阿里云的服务器4核8g，10M带宽并发访问，能支持多少用户？

数据分析有哪些工具？

东软平台云(https://cloud.neusoft.com/)的DataViz就可以，DataViz支持多种数据源，而且简单易用，业务人员通过拖拽就可以创建丰富的图表进行数据分析。还支持图表联动、大屏展示等。

创新互联建站2013年开创至今，先为乐平等服务建站，乐平等地企业，进行企业商务咨询服务。为乐平企业网站制作PC+手机+微官网三网同步一站式服务解决您的所有建站问题。

另外还支持动态传统图表和高级可视化图表，多种科技、商务主题自由切换。

数据分析必备技能

• Excel
• SQL
• Python或者R
• 数据可视化
• 机器学习
• PPT
• 逻辑思维

下面我们一个个看下

一、Excel

说到Excel，首先想到的可能是电子表格，但是这个工具背后有更多的分析能力，如编写宏和使用VBA查找，这样的高级Excel方法在处理小数据量时更轻松、快速的分析。比如散点图可以很方便的帮助我们发现数据分布特征，Excel甚至可以做线性回归。因为Excel受数据量的影响，所以学习一门数据处理语言是非常有必要的。

二、SQL

SQL是普遍存在的行业标准数据库语言，是数据分析师需要掌握的最重要的技能。这种语言通常被认为是Excel的“终极”版本，它能够处理Excel无法处理的大型数据集。

几乎每个数据分析组织都至少需要一个了解sql的人，更需要一个数据仓库团队。以前很多行业的业务逻辑全写在数据库存储过程中，那时候，只会写SQL就可以拿高薪。现在很多大数据计算引擎也都支持了SQL操作，所以你想使用大数据，那么学习SQL是第一步。

三、Python或者R

任何Excel能做的事情，R或Python都能做得更好，甚至要快10倍。和SQL一样，R和Python可以处理Excel不能处理大数据量的事情。它们是强大的统计编程语言，用于对大数据集执行高级分析和预测分析。要成为一名真正的数据分析师，您需要超越SQL并至少掌握其中一种语言。

那么你应该学习哪一个呢?R和Python都是开源和免费的，公司招聘一般也是写明，会其中一个就可以。但是，由于Python现在有很多工具包，而且机器学习和深度学习也都和Python联系紧密，所以推荐大家优先学习Python。

四、数据可视化

说到数据分析，其实很多人都用过excel做过简单的数据分析，也都知道用excel来做数据分析还是有一定缺陷，一是分析类型不够丰富，二是数据量过多时excel不给力，三是图表的制作比较复杂。

今天给大家推荐一款很有意思可很好用的数据分析工具：DataFocus。

感谢邀请@冯东升3

数据分析，顾名思义，指的是用适当的统计分析方法对收集来的数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。小到一个简单的折线图，大到大数据分析，其包括范围非常广泛。

下面从中挑选四种具有代表性地来讲一讲：

这类工具以海量网络数据为数据源，并对这些数据进行分析。

代表工具：百度指数、微信指数、5118、爱奇艺指数等。

使用者：多为营销、媒介、SEO人员等。

其工具本身是不带数据源的，需要企业根据需要去导入数据。

代表工具：FineBI、Tableau等

使用者：需要对未来发展方向作出有效把控的企业；

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阿里云还是中小用户居多，基本是单机运行，业务量没那么大的情况下考虑架构都属于过度设计。

你说的这种情况，其实很容易算出来，你首先确定一下你的页面平均大小，假设每个页面的平均大小为20K，那么10M带宽支持的最高并发访问就是10 × 1000 ÷ 20=500。

任何一个php框架跑在一个nginx服务器上支持1000的并发量还是绰绰有余的，你还可以静态化页面，加redis缓存，打开mysql慢查询日志，时常关注改进一下慢sql。

前期不要过度设计架构，重点是放在业务上，当用户量，并发量上来之后，可以说有太多的方法改进和优化了。

多大的业务量通过相应的架构支撑就可以了。

我们用的貌似是2G那个，带推流的1180块那个，详细懒得去查了，日8000多人速度也没问题（并发几百），不过阿里云的cdn就貌似很不爽，要交25000块！而且测试并不流畅。阿卡迈的开通流程很麻烦，想用网宿吧，网宿的服务好，但结果是让我吃了大亏！各位小心网宿的推流陷阱！

蟹妖~~关注极迭代，和小伙伴一起看↗↗↗4核8G+10M带宽属于比较好的机器了，能够满足大部分场景的需要。但要说能支持多少用户，就不能这样拍脑袋得到答案。用户支撑数量是由很多因素构成的，比如用的语言、架构、处理的业务类型、数据大小等等，这是一个不断调优的过程。

首先需要确定业务类型

不同的业务会有不同的特点，有些CPU占用比较高，比如内存计算类的；有些内存占用高，比如数据处理类的；有些需要大带宽，比如网络爬虫类的；有些磁盘占用高，比如图片和数据库类的。同样配置的机器跑不同的业务，效果就会天差地别，而且未用到的资源就大大的浪费了。根据自己的业务类型，调整机器的资源配比，是节省资金，提高支撑能力的好办法。

其次确定数据尺寸

网络传输的数据尺寸决定了带宽的占用程度，尺寸越小带宽越大，单位时间能够接入和处理的用户请求就更多。那么减少无效的数据传输，减少请求包的大小，是提高用户接入能力必须考虑的地方。

采用合理的语言架构

经过良好设计的系统，和随意堆砌的系统，接入能力是完全不同的。为了解决资源浪费问题，可以采用Docker之类的容器化，微服务化，能够有效的提高资源使用率，减少服务器压力。采用Nginx或Tengine、开启NIO、开启压缩、以及设置静态和局部缓存等，降低服务器负载采用MongoDB、NoSQL数据库，降低数据查询压力提高响应速度....总之一句话：尽力减少前端无效请求，后端尽力将请求在靠近用户侧解决掉，避免业务过长，堆积在后端底层。

不断测算和调优

支撑的TPS数，是需要不断监控不断调优的。很多时候，一个微小的参数调整，都能带来成倍的性能提高。一个数十秒的业务请求，也许调优后就能在几十毫秒完成。真正的线上服务，持续监控和持续调优是长期进行的。

♥♥♥♥♥　请任性点赞，谢谢关注 -- 我是 极迭代 ，我为自己带盐 :)

这个要看具体业务实际情况

如果只是简单 文本文件 几k 左右, 几千没问题.

如果是下载类, 不好说了.

你可以先使用 10Mbps 带宽, 阿里云后台都有监控图标. 不够再加, 用不了在减

到此，以上就是小编对于如何在控制面板打开任务管理器的问题就介绍到这了，希望这2点解答对大家有用。

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