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  • 创建你的应用,并记录你的appId和appKey。 在云端设计你的数据库表。 Jquery如下访问云端数据 另外注意到上述代码中的$.sha1函数了吗,这个是云端要求的一种加密。下载 jquery.sha1...
    1.   在http://www.apicloud.com 注册账号。

    2. 创建你的应用,并记录你的appId和appKey。

    3. 在云端设计你的数据库表。

    4. Jquery如下访问云端数据154910_BWV5_2313055.png

    5. 另外注意到上述代码中的$.sha1函数了吗,这个是云端要求的一种加密。下载 jquery.sha1.js 即可。

       

      通过以上步骤,在你的应用中就可以实时访问你的云端数据了。再也不必为没有个人数据库服务器而发愁。

    转载于:https://my.oschina.net/fengxh/blog/398590

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  • 一直以来,云计算所倡导的就是:...使用云服务,用户数据将面临以下安全威胁:云端数据集中存储带来的管理员有限访问与虚拟机逃逸隐患、数据管理者和数据所有者完全脱离现象。对于数据 所有者而言,把所有数据集...

    一直以来,云计算所倡导的就是:“我们可以做得更好,更便宜”。云计算带给企业诸多利好,但实施云计算必然会加剧信息泄露风险。当企业打算把所有数据传输云端的时候,首先要考虑的就是数据保护的问题。

    使用云服务,用户数据将面临以下安全威胁:云端数据集中存储带来的管理员有限访问与虚拟机逃逸隐患、数据管理者和数据所有者完全脱离现象。对于数据 所有者而言,把所有数据集中云端存储,如同“将所有鸡蛋放入同一个篮子”,数据安全很容易受到威胁。数据离开了其能控制的范围,继而造成了数据的泄密事 件。googledocs发生的用户隐私文档非法泄露,携程用户银行卡信息泄密事件等一系列都给我们敲响了安全警钟。

    加密一向是信息安全工具库中的重要武器,无论是大企业的首席信息安全官(CISO),还是中小企业里面的指定管理员,负责安全的企业主管都需要保护处于这三个状态的数据:传输中数据、使用中数据和静态数据。

    · 加密以确保数据隐私,使用认可的算法和较长的随机密钥;

    · 先进行加密,然后从企业传输到云提供商;

    · 无论在传输中、静态还是应用中,数据都应该保持加密;

    · 云提供商及其工作人员根本无法获得解密密钥。

    虽然云计算的背景下,云计算安全与传统信息安全的目标仍是相同的:“保护信息资产的保密性、完整性、可用性”,但云计算安全的保护核心正逐步从基础的信息安全风险管理转向数据安全管理。


    本文作者:佚名

    来源:51CTO

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  • 一:设备订阅云端数据 ** 打开(三)中我们修改过的代码,接着搞起来 https://blog.csdn.net/qq_37281984/article/details/89945787 (1)打开我们的例程之后,找到订阅函数,进行修改里面的订阅topic,需要修改的...

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    一:设备订阅云端数据

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    打开(三)中我们修改过的代码,接着搞起来
    https://blog.csdn.net/qq_37281984/article/details/89945787

    (1)打开我们的例程之后,找到订阅函数,进行修改里面的订阅topic,需要修改的topic到对应设备下的topic列表查找
    在这里插入图片描述

    (2)需要订阅的topic如下
    在这里插入图片描述

    (3)修改如下,修改完这里云下设备可以订阅云端发送的消息了,进行程序烧写
    在这里插入图片描述

    (4)登录到在线调试界面,调试真实设备,发送temp的数值为随机数字,任意输入,点击发送指令即可

    在这里插入图片描述

    (5)打开调试软件,可以看到订阅的数据,或者在搜索区输入receive进行查找订阅到的消息,可能会有人问到,为什么是输入receive这个单词呢,因为代码中接收数据打印的日志信息前加了receive这个字符串,所以这样会很方便:

    aLiYun.on("receive",rcvCbFnc)
    

    在这里插入图片描述

    (6)或者是复制数据接收处理函数中的字符串进行搜索也是一样的

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

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    二:设备对订阅到的数据进行数据解析

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    (1)设备订阅云端数据是完成了,但是不可能接收完数据就结束了,接下里是对订阅到的数据进行处理,进行json字符串解析,比如我们需要把一连串的消息中将temp的值取出来,来供自己使用,或者进行判断做出更多的处理------修改完之后重新烧写程序,并且打开调试软件,,在云端在线调试的地方多次发送temp数据,然后进行查看日志信息

    在这里插入图片描述

    (2)输入提前设置好的字符串进行搜索,可以看到我们已经把数据提取出来了,数据类型是number类型,后面是具体数值,同样假如设置一个开关值,也是如此

    在这里插入图片描述

    (3)下面这条代码的作用就是我们接收到什么数据,再自动返回给云端,让他对物模型进行显示

       basedata["params"]["temp"]=temp_data--把接收到的重新上传至阿里云物模型
    

    在这里插入图片描述

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  • 摘要: 参考消息网3月19日报道 日前,全球权威调研机构佛瑞斯特研究公司(Forrester)发布《2018年一季度云端数据仓库》报告。报告对大数据服务商的主要功能、区域表现、细分市场和典型客户等进行了全面评估,最终...

    摘要: 参考消息网3月19日报道 日前,全球权威调研机构佛瑞斯特研究公司(Forrester)发布《2018年一季度云端数据仓库》报告。报告对大数据服务商的主要功能、区域表现、细分市场和典型客户等进行了全面评估,最终AWS、阿里云、谷歌、微软四大巨头杀入全球一线阵营。

    参考消息网3月19日报道 日前,全球权威调研机构佛瑞斯特研究公司(Forrester)发布《2018年一季度云端数据仓库》报告。报告对大数据服务商的主要功能、区域表现、细分市场和典型客户等进行了全面评估,最终AWS、阿里云、谷歌、微软四大巨头杀入全球一线阵营。阿里云成为唯一入选的中国科技公司。

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    Forrester报告被认为是全球各大公司CIO选择服务商的指导手册,在行业内极具权威性。云端的大数据服务凭借安全、弹性伸缩、部署速度快、成本低等特点,已经成为近年来的发展趋势。与之相应的,本地部署的大数据分析解决方案正在逐渐落伍。

    此次Forrester评估中要求的每个供应商应具备有以下内容:1)成熟的大数据仓库产品; 2)独立的大数据仓库解决方案; 3)大数据使用案例; 4)公开发行售卖的产品; 5)区域市场领先性;6)技术的先进性;

    阿里云MaxCompute作为本次入选的中国产品,Forrester在报告中对其进行了详细分析。

    接下来,我们率先对本次入选的阿里云大数据计算服务MaxCompute进行公开解读。

    1)产品成熟度方面

    2009年,阿里巴巴遇到了Greenplum的天花板,Greenplum在百台机器,1000TB之后就很难再扩展上去了,但是即便是百台机器的规模对于阿里这样蓬勃发展的企业而言是远远不够的。

    2009年9月,阿里云启动飞天大数据平台研发,愿景是要做一整套自研EB级数据仓库MaxCompute。

    图片描述

    2)产品功能

    云端的大数据服务凭借安全、弹性伸缩、部署速度快、成本低、等特点,已经成为近年来的发展趋势。去年Forrester提出,CDW企业虽然具备着良好的云上特性,但同时很多云厂商也暴露出一些不足,如服务全球化、数据安全、集成、建模和治理;

    MaxCompute一直侧重于全球化、性能、安全、一站式的端到端的开发体验和生态方面的进一步改进。

    全球化

    MaxCompute目前在香港、新加坡、日本、迪拜、欧洲、美国西部、美国东部、澳大利亚、印尼、印度等全球 15个区域,将百万级服务器连成一台超级计算机,以在线公共服务的方式为全球主要互联网市场提供计算能力。

    图片描述

    性能

    MaxCompute EB级别性能处理达到了全球领先性。2017年10月份,完成全球首次基于公共云的100TB BigBench大数据基准测试,性能突破7830QPM。

    开发效率

    提出了结合Declarative和Imperative优势的新一代大数据语言 NewSQL,突破了以往SQL语言的技术限制,将编程语言统一,支持离线、准实时、流、图、机器学习等多种计算模式及非结构化处理,大幅降低大数据开发门槛。

    安全

    提出了多租户云安全隔离技术,突破了传统大数据平台的安全局限,将安全边界细化到用户、进程、内核级别。支撑了百万级租户、单日百亿级任务的授权与审计,实现金融级别数据安全保障。

    数据建模、治理、集成

    面向各行各业大数据建设、管理及应用诉求,MaxCompute提供一站式从数据接入到数据消费全链路的智能数据构建与管理的大数据能力工具, 包括DataWorks、MaxCompute Studio等,助力打造标准统一、融会贯通、资产化、服务化、闭环自优化的智能数据体系,以驱动创新。

    3)技术的先进性

    • 2015年,飞天在Sort Benchmark排序竞赛中刷新GraySort/MinuteSort四项世界记录

    – FuxiSort排序100TB数据用时377秒

    – 基于共享的测试环境,双千兆网卡、机械磁盘

    • 2016年,飞天在Sort Benchmark排序竞赛中刷新CloudSort两项世界记录

    – NADSort排序100TB数据,花费144(1.44/TB)

    – 2017年,MaxCompute适配了TPC benchmark,将数据规模拓展至100TB,完成全球首次基于公共云的BigBench大数据基准测试,性能突破8200QPM,实现了中国计算、世界能力。

    • 花费$354.7/QPM

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    资质方面

    • 已通过10项权威第三方行业/安全认证

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    4)区域市场领先性

    阿里云作为全球领先的云计算厂商,服务230万客户,覆盖全球200多个国家和地区,公共云市场占有率为47.6%,为市场追随者的总和。大数据计算服务MaxCompute专注于为香港、新加坡、日本、迪拜、欧洲、美国西部、美国东部、澳大利亚、印尼、印度等全球 15个区域的客户提供海量数据存储和大规模计算,把阿里云的卓越的计算能力输出给全球各地区客户。

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    5)典型客户案例

    ofo 小黄车

    使用了MaxCompute之后,ofo开始建立数据模型、聚类,通过历史订单、人流信息学习出各地所需投放车数量,从何地收车,对冷区数据适当回收,对热区数据增加投放。2017年7月ofo从MaxCompute1.0升级到2.0,线下运营效率提高50%以上,轻松处理3200万日订单量,整体运行效率提升76%。同时,大数据平台运维成本大幅降低,只需投入0.5人,相比自建物理集群,使用阿里云MaxCompute的总成本有较大降低,应用开发效率有很大提高。

    华大基因

    基因技术从实验室逐渐进入生活场景,数据体量爆发式增长,远超出传统计算能力所能支持的范围。基于这样的背景,华大选择了MaxCompute。在百万人基因组项目中,对人群结构的分析,传统计算方式需3-5天,MaxCompute可使整个分析在1小时内完成,极大加速了数据吞吐和交付速度。在对百万人基因数据进行遗传结构分析时,计算复杂度使得传统计算无法支撑,利用MaxCompute,华大取得了技术突破,在几小时内完成一个人与十万人中所有遗传距离计算,计算成本大幅降低至1千美金以内,这样的例子华大基因还在不断开发中。

    综上所述,阿里云MaxCompute提供基于公共云的多租户大数据仓库和混合云服务,全球化进展迅速,金融、互联网、零售、电子商务等是其主要业务领域。

    凭借其9年的产品成熟度、技术领先性及一站式的大数据开发解决方案,成为CBW云端数据仓库市场的领导者。

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