mom存储规划

㈠ 主存储器分为哪两大类

存储器分为内存和外存
内存又叫做主存，外存又叫做辅助存储器
内存分为只读存储器ROM和随机存储器RAM，ROM中的数据断电后信息不丢失，RAM中的数据断电后信息丢失。
通常所说的内存是指RAM，即我们平时所说的内存条的大小指的都是RAM

㈡ mom投资工具是什么意思

基金市场中存在不少的投资的工具，例如分级基金的杠杆，而mom投资工具是普通投资者了解甚少的，那mom投资工具是什么意思？
货币基金红利再投资是什么意思？ 如何购买上证指数基金
MOM：投资管理人的管理人
MOM(Manager Of Managers)，即投资管理人组合的管理人也开始展露头角。MOM 的特点是，首先用多元资产配置来有效控制风险，第二步则采取多元风格方式进行管理，并通过优选的多位投资管理人在分散风险的同时，力争取得超额回报。
据介绍，MOM模式下的基金经理仅负责挑选各资产类别及投资风格下优秀的投资管理人，持续跟踪、监督这些投资管理人的表现。MOM模式所衍生出的“多元投资管理人产品”就是将市场上优秀的投资管理人，以及各种类型的资产类别集中在同一产品中，用以降低单一资产、单一投资管理人的风险，特别适合保守稳健或是要做长期退休规划的投资人。
FOF、TOT、MOM有何不同？
产品模式的不同是最本质的差异。MOM模式下，下层投资管理人所提供的投资建议是针对MOM产品整体层面的需求量身定制而成，FOF或TOT则是参与已经存在的产品，其主动性管理易受制于产品的开放周期、其他投资者建议等影响，因此MOM模式具有更强的控制力，可实施定制化管理。
而投资门槛、收费标准等，也都有所差异，投资者到底是挑选哪一类工具为自己所服务，倒不妨根据自身的资金特点、风险承受力、投资期限、理财目标等，各取所需。
MOM基金是什么？
MOM基金公司将资产分散配置给不同公募或私募公司的多位基金管理人，根据MOM产品资产配置以及投资能力的要求，挑选合格的基金管理人，委托资产由其进行投资管理，形成MOM产品基金备选池；并从基金池中选择适合的基金，构建MOM产品，为其机构或者零售客户提供资产管理服务。

㈢ mom什么意思

MOM指的是利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型，它可在分布环境下扩展进程间的通信，并支持多通讯协议、语言、应用程序、硬件和软件平台。目前流行的MOM中间件产品有IBM的MQSeries、 BEA的MessageQ等。消息传递和排队技术有以下三个主要特点：

通讯程序可在不同的时间运行:程序不在网络上直接相互通话，而是间接地将消息放入消息队列，因为程序间没有直接的联系。所以它们不必同时运行。消息放入适当的队列时，目标程序甚至根本不需要正在运行；即使目标程序在运行，也不意味着要立即处理该消息。

对应用程序的结构没有约束:在复杂的应用场合中，通讯程序之间不仅可以是一对一的关系，还可以进行一对多和多对一方式，甚至是上述多种方式的组合。多种通讯方式的构造并没有增加应用程序的复杂性。

程序与网络复杂性相隔离: 程序将消息放入消息队列或从消息队列中取出消息来进行通讯，与此关联的全部活动，比如维护消息队列、维护程序和队列之间的关系、处理网络的重新启动和在网络中移动消息等是MOM的任务，程序不直接与其它程序通话，并且它们不涉及网络通讯的复杂性

MOM :Microsoft Operations Manager

微软内部简称

还有一个意思，是在英文足球解说时用到的：全场最佳球员（Man Of the Match)。

补充意思：
MOM 面向消息的中间件 (Message-Oriented Middleware, MOM)
面向消息的中间件使用消息传送提供者来协调消息传送操作。MOM 系统的基本元素是客户端、消息和 MOM 提供者，后者包括 API 和管理工具。MOM 提供者使用不同的体系结构路由和传送消息：它可以使用集中式消息服务器，也可以将路由和传送功能分布在每个客户端上。某些 MOM 产品结合了这两个方法。
使用 MOM 系统，客户端可以进行 API 调用，以便将消息发送到由提供者管理的目的地。该调用会调用提供者服务以路由和传送消息。在发送消息之后，客户端会继续执行其他工作，并确信在接收方客户端检索该消息之前，提供者一直保留该消息。基于消息的模型与提供者的协调耦合在一起，使得创建松散耦合的组件系统成为可能。这样的系统可以继续可靠地工作，即使在有个别组件或连接失败时也不会停机。
由消息传送提供者协调客户端之间的消息传送的另一个优点是：通过添加管理界面，可以监视和调整性能。这样，客户端应用程序便不必关心发送、接收和处理消息之外的任何问题。对于互操作性、可靠性、安全性、可伸缩性和性能之类的问题，应当由管理员通过编码实现 MOM 系统来解决。
至此，我们已经介绍了使用面向消息的中间件连接分布式组件的很多优点。下面将介绍其缺点。缺点之一源自松散耦合本身。在 RPC 系统中，只有在被调用函数完成任务之后，才能返回调用函数。在异步系统中，调用方客户端会继续为接收方装入工作，直到处理装入工作所需的资源耗尽且被调用组件发生故障。当然，可以通过监视性能和调整消息流来尽量减少或避免这些情况，但对于 RPC 系统却不必这样做。有一点很重要，那就是了解每种系统的优缺点。每种系统所适合执行的任务都不同。有时，您需要结合两种系统才能完全获得所需的行为。
图中 显示 MOM 系统如何使两个基于 RPC 的系统进行通信。该图的左侧显示在不同的网络节点上分布客户端、服务器和数据存储库组件以提高性能的应用程序。这是一个折扣机票预定系统：最终用户为使用此服务支付一定的费用，使用该服务可以找到特定目的地和时间的最低费用。数据存储库保存有关注册用户和参与此折扣计划的航空公司的信息。服务器上的逻辑功能根据用户的请求在所参与的航空公司中查询价格、对信息进行排序并向用户提供三个最低报价。该图的右侧展示了基于 RPC 的系统，表示所参与的任一航空公司的机票/预定系统。该图的右侧将为折扣系统所连接到的任意多个航空公司进行复制。对于每个这样的航空公司，数据存储库都将保存有关可用航班的信息（座位、飞行时间和价格）。服务器组件将更新这些信息以响应最终用户输入的数据。航空公司的服务器还订阅 MOM 服务，接收折扣预定系统的信息请求，并返回座位和价格信息。如果用户决定购买 PanWorld 航空公司的折扣机票，则该系统的服务器组件将更新数据存储库中的信息，然后为请求者生成机票或者向折扣服务发送一条消息以生成机票。

MOM：甲氧基甲基(methoxymethyl)
MOM：在网络词典内的意思：
I 'mom I I'ma:mI
【主美】【口】妈妈

㈣ MSM什么意思

Microsoft Solution For Management 测试计划

测试计划概述
第 1 章 — 简介
更新日期： 2004年09月02日
本页内容
文档目的
目标对象
执行概要
参与人员

文档目的
此文档的基本目的是为使用 Microsoft Solutions for Management (MSM) 管理他们的 Microsoft Windows Server 2003 环境的组织提供一项计划和策略，用于在测试实验室环境中设计和实施测试解决方案。初步的测试能够让信息技术 (IT) 经理信心十足地相信解决方案在他们的生产环境中能够发挥作用。

此文档描述了由 MSM 测试小组所采纳的高级别的测试目标、测试范围和测试策略，以在 MSM 实验室中验证 MSM 2.0 版解决方案的实例。此信息应该用作模板，以便 IT 经理在设计、设置和操作他们自己的测试环境时能够使用。连同此文档的还有测试用例详细信息电子数据表，它提供了执行此测试计划中使用的测试用例所需的详细信息，同时还提供了 MSM 测试小组在其测试实验室中执行测试时获得的结果。测试用例详细信息电子表格可以在以下位置下载 http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=20211。

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目标对象
此材料用于负责设计、管理 Windows Server 2003 系列产品环境的 IT 从业人员、IT 经理和咨询公司，以及在他们负责的环境中部署建议的解决方案之前，对 MSM 测试方法需要有大致了解的对象。

任何使用此文档的人员都应该熟悉 Windows Server 2003 系列产品环境的设计和管理概念，以及 Microsoft 管理技术和产品，例如 Microsoft 软件更新服务 (SUS)、Microsoft 系统管理服务 (SMS)、Microsoft 操作经理(MOM) 和 Microsoft 终端服务。此外，用户还应该熟悉并能够使用微软操作框架（MOF) 过程、小组和风险模型。

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执行概要
对于规划 IT 项目的组织来说，将主要精力放在实施上，并将规划和前期部署这样的任务看成是对于迅速从组织的投资中获益来说是次要的，这是很常见的情况。有大量的类似项目都失败了，然而，却并不是因为技术方面的主要问题或缺陷。而是因为对于技术是如何运作的缺乏了解。

为了避免失败，组织应该确定产品或者解决方案是如何工作的，验证他们对其所做的假设，并在进行布署之前，确保任何成型的设计都能够满足业务需求。

简而言之，组织在使用产品和解决方案之前，需要对其进行测试。

确保产品和解决方案能像预计的那样工作，核实技术支持人员明白它是如何工作的以及让技术设计能够起作用的地方不是在生产环境中，而是在测试实验室。

在测试实验室，技术人员可以观察运行中的设计、更改配置设置并精确调整设计，以确保获得最佳性能，而所作的这一切都不会影响用户。测试能够让组织把风险降到最低，为技术支持人员提供所需技能和经验，并且降低粗劣设计的成本。

在模拟客户生产环境的测试实验室中执行时，此文档提及的测试有助于保证方案及其涉及的技能和能力方面有高度的可靠性。

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参与人员
程序经理

Jeff Yuhas， Microsoft Corporation

首席作者

Venugopal Sankarapillai, Infosys Technologies Ltd.

其他参与人员

Ipshita Nag, Infosys Technologies Ltd.

测试经理

Greg Gicewicz, Microsoft Corporation

QA 经理

Jim Ptaszynski， Microsoft Corporation

首席技术作者

Jerry Dyer， Microsoft Corporation

技术作者

Sheila Hunter， Volt Technical Services

首席技术编辑

Laurie Dunham， Microsoft Corporation

编辑

Patricia Rytkonen， Volt Technical Services

Christine Waresak， VMC Consulting

产品编辑

Kevin Klein， Volt Technical Services

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除非特别说明，此处所述作为范例的公司、组织、产品、域名、电子邮件地址、徽标、人员、地点和事件均为虚构，不与任何真实的公司、组织、产品、域名、电子邮件地址、徽标、人员、地点和事件有任何联系，也不应据此进行任何臆测或推断。

2003 Microsoft Corporation。保留所有权利。

Microsoft、Active Directory、Windows 和 Windows Server 是 Microsoft Corporation 在美国和（或）其他国家的注册商标或商标。

此处所涉及的真实的公司和产品名称可能是其各自所有者的商标

㈤ MOM产品是什么

MOM，全称为Manager of Managers, 即管理人之管理人模式。

㈥ 数字时代，汽配企业如何实现工厂的精益化管理

一、精细化管理要求建立现代企业制度，并首先是决策科学化、精细化可以肯定地说，精细化管理科学概念在 “‘精细化’的背后，是对科学的执着追求，是一种上下一心追求极致的大众思维模式，它建立在‘法制’的社会基础之上。”而非“人治”的企业之中。
一个企业能否生存发展，决策的科学化、精细化起着决定性的作用。“精者，去粗也，精心筛选，从而找到解决问题的最佳方案；细者，入微也，究其根由，由粗及细，从而找到事物内在联系和规律性。”这段话用在企业经营管理决策上最恰当不过了，可以作为企业经营管理决策时的座右铭。
二、精细化管理要为企业科学定位，拟定标准，循序渐进 其实一个家庭，一个单位，一个企业，不管是大、中、小企业，都可以进行精细化管理。可是，为什么有些企业不能把精细化管理进行到底，为什么看不到精细化管理带来的显着效益？有两点值得我们注意：一是形而上学地机械地模仿外来的精细化管理经验，没有让其本土化，民族化；二是对自己的企业没有一个清醒地认识，没有一个科学的定位，急功近利，眉毛胡子一把抓。基于这两点，要想真正推行精细化管理是不可能的。
作为一个企业要正确地分析市场经济的形势，通过纵向比较，横向比较，科学、精确地给自己定位，既不能贬低自己也不能拔高自己；对企业内部的生产经营状况要了如指掌，洞察入微，抓住主要矛盾，研究出切实可行的解决方案，拟定出通过努力就可以达到的目标。并通过精细化的操作，一个步骤一个步骤地完成，一个目标一个目标地实现，才能够由点到面，以点带面，才能够循序渐进、稳扎稳打、步步为营，全面推进精细化管理。

㈦ 工业制造大数据分析

工业制造大数据分析
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
如何实现智能制造是大家都关心的问题。从哈佛商学院的迈克尔·波特到宾夕法尼亚大学沃顿商学院，有一个普遍的共识，即数字化转型是智能制造实现的途径。重要的是，这个共识也来自于众多的世界级制造业企业与企业家们。
这一共识是基于无数技术趋势的融合，例如，物联网、赛博系统(CPS)、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟／虚拟增强现实（VR／AR），以及大数据分析等。我们一定要保持清醒，不要简单地认为有了这些技术，未来五年就是制造业的黄金时期。道理很简单，这个新制造业文化的变革进程是相当复杂和艰难的，没有行业、企业与用户的融合推进，无法实现这次变革。数字化转型不仅仅意味着企业简单的数字化，而是把数字作为智能制造的核心驱动力，利用数据去整合产业链和价值链。
自工业革命以来，为了改进运营，制造商一直以来都在有意地采集并存储数据。随着时间的推移，数据在制造业分析的需求将越来越大。然而在过去的许多年间，利用数据的根本动因并没有改变，数据的复杂性增强，数据转化为情报的能力越来越大。
2012年高德纳给出大数据定义，其中特别强调大数据是多样化信息资产，不仅关注实际数据，更关注大数据处理方法。数据量大小本身并不是判断大数据价值的核心指标，而数据的实时性和多元性对大数据的定义和价值更具直接的影响。
在讨论工业大数据分析的时候，我注意到两种不同的观点：
第一种观点认为，制造业向来都有大数据。几十年来我们的企业一直在通过历史记录、MES、ERP、EAM等各种应用系统采集数据。在部分产业链环节，特别在市场营销方面，大数据算是一个新的热词。
第二种观点认为，从工业大数据角度看，制造业是一个尚未打开的市场或刚刚开启的市场。存在大量不同类型的数据，但如今它们还未被应用到分析之中。
考虑到这些观点，面对任何新的市场提法，包括名词解释、定义或分析框架，我们始终都应该保持适当的怀疑精神。这里我更多倾向于第二个观点。我们的制造业的确有“大量数据”，但这并不是我们大多数人从市场上所理解的“大数据”涵义。在搞清楚工业大数据分析之前，我们应该如何定义制造业的大数据？这里可以通过大数据的三个特性，进一步了解大数据的特性。
数据来源
工业大数据的主要来源有两个，第一是智能设备。普适计算有很大的空间，现代工人可以带一个普适感应器等设备来参加生产和管理。所以工业数据源是280亿左右大量设备之间的关联，这个是我们未来需要去采集的数据源之一。
第二个数据来源于人类轨迹产生的数据，包括在现代工业制造链中，从采购、生产、物流与销售内部流程以及外部互联网信息等。通过行为轨迹数据与设备数据的结合，大数据可以帮助我们实现对客户的分析和挖掘，它的应用场景包括了实时核心交易、服务、后台服务等。
数据关系
数据必须要放到相应的环境中分析，才能了解数据之间的关系。譬如，每一款新机型在交付给航空公司之前都会接受一系列残酷的飞行测试。极端天气测试就是测试之一。该测试的目的是为了确保飞机的发动机、材料和控制系统能在极端天气条件下正常运行。
问题的处理关键在于找到可能产生问题的根源，消除已知错误，并确保解决方案的可靠有效。一旦找到并确定了根本原因，同时具备了可接受的应急措施，就可把问题当成一个已知错误来处理。问题调查的过程一定需要收集所有可用、与事件相关的信息，以确定并消除引起事件和问题的根本原因。数据采集与分析必须要事件／问题发生的环境数据结合。
数据价值
对于数字化转型，大数据不仅要关注实际数据量的多少，最重要的是关注大数据的处理方法在特定场合的应用，让数据产生巨大的创新价值。如果离开了收益考虑或投资回报（ROI）的设计，一味寻求大数据，则大数据分析既无法落地也无法为企业创造价值。
工业大数据分析的定义
发动机是飞机的心脏，也是关乎航空安全，生命安全的重中之重。为了实时监控发动机的状况，现代民航大多安装了飞机发动机健康管理系统。通过传感器、发射系统、信号接收系统、信号分析系统等方式采集到的数据，会经由飞机通信寻址与报告系统，通过甚高频或者卫星通信传输出来，这就是为何GE的发动机监控系统每天会获取超过1PB数据的原因。
生产执行系统（MES）与飞机发动机健康管理系统如出一辙。我们可以从工厂的生产中，实时采集到海量的流程变量、测量结果等数据。基于大量数据集而生成的报表，或是基础统计的分析并不足以称为制造业的大数据分析。
数据类型的多样性是工业大数据分析的重要属性
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
例如，生产环境中收集的时间序列模拟流程变量，数据的类型是单一的，很容易建立索引，即使存在千千万万，也不足以成为大数据。
数据必须包括高度可变性和种类多样性。制造工厂中存在无数的大数据应用，但并不包括简单地分类和展示一连串的流程测量结果，对这些工作，基本的统计展现就可以完成。一些大数据的数据库或数据湖的构成部分也是文本信息、图像数据、地理或地质信息和非结构信息，例如，通过社交媒体或其他协作平台获得的数据类型。
制造业信息结构概括起来分为两层，一个是管理层，一个是自动化层。从经营管理、生产执行与控制三个纬度来实现决策支持、管理、生产执行、过程控制以及设备的连接与传感。制造业中大数据分析是指利用通用的数据模型，将管理层与自动化层的结构性系统数据与非结构性数据结合，进而通过先进的分析工具发现新的洞见。
大数据分析对企业生产智能的意义
制造业创新的核心就是要依托大量的前沿科技。先进的技术是创新的手段。在新技术的支持下，可以通过一体化的制造运作管理系统MOM将企业管理应用系统，例如ERP、EAM等系统与工业自动化的相关系统整合为一体。在一体化制造运作管理的基础上，我们可以实现集IT+MOM+MES+BI的一体化制造企业信息系统解决方案。
从两化融合的角度来看，信息系统供应商要从企业的主信息系统提供商（MIV，MainInformation systems Vendor ）定位来做好规划、标准、功能设计、实施策略的统一性工作。协助企业做好风险控制，降低投资，降低操作维护成本，实现企业信息系统全集成。
特别需要注意的是，企业管理信息平台被普遍认为是制造企业管理的集成和仪表板工具。许多供应商既大量投资其与ERP和自动化系统专有的集成，也投资开放式集成，还投资仪表板和移动技术，希望随时随地为需要正确信息的决策者提供衡量标准。
制造业大数据分析的三种途径
途径一，利用开放技术与平台，将任何系统的数据移动到任何其他地方。
制造运作管理系统建设项目是系统工程，不仅仅是一套我们理解的传统软件系统，更多的是项目执行和服务的平台。这需要在项目管理与制造企业的策略“客户服务”上，体现出制造企业的综合管理能力与软实力。
整个平台要从前期、工程实施以及售后服务这三个大的阶段来架构。在前期规划中，要重视标准、设计与实施，特别是与管理一体化的信息系统形成统一的对接。有了前期统一规划的制定，工程实施的环节可把行业的经验、集成能力、实施能力、软件开发能力等融合。特别需要在组织上建立和形成超级团队的制度。而持续服务、长期经营，将物联网应用融入与“软件+云服务”的互联网＋战略是后续服务的考虑重点。
在制造业大数据分析工作中，必须要加强通过物联网科技的应用对后续持续服务的支撑作业。通过工业物联网，实现的及时响应客户、物联网软硬件系统定期巡检、提供应急备件、提供易耗品、完善应用等功能来加强和锁定与企业的供应链企业之间的长期合作。通过管理平台与物联网数据，可以持续为客户提供有价值的服务。
途径二，投资工厂内外系统架构堆栈中能够处理结构性和非结构性数据的数据模型。
新技术是创新革命的核心，其中很重要一个特点就是集成，即制造运作管理系统MOM与ERP、EAM、OA、商业分析的集成，包括一键登录、界面集成、消息推送、工作流集成、主数据、应用集成总线与平台。
由于这些系统之间主数据全部统一，所有系统之间的数据交互依靠应用系统总线进行数据交互，整合了跨系统的业务流程、工作流、服务流程等之后即实现无缝集成和分析。对于企业管理者来说，一键登录后，可以根据不同的岗位，个性化制定并且显示与管理最相关的必要信息。这就是互联网所带给我们的分享思路。
途径三，通过时间序列、图像、视频、机器学习、地理空间、预测模型、优化、模拟和统计过程控制等先进的分析工具与制造业企业内的大数据平台结合分析，从而洞见尚未显现的情况。通过传感器、感应器、传输网络和应用软件等物联网数据，与管理应用软件结合起来，将是今后制造业大数据分析的一大方向。
培养企业内部大数据分析专家
作为一个行业，我们需要有机地发展行业特定的大数据分析工具集，这样才能让现在的行业专家，从足够的数据科学中实现数字化转型。为了推动转型，我们需要一大批优秀的企业利用这种方法，并向其他人或同行证明其价值。