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如何区别云计算与数据科学 如何区别云计算与数据科学 云计算和数据科学有着错综复杂的联系，其中云平台是数据存储和处理的基础设施。云服务提供可扩展性、灵活性和成本效率，满足数据科学任务的动态需求。数据科学家利用云的计算能力进行分析、机器学习和可操作的见解。尽管云计算和数据科学具有合作性质，但也存在着根本的差异。本文探讨了这些区别，并阐明了它们在技术领域中相互关联但又截然不同的作用。 1. 定义 云计算：云计算是指通过互联网提供存储、处理能力和软件等计算服务。在这里，托管在互联网上的远程服务器被用来存储、管理和处理数据，而不是使用本地服务器或个人计算机。数据科学：数据科学使用科学的方法、流程、算法和系统，从结构化和非结构化数据中提取见解和知识。其结合了统计学、数学和计算机科学的各个方面来分析和解释复杂的数据集。 2. 目的 云计算：云计算的主要目的是按需提供对计算资源的访问。云计算使企业能够管理和部署应用、存储数据和执行各种计算任务，而不需要个人设备或本地服务器。数据科学：数据科学旨在从数据中提取有意义的见解和知识，以制定决策、预测趋势并解决跨各个领域的复杂问题，如商业、医疗保健、金融等。 3. 基础 云计算：云计算建立在虚拟化、分布式计算和网络技术的基础之上。数据科学：数据科学建立在统计学、数学和计算机科学的基础上，利用编程语言和工具进行数据分析和机器学习。 4. 应用 云计算：人们利用云计算来托管网站、运行应用、管理数据库以及为企业提供可扩展的基础设施。数据科学：数据科学应用于医疗保健、金融、市场营销和科学研究等领域，用于分析和解释数据，以进行决策和解决问题。 5. 构思 云计算：云计算的概念围绕着提供对可配置计算资源共享池的按需访问，这些资源可以以最小的管理工作量快速供应和释放。数据科学：数据科学涉及应用统计和计算技术来分析和解释大型数据集，揭示模式，并产生可操作的见解。 6. 侧重点 云计算：云计算侧重于将基础设施、平台和软件作为服务交付给用户，允许其远程访问和利用计算资源。数据科学：数据科学侧重于通过各种技术从数据中提取知识和见解，包括统计分析、机器学习、数据挖掘和数据可视化。 7. 优点 云计算：云计算为IT基础设施提供了诸如节省成本、可扩展性、灵活性和易于管理等优点。数据科学：数据科学提供的好处包括明智决策、模式识别、预测建模以及从数据中发现有价值的见解。 8. 挑战 云计算：面临与安全性、数据隐私、法规遵从性和潜在的供应商锁定相关的挑战。数据科学：面临与数据质量、特征选择、模型可解释性和处理敏感信息时的道德考虑相关的挑战。 9. 方法 云计算：云计算侧重于提供可靠和可扩展的基础设施，强调资源管理、可扩展性和可用性。数据科学：数据科学侧重于通过探索性数据分析、假设检验、机器学习和其他分析技术从数据中提取见解。 10. 使用的技术 云计算：云计算涉及技术如虚拟化、容器、编排工具和各种云服务模型，如IaaS、PaaS、SaaS。数据科学：数据科学涉及的技术包括编程语言、统计工具、机器学习框架和数据可视化工具。 -
云安全如何增强数据完整性 作为企业主或IT专业人士，您了解数据在当今数字环境中的巨大价值。但您是否考虑过在云中存储和传输敏感数据的风险？数据泄露、未经授权的访问和潜在的损坏可能会造成灾难性的后果，损害您企业的诚信和声誉。如果您能够充分利用云计算的强大功能，同时确保对宝贵数据进行最大程度的保护，结果会怎样？云安全改变了游戏规则，它提供了强大的措施来保护数据完整性，并使组织能够自信地在云中运营。 数据屏蔽可增强数据完整性 维护云中数据完整性的一个关键方面是保护敏感数据，例如个人身份信息(PII)或财务记录。数据屏蔽是一种安全技术，在实现此目标方面发挥着至关重要的作用。数据屏蔽涉及使用虚构或匿名值来模糊或替换敏感数据元素的过程。这可确保原始数据仍然受到保护，同时仍允许对屏蔽数据集执行测试、开发或其他授权活动。在云计算的背景下，数据屏蔽在维护数据完整性方面发挥着重要作用，在非生产环境（例如开发、测试和准备阶段）中保护信息，因为这些环境可能会向不同的个人或团队公开信息。通过屏蔽数据，可以隐藏这些信息。最大限度地降低访问或意外暴露的风险。促进与供应商、合作伙伴或承包商等各方的数据共享和协作。数据屏蔽涉及用屏蔽版本替换值，以促进协作，同时维护数据的完整性。确保遵守要求保护数据的数据隐私法规（如GDPR和CCPA）。在组织中实施数据屏蔽表明他们致力于确保数据隐私和合规性，以避免受到处罚。通过模糊信息来减轻内部威胁可以降低内部人员获取和破坏信息的可能性。为了有效部署数据屏蔽措施，企业应该利用动态屏蔽技术来实施访问控制，对屏蔽数据集进行审计和监控，并选择提供强大数据屏蔽功能以及行业标准加密和密钥管理实践的知名云服务提供商。 云安全对于数据完整性的重要性 1.保护数据免遭未经授权的访问 云计算的一大担忧是防止访问机密信息。云安全功能（如访问控制、加密和多因素身份验证）在阻止未经授权的个人获取敏感信息方面发挥着重要作用。通过实施这些安全措施，企业可以保护其数据免受泄露，确保其完整性并防止更改或泄露。 2.确保数据的一致性和准确性 在设置中，数据通常由多个用户和应用同时处理。安全协议（例如版本控制和数据同步机制）有助于维护跨位置和设备的数据一致性和准确性。这可确保所有用户都与最新的数据版本进行交互，从而最大限度地减少错误、差异和数据损坏。 3.传输过程中保护数据 数据在云服务、应用和设备之间不断传输。通信协议(HTTPS、VPN)和端到端加密等云安全措施可在传输过程中保护数据，以阻止窃听、中间人攻击和其他可能损害数据完整性的潜在安全风险。 4.启用安全备份和恢复 数据丢失或损坏会对企业产生影响。云安全解决方案通常具有备份和恢复功能，以确保在系统故障、网络攻击或人为失误的情况下能够快速安全地恢复数据。这种方法通过提供恢复数据的方法来帮助维护数据完整性，从而减少停机时间和潜在的数据丢失。 数据完整性的云安全最佳实践 为了通过云安全有效增强数据完整性，企业应实施以下最佳实践：● 使用访问控制（如基于角色的管理和多因素身份验证）来限制对敏感数据的访问。● 在存储和传输过程中使用行业标准加密保护数据。● 使用最新的安全补丁更新云服务、应用程序和操作系统，以防止违规。● 跟踪和审计所有数据活动以检测和应对安全事件。● 通过定期的安全培训，教会员工如何处理敏感数据和识别威胁。● 定期检查云安全性以发现弱点并更新针对新威胁的保护措施。 总结 那么，您准备好在保护数据完整性的同时过渡到云了吗？云安全在释放可能性的同时保护宝贵信息。试想一下。通过实施安全协议，可以告别对数据泄露、未经授权的进入或篡改的担忧。相反，您将有信心根据数据做出业务决策，从而建立利益相关者之间的信任并促进业务增长。不要让忧虑阻碍进步。采用云计算，并制定符合组织要求的安全计划。简化运营，保持领先地位，保护资产和数据。未来在于云，有了云安全措施，您可以达到顶峰，同时确保数据的完整性坚如磐石。拥抱云技术的功能。为业务开辟一个充满机遇的领域。 常见问题 云安全如何有助于维护数据完整性？ 云安全机制保护数据免遭访问，确保其一致性和准确性。它们还在传输过程中保护数据并促进备份和恢复过程。所有这些都有助于提高数据完整性。 数据屏蔽对于保护数据完整性有何作用？ 数据屏蔽使用伪造或匿名值来隐藏信息。这种做法可以在生产环境中保护详细信息。它还支持数据共享和协作。此外，它还有助于遵守数据隐私法规并降低组织内部的风险。 哪些云安全服务和解决方案可以提高数据的可信度？ 有一些选项可以增强云数据安全性，例如云访问安全代理(CASB)云数据丢失预防(DLP)工具、带密钥管理的云加密、云安全态势管理(CSPM)解决方案以及云原生安全信息和事件管理(SIEM)系统。 关键要点 ● 维护数据完整性对于做出明智的决策、满足要求和维护利益相关者的信心至关重要。● 云安全措施保护数据免遭访问，确保准确性和一致性，在传输过程中保护数据并启用备份程序。● 采用访问控制、加密方法、定期系统更新和员工培训等措施对于维护云环境中的数据完整性至关重要。● 数据混淆在保护信息方面发挥着重要作用，可以促进安全的团队合作，确保遵守合规性并降低内部人员的风险。● 利用安全服务和解决方案可以提供功能以及持续监控能力，通过自动威胁检测响应来增强数据完整性保护。 -
如何通过无缝跨云数据共享打破孤岛？ 在当今的多云世界中，标准化就像跨云数据共享的转换器，确保不同的云平台可以读取数据并实现无缝交换。假设在全国各地有多个办事处，每个办事处都有不同的安全系统、办事处经理和营业时间。但需要从任何位置安全地访问企业文件，这就是跨云数据共享的挑战。由于每个云提供商都充当单独的办公室，因此访问所需的所有文件会变得困难。此外，拥有多个具有不同访问点的办公室会使我们容易受到入侵和数据泄露的影响。虽然办公楼内可能存在需要特殊访问权限的禁区或安全室（存储受复杂隐私法规约束的数据），但每栋办公楼的安全级别是否都相同？幸运的是，存在解决方案可以确保他们做到这一点。让我们深入探讨企业由于跨云数据共享而面临的典型障碍，以及一系列可能的解决方案，以帮助您获得实时洞察力。 多云数据管理的挑战 在多云环境中，数据分布在不同的云平台上，存储解决方案和管理工具也各不相同。这种分散的框架可能导致数据所有权分散、可见性有限和数据孤岛。数据孤岛阻碍企业全面了解其数据。数据孤岛导致数据集不完整且不一致，这意味着一个部门可能会访问错误或过时的信息。这阻碍了生成全面的实时洞察、促进协作和做出数据驱动决策的能力。事实上，研究发现，76%的受访者承认数据孤岛阻碍了跨部门交流。此外，企业使用的每个云提供商都代表着另一个安全问题，每个云都是一个潜在的入口点。网络扫描是网络犯罪分子识别暴露入口点的常用方法。许多人使用一种称为端口扫描的技术，这与审计人员查找易受攻击的网络区域的方法相同。然后，攻击者瞄准云平台之间的漏洞或错误配置，渗透到企业的整个云环境中，可能对企业的财务和声誉造成灾难性的损害。多云还意味着很难全面了解潜在的安全风险，也很难确保在所有地方都实施一致的安全策略。由于数据孤岛以及每个云提供商都有自己的安全协议和配置，这种情况进一步加剧。报告发现，69%的组织由于不同公共云平台上应用安全性的配置方式不同而遭遇数据泄露或暴露。跨云数据共享的另一个重要问题与数据隐私法规有关，企业必须遵守适用于其业务类型、数据位置和访问数据的用户的法规。确保跨多个云位置的合规性会大大增加数据治理流程的复杂性，这意味着需要额外的资源和专业知识来管理跨不同区域的合规性。对于拥有大量IT团队的大型企业来说，保持合规性可能是一个相对容易的挑战。然而，对于可能没有内部IT团队的初创企业和小型企业来说，要适应不断变化的法规，他们可能需要将有限预算中的大部分花在专家云架构师身上。 跨云数据共享解决方案 虽然多云方法确实存在挑战，但随着越来越多的企业开展国际合作、建立在家办公计划以及外包具有特定专业的项目，IT团队共享数据至关重要。以下是他们可以安全地做到这一点的方法。 跨云平台的标准化 简单来说，标准化就像是跨云数据共享的翻译器，确保不同的云平台可以读取数据并实现无缝交换。这样就无需为每个云环境编写复杂的自定义代码或数据转换流程。国际标准化组织等组织为企业提供独立的、非政府的和全球性的标准。例如，可以查找和购买有关行业顶级标准的信息。ISO/IEC23894:2023指导用户如何开发、生产、部署或使用使用AI的产品、系统和服务。遵循标准化数据结构有助于实时数据分析、消除瓶颈并避免数据共享延迟或中断。更重要的是，标准化数据简化了数据管理，使跨多个云环境实施一致的数据治理策略更加容易。 集中式数据湖 为了充分利用多云环境，企业应将数据整合并集中在单个数据库或数据湖中。由于这些存储库可以保存和处理大量结构化、半结构化和非结构化数据，因此非常适合跨部门协作。为了实现数据源的灵活性，可以实施“读取时模式”方法。这意味着在分析期间定义数据结构，而不是预先强制执行模式。但是，集中式数据湖可以配置为近乎实时地处理数据。考虑预处理步骤来准备非结构化数据以便更快地进行分析。这可能涉及事先提取相关特征或元数据。然后，可以近乎实时地分析预处理的数据以及结构化数据流。这就是人工智能数据目录的作用所在：它们作为数据湖的搜索引擎，使用人工智能和机器学习来：● 自动扫描和分类湖内的数据，使得查找和理解相关数据集更加容易。● 识别并解决潜在的不一致性，例如重复或丢失的数据，确保分析的准确性和可靠性。● 追踪数据集的起源和演变，为分析提供有价值的背景信息并确保法规遵从性。通过利用具有AI驱动目录的数据湖，企业可以获得解决跨云数据共享障碍的强大解决方案。数据湖将信息集中化，而AI目录则解锁数据，使其变得易于理解和值得信赖。 第三方数据共享平台 第三方平台允许企业将其各种云环境连接到平台，从而实现安全且受控的数据交换。此中央枢纽简化了跨云协作，使跨云环境的部门能够轻松访问和共享数据，从而促进协作和知识共享。此外，拥有集中的数据焦点可以简化数据治理任务，如访问控制、合规性监控和审计跟踪。因此，随着更快、更高效的数据共享成为可能，此外，一些平台还提供可视化工具，如内置仪表板。企业可以一目了然地了解数据，并快速响应市场趋势和机会，从而提高整体敏捷性。市场上有各种各样的平台和工具，包括数据集成平台以及支持多云的云数据仓库。让第三方提供内置报告等功能、提供详细的审计跟踪并采用静态和传输中加密等强大的安全协议可以减轻小型IT团队和个人的负担，但确保您的合作伙伴值得信赖至关重要。选择正确的平台和工具取决于企业的具体需求和预算，因此企业应该考虑支持哪些云提供商、他们提供的安全功能以及平台是否可以随着业务扩展。 总结 当前的多云方法对企业来说是一个挑战。分散的信息被锁在多个云环境中，导致无法获取实时见解，并增加了合规性和法规方面的问题，更不用说，众多的入口点增加了黑客的攻击面。然而，企业并非束手无策。通过跨平台标准化数据格式、实施具有强大数据目录的集中式数据湖以及利用第三方数据共享平台，隧道尽头就会出现曙光。这束光可以帮助企业打破数据孤岛并释放其信息的真正潜力。 -
2024年值得关注的十大云安全企业 2024年值得关注的十大云安全企业 在当今竞争激烈的环境中，每个组织都倾向于迁移到云，强大的云安全是首要任务。随着新的、更微妙的威胁出现，为了确保数据和业务应用的安全，企业必须与值得信赖的云安全企业合作。本文将重点介绍2024年值得关注的十大云安全企业，这些企业将提供独特的解决方案和最佳技术来确保云环境安全。 1、Palo Alto NetworksPalo Alto Networks是网络安全领域的全球领导者，以其全方位的云安全产品而闻名。Prisma Cloud平台提供广泛的云安全和合规功能，例如识别威胁、管理风险和保护工作负载。2、Crowd StrikeCrowd Strike是端点保护和威胁情报领域的领先企业。其云原生安全平台Falcon包括端点检测和响应(EDR)、威胁搜寻和恶意软件防护。3、ZscalerZscaler专注于安全访问服务边缘(SASE)解决方案，提供安全的互联网和Web网关服务。其云安全平台可确保无论用户身在何处都能安全访问应用和数据，从而增强远程工作安全性。4、CiscoCisco通过其SecureX平台提供一套强大的云安全解决方案。Cisco的产品包括云原生安全、零信任和安全访问，可帮助组织有效保护其多云环境。5、MicrosofMicrosoft是云安全领域的重要参与者，提供一套云原生安全解决方案来保护组织的Azure环境和应用。其Azure安全中心提供高级威胁防护、安全态势管理和合规性监控功能，帮助组织自信地保护其云工作负载和数据资产。6、亚马逊网络服务（AWS）AWS是一家领先的云服务提供商，提供一套强大的安全服务和功能，帮助组织保护其云基础设施和应用程序。其AWS Security Hub提供集中式安全管理、威胁检测和合规性监控功能，使组织能够在云中保持强大的安全态势。7、Check PointCheck Point是一家知名的网络安全解决方案提供商，提供一系列云安全产品，保护组织免受网络威胁。其Cloud Guard平台提供高级威胁防御、网络安全和合规性自动化功能，帮助组织轻松保护其云环境和数据资产。8、FortinetFortinet是网络安全领域值得信赖的品牌，提供一系列云安全解决方案，保护组织免受网络威胁。其Cloud SOC平台提供云访问安全代理(CASB)功能、数据丢失防护(DLP)控制以及威胁检测和响应功能，帮助组织有效保护其云应用和数据资产。9、Trend MicroTrend Micro是云安全领域的全球领导者，提供全面的安全解决方案，保护组织免受网络威胁。其Cloud One平台提供统一的云安全管理、工作负载保护和威胁情报功能，使组织能够跨多个环境保护其云部署。10、McAfeeMcAfee通过其MVISION Cloud平台提供全面的云安全解决方案。MVISION Cloud为云服务提供高级数据丢失防护、威胁防护和合规性管理，确保跨SaaS、IaaS和PaaS环境的强大安全性。总结随着组织继续采用云计算来推动创新和敏捷性，云安全的重要性怎么强调也不为过。通过与值得信赖的云安全企业合作，利用创新的解决方案和技术，组织可以有效地保护其数据和基础设施免受云中的网络威胁。 -
适合初学者的7种良好云存储策略 由于我们不断创建数据，因此存储数据的成本可能很高。云存储可帮助企业节省时间、降低成本并简化流程。从处理日常问题到简化功能，它可满足所有需求。当企业知道如何有效使用云存储时，云存储将为企业提供最佳服务。优化云存储可增强安全性、消除漏洞并支持高效运营。考虑到所有这些，这些策略可以帮助组织蓬勃发展。 如何选择云存储解决方案 了解业务需求将帮助找到适合用户的云存储选项。分析客户对云的期望操作类型和性能。选择具有满足这些期望的速度和资源的存储选项。预算也是一个因素。选择云存储解决方案时，请注意超额费用。业务开展的时间越长，数据存储量就越大。在合适的时间升级数据存储，可以避免昂贵的超额费用。选择云服务时要灵活。避免将自己锁定在单一云服务提供商。这会降低未来的灵活性，使得更换供应商的成本高昂且几乎不可能。分析合同条款并规划退出策略，即使它们是假设的。在需要时有能力离开。使用容器化和抽象层来确保数据保持可移植性。 正确管理数据 命名数据的方法有很多种，尤其是存储桶和对象名称。选择的方法应该在整个云存储解决方案中保持一致。文件命名的一致性使文件易于检索、共享、编辑和分析。此外，定期备份数据，所有云资源都应备份。这样可以确保即使系统出现故障，存储数据也受到保护。如果数据损坏、意外删除或出现安全漏洞，也会受到保护。 最大程度提高可用性并最大程度减少停机时间 正确设置云存储安全，不要因为错误的权限设置而让敏感信息处于危险之中。避免使用不符合要求的默认配置或处理不当的安全措施。此外，始终保持存储可访问，并制定备份计划以应对中断。业务运营需要一致的云服务，让您在必要时访问重要数据。通过在不同位置构建强大的基础设施、备份系统和数据存储设施来实现这一点。另一种最大化可用性的方法是监控云存储接收的流量。根据每秒操作数、带宽和缓存控制来评估流量。确保通过在一天中不太繁忙的时间进行更新、最大化带宽限制和快速处理错误来最大限度地减少攻击。 优化数据传输 数据传输速度是指在不同位置之间传输文件的速度。对于大型数据集，传输速度非常重要。为了提高数据传输速度，请使用以下三种技术：● 优化云存储网络设置。● 使用内容分发网络或CDN。● 实现高效的数据压缩。上传数据时，不要中断连接，相反，要等待数据上传完成。确保在通信中断或中断的情况下，上传可以从中断的地方继续。 维护云存储 不要让云存储环境变得臃肿。并非所有内容都需要存储在云中。消除冗余、过时或琐碎的内容。任何过时的文件都可以被取出并存储在其他地方，以提高生产力、降低风险并提高速度和准确性。毕竟，组织良好的云环境可让用户轻松找到信息。随着企业的发展，它将需要更多的存储空间。通过清理云存储并删除冗余数据，充分利用这一确定性。不要存档需要删除的内容。相反，销毁信息并将其全部删除。 保护云存储架构 您应该监控云架构是否存在安全风险。如果发生数据泄露，请立即采取行动执行安全法规并采用加密技术。还应该定期进行云存储审查，并运行分析程序以支持强大的云存储解决方案。另一项安全措施是限制访问控制。请谨慎授权访问云存储。使用不同的安全级别，不要向匿名用户授予权限。注意谁在云存储中拥有管理权限。明智的做法是将访问权限保持在最低限度，并定期检查以确保它们保持最新状态。人为错误可能导致安全问题。确保员工接受过云存储方面的培训，以避免配置错误和访问控制不足。投资培训合格人员，确保他们了解最佳实践，包括遵守云数据存储法规。 兼容性程序和沟通路线 您可能偶尔需要将数据迁移到其他云提供商或系统。为了成功迁移，请确保已定义传输协议和程序。自定义数据传输方法并定期测试，监控传输以确保维护安全性。此外，还可以将云存储与本地系统或其他云服务集成。为此，必须始终使用高级数据互操作性解决方案。建立清晰的沟通路线，简化工作流程。 -
中国智能手机市场迎来新格局：华为出货激增攀升至第二，苹果跌出前五 根据市场研究机构IDC的最新报告，2024年第二季度，中国智能手机市场出货量达到了7158万台，同比增长率达到了8.9%，显示出市场的持续增长态势。在众多厂商中，华为的表现尤为引人注目。其出货量同比大增50.2%，市场份额也从一年前的13.1%迅速攀升至18.1%，仅以微弱差距落后于vivo的18.5%，显示出华为在市场中的强劲竞争力。一年前，华为的市场份额还排在OPPO、vivo和荣耀之后，但在今年第一季度，华为已经成功跃升至并列第一的位置。进入第二季度，华为继续保持高速增长的势头，按照目前的趋势，华为有望再次成为中国智能手机市场的领头羊。 与此同时，OPPO和荣耀的出货量却出现了下滑，以15.7%的份额排在第三。分析认为，尽管外部环境的制约因素不断加强，但华为的供应链能力却持续得到改善。特别是在4000元人民币以上的高端市场，华为正在逐步缩小与苹果的差距。这一市场动态不仅反映了华为在技术创新和市场策略上的成功，也预示着中国智能手机市场的竞争格局正在发生深刻的变化。值得一提的是，苹果手机份额在这份报告上跌出了前五，进入“其他”序列。 -
研究显示：数据中心液冷市场升温 根据研究公司Dell'Oro Group的报告，数据中心的液体冷却技术正从特定市场细分中的小众选择转变为主流应用。 随着先进处理器和高性能服务器部署的增加，液体冷却的热管理能力需求也在增长。展望未来，Dell'Oro Group表示，液体冷却将在2024年下半年开始成为主流技术，并将在未来五年内增长至超过150亿美元的市场规模。 “以前，液体冷却供应商宣称提高效率和可持续性是该技术被采用的原因，”Dell'Oro Group研究总监兼《数据中心液体冷却高级研究报告》作者Lucas Beran说道。“虽然这些好处依然存在，但目前推动其采用的主要原因是其增强的热管理性能，能够满足高端处理器和加速服务器特别苛刻的热要求。” Dell'Oro报告称，配备GPU和定制加速器的加速服务器在2024年第一季度占所有服务器销售的超过一半。此外，AI网络需求将加速向更高速度和先进热管理的转变。预计到2025年，AI后端网络中部署的大部分交换端口将达到800 Gbps，而到2027年将达到1600 Gbps。 液体冷却类型 Dell'Oro报告研究了三种液体冷却技术：后门热交换器、直芯冷却和浸没冷却。 后门热交换器通常安装在单个服务器机架上，涉及在机架后部放置一个冷凝器单元，提供冷却液并移除服务器产生的热量。Beran表示，“后门热交换器的重要之处在于它不需要对IT设备进行修改，因此在未设计为液体冷却的基础设施中部署要简单得多。” 直芯液体冷却技术需要对现有设备进行改动，涉及在处理器顶部安装冷却板，并从服务器中引出管道。这种技术配置被称为单相直芯液体冷却（DLC）。双相直芯液体冷却利用冷却液的液相和气相，更高效地散热。 单相DLC部署首先规模化，Beran表示，“这是因为高性能计算行业长期采用该技术，帮助建立了更成熟的供应商生态系统和最终用户部署和服务技术的知识。”单相DLC是领先的数据中心液体冷却技术，预计在五年预测期内将继续保持领先地位。然而，预计双相DLC将在预测期内显著增长。Beran表示，流体创新将在浸没冷却的成功中发挥重要作用。 2023年数据中心液体冷却收入方面，CoolIT Systems、Boyd和Motivair是前三大供应商。Beran还指出，Nvidia已指定单相DLC为支持其即将推出的GB200计算节点的冷却技术。 Nvidia GB200系列的高端产品NVL72系统是一个72节点的液冷机架级系统，适用于最计算密集的工作负载。每个DGX GB200系统配备36个Grace Blackwell超级芯片，包括72个Blackwell GPU和36个Grace CPU，通过最新一代的NVLink互连技术连接。 Dell'Oro报告中预测的第三种技术——浸没冷却——涉及将服务器、网络设备或其他设备直接浸入不导电的液体中，该液体作为冷却剂，直接吸收设备产生的热量并将其传递出去。与传统的空气冷却相比，浸没冷却技术支持更高的服务器密度。 “对浸没冷却有很大的兴趣，因为从工程角度来看，它提供了最佳的热管理性能，”Beran表示。“它提供了比直芯液体冷却更好的热管理性能，因为没有与其相关的空气冷却，几乎可以捕获服务器产生的100%的热量。这使得企业有机会实现最佳的能源效率。” 然而，浸没冷却的技术复杂性和生态系统正在减缓其采用速度，Beran说。 “对于浸没冷却罐，您需要确保电缆与浸没冷却罐兼容，需要有懂得如何部署和设计这种基础设施的承包商，”Beran表示。“与其他形式的液体冷却（如直芯液体冷却）相比，浸没冷却需要更多的教育和更多人的参与。” 尽管如此，单相浸没和双相直芯液体冷却正在进行测试、验证和概念验证工作，这为供应商带来了不断增长的市场。另一方面，双相浸没冷却（涉及液体浸没和气体收集）在采用过程中面临挑战，尤其是PFAS流体使用的监管环境。 PFAS，即全氟和多氟烷基物质，是浸没冷却中使用的一类化学品。3M公司是PFAS的最大生产商之一，该公司在2022年表示将于2025年底前停止制造和使用PFAS材料，出于环保原因，这对浸没技术领域造成了冲击。 “尽管如此，仍有很多创新，我的研究表明，浸没冷却有机会在未来五年内在市场中占据一席之地，”Beran说。“但在我的预测期结束时，单相直芯液体冷却仍占据市场的一半以上，而浸没冷却不到25%。” LiquidStack在Cisco Live上展示液体冷却 在最近的Cisco Live活动中，浸没冷却技术开发商LiquidStack展示了其技术，吸引了大量关注。 “我认为我们的客户需要对这种目前处于早期阶段的技术做出决定，”Cisco光学系统和光学部门高级副总裁兼总经理Bill Gartner在活动中表示。“液体浸没可能很昂贵，但客户将权衡这一点与未来高效运行数据中心和AI系统的电力成本。” 其他浸没冷却领域的参与者包括Submer、Aperitas、富士通和Green Revolution Cooling。 -
到2031年，物联网零售市场规模将扩大至4649亿美元 InsightAce Analytic Pvt. Ltd. 宣布发布全球零售物联网市场评估报告。根据 InsightAce Analytic 的最新研究，2023 年全球零售物联网市场价值为 578 亿美元，预计到 2031 年将达到 4649 亿美元，预测期内（2024-2031 年）的复合年增长率为 30.1%。物联网 (IoT) 正在通过增强客户体验、优化运营和实现新商业模式来改变零售市场。智能货架、信标和联网设备等物联网技术可提供实时数据和对库存水平、客户偏好和商店流量模式的洞察。这些数据使零售商能够更有效地管理库存、个性化营销工作并简化供应链运营。此外，支持物联网的设备可以通过自动结账、交互式显示和基于购物者行为的定制促销等功能改善店内体验。随着物联网的普及，它有望推动重大创新和效率提升，帮助零售商在快速发展的市场中保持竞争力。全渠道零售的兴起，由无缝整合线上和线下购物体验的物联网技术推动，正在促进市场增长。此外，物联网智能商店的日益普及，零售商使用互联设备和传感器提供沉浸式和个性化的购物体验，进一步加速了市场扩张。驱动因素：物联网 (IoT) 在零售市场的增长由几个关键因素推动。其中包括对增强客户体验的需求不断增长以及对高效库存管理的需求。物联网技术使零售商能够收集有关消费者偏好和行为的实时数据，从而实现个性化营销策略。此外，物联网解决方案提高了供应链的可视性和运营效率，降低了成本并提高了生产力。智能设备知识和采用率的提高以及物联网技术的进步进一步推动了市场增长。此外，物联网与机器学习和人工智能等新兴技术的结合增强了零售运营中的决策过程和预测分析。挑战：在实施物联网 (IoT) 时，零售市场面临诸多障碍。一个重大障碍是确保数据的安全性和隐私性。由于物联网设备收集了广泛的数据，保护这些数据免遭泄露并确保客户隐私变得越来越困难。另一个挑战是将物联网系统与现有的零售基础设施集成。零售商经常面临兼容??性问题，并且需要大量投资来升级其技术。此外，管理和维护互联设备网络的复杂性可能令人难以承受，需要专业技能和知识。此外，技术进步的快速步伐意味着零售商必须不断适应以保持竞争力，这既昂贵又耗费资源。区域趋势：北美零售市场的物联网预计将占据主要市场份额。这一增长归因于零售行业店内和数字运营的整合，RFID 标签和智能货架等技术使零售商能够高效管理库存并增强购物体验。预计亚太地区 (APAC) 将成为增长最快的市场，预计 2024 年至 2031 年的复合年增长率将非常可观。这种快速而持续的增长是由互联网普及率、智能手机使用率和电子商务活动的不断提高推动的。这种数字化转型营造了一种有利于在客户互动、营销策略和虚拟体验中采用数字化身的环境。最新发展： 2024 年 1 月，IBM Corporation 与 SAP SE 合作创建解决方案，旨在帮助消费品和零售行业的客户通过使用生成式 AI 优化其供应链、财务运营、销售和服务。 2023 年 12 月，HCL Technologies (HCL) 与 SAP 建立合作伙伴关系，开发和提供与各个行业相关的物联网解决方案和服务。HCL Technologies 将把相关的 SAP 软件与服务和硬件捆绑在一起，以加快和简化组织在实施工业 4.0 转型时遇到的分散而复杂的解决方案堆栈。 -
数据中心灾难恢复：业务连续性的必要措施 从短信和流媒体服务到关键的政府、教育和医疗保健应用，数据中心为我们日常生活提供了便利。随着世界比以往任何时候都更加依赖数据中心，确保这些设施保持安全和正常运行至关重要。因此，数字基础设施组织必须制定强大的数据中心灾难恢复计划。 什么是数据中心灾难恢复？ 尽管在避免数据中心在建设阶段停机，以及在运行后通过备份和辅助电源方面已经取得了进展，但数据中心仍然容易受到不可预见的情况的影响，包括自然灾害、人为错误和网络攻击。尽管不可能预防每一场灾难，但组织必须尽一切努力做好最坏的准备。确保数据中心做好应对意外情况的准备的最佳方法是制定一个强大的数据中心灾难恢复计划。 数据中心灾难的类型 停电 停电通常是数据中心停机和系统故障的主要原因。这可能导致重大损失，无论是收入还是客户信心。企业越来越多地转向混合提供商和云服务，以确保其数据由冗余系统备份，并限制受潜在停电影响的客户数量。 人为错误 人都会犯错，因此这是不可避免的，但在数据中心运营商可能遇到的灾难中，人为错误的风险可以通过采取正确的预防措施大大降低。过去三年，近40%的组织因人为失误而遭遇过重大中断。在这些事件中，85%的原因是工作人员未能遵守程序，或流程和程序本身存在缺陷。人为错误的例子包括意外断开电源、电路过载或不安全的结构设计。 网络攻击 虽然停电、结构损坏和人为错误是造成许多数据中心灾难的原因，但包括勒索软件在内的网络攻击也是数据中心面临的主要威胁，而且这些网络攻击的代价同样高昂。根据报告显示，2022年全球三分之二的组织遭受了网络攻击，业务因攻击而平均中断五天。 为什么数据中心需要灾难恢复计划 面对众多运营风险，灾难恢复计划可以说是应对数据中心紧急情况的最重要的一步。一个真实事件很好地说明了这一点：2021年10月15日，韩国两大科技公司KakaoCorporation和NaverCorporation发生火灾。虽然Naver能够相对较快地启动并运行其服务器，但Kakao的服务器却瘫痪了数小时，导致用户突然无法使用他们的消息平台、支付应用或拼车服务，从而遭受广泛而严重的中断。重要的是，尽管Kakao确实制定了灾难管理协议，但该协议并未考虑到火灾发生时的断电情况，从而延缓了服务恢复工作。从这一事件中吸取教训后，Kakao成立了一个预防再发委员会，以防止类似事件再次发生。数据显示，企业越来越认识到灾难规划的重要性，近90%的组织都有某种形式的灾难恢复计划。然而，与此同时，大多数受访者(70%)只将很少的预算(0%-10%)分配给灾难恢复规划。一个问题是，灾难恢复规划主要是IT工作者的责任，很少直接向高管汇报。灾难恢复计划对高管层的可见性有限，只有41%的灾难恢复计划负责人向高管层汇报。不过，在今年的调查中，我们看到同样多的受访者表示，灾难恢复负责人的下属比高管层低两个级别，这一比例比我们上次调查中的26%大幅增加。在组织中提升这一职位可以加强与整体业务需求的一致性，并增加获取资源的机会，以确保关键业务的技术弹性。 面向未来的数据中心建设 虽然无法预防自然灾害，但数据中心开发商正在设计更能抵御极端天气、火灾和地理要求的设施。每个数据中心的设计都必须考虑到其所在地的具体地理位置，研究最佳建筑材料、施工技术和设施布局，以抵御自然灾害力量，同时遵守IBC2003规范。设计冗余电源和冷却系统，以便在暴风雨中也能继续运行。结构分析验证了定制的建筑材料、施工方法和布局，以抵御极端风力和隆起。所有支持设备（包括发电机等）都在数据中心内部，这意味着内部设备受到保护。 制定数据中心灾难恢复计划 确定数据中心的关键任务服务 在制定灾难恢复计划时，了解哪些服务是关键任务至关重要。一些企业处理灾难恢复的一种方式是通过弹性和可靠性实践，这允许组织通过包括异地备份来从中断中恢复，这可能具有用于故障转移的辅助基础设施。 考虑成本 不仅要考虑停机或结构损坏的成本，还要考虑数据中心服务对谁的影响，以及自然数据中心灾难对当地社区意味着什么。数据中心灾难可能会破坏当地社区服务，如政府职能、公用事业、医疗保健和互联网接入，灾难恢复计划应考虑对公民生活的直接和间接影响，并提供应急计划，以便在停电期间实现基本的社区功能。灾难恢复计划应考虑在灾难期间提供替代的社区‘接入点’，例如WiFi连接的灾难恢复中心，公民可以在那里提出索赔并与亲人联系。运营商应与当地官员协调灾难恢复计划。” 实施安全最佳实践 在网络安全方面，随着攻击者的攻击方法越来越复杂，数据中心IT必须通过定期备份、端点保护、频繁渗透测试和持续的员工培训来加强安全实践。备份数据是灾难恢复的关键挑战之一。数据中心运营商可能会选择基于SaaS的备份，从而限制对本地服务器管理的需求。SaaS数据托管在线，可从任何地方访问，从而确保在设施无法访问的情况下继续运营。基于SaaS的备份提供固有的灾难恢复，因为SaaS数据存储在远程，可提供冗余。SaaS提供商管理底层基础设施和灾难恢复，减轻组织的负担。 制定灾难恢复计划 数据中心灾难恢复计划应根据组织的特定需求进行量身定制，制定全面计划后，组织必须确保所有关键数据中心员工都了解宣布紧急情况的协议。此外，组织必须经常测试其事件响应和灾难恢复计划，其中可能包括模拟灾难场景。除了建立一个灾难恢复设施，以便在发生大规模中断时转移关键服务之外，还应关注其事件响应程序。 -
可穿戴技术：实时追踪健康状况 想象一下，一种可穿戴设备可以在健康紧急情况发生之前预测它们，或者可以分析你的饮食习惯并提供个性化的营养建议。随着不断创新，可穿戴技术正在彻底改变预防性医疗保健，并赋予人们前所未有的权力来控制自己的健康。据 Statista 称，受健康和健身追踪设备需求激增的推动，到 2025 年，全球可穿戴设备市场规模将飙升至 628.2 亿美元。再加上 AR 和 VR 技术的进步，可穿戴设备即将迎来一场革命，IDC 预测到 2023 年，全球 AR 和 VR 耳机的出货量将飙升至 3920 万台。可穿戴技术正在成为医疗保健领域的变革者，帮助人们实时监测自己的健康状况。从健身追踪器到智能手表，这些设备提供了一系列旨在增强健康和提供有关个人身体状况的宝贵见解的功能。可穿戴设备无缝融入日常生活，将健康管理的权力前所未有地直接交到消费者手中。利用可穿戴技术促进健康和保健可穿戴技术在促进健康和保健方面提供了广泛的应用，各种用例涵盖健身追踪、疾病管理、远程患者监控等。让我们探讨一下可穿戴设备发挥关键作用的一些关键场景： 健身追踪和优化： 马拉松运动员可以使用健身追踪器监测他们的心率、里程、步速和路线，使他们能够优化训练方案以获得更好的表现。 正在减肥的人可以追踪他们的日常活动和卡路里消耗，从而相应地调整饮食和锻炼习惯，以实现可持续的减肥效果。此外，睡眠追踪功能可以帮助用户了解睡眠质量对他们的整体健康和健身目标的影响。 健康监测和疾病管理： 糖尿病患者可以使用可穿戴血糖监测仪持续追踪他们的血糖水平，接收高血糖或低血糖的实时警报，并有效管理他们的病情。这种持续监测减少了频繁刺破手指的需要，并使个人能够及时调整胰岛素剂量或饮食。 患有高血压或呼吸系统疾病等慢性病的人可以监测血压或血氧饱和度等关键健康指标，从而能够及早发现异常并主动干预。例如，配备 SpO2 传感器的可穿戴设备可以检测到低氧水平事件，提醒用户注意潜在的呼吸问题或睡眠呼吸暂停。 远程医疗和远程患者监控： 配备跌倒检测传感器的可穿戴设备让老年人及其护理人员安心，在跌倒时自动提醒指定联系人或紧急服务。此功能对于独居老人或行动不便的老年人尤其有用，可确保在紧急情况下及时获得帮助。 医疗保健提供者可以使用可穿戴设备远程监控患者的健康状况并跟踪他们的进展，促进虚拟咨询并减少频繁就诊的需求，尤其是在 COVID-19 大流行的背景下。远程患者监控可实现早期干预和个性化护理，改善患者治疗效果并降低医疗保健成本。 可穿戴技术如何彻底改变风险管理可穿戴技术与医疗保健的结合对保险行业具有重大意义。通过利用可穿戴设备产生的大量数据，保险公司可以获得有关个人健康和生活习惯的宝贵见解，从而使他们能够提供更加个性化的保险计划和定价模型。可穿戴技术是风险评估和承保的强大工具，使保险公司能够更好地了解个人的健康状况和风险状况。这使他们能够定制保险政策以满足每个客户的特定需求，为健康行为和主动健康管理提供激励。 一些保险公司（如 John Hancock Vitality）为使用可穿戴设备跟踪身体活动水平、睡眠模式和其他健康指标的保单持有人提供折扣或奖励。 保险公司可以与医疗保健提供商合作，为患有慢性病的个人提供远程监控计划，为他们提供配备健康监测传感器的可穿戴设备。 可穿戴技术促进早期干预和预防性护理，最终降低保险公司的医疗成本。 未来挑战虽然可穿戴技术在医疗保健领域具有显著优势，但它也提出了需要解决的重要问题： 数据隐私和安全： 当可穿戴设备收集敏感的健康数据时，确保采取强有力的数据隐私和安全措施来保护用户信息免遭未经授权的访问或泄露至关重要。加密、安全身份验证机制以及遵守 GDPR 和 HIPAA 等监管标准对于保护用户隐私和维持对可穿戴技术的信任至关重要。 准确性和可靠性： 可穿戴设备收集的数据的准确性和可靠性至关重要，因为不准确或不可靠的信息可能导致错误的健康评估或决策。制造商必须确保其设备经过严格的测试和验证，以保持高标准的准确性。传感器校准、定期软件更新和遵守行业数据准确性标准对于确保可靠的性能和用户满意度至关重要。 法规遵从性： 医疗保健领域的可穿戴技术受监管要求和标准的约束，以确保安全性、有效性和数据保护。制造商和医疗保健提供商必须遵守相关法规和指南，以降低风险并确保护理质量。获得监管部门批准、进行临床试验以及遵守 FDA 医疗器械法规等标准是将可穿戴医疗保健产品推向市场并确保其安全有效使用的关键步骤。 未来随着传感器技术、数据分析和人工智能的不断进步，可穿戴技术的未来前景广阔。从健身追踪到疾病管理和远程医疗，这些设备有可能改善健康结果、提高患者参与度并彻底改变医疗服务的提供方式。此外，通过采用可穿戴技术，保险公司可以利用数据的力量提供更加个性化的保险计划和定价模式，最终改善客户的健康和福祉。通过整合智能可穿戴设备，我们可以共同为所有人打造一个更健康、更具弹性的未来。 作者：Mantra Labs