北京IT培训分享服务器开发部署方式

BI在业内搞的红红火火，数据仓库、OLAP分析、数据挖掘等，也相继而出，现在只要有BI的地方，就有它们的身影，似乎BI就是它们、它们就是BI，那么究竟它们是不是BI？又和BI有什么关系呢？

其实任何事物搞清楚它的来历，存在的道理，也就能深刻明白它的内涵，正如计算机软件的产生就是来为人服务的，提高生产效率的，那么我工作的本质也就是想我的客户需要那些服务，怎样提高他们的效率。为了搞清BI，拿银行业务举个例：以前去银行存钱，人家拿出个计帐簿，存款人：A、金额：XXXX元… ，OK存款手续完成。银行老板想看XXXX年，行里有多少存款，当然是一群会计师忙了一整天，得出了一个结论。突然老板想知道这年我们亏本还是盈利了，这群会计师又忙了一天，总算搞定。最后发现这样成本高、效率低、风险还很大－纸张不易保存。这自然催生了银行业务系统的产生。

这种业务系统，功能自然包括存款、取款等等。也就是增、删、改、查，如果老板想看XXXX年，行里有多少存款，它还需要提供一些简单的统计功能。这样它足以满足需求。但是随着时代的发展，业务自然发展，业务系统也仅仅跟上。到后来已是功能复杂，又发现一个系统不能解决问题，发展到多个系统，最终出现了系统品种繁多、关系复杂，越整合系统越多的场面。公司好像也乐此不彼。真的需要这么多系统吗？如果不需要，怎么解决？

数据仓库理论出现后，银d终于呈现了。人们认识到数据不应该仅仅是几张表，而应该以一种可扩展的体系结构组合，来适应新的变化，快速解决新的用户需求，这种体系结构中数据生产和数据应用应该分离。

以数据生产为目的，构建在OLTP上的，带有基本的数据应用的系统 － 传统业务系统。

以数据应用为目的，尤其智能化应用，构建在数据仓库上的，不带有数据生产的系统 － BI

BI的理解

BI的目的，就是数据的应用，智能化的应用。智能就是让计算机充分利用资源，代替人们的思考。拿上面的银行业务系统来说，增删改查，在非信息化时代，手工 *** 作时，增加—只需在计帐簿记下你存钱了，删除－撕掉你的记账页，这些人们都无需思考，计算机替代我们做这些时，相应谈不上智能化。如果我们想发现在银行存款最多的一些公司有什么联系，手工来做，我们需要很多的数据，大量的思考，计算机替我们做这些，相对来讲就是智能化应用。大胆想像只要计算机替换人们复杂思考的应用，我们就可以将它归属到BI的范畴。

数据仓库，BI的基础、OLAP、数据挖掘，BI的主要应用。

数据仓库很好的规范了数据的体系结构，在它的层面上BI清晰的展现了它的结构

IT监控类或者IT运维流程类的产品工具上线运行一段时间之后，一年会产生十几万、甚至几十万的海量数据，包括告警数据、工单数据等IT运维大数据，需要从这些海量数据中获取更有效、更直接、更有价值的分析数据，更快速、有效的提取有意义的决策依据同样需要工具系统来满足运维大数据的IT数据挖掘、IT数据钻取需求。

RIIL

Insight目前是国内首款定位于IT管理领域的大数据决策分析系统产品，通过建立多维数据分析模型进行信息提取、统计分析并提出决策依据，是IT运维管理领域的BI。系统通过IT运营管理、IT部门绩效管理、可视化项目管理、资产管理、业务关系管理、供应商软件管理等自定义维度的运行数据进行分析，可快速获取运维管理各方面的直观准确数据，诊断分析问题根源，预判数据走势，洞察全局运维动态。

随着互联网技术的不断发展，我们在进行服务器开发方面也掌握了很多的开发部署技术。今天，北京IT培训就给大家简单来介绍一下，都有哪些服务器开发部署方法是值得我们使用的。

停机部署

停机部署其实是简单粗暴的方式，就是简单地把现有版本的服务停机，然后部署新的版本。在一些时候，我们必需使用这样的方式来部署或升级多个服务。比如，新版本中的服务使用到了和老版本完全不兼容的数据表的设计。这个时候，我们对生产有两个变更，一个是数据库，另一个是服务，而且新老版本互不兼容，所以只能使用停机部署的方式。

这种方式的优势是，在部署过程中不会出现新老版本同时在线的情况，所有状态完全一致。停机部署主要是为了新版本的一致性问题。

这种方式不好的问题就是会停机，对用户的影响会很大。所以，一般来说，这种部署方式需要事前挂公告，选择一个用户访问少的时间段来做。

蓝绿部署

蓝绿部署与停机部署大的不同是，其在生产线上部署相同数量的新的服务，然后当新的服务测试确认OK后，把流量切到新的服务这边来。蓝绿部署比停机部署好的地方是，它无需停机。

我们可以看到这种部署方式，就是我们说的预发环境。在我以前的金融公司里，也经常用这种方式，生产线上有两套相同的集群，一套是Prod是真实服务的，另一套是Stage是预发环境，发布发Stage，然后把流量切到Stage这边，于是Stage就成了Prod，而之前的Prod则成了Stage。有点像换页似的。

这种方式的优点是没有停机，实时发布和升级，也避免有新旧版本同时在线的问题。但这种部署的问题就是有点浪费，因为需要使用双倍的资源(不过，这只是在物理机时代，在云计算时代没事，因为虚拟机部署完就可以释放了)。

另外，如果我们的服务中有状态，比如一些缓存什么的，停机部署和蓝绿部署都会有问题。

滚动部署

滚动部署策略是指通过逐个替换应用的所有实例，来缓慢发布应用的一个新版本。通常过程如下：在负载调度后有个版本A的应用实例池，一个版本B的实例部署成功，可以响应请求时，该实例被加入到池中。然后，版本A的一个实例从池中删除并下线。

这种部署方式直接对现有的服务进行升级，虽然便于 *** 作，而且在缓慢地更新的过程中，对于有状态的服务也是比较友好的，状态可以在更新中慢慢重建起来。但是，这种部署的问题也是比较多的。

在发布过程中，会出现新老两个版本同时在线的情况，同一用户的请求可能在新老版中切换而导致问题。

数据库的存在让我们无论是在制定营销计划还是获取新用户等目标上有一个更好的结果，下面昌平IT培训就一起来了解一下，数据化的服务器都有哪些特点。

强调互联网，这是因为本文所讨论的前提是互联网应用。与“传统”应用不同，互联网中的应用每天面临的是海量的数据、大量的请求以及对系统可靠性和响应速度有着更高的要求。“传统”应用，我姑且浅显地认为是，数据量不大，面对的用户群范围相对较小，自然大量的高并发请求场景几乎不存在。

在上文对互联网应用和传统应用有了一个大概的认识后，接下来我们来谈一谈，本文的主题关系型数据库在两种类型应用的不同使用方式，以及关系型数据在如今的互联网应用中是否不再是关注的焦点。

海量的数据。百万级甚至千万级亿级的数据已不可能存储在单一的数据表中，甚至不可能存储在一个数据库中。试想如果将所有的数据存储在单库单表中，一旦发生全表扫描，这对于系统响应速度来讲将是一个灾难。然而在传统应用中，可能单库单表已经足以适用。

二，由于产生了海量数据，进而数据在磁盘上的存储被设计成了“分库分表”的模式，利用某种特定的“路由”算法，定位一个数据所处的位置。正是因为“分库分表”的设计，使得关系型数据中的“联表查询”场景失效，所以在互联网应用中，一张表的设计已经几乎不再有“外键”，也就是联表查询几乎已消失。

三，大量的请求。这在互联网应用中比较常见，一起突发事件，一个明星的突发新闻，都会造成大量的请求瞬时到达。数据库的承载能力是有限的，一旦所有的访问量在某一时刻同时涌入，这直接会造成数据库宕机，整个系统甚至会因为数据库的原因造成服务不可用。所以在如今的互联网应用中，对数据的读取写入几乎已经不再直接 *** 作数据库，而是在数据库前加入了一道“安全”屏障——缓存。

四，服务的可靠性。服务的可靠性，即使系统出现问题，也要保证部分可用，读写分离是一个很好的解决方案，读取和写入 *** 作不再同一个数据库中进行，而是将他们分开。如果此时有大量写 *** 作，要尽量不影响读 *** 作，或者如果如果在写入数据库时造成数据库宕机，此时要尽量不能影响数据库的读 *** 作。此时在互联网应用中通常就会部署一套“主从”数据库，主库写，从库读，这就会衍生出数据同步的问题，或者归纳为数据一致性问题。

IT指互联网技术，是指在计算机技术的基础上开发建立的一种信息技术。互联网技术通过计算机网络的广域网使不同的设备相互连接，加快信息的传输速度和拓宽信息的获取渠道，促进各种不同的软件应用的开发，改变了人们的生活和学习方式。互联网技术的普遍应用，是进入信息社会的标志。

扩展资料

互联网始于1969年美国的阿帕网。通常internet泛指互联网，而Internet则特指因特网。这种将计算机网络互相联接在一起的方法可称作“网络互联”，在这基础上发展出覆盖全世界的全球性互联网络称互联网，即是互相连接一起的网络结构。互联网并不等同万维网，万维网只是一建基于超文本相互链接而成的全球性系统，且是互联网所能提供的服务其中之一。

参考资料来源：百度百科-互联网技术

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