企业使用云服务器-上云有诸多优势，云计算技术降低了IT的硬件和运维成本，比如原来硬件的高可用性，通过软件和运维工作来弥补。企业无需投入购买大量硬件和软件费用，减少人员成本，降低运维费用。

应用系统不需要关注底层基础设施运维，云平台（如青果云）提供专业的运维能力。以云平台为基础，通过信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流，可以有效整合优化设计、生产和市场资源，实现产业链上下游的高效对接与协同创新，重塑生产组织方式和创新机制。云平台有助于实现数据集中，企业可以存储更多数据，方便数据共享，让沉积的数据产生价值。企业可以跟据自己的业务情况来决定是否需要增加服务，企业也可以从小做起，用最少的投资来满足你的现状，而当企业的业务增长到需要增加服务的时候，可以根据自己情况对服务进行选择性增加，使企业的业务利用性最大化。

云服务器是否便宜，最根本在于我们选择什么样的配置。我们租用云服务器，是用来搭建各类项目，一般来说，前期对于服务器的要求不会太高。我们可以针对这个，前期先租用低配置的，当项目运营到一定阶段，再逐步提升配置。

青果网络socks5代理ip在全国99%的区域均有部署自运营的海量IP源，尤其是"长效优质代理"和"长效Socks5代理"为真人率极高的散段自然IP，杜绝"万人骑IP"，有效提高业务成功率。我们设计了高性能的分布式集群架构，服务器数量可大批量快速扩展，从容面对业务量爆发增长，兼容多终端使用需求。

选择租用云服务器用户则无需花费高额的实体服务器购买及专业维护成本，只需要按照所需要的负载选择相应的服务器性能即可。云服务器能够完成调配计算、存储、网络组合等服务，大大缩减自购实体物理服务器的流程消耗和时间。

云服务器可以满足多种用户需求，如注重主机服务性价比的用户; 需要快速实现分布式部署的用户; 对业务的弹性扩展能力有需求的用户; 有系统高可用性和快速恢复需求的用户; 希望轻松管理系统的用户。云主机在产品使用形态上与传统的物理服务器并没有明显的差别，用户可以根据自己的需求灵活选择或变更的操作系统，但在成本上租用云服务器大大节省了非常大的成本。

云服务器主机服务配置与业务规模可根据用户的需要进行配置，并可灵活的进行调整。用户申请的主机服务可以实现快速供应和部署(实时在线开通)，实现了集群内弹性可伸缩。其管理方式比物理服务器更简单高效。

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爬虫代理ip通常需求量会比较大，一些品牌低质ip爬取到某特定深度就容易被终端反爬程序识别，限访或封禁是早晚的事。

相信有些朋友会想到拨号vps，虽然这比免费代理ip会更靠谱点，但是用于量大的爬虫采集需求，爬取一次或几次就要进行拨号，不仅耗时也麻烦对整个工作效率影响也大。

爬虫一般采用隧道代理，直接接入隧道服务端就可对用户发送的请求分配不同代理ip，不需要用户自行切换。池子大虽然是优势但也要具备高匿多节点覆盖、高稳定性等因素。

稳定是确保爬取效率的重要指标，青果网络隧道代理ip除了以上必有的基础质量外，还具备无重高并发高白名单带宽充足等优势，能满足几乎所有爬虫场景需求。可以据自身业务需求选择存活周期及请求数。

被封后见过最多的就是被限访，但封禁时长和终端的不同设定有关，如某猫爬取后只是限制5分钟，过后还是可再用，而有些终端则设置短时内达到一定数量任务请求后就直接封号不会解封。还有的直接封禁可疑ip段，这种比较狠，可能被人工怀疑判定为CC攻击，因为我之前就有这样做过，深度分析日志或可看出。

被封说明爬虫ip质量不合格！如发放的末段ip相同概率大或短时内请求任务高度重叠，一般这种出现于低质共享池。

可以先跑一定量（不是正式爬取）测下终端大概限制阈值，而后再合理安排代理ip数量及控制访速等分爬取，最好节点多样多更换、同时请求的任务数不要太高，可增加通道数。经过多番测试使用还是隧道代理更便捷快速，可以试用下，只要隧道代理带宽具足能满足众多使用场景。

优化软件制作站点地图时应也是通过爬虫去抓取URL，亲测普匿同ip几分钟内爬取好几千页都还是没问题。很多品牌声称是高匿高匿，其实用起来并不高匿，有些连header字段就被识别过滤掉。

如果某个页面是很久的404页且站内无入口还被经常访问到，这种ip就非常可疑。类似一些JS等文件短时间内被经常访问，这正常吗。

隧道代理是广泛用于爬虫的代理ip，它和动态ip的区别就是在于不需要人工配置切换IP，在云端系统就能够切换，隧道代理适合对代理 稳定性和品质要求高，希望代理自动切换IP的客户。隧道代理本质上是高速HTTP隧道，通过将请求转发到不同的代理IP实现IP不断更换 。相比传统代理服务器，隧道代理使用更加简单。您无需通过API提取代理，只需设置1个固定代，每次请求都会转发到不同的IP。

一般爬虫工程师都会需要高并发，支持多终端和无重可用ip数量。ip可用率有的品牌虽然高但是这并不等于业务成功率就高。优质的隧道代理节点多速度快，能够成功抓去数据量大，能够绑定白名单数多，而有的品牌最多只能够有5个白名单绑定。还是要多测试体验。

高匿性本来是基本要求但也有商家的ip池子ip拿出来检测下，真人概率只有20%，这就明摆容易让目标站点知道访问爬取ip是来自数据中心，这样能达到效果吗？

青果网络代理ip池都是一手高权重电信住宅ip，能够深度爬取突破各种封控限制。同样是共享，用户数如果太多则也会因为业务冲突而影响整体成功率，而青果网络动态共享ip池子数量大，分布节点广最多只允许5个用户同时用，大大提高工作成功率。

目前，数字经济已经成为全球经济发展的新引擎，大数据、云计算、物联网和人工智能等以网络信息技术为基础，驱动着新一轮的全球科技变革。数据在其中扮演着不可或缺的能源基石角色，发挥着重大的作用。在新形势下如何找到合适的数据源就变得极为重要，特别是要对一个新领域进行研究和探索时，如何获取这个领域目前的数据具有十分重要的意义。 我们为大家找到了一些能够免费获取数据源的网站，下文将从：经济类、医疗类数据、生活类数据和互联网网络指数等方面来介绍，或许能为你在获取数据的过程中，找到合适的数据源。  ## 1.1 国家数据 网站的数据来源于中国国家统计局，里面包含了我国的工业、能源、地产、贸易、交通等多方面的数据，同时涵盖了在月度、季度、年度三个不同时间维度的数据，数据较为全面，且具有权威性，对于社会科学类的研究非常有帮助。 网址： https://data.stats.gov.cn/index.htm  ## 1.2 CEIC 网站内提供了超过195个国家和地区的经济数据，是全球最全面的宏观经济数据库，数据可操作性及数据质控也是同类网站中最为严谨的。它能够精确查找GDP、CPI、财政、人口、外贸、国际收支、货币、投资、价格等多方面数据，覆盖银行、汽车、能源、采矿、房地产等14个行业指标。 网址：https://www.ceicdata.com  ## 1.3 中国统计信息网 国家统计局的官方网站，汇集了各年度全国各级政府的国民经济和社会发展统计信息，建立了以统计公报为主，统计年鉴、阶段发展数据、统计分析、经济新闻、主要统计指标排行等为辅助的多元化统计信息资料库，目前在线资料已达上万份。 网址：http://www.tjcn.org/   ## 2.1 世界卫生组织 负责联合国系统内卫生问题的指导和协调机构，对全球卫生事物提供领导、拟定卫生研究议程、制定规范和标准，向各国提供技术支持，以及监测和评估卫生趋势。 网址：http://www.who.int/entity/zh/   ## 3.1 中国电影票房 是一款电影数据的开放数据产品。从数据大盘、宣发舆情、票房分析、排片分析等多维度呈现行业数据，覆盖内容/品牌/消费画像/媒体/行业等其他三方数据总数据量3000亿条。 网址： https://ys.endata.cn/DataMarket/Index  ## 3.2 OSGeo中国中心 地图云集，是一个开放地理信息的门户网站即地理空间数据共享，也是传统专题地图集的在线版。 网址：https://www.osgeo.cn/  ## 3.3 百度地图迁徙人气 以区域和时间为两个维度，通过LBS开放平台分析手机用户的定位信息，能够映射出手机用户的迁徙轨迹，可用于观察当前及过往时间段内，全国总体迁徙情况，以及各省、市、区的迁徙情况，直观地确定迁入人口的来源和迁出人口的去向。 网址：http://qianxi.baidu.com   ## 4.1 百度指数 可以根据指数的变化查看某个主题在各个时间段受关注的情况，为趋势分析、舆情预测提供准确的导向。当然除了关注趋势之外，还有需求图谱、舆情管家、人群画像等在营销方面有着积极作用的多种数据。同类产品还有搜狗、360等，可以根据自己的需求选取最合适的使用。 网址：http://index.baidu.com/  ## 4.2 艾瑞咨询 提供电子商务、移动互联网等产业的数据主要有报告、专家观点、行业数据等。在互联网的趋势和行业发展数据分析上比较权威，可以说是互联网研究的必读刊物。 网址：https://www.iresearch.com.cn/  ## 4.3 爱奇艺指数 专门针对视频的播放行为、趋势的分析平台，对于互联网视频的播放有着全面的统计和分析，涉及到播放趋势、播放设备、用户画像、地域分布、等多个方面。 网站：http://index.iqiyi.com/   在以数字科技推动产业发展的新形势下，数据的价值有目共睹，如何充分挖掘数据，特别是开放的网络数据，从而推进数字经济的供给侧改革和增强国际竞争力、抢占战略制高点是当务之急。同时如何确保在安全、合规的情况下利用其创造价值，也是从个人到企业再到产业及社会必须面临的挑战。 《数据安全法》强调：有关单位和个人收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开数据资源，都应当依法建立健全数据安全管理制度，采取相应技术措施保障数据安全，以促进数据有序使用。所以，即便是使用开放的网络数据，也应当紧守信息安全的红线，在使用的时候，仔细阅读网站的声明，取得版权方的使用许可，在许可范围内使用数据，保障数据安全。

随着城市化进程的加快和科技的迅猛发展，智能城市的概念逐渐深入人心。大数据作为智能城市的核心驱动力，在城市管理、公共服务、环境保护和安全保障等方面发挥着至关重要的作用。本文将探讨大数据在智能城市中的应用场景，并分析其带来的实际效益。 ## 1. 交通管理 **交通管理**是智能城市的重要组成部分。通过大数据技术，可以实现对城市交通的精准监控和高效管理。 ### 1.1 实时交通监控 大数据技术使得交通部门能够实时采集和分析道路交通状况数据。这些数据来源包括交通摄像头、车辆GPS、智能交通灯等。通过对这些数据的分析，可以及时发现交通拥堵点，优化交通信号灯的配时方案，提升道路通行效率。 ### 1.2 智能交通预测 利用大数据和机器学习算法，可以对交通流量进行预测，提前识别可能出现的交通拥堵情况。基于预测结果，交通管理部门可以提前采取措施，如发布交通预警、调整道路通行方案，减少交通拥堵和事故发生的概率。 ## 2. 环境监控 智能城市中的**环境监控**是保障居民生活质量的重要环节。大数据技术在环境监控中的应用，主要体现在空气质量监测和污染源追踪等方面。 ### 2.1 空气质量监测 通过在城市各个区域部署空气质量监测设备，实时采集空气中的PM2.5、PM10、二氧化硫、氮氧化物等污染物数据。将这些数据进行汇总和分析，可以绘制城市空气质量地图，帮助政府和公众了解空气污染状况，并采取相应的防护措施。 ### 2.2 污染源追踪 利用大数据技术，可以对污染源进行精准追踪和定位。例如，通过分析工业排放数据、交通流量数据和气象数据，可以识别出主要的污染源头，并采取针对性的治理措施。 ## 3. 公共安全 **公共安全**是智能城市建设的重中之重。大数据技术在公共安全领域的应用，主要体现在犯罪预测和应急响应等方面。 ### 3.1 犯罪预测 通过对历史犯罪数据的分析，结合社会经济数据、人口数据等，可以建立犯罪预测模型，识别高风险区域和潜在的犯罪活动。公安部门可以根据预测结果，合理调配警力，提前干预，减少犯罪发生。 ### 3.2 应急响应 在突发事件发生时，大数据技术可以提供快速、准确的决策支持。例如，通过对灾害现场的实时数据采集和分析，可以迅速评估灾害影响范围，制定科学的救援方案，提高应急响应效率。 ## 4. 智慧能源管理 **智慧能源管理**是智能城市实现可持续发展的关键。大数据技术在能源管理中的应用，主要体现在能源供需平衡和节能减排等方面。 ### 4.1 能源供需平衡 通过对城市用电、用水、用气等数据的实时监测和分析，可以实现能源供需的动态平衡。例如，利用大数据技术对电网负荷进行预测和调控，可以避免电力过载和浪费，提高能源利用效率。 ### 4.2 节能减排 大数据技术可以帮助城市识别能源消耗的主要环节和节能潜力。通过对建筑能耗数据、交通能耗数据的分析，可以制定科学的节能减排方案，推动城市绿色发展。 ## 结语 大数据技术在智能城市中的应用，极大地提升了城市管理的效率和公共服务的质量。未来，随着数据采集和分析技术的不断进步，大数据将在智能城市建设中发挥更加重要的作用。智能城市不仅是科技发展的产物，更是人类追求美好生活的愿景。我们期待大数据技术能够为城市带来更多的创新和变革，推动城市向更加智能、宜居的方向发展。

在大数据时代，数据采集成为各行业优化决策和提升效率的重要手段。然而，数据采集涉及大量的个人信息和隐私问题，如何在采集过程中确保合规性，保护用户的合法权益，成为企业和组织必须面对的重大课题。本文将探讨数据采集过程中需要注意的关键点，并提出确保合规性的方法。 ## 1. 数据采集的基本原则 在进行数据采集时，需遵循以下基本原则： ### 1.1 透明性原则 数据采集必须透明，用户应当明确知晓其数据将被采集、使用和存储的目的。企业需要通过隐私政策或用户协议清晰地告知用户相关信息。 ### 1.2 最小化原则 只采集为实现特定目标所必需的数据，避免过度采集。采集的数据越多，管理和保护的难度越大，风险也随之增加。 ### 1.3 合法性原则 数据采集必须符合相关法律法规的要求。不同国家和地区对数据保护的要求不同，企业需要根据自身业务范围，确保采集行为的合法性。 ### 1.4 安全性原则 数据采集过程中应采取有效的安全措施，防止数据泄露、篡改和丢失。包括但不限于加密技术、访问控制和安全审计等。 ## 2. 确保合规性的具体措施 为了确保数据采集的合规性，企业和组织可以采取以下具体措施： ### 2.1 获取用户同意 在采集用户数据之前，必须获得用户的明确同意。这可以通过弹出窗口、勾选框或其他形式实现。用户同意应当是自由、自愿、明确的。 ### 2.2 制定并公开隐私政策 企业应制定详细的隐私政策，明确说明数据采集的类型、目的、使用方式和存储期限等。隐私政策应当公开，用户可以随时查阅。 ### 2.3 数据匿名化和去识别化 为了降低数据泄露风险和保护用户隐私，采集的数据应尽可能进行匿名化或去识别化处理。匿名化数据无法通过反向操作恢复原始数据，从而有效保护用户隐私。 ### 2.4 定期审查和更新 随着业务的发展和法律法规的变化，企业应定期审查和更新数据采集策略和隐私政策，确保其始终符合最新的合规要求。 ### 2.5 数据保护官员 任命数据保护官员（DPO），负责监督和管理数据采集和处理过程中的合规性问题。DPO应具备相关法律知识和技术能力，能够有效履行职责。 ### 2.6 员工培训 对员工进行数据保护和隐私合规培训，使其了解相关法律法规和公司政策，增强数据保护意识，减少人为因素导致的数据泄露风险。 ## 3. 主要法律法规概述 在全球范围内，数据保护和隐私合规的法律法规不断完善。以下是几部具有代表性的法规： ### 3.1 《通用数据保护条例》（GDPR） GDPR是欧盟于2018年5月正式实施的法规，对数据保护和隐私提出了严格要求。GDPR适用于所有在欧盟境内运营或处理欧盟居民数据的企业，违规可能面临高额罚款。 ### 3.2 《加州消费者隐私法》（CCPA） CCPA是美国加利福尼亚州于2020年1月实施的法规，旨在保护加州居民的隐私权。CCPA要求企业在采集和处理用户数据时，必须告知用户其权利，并允许用户选择退出数据销售。 ### 3.3 《个人信息保护法》（PIPL） 中国的《个人信息保护法》于2021年11月正式实施，规定了个人信息处理的基本原则和要求。PIPL适用于在中国境内处理个人信息的所有企业和组织。 ## 结语 数据采集是企业获取商业洞察和提升竞争力的重要手段，但在采集过程中必须严格遵守相关法律法规，保护用户的隐私权和合法权益。通过透明、合法、安全的数据采集实践，企业不仅能够避免法律风险，还能赢得用户的信任，推动业务的可持续发展。希望本文能够为企业在数据采集和合规管理方面提供有益的参考。

在大数据时代，数据采集成为企业和组织获取信息、优化决策和提升竞争力的重要手段。然而，数据采集涉及诸多技术、法律和伦理问题，必须谨慎处理，以确保其合法性和合规性。本文将探讨数据采集过程中需要注意的关键问题。 ## 1. 法律合规性 ### 1.1 遵守相关法律法规 数据采集必须严格遵守所在国家和地区的法律法规。不同地区对个人数据保护的要求各不相同，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）和中国的《个人信息保护法》（PIPL）。企业在进行数据采集前，应详细了解并遵守相关法律法规，确保采集行为的合法性。 ### 1.2 获取用户同意 在采集用户数据之前，必须获得用户的明确同意。这通常通过隐私政策或用户协议进行告知，并在用户明确同意后才开始数据采集。用户同意应当是自愿、明确和知情的。 ## 2. 数据安全性 ### 2.1 数据加密 为了保护数据在传输和存储过程中的安全，采取数据加密措施是非常必要的。加密技术可以有效防止数据在传输过程中被窃取或篡改，保障数据的机密性和完整性。 ### 2.2 访问控制 对采集到的数据进行严格的访问控制，确保只有授权人员才能访问和处理数据。通过设置用户权限和审计日志，可以有效防止数据泄露和滥用。 ## 3. 数据最小化原则 ### 3.1 仅采集必要数据 在数据采集过程中，应遵循数据最小化原则，即只采集为实现特定目的所必需的数据。避免过度采集，减少数据处理和存储的负担，同时降低数据泄露的风险。 ### 3.2 数据匿名化和去识别化 对采集的数据进行匿名化或去识别化处理，可以有效保护用户隐私。匿名化数据无法通过反向操作恢复原始数据，从而降低隐私泄露的风险。 ## 4. 数据质量与准确性 ### 4.1 确保数据准确性 采集到的数据应当准确、完整和及时。数据的准确性直接影响到后续分析和决策的有效性。应采取有效的措施，确保数据来源可靠，避免错误和遗漏。 ### 4.2 数据清洗 在数据采集过程中，不可避免地会遇到噪声数据和错误数据。通过数据清洗技术，可以去除无效数据和异常值，提升数据质量，确保数据分析的准确性和可靠性。 ## 5. 用户隐私保护 ### 5.1 透明度 在数据采集过程中，企业应当保持透明，向用户明确告知数据采集的目的、范围和使用方式。通过隐私政策或用户协议，详细说明数据处理的相关信息，增加用户的信任感。 ### 5.2 用户权利保护 用户对其个人数据享有知情权、访问权、修改权和删除权等。企业应当设置相应的机制，确保用户能够方便地行使这些权利，保护用户的合法权益。 ## 6. 数据存储与管理 ### 6.1 数据存储安全 在数据存储过程中，应采取有效的安全措施，防止数据泄露、篡改和丢失。包括但不限于加密存储、备份恢复和灾难恢复等技术手段，确保数据的安全性和可用性。 ### 6.2 数据生命周期管理 数据应当有明确的生命周期管理策略，从采集、存储、使用到销毁，每个环节都需要严格管理。特别是对敏感数据，应当在不再需要时及时销毁，避免长期存储带来的安全风险。 ## 结语 数据采集在现代信息化社会中具有重要意义，但同时也面临诸多法律、技术和伦理挑战。在数据采集过程中，企业和组织应严格遵守相关法律法规，采取有效的安全措施，保护用户隐私，确保数据的准确性和完整性。通过科学、合理的数据采集实践，企业不仅能够获得有价值的信息，还能赢得用户的信任，为可持续发展奠定坚实基础。希望本文能够为读者提供有益的参考，帮助理解数据采集过程中需要注意的关键问题。