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大数据的未来掌控于数据集成

大数据,即用于数据分析帮助商业等方面决策的大数据集,已经发展成熟,然而它的发展速度却丝毫没有减慢的迹象。虽然大数据能够让你在问题变得不可收拾之前,帮助你发现痛点、解决问题并增进对客户的了解,但是与此同时,大数据本身也带来了一些问题和挑战。 大数据为企业和机构在商业分析,市场营销,商业决策等方面提供了优质信息,帮助企业抢在客户之前,发现问题和痛点,及时改正。但是,随着从客户,生产销售流程和员工反馈等方面收集的数据越来越多,很多企业面临着一个问题,那就是如何更快更方便地检索和分析他们收集来的数据。 那么,企业怎么才能解决这个问题呢? 答案就是“大数据架构”。“大数据架构”可以展示企业在数据存储,快速数据分析和流式数据上的根本变化,使企业能够更容易,更快速,更简单地检索可操作的信息,并提高客户数据价值。 数据如何构成挑战? 在了解大数据架构,找出人们在看待、存储、处理和分析数据的方式变化之前,我们必须先了解大数据增长所带来的最常见的问题和挑战。 到目前为止,大数据解决和部署方案几乎都是专门用于解决非常具体化的问题,满足个性化需求。它们有效地存在于各自的“孤岛”(silo)中,且互不相容。这种...

当确定网络安全措施时 企业应该考虑什么

为基础架构选择正确的网络安全措施是非常重要的,因为保护敏感数据和消除安全威胁是重中之重的工作。在开始寻找解决方案时,你会发现可供选择的安全供应商有很多——而且他们都会说自己的产品是最好的。但是,有一些网络安全措施会更适合你的网络架构和特殊珠数据安全需求。本文将介绍用于对比企业网络安全产品的条件。 关键任务数据的位置 理解公司目前将数据存储在什么位置——以及将来会存储在什么位置,就能很好地反映需要什么类型的安全工具,以及它们对于整个安全架构的重要性。数据存储在内部、云中还是两个位置都存储,这会影响到安全工具的有效性和重要性。 如果大部分数据都存储在私有数据中心,那么使用下一代防火墙(NGFW)和网络访问控制(NAC)的边界安全性就是一种重要的数据保护措施。防火墙将防止企业网络之外的用户接触到数据,而NAC则负责保证用户与设备有正确的数据访问权限。 另一方面,如果数据目前或将来存储在云中,那么整体架构安全性则应该重要关注于兼容云平台的安全工具。例如,许多NGFW都支持用虚拟防火墙来兼容云平台。类似地,网络安全措施还应该注重使用安全的Web网关(SWG)和恶意软件沙箱来防止网络之间发生数据丢...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。