cephredis去中心

1. b站现在用的是金山的服务器吗

b站的客户端就是外包给金山团队做的。内部相当于是私有云了，游戏业务用公有云多些。

B站技术氛围浓厚，爱开源、爱新技术，所以使用了大量的开源组件，包括SheepDog和GlusterFS（卡成翔），其中最大的坑是 SD卡 + Ceph存储。Ceph本身的设计非常好，但是姿势不对也会死很惨。比如B站的某套服务器集群用 SD卡来跑系统，结果 SD卡跪了导致系统也跪了。

所有虚拟机的磁盘io都卡顿甚至死机，经过不断调优终于还是稳定了。Ceph给我最大的安慰是：它没有丢数据，没有丢！

此外，Redis3.0、Codis、Twemproxy等开源系统都在B站得到了使用，最后我们自研了 BiliTW（已开源），主要原因是 Codis现在没更新了，Twemproxy的性能比较差，特别是后端Redis多的情况下（而且它和Redis一样、只吃单核）。BiliTW最大的改进是支持多核，增加了一些易于运维的功能。

B站服务器为屡次被“炸”，原因：

首先，每个公共服务器都会根据日常流量定制合适的服务器，在控制成本的基础上保证用户可以正常访问，B站服务器瘫痪的原因就是一个时段访问用户激增，超出正常服务器负荷范围，所以导致无法正常使用。但是正常情况下还有许多能导致服务器瘫痪的原因。

2. 如何基于 Ceph 构建高性能块存储服务

Ceph是一个分布式存储系统，支持对象文件快接口，设计目标是:
• 所有组件横向扩展
• 没有单点故障
• 可以在普通厂商硬件使用
• 所有机制都能自我管理
• 开源
分布式存储的应用场景相对于其存储接口，现在流行分为三种:
1.对象存储: 也就是通常意义的键值存储，其接口就是简单的GET,PUT，DEL和其他扩展，如七牛、又拍，Swift，S3等。
2.块存储: 这种接口通常以QEMUDriver或者KernelMole的方式存在，这种接口需要实现Linux的Block Device的接口或者QEMU提供的Block Driver接口，如Sheepdog，AWS的EBS，青云的云硬盘和阿里云的盘古系统，还有Ceph的RDB(RDB是Ceph面向块存储的接口)。
3、文件存储: 通常意义是支持POSIX接口，它跟传统的文件系统如Ext4是一个类型的，但区别在于分布式存储提供了并行化的能力，如Ceph的CephFS(CephFS是Ceph面向文件存储的接口)，但是有时候又会把GFS，HDFS这种非POSIX接口的类文件存储接口归入此类。
提到存储的种类就不得不提到另外一个话题：存储不能做统一化吗？因为必须要有多个不同的软件栈去管理不同的存储设备：SSD，SATA等。
Ceph就此提出了不同观点，RADOS提供了基础的存储设备的管理、数据控制流访问的管理，提供的是一个可靠持久的数据存储平台，基于其上，我们可以实现多个不同的接口户来实现面向不同需求的对接，比如对象存储我们有一个单独的库实现去满足不同的存储需要，比如我们块存储是通过RDP来实现。
统一存储并不意味着所有存储都的同一个接口，同一个实现，同一个软件栈，它其实只是使用了同一个设备管理的生命周期和数据访问的有效控制，它提供了一个相对合理，非常适合运维的，利于成本，利于软件可靠性控制的的机制去保证我们的存储的可靠。
举一个例子，大部分存储厂商甚至网络厂商都有一个自己的核心软件栈，如文件系内核。基于其上演化出各种不同的产品线。如果厂商要追求各个产品线的极致是不是就应该每个产品完全独立来追求极致，但事实上一个核心的底层技术栈需要高质量的代码、完备的测试和长期的使用。在Ceph这里，一个分布式系统的并发IO、分布式恢复、数据端到端校验等等关键实现是唯一实现，成熟的系统系统在这些实现上需要经过一定量级和时间的考验，这才是Ceph所谓的统一存储，而不是其他的接口堆叠式开发。
【Ceph和其他开源分布式存储、其他商用存储的区别之处在哪？】
众所周知，很多传统厂商如日立、富士通等存储大厂也采用了Ceph作为它们存储硬件的载体，Ceph能提供企业级的存储服务一定有它的优势，才能让传统的存储厂商弃而采用开源的存储方案。
1、中心化系统我们认为它在数据控制系统方面做的较好，在迁移运维方面提供较好的实现，但却有元数据的瓶颈。在访问数据时需要经过元数据服务器的查询再去寻找相应的数据服务器会在大规模扩展时遇到性能瓶颈问题。
2、全分布式系统虽然提供较好的数据访问能力，能高效处理客户端的LO请求，但是却没有提供一个非常好的数据控制的实现，比如故障处理能力不足，数据恢复的困难，如果跳出中心化的元数据存储系统它没办法做到强一致性的数据恢复。
弹性的数据分布策略和物理拓扑输入实现了高可用性和高持久性，Ceph的高性能重构还体现在利用CRush算法对数进行约束，避免数据分布到所有的集群的一个节点上，利用Ceph设计并提供的一个由CRush算法来支持一个高自由化的存储集群的设计，实现高可靠性，高持久性，高性能。

3. 黑马程序员Linux运维培训怎么样

1、什么是运维工程师？

运维工程师，服务器与系统安全稳定的掌舵者！当一个产品（如Web网站、APP软件、网络游戏等）正式上线后，产品、开发、测试类的工作就正式结束了，接下来的维护和管理工作就会全部移交给运维工程师。

运维工程师的主要工作职责就是负责服务器的架构设计以及云计算平台管理，保障软件的稳定运行。没有开发以及测试类工作复杂且工作解决方案相对固定。更重要的是没有年龄以及学历的限制，随着工作年限和工作经验地增长，也会越老越吃香。

2、运维工程师工作场景

运维学科2019全年所有班级就业率93.5%，平均薪资8.7k起，最高薪资25k* 14薪

三、运维课程

1、第一阶段：Linux运维基础功

运维基础：运维发展史、计算机概述、计算机组成、操作系统学完此阶段可掌握的核心能力：熟练掌握Linux操作系统的安装(CentOS7.6)、配置、基础命令、VIM编辑器、用户管理、权限管理、自有服务、进程检测与控制、阿里云平台管理、开源CMS项目上线部署实战。

Linux操作系统：Linux系统概述、虚拟机、CentOS7.6系统安装，Linux基础命令

Linux下文件管理（上）：文件命名规则、目录管理、文件管理、文件复制与剪切、重命名、Linux文件打包与压缩、文件处理命令

Linux下文件管理（下）：VIM编辑器介绍、VI与VIM的区别、VIM安装与配置、四种工作模式（命令模式，编辑模式，末行模式，可视化模式）、相关VIM指令、VIM扩展功能、VIM总结

Linux下用户管理：用户和组的相关概念、用户组管理、用户管理、用户密码设置、切换用户、Linux用户管理实战

Linux下权限管理：权限的基本概念、权限在生产环境中的作用、Linux权限类别（rwx）、Linux文件所有者类别（ugo）、普通权限设置（字母+数字）、文件属主与属组设置、高级权限、ACL权限控制、umask

Linux下自有服务+软件包管理：自由服务概述、systemctl管理服务命令、ntp时间同步服务、firewalld防火墙、crond计划任务、设备挂载与解挂、rpm包管理工具

Linux进程检测与控制：进程与程序的概念、进程管理命令（top命令，free命令，df命令，ps命令，netstat命令，kill命令与killall命令）、进程优先级设置

阿里云平台管理与开发CMS项目上线部署实战：云计算平台概述、阿里云平台注册、登录与管理、项目背景、LAMP环境概述、YUM指令、LAMP环境搭建、开源CMS项目上线部署实战

学完此阶段可解决的现实问题：能够根据企业实际项目需求实现服务器部署与架构。

学完此阶段可拥有的市场价值：熟练掌握之后，可以满足市场对初级运维工程师的需求，但是市场就业工资相对较低，还是建议继续学习就业班课程。

2、第二阶段：Linux系统服务篇

Linux高级指令：基础命令回顾、find命令之高级搜索、tree命令、scp文件上传与下载、计划任务crontab + tar实现定时备份、用户管理高级、文件权限管理高级

Linux下软件包管理：软件包管理任务背景、Linux下软件包概述、RPM包管理工具、YUM包管理工具、YUM源配置（公网YUM源，本地YUM源、自建YUM源仓库）、源码安装概述、源码安装三步走、源码安装实战

Linux远程管理服务SSH：SSH任务背景、SSH服务概述，yum源配置，SSH服务安装与配置实战，公私钥概念，SSH免密码登录

Linux数据同步RSYNC：RSYNC任务背景、RSYNC介绍、RSYNC基本语法、本机同步与远程同步、把RSYNC作为系统服务、RSYNC结合INOTIFY实现实时同步、RSYNC托管XINETD

Linux下文件共享服务FTP、NFS、SAMBA：文件共享任务背景、FTP服务介绍、FTP工作模式（主动模式+被动模式）、FTP服务搭建、客户端工具（ftp、lftp使用）、FTP访问控制、NFS服务介绍、NFS服务搭建、配置文件详解、NFS任务背景及解决方案、SAMBA服务介绍、SAMBA服务搭建、配置文件详解、文件共享服务总结

DNS域名管理服务：DNS服务介绍、DNS的作用、DNS服务搭建、正向解析、反向解析、多域搭建、NTP时间服务器、主从DNS架构

源码构建LAMP环境及部署业务应用：LAMP任务背景、Web服务器环境准备、软件编译回顾、编译安装MySQL、编译安装Apache、编译安装PHP、后期配置、Web应用系统部署实战

Linux下日志管理服务RSYSLOG：日志管理任务背景、查看日志、日志管理服务（RSYSLOG概述，日志列表，日志级别，相关符号，配置文件）、RSYSLOG本地日志管理、RSYSLOG远程日志管理、日志管理应用实践

Linux 磁盘管理：磁盘管理任务背景、磁盘管理概述、fdisk命令详解、Linux分区概述、Linux分区实战、逻辑卷介绍、逻辑卷基本概念（PV、VG、PE、LV）、逻辑卷LVM应用操作实战、RAID介绍、RAID常见级别、软硬RAID、软RAID应用实践

Shell脚本编程：Shell概述、变量、Shell流程控制、Shell数组、Shell函数、Shell特殊用法、正则表达式、Shell编程实战

数据库DBA：MySQL概述，MySQL5.7安装，MySQL配置，MySQL基本操作、SQL语句详解、MySQL索引、MySQL备份与还原、MySQL主从复制、MHA高可用架构、MySQL企业级应用实战

学完此阶段课掌握的核心能力：

1、了解Linux系统运行原理，实现Linux服务器的维护与管理；

2、了解Linux系统相关服务，能根据企业需求实现企业运维工作。

学完此阶段可解决的现实问题：能实现企业Linux服务器的日常维护与管理，搭建SSH、文件共享、DNS、Apache等服务、能独立完成系统日志分析、Shell脚本编程、数据库DBA等相关工作。

学完此阶段可拥有的市场价值：熟练学习和掌握后，可满足企业运维的初中级需求。

3、第三阶段：千万级商城系统架构设计

源码构建企业级LNMP架构及电商系统上线部署：千万级商城系统架构设计任务背景、Web项目开发流程、Linux服务器环境准备、LNMP环境概述、MySQL数据库服务搭建、Nginx软件服务搭建、PHP软件服务搭建、Web商城项目部署上线

大型WEB服务软件Nginx部署介绍使用：Nginx软件概述、Nginx平滑升级、nginx.conf配置文件详解、虚拟主机配置、Nginx默认官方模块详解（GZIP压缩，客户端缓存，反向代理，基于IP/用户的访问控制，目录显示）、日志管理、日志轮转、第三方日志管理软件GoAccess、Location区块、URL重写、第三方模块安装与配置、Nginx安全管理、Nginx其他衍生版本（Tengine，OpenResty）

WEB高可用集群架构设计及实现（keepalived）：WEB高可用集群架构设计任务背景、单点数据库迁移、HA高可用集群概述、Keepalived软件介绍、Keepalived组成和原理、VRRP协议、安装与配置Keepalived、Nginx服务高可用实践、Keepalived扩展内容（非抢占模式、VIP脑裂、单播模式）

WEB负载均衡服务器集群架构设计及实现LB(Nginx/LVS/HAProxy)：WEB负载均衡服务器集群架构设计任务背景、为什么需要LB负载均衡技术、LB负载均衡架构图、负载均衡分类、常见负载均衡实现方式、LB负载均衡环境准备、Nginx负载均衡实现、负载均衡算法、Session共享解决方案、高可用负载实践; LVS概述、LVS工作原理、LVS核心组件、LVS三种工作模式（NAT模式、DR模式、TUN隧道模式）、LVS/NAT原理和特点、LVS/DR原理和特点、LVS/TUN原理和特点、LVS的十种调度算法、LVS/NAT模式部署实践、LVS/DR模式部署实践; HAProxy概述、HAProxy安装与部署、haproxy.cfg配置文件详解、常见问题分析、HAProxy调度算法、HAProxy负载均衡应用实践

MyCAT读写分离：MySQL读写分离任务背景、读写分离的目的、读写分离常见的实现方式、搭建M-S主从复制、代码实现读写分离、MyCAT实现读写分离实战（JDK配置、MyCAT配置文件详解、读写分离实践、高可用实践、分库分表、MyCAT企业级案例实践）

非关系型数据库NoSQL(Memcache/Redis/MongoDB)：非关系型数据库任务背景、Web项目访问流程、优化方案、缓存技术引入、memcached介绍、memcached安装与部署、telnet客户端使用、memcached指令详解、memcached tools工具使用、LRU失效机制、PHP memcached扩展安装、Session入memcached、缓存项目的热点数据; Redis介绍、Redis应用场景、Redis源码安装、客户端工具使用、Redis数据结构详解、数据持久化操作（快照+AOF）、企业级案例（主从，安全限制，PHP Redis扩展，Session入Redis）;MongoDB任务背景、MongoDB安装和配置、数据结构类型操作CURD、MongoDB安全设置、PHP扩展、桌面管理软件、企业级日志统计实践

JAVA项目架构设计实战（LNTM架构）：Java项目任务背景、Tomcat概述、Tomcat安装与部署、Tomcat企业级管理、Host虚拟主机配置、Server Status服务器状态、应用管理、Nginx动静分离、Nginx+Tomcat负载均衡、Maven概述、Maven项目打包、Maven项目部署

存储（NAS/SAN/GlusterFS/Ceph)：存储概述、Linux存储分层、存储的分类（DAS，NAS，SAN）、存储类型的分类（文件存储、块存储、对象存储）、SAN的分类、IP-SAN之iscsi实现; 分布式存储、Glusterfs介绍、raid级别回顾、常见卷的模式、Glusterfs集群、环境准备、集群部署、创建glusterfs存储卷、客户端使用、卷的删除、常见卷类型（stripe模式、distributed模式、distributed-replica模式、dispersed模式、distributed-dispersed模式）、其它卷类型、glusterfs分部署存储应用实战; 认识Ceph、Ceph架构原理图、Ceph集群、Ceph集群组件、Ceph集群环境准备、Ceph集群部署实践、RADOS原生数据存取、Ceph文件存储、Ceph块存储、Ceph对象存储、Ceph对象存储+owncloud打造云盘系统、Ceph Dashboard(拓展)

配置自动化（Ansible/SaltStack）：自动化运维任务背景、认识ansible、ansible安装与配置、服务器分组、ansible模块（hostname模块，file模块，模块，yum模块，service模块，command和shell模块，scriYAML格式pt模块）、playbook介绍、playbook实例、playbook编排应用、roles介绍、roles的目录结构、roles应用案例; saltstack介绍、saltstack安装与配置、saltstack远程执行命令、grains、pillar、配置管理文件、配置管理目录、配置管理命令、配置管理计划任务、其他命令、salt-ssh使用

企业级监控平台（Zabbix/Prometheus）：企业级监控任务背景、监控的目的、主流的开源监控平台、Zabbix概述、Zabbix服务器安装、Zabbix监控本机与远程主机、模板、监控项与应用集、图形、触发器、报警、Zabbix代理、主动监控与被动监控、Zabbix应用部署实战; 认识Prometheus、Prometheus原理架构图、Prometheus监控安装部署、Prometheus监控远程主机、远程MySQL、Grafana介绍、Grafana安装与登录、Prometheus结合Grafana实现Linux系统监控、CPU监控、MySQL监控等等、Grafana报警系统实践

企业级日志分析（ELK/Kafka)：ELK任务背景、ELK概述、elasticsearch部署、elasticsearch基础概念、elaticsearch基础API操作、ES查询语句、elasticsearch-head、logstash简介、logstash部署、日志采集、采集messages日志、采集多日志源、kibana介绍、kibana部署、kibana汉化、通过kibana查看集群信息、通过kibana查看logstash收集的日志索引、通过kibana做可视化图形、filebeat介绍、filebeat收集日志、filebeat传输给logstash、filebeat收集nginx日志、filebeat日志过滤

CI/CD（Git、Gitlab、Jenkins）：CI/CD任务背景、版本控制概念、Git安装、Git身份设置、Git创建本地仓库、Git暂存区、Git版本控制、Git分支管理、扩展：Windows版Git; Github概述、GitHub注册、创建项目、远程仓库、免密push、分支、多人协作; GitLab介绍、GitLab下载、安装与配置、GitLab配置、仓库管理、持续集成（CI）、持续交付（CD）、蓝绿部署、滚动更新、灰度发布

运维安全（SSL与CA认证/防火墙/ VPN/JumpServer与Teleport跳板机）：运维安全任务背景、运维安全概述、硬盘分区加密（扩展）、对称加密、非对称加密、数字签名、SSL与CA认证、SSL介绍、CA认证介绍、https应用实践; 防火墙概述、iptables的应用、iptables防火墙结构、iptables基本语法、iptables四表五链、企业级防火墙规则设置、firewalld包过滤、firewalld与iptables的区别、firewalld防火墙规则设置、firewall-config图形模式; VPN任务背景、隧道介绍、net-to-net隧道通讯、VPN介绍、IPSec协议、libreswan实现net-to-netVPN、三网络VPN互联、roadwarrior VPN（libreswan实现点对网VPN，openvpn实现点对网vpn，使用pptpd实现VPN），PAM认证，LDAP，开源堡垒机jumpserver，轻量级开源堡垒机teleport(拓展)

学完此阶段可掌握的核心能力：

1、 具备Linux服务器架构设计能力，保证应用架构合理可控；

2、具备监控检查系统软硬件运行状态，保证系统安全稳定运行的能力；

3、具备CI/CD持续集成/持续支付能力；

4、具备配置自动化以及日志分析能力；

5、具备解决复杂问题和技术难点的能力。

学完此阶段可解决的现实问题：

1、掌握Java、PHP服务器架构能力；

2、能够独立搭建企业级高可用服务器（集群、高可用、负载均衡、缓存、存储）；

3、掌握阿里云/华为云产品实战；

4、能使用Zabbix/Prometheus搭建企业级监控；

5、能够熟练掌握CI/CD持续集成/持续支付工具；

6、能够使用Ansible/SaltStack实现运维自动化；

7、能使用ELK实现企业级日志分析；

8、能够掌握常见运维安全防护手段。

学完此阶段可拥有的市场价值：熟练掌握和学习后，可满足Linux运维行业中高级需求。

4、第四阶段：Linux云计算运维

KVM虚拟化：KVM任务背景、计算机工作原理、虚拟化概述与分类、KVM环境准备、KVM安装、使用KVM安装虚拟机、KVM基础管理命令、KVM配置文件、KVM克隆、KVM网络管理、快照、设备管理、存储池管理、磁盘镜像管理、虚拟机快速创建脚本

公有云运维（阿里云[ECS/RDS/SLB/CDN/OSS/NFS]）：公有云任务背景、阿里云概述、VPC专有网络、阿里云安全组、云服务器ECS、自定义镜像、阿里云SLB、阿里云RDS、阿里云存储（NAS与OSS）、CDN、域名与域名解析、SSL证书、数据传输DTS、云监控、DDOS高防、容器服务、公有云企业级案例应用实践

私有云运维之OpenStack平台：私有云任务背景、OpenStack概述、OpenStack组件及其作用（Compute 计算服务、Networking 网络服务、Object Storage 对象存储、Block Storage 块存储服务、Identity 身份认证、Image Service 镜像服务、Dashboard UI页面、Metering 测量服务、Orchestration 编排部署、Database Service 云数据库）、OpenStack自动部署、OpenStack手工部署、OpenStack云平台应用实践

Docker容器技术：Docker容器技术任务背景、PAAS平台介绍、认识容器、Docker介绍、Docker内核技术（NameSpace，Control Group，LXC与docker区别）、Docker环境准备、Docker软件安装、Docker Daemon管理、镜像、容器、仓库、Docker存储驱动、Docker应用实践、Dockerfile概述、使用Dockerfile构建镜像、单宿主机容器互联方式、Docker网络、Docker的Web管理平台、Docker三剑客（Docker machine、Docker compose、Docker swarm）、Docker容器应用部署实践

Kubernetes(K8S)容器编排工具：Kubernetes(K8S)容器编排任务背景、认识容器编排、Kubernetes概述、Kubernetes架构、集群部署方式、Kubeadm部署Kubernetes集群、集群与节点信息、节点标签、namespace命名空间、工作负载(workloads)、pod概述、pod分类、pod的YAML格式、pod资源限制、pod调度、pod生命周期、pod控制器、service、ingress controller、kubernetes存储卷、ceph集群部署、ConfigMap、Secret、PV与PVC、API网关 kong、包管理方案 helm2、存储解决方案 GlusterFS、服务网格 istio、监控解决方案 heapster、应用实践 gitlab-ce、应用实践 jenkins、应用实践 kafka、应用实践 zookeeper应用实践 配置中心Apollo

综合案例：Docker+K8S企业级项目应用实践

学完此阶段可掌握的核心能力：

1、熟练掌握虚拟化技术；

2、掌握公有云与私有云架构实战；

3、熟练使用容器与容器编排工具；

4、熟练掌握企业级云计算技术应用实践。

学完此阶段可解决的现实问题：

1、能够使用KVM实现虚拟化；

2、能够掌握公有云与私有云服务器架构实战；

3、能够熟练使用Docker容器；

4、能够熟练使用Kubernetes（K8S）容器编排工具；

5、能够熟练掌握Docker+Kubernetes（K8S）项目架构设计

学完此阶段可拥有的市场价值：熟练掌握和学习后，可满足Linux云计算架构工程师的高级需求。

5、第五阶段：Python CMDB运维开发（DevOps）

HTML5：HTML简介、HTML标签详解、字符编码的奥秘、HTML5新特性与常用标签

CSS3：CSS简介、CSS的引入方式、CSS基本选择器、CSS属性、盒子模型、CSS浮动、CSS3新特性与常用属性、CSS应用案例

Bootstrap：Bootstrap环境搭建、全局样式、网页排版、表单、图片及辅助类、网页布局、Bootstrap组件、CMDB后台布局实战

JavaScript/Ajax/jQuery：JavaScript简介、Javascipt语法基础、BOM模型、DOM模型、Ajax概述、Ajax中的get与post请求、Ajax案例、jQuery框架概述、jQuery选择器、jQuery事件、jQuery与Ajax、JavaScript应用实践

Python基础：Python概述、Python环境部署、变量、标识符和关键字、输入和输出、数据类型转换、条件控制语句和循环语句、容器类型、函数、文件操作

Python高级：面向对象、异常处理、模块和包、Python与MySQL应用实践

Django框架：Django框架介绍、Django模型、ORM及数据库操作、视图及模板、Django中间件

综合项目：Python+Django实现CMDB企业自动化运维平台

学完此阶段可掌握的核心能力：

1、掌握Web前端开发相关技术如HTML5/CSS3/JavaScript；

2、掌握Python运维相关模块；

3、掌握Python Django框架；

4、具备一定的Python运维开发能力。

学完此阶段可解决的现实问题：

1、具备一定的编程思维，为未来系统架构师铺路搭桥；

2、能够熟练掌握Python运维相关模块实现运维管理；

3、能够使用Python+Django开发企业自动化运维平台。

学完此阶段可拥有的市场价值：熟练掌握和学习后，可满足Linux运维行业的高级需求。

4. linux运维就业前景怎么样

linux运维这个行业是最被应届大学毕业生误解的行业之一。
通常是没有自信学成像Java开发这样的技术的学生，退而求其次选择入行运维，好像既简单容易又能领到高薪 走向人生巅峰。岂不知鱼和熊掌不能兼得。
技术含量低的行业注定容易被替代，价值不高，待遇也不可能如培训机构宣扬的那样。
就算一定要学，IT培训学校要找好，不要去一个品牌的子品牌或者外地开的分校。

5. 孤岛危机3ceph首脑狂按空格没用

打主脑我触发了3次，被扔到天上然后按空格，基本上步骤是：打中间的类似眼睛的地方，触发他变成转头，跑路躲转头，主脑会张开三个转头出现三个红色能量炮，这时攻击主脑中心与这个能量炮中间的位置（共三个），会爆炸打断，然后触发主角飞天空格动画。

6. 求助：哪些公司可以提供大数据处理分析解决方案

上海献峰网络指出：你要的大数据分析解决方案大全都在这

从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？

一、大数据分析的五个基本方面

1. Analytic Visualizations（可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines（语义引擎）
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

二、大数据处理

周涛博士说：大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。

具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。

采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC 的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，还有，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

7. 学习Linux能做什么

linux命令是对Linux系统进行管理的命令。对于Linux系统来说，无论是中央处理器、内存、磁盘驱动器、键盘、鼠标，还是用户等都是文件，Linux系统管理的命令是它正常运行的核心，与之前的DOS命令类似。linux命令在系统中有两种类型：内置Shell命令和Linux命令。

模式切换

1、由图形到字符＃logout或init 3。

2、由字符到图形界面init 5。

3、退出consolelogout或exit或ctrl+d。

4、注销Ctrl + Alt + Backspace。

5、关机＃poweroff或init 0或shutdown -h now或halt -p。

6、重启＃reboot或init 6或shutdown -r now。

8. 如何配置Ceph对象存储作为KVM虚拟机外部存储

Ceph对象存储只有在特定环境中才能够发挥最佳性能表现。这款产品在研发过程中考虑到云环境相关需求，且价格适中，能够轻松扩展成PB级存储。
但是部署Ceph并不简单，IT员工必须对产品进行充分了解。
相比于现在大部分数据中心使用的传统SAN产品，Ceph能够大幅度降低存储成本。这使得Ceph成为一种适用于大规模环境的理想存储产品，但是并不适用于只需要几台虚拟机的小型企业。

9. 可以把ceph作为对象存储，用于生产环境吗

Swift在小文件对象（如图像）存储上，性能很好。Ceph目前坑还是比较多，不是很稳定，如果没有研发能力，只是做对象存储，不建议在生产环境中用。

10. ceph 对于服务器配置有要求吗

那么云计算有哪些特点呢？

1、超大规模 “云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器，亚马逊、IBM、微软和Yahoo等公司的“云”均拥有几十万台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。

2、虚拟化 云计算支持用户在任意位置使用各种终端获取服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解应用运行的具体位置，只需要一台笔记本或一个PDA，就可以通过网络服务来获取各种能力超强的服务。

3、高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机更加可靠。

4、通用性 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出于变万化的应用，同一片“云”可以同时支撑不同的应用运行。

5、高可伸缩性 “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。

6、按需服务 “云”是一个庞大的资源池，用户按需购买，像自来水、电和煤气那样计费。

7、极其廉价 “云”的特殊容错措施使得可以采用极其廉价的节点来构成云;“云”的自动化管理使数据中心管理成本大幅降低;“云”的公用性和通用性使资源的利用率大幅提升;“云”设施可以建在电力资源丰富的地区，从而大幅降低能源成本。

云计算对服务器的要求

在了解了云计算之后，我们再说回云计算服务器，现在对于云计算服务器没有一个明确的定义，也没有一个统一的标准。与传统服务器相比，传统服务器中，包含处理器摸块、存储模块、网络模块、电源、风扇等设备。

云服务器关注的是高性能吞吐量计算能力，关注的是在一段时间内的工作最总和。因此，云服务器在架构上和传统的服务器有着很大的区别。

架构上，云服务器体系架构包含云处理器模块、网络处理模块、存储处理模块与系统件理模块等。这种架构的优势使得云服务器可以大大提高了利用率，采用多个云处理器完成系统设计，引入低功耗管理理念完成对系统的集中冗余管理，同时在系统中省去了很多重复的硬件。

云服务器一般包括线程、核、处理器、网络、加速器等功能单元全部计算的总和。因此，云计算一般都有着庞大的数据输入量或海量的工作集。那么服务器应该具备哪些能力呢，我们详细的来说一说。

高密度

高密度低成本基本上已经是云服务器的基本要求了，按照云计算中心本身的特点，云服务器应该和云计算中心高密度、低功耗、低成本的特点相符，即主要面向大规模部署的云应用。高密度服务器能够减少延迟、提高反应速度。目前高密度服务器主要分为多路机架和刀片服务器。

虚拟化

服务器虚拟化的能力，可以说直接影响云计算的效果。由于服务器虚拟化技术实现了将高负载节点中的某些虚拟机实时迁移到低负载的节点，把多个低负载的虚拟机合并到一个物理节点，并将多余的空闲物理节点关闭，以提高资源的使用效率，使负载达到均衡，从而使上层应用的性能得到了保障，同时还达到了减少能耗的目的。

因此云计算利用服务器虚拟化技术可实现对虚拟机的部署和配置，通过对虚拟机的快速部署和实时迁移能大大提高系统的效能，还可通过对虚拟机资源的调整来实现软件系统的可伸缩性，确保系统能迅速从故障中恢复并继续提供服务，提高了系统的可靠性与稳定性。所以在购买云服务器的时候，服务器硬件虚拟化的支持程度是考量服务器的一个重要因素。

横向扩展

根据云计算的第一个特点“超大规模”来说，云计算服务器的横向扩展能力就变得至关重要，目前英特尔已经推出了横向扩展的存储解决方案，结合英特尔的硬件，可以对这种大量的文件访问提供更高数据库和更好的可扩展性，而英特尔万兆网卡可以结合英特尔虚拟化技术，为整个云计算的中心提供更高效、更安全以及更简化的方式，保证了云数据中心的灵活性。

并行计算

云计算在某种形式上来说就是分布式计算、并行计算、网格计算等一脉相传的技术路线，从概念上来说，可以把云计算看成是“存储云”+“计算云”的有机结合，而计算云就是指并行计算，因此，云计算的基础架构首先是要确保能实现并行计算。

总结：

综上所述云计算对于服务器本身的性能要求不是很高，但对于服务器的结构灵活性上来说有一定的要求，另一方面就是对于服务器的计算密度、虚拟化能力、以及是否能够实现并行计算的能力这几方面要注重的去考虑，所以我们再去挑选服务器的时候，结合上述的四点要求去做，以做到事半功倍的效果。