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开创本地化服务先河 Check Point威胁情报云落户中国

自2020年7月起,全球领先的信息安全公司Check Point已经正式把安全威胁情报云(ThreatCloud)落户中国,以便为中国用户提供合规、快捷、专业和深入的安全服务。这在所有国外安全公司里属于首例,开创了先河。 据Check Point 中国区技术总监王跃霖介绍,ThreatCloud是Check Point公司最核心安全架构中的重要组成部分,Check Point核心的安全防护的能力均来自于ThreatCloud。ThreatCloud包含全球最大的威胁情报库,由百余种AI引擎组成。 相对于业界的其他威胁情报库来说,ThreatCloud的优势显而易见。它具有非常大的体量,每天查询量约在860亿次左右;对于安全事件,它可以将一个请求拆分为多个部分,由不同的AI引擎同时分析,然后再综合分析的结果,以提高处理事件的效率;此外,ThreatCloud落地中国,满足了一些特定行业的规范性要求,保障了用户的数据安全。 从用户层面来说,Check Point以ThreatCloud为保障,给用户提供了强有力的安全性的支持,用户的安全服务需求可以快速得到响应。例如Check Point可...

JindoTable数据湖优化与查询加速

概述 近几年,数据湖架构的概念逐渐兴起,很多企业都在尝试构建数据湖。相比较大数据平台,数据湖在数据治理方面提出了更高的要求。对于数据湖场景所提出的新需求,“传统”的大数据工具在很多方面都面临着新的挑战。JindoTable 正是专为解决数据湖管理结构化数据甚至是半结构化数据的痛点而设计的,包括数据治理功能和查询加速功能。 数据优化 数据湖需要存储来自各种数据源的数据。对于 HDFS 集群,小文件问题让很多用户倍感烦恼。在存储计算分离的数据湖中,小文件同样会产生很多问题:过多的文件数会导致目录list时间显著变长,小文件也会影响很多计算引擎的并发度。此外,由于对象存储一般以对象为单位,小文件也会导致请求数量的上升,会明显影响元数据操作的性能,更会增加企业需要支付的费用。而如果数据文件过大,如果数据又使用了不可分割的压缩格式,后续计算的并发度会过低,导致无法充分发挥集群的计算能力。因此,即使是数据湖架构中,对数据文件进行治理和优化也是非常必要的。 基于数据湖所管理的元数据信息,JindoTable 为客户提供了一键式的优化功能,用户只要在资源较为空闲时触发优化指令,JindoTable 可...

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