随着数字化进程逐渐深入，机构组织必须在边缘处理的信息数量激增。从设备、建筑、车辆、船舶、飞机等的移动设备和边缘传感器中将生成大量数据。
寻找有效的方法来管理、使用和保护这些数据是一项艰巨的任务。如今一个有效且具有成本效益的解决方案出现。神经形态处理和自搜索计算存储的结合可以使组织快速处理大量边缘数据。
边缘数据可以提供决策参考，从而实现更有效的核心任务。问题是，处理这些数据所需的计算和网络基础设施没有跟上。组织缺乏在边缘处理数据的计算能力，也缺乏将数据传输到具有处理能力的集中位置的网络带宽。
传统的计算技术占用了太多的空间，产生了太多能耗，难以在边缘使用。传统的网络技术也无法以有效速度远距离移动大量数据
各机构不仅必须找到有效的数据管理方法，还需要保护其资产免受网络威胁。如今，网络安全团队在应对网络攻击时必须筛选大量数据。为了发现异常并找出根本原因，他们需要从访问日志和安全信息与事件管理（SIEM）系统中搜索大型数据集。他们还需要尽可能接近实时地完成这项任务，以及时防止网络入侵。但到目前为止，还缺乏一个有效的计算和存储解决方案来在边缘实现这一目标。
CybeRedge的一份新报告发现，68%的政府机构在2021面临网络攻击，这表明政府机构需要在发生攻击时找到创新的数据保护解决方案。在应对网络事件时，主动响应能力至关重要，通过快速找到数据并实时提醒分析师，大大降低网络风险并保护任务。
如果计算机的功能更像人脑，那将是有帮助的。人类看到一片开着数千朵黄色花朵的田野，能够立即发现一朵红色的花朵。计算机需要单独处理每一朵花，直到发现异常为止。
这是因为经过亿万年的进化，大脑已经被微调，能够很好地执行特定的任务。它这样做的同时消耗的能量非常少。
但是，如果像大脑一样，计算机可以非常快速地执行特定任务，而只需要很少的电力，会怎么样？这就是神经形态处理器的前景——本质上是一台模仿大脑系统的计算机。
神经形态处理能够在边缘改变网络风险。从构建在高端现场可编程门阵列（FPGA）集成电路上的神经形态处理单元（NPU）开始，该集成电路专为加速关键工作负载而定制。添加几十TB的本地SSD存储。其结果是一个基于NPU的自搜索存储设备，可以在边缘和极低的功耗下对非常大的数据集执行极其快速的搜索。
NPU技术搜索大型数据集的速度有多快？将多个NPU设备组合在一个机架中，可以在大约12分钟内搜索1 PB的数据。要用传统技术实现这一结果，您需要62个 服务器 机架，而且预算非常大。在测试中，NPU设备机架需要的CapEx（资本性支出）降低84%，OpEx（运营支出）降低99%，功率降低99%。
想象一下，在应对黑客攻击这样的情况时，在几分钟内搜索一PB的数据有什么好处。Sunburst黑客攻击美国始于2020年3月左右，但直到2020年12月才被发现，影响了至少200个组织，包括国防部、国土安全部、财政部、商务部和司法部等政府部门。各机构必须搜索至少九个月的数据，以确定哪里发生了违规行为，当前的违规活动，以及哪些系统、网络和数据受到了影响。
在这种情况下，神经形态处理和自我搜索存储可以缩短事件响应时间。这可以节省成本，加快事件解决，并降低网络风险。
NPU搜索技术是与美国能源部的研发实验室桑迪亚国家实验室合作开发的。如今，桑迪亚正在积极使用多个NPU系统进行网络防御和其他用例。
此外，部署NPU设备存储不需要更改组织当前的IT基础架构或网络防御。该设备只是与现有的硬件和网络安全解决方案并驾齐驱。大型数据集的搜索发生在边缘。识别出的任何少量相关数据都可以快速方便地传输，以便进行集中分析。
NPU设备还有其他潜在的使用案例。例如，一家财富50强公司用于数据标记技术来训练机器学习算法。该组织将所需时间从一个月减少到22分钟。与此同时，神经形态处理和自我搜索存储是一种可实现的、具有成本效益的解决方案，可以保护敏感数据并降低边缘网络风险。
MIDP2.0和CLDC 1.1各是什么东东？
J2ME的术语 MIDP 开放分类： 计算机技术、电脑 MIDP（Mobile Information Device Profile，移动信息设备配置文件）建立在 CLDC 的基础之上，用来描述手机和寻呼机这样更加具体化的的无线移动设备。 对于 Java ME 平台，MIDP 定义了一个标准的 Java API 集合，此集合与联网的受限设备配置 CLDC 一起提供了一个面向移动信息设备（如移动电话、双向寻呼机和无线个人电脑记事本）的完整 Java ME 应用程序运行环境。 MIDP 提供了以下功能： ·显示工具箱 ·用户输入方法 ·持久性数据存储（使用简单的面向记录的数据库模型） ·基于 HTTP 1.1 的网络（使用 CLDC 通用连接框架） Java 规范请求 (Java Specification Request, JSR)-37 中定义了 MIDP 1.0 标准。 JSR-118 中定义了 MIDP 2.0 标准。 CLDC 开放分类： 计算机技术、电脑 CLDC（Connected Limited Device Configuration，联网的受限设备配置）是用来开发在无线设备上运行的应用程序所要用到的一组最小的 API。 CLDC 描述了所有无线移动设备所需的一个最小级别的功能集合。 对于 Java ME 平台，CLDC 为移动电话、双向寻呼机以及类似设备定义了基本配置（Java 语言、虚拟机功能和基本类库）。 这些设备具有以下特性： ·总内存量为 128 KB 到 512 KB。 ·具有有限电源，如电池。 ·可以连接到网络。 ·具有相对有限的用户界面，通常只限文本。 CLDC 1.1 是 CLDC 1.0 规范的修订版本，包含很多新增功能（例如浮点和弱引用支持）以及其他增强功能。 Java 规范请求 (Java Specification Request, JSR) 30 中详细指定了 CLDC 1.0 的要求。 JSR 139 中详细指定了 CLDC 1.1 的要求。 J2ME是一种使用Java语言进行嵌入式设备编程的技术，但是嵌入式设备的种类过于繁多，至少有几百种之多，为了降低编程的复杂度，SUN公司将所有的嵌入式设备分为了两大类： 1 CDC(连接设备配置)有稳定的电源供应设备性能强劲 例如车载设备、机顶盒等。 2 CLDC(连接有限设备配置)使用电池供电设备性能有限 其中手机属于CLDC类别。 上面的说法都是从硬件划分的角度来说明CLDC的，下面从程序员的角度来理解一下CLDC的概念。 其实对于程序员来说，CLDC主要包含三个部分： 1 Java虚拟机(又称JVM) 这个是所有Java程序运行的基础。 对于手机来说，在手机出厂以前，已经固化在手机中了，出厂了以后就不能进行修改了。 2 一套标准的API实现 该标准的API主要包含、、包以及包中的部分。 这个是规范要求必须实现的API，也固化在手机中，不能修改。 3 本地方法实现 在标准的API中，很多都是接口，这些就要求厂商在手机中提供真实的实现，而且很多本地方法也要求手机厂商进行实现。
4、空间数据库中,矢量数据的管理方式有哪些,各有什么优缺点?
1、文件-关系数据库混合管理方式不足：①属性数据和图形数据通过ID联系起来，使查询运算，模型操作运算速度慢；② 数据分布和共享困难；③属性数据和图形数据分开存储，数据的安全性、一致性、完整性、并发控制以及数据损坏后的恢复方面缺少基本的功能；④缺乏表示空间对象及其关系的能力。 因此，目前空间数据管理正在逐步走出文件管理模式。 2、全关系数据库管理方式对于变长结构的空间几何数据，一般采用两种方法处理。 ⑴ 按照关系数据库组织数据的基本准则，对变长的几何数据进行关系范式分解，分解成定长记录的数据表进行存储。 然而，根据关系模型的分解与连接原则，在处理一个空间对象时，如面对象时，需要进行大量的连接操作，非常费时，并影响效率。 ⑵ 将图形数据的变长部分处理成Binary二进制Block块字段。 3、对象-关系数据库管理方式由于直接采用通用的关系数据库管理系统的效率不高，而非结构化的空间数据又十分重要，所以许多数据库管理系统的软件商在关系数据库管理系统中进行扩展，使之能直接存储和管理非结构化的空间数据。 这种扩展的空间对象管理模块主要解决了空间数据的变长记录的管理，由数据库软件商进行扩展，效率要比前面所述的二进制块的管理高得多。 但是它仍然没有解决对象的嵌套问题，空间数据结构也不能内用户任意定义，使用上仍受到一定限制。 矢量图形数据与属性数据的管理问题已基本得到解决。 从概念上说，空间数据还应包括数字高程模型、影像数据及其他专题数据。 虽然利用关系数据库管理系统中的大对象字段可以分块存贮影像和DEM数据，但是对于多尺度DEM数据，影像数据的空间索引、无缝拼接与漫游、多数据源集成等技术还没有一个完整的解决方案。
硬盘模式IDE，RAID，AHCI有什么区别
主要区别如下：1、传输速度不同。 AHCI的传输速度最快。 2、传输方式不同。 3、工作原理不同。 RAID能叠加硬盘容量，避免浪费。 IDE只可以内置使用。 4、价格相差较大。 IDE价格最为低廉。 扩展资料磁盘阵列其样式有三种，一是外接式磁盘阵列柜、二是内接式磁盘阵列卡，三是利用软件来仿真。 外接式磁盘阵列柜最常被使用大型服务器上，具可热交换（Hot Swap）的特性，不过这类产品的价格都很贵。 内接式磁盘阵列卡，因为价格便宜，但需要较高的安装技术，适合技术人员使用操作。 硬件阵列能够提供在线扩容、动态修改阵列级别、自动数据恢复、驱动器漫游、超高速缓冲等功能。 它能提供性能、数据保护、可靠性、可用性和可管理性的解决方案。 阵列卡专用的处理单元来进行操作。 利用软件仿真的方式，是指通过网络操作系统自身提供的磁盘管理功能将连接的普通SCSI卡上的多块硬盘配置成逻辑盘，组成阵列。 软件阵列可以提供数据冗余功能，但是磁盘子系统的性能会有所降低，有的降低幅度还比较大，达30%左右。 因此会拖累机器的速度，不适合大数据流量的服务器。 参考资料来源：网络百科：RAID
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