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10大技巧

何选择迁移策略?  将数据迁移至中时,选择一个适合组织需求的策略很重要。随着数据迁移至,有一些因素需要考虑,如你是否迁移了归档数据,他们具有不同的宕机需求。 对于的主要选择,对象可以用于私有、公有和混合。 通过在每个文件中提供广泛的元数据,对象可以筛选大量非结构化数据,却不会让你感到苦恼。   公有与私有各自优缺点  当选择时,你可能在公有与私有之间难以选择。这两者都具有的好处:他们可扩展、弹性,而且如果使用得当,成本也会很低。当然,他们各自有都具有不足之处。   通过将被动数据迁移到较低的层,混合可以清理急需的空间,否则可能会被很少访问的数据浪费。 在灾难发生后保护,并确保重要数据可用并不是一件小事,但是使用可使提供商做更多的工作。

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&服务安全分析报告

随着移动设备、板电脑、V**s、远程桌面、SaaS应用程序的使用,越来越多的用户选择将数据端,也就是说将数据在一个没有边界的区域内。然而对于这样一个没有边界的区域,怎样保护数据安全呢? 在这个环节中,攻击者会把受害者的当做C&C和远程访问基础设施。4.3 Single Switch在Single Switch攻击中,受害者的数据会同步到受攻击者控制的账户上。? 6.分析本节将介绍一些我们分析过的应用,包含同步token的格式、、以及同步token被偷的影响。被测试应用的版本号如下图:? ,并在sync_config.db数据库中。 更新token在“password”字段中,user-id在“user name”字段中。?

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    移动服务Parse下的iOS安全分析

    Parse:专为移动应用提供后服务的Parse是由 YC 孵化出来的、专为移动应用提供后服务的计算,为开发者包办繁琐的后服务,让开发者只需专注于具体的开发工作。 它提供任意数据保、照片或其它文件、发送推送通知、创建用户帐号、使用地理位置数据、添加 FacebookTwitter 帐号登陆等等服务。 Parse向移动端开发者提供了许多实用的功能,比如数据,推送通知,使用情况报告,崩溃日志统计,代码托管,后作业以及其他一些功能。 相对于提供的这些功能来说,本文比较在意的是计算的核心,数据。所有的数据都是在所谓的定制类目中(普通的数据类表)或许正是Parse这种简单的产品体验,让开发者遗忘了安全问题以及漏洞。 我在Parse上有一个项目,在配置AOLs上面花费了大量时间,所以我十分感兴趣其他开发者是如何配置他们在Parse上的账户的。

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    信息上通常采用什么方法?

    组织还在网站、社交媒体和的类似在线活动中生成大量非结构化内容。想想与几年前相比,现在有多少人在家庭视频、照片和音乐。 如果用例发生在的信息中,那么用户的数据可能也需要中。以下考虑一些在中越来越多采用的常见用例:开发测试。 与内部部署的数据在选择将数据在何处时,企业越来越多地选择公共而不是在内部部署。不相信吗?让我们考虑一下信息驻留场所的损失。 当不是数据驻留场所时是否在将数据驻留和中没有意义的数据、用例、行业等类型?答案是肯定的,原因有很多。 可以支持几乎任何使用场景,在许多情况下比内部部署更好。因此,随着数据的创建和生命周期的进展,它应该越来越多地在于的信息中,接近它支持的应用程序。

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    采用即服务优化混合

    在混合计算中,数据的位置对整体性能有重大影响。用户需要了解SaaS如何解决混合数据管理和延迟问题。通过爆发的能力,混合提供了巨大的计算灵活性。 如果在混合的多个区域中在数据副本,无论是活动的还是静态的,都支持弹性和不间断计算。如果内部私有不可用,用户可以将整个工作负载分解到公共,而不会丢失服务。 这为用户提供了两个数据管理选项。 一个是将主要数据复制在内部部署数据中心,并连续复制到公共。在爆发期间,将数据写入计算,然后同步到另一个副本。然而,这个模型仍然有写延迟和小窗口,数据元素可能不同步。这使得编程变得更加复杂。 数据以高度压缩的形式在内部缓和公共之间移动,这显著降低了混合中的延迟和流量。写入缓引擎的数据被压缩,然后在公共中,并在那里被复制。 在为混合部署SaaS之前,还需要从企业感兴趣的供应商那里获得一些客户推荐。

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    浪潮:以全栈能力驱动战略

    用一个极致容量、极致性能、极简架构和极易管理的去支撑起一个新数据中心,这是浪潮的目标,也即今年3月浪潮宣布的化战略。那么,化战略如何落地? 继3月份推出了全新一代G5 :超大规模数据中心级分布式AS13000 G5和数据中心级高端AS18000 G5之后,浪潮在IPF2019大会上又推出了其自研的NVMe SSD 和全闪G5,进一步完善了其战略的拼图。 根据浪潮介绍,本次推出的全闪G5 主攻+数+智的非结构化数据、传统数据库的结构化数据等高潮性能应用,包括高端全闪HF18000G5、中高端全闪HF6000G5和中端全闪HF5000G5,最高性能达到 在浪潮看来,浪潮产品全栈技术能力的释放必须借助更多合作伙伴,“通过+生态是浪潮服务客户的模式,浪潮有明确的业务边界。”

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    大数据之异构实践深度解读

    在数据被视为公司资产的时代,每个公司基本都会保最近数年的数据,而这些数据尤其是冷数据的累积也给带来了甜蜜的负担。下面就来分享下如何解决这些“负担”。 ,我们着重介绍SSD相关的策略,具体如下:All_SSD - 用于将所有副本在SSD中One_SSD - 用于将其中一个副本在SSD中。 实际上,我们的每服务器的12块硬盘slot中有3个是SSD,其余9个是SATA。我们实践结果表明,使用这种策略的效果比以前好了4倍以上。 -path 总结下:我们可以在一个限定的Hadoop集群中进行设置不同的磁盘使用不同的策略,还可以利用API将数据到不同的层。 HDFS设计的详细类型和策略如下表,有兴趣的同学可以看看:?

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    直播建设为什么要用,怎么操作?

    我们都知道,在直播建设中,我们会使用大量的图片,这些图片的不像文字那样可以直接在数据库中,需要另外的区域。随着直播发展时间越久,越来越多的海量数据会占用更多的空间。 因其可靠性、价格优势、安全性和无限拓展等特性逐渐被人们所接受,今天就来和大家侃侃直播建设中常用的服务。 一、 直播建设为什么要使用1、 数据转移方便往往提供镜像服务,它是一种好用的数据迁移和加速服务,可以实现在不影响用户观看、使用直播的同时完成数据迁移,你可以把它想象成一种各服务商之间竞争手段 二、 直播建设者如何使用1、 创建空间:在直播建设即将完工时,我们就要登陆-对象操作页面为直播创建一个空间,以方便后期的数据2、 然后我们就能在内容管理栏目中上传 三、 直播建设中哪些地方会用到在直播建设中,用户可以自由上传的礼物图片、每一级的用户等级图标、主播的头像图片、用户的头像图等静态数据都会用到这篇文章就写到这里了,希望能为大家带来一些帮助

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    【玩转腾讯】十二. 在端构建日志集中管理

    Kiwi Syslog Server拥有如下功能:集中管理syslog消息,基于syslog消息接收实时警报,自动响应syslog消息,为法规合规性档日志,通过电子邮件计划生成syslog报告, 在端构建日志集中管理----操作步骤一.创建CVM服务器①在CVM服务器面板中——实例——新建CVM服务器②选择自定义配置——计费模式为“按量付费”——地域选择“北京”——可用区选择“随机可用区 远程连接服务器2.1.使用远程工具登陆到服务器中(windows系统可使用xshell或者Putty登陆,Mac系统可直接使用terminal登陆,当然啦,你也可以直接在我们的腾讯的控制面板上直接进行 ,在服务器内部的浏览中将在COS对象中的Kiwi_Syslog安装包下载到本地中image.png②我们选择将下载的Kiwi_syslog_server安装包另为到桌面上image.png③选择保路径为 Kiwi syslog Web Access 管理页面通过此页面,我们可以查到到转发到我们Kiwi syslog 日志服务器中的日志,进而可对日志做下一部分的分析~image.png至此,我们已经学会了在端构建日志集中管理

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    剖析大数据的数据

    因而在小数据时代,世界是关系数据库一统天下的时代。 当技术的发展变得步履蹒跚,赶不上数据发展的速度时,分布式成为了必然选择,非结构型数据也对格式提出了新的要求。 此时,分布式与NoSQL的诞生回应了这样的需求,解决了大数据的根本难题。数据工具如百花盛开,一时仿佛来到了数据的盛世。 这就引出了大数据数据的一个重要特征:相同的业务数据会以多种不同的表现形式,在不同类型的数据库中,形成polyglot-db这种产生数据冗余的生态环境。 数据就是数据工程师手中的工具百宝箱,你需要熟悉各种工具的利弊,他们擅长处理的场景,然后再将好钢用在刀刃上,以求最大性的发挥工具的潜力。 记住,在大数据中,不是数据驱动而是业务场景驱动你对数据的技术决策。

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    下的数据新秀-PROTOBUF

    protobuf是什么protobuf是google旗下的一款无关,语言无关,可扩展的序列化结构数据格式。 所以很适合用做数据和作为不同应用,不同语言之间相互通信的数据交换格式,只要实现相同的协议格式即同一proto文件被编译成不同的语言版本,加入到各自的工程中去。

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    新一代大数据反思

    业界也有把ClickHouse的放到HDFS实现计算和分离的模型(快手),但这种架构对于运维及公司的研发成本都比较高。 那么新一代的大数据或是数据方面有什么改善呢? 从Snowflake的架构可以看出底层使用了Shared Data架构即厂商提供的S3类的对象能力,S3本身是厂商提供的跨数据中心及一个近似于无限扩容机制,所以用户在数据及安全方面基本无需担心 最上层提供一个数据湖管理服务,一个完整的SaaS,可以用于管理、计算、机器学习等管理角色。所有分层相对独立,按需扩展, 易于管理。开箱即用,随时关闭不需要的计算资源。 可以说目前大数据,数据都在从shared nothing架构向Shared Data在进行过渡,由传统的OS Database模型向计算和分离过渡。 新一代的大数据计算和分离已经成为趋势。短时间个人自研的很难达到厂家提供的S3类对象 ,S3类对象也将会成为新一代数据库,数据架构。

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    目录 1.账号安全 上账号安全的指导原则阿里的账号安全策略阿里的账号权限管理 访问控制(RAM)RAM的应用场景2.资源管理 资源的三种管理方式资源的监控服务资源的到期提醒和自动续费1.账号安全上账号安全的指导原则三个指导原则 阿里的账号安全策略账号登录双因素验证机制(MFA)、密码安全策略、审计功能?阿里的账号权限管理访问控制(RAM)?RAM的应用场景? 2.资源管理资源的三种管理方式web管理控制、客户端工具、API ?资源的监控服务?资源的到期提醒和自动续费?

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    RMAN备份到共享失败(win

    RMAN备份到共享失败(win)之前在《Win环境下Oracle小数据量数据库的物理备份》这篇文章中,介绍了在win下对于小数据量的数据库的物理备份设计。 文中重点提到,强烈建议备份文件有单独的,防止单点故障时备份文件亦不可用。 当我在实验环境实际去模拟这种使用单独的环境时,出现意料之外的问题:备份到映射的盘符无法成功,报错如下:启动 backup 于 24-7月 -17当前日志已档通道 c1: 正在启动归档日志备份集通道 这样在上就可以有保留完整的备份集,这样即使整个主机都瘫痪也可以方便的从上的备份恢复出最新备份的数据库。 至此,问题就彻底解决了,困惑的是为何映射出来的盘不能直接用,非要写完整的网络路径,看来win的差异真是不少呀。

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    启动、配置、扩容、伸缩、,开普勒之使用指南

    本文从启动、配置、扩容、伸缩、等方面介绍如何使用开普勒。 一、Kplcloud是什么? 3.8 挂载持久化卷 本是通过storageclass来动态创建PV。也就是说咱们依赖于storageclass,如果您的Kubernetes不支持相应的试,将无法非常方便的进行挂载。 创建持久化卷声明 在菜单找到“配置与”->持久化卷声明。 选择应用的空间,并点击“创建”按钮 在弹出的对话框中会有几个选项目: 名称:卷的名称(规则: ^()?((*)?) ——该卷可以被多个节点以读写模式挂载 类:如果没有类请查看创建类 挂载到应用目录 当卷创建好之后就可以在应用进行挂载了。 同样的进入应用详情页面,找到“持久化”选项卡,如图: 点击“添加”按钮,在弹出来的对话框加输入相关信息: 持久化路径:该路径为容器里的挂载路径 持久化卷声明:这里会列出您可以使用的

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    大话

    1、的官方定义是一个以数据和管理为核心的计算系统即是指通过集群应用、网格技术或分布式文机房集中监控系统件系统等功能,将网络中大量各种不同类型的设备通过应用软件集合起来协同工作,共同对外提供数据和业务访问功能的一个系统 设备横向扩展的方式让系统具有了无限扩展的能力,能够实现控制器与硬盘的同时扩展,即性能与容量可以同时实现线性扩展,一般可以分为私有、公有。? 一旦发生某计算泄漏了用户的数据隐私,或是数据在的过程中由于设备故障而导致大量丢失,亦或是数据在传输过程中被其他用户任意篡改,这种后果所造成的不良影响是难以估量数据安全问题也越发成为不可忽视的重点 3、计算的关系当计算系统运算和处理的核心是大量数据的和管理时,计算系统中就需要配置大量的设备,那么计算系统就转变成为一个系统,所以是一个以数据和管理为核心的计算系统 5、企业用户计算技术如何保障数据安全的一大优势在于其弹性,其实更准确说最初产品的安全性是产品的附加属性。

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    漫谈

    序言 IAAS层面的运维,所以总是在里雾里,你如果懂,那就是,你如果不懂,那就是晕。。。没做过车的人,总是要晕那么一阵子,坐的多了,就慢慢发现稀松常了。 而当使用所谓的申请虚拟机的时候,是否需要持久化,是否需要?数据在哪里?分布式。。。 上。。。。最重要的莫过于!!! 数据库的分库分表;而在数据库方面,采用的则是主从复制的结构,垂直拆分,水拆封,不过扩容起来太麻烦了。 所以,一般很好的支持扩展性,增加一机器,只要几个命令,或许也都是自动进行安装,加入集群,拷贝部分数据,自动进行数据的负载均衡,随着集群的增大,各种成本都不用上升。。。这也就是为什么越大。。。 在中。。。需要哪些数据? 大数据。。。中。 虚拟机VM的快照备份信息。。。中。 数据库的备份binlog信息。。。中。

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    海量数据硬件解决思路

    网络部以构建敏捷、弹性、低成本的业界领先海量互联网计算服务,为支撑腾讯公司业务持续发展,为业务建立竞争优势、构建行业健康生态而持续贡献价值! (三)硬件解决思路为打造更好用的系统,更便宜的系统,更可靠的系统,腾讯开展了一系列解决系统问题的思路,希望起到抛砖引玉的作用,有以下几种思路,与大家共同学习之:1)采用单位容量便宜的介质 ;2)增加有效数据的比例;3)提高单位密度和性能,减少运营费用,4)减少数据的量,例如压缩,去重等技术;5)细化分层,冷热分离;6)统一,提高资源利用率。 (四)腾讯应用架构为了对的集中的统一管理维护,使需要的各种业务把对的工作解放出来,把精力放在应用开发上,腾讯构建了统一,上层是根据腾讯业务数据模型构建化的服务供业务调用,下层是根据业务性能 、成本的诉求构建不同的介质集群,具体如下:4.1 化的服务结合腾讯业务的数据模型,为了整合腾讯公司众多业务的不同需求,让业务专注于业务开发和服务,不要为后端的基础分散人力,腾讯在软件上提供了对应的服务

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    原生详解:容器与 K8s

    作者 | 阚俊宝 阿里技术专家导读:原生详解系列文章将从原生服务的概念、特点、需求、原理、使用及案例等方面,和大家一起探讨原生技术新的机遇与挑战。 相关文章推荐:原生详解:原生应用的基石原生详解:容器与 K8s 原生的两个关键领域:Docker 卷、K8s 卷;Docker 卷:容器服务在单节点的组织形式 diskid= -o host=10.46.225.247 -o path=”nas1 -o mode= --name nas1Docker Volume Driver 适用在单机容器环境或者 swarm 进行数据卷管理 所以从职责上 PVC 是应用所需要的对象,属于应用作用域(和应用处于一个名词空间);PV 是面的对象,属于整个域(不属于某个名词空间);下面给出 PVC、PV 的一些属性:PVC 和 4)延迟绑定动态数据卷某种(阿里盘)在挂载属性上有所限制,只能将相同可用区的数据卷和 Node 节点进行挂载,不在同一个可用区不可以挂载。

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    (对象)性价比小谈

    概述这几年成为计算领域最为火热的产品之一,大家众说纷“”,互联网的未来就是数据争抢的未来,所有数据都会优选中。 相信大家对的优点都已经有所了解,例如支持按需使用,按需付费,不必承担多余的开销,也无需增加额外的硬件设施或配备专人负责维护。 一般会分几种类型:对象(冷、热数据)、块、表格等,今天主要是评测的是对象中的热,小编带着大家一起通过性价比的对比方式来给各个厂商排出名次。 ,为了保证测试公性不把测试机打爆,测试机的CPU利用率Azure>七牛?? (注:按照一个用户购买一个月:空间10T,流出流量100GB天,Get和Put请求次数(均25万次天))计算公式:性价比=性能相对值价格相对值性能相对值=(RT性能相对值4*60%)(

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