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w****0 2018-07-11
机房故障自愈-黎明之战
要求:将服务拆分为若干不同的逻辑元,每个逻辑元处于不同的物理机房,均能提供品线完整服务。 3.服务不满足N+1冗余 描述:任意个机房故障时,其余机房剩余容量不足以承担该机房切出的流量。 问题:流量调度导致其余机房服务过载,造成多个机房服务故障,造成更大范围的影响。 要求:容量建设需要对于每个逻辑服务元都要有明确的容量数据,并具备N+1冗余,即任意机房故障情况下,其余机房均可承载这部分流量,同时需要保证服务变化时及时更新数据和扩容服务,避免容量数据退化。同时对于流量的变化趋势,也需要有提前的预估,为重大事件流量高峰预留足够容量(如节日、运营、期)。 4.服务关联强耦合 描述:上下游服务使用固定IP或固定机器名进行直接连接。 问题:机房故障发生时,关联的上下游之间无法进行快速的流量调度止损。 要求:线上服务关联不允许使用固定IP或机器名链接,需使用具备流量调度能力的上下游连接方式以实现上下游依赖解耦,下游服务发生机房故障,可以快速调整路由比例实现止损。 机房容灾能力--盲测验收 完成以上四点机房容灾能力建设后,业务线就具备了通过流量调度进行止损机房故障的基本件。
h****l 2018-07-09
大数据时代下的隐私保护(二)
攻击者无法确认某数据对应的是哪个人(这设攻击者除 了quasi-identifier 信息之外对其他数据一无所知,举个例子,如果所有用户的偏好都 是购买品,那么k-anonymity 也无法保证隐私没有泄露) 攻击方法 未排序匹配攻击(unsorted matching attack) :当公的数据记录和原始记录的顺序 一样的时候,攻击者可以猜出匿名化的记录是属于谁。例如如果攻击者知道在数据中小 明是排在小白前面,那么他就可以确认,小明的购买偏好是品,小白是家用器。 解决方法也很简,在公数据之前先打乱原始数据的顺序就可以避免这类的攻击。 补充数据攻击(complementary release attack) :如公的数据有多种类型,如果 它们的k-anonymity 方法不同,那么攻击者可以通过关联多种数据推测用户信息。 除此之外,如果敏感属性在同一类quasi-identifiers 中缺乏多样性,或者攻击者有其 它的背景知识,k-anonymity也无法避免隐私泄露。 我们知道李雷的信息,表中有两对应的数据,但是他们的购买偏好都是品。
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