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数据中心的硬件和软件升级是运营过程中不可避免的一部分工作,但组织可以采取措施确保其实施不会导致数据中心停机。在组织即将到来的升级过程中,避免停机的关键步骤是计划、测试和冗余。数据中心的升级计划 数据中心升级的第一步是计划。首先考虑计划购买的硬件,或确保新软件版本与网络上的其他资源兼容。这个阶段的过程还涉及到如何在不中断的情况下执行升级。传统上,数据中心升级计划意味着为组织提前通知各个系统将离线进行维护,然后通常在夜晚无人或很少有人工作时进行升级。这种方法在现代工作流程中不太可行,因为组织经常开展远程工作,并且可能在非工作时间工作。此外,全球性组织必须支持在不同时区全天候工作的最终用户。减少数据中心升级影响的一种方法是将受影响的工作负载临时移动到公共云。一旦移动这些工作负载并重新加载路由流量,就可以开始升级过程,而不必担心组织的工作负载中断。 数据中心的升级测试 准备升级的第二步是在升级之前测试可以测试的任何内容。执行升级前测试的能力可能会因组织正在升级的内容而异,但通常可以测试某些内容。例如,如果组织计划将某个软件升级到较新版本,则可能需要在实验室环境中完成升级过程,以了解其工作原理。一旦实验室设置能够运行新的软件版本,就可以测试错误和兼容性问题。如果组织不具备内部专业知识,请务必研究可以帮助进行配置和软件测试的服务提供商。对于规模更大或专业的升级来说,这有助于减少升级过程后必须执行的故障排除。数据中心的冗余 人们对于冗余的讨论通常集中在容错上。即便如此,在整个数据中心升级过程中保持关键工作负载在线运行也很有帮助。例如,如果组织需要更换老旧的网络交换机,则通常会在执行更换之前通过辅助交换机建立冗余通信路径。这可以防止组织的工作负载在升级期间丢失连接。同样,数据中心内的Windows服务器通常分组为故障转移群集。微软公司设计了Windows故障转移群集功能以支持不断升级。组织可以在整个升级过程中以允许群集保持联机的方式一次升级群集节点(不包括正在升级的节点)。将节点置于维护模式,进行离线升级,然后重新联机并退出维护模式。然后,组织可以使用下一个节点重复此过程,直到升级每个节点。由于一次只有一个节点处于离线状态,因此所有群集的高可用性工作负载将在整个升级过程中保持联机状态。但是,在开始升级之前,必须确保群集具有足够的电源和冷却资源,以便在没有群集节点的情况下运行其工作负载。英特尔CPU再曝高危漏洞:可泄露私密数据 暂无法修复_安防互联

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    最近,百度发布冰桶算法5.0升级通知,准备开始打击部分网站强制用户拉起APP行为。百度搜索升级冰桶算法5.0 从冰桶算法5.0升级通知解读看,这次冰桶算法5.0算法升级,核心点就一个,主要打击网站调起APP的行为,类似点击“阅读全文”强制跳转APP下载页和百度搜索结果中点击搜索结果调起APP都是打击的对象,直接点讲就是百度禁止网站出现在百度搜索结果页中点击搜索结果链接跳转到其他APP行为。并且针对百度搜索结果APP调起行为百度也给出了惩罚明示:首次发现网站APP调起,限制网站展现一个月,二次发现,限制展现三个月 ,三次及以上,永久限制展现,直接k站,这一次冰桶算法5.0整改要求也是很强硬!有站长表示关于冰桶算法5.0升级,其实就是两个层面。一方面是为了提升用户体验,网页强制推广APP行为确实遭人烦,另一方面,应该就是百度在控制自己流量闭环,部分网站拿百度的流量往其他家搬百度肯定也不干,因此对于部分站长们而言,网站如果有相关问题还是要及时整改,以免中招,影响网站正常运营!微信公众号文章底部新增分享和点赞功能_安防互联

    行业专家对如何保护数据中心免受物理入侵和内部威胁的攻击进行了讨论,并提供了端到端物理安全部署如何确保数据中心安全的示例。根据行业媒体《福布斯》的报道,到2025年,连接全球网络的物联网设备将达到800亿台以上,这些从可穿戴设备和智能手机到工厂和智能城市传感器等设备都会生成大量数据。据预测,2025年将会创造180万亿GB的数据。虽然人们从大量数据得出的见解变得非常宝贵,但无论是在网络安全还是物理安全方面都必须提高警惕,那么,怎样才能保证这一切不受到网络攻击和物理侵害呢?网络安全问题是一个不容忽视的问题,特别是随着欧盟通用数据保护条例(GDPR)的实施,以及近年来许多令人震惊的数据泄露事件。因此组织不仅需要在线保护数据,还需要考虑物理安全。如今使用的大量信息存储在大型数据中心中,因此主要的潜在威胁是物理安全和人员访问,无论是通过外部入侵者还是内部威胁都需要严格防范。目前的大部分技术只涉及数据中心机柜的物理安全性,并没有全面地考虑减少风险,尤其是日益增多的物理安全威胁。控制来自外部威胁的物理访问 数据中心的访问是一个令人关注的趋势,需要在2019年重点解决。特别是访问控制发生了根本性的变化,将物理管理工具转变为数字物联网(IoT)技术,从而通过快速投资回报率提供广泛的商业利益。 在许多数据中心,外部组织的工程师经常需要为其系统提供维护和更新。问题是虽然拥有可用的有效物理安全解决方案,可以确保适合的内部员工访问某些区域,但同样的端到端解决方案似乎不适合网站访问者或临时承包商。目前可用的许多解决方案实际上是整个安全过程中的一部分,并且需要与其他技术进一步集成以形成整体方案。虽然这种方法可以更容易地设计和实现具有一定价值的系统,但更有效的部署物理安全性的方法是开发在端到端解决方案中运行的设备。开放系统的重要性 安全系统应设计为对设备互操作开放。有人认为这意味着系统缺乏网络安全,但事实恰恰相反。大多数“开放式”系统本质上旨在了解确保持续可用性和网络抵抗所需的网络凭证和流程。开放系统的另一个好处是允许选择。集成商和安装商可以设计出最佳的物理安全解决方案,在数据中心需求变化时进行更新和改进。封闭系统的缺点是客户只能接收供应商可以提供的产品,但如果用户需要不对外销售的技术,或者不与封闭系统连接,那么该怎么办?答案是选择合适的供应商和合作伙伴。部署有效的端到端物理安全解决方案 要在数据中心内设计完全端到端的物理安全解决方案,最佳实践意味着在数据中心外部更安全的层和区域管理安全性。端到端解决方案应运行的示例场景可能涉及数据中心管理人员要求维护工程师访问数据中心以进行定期维护。数据中心管理人员使用其Outlook服务通知其访问。然后,访客管理软件将其邀请推送给工程师,工程师会通过确认回复,并附上工程师的视频ID,以验证他们的身份。其邀请包括数据中心的位置和快速反应(QR)编码。到达数据中心停车场之后,工程师会向监控闸杆的IP监控摄像头提供QR码。摄像机既是接收和安全办公桌的流式馈送,也是QR编码阅读器,与控制器互操作,同时检查访客管理软件已经设置的访问权限。控制器然后升起闸杆,同时自动发送消息或与接收的现场语音交互引导工程师到正确的停车位。在此期间,接待、安保和数据中心管理人员都会收到工程师到达提醒。QR编码有助于验证安全性 工程师在接待处出示QR编码邀请、自动打印QR编码的访客徽章,以及在IT机柜中进行PIN操作的附加代码。然后工程师被护送到数据大厅,在那里他将他的QR编码呈现给直接链接到安全团队的第二个摄像头或门禁控制单元。安全检查所呈现的代码的有效性,以防止访问权限和响应访问者邀请而发送的工程师的照片图像。如果两者都正确,则允许访问数据大厅。在数据大厅内,IT机柜自动打开,或单独读取QR编码打开IT机柜的门锁。当工程师打开机柜门锁时,部署机架内的针孔摄像头将会拍摄照片,确认是谁打开了机柜。这是一个通过端到端解决方案管理数据中心访问者的完美示例。整个过程被跟踪和记录,使得历史事件报告成为可能,并且保证只有那些具有正确权限的人员才能实际访问数据中心。这大大减少了物理安全威胁,并且可以轻松跟踪任何潜在的漏洞。随着2019年的即将到来,物理和网络安全之间的界限肯定会变得模糊。调研机构Gartner公司预测,到2025年,80%的企业将关闭其传统数据中心。然而,GDPR法规和与消费者隐私相关泄漏事件提高了公众对于如何存储机密信息的认识,并且不会很快遗忘。Wikibon:2019年大数据分析市场将更加动荡_安防互联

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

    日前据悉,Stream Data Centers将在美国伊利诺伊州芝加哥附近的埃尔克格罗夫村(Elk Grove Village)新建一个空间为130,000平方英尺(12,000平方米)的数据中心。这个电力容量为15兆瓦的数据中心将于2018年年底开通运营,占地面积将近7万平方英尺(6500平方米)。如今,数据中心的墙体部分已经建成,Stream公司计划在建筑结构上提升到数据中心标准。 Stream公司在芝加哥的格罗夫数据中心渲染图"由于可以提供强大的光纤连接,可靠的电力基础设施,并紧邻整个芝加哥都会区。艾尔克格罗夫村已成为数据中心运营商、云计算服务提供商和企业用户建设和运营数据中心主要目的地。"Stream公司联合管理合作伙伴Robert Kennedy 表示。此外,T5 Data Centers,EdgeConneX,Equinix和杜邦Fabros公司在艾尔克格罗夫村也拥有并运营数据中心设施。Kennedy补充说:"我们在艾尔克格罗夫村新建数据中心旨在满足芝加哥地区及周边地区对云计算提供商和企业公司服务的巨大需求。我们相信,我们的价值主张将为云计算、金融、医疗保健和其他企业提供低延迟的数据中心连接,这个位于芝加哥市场中心的数据中心将是用户一个高度安全和灵活的选择。"该数据中心将成为Stream公司在伊利诺斯州的第一个数据中心,并将连接德克萨斯州和明尼苏达州的现有数据中心设施。Stream公司还在科罗拉多州和加利福尼亚州运营数据中心,但正在向Equinix公司和Zayo公司等公司出售或出租这些数据中心。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2018年全球建构资料中心攀上高峰,数据中心发展如火如荼_安防互联

    数据中心交换机是网络的重要组成部分,网络从接入到核心基本均采用的是交换机。现在很多新技术和应用都要依赖网络,对交换机也提出了更高的要求,那些传统的二三层转发交换机已无法满足业务需求,交换机必须做出改变。在2017年第四季度,全球交换机的市场达到了69亿美元,预计到2019年,全球交换机市场能超过250亿美元,这依然是一个不能让人忽视的市场,所以很多交换机大厂都在挖空心思设计未来的网络设备,寄希望在未来的市场竞争中脱颖而出。 要说现在最火的技术,当属人工智能AI技术,通过AI技术来模仿人的行为,从而代替人自动完成人的工作。AI技术已经渗透到很多行业中,也包括数据中心。作为数据中心组成中最为重要的一份子,交换机自然不能缺席。将AI技术引入网络,在交换机上实践是一个很棒的设计,而且已经有人已经开做着手做了。那么,AI究竟能给交换机带来什么呢?本文将展开说明。1.流量分析 数据中心里海量的数据是其宝贵的财富,利用大数据对数据流量进行分析,往往能得到一些非常有价值的分析结果。交换机作为数据流量转发的载体,能够接触到最全面的数据,所以针对这些数据进行分析,非常有意义。其实,早已经有不少的分析设备和软件可以做这个事情,比如:流量清洗设备,防火墙,入侵检测,上网流量行为分析等等,这些往往是在交换机上做镜像或者采样技术将流量复制一份到分析设备,有分析设备完成分析,输出分析结果。这样一方面增加采购分析设备成本,另一方面是分析比较初级,更多是侧重于安全过滤与防护,若交换机自己就具备这样的功能岂不更好?交换机的CPU本身是比较弱的,但也可以单独增加一个CPU,或者干脆将一个服务器装入交换机,让其完成流量分析工作。这样拥有了强大的计算能力就可以部署AI技术,通过AI技术可以很快掌握交换机上的流量转发情况,还可以输出很多流量分析结果供管理人员参考。同时AI技术还可以将设备的各种运行参数监控起来,综合评判分析当前交换机的工作状态,若处于非健康状态及时给出告警和调整建议。2.算法优化 交换机为了提升转发效率,很多算法都是比较初级的,比如路由最长匹配,聚合HASH算法,算法本身都不复杂,可以提升硬件转发数据的效率,本质上是硬件处理不够灵活。有了AI技术,就可以根据交换机上的数据转发情况,自学习设计算法,对于效率不高的算法进行优化,然后将算法固化到硬件中去。现在的SDN就是这样的理念,通过软件来学习网络互联状态,然后学习完成后,向各个网络设备下发转发流表,控制器就是整个网络的大脑,这个大脑拥有AI技术,具备学习能力,通过对整个网络进行学习,逐渐实现自动化管理整个网络。通过每个交换机都部署上AI技术,最终整个网络都是AI的,完全走向自动化运行的网络。3.阈值设计 交换机里有大量的定时器和阈值设计,这些阈值很多都是经验性的,并无标准可言,很多时候并不适用于所有网络,所以我们会看到交换机上有上千条的命令,通过设置不同命令来满足不同网络环境的需求。比如OSPF的Hello报文超时时间我们可以配置成10*3秒,可以配置成1*3秒,ARP老化时间可以配置成20分钟,也可以配成1分钟,在不同的网络环境中可以采用不同的阈值参数,这需要在设备上做大量的配置工作,每一次网络变更都需要在设备上输入大量的配置命令,有了AI交换机则完全不同了。AI交换机不需要做这些配置,先会设置一个默认的初始值,然后会根据网络情况有时会调整这个阈值参数,这个阈值参数也并不是一成不变的,随着网络的波动也在不断变化着,这样极大简化了设备的配置量。AI交换机几乎不需要人参与做配置,而是根据网络互连情况自动下发最适合的阈值,大大提升了网络运维的效率,将繁琐的判断过程交给AI去做,当然AI会根据大量的历史经验数据计算得来,让阈值参数最符合网络当前的情况。在交换机内部实现上也有很多地方采用阈值变量进行判断,这些地方其实都可以通过AI技术实现,将AI实现的源代码嵌入到交换机程序中,对涉及阈值参数的地方进行AI计算,得到更加合理的阈值参数。4.故障自愈 交换机不仅要完成数据转发,还要在发生故障的时候能够自愈,如果能够做到这点,数据中心网络自动化的运维,就可以成真,要完全做到这个是很难的,因为很多时候经验丰富的工程师都很难短时间找到问题原因,这样故障恢复的手段都难以确定。AI技术的准确性是建立在海量数据样本学习的基础上的,每个数据中心不可能将所有的故障类型都遇上一次,这就需要建立公共的大型数据中心网络故障数据库,这里涵盖了很多数据中心网络故障的原因分析和恢复手段,AI技术基于这些数据才能学习输出故障自愈方案,而当前最为欠缺的就是这样的数据库,有些技术涉密也无法公布出来,这使得通过AI技术去自愈故障的准确性就会打上个问号。我们可以根据现有经验,向交换机输出数据,供其学习,在有限范围实现自愈,不能准确判断的领域给出告警,让人参与进来,由人和交换机共同完成故障恢复。人工智能在交换机技术中已经逐渐开始展露手脚,从监控、转发、控制到流量分析都可以引入人工智能,相信不久的将来就能看到真正的人工智能交换机面世,属于人工智能的网络时代已经来临!《网络安全法》推进一周年 网络安全需要创新技术支撑_安防互联

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    为避免新冠病毒疫情导致的服务离线或欠费停机,谷歌已经现所有网站管理员发去了包含一套准则和常见问答的邮件通知。其中最主要的是,除非万不得已,千万要记得保持网站开张的状态。不然疫情期间的不可抗力停机,很可能导致网站后续恢复上线时的全球排名大跌。与此同时,包括 GoDaddy 和 Namecheap 在内的一些域名注册服务提供商,也在为担心疫情期间无法维护而关闭网站和造成不利影响的客户提供支持。谷歌高级网站管理和趋势分析师 John Mueller 写道:“如果只是打算暂时离线,并在后续重新启用在线业务,我们建议您最好保持网站在线、同时加以一定的功能限制”。 例如,网站管理员可将商品标记为缺货状态,以限制添加到购物车和走到结账流程。如此一来,人们依然可以轻松找到所需的产品、阅读评论和添加心愿单,以便日后再购买。除了禁用购物车功能,Mueller 还建议管理员在其它显眼的位置发布横幅或其它形式的信息通知,并借助谷歌搜索控制台工具向搜索引擎通报例外(索引有限的页面数)。作为一项极端措施,关站只能在短时间内采取(最多不要超过几天)。否则即便后续正式恢复,搜索引擎中的网站排名也会受到极大的影响。phpMyAdmin 4.9.5 和 5.0.2 发布_安防互联

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

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    最近,百度发布冰桶算法5.0升级通知,准备开始打击部分网站强制用户拉起APP行为。百度搜索升级冰桶算法5.0 从冰桶算法5.0升级通知解读看,这次冰桶算法5.0算法升级,核心点就一个,主要打击网站调起APP的行为,类似点击“阅读全文”强制跳转APP下载页和百度搜索结果中点击搜索结果调起APP都是打击的对象,直接点讲就是百度禁止网站出现在百度搜索结果页中点击搜索结果链接跳转到其他APP行为。并且针对百度搜索结果APP调起行为百度也给出了惩罚明示:首次发现网站APP调起,限制网站展现一个月,二次发现,限制展现三个月 ,三次及以上,永久限制展现,直接k站,这一次冰桶算法5.0整改要求也是很强硬!有站长表示关于冰桶算法5.0升级,其实就是两个层面。一方面是为了提升用户体验,网页强制推广APP行为确实遭人烦,另一方面,应该就是百度在控制自己流量闭环,部分网站拿百度的流量往其他家搬百度肯定也不干,因此对于部分站长们而言,网站如果有相关问题还是要及时整改,以免中招,影响网站正常运营!微信公众号文章底部新增分享和点赞功能_安防互联

    行业专家对如何保护数据中心免受物理入侵和内部威胁的攻击进行了讨论,并提供了端到端物理安全部署如何确保数据中心安全的示例。根据行业媒体《福布斯》的报道,到2025年,连接全球网络的物联网设备将达到800亿台以上,这些从可穿戴设备和智能手机到工厂和智能城市传感器等设备都会生成大量数据。据预测,2025年将会创造180万亿GB的数据。虽然人们从大量数据得出的见解变得非常宝贵,但无论是在网络安全还是物理安全方面都必须提高警惕,那么,怎样才能保证这一切不受到网络攻击和物理侵害呢?网络安全问题是一个不容忽视的问题,特别是随着欧盟通用数据保护条例(GDPR)的实施,以及近年来许多令人震惊的数据泄露事件。因此组织不仅需要在线保护数据,还需要考虑物理安全。如今使用的大量信息存储在大型数据中心中,因此主要的潜在威胁是物理安全和人员访问,无论是通过外部入侵者还是内部威胁都需要严格防范。目前的大部分技术只涉及数据中心机柜的物理安全性,并没有全面地考虑减少风险,尤其是日益增多的物理安全威胁。控制来自外部威胁的物理访问 数据中心的访问是一个令人关注的趋势,需要在2019年重点解决。特别是访问控制发生了根本性的变化,将物理管理工具转变为数字物联网(IoT)技术,从而通过快速投资回报率提供广泛的商业利益。 在许多数据中心,外部组织的工程师经常需要为其系统提供维护和更新。问题是虽然拥有可用的有效物理安全解决方案,可以确保适合的内部员工访问某些区域,但同样的端到端解决方案似乎不适合网站访问者或临时承包商。目前可用的许多解决方案实际上是整个安全过程中的一部分,并且需要与其他技术进一步集成以形成整体方案。虽然这种方法可以更容易地设计和实现具有一定价值的系统,但更有效的部署物理安全性的方法是开发在端到端解决方案中运行的设备。开放系统的重要性 安全系统应设计为对设备互操作开放。有人认为这意味着系统缺乏网络安全,但事实恰恰相反。大多数“开放式”系统本质上旨在了解确保持续可用性和网络抵抗所需的网络凭证和流程。开放系统的另一个好处是允许选择。集成商和安装商可以设计出最佳的物理安全解决方案,在数据中心需求变化时进行更新和改进。封闭系统的缺点是客户只能接收供应商可以提供的产品,但如果用户需要不对外销售的技术,或者不与封闭系统连接,那么该怎么办?答案是选择合适的供应商和合作伙伴。部署有效的端到端物理安全解决方案 要在数据中心内设计完全端到端的物理安全解决方案,最佳实践意味着在数据中心外部更安全的层和区域管理安全性。端到端解决方案应运行的示例场景可能涉及数据中心管理人员要求维护工程师访问数据中心以进行定期维护。数据中心管理人员使用其Outlook服务通知其访问。然后,访客管理软件将其邀请推送给工程师,工程师会通过确认回复,并附上工程师的视频ID,以验证他们的身份。其邀请包括数据中心的位置和快速反应(QR)编码。到达数据中心停车场之后,工程师会向监控闸杆的IP监控摄像头提供QR码。摄像机既是接收和安全办公桌的流式馈送,也是QR编码阅读器,与控制器互操作,同时检查访客管理软件已经设置的访问权限。控制器然后升起闸杆,同时自动发送消息或与接收的现场语音交互引导工程师到正确的停车位。在此期间,接待、安保和数据中心管理人员都会收到工程师到达提醒。QR编码有助于验证安全性 工程师在接待处出示QR编码邀请、自动打印QR编码的访客徽章,以及在IT机柜中进行PIN操作的附加代码。然后工程师被护送到数据大厅,在那里他将他的QR编码呈现给直接链接到安全团队的第二个摄像头或门禁控制单元。安全检查所呈现的代码的有效性,以防止访问权限和响应访问者邀请而发送的工程师的照片图像。如果两者都正确,则允许访问数据大厅。在数据大厅内,IT机柜自动打开,或单独读取QR编码打开IT机柜的门锁。当工程师打开机柜门锁时,部署机架内的针孔摄像头将会拍摄照片,确认是谁打开了机柜。这是一个通过端到端解决方案管理数据中心访问者的完美示例。整个过程被跟踪和记录,使得历史事件报告成为可能,并且保证只有那些具有正确权限的人员才能实际访问数据中心。这大大减少了物理安全威胁,并且可以轻松跟踪任何潜在的漏洞。随着2019年的即将到来,物理和网络安全之间的界限肯定会变得模糊。调研机构Gartner公司预测,到2025年,80%的企业将关闭其传统数据中心。然而,GDPR法规和与消费者隐私相关泄漏事件提高了公众对于如何存储机密信息的认识,并且不会很快遗忘。Wikibon:2019年大数据分析市场将更加动荡_安防互联

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

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  • 代理服务器的设计与实现

    前言  XSS 自动点按钮有什么危害?  在社交网络里,很多操作都是通过点击按钮发起的,例如发表留言。假如留言系统有 XSS 漏洞,用户中招后 XSS 除了攻击之外,还能进行传播 —— 它能自动填入留言内容,并点击发表按钮,即可发出带有恶意代码的留言。好友看了中招后,又传播给他们的好友。。。从而形成蠕虫扩散。那么,有没有一种机制,让「发表留言」必须通过用户的「真实点击」按钮才能完成,而无法通过脚本自动实现?这样就能减缓蠕虫传播速度了。  实现  这个想法听起来好像不可行。如果发表留言需要带上用户行为信息,那么 XSS 完全可以伪造一份行为数据,后端根本无法识别。除非,用户在点击按钮时会产生一个「特殊数据」,让后端校验它。  但是,XSS 也可以直接调用按钮元素的 click 方法,这样效果和用户点击仍然一样。后端仍无法识别,是脚本点的,还是用户点的。这么看来,我们只能保护好这个「按钮元素」,让它没法被 XSS 访问到。例如,放在一个不同源的 iframe 里,这样就和 XSS 所在的环境隔离了!不过,这样还不够。假如 XSS 破解了这个「特殊数据」的生成规则,那么即可自己伪造一个,然后直接调用 HTTP 接口发表留言。所以,我们得找一个不可伪造的硬标识。  事实上,有个很简单的办法:我们干脆让 HTTP 请求也通过 iframe 发送。这样,后端通过 referer 即可检测请求是否为 iframe 发起的。毕竟,XSS 是无法伪造 referer 的!  演示  Demo: http://www.etherdream.com/FunnyScript/anti-xssworm/  注意:这个案例不是看能不能注入 XSS,而是看能不能通过当前页面的 JS 自动发留言!  另外,通过第三方服务器发表是不算的。这里为简单,省略了登录态;真实场合下,会话 Cookie 是 HttpOnly 的,无法被 JS 获取到,也就无法让第三方服务器代替发表。  细节:  使用者加载 safebutton.js,引入 SafeButton 类  使用者实例化 SafeButton 对象 A,创建出一个不同源的 iframe 作为按钮界面  用户点击 iframe 按钮后,内部变量 S 置为 true,同时将点击消息告知主页面(postMessage)  主页面收到消息后,让 A 产生 onclick 事件  使用者将 HTTP 请求数据,通过 A 的 send 方法扔给 iframe  iframe 校验内部变量 S:若为 true,则将数据通过 AJAX 发送;否则放弃  服务器校验 referer:若为 iframe 的地址,则继续业务逻辑;否则放弃  iframe 收到 AJAX 返回后,将结果扔给主页面  A 产生 onreceive 事件,其中包含 HTTP 返回结果  其中 No.6 的步骤最为关键。正是这一步,使得未经用户点击,XSS 强制扔给 iframe 的消息变得无效!  如何保护网页按钮不被XSS自动点击  当然,这个方案阻挡不了点击劫持 —— XSS 可以把 iframe 元素放大至整个页面,并设置全透明。  这样用户只要在页面的任何位置点一下,iframe 的 S 状态就变成 true 了,于是就能绕过 No.6。  结尾  当然,安全防御有胜于无。并且该方案的改造成本也不是很大,后端只是增加一个 referer 判断而已;前端也只需改造个别按钮,例如发帖按钮,像点赞这种按钮就没必要保护了。巧用MapReduce+HDFS,海量数据去重的五大策略_安防互联

  • 代理服务器拒绝接入

    近年来,企业租赁数据中心空间的需求驱动因素不断发展。随着这一持续变化,负责选择企业IT和存储服务的700多名决策者参与了由Vertiv公司委托进行的一项研究,以进一步了解这种持续稳定的发展。这项研究是由调研机构451 Research公司进行的,旨在更好地了解租赁数据中心空间需求的变化性质。如果人们回顾一下21世纪初,可以了解到租赁数据中心空间的大部分需求来自电信运营商。但是,人们现在可以看到服务提供商的需求更大,其中包括公共云提供商和寻求包含更高级别服务的空间的企业。 虽然分析机构、投资者和权威人士都预测这一趋势将会减少租赁数据中心空间的需求,但这些观点并未考虑到更广泛的物联网采用所带来的潜在未来需求。他们也没有考虑混合数据中心空间的需求,也没有考虑到并非所有工作负载现在都在转向云端的趋势,还有很多原因。未来的机会 正如报告明确指出的那样,数据中心需求前景并非完全是消极的。以下七个主要发现将推动租赁数据中心空间的当前和未来需求,以及它们将如何影响多租户数据中心(MTDC)提供商。持续的云采用 在不到十年的时间里,云计算已经从市场应用的边缘走向主流,随着广泛采用云计算,企业不断将IT从内部数据中心转移到外部托管、托管私有云,以及公共云环境中。尽管每个企业平均在内部部署的数据中心保留了40%的工作负载,而在非云环境中保留了高达36%的工作负载,但大多数受访者计划在未来两年内增加对私有云和公共云的使用。物联网的发展将进一步推动数据中心的需求 在调查的700名受访者中,物联网采用活动很普遍的,只有极少数2%的受访者表示他们没有从事任何物联网项目。显然企业的应用还处于物联网成熟度曲线的早期阶段,约有三分之二(64%)的受访者表示将其当前的物联网活动阶段确定为“在测试或计划中”。物联网项目通常需要多个位置进行数据分析和存储。其中包括:具有集成计算/存储的端点设备,智能网关设备,附近执行本地计算的设备,内部部署数据中心,主机托管设施,托管主机网站,以及网络提供商的存在点位置。不仅存在用于数据分析和存储的各种托管目的地,许多部署还可能最终在公共云和其他商业设施(包括托管站点和/或网络提供商)的组合中存储、集成和移动数据。扩大物联网的承诺 受访者表示,虽然大多数企业现在处于物联网项目的早期阶段,但目前大量的IT容量都用于物联网。令人惊讶的是,54%的受访者表示他们目前的IT业务中有26%-75%支持物联网计划。展望未来两年,73%的受访者表示他们预计多达四分之三(75%)的数据中心和云计算容量将用于支持物联网计划。驱动计算需求的分析工作负载 除了允许物联网流程数据存储的云计算之外,它还允许处理物联网数据,这对数据中心提供商来说是另一个很好的机会。公共云目前是用于分析物联网生成数据的最受欢迎的云平台(39%),但绝不是唯一的云平台。实际上,数据处理是在托管设施之间分配的(30%),附加到数据生成器的本地计算设备(30%),在网络运营商基础设施(31%),以及内部数据中心(35%)内。工作负载和提供商 物联网工作负载的性质也会影响物联网数据存储和处理的位置。略低于一半的受访者(48%)提到质量控制/跟踪系统最有可能在数据源附近进行处理。为了满足这一要求,除了位于相对较近的多租户数据中心(MTDC)之外,微模块化数据中心可能会变得更加突出。尚未决定的机会 对于多租户和微模块化数据中心提供商而言,在物联网基础设施方面未定的组织意味着市场机遇。四分之一的受访者表示,对于基础设施供应商而言,公共云提供商是物联网存储和处理的首选。公共云之间存在相当均衡的差异,也有一些受访者选择公共云、私有云和并置数据中心(21%)。此外,28%的受访者选择网络运营商(14%)或托管服务提供商(14%)提供的服务。处在边缘的雾计算 OpenFog联盟将雾计算被定义为“系统级水平架构,在从云计算到物联网的连续统一体中的任何地方分配计算、存储、控制和网络的资源和服务。”在这些受访者中,有一些非常早期的采用者,高达45%的受访者表示自己对OpenFog联盟“熟悉”或“非常熟悉”。雾计算的主要市场驱动力是对数据流的实时分析,超过四分之一(26%)的受访者选择了这一点,紧随其后的是网络回程成本降低(24%),以及应用可靠性提高(21%)。关键要点 基于这些前提,调查报告进一步确定了多租户数据中心(MTDC)提供商的8个要点:(1)简化公共云使用或使其更安全的托管服务以及私有云选项,这些对客户来说变得越来越重要。(2)随着对非现场部署的需求不断增长,具有互连或托管服务的多租户数据中心(MTDC)提供商将会受益匪浅。(3)主机托管提供商和电信运营商在解决公共云的具体挑战方面处于独特的地位。(4)物联网是数据中心容量服务提供商不应忽视的机会。(5)物联网的出现为计算能力定位创造了一个新的战场。(6)物联网将带来需要接近实时响应(低延迟)的应用程序和工作负载,这决定了计算容量可能更靠近网络边缘或设备,以最大限度地减少传输延迟影响。(7)雾计算/边缘计算市场将带来重要的合作机会。(8)营销重点是传播支持关键雾计算/边缘计算的数据中心服务。 除了这些要点之外,数据中心提供商还应特别关注垂直行业以及在成熟规划阶段中组织比例最高的国家/地区的物联网支持。例如,研究发现,意大利使用云计算的外部组织比例最高(67%),而中国在未来一年中使用主机托管作为物联网数据存储环境最为积极。与物联网数据存储相关的最大的转变是远离企业拥有的数据中心设施。虽然71%的受访企业目前都在内部存储物联网数据,但预计这一数字在一年内将降至27%。如果有一件事是清楚的,那就是云计算和物联网的发展将对数据中心的需求产生重大影响。如果数据中心提供商对这些新兴技术提供的机会以及租用数据中心空间的需求驱动力持开放态度,它将使他们能够进入新市场,并在竞争中保持领先地位。行业领导者所关注的云计算问题_安防互联

  • 为什么爬虫需要代理服务器

    最近网上冲浪时,无意中看到了有关《互联网如何做流量》的文章,发布时间是8年前。分享者是创新工场创始合伙人-汪华(创新工场,李开复创办)。8年前的运营跟现在可有相似之处?8年前的互联网运营方法是什么样?8年前的运营环境有何不同?今天,我想把8年前的互联网运营方法以笔记和思考的形式分享给大家。在正式分享前,想问大家一个问题,你还记得8年10年前互联网是什么样吗?害,现在回顾过来,简直回忆杀!Win7变Win102020年1月14日,微软正式停止对Win7系统的更新维护。这也就意味着一代经典Windows 7终于被Win10所取代。想当年,Win7的面世也是开创了很多先河的,华丽的毛玻璃、方便的自动换壁纸、好用的Jumplist、强大的安全防护……2010年团购网的兴起,就如同当年的淘宝一样,利用“拼购”打造出了一个庞大的线下淘宝王国。于是吃饭用团购、游戏用团购、打车用团购、旅游用团购……一时间团购开始成为了大家的新宠。十年红利期已过,先前凭借团购赚得盆满钵满的商家们开始陆续被割韭菜。QQVS微信别看微信现在如火如荼,十年前它可是不折不扣的小弟,在此前很长一段时间里,QQ都是国内社交软件领域的当家一哥。那是一个QQ为王的时代,同时也是PC为王的时代。随着移动互联网日益兴起,QQ对移动端支持不佳的问题愈发显现。后来一款名为微信的APP开始出现,起初谁也不看好这个外观丑陋的新生儿。PC游戏VS手游手游并不是很新鲜的物种,早在键盘机时代,它就已经成为人们消磨时光的工具之一。不过真正的发展,还是随着手机智能平台(Android、塞班、iOS)的诞生而发扬光大。起初的手游受限于机器性能,主要还是偏向于单机和娱乐化为主,那时的主战场还是PC。当时人们讨论最多的,还是愤怒的小鸟、植物大战僵尸、地铁跑酷、割绳子、切水果、神庙逃亡等等。记忆中的互联网世界,又有哪些触动着你呢?......接着,我们进入今天的分享部分。关键词:流量、机动化、持久化;用户运营、渠道运营 1、做流量本质上是做用户,做产品 这不是雇几个小孩,花钱买广告, 或雇几个商务运营就可以自动解决的事情。笔记:做流量本质是做用户,做产品。前半句很好理解,因为现在我们做用户是从公域倒流到私域,然后通过精细化运营来运营用户。后半句“做产品”怎么理解?我认为这是从“产品”的角度来给“做流量”提供一种方法。这点在目前互联网环境里仍然非常重要,但我认为很多产品在这点上做得还不够,现在很多产品更多的是依靠渠道信息流、商务合作等方式来做流量,成本高还不精准。我认为在做流量这点,产品跟运营在市场的角度是需要越来越契合的。 2、什么时候开始花钱获得用户,大部分做流量的方法其实不用花钱。 靠自己产品的性能和运营获得用户,本来是获取用户的正当方法,但是为什么要花钱做用户?答案可能有两个:一,加速增长。二,需要种子用户。笔记:好的产品是可以通过产品的性能和运营获取用户,就像网易云音乐、今日头条、抖音这种产品本身的智能推荐功能就是一把培养用户忠诚度、提高口碑传播的利器。“如何花钱更合理:一,加速增长。二,需要种子用户。两种情况。一是当你获取的用户能够挣钱,回报多于付出的话,你是可以无限制地花钱获得用户,这是毋庸置疑的。很多网游都是这样。如果赔钱获取用户,目标应该是达到自增长的一个点。互联网中,当一个品牌或用户达到一定密度之后,接下来就能实现一定的自增长。真实的用户、活跃的用户达到百万级别,或者口碑达到一定的级别,加上真实的美誉度,真实的搜索指数能过万,产品本身又好,就能获得自增长。而去做用户增长,目的就是为了尽快达到这个自增长点。如果是这样的话,其实目的就很明确。你要搞清楚那个点是什么?达到那个点需要的运营指标是什么?如果你做的所有推广是有助于达到那个点的话,就是有效的。”笔记:我对“如果赔钱获取用户,目标应该是达到自增长的一个点”的理解,其实这就是一个杠杆问题,“点”其实它是一个支点问题,达到了这个点时就是用户自然增长的转折点,而自然增长会有长尾效应,源源不断地引流,所以这个点也是理想状态下获得最大投入产出比的时候。就像我之前获取有投资需求的用户一样,每年都要花上千万在渠道投放上,每个用户获取的成本高,但在用户数量达到一个量级后(运营正常进行的前提下),后续的很大一波用户基本都是口碑传播而来,后续的新用户获取成本低,与前期花高价获取的用户起到均摊效果。 3、“做流量的三个“相对真理” 一是,在任何一个特定的方法和特定的渠道内你能获取的总流量是有限的,而且你想获取的越多,它的单价越贵,成本越高。二是,所有的流量有通用的和专用的区别。你从各种各样的用户入口获得所需要的流量,可以是免费的,可以是收费的,但是都要付出代价。这些资源交换的代价里,凡是只有你才能用、而别人用起来不方便或者对别人没有用的流量,反而是越便宜的流量。凡是对所有人都有用、人人拿出来都可以给自己引导用户的,则是非常贵的流量。三是,任何流量的做法都不是长期有效,都有时间不长的窗口期,衰退期,而最早发现某个流量的最好挖掘方法的人受益最多。这种方法很快就会达到一个很高的价格。用户的入口在不断的变化,用户入口本身的规则和方法也在不断变化。每隔一段时间都会有一些方法从非常划算变成一般,甚至有些会被取代,然后一些新的渠道和方法会萌芽。”思考:第一点其实很好理解,无论是某个社区、垂类APP,搜索引擎还是其他渠道,符合你目标的总用户就是这么多,但是竞争对手很大概率会越来越多。当你想要获取的用户高于平均值,那很快就会出现成本升高的现象。另一方面,当我们通过找需求稍微没那么强烈的用户时,转化的效果会差一些,导致成本更高。第二观点跟上面的观点本质上是一样,是竞争者的需求导致的价格上升。第三,做流量、做用户不是一劳永逸的,必须根据渠道的变化、规则的不同,使得获取用户是一个机动化、持久化、长期的运作。 4、获取用户的几个前提 1)有效用户是谁?做流量第一个要考虑的是用户群的问题。这个阶段想要什么人来用你的产品,往往是很多人做流量之前没想清楚的一件事。思考:这个就是我们现在理解的用户画像,用户是谁,用户在哪里,用户的消费习惯、用户的喜好等。只要对用户群体了解清楚后,才能找到有效用户的来源。2)对产品的要求“如果产品要做推广,先得保证做好哪几件事情?产品和质量是非常正确的答案。你一旦要准备做推广,或者想明白了这些东西,第一个问题就是产品是不是已经好到可以向你设定的这些人群目标推广的地步。”思考:这点其实也好理解,大概意思就是推广的节奏要与产品的阶段特征结合,比如产品本身值得向这些用户推广。你在已有的用户里做过测试,保证你要推广的那些目标用户在你产品里各方面的表现参数指标都是足够好的。3)产品推广步骤“一个产品的推广要划分很多步骤,从用户接触产品到第一次使用,再到真正把用户维护和固定下来,加在一起是一个完整的链条。”笔记:从用户开始接触到产品开始,无论是产品落地页,软文广告,推广人员都需要清晰地梳理用户转化的每个场景。甚至到用户开始注册、使用前期,也就是我们经常提到用户生命周期中的新手期、成长期,都需要做好精细化运营。 5、社会化使得产品高速增长 如果要达到“社会化”这个境界,内容和服务就是由用户产生的,这些产品的推广和二次传播也是通过社会化的方法来实现的。就是让你的用户成为你的作者,成为你的交易监管者,成为你的营销人员,才能只用十几二十人以很高的速度发展起来。就算你不能做到这一点,总有某个环节是可以做到这一点的,比如产品本身不是社会化的,但是推广手段是社会化的。社会化并不是什么神秘的概念,早期没有社交网站,大家都利用社会化营销,如果没有社会化营销,facebook之前并没有其他的社会化网站,facebook怎么推广自己?定义:社会化,是指产品的内部社会化运营和社会化设计,产品外部的社会化推广。思考:我们尝试对“社会化”进行拆解,社会化运营就是产品具有一定的社交属性,如今天的社交电商、直播带货;而关于社交化设计我思考了好几次,直觉告诉我它肯定不是单纯地指UI设计的“设计”。后来查阅资料发现,社会化设计(social design)是关于社会化互动(social interactions)的设计。通过社会化设计的相关功能可以使用户相互交流,以丰富他们的经验。他们可以评论,推荐,加好友,或者参与其他的社会化活动。社会化推广,我认为产品推广的方式是借助用户传播产品的方式,就像我们现在各种产品分销、推广分成的玩法。好啦,到这儿,有关8年前老前辈对#互联网如何做流量#的话题基本就分享完了,给我的总体感觉可以用一个词形容——一脉相承。我们可以看到,从“道”的层面基本没有改变,很多方法论跟现在都一样。这是为什么呢?或许我们可以回顾过去运营推广的进化史可以找到答案。从中国开始有互联网开始到现在,大致走过了以下几个阶段——运营萌芽:1994~1998年,开创互联网产品,跑马圈地的时代。(马云老师在95年创办中国黄页)运营发展:1999~2005年,互联网产品已初具雏形,开启抢占流量入口的时代。运营升级:2006~2011年,互联网用户需求多元化,抢夺用户注意力成为互联网企业的头等大事。运营高潮:2012~至今,移动网络、智能手机的发展为移动互联网的崛起提供基础要素的支持,O2O、+互联网、传统行业转型、大众创业万众创新”等旗帜鲜明的改革口号成为了这个时代的主旋律,在人才、技术、资本的加持下,中国移动互联网呈现出百花齐放、百家争鸣的盛况。可见8年前正是处于运营升级与高潮阶段的过渡期,那个时候PC时代的运营方法已经逐渐成熟,移动互联网运营正是顺应PC时代运营的方法论。而我们现在的运营高潮阶段,同样是继承上个时代的方法论,不同的是我们这个时代的运营更具有挑战性(似乎更苦逼了),从促进移动互联网发展,改善人们生活方式的角度来讲也更有意义了,作为一名运营,责无旁贷!什么是百度联盟_安防互联

  • gmail国内代理服务器

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  • ios为什么要用代理服务器

    行业专家对如何保护数据中心免受物理入侵和内部威胁的攻击进行了讨论,并提供了端到端物理安全部署如何确保数据中心安全的示例。根据行业媒体《福布斯》的报道,到2025年,连接全球网络的物联网设备将达到800亿台以上,这些从可穿戴设备和智能手机到工厂和智能城市传感器等设备都会生成大量数据。据预测,2025年将会创造180万亿GB的数据。虽然人们从大量数据得出的见解变得非常宝贵,但无论是在网络安全还是物理安全方面都必须提高警惕,那么,怎样才能保证这一切不受到网络攻击和物理侵害呢?网络安全问题是一个不容忽视的问题,特别是随着欧盟通用数据保护条例(GDPR)的实施,以及近年来许多令人震惊的数据泄露事件。因此组织不仅需要在线保护数据,还需要考虑物理安全。如今使用的大量信息存储在大型数据中心中,因此主要的潜在威胁是物理安全和人员访问,无论是通过外部入侵者还是内部威胁都需要严格防范。目前的大部分技术只涉及数据中心机柜的物理安全性,并没有全面地考虑减少风险,尤其是日益增多的物理安全威胁。控制来自外部威胁的物理访问 数据中心的访问是一个令人关注的趋势,需要在2019年重点解决。特别是访问控制发生了根本性的变化,将物理管理工具转变为数字物联网(IoT)技术,从而通过快速投资回报率提供广泛的商业利益。 在许多数据中心,外部组织的工程师经常需要为其系统提供维护和更新。问题是虽然拥有可用的有效物理安全解决方案,可以确保适合的内部员工访问某些区域,但同样的端到端解决方案似乎不适合网站访问者或临时承包商。目前可用的许多解决方案实际上是整个安全过程中的一部分,并且需要与其他技术进一步集成以形成整体方案。虽然这种方法可以更容易地设计和实现具有一定价值的系统,但更有效的部署物理安全性的方法是开发在端到端解决方案中运行的设备。开放系统的重要性 安全系统应设计为对设备互操作开放。有人认为这意味着系统缺乏网络安全,但事实恰恰相反。大多数“开放式”系统本质上旨在了解确保持续可用性和网络抵抗所需的网络凭证和流程。开放系统的另一个好处是允许选择。集成商和安装商可以设计出最佳的物理安全解决方案,在数据中心需求变化时进行更新和改进。封闭系统的缺点是客户只能接收供应商可以提供的产品,但如果用户需要不对外销售的技术,或者不与封闭系统连接,那么该怎么办?答案是选择合适的供应商和合作伙伴。部署有效的端到端物理安全解决方案 要在数据中心内设计完全端到端的物理安全解决方案,最佳实践意味着在数据中心外部更安全的层和区域管理安全性。端到端解决方案应运行的示例场景可能涉及数据中心管理人员要求维护工程师访问数据中心以进行定期维护。数据中心管理人员使用其Outlook服务通知其访问。然后,访客管理软件将其邀请推送给工程师,工程师会通过确认回复,并附上工程师的视频ID,以验证他们的身份。其邀请包括数据中心的位置和快速反应(QR)编码。到达数据中心停车场之后,工程师会向监控闸杆的IP监控摄像头提供QR码。摄像机既是接收和安全办公桌的流式馈送,也是QR编码阅读器,与控制器互操作,同时检查访客管理软件已经设置的访问权限。控制器然后升起闸杆,同时自动发送消息或与接收的现场语音交互引导工程师到正确的停车位。在此期间,接待、安保和数据中心管理人员都会收到工程师到达提醒。QR编码有助于验证安全性 工程师在接待处出示QR编码邀请、自动打印QR编码的访客徽章,以及在IT机柜中进行PIN操作的附加代码。然后工程师被护送到数据大厅,在那里他将他的QR编码呈现给直接链接到安全团队的第二个摄像头或门禁控制单元。安全检查所呈现的代码的有效性,以防止访问权限和响应访问者邀请而发送的工程师的照片图像。如果两者都正确,则允许访问数据大厅。在数据大厅内,IT机柜自动打开,或单独读取QR编码打开IT机柜的门锁。当工程师打开机柜门锁时,部署机架内的针孔摄像头将会拍摄照片,确认是谁打开了机柜。这是一个通过端到端解决方案管理数据中心访问者的完美示例。整个过程被跟踪和记录,使得历史事件报告成为可能,并且保证只有那些具有正确权限的人员才能实际访问数据中心。这大大减少了物理安全威胁,并且可以轻松跟踪任何潜在的漏洞。随着2019年的即将到来,物理和网络安全之间的界限肯定会变得模糊。调研机构Gartner公司预测,到2025年,80%的企业将关闭其传统数据中心。然而,GDPR法规和与消费者隐私相关泄漏事件提高了公众对于如何存储机密信息的认识,并且不会很快遗忘。Wikibon:2019年大数据分析市场将更加动荡_安防互联

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

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    日前据悉,Stream Data Centers将在美国伊利诺伊州芝加哥附近的埃尔克格罗夫村(Elk Grove Village)新建一个空间为130,000平方英尺(12,000平方米)的数据中心。这个电力容量为15兆瓦的数据中心将于2018年年底开通运营,占地面积将近7万平方英尺(6500平方米)。如今,数据中心的墙体部分已经建成,Stream公司计划在建筑结构上提升到数据中心标准。 Stream公司在芝加哥的格罗夫数据中心渲染图"由于可以提供强大的光纤连接,可靠的电力基础设施,并紧邻整个芝加哥都会区。艾尔克格罗夫村已成为数据中心运营商、云计算服务提供商和企业用户建设和运营数据中心主要目的地。"Stream公司联合管理合作伙伴Robert Kennedy 表示。此外,T5 Data Centers,EdgeConneX,Equinix和杜邦Fabros公司在艾尔克格罗夫村也拥有并运营数据中心设施。Kennedy补充说:"我们在艾尔克格罗夫村新建数据中心旨在满足芝加哥地区及周边地区对云计算提供商和企业公司服务的巨大需求。我们相信,我们的价值主张将为云计算、金融、医疗保健和其他企业提供低延迟的数据中心连接,这个位于芝加哥市场中心的数据中心将是用户一个高度安全和灵活的选择。"该数据中心将成为Stream公司在伊利诺斯州的第一个数据中心,并将连接德克萨斯州和明尼苏达州的现有数据中心设施。Stream公司还在科罗拉多州和加利福尼亚州运营数据中心,但正在向Equinix公司和Zayo公司等公司出售或出租这些数据中心。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2018年全球建构资料中心攀上高峰,数据中心发展如火如荼_安防互联

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    数据中心交换机是网络的重要组成部分,网络从接入到核心基本均采用的是交换机。现在很多新技术和应用都要依赖网络,对交换机也提出了更高的要求,那些传统的二三层转发交换机已无法满足业务需求,交换机必须做出改变。在2017年第四季度,全球交换机的市场达到了69亿美元,预计到2019年,全球交换机市场能超过250亿美元,这依然是一个不能让人忽视的市场,所以很多交换机大厂都在挖空心思设计未来的网络设备,寄希望在未来的市场竞争中脱颖而出。 要说现在最火的技术,当属人工智能AI技术,通过AI技术来模仿人的行为,从而代替人自动完成人的工作。AI技术已经渗透到很多行业中,也包括数据中心。作为数据中心组成中最为重要的一份子,交换机自然不能缺席。将AI技术引入网络,在交换机上实践是一个很棒的设计,而且已经有人已经开做着手做了。那么,AI究竟能给交换机带来什么呢?本文将展开说明。1.流量分析 数据中心里海量的数据是其宝贵的财富,利用大数据对数据流量进行分析,往往能得到一些非常有价值的分析结果。交换机作为数据流量转发的载体,能够接触到最全面的数据,所以针对这些数据进行分析,非常有意义。其实,早已经有不少的分析设备和软件可以做这个事情,比如:流量清洗设备,防火墙,入侵检测,上网流量行为分析等等,这些往往是在交换机上做镜像或者采样技术将流量复制一份到分析设备,有分析设备完成分析,输出分析结果。这样一方面增加采购分析设备成本,另一方面是分析比较初级,更多是侧重于安全过滤与防护,若交换机自己就具备这样的功能岂不更好?交换机的CPU本身是比较弱的,但也可以单独增加一个CPU,或者干脆将一个服务器装入交换机,让其完成流量分析工作。这样拥有了强大的计算能力就可以部署AI技术,通过AI技术可以很快掌握交换机上的流量转发情况,还可以输出很多流量分析结果供管理人员参考。同时AI技术还可以将设备的各种运行参数监控起来,综合评判分析当前交换机的工作状态,若处于非健康状态及时给出告警和调整建议。2.算法优化 交换机为了提升转发效率,很多算法都是比较初级的,比如路由最长匹配,聚合HASH算法,算法本身都不复杂,可以提升硬件转发数据的效率,本质上是硬件处理不够灵活。有了AI技术,就可以根据交换机上的数据转发情况,自学习设计算法,对于效率不高的算法进行优化,然后将算法固化到硬件中去。现在的SDN就是这样的理念,通过软件来学习网络互联状态,然后学习完成后,向各个网络设备下发转发流表,控制器就是整个网络的大脑,这个大脑拥有AI技术,具备学习能力,通过对整个网络进行学习,逐渐实现自动化管理整个网络。通过每个交换机都部署上AI技术,最终整个网络都是AI的,完全走向自动化运行的网络。3.阈值设计 交换机里有大量的定时器和阈值设计,这些阈值很多都是经验性的,并无标准可言,很多时候并不适用于所有网络,所以我们会看到交换机上有上千条的命令,通过设置不同命令来满足不同网络环境的需求。比如OSPF的Hello报文超时时间我们可以配置成10*3秒,可以配置成1*3秒,ARP老化时间可以配置成20分钟,也可以配成1分钟,在不同的网络环境中可以采用不同的阈值参数,这需要在设备上做大量的配置工作,每一次网络变更都需要在设备上输入大量的配置命令,有了AI交换机则完全不同了。AI交换机不需要做这些配置,先会设置一个默认的初始值,然后会根据网络情况有时会调整这个阈值参数,这个阈值参数也并不是一成不变的,随着网络的波动也在不断变化着,这样极大简化了设备的配置量。AI交换机几乎不需要人参与做配置,而是根据网络互连情况自动下发最适合的阈值,大大提升了网络运维的效率,将繁琐的判断过程交给AI去做,当然AI会根据大量的历史经验数据计算得来,让阈值参数最符合网络当前的情况。在交换机内部实现上也有很多地方采用阈值变量进行判断,这些地方其实都可以通过AI技术实现,将AI实现的源代码嵌入到交换机程序中,对涉及阈值参数的地方进行AI计算,得到更加合理的阈值参数。4.故障自愈 交换机不仅要完成数据转发,还要在发生故障的时候能够自愈,如果能够做到这点,数据中心网络自动化的运维,就可以成真,要完全做到这个是很难的,因为很多时候经验丰富的工程师都很难短时间找到问题原因,这样故障恢复的手段都难以确定。AI技术的准确性是建立在海量数据样本学习的基础上的,每个数据中心不可能将所有的故障类型都遇上一次,这就需要建立公共的大型数据中心网络故障数据库,这里涵盖了很多数据中心网络故障的原因分析和恢复手段,AI技术基于这些数据才能学习输出故障自愈方案,而当前最为欠缺的就是这样的数据库,有些技术涉密也无法公布出来,这使得通过AI技术去自愈故障的准确性就会打上个问号。我们可以根据现有经验,向交换机输出数据,供其学习,在有限范围实现自愈,不能准确判断的领域给出告警,让人参与进来,由人和交换机共同完成故障恢复。人工智能在交换机技术中已经逐渐开始展露手脚,从监控、转发、控制到流量分析都可以引入人工智能,相信不久的将来就能看到真正的人工智能交换机面世,属于人工智能的网络时代已经来临!《网络安全法》推进一周年 网络安全需要创新技术支撑_安防互联

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    大数据分析一直是过去这十年的一个重要技术趋势,也是IT市场中最具活力和创新力的领域之一。但是如今的大数据分析市场与几年前截然不同,未来几年肯定也会有很大的变化。2018年有很多明显的迹象表明,这十年中快速起的大数据市场,正在以不同的形式沉淀下来。未来几年,大数据分析市场甚至可能不会被称为“大数据”,因为很多大数据分析取得的进展都是针对人工智能的,尽管其核心是数据驱动的,但实际上并不一定要依赖于大量的数据才能在应用中发挥作用。展望2019年,分析公司Wikibon预测大数据分析将会出现以下一些趋势:公有云提供商正在吸收大多数大数据分析增长的新机会企业正在将越来越多的大数据分析工作负载转移到公有云,并在这些环境中开发更多的绿地应用。2019年,三大公有云提供商AWS、微软Azure和Google Cloud将加大力度,帮助企业将数据从本地平台迁移出来。其他公有云提供商将难以保持自己在大数据分析市场的份额。2018年,来自公有云领导厂商的压力迫使IBM收购了RedHat。展望未来,IBM、Oracle和其他公有云提供商将更加强调混合云解决方案,帮助客户集中管理分布在私有云和公有云之间的大数据资产。此外,越来越多的大数据公有云提供商将基础设施及服务和平台即服务细分市场拱手让给AWS、微软和Google,并将转向为业务线和特定行业提供软件服务分析应用。例如,Snowflake Computing就在云数据仓库市场大获成功,2018年得到了4.5亿美元的资金以保持增长势头。 大数据分析生态系统正在深入云原生环境 开源软件Kubernetes是一种针对管理需要在云和本地数据中心之间轻松迁移的应用的软件容器,是新一代云原生大数据的基础。过去一年中,这个市场最引人注目的趋势就是围绕Kubernetes的数据生态系统“再结晶”。云原生大数据架构的发展,推动了2018年大量资金和并购活动的活跃。这就解释了为什么专注于多云分布式内存数据的Pivotal在其首次公开募股中就获得了5.55亿美元的资金;Talend收购Stitch,是因为市场需要一种更简单的工具来加载数据到云数据仓库;Cloudian收购Infinity Storage的一个重要原因,是企业对基于云的可扩展文件存储和对象存储的要求越来越高。Wikibon预测,2019年Open Hybrid Architecture Initiative将开始实施HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Pig、YARN和其他Hadoop主要组件的模块化和容器化计划。此外,主要赞助方——即将成为Cloudera 和IBM/Red Hat一部分的Hortonworks公司——将在2019年初提供下一代商用Hadoop解决方案,将这一架构融入他们各自的混合云解决方案组合中,其他云解决方案提供商也会紧随其后。2019年,Spark、TensorFlow、流媒体、分布式对象存储和块存储细分领域中类似的容器化项目也将开始实施,因为整个大数据堆栈将在基于Kubernetes的DevOps环境中通过解耦来实现更灵活的部署和管理。大数据分析平台提供商均在大力投资数据科学工具链 大数据分析解决方案提供商正在争相赢得新一代AI项目开发人员的心。过去几年中,市场中涌现了众多新一代数据科学工作台,包括Anaconda、Dataiku、DataKitchen、DataRobot、Dimensional Mechanics、Domino Data Lab、H2O.ai、Hydrosphere.io、Kogentix、Pipeline.ai和Seldon。此外,老牌大数据分析厂商如IBM、Oracle、Cloudera和Alteryx等,都已经进入这一领域,三大公有云厂商亦是如此。 2018年,DataRobot、Tamr和Immuta纷纷得到风投资金,说明这几家初创公司在过去几年中已经扎根于数据科学工作台领域,并且也将触手伸到了中国和远东。2019年,将会越来越多的企业强调他们能够自动执行诸如特征工程、超参数优化和数据标记等传统手动任务。大数据分析解决方案提供商将大力投资工具以加快将经过训练的AI模型部署到生产应用中的进程。随着大数据分析生态系统开始向云原生架构转变,越来越多的数据科学工作台将整合Kubernetes业务流程结构自动化任务的能力,并将容器模型集成到公有云和私有云中,这一趋势将把新兴标准(如Kubeflow)带入蓬勃发展的数据科学DevOps工具链生态系统中来。Hadoop和Spark正在变成传统遗留技术 Hadoop在大数据分析领域发挥的作用正在逐渐消失。Hadoop市场的增长前景趋于平缓,这也成为Cloudera和Hortonworks在2018年合并的主要原因。Hadoop的核心用例正在逐渐缩小到面向非结构化数据的分布式文件系统、用于批量数据转换的平台、大数据治理存储库和可查询的大数据存档。2019年,Hadoop将试图把应用范围扩展到在线分析处理、商业智能、数据仓库以及其他开源项目覆盖的领域。今年年底,很多企业大数据环境将开始逐步淘汰Hadoop,即使Hadoop重点瞄准的数据湖,也更倾向于采用分布式对象存储、流计算平台和大规模可扩展的内存集群。即使作为Hadoop替代品问世的ApacheSpark,在许多以TensorFlow为中心的AI环境中也开始变成一项遗留技术。这一趋势通过数据提取/转换/加载进入到Spark的部署领域就可以看到,而且随着Schema on Read架构(将数据的处理推迟到从数据库读出后)的出现,这种趋势可能会有所放缓。 大数据正在成为数据管理DevOps的核心 用户能否快速搜索、发现、组织和管理数据资产,已经成为数字业务能否取得成功的基础。在这方面,Looker Data Science在E轮融资中获得了1亿美元,以满足大数据编目、治理、准备和可视化解决方案的市场需求。2019年,Wikibon预测会看到越来越多的企业将数据湖重新用于应用基础架构的大数据目录中,从而提高知识工作者的工作效率,支持正在构建训练生产AI应用的新一代开发人员,并促进算法透明度和电子发现。Wikibon还预计IBM、Cloudera/Hortonworks、Informatica、Collibra等厂商将强化他们现有大数据目录平台在管理更多元数据、模型、图像、容器和其他组件(这些组件都是AIDevOps工作流的生命线)的能力流程。企业将越来越多地跨多云环境部署大数据目录,利用新一代虚拟化工具,提供单一控制平面来管理公有云和私有云中的不同数据资产。Wikibon预测,AWS、微软和谷歌将推出自己的大数据目录,面向那些选择在公有云/私有云混合环境中部署这些服务的客户。数据湖正在朝着云对象存储和流计算发展 2018年,AWS S3和微软Azure Data Lake Storage等云对象存储平台将继续取代企业数据湖中的Hadoop。Wikibon还看到,风险投资方会优先为那些知名的多云数据访问、查询和可视化解决方案提供商提供资金(例如Dremio,在B轮融资中获得2500万美元);以及软件定义的多云存储(例如Scality,在B轮融资中获得6000万美元),和云对象存储(例如Cloudian,在E轮融资中获得9400万美元)。展望未来,这一趋势将持续下去,但是未来三到五年流计算将让这一趋势黯然失色。Kafka、Flink和Spark Structured Streaming等低延迟流媒体平台正在成为企业数据基础设施的基础,正如20世纪70年代以来的关系数据架构。 商业智能将全面拥抱AI和内存 人工智能正在从内部和外部全面重塑商业智能市场。在过去几年中,商业智能的一个核心趋势是新一代融入了AI的预测分析、搜索、预测工具覆盖了该技术传统的重点——历史分析,这些工具可以让企业用户做很多以前需要经过培训的数据科学家才能做的事情。2019年,越来越多的商业智能厂商将深度集成AI,自动从复杂数据中提取预测见解,同时在解决方案中提供丰富的功能,提供便捷的自助服务和最佳行动的指导,这一点从今年初创公司ThoughtSpot在D轮融资中获得1.45亿美元就可以看出,这笔资金将被用于ThoughtSpot创新的AI增强型业务分析解决方案组合。说到AI在大数据分析市场几乎所有方面都发挥着越来越重要的作用,让我们来看看2018年的这些融资事件吧:AI初创公司从风投那里得到了惊人的资金——预计仅美国AI初创公司就得到了1000亿美元资金,其中大部分资金都投给了创新的AI硬件加速提供商。去年规模最大的种子轮融资中很多都是发展有一段时间的人工智能解决方案提供商,包括AI自动化工作台初创公司DataRobot,在D轮融资中获得1亿美元;自动数据准备公司Tamr,在D轮融资中获得1800万美元;AI DevOps数据隐私控制公司Immuta,在B轮融资中获得2000万美元。企业对于利用强大的人工智能搜索技术筛选越来越多的日志数据有着永远无法满足的需求,这也解释了为什么Elasticsearch B.V.能够在IPO上市的时候筹集2.52亿美元资金。AI和业务分析行业正在持续向自助数据准备转变,这一点解释了Infogix为什么要收购LavaStorm Analytics。构建自主AI驱动系统的强化学习工具新兴市场,是激励微软收购Bonsai AI的一个重要因素。越来越多的企业选择部署分布式内存云数据库以支持复杂的实时AI管道,这一点促使MariaDB Corp. Ab收购了Clustrix。大数据分析的另一个主导趋势是内存架构,这就解释了为什么2018年MemSQL以内存交易分析技术在D轮融资中获得了3000万美元,InfluxData以使用时间序列数据库实时监控性能技术在C轮融资中获得了3500万美元,以及Actian凭借知名的内存混合交易/分析平台被股权公司HCL收购。边缘计算从根本上改造了数据库架构 我们所了解的数据库正在被解构并重新组装,用于面向边缘的部署。大数据分析市场的大部分发展都是面向边缘的、流式、动态的数据架构,这些架构不一定依赖于庞大的存储架构。这就解释了为什么我们在2018年看到可扩展的机器数据存储、处理和分析(CrateDB,A轮融资获得1100万美元)和流数据管道集成、监控和管理(StreamSets,C轮融资获得2400万美元)公司都获得了融资。Wikibon预测,2019年企业将部署流媒体平台,推动低延迟DevOps管道,不断向移动应用、物联网、机器人和其他边缘应用注入经过训练的最佳机器学习模型。在线事务分析处理、数据转换和数据治理工作负载也越来越多地转向低延迟、有状态的流式主干架构。未来几年,颠覆性的新数据平台将进入市场,结合流媒体、内存和区块链功能。这些新的分布式数据平台中有很多将是针对连续的AIDevOps管道进行优化的,这些管道需要低延迟、可扩展和自动化的数据接收、建模、训练、以及服务于边缘设备。这些分析管道功能的无服务器接口将成为标准配置,并辅以有状态流结构,支持新兴5G宽带无线网络中边缘设备中的内联推荐引擎、下一个最佳动作和其他事务工作负载。云计算技术将如何影响商业世界?_安防互联

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    数据中心行业目前的状况如何?为什么数据中心运营商今年比过去几年更加需要扩张数据中心的规模?如今,数据中心行业在全球蓬勃发展,预计随着经济增长的步伐加快,这种趋势将持续下去。消费者对数字内容的渴望只会加强,这得益于人们对在线视频和社交网络的依赖。正如我们在仲量联行2017年数据中心前景展望中所强调的那样,私有企业服务器到基于云计算的解决方案的数据流动,以及不断增长的物联网(IoT)都在推动企业需求的增加。随着数据消费的激增,预计到2020年,全球主要的云计算提供商需要将其基础设施的规模扩大一倍。  至少可以说,数据中心的需求是强劲的,但外部风险可能会影响行业增长。例如,外汇汇率波动,美国利率上升,大胆并购以及监管政策转变的前景等因素,企业必须认真加以考虑,因为这将对其规模扩张的复杂性产生影响。而那些成功管理这些风险的企业业务将有望成长。  数据中心的主要市场在哪里?今年在数据中心市场获得突破的公司都是人们耳熟能详的名字。美国在中心市场的房地产交易仍然保持高位运行。北弗吉尼亚州仍然是美国市场中的重点地区,其超大规模云计算是市场的主导需求,其次是达拉斯亚。加利福尼亚北部的市场也增长强劲。圣克拉拉的土地2016年价格每平方英尺上涨了100美元,这证明了其市场的实力。同时,芝加哥地区的数据中心市场也正在上升,因为园区式部署以更高的成本效益吸引传统数据中心的用户。  在国际上,爱尔兰都柏林仍是EMEA地区增长最快的市场,今年的电力容量的供应量可能达到100兆瓦。企业对数据保护方面的关注应该是其保持增长的主要原因,即使提供了新的供应量,其定价仍然坚挺。云计算服务的机会也使加拿大的蒙特利尔和日本东京成为2017年具有突破性的市场。  企业在扩展规模,数据中心管理者在其选址决策时应考虑什么因素?在快速发展的市场中,数据中心管理者正在重新审视数据中心的定位选址策略,包括将更多的云服务推送到云端。环境法规和能源基础设施极大地影响了数据中心的建设决策。数据中心供应商努力提高运营中的能源效率。许多厂商致力于在更冷的气候地区建设运营数据中心,降低冷却需求,并降低电力成本。此外,数据中心微电网的持续兴起,特别是在美国西部地区,承诺即使在电网不可用或供应紧张的情况下,提供廉价而可靠的电力。  此外,用户的位置也起着关键作用。很多用户在核心市场以外生活,工作和娱乐,为这些用户提供强大服务的压力正在增加对网络“边缘”的空间需求,这是层次较低但仍然人口众多的市场。  而运营商税收减免和数据主权法律的兴起已成为数据中心行业的游戏规则。虽然瑞典等一些国家正在提供新的电力税收减免来吸引更多的数据中心运营商,但其他一些国家(如俄罗斯)正在加强其数据主权法律,要求将俄罗斯公民提交的个人资料存储在该国的服务器上。这些法律也在北美地区创造了复杂性,例如加拿大提出了在美国交付的数据移交到加拿大云平台的问题。  让数据中心更有效率的一些新的构建趋势是什么?在过去几年中,美国的数据中心的电力节约比较显著。根据美国劳伦斯伯克利国家实验室2016年出具的一份报告,尽管预期能源利用将像实时数据的需求一样迅速增长,但自2010年以来,能源使用量实际上保持稳定。预计从2010年到2020年,全球服务器总装机容量将增长40%,而2020年,数据中心行业的能源使用量将会进一步提高,将增长40%.  此外,还有几个主要趋势正在促使企业提高效率。例如,美国加利福尼亚州颁布了鼓励采用先进冷却策略的立法,使冷却过程减少资源密集。同时,“功率相称”方法正在为数据中心提供商和用户带来经济和环境效益。这些方法使得数据中心在不能完全节流的情况下缩减用电量。最后,数据中心微电网也开始发挥作用。考虑到业界对可靠电力的依赖,当电网不可用时,使用成本相对较低的微电网可以缓解电网电力供应不足的情况。媒体评百度网盘:用户信息曝光,光提醒远不够_安防互联

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    虚拟资源一直为运营团队带来挑战。大多数IT专业人员,在组织部署服务器、维护一致的操作系统和中间件、以及向这些服务器分配应用程序时,学习到了技能,从而可以提升效率和性能。但虚拟资源,特别是云中的资源,破坏了与物理世界的联系。他们要求云运营团队以新的方式规划主机并查看重新部署。在云需要中,新兴的无服务器计算概念,更大程度上改变了IT管理员和云运营团队跟踪云成本,并管理他们所使用的工具的方式。无服务器云无服务器计算改变了公有云成本无服务器计算是用于公有云服务的模型,用户在其中运行应用组件,而不是运行应用组件的资源。使用无服务器计算,云提供商不会为备用资源收取费用,并且应用程序不会分配给特定的托管环境。云服务提供商根据服务等级协议和自己的资源效率,决定在需要时运行应用组件的位置。裸机或虚拟机的IT运营实践与传统的即付即用云定价模式相当。构建一个包含正确操作系统和中间件版本的机器镜像,将其与应用镜像相结合,并部署在具有你所需的特殊特性的云服务器上。无服务器计算与云服务器概念相去甚远。你不需要为服务器实例支付固定价格,而是在应用运行时支付费用。这意味着使用多样性的应用程可能会降低成本,而持续运行的应用可能会更贵。对于无服务器计算,云操作团队需要根据每个单独应用组件的使用情况重新考虑应用成本。开始时,部署传统的监控工具,以了解应用的使用频率。在这个意义上讲,这意味着努力一定要有效率——不仅仅是可用的。这些使用率与云提供商的无服务器定价模型结合,将会告诉你哪个供应商将以最低的成本运行无服务器应用,哪些应用可能不适用于无服务器模式。管理事件驱动的应用成本并不是无服务器计算带给云运营团队的唯一大变化。无服务器计算的主要驱动力并不是价格,而是它的灵活性。 大多数遗留应用都是事务性的,这意味着一组特定的用户会生成应用处理的特定查询或更新。云中无服务器计算由基于事件的应用驱动。这些应用可能不仅只与少数用户有关,而且可能与数百万移动用户或数十亿的互联网设备相关。某些时候,这些应用可能根本不存在任何事件,而其他情况,它们可能会被事件淹没。为了处理这个应用模型,最好根据需要调动处理资源,这就是无服务器计算适合的原因。尽管如此,无服务器计算的灵活性和扩展性也制造了一些云运营问题。首先,不可能按需扩展所有应用或其组件。你必须确保同一应用的两个副本可以并行运行,而不会在数据库更新时相冲突。另外,确保当你启动大量无服务器组件处理增加的负载时,它不会影响核心业务应用(如数据库系统)的性能。无服务器应用是不同组件的混合,不断的开启和消失。云运营团队不能通过测量虚拟机的使用量来确定其功能和成本的总和。这意味着云管理团队以及运营和开发必须建立新的合作伙伴关系,从而最好地使用无服务器计算。为了无服务器,改进云管理工具这些IT团队还需要新的数据,以便在无服务器计算中成功部署和维护应用。在无服务器云中,旧式虚拟机运营数据没有用,甚至不可用。相反,云提供商自己的无服务器应用工具和统计信息成为了日常使用的关键操作资源。当你选择无云服务器云提供商时,记住,他们的操作数据和工具与定价一样重要。台湾欲投24亿美元 将百兆宽带提速到千兆_安防互联

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    ICANN批准了 Verisign 的 .COM 注册协议,允许 .COM 域名未来四年每年涨价 7%。目前 .COM 的批发价为 7.85 美元,从 2021 年起每年涨 7%,到 2024 年批发价将涨到 10.29 美元。 这将给 Verisign 带来数十亿美元的净利润。非盈利组织 ICANN 则从新合同中得到了 2000 万美元。对于 .COM 涨价,域名注册商曾公开表达了不满,但这并没有改变 ICANN 的决定。在递交到 ICANN 的 9000 多条公众意见中,95% 反对涨价。ICANN 无视了这些意见。百度竞价12个常见问题处理_安防互联