智能安全分析平台部署方式？

一、智能安全分析平台部署方式？

　　2013年5月，我们收到一个电话线索，客户需要支持几十亿数据量的实时查询与分析，包括数据抓取和存储，我们经过一番努力提出一个解决方案，客户觉得有些不妥，决定自己招聘Hadoop团队，实施该系统……

　　半个月后，客户打来第二个电话，明确表示Hadoop未能满足实时大数据分析的需求，决定接受我们的方案，但是客户要求我们不仅出产品，还要负责实施……

　　于是乎，开工！

　　项目价值

　　CMNET网间流量分析与监控系统（简称流控系统），是中国移动分公司的一个项目。项目要求能基于时间、地区、运营商、业务、App、IP分组、域名等维度对全省的上网流量进行实时分析和报告。这些分析报告能给客户带来如下好处：

　　1. 实现对接入链路和基站的全程监控。例如，一旦来自某链路或基站的流量很低，可及时对链路和基站进行检修，这将大大降低故障率。

　　2. 由于具备了对链路和基站进行全程监控的能力，客户可以对链路和基站的带宽进行动态调整，基于需求进行合理的资源配置。

　　3. 覆盖全省的全量数据，能提供基于业务/地域/App/行业/域名等维度的数据分析报告，具备100%的可信度和极高的商业价值。

　　数据流向

　　上网数据从硬件设备中抓取出来，形成压缩的日志文件存储在服务器上，服务器每五分钟生成新的日志文件。该服务器提供FTP访问。

　　我们方案中承担的流控系统，将通过FTP每五分钟访问一次日志文件服务器，将新生成的压缩日志文件抽取出来。这是一个典型的、增量更新的ETL过程，如下：

　　1. Extract: 定期抽取的日志文件并解压缩。

　　2. Transform: 解析出上网信息，同MySQL的维度表进行关联，生成包括业务/地域/App/行业/域名等维度的宽表。

　　3. Load: 将数据装载入我们的分布式集市。

　　初期验证（POC）

　　中国移动的日志数据分G类和A类，各取几块样本日志文件，验证数据流向的可行性以及性能。

　　我们很快完成了ETL的整个过程，宽表数据被成功地装载入我们的分布式集市。

　　性能上，我们按照用户提出的每天数据量5000万条增量，计算出支持100天50亿数据量的分布式集群所需的磁盘空间、内存总量、和CPU总量。由于客户一再强调预算有限，于是配置了6台低配PC server：1cpu x 4core，32G内存，1T硬盘。

　　我们模拟了常用的用户场景，整个系统的响应能力基本满足需求。系统架构如下：

　　正式实施

　　中国移动分公司的上网数据在内网，一般不提供外网连接，需要严格申请之后才能在一定时间内提供外网连接。因而，我们先把整个系统的ETL工作开发完成之后，才正式申请了外网连接进行数据装载。

　　从开始进行上网数据的ETL工作，我们就发现数据量与预期严重不符。预期的上网数据是每天不超过5000万条，但实际上每天的上网数据在6亿条以上，100天保存的数据量将会达到惊人的六百亿条。6台低配PC server有点小马拉大车的感觉，完全达不到“海量数据、实时分析”的设计目标。我们赶紧联系客户，确定上网数据每天6亿条以上，而不是之前预估的每天5000万条左右。怎么办？

　　系统重构

　　经过与客户的详细沟通和理性分析，大家一致决定进行系统重构。

　　上网数据的日志文件是5分钟粒度的。我们将上网数据按照分析需求分为两类：

　　1. 细节数据：保留三天的细节数据（5分钟粒度），共约20亿条。这样，由于保留了细节数据，客户可以对近三天的上网数据进行任意的探索式BI分析。

　　2. 汇总数据：在认真研究了流控系统的分析报告需求之后，我们将五分钟的细节数据汇总为两小时的汇总数据。这样数据量可以降到约为原来的1/10，100天的数据总量大约60亿条。

　　重构之后的数据流如下：

　　后期，我们陆续进行了一些系统调优，包括JVM调优、存储调优、计算调优等等。客户打开一个Dashboard的响应时间基本控制在秒级，最极端的分析报告也能在一分钟之内生成。基本实现了“海量数据、实时分析”：

　　1. 系统定期推送日报、周报和月报。

　　2. 系统支持探索式BI分析。多数分析请求达到了秒级响应。

　　案例总结

　　1. 项目的数据量非常大，100天超过600亿条日志；

　　2. 项目的预算非常有限，采购了6台低端PC Server。硬件投入不大，软件性价比也很高；

　　3. ETL过程难度较高，随着降维的需求加入，BI层难度也相应提高；

　　4. 为达到秒级响应，以支持探索式BI的交互式分析，对系统进行了多个层面的优化。

　　结束语

　　有了大数据，还要从大数据中提取价值，离不开分析工具，通过丰富的分析功能，在繁杂的数据中找到其中的价值。而大数据给分析提供了一定的挑战，需要高性能计算做支撑，才能在大数据的金矿中挖到金子。

　　这些案例的成功实施和上线，完美诠释了我们的大数据之道：大数据，小投入。

二、ap部署方式？

无线AP的设置注意

在大型的无线组网中，使用AP无线覆盖主要是因为无线AP有着很多的优势：扩网灵活、覆盖面积广、易于管理等等。在大型无线组网时，需要用到数量众多的无线AP，在对这些大量的无线AP进行统一管理时，对AP进行设置是必不可少的。

三、互联网平台部署方式

在当今数字化时代，互联网平台已经成为了各行各业的主要发展方向。互联网平台的部署方式对于企业的运营效率和发展战略至关重要。本文将介绍几种常见的互联网平台部署方式，并对比它们的优缺点，为企业选择最合适的方法提供参考。

1. 单一服务器部署

单一服务器部署是最基本的互联网平台部署方式之一。它只需要一台服务器来承载整个平台，包括前端界面、后台数据库等。这种部署方式成本较低，易于维护和管理。但是，由于平台只依赖一台服务器，一旦服务器出现故障或者崩溃，整个平台将无法正常运行，导致用户无法访问。

此外，单一服务器部署往往无法满足高并发的需求。随着用户数量的增加，服务器的负载将越来越重，导致系统响应变慢，甚至崩溃。因此，单一服务器部署方式并不适合大规模的互联网平台。

2. 多服务器负载均衡部署

为了解决单一服务器部署方式存在的问题，许多企业选择了多服务器负载均衡部署方式。这种部署方式通过在多台服务器之间平均分配负载，提高了平台的可靠性和性能。

多服务器负载均衡部署方式可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡。硬件负载均衡通过使用专用的负载均衡设备，如F5硬件负载均衡器，将请求分发到不同的服务器上。软件负载均衡则是通过在服务器集群上运行负载均衡软件，如Nginx、HAProxy等，实现请求的分发。

多服务器负载均衡部署方式具有高可用性和可扩展性的特点。如果其中一台服务器出现故障，负载均衡设备会自动将请求转发到其他可用的服务器上，保证了系统的稳定性。此外，当用户数量增加时，可以通过增加服务器来提高系统的性能。

然而，多服务器负载均衡部署方式的成本较高。除了需要购买负载均衡设备或软件，还需要额外的服务器来构建服务器集群。此外，配置和管理负载均衡设备也需要一定的技术水平。

3. 云平台部署

随着云计算技术的快速发展，越来越多的企业选择将互联网平台部署到云平台上。云平台部署方式可以进一步提高系统的可靠性、可扩展性和安全性。

云平台部署方式有两种主要形式：公有云和私有云。公有云是由第三方服务商提供的云计算平台，如AWS、阿里云等。企业可以租用云服务商的基础设施和资源，以按需付费的方式部署和运行互联网平台。私有云则是企业自己搭建和管理的云计算平台，可以完全控制和定制云环境，更适合对安全性要求较高的企业。

云平台部署方式的优点在于灵活性和可伸缩性。通过云平台，企业可以根据实际需求弹性地增加或减少服务器资源，从而降低了成本。此外，云平台提供了丰富的安全措施和备份机制，保护了企业数据的安全。

然而，云平台部署方式也存在一些缺点。首先，企业对云平台的依赖性较高。如果云服务商出现故障或者停止服务，企业的互联网平台将无法正常运行。其次，由于云平台采用虚拟化技术，性能可能会受到一定影响。

4. 容器化部署

容器化部署是近年来兴起的一种互联网平台部署方式。容器技术如Docker等提供了一种轻量级、可移植、自包含的部署方式，极大地简化了应用程序的部署和管理。

容器化部署方式将应用程序和所需的运行环境打包成一个独立的容器，可以在任何支持容器技术的平台上运行。容器之间相互隔离，不会相互影响，提供了更好的可靠性和安全性。

容器化部署方式的优点在于灵活性和可移植性。企业可以快速部署和扩展应用程序，提高开发和部署的效率。此外，容器化部署方式也支持自动化的运维工具，如Kubernetes，可以实现应用程序的自动伸缩和容错。

然而，容器化部署方式也存在一些挑战。首先，容器技术相对较新，企业需要具备一定的技术储备和经验。其次，由于容器化部署方式需要额外的资源和管理工作，部署成本可能会略微增加。

结论

互联网平台部署方式对于企业的运营效率和发展战略至关重要。根据企业的实际需求和资源情况，选择合适的部署方式是关键。单一服务器部署适用于规模较小的平台，成本较低但可靠性较差；多服务器负载均衡部署提高了可靠性和性能，适用于大规模的平台但成本较高；云平台部署提供了灵活性和可伸缩性，适用于对安全性要求较高的企业；容器化部署提供了灵活性和可移植性，适用于快速迭代的应用程序。

综上所述，企业应根据自身需求和实际情况，综合考虑各种部署方式的优缺点，选择最适合的互联网平台部署方式，从而提高企业的竞争力和运营效率。

四、.net程序部署方式？

打包和部署应用程序会随部署要求的不同而有所不同。请注意，这些部署方案只是用于特定类型应用程序的建议方案。您的部署需求可能要求使用其他方法。以下是几个典型的部署方案：

1.部署 ASP.NET 应用程序。

打包：应用程序和 DLL

分发：XCOPY 或 FTP 分发

可以使用 XCOPY 或 FTP 将 ASP.NET 应用程序部署到服务器上。然后，可以将两个版本的应用程序并行运行，也可以在不关闭应用程序的情况下对应用程序进行更新。公共语言运行库使一个应用程序与其他应用程序同时运行变得更加容易，并且不会造成 DLL 冲突。

2.部署“Windows 窗体”应用程序。

打包：Microsoft Windows Installer 包 (.msi)

分发：Windows Installer

使用 Windows Installer 分发“Windows 窗体”应用程序允许您同时利用安装程序和 Windows 2000 应用程序管理。还可以公布应用程序的可用性，发布应用程序，使用“控制面板”中的“添加或删除程序”选项安装或移除应用程序，以及在必要时方便地修复应用程序。

3.通过下载部署“Windows 窗体”控件或其他代码。

打包：压缩的 CAB 文件 (.cab) 或编译的库 (.dll)

分发：代码下载

分发“Windows 窗体”控件可以像使应用程序可供在 Web 宿主上下载一样简单。可以压缩组成应用程序的文件来加快下载速度。

五、op是什么部署方式？

您好，OP（Online Prediction）是指在线预测，通常用于机器学习模型的部署方式。在OP部署方式中，模型会被放置在一个服务器上，可以通过API接口进行调用，实时预测输入数据的输出结果。

OP部署方式可以实现快速、高效的模型部署，适用于需要实时预测的场景，如推荐系统、广告投放等。

六、paas服务单元部署方式？

pass采用分开安装的方式部署，VM1部署pass平台Registry节点，VM2部署pass平台Server节点，VM3部署client节点。

七、flink部署方式有哪些？

Flink支持三大部署模式：

1. Local 本地部署

Flink 可以运行在 Linux、Mac OS X 和 Windows 上。本地模式的安装唯一需要的只是Java 1.7.x或更高版本，本地运行会启动Single JVM，主要用于测试调试代码。

2. Standalone Cluster集群部署

Flink自带了集群模式Standalone，这个模式对软件有些要求：安装Java1.8或者更高版本；集群各个节点需要ssh免密登录。

3. Flink ON YARN

工作流程如下所示：

首先提交job给YARN，就需要有一个Flink YARN Client。

第一步：Client将Flink 应用jar包和配置文件上传到HDFS。

第二步：Client向REsourceManager注册resources和请求APPMaster Container。

第三步：REsourceManager就会给某一个Worker节点分配一个Container来启动APPMaster，JobManager会在APPMaster中启动。

第四步：APPMaster为Flink的TaskManagers分配容器并启动TaskManager，TaskManager内部会划分很多个Slot，它会自动从HDFS下载jar文件和修改后的配置，然后运行相应的task。TaskManager也会与APPMaster中的JobManager进行交互，维持心跳等。

八、如何部署在openstack云平台上部署应用？

假设你已经有了一个OpenStack云平台，并且有用户帐号 启动虚拟机 登入虚拟机 像正常操作电脑一样部署应用

九、zabbix能在windows平台部署吗？

可以的。Zabbix是一个CS结构的监控系统，支持ping，snmp等很多的监控，但是大部分的监控任务需要客户端agentd的支持才能用。server端侦听在10051端口，客户端侦听在10050端口。

十、信息系统的部署方式？

部署方式包括集中式部署和分布式部署。主要是服务器和客户端的连接方式。