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大数据十大核心问题

大数据来了,受益于便宜的硬件存储、强大的计算机技术和云计算技术,企业手中获取了越来越多的数据。对大多数企业来说,数据分析不是可有可无,而是一个生存问题。但是面对大数据,我们有什么问题呢?本文作者赛仕软件研究开发(北京)有限公司总经理@刘政-SAS,在微博上分享的大数据的10个核心问题,中国统计网做个整理汇总,希望大家一起来交流讨论。 大数据十大核心问题: 1、大数据的分析模式 大数据分析与传统分析的区别,特点是什么? 2、分析速度 分析速度是否能够跟上数据量和数据格式变化的速度,是否能达到实时分析? 3、多种格式数据的分析技术 声频、视频、图片、文本等等格式,如何混合分析? 4、存储问题,存储和分析成本 无条件存储,还是有选择性存储?如何进行选择性存储?投入产出比。随着数据量的不断增加,存储技术要不断创新。 5、法律条款的更新 个人隐私,国家机密保护等。数据的归属权问题。我通过开放的数据,分析出了国家机密,是不是违规、犯罪? 6、数据安全和真实性 数据是否会被窃取,篡改,伪造等,如何保护? 7、数据流分析 给进数据,输出分析结果,实时改变,是物联网实用化的基础。如何实现? 8、数据关联...

搭建全球云清洗产业合作平台 云清联盟以“合”为贵

【51CTO.com原创稿件】当上个月美国多家网站遭遇了垃圾流量洪水般的攻击之后,人们不得不承认,在DDoS攻击面前,互联网瘫痪、数字经济“停盘”已经不再是科幻灾难片中的场景,即使升级不到国家级别的网络战争,DDoS黑色产业链也足以发动强大攻势,让网络经济崩溃于无形。 令人遗憾的是,全球抗DDoS产业发展了多年,大大小小成熟的DDoS清洗设备和方案不下百种。如何才能行之有效地对抗DDoS攻击呢?在前不久的一次采访中,记者找到了答案,那就是发挥联合的力量。 单兵作战难成效 须建立全球协同机制 刘立柱是云清联盟的执行主席,就在不久前,他在2016云清联盟高峰论坛上做了一篇《Collaborate to Protect》的主题演讲,其核心内容正是探讨如何联合全球资源共同对抗日益猖獗的云端网络攻击。 刘立柱首先分析了目前业界抵御DDoS所常用的几种方法。他指出,虽然业界已经有很多流量清理方案,但是传统方案大多部署在用户网络出口,当攻击流量越来越大时,可本地清洗设备无法处理这些攻击,防御失效。有的用户选择将业务放在云端,采用云端DDoS清理服务,然而这种清洗服务很难做到精细化清洗,满足应用层防护...

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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。

Oracle

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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

Eclipse

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。