发布者：玻璃大神 | 本文章发表于：2021-08-13 阅读数：5089
众所周知，国家对等级保护测评机构要求是很严苛的，要满足至少3个方面的要求：
1、该机构要有不低于15名以上的专业测评技术人员，且该机构测评技术人员必须持有《网络安全等级保护测评师》证书
2：该机构要有固定的办公地点，且在工商局注册。
3：也是最重要的一点，该机构必须持有《网络安全等级保护测评机构推荐证书》且证书国家承认有效。
而在福建省厦门市，作为一个副省级城市，等保测评2.0的要求对企业也是越来越严格，
而厦门快快网络能在各种等保测评相关的专业角度提供等保360度服务能力
1.辅导运营单位准备定级报告，并组织专家评审
2.辅导运营单位准备备案材料和备案
3.帮助运营单位进行系统安全加固和制定安全管理制度
4.联系测评机构协助运营单位参与等级测评过程并进行整改。
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等保2.0时代已经上线很久了，可能您还在选择哪家公司徘徊，福建等保选择厦门快快网络科技网络有限公司，一站式等保合规解决方案，以最好的方案来帮助您快速、省心的过等保合规。等级保护制度是我国在网络安全领域的基本制度、基本国策，是国家网络安全意志的体现。《网络安全法》出台后，等级保护制度更是提升到了法律层面，等保2.0在1.0的基础上，更加注重全方位主动防御、动态防御、整体防控和精准防护，除了基本要求外，还增加了对云计算、移动互联、物联网、工业控制和大数据等对象全覆盖。等保2.0标准的发布，对加强中国网络安全保障工作，提升网络安全保护能力具有重要意义。在各类变化当中，特别值得关注的一个变化是等保二级以上，从1.0的管理制度中把“安全管理中心”独立出来进行要求，包括“系统管理、审计管理、安全管理、集中管控“等，这是为了满足等保2.0的核心变化——从被动防御转变为主动防御、动态防护。完善的网络安全分析能力、未知威胁的检测能力将成为等保2.0的关键需求。部署安全设备但不知道是否真的安全、不知道发生什么安全问题、不知道如何处置安全的“安全三不知”将成为历史。联系专属售前：快快网络朵儿，QQ:537013900，电话CALL：18050128237
对象存储是什么？对象存储和文件存储的区别
在数字化时代，数据存储方式的选择至关重要。对象存储作为一种新兴的存储解决方案，正逐渐受到关注。本文将简要介绍对象存储的概念，并对比其与传统文件存储的区别，帮助大家更好地区分这两种存储方式。 对象存储的定义 对象存储是一种将数据作为独立对象进行管理的存储架构。每个对象都包含数据本身、元数据和一个全局唯一的标识符。这种架构适合处理海量的非结构化数据，如图片、视频和文档等，因其灵活性和可扩展性，成为云计算和大数据应用的理想选择。 对象存储与文件存储的区别 架构设计的差异 对象存储和文件存储在架构设计上存在显著差异。文件存储采用层次化的目录结构，适合频繁访问和修改的场景。而对象存储则摒弃了传统目录结构，将数据存储为独立对象，每个对象都有自己的元数据和唯一标识符。这种设计使得对象存储在处理大规模数据时更加高效，能够快速检索和访问数据。 性能表现的对比 在性能方面，对象存储和文件存储各有优势。文件存储在处理小文件和频繁读写操作时表现出色，但在面对海量大文件时性能受限。相比之下，对象存储通过分布式架构和并行处理机制，能够轻松应对大规模数据的存储和访问需求，提供更高的吞吐量和更低的延迟。 数据管理与安全 数据管理和安全是存储解决方案的关键部分。文件存储依赖操作系统级别的权限管理来保护数据安全。而对象存储则提供了更丰富的安全机制，如数据加密、访问控制列表（ACL）和多版本控制等，能够有效防止数据泄露和丢失。此外，对象存储的元数据管理功能使得数据的分类、检索和管理更加便捷。 成本效益分析 从成本角度来看，对象存储和文件存储也有所不同。文件存储需要购买和维护大量的硬件设备，成本较高。而对象存储基于云平台或分布式架构，用户可以根据实际需求灵活扩展存储容量，按需付费，大大降低了存储成本。 适用场景的差异 对象存储和文件存储的适用场景也有所不同。文件存储适合企业内部的文档管理系统和办公自动化系统等，这些场景需要频繁地访问和修改文件。而对象存储则更适合云计算、大数据、视频监控、备份与归档等领域，这些场景需要处理海量的非结构化数据，并且对数据的可扩展性和安全性有较高要求。 对象存储以其灵活的架构、高效的性能、强大的安全机制和较低的成本，在处理大规模非结构化数据时表现出色。而文件存储则更适合需要频繁读写和修改的场景。企业在选择存储解决方案时，应根据自身的业务需求和数据特点，综合考虑各种因素，选择最适合自己的存储方式。
物理机服务器如何支撑企业 AI 训练场景
AI 训练需处理海量数据（如百万级图像、TB 级文本），并进行复杂的深度学习计算，对服务器的算力、存储 IO、稳定性提出极高要求。物理机服务器凭借 “无虚拟化损耗、高性能硬件、可定制配置” 的优势，成为支撑企业 AI 训练场景的核心基础设施。物理机服务器如何支撑企业 AI 训练场景释放满额算力：AI 训练依赖 GPU 算力，物理机服务器可直接搭载 8 卡 / 16 卡 NVIDIA A100/H100 GPU，且无需承担虚拟化层的算力损耗，GPU 利用率可达 95% 以上。相比云服务器的虚拟化 GPU，物理机可将 AI 模型训练时间缩短 30%-50%，例如训练一个图像识别模型从 72 小时压缩至 48 小时。高 IO 存储支撑：AI 训练需频繁读取海量训练数据，物理机服务器可配置 NVMe SSD 阵列，存储 IOPS 可达百万级，延迟低于 1ms，避免因存储速度不足导致 GPU 空闲。例如处理 10TB 医学影像数据时，高 IO 存储可确保数据读取速度匹配 GPU 计算速度，提升训练效率。稳定运行保障：AI 训练通常需连续运行数天甚至数周，物理机服务器采用企业级硬件（如冗余电源、ECC 内存），可有效避免硬件故障导致的训练中断。同时支持本地数据存储，无需依赖网络传输数据，减少网络波动对训练进程的影响，确保训练任务稳定完成。物理机服务器通过 “满额 GPU 算力、高 IO 存储、稳定运行环境”，为企业 AI 训练提供强力支撑。对于布局人工智能业务、需高效完成模型训练的企业，选择物理机服务器不仅能提升训练效率，更能通过定制化硬件配置，适配不同 AI 场景（如计算机视觉、自然语言处理）的需求，加速 AI 技术落地与业务创新。
阅读数：5089 | 2021-08-13 14:42:24
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发布者：玻璃大神 | 本文章发表于：2021-08-13
众所周知，国家对等级保护测评机构要求是很严苛的，要满足至少3个方面的要求：
1、该机构要有不低于15名以上的专业测评技术人员，且该机构测评技术人员必须持有《网络安全等级保护测评师》证书
2：该机构要有固定的办公地点，且在工商局注册。
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对象存储是什么？对象存储和文件存储的区别
在数字化时代，数据存储方式的选择至关重要。对象存储作为一种新兴的存储解决方案，正逐渐受到关注。本文将简要介绍对象存储的概念，并对比其与传统文件存储的区别，帮助大家更好地区分这两种存储方式。 对象存储的定义 对象存储是一种将数据作为独立对象进行管理的存储架构。每个对象都包含数据本身、元数据和一个全局唯一的标识符。这种架构适合处理海量的非结构化数据，如图片、视频和文档等，因其灵活性和可扩展性，成为云计算和大数据应用的理想选择。 对象存储与文件存储的区别 架构设计的差异 对象存储和文件存储在架构设计上存在显著差异。文件存储采用层次化的目录结构，适合频繁访问和修改的场景。而对象存储则摒弃了传统目录结构，将数据存储为独立对象，每个对象都有自己的元数据和唯一标识符。这种设计使得对象存储在处理大规模数据时更加高效，能够快速检索和访问数据。 性能表现的对比 在性能方面，对象存储和文件存储各有优势。文件存储在处理小文件和频繁读写操作时表现出色，但在面对海量大文件时性能受限。相比之下，对象存储通过分布式架构和并行处理机制，能够轻松应对大规模数据的存储和访问需求，提供更高的吞吐量和更低的延迟。 数据管理与安全 数据管理和安全是存储解决方案的关键部分。文件存储依赖操作系统级别的权限管理来保护数据安全。而对象存储则提供了更丰富的安全机制，如数据加密、访问控制列表（ACL）和多版本控制等，能够有效防止数据泄露和丢失。此外，对象存储的元数据管理功能使得数据的分类、检索和管理更加便捷。 成本效益分析 从成本角度来看，对象存储和文件存储也有所不同。文件存储需要购买和维护大量的硬件设备，成本较高。而对象存储基于云平台或分布式架构，用户可以根据实际需求灵活扩展存储容量，按需付费，大大降低了存储成本。 适用场景的差异 对象存储和文件存储的适用场景也有所不同。文件存储适合企业内部的文档管理系统和办公自动化系统等，这些场景需要频繁地访问和修改文件。而对象存储则更适合云计算、大数据、视频监控、备份与归档等领域，这些场景需要处理海量的非结构化数据，并且对数据的可扩展性和安全性有较高要求。 对象存储以其灵活的架构、高效的性能、强大的安全机制和较低的成本，在处理大规模非结构化数据时表现出色。而文件存储则更适合需要频繁读写和修改的场景。企业在选择存储解决方案时，应根据自身的业务需求和数据特点，综合考虑各种因素，选择最适合自己的存储方式。
物理机服务器如何支撑企业 AI 训练场景
AI 训练需处理海量数据（如百万级图像、TB 级文本），并进行复杂的深度学习计算，对服务器的算力、存储 IO、稳定性提出极高要求。物理机服务器凭借 “无虚拟化损耗、高性能硬件、可定制配置” 的优势，成为支撑企业 AI 训练场景的核心基础设施。物理机服务器如何支撑企业 AI 训练场景释放满额算力：AI 训练依赖 GPU 算力，物理机服务器可直接搭载 8 卡 / 16 卡 NVIDIA A100/H100 GPU，且无需承担虚拟化层的算力损耗，GPU 利用率可达 95% 以上。相比云服务器的虚拟化 GPU，物理机可将 AI 模型训练时间缩短 30%-50%，例如训练一个图像识别模型从 72 小时压缩至 48 小时。高 IO 存储支撑：AI 训练需频繁读取海量训练数据，物理机服务器可配置 NVMe SSD 阵列，存储 IOPS 可达百万级，延迟低于 1ms，避免因存储速度不足导致 GPU 空闲。例如处理 10TB 医学影像数据时，高 IO 存储可确保数据读取速度匹配 GPU 计算速度，提升训练效率。稳定运行保障：AI 训练通常需连续运行数天甚至数周，物理机服务器采用企业级硬件（如冗余电源、ECC 内存），可有效避免硬件故障导致的训练中断。同时支持本地数据存储，无需依赖网络传输数据，减少网络波动对训练进程的影响，确保训练任务稳定完成。物理机服务器通过 “满额 GPU 算力、高 IO 存储、稳定运行环境”，为企业 AI 训练提供强力支撑。对于布局人工智能业务、需高效完成模型训练的企业，选择物理机服务器不仅能提升训练效率，更能通过定制化硬件配置，适配不同 AI 场景（如计算机视觉、自然语言处理）的需求，加速 AI 技术落地与业务创新。
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