北京新世纪饭店的住宿价格为：单间650元/间，标间600元/间，早餐70元/位，需要提前预订。联系人：刘凯

由中国信息协会主办，信息化观察网承办的2019第四届中国网络信息安全峰会将于3月28日在京召开。届时，来自政府主管部门领导、行业专家、知名企业及新闻媒体代表等，将围绕“数字化转型中的安全之道”主题，利用云计算、大数据、人工智能等新的技术手段，共同解决越来越复杂的安全问题，为企业的数字化转型指出一条安全的康庄大道。01聚焦行业，延续经典2019年，中国的网络安全发展迈入了一个新的历史时期，数字经济时代正扑面而来，企业数字化转型已经成为互联网赋能实体经济的关键。网络与安全的复杂性上升到了一个全新的高度。面对诸多新挑战，用户需要一个全场景的安全分析平台，一站式解决从网络安全到内部威胁，再到数字业务安全的所有问题。作为信息安全领域权威盛会，中国网络信息安全峰会已成功举办过三届，2019年第四届中国网络信息安全峰会将继续搭建一个沟通交流、头脑风暴的平台，通过分享、研讨，碰撞出智慧的火花。02紧扣热点问题，大咖出谋划策安全问题是企业上云的最大障碍和担忧。在数字化转型的大潮中，云是必由之路。所以，从最基础的云安全问题，到现在人们更加关注的混合云/多云环境下的安全问题，都必须更上层楼，找到更全面、更有效的解决之道。主办方拟邀请政府主管部门领导、行业协会领导、行业专家，各级党政机关和事业单位领导和主要技术人员，国内重要互联网企业代表、优秀的基础电信企业、互联网域名机构、互联网企业、网络安全企业、应用开发企业代表，以及全国信息产业和互联网企业代表、新闻媒体等，紧扣当前安全热点问题与趋势，引发热烈讨论。03“论坛+成果展示”，鼓励信息安全领域的创新本届峰会将以“论坛+成果展示”的方式展开，探讨技术创新及应用场景。围绕云安全、智能安全、工业安全、企业上云、数字化转型等安全问题进行深刻探讨。04大范围、立体化传播，扩大影响力大会主办方将对本次峰会进行全周期的宣传与推广，采用会议前中后期，大范围、立体化传播模式，通过社交新媒体、网络平台和平面媒体，广泛传播，扩大影响力。预计，本届峰会规模将达1000人次，大会官网将持续更新本届峰会议程，期待与您共同见证2019第四届中国网络信息安全峰会盛况。（点开下方阅读原文，通过2019第四届中国网络信息安全峰会官网，了解更多大会详情。）关于信息化观察网信息化观察网，前身为部委观察内训。2016年，经过10余年对政府、制造、金融、医疗、教育、公共事业等行业的研究积累，创立信息化观察网。如今，信息化观察网已成功举办数十场信息化品牌高端峰会，通过灵活运用平台强大的资源库，集聚行业资源，为各级政府部门的决策者、企事业单位信息化建设的管理者以及IT厂商提供需求的桥梁。往期回顾01Telstra利用HTC

大多数的行业都会受到移动革命的影响。尽管医疗保健对于移动转型的适应速度较慢，但它是快速共享信息的最便捷方式。这可以确保患者真正了解情况，并确保医生和其他医疗专业人员能够快速访问重要数据。毕竟，时间对许多医疗情况来说至关重要。通过利用移动技术，我们可以看到从在线调度到远程虚拟护理等医疗保健领域的真正创新。无论是在办公室、病房还是病人的家中，或者不论在哪里，医生都应该对这些数据了如指掌。更快、更好的护理和更高的透明度一般来说，患者必须提前预约，才能前往医生办公室或医院，等待检查结果或获取他们自己的医疗信息。如今，在线患者管理系统将数据安全地保存在云端，使他们在家中就能够轻松地访问他们的PHI（私人医疗保健信息），至少从理论上来说是这样的。我们的研究发现，三分之一的医疗保健消费者仍然无法在线轻松访问他们的医疗记录。作为其Health应用程序的一部分，苹果公司一直致力于让用户更容易地访问iOS设备上的健康数据，人们将能够查看有关其免疫、实验室结果、药物和生命体征的最新信息。这家科技巨头现在还与退伍军人事务部进行谈判，以寻找一种方法，使退伍军人能够转移他们的医疗记录并通过iPhone来访问这些记录。法国Medtech公司对移动应用并不陌生。据P＆T

Rometty可能探讨的是对AI信任度的重要性。其他的首席执行官或许会跟随这一信任主题。毕竟AI被嵌入到一切领域，但是如果不进行审查或者平衡，那么就会带来灾难。2当设计遇到数据CES

安全研究人员表示，他们已经发现了十几个与Golduck服务器偷偷通信的iPhone应用程序。Golduck就是之前Android设备上的恶意软件，能够感染流行经典的游戏程序。该恶意软件已经出现了一年之多，由Appthority首次发现。Appthority表示这个恶意软件会感染Google

periods●2019年十一大科技预测：区块链、5G和量子计算●CIO案例研究：客户体验和数字化转型●苹果和高通的专利之战：谁才是最后的赢家？

Gorell表示，美国地质调查局（USGS）首先使用了这一应用程序，欲在南加州的断层线上建立一个包含250个传感器的系统。由于该组织的资金不足，因此洛杉矶市长Eric

芯片供应商高通公司赢得了与苹果公司的第二次全球专利诉讼大战，苹果方面表示会在德国实体店中下架老款iPhone。一名消费者在柏林苹果专卖店购买了多部iPhone

·区块链·2019年十一大科技预测导读在2018年，AI和VR等技术不断发展。随着这些工具在企业和消费者中变得越来越普遍和易于使用，科技行业的很多专家都对未来的科技趋势进行了预测。展望2019年，我们咨询了福布斯技术委员会成员小组对于他们所处领域未来趋势的看法。从“区块链即服务”到企业内容管理，下面是他们对于未来突破性技术的预测。区块链区块链不像AI那样具有革命性的影响，或者像语音控制那样直观且易于使用，但它将改变了我们处理金融、房地产、物联网和多数行业供应链的方式。这就是为什么政府都急于将其融入到每一个层面，他们知道在这方面落后的高昂代价。区块链即服务我们在2019年将会看到除加密货币用例之外区块链的其它实际用途，并能够释放分布式市场和计算系统，通过追求成本效益和资源效益，利用社区来共享资源。这些技术将通过IBM、Azure和AWS推出的区块链即服务平台实现。基于AI的自动化2019年的突破性技术无疑会是基于AI的自动化。预计数据挖掘和管理、业务流程、信息技术（IT）服务、客户支持以及许多其它领域将通过神经网络和基于机器学习的解决方案实现自动化。机器学习AI和ML诞生于20世纪80年代，但硬件的发展速度不足以实现预期的承诺。现在，机器学习库随时可供使用，云也会提供你需要的所有计算。多亏了AI和机器学习，营销人员可以提高收入，支持人员可以提供更好的答案，服务专业人员可以提供见解，并且客户也可以连接所有数据。企业内容管理在2019年，更多的文档将通过数字化的形式出现，从而消除企业对于实现“无纸化”的需求。企业内容管理（ECM）软件通过使用电子表单和自动化工作流程来集成整个企业的离散数据。通过增强数据交换，企业可以在整个客户生命周期内最大限度地提高投资回报率（ROI）和客户获取成本（CAC）。用于后台管理系统的AI现在在AI潜力方面存在着很多的炒作，但经常被忽视的一个领域是AI能够改变工作流程。在2019年，我们将看到AI会对后台管理系统产生明显的影响，例如从增加电子操作到简化识别和凭证。这些进步有能力改变跨行业的劳动密集型流程。量子计算AI应用2019年将会是量子计算AI应用的一年。量子技术最近在云端向公众开放，并且现在将对许多行业产生了巨大的变革影响，为超级计算机以前无法解决的问题提供解决方案。主要的应用领域包括医疗保健（材料科学）、贸易和网络安全。主流物联网虽然物联网不是一个新的概念，但是它将从预采用阶段转向主流解决方案，其中零售业、制造业、医疗卫生和其他行业也将物联网集成到日常业务运营方面。它将改变消费者和企业获取实时数据、接触客户以及和AI与机器学习交互的方式。5G随着最近互联设备和物联网设备的爆炸式增长，通过5G的移动连接将成为WiFi的主要竞争对手。但真正的问题是谁能够将5G快速推向市场，并为消费者和行业等提供便捷且在他们承受范围之内的5G。仿真机器人如果你看过Boston

Reichert编译：信息化观察网往期精选围观想拉近与AR形象的距离？这家公司能帮助你丨更多热文谁会掌控2019年的数据中心市场？丨更多

区块链近年来，人们对区块链的变革能力进行了大量讨论——区块链是为比特币提供动力的分布式加密分类账技术。虽然比特币和其它加密货币是其最公开的用例，但人们常说，区块链将彻底改变从银行业到钻石开采和食品安全等许多行业的业务流程。然而，近期有人对43个项目进行了研究，研究报告表明，尽管这些项目中有大量的承诺和令人信服的论据，但没有一个项目能够证明他们能够使用区块链技术来实现其目标。由于比特币和其它加密货币的价值在2018年期间稳步下跌（与去年的峰值相比跌幅高达80％），这是否承认了分散的分布式账本的伟大实验就此失败了？无论何时，任何新技术的出现都有可能改变一些事情。最重要的是，由于加密货币行业空话连篇，而且也出现了彻头彻尾的骗局，因此区块链已经被许多人所诟病。除了大量的交易随客户的资金消失，并且后来被曝光为非法运营，ICO（首次币发行）趋势也导致了许多项目的失败和亏损。ICO被吹捧为企业通过提供数字加密货币代币来筹集资金的新方式，理论上，随着业务的增长，这些代币的价值也会增加。然而，由于在实践方面缺乏透明度，以及项目会随着投资者的资金而消失的倾向，这导致监管机构发出关于谨慎参与这项技术的警告。虽然这些问题与工业区块链（通常使用私有区块链）的概念几乎没有关联，但大量的负面新闻无疑会让企业变得更加谨慎。据Forrester称，这甚至会影响公司使用的语言，其中“分布式分类帐技术”（缩写为DLT）这个术语变得越来越普遍，以便企业可以避免关于“区块链”这个词的负面联想。除此之外，区块链还有其它根本的阻碍因素。其中之一就是向人们解释区块链的革命性并不是很容易。当然，它能够让我们保持交易记录的安全性，但如果使用加密技术对其进行适当保护，那么其它常规数据库也能够如此。也许最糟糕的是产生驱动许多区块链应用（如比特币）所需的计算能力的环境成本。将信息安全地存储在公共区块链上，解决这一加密挑战需要大量的计算资源。据报道，在今年早些时候，比特币网络每年消耗的能量为42太瓦（10的12次方瓦特），这超过了新西兰或匈牙利等国家使用的全部能源。产生这些能源会排放20兆吨（2*10的6次方吨）的二氧化碳，相当于大约一百万次跨大西洋航班所排放的二氧化碳数量。实际上，在企业内部实施的私有区块链并不会使用如此之多的能源，

你可能在下载应用程序或安装游戏时看到了32位和64位的选项。你的电脑上甚至可能贴有写着64位处理器的标签，但这一差别真的重要吗？大多数的新电脑配备的都是64位处理器，这是为什么呢？下面是32位和64位之间的真正区别。为什么系统位数很重要？简单来说，64位处理器比32位处理器的性能更强大，因为它可以同时处理更多数据。64位处理器能够存储更多的计算值，包括内存地址，这意味着它能够访问的物理内存是32位处理器的40亿倍之多。它们之间的区别听起来就很夸张。关键区别在于：32位处理器能够处理的内存大小有限，而64位处理器能够使用更大的内存。最大支持内存和操作系统也有直接关系，即使是64位处理器，使用32位操作系统支持的内存最多为2的32次方，差不多是4GB；在Windows

如果你花了相当多的时间在社交媒体上查看修改后的照片，你可能会意识到虚拟的网络世界已经开始变得过于真实。这可能就是为什么这么多投资者开始着眼于虚拟形象和数字形象的世界，当然，这些形象都不是真正的人类，但是可以实时模仿人类的行为。在本周早些时候，笔者与创业公司Artie的两位创始人进行了交谈。该团队试图为数字形象创建一个交互引擎，让它们出现在现实世界中，并通过基于智能手机的AR与用户进行某种有意义的互动。该创业公司的支持者包括Founders

Intel和AMD将在2019年重返企业数据中心市场，并且都会发布新的处理器。我们来看看他们会带来哪些产品。在过去的一年中，企业服务器市场开始变得有趣，因为AMD凭借其EPYC平台与Intel

Services的普遍可用性，即一种用于训练、试验和部署机器学习和深度学习模型的PaaS（平台即服务）。该服务加入了Microsoft的AI和ML产品组合，包括Cognitive

当人与人以及人与机器进行交流时，语音是一个主要的接口，后者的增长是由AI的兴起、更快的计算技术和新设备的爆炸式增长所推动的，其中一些只能通过语音命令进行操作。但是，语音也为黑客提供了攻击的机会，特别是在语音欺诈方面。预防诈骗现在，一家名为Pindrop的安全创业公司宣布，通过分析近1400个声学属性来验证呼叫者或语音命令是否合法，该公司已经筹集了9000万美元来解决这个问题，并表示该平台可以识别最复杂的声音模仿和黑客攻击。“我们生活在一个全新的世界，你所认为的安全设备也都会受到挑战，”Pindrop的联合创始人、首席执行官兼技术总监Vijay

软件开发人员正在采用基于Kubernetes的微服务架构来构建更多的现代化应用程序。现在，谷歌有限责任公司正试图通过在其企业级谷歌Kubernetes引擎平台上添加开源服务网络Istio，以帮助开发人员更轻松地管理这些微服务。Google谷歌自该项目启动以来，Google一直走在Kubernetes发展的最前端。该项目最初是作为Borg公司的一个内部项目开始的，然后在2014年作为Kubernetes发布给开源社区。从那时起，它已经成为编排软件容器的工具，用于打包应用程序，以便让这些应用可以在任何平台、他们的微服务或这些应用程序的组件上运行。Kubernetes用于协调多个容器集群，因此它们可以可靠地进行扩展，但它无法管理在其中运行的大量微服务，Istio的出现则解决了燃眉之急。在一篇博客文章中，Google

云计算了解哪些公司在云中做了什么，以及哪些提供商最适合公司的业务，这对于企业来说可能是一个艰难的过程。云可能很复杂，这是不争的事实，因为企业必须了解无数提供商的不同主张，以及他们必须提供名副其实的选择和服务。如果操作得当，那么找到符合公司的服务及要求的提供商可能非常简单，但有很多因素也会成为阻碍。事实上，在商业世界中，最便宜并不总是最好的，任何经验丰富的专业人士也都会这么跟你说，在最糟糕的情况下，服务的缺失很容易导致客户流失和收入损失。管理层经常会提到一些非常具体的云供应商，但他们似乎并不了解选择、成本和灵活性，而这些选择、成本和灵活性并不是微不足道的。现实情况是，许多云服务提供商会吸引特定的市场，专注于做一件（或几件）事情，并将这些事情做得很好，而不是平均专注于做几十件事。具有不同业务驱动因素、能力和结果的企业则组成了这些市场。开发人员对Web设计人员有不同的要求。他们希望能够以最少的干预快速构建出主机实例。因此，开发人员可以查看可用API的优异程度和完整程度，以及在其中实现自动化和构建虚拟机的难易程度，可能只需要花费几个小时来进行开发和测试，而不需要在生产环境中长期使用。能够调用API意味着虚拟机的构建可以自动化，并且可以持续几分钟、几小时或几天，最近又产生了按秒计费的概念。具有丰富API的自动化环境通常具有更高的灵活性，但可能会产生资金成本，而成本与灵活性对于企业参与而言至关重要。将此与网络开发人员进行比较后，开发人员只需要为中小企业和微型企业提供基于云的托管环境：每月几美元就可以让Web开发人员拥有强大的测试和开发环境。许多小型开发人员都想要一个简单的服务。实际上，一些顶级供应商提供了过于复杂的选择，而在商业中，时间就是金钱。多余的选择并不总能让那些墨守成规的客户感到满意。这些服务中可能会缺乏一些额外的功能，甚至可能还有一些供应商会提供高度可用的服务，但当按月支付账单时，每个虚拟机的前期成本可能不会太低，但质量往往会更好。例如，提供商A提供1GB内存和一个CPU核心，价格为5英镑；供应商B并不是由API驱动的，价格可能为5英镑，但配备2GB内存和两个CPU核心。业务需求这一切都归结为是为了满足业务需求。例如，负载平衡、备份、每秒计费和API都需要成本。较小的企业通常不需要更先进的功能，而规模更大的互联网企业或初创公司通常对这些先进的功能都有需求。此外，底层功能可以进一步扩展到无服务器计算的领域，其中成本讨论开始变得非常复杂，尤其是在开发应用程序本身时。总而言之，确实没有一种适合所有情况的云供应商。在承诺使用特定的云供应商之前，请考虑以下因素：●我们想为企业实现什么目标？我们只是希望托管我们的网站，还是需要能够使我们的服务更具活力和反应性的功能？●我们是否有现成的内部专业知识以及符合要求的特定供应商，并为我们提供所需的功能和能力？●哪些功能是成功的关键（管理功能、自动备份、服务级别协议和灾难恢复等）？●我们是否使用（或打算使用）自动化或扩大规模？尽管有些云管理员可能会说，十分之九的答案是否定的。●提供商是否需要提供基于团队的基础架构，基于角色的功能、管理和审计？●界面越简单，选项越少，管理就越容易。但是，这取决于你的要求。对于大多数人来说，这一答案通常归结为计费周期（几个月到几秒或几分钟）和弹性（高度可用性和冗余与没有灾难性恢复基础架构的单实例服务器相比）。对于没有复杂性的小型测试和开发服务器而言，小型供应商通常会在完成任务方面取胜。最终，这会归结为进行高质量的研究并确保所选择的公司会提供所需的功能，而不会增加可能导致混淆并使事情变得更复杂的额外费用。原文作者：Stuart

Matsumoto表示，富士通将利用其无线技术专业知识，提供基于标准的开放式“灵活5G网络系统”。富士通于去年在5G方面启动了其5G超高密度分布式天线技术的现场试验，并通过与日本运营商NTT

一方面，数字化转型是一只凶猛的野兽，每天都在改变我们看待企业和我们所处的世界的方式。为了在数字化转型的世界中生存，我们要变得更加灵活，并且要接受不确定性。很多的公司想要在混沌中寻求生机，但是他们却无法经受得住这场狂风暴雨。另一方面，或许我们都知道，虽然数字化转型来势迅猛，但是我们也要对它进行管理，才能让它发挥最大的作用。对于大多数的企业而言，可以通过企业架构来管理数字化转型。你可以将其称为“数字化转型战略”或者“智能企业”，你的公司可以使用企业架构的方法来让IT基础架构和企业目标相一致。这并不是一个新的概念。事实上，企业架构在20世纪60年代就已经出现。但是每个业务层面的技术的出现都迫使我们重新考虑这些技术，并且让其变成业务管理中的一个更加核心的关注点。每家企业一定要使用企业架构来管理数字化转型吗？答案有肯定也有否定。在一些情况下，每家公司都需要一个智能、灵活的数字化转型规划。但是并不需要像过时的企业架构那样的标准。以下是能够指导公司创造自己的有效企业架构的一些方法。纵观大局。企业架构和信息技术一样，处理的是企业结构、业务模型、应用程序和数据。当你将企业架构汇集起来时，你需要从员工的角度、客户的角度、以及实现业务目标的角度来考虑。最终，你的数字化转型会影响这个公司，而且你的企业架构也需要支持数字化转型。创建标准语言。如果除了IT极客以外没人理解企业架构，那么这个架构就毫无用处。当你开发企业架构时，要使用通用语言。创建简单易懂的样例，开发最佳实践，让企业中每一个级别的员工都能够使用。企业架构并不是帮助IT部门炫耀他们的技术，而是要让公司在数字时代中尽可能以简单、高效的方式发挥作用。使用架构来确定优先性。正如企业目标能够帮助你确定支出的优先级一样，因此你的企业架构也应该如此。如果新的技术或者计划不一致，那么你需要重新考虑。当然，你也希望为数字化转型留出空间，以便让其能够有机地发生。但是你也需要避免碎片化，即使是最好的公司，也会因为碎片化而变得“心有余而力不足”。将企业架构作为参考点，因此不论你做出了什么样的业务决策，都需要和企业架构保持一致。不要指望有奇迹发生。企业架构不好的一面：并没有证据表明企业架构能够节省资金或者提高效率。企业架构是一本指南，不论道路通向哪里，能够让你走上正轨。但是如果你仍然使用过时的孤岛业务模型和做出糟糕的商业决策，那么企业架构就无法让公司顺利运营。企业架构是企业效率和有效性方面的最佳实践，并不是“万福玛利亚”。让企业架构变得灵活。就像笔者所说的，在当今混乱的市场中，灵活性是必要的。企业架构并不是逐字描述如何运营公司，以及你应该使用哪一种技术。要让企业架构足够标准，从而保持公司的运营，但是也要足够通用，才能适应市场。不要纠结于名字。“IT服务管理”、“合作”、“流程改进”、“数字化转型战略”等等。重要的并不是你为企业架构起什么样的名字，而在于你要有规划，一个能够让公司和员工保持正轨的坚定规划。如果“企业架构”这个名字导致企业混乱，那么你就找一个员工和公司文化能够接受的名字。最后，企业架构并不是管理数字化转型的一种特定方式，而是关于增加利润以及为企业架构创建有意义的框架。毋庸置疑，你的公司也会随着时代的变化而变化（不论好坏），而企业架构能够确保企业朝着更好的方向发展。原文作者：Daniel

根据最近的一项调查显示，苹果公司HomePod智能音箱的市场份额远落后于亚马逊和谷歌。作为家居控制中心，虽然智能音箱的市场份额翻了一番，但是在美国这些设备的市场份额还不到5%，苹果的旗舰个人助理Siri在理解力和精确度方面也落后于谷歌。但有迹象表明，该公司有意向在AI方面加倍投入，将其作为下一代产品的核心，并且正在利用收购来帮助实现这一目标。The

人工智能弗若斯特沙利文咨询公司预计，到2021年，AI系统将从全球医疗行业获得67亿美元的收益。机器学习快速推动的一个领域就是基因组学，即对生物体中完整的基因进行研究。虽然大多数都在关注人类健康，但是基因排序和分析对于农业和畜牧业来说具有开创性的意义。当研究员可以对DNA进行排列和分析时，AI系统能够通过更快捷、实惠、而且精确的方式进行测序和分析，它们会对特定的基因蓝图进行观察，从而协调生物体的所有活动。通过这种洞察力，它们能够做出关于护理的决策，哪一个有机体可能会受到影响，哪些基因突变会导致疾病，以及如何为未来做好准备。01基因组测序和基因编辑由于个体在一生中患过的疾病和个人经历很大程度上都是由遗传决定的，因此多年来人们对于更好地理解我们的基因构成一直都有着浓厚的兴趣。由于所需评估的数据的复杂性和规模之大，我们的进程受到阻碍。随着AI和机器学习应用程序的发展，研究员能够通过基因组序列和基因编辑，更好地解译和处理基因组数据。基因组序列是生物体中DNA构建块（A，T，C，G）的特定排序；人类的基因组由20000个基因和超过30亿个碱基对组成。对基因组进行排序是理解的第一步，也是关键一步。最新的高通量测序技术（HTS）能够在一天内就完成DNA排序，这个过程在第一次完成时需要十年的时间。人类对目标基因进行“编辑”，称为基因编辑。02个体化给药和救生疗法基因技术中最让人感到激动的是精确或者个性化给药技术的发展。在这个领域中，能够对有相似基因的患者或者群体提供特定的干预措施，预计到2023年，该领域将达870亿美元。从历史上来说，成本和技术限制了个性化给药的实施，但是机器学习技术有助于克服这些障碍。机器能够帮助识别基因数据集的模式，计算机模型能够预测个体患病的概率或应对干预的几率。谷歌的一款工具DeepVariant使用了最新的AI技术，能够将高通量测序（HTS）转化为更准确的全基因组图像。高通量测序自2000年可用以来，DeepVariant就能够将随机错误与小基因突变区分开来。深度学习在高效训练DeepVariant方面也是很有帮助的。虽然我们现在能够快速读取和排列基因，但是我们的理解还不够透彻。加拿大初创公司Deep

桃园市使用边缘计算来管理路灯亚太地区的企业正在寻求边缘计算，从而能够获得更快的响应速度和节省成本，但是他们也在担心，当在这类平台上处理大量数据时，会带来安全性和延迟问题。我们经常会说，边缘部署最主要的好处就是快速的响应速度，如果数据被传回集中式的网络进行处理，那么就无法获得快速的响应。例如，台湾省桃园市在其青浦区推出智能路灯时就采用了边缘技术：使用的是HPE

云存储技术直到今天，在云中部署存储技术仍然需要妥协。在任意规模的IT基础架构中，云计算（公共和私有）几乎都是至关重要的一部分。创新技术的爆炸式增长主要集中在为IT人员提供所需的工具来无缝地迁移和管理本地和云边界的工作负载，这对于采用云技术而言至关重要。当我们在谈论云计算的时候，常常会忽略一个事实，即数据重力。工作负载是轻量级的，除非当你尝试为这些工作负载提供数据。存储数据以及为内部基础架构提供数据的能力，和为基于云的基础架构提供相同的功能之间仍然存在着巨大的差异。数据负载在数据中心和云之间自由传输的同时，数据本身的性质也会发生变化。不断增长的AI分析和边缘计算领域正在发挥反作用，使数据变得愈加活跃。数据不再只是简单的存储，还为推动现代业务的发展提供了动力。这一挑战影响的不仅仅是传统IT。我们生活在“与云为伴”的时代，每天都会有新公司成立，这些公司将永远无法拥有重要的内部部署基础设施，并且也会受到这种差异性的影响。笔者最近写了一篇文章，关于如何在数据中心内部管理数据以及如何在各种云产品中管理数据之间的重大差异。这种差异实际上智能通过存储行业的创新技术来解决。今天，Pure

信息安全公司有时也会被一些安全研究“打脸”，对于整个行业来说，这或许是一种不必要的尴尬。但是如果仔细考虑一下，这也是必须的，即使对于这个行业来说很痛苦。你要知道，改变并不是一蹴而就的。“如果你关注的是汽车行业，”安全公司IOActive的首席执行官Jennifer

Insights，这是一系列的应用程序，其中包括根据客户数据提供的预建智能仪表盘。在今年9月份，微软宣布了一系列针对工作场所的新AI功能，其中一些功能与本周宣布的Power

>>SAP

Hub旨在为员工提供培训，消除公司中团队之间的障碍，因此他们能够让开发人员、数据科学家和机器学习工程师的工作变得更加有价值。“AI认知素养”是上个月在VB峰会上同谷歌和Google

在Linux基金会的指导下，Ceph开源项目将由Ceph基金会负责。在柏林，Linux基金会宣布超过30个全球技术领导人成立了一个新的基金会，来支持Ceph开源和统一的分布式存储系统项目社区：Ceph基金会。Ceph是一个统一的分布式存储网络，为应用程序提供了对象、块和文件系统界面。Ceph也是一个软件定义存储计划，目的是让其能够在商用现成品或技术硬件上运行。在后台，Ceph使用了“对象存储”来存储数据。其中每一个数据都存储在扁平化且非分级的命名空间中，然后通过独特的识别器随机识别。每一个项目的元数据都是和数据一并存储。Ceph将你的数据存储在CBD（Ceph块设备）中。CBD是一个虚拟驱动器，能够连接到基于Linux的裸金属或者虚拟机服务器。为了管理存储，Ceph使用了RADOS（可靠、自主的分布式对象存储），能够推动块存储能力，如快照和复制。在RADOS中，对象就是存储的单位；相应地，对象会被存储在对象池中。每一个池都有一个名字（如foo），并组成独特的对象命名空间。每一个池都规定了对象存储的方式，制定复制级别（2倍、3倍等待），并描述映射规则，描述复制的数据如何在存储集群上进行分布。（例如，每一个复制数据都存在于一个单独的机架伺服器上。）Ceph存储集群由OSD（对象存储系统进程/设备）组成。这一集群能够存储多个数据池，并让Ceph能够最大限度地进行扩展。你刚开始所拥有的存储空间要比桌面端多一些，但是你可以将空间扩展至拍字节。让大多数人激动的还是Ceph提供了让人们能够担负得起管理存储。从用户的角度来看，你关心的并不是硬件，不管是老款的机械硬盘还是固态硬盘。你可以选择最有意义的方式来访问数据。对于任何公司来说，块和文件存储都是至关重要的，而且在基础架构平台中（如OpenStack和Kubernetes）也是特别重要的一个部分。最近的用户调查显示，大约2/3的OpenStack云使用的都是Ceph块存储。Ceph的效率高、便捷、并能够大范围地扩展，这极大地降低了在私有云中存储企业信息的成本，并能够为任何对象、文件和块数据提供高度可用性。非结构化数据组成了80%甚至更多的企业数据。这一数据类型每年都以55%到65%的速率进行增长，在富媒体、预测性分析、传感器、社交网络和卫星图像中很是常见。新云、容器和AI/机器学习应用程序的发展都推动了Ceph的增长。例如，Ceph结合了分析和机器学习，能够让企业整理大量的非结构化数据，通过消费者行为、线上消费者对话和潜在的非合规性场景快速地识别数据样式。因此，“Ceph在帮助企业高效地管理快速增长和扩展的数据存储需求方面一直都很成功，”Linux基金会的执行理事Jim

Martin编译：信息化观察网●合成数据和真实数据对比：各有千秋●云时代：如何规划即将到来的多重云浪潮？●AI的信任危机：不仅仅是时间问题●谷歌推行OTA功能更新

处在IT时代，我们对于云计算的期望也在变化。在企业高管看来，云不仅仅是一个的纯粹工具，能够利用它们的计算基础架构，实际上，他们还通过探索新方式来最大可能地利用云的虚拟基础架构，以此来制定业务目标。云计算已经从个人存储空间发展为能够满足企业的存储和计算需求。AWS是第一家以弹性计算云EC2的形式推出云计算服务的公司（于2006年8月推出）。第二家公司是谷歌，谷歌在2008年发布了Google

在今天的Android开发者大会上，谷歌发布了一些新的工具和开发者特性，能够让开发人员为移动系统编写应用程序。有些工具不足为奇，包括支持最新的Kotlin语言（该语言在Android开发者生态系统中越来越受欢迎）、用于Android

多重云我们生活在机遇与挑战并存的时代中，创新的步伐亦在加快。云计算已经成为主流，并且对IT领域产生了颠覆性的影响。在云计算方面支出的增加，以及围绕云计算的软件和服务生态系统的增加，都表明创新的速度会在一段时间内持续加快。然而，这一变化意味着对于灵活性有需求的公司应该考虑采用多重云的方法。在过去的一年中，笔者帮助公司进行IT创新，致力于软件、数据中心、网络和服务。笔者见到最多的就是企业意识到他们需要分配更多的资源，以便能够成功地完成创新。这通常始于控制成本，但是云计划仍然是首要任务，其它的主要工作（如分析）和云策略紧密相关。这些策略会在多重云的环境中快速发展。尽管人们对多重云愈加感兴趣，但是大多数的讨论都忽略了真实的驱动力：创新。还有一些其它的原因导致企业追求多重云，或者认为它们应该能够：缓和风险、分流工作负载分配、确保生存性以及避免供应商锁定。这些原因都很有关注的价值，但是它们转移了人们对于云端创新的关注点。创新的历史以前，云就是一个基础架构。主要的公共云提供商之间会相互匹配实例类型、网络连接性选项和块存储以及对象存储的解决方案。他们会将这些扩展到新领域。他们提供平台级别的服务，允许用户轻松启用数据库实例，使用信息传递来连接服务等。云驱动的服务，如相关的数据实例和负载平衡器的出现，这些都和基础架构密切相关。然而，随着云的成熟，创新则转向了更高级别的堆栈服务。大型公共云供应商正在之间处理如机器学习、大数据、物联网应用程序、甚至是开发者工具集成等问题。这些是企业采用云时会遇到的挑战。很多公司知道，他们的云策略是对于竞争力的一种投资。一个简单的问题是：如果每个主要云都在进行快速创新，那么我们是否可以通过一个云提供商的创新，或者我们是否需要获得每个供应商的创新才能更具竞争力？这些创新让一些强大的能力变得更加简单和均衡。“人人都有信用卡”已经几乎成为了云发展的口号。开发者、甚至是整个企业都会采用能够让他们更快完成工作的解决方案。即使是现在，人们或许也转向使用Amazon

大数据合成数据会成为快速训练AI算法的解决方案吗？合成数据中的优缺点并存，然而很多的技术专家认为合成数据是让机器学习大众化、加快测试AI算法以及将AI算法融入到我们日常生活中的关键。合成数据什么是合成数据？合成数据指的是由计算机使用人为手段生成的数据，而不是从现实世界的环境中测量和收集的数据。这一数据是匿名的，并且是基于用户指定的参数而创建的，因此可以尽可能地和现实情境下的数据有着相同的特征。创造合成数据的方式之一是使用真实数据，但是需要去除数据集中能够识别出个人信息的方面，如姓名、邮件地址、社保号码和地址，从而确保数据是匿名的。生成模型（generative

Partners）以26亿美元收购了安捷伦科技有限公司。由于非战略性资产流失，因此该公司重新命名为安华高科技公司。在2016年，Hock

人工智能导读现在由AI驱动的购买系统能够收集销售和运送订单，查看历史趋势，以及在有明显的需求之前，预定和提前支付用于生产的大批货物，而这些都不需要人类的监督。但是你会信任AI系统吗？现在由AI驱动的购买系统能够收集销售和运送订单，查看历史趋势，以及在有明显的需求之前，预定和提前支付用于生产的大批货物，而这些都不需要人类的监督。但是你会信任AI系统吗？关于AI对社会和人类产生的影响，存在很多的疑虑，这意味着我们要理性地思考对于机器的信任度。Forbes撰稿人Lauren

2018大会：推出Neoverse，提高物联网安全性●宜家的数字化转型之路：VR、APP和自动驾驶汽车●深度学习中的数学：优化和极值

电商当今的商业和电子商务现状让数据管理成为业务运营中的必要组成部分。不论是存储客户数据的CRM，应用内置分析、与聊天机器人的对话记录，团队之间的Slack消息或者其它消息的结合，数据管理都是业务运行中不可或缺的一部分。不幸的是，很多的企业无法依赖整齐统一的数据流，相反，他们花费大量的时间来构建和清理数据，以适应他们的业务运营。对于拥有大量数据池和重要分析需求的电子商务公司而言，这也意味着对人员和资源大量投资来保持数据的有序性，从而使分析工具能够流畅运行。由于数据仓库的固定结构需要专门的管理，而且进行更改也需要大量的编码，因此这很快会变成代价高昂的工作。但是使用数据来推动电子商务的增长中存在的价值还是很值得的。我们来看看利用数据来实现增长的一些方式。数据湖中的整体洞察力和电子商务的灵活性电子商务零售商通过创建客户档案并查看客户行为，如他们喜欢在哪天的什么时候去购物，他们通常购买的商品数量，以及他们通常会购买的商品，来显着改善需求预测。一些批评家认为，数据存储系统仅仅是让数据保持原始和非结构化的形式，直到需要时才是毫无意义的。然而，数据湖架构的支持者认为，由于缺乏结构，这种“扁平”存储法实际上有着巨大的价值。数据湖允许更全面的数据科学方法，而不是限制他们使用的数据以及将信息集成到预先制作的分析模型中。越来越多的公司认为数据就是他们大多数的分析和数据存储需求。数据湖的本质就是在没有任何限制和不创建层次结构的情况下收集数据。对于数据科学家来说，这有两个主要的好处：他们能够决定所需要的数据以及在不同情况下有用的数据，并且基于在每个情况下的需求来执行更加广泛的分析。一些公司将数据湖看做是减少数据管理成本和复杂性的方式。例如提供在线服务的情绪智能公司Vicomi以高昂的成本来生成充足的洞察力。但是通过转向由Upsolver驱动的数据湖架构，他们能够大幅减少新分析模型的开发时间，预测新趋势以及吸引更多的客户。对于需要快速创建新分析模型和不断改变营销手段来吸引新客户以及提高销量的公司来说，数据湖能够带来巨大的灵活性，并能够开发出过滤这一数据的新方式。使用AI来预防障碍并预测电子商务增长机遇破碎的系统和发现的机遇都是推动在数据和分析方面采用AI的最大驱动力量。自成立以来，亚马逊公司取得了巨大的增长，成为世界上最大的电子商务商店之一，年收入为1000亿美元，是AI电子商务增长的重要例子。这个电子商务巨头如果仅仅靠销售数据和电视游戏，是不会达到这一高度的。该公司增长的一个核心方面是确保客户一直都可以拥有他们需要的商品，并向他们展示他们不知道是否需要的商品。建立一个良好的算法来检测问题需要的不仅仅是分析传感器数据。为了使用AI来理解数据，他们需要一种更好的方法将现有流程与专家驱动系统相结合，以便为操作人员提供更多的可操作反馈。这是通过AI电子商务和机器学习实现的。通过分析买家的购买历史，亚马逊能够“预测”哪一位客户会购买下一个商品。不论你在何时浏览亚马逊的商品页面，每个产品的推荐和“购买该产品的客户还购买了”建议都是通过AI和机器学习生成的。你买的越多，亚马逊就能更加准确地为你推送相关产品推荐。这一方法帮助店家跟上线上购物的趋势。通过数据挖掘客户的购买习惯，Target能够比怀孕女性的父亲更早知道怀孕的消息。通过创建一系列标准，商店能够区分哪些女性想要孩子并向她们发送相关的营销信息。这一方式虽然有些极端，但是却是产品营销最有效的方式。但是电子商务中的AI并不仅仅适用于利用内部团队的大公司。Clicktool（营销分析工具包和管理软件，提供必要的数据洞察力来进行高效的营销活动）的首席执行官Carlos

Management平台将受益于与网络安全软件公司Cybereason的新合作。Cybereason的AI搜索引擎会保护由Pelion

导读当你看到瑞典家具巨头宜家在其运营中所做的改变时，很明显可以看出，他们对当前的现状并不满意。事实上，他们采取了大胆的措施，通过旨在满足未来消费者生活方式和需求的服务和产品，使他们的业务在数字化时代对消费者更具吸引力。虽然这些做法还处于初步阶段，但是宜家正在向科技公司的方向发展。宜家的增强型数字化产品宜家家具的一大乐趣就是家具可DIY组装。当宜家收购TaskRabbit时（该平台允许消费者联系专门人员协助安装宜家的家具），这能够避免让消费者在DIY过程中遇到组装难题。尽管你可以独立完成，但是该公司现在又开始推广“你不必独立完成。”消费者还希望能够参观该公司的大型蓝色仓库、厨房、卧室和客厅来发现他们想购买的产品。然而，通过应用程序IKEA

McNamara表示，打击网络犯罪行为真正需要的是更好的全球合作和更快地访问IP地址数据，而不是访问加密数据通信的内容。Telstra网络安全负责人Jacqueline

———Clarifai推出新AI工具提高不当内容识别准确率将互联网上的色情、毒品、暴力和其它不适当的内容过滤并不是一件容易的事。Facebook在全球的内容审核员从2017年的4500名增长至现在的7500名。而且在今年4月份，谷歌YouTube表示，在去年的10月份到12月份之间，他们已经下架了超过800万个与其政策相违背的视频，其中20%的视频是由上千名员工组成的团队标记的。纽约初创公司Clarifai认为，AI能够帮助减轻工作负担。该公司今天宣布了一个端到端的审核解决方案，即使用了计算机视觉来分析用户生成的图片和视频，并且当检测到有攻击性或者不适当的内容时，会立刻对其进行标记。该解决方案将于本周发布公开测试版本。“在Clarifai，我们会承诺继续完善AI，为用户带来好处，并且我们为新端到端的审核解决方案所开发的工具也展现了用户对这类工具迫切的市场需求，”Clarifai的创始人兼首席执行官Matt

科技术语中一个最有趣的变化是机器学习（ML）的含义。早在1980年代，机器学习指的仅仅是知识专家系统和深度学习（DL）中的AI工具。如今，由于计算机性能的大幅提升，我们可以从用于商业智能的算法中发现更多有关数据的信息，并且随着机器学习含义的扩展，这些算法能够和以前的技术相结合。了解在具体的情况下训练和部署深度学习系统为什么要增加复杂性是很有用的，本文描述了优化的基本概念以及解释深度学习为商业理解（business

我们正处于新工业革命的起始阶段，这不仅从根本上改变了大多数的产业和企业，也会对我们的职业产生深远的影响。在AI、机器学习、大数据、物联网等技术成就的推动下，这次新的第四次工业革命（工业4.0）会以前所未有的速度带来变化和创新。企业必须快速地响应瞬息万变的技术和处理业务的方式，因此当前公司团队所需要的员工与他们在不久的将来所需要的员工大相径庭。这会给企业带来更加灵活的劳动力规划，在这个规划中，企业可以在一段时间内动态创建所需要的人才团队，这一团队通常是由内部人员和合同工（为了某一个项目加入这个团队，在项目完成后会离开团队）组成。这会赋予企业所需的灵活性，以适应不断变化的业务需求、根据业务进行扩大和减小规模、以及招聘在某一个项目上有特定技能和技术知识的个人。我们通常将这一新的环境称为“零工经济”（gig

Twins市场的公司是迈凯伦应用技术公司，该公司使用技术对F1赛车中的传感器和仪表、制造环境中的设备（尤其是药品）以及运输行业的监控器的性能进行数字化预测。迈凯伦应用技术公司将Digital

SpinnakerSpinnaker是Netflix和谷歌的持续交付平台，并且其他大型软件公司也为该平台提供支持。Spinnaker是Netflix和谷歌的持续交付平台，并且其他大型软件公司也为该平台提供支持。Spinnaker

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今日关注据《华尔街日报》报道，谷歌的同名社交网站Google+正在被关停，因为网站漏洞可能会让恶意开发者团队收集数亿用户的数据。今天早上出版的一份重磅报告称，Google的隐私和数据保护办公室（Privacy