服务器成本分析对于优化和预测 IT 预算至关重要。带宽和存储是服务器成本的重要组成部分，需要仔细考虑。本文将探讨带宽和存储成本之间的关系，并提供计算服务器总成本的方法。
带宽成本
带宽成本是指访问和传输数据的网络连接成本。它通常以每兆位每秒 (Mbps) 或千兆位每秒 (Gbps) 为单位计算。带宽成本取决于以下因素：连接速度：连接速度越高，带宽成本越高。数据传输量：通过连接传输的数据量越多，带宽成本越高。服务提供商：不同的服务提供商可能提供不同的带宽成本。
存储成本
存储成本是指存储和管理数据的成本。它通常以千字节 (KB)、兆字节 (MB)、千兆字节 (GB)、太字节 (
大数据背后的技术、商业和社会维度
大数据背后的技术、商业和社会维度
要想考察大数据最好同时考察大数据背后的技术、商业和社会维度。
从发展成熟度来看，技术维度走的最远、商业维度有所发展但不算全面成熟，社会维度发展最差。
所以虽然已经谈了很久大数据，但除了孕育出大数据自身的几个领域比如搜索等，其它领域却并没有从大数据中获得可见的收益。
大多时候人们还是处在觉得这里肯定有金子，但需要更多的耐心的状态。
这篇文章则尝试对大数据本身的特征做点挖掘，对未来的发展趋势做点预测。
大数据上的深度和广度
如果把大数据对应到海量的数据，那它就是非常含糊的概念，相当于变成信息的同义词，显然也就很难回答信息到底能干什么这样的问题。
这时候为了推进思考通常需要先分类。
如果把时间空间作为最基本的视角，那首先要区分的就是大数据的深度和广度。
从时间的角度看大数据是完整的历史，从空间的角度看大数据是全球活动的痕迹。
前者可以看成一种深度，后者可以看成一种广度，不同的场景对深度和广度的侧重有所不同。
对于有些垂直的行业，比如医疗，大数据的深度更重要，所有的历史都可以在数据上得到找到之后，人们就可以更好的认知并优化相应的行业。
对社会而言，很多时候广度则更重要，具体到某个场景我们只有一鳞半爪的消息，但当这种信息足够多，范围足够广，就有可能描述出相对及时的全貌。
经常举的Google预测传染病的例子依赖的就是这种广度。
这点决定了大数据的应用发展趋势，在深度重要的地方，公司这类组织需要成为主体，困难是如何跨越数据所有权的边界。
对于医院而言，显然把所有治疗案例数据化并共享是有好处的，但如果只有一个医院这么做，那对这一家医院而言更多的可能是隐私上反弹所带来的坏处。
在广度重要的地方，虽然在搜索这样的领域里公司也可以受益，但真正可以从大数据全面受益的机构其实是政府。
数据越广，其所描述的主体就越大，而如果描述的是整个社会，那显然应该是社会的主要责任人会从中受益。
这是个常识问题，就和看病的时候不会吃了医生给别人开的药自己反倒好了差不多。
有的时候央视会播放网络做的春节期间人员流动图，这件事情也正好可以从侧面说明这问题。
这种人员流动地图对能做出地图的人公司帮助远没有对政府的帮助大。
深度和广度两个方向对数据的要求不同，前者需要更为详尽、有质量的数据源后者则对此要求不高，但两者在应用的时候都会面临付出回报不对等问题。
大数据倾向于描述整体，而有能力收集或处理大数据的往往是个体，个体的回报在整体的提升中并不容易获得清晰体现。
现在大数据发展的瓶颈不是技术，而是背后所需要的分配关系的建立。
这种关系理不顺，数据就会停留在孤岛层面，每个组织都有自己的东西，并把它命名为“大数据”。
而为了理顺这种关系则要回到一个非常经典的问题，“公地”到底可不可以建立。
数据公地的设想
大数据其实有点像公地，在经济学里非常出名的一个论点是公地悲剧。《美国经济史》举了一个非常易懂的例子来说什么是公地悲剧：
这些经济推理命题有利于解释集体所有制和产出的共享(平分或固定份额)如何导致“免费搭车者”问题。
为了说明这一点，考虑共享土地所有权，且共同生产了100蒲式耳玉米的10个工人，平均每人消费10蒲式耳玉米。
假设一个工人开始偷懒并将其劳动努力减半，从而导致产出减少5蒲式耳。
由于产出共享制度的安排，偷懒者的消费量和其它工人一样，现在都是9.5蒲式耳。
尽管他的努力已经下降了50%，但他的消费量只下降了5%。
偷懒者是在搭他人劳动的便车。
…
这背后有非常深刻的人性问题，即使我们可以通过努力协作创造更多的财富，个人也可以从中分享更多，但在群体里明显的个人倾向则是自己工作更少但分享更多。
这与囚徒困境其实是相通的。
基于实物的世界里眼下看不到彻底解决这问题的方法，只能依赖于某种被大家基本认可的分配秩序，比如：以前的血统现在的物竞天择，但基于比特的数字财富眼下看却有解决这问题的可能。
基于比特的数据与实物最大的区别是数据并非是你拿走我就没有的东西，并且硬件的价格在飞速下降，开源又使数据的访问工具基本免费。
这几者叠加在一起，使数据公地成为可能。
如果大家更在意我拿到的东西是不是绝对值变大了那数据公地的形成可能性就大些，因为如果存在数据公地，那每个人(企业)一定收获更多，但如果大家更在意我是不是比你多，那数据公地的建设就会多很多障碍，因为公地其实是让相关人员站到同样的竞争起点上。
大数据整合营销专家罗百辉认为，大数据的问题，在数据的使用上是技术问题，但在数据源上其实是社会经济问题，后者更难，所以大数据应用的发展不取决于技术的发展而取决于社会经济方式的变革速度。
在有限的领域里，比如搜索、电商、云计算，技术已经得到比较充分的发展，眼下来看谁付出谁受益的问题是把小数据变成大数据过程中最主要的问题。
大数据的路往那里走?
数据的内在发展动力是数据越全价值越大，其实这也是一种网络效应，这种内在动力导致宏观来看数据所有权的发展只有两种趋势：
一种是像现在移动端一样，每个人都有自己的私有数据源，接下来开始你死我活的竞争，最终有一家活下来，这也可以达成数据统一的终极目标。
另一种则是在竞争中开始联合，建设上面所说的数据公地。
如前所述行业数据和全社会的数据性质上差别很大所以要分开来探讨。
对于行业数据而言，竞争对手间彼此的坦诚合作除非有极为特别的人物出现，否则是不太可能的。
这种情况下最简单的办法是引入第三方。
比如说每家运营商都握有几乎所有网民的行动数据，但要想让运营商彼此间开诚布公的合作把这些数据整合在一起创造某种价值，这就很难。
这时候如果有第三方介入，制定好利益分配方案那就是可能的。
如果这点可以达成，那唯一的关键点就是相应的商业模式是不是可以超越数据处理的成本。
这点必须强调下的是，大数据的价值密度是很稀疏的，很多东西有价值但并不一定值得做，视频网站之所以赚不到钱一个关键原因就是带宽和存储的成本比较高，而对大数据而言商业模式找不好，情形可能比视频网站还差。
挖矿的成本怎么也要小于挖矿所得挖矿才有价值。
上述问题在行业数据里可能问题还不是太大，一般来讲行业数据的价值密度终究会大一些，并且因为相对比较垂直，总量终究有限制。
所以大数据的行业应用比较容易发展。
但对社会性的数据，这在很多时候就是个问题。
我们都知道样本的全面性比数据的多少更有价值，但是如果多是确保样本全面性的唯一手段的话，那就意味必须有全的数据做一件事情才有意义。
社会化的数据有两种应用方向，一种就是企业可以搞定的比如Google，一种则是属于社会层面，很难单独属于某个企业的比如智慧城市相关的人的活动数据。
后者则需要上面所说的数据公地来做支撑。
从数据的视角来看，现在有两种数据存放形式：一种是Google这样的企业拥有整个社会某个横截面上的全部数据，这应该是种特例，并且数据会局限在公开信息;一种则是被割裂的各种与人行为相关的数据，比如购物相关的在电商，与人相关的在社交网络和IM，线下服务相关的则在O2O企业，铁路相关的在等。
Google这种拥有全的数据，但并不拥有人的行为，所以说Google这种企业相当于拥有整个社会的一个横截面的数据。
而所有其它企业则只拥有某个垂直领域的数据。
如果依赖于企业做这种数据统一的尝试，在前者就会有投资200亿做O2O类的举动，因为这会补全数据，在后者就会有做电商的想做社交，做社交的想做电商这类事发生。
类似的故事还可以在终端上发生，所有这些行为的终极目标都是一家企业搞定所有这些事情，但这是不可能的，这种不可能还不单是经济原因。
而数据不能打通，那就只能在割裂的数据上做自以为是大数据的大数据。
所以说这骨子里是数据公地究竟能不能建立的问题，而要想建立数据公地，那至少要解决谁来做的问题，对此开源给出的启示有两点非常关键：第一这不能是个盈利组织;第二这要能获得众多企业的支持。
因为数据会牵涉隐私，所以同开源相比那就一定还要有比较清晰的界定数据使用的规则。
在有一种切实的办法解决数据所有和使用权之前，大数据的应用应该还都是局部的。
因为它的深度应用牵涉社会很多部分的彼此协调，所以这个过程可能是非常漫长的。
这里面有意思的事情是，大数据的出现直接推动了机器智能的发展，而机器智能产生影响的速度可能会远快于大数据本身。
大型企业自己购买服务器成本是多少？
探索经济实惠的云服务：永久免费与高效节省的较量</
在云计算的世界里，阿里云以创新策略吸引用户，提供了一项引人注目的优惠——1折出售的云服务器，虽然其常规价格为6元一年，但背后的盈利策略在于虚拟化技术的运用和用户基数的拓展，如Google云的首年免费策略。
对于企业网站搭建者，基础套餐仅需298元，包含基础空间和功能，但若需扩展服务，则需额外付费。
对于大型企业来说，自建服务器的成本不容小觑。
仅硬件投入就包括：应用服务器约需934万元，数据库服务器约90万元，安全防护约47万元。
软件方面，Windows Server的激活可能需要10套，每套约1万元，而Oracle数据库最低价70万元，软件总计成本80万元。
网络专线月费3000元，五年下来约18万元。
安装、实施及运维费用占总成本的25%，总计400万元。
除了硬件与软件，机房租用和水电费每年约为164万元，五年累计2451万元。
如果选择公有云服务，如阿里云和腾讯云，这些云服务包括数据库、计算、存储、安全和网络，五年内预计总成本为2478万元。
相比之下，本地部署虽然成本较低，但可能面临流程繁琐、资源浪费和安全风险等问题。
公有云则以其高效灵活的优势，更适合那些对本地依赖性不强的企业，但数据安全始终是考虑的关键因素。
结论：</对于大型企业而言，五年内的总成本分析显示，上云可能更为节省，但具体选择需根据企业的业务需求和风险承受能力。在云服务与本地部署之间权衡，是每个企业都需要深思熟虑的决策。全文完。
ftp怎么计算利润
进行FTP利润计算需要考虑几个关键因素。
首先，确定FTP站点的数据传输量是计算利润的基础。
接着，了解FTP站点每传输1GB数据的成本，此成本包括带宽、存储、电力等费用。
最后，将传输量乘以每GB成本，再减去其他成本（如维护费用、服务器租用费等），以得出FTP利润。
计算公式为：FTP利润 = 传输量 * 每GB成本 – 其他成本。
传输量是指FTP站点上数据传输总量，每GB成本指FTP站点每传输1GB数据的成本。
其他成本包括维护费用、服务器租用费等。
此外，对于采用FTP定价的商业银行，计算方式会有所不同。
FTP利润代表商业银行内部资金定向转移带来的利润。
国际上通用的FTP定价原则是期限匹配原则，依据FTP定价曲线，按照业务期限特性、利率类型、支付方式等逐笔确定存、贷款等业务的FTP价格。
