例如∶用户访问网站或者下载服务器上的内容到本地，就是上行宽带，上行宽带是需要用户购买的。
管理员登录到服务器，使用服务器浏览网页或者下载就是下行宽带，—般下行宽带是免费的。
智能服务器（SmartServers）是将独立服务器与虚拟化技术结合的产物，集合了独立服务器的高性能与虚拟化技术的灵活扩展性。
相比较于独立服务器，智能服务器拥有更方便的管理功能，可自助开关机，远程连接本地桌面，自助重装系统，故障自动迁移，还通过分布式存储实现IO高性能高可用性。
在测试执行过程中，对测试结果的分析是一个需要进行深入思考的重点问题。分布式系统测试的重点在于对后端服务器集群的测试，而判定系统中是否存在Bug则是我们需要解决的重要问题。那么应该如何确定是否存在Bug呢？
对于测试结果的分析，我们通常观察下面几种情况。
观察前端应用的返回结果。这里需要分两种情况来考虑：第一，按照前端应用业务功能点及流程进行 *** 作，观察返回结果是否符合业务方的需求预期；第二， *** 作后端的服务器（通常是重启、宕机、断网等 *** 作），观察前端应用的返回结果是否符合系统的设计需求。
分析服务器日志。在功能测试过程中，当我们在启动服务器的时候，需要将日志级别定义为Debug级别（最低级别）。这样做的主要目的是为了能便于测试工程师来分析日志和定位问题。为了能更好地定位问题，常常需要在服务器程序代码中进行日志打桩，把程序中的一些重要数据通过日志的方式展现出来。通常情况下，我们需要对日志的格式进行约定，在日志行中增加一些关键字来进行分类，这将便于测试工程师进行日志分析，也有利于开展分布式系统的自动化测试。另外，值得注意的是，我们尽可能地将打桩代码放在Debug代码中，避免影响系统代码，引入新问题。
分析 *** 作系统的一些重要信息。我们测试的分布式系统绝大多数是基于Linux *** 作系统开发的，在测试的过程中，除了详细分析程序日志以外，还需要对 *** 作系统的一些重要数据信息进行分析，从而来诊断服务器程序是否存在异常。以Linux *** 作系统为例，我们常常会使用top命令、netstat命令及sar命令来查看 *** 作系统的一些数据信息。例如，可以通过netstat命令检查服务器程序是否正确地监听了指定的端口等。
借助其他分析工具。例如，如何判断服务器程序是否产生了内存泄漏？通常需要借助于内存检测工具来进行分析。在Linux环境下，我们常用Valgrind来进行内存检测。这是一款非常好用、功能强大的分析工具，可以帮助测试或者开发工程师快速发现很多隐藏的程序Bug，尤其是在内存检测方面（同时它还具有很多其他优秀的功能，读者可以自己查看官网中的使用手册）。对于分布式系统而言，压力测试和性能测试非常重要。在进行压力测试和性能测试的时候，可能会碰到下面一些难点。
数据准备。如何准备海量的测试数据并保证模拟数据的真实性？以一个分布式的文件系统为例，预先存入100GB的数据还是存入100TB的数据、存入的文件是大小基本一致差别不大还是各不相同甚至差异很大（例如，从几十字节至几十兆字节不等），这些因素对于分布式系统的性能影响是有很大差异的。另外，如果需要预先存入100TB的数据，若按每秒写入100MB数据来计算，写入100TB数据需要100×1024×1024/100=1048576秒=29127小时=12天。我们是否能忍受这么长时间的数据准备工作？为了解决这样的问题，我们需要对系统架构设计进行深入分析，设计好测试场景，并提前进行测试用例的设计，以尽早开始准备测试数据。
性能或压力测试工具。通常来说，分布式系统的测试需要开发一些测试工具来满足性能测试的需求。如果可以的话，建议这样的测试工具最好由测试工程师自己来实现，因为测试工程师更清楚自己的测试需求。当需要自己开发测试工具的时候，有两个关键问题需要重点关注：第一，一些关键数据的收集方式与计算将成为性能测试工具的关键，例如，TPS（每秒请求数）、Throughput（吞吐量）计算的准确性；第二，要保证性能测试工具的性能，如果工具本身的性能不好，将无法给予分布式系统足够强大的压力来进行测试。另外，当考虑到多并发（例如有10万客户端同时并发连接）时，如果性能测试工具在一台测试机器上只能运行50个或者更少的话，那么需要的测试机器数量也将会很庞大（例如2000台测试机），这个成本或许是许多公司不能承受的。因此，性能测试工具本身的性能必须要足够好才能满足需求、降低测试成本。自动化测试是测试行业发展的必然趋势，对于分布式系统测试而言也不例外。在实施分布式系统自动化测试的过程中，我们可能会碰到下面两个难点问题。
涉及平台多且硬件杂，测试流程控制困难。在实施自动化测试的过程中，测试脚本需要控制的 *** 作系统和应用程序很多，而且存在跨平台的特性，同时还有可能需要控制一些网络设备。因此，选择一个优秀的自动化测试框架成为了非常重要的工作之一。以我们的实践经验来看，STAF是一个不错的选择，它的平台（Windows及Linux各版本）支持及开发语言的支持都很全面。
测试结果验证复杂。对于分布式系统的自动化测试来说，我们需要通过测试脚本来收集各种测试结果数据以验证测试结果的正确性。在实施自动化测试的过程中，我们可以将测试结果数据收集部分模块化，通过各子模块来检测各项数据是否正确。例如，我们会设计一个日志分析模块，主要负责从服务器应用程序的日志中收集相应数据进行对比验证（本文前面提到的在打桩日志中增加关键字部分就显得格外重要）。
随着互联网的发展，大型分布式系统也越来越多、越来越复杂、越来越重要。如何有效地保证大型分布式系统7×24小时全天候持续稳定地运行也就成为了一个重要课题。
哥们的描述很模糊哦，在线访问，说明应该有可视化界面，可以使用loadrunner工具去录制界面 *** 作然后跑并发即可，设置Vuser数，Vuser数一定条件下可以理解为你的在线用户数。将这个值一直往上加，压到你的服务器CPU,MEN,IO等还剩下20%左右的时候得出最大活跃用户数，然后再反推在线用户数。
PS：
用户在线对服务器的压力不大，登陆后未必会 *** 作， *** 作的话也未必会同时 *** 作，压力点在于活跃用户数，比如1000个在线，有100个用户处于活跃状态，其他900个非活跃状态。那么就是1:9
至于我说得方法合不合适，还得根据你服务器的实际情况而论。，仅完成安装系统、应用程序并上架后便拍拍屁股离开，远不能发挥服务器性能。服务器需要通过周期性的监控来确保硬件投资得到了预期回报--并对潜在问题提出告警，比如资源不足或硬件故障。性能监控工具可以提供大量的可用信息，但需要确保工具被正确安装与运行。本文将介绍可以帮助管理员们从系统性能监控中获得最大利益的技巧。
实现精确的性能监控
如果采集的信息存在错误，监控便毫无用处，所以确保数据的准确性是你得采取的第一步。准确性包括许多方面，如互通性、采样窗口、工具架构、虚拟化感知与校准。
互通性。在此讨论中，互通性是性能监控工具的基本功能，能够从数据中心内各种硬件与部件中访问与读取数据源。在部署了同一厂商产品线设备的同质环境内，利用集成在硬件中的内置挂钩，监控工具可以发挥极大优势。通过这些挂钩，工具可以抓取设备的详细运行信息。
在异质环境下，监控则成为了另外一种挑战，因为工具与硬件可能无法很好匹配。产商提供的工具可能可以提供一些硬件部件的特殊信息，而其他工具可能无法保障一致性。第三方性能监控工具可能无法检测每个监控器或硬件的细微差别，它们更依赖于 *** 作系统级的数据，而这些数据通常缺乏足够的颗粒度。在某些情况下，监控数据可能丢失或失真，从而降低系统性能监控的可用性。
工具与硬件之前的数据差异需要全面测试。例如，在购买工具之前，先测试并验证兼容性，在经过较长时间的可用性验证项目后，再开始将工具由测试环境部署至生产环境中。但问题同样从开始购买延伸至未来产品升级或技术刷新周期。当你更换硬件或升级工具，你需要测试监控工具的互通性来确保性能监控工具依旧可以正常工作并提供准确数据。
采样。准确性同样依赖于收集数据用的采样窗口。当负载与运行参数可能一直处于波动状态时，数据准确性将十分重要。理想情况下，性能监控工具可以捕捉整台服务器的运行周期。技巧在于决定运行周期是怎样的。这依赖于每个负载与宿主主机是如何被使用的。例如，每台服务器的内存性能可能需要极快的采样率，而采样窗口需要跨越好几分钟。与此相反，观察某个合作HR系统的CPU使用情况可能需要已较低的频率捕捉数值，但采样窗口周期需要长达30天甚至更长。如何正确采样并没有标准答案，不同属性的 *** 作系统同样需要通过不同的比率与窗口灵活定义。
工具架构。性能监控工具通常需要在受监控系统上安装代理或额外驱动(即使是虚拟机)。代理具有优势也有不足。首先，它们十分有用，因为代理可以收集并传输许多重要信息，比无代理的监控工具提供更多监控参数。尽管如此，代理通常被作为软件客户端，将所有数据报告给中央服务器，中央服务器将收集与处理这些数据。所以每个代理都需要占用一定的计算资源，这可能在一定程度上影响整台服务器的负载性能。
我所在环境下所有计算机拥有两个代理， Chris Steffen，Kroll Factual Data的首席技术架构师说。一个应用程序代理监控我们所有应用程序的健康状况，而且我们还有System Center [Virtual Machine Manager]代理安装在所有虚拟机宿主上。
这些年来，关于代理的负面影响一直在降低，但它们所产生的影响一直在被评估，尤其在执行关键任务或对性能要求十分苛刻的负载上。不仅如此，Steffen同样表示，新兴的监控工具可以提供更多功能，包括自动化安装，重装或维护运行环境中的代理。
虚拟化感知。
虚拟化软件把应用负载从硬件中抽象化。当传统性能监控工具试图在虚拟化环境中报告，抽象层常常发生错误结果，因为老工具是同直接监控硬件，而不是通过控制计算资源的hypervisor。考虑到虚拟化技术的人气和重要性，管理员应该选择能监控虚拟化的监控工具。这样能让性能监控同时管到物理目标和虚拟目标，管理员可以才可以收集到精确的数据。
管理员们有时候还需要采集虚拟机与承载虚拟机的宿主服务器指标，Kleyman说。这种情况下，需要在虚拟化与物理层级别进行性能监控以确保最佳负载性能并保障用户体验。
传感器校准。需要忽视传感器本身的重要性。来自网络交换机或服务器的数字信信号常都是十分准确的。但是某些传感器，例如温度，湿度，空气流或其他环境类型的传感器通常是通过模拟信号传输，可能需要经常校对并定期更换电池来保证其长期稳定的工作。
最大化性能监控工具价值
如果没有正确使用，工具是无法产生价值的。在许许多多的案例中，性能监控工具已经被部署，但是没有清晰的规划来使用与分析所收集到的海量数据。工具则变成了管理员们用来抽查或不定期故障处理的简单工具;这是一种投资浪费。
性能监控工具报告同样可以作为能力规划的基础参考，或协助完成技术刷新项目。性能指标可以帮助展示RIO[投资回报率],Kleyman说。通过了解旧系统性能，并比对新款服务器性能，我们可以决定是否将钱投资在新设备上已提升计算性能并获得更长远的利益。
但Steffen同样建议用户多留个心眼，秉着信任，但要核查的态度来对待性能监控工具，有可能某些服务器监控工具已经被验证，与其他工具相比可以获得十分准确的数值，但如果用来监控网络设备则可能出现一些异常。好的业务决策需要有优质的数据进行支撑，而且若工具无法提供准确、可验证的结果，那样将很难给业务决策提供有力支持。
lg=t作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，大数据、计算机科学与技术和人工智能这三个专业都属于当前比较热门的专业，从专业本身的设置来看，大数据专业更偏向于大数据领域的专业人才培养，计算机科学与技术专业更注重学生知识结构的全面性，而人工智能专业则主要以培养人工智能领域的人才为主。
从当前行业领域的人才需求情况来看，在研发领域，当前大数据和人工智能人才的需求量比较大，所以目前相关方向的研究生往往有较强的岗位竞争力，薪资待遇也比较高，但是在行业应用领域，目前更需要实践能力比较强的开发人才。所以，如果当前选择大数据和人工智能专业，最好要继续读一下研究生。
计算机科学与技术专业是比较传统的计算机专业之一，该专业比较重视学生基础知识的培养，所以未来学生的岗位适应能力还是比较强的。如果未来要明确在IT行业内发展，本科阶段选择计算机科学与技术专业是比较稳妥的选择，未来的选择空间也会比较大，读研时也可以向大数据和人工智能方向发展。
大数据专业虽然开设的时间并不长，但是由于大数据技术体系相对比较成熟，所以学习大数据专业也会有一个比较系统的学习过程。大数据目前正处在落地应用的初期，所以目前大量的岗位还集中在平台研发相关领域，所以人才需求也以研发型人才为主。大数据是典型的交叉学科，涉及到数学、统计学和计算机三大部分，所以选择大数据专业还是相对比较辛苦的。
人工智能专业目前仅有一小部分高校在本科阶段有所开设，而且由于人工智能专业的学习难度相对比较大，所以选择人工智能专业的学生要具有较强的学习能力。相对于计算机科学与技术专业和大数据专业来说，选择人工智能专业需要付出更多的努力，学习的压力也相对比较大。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
三者其实是相辅相成的，也是不可割裂的，举个例子，要实现很多功能，都需要用到着三种技术：
1、电话机器人
基于多轮对话、语音识别、语音合成、语言理解等多项自研技术引擎，可实现多种可选音色自主呼入、呼出功能、媲美真人对话体验，支持打断、智能人工转换、实现低成本、高效率精准触达。
2、智能坐席系统
智能人机融合的工作模式，动态分类、智能调度、减少等待、同时充分发挥人工客服服务优势，提升服务效率及满意度；智能预判用户是否已完成沟通，从队列中主动接入更多用户；高峰时段，可自动调整服务器策略保证服务可用性。
3、坐席智能辅助
话术实时推荐、深度人机融合，帮助客服新手快速熟练业务，提升服务效率；基于多项智能语音、语言技术的实时质检，对违规行为及时提醒，降低服务风险；同业务场景导航，关键节点遗漏提醒，建立服务标准，提升服务质量。
4、智能质检
基于语音识别、语言理解等多项核心技术的主动通话质检，无需人工干预；全量智能质检，全面检测服务质量，自动生成报表；智能数据分析，违规行为分析，自动生成建议，提升服务质量；服务话术沉淀，机会线索挖掘。
5、全渠道接入
全渠道客户接入，涵盖网页、APP、微信公众号、H5、小程序等渠道，实现不同渠道用户的统一服务与管理，实现客服工作的标准化、可视化。支持文字、、表情等多种类型富媒体消息。
5、工单管理系统
改变传统工单系统的股优化流程限制，客服人员可根据实际情况自行创建、转交等，更加灵活人性化，符合实际工作所需。一键实现跨部门工单流转，促进多部门协同，提升问题响应速度与解决效率。
6、文本机器人
基于深度学习的语义级理解及知识库，机器人拥有强大的理解能力，能够实现文本城市的精准回复，单轮多轮交互，减缓人工客服压力，提升服务效率。
7、智能CRM
支持对接内部CRM系统获得数据，实现对客户资料的智能标签化管理，提醒、建立动态化、数学化客户档案。将客户服务与后续管理形成一体化，沉淀有效数据，便于公司统一管理，跟进、监管，提升转化率。
8、智能监控
对服务过程的实时监控，可自定义设置关键指标，触发后实现智能提示、警告或转人工干预，实现对服务过程的智能监控，是服务过程趋于高标准，合理高效的调配企业内部资源。
简单粗暴一点吧！想要对比哪个专业好，首先要了解这个专业本身。如果连了解都不知道，又怎么能够对比出来呢？
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数据科学与大数据技术属于统计学范畴。人工智能是一个复合型的交叉学科，本科上他的专业性质并不突出，和计算机专业大致相同，只不过多了一些其他专业的课，但是计算机学的也不深入。如果能够考研继续学习，然后选择方向的话，这几个专业都是不错的，因为人工智能的基础，就是大数据在支持。用好您家里的“文昌位”，和孩子的生辰的“文昌星”，摆上一套能旺文昌的文昌笔，学习就能进步，提升学习运气和考试运气，早日“开窍”。
在我看来，三门学科的特点：
1 虽然我只是一个测试，但前两个学科的相关知识，我基本上都学过一些，属于易学难精的那种，而人工智能相关领域的教程，因为我数学差，所以完全听不懂
2 前两者毕业之后，工作竞争大，但好在岗位比较多；后者岗位较少
（找工作时，看到面试表格，发现大数据的面试者特别多，人工智能仅仅两三个）
数据科学与大数据技术，人工智能，计算机科学与技术三个专业都非常好，都有着强大的生命力和广阔的发展前景。考生可以根据自己的兴趣爱好，以及人生职业生涯规划进行选择。
数据科学与大数据技术，人工智能是计算机科学技术的不同的研究方向，在经济， 社会 ， 科技 ，军事，应急救援。气象灾害预报，农业生产，公安情报，医疗卫生，文化教育等领域都有着广泛的应用。人工智能已经深入到了我们生活的各个领域，推动了生产力的蓬勃发展；大数据科学与技术通过挖掘，整理，分析，能够准确地提供某一领域的概率发生的基本情况，能够便捷方便的为人们提供相关领域的专业服务，为人们科学的预测和精准的研判以及决策提供科学的依据，因此，这些专业都是具有强大生命力的专业，都是在未来相当长的时间内具有广阔发展前景的专业都非常好。
计算机科学与技术专业要求学生具备相当深厚的物理知识。数学知识，还有比较强大逻思维推理能力。学生如果要报考计算机科学与技术专业，可以选择报考北京大学，清华大学，东北大学，上海交通大学，中国科学技术大学，战略支援部队信息工程大学，东南大学，电子 科技 大学，北京邮电大学，西安电子 科技 大学等院校。
谢了！三个技术应用到_恰到好处_适可而止_都好！过于依赖_都不好！为什么？因为，能源 科技 体系的坍塌_将导致与这三个技术相关联的一切产生_多米诺骨牌效应。呵呵，后悔，都来不及了！你说是不是呀？一棒子打回原始，你愿意吗？
个人觉得本科阶段分这几个专业容易让人混淆，建议先学计算机科学与技术这类宽口径专业，后期进一步选择。但是不管啥专业，把数学学好。
听起来都很高大上的专业，相信自己的数学成绩可以继续深造。否则，雾里云里，轻轻的来了正如轻轻的走了。
计算机专业好吗？听说就业一般，毕竟学计算机的人太多了，人工智能怕本科生学不到什么东西，还是大数据稍微靠谱一点1、 安装数据库服务器。如：MS SQL
Server、MySQL、Oracle。我试着装MS SQL SERVER 2000。
2、
本机测试：A直接启动服务管理器看看能否启动。B用查询分析器看看能否连接服务管理器。C用企业管理器能否启动连接服务管理器。成功证明本机使用基本无问题。
3、 另机测试：A能否PING通服务器IP。B用TELNET 服务器IP
1433查看1433端口能否连接。（当看到“不能打开到主机的连接，在端口1433：连接失败。”那是最脑火不过的事情了，为了应用程序能远程连接数据库，我真吃了不少苦头）。当然可安装客户端工具，如用查询分析器测试能否连接。
4、 如上三步没有问题，数据库服务器安装成功了。
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