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ps3用代理服务器

8 月 30 日消息,谷歌宣布推出跟苹果 ARKit 对标的增强现实 SDK——“ARCore”。  手机一般被认为是体验 AR 最简单易行的平台,而现在,苹果和谷歌这两大巨头都入场了,开发者们也终于可以在 ios 和安卓原生系统中开发 AR 应用了,AR 的普及似乎就在路上了。  据了解,ARCore 将利用 Java,OpenGL 和 Unreal and Unity 3D 游戏引擎,承诺提供所有的构建模块和 API 来构建沉浸式的 AR 体验,ARCore 可以让开发者跟踪手机的位置和方向以及检测水平表面。另外,ARCore 可以检测环境光,并将其用作 AR 体验中的变量。这将允许开发人员调整照明,甚至可以调整虚拟物体的颜色投射到现实世界中,使其更逼真的外观,并提供更可信的体验。  demo-arcore 但是,ARCore 很有可能仍然需要一些处理能力,因此一些入门级的 Android 设备可能无法运行 ARCore,同时,安卓系统的碎片化问题异常严重,ARCore 想要兼容不同型号、不同安卓版本的手机并不是一件容易的事。因此,目前支持 ARCore 的手机还不多,仅支持 Google 和三星的高端机型:Pixel、Pixel XL 和 S8、S8+。  目前状态的 ARCore 仍然在预览中,Google 的目标是到今年冬天推出 ARCore 1.0,通过与制造商的合作,Google 预计 ARCore 将可在 1 亿台设备上使用。  另外值得一提的是,允许 iOS 开发者为 iPhone 和 iPad 开发 AR 应用的 ARkit 正式版有望在苹果秋季发布会上正式发布,稍早于 ARCore。忘记全闪存阵列 瞄准闪存优化存储_安防互联

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

    5G、人工智能、边缘计算等,无疑将是2019年的热点,而背后的主角依然是计算。日前,全球知名咨询分析机构Gartner公布了2018年第三季度全球服务器市场调查报告,数据显示,排名前三的厂商依然是戴尔EMC、HPE和浪潮,其中浪潮出货量达31.9万台,市场份额为10.1%,同比增速57.2%,增速全球第一,并且在国内继续保持市场第一排名。稳居前列的排名,蝉联第一的增速,强劲的市场表现背后,是浪潮坚持创新,用智慧计算不断推动数字化发展的体现。在前线认为,在刚刚过去的2018年中,科技领域发生了巨大变化,数字化转型深化,企业资源向云端转移,超大规模数据中心成行业趋势。而2019年,新技术将会持续演变,计算力也会进一步突破。在这场变革中,浪潮以升级计算力为核心,把握互联网时代主航道,专注云、数据及AI技术的创新,助力企业构建现代化基础设施,满足企业转型升级IT需求,推动社会整体数字化发展。 数字化转型:激荡中前进 辞旧迎新,加速数字化转型和变革,是各行各业在数字化时代的真实写照。总括来看,IT市场发生很大变化。随着消费升级趋势的发展,无论是企业还是个人都加强了与互联网世界的连接程度,创新型技术不断涌出,企业级市场蓝海展现。对于身处互联网行业的各企业来说,这是一场机遇与挑战并行的艰辛之旅,也是数字化转型发展的必经过程。随着数据量的爆发,移动互联网的核心竞争领域正在从消费端向企业端转变,也就是所说的产业互联网,而构建产业互联网生态体系,云的重要性则被进一步提高。前不久,百度内部的架构调整让业界人士嗅到了一丝风暴即将来临的味道。而在百度内部架构调整前,腾讯和阿里都已相继完成架构组织调整。BAT的不谋而合,也让产业数字化发展再一次激荡起来。重视云端建设,关键在于提高IT基础设施,也就是数据中心的建设。在全球范围内,互联网企业是数据中心领域的创新者与引领者,不断加大在数据中心的投资,并推动超大规模数据中心的发展。有数据显示,到2020年,全球超大规模数据中心的服务器部署将会发展到总量的47%。数据中心是数字化时代企业的核心竞争力,无论是亚马逊、Google,还是BAT等,一直都在暗中发力,并扩大数据中心规模。新型的数据中心是对传统数据中心的升级,在能耗、算力、密度等指标上都有新的要求。正是由于数字化进程不断加深,客户需求提高,这使得全球服务器市场也面临着一次升级,尤其是互联网市场,成为时下热点,而顺应趋势发展,浪潮成为了业内的一匹黑马。在浪潮看来,数字化时代就是一个创新式时代,除了要具备行业拼搏精神,还有坚持不断加大投入,建立更大范围的创新体系,形成一种创新文化。在服务器领域,浪潮的创新能力行业共见,通过对企业运营、产品形态、服务保障、交付模式等多环节的企业洞察,浪潮形成了不同于传统 OEM、ODM 的 JDM 业务模式,以促进融合为理念基础,为客户提供从开发、生产、供货、运维等一站式定制化服务,塑造产业升级敏捷之道。浪潮的行业生态也在不断完善。浪潮与行业内多数互联网巨头保持合作,从产品出发,不断向研发、生产、商业等模式推进。这种合作关系让浪潮可以很好地洞悉行业痛点,很多产品的进化也是瞄准客户需求,进一步加强合作的深度与广度,如今,浪潮的JDM模式已经显现出巨大的威力,通过这一模式与BAT等超大规模数据中心客户建立了深入的合作关系,很好地理解客户的各类需求,连续多年在中国互联网采购中保持份额第一。产业AI化:计算力就是生产力数字化的发展,是一场互联网向各行各业发出融合邀请的仪式,企业入云是大势所趋,用户的重要性进一步凸显。而在融合的过程中,限制企业转型的一个基础因素就是连接能力的提高,这就对IT基础设施的算力提出了新要求。中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东计算力,就是智慧时代的生产力。在前不久的乌镇互联网大会上,中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东表示,互联网对经济的改变更多是计算对经济的改变,近十年来,计算已经成为了重要的社会生产力。而AI是计算力最新的应用方式,也是目前计算改变社会经济的最高形式。AI是随着数据爆发兴起的新技术之一,落地到产业发展,AI的趋势也逐渐显化。回顾过去30年的产业发展,可以发现有三大阶段:第一是信息化带来的产业升级,第二是互联网带来的产业机会,第三就是人工智能催生行业各环节发生形态变化,让产业爆发出了更多机会。企业数字化的转型要从计算力基础设施建设开始,这也就带动了AI服务器的发展。无论是互联网领域的老牌巨头,还是新兴科技公司,数字业务的发展都离不开AI服务器。阿里的城市大脑、腾讯的软件智能化、百度的自动驾驶、科大讯飞的智能语音等,背后都是AI服务器在提供强大的算力支持。AI正在扩展到更多领域,在这方面,主要有三大发展趋势:一是创新加速,这是AI发展的核心竞争力,也是各企业之间竞争的关键,而要赢得创新速度,算力的提升至关重要;二是AI产业化加速,目前在全球范围内,AI产业的市场规模在不断扩大,AI芯片、平台发展迅速;三是产业AI化加速,目前AI应用的主体主要是各大互联网公司,但随着技术的不断升级,包括制造业在内的传统行业,如能源、医疗、金融、零售等都在加快AI应用的落地。在AI与算力方面,浪潮持续进行着研发投入及市场布局,相继推出SR-AI整机柜服务器、全球最高计算密度AI服务器AGX-2、最强AI超级服务器AGX-5等计算平台,并推出AI高效开发管理平台AIStation、OpenStack AI云平台,为行业伙伴提供算力支持,提高计算资源的利用率。浪潮也由此获得了市场的广泛认可。在近日IDC公布的2018年上半年中国AI基础架构市场调查报告中显示,2018 H1中国AI基础架构市场增长强劲,销售额达5.43亿美元,其中浪潮继续保持市场份额第一,销售额份额为51.4%。浪潮:互联网创新时代引领者互联网时代,落后就是失败,占据国内AI服务器半壁江山的浪潮,正在以创新驱动产业变革,引领行业发展。创新力是提高企业竞争力的核心,通过多年的技术沉淀与行业洞察,浪潮因时制宜地把创新纳入到时代发展潮流中。特有的JDM模式不仅实现了计算力与客户需求的紧密联系,还把IT基础设施带到定制化时代,构建更高效的业务流程。产品研发方面,浪潮的持续投入也取得了显著成果。目前,浪潮的一款新品研发周期已经从1.5年缩短到9个月,需求响应速度也大幅提升,最快可3个月为客户交付样机,交付周期也从半个月缩短到了一周内。浪潮正在用更加积极的姿态创造“浪潮速度”.同时,浪潮也在全球范围内进行更广的生态布局。在全球市值TOP 10的互联网公司中,有6家已与浪潮建立了合作关系,浪潮的业务范围也覆盖了全球117个国家和地区,建设有8个全球研发中心、6个全球生产中心以及2个全球服务中心。在前线认为,互联网时代进入新阶段,产业朝着AI化前进,浪潮以行业诉求为出发点,创新为基,在AI算力和基础设施领域全面布局,覆盖各行业的场景化及定制化需求,助力企业以更强的基础实力实现数字化创新,完成升级。浪潮是数字化时代的创新者,也是一位践行发展的实干家,引领产业,未来可期。互联网与大数据环境下的个人隐私权之争_安防互联

    一、安全通告  北京时间2017年6月27日晚,据外媒消息,乌克兰、俄罗斯、印度、西班牙、法国、英国以及欧洲多国正在遭遇Petya勒索病毒袭击,政府、银行、电力系统、通讯系统、企业以及机场都不同程度的受到了影响。  此次黑客使用的是Petya勒索病毒的变种Petwarp,使用的攻击方式和WannaCry相同,360天擎(企业版)和360安全卫士(个人版)可以查杀该病毒。  据悉,该病毒和勒索软件很类似,都是远程锁定设备,然后索要赎金。据赛门铁克最新发布的消息显示此次攻击时仍然使用了永恒之蓝勒索漏洞,还会获取系统用户名与密码进行内网传播。  二、事件信息  2.1 事件描述  Petya和传统的勒索软件不同,不会对电脑中的每个文件都进行加密,而是通过加密硬盘驱动器主文件表(MFT),使主引导记录(MBR)不可操作,通过占用物理磁盘上的文件名,大小和位置的信息来限制对完整系统的访问,从而让电脑无法启动。如果想要恢复,需要支付价值相当于300美元的比特币。  被感染的机器屏幕会显示如下的告知付赎金的界面:  Petya勒索病毒安全预警通告  2.2 风险等级  360安全监测与响应中心风险评级为:危急  三、处置建议  3.1 安全操作提示  从目前掌握的情况来看:  1. 不要轻易点击不明附件,尤其是rtf、doc等格式,可以安装360天擎(企业版)和360安全卫士(个人版)等相关安全产品进行查杀。  2. 及时更新windows系统补丁,具体修复方案请参考“永恒之蓝”漏洞修复工具。  3. 内网中存在使用相同账号、密码情况的机器请尽快修改密码,未开机的电脑请确认口令修改完毕、补丁安装完成后再进行联网操作。  3.2 修复工具  360企业安全天擎团队开发的勒索蠕虫漏洞修复工具,可根本解决勒索蠕虫利用MS17-010漏洞带来的安全隐患。此修复工具集成免疫、SMB服务关闭和各系统下MS17-010漏洞检测与修复于一体。可在离线网络环境下一键式修复系统存在的MS17-010漏洞,工具下载地址:  http://b.360.cn/other/onionwormfix  Petya勒索病毒安全预警通告  3.3 缓解措施  关闭TCP 135端口  建议在防火墙上临时关闭TCP 135端口以抑制病毒传播行为。  停止服务器的WMI服务  WMI(Windows Management Instrumentation Windows 管理规范)是一项核  心的 Windows 管理技术你可以通过如下方法停止:  在服务页面开启WMI服务。在开始-运行,输入services.msc,进入服务。  或者,在控制面板,查看方式选择大图标,选择管理工具,在管理工具中双击服务。  在服务页面,按W,找到WMI服务,找到后,双击,直接点击停止服务即可,如下图所示:印度数据中心市场发展现状_安防互联

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    1、主体内容:可以认为是页面最想表达的内容总和。对于内容详情页来说,主体内容指从标题开始至正文内容结束,翻页区域也被视为主体内容,文章后的评论、分享、推荐等不视为主体内容。2、首屏:用户点击搜索结果后进入移动页面,不滑动屏幕即看到的所有内容,称为首屏。3、一屏:用户滑动屏幕至主体内容展现结束之前,在页面任意位置停留时看到的所有内容,称为一屏。4、移动端适配:为了使PC页面能够在移动端正常展现的手段,保证用户不需要缩小、放大、左右滑动即可看清全部字体。5、列表页:指信息聚合展示的页面,包括图片列表页、问答列表页、文章列表页、黄页信息列表页等。6、详情页:指信息全部展开显示的页面,包含文章内容页、问答详情页、商品详情页等。7、广告:指为了某种特定的需要,通过一定形式的媒体,公开且广泛地向公众传递信息的宣传手段;本白皮书中的广告泛指所有在落地页中出现的面向用户的传播行为。需要注意的是,对网站自有产品的推广也视作广告。8、APP引导:引导用户下载安装或激活调起APP的行为,包括大段文字、图片、弹窗浮窗等形式。百度移动搜索为了降低用户获取内容的成本,要求凡可在H5端观看、操作的内容及功能,均不可引导甚至强制用户下载APP来解决。9、一跳页面:从百度搜索结果点击进入落地页时,进行第一次跳转后到达的页面。10、多跳页面:从百度搜索结果点击进入落地页后,进行二次或多次跳转所到达的页面。疫情催化,聚焦10100亿大数据红利_安防互联

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    据路透1月31日报道,微软(MSFT.O)周三公布的季度营收和获利胜预期,因对其云计算服务和旗舰产品Azure的需求强劲。微软在第二季计入了138亿美元的一次性支出,从而导致公司录得亏损,但扣除特殊项目后,每股盈利0.96美元,超过分析师的平均预期每股盈利0.86美元。 微软季度营收攀升12%,至289.2亿美元,超过分析师预估的284亿美元。自执行长纳德拉2014年走马上任后,微软的云业务已经成为主要的成长动力。云业务包括Office 365、Dynamic 365和Azure计算平台等产品。第二季来自智能云业务的营收增长15.3%,至78亿美元,其中来自Azure业务的营收猛增98%.根据汤森路透I/B/E/S,分析师预估均值为75.1亿美元。这是Azure业务连续第十个季度营收增长超过90%,该业务是亚马逊(AMZN.O)旗下的Amazon Web Services的直接竞争对手。截至12月31日的第二季,微软净亏63亿美元,合每股亏损0.82美元,上年同期为盈利62.7亿美元,合每股盈利0.80美元。微软股价在盘后交易中最新下跌2.3%.安防互联提供专业海外服务器租用,性能可靠,线路稳定带宽真实,更推出多种优惠活动,欢迎广大用户联系24小时在线客服租用思科公司收购超融合系统供应商Skyport Systems公司_安防互联

    据外媒报道,上个月,一个汇总了12亿用户个人信息的数据库被发现毫无保护的存在于某个服务器上,这些个人信息中包括社交媒体帐户、电子邮件地址和电话号码。 到目前为止还不清楚该数据库出现在这个服务器上的原因。 总部在圣路易斯的Night Lion Security的首席执行官Vinny Troia表示,数据库中的大多数数据是由一家名为人员数据实验室(People Data Labs)的公司收集的。 人员数据实验室自称可以提供多达15亿人的工作电子邮件和社交媒体帐户详细信息。该公司的网站称,数据通过多种来源获得,购买数据的用户可以据此来接触“美国、英国和加拿大超过70%的决策者”。 Troia说,未受保护的数据并非是存放在人员数据实验室的服务器上,而是出现在一个Google Cloud服务器上。谷歌没有回应谁在租用该服务器的问题。 人员数据实验室的联合创始人兼首席执行官Sean Thorne表示,只有一部分数据来自他的公司,他怀疑这些数据是由另一家公司汇总收集的。 Troia在10月份在例行扫描未受保护的数据时发现了这个数据库,并向美国联邦调查局报告了这个4TB数据库及其位置。 目前美国云计算领域的竞争日益激烈,不久前,谷歌云还击败亚马逊与微软,拿下了沃达丰数据服务大单。沃达丰将把自己的数据处理和存储业务转移到谷歌的云端,使用谷歌的实时分析工具为商业客户开发新的服务。 在美国数据中心和云计算领域,谷歌和亚马逊、微软正在争夺主导地位。 目前越来越多的人逐渐重视自己的个人隐私数据安全,同时也对掌握着数以亿计用户数据的大型科技公司提出更高的要求。 而近来这种用户隐私数据泄露的消息频频被曝,这也让很多用户对其感到失望,而对于这一事件,如果谷歌不能给出很好的答复,也势必会让公众对其信任度有所下降。大数据是云计算的强支撑_安防互联

    从最初作为满足“远程接入”、“远程应用”刚性需求而出现的虚拟应用软件,在逐步体现出占用资源少、便于管理集中应用等优势之后,得到了更多认可。随着移动客户端的需求快速增长,虚拟应用模式对于跨平台的支持更加有了用武之地,越来越多的企事业单位选择使用虚拟应用软件来搭建私有云IT平台。与此同时,与受限于局域网相比,访问接入的开放将给信息系统的安全带来更多的考验,必须给予足够重视。作为虚拟应用管理的平台软件,应提供必要的安全管理手段和功能。 一、登录安全保护 用户名/密码(静态口令)登录基本上依靠用户本人的安全意识,是系统安全的主要隐患。对安全要求较高的用户登录方式,目前常用的有动态密码(动态口令)、 USB Key(U盾、加密锁)等,操作简单,安全性强。随着此类硬件产品的完善和价格降低,已经得到广泛普及。私有云IT平台需要提供对动态口令和USB Key的支持,满足重要岗位或应用的安全性高要求。特别是USB Key登录方式,带来的操作便捷也会显着提升用户体验的满意度。二、接入安全验证 作为企业内部的信息管理系统,仅仅依靠用户名/密码访问验证是不够的,多数情况下还需要更复杂的后台验证,同时对访问对象进行适当的限制。这类验证技术的实现我们称之为“接入防火墙”。接入防火墙设置访问规则,保障“云终端”访问的合法性。防火墙通过用户/用户组、IP地址/客户机指纹/客户机名/内外网限制等方式过滤客户端设备,从而保证了合法的客户端访问服务器。同时防火墙还可以控制客户端或注册用户访问不同应用的时间。因此接入防火墙可以简单描述为:什么人、从哪来、在什么时间、访问什么应用、被允许还是被拒绝。还可以对系统运行的稳定性发挥作用。例如,可以限制外网访问某些网络流量较大的应用,保护其他的远程接入带宽。 三、服务器安全策略 虚拟应用采用基于服务器计算模式技术(server-based computing),服务器集群是应用虚拟化的基础平台,保证了这个平台的稳定和安全,就保证了私有云系统的稳定和安全。为了更好地对服务器系统进行安全策略设置,需要针对虚拟应用的特点,预设各种级别安全策略,并支持自定义安全策略,为每个用户绑定。在某些情况下,安全策略的限制会造成应用程序加载问题,所以需要能够设置应用程序的不同加载方式,避免此类问题。四、实时监控 系统的实时监控包括:服务器资源和运行状态、接入会话的全面信息、被访问应用的情况等。可以查看整个平台的实时状态和访问细节,必要时可进行干预控制和应急处理。虚拟应用自身的系统数据安全必须得到有效保护。同时,备份与恢复的操作,卸载、升级以及迁移等情况下的处理,应该提供相应的维护工具和实用的处理方案。作为例行监督检查或事后核查,安全审计的基础,是系统运行和用户活动的相关记录。系统需要提供尽可能全面的数据和核查功能,包括上述安全管理的记录、会话和访问应用的记录、打印记录、系统运行报警事件记录、文件访问记录等。总结:信息系统的安全需要全方位的保护,建设私有云信息化平台应该选择具有全方位安全功能的虚拟应用软件,在保证技术手段的同时,还要重视安全管理制度的建设和执行,为新一代的企业IT平台提供有效的安全保障。IBM第二季度净利润24.04亿美元 同比增长3%_安防互联

    越来越多的企业将业务迁移到云计算平台,这意味着其对数据安全的责任显著增加。具有各种敏感度的数据正在超出企业防火墙的范围。企业将不再拥有控制权,其数据可能位于世界任何地方,并可能取决于其合作的云计算供应商。企业将业务迁移到公共云或使用混合云意味着云安全问题的可能性无处不在。当数据准备好迁移、迁移过程中或数据到达后可能在云中时,可能会发生这种情况。企业需要为解决这个问题做好准备。 数据安全一直以来是云计算提供商的责任,并且已经为此承担责任。无论用户在AWS、Azure、Google的云平台中选择哪一个云,这些平台都将遵循HIPAA、ISO、PCI DSS和SOC等标准。但是,云计算提供商只是提供合规性的服务,并不能让用户放弃他们的责任。这对用户来说面临着一个重大的云计算挑战。以下是关于云中数据安全的8个关键概念。1. 隐私保护 无论企业的云计算策略如何,都应保护其数据免受未经授权的访问,其中包括数据加密,以及控制可以访问和查看内容的人员。在某些情况下,企业可能还希望向某些人员提供数据。例如,开发人员需要实时数据来测试应用程序,但他们不一定需要查看数据,因此可以使用编校过的解决方案。例如,Oracle公司为其数据库提供了一个Data Redact工具。采用云计算的一些用户急于把他们所有的数据转移到那里,最终却意识到需要将数据保存在私有云中。还有一些自动化工具可帮助发现和识别组织的敏感数据及其所在的位置。AWS公司推出了Macie,而MicrosoftAzure推出了Azure信息保护(AIP),可通过应用标签对数据进行分类。第三方工具包括Tableau、Fivetran、LogikCull和Looker。2. 保持数据完整性 数据完整性可以定义为保护数据不受未经授权的修改或删除。在单个数据库中,这很容易,因为只有一种方法可以控制数据库的进出。但在云中,尤其是在多云环境中,这变得很棘手。由于有大量的数据源和访问方法,授权对于确保只有授权实体才能与数据交互变得至关重要。这意味着更严格的访问方式,比如双因素授权,以及查看谁访问了哪些日志记录。另一种潜在的安全手段是用于远程数据检查的可信平台模块(TPM)。3. 数据可用性 停机是企业运营业务不可避免的事件,其所能做的就是尽量减少影响。这对云计算存储提供商来说非常重要,因为用户的数据位于提供商的服务器上。这是服务水平协议(SLA)至关重要的地方,密切关注其细节非常重要。例如,微软公司为主要的Azure存储选项提供99.9%的可用性,而AWS公司为存储对象提供99.99%的可用性。这种差异并非微不足道。另外,确保企业的服务水平协议(SLA)允许其指定数据存储的位置,有些提供商(如AWS)允许用户指定存储数据的区域。这对于法规遵从性和响应时间/延迟问题很重要。每个云存储服务都有自己的优势:AWS公司的Glacier非常适合大量存储很少访问的数据,微软公司的Azure blob存储是大多数非结构化数据的理想选择,而谷歌云的SQL则针对MySQL数据库进行了调整。4. 数据隐私 无论是国内还是国外都实施了一些隐私法规,这迫使一些企业拒绝采用云计算,因为其业务可能会受到这些法规的影响。许多云计算提供商可能将数据存储在其物理服务器上而不在某个云区域中,因为数据所有者和法律可能有所不同。这对于严格遵守数据驻留法规的用户而言,这是一个问题。更不用说云计算服务提供商可能会免除服务水平协议(SLA)中的任何责任。如果发生违规,用户将承担全部责任。如上所述,企业要了解所在国和国际数据居住法。在美国,就有健康信息可迁移性和责任法案(HIPAA)、支付卡行业数据安全标准(PCI DSS)、国际武器贸易条例(ITAR)和健康信息技术经济和临床健康法案(HITECH)多种法规。在欧洲,用户将会面临非常繁琐的通用数据保护条例(GDPR)及其广泛的规则和严厉的处罚;此外,许多欧盟(EU)国家现在规定敏感或私人信息可能不会离开该国家或地区;还有英国的数据保护法,瑞士联邦数据保护法,俄罗斯数据隐私法,以及加拿大个人信息保护和电子文件法(PIPEDA)。所有这些都保护了数据所有者的利益,因此了解它们并了解企业的提供商遵守它们的程度符合其利益。5. 加密 加密是保护数据隐私的手段,如今的加密技术相当成熟。加密是通过基于密钥的算法完成的,密钥由云计算提供商存储,一些与业务相关的应用程序(如Salesforce和Dynamix)使用标记化技术而不是密钥。这涉及将特定令牌字段替换为匿名数据令牌。实际上,每个云计算存储提供商在传输数据时都会对其进行加密。大多数是通过浏览器界面来实现的,尽管有一些云计算存储提供商(如Mega和SpiderOak)使用专用客户端来执行加密。这一切都应该在服务水平协议(SLA)中详细说明。许多云计算服务提供密钥管理解决方案,允许用户控制访问,因为加密密钥在其手中。这可能被证明是更好或至少更令人放心的措施,因为用户可以控制谁拥有密钥。同样,这应该在服务水平协议(SLA)中详细说明。6. 攻击威胁 人们上网很容易受到攻击威胁,例如DDoS攻击、SQL注入和跨站点脚本让人陷入恐惧之中。云计算服务提供商已经制定了各种安全工具和策略,但问题仍然存在,通常源于人为错误。数据泄露:这可以通过多种方式发生,从通常的方式——黑客账户或丢失密码/笔记本电脑,再到云计算独有的方式。例如,一个虚拟机上的用户可以监听加密密钥已到达同一主机上的另一个虚拟机上的信号,这意味着受害者的安全证书掌握在其他人手中。数据丢失:尽管数据丢失的可能性很小,但有可能被他人登录并删除所有内容。用户可以通过确保应用程序和数据分布在多个区域,并使用非现场存储备份数据来缓解这种情况。被劫持的账户:如果有人丢失笔记本电脑,就有可能让他人进入其云计算提供商的平台。而采用严格安全的密码和双因素身份验证可以防止这种情况。它还有助于制定策略来查找异常活动并对其发出警报,例如复制大量数据或删除数据。密码窃取:密码窃取是一种秘密地接管计算机以种植加密货币的行为,这是一个计算非常密集的过程。密码劫持在2017年和2018年激增,云平台是一个受欢迎的目标,因为有更多的计算资源可用。监控异常的计算活动是停止这种情况的关键方法。7. 数据安全和员工 大多数与员工相关的事件并不是恶意的。根据波洛蒙研究所的2016年威胁成本的调查研究,2016年874起内部安全相关事件中有598起是由粗心的员工或承包商造成的。然而,调查还发现85起因冒名顶替者窃取证件而发生的事件,191起是恶意员工和罪犯造成的。换句话说,企业最大的威胁就在公司内部,企业的管理者应该对员工有着足够的了解。8. 合同的数据安全 服务水平协议(SLA)应包括对要提供的服务及其预期服务和可靠性水平的描述,以及衡量服务的指标的定义,各方的义务和责任,补救措施或未能满足的处罚这些指标,以及如何添加或删除指标的规则。企业不要只是简单地签署服务水平协议,而是需要仔细阅读,其中包括聘用的公司律师。云计算服务提供商并不会为客户承担不必要的责任。此外,服务水平协议(SLA)需要有多个复选标记。提供的服务细节,例如正常运行时间和故障响应。 测量标准和方法、报告流程和解决流程的定义。 保护客户免受因服务级别违规而导致的第三方诉讼的赔偿条款。最后一点至关重要,因为这意味着云计算服务提供商同意为客户的任何违规行为进行赔偿,因此服务提供商对因违规而导致的任何第三方诉讼费用负有责任。这为云计算提供商提供了一个实现安全交易的主要动机。云端数据集成的五大技巧_安防互联

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    东南亚作为新兴互联网市场的新宠,随着互联网基础设施的不断完善,市场产品越来越丰富,游戏产业出现高速增长,电子竞技热度到了前所未有的高度。2017年,东南亚互联网经济各领域都实现了强劲增长,在在线航空票务和酒店预订增长的带动下,旅游达到了266亿美元。在网络广告和游戏的推动下,媒体收入达到69亿美元,电子商务和打车平台也一直备受大家关注,凭借着不断优化的商业策略迎合顾客需求,以40%的年复合增长率吸引着投资者手上的筹码。根据Newzoo最新的研究报道显示,东南亚是该产业发展最快的地区,拥有超过950万电子竞技爱好者,其中280万居住在越南,200万居住在印度尼西亚。据报道,该数字将在2019年翻一番。那么,究竟是什么原因促使游戏热潮在东南亚兴起呢? 游戏热潮的导火线 据Newzoo 2015年报告称,东南亚的“六大”国家(越南、泰国、菲律宾、印度尼西亚、马来西亚和新加坡)占据该地区电子竞技收入的99%;并同时提到,该“六大”国家都处于经济高增速状态,中产阶级人口不断增加,人们拥有越来越多的可支配收入用于业余爱好和休闲活动,其中包括电子游戏。那么东南亚游戏热潮怎么兴起的呢?其中一条导火线是东盟在2016年举办了首届东盟电子竞技运动会,设立奖金约为25.6万美元。其二是东盟在次年宣布电子竞技将成为2022年亚洲比赛的竞技体育项目之一。从那以后,马来西亚和新加坡等地区具有一定规模的游戏中心,纷纷建立起游戏竞技学院来向玩家们传授战略和技术,来迎接2022年的这场电子竞技盛宴。而且东南亚地区人民对于英语的熟悉程度,也是较快于中国等国家的主要原因之一。在新加坡和菲律宾等国家,英语已经成为官方语言。 东南亚市场整体呈高速增长趋势 电子竞技的兴起席卷了整个东南亚,甚至是全球的电子竞技市场。根据NEWZOO的最新数据显示,2017年电子竞技的全球收入为6.96亿美元,预计到2020年将增至15亿美元。最重要的是,2017年亚太地区占全球电竞爱好者的51%。这不仅仅是电子竞技的腾飞,根据11月份市场调研公司Niko的报道,仅PC游戏的收入,预计到去年年底将达到11亿美元,然后在2021年超过20亿美元。同一份报告称,今年手机游戏的收入超过了PC游戏,并将继续增长。电子竞技行业的日渐火爆已使该地区的游戏公司迅速增加,这恰恰刺激了东南亚就业机会创造。游戏巨头育碧最近就在菲律宾开设了一个制作工作室。除此之外,当地人还通过开设自己的游戏工作室。例如,马来西亚的Streamline Studios与Square Enix和Capcom等大型游戏公司合作。他们也曾参与过广受好评的游戏,如《最终幻想15》和《街头霸王5》等。SEA 如前文提到,腾讯进军东南亚游戏市场,并持有独角兽中一员SEA的65%股份。SEA(NYSE: SE)在2017年成为首家在“纽交所”挂牌上市的东南亚游戏公司。SEA作为东南亚最大的游戏运营商,一直以Garena游戏业务著称,目前Garena在东南亚、港澳台地区主要运营腾讯产品,包括《英雄联盟》《王者荣耀》《穿越火线》等热门腾讯游戏。同时,Garena也是大东南亚电子竞技活动的主要倡导者和组织者,它热衷于维护游戏生态圈,增加游戏商和玩家的交流,提升用户参与度以及忠诚度。截止2017年12月31日,Garena调整后的营收为1.42亿美元,同比增长59.2%,环比增长5.3%,占集团大部分营收。其季度活跃用户同比增长了74.2%,至8780万。今年初,SEA向游戏开发迈出了第一步,其游戏平台Garena发行了Garena Free Fire,这是一款类似于PUBG的生存射击游戏。在SEA决定开发属于自己的Garena games之际,东南亚已成为游戏领域增长最快的地区之一,个人电脑在线游戏和手机游戏收入在2017年均达到22亿美元。根据NikoPartners的一份报告显示,预计到2021年,公司收入将翻上一番,达到44亿美元。App Annie的数据显示,自Garena Free Fire推出以来,在泰国、越南和马来西亚等国的谷歌游戏下载量一直排在前五名。GarenaCEO Anulomsombut表示,虽然Garena有几款游戏正在筹备中,但它将“并行执行”,继续发布和授权游戏,无论是自己发行的还是腾讯等游戏开发商发行的。Anulomsombut认为加强内部游戏开发的计划可能有助于减少游戏业务Garena对股东腾讯的依赖。目前,《勇者竞技场》和《英雄联盟》是Garena在腾讯平台上最受欢迎的游戏之一。国际数据公司(IDC)驻新加坡客户端设备研究副总裁 Bryan Ma表示,从零开始开发自己的游戏并不容易,这不仅仅是打造名头,而且是要打造成功的名头。毕竟《勇者竞技场》不像PUBG是城里的热门话题。除了创造游戏本身,游戏业务的价值不仅在于此,还要必须考虑由游戏衍生的一系列产品。但是,这种“权力”并不是所有人都有,而SEA拥有这份权力。手机将成为游戏市场玩家新宠据2017 NEWZOO报告称,东南亚是世界上增长最快的移动游戏地区。移动收入正以惊人的45.3%的CAGR(2015-2019)增长;远高于+14.6%的全球平均水平。印尼作为增长最快、规模最大的市场。新加坡已经是一个成熟的市场,到2019年将以稳健的8.5%的速度增长。同时,大量资金进驻游戏领域也印证了这一趋势,这也是East Ventures把钱投在AlkemisGames上的原因之一。一些巨头,如OffGamers, Asiasoft, MOL等,也准备在区域市场上展开竞争。而且随着移动游戏玩家占比的增多,游戏开发商也偏向于移动端发行游戏。与电脑游戏相比,手机游戏更容易本地化,可以以更多样化的方式在市场推广,因此越来越受欢迎。同样SEA也采取这样一个模式,随着全球行业格局的变化和地区业务需求的激增,SEA最近几年也在积极向电子商务领域进发,并由此推出了自己的平台Shopee和AirPay支付产品。腾讯云事件引热议,大数据安全拿什么维护?_安防互联

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    虽然前5个月互联网企业收入增速回落,但行业仍不乏发展亮点。其中,前5个月数据服务收入同比增长高达36.5%工信部7月2日发布最新数据显示,2019年1月份到5月份,我国规模以上互联网和相关服务企业(简称互联网企业)完成业务收入4282亿元,同比增长19.4%,增速比去年同期回落4.5个百分点,但比一季度加快2个百分点。从整体上看,互联网产业保持着平稳发展,行业数据则显示出整个产业的掘金新方向。虽然增速有所放缓,但互联网产业研发投入仍保持较快增长。前5个月,全行业研发投入额达181.2亿元,同比增长15.6%,依然保持较高增速,这不仅体现了互联网企业对行业远期发展的判断,同时也在为行业创新持续“造血”。来自市场研究机构普华永道的数据显示,在上市公司研发投入支出方面,阿里巴巴已经连续3年成为中国公司第一名,2018年为36亿美元,在全球排名第45位,腾讯和百度则在国内排在第2位和第3位。此外,互联网数据服务实现快速增长。在“互联网+”深入推进和各行业信息水平不断提升的拉动下,作为关键应用基础设施的互联网数据中心、云服务、云存储等业务实现快速增长。前5个月,互联网企业完成相关的互联网数据服务收入41.3亿元,同比增长36.5%;截至5月末,部署的服务器数量达153.4万台,同比增长24.8%。互联网数据服务快速增长,为产业互联网的快速推进奠定了良好基础,随着5G落地,产业互联网将获得更大的成长空间。中国工业互联网研究院院长徐晓兰表示,5G最大的特征是推进人、机、物海量互联,具有大带宽、低延时、高可靠等特性,这些特性使5G不只具有消费应用的前景,更能支持实体经济发展。“工业互联网的核心内涵是数字化、网络化、智能化。5G赋能工业互联网,将催生全新的工业生态体系,为工业互联网跨越式发展提供坚实的技术保障,二者的融合将共同推进制造业高质量发展。”值得注意的是,从地域上看,中西部地区的互联网产业正在迎头赶上。1月份至5月份,我国中部地区完成互联网业务收入117.4亿元,增速高达63.8%;西部地区完成互联网业务收入149.2亿元,增长25.3%,均高于全国平均水平。腾讯研究院此前发布的《数字中国指数报告(2019)》也显示,数字经济的红利正在加快向中西部地区下沉。更重要的是,即使在中西部地区,数字经济也在向低线市场快速延伸。以数字文化消费增速为例,河南在数字文化消费方面排名全国第3位,仅次于广东和江苏。分城市来看,郑州仅排在第13位。这说明,河南低线市场的消费热情拉高了河南的排名。来源:idc快讯数据中心如何走出云端获得更大的发展_安防互联

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    前言   回忆起来,AndrewNg 在coursera上开设的机器学习课程受益匪浅,课程覆盖了机器学习的基础内容,深入浅出,把很多概念解释得很到位。现在将其课件和内容进行总结和梳理,主要是因为课程确实非常好,再者也是对学习过程的一个回顾总结,其中也会加入本人的一些思考。如果有兴趣,最好是可以对课程进行系统的学习将对应的习题和小测都做一遍,收获会更大。由于课程的代码不能公开,因此本文不会对实践部分进行多加阐述,如果有可能,本人会加入一些公开的实践样例。  Introduction  本部门主要对机器学习的基本概念以及相关的方法分类进行一个概要的介绍。进行的拓展主要在于总结和科普,没有进行详细详细的展开,后续会进一步进行展开或总结。  1. 机器学习的定义  ArthurSamuel(1959).MachineLearning:Fieldof study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.  TomMitchell(1998)Well-posedLearning Problem: A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E.  以上两个定义中,普遍使用的后者。在进行机器学习的建模过程中,我们首要的任务是确定好三个基本要素,即经验(experience,E)、任务(task, T)和效果(performance, P)。学习是基于历史经验(E)的,直观的表现为采集的历史数据,学习的过程要针对特定的任务(T),即目的(比如说需要对邮件进行分类),候选的能够拟合给定历史数据的模型假设有很多,如何挑选出好的假设,就需要定义好评估的标准(P)。  举个例子,对邮件进行分类,假设分成两类,即正常邮件和垃圾邮件,那么:  E: 事先采集好的一系列邮件  T: 将邮件分成两类:正常邮件和垃圾邮件  P: 正常分类的百分比  2. 机器学习方法分类  机器学习方法可以大致分为:监督学习(supervised learning)和非监督学习(unsupervised learning),其最主要的区别在于我们是否可以实现获取到所学目标的分类。  2.1.监督学习:  对于任意样本,我们知道其目标值,通常也称为类标,当目标值是离散的,则是分类问题,当目标值是连续的,那么就是回归问题。  对于任意实例 (x,y),x为向量,通常称为特征向量,每一个维度表示目标的一个属性,y为目标值,即实例的类标,当y为离散值时是分类问题,y为连续值是回归问题。  分类问题,如图1所示。假设样本实例为一些列的患者,我们希望给予两个属性,即x1(肿瘤大小)和x2(肿瘤个数),来对患者是否患有癌症进行预测。每一个患者用表示为图中一点,表示一类(非癌症患者),表示一类(癌症患者)。有监督的学习过程是基于有类标的数据(通常称为训练集)将出一个分类面,通常称为假设h(x)=y,此处y=1(癌症患者)或y=0(非癌症患者),将训练集划分成两类。当新数据到来时,根据学习的假设h(x)可以对患者是否患癌症作出预测。  图1  回归问题,如图2所示,假设我们希望对房子的价钱进行预测。图中我们已经采集了一系列样本,每个表示一个样本,我们希望能够学习出房子大小和价钱的关系,h(x)=y,此处特征向量只有一个值,即房子的大小,而目标值为房子的价钱。可以看到,能够拟合样本的曲线不止一条(蓝色曲线和红色曲线),这就涉及到判断哪个假设更好的问题,通常称为模型选择。  图2  2.2.非监督学习  非监督学习中,我们无法事先获取到样本的类标,即如图3所示,每个表示一个样本,很明显样本可以划分成两个蔟,这两个蔟之间相距很远,但蔟内各样本点之间很近。聚类是非监督学习的典型,而关键在于距离函数的定义,即如何衡量样本之间的相近程度,一般我们认为距离相近的两个样本点属于一个蔟。常用的聚类算法有k-mean,dbscan等。  大数据  图3  3.其他概念  这里稍微概括的介绍一下机器学习中的一些重要概念。  [1] 半监督学习  半监督学习介于监督学习和非监督学习之间。监督学习的训练集是打了类标的,即我们事先知道样本中的邮件是否为垃圾邮件,基于这一经验来对模型进行训练;而非监督学习的训练集是不知道类标的,我们只能基于某种相似性或是结构特征将样本分成不同的蔟。现实生活中我们很难获取到大量的标记数据,通过人工大类标也是费时费力的,因此就有了半监督学习方法的提出,其核心思想是,我们先通过少量的标记数据来训练模型,然后基于某种方法将未标记的数据也用上,对模型进行自动的进一步的优化。  [2] 主动学习  主动学习与半监督学习有点相似,半监督学习期望自动的利用未标记数据进行学习,而主动学习则可以看成是半自动的利用未标记的数据。其核心思想是,利用少量的标记数据训练模型,基于当前模型尝试对未标记的数据进行标记,如果模型对当前标记的结果把握不大,则可以对人发起帮助请求,询问当前样例的类标,通过人的反馈对模型进行优化,而对于把握大的结果则不发出询问。  [3] 增强学习 (reinforcement learning)  增强学习是一个交互学习的过程,通常用马尔可夫决策过程来描述,其核心在于打分机制。以下棋为例子进行说明,每个棋局表示一个状态,在当前状态有不同的下法,即下一个棋子应该如何走,每一种策略都会将当前状态转换到下一状态,假设为x1,x2,…,xn,对于每一个转换造成的后果我们给予一个分数,分数表明了赢的可能性,那么在下棋过程以贪心的策略选择分数最高的策略。  [4] 集成学习 (ensemble learning)  集成学习的核心思想是将多个弱的分类器集合成一个强的分类器。打个比方,小明要去看病,看是否发烧,为了更准确,小明看了5个大夫,其中有4个大夫说小明没有发烧,只有1个大夫说小明发烧了,综合来看,如果每个大夫各有一票,最后少数服从多数,小明应该是没有发烧。  在机器学习中也是如此,我们通常希望将多个分类器集合起来,综合各个分类器的结果作出最后的预测。最简单的就是投标机制,少数服从多数。假设训练有k个分类器,对于任意实例,同时输入到k个分类器中,获取k个预测结果,依据少数服从多数的原则对实例进行分类。  [5] 模型选择 (model selection)  在机器学习中,能够反映历史经验的模型有很多,如图2所示,能拟合数据的有两条曲线,那么如何从众多候选中选出好的模型是一个很重要的话题。我们希望一个好的模型,不但在训练集(见过的数据)上具有很好的效果,我们还希望其对未见过的数据也具有很好的预测效果,即具有好的泛化能力。此处涉及到两个重要名词,即过拟合和欠拟合。欠拟合是指模型在所有数据上(见过的和未见过的)数据上表现都很差,没有能够很好的抽象模型。过拟合是指模型在见过的数据上表现很好,但对未见过的数据上表现很差,也就是模型通过拟合极端的数据来获取好的效果,学习的模型太过于具体,以至于对未见过的数据没有预测能力。我们通常会使用精确度来衡量预测的结果的好坏。保证预测精度还不够,同等条件下我们更偏向于简单的模型,这就是著名的奥卡姆剃刀原则(Occam’s Razor),”An explanation of the data should be mad as simple as possible,but no simpler”。  综上所述,模型选择过程中考虑的方向主要有两个:预测结果的好坏(比如准确率)和模型的复杂程度。  [6] 特征选择 (feature selection)  如图1的例子,患者是否患有癌症的分类问题,我们考虑肿瘤的大小和肿瘤数量两个特征;如图2例子,房价的预测我们考虑房子大小的特征。特征的好坏,以及与目标的相关程度都在很大程度上影响了模型学习的效果。如果特征不足,或者与目标相关不大,学习出的模型很容易欠拟合。如果无关的特征过多会引起维度灾难,影响学习过程的效率。深度学习的效果好,是因为其隐藏层对特征具有很好的抽象作用。因此在进行模型学习的过程中,特征的选择也是很重要的课题。常用的特征选择方法有PCA,即主成分分析。自然语言处理领域的核心:序列学习_安防互联

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

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