监控系统架构一览表 1000个摄像头如何组网？
1000个摄像头如何组网？
1000个摄像头的组网，不需要决定摄像头的前端、传送数据、后端、中心等各部分，的原因网络中传输的视频流量巨型，网络结构复杂，要比较合理的规划传输网络以可靠所有监控点位的传输能流畅。
前端摄像头:有红外、星光、全彩、球机、无线、音频、警戒等各类摄像头，要据场景的需要接受选择。
组网结构:1000个摄像头的监控网络，像是会通过接入层-汇聚层-核心层的结构设计，接入层交换机接前端摄像头，能量汇聚层要你选择全千兆交换机，为下联交换机提供给无造成堵塞传输通道。汇聚交换机通过千兆网线或光纤线路进汇集到核心层，与核心交换机、流媒体、存储服务器等再连接。
存储设计:大中型的监控系统，有着大量的数据必须并且存储，且对可靠性要求较高。也可以按结构CVR或IP-SAN存储，IP-SNA是基于IP以太网络的SAN存储架构，它建议使用iSCSI协议传输数据，然后在IP网络上接受存储，也就是它是以
监控结构分析步骤？
我们做性能监控分析也基本都这个思路，简单要明白系统架构，接着才能明白了各位水流经哪些环节，根据问题，选择合适的方法的监控分析什么或则指标。影响性能的因素有：负载机性能、网络、硬件（cpu、内存、磁盘）、web容器直接连接池、业务逻辑代码、gc、db直接连接池、sql执行时间
大数据架构有哪些？应该如何理解？
你说的肯定是大数据平台中的通吃框架，我举例下：
（一）Hadoop生态圈
HDFS：分布式文件系统，能解决大数据的存储Yarn（MapReduce）：分布式计算框架，解决的办法大数据的计算Hive：Hadoop中的数据分析引擎，支持什么SQLHBase：实现HDFS的NoSQL数据库ZooKeeper：分布式协调服务，这个可以主要是用于实现程序HA（高可用架构）其他（二）Spark生态圈Spark Core：Spark的核心，应用于自动更新算出SparkSQL：Spark的数据分析引擎，意见SQL语句SparkStreaming：Spark的流式计算引擎，但本质始终是离线状态计算MLlib：机器学习框架（三）Flink生态圈Flink DataSet：Flink批处理（离线换算）APIFlinkDataStream：Flink流如何处理（实时计算）APIFlinkTableampSQL：Flink的数据分析引擎，接受SQL语句MLlib：机器学习框架
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