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对大量数据的强烈反应,内存分析的放大。

时间:2019-08-30 13:16    点击量:

简单地说,您没有练习错误的应用案例。
内存分析非常强大,可以在临床供应链,零售,金融服务,智能运营,呼叫中心和客户轮换中得到充分实施和运作。
让我们看一下使用内存分析来解决行业弱点的两个真实案例。
作为全球领先的特种化学品公司,赢创正致力于进一步提高总体拥有成本(TCO)效率。经过精心挑选,他最终使用记忆分析来解决实际工作中发现的问题。
Evonik将数据集集成到SAPHANA *平台中,为存储准备大型数据集提供了灵活性和效率。
此外,ZypMedia是一种国内广告产品,它使用内存分析来确保每秒可处理大约500,000个交易请求,响应时间高达0.5毫秒,这种高质量服务可以加快速度和灵活性它提供了。
对传统的记忆分析架构的深刻理解是不够的
记忆分析已在多个场合成功实施,并帮助公司补贴行业问题。我认为一个好奇的宝宝已经在质疑心灵了。如此强大的记忆分析,需求必须至关重要。这对IT领导者来说是一个巨大的挑战,但它需要从大型数据集中提取更多价值。
此时,您需要考虑您的架构是否可以支持内存操作以及如何满足当前和未来的需求。
由于体系结构的要求在很大程度上取决于组织的功能和经验,因此传统体系结构可以使用操作数据库来存储和管理当前数据。必须在将当前数据发送到数据仓库之前对其进行分组。该分析的组织。
但是,许多组织正在逐步用单一的混合分析和事务处理体系结构替换此模型。它可以支持几个受益于内存分析的关键应用程序和平台。
此外,如果您正在考虑采用HTAP,则应考虑最适合您当前业务的格式。
但是,嵌入式HTAP更进一步,将分析集成到事务本身并影响结果。
随着工作需求的增加,不难发现您需要采用支持实时数据处理和分析的IT基础架构。
那么,是否有一种架构可以完全支持所需的内存操作并满足当前和未来的需求?
答案是,上面提到的化学公司利用英特尔奥斯汀数据中心的持久存储来提高实际性能和总体拥有成本,并且广告产品公司已经动态实施。使用可编程Intel Xeon处理器的广告服务|文献信息| J-GLOBAL


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