vast monster enormous都是巨大的，有什么区别？

monster用巨大的意思不如说很少吧，这个词比较常用的是怪物的意思。 monsterous才用的比较多，但这个词除了说一个物体的形状巨大，也偏重于“怪”的意思。
Vast 是范围广大的意思，比如说受影响的人群种类广。
Enormous 单纯指数量大，带有一种“超乎寻常”的大的感觉。enormous amount 是比较常用的短语。这里的数量很单纯，没什么特别的说法。

oracleerp只是ERP软件供应商的一个品牌，目前国际上比较出名品牌就是oracle，SAP，软件价格都是上百万，其次比较好的是台湾软件，比如台湾方天ERP等等，大型的软件在网上一般是不提供下载的，小的软件网上有下载！国内软件用友，金蝶，另有一些速达等比较小型的软件！方天ERP小廖为您提供服务实时商务、全球协同我们是新一代软件及互联网技术的创新者。我们是领先的企业管理软件解决方案提供商。多年来，为众多企业提供电子商务及企业管理方案，在业界享誉盛名。这是一个互联网的时代，在全球经济风云突变的今天，在“世界是平的”的宣言中，你是否也在考虑自己的企业应该如何去面对这些变革和挑战？是否也在找寻企业变革的原动力？如果是，我想你来对了地方。这是一个新时代，我们必需要打破一些旧有的东西，我们需要创新与变革，软件也一样。我们为你提供的是一套新一代的ERP管理软件，即方天VastERPII协同商务管理系统，相信会带给你基于B/S应用的全新感受和体验。基于云计算的ERPII管理软件云计算(Cloudcomputing)就是把软件发布到互联网上(网际网路常以云状图案来表示),通过互联网上异构、自冶的服务为企业用户提供按需即取的计算应用。方天云计算具有分布式架构、网络存储、按需服务三大云技术特征。分布式架构利用网络的广泛计算处理能力的一种革命性举措，通过分布式和并行计算能力实现负载均衡，通过服务器集群来运行ERP软件，即让一套系统同时部署在多台服务器上，使有多分支机构的企业中的员工就近访问最畅通的服务器，通过负载均衡实现高速访问与应用。网络存储使企业所有经营信息的存储与共享传递都由WEB服务器完成，形成最安全、最可靠的网络存储中心，用户可以通过无处不在的互联网随时随地使用ERP软件，只需要一台笔记本或者一部手机通过浏览器就能搞定一切，彻底克服了依赖客户端的C/S使用方式的弊端。对企业而言，这种集中存储方便管理与维护，客户端不需要安装系统软件，不需要配置运行环境，不需要增加维护设备，不需要部署应用软件，不需要现场实施，实现绿色ERP的架构。按需服务强调云的变化，无形的应用，即软件的服务化、个性化，按需构建。是在继承传统的面向对象和组件化的编程思想的同时，更加注重软件的开放、复用、集成能力，最大限度的重用应用程式中立型的服务以提高IT适应性和效率，根据需求通过网络对松散耦合的粗粒度应用组件进行分布式部署、组合和使用，从而消除ERP软件与企业管理“捆绑”的现实，实现软件“积木式”灵活装配，支持行业应用的构建，打造适合自己的系统，满足企业紧跟瞬息万变的市场发展而不断改变的动态重整过程的需求。

总帐管理系统：自动凭证、凭证输入、凭证审核、过账、期末处理、预算、票据、报表中心集团财务系统：集团财务、合并报表、结算中心、预算管理出纳管理系统：现金管理、银行帐管理成本核算系统：标准成本、实际成本、材料成本核算、产品成本核算、工序成本、成本中心、利润中心应收帐款系统：应收帐款生成、进货发票、收款作业、厂商对账单应付帐款系统：应付帐款生成、销货发票、付款作业、客户对账单资产管理系统：资产订购、验收、大修、评估、出售、报废、折旧、土地资源管理、帐外资产、办公用品产品数据系统：设计管理、图档管理、BOM管理、工程变更、材料替代、标准工时、工艺管理采购管理系统：供货商管理、采购计划、请购管理、询价管理、采购管理、采购定价、备品管理、进货管理、退货管理分销管理系统：分销计划、分销库存、分销财务、价格政策、零售管理、折扣管理、配送管理、门店管理销售管理系统：客户管理、销售预测、销售计划、信用管理、估价管理、报价管理、销售定价、订单管理、样品订单、贸易管理、销售管理、出货管理、销货退货、客户关系库存管理系统：库存计划、库存分析、进仓、出仓、调整、调拨、借贷、盘点、VMI管理、存货核算品质管理系统：IQC进货检验、IPQC制程巡检、FQC完工检验、OQC出货检验计划管理系统：需求规划系统：EPS高级排程、MPS主生产计划、MRP物料需求计划最佳排程系统：RCCP粗能力分析、CRP细能力分析、APS高级排程、可视化排程生产管理系统:制令管理系统：生产排程、生产细排程、现场需求计划(供需平衡)、计划预测、制令单管理(生成、执行、变更)、领料、退料、补料、挪料、WIP仓管理、产品入品、副产品管理、余料回收委外管理系统：委外加工、领料、退料、补料、垫料、委外产品入库、委外产品移转、工缴费用核算制程管理系统：车间作业、机台设备、制程移转（自制及委外）、制程重工、制程报废、生产日报、可视化监控调整、MES系统、看板管理海关贸易系统：单耗表、合同备案管理、进口关封、进口报关、出口关封、出口报关、转厂、核销、进出口平衡帐工模治具系统：工模冶具领用、还回、保养、保修、报废、依模具排程开模管理系统：模具报价、设计管理、工艺管理、项目管理、模具计划、车间制作、成本核算裁切管理系统：裁切指令、分装入库、裁切成本人力资源系统：人事管理系统：人事档案、宿舍管理、招聘管理、教育训练、奖惩记录、领用品管理、图书管理考勤薪资系统：考勤管理、排班管理、工资核算、计件工资、食堂、门禁、热水管理、客户验厂管理决策支援系统：自定义多维度智能决策分析报表电子预警系统：自定义项目、在线预警电子签核系统：签核流程设定、在线签核、网上签核、代理签核基础管理系统：软件平台、开发工具、多国语言、集团数据库部署、多帐套管理、多地点管理、系统权限、消息传递、文档共享、系统参数、数据备份与恢复、自定义单据、报表、流程、二次开发接口、企业门户

1，垂直搜索

垂直搜索引擎为2006年后逐步兴起的一类搜索引擎。不同于通用的网页搜索引擎，垂直搜索专注于特定的搜索领域和搜索需求（例如：机票搜索、旅游搜索、生活搜索、小说搜索、视频搜索、购物搜索等等）。

在其特定的搜索领域有更好的用户体验。相比通用搜索动辄数千台检索服务器，垂直搜索需要的硬件成本低、用户需求特定、查询的方式多样。

2，集合式搜索

集合式搜索引擎：该搜索引擎类似元搜索引擎，区别在于它并非同时调用多个搜索引擎进行搜索，而是由用户从提供的若干搜索引擎中选择，如HotBot在2002年底推出的搜索引擎。

3，门户搜索

门户搜索引擎：AOLSearch、MSNSearch等虽然提供搜索服务，但自身既没有分类目录也没有网页数据库，其搜索结果完全来自其他搜索引擎。

扩展资料：

搜索引擎作用：

搜索引擎是网站建设中针对“用户使用网站的便利性”所提供的必要功能，同时也是“研究网站用户行为的　一个有效工具”。高效的站内检索可以让用户快速准确地找到目标信息，从而更有效地促进产品/服务的销售，

而且通过对网站访问者搜索行为的深度分析，对于进一步制定更为有效的网络营销策略具有重要价值。

⒈从网络营销的环境看，搜索引擎营销的环境发展为网络营销的推动起到举足轻重的作用；

⒉从效果营销看，很多公司之所以可以应用网络营销是利用了搜索引擎营销；

⒊就完整型电子商务概念组成部分来看，网络营销是其中最重要的组成部分，是向终端客户传递信息的重要环节。

话说最近网络虚拟化（Networking Virtualization，NV）和SDN真实热得发烫，先谈一下我个人的理解和看法。由于没有实际玩过相应的产品，所以也只是停留在理论阶段，而且尚在学习中，有些地方难以理解甚至理解错误，因此，特地来和大家交流一下。
早在2009年就出现了SDN（Software Defined Networking）的概念，但最近才开始被众人所关注，主要还是因为Google跳出来表态其内部数据中心所有网络都开始采用OpenFlow进行控制，将OpenFlow从原本仅是学术性的东西瞬间推到了商用领域。第二个劲爆的消息就是VMWare大手笔126个亿$收掉了网络虚拟化公司Nicira。
SDN只是一个理念，归根结底，她是要实现可编程网络，将原本封闭的网络设备控制面（Control Plane）完全拿到“盒子”外边，由集中的控制器来管理，而该控制器是完全开放的，因此你可以定义任何想实现的机制和协议。比如你不喜欢交换机/路由器自身所内置的TCP协议，希望通过编程的方式对其进行修改，甚至去掉它，完全由另一个控制协议取代也是可以的。正是因为这种开放性，使得网络的发展空间变为无限可能，换句话说，只有你想不到，没有你做不到。
那SDN为什么会和NV扯上关系呢？其实他们之间并没有因果关系，SDN不是为实现网络虚拟化而设计的，但正式因为SDN架构的先进性，使得网络虚拟化的任务也得以实现。很多人（包括我自己）在最初接触SDN的时候，甚至认为她就是NV，但实际上SDN的目光要远大得多，用句数学术语来说就是“NV包含于SDN，SDN包含NV”。
再来看看NV，为什么NV会如此火爆，归根结底还是因为云计算的崛起。服务器/存储虚拟化为云计算提供了基础架构支撑，也已经有成熟的产品和解决方案，但你会发现一个问题，即便如此，虚拟机的迁移依然不够灵活，例如VMWare vMotion可以做到VM在线迁移，EMC VPLEX可以做到双活站点，但虚拟机的网络（地址、策略、安全、VLAN、ACL等等）依然死死地与物理设备耦合在一起，即便虚拟机从一个子网成功地迁移到另一个子网，但你依然需要改变其IP地址，而这一过程，必然会有停机。另外，很多策略通常也是基于地址的，地址改了，策略有得改，所以依然是手动活，繁杂且易出错。所以说，要实现Full VM Migration，即不需要更改任何现有配置，把逻辑对象（比如IP地址）与物理网络设备去耦（decouple）才行。这是一个举例，总而言之，目的就是实现VM Migration Anywhere within the DataCenter non-disruptively，尤其是在云这样的多租户（Multi-tanency）环境里，为每一个租户提供完整的网络视图，实现真正的敏捷商务模型，才能吸引更多人投身于云计算。
SDN不是网络虚拟化的唯一做法，Network overly（mac in mac, ip in ip）的方式也是现在很多公司实际在使用的，比如Microsoft NVGRE、Cisco/VMWare VXLAN、Cisco OTV、Nicira STT等。事实上overly network似乎已经成为NV实现的标准做法，SDN模型下的NV实现目前更多的是在学术、研究领域。新技术总是伴随大量的竞争者，都想在此分一杯羹，甚至最后成为标准。好戏才刚刚上演，相信会越发精彩。
个人觉得这是一个非常有意思的话题，希望和大家交流心得，互相学习
NV的目标就是如何呈现一个完全的网络给云环境中的每一个租户，租户可能会要求使用任何其希望使用的IP地址段，任何拓扑，当然更不希望在迁移至公共云的情况下需要更改其原本的IP地址，因为这意味着停机。所以，客户希望有一个安全且完全隔离的网络环境，保证不会与其他租户产生冲突。既然vMotion之类的功能能够让虚拟机在云中自由在线漂移，那网络是否也能随之漂移呢？这里简单介绍下微软的Hyper-v networking virtualization，到不是因为技术有多先进，只不过他的实现细节比较公开，而其它公司的具体做法相对封闭，难以举例。
其实微软的思路很简单，就是将原本虚拟机的二层Frame通过NVGRE再次封装到 IP packet中进行传输，使得交换机能够通过识别NVGRE的Key字段来判断数据包的最终目的地。这其实就是一个Network Overlay的做法，它将虚拟网络与物理网络进行了分离。试想，公司A和公司B都迁移到公有云且就那么巧，他们的一些虚拟机连接到了同一个物理交换机上，现在的问题是，他们各自的虚拟机原本使用的私有IP段是一样的，如果没有VLAN就会导致IP冲突。但现在看来，这已经不是问题，因为虚拟机之间的通信都要通过NVGRE的封装，而新的IP包在物理网络上传输时是走物理地址空间的，而物理地址空间是由云服务提供者所独占的，因此不存在IP冲突的情况。
总结一下就是，这里的网络虚拟化可以认为是IP地址虚拟化，将虚拟网络的IP与物理网络完全分离，这样做就可以避免IP冲突，跨子网在线迁移虚拟机的问题，微软的要求是：虚拟机可以在数据中心中任意移动，而客户不会有任何感觉，这种移动能力带来了极大的灵活性。
Software-defined networking (SDN) is an approach to computer networking which evolved from work done at UC Berkeley and Stanford University around 2008[1] SDN allows network administrators to manage network services throughabstraction of lower level functionality This is done by decoupling the system that makes decisions about where traffic is sent (the control plane) from the underlying systems that forwards traffic to the selected destination (the data plane) The inventors and vendors of these systems claim that this simplifies networking[2]
SDN requires some method for the control plane to communicate with the data plane One such mechanism, OpenFlow, is often misunderstood to be equivalent to SDN, but other mechanisms could also fit into the concept The Open Networking Foundation was founded to promote SDN and OpenFlow, marketing the use of the term cloud computing before it became popular
This section does not cite any references or sources Please help improve this section by adding citations to reliable sources Unsourced material may be challenged andremoved (February 2013)
One application of SDN is the infrastructure as a service (IaaS)
This extension means that SDN virtual networking combined with virtual compute (VMs) and virtual storage can emulate elastic resource allocation as if each such enterprise application was written like a Google or Facebook application In the vast majority of these applications resource allocation is statically mapped in inter process communication (IPC) However if such mapping can be expanded or reduced to large (many cores) or small VMs the behavior would be much like one of the purpose built large Internet applications
Other uses in the consolidated data-center include consolidation of spare capacity stranded in static partition of racks to pods Pooling these spare capacities results in significant reduction of computing resources Pooling the active resources increases average utilization
The use of SDN distributed and global edge control also includes the ability to balance load on lots of links leading from the racks to the switching spine of the data-center Without SDN this task is done using traditional link-state updates that update all locations upon change in any location Distributed global SDN measurements may extend the cap on the scale of physical clusters Other data-center uses being listed are distributed application load balancing, distributed fire-walls, and similar adaptations to original networking functions that arise from dynamic, any location or rack allocation of compute resources
Other uses of SDN in enterprise or carrier managed network services (MNS) address the traditional and geo-distributed campus network These environments were always challenged by the complexities of moves-adds-changes, mergers & acquisitions, and movement of users Based on SDN principles, it expected that these identity and policy management challenges could be addressed using global definitions and decoupled from the physical interfaces of the network infrastructure In place infrastructure on the other hand of potentially thousands of switches and routers can remain intact
It has been noted that this "overlay" approach raises a high likelihood of inefficiency and low performance by ignoring the characteristics of the underlying infrastructure Hence, carriers have identified the gaps in overlays and asked for them to be filled by SDN solutions that take traffic, topology, and equipment into account[7]
SDN deployment models[edit]
This section does not cite any references or sources Please help improve this section by adding citations to reliable sources Unsourced material may be challenged andremoved (February 2013)
Symmetric vs asymmetric
In an asymmetric model, SDN global information is centralized as much as possible, and edge driving is distributed as much as possible The considerations behind such an approach are clear, centralization makes global consolidation a lot easier, and distribution lowers SDN traffic aggregation-encapsulation pressures This model however raises questions regarding the exact relationships between these very different types of SDN elements as far as coherency, scale-out simplicity, and multi-location high-availability, questions which do not come up when using traditional AS based networking models In a Symmetrically distributed SDN model an effort is applied to increase global information distribution ability, and SDN aggregation performance ability so that the SDN elements are basically one type of component A group of such elements can form an SDN overlay as long as there is network reachability among any subset
Floodless vs flood-based
In a flood-based model, a significant amount of the global information sharing is achieved using well known broadcast and multicast mechanisms This can help make SDN models more Symmetric and it leverages existing transparent bridging principles encapsulated dynamically in order to achieve global awareness and identity learning One of the downsides of this approach is that as more locations are added, the load per location increases, which degrades scalability In a FloodLess model, all forwarding is based on global exact match, which is typically achieved using Distributed Hashing and Distributed Caching of SDN lookup tables
Host-based vs Network-centric
In a host-based model an assumption is made regarding use of SDN in data-centers with lots of virtual machines moving to enable elasticity Under this assumption the SDN encapsulation processing is already done at the host HyperVisor on behalf of the local virtual machines This design reduces SDN edge traffic pressures and uses "free" processing based on each host spare core capacity In a NetworkCentric design a clearer demarcation is made between network edge and end points Such an SDN edge is associated with the access of Top of Rack device and outside the host endpoints This is a more traditional approach to networking that does not count on end-points to perform any routing function
Some of the lines between these design models may not be completely sharp For example in data-centers using compute fabrics "Big" hosts with lots of CPU cards perform also some of the TopOfRack access functions and can concentrate SDN Edge functions on behalf of all the CPU cards in a chassis This would be both HostBased and NetworkCentric design There may also be dependency between these design variants, for example a HostBased implementation will typically mandate an Asymmetric centralized Lookup or Orchestration service to help organize a large distribution Symmetric and FloodLess implementation model would typically mandate in-network SDN aggregation to enable lookup distribution to a reasonable amount of Edge points Such concentration relies on local OpenFlow interfaces in order to sustain traffic encapsulation pressures[5] [6]

---