OracleMTSRecoveryService是个什么服务？

数据库服务端控制服务程序。

用途：该服务允许数据库充当一个微软事务服务器、COM/COM+对象和分布式环境进行事务的资源管理器，用来进行事务的管理。

数据库系统

数据库系统（Database System），是由数据库及其管理软件组成的系统。

数据库系统是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理系统，也是一个为实际可运行的存储、维护和应用系统提供数据的软件系统，是存储介质、处理对象和管理系统的集合体。

mes系统需要的硬件：

1、服务器

服务器是ERP和MES系统的数据中心，数据存储的地方。考虑到服务器需要24小时连续运行，数据处理效率等方面的因素，机箱内部跟普通电脑稍有不同。常见的服务器品牌如IBM，lenovo，HP等等，都是国际企业。

2、硬盘容量和RAID

服务器的硬盘容量不用讲了，越大存储越多。RAID是一种硬盘技术，简单来说就是，使用RAID技术的硬盘数据更安全，坏硬盘也不打紧，数据不丢。RAID技术已经被广大服务器支持了，成本几乎没有。

3、车间电子看板

子看板是专门为生产型企业设计生产，用于显示当天或当班的计划生产量、实际生产量、差异值、不良品、达成率、不良率等参数电子看板的应用将有利于提高企业管理水平、降低企业的劳动力成本、激发员工的生产积极性等从而使企业获得更大的利润空间。实现MES系统中的生产管控，实时掌握生产现场的状态。

4、条码扫描q

条码扫描q的功能是基于条码打印机的功能之上，通过打印出来的物料编号，进行扫描保存至系统，进行保存。对每一个物料进行管控。条码，一维码，二维码都是这类。工厂最常见使用，仓库物料，车间，出货。扫码抢价格比较低廉，是实现低成本车间管理的不二选择。

5、条码打印机

车间仓库在使用条码之前，需要打印条码并粘贴在物料上。这个动作需要条码打印机。条码打印机一般可分两种。

专业的条码打印机，样子跟开票机差不多，一般用来打印label(标签)，可以直接撕下粘贴在物料上。

普通打印机。就是打印A4的普通打印机，也可以打印条码，不过不是用于粘贴的label，一般是带条码的表格，SOP，工艺路线，物料清单之类。

6、PDA

数据采集终端PDA是对物料的数据进行数据采集、数据处理的功能、对生产现场的数据及时采集，自动存储、及时显示、反馈处理、传输等功能。可以当手持电脑用，也可以扫条码。

服务器主板和普通PC主板区别为：显卡芯片组不同、ECC内存不同、设备接口不同。

一、显卡芯片组不同

1、服务器主板：服务器主板对显示设备要求不高，一般多采用整合显卡的芯片组。

2、普通PC主板：普通PC主板对显示设备要求高，多采用AGP、3DLabs、ATI等专业显卡的芯片组。

二、ECC内存不同

1、服务器主板：服务器主板支持ECC内存以提高可靠性。

2、普通PC主板：普通PC主板不支持ECC内存以提高可靠性。

三、接口不同

1、服务器主板：服务器主板采用SCSI接口、SATA接口，支持RAID方式提高数据处理能力和数据安全性

2、普通PC主板：普通PC主板采用IDE接口，不支持RAID方式提高数据处理能力和数据安全性。

1、入门级服务器

这类服务器是最基础的一类服务器，也是最低档的服务器。随着PC技术的日益提高，许多入门级服务器与PC机的配置差不多，所以也有部分人认为入门级服务器与“PC服务器”等同。这类服务器所包含的服务器特性并不是很多，通常只具备以下几方面特性：

1有一些基本硬件的冗余，如硬盘、电源、风扇等，但不是必须的；

2通常采用SCSI接口硬盘，也有采用SATA串行接口的；

3部分部件支持热插拔，如硬盘和内存等，这些也不是必须的；

4通常只有一个CPU，但不是绝对；

5内存容量最大支持16GB。

这类服务器主要采用Windows或者NetWare网络 *** 作系统，可以充分满足办公室型的中小型网络用户的文件共享、数据处理、Internet接入及简单数据库应用的需求。这种服务器与一般的PC机很相似，有很多小型公司干脆就用一台高性能的品牌PC机作为服务器，所以这种服务器无论在性能上，还是价格上都与一台高性能PC品牌机相差无几。

入门级服务器所连的终端比较有限（通常为20台左右），况且在稳定性、可扩展性以及容错冗余性能较差，仅适用于没有大型数据库数据交换、日常工作网络流量不大，无需长期不间断开机的小型企业。不过要说明的一点就是目前有的比较大型的服务器开发、生产厂商在后面我们要讲的企业级服务器中也划分出几个档次，其中最低档的一个企业级服务器档次就是称之为"入门级企业级服务器"，这里所讲的入门级并不是与我们上面所讲的"入门级"具有相同的含义，不过这种划分的还是比较少。还有一点就是，这种服务器一般采用Intel的专用服务器CPU芯片，是基于Intel架构（俗称"IA结构"）的，当然这并不是一种硬性的标准规定，而是由于服务器的应用层次需要和价位的限制。 [2]

2、工作组服务器

工作组服务器是一个比入门级高一个层次的服务器，但仍属于低档服务器之类。从这个名字也可以看出，它只能连接一个工作组（50台左右）那么多用户，网络规模较小，服务器的稳定性也不像下面我们要讲的企业级服务器那样高的应用环境，当然在其它性能方面的要求也相应要低一些。工作组服务器具有以下几方面的主要特点：

1通常仅支持单或双CPU结构的应用服务器（但也不是绝对的，特别是SUN的工作组服务器就有能支持多达4个处理器的工作组服务器，当然这类型的服务器价格方面也就有些不同了）。

2可支持大容量的ECC内存和增强服务器管理功能的SM总线。

3功能较全面、可管理性强，且易于维护。

4采用Intel服务器CPU和Windows/NetWare网络 *** 作系统，但也有一部分是采用UNIX系列 *** 作系统的。

5可以满足中小型网络用户的数据处理、文件共享、Internet接入及简单数据库应用的需求。

工作组服务器较入门级服务器来说性能有所提高，功能有所增强，有一定的可扩展性，但容错和冗余性能仍不完善、也不能满足大型数据库系统的应用，但价格也比前者贵许多，一般相当于2~3台高性能的PC品牌机总价。

3、部门级服务器

这类服务器是属于中档服务器之列，一般都是支持双CPU以上的对称处理器结构，具备比较完全的硬件配置，如磁盘阵列、存储托架等。部门级服务器的最大特点就是，除了具有工作组服务器全部服务器特点外，还集成了大量的监测及管理电路，具有全面的服务器管理能力，可监测如温度、电压、风扇、机箱等状态参数，结合标准服务器管理软件，使管理人员及时了解服务器的工作状况。同时，大多数部门级服务器具有优良的系统扩展性，能够满足用户在业务量迅速增大时能够及时在线升级系统，充分保护了用户的投资。它是企业网络中分散的各基层数据采集单位与最高层的数据中心保持顺利连通的必要环节，一般为中型企业的首选，也可用于金融、邮电等行业。 [3]

部门级服务器一般采用IBM、SUN和HP各自开发的CPU芯片，这类芯片一般是RISC结构，所采用的 *** 作系统一般是UNIX系列 *** 作系统，LINUX也在部门级服务器中得到了广泛应用。

部门级服务器可连接100个左右的计算机用户、适用于对处理速度和系统可靠性高一些的中小型企业网络，其硬件配置相对较高，其可靠性比工作组级服务器要高一些，当然其价格也较高（通常为5台左右高性能PC机价格总和）。由于这类服务器需要安装比较多的部件，所以机箱通常较大，采用机柜式的。

4、企业级服务器

企业级服务器是属于高档服务器行列，正因如此，能生产这种服务器的企业也不是很多，但同样因没有行业标准硬件规定企业级服务器需达到什么水平，所以也看到了许多本不具备开发、生产企业级服务器水平的企业声称自己有了企业级服务器。企业级服务器最起码是采用4个以上CPU的对称处理器结构，有的高达几十个。

另外一般还具有独立的双PCI通道和内存扩展板设计，具有高内存带宽、大容量热插拔硬盘和热插拔电源、超强的数据处理能力和群集性能等。这种企业级服务器的机箱就更大了，一般为机柜式的，有的还由几个机柜来组成，像大型机一样。企业级服务器产品除了具有部门级服务器全部服务器特性外，最大的特点就是它还具有高度的容错能力、优良的扩展性能、故障预报警功能、在线诊断和RAM、PCI、CPU等具有热插拔性能。有的企业级服务器还引入了大型计算机的许多优良特性。这类服务器所采用的芯片也都是几大服务器开发、生产厂商自己开发的独有CPU芯片，所采用的 *** 作系统一般也是UNIX（Solaris）或LINUX。

企业级服务器适合运行在需要处理大量数据、高处理速度和对可靠性要求极高的金融、证券、交通、邮电、通信或大型企业。企业级服务器用于联网计算机在数百台以上、对处理速度和数据安全要求非常高的大型网络。企业级服务器的硬件配置最高，系统可靠性也最强。

服务器中配置固态硬盘已经是一个普遍的选择，特别是如果只有很小比例的服务器存在性能问题的话尤其如此。固态硬盘可以帮助用户解决服务器性能的瓶颈。固态硬盘也可以让高速存储更加的接近处理器并将共享存储网络这个潜在的瓶颈剔除掉。目前有三种固态硬盘的形式作为达标：即硬盘驱动型SSD，SSD DIMM和PCIs SSD。

5、典型服务器应用

办公OA服务器

ERP服务器

WEB服务器

数据库服务器

财务服务器

邮件服务器

打印服务器

集群服务器

无盘办公系统

无盘网吧服务器

无盘教学系统

视频监控服务器

流媒体服务器

VOD视频点播服务器

网络下载

SP服务

网络教学服务器

IDC-主机出租

IDC-虚拟空间

IDC-网游

IDC-主机托管

游戏服务器

高性能计算(HPC)

桌面超算

论坛服务器

世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思大数据概念什么意思大数据分析什么意思所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢　

一：大数据的定义。

1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

3、大数据应用，是
指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。

当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。　

二：大数据的类型和价值挖掘方法

1、大数据的类型大致可分为三类：

1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM
systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail
Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。

3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。

2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：

1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。

2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。

3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。

4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

三：大数据的特点

业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：

1、是数据体量巨大

数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过15PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。

2、是数据类别大和类型多样

数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化
数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

3、是处理速度快

在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

4、是价值真实性高和密度低

数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

四：大数据的作用

1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya
Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。

2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动”

转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。

4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变

例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

五：大数据的商业价值

1、对顾客群体细分

“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。

2、模拟实境

运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。

云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。

3、提高投入回报率

提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。

4、数据存储空间出租

企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如北京开运联合、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。

5、管理客户关系

客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。

6、个性化精准推荐

在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。

以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。

7、数据搜索

数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。

运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典型应用如中国移动的“盘古搜索”。

六：大数据对经济社会的重要影响

1、能够推动实现巨大经济效益

比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。

2、能够推动增强社会管理水平

大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。

3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。

1)由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。

2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。

所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。

七：最后北京开运联合给您总结一下

不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：

1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。

2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：

1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;

2)还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。

大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。