数据中心建设应对自然灾害 考虑因素有哪些

一、数据中心建设应对自然灾害 考虑因素有哪些

-自然环境：地址环境的选择要尽量避免地震、沉降、自然灾害等多发的地区；显而易见，这些地区的潜在性危险系数极大，对数据中心设施的破坏性极强。同时我们也要考虑到所选地址的温度、湿度、尘埃污染、洪涝、雷电、台风等气候因素，这些因素也不利于我们工作的展开与进行。

-资源条件：数据中心要有充分可利用的资源，如电力资源方面，我们应选择电网容量大，至少有两路独立电网，以便我们对电力的使用；水源也是必不可少的，必须要有充足的水源供给和排水设施，如果我们有1000个机架，那么我们每天的用水量大约500吨，可见水源对数据中心的重要性；土地资源应尽量选择可开发程度高且能满足我们建筑要求的土地。

-配套环境：所谓的配套环境是指通信线路、资费和线路品质已经光纤容量等通信状况的优劣，还有铁路、公路、航空等交通条件是否顺畅。

-安全状况：数据中心的选择应选择在社会治安安全、军事情况安全、政治情况安全的地区。只有这样我们的数据中心才能长期可持续的发展下去。

-周围环境：周围环境的主要是要注意人居环境、距军火库、化工厂、垃圾填埋场、核电站、强噪音、重盐害、强电磁场危险区域距离选择问题。

-建设成本：考虑以上的硬件设施以后自然少不了去计算成本问题。我们要从土地成本、水电成本、人员成本，建设成本来考虑成本的预算和节约问题。

自然灾害是杀伤力是无限的，我们只有在选址的时候进行全方位思考，在根本上远离地震高频发地带，在数据中心建设阶段采用双活或多活数据中心来防止自然灾害带来的损失，在数据中心运营阶段做好灾备防范，这样才能在地震来临之时将损失降到最低，保护企业与用户的利益。

二、大数据爬取分析数据，需要搭建什么样的环境和掌握什么样的知识？

首先爬取大数据现在一般都是用python，所以你先要在linux上搭python的环境，最好是3.x的版本。

然后Python有很多爬虫的框架，比较好用，比如scrapy。但是框架有了之后还要有一些其他的知识，比如正则表达式，因为怕下来的数据需要用正则去解析。

解析完之后要对数据清洗，这个工作python的pandas基本都能完成。

清洗完之后要入库，如果数据量不是太大的话，传统的数据库mysql什么的就可以了，如果数据量很大，还要搭Hadoop，这个就有点麻烦了，还要用sqoop。

基本流程就是这样，如果有疑问，可以在讨论。

三、vfp中,数据环境主要包括哪些内容?

数据环境包括：

1、程序、数据的路径；

2、VFP系统开关的状态；

3、程序中全局内存变量的初始化；

4、数据库、表、索引等文件的开闭状态；

......

四、什么是数据环境？对数据环境有那些操作？如何保存数据环境？

（1）数据环境（Dataenvironment）是表单的一个基本对象，用户可在数据环境中预定义表单中各控件的数据来源，以备在添加字段控件时直接使用。一旦将数据表或视图添加到表单的数据环境中，它们就会随着表单设计器的打开或表单的运行而自动打开，当关闭或释放表单时，它们也会随之关闭。

（2）在打开的数据环境中，可以添加本表单所需要的数据表、自由表或视图。

（3）如果添加到“数据环境设计器”的表具有在数据库中设置的永久关系，则这些关系将自动添加到数据环境中。如果表中没有永久关系，则可以在“数据环境设计器“中设置这些关系，并与表单一起保存。

五、请问如何设计一个 DataEnvironment 对象？

DataEnvironment 对象可以包括 Connection 和 Command 对象、层次结构（Command 对象之间的关系）、分组和合计。在设计您的 DataEnvironment 对象之前，应当确定您想要显示什么信息，标识包含该信息的数据库，并确定您的运行时目标（例如：创建一个数据报表或Hierarchical FlexGrid控件）。

在您可以访问数据环境设计器之前，您必须在 Visual Basic 中引用它。

要引用数据环境设计器，请按照以下步骤执行：

在“工程”菜单中，单击“引用...”。

从“引用...”对话框中，选择“

Data Environment 1.0

”，然后单击“确定”。

要添加一个数据环境设计器对象到一个新的 Visual Basic 工程，请按照以下步骤执行：

从“新建工程”对话框的“新建”选项卡中，选择“标准 EXE”工程，然后单击“打开”。

从“工程”菜单中，选择“

添加 Data Environment”。

一旦数据环境设计器被添加到您的 Visual Basic 工程中，数据环境设计器窗口出现，并且将一个 Connection 对象添加到您的数据环境。

一旦您在工程中添加了一个数据环境设计器，您就可以创建一个 Connection 了，请参阅 Connection 对象中的过程。

六、2.简述数据仓库的建设步骤

简述数据仓库的建设步骤

数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。其建设步骤如下：

1)收集和分析业务需求

2)建立数据模型和数据仓库的物理设计

3)定义数据源

4)选择数据仓库技术和平台

5)从操作型数据库中抽取、净化、和转换数据到数据仓库

6)选择访问和报表工具

7)选择数据库连接软件

8)选择数据分析和数据展示软件

9)更新数据仓库