本文目录一览:
网络性能指标
速率、带宽、吞吐量、时延、时延带宽积、往返时间RTT、利用率等。
CPU的运算速度。运算速度是衡量计算机性能的一项重要指标。通常所说的计算机运算速度(平均运算速度),是指每秒钟所能执行的指令条数,一般用“百万条指令/秒”(mips,Million Instruction Per Second)来描述。
网络性能包括以下几个方面:网络应用程序确保安全,可靠。网络应用程序和网络响应以及传递的时间,显示应用程序某方面大量的处理、文件争用或磁盘或网络访问过度延迟是否达到要求。
计算机网络的性能主要包括:速率:b/s(bps)。如100M以太网,实际是指100Mb/s。往往是指额定速率或标称速率。带宽:数字信道所能传送的最高速率。吞吐量:单位时间内通过某个网络(或信道、接口)的数据量。
如何打造高性能大数据分析平台
要想打造独属于企业的大数据平台,需要做好三件事,其一是搭建基础的企业信息系统;其二是组建专业的技术团队;其三是根据企业的发展规划来建设大数据平台。
分析价值:明确数据分析的价值,通过大数据的分析,能够快速地发现消费者的需求变化和市场发展趋势,从而帮助企业及时做出正确的决策,从而使企业在市场上拥有更强的竞争力和不断创新的能力。
一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤:Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装,当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段:数据预处理和数据建模分析。
一方面它可以汇通企业的各个业务系统,从源头打通数据资源,另一方面也可以实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、可视化的一站式分析,帮助企业真正从数据中提取价值,提高企业的经营能力。
搭建大数据分析平台,看清重点,是搭建分析平台,其次分析的事数据。如果想完成这件事情,主要有4个方面:①确认数据分析方向。比如是分析社交数据,还是电商数据,亦或者是视频数据,或者搜索数据。②确认数据来源。
大数据对存储平台有哪些特殊要求
三是对存储系统的性能要求高。与其他领域不同,视频监控主要是视频码流的存储,在多路并发存储的情况下,对带宽、数据能力、缓存等都有很高的要求,需要有专门针对视频性能的优化处理。
大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求,需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性,系统可扩展性、性能及成本各方面因素。
消除数据迁移,大数据平台必须满足数据增长而不会受到系统约束的能力。
大数据存储平台必须能够不受干扰地持续扩展,并具有跨越不同时代技术的能力。数据迁移必须在最小范围内进行,而且要在后***成。大数据只要***一次,就能具有很好的可恢复性。
大数据、高性能环境对存储的需求 一直以来,高性能计算的主要目的就是提高运算速度,来解决大规模科学计算和海量数据的处理问题。
大数据时代如何构建高性能数据库平台
未来将出现Sql数据库和NoSql数据库并行的情况。第三:数据仓库管理智能化。在云计算平台的支撑下,未来企业数据仓库的管理必然向智能化方向发展,基于PaaS将更容易构建出智能化的管理方案,从而提升数据仓库的价值。
如此分析,结论就有了,即两个方法两条路。其一是选择云化方案,一切大数据能力全部构建在云平台的组件上。
一个高性能的数据库平台,一定是计算、时延、吞吐三方面的能力齐头并进,相互匹配。计算能力由CPU主频和核数决定,实践中看CPU占用率就能够大致确定CPU配置是否合适。时延的指标很简单,时间是衡量时延的唯一指标。
第一步是数据整合,对多源多类型的数据进行整合,实现数据共享。目前以帆软报表FineReport为数据处理工具,以SQLServer为数据库存储平台,整合信息中心常用业务数据,常用的业务数据包括价格、进出口以及平衡表等。
进入大数据时代以来,传统的主机计算模式已经不能满足需求了,分布式存储和分布式计算才是王道。大家所熟悉的Hadoop MapReduce框架以及MPP计算框架,都是基于这一背景产生。MPP架构的代表产品,就是Greenplum。
大数据中心建设需要具备哪些条件?
数据中心的选择有非常多需要考虑的事项,基础条件有其可靠性、地理位置、安全性、网络链接、可扩展性。如靠近主要市场和客户——延迟和可靠的连接是运行满足客户需求的高效设施的主要因素。
大数据的发展需要三个必要条件:数据源、数据交易、数据产生价值的过程。近年来,社交网络的兴起、物联网的发展和移动互联网的普及,诞生了大量有价值的数据源,奠定了大数据发展的基础。
大数据要想落地,必须有三个条件:一是丰富的数据源,二是强大的数据挖掘和数据分析能力,三是建立完善的数据服务产业链,也就是商业模式。