这么说吧：1997年下赢国际象棋冠军卡斯帕罗夫的“深蓝”是一台超级计算机，而即将和李世石对决围棋的AlphaGo却是谷歌旗下公司DeepMind开发出来的人工智能程序。强行把这二者拉在一起比较……少年我们还是来谈谈世界和平吧。不过AlphaGo作为程序，最终还是要运转在计算机上才能去和人类比个高下的。所以把问题换成“即将和人类下围棋的那台计算机到底比深蓝厉害多少倍？”
我们还是能够简单计算一下给出大致答案的。毕竟在衡量计算机性能方面，我们已经有了一个相当统一的标准：每秒浮点运算次数，为了方便起见，我们下面一律称之为“FLOPS”。
千万别被“浮点运算”这个计算机术语吓跑，说人话的话，浮点运算其实就是带小数的四则运算，比如12加21就是一个典型的浮点运算。如果你的小学数学老师不是美国人的话，那么我们估计这会儿你早就心算出结果是33了。不过这对计算机来说，这个问题没那么简单。
我们知道，计算机是以0和1构成的二进制数字进行运算的，比如在基础的二进制里，1就是1，2就变成了10，3是11，4是100……这种运算方式让我们可以用最简单的电路元件组装出稳定有效的计算机器，但它也带来一个问题：计算机能够处理的数字只有整数。如果想不借助任何其他的数学方法，用0和1表示一个01……少年我们真的还是来谈谈世界和平吧。
解决这个问题的办法很简单：01可以看成是1除以10的结果，我们想让计算机计算一个带小数点的数字，只要告诉CPU这是一个被1后面加了多少个0整除的整数就行了。不过这样一来，计算机在处理小数点的时候，就多了好几个运算步骤。所以进行浮点运算的速度也就成了衡量计算机性能的标准。
拿在国际象棋上击败人类的深蓝来说，它的计算能力是1138 GFLOPS，意思就是深蓝能在每秒钟里计算1138亿次带小数的加减乘除。而在二战期间帮助美国设计制造原子d的第一台通用计算机ENIAC，它的性能只有300 FLOP。
在今天看来，深蓝的性能怎么样？三个字：弱爆了。单就PC中使用的CPU来说，早在2006年，英特尔推出的第一代酷睿2就已经稳稳地超过了深蓝。这还没有算上显卡里GPU带来的效果加成，今天最普通的集成显卡，其性能也已经超过了700 GFLOPS。如果真要在性能上比个高下，深蓝这种上个世纪的超级计算机，就算组团也不一定能单挑你面前的这台笔记本电脑。
那么今天的超级计算机已经达到了什么样的性能水平？我们国家的天河二号是世界最快的超级计算机，它浮点运算能力已经达到了3386 PFLOPS。也就是说，深蓝要在性能上增长到自身的30万倍，才能和天河二号相提并论。
不过对于深蓝来说，这样的比较实在是太不公平。因为即便在当年，深蓝也不是速度最快的超级计算机。相比之下，只有通过谷歌AlphaGo使用的电脑，我们才能比较出这20年里，我们的计算机到底经过了怎样惊人的发展。
根据谷歌团队发表在《自然》杂志上的论文， AlphaGo最初是在谷歌的一台计算机上“训练”人工智能下围棋的。按照论文里的描述，谷歌利用这台计算机，让AlphaGo的围棋水平提升到了与欧洲冠军樊麾接近的地步。不过论文除了提到这台计算机装有48个CPU和8个GPU之外，对计算机的性能连一个数字都没有提到。好在AlphaGo是在云计算平台上运行的，我们只要找来竞争对手的计算机数据比较，就可以了解到大概了。
比如说去年12月，阿里云对外开放的高性能计算服务。按照阿里云的描述，这些计算机的单机浮点运算能力是11 TFLOPS，而且同样可以用来训练人工智能自行学习。如果谷歌的计算机性能与阿里云接近的话，那么AlphaGo所驱动的硬件，性能至少是深蓝的1000倍。
但故事到这里还没有完，AlphaGo并非只有“单机版”一个版本。为了达到更高的运算能力，谷歌还把AlphaGo接入到了1202个CPU组成的网络之中。联网后的AlphaGo算力猛增24倍，一下子从“单机版”不到职业二段的水平，跳跃到了职业五段上下的水准。
所以AlphaGo比深蓝厉害多少倍？估计这会你已经得出答案了：25万倍。从这个角度，我们也能看出来，围棋究竟是怎样复杂的一种智力游戏，以至于计算机的性能需要20年的提高，才能在象棋上战胜人类后，再在围棋棋盘面前，坐到人类顶尖选手的对面。不过归根揭底，AlphaGo最重要的成就并不是采用了性能多么优秀的电脑，而是第一次让程序可以以人类的方式思考、学习和提高。所以过几天的比赛，无论谁输谁赢，我们见证的都是一个崭新纪元的开端。
当然别忘了关注新浪科技，我们到时候会在最前方，带你迎接这个新纪元的第一道曙光。
在海洋信息网格中，空间数据是以 Web 服务的形式对外提供的，这些空间数据服务广泛分布在广域网中，并发布在网格资源管理调度中心，当系统需要数据时，只需要查找相应的数据服务，加载到本地，即可进行相应的 *** 作。海洋信息网格平台包含三种数据服务: Argo 数据服务、海洋矢量场数据服务和海洋标量场数据服务。Argo 数据服务包括二维数据服务和三维数据服务，分别是由 ArgoDataService 和 ArgoData3DService 两个 Web 服务提供的; 海洋矢量场二维数据服务是基于 CurrentsDataService，OceanCurrents，Winds-DataService，OceanWinds 四个 Web 服务提供的，海洋矢量场三维数据服务是由 CurrentDa-ta3DService 服务提供的。海洋标量场数据服务也包括二维数据服务和三维数据服务，分别是由 ScalarDataService 和 ScalarData3DService 这两个 Web 服务提供的，层次关系如图 61所示:
表 61 空间服务的顶级分类
6111 Argo 数据服务
Argo 数 据 网 格 服 务 模 块 主 要 提 供 两 个 Web 服 务: ArgoDataService 和ArgoData3DService，其中 ArgoDataService 为二维服务，ArgoData3DService 为三维服务。Ar-goDataService 服务提供 Argo 数据的各种 *** 作及分析功能，主要包括两个子功能: ①Argo数据信息请求，该功能向用户提供可以使用的 Argo 数据信息，包括 Argo 浮标编号、周期、某一剖面的温度、盐度、压力等; ②Argo 数据的温、盐、密图的生成，该功能提供两种方式: 根据空间位置选生成曲线图; 根据属性生成曲线图。
图 61 数据服务层次结构
二维服务模块的功能主要体现在 ArgoDataService 这个 Web 服务的三个方法上，即 Ar-go 数据服务、Argo 曲线图生成服务(按空间位置)、Argo 曲线图生成服务(按属性)。基于 Web 页面，用户使用相应的方法，可以得到预期的结果。功能可用图 62 表示为:
图 62 Argo 数据模型图
Argo 数据三维网格服务 ArgoData3DService，是从发布的 Argo 服务(MapService 或者GlobeService)中获取 Argo 数据，然后在海洋信息网格多维 *** 作分析平台中根据所得到的Argo 数据，生成 Argo 在垂直方向上的三维温度曲线图，三维盐度曲线图，实现对海洋温度场，盐度场的时空变化分析，其可视化效果如彩图 61，62 所示。
6112 海洋矢量场数据网格服务
海洋矢量场数据模块的实现主要是由四个二维数据服务 CurrentsDataService，Ocean-Currents，WindsDataService，OceanWinds 和一个三维数据服务 CurrentsData3DService 这五个Web 服务的，下面分别介绍这五个 Web Services。
(1)CurrentsDataService 服务。该服务向用户提供在网格资源管理调度中心所注册的所有海流数据目录列表，用户通过查询可以得到海流数据的列表，可以知道目前服务器端提供了哪些海流数据，从而可以根据自身的需要选择某一海流数据进行相应的应用分析(图 63)。
图 63 海洋流场数据请求图
(2)OceanCurrents 服务。该服务提供对海流数据的三种功能服务: 包括海洋流场数据显示、海洋流场数据属性查询和海洋流场数据过程化显示。该服务需要保证坐标数据和时间数据的有效性。对于属性查询而言，其 *** 作过程是通过空间坐标选取而获得相应选取点的海流数据属性，因而在进行空间选择时需要保证空间选取的准确性。对于时间序列的可视化应保证时间序列的正确性，应和现实时间序列相对应(图 64)。
图 64 海洋流场数据查询与过程化服务图
(3)WindsDataService 服务。该服务向用户提供网格资源管理调度中心发布的所有海风数据目录列表。由于海风数据和海流数据都是矢量数据，因而其处理方式与海流数据的处理方式有很多相同的地方。对于海流数据其管理方式同样是文件管理，所不同的是其管理的文件格式为 NetCDF 文件(图 65)。
图 65 风场数据请求图
(4)OceanWinds 服务。该服务提供对海风数据处理与分析功能，包括海洋风场数据显示，海洋风场数据属性查询，海洋风场数据玫瑰图生成和海洋风场数据过程化显示(图 66)。
图 66 海洋风场查询与过程化服务图
(5)CurrentsData3DService 服务。海洋矢量场三维显示与功能分析服务提供对海洋矢量数据的三维可视化与三维 *** 作分析功能。
对于海洋数据而言，其具有动态性和多维性。因而，利用观测的海洋数据对海洋中的要素进行多维可视化表达，并提供多维的可视化分析功能能够更加直观地展示海洋要素的现象和过程，有利于对海洋要素的分析和利用，进而更加直观的认识海洋。
在该服务中，由于系统所选择的结构为松耦合，各功能的实现都基于 Web Service，因而需要保证服务的稳定性。在调用服务时需要判断返回值的状态，以判断服务是否正确执行。同时由于 Web 服务的请求具有时间限制，因而在调用时须保证拥有足够的调用时间。通常可以将调用时间设为无限长。
该服务主要提供了对海流数据三维可视化表达与分析功能(图 67)。具体功能如下:
图 67 海流数据三维可视化表达与分析功能图
生成的曲线图包括 a、任意点某一时刻不同海深流速曲线图; b、任意点某一时刻不同海深水平流速曲线图; c、任意点某一时刻不同海深垂直流速曲线图。对于该功能可以分为竖直剖面时间序列的显示，水平剖面时间序列的显示，以及体过程的时间序列的显示。
6113 海洋标量场数据网格服务
该服务主要提供对海洋标量场数据进行 GIS 的可视化和分析功能。海洋的温、盐、密、浪、潮、流等数据具有很强的动态性和多样性，单纯用或多帧的可视化方式进行表达，不能满足对任意时间和空间的查询需求，同时也很难满足用户获取海洋标量场时空动态变化的需求，无法满足海洋现象的网络实时定量化分析和高精度定量计算的需求。总之，无法实现用户与网络的 “交互”需求。在海洋分析领域，通常对各要素以场为对象进行处理，以求海洋数据的发布具有动态连续性，并能动态显示诸多海洋现象的变化过程。
海洋地理信息系统将海洋过程从现实海洋客观中抽象出来，使之成为能够在数字世界中表达现实海洋客观的动态图景，该图景描述了海洋中物质能量在时空中的形态、结构、过程、关系、功能的分布方式和分布格局。海洋地理信息系统中的时空过程是一个逻辑缩小的、高度信息化的对象，从视觉、计量和逻辑上对过程对象在功能形态等方面进行模拟，信息的流动以及信息流动的结果，完全由计算机程序的运行和数据的变换来仿真。在海洋地理信息系统的支持下提取海洋现象或过程的各个不同侧面、不同层次的空间和时间特征，也可以快速的模拟海洋过程的演变和思维的过程。
海洋地理信息系统可视化将抽象的数据信息转化为静态或动态的图形图像，以便研究者能够观察其模拟和计算的过程和结果。可视化包括图像的理解和综合，用来解释图像数据和根据复杂的多维数据生成图像，交互是 “人—机”怎样协调一致的接受、使用和交流视觉信息。
海洋地理信息系统实现对海洋中时空过程及其关系的数值化模拟，使用户对于在时空中各时空过程有一个非常直观的感受。无论是在屏幕上展示一个可以无级缩放和信息查询的海洋表面温度变化过程，还是展现一个剖面的时间动态过程，对海洋现象的时空关系认识更为具体、直观。
因此，本服务从海洋标量场数据的网络服务这一需求出发，实现海洋标量场时空过程可视化和分析，实现海洋标量场数据的远程定位查询，海洋标量场时间变化的动态可视化表达，海洋标量场时间变化的趋势分析及时空变化的过程网络动态模拟。
在具体实现上，为了体现网格的特点，通过以实现具体功能的 Web Service 的功能服务和提供数据的 ArcGIS Server MapService 一起完成具体的功能服务。完成具体功能的 WebService 和提供数据的 ArcGIS Server MapService 都符合 Web Service 技术标准，具有通用性和扩展性。
海洋标量场数据网格服务模块主要是基于 ScalarDataServcie 这个 Web 服务的，下面将介绍该服务。
(1)ScalarDataService 服务。海洋标量场主要是海洋中一些只有数据值大小而无方向的数据，在表达中为了实现海洋动态的特点，主要分两个功能实现，一个是定点的海洋时间序列数据的动态过程可视化分析，主要以温度曲线的形式来实现; 二是实现海洋大面的场数据时间序列的动态模拟表达，以表达海洋表面的动态变化。本服务主要选择对海洋表面温度场和叶绿素场进行动态表达。
在该 Web 服务中实现海洋标量场数据的应用主要包含两个方面，一个是定点的海洋时间序列数据的动态过程可视化分析，主要以温度曲线的形式来实现; 二是实现海洋大面数据的时间序列的动态模拟表达。对于 ScalarDataServcie 这个 Web 服务中两个方面应用的实现流程如图 68，69 所示。
图 68 标量场过程曲线功能流程图
图 69 标量场大面动态模拟流程图
在具体编码过程中，按照上面的流程编写海洋表面温度和叶绿素的过程曲线功能和海洋大面标量场数据的动态演进功能，根据需要具体设置接口参数。
标量场数据三维网格服务模块的详细设计说明主要针对 ScalarData3DService 这个 Web服务，下面将具体说明 Web 服务 ScalarData3DService。
(2)ScalarData3DService 服务。该服务基于发布的海洋标量场数据服务(MapService或 GlobeService)，从海洋标量场数据服务中检索出相应的数据，并根据检索得到的数据，生成剖面图以及三维展示效果图，实现对海洋标量场的时空变化分析。其效果如彩图63，64 所示。
导语：服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。那么，我们可以怎么选择好的服务器
怎么选择好的服务器你需要从不同的角度来决定选择一台什么样的服务器,找到满足技术需要、业务发展和成本控制之间的最佳平衡点,为了做到这一点,绝对还是需要一点智慧。51IDC将在下面为大家介绍一些易于理解,尽可能全面的建议,并帮助你做出决定。
先不要急于决定需要怎样的CPU,几个硬盘,几个G内存,需要多少兆带宽这样的问题,那些是我们最后需要得到的答案。在这之前,先一起梳理几个问题。在下面,我们列出了一些“多少”或“什么样”的问题,拿起你的笔或在Windows记事本里新建一个文件,尝试根据下面四个问题来评估自己的需求:
1服务器运行什么应用
2需要支持多少用户访问
3需要多大空间来存储数据
4我的业务有多重要
1：服务器运行什么应用这是首先需要考虑的问题,在这里你要根据服务器的应用类型,也就是用途,来决定服务器的性能、容量和可靠性需求。我们按照前端服务器+应用程序服务器+数据服务器的常见基础架构来讨论:
11Web前端:正常情况下,我们认为大多数Web前端服务器(Front-end)对服务器的要求不大,例如静态Web服务器、动态Web服务器、服务器等等,因为在现有的技术框架中,我们有很多方案可以解决前端服务器的性能扩展和可靠性问题,例如LVS、Nginx反向代理、硬件负载均衡(F5,A10,Radware)等。甚至在很多访问量不高(几百个用户同时在线)的应用中,51IDC的经典酷睿服务器就可以满足需求。
12应用服务器:由于承担了计算和功能实现,我们需要为基于Web架构的应用程序服务器(Application Server)选择足够快的服务器,另外应用程序服务器可能需要用大量的内存,尤其是基于Windows基础架构的Ruby,Python,Java服务器。这一类服务器至少需要使用单路至强的配置。对于可靠性的问题,如果你的架构中只有一台应用服务器,那肯定需要这台服务器足够可靠,RAID绝对是不能忽视的选项。但如果有两台或更多的应用服务器,并设计了负载均衡机制,具有冗余功能,那我们则不必将每台服务器武装到底。
13特殊的应用:除了作为Web架构中的应用程序服务器之外,如果你的服务器是用来处理流媒体视频编码、服务器虚拟化、媒体服务器(Asterisk之类),或者作为游戏服务器(逻辑、地图、聊天)运行,则同样对CPU和内存需求比较高,我们至少要考虑单路至强的服务器。其中服务器虚拟化对存储的可靠性的要求都非常高,因为一个篮子里有十几个鸡蛋,篮子一定要足够牢靠才是。
14公共服务:我们指的是邮件服务器、文件服务器、DNS服务器、域控服务器这类服务器。通常情况我们会部署两台DNS服务器作为互相备份,域控主服务器也会拥有一台备份服务器(专用的或非专用的),所以对于可靠性,无需达到苛刻的地步。至于邮件服务器,至少需要具备足够的硬件可靠性和容量大小,这主要是为了对邮件数据负责,因为很多用户没有保存和归档邮件数据的习惯,当他们重装系统后,总会依赖重新下载服务器上的数据。至于性能问题,我们认为需要评估用户数量才能决定。
15数据库:我们最后讨论的应用,也是要求最高,最重要的服务器。无论你使用的是MySQL、SQLServer还是Oralce,一般情况下,我们认为它需要足够快的CPU,足够大的内存,足够稳定可靠的硬件。单路至强CPU/4GB内存/Raid1绝对是入门配置。关于准确的配置我们需要再讨论业务需求后才能作决定。
2：服务器需要支持多少用户访问服务器肯定是为了提供某种服务,而使用这些服务的用户同样是我们必须考虑的因素,有几个具体的问题你需要做出评估:有多少注册用户正常情况下有多少用户会同时在线访问每天同时在线访问的最高峰值大概是多少这些问题,对我们决定采用什么样的CPU,多大的内存有着至关重要的影响。51IDC建议你的技术人员和业务部门坐在一起来讨论这几个问题,最后甚至需要按照特定的技术模型和算法,将这些数字转化为一些更具体的技术数字,例如并发多少个连接(很多时候,用户数与连接数不是一个概念)。同时,你还要对未来的用户增长做一个尽可能准确的预测和规划,你的服务器需要支持越来越多的用户。
3：需要多大空间来存储数据我们需要从两个角度来计算这个问题,一个角度是有哪些类别的数据,包括: *** 作系统本身占用的空间、安装应用程序所需要的空间、应用程序所产生的数据、数据库、日志文件、邮件数据等等,如果是Web20类的网站,你还要计算每个用户的存储空间;另一个角度是从时间轴来考虑,这些数据每天都在增长,你至少要为未来1年(我们建议2~3年)的数据增长做个准确的测算,这可能仍然需要你的软件开发人员和业务人员一起提供足够的信息。最后你仍然需要为计算出来的数字结果乘15左右的系数,方便维护的时候做各种数据备份和文件转移 *** 作。
4我的业务有多重要:你需要根据自身的业务领域,来遵循一些要求,我们在下面举几个简单的例子,帮助你理解这些服务器对可靠性、数据完整性等方面的要求:
41如果你的服务器用来运行一个WordPress博客,与朋友们分享观点。那么我相信,一台酷睿服务器,1G内存外加一块160GB的硬盘就足够了。就算服务器出现了一点硬件故障,导致几个小时甚至一两天不能提供访问,生活会照常继续,天也不会塌下来。
42如果你的服务器用来作为测试平台,那么就不会如生产环境那样,对可靠性有极高的要求,你所需要的可能只是做好例行的数据备份,服务器宕机后,能有个人在今天把问题解决掉就OK了
43如果你是一个电子商务公司,服务器正在运行电子商务网站平台,那么请一定要像重视女朋友一样重视服务器,当硬件发生故障而导致宕机,你需要对以下危言耸听的后果做好心理准备:投诉电话被打爆、顾客大量流失、顾客要求退款、市场推广费用打水漂、员工无事可干,公司运营陷入瘫痪、数据丢失(这是最痛苦最灾难的结果,我们经历了太多这样的案例,它甚至会导致一个公司就此消亡)在这里,我们其实只需要简单讨论你的业务对服务器硬件可靠性的要求。换言之,如果你觉得业务不能承担硬盘损坏带来的停机或数据丢失风险,那么一定要选择一个合适的Raid卡,对于冗余电源问题,道理一样。(全面解决这个问题,不单考虑单个服务器的硬件,还需要结合系统架构的规划设计和运维管理来分析,这部分我们将单独撰写文章来讨论。)
在完成以上问题后,我们接下来就可以决定这些具体选项:
选择什么CPU
回忆一下上面”服务器运行什么应用“和“需要支持多少用户访问”两个问题的答案,这将帮助我们来选择合适的CPU。毫无疑问,CPU的主频越高,其性能也更高;两个CPU要比一个CPU来得更爽,至强肯定比酷睿更生猛。但我们究竟需要选择怎样的CPU我们在这里为你提供一些常见情况下的建议:
(1)如果你的业务刚刚起步,预算不是很充足,建议你选择一款经典酷睿服务器,毕竟51IDC的E5300服务器最便宜只需要450块钱一个月。而且,以后你可以根据业务发展情况,随时升级到更高配置的服务器。
(2)如果你需要在一台服务器同时运行多种应用服务,例如Net+Exchange+SQLServer,那么一个单路至强(例如X3330)或新一代酷睿I3/I7(双核四线程)将是最佳的选择。虽然从技术角度,这不是一个好主意,但至少能够帮你节约一大笔成本。
(3)如果你的服务器运行SQLServer、MySQL或者Oracle,而且目前有几百个用户同时在线,未来还会不断增长,那么你至少应该选择安装一个E5504(或更高主频)的至强服务器。当半年后负载越来越大的时候,可以选择增加一个CPU。
(4)如果你需要一台游戏服务器,那么我们建议你选择一台单路或双路的至强服务器。需要注意的是,使用双路CPU需要应用程序的支持,如果应用程序本身没有对双路CPU进行代码优化,就不会带来性能的显著提升,而且将造成投资的极大浪费。
需要多大的内存
同样,”服务器运行什么应用“和“需要支持多少用户访问”两个问题的答案,也将帮助我们来选择合适的内存容量。相比于CPU,我们更认为内存(RAM)是影响性能的最关键因素。因为在相当多正在运行的服务器中,我们发现CPU利用率一般都在10%~30%之间,甚至更低。但我们发现由于内存容量不够而导致服务器运行缓慢的案例比比皆是,如果服务器不能分配足够的内存给应用程序,应用程序就需要通过缓慢的硬盘接口来交换读写数据,这将导致网站慢的令人无法接受。内存大小主要取决于服务器的用户数量,当然也和应用软件对内存的最低需求和内存管理机制有关系,所以,最好由你的程序员或软件开发商给你最佳的内存配置建议。我们同样在下面给出了一些常见应用环境下的内存配置建议:
(1)无论是Windows下的`IIS还是Linux下的Apache,一般情况下Web前端服务器不需要配置特别高的内存,尤其是在集群架构中,1GB-2GB就已足够。只有当几千个并发用户,并运行动态脚本的时候,我们才会考虑使用4GB或更高的内存。
(2)对于运行Tomcat、Resin、WebLogic、Websphere或Net这样的应用服务器,2GB内存应该是基准配置。更准确数字需要根据用户数量和技术架构来确定。
(3)数据库服务器的内存由数据库实例的数量、表大小、索引、用户数来决定,一般建议配置4GB以上的内存,我们甚至在很多的客户案例中使用了24GB到48GB的内存。
(4)诸如Imail、Notes、Exchange这样的邮件服务器对内存的要求也并不高,1GB-2GB就可以满足了。
(5)对于一台文件服务器,1GB内存可能就足够了。
(6)还有一些特殊的服务器,我们需要为之配置尽可能高的内存容量,包括Squid,Varnish这样的缓存服务器,和Memcached Server。事实上,上面的数字已经足够慷慨,由于内存技术的不断进化和价格不断降低,我们才得以近乎奢侈的讨论4G、8G、16GB这些曾经不可想象的内存容量。早在2000年的时候,我面对的大多数服务器都是256MB、512MB内存,1GB已经算是高配,而那时同样也需要满足大量用户的访问。所以,除了花钱购买内存来满足应用程序的贪婪之外,系统优化和内存管理仍然是我们需要重视的问题。需要怎样的硬盘存储系统硬盘存储系统的选择和配置是整个服务器系统里最为复杂的一部分,我们需要考虑硬盘的数量、容量、接口类型、转速、缓存大小,以及是否需要Raid卡,Raid卡的型号和Raid级别等问题。甚至在一些高可靠性高性能的应用环境中,我们还需要考虑使用怎样的外部存储系统(SAN、NAS或DAS)。
网卡的问题：
如果你的基础架构是多服务器环境,而且服务器之间有大量的数据交换,那么我们建议你为每台服务器配置两个或更多的网卡,一个用来对外提供服务,另一个用来做内部数据交换。如果你对安全的要求特别高,我们甚至可以单独安装一个用于系统管理和日常维护的网卡。至于网卡端口的速率问题,这主要取决于你对带宽流量的评估。大多数情况下,百兆网卡足够用来对外提供服务,而内部数据交换建议使用千兆网卡。但话说回来,除了经典酷睿服务器之外,我们现在很难找到百兆接口的服务器主板了。还有一种情况需要注意,如果你选择51IDC的数据备份服务(Managed Backup Service),则需要一块单独的网卡连接到专有的数据备份网络中,进行每天的数据备份,这会带来几个好处:不会占用宝贵的外网带宽、保证数据传输的安全、提供快速的数据备份速度。我们非常希望这篇文章能够帮助你为服务器选择合适的硬件配置,如果你阅读后发现有不正确的地方,请在评论中指出来,我们会及时更新并感谢你的热情指正。
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