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千米KStore技术白皮书v4.3_20160118

KSTORE电子商务平台技术白皮书

千米网提供技术服务

[2016年1月18日]

地址：江苏省南京市雨花台区软件大道118号新华汇A1栋

1.1、开发技术概要 (3)

系统环境要求 (3)

安装环境要求 (3)

1.2、技术架构介绍 (4)

基于成熟架构的千米KStore电商平台系统 (4)

千米KStore电商平台系统所应用技术介绍 (5)

Apache Tomcat应用服务器 (5)

Nginx (5)

Spring Framework框架 (6)

FreeMarker模板引擎 (7)

MyBatis数据库持久层框架 (8)

Redis缓存系统 (9)

Elasticsearch搜索 (10)

MySQL数据库 (11)

1.3性能测试数据 (12)

系统压力强度估算 (12)

测试环境 (13)

5.4测试结果 (14)

首页并发测试 (14)

登录并发测试 (14)

购物车并发测试 (15)

商品列表并发测试 (15)

商品详情页并发测试 (16)

搜索流程并发测试 (16)

下单流程并发测试 (17)

1.1、开发技术概要

系统环境要求

千米KStore电商平台系统的环境基于JAVA运行的服务器，环境搭建操作较为便捷，是帮助您的企业高效起步的最佳电子商务解决方案。最低需要提供4核CPU及8G内存的高性能服务器。

安装环境要求

系统：CentOS 6.5 64位

必要支持：JDK 7

WEB服务器：Tomcat 7.0

数据库：MySQL 5.5

1.2、技术架构介绍

基于成熟架构的千米KStore电商平台系统

1、软件平台核心模块为MVC分为三层：Model、View、Controller。从不同层面提供了一整套完善的技术实现方案。

2、程序构架中所采用的Spring Framework具有良好的性能和扩展性，是当今世界最优秀的产品之一。

3、数据层方面，则是基于MySQL的数据库，使用Redis数据缓存，队列来优化系统。

千米KStore电商平台系统所应用技术介绍

Apache Tomcat应用服务器

Tomcat服务器是一个免费的开放源代码的Web 应用服务器，属于轻量级应用服务器，在中小型系统和并发访问用户不是很多的场合下被普遍使用，是开发和调试JSP 程序的首选。对于一个初学者来说，可以这样认为，当在一台机器上配置好Apache 服务器，可利用它响应对HTML 页面的访问请求。实际上Tomcat 部分是Apache 服务器的扩展，但它是独立运行的，所以当你运行tomcat 时，它实际上作为一个与Apache 独立的进程单独运行的。

Nginx

Nginx（发音同engine x）是一款轻量级的Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件（IMAP/POP3）代理服务器，并在一个BSD-like 协议下发行。由俄罗斯的程序设计师Igor Sysoev所开发，供俄国大型的入口网站及搜索引擎Rambler（俄文：Рамблер）使用。其特点是占有内存少，并发能力强，事实上nginx的并发能力确实在同类型的网页服务器中表现较好.中国大陆使用nginx网站用户有：新浪、网易、腾讯等。

Spring Framework框架

Spring Framework框架是一个基于IoC和AOP的构架多层J2EE系统的框架。它实现了很优雅的MVC，对不同的数据访问技术提供了统一的接口，采用IoC使得可以很容易的实现bean的装配，提供了简洁的AOP并据此实现Transcation Management。

主要特点：

●强大的基于JavaBeans 的采用控制翻转（Inversion of Control，IoC）

原则的配置管理，使得应用程序的组建更加快捷简易。

●数据库事务的一般化抽象层，允许插件式事务管理器，简化事务的划分

使之与底层无关。

●JDBC 抽象层提供了有针对性的异常等级(不再从SQL异常中提取原始

代码), 简化了错误处理, 大大减少了程序员的编码量。

●以资源容器，DAO 实现和事务策略等形式与Hibernate，JDO 和

iBATIS SQL Maps 集成。

●灵活的基于核心Spring 功能的MVC 网页应用程序框架。开发者通过

策略接口将拥有对该框架的高度控制，因而该框架将适应于多种呈现技

术，例如JSP，FreeMarker，Velocity，Tiles，iText 以及POI。

●提供诸如事务管理等服务的面向方面编程框架。

FreeMarker模板引擎

FreeMarker允许Java Servlet保持图形设计同应用程序逻辑的分离，这是通过在模板中密封HTML完成的。模板用Servlet提供的数据动态地生成HTML。模板语言是强大的直观的，编译器速度快，输出接近静态HTML页面的速度。

主要特点：

●可以彻底的分离表现层和业务逻辑，以方便项目后期修改与维护。

●可以提高开发效率FreeMarker模板技术不存在编译和转换的问题。在

开发过程中不必等待界面设计开发人员完成页面后再开发。

●使用开发人员分工，专心于页面设计，而且不用考虑程序的实现过程。

●智能的国际化和本地化。

●强大的XML处理能力。

MyBatis数据库持久层框架

MyBatis本是apache的一个开源项目iBatis, 2010年这个项目由apache software foundation 迁移到了google code，并且改名为MyBatis。

MyBatis是支持普通SQL查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis 消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBatis 使用简单的XML或注解用于配置和原始映射，将接口和Java 的POJOs（Plain Old Java Objects，普通的Java对象）映射成数据库中的记录。

Redis缓存系统

Redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、

add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了

master-slave(主从)同步。

Redis 是一个高性能的key-value数据库。redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。[1] Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。

Elasticsearch搜索

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java 开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是第二流行的企业搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。我们建立一个网站或应用程序，并要添加搜索功能，令我们受打击的是：搜索工作是很难的。我们希望我们的搜索解决方案要快，我们希望有一个零配置和一个完全免费的搜索模式，我们希望能够简单地使用JSON通过HTTP的索引数据，我们希望我们的搜索服务器始终可用，我们希望能够一台开始并扩展到数百，我们要实时搜索，我们要简单的多租户，我们希望建立一个云的解决方案。Elasticsearch旨在解决所有这些问题和更多的问题。

MySQL数据库

可以说这是企业网站Linux平台的首选自由数据库系统。它是一个跨平台数据库系统，一个真正的多用户、多线程的SQL数据库系统，同时是具有客户机/服务器体系结构的分布式数据库管理系统。同时，也是Linux系统中使用最为简单的数据库系统，安装简单、使用简单、管理也简单，且数据库系统的稳定性表现也非常好。

1.3性能测试数据

系统压力强度估算

测试压力估算时采用原则如下：

系统并发用户数：

以图片中的数据为准，同时在线人数大约是并发的10倍

系统响应时间判断原则（2-5-10原则）如下（无硬件环境测试）：系统业务响应时间小于2秒，判为优秀，用户对系统感觉很好；

系统业务响应时间在2-5秒之间，判为良好，用户对系统感觉一般；

系统业务响应时间在5-10秒之间，判为及格，用户对系统勉强接受；

系统业务响应时间超过10秒，判断为不及格，用户无法接受系统的响应速度；

测试环境

网络环境：公司内部的以太网，与服务器的连接速率为100M，与客户端的连接速率为10/100M自适应。

配置：

场景设计（以下功能点逐一测试）：

首页：110并发，约等于1100个在线用户进入网站首页

登录流程：30并发，约等于300个在线用户进行登录操作

购物车流程：40并发，约等于400个在线用户将商品加入购物车

商品列表：55并发，约等于550个在线用户浏览商品列表

商品详情页：45并发，约等于450个在线用户浏览商品的详情页面

搜索流程：25并发，约等于250个用户使用搜索功能

下单流程：20并发，约等于200个用户进行下单操作

测试工具：

LoadRunner11

5.4测试结果

首页并发测试

110并发下，平均响应时间为0.7s 登录并发测试

30并发下，平均响应时间为0.6s

购物车并发测试

40并发下，平均响应时间为1.4s 商品列表并发测试

55并发下，平均响应时间为1.2s

45并发下，平均响应时间为3.05s 搜索流程并发测试

25并发下，平均响应时间为0.44s

20并发下，平均响应时间为4.8s

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工作流引擎技术白皮书

工作流引擎产品功能介绍V0.07

目录 1.1工作流引擎简介 (4) 1.1.1产生背景 (4) 1.1.2发展阶段 (5) 1.1.2.1EDF(电子数据流)阶段 (5) 1.1.2.2TPF(事务处理流)阶段 (5) 1.1.2.3IMF(整体集成管理流)阶段 (5) 1.1.2.4CPF(知识共享和持续改进)阶段 (6) 1.1.3主要特点 (6) 1.1.4流程定义和运行 (7) 1.1.5流程运转模式 (7) 1.1.6工作流引擎不等于OA系统 (9) 1.2XX工作流引擎 (10) 1.2.1XX工作流引擎简介 (10) 1.2.2产品设计 (11) 1.2.2.1工作流是XX电子政务平台的组件之一 (11) 1.2.2.2工作流引擎设计思想 (12) 1.2.2.3工作流引擎产品架构 (14) 1.2.3产品功能 (15) 1.2.3.1支持流程运转模式 (15) 1.2.3.2设计工具 (19) 1.2.3.3控制平台 (21) 1.2.3.4任务列表 (22) 1.2.3.5流程与用户 (24) 1.2.3.6工作流数据 (25) 1.2.3.7事务处理 (26) 1.2.3.8异常处理 (26) 1.2.4产品安全能力 (26) 1.2.5产品集成扩展 (26)

1.2.6运行环境 (27) 1.3XX工作流引擎适应复杂应用的要求 (27) 1.3.1多机构联合作业 (28) 1.3.2流程的定义集中管理 (29) 1.3.3嵌套子流程和和引用子流程 (29) 1.4XX工作流应用实施方法 (29) 1.4.1点面结合，全面推进 (29) 1.4.2分步实施，适当激励 (30) 1.4.3持续改进，形成文化 (30) 1.5XX工作流引擎成功案例 (30) 1.5.1广州移动广州公务机管理系统 (31) 1.5.1.1实现功能 (31) 1.5.1.2实施效果 (32) 1.5.2广州外经贸网上政务-发文管理 (33) 1.5.2.1实现功能 (33) 1.5.2.2实施效果 (35)

STP.RSTP协议理解

修订记录Revision Record

目录 1 S TP 生成树协议 (7) 1.1STP的主要作用 (7) 1.2STP的基本原理： (7) 1.3STP端口的角色和状态 (8) 1.4端口状态： (9) 1.5STP算法 (9) 1.5.1问题1 (12) 1.5.2问题2 (13) 1.6STP的计时器： (13) 1.7STP拓扑结构改变 (14) 1.8问题讨论 (16) 1.8.1问题3的答案： (16) 1.8.2附加题： (16) 2 RSTP 快速生成树协议 (19) 2.1RSTP的改进 (19) 2.2P/A协商 (22) 2.3拓扑结构变化 (23) 2.3.1问题1： (24) 2.3.2问题2： (25) 2.3.3问题3 (25) 2.3.4问题4： (25) 2.3.5附加题 (26) 2.4RSTP新增特性 (26) 2.4.1BPDU Guard (26) 2.4.2Root Guard (27)

2.4.3Root Primary/Secondary (27) 2.4.4Loop Guard (27) 2.4.5STP Mcheck (28) 2.4.6STP TC-protection (28) 推荐资料： (29) 参考资料： (29)

H3C_CAS-云计算管理平台技术白皮书V2.0

目录 1 前言 (1) 1.1 IT行业当前面临的困境 (1) 1.1.2 高昂的成本支出 (1) 1.1.3 缓慢的业务部署速度 (1) 1.1.4 分散的管理策略 (1) 1.2 应对困境的有效措施 (2) 1.2.1 控制服务器数量膨胀，提高服务器利用率 (2) 1.2.2 采用虚拟化基础架构技术和云运营体系，提高业务响应速度 (2) 1.2.3 对数据中心IT基础设施进行集中化、可视化的管理 (2) 1.3 H3C CAS云计算管理平台简介 (2) 1.3.1 概念介绍 (2) 1.3.2 H3C CAS云计算管理平台产品介绍 (3) 2 技术特点 (5) 2.1 基于集群的集中管理 (5) 2.2 完备的虚拟机生命周期管理 (5) 2.3 性能状况监测 (6) 2.3.1 物理服务器性能状况监测 (6) 2.3.2 虚拟机性能状况监测 (6) 2.3.3 虚拟交换机状况监测 (7) 2.3.4 虚拟网卡性能状况监测 (7) 2.4 共享存储管理能力 (8) 2.5 高可靠性 (9) 2.5.1 传统的高可靠性和故障切换解决方案 (9) 2.5.2 H3C CAS云计算管理平台HA解决方案 (10) 2.6 动态资源调整 (11) 2.7 经济高效的灾备恢复方案 (12) 2.8 支持IEEE 802.1Qbg标准 (13) 2.9 多租户业务安全 (13) 2.10 自助式云业务工作流 (14) 2.11 用户分级管理 (16) 2.12 数据中心集中保护与审核 (18) 3 典型组网应用 (18) 3.1 服务器虚拟化应用 (18) i

工作流引擎技术白皮书

工作流引擎产品功能介绍

1.1工作流引擎简介 1.1.1产生背景随着我国信息化建设的不断深入，越来越多的政府部门和企事业单位都清醒地认识到信息化对于自身的生存与发展的重要性，以IT 系统建设为基础提高工作效率，增强竞争能力，已经成为共识。在过去的若干年中，许多企业以当时的IT 发展水平为基础，针对不同的业务需求搭建了种类繁多的应用系统。回顾这一阶段，我们可以发现长期以来IT 系统的建设一直跟随着技术的革新和业务需求的增长而被动地发展着。不论技术手段如何变化，企业仍旧习惯于沿着功能分析的思路为特定的需求开发专有应用。随着时间的推移，企业内部逐渐积累了许多相互孤立的筒仓式应用系统。不可否认，正是这些应用系统共同构成了当今企业的主要IT 运行环境并有效地支撑了企业早期的业务发展，但是我们也必须清醒地认识到，在这些缺乏前期规划、互连性极差的应用系统之间信息不能被有效地共享且难于保持一致，业务过程也无法顺畅地流转，它们是造成“信息孤岛”现象的根源。一些企业也曾经尝试采用整理、合并各种需求、统一数据接口、规范业务过程等方式来降低集成的复杂度，但是在经过一番实践后，人们又发现仅仅依靠规范静态信息的交换格式，集合局部的需求等方法并不足以支持更大范围内的应用整合。因此当前的企业迫切需要一个能够支持在不同的应用系统之间完成协作任务的具有前瞻性的应用集成框架。当前，企业面对的是一个多变且难以预测的市场，要在这样的环境中生存和

发展，就必需具备对外部变化做出迅速响应的能力。同样，政府部门也面临着转变工作职能，适应市场经济发展要求的压力，需要不断地为大众提供各种高效的公共服务。各项独立调查表明: 对业务系统和IT 基础设施进行快速调整和扩展一直是政府部门和企事业单位应对外部环境变化的重要手段。然而在早期的IT 系统设计过程中，人们往往更加关注于系统的稳定性而不是迅速应对变化的能力，原先那种僵硬的基于硬编码实现的系统功能扩展和集成方式已远远不能满足要求。“采用什么样的技术来搭建能够实现跨部门、跨企业、跨地理范围的支持流程协作和流程自动化的IT 基础设施”，“如何能够从被动地应对变化到预见变化进而实现前瞻性地主动变化”…这些都是当前每一个政府部门和企事业单位必须面对的挑战。通过工作流系统把各业务部门的孤立应用系统整合起来是IT技术发展的必然趋势，而我国从上实际八十年代大量建设基础信息系统至今，工作流技术的发展可以分成以下几个阶段。 1.1.2发展阶段 1.1. 2.1EDF(电子数据流)阶段此阶段的工作流在信息技术中的应用,仅着眼于利用信息技术减轻人们在流程中的计算强度最主要的特点是仅对企业单项业务进行处理,基本不涉及管理的内容。国内最早成功的产品是财务管理产品，为了配合产生正确的数据，可能要设计一个流程用来协调多个会计统计帐目。此阶段仅仅停留在诸如文档处理、公文流转以及信息发布等这些简单的业务

大数据处理及分析理论方法技术

大数据处理及分析理论方法技术（一）大数据处理及分析建设的过程随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。

三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。（二）大数据处理分析的基本理论对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决

图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定

理解快速生成树协议(RSTP)

快速生成树协议（802.1w）注：本文译自思科的白皮书Understanding Rapid Spanning Tree Protocol（802.1w）. ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 介绍 Catalyst 交换机对RSTP的支持新的端口状态和端口角色端口状态（Port State）端口角色（Port Roles）新的BPDU格式新的BPDU处理机制 BPDU在每个Hello-time发送信息的快速老化接收次优BPDU 快速转变为Forwarding状态边缘端口链路类型 802.1D的收敛 802.1w的收敛 Proposal/Agreement 过程 UplinkFast 新的拓扑改变机制拓扑改变的探测拓扑改变的传播与802.1D兼容结论 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 介绍在802.1d 生成树（STP）标准设计时，认为网络失效后能够在1分钟左右恢复，这样的性能是足够的。随着三层交换引入局域网环境，桥接开始与路由解决方案竞争，后者的开放最短路由协议（OSPF）和增强的内部网关路由协议（EIGRP）能在更短的时间提供备选的路径。思科引入了Uplink Fast、Backbone Fast和Port Fast等功能来增强原始的802.1D标准以缩短桥接网络的收敛时间，但这些机制的不足之处在于它们是私有的，并且需要额外的配置。快速生成树协议（RSTP；IEEE802.1w）可以看作是802.1D标准的发展而不是革命。802.1D 的术语基本上保持相同，大部分参数也没有改变，这样熟悉802.1D的用户就能够快速的配置新协议。在大多数情况下，不经任何配置RSTP的性能优于思科的私有扩展。802.1w能够基于端口退回802.1D以便与早期的桥设备互通，但这会失去它所引入的好处。

云计算白皮书

天云科技云计算白皮书目录 1 概述3 1.1云计算的概念3 1.2云计算的特点4 1.3云计算的分类5 1.4云计算实现机制6 1.5云计算发展现状8 2 云计算应用方向与实例10 2.1基础设施租用10 2.2海量数据管理12 2.3在线软件服务12 2.4云安全应用14 3 云计算优势分析17 3.1性价比优势17 3.2应用优势20 3.3可靠性优势20 3.4安全性优势21 4 云计算发展趋势22 4.1云计算的历史定位22 4.2云计算与3G和物联网25 4.3云计算与网格融合发展25 5 云计算演进策略28 5.1云计算带来的变革28 5.1.1 机遇28 5.1.2 挑战29 5.2政府部门的演进策略31 5.3运营商的演进策略33 5.4典型行业的演进策略34 5.4.1 能源行业35 5.4.2 服务行业35

5.4.3 教育行业36 5.4.4 医疗行业37 6 天云科技与云计算38 6.1 我们的使命39 6.2 我们的团队39 6.3 服务和产品39 6.4 推动形成云产业链40

1 概述 “云计算”这个词汇是Google CEO埃里克·施密特于2006年8月9日在搜索引擎战略会议上的演讲中首次提到。2007年第3季度，这个词汇开始引起广泛关注，随后公众对这个词的搜索量呈爆炸式增长。一时间，众说纷芸，有人称之为炒作，有人猛烈抨击，有人迅速转型，有人大声叫好。经过短短的几年发展，云计算已经形成了雷霆万钧的势能和横扫千军的动能。Google、Amazon、IBM与微软等互联网与IT巨头纷纷把云计算作为自己未来的核心战略。更重要的是在硅谷近百家新型云计算创新企业正在兴起，业务范围涉及从硬件、软件到应用的各个领域；这些企业创新的势头及其目标定位颇像三十年前个人计算机及十五年前互联网刚刚出现的时候，具有创新精神的小公司迅速而大量涌现，这些公司在刚成立时便立志从技术、服务、商业模式等方面挑战与颠覆现有的IT产业格局。 1.1 云计算的概念然而，对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释，目前还没有公认的定义。本白皮书给出一种参考定义：云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。这种资源池称为“云”。“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常是一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器和宽带资源等。云计算将计算资源集中起来，并通过专门软件实现自动管理，无需人为参与。用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为烦琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。云计算的核心理念是资源池，这与早在2002年刘鹏教授提出的网格计算池（Computing Pool）的概念非常相似。网格计算池将计算和存储资源虚拟成为一个可以任意组合分配的集合，池的规模可以动态扩展，分配给用户的处理能力可以动态回收重用。这种模式能够大大提高资源的利用率，提升平台的服务质量。之所以称为“云”，是因为它在某些方面具有现实中云的特征：云一般都较大；云的规模可以动态伸缩，它的边界是模糊的；云在空中飘忽不定，无法也无需确定它的具体位置，但它确实存在于某处。之所以称为“云”，还因为云计算的鼻祖之一亚马逊公司将大家曾经称为网格计算的东西，取了一个新名称“弹性计算云”（Elastic Computing Cloud），并取得了商业上的成功。云计算是并行计算（Parallel Computing）、分布式计算（Distributed Computing）和网格计算（Grid Computing）的发展，或者说是这些计算科学概念的商业实现。云计算是虚拟化（Virtualization）、效用计算（Utility Computing）、将基础设施作为服务IaaS （Infrastructure as a Service）、将平台作为服务PaaS（Platform as a Service）和将软件作为服务SaaS（Software as a Service）等概念混合演进并跃升的结果。

大数据采集技术概述

智慧IT 大数据采集技术概述技术创新，变革未来

大数据中数据采集概念数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动及被动采集信息的过程。数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。在大数据领域，数据采集工作尤为重要。目前主流以实时采集、批量采集、ETL相关采集等

大数据的主要来源数据 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据 4）软件埋点数据等

数据源分析数据、清洗数据时候。首先弄清除数据的来源。数据的所有来源是程序。比如：web程序、服务程序等。数据的形态两种：日志文件、数据流。对比：由于数据流的接口要求比较高。比如有些语言不支持写入kafka。队列跨语言问题。所以日志文件是主要形态。数据流的用于实时分析较好。日志文件好处：便于分析、便于跨平台、跨语言。调试代码注意。常用的日志文件输出工具log4j。写程序时尽量别写system.out。

互联网日志采集统计常见指标 1、UGC : User Generated Content，也就是用户生成的内容。 2、UV:(unique visitor)，指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址的人数。现已引申为各个维度的uv泛称。 3、PV：（pageview），即页面浏览量，或点击量。 4、DAU : daily active user，日活跃用户数量、MAU : 月活跃用户量 5、ARPU : Average Revenue Per User 即每用户平均收入，用于衡量电信运营商和互联网公司业务收入的指标。 6、新增用户数、登录用户数、N日留存（率）、转换率。

RSTP快速生成树协议的配置课程设计

石河子大学信息科学与技术学院 <网络技术>课程设计成果报告
2014—2015 学年第一学期
题目名称：
利用快速生成树协议（RSTP）实现现交换机之间的冗余链路备份
专班学
业：级：号：
计算机科学与技术计科 2012（一）班 2012508013 蒋曹能传凯东
学生姓名：指导教师：
完成日期：二○一五
年
一月七
日

目
录
一课题介绍 ......................................................................................................................................................... - 3 1.1 课题名称 ............................................................................................................................................... - 3 1.2 课题简介 ............................................................................................................................................... - 3 1.3 课题拓展 ............................................................................................................................................... - 3 二 RSTP 简介....................................................................................................................................................... - 3 三实验环境介绍 ................................................................................................................................................. - 5 3.1 实验软硬件环境 ................................................................................................................................... - 5 3.2 实验参数 ............................................................................................................................................... - 5 3.3 实验拓扑图 ........................................................................................................................................... - 8 四实验内容 ......................................................................................................................................................... - 8 五实验详细步骤 ................................................................................................................................................. - 9 5.1 绘制实验拓扑 ....................................................................................................................................... - 9 5.2 交换机及 PC 的基本配置 .................................................................................................................... - 9 5.3 Spanning-tree 的配置 .......................................................................................................................... - 13 5.3 链路测试 ............................................................................................................................................. - 14 六课题总结 ....................................................................................................................................................... - 17 附录 A 参考文献................................................................................................................................................ - 18 -

中科云计算平台技术白皮书

LINGHANGTECHNOLOGIES CO.,LTD 中科云计算平台技术白皮书北京领航科技 2014年04

目录 1.云计算概述 (4) 2.产品介绍 (5) 2.1 传统数据中心架构向云基础架构的变革！ (5) 3.应用领域 (6) 3.1云计算应用场景标准 (6) 3.2产品应用领域 (7) 3.2.1 电子政务领域 (7) 3.2.2 教育领域 (7) 3.2.3 医药医疗领域 (7) 3.2.4 制造领域 (7) 3.2.5 金融与能源领域 (8) 4.功能特性 (9) 4.1虚拟计算 (9) 4.2融合存储 (9) 4.3动态拓展 (10) 4.4性能实时监测，故障报警 (11) 4.6网络管理 (12) 4.7在线迁移 (13) 4.8业务连续 (13) 4.9资源调度 (13) 4.10负载均衡 (14) 4.11安全可靠，容灾备份 (15) 5.产品优势 (16) 5.1秒级获取 (16) 5.2融合架构 (16) 5.3定制性能 (16) 5.4高扩展性 (16) 5.5高可用性 (16) 5.6高稳定性 (17)

5.7易管理 (17) 5.8定制镜像，快速部署 (17) 5.9异地灾备 (17) 5.10全面监控 (17) 6.平台模块 (18) 6.1云主机 (18) 6.2云硬盘 (18) 6.3云监控 (19) 6.4云镜像 (19) 6.5云安全 (19) 7.系统硬件要求 (20) 7.1系统总体要求 (20) 7.2中科云计算基础设施设备要求 (20) 8.价值与效益 (22) 8.1价值 (22) 8.2效益 (23)

HC大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司 2020年4月

目录 1 H3C大数据产品介绍 (1) 1.1产品简介 (1) 1.2产品架构 (1) 1.2.1 数据处理 (2) 1.2.2 数据分层 (3) 1.3产品技术特点 (4) 先进的混合计算架构 (4) 高性价比的分布式集群 (4) 云化ETL (5) 数据分层和分级存储 (5) 数据分析挖掘 (6) 数据服务接口 (6)

可视化运维管理 (7) 1.4产品功能简介 (7) 管理平面功能： (12) 业务平面功能： (14) 2DataEngine HDP核心技术 (15) 3DataEngine MPP Cluster核心技术 (16) 3.1MPP + Shared Nothing架构 (16) 3.2核心组件 (16) 3.3高可用 (17) 3.4高性能扩展能力 (18) 3.5高性能数据加载 (18) 3.6OLAP函数 (19) 3.7行列混合存储 (19)

1H3C大数据产品介绍 1.1产品简介 H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统，发现数据的内在价值。 1.2产品架构 H3C大数据平台包含4个部分：第一部分是运维管理，包括：安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。第二部分是数据ETL，即获取、转换、加载，包括：关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具 Kettle。

大数据关键技术(一)——数据采集知识讲解

大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业领域，大数据每年可以提高劳动生产率0.5-1个百分点。大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据关键技术大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。然而调查显示，未被使用的信息比例高达99.4%，很大程度都是由于高价值的信息无法获取采集。如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？

什么是数据采集？ ?数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据

数据采集与大数据采集区别传统数据采集 1. 来源单一，数据量相对于大数据较小 2. 结构单一 3. 关系数据库和并行数据仓库大数据的数据采集 1. 来源广泛，数据量巨大 2. 数据类型丰富，包括结构化，半结构化，非结构化 3. 分布式数据库

STP 生成树协议配置

实验八生成树配置实验1 【实验名称】生成树协议STP 【实验目的】理解生成树协议STP的配置及原理。【背景描述】某学校为了开展计算机教学和网络办公，建立了一个计算机教室和一个校办公区，这两处的计算机网络通过两台交换机互连组成内部校园网，为了提高网络的可靠性，网络管理员用2条链路将交换机互连，现要在交换机上做适当配置，使网络避免环路。本实验以2台S2126G交换机为例，2台交换机分别命名为SwitchA, SwitchB。PC1与PC2在同一个网段，假设IP地址分别为192.168.0.137，192.168.0.136，网络掩码为255.255.255.0 。【实现功能】使网络在有冗余链路的情况下避免环路的产生，避免广播风暴等。【实验拓扑】 F0/3F0/3 【实验设备】 S2126G（2台）【实验步骤】

第一步：在每台交换机上开启生成树协议．例如对SwitchA做如下配置： SwitchA#configure terminal ！进入全局配置模式 SwitchA(config)#spanning-tree ！开启生成树协议 SwitchA(config)#end 验证测试：验证生成树协议已经开启 SwitchA#show spanning-tree ！显示交换机生成树的状态 StpVersion : MSTP SysStpStatus : Enabled BaseNumPorts : 24 MaxAge : 20 HelloTime : 2 ForwardDelay : 15 BridgeMaxAge : 20 BridgeHelloTime : 2 BridgeForwardDelay : 15 MaxHops : 20 TxHoldCount : 3 PathCostMethod : Long BPDUGuard : Disabled BPDUFilter : Disabled ###### MST 0 vlans mapped : All BridgeAddr : 00d0.f8ef.9e89 Priority : 32768 TimeSinceTopologyChange : 0d:0h:0m:8s TopologyChanges : 0 DesignatedRoot : 800000D0F8EF9D09 RootCost : 200000 RootPort : Fa0/1 CistRegionRoot : 800000D0F8EF9E89 CistPathCost : 0 SwitchA#show spanning-tree interface fastthernet 0/1 ！显示交换机接口fastthernet 0/1的状态 PortAdminPortfast : Disabled PortOperPortfast : Disabled PortAdminLinkType : auto PortOperLinkType : point-to-point PortBPDUGuard: Disabled PortBPDUFilter: Disabled

云游戏技术白皮书(2020

目录缩略语 (3) 1.云游戏的概念 (4) 1.1云游戏的定义 (4) 1.2云游戏的分类 (4) 1.3云游戏的特征 (5) 1.3.1对终端硬件配置的要求降低 (5) 1.3.2对云服务器性能和传输网络的要求提升 (6) 1.3.3有利于简化审批和内容管控 (6) 2.云游戏的发展状况 (7) 2.1国际云游戏市场发展状况 (7) 2.2国内云游戏市场发展状况 (7) 2.3云游戏产业发展机遇与挑战 (8) 2.3.1机遇 (8) 2.3.2挑战 (9) 3.云游戏关键技术 (11) 3.1云计算 (11) 3.2GPU (11) 3.35G (12) 3.4边缘计算 (12) 3.5视频编解码 (13) 4.云游戏端到端解决方案 (14) 4.1系统组成 (14) 4.2云端服务系统 (15) 4.2.1流化能力 (16) 4.2.2应用交付 (17) 4.2.3业务服务 (18) 4.3传输网络 (20) 4.4终端系统 (20) 4.5安全与管理 (21) 4.5.1云游戏系统安全 (21) 4.5.2云游戏未成年人防沉迷 (21)

4.5.3云游戏版权保护 (21) 4.5.4云游戏隐私保护 (22) 5.云游戏应用案例 (23) 5.1应用案例1 (23) 5.2应用案例2 (24) 5.3应用案例3 (26) 5.4应用案例4 (27) 5.5应用案例5 (27) 6.云游戏应用展望 (31) 参考文献 (32)

缩略语缩略语英文全称中文全称PC Personal Computer个人计算机 VR Virtual Reality虚拟现实 GPU Graphics Processing Unit图形处理器 AR Augmented Reality增强现实 FPS Frame Per Second画面每秒传输帧数IDC Internet Data Center互联网数据中心SOC System on Chip片上系统 SLA Service-Level Agreement服务级别协议CDN Content Delivery Network内容分发网络IaaS Infrastructure as a Service基础设施即服务PaaS Platform as a Service平台即服务 SaaS Software as a Service软件即服务 TPS Transaction Per Second每秒事务处理量SDK Software Development Kit软件开发工具包

Pentaho 开放源码的商业智能平台技术白皮书

Pentaho 开放源码的商业智能平台技术白皮书摘要所有组织都希望在业务过程和总性能中通过改善效率和有效性来提高收入，降低成本，达到改善收益的目的。而商业智能(BI) 软件供应商声称他们有相应技术来满足这种需求。这些软件供应商销售用于构建这些解决方案（Solution）的产品或工具，但很少关注客户面临的真正问题。客户为了新需求，而不断去联系新的供应商，买进新的工具，聘请新的顾问。最终，公司的BI initiative 变成了众多相互独立的解决方案（Solution），为了维护和协调它们，需要使用各种昂贵的调度管理程序来整合各个方案。在现有方案中，每为解决一个特定问题，就设计一个应用平台，这样在实际应用中，一个业务问题被分割成许多单独的任务，如报表，分析，数据挖掘，工作流等等，而没有应用负责初始化，管理，验证或调整结果，最终需要人手动的来弥补这些不足。这个白皮书描述了Pentaho 商业智能平台：一个面向解决方案（Solution）的BI 平台，其将开放源码组件/公开标准和流程驱动引擎集成在一起。它显示了这个BI 平台如何通过将BI 和工作流/流程管理相结合，并对之进行改善，并以开放源码的形式发布平台来解决BI 问题。问题描述传统的商业智能(BI) 工具昂贵、复杂，并且在效率和性能方面具有很大不足，难于让企业获得真正益处。各个软件供应商均承诺其BI 将提供整合，分析和报表等必要功能，将数据转换成蕴涵价值的知识，使管理者得到更及时有用的决策信息。不幸的是，这种 BI 系统和报表系统几乎并没有什么太大的差别，仅仅如此是不能满足需求的。当传送一个报表，或遇到一个特定情形时，需要触发一些特定的应对操作：重新响应决策，并需要发现引发这些变化的原因，或启动一个特定流程。在这些案例中，信息展示，分析和传送(BI) 是一个较大流程里的一部分。我们需要这样的流程来解决商业问题。（译者注：作者强调业务流程是商业问题的关键。BI只是业务流程的一部分。）为澄清：通常一个商业问题的解决方案（Solution）是一个包含商业智能(BI) 的流程。

实验13 快速生成树协议RSTP

实验十三快速生成树协议RSTP 实验名称快速生成树协议RSTP。实验目的理解生成树协议的配置及原理。实现功能使网络在有冗余链路的情况下避免环路的产生，避免广播风暴等。实验设备锐捷S2126（或S3550）交换机2台，网线4根。实验步骤 1.用2根网线从交换机（除了1和2号端口）分别连到2台计算机，这两台计算机的IP 地址设为同一个网段地址。 2.连到交换机1，对交换机1进行配置。 3.对交换机1开启生成树协议。 configure terminal(进入交换机全局配置模式) spanning-tree(开启生成树协议) spanning-tree mode rstp(设置生成树模式为802.1W) spanning-tree priority 8192(设置此交换机的生成树优先级为8192) end show spanning-tree(显示交换机生成树的状态) StpVersion : RSTP

SysStpStatus : Enabled BaseNumPorts : 24 MaxAge : 20 HelloTime : 2 ForwardDelay : 15 BridgeMaxAge : 20 BridgeHelloTime : 2 BridgeForwardDelay : 15 MaxHops : 20 TxHoldCount : 3 PathCostMethod : Long BPDUGuard : Disabled BPDUFilter : Disabled BridgeAddr : 00d0.f8b8.1c5b Priority : 8192 TimeSinceTopologyChange : 0d:0h:7m:24s TopologyChanges : 0 DesignatedRoot : 200000D0F8B81C5B RootCost : 0 RootPort : 0 freezing1# 4.连到交换机2，对交换机2进行配置。 5.对交换机2开启生成树协议。 configure terminal(进入交换机全局配置模式) spanning-tree(开启生成树协议) spanning-tree mode rstp(设置生成树模式为802.1W) spanning-tree priority 16384(设置此交换机的生成树优先级为16384) end

腾讯云-智能钛机器学习平台白皮书

智能钛机器学习平台产品概述

目录产品简介产品概述 (3) 什么是TI-ONE..................................................................................................................................................................3..... 如何使用TI-ONE ..............................................................................................................................................................3.... TI-ONE 定价....................................................................................................................................................................3....... 其他相关产品...................................................................................................................................................................3....... 客户价值 (5) 技术价值...........................................................................................................................................................................5....... 业务价值...........................................................................................................................................................................5....... 应用场景 (6) 金融风控...........................................................................................................................................................................6....... 营销推荐...........................................................................................................................................................................6....... 工业质量检测...................................................................................................................................................................7....... 算法大赛...........................................................................................................................................................................7....... 物业智能化管理................................................................................................................................................................8...... 人物监察管理识别...........................................................................................................................................................8...... 版本更新. (11) V.1.5 版本说明..............................................................................................................................................................1..1..... 新特性.....................................................................................................................................................................1..1..... V.1.4 版本说明..............................................................................................................................................................1..1..... 新特性.....................................................................................................................................................................1..1..... 问题修复及优化.....................................................................................................................................................1..2.... V1.3 版本说明...............................................................................................................................................................1...2.... 新特性.....................................................................................................................................................................1..2..... 问题修复及优化.....................................................................................................................................................1..2.... V1.2 版本说明...............................................................................................................................................................1...2.... 新特性.....................................................................................................................................................................1..2.....