宿迁波仔博客

随着内存技术不断发展，服务器上内存的容量、密度和速度也越来越高。目前在市场上出现的内存条最高密度可以做到每条内存条4个Rank，容量达到 32GB/条，最高速度达到1.6GHz。当然，高密度高频率也意味着较高的价格，也可能会带来更高的功耗。那么到底应该怎么根据实际的需要来选择内存条 呢？下面让我们来看看：

RDRAM – Rambus DRAM 。美国的RAMBUS公司开发的一种内存。与DDR和SDRAM不同，它采用了串行的数据传输模式，彻底改变了内存的传输模式；RDRAM的数据存储位宽是16位，远低于DDR和SDRAM的64位。但在频率方面则远远高于二者，可以达到400MHz乃至更高。同样也是在一个时钟周期内传输两次次数据，能够在时钟的上升期和下降期各传输一次数据，内存带宽能达到1.6Gbyte/s。 普通的DRAM行缓冲器的信息在写回存储器后便不再保留，而RDRAM则具有继续保持这一信息的特性，于是在进行存储器访问时，如行缓冲器中已经有目标数据，则可利用，因而实现了高速访问。

内存模组在此可以简单地理解为芯片组所能支持的标准内存插槽数量。由于每款芯片组对于内存芯片的数据深度和数据宽度支持程度不同，实际上也就决定了每个内存BANK的最大容量，进而也就决定了芯片组所能支持的内存BANK数量。而内存BANK数量就决定了标准内存插槽的数量，一般来说，每个内存插槽支持2个内存BANK。例如865PE芯片组支持4条双BANK内存插槽，而815EP芯片组则支持2条双BANK内存插槽或3条单BANK内存插槽。

一. 内存概述

内存是计算机中重要的部件之一，它是与CPU进行沟通的桥梁。计算机中所有程序的运行都是在内存中进行的，因此内存的性能对计算机的影响非常大。 内存(Memory)也被称为内存储器，其作用是用于暂时存放CPU中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器交换的数据。只要计算机在运行中，CPU就会把需要运算的数据调到内存中进行运算，当运算完成后CPU再将结果传送出来，内存的运行也决定了计算机的稳定运行。内存的特点是存取速率快。

一. CPU概述

中央处理器（英文Central Processing Unit，CPU）是一台计算机的运算核心和控制核心。CPU、内部存储器和输入/输出设备是电子计算机三大核心部件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU由运算器、控制器和寄存器及实现它们之间联系的数据、控制及状态的总线构成。差不多所有的CPU的运作原理可分为四个阶段：提取（Fetch）、解码（Decode）、执行（Execute）和写回（Writeback）。

智能手机已经变得越来越虚拟化。一项新的研究调查发现，到2018年，1型和2型移动设备虚拟化激活将会快速增加。在工作场所BYOD趋势日渐增长的今天，新的虚拟化解决方案被证明非常行之有效。

说到网络安全，大家一定首先想到的就是杀毒软件。当年中国杀毒软件需要付费购买时，大家都通过盗版、论坛搜索激活码等等方式，想方设法地避开收费渠道。然而杀毒软件收费的时代现在想来似乎已经是件十分遥远的事了，因为360的出现，中国网民的电脑安全终于从“偷鸡摸狗”走向了免费的“光明正大”。相信现今中国会用电脑的人中，几乎所有人都知道甚至使用过这款名叫360的杀毒软件。360的免费杀毒软件一出，立即在安全行业造成了巨大的冲击，甚至改变了整个网络安全行业的结构布局。

随着科技的发展，信息技术越来越融入到人们的日常生活当中。物联网作为新一代信息技术的重要组成部分也开始大放异彩。在智慧城市的建设过程当中，云计算和物联网发挥了极其重要的作用。

当前互联网公司对数据挖掘可谓赖以生存。目前几乎所有的用户体验产生的数据都可以进行数据挖掘。从传统零售企业走电子商务，到亚马逊，淘宝网的精准营销，大数据给企业带来的价值不断凸显。说到大数据，很难不提到传统的数据处理，以及大数据对于整个零售行业的影响，那么我们应该怎么理解大数据呢？

iptables防火墙利用nat表，能够实现NAT功能，将内部地址与外部地址进行转换，完成内外网通信。

内部主机发送封包出去的流程：

2013年，我国云计算产业进入了快速成长阶段，众多企业开始把他们的IT基础设施部署从内部转移到外部，一些面向移动、动态获取、多终端应用等新的云应用程序开始推向市场。云计算对于用户端的设备要求最低，使用起来也最方便，可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享，为我们使用网络提供了几乎无限多的可能。但对于企业级应用来说，云安全仍然是最头痛的事情。云计算平台如果出现了安全问题，对于企业来说是非常致命的。以下五个技巧，可防止云平台出现安全隐患。

这是一个信息爆炸的时代，大数据这一新兴的IT行业词汇已经发展成为人们关注的焦点。大数据技术的意义并不在于帮助企业掌握庞大的数据信息，而是能够帮助企业将海量数据“再加工”，从中快速分析摄取“有意义”的数据信息。当众多科技企业面对海量的数据而挠头时，大数据技术为一些企业提供了打开海量数据之门的“金钥匙”。