服务器的集群架构分布式架构有什么区别？

服务器集群：
服务器集群就是指将很多服务器集中起来一起进行同一种服务，在客户端看来就像是只有一个服务器。集群可以利用多个计算机进行并行计算从而获得很高的计算速度，也可以用多个计算机做备份，从而使得任何一个机器坏了整个系统还是能正常运行。
服务器负载均衡：
负载均衡
（Load
Balancing）
建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。
分布式服务器：
所谓分布式资源共享服务器就是指数据和程序可以不位于一个服务器上，而是分散到多个服务器，以网络上分散分布的地理信息数据及受其影响的数据库 *** 作为研究对象的一种理论计算模型服务器形式。分布式有利于任务在整个计算机系统上进行分配与优化，克服了传统集中式系统会导致中心主机资源紧张与响应瓶颈的缺陷，解决了网络GIS
中存在的数据异构、数据共享、运算复杂等问题，是地理信息系统技术的一大进步。
这个三种架构都是常见的服务器架构，集群的主要是IT公司在做，可以保障重要数据安全；负载均衡主要是为了分担访问量，避免临时的网络堵塞，主要用于电子商务类型的网站；分布式服务器主要是解决跨区域，多个单个节点达到高速访问的目前，一般是类似CDN的用途的话，会采用分布式服务器。
纯手工打字，希望可以帮的到你！

单服务器容器规模指的是在一台服务器上运行多个容器实例的数量。这个数量通常受到服务器硬件资源的限制，如CPU、内存、磁盘空间等。对于一台具有良好硬件配置的服务器来说，可以运行数十甚至上百个容器实例。
但是，容器的规模并不仅仅与硬件资源有关，还与应用程序的特性有关。例如，一个I/O密集型的应用程序会大量使用磁盘I/O，可能会使磁盘资源成为瓶颈，从而影响容器的规模。另一个例子是内存密集型应用程序，可能会需要大量的内存才能支持运行，从而限制容器的数量。
因此，在确定单服务器容器规模时，需要考虑应用程序的特性和硬件资源的限制，并进行实际测试和评估，以确定最适合的容器数量。同时，还需要考虑容器之间的互相影响，以避免容器间的资源竞争和瓶颈问题。

国能柳州电厂好。根据查询相关公开信息，国能柳州电厂工作氛围好，环境好，工作轻松，不加班，缴纳五险一金，福利待遇齐全，包吃住，平均薪资5904元。国能广投柳州发电有限公司成立于2013年10月11日，注册地位于广西柳州市鹿寨县建中西路168号，法定代表人为石爱国。经营范围包括经批准的规划容量发电机组的投资、建设、生产、电量销售。合同能源管理。冷、热、水、汽的生产和供应。新能源和分布式能源等技术开发、项目投资、建设及运营。节能技术开发、推广服务。输配电投资建设及管理服务。电力设备、热力设备和输配网设计、施工、维修、维护及相关应用的集成、开发、服务。碳排放权、排污权、节能量销售。电力直接销售、发电合同转让。可再生能源研究、开发及应用。粉煤灰、炉渣、脱硫石膏工业再生物资综合利用与销售。煤炭销售。房屋租赁。电力行业技术咨询、交流、转让和培训服务（对外的培训凭资质证经营）。信息服务（国家禁止和限制的除外）。市场开发。在鹿寨县市场监督管理局注册登记，纳税人识别号是914502230790828611，工商注册号是450223000102731，有营业执照，处于开业状态。

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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：逗大数据地。大数据时代什么意思看大数据概念什么意思看大数据分析什么意思看所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么

呢看

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。惟有坚持逗对象、技术、应用地三位一体同步发展，才

能充分实现大数据的价值。

当你的技术达到极限时，也就是数据的极限地。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。数据处理遵循逗1秒定律地，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逗业务驱动地

转变逗数据驱动地。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

逗大数据地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逗大数据地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

运用逗大数据地模拟实境，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。

云计算和逗大数据地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。逗大数据地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

提高逗大数据地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。逗大数据地能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把地大数据地成果和逗大数据地能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用逗大数据地创造商业价值。

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，如亚

马逊、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。

以日常的逗垃圾短信地为例，信息并不都是逗垃圾地，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，这样逗垃圾短信地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，随着逗大数据地时代的到来，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，使得所获取的数据逗具备更全面维度地，更具商业价值。典型应用如中国移动的逗盘古搜索地。

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。

2008年2月，IBM宣布推出System z10大型主机以帮助客户创建一个全新企业级数据中心。凭借新的设计，System z10通过显著提升性能、降低用电与冷却成本，以及占地空间需求，从而大幅度提升数据中心的效率。同时，它提供了无与伦比的安全水平，并通过自动化管理和自动跟踪IT资源来响应不断变化的业务需求。IBM System z10 企业级服务器 （z10 EC 柜式）专业为企业级业务需求设计的世界一流的企业级服务器。z10 EC为企业发展和大规模整合，实现更高的IT安全性、d性和可用性，以及降低IT风险提供了全新的性能和容量，同时引入了即时资源分配来响应不断变化的业务需求。另外，由于环境问题的关注重点越来越指向能耗，z10 EC在整合分布式服务器时降低能耗和节省占地空间方面进行了专门的设计。同时，z10 EC所采用的专用引擎也将继续帮助用户扩展在大型主机平台上使用更为广泛的应用，并帮助降低拥有成本。可以说，z10 EC已经成为了增强型System z平台的核心，它所提供的技术不仅满足了当今企业的需要，而且也是推动未来业务发展的基础。功能强大，耗电较少对供电和散热的考虑已经进入到每一个IT环境的预算规划之内。随着能源价格的一路攀升以及公共事业部门限制能源的消耗量，非常重要的一点就是重新审视服务器在平衡IT支出时的作用。为了帮助进行能源规划，Resource Link推出了一些工具，实现在购买新服务器之前对能源需求进行评估。而一旦安装和运行了z10 EC，自System z9服务器以后就引入的大型主机能耗监测工具就能通过系统行为显示器（SAD）提供供电和热量信息，从而提供了一个及时的能耗参考点。在z10 EC上，上述信息还可以发送给System z V31上的Linux版IBM Systems Director Active Energy Manager （AEM）管理工具，依靠它来跟踪z10 EC和多种服务器平台的能耗趋势。这样，通过趋势分析，数据中心管理员就可以在所得数据的帮助下正确地评估能源的输入以及更加准确地规划数据中心的整合或调整项目。工作负载的整合可以帮助企业平衡IT预算支出当用来整合x86服务器时，z10 EC可以将能源使用降低80%以上，占地空间节省85%以上。而且，凭借更大的容量，z10 EC的虚拟功能可以使其在283平方米的面积内支持数百或数千台虚拟服务器。当在System z上进行整合时，您可以按照需要创建虚拟服务器；通过HiperSockets（内部局域网）节省网络使用；提供安全功能实现和支持新的及现有的应用；提高对虚拟服务器的系统管理能力；最重要的是，整合来自不同处理器的软件到更少的处理器上。进行扩展以支持不断变化的IT世界与以前的System z服务器相比，z10 EC提供了创纪录的容量，因为它不仅提高了单个处理器的性能，而且增加了每台服务器上的处理器数量。与IBM System z9企业级服务器（z9 EC）相比，z10 EC预计在n路处理器配置下平均容量大约提高50%；与z9 EC S54型相比，在全配置情况下容量大约提高70%——以上均是在z/OS 18下运行平均LSPR工作负载的数据。数据和网络的高速连接和大带宽输出是达到高水平交易吞吐量和保证服务器内外资源满足最大应用需求的关键。z10 EC具有全新的主机总线接口，具备采用业界标准InfiniBand协议的6 GB数据速率链路，能够满足连接、加解密、I/O和LAN需求——用于ICF和服务器到服务器连接、用于具有安全协处理器和SSL交易的Crypto Express、用于使用ESCON, FICON 或FCP的I/O连接、用于使用新的OSA-Express 35万兆以太网功能或OSAExpress2千兆以太网和1000BASE-T以太网的局域网连接。即时部署IT资源基础设施必须做到更加灵活以响应不断变化的容量需求以及为用户提供资源的即时部署。z10 EC上拥有16 GB的专用HAS，意味着能够避免某些预先规划配置的变化和相关中断现象。另外，IBM的随需应变容量升级（CUoD）功能使客户能够永久性增加其处理能力；IBM随需应变On/Off容量（On/Of CoD）功能能够提供短期容量峰值和测试新应用所需要的暂时性容量；容量备份升级（CBU）功能能够帮助提供针对所有处理器配置的保留突发事件备份容量。提供保护IT基础设施的保护仍将是重要的。z10 EC PU芯片拥有板上加密解密功能。集成了标准无限密钥的加密解密协处理器提供的高速加密解密功能可以保护存储上的数据。CP辅助加密解密功能（CPACF）可支持DES、TDES、最高512位的安全Hash算法（SHA）、最高256位的高级加密解密标准（AES）和伪随机数生成（PRNG）。永续可用IT系统每天都需要对所有用户处于可用状态——包括需要访问公司网站的客户、需要访问系统的业务人员、随时令开发环境保持最新状态的应用开发人员以及负责环境运行和维护的IT人员。如果应用不能始终处于可用状态，业务就要遭殃了。z10 EC延续了我们的承诺——每一种新的System z服务器都会在硬件的可靠性、可用性和适用性（RAS）方面进行改进。这些改进包括系统微码增强、动态内存段备用以及固定的HAS。z10 EC服务器可在系统出现计划内或意外中断时保持应用的正常运行。IBM System z服务器在竞争中表现卓越，与我们的业务d性解决方案一道经受了时间的考验。配合Parallel Sysplex技术的解决方案可提供更高的可扩展性和可用性。z10 EC上新的InfiniBand耦合连接（计划于2008年2季度提供）的速度可达6 GBps，并为解决ICB4的10米限制提供了一个高速解决方案，这是因为它们的最大长度可达150米。GDPS和新的Basic HyperSwap（z/OS V19提供）解决方案可以让系统故障不被员工、合作伙伴及客户察觉，动态磁盘交换功能可确保应用和数据处于可用状态。专用引擎提供了另一种具吸引力的选择z10 EC继续支持使用专用引擎，这些引擎可帮助用户扩展大型主机的使用以支持新的负载，同时帮助降低拥有成本。设计zIIP是为了支持特定的数据和事务处理及网络负载，从而提高将这些负载整合到System z上的性价比。适合zIIP（运行z/OS V17或更新版本的z10 EC和System z9服务器可提供这一功能）的负载包括了到DB2的远程连接，可帮助支持以下这些负载：商业智能（BI）、企业关系管理（ERP）、客户关系管理（CRM）和扩展标记语言（XML）应用。另外，zIIP（配置了z/OS V18）还可以支持IPSec处理，令zIIP成为一种IPSec加密解密引擎，可帮助在企业中创建高度安全的连接。除此之外，zIIP（配置了z/OS V110）可以支持特定的z/OS全球镜像（XRC）磁盘拷贝服务功能。芯片上的数字计算数字计算中的速度和精确性对我们所有的客户来说都十分重要。z10 EC中PU上的每一个内核都拥有自己的硬件十进制浮点单元，使z10 EC的十进制浮点性能高于System z9。十进制计算常用于各种金融应用，而那些使用其它浮点设备的工具通常都是通过软件来执行（使用各种库）。利用硬件十进制浮点单元，其中的部分计算可以直接进行并实现加速。使用System z解放您的资产企业拥有价值数百万美元的大型主机资产和支持关键业务的核心业务应用。SOA和大型主机技术的结合可帮助解放这些核心业务资产，更加轻松地对其进行丰富、实现现代化、进行扩展和重用并远远超出原来的设计范围。z10 EC以及z/OS环境与生俱来的优势和功能为实现企业网络中心提供了一个优异的平台。来自WebSphere、CICS、Rational和Lotus的创新System z软件解决方案进一步提高了实现SOA的灵活性。与您的业务共同发展z10 EC是System z大型主机发展之路上的有一个里程碑，体现了我们的承诺——在大型主机涉猎的所有领域进行技术改进，包括能效、可扩展性、虚拟化、安全性和可用性。但是，一场变化和革命也在进行之中。重新设计的处理器芯片帮助z10 EC将高性能计算密集型处理变为现实。灵活性和容量控制为IT提供了应对计划内需求和不可预见需求的利器。相信在不久的将来，中国国内企业的信息化程度不断加深，国内市场的IT需求将达到前所未有的新高度，高效率、低耗能的IT设备将更受青睐，而且现在世界上的各IT著名企业都提出了IT绿色环保的理念，这也正切合本次主机竞赛的主题。未来中国的IT化高度需求的时代，真的希望中国会有属于自己的软硬件技术、产品与服务，而不是以对外外包为主。

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