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随着大数据、云计算、智慧城市、移动互联网和物联网等应用的快速发展，各行各业对于数据中心场地基础设施的需求也越来越大。数据中心单体规模越大、系统越复杂，其脆弱性也越高，对于数据中心运行维护管理水平的要求也就越高。中国数据中心产业发展联盟为了提升整个数据中心行业在数据中心场地基础设施的运维管理水平，特发起了本标准的制定。本标准适用于：政府及企业信息化管理负责人、数据中心负责人、数据中心场地基础设施的运维管理人员。本标准可为以上人群进行数据中心场地基础设施的运维管理提供系统性的建议，也可作为用户评价数据中心场地基础设施运维服务水平的参考。本标准专注于数据中心场地基础设施层面。本标 现代数据中心网www.DCJChina.com.cn世纪互联数据中心有限公司曙光云计算技术有限公司招商银行股份有限公司中国电信股份有限公司云计算分公司中国移动通信集团公司政企客户分公司支持单位:北京企商在线数据通信科技有限公司蓝汛首鸣数据中心南京诚嬴软件科技有限公司润泽科技发展有限公司山东银澎百盛云计算技术有限公司上海迪佑拂科技咨询服务有限公司上海数讯信息技术有限公司苏州国科综合数据中心有限公司太极计算机股份有限公司万国数据服务有限公司中铁程科技有限责任公司广州宽带主干网络有限公司中金数据系统有限公司本标准将定期更新,以适应数据中心技术及管理最佳实践发展的新趋势。相关单位及个人对于本标准有仼何改进建议或意见,请发邮件至秘书处,联系邮箱:mishuchu@chinabda org现代数据中心网w.DCJChina.com.cn目录数据中心场地基础设施运维管理标准、规范性引用文件6二、术语和缩略语62.1术语62.2缩略语8、管理范畴3.1管理目标3.2参与数据中心建设过程93.3测试验证.103.4技术文档3.5管理边界四、安全管理和质量管理124.1人员安全124.2物理环境安全124.3质量管理13五、人员管理145.1组织及人员145.2培训及认证155.3运维外包服务商16六、设施管理176.1资产数据库176.2预防性维护176.3操作流程..186.4工具及备件管理196.5供应商管理19现代数据中心网w.DCJChina.com.cn6.6生命周期管理206.7运维管理系统.20七、运行管理217.1运行管理制度217.2设施监控、巡检、及交接班管理227.3机房清洁管理227.4标签标识管理227.5变更管理227.6事件管理27.7应急响应27.8容量管理247.9能效管理247.10预算管理25数据中心场地基础设施运维管理等级评估指南、运维管理等级的界定....271.1运维分级的目的1.2各等级典型的行为特征271.3设定运维管理等级目标27评估体系282.1评估框架2.2评估原则2.3评估细则28数据中心场地基础设施运维人员资格认证体系、认证体系概述及主要范围37二、认证内容382.1认证标准38现代数据中心网w.DCJChina.com.cn2.2基础知382.3技能要求.392.4认证矩阵图44现代数据中心网w.DCJChina.com.cn数据中心场地基础设施运维管理标准现代数据中心网www.DCJChina.com.cn、规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡凡是注明日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注明日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。GB50174电子信息系统机房设计规范GB26860电力安全工作规程发电厂和变电站电气部分DL408电业安全工作规程、术语和缩略语2.1术语2.1.1数据中心( Data center)主要功能为容纳一个计算机房和该计算机房的各个支持区的一栋建筑或者一栋建筑的一部分。包括容纳信息技术系统的主机房、支持信息技术系统运行的辅助区和行政管理区。2.1.2场地基础设施( Site Infrastructure)数据中心内为信息技术系统提供运行保障和运行环境的场地设施。包括容纳系统的主机房,支持「系统运行的供电系统、制冷系统、消防系统、安防系统、监控系统及其路由等配套设施及维护杄系统的辅助设施2.1.3运维管理( Operation and Maintenance Management对数据中心场地基础设施进行日常运行和维护,确保各项基础设施系统安全稳定地运行。运维管理包括制定运维制度和计划、执行运维计划响应场地基础设施故障、突发事件等紧急情况。2.1.4生命周期( Life cycle)通常指数据中心从投产到经济寿命结束的全过程。但也有将投产前的规划期、设计期、建设期、测试验证期作为生命周期一部分(孕育期)的说法。2.1.5测试验证( Commissioning)验证并记录数据中心设施作为一个整体及其所有的设备、子系统满足用户的设计目标和运行要求2.1.6健康评估( Health assessment)全面系统性地对机房现有使用状态、设备运行情况、运维管理制度及流程等进行全方位的检查。现代数据中心网w.DCJChina.com.cn2.1.7预防性维护( Preventive Maintenance)为降低产品发生失效或功能退化的概率,按预定的时间间隔或按既定的准则实施的维护。2.1.8风险评估( Risk assessment)针对运行的设备所面临的威胁、存在的弱点、造成的影响,以及三者综合作用所带来风险的可能性的评估,同时确定风险是否可容许的全过程。2.1.9容量管理( Capacity Management)对于基础设施在空间、电力承载能力、制冷能力等方面的评估,以满足「T数据存储和处理的需要容量。为了实现其目标,容量管理需要与业务及杄战略流程保持密切的联系。2.1.10资产管理( Asset Management)对于数据中心基础设施中每个资产建立独有的标识,并详细进行资产描述、制造商、型号、安装日期、保修期等信息的记录管理2.1.11可用性( Availability)在所有要求的外部资源得到提供的情况下,数据中心在规定的时刻或规定的时间段内处于能执行要求的功能状态的能力。它是衡量数据中心等级、运维水平的重要指标。可用性的计算如下可用性平均无故障时间平均无故障时间 平均故障修复时间2.1.12绿色运行( Green Operation)指数据机房中的制冷、照明和电气等能取得最大化的能源效率和最小化的环境影响。2.1.13负载(Load)指连接在电路中的电源输出的设备。负载是把电能转换成其他形式的能的装置。2.1.14气流组织(Ar- Flow Organization)指在机房內对冷热气流的流向按一定要求进行疏导和组织。现代数据中心网www.DCJChina.com.cn2.2缩略语22.1PUE( Power∪ sage Effectiveness,电力使用效率)PUE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T负载使用的能源之比。PUE三数据中心总设备能耗川T设备能耗PUE是一个比值,越接近1表明能效水平越好2.2.2SLA( Service Level Agreement,服务等级协议)服务提供商和客户之间签署的、描述服务范围和约定服务级别的协议。2.2.3MOP( Method of Procedure,维护作业程序)M○尸是维护作业程序,用于规范和明确数据中心基础设施运维工作中各项设施的维护保养审批流程、操作步骤。2.2.4SOP( Standard Operating procedure,标准操作流程)S○P即标准操作流程,是将某一项工作的标准操作步骤和要求以统一的格式描述岀来,用来指导和规范日常的运维工作。2.2.5EOP( Emergency Operating procedure,应急操作流程)E○P是应急操作流程,用于规范应急操作过程中的流程及操作步骤。确保运维人员可以迅速启动,确保有序、有效地组织实施各项应对措施。2.2.6 CMMS( Computerized Maintenance Management System计算机化维护管理系统)用以系统性地设置并跟踪运维仼务的执行情况,存储操作流程及相应运维人员的操作权限等维护工作相关信息。 

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最全最详细的flink 中文教程,详细介绍各个接口,并附带demo(一千多页pdf)最全最详细的flink 中文教程,详细介绍各个接口,并附带demo(一千多页pdf)执行配置1.5.7.1程序打包和分布式执行1.5.7.2并行执行1.5.73执行计划1.5.74重启策略1.5.7.5类库158FlinkCeP-Fink的复杂事件处理1.5.8.1风暴兼容性Beta158.2Gelly Flink Graph AP158.3图AP1.5.84迭代图处理1.5.8.4.1类库方法1.584.2图算法1.5.8.4.3图形生成器1.5.844二分图1584.5FlinkML- Flink的机器学习1.5.85快速入门指南1.5.8.5.1如何贡献5.8.5.2交义验证1.58.5.3Distance metrics5.8.54K-Nearest Neighbors关联158.55MinMax scaler1.5.8.5.6Multiple Linear regression1.5.8.5.7在管道的引擎盖下看158.5.8Polynomial Features158.59随机异常值选择1.5.8.5.10Standard scaler158.5.11Alternating Least squares1.5.8.5.12SVM using COCoA1.58.5.13最佳实践1.59AP迁移指南1.5.10部署和运营集群和部署1.6.1独立群集1.6.1.1YARN设置1.6.1.2Mesos设置1.6.1.3Kubernetes设置1.6.14Docker设置1.6.1.5亚马逊网络服务(AWS)1.6.1.6Google Compute Engine设置1.6.1.7MapR设置1.6.1.8Hadoop集成1.6.19JobManager高可用性(HA)1.6.2状态和容错16.3检查点1.6.3.1保存点1.6.3.2状态后台1.6.3.3调整检查点和大状态1.6.3.4配置1.64生产准备清单1.6.5命令行界面166Scala REPl1.6.7Kerberos身份验证设置和配置168SSL设置6.9文件系统1.6.10升级应用程序和Fnk版本1.6.11调试和监控度量1.7.1如何使用日志记录1.7.2历史服务器1.7.3监控检查点1.74监测背压1.7.5监控 REST AP1.7.6调试 Windows和事件时间1.7.7调试类加载1.7.8应用程序分析1.7.9Flink Development1.8将 Flink导入|DE1.8.1从 Source建立Fink8.2内幕组件堆栈1.9.1数据流容错19.2工作和调度19.3任务生命周期194文件系统19.55Apache Flink文档Apache Flink文档译者: flink. sob.cn在线阅读●PDF格式EP∪B格式●MOB格式代码仓库本文档适用于 Apache Flink17 SNAPSHOT版。这些页面的建立时间为09/08/18,中部标准时同07:53:00°Apache Flink是一个用于分布式流和批处理数据处理的开源平台Fnk的核心是流数据流引擎’为数据流上的分布式计算提供数据分发’通信和容错。 Flink在流引擎之上构建批处理’覆盖本机达代支持,托管内存和程序优化。第一步概念∶从Fink的教据流编程模型和分布式运行时环境的基本概念开始。这将有助于您了解文档的其他部分·包括设置和编程指南σ我们建议您先闖读这些部分教程:o实现并运行 Data strean应用程序o设置本地Fink群集编程指南:您可以阅读我们关于基本AP|概念和 Data Stream A門或 Data Set APl的指南’以了解如何编写您的第一个Fink程序。部署在将Fink工作投入生产之前,请阅读生产准备清单发行说明发行说明涵盖了Fink版本之间的重要更改。如果您计划将Fink设置升级到更高版本,请仔细阅读这些说明。Fink1.6发行说明Fink1.5发行说明。外部资源6Apache Flink文档● Flink Forward: Flink forward网站和 You tube上提供了以往会议的讲座。使用 Apache Flink进行强大的流处理是一个很好的起点●培训∷数据工匠的培训材料包括幻灯片·练习和示例解決方案。·博客: Apache Flink和数据工匠博客发布了有关Fink的频繁深入的技术文章概念概念数据流编程模型数据流编程模型译者: flink. sob.cn抽象层次Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序SQLHigh-level LanguageTable AplDeclarative dslDataStream/Data Set APICore aplsStateful Stream ProcessingLoW-level building blockstreams, state, [event] time)●最低级抽象只提供有状态流。它通过卩 rocess Function嵌入到 Datastream aF丨中。它允许用户自由处理来自一个或多个流的事件,并使用一致的容错状态此外,用户可以注册事件时间和处理时间回调,允许程序实现复杂的计算实际上,大多数应用程序不需要上逑低级抽象,而是针对 Core a叫编程,如Data stream AP(有界/无界流)和 Data set ap(有界数据集)。这些流畅的A門提供了用于数据处理的通用构建坎’例如各种形式的用户指定的转换’连接’聚合’窗口’状态等。在这些AP丨中处理的数据类型在相应的编程语言中表示为类低级尸 rocess function与 Data stream A尸/集成’因此只能对某些算子操作进行低级抽象。该数据集A尸隈提供的有限数据集的其他原语,如循环/迭代。●该 Table ap是为中心的声明性DSL表,其可被动态地改变的表(表示流时)。该 Table a門遵循(扩展)关系模型:表有一个模式连接(类似于在关系数据库中的表)和A門|提供可比的算子操作·如选择,项目,连接,分组依据’聚合等 Table a門程序以声明方式定乂应该执行的逻辑算子操作,而不是准确指定算子操作代码的外观。虽然 Table ap丨可以通过各种类型的用户定义西数进行扩展’但它的表现力不如 Core AP’但使用更简洁(编写的代码更少)。此外, Table a門l程序还会通过优化程序·在执行之前应用优化规则。可以在衣和 Data strean/ Data set之同无缝转换’允许程序混合7 ble aP以及Data Stream u Data Set API数据流编程模型Flink提供的最高级抽象是SQL。这种抽象在语义和表达方面类似于7ab/eA門·但是将程序表示为SQL查询表达式。在SQL抽象与 Table apl紧密地相互作用’和SQL查询可以通过定义表来执行7ab/eA尸程序和数据流Flink程序的基夲构建块是流和转换。(请注意,Fink的 Data set a|中使用的Data Set也是内部流-稍后会详细介绍。)从概念上讲·流是(可能水无止境的数据记录流’而转换是将一个或多个流作为一个或多个流的算子操作。输入’并产生一个或多个输出流。执行时’Fink程序映射到流数据流’由流和转换算亍纽成σ毎个数据流都以一个或多个源开头,并以一个或多个接收器结東。数据流类似于任意有向无环图(DAG)°尽管通过迭代结构允许特殊形式的循环,但为了简单起见’我们将在大多数情况下对此进行掩饰。Datastream lines env. addsourceSourrenew FlinkKafkaconsumer>(.)Datastream Event> events =lines. map((line)-> carse(line)了FBs∫n?ato胃Datastrearrs-atis-.cs> statskerby (id"!fransformationtimewindow (Time, seconds(10)apply(new MyWNindowAggregationFurction();stas. addsink(new Rolling sink(path),SinkLsourceT! ansforratio门sinkperatorOperatorsOperatorkey By(/Sourcemap() window()SinkapplystreamStreaming Datarow通常,程序中的转換与数据流中的算子之同存在一对一的对应关系。但是,有时一个转换可能包含多个转换算子源流和接收器记录在流连接器和批处理连接器文档中。 Data Stream算子和 Data Set转换中记录了转换。10

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毕业课程设计，绝对原创。主要用到的是边缘检测（三种算子），最佳阀值二值化，霍夫转换这三种方面的算法。用的是最基本的编程方法。程序最后还有一段废代码，是我遵循边缘检测-检测边缘点-短线连接-长线连接-直线拟合-霍夫转换。这个思路做的，可惜没有得到老师的指导，直做到了长线连接这里，有兴趣的同学可以看看。代码虽然乱，不过还是有挺多注释的，如果真的不能理解可以直接留言。论文也传上来了，我的可不是优秀论文，万勿模仿。。否则后果自负。

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