邮箱服务器数量背后的技术考量与业务逻辑分析
一、引言
随着信息技术的飞速发展，电子邮箱作为现代通信的重要工具之一，其使用范围和频率不断攀升。
与此同时，邮件服务器的数量和容量也成为了衡量邮件服务提供商实力的重要指标之一。
邮箱服务器数量的背后涉及诸多技术考量和业务逻辑分析，本文将就此展开讨论，并探讨当邮箱服务器数据满时如何应对。
二、邮箱服务器的技术考量
1. 邮箱服务器的架构设计
邮箱服务器的架构设计是确保邮件服务高效稳定运行的基础。
设计过程中需充分考虑系统的可扩展性、稳定性、安全性等因素。
邮件服务器的数量配置需根据业务需求进行规划，以确保在应对大量用户并发访问时，系统能够保持高性能运行。
2. 数据存储与管理
邮箱服务的数据存储和管理是核心环节。
邮件服务提供商需要根据用户数量、邮件大小等因素合理规划服务器存储空间。
同时，还需要考虑数据的备份、恢复、迁移等方面的技术实现，以确保用户数据的安全性和可靠性。
3. 负载均衡与容灾技术
随着邮箱用户数量的增长，邮件服务器的负载压力逐渐增大。
为了实现负载均衡，邮件服务提供商需采用相应的技术手段，如负载均衡器、分布式文件系统等，以分散服务器压力，提高系统的整体性能。
容灾技术也是保障邮件服务稳定运行的重要手段，包括数据备份、灾备中心建设等。
三、邮箱服务器数量的业务逻辑分析
1. 用户数量与服务器数量的关系
邮箱用户数量的增长直接影响了服务器数量的配置。
邮件服务提供商需要根据用户规模的发展情况，合理调整服务器数量，以满足用户并发访问和数据存储的需求。
同时，还需考虑用户行为的峰值时段，确保在高峰时段系统能够稳定运行。
2. 业务需求与服务器资源配置
邮件服务提供商的业务需求决定了服务器资源的配置情况。
例如，若提供商提供企业级邮箱服务，需考虑企业用户的邮件存储需求、安全性要求等因素，合理配置服务器资源。
随着移动办公的普及，邮件服务的移动端性能也成为了考量因素之一，需要针对移动端需求进行优化。
四、邮箱服务器数据满的处理策略
1. 提前预警与扩容规划
为了避免邮箱服务器数据满的情况，邮件服务提供商需建立有效的预警机制。
通过监控系统的实时数据，提前预测服务器的容量瓶颈，并制定扩容规划。
在需要时，可以通过增加服务器数量、升级存储设备等方式进行扩容。
2. 数据清理与优化
当邮箱服务器数据接近饱和时，可以通过数据清理与优化来腾出更多空间。
例如，清理长期未使用的邮件、优化邮件附件的存储方式等。
还可以采用压缩技术来节省存储空间。
3. 用户引导与教育
邮件服务提供商还可以通过引导用户合理管理邮件、教育用户如何优化邮箱存储等方式，减轻服务器压力。
例如，建议用户定期清理垃圾邮件、将重要邮件归档等。
五、结论
邮箱服务器数量背后的技术考量和业务逻辑分析是一个复杂的过程，涉及诸多方面。
邮件服务提供商需要根据自身业务需求和用户规模，合理规划服务器资源，确保邮件服务的高效稳定运行。
同时，在面对邮箱服务器数据满的情况时，需采取相应策略进行处理，以保证用户体验和服务的持续性。
如何做用户行为路径分析
如何做用户行为路径分析
用户行为路径分析是互联网行业特有的一类数据分析方法，它主要根据每位用户在App或网站中的点击行为日志，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或点击模式，进而实现一些特定的业务用途，如App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画，App产品设计的优化与改版等。
本文会对用户行为路径分析方法作一些简单的探讨，更多的偏向于一些路径分析业务场景与技术手段的介绍，起到抛砖引玉的作用，欢迎致力于互联网数据分析的朋友们拍砖与批评。
以后有机会可以继续介绍分享与实际业务结合较多的用户行为路径分析案例。
一、 路径分析业务场景
用户行为路径分析的一个重要终极目的便是优化与提升关键模块的转化率，使得用户可以便捷地依照产品设计的期望主流路径直达核心模块。具体在分析过程中还存在着以下的应用场景：
用户典型路径识别与用户特征分析
用户特征分析中常常使用的都是一些如性别、地域等人口统计数据或订单价、订单数等运营数据，用户访问路径数据为我们了解用户特征打开了另一扇大门。
例如对于一款图片制作上传分享的应用，我们可以通过用户的App使用操作数据，来划分出乐于制作上传的创作型用户，乐于点赞评论的互动型用户，默默浏览看图的潜水型用户，以及从不上传只会下载图片的消费型用户。
产品设计的优化与改进
路径分析对产品设计的优化与改进有着很大的帮助，可以用于监测与优化期望用户路径中各模块的转化率，也可以发现某些冷僻的功能点。
一款视频创作分享型App应用中，从开始拍摄制作视频到视频的最终发布过程中，用户往往会进行一系列的剪辑操作；通过路径分析，我们可以清晰的看到哪些是用户熟知并喜爱的编辑工具，哪些操作过于冗长繁琐，这样可以帮助我们针对性地改进剪辑操作模块，优化用户体验。
如果在路径分析过程中用户的创作数量与用户被点赞、评论以及分享的行为密切相关，就可以考虑增强这款App的社交性，增强用户黏性与创作欲望。
3、产品运营过程的监控
产品关键模块的转化率本身即是一项很重要的产品运营指标，通过路径分析来监测与验证相应的运营活动结果，可以方便相关人员认识了解运营活动效果。
二、 路径分析数据获取
互联网行业对数据的获取有着得天独厚的优势，路径分析所依赖的数据主要就是服务器中的日志数据。
用户在使用App过程中的每一步都可以被记录下来，这时候需要关注的便是优秀的布点策略，它应当与我们所关心的业务息息相关。
这里可以推荐一下诸葛io，一款基于用户洞察的精细化运营分析工具；将诸葛io的SDK集成到App或网站中，便能获得应用内的所有用户行为数据。
事实上，诸葛io认为在每个App里，不是所有事件都有着同样的价值，基于对核心事件的深度分析需求，诸葛io推荐大家使用层级化的自定义事件布点方式，每一个事件由三个层次组成的：事件(Event)、属性(Key)和属性值(Value)。
同时，诸葛io还为开发者们提供数据监测布点咨询服务，可以根据丰富的行业经验为客户提供个性化的事件布点咨询和技术支持。
三、 漏斗模型与路径分析的关系
以上提到的路径分析与我们较为熟知的漏斗模型有相似之处，广义上说，漏斗模型可以看作是路径分析中的一种特殊情况，是针对少数人为特定模块与事件节点的路径分析。
漏斗模型通常是对用户在网站或App中一系列关键节点的转化率的描述，这些关键节点往往是我们人为指定的。
例如我们可以看到某购物App应用的购买行为在诸葛io中的漏斗转化情况。
这款购物App平台上，买家从浏览到支付成功经历了4个关键节点，商品浏览、加入购物车、结算、付款成功，从步骤1到步骤4，经历了其关键节点的人群越来越少，节点的转化率呈现出一个漏斗状的情形，我们可以针对各个环节的转化效率、运营效果及过程进行监控和管理，对于转化率较低的环节进行针对性的深入分析与改进。
其他的漏斗模型分析场景可以根据业务需求灵活运用，诸葛io平台中拥有十分强大的漏斗分析工具，是您充分发挥自己对于数据的想象力的平台，欢迎参看一个基于漏斗模型的分析案例《漏斗/留存新玩儿法》。
路径分析与漏斗模型存在不同之处，它通常是对每一个用户的每一个行为路径进行跟踪与记录，在此基础上分析挖掘用户路径行为特点，涉及到每一步的来源与去向、每一步的转化率。
可以说，漏斗模型是事先的、人为的、主动的设定了若干个关键事件节点路径，而路径分析是探索性的去挖掘整体的行为路径，找出用户的主流路径，甚至可能发现某些事先不为人知的有趣的模式路径。
从技术手段上来看，漏斗模型简单直观计算并展示出相关的转化率，路径分析会涉及到一些更为广泛的层面。
四、路径分析常见思路与方法
1、朴素的遍历统计与可视化分析探索
通过解析布点获得的用户行为路径数据，我们可以用最简单与直接的方式将每个用户的事件路径点击流数据进行统计，并用数据可视化方法将其直观地呈现出来。
是当前最流行的数据可视化库之一，我们可以利用其中的Sunburst Partition来刻画用户群体的事件路径点击状况。
从该图的圆心出发，层层向外推进，代表了用户从开始使用产品到离开的整个行为统计；sunburst事件路径图可以快速定位用户的主流使用路径。
通过提取特定人群或特定模块之间的路径数据，并使用sunburst事件路径图进行分析，可以定位到更深层次的问题。
灵活使用sunburst路径统计图，是我们在路径分析中的一大法宝。
诸葛io不仅能够便捷获取布点数据，也为客户提供了个性化的sunburst事件路径图分析，并可为客户产品制作定制化的产品分析报告。
2、基于关联分析的序列路径挖掘方法
提到关联规则分析，必然免不了数据挖掘中的经典案例“啤酒与尿布”。
暂且不论“啤酒与尿布”是不是Teradata的一位经理胡编乱造吹嘘出来的“神话故事”，这个案例在一定程度上让人们理解与懂得了购物篮分析（关联分析）的流程以及背后所带来的业务价值。
将超市的每个客户一次购买的所有商品看成一个购物篮，运用关联规则算法分析这些存储在数据库中的购买行为数据，即购物篮分析，发现10%的顾客同事购买了尿布与啤酒，且在所有购买了尿布的顾客中，70%的人同时购买了啤酒。
于是超市决定将啤酒与尿布摆放在一起，结果明显提升了销售额。
我们在此不妨将每个用户每次使用App时操作所有事件点看成“购物篮”中的“一系列商品”，与上面提到的购物篮不同的是，这里的所有事件点击行为都是存在严格的前后事件顺序的。
我们可以通过改进关联规则中的Apriori或FP-Growth算法，使其可以挖掘存在严格先后顺序的频繁用户行为路径，不失为一种重要的用户路径分析思路。
我们可以仔细考量发掘出来的规则序列路径所体现的产品业务逻辑，也可以比较分析不同用户群体之间的规则序列路径。
社会网络分析（或链接分析）
早期的搜索引擎主要基于检索网页内容与用户查询的相似性或者通过查找搜索引擎中被索引过的页面为用户查找相关的网页，随着90年代中后期互联网网页数量的爆炸式增长，早期的策略不再有效，无法对大量的相似网页给出合理的排序搜索结果。
现今的搜索引擎巨头如Google、网络都采用了基于链接分析的搜索引擎算法来作为这个问题解决方法之一。
网页与网页之间通过超链接结合在一起，如同微博上的社交网络通过关注行为连接起来，社交网络中有影响力很大的知名权威大V们，互联网上也存在着重要性或权威性很高的网页。
将权威性较高的网页提供到搜索引擎结果的前面，使得搜索的效果更佳。
我们将社交网络中的人看作一个个节点，将互联网中的网页看作一个个节点，甚至可以将我们的App产品中的每一个模块事件看作一个个节点，节点与节点之间通过各自的方式连接组成了一个特定的网络图，以下将基于这些网络结构的分析方法统称为社会网络分析。
社会网络分析中存在一些较为常见的分析方法可以运用到我们的路径分析中来，如节点的中心性分析，节点的影响力建模，社区发现等。
通过中心性分析，我们可以去探索哪些模块事件处于中心地位，或者作为枢纽连接了两大类模块事件，或者成为大多数模块事件的最终到达目的地。
通过社区发现，我们可以去探索这个社会网络中是否存在一些“小圈子”，即用户总是喜欢去操作的一小部分行为路径，而该部分路径又与其他大部分模块相对独立。
小哥读懂十种数据存储加密技术
数据作为新的生产要素，其价值日益凸显，安全问题愈发突出。
密码技术是实现数据安全最经济、有效、可靠的手段。
通过加密并结合有效的密钥保护，可在开放环境中实现数据强访问控制，让数据共享更安全、有价值。
《密码法》等法规推动下，各行业对数据加密技术、产品和服务的重视提高。
本文聚焦十种数据存储加密技术，帮助快速了解数据存储加密的全貌，为用户核心数据资产安全保护提供参考。
文章共计9478字，建议阅读时间20分钟。
实战与合规双驱动下，数据安全建设正从“网络为中心”升级至“数据为中心”。
密码技术作为网络安全核心，通过加密实现数据安全，尤其在政务、金融、交通文旅、央企、工业等行业，个人信息与商业秘密保护、国密合规建设加速。
数据实际流转过程中的威胁要求在关键节点加密，为数据塑造虚拟边界，有效防范内外部安全威胁。
合规趋势显现，数据安全技术受到政策重视，与业务结合紧密，扩展到各领域行业。
密码技术应用与业务融合，成为解决合规压力、改造信息系统的关键。
实战中，数据泄露事件频发，数据安全从“不希望数据发生什么”成为业务需求，密码技术应用到信息系统，升级安全防护体系。
数据存储加密技术成为业务应用的必然趋势。
数据流转安全增强点在于主动加密，确保数据不被泄露或篡改。
结构化与非结构化数据通过不同方式加密，结构化数据适用于关系型数据库，非结构化数据则需针对性加密策略。
传统数据库加密局限于结构化数据，企业实战中需覆盖更多数据处理环节。
对比各种技术，应考量融入业务流程的能力、与其他安全技术融合、权限控制、成本效益等。
本文选取10种代表技术，分析其原理、应用场景及优劣。
技术一：DLP终端加密，主要在终端执行数据管理，适用于敏感数据保护。
技术二：CASB代理网关，位于终端与应用服务器之间，适用于云环境下的数据安全。
技术三：应用内加密（集成密码SDK），通过应用集成加密功能，适用于特定敏感数据加密需求。
技术四：应用内加密（AOE面向切面加密），在应用服务器内部加密数据，灵活实现细粒度访问控制。
技术五：数据库加密网关，部署在应用服务器与数据库之间，为数据库提供加密保护。
技术六：数据库外挂加密，通过外挂程序加密数据库数据，支持独立权限控制。
技术七：TDE透明数据加密，数据库内部加密，适用于实时加解密场景。
技术八：UDF用户自定义函数加密，数据库自定义加密逻辑，适用于特定加密需求。
技术九：TFE透明文件加密，操作系统文件系统加密，适用于文件存储加密。
技术十：FDE全磁盘加密，磁盘或分区加密，提供动态加解密服务。
十种技术各有侧重，DLP终端加密侧重PC端保护，CASB代理网关适用于云环境，应用内加密技术灵活应用到服务器端，数据库加密技术覆盖数据库安全，文件系统加密技术适用于文件存储保护。
迎接数字时代，数据安全建设至关重要。
了解数据存储加密技术原理，提出合理安全措施，全面保障数据安全，助力数字化进程健康发展。
炼石作为数据安全公司，将持续探索技术创新，提供丰富解决方案，推动网络信息行业健康发展。
如何打造高性能大数据分析平台
大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起。
但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。
同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统小哥不值。
本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。
下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则（例如数据提取，数据清洗，处理，存储，以及介绍）。
本文应作为一个通用准则，以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。
1. 大数据是什么？大数据是最近IT界最常用的术语之一。
然而对大数据的定义也不尽相同，所有已知的论点例如结构化的和非结构化、大规模的数据等等都不够完整。
大数据系统通常被认为具有数据的五个主要特征，通常称为数据的5 Vs。
分别是大规模，多样性，高效性、准确性和价值性。
互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，想说的是，除非想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
据Gartner称，大规模可以被定义为“在本（地）机数据采集和处理技术能力不足以为用户带来商业价值。
当现有的技术能够针对性的进行改造后来处理这种规模的数据就可以说是一个成功的大数据解决方案。
这种大规模的数据没将不仅仅是来自于现有的数据源，同时也会来自于一些新兴的数据源，例如常规（手持、工业）设备，日志，汽车等，当然包括结构化的和非结构化的数据。
据Gartner称，多样性可以定义如下：“高度变异的信息资产，在生产和消费时不进行严格定义的包括多种形式、类型和结构的组合。
同时还包括以前的历史数据，由于技术的变革历史数据同样也成为多样性数据之一 “。
高效性可以被定义为来自不同源的数据到达的速度。
从各种设备，传感器和其他有组织和无组织的数据流都在不断进入IT系统。
由此，实时分析和对于该数据的解释（展示）的能力也应该随之增加。
根据Gartner，高效性可以被定义如下：“高速的数据流I/O(生产和消费)，但主要聚焦在一个数据集内或多个数据集之间的数据生产的速率可变上”。
准确性，或真实性或叫做精度是数据的另一个重要组成方面。
要做出正确的商业决策，当务之急是在数据上进行的所有分析必须是正确和准确（精确）的。
大数据系统可以提供巨大的商业价值。
像电信，金融，电子商务，社交媒体等，已经认识到他们的数据是一个潜在的巨大的商机。
他们可以预测用户行为，并推荐相关产品，提供危险交易预警服务，等等。
与其他IT系统一样，性能是大数据系统获得成功的关键。
本文的中心主旨是要说明如何让大数据系统保证其性能。
2. 大数据系统应包含的功能模块 大数据系统应该包含的功能模块，首先是能够从多种数据源获取数据的功能，数据的预处理（例如，清洗，验证等），存储数据，数据处理、数据分析等（例如做预测分析??，生成在线使用建议等等），最后呈现和可视化的总结、汇总结果。
下图描述了大数据系统的这些高层次的组件 描述本节的其余部分简要说明了每个组分，如图1。
2.1 各种各样的数据源当今的IT生态系统，需要对各种不同种类来源的数据进行分析。
这些来源可能是从在线Web应用程序，批量上传或feed，流媒体直播数据，来自工业、手持、家居传感的任何东西等等。
显然从不同数据源获取的数据具有不同的格式、使用不同的协议。
例如，在线的Web应用程序可能会使用SOAP / XML格式通过HTTP发送数据，feed可能会来自于CSV文件，其他设备则可能使用MQTT通信协议。
由于这些单独的系统的性能是不在大数据系统的控制范围之内，并且通常这些系统都是外部应用程序，由第三方供应商或团队提供并维护，所以本文将不会在深入到这些系统的性能分析中去。
2.2 数据采集第一步，获取数据。
这个过程包括分析，验证，清洗，转换，去重，然后存到适合你们公司的一个持久化设备中（硬盘、存储、云等）。
在下面的章节中，本文将重点介绍一些关于如何获取数据方面的非常重要的技巧。
请注意，本文将不讨论各种数据采集技术的优缺点。
2.3 存储数据第二步，一旦数据进入大数据系统，清洗，并转化为所需格式时，这些过程都将在数据存储到一个合适的持久化层中进行。
在下面的章节中，本文将介绍一些存储方面的最佳实践（包括逻辑上和物理上）。
在本文结尾也会讨论一部分涉及数据安全方面的问题。
2.4 数据处理和分析第三步，在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的，包括对一些相关的数据集的数据进行一些排序，在规定的时间间隔内进行数据结果归集，执行机器学习算法，预测分析等。
在下面的章节中，本文将针对大数据系统性能优化介绍一些进行数据处理和分析的最佳实践。
2.5 数据的可视化和数据展示最后一个步骤，展示经过各个不同分析算法处理过的数据结果。
该步骤包括从预先计算汇总的结果（或其他类似数据集）中的读取和用一种友好界面或者表格（图表等等）的形式展示出来。
这样便于对于数据分析结果的理解。
3. 数据采集中的性能技巧 数据采集是各种来自不同数据源的数据进入大数据系统的第一步。
这个步骤的性能将会直接决定在一个给定的时间段内大数据系统能够处理的数据量的能力。
数据采集??过程基于对该系统的个性化需求，但一些常用执行的步骤是 – 解析传入数据，做必要的验证，数据清晰，例如数据去重，转换格式，并将其存储到某种持久层。
涉及数据采集过程的逻辑步骤示如下图所示：下面是一些性能方面的技巧：来自不同数据源的传输应该是异步的。
可以使用文件来传输、或者使用面向消息的（MoM）中间件来实现。
由于数据异步传输，所以数据采集过程的吞吐量可以大大高于大数据系统的处理能力。
异步数据传输同样可以在大数据系统和不同的数据源之间进行解耦。
大数据基础架构设计使得其很容易进行动态伸缩，数据采集的峰值流量对于大数据系统来说算是安全的。
如果数据是直接从一些外部数据库中抽取的，确保拉取数据是使用批量的方式。
如果数据是从feed file解析，请务必使用合适的解析器。
例如，如果从一个XML文件中读取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。
类似地，对于CSV，JSON和其它这样的格式，多个解析器和API是可供选择。
选择能够符合需求的性能最好的。
优先使用内置的验证解决方案。
大多数解析/验证工作流程的通常运行在服务器环境（ESB /应用服务器）中。
大部分的场景基本上都有现成的标准校验工具。
在大多数的情况下，这些标准的现成的工具一般来说要比你自己开发的工具性能要好很多。
类似地，如果数据XML格式的，优先使用XML（XSD）用于验证。
即使解析器或者校等流程使用自定义的脚本来完成，例如使用java优先还是应该使用内置的函数库或者开发框架。
在大多数的情况下通常会比你开发任何自定义代码快得多。
尽量提前滤掉无效数据，以便后续的处理流程都不用在无效数据上浪费过多的计算能力。
大多数系统处理无效数据的做法通常是存放在一个专门的表中，请在系统建设之初考虑这部分的数据库存储和其他额外的存储开销。
如果来自数据源的数据需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，尽量保持所有数据源的抽取程序版本一致，确保一次处理的是一个大批量的数据，而不是一条记录一条记录的来处理。
一般来说数据清洗需要进行表关联。
数据清洗中需要用到的静态数据关联一次，并且一次处理一个很大的批量就能够大幅提高数据处理效率。
数据去重非常重要这个过程决定了主键的是由哪些字段构成。
通常主键都是时间戳或者id等可以追加的类型。
一般情况下，每条记录都可能根据主键进行索引来更新，所以最好能够让主键简单一些，以保证在更新的时候检索的性能。
来自多个源接收的数据可以是不同的格式。
有时，需要进行数据移植，使接收到的数据从多种格式转化成一种或一组标准格式。
和解析过程一样，我们建议使用内置的工具，相比于你自己从零开发的工具性能会提高很多。
数据移植的过程一般是数据处理过程中最复杂、最紧急、消耗资源最多的一步。
因此，确保在这一过程中尽可能多的使用并行计算。
一旦所有的数据采集的上述活动完成后，转换后的数据通常存储在某些持久层，以便以后分析处理，综述，聚合等使用。
多种技术解决方案的存在是为了处理这种持久（RDBMS，NoSQL的分布式文件系统，如Hadoop和等）。
谨慎选择一个能够最大限度的满足需求的解决方案。
4. 数据存储中的性能技巧 一旦所有的数据采集步骤完成后，数据将进入持久层。
在本节中将讨论一些与数据数据存储性能相关的技巧包括物理存储优化和逻辑存储结构（数据模型）。
这些技巧适用于所有的数据处理过程，无论是一些解析函数生的或最终输出的数据还是预计算的汇总数据等。
首先选择数据范式。
您对数据的建模方式对性能有直接的影响，例如像数据冗余，磁盘存储容量等方面。
对于一些简单的文件导入数据库中的场景，你也许需要保持数据原始的格式，对于另外一些场景，如执行一些分析计算聚集等，你可能不需要将数据范式化。
大多数的大数据系统使用NoSQL数据库替代RDBMS处理数据。
不同的NoSQL数据库适用不同的场景，一部分在select时性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。
数据库分为行存储和列存储。
具体的数据库选型依赖于你的具体需求（例如，你的应用程序的数据库读写比）。
同样每个数据库都会根据不同的配置从而控制这些数据库用于数据库复制备份或者严格保持数据一致性?这些设置会直接影响数据库性能。
在数据库技术选型前一定要注意。
压缩率、缓冲池、超时的大小，和缓存的对于不同的NoSQL数据库来说配置都是不同的，同时对数据库性能的影响也是不一样的。
数据Sharding和分区是这些数据库的另一个非常重要的功能。
数据Sharding的方式能够对系统的性能产生巨大的影响，所以在数据Sharding和分区时请谨慎选择。
并非所有的NoSQL数据库都内置了支持连接，排序，汇总，过滤器，索引等。
如果有需要还是建议使用内置的类似功能，因为自己开发的还是不灵。
NoSQLs内置了压缩、编解码器和数据移植工具。
如果这些可以满足您的部分需求，那么优先选择使用这些内置的功能。
这些工具可以执行各种各样的任务，如格式转换、压缩数据等，使用内置的工具不仅能够带来更好的性能还可以降低网络的使用率。
许多NoSQL数据库支持多种类型的文件系统。
其中包括本地文件系统，分布式文件系统，甚至基于云的存储解决方案。
如果在交互式需求上有严格的要求，否则还是尽量尝试使用NoSQL本地（内置）文件系统（例如HBase 使用HDFS）。
这是因为，如果使用一些外部文件系统/格式，则需要对数据进行相应的编解码/数据移植。
它将在整个读/写过程中增加原本不必要的冗余处理。
大数据系统的数据模型一般来说需要根据需求用例来综合设计。
与此形成鲜明对比的是RDMBS数据建模技术基本都是设计成为一个通用的模型，用外键和表之间的关系用来描述数据实体与现实世界之间的交互。
在硬件一级，本地RAID模式也许不太适用。
请考虑使用SAN存储。
5. 数据处理分析中的性能技巧 数据处理和分析是一个大数据系统的核心。
像聚合，预测，聚集，和其它这样的逻辑操作都需要在这一步完成。
本节讨论一些数据处理性能方面的技巧。
需要注意的是大数据系统架构有两个组成部分，实时数据流处理和批量数据处理。
本节涵盖数据处理的各个方面。
在细节评估和数据格式和模型后选择适当的数据处理框架。
其中一些框架适用于批量数据处理，而另外一些适用于实时数据处理。
同样一些框架使用内存模式，另外一些是基于磁盘io处理模式。
有些框架擅长高度并行计算，这样能够大大提高数据效率。
基于内存的框架性能明显优于基于磁盘io的框架，但是同时成本也可想而知。
概括地说，当务之急是选择一个能够满足需求的框架。
否则就有可能既无法满足功能需求也无法满足非功能需求，当然也包括性能需求。
一些这些框架将数据划分成较小的块。
这些小数据块由各个作业独立处理。
协调器管理所有这些独立的子作业?在数据分块是需要当心。
该数据快越小，就会产生越多的作业，这样就会增加系统初始化作业和清理作业的负担。
如果数据快太大，数据传输可能需要很长时间才能完成。
这也可能导致资源利用不均衡，长时间在一台服务器上运行一个大作业，而其他服务器就会等待。
不要忘了查看一个任务的作业总数。
在必要时调整这个参数。
最好实时监控数据块的传输。
在本机机型io的效率会更高，这么做也会带来一个副作用就是需要将数据块的冗余参数提高（一般hadoop默认是3份）这样又会反作用使得系统性能下降。
此外，实时数据流需要与批量数据处理的结果进行合并。
设计系统时尽量减少对其他作业的影响。
大多数情况下同一数据集需要经过多次计算。
这种情况可能是由于数据抓取等初始步骤就有报错，或者某些业务流程发生变化，值得一提的是旧数据也是如此。
设计系统时需要注意这个地方的容错。
这意味着你可能需要存储原始数据的时间较长，因此需要更多的存储。
数据结果输出后应该保存成用户期望看到的格式。
例如，如果最终的结果是用户要求按照每周的时间序列汇总输出，那么你就要将结果以周为单位进行汇总保存。
为了达到这个目标，大数据系统的数据库建模就要在满足用例的前提下进行。
例如，大数据系统经常会输出一些结构化的数据表，这样在展示输出上就有很大的优势。
更常见的是，这可能会这将会让用户感觉到性能问题。
例如用户只需要上周的数据汇总结果，如果在数据规模较大的时候按照每周来汇总数据，这样就会大大降低数据处理能力。
一些框架提供了大数据查询懒评价功能。
在数据没有在其他地方被使用时效果不错。
实时监控系统的性能，这样能够帮助你预估作业的完成时间。
6. 数据可视化和展示中的性能技巧 精心设计的高性能大数据系统通过对数据的深入分析，能够提供有价值战略指导。
这就是可视化的用武之地。
良好的可视化帮助用户获取数据的多维度透视视图。
需要注意的是传统的BI和报告工具，或用于构建自定义报表系统无法大规模扩展满足大数据系统的可视化需求。
同时，许多COTS可视化工具现已上市。
本文将不会对这些个别工具如何进行调节，而是聚焦在一些通用的技术，帮助您能打造可视化层。
确保可视化层显示的数据都是从最后的汇总输出表中取得的数据。
这些总结表可以根据时间短进行汇总，建议使用分类或者用例进行汇总。
这么做可以避免直接从可视化层读取整个原始数据。
这不仅最大限度地减少数据传输，而且当用户在线查看在报告时还有助于避免性能卡顿问题。
重分利用大化可视化工具的缓存。
缓存可以对可视化层的整体性能产生非常不错的影响。
物化视图是可以提高性能的另一个重要的技术。
大部分可视化工具允许通过增加线程数来提高请求响应的速度。
如果资源足够、访问量较大那么这是提高系统性能的好办法。
尽量提前将数据进行预处理，如果一些数据必须在运行时计算请将运行时计算简化到最小。
可视化工具可以按照各种各样的展示方法对应不同的读取策略。
其中一些是离线模式、提取模式或者在线连接模式。
每种服务模式都是针对不同场景设计的。
同样，一些工具可以进行增量数据同步。
这最大限度地减少了数据传输，并将整个可视化过程固化下来。
保持像图形，图表等使用最小的尺寸。
大多数可视化框架和工具的使用可缩放矢量图形（SVG）。
使用SVG复杂的布局可能会产生严重的性能影响。
7. 数据安全以及对于性能的影响 像任何IT系统一样安全性要求也对大数据系统的性能有很大的影响。
在本节中，我们讨论一下安全对大数据平台性能的影响。
– 首先确保所有的数据源都是经过认证的。
即使所有的数据源都是安全的，并且没有针对安全方面的需求，那么你可以灵活设计一个安全模块来配置实现。
– 数据进过一次认证，那么就不要进行二次认证。
如果实在需要进行二次认证，那么使用一些类似于token的技术保存下来以便后续继续使用。
这将节省数据一遍遍认证的开销。
– 您可能需要支持其他的认证方式，例如基于PKI解决方案或Kerberos。
每一个都有不同的性能指标，在最终方案确定前需要将其考虑进去。
– 通常情况下数据压缩后进入大数据处理系统。
这么做好处非常明显不细说。
– 针对不同算法的效率、对cpu的使用量你需要进行比较来选出一个传输量、cpu使用量等方面均衡的压缩算法。
– 同样，评估加密逻辑和算法，然后再选择。
– 明智的做法是敏感信息始终进行限制。
– 在审计跟踪表或登录时您可能需要维护记录或类似的访问，更新等不同的活动记录。
这可能需要根据不同的监管策略和用户需求个性化的进行设计和修改。
– 注意，这种需求不仅增加了数据处理的复杂度，但会增加存储成本。
– 尽量使用下层提供的安全技术，例如操作系统、数据库等。
这些安全解决方案会比你自己设计开发性能要好很多。
8. 总结 本文介绍了各种性能方面的技巧，这些技术性的知道可以作为打造大数据分析平台的一般准则。
大数据分析平台非常复杂，为了满足这种类型系统的性能需求，需要我们从开始建设的时候进行考量。
本文介绍的技术准则可以用在大数据平台建设的各个不同阶段，包括安全如何影响大数据分析平台的性能。
