对绝大多数场景，我们用（用户总量/统计时间）*影响因子（一般为3）来进行估算并发量。比如，以乘坐地铁为例子，每天乘坐人数为5万人次，每天早高峰是7到9点，晚高峰是6到7点，根据8/2原则，80%

并发访问量是10分钟100人在线？还是每秒100个并发请求？如果是前者，以在10分钟内，100人每人平均访问10个pv，那么每秒请求数就是100*10/10/60=1.66，对服务器压力几乎就没有啦，用个单路双核的

由于自然和人为灾害，企业网络和数据访问可能会毫无征兆地被中断。当然，您可能无法阻止所有这一切的发生，但是如果有一个好的灾难恢复计划，您就可以更好地应对这些意外事件。

随着越来越多的集成进入数据中心，更多系统迁移到数据中心，基础设施最佳化已直接影响到高等级服务的交付，正因为如此，数据中心管理员都在不断努力寻找方法来提升性能，提高基础设施的密度，并

网络本来是数据中心里最为稳定的一部分，技术几十年下来并未发生根本性的变化。然而，随着互联网的普及、云计算和大数据等新技术的兴起，网络成为了最大的一块阻碍数据中心发展的绊脚石

企业服务、云计算、移动互联网领域中，高可用的分布式技术为支撑平台正常运作提供着关键性的技术支撑。从用户角度，特别是作为主要收入来源的企业用户的角度出发，保证业务处理的正确性和服务不

本文结合企业灾备需求，从容灾及复制技术的选型入手，重点阐述了容灾技术的目标架构，SAN网络优化整合的设计原则，并给出了存储整合与数据复制方案，也谈及了演练涉及的核心环节。

随着大数据信息时代的到来，任何行业的数据都是以暴涨的形式增长，让企业管理者对于数据的安全问题甚为担忧。尽管我们一再小心谨慎还是不可避免的出现各种各样的灾难。而这里的灾难主要是指自然

国际标准SHARE78将容灾系统定义成七个层次，这七个层次对应的容灾方案在功能、适用范围等方面都有所不同，所以用户选型应分清层次。

服务器是现代计算能力的核心，但是有很多眼花缭乱的方法可以选择服务器来承载工作负载。尽管可以用相同的虚拟化和集群化的具备管理能力的白盒系统填充数据中心，随着越来越多的公司在云端部署工

近些年来，随着虚拟化、容器化等新技术的不断涌现和发展，随着应用开发模式从单体应用、MVC、SOA到微服务化，基础架构领域发生了翻天覆地的变化，其对应用的灵活性和透明性不断提升，也显著提升

企业需要为数据中心成功的运营制定一个有效且适应性强的计划，需要采取具体的原则来指导IT人员全面考虑其运营目标以及如何实现这些目标。但很多企业的数据中心运营的规划与努力绝大多数是放在结