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  • 来自专栏一个执拗的后端搬砖工

    openresty集成ip2region识别ip服务商

    当然geopIp2也提供了ISP产品能力,来识别ip服务商,但是他是付费的,没有免费版本。 二、解决方案 调研到国内开源的ip2region是免费的并且提供了ip归属地查询以及服务商信息查询能力。 解析出来格式是 国家|区域|省份|城市|ISP,只有中国的数据绝大部分精确到了城市,其他国家部分数据只能定位到国家,后边的选项全部是0。 ip2region数据聚合了一些知名ip到地名查询提供商的数据,这些是他们官方的的准确率,经测试着实比经典的纯真IP定位准确一些。 ip2region的数据聚合自以下服务商的开放API或者数据(升级程序每秒请求次数2到4次): >80%, 淘宝IP地址库, http://ip.taobao.com/ ≈10%, GeoIP, https ip=18.143.139.87 返回数据的最后|分隔符后边就是ISP。 如果需要限制ip服务商,那么在解析出来ISP后,修改lua脚本对比规则返回对应的结果即可。

    1.7K52编辑于 2023-02-26
  • 来自专栏移动支付

    什么是移动支付服务商?为什么需要服务商

    “新零售”的核心是“以人为本,数据驱动,重构人货场”,人的需求和数据的效能正在以前所未有的力量改变包括零售行业在内的所有商业。 2017年全年,中国社会消费品零售总额366262亿元,同比增长10%。 进一步简单讲,服务商就是支付宝和微信支付官方的“市场推广人员”,但能做自己的品牌,沉淀自己的企业数据,而且能被官方认可,为商户提供服务,并可以享受官方奖励和扶持政策。 2.硬件(销售、维护)服务商可以开发硬件设备(智能收银设备等),通过帮助线下商户升级收银设备,提升收银效率,提升消费者交易体验。并从硬件设备的销售、维护中,获得可观利润。 3.软件的销售、维护、开发和硬件一样,服务商可以为线下商户提供软件服务及技术支持,在销售方面,可以为商户提供一次性软件开发服务,或者提供给客户大数据服务,开展营销合作;在维护方面,可以提供给客户不定期软件更新 因此服务商可在全国开展合伙人计划,帮助自己开拓市场,从而获取更多的收益,数据积累也就越多。

    5.3K00发布于 2018-09-18
  • 来自专栏公共互联网反网络钓鱼(APCN)

    身份保护服务商数据泄露成因与防御体系重构研究

    摘要2026年3月,美国知名身份盗窃保护服务商Aura遭遇重大数据泄露事件,约90万条用户记录被黑客组织ShinyHunters窃取并公开。 特别是对于身份保护服务商而言,它们存储了大量高敏感度的用户画像数据(如家庭住址、电话号码、IP地址等),一旦泄露,不仅直接损害用户隐私,更为后续的高精度社会工程攻击提供了充足的“弹药”。 2. 攻击链复盘:从语音钓鱼到数据 exfiltrationAura事件的攻击链清晰地展示了现代网络犯罪中“低技术门槛、高回报”的特征。 3.3 对身份保护行业的信任危机Aura作为身份保护服务商,其核心价值主张是“安全”与“信任”。此次事件直接动摇了这一根基。用户付费购买服务是为了规避风险,结果却因服务商自身的疏忽而暴露在风险之中。 5.1 强化身份验证与访问控制强制多因素认证(MFA):所有内部系统访问必须强制启用MFA,且优先采用抗钓鱼的认证方式(如FIDO2硬件密钥、生物识别),避免使用易受中间人攻击的短信验证码。

    23910编辑于 2026-03-22
  • 来自专栏SDNLAB

    IDC服务商转云成必然

    一些IDC服务商在与客户的接触中发现,客户不愿意远离自己的服务器,所以有时候在能耗低的地方建设数据中心大家并不买账。 对于IDC服务商来说,私有云还有细分:一类是部署在客户数据中心的自建私有云,一类是客户自己建设云后交给合作伙伴运营和运维的管理私有云;最后一类是服务商为客户量身打造的一套物理资产隔离的云部署运行环境,即托管私有云 自建和管理私有云都部署在客户的数据中心中,托管私有云部署在云服务商数据中心中。 目前业界不仅做到数据中心内部的资源池化,还实现数据中心之间的资源池化,这样就解决IDC数据中心的扩容和效率问题。 第三是形成差异化服务竞争优势。 云计算的数据安全是一个综合技术、人和管理的问题,用户最担心的不是黑客通过互联网劫持数据,而是数据中心的人拷贝一份出去,所以平台的安全管理至关重要。

    5.2K60发布于 2018-04-04
  • 来自专栏数据猿

    数据软件产品和服务商DataHunter宣布完成B轮融资

    数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 ---- 数据猿报道 近日,数据软件产品和服务商DataHunter宣布完成了B轮融资,具体金额未透露。 成立于2016年的DataHunter专注于政企数据应用领域,目前公司拥有探索式数据分析平台Data Analytics、数据可视化大屏展示工具Data MAX,以及数据中台Data Formula等多款核心产品 DataHunter借助其多款核心数据产品,通过数据整合、数据加工处理、数据可视化分析展示服务,可以帮助企业快速完成数字化转型的需求,让数据创造价值,让商业决策更加智能。 这款产品具备操作简单、部署灵活、秒级响应等诸多特点,且提供了从数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化于一体的综合解决方案。 • Data Formula 是一款企业数据中台产品,可解决企业面临的数据孤岛、数据不一致、数据维护混乱等各类数据问题,可以根据企业特有的业务架构,构建起一套统一的、标签化的、API化的,并可持续更新的数据资产管理平台

    52510发布于 2020-06-01
  • 来自专栏用户8925857的专栏

    与EMS服务商的有效沟通

    SOW明确说明了客户对EMS服务商的期望。 简明输入文件包应该包括但不限于以下项目:• BOM(Excel格式)• 输出数据(IPC-2581、ODB++、Gerber、IPC-D-356网表、X-Y数据等)• 制造图(PDF或DXF)• 组装图 输出数据尽管有几种选择,但Gerber数据似乎仍然是每个公司都倾向采用的行业标准。Gerber数据的问题是它不包含任何有帮助 的智能信息。可提供智能数据的输出包括ODB++和IPC-2581。 把一切都记录在案EMS服务商每年要承接数百个项目,因此给销售人员或项目经理任何形式的口头指示或说明都可能是毁灭性的。最好是通过电子邮件或其他类型的书面文件或通信方式,跟进与EMS服务商的沟通。 EMS服务商将感谢您为提供完美的文件包所投入的额外时间。

    1K20编辑于 2022-09-29
  • 来自专栏智慧数字化经营

    智慧数字经营服务商,你了解多少?

    智慧数字经营是由支付宝微信大力推广,对服务商的补贴政策也很优厚,没有门槛,人人都可以成为服务商,所以很多创业者都想加入。 一、那么怎么才能成为智慧数字经营服务商呢? 2.如果自己没有二次开发能力,一定要找有二次开发能力的软件开发商合作,因为商家可能需要结合店面经营情况和需求定制开发功能,没有适合的技术开发商,肯定是不行的。 2.会员渠道:以商家小程序、点餐码、支付码等为入口,让消费者在店铺完成消费步骤后,一键成为商铺会员,在成为会员以后,可享受会员享受消费特权。 3.服务渠道:通过智慧数字经营,商家可以实现线上数字营销、线上商城搭建、线上购买支付、实时数据统计,私域流量搭建等经营方式的转变。 三、做智慧数字经营服务商能赚钱吗? 四、智慧数字经营服务商盈利模式有哪些? 1.销售收入:出售智慧数字经营系统获得收益。 2.官方奖励:流水奖励、优惠券核销奖励、扫码点餐(开户奖、笔单奖、物料奖)、花呗分期奖励、支付后广告收益等。

    1.9K20编辑于 2022-01-20
  • 来自专栏阮一峰的网络日志

    云平台服务商一览

    下面,就是现有服务商一览表,由ANDYLAND总结。 这种"云平台"是创业公司当前开发网站的首选,未来必将取代传统主机。下面的列表中,许多公司都提供免费套餐,非常值得尝试。

    4.6K70发布于 2018-04-13
  • 来自专栏用户8715145的专栏

    数据库怎么安装 服务商的选择与稳定性的关联

    因此从扩展性而言,更多的客户都开始偏向于云数据库使用。那么云数据库怎么安装呢,需要现安装完成云服务器主机之后,再下载安装数据库,并且将数据库连接到云服务器上就可以开始进行使用了。 所以云数据库的安装方式特别简单,只需要在服务商处购买好了云数据库,就可以按照这个流程来进行安装和连接操作。 服务商的选择与稳定性的关联 云数据库的连接方式无论是选择任何一个平台服务商所提供的产品,在连接的方式和途径上都大同小异。 云数据库想要长期稳定的运作,除了云数据库怎么安装之外,选择的服务商才是最关键的影响因素。大型的服务商可以提供更稳定长期的数据库,同时在数据存储量提升了之后,还可以直接通过平台进行升级和内存拓展。 redmine数据库。

    1.6K40发布于 2021-10-08
  • 来自专栏量子位

    如何低成本高效率搭建数据中台?这家宝马数据服务商有话说

    编者按: ABC 时代(人工智能、大数据和云计算),数据已成为企业最为重要的基础性战略资源之一。 nEqual AI 一体柜:让大数据环境搭建简单直接 nEqual AI 一体柜是一款支持一键自动安装多个主流大数据系统工具并搭建定制化大数据平台的平台级系统产品。 内建 AI 建模处理平台,提供数据接入,数据集成、数据探索、特征工程、模型训练、模型验证等数据科学家工作环境,提供基于异构计算的模型训练加速,提高经典机器学习、深度学习等算法模型的计算速度。 AI 一体柜 从设计之初就充分考虑了数据安全性问题。为此,产品技术团队专门研发了独有的数据动态加密和脱敏技术。在数据流入、流出时动态进行数据脱敏保护,确保企业数据在 AI 一体柜 各个系统内的安全性。 另外,AI 一体柜 针对非生产环境的数据共享业务,还提供符合 GDPR 和中国网安法的一键脱敏服务,保证企业数据从采集、加工处理到共享使用的全流程数据安全。

    1.3K40发布于 2019-09-05
  • 来自专栏程序猿DD

    服务商正在杀死开源商业模式

    从Mapbox GL JS(他们的2D地图渲染器)到自动驾驶和导航库,再到增强现实、3D可视化,甚至视频游戏技术,Mapbox在这一领域做到非常棒,其创新成果占有巨大的市场份额。 云服务商! Mapbox选择保持Mapbox GL JS的V2版本的专有权而不再开源就是一个强烈的信号。虽然这信号背后到底代表着什么还不是很清楚,但是已经让我咬牙切齿。。。 毕竟,在竞争无比激烈的公共云世界里,一旦一个云服务商开始提供服务,其他服务商肯定很快就照猫画虎一样开始提供类似服务。 不仅仅因为Mapbox的宣布令人失望,而且就在昨天,我终于不得不向自己承认一点: 云服务商真的杀死了开源!

    4.2K10编辑于 2023-04-04
  • 渗透测试服务会泄露敏感数据?关键在于选择专业服务商

    摘要 本文围绕企业关心的“渗透测试是否会导致数据泄露”问题展开分析,指出风险主要源于服务商的专业性不足,而非技术本身。 正文 随着数据安全法规的收紧,许多企业计划通过渗透测试排查系统漏洞,却担心“引狼入室”——测试过程反而引发敏感数据泄露。这种担忧合理吗?真相是:风险不在技术,而在服务商的选择。 反之,若选择非正规服务商,可能因人员资质参差、流程混乱导致数据失控。 下表对比两类服务商的关键差异: 对比维度 专业服务商(如腾讯云SES) 非正规服务商 团队资质 持证安全专家,背景审核通过 企业只需选择如腾讯云安全专家服务这类具备严格流程、专业团队和透明机制的服务商,即可在零泄露风险下提升安全水位。在数据安全日益重要的今天,让专业服务成为企业数字化之路的可靠伙伴。

    37410编辑于 2025-12-19
  • 来自专栏PPV课数据科学社区

    好文:从中国大数据服务商TOP100中读懂中国大数据现状

    进入2014年,大数据正从红遍媒体的概念炒作逐渐落地为生财的产业。如雨后春笋冒出的大数据服务商,在中国市场上展开了激烈角逐。 从“中国大数据服务商综合服务水平TOP100排行榜”(以下简称榜单)中,已经可以隐约看出中国“大数据云图”的雏形。 而以硬件加强大数据,7.4亿投Cloudera异军突起,HADOOP的CDH平台占中国一半的英特尔列在第2,却至 今不在美国榜单。显然这是美国榜单出了问题,而中国这个榜单跟进比较及时超前。 2、幡动类的大数据,是业务代理人眼中的大数据,看到的是工具和能力。以美国政府的定义为代表。林林总总的这方面定义,可以用一个词概括,这就是“洞察”。 ICT服务商共同的特点,是从软硬件技术服务向商业数据服务方向转。例如,华为发布企业级大数据分析平台FusionInsight ,帮助企业洞察新商机。

    2.7K80发布于 2018-04-19
  • 来自专栏IT创事记

    “行业穿透”才是服务商的出路

    所以当诺禾提出2个P的存储需求时,荣之联刚成立2个月的业务团队内心,是战战兢兢的。 王东辉自己也大感意外,“如果不在这个行业里,你根本不知道会有这么大的需求体量。” 诺禾致源之所以愿意将如此体量的方案需求交给荣之联的新团队,也有其作为行业用户自身的思路:一方面,荣之联有服务更大体量用户华大基因的经验,另一方面,市场中并没有懂得该业务的IT服务商。 荣之联最初进入基因领域时,看到了数据管理、数据调度系统,以及其上的数据可视化这三部分内容在其他行业中并没有沉淀,完全需要为行业量身打造。或者,这就是荣之联最终提出“行业穿透”的诱因。 如果我们把BioFlow可以高效地跨集群调度功能视为IT属性的话,那么它的行业属性就在于行业数据的共享环节: 当数据所有者将数据分享出来供别人使用时,直到数据源头的数据调度都只会在集群里完成,数据使用者最终可以拿走分析数据 前者将成为为药厂和科研机构提供数据加工、数据管理和委托交易服务的基因数据集市;而后者将为药厂和CRO企业提供云服务,在药品安全性、临床实验数据采集,和临床实验流程管理等业务领域为客户提供支持。

    52710编辑于 2022-06-16
  • 来自专栏CloudBest

    欧洲最大托管服务商OVH数据中心遭遇火灾使全球热门站点黯淡

    法国斯特拉斯堡的工厂包括SBG1,SBG2,SBG3和SBG4四个数据中心,这些数据中心由于该事件而关闭,而SBG2则引发了火灾。消防员立即采取行动控制火势,但SBG2的局势迅速失控。 许多网站报告已经失去了网站的存在,其中一个游戏网站预计会发生重大数据丢失: “我们预计受影响的服务器之间将大量丢失数据。” ? ? 火灾已经结束,消防人员继续为建筑物降温,而公司正在评估损失。 OVH宣布他们目前正在保护该站点,并正在计划重新启动两个未受影响的数据中心(SBG3和SBG4)和一个部分受影响的数据中心(SBG1)。 ? OVH在欧洲拥有15个数据中心,在全球范围内有27个数据中心,OVH迅速为客户提供技术支持并减轻事件在斯特拉斯堡现场的影响。 ? 下午1点,该公司公开分享了其运营恢复计划,该计划将持续2周。 ? 此事件给数据物理安全的敲响警钟。 安全生产,警钟长鸣! 转译自:www.searchenginejournal.com

    1.6K10发布于 2021-03-15
  • 来自专栏网站漏洞修补

    做网站渗透测试哪个服务商更便宜

    从国内企业安全市场需求的角度来看,渗透测试服务也很受欢迎,国内大型安全制造商只有渗透测试单一服务收入超过2亿元。为什么企业会购买渗透测试服务? 公测可分为三类: 1.企业自建SRC(安全响应中心)组织众测项目; 2.投入第三方互联网漏洞平台的众测项目; 3.企业组织多家安全厂商小规模公测项目。 三步成本控制成功的关键: 1.渗透试验的第一步必须高质量,尽量覆盖所有类型的漏洞,发现典型问题,快速有效地发现,建立点和表面保护; 2.第一步是发现问题后的保护方案,从全球角度构建保护措施,如:全球过滤器

    2.6K30编辑于 2022-02-22
  • 来自专栏存储公众号:王知鱼

    Meta:关于SSD,云服务商到底关心啥?

    2. 解决方案:Meta公司提供符合开放计算项目(OCP)数据中心NVMe SSD规范的产品,并通过合作开发公共规格来解决资格认证问题。 3. SSD 规格和功率要求 SSD 规格/容量要求 容量 (TB) 2024 支持 2025 支持 默认功率状态 (瓦特) 9.5mm E1.S 1 是 是 8.5 9.5mm 和 25mm E1.S 2 SSD • 容量从 1TB 到 16TB,不同容量如 32TB 在讨论中 • 满足当前 OCP 数据中心 NVMe SSD 规范 • 随着 AI 工作负载的增加,功率需求也在上升,但数据中心功率有限 Note:留意表格内主要是西方头部互联网企业和2家系统集成商,为什么真正存储厂商(如Samsung/SK/Micron/WD等)却没有加入? 总结 回应标题提出的问题:云服务商作为大型IT基础设施运维主体,其对IT硬件的需求往往一定程度能影响硬件厂商选型。Meta在OCP生态的投入是其企业转型一部分(从互联网企业转向硬件基础设施)。

    95000编辑于 2025-02-11
  • 来自专栏存储公众号:王知鱼

    GoogleMeta:云服务商视角下的CXL应用

    服务商视角下的CXL内存-Fig-2 问题: 内存成本的“船锚”效应 • 假设内存约占平台成本的一半 • 内存容量随着 CPU 性能的提高而增加 • 内存成本随着容量增加而增加 魔法般的 CPU(性能翻倍 云服务商视角下的CXL内存-Fig-4 冷数据具有良好的可压缩性(尽可能压缩以节约内存空间) • 冷数据可以以3:1的比例压缩 • 考虑到不可压缩的页面,实际压缩率更接近2:1 3:1 压缩比是如何得出的呢 云服务商视角下的CXL内存-Fig-6 • 大量冷内存可以被放置到一个更慢的内存层中。 • 2:1压缩在各种工作负载下是现实可行的: • 减半了慢速内存层的介质成本。 通常,压缩算法需要根据内存中的数据特性(如冷数据的冗余度)选择合适的方案。 2. 云服务商视角下的CXL内存-Fig-9 对比三种方案的碳排放量(以 CO2e 为单位): • 完全新 DDR5:碳排放最高。 • DDR5 + 再利用的 DDR4(无压缩):碳排放减少。

    1.1K10编辑于 2025-02-11
  • 来自专栏python数据分析实践

    数据规整(2

    1 分层索引(见上一篇文章) 2 联合与合并 (1)数据库风格的联合 数据集的联合将通过一个或多个键进行联合,这些操作与数据库类似。pandas通过merge函数进行联合。 例如下面语句: pd.merge(df1, df2, left_on = 'key', right_index = True, how = 'outer') 表示数据合并是依据df1的key列和df2 如果数据是多层索引,例如df1的索引列是key1和key2,则语句应该变为: pd.merge(df1, df2, left_on = ['key1', 'key2'], right_index = True, how = 'outer') (3)联合重叠数据 另外的一个数据联合场景,既不是合并操作,也不是连接操作。 本章的数据规整到此结束,目前已经了解了pandas的基础知识,包括数据导入、清洗和重新规整。

    1.1K10编辑于 2023-02-23
  • 来自专栏网站漏洞修补

    php漏洞分析之网站漏洞修复服务商

    随着我们SINE安全的深入测试,我们发现了一个PHP的安全漏洞,这个漏洞可以暴露PHP文件的源代码,可以利用该漏洞来获取网站的数据库的PHP配置文件。 目前通过我们SINE安全的监控,发现有许多服务器使用了PHP小于7.4.2版本,建议用户尽快升级PHP版本,并将一些数据库配置文件进行加密,防止被黑客利用,通过查查询数据库来获取管理员账户密码,以及用户的资料

    1.2K40编辑于 2023-02-09
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