IMS技术特点是什么

IMS是上海新跃物流汇团队自主研发并拥有自主知识产权的针对中小物流企业的综合性信息化管理解决方案，IMS是系统的英文缩写。简单介绍一下，IMS在技术方面主要有以下这样几个特点：

一 采用B/S架构

IMS系统采用B/S架构，但可以安装客户端。B/S最大的优点就是大大简化了系统的维护、开发和使用，实现客户端零维护。无论用户的规模有多大，有多少分支机构都不会增加任何维护升级的工作量，所有的操作只需要针对服务器进行；如果是异地，只需要把服务器连接专网即可实现远程维护、升级和共享。

由于IMS系统主要针对物流行业的中小型公司，因此采用IE/Flashplayer 可以让界面元素呈现更多，更容易在B/S架构下轻松实现C/S的客户体验。

二 采用分布式数据库方式

IMS系统通过B/S架构实现数据的集中管理，同时采用分布式数据库实现数据的分布式存储，大大增强了IMS的扩展性，使得系统可以轻松应对企业业务数据不断攀升的量级需求；而在服务器的架设上，IMS根据IT灾备需求进行集群架构处理，从根本上避免了系统因为受到黑客攻击而全线崩溃的可能。

三 IMS采用了靓丽的换皮肤技术。

将系统外观与代码进行隔离，可以让IMS系统在改变界面风格时变得更容易。

当前，为推进IT支撑系统集约化建设和运营，进一步发挥集中化能力优势，IT云成为运营商IT支撑系统建设的基础架构。但在IT云资源池部署过程中，服务器技术面临多个新挑战，主要体现在以下3个方面。

在性能方面，人工智能（AI）应用快速扩张，要求IT云采用高性能GPU服务器。AI已在电信业网络覆盖优化、批量投诉定界、异常检测/诊断、业务识别、用户定位等场景规模化应用。AI应用需求的大量出现，要求数据中心部署的服务器具有更好的计算效能、吞吐能力和延迟性能，以传统通用x86服务器为核心的计算平台显得力不从心，GPU服务器因此登上运营商IT建设的历史舞台。

在效率成本方面，IT云部署通用服务器存在弊端，催生定制化整机柜服务器应用需求。在IT云建设过程中，由于业务需求增长快速，IT云资源池扩容压力较大，云资源池中的服务器数量快速递增，上线效率亟需提高。同时，传统通用服务器部署模式周期长、部署密度低的劣势，给数据中心空间、电力、建设成本和高效维护管理都带来了较大的挑战。整机柜服务器成为IT云建设的另一可选方案。

在节能方面，AI等高密度应用场景的快速发展，驱动液冷服务器成为热点。随着AI高密度业务应用的发展，未来数据中心服务器功率将从3kW~5kW向20kW甚至100kW以上规模发展，传统的风冷式服务器制冷系统解决方案已经无法满足制冷需求，液冷服务器成为AI应用场景下的有效解决方案。

GPU服务器技术发展态势及在电信业的应用

GPU服务器技术发展态势

GPU服务器是单指令、多数据处理架构，通过与CPU协同进行工作。从CPU和GPU之间的互联架构进行划分，GPU服务器又可分为基于传统PCIe架构的GPU服务器和基于NVLink架构的GPU服务器两类。GPU服务器具有通用性强、生态系统完善的显著优势，因此牢牢占据了AI基础架构市场的主导地位，国内外主流厂商均推出不同规格的GPU服务器。

GPU服务器在运营商IT云建设中的应用

当前，电信业开始推动GPU服务器在IT云资源池中的应用，省公司现网中已经部署了部分GPU服务器。同时，考虑到GPU成本较高，集团公司层面通过建设统一AI平台，集中化部署一批GPU服务器，形成AI资源优化配置。从技术选型来看，目前运营商IT云资源池采用英伟达、英特尔等厂商相关产品居多。

GPU服务器在IT云应用中取得了良好的效果。在现网部署的GPU服务器中，与训练和推理相关的深度学习应用占主要部分，占比超过70%，支撑的业务包括网络覆盖智能优化、用户智能定位、智能营销、智能稽核等，这些智能应用减少了人工投入成本，提升了工作效率。以智能稽核为例，以往无纸化业务单据的人工稽核平均耗时约48秒/单，而AI稽核平均耗时仅约5秒/单，稽核效率提升达 90%。同时，无纸化业务单据人工稽核成本约15元/单，采用GPU进行AI稽核成本约0048元/单，稽核成本降低达968%。

整机柜服务器发展态势及在电信业的应用

整机柜服务器技术发展态势

整机柜服务器是按照模块化设计思路打造的服务器解决方案，系统架构由机柜、网络、供电、服务器节点、集中散热、集中管理6个子系统组成，是对数据中心服务器设计技术的一次根本性变革。整机柜服务器将供电单元、散热单元池化，通过节约空间来提高部署密度，其部署密度通常可以翻倍。集中供电和散热的设计，使整机柜服务器仅需配置传统机柜式服务器10%的电源数量就可满足供电需要，电源效率可以提升10%以上，且单台服务器的能耗可降低5%。

整机柜服务器在运营商IT云建设中的应用

国内运营商在IT云建设中已经推进了整机柜服务器部署，经过实际应用检验，在如下方面优势明显。

一是工厂预制，交付工时大幅缩短。传统服务器交付效率低，采用整机柜服务器将原来在数据中心现场进行的服务器拆包、上架、布线等工作转移到工厂完成，部署的颗粒度从1台上升到几十台，交付效率大大提升。以一次性交付1500台服务器为例，交付工作量可减少170~210人天，按每天配10人计算，现场交付时间可节省约17~21天。

二是资源池化带来部件数量降低，故障率大幅下降。整机柜服务器通过将供电、制冷等部件资源池化，大幅减少了部件数量，带来故障率的大幅降低。图1比较了32节点整机柜服务器与传统1U、2U服务器机型各自的电源部件数量及在一年内的月度故障率情况。由于32节点整机柜服务器含10个电源部件，而32台1U通用服务器的电源部件为64个，相较而言，整机柜电源部件数减少844%。由于电源部件数量的降低，32节点整机柜服务器相对于32台1U通用服务器的月度故障率也大幅缩减。

三是运维效率提升60%以上。整机柜服务器在工厂预制机柜布线，网络线缆在工厂经过预处理，线缆长度精确匹配，理线简洁，接线方式统一规范，配合运维标签，在运维中可以更方便简洁地对节点实施维护操作，有效降低运维误操作，提升运维效率60%以上，并大幅减少发生故障后的故障恢复时间。

液冷服务器技术发展态势及在电信业的应用

液冷服务器技术发展态势

液冷服务器技术也称为服务器芯片液体冷却技术，采用特种或经特殊处理的液体，直接或近距离间接换热冷却芯片或者IT整体设备，具体包括冷板式冷却、浸没式冷却和喷淋式冷却3种形态。液冷服务器可以针对CPU热岛精确定点冷却，精确控制制冷分配，能真正将高密度部署带到前所未有的更高层级（例如20kW~100kW高密度数据中心），是数据中心节能技术的发展方向之一，3种液冷技术对比如表1所示。

液冷服务器在运营商IT建设中的应用

液冷服务器技术目前在我国仍处于应用初期，产业链尚不完备、设备采购成本偏高、采购渠道少、电子元器件的兼容性低、液冷服务器专用冷却液成本高等问题是液冷服务器尚未大规模推广的重要原因。从液冷服务器在运营商数据中心领域的具体应用案例来看，运营商在IT云资源池规划和建设过程中，通常会对液冷服务器的发展现状、技术成熟度等进行分析论证。

考虑到目前液冷服务器规模化应用尚处于起步阶段，需要3~5年的引入期，因此暂时未在IT云资源池建设中进行大规模落地部署，但在部分地区有小规模应用，如中国移动南方基地数据中心已经开展液冷服务器试点应用，中国联通研究院也在开展边缘数据中心服务器喷淋式液冷系统的开发。未来，随着IT云建设规模、建设密度的继续攀升，以及液冷产业生态体系的逐步成熟，液冷服务器在IT云建设中将有更大的应用空间。

总体来看，运营商IT云资源池建设对服务器计算性能、延迟、吞吐、制冷、定制化、分布式部署等方面都提出了更高要求。未来，GPU服务器、定制化整机柜服务器、液冷服务器等新兴服务器技术将快速迭代，为运营商数据中心服务器技术的发展和演进带来新的思路和路径。

现在，5G、云计算等新兴技术开始大规模的推广和应用，用户需求正呈几何级爆发之势，数据的数量随之急速攀升，相应的用电量也在急剧增加。浪潮M6服务器作为新一代服务器参考设计，性能方面领跑全球服务器Java处理性能测试，能耗方面亦打破全球最低能耗纪录，与同配置的竞品平台相比，性能功耗比最高高出524%。浪潮信息方案测试部总经理乔鑫表示，面对数据中心性能与能耗的双重挑战，浪潮服务器以全球领先的高性能、高可靠和低功耗特性，为各行业的数字化业务转型与重塑提供重要支撑。

　　最近随着业务的爆发，很多客户都遭到大大小小的ddos攻击和CC攻击，攻击手法的不断进化以及攻击工具的肆意传播，使得攻击成本的不断降低，互联网类业务遭受到的威胁也在不断攀升。本文主要结合锐速云多年网络安全运维经验以及对DDoS的基本理解，浅谈DDos攻击原理和基本防护思路。

　　DDoS攻击主要分为两大类：DDoS攻击和CC攻击

　　DDoS攻击主要是通过大流量来快速消耗用户网络带宽，造成网络堵塞服务器宕机，流量型DDoS又可分为直接型和反射型，直接型主要包括SYN\ACK\ICMP\UDPFLOOD等，反射型主要包括NTP\DNS\SSDP反射FLOOD等。

　　CC其实也是DDos攻击的一种，CC攻击是通过借助代理服务器模拟真实用户请求，实现DDOS和伪装，通过制造大量的后台数据库查询动作来攻击页面，消耗目标资源，造成服务器宕机。

　　DDos攻击防护思路

　　1本地DDos防护设备

　　一般大型企业都会在本地数据中心部署DDos防护设备，本地DDos防护设备一般分为DDos检测设备、清洗设备和管理中心，防护效果不错但成本非常高，一般中小型企业是承受不了。

　　2运营商清洗服务

　　当流量型攻击的攻击流量超出互联网链路带宽或本地DDos清洗设备性能不足以应对DDos流量攻击时，需要通过运营商清洗服务或借助运营商临时增加带宽来完成攻击流量的清洗，运营商通过各级DDos防护设备以清洗服务的方式帮助用户解决带宽消耗型的DDos攻击行为。

　　3云清洗服务

　　高防CDN是目前互联网企业最常用的防护方式，通过CNAME接入模式更加方便，只需要在域名解析服务商处修改一次解析配置即可生效，实现引流、清洗、回注，提升抗D能力。当某条线路的高防IP出现异常时，CNAME可以自动调度解析到其他可用的线路上去，避免原本解析到该线路的部分业务受到影响，保证业务的可用性。

　　CC攻击的防护思路

　　1部署架构

　　可将前端WAF或者负载均衡设备部署于HTTPS卸载器之后，从而实现对HTTPS流量的防护能力。

　　2使用IP地址信誉库

　　对请求IP地址进行甄别和过滤，阻止来自恶意IP的服务请求。

　　3轻应用部署

　　应用部署时考虑页面静态比例，尽量让网站静态化，减少不必要的动态查询等方式，同时应急情况下可以将动态页面临时替换为静态页面，减少后台请求数据库/应用服务器的次数。

　　4限制单IP连接数量

　　限制单IP连接数量，降低同一ip攻击者带来的危害和影响。

　　5降低连接超时时间

　　降低连接超时时间，及时释放系统资源应对TCP连接资源耗尽类型的CC攻击。

　　以上防护手段可以起到一定的防护作用。不过现在的黑客攻击方式越来越多样化，往往是DDoS+CC这种复合型攻击，靠单一的防DDOS或防CC是不够的。锐速云通过自主研发抗DDoS及CC攻击立体式防御系统，全面抵御任何类型的DDoS及CC类型攻击，最高可防御百W级QPS攻击及T级DDoS攻击峰值流量，保障服务器稳定运行。

　　我们的研究表明，通过更加严格的管理，公司可以将数据中心的能效提高一倍，从而降低成本并减少温室气体的排放。具体而言，公司需要更积极地管理技术资产，提高现有服务器的利用率水平；公司还需要更准确地预测业务需求对应用程序、服务器和数据中心设施容量的推动效应，以便控制不必要的资本和运营支出。

　　数据中心的效率是一个战略问题。企业建造和运营数据中心花费的资金在公司IT预算中占的比例不断上升，导致用于急需技术项目的预算越来越少。数据中心建造计划是董事会一级的决策。同时，监管部门和外部利益相关方也越来越关注公司管理自身碳足迹的方式。采用最佳实践不仅有助于公司减少污染，还能够提高它们作为良好企业公民的形象。

　　IT成本高昂　　如今，公司进行的分析越来越复杂，客户要求实时访问账户，广大员工也在寻找新的技术密集型协作方法。因此，即使在经济放缓时，人们对于计算、存储和网络容量的需求也在继续增长。为了应对这一趋势，IT部门正不断增加计算资源。在美国，数据中心的服务器数量正在以每年约10%的速度增加。与此同时，在中国和印度等新兴市场，机构正在变得越来越复杂，更多的运营工作实现了自动化，同时有越来越多的外包数据业务在这里进行，因此数据中心的数量呈现出更快的增长态势。这种对计算资源无法抑制的需求，导致全球数据中心容量稳步上升。目前，这种增长并没有显露出即将结束的迹象，通常在经济衰退时期它只会进入温和增长状态。

　　这一增长已经导致了IT成本激增。如果将设施、存储设备、服务器和人员成本都计算在内，数据中心支出一般会占到企业IT总预算的25%。随着服务器数量不断增长，电价也正以高于收入和其他IT成本的速度攀升，上述比例只会日益提高。每年，运行这些设施的成本都在以高达20%的速度上升，而IT总支出的增长速度仅为6%，二者相差极为悬殊。

　　数据中心支出的不断增加，改变了许多企业的经济结构，尤其是金融、信息服务、媒体和电信公司等信息密集型企业。在过去5年中，成立一个大型企业数据中心所需的投资已经从15亿美元升至5亿美元。在IT密集型企业中，最大设施的造价正逼近10亿美元。这一支出挤占了新产品开发的资本，降低了某些数据密集型产品的经济效益，并降低了利润。此外，不断上升的能耗产生了更多、范围更广的碳足迹，导致了环境恶化。对于大多数服务行业，数据中心是企业最主要的温室气体排放来源。在2000到2006年间，用于存储和处理数据的电力翻倍，每个数据设施的平均耗电量相当于25万个家庭的总和。世界上共有4400万台服务器，消耗了总电力的05%。如今，数据中心的碳排放已经接近阿根廷和荷兰等国家的碳排放水平。仅仅在美国，到2010年数据中心的预计用电增长量就相当于要新建10座电厂的发电量。目前的预测显示，如果不对需求加以遏制，2020年全球数据中心的碳排放将是现在的4倍。

　　监管部门已经注意到这些发展趋势，正在督促公司拿出解决方案。美国环保署(EPA)建议，作为建立运营效率标准的第一步，大型数据中心应当使用能量计。同时，欧盟也发布了一套自愿执行的行为准则，其中介绍了以较高的能效运行数据中心的最佳实践。随着数据中心排放量的持续上升，政府可能会为了减排而施加更大的压力。

　　第2页：全面应对挑战　　全面应对挑战

　　在信息密集型机构中，许多部门和级别的人员都可以做出影响数据中心运营效率的决策。金融交易员可以选择运行复杂的蒙特卡洛(MonteCarlo)分析，而药物研究人员可以决定要将多少临床实验影像数据存储起来。负责应用程序开发的管理人员可以决定用多少编程工作来满足这些需要。服务器基础设施的管理人员可以做出设备采购决策。设施主管则可以决定数据中心的位置、电力供应，以及在预测的需求出现前安装设备的时间表。

　　上述决策通常是在孤立状态下做出的。销售经理可能会选择将交易由隔夜结算改为即时结算，金融分析师则可能希望为历史数据存储几份副本，他们完全没有考虑到这样做会对数据中心的成本造成什么影响。应用程序开发人员很少想到要对自身的工作进行优化，以将服务器用量降到最低，也很少考虑开发能够跨服务器共享的设计应用程序。购买服务器的管理人员可能会选择价格最低或他们最熟悉的产品。但是这些服务器也许会浪费数据中心的电力或空间。很多时候，管理人员会超额购买设备，以保证在最极端的使用情况下拥有足够的容量，而这会造成容量过剩。管理人员往往会建造有多余空间和高制冷容量的设施，以满足极端情况下的需求或应对紧急扩建。

　　这些决策在整个机构中累加起来，将对成本和环境造成重大影响。在许多情况下，公司可以在不降低自身数据管理能力的前提下，停用现有的部分服务器，并搁置购买新服务器的计划。这可以借助一些众所周知的技术来实现。比如虚拟化，这种技术实际上是通过寻找服务器的空闲部分来运行应用程序，以达到容量共享的目的。但是公司不一定会这样做，因为没有哪位高管能够承担“端对端”的责任。在机构内部，管理人员会以最符合自身利益的方式行事，这就造成大多数数据中心效率低下，每台服务器上常常只运行了一个软件应用程序。

　　我们分析了一家媒体公司的近500台服务器，其中利用率低于3%的占三分之一，而低于10%的则占三分之二。虽然有诸多用于跟踪使用情况的现成管理工具，但这家公司没有使用其中任何一种。从全球来看，我们估计服务器的日常利用率一般最高只有5%到10%而已，这造成了能源和资金的浪费。对此，数据中心管理人员一般会回答，配备这些服务器是为了在极端情况下提供容量，例如应付圣诞节前一天的购物潮。但一般来说，这一论断并不成立，因为数据显示：如果平均利用率极低，那么高峰时段的利用率也会很低。此外，数据设施的数量不断攀升，但所存放的服务器和相关设备有时仅占数据设施容量的一半，这说明有上亿美元的资本支出被浪费了。即使公司报告认为数据中心已经满载，但沿着数据中心的过道行走，经常会发现服务器机架上有很多空位，原先放在这些空位中的设备都已经淘汰。

　　之所以出现这种不一致的现象，部分原因在于预测数据中心需求的难度很高。运营的时间框架是一个问题。数据中心的设计和建造一般需要2年或更长时间，而预计的使用寿命至少为12年，因此容量是在业务部门产生实际需求之前就已经设定的。与此同时，对于业务决策如何互相影响，如何转化为对新应用程序的需求，以及需要多少服务器容量才能满足需求，还存在着认识不够全面的现象。例如，如果客户需求增长50%，许多公司很难预测出服务器和数据中心的容量是需要增加25%，还是增加100%。在极端情况下，我们发现一些设施在投入运营后常年处于半空状态；而另一些公司在建成一个数据中心之后，很快就发觉需要再建一个新的。

　　如今数据中心已经成为一项昂贵的资产，由此可以推断，财务绩效责任落实得十分糟糕。设施的财务和管理责任往往会落在不动产管理人员身上，而这些人基本不具备相关的专业技术知识，对于IT与核心业务问题的联系也缺乏深入的认识。同时，管理服务器运营的人员很少去了解关键运营支出的数据，例如耗电量或IT设备所占不动产的实际成本。相反，当IT管理人员决定购置更多的应用程序或新的服务器时，有时只会使用硬件初始成本和软件许可证费用等基本指标。计算实际成本时，需要考虑设施运营和租赁、电力使用、支持以及折旧等因素。这些费用可能是服务器初始购置成本的4到5倍。加上前面说到的孤立决策和责任问题，数据中心通常会添加额外的服务器作为保险措施，而很少讨论成本权衡或业务需求。在缺乏实际成本分析的情况下，过度建造、过度设计和效率低下就成了普遍现象。

　　第3页：改革运营方式　　改革运营方式

　　在研究之初，我们以为通过建造新的节能型数据中心，可为降低数据中心的成本和碳排放指出一条光明大道。新的设施可以发挥当前各种技术的优势，利用自然冷却方法和碳排放较低的电源。但我们还了解到，在降低成本和碳排放方面成效最显著的方法是改善公司现有数据中心效率低下的状况。通过改善资产管理，增强管理层的责任意识，并且为降低能源成本和碳排放设立清晰的目标，大多数公司都能够在2012年之前将IT能效提高一倍，并遏制其数据中心温室气体排放的增长。实际上，您无需另行建造就能获得最环保的数据中心。

　　积极管理资产

　　一家大型公司采用的做法表明，规范现有服务器和设施的使用就可能产生巨大的收益。这家公司原本的计划是，增加服务器的数量，并建造一个新的数据中心来容纳这些服务器和其他IT设备，以便满足自身在2010年的信息需求。该公司的董事会已经批准了这项计划，但这意味着企业在这一年会有大量的资本支出。于是，这家公司彻底修改了计划。它将关闭5000多台很少使用的服务器。通过对占公司应用程序总量15%的3700个应用程序进行虚拟化，可以将现役服务器的数量由25万台减少至2万台。公司还更换了一些较为陈旧的服务器，代之以能够将用电效率提高20%的产品。

　　这些调整使公司得以搁置原先的数据中心扩建计划，并因此节省了305亿美元的资本投资成本。由于服务器数量和耗电量的下降，运营支出预计将减少4500万美元，降低到7500万美元。考虑到停用和虚拟化因素，服务器运行时的平均容量利用率将由目前的56%升至91%。该公司仍然能够满足自身日益增长的数据需求，但是电力需求的减少，意味着未来4年内的二氧化碳排放将由591万吨削减至341万吨。

　　公司还可以通过对不断上升的数据需求加强管理来实现节约。对于应当保留多少数据，是否要缩减某些数据密集型分析的规模，业务部门应当审查相关的政策。一些交易的计算可以推迟，以降低服务器在高峰时段的利用率，也并不是所有企业信息都需要基于广泛备份的灾难恢复功能。

　　更好的预测和规划是提高数据中心效率的基础。公司应当跟踪自己对数据需求的预测与实际需求之间的差异，然后向能够最大限度减少预测偏差的业务部门提供奖励。数据中心的管理人员应尽可能全面了解未来的趋势，例如机构增长和业务周期等，然后将这一趋势与自身采用的模型结合起来。由数据中心、应用架构师和设施操作人员提供的建议可以用于改善这些模型。一家全球通信公司制定了一套规划流程，将每个业务部门数据增长量的各种发展情况包括在内。虽然公司最终得出的结论是，它需要扩大容量，但是未来需求中有很大一部分可通过现有资产来满足，这比原计划节约了35%的资本支出。

　　许多机构并没有将数据中心看作一种稀缺的昂贵资源，而是将其当成了等待注水的水桶。为了避免这种趋势，公司在估算新服务器或附加应用程序和数据的成本时，可以采用实际拥有成本(TCO)核算法。业务部门、软件开发人员或IT管理人员在进行支出决策时，很少会将应用程序和服务器的生命周期运行成本考虑在内。提早计算这些成本，有助于限制过量的需求。

　　管理这些变化可能十分困难。大型机构中的许多人并没有意识到数据的成本。企业的每一个部门都会产生对于数据中心服务的需求。满足这些需求的责任分散在IT部门(包括运营和应用开发)、设施规划人员、共享服务团队和企业不动产职能部门身上。成本报告工作并没有统一的标准。

　　第4页：提高总体效率　　提高总体效率

　　作为数据中心改进计划的一部分，我们建议采用一项新的指标：企业数据中心平均效率(CADE)。与美国的企业燃料平均经济性(CAFE)里程标准类似，CADE考虑了数据中心内的设施能效、设施利用率和服务器利用率水平。将这些因素综合起来，就得到了数据中心的总体效率，即CADE(图)。减少了成本和碳排放的公司将提高自身数据中心的CADE分数。这就像在汽车行业中，出色的里程数能够提高CAFE评级一样。

　　为了给改进工作设立目标，我们将CADE分为五级。属于CADE第1级的数据中心运营效率最低；大多数机构最初可能都会被归入较低的级别。关闭利用率低下的服务器、采用虚拟化技术以及提高设施空间的使用效率，都将提高CADE分数。借助CADE，公司还可以对整个数据中心的设施进行基准比较分析，或者与竞争对手进行比较，也可以为管理人员设立绩效目标并加以跟踪。

　　在数据中心的需求管理方面，我们建议采用一种由首席信息官全权负责的新治理模型。在这种体制下，首席信息官能够更为透彻地了解各业务部门的数据需求；对于需要更多服务器或软件应用的新数据项目，他们可以强制要求将能耗和设施成本考虑到相应的投资回报计算中。我们还建议首席信息官采用一种新的指标来衡量改进情况，请参见副文“提高数据中心的效率”。通过强化责任，首席信息官将拥有更高的积极性来寻求改进，例如采用虚拟化技术和提高现有设施的利用率。由于这种模型将关键业务决策的更多责任集中在首席信息官身上，因此不但需要首席执行官的全力支持，而且要求机构转变以往对于业务部门的数据中心扩容请求有求必应的思维模式。　　此外，首席信息官还应当设定将数据中心的能效提高

首先要确认笔记本的硬件配置正常，如无线网卡驱动是否安装。

电脑设置wifi，首先打开控制面板，打开网络共享中心，点击“设置新的连接或网络”，然后选择“设置无线临时(计算机到计算机)网络”，点击下一步就会出现一个确认框，点击下一步，就可以详细的设置无线的内容(网络名，连接密码等)，点击下一步，就可以看到设置好的情况了。

电脑上装好无线网卡后，右键桌面网上邻居图标，点击属性，在弹出窗口中会出现无线网络连接的图标，然后右键无线网络连接，点击属性，在弹出窗口中双击常规选项卡下的Internet协议(TCP/IP)，在新的弹出窗口中选择自动获取IP地址和自动获得DNS服务器地址，确定即可选择自动获取IP地址，希望对你有帮助。

云服务器比较好的牌子：

1、阿里云

阿里云－阿里巴巴集团是世界领先的云计算和人工智能技术公司。提供云服务器、云数据库、云安全、云企业应用等云计算服务，以及大数据、人工智能服务，准确定制基于场景的行业解决方案。专业快速备案，7x24小时售后支持，帮助企业无忧云。

2、腾讯云

腾讯云是腾讯打造的云计算品牌，以卓越的技术能力帮助各行各业的数字化转型，为全球客户提供领先的云计算、大数据、人工智能服务和定制行业解决方案。腾讯云提供可靠的企业云服务，支持5天无理由退款，免费快速备案，7×24小时专业服务。

3、华为云

华为云是华为打造的云战略品牌，致力于为全球客户提供领先的公共云服务，包括弹性云服务器、云数据库、云安全等云计算服务、软件开发服务、企业大数据和人工智能服务以及场景解决方案。免费备案，7x24售后，100倍故障赔偿。

4、天翼云

天翼云是中国电信直属的专业公司，致力于提供高质量的云计算服务。天翼云为用户提供云主机、对象存储、数据库、云计算机、云桌面、混合云、CDN、大数据等全线产品，为政府、教育、金融等行业创建定制的云解决方案。

5、百度智能云

百度智能云于2015年推出，国内知名云计算品牌，中国AI公有云服务市场先行者，以云智一体为核心，致力于为企业和开发者提供全球领先的云计算、智能大数据、人工智能服务，包括稳定的云服务器、云主机、云存储、CDN、域名注册、物联网等云服务。

6、移动云

中国移动通信集团旗下自主研发的公有云平台，主要面向事业单位、开发者等客户。移动云拥有较强的运营和运维支持团队，旗下业务产品丰富，并具有部署周期短、业务上线快等优势，可搭建一站式个性化的解决方案，从而满足不同用户的多元化需求。

存储服务器维护工作在当今信息时代发挥着至关重要的作用，随着数据量的爆炸式增长，需求量不断攀升，存储服务器维护工作势必会一直有前途。未来的数码经济和互联网时代都离不开数据存储，存储服务器维护工作将变得愈发重要。另外，云计算和大数据时代的到来，让存储技术和维护工作得到了迅速发展。虽然未来存储技术会不断更新换代，但存储服务器的维护工作依然会持续存在，具有稳定的职业前景。