一、企业选择高防服务器有什么原因呢

服务器现在用途越来越广泛，以前在大家心目中服务器的用就是建设网站，其实不然，服务器有很多其他的功能。这都是企业选择高防服务器的原因

第一企业租用服务器用来建设企业网站。很多大企业，他们对网站要求很高，尤其像P2P平台或者行业网站之类的，不但要具有宣传的作用，甚至还需要能**交易。因此就需要用到高配置的锐讯高防服务器，高防御，高配置，足够安全。

第二，企业租用服务器可以用来存放应用程序。很多企业是做APP软件的，他们一个企业也许就是为了做一款APP软件，他们需要将软件上的应用程序存放到服务器上，客户可以通过访问服务器来使用该软件。

第三，服务器可以用来存储企业的重要数据。因为实体的数据可能容易丢失或者发生自燃灾害的时候损坏。锐讯网络机房是佛山德胜数据中心，专业级五星级机房。机房建筑抗震等级达8级;采用七氟丙烷(FM200，化学式C3HF7)气体管网灭火系统;机房内安置漏水检测自动报警系统。

所以企业选择锐讯网络租用或托管服务器的话就可以完美的解决这个问题，而且以后如果要用到这些数据的时候，可以通过**或共享来获取，更加的快捷方便。

所以企业选择高防服务器还是有很多用途的。

二、企业托管服务器时应如何选择IDC服务商

企业应该从以下方面来挑选合适的机房来托管服务器。

1、 IDC服务商资格认证

如同个人购买消费产品一样，企业在选购服务器托管机房时应该充分了解提供机房的企业信息，包括企业注册和经营信息、品牌信息。对于提供IDC服务的企业来说，其需要具备ISP、ICP以及IDC许可证等资质。以MLINK-智能IDC一体化综合服务商为例，其可以在ICP备案管理系统查询网站的相关信息。另外，IDC服务企业服务的其他客户的信息无疑也会增加对企业的信任感。

2、机房资源信息

机房资源的丰富程度不仅决定了客户的选择范围，同时也从侧面反映了该企业的实力。企业在选择IDC服务商时，应尽可能选择机房资源丰富的IDC服务商，如MLINK-智能IDC一体化综合服务商。其能够提供覆盖亚洲、欧洲、美洲和大洋洲的50+顶级数据中心。这样，企业不仅有更大的选择空间，而且当业务扩张到其他地区时能够实现快速无缝部署。在此基础上，机房的品质也是企业选择服务器托管机房的重要标准。衡量机房品质的常见指标包括网络、线路、电力、冷却等物理指标。

3、网络

市面上网络带宽的价格参差不齐，不少企业标榜自己能够提供100M甚至1000M带宽的品质却只要10M的价格。但是一分钱一分货，人都不可能做亏本的买卖，何况企业呢？事实上，很多IDC服务商不会主动告知带宽的真实情况。以香港机房托管为例，有些企业可能有回国带宽的需求，但是香港机房提供的是国际带宽，虽然可以回国，但是其速度和稳定性要取决于带宽中回国的比例大小。当然，比例越高，价格越贵。但是不少企业通常只会告诉你带宽可以回国，却不会说明回国带宽的真实情况。但是MLINK-智能IDC一体化综合服务商所提供的带宽不仅保质保量，而且由于带宽采购量很大，还具备一定价格优势。所以企业在考察机房网络带宽时，一定要谨慎考虑，不能贪便宜。

4、备份和安全

数据备份是企业在开通服务器之后先要做的事情之一。虽然是为了防范于未然，但是一旦出现紧急状况，却万分重要。所以在选择机房之前，企业一定要确定IDC服务商能够提供完善的数据备份服务。企业进行数据备份的目的就是防止意外导致数据损失，而往往不少意外是由于网络攻击或病*引起的。对于IDC服务商来说，除了必要的备份服务外，服务器的物理安全以及系统安全防护例如DDoS防护也是基本的服务内容。

5、扩展

企业在选择服务器托管时，目光不能只局限于现阶段的业务需求情况，同时还需要预测未来（至少1年，一般是2-3年）的业务发展情况。这样，在选择托管规模和配置时，才能给自己的业务发展留足空间，便于后期灵活扩展和部署。

6、服务：7*24小时，维护和监控、备案、采购等

当服务器开始运行后，后续的维护和监控工作是必不可少的。IDC服务商一定要能提供完善的日常维护和设备监控服务，而且定期清理和检查故障。由于企业和托管机房存在空间上的距离，企业无法自主灵活的管理和控制自己的服务器。一旦出现任何突发状况，托管机房必须具备高度的响应能力。现在7*24小时365天不间断的客服联系已经成为不少IDC服务商的标配，但是对于海外服务器托管的企业来说，语言问题成为了跨国交流沟通的重要障碍。不少IDC服务商并不具备自己的网络运营中心，当企业出现问题时，其往往是先将自己的情况反馈给IDC服务商客服，然后再有他们传达给海外机房技术人员。这样的过程增加了双方的沟通成本，非常不利于问题的及时解决。而这也正是MLINK-智能IDC一体化综合服务商的优势所在，其能够提供洛杉矶和上海两个网络运营中心的技术支持。一旦企业有问题可以立即反馈并快速落实。

三、传统企业和互联网企业的数据分析有哪些异同

说到数据分析，其实随着大数据这几年的发展，数据被认为是物理与信息融合中的关键技术，以及核心引擎。各行各业都在马不停蹄、轰轰烈烈地迈入了大数据时代。传统行业与互联网行业的界限开始发展交集和互补、渗透，传统的制造业再也不是闷头生产+再销售的模式，而是更多地聆听市场的声音，市场需要什么，消费终端就会相对应的给予其更多的多样化、个性化。

目前来看，两者的主要区别还处在以下几点：

一:结构化数据和非结构化数据

传统行业更多的是结构化数据,即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据,像以应用oracle、Sql Server等数据库的制造型企业的ERP系统。而互联网行业更多的是非结构化数据，就是不能以二维形态描述的，例如所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等，像是医疗影像系统、教育视频点播、视频监控、国土GIS、设计院、文件服务器（PDM/FTP）、媒体资源管理等具体应用。

二：数据的体量

互联网行业海量的数据，由于互联网行业的特点，每时每刻都会产生海量的数据，它的数据往往是PB级的，1个PB有多大呢？它相当于2的50次方个字节。如果你对此没有概念，那么简单来说，《史记》约有52万多汉字，1个PB能够存储至少10亿部《史记》，以百度、腾讯、阿里为代表的企业。传统的一个生产制造工厂三个月制造的数据也不到100G。这是天大的一个差别。

三：看待数据的方式及数据分析目的不同

互联网行业会对这些海量的数据做数据分析，挖掘，无论是过去的数据还是即时的数据，数据不再是静止和陈旧的，任何被遗忘在服务器中的数据，都可能被重新利用，从而发现其中与我们、与行为、与现象的相关性，比如每逢“双十一”，“剁手党”都面临痛苦的抉择：打折的商品实在太多，买什么才好呢？终一不小心，信用卡刷*，买了一大堆自己不需要的商品，只得含泪吃半年的“康师傅”…

谷歌公司每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令，经过多年数据的累计，谷歌公司建立了“咳嗽”，“发热”等搜索关键字与流感地区的联系，于是在2009年谷歌成功地在美国预测了冬季流感的传播，并且精确到地区和州等等。而传统行业则不会过多去关注过去的数据，一般月底会盘点，出一些财务的数据分析报表，历史的数据会存放于备份库里，有问题才会去查找。

四：数据查找的效率及安全性

互联网行业往往存储着用户的个人行为信息，他要求保证绝对的安全或者准确性，比如12306，每到年底，面临数亿人迁徙的购票压力，在临近春节购票高峰峰值的时候，它的要求绝对是用户打开网页的速度可以慢一点没关系，但是要保证用户购票信息的绝对安全。如果用户付款购买了一张高铁动车票，你那边没收到钱款，那面对着上亿人的购票钱款，这个绝对是要出大问题的。

而传统行业没有那么大的数据量和访问量，往往解决好并发，死锁等等问题，保证系统的高可靠性和稳定性，偶尔也会发生丢失一条采购记录或者生产记录的问题，由于一般用户都会除了系统录入以外，还会纸质的记录，那么这个也是可以被容忍的

五：大数据技术快速获取有价值的信息

基于以上互联网行业的特点，当数据量不断增大时，也随之带来了一系列的问题。

比如假设解决某一问题有算法A和算法B。在小量数据中运行时，算法A的结果明显优于算法B。也就是说，就算法本身而言，算法A能够带来更好的结果;然而，人们发现，当数据量不断增大时，算法B在大量数据中运行的结果优于算法A在小量数据中运行的结果。这一发现给计算机学科及计算机衍生学科都带来了里程碑式的启示：当数据越来越大时，数据本身(而不是研究数据所使用的算法和模型)保证了数据分析结果的有效性。即便缺乏精准的算法，只要拥有足够多的数据，也能得到接近事实的结论。

由于能够处理多种数据结构，大数据能够在大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前，计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理，并记录在相应的数据库中。但大数据技术对于数据结构的要求大大降低，互联网上人们留下的社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理，立体完整地勾勒出每一个个体的各种特征。

一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在**到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱，大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。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。简单来说，大数据需要Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+HBase（数据库）+MapReduce（数据处理）+……Others这样的分布式存储，分布式处理大数据架构，而不仅仅是传统的磁盘阵列数据存储处理方式。

互联网极大地改变了人们的生活，大量、高速、多变的信息每天都围绕在人们身边，我们需要更好的处理方式，去应对这种随时随地的变化。大数据技术将深远地改变互联网世界，改变整个生产生活的方式。随着技术的发展，大数据分析正在变得越来越容易，成本也越来越低，而且相比以前能更容易加速对业务的理解，越来越多的人开始进入大数据与数据分析行列，准备在这里干出自己的一番事业。

编辑于 2019-10-21