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很多年前,业界就在讨论一个话题:如何应对海量数据?特别是一些需要存储大量用户数据的行业,金融、电信、保险等热门行业。用户几乎在一天的每个小时,都有可能产生大量数据,这些行业的存储设备,必须要将期间产生的数据一丝不苟地记录下来。随着数据量的迅速增加,很多行业用户开始想办法变“数”为宝,从海量数据中挖掘有价值的信息。

这是关于网络架构设计两部分系列中的第一篇。想了解关于在网络架构中整合I/O虚拟化方面的知识,请点击第二篇:如何将I/O虚拟化整合到网络体系架构中。

在本文中,我将和你们分享一些现实世界中的Linux安全漏洞。

如果仅仅是海量的结构性数据,那么解决的办法就比较的单一,用户通过购买更多的存储设备,提高存储设备的效率等解决此类问题。然而,当人们发现数据库中的数据可以分为三种类型:结构性数据、非结构性数据以及半结构性数据等复杂情况时,问题似乎就没有那么简单了。

服务器虚拟化对于数据中心I/O网络架构的需求非常强烈。当物理主机上安装多个工作负载时,他们需要更多的网络带宽。除此之外,还需要更多的网络节点来处理不断增加的数据流。既然网络资源被多个应用所共享,如何确保关键应用能够得到足够的网络资源则变得相对复杂,也会深深影响关键应用的性能和可用性。这篇文章能够帮助IT系统管理员们来理解虚拟化环境的网络需求,如何建立一个适合自己需求的网络架构来提高性能并节约成本。

通常最简单的漏洞旨在从Linux系统中取得没有受保护的NetBIOS共享资料。有缺陷的Samba配置文件通常很容易泄露。例如,文件共享创造为了方便起见,也可能结束了你的困扰。我曾见过基于Samba的 Linux系统分享那些给所有在网络中的人访问敏感信息的资源,这些敏感信息包括病人健康记录和有详细信息例如:基础设施系统的密码和源代码等)的网络图。

大数据汹涌来袭

理解虚拟化环境下网络设计

一些攻击执行起来非常简单。所有执行这些事情的人都要以正常的Windows用户权限登录到网络即使没有管理员权限),运行一个像GFI LANguard一样的网络安全和漏洞扫描工具,然后再运行一个类似FileLocator的信息搜索工具。这样一来,任何人想要获得一些不该被访问的机密文件就真得相当简单了,并且这永远不会被人察觉。

当类型复杂的数据汹涌袭来,那么对于用户IT系统的冲击又会是另外一种处理方式。很多业内专家和第三方调查机构通过一些市场调查数据发现,大数据时代即将到来。有调查发现,这些复杂数据中有85%的数据属于广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。这些非结构化数据的产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。

IT最令人惊艳的地方是对于创新的不断追求以及对数据中心管理者的全新挑战。服务器技术的发展取决于网络能力。我们将数据通过一种网络方式进行传输,其传输能力的高低直接取决于相关传输设备的性能。换句话说,如果一台10千兆以太网GbE)的设备可用,并不代表这个性能永远存在。作为一台当前连接在架构中的服务器,能够处理这种数据吞吐量的能力是必要的。因此,网络架构中升级或扩展的设计是非常重要的一环。

相关的攻击只针对不善配置FTP服务器的使用者,他们的服务器允许匿名连接或者设置安全级别弱的密码,甚至不设密码。在这里举一个例子来说明:

如今大数据的概念也存在着很多的炒作和大量的不确定性。为此,编者详细向一些业内专家详细了解有关方面的问题,请他们谈一谈,大数据是什么和不是什么,以及如何应对大数据等问题,将系列文章的形式与网友见面。

简单点来说,我们可以这么看:网络设计可以比作设计一座城市的道路系统。在设计阶段,明确哪个人走哪条路是非常重要的,还有哪些地方的交通会繁重,从哪里开始,到哪里结束,以及某些线路在某段时间内会进行改变等。如果一个道路系统没有足够的道路,那就会产生交通堵塞。如果这种事情发生,情况会变得越来越糟,时间延误和疑惑会接踵而来。在这个时候,任何工程师最不希望看到的是一个烦躁的司机或用户)。反过来说,建立20条道路虽然可以缓解交通堵塞,但也会造成不必要的投入浪费。另一个担忧是所有这些存在的额外道路可能会鼓励更多的交通流量,最终导致的问题是小路连接到大路的时候造成交通堵塞。如果你理解网络,你会知道开始变慢的网络最终会导致停止,用户就会因为时间延误而不开心。如果你设计的太过于铺张,你会浪费钱也会为将来的网络带来额外的问题。

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图1:在Linux系统中匿名FTP导致数据被访问

有人将多TB数据集也称作"大数据"。据市场研究公司IDC统计,数据使用预计将增长44倍,全球数据使用量将达到大约35.2ZB1ZB

10亿TB)。然而,单个数据集的文件尺寸也将增加,导致对更大处理能力的需求以便分析和理解这些数据集。

EMC曾经表示,它的1000多个客户在其阵列中使用1PB千兆兆)以上的数据数据,这个数字到2020年将增长到10万。一些客户在一两年内还将开始使用数千倍多的数据,1EB1艾字节 = 10亿GB)或者更多的数据。

对大企业而言,大数据的兴起部分是因为计算能力可用更低的成本获得,且各类系统如今已能够执行多任务处理。其次,内存的成本也在直线下降,企业可以在内存中处理比以往更多的数据,另外是把计算机聚合成服务器集群越来越简单。IDC认为,这三大因素的结合便催生了大数据。同时,IDC还表示,某项技术要想成为大数据技术,首先必须是成本可承受的,其次是必须满足IBM所描述的三个"V"判据中的两个:多样性(variety)、体量(volume)和速度(velocity)。

多样性是指,数据应包含结构化的和非结构化的数据。

体量是指聚合在一起供分析的数据量必须是非常庞大的。

而速度则是指数据处理的速度必须很快。

大数据"并非总是说有数百个TB才算得上。根据实际使用情况,有时候数百个GB的数据也可称为大数据,这主要要看它的第三个维度,也就是速度或者时间维度。

Garter表示,全球信息量正在以59%以上的年增长率增长,而量是在管理数据、业务方面的显著挑战,IT领袖必须侧重在信息量、种类和速度上。

量:企业系统内部的数据量的增加是由交易量、其它传统数据类型和新的数据类型引发的。过多的量是一个存储的问题,但过多的数据也是一个大量分析的问题。

种类:IT领袖在将大量的交易信息转化为决策上一直存在困扰 - 现在有更多类型的信息需要分析 - 主要来自社交媒体和移动情景感知)。种类包括表格数据数据库)、分层数据、文件、电子邮件、计量数据、视频、静态图像、音频、股票行情数据、金融交易和其它更多种类。

速度:这涉及到数据流、结构化记录的创建,以及访问和交付的可用性。速度意味着正在被生成的数据有多快和数据必须被多快地处理以满足需求。

虽然大数据是一个重大问题,Gartner分析师表示,真正的问题是让大数据更有意义,在大数据里面寻找模式帮助组织机构做出更好的商业决策。

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适合的网络容量设计,像道路设计,需要从细心的容量测量开始。这表明每个设计都必须涉及到环境的每个细节。如果10台物理主机带着100个虚拟机VMs)运行在一个资源环境中,工程师就要理解这个网络结构会变得复杂。然而,如果这个环境是两台虚拟机上运行4个虚拟机,那就会相对简单得多。

在这种情况下,提供匿名FTP访问配置文件,以此从财政管理数据库的编码中获得了密码,知道在那里可以获取所要的信息。

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