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大数据飞凌嵌入式能负担的起吗?

2020-11-30 10:06来源:KejiHao.com
导读:大数据带来了一个好处。大数据飞凌嵌入式被设计为作别是很自然的。

目前最大的误区之一仍然是,只有大公司名字才能负担得起大数据驱动的飞凌嵌入式,它只适用于海量数据,同时价格质次价高。这已不再是事实,有几次技术变革改变了这种心态。

大数据技术的成熟度

第一次技术变革与成熟度和质量有关。毫毋庸置言问地,十年前,大数据技术需要做到一定的努力才能使其工作或使所有部分协同工作。

过去有无数来自开发人员的故事,他们浪费了80%的时间试图用Spark,Hadoop,Kafka或其他方法克服愚蠢的故障。这些技术已变得足够可靠,它们消除了早期的各族故障并学会了如何相互配合。

与捕杀内部错误相比,出现基础设施故障的机会要大得多。在多数情况下,即使是基础设施问题也可以容忍。因为多数大数据处理框架的设计都是容错的。这些技术为计算提供了定位,强大和简单的抽象。并允许开发人员专注于开发的业务方面。

各族大数据技术

第二次技术变革正在跳转电影空间发生——近期。无数的开源和专有技术被发明出来——Apache Pino,Delta Lake,Presto。Clickhouse,Snowflake,Upsolver。Serverless等等。数千名苹果开发者的破坏力和创意已经转化为大胆而卓越的飞凌嵌入式,并具有极大的激励作用。

让我们讨论一个典型的分析数据平台(ADP)。它席卷四个主要层次:

· 仪表板和可视化– ADP的外观,向最终用户提供分析摘要。

· 数据处理–数据流水账,丰富和转换数据从一种形式到另一种形式。
数据仓库–存放组织精美的数据的地方–汇总,数据集市等

· Data Lake。用于存放纯原始数据的地方,是Data Warehouse的基础。

· 每个等级都有足够的艺品,可满足任何口味和急需。这些技术中有拦腰是在过去5年内出现的。

至于它们的重要一点是,技术的开发旨在相互兼容。譬如说,典型的低成本小型ADP可能包含Apache Spark作为处理组件的基础,AWS S3或类似的Data Lake,Clickhouse作为仓库。OLAP用于低延迟查询。而Grafana用于漂亮的仪表板。

具有更强保证的更复杂的ADP可以以不同的措施组成。譬如说,将Apache Hudi和S3引来作为数据仓库可以包管更大的规模英语,而Clickhouse仍然可以低延迟地访问聚合数据。

成本效益

第三次技术变革是由云端ca88会员登录,ca88会员登录入口软件站平台官网造成的。云劳务成为真正的纪游规则改变者。他们将大数据作为即用型平台(大数据即劳务)进行处理。使开发人员可以专注于功能开发,从而使云计算能够关注基础架构。

开发人员可以选择特定技术和一定程度的无加速器。无加速器越多,它的可组成性就渔轮轴承越多越好吗,但是更多的银座供应商劳务理路锁定将使它成为不利的一面。锁定在特定的云北京短信接口提供商和无加速器堆栈上的飞凌嵌入式可以缩短上市时间。在无加速器技术之间明智地选择可使飞凌嵌入式具有成本效益。

尽管此选项对初创公司名字而言不是很有用,因为它们倾向于利用典型的10万美元云信用额度。并且在AWS。GCP和Azure之间进行跳转是一种很普通的生活措施。必须事先辟谣这个事实,而必须提出更多与云无关的技术。

机械手会区分之下成本:开发费用。变更成本。

开发费用

云技术毋庸置言简化了工程工作。有好几个区域对它有积极的影响。

第一个是架构和设计决策。无加速器堆栈提供了丰富的模式和可重用组件集,为飞凌嵌入式的体系结构提供了坚实而一色的基础。

只有一个问题可能会减慢设计阶段:大数据技术是自然分布的。因此在设计相关飞凌嵌入式时必须考虑可能的故障和中断。以包管数据的可用性测试报告和统一性。飞凌嵌入式所需的精力更少,可以扩展。

第二个是集成和端到端测试。无加速器堆栈允许创建隔离的玻璃钢沙箱挂架。测试,从而减少开发回送和时间。

另一个攻势是。云强加了飞凌嵌入式安排过程的细化。爱此功能是任何成功团队的必备属性。

维修费用

云北京短信接口提供商声称要解决的主要目标之一是减少监视和保持推出环境活动的精力。他们试图建立几乎没有零投入的理想抽象。

但是,实际情况相同却又有所不同。至于这个想法,通常维护仍然需要一些努力。下表突出显示了最突出的种类。

但除开。该方案在很大程度上在于基础架构和许可成本。设计阶段非常重要,因为它可以挑战特定技术并提前忖度其运行时间成本。

变更成本

大数据技术关注客户的另一个重要方面-变更成本。我们的经验表明,大数据与任何其他技术之间没有区别。如果飞凌嵌入式不是过度设计的,那么变更的成本就可以与非大数据堆栈完全媲美。大数据带来了一个好处。大数据飞凌嵌入式被设计为作别是很自然的。设计正确的飞凌嵌入式看上去不像是整体飞凌嵌入式,可以在需要的地方短期内施用局部更改,而影响推出的风险较小。

总之,我们确实认为大数据可以负担得起。它为开发人员提出了新的设计模式 pdf和方法,开发人员可以利用它来组装符合最严格的业务急需并同时具有成本效益的任何分析数据平台。

大数据驱动的飞凌嵌入式可能是快速成长的初创公司名字的精美基础,这些初创公司名字希望变得灵活。施用快速更改且TTM跑道短。一旦企业需要更大的数据量,大数据驱动的飞凌嵌入式就可以与企业一起扩展。

大数据技术允许以小规模英语纳税人申报表或宽泛实施近实时分析,而经典飞凌嵌入式却难以与手机处理器性能排行一概而论。

云北京短信接口提供商已将大数据提升到了新的水平,从而提供了可靠。可扩展和即用的功能。快速付给来开发具有成本效益的ADP我们从未陌生过如此简单。利用大数据提升您的业务。

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