云主机是利用虚拟技术在集群服务器上划分出来一部分资源搭建而成的虚拟服务器,集群中的每台机器都有云主机的镜像备份,而且实现了数据自动同步,当其中一台机器出现硬件故障时，依然不影响云主机的正常访问。
而传统的“IDC服务器”是平时所说的物理服务器。它是完全独立的物理设备,有独立的内存,硬盘,带宽以及硬件,通常配置以及带宽会比云主机更加充足,整体性能也更为强大。
两者相比,云服务器成本更低一些，在数据安全以及稳定性方面更加有保障，一般适合于中小规模的应用或者网站。而传统服务器整体性能更强大，一样可以通过做RAID的方式实现数据自动备份功能，但相对成本也会比云服务要高，适合较大规模的应用或者网站。
云主机的优势有以下几点：
1、快速供应：资源池并内置多种 *** 作系统和应用标准镜像，需求无论是一台还是百台、Windows还是Linux，均可实现瞬时供应和部署。
2、按需d性伸缩：保护用户投资且无需对系统、环境和数据做任何变更，即可快速实现云服务器配置的按需扩容或减配。
3、具备易用、易管理特性：提供多种管理工具，不懂技术也能用。
4、一键部署构件：联合国内外多家知名软件厂商的论坛、电子商务等功能型云服务器构件，无需任何安装和配置工作，实现软件系统的一键部署。
5、高性能：集群虚拟化，真正物理隔离，各云服务器独占内存等硬件资源确保高性能。
在高清监控摄像头数量与AI渗透率不断递增的情况下，由摄像头采集的图像、视频流数据，需要更强大的分析引擎对其进行分析、处理和训练。
以北京地铁站为例，北京1000多个地铁站中平均每站都有上百个摄像头，平均每个地铁站每天流通8到10万人较为常见。保守预估每个相机每天看见1万个人，再假设对比库中有1万个目标（对于公安数据库来说并不大），这个相机每天要回答的问题就是一亿零一万个！
显然，在当前各类安防项目中，依靠纯嵌入式智能DVR和NVR均无法满足严苛的计算要求。
面对万亿级AI安防市场，在技术落地成花的十字路口，所有的安防企业高管们都会面对一个终极命题：AI安防究竟需要一款怎样强大的服务器？
谈到安防服务器，X86无处不在，一直以来，它都是包括安防在内等多个行业的“宠儿”。
“眼下安防市场很多的管理平台，譬如流媒体服务器、转发服务器、主控服务器基本基于X86架构建设，它的最大优势是比较容易开发、上手比较快，大多工程师更擅长在X86架构上做研发。”
华泰科捷CEO傅剑辉告诉雷锋网，考虑到它表现不俗的性价比，X86服务器一直都是我们采购的首选。
由此，过去多年来，X86服务器也获得了全球顶尖服务器供货商的青睐。
遗憾的是，各科成绩均“达标”的 X86服务器，在如今大热的AI浪潮面前，却遇到了一些“偏科”难题。
傅剑辉透露，从安防用户实际使用角度考量，目前X86服务器应用在安防行业主要存在三大问题：
一、CPU负责逻辑运算的单元并不多，在多任务处理时效率低下。面对海量视频信息，传统X86服务器单纯以CPU为核心的数据中心部署已经不能很好地满足并行灵活计算、多变环境的计算需求，很难在安防企业级服务器市场有惊艳的表现。
“以前的视频数据只需存在后台，做少量分析即可，也就是说存储足够大就行；今天，很多客户都希望我们能够实时处理这些海量视频信息并反馈结果，而这就意味着系统需要同时做解码、做视频结构化、做识别、搜索等等，X86明显就不够用了。”
换句话说，X86可以类比手机里的功能机，它能够满足单一的通信处理需求，而AI融入的安防市场，更需要一台强大的智能手机，配备更强大的性能以适配 游戏 、处理等个性需求。
二、在行业出现算力不够的大背景下，很多厂商打出X86服务器加上若干GPU卡的组合拳，而这种为了单纯解决算力而“拼凑”出的方案大大增加了服务器的功耗和用户成本。
从行业采用情况看，如果涉及人脸识别等AI项目时，大部分厂商会采用GPU作为人像数据结构化的处理单元，特别是在X86服务器集群中，GPU更是成为唯一选择。
在某种程度上，GPU的确解决了部分算力不足的问题，却也存在两个致命硬伤。
一是功耗大，需依托X86架构服务器运行，不适用于更为广泛的AI方案开发； 二是成本高昂，比如采用GPU方案，折算单路人脸识别成本在万元以上，相较其他千元级，甚至是百元级的方案，毫无成本优势可言，这两个致命短板，也让很多企业不得不寻求新的方案。
三、由于X86更多采用的是较为开放的LinuX系统，而非封闭的AIX系统，在稳定性和可维护性上略显不足。
“未来的市场必定是数据规模和计算能力的角逐。”
浪潮商用机器有限公司产品部张琪告诉雷锋网，随着越来越多新应用的出现，传统的X86计算架构会遇到很多瓶颈，包括数据瓶颈（处理器的计算单元以多快的速度获取和交换数据）、计算瓶颈（单位空间内能集成多少计算能力）、延迟瓶颈、通信瓶颈。
就像设计时速30码的道路难以承载均速100码的车辆通行一样，很短时间内就可造成道路拥堵甚至瘫痪。
今天来看，面对大计算、智能化场景，谁能够最先解决算力问题，又能够更好降低功耗与成本，谁就能在AI浪潮下引领鳌头。
在张琪看来，基于POWER9的高性能服务器能够很好满足AI安防时代下的高智能需求。
从AI安防实际场景所需出发，浪潮商用机器有限公司近期推出了基于POWER9服务器，搭载UltraVision视频智能分析系统的AI视觉分析智能分析解决方案(UltraVision on Power)。
AI视觉分析解决方案可以看作一个超级高效的AI大脑，它软硬结合，能够实时、准确、智能、节能地完成包括安防在内各个行业所需的复杂性数据处理工作。
“硬”，体现在POWER9架构上，它能够提供强大的图像视频的计算处理能力。相比其他处理器，POWER9支持了PCIe40、NVlink20等新一代I/O协议，能够在AI等应用中展示出更好的应用表现。
具体来看，相比X86，其单节点视频处理路数提升近3倍，达38倍提升深度学习框架AI模型训练效率，18倍更好的加速数据库性能，IO能力提升了近5倍。
另外，执行视频和图像编解码，查询搜索任务时，整机可提供单精度56TFlops和双精度28TFlops超强算力，和比X86服务器相比，单块GPU即可提供比纯CPU服务器高30倍的推理能力。
值得一提的是，该方案独有的CAPI技术，可以将延迟降低至1/36，全面加速图像处理，同时功耗降低高达30%。
18倍、38倍、3倍、5倍、30倍，看起来不大的几个数字对于安防行业来说，都是庞大数量级的提升。
这几个数字的变化，能够将各类犯罪和严重的暴力事件的防控手段从事后介入提前到事前或事中，大大减少安全事件的发生，实现公共安全从被动防御到主动防御的业务转变。
除了POWER9提供的超强算力硬核外，在软件层面，该方案还有高重UltraVision视频智能分析技术加持，如目标检测（PD）、行人重识别（RE-ID）等多项计算机视觉技术，提升目标识别准确率高达94%。
毋庸置疑，软硬结合的AI视觉分析解决方案在实际落地过程中，能够实实在在地为用户解决AI时代下的高算力与低功耗问题。
除此之外，相比其他热门方案，该方案还有两大优势不得不提。
其一、独有的利旧能力降低客户成本。
通常来说，一般的AI视频系统想要实现某些功能必须接入具备AI技术的感知摄像头，该方案在部署过程中不需要更换原有摄像头，只需要旁路接入视频采集端，即可实现AI系统；
另外，该方案还可以兼容不同品牌、不同制式的任何摄像头；可以不改变客户原服务器等硬件架构的情况下直接部署，有效降低客户部署成本。
其二、就浪潮商用机器公司本身来说，依托其在服务器领域的引领地位，拥有强大的定制化落地能力，缩短交付周期从月到天。
该方案无论是面对大数据处理、机器学习这样的AI应用，还是软件定义存储、内存数据库这一类的开源应用都会有比较好的性能表现。
毫无疑问，专为AI、云计算、大数据等新兴应用而生的AI视觉分析解决方案在客户面对严苛业务挑战时，提供了更多元化的选择。
依托这款高性能产品，用户可以更快地部署各类智能应用，缩短安防AI应用的技术迭代周期。
与此同时，性能卓越的浪潮商用机器服务器的应用不仅限于安防行业，在互联网、金融等对安全性要求高的领域，其也可以施展拳脚。
安防之外，整个 社会 正在向规模化、自动化、智能化转型升级。其中，智能化的应用方向涵盖四大方向：前端化、云端化、平台化和行业化。
在这个升级过程中，新的平台需要有新的能力做新的认知，新的认知催生新的需求和应用。
对于包括浪潮在内的 科技 公司来说，这是一次巨大的机会，同时也是一个不小的挑战，路漫漫其修远兮，必须上下而求索。雷锋网雷锋网雷锋网Nginx是一个免费的，开源的，高性能的服务器和反向代理服务器软件，同时它也可以为IMAP和POP3服务器代理，以其高性能，稳定性，丰富的功能，结构简单，低资源消耗的特性换来广大运维者所喜爱。
Nginx与传统的服务器不同，不依赖线程来处理请求。相反，它使用一个更可扩展事件驱动架构(异步)。这种结构资源消耗较小，但更重要的是，可以承受较大的请求负荷。即使你不希望处理成千上万的请求，你仍然可以受益于Nginx的高性能和小的内存占用，以及其丰富的功能。
Nginx的反向代理：
反向代理指以代理服务器来接受Internet上的连接请求，然后将请求转发给内部网络上的服务器，并将从服务器上得到的结果返回给Internet上请求连接到客户端，此时代理服务器对外就表现为一个服务器，而此种工作模式类似于LVS-NET模型。
反向代理也可以理解为web服务器加速，它是一种通过在繁忙的web服务器和外部网络之间增加的 一个高速web缓冲服务器，用来降低实际的web服务器的负载的一种技术。反向代理是针对web服务器提高加速功能，所有外部网络要访问服务器时的所有请求都要通过它，这样反向代理服务器负责接收客户端的请求，然后到源服务器上获取内容，把内容返回给用户，并把内容保存在本地，以便日后再收到同样的信息请求时，它会将本地缓存里的内容直接发给用户，已减少后端web服务器的压力，提高响应速度。因此Nginx还具有缓存功能。
反向代理的工作流程：
1）用户通过域名发出访问请求，该域名被解析为反向代理服务器的IP地址；
2）反向代理服务器接收用户的请求；
3）反向代理服务器在本地缓存查找是否存在当前用户所请求的内容，找到则直接把内容返回给用户；
4）如果本地没有用户请求的内容，反向代理服务器会以自己的身份去后端服务器请求同样的信息内容，并把信息内容发给用户，如果信息内容是可以被缓存的，则会将该内容缓存在代理服务器的本地缓存中。
反向代理的好处：
1）解决了网站服务器对外可见的问题，提高了网站服务器的安全性；
2）节约了有限的IP地址资源，后端服务器均可使用私有IP地址与代理服务器进行通信；
3）加速了网站的访问速度，减轻了真是web服务器的负荷。
(一)、调度算法
Nginx的upstream指令用于指定proxy_pass和fastcgi_pass所使用的后端服务器，即nginx的反向代理功能，因此可以将两者结合起来使用以达到负载均衡的目的，而Nginx也支持多种调度算法：
1、轮询（默认）
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，则会跳过该服务器分配至下一个监控的服务器。并且它无需记录当前所有连接的状态，所以它是一种无状态调度。
2、weight
指定在轮询的基础上加上权重，weight和访问比率成正比，即用于表明后端服务器的性能好坏，若后端服务器性能较好则可将大部分请求分配给它，已实现其力所能及。
例如：
我后端服务器17223136148配置：E55202 CPU，8G内存
后端服务器17223136148配置：Xeon(TM)280GHz 2，4G内存
我希望在有30个请求到达前端时，其中20个请求交给17223136148处理，剩余10个请求交给17223136149处理，就可做如下配置
upstream web_poll {
server 17223136148 weight=10;
server 17223136149 weight=5;
}
3、ip_hash
每个请求按访问ip的hash结果分配，当新的请求到达时，先将其客户端IP通过哈希算法进行哈希出一个值，在随后的请求客户端IP的哈希值只要相同，就会被分配至同一个后端服务器，该调度算法可以解决session的问题，但有时会导致分配不均即无法保证负载均衡。
例如：
upstream web_pool {
ip_hash;
server 17223136148:80;
server 17223136149:80;
}
4、fair（第三方）
按后端服务器的响应时间来分配请求，响应时间短的优先分配。
upstream web_pool {
server 17223136148;
server 17223136149;
fair;
}
5、url_hash（第三方）
按访问url的hash结果来分配请求，使每个url定向到同一个后端服务器，后端服务器为缓存时比较有效。
例：在upstream中加入hash语句，server语句中不能写入weight等其他的参数，hash_method是使用的hash算法
upstream web_pool {
server squid1:3128;
server squid2:3128;
hash $request_uri;
hash_method crc32;
}
每个设备的状态设置为:
1down 表示当前的server不参与负载,用于ip_hash中
2weight 默认为1weight越大，负载的权重就越大。
3max_fails 允许请求失败的次数默认为1设为0则表示关闭该项功能，当超过最大次数时，返回proxy_next_upstream 模块定义的错误
4fail_timeout 在max_fails定义的失败次数后，暂停的时间。
5backup 可以将其理解为备机，其它所有的非backup机器down或者忙的时候，才会将请求分配给backup机器。所以这台机器压力会最轻。
nginx支持同时设置多组的负载均衡，用来给不用的server来使用。
(二)、指令的使用
1、upstream
声明一组可以被proxy_pass和fastcgi_pass引用的服务器；这些服务器可以使用不同的端口，并且也可以使用Unix Socket；也可以为服务器指定不同的权重。如：
upstream web_pool {
server coolinuz9966org weight=5;
server 17223136148:8080 max_fails=3 fail_timeout=30s;
server unix:/tmp/backend3;
}
2、server
语法：server name [parameters]
其中的name可以是FQDN，主机地址，端口或unix套接字；如果FQDN解析的结果为多个地址，则每个地址都会被用到。
3、proxy_pass
语法：proxy_pass URL;
该指令用于指定代理服务器的地址和URL将被映射为的URL或地址和端口。即用来指定后端服务器的地址或URL[端口]。
4、proxy_set_header
语法：proxy_set_header header value;
该指令允许重新定义和添加一些将被转移到被代理服务器的请求头部信息。
例如：
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
注意：$proxy_add_x_forwarded_for包含客户端请求头中的"X-Forwarded-For"，与$remote_addr用逗号分开，如果没有"X-Forwarded-For" 请求头，则$proxy_add_x_forwarded_for等于$remote_addr
顺便补上Nginx的内置变量：
$args, 请求中的参数;
$is_args, 如果已经设置$args，则该变量的值为“？”，否则为“”。
$content_length, >
使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器，(对架构分层+负载均衡+集群)这几个解决思路在一定程度上意味着更大的投入。
1、高并发：在同一个时间点，有大量的客户来访问我们的网站，如果访问量过大，就可能造成网站瘫痪。
2、高流量：当网站大后，有大量的，视频，这样就会对流量要求高，需要更多更大的带宽。
3、大存储：可能对数据保存和查询出现问题。
解决方案：
1、提高硬件能力、增加系统服务器。（当服务器增加到某个程度的时候系统所能提供的并发访问量几乎不变，所以不能根本解决问题）
2、本地缓存：本地可以使用JDK自带的Map、Guava Cache分布式缓存：Redis、Memcache本地缓存不适用于提高系统并发量，一般是用处用在程序中。
Spiring把已经初始过的变量放在一个Map中，下次再要使用这个变量的时候，先判断Map中有没有，这也就是系统中常见的单例模式的实现。
1946年世界上出现了第一台电子计算机，到今天已有三十多年，在这不长的时间里，有了飞跃的发展。现在电子计算机的运算速度，每秒钟已达到几十万次、几百万次、几千万次，甚至上亿次。甘肃省计算中心的高性能集群计算系统峰值速度已达到每秒种三十万亿次。为什么电子计算机算得这样快呢？
因为电子计算机中的运算器、控制器都是由双稳态电路和各种“门”电路组成的；也就是说，它们是利用电的高速传递特性来进行计算的。我们知道，电的传递速度是每秒钟30万公里，这个速度是非常快的。如果我们叫双稳态电路变化一个状态(或者叫一个“门”通过一个脉冲) 所需时间只有几百万分之一秒，甚至几亿分之一秒，实际上，目前电子计算机所用的元件早已达到这一速度，甚至更快。所以，电子计算机的运算速度是非常之快的。
其次，电子计算机的运算是非常简单的。不论多么复杂的问题，只要由人事先设计好计算程序，把计算程序连同原始数据送给计算机，它就能按照人工编制的程序，一步接一步地自动对原始数据进行运算。它每次的运算都很简单，如做加法，只需做1+1=10，1+0=1，0+1=1，0+0=0，总共只有这四种情况（减法、乘法、除法也是如此）。这样简单的计算，小学生也能很快地算出来。由于计算简单，运算器也可以做得很简单；也就是说，所需要的双稳态电路、“门”电路比较少，计算时电子所走的路也较少，这就使运算速度加快了。
还有，当计算开始后，所有计算过程全是自动化的，这也是它算得快的原因之一。目前，那些每秒钟能运算几千万次、上亿次的电子计算机，实际上不是一台计算机所达到的，往往是由几台、几十台、甚至几百台计算机联合组成、同时计算的计算机系统，因此，它的速度也就很快很快了。
从电子计算机所用的元件来看，一般可以分为四大类：一、电子管电子计算机，这是它的第一代，称为“老祖宗”，目前正陆续被淘汰中，二、晶体管电子计算机，称为“电脑爷爷”，是它的第二代；三、集成电路电子计算机，称为“电脑爸爸”，是第三代；四、大规模集成电路电子计算机，是第四代，称为“电脑小子”。由于一代比一代的体积小，电路之间的连线也就更短，所以它们的运算速度一代比一代快了。
事实上，电子计算机的运算速度还远远没有达到电子运动的速度。这是因为在具体的电子电路中，还有电阻、．电容、电子管、晶体管等元件，当电子通过这些元件时，要花费一定的时间。另外，一般存贮器的速度都比较慢，因而提供运算的数据、指令，就要花掉较多的时间。还有输入、输出的设备多利用机械设备，这也使速度降低了。因此，要提高电子计算机的实际计算速度，不仅要从运算元件着手，还需要提高记忆元件、输入设备和输出设备的速度。
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