背板带宽和最大吞吐的数据量的计算方法
背板带宽，是交换机接口处理器或接口卡和数据总线间所能吞吐的最大数据量。一台交换机的背板带宽越高，所能处理数据的能力就越强，但同时设计成本也会上去。
但是，我们如何去考察一个交换机的背板带宽是否够用呢？显然，通过估算的方法是没有用的，我认为应该从两个方面来考虑：
1）所有端口容量X端口数量之和的2倍应该小于背板带宽，可实现全双工无阻塞交换，证明交换机具有发挥最大数据交换性能的条件。
2）满配置吞吐量(Mpps)=满配置GE端口数×1.488Mpps其中1个千兆端口在包长为64字节时的理论吞吐量为1.488Mpps。例如，一台最多可以提供64个千兆端口的交换机，其满配置吞吐量应达到64×1.488Mpps = 95.2Mpps，才能够确保在所有端口均线速工作时，提供无阻塞的包交换。如果一台交换机最多能够提供176个千兆端口，而宣称的吞吐量为不到261.8Mpps(176 x 1.488Mpps = 261.8)，那么用户有理由认为该交换机采用的是有阻塞的结构设计。
一般是两者都满足的交换机才是合格的交换机。
背板相对大，吞吐量相对小的交换机，除了保留了升级扩展的能力外就是软件效? ?专用芯片电路设计有问题；背板相对小。吞吐量相对大
的交换机，整体性能比较高。不过背板带宽是可以相信厂家的宣传的，可吞吐量是无法相信厂家的宣传的，因为后者是个设计值，测试很困难的并且意义不是很大。
交换机的背版速率一般是：Mbps,指的是第二层，
对于三层以上的交换才采用Mpps
补充一下1.488的由来：
具体的数据包在传输过程中会在每个包的前面加上64个preamble （前导符），然后在每个包之间会有96个bit的IFG（帧间隙），也就是原本传输一个64个字节的数据包，虽只有512个bit，但在传输过程中实际上会有512+64+96=672bit，也就是说，这时一个数据包的长度实际上是有672bit的。千兆端口线速包转发率=1000Mbps/672=1.488095Mpps，约等于1.4881Mpps，百兆端口线速包转发率=100Mbps/672=0.1488095Mpps，约等于0.14881Mpps。
下面有两个例子
2950G-48
背板＝2×1000×2＋48×100×2(Mbps)＝13.6(Gbps)
相当于13.6/2=6.8个千兆口
吞吐量=6.8×1.488=10.1184Mpps
4506
背板64G
满配置千兆口
4306×5＋2（引擎）＝32 吞吐量＝32×1.488=47.616
西安科技大学 计算机科学与技术学院 实习报告 课程：大数据和并行计算 班级：网络工程 姓名： 学号：
前言 大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 特点具体有： 大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。《计算机学报》刊登的“架构大数据：挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。 从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 1.大数据概念及分析 毫无疑问，世界上所有关注开发技术的人都意识到“大数据”对企业商务所蕴含的潜在价值，其目的都在于解决在企业发展过程中各种业务数据增长所带来的痛苦。 现实是，许多问题阻碍了大数据技术的发展和实际应用。 因为一种成功的技术，需要一些衡量的标准。现在我们可以通过几个基本要素来衡量一下大数据技术，这就是——流处理、并行性、摘要索引和可视化。 大数据技术涵盖哪些内容? 1.1流处理 伴随着业务发展的步调，以及业务流程的复杂化，我们的注意力越来越集中在“数据流”而非“数据集”上面。 决策者感兴趣的是紧扣其组织机构的命脉，并获取实时的结果。他们需要的是能够处理随时发生的数据流的架构，当前的数据库技术并不适合数据流处理。 1.2并行化 大数据的定义有许多种，以下这种相对有用。“小数据”的情形类似于桌面环境，磁盘存储能力在1GB到10GB之间，“中数据”的数据量在100GB到1TB之间，“大数据”分布式的存储在多台机器上，包含1TB到多个PB的数据。 如果你在分布式数据环境中工作，并且想在很短的时间内处理数据，这就需要分布式处理。 1.3摘要索引 摘要索引是一个对数据创建预计算摘要，以加速查询运行的过程。摘要索引的问题是，你必须为要执行的查询做好计划，因此它有所限制。 数据增长飞速，对摘要索引的要求远不会停止，不论是长期考虑还是短期，供应商必须对摘要索引的制定有一个确定的策略。 1.4数据可视化 可视化工具有两大类。
背板带宽和最大吞吐的数据量的计算方法 背板带宽，是交换机接口处理器或接口卡和数据总线间所能吞吐的最大数据量。一台交换机的背板带宽越高，所能处理数据的能力就越强，但同时设计成本也会上去。 但是，我们如何去考察一个交换机的背板带宽是否够用呢？显然，通过估算的方法是没有用的，我认为应该从两个方面来考虑： 1）所有端口容量X端口数量之和的2倍应该小于背板带宽，可实现全双工无阻塞交换，证明交换机具有发挥最大数据交换性能的条件。 2）满配置吞吐量(Mpps)=满配置GE端口数×1.488Mpps其中1个千兆端口在包长为64字节时的理论吞吐量为1.488Mpps。例如，一台最多可以提供64个千兆端口的交换机，其满配置吞吐量应达到64×1.488Mpps = 95.2Mpps，才能够确保在所有端口均线速工作时，提供无阻塞的包交换。如果一台交换机最多能够提供176个千兆端口，而宣称的吞吐量为不到261.8Mpps(176 x 1.488Mpps = 261.8)，那么用户有理由认为该交换机采用的是有阻塞的结构设计。 一般是两者都满足的交换机才是合格的交换机。 背板相对大，吞吐量相对小的交换机，除了保留了升级扩展的能力外就是软件效? ?专用芯片电路设计有问题；背板相对小。吞吐量相对大
的交换机，整体性能比较高。不过背板带宽是可以相信厂家的宣传的，可吞吐量是无法相信厂家的宣传的，因为后者是个设计值，测试很困难的并且意义不是很大。 交换机的背版速率一般是：Mbps,指的是第二层， 对于三层以上的交换才采用Mpps 补充一下1.488的由来： 具体的数据包在传输过程中会在每个包的前面加上64个preamble （前导符），然后在每个包之间会有96个bit的IFG（帧间隙），也就是原本传输一个64个字节的数据包，虽只有512个bit，但在传输过程中实际上会有512+64+96=672bit，也就是说，这时一个数据包的长度实际上是有672bit的。千兆端口线速包转发率=1000Mbps/672=1.488095Mpps，约等于1.4881Mpps，百兆端口线速包转发率=100Mbps/672=0.1488095Mpps，约等于0.14881Mpps。 下面有两个例子 2950G-48 背板＝2×1000×2＋48×100×2(Mbps)＝13.6(Gbps) 相当于13.6/2=6.8个千兆口 吞吐量=6.8×1.488=10.1184Mpps 4506
数据库管理系统 学院：信息工程学院 专业：计算机科学与技术（教师教育）姓名：曹永荣 学号：12015241912 2017-3-27
Oracle数据库 ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司（甲骨文）提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。比如Silver Stream就是基于数据库的一种中间件。ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品；作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。但它的所有知识，只要在一种机型上学习了ORACLE知识，便能在各种类型的机器上使用它。Oracle数据库最新版本为Oracle Database 12c。Oracle数据库12c引入了一个新的多承租方架构，使
用该架构可轻松部署和管理数据库云。此外，一些创新特性可最大限度地提高资源使用率和灵活性，如Oracle Multitenant可快速整合多个数据库，而Automatic Data Optimization和Heat Map能以更高的密度压缩数据和对数据分层。这些独一无二的技术进步再加上在可用性、安全性和大数据支持方面的主要增强，使得Oracle数据库12c成为私有云和公有云部署的理想平台。 My SQL数据库 My SQL：是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），My SQL数据库系统使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。由于My SQL是开放源代码的，因此任何人都可以在General Public License的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。My SQL因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。大多数人都认为在不需要事务化处理的情况下，My SQL是管理内容最好的选择 SQL Server数据库 SQL Server是由Microsoft开发和推广的关系数据库管理系统（DBMS），它最初是由Microsoft、Sybase和Ashton-Tate三家公司共同开发的，并于1988年推出了第一个OS/2版本。Microsoft SQL Server近年来不断更新版本，1996年，Microsoft 推出
用于大数据处理高性能计算的4个实现步骤如果企业需要采用处理其大数据的高性能计算，则在内部部署运营可能效果最佳。以下是企业需要了解的内容，其中包括高性能计算和Hadoop的不同之处。 在大数据领域，并非每家公司都需要高性能计算(HPC)，但几乎所有使用大数据的企业都采用了Hadoop式分析计算。 HPC和Hadoop之间的区别很难区分，因为可以在高性能计算(HPC)设备上运行Hadoop分析作业，但反之亦然。HPC和Hadoop分析都使用并行数据处理，但在Hadoop 和分析环境中，数据存储在硬件上，并分布在该硬件的多个节点上。在高性能计算(HPC)中，数据文件的大小要大得多，数据存储集中。高性能计算(HPC)由于其文件体积庞大，还需要更昂贵的网络通信(如InfiniBand)，因此需要高吞吐量和低延迟。 企业首席信息官的目的很明确：如果企业可以避免使用HPC并只将Hadoop用于分析，可以执行此操作。这种方式成本更低，更易于员工操作，甚至可以在云端运行，其他公司(如第三方供应商)可以运行它。 不幸的是，对于需要高性能计算(HPC)进行处理的生命科学、气象、制药、采矿、医疗、政府、学术的企业和机构来说，全部采用Hadoop是不可能的。由于文件规模较大，处理需求极其严格，采用数据中心或与采用云计算都不是很好的方案。 简而言之，高性能计算(HPC)是一个在数据中心内部运行的大数据平台的完美示例。正因为如此，企业如何确保其投资巨大的硬件完成需要的工作成为了一个挑战。 大数据Hadoop和HPC平台提供商PSCC Labs首席战略官Alex Lesser表示：“这是必须使用HPC来处理其大数据的许多公司面临的挑战。大多数这些公司都有支持传统IT 基础设施，他们很自然地采用了这种思路，自己构建Hadoop分析计算环境，因为这使用
1、试述数据库系统的特点。 （1）、数据结构化数据库系统实现整体数据的结构化，这是数据库的主要特征之一，也是数据库系统与文件系统的本质区别。 （2）数据的共享性高，冗余度低，易扩充数据库的数据不再面向某个应用而是面向整个系统， （3）数据独立性高数据独立性包括数据的物理独立性和数据的逻辑独立性。 （4）数据由 DBMS 统一管理和控制数据库的共享是并发的共享，即多个用户可以同时存取数据库中的数据甚至可以同时存取数据库中同一个数据。 2、数据库管理系统的主要功能有哪些？ 答： ( l ）数据库定义功能； ( 2 ）数据存取功能； ( 3 ）数据库运行管理； ( 4 ）数据库的建立和维护功能。 3、试述数据模型的概念、数据模型的作用和数据模型的三个要素。 数据模型是数据库中用来对现实世界进行抽象的工具，是数据库中用于提供信息表示和操作手段的形式构架。 因此数据模型通常由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。 4、试述概念模型的作用。
概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层次。概念模型用于信息世界的建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具，也是数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。 5、试述数据库系统三级模式结构 数据库系统的三级模式结构由外模式、模式和内模式组成。 特点：（1）数据结构化。（2）数据的共享性高，冗余度低，容易扩展。（3）数据独立性高。（4）数据有DBMS统一管理。 6、试述数据库系统的组成。 数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、应用系统、数据库管理员和用户构成。 7、DBA 的职责是什么？ 负责全面地管理和控制数据库系统。具体职责包括：①决定数据库的信息内容和结构；②决定数据库的存储结构和存取策略；③定义数据的安全性要求和完整性约束条件；④监督和控制数据库的使用和运行；⑤改进和重组数据库系统。 8、试述关系模型的三个组成部分。 答：关系模型由关系数据结构、关系操作集合和关系完整性约束三部分组成 9、试述关系数据语言的特点和分类。 答：关系数据语言可以分为三类： （1）关系代数语言。
比特率是指每秒传送的比特(bit)数。单位为bps(BitPerSecond)，比 特率越高，传送的数据越大。比特率表示经过编码(压缩)后的音、视频数据每秒钟需要用多少个比特来表示，而比特就是二进制里面最小的单位，要么是0,要 么是1。比特率与音、视频压缩的关系，简单的说就是比特率越高，音、视频的质量就越好，但编码后的文件就越大；如果比特率越少则情况刚好相反。 码流(DataRate)是指视频文件在单位时间内使用的数据流量，也叫码 率，是视频编码中画面质量控制中最重要的部分。同样分辨率下，视频文件的码 流越大，压缩比就越小，画面质量就越咼。 上行带宽就是本地上传信息到网络上的带宽。上行速率是指用户电脑向网络发送信息时的数据传输速率，比如用FTP上传文件到网上去，影响上传速度的就是“上行速率”。 下行带宽就是从网络上下载信息的带宽。下行速率是指用户电脑从网络下载信息时的数据传输速率，比如从FTP服务器上文件下载到用户电脑，影响下传速度的就是“下行速率”。 不同的格式的比特率和码流的大小定义表： 传输带宽计算： 比特率大小X摄像机的路数=网络带宽至少大小； 注：监控点的带宽是要求上行的最小限度带宽(监控点将视频信息上传到监控中心);监控中心的带宽是要求下行的最小限度带宽(将监控点的视频信息下载到监控中心);例：电信2Mbps的ADSL宽带，理论上其上行带宽是512kbps=64kb/s，其下行带宽是2Mbps=256kb/s
例：监控分布在5个不同的地方，各地方的摄像机的路数：n=10（20路）1 个监控中心，远程监看及存储视频信息，存储时间为30天。不同视频格式的带宽及存储空间大小计算如下： 地方监控点： CIF视频格式每路摄像头的比特率为512Kbps,即每路摄像头所需的数据传输带宽为512Kbps, 10路摄像机所需的数据传输带宽为： 512Kbps（视频格式的比特率）X 10（摄像机的路 数）?5120Kbps=5Mbps上行带宽） 即:采用CIF视频格式各地方监控所需的网络上行带宽至少为5Mbps; D1视频格式每路摄像头的比特率为，即每路摄像头所需的数据传输带宽为，10路摄像机所需的数据传输带宽为： （视频格式的比特率）X 10（摄像机的路数）=15Mbps（上行带宽） 即:采用D1视频格式各地方监控所需的网络上行带宽至少为15Mbps; 720P（100万像素）的视频格式每路摄像头的比特率为2Mbps即每路摄像头所需的数据传输带宽为2Mbps 10路摄像机所需的数据传输带宽为： 2Mbps（视频格式的比特率）X 10（摄像机的路数）=20Mbps（上行带宽） 即:采用720P的视频格式各地方监控所需的网络上行带宽至少为 20Mbps; 像头所需的数据传输带宽为4Mbps 10路摄像机所需的数据传输带宽为:
欢迎希望成为我的学生们阅读，包括本科生毕业设计、推免硕士研究生、统招硕士研究生和直博研究生。下面先介绍我们的情况，然后提出对新学生的要求和期望。本材料共4页，成稿于2018年8月14日。 一、国家高性能计算中心（合肥）—大数据挖掘与计算研究室 本实验室隶属于安徽省重点实验室—国家高性能计算中心（合肥），从事高性能计算与应用方向，是计算机学院的重点方向。实验室由陈国良院士创建并领衔负责，现有100多名博士后、博士生和硕士生。上图为实验室位于东区科研楼五楼一角。 现在本实验室共有1名博士后（与讯飞联合培养）、5名博士生、11名硕士生。 二、研究方向 1.文本序列异同分析：开源程序集，DNA和蛋白质序列，学术文献挖掘； 2.软件分析：代码克隆，代码推荐和生成，软件架构改良； 3.并行计算及性能优化：自适应并行编程框架，并行算法及系统性能优化； 4.区块链技术及应用。
三、研究成果 本研究室早期得到985工程“信息科技前沿理论与应用”创新平台、教育部“大规模科学工程计算”长江学者和创新团队、教育部和外专局“计算科学及其应用基础”111引智计划等重大项目支持，目前得到教育部“高性能计算协同创新”2011计划、科技部“大数据分析及应用创新团队”、“面向大规模序列同源问题的并行分布式算法及其关键技术研究”基金委面上项目等新近支持。 程序集和基因组中原版片段或祖先片段搜寻和分析称之为序列同源分析，是软件源码补全、代码自动生成和推荐等新一代软件开发技术中的理论基础和关键技术，也是文本异同分析共性技术和关键。我们发展的Large Gap克隆工具CCAligner 和序列比对算法BitMapper，分别在软件工程顶会ICSE2018和Bioinformatics2018上发表，其他研究成果有发表在数据挖掘顶刊TKDE和并行计算顶刊TPDS上。 四、研究意义 左图说明并行计算需要学习和训练，右图说明并行计算是大数据和人工智能的核心技术和支撑。我们开展的大数据挖掘与计算，主要是进行大规模序列数据的异同分析和挖掘，依靠的是并行算法和并行计算技术。 五、研究工作 1. 软件源码分析及应用 1)主要研究内容： a)大差异的软件源码克隆算法研究 面向较小差异的源代码克隆算法SourcererCC取得了较好的进展，对于软件迭代开发中的大差异代码克隆一直是业界的挑战问题和应用，我们提出CCAligner1&2工具该需求问题的研究突破，其中CCAligner1发表在国际软件工程学术会议ICSE2018上。学生受同行研究者的邀请到加拿大访问，此项工作已有企业意向合作。
VoLTE语音和视频业务带宽计算 一、概述 当空口全部采用共享信道来并发承载业务时，信道已不是一份固定的物理资源，并且不同业务也会互相抢占资源。容量不是一个固定的取值，也无法直接与接入用户数和阻塞率用显性表达式来描述，不变的是业务层对QoS的要求，变化的是承载能力。本文拟对VoLTE的业务带宽计算及其空口承载能力做一个较为系统性的阐述。 二、语音带宽计算 1、业务层带宽 语音采用AMR编码（帧格式）在网络中传输，规定义两种类型的帧格式：AMR IF1 和AMR IF2，由于IF2相比IF1减少了重复的Frame Quality Indicator, Mode Indication, Mode Request 和CRC 校验，因此ITU-T的H系列建议常使用IF2，3GPP则在TS 26.201和TS 26.101进一步明确了AMR-WB和AMR-NB在无线网络中的使用要求。
注*：为语音数据，即Class A/B/C比特数，如477bit=23.85kbps*20ms。 注**：AMR帧中数据的长度并不是字节（8bit）的整数倍，所以在有些帧的末尾需要增加bit填充，以使整个帧的长度达到字节的整数倍。 2、IP层带宽 表2 AMR带宽计算 注*：上述单位均为bit或kbps。 说明1：语音包大小=N*8；IP+UDP+RTP头共60Byte，RoHC压缩为4Byte（PDCP 和RLC层SN大小分别为12bit和10bit，若采用7bit和5bit可压缩为3Byte），假设语音静默比为0.5，PDCP+RLC+MAC头共6Byte。 说明2：上表应用到的计算公式。 单个语音业务占用带宽= (1秒的静默帧bit数+1秒的语音帧比特数)/1024 kbps 1秒的静默帧比特数=(静默帧大小+IP/UDP/RTP头）*1秒的最大静默帧个数*静默比*8 1秒的语音帧比特数=(语音帧大小+IP/UDP/RTP头）*1秒的最大语音帧个数*(1-静默比)*8
大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习 题答案
第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？ 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。
8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术 答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。
常见数据库及其特点 目前，商品化的数据库管理系统以关系型数据库为主导产品，技术比较成熟。面向对象的数据库管理系统虽然技术先进，数据库易于开发、维护，但尚未有成熟的产品。 (免费，体积小，速度快，成本低，开源，适用于中小型网站) MySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统，它是一个快速的、多线程、多用户和健壮的SQL数据库服务器。MySQL服务器支持关键任务、重负载生产系统的使用。MySQL具有以下优势： (1)MySQL是一个关系数据库管理系统。(2)MySQL是开源的。 (3)MySQL服务器是一个快速的、可靠的和易于使用的数据库服务器。 (4)MySQL服务器工作在客户/服务器或嵌入系统中。 Server(流行于Web) SQL Server是由微软开发的数据库管理系统，是Web上最流行的用于存储数据的数据库，它已广泛用于电子商务、银行、保险、电力等与数据库有关的行业。SQL Server 提供了众多的Web和电子商务功能，如对XML和Internet标准的丰富支持，通过Web对数据进行轻松安全的访问，具有强大的、灵活的、基于Web的和安全的应用程序管理等。而且，由于其易操作性及其友好的操作界面，深受广大用户的喜爱。(功能齐全，大型，专业，企业级，其开发工具全部用JAVA来写的) 目前，Oracle产品覆盖了大、中、小型机等多种机型，Oracle成为世界上使用最广泛的关系数据系统之一。 (1)可联结性:Oracle能与多种通讯网络相连，支持客户机/服务器方式和各种协议(TCP/IP、DECnet、等)。 (2)开放性:Oracle良好的兼容性、可移植性、可连接性和高生产率使Oracle RDBMS具有良好的开放性。 (3)名符其实的大型数据库：ORACLE建立的数据库，最大数据量可达几百GB； (4)共享SQL和多线索服务器体系结构：这两个特性的结合，减少ORACLE的资源占用，增强处理能力，能支持成百甚至上千个用户。 (5)跨平台能力：ORACLE数据库管理系统可以运行在100多个硬件和软件平台上，这一点为其它PC平台上的数据库产品所不及。 (6)分布式数据库：可以使物理分布不同的多个数据库上的数据，被看成是一个完整的逻辑数据库。
视频监控中常用码流计算 在视频监控系统中，对存储空间容量的大小需求是与画面质量的高低、及视频线路等都有很大关系。下面对视频存储空间大小与传输带宽的之间的计算方法简单介绍。 比特率是指每秒传送的比特(bit)数。单位为bps(BitPerSecond)，比特率越高，传送的数据越大。比特率表示经过编码(压缩)后的音、视频数据每秒钟需要用多少个比特来表示，而比特就是二进制里面最小的单位，要么是0，要么是1。比特率与音、视频压缩的关系，简单的说就是比特率越高，音、视频的质量就越好，但编码后的文件就越大；假如比特率越少则情况恰好相反。 码流(DataRate)是指视频文件在单位时间内使用的数据流量，也叫码率，是视频编码中画面质量控制中最重要的部分。同样分辨率下，视频文件的码流越大，压缩比就越小，画面质量就越高。 上行带宽就是本地上传信息到网络上的带宽。上行速率是指用户电脑向网络发送信息时的数据传输速率，比如用FTP上传文件到网上往，影响上传速度的就是“上行速率”。 下行带宽就是从网络上下载信息的带宽。下行速率是指用户电脑从网络下载信息时的数据传输速率，比如从FTP服务器上文件下载到用户电脑，影响下传速度的就是“下行速率”。 不同的格式的比特率和码流的大小定义表： 传输带宽计算： 比特率大小×摄像机的路数=网络带宽至少大小； 注：监控点的带宽是要求上行的最小限度带宽(监控点将视频信息上传到监控中心)；监控中心的带宽是要求下行的最小限度带宽(将监控点的视频信息下载到监控中心)；例：电信2Mbps的ADSL宽带，50米红外摄像机理论上其上行带宽是512kbps=64kb/s，其下行带宽是2Mbps=256kb/。
计算题: 1、设信道带宽为3400Hz，采用PCM编码，采样周期为125b/s, 每个样本量化为128个等级，则信道的数据速率为？ 2、在一个带宽为3KHz,没有噪声的信道,传输二进制信号时能够达到的极限数据传输率为___.一个带宽为3KHz,信噪比为30dB的信道,能够达到的极限数据传输率为___,上述结果表明_____.根据奈奎斯特第一定理,为了保证传输质量,为达到3Kbps的数据传输率要的带宽为____,在一个无限带宽的无噪声信道上,传输二进制信号,当信号的带宽为3KHz时,能达到的极限数据率为__Kbps. 3、设有3路模拟信号，带宽分别为2kHz.4kHz,2kHz,8路数字信号，数据率都为7200bps，当采用TDM方式将其复用到一条通信线路上，假定复用后为数字传输，对模拟信号采用PCM方式量化级数为16级，则复用线路需要的最小通信能力为？ 4、若要在采用两种物理状态传输的50Kbps信道上传输1.544Mbps的T1载波，问信道的信噪比至少要多少？ 5、某调制解调器同时使用幅移键控和相移键控,采用0,兀/2,兀和3/2兀四种相位,每种相位又都有两个不同的幅值,问在波特率为1200的情况下数据速率是多少? 6、采用每种相位各有两种幅度的带宽为8KHz的无噪信道上传输数字信号，若要达到64Kbps的数据速率，PAM调制方法至少要多少种不同的相位？ 7、信道带宽为3KHz，信噪比为30db，则每秒能发送的比特数不会超过多bps?
8、带宽为4KHz,如果有8种不同的物理状态表示数据,信噪比为30dB.那么按奈氏准则和香农定理计算,分别计算其最大限制的数据传输速率 9、设利用12MHz的采样频率对信号进行采样，若量化级为4，试计算出在无噪声 信道中的数据传输速率和所需的信道带宽。（要求写出计算过程） 10、对于带宽为6MHz的信道，若用4种不同的状态来表示数据，在不考虑热噪声的情况下， 该信道的最大数据传输速率是多少？ 11、数据速率为1200bps,采用无校验、1位停止位的异步传输，问1分钟内最多能传输多少 个汉字（双字节）？ 12、信源以字节(8比特)为单位传输数据，若数据速率为B(bps),对下列两种情况分别计算 有效数据传输速率： 13、调制解调器的传输速率为4800bps，并采用1位起始位，1位停止位，1位奇 偶校验位的异步传输模式，求传输2400个汉字所需要的时间。(要求写出计算过程) 14、调制解调器采用1位起始位，1位停止位，无奇偶校验位的异步传输模式，一分钟传输7200个汉字，至少达到多大传输速率 15、在一个数字信道上，数字脉冲信号的宽度833*10-6，采用四象调制法，信道传输速率是多少？ 16、一条600Kb的消息要在20秒内发出，信道宽度3KHZ，信噪比20dB,信道是否能完成工作，不能，信噪比要调成多少？ 课后习题 4．控制字符SYN的ASCII 码编码为0010110,请画出SYN的FSK、NRZ、曼彻斯特编码与差分曼彻斯特编码等四种编码方法的信号波形。
第一章云计算与大数据基础 1.在信息产业的发展历程中。硬件驱动力，网络驱动力，作为两个重要的内在动力在不同的时期起着重要的作用 西摩克雷超级计算机之父 约翰麦克锡云计算之父 蒂姆伯纳斯李万维网发明人第一个网页开发者 吉姆格雷大数据之父 6．MapReduce思想来源LISP语言 7.按照资源封装层次，云计算分为 Iaas paas saas三种 8. 教材P2 1.1.2 10. 教材P8 1.2.2 11. 教材P10 1.2.3 第二章云计算与大数据相关技术 1.一致性hash算法原理： 哈希算法是一种从稀疏值到紧密值范围的映射方法，在存储和计算定位时可以被看做是一种路由算法。通过这种路与哦算法文件块能被唯一的定位到一个节点的位置。传统的hash 算法容错性和扩展性都不好，无法有效的适应面向数据系统节点的动态变化。意思就是当集群需要增加节点，传统的hash算法不容易检测到新增加的节点，此为扩展性不好，而一致性hash算法增加一个节点只会影响增加的这个节点到前一个节点之间的数据。容错性就是如果不幸一个机器C宕机了,那么机器B和C之间的数据都会被D执行，那么受影响的数据只是机器B和C之间的数据。当然，容错性和扩展性对于节点数较多的集群是比较有意义的，对于节点较少的集群似乎这两个特性并没有什么诱惑力。 一致性hash的实际目的就是解决节点频繁变化时的任务分配问题，一致性hash将整个hash值空间组织成一个虚拟圆环，我们这里假设某hash函数H值空间为0~(2^32-1),即32位无符号整形。下面简述一下一致性hash的原理： 这是一致性hash的整个值空间0~(2^32-1)
视频监控存储空间计算方法 在视频监控系统中，对存储空间容量的大小需求是与画面质量的高低、及视频线路等都有很大关系。下面对视频存储空间大小与传输带宽的之间的计算方法做以介绍。比特率是指每秒传送的比特(bit)数。单位为 bps(BitPerSecond)，比特率越高，传送的数据越大。比特率表示经过编码(压缩)后的音、视频数据每秒钟需要用多少个比特来表示，而比特就是二进制里面最小的单位，要么是0，要么是1。比特率与音、视频压缩的关系，简单的说就是比特率越高，音、视频的质量就越好，但编码后的文件就越大;如果比特率越少则 情况刚好相反。码流(DataRate)是指视频文件在单位时间内使用的数据流量，也叫码率，是视频编码中画面质量控制中最重要的部分。同样分辨率下，视频文件的码流越大，压缩比就越小，画面质量就越高。上行带宽就是本地上传信息到网络上的带宽。上行速率是指用户电脑向网络发送信息时的数据传输速率，比如用FTP上传文件到网上去，影响上传速度的就是“上行速率”。下行带宽就是从网络上下载信息的带宽。下行速率是指用户电脑从网络下载信息时的数据传输速率，比如从FTP服务器上文件下载到用户电脑，影响下传速度的就是“下行速率”。不同的格式的比特率和码流的大小定义表： 传输带宽计算：比特率大小×摄像机的路数=网络带宽至少大小; 注：监 控点的带宽是要求上行的最小限度带宽(监控点将视频信息上传到监控中心);监 控中心的带宽是要求下行的最小限度带宽(将监控点的视频信息下载到监控中心);例：电信2Mbps的ADSL宽带，理论上其上行带宽是512kbps=64kb/s，其下行带宽是2Mbps=256kb/s 例：监控分布在5个不同的地方，各地方的摄 像机的路数：n=10(20路)1个监控中心，远程监看及存储视频信息，存储时间为30天。不同视频格式的带宽及存储空间大小计算如下：地方监控点：CIF 视频格式每路摄像头的比特率为512Kbps，即每路摄像头所需的数据传输带宽 为512Kbps，10路摄像机所需的数据传输带宽为：512Kbps(视频格式的比特率)×10(摄像机的路数)≈5120Kbps=5Mbps(上行带宽) 即：采用CIF视频 格式各地方监控所需的网络上行带宽至少为5Mbps; D1视频格式每路摄像 头的比特率为1.5Mbps，即每路摄像头所需的数据传输带宽为1.5Mbps，10路摄像机所需的数据传输带宽为： 1.5Mbps(视频格式的比特率)×10(摄像机的路数)=15Mbps(上行带宽) 即：采用D1视频格式各地方监控所需的网络上行带宽至少为15Mbps; 720P(100万像素)的视频格式每路摄像头的比特率为 2Mbps，即每路摄像头所需的数据传输带宽为2Mbps，10路摄像机所需的数据传输带宽为：2Mbps(视频格式的比特率)×10(摄像机的路数)=20Mbps(上行带宽) 即：采用720P的视频格式各地方监控所需的网络上行带宽至少为 20Mbps; 1080P(200万像素)的视频格式每路摄像头的比特率为4Mbps，即每路摄像头所需的数据传输带宽为4Mbps，10路摄像机所需的数据传输带宽为：4Mbps(视频格式的比特率)×10(摄像机的路数)=40Mbps(上行带宽) 即：采用1080P的视频格式各地方监控所需的网络上行带宽至少为40Mbps;监控中心：
背板带宽与端口速率计算 现在的交换机厂商在技术上到处忽悠我们的中国的用户，提出的技术参数在的不得了，让用户摸不清头脑，希望我们的用户能正确对待参数!!! 一、计算公式说明 交换机的背板带宽，是交换机接口处理器或接口卡和数据总线间所能吞吐的最大数据量。背板带宽标志了交换机总的数据交换能力，单位为Gbps，也叫交换带宽，一般的交换机的背板带宽从几Gbps到上百Gbps不等。一台交换机的背板带宽越高，所能处理数据的能力就越强，但同时设计成本也会越高。 一般来讲，计算方法如下: （1）线速的背板带宽 考察交换机上所有端口能提供的总带宽。计算公式为端口数×相应端口速率×2（全双工模式）如果总带宽≤标称背板带宽，那么在背板带宽上是线速的。 （2）第二层包转发线速 第二层包转发率=千兆端口数量× 1.488Mpps+百兆端口数量× 0.1488Mpps+其余类型端口数×相应计算方法，如果这个速率能≤标称二层包转发速率，那么交换机在做第二层交换的时候可以做到线速。 （3）第三层包转发线速 第三层包转发率=千兆端口数量×1.488Mpps+百兆端口数量× 0.1488Mpps+其余类型端口数×相应计算方法，如果这个速率能≤标称三层包转发速率，那么交换机在做第三层交换的时候可以做到线速。 所以说，如果能满足上面三个条件，那么我们就说这款交换机真正做到了线性无阻塞背板带宽资源的利用率与交换机的内部结构息息相关。目前交换机的内部结构主要有以下几种：一是共享内存结构，这种结构依赖中心交换引擎来提供全端口的高性能连接，由核心引擎检查每个输入包以决定路由。这种方法需要很大的内存带宽、很高的管理费用，尤其是随着交换机端口的增加，中央内存的价格会很高，因而交换机内核成为性能实现的瓶颈；二是交叉总线结构，它可在端口间建立直接的点对点连接，这对于单点传输性能很好，但不适合多点传输；三是混合交叉总线结构，这是一种混合交叉总线实现方式，它的设计思路是，将一体的交叉总线矩阵划分成小的交叉矩阵，中间通过一条高性能的总线连接。其优点是减少了交叉总线数，降低了成本，减少了总线争用；但连接交叉矩阵的总线成为新的性能瓶颈。 二、端口速率计算
2 ．使用数据库系统有什么好处？ 答： 使用数据库系统的好处是由数据库管理系统的特点或优点决定的。使用数据库系统的好处很多，例如，可以大大提高应用开发的效率，方便用户的使用，减轻数据库系统管理人员维护的负担，等等。使用数据库系统可以大大提高应用开发的效率。因为在数据库系统中应用程序不必考虑数据的定义、存储和数据存取的具体路径，这些工作都由DBMS 来完成。用一个通俗的比喻，使用了DBMS 就如有了一个好参谋、好助手，许多具体的技术工作都由这个助手来完成。开发人员就可以专注于应用逻辑的设计，而不必为数据管理的许许多多复杂的细节操心。还有，当应用逻辑改变，数据的逻辑结构也需要改变时，由于数据库系统提供了数据与程序之间的独立性，数据逻辑结构的改变是DBA 的责任，开发人员不必修改应用程序，或者只需要修改很少的应用程序，从而既简化了应用程序的编制，又大大减少了应用程序的维护和修改。使用数据库系统可以减轻数据库系统管理人员维护系统的负担。因为DBMS 在数据库建立、运用和维护时对数据库进行统一的管理和控制，包括数据的完整性、安全性、多用户并发控制、故障恢复等，都由DBMS 执行。总之，使用数据库系统的优点是很多的，既便于数据的集中管理，控制数据冗余，提高数据的利用率和一致性，又有利于应用程序的开发和维护。读者可以在自己今后的工作中结合具体应用，认真加以体会和总结。 3 ．试述文件系统与数据库系统的区别和联系。 答： 文件系统与数据库系统的区别是：文件系统面向某一应用程序，共享性差，冗余度大，数据独立性差，记录内有结构，整体无结构，由应用程序自己控制。数据库系统面向现实世界，共享性高，冗余度小，具有较高的物理独立性和一定的逻辑独立性，整体结构化，用数据模型描述，由数据库管理系统提供数据的安全性、完整性、并发控制和恢复能力。 文件系统与数据库系统的联系是：文件系统与数据库系统都是计算机系统中管理数据的软件。解析文件系统是操作系统的重要组成部分；而DBMS 是独立于操作系统的软件。但是DBMS 是在操作系统的基础上实现的；数据库中数据的组织和存储是通过操作系统中的文件系统来实现的。 4 ．举出适合用文件系统而不是数据库系统的例子；再举出适合用数据库系统的应用例子。答： ( l ）适用于文件系统而不是数据库系统的应用例子数据的备份、软件或应用程序使用过程中的临时数据存储一般使用文件比较合适。早期功能比较简单、比较固定的应用系统也适合用文件系统。 ( 2 ）适用于数据库系统而非文件系统的应用例子目前，几乎所有企业或部门的信息系统都以数据库系统为基础，都使用数据库。例如，一个工厂的管理信息系统（其中会包括许多子系统，如库存管理系统、物资采购系统、作业调度系统、设备管理系统、人事管理系统等），学校的学生管理系统，人事管理系统，图书馆的图书管理系统，等等，都适合用数据库系统。希望读者能举出自己了解的应用例子。 5 ．试述数据库系统的特点。 答： 数据库系统的主要特点有： ( l ）数据结构化数据库系统实现整体数据的结构化，这是数据库的主要特征之一，也是数据库系统与文件系统的本质区别。解析注意这里的“整体’夕两个字。在数据库系统中，数
大数据环境下高性能计算模型及关键技术研究 隨着大数据时代的来临，大数据正在以快速有效处理海量数据的技术影响着各行各业，其中大数据的环境下高性能计算模型及关键技术的研究能够有效地提高海量大数据的索引和处理速度，因此，文章主要针对大数据环境下高性能计算模型及关键技术进行了详细探究和讨论。 标签：大数据环境：高性能计算模型：关键技术 大数据时代已经来临，大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件捕捉和处理的数据集合，需要新型处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率以及多样化的信息资产。大数据具有5V的特点，分别是V olume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）以及Veracity（真实性）。 1 大数据环境下高性能计算模型 1.1 数据活化理论 数据活化理论方面的研究实际上最早起始于上个世纪初叶，现如今，随着全球信息科学和计算机科学的持续高速发展，数据活化理论已经成为了大数据环境下高性能计算模型中被广泛应用并投入使用的理论。尤其在随着全球现代化的高速发展的趋势，数据活化理论在大数据环境下高性能计算模型中日益显示出其重要的地位，虽然现如今，在全球经济高速发展的背景下，各种各样的基于大数据环境下的高性能计算模型理论层出不穷，例如：走鹃——RoadRuner存储系统理论、蓝色基因Blue Gene/L存储系统、元数据管理理论、分布式多级缓存管理理论、分布式数据布局理论等，但数据活化理论的地位却依旧无法撼动[1]。 1.2 数据多态组织索引 在大数据环境下高性能计算模型中，数据多态组织索引是目前最常用的一种索引技术，数据多态组织索引实际上就是基于一种离散目标的索引方式，主要针对的是目标区域内的某一个特定的点集进行搜索，也正是由于数据多态组织索引覆盖的搜索区域和范围非常的广，所以在数据多态组织索引就具有了网络能耗大且关注点不突出的缺点。但在大数据环境下高性能计算模型中数据多态组织索引由于可以针对一定区域内的移动的目标进行索引，因而具有了其他索引技术所不具备的优势，在一定范围内目标被搜索到的概率就会有相对的提高。同时，由于数据多态组织索引对于大数据环境中的数据质量、网络的连通性、能量的有效性、网络的容错性、算法的复杂度、算法的精确度、动态性和兼容性、网络的可扩展性、执行的复杂程度等各个方面的要求都较低，因而也就成为了大数据环境下高性能计算模型中最实用和方便的一种方式[2]。 1.3 数据处理
交换机性能参数学习总结 一、交换机背板是设计值，可以大于等于交换容量（此为达到线速交换机的一个标准）。厂家在设计的时候考虑了将来模块的升级，比如模块从开始的百兆升级到支持千兆、万兆，端口密度增加等。背板带宽一般是指模块化交换机。它决定了各模板与交换引擎间的连接带宽的最高上限。是交换机接口处理器或接口卡和数据总线间所能吞吐的最大数据量。背板带宽标志了交换机总的数据交换能力，单位为Gbps，也叫交换带宽。 二、交换容量（最大转发带宽、吞吐量）是指系统中用户接口之间交换数据的最大能力，用户数据的交换是由交换矩阵实现的。交换机达到线速时，交换容量等于端口数×相应端口速率×2（全双工模式）。 三、包转发率它体现了交换引擎的转发性能。标准的以太网帧尺寸在64字节到1518字节之间，在衡量交换机包转发能力时应当采用最小尺寸的包进行评价。指基于64字节分组，在单位时间内交换机转发的数据总数。当交换机达到线速时包转发率=千兆端口数量×1.488Mpps+百兆端口数量×0.1488Mpps+其余类型端口数×相应计算方法 四、转发带宽与包转发速率关系 8*（64＋8＋12）*2*包转发速率/1024=转发带宽 注：最大传输带宽=交换容量（交换容量用单工计算） 我的公式推算： 假设交换机有A、B、C三种接口各一个，它们的包转发率分别是X、Y、Z 64+8+12的意思为：基于64字节分组测试（以太网传输最小包长就是64字节）；8以太网中，每个帧头都要加上了8个字节的前导符；帧间隙最小为12字节。再乘8是转换为Bit 为单位 所以得： 交换机转发带宽=X*8*（64+8+12）+Y*8*（64+8+12）+Z*8*（64+8+12） =（X+Y+Z）*1344 =交换机包转发率*1344 带宽计算公式说明 长空发表于2006-1-15 11:44:00 一、计算公式说明 交换机的背板带宽，是交换机接口处理器或接口卡和数据总线间所能吞吐的最大数据量。背板带宽标志了交换机总的数据交换能力，单位为Gbps，也叫交换带宽，一般的交换机的背板带宽从几Gbps到上百Gbps不等。一台交换机的背板带宽越高，所能处理数据的能力就越强，但同时设计成本也会越高。 一般来讲，计算方法如下: