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行业洞察驱动安全防御 严峻安全挑战迎刃而解

如今，安全环境日趋复杂，网络攻击快速演变。据思科研究预测，全球IP流量在2020年前将达到每年2.3 ZB（无线和移动设备流量将占到总IP流量的三分之二），这意味着受攻击面将持续扩大。同时，思科2017年度网络安全报告（ACR）指出，黑客变得越来越“企业化”。全数字化所引领的技术环境的动态变化，给网络犯罪可乘之机。黑客不仅继续利用成熟技术，同时也采用了反映其公司目标的“中间管理”结构的新方法。无处不在的威胁不仅意味着网络中断，还意味着金钱和时间的损失，以及客户的流失。此外，公开安全漏洞将对企业的运营、财务、品牌声誉和客户保留率产生一系列深刻影响。 ACR数据显示，犯罪分子正带动“传统”攻击载体的复兴，例如广告软件和垃圾邮件：垃圾邮件占全球电子邮件总量的近65%（其中8%到10%被视为恶意邮件），这一数量正不断增长，同时垃圾邮件经常通过快速壮大的大型僵尸网络进行传播；在思科的研究中有75%的组织受到广告软件感染影响，网络犯罪分子不仅使用恶意广告软件从注入广告获利，而且将其作为促进其他恶意软件（如DNSChanger恶意软件）攻击活动的跳板。为此，思科进行了对“演进时间（Time to Evolve，即TTE）”的研究，演进时间是指攻击者更改特定恶意软件发送方式所花费的时间,以及每次更改攻击策略的间隔时间。TTE研究揭露了攻击者如何不断更新策略并成功躲避检测。面对不断演进的攻击，检测安全实践的有效性尤为重要。思科一直致力于减少“检测时间（Time to Detect，即TTD）”，即减少发生威胁到发现威胁之间的时间差。缩短检测时间，对于限制攻击者的操作空间和最大限度减少入侵造成的损失至关重要。目前，思科已成功将检测时间从2016年初的平均14小时减少到了2016下半年的6小时，相比之下，行业标准约为 100-200 天。 作为全球最大的网络安全公司，思科凭借“覆盖攻击前、攻击中和攻击后（Before-During-After）”的BDA安全战略、以及具有“无处不在、集成、持续”等重要优势的威胁防御集成架构，助力客户及合作伙伴应对当今不断变化的威胁形势、不断发展的业务模式和日趋严峻的复杂性。在思科所拥有的业界最全面且集成度最高的网络安全防护产品套件之中，思科Firepower 2100系列新一代防火墙是值得一提的明星产品。该系列产品可有力解决性能与防护难以兼得这一行业难题，凭借全新的可扩展架构及全面的性能提升，有效消除从互联网边界到数据中心的瓶颈。思科Firepower 2100系列具有以下独特优势： 卓越的产品性能： 该系列产品采用了行业首款具有两颗多核CPU的架构，能够显著提升密钥加密、防火墙和威胁防御功能，同时满足客户在安全和性能两方面的需求。即使在开启威胁检测的情况下，相比其他同等价格产品，思科Firepower 2100系列所提供的吞吐量也实现了200%的提升。 顶尖的安全防护： NGIPS功能在新一代防火墙中起到非常重要的作用。思科的NGIPS在Gartner魔力象限报告里一直处于领导者象限，其特色在于：对主机、操作系统、应用、服务、协议、用户、内容、网络的可视性，建立网络主机及终端的可视信息库，进一步利用信息库自动推荐IPS规则，自动分析入侵安全事件。思科的Firepower新一代防火墙集成了业界领先的NGIPS功能，可完全实现“全栈可视性”、“专注于威胁”等重要特点。 此外，在2016年度NSS Labs漏洞检测系统（BDS）测试中，思科安全解决方案连续第三年处于领先地位，对恶意软件、漏洞攻击和逃避技术的检测率均达到100%。 并且在所有待测产品中思科安全解决方案实现了最快的检测速度，3分钟内就可以检测出91%以上的威胁。 简单高效的管理： 大量违规行为表明，管理问题可能成为防护的致命要害，错误配置和忽视警报会给安全团队带来严峻挑战。为了解决这一问题，思科增强了本地、集中和基于云的管理工具，让客户能够精简运营，并更加经济高效地满足企业用户的独特要求。 Firepower Device Manager：在设备上提供一个基于Web管理的界面，通过引导式设置向导，在短短几分钟内完成对思科Firepower NGFW设备的部署。 Firepower Management Center（FMC）：支持对多台设备进行简单全面的安全管理，使用户能自动执行安全任务，包括评估、调整、关联、遏制和修复等。 Cloud Defense Orchestrator（CDO）：提供简单的、基于云的策略管理功能，使团队能够简化和扩展安全策略管理，在企业范围内轻松设计并统一部署策略。 思科安全服务是网络安全服务领域的全球领导者，帮助企业了解如何预测新的威胁并作出应对，同时降低复杂性和减少碎片化，使企业灵活适应不断变化的业务模式。思科所提供的全面安全服务包括思科安全咨询服务、思科安全实施服务和思科安全托管服务。思科提供世界上任何其他领先网络安全公司都无法匹敌的资源组合，其中包括大量的研究和威胁情报、成熟的方法，以及跨越安全、云、移动性、协作和数据中心运营等领域的多学科专家的支持。 随着网络威胁的不断演进，业界对网络安全人才的需求也不断上升。到2019年，世界各地的企业将会需要大量训练有素的网络安全人才，人才缺口将高达200万。聘用训练有素的高素质网络安全人才将成为企业面临的一个巨大挑战。网络安全对于一个孤立的防御者或一小群专业人员来说，是一项太过庞大的任务，团队合作的重要性被进一步强调。无论企业如何配置团队，团队成员应始终掌握最新安全技能，了解最新威胁和安全技术，同时通过参与培训和相关项目不断丰富自己的技能。为了帮助消除这一安全技能鸿沟，思科在2016年宣布设立1000万美元全球网络安全奖学金计划，并进一步增强安全认证培训产品。 面对错综复杂的环境和严峻的人力资源挑战，思科建议企业采取以下步骤来防御、检测和缓解威胁，并最大限度地降低风险： 将安全视为一项业务优先项：领导层必须肩负安全责任，积极进行宣传，并大力支持安全工作。 审视运营规则：审核安全实践、补丁，以及到网络系统、应用、功能和数据的控制访问点。 测试安全有效性：制定明确指标，使用它们验证和改进安全实践。 采用集成化的防御架构才是有效的安全方法：将集成化和自动化置于评估标准列表的首位，以提高可见性、简化互操作性、缩短检测时间、缩短阻止攻击所需的时间，以便安全团队集中精力调查和解决真正的威胁。 原文发布时间为：2017年3月29日 本文来自云栖社区合作伙伴至顶网，了解相关信息可以关注至顶网。
2017-08-31
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大数据驱动业务发展 英特尔投资Cloudera

ZDNet至顶网服务器频道 04月09日 新闻消息：大数据软件创业公司Cloudera在上周一的发布会上称，英特尔上周宣布的对该公司的投资额现已达到7.4亿美元，并获得后者18%的股份。 英特尔对Cloudera的投资估值为41亿美金，并且放弃自己的Hadoop版本。Hadoop通过将大量的数据分成块，然后将其分布在数以千计的标准服务器上进行数据分析。英特尔的芯片成为这种服务器的首选，公司期望通过更多的公司使用Hadoop来获得销售利润。 Cloudera关注于帮助企业顾客通过Hadoop管理数据，Hadoop是一个开源的软件系统，能够分类和分析主要通过网络和移动设备产生的大量信息，后者越来越多的被称为大数据。作为交易的一部分，英特尔将从自己定制的Hadoop版本中逐渐转移，后者曾被推广为英特尔服务器芯片的最优选择。 英特尔希望鼓励更多公司进入大数据分析市场，借此提升该公司高端Xeon服务处理器的销量。英特尔认为使用Cloudera版本的Hadoop将推动销量的快速增长。随着英特尔核心PC市场的不断萎缩，服务器业务正在成为该公司利润的主要来源。然而该公司服务器业务的近期增幅却一直低于预期。 在近日召开的IDF 2014上，英特尔公司高级副总裁数据中心事业部总经理柏安娜（Diane Bryant）也谈到了英特尔和Cloudera之间的关系。她表示，大数据是一个数十亿甚至上百亿价值的市场，大概到2020年是500亿美元，其中很大一部分会搭载在英特尔架构基础上，可以降低成本40%，提高效率90%，能够使得大数据的解决方案真正成为可能。 英特尔公司高级副总裁数据中心事业部总经理柏安娜（Diane Bryant） 英特尔会以芯片为基础实现上述目标，将计算、分析网络的效率大大提高，使用最新从1G到10G的以太网，延迟变得非常低，能够实现大数据真正实现的性能，进一步加快数据之间的交互速度，可以让系统内存和存储之间实现互动，提供更好的安全性和更先进的性能。英特尔和Cloudera之间有一个很好的合作关系，把Hadoop和Cloudera结合起来，能够提供全企业级的解决方案，在英特尔架构上的开源的解决方案，有很大的灵活度可以来进行选择，通过英特尔的解决方案可以帮用户抓住这500亿的市场机遇。 柏安娜表示，Cloudera这家公司在Hadoop方面非常领先，双方会加速在Hadoop平台的应用开发和产品服务，双方的合作对英特尔和Cloudera都很重要，英特尔正在逐步按照用户的需求完成向Cloudera的迁移。英特尔的目的是最终保证Cloudera及Hadoop在英特尔的平台上的应用体验是最好的。 根据市场研究机构IDC公布的数据显示，2017年全球大数据技术和服务市场规模预计将达到320亿美元，预计年平均增幅为27%。英特尔已经在智能手机和平板电脑的芯片市场里落后竞争对手，因此公司特别希望提供新设备所使用的处理器，以及用于分析这些设备产生的数据的服务器软硬件的处理器，成为物联网市场的主导者。 原文发布时间为：2014年04月09日 本文作者：李祥敬 本文来自云栖社区合作伙伴至顶网，了解相关信息可以关注至顶网。
2017-08-27
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物联网将驱动微数据中心的发展

尽管人们对此有很多猜测，如今上亿个IPv6的独特设备地址还是登录了互联网。正是这样一个事实，即物联网将是一个更加智能的架构，而不是一个巨大的中心辐射型拓扑架构，证明了物联网具有改变数据中心面貌的力量。 如今，物联网继续迅速发展，并以其独有的方式吸引更多的计算，存储，带宽，功率向边缘数据中心发展，远离那些集中的数据中心设施，更加接近用户，并收集这些各种数据流。施耐德电气公司北美数据中心业务总经理卡斯特·鲍曼认为，这可能会改变人们从云计算对资源的需求。“因为人们已经知道，地理分布变得更加广泛了。”他说。 9月14日，鲍曼在新奥尔良召开的2016年世界大会的会议期间，就物联网对数据中心架构的影响等广泛话题参加了小组讨论。“如果我们看一下调查机构Gartner公司所说的新兴技术的的炒作周期，我们正处在物联网发展的高峰时期。”鲍曼表示，“现实主义导致幻灭的低谷。如果物联网推动所有这些数据的发展，我相信我们会看到满足边缘计算需求的边缘数据中心市场将会大幅增长。” 在鲍曼看来，对于传统的数据中心提供商来说，可以部署大量的小规模数据中心设施。如DigitalRealty公司和Equinix公司。或者交替地进行部署。一个完全不同的数据中心提供商有可能会出现在市场上。事实上，那些上万亿的传感器将不会被连接到他们各自的集线器上，也不会将他们的集线器绑定到本地IP主机上，这是最有可能的。 “对于Verizon公司，AT&T公司，以及Sprint公司来说，这可能是一个非常有趣，有说服力的论点：必须建立在每个手机发射塔附近建设一个边缘数据中心，”他解释说，“因此，我们可以从所有这些传感器汇总这些信息，然后我们无论是在地方一级进行应用软件的分析，或者可以汇总信息，将其传输到核心数据中心，在那里将被处理，并会应用不同的分析。” 鲍曼讨论了“物联网即服务”的非常现实的可能性，并认为运营商和通信公司将可能最先采用这项服务。电信运营商为什么满足于简单地为他们的客户提供数据和内容的管道?或许他们可以提炼该内容的质量，通过分析和数据提取工具，以使它们能在一个预加工形式提交给客户。 如果有一个市场必须建立在传感器收集的数据上，那么它可能是电信运营商最为赢利的市场的最佳位置。 “我们将在市场上看到更多的更小的边缘数据中心基础设施。”他预测。“也许是一个机架?两个机架?我并不知道，但这将是小规模的设施，而不会像谷歌、Facebook公司那么大规模的数据仓库。” 鲍曼承认，对于未来经济的猜测，他可能不是最合适的人选。但他指出，电力厂商，通信运营商等企业已拥有和经营一些网络，具有庞大的收集大量数据的公共基础设施，使用蜂窝技术来采集中央数据库中的数据。例如记录进入机场大门的客流量数据。而这些情况下的传感器数据可能还没有被希望利用这些数据的组织确定。 鲍曼表示，无论是谁推动业务发展，确定数据通信网络的边缘数据中心建立什么程度，以及如何快速。如果存在市场激励，那么全球数据中心市场作为一个整体将会发生巨大的变化。 因此，虽然个别物联网应用可能不会对物理数据中心基础设施的设计有着直接的影响，鲍曼表示，“相比以往，用户在边缘数据中心有着更多计算能力的需求，这将让一些厂商更加关注。也许是亚马逊，谷歌，微软，Compass，或DigitalRealty公司，也许他们将进入微观数据中心市场，或是在地理上分散的边缘数据中心市场，为了适应这种数据聚集的新市场，需要应用更多的传感器。那么有可能一些厂商会创造出不同的市场价值。” 本文作者：佚名 来源：51CTO
2017-07-31
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大牛教你利用AI驱动广告自动化投放

广告投放系统很多，大的有Google，百度，阿里等的广告投放系统，小型的广告投放系统也屡见不鲜，深挖其背后的运作机理，不外乎利用人工智能算法，结合用户信息、网页信息，上下文信息、广告信息以及其他对广告有影响的信息数字化、向量化进行广告投放。不过，广告投放系统本身也在发生细微的变化，如何利用AI实现广告投放的自动化与精准化，本次讲堂我们请来徐江博士为我们传授实战经验。 嘉宾介绍 徐江 清谷科技创始人 本科毕业于清华大学自动化专业，之后获得美国西北大学人工智能与机器学习方向博士。 2014年加盟MyfitnessPal担任大数据组工程Tech Lead一职主要负责大数据产品的架构及人员分工的合理安排，研发的APP-MyfitnessPal至今仍稳居苹果和安卓“运动和健康”类可付费应用排行榜首位。 2011年加入Google总部广告组，致力于研究
2017-07-31
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驱动智能制造的大数据，你看得懂吗？

中国制造正在悄然发生着积极变化。 一组来源于国家统计局的最新数据显示：2016年1-5月，规模以上工业增加值同比增长5.9%，工业总体保持平稳增长。同样，高新技术制造业和装备制造业增加值继续保持较快增长，占规模以上工业增加值的比重已分别达到12.1%和32.5%。 毫无疑问，“中国制造”已成为世界上认知度最高的标签之一。历经30多年的高速发展，作为促进世界经济发展的重要力量，中国这个“世界工厂”的角色已经越来越重要。 相伴而生的是，智能制造作为中国制造未来的重要方向，正面临大考。 智能制造，在经过了“制造+自动化”的第一代，又在第二代“信息化+网络化”时期实现了信息和装备的动作同步，人机互动。而今进入第三个阶段——大数据时代，智能制造正在使制造业走向智能化。 然而，在这个言必称“大数据”的制造时代，智能制造是否真的已经实现了与大数据无缝对接？大数据给中国制造带来了什么？ 而真相又是什么？ 数据只是信息，只有分析之后才会“说话” 智能制造时代，我们永远不要低估大数据的力量。即使是最普通的一盒纸巾，每一张纸巾都可以排得整整齐齐，如果说这背后运用了大数据分析，你信吗？ 以宝洁公司为例，每一盒纸巾的生产，流水线上每一步的材料变化、设备状态等都有数据监测。一盒纸巾的生产看似简单，但如何达成产品质量的普遍等同性则大有学问。宝洁公司通过工厂里面的温度、湿度、材料等变化来调整加工参数，并且工程师不需要在实地工厂实时监督，在世界的任何一个角落可以实现远程设备管理。 “这就是数据的深层分析，数据背后都有其逻辑性。没有逻辑的数据只能称之为‘信息’。懂得逻辑以及逻辑背后的智慧，很多质量问题便可迎刃而解。”美国辛辛那提大学讲座教授、美国NSF智能维护系统中心主任李杰对《中外管理》开门见山地说道。 他进一步解释，大数据时代，智能制造里面有很多可见和不可见的问题都可以通过数据反馈出来。与之对应的是会有很多可见数据和不可见数据生成，可见的数据就是机器里面的参数，比如噪音特征、加工参数特征、耗电特征等。但这些参数与设备加工进度有什么关系？跟加工设备的健康有什么关系？这些是无法测量的不可见数据，需要深度分析。 大数据之于智能制造好比是一个健康检查的过程，就好比你觉得你的身体很好，但是体检的时候发现胆固醇过高，肝指数过高，这就是看不到的东西。李杰以此比喻。在他眼里，数据不会说话，只有分析之后才会“说话”。 不过，与德国、美国、日本的智能工厂相比，中国工厂工人数量多，专门的技术人员却很少，这也恰恰是数据分析的桎梏——缺少专业的分析人员，中国智能制造在数据分析时面临的问题是技术人才以及知识短板。 而缺少数据分析，再多的“智能制造”、“工匠精神”只是空谈。试想，如果一个智能工厂里，机器是外国的，图纸和设计是照抄的，零部件80%是进口的，自动化生产线很多，但生产背后并没有深入的数据分析，或者无法解读数据背后的含义，那么，智能制造的优势在哪里？仅靠消费市场取胜的智能制造，能走多远？ 智能制造的终极目标不是智能化？ “如何才能为顾客创造更多价值？”“我要了解为什么减少能源？”“为什么我耗费那么多能源，而不能降低20%？”“为什么我需要100道工序不是50道？”“为什么加工的噪音那么高？” ……智能制造过程中，企业会不断地面临诸如此类问题。 李杰认为，大数据是唯一可以让企业了解到生产的产品如何、是否还有改进空间，以及解答以上问题的工具。中国智能制造转型的过程中，大数据让企业的认识越来越深刻，让企业家了解到底中国制造强在哪里。 目前在国内，已经有很多制造企业在智能化转型上积极尝试，也进行着追求品质的探索和研发。比如：三一重工、海尔、美的等企业的智能制造工厂和创新性转型。记者也从三一重工高级副总裁贺东东那里了解到，三一重工从2008年就开始基于物联网搭建平台，那个时候并没有物联网的概念，也没有大数据的概念。不过，真正立足大数据的智能制造是制造之需，是从自身发展和客户需求出发，并不是出于单纯的战略布局或者赶时髦的因素。 事实上，大数据时代的智能制造转型，传统企业虽然举步维艰，但大数据可以让企业在智能制造过程中发现不足再进行自我改进，从而越来越精益，越来越有竞争力。 这一点贺东东深有体会。大数据对智能制造的冲击首先是制造装备发生了很大的变化，从“机器人”数控设备、自动化设备到整个管理调度的方式，大数据在每个环节都发挥着作用。如何利用参考数据让制造更加优化，如何降低故障、提高可靠性能等诸多方面与传统方式相比均发生了巨大变化。有些冲击甚至说是颠覆性的。 “其实若转型中每个环节都在发生变化，每个环节都要去应对，企业会面对资源不够，钱不够、人不够的窘境，现实情况是，并不是每一家企业都有能力遍地开花地去应战，而大数据会告诉你 哪个环节有最大的痛点，遂而逐个击破。”贺东东如此对《中外管理》回答。 对于大数据在中国智能制造转型扮演的角色，李杰做了一个形象的比喻：我们吃橘子的目的，不是为了吃橘子，是为了获得维他命C。知识不是目的，它是让一个人不断成长，变得有智慧的过程。同理，智能制造的终极目的，不是智能化，而是让企业有智慧，从而能够贡献社会，帮助别人，能够产生更多对社会有用的价值。 数据和智慧才是智能制造的传承之本 智能制造，说“高大上”一点，是为了人们的生活、为了国家的竞争力而制造。而且，智能制造不是20年、30年，乃至50年就能实现的，它是一个百年工程。 智能制造需要传承！但相比较而言，中国目前的制造企业以二三十年之久的居多，是否能够发展到百年企业现在还未知，所以中国制造必须用大数据不断地更新迭代，使智能制造变成一个知识的传承体系，否则就会面临中国制造的优势外流。 从李杰多年的案例研究经验看，谈智能制造，说得多做得少的企业并不在少数。很多企业做一点就觉得他走在了智能制造队伍的前列。而且，大数据主导下的智能制造不是数量的取胜而是质量的取胜。智能制造目的不是展现给人家智能机器有多少，自动化程度有多高，而是要看将人的素质能够提高多少，这是中国要给世界的一个交代，能够让人家信服。 真正做智能制造的企业，在它们的理念里，智能制造是对市场尊重而产生的使命感。智能制造恰是一种认真做事从而带出来转型的态度，它不是一个技术问题，而是一种“我一定要改进”的决心。 所以，“大数据时代，智能制造需要传承的不是机器也不是工厂，而是数据和智慧。”李杰如是说。 具体而言，即：用大数据来深入了解中国制造的短板，比如质量问题、效率问题，还有类似机器使用性能问题。找到短板之后，数据可以告诉你怎样改进，如何设计未来，而无需一直依赖从外部引进技术。最后，大数据帮助企业实现对未来制造的价值重新定位，智能制造生产的产品不单纯只是产品，它会为客户创造更多的价值，而产品加上服务的价值让智能制造更有效率，更为先进。 所以，大数据对于中国智能制造的意义，已经不言而喻。 “智能制造是以数据为核心，以自动化为基础，以人的知识智慧为传承的目的。智能制造最重要的是人，工厂的技术人员经过数据分析了解到怎样加工品质更好，怎样制造更有效率，更节能更安全，这就是对客户的尊重，对人的尊重。它的终极目的仍然是服务于人。而且产品被客户认可，这本身就是对人的尊重。”李杰深入总结道。 本文转自d1net（转载）
2017-07-02

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Spring

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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。

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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。

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