美国国家安全局如何监控互联网大数据-低调大师

美国国家安全局如何监控互联网大数据

2017-04-02 723

仅仅在五年之前，诸如美国国家安全局（National Security Agency，NSA）这样的政府机构要想通过关键词的方式高效率地分析数百万份电话、文本消息和在线聊天记录，简直是不可能完成的任务。不过目前，一系列新技术的使用则让NSA拥有相对充分的人力和财力做到这一点。尤其考虑到，这些关键词最终有可能避免未来针对美国恐怖袭击的放生。

这些新技术能够在一个单独的数据库里存储大量不同类型的数据，而且不需要使用造价昂贵的硬件设备就能够实现数据的高速处理，同时还无需数据分析专家提前设定假设条件。

哈佛商学院客座教授、数据分析专家汤姆•达文波特（Tom Davenport）指出：“这些新技术为政府部门节省了巨额开支，同时还极大地提高了政府部门分析此类数据的能力。虽然需要配套的数据中心支持才能完成数据分析任务，但这些技术的成本要远比几年前低

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Hadoop即将过时了吗？

Hadoop这个单词如今铺天盖地，几乎成了大数据的代名词。仅仅数年时间，Hadoop从边缘技术迅速成长为一个事实标准。如今想玩转大数据，搞企业分析或者商业智能，没有Hadoop还真不行。但Hadoop狂热的背后却酝酿着一场技术变革，Hadoop的核心技术在Google那里已经过时，因为Hadoop并不擅长处理“快数据”。今天，Hadoop似乎已经毫无争议地成了企业大数据技术标准，看上去Hadoop将根植企业，其地位在未来十年似乎都不会动摇。但是GigaOM的专栏作家Mike Miller却发出了“不和谐”的声音：“企业真的会为一个盛极而衰的技术买单吗？” 起源：Google文件系统和Google MapReduce 为了探讨Hadoop的生命周期我们需要回溯Hadoop的灵感源泉——Google的MapReduce。为了迎接数据大爆炸

2017-04-03

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大数据安全初创企业Dataguise刚刚在 B 轮融资中获得 1300 万美元。 Hadoop 框架是许多大组织用来分析服务器日志、网络流量等数据的手段，但是如此众多敏感的企业数据交给 Hadoop 处理却是许多企业担心的隐患。因为大数据处理过程中会产生包含有大量数据的数据集市和数据仓库，这些地方每天会被合作伙伴和业务分析师访问到，这里面可能也会包括那些与大数据分析无关的敏感数据。 DataGuise 是一家提供大数据安全解决方案的初创企业。其 DgSecure 数据保护产品系列可检测企业包括云部署在内的整个网络的数据安全。系统会定位和识别企业内部各个数据容器、微软 SharePoint 网站、NFS（网络文件服务器）及 Hadoop 集群中的敏感数据，并提供数据泄露的风险评估，帮助企业制定相应的补救措施（如数据屏蔽或数据隔离等），从

2017-04-03

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Spring

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。