浪潮服务器NF8260M5怎么样？

有人说太专业了不懂。。。我就做个比喻吧。。网页们在网上就像现实世界的一个个地址里的人家,但是要数字化的访问,可以把地址转换为编号,DNS就是把地址转换为统一的编号的装置。搜索引擎每过一段时间,就回去访问一个个人家,如果主人愿意(robotstxt里面写的),就把人家家里的家具统计一下,做好一个关键词目录,送到Google的储存仓库,并且还有排序等内容。我们要搜索的时候,通过输入,Google就把找到的带这个家具名的人家地址返回给你,你就能找到了。。。google搜索应该能分两个部分,第一部分,是服务器端一直在做的工作。由URL服务器发送许多地址让爬虫采集数据。爬虫可以按照服务器端的robotstxt文件决定是否采集这个网站。采集好后交给存储服务器,存储服务器压缩网页内容后存放到信息仓库。所有的网页都会有一个ID。然后为了用户能找到,服务器将会给这些网页制造索引,索引功能由索引器indexer和排序器sorter来执行完成。Indexer读取repository的文件,并将其转换为一系列的 关键字 排序,称为命中hits。。Indexer然后将这些hits放到一系列的数据结构中(目测AVL树。。),建立了部分排序的好了的正向索引。Indexer还分离出网页中的所有链接,将重要的信息存放在Anchors文件之中。这个文件包含的信息可以确定链接的指向和链接的描述文本。建立索引的过程很长,不过这样的过程是可以用分布式的,用许多台服务器的阵列就可以加快速度。google的索引也很大很大,貌似是PB级的(1PB=1024TB,1TB=1024GB)二、用户发送请求。以前google有一个flash演示这个过程的,找不到了。。1查询框故事由某人敲入对某种信息的查询开始,比如说最安全的狗粮,交管局什么时候停业,或者中国的优惠利率是多少2DNS"Hello,这里是接线员"Google的域名服务器软件运行在全世界Google租用的或者是公司所有的数据中心上,包括一个位于曼哈顿港务局的总部它们唯一的任务就是尽可能高效的把搜索请求引导到一个Google集群,其中会考虑到哪个集群离搜索者最近以及当时哪个最空闲3集群搜索请求接下来来到至少两百个集群中的一个这些集群在Google在全世界拥有的数据中心里4Google网页服务器这个程序把一个搜索请求分散到几百或上千的机器上以让它们能同时工作这跟独自一人在食品店购物和让100人同时找一件物品并扔进你的购物车的差异是一个意思(分布式这个时候就可以提高速度)5索引服务器Google所知道的东西都被保存在一个很大的数据库里但与其等一台电脑筛选那么多G的数据,Google让几百台电脑同时扫描它的"卡片目录"来寻找任何相关的条目热门的搜索条目被缓存起来--保存在内存里--几个小时而不是再次从头执行布兰妮,就像你一样6文档服务器在索引服务器生成了它的结果以后,文档服务器把所有相关的文档(包括链接和文章片断)从那个很大很大的数据库中拉出来Google做了什么让搜索Web变得这么迅速其实它没有它保存有互联网上(被保存在它文档中心的)所有信息的三份拷贝,而所有这些数据都已经被整理好了的7拼写服务器Google不懂阅读语句;它会查找字词的模式,可以是英语的也可以是梵语的如果它根据你的搜索请求的模式得到1,000个结果但却找到一百万个由一个类似模式得到的结果,那它将把那些点连接起来并礼貌的询问你是否原本想要查询这些词语,甚至当它已经提供结果的时候也会发生比如你的肥胖的手指输入"hwedge funds"(在键盘上e与w相邻如果手指太粗就可能同时按下)的时候8广告服务器任何搜索查询同时也会通过一个广告数据库,之后匹配的结果将会提供给Web服务器,来把这些广告放在结果页上广告团队其实在和搜索团队赛跑Google发誓让所有的搜索都能尽快的执行;所以如果广告结果需要比搜索结果更长的时间来生成,那么这些广告就不会被放到结果页上--Google也就没法从那次搜索中赚钱9页面生成器Google网页服务器把几千条为这次搜索查询生成的结果收集起来,整理组织所有的数据,然后把Google简洁可爱的结果页展示在你的浏览器窗口里,所有的一切都发生在比看着条句子短的时间内10搜索结果显示完毕一般在025妙,或者更短 猪的签名:——微笑的猪头——帅气非凡——

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大数据时代企业须打好信息资源整合攻坚战

数据被认为是新时期的基础生活资料与市场要素，重要程度不亚于物质资产和人力资本。

近年来，企业产生的数据量呈指数级增长，信息资源爆炸式激增，其中非结构化的数据信息达到85%左右，传统的信息资源管理技术已经无法应对大数据时代的挑战。

Hadoop等大数据技术和其他大数据工具和设备的出现以及云计算数据处理与应用模式的广泛运用，为企业处理日益增长的海量非结构化数据提供了高效、可扩展的低成本解决方案，弥补了传统关系型数据库或数据仓库处理非结构化数据方面的不足，深化和拓展了企业商业智能和知识服务能力，形成了数据驱动的决策机制，提高了决策水平。

因此，大数据时代，企业应转变信息资源管理工作模式和利用方式，以价值创造为核心，以新一代信息技术深度应用为抓手，加强信息资源整合，精准、快速地提取增值性的有效信息，打响信息资源整合攻坚战。

信息资源难题

大数据时代，物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术在企业产品研发、客户关系管理、风险管理、供应链管理、决策支持等环节的应用逐步深入，具有“大量（Volume）、多样（Variety）、快速（Velocity）、价值（Value）”特性的信息被大量创造出来。这些信息资源在统一标准规范、实时精准管控和深层价值挖掘上难度较大，企业面临信息资源管理的巨大挑战。

结构复杂多样，统一标准规范难。大数据时代，信息资源在组织上表现为非线性化，超文本、超媒体信息逐渐成为主要的方式；同一服务器上的信息资源也可能在数据结构、字符集、处理方式等方面存在差异。大数据这一结构复杂多样的特性给信息资源统一标准和规范的建立带来麻烦，使得体量庞大的结构化和非结构化的信息资源处于无序组织状态。标准化、规范化企业信息资源是未来企业信息化建设的重点和难点之一。

动态性与交互性并存，实时精准管控难。大数据时代，互联网信息是企业信息资源的重要组成部分，丰富的网络信息资源为企业数据获取提供了便利，这些资源为企业进行大规模、精准化的消费者行为研究提供了机会，而互联网信息的动态性是显而易见的，具有很大的自由度和随意性。同时，交互性是网络信息传播的最大特点，互联网形成了企业与用户沟通的桥梁，企业和用户共同参与，使得信息双向流动。企业对自由灵活的且互动性强的信息资源实时精准控制难度越来越大。

数量庞大且内容多样，深层价值挖掘难。大数据时代企业信息资源包罗万象，一方面是与外部的客户、合作伙伴通过文本信息、社交网路、移动应用等形式进行互动时产生大量的数据；一方面，企业内部生产研发、综合办公、视频监控等日常经营管理活动产生的大量信息。这些信息资源在形式上表现为文本、图像、音频、视频等，是多媒体、多语种、多类型信息的混合体。

研究表明，中国捕获和产生的数字信息量有望在2012年至2020年间增至85ZB，实现22倍的增长，或保持50%的年复合增长率。企业在PB级甚至EB级的数据中寻找相关信息无异于大海捞针，利用信息驱动决策的成本和复杂性与日俱增。

不对称发展

传统粗放式信息资源管理的整合度不高。企业信息资源长期处于粗放式管理状态。企业对内部产生和外部反馈的大量数据信息仅仅是存储下来，缺少信息的甄别、分类、整合和加工，很少利用信息进行管理决策，信息资源的利用率非常低。大多数企业缺乏有效的方法、手段和机制对信息资源进行管理，无法及时有效的对信息资源进行提取、集成和分析，整合度非常低。

信息资源管理缺乏对大数据的深度认知。就企业而言，信息资源管理的核心目标就是确保信息资源的有效利用，做到正确决策。企业只有深度认知大数据特征以及大数据给企业信息资源管理带来的难点，才能有序组织和管理结构复杂、大量、实时且潜在价值高的数据信息，才能及时、准确地挖掘分析出海量数据信息的潜在价值，才能确保信息资源的有效利用。然而，多数企业在信息资源管理过程中，对大数据的认知还只留于表面，导致信息资源的有效利用率偏低。

信息资源管理缺乏数据治理体系化建设。数据治理尚属比较新兴的、发展中的概念，随着“大（大数据）云（云计算）平（平台）移（移动互联网）”等新一代信息技术的飞速发展，对企业数据质量的要求越来越高，企业亟需数据治理（Data Governance）来输出规则的可信度高的数据。

然而，目前国内大多数企业在数据治理方面还处于初级阶段，只是做了简单的数据质量检查、数据归档、数据安全等分散性的数据处理工作，没有形成数据治理方法论，数据作为企业核心资产来运作的理念尚未形成，完整的数据治理体系建设缺失。

整合资源

统一信息资源模式，强化数据标准建设。大数据时代，企业信息资源整合的关键是依托企业主数据管理（MDM，Master Data Management），强化数据标准化建设，实现信息资源模式的统一。企业主数据管理就是将企业的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据（主数据），集中进行数据的清洗和丰富，并且以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给企业内需要使用这些数据的应用。

总结多年企业信息化规划经验，结合大数据时代企业信息资源管理的要求，提出了识别、诊断、规划、实施、维护5个阶段实现企业主数据管理的方法论。

推进结构化和非结构化数据的融合发展。大数据时代，实现企业海量复杂数据信息的科学有效管理是保障大数据技术能够充分挖掘企业信息资源的潜在价值的前提。纸质信息与数字化的视频、音频、邮件、等非结构化数据在企业信息资源中的比重的逐步攀升，蕴含了丰富的潜在价值。这些非结构化数据的构造方法重复率高、冗余存储明显，且不同对象之间可能存在复杂的关系。然而，传统的面向对象的数据模型无法实现对非结构化数据的组织和管理。

因此，企业需推进结构化和非结构化数据的融合式发展，将超文本、超媒体数据模型和面向对象数据模型进行融合，构建适合结构化和非结构数据统一组织和管理的数据模型。

积极部署大数据应用，驱动信息资源的有效利用。大数据时代，企业信息资源整合的最终目标是利用大数据分析与挖掘技术实现信息资源的高效利用。应用系统是大数据的根基，企业应加大大数据技术的应用部署力度，综合运用云计算、分布式计算、数据交换、数据仓库、数据挖掘以及非结构化的数据处理等多层次的大数据技术搭建大数据平台。

重视数据安全管理，确保大数据生态圈信息安全。大数据时代，信息系统之间互联是必然的，他们会形成一个息息相关的生态圈。在这一生态圈里，存储和管理的大量数据信息是企业市场竞争力的核心，需要对数据安全问题进行控制和管理。因此，企业在信息资源整合过程中应以数据安全管理为前提，需要与上下游企业以及安全管理机构、评测机构等第三方机构开展广泛合作，从企业管理制度、流程和技术手段等多方面协作确保大数据生态圈的数据信息安全。

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