游戏盾是什么，有什么作用？

游戏盾是DDoS高防IP产品系列中针对游戏行业的安全解决方案。 游戏盾是德迅云安全专门研发的专为游戏行业定制，针对性解决游戏行业中复杂的DDoS攻击、游戏CC攻击等问题。目前以对抗的形式存在的高防产品形态，也就是防御带宽要大于攻击者的流量。如果你是做运营商商务拓展的都知道，目前带宽是这个生意中最大的成本，500G单线静态资源得上千万的成本。所以对用户来说，这种对抗的方式成本都需要互联网业务公司承担，很有可能出现，你今天赚的钱还不够付高防的费用。从用户角度出发，根据某公有云基础防护数据，目前高防用户需求主要集中在游戏和云上SaaS系统。但是问题是，大部分在中国运营的SaaS系统或者刚开始试水游戏用户是没有能力购买。绝大部分用户都是以App形式存在的。游戏盾有哪些功能呢游戏盾包含抗D节点，通过分布式的抗D节点，游戏盾可以做到防御600G以上的攻击。游戏盾包含防御CC集群，通过针对私有协议的解码，支持防御游戏行业特有的CC攻击。游戏盾在用户SDK集成后接入，拥有最快的调度能力和加密能力。游戏盾的原理是什么全新一代云防系统，为所有TCP业务提供防御解决方案，全面支持Windows、Linux、Unix、MacOS、IOS、Android等平台，端游，手游APP,智能链路加速，多节点无缝切换，完美解决DDoS、CC等网络攻击，真正做到用户无感体验。防御DDOS的原理与普通的高防机房不同，游戏盾不是通过海量的带宽硬抗攻击，而是通过分布式的抗D节点，多加速节点，将黑客的攻击进行有效的拆分和调度，使得攻击无法集中到某一个点上。防御CC攻击的原理一般来说，游戏行业的CC攻击跟网站的CC攻击不一样。网站类的CC攻击主要是基于HTTP或者HTTPS协议，协议比较规范，相对容易进行数据分析和协议分析。但是游戏行业的协议大部分是私有的或者不常见的协议，因为对于CC攻击的防御，快快网络云安全推荐专业的防御CC集群。游戏盾的优势是什么呢1、TB级防御系统分布式云节点防御集群，可跨地区、跨机房动态扩展防御能力和负载容量，轻松达到TB级防御，结合流量调度中心，能抵御市面上绝大多数DDoS攻击。2、智能CC防御采用独家研发的IP画像、基因识别等多维算法体系，快速识别攻击源，自动过滤非法数据包，内置AI模型能自动深度学习攻击数据，不断优化防御机制和算法策略。3、完美隐藏源机自研核心技术架构形成一道天然屏障，从源头彻底隐藏源机IP和端口，漏洞扫描和网络攻击无从下手，攻击流量无法直接到达源机，保障后端服务器稳定运行和数据安全。4、通用防御架构全平台支持，通用防御产品。适合所有TCP端类应用，兼容所有开发语言。全面支持Windows，Linux，Unix，MacOS，Android，IOS等操作系统。5、节点实时调度当业务遭遇大规模DDoS和CC攻击，导致单个或多个高防云节点延迟过大或进入黑洞时，调度中心能自动感知并无缝切换其他可用节点，0延迟0误封，用户无感体验。6、动态网络加速游戏盾运行后，会实时检测客户端的网络情况，智能选择到云节点池延迟最低线路，保证每一条链路都是最佳路由，有效解决互联互通问题。7、杜绝DNS劫持客户端集成游戏盾后，所有数据包基于云节点转发并加密，结合独家研发的私有协议认证，可有效免疫DNS劫持。8、部署配置灵活无需投入任何硬件设备，只需几个步骤即可接入，集成方式灵活，支持EXE打包、DLL引用、SDK开发。部署过程对于玩家和用户透明，不影响原有业务流程。游戏盾作为专为游戏行业设计的网络安全解决方案，以其高可用性、智能防护、隐藏源站IP和灵活配置等特点，在保护游戏服务器免受攻击方面发挥着重要作用。随着网络攻击手段的不断升级和复杂化，游戏盾将成为游戏行业不可或缺的安全防护工具。

售前豆豆 2024-10-09 09:01:03

Intel 至强 Platinum 8272CL与I9-9900K两款CPU的区别差异？

Intel 至强 Platinum 8272CL与I9-9900K在多个方面存在显著的区别。以下是两者的详细对比：1.核心与线程数：Platinum 8272CL拥有26个核心和52个线程，这种高核心数和线程数的配置使得它非常适合处理多线程任务，如数据密集型计算和工业应用。2.I9-9900K则拥有8个核心和16个线程，虽然对于大多数日常和高端应用来说已经足够，但在处理极需多线程能力的任务时，其性能可能不及Platinum 8272CL。3.频率与性能：Platinum 8272CL的基础频率为2.6GHz，睿频加速频率为3.7GHz。虽然频率不算特别高，但由于其核心数众多，其整体性能在处理多线程任务时依然强大。I9-9900K的基础频率为3.6GHz，最高睿频可达5GHz。这一高频率使得它在处理单核或轻量级多线程任务时表现出色。4.功耗：Platinum 8272CL的功耗为195瓦，这一较高的功耗是由于其高核心数和频率所带来的。I9-9900K的功耗为95瓦，相对较低，更适合在普通台式机中使用。5.应用场景：Platinum 8272CL由于其高核心数和线程数，以及出色的并行计算能力，更适合用于服务器、数据中心等需要处理大量数据和复杂计算的环境。I9-9900K则更适合于高端游戏、专业图形设计、视频编辑等需要高性能但不一定需要极高核心数的场景。6.其他特性：Platinum 8272CL支持DDR4-2933内存，最大支持1TB内存，拥有48个PCIe通道，这些特性都使其在处理大量数据和高性能计算时具有优势。I9-9900K支持DDR4 2666MHz内存，最大支持128GB内存，虽然也足够应对大多数应用，但在处理超大数据集时可能稍显不足。Intel 至强 Platinum 8272CL和I9-9900K在核心与线程数、频率与性能、功耗以及应用场景等方面存在显著差异。选择哪款处理器主要取决于你的具体需求和使用场景。

售前笑笑 2024-06-15 15:00:00

服务器集群的常见类型有哪些?服务器集群有什么优点

　　服务器集群能够提供高可用性，即使其中一台服务器出现故障，其他服务器仍然能够继续运行，保证服务的稳定性和可用性。服务器集群的常见类型有哪些？今天就跟着快快网络小编一起了解下吧。 　　服务器集群的常见类型有哪些？ 　　1、基于硬件的集群 　　基于硬件的集群是最传统的服务器集群形式，主要包括分布式存储系统(如SAN、NAS)和分布式计算系统(如HPC)，这种集群模式下，服务器之间的通信和数据交换主要通过专用的硬件设备实现，如InfiniBand、RDMA等，基于硬件的集群具有较高的性能和可靠性，但成本较高，且扩展性受限。 　　2、基于软件的集群 　　基于软件的集群是通过操作系统内核或第三方软件实现的服务器集群，这种集群模式下，服务器之间的通信和数据交换主要通过网络协议(如TCP/IP、UDP)实现，无需专用硬件设备，基于软件的集群具有较低的成本和较好的扩展性，但性能和可靠性相对较低，常见的基于软件的集群技术有Linux容器(如Docker、Kubernetes)、虚拟化技术(如VMware、Hyper-V)等。 　　3、混合型集群 　　混合型集群是将基于硬件和基于软件的集群技术相结合的一种服务器集群模式，在这种模式下，可以根据不同的应用场景和需求，灵活选择使用基于硬件还是基于软件的技术，混合型集群既具有基于硬件集群的高性能和可靠性，又具有基于软件集群的低成本和良好扩展性。 　　4、服务导向架构(SOA)集群 　　服务导向架构(SOA)是一种软件开发方法，它将系统中的各个功能模块封装成独立的服务，并通过API或其他通信机制进行调用，服务导向架构集群是将多个SOA服务组合成一个整体，以满足特定的业务需求，这种集群模式下，服务器之间的通信和数据交换主要通过服务的调用和响应实现，服务导向架构集群具有良好的可重用性和可维护性，但性能和可靠性受到服务调用延迟的影响。 　　服务器集群有什么优点？ 　　1、强扩展能力 　　其他扩展技术，通常仅能支几十个CPU的扩展，扩展能力有限，而采用集群技术的集群系统则可以扩展到包括成百上千个CPU的多台服务穗，扩展能力具有明显优势。集群服务还可不断进行调整，以满足不断增长的应用需求。当集群的整体负荷超过集群的实际能力时，还可以添加额外的节点。 　　2、实现方式容易 　　服务器集群技术相对其他扩展技术来说更加容易实现，主要是通过软件进行的。在硬件上可以把多台性能较低、价格便宜的服务器，通过集群服务集中连接在一起即可实现整个服务器系统成倍，甚至几十几百倍地增长。无论是从软硬件构成成本上来看，还是从技术实现成本上来看，都较其他扩展方式更低。 　　3、高可用性 　　使用集群服务拥有整个集群系统资源的所有权，如磁盘驱动器和IP地址将自动地从有故障的服务器上转移到可用的服务器上。当集群中的系统或应用程序出现故障时，集群软件将在可用的服务器上重启失效的应用程序，或将失效节点上的工作分配到剩余的节点上。在切换过程中，用户只是觉得服务暂时停顿了一下。 　　4、易管理性 　　可使用集群管理器来管理集群系统的所有服务器资源和应用程序，就像它们都运行在同一个服务器上一样。可以通过拖放集群对象，在集群里的不同服务器间移动应用程序，也可以通过同样的方式移动数据，还可以通过这种方式来手工地平衡服务器负荷、卸载服务器，从而方便地进行维护。同时，还可以从网络的任意地方的节点和资源处，监视集群的状态。当失效的服务器连回来时，将自动返回工作状态，集群技术将自动在集群中平衡负荷，而不需要人工干预。 　　服务器集群是一种高效、可靠、可扩展的计算机集群系统。服务器集群的常见类型有哪些？以上就是详细的解答，集群服务器在某种程度上具有更强大的功能。服务器在互联网时代有重要地位。

大客户经理 2024-02-04 11:24:04