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微软面向物联网设备的Azure Sphere服务全面上市

微软备受期待的Azure Sphere物联网安全服务终于在预览版发布将近两年之后,正式上市了。 微软在2018年3月推出了Azure Sphere,这是微软自主开发的Linux操作系统。当时微软透露称,该技术来自于一个名为Sopris的微软研究院项目。 微软首席团队项目经理Halina McMaster在博客中这样写道:“Azure Sphere是一个完全的安全系统,可以长期保护设备,其中采用了经过Azure Sphere认证的芯片,以及运行在这些芯片上的Azure Sphere操作系统、基于云的Azure Sphere安全服务。” Azure Sphere芯片用于为微控制器提供动力,微控制器是内置于物联网设备的具有处理器、存储和内存的单芯片计算机。2018年推出的首个Azure Sphere专用芯片是联发科技的MT3620,带有一个名为Pluton的板载安全系统。 但是微软在去年表示,微软与NXP Semiconductor NV合作,为Azure Sphere开发了一款名为I.MX 8的新型芯片,该芯片是为人工智能和图形处理任务而打造的。此外,微软与高通合作开发另一款经Azure ...

企业面临哪些数据湖管理挑战?

成功的数据治理方案涉及部署策略、标准和流程,以在整个企业中有效正确地利用高质量数据。如果你的企业具有数据湖环境,并希望从中获得高质量的分析结果,则你需要部署正确数据湖治理,作为整体治理计划的一部分。 但数据湖给企业数据管理的方方面面都带来挑战,包括数据治理。在开始讨论治理挑战前,我们有必要定义什么是数据湖:一种可容纳大量原始数据的数据平台,这些数据通常以其本机格式保留,直到需要用于分析。 传统的数据仓库将数据存储在关系表中,而数据湖则使用平面结构。每个数据元素被分配唯一标识符,并用一组元数据标签进行标记。这就是说,数据湖没有数据仓库那么结构化。在访问数据进行分析时,数据会被分类和整理,而不是在将数据加载到数据湖中时。 有效的数据治理使企业能够提高数据质量和一致性,并很大程度地利用数据进行业务决策,从而可以改善业务规划和财务绩效。数据治理的配套数据管理学科包括数据质量、元数据管理和数据安全性,所有这些因素都影响到数据湖治理。 现在,让我们看看下面5个数据湖部署中的数据治理挑战。 1.识别和维护正确的数据源 在很多数据湖部署中,源元数据没有被获取或根本不可用,这使得数据湖内容的有效性令人质...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Rocky Linux

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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。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。