怎么对php远程授权

1、怎么对php远程授权，服务器管理器怎么打开？

云帮手可以远程登录服务器的。云帮手，管理便捷体现在：

1.一键环境部署，搭建php、数据库、ftp功能；

2.日志巡查记录，自动告警功能；

3.有远程登录桌面功能，文件传输功能；

4.不限idc平台，不限主机系统；

5.免费使用所有功能，包括所有高级功能。

6.像主机系统漏洞检测修复；

7.实时查看主机资源使用状态监控啊；

8.批量集中管理主机等等。

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2、如何管理和监控数据服务器？

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3、大数据主要学习哪些内容？

前言

要从事计算机行业的工作，不管是什么工作，开发、测试、还是算法等，都是要有一门自己比较熟练的编程语言，编程语言可以是C语言、Java、C++等，只要是和你后续工作所相关的就可以（后续用到其他语言的话，你有一门语言基础了，学起来就快了）。一般初学者入门语言大多都会选择Java、C语言、C++或者Python，而且现在网上有很多好的视频，可以供初学者学习使用。关于学习视频或者资料的选择，知乎或者百度等都有很多讲解了，也可以跟师兄师姐咨询，这样可以少走很多弯路，当然，有人说，走一些弯路总是有好处的，但是我这里说的弯路不是说不犯错误，不调bug，而是指学习资料以及一些知识点的偏重点，这样可以尽量节约一部分时间，刚开始时，总会有点迷，而且当你真正投入进去学习时，会发现时间总是不够用。

我前面是做的Java后端，后续才转的大数据，所以一些Java开发所需要的东西自己也有学习过，也都是按照正常的路线走的，JavaSE阶段，然后数据库，SSM框架，接着做了一些网上找的项目，之后发现对大数据比较感兴趣，就开始找大数据相关的资料学习，看视频，看博客，敲代码，前期大概花了3-4个月吧（公众号的这些资料就是我当时看过的），也是一步步艰难走过来的，刚刚开始接触大数据相关的东西时，一度怀疑这么多东西自己能否学得完，是不是能用得到，学完又忘了，忘了又回头看，不过还好，坚持过来了，还好没有放弃，工作也还ok，找的大数据开发岗，待遇也还不错吧。

下面就说一下我自己从Java开发到大数据开发的曲折学习之路（狗头保命.jpg）。因为我现在是做大数据相关的工作了，所以Java后端涉及到的一些SSM框架等知识点我就不介绍了，毕竟后续一段时间也没有做了。自己看过的大数据学习相关的视频+资料大概是200G-300G吧，从Linux->Hadoop->。。。->Spark->项目，还有就是一些面试文档，面经等。一些视频看了两遍或者更多，跟着学，跟着敲代码，做项目，准备面试。涉及到需要学习的东西包括：JavaSE，数据结构与算法（计算机行业必备），MySQL，Redis，ES（数据库这些可以看项目，也可以自己熟练一两个），Linux，Shell（这个可以后期补），Hadoop，Zookeeper，Hive，Flume，Kafka，HBase，Scala（Spark是Scala写的，会Scala做相关的项目会更容易入手），Spark，Flink（这个是找工作时有面试官问过几次liao不liao解，所以找完工作才开始接触学习），相关项目。

编程语言阶段学习

  如果是零基础的话，建议还是从视频开始入门比较好，毕竟一上来就看教材，这样有些代码的来龙去脉可能不是很了解。如果是有一些编程语言基础的话，从视频开始也会更简单，一些for、while循环你都知道了，学起来也会快很多。  JavaSE我是选择的某马刘意的为主，因为刚刚开始学Java看过一本从《Java从入门到精通》，没什么感觉，后续又在看了某课网的Java初级视频，还是没感觉出来啥（当时就有点怀疑自己了。。。），可能有点没进入状态。  还好后续找了某马刘意老师的JavaSE视频（我是看的2015年版本，那时候19版还没出），觉得他讲的真的是很好很详细，每个知识点都会有例子，也都会带你敲代码，做测试，可能前面有C语言基础，然后也看过Java的一些语法，所以学起来还是比较顺利，后面的IO流、多线程等知识点时，也有看书看博客，或者看看其他老师的课程，讲解的可能自己比较容易接受就可以，反正都是多尝试（下面会给出视频链接），尽量懂一些，后续可以回头来复习。JavaSE相关的视频，先看一遍，后续有时间建议再看一遍，而且这些经典的视频，看两遍真的是享受。  如果有一定基础了的，JavaSE前面七八天的视频可以加速看，但是不懂的一定要停下开仔细想想，零基础的还是尽量不要加速吧，慢慢来稳些。后面的视频建议还是跟着视频来，尽量不要加速，代码尽量都敲一敲，第一遍基本上一个月到一个半月可以结束。  JavaSE可以说是很基础也很重要的东西，主要重点包括面向对象、集合（List、Map等），IO流，String/StringBuilder/StringBuffer、反射、多线程，这些最好是都要熟悉一些，面试也是重点。  JavaSE之后，如果你是要走前端或后端开发路线的话，可以跟着一些网上的视频继续学习，这里我就不多做介绍了。

===========分割线，Scala可以后续Spark阶段再接触学习=============

  Scala的学习，Scala是一门多范式 (multi-paradigm) 的编程语言，Scala支持面向对象和函数式编程，最主要的是后续Spark的内容需要用到Scala，所以前面学习了JavaSE，到Spark学习之前，再把Scala学习一波，美滋滋，而且Scala可以和Java进行无缝对接，混合使用，更是爽歪歪。后续Spark学习时基本都是用的Scala，也可能是和Java结合使用，所以Spark之前建议还是先学一波Scala，而且Scala用起来真是很舒服（wordcount一行代码搞定），适合迭代式计算，对数据处理有很大帮助，不过Scala看代码很容易看懂，但是学起来还是挺难的，比如样例类（case class）用起来真是nice，但是隐式转换学起来就相对比较难。学习Scala的建议：1. 学习scala 特有的语法，2. 搞清楚scala和java区别，3. 了解如何规范的使用scala。Scala对学习Spark是很重要的（后面Flink也是要用），虽然现在很多公司还是用Java开发比较多，而且Spark是Scala写的，如果要读源码，会Scala还是很重要的（至少要看得懂代码）。  Scala主要重点包括：隐式转换和隐式参数、模式匹配、函数式编程。这里我看的是某硅谷韩老师的Scala视频，韩老师讲的真的很不错，五星推荐，哈哈。  也许有人会觉得Python也是需要的，但是学习阶段，可能用Java还是比较多，面试也基本都是问Java相关的内容，所以Python后续工作会用到的话，再看看Python的内容吧。

大数据框架阶段学习

  大数据这方面的知识点自己可以说真的是从零开始的，刚刚开始学那会Linux基本都没用过，心里那个虚啊，而且时间也紧迫，想起来都是一把辛酸泪。  刚刚开始学的时候，看了厦门大学林子雨的《 大数据技术原理与应用》课程，可能这个课程是面对上课的，所以看了一些，感觉对自己帮助不是很大（并不是说课程不好，可能不太适合自己，如果是要了解理论知识，很透彻，但是俺时间紧迫啊），所以就继续在网上找视频，然后发现某硅谷的培训视频很多人去参加，而且知识点也很齐全，大数据相关组件都有讲课，还有一些项目比较好，所以就找了它相关的视频，当时看的是2018年的，所以视频不算旧。  来一张推荐系统架构的图，先看看

  一般来说，Flume+Kafka对数据进行采集聚合传输，一方面Spark对实时数据进行处理，传输给相应的数据处理模块（比如实时数据处理的算法模块，Spark也有提供常见的机器学习算法的程序库），另一方面采集的数据也可以放入数据库（HBase、MongoDB等）中，后续MapReduce对离线数据进行离线处理，数据处理完毕用于后续的使用，数据采集处理的流程大概就是这样。如果是推荐系统，实时推荐会给用户产生实时的推荐结果，让用户进行查阅选择，比如你在界面浏览了或者看了新的物品，然后刷新下界面，可能给你展示的东西就有一些变成跟你刚刚浏览的相关了。离线推荐的话主要是对离线数据进行处理，为物品或种类做出相似的推荐，如果后续用户搜索相应的物品时，给用户展示相应的产品。

  大数据学习路线：Linux -> Hadoop -> Zookeeper -> Hive -> Flume -> Kafka -> HBase -> Scala -> Spark -> 项目 > Flink（ 如果需要学习Storm，在Spark前面学习）

一、Linux（基本操作）

  一般我们使用的都是虚拟机来进行操作，所以要安装VM（ Virtual Machine），我使用的是CentOS，所以VM和CentOS都要跟着安装好，跟着视频操作，一定要动手实践，将一些Linux基本命令熟练掌握，一些VIM编辑器的命令也要会用，做相应的一些配置，使用SecureCRT来做远程登录操作（也可以使用其他的，自己顺手就行）。再强调一遍，基本操作命令尽量熟练一点，如果一下记不住，打印一些常用的，自己看看，多用多实践，慢慢就会用了。还有一些软件包的下载安装卸载等，跟着操作一遍，熟悉下，后续都会使用，Shell编程可以后续补。

二、Hadoop（重点中的重点）

  Hadoop是一个分布式系统基础框架，用于主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题，也可以说Hadoop是后续整个集群环境的基础，很多框架的使用都是会依赖于Hadoop。主要是由HDFS、MapReduce、YARN组成。这个部分安装Hadoop，Hadoop的三个主要组成部分是重点，对他们的概念要理解出来，知道他们是做什么的，搭建集群环境，伪分布式模式和完全分布式模式的搭建，重要的是完全分布式的搭建，这些部分一定要自己动手实践，自己搭建集群，仔细仔细再仔细，Hadoop的NameNode，DataNode，YARN的启动关闭命令一定要知道，以及他们的启动关闭顺序要记住，不要搞混。后续视频会有一些案例操作，跟着写代码，做测试，把基本环境都配置好，后续这个集群（完全分布式需要三台虚拟机）要一直使用。

三、Zookeeper

  Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。分布式安装ZK，对ZK有一定的了解就可以了，了解它的应用场景，以及内部原理，跟着做一些操作，基本上有一些了解即可。

四、Hive（重点）

  Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。Hive的安装，它的数据类型，以及它的数据定义、数据操作有较好的了解，怎么操作表（创建表、删除表，创建什么类型的表，他们有什么不同），怎么操作数据（加载数据，下载数据，对不同的表进行数据操作），对数据的查询一定要进行实践操作，以及对压缩方式和存储格式要有一些了解，用到时不懂也可以去查，最好是能理解清楚。这部分有什么面试可能会问，所以视频后续的面试讲解可以看看，理解清楚。

五、Flume

  Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。对于Flume，对它的组成架构，以及对Flume Agent的内部原理要理解清楚，Source、Channel、Sink一定要知道它们的各种类型以及作用，有哪些拓扑结构是常见常用的，例如一对一，单Source、多Channel、多Sink等，它们有什么作用，要理解清楚。还有一个重点，就是对Flume的配置文件一定要了解清楚，不懂的可以上官网查看案例，对于不同的情况，它的配置文件要做相应的修改，才能对数据进行采集处理，视频中的实践案例一定要跟着做。

六、Kafka（重点）

  Kafka是一个分布式消息队列，用来缓存数据的。比如说实时计算中可以通过Flume+Kafka对数据进行采集处理之后，Spark Streaming再使用Kafka相应的Topic中的数据，用于后续的计算使用。对于Kafka，要理解Kafka的架构，什么是Kafka，为什么需要Kafka，应用场景。基本的命令行操作要掌握，比如怎么创建删除Topic，怎么通过生产者生成数据，消费者怎么消费数据等基本操作，官网也是有一些案例可以查阅的。

七、HBase（重点）

  HBase是一个分布式的、基于列存储的开源数据库。HBase适合存储PB级别的海量数据，也可以说HBase是很适合大数据的存储的，它是基于列式存储数据的，列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。所以对HBase的数据结构要有一定的理解，特别是RowKey的设计部分（因为面试被问到过，咳咳，所以点一下），对于它的原理要了解，一些基本操作也要都会，比如创建表，对表的操作，基本的API使用等。

八、Spark（重点中的重点）

  Spark是快速、易用、通用的大数据分析引擎。一说到Spark，就有一种哪哪都是重点感觉，哈哈。  Spark的组成可以看下图

  Spark是基于内存计算的，对于数据的处理速度要比MapReduce快很多很多，而且数据挖掘这些都是要对数据做迭代式计算，MapReduce对数据的处理方式也不适合，而Spark是可以进行迭代式计算，很适合数据挖掘等场景。Spark的Spark SQL能够对结构化数据进行处理，Spark SQL的DataFrame或DataSet可以作为分布式SQL查询引擎的作用，可以直接使用Hive上的表，对数据进行处理。Spark Streaming主要用于对应用场景中的实时流数据进行处理，支持多种数据源，DStream是Spark Streaming的基础抽象，由一系列RDD组成，每个RDD中存放着一定时间段的数据，再对数据进行处理，而且是基于内存计算，速度快，所以很适合实时数据的处理。Spark MLlib提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。对Spark的核心组件、部署模式（主要是Standalone模式和YARN模式）、通讯架构、任务调度要有一定了解（面试问到了可以说一波），Spark Shuffle要好好理解，还有内存管理要知道，对Spark的内核原理一定要好好理解，不仅面试可能要用，以后工作也是有帮助的。

九、Flink（重点中的重点）

  Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界（有开始无结束）和有界（有开始有结束）数据流进行有状态计算。现在主要是阿里系公司使用的比较多，很多公司使用的还是Spark居多，而且Flink基本上都是和Spark很多功能大体上一样的，但是以后Flink和Spark孰强孰弱还有待时间的考验，不过Flink近几年越来越火了这是事实，所以如果有时间有精力的话，可以学一学Flink相关的内容也是很不错的。Spark和Flink主要都是在数据处理方面应用，在数据处理方面的话，离线数据处理：Flink暂时比不上Spark，Spark SQL优点在于可以和Hive进行无缝连接，Spark SQL可以直接使用Hive中的表；Flink暂时做不到这一步，因为官方不支持这一操作，Flink只能将数据读取成自己的表，不能直接使用Hive中的表。对于实时数据的处理：Flink和Spark可以说是平分秋色吧，而且Flink是以事件为驱动对数据进行处理，而Spark是以时间为驱动对数据进行处理，在一些应用场景中，也许Flink的效果比Spark的效果还要好些，因为Flink对数据更加的敏感。比如一秒钟如果触发了成千上万个事件，那么时间驱动型就很难对数据做细致的计算，而事件驱动型可以以事件为单位，一个个事件进行处理，相比而言延迟更低，处理效果更好。现在使用Flink的公司越来越多，有时间学习下，也算是有个准备。

项目阶段

  其实某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目，而且都是文档配代码的，B站上也有视频，学习期间可以跟着视频做两到三个项目，自己理清思路，把项目理解透彻，还是可以学到很多东西的。  根据自己情况，选择两到三个项目重点跟着做，理解透彻一点

大数据项目实战

  某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目，而且都是文档配代码的，学习期间可以跟着视频做两到三个项目，自己理清思路，把项目理解透彻，还是可以学到很多东西的。根据自己情况，选择两到三个项目重点跟着做，理解透彻一点。相关项目文档资料我已经放到网盘，GongZhongHao回复相应关键字获取领取方式。   相关项目、涉及技术框架及其B站链接（B站链接主要是为了有些小伙伴网盘速度限制，这样就下载文档资料即可）

书籍

  书籍部分直接云盘链接保存即可，这里我放两张Java开发和大数据开发我自己的书单（很多，路漫漫，吾将上下而求索~）  Java后端书架：

  大数据书架：

  大概就这些，看完就需要很久了，大部分我也是需要的时候看相应的部分，所以有时间可以好好看下，不然就需要哪一部分看哪一部分，有助于学习即可。

最后

  大数据开发也是需要编程基础的，并不是学会使用这些框架怎么样就可以了，所以对于编程语言，数据结构与算法，计算机网络这些基础也是要的，这些基础知识也有助于自己以后的发展，如果是应届生校招的话，面试基本上都是JavaSE和数据结构与算法等的知识点，还有大数据组件相关的知识点，以及对项目的理解，这些都是要自己面试前准备好的，多看面经，多找面试题看，面几次，心里有谱了，后续面试就好了。  不管是从事什么样的计算机相关的岗位，编程都是很重要的，数据结构与算法特别重要，还有就是leetcode等编程网站刷题，提升自己的编程思维，后续笔试面试都要要的。  要将一行行代码看做一叠叠rmb，但是一行行代码能不能转换成一叠叠rmb，自己就一定要：坚持，多敲代码；多敲代码，坚持；坚持。 

4、怎样远程监控？

远程监控分有很多种，有手机、电脑、QQ等，其中QQ远程最简单不过了！

1．实现的流程

需要的条件：监控主机（装卡的电脑）可以上网。

申请动态域名，进行端口设置。

（ADSL每次拨号上网都会自动被分配一个临时的公有IP，并且IP不固定，这样给远程观看带来了一定的麻烦,这时候用户可申请动态域名，然后下载动态域名客户端软件并运行之。能提供免费动态域名的网站很多，

如：www.3322.org，www.meibu.com ，www.vicp.net 等。有了动态域名，用户远程观看时就不必记住或电话询问经常是变化的IP地址了。假如您申请的动态域名为： myname.3322.org，那么你就可以在IE里输入http://myname.3322.org来访问硬盘录像机首先要把硬盘录像机连接到网络,需要开通ADSL和一个支持DDNS的路由器。

1、开通ADSL后可以正常使用，并记住用户名和密码。 2、安装路由器并将硬盘录像机和电脑连上，并将路由器设置为“自动连接”，通过电脑检查是否可以

正常上网，准备就绪后，进入硬盘录像机的远程监控设置界面： 硬盘录像机的IE远程监控设置：

(1)、检查硬盘录像机的网络连通是否正常 将网线连接到硬盘录像机，打开电源。按照说明书操作，进入硬盘录像机设置界面，进入“网络设

置”： 选择“类型”→“静态IP”： 移动光标键到需要填写或修改的位置， 将静态IP修改为：“192.168.1.110”→确认 →将网关修改为“192.168.1.1”→确认 →将“子网掩码＂修改为“255.255.255.0”→确认 暂时不要修改其他的设置，“确认”退出。

(2)、检查硬盘录像机是否可以再局域网内访问，浏览是否正常 首先，打开IE浏览界面： 选择进入“工具” →“internet选项……” →“安全” →“自定义级别(C)……”…… 将“activeX控件和插件”下面的7个选项全部选择为“启用” →“确认”退出 现在，在IE的地址栏输入“192.168.1.110”→回车 稍等，计算机会提示你下载安装插件，点击“安装”（如果安装有防火墙之类屏蔽软件，请暂时关闭

， 安装插件完成后再打开）； 安装插件结束后，会弹出连接对话框，选择选择默认的用户名和密码，直接点击“OK” 即可看到监控的画面！

(3)、进去路由器的远程监控界面 上面，我们可以用电脑上网、已经在局域网看到了监控画面，证明我们的网络连接正常。现在就可以进入路由器的远程监控设置了： 在IE地址栏输入：“192.168.1.1”，进入路由器，点击“转发规则”，并保存：再点击：“DMZ主机”，将IP地址填写为“192.168.1.110”，勾选后面的“启用”，并保存。 点击“动态DNS”，填入申请好的动态域名、用户名、密码，勾选“启用DDNS”，点击保存后在点击：“登录”。

如何利用花生壳实现远程监控？

例如：TP-LINK R460+海康威视DVR7000硬盘录像机实现远程监控

时下，越来越多的情况需要应用到远程监控了，

接下来，这个教程将展示如何应用带有花生壳动态域名功能的TP-LINK路由器，

加上海康威视的硬盘录像机实现远程监控

第一步 注册护照、域名并登陆嵌入式花生壳服务

1． 注册护照与域名

通过ORAY官方网站的注册页面http://www.oray.cn/passport/register.php，进行注册一个护照

注册护照成功后，域名会自动赠送一个已激活花生壳服务，后缀为.gicp.net的免费域名。当然，我们也可以另外去进行注册其他后缀的免费域名点击站点上的玉米酷选择注册域名，查询需要注册的域名进行注册，并且激活花生壳服务。

备注：新注册的Oray护照及其域名需在注册成功1小时后方可在嵌入式花生壳DDNS中正常使用；

1． 登陆嵌入式花生壳服务

登陆路由器（默认管理的地址为http://192.168.0.1帐号admin密码admin）；

在动态DNS里面输入我们刚注册的帐号和密码，并启用动态DNS，点击登陆。登陆成功后，会直接显示目前护照的花生壳服务级别和能够得到花生壳解析服务的域名，域名zengkebing.gicp.net已经可以绑定我们当前的公网IP了，动态解析服务已经做好了。

第二步 搭建你的监控系统

首先将录像机接电源并连接路由器，通过硬盘录像机的默认管理地址进行登陆管理设置，如http://192.168.0.64/ 登陆管理。安装控件后会出现一个登陆的管理界面，输入默认的管理帐号admin 密码12345 ， 端口默认8000；

登陆成功后，双击左边摄像头列表当中的摄像头，可以看到一个监控的页面，就证明这个录像机已经正常在本地工作了。接下来，我们要对录像机进行网络上的配置。

击操作界面的菜单可进入管理界面。

服务器参数这里有几个关键的设置选项，其中一个是IP地址，这个设置成192.168.0.64子网掩码255.255.255.0，另外还有2个端口，没有特殊情况都不用改，端口号 8000 这个是视频服务传输用的端口，HTTP端口号 80 这个是在浏览器输入访问要用到的端口。

通过以上操作，录像机的设置就要告一段落。内网输入http://192.168.0.64是能够看到监控，但是我们需要实现的是远程监控，需要做到的是外网同样都可以访问。

第三步 配置路由器的端口映射

接下来的就是要做端口映射，需要从路由器将录像机要用到的80和8000端口映射到192.168.0.64。如果你的录像机不是这个IP就随之改动好了，具体操作请见下图；

登录到路由器的管理界面（默认管理的地址为http://192.168.0.1帐号admin密码admin），点击路由器左边操作菜单的“转发规则”—“虚拟服务器”。服务端口号填写为80 IP地址就输入录像机的内网IP“192.168.0.64”，协议选择“ALL”或者“TCP”都可以，然后别忘了保存，那个常用服务端口只是起到一个帮助提示作用，不用设置。

同样的操作，把录像机视频服务的8000端口也给映射到“192.168.0.64”；

保存好可以看到已经映射好的端口，已经生效了，端口映射也完成了；

到此视频服务器的设置已经全部完成，然后我们测试服务是否可以正常访问；

第三步 验证服务是否可以正常访问

打开浏览器，在地址栏里面输入动态域名zengkebing.gicp.net 敲回车键，会得到一个以下的提示，需要安装一个来自“杭州海康威视数字技术股份有限公司”的一个控件，这个是我们必须要安装的，点击提示按左键进行安装。

然后会得到浏览器的一个提示，我们需要点击安装，才能够进行视频监控；

安装视频控件成功后，我们可以看到令人期待的视频录像机登陆窗口。输入账号admin和密码12345以8000端口登陆。

登陆成功后，双击左边列表当中的摄像头图标，就可以看到监控的画面了；

点击监控图像下面的按键切换成单画面

如果你担心监控的安全，可以改录像机的账户以及密码，点击“配置”选项，然后在“用户权限”选项礼貌进行修改用户密码，注意：密码只可以是纯数字。

怎么用手机来进行远程监控

首先在家里需要的地方装几个USB摄像头，摄像头连接电脑上哦。

其次在你的电脑上安装个向日葵远程控制客户端，百度可搜~

在注册一个向日葵账号，用邮箱注册即可。

注册完成打开向日葵客户端、登录账号绑定。

在你的手机里下一个向日葵主控app,用你的向日葵账号登录然后就会看到你账号已经绑定的主机。

点你需要远程监控的在线主机，选择摄像头功能就能打开该电脑的摄像头，远程监控就这么完成了。出门在外只要你手机可以上网就可以打开监控查看家里的状况。

5、用ftp远程登录linux服务器？

云帮手，实际用起来还是挺方便的。

1.有远程登录桌面功能；

2.文件传输功能；

3.搭建数据库、ftp功能；

4.云帮手不仅仅可以远程登录，还有很多管理云主机的功能。像主机系统漏洞检测修复；

5.实时查看主机资源使用状态监控啊；

6.批量集中管理主机、站点等等；

7.一键部署php、apahce、sql环境，方便快捷