❶ 如何搭建企业网络存储服务器
1.选择机架设备
小型企业通过在桌面或架子上堆叠服务器硬件和网络设备来开始运营并不罕见。这样做的成本的确比较低廉，但会存在未来隐患，随着公司业务的发展，这些设备可能会成为一个巨大的混乱。这些设备暴露在外会增加物理篡改的风险，也会埋下一些定时炸弹，比如说不小心造成的咖啡溢出，环境灰尘以及员工不小心被暴露的电线绊倒所存在的危险等等。
但是，使用机架式设备能避免这类事故。为什么这样说呢?因为这些机架经过专业设计，可以轻松地容纳这种类型的硬件。虽然，与非机架安装等价物相比，它们似乎非常昂贵，但从长远的角度来说，性价比高，你可以使用它们轻松管理你的设备以及其它好处会远远超过其成本。
2.要了解服务器机架的基本特征
在购买或安装服务器机架之前，你需要学习并了解服务器机架的基本特征。服务器机架通常以机架单位来衡量，通常表示为“U”或“RU”。机架单元的高度相当于1.75英寸（44.5毫米），兼容设备的测量单位为“U”的倍数。通常，服务器的范围从1U到4U，网络交换机在1U到2U之间，而一些刀片服务器在5U到10U之间或甚至更多。
在确定服务器机架之前，你还需要考虑服务器机架的宽度和高度（深度）。通常可接受的宽度为19英寸，深度为600-1,000mm。然而，这些机架中的许多通常具有可调节的后支架，即使大多数机架安装服务器通常包括可调节的安装套件，一旦它们具有足够的深度来容纳服务器就可以使用。
四柱机架是当今市场上最受欢迎的商用服务器机架之一，它设计用于容纳19英寸宽的设备和服务器。
普通机架的高度约为42U，其中一半的机架高度为24U，但有几种其他类型的机架，机架高度从5U到20U不等。这些不是对这些机架外部尺寸的测量，因为该特征高度依赖于机架的设计并且它是变化的。一些机架配有脚轮，有助于缓解运动。
开放式机架和小型壁挂式机柜是在空间有限的地方安装IT服务器的绝佳选择。但是，你需要意识到，如果你决定使用开放式机架，则必须满足特殊要求才能安装服务器，包括将机架固定在地板上。壁挂式机柜不适用于由少数服务器组成或比网络交换机重的任何负载。
3.隔离服务器以降低噪音
如果你没有专门放置和存放设备的单独房间，你将不得不考虑内部服务器设备附带的噪音。你需要一个分区的房间，即使它是一个小区域，因为从长远来看，它是值得的。
建立分区以后，能够消除或者减弱那些会影响员工整体工作效率的隐患。另外还有一个好处就是能够防止任何未经授权的人员篡改你的设备，有助于保护设备免受损坏并防止被盗。
在小型企业中，除了将机架放在房间的角落或IT部门内部别无选择外，强烈建议使用具有隔音功能的机架。 由于通风口无法实现完全隔音，因此这些机架通常通过其降噪特性来衡量。它们产生的噪音和机架本身的整体降噪能力的结合通常会决定它们的工作效果。
4.想要散发热量则需一个合适的空调机组
IT设备和服务器产生的热量通常很高，可能会缩短设备的使用寿命。它们还可能导致中断和崩溃，这可能很难解释，这就是为什么在构建内部服务器机房时安装冷却装置非常关键的原因。
但是，如果你只需要几个网络交换机，五托架网络连接存储（NAS）系统或服务器，你可能不需要担心冷却系统，除非你需要更大的NAS，多个服务器和一个中型UPS，这样的话热量会迅速增加。
服务器机架的热容量也直接受外部温度的影响。这就是强烈建议你在服务器机房安装空调装置的原因。
只要打开服务器并产生热量，这些空调就必须始终打开。建议使用不同的断路器安装独立的独立装置，以便在需要维修任何一个断路器时可以定期更换它们。
不要想着打开窗户再加上两部风扇来散发热量。
5.学会正确处理电缆
只有正确的电缆管理才能确保适当的通风。这就是为什么尝试将42个1U服务器强制进入全高机架是一个非常糟糕的主意，因为它会导致严重的布线限制或限制。许多旧服务器的机箱通常需要彼此之间1U到2U的空间，以确保正确的气流。目前，大多数现代机架式服务器都不需要这些空间。
设置一个装满机架的服务器机房需要的不仅仅是使用一些螺丝来帮助将这些设备固定到位。你需要了解如何管理从这些机架中排列的所有设备及其相应的以太网电缆中出来的电缆。除了机柜内布线外，还需要妥善管理或终止用于IP摄像机，台式计算机和所有其他网络设备的以太网LAN点的电缆。
处理所有这些的最佳方法是使用RJ45配线架终止以太网电缆。安装在1U空间中的普通接线板通常提供多达24个端口，并且通常需要某种形式的手动输入，例如剥离电缆，将其固定到接线板中以及使用线缆测试工具来验证其连接性。根据你的预算，你可以让网络专业人士或专家在一天内为你处理所有这些问题。
除了配线架之外，你还需要使用束线带，因为当你尝试固定杂散电缆时它们会派上用场。你可以获得可以重复使用的标准电缆扎带，当你批量购买时它们非常便宜。
6.学会标记，保持简单
在设置服务器时，要学会标记和记录你所使用的流程，这点是非常重要的。这样做，便于任何新员工或者供应商在需要了解服务器机房时，能够高效并系统的了解到服务器的整体系统情况。并且还可以防止可能发生的任何灾难性错误，包括重新启动或拔出系统而不发出任何形式的警告。
正确标记基础设施的最简单和最好的方法之一是使用标签打印机。该打印机可以从任何硬件商店购买。你必须使用正确描述它们的唯一名称或其IP地址来标记网络和服务器设备。你还应该为键盘，鼠标和视频开关，路由器，NAS设备，冗余硬件和数据备份设备等其他IT设备执行相同的操作。
这些注意事项应打印出来并妥善详细，以便轻松解释与你的内部硬件相关的重要程序。这些打印件应贴在冰箱磁铁或服务器机柜上。为了获得最佳结果，它们应包括与数据备份，联网，启动或关闭这些设备相关的操作说明，以防断电。
除了以上几点，还有一些需要你去了解和注意的地方：
a.空间要求
b.地板和柜子类型
c.设备尺寸
d.加热和冷却系统
e.电气设置
f.防火
g.紧急电气备份
h.安全和警报
最重要的一点是，以上所有内容都要花钱，所以要规划好你的预算，不要让设置服务器机房花掉了你整个IT预算。
❷ 如何在云计算平台上搭建存储架构部署提供san区域存储服务
云计算架构主要可分为四层，其中有三层是横向的，分别是显示层、中间件层和基础设施层，通过这三层技术能够提供非常丰富的云计算能力和友好的用户界面，还有一层是纵向的，称为管理层，是为了更好地管理和维护横向的三层而存在的。
❸ 公司想要搭建一个私有云存储系统，用来存储公司的数字资源，，有没有大神用过这方面的软件，求推荐
私有云存储可能看起来象只是把过去的技术重新加工了一下，但是仔细了解后你会发现它有着前所未有的潜在优势。本文将简要介绍私有云相关的知识。
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云
存储这样的隐喻或许感觉会有些夸张，但我们从中仍能感觉到和云相关的模糊的概念，对于这项技术的未来也是充满了未知，这对我们熟知
的私有云存储也是一样。虽然市场上各种宣传的私有云存储都声称自己受益于在原有公有云上增加了防火墙，然而却有迹象表明私有云存储的名声却逐渐降到公共存
储之下。
说起公共存储，很难不与后网络公司时代的选择性外包联系起来，但尽管如此，它还是具备着简单和固有的可用性。公共存储的名字听起来也缺乏专有性，很像是把东西直接堆放在那里而不会得到有序的管理。并且说实话，“公用”这个词听起来还是没有“云”来的酷。
私有云和公有云有何不同?
名
字的改变不会改变其本质，它仍然是一种能提供更好服务的存储架构技术。我们不得不承认的是，不管选择的是哪个品牌的产品，企业都会受益于所选择的
私有云架构。从某种意义上来说，私有云市场的产生是公有云发展的结果。有一条我们不得不承认的是，不管是公有云还是私有云，存储是云解决方案的不可替代部
分。尤其是对服务器虚拟化来说，可以让云计算得以应用。虽然如此，要保证云的成功部署，一个成熟的存储战略是十分必要的。
和公有云存储的优势相比后，我们发现私有云存储有如下的一些特点：
?6?1 可用性。在用户需要的时候，空间需要能够被及时分配，并且要求能在使用完后及时的收回。
?6?1 服务质量。需要有详细的服务水平描述并严格参照执行。可衡量的标准可以用于定义用户能得到怎样的响应时间、恢复时间以及活动时间的支持。
?6?1 成本固定。云环境中通常是根据每单元存储收费的。用户只需根据服务水平协议对实际使用的部分付费，而不是根据分配的空间或者某一个标准。
在
参看云存储价格表的时候，往往会看到一些诱人的优惠部分，但是谁会真正从中受益呢?公有云和私有云之间有着很明显的区别。在公有云架构中，用户和
签订协议的组织将受益。对于用户来说，他们将得到所有应用上的支持，对于组织来说，成本相对固定，也许相比于自我维护一套系统要更加低廉。IT部门需要告
诉云服务提供商平台即服务的精确定义。虽然业务部门的花费会相对固定，公有云同样有“用多少买多少”的退款优势，并且有具体的服务水平协议，而遗憾的是，
这些标准不适应于IT部门。用户需要获得足够的存储空间并开始对其进行管理，会监控系统并开始详细的成本核算。
此外，需要注意的是，这
些好处中并没有提到“使用最先进的存储阵列”、“最快的磁盘”或者“10Gb的以太网”。事实上，并没有相关的技术准则。公
有云主要关注的是更好的运营：服务水平、成本控制以及快速响应能力。然而存储厂商们往往不会专注于运营方面的问题，他们只是卖硬件和软件。那么对于私有
云，这些厂商们到底会卖些什么呢?可以确信的是，绝对不会只是硬件上的升级和一次臆想。幸运的是，这一点得到了确认。只要能把私有云应用于正确的环境和配
置上，就绝对不会只是硬件上的概念。
在谈到云架构的时候，一些厂商强调于可扩展性和灵活性上的需求。可以确信的是，成本相对低的云架构
模型会更有吸引力。但是几乎所有的厂商都会声称他
们有这样那样的属性，因此这些定义就显得不那么有用了。此外，云部署不单指硬件上的架构，因为云发展到最后，流程上的意义将大于产品本身。
云架构需要成熟的流程
许多IT咨询机构都开发了自己的业务流程成熟度模型，但几乎所有的看起来都差不多，搜索引擎可以很快的找到它们。基本上它们都在围绕着如下的五个方面的成熟度在考虑：
?6?1 级别1. 特别的来说，至少部分流程要有意的定义清晰或者有相关的参照文档。
?6?1 级别2. 可持续性，定义好的流程即使在不同的职能区域使用起来也会所有不同。
?6?1 级别3. 流程不仅被很好的定义而且推广到整个组织，这些将和绩效考核挂钩。
?6?1 级别4. 定期分析流程衡量结果。将结果与业务运营相关联，并告知股东。
?6?1 级别5. 根据定量的反馈结果不断开发新的业务流程。
在
私有云存储的概念里，组织流程的成熟度已经被明确的定义为成功部署私有云的先决条件之一。在考虑实施私有云存储之前，企业必须至少达到第三层水
平。之所以需要有标准的流程是因为这关系到架构的标准化上，我们将在下面详细讨论。如果企业还没有达到第三层的成熟度，第一步需要先将成熟度提高，再去考
虑开始私有云部署。
搭建私有云存储架构
企业究竟能从云架构上获得怎样的回报取决于云架构本身的标准和特点。这就包括了良好的可控性，优化的使用率，精简的基础架构以及企业级管理实践。
私
有云存储的一个核心特性是拥有一个标准的架构，有时也会被称为参照架构。有些人可能会不同意这样的观点，既然是标准化的架构，那么就应该有标准化
的流程，从这样的意义来说这样讲也是有道理的。然而，不管是备份恢复，空间预分配，还是监控或者其他存储管理相关的操作流程都可以在不同平台上采用标准化
的流程。
虽然参考架构可以是一家厂商的，但情况往往是由多家厂商组成。参考架构实际上指的是企业能支持的不同系统和配置的规范。这会包
含软件和固件的版本号
以确定企业使用产品的一致性。对于大多数企业来说，存储的整合往往会在向参考架构靠拢的道理上扮演重要的角色。由于业务并购、业务单元独立性或者仅仅是来
自环境方面的问题，企业往往不得不放弃在成本和技术上的考量来选择一系列不同的系统和平台。私有云存储的出现是开始将那些无关联的系统从数据中心削减出去
的一个很好的机会，即使暂时不能做到，但至少也能阻止其发展到其他方面上。
私有云构建模块
当IT部门可以为任何系统组
合搭建一套参考架构的时候，这也就意味着他们可以使用预先配置好的系统，比如NetApp公司的FlexPod。
FlexPod是一套由VMware组件、思科统一计算系统刀片服务器、Nexus交换机组件以及NetApp自身的FAS存储组成的预配置的系统。这也
许对于许多要部署一个全新系统或者软硬件更新的企业来说，都是一个不错的选择，因为它本身就是一套全新的系统并且没有合并其他厂商的存储。对于技术支持来
说，也变得相对容易一些，因为三家厂商通过协调会让配置以及固件版本保持一致性。
对于那些有意愿希望将现有系统整编到私有云存储环境的
企业来说，HDS公司的虚拟存储平台VSP存储控制器能够将其他厂商的存储阵列直接挂在到它下
面，并实现共同管理。这不仅让异构虚拟化的优势得以发挥并且还实现了不同平台的统一管理。用这样的途径可以实现在保证能充分利用现有设备投资的情况下，从
多样化系统到标准化配置的转型。
云存储的软件部分
软件层面也一样可以实现标准化。比如说，赛门铁克公司提供了一款软件
栈可以实现不同硬件平台的共同性发掘。他们公司的Storage Foundation
Proct自身有一套文件系统、卷管理器以及跨平台的数据迁移产品。赛门铁克公司旗下的Veritas运营经理最近宣布他们的Veritas
Operations
Manager将推出跨虚拟机及存储平台的单点管理系统。这套系统的报告和存储资源管理(SRM)应用还能让用户决定存储实施的成本。所包含的退款服务对
控制成本非常的重要，其实许多企业并不会真正的执行退款服务，公司这样做实际是通过这项服务来建立成本和实施之间的关系，并正面的展示给IT部门、用户以
及管理层。
F5公司过去以他们的IP负载均衡器闻名于世，在协助将现有架构整合到云架构的过程中，F5公司也承担了他们应有的角色。
F5的角度更像是从应用角
度的出发。他们的动态服务架构使用不同的应用程序提供数据分类操作，这能帮助并确保数据被放置在了正确的位置从而能按照需要的服务水平传输数据。
各项应用的评估
实际上说，应用的分类对云服务的合理部署有着至关重要的意义。成熟的运营流程的一部分就是对所有应用准备一个应用目录，里面包含了企业的服务水平标准以及实施规范。这对任何的云架构部署都非常重要，因为一些应用相对私有云而已更合适公有云的架构。
如果要清楚的将各个不同的应用隔离开来，那么我们需要从公司角度考虑它们在战略上的重要性。应用可以根据其重要性来分类，大致上我们分为两种，一类是重要但在市场上没有竞争优势的常规应用，另外一种则是有着高价值并能为公司提供优势的应用。
为
了能很好的区分两者的不同，我们来讨论一下备份与恢复。任何一家公司都会需要数据保护服务，但单从这点出发，市场上的产品很难发挥出它们的特点。
那些有着全套备份与恢复解决方案的公司既不能给它们的产品定价太高，也不能利用产品的优势来提高市场的需求。因此，对于备份和恢复来说，一旦达到了财政上
可行性，就应该考虑尽量降低成本。这对公有云服务来说是非常理想的对象。电子邮件和联系人管理是另外两个必要但与战略无关的应用。
相比
而言，战略性的应用能够将公司与它们的竞争者区分开来。在制造工艺和产品设计方面，我们有一些例子。在这些例子里，系统可能很大程度上依赖于独
一无二的设备以及定制化的配置。从技术上的原因考虑，战略上的应用不适用于云外包服务。此外，比如和防御或者其他机密区域相关安全系统，也不适合在外部部
署。虽然如此，这些应用可以从公有云带来的标准化以及改进后的流程中获得帮助，也就是后来的私有云配置。
EMC公司为用户提供了一款标准化得私有云部署，得益于其Symmetrix旗下的VMAX架构。此外，EMC公司也为安全级别较高的应用提供了特有的过滤模型。过滤模型由EMC顾问团队提供用于帮助那些在向私有云转换中需要帮助的企业。
这
里所说的过滤模型特指的是经济过滤器、可信度过滤器以及功能过滤器。举个例子，任何应用都有它经济参数，信用要求以及功能需求，这些属性对于云架
构来说可能是相辅相成的，也可能是有冲突的。通过将这些应用和过滤分析后的结果相互映射，EMC顾问团队能够帮助企业判断哪些应用是最合适私有云的，哪些
又是合适公有云的，哪些又是合适混合云的，甚至哪些根本不合适云环境，而合适普通的环境。我们相信不会有任何一家公司会将所有的应用都迁移到云环境中，来
自EMC公司的这套模型能有效的帮助区分各类应用并正确的设置它们的优先级。
愿私有云能广泛应用
围绕着私有云的声音会
让人们觉得这就仿佛是一项前无古人的特别的行业开发，不仅如此，厂商的宣传也会让人觉得部署私有云是企业制胜的唯一途径。所有
企业都需要明白的是，要将传统的数据中心存储系统迁移到私有云存储上，需要一套建立在标准操作平台上的严格的流程。试着问问，这套系统能被称得上是公有存
储吗?或者是云存储?再或者只是一套稍微改进后的架构?其实怎么叫它都无所谓，因为用户根本不会在乎怎么称呼它，只要能提供更好的服务就行。
❹ 搭建30米以上高度的施工作业平台有什么规定
所谓高处作业是指人在一定位置为基准的高处进行的作业。国家标准GB3608—93《高处作业分级》规定：“凡在坠落高度基准面2m以上（含2m）有可能坠落的高处进行作业，都称为高处作业。”根据这一规定，在建筑业中涉及到高处作业的范围是相当广泛的。在建筑物内作业时，若在2m以上的架子上进行操作，即为高处作业。
高空作业概述
1、为了便于操作过程中做好防范工作，有效地防止人与物从高处坠落的事故，根据建筑行业的特点，在建筑安装工程施工中，对建筑物和构筑物结构范围以内的各种形式的洞口与临边性质的作业、悬空与攀登作业、操作平台与立体交叉作业，以及在结构主体以外的场地上和通道旁的各类洞、坑、沟、槽等工程的施工作业，只要符合上述条件的，均作为高处作业对待，并加以防护。 2 、脚手架、井架、龙门架、施工用电梯和各种吊装机械设备在施工中使用时所形成的高处作业，其安全问题，都是各工程或设备的安全技术部门各自作出规定加以处理。 3、 对操作人员而言，当人员坠落时，地面可能高低不平。上述标准所称坠落高度基准面，是指通过最低的坠落着落点的水平面。而所谓最低的坠落着落点，则是指当在该作业位置上坠落时，有可能坠落到的最低之处。这可以看作是最大的坠落高度。因此，高处作业高度的衡量，以从各作业位置到相应的坠落基准面之间的垂直距离的最大值为准。 高空作业基本类型
高空作业
建筑施工中的高处作业主要包括临边、洞口、攀登、悬空、交叉等五种基本类型，这些类型的高处作业是高处作业伤亡事故可能发生的主要地点。
临边作业
临边作业是指：施工现场中，工作面边沿无围护设施或围护设施高度低于80cm时的高处作业。 下列作业条件属于临边作业： 1、基坑周边，无防护的阳台、料台与挑平台等； 2、无防护楼层、楼面周边； 3、无防护的楼梯口和梯段口； 4、井架、施工电梯和脚手架等的通道两侧面； 5、各种垂直运输卸料平台的周边。
❺ 想搭建一个小型云存储平台，求帮忙评估难度大吗
不难的，如果你有些基础的话。
开源的系统就有不少。
比如OpenStack里面有Swift，是一个对象存储，适合于存放比较小的，以对象为单位的文件。
SeaFile开源云存储系统平台是由国人开发的新一代的开源云存储系统软件，SeaFile提供丰富的文件同步和管理功能，搭个网盘是比较方便的。
还有GlusterFS，是一个集群的文件系统，支持 PB 级的数据量。
按照教程来，搭建起来不难。当然，要深入使用，解决生产运行中的各种坑，还是需要一定时间的积累的。
❻ 怎么搭建阁楼货架
阁楼货架是在已有的工作场地或货架上搭建一个中间阁楼，以增加存储空间，可做二、三层阁楼，宜存取一些轻泡及中小件货物，适于多品种大批量或多品种小批量货物，人工存取货物，货物通常由叉车、液压升降台或货梯送至二楼、三楼，再由轻型小车或液压托盘车送至某一位置。
阁楼货架的楼层设计根据各种安装情况定制，可在现场轻松装配，无需焊接。阁楼货架适用于放置大中小件的还有规格统一的产品，易于分类，取货方便，快捷，结构牢固，此货架承重量大多在层承重800KG，此平台可节约场地空间，大大减少了空间的浪费，其它规格可以订作，此货架在物流，工厂企事业中用量较大，适用于大中型仓库。阁楼货架系统在汽车零部件领域、汽车4S店、轻工、电子等行业有较多应用。
虽说流程很简单，但需要专业的安装团队才能顺利进行。柯瑞德货架为客户提供优质的阁楼货架的同时，还为客户提供专业的安装服务，一站式解决客户仓储难题。
❼ 为何要在仓库搭建二层仓储阁楼平台,管理仓库有何价值
仓库搭建二层仓储阁楼平台就是在原有工作场地上建一个两层或三层的平台，但要您的仓库有足够的高度，因为仓库阁楼平台每层设计必需是2m有一个作业的空间。不管您的货物是人工存取还是叉车存取均可设计仓库阁楼平台，如果您存储的货架有轻有重，大批量品种多，我们都可规划您满意的方案。 仓库二层仓储阁楼平台都可是货架，也可用卡板存储或集装箱存储。每种产品我们都可以做标示牌用来标示，这样一来，节省了工作人员找货的时间，同时原来5个人管理的仓库现在3个人就可以了，节省了人力成本。工厂仓库空间利用率最为关键，仓库搭建二层仓储阁楼平台,90%空间利用率,提高2部仓库存储率,仓库阁楼平台使用率较高的货架,通过把仓库原有存储空间分隔为两个仓库存储空间,从而提高仓库存储率,而且仓库阁楼平台有多种存储方式,适用于各种工厂仓库使用。
❽ 阁楼货架和钢平台的区别有哪些
阁楼货架都可以搭建成二层或三层，且除底层外，其他楼层都可铺上钢板，让推车和人员自行在楼层行走；两者都需要设计楼梯，并且都需要配备货物上卸货口，从而方便使用人员随时调配货物；两者都可以根据需要，在货架内部设置办公区域；两者都是采用全组装时结构，方便拆卸；都可以根据客户的需求，在货架内部增加照明系统，方便企业进行夜间工作。阁楼货架和钢平台在仓库中都是比较常见的，苏州柯瑞德货架总结出，两者在以下三个方面存在着差异：存储对象不同：钢平台存储一般都是适用在汽配行业，适合整体的零件、配件存储。阁楼货架存储货物的种类则没有任何限制。
❾ 如何给企业搭建云服务平台，并分析云服务给企业带来哪些效益
企业要想在自己本来的业务之外再增加云服务项目，不管其经济目的是什么，企业开始搭建商业云之前，搭建云服务时，你的责任和那些规模更大的面向公众的云计算提供商是一样的；
包括数据存储在哪里，如何获得数据，还有任何安全或管理事项。这就要求你必须了解数据和元数据的物理地点，以及从源系统到承载云服务系统的集成路径。
选择最好的外部化和管理途径。这主要是指服务呈现的机制，包括具体使用什么样的技术。很多公司都提供API管理技术，既有软件形式的也有云计算形式。然而，更重要的是考虑这些服务在生产过程中要怎样管理，包括用户接入验证和防止服务饱和。服务管理技术可以解决这些问题。
云服务的好处
云计算能够为中小企业带来以下好处：
一、云计算降低了技术开发成本
大多数中小企业并没有庞大的IT预算开支，处理技术采购方面问题的精力也相当有限。我们需要将有限的资金用到真正需要的方面。这也中小企业的共同点。使用云计算服务，如icloud，比购买一般的物理硬件要便宜得多，那么中小企业就可以摆脱很多不必要的开支。
事实上，在icloud拥有的5GB的免费存储空间已经足够的存储相当一部分中小企业的工作文件备份了，这可以给他们带来巨大的成本效益益。
云计算到底可以为企业节 省多少钱呢？这是一个很难被量化的问题，但我可以大胆地猜测企业局部IT设备备，可以以每年数百甚至数千的数量增长。而使用云服务，这部分开支就节省了。
二、数据可以在任何地方被访问
“云”带给了更大的灵活性和移动性，使用云，可以让企业在一台机器上开始工作并且在另外一台机器上完成它。而这一切不受空间限制。并且，企业可以将数据访问扩展到多种设备 --台式机、笔记本电脑、平板电脑。
再举个简单的例子，使用Google Doc，企业可以随时、随地访问、编辑、删除工作文件。并且，通过发送电子邮件进行实时协作也可以大量节省编辑文件的时间。
三、灵活扩展IT需求
当你购买硬件和软件，你需要支付固定的费用，在这些软、硬件损坏之前你必需一直使用它。但，使用云服务，企业可以拥有更灵活的选择，企业可以在任何时间并且花费很少的前提下，停止使用你现在所不需要的东西。
四、云计算使企业经营变得更加轻松
在小企业中，你可能身兼数职，而大规模的IT部署需要一位管理员时刻保持在最佳状态。云服务可以在管理方面为企业提供高效计划。如，业务协作服务，可以轻易的判断它在IT方面是不是专家，从而帮助我节省更多的钱。
五、统一平台
中小企业中，可能运行多个设备。如，桌面是Mac的，笔记本电脑是戴尔公司出产的，和一个iPad平板电脑。在云服务平台中应用和硬件平台不直接关联，从而消除了同一程序的多个版本的软件需要。
❿ 怎样搭建平台
亲身参与，作为主力完成了一个信息大数据分析平台。中间经历了很多问题，算是有些经验，因而作答。
整体而言，大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步：
1、linux系统安装
一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。例如，可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上，以确保操作系统的正常运行。
2、分布式计算平台/组件安装
目前国内外的分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。
先说下使用开源组件的优点：1）使用者众多，很多bug可以在网上找的答案（这往往是开发中最耗时的地方）。2）开源组件一般免费，学习和维护相对方便。3）开源组件一般会持续更新，提供必要的更新服务‘当然还需要手动做更新操作’。4）因为代码开源，若出bug可自由对源码作修改维护。
再简略讲讲各组件的功能。分布式集群的资源管理器一般用Yarn，‘全名是Yet Another Resource Negotiator’。常用的分布式数据数据‘仓’库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询‘但效率略低’，Hbase可以快速‘近实时’读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务，Yarn和Hbase需要它的支持。Impala是对hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询。ElasticSearch是一个分布式的搜索引擎。针对分析，目前最火的是Spark‘此处忽略其他，如基础的MapRece 和 Flink’。Spark在core上面有ML lib，Spark Streaming、Spark QL和GraphX等库，可以满足几乎所有常见数据分析需求。
值得一提的是，上面提到的组件，如何将其有机结合起来，完成某个任务，不是一个简单的工作，可能会非常耗时。
3、数据导入
前面提到，数据导入的工具是Sqoop。用它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台‘一般主要导入到Hive，也可将数据导入到Hbase’。
4、数据分析
数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。
数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL，Spark QL和Impala。
数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模，得到想要的结果。如前面所提到的，这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等，都已经在ML lib里面，调用比较方便。
5、结果可视化及输出API
可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况，行数据展示，和列查找展示。在这里，要基于大数据平台做展示，会需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速‘ms级别’的行查找。 ElasticSearch可以实现列索引，提供快速列查找。
平台搭建主要问题：
1、稳定性 Stability
理论上来说，稳定性是分布式系统最大的优势，因为它可以通过多台机器做数据及程序运行备份以确保系统稳定。但也由于大数据平台部署于多台机器上，配置不合适，也可能成为最大的问题。 曾经遇到的一个问题是Hbase经常挂掉，主要原因是采购的硬盘质量较差。硬盘损坏有时会到导致Hbase同步出现问题，因而导致Hbase服务停止。由于硬盘质量较差，隔三差五会出现服务停止现象，耗费大量时间。结论：大数据平台相对于超算确实廉价，但是配置还是必须高于家用电脑的。
2、可扩展性 Scalability
如何快速扩展已有大数据平台，在其基础上扩充新的机器是云计算等领域应用的关键问题。在实际2B的应用中，有时需要增减机器来满足新的需求。如何在保留原有功能的情况下，快速扩充平台是实际应用中的常见问题。
上述是自己项目实践的总结。整个平台搭建过程耗时耗力，非一两个人可以完成。一个小团队要真正做到这些也需要耗费很长时间。
目前国内和国际上已有多家公司提供大数据平台搭建服务，国外有名的公司有Cloudera，Hortonworks，MapR等，国内也有华为、明略数据、星环等。另外有些公司如明略数据等还提供一体化的解决方案，寻求这些公司合作对 于入门级的大数据企业或没有大数据分析能力的企业来说是最好的解决途径。
对于一些本身体量较小或者目前数据量积累较少的公司，个人认为没有必要搭建这一套系统，暂时先租用AWS和阿里云就够了。对于数据量大，但数据分析需求较简单的公司，可以直接买Tableau，Splunk，HP Vertica，或者IBM DB2等软件或服务即可。
以上是我从事大数据以来的一些认识。管见所及，可能有所疏漏，欢迎补充。