需要考虑硬件配置、网络环境、数据存储和备份、安全策略、性能监控和优化等方面。

大数据分析服务器搭建需要考虑以下几个方面事项：

1、硬件配置

CPU：选择多核心处理器，以支持并行计算和处理大规模数据。

内存：根据实际需求确定内存容量，建议使用大容量内存以支持复杂的分析任务。

存储：选择高速、高容量的硬盘或固态硬盘（SSD），以满足数据的快速读写需求。

网络：选择高速的网络接口卡和交换机，以支持数据传输和集群间的通信。

2、操作系统选择

Windows Server：适用于对Windows平台有依赖性的应用程序和工具。

Linux发行版（如Ubuntu、CentOS）：开源、稳定且具有强大的社区支持，适合大数据分析和机器学习任务。

3、数据库选择

关系型数据库（如MySQL、Oracle）：适用于结构化数据的存储和查询。

NoSQL数据库（如MongoDB、Hadoop HBase）：适用于非结构化数据的存储和处理。

4、分布式计算框架

Hadoop：提供分布式存储和计算能力，适用于大规模数据处理和分析。

Spark：提供快速的分布式计算能力，适用于实时分析和迭代计算。

5、安全与权限管理

防火墙设置：限制外部访问，保护服务器免受攻击。

用户权限管理：为不同用户分配适当的权限，确保数据的安全性。

6、监控与日志管理

监控系统性能指标：监测CPU、内存、磁盘等资源的使用情况，及时发现并解决问题。

日志管理：记录系统和应用程序的运行日志，方便故障排查和问题追踪。

相关问题与解答：

问题1：如何选择适合的大数据分析服务器操作系统？

解答：选择大数据分析服务器操作系统时，可以考虑以下因素：熟悉程度、兼容性、稳定性、社区支持和安全性，如果团队已经熟悉某个操作系统，并且该操作系统具有良好的兼容性和稳定性，那么可以选择该操作系统作为大数据分析服务器的操作系统，Linux发行版通常具有强大的社区支持和较高的安全性，因此也是常用的选择之一。

问题2：如何进行大数据分析服务器的安全与权限管理？

解答：在大数据分析服务器的安全与权限管理方面，可以采取以下措施：设置防火墙限制外部访问，只允许授权的用户访问服务器；为每个用户分配适当的权限，确保他们只能访问和操作其所需的数据和资源；定期更新操作系统和应用程序的安全补丁，以防止已知漏洞被利用；实施强密码策略，要求用户使用复杂且不易猜测的密码；定期备份数据，并将备份数据存储在安全的地方，以防止数据丢失或损坏。