系统维护是什么意思(到底什么是云计算)
专栏
2024-02-06 06:27
452
目录系统维护是什么意思,到底什么是云计算?
大家好,我是小枣君。
“云计算”很复杂?其实,一个小故事你就能看懂了——
周末快到了,李雷和他的几位小伙伴们约好,一起去春游、烧烤。
于是,到了这天,每个小伙伴都带来了烧烤所需的器材和食材:
大家带的器材和食材
(每人都带齐了一整套)
然后,他们就开始烤、开始吃...
烧烤结束之后,大家虽然都吃得很好,但是觉得并不开心。。。
为什么不开心呢?因为:
1 每个人都带着一整套的器材和食材,背包太重,很累
2 每个人都要搭架子,生火,穿铁签,抹酱料整个流程走一遍,时间太久
3 有的人木炭不够用,有的人却浪费了很多
第二周,大家又嘴馋了,于是,又相约去烧烤。
鉴于上次烧烤的经验教训,大家商量了一下,决定提前进行分工。
分工方案如下(方案A):
在这个方案A中,李雷专门负责带木炭、烧烤架、打火机,并且全程负责把火烧好。
而其他4人,负责各自食材的烧烤。
当然,最后烤好之后,四个人给李雷一份自己烤好的食物。
这次烧烤之后,大家都觉得比第一次好多啦!
但是,还是存在一些问题,如下:
1 有人酱料用得多,也有人酱料用得少,既有不足,也有浪费。
2 韩梅梅、吉姆、露西、莉莉每个人都要负责各自食材的烧烤,觉得太累。
第三周,小伙伴们又又相约去烧烤。。。
大家商量了之后,进一步进行分工调整,推出了新的方案,如下(方案B):
在方案B中,李雷带的东西不变,工作分工也不变。
韩梅梅改成只带酱料、酱料刷、铁签,并且,全程负责穿铁签,烤食材,刷酱料。
剩下的3个人,负责带食材。
当然,烤好之后,3个人都需要给李雷、韩梅梅一份烤好的食物。
这次烧烤之后,大家觉得更方便了,很开心,很满足。。。
到了第四周。。。。。。
Duang...
李雷、韩梅梅、吉姆这三个小伙伴,瞅准了烧烤带来的商机,干脆合伙开起了烧烤摊。。。专门卖给游客烤好的鸡腿、鸡翅、羊肉。。。(这就是方案C)
他们三个人开始了幸福的生活。。。
故事结束。。。
大家好,我是你们的小枣君~
上面的这个烧烤小故事,不知道大家看明白了没有?没明白也不要紧,大家听我慢慢解释。
今天我要说的,是关于“云计算”的知识。
云计算,相信大家都听说过,如今是一个很火爆的科技概念,到处都能看见对它的宣传,还有很多与之相关的企业。
那么,到底什么是云计算呢?
实际上,关于云计算的解释众说纷纭,每个人的理解都不太一样。比较流行的一种书面定义,是这个说的——
云计算是一种按使用量付费的模式。这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问, 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。
这实在不是一句人话。
如果让我来解释,云化就是把每个人手中的独立资源集中起来,放在一个地方进行统一管理,然后动态分配给每个人使用。而云计算,就是把计算资源集中起来,这个计算资源,包括CPU、内存、硬盘等硬件,还有软件。
云化,集中化
嗯,是不是有点像人民公社的大锅饭?
换句话说,云计算就是让用户使用互联网来使用在云端的应用,数据,或者服务。
不同的用户,接入到云,获取资源
这些应用,数据,或者服务,就是云计算的资源。
云计算的结构里,这些资源是如何提供的呢?到底是怎么一个运作模式呢?
这里,就要提到三个我们经常会看到听到的词:
很多人搞不清这3个“ass”是什么意思。其实,它们是云计算的三种最常见的服务模式。
最底层的,就是IaaS——
IaaS: Infrastructure/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgas/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpga/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgService(基础设施即服务)
Infrastructure就是基础设施的意思,IaaS有时候也叫Hardware/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgas/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpga/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgService,一下子就理解了吧?就是提供硬件相关的服务。以前,你要建个网站,建个FTP,需要自己买服务器和交换机等硬件设备,现在不用了,可以使用IaaS服务商提供的IaaS服务。
刚才的故事里,方案A的李雷,其实就类似一个IaaS服务商。
再往上,就是——
PaaS: Platform/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgas/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpga/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgService(平台即服务)
P就是Platform,平台。某些时候也叫做中间件。基于硬件之上,平台开发都可以在这一层进行。PaaS服务提供商提供各种开发和分发应用的解决方案,比如虚拟服务器和操作系统,以及数据库系统等。
方案B的李雷+韩梅梅,类似一个PaaS服务商
继续往上,就是——
SaaS: Software/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgas/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpga/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgService(软件即服务)
这一层是和你的生活每天接触的一层,在这一层上,就可以直接访问和使用服务功能了!例如通过网页浏览器收发电邮,订购商品,查看航班信息等。在你的面前,就是具体的应用服务。
方案C,好基友烧烤摊,就是一个SaaS
游客们可以直接购买食物,买了就能直接吃,什么都不用自己操心,无需自己去准备器材、食材、也无需自己进行烧烤。
以上3个“ass”概念,一旦你理解了,云计算你就基本上算是理解了。
怎么样,并不难吧?
其实,除了IaaS、PaaS、SaaS之外,现在还衍生出了很多相关的概念,例如BaaS(后端即服务,Backend/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgas/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpga/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgService)、CaaS(通讯即服务,Communications/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgas/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpga/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgService)、DaaS(数据即服务,Data/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgas/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpga/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgService)。这些都是创造出来的概念,表达了你提供服务的层面到底是什么。
就好像我给大家提供知识,也可以算是KaaS(Knowledge/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgas/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpga/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgService)。
云计算之所以成为一种普遍采用的流行技术,就是因为它有这么几方面的优点:
1 能力强
云计算可以达到很庞大的规模,例如Google公司的云计算,就有100多万台服务器,这意味着超强悍的计算能力。
2 很可靠
云计算采用各种容灾措施,可以保证服务的高可靠性,比本地服务更稳妥。
3 灵活性
云计算很灵活,可以根据用户需求或规模提供相适应的资源,并支持动态伸缩,想多就多,想少就少。
4 低成本
云计算看上去很庞大,很花钱,但实际上,因为节点更为廉价,资源动态管理,所以,用户花的钱反而更少,可以根据自己的使用情况定制服务,控制成本。
总之,云计算作为一个新的技术趋势,已经在不断改变了我们的工作和生活方式。在网络等基础设施日益发展的支撑下,云计算将得到更快速的发展。
也许在未来,我们人类的大脑也会成为云计算的一部分,那也说不定哦!
小伙伴们看完是否有一些收获呢?喜欢就为我点赞和关注吧!
计算机运维工程师忙吗?
忙不忙看公司,小公司事情比较杂,相对要忙一点,大公司运维里面还分很多垂直领域,相对要轻松一点。
在互联网公司,运维岗是个占比很大的技术岗位,跟开发岗,测试岗并列。一个互联网产品的生成一般经历的过程是:产品经理、需求分析、研发部门开发、测试部门测试、运维部门部署发布以及长期的运行维护。一个产品的生命周期90%以上时间都在运维手中,所以运维的技术含量并不比开发低,甚至入门要高很多。
大公司有硬件运维,系统运维,数据运维,应用运维,安全运维等等,分的细自然要求也高,你要开发很多自动化系统来保证业务x个9的可靠性;小公司这些都是一个人包了,没有自动化解决方案,很多需要人肉,运维经验更重要,什么故障都能很快定位到。
目前运维工程师跟开发工程师的界限越来越模糊,什么运维开发岗,什么开发运维岗,都预示着未来不懂开发的运维在运维界很难立足。
气体灭火系统的维护管理周期?
根据《气体灭火系统施工及验收规范》,每日应对低压二氧化碳储存装置的运行情况、储存装置间的设备状态进行检查并记录。
每月检查应符合下列要求:
1 低压二氧化碳灭火系统储存装置的液位计检查,灭火剂损失10 %时应及时补充。
2 高压二氧化碳灭火系统、七氟丙烷管网灭火系统及IG541灭火系统等系统的检查内容及要求应符合下列规定:
1) 灭火剂储存容器及容器阀、单向阀、连接管、集流管、安全泄放装置、选择阀、阀驱动装置、喷嘴、信号反馈装置、检漏装置、减压装置等全部系统组件应无碰撞变形及其他机械性损伤,表面应无锈蚀,保护涂层应完好,铭牌和标志牌应清晰,手动操作装置的防护罩、铅封和安全标志应完整。
2) 灭火剂和驱动气体储存容器内的压力,不得小于设计储存压力的90 %。
每季度应对气体灭火系统进行1次全面检查,并应符合下列规定:
1 可燃物的种类、分布情况,防护区的开口情况,应符合设计规定。
2 储存装置间的设备、灭火剂输送管道和支、吊架的固定,应无松动。
3 连接管应无变形、裂纹及老化。必要时,送法定质量检验机构进行检测或更换。
4 各喷嘴孔口应无堵塞。
5 对高压二氧化碳储存容器逐个进行称重检查,灭火剂净重不得小于设计储存量的90 %。
6 灭火剂输送管道有损伤与堵塞现象时,应按本规范第E.1节的规定进行严密性试验和吹扫。
每年对每个防护区进行1次模拟启动试验,并应按规定进行1次模拟喷气试验。
微信支付银行卡维护中什么意思?
银行卡维护中”意思是说明相关的银行在进行升级作业,可能是更改一些银行内部的信息,和用户无关,只需要等待几个小时就可以完成维护,然后再用银行卡进行支付操作即可。银行系统升级期间,柜台业务不受影响,如需存取款,可到柜台办理相关业务。
拓展资料:
微信支付是微信客户端中的一种支付功能,用户可以通过手机完成快速支付流程。微信支付以绑定银行卡的快速支付为基础,为用户提供安全,快速,高效的支付服务。 自2017年11月23日起,微信支付服务功能已在中国铁路客户服务中心12306的网站上启动。
2018年4月1日,使用微信钱包扫描静态条形码付款时,消费者可以使用硬币钱包每天支付不超过500元人民币。同时,所有与微信相关的银行卡也可以独立获得500元的支付限额。 在2018年3月,车牌=付款代码,微信直接启动了``高速e/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgLine''。 2018年6月29日,微信支付与米其林指南在广州宣布战略合作。
2020年2月,微信支付从尼泊尔中央银行获得了营业执照。
大数据开发大数据分析大数据运维主要工作各是什么?
您好我是 数据僧。
首先,工作本身没有好坏之分,只有门槛高低之别。大数据开发、大数据分析、大数据运维都围绕着大数据展开。如果我们把大数据去掉,就只剩下,开发,分析,运维。当然还有其它的工作,例如运营,产品,讲师,测试等。 加上了大数据,只是我们的工作内容,或者说是工作方式发生了变化。
大数据是传统行业,传统技术逐步发展的产物。但是并没有打破我们在传统行业的工作模式,和我们的一些基础知识的储备。革新的只有处理技术,工作手段。在这里我们更详细的说说大数据开发、大数据分析、大数据运维 的工作内容,已经门槛,不做好坏评价。
非大数据 开发,分析,运维干什么呢?
开发日常工作是干什么了 ? 围绕着产品经理,进行产品开发,升级,迭代。加班熬夜,赶进度。每日的工作就是编码,和产品沟通或者撕X,和测试沟通或者斯X,最终确保产品上线,保证产品正常使用,以及后续迭代升级。
分析日常工作是什么了?数据整理,制作报表,最后就是报告,会议,阐述结论,最后就是说服对方接受观点,的确很多时候,分析出来的结论,对方无法接受。
运维日常工作是什么了?最核心的就是监控,机器是否正常运转,资源是否够用,产品应用是否都正常,开发相关的工具,保证异常能够及时发现。
在介绍大数据相关的工作前我们先了解下大数据的处理流程
我们在看看hadoop的大数据生态圈。当然大数据生态圈不是在只有hadoop。
大数据开发的主要工作
开发数据收集工具,数据清洗和整理,开发数据应用;当然这些不是一个人去完成,都会落在各个团队中去完成。
完整这些工作需要哪些技能?从这些技能我们也能看出来大数据开发的主要工作,就是这些工具打交道。一门开发语言(java/python/c#/scala 等),大数据下的一些框架:MapReduce,Spark,Hdfs,Storm,Hbase,Zookeeper 等,只会其中的2到三项基本找份工作没有问题,如何进阶在这不详细讨论。我们来看图吧。
大数据分析的主要工作
有大表哥,专门做各种报表。取数机器人,提取各种数据。当然也有做数据分类,特征提取等数据挖掘,机器学习等高等玩家。
这里一并概括了,大数据分析的主要工作是:基于现有的数据进行数据分析得出一个结论,最后进行商业决策。当然现实不是这样的。大多数人成了大表哥,取数机器人,高端玩家也不列外,挖出来的东西,在没有找到落地场景前,都是一坨一坨的。这里都只是调侃。
大数据分析需要哪些技能呢?我们不管具体的工作内容,看看我们每天要面对那些工具,工具是我们每天要接触的东西。 Excel,SPSS,SQL,数据库,R,Python 等。当然我们不用都会。
我们还是看图吧,看看数据分析师的能力体系:
在看看每个阶段需要的技能,分析师和开发的区别在于,核心在于处理数据和清洗数据,达到自己可用的状态。开发是收集数据和整理数据,让数据变得统一。
大数据运维的工作
对大数据集群进行监控和维护升级,保障集群正常运行,从而保证 数据收集服务能正常运行,保证集群资源够用,监控集群资源消耗情况。
他们是职业背锅侠,也是一群默默无闻的伙伴。无论开发,还是分析,还是其它的岗位,都有在人前显摆的时候,我们的运维永远只能在人后做好保障。
我们来看看运维的能力体系吧:
以上是我对这个问题的理解,有些调侃,但都想表达和传递一种正能量,每个行业,每个岗位都有其特定的属性和特点,既然选择了,就只顾风雨兼程,管它花开花落,最终中能到达理想的彼岸。
关注数据僧,我们一起讨论,大家都喜欢什么样的工作,欢迎大家留言。(图片来自网络,侵删。)
本站涵盖的内容、图片等数据系网络收集,部分未能与原作者取得联系。若涉及版权问题,请联系ynstorm@foxmail.com进行删除!
系统维护是什么意思,到底什么是云计算?
大家好,我是小枣君。
“云计算”很复杂?其实,一个小故事你就能看懂了——
周末快到了,李雷和他的几位小伙伴们约好,一起去春游、烧烤。
于是,到了这天,每个小伙伴都带来了烧烤所需的器材和食材:
大家带的器材和食材
(每人都带齐了一整套)
然后,他们就开始烤、开始吃...
烧烤结束之后,大家虽然都吃得很好,但是觉得并不开心。。。
为什么不开心呢?因为:
1 每个人都带着一整套的器材和食材,背包太重,很累
2 每个人都要搭架子,生火,穿铁签,抹酱料整个流程走一遍,时间太久
3 有的人木炭不够用,有的人却浪费了很多
第二周,大家又嘴馋了,于是,又相约去烧烤。
鉴于上次烧烤的经验教训,大家商量了一下,决定提前进行分工。
分工方案如下(方案A):
在这个方案A中,李雷专门负责带木炭、烧烤架、打火机,并且全程负责把火烧好。
而其他4人,负责各自食材的烧烤。
当然,最后烤好之后,四个人给李雷一份自己烤好的食物。
这次烧烤之后,大家都觉得比第一次好多啦!
但是,还是存在一些问题,如下:
1 有人酱料用得多,也有人酱料用得少,既有不足,也有浪费。
2 韩梅梅、吉姆、露西、莉莉每个人都要负责各自食材的烧烤,觉得太累。
第三周,小伙伴们又又相约去烧烤。。。
大家商量了之后,进一步进行分工调整,推出了新的方案,如下(方案B):
在方案B中,李雷带的东西不变,工作分工也不变。
韩梅梅改成只带酱料、酱料刷、铁签,并且,全程负责穿铁签,烤食材,刷酱料。
剩下的3个人,负责带食材。
当然,烤好之后,3个人都需要给李雷、韩梅梅一份烤好的食物。
这次烧烤之后,大家觉得更方便了,很开心,很满足。。。
到了第四周。。。。。。
Duang...
李雷、韩梅梅、吉姆这三个小伙伴,瞅准了烧烤带来的商机,干脆合伙开起了烧烤摊。。。专门卖给游客烤好的鸡腿、鸡翅、羊肉。。。(这就是方案C)
他们三个人开始了幸福的生活。。。
故事结束。。。
大家好,我是你们的小枣君~
上面的这个烧烤小故事,不知道大家看明白了没有?没明白也不要紧,大家听我慢慢解释。
今天我要说的,是关于“云计算”的知识。
云计算,相信大家都听说过,如今是一个很火爆的科技概念,到处都能看见对它的宣传,还有很多与之相关的企业。
那么,到底什么是云计算呢?
实际上,关于云计算的解释众说纷纭,每个人的理解都不太一样。比较流行的一种书面定义,是这个说的——
云计算是一种按使用量付费的模式。这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问, 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。
这实在不是一句人话。
如果让我来解释,云化就是把每个人手中的独立资源集中起来,放在一个地方进行统一管理,然后动态分配给每个人使用。而云计算,就是把计算资源集中起来,这个计算资源,包括CPU、内存、硬盘等硬件,还有软件。
云化,集中化
嗯,是不是有点像人民公社的大锅饭?
换句话说,云计算就是让用户使用互联网来使用在云端的应用,数据,或者服务。
不同的用户,接入到云,获取资源
这些应用,数据,或者服务,就是云计算的资源。
云计算的结构里,这些资源是如何提供的呢?到底是怎么一个运作模式呢?
这里,就要提到三个我们经常会看到听到的词:
很多人搞不清这3个“ass”是什么意思。其实,它们是云计算的三种最常见的服务模式。
最底层的,就是IaaS——
IaaS: Infrastructure/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgas/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpga/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgService(基础设施即服务)
Infrastructure就是基础设施的意思,IaaS有时候也叫Hardware/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgas/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpga/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgService,一下子就理解了吧?就是提供硬件相关的服务。以前,你要建个网站,建个FTP,需要自己买服务器和交换机等硬件设备,现在不用了,可以使用IaaS服务商提供的IaaS服务。
刚才的故事里,方案A的李雷,其实就类似一个IaaS服务商。
再往上,就是——
PaaS: Platform/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgas/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpga/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgService(平台即服务)
P就是Platform,平台。某些时候也叫做中间件。基于硬件之上,平台开发都可以在这一层进行。PaaS服务提供商提供各种开发和分发应用的解决方案,比如虚拟服务器和操作系统,以及数据库系统等。
方案B的李雷+韩梅梅,类似一个PaaS服务商
继续往上,就是——
SaaS: Software/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgas/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpga/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgService(软件即服务)
这一层是和你的生活每天接触的一层,在这一层上,就可以直接访问和使用服务功能了!例如通过网页浏览器收发电邮,订购商品,查看航班信息等。在你的面前,就是具体的应用服务。
方案C,好基友烧烤摊,就是一个SaaS
游客们可以直接购买食物,买了就能直接吃,什么都不用自己操心,无需自己去准备器材、食材、也无需自己进行烧烤。
以上3个“ass”概念,一旦你理解了,云计算你就基本上算是理解了。
怎么样,并不难吧?
其实,除了IaaS、PaaS、SaaS之外,现在还衍生出了很多相关的概念,例如BaaS(后端即服务,Backend/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgas/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpga/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgService)、CaaS(通讯即服务,Communications/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgas/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpga/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgService)、DaaS(数据即服务,Data/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgas/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpga/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgService)。这些都是创造出来的概念,表达了你提供服务的层面到底是什么。
就好像我给大家提供知识,也可以算是KaaS(Knowledge/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgas/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpga/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgService)。
云计算之所以成为一种普遍采用的流行技术,就是因为它有这么几方面的优点:
1 能力强
云计算可以达到很庞大的规模,例如Google公司的云计算,就有100多万台服务器,这意味着超强悍的计算能力。
2 很可靠
云计算采用各种容灾措施,可以保证服务的高可靠性,比本地服务更稳妥。
3 灵活性
云计算很灵活,可以根据用户需求或规模提供相适应的资源,并支持动态伸缩,想多就多,想少就少。
4 低成本
云计算看上去很庞大,很花钱,但实际上,因为节点更为廉价,资源动态管理,所以,用户花的钱反而更少,可以根据自己的使用情况定制服务,控制成本。
总之,云计算作为一个新的技术趋势,已经在不断改变了我们的工作和生活方式。在网络等基础设施日益发展的支撑下,云计算将得到更快速的发展。
也许在未来,我们人类的大脑也会成为云计算的一部分,那也说不定哦!
小伙伴们看完是否有一些收获呢?喜欢就为我点赞和关注吧!
计算机运维工程师忙吗?
忙不忙看公司,小公司事情比较杂,相对要忙一点,大公司运维里面还分很多垂直领域,相对要轻松一点。
在互联网公司,运维岗是个占比很大的技术岗位,跟开发岗,测试岗并列。一个互联网产品的生成一般经历的过程是:产品经理、需求分析、研发部门开发、测试部门测试、运维部门部署发布以及长期的运行维护。一个产品的生命周期90%以上时间都在运维手中,所以运维的技术含量并不比开发低,甚至入门要高很多。
大公司有硬件运维,系统运维,数据运维,应用运维,安全运维等等,分的细自然要求也高,你要开发很多自动化系统来保证业务x个9的可靠性;小公司这些都是一个人包了,没有自动化解决方案,很多需要人肉,运维经验更重要,什么故障都能很快定位到。
目前运维工程师跟开发工程师的界限越来越模糊,什么运维开发岗,什么开发运维岗,都预示着未来不懂开发的运维在运维界很难立足。
气体灭火系统的维护管理周期?
根据《气体灭火系统施工及验收规范》,每日应对低压二氧化碳储存装置的运行情况、储存装置间的设备状态进行检查并记录。
每月检查应符合下列要求:
1 低压二氧化碳灭火系统储存装置的液位计检查,灭火剂损失10 %时应及时补充。
2 高压二氧化碳灭火系统、七氟丙烷管网灭火系统及IG541灭火系统等系统的检查内容及要求应符合下列规定:
1) 灭火剂储存容器及容器阀、单向阀、连接管、集流管、安全泄放装置、选择阀、阀驱动装置、喷嘴、信号反馈装置、检漏装置、减压装置等全部系统组件应无碰撞变形及其他机械性损伤,表面应无锈蚀,保护涂层应完好,铭牌和标志牌应清晰,手动操作装置的防护罩、铅封和安全标志应完整。
2) 灭火剂和驱动气体储存容器内的压力,不得小于设计储存压力的90 %。
每季度应对气体灭火系统进行1次全面检查,并应符合下列规定:
1 可燃物的种类、分布情况,防护区的开口情况,应符合设计规定。
2 储存装置间的设备、灭火剂输送管道和支、吊架的固定,应无松动。
3 连接管应无变形、裂纹及老化。必要时,送法定质量检验机构进行检测或更换。
4 各喷嘴孔口应无堵塞。
5 对高压二氧化碳储存容器逐个进行称重检查,灭火剂净重不得小于设计储存量的90 %。
6 灭火剂输送管道有损伤与堵塞现象时,应按本规范第E.1节的规定进行严密性试验和吹扫。
每年对每个防护区进行1次模拟启动试验,并应按规定进行1次模拟喷气试验。
微信支付银行卡维护中什么意思?
银行卡维护中”意思是说明相关的银行在进行升级作业,可能是更改一些银行内部的信息,和用户无关,只需要等待几个小时就可以完成维护,然后再用银行卡进行支付操作即可。银行系统升级期间,柜台业务不受影响,如需存取款,可到柜台办理相关业务。
拓展资料:
微信支付是微信客户端中的一种支付功能,用户可以通过手机完成快速支付流程。微信支付以绑定银行卡的快速支付为基础,为用户提供安全,快速,高效的支付服务。 自2017年11月23日起,微信支付服务功能已在中国铁路客户服务中心12306的网站上启动。
2018年4月1日,使用微信钱包扫描静态条形码付款时,消费者可以使用硬币钱包每天支付不超过500元人民币。同时,所有与微信相关的银行卡也可以独立获得500元的支付限额。 在2018年3月,车牌=付款代码,微信直接启动了``高速e/uploads/title/20231207/65712bdbac1fc.jpgLine''。 2018年6月29日,微信支付与米其林指南在广州宣布战略合作。
2020年2月,微信支付从尼泊尔中央银行获得了营业执照。
大数据开发大数据分析大数据运维主要工作各是什么?
您好我是 数据僧。
首先,工作本身没有好坏之分,只有门槛高低之别。大数据开发、大数据分析、大数据运维都围绕着大数据展开。如果我们把大数据去掉,就只剩下,开发,分析,运维。当然还有其它的工作,例如运营,产品,讲师,测试等。 加上了大数据,只是我们的工作内容,或者说是工作方式发生了变化。
大数据是传统行业,传统技术逐步发展的产物。但是并没有打破我们在传统行业的工作模式,和我们的一些基础知识的储备。革新的只有处理技术,工作手段。在这里我们更详细的说说大数据开发、大数据分析、大数据运维 的工作内容,已经门槛,不做好坏评价。
非大数据 开发,分析,运维干什么呢?
开发日常工作是干什么了 ? 围绕着产品经理,进行产品开发,升级,迭代。加班熬夜,赶进度。每日的工作就是编码,和产品沟通或者撕X,和测试沟通或者斯X,最终确保产品上线,保证产品正常使用,以及后续迭代升级。
分析日常工作是什么了?数据整理,制作报表,最后就是报告,会议,阐述结论,最后就是说服对方接受观点,的确很多时候,分析出来的结论,对方无法接受。
运维日常工作是什么了?最核心的就是监控,机器是否正常运转,资源是否够用,产品应用是否都正常,开发相关的工具,保证异常能够及时发现。
在介绍大数据相关的工作前我们先了解下大数据的处理流程
我们在看看hadoop的大数据生态圈。当然大数据生态圈不是在只有hadoop。
大数据开发的主要工作
开发数据收集工具,数据清洗和整理,开发数据应用;当然这些不是一个人去完成,都会落在各个团队中去完成。
完整这些工作需要哪些技能?从这些技能我们也能看出来大数据开发的主要工作,就是这些工具打交道。一门开发语言(java/python/c#/scala 等),大数据下的一些框架:MapReduce,Spark,Hdfs,Storm,Hbase,Zookeeper 等,只会其中的2到三项基本找份工作没有问题,如何进阶在这不详细讨论。我们来看图吧。
大数据分析的主要工作
有大表哥,专门做各种报表。取数机器人,提取各种数据。当然也有做数据分类,特征提取等数据挖掘,机器学习等高等玩家。
这里一并概括了,大数据分析的主要工作是:基于现有的数据进行数据分析得出一个结论,最后进行商业决策。当然现实不是这样的。大多数人成了大表哥,取数机器人,高端玩家也不列外,挖出来的东西,在没有找到落地场景前,都是一坨一坨的。这里都只是调侃。
大数据分析需要哪些技能呢?我们不管具体的工作内容,看看我们每天要面对那些工具,工具是我们每天要接触的东西。 Excel,SPSS,SQL,数据库,R,Python 等。当然我们不用都会。
我们还是看图吧,看看数据分析师的能力体系:
在看看每个阶段需要的技能,分析师和开发的区别在于,核心在于处理数据和清洗数据,达到自己可用的状态。开发是收集数据和整理数据,让数据变得统一。
大数据运维的工作
对大数据集群进行监控和维护升级,保障集群正常运行,从而保证 数据收集服务能正常运行,保证集群资源够用,监控集群资源消耗情况。
他们是职业背锅侠,也是一群默默无闻的伙伴。无论开发,还是分析,还是其它的岗位,都有在人前显摆的时候,我们的运维永远只能在人后做好保障。
我们来看看运维的能力体系吧:
以上是我对这个问题的理解,有些调侃,但都想表达和传递一种正能量,每个行业,每个岗位都有其特定的属性和特点,既然选择了,就只顾风雨兼程,管它花开花落,最终中能到达理想的彼岸。
关注数据僧,我们一起讨论,大家都喜欢什么样的工作,欢迎大家留言。(图片来自网络,侵删。)
本站涵盖的内容、图片等数据系网络收集,部分未能与原作者取得联系。若涉及版权问题,请联系ynstorm@foxmail.com进行删除!