IT运维管理软件一般这个多少钱一套？

IT监控类或者IT运维流程类的产品工具上线运行一段时间之后，一年会产生十几万、甚至几十万的海量数据，包括告警数据、工单数据等IT运维大数据，需要从这些海量数据中获取更有效、更直接、更有价值的分析数据，更快速、有效的提取有意义的决策依据同样需要工具系统来满足运维大数据的IT数据挖掘、IT数据钻取需求。

RIIL Insight目前是国内首款定位于IT管理领域的大数据决策分析系统产品，通过建立多维数据分析模型进行信息提取、统计分析并提出决策依据

建议一：有系统的学习方案，系统的学习教程，先把Java学了一遍之后才是真正的入门，然后就是不断的练习，不断的巩固，为之后的工作打下坚实的基础。

建议二：学习Java不要先看书学，一定要先把一块的知识点学完一遍，并且自己多多少少会动手 *** 作，然后去看书温习。还有不要盲目的看视频，很多人都是光看视频，然后在心里没有一个 *** 作的概念，这样的学习方法最后一定会浪费时间到放弃，所以学习Java之前一定要知道这些东西，这都是走过来的人以前走的弯路。

建议三：很多人都会有一个疑问，就是学习Java能看懂，但是不会写，所以学习Java一定要掌握一个有效率的学习方法，一个适合自己的学习方法，作为一个新人，千万不要自己瞎摸索，没有必要，可以请教别人一定要去问。

建议四：一定要有一个明白人去指导你，Java的专业程度很强，80%的问题自己很难解决，而且会很浪费时间，一个小问题可以困扰一天，这样自信心会受到严重的打击，如果没有人指导，可以加我

学习Java的四个阶段：

一：Javase基础

二：网页三剑客html+css+js

三：JavaWeb和数据库：

四：JavaEE框架：企业级开发，Struts2、Spring框架、Hibernate框架、Maven核心技术、MyBaits框架、高手进阶；

如果找不到学习资源，可以点击这里下载。

当你学完了Java，应该如何去找工作？

一最重要的还是自身技能，这是硬件标准，标配，自己能力怎么样自己心里最清楚，如果自己都觉得自己不会的，我觉得还是好好提升技术吧。

二简历，写简历需要有一定的学问，一篇要把你所有的优势说明白，而且现在写简历，千万不可以写的太死板，一定要写的另类一些，因为简历太多，比如你写，喜欢学习，性格随和，等等太普遍，你会写别人也会写，没有新意，而且在写项目经历的时候更要注意。

三面试技巧，面试是最重要的一部分，你是否能应聘成功取决你面试怎么样，面试官都是一些经验老道的，所以你回答他问题的时候要注意技巧，比如：当他问道你一个异常的时候的，你不会，但是你不要说不会，你可以说之前我遇到过，但是现在忘了，如果我遇到可以解决等等。当然了，如果你自己很NB，会很多东西，信心十足，你自然会面试成功，所有的一切取决于你的本领如何。

希望可以帮助到大家，对于学习Java行业任何问题，可以随时私信我，希望大家学有所成，早日高薪

IT运维管理软件一般这个多少钱一套？

描述随着企业发展企业信息数据量日积月累，企业It运维系统逐渐复杂。it运维人员人工监控难度不断增加。企业业务对于it运维系统智能检测需求越来越高。it管理已经不再是单纯人工管理可以实现的。智能的it综合管理，一体化、系统化、全面化监测已然成为市场主流。IT运维管理可以帮助客户更敏捷、更高效、更简单地实现复 杂异构数据源到目的的实时数据融合和数据管理等综合服务，从而打破传统 ETL 给客户灵活数据应用带来的束缚，让数据准备过程不再成为数据消费的瓶颈。

第六代it综合管理软件是集网络设备、服务器、数据库、中间件、服务、安全设备、ORACLE数据库集群、虚拟机集群、存储管理、无线管理、视频设备管理、机房动力环境管理、业务管理、云平台等各种软硬件实现一体化监控方案，打造网管产品的智能化、自动化需求，遵循用户实际使用习惯，以管理概念为导向，提供全方面多纬度的网络运维管理服务。

　第六代it综合管理软件是集网络设备、服务器、数据库、中间件、服务、安全设备、ORACLE数据库集群、虚拟机集群、存储管理、无线管理、视频设备管理

、机房动力环境管理、业务管理、云平台等各种软硬件实现一体化监控方案，打造网管产品的智能化、自动化需求，遵循用户实际使用习惯，以管理概念为导向，提供全方面多纬度的网络运维管理服务。

下面对IT运维管理系统进行优势分析：

1跨厂商、跨平台同时管理大量网元数灵活的分布式部署。

2网络拓扑管理、自动发现与生成真实拓扑图、用户权限管理、分级管理。

3云网管掌握业务运行情况，直观呈现业务健康水平。

4虚拟化存储管理、节省资源、更灵活、更安全。

5无线、视频管理、无线设备与视频设备实时监控，整合网络环境快速定位故障。

6智能的异常处理、全面的故障分析、自动告警、支持多种告警模式。

7大屏幕整合管理信息网络情况一目了然，个性化页面设置。

83D机房动态环境、 实时联动，智能展现。

9大数据多维度分析报表、巡检报表支持多种格式报表导出。

10模板策略自动匹配规则，支持自定义指标配置，第三方接口应用集成。

11IPMAC绑定内网管理更安全。IP地址VLAN管理，配置管理文件、 记录 、对比、检测。

12云运维遵循ITIL理念打造智慧运维，IT运维效率大幅提升。

第六代IT综合管理软件通过分层级管理、整合管理所有IT资源、融合IT与业务三个角度进行IT整合，能够提高企业的IT管理水平。所谓IT整合，带来的不仅是管理模式改变，更重要的是强调对于企业IT资源的一体化管控，全面提升各部门协同管理、高效运作的能力，从而持续推进企业的信息化建设，这也将是企业IT运维管理发展的必然趋势所在。

随着企业发展企业信息数据量日积月累，企业It运维系统逐渐复杂。it运维人员人工监控难度不断增加。企业业务对于it运维系统智能检测需求越来越高。it管理已经不再是单纯人工管理可以实现的。智能的it综合管理，一体化、系统化、全面化监测已然成为市场主流。

IT运维管理可以帮助客户更敏捷、更高效、更简单地实现复 杂异构数据源到目的的实时数据融合和数据管理等综合服务，从而打破传统 ETL 给客户灵活数据应用带来的束缚，让数据准备过程不再成为数据消费的瓶颈。

第六代it综合管理软件是集网络设备、服务器、数据库、中间件、服务、安全设备、ORACLE数据库集群、虚拟机集群、存储管理、无线管理、视频设备管理、机房动力环境管理、业务管理、云平台等各种软硬件实现一体化监控方案，打造网管产品的智能化、自动化需求，遵循用户实际使用习惯，以管理概念为导向，提供全方面多纬度的网络运维管理服务。

1可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2 数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4 语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

数据分析、机器学习与物联网

我们当前所处的世界，联网程度不断上升，低成本传感器和分布式智能也在不断普及，产业即将面临这一切带来的革命性的冲击；同时，在此过程中还会产生大量的数据，其规模将庞大到远远超过人类所能处理的范畴。对此，企业是否能足够迅速地适应并演进自身的业务，以维持在竞争格局中所处的位置？面对我们栖身的环境中植入的这些全新的信息来源和智能设备，人类应当如何掌握它们并从中获益？利用不断演进的技术组织机构将需要建立起内部数据仓库，以便能够利用新的数据源和数据流。智能接入设备亦将在某些情况下取代人的角色，它们将能够自行决策、执行自我调整，或是根据需要引发对自身的纠正和修复。在另一些情景中，众多设备的集合将聚集在一起成为完整的系统，这样的系统可以采用新的方法进行优化；而由系统聚集成的系统，将会彼此共享数据，并成为由数据和设备组成的生态系统。机器学习（指从数据中推导出意义的众多方法）注定将成为这个生态系统中的一部分；此外，随着企业着手为物联网（IoT）做准备，传统业务和数据分析技术也同样将被纳入到该生态系统之中物联网——某些人更愿意称之为“万物互联”（Internet of Everything）——正处于不断上升的轨道上。一项Gartner研究指出，在2020年IoT单元的数量将达到260亿，而IoT产品和服务的市值将达到3000亿美元1。另外，GE在工业互联网（Industrial Internet）——这一概念包含用于监控和优化工业设备（例如喷气式引擎、铁路机车、动力涡轮机和制造工艺）性能的机制和应用——领域已经活跃了很长时间。根据GE的估算和预测，在接下来20年中，工业互联网将帮助全球GDP产值提高10到15万亿美元（没错，万亿量级）。当然，围绕着已问世的全新技术和正在逐步浮现的技术概念，市场中充斥着大量炒作。例如，Gartner备受争议的 “成熟度曲线”（注：也有些人使用“炒作周期”这一贬义说法）报告就把IoT摆在了“翘首以望的顶峰”的位置上（而大数据作为之前的热点，已经进入了“理想幻灭的低谷” 3）。然而，哪怕企业家们为之表现出群情激昂的兴奋，或是记者们在笔下展现出了对未来的狂热展望，在现实中依旧存在着大量的挑战，组织机构必须克服它们，才能够真正乘上这次技术演进的东风。挑战组织机构必须聚焦于：了解产品技术和IT领域中，企业能力的相对成熟度；了解可以纳入哪些类型的IoT功能，以及新能力将会在哪些方面对客户价值带来影响；了解机器学习和预测分析模型的角色；基于市场变化的迅捷程度和竞争对手的相对敏捷度，重新思考业务模型和价值链。接下来，让我们对这些挑战逐一进行更详细地分析。理解产品和IT成熟度可以从产品和IT两个维度分别进行分析。首先，产品组合的成熟度如何？它是属于变更较缓慢且逐步演进的传统类型的产品，还是属于前进速度更快，同时具有更复杂生态系统的产品？矿产设备在技术上非常复杂。并且，与科学研究仪器相比，它拥有更为漫长的设备生命周期，和相对更缓慢的演进速度。然而，这并不意味着科研仪器的公司，在利用IoT产品进行系统优化方面更具优势。另一个需要考虑的因素是IT流程的成熟度。各种类型的组织机构都可能会因采用IoT而获益；然而，要想达成这一目标，它们所需采用的模型却各不相同。让我们进一步分析一下IT成熟度水平这个因素。举例来说，科学研究仪器供应商或许拥有先进技术，但却可能缺乏强有力的IT架构、流程和IT治理能力。与之相反，矿业设备制造商或许拥有非常成熟的内部IT流程。对科学研究仪器公司而言，IoT将让它们能够对安置在现场的仪器设备进行功能升级；但面对由多种类型设备组成的实验室信息生态系统库，公司并不一定愿意尝试去进行优化。（当然，以IT作为成本中心——例如内部IT管理——方面的成熟度不足，并不等于以IT作为利润中心——例如IT产品——方面成熟度的缺失；但当开发或拓展IT服务的时候，许多组织机构都选择在现有的基础IT能力之上构建。）在去年的哈佛商业评论（Harvard Business Review）中，讨论了一个矿业设备领域的例子：Joy Global是一家矿业设备制造商，其专家团队横跨与采矿作业相关的多种系统和流程。Joy Global以此为依托，针对来自多家供货商的一系列设备，提供监控、维护和优化的服务4。了解IoT能力接下来，应该考虑一下使用智能联网设备中的哪些能力。刚刚提到的哈佛商业评论刊登的文章4指出，IoT包含四种类型的能力：监视——传感器提供关于运行环境、产品使用和性能方面的数据；控制——可以控制并定制个性化产品功能；优化——来自监视与控制的反馈回路，能够提供更高的效率、更好的性能、预防性维护，以及诊断和修复；自治——监视、控制和优化将支持独立运行、不同系统间的协作、与环境交互、个性化、补给，以及自我诊断和修复。这四个层级的能力，将为重新定义供应链并重新配置价值链提供支持。我们不应该抱有产品的功能应固定不变的观点；相反，我们应该认为它们将更具灵活性和适应性。那些智能联网设备和产品将具有可变特性，并能够随着用户需求的变化而改变。在数年以前，软件制造商就已经认识到了这一点。而现在，物理对象也正在逐渐转变为软件驱动功能的载体或容器。上述这些层级的能力要求越来越精密的数据分析方法——从收集和应用数据，到支持算法自身运用数据并在同时进行学习。第一个层级的能力——监视——将成为一套实时的机制，我们可以运用它更好地了解现场情况和用户需求，并提供新的能力。这意味着组织机构的传统产品和服务将不再泾渭分明，而且二者的边界将彼此渗透。在过去，现场设备的维护由某个现场服务承包公司承担，设备制造商的业务并不涉及此环节。而在智能设备与监视能力结合后，设备可以在故障发生前将所需的服务提前告知制造商。同时，设备制造商也可以将常规维护纳入自己的服务范畴。不过，如果利润和物流对组织机构而言是个问题的话，那么复杂的维修工作将依旧由专业承包商完成。这一“去中介化”(disintermediation)的模式也可以运用到分发链中。设备可以自动发起补充供应的请求，从而降低甚至消除供应链中的物流和库存压力。控制是建立在监视之上的更复杂的应用。我们可以监视设备运行情况，并通过控制设备的多个部分或多个系统，来扩展人工干预的边界。想象一下，在 *** 作大部分功能都是自动化执行的系统或机器时，人类所扮演的角色：人类指导机器运转，并寻找系统设计的时候没有预料到（或是基于经济划算的角度未设计应对预设）的边界条件、异常和例外。接下来，人类使用自己的判断做出变更、纠正或调整。我们并不需要（在空间上）与设备在一起，或许我们也无需实时监视它们（这取决于流程）。我们通过监视层面采集数据并进行处理（某些数据处理必须在特定时刻完成），并通过控制层面将这些数据实时（或准实时）地运用到设备或装置的运行上。需要组织机构做出的战略决策是，是否以及何时在产品中提供更多的控制能力，以及是将其作为一种服务向客户开放，还是让客户拥有这些功能。第三个层级的能力——优化——可以拓展到某个单体对象、一系列对象，或是一套由来自多家制造商、使用不同技术的对象组成的生态系统的表现方面。是否将提供的服务拓展到这一领域，取决于围绕着价值链和流程边界的知识和经验的水平。前面提到的矿业的例子，反映出Joy Global与供应商相比的优势，主要在于拥有在流程生态系统中更加聚焦的视角。以卡车制造商为例，它无法很好地优化复杂的矿业设备，但却会凭借对自己的一系列卡车（以及潜在的一系列其他制造商生产的卡车）进行优化而获益——如果行业动态确实具有商业意义的话。要将优化的范围延伸到独立运行，还需要对这三个层级的能力进行一些拓展，以支持与环境及其他系统进行受限程度更低的交互。自治要求围绕着算法提供更多的智能，以便应对计划外的情况——程序员和系统工程师未能明确设计这些情况下的方案。自主运行需要整合具有适应性的机器学习方法，以应对新出现的情况，并将之纳入到用于监视、控制和优化的核心算法中。了解分析和机器学习2014年11月，施乐公司帕洛阿尔托研究中心的Mike Kuniavsky在IDTechEx上进行了一场名为“IoT领域中预测分析方面的用户体验”的演讲。在演讲中他表示，我们应该将几乎所有功能都存放（或是在不久的将来存放）在云上。数据和功能可以从任何位置、通过任何设备访问。而专业设备则提供用户访问数据的环境。健康手环可以通过iPhone或笔记本电脑，在特定的锻炼环境中访问用户的身体健康数据。在这种情况下，健康手环扮演了IoT传感器的角色，同时也提供了访问和使用数据的一种途径，而且它还通过软件功能包含了其他一些设备（例如计步器）的能力。设备上产生的数据可以为厂家提供额外的洞见，帮助其了解消费者的使用情况和喜好，并藉此升级功能或开发新特性。如果汇聚来自用户群的数据并结合其他数据集，那么新的洞见可以阐明流行病方面的数据、人群活动水平、生活方式和人口统计数据。对市场人员、健康服务提供者、保险公司和政府机构来说，这些信息具有宝贵的价值。（当然，我们必须认真对待隐私和数据使用许可方面的责任。）我们可以使用机器学习算法，基于这些数据模式作出预测。例如，在一份来自Mayo Clinic的研究中，发掘出了活动数据与心脏病人恢复速度的相关性5。同样的机器学习和预测算法也是许多联网智能消费设备的基础。例如，Nest恒温器是一套能够使用数据模式的设备，它预测消费者对于某个特定房间、在一天中的某个特定时刻的温度要求。（另一个控制和优化的例子体现在聚居区的层面。在获得了业主许可的情况下，电力设施可以通过远程调节的方式，控制成百上千的Nest设备，将室温调高或调低几度，从而完成高峰期的用能负载调度）。这类消费设备涵盖了从声音模式（例如亚马逊的个人助理输入设备Echo6）到更复杂的行为和活动模式（例如捷豹的路虎监视系统，它依赖于一套复杂的软件系统，该系统让汽车能够学习、预测和检查，并提醒车上的乘客帮助驾驶员自动委派次要任务，以便驾驶员将更多的注意力集中在驾驶上7）进行学习的范围。优化算法通过使用机器学习机制，来利用从动态环境下交互的传感器和智能设备传回的数据。算法不能基于特定的参数，精确地预测这些多变的情况，而是需要不断地感知、响应并适应。例如，随着汽车从驾驶员身上分担了更多的责任，它们需要与周边环境中更多的数据来源进行交互（传感器、灯光、其他车辆等等）。在工业自动化、物流和交通运输、电力网络与能源系统、交通管理、安全系统以及其他“系统的系统”等领域中的各类应用，都将让机器直接与其他机器进行交流。此外，这些应用还将基于能够演进和自适应的算法，帮助机器翻译数据流，从而使机器能够依据给定的运行参数达到要求的最终状态。反思业务模型和价值链智能联网设备要求组织机构重新检视，它们处在市场中的什么位置、以什么方式创造价值，以及这些价值将如何随着竞争环境和信息生态系统的演进而增加或减少。分析将帮助验证某些决策（例如，在对特性进行变更或是增加服务和功能后，获得实时使用数据）；不过，市场新进入者和新的价值链结构或许会对业务模式带来巨大的转变，而基于公司传统业务模式做出的分析将不再具有相关性。因此，产品或服务的基础，或许会转变为来自传统产品的数据流，而不是来自产品本身的收入。新的业务模式将得以延展，甚至有可能远远超出产品本身的范畴，覆盖上游供应商或下游消费者。最重要的是，所有这些可能性，都会要求组织机构拥有围绕着其内部数据健康度和用于分析的基础设施的基础能力：数据“打捞”（curation）、所有制和质量标准、具有一致性的企业架构、干净整洁地集成在一起的系统、自动化的数据载入流程，以及成熟的分析专家。如果欠缺或未能有效管理这些基础条件，组织机构将很难进行快速反应，并演化出新的分析和数据管理功能与能力。IoT将基于数据流和复杂的方法，从信息中获取洞见，并通过与企业知识整合，将之运用到价值创造方面。而不具备这些能力的组织机构将在市场上落后，或是降级到低价值、低利润的层次。数据被称为“新的石油”——我们可以拓展这一比喻，这意味着通过分析能力中的知识提炼环节，数据将被精炼为高价值产品。组织机构现在就需要在构建此类基础设施的方面投入资源，以便为接下来数年中应对供应链和价值创造环节的转型、扰动和颠覆做好准备。信息敏捷性将成为必备的核心能力。

谈到英语，我们很多人都了解，有朋友问考研英语一历年新题型及答案，还有人想问2014年英语二真题及答案解析，这到底怎么回事呢？实际上护考历年分数线2017呢，下面是小编为大家整理的2014年英语二真题及答案解析，一起来了解下吧。

2014年英语二真题及答案解析

Text 3

The concept of man versus machineis at least as old as the industrial revolution, but this phenomenon tends tobe most acutely felt during economic downturns and fragile recoveries And yet,it would be a mistake to think we are right now simply experiencing the painfulside of a boom and bust cycle Certain jobs have gone away for eating up humanjobs, this phenomenon will continue to restructure our economy in ways we can’timmediately foresee

When there is exponential improvement in theprice and performance of technology, jobs that were once thought to be immunefrom automation suddenly become threatened This argument has attracted a lotof attention, via the success of the book Race Against the Machine, byErik Brynjolfsson and Andrew McAfee, whoboth hail from MITs Center for Digital Business

Centerfor Digital Business

This is a powerful argument, and a scaryone And yet, John Hagel, auther of The power of pull and other books, saysBrynjolfsson and McAfee miss the reason why these jobs are so vulnerable totechnology in the first place

Hagel says we have designed jobs in the USthat tend to be “tightly scripted” and “highly standardized” ones that leave noroom for “individual initiative or creativity” In short, these are the typesof jobs that machines can perform much better at than human beings That is howwe have put a giant target sign on the backs of American workers, Hagel says

It’s time to reinvent the formula for howwork is conducted, since we are still relying on a very 20th centurynotion of work, Hagel says In our rapidly changing economy, we more than everneed people in the workplace who can take initiative and exercise theirimagination “to respond to unexpected events” That’s not something machinesare good at They are designed to perform very predictable activities

As Hagel notes, Brynjolfsson and McAfeeindeed touched on this point in their book We need to reframe race against themachine as race with the machine In our works, we need to look at the ways inwhich machines can augment human labor rather than replace it So then theproblem is not really about technology, but rather, “how do we innovate ourinstitutions and our work practices”

31According to the first paragraph, economic downturns would

[A] easethe competition of man vs machine

[B]highlight machines’ threat to human jobs

[C]provoke a painful technological revolution

[D]outmode our current economic structure

选B 细节题，定位在第一句话The concept of man versus machine is at least as old as theindustrial revolution, but this phenomenon tends to be most acutely felt during economic downturnsand fragile recoveries

对象是 man vs human 答案一定要讲到machine 与human jobs 排除C D

AB 正好相反，选B

文章说现象在经济衰退和脆弱复苏是更加急剧。选B

32 Theauthors of Race Against the Machine argue that

[A]technology is diminishing man’s job opportunities

[B]automation is accelerating technological development

[C]certain jobs will remain intact after automation

[D] manwill finally win the race against machine

选A 细节题，容易，

答案定位在第一句：When there is exponential improvement in the price and performanceof technology, jobs that were once thought to be immune from automationsuddenly become threatened

段落话题是工作与自动化，机器的关系排除B D

A C方向相反，一定选工作不利的选项选A

33 Hagelargues that jobs in the US are often

[A]performed by innovative minds

[B]scripted with an individual style

[C]standardized without a clear target

[D]designed against human creativity

选D 细节题，如果不仔细定位，容易出错，定位在第一句话：

对象是creativity ，而且与之相悖。

最大干扰项选C 错在定位信息没有 clear target这个对象，

Target出现在第三句话中，也可以通过非定位信息排除法排除

Hagel says we have designed jobs in the US that tend to be“tightly scripted” and “highly standardized” ones that leave no room for“individual initiative or creativity”

34According to the last paragraph, Brynjolfsson and McAfee discussed

[A] thepredictability of machine behavior in practice

[B] theformula for how work is conducted efficiently

[C] theways machines replace human labor in modern times

[D]thenecessity of human involvement in the workplace

选D 细节题，用排除法才能做对。不过正确选项和原文同义改写的不是很好。

定位在最后一句话：So then the problem is not really about technology, but rather, “howdo we innovate our institutions and our work practices”,

作者否定了technology 排除A ,B

而C是rather than 后面的内容。

选D

35 Whichof the following could be the most appropriate title for text

[A]How toInnovate Our Work Practices

[B]Machineswill Replace Human Labor

[C]Can WeWin the Race Against Machines

[D]EconomicDownturns Stimulate Innovations

选C 主旨题，排除法做对，否则很容易做错。

文章主题 machine 排除A D

剩下 B C,

排除B machine会代替人非文章观点。

————文章来源上海华是学院，里面有整套，这是我摘下来的一部分。

我这里有～用百度网盘分享给你，点开就可以保存，链接永久有效^_^，无提取码，链接：>

大数据时代数据安全策略

大数据未来已来 商业价值巨大

众所周知，今天的数据量正在呈几何式增长，以个人消费者为例，现在我们每个人每天都会产生大量的数据比如上网数据、购物数据、社交数据。而在企业市场，数据量更是惊人， 移动设备、互联网以及企业自身的数据加速了大数据到来 。阿里的马云曾经说过，我们现在正在处于一个由IT时代向DT时代转变。实际上，这不是在耸人听闻，小到我们个人消费者大到行业企业的发展，处处在产生数据、又处处离不开数据，基于大数据技术，无论是个人还是行业企业可以去很多的业务创新以及价值转换，事实上，大数据的价值已经不言而喻。梭子鱼中国华南区高级技术经理范宏伟认为，大数据在行业发展的前景非常广阔，不论是传统的金融机构还是现在时髦的互联网金融机构，通过大数据技术能够分析每个人的特征，根据所形成的特征进行汇总，能够助力金融机构实现对于贷款人的评判。

在政府和房地产行业，未来随着数据的开放，通过大数据技术查询房产不需要在回到原省区查询，直接在所在当地就可以查询。

对于企业的内部管理而言，通过大数据技术可以分析出营销存在的问题，然后根据问题，不断的优化、解决，从而使整体的团队营销水平最终得到有效的提升。

今天的大数据对于企业而言是非常有价值的，经过多年的大数据的发展，范宏伟认为，大数据现在呈现以下几大特点：

第一，规模越来越大。在过去十几年前，几百GB的数据量已经非常巨大，但现在都已经是TB、PB级的，从这方面来看，数据规模越来越大;

第二，数据类型非常多，过去只有单一的数据，现在越来越多非结构化数据如音频、视频、社交数据等对数据处理能力提出更高要求;

第三，数据处理速度快，对数据实时处理有着极高的要求，通过传统数据库查询方式得到的 “当前结果”很可能已经没有价值。

第四，数据价值高。海量数据带来了巨大的商业价值。数据之间关联性支持深层的数据挖掘。

大数据 安全不容小觑

虽然我们一再强调大数据的特点以及在行业中的价值，也传递了它的正向作用，但是任何事务都是双向的，既然大数据有正向作用，那么它也有反向作用暨开展大数据也是存在挑战的，而安全成为企业开展在大数据不容小觑的“门槛”。

还是以金融为例，通常金融的数据信息是最“齐全”的，对于黑客而言，通常会进行多个点的“攻击”，一旦攻开一个点，它就可以“拿”到整个数据，这对金融机构特别可怕，特别是互联网金融如P2P的兴起，由于技术薄弱以及众多的后台接口，导致每天被都会被攻击，而且在互联网环境下黑客的成本在降低，这就导致了在大数据时代企业存在安全风险。

范宏伟表示，在大数据时代，黑客对于企业的攻击点是无形中增加的，它已经不在局限于企业自身的攻击，而是通过“外围”的方式深入到企业内部比如美国某知名电商网站受到攻击后发现原来黑客是从该网站的供应商系统中切入到，从而获得了数据。因此，对于企业而言，企业的数据安全风险的，这也是企业的CIO、IT管理者在企业发展中需要思考的问题。

大数据时代数据安全策略

现在我们可以看到，在整个IT系统中，数据已经成为IT很重要的资产，那么，数据作为企业中很重要的数据，我们怎么保护数据如何做到有效的容灾而且大数据存在安全风险，那么作为企业的CIO、IT管理者而言又该如何来应对

对于此，范宏伟认为，CIO开展借助大数据安全，首先要做好大数据的安全策略：

第一，规范建设。不论上新应用信息系统还是过去旧的系统，都需要有规范化的管理，在大数据时代如果没有规范，它所面临的就是数据丢失。

第二，建立以数据为中心的安全系统。

第三，融合创新。

实际在这三点对于每个行业企业在开展大数据安全管理时，都具有重要的参考价值。对于企业的CIO而言，企业的核心数据如ERP系统首先可通过预判来进行防范，实现安全预警。比如平常员工很少晚上登陆ERP系统帐号，如果晚上登陆ERP系统，就可以判断是疑似的预判，从而做出相应的应对措施。

对于企业的核心数据保护需要考虑以下五个方面的因素：

第一，灾难的类型。会有哪些灾难以及会对系统到来多大损失当机器出现故意后，对于企业有多大影响比如ERP系统机器损坏以后会影响到企业的生存发展;

第二、恢复时间：灾难发生后需要多久恢复

第三，实用技术。目前有哪些可靠的技术，可以保护数据安全

第四、成本的问题。实施容灾方案的成本以及不实施容灾灾难发生后的损失成本

第五、恢复程度;系统恢复还是数据恢复恢复数据的最后更新时间

范宏伟进一步指出，在有限的成本中，把数据保护实现最大化，则需要CIO要在实施成本、宕机时间、解决方案达成一个平衡。因此，开展数据保护或者对于整体数据容灾系统应该从底层的数据备份恢复开始做起，逐步开始数据复制、应用切换、业务接管等四个方向。

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