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可在线智能化管理的高性能独立物理服务器

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隐藏服务器IP免攻击，防御DDoS、CC攻击

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隐藏服务器IP免攻击，分布式防御DDoS攻击

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高性能、自动备份、智能化的数据库服务

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高性能GPU服务器，超强并行计算能力

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云计算

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适用于突发性能要求高的服务器

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AI绘画、在线设计、云游戏等场景

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适用于G级或以上带宽需求的服务器

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可以防御DDoS攻击和CC攻击的服务器

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高防服务器-裸金属

999元/月起

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DDOS防护-高防IP

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DDOS防护-高防CDN

1999元/月起

隐藏服务器IP免攻击，分布式防御DDOS、CC

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支持高并发域名解析

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SSL证书让网站防劫持，避免浏览器安全警告

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防止服务器被入侵、恶意扫描、密码爆破

对云服务器运维操作进行监控、审计、追溯系统

安全保障

云数据库 Mysql

9元/月起

高性能、自动备份、智能化的数据库服务

主从版本高可用集群

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云数据库 Redis

Redis自动备份、智能化的管理和服务

智能冗余备份

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云数据库 Mysql -读写分离

云数据库 Mysql 的基础上增加读写分离

读写分离提高性能

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云数据库 MongoDB

MongoDB自动备份、智能化的管理和服务

智能冗余备份

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云数据库 Memcached

Memcached 自动备份、智能化的管理和服务

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对数据库操作和执行SQL安全性审计

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为数据库提供连续数据保护的备份服务

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可视化的web数据库管理系统

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负载均衡SLB

简单快捷地实现高访问量、高并发服务器集群

流量自动分配故障自动切换

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CDN云加速

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加快网站访问和下载速度

国内加速国际加速

支持服务器多IP地址

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加速全球访问速度

提供软件定义专线加速访问全球及跨地区组网

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全球主要运营商带宽BGP网络

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全球IDC 机柜租用

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提供验证码短信、营销短信群发

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高可用服务器集群解决方案

为企业提供自动侦测、自动切换、自动恢复的应急应对解决方案。
自动恢复的应急应对解决方案。

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高性能服务器计算解决方案

提供HPC平台服务，面向科研、生产、教育及行业大计算，提升产品研究效率。

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防攻击安全解决方案

基于大数据和深度学习进行分析、诊断与防御，解决网络攻击造成的中断等影响。

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数据库自动备份解决方案

灵活的备份策略配合多级备份体系，提供可靠性更高的数据库服务。

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数据库迁移解决方案

无需停机、中断业务，将自建数据库MySQL数据平滑迁移到亿速云MySQL实例上。

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同城灾备解决方案

应对同城多可用区出现单区故障，迅速恢复业务。目前可在香港部署本方案。

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异地多活/灾备解决方案

异地多活/灾备为业务提供更佳的用户体验和容灾逃逸能力。

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亿速云全球基础设施

基础设施遍布全球主要国家和地区，云数据中心10+，CDN 节点2800+，安全防御能力5000G+

已开通

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分布式联合防御DDOS攻击达5000G

1亿次

全球分布式每秒处理1亿次CC攻击的能力

13个

拥有13个国内数据中心

21个

拥有21个全球数据中心

他们在使用亿速云

亿速云致力为您提供高品质的云计算产品，目前获取游戏、金融、直播、视频、门户、下载、站长平台等行业主流平台支持

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2023.10

关于开展移动互联网应用程序备案工作的通知

2023.10

《未成年人网络保护条例》（全文）

未成年人网络保护条例（全文）

2021.06

《中华人民共和国数据安全法》

2021年6月10日，第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十九次会议通过《中华人民共和国数据安全法》。

2021.04

全国打击治理电信网络新型违法犯罪工作电视电话会议召开！

全国打击治理电信网络新型违法犯罪工作电视电话会议4月8日在北京召开。会议传达了习近平总书记近日对打击治理电信网络诈骗犯罪工作作出的重要指示和李克强总理的批示。

2021.04

习近平对打击治理电信网络诈骗犯罪工作作出重要指示！

中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平近日对打击治理电信网络诈骗犯罪工作作出重要指示强调。

2020.11

严厉打击使用非法买卖的手机号、身份证进行注册和实名认证，坚决遏制电信网络诈骗犯罪！

严厉打击整治涉及非法开办、贩卖“两卡”（银行卡、电话卡）的违法犯罪活动，坚决遏制住电信网络诈骗犯罪的高发态势。

2020.09

第46次《中国互联网络发展状况统计报告》发布！

9月29日，中国互联网络信息中心（CNNIC）在北京发布了第46次《中国互联网络发展状况统计报告》。

2020.09

速读《2019年中国互联网网络安全报告》（上）

8月11日，国家互联网应急中心（CNCERT/CC）正式发布《2019年中国互联网网络安全报告》，内容涵盖我国互联网网络安全态势分析、网络安全监测数据分析、网络安全事件案例详解、网络安全政策和技术动态等多个方面。

2020.09

速读《2019年中国互联网网络安全报告》（下）

2020.09

《2019年中国互联网网络安全报告》发布！

2020年8月11日，国家互联网应急中心（CNCERT）编写的《2019年中国互联网网络安全报告》正式发布。

2020.09

网安周主题动漫：“美女”裸聊一时爽，敲诈勒索没商量！

2020.06

变更亿速云云服务使用协议的公告

技术教程

2024.11

Oracle数据库的SQL Plan Baselines在JPA中的稳定性保障

Oracle数据库的SQL Plan Baselines是一种用于优化SQL查询性能的特性，它允许用户保存和比较不同的SQL执行计划，以便选择最佳的执行计划。在Java Persistence API

2024.11

JPA如何适应Oracle数据库的自动段空间管理

JPA（Java Persistence API）是Java应用程序中用于管理持久化数据的API规范，它本身并不直接管理数据库的存储空间，而是通过映射实体类和数据库表来实现数据的持久化。Oracle数

2024.11

Oracle数据库的透明数据加密与JPA的数据安全

Oracle数据库的透明数据加密（TDE）是一种保护敏感数据的技术，它允许数据在存储时自动加密，而在查询时自动解密，对应用程序透明。而JPA（Java Persistence API）是一种Java应

2024.11

JPA在Oracle数据库的在线重定义表中的应用

JPA（Java Persistence API）是Java EE和Java SE环境中处理持久化的API 在线重定义表（Online Table Redefinition）是一种在不停机的情况下对数

2024.11

Oracle数据库的物化视图日志在JPA同步中的应用

物化视图日志（Materialized View Log）是Oracle数据库中的一个重要概念，它用于记录对物化视图的更改操作（如INSERT、UPDATE和DELETE）。这些更改操作会被记录在物化

2024.11

JPA操作Oracle数据库的表压缩技术

Java Persistence API (JPA) 是一个用于管理Java对象与关系数据库之间映射的框架使用JPA的@Column注解：在实体类的属性上，可以使用@Column注解来指定列的

2024.11

Oracle数据库的自动工作负载仓库与JPA性能分析

Oracle数据库的自动工作负载仓库（Automatic Workload Repository, AWR）是一个用于收集、存储和分析数据库性能数据的工具。它可以帮助DBA和开发人员了解数据库的工作负

2024.11

JPA对Oracle数据库的自动SQL调优的支持

JPA（Java Persistence API）本身并不直接提供对Oracle数据库的自动SQL调优功能。JPA主要关注于简化Java应用程序与数据库之间的交互，通过对象关系映射（ORM）技术，让开

2024.11

Oracle数据库的内存管理在JPA中的应用

Oracle数据库的内存管理在JPA（Java Persistence API）中的应用主要涉及到如何优化数据库性能，确保JPA操作的高效执行。以下是关于Oracle数据库内存管理与JPA应用的相关信

2024.11

JPA中Oracle数据库的表空间管理策略

在JPA（Java Persistence API）中，与Oracle数据库的表空间管理策略相关的主要概念包括表空间（Tablespace）、段（Segment）、数据块（Data Block）以及扩

2024.11

Oracle数据库的统计信息收集与JPA性能优化

Oracle数据库的统计信息收集与JPA性能优化是两个相关但不同的概念。下面分别介绍它们的含义和实现方法。 Oracle数据库的统计信息收集统计信息是Oracle数据库优化器用来估计查询成本的数

2024.11

JPA在Oracle数据库的表分区中的最佳实践

JPA（Java Persistence API）是一种Java规范，用于将对象与关系数据库进行映射，而Oracle数据库是JPA支持的一种数据库。在Oracle数据库中使用JPA进行表分区时，可以遵

精选问答

2024.11

Python数据清洗能应用于哪些领域

Python数据清洗是一种在多个领域中都非常重要的技术，它可以帮助提高数据的质量和准确性，从而使得数据分析的结果更为可靠。以下是Python数据清洗能应用于的领域： - **金融领域**：在金融领域

2024.11

Python数据清洗怎样保护隐私

在Python中进行数据清洗时，确保隐私保护是非常重要的。以下是一些建议和方法，可以帮助你在处理数据时保护个人隐私： 1. **数据脱敏**： - 使用`pandas`库中的`replace(

2024.11

Python数据清洗效果如何评估

Python数据清洗效果的评估主要依赖于以下几个方面： 1. **准确性**：这是最直接的评估方式，即通过对比清洗前后的数据，看是否达到了预期的目标。例如，如果清洗前的数据中存在大量的缺失值和异常值

2024.11

Python数据清洗怎样应对大数据

在处理大数据时，Python提供了多种强大的工具和库来应对数据清洗的挑战。以下是一些关键步骤和策略，以及相关的库和工具推荐： ### Python数据清洗应对大数据的关键步骤和策略 - **数据读

2024.11

Python数据清洗如何自动化实现

在Python中，可以使用pandas、numpy等库来处理和分析数据。为了自动化数据清洗过程，可以按照以下步骤进行： 1. 导入必要的库： ```python import pandas as p

2024.11

Python数据清洗有哪些常见问题

在Python数据清洗过程中，我们通常会面临以下常见问题： - **缺失值**：数据集中某些值缺失或为空。 - **重复值**：数据集中存在重复的记录。 - **异常值**：数据中存在异常值或离群点

2024.11

Python数据清洗步骤怎样优化

Python 数据清洗的步骤可以优化，以提高处理大量数据和复杂数据集时的效率和准确性。以下是一些建议来优化数据清洗过程： 1. 选择合适的数据清洗库：使用像 Pandas、NumPy 和 Dask

2024.11

Python数据清洗的工具怎么选

在Python中，数据清洗是一个重要的步骤，选择合适的工具可以大大提高数据清洗的效率和准确性。以下是一些推荐的Python数据清洗工具，以及它们的特点和适用场景： ### Pandas Panda

2024.11

Python数据清洗怎样避免错误

在Python中进行数据清洗时，避免错误的关键在于细致、有逻辑地处理数据，以及使用合适的数据结构和工具。以下是一些建议： 1. 了解数据：在进行数据清洗之前，首先要了解数据的来源、格式和内容。这有助

2024.11

Python数据清洗能处理哪些类型

Python数据清洗可以处理多种类型的数据，包括但不限于以下几种： 1. **数值型数据**：这是最常见的数据类型，包括整数、浮点数等。数据清洗时，可以处理缺失值、异常值，进行数据转换（如类型转换、

2024.11

Python数据清洗如何保证质量

Python数据清洗保证质量的关键在于遵循一系列标准化的步骤，包括数据探索、数据清理、数据转换和数据验证。以下是详细介绍： ### 数据清洗保证质量的步骤 - **数据探索**：了解数据的特性，发

2024.11

Python数据清洗有哪些技巧

Python数据清洗有很多技巧，以下是一些常用的技巧： 1. 缺失值处理：可以使用Pandas库中的`dropna()`函数删除缺失值，或者使用`fillna()`函数填充缺失值。 2. 数据类型

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