数据大集中服务器资源配置需求相对而言要求配置较高，作为数据的终点，为后期数据挖掘及分析的基础，无论是计算能力，还是IO性能都要求较高，所以从软硬件配置来看都需要较高的资源规划。首先，软件一定要是可以支持大型数据的架构，无论选择大型的warehouse，还是分布式的hadoop，这两种...

容灾关键看目标和条件。所谓目标：RPO=？ RTO=？所谓条件：距离多远？应用写的量？同步还是异步？然后根据目标和条件来判定方案能否满足，或者能满足到何种程度。

互联网电商采用分布式数据架构有其必然性和必要性，互联网电商面对的用户数量众多，访问量巨大，如果不采用分布式架构将难以承受。医疗行业可以借鉴和采用部分成熟技术，但是受众群体不同，不能完全照搬互联网电商模式。例如大数据分布式存储技术可以应用到医疗数据集中平台，特别合...

除了比拼power和X86的性能外，我觉得这里其实关键还是对业务可靠性的要求，以及运维能力的要求。*  要求可靠性高的，并且运维能力也跟得上，肯定优选Power了。对于IBM 针对Linux系列推出的Power产品线，个人觉得企业如果对Power感兴趣，并且对原有X86平台又不满意的确实有...

核心业务是大量的话单处理,每个话单是100K左右,数量是上亿条,如何选择服务器类型?

评估多少台服务器根据需求和业务量来定义，比如每秒处理20M的数据存储，每天50G的数据存储。结合这些业务需要来评估需要多少台服务器。一般小型集群10台左右即可。

hadoop的版本对CPU没有什么强制的要求。服务器推荐128G内存16个CPU。

内存型应用，一般从内存容量和网卡带宽来选择。redis是单进程模式，主频大的cpu会比多核更帮助。

回复 5# caichalou 其实，利用power linux来搭建企业云平台，也越来越多被国内用户所接受，其价格也是很亲民的

机器型号一样，硬盘使用2-3T单块的大硬盘，做单盘RAID0,  同时网络的收敛比为1:1.