區塊鏈Apache

⑴ 哪些網站/行業要用到高防伺服器

需要用到高防伺服器的還是有很多的，比如游戲、棋牌、電商、視頻直播、私服等等，以及凡是容易被競爭對手或黑客盯上的，都有必要用到高防伺服器來防禦攻擊

⑵ 補全創建以太坊賬戶的命令賬戶名稱

⑶ 大數據七大趨勢令人振奮

大數據七大趨勢令人振奮
跟著小編一起來展望2016年大數據發展的七大趨勢。
1.演算法（Algorithms）的崛起

大數據已過時，演算法正當道。數據已經成為一種商品，每個組織都能夠收集和存儲大量的數據。分析大數據也不再那麼引人注目了。每個組織都可以聘用或培訓大數據分析人員來了解數據模式。
2016年，人們更加關注對已接觸數據採取什麼行動。演算法將大行其道。演算法能夠定義行為，它們是非常專業的軟體，能夠很好地執行專業的指令，遠比人類做的要好。例如，當你訪問一個網站時，根據你手上的資料，快速確定最合適的廣告。或者在大量的交易數據中找出異常值來甄別欺詐行為。
這些演算法是非常專業的人工智慧，不是已經存在多年的普通人工智慧所能比的。但是，非常專業的AI已經存在，2016年我們將見證演算法商務的崛起。
2.數據湖服務作為一種解決方案（Data-Lake-as-a-Service Solutions）

2015年，我們已認識了數據湖。企業從M2M連接、社交網路和遠程工作人員積累了越來越多的數據，數據湖將成為他們的重要數據存儲工具。
據Gartner稱，「到2020年，信息將被用於重新創造、數字化、或消除80％的業務流程和產品（相比於10年前——2010年）」。在傳統的存儲解決方案中，數據之間是相互孤立的。數據湖與之正好相反，它允許存在各處的原始的、質朴的信息位元組相互整合、分析。數據湖能夠幫助你實現商業的數字化，使之真正成為數據驅動的商業，就像Gartner對2020年的商業預計一樣。
由於數據湖帶來了相當多的挑戰，在2016年，我們將看到數據湖管理的未來：數據湖服務作為一種解決方案，為您的數據湖提供一個完整的管理方案。
數據湖服務將提供主動式存儲方案，通過整理大量的結構化和非結構化數據，大量的應用才能夠用於對其進行加工處理，包括企業數據倉庫或開源技術，如Apache Hadoop或 Spark。一個使用了數據湖服務的企業，每個月僅需要為十億位元組支付幾美分。
在2016年，我們將看到越來越多的大數據供應商提供這樣的解決方案：給企業提供一個完整的、易於使用的、可擴展的解決方案，省去企業自建數據湖的麻煩。由於數據湖在大規模數據存儲和分析方面具有巨大優勢，數據湖服務解決方案將被用於許多組織中。尤其是規模較小的組織，例如互聯網領域的初創公司，將從數據湖服務方案中獲得數據湖所有的益處，省去了創建和維護數據湖的所有麻煩。
3. 區塊鏈將被各行各業所接受
在過去的幾年中，我們看到區塊鏈主要應用於比特幣，但區塊鏈技術提供了更多的可能性。在2016年，我們將看到很多行業將採用區塊鏈。
一個區塊鏈可以被看作是數字事件的一個公共分類帳或記錄。這個公共分類帳由許多不同當事人共享，計算地理上和計算上的孤立節點，並且只有該系統的大部分成員都同意的情況下，這個記錄才能被更新。只要新信息輸入到分類帳，它就不能被擦除，而且所有人可見。因為區塊鏈的存在，所有輸入到分類賬上的信息都是全透明的。
區塊鏈的一個關鍵優勢是：該系統是完全透明的，任何人都可以在不損害個人隱私的情況下，看到哪些交易輸入到分類賬。您可以在不透露當事人個人隱私的情況下，記錄事件發生的事實，甚至記錄它的正確性。
雖然大多數人將區塊鏈與加密的比特幣聯系在一起，其實它還有更多的可能性。尤其是金融業將迎來的區塊鏈技術的全面開花。世界上許多大銀行正在試用區塊鏈，更或正在對區塊鏈初創公司進行投資。UBS（瑞銀集團）已經創造了一個區塊鏈實驗室，Santander正在研究如何使用區塊鏈管理他們的貸款活動，Goldman Sachs （高盛集團）投資了一個區塊鏈初創公司，並且有一個大財團（R3 』s global bank partnership），負責調查的區塊鏈的潛力。
然而，在2016年我們將看到，不同行業的多個應用程序使用區塊鏈。基本上任何存在數字化交易的行業都將會受益於區塊鏈技術，從金融業，法律行業，房地產，公證員，賭博，發布到數據存儲。未來一年，更廣泛的採用區塊鏈將迫在眉睫。
4.人力資源分析
對於大多數組織而言，人才是最重要的財富；對於大多數高級管理人員而言，人才是重中之重。根據普華永道的研究，34%的美國首席執行官們「非常關注」組織中關鍵技能的可用性。因此，高級管理人員正在尋找其人力資源的確切數據，所以，2016年我們會看到人力資源分析將邁出一大步。
人力資源分析雖然是人事部門新的業務領域，但為了更好地提高人力資源的投資回報率，該業務增長極為迅速。人力資源分析可以被定義為一項大數據技術，使用人力相關數據片段優化商務產出、解決商務問題。因此，人力資源分析越來越重要。
人力資源分析可以幫助回答一些問題，例如：我們在組織內是否有正確的技能搭配？我們的員工，特別是那些優秀的員工是如何工作的呢？我們能更好地預測企業未來的領導人是誰么？員工的精神狀況怎樣……如此等等。
在一個過熱的市場，對人才的爭奪戰愈演愈烈，優秀的大數據科學家和數據分析師資源越來越稀缺，越來越貴，因此發現人才不是一件容易的事情。對於一個組織而言，了解員工的驅動因素，並且很好的激勵他們變得越來越重要。因此，在2016年，更多的組織將致力於人力資源分析，這些領域的初創企業數量將迅猛增長。
5.智能政府致力於提高社會和公民體驗
對於那些大的商業組織而言，大數據已經成為通用語言。在適應新趨勢方面，政府是緩慢的，但是在2016年，我們會看到更多的國家、地區和地方政府會採用大數據技術來提高社會和公民的體驗。
政府正在嘗試用大數據技術來提高公民體驗的管理，通過政府分析、把數據驅動決策引入到一線員工的管理，從而創造無摩擦交易，提高政府績效。一個政府，或智慧政府，將會於實現目標做出重要貢獻，在2016年，在全球范圍內將會有越來越多的政府向智能政府方向發展。
我們已經看到一些例子。迪拜當局正努力把政府變成智能政府。他們已經開始踐行提高客戶（例如，公民）體驗，並推動知識經濟的實踐。他們已經為數十個智能政府服務創建了一個單獨的、安全的登錄界面，大量的服務也都支持移動應用程序。
最好的智能政府的例子就是愛沙尼亞。這個僅有130萬公民的波羅的海國家被聯合國提名為「具有十年最優電子政務內容「 。每一次與外部的或內部的互動都是數據化的，愛沙尼亞政府對於自己的數據具有完全的掌控。此外，議會正在推行無紙化辦公，電子簽署法律文件，全電子化商務，因為所有的服務都是互聯的，所以報稅非常簡單。
盡管愛沙尼亞政府遠遠走在同行的前列，但這個進程遠沒有停止。在荷蘭，國家政府的目標是，截止到2017年，從與政府取得聯繫到繳稅，全部實現工數字化。
因此在未來一年，我們將在世界范圍內看到越來越多的政府開發智能方案。我們也將看到更多的政府開放自己的數據集，應用開放的API（應用程序編程介面）使初創公司和企業夠輕松地與政府部門對接。這不僅能加速政府的智能化過程，甚至可能收獲更多。
6.增強大數據安全、防止數據泄露

伴隨著數字化進程，物聯網將物物連接為網路，大數據的安全變得越來越重要。在過去的幾年裡，我們已經遭遇了許多大規模的數據泄露事件，包括Ashley Madison hack（婚外情網站）和TalkTalk公司（英國寬頻服務供應商）的黑客攻擊事件。
基本上，任何組織未來都可能被黑客攻擊，如果沒有被黑客攻擊，說明其根本不重要。因此，任何組織不僅應該把重點放在防止安全漏洞，在遭遇黑客攻擊時，還要實施正確的危機應對計劃。
2016年，我們會看到更多的數據泄露新聞，更多組織犯傻試圖掩蓋，更多由物聯網引起的對實物的攻擊。特別是後者，可能會對數據安全產生深遠影響。畢竟，我們已經看到過黑客遠程操控毀滅了一輛正在高速路上行駛的吉普車。
因此，2016年，我們將看到組織是如何管理他們的數據保證數據安全，包括黑客攻擊前、攻擊中、攻擊後的各種管理措施。組織將增加安全開支，與有道德的黑客合作提高數據安全，改善內部流程使得員工對於黑客更加警惕。畢竟，通常情況下人是公司安全協議中最薄弱的一環。
7.智能機器帶來的霧分析（Fog Analytic s)起步

霧計算正在迅速地獲得大量動力。霧計算是指推進連接到物聯網的終端設備和存儲數據的雲計算之間的存儲、傳輸和計算。隨著物聯網的進步，霧計算勢頭越來越猛，因為感測器變得相當精密，它們現在可以收集大量數據。
想像一下，你有一個網路，連接各種設備，它們產生了大量的實時數據。在設備和雲之間來回傳輸數據變得尤其昂貴，而且花費時間太長。採用霧計算或霧分析。霧分析使得智能機器在當地執行一部分分析，只將分析結果發送到雲端。
據Gartner稱，智能機器是新的現實。因此，在未來的一年，我們將看到更多的智能機器有著越來越多的精密感測器，能收集大量的數據。組織將不得不轉向霧分析，以便數據易於管理，保持洞察力可用並盡可能降低成本。
令人振奮的新一年
在大數據方面，2016年將是令人振奮的一年。智能演算法將接替現在由人類來完成的許多業務。我們將看到數據湖服務作為一種服務解決方案出現，幫助企業以最少的工作更多的使用數據。越來越多的行業將開始試用數據區塊鏈技術（blockchain technology）以改變他們的行業。
組織將轉向人力資源分析，以更好地激勵員工，爭奪稀缺人才。政府終將看到大數據的益處，並向智能化方向轉變，但是組織和政府將不得不警惕黑客攻擊，並採取適當措施。最後，由於智能機器將出現在各行各業，霧分析時代正式開啟。

⑷ 現在學Java還有前景嗎現在市場飽和了嗎

每年Java還是很香，招聘需求還是很旺，但是企業對於人才的要求也是越來越高。底層飽和，中高級人才稀缺，是當前大多數開發崗位的現狀，無論是Java還是前端，都是如此。因此如果只是抱著掙快錢的想法來入行的，建議可以繞道了。不是真心想進入這行的，不是真正喜歡Java的，就不要輕易轉行了。可能你聽很多機構都是在說Java前景好，就業好，薪資高，但是我們更想問問你，你自己的情況是怎樣的？

轉行之前，你先問問自己，為什麼要學Java，是不是真的能堅持下去，能吃得了苦嗎。
另外，現在企業對Java人才的要求越來越高。講實話，站在為你們負責的角度，我們真心不建議學歷低的人學Java。不是歧視低學歷的人，而是行業門檻就擺在那裡。

如果各方面適合，自己又喜歡Java，最後決定了要培訓轉行Java的話，那就一定要有全身心投入學習的覺悟，要做好能吃苦的准備。有的培訓機構會跟你說Java就業好，工資高，但是他們為了你口袋裡的錢，不會跟你說班級裡面並不是所有人都高薪就業的，學員努力程度不同，學習成果也會大相徑庭。培訓只對願意投入學習的人士有用。如果你培訓期間也對學習產生懈怠，那你的培訓結果一般都不會太好。
靜下心來好好學，都不是事！

⑸ 網站的防盜鏈系統是如何做的

在HTTP協議中，有一個表頭欄位叫referer，採用URL的格式來表示從哪兒鏈接到當前的網頁或文件。換句話說，通過referer，網站可以檢測目標網頁訪問的來源網頁，如果是資源文件，則可以跟蹤到顯示它的網頁地址。有了referer跟蹤來源就好辦了，這時就可以通過技術手段來進行處理，一旦檢測到來源不是本站即進行阻止或者返回指定的頁面。
如果想對自己的網站進行防盜鏈保護，則需要針對不同的情況進行區別對待。如果網站伺服器用的是apache，那麼使用apache自帶的Url
Rewrite功能可以很輕松地防止各種盜鏈，其原理是檢查refer，如果refer的信息來自其他網站則重定向到指定圖片或網頁上。
如果伺服器使用的是IIS的話，則需要通過第三方插件來實現防盜鏈功能了，現在比較常用的一款產品叫做ISAPI_Rewrite，可以實現類似於apache的防盜鏈功能。另外對於論壇來說還可以使用「登錄驗證」的方法進行防盜鏈。
你要做系統？來我們公司就好，很專業的，南寧區塊鏈技術

⑹ Java培訓之如何成為架構師

要成為Java架構師，應該具備多方面的知識技能，特別重要的是，一定要有多個實際項目經驗。需要的工作年數和個人能力有關，一般來說3到5年吧。

拿Web服務開發為例，為了滿足實際需求，項目功能和架構都日趨復雜：多層架構，數據中台，動靜分離，集群化部署，自動化運維，等等。
不同於一個Demo演示，用於商業、有價值的一個Web服務是功能全面的。比如常見的電商系統、信息管理系統、企業應用開發等方面，搭配Spring Boot開發框架，需要掌握如下這些重點：
1）資料庫，免費開源的MySQL，收費的Oracle，其他主流資料庫
2）緩存系統，Redis，MongoDB以及其它的NoSQL資料庫
3）消息隊列，常用的ActiveMQ，RocketMQ，RabbitMQ
4）鑒權認證，Apache Shiro或者定製開發的框架
5）非同步任務調度，復雜應用使用Quartz，簡單應用可使用Spring Schele
6）日誌系統，常用ELK日誌處理，分析報警
7）服務監控，Actuator，ZooKeeper，Dubbo等微服務架構
8）具體的行業和業務場景還有不同的功能組件，比如大數據、物聯網、區塊鏈等

雲服務已經成為IT技術的核心基礎設施，架構師應該具備提供雲服務解決方案的能力。對新開發的系統，要符合雲原生理念，充分利用雲服務提供的彈性和分布式優勢，賦能運營、維護和監控。

有運營價值的系統，運維工作非常重要。基於雲服務的DevOps將開發和運維結合起來，架構師作為項目核心參與者，具備DevOps技能，將有效提升團隊和個人工作效率。
以Docker容器技術為例，從代碼提交、鏡像構建、部署發布，架構師要負責設計實現整個流程，做到自動化、一鍵部署、災備回滾等關鍵節點的。架構師水平越高，其負責的系統運維自動化程度越高。
#企業架構師的日常#

⑺ 計算機網路技術就業方向

計算機網路技術是通信技術與計算機技術相結合的產物。計算機網路是按照網路協議，將地球上分散的、獨立的計算機相互連接的集合。連接介質可以是電纜、雙絞線、光纖、微波、載波或通信衛星。計算機網路具有共享硬體、軟體和數據資源的功能，具有對共享數據資源集中處理及管理和維護的能力。

就業方向：計算機系統維護、網路管理、程序設計、網站建設、網路設備調試、網路構架工程師、網路集成工程師、網路安全工程師、數據恢復工程師、網路安全分析師等崗位。
就職崗位：網路管理員，網路工程師，綜合布線工程師，網路安全工程師，網站設計師，網站開發工程師

⑻ 大數據科學新發展展望 四大趨勢不可阻擋

大數據科學新發展展望：四大趨勢不可阻擋但無論技術熱點如何變換，我們能看到的是，隨著行業沉下心來進行實質的落地，大數據生態也越來越細分。今天就我和大家來談談大數據領域的一些新變化、新趨勢。就發展趨勢而言，這個可以放在第一位來講講。多年來，數據已經在企業中不斷快速積累。物聯網(IoT) 更是不斷加速數據的生成。對於許多企業來說，大數據的解決方案就是利用類似於開源的Apache Hadoop等技術作為基礎支持，創建數據湖(DataLake)，即創建整個企業的數據管理平台，用於以本機格式存儲企業的所有數據。數據湖將通過提供一個單一的數據存儲庫來消除信息孤島，整個組織都可以使用該存儲庫來進行業務分析、數據挖掘等各種應用。當有了數據湖之後，大家會傾向於認為這東西將會成為一個全方位和萬能的大數據集，例如點擊流數據、物聯網數據、日誌數據等都會被要求進入這個湖中，而這些數據很難處理的問題卻會被忽略。但是，除非你知道數據湖裡具體有什麼，並且能夠訪問到合適的數據進行分析，否則數據湖再大也沒有意義。因此，最後大家都會意識到許多數據湖是表現不佳的資源，人們不知道其中存儲著什麼內容，如何進行訪問，或者如何從這些數據中獲取洞察力。但是，方便地找到想要的東西、同時管理好許可權並不容易。除了數據湖以外，治理的另一個主題是以安全的、可審計的方式為任何人提供對可靠數據的便捷訪問。所以，站在管理並使用好公司數據資產的角度而言，數據治理猶如公司的頂層制度和宣言一樣需要被重視，並且用相應的策略、流程等來進行落實。最終目的是通過實現數據治理，來提升數據管理、確保數據質量、形成開放共享的新局面等。此外，數據治理也是決策、職能以及操作流程有機組合的系統，並且人們對這些數據資產承擔責任。在大多數大型企業里，大數據的採用是從少數獨立項目開始的，個推也是如此：譬如這里做一點Hadoop集群，那裡用一用分析工具，跑一個簡單業務模型，以及意識到需要設立一些新的職位（數據科學家、首席數據官）等等。現在，業務場景越來越豐富，異質性也越來越突出，各種各樣的工具在整個企業范圍內得到了使用。在公司的組織范圍內，集中化的「數據科學部門」正在逐漸讓位於更加去中心化的組織，原因在於集中化的部門越來越走向瓶頸，也更容易造成資源的流失。這個由數據科學家、數據工程師以及數據分析師組成的群體，正日益嵌入到不同的業務部門里。因此，對於平台來說需求已經很明顯了，那就是要讓一切都能協作到一起來，因為大數據的成功正是建立在設立一條由技術、人以及流程組成的裝配線基礎之上的。因此，一些全新的協作平台類型（譬如Jupyter等）正在加快出現，引領著所謂的DataOps（與DevOps對應）領域的發展。數據科學家(DataScientist)依然是市場上炙手可熱的爭奪對象。但是我們在周圍卻很少見到這類人，哪怕是財富前1000強的公司也為無法招到更多「數據科學家」而感到困擾。而在一些組織里，數據科學部門正在從使能者演變為瓶頸。與此同時，AI的大眾化以及自服務工具的蔓延使得數據科學技能有限的數據工程師，甚至是數據分析師在執行一些基本操作時變得更加容易了，而這些操作直到最近仍然是數據科學家的領地。在自動化工具的幫助下，企業大量的大數據工作，尤其是那些簡單枯燥的工作，將由數據工程師和數據分析師進行處理，而不必麻煩有著深厚技術技能的數據科學家。當然，即便如此，數據科學家目前還不需要太過「恐懼」。在可預見的未來里，自服務工具和自動化模型將會「增強」數據科學家而不是消滅他們，會解放他們，讓他們把焦點放在需要判斷、創造力、社會化技能或者需要垂直行業知識的任務上，那樣才能更加體現科學家的名號。大數據管理員(BDA)也對標於資料庫管理員(DBA)，雖然兩個英文字母只是變換了一下順序，但是其內涵相差甚遠。一個非常明顯的趨勢是，企業將對一個新崗位角色產生需求，即大數據管理員。DBA大家已經非常熟悉，但它與大數據時代下的數據管理員，有非常大的差別。數據管理員處於數據使用者和數據工程師之間。為了取得成功，數據管理員在進行大數據系統的維護工作之外，還必須了解數據的含義以及掌握應用於數據中的一些技術。數據管理員需要清楚整個組織內需要執行的數據分析類型，哪些數據集非常適用於這項工作，以及如何將數據從原始狀態轉換為數據使用者執行這項工作所需的形態和形式。數據管理員應使用像自助服務數據平台這樣的系統來加快數據使用者訪問基本數據集的端到端流程，而無需製作無數的數據副本。以上四個方面是數據科學在實踐發展中提出的新需求，誰能在這些方面得到好的成績，誰便會在這個大數據時代取得領先的位置。從2012年開始，幾乎人人（至少是互聯網界）言必稱大數據，似乎不和大數據沾點邊都不好意思和別人聊天。從2016年開始，大數據系統逐步開始在企業中進入部署階段，大數據的炒作逐漸散去，隨之而來的是應用的蓬勃發展期，一些代表成熟技術的標志性IPO在國內外資本市場也不斷出現。轉眼間，大數據幾年前經歷的泡沫正在無可爭議地轉移到人工智慧身上。可以說，在過去的一年，AI所經歷的共同意識「大爆炸」與當年的大數據相比，有過之而無不及。最近風口又轉移到區塊鏈上了，某種程度上也成為業內人士焦慮的一種誘因了。

⑼ 成為Java高級架構師要學多久，有推薦的學校嗎

java架構師需要你多各種設計模式非常熟悉，對公司的代碼結構所需要的業務邏輯非常熟悉，演算法還是其次，關鍵要有很廣闊的知識面

⑽ 我們如何運用比特盒子的底層技術提升工作效率

貫徹落實比特盒子核心發展價值觀，積極提升目前區塊鏈行業的各個層面