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一、引言
阿里云服务器是众多企业和个人用户的首选云服务提供商之一。
对于新手来说，如何快速掌握阿里云服务器的操作技巧，提高工作效率，是一个值得探讨的问题。
本文将详细介绍新手如何快速上手阿里云服务器，从而达到熟练操作的水平。
二、注册与购买阿里云服务器
1. 注册阿里云账号：访问阿里云官网，按照提示完成账号注册。
2. 选择合适的服务器：根据自己的需求和预算，选择合适的服务器配置。
3. 购买服务器：完成支付后，即可拥有自己的阿里云服务器。
三、远程连接阿里云服务器
1. 获取服务器公网IP地址：登录阿里云账号，查看服务器详情，获取公网IP地址。
2. 使用远程桌面连接：通过Windows或Linux系统的远程桌面功能，连接到阿里云服务器。
3. 输入用户名和密码：输入阿里云服务器的用户名和密码，成功登录服务器。
四、基本操作技巧
1. 文件管理：熟悉Linux文件系统的基本结构，掌握文件与目录的创建、删除、移动等操作。
2. 软件安装与管理：学会使用包管理器（如yum、apt）安装软件，以及卸载软件的技巧。
3. 权限管理：了解Linux权限系统，掌握文件与目录权限的设置与管理。
4. 命令行操作：熟悉常用命令，提高操作效率。
五、进阶操作技巧
1. 安全设置：学习如何配置防火墙、安全组，以及定期进行安全审计。
2. 性能监控：掌握服务器性能监控工具，了解服务器运行状态，优化性能。
3. 备份与恢复：学会重要数据的备份方法，以及数据恢复技巧。
4. 云计算资源的管理：了解并熟悉阿里云提供的各种云计算资源，如ECS、RDS、OSS等，学会如何有效管理这些资源。
六、实践与学习建议
1. 实践操作：通过实际操作来巩固所学知识，尝试完成一些实际项目，将理论知识转化为实际操作经验。
2. 观看视频教程：观看阿里云官方或其他教育机构的视频教程，学习其他用户的操作经验。
3. 阅读文档与教程：阅读阿里云官方文档及其他技术博客，了解最新技术动态和操作方法。
4. 请教他人：遇到问题时，积极向其他阿里云用户或技术人员请教，寻求帮助。
七、常见问题及解决方案
1. 连接问题：确保服务器处于运行状态，检查网络连接是否正常，尝试重新连接。
2. 软件安装问题：确认服务器系统版本及软件包管理器是否支持所需软件，查看是否有足够的权限进行安装。
3. 数据安全问题：定期备份数据，加强服务器安全设置，定期进行安全审计。
4. 性能问题：监控服务器性能，根据实际需求进行优化，如增加内存、调整配置等。
八、总结与展望
掌握阿里云服务器的操作技巧对于提高工作效率和保障数据安全具有重要意义。
新手可通过注册购买、远程连接、基本操作、进阶操作等步骤逐步掌握阿里云服务器的操作方法。
同时，建议新手多实践操作、观看视频教程、阅读文档与教程以及请教他人，不断提高自己的操作技能。
在使用过程中，遇到常见问题要冷静分析，寻求解决方案。
最后，随着技术的不断发展，我们要保持学习，不断更新自己的知识体系，以适应阿里云服务器的最新变化。
服务器和云服务器的优缺点！
物理服务器 （Physical Servers ）
指实实在在、存在的硬件专用独立主机或服务器设备，性能和稳定性都比较强，因此，价格也相对比较昂贵，需要用户自己根据需求进行配置、管理及运维。
简单来说，物理服务器可以把它理解为一台“电脑”，实际上所有网站的程序都在这个“电脑”上运行。
云服务器 （Cloud Servers）
指通过虚拟化技术将一台独立服务器虚拟成多个小的服务器，每个云服务器的运行和管理都完全独立，具有单独的操作系统，可分配独立公网IP地址、超大磁盘、操作系统Windows/Linux、内存、CPU资源等，网站运行环境和空间安全都需要用户自己去配置，对用户的技术能力有一定要求的。
云服务器是云计算服务的重要组成部分，是面向各类互联网用户提供综合业务能力的服务平台。
平台整合了传统意义上的互联网应用三大核心要素：计算、存储、网络，面向用户提供公用化的互联网基础设施服务。
物理服务器 VS 云服务器
如何快速成为数据分析师
我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划，我一直在思考将来从事何种职业，专注什么样的领域，重新定义着自己的职业理想。
我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。
作者：来源：网络大数据|2015-05-29 10:24收藏分享我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划，我一直在思考将来从事何种职业，专注什么样的领域，重新定义着自己的职业理想。
我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。
为什么要做数据分析师：在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量(长期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等)，据说到2020年，全球每年产生的数据量达到3500万亿GB;海量的历史数据是否有价值，是否可以利用为领导决策提供参考依据?随着软件工具、数据库技术、各种硬件设备的飞快发展，使得我们分析海量数据成为可能。
而数据分析也越来越受到领导层的重视，借助报表告诉用户什么已经发生了，借助OLAP和可视化工具等分析工具告诉用户为什么发生了，通过dashboard监控告诉用户现在在发生什么，通过预报告诉用户什么可能会发生。
数据分析会从海量数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，找出趋势，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业内部的科学化、信息化管理。
我们举两个通过数据分析获得成功的例子：(1) Facebook广告与微博、SNS等网络社区的用户相联系，通过先进的数据挖掘与分析技术，为广告商提供更为精准定位的服务，该精准广告模式收到广大广告商的热捧，根据市场调研机构eMarketer的数据，Facebook年营收额超过20亿美元，成为美国最大的在线显示广告提供商。
(2) Hitwise发布会上，亚太区负责人John举例说明: 亚马逊30%的销售是来自其系统自动的产品推荐，通过客户分类，测试统计，行为建模，投放优化四步，运营客户的行为数据带来竞争优势。
此外，还有好多好多，数据分析，在营销、金融、互联网等方面应用是非常广泛的：比如在营销领域，有数据库营销，精准营销，RFM分析，客户分群，销量预测等等;在金融上预测股价及其波动，套利模型等等;在互联网电子商务上面，网络的精准广告，淘宝的数据魔方等等。
类似成功的案例会越来越多，以至于数据分析师也越来越受到重视。
然而，现实却是另一种情况。
我们来看一个来自微博上的信息：在美国目前面临14万~19万具有数据分析和管理能力的专业人员，以及150万具有理解和决策能力(基于对海量数据的研究)的管理人员和分析人员的人才短缺。
而在中国，受过专业训练并有经验的数据分析人才，未来三年，分析能力人才供需缺口将逐渐放大，高级分析人才难寻。
也就是说，数据分析的需求在不断增长，然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥无几。
好多人想做数据分析却不知道如何入手，要么不懂得如何清洗数据，直接把数据拿来就用;要么乱套模型，分析的头头是道，其实完全不是那么回事。
按俗话说就是：见过猪跑，没吃过猪肉。
我的职业规划：对于数据分析，有一句话说的非常好：spss/sql之类的软件、决策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业务的把握。
没有正确的业务理解，再牛的理论，再牛的工具，都是白搭。
做一名合格的数据分析师，除了对数据需要有良好的敏感性之外，对相关业务的背景的深入了解，对客户或业务部门的需求的清晰认识。
根据实际的业务发展情况识别哪些数据可用，哪些不适用，而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。
为此，我对自己的规划如下：第一步：掌握基本的数据分析知识(比如统计，概率，数据挖掘基础理论，运筹学等)，掌握基本的数据分析软件(比如，VBA，Matlab，Spss，Sql等等)，掌握基本的商业经济常识(比如宏微观经济学，营销理论，投资基础知识，战略与风险管理等等)。
这些基础知识，在学校里尽量的学习，而且我来到了和君商学院，这样我可以在商业分析、经济分析上面领悟到一些东西，增强我的数据分析能力。
第二步：参与各种实习。
研一开始我当时虽然有课，不过很幸运的找到一份一周只需去一两天的兼职，内容是为三星做竞争对手分析，当然分析框架是leader给定了，我只是做整合资料和往ppt里填充的内容的工作，不过通过兼职，我接触到了咨询行业，也向正式员工学习了很多商业分析、思考逻辑之类的东西。
之后去西门子，做和VBA的事情，虽然做的事情与数据分析无关，不过在公司经常用VBA做一些自动化处理工作，为自己的数据分析工具打好了基础。
再之后去了易车，在那里兼职了一个多月，参与了大众汽车销量数据短期预测的项目，一个小项目下来，数据分析的方法流程掌握了不少，也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的，如何选取某个拟合曲线作为预测值。
现在，我来到新的地方实习，也非常幸运的参加了一个央企的码头堆场优化系统设计，其实也算数据分析的一种吧，通过码头的数据实施调度，通过码头的数据进行决策，最后写成一个可操作的自动化系统。
而这个项目，最重要的就是业务流程的把握，我也参与项目最初的需求调研，和制定工作任务说明书SOW，体会颇多。
第三步：第一份工作，预计3-5年。
我估计会选择咨询公司或者IT公司吧，主要是做数据分析这块比较强的公司，比如Fico，埃森哲，高沃，瑞尼尔，IBM，AC等等。
通过第一份工作去把自己的知识打得扎实些，学会在实际中应用所学，学会数据分析的流程方*，让自己成长起来。
第四步：去自己喜欢的一个行业，深入了解这个行业，并讲数据分析应用到这个行业里。
比如我可以去电子商务做数据分析师。
我觉得我选择电子商务，是因为未来必将是互联网的时代，电子商务必将取代传统商务，最显著的现象就是传统零售商老大沃尔玛正在受到亚马逊的挑战。
此外，电子商务比传统的零售商具有更好的数据收集和管理能力，可以更好的跟踪用户、挖掘潜在用户、挖掘潜在商品。
第五步：未知。
我暂时没有想法，不过我希望我是在一直的进步。
有一位数据分析牛人曾经总结过数据分析师的能力和目标：能力：一定要懂点战略、才能结合商业;一定要漂亮的presentation、才能buying;一定要有global view、才能打单;一定要懂业务、才能结合市场;一定要专几种工具、才能干活;一定要学好、才能有效率;一定要有强悍理论基础、才能入门;一定要努力、才能赚钱;最重要的：一定要务实、才有reputation;不懂的话以后慢慢就明白了。
如何快速搭建一个完整的移动直播系统?
移动直播行业的火热会在很长一段时间内持续，通过和各行业的整合，从而成为具有无限可能性的行业。主要因为以下三个原因：
第一，移动直播的UGC生产模式比PC端的直播更明显，人人都有设备，随时随地开播，完全顺应了互联网时代的开放性原则，能刺激更多人去创造和传播优质内容。
第二，网络带宽和速度在逐渐提高，网络成本在逐渐下降，为移动直播提供一个极佳的发展环境。
文字、声音、视频、游戏等都会在移动直播中呈现，创造出更加丰富的用户体验。
直播可以以SDK的形式接入到自己的应用中，比如，教育领域中的课后辅导完全可以以直播的形式开展业务、电商也可借助直播让用户挑选商品，促进销售。
第三，一个与VR/AR技术相结合的移动直播为整个行业的未来提供了新的发展空间。
VR/AR直播能够让用户身临其境，带动主播与观众更贴切真实的互动，大大提高平台的用户参与度。
当下，有技术实力和流量优势的互联网从业者都不愿错过直播这个风口，如何快速搭建一个直播系统成了大家关心的问题，我想和大家分享下我的经验。
我从事于一家直播产品开发商，我们的产品为了快速赶上市场，并没有自己完全去自己做，而是使用了趣拍云服务提供的直播SDK。
从业者都知道，一个完整直播产品应该包含以下环节：推流端（采集、前处理、编码、推流），服务端处理（转码、录制、截图、鉴黄），播放器（拉流、解码、渲染）、互动系统（聊天室、礼物系统、赞）。
下面我就一一讲述下直播SDK在各个环节所做的工作。
一、移动直播推流端需要做哪些工作？
直播推流端即主播端，主要通过手机摄像头采集视频数据和麦克风采集音频数据，经过一系列前处理、编码、封装，然后推流到CDN进行分发。
1、采集
移动直播SDK通过手机摄像头和麦克风直接采集音视频数据。
其中，视频采样数据一般采用RGB或YUV格式、音频采样数据一般采用PCM格式。
采集到的原始音视频的体积是非常大的，需要经过压缩技术处理来提高传输效率。
2、前处理
在这个环节主要处理美颜、水印、模糊等效果。
美颜功能几乎是直播的标配功能。
我们调研中发现太多case是因为没有美颜功能被抛弃使用的。
另外国家明确提出了，所有直播都必须打有水印并回放留存15天以上。
美颜实际上是通过算法去识别图像中的皮肤部分，对皮肤区域进行色值调整。
通过颜色对比找到皮肤区域，可以进行色值调整、添加白色图层或调整透明度等来等来达到美白效果。
在美颜处理方面，最著名的GPUImage提供了丰富的效果，同时可以支持iOS和Android，支持自己写算法实现自己最理性的效果。
GPUImage内置了120多种常见滤镜效果，添加滤镜只需要简单调用几行代码就可以了。
3、编码
为了便于手机视频的推流、拉流以及存储，通常采用视频编码压缩技术来减少视频的体积，现在比较常用的视频编码是H.264。
在音频方面，比较常用的是用AAC编码格式，其它如MP3、WMA也是可选方案。
视频经过编码压缩大大提高了视频的存储和传输效率，当然，经过压缩后的视频在播放时必须进行解码。
相较于之前的H.264，2012年诞生的H.265编解码标准有了相当大的改善，做到了仅需要原来一半带宽即可播放相同质量的视频，低于1.5Mbps的网络也能传输1080p的高清视频。
像阿里云、金山云都在推自己的H.265编解码技术，随着直播的快速发展和对带宽的依赖，H.265编解码技术已有全面取代H.264的趋势。
H264和H265个模块技术差异：
另外，硬件编码已经成为移动直播的首选方案，软编码处理在720p以上的视频颓势非常明显。
在iOS平台上硬件编码的兼容性比较好，可以直接采用，但在 Android 平台上，MediaCodec 编码器针对不同的芯片平台表现差异还是非常大的，要完全实现全平台兼容的成本还是非常高的。
4、推流
要想用于推流还必须把音视频数据使用传输协议进行封装，变成流数据。
常用的流传输协议有RTSP、RTMP、HLS等，使用RTMP传输的延时通常在1_3秒，对于移动直播这种实时性要求非常高的场景，RTMP也成为移动直播中最常用的流传输协议。
最后通过一定的Qos算法将音视频流数据推送到网络断，通过CDN进行分发。
在直播场景中，网络不稳定是非常常见的，这时就需要Qos来保证网络不稳情况下的用户观看直播的体验，通常是通过主播端和播放端设置缓存，让码率均匀。
另外，针对实时变化的网络状况，动态码率和帧率也是最常用的策略。
当然，在网络传输方面全部自己来做基本不现实，找提供推流服务的CDN服务商提供解决方案是最好的选择，可参考文章开头介绍的云视频服务商。
据了解，阿里云是国内唯一能自研CDN缓存服务器的厂商，性能非常有保障。
当然，大多数直播平台都会同时接入多个视频云服务提供商，这样可以做拉流线路互备，对推流后视频集群再进行优化也可提高直播的流畅性和稳定性。
二、服务端处理需要做哪些工作？
要想适配各终端和平台，服务端还需要对流进行转码，如支持RTMP、HLS、FLV等格式拉流，支持一路转多路适配不同网络和分辨率的终端设备。
1、截图、录制、水印
像阿里云等云服务商都提供了实时转码技术，将用户推流码率较高（比如720P）实时转化成较低清晰度（比如360P）的流以适应播放端的需求。
如果要自己搭建实时转码系统，这个成本是极高的，一台8核设备只能实时转10路流，如果一个正常的直播平台有1000路流，就需要100台设备，加上后期的运维成本，一般公司就吃不消了。
2、鉴黄
2016年4月14日，文化部查出了斗鱼、虎牙、YY、熊猫TV、六间房、9158等涉嫌提供含宣扬淫秽、暴力、教唆犯罪的网络直播平台，被列入查处名单。
政府介入管制有利于直播行业打造健康的生态，进入良性发展。
这也意味着为了安全直播产品鉴黄成了必需环节，使用技术手段去鉴黄是移动直播平台必然采用的方案。
市面上提供鉴黄服务的方案主要有两种，第一种是对视频进行截图，然后对图片进行鉴黄，返回鉴黄结果和分值。
典型的企业有阿里（绿网）、图谱科技，他们目前都支持直接传入视频，经过服务端分析返回结果。
通常由业务系统接入鉴黄服务，根据鉴黄结果对直播流进行控制，如切断直播流、封禁账号等。
第二种是和CDN结合，直接对直播流进行分析，识别结果分为色情、疑似色情、性感和正常，业务系统根据识别结果直接控制直播流。
典型的企业是Viscovery，这套方案的优点是实时性保证比较好，缺点是必须部署到CDN或自己的机房，使用成本相对高一些。
还有像趣拍云服务这种一站式直播解决方案提供商，他们的做法是，用户只需在控制台对鉴黄服务进行配置就可以针对每个应用、每一路直播流进行实时审核。
在控制台中，趣拍视频云服务实时将鉴黄结果返回，用户可以直接查看色情直播和违规界面的截图，同时可以对直播流进行控制，切断问题直播流。
该服务商还提供了短信、邮件和站内信功能，避免漏掉任何一个非法视频，给平台造成损失，我们就使用了这种方式。
三、播放器端需要做哪些工作？
在播放器端如何做到秒开，直播过程中保证画面和声音清晰度的同时，稳定、流程、无卡顿的直播流量，这些工作都需要播放器端配合服务端来做优化，做到精确调度。
1、拉流
拉流实际是推流的逆过程。
首先通过播放端获取码流，标准的拉流格式有RTMP、HLS、FLV等。
RTMP是Adobe的专利协议，开源软件和开源库都支持的比较好，如开源的librtmp库，播放端只要支持flashPlayer的就能非常简单的播放RTMP直播，直播延迟一般在1_3秒。
HLS是苹果提出的基于HTTP的流媒体传输协议，HTML5可以直接打开播放，通过微信、QQ等软件分享出去，用户也可以直接观看直播，可以说移动直播app，HLS拉流协议是必须支持的，缺点是延迟通常大于10秒。
FLV（HTTP-FLV）协议是使用HTTP协议传输流媒体内容的一个协议，也不用担心被Adobe的专利绑架，直播延迟同样可以做到1_3秒。
各拉流协议的差异：
我们使用的趣拍视频云服务的直播拉流技术提供了以上三种格式，满足不同业务场景的需求，如对即时性要求较高或有互动需求的可以采用RTMP或FLV格式进行直播拉流播放；对于有回放或跨平台需求的，推荐使用HLS。
当然，三种协议是可以同时使用的，分别用到自己的场景就可以了。
2、解码和渲染
拉流获取封装的视频数据后，必须通过解码器解码、渲染后才能在播放器上播放。
它是编码的逆过程，是指从音视频的数据中提取原始数据。
前面介绍的H.264和H.265编码格式都是有损压缩，所以在提取后的原始数据，并非原始采样数据，存在一定的信息丢失。
因此，在视频体积最小的情况下通过各种编码参数保留最好的原始画面，成为了各视频公司的核心机密。
考虑对高清的支持，解码肯定还是要选择硬解码的。
前面介绍过，iOS系统由于硬件比较单一、比较封闭，支持的比较好，Android系统由于平台差异非常大，编解码要完全兼容各平台还需要很多工作要做。
四、移动直播中的交互系统
移动直播中最常见的交互有聊天室（弹幕）、点赞、打赏和礼物等，交互系统涉及消息的实时性和互动性，在技术实现上大多是使用IM的功能来实现的。
对于在线人数比较多的房间，弹幕消息量是非常大，主播与用户其实都看不过来，为了缓解服务器压力，在产品策略需要做一些必要的优化。
1、聊天室
移动直播中的弹幕交互是用户和主播互动的主要方式，实际上就是IM中的聊天室功能。
聊天室和群聊功能类似，但聊天室的消息是不需要分发给不在线的用户的，历史消息也不需要查看，用户只有进入聊天室后才能查看聊天消息和群成员信息。
面对复杂多变的网络状况，还需要根据用户位置就近选择近对应运营商的单线机房接入弹幕消息服务，让弹幕更及时。
2、礼物系统
礼物系统更是绝大多数移动直播平台的标配了，它是这些平台主要的收入来源。
送礼物的形式也增强了用户和主播之间的互动交流，也是主播依赖平台的最主要原因。
礼物的收发在技术实现上也是用聊天室接口做的，通常采用IM中的自定义消息实现，当用户收到或发送礼物时将自定义消息对应的礼物图形渲染出来。
以上就是我们在使用了第三方SDK服务后总结出来的直播产品经验，希望能帮助到创业者和从业者们。
