一、引言
随着信息技术的快速发展，服务器作为数据中心的核心设备，其能耗问题日益受到关注。
高能耗不仅导致运营成本增加，还对环境造成压力。
因此，如何评估与降低服务器能耗，成为了一个亟待解决的问题。
本文将详细介绍如何评估服务器能耗，并提出降低服务器能耗的方法。
二、服务器能耗评估
1. 功耗评估
服务器功耗评估是评估服务器能耗的第一步。
这包括测量服务器在运行过程中的实际功耗，通常使用功率计进行测量。
还可以通过查看服务器的规格表或制造商提供的数据来了解其最大功耗。
2. 性能评估
性能评估是为了了解服务器在处理工作负载时的能效表现。
这可以通过分析服务器的处理速度、内存使用、磁盘读写速度等指标来实现。
性能评估有助于确定服务器的能效瓶颈，为后续的能耗优化提供依据。
3. 能效评估
能效评估旨在量化服务器的能源效率。
这通常通过计算服务器的性能与其功耗之间的比率来实现。
能效评估可以帮助我们了解服务器在处理不同工作负载时的能源效率表现，从而找出能效优化的潜力。
三、降低服务器能耗的方法
1. 优化硬件配置
优化硬件配置是降低服务器能耗的关键。
这包括选择合适的处理器、内存、存储设备以及网络设备等。
在选择硬件时，应充分考虑服务器的实际需求，避免过度配置导致的能源浪费。
采用低功耗硬件也是降低服务器能耗的有效途径。
2. 提高能源使用效率的软件优化技术
软件优化技术对于降低服务器能耗同样重要。
这包括操作系统层面的优化，如使用节能模式、调整处理器频率等。
还可以通过虚拟化技术实现资源的动态分配，提高服务器的整体能效。
在应用层面，优化算法、减少不必要的网络传输等也有助于降低服务器能耗。
3. 加强数据中心管理
数据中心管理对于降低服务器能耗具有重要影响。
合理的布局设计、良好的通风和温控措施有助于减少能源消耗。
定期对设备进行维护和升级，确保服务器运行在最佳状态，也能有效降低能耗。
4. 利用智能技术实现精准控制和管理
智能技术为降低服务器能耗提供了新的途径。
通过智能监控系统，可以实时监测服务器的运行状态和能耗情况，并根据实际需求进行精准控制。
例如，根据工作负载调整服务器的功耗，实现动态节能。
利用人工智能和机器学习技术，还可以预测未来的能耗趋势，为能耗管理提供有力支持。
四、案例分析与实践经验分享
以某大型互联网公司数据中心为例，该公司通过优化硬件配置、软件优化技术、加强数据中心管理以及利用智能技术实现精准控制和管理等措施，成功降低了服务器能耗。
在实施这些措施后，数据中心的能效提高了XX%，运营成本大幅降低。
这一案例表明，通过综合应用多种方法，可以有效降低服务器能耗，提高能源利用效率。
五、结论
评估与降低服务器能耗对于节能减排、降低运营成本具有重要意义。
通过功耗评估、性能评估和能效评估等方法，可以全面了解服务器的能耗情况。
在此基础上，通过优化硬件配置、软件优化技术、加强数据中心管理以及利用智能技术实现精准控制和管理等措施，可以有效降低服务器能耗。
未来，随着技术的不断发展，我们有理由相信服务器能耗将不断降低，为绿色计算和数据中心的可持续发展做出贡献。
软件测试的学习内容是什么？
1. 测试的人员，要熟悉多种语言，并能用多种语言进行开发测试，需要了解多种数据库，还要对code及文档是否合格要进行评估审察！还要开发各种测试环境，以确定软件在各种环境的表现状态！如果你仅认为测试仅是用用软件功能那就错了，因为要测试的范围很广！那种只要进行功能测试的公司，我想他们的软件，肯定会出很多问题。
测试是伴随整个开发过程的，就连需求文档，设计文档都要进行测试评估！所以测试不是简单的事情，需要丰富的经验才能胜任！这样才能出高质量的软件。
如果软件到最后再进行功能测试的话，有很多不易发现的bug就可能不会被发现！很可能，这个软件就不能使用了！ 2. 软件开发与软件测试的区别！！！ 软件测试工程师：查找bug、管理bug、质量保证 软件开发工程师：系统设计、编码、修改bug 测试工程师与开发工程师目标一致、行为对立、并行工作。
3. 测试工程师应该具备的三项基本素质[1] 很多年轻或者刚刚从事测试工作的工程师，经常会问：“测试工程师需要什么技能或者具有什么素质才是合格的？”与开发人员相比，测试人员不但需要一技之长，还需要掌握诸如操作系统、数据库、网络等多方面的知识。
一个有竞争力的测试人员要具有下面三个方面的素质： 计算机专业技能 计算机领域的专业技能是测试工程师应该必备的一项素质，是做好测试工作的前提条件。
尽管没有任何IT背景的人也可以从事测试工作，但是一名要想获得更大发展空间或者持久竞争力的测试工程师，则计算机专业技能是必不可少的。
计算机专业技能主要包含三个方面： 测试专业技能 现在软件测试已经成为一个很有潜力的专业。
要想成为一名优秀的测试工程师，首先应该具有扎实的专业基础，这也是本书的编写目的之一。
因此，测试工程师应该努力学习测试专业知识，告别简单的“点击”之类的测试工作，让测试工作以自己的专业知识为依托。
测试专业知识很多，本书内容主要以测试人员应该掌握的基础专业技能为主。
测试专业技能涉及的范围很广：既包括黑盒测试、白盒测试、测试用例设计等基础测试技术，也包括单元测试、功能测试、集成测试、系统测试、性能测试等测试方法，还包括基础的测试流程管理、缺陷管理、自动化测试技术等知识。
软件编程技能 “测试人员是否需要编程？”可以说是测试人员最常提出的问题之一。
实际上，由于在我国开发人员待遇普遍高于测试人员，因此能写代码的几乎都去做开发了，而很多人则是因为做不了开发或者不能从事其它工作才“被迫”从事测试工作。
最终的结果则是很多测试人员只能从事相对简单的功能测试，能力强一点的则可以借助测试工具进行简单的自动化测试（主要录制、修改、回放测试脚本）。
软件编程技能实际应该是测试人员的必备技能之一，在微软，很多测试人员都拥有多年的开发经验。
因此，测试人员要想得到较好的职业发展，必须能够编写程序。
只有能给编写程序，才可以胜任诸如单元测试、集成测试、性能测试等难度较大的测试工作。
此外，对软件测试人员的编程技能要求也有别于开发人员：测试人员编写的程序应着眼于运行正确，同时兼顾高效率，尤其体现在与性能测试相关的测试代码编写上。
因此测试人员要具备一定的算法设计能力。
依据作者的经验，测试工程师至少应该掌握Java、C#、C++之类的一门语言以及相应的开发工具。
网络、操作系统、数据库、中间件等知识： 与开发人员相比，测试人员掌握的知识具有“博而不精”的特点，“艺多不压身”是个非常形象的比喻。
由于测试中经常需要配置、调试各种测试环境，而且在性能测试中还要对各种系统平台进行分析与调优，因此测试人员需要掌握更多网络、操作系统、数据库等知识。
在网络方面，测试人员应该掌握基本的网络协议以及网络工作原理，尤其要掌握一些网络环境的配置，这些都是测试工作中经常遇到的知识。
操作系统和中间件方面，应该掌握基本的使用以及安装、配置等。
例如很多应用系统都是基于Unix、linux来运行的，这就要求测试人员掌握基本的操作命令以及相关的工具软件。
而WebLogic、Websphere等中间件的安装、配置很多时候也需要掌握一些。
数据库知识则是更应该掌握技能，现在的应用系统几乎离不开数据库。
因此不但要掌握基本的安装、配置，还要掌握SQL。
测试人员至少应该掌握Mysql、MS Sqlserver、Oracle等常见数据库的使用。
作为一名测试人员，尽管不能精通所有的知识，但要想做好测试工作，应该尽可能地去学习更多的与测试工作相关的知识
房地产评估师网络教育为什么不弹出答题
有可能是浏览器问题，有可能是很多人同时登陆，网站服务器会受不了，要不然就是你网速不行
数据挖掘中的数据预处理技术有哪些，它们分别适用于哪些场合
一、数据挖掘工具分类数据挖掘工具根据其适用的范围分为两类：专用挖掘工具和通用挖掘工具。
专用数据挖掘工具是针对某个特定领域的问题提供解决方案，在涉及算法的时候充分考虑了数据、需求的特殊性，并作了优化。
对任何领域，都可以开发特定的数据挖掘工具。
例如，IBM公司的AdvancedScout系统针对NBA的数据，帮助教练优化战术组合。
特定领域的数据挖掘工具针对性比较强，只能用于一种应用；也正因为针对性强，往往采用特殊的算法，可以处理特殊的数据，实现特殊的目的，发现的知识可靠度也比较高。
通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。
通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。
例如，IBM公司Almaden研究中心开发的QUEST系统，SGI公司开发的MineSet系统，加拿大SimonFraser大学开发的DBMiner系统。
通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。
二、数据挖掘工具选择需要考虑的问题数据挖掘是一个过程，只有将数据挖掘工具提供的技术和实施经验与企业的业务逻辑和需求紧密结合，并在实施的过程中不断的磨合，才能取得成功，因此我们在选择数据挖掘工具的时候，要全面考虑多方面的因素，主要包括以下几点：(1)可产生的模式种类的数量：分类，聚类，关联等(2)解决复杂问题的能力(3)操作性能(4)数据存取能力(5)和其他产品的接口三、数据挖掘工具介绍是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。
系统具有如下特点：提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。
各种开采算法具有近似线性计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。
算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。
为各种发现功能设计了相应的并行算法。
是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。
MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。
MineSet有如下特点：MineSet以先进的可视化显示方法闻名于世。
支持多种关系数据库。
可以直接从Oracle、Informix、Sybase的表读取数据，也可以通过SQL命令执行查询。
多种数据转换功能。
在进行挖掘前，MineSet可以去除不必要的数据项，统计、集合、分组数据，转换数据类型，构造表达式由已有数据项生成新的数据项，对数据采样等。
操作简单、支持国际字符、可以直接发布到Web。
是加拿大SimonFraser大学开发的一个多任务数据挖掘系统，它的前身是DBLearn。
该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起，以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。
DBMiner系统具有如下特色：能完成多种知识的发现：泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。
综合了多种数据开采技术：面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法。
提出了一种交互式的类SQL语言——数据开采查询语言DMQL。
能与关系数据库平滑集成。
实现了基于客户/服务器体系结构的Unix和PC（Windows/NT）版本的系统。
由美国IBM公司开发的数据挖掘软件IntelligentMiner是一种分别面向数据库和文本信息进行数据挖掘的软件系列,它包括IntelligentMinerforData和IntelligentMinerforText。
IntelligentMinerforData可以挖掘包含在数据库、数据仓库和数据中心中的隐含信息,帮助用户利用传统数据库或普通文件中的结构化数据进行数据挖掘。
它已经成功应用于市场分析、诈骗行为监测及客户联系管理等；IntelligentMinerforText允许企业从文本信息进行数据挖掘，文本数据源可以是文本文件、Web页面、电子邮件、LotusNotes数据库等等。
这是一种在我国的企业中得到采用的数据挖掘工具，比较典型的包括上海宝钢配矿系统应用和铁路部门在春运客运研究中的应用。
SASEnterpriseMiner是一种通用的数据挖掘工具，按照抽样–探索–转换–建模–评估的方法进行数据挖掘。
可以与SAS数据仓库和OLAP集成，实现从提出数据、抓住数据到得到解答的端到端知识发现。
是一个开放式数据挖掘工具，曾两次获得英国政府SMART创新奖，它不但支持整个数据挖掘流程，从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程，还支持数据挖掘的行业标准–CRISP-DM。
Clementine的可视化数据挖掘使得思路分析成为可能，即将集中精力在要解决的问题本身，而不是局限于完成一些技术性工作（比如编写代码）。
提供了多种图形化技术，有助理解数据间的关键性联系，指导用户以最便捷的途径找到问题的最终解决法。
7.数据库厂商集成的挖掘工具SQLServer2000包含由Microsoft研究院开发的两种数据挖掘算法：Microsoft决策树和Microsoft聚集。
此外，SQLServer2000中的数据挖掘支持由第三方开发的算法。
Microsoft决策树算法：该算法基于分类。
算法建立一个决策树，用于按照事实数据表中的一些列来预测其他列的值。
该算法可以用于判断最倾向于单击特定标题（banner）或从某电子商务网站购买特定商品的个人。
Microsoft聚集算法：该算法将记录组合到可以表示类似的、可预测的特征的聚集中。
通常这些特征可能是隐含或非直观的。
例如，聚集算法可以用于将潜在汽车买主分组，并创建对应于每个汽车购买群体的营销活动。
，SQLServer2005在数据挖掘方面提供了更为丰富的模型、工具以及扩展空间。
包括：可视化的数据挖掘工具与导航、8种数据挖掘算法集成、DMX、XML/A、第三方算法嵌入支持等等。
OracleDataMining(ODM)是Oracle数据库10g企业版的一个选件，它使公司能够从最大的数据库中高效地提取信息并创建集成的商务智能应用程序。
数据分析人员能够发现那些隐藏在数据中的模式和内涵。
应用程序开发人员能够在整个机构范围内快速自动提取和分发新的商务智能—预测、模式和发现。
ODM针对以下数据挖掘问题为Oracle数据库10g提供支持：分类、预测、回归、聚类、关联、属性重要性、特性提取以及序列相似性搜索与分析(BLAST)。
所有的建模、评分和元数据管理操作都是通过OracleDataMining客户端以及PL/SQL或基于Java的API来访问的，并且完全在关系数据库内部进行。
IBMIntelligentMiner通过其世界领先的独有技术，例如典型数据集自动生成、关联发现、序列规律发现、概念性分类和可视化呈现，它可以自动实现数据选择、数据转换、数据发掘和结果呈现这一整套数据发掘操作。
若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。
现在，IBM的IntelligentMiner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中识别和提炼有价值的信息。
它包括分析软件工具—-IntelligentMinerforData和IBMIntelligentMinerforText，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识—-如客户购买行为，隐藏的关系和新的趋势，数据来源可以是大型数据库和企业内部或Internet上的文本数据源。
然后公司可以应用这些信息进行更好、更准确的决策，获得竞争优势。
