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云平台是一种软件基础设施，允许用户通过基于云的服务创建应用程序。 这些平台使用户能够在云端开发和运行应用程序，并利用这些服务通过互联网管理其帐户。 如今，对虚拟化技术的需求不断增长，为了跟上当前技术的步伐，企业正在利用各种云平台通过全球网络管理其应用程序。 Google Anthos： Google 于 2019 年推出了一个名为“Anthos”的全新云管理应用平台。该工具旨在帮助企业在现有的本地硬件或公有云上运行其应用程序。 这是一个 Google 一年多前宣布的云服务平台，可通过 Google Kubernetes Engine (GKE) 在 Google Cloud Platform (GCP) 上访问，也可在 GKE On-Prem 的服务器集群中访问。 它为用户提供了在 Google Cloud 上部署数据中心的灵活性。Anthos 凭借其混合云功能和面向未来的技术投资，能够促进整个环境中的业务创新。 亚马逊网络服务 (AWS)： 作为历史最悠久的计算平台，AWS 正面临着激烈的云市场竞争。为了提升灵活性并与市场上最新的多云平台竞争，亚马逊宣布将其定价模式从“按需付费”更改为“按使用付费”。 此功能允许用户仅为其在云中所做的更改付费，同时免除所有活动配置规则的成本。 相反，这种模式将有助于维持 AWS 的市场地位，并推动用户积极使用该云计算平台。 Google Anthos 与 AWS： 定价： 独特的卖点： 缺点： 服务范围： 功能： 在AWS和Microsoft Azure的竞争中，它还能生存吗？ Anthos凭借其混合计算能力，比任何其他云计算平台都更有生存的机会。 它拥有一套完善的运行标准，让用户能够灵活地使用第三方云平台，在现有技术的基础上部署、管理和运行应用程序。 它无缝地允许用户摆脱单一云提供商的限制，并轻松地将工作负载从一个云平台转移到另一个服务提供商，或在其服务页面上进行迁移。 Anthos是迄今为止独一无二的杀手级产品，它拥有多云功能，这将使其在不久的将来也能面临一场激烈的竞争。 Google Anthos […]
关键词聚类是 SEO（搜索引擎优化）和网页设计领域一个新兴的术语。世界各地的人们都在思考它的含义，更重要的是，它如何融入他们的转化策略。 今天，我们将深入介绍关键词聚类的工具和类型。以下是您需要了解的有关这种新兴 SEO 实践及其如何影响您的网站的信息。 关键词聚类工具的具体工作原理是什么？ 搜索引擎机器人会生成并向不同的搜索引擎发送自动查询，然后将搜索结果中的网页与每个关键词进行比较。 如果搜索引擎针对不同的关键词返回相同的网页列表，并且存在多个关键词的比较结果，则关键词会被聚类。 简而言之，首先，聚类工具会处理给定的关键词，并在搜索引擎上执行搜索查询。 然后，它会扫描首页（前 10 个）结果，并分析每个关键词对应的网页。如果搜索引擎针对不同的关键词返回相同的网页列表，则关键词会被归为一组。 在搜索结果前 10 个结果中没有进行比较的关键词会被聚类到一个名为“零散关键词”的组中。 关键词聚类的类型 聚类类型决定了关键词应如何关联才能被添加到一个组中。 具体来说，聚类类型决定了所有关键词是否需要共享相同的 URL，或者任意两个关键短语是否可以共享相同的 URL。以下列出了三种关键词聚类类型： 软聚类： 软聚类是指工具从列表中选取搜索量最大的关键词，并根据搜索引擎中对应的 URL 数量，将该关键词的 TOP-10 搜索结果与其他关键词的 TOP-10 搜索结果进行比较。 如果常用 URL 数量等于设定的关键词分组精度，则将关键词聚类为一个组。 一个聚类中的所有关键词都与其他关键词相关，但它们之间并非必然相关。 中等聚类： 使用中等聚类，该工具会选择最常用的关键词，并将该关键词的 TOP-10 搜索结果与其他关键词的 TOP-10 搜索结果（根据对应的 URL 数量）进行比较。 另一方面，它会同时比较所有关键词。如果常用 URL 的数量等于设定的关键词分组精度，则关键词会被聚类为一个组。 一个聚类中的每个关键词都会有一个相关的关键词及其对应的 URL。但两对独立的关键词并不一定有相同的 URL。 硬聚类： 硬聚类是指仅当所有关键词共享相同 URL 时，才会创建一个组或聚类。该工具会从列表中选取关键词，并开始比较排名前 10 的搜索结果。因此，该关键词的搜索结果会根据其对应的 URL 数量与其他关键词的搜索结果进行比较。 另一方面，它会同时比较所有关键词以及相关配对中所有匹配的 […]
对于一个组织来说，维护、管理和组织其媒体库非常困难，尤其是在处理数量庞大、种类繁多的媒体文件时。 这个问题已经出现，各种新的解决方案应运而生，从企业级数字图书馆到简单的文件存储库，不一而足。 但是，当每个供应商都提供类似的功能时，您可能会难以选择一家真正符合您需求的供应商。我们将通过这篇博客，为您一一解答。 数字资产管理 (DAM) 和媒体资产管理 (MAM) 似乎经常互换使用，这是有原因的。 这些工具可帮助组织管理其资产并集中组织图片、设计、文档、视频和音频，以便您的团队能够高效地创作内容。 两者都简化了从原始源文件编辑到分发和维护档案的整个流程。 此外，作为中心库，这两种工具都允许团队直接访问存储库，从而增强协作能力。 事实上，MAM 被视为更广泛的 DAM 的一个子集。那么，让我们来看看两者之间的区别。 MAM 与 DAM - MAM 和 DAM 有何区别？ 这两个系统的主要目标都是内容所有权，使内容易于查找，与他人共享，并最终跟踪其使用情况。我们先来了解一下 MAM。 MAM 正如我们之前所讨论的，媒体资产管理先于数字资产管理出现。MAM 的创建是为了处理电影制作人和广播公司的工作流程，以维护他们视频和音频文件的分发和制作。 该系统的结构能够很好地适应海量媒体记录，尤其是在视频方面。 许多组织才刚刚意识到，在一个具有一定限制的系统中存储和列出大量视频和其他媒体记录的需求日益增长，并且需要准备相应的容量，而不会超出基本的 DAM 框架。 令人惊讶的是，仅 iPhone 上一分钟的视频就占用了大约 80MB 的空间。 现在假设，如果你想制作一段30分钟的高质量视频，需要2.4GB的空间。假设你在媒体领域工作，你可能会以50Mbps的速度录制，而一小时的视频需要超过20GB的空间。 MAM系统能够存储大量不同类型的媒体文件及其配置，并方便你轻松查看和检索。然而，另一方面…… DAM DAM 框架以“图像管理”为核心，涵盖“品牌资产”，供应商主要将其用于印刷、目录制作、排版和广告。 DAM 的主要功能包括上传、管理、转换不同格式的图像，以及在管理搜索复合报告、文档或归档方面极其实用。 具体来说，是指由 Adobe Photoshop、InDesign 和 Illustrator 制作的素材。DAM 的买家大多是广告代理商、营销团队和创意机构。 使用 DAM 系统，您可以管理任何类型的数字文件。DAM 系统配置了多种功能，包括重新排列媒体格式、重新测量媒体文件大小、跟踪媒体资产历史记录以及轻松地与其他团队共享大文件。 […]
数据质量对于提升任何企业绩效都至关重要。因此，使用一些数据分析工具来维持这些质量举措至关重要。 数据分析是一个将原始信息分离、评估、转换和建模为有用资源的过程，有助于高效决策。 市面上有各种各样的数据分析工具，但“Tableau 和 Splunk”是使用最广泛的。本文，我们将比较 Tableau 和 Splunk。 TABLEAU： 它是一款商业智能可视化工具，可将原始数据合成为定义好的格式，从而提供实时结构化数据。 作为光学设备的一部分，它能够无限制地访问经过验证且随时可用的信息，帮助客户做出最有效的决策。 一些使用此工具的知名企业包括： SPLUNK： 它是一款数据库搜索引擎工具，方便对最终用户解决方案进行索引、修改、确认和报告。 它能够将来自任何来源的实时数据可视化并提取到您的基础设施中，从而提供大量重要信息。 一些使用此工具的知名企业包括： TABLEAU 和 SPLUNK 之间的区别： 根据企业桥梁咨询公司 EDUCBA 的排名，Tableau 被评为排名第一的分析工具，而 Splunk 则位居第二。 Tableau 的主要功能是可视化和共享信息以便快速决策，而 Splunk 的核心功能是收集和索引机器生成的信息。 Tableau 可以使用预先设定的数据模型来合成信息。它还需要一个提取过程来实现信息的标准化。 在 Splunk 中，可以使用搜索框提取信息。它不需要任何后端关系数据库来实现信息的标准化。 Tableau 的定价为每月 70 美元起，而 Splunk 的定价为每月 675 美元起。 Tableau 是一款面向分析师、业务决策者和数据科学家的可视化工具，而 Splunk 是一款面向开发人员的系统监控工具。 Tableau 支持 Windows、iPhone/iPad、Linux、Android、Mac 和 Web 平台。与 Tableau 一样，Splunk […]
开源知识管理工具的使用有很多原因。它最终提供的最终成果是一个自助式数字信息存储库，主要用于存储产品、流程或某个团体或组织共享的任何相关主题。 对于那些寻求现成解决方案并允许开发人员或程序员根据业务需求定制源代码的企业来说，开源软件也大有裨益。 什么是知识管理？ 据 Gartner 称，ITSM 工具可帮助基础设施和运营 (I&O) 组织管理 IT 服务的使用情况、支持 IT 服务的基础设施以及 IT 组织通过这些服务交付业务价值的责任。IT 服务台和 IT 服务交付职能部门最常使用这些工具来支持流程的任务和工作流，包括事件、请求、问题、变更、服务级别、知识和配置管理。 知识管理包括收集、提取、共享、创建和管理知识或信息，以便组织能够有效地利用这些信息。这最终可以带来更明智的决策和积极的转型。 知识共享不畅会影响公司的效率和生产力。实施知识管理软件的企业可以遵循系统化的流程来存储和捕获有价值的信息，这些信息可供客户和内部员工轻松获取。 知识管理解决方案的优势： 有效的知识管理具有诸多优势，可以帮助企业提升生产力。以下是企业在实施此类解决方案之前可以考虑的一些优势： 它提供了敏捷性：企业必须具备足够的灵活性才能快速轻松地运营。知识管理工具使资源和其他重要组件易于访问和使用，从而使企业能够足够敏捷地快速便捷地处理事务。 促进和应用创新：通过知识管理，企业的员工可以分享和协作创意。因此，它不仅促进创新变革，还提供应用这些变革的机会。 重新处理或重复使用有益的技能：知识管理解决方案有助于跟踪成功和失败的业务努力。这一过程使企业能够识别出使其受益的策略或技能；从而可以再次运用这些技能。 改善沟通：知识管理软件有助于组织成员之间更好地协作，使员工能够相互沟通，保持透明度并提高效率。 开源知识管理工具 热门开源软件列表如下： exo eXo 是一个开源社交协作平台，面向希望提升员工参与度的企业。该工具旨在帮助成长型公司和大型企业通过在单一平台上连接员工和信息来取代传统的内部网。此外，它是一个功能齐全的团队内部协作平台。此外，它还支持文档协作，并可设置访问权限和版本控制。 特点： Documize 使用 Documize，您可以集中管理内部文档，并允许外部人员查看和访问。您还可以为您的产品、服务和流程创建知识库。 您还可以在文档中分配任务或获得审批，并将其传达给相关方，以便实时协作。这款开源软件让您无需不断更新文档，因为您可以查看进度概览。 功能 phpMyFAQ phpMyFAQ 是一款顶级开源知识管理工具，主要针对 AQ 内容管理系统而设计。它支持您创建和管理常见问题解答记录，并支持评论和协作。 使用此工具，您可以分配基于用户或组的权限，并记录查看、创建或编辑内容的限制。它拥有强大的搜索功能，可帮助用户轻松查找所有语言或单一类别的问题和答案。 功能 OpenKM OpenKM 平台专为寻求文档和记录管理解决方案的企业打造。该工具可帮助企业构建可控的信息存储库，从而促进团队和工作组之间的知识创造和共享。 功能 ZendeskGuide 开源工具 Zendesk Guide 可帮助您构建智能知识库，解答客户的疑问。它还能快速响应各种问题。它还能帮助客户构建定制化的帮助中心，让他们能够无缝连接您的客服人员，并获得卓越的支持服务。 Zendesk Guide […]
Splunk 与 Qradar Splunk 与 QRadar：顶级 SIEM 平台对比安全信息和事件管理 (SIEM) 平台为 IT 安全专业人员提供关键的安全洞察，并记录组织环境中的活动。 尽管安全管理技术由来已久，但直到最近，组织才开始选择该技术的升级版本，即 SIEM。 什么是 SIEM？ SIEM 是安全信息管理 (SIM) 系统和安全事件管理 (SEM) 系统的组合。 SIEM 平台用于收集、分析和报告数据，而 SEM 平台用于实时分析日志和事件数据，以获取有关威胁报告和活动管理的洞察。 为什么 SIEM 平台越来越受欢迎？ 不久前，许多专家认为 SIEM 平台已死，因为早期版本的 SIEM 速度慢、部署困难、不可扩展，并且需要专门的专家团队进行部署。 此外，从安全专业人员的角度来看，该工具提供的洞察不够有效。 但是，现代 SIEM 已经转型，具备威胁情报分析等高级功能，不仅可以检测对组织构成的威胁，还可以提供反击洞察。 它们还具备事件响应功能，可以了解网络攻击的发生方式以及理想的响应方式。 此外，现代 SIEM 还集成了分析、事件管理和其他有价值的洞察等不同功能。 此外，现代 SIEM 工具还具备大数据和高级分析集成功能，可帮助安全专业人员高效地进行全面评估。 热门 SIEM 平台： Splunk Enterprise Security： Splunk Enterprise Security 被认为是 […]
了解网络安全趋势将使个人能够理解常见的网络犯罪类型并采取行动。 我们之前在 G2 Crowd 上讨论过很多关于基于风险的身份验证的内容，尤其是关于它如何演变成涵盖零信任的全方位安全实践领域。 可以说，2022 年灾难性的勒索软件变种让主流关注点转向了网络安全。网络安全的焦点不再局限于银行诈骗，也不再局限于依赖关键系统并造成现实物理后果的企业。 2023 年，一系列备受瞩目的数据泄露和勒索软件攻击给企业界带来了一场巨大的地震。 据估计，未来五年，网络犯罪分子窃取的数据量可能会增加 175%。 2024 年需要关注的网络安全新趋势 全面盘点 Ponemon 去年开展的一项研究发现，97% 的安全人员认为，来自不安全设备的网络攻击可能会给公司带来混乱。 只有 15% 的安全人员对连接到其系统的物联网设备进行了盘点，而且很少有安全人员拥有允许其断开设备连接的安全协议。 隐私保护与执法力度的加强 随着数据泄露事件日益普遍，“问责制”将成为2024年的一大趋势。 问责制是什么？它意味着追究那些丢失个人身份信息（PII）的人的责任，以承担其证券决策的后果和风险。 GDPR将有助于欧盟加强隐私执法，美国各州也将朝着同样的方向迈进。 迁移至云端 由于本地系统已濒临崩溃，各大企业纷纷将工作负载迁移至云端，并希望利用市场上最新的技术和工具。云集成是网络安全的热门趋势之一。 网络安全正走向情报驱动 2019年，网络安全将更加以情报为驱动。在这个科技飞速发展的动态世界中，情报是快速响应或预测性地应对个体威胁（而非被动响应）的唯一关键。 机器学习将在情报收集中发挥关键作用。此外，决策和执行变更将由机器自行完成，以最大限度地降低组织基于情报的网络风险。 GDPR 的实施 欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）要求在欧盟运营的企业保护欧洲公民的个人数据和隐私。 违反规定的处罚很高，而且 GDPR 对个人数据的构成采取了全面的视角，因此这项任务可能非常艰巨。 商业间谍与政治战争 尽管大多数发达国家已经制定了针对网络攻击的法律，但互联网是一个全球网络。各国政府都将网络防御视为其军事能力的关键要素。 商业机构需要注意保护其数字资产免受竞争对手的侵害，尤其是那些在安全和数据保护法律薄弱的国家运营的机构。 运营技术和关键基础设施安全 大型行业的基础设施安装现在依赖互联网进行监控和远程管理。 另一方面，我们已经看到，患者体内植入的心脏起搏器需要软件更新来修复安全漏洞。 这一趋势将持续下去，我们将看到能够识别安全漏洞和攻击的技术的使用率不断提高。 物联网 (IOT) 设备由于安全性较低，将持续成为攻击目标，我们很可能在未来一年看到更多引人注目的基础设施安全事件。
机器学习和深度学习究竟是什么？ 机器学习： 机器学习是人工智能的一个分支，专注于系统设计。它能够根据经验（对机器而言，也就是数据）进行学习并做出决策或预测。 它使计算机能够采取行动并做出数据驱动的决策，而不是被明确地编程来执行特定任务。 这些程序旨在通过接触新数据来不断学习和改进。 例如，在网上购物和查看商品时，你一定遇到过或注意到这样一行字：“购买此商品的人还购买了……”，它会给你推荐。 此外，你是否注意到它还会推荐与你正在寻找的商品类似的商品？它们是如何做到这一点的？答案是机器学习。 深度学习： 深度学习是机器学习 (ML) 的一个子集或一个令人兴奋的分支，它使用类似的机器学习算法，并利用大量数据来训练深度神经网络，从而获得更高的准确率。 深度学习与人工智能 (AI) 相结合，正在探索医疗保健领域隐藏的技术和机遇，帮助医生应对手术并发症、药物研发、患者护理和病历挖掘等问题。此外，它还能在语音搜索和图像识别方面提供更强大的辅助功能。 如今，几乎每部智能手机都配备了语音搜索工具。Google Now、苹果的 Siri 和微软的 Cortana 都是基于深度学习的语音助手应用。 让我们回顾一下两者的区别： 机器学习使用算法分析数据，然后从数据中学习，并根据所学知识做出明智的决策。 而深度学习则通过人工神经网络进行学习，因此被认为更像人类。它不需要人类程序员的指令，而是自主学习并做出自信的决策。 话虽如此，让我们看看机器学习和深度学习是如何运作的。 机器学习使用一种自动化算法，该算法利用输入的数据获取知识，并预测未来的决策。分析师会引导各种算法来检查数据集中的不同变量。 因此，学习算法基本上分为三种类型： 监督式机器学习算法：它进行预测。之后，这些算法会在分配给数据点的值标签中寻找规律。 无监督式机器学习算法：标签与数据点不相关。这些机器学习算法将数据分类为一组簇。此外，它还能描述复杂数据，使其看起来更简单，便于分析。 强化机器学习算法：这些算法根据相应的数据点选择相应的动作。此外，该算法还可以不断调整其动作方案，以便更好地学习。 然而，深度学习模型解析数据的结构与人类得出结论的方式类似。 为了实现这一点，深度学习使用了一种被称为“人工神经网络”的算法。 人工神经网络 (ANN) 模仿了人类大脑的生物神经网络，并从人类大脑的功能和结构中汲取灵感。 此外，它还有许多层来处理特征，即输入层、输出层和隐藏层。 通常情况下，每一层都会提取一些有价值的信息。例如，如果一个神经网络处理用于驾驶自动驾驶汽车的图像，那么每一层都会处理一些独特的信息。
当前形势 互联网使用量的迅猛增长、技术变革以及先进的信息追踪和监控手段，导致数据被操纵的风险不断增加。然而，这也促使人们开始使用数据丢失防护方法来防止个人和企业数据库被操纵。 什么是数据丢失防护？ 数据丢失防护可以定义为组织用来保护敏感信息，确保其不会泄露到预定范围之外的一种策略。 它也指帮助 IT 管理员控制最终用户数据传输的软件工具。 数据丢失防护工具的作用是什么？ 数据丢失防护工具可以保护终端设备，并安全地防止数据泄露。虽然这些工具可能无法保护信息免遭黑客攻击，但至少可以防止内部数据泄露。 数据丢失防护工具，或更常见的“DLP”，通常分为两类。 触发策略违规的方法 指纹扫描：通常称为精确信息匹配方法，它从实时数据库或转储数据库中查找精确匹配项。这是结构化数据库的替代方案。 正则表达式：它是最常见的分析技术，包含引擎，根据预定义的规则集（例如社保号码）分析内容。它是一种出色的过滤器，因为可以轻松且可靠地处理规则。但误报率可能很高。 文件精确匹配：此方法不分析文件内容，而是匹配文件的哈希值。这最大限度地降低了误报率；即使此方法不适用于具有多个不相同但相似版本的文件。 统计分析：此方法使用机器学习 (ML) 或基于统计的方法（例如贝叶斯分析）来触发违规。但它需要大量数据才能消除误报。 保护数据的最佳工具 市面上有众多数据保护工具，但我列出了一些我认为更实用、更便捷、更经济实惠的工具。 赛门铁克 DLP 迈克菲全面防护 Digital Guardian 不透明 DLP 结论： 虽然数据泄露的可能性始终存在，但我们至少可以通过数据丢失防护 (DLP) 来制定可靠有效的解决方案，以防止意外数据泄露。 许多组织都将 DLP 工具作为防止数据泄露或数据盗窃的首要措施，这并不令人意外。