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大数据时代的信息安全和未来展望专题：大数据系统发展趋势1、黑客更显著的攻击目标：在网络空间里，大数据是更容易被“发现”的大目标。一方面，大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。另一方面，数据的大量汇集，使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据，无形中降低了黑客的攻击成本，增加了其“收益率”。 2、隐私泄露风险增加：大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。一方面，数据集中存储增加了泄露风险，而这些数据不被滥用，也成为人身安全的一部分。另一方面，一些敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题。 3、大数据技术成为黑客的攻击手段：在企业用数据挖掘和  浅析大数据产业全球发展趋势专题：大数据系统发展趋势一、开源成为技术创新主要模式 经过多年来的高速发展，大数据相关的数据采集、存储、分析、可视化等多个基础性技术领域已经取得较大的突破，形成了实用性强、稳定度高的技术能力，大数据整体技术体系已初步构建完成，未来大数据技术的发展方向将主要集中在非结构化数据的价值提取方面。 从大数据技术的发展历程上可以看出，大数据核心技术如分布式存储、云端分布式及网格计算均是依赖于开源模式，即通过开放式的平台，吸引全球开发者通过开源社区来进行代码的开发、维护和完善，从而集全球智慧推动大数据技术的不断进步，当前全球各大企业加大了对开源社区的赞助和智力投入，开源社区在大数 浅析数据中心变革：服务器发展三大趋势专题：大数据系统发展趋势服务器行业的三大发展趋势 在这种影响下，服务器行业出现了三大发展趋势： 1. 各家公司的规模已变得与上述三大服务器供应商一样大了。今天，由于有庞大的数据存在，一家公司需要的服务器数量已接近一家供应商的全部业务。如果戴尔有 200万台服务器，而你的公司需要100万台，你的需求突然占据了服务器供应商一半的业务，在这个时候，再与中间商做生意就不明智了。你可以问问谷歌，该 公司在英特尔所列的八大服务器供应商中已排到了第五位。这个搜索巨头自己并不销售服务器，它只是需要这么多服务器来运行其业务，因此它有必要亲自打造自己 的服务器和数据中心。 2.制造零件的公司正在合 大数据管理掀起发展热潮专题：大数据系统发展趋势当大数据上升至国家战略层面时，新一轮大数据热潮再度掀起。对此，邵国安处长认为，大数据并是不一个新鲜事物。从本质来看，大数据就是一个跨部门、跨行业的应用系统及对数据的深度挖掘。所以，按习总书记说的“安全是发展的前提”来看，需要从安全的维度来看大数据及应用，重要的是在保证数据安全的前提下，开展大数据应用。大数据安全最大挑战在理念邵国安处长表示，海量数据面前，除了传统的安全保障，如数据库审计，以及现有的数据库防火墙、数据加密等措施，更主要的是在数据生命周期内的全过程管理和安全，要把数据作为资产来保障。而大数据来临，我们所面对的最大挑战还是理念的挑战。如个人隐私需要每个人高度重视，还需要国家立法来保障 数据加密是新形势下信息安全措施的必然选项专题：大数据系统发展趋势云安全防护及APT发现——传统安全技术的变革努力 面对基于“众攻”的快速漏洞发掘及利用模式，基于设备升级维护的防火墙及入侵检测等传统的效率低下安全防护产品效果急剧减弱，传统安全厂商及技术人员总体来说进行了两方面的变革努力：一是云安全防护平台的推出，云安全平台主要是基于各种漏洞平台及专家团队的“众测”来应对黑客们的“众攻”，并及时快速通过云平台部署到客户系统中；二是通过基于行为分析的APT发现技术，提前发现潜在的可能安全威胁，来降低数据泄露及系统破坏等安全风险。 传统安全技术群体的升级努力获得了客户及市场的认可，美国Fire Eye及国内知道创宇等公司的 大数据的发展方向专题：大数据系统发展趋势总结大数据产业未来发展的重点方向，首先还需要国家以及政府的指导，这对京津冀大数据发展至关重要，需要充分发挥政府引导作用，努力创新拓展大数据发展领域、内容以及模式。现在一直谈政府开放，其实最重要的还是政府数据开放的平台建设，尽管京津冀政务开放平台总体依然存在开放数据种类少、开放数据量小等一系列问题，但比起过去只是将数据锁在口袋里，已经有了很大的进步，未来如果可以将一些标准规范落地，才能将有用的数据有序地开放。另外，推进“互联网+”，更重要的一方面还是和“惠民”相结合，京津冀等城市发展落地大数据项目要与百姓真正的生活需求挂钩，对人们现实碰到的问题加以解决，才能让人们欢迎并接受。众所周知，大数据与传 数据挖掘时代专题：大数据系统发展趋势表面上，这是一场争夺终端入口布局的混战，但其背后，却是对数据的“觊觎”。互动话题：大数据时代，中小企业要怎么参与？ 在《企业的金矿藏在大数据中》详细介绍过大数据挖掘对企业营销的价值。大数据时代下的精准营销跟过去有着质的区别。以往，再精准的营销，对象也是某一类人, 而在大数据环境中，每一个人都可以被区别对待，提供个性化的营销方案。不仅是每一台电脑前的人看到的商品推荐信息不同，即使是同一台电脑前，不同人接受到的营销方式也不同。 大数据的价值无处不在 然而大数据的价值还不仅限于精准营销，它对企业经营管理以及供应链上下游的拉动作用也体现得尤为明显。京东商城的供应商开放平台可以使京东和供应商实 从需求谈企业大数据管理专题：大数据系统发展趋势早在2008年，云计算的概念刚刚兴起，百度内部出现了两拨势力。一拨要从零开始打造自己的大数据底层技术，把MapReduce、GFS、BigTable这些组件都要实现一遍，结果花了两三年时间，也没能稳定运行。而另外一拨势力，直接采纳开源的Hadoop生态，很快在公司内应用起来。而我当时做的日志统计平台，也是采用了Hadoop。但百度的数据规模毕竟太大了，所需的集群规模，开源版本根本撑不住，于是不得不改写Hadoop，这样就和开源的版本渐行渐远，等到后来再也合不到一起了。曾经有一年多的时间，我们部门新设计和实现和底层的存储及计算系统，结果发现开源的版本也差不多实现到了同样效果。虽然许多内部的人觉得我们怎么总重复造轮子，但我明白还是需求使然 简述数据库技术发展历史专题：大数据系统发展趋势数据库是数据管理的产物。数据管理是数据库的核心任务，内容包括对数据的分类、组织、编码、储存、检索和维护。随着计算机硬件和软件的发展，数据库技术也不断地发展。从数据管理的角度看，数据库技术到目前共经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。1. 人工管理阶段人工管理阶段是指计算机诞生的初期(即20世纪50年代后期之前)，这个时期的计算机主要用于科学计算。从硬件看，没有磁盘等直接存取的存储设备;从软件看，没有操作系统和管理数据的软件，数据处理方式是批处理。这个时期数据管理的特点是：1). 数据不保存该时期的计算机主要应用于科学计算，一般不需要将数据长期保存，只是在计算某一课题时将数据输入，用完后不保存原始 |
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