facebook无法设置中文是什么意思

大家好，给大家分享一下为什么facebook不能设置中文(FACEBOOK不能用吗？)很多人还不知道。下面详细解释一下。现在让我们来看看！
facebook不能用了吗(为什么FACEBOOK不能设置中文)
编辑:前几天，互联网巨头之一的脸书经历了6个小时的宕机，引发了人们的思考:为什么互联网巨头不把鸡蛋放在云上？在这篇文章中，作者详细介绍了互联网云服务和脸书宕机的启示。让我们看一看。
当 人在度假的时候，互联网巨头脸书获得了“负面 大礼包”。
负面影响之一是全球成本。
据说这是自脸书本身以来最严重的 访事故。除了Instagram、WhatsApp、Messenger这些大型海外冲浪的必备平台，Oculus games这一个虚拟现实平台，一些企业服务，很多需要脸书的平台账号都无法登录，甚至脸书的内网都受到了影响。要知道，世界上最大的程序员，工资也是最强最高的！
互联网公司倒闭不是很罕见。
今年年初， 的视频平台突然出现漏洞，一度崩溃。大量用户“游荡”到其他网站。巨大的流量洪流成就了其他平台。所有工厂程序员都害怕停工。曾经，我们在网上被称为“谁都不想睡”。“没人想睡觉。”
也是停机时间。为什么脸书面对“不”的声音而不是微笑？
这可能是因为脸书庞大的产品生态不再是娱乐冲浪的一部分，而是成为了数字生活的基础设施。
尤其是 之后，很多商业服务，办公教育等。依赖互联网，而服务中断会直接导致严重的经济损失。
在WhatsApp(脸书的微信软件)官网，巴黎医护人员会在WhatsApp群中更新医院床位和资源；印度公司依靠Whatsapp销售产品；巴西的 、医疗、教育系统通过WhatsApp提供C端服务，如接收考试成绩、远程预约挂号等。
可想而知，作为数字基础，中断就中断了，壳内发生了大量的次生灾害。
面对宕机，我们总会想到云服务提供商和云宕机。互联网公司是天然的受害者。
然而，像脸书这样的巨头往往专注于自己数据中心的服务器。关闭后，许多工程师参与维护加州的主数据中心。有媒体THE VERGE爆料称，因为门禁卡故障，工程师用切割机锯掉了数据中心服务器的铁笼。
脸书面临着来自互联网巨头的诸多挑战:一方面，作为数字化基地，最高层的稳定性和可靠性巨头的社会责任；同时，你也不能把所有的希望都寄托在云服务的复杂性和IT系统运维难度的不断增加上。
这次大宕机也开启了云。互联网巨头为什么不把鸡蛋放在云的另一边？
首先，它不是唯一的答案:云服务的另一面。
互联网公司可谓屡获殊荣的云服务。行业，不知道什么是互联网浪潮。当云计算是云计算的时候，互联网已经成为公司云计算厂商的高价值客户。
一般来说，互联网公司会把移动应用和电子商务服务放在前面，云计算节省的自建机房成本更高。
但是，不要把互联网公司看的那么活跃。它们是“兔子的三孔”，云迁移也有本地的数字基础设施。2018年，脸书斥资10亿美元在新加坡建造了 首个数据中心，这是全球第15个数据中心。这就相当于从电厂买了市电，放在自己的发电机里。
这两年如火如荼，有一些看法。云服务将彻底淘汰数据中心，但事实上，越来越多的公司正在尝试升级他们部署的数据中心，而不是Dumas的所有旧应用。
即使公司IT人员告诉我，他们可以让他们的数据中心永远运行下去。
要知道数据中心几乎占了公司 支出的最大部分。它需要支付少量的租金、过渡和每年的维护费用，这无疑会增加额外的成本。为什么互联网公司还坚持这么做？
首先，传统机房可能是骗子，但是云不一定完全稳定。
虽然云服务不需要维护传统的机房，数据存储和计算都在云端，但几乎没有云服务厂商做到了100%的连续性，并打算停止。2017年，IBM、AWS和谷歌等主要云服务提供商也经历了云中断，使用了网飞、Quora、Reddit和Foursquare等热门应用，影响了大大小小的公司。
其次，性价比很重要，但数据资产安全更重要。
云服务可以免去维护机房的麻烦。除非你为私有云付费，否则你仍然需要与其他云用户共享硬件资源，这使得公司无法完全控制远程硬件。任何有凭证的人都可以从任何 连接访问云数据，这也意味着访问点的范围很广。如果不能在每个位置都部署安全措施，传输的数据会非常大。
最安全，最可控，或者说最自制的数据中心。只有拥有凭证和设备的人才能访问本地 ，这赋予了企业对数据和基础硬件的完全控制权，更适合复杂多样的组织。
第三，多云/混合云是有用的，但不能完全解决他们的顾虑。
在这种情况下，不要把鸡蛋放在篮子里。有了两个或两个以上的云，是否可以在“备胎”失效时快速启动？虽然事实是，成本很高，但还是没有完全阻止短期的结局中断。有时候是需要人工参与的，并不像我们想象的那一瞬间。
例如，Govuk在亚马逊的CloudFront服务上运行备份CDN。
，但需要切换到备份。
设置适合云基础设施的环境通常会导致几个云服务提供商一起停止。此前，亚马逊和微软在爱尔兰都柏林的云基础设施因雷暴关闭，允许客户使用亚马逊EC2和微软BPOS服务。
此外，并不是所有的云都是完全开放和可互 *** 作的。为了使用每个云平台，公司还需要与多个系统合作，增加了额外的费用和运营挑战。
因此，只有可靠的云服务，我们才能推断客户，从本地现金，混合，混合云等。，到完全只依靠云。
很多人打电话的时候，看到云的时候，看到经络的时候，我都要考虑一个前提:云服务如何变得完全稳定安全？在这一点上，似乎离现实有点远。
二、最大的安全性:脸书冗余信封
在root结束时，您希望业务更加可靠，没有适用于每个组织的“一刀切”解决方案。
如何选择公有、私有、混合还是传统的数据中心，要根据不同的公司、不同的数据隐私敏感度、成本预算等来考虑。
简单来说，传统的数据中心成本高，控制性强。非常适合已经投资的人，有谨慎的数据隐私机构。所以像脸书这样的互联网公司，涉及到全球数十亿用户的信息，需要的数据是必须的。
大多数公司不需要架设自己的服务器。在直接云和工作中，您可以快速构建 服务，但在此过程中您必须密切监控隐私权。
也就是说有一个大型的IT基础架构组织，但是我也希望云游的大型企业和组织可以尝试混合云，云平台的所有优势都是“一 ”。然而，跟踪多个云可能更棘手，通常需要第三方仪表板。
看到这里你可以找到数字时代商业安全的核心密码:冗余思维。出发地:
硬件冗余，足够的服务器保证如果整个数据中心受到影响，数据可以转移到其他地理数据中心；
服务冗余，使用多个云服务提供商，比如主云服务提供商，辅助提供商的云服务可以作为补救措施，保证业务的继续存在；
冗余，还考虑了更多的数据源，如公共边缘设备、传感器、监视器和控制/驱动设备等工业领域，这些都在成为云时代的“新数据源”，需要纳入活动管理，如增加DNS(域名解析服务)解决方案，避免单一DNS中断或变慢。
关于VMware的一些统计显示，很多组织的工作负载将在五年内分布在30%的数据中心、40%的公共云、30%的边缘计算。
从这个角度来说，云市场还有很多空的空间，越来越多的倾销厂商还会持续一段时间。
当企业在数字化流程中考虑云服务时，有必要注意三个基本前提。
将云安全传输为优先级。互联网充满了机会，也不可能继续隐藏防火墙以获得足够的保护，因此安全必须是首要任务。介绍多云和混合云策略。如果您不了解云安全性，则引入多个云供应商可以有效地降低单个云锁的风险，留下云策略随后优化的空间。获取前端流处理服务以移动云。特别地，可以将大量视频和音乐流量迁移到云，灵活地扩展带宽，避免使用峰值时的响应。原始数据中心的一些应用仍然留在本地设施。
脸书故事的背后是来自互联网 和社会服务巨头的真实场景。这也让我们反思，一旦强调云，那简直就是轻而易举。
云服务的改变只是令人兴奋，但并不意味着云会扼杀传统的数据中心，也不意味着云“仍在人间”。
贡献，在此基础上重新定义云和 服务，它可以帮助我们看到新的信息技术模式和云市场的新机遇。

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PVN应为 。
苹果手机上的是一种远程访问技术,可以使手机访问外网。
属于远程访问技术，简单地说就是利用公用网络架设专用网络。
叫虚拟专用网络，其功能是在公用网络上建立专用网络，进行加密通讯。在企业网络中有广泛应用。
网关通过对数据包的加密和数据包目标地址的转换实现远程访问。可通过服务器、硬件、软件等多种方式实现。

大数据是什么？其实很简单，大数据其实就是海量资料巨量资料，这些巨量资料来源于世界各地随时产生的数据，在大数据时代，任何微小的数据都可能产生不可思议的价值。大数据有4个特点，为别为：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值），一般我们称之为4V。
所谓4V，具体指如下4点：
1．大量。大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能工具，服务工具等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。
2．多样。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。
大数据
3．高速。大数据的产生非常迅速，主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网，也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。并且这些数据是需要及时处理的，因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的，对于一个平台而言，也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内，再远的数据就要及时清理，不然代价太大。基于这种情况，大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生，谁的速度更快，谁就有优势。

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