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大數(shù)據(jù)中心建設(shè)的中游:服務(wù)商和第三方。
服務(wù)商包含基礎(chǔ)電信運(yùn)營商和云計(jì)算服務(wù)商,基礎(chǔ)電信運(yùn)營商為中國聯(lián)通、中國電信、中國移動,運(yùn)動大數(shù)據(jù)中心文化建設(shè)公司,這些基礎(chǔ)運(yùn)營商由于資本、網(wǎng)絡(luò)寬帶和客戶規(guī)模等優(yōu)勢在數(shù)據(jù)中心的布局力度大。這也是咱們的一貫作風(fēng),對于市場這些標(biāo)的因?yàn)榉N種原因是得不到青睞的。而云計(jì)算服務(wù)商因?yàn)樽陨順I(yè)務(wù)需要,自營建設(shè)或定制建設(shè)數(shù)據(jù)中心,主要是:阿里、騰訊、華為云、金山云等。
第三方就是說一些有相關(guān)技術(shù)的公司,建成數(shù)據(jù)中心,提供數(shù)據(jù)中心托管和增值服務(wù)。這類公司往往擁有專門的客戶群體,長時間提供數(shù)據(jù)中心服務(wù),格局已經(jīng)形成,業(yè)績和市場占有率掛鉤。
大數(shù)據(jù)中心建設(shè)的基本原則
高內(nèi)聚和低耦合——一個邏輯或者物理模型由哪些記錄和字段組成,應(yīng)該遵循基本的軟件設(shè)計(jì)方法的高內(nèi)聚和低耦合原則。主要從數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)特性和訪問特性兩個角度來考慮:將業(yè)務(wù)相近或者相關(guān)、粒度相同的數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)為一個邏輯或者物理模型;將高概率同時訪問的數(shù)據(jù)放一起,將低概率同時訪問的數(shù)據(jù)分開存儲。
命名清晰、可理解——表命名需清晰、一致,運(yùn)動大數(shù)據(jù)中心文化建設(shè),表名需易于消費(fèi)者理解和使用。
大數(shù)據(jù)中心建設(shè)——應(yīng)用數(shù)據(jù)層(ADS)
存放數(shù)據(jù)產(chǎn)品個性化的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù),根據(jù)CDM層與ODS層加工生成。
個性化指標(biāo)加工:不公用性、復(fù)雜性(指數(shù)型、比值型、排名型指標(biāo))。
基于應(yīng)用的數(shù)據(jù)組裝:大寬表集市、橫表轉(zhuǎn)縱表、趨勢指標(biāo)串。
通過構(gòu)建全域的公共層數(shù)據(jù),極大地控制了數(shù)據(jù)規(guī)模的增長趨勢,運(yùn)動大數(shù)據(jù)中心文化建設(shè)費(fèi)用,同時在整體的數(shù)據(jù)研發(fā)效率、成本節(jié)約、性能改進(jìn)方面都有不錯的效果。
數(shù)據(jù)調(diào)用服務(wù)優(yōu)先使用公共維度模型層(CDM)數(shù)據(jù),運(yùn)動大數(shù)據(jù)中心文化建設(shè)公司,當(dāng)公共層沒有數(shù)據(jù)時,需評估是否需要創(chuàng)建公共層數(shù)據(jù),當(dāng)不需要建設(shè)公用的公共層時,方可直接使用操作數(shù)據(jù)層(ODS)數(shù)據(jù)。應(yīng)用數(shù)據(jù)層(ADS)作為產(chǎn)品特有的個性化數(shù)據(jù)一般不對外提供數(shù)據(jù)服務(wù),但是ADS作為被服務(wù)方也需要遵守這個約定。
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