DNS的辅服务器是什么意思

辅DNS服务器
Running Local DNS Servers运行本地DNS服务器以上DNS讨论大部分是关于作为全球Internet网的域和命字。一个组织的内部命名结构也可参照同样的模式，但要包括部门或分部域。应建立一台或多台计算机来管理DNS命名。DNS是一个能驻留在几个不同服务器上的分布式数据库，以防系统崩溃。下面讨论主DNS服务器和辅DNS服务器：　主DNS服务器 这是主要的服务器，它在内存和磁盘上都保持有整个数据库的拷贝。如果系统崩溃，该数据库能重载到内存中。　辅DNS服务器 这是辅助DNS服务器，它获得一份来自主DNS服务器的数据库备份。当主服务器作修改时，辅服务器也要求作相应修改。　按这种方式来分布数据库有几个优点。首先，如果网络跨城市、国家并需要广域电信链路，你通过在每个地方放一份数据库的备份，使那些昂贵的广域链路上的通信量减小。用户通过查询本地的数据库备份来搜索资源和其它用户。其次，数据库的分布化还提供了容错能力。但每个数据服务器必须有自己的电源，并位于不会受火灾、洪水、地震之类灾害威胁的理想区域中。　Internet组织正致力于采用X．500目录服务标准，因为它具有DNS中所没有的功能。例如，X．500提供了名字查询服务，能返回关于用户和资源的信息，如物理地址、电话号码等。

windowsserver服务器端口管理维护专用工具——CurrPorts。

介绍

CurrPorts是网络监视软件，它显示本地计算机上所有当前打开的TCP/IP和UDP端口的列表。对于列表中的每个端口，还将显示有关打开该端口的进程的信息，包括进程名称，进程的完整路径，进程的版本信息（产品名称，文件描述等），时间。该过程已创建，并且创建了该用户。另外，CurrPorts允许您关闭不需要的TCP连接，终止打开端口的进程，并将TCP/UDP端口信息保存到HTML文件，XML文件或制表符分隔的文本文件中。CurrPorts还会自动用未识别的应用程序拥有的粉红色可疑TCP/UDP端口标记（应用程序没有版本信息和图标）。

可以显示当前在本地计算机上打开的所有TCP/IP和UDP端口列表。对于列表中的每个端口，同时显示打开了端口的进程有关的信息，包括进程名称，完整的进程路径，进程的版本信息（产品名称，文件说明等），进程的创建时间，和创建进程的用户。

此外，CurrPorts允许您关闭不必要的TCP连接，结束打开端口进程，并保存TCP/UDP端口信息为网页文件，XML文件，或制表符分隔的文本文件。

CurrPorts还可以自动使用粉红色标记可疑的，被不明程序（没有版本信息和图标的应用程序）申请的TCP/UDP端口。

功能特点

1、可以显示当前所有TCP/UDP的端口使用情况。

2、可以根据端口结束程序。

3、可以关闭正在使用指定的端口的连接。

4、可以标记正在被不明程序使用的端口。

5、CurrPorts可以显示连接的状态，例如“正在监听”，“等待关闭”等。

6、可以使用过滤器进行列表过滤，只显示指定的信息。

7、可以很简单地拖动鼠标到指定程序，查看该程序正在使用的端口。

8、可以记录日志文件，和把列表导出为网页文件。

如果对你有用，请点个关注，我会分享而更多更方便更实用的工具给大家。谢谢！

企业应该如何选购服务器呢主要关注以下几方面：

一、服务器配置

服务器的配置，当然越高越好，但考虑到成本问题，中小初创型的企业，在选择服务器的时候，都会本着“不求最好性能，而是应用为先，实用就好”的思路出发。

应用为先，即在选择服务器的时候就要确定好服务器主要是运行什么软件，什么应用以确定好服务器的CPU、内存、硬件等配置大小。

以下为参考：

静态Web服务器，对服务器硬件的要求从高到低：网络系统、内存、磁盘系统、CPU

动态Web服务器，对服务器硬件的要求从高到低：内存、CPU、磁盘子系统和网络系统

终端服务器，对服务器硬件的要求从高到低：CPU、内存、磁盘和网络系统

邮件服务器，对服务器硬件的要求从高到低：内存、磁盘、网络系统、CPU

文件服务器，对服务器硬件的要求从高到低：网络系统、磁盘系统和内存

数据库服务器，分不出哪个优先级，因为它对于服务器各个方面，无论是CPU、内存还是磁盘等都要求都很高。

此外在考虑实用性的同时，也要适当的考虑服务器扩展性，对于很多中小企业来说，业务的发展都是不确定的，有可能在未来一段时间业务增长的比较快，这时原来的服务器无法满足，可能就会被淘汰替换，造成浪费。

二、服务器类型

服务器类型，常见的可分为通用型、人工智能、存储型服务器。

顾名思义，通用型即没有为某种特殊服务专门设计的、可以提供各种服务功能的服务器，企业需要支持的应用如果比较综合，就可以选择这类型的，当前大多数服务器是通用型服务器。

人工智能即专门为人工智能应用服务的服务器，这类型的服务器也可以叫GPU服务器，因为这类型的服务器都会加GPU卡辅助CPU并行计算。常见的应用有：语音识别、图像识别、人脸识别、智能视频分析、医疗影像等。

存储服务器和人工智能服务器绝都是为特定目标而设计，因此配置方式也不同。存储服务器即转为存储设计，一台通用型的服务器通常拥有五块以下的内部磁盘，但一台存储服务器至少会拥有6块内部磁盘，大多时候会达到12块到24块内部磁盘。

三、服务器厂商

对于服务器厂商的选择，尽量选择大品牌，比较有保障。目前全球排在前三的有浪潮、戴尔、惠普，也是销量最多三个品牌，具体可以根据企业情况进行选择。

其中，浪潮ai服务器是全球最大的厂商，在中国市场占有率超50%份额，如果是选择ai服务器，可以考虑选择浪潮服务器。目前十次方是浪潮在深圳唯一分销商，需要的用户可以咨询或者直接到十次方商城查看服务器产品信息。

例如浪潮畅销款NF5280M5服务器，它可以作为通用型服务器使用，也可以支持GPU卡，作为人工智能服务器使用。

企业应该如何选购服务器最重要的是要看企业实际业务情况进行选购，当然如果企业没有相应的技术人员，也可以咨询服务商，叫他们给你对应的方案。

可以应用在云计算方面。

大数据具体的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

扩展资料：

大数据的用处：

1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了d性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。

自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料：

百度百科--大数据

注意点1：你的数据未必可靠
在实际应用中，有很多各种各样的原因会导致你的数据是不可靠的。因此，当你将数据用于解决问题前，必须经常留心来检查数据是否值得信赖。如果基于糟糕的数据来挖掘，无论多么聪明的人也永远只会获得糟糕的结果。下面列举了一些常见的可导致数据可靠性问题的因素：
用于开发的数据，往往和实际情况下的数据分布不同。例如也许你想把用户按照身高划分为“高”、“中等”、“矮”三档，但如果系统开发时使用的数据集里最低用户的身高是6英尺(184cm)，那么很有可能你开发出来的系统里会把一个“仅有6英尺”的用户称为“矮”用户
你的数据集中存在很多缺失数据。事实上，除非是人为构造的数据集合，否则很难避免缺失数据问题的发生，如何处理数据缺失的问题是很有技巧的事情。实践中我们要么是干脆丢弃一部分残缺的数据，要么就是想办法计算一些数值去填补这些缺失值。无论哪种方法都可能导致应用结果的不稳定
你的数据可能随时在变化。数据库的表结构可能会变，数据定义也可能会变
你的数据可能没有被归一化。假设你可能在观察一组用户的体重，为了能够获得有效的结论，首先需要对每个体重的衡量单位进行归一化，是英镑还是公斤，不能混淆着用
你的数据可能并不适用于相应的算法。数据存在着各种各样的形式和规范，或者叫数据类型(data types)，有些是数值化的数据，有些则不是。有些数据集合能被有序排列，有些则做不到。有些是离散化的数据(例如房间里的人数)，另一些则是连续化的(例如气温或者气压等数据)
注意点2：计算难以瞬间完成
完成任何一个人工智能解决方案的计算，都需要一定的时间，方案的响应速度，对商业应用的成功与否起到十分关键的作用。不能总是盲目假设任何算法在所有数据集上都一定能在规定时间内完成，你需要测试下算法的性能是否在可接受的应用范围内。
以搜索引擎为例，用户对结果返回的时长是有忍耐的限度的。如果用户等待的时间超过10秒，50%的用户会流失，如果等待时间超过1分钟，90%以上的用户会流失。在开发智能应用系统时，不能为了达到更好的算法精度而忽略系统运算和等待的时间，否则会导致整个产品的失败。
注意点3：数据的规模非常重要
当我们考虑智能应用时，数据规模是很重要的因素。数据规模的影响可以分为两点来考察：第一点是规模会影响应用系统的响应速度，上一节我们刚提过;第二点是在很大的数据集上的挖掘出有价值结果的能力会受到考验。例如为100个用户开发的**或音乐推荐系统可能效果很好，但是同样的算法移植到有着100000个用户的环境里，效果可能就不尽如人意了。
其次，使用更多的数据来训练的简单算法，比受制于维度诅咒(Dimension Curse)的复杂算法往往有好得多的效果。类似Google这样拥有海量数据的大型企业，优秀的应用效果不仅来自于精妙复杂的算法，也来自于其对海量训练数据的大规模分析挖掘。(达观数据 陈运文)
注意点4：不同的算法具有不同的扩展能力
我们不能假设智能应用系统都可以通过简单增加服务器的方法来扩展性能。有些算法是有扩展性的，而另一些则不行。
例如如果我们要从数亿的文章标题里，找出标题相似的各个组的文章，注意并不是所有的聚类算法此时都能并行化运行的，你应该在设计系统的同时就考虑可扩展性。有些情况下你需要将数据切分成较小的集合，并能够让智能算法在各个集合上并行运行。设计系统时所选择的算法，往往需要有并行化的版本，而在一开始就需要将其纳入考虑，因为通常围绕着算法还会有很多相关联的商业逻辑和体系结构需要一并考虑。
注意点5：并不存在万能的方法
你可能听说过一句谚语“当你有了把榔头的时候，看什么东西都像钉子”，这里想表达的意思是：并不存在能够解决所有智能应用问题的万能算法。
智能应用软件和其他所有软件类似——具有其特定的应用领域和局限性。当面对新的应用领域时，一定要充分的验证原有方法的可行性，而且你最好能尝试用全新的视角来考察问题，因为不同的算法在解决特定的问题时才会更有效和得当(达观数据 陈运文)。
注意点6：数据并不是万能的
根本上看，机器学习算法并不是魔法，它需要从训练数据开始，逐步延伸到未知数据中去。
例如假设你已经对数据的分布规律有所了解，那么通过图模型来表达这些先验的知识会非常有效。除了数据以外，你还需要仔细的考虑，该领域有哪些先验知识可以应用，这对开发一个更有效的分类器会很有帮助。数据和行业经验结合往往能事半功倍。
注意点7：模型训练的时间差异很大
在特定应用中，可能某些参数的微小变化就会让模型的训练时间出现很大的差异。例如在深度神经网络训练时就会有各种各样的参数调节的情况发生。
人们往往会直观地觉得调整参数时，训练时间是基本稳定不变的。例如假设有个系统是计算地球平面上任意两点之间的距离的，那么任意给出两个点的坐标时，计算时间差不多都是相同的。但在另一些系统里却并非如此，有时细微的调整会带来很明显的时间差异，有时差异甚至可以大到数小时，而不是数秒。
注意点8：泛化能力是目标
机器学习实践中最普遍存在的一个误区是陷入处理细节中而忘了最初的目标——通过调查来获得处理问题的普适的方法。
测试阶段是验证某个方法是否具备泛化能力(generalization ability)的关键环节(通过交叉验证、外部数据验证等方法)，但是寻找合适的验证数据集不容易。如果在一个只有几百个样本的集合上去训练有数百万维特征的模型，试图想获得优秀的精度是很荒唐的。
注意点9：人类的直觉未必准确
在特征空间膨胀的时候，输入信息间形成的组合关系会快速增加，这让人很难像对中等数据集合那样能够对其中一部分数据进行抽样观察。更麻烦的是，特征数量增加时人类对数据的直觉会迅速降低。
例如在高维空间里，多元高斯分布并不是沿着均值分布，而是像一个扇贝形状围绕在均值附近，这和人们的主观感受完全不同。在低维空间中建立一个分类器并不难，但是当维度增加时，人类就很难直观的理解了。
注意点10：要考虑融入更多新特征
你很可能听说过谚语“进来的是垃圾，出去的也是垃圾”(garbage in, garbage out)，在建立机器学习应用中这一点尤其重要。为了避免挖掘的效果失控，关键是要充分掌握问题所在的领域，通过调查数据来生成各种各样的特征，这样的做法会对提升分类的准确率和泛化能力有很大的帮助。仅靠把数据扔进分类器就想获得优秀结果的幻想是不可能实现的。
注意点11：要学习各种不同的模型

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