执予• - •安防互联

咨询客服
首页 > 软件的代理服务器是什么意思 > qq 代理服务器软件哪个好 > 软件的代理服务器是什么意思怎么样
?

软件的代理服务器是什么意思

对于许多组织来说,将应用程序迁移到云端可以容忍短暂的停机时间,因为会得到明确的好处。采用云计算看起来就像一个明智周全的投资,通常很容易找出成本理由。然而,人们关于如何在云计算中提供高可用性和灾难保护的担忧可能会使业务关键型应用程序(如SQL)的决策变得更加困难。  了解事实可以帮助人们做出明智的决定,将应用程序移动到云端,同时确保依赖于这些应用程序的重要业务操作受到保护,避免停机和数据丢失。以下是在云计算中部署SQL的五个措施和技巧,可以节省企业资金,并确保最大的价值来源于云计算部署:    (1)建立自己的团队  企业将业务迁移到云端时,将使用云端的基础设施和服务器,因此仍然需要像在内部部署一样建立自己的团队。这包括:  网络管理员。云计算具有虚拟网络的概念,因此需要了解路由,访问控制和网络的人员。  存储管理员。云计算中有许多不同的存储选项,优先级不一定与内部部署的数据中心相同,因此对于存储管理员来说,重要的是帮助分析企业可能适用的选项。  安全管理员将业务关键数据移动到云端时,其安全性是一个最大的问题,因此,让安全专家掌握云端的安全性以及数据传输等数据加密方面的所有不同方面知识是重要的。  数据库管理员(DBA)。需要数据库管理员来安装,配置和管理SQL服务器,就像在内部部署数据中心一样,只是现在在云计算实例上运行。  无论是在内部,云端还是平台即服务(PaaS)中,企业都将需要开发人员来构建解决方案。  技术支持。技术支持人员将需要学习一个新的范例,不仅包括新的工具和技术,还要了解客户可能在云计算中遇到的问题。这包括客户在内部部署处理的问题,从网络访问云端到监控云端的健康状况。  (2)了解服务水平协议(SLA)  迁移到云端时需要了解的第一件事情,就是了解云计算提供商所提供的服务水平协议(SLA)。 通过SLA,可以识别云计算提供商将提供的约定服务。如果看起来不是很难,可能会认为可以轻松地将业务迁移动到云端时,但是不能认为提供者会确保用户的SQL将保持运行。  用户应该寻求来实现其SLA承诺的方法,并为云计算环境中的这些关键业务应用提供相同级别的可用性保护,就像在传统的内部故障转移集群环境中一样。用户的SLA将取决于其最薄弱的环节,因此考虑所有领域的可用性很重要。其中包括互联网,云计算平台,地理恢复,虚拟机,存储,SQL Server,应用服务器,以及活动目录(AD) /域名系统(DNS)。  (3)SQL许可证,BYOL,即用即付或PaaS?  另一件需要考虑的事情是,如果用户了解自己的许可证费用,支付额外的许可费用或使用PaaS的费用。那么应该计算所需的服务器许可证数量,再将自己的需求进行比较和分析,并查看哪种方法成本更低。考虑是否要支付前期投资或按时支付每月费用也很重要。这要了解自己公司的盈亏平衡点,才能帮助做出这个决定。租用许可证时,用户将在两年左右的时间开始在SQL服务器许可方面花费更多的费用。每个实例都是不同的,但是如果预计在云端已经有两年多的时间,那么从长远来看,将会经常面临许可证的问题。  此外,还要考虑的其他问题:是否将成本转嫁给客户?正在构建服务并将其销售给客户的服务提供商可以将SQL服务器的每月成本用于其产品。在这种情况下,在云计算中租赁许可证是有意义的。可以利用PaaS吗? SQL Server AlwaysOn如何影响许可?实例的规模大小如何影响许可?事先解决这些问题很重要,因此用户可以在部署前评估所有选项。  (4)明智选择实例的大小  选择云计算实例大小可能比人们想象的更复杂。实例有很多不同的规模,通常随着时间的推移而提供更多的规模。了解实例是否适合所有人也很重要,因为实例将具有不同数量的中央处理单元(CPU),内存,存储器,网络等。例如,可能有足够的CPU,但是当开始查看存储吞吐量时,可能需要更高的级别。这可能会影响你的决定。但是,采用云计算的好处是,如果第一次没有达到要求的话,很容易调整大小。但是如果第一次使用内部部署服务器,那么这么做是非常困难的,所以很难将它重新组合。  (5)选择正确的高可用性和灾难恢复解决方案  大多数公司的架构师提供的解决方案主要考虑的是高可用性(HA),而并不总是考虑到灾难恢复(DR)。云计算不能否定高可用性(HA),灾难恢复(DR)和备份的需要。HA和DR背后的概念是相似的,使用户的系统在需要时可用。HA选项与内部部署(数据库镜像,日志传送,备份和还原)基本相同,但没有存储域网络(SAN)可用。可用性组提供的优点包括快速故障转移,可读辅助,自动页面修复,并且不需要第三方产品。  故障转移群集实例提供更简单的管理,但缺少存储域网络(SAN)或其他共享存储设备。云计算提供商的存储只是附加到可用性组的每个实例,但在没有存储域网络(SAN)的故障转移集群中,用户将无法构建故障转移群集实例,除非其使用某种类型的第三方存储设备。但是它保护整个实例,支持DTC,并使用SQL Server标准版本以及支持SQL Server 2008 R2及更早版本。  无论用户是启动进程还是仍然在考虑是否采用云计算,请务必考虑如何保护关键业务应用程序免受停机和数据丢失的影响。虽然传统的基于存储域网络(SAN)的集群是不可能的,在这些环境中,SAN集群可以为在云中实现故障转移集群提供一种简单而具有成本效益的替代方案。这些集群不仅提供HA保护,而且还可以显著提高配置灵活性,并大大节省许可成本。2017年四大网络安全趋势_安防互联

软件的代理服务器是什么意思

关于 软件的代理服务器是什么意思 的问题已解答,请查看!!!

  • 长治代理服务器

    长治代理服务器

    已帮助:828215人  |  QQ• - •微信:2685936770

    5G将成为信息通信领域未来5年被高度关注的热点技术之一,其将聚焦于移动互联网、移动物联网等应用场景,呈现超大容量、超高性能、高可靠性和低成本等特性,同时与人工智能、信息中心网络等协同发展。  从目前设定的关键参数来看,针对不同应用场景,5G用户体验的接入峰值速率将达到数十Gbit/s,相比4G提升了百倍及以上的量级,端到端时延要求则达到 ms量级或更低,同步精度需要达到100ns量级。而在组网架构和技术方面,5G需要引入软件定义网络(SDN)、网络功能虚拟化(NFV)、网络切片等新型技术。5G的这些新型特性对于移动前传、移动回传等承载网络提出诸多挑战性需求,也推动面向5G承载的传送网迎来新一轮发展契机。  基站功能重新划分,前传呈现组网需求  考虑到5G在容量、时延、同步精度等方面的要求相对4G高出很多,原有基于室内基带处理单元(BBU)和远端射频单元(RRU)构建的C-RAN架构及承载技术将面临挑战,5G无线接入网的网元功能将重新分割并力求实现按需灵活设置。目前3GPP按照逻辑功能将5G基站划分为中心单元(CU)和分布单元(DU),并根据应用需求在CU和DU之间还可嵌套分割出中间的CU或DU单元。如此一来,DU和CU之间将出现组网承载需求,同时可根据DU和CU的功能分割情况、部署方式和业务类型等选择不同的承载技术,譬如出现一级前传和二级前传等结构,但也不排斥与4G前传类似结构并存的情形。  流量归属变化明显,回传协同需求明显  相比4G网络,5G网络架构将更为扁平化,一些原有及新增的功能(如移动边缘计算等)将下移到汇聚层或更低,原有典型基于南北汇聚式的流量模式将发生明显变化,基于不同5G网元之间的东西向流量交互将显著增加,譬如gNB和gNB、CU和CU等,这对于回传网络甚至前传网络的东西向协同流量调度提出了新的需求。另外,随着5G部分核心功能的下移,基于三层(IP层)的功能将同样下移到汇聚层,同时需要一些新型的路由技术(譬如SR等)以提升路由效率,因此传送网如何与IP网络实现组网功能的有效分割和高效协同也是需要解决的问题之一。  5G网络架构更为复杂  5G 网络架构基于SDN将控制和承载(转发)实现了功能分离,并提出逻辑网络切片的理念以灵活支撑云化业务。为了适配5G组网功能需求,传送网需要同步引入基于SDN的光传送网络架构,并结合5G多样化承载需求,前传、回传和核心网传输网络之间按需协同工作。另外,传送网也要逐步引入逻辑网络切片技术,并从应用平面、管控平面和传送平面等不同维度支持相应功能,譬如在SDN的网络架构下,基于不同ODUk时隙、不同波长、不同分组管道等在相同物理拓扑上构建和抽象出多个差异化的虚拟拓扑并按需承载特定功能和性能要求的5G业务。  标准化研究加速,传送制式尚待选择  目前ITU-T、3GPP、IEEE、CPRI等国际标准化组织和团体都已开展与5G承载相关的标准化工作,如ITU-T SG15于2017年6月全会上新立了2个研究课题,3GPP正在全面推动5G标准化并考虑承载需求,IEEE1914正在开展新一代前传接口及适配研究,CPRI正在开展新型前传接口(eCPRI)标准化等。另外,不同制式的承载技术目前也正在加速演进,综合考虑超大容量、超低时延、超高同步精度和灵活组网等需求,除了普适的光纤直驱和波分复用技术等物理层技术之外,基于1.5层/2层的组网技术目前竞争最为激烈,典型包括基于OTN及其简化制式并结合部分分组功能的FlexO+ODUflex,以及基于分组化模式的FlexE等。前者相对成熟,但功能和结构可能需要进一步简化,后者需要从接口化为主演进为组网技术,尚待业界全力推动,具体选择哪种制式尚待技术竞争及业界按需选择。  作者:中国信息通信研究院技术与标准研究所 吴冰冰 赵文玉数据中心供应商Digital Realty公司如何度过市场危机并走出困境_安防互联

    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

    Vertiv和Omdia发布了一份新报告,内容涉及电信运营商向边缘计算转移的影响以及利用边缘增长的最佳策略和策略。Omdia在“电信与边缘计算:机会,威胁还是干扰?”中指出,移动和有线运营商可以通过将现有的蜂窝塔网络与中心办公室和汇聚点(例如边缘数据中心)结合起来,为边缘服务的开发构建一个平台,同时节省成本。该报告专门探讨了预制模块化数据中心(PFM)在帮助电信运营商交付未来边缘基础架构中可能扮演的角色。预计PFM市场将从2018年的12亿美元增长到2023年的43亿美元,这是由电信运营商和边缘计算的增长以及云服务提供商的整体增长驱动的。Vertiv首席战略和开发官Gary Niederpruem说:“边缘的增长为电信提供商提供了开发与5G、IoT和其他创新技术相关的新服务的机会。”“运营商将需要具有国际影响力的合作伙伴,以及广泛的解决方案和服务,以支持他们的边缘之旅。”Omdia报告还显示,边缘增长应开辟新的竞争领域,有36%的受访者认为网络运营商将在从边缘创建新的收入服务中发挥最重要的作用。应用开发人员和公共云提供商也被视为关键的边缘参与者。报告的作者解释说:“通信服务提供商认为,他们在新兴的边缘计算市场中看到了明显的机会,但是其他潜在的参与者,包括公共云提供商和顶级内容参与者,同样也受到提供边缘的前景的吸引。”Omdia高级电信分析师JulianBright。除了快速部署之外,能源效率也是网络运营商关注的重点。在Vertiv委托的2019年调查的最新发布的更新中,451Research确定与边缘和5G连接相关的能源成本仍然是运营商严重关注的问题。451 Research副总裁Brian Partridge表示:“能耗是5G网络所有者的主要关切,因为它占网络运营支出的20-40%。”“Vertiv进行的分析估计,到2026年5G可能会增加150-170%的总网络能耗。通信行业急需高效的5G解决方案,尤其是对于像MIMO天线这样的耗电技术以及数据中心特定的对策。”全球数据中心网络市场规模到2025年将达到409亿美元_安防互联

    生活中的所有事物都是与时间相关的,也就形成了一个序列。为了对序列数据(文本、演讲、视频等)我们可以使用神经网络并导入整个序列,但是这样我们的数据输入尺寸是固定的,局限性就很明显。如果重要的时序特征事件恰好落在输入窗以外,就会产生更大的问题。所以我们需要的是:  能对任意长度序列做逐个元素读取的神经网络(比如视频就是一系列的图片;我们每次给神经网络一张图);  有记忆的神经网络,能够记得若干个时间步以前的事件、这些问题和需求已经催生出多中不同的循环神经网络。  图1:长短期记忆(LSTM)单元。LSTM有四个输入权重和四个循环权重。Peepholes是记忆细胞和门之间的额外连接,但他们对性能提升帮助不到,所以常被忽略。  循环神经网络  若我们想让一个常规的神经网络解决两个数相加的问题,那我们只需要输入两个数字,再训练两数之和的预测即可。如果现在有3个数要相加,那么我们可以:  拓展网络架构,添加输入和权重,再重新训练;  把第一次的输出(即两数之和)和第三个数作为输入,再返回给网络。  方案(2)显然更好,因为我们希望避免重新训练整个网络(网络已经“知道”如何将两个数相加)。如果我们的任务变成:先对两数做加法,再减去两个不同的数,那这个方案又不好使了。即使我们使用额外的权重,也不能保证正确的输出。相反,我们可以尝试“修改程序”,把网络由“加法”变成“减法”。通过隐藏层的加权可以实现这一步(见图2),如此便让网络的内核随着每个新的输入而变化。网络将学习着在相加两个数之后,把程序从“加法”变成“减法”,然后就解决了问题。  我们甚至可以泛化这一方法,传递给网络两个数字,再传入一个“特殊”的数字——代表着数学运算“加法”,“减法”或“乘法”。实践当中这样或许不尽完美,但也能得到大体正确的结果了。不过这里的主要问题倒不在于得到正确结果,而是我们可以训练循环神经网络,使之能够学习任意输入序列所产生的特殊输出,这就威力大了。  例如,我们可以教网络学会词语的序列。Soumith Chintala和Wojciech Zaremba写了一篇优秀的博客讲述用RNN做自然语言处理。RNN也可以用于生成序列。Andrej Karpathy写了这篇[有趣而生动的博客],展示了字词级别的RNN,可以模仿各种文风,从莎士比亚,到Linux源码,再到给小孩儿起名。  长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)  长短期记忆单元使用自连接的线性单元,权重为常数1.0。这使得流入自循环的值(前向传播)或梯度(反向传播)可以保持不变(乘以1.0的输入或误差还是原来的值;前一时间步的输出或误差也和下一时间步的输出相同),因而所有的值和梯度都可以在需要的时候准确回调。这个自循环的单元,记忆细胞,提供了一种可以储存信息的记忆功能,对之前的若干个时间步当中有效。这对很多任务都极其有效,比如文本数据,LSTM可以存储前一段的信息,并对当前段落的序列应用这些信息。  另外,深度网络中一个很普遍的问题叫作“梯度消失”问题,也即,梯度随着层数增多而越来越小。有了LSTM中的记忆细胞,就有了连续的梯度流(误差保持原值),从而消除了梯度消失问题,能够学习几百个时间步那么长的序列。  然而有时我们会想要抛掉旧有信息,替换以更新、更相关的信息。同时我们又不想释放无效信息干扰其余部分的网络。为了解决这个问题,LSTM单元拥有一个遗忘门,在不对网络释放信息的情况下删除自循环单元内的信息(见图1)。遗忘门将记忆细胞里的值乘以0~1之间的数字,其中0表示遗忘,1表示保持原样。具体的数值宥当前输入和上一时间步的LSTM单元输出决定。  在其他时间,记忆细胞还需要保持多个时间步内不变,为此LSTM增加了另一道门,输入门(或写入门)。当输入门关闭时,新信息就不会流入,原有信息得到保护。  另一个门将记忆细胞的输出值乘以0(抹除输出)~1()之间的数,当多个记忆相互竞争时这很有用:一个记忆细胞可能说:“我的记忆非常重要!所以我现在就要释放”,但是网络却可能说:“你的记忆是很重要,不过现在又其他更重要的记忆细胞,所以我给你的输出门赋予一个微小的数值,给其他门大数值,这样他们会胜出”。  LSTM单元的连接方式初看可能有些复杂,你需要一些时间去理解。但是当你分别考察各个部件的时候,会发现其结构其实跟普通的循环神经网络没啥两样——输入和循环权重流向所有的门,连接到自循环记忆细胞。  想要更深入地了解LSTM并认识整个架构,我推荐阅读:LSTM: A Search Space Odyssey和original LSTM paper。  词嵌入(Word Embedding)  图3:菜谱的二维词嵌入空间,这里我们局部放大了“南欧”的聚类群  想象"cat"和其他所有与"cat"相关联的词汇,你可能会想到"kitten","feline"。再想一些不那么相似,但是又比"car"要相似得多的,比如"lion","tiger","dog","animal"或者动词"purring","mewing","sleeping"等等。  再想象一个三维的空间,我们把词"cat"放在正中间。上面提到的词语当中,与"cat"相似的,空间位置也离得更近;比如"kitty","feline"就离中央很近;"tiger"和"lion"就稍微远一点;"dog"再远一点;而"car"就不知远到哪里去了。可以看图3这个词嵌入二维空间的例子。  如果我们我们用向量来代表空间里的每一个词,那么每个向量就由3个坐标构成,比如"cat"是(0, 0, 0),"kitty"可能是(0,1, 0,2, -0,3)而"car"则是(10, 0, -15)。这个向量空间,就是词嵌入空间,每个词对应的三个坐标可以用做算法的输入数据。  典型的词嵌入空间含有上千个词和上百个维度,人类是很难直观理解的,但是相似的词距离近这个规律仍然成立。对于机器来说,这是一种很好的词汇表征,可以提高自然语言处理能力。  如果你想要学习更多词嵌入的内容,以及如何应用于创建模型“理解”语言,推荐阅读:Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using Torch,作者:Soumith Chintala和Wojciech Zaremba。  编码-解码  让我们暂时停下自然语言处理,来想象一个西红柿,想象那些适合西红柿的配料或菜肴。如果你的想法和那些网上最常见的菜谱差不多,那你想到的可能是诸如奶酪和萨拉米;帕尔马干酪、罗勒、通心粉;或其他配料比如橄榄油、百里香和西芹等等。(换作中国人来想,肯定是鸡蛋)。这些配料主要都是意大利、地中海菜系。  还是那个西红柿,如果要吃墨西哥菜系,你想到的可能是豆子、玉米、辣椒、芫荽叶或鳄梨。  你刚才所想的,就是把词汇“西红柿”的表征变换成了新的表征:“墨西哥菜里的西红柿”。  “编码”(Encoder)做的是同样的事,它通过变换词汇的表征,把输入词汇逐个变换为新的“思维向量”。就像给“西红柿”加入了上下文“墨西哥菜”,这是“编码-解码”架构的第一步。  编码-解码架构的第二步是基于这样一个事实:不同的语种在词嵌入空间里,具有相似的几何结构,即便对同一个事物,描述用词完全不同。比如在德语里“猫”是"Katze",狗是"Hund",与英语截然不同,但是两个词之间的关系确实一样。Karze与Hund的关系,跟Car与Dog的关系完全一致,换言之,即使词汇本身不同,他们背后的“思维向量”确实一样的。当然也有些词汇很难用其他语言表达(比如中文里的“缘分”之类),但是这种情况比较稀罕,总体上是成立的。  基于以上思想,我们就可以构建解码网络了。我们把英语编码器产生的“思维向量”传递给德语解码器。德语解码器会把这些思维向量或关系变换映射到德语词嵌入空间里,然后就会产生一句话,保持英语句子里的关系。如此我们就有了一个能做翻译的网络,这个思想目前仍在发展,结果虽然不完美,但却在极快提高,不久就会成为翻译的最佳方法。大数据的发展,伴随的将是软件工程师的渐退,算法工程师的崛起_安防互联

  • 遨游5如何设置代理服务器

    遨游5如何设置代理服务器

    已帮助:123600人  |  QQ• - •微信:2685936770

    AWS,Google和Azure等主要的云计算厂商提供了帮助用户估计云计算成本的工具,但服务,使用频率和停机可能会导致实际的云计算成本费用远远超出用户的预期,通常对此没有得到重视。 与内部部署基础设施相比,公有云往往会降低企业成本。但是对于许多组织来说,部署公有云仍然很难进行客观成本估算。亚马逊网络服务(AWS),微软Azure和谷歌云平台这些主要的公有云提供商,都拥有允许用户预测每月云计算成本的工具。然而,使用这些云成本估算器并不能保证准确的结果,它取决于用户提供的信息是否精确。 从计划外的使用高峰到业务中断,以下有五个潜在的因素可能会使用户的成本估算偏高,并提高云计算的费用。    (1)被遗忘的服务成本    公有云成本估算不准确的最大原因是被遗忘的资源和服务。当企业不能充分考虑其工作负载的部署要求时,就会出现这种情况。估计一个特定AWS实例或Azure存储空间的每月开销成本很简单,但工作负载需求通常远远超出单个静态实例。   各种资源和服务(如计算,存储和网络)形成云计算基础架构。这些服务将以常规的每月成本显示在用户的云端账单上,例如亚马逊弹性计算云实例和亚马逊简单存储服务桶的每小时或每月费用。但组织还需要考虑其他成本,例如与数据迁移,API调用等相关的成本。    云计算基础架构的组件。    此外,资源和服务费用因地区而异,这些地区的数据重复工作可能会推高每月总成本。组织必须在云计算成本估算工具中包含这些额外的存储,管理和其他成本。如果你不确定细节(如使用情况),请多次运行估算器,并使用多种使用场景来进行估计。   (2)成本与增长的关系    公共云成本估算器不正确的另一个原因是工作量将会随着时间的推移而增长。云计算支持动态,高度可扩展的环境,但其长期稳定使用的成本效益值得商榷。在某些情况下,长期在本地数据中心托管工作负载更具成本效益。 即使在公有云中最具成本效益的应用程序也有可能比本地数据中心的运行成本更高。 当一个企业的应用程序普及时,它的使用率上升。然后,公有云可以提供额外的资源,但这些新资源可能增加总体成本。许多公有云的成本估算在增长期间没有考虑这些额外资源或服务的影响。这意味着即使在公共云中最具成本效益的应用程序也有可能比本地数据中心成本更高。 请记住对未来的云计算使用量进行估算。制定比较方案来计算云成本与预期增长预测。另外,考虑如何替代使用模式,如预留实例,可以减少用户的云计算的成本费用。 (3)成本与季节性或周期性的因素 估计公有云成本时,组织也忽略了短期或可变增长的成本。定期运行或定期服务(如会计或科学应用程序)的工作负载会突然增加云计算账单的使用量。   这些短期使用高峰是用户面临的一个挑战。问题的一部分在于公有云中的工作负载架构。负责工作负载的运营人员需要正确配置向下扩展性。当使用高峰过去之后,工作负载应该释放多余的云计算资源来节省成本。   另一个挑战是预测何时会发生使用高峰,需要多少额外资源以及额外需求将持续多长时间。实施认真的监控和报告,以便云计算管理员能够发现需求趋势和相应的成本。采用替代使用模式,例如AWS Spot实例,也可以降低临时使用高峰产生的成本。 (4)停电或故障的成本   发生故障,并造成业务中断,可能会导致云计算用户的收入损失。这些中断也可能对企业的声誉产生不利影响,其影响甚至将波及在解决问题后的几个星期或几个月。 尽管公有云成本估算器在中断时不能估算费用损失,但可以根据用户的工作负载的运营成本来衡量潜在的中断成本。一些组织发现中断的潜在成本对于给定的工作负载来说太大,因此将在本地数据中心中进行托管。   在其他情况下,中断的潜在成本推动了架构更改,从而增强了工作负载的弹性。例如,一些组织可能会认为,在两个或多个公有云区域部署任务关键型工作负载(尽管有额外的资源成本)比面临潜在停机的风险更具成本效益。 (5)多云策略的成本 确保冗余和节省成本的最佳方式之一是将工作负载组件扩展到多个公有云。不幸的是,这种模式对于大多数组织来说并不现实,公有云成本估算器并没有考虑多云部署。 公有云供应商继续进行市场竞争,其中许多产品仍然不兼容。锁定供应商仍然是可行的云计算业务战略。考虑混合服务的锁定风险,如Azure Stack。这意味着公有云提供商不愿意与竞争对手的估计一起显示其成本估算值。 组织仍然可以比较不同提供商之间的成本估算,但这需要单独使用每个提供商的计算器。由于供应商的定价和服务之间的差异,实现完全比较也很困难。但是,如果用户想减少云计算费用的计算,这些比较对长期的应用可以提供帮助。数据中心运营商Digital Realty公司宣布收购DFT公司_安防互联

    随着网络安全产业综合体全面展开,所有主要参与者,从政府和国家赞助团体,到犯罪分子和供应商以及他们的股东,我们都想知道这个反乌托邦地狱世界将会发生什么样的恐怖事件。2017年毁灭性的WannaCry和NotPetya勒索软件变种,它们将网络安全带入了主流焦点,从银行诈骗的概念转变为依赖于具有真实物理后果的关键系统的医院和企业。到2018年,就像GDPR生效一样,数据泄露影响了各个行业的数百万客户,包括Reddit,Facebook,优步,英国航空和万豪连锁酒店等家喻户晓的客户。面对这些越来越复杂的攻击方法及过往的数据,我们分析2019年在网络安全方面有如下表现:1、更好,更智能的物联网僵尸网络 强大的物联网(IoT、僵尸网络的第一个真正的全球案例是2016年的Mirai。它是通过几行非常简单的代码实现的,针对像IP摄像机这样很少有安全或更新的对象连接到互联网,并设法打倒了相当大的互联网。Malwarebytes的主要恶意软件分析师克里斯ⷥš伊德指出,2018年,数千台MikroTik路由器被妥协,悄然转变为加密硬币矿工。他说:“这只是我们在新的一年中可能会看到的开始,越来越多的硬件设备受到损害,以提供从硬币矿工到恶意软件的所有东西。”“路由器和物联网设备的大规模妥协将会发生,并且它们比计算机更难修补。即使只是修补也无法解决设备受感染的问题。” 卡巴斯基补充说,物联网僵尸网络将继续以“不可阻挡的”速度增长,这将成为一个不容低估的反复警告。从最终用户的角度来看,物联网设备安全性的缓慢推动了政府的监管,各国立法要求物联网网络的安全性势在必行。这对于面临最高风险的医疗保健,运输,能源和制造业尤为重要。2、攻击关键国家基础设施 国家基础设施面临网络攻击者的威胁。虽然这些类型的攻击例子相对稀少,但一些专家警告说2019年可以看到国际网络领域攻击变得更加明显。这些受到金钱驱动的攻击者可能会看到该国目前对关键国家基础设施的处理方式存在缺陷,并且在其修复之前因财务原因而受到打击。如那些设备安全性差,对个人,企业,公用事业以及最终的国家安全构成严重风险。如网络犯罪分子可能人为地夸大计量读数,使得账单更高,但最终可能导致对我们的电网发生灾难性的攻击。3、加密劫持 2017年看到郁金香风格的繁荣和加密货币的萧条,2018年看到密码升级的显着上升,即控制设备或设备网络以使用额外的计算进行加密挖掘的过程。Webroot在其年中威胁报告中甚至声称,加密占据了所有威胁的35%-并且其客户试图在百分之三的时间内访问运行加密脚本的网站。最受欢迎的加密挖掘域名是Xxgasm.com,流量占31%,而Coinhive.com占流量的38%。Bitglass的首席营销官Rich Campagna表示,“这种技术结合了两种常用的攻击方式:当恶意个人使用适当设备的计算能力以便采用加密货币时,加密抢占,以及在非法第三方劫持企业云资源时引发云计算。总之,这两种黑客攻击方法可以用来以高速加速的方式挖掘加密货币。4、更多勒索软件 勒索软件已经持续了很长时间,这种破坏性的影响和相对简单,只需在黑市网页上点击购买脚本即可实现。5、传统勒索方式 正如2018年所见,大规模电子邮件、短信等骗局声称会损害受害者的视频信息和密码,然后企图勒索受害者,索要赎金。而大多受害者愿意支付赎金,确保他们的声誉不受到威胁。6、APT小组,民族国家,国家支持的攻击 卡巴斯基认为,高级持久性威胁组织(Fancy Bear,Shadow Brokers、可能会做更多的事情来掩盖他们的踪迹,如直言不讳的品牌或签名攻击,这将使检测和归因“极其困难”。这种新方法中最可能的方案之一是构建满足高度特定目标的工具。据Recorded Future战略威胁开发总监Priscilla Moriuchi称,国家基建团体可能会越来越关注电信公司和互联网服务提供商。她说“电信和互联网服务供应商融入了互联网的结构,为威胁行为者提供了对可信基础设施的访问,以实现二次攻击或入侵。它们也是全球电信的中点,对这些类型的公司的入侵不仅可以暴露用户数据,还可以暴露电话,短信,地理历史,联系人等等”。7、加密的流量恶意软件 增强对加密重要性的理解很可能被隐藏在加密流量中的恶意软件本身的群体利用。Barac的创始人兼首席执行官Omar Yaacoubi指出谷歌的研究表明,所有流量的80%将在2019年加密,而普华永道的一项研究表明,60%的攻击将发生在加密流量上。Omar Yaacoubi说:“加密的缺点是安全工具无法检测恶意软件的加密流量,使其成为威胁行为者隐藏任何恶意流量的理想场所,Vanson Bourne最近对500位首席信息官进行的一项调查发现,90%的公司经历过或预计会使用SSL / TLS进行网络攻击,87%的公司认为他们的防御效果较差,因为这种新兴趋势会将恶意软件埋在加密流量中”。8、人工智能辅助冒名顶替者Nvidia本月刚刚推出了非常栩栩如生的人脸渲染,这种面部渲染技术可以用来创造全新的人物角色。而对于这种技术最终会不会落入坏人的手中是很难保证的。2019:数据中心托管四大趋势_安防互联

    最近看《机器学习系统设计》…前两章。学到了一些用Matplotlib进行数据可视化的方法。在这里整理一下。声明:由于本文的代码大部分是参考书中的例子,所以不提供完整代码,只提供示例片段,也就是只能看出某一部分用法,感兴趣的需要在自己的数据上学习测试。  最开始,当然还是要导入我们需要的包:  1. 画散点图  画散点图用plt.scatter(x,y)。画连续曲线在下一个例子中可以看到,用到了plt.plot(x,y)。  plt.xticks(loc,label)可以自定义x轴刻度的显示,第一个参数表示的是第二个参数label显示的位置loc。  plt.autoscale(tight=True)可以自动调整图像显示的最佳化比例 。  画出散点图如下:  2. 多项式拟合并画出拟合曲线  ## 多项式拟合  效果图:  3. 画多个子图  这里用到的是sklearn的iris_dataset(鸢尾花数据集)。  此数据集包含四列,分别是鸢尾花的四个特征:  sepal length (cm)——花萼长度  sepal width (cm)——花萼宽度  petal length (cm)——花瓣长度  petal width (cm)——花瓣宽度  这里首先对数据进行一定的处理,主要就是对特征名称进行两两排列组合,然后任两个特征一个一个做x轴另一个做y轴进行画图。  这里有一个排列组合参考代码,最后是取出了两两组合的情况。  排列组合的结果是feature_names_2包含了排列组合的所有情况,它的每一个元素包含了一个排列组合的所有情况,比如第一个元素包含了所有单个元素排列组合的情况,第二个元素包含了所有的两两组合的情况……所以这里取出了第二个元素,也就是所有的两两组合的情况  下面是在for循环里画多个子图的方法。对我来说,这里需要学习的有不少。比如  for i,k in enumerate(feature_names_2[1]):这一句老是记不住。  比如从列表中取出某元素所在的索引的方法:index1 = feature_names.index(k[0]),也即index = list.index(element)的形式。  比如for循环中画子图的方法:plt.subplot(2,3,1+i)  比如for循环的下面这用法:for t,marker,c in zip(range(3),”>ox”,”rgb”):  这里的可视化效果如下:  4. 画水平线和垂直线  比如在上面最后一幅图中,找到了一种方法可以把三种鸢尾花分出来,这是我们需要画出模型(一条直线)。这个时候怎么画呢?  下面需要注意的就是plt.vlines(x,y_min,y_max)和plt.hlines(y,x_min,x_max)的用法。  此时可视化效果如下:  5. 动态画图  plt.ion()打开交互模式。plt.show()不再阻塞程序运行。  注意plt.axis()的用法。  可视化效果:美CIA CherryBlossom项目暴露路由器安全问题_安防互联

  • 免费代理服务器网盘

    免费代理服务器网盘

    已帮助:470595人  |  QQ• - •微信:2685936770

    最近看《机器学习系统设计》…前两章。学到了一些用Matplotlib进行数据可视化的方法。在这里整理一下。声明:由于本文的代码大部分是参考书中的例子,所以不提供完整代码,只提供示例片段,也就是只能看出某一部分用法,感兴趣的需要在自己的数据上学习测试。  最开始,当然还是要导入我们需要的包:  1. 画散点图  画散点图用plt.scatter(x,y)。画连续曲线在下一个例子中可以看到,用到了plt.plot(x,y)。  plt.xticks(loc,label)可以自定义x轴刻度的显示,第一个参数表示的是第二个参数label显示的位置loc。  plt.autoscale(tight=True)可以自动调整图像显示的最佳化比例 。  画出散点图如下:  2. 多项式拟合并画出拟合曲线  ## 多项式拟合  效果图:  3. 画多个子图  这里用到的是sklearn的iris_dataset(鸢尾花数据集)。  此数据集包含四列,分别是鸢尾花的四个特征:  sepal length (cm)——花萼长度  sepal width (cm)——花萼宽度  petal length (cm)——花瓣长度  petal width (cm)——花瓣宽度  这里首先对数据进行一定的处理,主要就是对特征名称进行两两排列组合,然后任两个特征一个一个做x轴另一个做y轴进行画图。  这里有一个排列组合参考代码,最后是取出了两两组合的情况。  排列组合的结果是feature_names_2包含了排列组合的所有情况,它的每一个元素包含了一个排列组合的所有情况,比如第一个元素包含了所有单个元素排列组合的情况,第二个元素包含了所有的两两组合的情况……所以这里取出了第二个元素,也就是所有的两两组合的情况  下面是在for循环里画多个子图的方法。对我来说,这里需要学习的有不少。比如  for i,k in enumerate(feature_names_2[1]):这一句老是记不住。  比如从列表中取出某元素所在的索引的方法:index1 = feature_names.index(k[0]),也即index = list.index(element)的形式。  比如for循环中画子图的方法:plt.subplot(2,3,1+i)  比如for循环的下面这用法:for t,marker,c in zip(range(3),”>ox”,”rgb”):  这里的可视化效果如下:  4. 画水平线和垂直线  比如在上面最后一幅图中,找到了一种方法可以把三种鸢尾花分出来,这是我们需要画出模型(一条直线)。这个时候怎么画呢?  下面需要注意的就是plt.vlines(x,y_min,y_max)和plt.hlines(y,x_min,x_max)的用法。  此时可视化效果如下:  5. 动态画图  plt.ion()打开交互模式。plt.show()不再阻塞程序运行。  注意plt.axis()的用法。  可视化效果:美CIA CherryBlossom项目暴露路由器安全问题_安防互联

    5G将成为信息通信领域未来5年被高度关注的热点技术之一,其将聚焦于移动互联网、移动物联网等应用场景,呈现超大容量、超高性能、高可靠性和低成本等特性,同时与人工智能、信息中心网络等协同发展。  从目前设定的关键参数来看,针对不同应用场景,5G用户体验的接入峰值速率将达到数十Gbit/s,相比4G提升了百倍及以上的量级,端到端时延要求则达到 ms量级或更低,同步精度需要达到100ns量级。而在组网架构和技术方面,5G需要引入软件定义网络(SDN)、网络功能虚拟化(NFV)、网络切片等新型技术。5G的这些新型特性对于移动前传、移动回传等承载网络提出诸多挑战性需求,也推动面向5G承载的传送网迎来新一轮发展契机。  基站功能重新划分,前传呈现组网需求  考虑到5G在容量、时延、同步精度等方面的要求相对4G高出很多,原有基于室内基带处理单元(BBU)和远端射频单元(RRU)构建的C-RAN架构及承载技术将面临挑战,5G无线接入网的网元功能将重新分割并力求实现按需灵活设置。目前3GPP按照逻辑功能将5G基站划分为中心单元(CU)和分布单元(DU),并根据应用需求在CU和DU之间还可嵌套分割出中间的CU或DU单元。如此一来,DU和CU之间将出现组网承载需求,同时可根据DU和CU的功能分割情况、部署方式和业务类型等选择不同的承载技术,譬如出现一级前传和二级前传等结构,但也不排斥与4G前传类似结构并存的情形。  流量归属变化明显,回传协同需求明显  相比4G网络,5G网络架构将更为扁平化,一些原有及新增的功能(如移动边缘计算等)将下移到汇聚层或更低,原有典型基于南北汇聚式的流量模式将发生明显变化,基于不同5G网元之间的东西向流量交互将显著增加,譬如gNB和gNB、CU和CU等,这对于回传网络甚至前传网络的东西向协同流量调度提出了新的需求。另外,随着5G部分核心功能的下移,基于三层(IP层)的功能将同样下移到汇聚层,同时需要一些新型的路由技术(譬如SR等)以提升路由效率,因此传送网如何与IP网络实现组网功能的有效分割和高效协同也是需要解决的问题之一。  5G网络架构更为复杂  5G 网络架构基于SDN将控制和承载(转发)实现了功能分离,并提出逻辑网络切片的理念以灵活支撑云化业务。为了适配5G组网功能需求,传送网需要同步引入基于SDN的光传送网络架构,并结合5G多样化承载需求,前传、回传和核心网传输网络之间按需协同工作。另外,传送网也要逐步引入逻辑网络切片技术,并从应用平面、管控平面和传送平面等不同维度支持相应功能,譬如在SDN的网络架构下,基于不同ODUk时隙、不同波长、不同分组管道等在相同物理拓扑上构建和抽象出多个差异化的虚拟拓扑并按需承载特定功能和性能要求的5G业务。  标准化研究加速,传送制式尚待选择  目前ITU-T、3GPP、IEEE、CPRI等国际标准化组织和团体都已开展与5G承载相关的标准化工作,如ITU-T SG15于2017年6月全会上新立了2个研究课题,3GPP正在全面推动5G标准化并考虑承载需求,IEEE1914正在开展新一代前传接口及适配研究,CPRI正在开展新型前传接口(eCPRI)标准化等。另外,不同制式的承载技术目前也正在加速演进,综合考虑超大容量、超低时延、超高同步精度和灵活组网等需求,除了普适的光纤直驱和波分复用技术等物理层技术之外,基于1.5层/2层的组网技术目前竞争最为激烈,典型包括基于OTN及其简化制式并结合部分分组功能的FlexO+ODUflex,以及基于分组化模式的FlexE等。前者相对成熟,但功能和结构可能需要进一步简化,后者需要从接口化为主演进为组网技术,尚待业界全力推动,具体选择哪种制式尚待技术竞争及业界按需选择。  作者:中国信息通信研究院技术与标准研究所 吴冰冰 赵文玉数据中心供应商Digital Realty公司如何度过市场危机并走出困境_安防互联

精选文章

  • centsos搭建代理服务器

    业务转型是运营商数字化转型的核心之一,政企专网业务是网络业务转型的重要方向。机遇:需求升级+技术融合 据IDC数据,到2018年,全球1000强企业中的67%、中国1000强企业中的50%都将把数字化转型作为企业战略的核心。专网作为企业数字化、网络化、智能化的基础,将迎来巨大的商用机遇,政府的专网需求也同具规模。另外,5G、工业PON、SD-WAN、宽带数字集群等通信技术的融合创新,打破垂直行业壁垒,为运营商拓展了空间,尤其是工业领域的厂内网络细分市场。例如,国家应急管理部2018年年底提出将打造“公专互补、宽窄融合、固移融合”的无线通信网络。另外,中国联通基于工业PON技术为徐州重型机械有限公司建设智慧工厂内网,满足其生产作业现场可视化规划需求、模组机床和智能设备联网需求,以及智能物流、数字监控、可视化调度中心等功能需求。挑战:竞争加剧+模式转变 政企专网市场新进入者增多,尤其是信息通信一体化服务提供商,市场竞争加剧。主要原因有三个:一是垂直行业主体网络要求较高,企业倾向于自建专网。二是政府为垂直行业预留频谱,允许企业自建专网。三是云网融合、SD-WAN等技术的创新与应用,使Overlay上层网络与Underlay底层网络松耦合,降低企业组网运营服务的门槛,服务提供商仅需要获得互联网增值服务牌照即可。例如,今年年初,德国联邦网络局发布了供本地使用的5G频率框架条款,规定自2019年下半年开始,工业自动化、农业和林业企业可以申请3700MHz~3800MHz频段内频谱,用于建设工厂和园区网络。联邦网络局将根据申请进行分配,无须通过拍卖。大众汽车、巴斯夫均已开始计划建设自己的5G网络,戴姆勒、西门子也表示对申请5G频谱感兴趣。另外,政企专网的业务模式也由原来的出租管道获取租金,转变为提供规划、设计、建设、运维、集成等服务获得项目制服务费。与传统提供普遍、通用型服务不同,新的业务模式需要运营商能够提供个性化服务,而且由于行业属性差异、客户属性差异,个性化服务方案数量将规模性暴增。运营商曾设想通过网络切片技术解决个性化服务需求暴增的问题,但是由于技术本身尚未成熟、网络架构改造进程滞后等问题,网络切片设想尚未实现。因此,运营商需要针对新业务模式进行组织模式的调整,以保障能够及时洞察、跟踪、响应、满足、落实垂直行业客户个性化专网需求。建议:统一思想+构建边缘云服务能力+建立独立运营主体 针对以上机遇与挑战,对运营商有以下建议:一是统一思想,继续推进智能管道建设,努力提升Underlay底层网络能力以及网络资源调用和管理的灵活性,满足Overlay上层网络创新的需求,保持运营商在跨域网络能力方面的竞争优势。二是构建边缘云解决方案提供能力,增加政企专网价值。面向数字经济红利,网络和新型基础设施的价值占比相对较低,而边缘云与政企专网服务联系非常紧密,市场空间也相对较高。三是建立并重视独立运营主体,如通信服务公司或系统集成公司,独立运营的公司机制体制改革的操作空间相对较大,将其作为拓展产业互联网市场的子体,能够补齐运营商母体面向个性化需求的能力短板。来源:中国idc圈Wifi被嫌弃 欧盟或选5G作为车联网通信标准_安防互联

  • 如何查看本地代理服务器

    AWS,Google和Azure等主要的云计算厂商提供了帮助用户估计云计算成本的工具,但服务,使用频率和停机可能会导致实际的云计算成本费用远远超出用户的预期,通常对此没有得到重视。 与内部部署基础设施相比,公有云往往会降低企业成本。但是对于许多组织来说,部署公有云仍然很难进行客观成本估算。亚马逊网络服务(AWS),微软Azure和谷歌云平台这些主要的公有云提供商,都拥有允许用户预测每月云计算成本的工具。然而,使用这些云成本估算器并不能保证准确的结果,它取决于用户提供的信息是否精确。 从计划外的使用高峰到业务中断,以下有五个潜在的因素可能会使用户的成本估算偏高,并提高云计算的费用。    (1)被遗忘的服务成本    公有云成本估算不准确的最大原因是被遗忘的资源和服务。当企业不能充分考虑其工作负载的部署要求时,就会出现这种情况。估计一个特定AWS实例或Azure存储空间的每月开销成本很简单,但工作负载需求通常远远超出单个静态实例。   各种资源和服务(如计算,存储和网络)形成云计算基础架构。这些服务将以常规的每月成本显示在用户的云端账单上,例如亚马逊弹性计算云实例和亚马逊简单存储服务桶的每小时或每月费用。但组织还需要考虑其他成本,例如与数据迁移,API调用等相关的成本。    云计算基础架构的组件。    此外,资源和服务费用因地区而异,这些地区的数据重复工作可能会推高每月总成本。组织必须在云计算成本估算工具中包含这些额外的存储,管理和其他成本。如果你不确定细节(如使用情况),请多次运行估算器,并使用多种使用场景来进行估计。   (2)成本与增长的关系    公共云成本估算器不正确的另一个原因是工作量将会随着时间的推移而增长。云计算支持动态,高度可扩展的环境,但其长期稳定使用的成本效益值得商榷。在某些情况下,长期在本地数据中心托管工作负载更具成本效益。 即使在公有云中最具成本效益的应用程序也有可能比本地数据中心的运行成本更高。 当一个企业的应用程序普及时,它的使用率上升。然后,公有云可以提供额外的资源,但这些新资源可能增加总体成本。许多公有云的成本估算在增长期间没有考虑这些额外资源或服务的影响。这意味着即使在公共云中最具成本效益的应用程序也有可能比本地数据中心成本更高。 请记住对未来的云计算使用量进行估算。制定比较方案来计算云成本与预期增长预测。另外,考虑如何替代使用模式,如预留实例,可以减少用户的云计算的成本费用。 (3)成本与季节性或周期性的因素 估计公有云成本时,组织也忽略了短期或可变增长的成本。定期运行或定期服务(如会计或科学应用程序)的工作负载会突然增加云计算账单的使用量。   这些短期使用高峰是用户面临的一个挑战。问题的一部分在于公有云中的工作负载架构。负责工作负载的运营人员需要正确配置向下扩展性。当使用高峰过去之后,工作负载应该释放多余的云计算资源来节省成本。   另一个挑战是预测何时会发生使用高峰,需要多少额外资源以及额外需求将持续多长时间。实施认真的监控和报告,以便云计算管理员能够发现需求趋势和相应的成本。采用替代使用模式,例如AWS Spot实例,也可以降低临时使用高峰产生的成本。 (4)停电或故障的成本   发生故障,并造成业务中断,可能会导致云计算用户的收入损失。这些中断也可能对企业的声誉产生不利影响,其影响甚至将波及在解决问题后的几个星期或几个月。 尽管公有云成本估算器在中断时不能估算费用损失,但可以根据用户的工作负载的运营成本来衡量潜在的中断成本。一些组织发现中断的潜在成本对于给定的工作负载来说太大,因此将在本地数据中心中进行托管。   在其他情况下,中断的潜在成本推动了架构更改,从而增强了工作负载的弹性。例如,一些组织可能会认为,在两个或多个公有云区域部署任务关键型工作负载(尽管有额外的资源成本)比面临潜在停机的风险更具成本效益。 (5)多云策略的成本 确保冗余和节省成本的最佳方式之一是将工作负载组件扩展到多个公有云。不幸的是,这种模式对于大多数组织来说并不现实,公有云成本估算器并没有考虑多云部署。 公有云供应商继续进行市场竞争,其中许多产品仍然不兼容。锁定供应商仍然是可行的云计算业务战略。考虑混合服务的锁定风险,如Azure Stack。这意味着公有云提供商不愿意与竞争对手的估计一起显示其成本估算值。 组织仍然可以比较不同提供商之间的成本估算,但这需要单独使用每个提供商的计算器。由于供应商的定价和服务之间的差异,实现完全比较也很困难。但是,如果用户想减少云计算费用的计算,这些比较对长期的应用可以提供帮助。数据中心运营商Digital Realty公司宣布收购DFT公司_安防互联

  • 安卓手机如何使用socks5代理服务器

    随着网络安全产业综合体全面展开,所有主要参与者,从政府和国家赞助团体,到犯罪分子和供应商以及他们的股东,我们都想知道这个反乌托邦地狱世界将会发生什么样的恐怖事件。2017年毁灭性的WannaCry和NotPetya勒索软件变种,它们将网络安全带入了主流焦点,从银行诈骗的概念转变为依赖于具有真实物理后果的关键系统的医院和企业。到2018年,就像GDPR生效一样,数据泄露影响了各个行业的数百万客户,包括Reddit,Facebook,优步,英国航空和万豪连锁酒店等家喻户晓的客户。面对这些越来越复杂的攻击方法及过往的数据,我们分析2019年在网络安全方面有如下表现:1、更好,更智能的物联网僵尸网络 强大的物联网(IoT、僵尸网络的第一个真正的全球案例是2016年的Mirai。它是通过几行非常简单的代码实现的,针对像IP摄像机这样很少有安全或更新的对象连接到互联网,并设法打倒了相当大的互联网。Malwarebytes的主要恶意软件分析师克里斯ⷥš伊德指出,2018年,数千台MikroTik路由器被妥协,悄然转变为加密硬币矿工。他说:“这只是我们在新的一年中可能会看到的开始,越来越多的硬件设备受到损害,以提供从硬币矿工到恶意软件的所有东西。”“路由器和物联网设备的大规模妥协将会发生,并且它们比计算机更难修补。即使只是修补也无法解决设备受感染的问题。” 卡巴斯基补充说,物联网僵尸网络将继续以“不可阻挡的”速度增长,这将成为一个不容低估的反复警告。从最终用户的角度来看,物联网设备安全性的缓慢推动了政府的监管,各国立法要求物联网网络的安全性势在必行。这对于面临最高风险的医疗保健,运输,能源和制造业尤为重要。2、攻击关键国家基础设施 国家基础设施面临网络攻击者的威胁。虽然这些类型的攻击例子相对稀少,但一些专家警告说2019年可以看到国际网络领域攻击变得更加明显。这些受到金钱驱动的攻击者可能会看到该国目前对关键国家基础设施的处理方式存在缺陷,并且在其修复之前因财务原因而受到打击。如那些设备安全性差,对个人,企业,公用事业以及最终的国家安全构成严重风险。如网络犯罪分子可能人为地夸大计量读数,使得账单更高,但最终可能导致对我们的电网发生灾难性的攻击。3、加密劫持 2017年看到郁金香风格的繁荣和加密货币的萧条,2018年看到密码升级的显着上升,即控制设备或设备网络以使用额外的计算进行加密挖掘的过程。Webroot在其年中威胁报告中甚至声称,加密占据了所有威胁的35%-并且其客户试图在百分之三的时间内访问运行加密脚本的网站。最受欢迎的加密挖掘域名是Xxgasm.com,流量占31%,而Coinhive.com占流量的38%。Bitglass的首席营销官Rich Campagna表示,“这种技术结合了两种常用的攻击方式:当恶意个人使用适当设备的计算能力以便采用加密货币时,加密抢占,以及在非法第三方劫持企业云资源时引发云计算。总之,这两种黑客攻击方法可以用来以高速加速的方式挖掘加密货币。4、更多勒索软件 勒索软件已经持续了很长时间,这种破坏性的影响和相对简单,只需在黑市网页上点击购买脚本即可实现。5、传统勒索方式 正如2018年所见,大规模电子邮件、短信等骗局声称会损害受害者的视频信息和密码,然后企图勒索受害者,索要赎金。而大多受害者愿意支付赎金,确保他们的声誉不受到威胁。6、APT小组,民族国家,国家支持的攻击 卡巴斯基认为,高级持久性威胁组织(Fancy Bear,Shadow Brokers、可能会做更多的事情来掩盖他们的踪迹,如直言不讳的品牌或签名攻击,这将使检测和归因“极其困难”。这种新方法中最可能的方案之一是构建满足高度特定目标的工具。据Recorded Future战略威胁开发总监Priscilla Moriuchi称,国家基建团体可能会越来越关注电信公司和互联网服务提供商。她说“电信和互联网服务供应商融入了互联网的结构,为威胁行为者提供了对可信基础设施的访问,以实现二次攻击或入侵。它们也是全球电信的中点,对这些类型的公司的入侵不仅可以暴露用户数据,还可以暴露电话,短信,地理历史,联系人等等”。7、加密的流量恶意软件 增强对加密重要性的理解很可能被隐藏在加密流量中的恶意软件本身的群体利用。Barac的创始人兼首席执行官Omar Yaacoubi指出谷歌的研究表明,所有流量的80%将在2019年加密,而普华永道的一项研究表明,60%的攻击将发生在加密流量上。Omar Yaacoubi说:“加密的缺点是安全工具无法检测恶意软件的加密流量,使其成为威胁行为者隐藏任何恶意流量的理想场所,Vanson Bourne最近对500位首席信息官进行的一项调查发现,90%的公司经历过或预计会使用SSL / TLS进行网络攻击,87%的公司认为他们的防御效果较差,因为这种新兴趋势会将恶意软件埋在加密流量中”。8、人工智能辅助冒名顶替者Nvidia本月刚刚推出了非常栩栩如生的人脸渲染,这种面部渲染技术可以用来创造全新的人物角色。而对于这种技术最终会不会落入坏人的手中是很难保证的。2019:数据中心托管四大趋势_安防互联

  • 别人的代理服务器ip

    最近看《机器学习系统设计》…前两章。学到了一些用Matplotlib进行数据可视化的方法。在这里整理一下。声明:由于本文的代码大部分是参考书中的例子,所以不提供完整代码,只提供示例片段,也就是只能看出某一部分用法,感兴趣的需要在自己的数据上学习测试。  最开始,当然还是要导入我们需要的包:  1. 画散点图  画散点图用plt.scatter(x,y)。画连续曲线在下一个例子中可以看到,用到了plt.plot(x,y)。  plt.xticks(loc,label)可以自定义x轴刻度的显示,第一个参数表示的是第二个参数label显示的位置loc。  plt.autoscale(tight=True)可以自动调整图像显示的最佳化比例 。  画出散点图如下:  2. 多项式拟合并画出拟合曲线  ## 多项式拟合  效果图:  3. 画多个子图  这里用到的是sklearn的iris_dataset(鸢尾花数据集)。  此数据集包含四列,分别是鸢尾花的四个特征:  sepal length (cm)——花萼长度  sepal width (cm)——花萼宽度  petal length (cm)——花瓣长度  petal width (cm)——花瓣宽度  这里首先对数据进行一定的处理,主要就是对特征名称进行两两排列组合,然后任两个特征一个一个做x轴另一个做y轴进行画图。  这里有一个排列组合参考代码,最后是取出了两两组合的情况。  排列组合的结果是feature_names_2包含了排列组合的所有情况,它的每一个元素包含了一个排列组合的所有情况,比如第一个元素包含了所有单个元素排列组合的情况,第二个元素包含了所有的两两组合的情况……所以这里取出了第二个元素,也就是所有的两两组合的情况  下面是在for循环里画多个子图的方法。对我来说,这里需要学习的有不少。比如  for i,k in enumerate(feature_names_2[1]):这一句老是记不住。  比如从列表中取出某元素所在的索引的方法:index1 = feature_names.index(k[0]),也即index = list.index(element)的形式。  比如for循环中画子图的方法:plt.subplot(2,3,1+i)  比如for循环的下面这用法:for t,marker,c in zip(range(3),”>ox”,”rgb”):  这里的可视化效果如下:  4. 画水平线和垂直线  比如在上面最后一幅图中,找到了一种方法可以把三种鸢尾花分出来,这是我们需要画出模型(一条直线)。这个时候怎么画呢?  下面需要注意的就是plt.vlines(x,y_min,y_max)和plt.hlines(y,x_min,x_max)的用法。  此时可视化效果如下:  5. 动态画图  plt.ion()打开交互模式。plt.show()不再阻塞程序运行。  注意plt.axis()的用法。  可视化效果:美CIA CherryBlossom项目暴露路由器安全问题_安防互联

  • 开票软件的代理服务器是什么原因

    5G将成为信息通信领域未来5年被高度关注的热点技术之一,其将聚焦于移动互联网、移动物联网等应用场景,呈现超大容量、超高性能、高可靠性和低成本等特性,同时与人工智能、信息中心网络等协同发展。  从目前设定的关键参数来看,针对不同应用场景,5G用户体验的接入峰值速率将达到数十Gbit/s,相比4G提升了百倍及以上的量级,端到端时延要求则达到 ms量级或更低,同步精度需要达到100ns量级。而在组网架构和技术方面,5G需要引入软件定义网络(SDN)、网络功能虚拟化(NFV)、网络切片等新型技术。5G的这些新型特性对于移动前传、移动回传等承载网络提出诸多挑战性需求,也推动面向5G承载的传送网迎来新一轮发展契机。  基站功能重新划分,前传呈现组网需求  考虑到5G在容量、时延、同步精度等方面的要求相对4G高出很多,原有基于室内基带处理单元(BBU)和远端射频单元(RRU)构建的C-RAN架构及承载技术将面临挑战,5G无线接入网的网元功能将重新分割并力求实现按需灵活设置。目前3GPP按照逻辑功能将5G基站划分为中心单元(CU)和分布单元(DU),并根据应用需求在CU和DU之间还可嵌套分割出中间的CU或DU单元。如此一来,DU和CU之间将出现组网承载需求,同时可根据DU和CU的功能分割情况、部署方式和业务类型等选择不同的承载技术,譬如出现一级前传和二级前传等结构,但也不排斥与4G前传类似结构并存的情形。  流量归属变化明显,回传协同需求明显  相比4G网络,5G网络架构将更为扁平化,一些原有及新增的功能(如移动边缘计算等)将下移到汇聚层或更低,原有典型基于南北汇聚式的流量模式将发生明显变化,基于不同5G网元之间的东西向流量交互将显著增加,譬如gNB和gNB、CU和CU等,这对于回传网络甚至前传网络的东西向协同流量调度提出了新的需求。另外,随着5G部分核心功能的下移,基于三层(IP层)的功能将同样下移到汇聚层,同时需要一些新型的路由技术(譬如SR等)以提升路由效率,因此传送网如何与IP网络实现组网功能的有效分割和高效协同也是需要解决的问题之一。  5G网络架构更为复杂  5G 网络架构基于SDN将控制和承载(转发)实现了功能分离,并提出逻辑网络切片的理念以灵活支撑云化业务。为了适配5G组网功能需求,传送网需要同步引入基于SDN的光传送网络架构,并结合5G多样化承载需求,前传、回传和核心网传输网络之间按需协同工作。另外,传送网也要逐步引入逻辑网络切片技术,并从应用平面、管控平面和传送平面等不同维度支持相应功能,譬如在SDN的网络架构下,基于不同ODUk时隙、不同波长、不同分组管道等在相同物理拓扑上构建和抽象出多个差异化的虚拟拓扑并按需承载特定功能和性能要求的5G业务。  标准化研究加速,传送制式尚待选择  目前ITU-T、3GPP、IEEE、CPRI等国际标准化组织和团体都已开展与5G承载相关的标准化工作,如ITU-T SG15于2017年6月全会上新立了2个研究课题,3GPP正在全面推动5G标准化并考虑承载需求,IEEE1914正在开展新一代前传接口及适配研究,CPRI正在开展新型前传接口(eCPRI)标准化等。另外,不同制式的承载技术目前也正在加速演进,综合考虑超大容量、超低时延、超高同步精度和灵活组网等需求,除了普适的光纤直驱和波分复用技术等物理层技术之外,基于1.5层/2层的组网技术目前竞争最为激烈,典型包括基于OTN及其简化制式并结合部分分组功能的FlexO+ODUflex,以及基于分组化模式的FlexE等。前者相对成熟,但功能和结构可能需要进一步简化,后者需要从接口化为主演进为组网技术,尚待业界全力推动,具体选择哪种制式尚待技术竞争及业界按需选择。  作者:中国信息通信研究院技术与标准研究所 吴冰冰 赵文玉数据中心供应商Digital Realty公司如何度过市场危机并走出困境_安防互联

  • 连接代理服务器输入凭据

    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

有问题?马上问安防

1分钟快速获得专业解答

823994

当前已服务

免费咨询

随机文章

  • 安卓浏览器 添加代理服务器

    Vertiv和Omdia发布了一份新报告,内容涉及电信运营商向边缘计算转移的影响以及利用边缘增长的最佳策略和策略。Omdia在“电信与边缘计算:机会,威胁还是干扰?”中指出,移动和有线运营商可以通过将现有的蜂窝塔网络与中心办公室和汇聚点(例如边缘数据中心)结合起来,为边缘服务的开发构建一个平台,同时节省成本。该报告专门探讨了预制模块化数据中心(PFM)在帮助电信运营商交付未来边缘基础架构中可能扮演的角色。预计PFM市场将从2018年的12亿美元增长到2023年的43亿美元,这是由电信运营商和边缘计算的增长以及云服务提供商的整体增长驱动的。Vertiv首席战略和开发官Gary Niederpruem说:“边缘的增长为电信提供商提供了开发与5G、IoT和其他创新技术相关的新服务的机会。”“运营商将需要具有国际影响力的合作伙伴,以及广泛的解决方案和服务,以支持他们的边缘之旅。”Omdia报告还显示,边缘增长应开辟新的竞争领域,有36%的受访者认为网络运营商将在从边缘创建新的收入服务中发挥最重要的作用。应用开发人员和公共云提供商也被视为关键的边缘参与者。报告的作者解释说:“通信服务提供商认为,他们在新兴的边缘计算市场中看到了明显的机会,但是其他潜在的参与者,包括公共云提供商和顶级内容参与者,同样也受到提供边缘的前景的吸引。”Omdia高级电信分析师JulianBright。除了快速部署之外,能源效率也是网络运营商关注的重点。在Vertiv委托的2019年调查的最新发布的更新中,451Research确定与边缘和5G连接相关的能源成本仍然是运营商严重关注的问题。451 Research副总裁Brian Partridge表示:“能耗是5G网络所有者的主要关切,因为它占网络运营支出的20-40%。”“Vertiv进行的分析估计,到2026年5G可能会增加150-170%的总网络能耗。通信行业急需高效的5G解决方案,尤其是对于像MIMO天线这样的耗电技术以及数据中心特定的对策。”全球数据中心网络市场规模到2025年将达到409亿美元_安防互联

  • 路由器 使用代理服务器

    生活中的所有事物都是与时间相关的,也就形成了一个序列。为了对序列数据(文本、演讲、视频等)我们可以使用神经网络并导入整个序列,但是这样我们的数据输入尺寸是固定的,局限性就很明显。如果重要的时序特征事件恰好落在输入窗以外,就会产生更大的问题。所以我们需要的是:  能对任意长度序列做逐个元素读取的神经网络(比如视频就是一系列的图片;我们每次给神经网络一张图);  有记忆的神经网络,能够记得若干个时间步以前的事件、这些问题和需求已经催生出多中不同的循环神经网络。  图1:长短期记忆(LSTM)单元。LSTM有四个输入权重和四个循环权重。Peepholes是记忆细胞和门之间的额外连接,但他们对性能提升帮助不到,所以常被忽略。  循环神经网络  若我们想让一个常规的神经网络解决两个数相加的问题,那我们只需要输入两个数字,再训练两数之和的预测即可。如果现在有3个数要相加,那么我们可以:  拓展网络架构,添加输入和权重,再重新训练;  把第一次的输出(即两数之和)和第三个数作为输入,再返回给网络。  方案(2)显然更好,因为我们希望避免重新训练整个网络(网络已经“知道”如何将两个数相加)。如果我们的任务变成:先对两数做加法,再减去两个不同的数,那这个方案又不好使了。即使我们使用额外的权重,也不能保证正确的输出。相反,我们可以尝试“修改程序”,把网络由“加法”变成“减法”。通过隐藏层的加权可以实现这一步(见图2),如此便让网络的内核随着每个新的输入而变化。网络将学习着在相加两个数之后,把程序从“加法”变成“减法”,然后就解决了问题。  我们甚至可以泛化这一方法,传递给网络两个数字,再传入一个“特殊”的数字——代表着数学运算“加法”,“减法”或“乘法”。实践当中这样或许不尽完美,但也能得到大体正确的结果了。不过这里的主要问题倒不在于得到正确结果,而是我们可以训练循环神经网络,使之能够学习任意输入序列所产生的特殊输出,这就威力大了。  例如,我们可以教网络学会词语的序列。Soumith Chintala和Wojciech Zaremba写了一篇优秀的博客讲述用RNN做自然语言处理。RNN也可以用于生成序列。Andrej Karpathy写了这篇[有趣而生动的博客],展示了字词级别的RNN,可以模仿各种文风,从莎士比亚,到Linux源码,再到给小孩儿起名。  长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)  长短期记忆单元使用自连接的线性单元,权重为常数1.0。这使得流入自循环的值(前向传播)或梯度(反向传播)可以保持不变(乘以1.0的输入或误差还是原来的值;前一时间步的输出或误差也和下一时间步的输出相同),因而所有的值和梯度都可以在需要的时候准确回调。这个自循环的单元,记忆细胞,提供了一种可以储存信息的记忆功能,对之前的若干个时间步当中有效。这对很多任务都极其有效,比如文本数据,LSTM可以存储前一段的信息,并对当前段落的序列应用这些信息。  另外,深度网络中一个很普遍的问题叫作“梯度消失”问题,也即,梯度随着层数增多而越来越小。有了LSTM中的记忆细胞,就有了连续的梯度流(误差保持原值),从而消除了梯度消失问题,能够学习几百个时间步那么长的序列。  然而有时我们会想要抛掉旧有信息,替换以更新、更相关的信息。同时我们又不想释放无效信息干扰其余部分的网络。为了解决这个问题,LSTM单元拥有一个遗忘门,在不对网络释放信息的情况下删除自循环单元内的信息(见图1)。遗忘门将记忆细胞里的值乘以0~1之间的数字,其中0表示遗忘,1表示保持原样。具体的数值宥当前输入和上一时间步的LSTM单元输出决定。  在其他时间,记忆细胞还需要保持多个时间步内不变,为此LSTM增加了另一道门,输入门(或写入门)。当输入门关闭时,新信息就不会流入,原有信息得到保护。  另一个门将记忆细胞的输出值乘以0(抹除输出)~1()之间的数,当多个记忆相互竞争时这很有用:一个记忆细胞可能说:“我的记忆非常重要!所以我现在就要释放”,但是网络却可能说:“你的记忆是很重要,不过现在又其他更重要的记忆细胞,所以我给你的输出门赋予一个微小的数值,给其他门大数值,这样他们会胜出”。  LSTM单元的连接方式初看可能有些复杂,你需要一些时间去理解。但是当你分别考察各个部件的时候,会发现其结构其实跟普通的循环神经网络没啥两样——输入和循环权重流向所有的门,连接到自循环记忆细胞。  想要更深入地了解LSTM并认识整个架构,我推荐阅读:LSTM: A Search Space Odyssey和original LSTM paper。  词嵌入(Word Embedding)  图3:菜谱的二维词嵌入空间,这里我们局部放大了“南欧”的聚类群  想象"cat"和其他所有与"cat"相关联的词汇,你可能会想到"kitten","feline"。再想一些不那么相似,但是又比"car"要相似得多的,比如"lion","tiger","dog","animal"或者动词"purring","mewing","sleeping"等等。  再想象一个三维的空间,我们把词"cat"放在正中间。上面提到的词语当中,与"cat"相似的,空间位置也离得更近;比如"kitty","feline"就离中央很近;"tiger"和"lion"就稍微远一点;"dog"再远一点;而"car"就不知远到哪里去了。可以看图3这个词嵌入二维空间的例子。  如果我们我们用向量来代表空间里的每一个词,那么每个向量就由3个坐标构成,比如"cat"是(0, 0, 0),"kitty"可能是(0,1, 0,2, -0,3)而"car"则是(10, 0, -15)。这个向量空间,就是词嵌入空间,每个词对应的三个坐标可以用做算法的输入数据。  典型的词嵌入空间含有上千个词和上百个维度,人类是很难直观理解的,但是相似的词距离近这个规律仍然成立。对于机器来说,这是一种很好的词汇表征,可以提高自然语言处理能力。  如果你想要学习更多词嵌入的内容,以及如何应用于创建模型“理解”语言,推荐阅读:Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using Torch,作者:Soumith Chintala和Wojciech Zaremba。  编码-解码  让我们暂时停下自然语言处理,来想象一个西红柿,想象那些适合西红柿的配料或菜肴。如果你的想法和那些网上最常见的菜谱差不多,那你想到的可能是诸如奶酪和萨拉米;帕尔马干酪、罗勒、通心粉;或其他配料比如橄榄油、百里香和西芹等等。(换作中国人来想,肯定是鸡蛋)。这些配料主要都是意大利、地中海菜系。  还是那个西红柿,如果要吃墨西哥菜系,你想到的可能是豆子、玉米、辣椒、芫荽叶或鳄梨。  你刚才所想的,就是把词汇“西红柿”的表征变换成了新的表征:“墨西哥菜里的西红柿”。  “编码”(Encoder)做的是同样的事,它通过变换词汇的表征,把输入词汇逐个变换为新的“思维向量”。就像给“西红柿”加入了上下文“墨西哥菜”,这是“编码-解码”架构的第一步。  编码-解码架构的第二步是基于这样一个事实:不同的语种在词嵌入空间里,具有相似的几何结构,即便对同一个事物,描述用词完全不同。比如在德语里“猫”是"Katze",狗是"Hund",与英语截然不同,但是两个词之间的关系确实一样。Karze与Hund的关系,跟Car与Dog的关系完全一致,换言之,即使词汇本身不同,他们背后的“思维向量”确实一样的。当然也有些词汇很难用其他语言表达(比如中文里的“缘分”之类),但是这种情况比较稀罕,总体上是成立的。  基于以上思想,我们就可以构建解码网络了。我们把英语编码器产生的“思维向量”传递给德语解码器。德语解码器会把这些思维向量或关系变换映射到德语词嵌入空间里,然后就会产生一句话,保持英语句子里的关系。如此我们就有了一个能做翻译的网络,这个思想目前仍在发展,结果虽然不完美,但却在极快提高,不久就会成为翻译的最佳方法。大数据的发展,伴随的将是软件工程师的渐退,算法工程师的崛起_安防互联

  • 前端代理服务器的意义

    8月12日消息,受第九号台风“利奇马”影响,浙江、上海、江苏、安徽、山东五省市灾情严重。据工信部统计,截至8月11日,五省市共计退服基站11047个,倒杆4761根,光缆受损3119公里。在工信部的指导下,上述五省市的通信业严阵以待,加快台风灾后抢险工作。截至11日16时,五省市通信业共累计出动应急保障人员49416人次、各类应急车辆21793台次、发电油机16698台次,发送应急预警短信息3.1亿条。目前,五省市均未发生乡镇级通信全阻情况。面对来势汹汹的“利马奇”,通信业正齐心协力, 守护好灾区通信“生命线”。中国铁塔:已投入上万人次抢险人员“利奇马”登陆之前,根据气象部门预报的台风登陆轨迹,中国铁塔浙江10个地市分公司启动防台风一级应急响应,省公司相关负责人赶赴台州、温州抗台一线进行应急指挥,台风过境涉及到的相关分公司也启动相应级别的应急响应。中国铁塔相关分公司提前在重点区域进行全面检查、加固设施、部署物资,确保应急保障人员、车辆、油机、卫星电话、沙包、救生衣、冲锋舟等人员物资落实到位,并与运营商做好沟通对接,明确重点保障区域和站址清单,制定联合抢险抢修工作计划。提前做好与电力、油料部门沟通,确保保障工作高效组织;提前布放油机,安排机动队伍。截至2019年8月11日8时,中国铁塔浙江、江苏、上海、安徽、山东5省(市)共派出应急抢险车5126辆次,应急发电油机6325台次,抢险人员10775人次投入现场抢险,保障了受灾区域的通信网络平稳运行。目前,中国铁塔相关分公司正对台风站址运行情况进行实时监控,与运营商及时高效协同对受影响基站抢修抢险,全力以赴做好应急通信保障工作。中国移动:做好预案部署 奋战抢修一线“利奇马”登陆前夕,中国移动在浙江立即启动防汛抗台一级响应,提前做好各项抗灾准备工作,积极配合政府部门累计发送应急短信7690万条。截至11日12时,中国移动在浙江累计出动抢修人员共8292人次,抢修车辆3452辆次,油机2936台次,累计发电总时长12402小时。在上海,中国移动在台风“利奇马”登陆前,已做好各项防范准备工作,确保信息沟通顺畅、预警发布及时、调度合理有序。截至11日10时,中国移动在上海累计出动抢修人员共2144人次,抢修车辆1021辆次,油机68台,配合市政府发送应急短信累计2085万条。在江苏,截至8月11日12时,中国移动累计发送应急公益短信4377万条,出动人员3214人次、车辆1979辆次,投入油机971台次。目前,部分停电、退服基站已经恢复,抢修工作仍在紧张进行中。据中央气象台预计,“利奇马”还将继续北上,影响河北、天津、辽宁等省(市),中国移动表示,已做好预案部署,将全力以赴保障网络畅通。中国电信:扎实做好抢修保通信的各项准备据不完全统计,截止11日9时,“利奇马”已造成浙江电信全省累计退服基站10367个,当前退服3805个;受损光缆356皮长公里;倒断杆路732根;当前OLT脱网19个,影响用户数25484户。因灾害尚未结束,部分通信受损情况暂时难以统计。据了解,浙江电信累计出动抢修人员共5647人次、抢修车辆2484辆、油机1628台、卫星电话85台、应急通信装备154套,发应急公益短信2529万条,并于9日下午开始,在台风登陆地市开启“免催、免停”服务和免费爱心电话。中国电信董事长柯瑞文对抗击“利奇马”台风工作作出了四点指示:要确保全体员工人身安全,落实以人民为中心的防台防汛理念;要确保党政军关键部门的通讯畅通;要扎实做好抢修保通信的各项准备;代表集团党组向浙江公司及台州等分公司的全体员工表示慰问。中国联通:逐级落实抗台防汛责任制 全力抗击利奇马据悉,台州温岭是本次超强台风“利奇马”的登陆地,台州整个通信设施惨遭破坏、损失惨重。面对台风的威胁,中国联通逐级落实抗台防汛责任制,把抗台任务落实到人,全力组织调度便携油机310台,移动油机车68辆,沙包编织袋2730个,抽水泵109台,光缆325公里,电缆65公里,水泥杆410根等物资驰援受灾一线,力争以最快的速度抢通受损的线路和局站。截至目前,模块机房等重要站点已开始安排发电。截止到11日12时,中国联通已在台州出动抢修人员330人,抢修车辆170台次,并高效协调铁塔公司等合作单位争分夺秒抢修中断的通信设施,恢复网络信号。因温岭供电设施受损严重、市电供应基本瘫痪,中国联通在温岭紧急组织12组技术人员携带设备赶赴发电现场。截止到11日,中断的基站已修复近800个。另外,台州联通承接的公安局数字PDT对讲系统基站(大多位于山区)损失惨重,经抢修,大部分已恢复正常运行,为公安部门提供了重要安全保障。来源:C114首款国产通用型云操作系统亮相_安防互联

  • google的代理服务器软件

    今天凌晨3:08分左右,北海道发生里氏6.7级地震,震源位于胆振地方中东部,目前没有海啸危险。据中国地震台网消息,当地时间6号凌晨,北海道发生里氏6.9级地震,震源深度40千米,地震造成了多处建筑物倒塌。据日本媒体的报道,地震目前已经造成札幌等多数地区停电,北海道电力公司称,地震造成了约525万户居民家中停电。 日本东京数据中心或被北海道发生的6.7级地震所影响,目前地震使北海道处于“断电”状态,网友爆料表示日本很多数据中心只做一份备份,持续地震对很多产品来说可能是“毁灭级”的影响!在当地,一些道路因地震受损或出现断裂的情况,一些地方还发生了火灾,一部分高速公路也已经封行。北海道泊核电站因为停电,外部供电中断,目前使用紧急发电设备供电,核燃料冷却装置正常运转。 日本东京大学地震研究所的教授对这次地震分析指出,地震发生的周边为地震活跃带,震感强烈的地区,建筑物可能损坏,地盘容易松动。今后可能发生强烈余震,建议如果感到建筑物受损,首先要考虑转移到安全的场所避难。据日本国土交通省新千岁机场事务所消息,北海道的新千岁机场候机楼多处墙壁受损,为确认安全将关闭机场大楼,目前无法确认航班可以正常起降的时间。云计算数据中心安全体系架构浅析_安防互联

  • steam局域网设置代理服务器

    根据世邦魏理仕的最新研究,该市场在2019年第一季度的现有库存达到10.1亿瓦特,足以为约70万户家庭提供足够的能源。 北弗吉尼亚是世界上最大的数据中心市场。世界第二大数据中心市场位于伦敦,拥有约559兆瓦的电力库存。根据该公司的数据,去年,美国弗吉尼亚州北部仍然是最活跃的数据中心市场,2018年净吸收功率为175.5兆瓦。世邦魏理仕数据中心解决方案副总裁Jamie Jelinek表示:“云计算的爆炸式增长,为弗吉尼亚州北部地区的数据中心创造了强劲需求。”“它仍然是全球最大、最活跃的数据中心市场。大部分活动仍在阿什本数据走廊半径两英里以内,我们预计在可预见的未来,这种增长将会持续下去。” 弗吉尼亚州北部占美国主要市场当前建设活动的三分之二,这主要是由于云用户的大量需求推动的。弗吉尼亚州北部正在建设250.7兆瓦的管道,另外还有316兆瓦的库存处在规划阶段,比美国任何数据中心市场现有的库存都要多。就数据中心而言,弗吉尼亚北部去年采取了很多行动。Edge Core Internet Real Estate去年9月收购了36.8英亩土地,用于在弗吉尼亚州北部斯特林新建一个数据中心园区,建成后将提供高达144兆瓦的关键产能。Edge Core计划立即开始现场工作,并安装公用事业基础设施,以支持4个36兆瓦的数据中心。在其它地方,世邦魏理仕资本市场推出了面向投资者的数据中心专业业务。Kristina Metzger已被提升为高级副总裁,负责运营该项目。 来源:中国IDC圈开放Linux“任意门” 红帽企业Linux 8面世_安防互联

  • 网络赌博代理服务器

    数据恢复故障描述 一台HP 服务器,挂接一台HP MSA50磁盘阵列,内接5块1TB硬盘,原先结构为RAID5。 使用一段时间后,其中一块硬盘掉线,因RAID5支持一块硬盘出错的冗余保护,所以数据并无出错。接着运行很短时间后服务 出现故障,遂找人维修,维修人员未完全了解情况,将剩下的4块硬盘重新创建了一组全新的RAID5并完全同步完成,导致原来数据全部丢失。 已经有几家数据恢复公司处理过,无法恢复。 数据恢复故障分析 HP SMART ARRAY在创建一组新的RAID5时,默认会全盘重建所有块校验,也就是说在组成RAID5的任一条带中,总有一个校验块的数据是创建时生成的,相对于原先的有用数据而言,即是破坏的。经过分析,后生成的4块盘RAID5是按双循环,64K块大小,16次条带换校验的方式组织的,也就是说在4块磁盘成员中,大约每隔3M便会有1M的数据是错误的。 同时,分析得知,原先的5块盘RAID5的组成结构为双循环、128K块大小、16次条带换校验。 要想恢复数据,首先必须修复早掉线的硬盘,同时可恢复率仅可恢复到早掉线磁盘与新盘的组合,取决于早掉线盘之后的数据变更是否多。 解决思路是,通过对前后两次组成结构的差异性分析,用之前掉线的盘重新补回之后重建RAID时破坏的校验信息,再虚拟重组RAID,解释文件系统,导出文件。 数据恢复过程记录 1、备份源介质 2、根据破坏前后的数据痕迹,得到破坏前后的RAID结构。 3、分析差异,写校验修正程序,同时按之前的RAID结构虚拟重组,生成重组后的镜像文件。 4、修正重组后的镜像文件系统错误(因数据变更很少,帮错误极少)。 5、部分分区导出数据,部分分区在无错的前提下完全镜像到新空间。 6、测试、验收 数据恢复结论 历时24小时,数据恢复成功,成功率接近100%,用户对数据恢复结果非常满意。Windows系统下如何做软raid_安防互联