1000個攝像頭如何組網(wǎng)？1000個攝像頭的組網(wǎng)，不需要決定攝像頭的前端、傳送數(shù)據(jù)、后端、中心等各部分，的原因網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)囊曨l流量巨型，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復雜，要比較合理的規(guī)劃傳輸網(wǎng)絡(luò)以可靠所有監(jiān)控點位的傳輸能

1000個攝像頭如何組網(wǎng)？

1000個攝像頭的組網(wǎng)，不需要決定攝像頭的前端、傳送數(shù)據(jù)、后端、中心等各部分，的原因網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)囊曨l流量巨型，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復雜，要比較合理的規(guī)劃傳輸網(wǎng)絡(luò)以可靠所有監(jiān)控點位的傳輸能流暢。

前端攝像頭:有紅外、星光、全彩、球機、無線、音頻、警戒等各類攝像頭，要據(jù)場景的需要接受選擇。

組網(wǎng)結(jié)構(gòu):1000個攝像頭的監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，像是會通過接入層-匯聚層-核心層的結(jié)構(gòu)設(shè)計，接入層交換機接前端攝像頭，能量匯聚層要你選擇全千兆交換機，為下聯(lián)交換機提供給無造成堵塞傳輸通道。匯聚交換機通過千兆網(wǎng)線或光纖線路進匯集到核心層，與核心交換機、流媒體、存儲服務(wù)器等再連接。

存儲設(shè)計:大中型的監(jiān)控系統(tǒng)，有著大量的數(shù)據(jù)必須并且存儲，且對可靠性要求較高。也可以按結(jié)構(gòu)CVR或IP-SAN存儲，IP-SNA是基于IP以太網(wǎng)絡(luò)的SAN存儲架構(gòu)，它建議使用iSCSI協(xié)議傳輸數(shù)據(jù)，然后在IP網(wǎng)絡(luò)上接受存儲，也就是它是以

監(jiān)控結(jié)構(gòu)分析步驟？

我們做性能監(jiān)控分析也基本都這個思路，簡單要明白系統(tǒng)架構(gòu)，接著才能明白了各位水流經(jīng)哪些環(huán)節(jié)，根據(jù)問題，選擇合適的方法的監(jiān)控分析什么或則指標。影響性能的因素有：負載機性能、網(wǎng)絡(luò)、硬件（cpu、內(nèi)存、磁盤）、web容器直接連接池、業(yè)務(wù)邏輯代碼、gc、db直接連接池、sql執(zhí)行時間

大數(shù)據(jù)架構(gòu)有哪些？應該如何理解？

你說的肯定是大數(shù)據(jù)平臺中的通吃框架，我舉例下：

（一）Hadoop生態(tài)圈

HDFS：分布式文件系統(tǒng)，能解決大數(shù)據(jù)的存儲Yarn（MapReduce）：分布式計算框架，解決的辦法大數(shù)據(jù)的計算Hive：Hadoop中的數(shù)據(jù)分析引擎，支持什么SQLHBase：實現(xiàn)HDFS的NoSQL數(shù)據(jù)庫ZooKeeper：分布式協(xié)調(diào)服務(wù)，這個可以主要是用于實現(xiàn)程序HA（高可用架構(gòu)）其他（二）Spark生態(tài)圈Spark Core：Spark的核心，應用于自動更新算出SparkSQL：Spark的數(shù)據(jù)分析引擎，意見SQL語句SparkStreaming：Spark的流式計算引擎，但本質(zhì)始終是離線狀態(tài)計算MLlib：機器學習框架（三）Flink生態(tài)圈Flink DataSet：Flink批處理（離線換算）APIFlinkDataStream：Flink流如何處理（實時計算）APIFlinkTableampSQL：Flink的數(shù)據(jù)分析引擎，接受SQL語句MLlib：機器學習框架