来自 数据 2021-11-08 15:11 的文章

抗ddos_如何防御ddos攻击_如何解决

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现在,许多企业在一天内生成的数据比过去全年都要多,这一点不需要赘述。几年前,彻底防御cc攻击,以合理的成本存储所有这些数据是最大的挑战。新的技术现在可以解决这个问题。然而,数据本身既没有用处也没有意义。简单地坐在一堆数据上提供的价值微乎其微。真正的价值是让你的数据"做好决策准备"。简单地说就是对数据进行处理、扩充和分析,以提高它的即时决策价值。虽然看起来很困难,但有一种切实可行的方法可以让您的数据持续达到决策就绪状态。我不是在说一个一次性的项目,它需要像曼哈顿项目那样的巨大努力。相反,我说的是实现这个目标的系统化和自动化的方法。要问的问题从问问你自己哪些问题对你的业务来说是重要和有影响的。这个领域的知识是基本的第一步,将有助于形成关键用例,从而为您的业务带来不同。扪心自问,要实现这些用例的成功,您需要哪些数据。我们中的大多数人已经习惯于依赖于一些我们可以轻松获得和处理的来源。寻找经过测试的数据源似乎是个好主意。但是请记住,传统上没有使用过的源代码会告诉我们一些我们可能不知道的模式。提出一些问题,利用你的领域知识来推动离线分析的发展。数据通常隐藏许多可能与业务相关的模式。分析是发现和响应这些模式的关键。商业智能中使用的描述性分析方法提供了一个很好的方法来总结历史行为,并告知您可能发生了一些事情。但是"决策准备"并不是通过回顾过去来实现的。这一切都是为了积极主动,把过去和当下可能发生的事情结合起来。预测模型是实现这一目标的极好方法。这并不意味着要揭露分析方法论,便宜的ddos防御,它至少需要一本好的教科书。它可以是线性回归模型、神经网络模型、K均值聚类模型或朴素贝叶斯模型。每种模型都有其优点、特点和用途,并且数据科学家不断对其细微差别进行细化。模型类型有传统的应用,但也有这些模型类型在新问题上的新应用值得承认的是,分析模型的选择实际上是数学需要完成的工作的函数。一旦开发完成,模型将需要部署在执行环境中。在这个执行环境中,模型被提供给它的输入,然后通过编码的数学进行评分以产生所需的输出,所有这些都是以免提的方式进行的。执行环境的选择取决于一些因素,例如要提供给模型的数据量以及必须进行计算的速度。今天存在各种类型的执行环境……从数据库执行、web应用程序执行和分布式处理流式处理环境。许多环境只面向批处理执行,所以要小心。虽然在许多情况下批处理是完美的,但在其他情况下,这仅仅是因为我们受过这样的训练。传统上,我们收集数据直到我们拥有了所有的数据,然后把它放在某个地方,直到我们准备好开始处理它。由成本和技术局限性所驱动的务实决策驱使我们接受昨天的新闻已经足够好了,而实时处理的成本根本不值得。今天,技术已经成熟,增加带宽ddos防御,为我们提供了多种选择,我们可以通过所谓的流处理以实时速度处理各种数据。因此,您不必处理批处理与实时处理不同的批处理,只需将它们全部作为流处理,防御ddos软件,并提高您的决策准备能力。流处理作为一个执行平台并不新鲜。它已经存在很多年了,但它在某种程度上是分布式计算精英的堡垒,他们懂得如何使用它来处理相当复杂的科学计算。需要非常熟练的物理学家、数学家和计算机科学家来对这些模型和执行平台进行编码。今天,我们正处于一个有趣的阶段,在这里,这项技术可以被消费并迅速打包成解决方案和应用程序,以解决各种垂直领域的用例。更重要的是,它不会是一个只有每个垂直领域的最高层才能负担得起的深奥解决方案。如需了解更多信息或询问有关此主题的问题,国外防御cc软件,请与我们的合作伙伴Zementis一起参加我们的预测分析:6月18日太平洋标准时间10:00查看全局。