如何搭建企业网络存储服务器？

1选择机架设备

小型企业通过在桌面或架子上堆叠服务器硬件和网络设备来开始运营并不罕见。这样做的成本的确比较低廉，但会存在未来隐患，随着公司业务的发展，这些设备可能会成为一个巨大的混乱。这些设备暴露在外会增加物理篡改的风险，也会埋下一些定时炸d，比如说不小心造成的咖啡溢出，环境灰尘以及员工不小心被暴露的电线绊倒所存在的危险等等。

但是，使用机架式设备能避免这类事故。为什么这样说呢因为这些机架经过专业设计，可以轻松地容纳这种类型的硬件。虽然，与非机架安装等价物相比，它们似乎非常昂贵，但从长远的角度来说，性价比高，你可以使用它们轻松管理你的设备以及其它好处会远远超过其成本。

2要了解服务器机架的基本特征

在购买或安装服务器机架之前，你需要学习并了解服务器机架的基本特征。服务器机架通常以机架单位来衡量，通常表示为“U”或“RU”。机架单元的高度相当于175英寸（445毫米），兼容设备的测量单位为“U”的倍数。通常，服务器的范围从1U到4U，网络交换机在1U到2U之间，而一些刀片服务器在5U到10U之间或甚至更多。

在确定服务器机架之前，你还需要考虑服务器机架的宽度和高度（深度）。通常可接受的宽度为19英寸，深度为600-1,000mm。然而，这些机架中的许多通常具有可调节的后支架，即使大多数机架安装服务器通常包括可调节的安装套件，一旦它们具有足够的深度来容纳服务器就可以使用。

四柱机架是当今市场上最受欢迎的商用服务器机架之一，它设计用于容纳19英寸宽的设备和服务器。

普通机架的高度约为42U，其中一半的机架高度为24U，但有几种其他类型的机架，机架高度从5U到20U不等。这些不是对这些机架外部尺寸的测量，因为该特征高度依赖于机架的设计并且它是变化的。一些机架配有脚轮，有助于缓解运动。

开放式机架和小型壁挂式机柜是在空间有限的地方安装IT服务器的绝佳选择。但是，你需要意识到，如果你决定使用开放式机架，则必须满足特殊要求才能安装服务器，包括将机架固定在地板上。壁挂式机柜不适用于由少数服务器组成或比网络交换机重的任何负载。

3隔离服务器以降低噪音

如果你没有专门放置和存放设备的单独房间，你将不得不考虑内部服务器设备附带的噪音。你需要一个分区的房间，即使它是一个小区域，因为从长远来看，它是值得的。

建立分区以后，能够消除或者减弱那些会影响员工整体工作效率的隐患。另外还有一个好处就是能够防止任何未经授权的人员篡改你的设备，有助于保护设备免受损坏并防止被盗。

在小型企业中，除了将机架放在房间的角落或IT部门内部别无选择外，强烈建议使用具有隔音功能的机架。 由于通风口无法实现完全隔音，因此这些机架通常通过其降噪特性来衡量。它们产生的噪音和机架本身的整体降噪能力的结合通常会决定它们的工作效果。

4想要散发热量则需一个合适的空调机组

IT设备和服务器产生的热量通常很高，可能会缩短设备的使用寿命。它们还可能导致中断和崩溃，这可能很难解释，这就是为什么在构建内部服务器机房时安装冷却装置非常关键的原因。

但是，如果你只需要几个网络交换机，五托架网络连接存储（NAS）系统或服务器，你可能不需要担心冷却系统，除非你需要更大的NAS，多个服务器和一个中型UPS，这样的话热量会迅速增加。

服务器机架的热容量也直接受外部温度的影响。这就是强烈建议你在服务器机房安装空调装置的原因。

只要打开服务器并产生热量，这些空调就必须始终打开。建议使用不同的断路器安装独立的独立装置，以便在需要维修任何一个断路器时可以定期更换它们。

不要想着打开窗户再加上两部风扇来散发热量。

5学会正确处理电缆

只有正确的电缆管理才能确保适当的通风。这就是为什么尝试将42个1U服务器强制进入全高机架是一个非常糟糕的主意，因为它会导致严重的布线限制或限制。许多旧服务器的机箱通常需要彼此之间1U到2U的空间，以确保正确的气流。目前，大多数现代机架式服务器都不需要这些空间。

设置一个装满机架的服务器机房需要的不仅仅是使用一些螺丝来帮助将这些设备固定到位。你需要了解如何管理从这些机架中排列的所有设备及其相应的以太网电缆中出来的电缆。除了机柜内布线外，还需要妥善管理或终止用于IP摄像机，台式计算机和所有其他网络设备的以太网LAN点的电缆。

处理所有这些的最佳方法是使用RJ45配线架终止以太网电缆。安装在1U空间中的普通接线板通常提供多达24个端口，并且通常需要某种形式的手动输入，例如剥离电缆，将其固定到接线板中以及使用线缆测试工具来验证其连接性。根据你的预算，你可以让网络专业人士或专家在一天内为你处理所有这些问题。

除了配线架之外，你还需要使用束线带，因为当你尝试固定杂散电缆时它们会派上用场。你可以获得可以重复使用的标准电缆扎带，当你批量购买时它们非常便宜。

6学会标记，保持简单

在设置服务器时，要学会标记和记录你所使用的流程，这点是非常重要的。这样做，便于任何新员工或者供应商在需要了解服务器机房时，能够高效并系统的了解到服务器的整体系统情况。并且还可以防止可能发生的任何灾难性错误，包括重新启动或拔出系统而不发出任何形式的警告。

正确标记基础设施的最简单和最好的方法之一是使用标签打印机。该打印机可以从任何硬件商店购买。你必须使用正确描述它们的唯一名称或其IP地址来标记网络和服务器设备。你还应该为键盘，鼠标和视频开关，路由器，NAS设备，冗余硬件和数据备份设备等其他IT设备执行相同的 *** 作。

这些注意事项应打印出来并妥善详细，以便轻松解释与你的内部硬件相关的重要程序。这些打印件应贴在冰箱磁铁或服务器机柜上。为了获得最佳结果，它们应包括与数据备份，联网，启动或关闭这些设备相关的 *** 作说明，以防断电。

除了以上几点，还有一些需要你去了解和注意的地方：

a空间要求

b地板和柜子类型

c设备尺寸

d加热和冷却系统

e电气设置

f防火

g紧急电气备份

h安全和警报

最重要的一点是，以上所有内容都要花钱，所以要规划好你的预算，不要让设置服务器机房花掉了你整个IT预算。

您好，基于云开发的应用程序不需要任何服务器和云服务资源的优势在于其无需管理服务器和基础设施，可以大大减少开发人员的工作量和成本。以下是基于云开发不需要任何服务器和云服务资源的一些例子：
1 无服务器计算（Serverless Computing）：无服务器计算是一种新型的云计算模型，它允许开发人员编写代码，而不需要考虑服务器的配置和管理。例如，AWS Lambda、Azure Functions和Google Cloud Functions等云服务提供商提供了无服务器计算服务，开发人员可以在这些服务上编写代码，而无需考虑服务器的配置和管理。
2 基于容器的开发（Container-based Development）：容器技术可以将应用程序打包成一个独立的可执行文件，这样可以在不同的环境中运行。例如，Docker是一种流行的容器技术，开发人员可以使用Docker来打包应用程序，然后将其部署到云上，而无需考虑服务器和基础设施的管理。
3 云存储服务（Cloud Storage Services）：云存储服务可以提供可扩展的、高可用的存储服务，例如AWS S3、Azure Blob Storage和Google Cloud Storage等。开发人员可以将应用程序的数据存储在云存储服务中，而无需考虑服务器和基础设施的管理。
4 云数据库服务（Cloud Database Services）：云数据库服务可以提供可扩展的、高可用的数据库服务，例如AWS DynamoDB、Azure Cosmos DB和Google Cloud Firestore等。开发人员可以将应用程序的数据存储在云数据库服务中，而无需考虑服务器和基础设施的管理。
总之，基于云开发的应用程序可以大大减少开发人员的工作量和成本，而无需考虑服务器和基础设施的管理。

目前常用的大数据解决方案包括以下几类

一、Hadoop。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

二、HPCC。HPCC，HighPerformanceComputingand(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

三、Storm。Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来

四、ApacheDrill。为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在AndroidMarket上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
例如：
如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行改任务需10小时。
采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分布式计算模型）
而采用集群方案，同样提供10台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达，10个服务器将同时工作，10小后，10个任务同时完成，这样，整身来看，还是1小时内完成一个任务！
以下是摘抄自网络文章：
一、集群概念
1 两大关键特性
集群是一组协同工作的服务实体，用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来，一个集群就象是一个服务实体，但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较，集群提供了以下两个关键特性：
· 可扩展性－－集群的性能不限于单一的服务实体，新的服务实体可以动态地加入到集群，从而增强集群的性能。
· 高可用性－－集群通过服务实体冗余使客户端免于轻易遇到out of service的警告。在集群中，同样的服务可以由多个服务实体提供。如果一个服务实体失败了，另一个服务实体会接管失败的服务实体。集群提供的从一个出 错的服务实体恢复到另一个服务实体的功能增强了应用的可用性。
2 两大能力
为了具有可扩展性和高可用性特点，集群的必须具备以下两大能力：
· 负载均衡－－负载均衡能把任务比较均衡地分布到集群环境下的计算和网络资源。
· 错误恢复－－由于某种原因，执行某个任务的资源出现故障，另一服务实体中执行同一任务的资源接着完成任务。这种由于一个实体中的资源不能工作，另一个实体中的资源透明的继续完成任务的过程叫错误恢复。
负载均衡和错误恢复都要求各服务实体中有执行同一任务的资源存在，而且对于同一任务的各个资源来说，执行任务所需的信息视图（信息上下文）必须是一样的。
3 两大技术
实现集群务必要有以下两大技术：
· 集群地址－－集群由多个服务实体组成，集群客户端通过访问集群的集群地址获取集群内部各服务实体的功能。具有单一集群地址（也叫单一影像）是集群的一个基本特征。维护集群地址的设置被称为负载均衡器。负载均衡器内部负责管理各个服务实体的加入和退出，外部负责集群地址向内部服务实体地址的转换。有的负载均衡器实现真正的负载均衡算法，有的只支持任务的转换。只实现任务转换的负载均衡器适用于支持ACTIVE-STANDBY的集群环境，在那里，集群中只有一个服务实体工作，当正在工作的服务实体发生故障时，负载均衡器把后来的任务转向另外一个服务实体。
· 内部通信－－为了能协同工作、实现负载均衡和错误恢复，集群各实体间必须时常通信，比如负载均衡器对服务实体心跳测试信息、服务实体间任务执行上下文信息的通信。
具有同一个集群地址使得客户端能访问集群提供的计算服务，一个集群地址下隐藏了各个服务实体的内部地址，使得客户要求的计算服务能在各个服务实体之间分布。内部通信是集群能正常运转的基础，它使得集群具有均衡负载和错误恢复的能力。
二、集群分类
Linux集群主要分成三大类(高可用集群， 负载均衡集群，科学计算集群)
高可用集群(High Availability Cluster)
负载均衡集群(Load Balance Cluster)
科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
具体包括：
Linux High Availability 高可用集群
(普通两节点双机热备，多节点HA集群，RAC, shared, share-nothing集群等)
Linux Load Balance 负载均衡集群
(LVS等)
Linux High Performance Computing 高性能科学计算集群
(Beowulf 类集群)
三、详细介绍
1 高可用集群(High Availability Cluster)
常见的就是2个节点做成的HA集群，有很多通俗的不科学的名称，比如"双机热备"，"双机互备"，"双机"。
高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。 (请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的，保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务，把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。
2 负载均衡集群(Load Balance Cluster)
负载均衡系统：集群中所有的节点都处于活动状态，它们分摊系统的工作负载。一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。
负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器，数据库服务器。这种集群可以在接到请求时，检查接受请求较少，不繁忙的服务器，并把请求转到这些服务器上。从检查其他服务器状态这一点上看，负载均衡和容错集群很接近，不同之处是数量上更多。
3 科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
高性能计算(High Perfermance Computing)集群，简称HPC集群。这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。
31 高性能计算分类　
311 高吞吐计算(High-throughput Computing)
有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。象在家搜寻外星人（ SETI@HOME -- Search for Extraterrestrial Intelligence at Home ）就是这一类型应用。这一项目是利用Internet上的闲置的计算资源来搜寻外星人。SETI项目的服务器将一组数据和数据模式发给Internet上参加SETI的计算节点，计算节点在给定的数据上用给定的模式进行搜索，然后将搜索的结果发给服务器。服务器负责将从各个计算节点返回的数据汇集成完整的 数据。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。所谓的Internet计算都属于这一类。按照 Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范畴。
312 分布计算(Distributed Computing)
另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范畴。
四、分布式（集群）与集群的联系与区别
分布式是指将不同的业务分布在不同的地方；而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。
分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的。
举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前面放一个响应服务器，后面几台服务器完成同一业务，如果有业务访问的时候，响应服务器看哪台服务器的负载不是很重，就将给哪一台去完成。
而分布式，从窄意上理解，也跟集群差不多， 但是它的组织比较松散，不像集群，有一个组织性，一台服务器垮了，其它的服务器可以顶上来。
分布式的每一个节点，都完成不同的业务，一个节点垮了，那这个业务就不可访问了。

浪潮是一家中国的服务器制造商，提供各种类型的服务器产品。以下是浪潮服务器的一些主要分类：
1 塔式服务器（Tower Server）：塔式服务器适用于中小企业和分支机构等小型办公环境，具有较低的噪音和较小的空间占用。浪潮的塔式服务器产品线包括 T系列。
2 机架式服务器（Rack Server）：机架式服务器适用于数据中心和大型企业，设计为与标准机架兼容，便于集成和管理。浪潮的机架式服务器产品线包括 R系列。
3 刀片式服务器（Blade Server）：刀片式服务器是一种高密度、可扩展的服务器解决方案，适合大型数据中心和云计算环境。浪潮的刀片式服务器产品线包括 H系列。
4 高性能计算服务器（High-Performance Computing Server）：高性能计算服务器专为高性能计算（HPC）任务和人工智能（AI）应用设计，提供最高可用性和性能。浪潮的高性能计算服务器产品线包括 X系列。
5 分布式存储服务器（Distributed Storage Server）：用于大数据存储和处理的服务器，通过分布式存储架构提供高可用性、可扩展性和容错性。如浪潮翼龙存储服务器等。
6 GPU服务器（GPU Server）：适用于图形处理、深度学习和其他需要高性能并行计算能力的场景。浪潮的GPU服务器产品线包括 G系列。
此外，浪潮还提供定制服务器解决方案，以满足特定行业或应用场景的需求。以上是浪潮服务器的几种主要类型，实际选择时需要根据应用场景、性能需求和预算等因素进行综合考虑。

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