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工业大数据面临三大制约因素

我国工业大数据面临三大制约因素:安全和开放体系亟待建立、企业管理理念和运作模式需变革、人才缺乏。这是国内首本研究大数据应用的蓝皮书《大数据应用蓝皮书:中国大数据应用发展报告No.1(2017)》得出的结论。该蓝皮书由中国管理科学学会大数据管理专委会、国务院发展研究中心产业互联网课题组、社会科学文献出版社共同发布。 蓝皮书指出,我国多数工业企业的信息化建设基本上均是由业务部门在业务开展过程中根据自身的局部需求出发开展建设,缺少统一规划,形成了部门割据的信息化烟囱,导致数据编码不一致,系统之间不能相互通信,业务流程不能贯通。此外,我国在工业大数据的利用、评价、交换以及信息安全保护方面的法律法规尚有待进一步健全。 蓝皮书认为,随着智能设备、物联网技术、智能传感器、工业软件以及工业企业管理信息系统等在工业企业的广泛应用,综合利用各种感知、互联、分析以及决策技术,通过实时感知、采集、监控现场制造加工状况、物流情况、生产准备情况、技术状态管理情况,并开展数据挖掘分析,急需工业大数据平台和相关技术的支撑。 值得一提的是,工业大数据对复合型人才的需求更强烈。蓝皮书指出,目前我国工业大数据的高级管理决策...

人工智能是让网络更安全还是更危险?

文章讲的是 人工智能是让网络更安全还是更危险, 操作弹性,这可能是每个以 网络安全 为重心的企业所追求的,但这么多年过去了,这件事似乎还停留在桌面上。企业架构需要有弹性,需要备份,需要冗余系统,需要自动故障切换,需要制定流程和程序,以便在危机发生时向员工通报其职责。 在企业内部,运营弹性是网络安全的理想状态,即使在最严重的危机发生时也可保持业务正常运行是每个管理员所追求的信条。但是,这一点迅速被火热的人工智能所解决。 如果可以在发生DDoS攻击之前预测到DDoS攻击,在黑客尝试渗透进操作系统的时候实时反击黑客,在勒索病毒刚进入网络传播时就扼杀它,这是种什么体验! 在未来的岁月里,这一切都将成为可能。 人工智能到底有什么作用呢? 随着机器学习的加入,基础设施可以做的不仅仅是防止网络攻击和服务中断,它具有反应和适应能力,通过反复训练,计算机容易获得在风险成为威胁之前预测风险的能力。 当然,这距离自我监控,自我修复软件和硬件还有很长的路要走,但计算机自此会变得更加智能。在目前的情况下,这样的技术可以实现,但非常昂贵。我们仍然需要建立适当的指标,并找出有效的基准。 但是,这里的界限很清楚。在计...

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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。