windows平台下怎么搭建代理服务器

2003默认的有nat，ics。
代理服务器默认是不支持的
微软有isa服务器做代理。
通过设置共享，即ics，通过路由和远程访问开启，nat或者路由。
这种上网方式不能称之为代理。叫做简单nat，nat，路由。
如果你的意思就是让其他的电脑上网。
简单的网卡，internet
共享即可满足。

Dryad：MapReduce之外的新思路 目前各大软件巨头都搭建了自己的分布式平台解决方案，主要包括Dryad，DynamoSDMapReduce等框架。2010年12月21日，微软发布了Dryad的测试版本，成为谷歌MapReduce分布式并行计算平台的竞争对手。Dryad是微软构建云计算基础设施的重要核心技术之一，它可以让开发人员在Windows或者，NET平台上编写大规模的并行应用程序模型，并能够让在单机上编写的程序运行在分布式并行计算平台上。工程师可以利用数据中心的服务器集群对数据进行并行处理，当工程师在 *** 作数千台计算机时，无需关心分布式并行计算系统方面的细节。
DryadgDDryadLINO是微软硅谷研究院创建的研究项目，主要用来提供一个分布式并行计算平台。DryadLINO是分布式计算语言，能够将LINQ编写的程序转变为能够在Dryad上运行的程序，使普通程序员也可以轻易进行大规模的分布式计算。它结合了微软Dryad和LINO两种关键技术，被用于在该平台上构建应用。Dryad构建在Cluster Service(集群服务)和分布式文件系统之上，可以处理任务的创建和管理、资源管理，任务监控和可视化、容错，重新执行和调度等工作。




Dryad同MapReduce样，它不仅仅是种编程模型，同时也是一种高效的任务调度模型。Dryad这种编程模型不仅适用于云计算，在多核和多处理器以及异构机群上同样有良好的性能。在VisualStudio 2010 C++有一套并行计算编程框架，支持常用的协同任务调度和硬件资源(例如CPU和内存等)管理，通过WorkStealing算法可以充分利用细颗粒度并行的优势，来保证空闲的线程依照一定的策略建模，从所有线程队列中“偷取”任务执行，所以能够让任务和数据粒度并行。Dryad与上述并行框架相似，同样可以对计算机和它们的CPU进行调度，不同的是Dryad被设计为伸缩于各种规模的集群计算平台，无论是单台多核计算机还是由多台计算机组成的集群，甚至拥有数千台计算机的数据中心，都能以从任务队列中创建的策略建模来实现分布式并行计算的编程框架。

Dryad系统架构

Dryad系统主要用来构建支持有向无环图(Directed Acycline Graph，DAG)类型数据流的并行程序，然后根据程序的要求进行任务调度，自动完成任务在各个节点上的运行。在Dryad平台上，每个任务或并行计算过程都可以被表示为一个有向无环图，图中的每个节点表示一个要执行的程序，节点之间的边表示数据通道中数据的传输方式，其可能是文件、TCPPipe、共享内存
用Dryad平台时，首先需要在任务管理(JM)节点上建立自己的任务，每一个任务由一些处理过程以及在这些处理过程问的数据传递组成。任务管理器(JM)获取无环图之后，便会在程序的输入通道准备，当有可用机器的时候便对它进行调度。JM从命名服务器(NS)那里获得一个可用的计算机列表，并通过一个维护进程(PD)来调度这个程序。
Dryad的执行过程可以看做是一个二维管道流的处理过程，其中每个节点可以具有多个程序的执行，通过这种算法可以同时处理大规模数据。在每个节点进程(VerticesProcesses)上都有一个处理程序在运行，并且通过数据管道(Channels)的方式在它们之间传送数据。二维的Dryad管道模型定义了一系列的 *** 作，可以用来动态地建立并且改变这个有向无环图。这些 *** 作包括建立新的节点，在节点之间加入边，合并两个图以及对任务的输入和输出进行处理等。

Dryad模型算法应用

DryadLINQ可以根据工程师给出的LINQ查询生成可以在Dryad引擎上执行的分布式策略算法建模(运算规则)，并负责任务的自动并行处理及数据传递时所需要的序列化等 *** 作。此外，它还提供了一系列易于使用的高级特性，如强类型数据、Visual Studio集成调试以及丰富的任务优化策略(规则)算法等。这种模型策略开发框架也比较适合采用领域驱动开发设计(DDD)来构建“云”平台应用，并能够较容易地做到自动化分布式计算。
我们经常会遇到网站或系统无法承载大规模用户并发访问的问题，解决该问题的传统方法是使用数据库，通过数据库所提供的访问 *** 作接口来保证处理复杂查询的能力。当访问量增大，单数据库处理不过来时便增加数据库服务器。如果增加了三台服务器，再把用户分成了三类A(学生)、B(老师)，C(工程师)。每次访问时先查看用户属于哪一类，然后直接访问存储那类用户数据的数据库，则可将处理能力增加三倍，这时我们已经实现了一个分布式的存储引擎过程。
我们可以通过Dryad分布式平台来解决云存储扩容困难的问题。如果这三台服务器也承载不了更大的数据要求，需要增加到五台服务器，那必须更改分类方法把用户分成五类，然后重新迁移已经存在的数据，这时候就需要非常大的迁移工作，这种方法显然不可取。另外，当群集服务器进行分布式计算时，每个资源节点处理能力可能有所不同(例如采用不同硬件配置的服务器)，如果只是简单地把机器直接分布上去，性能高的机器得不到充分利用，性能低的机器处理不过来。
Dryad解决此问题的方法是采用虚节点，把上面的A、B、C三类用户都想象成一个逻辑上的节点。一台真实的物理节点可能会包含一个或者几个虚节点(逻辑节点)，看机器的性能而定。我们可以把那任务程序分成Q等份(每一个等份就是一个虚节点)，这个Q要远大于我们的资源数。现在假设我们有S个资源，那么每个资源就承担Q／S个等份。当一个资源节点离开系统时，它所负责的等份要重新均分到其他资源节点上；当一个新节点加入时，要从其他的节点1偷取2一定数额的等份。
在这个策略建模算法下，当一个节点离开系统时，虽然需要影响到很多节点，但是迁移的数据总量只是离开那个节点的数据量。同样，～个新节点的加入，迁移的数据总量也只是一个新节点的数据量。之所以有这个效果是因为Q的存在，使得增加和减少节点的时候不需要对已有的数据做重新哈希(D)。这个策略的要求是Q>>s(存储备份上，假设每个数据存储N个备份则要满足Q>>SN)。如果业务快速发展，使得不断地增加主机，从而导致Q不再满足Q>>S，那么这个策略将重新变化。
Dryad算法模型就是一种简化并行计算的编程模型，它向上层用户提供接口，屏蔽了并行计算特别是分布式处理的诸多细节问题，让那些没有多少并行计算经验的开发 人员也可以很方便地开发并行应用，避免了很多重复工作。这也就是Dryad算法模型的价值所在，通过简化编程模型，降低了开发并行应用的入门门槛，并且能大大减轻了工程师在开发大规模数据应用时的负担。
通过上述的论述，我们可以看到Dryad通过一个有向无环图的策略建模算法，提供给用户一个比较清晰的编程框架。在这个编程框架下，用户需要将自己的应用程序表达为有向无环图的形式，节点程序则编写为串行程序的形式，而后用Dryad方法将程序组织起来。用户不需要考虑分布式系统中关于节点的选择，节点与通信的出错处理手段都简单明确，内建在Dryad框架内部，满足了分布式程序的可扩展性、可靠性和对性能的要求。

使用Drvad LINO

通过使用DryadLINQ编程，使工程师编写大型数据并行程序能够轻易地运行在大型计算机集群里。DryadLINO开发的程序是一组顺序的L_NQ代码，它们可以针对数据集做任何无副作用的 *** 作，编译器会自动将其中数据并行的部分翻译成并行执行的计划，并交由底层的Dryad平台完成计算，从而生成每个节点要执行的代码和静态数据，并为所需要传输的数据类型生成序列化代码；
LINQ本身是，NET引入的组编程结构，它用于像 *** 作数据库中的表一样来 *** 作内存中的数据集合。DryadLINQ提供的是一种通用的开发／运行支持，而不包含任何与实际业务，算法相关的逻辑，Dryad和DryadLINQ都提供有API。DryadLINQ使用和LINQ相同的编程模型，并扩展了少量 *** 作符和数据类型以适用于数据并行的分布式计算。并从两方面扩展了以前的计算模型(SQL，MapReduce，Dryad等)它是基于，NET强类型对象的，表达力更强的数据模型和支持通用的命令式和声明式编程(混合编程)，从而延续了LINQ代码即数据(treat codeas data)的特性。
DryadLINQ使用动态的代码生成器，将DryadLINQ表达式编译成，NET字节码。这些编译后的字节码会根据调度执行的需要，被传输到执行它的机器上去。字节码中包含两类代码完成某个子表达式计算的代码和完成输入输出序列化的代码。这种表达式并不会被立刻计算，而是等到需要其结果的时候才进行计算。DryadLINQ设计的核心是在分布式执行层采用了一种完全函数式的，声明式的表述，用于表达数据并行计算中的计算。这种设计使得我们可以对计算进行复杂的重写和优化，类似于传统的并行数据库。从而解决了传统分布式数据库SQL语句功能受限与类型系统受限问题，以及MapReduce模型中的计算模型受限和没有系统级的自动优化等问题。
在Dryad编程模式中，应用程序的大规模数据处理被分解为多个步骤，并构成有向无环图形式的任务组织，由执行引擎去执行。这两种模式都提供了简单明了的编程方式，使得工程师能够很好地驾驭云计算处理平台，对大规模数据进行处理。Dryad的编程方式可适应的应用也更加广泛，通过DryadLINQ所提供的高级语言接口，使工程师可以快速进行大规模的分布式计算应用程序的编写。

Dryad技术的应用

云计算最重要的概念之～就是可伸缩性，实现它的关键是虚拟化。通过虚拟化可以在一台共享计算机上聚集多个 *** 作系统和应用程序，以便更好地利用服务器。当一个服务器负载超荷时，可以将其中一个 *** 作系统的一个实例(以及它的应用程序)迁移到一个新的，相对闲置的服务器上。虚拟化(Virtualization)是云计算的基石，企业实现私有云的第一步就是服务器基础架构进行虚拟化。基础设施虚拟化之后。接下来就是要将现有应用迁移到虚拟环境中。
Dryad结合Hyper-V(Windows Server 2008的一个关键组成部分)虚拟化技术。可以实现TB级别数据的在线迁移。中小型企业也可以针对企业内部小型集群服务器进行分布式应用系统编程，以及制定私有云开发与应用解决方案等设计。Windows Azure是微软的公有云解决方案，但是目前要大规模应用还为时过早。使用现有Windows第三方产品实现私有云，花费成本却很大。然而Dryad技术给我们带来了不错的折中选择，当我们基于Windows Server台运行应用系统或者网站时，便可以基于Dryad分布式架构来开发与设计实现。当公有云时机成熟和各种条件完备时，系统可以很轻易地升级到公有云，企业而无需花费太多成本。

写在最后

云计算可以看成是网络计算与虚拟化技术的结合，利用网络的分布式计算能力将各种IT资源筑成一个资源池，然后结合成熟的存储虚拟化和服务虚拟化技术，让用户实时透明地监控和调配资源。Dryad是实现构建微软云计算基础设施的重要核心技术之一，其具有诸多优点，如DryadLINQ具有声明式编程并将 *** 作的对象封装为，NET类数据，方便数据 *** 作，自动并行化、VisualStudio IDE和，NET类库集成，自动序列化和任务图的优化(静态和动态(主要通过DryadAPI实现))，对J0in进行了优化，得到了比BigTable+MapReduee更快的Join速率和更易用的数据 *** 作方式等。
不过，Dryad和DryadLINQ也同样具有局限性。其一，它更适用于批处理任务，而不适用于需要快速响应的任务；这个数据模型更适用于处理流式访问，而不是随机访问。其二，DryadLINQ使用的是，NET的LINO查询语言模型，针对运行Windows HPC Server的计算机集群设计，而目前高性能计算市场被Einux所占领。此外，和MapReduce的应用时间和实践相比，Dryad的可靠性还明显不足，据了解除了微软AdCenter中的数据分析和Trident项目之外，其它应用Dryad的地方还很少。不过总的来看，Dryad平台在将来仍具有很广泛的发展前景，尤其对NET开发人员来说是―次很重要的技术革新机遇。
名词解释
任务管理器(Job Manager，JM)：每个Job的执行被一个Job Manager控制，该组件负责实例化这个Job的工作图，在计算机群上调度节点的执行；监控各个节点的执行情况并收集一些信息，通过重新执行来提供容错：根据用户配置的策略动态地调整工作图。
计算机群(Cluster)：用于执行工作图中的节点。
命名服务器(Name Server,Ns)：负责维护cluster中各个机器的信息。
维护进程(PDaemon,PD)：进程监管与调度工作。

微软Azure云端通用列印服务，将与Canon、brother、HP、Lexmark在内业者合作，使用者能轻易透过云端连接方式找到邻近可使用印表机，同时无需额外在PC端安装印表机对应驱动程式。

同时确保列印文件内容安全

微软在此次Inspire2020线上活动宣布，将使旗下借由Azure云端服务运作的云端通用列印服务，将进入公开预览阶段，让使用者能以更简单方式透过邻近印表机列印文件。

相较Google预计在2021年终止旗下GoogleCloudPrint云端列印服务，微软反而在今年3月宣布推出以Azure云端服务运作的云端通用列印服务，并且在此次Inspire2020线上活动宣布进入公开预览阶段。

此项服务将与Canon、brother、HP、Lexmark在内业者合作，并且透过Azure云端服务运作，让使用者能轻易透过云端连接方式找到邻近可使用印表机，同时无需额外在PC端安装印表机对应驱动程式。而对于企业管理人员而言，则可透过中控台管理企业内部所有印表机设备，同时确认是否需要做更进一步维护，或是补充耗材。

另外，微软也强调借由Azure平台运作的云端通用列印服务，可进一步确保列印文件内容安全，避免未取得授权使用者列印机密档案文件。

而Google方面则是基于ChromeOS逐渐完善印表机支援功能，同时越来越多印表机品牌均已支援云端列印功能，使得Google认为没有必要自行提供云端列印服务，因此决定让GoogleCloudPrint云端列印服务走入历史。

TaggedAzure,Inspire,Inspire2020,Microsoft,微软

首先讲微软，微软做企业客户产品起家的，现在也主要是从企业客户那里挣钱吃饭。虽然公司不停地喊着转型，在消费产品领域不断加大投入。但是这个公司

深入到骨子的基因就是善于做企业级的产品。

这种基因贯穿微软从研发到运维到销售到支持的各个部门。那么什么是企业客户的需求？3个词可以概括：可靠可信可用。那么反过来大家想想目前公有云服务的主

要客户应该是谁？他们的核心需求是什么？所以微软做公有云的优势其实显而易见，错就错在没有早点开始做，浪费了先发优势。

1

企业级品质和面向企业客户：从数据中心建设，全球光纤网络到虚拟化技术（Hyper-V）到 *** 作系统（WinServer）再到运行云服务的各项基础软件

（SQL，IIS）全部是微软自己研发的成熟的产品，都有几年甚至几十年在企业环境中运行的历史，其稳定性和可靠性是毋庸置疑的。另外，安全性也会相应增

强，大家应该都忘不了今年把许多企业吓出翔的OpenSSLheartbleed漏洞和最近刚爆出来的XenHypervisor的漏洞。

2

公有云和私有云混搭（传说中的混合云）：关注微软云计算的筒子们应该都关注到了最近Satya在旧金山提到的那个“把Azure装进盒子里卖给企业”的产

品。微软内部已经开发这个产品很久了。简单地说，就是卖一个现成的类似的Azure私有云给你，你可以按照企业需要自己管理和使用。然后这个私有云，无论

从接口和体验上，都与Azure高度统一，可以向公有云无缝扩展。这对很多想“脚踩两只船”（混合云）的大企业的吸引力是无疑的。

亚马逊和谷歌目前还像还没听说加力在这块。

3

与微软固有的产品线无缝整合，个人觉得这是最NB的一点。自从老鲍临走之前提出了cloud

first的口号之后，几乎所有的微软产品线都在考虑跟云沾上边，免得哪天突然发现bugdet被砍了。最后的结果就是，现在几乎所有的产品都实现了与

Azure的整合。比如VS可以直接开发和部署云服务，比如SC可以直接管理Azure

VM，Office可以直接打开和保存云上的文档等等。有些产品甚至直接跳到Azure上变成SaaS/PaaS云服务，比如说AD现在有AAD，SQL

现在有SQLAzure等等。所以Azure很快就形成了一个从IaaS(VM,Network)到PaaS(Storage,SQL,

Media)到SaaS(Office365,MachineLearning,VSOnline,

AAD)一套极为完整的云生态体系。这些产品本来就有很大的用户群体，现在这些用户都可以轻松地迁移到Azure上，这就是为什么Azure这几年都在飞

速地增长的重要原因。在这一点上，微软算是吸取了WindowsPhone和Windows

RT失败的深刻教训，那就是要玩就跟你玩生态系统！这点Amazon和Google也只能干着急了。

4最后一点也是最重要的一点，微软有钱（从在全球建设数据中心的速度上就能看出来，微软远超其他两家）！在这一点上，Google能有得一拼。因为到目前为止，公有云计算基本上还是拼烧钱的游戏。一旦价格战开始，Amazon就有点疼。

其次讲亚马逊。

1

首先作为市场老大和商业云计算名义上的先驱，亚马逊最大的优势还是在于先入为主。以EC2和S3形成的一系列生态圈和开发者，是亚马逊目前异常坚挺的壁

垒。另外，整体来讲，亚马逊在一些关键的服务和功能上，还是领先于微软和谷歌。举个例子来讲，AWS的存储服务按照用户的数据特性就提供3种不同的产品：

高读写的热数据有SSDstorage,

普通读写的数据有S3，冷备份数据有Glacier。而微软最近刚刚才发布了基于SSD存储。Google更是只有一种存储产品。

2亚马逊是从互联网公司起家的，这个从内到外也贯穿着互联网的基因和风格。这些体现他倾听和理解用户需求，快速迭代产品功能，以及非常接地气的各种推广活动上。在这一点上，默默无闻的ms和高高在上的gg这应该多想amazon学习一下。

最后说说google和其他的云服务。

毫

无疑问，Google在分布式计算和分布式存储方面的技术一定是非常牛的，如果Google称第二，估计没人敢称第一，因为他们开发和运维着世界上最大的

在线服务。Goolge在2003年的时候公布了一些分布式存储和分布式计算的细节，成为很多云计算框架和服务的蓝本。但是，google自从发布了

APP

engine之后，一直在商业云计算尤其是火热的IaaS市场里不温不火，以至于在全球商业云计算市场中远远落后于另外两家巨头。但是从去年开

始，Google已经开始高调发力了。

Softlayer,还有一些国内的云计算厂商比如阿里云，在全球来看算是第二梯队的厂商，他们的优势应该是本地化运营和渠道优势吧。比如说，阿里云在国内接受了万网的一些客户，同时在中小企业和创业团队中的服务商很有优势。

1月上旬，新元科技股价暴涨，其布局的云游戏服务器业务受到关注。记者来到新元科技，与高管进行面对面交流，探究作为轮胎橡胶设备厂商的新元科技，如何布局智能行业机器人，打造智慧工厂、智慧城市另外，记者与新元科技高管就云游戏领域的ARM型服务器进行了沟通。

新元科技高管介绍，公司炼胶设备主业仍将继续发展，清投智能的智慧工厂业务主要为各种智能行业机器人，应用于电站、高铁、戒毒所等固定区域的巡视巡检。另外，公司通过子公司邦威思创布局的ARM颗粒计算云游戏服务器设备2019年开始推广。

(右起分别为邦威思创总经理陈尧、新元科技副总经理张亮)

“职业涉险”机器人

据了解，新元科技主业为智能化输送配料系统，主要产品包括上辅机系统、小料配料称量系统、气力输送系统，用于轮胎橡胶行业的炼胶环节。2017年控股清投智能后，主营业务拓展至大屏幕智能显示控制系统和智能装备业务。

历史财务数据显示，在收购清投智能后，智能制造业务利润不断提高。2017年，新元科技与清投智能净利润分别为208900万元与95284万元，到了2018年，两者净利润分别为700346万元与523930万元，2019年上半年，清投智能净利润已超过母公司，两者分别为253290万元与306886万元。

关于新元科技的发展方向，公司高管介绍，公司整体围绕智能制造展开，发展战略为两条主线：一条是智慧工厂，第二条主线是工业智能机器人。

据了解，智能装备制造与智能机器人项目均由清投智能承载，“清投智能主营业务为大屏幕显示控制系统和智能装备的研发、生产和销售;主要产品包括液晶项目、DLP项目、智能滑雪机、智能qd柜、智能机器人等。”新元科技在财报中称。

新元科技专门介绍了智慧工厂业务的“亮点”——“宝”系列智能巡检机器人，包括应用于电站巡检的“电宝”、应用于安防巡逻的“安宝”、运维辅助机器人“维宝”等。

(清投智能“宝”系列机器人展示图)

(清投智能“宝”系列机器人产品线归类)

新元科技副总经理张亮介绍，“宝”系列机器人绝大部分原材料来自外采，清投智能的优势在于数据采回后的智能化分析处理，同时，在机器人制造时不断整合红外雷达壁障、AI图像识别处理等功能，整合设计也是优势之一。

在市场竞争方面，张亮告诉记者，除了清投智能之外，做巡视巡检机器人的企业以国家电网下属企业为主，向外延伸的很少，公司向外延伸已取得一定成果，向化工厂、煤矿输煤廊桥、中储粮粮食储备库、看守所等应用场景延伸出的销量大于电网销量。

(电宝应用场景)

“现在‘宝’系列机器人的成本较人工成本优势并不突出，但考虑社保、伤亡事故处理、后勤保障等隐性成本，在危险领域，机器人的成本还是有优势的，现在销量增长还可以，但整体的规模还不是特别大。”张亮称。

财务报告显示，截至2018年末，机器人项目营业收入为20011万元，毛利率为3744%。

云游戏服务器进展如何

除上述两条主线外，新元科技还在布局服务器相关业务。据了解，2019年中，新元科技并购邦威思创51%股份，业务拓展至智能视频通讯及专用领域新型异构服务器和ARM颗粒云计算服务器等领域，而ARM服务器在云游戏领域存在应用空间。

(陈尧介绍基于高性能ARM颗粒计算的云游戏服务器的技术特点)

邦威思创总经理陈尧认为，基于高性能ARM颗粒计算的云游戏服务器对比传统服务器有较大优势，这主要因云游戏与ARM计算单元的良好兼容性及其颗粒化计算特点决定，云游戏的每个用户都是独占性用户，需要独立的计算单元或虚拟机进行单独运算，ARM颗粒计算的云游戏服务器是由大量ARM+GPU颗粒计算单元构成，虽然单体ARM颗粒计算单元的运算能力不及传统服务器，但因其并行了众多独立计算单元可供调度，非常适合云游戏等业务的计算处理。

“另外，基于高性能ARM颗粒计算的云游戏服务器的成本方面较传统服务器有非常明显的优势，尤其是低功耗的特点，可以较大地降低大规模的云游戏运营商的运营成本。”陈尧告诉记者。

关于ARM服务器的市场，陈尧称，该业务2019年开始推广，目前量还没有起来。

某专业人士对记者表示，现在云计算和边缘计算已经实实在在产生需求，在5G商用的推动下，相关市场应用预计会越来越大，目前谷歌、亚马逊、微软、英伟达、华为等厂家都已相继发布云游戏产品。

IDC在报告中称，当前以5G、人工智能、物联网为代表的新兴技术正在推动人类进入智能社会，加速了智能化应用爆发性发展，自动驾驶、云游戏、VR/AR等智能化应用的兴起，使得传统单一的X86架构产品很难满足多样化的计算场景需求。

除ARM云游戏服务器外，陈尧还介绍了公司的FCPC协同计算平台系列服务器，较Intel等通用服务器，邦威思创的FCPC产品为利用FPGA+ARM/CPU的异构服务器，可帮助下游应用厂商快速打造各种专业的个性化产品。比如：图像处理机器人，传统处理器方案功耗高、空间大、成本高，应用FCPC方案则可以重点搭载AR引擎、图像分析处理等模块，会更有优势。

(陈尧介绍新型FCPC异构服务器产品的技术特点)

市场推广方面，陈尧表示，市场很大，客户很有兴趣，但还没形成规模，陈尧补充道，“相关产品具有良好的客户粘性，使用的客户会很稳定，会一直使用我们的产品和服务。”

上述服务器行业人士表示，微软和阿里也在搭建FPGA云服务器，都看好FPGA计算能力强、低功耗、小体积的特点，不过，FPGA研发横跨软硬件，需要多方面协调共进，研发难度高。同时，FPGA使用起来不如通用服务器简易，出现问题以后的维养也比较麻烦，能否达到邦威思创的预期市场效果，还需要时间检验。

值得注意的是，截至2019年半年报，新元科技并未单独列示服务器产品相关财务情况，故服务器收入及利润占比尚无从得知。

之前也写过此类的文章，但是因为当时入门不久，写的文章可能会错误的引导大家。现在，本博客建立的500+天了，博主从一个“菜鸟”转为“有经验的站长”了。

一、域名，就是‘com’‘smallxume’的这种。在访问某一个网站时，必须输入域名（或者IP），然后会通过DNS搜索到域名所解析的IP，然后去访问这个IP。

域名的注册可以去阿里云腾讯云西部数码狗爹等等域名注册商，不建议注册tkgqgacfml等免费、非主流域名（搜索引擎虽然口头上说不歧视，但是在实际应用中还是有影响的）

ps:me域名不支持北京备案（后面讲备案）

二、域名DNS

域名（英语：DomainName），简称域名、网域，是由一串用点分隔的名字组成的Internet上某一台计算机或计算机组的名称，用于在数据传输时标识计算机的电子方位（有时也指地理位置）。网域名称系统（DNS，DomainNameSystem，有时也简称为域名）是因特网的一项核心服务，它作为可以将域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库，能够使人更方便的访问互联网，而不用去记住能够被机器直接读取的IP地址数串。例如，是一个域名，和IP地址208801522相对应。DNS就像是一个自动的电话号码簿，我们可以直接拨打wikipedia的名字来代替电话号码（IP地址）。我们直接调用网站的名字以后，DNS就会将便于人类使用的名字（如）转化成便于机器识别的IP地址（如208801522）。

域名的dns可以使用域名注册商默认的dns，也可以使用第三方dns或者cdn(或waf)的域名DNS。例如cloudxnsdnspodcloudflare（百度云加速360网站卫士太垃圾，不提了）这些域名dns

也可以利用自己的服务器搭建域名DNS（不能保证可用性和稳定性），如何利用服务器搭建DNS我们后面的文章在讲解（搭建的域名DNS必须在对应的域名后缀注册局进行DNS注册，否则无法使用）

三、网站服务器

网站服务器分为许多种例如虚拟主机云服务器VPS以及物理服务器

1虚拟主机

虚拟主机是指在网络服务器上分出一定的磁盘空间，用户可以租用此部分空间，以供用户放置站点及应用组件，提供必要的数据存放和传输功能。

虚拟主机有着便宜、快速、便捷的优点，但是随着网站的发展，虚拟主机的缺点也就慢慢的出现了——若虚拟主机所在的物理服务器被攻击，该物理服务器下所有网站都会故障有些虚拟主机不支持>

2VPS

VPS（VirtualPrivateServer虚拟专用服务器）技术，将一台服务器分割成多个虚拟专享服务器的优质服务。实现VPS的技术分为容器技术，和虚拟化技术]。在容器或虚拟机中，每个VPS都可分配独立公网IP地址、独立 *** 作系统、实现不同VPS间磁盘空间、内存、CPU资源、进程和系统配置的隔离，为用户和应用程序模拟出“独占”使用计算资源的体验。VPS可以像独立服务器一样，重装 *** 作系统，安装程序，单独重启服务器。VPS为使用者提供了管理配置的自由，可用于企业虚拟化，也可以用于IDC资源租用。IDC资源租用，由VPS提供商提供。不同VPS提供商所使用的硬件VPS软件的差异，及销售策略的不同，VPS的使用体验也有较大差异。尤其是VPS提供商超卖，导致实体服务器超负荷时，VPS性能将受到极大影响。相对来说，容器技术比虚拟机技术硬件使用效率更高，更易于超卖，所以一般来说容器VPS的价格都高于虚拟机VPS的价格。这些VPS主机以最大化的效率共享硬件、软件许可证以及管理资源。每个VPS主机都可分配独立公网IP地址、独立 *** 作系统、独立超大空间、独立内存、独立CPU资源、独立执行程序和独立系统配置等VPS主机用户除了可以分配多个虚拟主机及无限企业邮箱外，更具有独立主机功能,可自行安装程序，单独重启主机。简单理解VPS就是一台拥有公网IP的服务器

VPS也可以去阿里这样的大厂商购买（大部分都是云服务器）

3云服务器

云服务器是一种简单高效、安全可靠、处理能力可d性伸缩的计算服务。其管理方式比物理服务器更简单高效。用户无需提前购买硬件，即可迅速创建或释放任意多台云服务器。云服务器帮助您快速构建更稳定、安全的应用，降低开发运维的难度和整体IT成本，使您能够更专注于核心业务的创新。

云服务器和VPS之区别

云服务器是由一个集群所分担的，假设该集群有一台物理服务器故障，其他的服务器可以依靠镜像正常运行VPS若物理服务器故障，那么VPS直接崩溃

4物理服务器

物理服务器就是一台实体计算机托管到机房，其配置可以由自己而定，拥有着和普通电脑相同的能力。但是在租用或托管一台物理服务器时，需要考虑其机房配置、宽带配置、以及服务器供电。

综合排序物理服务器>云服务器>VPS>虚拟主机

PSVPS及云服务器的虚拟化有多种方式1XEN2KVM3OVZ期综合性能排序KVM>=xen>ovz

五、云服务器/VPS/物理服务器的环境选择

就目前来说，php是全能语言，既可以在WIN上运行也可以在linux上运行

若你是用的是zblog一类以ASP（zblog也有php版）为主的程序，win是必选，因为只有Win可以运行asp/aspx

如果使用php，那么linux是首选，其次是win，因为linux初始占用内存小，占用系统资源小，对于低配置服务器是最佳选择。而win则是图形化 *** 作，对于新手最好

网站环境nginx轻量、易 *** 作，apache管理好，iis最为垃圾但是因为asp只能运行在iis上（目前这样）而且iis只能在win上（听说微软在为linux开发Iis）

php环境因为70及以上不支持mysql拓展，所以一般建议56

六、网站备案

在中国大陆以外的服务器可以不用备案，在中国大陆以内的服务器必须向服务器管理商以及工信部提出备案申请，备案后就可以使用国内服务器了

七、>

>

至此一个网站基本就成型了

目前，微软为自己的客户和合作伙伴提供三种不同的云计算运营模式：
第一、公共云：微软自己构建及运营公共云的应用和服务，同时向个人消费者和企业客户提供云服务。
第二、合作伙伴运营：独立软件开发商或系统集成商等各种合作伙伴可基于微软Windows Azure Platform开发ERP、CRM等各种云计算应用，并在这一平台上为最终使用者提供服务。
第三、客户自建私有云：客户可以选择微软的云计算解决方案构建自己的云计算平台。微软可以为用户提供包括产品、技术、平台和运维管理在内的全面支持。

企业云服务，就是对企业进行云服务。
云服务的商业模式是通过繁殖大量创业公司提供丰富的个性化产品，以满足市场上日益膨胀的个性化需求。其繁殖方式是为创业公司提供资金、推广、支付、物流、客服一整套服务，把自己的运营能力像水和电一样让外部随需使用。
要了解云服务，一定要先了解云计算的基本原理。
云计算：通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。
这种服务类型是将网络中的各种资源调动起来，为用户服务。（个人认为有点像BT)。团结就是力量！
这种服务将是未来的主流。
如微软、苹果：
微软正式推出云服务平台——Windows Azure
苹果于2011年6月7日在WWDC2011上，正式发布了iCloud云服务。
Ray Ozzie，微软的软件架构师，在PDC开场演讲中特别强调了服务和“云”。他说，广为普通人所用的服务器需求和在企业内部所用的服务器需求有着本质的不同。由于服务器分散在世界上不同的数据中心，以及因新闻、博客、产品发布、甚至购物季节等带来的巨大变化需求，我们需要很多专业的知识。在亚马逊宣布EC2之前的几个月，微软就已经开始了他们自己的云平台。
据市场调研机构IDC称，当下美国的经济危机让那些投资云计算的IT公司看到了希望的曙光，这将给他们未来五年带来大幅度的增长。基于对企业主管、CIO和其他业务领导的调查结果，IDC近日表示，到2012年在IT云服务上的开支将达到420亿美元，而这个增长部分是由于美国经济危机以及波及全球范围的经济衰退所推动的。
云服务让用户可以通过因特网存储和读取数据
通过繁殖大量创业公司提供丰富的个性化产品，以满足市场上日益膨胀的个性化需求。其繁殖方式是为创业公司提供资金、推广、支付、物流、客服一整套服务，把自己的运营能力像水和电一样让外部随需使用。这就是云服务的商业模式。

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