环境的话，一般就是需要注意物理环境。即温度、电源、地板、防火系统。
作为机房（电脑学习室/数据中心），它的物理环境是受到了严格控制的，主要分为几个方面：即温度、电源、地板、防火系统。
温度
说到温度，一般用的都是空调了。空调用来控制数据中心的温度和湿度，制冷与空调工程协会的“数据处理环境热准则”建议温度范围为20-25℃(68-75℉)，湿度范围为40-55%，适宜数据中心环境的最大露点温度是17℃。在数据中心电源会加热空气，除非热量被排除出去，否则环境温度就会上升，导致电子设备失灵。通过控制空气温度，服务器组件能够保持制造商规定的温度/湿度范围内。空调系统通过冷却室内空气下降到露点帮助控制湿度，湿度太大，水可能在内部部件上开始凝结。如果在干燥的环境中，辅助加湿系统可以添加水蒸气，因为如果湿度太低，可能导致静电放电问题，可能会损坏元器件。
电源
机房的电源由一个或多个不间断电源(UPS)和/或柴油发电机组成备用电源。为了避免出现单点故障，所有电力系统，包括备用电源都是全冗余的。对于关键服务器来说，要同时连接到两个电源，以实现N+1冗余系统的可靠性。静态开关有时用来确保在发生电力故障时瞬间从一个电源切换到另一个电源。
地板
机房的地板相对瓷砖地板要提升60厘米(2英尺)，这个高度随社会发展变得更高了，是80-100厘米，以提供更好的气流均匀分布。这样空调系统可以把冷空气也灌到地板下，同时也为地下电力线布线提供更充足的空间，现代数据中心的数据电缆通常是经由高架电缆盘铺设的，但仍然有些人建议出于安全考虑还是应将数据线铺设到地板下，并考虑增加冷却系统。小型数据中心里没有提升的地板可以不用防静电地板。计算机机柜往往被组织到一个热通道中，以便使空气流通效率最好。
防火系统
机房的防火系统包括无源和有源设计，以及防火行动执行计划。通常会安装烟雾探测器，在燃烧产生明火之前能够提前发现火警，在火势增大之前可以截断电源，使用灭火器手动灭火。在数据中心是不能使用自动喷水灭火装置的，因为电子元器件遇水后通常会发生故障，特别是电源未截断的情况下使用水灭火情况会变得更糟。即使安装了自动喷水灭火系统，清洁气体灭火系统也应早于自动喷水灭火系统启动。在数据中心还应该安装防火墙，这样可以将火源控制在局部范围内，即便是发生火灾也可以将损失减到最低。
配置方式：
1 完成自定义监控脚本的编写（windows或linux脚本）
脚本要求：（1）既然是监控，那必然要有输出结果值（字符串，数字皆可）
（2）必须要求zabbix用户有执行权限，当然可以直接设置所有用户都有执行权限（chmod 777 脚本文件）
（3）若脚本需要传入参数，按照参数传入的顺序，在脚本中可用$1-$9来引用传入的参数
2 找到zabbix agent的配置文件zabbix_agentdconf,修改如下两个参数
UnsafeUserParameters=0 => UnsafeUserParameters=1并去掉前面的注释符
UserParameter= => UserParameter=aaabbb[], /usr/local/script/monitorsh $1 $2 …
说明：aaabbb[] ---zabbix服务器添加监控信息时需要用到的key值，
格式：aaabbb[]（例：systemfilesize[]）
/usr/local/script/monitorsh ----监控脚本绝对路径
为了便于灵活监控，有时脚本需要传入参数，此参数可从zabbix服务器端传入，所有参数按顺序分别从$1-$9表示
注：（1）若无需传入参数，则红色部分可省略
（2）该自定义脚本可由zabbix服务器控制收集数据的频率（如：每30s运行一次），无需再添加计划任务
（3）以上参数请根据实际情况填写，并注意去除参数前注释符（#）
（4）注意在key值和后面的脚本之间有个逗号隔开
至此，自定义监控脚本zabbix agent端配置结束
3 测试
测试命令： /usr/local/bin/zabbix_agentd -t key[参数]
示例：/usr/local/bin/zabbix_agentd -t systemfilesize[/etc/atxt,abc,…]
4 监控脚本举例：
脚本名称：/usr/local/script/monitorsh
脚本内容：echo `date +"%F %T"`
脚本要求：必须在控制台输出值，该值将作为返回值返回给zabbix服务器端
搭建纯SSD架构的高性能企业级云服务器，采用高端Intel Haswell CPU、高频DDR4内存、高速Sas3 SSD闪存作为底层硬件配置。
怎样估算oracle服务器的硬件配置 Dell PowerEdge T710
标准配置
TPCC：239,392
公司用最好还是用专业级的服务器，打电话给相关电脑服务器供应商很容易了解行情。否则，找台内存大点儿的机器，速度快点儿的机器也凑合着用。
联想rd350服务器怎么查硬件配置
因为阵列卡等设备的原因，在服务器上检测硬盘不太方便，如果是sata盘，拔下直接上台式机检测。
我用的是小鸟云的服务器，挺不错。
打水服务器通常是指虚拟服务器业务，多在境外。 打水的服务器，一般都是需要高配置，一般为Q84OO以上，i3 i5 17是目前市面上的打水服务器的最佳选择。
小提示：目前，打水虽然有风险，但是还是有利可图的，但是要方法得当，如果你打两个月都赚不到点钱，建议不要再打，因为可能你不合适做打水，正如不是个个人都能炒股赚到钱一样。
dell R310 X3430/4G/500G2 sata/raid1 这个配置用于邮件服务器足够了，软件推荐用：《科信KXmail邮件系统》，可以查下！
选购服务器硬件配置要注意什么？服务器硬件配置要稳定高效，千万不要选购一些太便宜的服务器配件，如果服务器运行时因为配置问题出现什么问题，损失就很大了，如机箱一定要选择好点的，国产有家叫IOK的机箱还可以，你去了解下。什么EMC啊 防震效果 听说都是不错 而且最大的好处是可以定制 客户喜欢咋整就咋整
怎么配置服务器硬件300个web站点，说多也不多，说少也不少了。在这个阶段，可以先用这款双路四核的服务器，标配一颗至强E5620四核处理器，英特尔5500芯片组服务器主板，2G DDR3 REG ECC内存，SSD 80G固态硬盘，双千兆网卡，性能可以说是相当不错，带100万广告联盟没问题。如果以后访问量增加，可以扩展到两颗处理器，达成8颗处理核心，16条处理线程（在任务管理器的cpu格子窗口能看到16个- -~~~相当变态），内存可以增加到24GB!
转载表面上看，是一套基于B/S方式实现的分布式管理系统，但其实背后的架构是基于C/S完成的。你以为他是一只鞋吗？其实他是一个吹风机。作为界面化的系统，浏览器框架是不可或缺的，但更加重要的东西在Socket上面。
一、需要解决中央控制端到各节点服务器之间的通信。
这个其实牵扯到一个通信协议的问题，各语言都有自己的socket，thread的库，直接调用即可。但是这个通信协议就需要自己来完成了。既不能太简单，太简单了，明码传输，如果别人获知了这个接口，就很容易执行一些令人讨厌的 *** 作。也不能太复杂，太复杂了等于是给自己找麻烦，所以简单的数据包编解码的工作或者用token验证的方式是需要的。通信协议起码要两种，一种是传输命令执行的协议，一种是传输文件的协议。
二、跨语言的socket通信
为什么要跨语言，主控端和代理端通信，用什么语言开发其实无所谓。但是为了给自己省事，尽可能使用服务器上已经有了的默认语言，Ambari前期采用phppuppet的方式管理集群，这不是不可以，puppet自己解决了socket通信协议和文件传输的问题，可你需要为了puppet在每台服务器上都安装ruby。我是个有点服务器和代码洁癖的人。光是为了一个puppet就装个ruby，我觉得心里特对不起服务器的资源。所以我自己写了一个python的代理端。python是不管哪个linux系统在安装的时候就都会有了。然后主控端的通信，可以用python实现，也可以用php实现，但是考虑到对于更多的使用者来说，改php可能要比改tornado简单许多，所以就没用python开发。hadoop分支版本众多，发布出去，用户要自己修改成安装适合自己的hadoop发行版，就势必要改源码，会php的明显比会python的多。php里面的model封装了所有的 *** 作，而python只是个 *** 作代理人的角色而已。
所以也延伸出一个问题，什么语言用来做这种分布式管理系统的代理端比较合适，我自己觉得，也就是python比较合适了， *** 作系统自带，原生的package功能基本够用。用java和php也可以写agent，但是你势必在各节点预先就铺设好jre或者php运行环境。这就跟为什么用python和java写mapred的人最多是一样的。没人拦着你用nodejs写mapred，也可以写，就是你得在每个节点都装v8的解释引擎，不嫌麻烦完全可以这样干。原理参看map/rece论文，不解释。perl也是 *** 作系统原生带的，但是perl的可维护性太差了，还是算了吧。
所以这就牵扯到一个跨语言的socket问题，理论上来说，这不存在什么问题。但这是理论上的，实际开发过程中确实存在问题，比如socket长连接，通信数据包在底层的封装方式不同。我没有使用xml-rpc的原因之一就是我听说php的xmlrpc跟其他语言的xmlrpc有不同的地方，需要修改才能用,我就没有用这种办法。最早是自己定义的 *** 作协议，这时就遇到了这些问题，所以后来直接采用了thrift方式。就基本不存在跨语言的socket通信问题了。
三、代理端执行结果的获取
无论命令还是文件是否在代理端执行成功，都需要获取到执行结果返回给中央端。所以这里也涉及一个读取节点上的stdout和stderr的问题。这个总体来说不是很难，都有现成的包。当然这个时候你需要的是阻塞执行，而不能搞异步回调。
还有个问题是，我要尽可能使用python默认就带的包，而尽量不让服务器去访问internet下载第三方的包。
还有代理端最重要的一点，就是python的版本兼容性。centos5用python24，centos6用python26，ubuntu基本默认都是27。所以一定要最大限度的保证语言的跨版本兼容性，要是每个 *** 作系统和每一个版本我都写一个代理，我一个人就累死了。
四、浏览器端的model，view，controller
这里面你要封装好所有的通信协议，以及需要在节点上面执行的脚本。发送文件的 *** 作和数据库 *** 作也要在model里面完成。
如果对tcl/tk很熟，也可以写基于 *** 作系统界面方式的管理，不用浏览器就是了。
view对我来说是最痛苦的事，都是现学的jQuery怎么用，前端的工作太可怕了。关于这方面，没有太多可描述的，html和js带给我的只有痛苦的回忆，万恶的undefined。
五、跨 *** 作系统的安装文件封装。
要适应不同的 *** 作系统也是个很麻烦的事情，需要用agent提前获知 *** 作系统的发行分支，版本号。然后去找到对应的安装文件去执行。你不能保证一个分布式系统的集群中所有的节点都可以访问internet，更多的情况是这些节点都存在在一个安全的内网中。只有个别几个节点是可以访问外网的。所以，我势必要把所有的安装文件以及他们的依赖尽可能集中起来。我不确定安装 *** 作系统的lzo，yum或者apt-get会去下什么鬼东西，甚至无论是yum还是apt-get，里面都没有hadoop-lzo的库文件。所以，最好的办法是自己编译打包rpm和deb包。直接安装就好了，别去找repo下载什么。
这就是第五步工作，把需要的依赖的东西自己编译打包成rpm和deb。
deb包很好解决，但是rpm就没那么好办了，需要学习rpm的编译文件如何编写，这块是挺麻烦的，但是这玩意用好了还是挺不错的。现在我自制的安装包里面就已经包含了自己编译的lzo和snappy两种压缩库，以及hadoop-gpl-packaging的rpm和deb。下一个发布的easyhadoop将直接支持centos5,6，suse，以及ubuntu/debian的系统上安装hadoop。已经自带了lzo和snappy以及lzop和snzip。
六、把这些所有东西，整合到一个系统里面。
关联这些所有事情间的联系，整合到一个浏览器界面里面去。写一个分布式的管理脚本不难，写一个界面也不难，但是也许是我的水平不行，这两件事结合起来让他们协同工作还是有点难度的。对我来说，写界面的工作可能更难一点。
Cloudera可能是十来个人在写Manager的东西，ambari也是放到github和apachesvn上面，apache基金会的各种committer在写。easyhadoop没他们功能那么强大，一年来只有我一个人设计架构，功能，各种语言的编码，测试，发布。Fortheloveofgod,WhathaveIdone(英文部分请站在山顶仰天长啸)T_T。从前台到后台，到hadoop和生态系统以及他们的依赖软件的单独patch、编译打包。(系统yum或者apt-get的包不如自己打的好使。)
从时间上来看，全球第一款开源的hadoop部署管理系统应该还是属于ambari，2011年8月开始写的，2012年9月底进入apache的incubator。我是大概2012年8月开始写的easyhadoop，全球第一没赶上，估计国内第一个开源的hadoop管理系统还是可以排上的。
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