该系统通过采取国家科委鼎力支持的“网页内容智能判别技术”、“SSL的加密多级管理技术”、“信息全文检索”等技术，有效地监控IDC网站的访问。及时发现监管范围内网站发布、、等不良网页内容，记录用户发布到BBS的所有信息，实现信息分类查询、统计功能。针对信息监管部门，系统设计了分级管理模式下的互联网信息的监控和布控，准确记录IDC内的网页访问。分别从技术体系、组织体系和管理体系的角度来提供网络内容安全专业服务和整体解决方案，保障对信息监管的同时拥有高效、安全的网络，功能简述如下：
有好用的IDC管理系统推荐吗？
功能与用途
该系统通过采取国家科委鼎力支持的“网页内容智能判别技术”、“SSL的加密多级管理技术”、“信息全文检索”等技术，有效地监控IDC网站的访问。及时发现监管范围内网站发布、、等不良网页内容，记录用户发布到BBS的所有信息，实现信息分类查询、统计功能。针对信息监管部门，系统设计了分级管理模式下的互联网信息的监控和布控，准确记录IDC内的网页访问。分别从技术体系、组织体系和管理体系的角度来提供网络内容安全专业服务和整体解决方案，保障对信息监管的同时拥有高效、安全的网络，功能简述如下：
1） 日志审计
系统通过协议解析等实现了对用户及网站内容的审计。包括对网站/网页、BBS、博客、新闻评论、邮件、FTP等日志审计功能，并提供对存储内容的条件日志查询。通过日志审计部分，可以全面了解、掌握用户的上网行为及网站内容及运营情况，同时系统具有对管理员操作审计功能，提高系统自身管理安全性。
2） 全文检索
全文检索模块便捷地对所监管网站/网页、BBS、博客、新闻评论、邮件内容等进行全文检索查询，方便查找特定的信息、还原网页内容。
3） 分析统计
分数据统计分析和图形统计分析两种，对网站/网页的点击率、不良信息分类、BBS、邮件等进行分析、统计。对网站的分析，可以精确到每一个网页及网站的访问率。
4） 网站内容分析
网站内容分析是全文检索工具的基础，也是不良信息的电子证据。
5） 策略配置
系统的策略配置是系统高效运行，及按不同用户需求定制策略重要部分。通过适当的策略配置，使系统运行于最佳状态，并且可以满足用户的个性化需求。
6） 系统维护
保证系统稳定、正常运行。
7） 报警策略分发
控制中心的监管策略，通过这个模块制定、下达。
8） 报警信息采集
根据报警策略，系统应用协议分析层，将实时捕获报警元素，交相应模块处理。
9） 报警处理
根据报警策略，分级、分报警。
系统架构
系统由多级“中心平台”、“IDC内容监管系统”组成。系统构架图参考
“IDC内容监管系统”负责截获网络上的数据流、进行实时的网站访问分析、实施上级中心下发的管理策略。各级中心平台部署于各级信息监管部门网络中，负责布控报警设置下发，接收来自IDC监管系统的报警日志，并负责事件告警，对监控服务器进行远程管理。
“IDC监管系统”的工作原理依赖于以太网的物理特性，因此监管系统连接IDC网络环境中核心交换设备的监视端口（Probe），根据具体网络的不同也可采用分光技术，监视IDC与互联网接口，对接收到互联网访问的数据流进行分析。IDC监管系统与上级中心采用基于SSL的内部加密通道进行通信，接收布控报警设置，并实时将符合布控报警设置的相关信息逐级发送到各级中心，各级中心接收到报警日志后根据相应的策略发送告警，通知负责人采取对应措施，上下级均采取浏览器管理。信息流程参考图2：
图2信息流程图（箭头表示数据流的方向及流量大小）
互联网用户通过INTERNET访问IDC内网站/网页，IDC监管系统监控对本IDC内的每一次有效访问，并对被访问的网页进行实时智能分析，实时发现不良网页，同时存储网页完整内容。如果该网页符合报警策略，系统将相关报警信息上报给上级中心平台，上级中心平台可以根据自身策略，上报自身的上级中心或实时告警相关负责人及时处理，同时中心平台会自动定期获取下级系统所有监管网站被访问的网页数据，全面掌握监管范围内所有网站/网页信息，实现本地检索功能，方便查找监管范围内特定信息。
产品特色
瑞达时代的IDC内容监管系统在IDC监管现场即进行信息实理处理。
1、采用内容智能判别技术
系统采取了我公司居国内领先地位的“内容智能判别技术”，集“中文简体”、“中文繁体”、“英文”等判别技术为一体，成功地突破了一般意义上的“单词” 识别、判定与积累，面向整篇网页内容进行综合判定，有效地提高了内容判别的准确性，大大地降低了内容判别的误判率。系统采用了“域名判别引擎”、“标题判别引擎”、“内容判别引擎”、“搜索引擎躲让判别引擎”、“历史记录判别引擎”等多重判别技术，全面实现了真正意义上的内容判别。该项目技术获得2002年度国家科委企业创新基金的支持。
目前部分隐藏于IDC机房内部的网站为躲避有关部门的检查，备案时使用正常网站，而备案后修改部分网页发布不良信息。也有一些网站，貌视正常，但其中的一些栏目、内容混杂。“IDC内容监管系统”所采用的“内容智能判别技术”，并不只针对已知的网站地址等进行过滤，而是对用户真实浏览的内容进行判断，既高效又准确。
2、防止数据、服务器堆积
大多针对大型互联网信息监管产品多采用所有网络访问数据，然后把记录下的数据上传至中心进行分析处理的，每秒钟IDC内网站的访问量是十分巨大的，而这种，都要进行分析，同样的网页会被多人访问多次也会被多次分析、记录，由于硬件系统的处理能力限制，只能分步处理，这样必将需要大量服务器、存储设备来实现，增加了系统的压力，也造成了大量的重复访问数据的堆积，这类产品与我公司产品数据流对比图参考图3：
图3与同类产品数据流流向及流量对比示意图
瑞达时代“IDC内容监管系统”互联网用户对IDC内网站/网页的访问，第一次被访问的网页系统会对其内容进行智能分析，对网页进行分类，并存储网页完整内容，该网页再次被访问时，如果该网页没有发生变化，系统直接比对、应用历史判别结果，并不进行重新分析、判别，只做访问次数累加，如此防止了服务器、存储设备的大量堆积，提高了处理效能。
3、实时分析、处理互联网信息
系统在IDC监管现场即进行信息实时分析，实时筛选、实时发现不良网页的访问、不良信息的发布，实时启动报警功能上传报警日志，告警管理员实时处理，同类互联网信息监管产品多将所有网络访问数据先采集再分析，由于机制与硬件处理的限制，很难做到分析、处理的实时性；
4、产品采用B/S结构设计，通过浏览器进行管理
易用性：“IDC内容监管系统”将所有的网络管理功能集于统一的浏览器界面，产品功能的集成性是其它产品所无法比拟的。提供全浏览器、中文化的用户操作界面，使用和操作非常简单、直接，用户对监管信息的综合统计、查询及各种管理策略的设定都可以在浏览器中完成，网络管理人员几乎无须任何培训就可以使用该系统进行网络管理操作，并且为客户提供个性化设置功能；
移动性：“互联网内容安全监管系统”是基于浏览器的网络管理系统，具有浏览器环境下的各种优良特点，包括使用方便，不限于指定的操作工作站，可以同时支持多人在不同的地点访问管理网络，方便的分级监控体系架构，适合于任何规模的网络管理。适合于多人多点同时进行网络管理操作；
安全性：“互联网内容安全监管系统”的管理信息采用基于SSL的加密技术传输，同时系统自身带有用户身份认证和授权管理系统，保证其管理信息的安全；
灵活性：“互联网内容安全监管系统”以Web 技术为架构基础，安装和维护非常简便；由于采用Internet 和Web 技术，系统的分级组网非常方便，支持分级架构和多服务器架构；
5、先进的管理平台
互联网内容安全管理采用先进的结构化、模块化设计，各功能模块拆分非常容易，可根据用户的实际需要加载各模块，具有自主知识产权，可为客户定制特定的功能需求。
6、基于旁路的接入
“IDC内容监管系统”产品工作在Pass-by 旁路模式下，不需要修改现有网络结构，不影响现有网络业务，也不会影响用户的网络出口流量。
7、方便的功能扩展
由于系统已经接收到IDC进出的所有数据，系统针对新的需求可以方便的进行功能扩展。
8、方便的信息检索
系统内置全文检索功能，快速、便捷的检索监管范围内网站的海量信息。
计算机平均带宽怎么计算？
日网站带宽 = PV / 统计时间(换算到秒）* 平均页面大小（单位KB）* 8
峰值每秒请求数(QPS）= （总PV数 * 80%）/ （6小时秒数 * 20%）。
网站流量指标有哪些？
常说的网站流量（traffic）是指网站的访问量，是用来描述访问一个网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标。
网站流量对于虚拟空间商来说流量是指：用户在访问网站过程中，产生的数据量大小，有的虚拟空间商
限制了流量的大小，当超过网站流量这个量该网站就不能访问了。网站流量统计主要指标包括：·独立访问者数量（uniquevisitors）；
·重复访问者数量（repeatvisitors）·页面浏览数（pageviews）；·每个访问者的页面浏览数（pageviews
peruser）；·某些具体文件/页面的统计指标，如页面显示次数、文件下载次数等。
统计代码是什么意思？
统计代码是第三方数据统计平台提供的嵌入您网站的一串代码字符，嵌入后通过相应技术能够统计您网站的访问量(PV)、访问用户(UV)等关键数据，帮助您分析网站运营效果，调整运营策略。
很多统计代码，是直接的一套小程序，可以直接放到自己的空间里，然后进行调用的，和使用网络统计的效果是一样的。在02年以前，单机版经常见，02年以后，基本上都是使用的网络版。
有哪些好的数据分析大数据数据挖掘的网站或数据学习网站？
近几年，大数据一直是IT界很看好的一个范畴。甚至在社会里的各行各业都对数据越来越重视，因为历史数据的积累与整合，可以引导企业的发展。当今世界，数据的价值远远高于人类所想象的。数据分析从以前的数学统计到现在的大数据分析。大数据分析主要分为三种类型：描述性分析、预测性分析以及探索性分析。
描述性分析就是对现有的数据做出结论分析，描述数据的变化，通常用到的分析工具就是常用的Excel表格，通过各种函数对数据的处理，清洗。但Excel的操作比较多，很多操作都会重复与复杂性。所以现在很多数据分析行内人都会使用Python。描述性分析通常会用到Pandas和Numpy库，缩短的处理数据的时间。
预测性分析可以直接以人工智能来解释了，现在的智能机器人给种各样，讲话如人类一样，思维逻辑清晰也是因为使用的数据挖掘、机器学习的。而且预测性分析可应用的范围很大，这类分析可以通过产生这些已有的真实数据去预测未来的发展趋势，引导或对预测的结果作出分析。比如自然变化的未来预测（天气预测、地质灾害预测等），社会经济水平预测，项目未来发展预测等等。用到的语言也是Python，对于基本的分类树算法、回归算法等是有关联的。
探索性分析是在描述分析的基础上对数据做出更深更容易让人明白的，通过可视化的，进一步的对数据变化的查看和分布规律，从而更好总结与理解。在Python中通常会使用到Matplotlib和Seaborn。很多金融行业都是用这种类型进行分析。
所以如果想学习更多的数据分析知识，我可以推荐一下几种
1.数据统计类的书籍：更多的是对算法的学习与理解
2.Pyhton语言学习：可找海外大学的教授的免费线上课程，比如斯坦福大学的教授都挺好；或直接搜索“廖雪峰”就能找到他的官网，直接中文学Python，这门语言很重要。
3.参加线上的比赛：阿里天池、SODA、Kaggle、Data Science Challenge / Competition、DataFountain、数据嗨客。
参加比赛有助于提升数据分析与编程能力，而且比赛赢了还有奖金。
4.还有一些网站推荐：①数据分析精选：
②统计论坛
③数据圈
④菜鸟教程：
⑤大学MOOC学院：
⑥易百教程：
⑦CSDN社区：
⑧慕课网：
⑨W3Cschool
⑩大
希望能帮到你~~~感谢大家，花了不少时间整理，爽~不嫌麻烦可以点个赞嘛~~有任何问题可评论我哟！
