随着信息化进程的深入和互联网的迅速发展,人们的工作、学习和生活方式正在发生巨大变化,效率大为提高,信息资源得到最大程度的共享。紧随信息化发展而来的网络安全问题日渐凸出,如果不能很好地解决这个问题,必将阻碍信息化发展的进程。由此可见,信息安全在社会生活的各个方面已受到更为广泛的关注,其重要性也日益明显。
转眼新的一年又来了,趁着这段时间总结下2017这一年的工作经验,避免重复踩坑。MOB数据采集平台升级也快经历了半年时间,目前重构后线上运行稳定,在这过程中挖过坑,填过坑,为后续业务的实时计算需求打下了很好的基础。 一、升级与重构的原因 📷 旧有架构 上图为旧有架构,主要服务于Hadoop2.x离线计算(T+1)以及Spark的实时计算(T+0),但在数据采集、数据流动、作业调度以及平台监控等几个环节存在的一些问题和不足。 数据采集: 数据采集平台与数据统计分析系统分离,不能统一管理数据流向,并且消耗服务资源
1、被采集的数据主要是网页跳转数据:比如你从哪个网页跳转入该购物网站、你点击了哪些商品页面、在商品页面上停留了多少时间。
数据猿导读 恒丰银行针对商业银行在风险、营销、科技运维、内控管理方面对实时数据处理能力的需求,基于实时流处理相关技术,构建全行统一的实时流处理平台,有力支撑了相关应用的建设,取得了良好的经济效益和社会效益。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动(查看详情)第一部分的系列案例/征文;感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分,2017年6月29日,由数据猿主办,上海金融行业信息协会、互联网普惠金融研究院联合主办,中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟
在今天的这个教程里,我们来针对初学者如何快速地了解 Beats 是什么,并如何快速地部署 Beats。如果你想了解更多关于 Beats 方面的知识,可以参阅我的文章。
性能监控主要通过数据采集-数据分析-数据展示-故障告警来实现,其中,数据采集是性能监控的第一步,也是最为关键的一步。
随着宽带互联网在中国的迅速发展,全国各大电信运营商的网络规模都在不断扩张,网络结构日渐复杂,网络业务日趋丰富,网络流量高速增长。电信运营商需要通过可靠、有效的网络业务流量监测系统对其网络以及网络所承载的各类业务进行及时、准确的流量和流向分析,进而挖掘网络资源潜力,控制网络互联成本,并为网络规划、优化调整和业务发展提供基础依据。
摄像机和拾音器收集视频及音频数据,涉及技术摄像机为CCD、CMOS,拾音器为声电转换装置、音频放大电路
网络攻击的不断增加,要求NTA(网络流量分析)除了传统的监控(即延迟监控、服务可用性…..)外,还要注重安全方面。
刚刚发布的第50次 《中国互联网络发展状况统计报告》 显示,中国网民已超10亿,互联网普及率接近75%,其不仅推动了数字经济的蓬勃发展,而且在满足人民日益增长的美好生活需要等方面都发挥了重要作用「1」。随着互联网提供日益新颖而丰富的产品和服务,例如常见的语音视频聊天、互动游戏、点对点网络、流媒体、网络电视等等,网络运营商因此吸纳了海量客户资源,带来了巨大的数据流量,但与此同时也产生了带宽管理、内容计费、信息安全等一系列问题。
在国家十三五规划和云计算的推动下,国内金融企业IT基础设施加速虚拟化、业务上云稳步推进,金融IT逐渐演变为混合云架构。与此同时企业对业务安全的诉求、行业主管部门对监管的要求有增无减。本文基于上述背景,详细介绍金融企业如何在混合云中建设统一的全网流量采集平台。
喧嚣已久的4G牌照风波,终于尘埃落定,4G牌照发放,意味着新的移动互联网时代到来,移动CRM用户可以挣脱流量的缰绳,摆脱网速的局限,让移动CRM站在4G的通道上快速行进,并成了CRM厂商年末岁首市场大战的新热点、新方向。 巨大的钱景,无论是国际管理巨头SAP、ORACLE,还是国内管理软件领先者八百客、用友、金蝶等,抑或是仁科互动、纷享等新军,都纷纷加紧布局移动端,加大移动CRM技术与市场的投入。而资本的追捧,更使移动CRM市场“炮声隆隆”。 作为CRM的新军,年末仁科互动旗下产品移动互联CRM“销
在网络使用过程中,我们经常会遇到需要提高访问速度或保护隐私的需求。IP代理和加速器都是常见的应对方案,但它们在工作原理和应用场景上存在一些区别。本文将为您深入探讨IP代理和加速器的异同,帮助您更好地理解它们的作用和适用情况,从而为您的网络体验提供有效的解决方案。
SkeyeLive是OpenSKEYE开源流媒体团队开发的一款功能丰富的开源PC端流媒体推流拉流直播软件项目,目前支持Windows、Android版本,后续将支持ios版本,其中Windows版本的SkeyeLive支持多种源接入,包括Windows摄像头、麦克风、RTSP摄像机、屏幕桌面等,采集后经过x264编码、SkeyePusher推送到OpenSKEYE流媒体服务器进行转发,同时SkeyeLive还支持通过SkeyeRTSPClient拉取OpenSKEYE直播流,进行显示、播放,非常稳定、易用,用户可以基于SkeyeLive项目,开发类似于课堂直播、视频对讲等项目!
数据采集的设计,几乎完全取决于数据源的特性,毕竟数据源是整个大数据平台蓄水的上游,数据采集不过是获取水源的管道罢了。
OpenSOC是思科在BroCON大会上亮相了的一个安全大数据分析架构,它是一个针对网络包和流的大数据分析框架,是大数据分析与安全分析技术的结合, 能够实时的检测网络异常情况并且可以扩展很多节点,它的存储使用开源项目Hadoop,实时索引使用开源项目ElasticSearch,在线流分析使用著名的开源项目Storm。
问题:PC端怎么通过音视频通话邀请移动端进入通话,就像IM视频通话一样?使用的是TRTC,请问怎么能实现这个业务场景?
IAS2020 最后 倒计时 还有 3 天 12月26日,本周六,正值年末岁尾 让我们送走不易的2020,架构 全新的未来! IAS 全体嘉宾 ﹀ ﹀ IAS 详细议程 ﹀ ﹀ (截至12月16日,最新以网站为准) (*当日执行议程以网站最新为准) IAS 更多精彩 ﹀ ﹀ 除了精彩纷呈的演讲,大会现场还设有技术书展,百本书籍免费领,图书签售等环节,快扫描二维码访问大会网站,了解更多峰会信息! ▼ ▣ > 往届精彩 < 大会荐读图书 《算法与数据中台:基于Google、Facebook与微
12月1日,《咬文嚼字》编辑部以一首“顺口溜”发布2019年度十大流行语。“文明互鉴”、“区块链”、“硬核”、“融梗”、“××千万条,××第一条”、“柠檬精”、“996”、“我太难/南了”、“我不要你觉得,我要我觉得”、“霸凌主义”十条流行语入选。
当前网络规模发展迅速、业务种类越来越多,流量带宽逐年增大,网络管理的方式也层出不穷,但总体趋势都是向远程化、精细化、实时化发展,因此对于网络监控测量技术的需求也越来越强烈。
百度EasyDL正是这样一款能够让没有技术基础的中小企业在智能化转型方面实现“弯道超车”的工具。
主机安全(Cloud Workload Protection,CWP)基于腾讯安全积累的海量威胁数据,利用机器学习为用户提供资产管理、木马文件查杀、黑客入侵检测、漏洞风险预警及安全基线等安全防护服务,解决当前服务器面临的主要网络安全风险,帮助企业构建服务器安全防护体系。现支持用户腾讯云外服务器统一进行安全防护,轻松共享腾讯云端安全情报,让私有数据中心拥有云上同等级别的安全体验。
一,直播技术框架 二,音视频处理的一般流程 数据采集→数据编码→数据传输(流媒体服务器) →解码数据→播放显示 1、数据采集: 摄像机及拾音器收集视频及音频数据,此时得到的为原始数据 涉及技术或协议:
导语 随着大数据时代的到来,各大互联网公司对于数据的重视程度前所未有,各种业务对数据的依赖也越来越重。有一种观点认为大数据存在 “3V” 特性:Volume, Velocity, Variety。这三个 “V” 表明大数据的三方面特征:量大,实时和多样。这三个主要特征对数据采集系统的影响尤为突出。多种多样的数据源,海量的数据以及实时高效的采集是数据采集系统主要面对的几个问题。 我们想要在数据上创造价值,首先要解决数据获取的问题。因为在互联网发展中,企业内或不同企业之间建立了各种不同的业务系统,这些
Beats 是 Elastic Stack 的一部分,它是一系列轻量级的数据采集器。Beats 可以在你的服务器上采集各种类型的数据,并将这些数据发送到 Elasticsearch 或者 Logstash 进行后续处理。
前 言 如何在网络安全领域利用数据科学解决安全问题一直是一个火热的话题,讨论算法和实现的文章也不少。前段时间看到楚安的文章《数据科学在Web威胁感知中的应用》,其中提到如何用隐马尔可夫模型(HMM)建立web参数模型,检测注入类的web攻击。获益匪浅,遂尝试用python实现该算法,并尝试在大数据环境下的部署应用。 算法一般过程 隐马尔可夫模型是一个统计模型,可以利用这个模型解决三类基本问题: 学习问题:给定观察序列,学习出模型参数 评估问题:已知模型参数,评估出观察序列出现在这个模型下的概率
随着Python的发展,已成为程序员能力模型中,非常重要的一个技能。 甚至BATZJ的工程师,都无可否认现在Python对于一个程序员职业发展的重要性。 但很多小白在面对“怎么规划未来Python的学习计划”时,往往很难做出正确的选择: 因为应用方向多,反而不知道该学什么 知识点那么多,正确的的学习路径是什么 市面上教程质量参差不齐,很多为了“速成”存在大量的知识断层,学完后连demo都写不好 这些问题,其实多数小白都层遇到过!至于学什么?长期往哪个应用方向发展?以我的经验来看,只有学过后,尝试后,才能
堆排序算法是一种经典的排序算法,它可以用来探索现代监控软件的功能与价值,尤其是在处理海量数据和实时监控方面。那么,咱们一起来看看怎么用堆排序的思路来揭开现代监控软件的神秘面纱吧!
本文介绍了网络入侵检测系统中的数据获取方法、数据预处理方法和特征提取方法,并分析了这些方法在入侵检测系统中的应用。
水循环系统是锅炉系统中的重要单元,用于对锅炉的用水供给和冷却。贮存在沉淀水池中的水,经过过滤器材杂质过滤后送入离心泵的入口,流经泵体进行循环,离心泵则由电机进行驱动。
本文介绍了网络入侵检测系统中的数据获取与处理模块、检测算法模块、检测结果处理模块、性能评价模块和系统应用模块。数据获取与处理模块主要对网络流量数据进行捕获、过滤、分析和存储,为后续检测算法模块提供有效的数据来源。检测算法模块主要采用基于行为的检测方法,包括基于签名、基于统计和基于行为模型的方法。检测结果处理模块主要对检测到的入侵行为进行相应的处理,包括报警、隔离、恢复等措施。性能评价模块主要对网络入侵检测系统的性能进行评价,包括检测率、误报率、响应时间等指标。系统应用模块主要介绍了网络入侵检测系统在金融、电信、政府等领域的实际应用情况。
IDS是英文"Intrusion Detection Systems"的缩写,中文意思是"入侵检测系统"。
电力涉及到各行各业,电力安全涉及到每一个人。在2015中国互联网安全大会(ISC)上,国家电网公司科技领军人才原国家电网公司科技部主任刘建明发表了主题为“基于大数据的网络安全态势感知及预警分析”的演讲
数据猿导读 恒丰银行客户关系管理系统依托大数据平台,采用最新的微服务软件架构和实时流处理技术,通过整合内外部数据,实现了360客户视图、智能获客、营销机会、产品货架、行业资讯、团队协同管理、业绩看板等功能,为一线营销团队提供了智能化移动业务支持工具。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动(查看详情)第一部分的系列案例/征文;感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分,2017年6月29日,由数据猿主办,上海金融行业信息协会、互联网普惠金融研究院合办,中国信息通信研究
当谈及FFT(快速傅里叶变换)时,我们实际上在探讨一种神奇的数学算法,它能够将信号从一种时间上的视角变幻到一种频率上的视角。这个算法在数字信号处理、图像处理和通信等多个领域都展现了其神奇的用途。然而,要在局域网管理软件中直接拿来使用FFT,似乎有些少见,这是因为FFT主要在信号处理和数学计算的范畴扬威,与网络管理貌似关系并不直接。
对于小程序的诞生,我们大家都不是很陌生了。在不久前的《财富》论坛上,马化腾是这么说的:“......我们认为这是未来,以后计算机的世界没有APP,只有不断浮动的代码。我们希望从小程序开始建立一个生态。”他说通过二维码,微信连接的是线上和 线下,从连接人和人变成连接人和服务,所以才有了微信之后的微信支付,才有了微信小程序的入场。 从字面意义上来看,微信小程序就是在微信支付功能连接线下和线上场景之外,对于后续的人和二次服务之间的延伸。在连接线下和线上场景以及即将开放的更多功能之外,腾讯微信应该已经想好了要如何部
在当今数字化浪潮中,社交媒体已深深融入人们的日常生活,并为企业、研究机构及个体研究者提供了宝贵的数据资源。从Twitter、Facebook、Instagram、LinkedIn等多元化平台高效采集数据,并进行深入分析,我们能够洞察用户行为、市场动向、公众情感等关键信息。这些信息对于市场分析、社会研究、品牌监控及其他各种分析工作至关重要。
有一句古话说得好,谋定而后动。今天咱们来聊一下如何通过时间窗口的分析算法来提高上网行为管理软件的性能。这个方法绝对是个赢家,不仅能帮你辨识和应对网络上的古怪行为,还能让带宽用得更明智,网络安全护航,非常厉害!以下是通过时间窗口的分析算法可以有效提高上网行为管理软件的性能的一些方法和步骤:
数据猿导读 在2017年中,对于大数据采集、处理、分析、应用全流程都有把控的公司将会越来越受到青睐。数据流之所以称之为数据流,正是因为数据只有流动起来,才能真正发挥其价值所在。 作者 | 洪倍 本文长
Elastic 的可观测性解决方案是基于 Elastic Stack 的一站式解决方案。该解决方案具有完备的日志、指标、APM 和可用性采集能力,可以在大规模和云原生的环境下完成基于服务质量目标的管理。
GPA算法(Generalized Processor Sharing)是一种公平分配带宽的调度算法,用于管理网络流量和资源。它的实现难度取决于网络系统的复杂性和要求的精确程度。要实现GPA算法,需要对网络设备进行编程和配置,确保带宽按照一定的公平原则进行分配,同时实时监控和调整网络流量。
“大数据” 三个字其实是个marketing语言,从技术角度看,包含范围很广,计算、存储、网络都涉及,知识点广、学习难度高。
本文介绍了腾讯云网络产品的智能化演进,主要从四个方面进行介绍:自研路由器引入AI,打造智能网络;基于意图的网络;基于策略的网络;AI在网络运维领域的应用;以及网络大脑的构建。
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