台湾证券交易开通运营现代化数据中心

日前,台湾证券交易所(TSEC)开通运营了一个新的数据中心,以确保金融交易的安全性与可靠性。

在台湾台北市板桥区的数据中心设施已经建设近三年的时间,数据中心建筑有十层:地上七层和地下三层。目前已经开始为台湾最大企业提供云托管和服务。

台湾证券交易所的数据中心设施“世界一流”,并已经配备了先进的灾难恢复功能。作为一个佐证,数据中心已通过电信行业协会TIA-942认证,其中包括规划和建设数据中心制定的标准,特别是布线系统和网络的设计。

台湾证券交易所最新的数据中心于2013年破土动工,旨在大幅更新其IT资产。该数据中心设施位于板桥新建的数据中心园区,这是台北的科技走廊,具有强大的连接和已经拥有一批技术公司。

该数据中心是台湾证券交易所与中华电信公司合作建设的,数据中心总面积28647平方米,它具有双路供电,台湾电力公司提供为其提供两个独立的电源,其设计可以抵御洪水和火灾,以及高达7级的地震。

东京证交所将与台北交易所的股票数据中心共享互联,经营当地的场外交易市场。

本文转自d1net(转载)

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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