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移动中间件是企业移动化的*佳选择

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企业移动信息之业务篇”我们分析了企业移动信息化的业务变迁,移动信息化根本的推动因素从运营商的放号推动到企业用户真实的移动办公需求推动,移动信息化走上了健康的发展道路。而此时的移动中间件是否能继续发挥其“中间件”的作用?还需中间件厂家继续发力。中间件旧模式移动中间件经历了多年的发展,其概念定义已被行业内人士所熟知,基本的解释有:1)封装不同平台底层api,提供统一api供开发;2)一次开发,多平台运行;3)BS、DB、WS等数据抓取方式等等。这些已有的定义都是技术层面的定义,而这类定义的出发点,也正映射了前几年中间件面临的真正的需求—运营商要求中间件厂家能够快速、底成本实施项目,达到运营商快速放号的目的。这个阶段的移动办公是“不实用”的,需求出发点畸形了。而此时的传统OA厂商也没有进入移动OA市场,*多是与中间件厂商合作推广。中间件新模式、新挑随着企业移动信息化的发展与思维转变以及移动终端的发展,企业极其用户对移动办公的理解已上升到“实用”这个台阶。此时的移动办公的需求出发点已经转变为企业用户真正的需求,企业用户不乏中**移动设备(pad、手机),企业需要提供办公效率,需要移动审批、数据

通信电源为电力系统不断“供血”

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通信电源有多重要?看看这个比喻就知道,很多专家将通信电源比作是电力通信系统的“心脏”,它给整个电力通信系统供血,使其能够持续地运行。目前,通信电源相关技术已然发展到一定高度,回顾其总体发展史可以看到,通信电源的两“升级”都直接导致系统效率的提升。1)单电源单母线运行方式:即将整流模块输出、蓄电池组、负载均连接于同一条母线,由于采用这种方式对设备供电**性较低且维护检修不便,因此在电压等级较高的变电站已基本不用。2) 单电源双母线运行方式:即将一套充电机的整流模块分成两组,分别为2条母线供电,同时每条母线配置独立的蓄电池,以实现2条母线相对独立供电。该运行方式较好的实现了2条母线的独立供电,增强了通信电源设备的运行可靠性,同时提高了设备检修的灵活性,由于2条母线共用同一台充电机,因此在充电机发生物理损坏的情况下容易导致2条母线同时失电,因此目前也较少使用。3)双电源双母线运行方式:即由两套充电机分别对2条母线供电,并配置独立的蓄电池,实现了双路供电的完全独立,具有极高的可靠性,是目前电力通信系统中的主要供电方式。伴随着通信电源运行方式的改变,有专家已逐渐摸索出一套适合自身**需要的供电方

是祥“云”还是凶“云”加密软件或能预知

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古代的人们喜欢观天象已测“凶吉”,除了*多人知道的星象外,对于云彩的颜色和大小也是判断吉凶的主要依据。而随着时代的发展和技术的进步,这种“迷信”色彩很重的古代“知识”渐渐被人们所遗忘或者只是作为消遣所用。但是关于“云”这个事物,现代信息技术却给予了不同的阐述,甚至也对于它的“凶吉”给了全新的定义。由现代信息科技所产生的新名词——云技术,给予了云更多的定义和内容。这个能让网络和现代信息处理、交互、储存技术融合发展出巨大能量的技术无疑成为了信息时代个人、企业甚至是国家*受欢的信息技术。但对于云本身带来的是好是坏,是凶是吉,许多信息**方面的专家持了不同的意见。到底云的问题在哪里?它和数据、信息**又有怎样紧密的联系?云问题大揭秘——多样问题深锁云技术云计算已经进入落地阶段,发展大家更是有目共睹,很多企业开始考虑或是已经拥抱云计算。云计算给中小企业带来的福利也是多之又多,节省开支,创造新的资源等等。这些都是云计算的功劳,只是在这些优点之中,大部分的人还是在担心它存在的缺点,其中*受关注的就是**问题。对云计算中的威胁与风险进行分析,有助于认清云计算的利弊,充分利用云计算的优势,同时采取合适的

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优势与风险的博弈云数据**防护需要平衡点

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云计算、云储存、云服务是信息时代*热门的几个词,都说“人红是非多”,对于云技术同样如此。信息时代是一个信息快速交流、急速膨胀的时代,而能有效控制膨胀速度和提空更大的交流纵深的云技术无疑会吸引许多信息时代“朝圣者”的追捧。但是在相对保守,守护数据底线的信息、数据**领域,云技术带来的优势和风险是专家们讨论*多的话题。看过小说《围城》的人都知道,“外面的人想进去,里面的人想出来”的经典内涵,而这个处境又正好和云技术现在的情形有点相似。对于不了解云技术的人,对于它的优点总是会被无限放大,甚至有种不使用就会“落伍”的心态,从而急着进入“云”的领域;而对于那些已经使用云技术并进入“云”领域的个人、企业甚至是国家来说,云带来的各种管理问题、**问题也着实让他们**,甚至面对重大的“云”危机之时有逃离的冲动。就是这“一进一出”的反差让我们更需要知道云技术存在的优势与风险,才能更好的找到平衡点,从而决定企业自身是否使用云技术。云计算优势大公开规模经济:传统IT和IT外包运行基础设施会产生相关的创造和维护成本。相反,云计算的基石则是成本效率,因为云计算不需要相应的资本投资用以建立基础设施,或在企业内部专

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结合4V与三架构助力大数据价值*大化

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从应用角度,我们*耳熟能详的大数据案例当属啤酒和尿布的故事。 1969年,全球零售巨头沃尔玛利用计算机对消费者的购物行为进行数据分析,发现男性顾客在购买婴儿尿布时,常常会顺便“搭配”几瓶啤酒来犒劳自己,于是推出了将啤酒与尿布捆绑销售的促销手段。如今,这一“啤酒+尿布”的数据分析成果,已成为科学家通俗解释“大数据”技术的经典案例,亦可称为大数据早期*具价值的应用。中国在技术研究和数据资源上有一定优势,价值*高的应用领域则相对滞后。类型多样、海量、快速和价值是大数据的4V特性。其中,价值特性*重要,但也*易被忽视。大数据的总体架构包括三层,数据存储,数据处理和数据分析。一般来讲,三层架构可以与4V特性直接对应,即数据存储层解决类型复杂和海量问题,数据处理层解决快速性需求,数据分析层解决价值需求。用户并不关心底层存储细节,只需要数据存储和读取方便快捷即可。因此,虽然存储层搭建有多种方式,但根据实际业务要求,我们需选择不同的存储模式。我们知道,大数据的海量和多样对数据处理复杂度以及实效性提出了要求,这是数据处理层解决的问题。分析层挖掘大数据的真正价值所在。CMIC研究发现,尽管概念不同,但大数