著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
1 はじめに
データセンター システムは、重要なデジタル トランスフォーメーション手法の 1 つであり、最新のビッグ データ処理技術に基づいており、統合されたデータ ウェアハウスを構築することで、さまざまなソースや形式のデータを統合、クリーニング、融合してビジネス パーソンに提供します。 . マイニングされたデータ収集を分析します。その目標は、デジタル化プロセスのすべてのリンクでデータの効率的な共有と統合を実現し、企業のビジネス開発と顧客のニーズによりよく応えることです。
データセンター システムは通常、次の 4 つのレベルで構成されます。
1. データ収集層 - 生データの収集、照合、配布などを含むデータ収集を主に担当し、標準化、正規化などの後、データ ストレージに保存されます。層; 2
. . データ処理層 - 主にデータ処理、つまり、指定されたルールに従って元のデータに対する計算、カウント、処理およびその他の作業を担当し、一般にデータ変換、クリーニングを含むデータコンピューティング層への出力を担当します。 、分割、結合、フィルタリングなど;
3. データ計算層 - 主にアルゴリズム開発、モデルトレーニング、パラメータ調整などを含むデータ計算を担当し、データストレージ層またはデータ表示層に出力します; 4. データ表示層 - 主にデータ表示を担当します。これには、
ユーザーへのデータ結果、グラフ、レポートなどの表示が含まれます。また、サードパーティ システムによるアクセスのためのデータ インターフェイスも提供します。
中間にはデータ融合層があり、上記の 3 つのレベルのデータを集約し、ビジネス ニーズに応じてデータ分析とマイニングを実行して、効果的なビジネス価値を獲得します。
データセンター システムのフローチャートは次のとおりです。
データセンター システムには、データの収集、処理、計算、保存などの複数の技術分野が含まれており、これらの技術には専門的な背景知識とスキルが必要であることがわかります。はい、しかし両者の間には密接な関係があり、お互いを促進し、サポートし合っています。例えば、データ収集には、ハードウェア機器、ネットワーク環境、データ品質などのさまざまな問題をうまく解決するための豊富なプログラミング経験、技術的知識、スキルレベルが必要であり、データ計算には、データ分析、機械学習、情報検索の熟練が必要です。関連するスキルとテクノロジーにより、データ駆動型のプロジェクトを効果的に完了できます。