容器化技术作为一种轻量级虚拟化技术,已经成为应用部署的主要方式。容器化技术通过共享操作系统,将应用程序及其依赖项打包成一个独立的、可移植的容器,从而实现应用的快速部署和环境一致性。相比于物理部署方式,容器化技
在容器化环境下,在安全性和隐私性保护上应加强以下方面的问题:(1)容器间的资源和数据隔离(2)容器内外的通信安全(3)容器镜像和运行时的恶意代码安全(4)数据加密和访问控制
云计算领域的建设主要集中在IaaS和PaaS,目标是降低数据中心成本的同时,为上层应用的创新、快速迭代和稳定运行提供有效支撑。传统的IaaS调度的是虚拟机或者物理机,粒度较大,相对传统的虚拟化技术,在资源使用率、灵活性和弹
通过多种技术和措施来保障数据安全性,包括加密技术、访问控制、备份和恢复、监控和日志记录以及安全审计和合规性等。这些措施有助于确保数据的安全性和完整性,并满足相关法规和标准的要求 。保护数据安全需要采取以下
(1) 确定计算口径,理解需求。 要解决什么问题,需要哪个时间段的数据,数据提取的内容,是否有加过滤条件等等。这个环节非常重要、非常关键,需要和业务方不断的进行沟通确认,保证取出的数据符合需求和正确的关键;(2) 根据需
模型压缩算法能够有效降低参数冗余,从而减少存储占用、通信带宽和计算复杂度,有助于深度学习的应用部署。通道剪枝通过移除神经网络中冗余通道,达到加速神经网络推理过程和压缩模型体积的效果,还可以获得实际的加速效果,然
大模型技术所构建的智能客服可以改变传统的人机交互过程,自动生成对话流程让运营智能客服更简单,在复杂缠绕问题解决率、人机交互感知程度,以及意图理解、流程构建、知识生成等运营内容的效率不断提升,同时也面临数据安全
随着金融科技行业的快速发展,数据安全问题日益凸显。金融机构和科技巨头在大量搜集客户敏感信息的同时,也在面临如何安全存储、处理和传输这些信息的挑战。数据泄露的风险愈发高涨,令各方深感不安。1) 数据泄露风险 在
大模型与传统数据场景,均需具备良好数据基础与数据质量 ,且对数据安全性有较高的要求。大型模型的到来对数据和存储提出了新的要求。从成本的角度来看,数据和数据的存储过程和处理过程越来越重要。不仅数据量增加,数据处
大模式如何与原有架构(如数据湖、湖仓一体、数据仓库)相结合,成为了企业架构中需要考虑的问题。企业需要对现有的数据架构进行全面的评估,了解其功能、数据处理能力、存储容量、查询性能等,有助于确定大模型与原有架构结合
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