展开

关键词

如何抵御云端DDoS攻击?

当前遭到云端DDoS攻击已变得越来越普遍。在本文中,专家Frank Siemons将与企业分享有关该种攻击方式所需要了解的信息以及如何防范。 还有企业如何使用云服务保护自己免受这样的威胁? 尽管这一漏洞并不只是针对基于云端的系统,同时可以用来对付包括非云端系统在内的任意服务器,但确实为攻击者提供了一些有意义的机会。 云端DDoS攻击的风险 云服务供应商在输入流量的位置部署有平台级的DDoS防护系统。他们还监测DDoS流量的输出流量,甚至可以关闭参与攻击的主机系统。这样在面临云端DDoS攻击时CSP显得相对安全。 发现并阻止云端DDoS攻击 有许多安全方面的最佳实践,特别是旨在降低被动参与云端DDoS攻击情况下的风险和影响。

73190

云端创新如何改变灾难恢复

云端配置中的灾难恢复消除了拥有和管理专门用于灾难恢复的整个设施的成本和复杂性,并为备用系统和软件提供了更加客户友好的运营支出模型。 灾难恢复在云端的好处包括: •极高的性能架构允许企业可以将未充分利用的灾难恢复迁移到云服务,而不仅仅是随着需求的增加而扩展,而且在不需要的时候也可以摈弃。 如果客户需要全面的灾难恢复解决方案,那么在云端也是如此。 结论 云端配置中的灾难恢复消除了拥有和管理专门用于灾难恢复的整个设施的成本和复杂性,并为备用系统和软件提供了更加客户友好的运营支出模型。

42980
  • 广告
    关闭

    腾讯云图限时特惠0.99元起

    腾讯云图是一站式数据可视化展示平台,旨在帮助用户快速通过可视化图表展示大量数据,低门槛快速打造出专业大屏数据展示。新用户0.99元起,轻松搞定数据可视化

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    企业如何无缝迁移到云端

    人才管理解决方案提供商Cornerstone OnDemand公司首席顾问Arnab Banerjee解释了企业的业务在迁移到云端时需要考虑的多个流程,其中包括如何选择服务提供商和实施,以及如何为这种变更做好准备 事实上,选择云计算提供商只是迁移到云端的一小部分流程,选择正确的变更管理合作伙伴更为关键。 所有这些都在后台进行,企业首席信息官能否执行“升级和转移”流程,以及在帮助他们的公司迁移到云端时应该考虑什么? 建立基础设施 企业在选择供应商和合作伙伴,动员团队,制定务实的计划,并组织有关可交付成果和里程碑的明确工作说明之后,需要决定如何将现有基础设施与云计算相集成。 企业需要考虑如何连接到其托管的本地应用程序以及如何保持安全连接。 在启动程序之前,确保基础设施已到位。企业可以使用其互联网服务提供商直接连接到云端,或者企业可以重新使用现有的电信提供商。

    27400

    使用 Azure DevTest Lab 搭建云端开发测试环境

    程序员和测试工程师经常需要自己搭环境用于开发和测试目的,这些机器可能只会使用很短一段时间。通常我们会在本机使用 Hyper-V、VMWare 之类的虚拟机产品,...

    50310

    0基础搭建Hadoop大数据处理-初识

    Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。 Hadoop的分布式架构,将大数据处理引擎尽可能的靠近存储,对例如像ETL这样的批处理操作相对合适,因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。 告诉语言想要的结果,并将它提交给系统来计算出如何产生计算。还可以用更传统的语言(C++,Java),一步步地来解决问题。这是两种不同的编程模型,MapReduce就是另外一种。

    37270

    如何快速搭建一个高可用的数据处理流水线?

    通过 ASW Map 并发能力编排调用云函数,完成批量数据的处理,并将结果写回存储,提供开箱即用、灵活便捷、高弹性高可用的数据处理系统模型。 本文为您介绍如何使用 ASW 编排云函数,快速搭建一个高可用的数据处理流水线。 01. ASW 工作流优势 弹性高并发:工作流并发调用云函数可以快速调动大量计算资源加速数据处理。 自定义流程:ASW 工作流可以实现高度自定义的工作流流程,例如数据处理流程、数据分析算法、数据存储方式。 系统架构 使用 ASW 创建编排云函数,先完成业务鉴权等预处理操作,然后通过 Map 并发函数读取数据,进行数据处理,将处理后的数据存储到云端数据库。 本期将为您演示如何通过 ASW 工作流处理「一个并发获取多个微博用户信息」的完整数据分析流程。

    24020

    0基础搭建Hadoop大数据处理-环境

    关于ssh的安装参考 :   如何实现两台服务器间无密码的传输数据和操作 时间服务器安装   这里需要安装时间服务器,其他的服务器通过这个来进行多机器时间的同步,分布式部署时机器时间不一致会导致数据错误或组件内通讯错误 环境准备就这么多,下一章开始讲如何安装Hadoop集群。

    36970

    0基础搭建Hadoop大数据处理-编程

    不清楚的可以参考"0基础搭建Hadoop大数据处理-集群安装"进行查看。

    48090

    Python空间数据处理环境搭建

    channel到conda配置文件 conda config --add channels <channel> 或者 conda config --append channels <channel> 空间数据处理 Python库的安装 常用的空间数据处理Python库 GDAL 全能型的基础空间数据处理库 fiona 基于GDAL的空间矢量数据处理库 rasterio 基于GDAL的空间栅格处理库 basemap

    90220

    如何从传统的IT迁移到云端

    从架构师到开发人员,从传统IT到云端的镀金工作都有一条路。 ? 传统的IT技术人员(例如企业架构师,开发人员和网络工程师)都投入到云计算事业,这不仅可以提供就业保障,而且收入颇丰。 如果你是企业架构师、数据库管理员、应用程序开发人员、系统管理员、测试和验收工程师或网络工程师,本文将向你展示如何从你的当前状态中映射出通往这些工作的道路。 企业架构师:通往云的道路 比如,企业架构师在技术和平台方面的作用非常普遍,但预计迁移到云端的公司正在寻找更具体的技能。 但是看下职业生涯蓝图。 然而,迁移到公共云的企业通常会选择更便宜和更现代的数据库技术,因此对于甲骨文数据库管理员来说,学习如何管理其他数据库是有好处的。 例如,亚马逊的RDS关系数据库如今是企业中受欢迎的云选择。 然而,在云端,深入了解特定的公共云是要付出代价的,因为你需要了解并能够创建云原生应用程序。

    53680

    如何处理云端特权用户管理?

    那么,企业应该如何保护与其环境相关的特权账户以及部署强大特权用户管理呢? 在大多数基础设施即服务(IaaS)云中,主要有几种形式的管理或根级访问。

    39350

    【推荐】搭建你的免费 R 云端服务器

    并且不用重开多个 R 窗口; 我希望我和我的远程资源之间的连接是高速并且加密的; 如果我愿意,我可以把 R Server 部署到亚马逊AWS、微软Azure或者阿里云腾讯云等云服务中; 我不光希望搭建 R Server,我还想搭建 Python Server,并且使用同一个工具管理两者! 在这篇教程中,大猫将一步步教大家如何使用使用微软的Machine Learning Server以及免费的花生壳程序搭建属于你自己可以穿透一切内网的 R 服务器! 2. 体验 Machine Learning Server (MLS) 口说无凭,大猫先在这向大家演示一下如何跨国、跨内网连接 R Server,让大家直观感受下 R Server 的魅力。 MRC具有 MLS的大部分功能(包括远程并行计算以及去除内存大小限制),唯一区别就是无法用来搭建R服务,因此安装体积会比MLS小很多。同样,MRC可以使用微软的开发者账号免费下载。

    1.1K20

    如何进行大数据处理?大数据处理的方法步骤

    数据处理之一:采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的 数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。 并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 2. 大数据处理之二:导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作 大数据处理之三:统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum 大数据处理之四:挖掘 与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求

    8620

    零基础搭建Hadoop大数据处理环境

    rpm -qa|grep ssh 关于ssh的安装参考 : 如何实现两台服务器间无密码的传输数据和操作 时间服务器安装 这里需要安装时间服务器,其他的服务器通过这个来进行多机器时间的同步,分布式部署时机器时间不一致会导致数据错误或组件内通讯错误

    35780

    零基础搭建Hadoop大数据处理环境

    关于ssh的安装参考 : 如何实现两台服务器间无密码的传输数据和操作 时间服务器安装 这里需要安装时间服务器,其他的服务器通过这个来进行多机器时间的同步,分布式部署时机器时间不一致会导致数据错误或组件内通讯错误

    22430

    0基础搭建Hadoop大数据处理-集群安装

    property> </configuration>  注意黄色标志,要classpath一定是绝对路径,不要用$HADOOP_HOME,运行会一直提示找不到相关类错误,至此master节点的hadoop搭建完毕 搭建剩余节点 现在在Master机器上的Hadoop配置就结束了,剩下的就是配置Slave机器上的Hadoop。 hadoop fs -cat output/part-r-00000  结果显示: hadoop 1 hello 2 java 4 jsp 1 到这里,hadoop-2环境搭建结束,配置文件根据具体需求 启动hadoop时没有NameNode的可能原因: (1) NameNode没有格式化 (2) 环境变量配置错误 (3) Ip和hostname绑定失败 (4)hostname含有特殊符号如何.

    59250

    如何免费云端运行Python深度学习框架?

    痛点 《如何用Python和深度神经网络识别图像?》一文发布后,收到了很多读者的留言。 云端 你可以把TuriCreate安装在云端——只要云端的主机是Linux就好。 你可能怒了,觉得我是在戏耍你——我要是会用Linux,就直接本地安装了! 云端的Linux主机,大多是只给你提供个操作系统,你可以在上面自由安装软件,执行命令。 这样的云端系统,往往需要你具备相当程度的IT专业知识,才能轻松驾驭。 ; 如何将数据和代码通过Google Drive迁移到Colab中; 如何在Colab中安装缺失的软件包; 如何让Colab找到数据文件路径。 你尝试过在云端运行Python代码吗?有没有比Colab更好的云端代码运行环境?欢迎留言,把你的经验和思考分享给大家,我们一起交流讨论。 ----

    1.2K10

    如何让数据迁移到云端更加容易

    限制企业的业务向云端转移的原因有很多,但企业加快企业云采用可能更容易。以下仔细看看如何能变得更容易。 查看数据的冷热 企业采用云计算通常会从数据档案开始,因为迁移不再使用的数据风险较低。 然后,IT团队必须在非工作时间内安排并执行到云端的迁移,以保护业务连续性。这可能需要一定时间,因为数据通常通过缓慢的互联网迁移到云端。 数据可以在内部存储和一个或多个云端之间移动,而不会中断应用程序的访问,即使数据在运行中。 重要的是,元数据引擎可以帮助IT比传统的归档解决方案更智能地将数据归档到云端。 其次,只有当移动不影响其他正在运行的应用程序时,才会将数据迁移到云端。这可以保护业务连续性,同时允许存档迁移全天候发生,无需IT干预。 三个关键挑战使得将与实时应用相关联的冷数据转移到云端变得困难。首先,如果应用程序再次需要数据,IT团队必须争取将这些数据恢复到本地存储。

    50960

    相关产品

    • 物联网边缘计算平台

      物联网边缘计算平台

      腾讯云物联网边缘计算平台(IECP)能够快速地将腾讯云存储、大数据、人工智能、安全等云端计算能力扩展至距离 IoT 设备数据源头最近的边缘节点,帮助您在本地的计算硬件上,创建可以连接 IoT 设备,转发、存储、分析设备数据的本地边缘计算节点……

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券