至少一个应用程序,预计未来一年内,这一数字将达到90%。换句话说,在几年内,没有在云计算中开展业务的企业,其发展前景将很难预测。  根据调查机构Gartner公司的研究,到2020年仍然采取“无云”政策的企业将会像目前没有采用互联网的企业那样罕见。而调研机构IDG公司估计,目前有70%的企业在云中运行至少一个应用程序,预计未来一年内,这一数字将达到90%。换句话说,在几年内,没有在云计算中开展业务的企业,其发展前景将很难预测。  尽管一个高效部署的云环境可以带来敏捷性,并节约成本,但是对于每个云来说,都可能有部署环境不能很好匹配的缺点。这就是为什么在概述云策略时需要谨慎行事,避免云环境失败的七大原因:  (1)不考虑所有选项。对于业务的迁移选择一个主要的云计算厂商有很多好处,但许多公司发现自己做决定之前,他们有机会充分探索自己的云选项。一旦做出初始云选择,在供应商之间业务移动就变得越来越困难。因此,在审查云选项时,需要非常彻底,并且需要仔细考虑组织的环境将在未来几年如何演变。鉴于行业正朝着多云方法发展,这一点尤为重要。  (2)内部沟通不畅。云计算决策越来越多地升级到会议室和业务线层面。业务线可以随着在“影子IT”预算的增加,获取自己的云资源。许多组织努力帮助IT团队进行沟通,并有效地传达他们的云战略。因此,高管需要创建一条沟通的渠道,其中运营部门可以提出其业务目标,IT部门可以评估实际满足这些目标所需的资源。  (3)不更新工具包。对于许多IT专业人员来说,向云计算的转变意味着学习更多新的技能,这需要培训,并投入大量的时间和精力。首先,IT专业人员需要了解业务目标和要求,以讨论合适的云服务来采购,部署和管理。IT专业人员现在比以往任何时候都需要了解他们可用的云服务,以及这些服务如何能够帮助他们的组织。  (4)创建安全措施为时已晚。安全始终是企业在迁移到云计算时所面临的的首要问题,在开始迁移到云时就采取安全措施。随着员工的联系变得更加紧密,组织需要采取一切可能的措施来确保他们的数据受到保护。这意味着IT部门从一开始就要拥有应对安全威胁所需的培训和工具。在云计算中共享一个安全策略。企业需要清楚地了解云计算提供商的保护范围以及自己的团队的保护范围。  (5)迁移太快。移动到云计算需要缓慢进行,一段时间内迁移一个业务,所以整个团队感到自信在迁移的每一步的方式。因此,企业应该先迁移最不重要的业务单位,团队可以熟悉部署过程,然后再逐步迁入更多高风险的业务。云迁移需要时间,需要进行扩展。将团队推入云端的组织将使整个云基础架构面临风险。  (6)成本优化不佳。许多组织努力把握云定价模式,但根据估计,仍然有35%的云支出最终被浪费。这是很常见的,因为企业没有充分利用他们的虚拟机,为不再使用的实例支付了费用。这可能导致云计算维护的成本飞涨。迁移到云端并不需要突破预算,但是如果企业在设计云维护策略时不加注意,那么其执行团队的预算将很难通过。  (7)不愿采用新技术。新技术为创新带来了更多的机会。现在,许多IT部门正在研究自动化,机器学习,软件定义的数据中心(SDDC)等可能带来业务的可能性。那些未能充分利用云计算带来的机会的企业将在云计算革命中落伍。如何判断云服务器的好坏_安防互联

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    在刚刚结束的 2017 Google Cloud Next 大会上,开源占据了最后一个主题演讲环节中的中心地位,各技术领导者就他们对 openness 的理念和重要性发表了主题演讲。  Linux 基金会执行董事 Jim Zemlin 在演讲中直接强调了对开源的重视,他认为那些不享用开源共享创新成果的组织“将失败”。Zemlin 说,“开放是科技和商业经济的新规范,人多力量大,所有人一起做事肯定比我们任何一个人单独做要好得多。”  Zemlin 还解释了开源如何改变了科技领域的商业模式,他在 Linux 基金会工作会经常被问到哪些开源项目值得投注,而他的回答是重要的开源项目是那些拥有丰富生态系统的项目。他的演讲 PPT 给出了以下两个标准:  有一个丰富多样的开发者社区,其代码可创造有利于行业和社会的价值。  把部分产出的价值反过来再投资回项目本身。  Zemlin 拿了 Kubernetes 举例,称赞了这个由谷歌开源、正快速成长的项目。他指出,Google 对代码的态度是“有意渗透”,因此不断有代码流入和流出,这使得它们在开源中越来越成功。  这也提出了一个问题,企业/组织到底应该如何开源?  Google 基础设施副总裁 Eric Brewer 认为,公司是不是以开源方式启动的并不重要,重要的是你的创新速度。Brewer 说,Linux 之所以在早期的互联网战争中脱颖而出,一是因为它的开放,二是因为它总在第一时间创新。公司与开源合作应该为了生态系统和社区的价值,而不应该只看到代码的价值。服务器市场再燃战火!AMD Naples破局在即_安防互联

  • 美国服务器品牌哪个好用

    故障影响有多严重 6月27日晚,北京国贸写字楼2座灯火通明。林晓宇疾步往返于运维部与研发部的走廊上,表情有些凝重。一场因阿里云故障引发的突发事件,导致他所在的互联网金融公司几近瘫痪。在运维部工作近一年,林晓宇首次受到公司各层级领导的“关注”。“很多部门的Leader都打电话,问我怎么回事”,面对质疑,林晓宇很是无奈。他回忆说,事发时,业务数据无法读取,交易短暂停滞,客服投诉量激增……运维部和开发部启动了自检,因服务器无法登录及文件存储NAS不能服务,问题也被很快确认:阿里云出了问题。不能坐以待毙!林晓宇所在的运维部启动了应急预案:在线服务失效,转为本地服务的Kubernetes容器集群,结果失效。采取手动更改,对象存储OSS失效,SLS失效……留给他的,只有等待。在等待的过程中,林晓宇一直琢磨:宣传时说“提供99.9%可靠性”,难道我们就是那0.1%?惊魂一小时 根据阿里云官方描述,其在中国公共云市场占有率超过2至5名的总和,目前中国有40%的网站都在阿里云上运营,一半独角兽公司也在使用阿里云。以这个体量计算,即便是那0.1%的用户,因为不明原因“宕机”所产生的焦虑感,也足以在社交网络上掀起轩然大波。 当天下午4点半开始,不断有“阿里云宕机”的消息在微博和微信群中传出。用户们指出,故障原因集中表现在官方网站和控制台无法访问。而当时,阿里云内部人员向新浪科技提供的第一份回应是账户登陆异常,云服务器不受影响,此次故障并非宕机。但官方回应迅速发酵出第二轮不满情绪。大量用户在新浪科技发出的微博下面投诉其他功能也被波及——和林晓宇一样,除了无法登陆之外,OpenSearch失效,ONS失效,NAS失效,OSS失效——简单来说,除了登陆环节异常外,阿里云的多个产品在该时段均无法使用。最终,阿里云在下午发布故障公告,确认了除部分管控功能外,MQ、NAS、OSS等产品的部分功能出现访问异常。此次事故从16点21分至17点30分,时长约一小时。一位用户点评道:中国互联网半壁江山,惊魂整整一小时!半壁江山还是0.1%? 郭宁显然在另外半壁江山里。27日晚高峰,他走出望京的写字楼,挤上地铁,打开手机刷了眼新闻,才知道这天下午阿里云“挂”了。“什么异常都没有。”郭宁目前在一家IT公司负责开发团队,产品均托管在阿里云上,涉及ESC和其他多个云服务。但他向新浪科技表示,自己的产品没有受到任何影响。“网上那些问题一个都没碰到。”实际上,不只是郭宁,新浪科技接触到的多名开发人员中,大多数都和郭宁一样,在宕机期间内毫无感觉。而唱吧、e代驾等使用阿里云的移动互联网应用,也几乎没有发出过抱怨的声音。不过,对于那些“惊喜”一小时的用户来说,麻烦是切切实实的存在。据新浪科技不完全统计,此次事故受影响的范围十分广泛,包括电商、互金、通讯语音及教育行业等。阿里云客服人员表示,“此次属于大面积故障,基本上平台大部分业务全挂了”,但具体影响范围及用户数量无法确定。更麻烦的还在后面。林晓宇说,虽然故障后来得到了排除,但部门需要进行业务数据修复,这无疑增加了工作量。一家从事电商业务的员工告诉新浪科技,当天正进行用户拉新活动,注册短信接口全部失效,导致新增量在一两小时内为零,“老板不会关心服务器异常,他只会认为是我们工作没做到位”。一个bug引发的惨案 次日凌晨,阿里云发布了故障原因说明:工程师团队在上线一个自动化运维新功能中,执行了一项变更验证操作。这一功能在测试环境验证中并未发生问题,上线到自动化运维系统后,触发了一个未知代码bug,错误代码禁用了部分内部IP,导致部分产品访问链路不通。后续人工介入后,工程师团队快速定位问题进行了恢复。新浪科技曾向阿里云方面询问具体的bug触发原因,但对方拒绝回答。各种段子一般的推测加入了下一轮传播。其中流传最广的一个版本是:刚刚招了两个实习生——误删了登陆服务。“实习生误删登陆服务之说,应该是不存在的。”IT领域自媒体“Linux高薪集训营“引用了原美团点评运维架构师及马哥教育联合创始人张sir的解读,“一方面,大型互联网公司尤其是阿里云这样的公司,对工程师权限有着极为严格的控制,因为阿里云数十万台服务器,支撑了全国各行各业千亿以上规模的线上业务,不可能让实习生不熟悉的情况下,给予过高的管理权限。这是极其不专业的做法。”张Sir从阿里巴巴内部得知,这次故障影响了整个阿里巴巴集团,其中包括阿里云、蚂蚁金服、天猫、飞猪、优酷等事业群,其中阿里云的故障等级为S1。在阿里巴巴的线上业务故障级别中,对S1的定义是:核心业务重要功能不可用,影响部分用户,造成一定损失。“故障的严重程度是非常高的,整个阿里集团的核心业务,以及依托阿里云的公司,很多都受到了影响。”张Sir表示。不过,新浪科技发现,天猫、支付宝、飞猪、优酷等相关产品的访问当天并未受到影响。至于具体原因,是一个核心应用请求虚拟IP地址(Virtual IP Address VIP)列表的时候得到了空列表,导致几千个VIP不可用,进而影响到了整个集团的业务。“VIP是集群业务的入口,通过一个VIP的地址,可以实现一组业务的访问。如果数千个VIP被禁用了,可能后端上万台的服务、应用、数据库等将直接无法访问。”张Sir解释。这也符合阿里云的官方解释:“本次故障测试通过了,在生产环境触发了一个未知bug。”对此,阿里云方面不予置评。“鸡蛋不能放在一个篮子里” 实际上,云服务宕机波及大量互联网应用并不罕见。去年2月28日,云计算鼻祖亚马逊AWS的云存储团队在调试时错输了一条指令,意外移除了大量服务器,导致进出AWS东一服务区基础设施的流量瞬间消失,停机长达3小时之久。由于AWS在美国市场处于领先地位,包括Adobe、Airbnb、Github、纳斯达克、Netflix、Slack、通用电气、Quora等知名科技公司均被殃及。根据外媒估算,此次宕机造成了最高数千万美元的损失。“鸡蛋不能放在同一个篮子里,就是这个道理。” 中国平安运维部负责人在接受新浪科技采访时指出,云服务是把“双刃剑”,一方面,的确为众多企业、尤其是中小企业带来了便利,但在发生问题时,给企业带来的影响和损失也是巨大的。该负责人称,因行业不同,影响及损失有所区分。例如电商企业,一旦发生云计算事故,直接影响到销售额,同时供应商的利益可能会受到牵连,还有潜在的企业诚信等问题。从用户层面看,因为故障会导致即时信息无法获取,降低体验感。而对于那些以网络进行交易的用户来说,损失将更大。同样是去年,纳斯达克的报价传输系统发送的测试数据在7月份被第三方机构不当使用,出现重大错误。谷歌、苹果、亚马逊一度出现不合理的股价暴跌,其中亚马逊暴跌了87%。而在2013年,纳斯达克就出现过类似错误,并导致当天停盘长达三小时。“很多大企业都会分散选择云服务商”,该负责人表示,一般情况下,小型企业受限于资金或人员等因素,可能会将所有服务放在同一品牌的云服务上。而多数中型企业,会选择多个厂商同时服务。但是,不同厂商间的产品属性存在差异化,可能会导致数据无法同步等情况出现。信誉如何用赔偿解决? 几年前,阿里云曾推出100倍故障赔偿,即由于阿里云故障导致产品无法正常使用的情况,阿里云将提供100倍的故障时间赔偿。但阿里云相关负责人向新浪科技表示,赔偿问题将按照相关服务保障条款进行处理。“必须要有详细的清单”,客服人员表示,根据业务损失情况,法务部人员和业务专员会进行核查,核查无误会进行赔偿。新浪科技查询了阿里云的产品及服务协议规定,按照目前的规定,包月服务和资源包服务发生故障,赔偿总额不会超过服务器内故障涉及服务费用的总额。如果时按量付费,赔偿总额不会超过过去12个月,故障涉及服务的已缴纳费用总额。但对于那些经历了宕机痛苦的阿里云用户们来说,赔偿与否已经不是当下最重要的问题了。曾经,阿里云因为“靠谱”被广大网友呼吁站出来帮铁总解决12306订票难的问题,但此刻,林晓宇不由地开始怀疑阿里云是否真正可靠。Facebook再曝数据丑闻:1.2亿用户数据面临泄露风险_安防互联

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    近期,苹果、腾讯、阿里等一众巨头们不约而同的做了一件相同的事情——建立数据中心。国外的公司想要在中国分一杯羹,而国内的公司则纷纷开始爬墙出国。数据中心是什么?为什么要撒钱建数据中心?总的来说,数据中心是企业的业务系统与数据资源进行集中、集成、共享、分析的场地、工具、流程等的有机组合。从应用层面看,包括业务系统、基于数据仓库的分析系统;从数据层面看,包括操作型数据和分析型数据以及数据与数据的整合;从基础设施层面看,包括服务器、网络、存储和整体IT运行维护服务。通常,企业建立数据中心有两种情况,一种是为自己的业务服务,比如说苹果,苹果在7月12日上午宣布将在贵州建立数据中心,官方声明中解释道,这一做法的主要目的是为了改善iCould用户体验、提高服务的速度和可靠性。另一是为了租给其他企业用。亿欧在这里列举了全球几大巨头在“外租”数据中心方面的情况,包括整体概况、布局、以及今年发生的大事件。亚马逊 7月28日,亚马逊发布了2017年第二季度的财务报告,报告中显示,亚马逊云服务(AWS)仍然是亚马逊的金牌业务,已经持续在过去的几个季度中为亚马逊带来巨额的收入与利润增长。AWS目前每年能为亚马逊带来超过100亿的收入,并且拥有亚马逊业务中最高的边际量。同时,AWS的发展仍然处于十分健康的状态。相比16年第二季度,AWS的收入增长了42%,虽然比不上16年58%的增长,这样的增长率也是相当惊人了。专家预计在未来的一段时间,AWS仍将成为亚马逊收入与利润增长的主要驱动力。据亚马逊网络服务(AWS)CEO安迪。杰西说,随着时机的成熟,未来自建数据中心的公司将会越来越少,这就意味着计算将转向云端。亚马逊建“银行”,各个公司将自己的数据“存入”,从财报来看,这项业务已经和零售同等地位了。亚马逊AWS公司目前在全球16个区域拥有并运营43个可用性区域,在各地建设的数据中心将为云服务提供支持。大事件:日前,AWS刚刚宣布在印度的首批数据中心已经投入运营,AWS目前在印度建设的数据中心共有2个,都位于孟买。谷歌 谷歌在过去十几年里一直坚持建立自己的数据中心,作为搜索巨头,数据中心对其的重要性不言而喻。不过谷歌并非独享这些数据中心,也会向其他公司出租空间。根据最新报告,谷歌是仅次于亚马逊和微软的云计算服务提供商。不过谷歌的云服务正在追赶亚马逊和微软,自2006年谷歌建立自己的数据中心以来,谷歌在互联网基础设施方面的投资已经超过210亿美元。而在最近的几个季度,每个季度的投资甚至都超过了10亿美元。这其中的主要原因是之前谷歌推出了一个数据中心的全球性扩展计划。大事件:据悉,今年9月初,谷歌将会从挪威获得风电。谷歌已经与风电场签署为期12年的协议,100%购买工厂的所有电力。谷歌在欧洲设有4个数据中心,分别位于芬兰、比利时、荷兰、爱尔兰,Tellenes的风电将会提供给一个或者几个数据中心使用。微软 2009年7月,微软在都柏林推出了一个号称是微软美国境外规模最大的数据中心。同月,微软芝加哥数据中心开张。在一期工程中,第一层最多可容纳56个集装箱,每个集装箱可存放1800至2500台服务器。建立这两座新的数据中心,是为了支持微软的互联网服务,包括Azure托管服务以及最近上路的bing搜索引擎。除以上两个数据中心,还包括华盛顿昆西数据中心以及德克萨斯数据中心。今年年初,微软研究员工程师提议微软应该将它的服务器放置在水下,据分析,这种策略是合理的,不仅可以降低昂贵的冷却成本,还可以减少建造成本。大事件:微软计划明年在非洲开设两个大型数据中心,从而将科技巨头之间围绕云计算业务的竞争扩展到非洲。这两个数据中心分别设在约翰内斯堡和开普敦。微软的企业业务副总裁Julia White表示,该公司认为非洲的科技市场是一个十分成熟的机会。微软在非洲市场的云计算客户包括南非标准银行和南非国家信息技术局。IBM IBM的全球云网络包括区域市场的云数据中心,客户可以在本地运行其数据和应用程序,以满足性能和监管需求。分布在全球19个国家和6个区域的数据中心,有超过55个云数据中心。据了解,IBM的云收入在第一季度增长了33%,云在过去12个月营收为146亿美元。IBM云计算基础架构总经理John Considine在一次发言中提到,新数据中心是IBM“2017年扩大全球云数据中心战略主要投资”的一部分,目前,IBM已经与许多公共机构合作,这使得它在销售方面处于领先地位。不过,纵观全局,该公司仍然落后于亚马逊网络服务公司和微软公司的Azure.大事件:据美国CNBC消息,6月7日,Facebook旗下消息服务WhatsApp计划放弃使用IBM的云服务,转而使用Facebook自家数据中心。据了解,WhatsApp在全球范围内拥有约12亿用户,是IBM公共云业务的前五大客户。阿里巴巴 据悉,阿里云是国内最大的公共云计算服务商,正在全球范围内积极布局。2014年12月,阿里在香港的数据中心建成落地,通过香港数据中心,阿里云可为香港、东南亚乃至全球用户提供云计算服务。据媒体援引国际知名调研机构Gartner报告,2017年全球云计算IaaS魔力象限中首次出现中国云计算服务商,阿里云一步跻身全球前四名,排在阿里云前面的是AWS、微软和Google. 在国内,阿里的数据中心主要都在南方浙江等地,杭州的数据中心最密集。虽然阿里在北京上海也有分公司,但拥有的都是本地公司的小数据中心。大事件:今年6月10日,阿里云宣布将在印度和印度尼西亚建立数据中心,至此,阿里云已经在全球14个地域部署了200多个数据中心,通过自主研发的飞天操作系统,为全球数十亿用户提供计算支持。腾讯 同阿里相同,腾讯建立海外数据中心也是在2014年,但是快速布局却是在2016年。海外数据中心部署区域上,腾讯云数据中心部署的16个地域,10个属于共建模式覆盖地域。阿里云则覆盖7个地域,具体是否有类似腾讯云的共建数据中心,尚不清楚。两家最大的差异在于,阿里云未在腾讯云已有的南美洲圣保罗、欧洲莫斯科及印度孟买等地建设数据中心,腾讯云未在阿里云已建的中东迪拜建立数据中心。 注:由于香港不需颁发牌照,与大陆模式不同,所以这里海外可用区将香港概括在内。人工智能和云计算让芯片业洗牌,英特尔成了最大输家_安防互联

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    Datacenter Dynamics今年为DCD奖项推出了一个新类别:我们要求读者选择“地球上最极端的互联网数据中心”。唯一的问题是,一些主要竞争者不想得到这个奖项。这似乎是一个不错的奖项类别。我们已经覆盖了许多设施,能够从崎岖不平或无法到达的地方提供可靠的服务,包括地下深处、山顶甚至太空。他们肯定会为自己的成就感到骄傲,对吧?极端可靠性 事实证明,也许不是。我们认为其中一个真正值得这个奖项的领跑者可能是Natick项目,微软现在已经在海底冰冷的还睡中放置了两个独立的数据中心。在美国海岸进行的一次测试,现在位于苏格兰北部奥克尼海岸外的一个12机架气缸,已经从气缸内提供了Azure服务,该气缸必须在高压下排出盐水。他们不仅必须继续运行,而且必须在没有任何动手维护的情况下继续运行——为了进入容器内部,必须将其拖到水面上。令我们惊讶的是,Natick项目负责人本ⷥᧉ𙥋’拒绝参加极限数据中心奖,并告诉我们:“我们认为Natick项目并不是极端的。” 他走得更远了。他说,在海洋中放置一个数据中心是“极端的反面”。在他看来,Natick的海底环境非常完美,可以提供持续的冷却,并且为服务器提供密封、低湿度、无氧的环境,保护他们免受EMP事件、腐蚀和火灾的影响。也许这并不奇怪。“极端”一词意味着风险,而陆地或海上的数据中心运营商则不希望与之发生任何关联。9月早些时候,Azure的大部分地区都倒下了,因为暴风雨造成了德克萨斯州电网的不规则现象,导致微软一个正常的地面数据中心关闭。这对Azure的声誉产生了很大的影响。几年之后,在几次令人讨厌的中断后,它已经恢复了很多。没有客户希望将数据放在存在风险感的地方。对某些人来说,“极端”这个词不可避免地会产生这种感觉。当然,其他人对此的看法不同,我们也不乏激动人心的竞争者。但这让我想起了几年前我作为凡尔纳全球的客人首次访问冰岛。这次访问采取了一些强大的工程项目,旨在让我们了解冰岛的技术技能和迅速增长(和廉价)的绿色能源供应。我们小心翼翼地绕过一座巨大的地热能发电厂,那里蒸汽过热,发出嘶嘶声,我们戴着硬帽子爬过地下水电设施的滴水洞穴。我们还参观了一个狩猎小屋和一艘维京战舰。 这一系列的极端情况完全不同于我曾经访问的任何其他数据中心。我们的最后一站是一个前北约空军基地,用于轰炸机加油和监控冷战通信,但现在是凡尔纳的家。在那个匿名的前军用机库内,我准备好看到任何东西。当然,我得到的是一个令人扫兴的消息,正好是针对厌恶风险的数据中心客户的。机库内部是一个较小的结构。当我们进入时,我发现我站在高高的地板上,在一个灯火通明、嗡嗡作响的IT空间里,周围是非常熟悉的机架和热通道收容。“正如你所看到的,”我们的向导说,“除了地理位置的好处之外,这个数据中心与其他数据中心没有什么不同。”国庆长假来啦!智能化运维管理帮您轻松休假_安防互联

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    企业选择合适的数据中心,是企业重大事项的决策之一。一个合适的数据中心选择将会对业务的运行产生极其重大的影响。U智充分了解这其中所涉及的相关的知识,整理出下面的五个方面的考虑因素,相信可以帮助到一个企业明智地选择数据中心。 1 可靠性因素一旦企业发生计划外的数据中心停电事故所造成的损失代价或将会是极其惨痛的。那么即使仅仅一分钟的停机中断也会构成大问题。所以,Tier IV级数据中心是最为强大的选择,较之Tiers I级至III级数据中心(Tier I数据中心是最简单的服务于小型企业的数据中心),Tier IV级数据中心也不容易出现故障。如果企业希望确保所有关键资源的100%的可靠性和正常运行时间,请务必在选择数据中心时牢记这一规模要点。2 地理位置因素我们都知道,地理位置因素是我们在购置房产,选择新家时最为关键的考虑要素。而这一要素对于数据中心的房产也同样适用。数据中心的设施也是相当重要的,因为其可以提供额外的安全性,并进一步保护您企业的业务和重要的数据免受人为或自然灾害的侵害。所以地址位置因素就显得尤为重要。3 可扩展性对企业而言,一处数据中心现在可能看起来很好,但其是否能够在未来几年充分满足贵公司的业务需求吗?您肯定希望所选择的数据中心能够与企业一起成长,提供不同级别的灵活性,以满足不断变化的需求——从额外的空间到电力甚至网络连接。4 网络连接一些数据中心设施可能被限制在只有一家或几家网络运营商。故而我们建议您企业寻找一家运营商中立的数据中心,可以让您的企业访问全球多家网络运营商。运营商中立的数据中心允许您直接连接到最适合您业务运营的网络提供商。 此外,请务必记住,拥有庞大而多样化的海底电缆网络的数据中心可以为您的业务增加网络连接性,并为网络提供商提供更多种类的可用服务。5 安全性 数据中心的安全性和可访问性也是企业在考虑选择数据中心的一大因素。如果可以的话,请考虑一处在当地有提供数据保护立法的数据中心,这样可以使数据中心的隐私保护得到保障。亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云格局有何不同?_安防互联

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    迄今为止,影响数据中心规划和发挥作用的界限通常是明确和一致的,其服务区域通常最多只能扩展到150英里的地方。而在数据中心内部,计算和存储设备等资源以及连接数据中心和访问网络的链路都是基于可预测的流量负载设计的。这在多租户数据中心(MTDC)中尤其如此,因为多租户数据中心的物理位置通常由其租户的延迟要求决定。例如,靠近证券交易所的多租户数据中心(MTDC)对那些需要低延迟访问用户具有更高的价值。用户的位置通常决定网络的边缘,而数据中心所在的位置更多地取决于网络延迟。而如今天,这种事情正在发生改变。随着5G和物联网的部署正开始加速,这使得需要超可靠的低延迟(URLL)性能的应用程序有了新的发展趋势。其中的一个影响是数据中心的服务区域日趋变小,这使得数据中心越来越接近网络边缘。如今,数据中心和边缘计算二者的界限甚至角色已经开始模糊。当然,这并不是一种全新的趋势。多年来,内容提供商已在其用户附近部署了越来越多的资源,以支持内容缓存,从而减少了延迟,节省更多成本。但是现在,其他类型的网络正在寻求强大的用例,并且正在做同样的事情。多租户数据中心(MTDC)必须找到一种重新定位自己的方法,虽然一些数据中心运营商网络因收入下降而陷入困境,但却在不断增加的基于边缘计算的部署中找到了新的机会。超可靠和低延迟成为容量问题 物联网的延迟要求以及数十亿台物联网设备产生的大量数据进一步推动了这一概念的发展。换句话说,增加容量至关重要。但是,可以部署的光纤数量是有限的,因此运营商必须考虑其他增加带宽的方法。波分复用(WDM)可能是一个难题,另一个问题是必须缩减数据传输的距离。还有许多缩短数据传输路径的策略。从网络设计的角度来看,运营商将需要继续增加“东西”(本地)流量,而不是依赖于在数据中心和边缘计算之间来回往返较长的“南北”流量。这也将需要更多的并行链接来满足更高的可靠性要求。最重要的是,网络将需要继续构建其基于边缘计算的资源,以便在本地使用更多数据。这不仅使它们能够满足超可靠、低延迟(URLL)的要求,而且可以成为节省带宽的有效策略。数据中心与云计算集成应用 边缘计算服务将由高度连接的小型设施提供所有这些都会影响多租户数据中心(MTDC)的设计,并在一定程度上影响其发挥的作用。随着网络服务区域的缩减,与传统多租户数据中心(MTDC)解决方案相比,部署在边缘的资源将能够更好地满足性能要求。此外,而更低成本、更小的占地面积、更小服务区域的要求将会进一步挑战现有的多租户数据中心(MTDC)业务发展。随着运营商和内容服务提供商不得不适应这种新环境,云计算将扮演关键角色。云计算服务提供商主要提供大型云平台,而规模较小的云计算实例在边缘计算中占主导地位。其主要挑战将是在许多地理位置上扩展分布式云计算结构,同时保持提供服务自动化和维持安全性控制。虽然边缘计算和核心数据中心之间传输的数据流量类型将会发生变化,但对现有软件和控制系统影响不大。基础设施(尤其是光纤数量)需要增加和改变,边缘计算到核心流量将推动对更多以太网的需求。随着不断发展的更高密度光缆和网络设备解决方案能够满足这些要求,光纤将成为成功的关键。长途大容量选项以及波分复用应用(例如粗波分复用和密集波分复用)对于带宽提升也起到重要作用。需要注意的是,下一代网络不会从头开始创建。通信运营商将根据自己的情况进行调整,从而构成多供应商的混合系统,这些系统融合了新的和现有的组件。但构建其基础设施将是复杂的,如何正确实施是一项艰巨的任务。但是如果做得好,可以构建一个更高效、更简化的网络,并且可以不断成长以满足用户更多的需求。微软发布Q1财报:智能云业务营收108.5亿美元,同比增长27%_安防互联