集羣規模如何填寫

1、任務需求：不同的任務對集羣規模有不同的要求，例如，大規模數據處理和模擬計算任務通常需要更多的計算節點和更大的存儲容量；而低延遲和高可用性的任務則通常需要更高配置的計算節點。

2、可擴展性：集羣規模應該具有一定的可擴展性，即可以根據業務需求動態增加或減少集羣節點的數量。對於一些具有不確定性的任務，應該考慮預留一定的擴展空間，避免因爲集羣規模過小而無法滿足任務需求。

3、成本效益：集羣規模的大小也與成本效益之間有一定的關係。在決定集羣規模時，需要綜合考慮計算節點的購置、維護和執行成本，以及其帶來的計算性能和效益。

4、技術限制：集羣規模的大小也受到技術限制的影響，例如，網絡拓撲結構、存儲帶寬和計算節點的配置等方面，都會對集羣規模的選擇和設計產生一定的限制和影響。

小編還爲您整理了以下內容，可能對您也有幫助：

如何計算Flink集羣規模：信封背計算法

2017年柏林Flink Forward大會上Robert Metger的"Keep It Going: How to Reiably and Efficiently Operate Apache Flink"的演講很受歡迎。Robert的其中一個主題演講涉及到了如何估算Flink集羣規模。Flink Forward大會的觀衆們認爲這個計算方法對他們很有用，因此我們把他的演講主題轉變成這篇博客。

Flink社區上經常被問起的一個問題是當從開發轉到線上時，如何估算集羣規模大小。當然，最準確的的答案是根據需要，但是這並沒有什麼用。這篇博客提出了一系列問題使你能夠計算出一些基準。

首先，思考一下你的應用操作需要的資源基準的指標。

關鍵指標如下：

最後，考慮一下你的服務等級協議(SLAS)，比如宕機時間、延遲和最大的吞吐量。這些指標將直接影響你的容量計算。

接下來，看一下基於預算可用的資源大小。比如：

基於上述這些因素，你現在能夠估算正常流程的的資源基準。另外，還需要增加一些資源用作異常的恢復和checkpointing。

我現在透過一個集羣上的虛擬job部署來描述整個資源基準的建立過程。信封背計算法的所用到的數字是不精準的，同時並沒有考慮的很全面。在後面，我會指出在做計算時的忽視的一些點。

在這個案列中，我將部署典型的Flink流式應用，Kafka Topic的數據作爲數據源。這個流接着使用keyed， aggregating window操作轉換。視窗操作執行5分鐘的視窗聚合。同時假設有源源不斷的數據進來，window被設定成1分鐘滑動一次。

這表示每分鐘執行一次過去5分鐘內的視窗聚合。這個流式應用根據userId字段進行聚合。Kafka Topic中消息的大小平均是2KB。

吞吐量是每秒100萬條消息。爲了理解視窗操作的state大小，你需要知道distinct Keys的數量，就是userIds的數量，這邊大約是5000萬個不同的用戶ID。對於每個用戶，你需要計算4個數字，透過longs(8 byte)存儲。

現在，讓我們總結一下這個任務的關鍵指標：

— 硬件：

— Kafka 部署

總共有5臺機器執行這個job，每臺機器上執行一個TaskManager。磁盤透過網絡掛載，同時有10 gigabit的以太網接入。同時Kafka是部署在其他機器上。

每臺機器有16CPU核。爲了簡化的需要，這邊不考慮CPU和內存的使用情況。在實際情況下，你需要根據應用邏輯和state backend的使用，來考慮內存的使用。這個例子使用RocksDB state backend。（它是健壯的，同時對內存需求比較低）。

爲了理解整個job執行部署的資源需求，最容易的方式是關注單臺機器和TaskManager的操作。你可以透過單臺機器計算出來的數字來推斷整個集羣的資源需求。

默認(所有的操作都有並行度和沒有特殊的調度)所有的操作在每臺機器上都有執行。

在這個例子中，Kafka source， 視窗操作和Kafka sink都執行在每臺機器上。

keyBy是一個分離的操作，因此資源需求計算比較容易。在現實中，keyBy是一個API，連接了Kafak Source和視窗操作。

我現在將從頭到底理解這些操作的網絡資源需求。

爲了計算Kafka source收到的數據量，首先需要計算Kafka的聚合輸入。sources每秒收到100萬消息，每條消息2KB大小。

2GB/s除以5臺機器，得到如下結果：

集羣中每臺機器上TaskManager的source收到400MB/s的數據。

接下來，你需要確保同一個key的所有事件落在一些機器上。這邊，你從kafka中讀取的數據可能被重新分區。

shuffle過程發送所有擁有相同key的數據到同一臺機器，因此這邊把400MB/s的數據分割成一個根據userId分區的流。

平均來看，你將發送80MB/s的數據到每一臺機器。這個分析是從單臺機器的角度，但是一些數據已經在目標機器上了，因此要減去80MB/s。

接下去的問題是視窗操作發送多少數據到Kafka Sink。結果是67MB/s，讓我們看一下如何計算。

視窗操作爲每個key保持了4個數字(longs)聚合。每一分鐘，操作將發送當前的聚合值。每個key發送2ints(user_id, window_ts)和4 longs。

然後乘以keys數量(500000000除以機器數量)

然後計算每秒的大小：

這表示每個TaskManager從視窗操作中平均發送67MB/s的用戶數據。因爲Kafka sink執行在每個TaskManager上，所以沒有進一步的分區操作。這就是從Flink到Kafka的發送的數據量。

從視窗操作中得到的數據每分鐘會發送一次。在實際中，這個操作不會發以67MB/s的發送數據，而是在一分鐘之內的幾秒間到達最大帶寬。

現在，總結一下：

到目前爲止，我們僅僅計算了Flink處理的用戶數據。你同時還需要考慮磁盤的使用，比如存儲state 和checkpointing。爲了計算磁盤的花銷，你需要檢視視窗計算如何進入state。Kafka Source也需要保持一些state，但是跟視窗操作的state相比，可以忽略不計。

爲了理解視窗操作的state大小，讓我們換一個角度看這個問題。Flink計算5分鐘的時間視窗，並且1分鐘滑動一次。Flink是透過保持5個視窗來實現滑動視窗。根據先前提到的，在使用視窗時，你需要爲每個視窗保持40bytes的狀態，並且視窗是提前聚合的。對於每一條到來的事件，你首先需要取出當前聚合值，再更新聚合值，然後把新值寫回去。

這意味着：

有40MB/s的磁盤讀寫（每臺機器上）。根據先前說的，磁盤是透過網絡掛載的。因此需要在先前的基礎上增加這個值。

現在總共需要的資源如下：

上述的計算只考慮了事件到達視窗操作時觸發時state的進入。此外，你還需要checkpoint和容錯機制。因爲，如果一臺機器或者其他任何東西掛掉，你需要恢復你的視窗並繼續處理。

根據先前所說，Checkpointing是每隔1分鐘執行一次，並且每個checkpoint會複製整個job的狀態到(透過網絡掛載)檔案系統。

現在，讓我們快速的計算一下每臺機器的state大小：

接着算每秒的值：

和視窗操作類似，checkpointing也是每分鐘執行一次。它嘗試全速發送數據到外部存儲。Checkpointing引起了額外的state進入。（自從Flink1.3後，RocksDB支援增量checkpointing來降低每次checkpoint時所需的網絡傳輸。）

計算更新如下：

這意味着整個集羣網絡流量是：

400是80MB的state讀寫乘以5臺機器。2335是Kafka進和出的總值。

整個硬件的網絡可用容量如下：

免責聲明:上述這些計算沒有包含協議的花銷，比如TCP、Ethernet和RPC（在Flink、Kafka和HDFS等中）。但是上述的計算仍舊對如何計算一個job的資源有指導意義。

基於我的分析，這個例子中，5個節點的集羣，在典型的操作中，每個機器需要處理760MB/s的數據進出，同時每臺機器可以處理的容量是1250MB/s。這樣保留了40%的網絡容量來應對我剛纔提到的複雜度，比如網絡協議花銷，事件重放，數據傾斜引起的不平均的負載等。

當然，沒有一個標準答案來說明留40%的餘量是否合適。但是這個算法可以給你一個好的開始。嘗試上述的計算，修改上述的參數爲你自己的參數。Happy scaling！

How To Size Your Apache Flink® Cluster: A Back-of-the-Envelope Calculation

申報2022年長治市農產品加工優勢產業集羣項目的如何填寫

按照實際情況寫。申報2022年長治市農產品加工優勢產業集羣項目按照實際情況寫，申報是指納稅人按照稅法規定的期限和內容向稅務機關提交有關納稅事項書面報告的法律行爲，是納稅人履行納稅義務、承擔法律責任的主要依據。

產業集羣一般多大

千億級。

產業集羣應有四個標準。

一是規模。產業集羣必須要相當規模，千億元級以上甚至萬億元級以上。

二是數量。要具有世界一流創新能力的企業數量。

三是能力。一定要有一批具有世界級創新能力的企業。

四是產業鏈的完整性。以醫療設備而言，這是一個跨學科的、極爲複雜的領域，從基礎的元器件到軟件、應用等，涉及衆多行業發展。

天翼云云容器引擎的服務可支援的集羣規模

50~1000節點。

根據天翼雲官網資料顯示，天翼云云容器引擎提供高可靠高性能的企業級容器應用管理服務，控制節點數：3節點/單節點，集羣管理規模：50~1000節點。

雲容器引擎提供高度可擴展的、高性能的企業級Kubernetes集羣，支援執行Docker容器。在容器模式中，應用以容器的形式存在，所有和該應用相關的依賴都會在容器中，因此移植非常方便，不會存在像傳統模式中的環境不一致問題。

實際生產環境中如何計算zookeeper集羣規模大小

1、 配置資訊存儲：項目配置資訊怎麼存放，放在那邊，怎麼保證其安全可靠？因爲項目配置關係到項目能否啓動以及正常執行。一旦配置系統出問題時，它關係到是整個公司的網站。

2、 請求配置資訊：當一個Web應用程序啓動時，它如何獲取到項目的配置？這裏可能會涉及到一些程序之間的通信，比如應用和配置服務器的通信等。簡單來說，Web項目啓動時需要向集羣配置系統發送遠程請求，獲取項目啓動的配置資訊。

3、 監聽配置資訊：當項目某些配置資訊修改時，配置系統如何通知到應用這些配置的項目，項目接收到配置修改的通知後，項目會做一些動態修改。如何進行監聽配置的動態修改，以及根據配置修改項目能做出配置的動態更新？

4、 統一控制終端：集羣配置系統最終要給出一個集中的Web控制終端來管理這些配置，包含配置資訊增加、刪除、修改、查詢、部署等等。

解決了上面的四個問題，您就可以自己搭建了一套集羣配置系統。如果有足夠的人力資源、技術資源，您可以寫一套分佈式的存儲來解決配置資訊的集中式存儲。您也可以寫一套通信協議、或者在現有的通信協議上做一些封裝來解決獲取項目配置、以及監聽修改配置的問題。最後您可以用PHP或者.Net來寫一套配置終端。但當您沒有那麼多資源和時間時，也許如下的解決方案是個不錯的選擇，它能幫助你在很短的時間內搭建一套可靠的分佈式配置系統。

集羣配置系統會應用到一個成熟的分佈式服務開源框架—ZooKeeper。它是Apache Hadoop的一個子項目，它主要用來解決分佈式集羣中應用系統的一致性問題，它能提供基於類似於檔案系統的目錄節點樹方式的數據存儲。除了數據存儲，它還可以用來維護和監控你存儲的數據的狀態變化。從設計模式角度來看，Zookeeper是一個基於觀察者模式設計的分佈式服務管理框架，它負責存儲和管理大家都關心的數據，然後接受觀察者的註冊，一旦這些數據的狀態發生變化，Zookeeper 就將負責通知那些已經註冊的觀察者做出相應的反應。

集羣規模估算

背景：QPS = 200萬/s     全天不間斷

讓高峯期QPS控制在集羣能承載的總QPS的30%左右是比較安全的策略

即應設計集羣承載QPS上限爲600萬~700萬/s 纔是安全的(也就是集羣的處理能力是高峯期的3~4倍這個樣子)

數據集羣估算：

假設每條數據估算2kb大小，2KB轉換爲G=2/1024/1024，即每條數據約1.9073486328125e-6GB

存儲估算：

每天數據增量：2000000*24*60*60=172,800,000,000條/天

172,800,000,000*(2/1024/1024)=329,589.84375GB/天=321.8650817871094TB/天=0.314321368932724PB/天

0.314321368932724*3*365PB/年=344.1818989813328PB/年

一般集羣存儲不超過總存儲大小的80%，所以一年總存儲大小如下：

344.1818989813328PB/0.8=430.227373726666PB/年， 

按每個節點存儲10PB的數量來算，

430.227373726666PB/10PB=43.0227373726666  大概需要44個節點來存儲一年的數據

內存估算：

內存估算，內存的估算其實這個是沒有絕對標準，有的公司使用Flink處理物聯網數據，只用了幾臺不到10G的機器就可以處理。所以內存的估算其實不同的組件，執行多少任務，多少實時任務，離線任務、算法模型等，區別比較大

一般實時任務佔用的資源都是固定的，可以根據業務個數估算。離線任務可以根據ETL任務數和任務資源配置情況估算，計算資源離線和實時同時啓用的時候不能超過資源90%

實時任務資源佔用需要小於50%，實時任務2000000/s的QPS，一分鐘視窗2000000*60*（2/1024/1024）=228.9G,有的設定5分鐘視窗，那麼大概是1144.4G。

按照不超過50%來計算，需要1144.4G/0.5=2,288.8G(五分鐘視窗計算)；  228.9G/0.5=457.8G(一分鐘視窗計算)

2,288.8G/44=52G/臺（或457.8G/44=10.40G/臺）

CPU估算：

CPU和內存比例，一般爲1：2或者1：4，當然具體需要看有多少線程

16核的CPU一般能HOLD住一兩百個線程的工作，如果一次計算量過大建議使用更大核的CPU 如32 cpu core，

支援超線程，SSE4.2指令

綜上建議配置:     

      Nodes    44臺

      Mem      56G

      CPU      32 cpu core，支援sse4.2指令

產品集羣是什麼概念，軟件企業如何做到產品集羣

■ 你好！

集羣或簇羣（cluster）本意爲相同或相似的事物在某地集中出現，早在20世紀70年代或更早的時間，就有國外學者（Czamanski S 1974）將集羣引入到經濟學，提出了產業集羣（instrial cluster）的概念，1990年美國波特教授在《國家競爭優勢》一書中重新提出產業集羣的概念，並用產業集羣的方法分析一個國家或地區的競爭優勢，從此，產業集羣的概念得到學者的普遍接受並風靡一時。按照波特教授的理解，產業集羣是由與某一產業領域相關的相互之間具有密切聯繫的企業及其他相應機構組成的有機整體。產業集羣至少應包括如下幾個因素：首先，與某一產業領域相關。一般來說，產業集羣內的企業和其它機構往往都與某一產業領域相關，這是產業集羣形成基礎。其次，產業集羣內的企業及其它機構之間具有密切聯繫。產業集羣內的企業及相關機構不是孤立存在的，而是整個聯繫網絡中的一個個節點，這是產業集羣形成的關鍵。第三，產業集羣是一個複雜的有機整體。產業集羣內部不僅包括企業，而且還包括相關的商會、協會、銀行、中介機構等，是一個複雜的有機整體，這是產業集羣的實體構成。

國內外實踐表明，產業集羣是當代產業生存與發展最有效的組織形態，也是提高區域經濟競爭能力的重要戰略。產業集羣是由具有共性或互補性而相互聯繫的企業依託相關的功能服務平臺支撐的在空間上的集聚，並形成強勁、持續競爭優勢的經濟羣落組合而形成的。一個區域某一產業集羣在成長過程中，不僅表現爲產品數量的迅速成長，同時也意味着與之配套的功能平臺的建立和完善，主要有貿易中心、資訊中心、研發中心、檢測中心、技術標準中心等。因此，產業集羣成長主要包括產業規模由小到大、產業結構由低向高、產業組織由簡單變複雜的過程。三者相輔相成，共同構成特定區域產業集羣的競爭力源；三者互爲動力，推動區域產業集羣不斷地成長。

集羣註冊公司是什麼意思

集羣註冊公司就是很多公司集羣註冊在一個地方。

集羣地址一般都是經過特殊申請批准的，其實從某種意義講就是商務祕書公司。集羣地址其實算虛擬地址，不過是正規的虛擬地址。集羣註冊，是指多個有限責任公司以一家企業的住所（經營場所）地址，作爲各自的住所登記，並由該企業提供住所託管服務，組成企業集羣的登記註冊模式。

電子商務企業集羣註冊指是以企業作爲集羣註冊託管公司（下稱“託管公司”），允許多家電子商務企業（下稱“集羣企業”，含個體戶）將地址登記爲該託管公司的住所。電子商務企業集羣註冊以託管公司出具的託管證明代替住所證明辦理工商登記，營業執照住所一欄加註“集羣註冊地址”字樣，組成企業集羣，並透過電子營業執照應用平臺的相關功能，實現網上登記註冊和登記註冊資訊公示的新型註冊登記模式。託管公司爲集羣企業提供住所代理和送達法律文書、代理記賬、代理申報工商登記年報、代理報稅、互聯網金融支援、第三方信用擔保等商務代理服務，建設集羣註冊託管資訊網站，公示自己及集羣企業名單及其登記註冊資訊、電子營業執照標識，並配合部門進行監督管理。

【法律依據】

《中華人民共和國城鎮集體所有制企業條例》

第十二條 集體企業的設立必須具備下列條件：

（一）有企業名稱、組織機構和企業章程；

（二）有固定的生產經營場所、必要的設施並符合規定的安全衛生條件；

（三）有符合國家規定並與其生產經營和服務規模相適應的資金數額和從業人員；

（四）有明確的經營範圍；

（五）能夠承擔民事責任；

（六）法律、法規規定的其他條件。

如何迅速打造產業集羣

（一）迅速打造產業集羣的核心方式

1、立地成佛

圍繞有一定產業基礎的區域，立足於傳統產業或本地優勢資源，迅速梳理出主導產業鏈、促進要素聚集，透過建鏈、補鏈、強鏈，做強做大主導產業鏈，吸引配套產業鏈，建設支撐產業鏈，演進爲縱向成鏈、橫向成羣、區域大循環的、具有綜合優勢的產業集羣。如餘姚塑料產業集羣、江蘇吳江絲綢產業集羣都是此類典型案例。

2、中心開花

實施先聚焦中心、後周邊開花的策略。先集中資源迅速引進或培育一個或兩三個規模較大、產業帶動力較強並且技術處於領先地位的企業，形成中心；然後傾斜重點吸引配套，鼓勵配套技術、設備、產品投資商、配套服務商進入，逐步形成大配套產業集羣。例如許昌以瑞貝卡公司爲龍頭，彙集了龍正、神龍等具有一定規模的發製品企業112家、個體生產專業戶900多家，發製品產業鏈上從業人員近15萬人，成爲全球最大的發製品生產加工基地。

3、市場拉動

透過建立或者升級專業市場，促使市場資訊、銷售渠道、研發設計、裝備製造、產品製造、金融、物流、電子商務等服務產業有機地結合，形成以市場爲核心的大產業集羣，最典型的如義烏的小商品產業集羣，就是以中國小商品城爲核心，帶動相關產業大發展，成爲全球最大的小商品集散地。

4、研發驅動

圍繞研發中心，聚集創新要素，透過研發技術產業化、研發服務全球化，實現研發、製造、銷售各產業環節聚集，最終形成產業集羣。主要是在實力較強的科研機構、大學的作用下，在某個區域、產業或產品上依託技術上的領先優勢和人才優勢逐步發展進而形成產業集羣。最典型的如美國硅谷，成爲了全球最著名的創新產業集羣，是國際知名科技、智力、人才和資訊資源、風投資金的融匯地。

5、OEM聚集

透過代工型企業的聚集，自動形成主導產業突出、配套完整的產業集羣。這類集羣有兩種基本模式：一種是外商或港澳臺商先投資零配件企業，然後透過再投資和吸引其他同行業，逐步形成產業集羣；一種是境外大企業投資興辦規模較大的終端產品企業，拉動國內外配套企業跟進投資，形成產業集羣。前者多在開放的早期，後者主要是近幾年較多。這些產業集羣主要集中在江浙、廣東等地，以電子資訊、精細化工和精密機械產業等爲重點，這些產業集羣形成較大規模後，當地技術研發力量以及配套企業的數量也逐年增長。

6、2.5產業匯聚

2.5產業，又稱生產性服務業，它像一種雙棲動物，兼有第二產業(工業)與第三產業(服務業)的特性，生產性服務業服務於生產者，它在生產過程中投入，架構了生產與服務的一體化，又具備了自己的研發中心、核心技術產品生產中心和現代物流執行服務等第二產業運營的職能。生活中所見到的金融、保險、管理諮詢、倉儲、人力資源等等都可以被納入2.5產業的範疇。它們一般具有高技術含量、高知識集聚、高附加值和高管理水平的特點，不僅自身創造價值，也能助力製造業再上一個臺階。利用2.5產業與製造業在空間上的可分離性， 2.5產業正被北上廣深、江浙等發達地區所重視，開始專門打造2.5產業聚集中心，形成2.5產業集羣，例如金融產業集羣、電子商務產業集羣、廣告產業集羣、設計產業集羣（如深圳設計之都），把發展2.5產業集羣提高到了促進整個製造業轉型升級的高度。

（二）迅速打造產業集羣的主要抓手

1、“抓住牛鼻子”——促進集羣要素集中化

“牽牛要牽牛鼻子”，要快速打造產業集羣，關鍵是要促進集羣要素迅速集中。要素集中是產業集聚發展中的最初階段，但也是必不可少的階段。在要素集中階段，的首要問題是解決產業集聚區的選址，應根據不同的區域特點規劃產業佈局，並透過減免稅費、降低土地出讓金、增強補貼等措施來吸引要素的集聚。以市場拉動爲主的產業集羣建設爲例，關鍵就是吸引需求、匯聚商家。例如蘇州木瀆鎮的汽車商貿產業集羣，最開始的時候是大力引進4S店，在彙集大量4S店後，蘇州人買車基本上都到木瀆，買賣市場開始形成，爲後面的汽車用品市場、二手車市場的繁榮奠定了基礎。這個汽車商貿集羣形成過程中，最初匯聚4S店就是整個產業集羣的啓動環節，而4S店就是關鍵要素。

2、“拉長產業鏈”——促進產業集羣專業化

在找到牛鼻子、匯聚關鍵要素之後，發展產業集羣的戰略重心就要逐步轉移到突出集羣的主導產業上來，透過“補鏈”，即把主導產業鏈的缺失環節補充完整、拉長主導產業鏈環節，達到“縱向成鏈”的目的。這個階段要把優惠的重點放在吸引與現有產業鏈關鍵環節企業具有“食物鏈”關係的商家進來，鼓勵“以商招商”，強化重點環節招商。以研發驅動的產業集羣爲例，例如中關村高科技產業集羣，在研發科技人員關鍵要素彙集後，隨後的產業化、市場化環節就顯得尤其重要，有了研發技術，就鼓勵生廠商、貿易商大量進入，現在的中關村產業集羣就是一個研發、生產、銷售一體化的產業集羣。

3、“增粗產業鏈“——促進產業集羣規模化

在“縱向成鏈“之後，發展產業集羣的戰略重心就要放到“強鏈”上來，針對產業鏈的薄弱環節，鼓勵適度競爭，吸引相關企業進入，達到“橫向成羣”的目的。從國內外產業集羣的發展來看，各環節大量企業的相互競爭，不但不會削弱產業集羣競爭力，反而會提升產業集羣競爭力、有效擴大集羣的市場規模。

4、“擴散產業鏈”——促進產業集羣區域化

在完成上述三個階段後，產業集羣的主導特徵已基本形成，產業集聚已基本完成，發展產業集羣的戰略重心要轉移到“大配套”上來，鼓勵各種配套企業以及其它緊密關聯、廣泛關聯的企業進入，促進集聚區進入高速發展階段，推動地區整體經濟水平快速上升。最重要的是廣泛配套主導產業鏈的發展方式，能夠促進產業集羣知識、技術外溢，並強力輻射周邊產業，引導該地區產業結構的調整和升級，真正實現產業集羣區域化。

什麼叫產業集羣化？

產業集羣化某一行業內的競爭性企業以及與這些企業互動關聯的合作企業、專業化供應商、服務供應商、相關產業廠商和相關機構聚集在某特定地域的現象。

產業集羣可以在特定區域內具有競爭性、合作性、地域性集中的一組企業、專業供應商、服務商、金融機構、相關產業的生產者以及其他相關機構。不同產業集羣的深度和複雜性是不同的，它代表了一種介於市場和等級之間的新型空間經濟組織形式。

擴展資料

產業集羣的作用

產業集羣主要爲分析國家和地區經濟發展，制定相應的提供了新的視角。產業集羣爲經濟增長、企業、和其他機構的角色定位、甚至企業與、企業和其他機構之間的關係提供了一種新的思維方式。

產業集羣從整體上挖掘特定區域的競爭優勢。產業集羣突破了企業和單一產業的邊界，重點關注特定區域內企業、相關機構、和非組織與競爭和合作關係的互動。

參考資料來源：百度百科-產業集羣

如何計算Flink集羣規模：信封背計算法

2017年柏林Flink Forward大會上Robert Metger的"Keep It Going: How to Reiably and Efficiently Operate Apache Flink"的演講很受歡迎。Robert的其中一個主題演講涉及到了如何估算Flink集羣規模。Flink Forward大會的觀衆們認爲這個計算方法對他們很有用，因此我們把他的演講主題轉變成這篇博客。

Flink社區上經常被問起的一個問題是當從開發轉到線上時，如何估算集羣規模大小。當然，最準確的的答案是根據需要，但是這並沒有什麼用。這篇博客提出了一系列問題使你能夠計算出一些基準。

首先，思考一下你的應用操作需要的資源基準的指標。

關鍵指標如下：

最後，考慮一下你的服務等級協議(SLAS)，比如宕機時間、延遲和最大的吞吐量。這些指標將直接影響你的容量計算。

接下來，看一下基於預算可用的資源大小。比如：

基於上述這些因素，你現在能夠估算正常流程的的資源基準。另外，還需要增加一些資源用作異常的恢復和checkpointing。

我現在透過一個集羣上的虛擬job部署來描述整個資源基準的建立過程。信封背計算法的所用到的數字是不精準的，同時並沒有考慮的很全面。在後面，我會指出在做計算時的忽視的一些點。

在這個案列中，我將部署典型的Flink流式應用，Kafka Topic的數據作爲數據源。這個流接着使用keyed， aggregating window操作轉換。視窗操作執行5分鐘的視窗聚合。同時假設有源源不斷的數據進來，window被設定成1分鐘滑動一次。

這表示每分鐘執行一次過去5分鐘內的視窗聚合。這個流式應用根據userId字段進行聚合。Kafka Topic中消息的大小平均是2KB。

吞吐量是每秒100萬條消息。爲了理解視窗操作的state大小，你需要知道distinct Keys的數量，就是userIds的數量，這邊大約是5000萬個不同的用戶ID。對於每個用戶，你需要計算4個數字，透過longs(8 byte)存儲。

現在，讓我們總結一下這個任務的關鍵指標：

— 硬件：

— Kafka 部署

總共有5臺機器執行這個job，每臺機器上執行一個TaskManager。磁盤透過網絡掛載，同時有10 gigabit的以太網接入。同時Kafka是部署在其他機器上。

每臺機器有16CPU核。爲了簡化的需要，這邊不考慮CPU和內存的使用情況。在實際情況下，你需要根據應用邏輯和state backend的使用，來考慮內存的使用。這個例子使用RocksDB state backend。（它是健壯的，同時對內存需求比較低）。

爲了理解整個job執行部署的資源需求，最容易的方式是關注單臺機器和TaskManager的操作。你可以透過單臺機器計算出來的數字來推斷整個集羣的資源需求。

默認(所有的操作都有並行度和沒有特殊的調度)所有的操作在每臺機器上都有執行。

在這個例子中，Kafka source， 視窗操作和Kafka sink都執行在每臺機器上。

keyBy是一個分離的操作，因此資源需求計算比較容易。在現實中，keyBy是一個API，連接了Kafak Source和視窗操作。

我現在將從頭到底理解這些操作的網絡資源需求。

爲了計算Kafka source收到的數據量，首先需要計算Kafka的聚合輸入。sources每秒收到100萬消息，每條消息2KB大小。

2GB/s除以5臺機器，得到如下結果：

集羣中每臺機器上TaskManager的source收到400MB/s的數據。

接下來，你需要確保同一個key的所有事件落在一些機器上。這邊，你從kafka中讀取的數據可能被重新分區。

shuffle過程發送所有擁有相同key的數據到同一臺機器，因此這邊把400MB/s的數據分割成一個根據userId分區的流。

平均來看，你將發送80MB/s的數據到每一臺機器。這個分析是從單臺機器的角度，但是一些數據已經在目標機器上了，因此要減去80MB/s。

接下去的問題是視窗操作發送多少數據到Kafka Sink。結果是67MB/s，讓我們看一下如何計算。

視窗操作爲每個key保持了4個數字(longs)聚合。每一分鐘，操作將發送當前的聚合值。每個key發送2ints(user_id, window_ts)和4 longs。

然後乘以keys數量(500000000除以機器數量)

然後計算每秒的大小：

這表示每個TaskManager從視窗操作中平均發送67MB/s的用戶數據。因爲Kafka sink執行在每個TaskManager上，所以沒有進一步的分區操作。這就是從Flink到Kafka的發送的數據量。

從視窗操作中得到的數據每分鐘會發送一次。在實際中，這個操作不會發以67MB/s的發送數據，而是在一分鐘之內的幾秒間到達最大帶寬。

現在，總結一下：

到目前爲止，我們僅僅計算了Flink處理的用戶數據。你同時還需要考慮磁盤的使用，比如存儲state 和checkpointing。爲了計算磁盤的花銷，你需要檢視視窗計算如何進入state。Kafka Source也需要保持一些state，但是跟視窗操作的state相比，可以忽略不計。

爲了理解視窗操作的state大小，讓我們換一個角度看這個問題。Flink計算5分鐘的時間視窗，並且1分鐘滑動一次。Flink是透過保持5個視窗來實現滑動視窗。根據先前提到的，在使用視窗時，你需要爲每個視窗保持40bytes的狀態，並且視窗是提前聚合的。對於每一條到來的事件，你首先需要取出當前聚合值，再更新聚合值，然後把新值寫回去。

這意味着：

有40MB/s的磁盤讀寫（每臺機器上）。根據先前說的，磁盤是透過網絡掛載的。因此需要在先前的基礎上增加這個值。

現在總共需要的資源如下：

上述的計算只考慮了事件到達視窗操作時觸發時state的進入。此外，你還需要checkpoint和容錯機制。因爲，如果一臺機器或者其他任何東西掛掉，你需要恢復你的視窗並繼續處理。

根據先前所說，Checkpointing是每隔1分鐘執行一次，並且每個checkpoint會複製整個job的狀態到(透過網絡掛載)檔案系統。

現在，讓我們快速的計算一下每臺機器的state大小：

接着算每秒的值：

和視窗操作類似，checkpointing也是每分鐘執行一次。它嘗試全速發送數據到外部存儲。Checkpointing引起了額外的state進入。（自從Flink1.3後，RocksDB支援增量checkpointing來降低每次checkpoint時所需的網絡傳輸。）

計算更新如下：

這意味着整個集羣網絡流量是：

400是80MB的state讀寫乘以5臺機器。2335是Kafka進和出的總值。

整個硬件的網絡可用容量如下：

免責聲明:上述這些計算沒有包含協議的花銷，比如TCP、Ethernet和RPC（在Flink、Kafka和HDFS等中）。但是上述的計算仍舊對如何計算一個job的資源有指導意義。

基於我的分析，這個例子中，5個節點的集羣，在典型的操作中，每個機器需要處理760MB/s的數據進出，同時每臺機器可以處理的容量是1250MB/s。這樣保留了40%的網絡容量來應對我剛纔提到的複雜度，比如網絡協議花銷，事件重放，數據傾斜引起的不平均的負載等。

當然，沒有一個標準答案來說明留40%的餘量是否合適。但是這個算法可以給你一個好的開始。嘗試上述的計算，修改上述的參數爲你自己的參數。Happy scaling！

How To Size Your Apache Flink® Cluster: A Back-of-the-Envelope Calculation

申報2022年長治市農產品加工優勢產業集羣項目的如何填寫

按照實際情況寫。申報2022年長治市農產品加工優勢產業集羣項目按照實際情況寫，申報是指納稅人按照稅法規定的期限和內容向稅務機關提交有關納稅事項書面報告的法律行爲，是納稅人履行納稅義務、承擔法律責任的主要依據。

產業集羣一般多大

千億級。

產業集羣應有四個標準。

一是規模。產業集羣必須要相當規模，千億元級以上甚至萬億元級以上。

二是數量。要具有世界一流創新能力的企業數量。

三是能力。一定要有一批具有世界級創新能力的企業。

四是產業鏈的完整性。以醫療設備而言，這是一個跨學科的、極爲複雜的領域，從基礎的元器件到軟件、應用等，涉及衆多行業發展。

天翼云云容器引擎的服務可支援的集羣規模

50~1000節點。

根據天翼雲官網資料顯示，天翼云云容器引擎提供高可靠高性能的企業級容器應用管理服務，控制節點數：3節點/單節點，集羣管理規模：50~1000節點。

雲容器引擎提供高度可擴展的、高性能的企業級Kubernetes集羣，支援執行Docker容器。在容器模式中，應用以容器的形式存在，所有和該應用相關的依賴都會在容器中，因此移植非常方便，不會存在像傳統模式中的環境不一致問題。

實際生產環境中如何計算zookeeper集羣規模大小

1、 配置資訊存儲：項目配置資訊怎麼存放，放在那邊，怎麼保證其安全可靠？因爲項目配置關係到項目能否啓動以及正常執行。一旦配置系統出問題時，它關係到是整個公司的網站。

2、 請求配置資訊：當一個Web應用程序啓動時，它如何獲取到項目的配置？這裏可能會涉及到一些程序之間的通信，比如應用和配置服務器的通信等。簡單來說，Web項目啓動時需要向集羣配置系統發送遠程請求，獲取項目啓動的配置資訊。

3、 監聽配置資訊：當項目某些配置資訊修改時，配置系統如何通知到應用這些配置的項目，項目接收到配置修改的通知後，項目會做一些動態修改。如何進行監聽配置的動態修改，以及根據配置修改項目能做出配置的動態更新？

4、 統一控制終端：集羣配置系統最終要給出一個集中的Web控制終端來管理這些配置，包含配置資訊增加、刪除、修改、查詢、部署等等。

解決了上面的四個問題，您就可以自己搭建了一套集羣配置系統。如果有足夠的人力資源、技術資源，您可以寫一套分佈式的存儲來解決配置資訊的集中式存儲。您也可以寫一套通信協議、或者在現有的通信協議上做一些封裝來解決獲取項目配置、以及監聽修改配置的問題。最後您可以用PHP或者.Net來寫一套配置終端。但當您沒有那麼多資源和時間時，也許如下的解決方案是個不錯的選擇，它能幫助你在很短的時間內搭建一套可靠的分佈式配置系統。

集羣配置系統會應用到一個成熟的分佈式服務開源框架—ZooKeeper。它是Apache Hadoop的一個子項目，它主要用來解決分佈式集羣中應用系統的一致性問題，它能提供基於類似於檔案系統的目錄節點樹方式的數據存儲。除了數據存儲，它還可以用來維護和監控你存儲的數據的狀態變化。從設計模式角度來看，Zookeeper是一個基於觀察者模式設計的分佈式服務管理框架，它負責存儲和管理大家都關心的數據，然後接受觀察者的註冊，一旦這些數據的狀態發生變化，Zookeeper 就將負責通知那些已經註冊的觀察者做出相應的反應。

集羣規模估算

背景：QPS = 200萬/s     全天不間斷

讓高峯期QPS控制在集羣能承載的總QPS的30%左右是比較安全的策略

即應設計集羣承載QPS上限爲600萬~700萬/s 纔是安全的(也就是集羣的處理能力是高峯期的3~4倍這個樣子)

數據集羣估算：

假設每條數據估算2kb大小，2KB轉換爲G=2/1024/1024，即每條數據約1.9073486328125e-6GB

存儲估算：

每天數據增量：2000000*24*60*60=172,800,000,000條/天

172,800,000,000*(2/1024/1024)=329,589.84375GB/天=321.8650817871094TB/天=0.314321368932724PB/天

0.314321368932724*3*365PB/年=344.1818989813328PB/年

一般集羣存儲不超過總存儲大小的80%，所以一年總存儲大小如下：

344.1818989813328PB/0.8=430.227373726666PB/年， 

按每個節點存儲10PB的數量來算，

430.227373726666PB/10PB=43.0227373726666  大概需要44個節點來存儲一年的數據

內存估算：

內存估算，內存的估算其實這個是沒有絕對標準，有的公司使用Flink處理物聯網數據，只用了幾臺不到10G的機器就可以處理。所以內存的估算其實不同的組件，執行多少任務，多少實時任務，離線任務、算法模型等，區別比較大

一般實時任務佔用的資源都是固定的，可以根據業務個數估算。離線任務可以根據ETL任務數和任務資源配置情況估算，計算資源離線和實時同時啓用的時候不能超過資源90%

實時任務資源佔用需要小於50%，實時任務2000000/s的QPS，一分鐘視窗2000000*60*（2/1024/1024）=228.9G,有的設定5分鐘視窗，那麼大概是1144.4G。

按照不超過50%來計算，需要1144.4G/0.5=2,288.8G(五分鐘視窗計算)；  228.9G/0.5=457.8G(一分鐘視窗計算)

2,288.8G/44=52G/臺（或457.8G/44=10.40G/臺）

CPU估算：

CPU和內存比例，一般爲1：2或者1：4，當然具體需要看有多少線程

16核的CPU一般能HOLD住一兩百個線程的工作，如果一次計算量過大建議使用更大核的CPU 如32 cpu core，

支援超線程，SSE4.2指令

綜上建議配置:     

      Nodes    44臺

      Mem      56G

      CPU      32 cpu core，支援sse4.2指令

產品集羣是什麼概念，軟件企業如何做到產品集羣

■ 你好！

集羣或簇羣（cluster）本意爲相同或相似的事物在某地集中出現，早在20世紀70年代或更早的時間，就有國外學者（Czamanski S 1974）將集羣引入到經濟學，提出了產業集羣（instrial cluster）的概念，1990年美國波特教授在《國家競爭優勢》一書中重新提出產業集羣的概念，並用產業集羣的方法分析一個國家或地區的競爭優勢，從此，產業集羣的概念得到學者的普遍接受並風靡一時。按照波特教授的理解，產業集羣是由與某一產業領域相關的相互之間具有密切聯繫的企業及其他相應機構組成的有機整體。產業集羣至少應包括如下幾個因素：首先，與某一產業領域相關。一般來說，產業集羣內的企業和其它機構往往都與某一產業領域相關，這是產業集羣形成基礎。其次，產業集羣內的企業及其它機構之間具有密切聯繫。產業集羣內的企業及相關機構不是孤立存在的，而是整個聯繫網絡中的一個個節點，這是產業集羣形成的關鍵。第三，產業集羣是一個複雜的有機整體。產業集羣內部不僅包括企業，而且還包括相關的商會、協會、銀行、中介機構等，是一個複雜的有機整體，這是產業集羣的實體構成。

國內外實踐表明，產業集羣是當代產業生存與發展最有效的組織形態，也是提高區域經濟競爭能力的重要戰略。產業集羣是由具有共性或互補性而相互聯繫的企業依託相關的功能服務平臺支撐的在空間上的集聚，並形成強勁、持續競爭優勢的經濟羣落組合而形成的。一個區域某一產業集羣在成長過程中，不僅表現爲產品數量的迅速成長，同時也意味着與之配套的功能平臺的建立和完善，主要有貿易中心、資訊中心、研發中心、檢測中心、技術標準中心等。因此，產業集羣成長主要包括產業規模由小到大、產業結構由低向高、產業組織由簡單變複雜的過程。三者相輔相成，共同構成特定區域產業集羣的競爭力源；三者互爲動力，推動區域產業集羣不斷地成長。

集羣註冊公司是什麼意思

集羣註冊公司就是很多公司集羣註冊在一個地方。

集羣地址一般都是經過特殊申請批准的，其實從某種意義講就是商務祕書公司。集羣地址其實算虛擬地址，不過是正規的虛擬地址。集羣註冊，是指多個有限責任公司以一家企業的住所（經營場所）地址，作爲各自的住所登記，並由該企業提供住所託管服務，組成企業集羣的登記註冊模式。

電子商務企業集羣註冊指是以企業作爲集羣註冊託管公司（下稱“託管公司”），允許多家電子商務企業（下稱“集羣企業”，含個體戶）將地址登記爲該託管公司的住所。電子商務企業集羣註冊以託管公司出具的託管證明代替住所證明辦理工商登記，營業執照住所一欄加註“集羣註冊地址”字樣，組成企業集羣，並透過電子營業執照應用平臺的相關功能，實現網上登記註冊和登記註冊資訊公示的新型註冊登記模式。託管公司爲集羣企業提供住所代理和送達法律文書、代理記賬、代理申報工商登記年報、代理報稅、互聯網金融支援、第三方信用擔保等商務代理服務，建設集羣註冊託管資訊網站，公示自己及集羣企業名單及其登記註冊資訊、電子營業執照標識，並配合部門進行監督管理。

【法律依據】

《中華人民共和國城鎮集體所有制企業條例》

第十二條 集體企業的設立必須具備下列條件：

（一）有企業名稱、組織機構和企業章程；

（二）有固定的生產經營場所、必要的設施並符合規定的安全衛生條件；

（三）有符合國家規定並與其生產經營和服務規模相適應的資金數額和從業人員；

（四）有明確的經營範圍；

（五）能夠承擔民事責任；

（六）法律、法規規定的其他條件。

如何迅速打造產業集羣

（一）迅速打造產業集羣的核心方式

1、立地成佛

圍繞有一定產業基礎的區域，立足於傳統產業或本地優勢資源，迅速梳理出主導產業鏈、促進要素聚集，透過建鏈、補鏈、強鏈，做強做大主導產業鏈，吸引配套產業鏈，建設支撐產業鏈，演進爲縱向成鏈、橫向成羣、區域大循環的、具有綜合優勢的產業集羣。如餘姚塑料產業集羣、江蘇吳江絲綢產業集羣都是此類典型案例。

2、中心開花

實施先聚焦中心、後周邊開花的策略。先集中資源迅速引進或培育一個或兩三個規模較大、產業帶動力較強並且技術處於領先地位的企業，形成中心；然後傾斜重點吸引配套，鼓勵配套技術、設備、產品投資商、配套服務商進入，逐步形成大配套產業集羣。例如許昌以瑞貝卡公司爲龍頭，彙集了龍正、神龍等具有一定規模的發製品企業112家、個體生產專業戶900多家，發製品產業鏈上從業人員近15萬人，成爲全球最大的發製品生產加工基地。

3、市場拉動

透過建立或者升級專業市場，促使市場資訊、銷售渠道、研發設計、裝備製造、產品製造、金融、物流、電子商務等服務產業有機地結合，形成以市場爲核心的大產業集羣，最典型的如義烏的小商品產業集羣，就是以中國小商品城爲核心，帶動相關產業大發展，成爲全球最大的小商品集散地。

4、研發驅動

圍繞研發中心，聚集創新要素，透過研發技術產業化、研發服務全球化，實現研發、製造、銷售各產業環節聚集，最終形成產業集羣。主要是在實力較強的科研機構、大學的作用下，在某個區域、產業或產品上依託技術上的領先優勢和人才優勢逐步發展進而形成產業集羣。最典型的如美國硅谷，成爲了全球最著名的創新產業集羣，是國際知名科技、智力、人才和資訊資源、風投資金的融匯地。

5、OEM聚集

透過代工型企業的聚集，自動形成主導產業突出、配套完整的產業集羣。這類集羣有兩種基本模式：一種是外商或港澳臺商先投資零配件企業，然後透過再投資和吸引其他同行業，逐步形成產業集羣；一種是境外大企業投資興辦規模較大的終端產品企業，拉動國內外配套企業跟進投資，形成產業集羣。前者多在開放的早期，後者主要是近幾年較多。這些產業集羣主要集中在江浙、廣東等地，以電子資訊、精細化工和精密機械產業等爲重點，這些產業集羣形成較大規模後，當地技術研發力量以及配套企業的數量也逐年增長。

6、2.5產業匯聚

2.5產業，又稱生產性服務業，它像一種雙棲動物，兼有第二產業(工業)與第三產業(服務業)的特性，生產性服務業服務於生產者，它在生產過程中投入，架構了生產與服務的一體化，又具備了自己的研發中心、核心技術產品生產中心和現代物流執行服務等第二產業運營的職能。生活中所見到的金融、保險、管理諮詢、倉儲、人力資源等等都可以被納入2.5產業的範疇。它們一般具有高技術含量、高知識集聚、高附加值和高管理水平的特點，不僅自身創造價值，也能助力製造業再上一個臺階。利用2.5產業與製造業在空間上的可分離性， 2.5產業正被北上廣深、江浙等發達地區所重視，開始專門打造2.5產業聚集中心，形成2.5產業集羣，例如金融產業集羣、電子商務產業集羣、廣告產業集羣、設計產業集羣（如深圳設計之都），把發展2.5產業集羣提高到了促進整個製造業轉型升級的高度。

（二）迅速打造產業集羣的主要抓手

1、“抓住牛鼻子”——促進集羣要素集中化

“牽牛要牽牛鼻子”，要快速打造產業集羣，關鍵是要促進集羣要素迅速集中。要素集中是產業集聚發展中的最初階段，但也是必不可少的階段。在要素集中階段，的首要問題是解決產業集聚區的選址，應根據不同的區域特點規劃產業佈局，並透過減免稅費、降低土地出讓金、增強補貼等措施來吸引要素的集聚。以市場拉動爲主的產業集羣建設爲例，關鍵就是吸引需求、匯聚商家。例如蘇州木瀆鎮的汽車商貿產業集羣，最開始的時候是大力引進4S店，在彙集大量4S店後，蘇州人買車基本上都到木瀆，買賣市場開始形成，爲後面的汽車用品市場、二手車市場的繁榮奠定了基礎。這個汽車商貿集羣形成過程中，最初匯聚4S店就是整個產業集羣的啓動環節，而4S店就是關鍵要素。

2、“拉長產業鏈”——促進產業集羣專業化

在找到牛鼻子、匯聚關鍵要素之後，發展產業集羣的戰略重心就要逐步轉移到突出集羣的主導產業上來，透過“補鏈”，即把主導產業鏈的缺失環節補充完整、拉長主導產業鏈環節，達到“縱向成鏈”的目的。這個階段要把優惠的重點放在吸引與現有產業鏈關鍵環節企業具有“食物鏈”關係的商家進來，鼓勵“以商招商”，強化重點環節招商。以研發驅動的產業集羣爲例，例如中關村高科技產業集羣，在研發科技人員關鍵要素彙集後，隨後的產業化、市場化環節就顯得尤其重要，有了研發技術，就鼓勵生廠商、貿易商大量進入，現在的中關村產業集羣就是一個研發、生產、銷售一體化的產業集羣。

3、“增粗產業鏈“——促進產業集羣規模化

在“縱向成鏈“之後，發展產業集羣的戰略重心就要放到“強鏈”上來，針對產業鏈的薄弱環節，鼓勵適度競爭，吸引相關企業進入，達到“橫向成羣”的目的。從國內外產業集羣的發展來看，各環節大量企業的相互競爭，不但不會削弱產業集羣競爭力，反而會提升產業集羣競爭力、有效擴大集羣的市場規模。

4、“擴散產業鏈”——促進產業集羣區域化

在完成上述三個階段後，產業集羣的主導特徵已基本形成，產業集聚已基本完成，發展產業集羣的戰略重心要轉移到“大配套”上來，鼓勵各種配套企業以及其它緊密關聯、廣泛關聯的企業進入，促進集聚區進入高速發展階段，推動地區整體經濟水平快速上升。最重要的是廣泛配套主導產業鏈的發展方式，能夠促進產業集羣知識、技術外溢，並強力輻射周邊產業，引導該地區產業結構的調整和升級，真正實現產業集羣區域化。

什麼叫產業集羣化？

產業集羣化某一行業內的競爭性企業以及與這些企業互動關聯的合作企業、專業化供應商、服務供應商、相關產業廠商和相關機構聚集在某特定地域的現象。

產業集羣可以在特定區域內具有競爭性、合作性、地域性集中的一組企業、專業供應商、服務商、金融機構、相關產業的生產者以及其他相關機構。不同產業集羣的深度和複雜性是不同的，它代表了一種介於市場和等級之間的新型空間經濟組織形式。

擴展資料

產業集羣的作用

產業集羣主要爲分析國家和地區經濟發展，制定相應的提供了新的視角。產業集羣爲經濟增長、企業、和其他機構的角色定位、甚至企業與、企業和其他機構之間的關係提供了一種新的思維方式。

產業集羣從整體上挖掘特定區域的競爭優勢。產業集羣突破了企業和單一產業的邊界，重點關注特定區域內企業、相關機構、和非組織與競爭和合作關係的互動。

參考資料來源：百度百科-產業集羣