求最新企业级服务器配置！
嘿嘿，小型公司远全可以用兼容服务器嘛。你可以用Q8200或是Q8300的CPU主板选个500到1000的。内存DDR3 4G 硬选136 15000转的就OK了。一样用。嘿嘿，小型公司远全可以用兼容服务器嘛。你可以用Q8200或是Q8300的CPU主板选个500到1000的。内存DDR3 4G 硬选136 15000转的就OK了。一样用。志强CPUSAS硬盘15000转 容量自己选? 主板服务器主板 内存 ECCRECC校验服务器内存 服务器机箱电源 大概下来1万以内 具体价格可以问我
200台电脑需要什么型号的企业级服务器
楼主弄个4核双路至强 12GB的ECC校验内存 就够了吧,其他的看做啥了..如果只是网络代理或管理因该可以再加一些工作站级 的网络设备就可以了, 其他么....如果作为数据库 那投资可就大了,SCSI磁盘阵列,怎么也得
6块硬盘,还要加上普通的硬盘做备份 只推荐IBM的产品 和 HP的 其他的如戴尔 NEC 都可以 再次一下的 就是联想的 除此外别的牌子不建议用.... 系统就微软2008Sever服务器版的就可以了用戴尔的服务器！起码要上20000以上的！
你看下我们网吧的
Processor: Intel(R) Pentium(R) D CPU 3.00GHz (2 CPUs), ~3.0GHz
Memory: 1024MB RAM
Page File: 402MB used, 2576MB available
Windows Dir: C:\WINDOWS
DirectX Version: DirectX 9.0c (4.09.0000.0904)
DX Setup Parameters: Not found
DxDiag Version: 5.03.3790.3959 32bit Unicode
服务器一般要怎么配置？服务器的配置应该是相
同时在线200以内服务器用一台pc512内存就够了。如果是视频服务器，就需要大一点内存，现在内存便宜了，2g应该没问题了。
然后安装程序relocate各个组件，最后提示XAMPPisreadytouse，RressReturntocontinue，按回车键继续。5、提示我们安装程序已经在"php。
XAMPP(X-系统，A-Apache，M-Mysql，P-php，P-Phpmyadmin/Perl)这个缩写名称说明了XAMPP安装包所包含的文件：Apacheweb服务器,MySQL数据库,PHP,Perl,FTP服务程序(FileZillaFTP)和phpMyAdmin。
ShouldIlocatetheXAMPPpathscorrectly?ShouldIproceed？选择y设置XAMPP路径。ShouldImakeaportableXAMPPwithoutdriveletters?根据提示NOTE，选择默认的n，设置需要使用驱动器号，因为我们后面要设置xampp为windows系统服务。
XAMPP使用教程1。XAMPPMysql的默认账号密码是什么？User:rootPassword:''(为空)；2。XAMPPFileZillaFTP的默认账号密码是什么？User:newuserPassword:wampp；3。
2。10-Win32。3、xampp下载完毕后，直接点击。exe程序安装，应用程序自动解压提取相关文件。4、。exe应用程序解压完毕，xampp跳出dos命令行窗口设置相关选项，如：ShouldIaddshortcutstothestartmenu/desktop?选择y添加快捷方式到开始和桌面。
Windows系统下搭建php环境根本没有手工配置那么麻烦，因为有XAMPP等这些php集成安装包，php\Apache和mysql的配置都是帮我们配置好了。只需下载、安装即可。如何安装XAMPP？1、下载XAMPP：前往xampp网站了解相关信息，我们看到xampp的最新版本是1。
先说下为什么会安装XAMPP。今天在windowsxp下清理整理电脑资料时，使用360系统急救箱误将mysql的自动启动项设置删除了，my。ini配置文件也被360修改了。然后再用命令行方式手工启动mysql后，发现php程序脚本可以正常访问数据库(select)，也可以进行update等操作，但是竟然不能插入数据到数据库(Insert)。
推测是my。ini或其他文件被破坏了，现在这个windows系统下搭建的php开发环境：php+apache+mysql组合是在刚开始接触php的时候搭建和配置的，已经很长一段时间了，一直没有出现过这种问题。
7。3，提供了XAMPPLinux和XAMPPwindows等不同系统下的xampp版本，XAMPPWindows的老版本也叫WAMPP，可能较早接触php的人对Wampp比较熟悉。
7、设置XAMPP控制面板：如果你的电脑不是长期当作web服务器来使用的，Modules设置Svc前面的勾不用选上，选择Svc模式XAMPP将被注册为Windows系统服务，每次系统启动时都会启动apache、mysql这些模块，使用时打开XAMPP控制面板，点击start启动Apache和Mysql。
exe卸载程序。
我选择。exe只有51M。可以到sourceforge。net上选择下载老版本或其他系统下的各种安装包文件。2、若windows系统已经安装了wamp，就要先卸载Apache、Mysql和php：开始-->控制面板-->添加或删除程序-->删除Apache和Mysql相关服务程序，如apacheserver、Mysqlserver、Mysqlconnector/ODBC等，然后删除php配置时解压的整个文件夹，如php-5。
XAMPP是什么？在linuxubuntu系统下安装配置LAMP时提到了XAMPP，XAMPP为我们提供了一种在Linux、Solaris、Windows和MacOSX系统下简易安装Apache服务器发行版的快捷方法。XAMPP(X-系统，A-Apache，M-Mysql，P-php，P-Phpmyadmin/Perl)这个缩写名称说明了XAMPP安装包所包含的文件：Apacheweb服务器,MySQL数据库,PHP,Perl,FTP服务程序(FileZillaFTP)和phpMyAdmin。先说下为什么会安装XAMPP。今天在windowsxp下清理整...
xml；4。XAMPP的网站根目录的默认路径是什么：\xampp\htdocs；5。XAMPPMYSQL数据库保存数据的默认路径是什么？\xampp\mysql\data；6。如何卸载XAMPP：执行\xampp\uninstall。
ini；phpMyAdmin：\xampp\phpMyAdmin\config。inc。php；FileZillaFTP服务器：\xampp\FileZillaFTP\FileZillaServer。
ini"和"my。ini"文件中将时区设置为"UTC"，如果自动设置不对，我们可以到这两个文件中修改。6、最后一步选择动作，选择1开启XAMPPControlPanel控制面板：按回车键后我们看到XAMPP控制面板已经出现在右下角图标中，再选择X退出整个XAMPP安装过程。
XAMPP是什么？在linuxubuntu系统下安装配置LAMP时提到了XAMPP，XAMPP为我们提供了一种在Linux、Solaris、Windows和MacOSX系统下简易安装Apache服务器发行版的快捷方法。
XAMPP的配置文件路径是什么：Apache配置：\xampp\apache\conf\httpd。conf；PHP：\xampp\php\php。ini；MySQL：\xampp\mysql\bin\my。
这主要看你拿着服务器用来做什么了。如果只是小型的系统，几个或者10几个用户，那买个PC服务器就可以了。如果支持的连接比较多，上百个了，那可以弄个小型的。当然，还是要看你需要在上面运行什么程序。
找到xamppwin版本（适合Windows2000,XP,Vista,win7系统）：下载xamppwindows。exe(安装版,51M)|下载xamppwindowszip(压缩文档,100M)。
如何建立企业级数据仓库？如何建立企业级数据
从技术角度看，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。从商业应用角度看，数据挖掘是崭新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转化、分析和模式化处理，从中提取辅助商业决策的关键知识。
必须在部门之间进行一致性数据定义,并使每个人都遵守。例如,如何构成一个"销售体系"?是预约登记、开发票还是付款?在这些定义上的一致性协议会使以后部门数据的联合成为可行、有效。规则三：定义目标和量化收益在项目开始实施以前,用户必须明确回答几个问题。
管理层的支持有助于打破各个部门之间日益严重的由于数据保护而形成的行政壁垒。在整个过程中,终端用户也是一个不可忽视的因素。如果那些首先进行数据输入的人员不了解数据仓库的意义,用户很容易地陷入一摊"垃圾"数据中。
这两者结合起来可满足企业对数据整理和信息提取的要求，帮助企业高层做出决策。在欧美发达国家，以数据仓库为基础的在线分析处理和数据挖掘应用，首先在金融、保险、证券、电信等传统数据密集型行业取得成功。
1数据仓库数据仓库是为管理人员进行决策提供支持的一种面向主题的、集成的、非易失的并随时间而变化的数据集合。数据仓库是一种作为决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。
3联机分析（OLAP）处理技术联机分析（OLAP）是数据仓库实现为决策提供支持的重要工具，是共享多维信息，针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来，能够真正为用户所理解，并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术（OLAP委员会的定义）。
面向某特定应用对维分割，它具有强灵活性，提高了数据（特别是稀疏数据）的分析效率。分析方法包括：切片、切块、旋转、钻取等。OLAP也被称为共享的多维数据的快速分析FASMI，应用在数据密集型行业，如市场和销售分析、电子商务的分析、基于历史数据的营销、预算、财务报告与整合、管理报告、利益率、质量分析等。
例如,收益和运输单位(unitsshipped)可能是对丧失市场份额产生作用的两个影响因素。在确立了这些关键的成功影响因素以后,用户就可以在应用中设置"自动水开标记或警报"。这些警报保证对底层产生直接影响的最重要数据是清晰可见的,便于及时采取行动。
同时要认识到,用户和职员不可能非常准确地预料到系统上的初始和未来负载的情况。这种固有的精确度的缺乏就需要软件和硬件具有可伸缩性,能够容纳更多的客户、进程和存储的发展。这种性能必须在设计的开始就考虑进去。
随着计算机应用的深入，大量数据存储在计算机中，信息的存储、管理、使用和维护显得越来越重要，而传统的数据库管理系统很难满足其要求。为了解决大数据量、异构数据集成以及访问数据的响应速度问题，采用数据仓库技术，为最终用户处理所需的决策信息提供有效方法。
模式是按时间有序的。序列模式发现是在与时间有关的事物数据库中发现满足用户给定的最小支持度域值的所有有序序列。（3）分类分析与聚类分析，分类规则的挖掘实际上是根据分类模型从数据对象中发现共性，并把它们分成不同的类的过程。
规则一：从小处着手不要一上来就要完成一个大规模的企业范围的数据仓库,这样会使用户陷入逻辑、行政和财政的泥沼中而不能自拔。数据仓库不是越大越有效,较小系统的价值对机构来讲可能会很大。
OLAP的分析结果可以给DM提供分析信息，作为挖掘的依据；DM可以拓展OLAP分析的深度，可以发现OLAP所不能发现的更为复杂、细致的信息。OLAP是联机分析处理，DM是通过对数据库、数据仓库中的数据进行分析而获得知识的方法和技术，即通过建立模型来发现隐藏在组织机构数据库中的模式和关系。
定义了成功的影响因素后,在使用数据仓库时就可以检测到威胁成功的因素。一旦这些基本目标确立以后,下一个基本要求是对来自数据仓库的可预期的收益进行量化。只有在做了这些工作以后,管理层才会有据可依地判断一个数据仓库的成功与否。
OLAP是多维查询和分析工具，支持决策者围绕决策主题对数据进行多角度、多层次的分析。OLAP侧重于交互性、快速的响应速度及提供数据的多维视图，而DM则注重自动发现隐藏在数据中的模式和有用信息。
研究表明,数据仓库以每年大约40%的速率在增长。随着用户需求的发展,应用能够不断修改与之适应。这种方式是一个"垒砖"的方式,迈向数据仓库的第一步路就是快速实现它。规则六：选择能够与用户需求匹配的系统如上所述,要认识到数据仓库将可能以每年递增40%或更多的速度增长。
从目前数据仓库的发展来讲，数据可以存放于不同类型的数据库中，数据仓库是将异种数据源在单个站点以统一的模型组织的存储，以支持管理决策。数据仓库技术包括数据清理、数据集成、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）。
4小结采用数据仓库的数据挖掘及联机分析技术实现的决策支持系统，是弥补传统辅助决策系统能力不足的有效途径，具有重要的现实意义。
数据被逻辑地分成多个域，但不同位置不会有重复的数据。这种分布式方法可以为不同的物理数据创建安全区域，或为全球不同时区的用户提供全天候的服务。此外，有由Kognitio发起数据仓库托管服务，即DBMS厂商为客户开发和运行数据仓库。
数据集市的ROI经检验为533%。其他类型的收益衡量标准还包括成本节约程度以及可获得的能够进行衡量的效率。规则四：取得最高管理层的支持和认可数据仓库中涉及到信息的共享,这必然会由于部门数据所有者的人为因素造成失控。
它是数据库研究中的很有应用价值的新领域，是人工智能、机器学习、数理统计学和神经元网络等技术在特定的数据仓库领域中的应用。数据挖掘的核心模块技术历经数十年的发展，其中包括数理统计、人工智能、机器学习。
（4）自动趋势预测，数据挖掘能自动在大型数据库里面寻找潜在的预测信息。一个典型的利用数据挖掘进行预测的例子就是目标营销。数据挖掘工具可以根据过去邮件推销中的大量数据找出其中最有可能对将来的邮件推销作出反应的客户。
在数据所有权和数据存放等问题上的内部纷争,很容易给数据仓库带来进程上的滞延和失败。这种数据上的"割据"必须在项目的开始就立即加以解决。理想的情况是,公司最高管理层的一个或者几个成员能够为数据仓库进行部门或部门之间的对象设置。
OLAP的特性包括：①快速性：系统应能在5s内对用户的大部分分析要求做出反应；②可分析性：能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析；⑨多维性：多维性是OLAP的关键属性。
想要取得成功,就必须能够与所有的厂家和合作伙伴进行有效的合作和交流。
系统必须提供对数据的多维视图和分析，包括对层次维和多重层次维的完全支持；④信息性：系统应能及时获得信息，并能管理大容量信息。OLAP的数据结构是多维，目前存在方式：①超立方结构（Hypercube），指用三维或更多的维数来描述一个对象，每个维彼此垂直。
当寻找能够维持长期合作关系的合作伙伴的时候(通常是行业内已经建立关系的),一定要注意自己内在的感受。例如,在对行业中某个公司的一位资深顾问进行考察,以探察其对特定应用领域的数据集市的实现经验时,一定要保证能够与之合作。
IBM、oracle、Teradata、Microsoft、Netezza和SAS等有实力的公司相继推出了数据仓库解决方案。近几年开始流行“分布式数据仓库”，是在多个物理位置应用全局逻辑模型。
在集成多厂家的数据仓库工具时,IT人员由于缺少了明确定义的标准的指导,而使数据仓库的实施从一开始就处于风险中。一些大一点的厂家通过将他们的产品与其他厂家的产品进行捆绑来降低风险,并做一些集成。
否则,就可能因设置过大而超出系统的适用范围,白白将投资浪费掉。规则七：要确保数据仓库工具协作使用尽管数据仓库市场已经进入了第二代,它仍然是不成熟的。其表现为过多过剩的产品,有太多的厂家而无明确的领导者,导致了行业上的竞争,使购买决策变得困难。
规则一：从小处着手不要一上来就要完成一个大规模的企业范围的数据仓库,这样会使用户陷入逻辑、行政和财政的泥沼中而不能自拔。数据仓库不是越大越有效,较小系统的价值对机构来讲可能会很大。例如,用户可以将第一个数据仓库的实现定位于一个特定的部门和应用或者业务线。初始时采用规模向下的数据集市可以降低开发成本,缩短实现周期,并有助于为未来的数据仓库的发展培训IT人员。规则二：向大处考虑即使在建立第一个面向特定部门或特定应用的数据集市时,也一定要保证现在所使用的数据模型能够向将来企业范围的数据存储扩展,以便于将来其他数据集市和战略数据仓库的实现。必须在部门之间进行一...
规则八：关系的价值在建立第一个数据仓库时,选择正确的合作伙伴是很关键的,包括顾问、分销商以及软件和硬件的厂家。选择合作伙伴一是基于其能力,二是基于其具有长期同舟共济的愿望。要自问一下,这个厂家在初始实现以后是否还会积极地帮助我解决面临的问题?这个厂家现在在我的机构中的投资是什么?随着我们的项目的继续推进,情况会是什么样子?当困难接踵而至的时候,对运作中的其他方面不感兴趣的合作伙伴将很难与其保持真诚的合作。
我们为什么要建立一个数据仓库?项目的目的同我们机构的任务一致吗?哪些问题是我们致力于要去解决的?要考虑及时推入市场、质量和客户满意度等因素吗?在进行了目标问题的认知以后,应该认清哪些是关键性的影响成功的因素,以便于在解决方案的实施进程中进行跟踪。
聚类时间是将d维空间的n个数据对象，划分到k个类中，使得一个类内的数据对象间的相似度高于其他类中数据对象。聚类分析可以发现没有类别标记的一组数据对象的特性，总结出一个类别的特征。
数据的测量值发生在维的交叉点上，数据空间的各部分都有相同的维属性（收缩超立方结构。这种结构的数据密度更大，数据的维数更少，并可加入额外的分析维）；②多立方结构（Multicube），即将超立方结构变为子立方结构。
量化的目标不一定非是数字或金融表达式,它们只需要明确、有意义即可。许多机构都采用金融衡量标准,比如ROI,来对收益进行量化。IDC对62家数据仓库的实现进行研究表明,在数据仓库项目上的总体ROI为401%,平均回报时间为2～3年。
这种最初出现在业务部门，业务部门购买托管服务，而不是使用企业内IT部门提供的数据仓库。2数据挖掘技术数据挖掘（DataMining），又称数据库中的知识发现（KnoWledgeDiscoveryinDatabase，KDD），是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值并最终可为用户理解的模式过程。
用户用来决策的数据应该同最初输入的数据一样好。规则五:等待完美不会带来收益如果已经进行了目标定义,明确了关键的成功影响因素,并且数据仓库项目的规模得到了合理的控制,那么就不要永久地等待下去,因为这样下去什么也不会得到。
尽快行动起来,开始分享数据仓库投资带来的回报。用户不应拘泥于所谓的"完美"不放,一旦客户开始访问到新数据仓库中的信息,研究结果展现在他们的面前,他们很快会发现自己需要更多的信息和更详细的细节。
从技术角度讲，数据挖掘可应用于以下方面：（1）关联规则发现是在给定的事物集合中发现满足一定条件的关联规则，简单来讲，就是挖掘出隐藏在数据间的相互关系，为业务主题提供指导。（2）序列模式分析和关联规则发现相似，但其侧重点在于分析数据间的前后关系。
这使得那些想对来自多厂家的数据仓库工具和应用进行集成的厂商感到惶惑不知所措。同其他信息技术领域不同,如TCP/IP对于网络,RISC/UNIX对于企业级计算,SMTP对于消息传递,HTML和Java对于Web等,可靠的、被广泛接受的数据仓库标准还不存在。
例如,用户可以将第一个数据仓库的实现定位于一个特定的部门和应用或者业务线。初始时采用规模向下的数据集市可以降低开发成本,缩短实现周期,并有助于为未来的数据仓库的发展培训IT人员。规则二：向大处考虑即使在建立第一个面向特定部门或特定应用的数据集市时,也一定要保证现在所使用的数据模型能够向将来企业范围的数据存储扩展,以便于将来其他数据集市和战略数据仓库的实现。
