运动大数据中心建设费用-中科汇成科技有限公司

大数据中心建设的体系架构

业务板块：根据业务的属性划分出几个相对独立的业务板块，业务板块之间的指标或业务重叠性较小。

规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和自身数据特点，智能云大数据中心建设费用，设计出的一套数据规范命名体系，规范定义将会被用在模型设计中。后面章节将会详细说明。

模型设计：以维度建模理论为基础，基于维度建模总线架构，运动大数据中心建设费用，构建一致性的维度和事实（进行规范定义）。同时，在落地表模型时，基于自身业务特点，设计出一套表规范命名体系。

大数据中心建设——模型设计

模型设计指导理论：

模型层次：把表数据模型分为三层：操作数据层（ODS）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS），其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD）和汇总数据层（DWS）。

操作数据层（ODS）：把操作系统数据几乎无处理地存放在数据仓库系统中。

同步：结构化数据增量或全量同步。

结构化：非结构化（日志）结构化处理并存储。

累积历史、清洗：根据数据业务需求及稽核和审计要求保存历史数据、清洗数据。

大数据中心建设——硬件设备介绍

硬件设备主要指的是IT设备、电力设备。IT设备中，服务器、网络设备、存储设备、安全设备和光模块等组成，其中服务器的采购成本大，组件大体分三大项CPU、GPU和DRAM。因为，芯片成本在服务器中的比例很高，运动大数据中心建设费用，并且随着服务器的升级，成本会逐渐提高。所以，大数据中心建设费用，服务器相关的芯片股还是不错的。电力设备主要指UPS、变压器等，我们这里主要说UPS。因为，数据中心本来就是一个靠电力工作的地方，UPS在这里的应用可以说是比较适合不过的。当然，UPS在很多领域都得到的应用，领域不同设备也不同。