与以往的机械水表不同，根据设备所搭载的模块，智能水表分为IC卡智能表、光电直读智能表以及无线远传智能表。随着物联网技术和工业的发展，无线远程传输智能水表开始被水务公司广泛使用。 以往的机械水表、指针式表盘、复杂的读取值在复杂的设置环境下手动模仿效率低。IC卡智能表，采用先付钱后供水方式解决了水费欠费问题，但没能接上网际网络进行实时监控。 一、NB-IoT智能水表 智能水表作为在用户和自来水公司间进行人机交互通讯的基础设施，实现数据存储、数据传送、实时监控、数据分析等功能，并在水表的读取、计费、管理和维护等方面进行创新和发展。这些优势深深打动了自来水公司的痛点，在短时间内促进了大量智能水表项目工
Gartner《2022年中国信息和通信技术成熟度曲线》报告称，为了创造数字收入和提高运营可持续性，中国企业的首席信息官应该重视以下四个步骤：通过赋能数字业务发现新的机会、利用可组合架构获得以业务为导向的信息和通信技术(ICT)解决方案、提高安全和数据隐私保护以及通过对应用和基础设施进行现代化改造来提高业务敏捷性。自2021年3月发布“十四五”计划(2021-2025年)以来，中国政府已经出台了多项旨在实现可持续经济增长的新法规和举措。这些举措必将影响到信息和通信技术领域。新技术与实践已成为助推中国企业通过可组合架构实现数字化转型的重要创新引擎。生产成熟期重点关注实际效益已得到证明和公认的技术
Gartner《2022年中国信息和通信技术成熟度曲线》报告称，为了创造数字收入和提高运营可持续性，中国企业的首席信息官应该重视以下四个步骤：通过赋能数字业务发现新的机会、利用可组合架构获得以业务为导向的信息和通信技术(ICT)解决方案、提高安全和数据隐私保护以及通过对应用和基础设施进行现代化改造来提高业务敏捷性。自2021年3月发布“十四五”计划(2021-2025年)以来，中国政府已经出台了多项旨在实现可持续经济增长的新法规和举措。这些举措必将影响到信息和通信技术领域。新技术与实践已成为助推中国企业通过可组合架构实现数字化转型的重要创新引擎。生产成熟期重点关注实际效益已得到证明和公认的技术
截至2022年底，全球互联网用户数量已经超过50亿。在用户数量快速增长的同时，网络中的设备和应用也在持续不断增加，这些都导致了网络系统会产生更加庞大的数据。而当企业正在产生的数据超出他们所能收集和分析的数据量时，企业就无法及时检查这些数据中是否存在可能导致安全威胁的隐患和漏洞，并最终遭受巨大的财务和商誉损失。为了在大数据时代更有效的开展大规模威胁检测活动，企业安全团队需要不断改进和完善现有的安全威胁检测方法，确保威胁检测工作的可扩展性、灵活性和检测效率。在此过程中，可能会面临以下六个挑战。挑战1：实现大规模的可见性监控全球各地的企业组织都在将业务系统向云计算转移，安全运营团队需要能够跟上这种发
截至2022年底，全球互联网用户数量已经超过50亿。在用户数量快速增长的同时，网络中的设备和应用也在持续不断增加，这些都导致了网络系统会产生更加庞大的数据。而当企业正在产生的数据超出他们所能收集和分析的数据量时，企业就无法及时检查这些数据中是否存在可能导致安全威胁的隐患和漏洞，并最终遭受巨大的财务和商誉损失。为了在大数据时代更有效的开展大规模威胁检测活动，企业安全团队需要不断改进和完善现有的安全威胁检测方法，确保威胁检测工作的可扩展性、灵活性和检测效率。在此过程中，可能会面临以下六个挑战。挑战1：实现大规模的可见性监控全球各地的企业组织都在将业务系统向云计算转移，安全运营团队需要能够跟上这种发
近日，PaloAltoNetworks公司发布了《2023年云原生安全状况报告》。报告数据显示，企业组织目前平均需要使用30种以上的安全工具来构建云应用的整体安全性，其中有1/3的产品专门应用于云安全。但这种复杂性并没有带来可靠的安全性，反而导致日常安全运营问题不断出现。报告指出，尽管有超过60%的受访企业已经使用了云服务3年以上时间，但云安全运营维护的复杂性正在阻碍它们进一步将数字化业务系统向云上迁移。云安全的关键挑战在本次报告研究中，共对全球2500家企业的高级管理者进行了调查，受访高管们普遍认为，他们对其组织目前的云安全状况并不满意，希望能够进一步提高对多云应用的可见性以及对安全事件的调
近日，PaloAltoNetworks公司发布了《2023年云原生安全状况报告》。报告数据显示，企业组织目前平均需要使用30种以上的安全工具来构建云应用的整体安全性，其中有1/3的产品专门应用于云安全。但这种复杂性并没有带来可靠的安全性，反而导致日常安全运营问题不断出现。报告指出，尽管有超过60%的受访企业已经使用了云服务3年以上时间，但云安全运营维护的复杂性正在阻碍它们进一步将数字化业务系统向云上迁移。云安全的关键挑战在本次报告研究中，共对全球2500家企业的高级管理者进行了调查，受访高管们普遍认为，他们对其组织目前的云安全状况并不满意，希望能够进一步提高对多云应用的可见性以及对安全事件的调
随着大数据和数据湖的发展，数据建模似乎濒临灭亡。数据湖的开发者留下了大量数据沼泽，所以建模活动还是必须的。那么为什么仍然存在关于数据建模的问题呢？当然有各种各样的原因。有些问题至少已有30年历史，而最近人们更加认为使用云数据平台和分析数据架构的ELT方法所致。下面我们看看常见的阻碍数据建模的原因：1.缺乏兴趣——企业真的不在乎尽管CIO和CEO宣传“数据驱动”，但对于某些企业而言，数据的管理和利用并没有放在主要日程上，至少在高层是这样。这可能是可以理解的——并非每个企业都是“数据企业”；数据可能很重要，但仅在特定的独立领域内使用。有些组织从事采购和销售产品、提供法律顾问等行业，这并不是说他们不
随着大数据和数据湖的发展，数据建模似乎濒临灭亡。数据湖的开发者留下了大量数据沼泽，所以建模活动还是必须的。那么为什么仍然存在关于数据建模的问题呢？当然有各种各样的原因。有些问题至少已有30年历史，而最近人们更加认为使用云数据平台和分析数据架构的ELT方法所致。下面我们看看常见的阻碍数据建模的原因：1.缺乏兴趣——企业真的不在乎尽管CIO和CEO宣传“数据驱动”，但对于某些企业而言，数据的管理和利用并没有放在主要日程上，至少在高层是这样。这可能是可以理解的——并非每个企业都是“数据企业”；数据可能很重要，但仅在特定的独立领域内使用。有些组织从事采购和销售产品、提供法律顾问等行业，这并不是说他们不
