随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。谢超Admaster数据挖掘总监，云计算实践者，10年数据仓库和数据挖

在当今企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。大数据将挑战企业的存储架构、数据中心的基础设施等，也会引发数据仓库、数据挖掘、商业智能、云计算等应用的连锁反应。未来企业会将更多的TB级（1TB=1024GB）数据集用于商务智能和商务分析。到2020年，全球数据使用量预计将暴增44倍，达到35.2ZB（1ZB=10亿TB）。大数据正在彻底改变IT世界。10月几大科技巨头的举

云计算和海量数据分析的组合注定应当配合在一起使用。云计算的模式基本上可以让用户利用服务商提供的基础设施和相关的专业知识而无需在其内部构建。值得庆幸的是海量数据已和云计算有机地结合。专家预测，未来在此领域的投资将会逐渐增大。目前已有几家公司将云计算和海量数据融合在一起，并推出了

本文作者Kate Matsudaira是一位美丽的女工程副总裁，曾在Sun Microsystems、微软、亚马逊这些一流的IT公司任职。她有着非常丰富的工作经验和团队管理经验，当过程序员、项目经理、产品经理以及人事经理。专注于构建和操作大型Web应用程序/网站，目前她的主要研究方向是SaaS（软件即服务）应用程序和云计算（如大家所说的大数据）。本文是作者在AOSA一书介绍如何构建可扩展的

云计算旨在通过 Internet 提供随需应变的资源或服务，通常视数据中心的规模和可靠性水平而定。MapReduce 是一个为并行处理大量数据而设计的编程模型，它将工作划分为一个独立任务组成的集合。它是一种并行编程，由某种功能随需应变的云（如 Google 的 BigTable、Hadoop 和Sector）提供支持。在本文中，将使用遵从 Randomized Hydrodynamic L

作为IT系统重要核心组件之一的数据库，承载着重要的信息数据。近几年，随着科技发展、企业业务拓展，越来越多的企业感觉正在失去对数据的控制。数 据形态多元化、数据容量如脱缰的野马般爆炸性增长，让企业的数据环境接近容量极限。与此同时，数据维护管理工作日益繁重，DBA(数据库管理员)日复

本文作者Kate Matsudaira是一位美丽的女工程副总裁，曾在Sun Microsystems、微软、亚马逊这些一流的IT公司任职。她有着非常丰富的工作经验和团队管理经验，当过程序员、项目经理、产品经理以及人事经理。专注于构建和操作大型Web应用程序/网站，目前她的主要研究方向是SaaS（软件即服务）应用程序和云计算（如大家所说的大数据）。本文是作者在AOSA一书介绍如何构建可扩展的

不可否认的是，实际上每个公司都在云迁移，至少是考虑向云迁移。由于可选的选择太多，许多公司仍然在试验哪种选择最适合自己。KPMG全球云创新负责人Rick Wright称，是决定创建私有云、使用公有云还是选择混合云可以归纳为几个因素。他称，公司必须考虑准备向云迁移的应用在业务上的重要性、管理问题、所需要的服务水平，工作负载的使用方案，以及整合后的应用如何与公司其它的机能融合在一起。制药公司

Dotnet是一种建立在虚拟机上执行的语言，它直接生成 MSIL 的中间语言，再由DotNet编译器 JIT 解释映象为本机代码并交付CPU执行。它和Java是一种机制的语言。这种语言的优点就是您不需要去考虑您的程序在那里运行，您只需要把功能做出来，虚拟机会在任何地方实现您的功能。这是一个很好的趋势和想法，但虚拟机的中间语言由于带了大量的“元数据metadada”信息，所以也极容易被反编译。

目前已确认被成功利用的软件及系统：所有安装GNU bash 版本小于或者等于4.3的Linux操作系统。   【Bash漏洞描述】该漏洞源于你调用的bash shell之前创建的特殊的环境变量，这些变量可以包含代码，同时会被bash执行。    【漏洞检测方法】在服务器命令中使用漏洞检测命令：env -i  X='() { (a)=>\' bash -c 'echo dat