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旅游景区集群案例,旅游景区集群案例分析

 2024-09-11 06:08:09  阅读 0

摘要:

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于旅游景区集群案例的问题,于是小编就整理了4个相关介绍旅游景区集群案例的解答,让我们一起看看吧。windows2012r2怎么配置故障转移集群?apache kafka是什么开源的系统?近日...

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于旅游景区集群案例的问题,于是小编就整理了4个相关介绍旅游景区集群案例的解答,让我们一起看看吧。

  1. windows2012r2怎么配置故障转移集群?
  2. apache kafka是什么开源的系统?
  3. 近日曝光的影响1.3万iSCSI存储集群的安全隐患,到底是如何发生的?
  4. 智能医疗产业有哪些应用典型案例?

windows2012r2怎么配置故障转移集群?

若要安装 SQL Server 故障转移群集,必须在故障转移群集的每个节点上运行安装程序。

旅游景区集群案例,旅游景区集群案例分析

若要向现有的 SQL Server 故障转移群集添加节点,则必须在要添加至 SQL Server 故障转移群集实例的节点上运行 SQL Server 安装程序。不要在活动节点上运行安装

apache kafka是什么开源的系统?

Apache Kafka是一个开源消息系统,由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。

Kafka最初是由LinkedIn开发,并于2011年初开源。2012年10月从Apache Incubator毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。

Kafka是一个分布式消息队列:生产者、消费者的功能。它提供了类似于JMS的特性,但是在设计实现上完全不同,此外它并不是JMS规范的实现。

Kafka对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者称为Producer,消息接受者称为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成,每个实例(server)成为broker。

无论是kafka集群,还是producer和consumer都依赖于zookeeper集群保存一些meta信息,来保证系统可用性

近日曝光的影响1.3万iSCSI存储集群的安全隐患,到底是如何发生的?

iSCSI 是一种将工作站和服务器与数据存储设备相连的协议,通常可在大型企业 / 数据中心的磁盘存储阵列、以及消费级的网络附加存储(NAS)设备上找到。

然而由于客户忘记启用身份验证,这种错误的配置导致超过 13000 个 iSCSI 存储集群向别有用心的网络犯罪分子敞开了大门。

对于设备拥有者来说,这会让他们面临极大的数据安全风险。

(题图 via:ZDNet)

外媒 ZDNet 指出,iSCSI 全称为“互联网小型计算机系统接口”,该协议旨在操作系统查看远程存储设备,并与之交互。在实际体验上,它更像是一种本地组件,而不是基于 IP 的可访问系统。

作为现代计算机行业的核心组件,因 iSCSI 被软件认作是本地设备,所以其允许企业集中存储、甚至让虚拟机(VM)从远程硬盘启动、而不会破坏无法处理基于 IP 的网络存储路径的应用程序。

得益于这方面的特性,iSCSI 成为了许多数据复制解决方案的一个关键组成部分。通常情况下,这套系统中会包含敏感的数据,因此 iSCSI 也会支持各种身份验证措施,防止未经授权的设备访问。

iSCSI 设备所有者可以设置相应的措施,对访问其存储集群的用户进行管理,比如限制数据交互或创建新的存储驱动器。但与所有联网设备一样,总有一小部分会疏于这方面的配置,从而暴露了安全隐患。

此前,我们经常听闻路由器、数据库、网络服务器的泄露报告,只因一小部分设备所有者未能遵循最低限度的安全措施。在最新的案例中,竟有 1.3 万的 iSCSI 存储集群无需身份验证即可访问。

智能医疗产业有哪些应用典型案例?

运用人工智能技术识别及分析医疗影像,帮助医生定位病症分析病情,辅助做出诊断。这是属于目前较为典型的一个案例。

具体来说,人工分析的缺点很明显,第一是不精确,只能凭借经验去判断,很容易误判。第二是缺口大,放射科医师数量增长远不及影像数据增长。

医疗影像行业的人工智能实现流程大致为:影像数据的预处理—>样本清洗、打标签à模型搭建及训练调试à大规模数据的训练、验证得到深度学习网络模型,以上流程为人工智能的线下训练过程,最终输出为深度学习模型。接着就可以用用生成的模型进行线上预测或辅助判断。

浪潮提供医疗影像端到端人工智能解决方案,如下图所示,实现如下三个功能。

  

(1) 样本数据预处理。医院各个检验科如CT,BT,CR等,把医疗影像数据从终端设备通过万兆/IB网络,传输到并行存储中,数据预处理CPU平台(多个双路CPU服务器NF5280M5组成的集群)从存储中读取数据,运行边缘检测分割、区域增长分割、种子算法等程序,获取目标数据,然后打标签形成训练样本库,存放到并行存储中。CPU程序的管理、调度、监控将由统一管理平台AIStation完成。

  

了解一些利用深度学习进行mRNA药物设计的例子:

  1. 预测RNA结构:利用深度学习模型预测RNA的结构,以更好地评估其生物活性。
  2. 药物靶向性预测:利用深度学习技术预测药物与靶点之间的相互作用,以确定其靶向性。
  3. 药效预测:通过深度学习技术预测mRNA药物的生物效力,以确定其疗效。
  4. 药物分析:利用深度学习技术对mRNA药物进行结构分析,以提高其设计效率。

到此,以上就是小编对于旅游景区集群案例的问题就介绍到这了,希望介绍关于旅游景区集群案例的4点解答对大家有用。

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