3D场景渲染展示对电脑设备要求较高,特别是显卡,一般必须是独立显卡。目前一般新的电脑都有独立显卡没有问题,老的办公用电脑可能在这方面不太具备条件。在不符合要求的电脑上查看3D场景会有卡顿感觉。
ThingJS若是离线部署,需要部署到服务器端, ThingJS对服务器端的要求并不具体要求如下：
1客户端系统: Windows7及以上CPU:双核CPU28GHz及以上内存:8G及以上显卡:最低GTX650,推荐GTX960及以上,显存1G及以上硬盘:300GB及以上；2服务器端系统: Windows Server2003及以上PU:双核CPU28及以上内存:8G及以上硬盘:500GB及以上软件环境:JDK16及以上
何为数据可视化
这里主要是指工作场景中的数据可视化(海报类、信息图不在范围内)。
数据可视化就是承接数据分析之后的数据展示，包括图表设计、动效组合，形成二维图表，三维视图、联动钻取，搭配成大屏
数据可视化的功能主要体现在两个方面：一是数据展示;二是业务分析。数据展示很好理解，就是将已知的数据或数据分析结果通过可视化图表的方式进行展示，形成报表、看板、dashboard、甚至配合现在流行的大屏展示技术，数据展示的方式也越来越为人所接受和欢迎。业务分析就是在看到图表、dashboard、大屏之后，将所分析的度量和数据有效地转化为有商业价值的见解，使其能够为基于事实所做的决策提供支持。
数据可视化的工具
对于数据可视化，有诸多工具，如：
1、图表类插件：ECharts、Highcharts、D3js等功能都十分强大。
2、数据报表类：Excel、金蝶、FineReport等，对于日常的报表制作，易学实用。
3、可视化BI类：比如cognos、tableau等，更直接地针对业务分析。
以上，前两者是纯粹的可视化图标，后两者涵盖从数据采集、分析、管理、挖掘、可视化在内的一系列复杂数据处理。
如何实现可靠的数据可视化
数据可视化最终还要回归到“阅读者”，通过传递有指向性的数据，找出问题所在，制定正确决策。所以数据的价值不在于被看到，而在于看到之后所引起的思考和行动。
这里，企业内数据还不同于普通的应用数据，它们大多不是通过算法程序直接产生价值应用于用户，而是通过合理的展示和分析，再经应用者或管理者思考和判断，最后采取行动，从而发挥价值。
1、谁是可视化的受益者
无论你在做一份传统的报表，汇报的PPT还是其他，首先需要搞清楚这是给谁看的，他需要了解哪些事项，关注那些指标，在决策过程中会如何利用你展示的信息和数据，一句话概括就是搞清楚数据分析工作的目标，这一张报表是用来做什么的。后续的数据分析工作和分析报告里所要呈现的全部内容，之后都是要紧紧围绕着这个目标主题而服务的。
2、梳理指标体系
数据可视化是要讲繁杂的各条数据，梳理成指标，围绕每个业务财务、销售、供应链、生产等形成指标体系，最后通过可视化的方式展现，比如回款率、收益效率
可以说，数据分析工作是否成功，大体就在指标的梳理。这个工作需要数据中心的人员或者BI组的人员深入业务一线去调研需求，拉来数据，建好数仓
指标体系分享
如何针对业务场景做数据分析-零售业管理指标
数据化管理的指标体系大全(一)，店铺与销售
数据化管理的指标体系大全(二)，商品、电商、战略决策
分析生产和库存，靠这一套指标就够了!
将数据可视化与业务方案结合起来
运维人员的工作每天基本上都是在检查问题，枯燥但又重要， 要是你的某一个环节出现问题并没有及时发现问题，对于企业来说损失可能非常大，基本上运维人每天的工作我罗列了下，有这几种：
1、负责服务器的硬件配置、软件安装、机房上下架等技术维护工作
2、负责虚拟化技术产品物理机配置、管理和日常运行监控和维护
3、负责独立主机或虚拟应用产品的开通使用、日常维护、故障诊断和排除
4、提供独立主机或虚拟应用客户产品 *** 作和应用方面的技术支持
5、监视分管的服务器，及时发现问题，并积极解决问题
现在信息化数字时代，单靠人工去检查出现错误几率会很大，而且有的运维人还不只管理两台服务器，像我们公司的运维每人至少要管理30台服务器，这样子单靠人工运维耗费的人工成本和时间是非常大的，所以还是推荐你用运维工具吧，比如云帮手（）1支持跨云商批量管理服务器
2兼容性强大，兼容市面基本所有的云商云主机，兼容 *** 作系统；
3 *** 作简单，可视化界面预览资源、一键修复、一键部署；
4 可以远程登录云主机FTP桌面，处理云主机上的文件；
5监控和资源还有告警功能，这个是挺好的，不用盯着看；
6系统修复功能，这个是挺实用也比较必须的；
7免费使用。总得来说功能还是挺全的，不存在需要又要另外找软件的尴尬。
你好，很高兴回答你这个问题。从运维的角度来讲，服务器的数量少并不意味着我们的运维工作就非常轻松，相反我们更应该重视此阶段的工作。
我们可以从以下几方面来开展我们的运维工作：
1应用服务器
我们可以从当前服务器中找出 至少2个节点装Vsphere虚拟化，建立一个数据中心、集群 ；如果你的服务器有多网卡和SCSI，还可以做一些更高级的应用，如vmotion、负载均衡、高可用等。当虚拟机或服务器故障，可以 实现故障自动转移，有效的避免了单节点的故障，提供服务器的容错率 。
我们可以在新建的虚拟机部署Web、API等各种应用，而且 虚拟机可以在vCenter图形化界面下统一管理 。这一般是中小公司的在服务器方面的解决方案。
当然，我们对docker比较熟悉，可以使用一套docker解决方案，这比Vsphere更能节省一部分资源。当然这个需要的技能要求也比较高，需要我们不断积累。
2数据库服务器
数据库服务器在此我们单独拿出来，是因为数据库对服务器性能、磁盘IO要求比较高，不太建议使用虚拟机，当然这需要根据业务的实际情况来做选择。 数据库我们需要通过一主一从、一主二从的方式实现高可用，来避免数据库单点问 题，我们还可以选择合适的proxy来进行读写分离、读负载均衡等。另外还要考虑数据的本地备份、异地备份，来确保数据可恢复。
3系统监控
当我们在应用服务器和数据库服务器上线一套系统后， 我们需要通过监控掌握从服务器硬件、基础状态、应用、数据库等从下到上的运行状态 ，以便我们能够对告警及时做出响应。考虑到报警的及时性，我们需要监控接入多种报警渠道，如微信、钉钉、邮件、短信等。监控的目的是发现问题、解决访问，因此我们需要踏实的做好这一步，才能为我们的业务保驾护航。
好了，其实不管服务器多少，我们都需要扎实的把基础打好，这样才能以不变应万变面对各种情形。希望我的回答能够帮到你。
题主没有详细说明具体应用系统的功能，比如是否单一的Web服务？有没有微服务、分布式、集群化扩展的潜在需求？
通常来说，建议使用云服务自动化运维。云服务已经成为IT技术的核心基础设施，充分利用云服务带来的d性和分布式优势，赋能自动化运维。
一，自动构建系统
如果需要构建应用，那么就建议配置使用CI/CD持续化集成和自动化部署，比如常用的Jenkins，配置Git代码提交时触发构建，然后自动部署。
二，日志收集处理系统
1，ELK是常见的日志收集管理系统，包括ElasticSearch, LogStash, Kibana三个服务，架构示意图如下：
2，在ELK系统中，Kibana是一个图形化展示工具，配置查询条件，运维人员随时可以搜索指定日志信息，分析处理故障。
三，服务监控
1，云监控CloudMonitor
主流云服务商都将监控功能集成到了基础架构中，以阿里云为例，云监控提供了多种配置，多维度全方位监控。
比如配置CPU使用率到达80%时，自动触发动作，增加服务器实例，同时邮件通知运维人员。
2，应用监控
以监控宝为例，配置服务地址，选择分布在不同地区和运营商的监测点。当监测点不能正常调用配置的服务地址时，将收到警告信息，可以选择邮件、短信、电话等通知方式。
1，是否集群化部署？需要AutoScaling自动伸缩吗？
小型化和集群化并不冲突。如果采用集群化部署，可以配置触发条件，满足时自动增加或者释放服务器资源。比如当CPU使用率达到75%或者内存占用率达到75%时，根据配置好的服务器和数量，自动触发。
2，是否使用Docker容器技术？
Docker将应用以及依赖打包到一个可移植的镜像中，可以实现虚拟化，有助于快捷高效的交付应用，结合Docker-compose资源编排，快速实现自动部署更新，不再需要常用的Jenkins构建服务器。
机器数比较小的话，你可以用云的服务器，这样可以节省好多钱。找一个专门的运维，还不如让开发自己来搞，因为机器少运维他也应付得过来。现在都在搞云计算了，把你的机器放上阿里云或者腾讯云，你自己维护好很多，包括网络贷款都很容易扩容。上面这个我说到的只是说建议你如果你已经是自己的机器了。我建议你从我下面所说的来搞。
认为的整个过程的话一般分为三个阶段，第一的话是手工阶段，什么东西都是手工搞。
第2个阶段就是脚本阶段了，本来手工搞的东西全部脚本化。
第3个阶段就是平台化了，平台化了之后，所有东西都在页面上完成系统完成，不需要人工来干预，甚至不用运维来搞。
有一些人说既然认为就是最后的一个阶段，但是这个很不成熟。所以我就不说了。
针对你这个机器数少的，你可以手工认为，或者说用脚本认为都没问题。
在合适的阶段做合适的事情就是最好的。所以我建议你手工运维或者脚本运维。
我们项目用的 wgcloud运维监控系统 ，它前身是开源项目，后来推出的商业版，也有免费版
wgcloud运行很稳定，性能很好，部署和上手容易
wgcloud支持主机各种指标监控(cpu状态/温度，内存状态，磁盘容量/IO，硬盘smart监控，系统负载，网卡流量，硬件系统信息等)，数据可视化，进程应用监控，大屏可视化，服务接口检测，DOCKER监控，自动生成网络拓扑图，端口监控，日志文件监控，web SSH（堡垒机），指令下发执行，告警信息推送（邮件钉钉微信短信等）
可以装虚拟机代替，在同一个局域网情况下
找服务商外包服务，或者网上托管也不贵收费
服务器数量比较少，比如10台服务器，基本可以不设置运维岗位了，后端开发人员 或者架构师就能搞定。
我就是那种曾经在创业的小公司待过的开发人员，开发，运维我都干了。
但是想想如何更科学更高效的运维还是很有必要的。
软件系统的运行时环境：即公司的业务产线，靠它创造业务价值，这个是最核心的功能诉求。
实时监控系统: 任何时候都要对当前公司的产线的压力一清二楚，有问题功能随时解决，有性能问题及时扩容或者回收资源
降低服务器成本：在业务萎缩的情况下，准确评估哪些资源可以回收，降低服务器的支出
这个是当时我认为的运维的三个主要目的。
运维方案开发半路出家，当时采用的是shell+python+ansible+jekins+elk的方式
首先，我会及时的更新业务产线的物理架构图，根据架构图来规划服务器的资源使用。
比如多少个web服务，数据库多少，zk,kafka,redis集群怎么分布。
集群部署一般是放在多个服务器上的，这个时候ansible就派上用场了。
jekins主要用来自动发布更新程序已经做定时回收磁盘的任务。
elk主要用来做应用的日志系统和监控告警； 可以通过看板随时知道产线的请求数量和并发数量；
以上的运维方案适用于小公司。运维工程师看到了可以补充
搞个zabbix刷
数量少。如果配置好可以虚拟化。然后跑容器
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
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