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如何通過無縫跨云數據共享打破孤島？ 在當今的多云世界中，標準化就像跨云數據共享的轉換器，確保不同的云平臺可以讀取數據并實現無縫交換。假設在全國各地有多個辦事處，每個辦事處都有不同的安全系統、辦事處經理和營業時間。但需要從任何位置安全地訪問企業文件，這就是跨云數據共享的挑戰。由于每個云提供商都充當單獨的辦公室，因此訪問所需的所有文件會變得困難。此外，擁有多個具有不同訪問點的辦公室會使我們容易受到入侵和數據泄露的影響。雖然辦公樓內可能存在需要特殊訪問權限的禁區或安全室（存儲受復雜隱私法規約束的數據），但每棟辦公樓的安全級別是否都相同？幸運的是，存在解決方案可以確保他們做到這一點。讓我們深入探討企業由于跨云數據共享而面臨的典型障礙，以及一系列可能的解決方案，以幫助您獲得實時洞察力。 多云數據管理的挑戰 在多云環境中，數據分布在不同的云平臺上，存儲解決方案和管理工具也各不相同。這種分散的框架可能導致數據所有權分散、可見性有限和數據孤島。數據孤島阻礙企業全面了解其數據。數據孤島導致數據集不完整且不一致，這意味著一個部門可能會訪問錯誤或過時的信息。這阻礙了生成全面的實時洞察、促進協作和做出數據驅動決策的能力。事實上，研究發現，76%的受訪者承認數據孤島阻礙了跨部門交流。此外，企業使用的每個云提供商都代表著另一個安全問題，每個云都是一個潛在的入口點。網絡掃描是網絡犯罪分子識別暴露入口點的常用方法。許多人使用一種稱為端口掃描的技術，這與審計人員查找易受攻擊的網絡區域的方法相同。然后，攻擊者瞄準云平臺之間的漏洞或錯誤配置，滲透到企業的整個云環境中，可能對企業的財務和聲譽造成災難性的損害。多云還意味著很難全面了解潛在的安全風險，也很難確保在所有地方都實施一致的安全策略。由于數據孤島以及每個云提供商都有自己的安全協議和配置，這種情況進一步加劇。報告發現，69%的組織由于不同公共云平臺上應用安全性的配置方式不同而遭遇數據泄露或暴露。跨云數據共享的另一個重要問題與數據隱私法規有關，企業必須遵守適用于其業務類型、數據位置和訪問數據的用戶的法規。確保跨多個云位置的合規性會大大增加數據治理流程的復雜性，這意味著需要額外的資源和專業知識來管理跨不同區域的合規性。對于擁有大量IT團隊的大型企業來說，保持合規性可能是一個相對容易的挑戰。然而，對于可能沒有內部IT團隊的初創企業和小型企業來說，要適應不斷變化的法規，他們可能需要將有限預算中的大部分花在專家云架構師身上。 跨云數據共享解決方案 雖然多云方法確實存在挑戰，但隨著越來越多的企業開展國際合作、建立在家辦公計劃以及外包具有特定專業的項目，IT團隊共享數據至關重要。以下是他們可以安全地做到這一點的方法。 跨云平臺的標準化 簡單來說，標準化就像是跨云數據共享的翻譯器，確保不同的云平臺可以讀取數據并實現無縫交換。這樣就無需為每個云環境編寫復雜的自定義代碼或數據轉換流程。國際標準化組織等組織為企業提供獨立的、非政府的和全球性的標準。例如，可以查找和購買有關行業頂級標準的信息。ISO/IEC23894:2023指導用戶如何開發、生產、部署或使用使用AI的產品、系統和服務。遵循標準化數據結構有助于實時數據分析、消除瓶頸并避免數據共享延遲或中斷。更重要的是，標準化數據簡化了數據管理，使跨多個云環境實施一致的數據治理策略更加容易。 集中式數據湖 為了充分利用多云環境，企業應將數據整合并集中在單個數據庫或數據湖中。由于這些存儲庫可以保存和處理大量結構化、半結構化和非結構化數據，因此非常適合跨部門協作。為了實現數據源的靈活性，可以實施“讀取時模式”方法。這意味著在分析期間定義數據結構，而不是預先強制執行模式。但是，集中式數據湖可以配置為近乎實時地處理數據。考慮預處理步驟來準備非結構化數據以便更快地進行分析。這可能涉及事先提取相關特征或元數據。然后，可以近乎實時地分析預處理的數據以及結構化數據流。這就是人工智能數據目錄的作用所在：它們作為數據湖的搜索引擎，使用人工智能和機器學習來：● 自動掃描和分類湖內的數據，使得查找和理解相關數據集更加容易。● 識別并解決潛在的不一致性，例如重復或丟失的數據，確保分析的準確性和可靠性。● 追蹤數據集的起源和演變，為分析提供有價值的背景信息并確保法規遵從性。通過利用具有AI驅動目錄的數據湖，企業可以獲得解決跨云數據共享障礙的強大解決方案。數據湖將信息集中化，而AI目錄則解鎖數據，使其變得易于理解和值得信賴。 第三方數據共享平臺 第三方平臺允許企業將其各種云環境連接到平臺，從而實現安全且受控的數據交換。此中央樞紐簡化了跨云協作，使跨云環境的部門能夠輕松訪問和共享數據，從而促進協作和知識共享。此外，擁有集中的數據焦點可以簡化數據治理任務，如訪問控制、合規性監控和審計跟蹤。因此，隨著更快、更高效的數據共享成為可能，此外，一些平臺還提供可視化工具，如內置儀表板。企業可以一目了然地了解數據，并快速響應市場趨勢和機會，從而提高整體敏捷性。市場上有各種各樣的平臺和工具，包括數據集成平臺以及支持多云的云數據倉庫。讓第三方提供內置報告等功能、提供詳細的審計跟蹤并采用靜態和傳輸中加密等強大的安全協議可以減輕小型IT團隊和個人的負擔，但確保您的合作伙伴值得信賴至關重要。選擇正確的平臺和工具取決于企業的具體需求和預算，因此企業應該考慮支持哪些云提供商、他們提供的安全功能以及平臺是否可以隨著業務擴展。 總結 當前的多云方法對企業來說是一個挑戰。分散的信息被鎖在多個云環境中，導致無法獲取實時見解，并增加了合規性和法規方面的問題，更不用說，眾多的入口點增加了黑客的攻擊面。然而，企業并非束手無策。通過跨平臺標準化數據格式、實施具有強大數據目錄的集中式數據湖以及利用第三方數據共享平臺，隧道盡頭就會出現曙光。這束光可以幫助企業打破數據孤島并釋放其信息的真正潛力。 -
2024年值得關注的十大云安全企業 2024年值得關注的十大云安全企業 在當今競爭激烈的環境中，每個組織都傾向于遷移到云，強大的云安全是首要任務。隨著新的、更微妙的威脅出現，為了確保數據和業務應用的安全，企業必須與值得信賴的云安全企業合作。本文將重點介紹2024年值得關注的十大云安全企業，這些企業將提供獨特的解決方案和最佳技術來確保云環境安全。 1、Palo Alto NetworksPalo Alto Networks是網絡安全領域的全球領導者，以其全方位的云安全產品而聞名。Prisma Cloud平臺提供廣泛的云安全和合規功能，例如識別威脅、管理風險和保護工作負載。2、Crowd StrikeCrowd Strike是端點保護和威脅情報領域的領先企業。其云原生安全平臺Falcon包括端點檢測和響應(EDR)、威脅搜尋和惡意軟件防護。3、ZscalerZscaler專注于安全訪問服務邊緣(SASE)解決方案，提供安全的互聯網和Web網關服務。其云安全平臺可確保無論用戶身在何處都能安全訪問應用和數據，從而增強遠程工作安全性。4、CiscoCisco通過其SecureX平臺提供一套強大的云安全解決方案。Cisco的產品包括云原生安全、零信任和安全訪問，可幫助組織有效保護其多云環境。5、MicrosofMicrosoft是云安全領域的重要參與者，提供一套云原生安全解決方案來保護組織的Azure環境和應用。其Azure安全中心提供高級威脅防護、安全態勢管理和合規性監控功能，幫助組織自信地保護其云工作負載和數據資產。6、亞馬遜網絡服務（AWS）AWS是一家領先的云服務提供商，提供一套強大的安全服務和功能，幫助組織保護其云基礎設施和應用程序。其AWS Security Hub提供集中式安全管理、威脅檢測和合規性監控功能，使組織能夠在云中保持強大的安全態勢。7、Check PointCheck Point是一家知名的網絡安全解決方案提供商，提供一系列云安全產品，保護組織免受網絡威脅。其Cloud Guard平臺提供高級威脅防御、網絡安全和合規性自動化功能，幫助組織輕松保護其云環境和數據資產。8、FortinetFortinet是網絡安全領域值得信賴的品牌，提供一系列云安全解決方案，保護組織免受網絡威脅。其Cloud SOC平臺提供云訪問安全代理(CASB)功能、數據丟失防護(DLP)控制以及威脅檢測和響應功能，幫助組織有效保護其云應用和數據資產。9、Trend MicroTrend Micro是云安全領域的全球領導者，提供全面的安全解決方案，保護組織免受網絡威脅。其Cloud One平臺提供統一的云安全管理、工作負載保護和威脅情報功能，使組織能夠跨多個環境保護其云部署。10、McAfeeMcAfee通過其MVISION Cloud平臺提供全面的云安全解決方案。MVISION Cloud為云服務提供高級數據丟失防護、威脅防護和合規性管理，確保跨SaaS、IaaS和PaaS環境的強大安全性。總結隨著組織繼續采用云計算來推動創新和敏捷性，云安全的重要性怎么強調也不為過。通過與值得信賴的云安全企業合作，利用創新的解決方案和技術，組織可以有效地保護其數據和基礎設施免受云中的網絡威脅。 -
適合初學者的7種良好云存儲策略 由于我們不斷創建數據，因此存儲數據的成本可能很高。云存儲可幫助企業節省時間、降低成本并簡化流程。從處理日常問題到簡化功能，它可滿足所有需求。當企業知道如何有效使用云存儲時，云存儲將為企業提供最佳服務。優化云存儲可增強安全性、消除漏洞并支持高效運營。考慮到所有這些，這些策略可以幫助組織蓬勃發展。 如何選擇云存儲解決方案 了解業務需求將幫助找到適合用戶的云存儲選項。分析客戶對云的期望操作類型和性能。選擇具有滿足這些期望的速度和資源的存儲選項。預算也是一個因素。選擇云存儲解決方案時，請注意超額費用。業務開展的時間越長，數據存儲量就越大。在合適的時間升級數據存儲，可以避免昂貴的超額費用。選擇云服務時要靈活。避免將自己鎖定在單一云服務提供商。這會降低未來的靈活性，使得更換供應商的成本高昂且幾乎不可能。分析合同條款并規劃退出策略，即使它們是假設的。在需要時有能力離開。使用容器化和抽象層來確保數據保持可移植性。 正確管理數據 命名數據的方法有很多種，尤其是存儲桶和對象名稱。選擇的方法應該在整個云存儲解決方案中保持一致。文件命名的一致性使文件易于檢索、共享、編輯和分析。此外，定期備份數據，所有云資源都應備份。這樣可以確保即使系統出現故障，存儲數據也受到保護。如果數據損壞、意外刪除或出現安全漏洞，也會受到保護。 最大程度提高可用性并最大程度減少停機時間 正確設置云存儲安全，不要因為錯誤的權限設置而讓敏感信息處于危險之中。避免使用不符合要求的默認配置或處理不當的安全措施。此外，始終保持存儲可訪問，并制定備份計劃以應對中斷。業務運營需要一致的云服務，讓您在必要時訪問重要數據。通過在不同位置構建強大的基礎設施、備份系統和數據存儲設施來實現這一點。另一種最大化可用性的方法是監控云存儲接收的流量。根據每秒操作數、帶寬和緩存控制來評估流量。確保通過在一天中不太繁忙的時間進行更新、最大化帶寬限制和快速處理錯誤來最大限度地減少攻擊。 優化數據傳輸 數據傳輸速度是指在不同位置之間傳輸文件的速度。對于大型數據集，傳輸速度非常重要。為了提高數據傳輸速度，請使用以下三種技術：● 優化云存儲網絡設置。● 使用內容分發網絡或CDN。● 實現高效的數據壓縮。上傳數據時，不要中斷連接，相反，要等待數據上傳完成。確保在通信中斷或中斷的情況下，上傳可以從中斷的地方繼續。 維護云存儲 不要讓云存儲環境變得臃腫。并非所有內容都需要存儲在云中。消除冗余、過時或瑣碎的內容。任何過時的文件都可以被取出并存儲在其他地方，以提高生產力、降低風險并提高速度和準確性。畢竟，組織良好的云環境可讓用戶輕松找到信息。隨著企業的發展，它將需要更多的存儲空間。通過清理云存儲并刪除冗余數據，充分利用這一確定性。不要存檔需要刪除的內容。相反，銷毀信息并將其全部刪除。 保護云存儲架構 您應該監控云架構是否存在安全風險。如果發生數據泄露，請立即采取行動執行安全法規并采用加密技術。還應該定期進行云存儲審查，并運行分析程序以支持強大的云存儲解決方案。另一項安全措施是限制訪問控制。請謹慎授權訪問云存儲。使用不同的安全級別，不要向匿名用戶授予權限。注意誰在云存儲中擁有管理權限。明智的做法是將訪問權限保持在最低限度，并定期檢查以確保它們保持最新狀態。人為錯誤可能導致安全問題。確保員工接受過云存儲方面的培訓，以避免配置錯誤和訪問控制不足。投資培訓合格人員，確保他們了解最佳實踐，包括遵守云數據存儲法規。 兼容性程序和溝通路線 您可能偶爾需要將數據遷移到其他云提供商或系統。為了成功遷移，請確保已定義傳輸協議和程序。自定義數據傳輸方法并定期測試，監控傳輸以確保維護安全性。此外，還可以將云存儲與本地系統或其他云服務集成。為此，必須始終使用高級數據互操作性解決方案。建立清晰的溝通路線，簡化工作流程。 -
中國智能手機市場迎來新格局：華為出貨激增攀升至第二，蘋果跌出前五 根據市場研究機構IDC的最新報告，2024年第二季度，中國智能手機市場出貨量達到了7158萬臺，同比增長率達到了8.9%，顯示出市場的持續增長態勢。在眾多廠商中，華為的表現尤為引人注目。其出貨量同比大增50.2%，市場份額也從一年前的13.1%迅速攀升至18.1%，僅以微弱差距落后于vivo的18.5%，顯示出華為在市場中的強勁競爭力。一年前，華為的市場份額還排在OPPO、vivo和榮耀之后，但在今年第一季度，華為已經成功躍升至并列第一的位置。進入第二季度，華為繼續保持高速增長的勢頭，按照目前的趨勢，華為有望再次成為中國智能手機市場的領頭羊。 與此同時，OPPO和榮耀的出貨量卻出現了下滑，以15.7%的份額排在第三。分析認為，盡管外部環境的制約因素不斷加強，但華為的供應鏈能力卻持續得到改善。特別是在4000元人民幣以上的高端市場，華為正在逐步縮小與蘋果的差距。這一市場動態不僅反映了華為在技術創新和市場策略上的成功，也預示著中國智能手機市場的競爭格局正在發生深刻的變化。值得一提的是，蘋果手機份額在這份報告上跌出了前五，進入“其他”序列。 -
研究顯示：數據中心液冷市場升溫 根據研究公司Dell'Oro Group的報告，數據中心的液體冷卻技術正從特定市場細分中的小眾選擇轉變為主流應用。 隨著先進處理器和高性能服務器部署的增加，液體冷卻的熱管理能力需求也在增長。展望未來，Dell'Oro Group表示，液體冷卻將在2024年下半年開始成為主流技術，并將在未來五年內增長至超過150億美元的市場規模。 “以前，液體冷卻供應商宣稱提高效率和可持續性是該技術被采用的原因，”Dell'Oro Group研究總監兼《數據中心液體冷卻高級研究報告》作者Lucas Beran說道。“雖然這些好處依然存在，但目前推動其采用的主要原因是其增強的熱管理性能，能夠滿足高端處理器和加速服務器特別苛刻的熱要求。” Dell'Oro報告稱，配備GPU和定制加速器的加速服務器在2024年第一季度占所有服務器銷售的超過一半。此外，AI網絡需求將加速向更高速度和先進熱管理的轉變。預計到2025年，AI后端網絡中部署的大部分交換端口將達到800 Gbps，而到2027年將達到1600 Gbps。 液體冷卻類型 Dell'Oro報告研究了三種液體冷卻技術：后門熱交換器、直芯冷卻和浸沒冷卻。 后門熱交換器通常安裝在單個服務器機架上，涉及在機架后部放置一個冷凝器單元，提供冷卻液并移除服務器產生的熱量。Beran表示，“后門熱交換器的重要之處在于它不需要對IT設備進行修改，因此在未設計為液體冷卻的基礎設施中部署要簡單得多。” 直芯液體冷卻技術需要對現有設備進行改動，涉及在處理器頂部安裝冷卻板，并從服務器中引出管道。這種技術配置被稱為單相直芯液體冷卻（DLC）。雙相直芯液體冷卻利用冷卻液的液相和氣相，更高效地散熱。 單相DLC部署首先規模化，Beran表示，“這是因為高性能計算行業長期采用該技術，幫助建立了更成熟的供應商生態系統和最終用戶部署和服務技術的知識。”單相DLC是領先的數據中心液體冷卻技術，預計在五年預測期內將繼續保持領先地位。然而，預計雙相DLC將在預測期內顯著增長。Beran表示，流體創新將在浸沒冷卻的成功中發揮重要作用。 2023年數據中心液體冷卻收入方面，CoolIT Systems、Boyd和Motivair是前三大供應商。Beran還指出，Nvidia已指定單相DLC為支持其即將推出的GB200計算節點的冷卻技術。 Nvidia GB200系列的高端產品NVL72系統是一個72節點的液冷機架級系統，適用于最計算密集的工作負載。每個DGX GB200系統配備36個Grace Blackwell超級芯片，包括72個Blackwell GPU和36個Grace CPU，通過最新一代的NVLink互連技術連接。 Dell'Oro報告中預測的第三種技術——浸沒冷卻——涉及將服務器、網絡設備或其他設備直接浸入不導電的液體中，該液體作為冷卻劑，直接吸收設備產生的熱量并將其傳遞出去。與傳統的空氣冷卻相比，浸沒冷卻技術支持更高的服務器密度。 “對浸沒冷卻有很大的興趣，因為從工程角度來看，它提供了最佳的熱管理性能，”Beran表示。“它提供了比直芯液體冷卻更好的熱管理性能，因為沒有與其相關的空氣冷卻，幾乎可以捕獲服務器產生的100%的熱量。這使得企業有機會實現最佳的能源效率。” 然而，浸沒冷卻的技術復雜性和生態系統正在減緩其采用速度，Beran說。 “對于浸沒冷卻罐，您需要確保電纜與浸沒冷卻罐兼容，需要有懂得如何部署和設計這種基礎設施的承包商，”Beran表示。“與其他形式的液體冷卻（如直芯液體冷卻）相比，浸沒冷卻需要更多的教育和更多人的參與。” 盡管如此，單相浸沒和雙相直芯液體冷卻正在進行測試、驗證和概念驗證工作，這為供應商帶來了不斷增長的市場。另一方面，雙相浸沒冷卻（涉及液體浸沒和氣體收集）在采用過程中面臨挑戰，尤其是PFAS流體使用的監管環境。 PFAS，即全氟和多氟烷基物質，是浸沒冷卻中使用的一類化學品。3M公司是PFAS的最大生產商之一，該公司在2022年表示將于2025年底前停止制造和使用PFAS材料，出于環保原因，這對浸沒技術領域造成了沖擊。 “盡管如此，仍有很多創新，我的研究表明，浸沒冷卻有機會在未來五年內在市場中占據一席之地，”Beran說。“但在我的預測期結束時，單相直芯液體冷卻仍占據市場的一半以上，而浸沒冷卻不到25%。” LiquidStack在Cisco Live上展示液體冷卻 在最近的Cisco Live活動中，浸沒冷卻技術開發商LiquidStack展示了其技術，吸引了大量關注。 “我認為我們的客戶需要對這種目前處于早期階段的技術做出決定，”Cisco光學系統和光學部門高級副總裁兼總經理Bill Gartner在活動中表示。“液體浸沒可能很昂貴，但客戶將權衡這一點與未來高效運行數據中心和AI系統的電力成本。” 其他浸沒冷卻領域的參與者包括Submer、Aperitas、富士通和Green Revolution Cooling。 -
到2031年，物聯網零售市場規模將擴大至4649億美元 InsightAce Analytic Pvt. Ltd. 宣布發布全球零售物聯網市場評估報告。根據 InsightAce Analytic 的最新研究，2023 年全球零售物聯網市場價值為 578 億美元，預計到 2031 年將達到 4649 億美元，預測期內（2024-2031 年）的復合年增長率為 30.1%。物聯網 (IoT) 正在通過增強客戶體驗、優化運營和實現新商業模式來改變零售市場。智能貨架、信標和聯網設備等物聯網技術可提供實時數據和對庫存水平、客戶偏好和商店流量模式的洞察。這些數據使零售商能夠更有效地管理庫存、個性化營銷工作并簡化供應鏈運營。此外，支持物聯網的設備可以通過自動結賬、交互式顯示和基于購物者行為的定制促銷等功能改善店內體驗。隨著物聯網的普及，它有望推動重大創新和效率提升，幫助零售商在快速發展的市場中保持競爭力。全渠道零售的興起，由無縫整合線上和線下購物體驗的物聯網技術推動，正在促進市場增長。此外，物聯網智能商店的日益普及，零售商使用互聯設備和傳感器提供沉浸式和個性化的購物體驗，進一步加速了市場擴張。驅動因素：物聯網 (IoT) 在零售市場的增長由幾個關鍵因素推動。其中包括對增強客戶體驗的需求不斷增長以及對高效庫存管理的需求。物聯網技術使零售商能夠收集有關消費者偏好和行為的實時數據，從而實現個性化營銷策略。此外，物聯網解決方案提高了供應鏈的可視性和運營效率，降低了成本并提高了生產力。智能設備知識和采用率的提高以及物聯網技術的進步進一步推動了市場增長。此外，物聯網與機器學習和人工智能等新興技術的結合增強了零售運營中的決策過程和預測分析。挑戰：在實施物聯網 (IoT) 時，零售市場面臨諸多障礙。一個重大障礙是確保數據的安全性和隱私性。由于物聯網設備收集了廣泛的數據，保護這些數據免遭泄露并確保客戶隱私變得越來越困難。另一個挑戰是將物聯網系統與現有的零售基礎設施集成。零售商經常面臨兼容??性問題，并且需要大量投資來升級其技術。此外，管理和維護互聯設備網絡的復雜性可能令人難以承受，需要專業技能和知識。此外，技術進步的快速步伐意味著零售商必須不斷適應以保持競爭力，這既昂貴又耗費資源。區域趨勢：北美零售市場的物聯網預計將占據主要市場份額。這一增長歸因于零售行業店內和數字運營的整合，RFID 標簽和智能貨架等技術使零售商能夠高效管理庫存并增強購物體驗。預計亞太地區 (APAC) 將成為增長最快的市場，預計 2024 年至 2031 年的復合年增長率將非常可觀。這種快速而持續的增長是由互聯網普及率、智能手機使用率和電子商務活動的不斷提高推動的。這種數字化轉型營造了一種有利于在客戶互動、營銷策略和虛擬體驗中采用數字化身的環境。最新發展： 2024 年 1 月，IBM Corporation 與 SAP SE 合作創建解決方案，旨在幫助消費品和零售行業的客戶通過使用生成式 AI 優化其供應鏈、財務運營、銷售和服務。 2023 年 12 月，HCL Technologies (HCL) 與 SAP 建立合作伙伴關系，開發和提供與各個行業相關的物聯網解決方案和服務。HCL Technologies 將把相關的 SAP 軟件與服務和硬件捆綁在一起，以加快和簡化組織在實施工業 4.0 轉型時遇到的分散而復雜的解決方案堆棧。 -
數據中心災難恢復：業務連續性的必要措施 從短信和流媒體服務到關鍵的政府、教育和醫療保健應用，數據中心為我們日常生活提供了便利。隨著世界比以往任何時候都更加依賴數據中心，確保這些設施保持安全和正常運行至關重要。因此，數字基礎設施組織必須制定強大的數據中心災難恢復計劃。 什么是數據中心災難恢復？ 盡管在避免數據中心在建設階段停機，以及在運行后通過備份和輔助電源方面已經取得了進展，但數據中心仍然容易受到不可預見的情況的影響，包括自然災害、人為錯誤和網絡攻擊。盡管不可能預防每一場災難，但組織必須盡一切努力做好最壞的準備。確保數據中心做好應對意外情況的準備的最佳方法是制定一個強大的數據中心災難恢復計劃。 數據中心災難的類型 停電 停電通常是數據中心停機和系統故障的主要原因。這可能導致重大損失，無論是收入還是客戶信心。企業越來越多地轉向混合提供商和云服務，以確保其數據由冗余系統備份，并限制受潛在停電影響的客戶數量。 人為錯誤 人都會犯錯，因此這是不可避免的，但在數據中心運營商可能遇到的災難中，人為錯誤的風險可以通過采取正確的預防措施大大降低。過去三年，近40%的組織因人為失誤而遭遇過重大中斷。在這些事件中，85%的原因是工作人員未能遵守程序，或流程和程序本身存在缺陷。人為錯誤的例子包括意外斷開電源、電路過載或不安全的結構設計。 網絡攻擊 雖然停電、結構損壞和人為錯誤是造成許多數據中心災難的原因，但包括勒索軟件在內的網絡攻擊也是數據中心面臨的主要威脅，而且這些網絡攻擊的代價同樣高昂。根據報告顯示，2022年全球三分之二的組織遭受了網絡攻擊，業務因攻擊而平均中斷五天。 為什么數據中心需要災難恢復計劃 面對眾多運營風險，災難恢復計劃可以說是應對數據中心緊急情況的最重要的一步。一個真實事件很好地說明了這一點：2021年10月15日，韓國兩大科技公司KakaoCorporation和NaverCorporation發生火災。雖然Naver能夠相對較快地啟動并運行其服務器，但Kakao的服務器卻癱瘓了數小時，導致用戶突然無法使用他們的消息平臺、支付應用或拼車服務，從而遭受廣泛而嚴重的中斷。重要的是，盡管Kakao確實制定了災難管理協議，但該協議并未考慮到火災發生時的斷電情況，從而延緩了服務恢復工作。從這一事件中吸取教訓后，Kakao成立了一個預防再發委員會，以防止類似事件再次發生。數據顯示，企業越來越認識到災難規劃的重要性，近90%的組織都有某種形式的災難恢復計劃。然而，與此同時，大多數受訪者(70%)只將很少的預算(0%-10%)分配給災難恢復規劃。一個問題是，災難恢復規劃主要是IT工作者的責任，很少直接向高管匯報。災難恢復計劃對高管層的可見性有限，只有41%的災難恢復計劃負責人向高管層匯報。不過，在今年的調查中，我們看到同樣多的受訪者表示，災難恢復負責人的下屬比高管層低兩個級別，這一比例比我們上次調查中的26%大幅增加。在組織中提升這一職位可以加強與整體業務需求的一致性，并增加獲取資源的機會，以確保關鍵業務的技術彈性。 面向未來的數據中心建設 雖然無法預防自然災害，但數據中心開發商正在設計更能抵御極端天氣、火災和地理要求的設施。每個數據中心的設計都必須考慮到其所在地的具體地理位置，研究最佳建筑材料、施工技術和設施布局，以抵御自然災害力量，同時遵守IBC2003規范。設計冗余電源和冷卻系統，以便在暴風雨中也能繼續運行。結構分析驗證了定制的建筑材料、施工方法和布局，以抵御極端風力和隆起。所有支持設備（包括發電機等）都在數據中心內部，這意味著內部設備受到保護。 制定數據中心災難恢復計劃 確定數據中心的關鍵任務服務 在制定災難恢復計劃時，了解哪些服務是關鍵任務至關重要。一些企業處理災難恢復的一種方式是通過彈性和可靠性實踐，這允許組織通過包括異地備份來從中斷中恢復，這可能具有用于故障轉移的輔助基礎設施。 考慮成本 不僅要考慮停機或結構損壞的成本，還要考慮數據中心服務對誰的影響，以及自然數據中心災難對當地社區意味著什么。數據中心災難可能會破壞當地社區服務，如政府職能、公用事業、醫療保健和互聯網接入，災難恢復計劃應考慮對公民生活的直接和間接影響，并提供應急計劃，以便在停電期間實現基本的社區功能。災難恢復計劃應考慮在災難期間提供替代的社區‘接入點’，例如WiFi連接的災難恢復中心，公民可以在那里提出索賠并與親人聯系。運營商應與當地官員協調災難恢復計劃。” 實施安全最佳實踐 在網絡安全方面，隨著攻擊者的攻擊方法越來越復雜，數據中心IT必須通過定期備份、端點保護、頻繁滲透測試和持續的員工培訓來加強安全實踐。備份數據是災難恢復的關鍵挑戰之一。數據中心運營商可能會選擇基于SaaS的備份，從而限制對本地服務器管理的需求。SaaS數據托管在線，可從任何地方訪問，從而確保在設施無法訪問的情況下繼續運營。基于SaaS的備份提供固有的災難恢復，因為SaaS數據存儲在遠程，可提供冗余。SaaS提供商管理底層基礎設施和災難恢復，減輕組織的負擔。 制定災難恢復計劃 數據中心災難恢復計劃應根據組織的特定需求進行量身定制，制定全面計劃后，組織必須確保所有關鍵數據中心員工都了解宣布緊急情況的協議。此外，組織必須經常測試其事件響應和災難恢復計劃，其中可能包括模擬災難場景。除了建立一個災難恢復設施，以便在發生大規模中斷時轉移關鍵服務之外，還應關注其事件響應程序。 -
可穿戴技術：實時追蹤健康狀況 想象一下，一種可穿戴設備可以在健康緊急情況發生之前預測它們，或者可以分析你的飲食習慣并提供個性化的營養建議。隨著不斷創新，可穿戴技術正在徹底改變預防性醫療保健，并賦予人們前所未有的權力來控制自己的健康。據 Statista 稱，受健康和健身追蹤設備需求激增的推動，到 2025 年，全球可穿戴設備市場規模將飆升至 628.2 億美元。再加上 AR 和 VR 技術的進步，可穿戴設備即將迎來一場革命，IDC 預測到 2023 年，全球 AR 和 VR 耳機的出貨量將飆升至 3920 萬臺。可穿戴技術正在成為醫療保健領域的變革者，幫助人們實時監測自己的健康狀況。從健身追蹤器到智能手表，這些設備提供了一系列旨在增強健康和提供有關個人身體狀況的寶貴見解的功能。可穿戴設備無縫融入日常生活，將健康管理的權力前所未有地直接交到消費者手中。利用可穿戴技術促進健康和保健可穿戴技術在促進健康和保健方面提供了廣泛的應用，各種用例涵蓋健身追蹤、疾病管理、遠程患者監控等。讓我們探討一下可穿戴設備發揮關鍵作用的一些關鍵場景： 健身追蹤和優化： 馬拉松運動員可以使用健身追蹤器監測他們的心率、里程、步速和路線，使他們能夠優化訓練方案以獲得更好的表現。 正在減肥的人可以追蹤他們的日常活動和卡路里消耗，從而相應地調整飲食和鍛煉習慣，以實現可持續的減肥效果。此外，睡眠追蹤功能可以幫助用戶了解睡眠質量對他們的整體健康和健身目標的影響。 健康監測和疾病管理： 糖尿病患者可以使用可穿戴血糖監測儀持續追蹤他們的血糖水平，接收高血糖或低血糖的實時警報，并有效管理他們的病情。這種持續監測減少了頻繁刺破手指的需要，并使個人能夠及時調整胰島素劑量或飲食。 患有高血壓或呼吸系統疾病等慢性病的人可以監測血壓或血氧飽和度等關鍵健康指標，從而能夠及早發現異常并主動干預。例如，配備 SpO2 傳感器的可穿戴設備可以檢測到低氧水平事件，提醒用戶注意潛在的呼吸問題或睡眠呼吸暫停。 遠程醫療和遠程患者監控： 配備跌倒檢測傳感器的可穿戴設備讓老年人及其護理人員安心，在跌倒時自動提醒指定聯系人或緊急服務。此功能對于獨居老人或行動不便的老年人尤其有用，可確保在緊急情況下及時獲得幫助。 醫療保健提供者可以使用可穿戴設備遠程監控患者的健康狀況并跟蹤他們的進展，促進虛擬咨詢并減少頻繁就診的需求，尤其是在 COVID-19 大流行的背景下。遠程患者監控可實現早期干預和個性化護理，改善患者治療效果并降低醫療保健成本。 可穿戴技術如何徹底改變風險管理可穿戴技術與醫療保健的結合對保險行業具有重大意義。通過利用可穿戴設備產生的大量數據，保險公司可以獲得有關個人健康和生活習慣的寶貴見解，從而使他們能夠提供更加個性化的保險計劃和定價模型。可穿戴技術是風險評估和承保的強大工具，使保險公司能夠更好地了解個人的健康狀況和風險狀況。這使他們能夠定制保險政策以滿足每個客戶的特定需求，為健康行為和主動健康管理提供激勵。 一些保險公司（如 John Hancock Vitality）為使用可穿戴設備跟蹤身體活動水平、睡眠模式和其他健康指標的保單持有人提供折扣或獎勵。 保險公司可以與醫療保健提供商合作，為患有慢性病的個人提供遠程監控計劃，為他們提供配備健康監測傳感器的可穿戴設備。 可穿戴技術促進早期干預和預防性護理，最終降低保險公司的醫療成本。 未來挑戰雖然可穿戴技術在醫療保健領域具有顯著優勢，但它也提出了需要解決的重要問題： 數據隱私和安全： 當可穿戴設備收集敏感的健康數據時，確保采取強有力的數據隱私和安全措施來保護用戶信息免遭未經授權的訪問或泄露至關重要。加密、安全身份驗證機制以及遵守 GDPR 和 HIPAA 等監管標準對于保護用戶隱私和維持對可穿戴技術的信任至關重要。 準確性和可靠性： 可穿戴設備收集的數據的準確性和可靠性至關重要，因為不準確或不可靠的信息可能導致錯誤的健康評估或決策。制造商必須確保其設備經過嚴格的測試和驗證，以保持高標準的準確性。傳感器校準、定期軟件更新和遵守行業數據準確性標準對于確保可靠的性能和用戶滿意度至關重要。 法規遵從性： 醫療保健領域的可穿戴技術受監管要求和標準的約束，以確保安全性、有效性和數據保護。制造商和醫療保健提供商必須遵守相關法規和指南，以降低風險并確保護理質量。獲得監管部門批準、進行臨床試驗以及遵守 FDA 醫療器械法規等標準是將可穿戴醫療保健產品推向市場并確保其安全有效使用的關鍵步驟。 未來隨著傳感器技術、數據分析和人工智能的不斷進步，可穿戴技術的未來前景廣闊。從健身追蹤到疾病管理和遠程醫療，這些設備有可能改善健康結果、提高患者參與度并徹底改變醫療服務的提供方式。此外，通過采用可穿戴技術，保險公司可以利用數據的力量提供更加個性化的保險計劃和定價模式，最終改善客戶的健康和福祉。通過整合智能可穿戴設備，我們可以共同為所有人打造一個更健康、更具彈性的未來。 作者：Mantra Labs -
生成式人工智能：可再生能源管理的新前沿 生成式人工智能：可再生能源管理的新前沿 生成式人工智能正在改變各個領域，而可再生能源管理處于這一變革的最前沿。通過利用人工智能的力量，企業正在優化能源生產和消費，降低成本，提高可持續性。本文將探討生成式人工智能如何在可再生能源管理方面取得重大進展，其好處、挑戰和未來前景。 可再生能源管理的生成式人工智能生成式人工智能是指人工智能的一個子集，其可以根據訓練過的數據創建新的內容和解決方案。事實證明，這項技術將改變可再生能源管理的游戲規則。從預測能源生產模式到優化能源儲存和分配，生成式人工智能正在幫助最大限度地提高可再生能源系統的效率。可再生能源領域一直面臨著與能源生產、儲存和分配的可變性相關的挑戰。傳統的方法往往不能有效地管理這些變量。然而，生成式人工智能分析大量數據和生成預測模型的能力提供了一種更有效和可持續的方法。生成式人工智能如何增強可再生能源管理1.預測性維護：生成式人工智能可以在設備發生故障之前預測故障，減少停機時間和維護成本。通過分析歷史數據和實時傳感器信息，人工智能系統可以識別潛在問題的模式，從而實現主動維護。2.能源生產預測：準確預測能源生產對有效的可再生能源管理至關重要。生成式人工智能模型可以分析天氣模式、歷史數據和其他變量，以提供精確的預測，確保最佳的能源生產和分配。3.優化能源存儲：可再生能源的一個重大挑戰是存儲。生成式人工智能可以通過預測能源需求和供應來優化能源存儲解決方案，確保多余的能源被有效存儲和使用。4.電網管理：將可再生能源納入電網可能很復雜。生成式人工智能有助于平衡供需，管理電網穩定性，并通過優化電網中的能源流動來減少能源浪費。5.需求響應：生成式人工智能可以分析消費模式，調整能源分配，有效滿足需求。這不僅保證了穩定的能源供應，而且通過避免生產過剩和能源浪費來降低成本。生成式人工智能在可再生能源管理中的好處1.提高效率：生成式人工智能通過優化發電和電網運行來改善能源系統，因此對降低運營成本和提高能源產量有重要幫助。2.節省成本：定期維護計劃與存儲系統的最佳操作和有效的電網管理相結合，有助于顯著降低成本。這些盈余將由企業進行再投資，用于開發新的清潔能源解決方案和增加替代能源領域。3.可持續性：生成式人工智能通過最大限度地利用可再生能源，和最大限度地減少浪費來支持可持續實踐。這與減少碳足跡和應對氣候變化的全球努力是一致的。4.提高可靠性：再一次，人工智能的使用及其預測問題的能力意味著總是提供充足的能源。這種可靠性在可再生能源的發展中是非常必要的，因為它們可以用作化石燃料的替代品。5.可擴展性：通過生成式人工智能，可以擴展可再生能源系統的管理。因此，隨著可再生能源消費量的增加，人工智能家電可以最優地管理生產、儲存、分配。挑戰與考慮雖然收益顯著，但在可再生能源管理中實施生成式人工智能存在挑戰。這些包括:1.數據質量和可用性：人工智能生成器的應用依賴于數據，因此高質量的數據可以增強生成式人工智能的結果。當提供給人工智能的信息不一致或以某種方式包含空白時，人工智能的有效性和精確性就會受到影響。2.與現有系統集成：另一個潛在的缺點是，實施人工智能解決方案往往很困難，因為它們必須與現有的能源管理系統集成，而與后者集成可能需要大量的時間、金錢和員工培訓。3.監管和道德問題：當考慮在能源管理中實施人工智能時，需要考慮許多法律和道德問題，例如數據收集和使用有偏見的算法的可能性。4.高昂的初始成本：采用AI解決方案需要在技術、系統和專業人才方面進行大量的資本投資。然而，從長遠來看，成本通常會通過相應的效率和資源利用來收回。生成式人工智能在可再生能源管理中的未來可再生能源管理中生成式人工智能的未來似乎是積極的。隨著時間的推移，人工智能將進一步發展，以更有能力管理現有的能量系統類型。未來的發展可能包括:1.先進能源存儲解決方案：人工智能將成為先進能源存儲解決方案的主要利益相關者，下一代電池和節能技術將在其中。2.去中心化能源網：人工智能生成的解決方案將創建去中心化能源網，其中能源在當地產生和消耗，從而減少對骨干工廠的依賴并提高電網的耐久性，這幾乎是不可能的。3.人工智能驅動的政策和法規：政府和當局可以利用人工智能作為糾正、公平和可再生能源的手段，這將使向可再生能源提供電力，同時消除有害行為的發生。4.全球合作：人工智能將使各國能夠通過共享數據、技術和最佳實踐，共同致力于世界各地的可再生能源項目，以實現可持續的未來。5.以消費者為中心的解決方案：人工智能將允許消費者控制其能源消耗，為其提供個性化的建議和工具，以優化個人層面的能源使用。總結生成式人工智能有可能改變可再生能源的管理方式，使其更高效、更便宜、更可持續。盡管人工智能存在障礙，但在能源供應鏈中使用人工智能的好處是絕對的。隨著時間的流逝，生成式人工智能將成為能源轉變的中心，并將在未來的可再生能源中發揮更大的作用。在實現全球能源目標，并為人們提供可持續和穩定的能源未來的持續旅程中，技術采用將是一個優先事項。 -
如何利用光纖電纜打造環保數據中心？ IT行業對環境的影響巨大，該行業的碳足跡估計為7.3億噸二氧化碳當量，相當于全球總排放量的1.4%。從這個角度來看，這相當于1.6億多輛汽車每年的碳排放量，凸顯了IT對全球溫室氣體排放的重大貢獻。此外，數據中心、傳輸網絡和連接設備中的IT設備消耗了全球約4%的電力，加劇了溫室氣體排放。 光纖結構化布線對企業數據中心性能和效率的影響 在追求關鍵任務性能的過程中，數據中心經常面臨平衡效率與生態責任的挑戰。光纖結構化布線如何使數據中心同時實現這兩個目標，這是一個令人信服的論點。通過分析其對正常運行時間、能源效率、冷卻效率、容量利用率、安全性和成本效率的影響，我們將探索光纖布線如何成為一種互惠互利的解決方案，既能滿足性能目標，又能推進超大規模和企業數據中心的環境目標。在現代數據中心的動態格局中，追求關鍵任務性能必須與履行生態責任齊頭并進。這是許多組織努力實現的微妙平衡。然而，有了光纖結構化布線，這種平衡不僅可以實現，而且可以實現互利。 光纖結構化布線概述 光纖結構化布線系統由光纖、連接器、配線架和其他專為長距離高速數據傳輸而設計的組件組成。與銅纜不同，光纖布線使用光信號進行數據傳輸，具有帶寬更高、延遲更低和不受電磁干擾(EMI)的影響等優勢。 對正常運行時間和可用性的影響 光纖電纜具有可靠性和堅固性，可確保數據中心的高可用性和正常運行時間。光纖電纜被包裹在保護套中，對潮濕、溫度波動和電磁干擾等環境因素具有出色的抵抗力。與銅纜相比，這種固有的耐用性使光纖電纜不易因外部條件而導致信號衰減和電纜斷裂。雖然光纖電纜和銅纜都需要適當的處理和安裝以防止損壞，但光纖電纜的物理特性可以增強對環境壓力源的抵抗力，從而提高其可靠性并有助于數據中心不間斷運行。 對能源效率和環境影響的影響 采用光纖電纜有助于提高能源效率，減少功耗和冷卻需求。與銅線相比，光纖電纜的衰減率更低，信號放大所需的功率更小，因此可降低長距離傳輸的能耗。這對于需要大量能源來支持其廣泛計算基礎設施的超大規模數據中心，以及尋求降低運營成本和環境影響的企業數據中心來說都是有利的。通過最大限度地降低能耗，光纖電纜可幫助數據中心實現其生態目標并減少碳足跡。此外，光纖電纜的使用壽命比銅線更長，這主要是因為其帶寬容量更高。這種更長的使用壽命意味著在總擁有成本(TCO)和環境效益方面對業務產生重大影響。由于光纖電纜在需要更換之前使用壽命更長，因此不需要頻繁更換電纜，從而減少了材料消耗和廢物產生。這不僅降低了與維護和更換相關的運營成本，而且還最大限度地減少了制造和處理電纜材料對環境的影響。總體而言，光纖電纜的長壽命有助于更環保地實現數據中心基礎設施。從環境角度來看，光纖電纜與銅電纜所用的材料也起著至關重要的作用。光纖電纜由二氧化硅制成，二氧化硅是玻璃的主要成分，在地殼中儲量豐富。二氧化硅通常來自沙子，沙子被開采出來后加工成光纖電纜中使用的純玻璃纖維。與銅的開采和精煉過程相比，二氧化硅的提取和加工對環境的破壞較小。另一方面，銅是一種有限的資源。銅的開采涉及大量的開采過程，這可能導致嚴重的環境退化，包括棲息地破壞、土壤侵蝕以及由于重金屬和有毒副產品的釋放而導致的水源污染。此外，銅的精煉過程耗能大，進一步加劇了其環境足跡。光纖電纜在多個方面都更加環保。與銅相比，光纖的生產過程產生的排放和污染更少。此外，由于二氧化硅比銅更豐富且更容易可持續地獲取，因此對環境的總體影響較小。在資源可用性方面，光纖玻璃也比銅更具可持續性。作為一種可再生資源，二氧化硅可確保光纖生產能夠在不耗盡基本材料的情況下繼續進行，而銅的有限性使其長期可持續性值得懷疑。 提高冷卻效率 高效冷卻對于保持數據中心內的最佳運行條件至關重要。光纖電纜產生的熱量比銅少，從而減少了冷卻基礎設施的熱負荷。此外，其較小的外形尺寸有利于更好的氣流管理和電纜布線，從而優化冷卻效率。這對于超大規模數據中心尤其有利，因為超大規模數據中心擁有數千臺服務器，需要復雜的冷卻解決方案來防止過熱并確保持續運行。 實現可擴展性和容量利用率 可擴展性對于數據中心設計至關重要，以適應不斷增長的數據量和工作負載。光纖電纜提供了快速擴展基礎設施所需的可擴展性和帶寬容量。它支持高密度連接和更快的數據速率，可在不影響性能的情況下最大限度地提高容量利用率。這種可擴展性對于數據處理需求呈指數增長的超大規模數據中心和需要適應不斷變化的業務需求和IT環境的企業數據中心都至關重要。 對安全性和合規性的影響 在數據中心環境中，數據安全至關重要。光纖電纜具有固有的安全優勢，包括數據加密和降低竊聽的敏感性。與銅纜不同，銅纜傳輸的電信號相對容易被攔截，而光纖電纜通過玻璃纖維使用光信號傳輸數據，這使得它們更難以在不被發現的情況下竊聽。任何攔截光纖通信的物理嘗試都會導致明顯的信號丟失或中斷，從而提醒管理員注意潛在的漏洞。此外，光纖電纜支持硬件和軟件層面的高級加密協議，確保數據在傳輸過程中受到保護。光纖系統中沒有電磁干擾(EMI)，這也增強了其安全性，因為沒有可以被攔截的輻射信號。光纖鏈路與入侵檢測系統和光學層加密等先進安全措施相結合，可增強整體安全態勢并確保符合嚴格的監管標準。這對于處理大量敏感數據的超大規模數據中心以及受行業特定法規和合規標準約束的企業數據中心至關重要，例如醫療保健領域的HIPAA或歐盟數據保護領域的GDPR。通過利用光纖電纜，數據中心可以實現更高水平的數據完整性。總之，與銅相比，光纖電纜不僅具有卓越的性能和能源效率，而且環境風險也更小。其生產對環境的破壞較少，其豐富的原材料來源使其成為未來數據中心基礎設施更可持續的選擇。通過選擇光纖，數據中心可以減少對環境的影響，并為更環保的技術生態系統做出貢獻。