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数据中心PUE管理
1、工信部在2017年4月发布的《关于加强“十 三五”信息通信业节能减排工作的指导意见》中指出：“十二五”期间新建大型数据中心的能耗效率(PUE)要普遍低于5；到2020年，新建大型、超大型数据中心的能耗效率(PUE)值必须达到4 以下。
2、目前，PUE(PowerUsageEffectiveness，电源使用效率)值已经成为国际上比较通行的数据中心电力使用效率的衡量指标。PUE值是指数据中心消耗的所有能源与IT负载消耗的能源之比。PUE值越接近于1，表示一个数据中心的绿色化程度越高。
3、这里是从2008年到现在的Google数据中心PUE统计，如果想了解Google数据中心PUE的计算公式，可以在这里找到。气流管理对数据中心运营十分重要。通过恰当的设计尽量减少热空气和冷空气混合。然后，确保热空气被密封。
4、PUE是Power Usage Effectiveness的简写，是评价数据中心能源效率的指标，是数据中心消耗的所有能源与IT负载使用的能源之比，是DCIE的反比。
5、idc机房负载低控制pue方法如下：在低负载的情况下，会通过变频器控制泵的转速和流量，进一步控制。
6、pue = 数据中心总设备能耗/it设备能耗，pue是一个比率，基准是2，越接近1表明能效水平越好。
大数据应用模式及安全风险分析有哪些??
1、企业会掌握用户大量的数据，不排除隐私部分的敏感数据，一旦服务器遭到不法分子攻击导致数据泄露，很可能危及用户的隐私、财产甚至是人身安全。
2、分布式系统 大数据解决方案将数据和操作分布在许多系统中，以实现更快的处理和分析。这种分布式系统可以平衡负载，避免单点故障。但是这样的系统容易受到安全威胁，黑客只要攻击一个点就可以渗透整个网络。
3、由于APT攻击具有很强的针对性，且攻击时间长，一旦攻击成功，大数据分析平台输出的最终数据均会被获取，容易造成的较大的信息安全隐患。
大数据技术Hadoop笔试题
编程语言和框架：熟悉并掌握大数据领域常用的编程语言和框架，如Python、Java、Scala以及相关的大数据框架，如Hadoop、Spark等。数据处理和分析：了解数据处理和分析的基本原理和方法，包括数据清洗、转换、聚合、统计分析等。
大数据基本概念：大数据的4V特征、类型(结构化与非结构化大数据)、核心技术(分布式存储和分布式处理)、大数据计算模式(批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算)、每类计算模式典型的代表产品。
至于在Hadoop分析大量数据，Anoop指出，通常，在大数据/Hadoop的世界，一些问题可能并不复杂，并且解决方案也是直截了当的，但面临的挑战是数据量。在这种情况下需要不同的解决办法来解决问题。
求大数据分析技术?
数据处理和分析技术：包括机器学习、数据挖掘、统计分析等技术，用于从大数据中挖掘出有价值的信息和知识。这些技术可以帮助分析人员识别出数据中的模式、趋势和异常，以及进行数据的分类、聚类、预测和推荐等分析。
与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现，如图4所示。
交易数据 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
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