大數據新機遇，教育系統將建設完整安全體系:

隨著網絡規模的擴大，web應用承載的業務系統越來越復雜，web系統也受到越來越多的攻擊和威脅。 楊總以大數據下的網絡威脅為切入點，深入解讀了當前網絡安全態勢下教育行業內各級考試院、高校等應如何建立健全的安全監測和防御體系，從而實現教育行業良好有序的網絡安全云運營。? ，把握業務系統的業務、流量等特征，從而實現在發生安全威脅時快速的判斷和防護。 , 7*24不間斷安全服務及實時監測，建立監測防護一體化架構，形成“檢測-防護-分析”完整的安全大數據中心，為教育系統安全保駕護航。? 玄武盾行業云防御中心

使用seata徹底解決spring cloud中的分布式事務問題！:

seata簡介 seata 是一款開源的分布式事務解決方案，致力于提供高性能和簡單易用的分布式事務服務。 seata原理和設計 定義一個分布式事務 我們可以把一個分布式事務理解成一個包含了若干分支事務的全局事務，全局事務的職責是協調其下管轄的分支事務達成一致，要么一起成功提交，要么一起失敗回滾。 一個典型的分布式事務過程 tm 向 tc 申請開啟一個全局事務，全局事務創建成功并生成一個全局唯一的 xid； xid 在微服務調用鏈路的上下文中傳播； rm 向 tc 注冊分支事務，將其納入 xid 對應全局事務的管轄 ； tm 向 tc 發起針對 xid 的全局提交或回滾決議； tc 調度 xid 下管轄的全部分支事務完成提交或回滾請求。

網絡安全重大事件判定指南:

網絡安全重大事件判定指南：1、關鍵信息基礎設施整體中斷30分鐘或主要功能故障2小時以上；2、關鍵信息基礎設施核心設備已被滲透控制或惡意程序在設施內部大范圍傳播或設施內部數據批量泄露；3、影響單個地市級行政區 30%以上人口的工作、生活；4、影響10萬人以上用水、用電、用氣、用油、取暖或交通出行；5、泄露5萬人以上個人敏感信息；6、造成5000萬元以上直接經濟損失；7、黨政機關門戶網站、重點新聞網站、大型網絡平臺被攻擊篡改 以下情況之一，可認定為是“大范圍傳播”：（1）在主頁上出現并持續1小時以上或在其他頁面出現并持續10小時以上；（2）通過社交平臺轉發1萬次以上；（3）瀏覽人數超過10萬人；（4）省級以上網信部門、公安部門認定為是 同時我們也可以通過這個判定標準，可以推定：1、涉及到用水、用電、用氣、用油、取暖或交通出行等相關系統的，地級市乃至區縣級的相應系統都可以定為三級及以上，因為絕大多數區縣人口數都在10萬人以上；2、系統中存有 5萬人以上個人敏感信息的可定為三級及以上；3、地市級以上黨政機關門戶網站、重點新聞網站或大型網絡平臺可定為三級及以上。

騰訊“互聯網+”指數·黑龍江篇（2015年第一期）:

發展乃至受其影響的傳統行業的發展狀況及趨勢，騰訊“互聯網+”指數以騰訊公司社交及游戲產品在移動終端的全樣本數據為支撐，對使用頻次、消息數量、在線時間、支付頻次、娛樂時長等近二十個維度數據進行綜合賦權，描繪出中國31個省自治區直轄市及 騰訊“互聯網+”指數第一期對2014年下半年各省自治區直轄市及城市全樣本數據進行測算，反映出截至2015年1月1日的移動終端“互聯網+”活躍度。　　 全國范圍內31個省自治區直轄市及351個城市的詳細分析報告可參見騰訊研究院日前發布的《騰訊“互聯網+”指數（2015年第一期）》。 騰訊研究院日前發布的“互聯網+”指數結果顯示，黑龍江省以5.97的指數值位居全國31個省自治區直轄市的第18位，并在全國“互聯網+”六大梯級中位處第4級，“互聯網+”發展處于全國中游偏下水平，整體發展稍顯滯后 大興安嶺、伊春、佳木斯“互聯網+”發展排名則分別超過人均gdp排名80名及以上，其中大興安嶺地區的排名差更是高達139名！從長遠來看，仍有巨大的投資潛力，值得投資者及政策制定者們關注。

玉樹縣政務政務OA系統：八道江政務政務OA系統中走好信創落地“最后一公里”

不僅是耽誤了工作進度，嚴重的可能還會影響企業效益。但是有了政務OA系統，情況就大不一樣了，它打破了部門間的空間限制，讓空間實現無縫對接。無形之中提高了審批效率，也進一步提高了企業辦公效率。在政務OA系統里，只需要在電腦一端發起申請，不再需要去各個部門進行審批請求，就能實現不同部門的審核步驟，如果對方擱置了處理，我們還能進行催辦操作，真正完全實現了流程審批快速化。在政務OA系統里，我們還可以實時查詢自己審批申請的進度，是到達哪一個審核人了，審核結果是什么，都能一一查詢得到。正所謂秀才不出門，也能知道天下事。隨著近些年來內外部形勢的劇烈變化及企業自身發展訴求，國內企業愈發重視基礎軟件的自主可控。特別是對于某些涉及國計民生的重點行業，監管層面也提出了非常明確的指導意見，在指定時間內完成技術改造。作為核心技術軟件之一，數據庫在其中無疑扮演著重要的角色，且具有非常高的復雜性。一方面是作為基礎軟件之一，數據庫自身復雜度就比較高；另一方面近些年數據庫技術發展迅猛，以分布式、多模、htap為代表新型數據庫架構不斷涌現。這些都會帶來較高的復雜度，同時我們也看到國內數據庫發展活躍、廠商產品能力參差不齊，用戶在選型、研發、遷移、使用上面臨諸多痛點。特別是在整體改造的最后階段，涉及將系統從原有技術棧遷移到新技術棧，這其中蘊含了較多工作及風險。本文嘗試從信創改造角度出發，重點談在改造中往往處于最后改造的數據庫部分，即所謂信創改造“最后一公里”所面臨的痛點問題及可能解決思路。 1. 信創改造階段劃分 在企業的信創改造過程，我大致將其劃分為四個階段。 ? 架構選型階段 這一階段完成信創技術棧的選型問題。當然這部分需要考慮的因素是比較多的，我在之前的文章中也提到過關于選型的諸多難點。 ? 研發測試階段 這一階段完成業務系統針對信創技術棧的改造及測試。這其中涉及到較大的成本（人力、時間）的投入。 ? 系統驗證階段 這一階段完成業務系統改造后，需針對新平臺的功能、穩定性、可用性等方面進行驗證。一般為保證真實性，可通過業務并行方式進行。 ? 系統上線階段 這一階段是在系統已經得到充分驗證后，將業務系統從原技術棧完全遷移到新技術棧。此階段需重點解決遷移及出現問題的保障維護方面。 2. 階段：架構選型 ? 信創技術棧分散 信創技術棧分散，尚未形成選型標準，用戶選型困難。在生態兼容性上，有兼容mysql、pg、oracle、自有標準等多種形式。架構上包括單機、集中式、分布式等多種，包括以newsql為代表的產品受到關注。在部署平臺上，包括私有部署及云端部署（含私有云帶底座、公有云）等多種形式。 解決思路 解決上述問題的思路是用戶在選型時，盡量采用“生態兼容”而非簡單的選擇產品，同時針對選擇多產品問題，需形成標準統一的數據管理能力。針對前者，推薦的方式是形成企業內部數據庫標準訪問層；針對后者，則需形成數據標準管理層。 數據庫訪問標準層 首先需統一企業內部的數據庫生態，明確采用如mysql、pg等為代表的事實標準生態。針對同生態產品間（如mysql生態的tdsql、goldendb、tidb等），提供標準能力兼容支持；針對異構生態產品間（如oracle、db2）到mysql或pg生態，提供等價改寫、異常處理（當然前提是收斂異構間數據庫差異，規范標準寫法）。 其次需統一企業內部的數據庫協議，可通過標準的mysql或pg協議，訪問多種異構數據庫。例如通過標準mysql協議接入，底層可對接不同數據源（如oracle、db2）。當前執行的語法為目標數據源。這種統一接入管理方式，對企業內部數據庫管理帶來極大便利。 數據標準管理層 面對企業內部多數據庫產品并存的情況，需從全局視角出發擬定數據管理策略。之前豎井式的管理方式，在現有碎片化現狀下將更加困難。可考慮建立數據標準管理層，將常用的數據管理職能（如訪問安全、數據加密）等統一處理。 ? 產品能力層次不齊 如之前所談，信創數據庫產品能力層次不齊，不同產品間功能差異明顯，包括內核層面、周邊生態層面及管理維護層面等多方面。這對于用戶來說，無法面對統一的服務界面會很困難。此外，在產品部署形態上，云數據庫產品成為很多企業的選擇。但在云產品選擇上，用戶的自主權較差，存在與原有方式的管理差異。 解決思路 數據庫增強能力 增強數據庫及周邊生態的能力，例如針對單機數據庫短板，通過引入中間層解決分布式能力，在不改變底層技術棧的情況下，提升數據庫的上限能力。 云適配能力 云，為用戶帶來資源供給方式的變化，這會帶來收益；但同時也存在一些問題。一方面來自于基礎底座變化帶來的管理體驗的變化，一方面來自于云廠商綁定的問題。用戶希望可通過一層能力屏蔽底層變化和管理方式的差異。 3. 階段：研發測試 ? 原系統遷移評估難 在實際工作中，經常會面臨一類問題就是舊有系統已無人了解或干脆是由第三方開發的。如在存量業務的改造中，缺乏有效的手段去收集、進而很難評估改造任務工作量。 解決思路 源系統評估工具 提供對數據庫的評估工具，實現抓取數據庫的語句、負載，支持回放能力。針對數據庫特有的方言、函數等個性化需改造內容，可生成報告方便工作量評估及改造工作。當然如果沒有工具，通過調研表的方式也可以完善對之前情況的評估，公眾號之前寫過類似主題，可參考。 ? 遷移過程成本高 很多應用系統，對原有技術棧依賴嚴重，之前大多采用oracle、db2為代表大型商業數據庫，應用端對商業數據庫方言、庫內計算（存儲過程、觸發器、函數等）、生態工具（sql優化、數據集成、管控維護）等，都存在較重依賴。而新技術棧產品差異明顯，通過應用研發改造也存在工作量極大的情況。大量基于商業數據庫的開發邏輯，需改造遷移。一部分需改造適應新架構數據庫，一部分需考慮在異構平臺（如大數據平臺、緩存平臺）或應用層解決。部分改造內容，不等價實現，提高了改造難度。 解決思路 輔助開發平臺 為滿足在新技術棧下的開發，需秉承在架構選型階段談到的數據庫訪問標準層的理念，簡化對數據庫的使用。但對于重度依賴的原有系統，需提供一種方式可完成將舊邏輯向新邏輯的轉換，這點是比較難的，通常很難做到完全的等價轉換。目前有些工具已經能夠實現將復雜的庫內計算（如存儲過程、觸發器等）轉化為業務語言實現（如java），這一方式可大大加速這一過程。當然，更為重要的還是將兩者的差異充分暴露給開發者，讓大家有的放矢地去改造，明確知道潛在的工作量。更進一步的，可提供一些諸如數據集成、數據管理、sql診斷優化等工具，方便在改造過程中提高開發效率。 提升兼容性的平臺 可通過兩種手段進一步減少改造工作量，一方面是提升目標平臺對源平臺的兼容性能力，一方面是通過中間層實現必要的改寫，自動完成不兼容改造。針對第二方面的訴求，可以通過第三方平臺實現，它可兼容新舊平臺的語法，同時完成等價轉化。針對不能轉化的部分，給出異常提示。配合前面的改造改寫工具，完成內容的修改，不斷收斂兩者的差異。 ? 遷移結果評估難 對很多新架構產品提供的兼容性能力存疑，僅通過語法層面的兼容或少量改造，很難保證語義上的一致性，這會造成未來上線的風險。缺乏有效的評測手段，針對應用遷移前后的語義等價（數據一致性）及性能等能做到評估。 解決思路 遷移結果評估工具 針對遷移后的運行狀態，可提供一種機制能驗證運行結果，包括但不限于對執行結果一致性的檢查、運行效率的檢查等等。通過這一能力，可有效降低系統上線后的風險。 4. 階段：系統驗證 系統驗證階段，是很多重要系統正式上線前必須經歷的階段。通過這一方式，可以大幅降低可能的技術風險，提高系統上線成功率。 ? 遷移風險高，無法回退 為了在驗證階段，驗證系統是否工作正常，一般需要開發大量驗證類的代碼。這部分工作主要是為了滿足系統支持新舊技術棧及必要的對比等工作，但這部分往往工作量巨大。如很多應用常見的數據雙發邏輯，就是通過數據雙寫，同步驗證兩邊執行結果。為達到這一訴求，不得不在原有業務邏輯上開發兩套適應不同技術棧的代碼。 解決思路 數據雙寫平臺 提供基于中間層的輕量級實現，在應用側無需改動或少量改動代碼，即可完成數據的雙發寫入，滿足數據同步寫入到異構平臺中。為保證數據的一致性，還需提供必要的事務性保證，保證異構數據庫間數據的一致性。但當一方平臺出現異常時，應可自動退化，不影響另一套平臺正常使用。從前端業務可自動感知這一變化，可自動適應這一過程，業務無感。但系統修復后，又可以手工添加回雙發狀態（需提供異常期間的數據補償能力）。這一思路的難點在于如何實現應用代碼邏輯不變的情況下，支持寫入異構庫。常見的思路是通過將于數據庫的交互語言-sql，從一種方言翻譯到另一種方言，當然前提是語義等價。此時，就可以參考之前在架構選型階段談到的-數據庫訪問標準層，收斂企業內數據庫的訪問，盡量簡化、標準化對數據庫的使用，這也是對雙發驗證階段可執行對比的前提。 ? 遷移驗證，無從下手 在驗證階段還有一個比較難的地方在于如何驗證，最好的驗證方式是帶著真實流量的驗證，但同時還需考慮風險問題。如果對業務訪問做好精準的控制，按需求進行業務驗證，且還需提供必要的退化能力保證安全。如常用的基于讀寫的分配、基于流量的分發（甚至基于業務特征的分發能力）。 解決思路 流量分發平臺 提供流量分發平臺，滿足在多平臺在線情況下，根據策略分配業務訪問。可精準地控制其流向，如痛點中提到的讀寫流量、比例流量亦或是帶有業務特征的流量?？筛兄路轿锢硗負渥兓ㄉ踔潦钱悩嬈脚_間的變化），可對應做流量重分發，不影響業務正常運行。這樣對上層來說，會帶來很大的靈活度，可根據需要隨時調整驗證策略，降低驗證期間的風險。 5. 階段：系統上線 ? 遷移窗口短，遷移困難 在系統上線階段，一個突出問題是遷移窗口期的問題，其普遍的上線窗口期很短。這就需要在較短的時間內能夠完成數據庫間（一般是異構）的數據的遷移工作，同時還需針對遷移后的數據提供質量對比，能夠保證遷移數據是正確的。 解決思路 離在線遷移工具 解決這一問題通常采用離在線遷移工具，可提供異構數據源間的數據離在線的遷移能力?？沙浞掷梦锢碣Y源，采用并行處理技術提升遷移效率，滿足時間窗口。對于海量數據遷移，通常是離線與在線相結合，即將靜態數據通過離線方式遷移，針對動態（活躍）數據采取在線遷移方式，通過這一方法盡量壓縮遷移窗口。此外，還需提供數據對比能力，可根據用戶需要進行比對。這里面臨兩個難點，一是如何提升對比效率滿足海量數據對比；二是如何實現動態變化的數據對比。針對前者，通常的解決思路是可以讓用戶選擇對比方法（算法），從簡單計數、部分采樣、統計報表或復雜算法。針對后者，可通過流式窗口比較的方法，不斷擬合趨近于實時結果。 ? 新上系統不穩定 系統上線后的穩定性問題，也是用戶最為關心的。作為新產品、新架構，很難保證上線后一定不出問題。雖然可通過充分的測試、并行驗證等多種手段盡量減少這個出現問題的風險，但顯然無法完全避免。比較好的方式是提供一種能力，根據可能出現的運行問題，通過一些手段可以盡量減少問題影響范圍，恢復業務。 解決思路 流量治理平臺 提供數據庫流量的統一接入，并實現治理能力。通過多種手段（基于標簽、sql文本、用戶名、來源ip等）實現對sql流量的精準控制。例如針對低效sql，可實現熔斷、限流；針對特定sql，提供黑白名單；為滿足問題排查提供全量sql的審計能力，可做到事后追蹤等。 系統逃生平臺（方案） 為防止出現系統性風險或全局邏輯性錯誤，需提供一種異構“逃生”方案。所謂異構，一定是一種有別于現有技術棧的平臺或方案。兩套平臺間的數據是需要做到可控同步的，即可根據需要選擇實時同步、延遲同步和人工同步。同時在數據之上，還需提供切換的能力，可滿足在異常情況下短時可切換。

大數據架構前沿實踐分享:

quality architecture in tubitubi ( 比圖科技 ) senior data engineer沈達 10:30-11:10 結構化大數據鏈路在車好多的實踐車好多大數據負責人汪涉洋 是ozone開源社區的committer 和 alluxio 社區的 pmc 成員。 汪涉洋 車好多?|?大數據負責人 演講者簡介：?汪涉洋，車好多集團（瓜子二手車母公司）大數據團隊負責人，負責消息隊列、大數據存儲、流批計算引擎、olap引擎等技術在瓜子的落地。 演講議題：結構化大數據鏈路在車好多的實踐 演講議題介紹：本次演講主要介紹車好多集團圍繞kafka生態搭建的大數據鏈路技術發展歷程。

數字科技，究竟會如何改變醫療？:

對象主要就三類：患者、醫護人員、醫院領導。場景分為兩種：治療場景、管理場景。?小棗君大概畫了一下智慧醫療的系統架構圖，如下所示： ? 大家可以清楚地看到，圍繞一個核心（電子病歷），有眾多的系統（his、pacs等），共同支撐了n個服務應用（智能導醫、遠程會診等）。整個架構的底部，是感知層，或者說數據采集層。 電子病歷界面（樣例）如今，電子病歷是醫療信息化程度高低的一個重要衡量標準。國家將電子病歷分為9級。目前，絕大部分三甲醫院的評級都在4級以上。 小明走進診室，和醫生進行溝通，主訴病情。醫生接待小明后，很快通過電子病歷、his系統和居民健康數據中心，查詢到小明的基本健康信息，例如過往病史、用藥禁忌、往年體檢數據等。 所以，需要采用5g作為數據通道。其它場景除了診斷治療場景之外，智慧醫療還包括康復跟蹤階段的場景，醫院行政、人事和物資管理相關的場景，以及基層衛生平臺（二級醫院、社區衛生服務中心、鄉鎮衛生院）的場景。

姜還是老的辣！mit調研了270萬家初創公司，發現最賺錢的創始人平均45歲:

扎克伯格在他19歲時聯合創立了臉書（facebook），比爾·蓋茨19歲時與保羅·艾倫（paul allen）一起創立了微軟（microsoft），史蒂夫·喬布斯21歲時與與史蒂夫·沃茲尼亞克（steve 不過許多小公司都相當小，像是餐廳、干洗店、零售店之類。這些企業很重要，但它們不是經濟創新的核心。這項新研究將聯邦政府內不同機構收集的匿名數據匯集在一起，從而把注意力集中在高增長的初創企業身上。 政府將人口普查局收集的初創企業銷售和就業數據，與從國稅局提取出來的創始人信息進行了匹配。在剔除識別信息后，政府向研究人員提供了一份包含270萬企業創始人的數據集。 一項對20世紀諾貝爾物理學獎獲得者的研究發現，科學家一般在37歲左右完成他們的獲獎作品。 psycnet.apa.orgrecord1933-04183-001在應用科學中，通過經驗獲得的結晶智力（crystallized intelligence）似乎更為重要：醫學領域的突破性發現會花更久的時間，諾貝爾醫學領域平均獲獎年齡為

上海市經信系統“數聚智理”產業峰會：原圈科技創始人韓劍被授上海it行業優秀企業家｜騰訊saas加速器·學員動態:

在這次由上海市經信系統200多位企業家參加的“數聚智理”產業峰會上，上海市政協副主席民建中央副主席周漢民、上海市政府辦公廳副主任上海大數據中心主任朱宗堯、上海社科院綠色數字化發展研究中心主任李易、達觀數據創始人陳運文等領導專家發表主題演講 朱宗堯 ? 陳運文 ? 通過投放云和推廣云，運營客戶公私域流量；通過銷售云把客戶的轉化和銷售管理過程做好；通過服務云讓客戶可以更自動化地、更智能化地去服務用戶，同時去積累用戶資產，把傳統行業逐步走向深度數字化和產業互聯網化。 內容生產 過去海報與圖文都是員工來生成的，但是隨著ai的發展，現在可以通過原圈科技ai工具來協助創意部門生成內容，有效提升創意團隊的生產效率，提供給不同人群、不同場景更適合的內容。 并且ai助理能根據客戶的場景行為把區域內有意向的客戶找出來、撩起來，直接與銷售員建立聯系。 客戶跟進和滿意度管理 當前的信創政務OA系統都是“人伺候系統”，人只要不按時，不完整的錄入數據，系統就沒有價值。

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