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大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业化处理。大数据的核心价值是存储和分析海量数据。大数据是指常规软件工具无法在一定时间框架内捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长、多样化的信息资产，需要一种新的处理模式来具备更强的决策、洞察和发现以及流程优化能力。大数据技术的主要内容有哪些？,,1.摘要索引：摘要索引是创建数据的预先计算的摘要以加快查询操作的过程。索引的问题是您必须计划要执行的查询，因此它是有限的。随着数据的快速增长，对抽象索引的需求永远不会停止。无论是长期还是短期，供应商对于抽象指标的制定都必须有明确的策略。,2.生态系统战略：许多最大和最成功的公司花费大量资金围绕其产品构建生态系统。这些生态系统由产品特性和商业模式支持，并与合作伙伴的产品和技术协同工作。如果一个产品没有战略生态系统，就很难适应客户的要求。,3.并行化：大数据的定义很多，下面这个相对有用。“小数据”的情况与桌面环境类似，磁盘存储容量在1GB到10GB之间，“中数据”数据量在100GB到1TB之间，“大数据”分布存储在多台机器上，包括1TB到多PB的数据。如果您在分布式数据环境中工作，并且希望在短时间内处理数据，则需要分布式处理。并行处理在分布式数据中脱颖而出，Hadoop是分布式/并行处理领域的知名范例。Hadoop包含大型分布式文件系统，支持分布式/并行查询。,,4.流处理：随着业务发展的步伐和业务流程的复杂性，我们的注意力越来越集中在“数据流”而不是“数据集”上。决策者感兴趣的是坚守组织的命脉并获得实时结果。他们需要的是一个能够处理随时发生的数据流的架构。当前的数据库技术不适合数据流处理。例如，计算一组数据的平均值可以通过使用传统脚本来实现。然而，有更有效的算法来计算移动数据的平均值，无论是到达、增长还是一个接一个的单位。如果你想建立一个数据仓库，进行任何数据分析和统计，可以实现开源产品r或者类似于SAS的商业产品。但是你要创建的是一个数据流统计集合，对于这个集合，数据块是逐渐增加或者删除的，并且进行移动平均计算，数据库不存在或者还不成熟。数据流周围的生态系统不发达。换句话说，如果你正在和供应商谈判一个大数据项目，你必须知道数据流处理对你的项目是否重要，供应商是否有能力提供。,5.数据可视化：有两种可视化工具。探索性视觉描述工具可以帮助决策者和分析师探索不同数据之间的联系，这是一种视觉洞察。类似的工具有Tableau、TIBCO和QlikView，这是一个类别。可视化工具旨在以独特的方式探索数据。例如，如果您想以可视化的方式按地区查看时间序列中企业的销售业绩，将预先创建可视化格式。数据将按地区逐月显示，并根据预定义的公式进行排序。供应商感知像素就属于这一类。有不懂的请咨询vsping云idc了解。, ,大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业化处理。大数据的核心价值是存储和分析海量数据。大数据是指常规软件工具无法在一定时间框架内捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长、多样化的信息资产，需要一种新的处理模式来具备更强的决策、洞察和发现以及流程优化能力。大数据技术的主要内容有哪些？,,

什么是全球 DNS 劫持威胁？ 包括 Tripwire、FireEye 和 Mandiant 在内的主要网络安全公司的专家报告了全球范围内发生的令人震惊的大规模 DNS 劫持攻击浪潮。这些攻击的目标是中东、欧洲、北非和北美的政府、电信和互联网实体。 研究人员尚未公开确定被攻击的站点，但承认被入侵的 域 数量有几十个。这些攻击至少自 2017 年以来一直在发生，与之前被盗的凭据结合使用，将用户引导至旨在窃取登录凭据和其他敏感信息的虚假网站。,, 尽管没有人认为这些袭击是罪魁祸首，但许多专家认为这些袭击来自伊朗。几个攻击者的 IP 地址 可以追溯到伊朗。虽然攻击者有可能通过 欺骗 伊朗的 IP 来散发气味，但攻击的目标似乎也指向伊朗。目标包括几个中东国家的政府网站，这些网站包含没有任何财务价值但对伊朗政府非常有价值的数据。, 这些 DNS 劫持攻击是如何运作的？, 有几种不同的攻击策略正在执行，但攻击流程如下：,, *域名系统 (DNS) 就像 Internet 的电话簿。当用户在浏览器中键入一个 URL（例如“google.com”）时，其在 DNS 服务器中的 记录 会将用户定向到 Google 的 原始服务器 。如果这些 DNS 记录被篡改，用户最终可能会到达他们意想不到的地方。, 如何防止 DNS 劫持攻击？, 在这些类型的攻击中，个人用户无法保护自己免于丢失凭据。如果攻击者在创建他们的虚拟站点时足够彻底，即使是技术娴熟的用户也很难发现差异。, 缓解这些攻击的一种方法是让 DNS 提供商加强他们的身份验证，采取诸如要求 因素身份验证之类的 措施，这将使攻击者更难访问 DNS 管理面板。浏览器还可以更新他们的安全规则，例如检查 TLS 证书 的来源，以确保它们来自符合它们正在使用的域的来源。, , 什么是全球 DNS 劫持威胁？ 包括 Tripwire、FireEye 和 Mandiant 在内的主要网络安全公司的专家报告了全球范围内发生的令人震惊的大规模 DNS 劫持攻击浪潮。这些攻击的目标是中东、欧洲、北非和北美的政府、电信和互联网实体。 研究人员尚未公开确定被攻击的站点，但承认被入侵的 域 数量有几十个。这些攻击至少自 2017 年以来一直在发生，与之前被盗的凭据结合使用，将用户引导至旨在窃取登录凭据和其他敏感信息的虚假网站。,,

数据泄露是将机密、私人或其他敏感信息泄露到不安全的环境中。数据泄露可能是意外发生，也可能是蓄意攻击的结果。每年有数百万人受到数据泄露的影响，其范围从医生不小心查看了错误的患者图表，到大规模尝试访问政府计算机以发现敏感信息。数据泄露是一个主要的安全问题，因为敏感数据不断通过 Internet 传输。这种连续的信息传输使任何位置的攻击者都可以尝试对他们选择的几乎任何个人或企业进行数据泄露。世界各地的企业也以数字形式存储数据。存储数据的服务器通常容易受到各种形式的网络攻击。,, 谁通常是数据泄露的目标？,大公司是试图造成数据泄露的攻击者的主要目标，因为它们提供如此大的有效载荷。此有效负载可以包括数百万用户的个人和财务信息，例如登录凭据和信用卡号。这些数据都可以在地下市场转售。但是，攻击者的目标是可以从中提取数据的任何人和每个人。所有个人或机密数据对网络犯罪分子都很有价值——通常，世界上有人愿意为此付费。, 发生数据泄露的主要方式有哪些？, 真实世界的数据泄露是什么样的？,2017 年的Equifax 数据泄露是大规模数据泄露的一个主要例子。Equifax 是一家美国信用局。2017 年 5 月至 6 月期间，恶意方访问了 Equifax 服务器中近 1.5 亿美国人、约 1500 万英国公民和约 19,000 名加拿大公民的私人记录。攻击之所以成为可能，是因为 Equifax 没有对他们系统中的软件漏洞应用补丁。,,较小规模的数据泄露也会产生很大的影响。2020 年，攻击者劫持了众多知名人士的 Twitter 帐户。该攻击之所以成为可能，是因为最初的社会工程攻击使攻击者能够访问 Twitter 的内部管理工具。从最初的违规行为开始，攻击者就能够接管多人的账户并宣传一个骗局，该骗局收集了大约 117,000 美元的比特币。,近几十年来最臭名昭著的数据泄露事件之一是2013 年对主要零售商 Target 发起的网络攻击。用于阻止这种攻击的策略组合相当复杂。该攻击涉及社会工程攻击、第三方供应商劫持以及对物理销售点设备的大规模攻击。,这次攻击是由网络钓鱼骗局发起的，该骗局针对一家向 Target 商店提供空调设备的空调公司的员工。这些空调连接到 Target 网络上的计算机以监控能源使用情况，攻击者破坏了空调公司的软件以访问 Target 系统。最终，攻击者能够重新编程 Target 商店中的信用卡扫描仪，为攻击者提供客户信用卡数据。这些扫描仪没有连接到互联网，但被编程为定期将保存的信用卡数据转储到攻击者监控的接入点中。这次攻击是成功的，估计有 1.1 亿 Target 客户的数据遭到破坏。, 企业如何防止数据泄露？,由于数据泄露有多种形式，因此没有单一的解决方案可以阻止数据泄露，因此需要采取整体方法。企业可以采取的一些主要步骤包括：, 用户如何保护自己免受数据泄露？,以下是一些保护数据的提示，尽管这些操作本身并不能保证数据安全：, ,数据泄露是将机密、私人或其他敏感信息泄露到不安全的环境中。数据泄露可能是意外发生，也可能是蓄意攻击的结果。每年有数百万人受到数据泄露的影响，其范围从医生不小心查看了错误的患者图表，到大规模尝试访问政府计算机以发现敏感信息。数据泄露是一个主要的安全问题，因为敏感数据不断通过 Internet 传输。这种连续的信息传输使任何位置的攻击者都可以尝试对他们选择的几乎任何个人或企业进行数据泄露。世界各地的企业也以数字形式存储数据。存储数据的服务器通常容易受到各种形式的网络攻击。,,

大数据在经济发展中的重大意义，并不意味着它可以取代一切对社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能迷失在海量数据中。大数据技术体系庞大而复杂，基础技术包括数据采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算和可视化等多种技术门类和不同技术水平。,一、数据存储,Hadoop作为一个开源框架，是专门为离线和大规模数据分析而设计的，而HDFS作为其核心存储引擎，在数据存储中得到了广泛应用。HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以看作是hdfs的封装，其本质是数据存储和NoSQL数据库。HBase是一个Key/Value系统，部署在hdfs上，克服了hdfs在随机读写方面的缺点。和hadoop一样，Hbase主要依靠横向扩展，通过增加廉价的商用服务器来增加计算和存储容量。Phoenix相当于一个Java中间件，它帮助开发工程师访问NoSQL数据库，就像使用JDBC访问关系数据库一样。,,纱线是一个Hadoop资源管理器，可以为上层应用提供统一的资源管理和调度。它的引入在利用率、统一资源管理和数据共享方面给集群带来了巨大的好处。纱线由以下组件组成:全局资源管理器、资源管理器的每个节点代理的节点管理器、代表每个应用程序的应用程序，以及每个应用程序主控器在节点管理器上运行多个容器。Mesos是一个开源的集群管理软件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm和Kafka。Redis是一个速度非常快的非关系数据库，可以存储键和五种不同类型的值之间的映射，将内存中存储的键值对数据持久化到硬盘上，使用复制特性来扩展性能，还可以使用客户端分片来扩展写入性能。,Atlas是介于应用程序和MySQL之间的中间件。在后端DB的视图中，Atlas相当于与其连接的一个客户端，在前端应用的视图中，Atlas相当于一个DB。Atlas作为服务器，与应用程序进行通信，应用程序实现了MySQL的客户端和服务器协议，与MySQL作为客户端进行通信。它对应用屏蔽了数据库的细节，还维护了连接池，以减轻MySQL的负担。启动Atlas后，会创建多个线程，其中一个为主线程，其余为工作线程。主线程负责监听所有客户端连接请求，而工作线程只监听主线程的命令请求。随着互联网科技的蓬勃发展，人工智能时代即将到来，所以抓住下一个窗口。帮助那些想向互联网方向学习，但因为时间和资源不足而放弃的人。,Kudu是围绕Hadoop生态系统构建的存储引擎。Kudu与Hadoop生态系统有着相同的设计理念。它运行在普通服务器上，可以大规模分布式部署，满足行业高可用性要求。设计理念是对快速数据进行快速分析。作为一个开源存储引擎，它可以提供低延迟的随机读写和高效的数据分析。Kudu不仅提供了用于插入、更新和删除的行级API，还提供了接近Parquet性能的批量扫描操作。使用相同的存储不仅可以随机读写，还可以满足数据分析的要求。Kudu有广泛的应用，例如实时数据分析和数据可能变化的时间序列数据应用。在数据存储过程中，涉及的数据表有数百列，其中包括各种复杂的Query。建议采用拼花、ORC等列存储方式压缩数据。拼花地板可以支持灵活的压缩选项，并显著减少磁盘上的存储。,二、数据查询和分析,Hive的核心工作是将SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化数据映射成数据库表，并提供HQL(Hive SQL)查询功能。Hive本身并不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce。Hive可以理解为一个客户端工具，将SQL操作转换成相应的MapReduce作业，然后在hadoop上运行。Hive支持标准的SQL语法，这消除了用户编写MapReduce程序的需要。它的出现使精通SQL技能但不熟悉MapReduce、编程能力弱、不擅长Java语言的用户能够方便地在HDFS大规模数据集上查询、汇总和分析数据。Hive是为批量处理大数据而诞生的。Hive的出现解决了传统关系数据库(MySql、Oracle)处理大数据的瓶颈。Hive将执行计划分为map-> shuffle-> reduce-> map-> shuffle-> reduce…如果一个查询被编译成多轮MapReduce，会有更多的中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点，过多的中间进程会增加整个Query的执行时间。在Hive的运行过程中，用户只需要创建表、导入数据、编写SQL分析语句。这个过程的其余部分由Hive框架自动完成。,,Impala是Hive的补充，可以实现高效的SQL查询。Impala用于在Hadoop上实现SQL，对大数据进行实时查询和分析。通过大家熟悉的传统关系数据库的SQL风格来操作大数据，数据也可以存储在HDFS和HBase中。Impala不再使用速度慢的Hive+MapReduce批处理，而是使用类似于商用并行关系数据库中的分布式查询引擎(由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine组成)，可以直接查询来自HDFS或HBase的数据，具有SELECT、JOIN和统计功能，大大降低了延迟。Impala将整个查询分成一个执行计划树，而不是一系列MapReduce任务。与Hive相比，Impala没有MapReduce启动时间。,Hive适合长期批量查询分析，而Impala适合实时交互SQL查询。Impala为数据人员提供了一个大数据分析工具，可以快速实验和验证他们的想法。先用Hive进行数据转换，再用Impala对Hive处理的数据集进行快速数据分析。一般来说，Impala将执行计划表示为一个完整的执行计划树，可以更自然地将执行计划分配给每个Impala来执行查询，而不是像Hive那样组合成流水线映射->reduce模式，从而保证Impala具有更好的并发性，避免不必要的中间排序和洗牌。然而，Impala并不支持UDF，它所能处理的问题也有一定的局限性。Spark具有Hadoop MapReduce的特点，它将Job的中间输出结果保存在内存中，因此不需要读取HDFS。Spark支持内存分布式数据集，不仅可以提供交互式查询，还可以优化迭代工作负载。Spark是用Scala语言实现的，它使用Scala作为应用框架。与Hadoop不同，Spark和Scala可以紧密集成，其中Scala可以像本地收集对象一样轻松操作分布式数据集。Nutch是一个开源的Java搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的所有工具，包括全文搜索和网络爬虫。,Solr是一个用Java编写的全文搜索服务器，运行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)中。它提供了类似Web-service的API接口，用户可以通过http请求向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引。也可以通过Http Get操作进行搜索请求，得到XML格式的返回结果。Elasticsearch是一个开源全文搜索引擎，基于Lucene搜索服务器，能够快速存储、搜索和分析海量数据。它专为云计算而设计，可以实现实时搜索，稳定、可靠、快速，并且易于安装和使用。它还涉及一些机器学习语言。例如，Mahout的主要目标是创建一些可扩展的机器学习算法，供开发人员在Apache的许可下免费使用。深度学习框架Caffe，使用数据流图进行数值计算的开源软件库TensorFlow，以及其他常用的机器学习算法，如贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、协同过滤等。,三、数据采集和预处理,对于来自各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络数据等。这些海量的结构化和非结构化数据是分散的，也就是所谓的数据孤岛。这个时候，这些数据就没有意义了。数据采集就是将这些数据写入数据仓库，将分散的数据整合在一起，对这些数据进行综合分析。数据收集包括文件日志收集、数据库日志收集、关系数据库访问和应用程序访问等。当数据量相对较少时，可以编写一个正则脚本将日志写入存储系统。但是随着数据量的增加，这些方法无法提供数据安全，操作维护难度大，需要更强的解决方案。,,作为一个实时日志采集系统，Flume NG支持在日志系统中定制各种数据发送器进行数据采集，同时对数据进行简单处理后写入各种数据接收器(如text、HDFS、Hbase等)。水槽NG采用三层:药剂层、收集器层和储存层，每层均可水平展开。代理包括源、通道和接收器。Source用于将数据源消费(收集)到通道组件中，channel作为中间临时存储来存储source的所有组件信息。接收器从通道读取数据，并在成功读取后删除通道中的信息。网易数据运河NDC，字面意思是网易数据运河系统，是一个用于实时数据迁移、同步和订阅结构化数据库的平台解决方案。它集成了网易过去在数据传输领域的各种工具和经验，通过数据链路将单机数据库、分布式数据库、OLAP系统和下游应用连接在一起。除了确保高效的数据传输，NDC的设计遵循统一和平台化的理念。,Logstash是一个开源的服务器端数据处理管道，可以同时从多个来源收集和转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的“存储库”。一个常见的存储库是Elasticsearch。Logstash支持各种输入选项，可以同时从许多常见的数据源中捕获事件，并且可以以连续流模式轻松地从您的日志、指示器、Web应用程序、数据存储和各种AWS服务中收集数据。Sqoop是一种在关系数据库和Hadoop之间传输数据的工具。它可以将关系数据库(如Mysql和Oracle)中的数据导入Hadoop(如HDFS、Hive和Hbase)，也可以将Hadoop(如HDFS、Hive和Hbase)中的数据导入关系数据库(如Mysql和Oracle)。Sqoop使MapReduce作业(容错能力极强的分布式并行计算)能够执行任务。Sqoop的另一个优势是，它传输大量结构化或半结构化数据的过程是完全自动化的。,流媒体计算是行业研究的热点。流计算可以实时清理、聚合和分析多个高吞吐量的数据源，能够快速处理和反馈社交网站、新闻等存在的数据流。目前有很多大数据流分析工具，比如开源的strom、spark streaming等等。Strom集群结构是由一个主节点(nimbus)和多个工作节点(supervisors)组成的主从结构。主节点由配置静态指定，或者在运行时动态选择。nimbus和supervisor是Storm提供的后台守护程序，它们之间的通信是结合Zookeeper的状态变化通知和监控通知来处理的。nimbus process的主要职责是管理、协调和监控集群上运行的拓扑(包括拓扑发布、任务分配、事件处理过程中的任务重新分配等)。在等待nimbus分配任务后，supervisor进程生成并监控由worker(jvm进程)执行的任务。主管和工作人员在不同的JVM上运行。如果由主管启动的工作进程由于错误而退出(或被终止)，主管将尝试重新生成一个新的工作进程。,当使用上游模块的数据进行计算、统计和分析时，我们可以使用消息系统，尤其是分布式消息系统。Scala编写的Kafka是一个基于发布/订阅的分布式消息系统。卡夫卡的设计理念之一是同时提供离线处理和实时处理，并将数据实时备份到另一个数据中心。卡夫卡可以有许多生产者和消费者共享多个主题，并以主题为单位总结信息。卡夫卡发布消息的节目叫制作人，也叫制作人，订阅话题消费消息的节目叫消费人，也叫消费者。当Kafka以集群模式运行时，它可以由一个服务或多个服务组成，每个服务称为一个代理。在运行过程中，生产者通过网络向卡夫卡集群发送消息，集群向消费者提供消息。卡夫卡通过动物园管理员管理集群配置，选举领导者，并在消费群体发生变化时进行再平衡。生产者使用推模式向代理发布消息，消费者使用拉模式从代理订阅和消费消息。卡夫卡可以和弗鲁姆一起工作。如果需要将流数据从Kafka传输到hadoop，可以使用Flume代理，使用Kafka作为源，这样就可以将数据从Kafka读取到Hadoop。,,Zookeeper是一个分布式、开源的分布式应用协调服务，提供数据同步服务。它的主要功能是配置管理、名称服务、分布式锁和集群管理。配置是指在一个地方对配置进行修改，让所有对这个地方的配置感兴趣的人都可以更改，免去了繁琐的手动复制配置，保证了数据的可靠性和一致性。同时可以通过名称获取资源或服务的地址等信息，监控集群中机器的变化，实现类似心跳机制的功能。,四、数据可视化,对接一些BI平台，将分析得到的数据可视化，可以用来指导决策服务。主流BI平台，如敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等。国外，SmallBI和国内新兴的网易等。在上述每个阶段，确保数据安全都是一个不容忽视的问题。Kerberos是一种基于网络身份验证的协议，用于在不安全的网络中以安全的方式验证个人通信。它允许一个实体在不安全的网络环境中进行通信，并以安全的方式向另一个实体证明其身份。控制权限的Ranger是一个Hadoop集群权限框架，为操作、监控和管理复杂数据提供权限，它提供了一个集中的管理机制来管理基于纱的Hadoop生态系统中的所有数据权限。它可以对Hive、Hbase等Hadoop生态组件进行细粒度的数据访问控制。通过操作Ranger控制台，管理员可以轻松配置策略来控制用户对HDFS文件夹、HDFS文件、数据库、表和字段的访问。这些策略可以针对不同的用户和组进行设置，权限可以与hadoop无缝对接。,五、数据清理,MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。“地图”和“减少”是它的主要思想。程序员在分布式系统中运行程序非常方便，无需分布式并行编程。随着业务数据的增加，需要训练和清理的数据会越来越复杂。此时，需要一个任务调度系统，如oozie或azkaban，来调度和监控关键任务。Oozie是一个面向Hadoop平台的工作流调度引擎，提供RESTful API接口接受用户的提交请求(提交工作流作业)。提交工作流后，工作流引擎负责工作流的执行和状态转换。用户在HDFS上部署作业(MR作业)，然后将工作流提交给Oozie，后者以异步方式将作业(MR作业)提交给Hadoop。这就是为什么在调用ozie的RESTful接口提交作业后，可以立即返回一个JobId，用户程序不必等待作业执行(因为有些大型作业可能会执行很长时间(几个小时甚至几天)。Oozie将工作流对应的Action异步提交给hadoop，在后台执行。,阿兹卡班也是一种工作流控制引擎，可以用来解决hadoop或spark等多个离线计算任务之间的依赖问题。阿兹卡班主要由三部分组成:关系数据库、阿兹卡班Web服务器和阿兹卡班执行器服务器。阿兹卡班将大部分状态信息保存在MySQL中，阿兹卡班Web Server提供Web UI，这是阿兹卡班的主要管理器，包括工作流执行过程中的项目管理、身份验证、调度和监控。阿兹卡班执行器服务器用于调度工作流和任务，记录工作流或任务的日志。计算任务的处理平台Sloth是网易首个自主研发的流媒体计算平台，旨在满足公司各类产品对流媒体计算日益增长的需求。作为一个计算服务平台，它易用、实时、可靠，节省了用户在技术(开发、运维)上的投入，帮助用户专注于解决产品本身的流媒体计算需求。有不懂的请咨询vsping云idc了解。, ,大数据在经济发展中的重大意义，并不意味着它可以取代一切对社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能迷失在海量数据中。大数据技术体系庞大而复杂，基础技术包括数据采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算和可视化等多种技术门类和不同技术水平。,一、数据存储,Zookeeper是一个分布式、开源的分布式应用协调服务，提供数据同步服务。它的主要功能是配置管理、名称服务、分布式锁和集群管理。配置是指在一个地方对配置进行修改，让所有对这个地方的配置感兴趣的人都可以更改，免去了繁琐的手动复制配置，保证了数据的可靠性和一致性。同时可以通过名称获取资源或服务的地址等信息，监控集群中机器的变化，实现类似心跳机制的功能。

服務器(SERVER)的1U、2U、4U、42U代表什么意思？在选择服務器(伺服器)的时候，经常会听到1U、2U、4U或者42U等类似这样子的名词，它们代表什么意思呢?, (1)关于“U”的单位,U是一种表示服務器外部尺寸的单位，是”unit”的缩略语，详细的尺寸由作为业界团体的美国电子工业协会（EIA）所决定。,,之所以要规定服務器的尺寸，是为了使服務器保持适当的尺寸以便放在铁质或铝质的机架上。机架上有固定服務器的螺孔，以便它能与服務器的螺孔对上号，再用螺丝加以固定好，以方便安装每一部服務器所需要的空间。,规定的尺寸是服務器的宽（48.26cm=19英寸）与高（4.445cm的倍数）。由于宽为19英寸，所以有时也将满足这一规定的机架称为“19英寸机架”。厚度以4.445cm为基本单位。1U就是4.445cm，2U则是1U的2倍为8.89cm。,所谓“1U的PC服務器”，就是外形满足EIA规格、厚度为4.445cm的产品。设计为能放置到19英寸机柜的产品一般被称为”机架服務器”。, (2) 1U服務器、2U服務器、4U服務器,服務器规定的尺寸是服務器的宽(48.26cm=19英寸)与高(4.445cm的倍数)，厚度(高度))以4.445cm为基本单位。,在机架式服務器尺寸当中，常见的就是1U服務器、2U服務器、4U服務器，这些服務器的尺寸是：,在实际使用当中，1U或者2U服務器是最经常使用的。因为服务商是根据服務器占用空间来计算费用的，所以采用1U服務器是最节省空间的和价格最低的，但是1U服務器的扩展性不如2U服務器的好。1U的硬碟数最多可以插4个，2U可以插8个，另外PCI的插槽数目也不同，1U最多2个，2U的可以到6个。, (3) 42U机柜,42U机柜是标准机柜的一种。42U机柜一般的分类是：, ,服務器(SERVER)的1U、2U、4U、42U代表什么意思？在选择服務器(伺服器)的时候，经常会听到1U、2U、4U或者42U等类似这样子的名词，它们代表什么意思呢?, (1)关于“U”的单位,

分布式拒绝服务攻击是网络攻击中常见的攻击方式。分布式拒绝服务攻击(DDoS)是指不同位置的多个攻击者同时攻击一个或多个目标，或者一个攻击者控制不同位置的多台机器，并使用这些机器同时攻击受害者。由于攻击点分布在不同的地方，这种攻击称为分布式拒绝服务攻击，其中可以有多个攻击者。,1.UDP Flood：UDP协议是一种无连接服务。在UDP Flood中，攻击者通常会发送大量伪造源IP地址的小UDP数据包来攻击DNS服务器、Radius认证服务器和流媒体视频服务器。10万bps的UDP Flood经常会瘫痪线路上的骨干设备，比如防火墙，造成整个网段瘫痪。上述传统流量攻击方式技术含量低，造成1000人受伤，800人自损。攻击效果通常取决于被控主机本身的网络性能，很容易找到攻击源，因此单独使用并不常见。于是出现了四两千磅效果的反射式放大攻击。,,2.CC攻击：CC攻击是目前应用层的主要攻击手段之一，利用代理服务器产生指向目标系统的合法请求，实现伪装和DDOS。我们都有这样的经历。访问一个静态页面不需要太长时间，即使人很多。但是，如果你访问论坛、贴吧等。高峰时期会非常慢，因为服务器系统需要去数据库判断访客是否有权限看帖子、说话等。访问量越大，论坛的页面越多，对数据库的压力越大，被访问的频率越高，占用的系统资源也相当可观。CC攻击充分利用了这一特性，模拟很多正常用户不断访问论坛等需要大量数据操作的页面，造成服务器资源的浪费。CPU长时间处于100%，总是有无穷无尽的请求需要处理。网络拥塞，正常访问被暂停。这种攻击技术含量高，看不到真实的源IP和异常流量，而服务器就是无法正常连接。,3.SYN Flood：这是一种利用TCP协议的缺陷，发送大量伪造的TCP连接请求，从而使被攻击方资源耗尽(CPU已满或内存不足)的攻击方法。建立TCP连接需要三次握手——客户端发送SYN消息，服务器接收请求并返回消息表示接受，客户端也返回确认完成连接。SYN Flood是指用户在向服务器发送消息后突然崩溃或掉线，因此服务器在发送回复消息后无法收到客户端的确认消息(第一次三次握手无法完成)。此时，服务器通常会重试并等待一段时间，然后丢弃未完成的连接。服务器的一个线程因为用户的异常而等待一段时间并不是什么大问题，但是恶意攻击者大量模拟这种情况，服务器为了维持几万个半连接，消耗了大量资源，结果往往忙得顾不上客户的正常请求，甚至崩溃。从正常客户的角度来看，网站反应迟钝，无法访问。,4.DNS Query Flood：作为互联网的核心服务之一，DNS也是DDOS攻击的主要目标。DNS Query Flood使用的方法是操纵大量傀儡机，向目标服务器发送大量域名解析请求。当服务器收到域名解析请求时，会先查找服务器上是否有对应的缓存，如果找不到且无法直接解析域名，会递归向其上层DNS服务器查询域名信息。通常，攻击者请求的域名是随机生成的，或者根本不存在于网络中。由于在本地找不到相应的结果，服务器必须使用递归查询将解析请求提交给上层域名服务器，造成连锁反应。解析过程给服务器带来了很大的负载，当域名解析请求数超过每秒一定数量时，DNS服务器就会超时。根据微软的统计，一台DNS服务器可以承受的动态域名查询上限是每秒9000个请求。然而，一台P3 PC每秒可以轻松构造上万个域名解析请求，足以瘫痪一台硬件配置极高的DNS服务器，由此可见DNS服务器的脆弱性。,,5.ICMP Flood：ICMP(互联网控制消息协议)用于在IP主机和路由器之间传输控制消息。控制消息指的是网络本身的消息，比如网络是否无法通行，主机是否可达，路由是否可用等。虽然它不传输用户数据，但它在用户数据传输中起着重要的作用。通过向目标系统发送大量数据包，目标主机可能会瘫痪。如果发送大量数据包，将成为洪水攻击。,6.混合攻击：实际情况中，攻击者只想打败对方。到目前为止，高级攻击者不再倾向于使用单一的攻击手段进行战斗，而是根据目标系统的具体环境发动多种攻击手段，不仅流量大，而且利用协议和系统的缺陷尽可能多地发动攻势。对于被攻击的目标，需要面对不同协议和资源的分布式攻击，因此分析、响应和处理的成本会大大增加。,7.NTP Flood：NTP是基于UDP协议传输的标准网络时间同步协议。由于UDP协议的无连接特性，伪造源地址非常方便。攻击者使用特殊数据包，即IP地址指向服务器作为反射器，源IP地址伪造为攻击目标的IP。反射器收到数据包时被骗，响应数据发送给被攻击目标，耗尽了目标网络的带宽资源。一般NTP服务器带宽较大，攻击者可能仅用1Mbps的上传带宽欺骗NTP服务器，可给目标服务器带来数十万Mbps的攻击流量。因此，反射攻击可以使用“问答”协议。通过将质询数据包的地址伪造为目标的地址，所有回复数据包都将被发送到目标。一旦协议具有递归效应，流量就会显著放大，这可以称之为“不畅”流量攻击。有不懂的请咨询vsping云idc了解。, ,分布式拒绝服务攻击是网络攻击中常见的攻击方式。分布式拒绝服务攻击(DDoS)是指不同位置的多个攻击者同时攻击一个或多个目标，或者一个攻击者控制不同位置的多台机器，并使用这些机器同时攻击受害者。由于攻击点分布在不同的地方，这种攻击称为分布式拒绝服务攻击，其中可以有多个攻击者。,1.UDP Flood：UDP协议是一种无连接服务。在UDP Flood中，攻击者通常会发送大量伪造源IP地址的小UDP数据包来攻击DNS服务器、Radius认证服务器和流媒体视频服务器。10万bps的UDP Flood经常会瘫痪线路上的骨干设备，比如防火墙，造成整个网段瘫痪。上述传统流量攻击方式技术含量低，造成1000人受伤，800人自损。攻击效果通常取决于被控主机本身的网络性能，很容易找到攻击源，因此单独使用并不常见。于是出现了四两千磅效果的反射式放大攻击。,

 , 一、什么是DNS污染？,DNS污染又称域名服务缓存投毒，是指通过制作域名服务数据包，将域名指向不正确的IP地址。在正常的DNS解析过程中，下一级域名服务器会将从上游域名服务器获得的解析记录保存一段时间，当在TTL值失效之前，有相同域名的解析请求时，就会直接将解析记录告知客户端，而无需进行全球范围的递归查询，这样既加快了查询时间，同时也降低了服务器工作压力。,但在这个过程中，如果局域域名服务器的缓存受到污染，就会告知客户端错误的解析记录，从而将用户指向错误的网站。这种攻击方式，被称为DNS污染。, 二、DNS污染的常见场景,某些网络运营商为了达成某些目的，对DNS进行某些操作，就会导致使用ISP正常上网设置无法通过域名访问正确的IP地址。如果掌握了部分国际DNS根目录服务器或镜像，也可以通过DNS污染的方式，屏蔽对特定网站的访问。,许多国内被禁止的网站都是通过DNS污染实现的，如google、YouTube等网站无法直接访问都是通过DNS污染方式实现的。,因为谷歌的服务器在国外，所以在访问时DNS解析必须转到国际带宽的输出，然后会被GFW捕获。由于DNS使用UDP协议，而UDP没有验证机制，只需发送即可。因此，此时GFW伪装成一个相应的DNS服务器，就会返回错误的地址信息。, 三、DNS污染如何应对？, 解决方案1：需要能够替换DNS解析服务器。通常，域名注册企业提供免费的DNS解析服务。域名提供商可以提供许多免费的DNS解析服务，并且其解析速度非常快，多组DNS服务器，可以更好地避免被DNS污染。,中科三方云解析采用最新的分布式云架构，支持高防DNS，可提供超百G防护流量、1T+DDOS攻击保护和5.6亿+QPS查询防护，有效降低DNS劫持、DNS污染等攻击给运营商带来的损失。, 解决方案2：使用第三方DNS解析服务，以及使用CDN服务，CDN服务商会提供他们的DNS服务器解析服务和CDN的网络IP地址 。,, , , 一、什么是DNS污染？,

1、在浏览器中输入qq.com 域名，操作系统会先检查自己本地的hosts文件是否有这个网址映射关系，如果有，就先调用这个IP地址映射，完成域名解析。,2、如果hosts里没有这个域名的映射，则查找本地DNS解析器缓存，是否有这个网址映射关系，如果有，直接返回，完成域名解析。,3、如果hosts与本地DNS解析器缓存都没有相应的网址映射关系，首先会找TCP/ip参数中设置的首选DNS服务器，在此我们叫它本地DNS服务器，此服务器收到查询时，如果要查询的域名，包含在本地配置区域资源中，则返回解析结果给客户机，完成域名解析，此解析具有权威性。,4、如果要查询的域名，不由本地DNS服务器区域解析，但该服务器已缓存了此网址映射关系，则调用这个IP地址映射，完成域名解析，此解析不具有权威性。,5、如果本地DNS服务器本地区域文件与缓存解析都失效，则根据本地DNS服务器的设置（是否设置转发器）进行查询，如果未用转发模式，本地DNS就把请求发至13台根DNS，根DNS服务器收到请求后会判断这个域名(.com)是谁来授权管理，并会返回一个负责该顶级域名服务器的一个IP。本地DNS服务器收到IP信息后，将会联系负责.com域的这台服务器。这台负责.com域的服务器收到请求后，如果自己无法解析，它就会找一个管理.com域的下一级DNS服务器地址)给本地DNS服务器。当本地DNS服务器收到这个地址后，就会找qq.com 域服务器，重复上面的动作，进行查询，直至找到www . qq .com主机。,6、如果用的是转发模式，此DNS服务器就会把请求转发至上一级DNS服务器，由上一级服务器进行解析，上一级服务器如果不能解析，或找根DNS或把转请求转至上上级，以此循环。不管是本地DNS服务器用是是转发，还是根提示，最后都是把结果返回给本地DNS服务器，由此DNS服务器再返回给客户机。,, ,1、在浏览器中输入qq.com 域名，操作系统会先检查自己本地的hosts文件是否有这个网址映射关系，如果有，就先调用这个IP地址映射，完成域名解析。,2、如果hosts里没有这个域名的映射，则查找本地DNS解析器缓存，是否有这个网址映射关系，如果有，直接返回，完成域名解析。,

随着企业信息化的快速发展，对服务器的需求越来越大。对于我们来说，如何在机房有限的空间内合理规划和实施，不能不关注这些问题。由于其灵活的配置和高计算密度，机架式服务器在节约能源成本、维护成本和环境成本方面比垂直服务器具有优势。这些优势为大中型信息系统和1U服务器的建设提供了广阔的发展空间。服務器的1U、2U是什么意思？42U机柜可以放多少台服務器？一直有朋友多次问到服務器1U是什么意思？42U机柜能放多少服務器？,所谓的1U服務器就是一种高可用高密度的低成本服務器平台，U是服務器机箱的高度1U等于4.45厘米，那3U就是3×4.5CM了。U(Unit的缩略语)是一种表示组合式机架外部尺寸的单位，详细尺寸由作为业界团体的美国电子工业协会（eia）决定。规定的尺寸是宽（48.26cm＝19 英寸）与高（4.445cm的倍数）。由于宽为19 英寸，所以有时也将满足这一规定的机架称为“19 英寸机架”。厚度以4.445cm为基本单位。,, 服務器大小规格：,U并不是服務器的专利，最早是用于通讯交换的机架结构，后被引用到服務器的机架。目前作为非正式标准用在机架结构上，包括规定的螺丝大小、孔距、划轨等等。,1U和2U，是服務器的厚度，1U大概是相当于机柜的三个小格子，1U是4.445厘米。以下这个是图片：, 1、1U、2U、4U、选哪种服務器比较好？,我们常见的机架式服務器分为1U、2U、4U，现在市面普遍流行的服務器是1U和2U的，那么哪种才是最好的呢？其实没有最好的产品，只有最合适的产品，每个产品都有自己的特点，只要我们充分了解产品和我们自己的需求，就可以轻松选出最合适的机器，那么1U、2U服務器都有什么优势？,如果您服務器需要加载4个以上硬盘之类，选择2U服務器是一个好的选择；如果服務器不需要加载过多的外部配件，那么1U服務器是完全可以胜任的，而且机房托管以1U最为适合，在专业IDC数据中心恒温、恒湿的环境1U的标准的服務器散热问题也能得到很好的处理的。, 2、那么什么是1U服務器呢？,1U的高度有限，对配件有着特殊要求，会增加整体硬件的成本与配件筛选上的难度。可以说，1U服務器就是一种高可用高密度的低成本服務器平台，是专门为特殊应用行业和高密度计算机环境设计的。,1U服務器空间有限，在扩展性和散热性有一定的限制，一般都无法实现太完整的设备扩张。相比于1U服務器产品，2U高度适中，扩展性（硬盘存储数量、扩展槽、电源）有了明显的增强。其散热也得到了更一步的改善。如果采用服務器托管业务则1U服務器比2U服務器托管费用高。但具体选择几U服务器，需要根据项目类型、项目规模等进行选择，以避免服務器资源与资金的浪费。,之所以要规定服務器的尺寸，是为了使服務器保持适当的尺寸以便放在铁质或铝质的机架上。机架上有固定服務器的螺孔，以便它能与服務器的螺孔对上号， 再用螺丝加以固定好，以方便安装每一部服務器所需要的空间。规定的尺寸是服務器的宽（48.26cm＝19 英寸）与高（4.445cm 的倍数）。由于宽为19 英寸，所以有时也将满足这一规定的机架称为“19 英寸机架”。厚度以4.445cm 为基本单位，1U 就是4.445cm。,, 1、42u机柜尺寸是多少？,答：42U是高2米、宽0.6米和深0.8米服務器机柜，也可能是2米、宽0.6米和深0.96米服務器机柜。, 2、一个42U机柜可以放多少台服務器？,一个机柜所放的服務器是有限的，42U高度的机柜并不代表着实际能够放42个1U服務器，因为你要留散热和挪动的空间，你要考虑电力供应，你要考虑整体散热等，还有上下必须要有走线空的地方，还有放交换机、防火墙、显示器等其他设别的地方。比例某牌子42U标准机柜，能放的最多可达18台20服務器。为什么是20台，1U服務器与1U服務器之间要留下散热的空间，同时机柜里面要放1台交换机，也需要2U的空间。如果是2U的服務器一般就能入10台左右，再加上要放置交换机，路由器等设备。, 3、服務器的电量,一个机柜提供的用电量是有限的，当服務器用电量越大时，放的服務器越少。一个机柜一般提供的是10A的电量，也有的机柜可以提供更高18A的电量。220V*10A=2200W。也就是说只要您放的服務器总功率不超过2200W，服務器的耗电多少也要看服務器是否非满负荷运行。一般非满负载运行耗电量也是比服务器上标的额定功率要低的。所以机柜放多少台服务器，也需要计算下功率。, ,随着企业信息化的快速发展，对服务器的需求越来越大。对于我们来说，如何在机房有限的空间内合理规划和实施，不能不关注这些问题。由于其灵活的配置和高计算密度，机架式服务器在节约能源成本、维护成本和环境成本方面比垂直服务器具有优势。这些优势为大中型信息系统和1U服务器的建设提供了广阔的发展空间。服務器的1U、2U是什么意思？42U机柜可以放多少台服務器？一直有朋友多次问到服務器1U是什么意思？42U机柜能放多少服務器？,所谓的1U服務器就是一种高可用高密度的低成本服務器平台，U是服務器机箱的高度1U等于4.45厘米，那3U就是3×4.5CM了。U(Unit的缩略语)是一种表示组合式机架外部尺寸的单位，详细尺寸由作为业界团体的美国电子工业协会（eia）决定。规定的尺寸是宽（48.26cm＝19 英寸）与高（4.445cm的倍数）。由于宽为19 英寸，所以有时也将满足这一规定的机架称为“19 英寸机架”。厚度以4.445cm为基本单位。,

刀片服务器已经成为高性能计算集群的主流，许多新的集群系统都采用了刀片架构。由于刀片服务器可以大大减少所需的外部电缆数量，因此可以大大减少电缆连接故障带来的隐患，提高系统可靠性。简单来说，刀片服务器将服务器的处理器、内存和硬盘集成到一个高密度的电路板中，多个这样的电路板可以灵活方便地插入到一个固定的机箱中，减少了硬件组件，节省了大量的物理空间。,,1.刀片服务器大大节省了空间资源：权威人士认为，部署刀片服务器将节省空间。使用刀片服务器时，每机架单元的计算能力可以达到10GHz，而使用传统的Sun Solaris平台时，每机架单元的计算能力实际上是0.5GHz，提升了20倍。如今，数据中心空间的成本非常昂贵，而这正是使用刀片服务器获得巨大回报的地方:计算密度。然而，早期采用者也指出，刀片服务器并不适合所有人。,2.降低布线和网络连接成本：据统计，电缆故障是导致系统停机的主要原因，系统管理员1/4的时间都花在电缆管理上。刀片服务器只需接线一次，可通过VLAN软件配置工具进行重新配置。网络连接方面，同样的8路服务器，刀片服务器不需要下行连接，而机架式服务器需要16 ~ 32个下行连接，花费几千块。,3.刀片方便管理：例如，操作系统的升级和修补应该每次完整一致地发送到每台服务器。现在，通过刀片服务器的管理系统，只需要集中在一台机器上，并从这台机器分发到所有刀片服务器上。其他功能，如动态资源分配、虚拟管理和控制，可以使信息技术经理以更低的成本更有效地管理和控制数据中心的数百台服务器。,,4.提高计算能力与可用性：与传统机架式服务器相比，刀片服务器系统具有更高的可用性。以惠普的刀片服务器系统为例，它具有完美的冗余。每个刀片服务器机柜配有2个交换机。所有刀片都支持冗余和共享电源系统和风扇，并具有冗余背板数据路径和冗余本地磁盘。,5.减少单点故障：从设备数量来看，网络节点和服务器一样多，每个节点都是潜在的故障点。每次出现问题，很多线路都需要检查，因为布线出现问题的概率最高。在刀片服务器架构中，所有服务器都是集成的，所以这些问题不需要考虑。服务器的电源也容易出现故障。虽然换电源不是什么大事情，但是检查每台机器都是一个大工程。同时，很难检查100多根电源线。,6.刀片服务器可以热插拔：刀片服务器的密度非常高，每个机柜可以容纳比传统机架式服务器多得多的服务器。因此，在众多服务器中，很容易通过LED指示灯指出是哪台服务器出现故障，然后打开开关，拔出故障服务器，插入新的刀片服务器来解决问题。停机时，软件对所有信息的管理负载会自动加载到其他机器上，整个系统始终不间断运行。在传统机架式服务器上很难做到这一点。,,7.刀片安装和维护方便：机器的安装和布线一次完成，软件用于重新配置，大大缩短了服务器、网络端口、电缆和磁盘容量的添加和重新分配时间。以前需要几天，现在几分钟就能完成，大大减少了管理人员的数量。刀片服务器体系结构专为共享存储而设计，所有用户数据都可以存储在NAS和SAN上，从而简化了数据管理。便宜服务器租用可咨询vsping云idc了解。, ,刀片服务器已经成为高性能计算集群的主流，许多新的集群系统都采用了刀片架构。由于刀片服务器可以大大减少所需的外部电缆数量，因此可以大大减少电缆连接故障带来的隐患，提高系统可靠性。简单来说，刀片服务器将服务器的处理器、内存和硬盘集成到一个高密度的电路板中，多个这样的电路板可以灵活方便地插入到一个固定的机箱中，减少了硬件组件，节省了大量的物理空间。,,