HDFS删除了文件,但是磁盘空间没有释放,这是怎么回事?

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梭子鱼云安全解决方案为企业保驾护航

OT学习平台 发表了文章 • 0 个评论 • 27 次浏览 • 5 天前 • 来自相关话题

随着云、终端、移动化的快速推进,企业用户最担心的还是关于技术架构层、网络层管控等方面的难题。而通过第三方调研报告的反馈,也表明企业向公有云迁移最担心的还是安全问题。

迁移至云端面临哪些挑战?

安全、隐私和合规问题
关键任务管理或者工作负载均衡问题
数据中心迁徙至公有云可能遇到的难题
BYOD、Web 2.0应用程序、远程访问等安全隐患

面对上述难题,梭子鱼云安全解决方案都能为您化解,为用户在云环境下所运行或建立的应用或网络提供企业级安全解决方案和服务。

梭子鱼Web应用防火墙

梭子鱼Web应用防火墙,阻断以您的 Web 服务器上的应用为目标,不断涌现和复杂的基于 Web 的入侵和攻击—和保护敏感的或者机密的数据免遭窃取。

综合应用安全:
1、持续防御新兴威胁
2、可拓展的应用安全
3、细粒度身份和访问管理
梭子鱼下一代防火墙F系列
梭子鱼下一代防火墙F系列是梭子鱼防火墙的云时代。它将先进的下一代防火墙、链路平衡和 WAN 优化技术整合到一个能够进行内部部署、云和虚拟部署的易于管理的设备中。F系列允许组织和托管服务提供商安全地启用远程 Internet 分支,而无需回程流量。

下一代防火墙为公/私有云提供:
1、安全的访问 AWS
2、完整应用控制
3、智能流量管理
4、细粒度安全策略管理

梭子鱼始终为用户在云环境下所运行、建立的应用或网络提供企业级安全解决方案和服务。
企业迁移至云端面临的安全、隐私及合规问题如何解决?梭子鱼如何利用 Web 防火墙化解企业数据迁移至云端难题?答案尽在8月22日14:00由OTPUB举行的“梭子鱼云安全解决方案”线上直播活动。
 
点击后方字体进入直播间:“梭子鱼云安全解决方案” 查看全部
随着云、终端、移动化的快速推进,企业用户最担心的还是关于技术架构层、网络层管控等方面的难题。而通过第三方调研报告的反馈,也表明企业向公有云迁移最担心的还是安全问题。

迁移至云端面临哪些挑战?

安全、隐私和合规问题
关键任务管理或者工作负载均衡问题
数据中心迁徙至公有云可能遇到的难题
BYOD、Web 2.0应用程序、远程访问等安全隐患

面对上述难题,梭子鱼云安全解决方案都能为您化解,为用户在云环境下所运行或建立的应用或网络提供企业级安全解决方案和服务。

梭子鱼Web应用防火墙

梭子鱼Web应用防火墙,阻断以您的 Web 服务器上的应用为目标,不断涌现和复杂的基于 Web 的入侵和攻击—和保护敏感的或者机密的数据免遭窃取。

综合应用安全:
1、持续防御新兴威胁
2、可拓展的应用安全
3、细粒度身份和访问管理
梭子鱼下一代防火墙F系列
梭子鱼下一代防火墙F系列是梭子鱼防火墙的云时代。它将先进的下一代防火墙、链路平衡和 WAN 优化技术整合到一个能够进行内部部署、云和虚拟部署的易于管理的设备中。F系列允许组织和托管服务提供商安全地启用远程 Internet 分支,而无需回程流量。

下一代防火墙为公/私有云提供:
1、安全的访问 AWS
2、完整应用控制
3、智能流量管理
4、细粒度安全策略管理

梭子鱼始终为用户在云环境下所运行、建立的应用或网络提供企业级安全解决方案和服务。
企业迁移至云端面临的安全、隐私及合规问题如何解决?梭子鱼如何利用 Web 防火墙化解企业数据迁移至云端难题?答案尽在8月22日14:00由OTPUB举行的“梭子鱼云安全解决方案”线上直播活动。
 
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如何管理大数据

OT学习平台 发表了文章 • 0 个评论 • 30 次浏览 • 4 天前 • 来自相关话题

随着应用BI系统的广泛应用,数据治理的话题也越来越受到企业的关注和讨论,有专家表示,如果想让用户进入真正的商业智能时代,就必须建立一定的数据治理体系;而大数据治理能够在短期内成为业内的焦点,这和企业对大数据质量的理解和密切关注有很大关系。

大数据治理面临的挑战:规模庞大,标准不一

过去几年,企业的IT系统经历了数据量高速膨胀的一个时期,这些海量的,分散在不同服务器的数据提高了数据资源利用的复杂性和管理难度;另外,各个企业内部的业务区分和行政区分也对企业数据的交互造成了一定的断层,而企业与外部业务交互所产生的“体外循环”数据与企业的核心数据体系并不能自然地融合。当这种数据的异构化所导致的应用冲突达到一定临界点时,数据治理便成为了规范企业数据的必要步骤。

大数据治理技术:主题众多,元数据管理先行

数据治理涉及的IT技术主题众多,包括元数据管理、主数据管理、数据质量、数据集成、监控与报告等。在很多国际企业中,元数据管理的重要性在全部技术主题中位列第一。

元数据管理是语义工具,其重要性在于,它能够为数据治理建立一套数据资料库,存储治理范围内的数据定义,负责人,来源,转换关系,目标,质量等级,依赖关系,安全权限等。这些信息对于商业整合,数据质量,可审计性等数据治理目标的实现至关重要。

元数据管理是实施数据治理的核心IT技术,有效的元数据管理将为数据质量、数据集成等技术的实施,以及数据治理目标的最终实现奠定坚实的基础。

大数据治理的意义:发掘数据资产的商业价值

大数据治理是为了将数据作为企业商业资产进行应用和管理的一套数据管理机制,能够通过建立规范的数据应用标准,消除数据的不一致性,来提高数据的质量,并能合理的将数据应用于企业的业务管理和战略决策中,充分的发挥数据的商业价值,良好的数据治理必将为信息化时代的企业带来不可替代的竞争优势。
 
了解更多大数据相关知识请进入OTPUB官网:www.otpub.com 查看全部
随着应用BI系统的广泛应用,数据治理的话题也越来越受到企业的关注和讨论,有专家表示,如果想让用户进入真正的商业智能时代,就必须建立一定的数据治理体系;而大数据治理能够在短期内成为业内的焦点,这和企业对大数据质量的理解和密切关注有很大关系。

大数据治理面临的挑战:规模庞大,标准不一

过去几年,企业的IT系统经历了数据量高速膨胀的一个时期,这些海量的,分散在不同服务器的数据提高了数据资源利用的复杂性和管理难度;另外,各个企业内部的业务区分和行政区分也对企业数据的交互造成了一定的断层,而企业与外部业务交互所产生的“体外循环”数据与企业的核心数据体系并不能自然地融合。当这种数据的异构化所导致的应用冲突达到一定临界点时,数据治理便成为了规范企业数据的必要步骤。

大数据治理技术:主题众多,元数据管理先行

数据治理涉及的IT技术主题众多,包括元数据管理、主数据管理、数据质量、数据集成、监控与报告等。在很多国际企业中,元数据管理的重要性在全部技术主题中位列第一。

元数据管理是语义工具,其重要性在于,它能够为数据治理建立一套数据资料库,存储治理范围内的数据定义,负责人,来源,转换关系,目标,质量等级,依赖关系,安全权限等。这些信息对于商业整合,数据质量,可审计性等数据治理目标的实现至关重要。

元数据管理是实施数据治理的核心IT技术,有效的元数据管理将为数据质量、数据集成等技术的实施,以及数据治理目标的最终实现奠定坚实的基础。

大数据治理的意义:发掘数据资产的商业价值

大数据治理是为了将数据作为企业商业资产进行应用和管理的一套数据管理机制,能够通过建立规范的数据应用标准,消除数据的不一致性,来提高数据的质量,并能合理的将数据应用于企业的业务管理和战略决策中,充分的发挥数据的商业价值,良好的数据治理必将为信息化时代的企业带来不可替代的竞争优势。
 
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解析云计算和网格计算的区别之处

OT学习平台 发表了文章 • 0 个评论 • 2 次浏览 • 23 分钟前 • 来自相关话题

目前,云计算,大数据等概念已经深入人心。不过时至今日,云计算到底是什么,恐怕还是有很多人不知如何回答?那么,云计算又和网格计算、自主计算等有什么差异呢?本文将着重为您解析,云计算和网格计算的区别之处。
所谓云计算,在国际上的定义多达数百种,其中比较权威的应该是美国国家标准与技术研究员(NIST)的解释:云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。
简单的来说,所谓云计算就是利用在Internet中可用的计算系统,能够支持互联网各类应用的系统。云计算是以第三方拥有的机制提供服务,为了完成功能,用户只关心需要的服务。
网格计算,即分布式计算,是一门计算机科学,他主要的目的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题拆分成若干部分,然后把这些部分分配给多台计算机进行处理,最后汇总所有的计算结果而得出最终结果。
云计算可以说是网格计算的衍生品,能够根据需要提供资源,一般情况下,云计算采用计算机集群构成数据中心,并以服务的形势提供给客户,让客户可以像使用水、电一样按需购买资源,从这个角度来看,云计算和网格计算的目标是非常相似的。

云计算和网格计算的不同点

云计算和网格计算都是可伸缩的。可伸缩性是通过独立运行在通过Web服务连接的各种操作系统上的应用程序实例的负载平衡实现的。CPU和网络带宽根据需要分配和回收。系统存储能力根据特定时间的用户数量、实例的数量和传输的数据量进行调整。
相对于强调异构资源共享的网格计算,云计算更强调大规模资源池的分享,通过分享提高资源复用率,并利用规模经济降低运行成本;而网格计算常用于集中大量资源来执行一些大型任务。
通常,网格计算关注的是计算量非常大的操作。网格计算要求软件的使用可以分为多个部分,将程序的片段作为大的系统映像传递给几千个计算机中。这其中系统软硬件成本以及运营的成本都非常高。而相比之下,云计算需要考虑经济成本,因此硬件设备、软件平台的设计不再一味追求高性能,而要综合考虑成本、可用性、可靠性等因素。
简言之,云计算是以相对集中的资源,运行分散的应用;而网格计算则是聚合分散的资源,支持大型集中式应用。

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目前,云计算,大数据等概念已经深入人心。不过时至今日,云计算到底是什么,恐怕还是有很多人不知如何回答?那么,云计算又和网格计算、自主计算等有什么差异呢?本文将着重为您解析,云计算和网格计算的区别之处。
所谓云计算,在国际上的定义多达数百种,其中比较权威的应该是美国国家标准与技术研究员(NIST)的解释:云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。
简单的来说,所谓云计算就是利用在Internet中可用的计算系统,能够支持互联网各类应用的系统。云计算是以第三方拥有的机制提供服务,为了完成功能,用户只关心需要的服务。
网格计算,即分布式计算,是一门计算机科学,他主要的目的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题拆分成若干部分,然后把这些部分分配给多台计算机进行处理,最后汇总所有的计算结果而得出最终结果。
云计算可以说是网格计算的衍生品,能够根据需要提供资源,一般情况下,云计算采用计算机集群构成数据中心,并以服务的形势提供给客户,让客户可以像使用水、电一样按需购买资源,从这个角度来看,云计算和网格计算的目标是非常相似的。

云计算和网格计算的不同点

云计算和网格计算都是可伸缩的。可伸缩性是通过独立运行在通过Web服务连接的各种操作系统上的应用程序实例的负载平衡实现的。CPU和网络带宽根据需要分配和回收。系统存储能力根据特定时间的用户数量、实例的数量和传输的数据量进行调整。
相对于强调异构资源共享的网格计算,云计算更强调大规模资源池的分享,通过分享提高资源复用率,并利用规模经济降低运行成本;而网格计算常用于集中大量资源来执行一些大型任务。
通常,网格计算关注的是计算量非常大的操作。网格计算要求软件的使用可以分为多个部分,将程序的片段作为大的系统映像传递给几千个计算机中。这其中系统软硬件成本以及运营的成本都非常高。而相比之下,云计算需要考虑经济成本,因此硬件设备、软件平台的设计不再一味追求高性能,而要综合考虑成本、可用性、可靠性等因素。
简言之,云计算是以相对集中的资源,运行分散的应用;而网格计算则是聚合分散的资源,支持大型集中式应用。

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