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专家观点：Oracle更新补丁应加快节奏

Oracle在季度更新中修复了154个漏洞。专家表示其应该更快更新补丁，不过Oracle依旧维持其更新现状。 Oracle在其新的季度更新中对超过50款产品修复了154个漏洞，不过专家称Oracle应该加快其更新节奏，至少是为了那些销量比较好的产品。本次更新中，Java和融合中间件修复最多，分别修复25个和23个。特别是Java漏洞风险最大，根据Oracle的说法，25个修复中有24个漏洞可被在没有身份验证的情况下进行远程利用。而融合中间件的23的漏洞中有16个可被远程利用。 Oracle软件安全保障主管Eric Maurice在其博客中表示，企业应该尽快打补丁，以解决大量的漏洞。 Qualys Inc. CTO Wolfgang Kandek和Tripwire Inc.安全研究主管Tyler Reguly认为Oracle应该加快其更新节奏，特别是为那些应用更为广泛的产品，比如Java和融合中间件，就安全方面来讲，3个月的周期太长。 “补丁周期过长会影响个人和企业的桌面安全。就我个人来讲，我觉得季度补丁周期对如今的产品来讲都太久了，”Reguly说道。“改成每月或是两月一次进行更新将大大改善其产品的安全性。” Maurice则坚持让Oracle保持原来的更新节奏。 “关键更新一年四次，提前一年公布，这意在让Oracle的客户能按时制定更新计划，以便其保持企业良好的安全状态，”Maurice表示道，“这种有计划的更新可让Oracle用户将安全补丁融入其常规维护工作中去。” 不过，Reguly认为Oracle的这种想法已经不合时宜了，这些年度的、半年的以及季度的更新对用户来说都是一种“伤害”。 “Oracle及其他几个大公司的补丁逻辑曾被认为是主流的。不过，时代在改变，补丁节奏应该加快，”Reguly说道。“为适应这个更强调安全的时代，大公司的补丁节奏要更及时。” 作者：Michael Heller 来源：51CTO

2017-07-31

改变对闭源固件的态度，Debian 开启了一项决议

众所周知，Debian 目前默认不会在其系统上加载 non-free 固件；Phoronix 指出，此举意味着相关硬件会缺乏硬件加速支持，也可能意味着会错过安全更新或解决相应的可用性问题。对此，Debian 在今年早些时候进行了有关改变其闭源固件立场的讨论；现如今则已进行到了一个全面的决议过程，以征求利益相关者对如何处理 non-free 固件的投票。讨论期截至九月初，正在考虑的提案有三个：提案 A - 将在官方安装媒介上包括来自 Debian 存档的non-free-firmware。所包含的固件二进制文件通常会在系统确定需要的情况下默认启用，但在可能的情况下，也会提供让用户在启动时禁用的方法（通过启动菜单选项、内核命令行等）。当 Installer/live system 运行时，将向用户提供有关已加载固件的信息（free 和 non-free），并将该信息存储在目标系统上，以便用户后续查找。默认情况下，目标系统也将被配置为在 apt sources.list 文件中默认使用 non-free-firmware组件。“我们的用户应该像任何其他已安装的软件一样收到固件二进制文件的安全更新和重要修复。” 这些镜像将作为官方 Debian media 发布，替换当前不包含 non-free firmware 包的 media sets。提案 B -按照与提案 A 类似的方式将 non-free firmware 包含到官方媒介中。但不同之处在于，虽然会以官方形式发布这些镜像，但它们不会取代当前不包含 non-free firmware包的media sets，而是与之并列提供。包含 non-free firmware 的镜像将更突出地呈现，以方便查找；fully-free 的镜像不会被隐藏；它们将从相同的项目页面链接，但视觉优先级较低。提案 C -Debian 项目允许将包含来自 Debian 存档的 non-free 部分的软件包的分发媒介，并使其与 free media 一起可供下载，以在下载之前通知用户哪些是 free 的。更多详情可查看Debian general resolution page。

2022-08-30

解读罗兰贝格《跨越AI价值鸿沟》观点（完）

放弃“技术炫技思维”，不要陷入“比拼选到最强大模型”、“买到最酷现成AI方案”的内卷里。企业AI的核心壁垒从来不是底层模型，而是你围绕AI工具重新编排的业务能力。你采购的应该是可以后续持续打磨、产生复利效应的底层能力，而不是用完即废的黑盒成品，避免被单一供应商锁死核心业务链路。

2026-07-23

观点：理性探讨 996 与员工工作效率问题

看到某人发所谓的帖子说什么反对996，还拿什么八小时工作制来作愰子，还有颇多的人支持，不知道这些人的脑子是做什么用的？ 8小时工作的前提是完成企业的任务给企业带来八小时的价值，而不是混点。不论是8小时还是12小时，只要能为企业创造相对应的价值，就足够了，而不是一味的去支持8小时或12小时的996。全世界除了中国，多数的知名高科技企业都是弹性工作时间，如谷歌的OKR来管理，工作时间并不是固定的，以完成目标为主。国内之所以多数公司要采用打卡考勤管理，我认为分两部分来说： 1.ATM这样的大公司996的意思很简单，待遇拉高了工作时间，即ATM用高薪抢到人才，但是这些人才所能创造的价值是恒定的。阿里、tx、有效美团工作1小时待遇最低是100元人民币，而一般的公司可能只有80。 2.ATM的1小时工作创造的价值未必比一般公司高但工资却多20%，那在市场竞争中自然优势下降。所以需要把工作时间延长以保证创造的价值抵减成本后的利润和一般公司相同。 3.所以ATM工作时间996才能抵消高工资带来的利润下降的问题。别外一个问题就是工作效率和员工管理能力的问题，很多公司的员工管理非常差，很多所谓的管理岗都是技术人才转型，这样导致员工工作效率很低，单位小时创造的价值低，所以需要采用延长工作时间来达到与其支付的工资待遇相平衡。 996也好还是8小时，能为公司创造相对应的价值才是王道，高效率的工作6小时比低效率工作12小时要有用，而且后者还浪费了资源！不谈工作价值，只说工作时间就是脑子进水的表现。

2020-10-31

如何快速学习大数据挖掘分析（个人观点）

本文梳理了学习大数据挖掘分析的思路和步骤，为大家提供了一些参考，希望能对大家有所帮助。最近，很多人都咨询过，想学大数据，但不知道怎么开始，在哪里开始学习，需要学什么东西？对于初学者来说，学习大数据挖掘分析的逻辑是什么？本文从0开始梳理如何学习大数据挖掘分析和学习步骤，并给出一个学习建议。希望可以帮助到大家很多人认为数据挖掘需要掌握复杂、深刻的算法，掌握数据挖掘技术和分析技术是很有必要的。如果你钻研复杂的算法和技术开发，你只会让自己发疯，而且会越来越难。在公司的实际工作中，最好的大数据挖掘工程师必须是最熟悉和理解的人。对于大数据挖掘的学习，笔者认为学习数据挖掘必须结合实际的业务背景和案例背景进行研究，这是一种面向问题的学习方法。因此，一般来说，大数据挖掘分析的经典案例如下：预测用户在下一段时间内是否会丢失或丢失。该公司做了一个促销活动来预测活动的效果以及用户如何接受它。评估用户的信用度。细分现有客户市场，哪些客户是目标客户？产品投放市场后，用户转换率和哪种运营策略最有效？运营已经做了大量的工作，公司资源也投入了很多，如何提高产品投入产出比；有些用户购买大量商品，哪些商品同时购买。预测产品在未来一年的销售额和收入。大数据挖掘需要将上述类似的业务运作问题转化为数据挖掘问题。首先，如何将业务运营问题转化为大数据挖掘问题。所以，问题是，我们应该如何将上述业务操作转化为数据挖掘问题？我们可以将数据挖掘问题细分为四类：分类、聚类、关联和预测。 1、分类问题用户的流失率、促销活动的响应和用户度的评价属于数据挖掘的分类问题。我们需要掌握分类的特点，知道什么是监督学习，掌握常用的分类方法：决策树、拜厄斯、KNN、支持向量机、神经网络和Logistic回归。 2，聚类问题细分市场和客户群细分属于数据挖掘的聚类问题。我们需要掌握聚类的特点，了解无监督学习，理解常用的聚类算法，如分区聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类、模型聚类等。三。相关问题交叉销售与相关问题相关，关联分析也被称为购物篮分析。我们需要掌握常用的关联分析算法：Aprior算法、CARMA算法、序列算法等。 4、预测问题我们应该掌握简单的线性回归分析、多元线性回归分析、时间序列等。二。你用什么工具做大数据挖掘？有很多工具和方法来实现数据挖掘，如SPSS、SAS、Python、R等等，但是我们需要掌握什么或掌握什么来学习数据挖掘？这取决于你在做什么，你想去哪里。第一层次：达到理解水平理解统计和数据库。二级：达到初级职场应用水平数据库+统计+ SPSS（也可以是SPSS而不是软件）。第三级：达到中层应用水平 SAS或R 第四级：达到数据挖掘的划分层次 SAS或R+Python（或其他编程语言）三。如何使用Python学习大数据挖掘只要我们能解决实际问题，我们用什么工具来学习数据挖掘并不重要。Python是这里首先要做的事情。如何使用Python来学习数据挖掘？关于Python你需要知道什么？ 1大熊猫图书馆的运作熊猫是一个非常重要的数据分析数据库。我们要掌握以下三点：熊猫分组计算；大熊猫指数和多重指数；这个索引很难，但是很重要。熊猫多桌经营与PivotTable 2元数值计算数据计算是数据挖掘的主要应用，对于未来的机器学习、深入的学习来说，这也是一个必须掌握的库，我们必须掌握以下几点：麻木阵列的理解；数组索引操作；数组计算；广播（线性代数知识）三。数据可视化- MatPultLIB和海运 Mat普罗蒂布文法 Python最基本的可视化工具是Matplotlib。让我们看看MatMattLIB有点像MatLabb。我们需要弄清楚两者之间的关系，这样就更容易学了。海运的使用 Seabn是一个非常漂亮的可视化工具。熊猫绘图功能正如我之前所说的，熊猫正在做数据分析，但它也提供了一些绘图的API。 4。数据挖掘导论这部分是最困难和最有趣的部分。我们应该掌握以下几个部分：机器学习的定义数据挖掘并没有什么区别。成本函数的定义培训/测试/验证过拟合的定义与避免 5。数据挖掘算法随着数据挖掘的发展，有很多算法。接下来，我们需要掌握最简单、最核心和最常用的算法。最小二乘算法；梯度下降；矢量化；极大似然估计；逻辑回归；决策树； RandomForesr； XGBoost； 6、数据挖掘实战通过机器学习，最著名的图书馆SCIKIT学习了解模型。以上是大数据挖掘的学习逻辑的逻辑。然而，这仅仅是个开始，在数据挖掘和数据科学家的道路上，我们必须学习文本处理和自然语言知识、Linux和火花知识、深入的学习知识等等，并且我们需要对数据挖掘保持持续的兴趣。

2018-05-03

【观点】区块链手机说到底还是伪命题

随着区块链技术的走红，近期，某些厂商（包括手机和非手机厂商）先后发布了声称采用区块链技术的所谓区块链手机，并在业内引起了激烈的争论。那么区块链手机到底是一种真实的存在，还是厂商们为了商业目的宣传的噱头？在此，我们可以先看看目前通过媒体报道可知的几家推出区块链手机的厂商（至少声称采用了与区块链相关的技术）的背景。国外厂商包括印度的VVDN、以色列的Sirin Labs和芬兰的Zipper Global；国内厂商包括糖果、长虹和联想。它们的共性是在目前的智能手机产业和市场中均已被边缘化，甚至有的根本就不是手机厂商。由此不难看出，这些企业推出区块链手机的首要的目的就是希望借此改变自身在智能手机产业中的竞争位置，非主流的希望进入主流，不是手机厂商的希望借此能够敲开智能手机产业的大门，毕竟从未来若干时间看，智能手机依然是最主流的移动设备和流

2018-04-15

【大牛观点】Martin Fowler谈微服务的优缺点

本文讲的是【大牛观点】Martin Fowler谈微服务的优缺点，【编者的话】本文作者Martin Fowler是软件开发和设计领域的专家。

2017-09-27

Ovum观点：RAN厂商短期内依然处境艰难

Ovum表示，基站供应商（RAN供应商）市场是市场整合的一个典型例子。随着移动运营商的合并，以及收入增长陷入困境，RAN供应商不得不拼命抓住越来越有限的市场机会。这自然也导致了RAN供应商市场的整合，包括北电、摩托罗拉和阿尔卡特朗讯在内的著名厂商都已被竞争对手收购。市场整合也导致了极高的市场集中度：2015年，三家厂商（爱立信、诺基亚和华为）占据了市场总收入82%的份额。排在其后的三大厂商中兴通讯、三星和NEC则在争抢剩余的18%。 Ovum智能网络首席分析师Daryl Schoolar表示，RAN供应商的状况在近期内似乎并不会发生改变。Ovum最新的RAN厂商发展预测显示，这一市场在未来五年将会缓慢下滑。这样的预测看起来似乎与LTE覆盖范围的扩大和5G的逐渐部署是相矛盾的。 LTE的问题在于，许多大规模的初始网络建设已经结束了。在许多情况下，随着初始覆盖目标的完成，运营商们正在缩减支出，并且他们正在转向资本支出密集度相对较低的项目，例如增加额外的网络容量。此外，随着运营商对LTE进行投资，他们同时也在减少对旧的无线技术的投资，例如GSM和WCDMA。 Ovum认为，5G的收入影响仍旧需要几年时间才能显现出来。虽然运营商已经开始投资试验网络，大规模的资本支出预计至少要到2020年才会出现。即使这样也不能保证5G就真的能够提振市场。我们将会看到，5G对资本支出的影响与LTE是一样的，在5G方面的投资的增加，将同时伴随着其他无线技术投资的减少。随着客户数量的减少及其资本支出的缩减，RAN供应商们普遍都在寻找新的客户机会。直接进入政企市场会带来新客户，特别是RAN厂商们希望能够销售私人网络。物联网是另一个新机遇，RAN厂商可以向移动运营商、政府机构和企业进行产品销售。围绕5G的积极推动，是当前市场状态的一个标志。当然，5G可能不会增加整体市场的规模，但是它能够为部分供应商带来收入的增长。这也是所有主要RAN厂商正在试图跻身其中的市场。为了能够在五年的时间内占据5G市场的最佳位置，从现在起就需要进行大量投资和规划。因此，RAN厂商们正在寻求与主要移动运营商进行合作，如AT&T、中国移动、SK电讯和Verizon等。这种关系将会提升厂商的信誉，使他们能够在5G发展中占得先机。 LTE-Advanced Pro（即4.5G）是另一种大趋势所在，运营商们已经在对此进行投资，用以提升LTE网络性能、增加网络容量。随着LTE建设规模的缩小以及5G建设不断扩大，4.5G有助于填补收入缺口。同时，厂商们也在使用MIMO天线、载波聚合和多标准聚合等4.5G创新技术，作为5G的另一个试验场，因为这些技术有望也被应用于5G。 Ovum表示，RAN市场目前处境艰难，并且短期内也不会有改善。但是这并不意味着在此之外厂商们就没有机会了。RAN厂商需要加倍努力才能充分利用这些机会。市场份额将会是重要的，因为这将有助于确保盈利。多样化的运营商产品服务组合也将是重要的。能够为运营商提供RAN以外其他解决方案的能力，如回传和运营商服务，也将会有所帮助。本文转自d1net（转载）

2017-07-02

谷歌承诺FLoC隐私沙箱不留后门广告商对此持怀疑态度

过去几年，谷歌一直在积极向 Web 浏览器的 Cookie 发起战争，尤其是那些严重侵犯用户隐私的第三方跨站追踪 Cookie 。但由于此类 Cookie 也被广告平台给广泛使用，意味着谷歌也必须为自己找到替代解决方案。最终该公司交出了两个答案，其一是隐私沙箱(Privacy Sandbox)、另一个就是所谓的“联合学习队列”(简称 FLoC)。不出所料的是，包括电子前沿基金会(EFF)在内的组织机构、各大浏览器开发商、甚至广告商们，都对谷歌的 FLoC 追踪提出了严厉的批评。为平复外界的怒火，谷歌现又承诺自己不会违反相应规则，但隐私倡导者和与之有竞争关系的广告技术公司，均不对此表示买账。 DigiDay指出，FLoC 本质上是将针对特定用户的追踪，改成了针对同一群体的用户追踪，这些用户拥有类似的 Chrome 浏览历史记录。虽然谷歌假意宣称自己尊重用户的线上隐私，但还是有眼尖的人指出，该公司正好可以利用 FLoC 的机会来进一步巩固自身在广告市场的主导地位。近日，谷歌广告副总裁兼总经理 Jerry Dischler 公开承诺，该公司不会在 FLoC 中留有后门，也不会按照其它广告商与合作伙伴的规则意图来行事。这位高管在一次线上举办的营销活动期间表示，谷歌将为自己的广告和指标使用相同的隐私沙箱 API，但这番言论并不让人信服。一方面，即将实施 FLoC 追踪的 Chrome / Chromium 浏览器，本身就是谷歌自己把持的灰色地带。另一面，谷歌拥有保留第一方属性的个人用户数据的权利，意味着本质上仍可能换汤不换药。更何况，谷歌很有可能在不久的将来推翻这一承诺，正如此前屡次发生过的类似事件那样。

2021-06-02

新研究驳斥主流观点：AI 能耗远低于之前担忧

据加拿大滑铁卢大学（University of Waterloo）于2025年11月17日发布的最新研究显示，人们普遍认为人工智能（AI）会对气候带来沉重负担，但事实上，当前的AI应用仅对全球温室气体排放造成极小影响，甚至有助于推动环保技术与经济增长。该研究由滑铁卢大学及美国佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）的科学家共同完成。研究人员结合美国经济系统的数据与AI在各行业渗透率的估算，对未来AI扩展可能带来的环境影响进行了预测。根据美国能源信息管理局（U.S. Energy Information Administration）数据，美国83%的能源仍依赖石油、煤炭和天然气等高排放化石燃料。而本次研究指出，尽管美国用于AI相关的电力消耗与冰岛全国能耗持平，但整体规模仍不足以在国家或全球层面上产生显著影响。滑铁卢大学环境学院、加拿大能源转型研究主席莫雷诺-克鲁兹（Juan Moreno-Cruz）教授表示：“增量的能源消耗不是平均分布的，而是在为数据中心供电的特定地区影响较大。某些地区的发电量及排放甚至可能翻倍，但从更大范围来看，AI能耗在整体上并不突出。” 虽然论文未细致考察数据中心对当地经济的影响，但研究结果仍然令人乐观。莫雷诺-克鲁兹指出：“对于认为AI会成为气候重大问题并主张应该规避的人，我们提供了不同视角。AI对气候影响有限，而且可用于开发绿色技术、改善现有方案。” 为得出结论，研究团队从经济各行业、岗位及AI可能替代的比例等角度进行分析。莫雷诺-克鲁兹与合作者哈丁（Anthony Harding）计划未来将该研究方法推广到其他国家，进一步评估AI应用在全球范围内的影响。编译自/ScitechDaily 转载自/cnBeta

2025-11-18

行业观点 | 企业数字化转型的困境与挑战

后疫情时代，在全球经济发展受挫的大背景下，中国很多企业却实现了逆势增长。这不仅要归功于营商环境与市场因素，更取决于企业自身在技术水平和管理效能上的不断提升。数字化技术的发展正在一步步推动这整个产业的变革。十四五规划和2035年远景目标纲要将“加快数字化发展，建设数字中国”单列成篇，提出“加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”的思路。而对于数字化转型本身，企业该往哪个方向走？企业如何在充满未知情况下更快的到达数字化高峰？企业如何享受高智能数字化座舱带来的时代红利？『困境』 ■ 新技术层出不穷，传统ERP亟待变革在经历了从MRPI-》MRPII-》ERP-》POSTMODERNERP时代，新兴的数字化技术层出不穷，传统的ERP必须与时俱进，不断创新，才能更好的与其他系统进行集成和融合，跟上整个时代的发展，为广大企业带来更多的效益。面对市场的巨大变革，Gartner预计到2023年，将有80%的组织拥有与2012年之前截然不同的ERP平台。企业资源计划(ERP)不再只与“资源”或“计划”有关，它正在从仅专注于企业内的活动转变为更广阔的领域，越来越关注整体企业业务能力。未来企业的数字化转型必然以整体业务核心平台为核心，以可组装思维和架构方法落地。虽然数字化转型是大势所趋，但中国企业的数字化转型还参差不齐，差距非常巨大。那么企业做数字化转型核心问题是什么？『挑战』 ■ 最急需解决的问题，统一思想数字化转型，并不是喊几句口号，建几个平台那么简单，是我们从思想上对企业数字化的革新。所以在大方向上，大家的思想一致很重要。思想的统一决定我们能否全方位数字化的重要因素。 ■ 最重要的问题，评估现在，规划未来企业数字化转型准备成熟度评估公式不同的企业有不同的节奏和路径，企业数字化转型在达成统一思想的同时，需要准确的评估当前企业信息化成熟度，并可以根据成熟度制定符合当前企业的战略规划，汉得基于20+年数字化经验总结出符合中国企业的数字化转型准备成熟度模型：技术成熟度（A） ● 开发效能（A1）：新技术达成业务目标的能力（效率、质量、体验等），以及对整个系统能力的提升。 ● 实现成本（A2）：新技术开发实现该技术的直接成本，以及为了引入此技术所产生的间接成本。需求成熟度（B） ● 认可程度（B1）：用户在多大程度上能够理解并认识到新技术对于产品使用和体验上等所带来的直接收益。 ● 替换成本（B2）：用户需要花费替换现有技术（实现相同目标）的成本（迁移、改造或重构的直接成本，以及间接成本）。组织成熟度（C） ● 支持力度（C1）：公司决策层对于需要以基于业务能力和客户成效为目标构建内部数字化IT组织的认可及支持力度。 ● 组建成本（C2）：当前IT组织（或许还是停留在以系统和技术的团队模式）转型并组建数字化团队的成本。应用领域场景规模（D）针对企业顶层设计而展开的业务调研和分析以形成的应用领域场景迭代路线路，数字化场景建设规模是否可持续。执行框架完整度（E）根据企业阶段性核心目标，渐进式进行数字化转型，以及建设执行框架是否充分考虑且实验可落地性。 ■ 最容易搞定的问题，技术问题当前数字化老技术还未普及，新技术便层出不穷，就目前而言，今天中国大多数公司数字化没有什么特别的技术挑战，即便有也只是自己公司遇到的挑战，放到全国，乃至业界就不是什么挑战了，所以数字化业务的支撑技术不会是一个很大的问题，是作为 IT 部门最应该、最快跨越的问题。 ■ 最难解决的问题，实现业务 IT 的一体化随着数字化进程的加速发展，大家普遍的认知数字化转型最后的结果是什么？是有一帮既懂技术也懂业务的人，根据企业特色通过数字化构建企业智能数字化座舱。但这在当前的企业里面可能是不存在的，或者不是普遍存在的。所以这一点对应的就是要去做组织转型，让企业达到优秀卓越，去应对充分竞争的市场。这一点大型互联网公司阿里显然走在我们的前列，成为大家的领航者。 ■ 最难选择的问题，一个好平台数字化平台作为发展的目标，其中PaaS平台作为大家公认的数字化底座，由人员、流程和工具组成的定制化平台即服务（PaaS）产品，使团队能够快速开发、迭代大规模运营的数字化服务。我们认为，一个有效的数字化平台将缩短组织的上市时间，增加收入，降低运营成本，并促进创新。一个有效的平台是一个差异化的、按产品设计的、有主见的平台。平台的不同之处在于，它抽象了组织的复杂性和辛苦活，使团队可以专注于推动业务价值。『解决方案』 ■ 以[自主可控]数字化为目标的建议行动路线公司应该深刻思考究竟应该需要一套什么样的符合自己的数字化推进指导路线来支撑并引导业务目标达成。通过构建一套体系（包括：一套平台、一套规范、一套标准、一套工具链）快速实现N个应用，保障数字化项目规范、标准、高质量落地，降低开发及运维成本，提升响应效率。并基于集团平台组件复用、能力复用、并逐步沉淀行业能力及组件服务生态，引领创新发展 ■ 企业数字化建设思考和推荐模式 ■ 数字化的核心Core，赋能企业数字化企业内高效能组织保持规模化创新以快速响应市场的背后，是需要有一整套的数字支撑平台为载体，从应用设计（含移动）、开发、集成、部署、管理和监控运维等整个资源服务化平台; ■ 汉得企业数字平台服务能力在充分理解客户战略发展愿景下与客户数字化团队紧密合作以共创共建的模式为企业数字化建设服务，涵盖咨询规划与方法论指导、技术服务及平台实施、知识支持及能力体系、持续演进及架构治理等； ▲建议数字化体系建设总体技术架构、特性及技术栈写在最后我们建议在构建数字化平台时，应该将最初的数字化服务团队作为第一个用户。防止为构建平台而构建平台，因为这个服务团队的需求可以帮助确定实现平台目标的最佳平台组件。作为客户，服务团队要将平台视为一个产品，因为数字化服务团队的用户旅程对于确定平台的路线图至关重要。联系我们产品试用请登录开放平台。请在PC端打开： https://open.hand-china.com/market-home/trial-center/ 产品详情请登录开放平台： https://open.hand-china.com/document-center/ 如有疑问登录开放平台提单反馈： https://open.hand-china.com/ 更多精彩内容，扫码关注“四海汉得”公众号

2022-08-11

IT观点：2019年的五大网络挑战

【大咖・来了第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》数据中心运营商Iron Mountain公司网络主管 Frank Scalzo指出，如今的IT行业正在发生变化，企业的网络工程师和架构师面临着一系列挑战。随着业务需求的发展，以及网络变得更加复杂，这些变化可能难以应对。那么，数据中心行业的工程师和架构师面临的主要网络挑战是什么? 1. 网络容量对于参与提供网络解决方案的各方而言，网络容量是一个重要问题。如今的公司正在处理数据源产生的越来越多的数据。视频内容的扩散是一个重要因素，因为部署的物联网设备数量不断增加，产生的数据也越来越多。企业还需要处理数据的货币化问题。许多新的商业模式并不是围绕产品销售，而是将信息实现货币化和产品化。因此，对网络容量的需求将继续增长。并且行业专家给出了很多的网络预测。而且，这并不是因为网络工程师们正在寻找更多的投资方式，而是由于人们总是需要找到一种方法来使用可用的连接和通信资源。大数据和视频等行业趋势不断发展，但总是会有其他事情发生。例如，智能汽车共享和通信或供应链物流采用传感器，以及制造工厂采用的现场或工业控制传感器。在可预见的未来，将不会出现推动网络容量需求的用例。除了不断变化的容量需求之外，网络还必须扩展以响应不断变化的安全威胁。随着人们越来越依赖数据和在线服务，对停机或表现不佳的网络的容忍度急剧下降。数据复制和保护策略对企业来说至关重要。许多公司已经发现，通过将其IT基础设施转移到第三方托管数据中心，可以更经济高效地进行扩展，从而提高效率。 2. 可扩展性幸运的是，对于最终用户来说，随着需求激增，带宽的成本越来越低。企业面临的挑战是如何按需扩展基础设施以保持领先于需求，同时***限度地提高财务效率。例如，在企业办公室中部署IT资产的组织面临与本地环路电信服务相关的成本效率低下的挑战。这需要快速增加规模。许多公司已经发现，通过将其IT基础设施转移到第三方托管数据中心，可以更经济高效地进行扩展，从而提高效率。尽管对网络容量、可扩展性、冗余和数据复制的需求不断增长，但这些组织可以更好地降低网络运营成本。对网络供应商来说，选择可以随之扩展的数据中心合作伙伴非常重要。许多公司在锁定环境之前不会考虑扩展，因此会面临巨大的转换成本。Iron Mountain公司的重点是将数据中心客户引入生态系统，在那里他们可以有效地扩展网络和数据中心的容量，以满足超大规模的需求。 3. 云迁移云迁移是当今许多组织面临的挑战。通过将业务迁移到云端，组织实际上从操作系统级别的工作进行外包，并在第三方提供的虚拟化平台上运行其应用程序。组织必须决定哪些数据、应用程序和业务逻辑在云中运行，哪些不在云中运行。这还包括一个评估安全性、合规性、控制任务的全新范例。数据迁移和提取是任何云迁移策略中的关键考虑因素。其中包括管理访问和云计算到内部部署数据中心的连接。许多组织将围绕何时使用公共云与何时使用私有云制定不断发展的战略，在所有情况下，连接混合IT部署的连接至关重要。 4. 安全性信息安全有三个主要支柱：机密性、完整性、信息可用性。当查看这些内容时，需要考虑与谁合作以及采用什么方法来实现这一点。容量和可扩展性帮助组织实现目标。物理安全可以影响所有这三个方面。物理安全是许多组织忽略的主题。他们可能在网络安全方面有一个强大的计划，但是物理访问设备也很重要。物理安全的失效会影响数据的机密性、完整性、可用性。管理物理安全对于一些组织来说是一个很有挑战性的问题。这就是拥有可靠数据中心合作伙伴的关键所在。组织不仅需要评估和考虑自己的数据保护实践，还需要评估和考虑每个供应商和合作伙伴的数据保护实践。 5. 合规性隐私是目前大多数合规计划的前沿和核心问题。许多组织都在努力弄清楚新的隐私法律要求如何影响其合规计划和IT战略。围绕GDPR法规创建的例法并不多，但占到企业收入4%的罚款是相当可观的，因此很容易理解为什么企业会为此担心。人们看到的另一个趋势是更加重视供应链的完整性管理。这意味着企业的供应商需要更加勤勉。组织不仅需要评估和考虑自己的数据保护实践，还需要评估和考虑每个供应商和合作伙伴的数据保护实践。组织需要他们可以信任的合作伙伴来保存和管理这些数据，以及相应的合同条款。对于某些组织而言，由于从合规性和审计角度审查新供应商所需的勤勉程度，新的供应商可能需要长达12到18个月的时间。因此，一些组织减少了与之合作的供应商数量，从数量更少的公司购买更多服务。这些只是当今网络工程师和架构师面临的一些问题，但现在是应对此类挑战的***时机，因为市场提供了一些解决方案来帮助组织解决问题，而现在是一个充满动态挑战和解决方案的激动人心的时刻。

2019-03-28

观点：到 2027 年，每个公司都将使用区块链

就目前来看，区块链的普及几乎是一个必然的趋势，各行各业都会受到其影响。诸如MohitMamoria这样的激进者认为，到2027年，每个公司都将使用区块链，否则将会成为过去式。他是godtoken.org（一个加密基金）的CEO。文章发表在hackernoon上，详细介绍了企业最有可能率先采用区块链技术的5个领域。文章由36氪编译。差不多在10年前，比特币的创造者中本聪（SatoshiNakamoto）悄悄地扰乱了像银行这样的提供信托的机构，用长达八页的研究论文描述了如何通过比特币来把货币去中心化。当时，并没有多少人知道这八页论文背后隐藏的潜力。不，我不是在说货币的去中心化。我指的是去中心化本身。在这八页里，中本聪不仅解释了我们如何重新掌控我们的金钱——他还为陌生人之间提供了一种安全合作的新方式。你可能遇到过一些人，他们否认区块

2018-04-22

王恩东院士关于计算的四个观点

概括起来，他有四个观点。观点一：计算+是数据社会化的关键迈向数据社会化，"数据资源化--数据商品化--数据生态化"是三个必经阶段。

2017-08-08

【观点】将Docker用作本地开发毫无意义

依托Docker运行的后端服务（如数据库，缓存，存储等）感觉相当完美，但对于编译语言，Docker却并未本地开发的理想之选。我一直在尝试使用Docker作为本地开发环境，最近我又尝试了一遍，结果发现依然行不通。但是这次尝试我得出了进一步的结论，那就是对于大多数的开发堆栈而言，将Docker作为本地开发环境毫无意义，除了引入更多的复杂性外，几乎没有任何优势。若要实现高效的代码编写、编译、运行周期，意味着本地开发环境的容器没必要和生产环境的容器保持一致。这等于是否定了容器最重要的优势之一。换句话说，基于容器的开发环境根本无法达到非容器的本地开发环境的高效和流畅。先看看我的要求，一个高效的coding、编译和运行周期需要单独的“非生产环境”的容器。首先，如果将生产环境的容器用于开发环境，容器必须包含某些预编译的组件，或者更甚，比如在你的Dockerfile中运行编译。这样，每次微小改动都需要重建容器。你的E/C/R（编辑、编译、运行周期）看起来像这样： docker-composeup-d#启动所有的容器，并运行 #editmyservice makemyservice#构建服务 docker-composebuildmyservice docker-composerestartmyservice 按这种方式，整个重建的周期要花很长时间（超过30秒，还不包括服务自身的构建时间）来触发无聊至极的上下文切换。这绝对是生产力杀手。你可以说这是个实现上的问题，并且最终这一重建周期将会大大加快，但是对比本地环境，构建和重启过程需要几乎无感。我也不觉得这会有效利用到Docker的镜像缓存。如果愿意放弃使用生产容器作为本地开发容器的想法，或者运行一个没有构建过程的解释性堆栈，你或许可以改变游戏规则。你可将资源库目录装载到容器中，进而监听文件的变更，在容器内使用实时装载工具或刷新机制来重新编译和发布应用。在一系列愚蠢的步骤下，这种方式也可工作的很好。比如我们将花时间寻找和设置docker-osx-dev开发环境，装载并与源文件夹高效的同步，又将花几个小时摆弄boot2docker以便使inotify正常工作起来，但是我们的确找到了解决方案。但当我们回顾并看看这一变态的过程，我们竟然找不到令人信服的优势所在。我们在本地使用foreman启动所有服务，对比docker-compose up，foreman start速度难以置信的快。除了Docker容器本身，我们也继承了管理boot2docker所带来的复杂性。配置文档长度也增加了三倍。我们的初衷是使用Docker作为本地开发环境，打破在本地只能运行如Memcached和Elasticsearch的几种关键服务。最终，我们得到结论，通过docker-compose运行后端服务是很有意义的，但配置和运行本地开发环境需要尽量简单。另外，我们又回到了通过foreman来运行本地微服务的方式。从此不再回头。本文作者：Andrew 来源：51CTO

2017-08-01

关于蜂窝物联技术 NBIoT 的一些观点

观点 NBIoT 始终会是运营商、通讯行业巨头的玩物，对于广大开发者和中小企业来说，关心的不外乎以下几点： 1 性能指标；关乎功耗、传输速率、质量及稳定性 2 成本低廉；关乎芯片成本；方案成本 3

2016-10-21

奥地利A1电信：在5G上对华为、中兴持开放态度

据路透社报道，奥地利A1电信公司首席运营官亚历山德罗·普拉特(Alejandro Plater)在接受路透社记者采访时表示，对华为、中兴等中国供应商参与奥地利的5G建设持开放态度。

2021-06-28

工信部：中国政府保护个人信息的态度是坚决的

中国政府保护个人信息的态度是坚决的，法律是不断完善的，技术水平也在不断提升，让大家不断有获得感。

2021-03-02

夸大NB-IoT作用和臆测用户需求不可取，中立性才是用户态度

正如当年3G网络商用初期，大量的观点认为3G的杀手级应用是视频通话，不少厂商在视频通话方面进行大量投入，然而最终经过市场验证后被抛弃。

2018-02-08

共话云计算，Web3.0云响力峰会精彩观点

嘉宾精彩观点一览：鸿蒙官方战略合作共建――HarmonyOS技术社区【责任编辑：张燕妮TEL：（010）68476606】【责任编辑：张燕妮 TEL：（010）68476606】

2021-06-04

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腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

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。

Sublime Text

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。