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    最近的博客

    Open Source ALM Software
    开源 ALM 软件应用生命周期框架
    什么是开源 ALM 软件？ ALM（应用程序生命周期管理）是一套用于管理软件应用程序整个生命周期的流程。因此，它提供了一套涵盖需求规格制定、设计、开发及软件应用程序测试的方法。 具体而言，它涵盖了应用程序从最初构思到最终交付的整个生命周期，包括产出、测试、部署、支持，直至最终的用户体验阶段。 因此，根据所采用的软件开发方法不同，ALM 可能会被划分为不同的阶段。ALM 主要包含三个核心要素：治理、开发和运维。 它是一个集人员、工具和流程于一体的综合体系，旨在对软件应用程序从最初的规划阶段直至最终退役的全过程进行全程监管。 通过整合并串联应用程序生命周期中的各个环节，ALM 能够有效提升产品质量、优化生产效率，并极大地便利产品的管理与维护工作。 因此，其核心宗旨在于对应用程序在其整个生命周期演进过程中所发生的各项变更进行详实记录与全程追踪。为此，目前市场上已涌现出众多可供选择的 ALM 工具。 开源 ALM 软件应用生命周期框架 开源 ALM 软件的阶段 应用程序生命周期管理包含以下五个步骤： 1. 定义需求 所有成员都会声明他们需要应用程序提供哪些功能来支持他们的业务案例。因此，基于这些需求，可以创建应用程序的架构图。需求涵盖范围很广，从成员的业务需求到协议要求，不一而足。 因此，需求规格说明流程通常是自上而下的，这意味着需求从最普遍的需求开始，逐步细化。 最终，用例元素通常以层级树状结构呈现，每个节点代表一个更具体的子需求，而该子需求又基于更普遍的源节点。 然而，其他开发方法，例如迭代式敏捷开发流程，则使用有限的层级结构来列出需求，并将已定义的需求归类为用例。 2. 产品开发 这一阶段始于所有要素均已确立并获批之后。在此阶段，产品将从最初的构想与规划，转化为一款实际可运行的应用程序。 因此，开发团队必须将应用程序的需求拆解为若干部分与阶段，从而制定出相应的开发计划。鉴于此，在这一时期吸纳来自所有相关部门（包括销售、产品营销、IT及测试部门）的代表参与其中，将大有裨益。 这样做能够确保最终开发出的产品完全符合所有既定需求，并具备高度的灵活性。正因如此，在此阶段可供选用的开发方法论种类繁多。 3. 测试与质量保证 测试人员需要在产品正式发布之前，着手准备测试用例及测试环境。因此，他们也应当做好准备，在应用程序的开发阶段即提供相关反馈。 此外，编程活动中必须包含集成测试与单元测试。开发团队通常会采用持续集成系统。 在此阶段，全面的集成测试正在持续进行；所有发现的问题或缺陷均会被上报，并由开发团队负责解决。 因此，当产品的质量与稳定性达到足以进行发布的水平时，开发与测试阶段即告结束。这一质量标准由产品营销团队负责界定。 4. 部署 此阶段涉及将产品发布给用户。因此，具体实施方式将视所部署应用程序的性质而有所不同。 尽管每种成果所需的属性和技术规格各异，但“软件即服务”（SaaS）类应用程序通常适用于部署在公司的内部服务器上；相比之下，Web 应用程序则可通过互联网直接使用。 5. 产品的持续维护与改进 在此阶段，主要任务是对已开发的应用程序的运行表现进行监控与管理。此外，尚存的缺陷会被发现并予以修复；同时，新的更新内容也会被筹备并进行优先级排序。 在开源应用程序的生命周期管理中，维护阶段通常是历时最长的一个阶段，但同时也是开发团队参与度最低的一个阶段。 维护阶段的一个关键环节是确定系统的“退役”时机。换言之，组织必须确定何时终止现有产品的使用，转而迁移至新版本，或是彻底切换至另一款截然不同的产品。 开源 ALM 软件的优势 ALM 的目的是什么？ ALM 的目的是为组织提供一个软件开发框架，并帮助其长期管理软件。 […]
    Computer Vision
    计算机视觉的8大最佳应用
    人工智能正以我们难以想象的多种方式，彻底改变着我们的日常生活。而“计算机视觉”正是这一领域中最新涌现的一员。 计算机视觉（通常简称为 CV）是人工智能的一个分支领域。它主要研究计算机系统如何从数字图像或视频中进行数据推断。图像的获取、处理以及从中提取信息，正是计算机视觉的核心任务所在。 在许多情况下，“图像处理”与“计算机视觉”这两个术语常被混用。图像处理旨在对图像本身进行优化，其主要目的是让图像变得更加清晰易读。 相比之下，计算机视觉所处理的对象涵盖了各类视觉输入——既可以是单幅静态图像，也可以是视频中的一系列连续图像。它的核心功能在于从这些输入数据中提取有价值的信息，而非仅仅致力于提升输入本身的视觉质量。 计算机视觉的应用场景十分广泛，涉及众多领域。接下来，让我们一同探讨其中一些最为热门且典型的应用案例。 计算机视觉技术在不同行业的应用 汽车领域 自动驾驶汽车代表着未来出行的方向。随着人为失误的可能性被降至最低，预计此类车辆将有助于大幅减少交通事故的发生。 特斯拉（Tesla）的自动驾驶汽车可谓家喻户晓。据该公司宣称，其车辆配备了环绕车身的八个摄像头，从而能够实现360度的全方位视野。 这些摄像头的探测范围最远可达250米，它们利用计算机视觉（CV）技术来实时构建车辆周围的道路及交通环境图像。基于这些数据，车辆便能安全地在道路上行驶，并最终抵达目的地。 谷歌（Google）旗下的自动驾驶汽车项目——Waymo，是另一个充分运用计算机视觉技术的实时应用案例。该项目通过整合车载摄像头的实时视频流数据以及各类传感器的信息，实现了车辆的自主驾驶功能。 医疗健康领域 计算机视觉正被广泛应用于医疗保健系统的各个环节。医疗保健工作在很大程度上依赖于医学成像、从图像中提取信息以及识别图像中的趋势。 在新冠疫情期间，计算机视觉的应用达到了前所未有的广度，被大量用于辅助检测患者X光报告中的肺炎迹象。 医学成像有时颇具挑战性，图像往往无法做到完全清晰。因此，借助人工智能应用能够有效辅助医生做出准确的诊断。 机器人技术 机器人学是充分利用计算机视觉技术的一个领域。 自主机器人和无人机利用摄像头及传感器进行导航并避开障碍物。机器人内部的人工智能软件协助它们执行各项任务。 像 AnyMal 或波士顿动力公司（Boston Dynamics）的 Spot 这样的自主机器人，能够在石油和天然气加工厂内开展工作。 凭借各类传感器和摄像头，它们能够自主导航至工厂内的各个区域。 保险业 保险业是人力密集度最高的行业之一。保险查勘员必须亲临现场实地查勘受损情况，方能决定批准或驳回理赔申请。 如今，保险公司正利用计算机视觉技术来分析事故现场的图像资料。这一举措有助于显著加快理赔处理流程。 计算机视觉技术能够精准、无缝地识别事故的起因，并判定其真实性或虚假性。此外，该技术还能检测出经过篡改的图像，从而自动筛除欺诈性的理赔申请。 鉴于计算机视觉技术能带来实实在在的利益，保险公司正对其加以充分利用。通过避免向虚假理赔案支付赔款，保险公司节省了巨额资金。 不仅如此，对于那些提出真实理赔申请的客户而言，他们也能从中受益，因为他们能够享受到更迅速的理赔处理及赔款支付服务。 零售业 零售业已广泛应用计算机视觉技术。 像亚马逊这样的零售巨头一直在使用计算机视觉技术进行自动结账。 在他们的线上商店 Amazon Go 中，顾客无需排队结账。摄像头会追踪顾客的动向，识别哪些顾客拿走了哪些商品，哪些顾客又把商品放回了店里。 StopLift 公司的 ScanItAll 是一款收银视觉系统，零售商一直在使用它来防止商店盗窃或员工盗窃。 它可以与预装的天花板监控摄像头无缝集成，用于追踪顾客和员工。 一旦发现不法分子，系统会立即通知管理层，以便管理层采取进一步措施。 农业 近年来，农业领域正经历着诸多技术革新。这主要归功于近期人们对粮食及各类农作物需求的整体增长。 面对规模化种植，若仅凭人工进行全面管理将面临巨大挑战。因此，农业领域开始广泛应用计算机视觉（CV）技术。 如今，收割和除草等农业生产活动正借助计算机视觉技术得以实现。 借助具备人工智能（AI）能力的工具，系统能够精准识别出适宜收割的优质作物，并检测出正在生长的杂草以便将其清除。这一应用不仅提升了农产品的整体品质，还显著缩短了作业所需的时间。 此外，在农产品加工环节中，计算机视觉技术也被用于从海量产出中筛选出优质产品，从而极大地提高了分拣工作的效率。 银行业 随着欺诈和伪钞案件的日益增多，银行业如今已广泛应用计算机视觉（CV）技术。 银行系统利用基于人工智能（AI）的解决方案，在客户接触点识别并拦截试图流入系统内的伪钞。 借助于这些技术，银行能够与警方协同合作，以更快的速度追溯伪钞的源头。 […]
    Security Information and Event Management
    QRadar 与 ArcSight：这两款 SIEM 解决方案有何不同？
    安全信息与事件管理（Security Information and Event Management，简称 SIEM）已成为当今网络安全管理策略中不可或缺的有力工具。在本篇博文中，我们将对两款顶尖的 SIEM 工具进行对比。在众多 SIEM 解决方案中，IBM QRadar 与 Micro Focus 旗下的 ArcSight 无疑是两款最具代表性的产品。接下来，我们将从知名度、功能特性、性能表现、运行速度以及定价策略等关键维度出发，对这两款工具展开深入探讨。 QRadar 与 ArcSight：哪一个更受欢迎？ 从图中可以看出，这两款工具都相当受欢迎。尽管 QRadar 的受欢迎程度高于 ArcSight，但两者之间的差距并不显著。不过，近期 IBM QRadar 的人气呈上升趋势。 QRadar 与 ArcSight：关键特性 QRadar 是一款企业级 SIEM 产品，提供独特的分析功能、符合行业标准的关联矩阵以及高效的仪表板。 其自动化的新资产检测与网络流量监控功能使其在同类产品中脱颖而出。该产品尤以其出色的可见性、更快的响应速度以及内部威胁管理能力而著称。 另一方面，ArcSight 则以其严谨的安全架构和分析驱动型的方法而闻名。 其涵盖威胁检测、数据采集和数据调查的“三层防护”体系独树一帜，构成了其核心的独特卖点（USPs）。此外，该产品在独特的工单管理系统、关联分析时效性以及数据可视化方面也表现得尤为出色。 QRadar 与 ArcSight 之争：性能对比 QRadar 拥有一套高效的性能系统，如有需要，每秒可处理数百万条安全事件。 其用户行为分析能力，结合与 IBM Watson 的智能集成，显著提升了整体性能。 ArcSight 的处理能力为每秒 75,000 条事件，这一数值虽高于大多数竞争对手，但远低于 QRadar。 它与机器学习平台及人工智能的智能集成，被证实是其性能提升的一大强劲助推力。 QRadar […]

    编辑的选择

    User Behavior Analytics
    六大用户行为分析工具
    用户行为分析工具的必要性 众所周知，数据是任何组织取得成功的关键要素。它的用途广泛，涵盖从数据分析、统计建模，到数据保护及安全漏洞防范等方方面面。如今，我们所处的环境中，黑客攻击事件正变得日益频繁且手段愈发高超。正因如此，市场上现有的传统数据防护手段已开始显得力不从心。这正是用户行为分析工具（UEBA）需求应运而生的原因。 如果说防火墙和杀毒软件主要负责确保数据的安全存储，那么 UEBA 的作用则在于协助您追踪数据的使用情况，并深入洞察用户日常操作所产生的各类网络事件。 用户行为分析工具的核心职能，就在于持续监控用户的具体操作行为。 UBA（或 UEBA）工具具备追踪人类行为模式的能力。它通过运用各类算法和统计分析方法，对这些行为模式进行深度解析。由此得出的分析结果有助于您识别出潜在的异常现象，进而揭示可能存在的安全威胁。 因此，在本系列博客的后续内容中，我们将带您深入了解目前市场上一些顶尖的用户行为分析工具。 以下是市场上排名前六的 UEBA 工具 RSA NetWitness UEBA RSA 是一家享誉业界的机构，致力于提供统一的数字化风险管理解决方案。凭借高达 20 亿的庞大用户群，RSA 已跻身提供 UEBA 解决方案的顶尖领军企业之列。 迄今为止，他们已为超过 30,000 家机构提供了安全保障服务。 让我们来看看这款工具的一些核心功能： 定价：企业版方案的费用为每月 8200 美元。 Aruba IntroSpect Aruba 是惠普企业（Hewlett Packard Enterprise）旗下的一家公司，专精于 UEBA 领域。Aruba IntroSpect 运用机器学习技术，对攻击事件进行调查、检测及优先级排序。 以下是 Aruba IntroSpect 的几项核心功能： 价格：118,524.00 美元；此外还提供租赁方案，月费最低为 6,126.51 美元。 Fortinet 的 FortiInsight Fortinet 于 2019 年第一季度推出了 FortiInsight，旨在遏制内部威胁。 […]
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    BaaS vs. FaaS
    BaaS 与 FaaS：解读这两种无服务器架构
    BaaS 与 FaaS：这两种架构各具独特的应用场景，且在无服务器应用开发中能够相互补充。BaaS 侧重于管理应用程序的后端基础设施，而 FaaS 则支持在云端执行自包含的函数。 无服务器架构为何重要？ 无服务器架构是一种用于在运行时环境中构建及运行应用程序与服务的执行模式，它有助于实现以下目标： 简而言之，无服务器架构（Serverless Architectures）是一种执行设计模式。它既可以利用第三方服务，也可以在无状态的计算容器中运行自定义代码；这两种模式分别被称为 BaaS（后端即服务）和 FaaS（函数即服务）。 借助无服务器架构，组织在管理服务器端的应用程序开发任务时能够获得有力支援，并且只需在使用资源时才需付费。 它能够协助处理运行应用程序模型所涉及的各类需求，例如服务器及许可证的定期更新，同时确保系统的安全性与正常运行时间（可用性）。 传统的系统架构通常包含单一的、自成一体的代码与应用程序实体，并利用多个数据库来负责信息的检索、存储以及 API 身份验证。 然而在无服务器架构中，上述各项职能被视为相互独立的函数；尽管如此，它们依然能够协同工作，确保应用程序的稳定运行。正因如此，无服务器模式能够大幅节省计算能力、成本、时间、存储空间以及其他各类资源。 BaaS 与 FaaS 若要理解 BaaS 与 FaaS 之间的差异，首先必须明确这样一个事实：二者用途各异，因此彼此之间并不构成直接竞争关系。 在此，我们将探讨这两种无服务器基础设施组件各自独特的价值与重要性，旨在确保您不会误将 FaaS 用于处理本应由 BaaS 承担的任务。 BaaS 与 FaaS：什么是“后端即服务”（BaaS） BaaS 是一种曾广为人知的云计算模式，旨在自动化并管理 Web 或移动应用程序开发过程中的后端事务。 如今，它主要以其最新演进形态——“移动后端即服务”（MBaaS）而著称。该服务协助开发者处理数据与文件存储、消息传递与推送通知、社交网络集成，以及相关的配置与监控工作。 MBaaS 的本质在于借助服务提供商的力量，通过定制化的 SDK 和 API，来负责构建并维护应用程序稳定开发所必需的全部后端技术基础设施。 顶级 BaaS 提供商列表 BaaS 与 FaaS：什么是函数即服务 (FaaS) FaaS（函数即服务）是一个允许您在云端运行自包含函数（即代码片段）的平台。 它使用户能够在特定事件触发时，执行预先编写好的代码。该服务因其出色的实时数据处理能力而广受欢迎。 这有助于开发人员实现代码的即时创建或更新，并使这些代码能够随着页面上相关元素的任何交互操作而被立即执行。 这些应用程序和服务运行在现有 […]
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    Data Lake Tools
    关于 5 款最佳数据湖工具的详细介绍
    我们此前已经探讨过许多现实案例，展示了各类组织如何通过特定的数据湖工具从中获益良多。 数据湖市场规模的迅速扩张，有力地证明了其对各类企业所具备的巨大实用价值。2019年，全球数据湖市场规模已达37.4亿美元；据预测，到2025年，这一数字有望攀升至176亿美元。 鉴于数据湖工具正变得日益重要，接下来让我们一同深入了解并剖析市场上的一些顶尖解决方案。 部分最佳数据湖解决方案 Azure Data Lake Storage Azure Data Lake Storage 旨在为您的数据构建一个统一的单一存储空间。它不仅能高效地实现这一目标，还能有效控制您的成本。 您将获得先进的安全功能，以及完善的数据身份验证机制；同时，数据访问权限将严格限定于特定的角色。 以下是 Azure Data Lake Storage 的一些关键特性： AWS Lake Formation AWS Lake Formation 自诩为构建数据湖最简便的解决方案之一。 鉴于 AWS Lake Formation 隶属于 AWS 的整体生态体系，因此它与基于 AWS 的分析及机器学习服务能够实现极其便捷的集成。 了解 AWS Lake Formation 的几项关键特性： AWS Lake Formation 定价信息： 使用 Lake Formation 服务本身没有明确的费用。它作为一项附加服务，可用于 AWS Glue、S3、Amazon EMR、Amazon Athena 和 Amazon […]
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