15、企业项目管理解决方案架构设计与实施指南

企业项目管理解决方案架构设计与实施指南

1. 硬件考虑因素

在架构规划中,你需要选择最适合支持企业项目管理(EPM)解决方案的硬件。这一领域对预算影响较大,可能需要根据财务限制修改计划。

1.1 硬件要求

不要仅依据最低硬件要求来配置服务器,应确保硬件超过推荐要求。如今服务器技术日新月异,可选择 32 位或 64 位架构,以及双核、四核或更多核心的处理器。

1.2 项目服务器 2007 特定考虑

考虑因素 详情
数据库层 高性能服务器对数据库层最有益,应在 SQL 服务器上投入更多预算,因为瓶颈通常出现在这一层。
磁盘性能 所有服务器都受益于高输入/输出磁盘性能,尤其是 SQL 服务器。对于大型农场拓扑,可考虑为数据库层使用 SAN 解决方案,在应用程序和 WFE 层使用 RAID 技术。
64 位架构 项目服务器 2007 不强制要求 64 位架构。除处理大型数据库的 SQL 数据库服务器外,32 位和 64 位版本在性能上无显著差异。预算紧张时可选择 32 位,预算允许则推荐 64 位。
架构混合 不建议混合使用 32 位和 64 位服务器架构,应统一选择一种架构用于所有
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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