JumpServer ⼴受欢迎的开源堡垒机
⼴受欢迎的开源堡垒机 2023 年 10 ⽉ 1 2 企业为什么需要堡垒机? JumpServer 堡垒机的优势 JumpServer 堡垒机企业版 JumpServer 案例研究(江苏农信、东⽅明珠、⼩红书) 4 JumpServer 堡垒机⼀体机及信创⽅案 3 5 为什么要使⽤堡垒机? - 以更安全的⽅式管控和登录各种类型的资产 - 系统管理员 外包⼈员 普通⽤户 临时访客 JumpServer 堡垒机企业版 JumpServer 案例研究(江苏农信、东⽅明珠、⼩红书) 4 JumpServer 堡垒机⼀体机及信创⽅案 3 5 JumpServer 堡垒机为何⼴受欢迎? 你所需要的⼀切 ⼀切资产皆可连 Linux/Windows/数据库/Web资产/Kubernetes/远程应⽤ 全过程管控 事前授权、事中监察、事后审计 持续创新 按⽉⾼质量持续迭代,提供强⼤功能0 码力 | 49 页 | 14.87 MB | 1 年前3JumpServer ⼴受欢迎的开源堡垒机
⼴受欢迎的开源堡垒机 2023 年 12 ⽉ 1 2 企业为什么需要堡垒机? JumpServer 堡垒机的优势 JumpServer 堡垒机企业版 JumpServer 公开案例研究 4 JumpServer ⼀体机及信创⽅案 3 5 ⽬ 录 各种类型 的 IT 资产 为什么要使⽤堡垒机? - 以更安全、更⾼效的⽅式管控和登录各种类型的资产 - 系统管理员 普通⽤户0 码力 | 40 页 | 6.66 MB | 1 年前3MySQL 企业版功能介绍
ORACLE 产品介绍 MySQL 企业版 全球广受欢迎的开源数据库 重要特性 Oracle MySQL 服务云 MySQL 数据库 MySQL 企业级备份 MySQL 企业级高可用性 MySQL 企业级可扩展性 MySQL 企业级身份验证 MySQL 企业级 TDE MySQL Classic 版本(仅适用于 ISV/OEM) Oracle MySQL 云服务 MySQL 数据库即服务 关于 MySQL MySQL 是全球广受欢迎的开源数据库软件。全球许多发展迅猛的行业巨头都使用 MySQL 来支持 其高流量网站、业务关键型系统和软件包,从中节省了大量时间和资金。 MySQL 客户清单(部分) 互联网客户/最终客户0 码力 | 6 页 | 509.78 KB | 1 年前3Pivotal Greenplum 5: 新一代数据平台
法,执行 分析功能,还是以大规模并行方式构建数据模型,都可以实现。Greenplum 5 支持适用于数据挖掘和数据科学工作的最全面、 最先进的分析程序包和扩展。 Greenplum 5 还针对最受欢迎的 Python 和 R 语言算法库提供简单易用的安装程序。 • Greenplum 5 中支持的 Python 语言算法库和程序包有:Tensorflow、NumPy、SciPy、scikit-learn、Pandas、 时间和一周中的日期编写,这样各种不同类型的工作负载(例如 ETL 和报告处理)都能不间断运行。 架构化查询语言性能提升 Pivotal Greenplum 5 对 SQL 查询处理进行了多项改进。广受欢迎的 SQL 结构——相关子查询(即嵌套在另一查询内的查 询)可使用来自外部查询的值。鉴于业界各大 BI/ 报告工具对子查询的广泛使用,这可以说是 GPORCA 中最重要的一项改 进了。在一些大型数据0 码力 | 9 页 | 690.33 KB | 1 年前3PieCloudDB Database 产品白皮书
> 岛 网 ioor mauaeaa 和 i Gartner: 数据库中国市场指南 传统数仓的痛点 很多受欢迎的数据库仓库均为分布式数据库,而典型 分布式数据库系统大多是 MPP (大规模并行计算) 架构。 MPP 架构的数据库以 PC 服务器为单位,通过如下图所示的组群方式来扩展存储和计算。假设一个宽表有3亿条记录 关人才市场较小,人才芽乏。高昂的学习成本造 成用户使用过程中性能差、故障率高、故障修复时间长等问题。 云时代的数据处理要求 随着数据量和计算能力的爆发式增长,云计算技术的迅猛发展,云原生架构愈受欢迎,云原生时代应运而生。云原生 时代,越来越多的企业将应用向云上迁移,而越来越多的数据也流向云上。公有云带来了众多优势: 时可以申请/释放的计算资源 霹 无限的计算资源 亿-曾 无限的存信池 C0 码力 | 17 页 | 2.68 MB | 1 年前3云原生虚拟数仓PieCloudDB Database产品白皮书
IDC: 3 缺 乏 弹 性 然而,随着数据量的不断攀升,企业对数据仓库的要求也越来越高,在使用过程中,传统 MPP 数据库解决方案迎来 了一系列的瓶颈: 4 传统数仓的痛点 很多受欢迎的数据库仓库均为分布式数据库,而典型的传统分布式数据库系统大多是 MPP(大规模并行计算)架构。 MPP 架构的数据库以 PC 服务器为单位,通过如下图所示的组群方式来扩展存储和计算。假设一个宽表有3亿条记录, 场较小,人才匮乏。高昂的学习成本造 成用户使用过程中性能差、故障率高、故障修复时间长等问题。 5 云时代的数据处理要求 随着数据量和计算能力的爆发式增长,云计算技术的迅猛发展,云原生架构愈受欢迎,云原生时代应运而生。云原生 时代,越来越多的企业将应用向云上迁移,而越来越多的数据也流向云上。公有云带来了众多优势: 每天有数个小的计算任务,需要数个节点 每周有一个中等计算任务,需要数十个节点0 码力 | 17 页 | 2.02 MB | 1 年前3Hello 算法 1.0.0b1 Java版
两年前,我在力扣上分享了《剑指 Offer》系列题解,受到了很多小伙伴的喜爱与支持。在此期间,我也回复 了许多读者的评论问题,遇到最多的问题是“如何入门学习算法”。我渐渐也对这个问题好奇了起来。 两眼一抹黑地刷题应该是最受欢迎的方式,简单粗暴且有效。然而,刷题就如同玩“扫雷”游戏,自学能力强 的同学能够顺利地将地雷逐个排掉,而基础不足的同学很可能被炸的满头是包,并在受挫中步步退缩。通读教 材书籍也是常用方法,但对于面 hello‑algo.com 121 7.4.4. AVL 树典型应用 ‧ 组织存储大型数据,适用于高频查找、低频增删场景; ‧ 用于建立数据库中的索引系统; � 为什么红黑树比 AVL 树更受欢迎? 红黑树的平衡条件相对宽松,因此在红黑树中插入与删除结点所需的旋转操作相对更少,结点 增删操作相比 AVL 树的效率更高。 7.5. 小结 二叉树 ‧ 二叉树是一种非线性数据结构,代表着 3 个单元操作;而「插入操作」是在做 赋值,只需 1 个单元操作;因此,可以粗略估计 出冒泡排序的计算开销约为插入排序的 3 倍。 插入排序运行速度快,并且具有原地、稳定、自适应的优点,因此很受欢迎。实际上,包括 Java 在内的许多 编程语言的排序库函数的实现都用到了插入排序。库函数的大致思路: ‧ 对于 长数组,采用基于分治的排序算法,例如「快速排序」,时间复杂度为 ?(? log ?)0 码力 | 186 页 | 14.71 MB | 1 年前3Hello 算法 1.0.0b1 JavaScript版
两年前,我在力扣上分享了《剑指 Offer》系列题解,受到了很多小伙伴的喜爱与支持。在此期间,我也回复 了许多读者的评论问题,遇到最多的问题是“如何入门学习算法”。我渐渐也对这个问题好奇了起来。 两眼一抹黑地刷题应该是最受欢迎的方式,简单粗暴且有效。然而,刷题就如同玩“扫雷”游戏,自学能力强 的同学能够顺利地将地雷逐个排掉,而基础不足的同学很可能被炸的满头是包,并在受挫中步步退缩。通读教 材书籍也是常用方法,但对于面 树」的结点查找操作与「二叉搜索树」一致,在此不再赘述。 7.4.4. AVL 树典型应用 ‧ 组织存储大型数据,适用于高频查找、低频增删场景; ‧ 用于建立数据库中的索引系统; � 为什么红黑树比 AVL 树更受欢迎? 红黑树的平衡条件相对宽松,因此在红黑树中插入与删除结点所需的旋转操作相对更少,结点 增删操作相比 AVL 树的效率更高。 7.5. 小结 二叉树 ‧ 二叉树是一种非线性数据结构,代表着 3 个单元操作;而「插入操作」是在做 赋值,只需 1 个单元操作;因此,可以粗略估计 出冒泡排序的计算开销约为插入排序的 3 倍。 插入排序运行速度快,并且具有原地、稳定、自适应的优点,因此很受欢迎。实际上,包括 Java 在内的许多 编程语言的排序库函数的实现都用到了插入排序。库函数的大致思路: ‧ 对于 长数组,采用基于分治的排序算法,例如「快速排序」,时间复杂度为 ?(? log ?)0 码力 | 185 页 | 14.70 MB | 1 年前3Hello 算法 1.0.0b1 Swift版
两年前,我在力扣上分享了《剑指 Offer》系列题解,受到了很多小伙伴的喜爱与支持。在此期间,我也回复 了许多读者的评论问题,遇到最多的问题是“如何入门学习算法”。我渐渐也对这个问题好奇了起来。 两眼一抹黑地刷题应该是最受欢迎的方式,简单粗暴且有效。然而,刷题就如同玩“扫雷”游戏,自学能力强 的同学能够顺利地将地雷逐个排掉,而基础不足的同学很可能被炸的满头是包,并在受挫中步步退缩。通读教 材书籍也是常用方法,但对于面 树」的结点查找操作与「二叉搜索树」一致,在此不再赘述。 7.4.4. AVL 树典型应用 ‧ 组织存储大型数据,适用于高频查找、低频增删场景; ‧ 用于建立数据库中的索引系统; � 为什么红黑树比 AVL 树更受欢迎? 红黑树的平衡条件相对宽松,因此在红黑树中插入与删除结点所需的旋转操作相对更少,结点 增删操作相比 AVL 树的效率更高。 7. 树 hello‑algo.com 125 7.5. 小结 3 个单元操作;而「插入操作」是在做 赋值,只需 1 个单元操作;因此,可以粗略估计 出冒泡排序的计算开销约为插入排序的 3 倍。 插入排序运行速度快,并且具有原地、稳定、自适应的优点,因此很受欢迎。实际上,包括 Java 在内的许多 编程语言的排序库函数的实现都用到了插入排序。库函数的大致思路: ‧ 对于 长数组,采用基于分治的排序算法,例如「快速排序」,时间复杂度为 ?(? log ?)0 码力 | 190 页 | 14.71 MB | 1 年前3Hello 算法 1.0.0b1 Python版
两年前,我在力扣上分享了《剑指 Offer》系列题解,受到了很多小伙伴的喜爱与支持。在此期间,我也回复 了许多读者的评论问题,遇到最多的问题是“如何入门学习算法”。我渐渐也对这个问题好奇了起来。 两眼一抹黑地刷题应该是最受欢迎的方式,简单粗暴且有效。然而,刷题就如同玩“扫雷”游戏,自学能力强 的同学能够顺利地将地雷逐个排掉,而基础不足的同学很可能被炸的满头是包,并在受挫中步步退缩。通读教 材书籍也是常用方法,但对于面 树」的结点查找操作与「二叉搜索树」一致,在此不再赘述。 7.4.4. AVL 树典型应用 ‧ 组织存储大型数据,适用于高频查找、低频增删场景; ‧ 用于建立数据库中的索引系统; � 为什么红黑树比 AVL 树更受欢迎? 红黑树的平衡条件相对宽松,因此在红黑树中插入与删除结点所需的旋转操作相对更少,结点 增删操作相比 AVL 树的效率更高。 7.5. 小结 二叉树 ‧ 二叉树是一种非线性数据结构,代表着 3 个单元操作;而「插入操作」是在做 赋值,只需 1 个单元操作;因此,可以粗略估计 出冒泡排序的计算开销约为插入排序的 3 倍。 插入排序运行速度快,并且具有原地、稳定、自适应的优点,因此很受欢迎。实际上,包括 Java 在内的许多 编程语言的排序库函数的实现都用到了插入排序。库函数的大致思路: ‧ 对于 长数组,采用基于分治的排序算法,例如「快速排序」,时间复杂度为 ?(? log ?)0 码力 | 178 页 | 14.67 MB | 1 年前3
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