




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,大数据中心建设公司,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,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。
大数据中心建设的基本原则
高内聚和低耦合——一个逻辑或者物理模型由哪些记录和字段组成,应该遵循基本的软件设计方法的高内聚和低耦合原则。主要从数据业务特性和访问特性两个角度来考虑:将业务相近或者相关、粒度相同的数据设计为一个逻辑或者物理模型;将高概率同时访问的数据放一起,运动大数据中心建设,将低概率同时访问的数据分开存储。
命名清晰、可理解——表命名需清晰、一致,大数据中心建设,表名需易于消费者理解和使用。
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,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,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。
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