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04 2019

公司舉行“愛生活、懂生活”隨手拍比賽

  現今是一個電子信息化時代發展快速的時代,隨著相機、手機的普及,人們渴望從多方面來了解相機和手機等電子產品,攝影更是人們日常生活中必不可少的,在日常工作中攝影的重要性顯得越來越突出,人們不僅可以用來娛樂,更重要的是一些工作場合需要攝影記錄。攝影,如今它已經滲透到我們生活中的點點滴滴,同時隨手拍更是一種心情,一種生活態度,只要你動動手指便能把生活中的點點滴滴記錄下來,瞬間變成永恒。

  為了使得公司員工懂得發現身邊的美,學會享受生活中給予的一切。通過記錄身邊精彩難忘的瞬間,充分展示員工善于發現身邊之美,充分展現員工良好的精神面貌及積極樂觀的工作態度,同時豐富員工的業余文化生活。公司舉行“愛生活,隨手拍”比賽活動

  經過征集照片、展出照片、評定頒獎等環節豐富體現了員工對工作的熱愛。

17
04 2019

2019年第二季度生日會圓滿舉行

為豐富企業文化、推進人性化管理、把員工關懷落到實處,公司經領導決定:公司每季度將舉辦一次集體生日會。2019年第二季度生日會于4月13日,如期舉行。

 

生日會上當季度過生日的員工,當季度中入職紀念日的員工成為主角,我們為他們開心,為他們加油,為他們慶祝。

 

生日會形式&流程

1、領導頒發禮品:

①.過生日的員工:好利來生日卡&生日祝福賀卡&每人一本圖書

②.入職紀念日的員工:服務年限獎&感恩賀卡&每人一本圖書。

2、點生日蛋糕,唱生日歌,等。

 

圖書相關說明

每季度生日會前,請大家根據精選出來的書單,挑選圖書。

02
03 2018

恭賀我司2013年4月26日黑龍江省教育行業私有云論壇...

2013年4月26日我司在哈爾濱順利召開黑龍江省教育行業私有云論壇峰會,此次會議以“聯天下、啟未來”為主題,探討了新一代數據中心和高校的私有云建設的方向,會議云集黑龍江各高校老師,歷時一天,感謝思科、EMC、趨勢廠家的大力支持!恭賀我司2013年4月26日黑龍江省教育行業私有云論壇峰會圓滿成功!

會議期間思科東北區銷售總監肖冀邯先生致開幕詞

04 18 2019

2019年網絡犯罪和惡意軟件預測

作者:Alpha_h4ck來源:Freebuf

在網絡安全領域中,預測網絡犯罪和惡意軟件發展趨勢似乎已經成為了各大網絡安全公司的傳統了。為了避免讓大家去閱讀上百頁的安全報告,我們專門整合并總結了McAfeeForresterFiskIQ、卡巴斯基實驗室【123】、WatchGuardNuviasFireEyeCyberArkForcepointSophos賽門鐵克發布的2019年網絡犯罪和惡意軟件預測報告。

網頁挖礦攻擊

網頁挖礦這一概念似乎一夜之間風靡了整個地球,很多網絡犯罪分子都在利用這種技術并配合Coinhive以及其他類似服務來實現攻擊。

雖然在2017年末和2018年初,“惡意挖礦攻擊”占據了網絡威脅領域的主導地位,但現在由于加密貨幣的價值不斷下降,網頁挖礦產生的利潤也不像之前那樣那么多了。除此之外,我們還發現Coinhive相關的流量也在急劇下降。

2019年,我們預測網絡犯罪分子針對內容管理系統注入惡意挖礦代碼的活動會減少,而其他Web威脅會變得更加普遍與常見,比如說Web skimmer。

Web Skimmer(Magecart攻擊)

Web skimmer,也被稱之為Magecart攻擊,它被評為了2018年最危險的安全威脅,而且這種威脅并不會在2019年消失。研究人員認為,2019年還將出現新型的Web Skimming攻擊變種。目前,這種攻擊主要針對的是支付數據,因為Web Skimming能夠將任意信息填充進目標網站中,而Magecart組織會將業務從信用卡數據擴展到登錄憑證以及其他敏感信息上。

僵尸網絡

僵尸網絡通常可以代指很多東西,但我們一般指的是那些由路由器和物聯網設備所組成的“botnet”,而網絡犯罪分子可以利用這種僵尸網絡來對目標組織發動DDoS攻擊(惡意流量)。研究人員認為,物聯網威脅在2019年將會轉變方向,比如說加密貨幣劫持以及代理篡改等等。不過,Mirai和它的變種(用于DDoS)攻擊并不會立刻消失,因為它們對于腳本小子們來說還是非常有吸引力的。除此之外,2019年還有可能出現更多新型的蜜罐逃逸技術以及Payload加密技術。

DDoS攻擊

雖然DDoS攻擊已經有一定的歷史了,但現在很多公司仍然無法完全抵御這類攻擊。現在,越來越多的網絡攻擊者開始使用新型網絡協議來進行DDoS攻擊了,比如說CoAP協議等等,而這些新型協議的出現和使用將會給我們在防御DDoS攻擊時帶來更大的困難。

勒索軟件

勒索軟件,已經是我們的老朋友了,沒錯,2019年它還會一直陪伴著我們。研究人員表示,勒索軟件將會變得更加有針對性,比如說針對企業或政府機構等等,因為這些目標比較有可能去支付贖金。

網絡金融犯罪

網絡金融犯罪指的是針對銀行等金融機構的網絡攻擊,在過去很多傳統的網絡犯罪組織主要針對的是PoS機惡意軟件,而他們也在將自己的攻擊業務轉向Web Skimming,因為這種方式收集用戶敏感信息會更加方便。除此之外,網絡攻擊者還會引入高級社工技術來對目標組織的雇員進行攻擊。

云端

2019年,云服務器可能會遇到大麻煩。其實,云服務器從2018年開始就已經變成了加密貨幣挖礦木馬的主要攻擊目標,雖然加密貨幣的價值已經大不如前,但對于犯罪分子們來說這仍然是有利可圖的。

不久之前,Kubernetes被爆出了首個高危的安全漏洞,但攻擊者絕對不會只把注意力放在Kubernetes的身上,例如Docker實例、MongoDB服務器、ElasticSearch、AWS、Azure以及其他云端系統。

電子郵件攻擊

雖說新年新氣象,但電子郵件攻擊這種“古老”的技術并不會消聲覓跡。電子郵件欺詐攻擊仍然每天都會發生,只會增加不會減少。而且,網絡攻擊者還會在釣魚郵件中引入更加難以被發現的社會工程學技術。

暗網

在過去的幾年里,當局已經開始在打擊暗網中的網絡犯罪活動了,其中包括虐待兒童、違禁藥品交易、武器銷售、數據銷售、勒索軟件和黑客論壇等等。近年來,大型網絡犯罪市場逐漸衰落,尤其是在歐洲和美國當局在去年打掉了三個最大的暗網市場之后。但是在2019年,網絡犯罪分子在暗網中的活動將更加隱蔽,并且只會在一些受到嚴密保護的社區中進行。

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04 2019

大數據的價值與重要性帶來了新的技術優勢

仿佛只是一夜之間,“大數據(Big Data)”火了。

那一個個關于大數據的傳奇故事,一樁樁爭奪大數據制高點而展開的并購案,一個接一個輪流發布大數據戰略的IT廠商,還有那一場場以大數據為主題的各種研討會,無一不在宣告,IT界又迎來了新的興奮點、新的機遇,同時,也是新的挑戰。

“數”中自有黃金屋

嚴格地說,大數據并非一個新詞,被譽為“數據倉庫之父”的Bill Inmon早在上個世紀90年代就經常將“Big Data”掛在嘴邊了。大數據之所以在近一兩年迅速走紅,要歸結于互聯網、移動設備、物聯網和云計算的迅猛發展,使得人類每分每秒都在產生巨量數據——從出現文明到2003年,人類總共才創造 5 EB(5 ExaBytes)的數據,但是我們現在僅在兩天內就創造出相同的數據量。來自IDC全球存儲及大數據研究項目副總裁Benjamin Woo表示,到2020年,全球數據使用量預計暴增44倍,達到35.2ZB。35ZB是什么概念呢?(1ZB=1024EB=1048576PB=1073741824TB,1073741824TB×35=37580963840TB),也就是說全球大概需要376億個1TB硬盤來存儲數據。

但是大數據并非單指數據量之大。對于大數據,IDC的定義是:“為了更經濟地從高頻率獲取的、大容量的、不同結構和類型的數據中獲取價值,而設計的新一代架構和技術。”人們普遍將該定義概括為四個V,即更大的容量(volume,從TB級躍升至PB級,甚至EB級)、更高的多樣性(variety,包括結構化、半結構化和非結構化數據),以及更快的生成速度(velocity)。前面三個“V”的組合推動了第四個因素——價值(value)。

關于大數據所蘊含的價值,有許多為人所津津樂道的故事可以佐證:

美國印地安那大學和英國曼徹斯特大學的學者通過提取Twitter上的非結構化數據分析公眾情緒,再將情緒曲線與道瓊斯工業指數進行對照分析,發現可以提前3~4天預測股市大盤走勢。基于此,他們已經推出了歐洲第一只基于社交媒體的對沖基金。 

                                                                                            (單位:百萬美元)

又例如,英國的科學家根據Twitter的數據來跟蹤流感的爆發。他們主要基于用戶發布信息中的關鍵詞,例如“我頭痛”等,并結合用戶的發布地點,按區域與英國衛生部的官方數據進行了比較,最終建立起一個預測模型。創業團隊“SickWeather”甚至以預測疾病為主題開展了自己的創業項目。

象這樣的大數據經典案例還有不少,而整個商業社會對大數據將帶來的影響給出了極高的評價——

麥肯錫全球研究機構在2011年5月發布的《大數據:創新、競爭和生產力的下一個前沿領域》中表示,充分利用大數據可幫助全球個人定位服務提供商增加1000億美元收入、幫助歐洲公共部門的管理每年提升2500億美元產值、幫助美國醫療保健行業每年提升3000億美元產值,并可幫助美國零售業獲得60%以上的凈利潤增長。

在今年年初的瑞士達沃斯論壇上,一份題為《大數據,大影響》(Big Data,Big Impact)的報告宣稱,數據已經成為一種新的經濟資產類別,就像貨幣或黃金一樣。

而《華爾街日報》在文章《科技變革即將引領新的經濟繁榮》中更是大膽預測:“我們再次處于三場宏大技術變革的開端,他們可能足以匹敵20世紀的那場變革,這三場變革的震中都在美國,他們分別是大數據、智能制造和無線網絡革命。”

更加值得關注的則是,美國已經把大數據上升到了國家戰略的層面。根據美國白宮今年3月29日新聞,奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動“大數據研究和發展計劃”,希望增強收集海量數據、分析萃取信息的能力。

在我國,大數據作為一個較新的概念,目前尚未直接以專有名詞被我國政府提出來給予政策支持。不過,在2012年12月8日工信部發布的物聯網“十二五”規劃上,信息處理技術作為四項關鍵技術創新工程之一已經被提出來,其中包括了海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析,這都是大數據的重要組成部分。而另外三項關鍵技術創新工程,包括信息感知技術、信息傳輸技術、信息安全技術,也都與大數據密切相關。

大數據的價值和重要性已經毋庸置疑,但大數據究竟帶來了哪些新的技術趨勢,它對當前IT產業的勢力格局會造成何種影響,更關鍵的是,每個企業如何才能獲取大數據中的“寶藏”?則是我們真正關注的焦點。

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04 2019

如何通俗理解霧計算Fog Computing和邊緣計算Edge C...

作者:EdgeAITech來源:今日頭條

在過去的幾十年中,從內部部署軟件到云計算已經發生了巨大轉變。通過在云端存儲數據和執行計算過程,我們已經能夠在手機、個人計算機或物聯網設備上完成更多工作,但無需增加相應的額外內存或計算能力。然而,在物聯網逐漸普及的背景下,我們即將看到事情將開始向另一個方向發展。

這種變化有很多原因,包括在某些應用中需要極低的延遲,例如自動駕駛汽車。將計算能力轉移到更靠近網絡邊緣能降低成本并提高安全性。

專注于微軟物聯網戰略的Matt Vasey表示:

“霧計算和邊緣計算的理想用例,包括在要求超低延遲且至關重要的邊緣部署計算智能,在地理上分散且連接不規則的區域中運行,或產生TB級的數據而無法快速實時地在本地和云之間傳輸。”

什么是霧計算與邊緣計算

先簡單說說二者的基本概念。

1. 霧計算(Fog Computing)

這個概念由思科在2011首創,是相對于云計算而言的。它并非是些性能強大的服務器,而是由性能較弱、更為分散的各種功能計算機組成,滲入電器、工廠、汽車、街燈及人們生活中的各種物品。

簡單點說,它拓展了云計算(Cloud Computing)的概念,相對于云計算它離產生數據的地方更近,數據、數據相關的處理和應用程序都集中于網絡邊緣的設備中,而不是幾乎全部保存在云端。這里因“云”而“霧”的命名源自“霧是更貼近地面的云”這句話。

2. 邊緣計算(Edge Computing)

它進一步推進了霧計算中“局域網處理能力”的理念,但實際上邊緣計算的概念提出比霧計算還要早。邊緣計算的起源可以追溯到上個世紀90年代,當時Akamai公司推出了內容傳送網絡(CDN),該網絡在接近終端用戶設立了傳輸節點,這些節點能夠存儲緩存的靜態內容,如圖像和視頻等。

邊緣計算的處理能力更靠近數據源,其應用程序在邊緣側發起,產生更快的網絡服務響應,滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。邊緣計算處于物理實體和工業連接之間,或處于物理實體的邊緣末端。

霧計算與邊緣計算有許多相似之處

術語“霧計算”(Fog Computing)和“邊緣計算”(Edge Computing)似乎或多或少可互換,并且它們確實有幾個關鍵的相似性。

  • 霧計算和邊緣計算系統都將數據處理轉移到數據生成源頭;
  • 二者都試圖減少發送到云端的數據量,以降低延遲;
  • 通過以上策略,二者都可以改善遠程關鍵型應用程序中的系統響應時間,提高系統安全性,因為減少了通過公共互聯網發送數據的需求,并降低了成本。

某些應用程序可能會收集大量數據,這些數據被發送到中央云服務的成本很高。但是它們收集的數據中可能只有少量是有用的。如果在網絡邊緣進行某些處理并且僅將相關信息發送到云,則可以有效降低成本。

例如安全攝像頭,將24小時視頻發送到中央服務器將是非常昂貴的,其中23個小時可能只是一個空蕩蕩的走廊。如果使用邊緣計算,您可以選擇僅發送實際發生某事的那一小時。

霧計算和邊緣計算都涉及處理更接近原點的數據。關鍵的區別在于處理發生的確切位置。

霧計算與邊緣計算的使用方式不同

我們可以看到,這兩種技術非常相似。霧計算過程發生在局域網(LAN)級網絡架構上,使用與工業網關和嵌入式計算機系統交互的集中式系統。而邊緣計算處理的大部分數據來源于所在的物聯網設備本身。

為了區分它們,讓我們考慮智能城市的用例。

想象一下配備了智能交通管理基礎設施的智能城市,交通信號燈上連接了一個傳感器,可以檢測到交叉路口每側有多少車輛在等待,并優先為最大等待數量的車道轉動綠燈。這是一個相當簡單的計算,可以使用邊緣計算在交通燈本身中執行。這減少了需要通過網絡發送的數據量,從而降低了運營和存儲成本。

現在,想象一下這些交通信號燈是連接對象網絡的一部分,包括更多交通信號燈,行人過路處,污染監視器,公交車GPS跟蹤器等等。

關于是否在五秒鐘或十秒內將交通信號燈變為綠色的決定變得更加復雜。也許有一輛公共汽車在交叉路口的一側遲到了,也許開始下雨了,為了鼓勵居民更積極地旅行,該市決定在下雨時優先考慮行人和騎自行車的人。附近是否有人行橫道或自行車道?有人用嗎?在下雨嗎?等等問題。

在這種更復雜的情況下,計算的判斷邏輯也會更復雜一些,此時我們可以在本地部署一個微型數據中心,以便分析來自多個邊緣節點的數據。這些微型數據中心就像局域網內的本地迷你云一樣,被認為是霧計算。

那么,哪種方式“更好”呢?

根據Million Insights最近的一份報告,到2025年,全球邊緣計算市場規模預計將達到約32.4億美元。隨著物聯網的不斷發展和生產的更海量的數據,處理接近生成點的數據將變得勢在必行。

邊緣計算和霧計算將在物聯網的未來都將發揮重要作用。是使用邊緣計算還是霧計算,其實并不太重要,這將取決于具體應用和特定用例。像許多物聯網應用的考慮因素一樣,例如選擇哪種類型的連接,答案不是非黑即白。霧計算或邊緣計算哪種“更好”,將取決于具體物聯網應用及其要求和期望的結果。

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04 2019

匯溪湖2019醫院信息化論壇召開

2019年1月19日~20日,由中國醫科大學附屬盛京醫院等聯合主辦的“匯溪湖2019醫院信息化論壇”在沈陽匯溪湖舉辦。

會議將邀請國家衛健委領導及國內醫院信息化建設知名專家,圍繞“信息化推進醫療核心制度完善 建設現代化管理醫院”這一主題展開碰撞與討論。

會議設立四個分論壇,分別從“信息化與核心制度”“信息化與護理質量”“信息化與臨床藥物管理/臨床藥理實驗”“醫院信息安全建設”四個角度探討信息化給醫療核心制度帶來提升,邀請全國二、三級醫療機構院長,主管信息化建設的副院長以及醫院信息化管理和醫療管理負責人參與此次會議。

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04 2019

第一屆ASC網絡安全峰會(2019 哈爾濱)召開

2019年1月18日,第一屆ASC安全峰會將在哈爾濱香格里拉舉辦,國內網絡安全行業的先進企業代表、專家學者、業內大咖,分享最先進的網絡安全技術和解決方案,展示網絡安全最新成果, 為“網絡強國、數字中國、智慧社會”建設保駕護航,共同推動國家信息化建設與龍江網絡安全事業的同步健康發展。

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06 2017

云計算-IT即服務

相對于當今業務的節奏和動態特性而言,IT基礎架構已經變得過于復雜和脆弱。目前,70%的IT投資仍然側重于維護方面,幾乎沒有留出資源用于創新。用戶要求更快的響應,而管理人員要求更低的成本,因此IT組織需要一種更好的策略。云計算技術提供了能夠避開IT復雜性的新模式,它可將按需提供的自助管理虛擬基礎架構匯集成高校池,以服務的形式提供計算。

什么是VMware vCloud解決方案?

VMware vCloud™是一款軟件解決方案,可幫助企業和服務提供商通過構建云來交付基礎架構即服務(IaaS)。通過該解決方案構建的是最敏捷、最高效和最值得信賴的云計算基礎架構,以及唯一能夠利用混合云的解決方案。

這款解決方案包括VMware vCloud Director、VMware vCenter™Chargeback 和 VMware vShield™ Edge,它對VMware的虛擬化技術進行了擴展,將數據中心資源(包括計算、存儲、網絡和安全)進一步匯集成“虛擬數據中心”。這些安全而富有彈性的資源容器可隨后在用戶之間共享,并可通過自助服務門戶訪問。而且,由于它們完全與底層硬件分離,因此其中的應用程序可以在兼容的云環境之間方便地移動,并且還可以更有效地對基礎架構進行管理。

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06 2017

美國《福布斯》:美擔憂中國壟斷云計算服務

面對快速攀升的高達PB級海量業務數據,人們自然想到了很多疑問,大數據如何能幫助我的業務,云和大數據到底有什么關系,云能落地嗎?Hadoop是不是大數據的萬能藥?虛擬化在大數據中將扮演什么角色?帶著這些問題,我們來走近大數據。

根據IDC的一份名為“數字宇宙”的報告,預計到2020年全球數據使用量將會達到35.2ZB。在如此海量的數據面前,處理數據的效率就是企業的生命。

大數據的來源

海量數據到大數據的發展過程是一個從量變到質變的過程。數據發展已有多年,每年都以翻倍的速度在增長。過去增長以往的技術能夠對它比較好的管理,但一旦到達一個臨界點以后就產生了一個質變,過去的技術已經符合不了當前的發展趨勢,需要新的技術來滿足新的數量級的需求。于是大數據的概念應運而生。

大數據有以下幾個涵義: 第一、規模大。市場上企業的業務迅速增長,客戶量不斷增加,數據量的產生越來越多, 根據IDC調查顯示,未來十年全球的數據量會增長4倍;第二、來源廣。現在大數據的概念,數據不單單是從企業內部應用引發出來的數據,也包括了外部。作為一個企業,可以包括供應商、客戶等數據來源。第三、數據類型多,數據包含交易型的結構性數據、半結構性數據和非結構性數據。

當前市場競爭激烈,客戶的需求變化多端,市場形勢瞬息萬變,使得這些數據必須隨著業務不斷變化。所以在大數據時代,作為企業,人們開始思考如何能夠有效掌握并管理大數據。如何能夠從眾多數據里面抽取出對公司業務發展有用的信息,幫助增強運營效率,如何讓大數據產生大價值。

VMware大數據落地版

大數據有太多的聲音和討論。可是如何落地,如何具體幫助業務呢。現舉一個實際例子,在中信銀行信用卡部,在2011年全年大概有1500多個宣傳活動。以前推廣一個宣傳活動需要兩周時間,用了大數據解決方案只需要2-3天;承諾客戶在刷滿一定額度后贈送禮物,以前這種動作需要幾天時間處理,現在只要達到規定金額,就可以將贈品實時送到客戶手里。

在中信銀行的風險評估中心,利用大數據去實時評估每一個客戶每日的刷卡行為和信用度。以前要調整一個客戶的信用額度可能需要在每個月,甚至每一季才能做到,現在每天都能去調整。中信銀行采用了大數據解決方案后,進行了4000萬次的客戶信用額度調整。這在沒采用大數據解決方案前是絕對做不到的。這個案例的背后就是VMware的大數據解決方案。

現實版的另一個大數據的使用者是Google。Google每天產生海量數據,它本身有一套很完整的分析體系和解決方案來處理這些數據,可以做進一步處理和使用。對于很多其他機構,比如政府和企事業單位,他們也想做同樣的事情。但是必須使用特定廠商的硬件、軟件和解決方案才能實現。 VMware希望在云時代去幫助這些企事業單位,不再被物理環境所限制,可以用更彈性、有效、低成本的方式去實現。未來將會看到銀行業可以利用大數據來分析客戶信用度和進行風險管理,零售行業可以通過大數據來分析他們的信息量,讓供應鏈和資金鏈運作更通暢。

大數據是高速跑車 云計算是高速公路

如果說大數據是高速跑車,那么云計算就是高速公路。 有人說云計算和大數據是雙胞胎,兩個是不同的個體,互相依賴又相輔相成。首先在概念上兩者有所不同,云計算改變了IT,而大數據則改變了業務。然而大數據必須有云作為基礎架構,才能得以順暢運營。沒有云計算這樣的高速公路,大數據這樣的超級跑車就跑不起來。當市場對大數據這個超級跑車需求很高時,云計算這個高速公路就會往縱橫各個方向發展,形成良性互動。

其次,大數據和云計算的目標受眾不同,云計算是賣給CIO的技術和產品,是一個進階的IT解決方案。而大數據是賣給CEO、賣給業務層的產品,大數據的決策者是業務層。由于他們能直接感受到來自市場競爭的壓力,必須在業務上以更有競爭力的方式戰勝對手。比如電信運營商可以用大數據分析手機用戶流失的原因是什么。某家領先的手機運營商,他們采用大數據解決方案一個星期,就發現了原因,并使公司獲得了1億美元的高回報。

VMware是業界領先的云基礎架構廠商,在IaaS、PaaS和SaaS領域都有很強的技術、產品和解決方案。在管理Hadoop平臺時,VMware有相對應的產品,如vFabric Data Director和Serengeti。這兩項技術都能對Hadoop平臺進行有效管理,起到快速部署、一鍵式管理等功能。

VMware最近收購了一家公司Nicira,即進行線上服務分析的云服務公司。它可以使大量的數據,無論是預置數據,還是其他應用數據,都能輕松上傳到它的服務中去,進行快速分析,并以圖表進行展示結果。無論是大公司還是小公司,抑或某個部門,都很容易應用大數據技術。VMware致力于為高速跑車建造高速公路,讓大數據和云進行有效結合。

虛擬化提高Hadoop的安全性、靈活性和易管理性

Hadoop是Apache基金會發起和研發的,是目前業界公認的開放平臺之一。授權公司可以發布自己相應的Hadoop版本。以Hadoop為代表的分布式系統,是大數據系統必要但不充分的組成部分。必要性是因為現在的大數據中很多數據是機器產生的數據,或者是物聯網各種各樣的探測器、電腦產生的日志,這些是人為產生的,而且數量巨大,不適合把它直接放到數據庫中去。而Hadoop就提供了全新的方式,可以輕松進行平面擴展,把這些數據放在庫里進行任意的數據分析。Hadoop成功的建立了這個環境,使得圍繞Hadoop的軟件能夠提供各種各樣的功能,完成智能分析工作。

說它是不充分的理由是因為我們需要對數據進行分析,客戶可以把數據放池子里,Hadoop則把這些數據分成幾百個、幾千個節點,這是在特定的某些應用場景必須進行的部分。但是更多的應用場景是需要實時的反應,互動的反應,這時候就需要其他技術,包括內存類檢索技術,甚至在數據產生時要進行實時反應的技術。這些技術都結合在一起,才是一個完整的大數據處理系統。所以VMware及其合作伙伴一直在實時反應、互動和內容檢索等方面不斷努力。

VMware的戰略方向是和業界領先的不同版本都進行合作,以開放的態度建立一個生態圈,支持所有版本的Hadoop都能在VMware的虛擬化平臺上運行。在這個指導方向下,VMware做了如下幾方面的工作。一方面是和社區緊密合作,VMware開發者和和社區的開發者一起,輸入Apache源代碼庫。Hadoop在它產生的時候,并沒有考慮到虛擬環境,它是一個物理環境的技術,比如機器和機架的物理概念,但沒有虛擬機的概念,VMware加進去的代碼就加進了虛擬機的概念,虛擬機的概念和其他概念有一些不一樣,需要特殊處理,在源代碼里就知道它在虛擬環境中運行,進行優化。通過VMware的努力,使得現在的Hadoop開源技術,能夠在虛擬化環境里運行。能夠讓它十分鐘甚至更短的時間之內,從無到有,產生新集群。VMware的目標就是為超級跑車創造一條寬敞大道,使得大數據跑車能夠快速跑起來。

另外, VMware虛擬化對Hadoop的作用,就是使它更接地氣,并從現實角度適用于云計算環境,使它更易于管理并且安全。

第一、讓Hadoop適用于多租戶環境,很多時候公司里需要Hadoop或者大數據系統,往往不只是一個部門,不同部門在私有云里有可能都需要自己的Hadoop集群。在公有云上就有更多類似的需求,虛擬化就提供了一個很好的架構,可以使得多個集群之間非常靈活的同時運行,不互相影響。

第二、提高Hadoop的安全性。現在業界的基本方案都是在一個Hadoop平臺上運行,信息保護非常不安全,相互能看到各自的數據。VMware的虛擬化在不同集群之間產生強隔離。

第三、提高Hadoop的可伸縮性。因為Hadoop集群,物理環境一旦產生了,要加節點,尤其是減節點是很不容易的。Hadoop需要觀察每個部門,或隨著時間推移上下的波動的需求。在虛擬化情況里,就會使得它很容易進行這樣伸縮加減節點。

最后一點是增加CPU的利用率。 根據Hadoop社區的普遍反應,4萬個節點集群,平均CPU利用率只有20-30%,虛擬化則大大提高了這種利用率。

軟件主導的數據中心 開放才是硬道理

VMware對數據中心架構有深遠的影響。近年來整個數據中心從一個硬件主導逐漸往一個軟件主導的世界轉變。數據中心以往大都以計算為主導的,而現在越來越多的應用是以數據為主導。 VMware提供統一的基礎架構,希望既能夠滿足以計算為主導的應用,也能滿足以數據為主導的應用。

開放是VMware的精髓,在數據管理的發展道路上也印證了分久必合、合久必分的趨勢。在四十年前數據管理是群雄混戰的年代,有很多數據公司有他們一統江山的解決方案;現在的大數據則是顛覆性的、百家齊放的年代,一家獨大的技術已經不能滿足所有數據需求了。在這樣的時候, VMware希望提供好的土壤,通過比較靈活的基礎架構,使得客戶非常容易,并以非常低的門檻即可嘗試各種各樣新的技術,不用很大的投入即可嘗試Hadoop。

VMware大中華區總裁宋家瑜說:“云時代廠商沒法固步自封,是完全市場為導向的時代。市場告訴我們,客戶有各式各樣的過去、現在和未來的選擇。我們堅持去了解客戶的需求,采用開放態度與廠商來合作。我們常常看到一個成功廠商的成功的過去,但這種成功也常常成了包袱,VMware非常清楚這一點并時刻保持開放的態度和策略,這是也是我們為什么一直保持創新并領跑于市場的秘訣所在。”

大數據 中國心

隨著云計算和大數據策略在中國的展開,VMware的研發事業在中國也大有進展。繼去年北京研發團隊擴張以來,在今年9月份,上海研發也宣布進行擴容并增加研發投入。整體的發展表明VMware公司對中國研發團隊卓越創新能力的信心和肯定,以及公司對進一步發展和支持中國云計算市場的決心。

中國團隊也不負眾望,在很多項目里都有杰出的表現。VMware 全球高級副總裁范承工說:“我們非常高興看到中國研發團隊在參與全球主流技術的研發過程中取得了優秀的成績。Hadoop相關技術是在中國誕生的,第一個工程師在中國自主研發Hadoop技術,得到了總部的認可,然后才把這個項目做大。目前該項目工程師有一半在中國。這樣領先的技術,是由中國研發隊伍來領導的。

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06 2017

VMware為大數據跑車建造云計算高速公路

根據IDC的一份名為“數字宇宙”的報告,預計到2020年全球數據使用量將會達到35.2ZB。在如此海量的數據面前,處理數據的效率就是企業的生命。

大數據的來源

海量數據到大數據的發展過程是一個從量變到質變的過程。數據發展已有多年,每年都以翻倍的速度在增長。過去增長以往的技術能夠對它比較好的管理,但一旦到達一個臨界點以后就產生了一個質變,過去的技術已經符合不了當前的發展趨勢,需要新的技術來滿足新的數量級的需求。于是大數據的概念應運而生。

大數據有以下幾個涵義: 第一、規模大。市場上企業的業務迅速增長,客戶量不斷增加,數據量的產生越來越多, 根據IDC調查顯示,未來十年全球的數據量會增長4倍;第二、來源廣。現在大數據的概念,數據不單單是從企業內部應用引發出來的數據,也包括了外部。作為一個企業,可以包括供應商、客戶等數據來源。第三、數據類型多,數據包含交易型的結構性數據、半結構性數據和非結構性數據。

當前市場競爭激烈,客戶的需求變化多端,市場形勢瞬息萬變,使得這些數據必須隨著業務不斷變化。所以在大數據時代,作為企業,人們開始思考如何能夠有效掌握并管理大數據。如何能夠從眾多數據里面抽取出對公司業務發展有用的信息,幫助增強運營效率,如何讓大數據產生大價值。

VMware大數據落地版

大數據有太多的聲音和討論。可是如何落地,如何具體幫助業務呢。現舉一個實際例子,在中信銀行信用卡部,在2011年全年大概有1500多個宣傳活動。以前推廣一個宣傳活動需要兩周時間,用了大數據解決方案只需要2-3天;承諾客戶在刷滿一定額度后贈送禮物,以前這種動作需要幾天時間處理,現在只要達到規定金額,就可以將贈品實時送到客戶手里。

在中信銀行的風險評估中心,利用大數據去實時評估每一個客戶每日的刷卡行為和信用度。以前要調整一個客戶的信用額度可能需要在每個月,甚至每一季才能做到,現在每天都能去調整。中信銀行采用了大數據解決方案后,進行了4000萬次的客戶信用額度調整。這在沒采用大數據解決方案前是絕對做不到的。這個案例的背后就是VMware的大數據解決方案。

現實版的另一個大數據的使用者是Google。Google每天產生海量數據,它本身有一套很完整的分析體系和解決方案來處理這些數據,可以做進一步處理和使用。對于很多其他機構,比如政府和企事業單位,他們也想做同樣的事情。但是必須使用特定廠商的硬件、軟件和解決方案才能實現。 VMware希望在云時代去幫助這些企事業單位,不再被物理環境所限制,可以用更彈性、有效、低成本的方式去實現。未來將會看到銀行業可以利用大數據來分析客戶信用度和進行風險管理,零售行業可以通過大數據來分析他們的信息量,讓供應鏈和資金鏈運作更通暢。

大數據是高速跑車 云計算是高速公路

如果說大數據是高速跑車,那么云計算就是高速公路。 有人說云計算和大數據是雙胞胎,兩個是不同的個體,互相依賴又相輔相成。首先在概念上兩者有所不同,云計算改變了IT,而大數據則改變了業務。然而大數據必須有云作為基礎架構,才能得以順暢運營。沒有云計算這樣的高速公路,大數據這樣的超級跑車就跑不起來。當市場對大數據這個超級跑車需求很高時,云計算這個高速公路就會往縱橫各個方向發展,形成良性互動。

其次,大數據和云計算的目標受眾不同,云計算是賣給CIO的技術和產品,是一個進階的IT解決方案。而大數據是賣給CEO、賣給業務層的產品,大數據的決策者是業務層。由于他們能直接感受到來自市場競爭的壓力,必須在業務上以更有競爭力的方式戰勝對手。比如電信運營商可以用大數據分析手機用戶流失的原因是什么。某家領先的手機運營商,他們采用大數據解決方案一個星期,就發現了原因,并使公司獲得了1億美元的高回報。

VMware是業界領先的云基礎架構廠商,在IaaS、PaaS和SaaS領域都有很強的技術、產品和解決方案。在管理Hadoop平臺時,VMware有相對應的產品,如vFabric Data Director和Serengeti。這兩項技術都能對Hadoop平臺進行有效管理,起到快速部署、一鍵式管理等功能。

VMware最近收購了一家公司Nicira,即進行線上服務分析的云服務公司。它可以使大量的數據,無論是預置數據,還是其他應用數據,都能輕松上傳到它的服務中去,進行快速分析,并以圖表進行展示結果。無論是大公司還是小公司,抑或某個部門,都很容易應用大數據技術。VMware致力于為高速跑車建造高速公路,讓大數據和云進行有效結合。

虛擬化提高Hadoop的安全性、靈活性和易管理性

Hadoop是Apache基金會發起和研發的,是目前業界公認的開放平臺之一。授權公司可以發布自己相應的Hadoop版本。以Hadoop為代表的分布式系統,是大數據系統必要但不充分的組成部分。必要性是因為現在的大數據中很多數據是機器產生的數據,或者是物聯網各種各樣的探測器、電腦產生的日志,這些是人為產生的,而且數量巨大,不適合把它直接放到數據庫中去。而Hadoop就提供了全新的方式,可以輕松進行平面擴展,把這些數據放在庫里進行任意的數據分析。Hadoop成功的建立了這個環境,使得圍繞Hadoop的軟件能夠提供各種各樣的功能,完成智能分析工作。

說它是不充分的理由是因為我們需要對數據進行分析,客戶可以把數據放池子里,Hadoop則把這些數據分成幾百個、幾千個節點,這是在特定的某些應用場景必須進行的部分。但是更多的應用場景是需要實時的反應,互動的反應,這時候就需要其他技術,包括內存類檢索技術,甚至在數據產生時要進行實時反應的技術。這些技術都結合在一起,才是一個完整的大數據處理系統。所以VMware及其合作伙伴一直在實時反應、互動和內容檢索等方面不斷努力。

VMware的戰略方向是和業界領先的不同版本都進行合作,以開放的態度建立一個生態圈,支持所有版本的Hadoop都能在VMware的虛擬化平臺上運行。在這個指導方向下,VMware做了如下幾方面的工作。一方面是和社區緊密合作,VMware開發者和和社區的開發者一起,輸入Apache源代碼庫。Hadoop在它產生的時候,并沒有考慮到虛擬環境,它是一個物理環境的技術,比如機器和機架的物理概念,但沒有虛擬機的概念,VMware加進去的代碼就加進了虛擬機的概念,虛擬機的概念和其他概念有一些不一樣,需要特殊處理,在源代碼里就知道它在虛擬環境中運行,進行優化。通過VMware的努力,使得現在的Hadoop開源技術,能夠在虛擬化環境里運行。能夠讓它十分鐘甚至更短的時間之內,從無到有,產生新集群。VMware的目標就是為超級跑車創造一條寬敞大道,使得大數據跑車能夠快速跑起來。

另外, VMware虛擬化對Hadoop的作用,就是使它更接地氣,并從現實角度適用于云計算環境,使它更易于管理并且安全。

第一、讓Hadoop適用于多租戶環境,很多時候公司里需要Hadoop或者大數據系統,往往不只是一個部門,不同部門在私有云里有可能都需要自己的Hadoop集群。在公有云上就有更多類似的需求,虛擬化就提供了一個很好的架構,可以使得多個集群之間非常靈活的同時運行,不互相影響。

第二、提高Hadoop的安全性。現在業界的基本方案都是在一個Hadoop平臺上運行,信息保護非常不安全,相互能看到各自的數據。VMware的虛擬化在不同集群之間產生強隔離。

第三、提高Hadoop的可伸縮性。因為Hadoop集群,物理環境一旦產生了,要加節點,尤其是減節點是很不容易的。Hadoop需要觀察每個部門,或隨著時間推移上下的波動的需求。在虛擬化情況里,就會使得它很容易進行這樣伸縮加減節點。

最后一點是增加CPU的利用率。 根據Hadoop社區的普遍反應,4萬個節點集群,平均CPU利用率只有20-30%,虛擬化則大大提高了這種利用率。

軟件主導的數據中心 開放才是硬道理

VMware對數據中心架構有深遠的影響。近年來整個數據中心從一個硬件主導逐漸往一個軟件主導的世界轉變。數據中心以往大都以計算為主導的,而現在越來越多的應用是以數據為主導。 VMware提供統一的基礎架構,希望既能夠滿足以計算為主導的應用,也能滿足以數據為主導的應用。

開放是VMware的精髓,在數據管理的發展道路上也印證了分久必合、合久必分的趨勢。在四十年前數據管理是群雄混戰的年代,有很多數據公司有他們一統江山的解決方案;現在的大數據則是顛覆性的、百家齊放的年代,一家獨大的技術已經不能滿足所有數據需求了。在這樣的時候, VMware希望提供好的土壤,通過比較靈活的基礎架構,使得客戶非常容易,并以非常低的門檻即可嘗試各種各樣新的技術,不用很大的投入即可嘗試Hadoop。

VMware大中華區總裁宋家瑜說:“云時代廠商沒法固步自封,是完全市場為導向的時代。市場告訴我們,客戶有各式各樣的過去、現在和未來的選擇。我們堅持去了解客戶的需求,采用開放態度與廠商來合作。我們常常看到一個成功廠商的成功的過去,但這種成功也常常成了包袱,VMware非常清楚這一點并時刻保持開放的態度和策略,這是也是我們為什么一直保持創新并領跑于市場的秘訣所在。”

大數據 中國心

隨著云計算和大數據策略在中國的展開,VMware的研發事業在中國也大有進展。繼去年北京研發團隊擴張以來,在今年9月份,上海研發也宣布進行擴容并增加研發投入。整體的發展表明VMware公司對中國研發團隊卓越創新能力的信心和肯定,以及公司對進一步發展和支持中國云計算市場的決心。

中國團隊也不負眾望,在很多項目里都有杰出的表現。VMware 全球高級副總裁范承工說:“我們非常高興看到中國研發團隊在參與全球主流技術的研發過程中取得了優秀的成績。Hadoop相關技術是在中國誕生的,第一個工程師在中國自主研發Hadoop技術,得到了總部的認可,然后才把這個項目做大。目前該項目工程師有一半在中國。這樣領先的技術,是由中國研發隊伍來領導的。”

 

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06 2017

固態存儲廠商爭奇斗艷 SSD市場格局劇變

從門外漢的眼光來看,SSD(固態驅動器)市場上有很多廠商每一家都是獨一無二的。實際上,大多數廠商尤其是消費者級別SSD廠商只是簡單地組裝芯片廠商的部件罷了。過去幾個月中,我們看到SSD制造商兼并一些組件供應商,也有一些組件供應商通過垂直整合進入SSD市場。這使得整個市場的格局更加有意思。

一個典型的SSD,無論是消費者級的,還是企業級的,主要包含閃存記憶體芯片、一個SSD或閃存記憶體控制器,以及有可能還包含一小部分RAM(隨機存取記憶體)高速緩存。廠商們可以專門為一個細分市場構建SSD,滿足客戶的性能、成本、可靠性或其他產品要求。許多消費者級SSD只不過是SSD廠商對控制器廠商參考設計的組裝而已。

由于控制器是SSD的核心,我傾向于認為控制器創新是SSD整體市場創新的關鍵。控制器廠商也參加了目前SSD市場上發生的許多收購兼并交易。在過去一年,幾家獨立的控制器廠商被大型公司所收購。這些公司采取不同的方式來推廣新子公司的技術。

比如,LSI是一家商業芯片廠商,目前還在公開市場上繼續向任何有意使用市場領先的控制器的SSD廠商銷售SandForce控制器。另一方面,蘋果公司收購了以色列控制器初始公司Anobit。我不指望還能在公開市場上看到Anobit的技術用在SSD上了。我認為蘋果有可能會將Anobit的擴展ECC(錯誤糾正與檢查)技術用于推動低可靠性的MLC(多層單元)閃存進入消費者產品和蘋果電腦。SSD廠商OCZ則采取了非常開放的方式,它收購了控制器廠商Indilinx,不過仍然生產基于SandForce和Marvell控制器的新SSD型號。

過去幾周一些新的控制器廠商也有一些有意思的動作。存儲芯片廠商PMC-Sierra攜12Gb/秒SAS SSD控制器進入控制器市場。該產品結合了數字信號處理和擴展的ECC模塊實際上是在 SSD中閃存的錯誤發生率上升的時候增加了一個額外的ECC。閃存寫入耐用性的真正問題不是整個閃存芯片或甚至整個頁面在達到5000次周期的時候突然故障,而是隨著時間推移或更確切地說,隨著編程陣列周期的推移閃存的錯誤率不斷上升,直至數據無法再可靠地存儲。通過檢測這種上升的錯誤率,提高ECC水平,PMC-Sierra的控制器可以延長廉價MLC閃存的工作壽命,使其在企業市場中也具有競爭力。

以色列初始公司DensBits也在進入消費者級MLC甚至TLC(三層單元閃存,每個單元存儲3個比特,耐用性甚至比MLC還低)市場。由于隨著存儲單元大小的縮小,閃存耐用性和可靠性也在下降,因此先進的錯誤糾正和數字信號處理就好像PMC-Sierra這樣的公司所專注的技術對于維護SSD的單位GB成本來說非常關鍵,它們可以防止SSD變成像軟盤那樣只能寫入有限次數的存儲媒介。實際上,本周希捷宣布它已經向DensBits注資,并將在未來一系列固態磁盤中使用這家公司的技術。

現在是SSD市場令人振奮的時期,客戶必須認識到的是,隨著控制器技術的進步,我們已經不能再說SLC(單層單元)很好,MLC不好,TLC垃圾了。

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06 2017

谷歌推出Computer Engenio,IaaS市場競爭加劇!

《谷歌推出IaaS服務 Compute Engine尚無競爭力?》一文中提到了Google將推出IaaS服務,將讓IaaS市場的競爭更加激烈,不過文章也提到了Google在IaaS領域尚處于起步階段;《統一存儲“復興”的四大驅動因素!》一文中探討了統一存儲崛起的四大驅動因素;《LSI 加速策略:與加速市場共成長》一文分析了LSI在SSD加速市場的策略及發展方向。下面是詳細分析:
谷歌推出IaaS服務 Compute Engine尚無競爭力? 谷歌已經宣布了它的IaaS(基礎設施即服務)服務,即Compute Engine(計算引擎),確認了原來關于這家搜索巨頭將進入云空間的傳言。不過,有限數量的VM(虛擬機)、存儲和網絡選擇,加上實驗性質的發布,意味著谷歌Compute Engine還不是一個嚴肅的IaaS競爭者。Compute Engine目前還處于預覽階段。谷歌正在接受有限數量的新客戶。現在,你可以創建一個Linux VM,每個VM包含1個、2個、4個或8個核,每個核包含3.75GB的RAM(隨機存取記憶體)。這些VM可以是Ubuntu 12.04或CenOS 6.2或64位Linux操作系統。谷歌Compute Engine和Amazon、微軟、Rackspace等其他廠商之間最大的區別就是Compute Engine還是試用階段,而其他廠商的已經是正式運營……
Overland磁帶專利官司:被告們表示樂觀!昆騰和其他廠商被Overland Storage以涉嫌侵犯其專利為由起訴,更多的是一種戰斗的情緒而不是調停。上周五Overland——REO和NEO磁帶與磁盤保護系統,以及Snap商標的文件管理器供應商——表示他們起訴昆騰、Venture Corp、Spectra Logic、PivotStor、Qualstar、騰保數據GmBH和騰保數據Corp,指控他們非法使用專利技術。在Overland對德國的磁帶自動化供應商BDT發起了類似的法律行動后,這些專利是被美國國際貿易委員會裁定為有效。但ITC在其最初的決定上,認為Overland宣布BDT的動作沒有侵犯專利設計。在10月份的一個最終決定是對BDT有利的。……
統一存儲“復興”的四大驅動因素統一存儲并不是存儲領域一個全新的理念,自從誕生十余年以來,統一存儲一直處于不溫不火的狀態,除了NetApp公司一直力推這種理念之外,像EMC、IBM、HP、HDS、Dell等主流存儲公司在這段時間內對統一存儲并沒有足夠的重視,使得統一存儲市場這些年比較平緩地發展著。然而2011年可謂是統一存儲的“復興”之年,自從2011年年初,EMC公司率先推出了其統一存儲產品VNX和VNXe系列之后,IBM、Dell、HDS等主流存儲廠商也紛紛跟進并推出了相應的統一存儲產品,主流存儲廠商的重視使得統一存儲真正成為市場的主流和未來的趨勢。自此,作為中端存儲系統的延伸與發展,統一存儲響應了當前IT發展的潮流,統一存儲市場成為眾多存儲廠商的必爭之地。對于用戶而言,其實對于統一存儲的概念并不陌生了,在用戶IT經歷多年的建設之后,統一存儲架構在各方面的優點在當前與用戶的實際應用需求已經能夠很好的契合在一起了。甚至可以說是用戶在過去的IT需求并沒有到使用統一存儲的階段……
LSI 加速策略:與加速市場共成長 在今年的LSI存儲論壇上,LSI公司向外界推出了“給數據中心加速”的口號,事實上也等于宣布LSI今后在存儲方面將花費很大一部分重心放在SSD加速領域(詳情請見:LSI 存儲論壇:SAS與PCI-E SSD雙管齊下),這也意味著成立一年多的LSI加速解決方案部將在未來承載著LSI存儲新希望。LSI為此也推出了全新Nytro智能閃存解決方案(詳情請見:LSI 全新Nytro智能化閃存解決方案上市),LSI希望通過全面的Nytro解決方案來滿足各種細分市場的需求(詳情請見:LSI:Nytro全面滿足SSD細分市場需求)。近日,LSI加速解決方案部高級副總裁兼總經理Gary Smerdon先生在接受媒體采訪時,再次談到了LSI對于SSD加速領域的看法以及市場策略……

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06 2017

聯想與EMC聯姻合資公司 三項舉措擴張IT版圖

《聯想與EMC聯姻合資公司 三項舉措擴張IT版圖》一文提到了本周最重要的時間:EMC與聯想成立合資公司,并且分析了雙方合作的意圖;《惠普勝訴 甲骨文需繼續為安騰開發軟件》一文則報道了惠普與甲骨文關于安騰官司的最新進展,法院已經初步裁定惠普勝訴;《EMC 技術專家:全線升級產品 迎接三大趨勢》則介紹了EMC技術專家對三大趨勢的看法;下面請看詳細分析。
聯想與EMC聯姻合資公司 三項舉措擴張IT版圖 8月1日聯想正式宣布,聯想和EMC將成立一家合資公司,聯想出資現金,而EMC則貢獻出艾美加公司的部分資產和資源。雙方股份占比并沒有披露,但聯想將持有大部分股權。消息人士透露,聯想集團與EMC的合作可能會與聯想并購NEC PC業務類似,雙方建立一家新的合資公司,并將部分業務進行注入。該合資公司將收購EMC旗下的Iomega業務中的一些資源和資產。合資公司聯想占51%的股份,預計2012年內完成新公司的建立。消息人士透露,聯想集團與EMC的合作可能會與聯想并購NEC PC業務類似,雙方建立一家新的合資公司,并將部分業務進行注入。該合資公司將收購EMC旗下的Iomega業務中的一些資源和資產。合資公司聯想占51%的股份,預計2012年內完成新公司的建立。……
惠普勝訴 甲骨文需繼續為安騰開發軟件美國加利福尼亞州圣何塞法官詹姆斯·克萊恩伯格(James P. Kleinberg)周三作出判決稱,惠普在與甲骨文的訴訟案中勝訴,后者需履行其合同義務,繼續為惠普安騰服務器開發軟件。在克萊恩伯格作出這項判決以后,本案將繼續進行一場陪審團審判以判定甲骨文是否違反合同規定;以及如果被判違約,則甲骨文應支付多少賠償金。克萊恩伯格稱,雙方均可在15天內對這項判決提出反對。甲骨文對此表示,該公司將對這項判決提出上訴:“我們知道,甲骨文并放棄作出平臺工程決定的基本權利。”惠普則表示,這項判決“對惠普及其客戶來說是一個巨大的勝利”……
EMC 技術專家:全線升級產品 迎接三大趨勢在今年 EMC World上,EMC對該公司包括42款產品進行了升級和更新,包括產品功能和服務各方面進行了提升。近日,EMC眾多專家來到國內向國內用戶、合作伙伴以及媒體介紹了這42款產品詳細的更新情況。在云計算浪潮之后,大數據成為當前業內最受關注的熱點話題。企業用戶在逐漸接受云計算理念之后,又需要思考大數據對自身業務和發展的影響。EMC就認為當前全球用戶具有三大趨勢:第一是很多客戶都在打造混合云;第二就是大數據正在改變用戶業務的解決方式;第三是大數據時代的信任問題。……
十億IOPS不是夢?Fusion-io閃存API另類分析本文討論的內容不是像wikibon那樣對幾種配置的對比,而是關于Fusion-io方案達到1 billion IOPS的基本理論依據,也就是說它是如何實現的。當然我不是存儲底層技術方面的專家,只是站在自己的角度來嘗試解釋這樣高IOPS的合理性,希望能給讀者帶來一些有益的參考。如上圖,參與對比的四種1 billion IOPS配置依次為:插有8塊ioDrive2 Duo PCIe閃存卡的惠普ProLiant DL370服務器,一共8臺;插有8塊ioDrive2閃存卡的ProLiant DL580服務器,一共250臺;安裝5個SAS SSD和1個HDD的DL370服務器。 

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