开源idc管理系统

1、我想做IDC提供商，要准备些什么软件？

首先 我不知道 您 准备这些软件 要开展什么业务 ，这些都是 常用得 系统 ，建站，WEB服务器回答 数据库 软件 。

IDC 业务 最基础得 就是域名 空间 企业邮局 服务器托管 租用 等等

您找了这么一堆软件 做什么？

您说得 那个 在虚拟主机管理软件中 会有提供 。 具体得牌子 就太杂了。。。星外。沥青。华众 还有 所谓得自己研发得 还有网站上开源免费得 =======

2、开源软件的发展过程

本文基于欧盟首个对开源软件产业的研究报告——《开源对欧盟软件通信产业竞争力和创新的影响》，在获得欧盟FLOSS项目组负责人Rishab Aiyer Ghosh先生及欧盟相关负责人的同意后，欧盟QualiPSo开源软件竞争力中心对报告进行了节选、编译和增补。通过该报告，我们可以了解欧盟对开源软件产业的研究成果，这对于规划和实施我国开源软件战略具有重大的借鉴作用。为此，我们还将分期连载部分重要内容，包括开源软件对欧盟国家直接的经济影响和间接影响，以及对趋势、方案和公关方针策略的分析。

开源改变了未来软件的开发模式，使得聚集大家的力量打破组织边界、持续创造出更高质量、更安全、更易用的软件成为可能，更重要的是改变了软件的使用方式——从“使用许可”为主的商业模式变成以支持、咨询等面向服务为主的商业模式，在全球向服务经济转型的过程中扮演着日益重要的角色。

开源软件的市场份额与地理分布

目前（截至2006年底）全球接触和应用开源软件的企业占到了总数的50%以上，美国则高达80%～90%。尤其是在过去的2年（2004-2006）中，越来越多欧洲企业都开始使用开源软件，2005年底已经超过40%，主要分布在电信行业、媒体行业和公共管理部门。目前（截至2006年底）欧盟企业大约投入了12亿欧元进行开源软件的开发，为市场提供了56.5万个就业机会和2630亿欧元的相关收入。

未来三年（2007～2010），将有95％的全球2000强企业广泛采用开源产品和服务，开源软件将在未来五年（2007～2012）内占据传统软件市场22%的份额。到2010年，欧盟开源相关的服务将占到其IT服务产业产值的34％，开源软件带来的产值将占欧盟GDP的4％，超过欧盟整个软件行业产值的25%。

开源软件的应用领域有Web服务器、服务器操作系统、桌面操作系统、Web浏览器、数据库、电子邮件及其他信息通信领域的基础系统。以下是主要开源软件的市场份额及分布情况。

操作系统方面，根据IDC的报告，Linux的市场整体营收与PC服务器和套装软件硬件预计在2008年将达到35.7亿元,年均增长26%。Linux服务器在全世界占有率预期从2004年的20%增长至2008年的27%，在美洲的份额将从24%增长到32%，在欧洲将从2004年的16%增长到2008年的25%。然而，在Linux桌面系统的使用占有率方面，欧洲高于美洲:2004年，欧洲5%,美洲2%，预计到2008年，欧洲将达9%，美洲为4%。

中间件方面，2006年Apache在欧洲的市场占有率为84%在美国的市场占有率为66%。根据BZResearch的调查，2004年，JBoss是应用服务器中间件市场的领导者。2005年，JBoss应用服务器的市场份额为37%，而作为2005年应用服务器市场的领导者，IBM websphere则仅拥有37.2%的份额。

数据库方面，据IDC的数据，2002年，西欧33%的公司使用开源数据库软件，而个人方面只有11%的用户使用开源数据库软件，而到了2005年，这两个数据分别为25%和33%。可以看出开源软件在这一领域的应用有很明显的增长。另外,据Gartner的统计分析，比起整个数据库市场8%的增幅，开源数据库软件的使用率在2005年增长了47%以上。

桌面办公方面，据Openoffice.org的报告显示，到2006年中为止，OpenOffice2.0在主要的下载点共被下载62,500,000次。据Forrester Research统计，2004年，OpenOffice在北美大公司的市场占有率为8.5%，在欧洲,仅德国企业中的市场占有率就达到了8%。

开源软件的发展动力

开源软件市场的快速增长源自于开源软件内在的创新机制与发展动力。如今，开源软件正在快速地从纯开发者社区或者大学驱动的模式转向由工业驱动的模式。开源软件不但孵化了中小企业的成长环境—对产品的开发、维护和集成活动的支持，并且重塑了软件商业模式，显著影响了大企业的战略决策。开源软件重塑了大型企业的业务模型并影响这些企业的决策—业界的领导者如IBM、Oracle、Philips、SAP、Nokia等都在大力实施开源战略。

从本质上说，开源软件的开发模式和许可机制更加适合于面向服务的商业模型，其利润核心并不是纯软件开发或者是任何形式的软件产品，而是软件服务。因此，开源模式成功吸引了业务模型已经是面向服务的企业（如IBM），或是那些占据特定市场（需要大量客户化和定制支持）的软件企业（如甲骨文和SAP），或者那些主要的硬件企业（飞利浦和诺基亚）。

当然，开源软件也给许多小企业带来了新的商业模式，即双重许可（GPL＋私有许可）的纯软件销售。其中最有名的是一个来自瑞典的中小企业MySQL，建立了数据库软件领域的开源品牌。

开源软件在企业的使用状况

欧洲

从应用类型来讲，操作系统、中间件、数据库、协同应用、开发工具、ERP、CRM以及个性化产品是开源软件应用的主要类型。据Forrester Research的统计，2005年，欧洲已经使用开源软件的企业达到了40%，即将使用的企业还有8%。

在使用开源软件的企业中，已经有45％的企业将开源软件作为其核心关键业务系统的部署和运营环境，开源数据库、Web服务器和Linux服务器是企业使用最为广泛的开源软件，有三分之二都在用Apache、Tomcat或者Linux，开源个性化产品的近年来发展迅速，超越了开发工具等传统的开源应用，如图1所示。这些企业认为开源软件所带来的利益，要归功于其成本:平均72%声称较低的“拥有成本”和较低的“获得成本”是对商业软件最关键的优势。

从应用行业来讲，开源软件已经成功应用于商业、金融、医疗、电子政务、制造、零售、通讯、交通等关乎国计民生的各重要行业，并日益增长。其中商业、金融以及通讯传媒是应用最为广泛的领域，在被调查的企业中，使用率均超过了75％;在信息化比较薄弱的医疗领域虽然使用率相对较低，也几乎达到了6成，如图2所示。 美国

开源软件在美国企业应用中日益成为一个重要的角色。据Optaros Inc的调查报告，美国的企业正在积极从使用传统商业软件转向开源软件，在调查的512家企业中，87%已经开始使用开源软件，中大型企业更加倾向于选择开软件:被调查的企业中，年收入超过5千万美元的企业有156家，全部都在使用开源软件。而且，使用的类别并不局限于操作系统（如Linux），越来越多的关键业务应用软件也在转向开源。

从开源软件应用类型上看，数据库、应用服务器、门户和内容管理、开发工具以及数据中心运营管理软件是美国政府和企业应用最为广泛的开源软件。其中，开源数据库的使用总体上居于领先地位。从开源软件应用的领域来看，通讯行业是美国开源软件应用多的行业，其次为计算机软硬件行业，传统工业和金融保险行业相对应用较少，如图3所示。

开源软件在公共管理部门的使用

随着政府等公共管理部门对开源软件的日益了解，政府对开源软件的政策计划扮演了重要的角色。根据CSIS发布的数据，2005年全世界大约有265个关于开源软件的国家政策计划，而且绝大多数属于优先计划。欧洲发布了126个开源软件政策计划，亚洲73个，拉丁美洲40个，北美17个，中东和非洲4个。目前，绝大多数的政府开源项目都是由欧盟开展的（16个），法国和德国也积极实施了开源软件项目（分别为10个和9个），意大利、西班牙和英国紧随其后，均为6个。

欧洲

FLOSS项目对欧盟13个国家的955个公共管理组织进行了调查分析，将被调查对象对开源软件的了解使用程度分为“了解”、“不了解”和“没有用过”三个层次，其中，“不了解”的用户是指在受访中声称没有用开源软件，但却在使用Linux，Apache或者MySQL，如表1所示。可以看出，IT专业人员较多、IT技术应用规模比较大的公共管理部门对于开源软件的了解和使用比率非常高，而且，事实上使用（了解和不了解使用的总和）开源软件的公共组织已经超过了80％，并仍在继续增长。

其他国家和地区

其他国家对于开源软件也给予了不同程度的支持。巴西提出一项目标—政务领域80％的软件都要采用开源软件;2004年，Linux获得了中国政府操作系统软件采购份额的39％。

根据FLOSSWorld项目前期的跟踪调查，政府对开源软件的使用有着较高的比率，尤其是在拉丁美洲和亚洲。在拉丁美洲，OpenOffice类办公软件以及MySQL、PostgreSQL类数据库软件受到了较为广泛的应用。并且，在对这些国家和地区的调查中，超过60%的被调查者计划增加开源软件的使用，如图4所示。

3、诚心求PHP版的 IDC业务管理系统源码，大致内容同‘稳网IDC业务管理系统ASP版’ 即可，希望大虾发我，谢谢

这样的源码我收集了好几套~不过不知道你喜欢哪套~你自己到站下载吧~

4、idc从业者怎样的方式才能实现运维自动化？

先你要有一个强大的管理平台来支持数据自动货，现在说的自动化最终还是数据自动化。

5、开源管理软件为什么叫好不叫座

绝大多数情况下，开源即意味着免费，用户之所以使用开源软件，其实看重的不是开源，而是免费。中小企业推进信息化“我不想请个爹来”网上的开源ERP和CRM软件不少，拖个下来就能用，先不说是否适合自己企业，起码是开源的，貌似这免费的馅饼很好吃，但企业主却不这么认为。“我们也曾用过开源管理软件，修改起来是很方便，但出了问题找不到人，开源软件社区回答问题的实效性存在不确定性，后来招聘技术员进行维护开发，前前后后花费不少财力和时间，软件运行起来还是磕磕碰碰不顺畅，天天光把精力放在修补软件、二次开发上了”，浙江台州一位企业老板说，“弄到后来，是大家为软件服务了，我不想请个爹来伺候着，算算帐，耽误的时间和花的钱，买10套非开源的商业软件都够了，直接把维护工作扔给软件开发商，多省心”。开源软件的特性就是开放源代码，这样的好处有两点，一是用户可以修改代码以利已用，二是安全透明，不存在“信息黑匣子”。问题是，中小企业IT方面的支出总是少的可怜，请不起软件开发高手，有多少人会修改代码?就算有人能修改代码，在庞大的管理软件代码库里，就算是高手，不花一定的时间消化代码，也不敢轻易动手，很少有中小企业给你充裕的时间来做开发，与其每月给研发高人大把银子，还跟不上买套商业收费软件省心。至于信息安全，企业相信的白纸黑字的合同，而不是人与人之间的信任和道德良心。开源软件确实不存在信息黑洞，但谁能就某个软件出具此类证明?就算企业里有软件开发高手证明，但是高手做起错事来，破坏力更强。维护成本和技术支持的不确定性是开源软件的致命弱点，这足以让精明的企业用户望而却步。重要的是一纸合同在中小企业看来，管理类软件开源与否已经不太重要。软件开发者也清楚这一问题，所以，干脆放弃开源这个噱头，降低软件初期的使用成本，以收取服务费、第三方业务增值来获利。开源CRM社区C3CRM的技术负责人丁建亭三年前主持开源CRM的开发。开源社区向来不缺少人气，但抱着试试心态的用户占多数，很少有企业真正在实际工作中使用这款开源的CRM软件，倒是代码被很多人拿去改头换面卖了好价钱。在这种情况下，只有选择走非开源的商业化路线。用户看重的是一纸合同，收费多少另说，这一纸合同规范了软件开发者和使用者的责、权、利，用户把软件维护和二次开发的包袱包给了软件开发者，省心省事，出了问题好歹能拿到一个承诺;软件开发者也获得了维持软件生存发展的费用。C3CRM社区现在注册了名为“上海瑞策软件有限公司”的一家公司，把软件命名为“易客CRM”，有了实体，开始收费。免费、开源时用户不多，开始收费后，用户反而多了起来，企业真正在实际工作中使用上了易客CRM。著名网上商店系统ShopEx在很早就宣布免费，即免费使用，如果需要技术支持则收取服务费。为了扩大用户群，软件开发商们在降低使用门槛的同时，也通过和第三方合作，扩大用户群，整合使用流程，使软件更“叫座”。上海IDC服务商速腾数据负责人丁华表示，对于面向服务器租用的客户来说，购买某款软件服务器价格就有折扣，或是购买服务器赠送某款软件非常有吸引力，由此IDC服务商和软件公司也达到了合作目的：利益共沾，合作分成。软件都是为了解决问题才出现的，如果软件连生存都生存不下去，自然谈不上解决问题。昙花一现的开发团队做出来的开源管理软件又有多少用户敢用在生产过程中使用?所以开源管理类软件叫好不叫座的情况也就在情理之中了。

6、数据中心是什么？其系统结构和工作原理是怎样的呢？

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。
先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；

提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；

为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；

为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；

分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；

开发数据产品，直接或间接为公司盈利；

建设开放数据平台，开放公司数据；

。。。。。。

上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；
其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；
建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。
整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：

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逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
我们从下往上看：
数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。

数据源的种类比较多：

网站日志：

作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，
一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；

业务数据库：

业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapRece来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。
当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS。

来自于Ftp/Http的数据源：

有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求；

其他数据源：

比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成；

数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。

离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapRece要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；
当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapRece接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapRece来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapRece要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》
实时计算部分，后面单独说。
数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；

前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。
另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。

数据应用

业务产品

业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；

报表

同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；

即席查询

即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；
这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。
即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。
当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。

OLAP

目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；
这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；
比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。

其它数据接口

这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。

实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。
 我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。
做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。
任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；

这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。
前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。
总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。

7、微博程序虚拟主机开源微博系统虚拟空间支持微博cms的虚拟主机那个idc给力?

湘域互联真的不错啊 支持CMS 程序 空间比较大 我买了好几款啊

8、0资源如何实现云服务网站的搭建？

ZKEYS云管系统集成了完善的用户中心系统、财务系统、工单系统、备案系统、会员系统、业务系统等多种板块。