服务器数据：数据库服务器配置对硬件的几个要求
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说了这么多数据库的重要性，那么如何挑选一款可靠的，稳定的数据库服务器呢？我们从这几个方面入手，帮助您了解数据库服务器对服务器硬件有哪些要求。
1.高性能原[云服务器]则
保证所选购的服务器，不仅能够满足运营系统的运行和业务处理的需要，而且能够满足一定时期业务量的增长。一般可以根据经验公式计算出所需的服务器TpmC值(Tpmc是衡量计算机系统的事务处理能力的程序)，然后比较各服务器厂商和TPC组织公布的TpmC值，选择相应的机型。同时，用服务器的市场价/报价除去计算出来的TpmC值得出单位TpmC值的价格，进而选择高性能价格比的服务器。
结论：服务器处理器性能很关键，CPU的主频要高，要有较大的缓存
2.可靠性原则
可靠性原则是所有选择设备和系统中首要考虑的，尤其是在大型的、有大量处理要求的、需要长期运行的系统上。考虑服务器系统的可靠性，不仅要考虑服务器单个节点的可靠性或稳定性，而且要考虑服务器与相关辅助系统之间连接的整体可靠性，如：网络系统、安全系统、远程打印系统等。在必要时，还应考虑对关键服务器采用集群技术，如：双机热备份或集群并行访问技术，甚至采用可能的完全容错机。
结论：服务器要具备冗余技术，同时像硬盘、网卡、内存、电源此类设备要以稳定耐用为主，性能其次。
3.可扩展性原则
保证所选购的服务器具有优秀的可扩展性原则。因为服务器是所有系统处理的核心，要求具有大数据吞吐速率，包括：I/O速率和网络通讯速率，而且服务器需要能够处理一定时期的业务发展所带来的数据量，需要服务器能够在相应时间对其自身根据业务发展的需要进行相应的升级，如：CPU型号升级、内存扩大、硬盘扩大、更换网卡、增加终端数目、挂接磁盘阵列或与其他服务器组成对集中数据的并发访问的集群系统等。这都需要所选购的服务器在整体上具有一个良好的可扩充余地。一般数据库和计费应用服务器在大型计费系统的设计中就会采用集群方式来增加可靠性，其中挂接的磁盘存储系统，根据数据量和投资考虑，可以采用DAS、NAS或SAN等实现技术。
结论：服务器的IO要高，否则在CPU和内存都是高性能的情况下，会出现瓶颈。除此之外，服务器的扩展性要好，为的是满足企业在日后发展的需要。
4.安全性原则
服务器处理的大都是相关系统的核心数据，其上存放和运行着关键的交易和重要的数据。这些交易和数据对于拥有者来说是一笔重要的资产，他们的安全性就非常敏感。服务器的安全性与系统的整体安全性密不可分，如：网络系统的安全、数据加密、密码体制等。服务器需要在其自身，包括软硬件，都应该从安全的角度上设计考虑，在借助于外界的安全设施保障下，更要保证本身的高安全性。
结论：首先从服务器的材料上来说要具备高硬度高防护性等条件，其次服务器的冷却系统和对环境的适应能力要强，这样才能够在硬件上满足服务器安全的要求。
5.可管理性原则
服务器既是核心又是系统整体中的一个节点部分，就像网络系统需要进行管理维护一样，也需要对服务器进行有效的管理。这需要服务器的软硬件对标准的管理系统支持，尤其是其上的操作系统，也包括一些重要的系统部件。
结论：尽量选择支持系统多的服务器，因为服务器兼容的系统越多，你就可以拥有更大选择空间。
综上，首先数据库服务器对性能的要求较高，因此对于CPU，内存，以及硬盘等硬件方面都有很高的要求。其次就是存储数据的安全性和稳定性，保障长期运作的服务器随时读取写入等操作不会出现错误。
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带您快速理解云计算_大数据之间的关系
现在云计算和大数据都是现在互联网行业发展较为热门的行业，而且随着网络的发展其隐隐出现更快的发展趋势。今天，一个好的互联网公司必须是一家拥有数据操作的公司，而不能从数据中获利的互联网公司则不是云计算应用程序。
现在，互联网、云计算和大数据已经成为三个不可分割的词。此外，许多企业都会进行数据挖掘，但如果不能以最低的成本获得数据值，企业就无法生存。以低成本将数据转化为财富的东西是云计算。从技术上讲，大数据和云计算之间的关系和硬币的利弊是密不可分的。大数据不能由一台计算机处理，必须是分布式计算结构。
那么云计算和大数据之间的关系是什么呢?云计算是如何帮助大数据把一大堆的杂乱变成经济效益的呢?接下来小编带大家快速的理解一下云计算与大数据之间的关系.
第一，云计算是提取大数据的先决条件。
在信息社会中，数据量不断增加，技术水平不断提高。大多数企业可以通过大数据获得额外的收益。
在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据本身的值，则该值等于无值。来自公共、私有和混合云的强大云计算功能对于降低数据提取的成本至关重要。
第二，云计算是过滤无用信息的武器。
一般来说，第一次收集的数据中有90%是无用的，因此有必要过滤掉可以为企业带来经济效益的可用数据。在大量无用的数据中，重要的是过滤掉两种数据，一种是存储大量的临时信息，几乎不需要投资;二是从公司防火墙外部到内部网络的网络数据，价值很低。
云计算可以根据需要提供扩展的计算和存储资源，并可用于过滤无用的数据。公有云是处理防火墙外[荷兰主机]网络数据的最佳选择。
第三，云计算能够有效地分析数据。
在数据分析阶段，可以引入公共云和混合云技术。此外，像Hadoop这样的分布式处理软件平台也可以用于数据集中处理阶段。在分析数据时，提供分析的原始数据不需要随时保存，可以使用私有云处理分析结果，可以用信息导入公司内部的信息。
第五，云计算帮助企业管理虚拟化。
最后，利用现有信息指导决策。通过将软件作为一种服务应用于云平台，可以将现有的信息转化为现有的企业系统，帮助企业加强管理模式。
我国在互联网服务领域具有领先优势。目前，中国已成为云计算技术的世界领先者。越来越多的企业认识到云计算和云计算的结合将使大数据分析在未来几年变得更加容易。如果我们能进一步探索大数据和云计算的结合，将使我们在全球市场上更具竞争力。
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