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怎么查看网站是不是国外服务器

2 月 18 日-19 日,在悉尼举行的 Gartner 数据与分析峰会上,增强型数据分析和可解释的人工智能成为焦点。知名调研机构 Gartner 称,增强型数据分析、持续型智能和可解释的人工智能(AI)是数据和分析技术的主要趋势之一,并在未来三到五年内具有显著的颠覆性潜力。Gartner 副总裁兼杰出分析师 Donald Feinberg 认为,数字化颠覆带来的挑战,也创造了前所未有的机遇。大量数据和由云实现的日益强大的处理能力意味着现在可以大规模地训练和执行必要的算法,以最终兑现出 AI 的全部潜力。Donald 表示,「任何企业的持续生存都将取决于灵活的,以数据为中心的架构,以响应不断变化的速度。」他还谈道,「数字化业务需要大量复杂且分布式的数据、迅速行动以及持续型智能,这意味着僵化且集中式的架构和工具分崩离析。」 Gartner 研究副总裁 Rita Sallam,数据和分析领导者必须审视这些趋势对业务带来的潜在影响,并相应调整业务模式和运营,否则就有可能失去竞争优势。「数据和分析的形势不断发展,从支持内部决策到持续型智能,信息产品和任命首席数据官,」Rita 说道,「深入了解它们对于推动这种不断变化的技术趋势,并根据业务价值对它们进行优先排序至关重要。」Gartner 建议数据和分析领导者与高级业务负责人讨论他们的关键业务优先级,并探索以下主要趋势如何实现这些优先级。趋势 1:增强型数据分析(Augmented Analytics) 作为数据分析的高级增强阶段,增强分析能为分析计划带来更多自动化动能以及创新洞察力。因为在正式进入数据分析之前,都需要对数据进行抽取、清洗、融合等准备工作,以提高数据分析的效率和准确性,更利于决策。而增强分析则能够帮助普通用户在没有数据科学专家或IT人员协助的情况下,访问有效数据,并对理论和假设情况展开测试与验证。增强型数据分析侧重于增强智能的特定领域,利用机器学习(machine learning)转变分析内容的开发、使用与共享方式。目前国内正在加强这一技术突破的包括几大数据计算厂商,如阿里云、百度云、华为云等,通过对百万数据的计算与汇聚,实现对现实算力的优化,以在未来如智慧大脑领域实现更多突破。Gartner预测,到 2020 年,增强分析将成为分析和商业智能解决方案的主要卖点,相关业务负责人应该在平台功能趋于成熟时率先采用增强型分析。机器学习和人工智能、增强型分析将为数据和分析市场带来颠覆,因为它将彻底改变开发、消费和共享分析内容的方式,可使数据准备、洞察力获取和洞察力可视化这个过程实现自动化,在许多情况下无需专业的数据科学家。趋势 2:增强型数据管理(Augmented data Management) 增强型数据管理利用机器学习功能和 AI 引擎来制作数据管理类别,包括数据质量、元数据管理、主数据管理、数据集成以及数据库管理系统(DBMS)自我配置和自我调整。增强型数据管理将元数据由仅用于审计、沿袭和报告变成支持动态系统。元数据正在从被动变为主动,并且正在成为所有 AI / ML 的主要驱动因素。它可以自动执行许多手动任务,为技术水平较低的用户提供使用数据的机会。它还有助于高技能的技术资源专注于更多的增值任务。趋势 3:持续型智能(Continuous Intelligence) 持续性数据不仅仅是一种实时数据的新方式;相反,它是一种设计模式,其中实时分析与业务运营相结合,处理当前和历史数据以规定响应事件的行动。它提供决策自动化或决策支持。持续型智能利用多种技术,比如增强型分析、事件流处理、优化、业务规则管理和机器学习。「持续型智能代表了数据和分析团队工作的重大变化,」Gartner 研究副总裁丽 Sallam 人文,「分析和 BI(商业智能)团队在 2019 年帮助企业做出更明智的实时决策,这是一个巨大的挑战 - 也是一个巨大的机会。它可以被看作是运营商业智能的终极目标。」到 2022 年,超过一半的重要新业务系统将采用持续性智能,使用实时上下文数据来改善决策。趋势 4:可解释的 AI(Explainable AI) 人工智能模型越来越多地用于增强和取代人类决策。但 AI 解决方案如何解释为什么他们得出某些结论?大多数这些先进的 AI 模型都是复杂的黑盒子,无法解释他们为何达到特定的推荐或决定。这是可解释的人工智能的用武之地。比如说,数据科学和机器学习平台中的可解释型AI可自动生成模型的解释,用自然语言从准确性、属性、模型统计和特征等方面解释模型。趋势 5:图形分析(Graph) 图形分析是一组分析技术,可帮助企业探索交易,流程和员工等实体之间的关系。到 2022 年,图形处理和图形数据库管理系统的应用将以每年 100%的速度增长。根据 Gartner 的说法,图形数据存储可以跨数据孤岛有效地建模,探索和查询数据,但是对专业技能的需求限制了它们的采用。由于需要在复杂数据中提出复杂问题,图形分析将在未来几年内增长,这在使用 SQL 查询时并不总是切实可行或甚至可能。趋势 6:数据结构(Data Fabric) 数据结构都是关于单一且一致的数据管理框架。它着眼于在分布式数据环境中实现无摩擦访问和数据共享,而不是孤立存储。到 2022 年,定制数据结构配置将主要用作静态基础架构,迫使组织进入新一波的成本控制浪潮,以完全重新设计更动态的数据网格方法。趋势 7:NLP /会话分析(NLP/Conversational Analytics) 到 2020 年,50%的分析查询将通过搜索、自然语言处理(NLP)或语音生成,或者将自动生成。分析复杂的数据组合并使组织中的每个人都可以访问分析的需求将推动更广泛的采用,使分析工具将如同搜索界面或与虚拟助手的对话一样简单。根据另一项单独研究,NLP 用例非常庞大,预计到 2020 年 NLP 市场价值将达到 134 亿美元。趋势 8:商用的人工智能和机器学习(Commercial AI and ML) 到 2022 年,75%利用 ML 和 AI 技术的新终端用户解决方案将采用商业解决方案,而非开源平台的方式构建。商业供应商已经在开源生态系统中创建了连接器,它们为组织提供了扩展 AI 和所需的功能,例如项目和模型管理、透明度、复用、数据沿袭、平台凝聚力以及开源技术所缺乏的集成。趋势 9:区块链(Blockchain) 企业可以使用区块链来解决数据管理问题吗?数据管理对 CTO 来说是一个持续不断的挑战,但 Bluzelle 首席执行官 Pavel Bains 认为区块链技术可以提供解决方案。区块链和分布式账本技术的核心价值主张是在不受信任的参与者网络中提供去中心化的信任。区块链对于数据分析的潜在影响很大,尤其是对利用参与者关系和交互的那些企业的影响。然而,在四到五个主要区块链技术成为主导之前,还需要几年时间。但是,区块链是数据源,而不是数据库,不会取代现有的数据管理技术。趋势 10:持久性内存服务器(Persistent Memory Servers) 持久存储器技术旨在降低采用内存计算(IMC)的架构的成本和复杂性。持久性内存代表 DRAM 和 NAND 闪存之间的新内存层,可为高性能工作负载提供经济高效的大容量内存。「数据量正在激增,实时将数据转化为价值的紧迫性正以同样快的速度增长,」Donald 表示,「新的服务器工作负载不仅要求更快的 CPU 性能,还要求大容量内存和更快的存储系统。」故宫网站崩溃,用不用把程序员拖出去斩了?_安防互联

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    11月19日消息,据国外媒体报道,分析师预计,微软云计算业务Azure在未来几年将快速发展,2023财年成为旗下营收最大的业务,2030财年的营收将达到900亿美元。 预计微软云计算业务Azure在未来几年快速发展的,是Stifel Nicolaus的分析师布拉德ⷩ‡Œ巴克(Brad Reback)。在当地时间周一的一份报告中,布拉德ⷩ‡Œ巴克表示,微软云计算Azure的规模超乎外界的想象,年化营收已达到了170亿美元。布拉德ⷩ‡Œ巴克在报告中指出,微软的云计算业务有很大的发展潜力,潜在客户仍处在将计算转移到云的初期,目前的渗透率还不到10%,未来有望获得更多堪比不久前获得的100亿美元的大合同。布拉德ⷩ‡Œ巴克的模型显示,在截至今年6月30日的2019财年,微软云计算业务Azure的营收预计为124亿美元,2021财年将增至267亿美元,2022财年达到352亿美元,2030财年则将达到900亿美元。云计算业务营收的快速增加,也将提升这一业务在微软内部的分量。在报告中,布拉德ⷩ‡Œ巴克就指出,2023财年云计算业务Azure的规模,将超过Office、Windows、服务器和工具业务。基于对云计算业务Azure快速发展的预期,布拉德ⷩ‡Œ巴克对微软股票的目标价是160美元,高于周一收盘时的150.34美元。来源:中国IDC圈2020年全球十大数据中心趋势_安防互联

    据英特尔预测,全球数据总量在2020年将达到44ZB(1ZB=10亿TB=1万亿GB),而单单中国产生的数据量将达到8ZB,大约占据全球总数据量的五分之一。目前,随着云计算、大数据、物联网等技术产业的快速发展,数据流量增长速率正在不断加快,数据中心承载的压力也越来越大。从大众日常生活的方面来看,社交、搜索、电商、移动APP这些领域都在不断产生流量。据统计,自2012年至今,每年的数据总量年增长率均在50%左右。以文字为主的形式正在逐渐被视频影音取代,这也是促成流量快速增长的一大原因。众多新兴应用和服务的出现,使得数据中心的重要性日益凸显。 数据中心的发展历程 在上世纪六十年代至八十年代期间,机房中只有粗略的降温措施,没有精准的温度控制,也没有系统的测试方法和相关指标。当时采用的是风道送风,稳压器供电,缺乏对电力干扰的防范,以及防尘措施。因此,在各种措施并不完善的当时,系统工作的稳定性无法得到保障。到了上世纪八十年到至九十年代期间,这时候的机房开始制定更规范的标准,恒温恒湿的专用空调机开始引入,以取代过去简单粗暴的制冷方式。此外,对静电的影响也得到了重视,开始使用特制的防静电地板。在消防系统方面,开始采用自动与半自动的应用,具有大机房面积、宽设备运输通道,能够为单个指标进行测试和监控。在机房除尘方面,采用新风系统和机房正压防灰尘。这时候的计算机系统能稳定工作几天,并且已经开始尝试引入模块化概念。新增到了九十年代后期,机房中的IT设备逐渐变得小型化,服务器也开始成为了主体,并开始大量使用共用网络设备。此外,数据存储介质水平也在不断提升,对数据的保护也更为严格。采用了大量UPS,对防雷标准也进行了完善,并有了综合的监控系统,专门的机房装修设计。进入二十一世纪后,现代化的机房已经成形。机架成为了机房IT设备的主体,设备都内嵌在机架当中。这时候模块化的理念已经成为了通行的标准,具有更合理的可用性设计,更高的实用性、先进性、灵活可扩展性、可管理性、可维护性,设备更加标准化。系统稳定性得到大大加强,数据保存可靠性有了很强的保障。响应时代新需求 数据中心进入发展快车道 根据相关统计数据显示,到了2020年,新应用和新IT架构的需求将会迫使大部分企业升级现有设备。自进入“互联网+”时代后,信息化已经渗透到各行各业当中,因而数据中心也随之获得快速发展。目前,我国数据中心主要分布在北上广深一线城市和沿海发达城市。根据中国信息通讯研究院统计数据,我国在2017年IDC全行业总收入为650亿,较上一年增长达26.14%。随着5G、物联网、智慧城市的不断发展,整个社会的数字化程度必将会进一步深化,数据中心也将会发挥出更大功能。由于许多数据中心规模庞大,对能源的消耗也很大,绿色化发展成为了数据中心发展的一大方向。绿色数据中心是指数据机房中的IT系统、制冷、照明和电气等能取得最大化的能源效率和最小化的环境影响。由于国内数据中心不断创新绿色节能新应用,已经有多个数据中心获得TGG与开放数据中心委员会联合认证的5A级绿色数据中心。此外,由于日益混合的IT环境和分布式数据中心生态系统的发展,使得IT基础设施变得越来越复杂,也为数据中心基础设施管理者带来重重难题。因此,能够对多个站点的IT基础架构实现全局管理、统一监控、报表和规划的基于云端的管理系统成为新的出路,这也是数据中心未来发展的一大方向。企业上云趋势下,传统企业如何上云?_安防互联

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    这两天最大的国际新闻莫过于巴黎圣母院大火了。据今天早上的新闻报道,大火是由于意外导致的。一个意外,致使800多年历史的人类文明遗迹付之一炬。由此可见,在灾害面前,人类的历史和所谓的瑰宝,是多么的脆弱。话锋一转,笔者不是研究人类文明的,但是这场大火的关键词“意外”,却让我联想到了数据中心最基础,却最重要的东西,那就是运维。所有人都希望在自己的工作当中作出成绩,在公司获得地位和利益,但是作为数据中心的运维团队来说,这却也是最难的。因为这是一份隐藏在后台的工作,他们的工作鲜有人注意,甚至外行都不知道他们的存在。但如果没有他们兢兢业业的工作,不知道有多少数据中心将会变成付之一炬的巴黎圣母院,而由此带来的现实经济和业务损失,甚至要远甚于后者。对于一个占地动辄几万平米的数据中心来说,相关设备的巡检、检修、维护等都必须在保证效率的同时,把业务的影响降低到最小。现在新技术的发展可谓是日新月异,系统的复杂程度也越来越高。这就使得数据中心对系统运行安全,效率的要求也更为苛刻。一旦出现丝毫纰漏,轻则影响业务,重则造成社会和经济的重大损失。上图是2014年,三星韩国果川数据中心发生火灾的现场照片。不知道如今还有多少人记得?万幸的是当时这场大火没有人员伤亡,但由于火灾导致的宕机,还是使得许多用户的三星手机、平板电脑或智能电视收到了无法提供服务的讯息。事实上,不光国外,在中国每年也有很多因为人为疏漏造成的数据中心火灾。一般人总认为数据中心都配有完善的消防器材、设施,并备有温感、烟感等报警器。如果遇到火灾隐患,会在第一时间被发现并处理。但其实这种想法是非常错误的,因为一旦数据中心失火,往往意味着事发地点的所有设备都要受到牵连,后面的影响将是巨大的。数据中心火灾的主要特点是: 散热困难、烟气量大、用电量大、电气火灾居多、火灾损失大、扑救难度大、节点易燃烧。在数据机房发生的各类事故中,火灾事故约占80%左右。主要包括电子计算机本身起火;配套设备或附属装置起火;空调设备或电气设备起火;外来火灾侵扰等。据日本计算机制造商对用户所作的调查表明,数据中心火灾的起因,计算机故障占3.4%;交换器与配电箱故障占6.9%;设备装配错误占10.2%;调节器故障占10.3%;火焰蔓延引起的第二次火灾占17.1%;与计算机无关的其他原因造成的火灾占52.1%。上述这些和数据中心着火有关的节点,都是运维人员要直接面对的,最简单,也最枯燥的重复性工作。就好比这次的巴黎圣母院,据说是因为维修时候保险丝短路?多么低级的一个问题,就让一向以严谨著称的法国人丢了脸面。话题再度回到数据中心,这里主要服务的对象是IT系统。虽然数据中心的生命周期长达十几年,甚至几十年。但是其中IT系统的变革却日新月异,而且每一次的变革,都会要求运维人员必须接受新的,更为严格的培训。他们必须随时了解业界最新的动态、技术。并应用这些技术处理问题,以减小风险。还是以最基础的IT设备上架为例,运维人员必须要提前检查腾空的容量,夏季必须关注通风和冷凝系统,防止高压报警灯。冬季则要重点关注空调加湿系统,防止相关故障报警。虽然现在的绿色技术层出不穷,甚至前段时间阿里数据中心还用机器人替代了30%的人工重复劳动,但这并不意味着基础运维可以懈怠了。作为最基础,最容易被忽视,却又无比关键的运维岗位首先必须要注意,建立完善的巡查和维护、保养、应急处理等机制。其次,采用与时俱进的动环监控、报警系统。以减少误报、漏报的发生。最后,将相关人员的责任心、行动力作为基石。毕竟,如果没有高度负责的运维人员,一切都是空谈。年底规模化部署?国内首次数据中心400G组网测试举行_安防互联

    在解释机器学习的基本概念的时候,我发现自己总是回到有限的几幅图中。以下是我认为最有启发性的条目列表。  Test and training error  为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢:上图以模型复杂度为变量的测试及训练错误函数。  Under and overfitting  低度拟合或者过度拟合的例子。上图多项式曲线有各种各样的命令M,以红色曲线表示,由绿色曲线适应数据集后生成。  Occam’s razor  上图为什么贝叶斯推理可以具体化奥卡姆剃刀原理。这张图给了为什么复杂模型原来是小概率事件这个问题一个基本的直观的解释。水平轴代表了可能的数据集D空间。贝叶斯定理以他们预测的数据出现的程度成比例地反馈模型。这些预测被数据D上归一化概率分布量化。数据的概率给出了一种模型Hi,P(D|Hi)被称作支持Hi模型的证据。一个简单的模型H1仅可以做到一种有限预测,以P(D|H1)展示;一个更加强大的模型H2,举例来说,可以比模型H1拥有更加自由的参数,可以预测更多种类的数据集。这也表明,无论如何,H2在C1域中对数据集的预测做不到像H1那样强大。假设相等的先验概率被分配给这两种模型,之后数据集落在C1区域,不那么强大的模型H1将会是更加合适的模型。  Feature combinations  (1)为什么集体相关的特征单独来看时无关紧要,这也是(2)线性方法可能会失败的原因。从Isabelle Guyon特征提取的幻灯片来看。  Irrelevant features  为什么无关紧要的特征会损害KNN,聚类,以及其它以相似点聚集的方法。左右的图展示了两类数据很好地被分离在纵轴上。右图添加了一条不切题的横轴,它破坏了分组,并且使得许多点成为相反类的近邻。  Basis functions  非线性的基础函数是如何使一个低维度的非线性边界的分类问题,转变为一个高维度的线性边界问题。Andrew Moore的支持向量机SVM(Support Vector Machine)教程幻灯片中有:一个单维度的非线性带有输入x的分类问题转化为一个2维的线性可分的z=(x,x^2)问题。  Discriminative vs. Generative  为什么判别式学习比产生式更加简单:上图这两类方法的分类条件的密度举例,有一个单一的输入变量x(左图),连同相应的后验概率(右图)。注意到左侧的分类条件密度p(x|C1)的模式,在左图中以蓝色线条表示,对后验概率没有影响。右图中垂直的绿线展示了x中的决策边界,它给出了最小的误判率。  Loss functions  学习算法可以被视作优化不同的损失函数:上图应用于支持向量机中的“铰链”错误函数图形,以蓝色线条表示,为了逻辑回归,随着错误函数被因子1/ln(2)重新调整,它通过点(0,1),以红色线条表示。黑色线条表示误分,均方误差以绿色线条表示。  Geometry of least squares  上图带有两个预测的最小二乘回归的N维几何图形。结果向量y正交投影到被输入向量x1和x2所跨越的超平面。投影y^代表了最小二乘预测的向量。  Sparsity  为什么Lasso算法(L1正规化或者拉普拉斯先验)给出了稀疏的解决方案(比如:带更多0的加权向量):上图lasso算法的估算图像(左)以及岭回归算法的估算图像(右)。展示了错误的等值线以及约束函数。分别的,当红色椭圆是最小二乘误差函数的等高线时,实心的蓝色区域是约束区域|| + || ≤ t以及2 + 2 ≤ t2。英国开发人工智能新算法 提高心脏病发作预测准确率_安防互联

    存储系统作为如今大数据云计算时代的根基,它的稳定才是支撑起如此海量数据的根本。所以各大相关行业对于这部分非常重视,所以在此针对存储系统的故障处置简单提出自己学习总结的一些思路。首先在处理存储系统发生的可能故障前必须对于整个存储系统的架构以及原理有一个清楚的了解。普遍来说存储系统由主机、交换机及存储设备组成。它们之间可以是直连或者是IP网络或FC网络的方式进行连接。整个系统的稳定性跟每个组成部分都息息相关。 其次了解故障的分类 ,故障分类大致分为硬件故障、配置故障或者license类问题,先外部后内部,先处理高级警告后处理低级警告,先共性后个性。面对故障的发生,第一步永远都是先进行必要的信息收集,对于整个存储系统的基本信息,故障信息、存储设备信息以及组网、主机服务器信息要有了解。这些部分可以直接管理到主机、交换机或存储设备中进行收集,如今厂商也都有专门研发维护工具来帮助管理者做这些事情。收集清楚这些信息之后,才能对整个存储系统有一个普遍清晰的认知。至少对如今的故障可能发生原因有一个了解,然后再细化到每个组成部分上排查可能问题。一、主机层 在主机层面大多需要检查的是操作系统版本,相应的HBA卡是否达到合适的标准,如速率、IOPS及带宽等。其次是在主机上安装的多路径软件,查看一下与存储设备连接的物理路径的状态以及存储LUN等信息。二、网络层 网络层次可能发生的问题大多是连通性问题,由于链路故障导致的丢包或者误码率上升等现象,此现象可以在交换机上观察端口的信息,观察误码率是否在持续增长,如有,则可能存在链路部件异常或接触不良的现象。其次可能是端口速率或带宽未达到标准,查看端口配置及协商状况,这些都有可能导致故障或者性能问题。三、存储层 存储设备可以在导出相关告警,事件或者运行数据、系统日志和硬盘日志来进一步分析可能发生故障的原因,到底是存储控制器问题还是底层的硬盘问题都需要一一排查。在底层存储方面主要考虑存储模块的配置,指示灯状态等信息,从指示灯状态我们可以分析出是否存在硬件故障等,其次在配置方面:RAID级别、分条深度、LUN读写策略、cache策略,LUN归属、硬盘类型等是否符合业务的特点以及不符合时可能导致的问题。都是需要我们在故障排查处理时需要考虑的。总之面对存储系统的故障,一定要具备一个清晰的思路,不要盲目的去做。盲目的去做可能会恶化故障,从而使得排查难度进一步加大。数据中心布线时需要考虑的因素_安防互联

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    Facebook隐私权丑闻是在今年3月首次曝光的,当时曾在唐纳德ⷧ‰𙦜—普(Donald Trump)竞选美国总统期间受聘的政治数据公司“剑桥分析”(Cambridge Analytica)被曝从一名教授那里非法购买了Facebook用户数据,该教授运作过一个名为“thisisyourdigitallife”(这是你的数字生活)的测验应用。随后,Facebook在5月对第三方应用进行了一次审计,其结果是约200个应用遭到封停。  然而Facebook面临的问题还没结束,甚至可能还是更多。根据道德黑客Inti De Ceukelaire的发现,一个名为“NameTests”的第三方测验应用存在安全缺陷。  据发现,NameTests令1.2亿名Facebook用户的数据面临泄露风险,而这个应用的漏洞直到上个月才得到修复,这就使得Facebook数据丑闻进一步升温。虽然在Inti De Ceukelaire向Facebook反映后,已经解决该漏洞,但整个过程持续了2个月的时间。  周三,De Ceukelaire描述了向Facebook新推出的“数据滥用悬赏”(Data Abuse Bounty)计划上报NameTests应用背后网站的一个漏洞的过程。这个漏洞可能只是一个错误而已,也可能是个疏忽大意的例子,但可以肯定的是,这表明Facebook对用户数据的监管过少,而黑客可以利用这些数据来从事各种恶意活动。  NameTest漏洞的发现不仅表明人们仍不了解能够获取自己数据的第三方应用,同时也表明Facebook“数据滥用悬赏”计划的程序存在问题。De Ceukelaire称,他在4月22日就上报了这个问题,但直到8天以后Facebook才作出回应称其正在展开调查。到5月14日,他去查看Facebook是否已经联系过NameTest的开发者;又过了8天,Facebook才回复称其可能需要3到6个月来进行调查。  到6月25日,De Ceukelaire注意到NameTest已经修复这个漏洞。在与Facebook取得联系后,该公司承认该漏洞已被修复,并同意向“新闻自由基金会”(Freedom of the Press Foundation)捐赠8000美元,以此作为悬赏计划的一部分奖金。换而言之,根据De Ceukelaire的说法,Facebook至少花了一个月才解决了这个问题,而且是在不得已的情况下才履行了悬赏承诺。2018上半年网络安全事件回顾:DDoS攻击突破TB级别_安防互联

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    在过去三年里,受基础设施即服务(IaaS)投资的推动,美国联邦政府在云计算上的支出跃升了25%。Nextgov的一篇文章讨论了大数据分析公司Govini最近的一份报告,该报告显示了强大的云支出。此前有报道称,政府在物联网(物联网)上的支出增长了20%。戈维尼在分析中发现,2015年联邦政府在云计算上的支出为33亿美元,比2012年的26亿美元增长了25%。对于政府的云计算投资来说,那一年是特别疲软的一年,因为固存使得2012年的支出降到了5年来的最低点。IaaS是云支出增加的主要驱动力,因为更多的联邦机构实施了使IT基础设施现代化的计划。过去三年,这些机构将IaaS的支出提高了53%,从2012年的5.85亿美元增加到2015年的8.97亿美元。这种现代化的推动是在联邦机构试图应对物联网技术的冲击,这涉及到连接设备的大规模扩散。戈维尼的马特ⷦ‚马(Matt Hummer)表示:“各机构在基础设施现代化方面存在差距,它们需要为物联网等领域做些什么,以及它们现在所处的位置。”“各机构的使命以及它们的数据和移动能力确实在推动着云。”从更高的政府支出中受益最多的公司是IBM和云分销商InfoReliance和DLT解决方案。IBM自2011年以来创造了11亿美元的云收入,使其在IaaS产品方面处于市场领先地位。悍马(Hummer)表示:“许多机构面临的一个重大挑战是,它们在任何情况下都是临时购买云,只要有足够的资金,就可以做到这一点。”然而,新的资源即将出现,这将为云投资提供更多的资金。例如,价值31亿美元的IT现代化基金(IT现代化基金)允许各机构在云计算上提供更多资金,2017年的预算包括73亿美元用于云计算等提供的服务。支付宝机房宕机!网友:花呗不用还了?_安防互联

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    黑客从两家加拿大银行盗得数万客户的金融数据——蒙特利尔银行(BMO)5万名客户,加拿大帝国商业银行(CIBC)4万名。BMO是加拿大第四大银行,也是CIBC的直接银行品牌,共有800万客户。在官方声明中,BMO称黑客在5月28日联系了银行,声称掌握了该行5万名客户的个人和财务信息。该银行代表保罗ⷥŠ 摩尔称:“我们立即采取了措施,非常确信与客户数据相关的暴露途径已经关闭。” BMO表示,事件之后收到了攻击者的威胁,称若不支付赎金就将公开被盗客户数据。银行已明确声明,不会满足此类要求:我们不会付款给诈骗犯。我们专注保护和帮助我们的客户。在继续评估当前状况的同时,我们已通报相关机构并正与他们展开合作。据称,该攻击源自海外,与对在线银行 Simplii Financial 的另一起黑客攻击一模一样。5月27日,CIBC旗下 Simplii Financial 接到黑客通知,称该银行已遭攻击,4万名客户的个人及账户相关信息被盗。 Simplii Financial 的高级副总裁迈克尔ⷩ鬤𘁥š出声明,称该行目前正在收集信息,并已实现各种措施进一步优化银行的安全机制。马丁指出,该银行将会100%返还受害客户的损失。如果客户因该事件而成为诈骗案的受害者,我们将100%返还其受影响账户的损失。必须指出的是,攻击者向2家被攻击银行发出了100万美元赎金的要求,而据路透社报道,BMO案件中,黑客本身就是提供被黑消息的人。在发给银行的电子邮件中,黑客威胁称,如果银行不在当天晚上11:59之前支付赎金,就会将这些客户信息售卖给罪犯。 邮件中包含了被盗数据的样本,包含安大略省一名男客户和一名女客户的姓名、PIN码、生日和余额信息。邮件中还说:罪犯将用Simplii和BMO的客户信息申请产品信用,比如身份证号、生日和其他个人信息。联系了那名女客户后证实,邮件中的信息均真实有效。而5月26日的时候,位于埃德蒙顿的迈克尔ⷩ𚦥ᩔᨁ”系CBC新闻台,称其 Simplii Financial 账户被非法转走了980美元。麦卡锡声称:“我最大的担忧是我的个人信息落到别人手中。”注意到此类针对性黑客攻击,加拿大银行警告整个加拿大金融行业继续保持警惕。根据Malwarebytes网络安全研究员的报告,知会被攻击机构的举动很不寻常,因为公司一获悉该情况,这些被盗信息就会变得毫无价值了。研究人员认为,这可能是黑客勒索被攻击银行的方式。 他们获取到了一定数量的数据,显示出自己拥有这些数据,试图以恐吓银行“我们准备公开这些资料或做点别的什么”来敲诈勒索。Verodiin的行为分析部门主管称,两家银行都从黑客处得知数据被盗的事实很令人困扰;这意味着他们的检测和预防措施彻底失败了。为什么在还没脱身前就通知受害者呢?这明显是一种勒索尝试,黑客威胁只要不收到赎金就要公开被盗数据。要求赎金的动机是什么我们很难确定。有可能是被盗数据不如黑客预计的那么有价值,或者只是想锦上添花,在收到赎金后继续使用被盗数据。对两家银行向公众发出警报的行为致敬,这是正确的举动,可以大幅削弱黑客的能量,但我们不应该让他们逍遥法外。“银行和我们交托了敏感信息的其他机构需让公众知晓他们是怎么验证和改善防御的。如果没有一套能科学验证并改善防御控制措施的方法,客户就很难信任这些机构,难以交托他们极具价值的信息。”微软市值反超Alphabet:得益于云计算业务增长_安防互联

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    19日,IBM发布了2018财年第二季度财报。报告显示,IBM第二季度营收为200.03亿美元,比去年同期的192.89亿美元增长4%;净利润为24.04亿美元,比去年同期的23.31亿美元增长3%.不按照美国通用会计准则,IBM第二季度来自于持续运营业务的运营净利润为28亿美元,比去年同期增长5%;来自于持续运营业务的总毛利润率为46.0%,与去年同期相比下降了0.5个百分点。 具体到各部门业绩,IBM认知解决方案部门(包括解决方案软件和交易处理软件业务)的营收为45.80亿美元,与去年同期的45.59亿美元相比基本持平;IBM全球商业服务部门第二季度营收为41.92亿美元,比去年同期的40.97亿美元增长2%;IBM第二季度技术服务和云平台部门(包括基础设施服务、技术支持服务和一体化软件业务)营收为86.15亿美元,比去年同期的84.06亿美元增长2%;IBM第二季度系统部门(包括系统硬件和操作系统软件业务)营收为21.77亿美元,比去年同期的17.47亿美元增长25%;IBM第二季度全球融资部门(包括融资和二手设备出售业务)营收为3.94亿美元,比去年同期的4.15亿美元下降5%.截至2018年第二季度末,IBM持有119亿美元现金;债务总额(其中包括全球融资部门的311亿美元债务)为455亿美元。IBM表示,该公司的资产负债表仍很强大,而且公司已经完成了对旗下客户和商业融资业务开展的重组活动,为长期前景做好了更好的准备。亚太IDC市场持续升温,促多边产业多元化发展_安防互联

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    这两天最大的国际新闻莫过于巴黎圣母院大火了。据今天早上的新闻报道,大火是由于意外导致的。一个意外,致使800多年历史的人类文明遗迹付之一炬。由此可见,在灾害面前,人类的历史和所谓的瑰宝,是多么的脆弱。话锋一转,笔者不是研究人类文明的,但是这场大火的关键词“意外”,却让我联想到了数据中心最基础,却最重要的东西,那就是运维。所有人都希望在自己的工作当中作出成绩,在公司获得地位和利益,但是作为数据中心的运维团队来说,这却也是最难的。因为这是一份隐藏在后台的工作,他们的工作鲜有人注意,甚至外行都不知道他们的存在。但如果没有他们兢兢业业的工作,不知道有多少数据中心将会变成付之一炬的巴黎圣母院,而由此带来的现实经济和业务损失,甚至要远甚于后者。对于一个占地动辄几万平米的数据中心来说,相关设备的巡检、检修、维护等都必须在保证效率的同时,把业务的影响降低到最小。现在新技术的发展可谓是日新月异,系统的复杂程度也越来越高。这就使得数据中心对系统运行安全,效率的要求也更为苛刻。一旦出现丝毫纰漏,轻则影响业务,重则造成社会和经济的重大损失。上图是2014年,三星韩国果川数据中心发生火灾的现场照片。不知道如今还有多少人记得?万幸的是当时这场大火没有人员伤亡,但由于火灾导致的宕机,还是使得许多用户的三星手机、平板电脑或智能电视收到了无法提供服务的讯息。事实上,不光国外,在中国每年也有很多因为人为疏漏造成的数据中心火灾。一般人总认为数据中心都配有完善的消防器材、设施,并备有温感、烟感等报警器。如果遇到火灾隐患,会在第一时间被发现并处理。但其实这种想法是非常错误的,因为一旦数据中心失火,往往意味着事发地点的所有设备都要受到牵连,后面的影响将是巨大的。数据中心火灾的主要特点是: 散热困难、烟气量大、用电量大、电气火灾居多、火灾损失大、扑救难度大、节点易燃烧。在数据机房发生的各类事故中,火灾事故约占80%左右。主要包括电子计算机本身起火;配套设备或附属装置起火;空调设备或电气设备起火;外来火灾侵扰等。据日本计算机制造商对用户所作的调查表明,数据中心火灾的起因,计算机故障占3.4%;交换器与配电箱故障占6.9%;设备装配错误占10.2%;调节器故障占10.3%;火焰蔓延引起的第二次火灾占17.1%;与计算机无关的其他原因造成的火灾占52.1%。上述这些和数据中心着火有关的节点,都是运维人员要直接面对的,最简单,也最枯燥的重复性工作。就好比这次的巴黎圣母院,据说是因为维修时候保险丝短路?多么低级的一个问题,就让一向以严谨著称的法国人丢了脸面。话题再度回到数据中心,这里主要服务的对象是IT系统。虽然数据中心的生命周期长达十几年,甚至几十年。但是其中IT系统的变革却日新月异,而且每一次的变革,都会要求运维人员必须接受新的,更为严格的培训。他们必须随时了解业界最新的动态、技术。并应用这些技术处理问题,以减小风险。还是以最基础的IT设备上架为例,运维人员必须要提前检查腾空的容量,夏季必须关注通风和冷凝系统,防止高压报警灯。冬季则要重点关注空调加湿系统,防止相关故障报警。虽然现在的绿色技术层出不穷,甚至前段时间阿里数据中心还用机器人替代了30%的人工重复劳动,但这并不意味着基础运维可以懈怠了。作为最基础,最容易被忽视,却又无比关键的运维岗位首先必须要注意,建立完善的巡查和维护、保养、应急处理等机制。其次,采用与时俱进的动环监控、报警系统。以减少误报、漏报的发生。最后,将相关人员的责任心、行动力作为基石。毕竟,如果没有高度负责的运维人员,一切都是空谈。年底规模化部署?国内首次数据中心400G组网测试举行_安防互联

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    在解释机器学习的基本概念的时候,我发现自己总是回到有限的几幅图中。以下是我认为最有启发性的条目列表。  Test and training error  为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢:上图以模型复杂度为变量的测试及训练错误函数。  Under and overfitting  低度拟合或者过度拟合的例子。上图多项式曲线有各种各样的命令M,以红色曲线表示,由绿色曲线适应数据集后生成。  Occam’s razor  上图为什么贝叶斯推理可以具体化奥卡姆剃刀原理。这张图给了为什么复杂模型原来是小概率事件这个问题一个基本的直观的解释。水平轴代表了可能的数据集D空间。贝叶斯定理以他们预测的数据出现的程度成比例地反馈模型。这些预测被数据D上归一化概率分布量化。数据的概率给出了一种模型Hi,P(D|Hi)被称作支持Hi模型的证据。一个简单的模型H1仅可以做到一种有限预测,以P(D|H1)展示;一个更加强大的模型H2,举例来说,可以比模型H1拥有更加自由的参数,可以预测更多种类的数据集。这也表明,无论如何,H2在C1域中对数据集的预测做不到像H1那样强大。假设相等的先验概率被分配给这两种模型,之后数据集落在C1区域,不那么强大的模型H1将会是更加合适的模型。  Feature combinations  (1)为什么集体相关的特征单独来看时无关紧要,这也是(2)线性方法可能会失败的原因。从Isabelle Guyon特征提取的幻灯片来看。  Irrelevant features  为什么无关紧要的特征会损害KNN,聚类,以及其它以相似点聚集的方法。左右的图展示了两类数据很好地被分离在纵轴上。右图添加了一条不切题的横轴,它破坏了分组,并且使得许多点成为相反类的近邻。  Basis functions  非线性的基础函数是如何使一个低维度的非线性边界的分类问题,转变为一个高维度的线性边界问题。Andrew Moore的支持向量机SVM(Support Vector Machine)教程幻灯片中有:一个单维度的非线性带有输入x的分类问题转化为一个2维的线性可分的z=(x,x^2)问题。  Discriminative vs. Generative  为什么判别式学习比产生式更加简单:上图这两类方法的分类条件的密度举例,有一个单一的输入变量x(左图),连同相应的后验概率(右图)。注意到左侧的分类条件密度p(x|C1)的模式,在左图中以蓝色线条表示,对后验概率没有影响。右图中垂直的绿线展示了x中的决策边界,它给出了最小的误判率。  Loss functions  学习算法可以被视作优化不同的损失函数:上图应用于支持向量机中的“铰链”错误函数图形,以蓝色线条表示,为了逻辑回归,随着错误函数被因子1/ln(2)重新调整,它通过点(0,1),以红色线条表示。黑色线条表示误分,均方误差以绿色线条表示。  Geometry of least squares  上图带有两个预测的最小二乘回归的N维几何图形。结果向量y正交投影到被输入向量x1和x2所跨越的超平面。投影y^代表了最小二乘预测的向量。  Sparsity  为什么Lasso算法(L1正规化或者拉普拉斯先验)给出了稀疏的解决方案(比如:带更多0的加权向量):上图lasso算法的估算图像(左)以及岭回归算法的估算图像(右)。展示了错误的等值线以及约束函数。分别的,当红色椭圆是最小二乘误差函数的等高线时,实心的蓝色区域是约束区域|| + || ≤ t以及2 + 2 ≤ t2。英国开发人工智能新算法 提高心脏病发作预测准确率_安防互联

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    存储系统作为如今大数据云计算时代的根基,它的稳定才是支撑起如此海量数据的根本。所以各大相关行业对于这部分非常重视,所以在此针对存储系统的故障处置简单提出自己学习总结的一些思路。首先在处理存储系统发生的可能故障前必须对于整个存储系统的架构以及原理有一个清楚的了解。普遍来说存储系统由主机、交换机及存储设备组成。它们之间可以是直连或者是IP网络或FC网络的方式进行连接。整个系统的稳定性跟每个组成部分都息息相关。 其次了解故障的分类 ,故障分类大致分为硬件故障、配置故障或者license类问题,先外部后内部,先处理高级警告后处理低级警告,先共性后个性。面对故障的发生,第一步永远都是先进行必要的信息收集,对于整个存储系统的基本信息,故障信息、存储设备信息以及组网、主机服务器信息要有了解。这些部分可以直接管理到主机、交换机或存储设备中进行收集,如今厂商也都有专门研发维护工具来帮助管理者做这些事情。收集清楚这些信息之后,才能对整个存储系统有一个普遍清晰的认知。至少对如今的故障可能发生原因有一个了解,然后再细化到每个组成部分上排查可能问题。一、主机层 在主机层面大多需要检查的是操作系统版本,相应的HBA卡是否达到合适的标准,如速率、IOPS及带宽等。其次是在主机上安装的多路径软件,查看一下与存储设备连接的物理路径的状态以及存储LUN等信息。二、网络层 网络层次可能发生的问题大多是连通性问题,由于链路故障导致的丢包或者误码率上升等现象,此现象可以在交换机上观察端口的信息,观察误码率是否在持续增长,如有,则可能存在链路部件异常或接触不良的现象。其次可能是端口速率或带宽未达到标准,查看端口配置及协商状况,这些都有可能导致故障或者性能问题。三、存储层 存储设备可以在导出相关告警,事件或者运行数据、系统日志和硬盘日志来进一步分析可能发生故障的原因,到底是存储控制器问题还是底层的硬盘问题都需要一一排查。在底层存储方面主要考虑存储模块的配置,指示灯状态等信息,从指示灯状态我们可以分析出是否存在硬件故障等,其次在配置方面:RAID级别、分条深度、LUN读写策略、cache策略,LUN归属、硬盘类型等是否符合业务的特点以及不符合时可能导致的问题。都是需要我们在故障排查处理时需要考虑的。总之面对存储系统的故障,一定要具备一个清晰的思路,不要盲目的去做。盲目的去做可能会恶化故障,从而使得排查难度进一步加大。数据中心布线时需要考虑的因素_安防互联

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    Facebook隐私权丑闻是在今年3月首次曝光的,当时曾在唐纳德ⷧ‰𙦜—普(Donald Trump)竞选美国总统期间受聘的政治数据公司“剑桥分析”(Cambridge Analytica)被曝从一名教授那里非法购买了Facebook用户数据,该教授运作过一个名为“thisisyourdigitallife”(这是你的数字生活)的测验应用。随后,Facebook在5月对第三方应用进行了一次审计,其结果是约200个应用遭到封停。  然而Facebook面临的问题还没结束,甚至可能还是更多。根据道德黑客Inti De Ceukelaire的发现,一个名为“NameTests”的第三方测验应用存在安全缺陷。  据发现,NameTests令1.2亿名Facebook用户的数据面临泄露风险,而这个应用的漏洞直到上个月才得到修复,这就使得Facebook数据丑闻进一步升温。虽然在Inti De Ceukelaire向Facebook反映后,已经解决该漏洞,但整个过程持续了2个月的时间。  周三,De Ceukelaire描述了向Facebook新推出的“数据滥用悬赏”(Data Abuse Bounty)计划上报NameTests应用背后网站的一个漏洞的过程。这个漏洞可能只是一个错误而已,也可能是个疏忽大意的例子,但可以肯定的是,这表明Facebook对用户数据的监管过少,而黑客可以利用这些数据来从事各种恶意活动。  NameTest漏洞的发现不仅表明人们仍不了解能够获取自己数据的第三方应用,同时也表明Facebook“数据滥用悬赏”计划的程序存在问题。De Ceukelaire称,他在4月22日就上报了这个问题,但直到8天以后Facebook才作出回应称其正在展开调查。到5月14日,他去查看Facebook是否已经联系过NameTest的开发者;又过了8天,Facebook才回复称其可能需要3到6个月来进行调查。  到6月25日,De Ceukelaire注意到NameTest已经修复这个漏洞。在与Facebook取得联系后,该公司承认该漏洞已被修复,并同意向“新闻自由基金会”(Freedom of the Press Foundation)捐赠8000美元,以此作为悬赏计划的一部分奖金。换而言之,根据De Ceukelaire的说法,Facebook至少花了一个月才解决了这个问题,而且是在不得已的情况下才履行了悬赏承诺。2018上半年网络安全事件回顾:DDoS攻击突破TB级别_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

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    据普华永道称,亚太地区的数据中心市场正在蓬勃发展,预计到2021年将超过欧洲。亚太地区对云服务的迅速采用,推动了对更多超大规模数据中心的需求,使亚洲数据中心市场进一步呈指数级增长。虽然这种超大规模的趋势是数据中心运营商将业务推向更高水平的有利时机,但它也带来了运营商需要克服的一系列独特挑战。随着行业经历了翻天覆地的变化,运营商还需要考虑如何利用智能、创新的技术来转变运营方式,为客户提供更大的价值。成长的动力 推动超大规模行业增长的关键因素是增加互联网普及率的提高和企业的数字化转型。预计从2015年到2020年,亚洲智能手机的普及率将从43%增长到66%,宽带连接率将从33%增长到38%。随着消费者采用更数字化的生活方式,消费更丰富的内容,如视频流,亚太地区的数据消费预计将会增长。企业还在采用数据密集型应用程序,如物联网、数据分析、人工智能——所有这些应用程序都导致了大量数据的生成和交换。 此外,印尼政府法规82 (GR82)和各国类似法规等监管要求规定,企业必须将敏感个人数据存储在国内数据中心。这就推动了在每个经济体中建立更多本地化数据中心的趋势。随着5G移动网络、自动驾驶汽车和区块链等技术在不久的将来变得越来越普遍,数据中心的需求可能会进一步增加。重新设计以适应超大规模的需求 超大规模中心在许多方面与传统的数据中心不同。超大规模模型与数百台单独的服务器一起工作,这些服务器通过高速网协同工作。它们需要可扩展的基础设施来执行计算任务,以确保高效的性能。校园解决方案是实现这一目标的关键,因此数据中心运营商将需要计划和集群他们的设施在一起。此外,在给定的市场中需要多个计算节点和存储节点来为最终用户提供弹性。校园解决方案和更多的可用性区域将能够满足这些要求。 在一个超大规模的设施中,庞大的服务器数量也对建筑设计、冷却系统、电力分配和支持这一基础设施的数据网络提出了独特的挑战。数据中心运营商需要从一开始就与客户密切合作,设计出符合其独特规格的超大规模设施。例如,在超大规模的设备中交换的大量数据需要极大的数据网络带宽,以确保低延迟。运营商克服这一问题的一种方法是利用多个连接选项——私有/公共对等点交换点、云连接解决方案和传统广域网解决方案,以提高流量路由性能和降低互连成本,同时确保低延迟。 为新兴市场增长做规划 数据中心运营商还需要记住,亚太地区不同经济体的运营环境和市场需求差异很大。新加坡、日本和澳大利亚等成熟市场已经开始向超大规模的数据中心进军。然而,印尼和越南等新兴市场仍处于规划改善基础设施以支持超大规模数据中心运营的初步阶段。此外,新兴市场对超大规模解决方案的需求仍处于初期阶段,运营商才刚刚开始探索自己的选择。数据中心运营商面临的挑战是如何平衡未来的容量需求和投资计划的现实。构建更智能、更高效的数据中心 随着技术的进步促使企业更加依赖云计算,对超大规模数据中心的需求持续激增。随着数据中心运营商提高效率和提高安全性,从而有效地支持客户,新兴技术也为创新提供了机会。例如,物联网和数据分析可以用来更好地监控和分析电力使用情况、冷却系统效率,甚至是建筑物基础设施的抢先维护。人工智能和机器学习可以进一步使设备中的某些日常工作过程自动化。在安全性方面,可以使用带有视频分析的全天候监控来保证建筑物的安全。毫无疑问,超大规模数据中心市场已经成熟,可以在亚太地区实现更大的发展和增长,运营商正越来越多地培养专业知识来满足其独特需求。超大规模构建的未来成功将来自持续创新,以实现与客户需求保持同步所需的效率,可靠性和规模。云计算用户需求促使美国数据中心的租赁量创下历史新高_安防互联

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    任何希望聘请IT专家的企业都了解正在面临的人才短缺情况。而这不仅仅是在谈论IT安全工作,几乎每个技术领域都面临技能短缺问题,这可能会削弱企业的生产力,并给各种规模企业的IT部门带来挑战。开展非正式的在职培训已成为大多数IT团队的常态。然而,网络威胁的增加及其出现的速度使企业寻求更为结构化和及时的安全教育。 组织解决人才短缺问题的策略之一是利用基于云计算的系统加强其团队的内部培训和教育,这些系统可复制其IT环境,因此IT团队和安全团队可以在一个安全而封闭的IT实验室中学习和实践真实的场景。这种策略是双赢的,因为企业可以充分发挥员工的潜力,员工可以学习新的安全技能,使其更具市场价值。但即使这样也是令人生畏的,因为企业必须找到复制现有内部IT环境的方法,保持对供应商最新产品和最受欢迎的产品更新的关注,并有效地阻止黑客攻击和网络威胁。 企业采用这一战略取得成功的关键是能够为员工提供动手模拟的机会,他们可以在现实环境中安全地练习,以获得与他们必须执行的必要防御措施,以及非常匹配的技能和战术。不幸的是,这往往是策略失效的地方。直到最近,很多企业很难大规模地提供有效经济的培训。传统培训方法失败有几个原因,但云计算可以提供帮助。 员工培训需要与企业的潜在威胁相匹配 当企业考虑传统的技术培训时,这可能发生在异地的某个地方,并且在他们学习新技能的同时,让员工暂停工作一段时间。而随着IT预算的收紧,员工的培训变得更加精简,这种模式对于许多组织来说并不是一种很好的选择。 然后就是实际培训材料的问题。随着新版本和功能添加到组织的IT环境,以及他们几乎每天使用的安全产品中,其培训可能会很快过时。因此,在过时的IT环境进行培训意味着企业的安全培训开始落后。 最后,还有培训本身的难题。专门从事IT教育的组织可以构建复制企业环境外观的实验室。 IT实验室为员工提供了学习新技能的最有效方式,因为他们可以让员工模拟在工作中遇到的实际操作培训任务。这对于培训本身来说非常好,但是一旦课程结束,学生几乎不可能在这种环境中接受任何继续教育或技能练习。 使用云计算来培训安全团队 如今,云计算已经颠覆了企业存储数据的方式,以及工作人员彼此协作和合作的方式。现在可以获得云计算提供的弹性和按需可用的好处。此外,使用云计算为企业提供完全独立的,自包含的特定系统副本,员工可以进行学习。 利用专用云平台,企业可以复制实际的内部部署环境,如复杂网络等细节,让培训师开发几乎无限的场景,从复杂的勒索软件攻击到影响某些服务器的中断。由于环境和威胁都包含在云平台的精确副本中,当团队成员学习的技能和知识变得更加复杂时,培训可以很容易地重新启动、修改和改进。 专用的培训实验室解决方案通常可以自动执行许多流程,从而简化设置和管理,节省培训人员和管理员的时间,并提供卓越的学习体验。 选择学习平台时要记住这些关键考虑事项 从企业管理层的角度来看,在查看IT技能培训时考虑组织的需要非常重要 - 无论企业拥有5人或500人的IT部门,需要找出最关键、最紧迫的技能差距,并首先解决这些问题。企业选择的学习管理系统(LMS)应该让培训人员和管理员轻松管理所提供的课程和方案、培训资源、学员,以及成本。 从员工的角度来看,确保选择的学习管理系统(LMS)是在考虑它们的情况下开发的。企业的团队应该能够在内容上进行协作,发现新的解决问题的方法,并且不用担心课程背后的过程。换句话说,培训中的员工应该能够专注于他们的培训和教育,而不必担心其他的事情。 为了让所有培训的员工都能获得最高的效率和无缝的学习者体验,请确保学习管理系统(LMS)可以轻松地与企业其他培训内容创建和交付系统集成。 电子学习的未来将会怎样? 未来的学习培训将采用人工智能。而培训将成为员工工作的一部分,按需提供不同形式和风格的培训将成为一种常态。而具有实践性的基于云计算的实验室将成为整个教育过程中不可或缺的一部分,无缝地适应由专家带领的现场课程,以及员工可以实施更多操作的课程。人工智能将使学员和组织能够提高每个员工所需的技能,并确定他们应该将重点放在培训技能上,以及如何进行培训。数据中心液体冷却方案正在兴起的五大原因_安防互联

  • 用国外服务器国外域名犯法吗

    北京时间11月26日消息,昨天下午,一封来自欧洲RIPE NCC的邮件中确认,2019年11月25日UTC+1 15:35时,欧洲RIPE NCC已经从可用池中的最后剩余地址进行了最终的/22 IPv4分配。现在,全球的IPv4地址已经耗尽。 IPv4又称互联网通信协议第四版,是网际协议开发过程中的第四个修订版本,也是此协议第一个被广泛部署的版本。IPv4是互联网的核心,也是使用最广泛的网际协议版本。IPv4使用32位(4字节)地址,地址空间中只有4,294,967,296(2)个地址。还有一些特殊场景留作他用,这也大大减少了可在互联网上路由的地址数量。IPv4的后继版本为IPv6,直到2011年,IANA IPv4位址完全用尽时,IPv6仍处在部署的初期。 随着IPv4地址的全球耗尽,世界上已经开启使用IPv6地址,IPv6的数量足够多,达到了3.4㗱0^38,IPv6的地址长度为128位,是IPv4地址长度的4倍。于是IPv4点分十进制格式不再适用,采用十六进制表示。中国设立IPv6根服务器 在根服务器方面,全世界IPv4根服务器只有13台,1个为主根服务器在美国。其余12个均为辅根服务器,其中9个在美国,欧洲2个,位于英国和瑞典,亚洲1个位于日本。在与现有IPv4根服务器体系架构充分兼容基础上,中国主导并联合国际互联网WIDE机构的“雪人计划”于2016年在全球16个国家完成25台IPv6根服务器架设,事实上形成了13台原有根加25台IPv6根的新格局,为建立多边、民主、透明的国际互联网治理体系打下坚实基础。中国部署了其中的4台,由1台主根服务器和3台辅根服务器组成,打破了中国过去没有根服务器的困境。2019年6月,工信部同意中国互联网络信息中心设立域名根服务器及运行机构。中国在加紧部署IPv6应用 2018年6月,三大运营商联合阿里云宣布,将全面对外提供IPv6服务,并计划在2025年前助推中国互联网真正实现“IPv6 Only”。2019年4月份,工信部还发布关于开展2019年IPv6网络就绪专项行动的通知。到2019年末,武汉、西安、沈阳、南京、重庆、杭州、贵阳ⷨ𔵥€福州8个互联网骨干直联点完成IPv6升级改造,支持互联网网间IPv6流量交换;2019年末主要目标为获得IPv6地址的LTE终端比例达到90%,获得IPv6地址的固定宽带终端比例达到40%;LTE网络IPv6活跃连接数达到8亿;完成全部13个互联网骨干直联点IPv6改造。鼓励典型行业、重点工业企业积极开展基于IPv6的工业互联网网络和应用改造试点示范,促进IPv6在工业互联网、物联网等新兴领域中融合应用创新。通知还提到,华为、苹果、三星、中兴、小米、OPPO、VIVO、魅族、联想、一加、金立、TCL、海信等品牌新申请进网的相关移动终端出厂默认配置支持IPv4/IPv6双栈;终端生产企业应加快系统软件升级,推动存量移动终端支持IPv6。截至2019年5月底,我国已分配IPv6地址用户数达12.07亿,其中LTE网络分配IPv6地址用户数为10.45亿,固定宽带接入网络分配IPv6地址的用户数为1.62亿。我国IPv6地址储备量已跃居全球第一位。12亿人信息遭泄露 谷歌云服务器上发现未受保护数据库_安防互联