Deep cloud: DeepCloud — the best music |

Решения Hybrid Cloud Security | Trend Micro

Решения Hybrid Cloud Security | Trend Micro

Улучшение визуализации и упрощение управления в физических, виртуальных, облачных и контейнерных средах

Одно решение. Несколько средств управления.

Будьте надежными

Будьте
надежными

Предотвращайте и обнаруживайте проникновения и вредоносные изменения с помощью самого обширного набора средств управления во всей вашей цепи процессов разработки.

Hybrid Cloud Security, поддерживаемая лучшей на рынке глобальной аналитикой угроз, объединяет инструменты безопасности для сокращения затрат, упрощения деятельности и системы безопасности при соответствии требованиям.

Обеспечьте четкую систему

Обеспечьте
четкую систему

Обеспечьте согласованную защиту и видимость, оптимизированные для каждой части вашего гибридного облака, при этом разработанная система безопасности упрощает отчетность и устраняет недостатки инструментов защиты.

Hybrid Cloud Security предоставляет вам централизованный обзор и управление, ускоренное реагирование на инциденты, оптимизированную интеграцию и гибкое лицензирование.

Переходите на автоматизацию

Переходите на
автоматизацию

Подключенная система безопасности, интегрированная с вашими процессами разработки и эксплуатации, повышает адаптируемость системы безопасности без замедления работы во всех средах.

Автоматизируйте процессы, выполняемые вручную, с помощью системы безопасности, встроенной в ваш процесс CI/CD, используя интерфейсы API для управления, развертывания, мониторинга процессов и многое другое.

Повышайте уровень адаптируемости средств безопасности

Центр автоматизации Trend Micro предоставляет командам по разработке и эксплуатации документы по установке и настройке, ключи API, образцы сценариев и практические рекомендации для упрощения внедрения.

Подключенная система защиты от угроз позволяет обмениваться аналитическими данными об угрозах по:

• конечным точкам Trend Micro, эл. почте, сети Интернет и решениям сетевой безопасности
• Система управления информацией о безопасности и событиями безопасности (SIEM): Splunk, SumoLogic, HP ArcSight, IBM^® QRadar
• Предложения безопасности поставщика инфраструктуры: AWS WAF, AWS GuardDuty, Microsoft^® Operations Management Suite
• Средства безопасности: Okta, Qualys, Amazon Macie
   

Консолидируйте средства безопасности

Сокращайте число средств безопасности в вашем гибридном облаке с помощью Deep Security и Deep Security Smart Check, снижая затраты на обслуживание и издержки, связанные с поддержкой и операционными функциями. Все возможности безопасности основаны на лучшей на рынке аналитикой угроз, обеспечиваемой нашей Smart Protection Network™ и приводимой в действие благодаря Trend Micro Research и Trend Micro Zero Day Initiative™.

Deep Security

Безопасность во время выполнения

• Защита сети — предотвращение вторжений (IDS/IPS) и брандмауэр.
• Защита систем — контроль приложений, улучшенный мониторинг целостности файлов и анализ журналов.
• Предотвращение вредоносных программ — машинное обучение, поведенческий анализ, защита от вирусов-вымогателей и проверка репутации веб-сайтов.
   

Deep Security Smart Check

Безопасность предварительного развертывания

• Непрерывное сканирование образов контейнеров в вашем процессе CI/CD.
• Сканирование вредоносных программ (включая машинное обучение) и уязвимостей с рекомендациями по устранению.
• Автоматическое развертывание образов для производства/во время выполнения.
  

Защита современного центра обработки данных

Контролируйте риски, сократите расходы и сэкономьте время с помощью решения, которое предоставляет множество возможностей для обеспечения безопасности в одном продукте, поддерживающем автоматизированное управление политиками и централизованный мониторинг. Разверните систему безопасности, оптимизированную для виртуальных сред VMware^®, в том числе новейших разработок, таких как NSX, и инфраструктуры виртуального рабочего стола (VDI).

Защита облачных рабочих нагрузок

Воспользуйтесь всеми преимуществами облака и защитите ваши рабочие нагрузки с сохранением безопасности благодаря автоматизированным средствам управления. Ознакомьтесь с вашей общей ответственностью по безопасности при развертываниях в AWS, Microsoft Azure и при работе с другими поставщиками облачных решений.

Защита образов и контейнеров

Создавайте безопасные решения, быстро их развертывайте и выполняйте их, используя модель «безопасность как код», непрерывную автоматизацию и инструменты, созданные для защиты приложений в гибридном облаке. Встройте систему безопасности в конвейер непрерывной интеграции и предоставления с помощью автоматизированного сканирования образов, а также средств защиты образов и контейнеров.

Упростите себе принятие решения

Коммерческий справочник Gartner для платформ защиты облачных рабочих нагрузок

IDC — «Многолетний лидер по показателям занимаемой доли рынка»
(с 2009 года)

Гибкость и применение DevOps для защиты гибридных облачных сред

Начало работы с Hybrid Cloud Security

sXpIBdPeKzI9PC2p0SWMpUSM2NSxWzPyXTMLlbXmYa0R20xk

Faronics Corporation Faronics Deep Freeze Cloud for Mac (подписка), на 4 года в Тюмени

Программное обеспечение Faronics Deep Freeze устраняет повреждения и вынужденные простои рабочей станции, делая конфигурацию системы неизменяемой.

Любые случайные или злонамеренные изменения настроек будут отменены и не приведут к негативным последствиям. Таким образом Faronics Deep Freeze гарантирует полную защиту от случайных сбоев системных настроек, запуска вредоносных программ и иных аварийных ситуаций.

Faronics Deep Freeze тесно интегрируется с операционной системой и записывает все изменения, сделанные пользователем, в специально отведенное для этого место на жестком диске. После перезагрузки область записи очищается, и перед пользователем предстает абсолютно чистая система. Можно устанавливать различные программы, запускать вирусы, изменять системные настройки или удалять системные файлы и записи реестра: после перезагрузки не останется и следа от внесенных изменений.

Faronics Deep Freeze обеспечивает компьютеры абсолютной защитой от несанкционированных модификаций, даже если пользователи имеют доступ к системной программе и настройкам параметров, при этом права доступа для пользователей не ограничиваются.

Баланс безопасности и доступности

Faronics Deep Freeze – современное решение, позволяющее добиться эффективного равновесия между безопасностью рабочих станций и уровнем их доступности. Пользовательские данные и приложения размещаются в незащищенной части диска или сегменте диска, в котором свободно можно размещать документы, изображения, музыку и т.д., в то время как стабильность системы поддерживается благодаря Faronics Deep Freeze.

Гибкие настройки

Faronics Deep Freeze предлагает гибкие опции планирования, которые обеспечивают IT специалистов возможностью создания графика автоматического обновления и обслуживания. Настройка Faronics Deep Freeze позволяет обновлять системы и антивирусные базы в строго определенное время, используя панель управления Faronics Deep Freeze Enterprise или любую стороннюю предпочитаемую систему управления. Приложение Faronics Deep Freeze предназначено для IT администраторов, обслуживающих сетевые компьютеры библиотек, школ, Интернет-кафе.

Особенности защиты:

• 100% восстановление и перезагрузка.


• Защита пароля и полная безопасность.


• Безопасность многочисленных жестких дисков и сегментов.

Интеграция и совместимость:

• Поддержка многочисленных платформ.


• Совместимость быстрого пользовательского выключения.


• Поддержка SCSI, ATA, SATA, и IDE жестких дисков.


• Общая настройка для Windows 95, 98, ME, 2000, XP и Vista.


• Поддержка FAT, FAT32, NTFS, основных и динамических дисков.


• Поддержка языков: английский, французский, немецкий, испанский и японский.

Опции развертывания:

• Опция скрытой инсталляции для быстрого сетевого развертывания.


• Опция для развертывания на многочисленных рабочих станциях как часть основного изображения.


• Установка рабочей станции/кода, включая DFC.

Редакции Faronics Deep Freeze:

• Deep Freeze Standard – приложение для организаций с 1 – 5 рабочими станциями. Позволяет сотрудникам решать проблемы с компьютером простым перезапуском системы, который возвращает рабочую станцию до состояния правильной конфигурации. Deep Freeze Standard может функционировать в качестве компонента системы создания образов или как фоновая программа.
• Deep Freeze Enterprise – решение для корпоративных систем с большим числом компьютеров. Предоставляет единую консоль управления, позволяющую централизованно контролировать «заморозку» конфигураций, отмену изменений и загрузку обновлений Windows для каждого ПК сети. Компонент Deep Freeze Configuration Administrator дает возможность задавать пароли, назначать «заморозку» одновременно для нескольких компьютеров, создавать задания для рабочих станций и т. п. Модуль Customization Code гарантирует, что неавторизованные администраторы не получат доступ к конфигурациям.
• Deep Freeze Server – программа защиты серверных ОС Windows и Mac без уменьшения их функциональности. Редакция создает снимки конфигураций сервера и при внесении нежелательных изменений позволяет восстанавливать ОС до исходного состояния простой перезагрузкой. Решение поставляется в двух редакциях: Standard (1 – 5 серверов в сети) и Enterprise (централизованное управление «заморозкой» множества серверов).
• Deep Freeze for Mac – система защиты компьютеров Mac OS X. Модуль Apple Remote Desktop позволяет централизованно и дистанционно управлять приложением, развернутым на всех Mac-компьютерах в корпоративной сети.

Качественные заправки для вейпов и электронных сигарет Deep Cloud

Электронная сигарета с жидкостями Deep Cloud — это отличное решение для желающих минимизировать негативное влияние табака и получить максимальное удовольствие от приятного фруктового пара. Приобрести качественные жижки для вейпа объемом по 60 мл в каждом флаконе предлагает интернет-магазин Vape Shop Easy. Качество и безопасность заправок для электронных сигарет гарантируется. В процессе производства жидкости для вейпа используются вещества, прошедшие предварительное тестирование, в которых соблюдены установленные стандарты.

 

Что входит в состав жидкостей для вейпа

 

Основными компонентами жидкостей для вейпа являются пропиленгликоль и глицерин. Их соотношение составляет 70/30 соответственно. Пропиленгликоль обеспечивает быстрое получение пара после заправки, минимальную вязкость, насыщенность. Глицерин отвечает за усиление вкуса и увеличивает плотность. Сочетание этих веществ позволяет получить идеальную заправку, которая быстро воздействует на рецепторы. Вкусовое разнообразие возможно благодаря использованию всевозможных ароматизаторов.

 

Вкусы жидкостей Deep Cloud

 

Предлагаются жидкости Deep Cloud с разными вкусовыми нотками, которые гарантируют яркое впечатление:

• Wild Blueberry — черника с ванильным кремом;
• Tigers Blood — клубничное и арбузное сочетание в кокосовом молоке;
• Sunset — сладкий заварной кремовый аромат с ванилью и клубникой;
• Sucker Punch — тропические фрукты;
• Suicide Bunny — бисквит;
• Crazy Melons — дыня, филиппинское манго и маракуйя;
• Church — французское мороженое.

Благодаря большому ассортименту легко выбрать идеальный вариант в зависимости от предпочтений.

 

Особенности жижки для вейпа

 

Основное преимущество жижки для вейпа в безопасном составе. Она позволяет избавиться от неприятных явлений, связанных с постоянным использованием сигарет, таких как одышка, кашель, перегар. Защищает окружающих от постоянного табачного дыма вокруг и пассивного курения.
Заказать заправку электронной сигареты
Отличается заправка электронной сигареты экономичным расходом, поэтому одного флакона достаточно на длительное время. Реализуется по доступной стоимости. Имеется возможность подобрать заправки для вейпа с разной крепостью 0, 1,5, 3 мг. Безупречное качество и безопасность гарантируется. Единственное противопоказание — аллергия на составляющие.

Общие сведения о cloud-init — Azure Virtual Machines

• 000Z» data-article-date-source=»ms.date»>07/06/2020
• Чтение занимает 2 мин

В этой статье

Чтобы узнать больше о cloud-init или устранить проблему на более глубоком уровне, необходимо понять принцип его работы. В этом документе описываются важные компоненты и объясняются особенности Azure.

Если cloud-init включен в обобщенный образ, а виртуальная машина создается из этого образа, она будет обрабатывать конфигурации и выполнять до 5 этапов во время начальной загрузки. Эти этапы важны, так как они показывают, в какой точке cloud-init будет применять конфигурации.

Знакомство с конфигурациями cloud-init

Настройка виртуальной машины для работы на платформе означает, что cloud-init необходимо применить несколько конфигураций, как получатель образа. Основные конфигурации, с которыми вы будете взаимодействовать, — это User data (customData). Они поддерживают несколько форматов, описанные здесь. Вы также можете добавлять и запускать скрипты (/var/lib/cloud/scripts) для дополнительной настройки, как описано ниже в этой статье.

Некоторые конфигурации уже заложены в образы Azure Marketplace, которые входят в состав cloud-init, например:

1. Облачный источник данных — cloud-init содержит код, который может взаимодействовать с облачными платформами, которые называются «источниками данных». При создании виртуальной машины из образа cloud-init в Azure cloud-init загружает источник данных Azure, который будет взаимодействовать с конечными точками метаданных Azure, чтобы получить конфигурацию виртуальной машины.

2. Конфигурация среды выполнения (/run/cloud-init)

3. Конфигурация образа (/etc/cloud), например /etc/cloud/cloud.cfg, /etc/cloud/cloud.cfg.d/*.cfg. Например, в Azure для образов ОС Linux, использующих cloud-init, есть директива Azure datasource, которая указывает, какой источник данных следует использовать в cloud-init, это сокращает время инициализации облака:

   /etc/cloud/cloud. cfg.d# cat 90_dpkg.cfg
   # to update this file, run dpkg-reconfigure cloud-init
   datasource_list: [ Azure ]
   

Этапы загрузки cloud-init (конфигурация обработки)

При подготовке с помощью cloud-init существует 5 этапов загрузки, конфигурации процессов и отображения в журналах.

1. Этап генерации. Запускается системный генератор cloud-init, который определяет, что cloud-init следует включить в цели загрузки, и, если все корректно настроено, он включает cloud-init.

2. Локальный этап cloud-init. На этом этапе cloud-init будет искать локальный источник данных Azure, который позволит cloud-init взаимодействовать с Azure и применить конфигурацию сети, включая конфигурации аварийного состояния.

3. Этап инициализации сloud-init (сеть). Сеть должна работать, а также должны быть созданы сведения о таблице маршрутов и сетевой карте. На этом этапе будут запущены модули, перечисленные в cloud_init_modules/etc/cloud/cloud. cfg. Будет подключена виртуальная машина в Azure, временный диск будет отформатирован, имя узла будет задано вместе с другими задачами.

   Ниже представлены некоторые из модулей cloud_init_modules:

   - migrator
   - seed_random
   - bootcmd
   - write-files
   - growpart
   - resizefs
   - disk_setup
   - mounts
   - set_hostname
   - update_hostname
   - ssh
   

   После этого этапа сloud-init сообщит платформе Azure о том, что виртуальная машина успешно подготовлена. Возможно, некоторые модули завершились сбоем, но не все сбои модулей приводят к сбою подготовки.

4. Этап настройки cloud-init. На этом этапе будут запущены модули из cloud_config_modules, указанные и перечисленные в /etc/cloud/cloud.cfg.

5. Заключительный этап cloud-init. На этом заключительном этапе будут запущены модули из cloud_final_modules, перечисленные в /etc/cloud/cloud.cfg. Здесь приведены модули, которые необходимо запускать в конце процесса загрузки, такие как установка пакета, запуск сценариев и т.  д.

   • На этом этапе можно выполнять сценарии, помещая их в каталоги в папке /var/lib/cloud/scripts:
   • per-boot — скрипты в этом каталоге выполняются при каждой перезагрузке
   • per-instance — скрипты в этом каталоге запускаются при первой загрузке нового экземпляра
   • per-once — скрипты в этом каталоге выполняются только один раз

Дальнейшие действия

Устранение неполадок cloud-init.

Cybex CLOUD Z i-Size 45-87cm (0+) Deep Black

Автокресло для младенцев Cloud Z i-Size является преемником отмеченного наградами революционного детского автокресла Cloud Q и теперь примерно на 15% / 1 кг легче, чем раньше.

Вес 4,8 кг

Длина / ширина / высота: 670/440/380 мм.

Тканевые чехлы можно стирать в машине при 30 градусах цельсия.

Встроенная линейная защита от бокового удара.

Эргономичное горизонтальное положение

Механизм поворота на 180 °, включая регулятор направления движения (D. D.C.). База Z не входит в комплект и покупается отдельно.

 

Детское сиденье оснащено системой линейной защиты от боковых ударов (L.S.P.), которая в сочетании с энергопоглощающей оболочкой автомобильного сиденья значительно повышает безопасность вашего ребенка при боковом ударе. 

Cloud Z i-Size можно переставить в горизонтальное положение вне автомобиля, оно имеет 11 легко регулируемых положений подголовника со встроенными направляющими ремня безопасности. Чтобы упростить посадку и высадку ребенка из машины, сиденье можно повернуть к двери автомобиля, благодаря инновационному механизму Base Z. База также включает систему управления направлением движения (D.D.C.), которая гарантирует, что детское сиденье невозможно повернуть лицом вперед.

Награды CYBEX Cloud Z i-Size :

ЭРГОНОМИЧНОЕ ПЛОСКОЕ ПОЛОЖЕНИЕ

Cloud Z i-Size имеет эргономичное горизонтальное положение вне автомобиля. Угол наклона можно легко отрегулировать одной рукой, не снимая ребенка с автокресла.

ВРАЩАЮЩИЙСЯ МЕХАНИЗМ, ВКЛЮЧАЯ КОНТРОЛЬ НАПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЯ (D.D.C.)

Инновационный поворотный механизм обеспечивает удобную посадку и выход на Base Z с меньшей нагрузкой на спину родителей. Кроме того, он упрощает переключение между задним положением и положением посадки. Система управления направлением движения (D.D.C.) предотвращает неправильное использование при движении лицом вперед.

(База Z не входит в комплект и приобретается отдельно.)

КОМПЛЕКСНАЯ ЛИНЕЙНАЯ ЗАЩИТА ОТ БОКОВОГО УДАРА

L.S.P. Система Cloud Z i-Size обеспечивает повышенную безопасность в случае бокового столкновения. Он снижает силу бокового удара в сочетании с энергопоглощающей оболочкой примерно на 25%.

КОЗЫРЁК ОТ СОЛНЦА XXL

Встроенный складной козырек от солнца размера XXL обеспечивает превосходную защиту от солнца и ветра с UPF50 +.

МОДУЛЬНАЯ СИСТЕМА

Оставайтесь гибкими — как часть модульной системы Z-Line, Cloud Z i-Size и Sirona Z i-Size подходят к Base Z для непрерывной безопасной езды от рождения до 105 см, прибл. 4 года.

РЕГУЛИРУЕМЫЙ ПО ВЫСОТЕ ПОДГОЛОВНИК

Регулируемый подголовник предлагает 11 положений для индивидуальной регулировки по мере роста вашего ребенка. Интегрированная направляющая ремня делает настройку интуитивно понятной и быстрой — эти функции безопасности могут быть адаптированы к вашему растущему ребенку за секунды.

СЪЕМНАЯ ВКЛАДКА ДЛЯ НОВОРОЖДЕННЫХ

Cloud Z i-Size имеет съемную вставку для новорожденных, которая обеспечивает почти ровное лежачее положение младенца. Это помогает снизить риск наклона головы ребенка вперед во время сна, что может привести к серьезным проблемам с дыханием. Чтобы обеспечить больше места по мере роста вашего ребенка, вкладыш для новорожденного следует снимать, когда ребенок становится выше 60 см.

СИСТЕМА ПУТЕШЕСТВИЙ

Cloud Z i-Size можно прикрепить к любой багги или коляске от CYBEX, GB и других избранных брендов с помощью адаптера. Детское автокресло становится частью удобной системы для путешествий за пределами автомобиля для дополнительной мобильности, предлагая комплексное решение для системы путешествий на одном языке дизайна.

ЭНЕРГОПОГЛОЩАЮЩАЯ ОБОЛОЧКА

Безопасность — это главный приоритет для любого автокресла CYBEX и GB: гибкая структура материала поглощает силы удара и помогает увести его от ребенка.

Производитель : Cybex, Германия

Cybex Priam комплект коляски Deep Black с рамой Matt Black и автокреслом Cloud Z Deep Black

 

Новая коллекция CYBEX PRIAM

Современный спутник, удовлетворяющий самым изысканным требованиям

 

Система для путешествий 4-в-1

С новой системой для путешествий 4-в-1 вы можете приспосибиться к любой ситуации используя одну раму. Благодаря удобным люлькам LITE или LUX коляску можно использовать с рождения. Благодаря автокреслам CYBEX путешествия станут еще более удобными. Позже PRIAM превратится в люксовую прогулочную коляску, которую можно использовать как лицом к себе, так и по направлению движения. LUX SEAT текстиль для прогулочной коляски продаются отдельно.

 

Складывание коляски

Коляска PRIAM легко складывается одной рукой. Сидячая часть компактно складывается вместе с рамой. В сложенном виде она свободно может находиться в стоячем положении, что удобно можно использовать в ресторане, в общественном транспорте или дома.

 

Спинка сидячей части регулируется одной рукой

Сидячую часть PRIAM LUX одной рукой можно отрегулировать в лежачее положение, превратив коляску в удобное и уютное спальное место для малыша.

Используется в двух направлениях

Сидячая часть PRIAM LUX с легкость переставляется и может быть использованна в двух направления, лицом к родителям или по направлению движения.

 

 

 

Капюшон XXL

Удлинняемый копюшон XXL  защищает от солнечных лучей UPF50+, а также защищает от ветра и других неблагоприятных погодных условий.

Амортизация

Амортизированная подвеска всех колес обеспечивает равномерную, тихую и комфортную поездку родителям и малышу.

Материал для сидячей части Priam — индивидуальный дизайн

Подстрой PRIAM под свой индивидуальный стиль. Комплектуй выбранную раму и цвет текстиля для сидячей части так часто как хочешь.

Рама Cybex Priam идет в комплекте с каркасом для сидячей части.

 

PRIAM с лыжами

Зима в городе: с прикрепленными лыжами, которые заменяют передние колеса, коляска трансформируется в стильное транспортное средство для снега.

Режим двух колес

Сталкиваясь с такими препядствиями как ступеньки, бордюры, находясь на пляже или в лесу, PRIAM при помощи одной руки переключается в двухколесный режим, при этом, не надо снимать сидячую часть.

Сидячая часть на уровне стола

Высота сидячей части PRIAM адаптированна к средней высоте обеденных столов 80 см, таким образом коляску можно использовать как обеденное кресло в ресторане или кафе.

Корзина для покупок

Большая закрываемая корзина обеспечивает достаточно места для спонтанных покупок.

Люлька Priam Lux — это стильный дизайн в сочетании с комфортом

• Предназначена с рождения до 9 кг (6 мес)
• Функция проветривания и возможность открытия части блока для обзора ребенку и знакомства с окружающим миром
• Мягкий, дышащий матрасик
• Капюшон с защитой от солнечных лучей UPF50+
• Удобная ручка для переноса люльки встроена в капюшон
• Легкое и удобное снятие люльки
• Внутренняя часть обивки съемная, выполнена из 100% хлопка
• Дно оборудовано четырьмя небольшими ножками
• Размер мм: Д 860 / Ш 460 / В 620 (вместе с капюшоном)
• Вес: 4,9кг

 

Техническая информация:

• Вес рамы: 12,6 кг
• Размер рамы: Д 950 / Ш 600 / В 400 мм

Комплектация:

В этот комплект входит рама с каркасом для сидячей части (цвет указан в названии товара), люлька, адаптеры для автокресла, текстиль для сидячей части и дождевик.

Дополнительно можно приобрести аксессуары:

• Держатель для кружки
• Москитную сетку
• Чехол для ног
• Лыжи
• Большие передние колеса
• Зонтик от солнца
• Сумку для коляски
• Подножку для второго ребенка
• Подставку для закусок

информация о доставке

Расчетное время доставки зависит от способа транспортировки, выбранного клиентом. Если товар отсутствует на складе, пожалуйста, свяжитесь с нашей службой поддержки относительно доступности!

Простой для понимания обзор проекта DeepCloud AI. | by Booltje124

В последнее время выходит так много проектов, что трудно отделить хорошее от плохого. В этой статье я покажу вам, почему DeepCloud является одним из самых многообещающих проектов 2019 года.

Я постараюсь объяснить это как можно проще, чтобы каждый мог понять, о чем этот проект. Если вы новичок в мире криптовалют, не бойтесь, после прочтения этой статьи вы точно знаете, что такое DeepCloud AI и почему это может быть значительным вложением.

Что такое DeepCloud AI

DeepCloud создает управляемую искусственным интеллектом децентрализованную платформу облачных вычислений для запуска децентрализованных приложений — приложений IoT и Web 3.0 DApps.

Если вы прочитаете текст выше, вы можете подумать, хорошо, круто, но что это именно? 🙂 Мы разберем сложные концепции из этого предложения и рассмотрим их отдельно.

AI

AI — это сокращение от Искусственный интеллект .По сути, искусственный интеллект — это способность машины или компьютерной программы думать и учиться. Концепция ИИ основана на идее создания машин, способных думать, действовать и учиться, как люди.

DeepCloud использует алгоритм сопоставления AI, основанный на нескольких параметрах. Контроллер AI будет анализировать каждую транзакцию, совершаемую в сети. На основе этих данных контроллер будет строить стратегии прогнозирования и реагирования. Реактивные подходы могут, например, измерять текущее состояние транзакции, в то время как прогнозные подходы нацелены на прогнозирование будущего поведения системы на основе исторических данных.

Децентрализованные приложения

Децентрализованные — это противоположность централизованному. Централизованные системы — это, например, Facebook, Twitter и Google. Все эти системы контролируются централизованным органом, что означает, что для проверки транзакции данных сторонняя сторона сделает это от вашего имени.

Это означает, что вы должны быть уверены, что эти стороны сохранят конфиденциальность и безопасность всех ваших данных. Вы также должны быть уверены, что они не будут использовать данные для собственной выгоды.Например, продать его рекламным компаниям.

Децентрализация описывает структуру сети, которая не управляется центральной стороной. Вместо этого одноранговое взаимодействие управляет сетью, в то время как третья сторона не требуется. DeepCloud AI — одна из таких платформ, которые могут работать в децентрализованной среде. Они предоставляют полнофункциональную торговую площадку для вычислительных ресурсов и ресурсов хранения для компаний и частных лиц, позволяя им совместно использовать свои избыточные мощности через децентрализованное облако.

IoT

IoT — это сокращение от Internet of Things. Вы можете назвать это предлагаемым развитием Интернета, где повседневные предметы подключаются к сети и могут обмениваться данными.

Система IOT просто состоит из отдельных частей, которые взаимодействуют друг с другом. Например, некоторые компоненты только собирают данные или измеряют разные значения. Эти компоненты могут работать и связываться друг с другом через Интернет.В DeepCloud AI замечательно то, что разработчики могут создавать приложения IoT на платформе Deep.

Web 3.0

Web 3.0 также называют семантической сетью. Это означает, что Интернет понимает содержание веб-сайтов. В результате Интернет может начать думать за пользователя. Объединяются разные типы данных, поэтому Интернет может предложить пользователю актуальные предложения и советы.

Например, в сети известно, что каждую среду вечером вы заказываете пиццу в местной пиццерии.В сети неожиданно обнаруживается, что в следующую среду ресторан закрыт на ремонт. Поэтому предлагается заказать пиццу в другой пиццерии поблизости.

Помимо Интернета вещей, разработчики также могут создавать приложения Web 3.0 (с децентрализованным протоколом) на платформе DeepCloud AI. Мы называем эти приложения dApps.

Подробная информация о токене Deep

Тикер: DEEP

Тип токена: Utility

Цена токена ICO: 1 DEEP = 0.25 USD

Общее количество токенов: 200000000 DEEP

Распределение токенов

Deep будет запущено как токен ERC-20, который будет совместим с сетью Ethereum. Эти токены не будут использоваться в сети Ethereum из-за проблем с масштабируемостью. Позже токены ERC-20 будут преобразованы в другой вид токенов, который может работать на более качественной, быстрой и масштабируемой цепочке блоков. Тестовая сеть DeepCloud AI в настоящее время находится на блокчейне Nebulas и до сих пор работает эффективно.

Существует несколько вариантов использования токенов DEEP на платформе DeepCloud AI:

• Доступ к сетевой системе DeepCloud AI.
• Использовать премиум-функции для высокопроизводительных пользователей
• Средства оплаты, предоставляемые пользователями сети и разработчиками приложений
• Способ оплаты поставщикам сетевых ресурсов и поставщикам приложений на рынке

Если мы собираемся сравнить рыночную стоимость Deep с конкурентом, вы увидите, что Deep имеет большой потенциал роста.

Конкурент: Golem (GNT)

Как и Golem, DeepCloud AI разделяет то же видение децентрализованных облачных вычислений, но с целью сопоставить поставщиков и разработчиков приложений.

Golem имел рыночную стоимость 965000000 долларов на пике в январе 2018 года. При цене в 0,25 доллара, Deep будет иметь рыночную стоимость 50000000 долларов. Как видите, что касается роста, у Deep есть огромный потенциал.

Углубленный (но понятный) взгляд на платформу DeepCloud AI

Сейчас мы подошли к тому моменту, когда это будет немного более техническим. Блокчейн — относительно новая технология, и понять это может быть сложно. Я постараюсь сделать это как можно проще.

Основная идея DeepCloud AI — построить самоорганизующуюся распределенную сеть с помощью AI. DeepCloud AI фокусируется на создании распределенной облачной инфраструктуры на основе блокчейна вместо создания конкретной службы, такой как неиспользуемое хранилище, вычислительная платформа AI или база данных как услуга.

Платформа DeepCloud AI в основном жаждет копнуть глубже и заложить основу для использования технологии Blockchain. Не только блокчейн, но и распространение dApp в будущем.Он стремится исследовать новейший рынок децентрализованных разрешений. Как? Предоставляя пользователям альтернативу децентрализованной облачной службы на основе блокчейна.

Платформа DeepCloud убеждена, что установка всех этих инноваций будет поддерживать не только существующие, но и еще не разработанные варианты использования изобретений. Платформа предлагает пользователям полностью работающий рынок не только цифровых, но и хранилищ для учреждений и их членов. Это позволит как пользователям, так и компаниям распределять всю свою мощность через децентрализованное облако.

Почему стоит использовать платформу DeepCloud AI?

DeepCloud использует блокчейн для децентрализации власти и повышения доверия. Кроме того, он направлен на увеличение количества транзакций и снижение цены на транзакции.

Его меры защиты для клиентов хорошие. Платформа создает защитную зону вокруг изобретения Intel SGX. Более того, он будет постоянно отслеживать действия, происходящие на платформе, для предотвращения мошенничества и кибератак.

DeepCloud подключен к децентрализованным активам для обеспечения наилучшего администрирования. Еще одна веская причина, по которой люди и компании должны использовать платформу DeepCloud AI, заключается в том, что в основе ее операций лежит искусственный интеллект.

Он использует изобретение наилучшего соответствия для абсолютного назначения активов для расчетных запросов. Децентрализованным приложениям требуются активы рядом с их источником. Однако подходящее изобретение полностью основано на различных критериях, таких как данные из запроса пользователя системы, место использования и состояния участника сети в конечной системе.

Какие проблемы решит платформа DeepCloud AI?

Платформа DeepCloud AI будет решать различные варианты использования. Они есть;

Интернет вещей и искусственный интеллект находятся на пороге умного города. Это связано с тем, что с их помощью традиционные правительства могут сосредоточиться на создании основной основы и зависеть от ресурсов искусственного интеллекта DeepCloud для работы и распространения своих разнообразных приложений.

Компании и судоходные предприятия, у которых возникают сложные проблемы с мониторингом цепочки поставок, могут работать и распространять свои разнообразные приложения Blockchain в здании DeepCloud AI.Это можно сделать для мониторинга всех транзакций с полным анализом, который хорошо защищен и не изменяется.

• Поставщик телевизионных услуг

Поставщики услуг, такие как телевизионные и кабельные предприятия, могут использовать децентрализованные услуги DeepCloud. Это включает в себя традиционное кеширование медиа-каналов во время футбольных матчей или крупных событий, таких как Олимпийские игры.

• Распределенное обучение алгоритму искусственного интеллекта

Приложения Интернета вещей, имеющие проблемы с безопасностью и анонимностью информации, могут быть решены путем использования децентрализованного искусственного интеллекта рядом с устройствами.Производится ограниченное представление об AI-активах DeepCloud, и это дает пользователям устройств IoT механизм для выдачи собственной информации со всеми транзакциями и кодами данных и даже с алгоритмами, использующими блокчейн.

Заключение

Исходя из технологической концепции, платформа DeepCloud AI имеет отличную идею относительно базового разрешения. У него много конкурентов, которые фактически дебютировали с этой концепцией до DeepCloud. По сути, общее разрешение цели DeepCloud может достигать большей капитализации, чем его жесткое ограничение в 15 миллионов ICO, по сравнению с разрешением некоторых других (например, Golem).

Я надеюсь, что, прочитав эту статью, вы получили хорошее представление о DeepCloud Ai. Мне бы очень хотелось, чтобы вы могли оставить комментарий или аплодировать! Спасибо за прочтение!

DeepTransfer

P.S. еще одна интересная функция — DeepTransfer!

С DeepTransfer вы можете отправлять файлы и делиться ими по уникальной ссылке, срок действия которой истекает через 14 дней. Это гарантирует, что ваши файлы не останутся в сети надолго. Вы можете отправлять большие файлы размером до 3 ГБ, а с премиум-версией (скоро) даже 30 ГБ!

Просто попробуйте, это бесплатно!

Более подробную информацию о DeepCloud AI можно найти по адресу:

Веб-сайт: https: // www.deepcloudai.com/

Twitter: https://twitter.com/deepcloud_ai

Telegram: https://t.me/deepcloud_ai

Medium: https://medium.com/@DeepCloud_AI

DeepCloudLabs — Advanced Наука о данных | AI | Машинное обучение | Собственные облачные приложения

DEEPCLOUDLABS — инновационная компания с командами исследований и разработок, которые по всем аспектам следующих тем

Облачные вычисления

Большие данные

Искусственный интеллект и машинное обучение

Аналитика изображений и видео

Блокчейн и криптовалюта

Алгоритмическая и высокочастотная торговля

Управление проектами и усовершенствование процессов программного обеспечения

Сервисы DEEPCLOUDLABS обеспечивают доступ к талантам и системам, необходимым для более быстрого и эффективного внедрения инноваций. приносить реальную ценность для бизнеса.Предлагаем полный спектр профессиональных услуг:

КОНСАЛТИНГ : DEEPCLOUDLABS предоставляет консультации, экспертиза и консультационные услуги для Технология блокчейн, AI-машинное обучение и разработка программного обеспечения.

КОРПОРАТИВНОЕ ОБУЧЕНИЕ: DEEPCLOUDLABS предоставляет практические курсы / тренинги в реальном мире. Мы предлагаем внутренние и внешние корпоративные тренинги и обучающие семинары, мастер-классы и беседы.

ИССЛЕДОВАНИЯ И РАЗРАБОТКИ: DEEPCLOUDLABS может помочь вам изучать новые концепции данных Аналитика, ИИ-машинное обучение и технологии блокчейн.

РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ: Гибкое внедрение передовых Аналитические приложения для больших данных. Повышайте точность и производительность, используя когнитивные технологии для обработки данных.

РАЗРАБОТЧИКИ НА ВНЕШНИЙ ВИД: Нанимайте наших талантливых разработчиков для определенный период времени.

Наша команда инженеров состоит из замечательных людей с докторской степенью. и M.Sc. степени и инженерный опыт, способный вносить инновации и трансформировать эти инновации в продукты.

Cloud Deep Learning — Запуск: AI

Как можно проводить глубокое обучение в облаке?

Глубокое обучение находится в центре большинства инициатив в области искусственного интеллекта.Он основан на концепции глубокой нейронной сети, которая передает входные данные через несколько уровней соединений. Нейронные сети могут выполнять множество сложных когнитивных задач, значительно улучшая производительность по сравнению с классическими алгоритмами машинного обучения. Однако для обучения им часто требуются огромные объемы данных, и они могут потребовать значительных вычислительных ресурсов.

Услуги облачных вычислений помогают сделать глубокое обучение более доступным, упрощая управление большими наборами данных и обучение алгоритмов на распределенном оборудовании.

Облачные сервисы способствуют глубокому обучению по четырем направлениям:

• Предоставляет доступ к крупномасштабным вычислительным мощностям по запросу, что позволяет распределять обучение модели по нескольким машинам.
• Предоставляет доступ к специальным конфигурациям оборудования, включая графические процессоры, FPGA и системы массовых параллельных высокопроизводительных вычислений (HPC).
• Не требуются предварительные вложения — вы можете получить современное оборудование или большое количество оборудования, не приобретая его.Платите только за потраченное время.
• Помощь в управлении рабочими процессами глубокого обучения — облачные сервисы предоставляют расширенные функции для управления наборами данных и алгоритмов, моделей обучения и их эффективного развертывания в производственной среде.

Из этой статьи вы узнаете:

Лучшие облачные сервисы глубокого обучения

Давайте кратко рассмотрим предложения по глубокому обучению основных поставщиков облачных услуг — Amazon, Google Cloud и Microsoft Azure.

IaaS vs.PaaS

В каждом из этих облаков можно выполнять рабочие нагрузки глубокого обучения по модели «сделай сам». Это включает в себя выбор образов машин, которые поставляются с предварительно установленной инфраструктурой глубокого обучения, и их запуск в модели инфраструктуры как услуги (IaaS), например, в качестве экземпляров Amazon EC2 или виртуальных машин Google Compute Engine.

Все облачные провайдеры, которые мы рассматриваем ниже, предлагают вычислительные экземпляры, подходящие для моделей глубокого обучения, которые предоставляют специализированное оборудование, такое как графические процессоры (GPU), программируемые вентильные массивы (FPGA) и процессорные модули TensorFlow (TPU).Чтобы узнать о вариантах вычислений, предлагаемых каждым поставщиком облачных услуг, обратитесь к нашим статьям о:

• Google TPU
• AWS GPU (скоро)
• Azure GPU (скоро)

Ниже мы сосредоточимся на платформе как услуге (PaaS), предлагающей каждое облако для пользователей глубокого обучения. Эти предложения PaaS предоставляют оборудование, необходимое для рабочих нагрузок глубокого обучения, а также программные услуги для управления конвейерами глубокого обучения, от приема данных до производственного развертывания и реальных выводов.

Глубокое обучение на AWS с помощью SageMaker

Amazon Web Services предоставляет сервис SageMaker, который позволяет создавать модели машинного обучения и управлять ими в облаке, уделяя особое внимание глубокому обучению.

• Услуги SageMaker включают:
  • Ground Truth — позволяет создавать наборы тренировочных данных и управлять ими.
  • Studio — облачная среда разработки для моделей машинного обучения
  • Автопилот — автоматическое построение и обучение моделей
  Настройка
  • — помогает настроить гиперпараметры для модели
• Поддерживает записные книжки Jupyter , позволяя пользователям обмениваться и совместно работать над своими собственными моделями и кодом.
• AWS Marketplace — предоставляет готовые алгоритмы и модели, созданные третьими сторонами, которые можно приобрести с оплатой по факту использования.
• Поддержка Framework — поддерживает все популярные платформы глубокого обучения, включая TensorFlow, PyTorch, MXNet, Keras, Gluon, Scikit-learn, Horovod и Deep Graph Library.

Подробнее читайте в нашем руководстве по глубокому обучению AWS

Службы машинного обучения Google Cloud

Набор сервисов машинного обучения Google, вместе называемых Cloud AI, включает в себя универсальные и специализированные сервисы для конкретных случаев использования:

• Cloud AutoML Suite — позволяет создавать, обучать и развертывать модели в производственной среде с использованием облачной инфраструктуры.
• AI Hub — предоставляет репозиторий компонентов и алгоритмов, которые можно использовать для построения моделей.В отличие от модели AWS, AI Hub ориентирован на бесплатный обмен знаниями, а не на коммерческое предложение компонентов ИИ.
• Служба маркировки данных — позволяет подготовить и идентифицировать данные для моделей машинного обучения.
• Visual AI и Video AI — это две специализированные службы, которые предоставляют предварительно настроенные конвейеры глубокого обучения для обработки изображений и видеоданных.

Машинное обучение Microsoft Azure

Машинное обучение Azure — это полноценная среда для обучения, развертывания и управления моделями машинного обучения.

Ключевые особенности машинного обучения Azure:

• Конструктор моделей с перетаскиванием — используется для создания моделей машинного обучения без кода. Конструктор поддерживает несколько архитектур нейронных сетей, включая двухклассовую классификацию, многоклассовую классификацию, регрессию нейронной сети, DenseNet и ResNet.
• MLOps — поддерживает метод в стиле DevOps для создания конвейеров и рабочих процессов машинного обучения и управления ими.
• Безопасность и управление — интегрировано в службу, позволяя проверять соответствие процессов машинного обучения и выполнять управление идентификацией и конфиденциальностью в соответствии с политиками управления вашей организации.
• Frameworks поддерживают —поддерживают PyTorch, TensorFlow, Keras, MXNet, scikit-learn и Chainer.

Подробнее читайте в нашем руководстве по глубокому обучению Azure

Как выбрать облачную платформу глубокого обучения

Вот несколько ключевых моментов при выборе облачной службы глубокого обучения.

Подготовка данных

Подготовка данных может быть одной из самых сложных и важных частей проекта глубокого обучения.Существует два распространенных способа подготовки больших объемов данных для аналитики, которые также используются для создания наборов данных глубокого обучения из необработанных данных:

• Экспорт, преобразование, загрузка (ETL) — преобразует данные по мере их извлечения из источника и создает готовый набор данных, который можно использовать в аналитических целях.
• Экспорт, загрузка, преобразование (ELT) — обеспечивает большую гибкость, позволяет хранить необработанные данные в озере данных, а затем преобразовывать их в требуемый формат по запросу.

Проверьте, какие услуги передачи данных предоставляет поставщик облачных услуг и поддерживают ли они ETL, ELT или и то, и другое. Узнайте, какие службы хранилища данных, базы данных или хранилища данных вы будете использовать, и как они могут упростить подготовку данных.

Обучение расширению и расширению масштаба

Специалисты по обработке данных обычно начинают с разработки модели на локальном ноутбуке, но обучить большинство моделей глубокого обучения на локальной рабочей станции невозможно. Ключевой возможностью облачной службы глубокого обучения является возможность интеграции с ноутбуками и беспрепятственного переноса учебных заданий на облачные вычислительные инстансы.

Оцените процесс и насколько легко выполнять обучающие задания на оборудовании, таком как графические процессоры, TPU и FPGA, управлять этими заданиями в группах по анализу данных, визуализировать и интерпретировать их результаты.

Поддержка платформ глубокого обучения

Каждая служба облачного машинного обучения поддерживает разные платформы. Обычно вы можете получить самую широкую поддержку инфраструктуры в модели IaaS при развертывании глубокого обучения непосредственно на вычислительных экземплярах. Однако, если вы используете полную платформу ML Ops, вы будете ограничены поддерживаемыми ею фреймворками.

Ищите поддержку следующих фреймворков, которые могут понадобиться вашей команде по анализу данных сейчас или в будущем:

• Фреймворки глубокого обучения —TensorFlow, PyTorch, Keras, MXNet, Deep Java Library
• Классическое машинное обучение —Scikit-learn, R, Spark MLlib, h3O.ai, Java-ML
• Планирование и распределение заданий —Horovod, Kubernetes, Slurm, LSF (см. Наше подробное сравнение планировщиков заданий)

Также оцените возможность интеграции вашего собственного кода и алгоритмов с библиотекой встроенных алгоритмов платформы.Это может повысить продуктивность, поскольку вы можете использовать существующие строительные блоки и разрабатывать только уникальные аспекты своей модели.

Предварительно настроенные службы AI

Большинство облачных платформ предоставляют предварительно обученные, предварительно оптимизированные сервисы ИИ для многих приложений, включая:

• Классификация изображений
• Распознавание объекта
• Извлечение видеоданных
• Языковой перевод
• Синтез речи
• Рекомендации двигателей

Преимущество этих типов услуг в том, что они были обучены работе с огромными объемами данных, которые недоступны отдельным компаниям.Они могут обеспечить очень высокую точность для общих случаев использования и обеспечить отличную производительность и низкую задержку в производственной среде. Лучше всего то, что они готовы к использованию прямо из коробки.

Эффективность прогнозирования монитора

Развертывание модели — это только начало, а не конечная точка вашего пути ИИ. Изменяются данные и меняются требования пользователей, поэтому важно отслеживать производительность модели с течением времени, настраивать ее, дополнять и, при необходимости, заменять. Оцените инструменты, которые облачный сервис предоставляет для мониторинга производительности модели, когда она уже находится в эксплуатации, и насколько легко выпускать обновления и улучшения для реальных моделей глубокого обучения.

Глубокое обучение в облаке с запуском: AI

Run: AI автоматизирует управление ресурсами и оркестровку инфраструктуры машинного обучения. С Run: AI вы можете автоматически запускать столько вычислительных экспериментов, сколько необходимо.

Наша платформа AI Orchestration для компьютеров на базе графических процессоров, на которых выполняются рабочие нагрузки AI / ML, обеспечивает:

• Расширенная организация очередей и справедливое планирование , чтобы пользователи могли легко и автоматически совместно использовать кластеры GPU s,
• Распределенное обучение на нескольких узлах графического процессора для ускорения обучения модели,
• Дробные графические процессоры для беспрепятственного выполнения нескольких рабочих нагрузок на одном графическом процессоре любого типа,
• Видимость рабочих нагрузок и использования ресурсов для повышения продуктивности пользователей.

Run: ИИ упрощает оркестровку инфраструктуры машинного обучения, помогая специалистам по обработке данных повысить производительность и качество моделей.

Узнайте больше о платформе виртуализации GPU Run.ai.

Подробнее о глубоком обучении в облаке

Можно еще много узнать о глубоком обучении в облаке. Чтобы продолжить свое исследование, просмотрите остальные наши блоги по этой теме:

AWS Deep Learning: выбор оптимального варианта

Amazon Web Services (AWS) — пионер облачных вычислений, предоставляющий широкий спектр масштабируемых, доступных и инновационных облачных сервисов, включая специализированное решение для глубокого обучения.AWS предлагает полностью управляемую службу машинного обучения под названием SageMaker и AWS Deep Learning AMI (DLAMI), который представляет собой настраиваемый образ машины EC2, а также контейнеры для глубокого обучения.

В этой статье подробно объясняются различные сервисы глубокого обучения, предлагаемые AWS, и способы использования технологии AWS для обучения моделей глубокого обучения.

Подробнее: AWS Deep Learning: выбор лучшего варианта

Машинное обучение Azure: от базового машинного обучения к распределенным моделям глубокого обучения

Microsoft Azure — ведущий поставщик облачных вычислений, предлагающий множество услуг корпоративного уровня, включая специальное решение для машинного обучения и глубокого обучения, которое называется Машинное обучение Azure (Azure ML).Azure ML использует виртуальные машины (ВМ), наборы данных, хранилища данных, модели кода и среды развертывания, чтобы обеспечить эффективное обучение моделей глубокого обучения.

В этой статье объясняется, как работает Azure ML, и как выполнять распределенное обучение моделей глубокого обучения в Azure.

Подробнее: Машинное обучение Azure: от базового машинного обучения к распределенным моделям глубокого обучения

Google TPU: рекомендации по архитектуре и производительности

Google предоставляет услуги облачных вычислений, включая специализированные решения для искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения и глубокого обучения.Google уже давно считается пионером и новатором в области искусственного интеллекта и разработки программного обеспечения, создавая решения, которые применяются во всем мире. Блоки тензорной обработки (TPU) — еще одна инновация Google, созданная для ускорения машинного обучения.

В этой статье объясняется, что такое TPU, как работает эта технология, и исследуются основные передовые практики для оптимальной производительности облачного TPU.

Подробнее: Google TPU: Рекомендации по архитектуре и производительности

Hybrid Cloud — Получите безопасность для облака

Hybrid Cloud — Получите безопасность для облака | Trend Micro

Облачная безопасность упрощена с помощью платформы служб безопасности Trend Micro Cloud One ™

Отвечайте на ваши потребности в облачной безопасности.

Автоматизированный

Экономьте время, повышайте узнаваемость. Автоматическое развертывание и обнаружение приводят к повышению операционной эффективности и ускоренному и оптимизированному соответствию.

Гибкий

Выбор строителя. Вы выбираете облако, платформы и инструменты, а мы используем нашу готовую интеграцию и широкие API-интерфейсы, освобождая вас для приобретения того, что вы хотите, и развертывания так, как вам нужно.

Решение «все в одном»

Единый инструмент, обладающий обширностью, глубиной и новаторством, необходимый для удовлетворения ваших потребностей в облачной безопасности сегодня и в будущем и управления ими.

Встроенная в облако безопасность предоставляет новые функции еженедельно, не влияя на доступ или удобство использования. Легко дополняет и интегрируется с существующими инструментами AWS, Microsoft ^® Azure ^® , VMware ^® и Google Cloud ™.

Компания Trend Micro Cloud One предоставляет решения для

Миграция в облако

Автоматизируйте обнаружение и защиту общедоступных, частных и виртуальных облачных сред, одновременно защищая сетевой уровень.Это обеспечивает гибкость и простоту защиты вашего облака на протяжении всего процесса миграции и расширения. Получите повышенную прозрачность и постоянную безопасность во всех облачных средах с помощью большинства элементов управления безопасностью и интеграции в существующие наборы инструментов.

Собственные облачные приложения

Благодаря современным методам и технологиям разработки, таким как CI / CD, контейнеры и бессерверные приложения, вам нужна безопасность приложений, которая обеспечивает раннее обнаружение, немедленную защиту и уверенность в том, что ваши облачные сервисы соответствуют лучшим практикам безопасности, при этом сохраняя скорость.Trend Micro Cloud One позволяет создавать и запускать приложения по своему усмотрению с элементами управления безопасностью, которые работают в существующей инфраструктуре или современных потоках кода, с инструментами разработки и с требованиями для различных платформ.

Оптимизация работы в облаке

Автоматически оценивайте, насколько ваша архитектура соответствует лучшим практикам AWS и отраслевым стандартам соответствия. С помощью Trend Micro Cloud One вы можете принять культуру DevSecOps в своей организации, предоставив своей команде возможность создавать лучшую архитектуру в облаке, имея при этом необходимые ограждения для безопасного и надежного роста и масштабирования вашего бизнеса.

Расширьте возможности своих SOC и групп безопасности

Trend Micro Cloud One ™ — Workload Security включает обнаружение и реагирование, предназначенные для серверов, облачных рабочих нагрузок и контейнерных платформ. Используя возможности XDR Trend Micro Vision One ™, вы можете:

• Выявить индикаторы взлома (IoC) и индикаторы атаки (IoA)
• Обнаружение атак на сервер, облачную рабочую нагрузку и контейнерную платформу (Docker ^® , Kubernetes ^® )
• Выполните анализ первопричин для серверов Linux ^® и Microsoft ^® Windows ^® , определив профиль выполнения и масштаб воздействия
• Обеспечьте коррелированное обнаружение и интегрированное расследование и реагирование, используя наши продукты для конечных точек, электронной почты и сетей
• Интеграция через API с ведущими платформами SIEM, а также с инструментами управления безопасностью, автоматизации и реагирования (SOAR)
• Расширьте свои внутренние группы с помощью Trend Micro ™ Managed XDR, нашей круглосуточной службы управляемого обнаружения и реагирования (MDR).

Безопасность на основе ведущих исследований угроз

Глобальный

Наши 15 глобальных исследовательских центров и 450 внутренних исследователей, работающих в сети по всему миру, имеют представление обо всем глобальном ландшафте угроз.Благодаря командам, занимающимся облачными и собственными облачными приложениями, мы используем свои богатые знания для улучшения наших продуктов и защиты от текущих и будущих угроз.

Область применения

Мы постоянно анализируем и выявляем новые вредоносные программы, программы-вымогатели, вредоносные URL-адреса, места управления и контроля (C&C) и домены, которые могут быть использованы в атаках. Благодаря Trend Micro ™ Zero Day Initiative ™, крупнейшей в мире программе поощрения ошибок, мы можем выявлять и раскрывать новые уязвимости на широком спектре платформ.

Gartner Market Guide for Cloud Workload Protection Platforms

Компания Trend Micro заняла 1-е место в отчете IDC по глобальному рынку безопасности рабочих нагрузок в гибридных облаках

Компания Trend Micro названа лидером с наивысшим баллом в категориях текущих предложений и стратегий в Forrester Wave ™: безопасность облачных рабочих нагрузок, 4 квартал 2019 г.

Необходимость безопасного DevOps: три передовых метода защиты облачных приложений

Начало работы с Trend Micro Cloud One

Workload Security Защита во время выполнения для рабочих нагрузок (виртуальных, физических, облачных и контейнерных)

Сканирование образа безопасности контейнера в конвейере сборки

File Storage Security Безопасность для облачных сервисов хранения файлов и объектов

Application Security Безопасность для бессерверных функций, API и приложений

Сетевая безопасность Облако сетевой уровень безопасности IPS

Соответствие Облачная безопасность и управление состоянием соответствия

Безопасность с открытым исходным кодом от Snyk Видимость и мониторинг уязвимостей с открытым исходным кодом и лицензионных рисков

sXpIBdPeKzI9PC2p0SWMpUSM2NSxWzPyXTMLlbXmYa0R20xk

zszazi / Глубокое обучение в облаке: список поставщиков облачных услуг для глубокого обучения

GitHub — zszazi / Глубокое обучение в облаке: список поставщиков облачных услуг для глубокого обучения

Файлы

Постоянная ссылка Не удалось загрузить последнюю информацию о фиксации.

Тип

Имя

Последнее сообщение фиксации

Время фиксации

У вас когда-либо был ноутбук 💻 который недостаточно мощный для запуска ваших моделей, забудьте о нем и используйте Cloud GPU ☁️, чтобы обучать вашу модель быстрее и дешевле из-за дождя 💦 Cloud GPU

• Также узнайте, где можно развернуть свою модель для обслуживания миллионов людей

• 🆕 Список платформ MLOps для полного жизненного цикла машинного обучения ♻️

• Ознакомьтесь с разделом бесплатных кредитов и Perks / offer , чтобы получить несколько бесплатных часов графического процессора

Последнее обновление: 11 июля 2021 г.

Есть идея и вы хотите служить миру 🌎, создайте Webapp и разверните его как фляжку, Django и т. Д.

Прекрасный союз 💍 между машинным обучением и DevOps (матч, заключенный на небесах)

Работа над серьезными проектами корпоративного уровня, которые потенциально могут служить миллионам людей и зарабатывать 💰, оставьте это на усмотрение ⚡ DevOps для управления вашим жизненным циклом машинного обучения

Если вы студент или исследователь, вы можете получить дополнительные баллы, обратитесь к поставщику услуг

• Paperspace предоставляет 10 долларов бесплатного кредита Gradient ° быстро.AI ссылка
• У вас есть графический процессор, арендуйте свою машину, чтобы зарабатывать деньги с помощью Vast.ai *
• Тест-драйв Nvidia GPU link
• Программа Google Cloud Research — дает $ 5000 + кредиты ссылка
• AWS Cloud Credits for Research — ссылка
• Nvidia GPU Grant Program — ссылка
• Если вы являетесь стартапом , тогда Google предоставит вам кредиты от $ 1000 до $ 100000 — ссылка
• Google предоставляет кластер из 1000 TPU исследователю В общей сложности этот кластер обеспечивает в общей сложности более 180 петафлопс чистой вычислительной мощности! techcrunch link — ссылка на приложение
• Google Cloud Education Grant — ссылка
• Github Education pack — наряду со многими предложениями есть кредиты до 110 долларов для AWS — ссылка
• Осторожно, быстро.ai Forums, чтобы получить код купона на бесплатные кредиты
• Valohai дает вам исследовательскую лицензию для студентов и исследователей
• Хотите использовать суперкомпьютер , но у него его нет, выбирайте Golem — Golem — это децентрализованный рынок для вычислительной мощности . Он позволяет центральным и графическим процессорам подключаться к одноранговой сети, позволяя как владельцам приложений, так и отдельным пользователям арендовать ресурсы у компьютеров других пользователей, что ускоряет ваше обучение на следующей модели.
• Hostkey предоставляет гранты для исследований, стартапов и победителей конкурсов ссылка

* Примечания

• Ядра Google colab и Kaggle имеют ограниченное время сеанса

• Большинство поставщиков графических процессоров работают поверх AWS, GCP и т. Д., Поэтому могут иметь более или менее те же цены, что и последний

  .

• Информация, приведенная выше, лучше всего подходит для моего поиска, вы можете перепроверить у поставщика цены и другую информацию.

• лицензия

  Сделано с ❤️ для потрясающего AI-сообщества

Около

Список поставщиков облачных услуг для глубокого обучения

Темы

ресурсов

Лицензия

Вы не можете выполнить это действие в настоящее время.Вы вошли в систему с другой вкладкой или окном. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс. Вы вышли из системы на другой вкладке или в другом окне. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс.

Классифицируйте облако точек с помощью глубокого обучения — ArcGIS Pro

Вы можете использовать глубокое обучение для классификации облаков точек в формате LAS и классифицируйте многие виды функций. Это не использует предопределенные правила для определения конкретных вещей, таких как здания или земля. Вместо этого вы приводите примеры функций интереса, и они используются для обучения нейронной сети, которая может затем распознавать и классифицировать эти особенности в других данных.

Вы можете использовать модели глубокого обучения, созданные в другом месте, или создавать твой собственный. Большинство пользователей, вероятно, выберут модели, сделанные экспертами. специалисты по данным, потому что для выполнения этой работы требуются время и усилия. Загляните в ArcGIS Living Atlas, чтобы узнать, доступны ли какие-либо модели которые подходят для вашего проекта. Если нет, рассмотрите создание собственной модели. См. Раздел обучение модели глубокого обучения для классификации облаков точек для получения дополнительной информации о создании собственной модель.

Используете ли вы чужую модель глубокого обучения или свою собственные, вам необходимо убедиться, что данные, которые вы собираетесь классифицировать, аналогично данным, используемым для обучения модели.В идеале это происходит от тот же проект сбора данных. Если нет, он должен хотя бы поделиться качества. Например, модель, обученная с помощью бортового лидара, будет Подходит для классификации бортовых лидаров, а не облаков точек фотограмметрических / СФМ. Номинальное расстояние между точками должно быть аналогичным, а если другое атрибуты были включены в моделирование, такие как интенсивность или номер возврата, они тоже должны быть похожи.

Использование инструмента геообработки «Классифицировать облако точек с помощью обученной модели»

Классификация облака точек с помощью инструмента геообработки обученной модели принимает в качестве входных данных набор данных LAS и модель глубокого обучения.ЛАГ набор данных ссылается на один или несколько файлов LAS, и это те, которые будут редактироваться инструментом. Модель может быть моделью Esri. Файл определения (* .emd) или пакет глубокого обучения (* .dlpk). Оба из них выводятся из обучающего инструмента. Разница в том, что вы можете публиковать и делиться файлами .dlpk в Интернете; они самодостаточны. Файлы * .emd, с другой стороны, ссылаются на другие данные, в частности файлы * .pth, и они должны присутствовать для модели работать.

После добавления модели в качестве входных данных в инструмент список классов он был обучен классификации, будет показан в диалоговом окне инструмента. От по умолчанию выбраны все классы. Вы можете снять отметку со всех представляет интерес.

Другой параметр, называемый «Обработка кода входного класса», позволяет вам для управления тем, что разрешено изменять в целевой точке LAS облако. По умолчанию все точки в целевом облаке редактируемый. В качестве альтернативы вы можете указать эти точки с помощью только определенные коды классов могут быть изменены.Остальные останутся неповрежденными, несмотря на то, что им предсказывает модель глубокого обучения. быть. Вы также можете выбрать обратное, если так удобнее, чтобы заявляют, что точки с определенными кодами не могут быть измененный. Например, если целевое облако точек уже было классифицированы как наземные, и вы хотите оставить их как есть, выберите сохранить точки, которые относятся к классу 2 (которые представляют собой землю).

Связанные темы

---

Отзыв по этой теме?

Обнаружение облаков и теней на основе глубокого обучения с помощью дистанционного зондирования

Спутниковые изображения используются в ряде последующих приложений компании Climate; его ценность выходит за рамки разведывательных карт на основе изображений.Мы используем его для получения новых слоев данных, чтобы отображать и отслеживать условия окружающей среды или сельскохозяйственных культур практически в реальном времени во всем мире. Эти слои данных затем можно использовать в других агрономических моделях, таких как семена, фунгициды или рекомендации по орошению.

Критический уровень данных, готовых к анализу

Облако и маски теней облаков являются наиболее важными компонентами того, что мы называем маской неиспользуемых данных (UDM), которая позволяет получать высококачественные данные со спутниковых изображений, которые используются для последующего анализа.Оптические спутниковые датчики не могут «видеть» сквозь облака, а тени облаков вносят огромные артефакты в значение коэффициента отражения наземных целей. Размер, форма, форма и высота облаков (и по своей природе их тени) зависят от широты, местности и микроклимата.

Мы можем лучше сосредоточить наше внимание на аналитических данных и разработке дальнейших рекомендаций для фермеров с помощью процессов анализа готовых данных (ARD), которые требуют точного, масштабируемого решения для обнаружения облаков и теней с разрешением, меньшим, чем уровень поля ( .к.а. масштаб подполя).

Рисунок 1: Проблема облака и тени на изображении дистанционного зондирования в масштабе подполя

В то время как большинство поставщиков спутниковых данных обычно поставляют UDM с информацией об облаке, информация о тенях облаков часто недоступна. Кроме того, точность UDM, предоставляемых поставщиком, часто не оптимизируется в масштабе подполя, что создает больший потенциал для ошибок интерпретации в управляемых действиями приложениях цифрового сельского хозяйства.

Модель обнаружения облаков и теней

Модели глубокого обучения, современные методы для решения многих задач обнаружения и сегментации объектов на основе изображений, являются многообещающим методом обнаружения облачного покрова на спутниковых снимках.Эти модели могут извлекать как пространственные, так и спектральные характеристики, чтобы эффективно обнаруживать облака и их тени.

Платформа кодировщика-декодера (вариант SegNet) используется для облачной сегментации. На рисунке 2 показана структура кодера-декодера, где кодер представляет собой типичную сверточную нейронную сеть без полностью подключенного уровня, тогда как декодер отображает карту характеристик низкого разрешения из закодированного изображения в исходный размер. Модель также предназначена для обработки изображений произвольного размера, поэтому ее можно применять более гибко.

Рисунок 2: Обнаружение облака с помощью структуры кодировщика-декодера

Для теневой сегментации мы сложили не только необработанные полосы, но и бинарную полосу маски облачности в качестве входных данных. Есть несколько ложных срабатываний на тени холмов и водоемов, поэтому мы также должны выполнить операцию постобработки на тенях облаков.

Мы определили, что можем использовать взаимосвязь между облаками и тенью облаков на основе солнечного света, углов спутникового датчика и высоты облаков во время получения изображения для более точного обнаружения тени.В частности, если рядом с какой-либо обнаруженной тенью не обнаружено облака, тень является ложным обнаружением. Используя геометрию, можно значительно уменьшить количество ложных срабатываний.

Рисунок 3: упрощенная геометрическая связь между облаком и тенью

Оценка модели

Улучшение нашей модели обнаружения облаков значительно расширит возможности фермера с платформой Climate FieldView ™, обеспечивая более точный анализ изображений.Пользователи нашей платформы и все сервисы на платформе, которые извлекают выгоду из наших алгоритмов обнаружения облаков, будут видеть меньше ложных обнаруженных облаков и теней.

Наша облачная маска на основе глубокого обучения превосходит традиционные облачные маски на основе машинного обучения как с точки зрения точности, так и с точки зрения запоминания. Приблизительно 80% наших клиентов увидят улучшения, связанные с облачными масками, если будет развернута новая модель! Это также приводит к повышению производительности любых последующих моделей, которые используют спутниковые изображения в качестве входных данных во время научных исследований.

Рисунок 4: два примера сравнения маски облачности с методами ML и DL

Развертывание модели в глобальном масштабе

Климат потребляет десятки тысяч спутниковых снимков в день. Алгоритм идентификации облака и облачной тени необходимо развернуть как часть масштабируемого конвейера обработки ARD. Мы предложили конвейер обработки, который может применять модели глубокого обучения, чтобы разрезать большие изображения и сшивать их вместе с несколькими артефактами изображения, а также масштабировать до многих размеров изображения.

Путь к разработке облачных решений и решений для обнаружения теней в облаке подчеркивает типичный набор проблем, при котором эффективное глобальное масштабирование нашего анализа позволит реализовать производственные алгоритмы, управляемые данными. Этот проект требует междисциплинарных знаний, включая науку о данных, машинное обучение, дистанционное зондирование, атмосферные науки, агрономию и инженерную инфраструктуру. В Climate мы работаем над множеством других проектов, которые улучшают качество обслуживания наших клиентов за счет применения науки о данных в сельском хозяйстве.

.