超六类 (Cat6a) 屏蔽式配线架
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综合布线建筑布线方式
综合布线是一种模块化的、灵活性极高的建筑物内或建筑群之间的信息传输通道。通过它可使话音设备、数据设备、交换设备及各种控制设备与信息管理系统连接起来，也使这些设备与外部通信网络相连的综合布线。它还包括建筑物外部网络或电信线路的连接点与应用系统设备之间的所有线缆及相关的连接部件。综合布线由不同系列和规格的部件组成，其中包括：传输介质、相关连接硬件(如机柜、配线架、连接器、插座、插头、适配器)以及电气保护设备等。这些部件可用来构建各种子系统，它们都有各自的具体用途，不仅易于实施，能随需求的变化而平稳升级。
综合布线标准
综合布线系统的国外标准主要有：
ISO/IEC 11801：2010信息技术-用户基础设施结构化布线
ISO/IEC 14763：2012信息技术-用户基础设施结构化布线的安装和操作
ISO/IEC 14763-3：2014信息技术-用户基础设施结构化布线的安装和操作-光纤测试
ANSI/ EIA / TIA -569 商业大楼通信通路与空间标准
ANSI/ EIA / TIA -568-C 商业大楼通信布线标准
ANSI/ EIA / TIA -606-B 商业大楼通信基础设施管理标准
综合布线系统的国内标准有：
GB 50311-2016 综合布线系统工程设计规范
GB/T 50312-2016 综合布线系统工程验收规范
JGJ/T 454-2019 智能建筑工程质量检测标准
系统主要特点
综合布线同传统的布线相比较,有着许多优越性，是传统布线所无法相比的。其特点主要表现在它具有兼容性、开放性、灵活性、可靠性、**性和经济性。在设计、施工和维护方面也给人们带来了许多方便。
兼容性：综合布线的首要特点是它的兼容性。所谓兼容性是指它自身是完全独立的而与应用系统相对无关,可以适用于多种应用系统。过去，为一幢大楼或一个建筑群内的语音或数据线路布线时，往往是采用不同厂家生产的电缆线、配线插座以及接头等。例如用户交换机通常采用双绞线,计算机系统通常采用粗同轴电缆或细同轴电缆。这些不同的设备使用不同的配线材料，而连接这些不同配线的插 头、插座及端子板也各不相同,彼此互不相容。一旦需要改变终端机或电话机位置时，就必须敷设新的线缆,以及安装新的插座和接头。
综合布线将语音、数据与监控设备的信号线经过统一的规划和设计，采用相同的传输媒体、信息插座、交连设备、适配器等,把这些不同信号综合到一套标准的布线中。这种布线比传统布线大为简化,可节约大量的物资、时间和空间。
在使用时，用户可不用定义某个工作区的信息插座的具体应用,只把某种终端设备(如个人计算机、电话、视频设备等)插入这个信息插座，在管理间和设备间的交接设备上做相应的接线操作,这个终端设备就被接入到各自的系统中了。
开放性：对于传统的布线方式，只要用户选定了某种设备,也就选定了与之相适应的布线方式和传输媒体。如果更换另一设备，那么原来的布线就要全部更换。对于一个已经完工的建筑物,这种变化是十分困难的，要增加很多投资。
综合布线由于采用开放式体系结构,符合多种国际上现行的标准，它几乎对所有**厂商的产品都是开放的,如计算机设备、交换机设备等；并对所有通信协议也是支持的，如ISDN、100BASE-T、1000BASE-T、10GBASE-T等。
灵活性：传统的布线方式是封闭的，其体系结构是固定的,若要迁移设备或增加设备是相当困难而麻烦的，甚至是不可能。
综合布线采用标准的传输线缆和相关连接硬件,模块化设计。所有通道都是通用的。每条通道可支持终端、以太网工作站及令牌环网工作站。所有设备的开通及更改均不需要改变布线，只需增减相应的应用设备以及在配线架上进行必要的跳线管理即可。组网也可灵活多样，甚至在同一房间可有多用户终端,以太网工作站、令牌环网工作站并存，为用户组织信息流提供了必要条件。
可靠性：传统的布线方式由于各个应用系统互不兼容,在一个建筑物中往往要有多种布线方案。建筑系统的可靠性要由所选用的布线可靠性来保证，当各应用系统布线不当时,还会造成交叉干扰。
综合布线采用高品质的材料和组合压接的方式构成一套高标准的信息传输通道。所有线槽和相关连接件均通过ISO认证，每条通道都要采用专用仪器测试链路阻抗及衰减率,以保证其电气性能。应用系统布线全部采用点到点端接，任何一条链路故障均不影响其它链路的运行,这就为链路的运行维护及故障检修提供了方便，从而保障了应用系统的可靠运行。各应用系统往往采用相同的传输媒体,可互为备用，**了备用冗余。
**性：综合布线,采用光纤与双绞线混合布线方式，极为合理地构成一套完整的布线。所有布线均采用世界上*新通信标准,链路均按八芯双绞线配置。超5类双绞线带宽可达100MHz,6类双绞线带宽可达250MHz，超六类双绞线带宽能达500MHz。对于特殊用户的需求可把光纤引到桌面(FiberToTheDesk)。语音干线部分用铜缆，数据干线部分用光缆,为传输多路实时多媒体信息提供足够的带宽容量。
基建这块，我们梳理了存在的问题：（1）队列使用不明确：总共拆分了几十个队列，没有明确的使用规范；（2）资源监控靠经验，无通用指标衡量；（3）集群Namenode 压力大，负载高；（4）资源管控弱，遇到突发情况无法保障高优任务优先获取资源。
针对上述问题，我们实施了如下的解决方案：
集群稳定性建设：联合杭研，对负载高的 Namenode 集群进行 DB 拆分，迁移上百张表；完善集群的监控，例如 nvme盘夯住自动监控修复，dn/nn/hive 等节点监控优化快速发现问题。
集群资源数字化：实现了一个高可靠的资源使用模型，为集群资源管理员提供具体的数字化指标，以此可以快速判断当前集群的资源使用情况，解决当前集群资源分配不合理的情况。
产品化：通过产品层面**资源的使用效率，比如产品功能支持按任务优先级获取队列资源，产品层面实现自助分析&补数功能凌晨禁用或有限度使用。
队列资源使用指导建议：制定队列的资源使用规范，明确各个队列的作用，管控队列使用，规划高中低级队列。
针对云音乐体量大、业务多、团队广的数据任务特点，我们在这块做的工作主要有：
核心 ETL 引入流式处理，按小时预聚合数据，这样1小时内完成**日任务批跑。
任务优化：如 hive、spark2 版本升级至 spark3 ，队列调整、sql 改造等等。
打通表、任务、基线间的血缘关系，优化任务的调度时间，减少任务依赖错漏配。
指标的异常监控，我们除了传统的 dqc 外，还引入机器学习模型，解决云音乐 DAU这类指标具有周期性、假日因素的监控难点。
其中，spark 升级得到了杭研同学的贴身服务，取得了比较好的成果，hive 升级到 spark3完成大几百个任务的改造，节省60%资源。spark2 升级spark3，完成将近千个任务的改造，整体性能**52%，文件数量减少69%。
指标的异常监控，引入的机器学习模型，我们主要融合了 Holtwinter、XGBoost 算法，相比 dqc 的监控，我们在DAU这个指标上，召回率**74%，准确率**40%，正确率**20%；这里还有一个很大的作用是，它能感知业务的动态趋势性变化，部署也很简单，配置化接入。在产品层面，我们也正在联合杭研产研同学，将该能力集成到数据质量中心。