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威胁搜寻–网络安全范式的转变

对于全世界的组织来说，互联网已成为与水和电一样重要的公用事业。但这也是无与伦比的安全威胁，是全球犯罪网络的诱人大门。 即使在网络安全上花费了数十亿美元，并且对不断增长的危险也有了高度的了解，恶意黑客仍然占据了上风。《 2019年Hiscox网络就绪报告》发现，有61%的公司报告了“网络事件”，与上一年的45%相比有所增加。损失中位数也从229,000美元增加到369,000美元，这还不包括品牌损失。 不断引入新的防御措施，但是这些防御措施只有在发现和利用下一个弱点之前才能发挥作用。 对IT网络和系统的无情攻击使组织必须找到识别和追捕网络威胁的新方法。网络犯罪分子已经开发出了无数种避免传统防御措施的方法，因此标准方法还不够。 在来回战斗中，一种有效的新武器是“威胁搜寻”。这是跟踪任何异常或可疑活动并不断扫描网络以识别现有安全解决方案(例如基于签名的防病毒软件)所遗漏的复杂威胁的过程。威胁搜寻的目的是检查端点和服务器上的活动，这些活动显示出入侵，渗漏或数据损坏的迹象。 使该概念与传统措施(防火墙，防病毒软件，入侵检测系统，沙箱等)不同的原因在于，它是主动的。这种方法试图跟踪所有可能的威胁并将其扼杀在萌芽状态，从而确保业务运营不受影响。 威胁搜寻实施 网络攻击者经常窃取机密帐户的登录凭据，然后转移或删除关键数据。结果可能会由于丢失敏感数据甚至勒索软件而瘫痪业务运营。 为了有效避免这些危险，必须连续不断地进行威胁搜寻。它是由一组分析人员(“猎人”)执行的，他们是网络安全专家，他们对数据和恶意软件分析，模式识别和数据取证有深入的了解。 收集大量数据后，猎人便研究网络和现有设备上的模式和行为异常。然后通过遥测源对数据进行详细处理和分析。然后，猎人手动创建一个假设和行动计划。 另外一个好处是，安全分析师可以全面了解要保护的环境。这使他们能够直观地应用创新方法。 尽管需要人工操作，但在没有技术帮助的情况下分析大量网络安全数据是不可能的。这就是为什么威胁搜寻平台(尤其是基于高级算法和机器学习的威胁搜寻平台)对于检测网络或端点异常至关重要。 为了提供理想的解决方案，威胁猎人应始终具备以下条件： 了解操作系统和网络协议。 出色的分析和报告能力。 SANS研究所的2019年威胁搜寻调查发现，很少有组织成立专门的威胁搜寻团队并将大部分精力集中在获取技术上。 这组作者写道：“我们怀疑这种工具在没有技能的猎人手中有多有用，特别是如果培训不被认为是建立一支狩猎队的关键领域。” 但是，找到那些熟练的猎人变得越来越困难。根据Gartner的数据，空缺的网络安全职位数量预计将从2018年的100万增加到2020年的150万。 跟踪威胁 威胁猎人必须对所保护的环境，其系统和网络，安全原因，危险因素以及猎人的优势和局限有深刻的了解。最后，您必须决定什么是理想的结果。 保密 如果攻击者获悉企业的安全证书，他们将仅修改或更改其攻击策略以避免被发现。理想情况下，威胁搜寻程序应与攻击一样私有，以使敌方认为它们未被发现。这为猎人提供了实施深思熟虑的措施的机会，以很大程度地减少损害并迅速消除威胁。 早期陷阱 保护公司IT基础架构的一种创新方法是创建伪造的凭证并跟踪其使用情况。一旦使用了这些凭据，威胁搜寻者就可以提醒利益相关者可能的攻击，并从该特定方向保护企业。 可扩展性 随着新技术的引入，威胁场景和安全要求必须发展。这对于系统灵活地扩展并采用和支持这些数字工具至关重要。所有企业的威胁搜寻解决方案都必须具有高度的敏捷性和响应能力。 模拟攻击 自我测试是重要的实践，威胁搜寻者应定期使用。要评估系统的健壮性，创建模拟攻击并记录系统渗透的速率和方式始终是一个好主意。威胁搜寻者可以使用这些结果来保护其组织。 威胁搜寻的可行性 基于旧的心态和过时的威胁的现有安全解决方案已不再足够。但是威胁搜寻也不会替代所有其他网络安全方法。取而代之的是，它有望成为对抗高级，持续性威胁并填补其他技术所无法弥补的空白的领先工具。 通过快速检测，更快的响应以及成功拒绝可能破坏业务运营的漏洞，可以提前抵御安全威胁的回报。毕竟，今天的企业只具有安全性。
2020-03-26
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Flink实战(三) - 编程范式及核心概念

1 基本的 API 概念 Flink程序是实现分布式集合转换的常规程序（例如，过滤，映射，更新状态，加入，分组，定义窗口，聚合）。最初从源创建集合（例如，通过从文件，kafka主题或从本地的内存集合中读取）。结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入（分布式）文件或标准输出（例如，命令行终端）。 Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。 根据数据源的类型，即有界或无界源，您可以编写批处理程序或流程序，其中 DataSet API用于批处理 DataStream API用于流式处理。 注意：在显示如何使用API的实际示例时，我们将使用StreamingExecutionEnvironment和DataStream API。 DataSet API中的概念完全相
2019-06-17
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《云计算：原理与范式》一2.4 小结

2.4 小结 尽管迁移到云有很多挑战，许多迁移项目未能完全理解风险问题，主要赞助商和管理方轻视它或者提交一段代码或数据到迁移的云中。在利用迁移到云的七步模型时，一个精心设计的云迁移策略具有显著的机遇和成功因素。其中，最主要的是全面理解迁移的云计算经济学以及底层技术面临的挑战。对于每类企业应用程序和企业实践组（corporate practice group）而言，每个开发迁移到云的最佳实践都是独一无二的。一些关键的最佳实践包括设计迁移和新的应用程序架构，以及假设在云计算服务环境出现故障安全时为故障设计或编码。事实上，大多数云计算数据中心使用的硬件产品经常出现故障。未反映这一现实的方法导致一些性能损失。另外一个最佳实践是：目标企业应用程序的各个不同部分之间的松耦合的应用程序和实施。一个关键的最佳实践必须确保各个层面和迁移层的安全性。最
2017-07-31
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《云计算：原理与范式》一3.13 小结

3.13 小结 与云计算同步的SaaS为企业以及IT产业带来了战略性转变。越来越多的SaaS应用程序托管在云基础设施中，无所不在的Internet是主要的通信基础设施。由于世界正在经历经济衰退和不稳定性，这些改变游戏规则的概念与基础设施结构的组合真的为世界带来了福音。随着这些新鲜的层次不清和发布思想的成熟，人们正在完成“花更少的钱办更多的事”的目标。应用故意被转移到暴露为服务的云端，这是通过Internet传递给用户代理或人类，并通过无处不在的Web浏览器访问。前所未有的采纳激励和灌输的大量创新，因为它已经创造了很多新的业务、价格、交付和访问模型。普遍性和实用性将成为共同的内涵。增值业务转换、增强以及随着按需优化，IT将是最终的输出。在所有的热情和乐观中，也存在一些制约因素，这需要准确地抽取出这些因素并将其全面解决，以创造一个扩展的
2017-07-31
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深度学习如何改变数据科学范式？

深度学习正在改变一切。正如电子和计算机改变了人类所有的经济活动一样，人工智能将重塑零售业、交通运输业、制造业、医药、电信业、重工业……甚至数据科学本身。而且，像AlphaGo这种人工智能超越人类的领域及其应用在不断增长。在Schibsted，Manuel Sánchez Hernández看到了深度学习所提供的机会，他们很高兴为此而出力。 Manuel Sánchez Hernández在最近的NIPS 2016（Neural Information Processing Systems，神经信息处理系统）会议上，听取了Andrew Ng分享的一些关于深度学习的想法。Manuel Sánchez Hernández做了一则笔记，经作者授权，InfoQ翻译并整理本文，以飨读者。 Manuel Sánchez Hernández是位于伦敦的Schibsted Product & Technology的数据科学家。 深度学习的第一大优势是它的规模。Andrew总结如下图： 当数据量增加时，深度学习模型表现得更好。不仅如此，神经网络越大，对于更大的数据集，会做得更好。不同于传统的模型，一旦性能达到一定的水平，往模型里增加更多的数据或者改变算法的复杂度，并不能带来性能的提升。 深度学习模型之所以如此强大的另一个原因是它们拥有端到端学习的能力。传统模型通常需要显著的特征工程。例如，一个模型能够转录一个人可能需要做许多中间步骤输入的声音，找到音素，正确链接，为每个链接分配相应单词。 深度学习模型通常不需要这样的特征工程。你通过为模型展示大量实例进行端到端的训练，该技术工作并不是被应用到转换特征，而是进入模型的架构。数据科学家需要决定和尝试他想要的神经元类型、层数以及如何连接它们等等。 构建模型的挑战 深度学习模型有他们自己的挑战。许多决策必须在其构建过程中进行。如果采取错误的路径，将浪费大量的时间和金钱，那么数据科学家如何才能做出明智的决定？确定为了改善他们的模型下一步需要做什么？Andrew向我们展示了他用于开发模型的经典决策框架，但这次他将其扩展到其他有用的案例中。 让我们从基础开始：在一个分类任务（例如，从扫描做诊断），对于来源如下的错误，我们应该有一个好的想法。 人类专家训练集交叉验证（CV）集（也称为开发或开发集） 一旦我们有了这些错误，数据科学家可以遵循基本流程去发现模型模型构建中的有效决策。首先问你的训练错误高吗？如果是这样，那么说明该模型不够好；它可能需要更丰富（例如，更大的神经网络）和不同的架构，或者需要更多的训练。重复该过程直到偏差减小。 一旦训练集错误减少，CV集的低错误率是必要的。否则，分歧高，意味着需要更多的数据，更多的正则化或新的模型架构。重复该过程，直到模型在训练和CV集中表现良好。 这些过程并没有什么新事物。然而，深度学习已经在改变这个过程。如果你的模型不够好，总有一个“出路”：增加你的数据或使你的模型更大。在传统模型中，正则化用于调整这种权衡，或者产生新的特征——这点看着容易做着难。但是，自从有了深度学习之后，我们有了更好的工具，以减少这两个错误。 改进人工数据集的偏差/分歧过程 事实上并没有那么多大量的可用样本，那么还有另一种方法是建立自己的训练数据。一个很好的示例可以是语音识别系统的训练，通过对同一个声音添加噪声可以创建人工训练样本。然而，这并不意味着训练集将具有和实集相同的分布。对于这些情况下的偏差/分歧权衡需要不同的框架。 想象一下，对于语音识别模型，我们有50,000小时的生成数据，但只有100小时的真实数据。在这种情况下，生成的集将是训练集，真正的集应分割成CV和测试集。否则，在CV和测试集之间将有不同的分布，一旦模型“完成”，将会注意到这些差异。问题由CV集指定，因此它应该尽可能接近实集。 在实践中，Andrew建议将人工数据分为两部分：训练集及其一小部分，我们称之为“训练/CV集”。这样，我们将估量以下错误： 因此，（1）和（2）之间的区别是偏差，（2）和（3）之间的区别是分歧，（3）和（4）之间的区别是由于分布不匹配，（4）和（5）之间的区别是因为过度拟合。 考虑到以前的工作流程应该像这样修改： 如果分布误差高，修改训练数据分布，使其尽可能类似于测试数据。对偏差/分歧的正确理解，能提高机器学习的效率。 人类水平的表现 了解人类的表现水平非常重要，因为这将指导决策。事实证明，一旦一个模型超越人类的表现，通常是很难改善的。因为我们越来越接近“完美的模型”，即没有模型可以做得更好（“贝叶斯率”）。这不是传统模型原有的问题——它的表现已经超越人类水平，但在深度学习领域这个问题变得越来越普遍了。 因此，当构建一个模型时，以人类专家组的表现误差为参考将是“贝叶斯率”的代表。例如，如果一组医生比一位专家医生做得更好，则使用医生组测量的误差。 怎样才能成为更好的数据科学家？ 阅读许多论文和复现别人的结果是成为一个更好的数据科学家的最佳和最可靠的路径。这是Andrew已经从他的学生身上看到的模式，我对此也十分认同。 即使几乎你做的全都是“苦活”：清洁数据、调整参数、调试、优化数据库等，不要停止阅读论文和验证模型，在验证别人模型的过程中，你将得到启发。 本文转自d1net（转载）
2017-07-03
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2026年对抗测试：颠覆传统软件验证范式

在2026年的智能系统爆发期，自动驾驶决策模块在晴天路测1000小时零故障，却在一次精心设计的雨雾+反光贴纸组合扰动下误判车道线；金融风控模型对历史欺诈样本识别率达99.8%，却在对抗样本注入后将高风险贷款申请标记为‘低风险’——这类‘看似健壮、实则脆弱’的现象，正加速终结以功能覆盖和边界校验为核心的传统测试时代。对抗测试（Adversarial Testing），已从学术概念演进为国家级AI治理基础设施的关键环节。本文将系统对比2026年对抗测试与传统软件测试的本质差异，揭示其技术跃迁逻辑与工程落地路径。
2026-09-09
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ColPali：超越OCR的视觉文档理解新范式

在信息爆炸的时代，PDF、扫描文档等非结构化数据已成为知识存储和传递的重要载体。传统的文档处理流程通常遵循“PDF → OCR → 文本提取 → 文本分块 → Text Embedding → 向量检索”的路径。这一方案虽然成熟，却存在明显的局限性：表格结构错乱、图表信息丢失、数学公式变形——这些视觉元素的失真，严重影响了后续检索和分析的准确性。
2026-08-08
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来自火山引擎的 MCP 安全授权新范式

资料来源： 火山引擎-开发者社区 本文旨在深入剖析火山引擎 Model Context Protocol (MCP) 开放生态下的 OAuth 授权安全挑战，并系统阐述火山引擎为此构建的多层次、纵深防御安全方案。面对由 OAuth 2.0 动态客户端注册带来的灵活性与潜在风险，我们设计了从“事前防御”到“事中限制”，再到“事后兜底”的完整安全闭环。该体系通过授权前二次确认、令牌身份与权限隔离以及 API 级别精细化管控等关键举措，在确保 MCP 生态灵活开放的同时，最大限度地保障用户资产与数据安全，构建值得信赖的开发者生态。 上一期我们介绍了 MCP 全生命周期中的安全保障实践，点击可查看： 火山引擎 MCP 安全架构与实践 本文旨在深入剖析火山引擎 Model Context Protocol (MCP) 开放生态下的 OAuth 授权安全挑战，并系统阐述火山引擎为此构建的多层次、纵深防御安全方案。面对由 OAuth 2.0动态客户端注册带来的灵活性与潜在风险，我们设计了从“事前预防”到“事中限制”，再到“事后兜底”的完整安全闭环。该体系通过授权前二次确认、令牌身份与权限隔离、以及 API 级别精细化管控等关键举措，在确保 MCP 生态灵活开放的同时，最大限度地保障用户资产与数据安全，构建值得信赖的开发者生态。 上一期我们介绍了 MCP 全生命周期中的安全保障实践，没看过的小伙伴可以戳这里：超链接 背景：MCP OAuth 的开放性与安全挑战 MCP (Model Context Protocol) 协议致力于构建一个开放、繁荣的 AI 模型与应用生态。其核心理念是允许第三方开发者和服务提供商能够便捷地将其客户端应用（如本地 IDE 插件 Cursor、VS Code）或远程服务（如火山方舟等 SaaS 平台）无缝对接到 MCP 生态中，消费和提供模型能力。这种开放模式极大地激发了生态的创新活力，但也对平台的安全架构提出了前所未有的挑战。 为了支撑这种高度灵活的接入模式，服务端无法像传统应用那样预先静态注册所有客户端。因此，MCP 官方文档采用了 OAuth 2.0 动态客户端注册协议（RFC 7591）。该协议允许客户端在 OAuth 授权流程中，通过向一个标准的 /register 端点发起请求，动态地获取合法的客户端凭证（client_id, client_secret）。这免除了开发者在授权服务提供商处进行繁琐的手动预注册流程，极大地降低了接入成本。 注：上图圈出部分即为动态客户端注册流程。 然而，这种“先上车，后补票”的模式在赋予生态极致灵活性的同时，也从根本上改变了授权服务器对客户端的信任模型。传统的静态注册模式下，客户端被认为是可信的、经过审核的；而在动态注册模式下，任何应用都可以声明自己是合法的客户端，授权服务器必须将所有客户端都视为潜在的不可信实体。这正是 MCP OAuth 安全挑战的核心根源。Access Token 就像是一把“万能钥匙”，如果没有合理的安全管控，攻击者获取后即可冒充用户身份，造成数据泄露、服务接管等安全风险。 核心风险深度剖析 基于动态客户端注册的开放特性，攻击者可以利用多种攻击向量来破坏授权流程，窃取用户凭证。我们识别出以下几个核心风险： 风险一：恶意客户端通过授权码拦截窃取用户令牌 这是最直接的攻击方式。由于任何应用都能动态注册为合法客户端，攻击者可以构建一个功能与正常应用类似的恶意 MCP 客户端，并通过各种渠道（如钓鱼邮件、非官方应用市场）诱导用户下载安装。 攻击过程详解： 1.攻击者诱导用户通过其恶意客户端发起 OAuth 授权请求。 2.用户的浏览器被重定向到火山引擎的授权页面，用户输入凭证并同意授权。 3.授权服务器生成一个授权码 (Authorization Code)，并将其通过重定向发送到客户端预先注册的 redirect_uri。 4.由于 redirect_uri 指向恶意客户端控制的地址，授权码被恶意客户端截获。 5.恶意客户端使用截获的授权码，连同自己的 client_id 和 client_secret，向授权服务器的 /token 端点请求交换访问令牌 (Access Token)。 6.授权服务器验证授权码和客户端凭证无误后，发放 Access Token 给恶意客户端。至此，用户令牌被成功窃取。 潜在影响：攻击者一旦获得用户的 Access Token，就可以在令牌的权限（scope）和有效期内，冒充用户身份执行所有允许的操作，例如：读取用户数据、调用付费服务、甚至修改用户配置，造成直接的经济损失和数据泄露。 风险二：恶意服务端利用“Confused Deputy”问题窃取令牌 即便 MCP 客户端本身是可信的，如果用户在客户端中添加了一个恶意的 MCP 服务端地址，风险同样存在。这在安全领域被称为“Confused Deputy Problem”。 攻击过程详解： 1.用户在一个合法的、受信任的 MCP 客户端（如 Cursor）中，配置了一个由攻击者提供的恶意 MCP 服务端地址。 2.该恶意服务端指示用户的 MCP 客户端向一个合法的火山引擎授权服务发起认证请求。 3.用户在火山引擎完成认证授权后，授权服务器将 Access Token 安全地返回给合法的 MCP 客户端。 4.此时，合法的 MCP 客户端作为“Confused Deputy”，并不知道其正在交互的服务端是恶意的。它会按照正常业务流程，携带用户的 Access Token 去访问该恶意服务端。 5.恶意服务端接收到请求后，便成功窃取了附带在请求头或请求体中的用户 Access Token。 潜在影响：此风险的后果与风险一类似，但攻击路径更为隐蔽。它利用了用户对客户端的信任，以及客户端对用户配置的服务端的盲目信任，绕过了对客户端本身的攻击，直接在数据交互链路中窃取凭证。 风险三：令牌泄露与权限滥用 除了在授权流程中被主动窃取，Access Token 还可能因为其他原因被动泄露，例如： 客户端存储不当：客户端将令牌以明文形式存储在本地文件、数据库或浏览器 Local Storage 中，一旦设备被入侵，令牌极易泄露。 日志或传输泄露：在调试过程中，令牌被打印到日志中，或通过未加密的 HTTP 通道传输。 权限范围过大：客户端申请了远超其业务所需的权限（scope），一旦令牌泄露，其造成的危害会被不成比例地放大。例如，一个只需要读取 ECS 列表的 MCP Server，却申请了读写用户 IAM 的权限。 如何缓解风险 基于 MCP 生态的开放特性，很难有一个中心化的服务商，能给所有的 MCP 客户端和服务端进行安全确认和准出，来解决掉“恶意客户端”和“恶意服务端”的问题。所以我们认为上述风险无法被彻底根除，而应通过一套完善的机制进行有效缓解。 我们认为缓解风险主要基于以下两个方向： 1.充分告知，主动防御：在授权跳转前，清晰地向用户展示跳转目标及授予权限，并要求二次确认，最大限度降低用户受骗风险。 2.限制影响，降低损失：即使用户不幸受骗，也能将 Access Token 泄露后的潜在危害降至最低。 火山引擎的纵深防御与修复方案 为应对上述来自客户端与服务端的双重风险，参考以上的修复方向，我们设计了如下三层缓解机制： 授权前二次确认，有效防范钓鱼攻击 在 OAuth 认证流程结束、即将跳转回客户端前，火山引擎的授权页面会作为一个关键的“安全闸门”，向用户清晰展示以下信息，并要求用户主动进行二次确认： 1.授予客户端的权限详情：明确告知客户端将获取哪些权限，例如“获取您的用户身份信息 (identity)”、“访问 XX MCP 服务”等。权限描述必须通俗易懂。 2.待跳转的外部链接：完整显示将要重定向的目标 redirect_uri，让用户对跳转行为有明确预期。 这一“主动防御”措施确保用户在充分知情的情况下完成授权，有效打断了无感知的钓鱼攻击流程。 令牌身份隔离 ，限制风险半径 我们深知仅有用户提示不足以构建坚实的安全防线。为此，我们采取了关键的“令牌身份隔离”措施，其核心价值在于缩小攻击面和风险半径。 火山引擎确保通过 MCP OAuth 流程获取的 Access Token，与火山引擎主站的登录态（Session）严格隔离。这意味着，即便此 Access Token 失窃，攻击者也无法利用它获取用户在火山引擎官网的完整登录权限，进而染指用户在主站的核心资产。 通过这种方式，我们将令牌的权限严格限制在合法的 MCP 服务端功能范围内，有效防止了“账户完全托管”级别的重大风险。 API 级别权限管控，贯彻最小权限原则 为应对 MCP 服务端自身被攻陷或存在漏洞的极端情况，我们设计了第三层兜底措施——严格的权限边界管控。 我们要求每个 MCP 服务端必须以 API 级别，精细化地注册其运行所需的全部权限，所有权限的申请都必须经过火山引擎安全工程师的严格审核，确保服务不会获取任何超出其业务范畴的权限。 权限设计原则： 拒绝宽泛权限：禁止如 * , Describe* 等模糊不清的权限。 遵循功能边界：权限应与具体功能对应。 最小权限原则：只获取必要的权限。 这一举措确保了即使在 MCP 服务自身出现安全漏洞的情况下，攻击者能够通过窃取的令牌所能执行的操作，也被严格限制在预先审核过的最小范围内，从而最大限度地保护了用户的数据安全。 总结 面对 MCP 开放生态带来的 OAuth 安全挑战，火山引擎并未选择以牺牲开放性为代价，而是构建了一套“事前预防、事中限制、事后兜底”的多层次纵深防御体系。 授权前二次确认作为第一道防线，主动防范钓鱼攻击。 令牌身份隔离作为核心举措，极大限制了风险半径，防止危害横向扩散。 API 级别权限管控遵循最小权限原则，为潜在的未知风险提供了最终的安全保障。 这套组合方案协同作用，在保障 MCP 生态健康、开放发展的同时，也体现了火山引擎对用户资产安全的高度重视和对平台安全治理的坚定承诺。 关于火山引擎云平台安全保障团队 团队负责火山引擎和 BytePlus 所有 ToB 业务与云平台底座的安全保障，包括安全架构、SDLC、漏洞运营、安全事件响应、安全合规等，确保火山引擎和 BytePlus 平台安全，助力云业务成功。 本文作者来自火山引擎云平台安全保障团队罗泽宇，杨月，曲乐炜。
2025-08-29
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数字技术下的都市圈建设新范式

云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 未来都市圈三大特征：现代化、网络化、流动化 都市圈发展是一次从“进行时”到“未来时”的探索。在国内外经验总结的基础上，《指导意见》给出了都市圈的基本描述。世界范围内的城市管理、学术界来看，并没有一个公认的标准。但就盘活区域的空间结构潜力，推动空间利用的高质量、现代化开发，发挥特大、超大城市的核心驱动作用的目标是一致的。 目前，不少地方亦在积极探索其具体的划分、评价与工作标准与机制等。实际上，为避免陷入传统“摊大饼”式的城市空间拓展模式，都市圈发展更多是一个“建网”而非“拓圈”，或者说是以“建网”带动“拓圈”，最终补齐结构性缺口，形成衔接、发挥中心城市和城市群综合带动作用的纽带的过程。未来都市圈将形成一个现代化、网络化与流动化的大、小中心高效协同的城市网络体系。 一、从城市蔓延到精明增长：未来都市圈的建设重点，并不优先在于圈层的扩张，而是“现代化”的实现 。 未来都市圈建设必须走现代化、高质量模式。在经济、政策、社会等因素的驱动下，全球城市普遍存在蔓延的情况。长期来看，“摊大饼”式的城市扩张会不可避免的产生如交通拥堵、环境恶化与景观破坏等一系列的问题，并反过来阻碍城市化的进程，这是一种不可持续的城市空间拓展模式。典型如我国普遍存在的基于环路交通建设起来的城市，不管继续往外拓展多少“环”，但城市始终只有一个中心，随着城市人口、产业的不断集聚，最终将变得越发拥挤，带来各种各样难以调和的“大城市病”。 为了解决这一问题，近年来，学界提出了“紧凑城市”、“精明增长”等新城市理念。相关概念各有侧重，但均遵循同一个原则：提升城市空间利用率，而非盲目的土木建设。未来都市圈建设中，除了进行水平维度上的空间拓展，或更应关注垂直维度的空间增厚，以“质量”带动“规模”将是城市更为安全、高效的建设方向。随着国家新基建战略的实施，以5G 、数据中心、云计算、人工智能、物联网等为核心的数字基建，正在为都市圈的质量发展提供重要的现代化技术基础，推动着城市运行与空间优化的效率提升。 二、等级化网络化共同作用：大中心、小中心及两者密切联系三大基本要素，构成多中心“网络化”结构。 突破单核同心圆模式，未来都市圈将呈多中心“网络化”结构。与城市群的设计初衷不同，都市圈的“网络化”是伴随着等级化的一个“大集中-小分散”的过程[5]。首先表现为中心城市的极化效应或将继续加剧。 未来，超大城市、特大型城市仍然是区域、国家的重要增长极，并将进一步强化，成为持续驱动经济高质量增长的重要创新引擎，研发、咨询、金融等知识型高端生产服务业将进一步集聚至大中心城市。其次，将形成众多专业型、功能型的小中心。农业、制造业、旅游等专业生产职能，可以转移到都市圈周边城市、小镇，在外围形成一个个的制造中心、农业中心，与中心城市组成差异化的梯度结构。最后，随着数字基建的不断完善，产业互联网不断向前发展，不同职能定位的大、小节点城市将突破空间限制，进行更大区域范围下的产业分工协同。 未来城市网络体系将在“等级化+网络化”双操作系统的加持下，突破规模不经济的瓶颈。传统土地经济线性外溢过程中，常伴随着“抽水式”与“士绅化”等关于公平性的城市系统伦理问题，低等级的小城市生存现状受到威胁，从而反过来制约着城市的发展。而在数字经济的全新图景下，“上网”为小节点城市提供了生存改善的重要条件。在享受外围空间低地价的同时，各节点城市可以通过连接赋能，在更大的空间范围内，成为产业链的一环，参与产业的分工、协作，分享在线经济红利。 三、从低频联系到高频互动：随着行政壁垒和体制机制的逐步消除，形成高频率、多要素的“流动化”空间。 “流量”将是未来都市圈城市网络体系的重要价值指标。一方面，流动的要素类型将呈多样化发展。2020年3月，国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确提出要促进要素的自主有序流动，提升配置效率。随着户籍制度改革、统一人才市场以及技能评价与人才引进制度的不断深化，人力资源将在更大的范围下向都市圈集聚；随着要素市场配置体制机制的推行，城乡统一的建设用地市场将加速建设，实现更灵活的市场化配置流程。此外，资本、技术、数据等其它核心生产要素，亦将随着都市圈一体化进程的不断加快，从而实现更大市场空间下的自由流通。 另一方面，要素的流动频率将大幅度提升。人力是最为典型的流动要素，指导意见中提出的“1小时通勤圈”的基本概念，是基于人口流动效率所提出的一个概念。事实上不仅于此，未来都市圈中随着企业组织关系、产业分工协作的不断深化，各类知识、技术、管理以及数据要素亦都将进入频率更高的交互状态。未来城市圈最终将是一个同城化的概念，城市节点联系将随着地理距离、行政壁垒与体制机制等限制的减弱而增强，甚至实现“即时通讯”。流动要素越多、流动频率越大，都市圈将越有活力与创造力。 未来都市圈的数字化诉求：从空间干预、场所营造到社会网络 《指导意见》中明确指出，当前都市圈发展过程中，仍存在明显的一体化水平不高、分工协作不够、低水平同质化竞争、协同发展体制机制不健全等问题。这一方面源于主观因素，如思想观念、体制机制和政策方面的阻力和约束；另外一方面则在于客观技术的限制，如数字平台和技术与社会实体融合的缺失、滞后或瓶颈。“拿着旧地图，找不到新大陆”，适逢国家大力发展新型基础设施建设之际，各项数字技术正在加快成熟，成为都市圈重难点突破的核心改革力量。 数字技术可从空间干预、场所营造以及社会网络三个维度，实现未来都市圈城市空间的智慧增强与一体化连接。 第一个维度属于物理层，空间干预直接作用于城市空间实体，是指5G、人工智能、物联网等数字技术与物理空间融合，从而实现生活、工作环境的创造与品质提升，比如城市中的智慧交通、智能建筑、智慧社区等；第二个维度属于虚拟层，各类数字创新应用，为人们带来“连接即服务”、“场景即空间”的服务体验，如数字政务、在线零售、在线教育与医疗等，极大的提升未来城市空间中经济、社会功能的丰富度。 第三个维度属于空间层，引用复杂网络理论，未来都市圈的整体效益，除了受各个中心节点的“属性”强弱的影响之外，还受到“网络密度、中心性、核心度、结构洞和异质性”等一系列“网络”指标的影响，并且，后者或将成为更为重要的可持续发展动力。 数字技术天然的连接能力，将超越轨道交通成为促进城市网络形成的最为核心的连接力量。总体来说，数字技术一方面对各个城市节点进行虚、实两个维度的空间改造，另一方面将其改造后的各个物理节点、虚拟节点、城市节点组合成为多层复合的社会网络。继物理发现时代、通信网络时代之后，数字技术将推动都市圈进入全新的“异构互联时代”，城市从“局部智能”走向“整体智能”。 数字技术的未来实践：四大方向赋能都市圈建设 如果我们把数字技术中的新基建、数据要素和产业互联网的三者关系比作“路—油—车”，未来都市圈就是“土地”，是其实践的空间载体；未来空间发展除了借助轨道交通建立快速通勤圈以外，还需要借助 “路—油—车”，赋能节点城市的内部数字化微循环，以及加强各个节点城市个体、行业、政务等方面互联互通，促进都市圈的一体化、同城化建设。具体来看，将主要从四个方面进行赋能：提升空间价值、促进产业协同、加强流动治理与公共服务均衡。 一、坚持以人为本，推动空间区位与功能变革。 随着城市边界、弹性的不断增大，空间区位与结构变化、功能转变与重组加剧。数字技术可助力突破“大城市病”中的规模不经济困境，跨超物理限制，从居住、就业、商业等领域推动个体的变革，增加市民的幸福感。 第一，居住空间由单一功能转变为复合功能空间。不管是市中心还是远郊区，互联网零售、餐饮、生鲜、网约车以及未来的远程医疗、远程养老等服务到家模式，将改变社区开发、运营思路，高密度数字赋能服务将推动空间增厚。如阿那亚位于海边基于兴趣的文旅社区“房地产+互联网+生活方式”；第二，就业空间的共享化、智能化与交互化。随着共享经济的兴起，WeWork、众创空间、共享工作室如雨后春笋；疫情之后远程办公成了重要的生产手段，未来VR/AR/MR虚拟、人机交互式工作应用，将会在工作及教育场所空间得到更多的配置，构建数字孪生的未来办公新模式。 第三、商业空间将呈线上、线下分异化发展。未来公共空间的线上浏览、消费、体验水平可能会超过线下实体空间，云旅游、云展览、云蹦迪、云演唱会正走向现实；线下实体不得不注入更多的科技元素，线下空间+互动设施、+直播、+AR/VR成为未来商业互动体验的新趋势。 二、构建产业互联，促进行业创新与分工协作。 在新基建、数据要素和产业互联网“路—油—车”的共同推进下，未来数字技术与各行业将变得更加融合。 对于未来城市产业网络的形成，主要可解决两方面的痛点。一个是智能+，帮忙中小城市走出低水平同质化的产业困境。当前中小城市产业发展存在一定的“千城一面”的恶性竞争和资源浪费情况。技术、数据等新型生产要素的加入，可有效助力中小城市的差异化竞争。产业互联网已在各行各业展开实践。从以信息技术赋能种植、加工、营销全供应链精准调节的智慧农业；到通过机器与人的配合，实现更加柔性的、质量和效率更高的生产运营的智慧制造；再到已被广泛应用的个性设计、数字化供应链、精准营销等利用数字工具集赋能的服务业智能化运营等等，正在为各行各业创造更多的“排列组合”，从而推动产业变革、差异化竞争。 另一个是连接+，从“离线”到实现区域尺度的分工协作。产业互联网在智能+的基础上，继续发挥泛在化的连接优势。各行各业、不同设备之间通过互联网、物联网连接起来，产生的实时、海量、多维、真实数据，推动着基础IT设施连接与数字化、商业元素数字化，产业服务正加速上云。未来企业组织形式可更加灵活，研发、管理与IT服务等职能可集中于城市中心，而生产、物流等职能可选择地价更低的外围节点。 三、加强流动治理，建立大数据驱动新模式 随着城市空间与社会结构的整体变迁，人口、信息、产品、服务与资本等要素的流动强度都会远远大于过去的任何阶段，亟待技术创新手段的引入，以打破传统基于区位预设的条块分割、独立封闭的治理模式。在新冠疫情期间，数字技术在全国性大流动背景下展开了重要的“临床试验”。 截至目前，一个小小的腾讯“防疫健康码”已累计亮码超80亿人次，“WE智造”安全复工平台小程序已被42个地区的2.8万多家企业用于解决复工过程中的棘手问题，高效的响应了特殊时期下社会集中井喷的跨区域、跨部门流动性治理需求。未来都市圈内要素流动将继续加剧，数字技术治理手段将一步迭代与升级，并发挥更为全面、系统的作用。 在5G、物联网等技术的“硬连接”，以及数据、智能中台等“软连接”以及基于小程序、公众号、二维码、企业微信等微接口的“微连接”的三大连接方式下，由大数据驱动的“两纵一横”流动治理新模式将得到深化，“两纵”分别是指基础数据的收集与治理信息的触达，“一横”指的是基于数据流动的多部门、多地区、多主体协同。 随着数据要素市场机制与产业区块链应用的持续探索与产业化，信息共享、监管与隐私保护将更有保障，城市的数据交换、智能分析与终端治理能力将大幅提升，从而更好地回应未来都市圈的流动治理需求。 四、培育线上生态，实现公共服务共建共享 公共服务共建共享是未来都市圈是否成熟的重要标志。在未来，教育、医疗与政务服务等集聚于城市中心的公共服务资源，可通过线上的数字场景进行信息与服务的交互，从而缓解都市圈外围区域在这些方面的刚性需求。 医疗方面，目前我国处于供需严重不平衡状态，全国80%的医疗资源集中在大城市。数字技术发展可使医疗空间智能化、社区医疗中心功能增强，远程问诊等方式满足人们部分医疗需求，弥补了医疗资源配置的不足与空间不匹配。 教育方面，人们对集中化大型教育空间的依赖程度将降低，在线教学、多媒体教学、混合式教学等模式创新，学习方式转向线上线下结合，未来教育与技术进一步融合，逐渐由在线化、商业化向智能化方向转变，教育方式以知识为中心转向以人为中心的个性化、便捷化教育，教育地点由固定时间地点向突破时空限制的“泛在学习”发展。 政务方面，政务服务由线下转至线上，通过自助办理和在线办理等方式，实现24小时“不打烊”和“只跑一次”。以粤省事为代表的政务服务在线办理APP，通过“实人+实名”身份认证核验，即可在APP或小程序进行公积金、社保、港澳通行证等日常服务的办理，公共服务便利性和满意度提高。 事实上，未来都市圈的数字化实践远不止于此。随着5G、数据中心、工业互联网、物联网、云计算等新型基础设施的不断完善，数据生产要素市场化配置不断深化，产业互联网在交通、物流、市场、金融、生态等各个领域的融合与应用创新，数字技术将会持续不断地为都市圈、城市群接入更多变革性的创新力量。 未来，还有待各个线上线下企业、政府部门、科研院所、公益机构和广大用户在内的城市运行参与方一同去探索，挖掘都市圈更大的的数字化机会与价值。 【云栖号在线课堂】每天都有产品技术专家分享！课程地址：https://yqh.aliyun.com/live 立即加入社群，与专家面对面，及时了解课程最新动态！【云栖号在线课堂 社群】https://c.tb.cn/F3.Z8gvnK 原文发布时间：2020-05-28本文作者：付静本文来自：“猎云网”，了解相关信息可以关注“猎云网”
2020-05-28
优秀的个人博客,低调大师

云原生（Cloud Native）- 移动App研发新范式

什么是云原生（Cloud Native）App云原生的话题近期异常火热，对于它的概念，大家也有不同的解读。从我个人的视角而言，云原生代表了一种应用构建的方法论：如何最大程度地利用云计算服务模型的优势低成本、快速地构建一款弹性的应用。本质上而言，云原生的研发模型旨在降低业务的技术风险，让开发者的形态更单纯、专注：所有的运行环境透明化，按需扩展；所有的研发流程流水化，高效交付；所有的基础设施服务化，按量付费；云原生应用 我们通常意义下的云原生应用意指传统的后端应用，Container、Microservice、DevOps构成了云原生研发架构的铁三角。对于移动App这类呈现重前端轻后端形态的产品而言，云原生有另一种诠释方式。移动App对比传统的后端应用研发有着较大的形态差异，应用本身构建在异构的OS平台之上，运行环境约束较多，依赖大量的
2017-09-17

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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。

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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。

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