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征途sf高防服务器

无论物联网,工业4.0,还是工业互联网,其特点都是一致的,这些概念都是在云计算技术突破后发展起来的。云计算对产业结构的影响,相当于流水线的发明对产业结构的影响。 云计算促进社会分工 总结人类历史每一次重大进步,大部分是通过新工具的使用促进社会分工,提升了效率。人类历史上的三次社会大分工:农业与畜牧业的分工、手工业与农业的分工、商人的出现,分别代表着三个重要阶段。瓦特发明蒸汽机,促进了工业与农业的分工;流水线的发明促进了工业企业内的分工,提升了工业效率,经济以工业为主,属于工业文明。而随着计算机的发明,促进了服务业与工业的分工;云计算的发明,则促进了以信息为主的行业内的分工,提升了服务业效率。云计算早期以IaaS为核心,IaaS是Infrastructure as a Service的缩写,是基础设施即服务,是将计算能力、存储能力等计算的基础设施以租赁服务的形式提供给用户。有了IaaS,企业就不需要自己建立计算中心(机房),不需要硬件运维团队,只需要使用IaaS服务商提供的服务,而专注于软件管理。一些硬件管理、通用的软件功能会以PaaS的形式提供服务,PaaS是Platform as a Service的缩写,是平台即服务,将对硬件调用,资源分配,开发工具,软件运行环境等功能以服务的形式提供给用户,有了PaaS,企业就不需要购买平台软件,工具软件,也不需要平台管理员,工具软件维护团队,只需要使用PaaS供应商提供的服务,而专注于企业专业领域的软件管理。未来软件也可以按需使用,比如只是偶尔使用一次的软件,就不需要购买软件,而是通过SaaS服务的形式,按使用付费。SaaS是Software as a Service的缩写,是软件即服务,未来的软件将以服务的形式提供给用户。有了云计算,将计算机系统维护的功能从企业内分离出来,促进了社会分工。云计算促进向服务转型 云计算以三种形式提供服务:IaaS,PaaS和SaaS。分别是基础设施即服务,平台即服务和软件即服务。从这三层架构的名字看,云计算将与计算机系统相关的功能以服务的形式提供给用户,是计算机系统相关功能的服务化。IaaS是计算基础设施的服务化;PaaS是计算系统的平台功能的服务化,SaaS是软件的服务化。对于人类基础生活相关的产品,都已经实现了服务化:基于统一管理的基础设施,以服务的形式提供给用户。比如早期的水电,是自来水公司,电网公司管理水网、电网,水电通过水网、电网到每家每户,极大的方便了人们的生活。现在大城市已经实现了煤气到家,还有一些中小城市在普及煤气到家。通讯的网络、有线电视的网络已经普及了。云计算实际上是计算能力基于统一管理的基础实施,以服务的形式提供给用户的一种形式。未来随着物联网的完善,物联网的PaaS平台,会将会有更多类型的物理设施统一管理,以服务的形式提供给用户。比如前几年非常流行的共享单车,就是由物联网PaaS平台统一管理单车,以服务的形式提供给用户使用。比如重型机械行业,由平台管理设备,租赁服务的形式提供服务的模式已经非常成熟。未来自动驾驶普及,汽车是否可以租赁?未来的生产设备是否可以以服务的形式?笔者认为,未来所有的工具类的产品,都可能基于物联网技术,由统一平台管理运营,以服务的形式为用户使用。云计算实现脑力劳动的分工 云计算一方面会促进向服务转型,更多的工具制造企业会转型为服务业;而服务业内也会分工。服务业的瓶颈将会是专家的个性化服务,而专家的经验将会是稀缺资源。如何将专家的服务能力规模化?基于云计算的人工智能技术,将会促进脑力劳动的分工。现在赋能是所有产业认可的一个趋势,赋能是人的脑力劳动分工的另外一个说法:基于云计算的人工智能,学习专家的经验,学习人类处理的模式,通过长期的学习,具有甚至超越了领域专家具有的能力,将这些能力以工具的形式让更多人利用这个工具,具有了行业能力(赋能)。有了脑力劳动的分工,会促进行业效率的提升,引发整个社会的变革。我将这种变革称为服务业革命,而革命带来的新的文明我称为服务业文明。服务业文明的特征与现在提到的数字经济非常类似。所以笔者将云计算对于服务业文明的地位,等同于流水线对于工业文明的地位。云计算技术对人类社会的影响,将会是十分巨大的。市场需求推动数据中心互连技术发展_安防互联

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    译者按:各种虚拟机技术开启了云计算时代;而 Docker,作为下一代虚拟化技术,正在改变我们开发、测试、部署应用的方式。那虚拟机与Docker究竟有何不同呢?  为了保证可读性,本文采用意译而非直译。另外,本文版权归原作者所有,翻译仅用于学习。  首先,大家需要明确一点, Docker容器 不是 虚拟机 。  2014年,当我第一次接触Docker的时候,我把它比做一种轻量级的虚拟机。这样做无可厚非,因为Docker最初的成功秘诀,正是它比虚拟机更节省内存,启动更快。Docker不停地给大家宣传,”虚拟机需要数分钟启动,而Docker容器只需要50毫秒”。  然而, Docker容器 并非 虚拟机 ,我们不妨来比较一下它们。  理解虚拟机  使用 虚拟机 运行多个相互隔离的应用时,如下图:  虚拟机与Docker有何不同?  从下到上理解上图:  基础设施(Infrastructure) 。它可以是你的 个人电脑 ,数据中心的 服务器 ,或者是 云主机 。  主操作系统(Host Operating System) 。你的个人电脑之上,运行的可能是 MacOS , Windows 或者某个 Linux 发行版。  虚拟机管理系统(Hypervisor) 。利用Hypervisor,可以在 主操作系统 之上运行多个不同的 从操作系统 。类型1的Hypervisor有支持MacOS的 HyperKit ,支持Windows的 Hyper-V 以及支持Linux的 KVM 。类型2的Hypervisor有VirtualBox和VMWare。  从操作系统(Guest Operating System) 。假设你需要运行3个相互隔离的应用,则需要使用Hypervisor启动3个 从操作系统 ,也就是3个 虚拟机 。这些虚拟机都非常大,也许有700MB,这就意味着它们将占用2.1GB的磁盘空间。更糟糕的是,它们还会消耗很多CPU和内存。  各种依赖 。每一个 从操作系统 都需要安装许多依赖。如果你的的应用需要连接PostgreSQL的话,则需要安装 libpq-dev ;如果你使用Ruby的话,应该需要安装gems;如果使用其他编程语言,比如Python或者Node.js,都会需要安装对应的依赖库。  应用 。安装依赖之后,就可以在各个 从操作系统 分别运行应用了,这样各个应用就是相互隔离的。  理解Docker容器  使用 Docker容器 运行多个相互隔离的应用时,如下图:  虚拟机与Docker有何不同?  不难发现,相比于 虚拟机 , Docker 要简洁很多。因为我们不需要运行一个臃肿的 从操作系统 了。  从下到上理解上图:  基础设施(Infrastructure) 。  主操作系统(Host Operating System) 。所有主流的Linux发行版都可以运行Docker。对于MacOS和Windows,也有一些办法”运行”Docker。  Docker守护进程(Docker Daemon) 。Docker守护进程取代了Hypervisor,它是运行在操作系统之上的后台进程,负责管理Docker容器。  各种依赖 。对于Docker,应用的所有依赖都打包在 Docker镜像 中, Docker容器 是基于 Docker镜像 创建的。  应用 。应用的源代码与它的依赖都打包在 Docker镜像 中,不同的应用需要不同的 Docker镜像 。不同的应用运行在不同的 Docker容器 中,它们是相互隔离的。  对比虚拟机与Docker  Docker守护进程可以直接与 主操作系统 进行通信,为各个 Docker容器 分配资源;它还可以将容器与 主操作系统 隔离,并将各个容器互相隔离。 虚拟机 启动需要数分钟,而 Docker容器 可以在数毫秒内启动。由于没有臃肿的 从操作系统 ,Docker可以节省大量的磁盘空间以及其他系统资源。  说了这么多Docker的优势,大家也没有必要完全否定 虚拟机 技术,因为两者有不同的使用场景。 虚拟机 更擅长于彻底隔离整个运行环境。例如,云服务提供商通常采用虚拟机技术隔离不同的用户。而 Docker 通常用于隔离不同的应用,例如 前端 , 后端 以及 数据库 。  如果你对Docker感兴趣的话,不妨学习一下 Dive Into Docker course 。AMD宣布于6月20日发布EPYC服务器CPU_安防互联

    当地时间2日 ,日本NTT通信公司就公司内部服务器遭受网络攻击问题称,追加调查中新发现可能有271家企业的施工信息等外露。另悉,日本自卫队和海上保安厅的相关信息也可能泄露。出于保密原因,NTT表示不公布具体的公司名。目前确定,271家企业中有83家已查明经由海外服务器非法访问,而发生信息泄露。据称,此外还新发现188家企业可能因为员工私人终端途径的非法访问,导致了信息外露。据共同社消息,5月底,NTT公布有621家企业可能发生信息外露,加上此次新发现的情况,因NTT通信服务漏洞而导致信息泄露的企业总数达892家。2020年受欢迎的6种编程语言_安防互联

    人们需要了解云计算工具和服务的优点和缺点,可以帮助其管理混合云和多云环境。 企业开展业务可以采用一个云平台,但采用两个或更多的云平台更好。多云的爆炸式增长凸显了管理工具的需求,以解决跨越云计算服务和架构的工作负载所造成的日益复杂的问题。事实上,据调研机构Gartner公司预测,到2021年,多云管理软件产品的数量将增加一倍以上,达到30种。与大多数云平台一样,多云管理并不完全符合一个普遍接受的定义,因此产生了很多产品特性集。尽管如此,大多数与云计算无关的管理软件供应商达到了基本一致,即使他们采取了不同的途径,往往是通过收购和同化来实现。多云管理工具的典型特性 最全面的云计算管理软件产品包含五类功能:应用程序和单个虚拟机的自动化和编排; 安全性,包括身份管理和数据保护/加密; 政策治理和合规性,包括审计和服务等级协议(SLA)指标; 对基础设施(计算实例、存储、网络)和应用程序的性能进行监控; 通过资源优化和账单估算进行成本管理。Gartner公司在此定义的云管理平台上增加了服务请求、云计算清单以及多云迁移和备份,尽管许多公司已经拥有适当的系统来提供这些功能。多云管理的另一个分支是基础设施即代码,这是基础设施自动化和配置的一种形式。它并没有试图解决云治理的整个范围,但是可编程、版本控制的基础设施对于那些采用DevOps和端到端自动化方法(如CI/CD)的组织来说非常重要。以下是构成多云管理市场的一些供应商和工具的高层细分,其中包括整体管理供应商、IT服务管理(ITSM)工具和基础设施即代码选项。多云管理提供商提供的多云管理平台 多云管理供应商将继续扩展其功能,以提供最广泛的工具。尽管每个供应商都有其优点和缺点,但它们通常可以提供对企业分布式资源的集中视图。以下是这个领域一些著名的供应商提供的多云管理平台。(1)CloudBolt广泛支持云计算环境和管理程序。它自动将原有安装导入和重新部署到云中。CloudBolt包括用于云计算资源和成本管理的模块。它通过无代理技术工作,这可以简化资源蓝图到多个不同云计算环境的部署。局限性:CloudBolt是用户安装的软件,而不是SaaS产品,并且缺少对资源监视或优化的内置支持,因此用户必须与支持的合作伙伴集成才能实现这些功能。(2)Embotics可与公共云和私有云资源一起使用。它包括自动化模板、云计算费用报告和预算,中央资源目录中的自助服务部署、任务批准工作流以及策略合规性审核。局限性:Embotics缺乏集成的监视功能,一些用户抱怨其用户界面(UI)令人困惑。此外,该公司正在将其平台迁移到新的REST API,用户表示该API不支持某些功能。(3)Flexera是一个比较成熟的多云管理平台,其功能集包括服务编排、策略实施和使用控制以及成本优化和预算。它具有广泛的受支持云计算提供商列表。局限性:RightScale仅限于SaaS,最初是针对以云计算为中心的业务,而没有为大型企业提供本地服务。此外,与对快速发展的企业进行的收购一样,与母公司进行整合并规范产品(在这种情况下为Flexera公司的软件资产管理产品)也存在越来越大的困难,这可能会分散实施其他计划的注意力。另一个潜在的缺点是用户可能需要专业服务来实现平台的更复杂功能,例如多云网关设备。(4)CloudSimple于2019年11月被谷歌公司收购,为用户提供安全专用的环境,以在公共云中迁移和运行VMware工作负载,其中包括要求苛刻的企业工作负载,例如数据库支持的应用程序和高I/O应用程序。它以本机方式运行整个VMware堆栈,其中包括vSphere/vCenter、vSAN和NSX-T,并具有用于所有部署的统一管理控制台。局限性:到目前为止,CloudSimple仅支持Microsoft Azure和谷歌云平台(GCP)、AWS上的VMware Cloud提供等效的功能,并且只管理VMware环境,而不管理本机云计算资源。尽管谷歌公司可以承担更多的资源,但与RightScale和Flexera一样,存在集成风险。(5)Hypergrid使用具有超过4亿个基准数据点的预测分析引擎来优化云计算成本和资源决策。该产品涵盖针对虚拟机和容器环境的云计算成本管理、优化和预算,以及安全性和策略合规性监视。它还在定义的策略内提供自助服务设置。局限性:实例计划、应用程序成本建模和资源清单等某些功能仅适用于AWS公共云,因此可能无法满足某些企业的多云管理需求。Hypergrid的最新版本于2018年发布,结合了Gridstore和DCHQ的硬件和软件,后者于2016年合并组建了该公司。(6)Morpheus Data提供了一套全面的功能集,其中包含用于自动和自助资源调配、资源配置、监视和事件管理、工作负载扩展、策略遵从性和报告的模块。它拥有覆盖十几个平台的广泛的多云支持,以及与自动化、备份、身份和访问管理、ITSM、监控、网络和安全提供商集成的大型第三方生态系统。局限性:Morpheus只是本地设备,除了通过第三方托管服务提供商提供的服务之外,没有SaaS选项。而且,其成本管理和优化功能不如某些竞争对手的产品强大。此外,众多的集成和设置选项意味着具有现有工具的组织必须进行一些部署后的集成测试,这可能需要专业的服务。(7)Nutanix Xi Beam产品是从该公司于2018年收购Minjar及其Botmetric服务演变而来,该服务用于云计算成本管理、控制和工作负载可视性。Beam监控云资源的消耗,其中包括用于消耗、成本控制、开销策略和优化的模块。局限性:与其他多云管理选项不同,Beam不包括基础设施或其他云计算服务管理,尽管其他Nutanix产品也包括。它优化了配置和成本,但不是一个完整的工作负载管理系统。Nutanix公司的产品组合是脱节和混乱的,与云计算和容器服务的传统虚拟机环境的产品似乎没有在单一控制台下集成或统一。(8)Scalr公司提供了一套丰富的成本管理和优化功能,特别擅长控制虚拟环境中的资源扩展。它包括从定义的服务目录中通过策略引擎提供的自助服务,以实施对资源供应和使用的控制。该平台包括一个现代直观的GUI。Scalr公司还以其可扩展到大量的用户而闻名。局限性:对VMware环境的支持还相对不成熟,与其他受支持的平台相比,存在一些潜在的功能差距。用户必须通过第三方集成来补充其有限的监视功能集。(9)VMware是现代x86虚拟化的先驱,现已将其管理堆栈扩展到包括云计算部署。vRealize套件具有适用于VMware环境的中央管理控制台,而不受部署平台的限制,并且vRealizeCloud模块的清单不断增加,涵盖基于蓝图的资源管理、资源目录、策略和自助服务部署以及DevOps的持续集成(CI)/持续交付(CD)的组织。VMware收购的CloudHealth解决了成本管理和优化问题。局限性:VMware在CloudHeath功能之外缺乏对非VMware环境的支持。因此,这些工具是多云的,因为VMware堆栈可以在AWS(本机)、Azure和谷歌云(均通过CloudSimple)上运行,但是它们与堆栈无关。此外,将各种模块(vRealize、Cloud Foundation、vCloud Suite以及将来添加的项目,如Projects Pacific和Tanzu)集成到一个有凝聚力的控制台和用户界面(UI)中的工作仍在进行中。ITSM软件增加了多云管理 除了多云管理工具和供应商之外,其他一些长期的本地IT供应商也试图在其产品中添加多云管理功能。BMC软件、CA Technologies、Micro Focus和ServiceNow等IT服务管理供应商已添加了多云管理模块或产品。这些平台主要针对具有严格的基于ITSM的治理流程的大型组织,因此云计算管理功能主要吸引那些供应商的现有客户,特别是那些将这些套件集成到其IT流程中的客户。基础设施即代码工具 多云管理软件的另一类是作为代码的基础设施工具,它支持某种形式的基础设施自动化和配置。尽管它并不试图解决整个云治理的问题,但可编程、版本控制的基础设施对于那些采用DevOps和端到端自动化方法(如持续集成/持续交付)的组织来说非常重要。本机云管理控制台 多云管理领域中的每个供应商和产品都有其优势和局限性,但它们的主要价值在于它们将跨多个云平台的管理整合到一个统一的界面和控制平台中,从而始终如一地应用配置和安全策略。但是,如果只使用一个云平台,而不必担心管理不同的环境该怎么办?第三方软件曾经填补了云计算供应商管理功能的空白,但是主要的公共云提供商(例如AWS、Microsoft Azure和Google)的软件开发和战略收购极大地增强了其本机管理平台。AWS Cost Explorer和Azure Cost Management之类的工具包括只在附加产品中才有的分析、报告和优化功能。当前使用单个云计算设置的企业应坚持使用其云计算提供商的本机管理服务来处理云计算工作负载,并且应在支持所选择的云平台的程度上使用其本地基础设施管理堆栈。如果企业将工作负载扩展到另一个云计算环境,或者由于内置工具(如缺乏可见性或人工配置与自动配置和分析)受到严重限制,需要采用这些多云管理选项。2020年企业云战略的5种趋势_安防互联

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    像电商网站这样与支付系统挂钩的网站,数据库服务器是一定要做raid阵列的,但是如果没有选好raid的种类,数据库还是又出错的可能性,俗话说不怕一万就怕万一,那么应该选择那种raid模式呢。要选择对的raid种类,首先要知道电商网站的数据库有哪些要求: 首先要对数据的安全性要求较高:电商网站由于其与银行支付系统相挂钩,而且后台涉及商业机密所以对于数据的安全性的要求是相当高的,其次由于业务的开展,对于数据读写的吞吐量也是比较高的,最佳情况是及时响应。因此许多站长都选择raid5作为数据库服务器的raid模式,其特点是:而当一个硬盘出现问题时可以通过校验信息来回复数据,空间利用为(n-1)/n,成本相对比较低,使用范围也比较广。 然而随着网站的业务的发展,所需要的硬盘的容量与密度都在不断增长,因此,在一定程度上必须要不断重建raid,在这一过程中就有可能造成数据的损坏或遗失,此外不断的停机也会对业务系统产生影响,为了安全和稳定raid6也应运而生。 raid6的优势在于在raid5的基础上增加了一个独立的ECC区块,两个奇偶校验系统采用不同的计算方式,因此在硬盘的选择上需要额外的两块硬盘,也就是N+2。这样的架构在两块硬盘同时失效的情况下,也不会影响数据的完整性和可用性。对于初期电商网站而言,raid6配合raid6加速技术应该是一种较为稳妥的方案。因此对于电商网站使用了raid6技术,那么在更快接收客户订单的基础上更块响应用户的交易信息。客户的满意度也会大为提升对于大交易量的网站数据库而言,raid6是一个相当不错的选择。硬件raid和软件raid有什么区别_安防互联

    译者按:各种虚拟机技术开启了云计算时代;而 Docker,作为下一代虚拟化技术,正在改变我们开发、测试、部署应用的方式。那虚拟机与Docker究竟有何不同呢?  为了保证可读性,本文采用意译而非直译。另外,本文版权归原作者所有,翻译仅用于学习。  首先,大家需要明确一点, Docker容器 不是 虚拟机 。  2014年,当我第一次接触Docker的时候,我把它比做一种轻量级的虚拟机。这样做无可厚非,因为Docker最初的成功秘诀,正是它比虚拟机更节省内存,启动更快。Docker不停地给大家宣传,”虚拟机需要数分钟启动,而Docker容器只需要50毫秒”。  然而, Docker容器 并非 虚拟机 ,我们不妨来比较一下它们。  理解虚拟机  使用 虚拟机 运行多个相互隔离的应用时,如下图:  虚拟机与Docker有何不同?  从下到上理解上图:  基础设施(Infrastructure) 。它可以是你的 个人电脑 ,数据中心的 服务器 ,或者是 云主机 。  主操作系统(Host Operating System) 。你的个人电脑之上,运行的可能是 MacOS , Windows 或者某个 Linux 发行版。  虚拟机管理系统(Hypervisor) 。利用Hypervisor,可以在 主操作系统 之上运行多个不同的 从操作系统 。类型1的Hypervisor有支持MacOS的 HyperKit ,支持Windows的 Hyper-V 以及支持Linux的 KVM 。类型2的Hypervisor有VirtualBox和VMWare。  从操作系统(Guest Operating System) 。假设你需要运行3个相互隔离的应用,则需要使用Hypervisor启动3个 从操作系统 ,也就是3个 虚拟机 。这些虚拟机都非常大,也许有700MB,这就意味着它们将占用2.1GB的磁盘空间。更糟糕的是,它们还会消耗很多CPU和内存。  各种依赖 。每一个 从操作系统 都需要安装许多依赖。如果你的的应用需要连接PostgreSQL的话,则需要安装 libpq-dev ;如果你使用Ruby的话,应该需要安装gems;如果使用其他编程语言,比如Python或者Node.js,都会需要安装对应的依赖库。  应用 。安装依赖之后,就可以在各个 从操作系统 分别运行应用了,这样各个应用就是相互隔离的。  理解Docker容器  使用 Docker容器 运行多个相互隔离的应用时,如下图:  虚拟机与Docker有何不同?  不难发现,相比于 虚拟机 , Docker 要简洁很多。因为我们不需要运行一个臃肿的 从操作系统 了。  从下到上理解上图:  基础设施(Infrastructure) 。  主操作系统(Host Operating System) 。所有主流的Linux发行版都可以运行Docker。对于MacOS和Windows,也有一些办法”运行”Docker。  Docker守护进程(Docker Daemon) 。Docker守护进程取代了Hypervisor,它是运行在操作系统之上的后台进程,负责管理Docker容器。  各种依赖 。对于Docker,应用的所有依赖都打包在 Docker镜像 中, Docker容器 是基于 Docker镜像 创建的。  应用 。应用的源代码与它的依赖都打包在 Docker镜像 中,不同的应用需要不同的 Docker镜像 。不同的应用运行在不同的 Docker容器 中,它们是相互隔离的。  对比虚拟机与Docker  Docker守护进程可以直接与 主操作系统 进行通信,为各个 Docker容器 分配资源;它还可以将容器与 主操作系统 隔离,并将各个容器互相隔离。 虚拟机 启动需要数分钟,而 Docker容器 可以在数毫秒内启动。由于没有臃肿的 从操作系统 ,Docker可以节省大量的磁盘空间以及其他系统资源。  说了这么多Docker的优势,大家也没有必要完全否定 虚拟机 技术,因为两者有不同的使用场景。 虚拟机 更擅长于彻底隔离整个运行环境。例如,云服务提供商通常采用虚拟机技术隔离不同的用户。而 Docker 通常用于隔离不同的应用,例如 前端 , 后端 以及 数据库 。  如果你对Docker感兴趣的话,不妨学习一下 Dive Into Docker course 。AMD宣布于6月20日发布EPYC服务器CPU_安防互联

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    “用数据爆炸形容今天的IT发展一点也不为过,数据增长永无止境。”数据流量每上升一个数量级,要求IT具备相应的高效率处理能力,从而引发IT的革命。从PC机出现、互联网普及到今天的云计算,都是为提升IT效率而出现的技术和解决方案。 IDC预测 2020 年,全球所有IT部门拥有服务器的总量将会比现在多出十倍(包括虚拟机和物理机),所管理的数据增长 50 倍,而IT管理人员的总数增长幅度仅仅只会向上浮动1. 5 倍。大数据高效存储、有效提取的需求正在敦促传统数据中心向满足云计算应用条件的数据中心转型。随着云计算、移动互联、物联网等技术融合发展,云计算成为战略性新兴产业发展的重要方向,数据中心开始进入整合、升级、云化新阶段,大型化成为一个明显特征,数据中心建设也正在由资源消耗型向应用服务型升级与转型。新天域互联有限公司是香港知名的大型互联网基础服务商和IDC服务商,拥有十一年的运维经验,并获得ISO9001、ISO2701、CCIE、CCNP、CCNA等认证资格。在香港,新天域互联管理并运营者 4 家顶尖T3+数据中心,接入总量高达100G+,为用户提供服务器租用、服务器托管、一站式服务和国际专线服务四大主营服务。企业成为超大规模云提供商的窗口正在关闭_安防互联

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    互联网数据中心的组件中很少有比网络更有创新的。除了明显的事实,它将内部的所有东西连接在一起,因此与其他拼图块相比,它扮演了一个重要的角色,它也是预期比其他部分更长的进展层。例如,Facebook的基础设施工程师在五年前就决定将更多的注意力放在网络上。该公司基础设施副总裁贾森•泰勒在本月早些时候接受采访时告诉我们,在2013年,处理器已经明显跟不上摩尔定律的发展。存储媒体(包括Flash)的数据密度增长也是有限的。在网络技术的世界里,情况就不一样了。 泰勒说:“总的来说,其他组件都还不错,但它们的表现不如网络。网络真是难以置信。数据中心网络从不到10年前的1千兆以太网连接到今天的100GbE, 400GbE已经近在咫尺。”“这是网络容量的巨大增长,远远超过了数据中心其他组件的密集程度,”他继续说。“我们认为,网络资源将继续增长,并以大约固定的成本很好地扩大规模。我们仍可能看到,未来10年,网络规模将大幅扩大。DCK在8月份的一段时间里考察了数据中心网络技术的一些趋势,并考察了Facebook等超大规模云平台运营商的一些网络创新如何渗透到企业数据中心市场。Facebook在其数据中心技术方面比其他超级计算者更加开放,在数据中心100千兆以太网已经司空见惯的现在,该公司的工程师已经在为400GbE的未来做准备。企业数据中心网络也不甘落后。正如Mary Branscombe报道的那样,今年向100GbE的过渡“从稳步前进到慢跑”。据戴尔奥罗集团的数据显示,到2018年8月,100GbE港口出货量已经是2017年的两倍。供应商也观察到了类似的趋势。网络容量的进步很大程度上是由规模驱动的,而规模驱动着自动化的需求——这是hyperscale平台开拓的另一个领域。通过供应商和开源社区,一些创新正在企业数据中心中找到归宿。 在另一份报告中,Branscombe强调了企业运营商现在越来越关注自动化网络管理,并能够将DevOps原则应用于他们的工作,因此他们可以更好地支持编写在其基础架构之上运行的软件的开发团队。、为了进一步利用网络自动化,现有供应商和少数初创公司正在积极从事技术支持Intent-Based网络的概念,或IBN概念的技术——网络可以根据管理员设置的策略调整自己的想法,删除需要今天使用的所有手动网络管理流程。、在深入研究中,Wylie Wong探索了两家最大的数据中心网络供应商——思科和瞻博网络的IBN战略,这些战略刚刚开始形成。他还介绍了为数据中心网络开发IBN解决方案的四家领先初创公司的产品和战略。、其中一些公司开发了一些功能,使用户能够模拟他们的网络并虚拟地应用更改,以便将其投入生产。微软运营着世界上最大的超大规模的云平台之一,一段时间以来一直在做着类似的事情。该公司最近表示,它将开源这项功能背后的技术。即便Facebook预计网络性能将继续突飞猛进地提高,而成本保持稳定最终会成为现实,除了美元和美分,还有另一种成本需要考虑拥有更快、更智能、更自动化的网络意味着在交换机和路由器中投入越来越多的处理能力。网络设备的功耗持续上升,泰勒预计这将在几年内成为一个挑战。“但这似乎是一项工程挑战,我们很乐意承担,”他说。“我预计在未来五年内,我们将会看到更多的挑战,仅仅是让光学设备足够接近网络,以便最大限度地降低功耗。”一个具有很大潜力的想法是将光学元件直接集成到处理器包中。Facebook是这一想法的大力支持者。包括微软、思科、瞻博网络和Arista在内的一群供应商最近创建了机载光学系统联盟,在这个发展中的领域制定标准。  “这是人们谈论了很久很久的事情:你什么时候能看到你的处理器或芯片上的光学元件,”泰勒说。“这是我第一次看到未来,也许在未来7年内,我们可以直接在芯片封装中安装光学元件。这是10年前的研究。”除了IDC,80%的人可能都不知道还有其它几类数据中心_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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    谈到云计算,能源供应商是巨大的消费者。据估计,到2019年,公用事业将在公共云解决方案上投入超过40亿美元。这背后的动力是什么?一个重要因素是,在宏观层面,公用事业面临着对其业务的一系列严重威胁:老旧的基础设施使其难以满足客户需求 监管机构要求公用事业更灵活、更敏捷、更高效 有责任迅速脱碳 根据其他行业的经验,客户需求和期望不断发展 此外,根据国际数据公司(IDC)的调查数据,到2020年,非公用事业公司和数字干扰公司将占据能源零售市场20%的份额,使茁壮成长的企业与仅仅存活下来的公司之间的盈利差距扩大三倍。IDC公司还预测,到2020年,财富500强企业的20%的公司将通过公用事业独立子公司批发超额分配的能源资源,产生2.5千兆瓦的电力。 云计算有可能以多种方式帮助公用事业应对这些挑战。首先,云计算可以帮助企业减少开支。平均而言,公用事业在IT基础设施上投入了6.24亿美元。根据埃森哲的经验,迁移到云计算可能有助于削减7000万美元至1.68亿美元的开支。降低成本总是非常有吸引力。但其他因素也吸引这些公司采用云计算——云计算有可能帮助公用事业公司在几个重要方面提高绩效,而不仅仅是降低成本:从资本支出(CAPEX)转向运营支出(OPEX):云计算通过允许IT利用云业务模型的即服务和按需功能来重塑IT财务。灵活性和敏捷性,减少沉没投资:通过云计算,公用事业公司可以试验、测试和改进解决方案,而无需大量现金支出。无限的计算和高级分析功能:云计算可在几分钟而非几天内提供响应性运营性能,以及访问最新技术和创新,如超大规模计算、内存计算和大数据分析。透明度和实时报告:此功能为签约、合资和联盟安排提供有价值的支持。能够快速有效地交付新产品和服务:云可以更快地部署基础设施和IT服务,缩短应用程序开发周期,同时使公用事业公司能够将创新产品和服务推向市场。根据埃森哲公司的经验,迁移到云计算可能会削减7000万美元到1.68亿美元的公用事业IT基础设施支出。事实上,人们看到的实用工具将大胆地转向云计算,它们正在采用新的工作模式、先进的洞察工具和创新的物流解决方案。一家全球能源供应商通过基于云计算的个性化电子邮件报告和集成门户网站改进了对其商业客户能源使用情况的洞察,而一家澳大利亚主要电力公司正在使用云将22000名现场工作人员数字化,平均将生产率提高72%。在欧洲,一家能源供应商正在使用基于云计算的技术来集中实时操作和控制来自9个国家的220个风力发电场,70个小型水电站和6000多个风力涡轮机的7000兆瓦电力。云计算为公用事业公司带来了非凡的机会,可以改变企业的发展方式,利用资产货币化,通过新颖的产品为客户提供服务,并扩展业务。在充分发挥其优势的同时,云计算及其所有附带的好处有可能重新定义实用工具的意义,以及公用事业公司在未来几年如何竞争。IDC行业年度热词正式出炉啦!_安防互联

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    像电商网站这样与支付系统挂钩的网站,数据库服务器是一定要做raid阵列的,但是如果没有选好raid的种类,数据库还是又出错的可能性,俗话说不怕一万就怕万一,那么应该选择那种raid模式呢。要选择对的raid种类,首先要知道电商网站的数据库有哪些要求: 首先要对数据的安全性要求较高:电商网站由于其与银行支付系统相挂钩,而且后台涉及商业机密所以对于数据的安全性的要求是相当高的,其次由于业务的开展,对于数据读写的吞吐量也是比较高的,最佳情况是及时响应。因此许多站长都选择raid5作为数据库服务器的raid模式,其特点是:而当一个硬盘出现问题时可以通过校验信息来回复数据,空间利用为(n-1)/n,成本相对比较低,使用范围也比较广。 然而随着网站的业务的发展,所需要的硬盘的容量与密度都在不断增长,因此,在一定程度上必须要不断重建raid,在这一过程中就有可能造成数据的损坏或遗失,此外不断的停机也会对业务系统产生影响,为了安全和稳定raid6也应运而生。 raid6的优势在于在raid5的基础上增加了一个独立的ECC区块,两个奇偶校验系统采用不同的计算方式,因此在硬盘的选择上需要额外的两块硬盘,也就是N+2。这样的架构在两块硬盘同时失效的情况下,也不会影响数据的完整性和可用性。对于初期电商网站而言,raid6配合raid6加速技术应该是一种较为稳妥的方案。因此对于电商网站使用了raid6技术,那么在更快接收客户订单的基础上更块响应用户的交易信息。客户的满意度也会大为提升对于大交易量的网站数据库而言,raid6是一个相当不错的选择。硬件raid和软件raid有什么区别_安防互联

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    译者按:各种虚拟机技术开启了云计算时代;而 Docker,作为下一代虚拟化技术,正在改变我们开发、测试、部署应用的方式。那虚拟机与Docker究竟有何不同呢?  为了保证可读性,本文采用意译而非直译。另外,本文版权归原作者所有,翻译仅用于学习。  首先,大家需要明确一点, Docker容器 不是 虚拟机 。  2014年,当我第一次接触Docker的时候,我把它比做一种轻量级的虚拟机。这样做无可厚非,因为Docker最初的成功秘诀,正是它比虚拟机更节省内存,启动更快。Docker不停地给大家宣传,”虚拟机需要数分钟启动,而Docker容器只需要50毫秒”。  然而, Docker容器 并非 虚拟机 ,我们不妨来比较一下它们。  理解虚拟机  使用 虚拟机 运行多个相互隔离的应用时,如下图:  虚拟机与Docker有何不同?  从下到上理解上图:  基础设施(Infrastructure) 。它可以是你的 个人电脑 ,数据中心的 服务器 ,或者是 云主机 。  主操作系统(Host Operating System) 。你的个人电脑之上,运行的可能是 MacOS , Windows 或者某个 Linux 发行版。  虚拟机管理系统(Hypervisor) 。利用Hypervisor,可以在 主操作系统 之上运行多个不同的 从操作系统 。类型1的Hypervisor有支持MacOS的 HyperKit ,支持Windows的 Hyper-V 以及支持Linux的 KVM 。类型2的Hypervisor有VirtualBox和VMWare。  从操作系统(Guest Operating System) 。假设你需要运行3个相互隔离的应用,则需要使用Hypervisor启动3个 从操作系统 ,也就是3个 虚拟机 。这些虚拟机都非常大,也许有700MB,这就意味着它们将占用2.1GB的磁盘空间。更糟糕的是,它们还会消耗很多CPU和内存。  各种依赖 。每一个 从操作系统 都需要安装许多依赖。如果你的的应用需要连接PostgreSQL的话,则需要安装 libpq-dev ;如果你使用Ruby的话,应该需要安装gems;如果使用其他编程语言,比如Python或者Node.js,都会需要安装对应的依赖库。  应用 。安装依赖之后,就可以在各个 从操作系统 分别运行应用了,这样各个应用就是相互隔离的。  理解Docker容器  使用 Docker容器 运行多个相互隔离的应用时,如下图:  虚拟机与Docker有何不同?  不难发现,相比于 虚拟机 , Docker 要简洁很多。因为我们不需要运行一个臃肿的 从操作系统 了。  从下到上理解上图:  基础设施(Infrastructure) 。  主操作系统(Host Operating System) 。所有主流的Linux发行版都可以运行Docker。对于MacOS和Windows,也有一些办法”运行”Docker。  Docker守护进程(Docker Daemon) 。Docker守护进程取代了Hypervisor,它是运行在操作系统之上的后台进程,负责管理Docker容器。  各种依赖 。对于Docker,应用的所有依赖都打包在 Docker镜像 中, Docker容器 是基于 Docker镜像 创建的。  应用 。应用的源代码与它的依赖都打包在 Docker镜像 中,不同的应用需要不同的 Docker镜像 。不同的应用运行在不同的 Docker容器 中,它们是相互隔离的。  对比虚拟机与Docker  Docker守护进程可以直接与 主操作系统 进行通信,为各个 Docker容器 分配资源;它还可以将容器与 主操作系统 隔离,并将各个容器互相隔离。 虚拟机 启动需要数分钟,而 Docker容器 可以在数毫秒内启动。由于没有臃肿的 从操作系统 ,Docker可以节省大量的磁盘空间以及其他系统资源。  说了这么多Docker的优势,大家也没有必要完全否定 虚拟机 技术,因为两者有不同的使用场景。 虚拟机 更擅长于彻底隔离整个运行环境。例如,云服务提供商通常采用虚拟机技术隔离不同的用户。而 Docker 通常用于隔离不同的应用,例如 前端 , 后端 以及 数据库 。  如果你对Docker感兴趣的话,不妨学习一下 Dive Into Docker course 。AMD宣布于6月20日发布EPYC服务器CPU_安防互联

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    当地时间2日 ,日本NTT通信公司就公司内部服务器遭受网络攻击问题称,追加调查中新发现可能有271家企业的施工信息等外露。另悉,日本自卫队和海上保安厅的相关信息也可能泄露。出于保密原因,NTT表示不公布具体的公司名。目前确定,271家企业中有83家已查明经由海外服务器非法访问,而发生信息泄露。据称,此外还新发现188家企业可能因为员工私人终端途径的非法访问,导致了信息外露。据共同社消息,5月底,NTT公布有621家企业可能发生信息外露,加上此次新发现的情况,因NTT通信服务漏洞而导致信息泄露的企业总数达892家。2020年受欢迎的6种编程语言_安防互联

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    人们需要了解云计算工具和服务的优点和缺点,可以帮助其管理混合云和多云环境。 企业开展业务可以采用一个云平台,但采用两个或更多的云平台更好。多云的爆炸式增长凸显了管理工具的需求,以解决跨越云计算服务和架构的工作负载所造成的日益复杂的问题。事实上,据调研机构Gartner公司预测,到2021年,多云管理软件产品的数量将增加一倍以上,达到30种。与大多数云平台一样,多云管理并不完全符合一个普遍接受的定义,因此产生了很多产品特性集。尽管如此,大多数与云计算无关的管理软件供应商达到了基本一致,即使他们采取了不同的途径,往往是通过收购和同化来实现。多云管理工具的典型特性 最全面的云计算管理软件产品包含五类功能:应用程序和单个虚拟机的自动化和编排; 安全性,包括身份管理和数据保护/加密; 政策治理和合规性,包括审计和服务等级协议(SLA)指标; 对基础设施(计算实例、存储、网络)和应用程序的性能进行监控; 通过资源优化和账单估算进行成本管理。Gartner公司在此定义的云管理平台上增加了服务请求、云计算清单以及多云迁移和备份,尽管许多公司已经拥有适当的系统来提供这些功能。多云管理的另一个分支是基础设施即代码,这是基础设施自动化和配置的一种形式。它并没有试图解决云治理的整个范围,但是可编程、版本控制的基础设施对于那些采用DevOps和端到端自动化方法(如CI/CD)的组织来说非常重要。以下是构成多云管理市场的一些供应商和工具的高层细分,其中包括整体管理供应商、IT服务管理(ITSM)工具和基础设施即代码选项。多云管理提供商提供的多云管理平台 多云管理供应商将继续扩展其功能,以提供最广泛的工具。尽管每个供应商都有其优点和缺点,但它们通常可以提供对企业分布式资源的集中视图。以下是这个领域一些著名的供应商提供的多云管理平台。(1)CloudBolt广泛支持云计算环境和管理程序。它自动将原有安装导入和重新部署到云中。CloudBolt包括用于云计算资源和成本管理的模块。它通过无代理技术工作,这可以简化资源蓝图到多个不同云计算环境的部署。局限性:CloudBolt是用户安装的软件,而不是SaaS产品,并且缺少对资源监视或优化的内置支持,因此用户必须与支持的合作伙伴集成才能实现这些功能。(2)Embotics可与公共云和私有云资源一起使用。它包括自动化模板、云计算费用报告和预算,中央资源目录中的自助服务部署、任务批准工作流以及策略合规性审核。局限性:Embotics缺乏集成的监视功能,一些用户抱怨其用户界面(UI)令人困惑。此外,该公司正在将其平台迁移到新的REST API,用户表示该API不支持某些功能。(3)Flexera是一个比较成熟的多云管理平台,其功能集包括服务编排、策略实施和使用控制以及成本优化和预算。它具有广泛的受支持云计算提供商列表。局限性:RightScale仅限于SaaS,最初是针对以云计算为中心的业务,而没有为大型企业提供本地服务。此外,与对快速发展的企业进行的收购一样,与母公司进行整合并规范产品(在这种情况下为Flexera公司的软件资产管理产品)也存在越来越大的困难,这可能会分散实施其他计划的注意力。另一个潜在的缺点是用户可能需要专业服务来实现平台的更复杂功能,例如多云网关设备。(4)CloudSimple于2019年11月被谷歌公司收购,为用户提供安全专用的环境,以在公共云中迁移和运行VMware工作负载,其中包括要求苛刻的企业工作负载,例如数据库支持的应用程序和高I/O应用程序。它以本机方式运行整个VMware堆栈,其中包括vSphere/vCenter、vSAN和NSX-T,并具有用于所有部署的统一管理控制台。局限性:到目前为止,CloudSimple仅支持Microsoft Azure和谷歌云平台(GCP)、AWS上的VMware Cloud提供等效的功能,并且只管理VMware环境,而不管理本机云计算资源。尽管谷歌公司可以承担更多的资源,但与RightScale和Flexera一样,存在集成风险。(5)Hypergrid使用具有超过4亿个基准数据点的预测分析引擎来优化云计算成本和资源决策。该产品涵盖针对虚拟机和容器环境的云计算成本管理、优化和预算,以及安全性和策略合规性监视。它还在定义的策略内提供自助服务设置。局限性:实例计划、应用程序成本建模和资源清单等某些功能仅适用于AWS公共云,因此可能无法满足某些企业的多云管理需求。Hypergrid的最新版本于2018年发布,结合了Gridstore和DCHQ的硬件和软件,后者于2016年合并组建了该公司。(6)Morpheus Data提供了一套全面的功能集,其中包含用于自动和自助资源调配、资源配置、监视和事件管理、工作负载扩展、策略遵从性和报告的模块。它拥有覆盖十几个平台的广泛的多云支持,以及与自动化、备份、身份和访问管理、ITSM、监控、网络和安全提供商集成的大型第三方生态系统。局限性:Morpheus只是本地设备,除了通过第三方托管服务提供商提供的服务之外,没有SaaS选项。而且,其成本管理和优化功能不如某些竞争对手的产品强大。此外,众多的集成和设置选项意味着具有现有工具的组织必须进行一些部署后的集成测试,这可能需要专业的服务。(7)Nutanix Xi Beam产品是从该公司于2018年收购Minjar及其Botmetric服务演变而来,该服务用于云计算成本管理、控制和工作负载可视性。Beam监控云资源的消耗,其中包括用于消耗、成本控制、开销策略和优化的模块。局限性:与其他多云管理选项不同,Beam不包括基础设施或其他云计算服务管理,尽管其他Nutanix产品也包括。它优化了配置和成本,但不是一个完整的工作负载管理系统。Nutanix公司的产品组合是脱节和混乱的,与云计算和容器服务的传统虚拟机环境的产品似乎没有在单一控制台下集成或统一。(8)Scalr公司提供了一套丰富的成本管理和优化功能,特别擅长控制虚拟环境中的资源扩展。它包括从定义的服务目录中通过策略引擎提供的自助服务,以实施对资源供应和使用的控制。该平台包括一个现代直观的GUI。Scalr公司还以其可扩展到大量的用户而闻名。局限性:对VMware环境的支持还相对不成熟,与其他受支持的平台相比,存在一些潜在的功能差距。用户必须通过第三方集成来补充其有限的监视功能集。(9)VMware是现代x86虚拟化的先驱,现已将其管理堆栈扩展到包括云计算部署。vRealize套件具有适用于VMware环境的中央管理控制台,而不受部署平台的限制,并且vRealizeCloud模块的清单不断增加,涵盖基于蓝图的资源管理、资源目录、策略和自助服务部署以及DevOps的持续集成(CI)/持续交付(CD)的组织。VMware收购的CloudHealth解决了成本管理和优化问题。局限性:VMware在CloudHeath功能之外缺乏对非VMware环境的支持。因此,这些工具是多云的,因为VMware堆栈可以在AWS(本机)、Azure和谷歌云(均通过CloudSimple)上运行,但是它们与堆栈无关。此外,将各种模块(vRealize、Cloud Foundation、vCloud Suite以及将来添加的项目,如Projects Pacific和Tanzu)集成到一个有凝聚力的控制台和用户界面(UI)中的工作仍在进行中。ITSM软件增加了多云管理 除了多云管理工具和供应商之外,其他一些长期的本地IT供应商也试图在其产品中添加多云管理功能。BMC软件、CA Technologies、Micro Focus和ServiceNow等IT服务管理供应商已添加了多云管理模块或产品。这些平台主要针对具有严格的基于ITSM的治理流程的大型组织,因此云计算管理功能主要吸引那些供应商的现有客户,特别是那些将这些套件集成到其IT流程中的客户。基础设施即代码工具 多云管理软件的另一类是作为代码的基础设施工具,它支持某种形式的基础设施自动化和配置。尽管它并不试图解决整个云治理的问题,但可编程、版本控制的基础设施对于那些采用DevOps和端到端自动化方法(如持续集成/持续交付)的组织来说非常重要。本机云管理控制台 多云管理领域中的每个供应商和产品都有其优势和局限性,但它们的主要价值在于它们将跨多个云平台的管理整合到一个统一的界面和控制平台中,从而始终如一地应用配置和安全策略。但是,如果只使用一个云平台,而不必担心管理不同的环境该怎么办?第三方软件曾经填补了云计算供应商管理功能的空白,但是主要的公共云提供商(例如AWS、Microsoft Azure和Google)的软件开发和战略收购极大地增强了其本机管理平台。AWS Cost Explorer和Azure Cost Management之类的工具包括只在附加产品中才有的分析、报告和优化功能。当前使用单个云计算设置的企业应坚持使用其云计算提供商的本机管理服务来处理云计算工作负载,并且应在支持所选择的云平台的程度上使用其本地基础设施管理堆栈。如果企业将工作负载扩展到另一个云计算环境,或者由于内置工具(如缺乏可见性或人工配置与自动配置和分析)受到严重限制,需要采用这些多云管理选项。2020年企业云战略的5种趋势_安防互联

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    随着IT预算压力的增加,越来越多的组织正在考虑整合和合并数据中心以降低成本。但是,在投入大量精力开展整合项目之前,组织对其整合流程的含义有着合理的期望至关重要。数据中心的整合有多种原因。首先,这个过程可以通过提高能源效率来降低成本,还可以在不需要购买额外存储空间的情况下实现合规性和安全性。或者,它可以帮助组织通过将其大部分存储需求外包给外部主机托管提供商来实现基础设施多样化,同时保留一个用于处理和存储关键任务信息的本地部署的数据中心。据悉,美国大约有超过60%的数据中心正在,或者考虑进行整合。考虑到进行整合数据中心项目的各种因素,对于每个组织及其目标而言,其执行过程既复杂又独特。诸如网络、电源、空间和散热需求的设置,以及故障复原等问题都提出了数据中心项目经理必须回答的问题。另外,虽然整合数据中心可以节省大量成本,但其效益可能不会立即体现,此外整合过程将会花费一定的费用。组织需要提前为这些做好准备,这将确保其已经正确地使用预算并管理好的期望。以下四种策略可确保组织的数据中心整合顺利进行,可以节省成本,并提高性能。1.了解数据中心整合的实际成本 首先,一旦确定有必要进行整合,就必须确定整合数据中心的成本。由于合并将会产生成本,因此似乎不进行合并可能是一种经济上可行的选择。实际上,情况并非如此。首先,数据中心整合的成本是一次性开支;一旦整合完成,组织将开始获得减少数据中心足迹而节约成本的好处。但更重要的问题是,如果保持运营原有的分布范围广泛的数据中心,则可能会出现一些损失。其潜在的损失包括:•安全性—组织拥有的物理数据中心越多,则越容量遭受攻击。而黑客入侵数据中心最简单的方法就是进入数据中心安装恶意软件,这可能会冒充通信厂商的工作人员进入。除了配备安全基础设施之外,组织的数据中心必须配备安保人员,这需要花费一定的人工成本。此外,组织拥有的数据中心越多,遭遇数据泄露这样的破坏的风险就越大。•人员—除了配备安保人员之外,每个数据中心都需要工作人员来维护和运营,并确保一切运行顺利。减少数据中心的数量可以减少人员成本。•自然灾害—如果组织的一个或多个数据中心位于易受洪水、地震、野火或其他自然灾害影响的区域,那么面临着巨大的损失风险。在这个天气事件日益严重的时代,位于易受攻击位置的数据中心可能面临大范围停电。因此,组织需要将数据中心整合到更安全的地理位置以避免重大的计划外开支。一旦说服所有人了解并确信数据中心整合重要性,组织就应该考虑整合的相关问题。 2.升级设备以提高效率 在大多数情况下,组织整合数据中心需要购买一些新设备。组织进行战略性地购买可以帮助其最大程度地减少停机时间,并尽快达到最高效率。当然,正确的策略取决于组织的数据中心整合计划。例如,如果组织需要减少在托管数据中心设施中占用的空间,则需要设法减少机架的总空间和在本地光纤网络占用的流量。将其所有的设备都集中到一个物理区域可以帮助实现这一目标,而在这种配置下,组织可以为所有东西向的流量使用尽可以少的的交换机,并最大程度地减少托管数据中心的东西向流量。如果要从多个数据中心位置整合到一个位置,则可能需要考虑延迟的引入。如果本地存储的数据现在需要进行远程存储,则将会增加延迟。在某种程度上,组织可以通过升级提高更高速度的设备(交换机、光学设备、局域网等)来克服这种增加的延迟。最小化设备升级成本的一种方法是考虑使用与名牌厂商产品相当的其他厂商生产的光学器件,这些器件可以提供与同类品牌相同的性能和质量,但可以节省30%到50%的成本。组织可能还需要购买新的电缆。如果正在投资购买所有新的电缆和设备,则最好一次性更换所有设备,因为这将最大程度地减少数据中心的停机时间和相关的收入损失。3.翻新和升级老旧设备 组织更换数据中心电缆的过程可能会令人沮丧。但是,由于直接连接的铜缆、有源光纤和无源光纤很容易损坏,因此,必须将损坏的线缆进行更换,将其从数据中心拆除并接入新线缆,这可能会使其性能降低到不再可靠的程度。线缆在投入使用前应该重新认证和检测,这个成本可能比购买新线缆还要昂贵。因此,对组织来说的一个好消息是不必将它们废弃。有一些专业公司可以翻新旧电缆和其他数据中心设备。如果无法翻新,许多公司会向组织支付费用,可以回收组织的老旧设备并且以合规的方式进行处理,并遵守法规和规定。这笔费用可以抵消组织构建新数据中心的成本,并最大程度地减少浪费。4.为将来的带宽需求做好准备 如果组织的带宽需求正在增长,那么在考虑和规模数据中心整合时就必须考虑未来需求。如果组织当前有多个分布在农村地区的数据中心,那么将来要解决的问题就是如何为它们提供足够的带宽,这取决于本地网络服务提供商(ISP)改善访问速度的情况。在这种情况下,其解决方案可能是将数据中心整合到带宽充足的大型城市中心。如果组织需要要紧密处理大型数据集,那么设置远程存储这些数据可能并不现实。但是,如果组织既对本地用户(例如,医院上传和访问医疗文件)又对远程用户(例如,初级保健医生访问这些文件)都具有大数据需求,那么组织可能不得不采用混合基础设施(一部分是内部部署数据中心,一部分是云平台)以实现最佳性能并管理成本。数据中心的整合是一项长期战略 组织启动数据中心整合项目时要牢记的一个最重要原则是,应将数据中心整合视为一项长期战略。组织可以通过整合数据中心消除成本(人员、设施、风险),但也会产生新的成本(购买新设备,从本地数据中心转移到远程数据中心需要更多带宽等)。但是,随着时间的推移,数据中心整合节省的成本将变得更加重要。如果组织具有整合数据中心的战略需要,则维持现状和承受所有相关风险的成本将会显著增加。来源:中国IDC圈工信部:力争2025年网络安全产业规模突破2000亿_安防互联

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    微软今天发布了 2020 财年第四财季及全年财报。IT之家获悉,报告显示,微软第四财季营收为 380.33 亿美元,比去年同期的 337.17 亿美元增长 13%;净利润为 112.02 亿美元,比去年同期的 131.87 亿美元下降 15%。微软表示,其智能云部门的收入增长了17%,达到134亿美元,其中Azure增长了47%,这是微软云计算业务Azure有史以来首次销售增幅低于50%。企业服务收入相对不变(按固定汇率计算,增长2%)微软提到,Enterprise Mobility的安装基础增加26%,达到1.47亿个数量。该部门的毛利率增长了19%。毛利率百分比增加是因为微软Azure毛利率的实质性提高融合了云产品组合的增加。电信边缘基础设施将推动预制数据中心市场增长_安防互联