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先进的 HPE 边缘到云解决方案
在混合基础设施环境中定位和区分 HPE 安全产品。根据客户用例，区分和定位 HPE GreenLake 解决方案。识别并使用适当的信息资源和工具。描述何时对解决方案的每个部分使用传统 HPE 模型、HPE GreenLake Core 模型、GLCS 模型和混合模型。区分和阐明 HPE 产品如何为客户提供业务价值和行业优势。根据客户用例，区分和定位传统 HPE 解决方案。根据客户用例，区分和定位混合 HPE 解决方案。
RISCLESS：一种强化学习策略，用于保证云端临时和稳定资源的 SLA
为了降低数据中心中未充分利用资源的运营成本，云提供商 (CP) 可以从常规客户（预订这些资源的客户）回收未使用的资源，然后以较低的价格（转）售给其他客户（我们称之为短暂客户）。这些回收的资源本质上是不稳定的。此类资源的转售必须满足短暂客户对 SLA 的期望。如果违反 SLA，CP 可能会受到处罚。在保证 SLA 的同时在易失性资源上部署应用程序仍然是一个挑战 [1]–[5]。事实上，如果应用程序的资源需求增加，易失性资源可能会丢失并返还给其所有者（常规客户）。常规客户应用程序行为的这种变化很难预测 [6]–[8]。人们提出了不同的策略来提高资源利用率并保证客户对短暂资源的 SLA。一些策略 [1]、[3]–[5]、[9]–[11] 完全依赖于临时资源。它们会留下一部分未使用的资源（称为安全边际），以吸收常规客户应用需求的突然增加，从而减少可回收资源的数量。其他策略 [12]–[16] 将稳定资源与易变资源相结合，以保证客户的 SLA。尽管如此，它们主要关注的是 Amazon Spot 实例 1，其波动性低于回收的资源。因此，在保证 SLA 的同时增加 CP 的利润是一项真正的挑战。我们认为，机器学习 (ML) 可用于确定何时以及在临时资源之上分配多少稳定资源（稳定资源量需要
在虚拟化云环境中利用侧向通道漏洞：
2,3,4学生，网络安全系，Paavai工程学院，Namakkal Abstract Cloud Computing对虚拟化的依赖引入了安全风险，尤其是侧道通道攻击，这些攻击利用共享资源来推断敏感数据。这些攻击利用CPU缓存，内存访问模式，时机变化和功耗来从共同定位的虚拟机（VMS）中提取机密信息。本文在虚拟化的云环境中分类了新兴的侧道渠道威胁，分析攻击向量，例如基于缓存的基于内存，基于内存，功率分析，时机和基于网络的侧向通道攻击。它还评估了现有的对策，包括基于硬件的隔离，软件防御和管理程序级别的安全性增强功能。此外，本文探讨了跨VM侧向通道攻击的现实案例研究，并提出了未来的缓解策略，例如AI驱动的异常检测，量子弹性加密和安全的硬件创新。解决这些漏洞对于确保数据机密性和对多租户云基础架构的信任至关重要。加强针对侧通道攻击的防御能力将在云计算的未来安全性中起关键作用。关键字：云安全性，侧渠道攻击，管理程序安全性，多租户云环境简介云计算通过提供可扩展，成本效益和需求计算资源来改变现代IT基础架构。各个行业的组织越来越依赖云服务来存储，处理和管理敏感数据。在云计算的核心上是虚拟化，它使多个虚拟机（VM）能够通过管理程序在共享的物理硬件上操作。虚拟化增强了资源利用率和运营效率，但它也引入了安全风险，尤其是侧通道攻击。侧通道攻击通过共享硬件资源而不是利用软件漏洞来利用间接信息泄漏。在多租户云环境中，攻击者可以通过分析缓存访问模式，内存交互，时机变化，功耗或网络流量来提取敏感数据。与通常需要直接访问目标系统的常规攻击不同，侧渠道攻击使对手可以从共同居民VM中推断机密信息，而不会违反传统的安全机制。日益增长的基础设施 - AS-A-Service（IAAS）和平台为AS-AS-Service（PAAS）模型增加了侧向通道攻击的风险，因为不同的租户经常共享相同的物理
云网络中的零信任体系结构 - HAL
抽象的云计算在这个数字世界中已变得至关重要，因为它为组织提供了机会和挑战。本研究探讨了零信任体系结构（ZTA）在解决云网络内的安全挑战方面的实现和有效性。利用定性研究方法，包括2020年至2024年的系统文献综述，研究研究了来自期刊文章，学术文献和案例研究等各种来源的见解。主题分析将发现组织为关键主题，揭示了ZTA对减轻横向运动的影响，降低了内幕威胁概率，增强网络微分段以及改善身份和访问管理。比较分析表明，实施后ZTA后的安全事件有显着改善。此外，该研究强调了ZTA采用的最佳实践，并概述了未来的进步，包括与机器学习和人工智能等新兴技术集成。这项研究强调了ZTA在强化云网络安全方面的关键作用，并为从业者和研究人员提供了宝贵的见解。
设置SAP服务云版本2
•您在销售组织节点下方创建的节点可以例如，销售单元以及您在服务组织节点下方创建的节点可以是服务单元。也可以创建一个组织，在该组织中，销售/服务组织下方的所有单位均未标记为销售/服务部门。但是，不建议中断沿组织层次结构的销售或服务功能的设置，因为应用程序逻辑可能不会考虑未标记为服务或销售单元的节点下的功能单元。
基于云的数据仓库中的安全性和隐私挑战：全面评论
如今，技术的某些趋势已经出现，尤其是在基于云的数据仓库中。 组织和协会使用基于云的数据仓库来存储大量数据。 但是，这种数据仓储类型具有许多风险和挑战，例如隐私问题。 一些主要的安全挑战是数据泄露，恶意软件攻击和数据盗窃，违反了法律隐私框架，例如《消费者隐私法》。 某些措施（例如合同协议和数据所有权）可以控制这些风险。 本文的主要目的是讨论私人和政府组织使用的基于云的数据仓库中的安全性和隐私挑战。 一些重要的挑战是复杂的云计算模型，动态性质和相互联系的生态系统。 对更多资源的需求是预算问题带来的公司的另一个主要挑战。如今，技术的某些趋势已经出现，尤其是在基于云的数据仓库中。组织和协会使用基于云的数据仓库来存储大量数据。但是，这种数据仓储类型具有许多风险和挑战，例如隐私问题。一些主要的安全挑战是数据泄露，恶意软件攻击和数据盗窃，违反了法律隐私框架，例如《消费者隐私法》。某些措施（例如合同协议和数据所有权）可以控制这些风险。本文的主要目的是讨论私人和政府组织使用的基于云的数据仓库中的安全性和隐私挑战。一些重要的挑战是复杂的云计算模型，动态性质和相互联系的生态系统。对更多资源的需求是预算问题带来的公司的另一个主要挑战。
雪花的高级ML功能和多云体系结构：技术概述
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2483-2497，文章ID：IJRCAIT_08_01_180在线可在https://iaeme.com/home/home/issue/issue/ijrcait?volume=8&issue = 1 ISSN印刷：2348-0009和ISSN在线：2347-5099 Impact actigan fimals（2347-5099 Impact因素（2347-5099）：14..577 7. IDER GOGENE（2025）（comgook of Google congook）（coogle of Google coogle cooghe congook） doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_180©iaeme Publication
CloudVision Agni DataSheet
概述Arista一直处于云网络革命的最前沿，利用了基于云原理，基于开放标准的设计以及本地可编程性来提供一致，可靠的软件解决方案的软件驱动方法。Arista Guardian用于网络身份（CloudVision Agni）对其他产品采用了类似的架构方法，以提供用于管理网络身份的状态解决方案。CloudVision Agni包含现代设计原理，云本机微服务架构以及机器学习/人工智能（ML/AI）技术，以显着简化管理任务并减少复杂性。具有全面的功能，以满足现代网络的要求，包括对扩展，操作简单，稳定性和零信任安全性的支持。
云、雾和边缘数据中心的容器放置和迁移策略：一项调查
过去十年见证了网络软件化的重要发展，它彻底改变了网络实践。虚拟化网络对分散在网络中的容器化网络功能的控制和编排提出了新颖而具体的要求。在这方面，虚拟化网络功能的迁移起着关键作用，可以最好地满足最佳资源利用率、负载平衡和容错的要求。本综述旨在详细概述容器迁移的进展，以便更好地理解与迁移相关的优势与实际挑战之间的权衡。本文对将容器化网络功能映射到虚拟化基础设施上的放置算法进行了分类。接下来，提出了执行容器化微服务传输的迁移技术的分类。
云采用：银行和金融机构的共同挑战
一个问题在于如何计算云成本。在过渡到此类高级技术时，直接将基础设施成本与云账单进行比较是不合理的。云启用以前不可用的功能 - 大数据，人工智能和机器学习 - 可以在使用正确的服务时增强产品开发。例如，AWS Connect可以提高联系中心的客户保留率。与过时的Web应用程序相比，利用现代功能更有可能吸引客户的移动应用程序。此外，高级监控，警报和自动化系统可以防止问题并保持应用程序性能，从而导致较高的正常运行时间和对其银行的客户满意度更高。传统的ROI计算通常会忽略这些关键因素。