于是许多同学就前来咨询：Python爬虫好学吗? 什么是爬虫? 网络爬虫，又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。 数据从何而来？...企业产生的用户数据：百度指数、阿里指数、TBI腾讯浏览指数、新浪微博指数; 数据平台购买数据：数据堂、国云数据市场、贵阳大数据交易所; 政府/机构公开的数据：中华人民共和国国家统计局数据、世界银行公开数据...urllib.urlretrieve(url,'%s.mp4' %url.split('/')[-1]) # 下载视频 n = n+1 geturllist() 到此这篇关于python爬虫容易学吗的文章就介绍到这了...,更多相关python爬虫好学吗内容请搜索ZaLou.Cn
日前，云计算专家汤姆·威尔基提供了两个例证，科学数据集的增长推动向云计算进军，另外，这将深刻地改变科学计算。...这两个项目举例说明行业人士近期对高性能云计算的兴趣大增，而在《科学计算世界》的二月和三月号的专题文章中描述：“HPC终于登上云端”。...每个站点都有自己的云计算基础设施，“因此它是一个真正的联盟，其硬件是真正的分布式部署。”利夫卡说。...但是，利夫卡继续说，“在云计算，你只需在自己的虚拟机上就获得自已的分析数据环境。”...Eucalyptus允许用户集中计算，存储和网络资源，或者动态扩展，因为应用程序工作负载的变化满足所有的云启用软件的功能。任何人都可以免费下载该软件，并建立与AWS的API兼容的私有云和混合云的云。
风险资本家认为独立设备例如自动驾驶车辆、无人机以及其他物联网设备，将推动更多边缘计算，从而替代云服务。 如果资本家Peter Levine的观点正确的话，现今无处不在的云计算热潮或将不复存在。...Levine在最近《华尔街日报》举办的CIO聚会中称：“如今绝大部分云计算已经完成，计算将返回边缘。”...Levine认为通过云数据来进行自主驾驶的车辆将会烟消云散，因为从车辆传输数据到云端会产生延迟从而可能导致车祸。云也会削弱很多需要高速计算并更快传输决策的机器学习场景。...在计算自然的潮起潮落节奏下，边缘计算将加速分布式计算的应用，也就意味着云“将很快消失”，Levine这样表示。 不为所动的深入思考 数千家厂商均兜售云服务业务是一件可怕的事。...云商业应用提供商Workday的CIO DianaMcKenzie并不认同云将消失的“激进观点”。她认为云计算将与边缘计算共存。
目前越来越多的工作负载、数据、处理和业务价值更倾向于使用边缘计算。在这一趋势下，边缘计算可能变得与云计算同样重要。...在这一趋势下，边缘计算可能变得与云计算同样重要。 ? 数据存储和数据分析一般都集中在云端处理。云计算在灵活敏捷性、规模经济等方面具有优势。...但随着云计算技术和物联网深入扩展，在数据中心外围处理的数据越来越多，越来越多的数据需要在边缘进行处理。这种转变开始暴露出云计算的一些短板。...云计算使数字化转型成为可能，它以非常快的速度向企业，提供计算并大大推动了创新。边缘计算的驱动因素是服务需求要以最有效的方式向消费端扩展。当然，并不是每个人都认为边缘计算和云计算是冲突的。...澳大利亚主编西蒙·夏伍德认为，边缘计算可能会成为云计算的有效扩展，但远远不能取代云计算。
现如今，云计算无处不在，几乎涵盖了社会的所有领域，警务治安也不例外。负责安全的组织可以利用云计算保护自有数据，并监测社会、国家、组织安全的方方面面。不必惊讶，FBI（联邦调查局）也在广泛使用云计算。...在2016年结构会议（2016 Structure Conference）上，FBI解释了他们如何利用云计算来管理安全。...同时保护自己免受内部和外部的威胁，对于FBI来说是一个严峻的考验，他们希望利用云计算的特性，兼顾这两方面的需求。在这一点上，FBI与私营企业的要求是相同的。...以上独特考量，决定了FBI需要一个定制化的云应用，Amazon GovCloud由此诞生。现在，许多FBI的安全问题和要求通过GovCloud得到了解决，而FBI正计划将遗留系统也迁入云端。
显然，对一般的用户来说，这并不好理解，翻译成人话大概是：让计算、存储、网络、数据、算法、应用等软硬件资源像电一样，随时随地、即插即用。这种定义，比较像张三眼中的云，我们称其为广义云计算。...首先，狭义云计算过度关注底层，而忽略掉了SaaS（软件即服务）和PaaS（平台即服务）；其次，狭义云计算过度关注具体技术，而忽略掉服务模式、商业模式等，长期看容易低估云计算的社会推动作用。...近两年，我们说的云计算快速落地，其实主要就是指IaaS的迅速落地。...但是，到底多瘦才算瘦，各种应用不再用APP而以微信小程序的形式出现算瘦吗？这一点目前还没有答案 。 SaaS最接近于终端用户，是一个巨大的市场。...其实，云计算的本质就是社会分工，社会分工所产生的价值云计算都能产生，比如规模化、精细化所产生的成本降低与效率提高等。
自从微软、谷歌联合发起云计算概念后，近两三年云计算风云突起，方兴未艾，其以超大的计算能力、超大的储存能力、超大规模的服务能力已经成为了全球IT领域最炙手可热的项目。...近几年为支持云计算的建设，全球各地的云计算中心、云基地建设如雨后春笋拔地而起，以支持庞大规模的互联网数据中心运行。...当前我国各地的云计算中心建设也加速展开，全面布局，几乎每个中大城市都有自己的互联网数据处理中心、云计算中心。...，这就是推动云计算发展的根本动力，不能以单一的能耗考评云计算。...IBM大中华区云计算中心云计算架构师张国强则认为，将云计算管理的过程进行标准化管理，基于标准化进行自动化流程的安排，能形成IT资源的快速交付，保证资源交付效率。
IDC时代，业务对网络容灾参与较少，主要依赖数据中心网络容灾建设程度；当到了云的时代，云服务商将底层网络能力产品化后，云上客户更多参与网络容灾建设，提升业务稳定性。...本文从云网络概述，云网络容灾复杂度以及典型案例来介绍云网络容灾建设。 1.云网络概述 云网络概述主要分为云服务商基础设施网络架构和云产品两部分，让云上客户更加深入了解云网络，用好云网络。...1.1 云服务商网络架构 本节从业务容灾建设角度来着重说明以下几个问题： 1）云服务商不同可用区云底层网络是完全独立吗？...混合云容灾模式，这里考虑到IDC和云上线路容灾情况，一般建议两条专线接入不同的POP点来进行容灾建设；同时建立VPN或者GRE公网逃生通道来紧急恢复业务。...image.png 3.2 混合云网络容灾 混合云网络容灾分为两个部分： 1）idc和云机房之间线路容灾，主要线路分为专线和VPN。
雾计算的主要目标 雾的主要目标是提高效率，并化解传送到云端计算、储存时可能产生的网络塞车现象。通常是为了提高整个程序的效率，但它也可以用来提高安全性与合规性的规定。 雾计算到底如何作用?...数据产生甚至收集的设备不具备计算能力和存储资源，无法执行各种高级分析计算和机器学习任务。因此，雾能够发挥作用，因为它在网络边际运作，在某种意义上更接近云端。...雾计算和物联网 由于云端计算对于物联网设备不可行，因此有必要利用雾计算取代之。它提供更好的整体分配能力，最终更加满足物联网的需求。...它能处理这些设备最终产生的数据大小，这使它成为处理它们的理想计算方式。...特别当您在考虑物联网设备时，这会是雾计算所能提供的优势。由于这些设备的资源密集度和要求非常高，所以它们会是利用雾计算的主要设备。
本文结合云平台公网能力，从网络平台角度来分析容灾建设可行性。...2.公网出口容灾方案 2.1 IDC和云平台出口互为主备 正常情况下，IDC和云平台公网出口流量是烟囱式，互不交叉；当IDC公网出口异常，流量切换到云平台，同样云平台公网出口异常，流量切换到IDC。...云平台NAT网关不支持流量导入，需要企业在VPC自建流量转发系统，推荐流量出口选择直接绑定EIP模式，流量更可控。 整体公网出口容灾方案如下： image.png 2.1.1 云平台切换方案。...2.2 IDC机房公网出口容灾方案 正常情况下，IDC和云平台公网出口流量是烟囱式，互不交叉；当IDC公网出口异常，流量切换到IDC备用公网出口通道，同样云平台公网出口异常，流量切换到云平台公网出口通道...IDC公网出口容灾方案 (推荐) 1.方案简单，更多依赖云平台能力 2.方案落地快捷。 3.人力成本低，不需要自建系统。 4.维护成本低，不需要后续维护系统稳定性。
云计算似乎是归档存储数据的理想场所。它提供了按需付费的增长模式，并使组织能够缩减其内部存储空间。但问题是，三大供应商(亚马逊AWS，微软Azure和谷歌计算)并没有提供交钥匙归档的服务体验。...云计算是一次可以购买1TB以上而不是几百TB的存储系统。此外，这个存储不是在本地的数据中心中，这意味着不需要额外的数据中心占地面积，电力或冷却设备。...任何维护都由云计算提供商完成，其复制就是点击一个简单的复选框选项而已。 云归档的问题 不幸的是，使用云存储进行归档并不完美。...云归档的其他问题是锁定和低价值的存储体验。那么如何在云中管理数据? 如何以有效的方式输出或恢复? 诞生于云端的新型云时代归档解决方案正在寻找新的方法来简化将数据归档到云端，以及执行从云中恢复。...此外，组织利用云计算的能力，通过弹性计算来解决数据管理问题，如内容索引，存储分析，视频和音频转录，复杂的合规性和数据治理，以及其他服务。
AI发展 未来能摆脱云计算吗?...的确，现在人工智能AI技术的火爆程度不亚于任何一项IT新技术的宣传力度，我们也不可否认，人工智能背后所依靠的就是云计算平台的强大支撑，很多AI的具体需要依靠云计算平台当中边缘计算去完成，但是，现在AI在应用部署过程当中仍然受限制于边缘计算的成本层面以及设备只能分析能力等很多方面...1 到底什么是边缘计算 正是因为边缘计算对于人工智能以及对于云服务的重要意义，我们才更要清楚的了解到底什么才是边缘计算。...，边缘计算无疑会比云计算更具优势。...3 云计算能给我们做点什么 对于人工智能AI来说，对于海量数据的处理能力以及呈现能力方面仍然需要一个智能化的计算方式，云计算则可以通过将数据中心集成化，利用不同的算法进行整合处理，从而帮助广大用户实现数据处理层面的服务需求
安全容灾解决方案同业务容灾解决方案的区别： （1）业务容灾解决方案倾向业务架构内因解决问题。...业务容灾问题发生的普遍原因是基于业务访问量，架构负载，业务逻辑等内部可用性层面导致，解决思路多以异地灾备，混合云多活灾备， 数据迁移同步等层面解决。 （2）安全容灾解决方案倾向安全行为外因解决问题。...服务于 CIA全过程 五.云主机安全容灾解决方案 1.第一步：快照备份，全盘快照 （1）创建云上定期快照：https://cloud.tencent.com/document/product/362/...2.第二步：云上防御，选择混合云架构勒索防御安全产品 （1）腾讯云 腾讯主机安全混合云解决方案：https://v2.s.tencent.com/activity/news/70 image.png （...2）阿里云 阿里云防勒索解决方案:https://cn.aliyun.com/solution/security/bvp image.png image.png （3）华为云 华为云主机安全HSS防勒索最佳实践
背景混合云，顾名思义，是由公有云、私有云或其他云共同构成的宏观意义上云计算环境。公有云由各大云提供商提供，而私有云则是企业内部自行搭建并管理的云计算基础设施。...但是在复杂的混合云环境中进行容灾演练本身就比较复杂，涉及的云资源之多，进行混合云容灾演练的门槛高。...混合云容灾的必要性混合云结合了公有云和私有云的特点，因此在多云部署的环境中，负载均衡、数据安全、服务安全稳定以及扩容伸缩等方面都将变得更加复杂。...混沌演练对混合云容灾的价值体现腾讯云混沌提供了对云上资源类型CLB、CVM、专线、数据库等对象类型的故障，通过混沌演练可以了解云服务不可用时的业务表现，检验故障告警的有效性，同时也可以验证脱离公有云后自身私有云架构的容灾表现...如何快速进行混合云容灾混沌演练腾讯云混沌演练工程结合行业经验，生成了一个混合云容灾演练经验模板，可通过该模板快速生成演练：前往腾讯云混沌演练平台【概览】选择「混合云容灾演练」行业经验模版。
腾讯云跨地域容灾方案DNSPod+CLB.ppt D监控介绍：https://support.dnspod.cn/Kb/showarticle/tsid/16/ D监控切换规则：https://
、高速通道、IPv6 网关、专有网络VPC、云企业网、VPN网关、FPGA 云服务器、超级计算集群、批量计算、无影云桌面、弹性伸缩、弹性容器实例、弹性裸金属服务器、云服务器 ECS、轻量应用服务器、函数计算...、Serverless 应用引擎、云托付、专有宿主机、GPU云服务器、弹性高性能计算、操作审计、服务器迁移中心、运维编排、智能计算灵骏、云呼叫中心、交通云控平台、客服工作台、视觉智能开放平台、智能外呼机器人...云容灾架构建设新范式——云上混沌工程 为了减少一个云厂商服务或者云产品不可用时给业务带来的影响，云容灾架构就是一个有效的方案，但是这仅仅是一个理论上可行的方案，事实是否真的有效呢？...有没有一个标准的范式可以帮助用云的团队验证容灾方案有效性，以及进行常态化的容灾稳定性建设呢？有，便是开展云上的混沌工程。 什么是云上混沌工程？...腾讯云混沌异地多活容灾客户案例 上图便是一个针对云数据库腾讯云&用户IDC容灾混沌场景，通过引入「云数据库MySQL不可用」以及「云数据库Redis不可用」故障，模拟数据库单云灾难场景。
涉及到企业云部署带来的安全风险及危险时，更是如此。正因如此，CloudLock的第四季度网络安全报告中提到了八个不同行业的云计算威胁以及预防措施。 首先，让我们看下共同的趋势。...协作 也许企业能做的最简单的保护云计算用户的是保护他们的证书，即他们的账号密码。...此外，知识型员工数量远少于店面工作人员，这意味着仅有三分之一的员工可以在云上创建内容，1%的员工掌握69%的企业数据。 零售业企业需要和大量私人数据打交道且经常处理信用卡交易。...K-12 随着越来越多的平板电脑及Chromebook类的轻量级终端开始进入K-12学校系统，毫无疑问云计算也变成一个越来越大的隐忧。潜在的法律风险非常巨大，年轻的用户群让情况变得更加复杂起来。...高等教育 高等教育云计算中，保护学生信息及内容是最优先考虑的事。PII是最大隐忧，PCI紧随其后，分别占77%和61%。
通过缩短为其提供服务的云资源设备之间的距离，以及减少网络跃点，边缘计算减轻了当今互联网的延迟和带宽限制，引入了新的应用程序类。...这不是边缘和云之间的竞争 在物联网中，边缘计算并不意味着云的消亡。相反，在最新的体系结构中，它是一个在边缘网关和云后端之间转换功能的场景。...云计算将始终占有一席之地。例如，虽然许多物联网设备需要在边缘进行实时决策，但企业可能需要对流程改进和模型开发进行历史分析。当多个边缘设备的数据可以集中组合在一起时，这就达到了最佳效果。...因此，计算模型就变成了边缘计算和云计算的结合，其中物联网设备在边缘实时操作，在边缘收集和处理原始数据，并将元数据共享到云以进行全面的历史分析和持续的过程改进。...安全性将继续面临挑战 有争议的是，边缘计算有一些与云计算不同的数据安全性，因为边缘设备上的数据不会通过易于拦截的网络传输。但是，企业数据中心受制于完善的安全防御和安全程序，而边缘计算则不然。
典型案例 虽然这里对“容灾”概念进行扩展，一般指同地域以及跨地域粒度的容灾；以云上客户案例同时结合腾讯云产品能力，分别对同城容灾，异地灾备以及异地多活进行说明。...以下是云上某个金融公司异地容灾架构： 1）接入层和业务层均使用低配以及业务单台服务器部署方式，主要提升业务快速扩容能力，一方面主可用区异常，借助腾讯弹性伸缩AS能快速扩容，另一方面业务发布版本在不同地域保持一致...2）该数据层使用云上PAAS产品，云上产品均支持异地容灾能力，同时操作便捷。如CDB和COS均通过云上控制台按钮式方式建设异地容灾能力；而对于es通过ccr方式进行数据复制。...以下是某云上智慧零售企业同城半双活架构： 1）接入层和服务层均两个两个可用区1:1数量同规格部署，通过业务域名解析来承载业务 2）中间件和数据层均使用云上跨az产品能力，如果存量是实例为单可用区，在控制台升级为多可用区...以下是云上某saas厂家同城双活案例： 云上的存储业务均采用虚拟机或者黑石机器进行自建，业务以账户单双号进行set化部署；A区的数据库存双号，B区的数据库存双号；数据库同步使用双向方式；每个AZ数据库均存在全量数据
前面两篇讲了容灾建设的一些概念，没看过的朋友可以看一下： 《做容灾，冷备是不是个好方案？》 《做容灾，双活、多活、同城、异地、多云，到底应该怎么选？》 《公有云上应该怎么做容灾？》...可能这么几条路： 期望云计算这个行业有个大一统的标准出来，所有云厂商都按这个标准来做，但是这个很难。...如果按照这个模式，spring家族融入到整个云计算生态中，成为应用层云化实时上的标准，这个问题也会有一个不错的解决方案，不知道会不会有朝一日有大一统的机会。...但是业务所在的主要的云厂商故障，多云一样还是没用，比如前面阿里云分布式存储IO HANG导致的大面积故障，即使有腾讯云、AWS或者其他人做备份，会真的有用吗？...---- 我开了一个讨论群组，主要探讨SRE、运维、云计算、技术管理等方面的内容，现在已经聚集了各行各业运维领域的专家，不定期福利+深度讨论。
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