Janus 主要由三个部分组成，分别是Core、Plugin和Transport，下面是相关模块的介绍：
从整体架构上看，Janus支持众多传输协议，并且采用业务插件架构设计模式。因此，Janus流媒体服务器十分适合多种业务模型或业务经常变化的公司或项目使用。问题一：大数据中心是什么？中国最大的大数据中心在哪里？ 你好！大数据中心，是指服务于大数据存储、挖掘、分析和应用的数据中心。大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
目前，国内新建了许多大数据中心，规模不一。其中，百度和阿里巴巴的大数据中心名气较大，此外，罗克佳华在鄂尔多斯和太原建设的大数据中心凭借北部省份的能源优势，建成5万平方米的全国单体面积最大的大数据中心，是目前亚洲最大的云计算中心。
问题二：大数据是什么意思？目前具体有些什么应用？ 大数据的意思就是数据要在线，这样你的数据才能有价值，用于分析或者处理。大量的数据在线后的分析才有意义。可能得到你想要的数据，里好多这种素材，比如人脸的搜索，人员的定位，人流的分析，运行的状态等等都有使用。现在做这些应用的也很多，只是落地的还稍微少一点。还是为了创造价值。
问题三：什么是大数据和大数据平台 大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。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。
大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。
问题四：中国的大数据中心有哪些 没什么不同，只能说应用的领域和接触的长短不同吧。如果还想知道更多的大数据问题，ITjob网有大数据的相关介绍，博客和论坛也有大数据的讨论和观点，你可以去看看。下面给你粘贴下大数据在中国和美国的应用时间和领域。希望能帮到你。
大数据在中国的发展相对比较年轻。2012年，中国 在美国提出《大数据研究和发展计划》并且批复了“十二五国家政务信息化建设工程规划”，总投资额估计在几百亿，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。我国的开放、共享和智能的大数据的时代才真正大面积的开始。
而美国 将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。2012年3月，美国奥巴马 宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国 认为大数据是“未来的新石油与矿产”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。
Marketsand Markets公布的最新报告显示，2013年至2018年，全球大数据市场的年复合增长率将为26%，从2013年的1487亿美元增长至4634亿美元。
问题五：什么是大数据服务中心？ 我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
大数据帮助 实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督；
大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；
大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；
大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备；
大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；
大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；
大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本；
大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。
其实，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。
未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。
比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：
医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况；
教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划；
服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务；
社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动；
能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生；
金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划；
道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排；
……
目前做大数据分析的产品有多瑞科舆情数据分析站系统，主要是侧重对数据搜集和分析整理出报告。
问题六：数据中心，云计算，大数据这三个词之间有什么区别和联系 数据中心，简称机房，就是防止服务器用的，其中云计算的母服务器（物理服务器）也需要放置到机房。
云计算，就是虚拟服务器，也就是在物理服务器上通过技术手段虚拟出若干台服务器。
大数据，是指手上拥有的海量的数据信息，比如用户购买记录，用户注册记录等等。
问题七：现在说的大数据是什么意思 大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 ，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。可以被现代先进媒体记录、采集和开发利用的数据集、数据流和数据体。
数联网是大数据时代信息技术发展的重要产物，数联网依托大数据，是大数据的应用模型，通过数联网，用户可以通过数联网获得全网数据融合的数据价值。
问题八：中国大数据中心在哪个城市 你好，中国数据中心有八大节点：北京、武汉、成都、广州、上海、沈阳、西安、南京。
这几个都是大数据中心，其中成都数据中心是中国电信全国8大节点之一，可支配带宽资源丰富，与Chinanet骨干网节点带宽60G，CN2节点带宽10G。机房内部网络全部采用千兆连接核心层与汇聚层，双百兆冗余到接入层的无瓶颈交换式结构，局域网采用千兆与百兆混合交换式可监控网络，中心网络设备确保高可靠性架构，做到无单点故障，分支网络提供冗余设备及线路，可针对客户数据传输，维护的需求提供XDSL，DDN，ISDN等多种接入手段，并能提供与国内Chinanet主要节点城市连接的长途专线。
听说西普网络有这几个节点的一手资源，希望能够帮到你
问题九：大数据中心配几个交换机 一般情况下有两个核心交换机，然后看你数据中心的规模再添加多台接入交换机 ，接入交换机的数量不确定，对于接入交换机就不需要做主备了。我们一般一排机柜有一个列头，里面放接入交换机。
问题十：国内大数据公司有哪些？ 大数据包涵很广泛，涉及到很多方方面面，技术难度也很大，国内能做的公司不太多，我知道的有百度、华为、联想、浪潮、电科华云、腾讯、阿里巴巴、中科曙光等。谈到数据中心的“绿化”，人们更多会提到动态电源调节、水冷机柜、服务器的摆放等硬件因素。实际上，软件才是数据中心“绿化”方案的大脑和灵魂。 张宾是北京一家网络数据中心的CIO，每到夏天就会被机房服务器的频频宕机和巨额电费问题搞得焦头烂额。张宾所在企业的数据中心有一个50个机柜的机房，能放500台左右的服务器，前期投入了近400万元的建设成本(不算服务器)，但每个机柜平均每月电费却高达1500元，每年光电力开支就花费90多万元，占到了机柜总运营成本的1／4，一到夏天，这个数字更是像油价一样飞速飙升。
随着数据中心的扩容，电力消耗、散热和场地正成为数据中心CIO最头疼的问题。Gartner预测，至2008年年底，全球近一半的数据中心将无法拥有足够的能源和冷却装置，用以支持高密度的服务器和存储设备，而到2011年，数据中心1／3以上的预算将是环境成本。
“北京网通的皂君庙机房，就因为供电不足的问题，不仅无法扩容，而且出租机架的绝大部分收入都用来付了电费。”北京网通数据中心檀君普直言不讳地说：“北京绝大部分机房的供电都不足。”
降低能耗成为了数据中心最迫切的需求，而放在整个大的背景下，节能减排更是当前整个国家最迫切的任务之一。对于很多部门领导来说，它已经不再是 口号 ，而是压在身上不得不完成的硬性指标。
这时候，绿色数据中心开始悄然兴起，并迅速成为数据中心领域最热的话题。但是，说到数据中心，人们想到的就是一排排的机柜、空调、UPS；谈到“绿化”，人们更多会提到动态电源调节、水冷机柜、服务器的摆放等硬件因素，软件因素往往被忽略。实际上，在数据中心的“绿化”过程中，软件可以说是所有解决方案的大脑和灵魂。“在数据中心的‘绿化’方案里，所有智能化的手段都离不开软件的指挥。”惠普公司服务器及存储产品事业部产品经理蔡建华告诉记者。
虚拟化是绿化的有效手段
当前数据中心主要面临着两个方面的挑战，首先是能耗，在数据中心电量消耗不断增大的同时，资源的利用率却持续降低。据调查，数据中心中IT设备的有效利用率只有20％。
其次就是复杂性，数据中心的日益庞大使得硬件和软件的维护越来越困难，同时消耗的费用也在不断增加。蔡建华指出在数据中心的运营开支中，维护的费用占到了65％，迁移、升级的费用占了25％，剩下只有10％的费用用来创新。创新的投入不足使得数据中心的运营长期停留在低水平上，无法获得高质量的客户满意度。
虚拟化为应对这两方面的挑战提出了有效的解决手段，通过整合，多个 *** 作系统、多个应用被整合在一个服务器上，结束了一台服务器只能运行一个 *** 作系统，承载少量应用的局面，大大提高了服务器的利用率。
同时，应用方面的整合使得系统更加集中，管理也更加方便，而虚拟化之前所进行的标准化改造也大大降低了系统的多样性。另外，虚拟化解决方案为一致全面地管理物理和虚拟环境提供了有效的管理工具，帮助管理人员有效掌控数据中心不断增长的复杂性。
数据中心的虚拟化可以分为垂直虚拟化和水平虚拟化两个方面。垂直虚拟化是硬件层面的虚拟化，它把服务器、存储、网络等硬件资源纵向地整合在一起，构筑了一个IT服务的资源共享池，在统一的管理工具下，可以对资源进行动态调配，从而根据负载实现资源的合理分配。
水平虚拟化是应用层面的虚拟化，它把同一类应用需求整合在一起。例如一个企业中多个系统都有自己的身份认证，通过水平虚拟化，他们被整合成一个。
而在虚拟化技术中，最核心的就是分区技术。蔡建华介绍HP分区技术分为具有完全电气隔离的硬分区、软分区和资源分区。
硬分区都有自己专用的CPU、RAM和I／O资源，同时带有硬件故障隔离功能的 *** 作系统映像，也就是说每个硬分区的物理故障都不会影响其他硬分区。
而在硬分区上可以再进行软分区。每个软分区有专用的CPU、RAM，同时能实现 *** 作系统和软件故障的隔离。
软分区以后，用户可根据自己的需求，在软分区里面用工具锁定CPU资源的不同百分比，供不同业务使用。目前，惠普可以细分的最小粒度是5％。
在惠普的虚拟环境中，HPux资源管理软件工具是其中的核心。通过这个工具，系统管理员可以制定关于系统为用户、用户组及应用分配处理器、实际内存及I／O资源的策略。另外，管理员可以根据应用状态指定服务级别，根据优先级，来动态分配资源从而实现业务目标。
“虚拟化可以帮助降低成本、提高灵活性、提升服务质量。”蔡建华说，在提高灵活性上，惠普下一代虚拟化解决方案中可以为多台物理服务器设置一个逻辑服务器，它后面的物理映射可以随时切换。如此一来，只需在逻辑服务器上配置一次，就可以在多个物理服务器上使用。
另外在保证高可用性方面，以前只能在不同的服务器之间做集群，经过虚拟化后，一个服务器上也可以做集群，这样就大大提高了每个服务器的容错性。
硬件方案同样离不开软件
数据中心的绿化方案中，有大量的硬件方面的策略，但是它们都离不开软件的统一指挥。
首先是服务器的散热和机柜的散热。这里面涉及了多种智能方案：主动式散热风扇、智能电源管理和并行的企业散热架构。
一般的风扇接上电源后只是恒速的转动，但是服务器和机柜内不同位置的温度并不相同，例如CPU的温度会高一些，而主板的温度会较低。同时不同时间热度也不一样，这对风扇的需求就不同。在主动式散热风扇中，利用软件来决定不同位置、以及不同时间的风扇功率，从而有效利用电力，把浪费降低到最小。
而在智能的电源管理中，通过软件来判断系统当前的负载状况，从而决定当前所需的电源功率，进一步调节UPS电源使用。惠普最新推出的服务器甚至可以根据CPU当前负载来动态调配对CPU的供电功率。
还有冷风在服务器和机柜内的走向也是可以调节的，这些看似是根据机械的原理，但是根据温度变化及时调整冷风走向也会离不开软件控制。
另外在整个数据中心中，传统的数据中心经常会出现过度制冷的现象，因为数据中心内部不同位置温度并不相同，但是为了让高温地区能够降到合理温度，整个数据中心的冷气就被调到最大。而通过智能化的控制手段，每个服务器旁边的传感器所收集的温度和空气流动信息都会被传送到中央控制台，中央控制台就根据既定的策略来调节冷气的排放。从而有效避免过度制冷现象出现，又能解决冷热不均的状况。
“未来的数据中心是智能化的数据中心，而这根本离不开软件这个大脑。”蔡建华说。1、把你表中经常查询的和不常用的分开几个表，也就是横向切分
2、把不同类型的分成几个表，纵向切分
3、常用联接的建索引
4、服务器放几个硬盘，把数据、日志、索引分盘存放，这样可以提高IO吞吐率
5、用优化器，优化你的查询
6、考虑冗余，这样可以减少连接
7、可以考虑建立统计表，就是实时生成总计表，这样可以避免每次查询都统计一次
mrzxc 等说的好，考虑你的系统，注意负载平衡，查询优化，25 万并不大，可以建一个表，然后按mrzxc 的3 4 5 7 优化。 速度，影响它的因数太多了，且数据量越大越明显。
1、存储 将硬盘分成NTFS格式，NTFS比FAT32快，并看你的数据文件大小，1G以上你可以采用多数据库文件，这样可以将存取负载分散到多个物理硬盘或磁盘阵列上。
2、tempdb tempdb也应该被单独的物理硬盘或磁盘阵列上,建议放在RAID 0上，这样它的性能最高,不要对它设置最大值让它自动增长
3、日志文件 日志文件也应该和数据文件分开在不同的理硬盘或磁盘阵列上，这样也可以提高硬盘I/O性能。
4、分区视图 就是将你的数据水平分割在集群服务器上，它适合大规模OLTP,SQL群集上，如果你数据库不是访问特别大不建议使用。
5、簇索引 你的表一定有个簇索引，在使用簇索引查询的时候，区块查询是最快的，如用between，应为他是物理连续的，你应该尽量减少对它的updaet,应为这可以使它物理不连续。
6、非簇索引 非簇索引与物理顺序无关，设计它时必须有高度的可选择性，可以提高查询速度，但对表update的时候这些非簇索引会影响速度，且占用空间大，如果你愿意用空间和修改时间换取速度可以考虑。
7、索引视图 如果在视图上建立索引,那视图的结果集就会被存储起来，对与特定的查询性能可以提高很多，但同样对update语句时它也会严重减低性能，一般用在数据相对稳定的数据仓库中。
8、维护索引 你在将索引建好后，定期维护是很重要的，用dbcc showcontig来观察页密度、扫描密度等等，及时用dbcc indexdefrag来整理表或视图的索引,在必要的时候用dbcc dbreindex来重建索引可以受到良好的效果。 不论你是用几个表1、2、3点都可以提高一定的性能，5、6、8点你是必须做的，至于4、7点看你的需求，我个人是不建议的。打了半个多小时想是在写论文，希望对你有帮助。伴随着互联网的发展快速，就离不了网络服务器的支撑点，如今对IDC大数据中心主机房的需求也愈来愈多！网络服务器归类规范有很多，尤其是目前网络服务器类型愈来愈多，作用也更加强劲，无论是依照主要用途作用，或是依照构造都是有一定的种类规范。下边咱们来说一下网络服务器都有哪些归类。
1按运用层级区划为新手入门网络服务器、调研组级服务器、单位级服务器和公司级服务器四类。
(1)新手入门网络服务器
(2)调研组级服务器
(3)单位级服务器
(4)公司级服务器
2按网络服务器的处理器架构（也就是网络服务器CPU所运用的计算机指令）区划把网络服务器分成CISC构架网络服务器、RISC构架网络服务器和VLIW构架网络服务器三种。
(1)CISC构架网络服务器
(2)RISC构架网络服务器
(3)VLIW构架网络服务器
3按网络服务器按应用领域区划为通用性网络服务器和专用网络服务器两大类。
(1)通用性网络服务器
(2)专用网络服务器
4按网络服务器的主机箱构造来区划，能够把网络服务器区划为“台式一体机网络服务器”、“机架式网络服务器”、“服务器机柜式网络服务器”和“刀式网络服务器”四类。
(1)台式一体机网络服务器
(2)机架式网络服务器
(3)服务器机柜式网络服务器
(4)刀式网络服务器
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