大数据平台内存计算节点
大数据分析平台的性能优化方法
大数据分析平台的性能优化方法大数据分析平台是大规模处理和分析大数据集合的关键工具，随着数据量不断增长，性能优化变得越来越重要。
本文将介绍一些大数据分析平台的性能优化方法，以提高平台的速度和效率。
1. 数据合理分区大数据分析平台通常存储着海量的数据，数据的分区方式将直接影响性能。
合理的分区可以降低数据访问的成本，并使分布在多个节点上的数据能够更快速地被访问到。
可以通过按照时间、地理位置、关键字等将数据进行分区，使得查询和分析操作能够更加准确和迅速。
2. 优化数据存储格式在大数据分析平台中，数据存储格式对性能有很大的影响。
一种常用的优化方法是采用列式存储格式，例如Parquet和ORC，这种格式将数据按照列存储，提高了数据访问的效率。
此外，还可以使用压缩算法对数据进行压缩，减少存储空间和IO操作的开销。
3. 并行计算并行计算是提高大数据分析平台性能的重要方法之一。
通过将任务分解成多个子任务，并行地进行计算和处理，可以充分利用集群中的多个计算资源，加快数据处理速度。
采用适当的分区策略和任务调度算法，可以实现高效的并行计算。
4. 内存管理优化内存管理是提高大数据分析平台性能的关键步骤。
大数据平台通常需要处理大量的计算和存储操作，而内存是最快的存储介质之一。
因此，合理地管理内存，提高内存的利用率和效率，对于整个系统的性能至关重要。
可以通过采用内存分配算法、缓存机制和内存回收策略等方式来优化内存管理。
5. 数据预处理在进行大数据分析之前，往往需要对原始数据进行清洗和预处理。
数据预处理的目的是去除噪声、处理缺失值和异常值，并将数据转换为适合分析的格式。
通过进行数据预处理，可以减少分析过程中的错误和干扰，提高分析结果的准确性和可靠性。
6. 查询优化在大数据分析平台中，查询是最为常见的操作之一。
因此，优化查询操作对于提高平台性能至关重要。
可以通过创建索引、优化查询语句、使用查询缓存和预编译查询等方式来提高查询的速度和效率。
大数据云平台基础架构介绍
随着数据重要性的不断提高，大数据云平台需要 提供更加安全可靠的数据保护和服务，保障数据 安全和隐私。
智能化趋势
大数据云平台正在不断引入人工智能技术，实现 智能化数据分析、处理和存储，提高数据处理效 率和准确性。
绿色环保趋势
随着能源消耗的不断提高，大数据云平台需要采 取更加绿色环保的技术和措施，降低能源消耗和 碳排放。
06
大数据云平台案例分享
案例一：阿里巴巴的大数据云平台
总结词
分布式、可扩展、弹性
详细描述
阿里巴巴的大数据云平台是基于开源平台构建的分布式系统，具备可扩展和弹性的特点。它采用了分 布式文件系统，如HDFS，用于存储海量数据，并支持多种数据访问模式。同时，该平台还集成了弹 性计算、弹性存储和弹性网络等云基础设施，以提供稳定、高效的大数据处理服务。
提供数据挖掘和机器学习功能，以发现数 据中的潜在规律和价值。
应用层
数据报表与可视化
提供数据报表和可视化功 能，以直观展示数据分析 结果。
数据服务
提供数据服务功能，包括 数据查询、数据挖掘、机 器学习等服务，以支持各 种业务应用。
安全管理
提供安全管理功能，包括 用户认证、访问控制、加 密传输等，以确保大数据 云平台的安全性。
据，为后续数据分析提供准确的基础。
数据转换与整合
03
实现数据的转换和整合，以满足不同业务场景的需求
。
数据分析层
分布式计算框架
提供分布式计算框架，如Hadoop、 Spark等，以处理大规模数据。
数据库查询与分析
提供数据库查询和分析功能，支持SQL、 NoSQL等数据库查询语言和分析工具。
数据挖掘与机器学习
谢谢您的聆听
HCNA CLOUD 《云计算》全套题库含答案
HCNACloud 云计算题库一、单项选择题（红色字为正确答案）1.主机存储虚拟化层+文件系统方式，需要在主机侧挂载存储设备后，对挂载的 LUN 创建文件系统。
（√ ）2.FusionCompute 同一台主机上，智能网卡和普通网卡不能混合使用。
（√ ）3.在华为 FusionSphere 解决方案中，如果想要虚拟机在主机宕机后自动进行 HA，切换到另外的主机，下面哪个条件不是必须的？A.主机属于同一个集群B.主机所属的集群开启 HAC.主机连接相同的共享数据存储D.主机上需要 HA 的虚拟机均使用同一网段 IP4.可以采用多种方式安装 FusionManager，当 FusionManager 部署在 VMware 虚拟化环境时，需要采用哪种方式安装？A.ISO 镜像B.模板文件C.PXE 自动安装D.ISO 镜像和模板文件都可以5.FusionAccess 中一次任务即对系统的一次操作，所有的任务被 FusionAccess 任务中心记录管理，支持任务的定时操作管理。
（√ ）6.FusionManager 对服务器配置监控后，可以对硬件执行某些维护操作。
如下哪个动作不能通过 FusionManager 对硬件执行？A.上下电B.安全重启C.安全下电D.PXE 加载7.FusionAccess 终端用户在 Web Interface 页面看到的虚拟桌面列表，事实上是存储在哪个部件里的？A.WIB.HDCC.ADD.Database8.在安装 FusionCompute 的过程中需要设置主机管理网口 IP 地址和 VRM 管理 IP 地址，下面对这两者的描述正确的是？A.使用主机管理网口 IP 进行多个站点级联B.使用 VRM 管理 IP 地址向集群添加多个主机C.使用 VRM 管理 IP 地址访问 FusionCompute 的 Web Portal 页面D.主机管理网口 IP 地址就是 VRM 管理 IP 地址解析：一个 VRM 管理范围就是一个站点的管理范围，多个 VRM 可以级联，提供统一的Portal 管理多个站点资源。
[大数据运维]第29讲：大数据平台的硬件规划、网络调优、架构设计、节点规划
![[大数据运维]第29讲：大数据平台的硬件规划、网络调优、架构设计、节点规划](https://img.taocdn.com/s3/m/0857cfd34128915f804d2b160b4e767f5acf802e.png)
[⼤数据运维]第29讲：⼤数据平台的硬件规划、⽹络调优、架构设计、节点规划第29讲：⼤数据平台的硬件规划、⽹络调优、架构设计、节点规划⾼俊峰（南⾮蚂蚁）这⼀课时，我将向你介绍 Hadoop ⼤数据平台的硬件选型、⽹络⽅⾯的架构设计和存储规划等内容。
⼤数据平台硬件选型要对 Hadoop ⼤数据平台进⾏硬件选型，⾸先需要了解 Hadoop 的运⾏架构以及每个⾓⾊的功能。
在⼀个典型的 Hadoop 架构中，通常有 5个⾓⾊，分别是 NameNode 、Standby NameNode 、ResourceManager 、NodeManager 、DataNode 以及外围机。
其中 NameNode 负责协调集群上的数据存储，Standby NameNode 属于 NameNode 的热备份，ResourceManager 负责协调计算分析，这三者属于管理⾓⾊，⼀般部署在独⽴的服务器上。
⽽ NodeManager 和 DataNode ⾓⾊主要⽤于计算和存储，为了获得更好的性能，通常将 NodeManager 和 DataNode 部署在⼀起。
1.对 NameNode 、ResourceManager 及其 Standby NameNode 节点硬件配置由于⾓⾊的不同，以及部署位置的差别，对硬件的需求也不相同，推荐对 NameNode 、ResourceManager 及其 Standby NameNode 节点选择统⼀的硬件配置，基础配置推荐如下表所⽰：对于 CPU ，可根据资⾦预算，选择 8 核、10 核或者 12 核。
对于内存，常⽤的计算公式是集群中 100 万个块（HDFS blocks ）对应 NameNode 需要 1GB 内存，如果你的集群规模在 100 台以内，NameNode 服务器的内存配置⼀般选择 128GB 即可。
由于 NameNode 以及 Standby NameNode 两个节点需要存储 HDFS 的元数据，所以需要配置数据盘，数据盘建议⾄少配置 4 块，每两块做 raid1，做两组 raid1；然后将元数据分别镜像存储到这两个 raid1 磁盘组中。
如何进行大数据存储与处理
如何进行大数据存储与处理大数据存储与处理是指对海量数据进行有效存储和高效处理的技术和方法。
随着信息时代的到来，各个行业都面临着大量数据的处理和分析需求，因此大数据存储与处理成为了当今信息技术发展的热点之一。
本文将从大数据存储和大数据处理两个方面进行论述，介绍如何进行大数据存储与处理。
一、大数据存储大数据存储是指对海量数据进行可靠、高效的存储。
在存储大数据时，常用的方法有分布式存储系统和云存储系统。
1. 分布式存储系统分布式存储系统是指将大数据分散存储在多台服务器上，实现数据的分布式管理和存储。
常用的分布式存储系统有Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Google文件系统（GFS）等。
HDFS是由Apache基金会开发的一种可靠、可扩展的分布式文件系统。
它将大文件切分为多个块并存储在多个服务器上，保证了数据的可靠性和高效性。
HDFS适合存储大规模的非结构化数据，如日志文件、图片、视频等。
GFS是由Google开发的一种针对大规模数据存储的分布式文件系统。
它采用了主从结构，将数据分片存储在多台服务器上，实现了数据的备份和冗余。
GFS适合存储大规模的结构化数据，如网页索引、用户信息等。
2. 云存储系统云存储系统是指将大数据存储在云平台上，通过云服务提供商提供的存储服务进行管理。
常用的云存储系统有Amazon S3、阿里云对象存储等。
Amazon S3是由亚马逊公司提供的一种高可用、高可靠的云存储服务。
它支持存储任意类型的数据，并通过简单的API进行管理和访问。
Amazon S3适合存储大规模的多媒体数据和应用程序数据。
阿里云对象存储是由阿里云提供的一种可扩展、安全的云存储服务。
它支持存储大规模的非结构化数据，并提供了多种数据管理和访问方式。
阿里云对象存储适合存储大规模的日志数据和传感器数据等。
二、大数据处理大数据处理是指对海量数据进行分析和提取有用信息的过程。
在处理大数据时，常用的方法有分布式计算和机器学习等。
大数据平台核心技术(自主模式)清华大学
大数据平台核心技术（自主模式）第一讲作业1，蚂蚁金服的贷款业务可以做到（1）秒极速审批？无须人工干预2，单一集群规模可以达到（10000）以上服务器（保持80%线性扩展）3，ODPS Graph 可以支持100亿顶点和（1500）亿边的规模，支持节点失败自动恢复4，ODPS每秒钟创建订单数在2014年双11达到了（8）万笔第二讲作业1，13亿人口，平均每人每年产生的照片和视频存储量为500MB.如果对一年产生的数据进行存储需要什么级别的存储量（EB）2下面对分布式文件写入方式描述不正确的是（使用主从模式写入可以有效提高网络利用率，同时可以降低写入延迟）3，下面对分布式读取方式描述正确的是（如果采用基于统计的方法来避免读取的时候——进行更新）4，为保证从分布式存储系统中读取的数据正确，需要采用哪种数据处理方式（checksum数据校验）5，对数据进行checksum数据校验不需要的数据参数是（数据存储位置）第三讲作业1，分布式调度类似于PC机的什么部件（CPU）2，下面对分布式调度需要解决问题的说法正确的是（分布式调度既要解决任务调度也需要解决资源调度的问题）3，伏羲分布式调度系统中负责资源调度的角色是（Fuximaster）4，为了加快instance运行，通常在调度上采取什么策略(数据locality调度)5，伏羲通过什么封装了Mapreduce过程中的数据shuffle？（streamline）6，伏羲的backup instance 机制不需要参考的信息是（数据locality）7，下列关于伏羲资源调度优先级策略的书法错误的是（每个job——越高）8，伏羲资源调度支持抢占，下面说法错误的是（最低优先级任务被抢后，抢占过程即终止）9，阿里云伏羲分布式调度系统与社区Hadoop MR最大的区别是（不要选Hadoop与伏羲的调度策略不同）10，伏羲资源调度的目标包括（全选）11，关于伏羲资源调度quota机制的描述正确的是（不要选一个任务组成一个group）12，伏羲支持下列哪些角色的failover？（全选）13，伏羲在支持大规模方面采用哪些技术（不要选增加数据量）第四讲作业1，下面哪种语言是典型的声明式语言（SQL）2，下面那种用关系算子实现的MapReduce模型是正确的（Foreach->GroupBy->sort->foreach）3，下面那个阶段的BSP模型中可以独立并发执行的？（本地计算阶段）4，下面哪些是BSP模型的缺点（栅栏同步开销比较大）5，在ODPS Graph编程模型里，是以什么为核心来编程的（顶点）6，下面哪些是函数式编程语言有特点（不要选函数可以改变外部变量的状态）7，下面对MapReduce编程模型的描述哪些是错误的（1，Map或Reduce任务重启可能会影响最终的输出结果；2，多个Map任务之间有关联）8，下面哪些是关系型编程模型中的典型算子？（全选）9，下面哪种工具或软件可以作为关系型计算中的执行引擎？（Tez，Spark）第五讲作业1，用MergeJOIN的方式在分布式系统上完成2TB订单表和100K的省份表ID上的链接，改成IO量（包括跨网络读写和本地外排开销），大约是多少（10TB）2，聚合一般需要分成两个阶段进行，第一个阶段中增加Hash-semi aggregate有机会——数据量会是未优化前的多少？（三分之一）3，Hash join的使用场景是有限制的，他不能支持所有类型的连接，它的限制包括（不要选点击编辑答案内容只有INNER JOIN才可以使用Hash join算法）4，下面的SQL那些有可能经过的两个阶段（只经过一次shuff）就计算出结果（全选）5，在集群计算的过程总、中，如果发现集群带宽已经打满，但是cpu平均负载30%，下面那些措施可能会有帮助？（1，shuff数据时，开启压缩来减少读写数据量；2，写分布式文件系统时，开启压缩来减少写数据量）第六讲作业1，分布式文件系统中最常见的距离计算法则是什么？（步长计算法则）2，分布式计算过程中，以下那种计算调度方式代价更小？（将计算发送到数据所在机器进行）3全局数据管理调度主要为了解决哪方面的问题?(不要选人力成本)第七讲作业1，下列哪几个系统属于流式计算（piccolor，s4）2，下面对流式描述正确的是（temporal SQL是适合流式计算的SQL语言）3，以下哪种说法正确？（批量计算可以转化为流计算运行）4，下面对系统雪崩准确地描述有（1，系统雪崩是由于系统设计问题——直至系统当机的现象，；2，系统雪崩最初原因与。
大数据处理与管理的技术与方法
大数据处理与管理的技术与方法随着互联网和物联网的迅速发展，数据的规模和数量在不断增长，这给大数据的处理和管理带来了巨大的挑战。
同时，随着人工智能、云计算等技术的不断成熟，大数据的应用也在不断拓展。
因此，大数据处理和管理技术的研究和发展势在必行。
一、大数据的定义与特点大数据往往指的是数据量巨大、处理速度快、来源多样的数据集合。
根据国际数据公司IDC的报告，大数据通常满足以下三个标准：数据量大于100TB，数据来源多样化，数据处理速度高。
同时，大数据的处理与管理具有以下几个特点：1. 高难度：由于大数据的规模和复杂性，数据的管理和处理变得异常困难。
2. 高效性：大数据的处理需要高效的算法和计算能力，同时还需要快速、准确地获取数据。
3. 实时性：现实生活中，大量数据需要实时更新和处理，因此，大数据处理的实时性至关重要。
4. 多维度：大数据往往包含了多种不同类型的数据，如结构化数据、非结构化数据、文本数据、图像数据等。
5. 精准性：大数据处理需要精确的处理过程，否则处理结果可能会出现误差。
二、大数据的处理方法针对大数据的复杂性和规模，现有的数据处理方法主要分为两种：1. 分布式存储和计算分布式存储和计算是一种将大数据分散到不同的节点上，通过对各个节点的计算能力进行串行或并行处理的方法。
这种方法的主要优势在于能够实现高效的数据处理和存储，并且对于大数据处理不需要使用单个节点的计算能力，能够提高系统的处理性能及扩展性。
以Hadoop分布式处理框架为例，大数据的处理过程主要包括以下几个步骤：首先对数据进行分块，将数据分散到各个节点上；然后对数据进行分布式处理，通过MapReduce计算框架进行数据的计算和处理；最后将处理后的数据进行汇总。
2. 内存计算内存计算是一种将大数据存储在内存中，通过计算节点间的并行处理，从而实现更快速的处理速度和更高的存储能力的方法。
同时，内存计算在数据处理过程中还可以实现实时的数据访问和采集，并且能够支持对数据的高并发访问。
大数据处理中的实时计算方法
大数据处理中的实时计算方法随着互联网和物联网的发展，大数据的规模和速度都呈现出爆炸式增长的趋势。
如何高效地处理大数据，尤其是实时计算，成为了当今信息技术领域亟需解决的问题之一。
本文将介绍几种常见的大数据处理中的实时计算方法。
一、流式计算（Streaming）流式计算是大数据处理中常用的一种方法，它以连续不断的数据流为基础，实时计算出结果。
流式计算主要有以下特点：1. 实时性高：流式计算可以在数据到达时立即进行处理，实时性较强。
2. 数据流动：流式计算处理的是数据流，数据以流的形式一直向前传递，不需要保存在磁盘或内存中。
3. 有限窗口：流式计算通常采用滑动窗口的方式，将数据按时间段进行划分，计算结果基于窗口内的数据。
二、复杂事件处理（CEP）复杂事件处理是一种基于流式计算的方法，它通过定义规则和模式，从数据流中识别出具有特定含义的事件。
CEP主要有以下特点：1. 实时识别：CEP能够在大规模数据流中实时识别出复杂事件，如异常情况、重要事件等。
2. 事件关系：CEP能够识别事件之间的关系，包括时序关系、逻辑关系等。
3. 规则定义：CEP通过定义规则和模式来识别重要事件，可以快速修改规则以应对不同需求。
三、内存计算（In-Memory Computing）内存计算是指将数据存储在内存中进行计算和处理的方法，相较于传统的硬盘存储，内存计算具有更高的速度和性能表现。
内存计算主要有以下特点：1. 快速响应：内存计算可以使计算速度更快，减少了磁盘IO的开销，提供更快的响应时间。
2. 实时计算：内存计算能够将数据直接加载到内存中，实现实时计算和分析。
3. 分布式处理：内存计算通常采用分布式计算的方式，将计算任务分布到多个节点上进行并行计算，提高处理效率。
四、流式数据集（DataStream）流式数据集是一种结合了流式计算和内存计算的方法，它通过将数据流转化为可操作的数据集合来实现实时计算。
流式数据集主要有以下特点：1. 弹性计算：流式数据集能够根据需求进行弹性计算，灵活调整计算规模。
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进行执行计MBO支持物化视图技术，在查询分析时通过划优化，提升交互式分析性能与并发度。
支持拖拽方式设计提供内存计算的数据集市开发工具，*度量/层次结构/级别/属性，支持模型，支持维度Cube/星型模型、雪花型模型。
通过向量化操作可以降低解提供全向量化的执行引擎，*析传输等操作的开销，提升系统并行化效率，加速内存计算交互式分析业务场景。
软件功能科研根据大数据研究所进行科*投标人需承诺，研和教学的需求进行定制开发。．
2、大数据平台存储节点
序号
技术指标
要求
投标响应
1.1
*数量
个存储节点2台服务器，4
1.2
硬件配置要求
*1.2.1配置要求
原厂软硬件一体化设备，大数据软件和硬件为同一家制造商。要求配置企业级机架式（非刀片式）服务器，模块化架构，可堆叠。通过软硬件一体化装置实现计算、存储、网络、虚拟化和应用融合的紧密集成的大数据平台。
每个独立物理计算节点的技术要求如下：系统扩展性和扩容性1)
内CPU、采用横向扩展的架构，可随着节点的增加而使得存、存储、网络等均在一种平衡模式上增加，确保扩展没有瓶颈。支持在线升级，保证随数据存储和计算需求的增长而平滑升级。平台由多个单机组成的大数据集群网络架构，所有组件可选配万兆以太网或者Infiniband或者千兆以太网互联。小时连续可用性，系统必须支持在线×为保证平台724扩展，系统扩展时不需要停机，系统扩展时，平台整体性能保持基本同比增长
每套设备的技术要求如下：
个服务器节点，每个服务器节22U包括平台要求：高度系列处理器、v4点:支持≥2颗Intel Xeon E5-2600v3内存，每个根内存插槽，最大支持512G每个节点最大8，3.5寸SAS/SATA硬盘（支持SAS Raid0节点最大支持6个X8个PCI-E双千兆网口，每个节点最大支持2，1，56），1280WPCI-E X8 1个，冗余电源3.0插槽2个，
核处理器，864处理器:每个服务器节点实配≥_2个位__2.1_GHz
主频≥
，内存主频内存：每个服务器节点实配≥_128_GB DDR42133MT/s
≥
2TB
SSD存储：Intel PCIE-SSD加速卡
4T 3.5' 7200RPM _3块硬盘：每个服务器节点实配至少SAS企业级硬盘
1.2.2配置要求
处理器:每个服务器节点实配≥_2个64位8核处理__2.1_GHz
器，主频≥
，内存主频内存：每个服务器节点实配≥_64_GB DDR42133MT/s
≥
7200RPM块4T 3.5'硬盘：每个服务器节点实配至少_5企业级硬盘SAS
1.2.2配置要求
每个独立物理计算节点的技术要求如下：1)系统扩展性和扩容性、采用横向扩展的架构，可随着节点的增加而使得CPU内存、存储、网络等均在一种平衡模式上增加，确保扩展没有瓶颈。支持在线升级，保证随数据存储和计算需求的增长而平滑升级。平台由多个单机组成的大太网或者架构，万兆以所有组件可选配据集群数网络或者千兆以太网互联。Infiniband小时连续可用性，系统必须支持在为保证平台×724线扩展，系统扩展时不需要停机，系统扩展时，平台．
1、大数据平台Biblioteka 存计算节点序号技术指标
要求
投标响应
1.1
*数量
个计算节点1台服务器，2
1.2
硬件配置要求
*1.2.1配置要求
原厂软硬件一体化设备，大数据软件和硬件为同一家制造商。要求配置企业级机架式（非刀片式）服务器，模块化架构，可堆叠。通过软硬件一体化装置实现计算、存储、网络、虚拟化和应用融合的紧密集成的大数据平台。
提供分布式存储框架，避免各个存储引擎在高可用、接口抽象、运维等方面的重复，能够对接各种专用存储引擎。
产品具有高性能特性，能对亿级数据进行任意维度、任以上意过滤条件的聚合分析，秒级响应，同时具有100的并发能力。
提供多存储层级支*在大数据内存计算的数据管理方面，读写速度的不同介质上，能够将应用表建立在不同IO持，其中建立的非易失存储固态硬盘和内存，包括磁盘、SSD上的数据表在整个系统重启后能保证数据不丢失。
SSDSpark采用作为内存计算引擎，支持基于内存或者IO固态硬盘高特性优化的列式存储，避免带来的延IO时以提高数据扫描速度。．
序号
技术指标
要求
投标响应
面向海量数据进行任意维度的内存计算交SQL，提供基于互式分析能力。
能OLAP*支持在分布式列式存储上建立局部索引，提供力，为大表创建索引，支持多维数据灵活分析。
序号
技术指标
要求
投标响应
关键应用的高可用性采用工程化设计，可提供高级别的高可用性。所有故障类型均可得到防护，包括磁盘、服务器、网络等简单故障，以及站点故障和人为失误等复杂故障。拥有完整的冗余的硬件保护，包括冗余的供电电源、冗余的风扇等。
闪存加速支持PCIE-SSD中缓存中，同SSD允许用户将频繁访问的表数据保存在SSD时不常访问的数据仍保存在磁盘中。这种方式兼具指定的高性能与磁盘的大容量和低成本。允许用户任意闪存上。在SSD数据库表、分区和段的数据驻留在SSD闪存加速效果，在中实现列式存储，更进一步提高SSD提供第三方测试10倍以上。TPC-DS基准测试中性能提升机构出具的测试报告。
如果缺漏或不符，应免费补充或更换。
1.3
1.3.1软件配置要求
投标大数据平台的软件产品需具备：两年以上(含两年)
Gartner数据仓库相关魔力象限入围的发行版厂商，并提供证明文件。
投标大数据平台的软件产品需具备：中华人民共和国国家版权局自主知识产权的计算机软件著作权等级证书，并提供证明文件。
开源社区，保持开放性，并Apache大数据平台软件基于在可靠性、安全性、管理性、高效性方面进行了增强。
优化实现分NUMA通过中断优化、内核优化、BIOS优化、布式处理能力提升，提供相应的功能证明材料。
为自主研发的产品，拥有独立知识产权，提供相应的证明材料。
1.2.3配置项完整性承诺
投标人须承诺保证根据招标人技术需求所做出的设备配置项的完整性，包括但不限于提供本标段设备连接所有一切电缆、接头、配件、机柜，以及设备微码、驱动程序等软件。
每套设备的技术要求如下：
个服务器节点，每个服务器包括2平台要求：高度2U系列处、v4节点:支持≥2颗Intel Xeon E5-2600v3内存，512G理器每个节点最大8根内存插槽，最大支持（支持SAS每个节点最大支持6个3.5寸SAS/SATA硬盘Raid0，1，5，6），双千兆网口，每个节点最大支持2个PCI-E X8 3.0插槽2个，PCI-E X8 1个，1280W冗余电源