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能否负担得起大数据解决方案的成本?

发布时间:2021-02-02 15:13:13 所属栏目:外闻 来源:互联网
导读:可以看到,所有的测试结果和之前预期的一样,通过整个实验过程,我相信大家对 AWS Lake Formation 如何规范化数据湖有了一定的了解。 这么好的工具,你现在是否也想体验一下呢,目前 AWS Lake Formation 在中国区的北京区域也已经上线,欢迎大家去使用体验 A

可以看到,所有的测试结果和之前预期的一样,通过整个实验过程,我相信大家对 AWS Lake Formation 如何规范化数据湖有了一定的了解。

这么好的工具,你现在是否也想体验一下呢,目前 AWS Lake Formation 在中国区的北京区域也已经上线,欢迎大家去使用体验 AWS 数据湖的方便之处。

四、经验总结

  • 我个人觉得 AWS 在数据湖方面最好的就是计算存储分离,AWS Glue Data Catalog 维护所有存储/查询系统的元数据,实现计算和存储分开,计算按量付费,节省资源,各种计算模型可以直接从 Amazon S3 中获取数据进行分析,使得计算资源可以动态扩展以响应业务的变化。
  • Amazon S3 作为数据的存储,成本较 Amazon EBS 有巨大的优势,同时还获得了更高的数据持久性和可靠性。
  • 大数据的最终目的是为了机器学习提供能具备生产力的模型。
  • 一个公司中大数据部门真正的价值是产出产品价值,并非一个报表部门自己造轮子。
  • 数据的统一化方便进行前期特征处理和分析任务。

但在故障发生之前,物联网和机构专业知识将为您的团队提供有关设备的见解,而这些信息可能是一个人很难识别的。性能上的微小变化可能会导致进一步的问题。通过数字方式追踪这些变化,省去了猜测。它将权力交给人们,这样他们就可以对自己的流程做出明智的决定。

举个例子,也许你想在这个过程中跟踪一个关键的泵。你可以在泵上添加振动传感器、电流表和温度传感器,并对它们进行跟踪。几个月后,技师注意到电流开始偏离正常读数。他进一步调查发现,一个叶轮断裂,导致电流波动,因为泵试图跟上所需的冷却速度。他安排了一次修理,并将其列入生产计划。

整个场景避免了随后的故障,后者会导致潜在的麻烦,包括质量问题。降低冷却速度可能会稍微提高工艺温度,从而对最终产品产生负面影响。通过及早发现问题,该过程避免了几个问题。

启用

最后,物联网基础设施和思维可以带来许多未来的突破。一旦进入门槛降低,就可以很容易地进行添加。

想验证过程的错误吗?使用物联网在关键阀门或开关上添加限位传感器,用于检测何时发生特定动作。无线基础设施允许快速添加更多设备。

这一实现的一部分是通过改变工厂的思维来实现的。当在线运营商开始看到物联网带来的好处时,他们可能会开始就如何进一步改进数据收集和聚合提出建议。

正如物联网项目正在推动生产力和安全性的提高,它们也在提高产品质量。发生这种情况有几个原因。物联网提高了数据可用性,这使得下游能够更好地理解工艺变化。它提高了设备性能,在问题发生之前发现问题,从而使工厂免于因设备故障而造成的质量事故。最后,随着工厂对整体物联网的习惯,它能够进一步改进。虽然物联网的实施存在一些风险,但它可以在产品质量和许多其他领域获得回报。
 

4. 安全性

批发数据中心设施通常只允许客户和批发数据中心设施提供商的员工进入,而客户可以要求批发数据中心设施提供商的员工经过安全审查。

在零售托管数据中心中,由于多个客户共享数据中心设施,因此他们必须采取必要的任何措施,将其设备安装在采取安全防范措施的机柜或机架中,以提供足够的安全性。

5. 成本

高昂的成本是许多组织发现批发数据中心不适合他们的原因。从本质上来说,采用批发数据中心的组织正在做的事情是创建自己的数据中心环境,作为第三方管理设施的唯一用户或者作为少数用户。即使在共用的托管数据中心设施中,其成本也可能不会平均分摊;每个客户对电源、冷却、连接和辅助电源可用性的要求可能会因前期和持续成本的不同而有所不同。

总的来说,组织的选择取决于数据中心规模和成本。大多数组织会发现零售托管数据中心设施的简单性和成本足以满足他们的需求。对于那些具有超大规模、超级计算或其他特定需求的组织来说,如果负担得起费用的话,则可能需要采用批发数据中心。

 

(编辑:新余站长网)

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