网站运行对服务器有什么要求？

企业网站作为企业对外的名片之一。那么作为运行网站服务的基石——服务器有哪些性能方面的要求呢？我们平时使用的PC机能作为企业网站的载体吗？

网站服务器是指在互联网数据中心中存放网站的服务器。网站服务器主要用于网站在互联网中的发布、应用，是网络应用的基础硬件设施。这是一种高性能计算机，作为互联网的结点，储存、解决互联网上90%的数据信息。因此，网站服务器也被称作互联网的核心。

服务器的组成与微型机基本上类似，有cpu、硬盘、运行内存、数据总线等。它们是对于实际的网络技术应用特殊设计构思的，因此网站服务器与PC机在解决水平、稳定、系统可靠性、安全系数、扩展性、可管理性等层面存有着挺大的差别。所以我们在搭建企业网站的时候，尽量不要选择普通PC机作为网站服务器。

稳定性方面的需求。PC机是指个人计算机，它在稳定性方面只考虑到绝大多数个人用户对稳定性方面的需求，没有充分考虑到企业用户的这方面需求，所以在稳定性方面，PC机根本不能与专业服务器相比。网站服务器通常要求724不间断正常工作。一旦服务器出了问题，哪怕重启一次都将给企业带来巨大的损失。

可用性方面的需求。可用性是指服务器的各方面的性能。服务器的可用性要明显高于普通PC机的。网站服务器随时随地都可以保证服务项目，并使客户随时随地能够取得服务项目的水平，以及从系统异常中快速恢复正常的水平。高可用性服务器系统应当具有在运作时可对重要部件开展热插拔的水平，如SCSI磁盘阵列，在开关电源依然接入且服务器系统位于正常情况下运作的情形下，能用新磁盘更换问题磁盘；高可用性服务器系统有时候也应用冗余部件。

扩展性方面的需求。在扩展性方面，PC机更是不可与服务器相提并论了。企业用户对服务器的扩展性需求要远比普通用户的扩展性需求高许多，因为企业用户的应用需求都是在不断变化的。随着企业网络应用的增加、网络规模的扩大，都将可能需要提高服务器的性能。这时就可能需要安装更多的内、外部组件，如扩展处理器数量、扩展内行，容量、扩展内/外部硬盘数量、扩展网卡容量，以及扩展其他内/外部板卡设备等。

在管理方面，普通PC机一般是不提供太多的工具软件的，最多是像温度、风扇转速之类的监控，这对于企业服务器来说是明显不够的。在专业服务器中，通常会提供各种功能强大的专业系统监控和网络管理工具。这些专业工具不仅可以全面监控服务器系统本身，而且还可管理连接在服务器上的网络设备，甚至用户。这是普通PC机无法实现的。

网站服务器对网站服务器的系统可靠性、系统可用性、扩展性、便捷性、可管理性等方面需求很高。所以企业在建站时选择服务器，也一定要先了解清楚服务器的性能。

人尽其才、物尽其用”。企业购买服务器当然是为满足特定需要。针对不同需求，我们要关注的性能指标也不同。举例来说，对于数据库服务器，联机事物处理能力是最需着力考察的指标。TPC-C是“事务处理性能委员会”(TPC)负责制订的基准测试指标，考察联机事务处理每分钟吞吐量。而TPC-C测试结果又包括两个指标，一个是流量指标tpmC，这个值越大越好;另一个是性价比指标Price/tpmC，指的是测试系统价格与流量指标的比值，这个值则越小越好。以IBM公司的x366为例子，根据TPC官方网站，TPC-C在线交易基准测试中，x366的流量指标达到了141504tpmC，是4路至强芯片服务器的世界纪录。
再比如说，购买Web服务器时，最重要的性能指标就应该是SPEC web99。SPEC web99为Web用户提供了用于评测系统用作Web服务器能力的最客观、最具代表性的基准; 而如果是选购应用服务器，关注SPEC jbb200和SAP SD这两个指标就能知道大概其了，因为SPEC jbb200是专门用来评估服务器系统运行Java应用程序能力的基准测试，而SAP SD 的测试结果为客户提供了基本的规模建议。
对于大多数人来说，基准测试指标是一个全新的知识空间 – 许多人在购买服务器时习惯于考虑CPU和内存，以为选定了这些，服务器的性能就差不多了。其实，不同的系统设计技术会对服务器的性能产生巨大影响，用诸多量化指标来衡量比较是十分必要和重要的。
用户都希望系统能24×7×365不停机、无故障地运行，这其实是要求服务器的可用性。而可用性和可管理性是息息相关的。服务器的故障处理技术越成熟，为用户提供的可用性就越高，而这个故障处理技术必须要有良好的管理手段和界面来及时表现:一方面可以通过出现故障时自动执行系统或部件切换以避免或减少意外停机，另一方面要让管理员及时察觉及帮助诊断，才能从根本上解决问题。目前这方面做得较好的是IBMx3架构服务器。它带有一种叫“d出式光通路诊断面板”的技术，只要轻轻，光通路诊断面板就会以从服务器前端d出，指示器可以帮助管理员快速地定位和替换故障组件，减少服务器的宕机时间。
以基准测试指标为基准，以理性考量为准绳，二者并行互航，您选择的服务器肯定错不了!
附表:部分服务器性能指标
应用
基准测试
简述
测试中主要考察的部件
联机事物处理
TPC-C
TPC-C是一种考察联机事务处理（OLTP）每分钟吞吐量的基准测试。TPC-C模拟的是完整的计算环境，大量用户针对数据库（如SQL、Server Oracle,DB2）执行并发事务 *** 作。许多IT专业人员将TPC-C视为衡量“真实”OLTP系统性能的有效参考基准。
全面考察微处理器，内存子系统，磁盘子系统合一些网络组件
电子商务
SPECweb99 SPECweb99用于评测Web服务器能够支持的最大同时连接数的客户端/服务器基准测试。基准负载是由运行>主要包括以下几点：
1、图像特征：不同类型的图像具有不同的特征，一些特征比较明显、突出的图像更容易被识别。
2、分类算法：传统图像识别使用的分类算法通常是基于机器学习或人工神经网络等技术实现的。不同算法对图像的处理方式和识别效果也会有所不同。
3、计算资源：传统图像识别需要大量的计算资源来进行特征提取、模型训练和分类推断等 *** 作。计算机性能和存储容量将直接决定识别效率和精度。
4、数据集质量：构建高质量的图像数据集对于提高识别效率和精度至关重要。数据集大小、质量和多样性等方面都会影响到训练效果和测试效果。
5、环境因素：光照、角度、遮挡等环境因素也会对图像识别效率产生一定的影响。

无论怎样，我们不得不承认，在我们所处的当今时代，技术发展对现代生活有着决定性的影响。 
但令人喜忧参半的是，科技变化如此之快，我们几乎无法跟上它的脚步，更不用说预测未来了。 其中发展最快速，影响力最大和最吸引人的技术进步之一就是图像识别。
什么是图像识别？
图像识别是计算机视觉的机制之一，而计算机视觉是人工智能的一个分支。
正如我们在AI、机器学习与深度学习的区别一文中提到的那样，人工智能（也称AI）是一种能够模仿人类特征并胜任通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统。
为了让AI更有说服力，我们需要所谓的“计算机视觉”。根据Venture Beat的说法，计算机视觉是“计算机获取，处理和分析主要来自视觉提示或热传感器，超声波等类似来源的数据。
简而言之，计算机视觉使得机器能够“看”事物——甚至包括人类无法看到的事物。例如，位于匹兹堡（美国）的卡内基梅隆大学实际上正致力于研究名为“呼吸凸轮”的计算机视觉应用。该应用配备了四个云连接摄像头，可以让用户监控和记录空气污染，甚至可以追溯到污染的源头。是的，它“看到”了空气质量。
然而，要想让机器做到人类无法做到的事情，我们必须首先使机器能够做到人类可以做的事情：看到并标记物体和生物。这是图像识别的主要功能。
Tensorflow是一个由Google开发人员创建的开源软件库，它将图像识别定义为计算机将图像或视频分解为像素，识别形状，以便“看到”这些图像的内容，并对它们进行分类的过程。
例如，股票网站每天都有数百万张上传和数十亿的搜索量。通常，网站建设者必须为他们上传的每张照片添加标签和说明，以便与用户的搜索词匹配。通过安装图像识别应用，一旦图像传输到服务器，机器就可以自动识别图像中的人物或物体。然后，它可以自动对图像进行描述，比人类的描述更加具体，从而优化搜索引擎并改善用户体验。
如何实现图像识别？
目前，深度学习是最有可能让机器实现“看”的能力的技术。简单地说，深度学习就是一种机器学习框架，通过模仿人类的神经元系统，为计算机提供自主学习能力。因此，计算机可以准确识别中的内容，而无需根据指令安装手动编码的软件——但它需要大量数据才能完成识别。
因此，全世界都在致力于开发大量数据，其中最典型的例子就是ImageNet和PASCAL数据集。经过多年的努力，这些庞大且免费的数据集包含数百万张图像，每张图像都标记有图像内容相关的关键字
1  ImageNet：由普林斯顿大学的研究人员于2009年创建，这个可视化数据集拥有从Flickr等搜索引擎收集的超过1400万个URL图像。在数据集创建过程中，工作人员和志愿者对提交的进行了详细地注释，并将其分类为约1000个对象类。
2  PASCAL：PASCAL由欧盟国家各大学联合创建，与ImageNet数据集相比，PASCAL相形见绌 —— 仅有20个对象类，共20,000个训练图像。
正如您可能已经从两者在类数量上的巨大差异中猜到的那样，PASCAL的分类更具通用性。相反，ImageNet注重图像识别技术发展一个关键特征：类间差异性——机器能够识别两张包含同一物种或物体的不同类型的图像，因此图像被分在不同的类别中。例如，虽然同一在PASCAL中仅属于“狗”这一类别，但它在ImageNet中可能被分类为“柯基犬”，“牧羊犬”或“哈巴狗”等类。

您好，学习机器视觉不一定需要有服务器，但是对于大规模的数据处理和模型训练，服务器可以提供更好的计算性能和存储资源，从而加快学习速度和提高模型的准确性。
在学习机器视觉的过程中，需要大量的数据集和算力来训练模型。如果使用个人电脑进行训练，可能会面临计算速度慢、内存不足等问题，而服务器可以提供更好的硬件资源来支持数据处理和模型训练。
另外，服务器还可以提供更好的数据安全性和可靠性。如果将数据存储在个人电脑中，可能会面临数据丢失或泄露的风险，而服务器可以提供更好的数据备份和安全措施，保障数据的安全性和可靠性。
综上所述，学习机器视觉不一定需要有服务器，但是服务器可以提供更好的计算性能、存储资源、数据安全性和可靠性，从而提高学习效率和保障数据安全。

一、硬盘类型。服务器中的固态硬盘(SSD)比SATA硬盘驱动器提供更高的磁盘读/写速度，也称为输入/输出(I/O)性能。具有SSD读取和写入磁盘的服务器速度更快，但定价显著高于同等存储容量的SATA硬盘。

二、硬盘存储空间。服务器的硬盘存储是本地数据库大小和文件(如图像)的本地存储的限制因素。配置RAID磁盘阵列可有效增加数据可靠性，增加读取/写入(I/O)性能，RAID需要两个以上单独的存储卷。存储还可以采取网络存储的形式，如NAS(网络连接存储)或SAN(存储区域网络)。

三、CPU。独立服务器的CPU执行诸如服务网页、运行数据库查询或处理计算命令等指令。CPU和内核的数量会影响可执行多少个并发指令。CPU架构和功能也影响执行指令的速度，特别是在围绕这些功能设计程序的网站或应用。

四、带宽。带宽数据传输限制，指的是可以并发到您的服务器的数据量。服务器带宽价格较高，通常提供5Mbps、10Mbps国际带宽。像并发视频流、游戏和大数据处理等工作任务都需要高带宽。

五、网络延迟。网络延迟是服务器和用户之间发送信息的延迟的毫秒。网络延迟的高低由服务器提供商决定，但受到服务器和用户之间的距离和网络质量的影响。为降低延迟，服务器供应商部署中国大陆连通香港地区的CN2专线，是目前中国大陆访问最快的线路，可提供最低的延迟和最好的网络体验。

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