1. Что такое дата-центр?

01 Определение

Промежуточная платформа данных представляет собой набор механизмов, которые могут устойчиво «использовать корпоративные данные». Это стратегический выбор и организационная форма. Она построена на основе уникальной бизнес-модели и организационной структуры предприятия и поддерживается материальными продуктами и методологиями реализации. Механизм, который непрерывно превращает данные в активы и служит бизнесу.

Данные Промежуточный офис — это промежуточный уровень между интерфейсной частью бизнеса и технической частью.,Это процесс абстрагирования и совместного использования возможностей, предоставляемых бизнесом.,данные Китай и Тайвань пройдутпредприятиеизданныестановитьсяданныересурсы,И предоставить компоненты возможностей обработки данных и операционные механизмы.,Доступ к данным агрегации форм, интеграция, обработка очистки, обработка моделирования, анализ интеллектуального анализа,И предоставить данные бизнес-концу в форме обмена.,Чтобы создать связь с бизнесом,Затем в сочетании с возможностями бизнес-системы по производству данных.,окончательная сборкаданные Производство>Потребление>воспроизводствоиззамкнутый контур,Продолжайте использовать его вот такданные、генерировать интеллект、Система и механизм, которые дают бизнесу обратную связь для достижения монетизации.

02 Сущность

Промежуточный офис данных обслуживает цифровую трансформацию, и конечным результатом цифровой трансформации предприятия является то, что традиционный бизнес становится цифровым бизнесом. Суть цифрового бизнеса заключается в обработке данных как нового фактора производства, создании продуктов, в которых данные являются основной формой существования. и генерировать бизнес-модель.

Таким образом, суть центра обработки данных больше похожа на архитектуру предприятия, набор интернет-технологий и отраслевых характеристик. В условиях неопределенности развития предприятия мы стремимся к определенности и продолжаем накапливать и совершенствовать основные возможности предприятия, в конечном итоге поддерживая его. предприятие должно быть быстрым и эффективным, недорогими бизнес-инновациями и усовершенствованной архитектурой предприятия.

03 Разница между промежуточной платформой данных, хранилищем данных и платформой больших данных

1) Центр обработки данных против хранилища данных

Основной сценарий хранилища данных — поддержка принятия управленческих решений и бизнес-анализа, в то время как центр обработки данных обслуживает данные и предоставляет их бизнес-системе. Цель — проникнуть в возможности данных в различные бизнес-связи, не ограничиваясь принятием решений. составление сценариев анализа. Центр обработки данных постоянно капитализирует, ценит и применяет данные в бизнесе, а также уделяет внимание управлению ценностью данных.

Создание промежуточной платформы данных включает в себя построение системы данных, то есть промежуточная платформа данных включает в себя все содержимое хранилища данных. Промежуточная платформа данных максимизирует инвестиционную ценность построения корпоративного хранилища данных, ускоряя скорость расширения возможностей бизнеса. и предоставлять бизнесу более быстрые и разнообразные услуги передачи данных. Центр обработки данных также может использовать установленное хранилище данных в качестве источника данных для связи с существующими результатами построения данных, чтобы избежать дублирования построения. Конечно, вы также можете создать новое автономное хранилище данных или хранилище данных в режиме реального времени, агрегируя, обрабатывая и управляя различными источниками данных на основе возможностей, предоставляемых центром обработки данных.

2) Промежуточная платформа данных и платформа больших данных

Уровень базовых возможностей больших данных: Hadoop, Spark, Hive, HBase, Flume, Sqoop, Kafka, Elasticsearch и т. д. Конвейер ETL, построенный на компонентах больших данных, включает программы анализа данных и машинного обучения. Система управления данными. Система хранилища данных. Система визуализации данных.

Центр обработки данных должен представлять собой расширенную версию платформы больших данных. На базе платформы больших данных дата-центр также должен обеспечивать следующие системные функции:

• Управление глобальными активами приложений данных
• Глобальный механизм управления данными
• Разработка и выпуск многопользовательских приложений для работы с данными самообслуживания
• данные Эксплуатация и обслуживание приложения
• данныеприложениеинтегрированный
• данные Прямо сейчас Служить,Модель Прямо сейчас Служить
• данные Совместное использование возможностейуправлять
• Полные операционные показатели

2. Основные возможности дата-центра

данные Средний офис должен иметьданныеКонвергенция и интеграция, очистка и обработка данных, визуализация сервисов данных и реализация ценности данных.４основные компетенции,позволятьпредприятиеперсонал、клиент、Партнеры могут легко использовать данные.

1. Конвергенция и интеграция (управление данными – возможности интеграции и управления данными)

• Обогащение и уточнение данных: различные источники данных объединяются и уточняются.
• управлять Удобство использования: визуальная настройка задач, богатая функция мониторинга
• данныеинтегрированныйоперации：данные Доступ、Конвертировать、Запись или кэширование внутренних источников для каждого источника данных.
• Каталог данных и управление: пользователи могут легко найти необходимые данные и понять их (техническое/бизнес-управление).
• Безопасность данных: защита доступа к данным
• доступные данные: пользователи имеют простой и масштабируемый доступ к разнородным данным с высокой доступностью и простотой использования.
• Гибкое развертывание: локальное, общедоступное облако, частное облако и другие методы развертывания.

2. Очистка и обработка (капитализация данных – возможности обработки извлечения и анализа данных)

• Полный контроль безопасности доступа
• Совершенная система обеспечения качества данных
• Стандартизированная масштабируемая система маркировки, тесно интегрированная с бизнесом.
• Платформа активов для бизнес-тем
• Возможности интеллектуального сопоставления данных,Упрощенное создание активов данных

3. Визуализация сервиса (возможности обслуживания активов данных)

• Обеспечить искусственный интеллект, такой как естественный язык.
• Предоставляет богатые функции анализа данных.
• Обеспечить удобную визуализацию данных
• Удобная и быстрая среда разработки «Служить» позволяет бизнес-персоналу разрабатывать приложения для работы с данными.
• Обеспечение потокового анализа данных в режиме реального времени
• Предоставление прогнозной аналитики、Машинное обучение и другое продвинутое

4. Реализация ценности

• Предоставление возможностей управления для приложений данных
• Обеспечивает доступ к информации, которая напрямую влияет на бизнес-действия.
• Возможность предоставления межбанковских бизнес-сценариев
• Обеспечить межведомственные универсальные возможности создания ценности для бизнеса
• Предоставление приложений для обработки данных на основе сценариев
• Обеспечить функцию оценки эффекта бизнес-действий

3. Ценность дата-центра

Стоимость дата-центра заключается в следующем:

1) Ценность бизнеса (бизнес-инновации, формирование основных барьеров)

1. Сосредоточьтесь на клиентах и ​​используйте аналитическую информацию для обеспечения стабильных корпоративных действий.

2. Основанные на данных, прямые крупномасштабные инновации бизнес-моделей

3. Оживить все данные, построить прочные барьеры и продолжать лидировать

2) Техническая ценность (низкая стоимость, множество возможностей, широкое применение).

1. Реагировать на потребности многократной обработки данных

2. Обогатите данные этикетки и сократите затраты на управление.

3. Ценность данных может отражать влияние бизнес-системы, а не только точность.

4. Поддержка доступа к данным в разных предметных областях.

5. Данные можно быстро использовать повторно, а не просто копировать.

Резюме: Центр обработки данных представляет собой замкнутый процесс, который преобразует производственные материалы бизнеса в производительность данных, в то время как производительность данных возвращается в бизнес и постоянно повторяется - принятие решений и операций на основе данных.

4. Какие задачи должен решать дата-центр?

1. Калибры индикаторов несовместимы.

Обычно проявляется в трех аспектах: непоследовательный уровень бизнеса, противоречивая логика вычислений и противоречивые источники данных.

• Непоследовательные бизнес-калибровки. Показатели с непоследовательными бизнес-калибровками должны иметь разные метки, чтобы их можно было отличить. Например, упомянутый выше показатель продаж имеет противоречивые калибры, но различий между ними нет, что может легко привести к недоразумениям в бизнесе.
• Непоследовательная логика расчета: описание бизнес-калибра зачастую представляет собой абзац.,Но для некоторых индикаторов с более сложной логикой расчета,,Абзац обычно неясен в своем описании.,Если случится так, что два индикатора одного и того же бизнес-класса будут разработаны и реализованы с использованием разных данных,Очень вероятно, что будут нестыковки в логике расчета. данные Несогласованные источники: по некоторым показателям,Есть несколько источников данных на выбор,Если источник данных имеет некоторые тонкие различия, которые не обнаружены,Даже если логика обработки одинакова,Также возможно, что результаты будут противоречивыми. кроме того,Также будут некоторые различия между данными в реальном времени и автономными данными.

Поэтому для достижения согласованности необходимо обеспечить, чтобы один и тот же показатель имел только один бизнес-калибр, обрабатывался только один раз, а источник данных был непротиворечивым.

2. Создание платформы данных в стиле дымохода, большое количество источников тратится впустую, а скорость ответа низкая.

Основная причина заключается в том, что модель разработки в стиле дымохода снижает возможность повторного использования данных, что приводит к разработке большого количества повторяющихся логических кодов, что влияет на скорость реагирования на спрос.

Например, оба индикатора должны очистить одни и те же исходные данные. В принципе, для очистки исходных данных используется только одна задача, и создается подробная таблица. При разработке другого индикатора на очищенные данные можно напрямую ссылаться. , это может сэкономить нагрузку на исследования и разработки логики очистки. Но реальность такова, что одни и те же необработанные данные часто очищаются дважды. Следовательно, чтобы решить проблему медленного реагирования на спрос, необходимо улучшить возможность повторного использования данных, гарантировать, что одни и те же данные обрабатываются только один раз, и реализовать совместное использование данных.

3. Низкая эффективность получения чисел.

В основном проявляется в двух аспектах: с одной стороны, данные невозможно найти, с другой стороны, данные невозможно получить. Чтобы решить проблему невозможности найти данные, необходимо создать корпоративный каталог активов данных, чтобы пользователи данных могли быстро находить и понимать данные. Основная причина, по которой данные не могут быть получены, заключается в том, что нетехнический персонал не может писать SQL для извлечения данных, поэтому мы можем предоставить им инструменты самообслуживания для получения данных, чтобы упростить и ускорить получение данных.

4. Низкое качество данных

Учитывая большой объем данных, накопленных в бизнесе, информационные активы компании постепенно формировались. Чтобы сделать эти активы данных устойчивыми и принести пользу предприятию, необходимо управление данными для улучшения качества данных, например, разработка правил и процессов использования для проверки качества данных, разработка управления данными и разрешений на контроль, а также способы безопасного вывода и обмена данными. и т. д., как добиться синергетического эффекта данных в целом и обеспечить более ценные каналы обслуживания данных для бизнеса. Центр обработки данных может интегрировать эти возможности обработки данных, чтобы обеспечить стабильные и непрерывные возможности обслуживания для бизнеса.

5. Какие компании подходят для центров обработки данных?

Построение промежуточной платформы данных требует больших инвестиций в человеческие и материальные ресурсы. Поэтому построение промежуточной платформы данных должно основываться на текущей ситуации на предприятии и выбираться на основе потребностей, а не слепо следовать ожиданиям. тенденция. Поэтому, когда предприятия решают, создавать ли промежуточную платформу данных, они могут учитывать следующие аспекты:

Сначала проверьте, есть ли у компании определенный фундамент данных.,Был ли реализован процесс бизнес-данных?,При определенной степени данных осадков,данные Средняя платформа,Как следует из названия,данные являются основой;

Во-вторых, есть ли на предприятии «островки» бизнес-данных?,Есть ли необходимость в интеграции различных бизнес-систем?,Необходимость корреляционного анализа,если есть,Необходимо построить промежуточную платформу данных.,Пройдите через остров данных,Интегрируйте различные бизнес-системы,Удовлетворить потребности корреляционного анализа. Например, определенный розничный магазин,На ранних стадиях развития бизнеса,Товары, продажи, цепочка поставок и т. д. — все это независимые склады данных.,В будущем будет построена интеллектуальная система пополнения,данные, которым необходимо соединить несколько бизнес-систем,поэтому Выбрать конструкциюданные Средняя платформа；

Наконец, сталкиваетесь ли вы при ежедневном использовании данных с такими болевыми точками, как непостоянные калибры индикаторов, медленная реакция спроса, низкое качество данных и высокая стоимость данных? Если соблюдены первые два условия и существуют некоторые из упомянутых выше болевых точек? приложения для обработки данных. Тогда я предлагаю вам рассмотреть возможность включения проекта центра обработки данных в вашу повестку дня.

6. Как построить дата-центр

01 Начальная точка

Мы должны начать с точки зрения «ценности для бизнеса». Проще говоря, ориентация на приложения является более целенаправленной и позволяет раскрыть ценность данных раньше, так что путь цифровой трансформации корпоративных клиентов больше не является длительным циклом строительства. , а процесс постепенной эволюции. Лучший способ понять это — построить центр обработки данных, основанный на реальных потребностях корпоративных клиентов и ценности бизнеса.

Прежде всего, лучше всего обращаться в центр обработки данных для отделов с быстрым развитием или изменениями бизнеса, потому что, когда эти предприятия переходят в промежуточный офис, рентабельность инвестиций легко пропорциональна, и ценность данных может быть полностью использована, что легко признается всеми сторонами;

Во-вторых, не обязательно начинать с единого калибра данных. Можно ли сначала допустить определенную степень хаоса на уровне данных и проверить ценность? Когда бизнес развивается, тогда и управляйте им. Это во многом соответствует концепции Agile, а также реальному положению многих компаний.

Затем предоставляйте услуги, основанные на ценности бизнеса или реальных проблемах, и будьте прагматичны, а не прагматичны. Например, ① сначала обратитесь к экспертам или архитекторам для проведения диагностики проекта; ② используйте продукты и решения для прохождения критического пути; ③ после того, как основные проблемы бизнеса будут решены, есть некоторые вещи, которые должны быть выполнены самими клиентами. В настоящее время мы также можем ориентироваться на Секс, предоставляющий некоторые консультационные услуги.

02 Соответствовать процессу цифровизации предприятий

Построение промежуточной платформы данных должно соответствовать требованиям предприятия на каждом этапе процесса цифровизации.,поэтому,предприятие Цифровое развитие можно разделить наСбор данных, интеграция, открытость и интеллектОбработка в несколько этапов。

На первом этапе предприятия, которые уже используют большое количество информационных систем, должны рассмотреть возможность совместного сбора соответствующих данных. Для предприятий со сравнительно низкой степенью информатизации необходима реализация онлайн-бизнеса предприятия;

На втором этапе предприятиям необходимо оценить, были ли их собственные данные интегрированы органично. Так называемая «интеграция» означает эффективную капитализацию данных, генерируемых различными системами, посредством стандарта. Другими словами, на этом этапе предприятиям необходимо завершить работу по управлению и сбору данных;

Третий этап предполагает открытие данных, то есть предприятию необходимо иметь специализированный отдел для открытия собранных данных различным внутренним отделам, чтобы каждый отдел мог понять активы данных предприятия, чтобы лучше реализовать улучшение и улучшение. услуг предприятия на основе данных. Квалифицированные компании затем откроют свои данные добывающим и перерабатывающим компаниям в экологической цепочке для достижения инноваций в сфере услуг и реконструкции методов сотрудничества, тем самым формируя более широкий спектр сотрудничества;

Четвертый этап относится к использованию данных для интеллектуальной обработки. Как мы все знаем, предприятия могут создать очень широкое пространство с добавленной стоимостью за счет обработки данных с помощью машинного обучения и других методов искусственного интеллекта. Подобно поиску минеральных ресурсов, с помощью анализа данных предприятия могут извлекать новую ценность данных с беспрецедентной точки зрения.

Вышеупомянутый процесс цифровизации является относительно подходящим процессом для предприятий, которые планируют реализовать стратегии цифровизации. В то же время из-за различных реальных ситуаций на каждом предприятии их соответствующие стратегии также будут разными. При построении средней платформы для крупных предприятий им в основном необходимо рассматривать вопрос системной трансформации, то есть предприятие должно провести комплексную трансформацию с аспектов всей организации, бизнес-модели и стратегической координации, то есть трех полных аспекты: полный онлайн, полная связь и полное сотрудничество. Развивающимся предприятиям необходимо сначала рассмотреть вопрос об «инструментах», то есть предприятия могут использовать платформы и инструменты данных для сначала реализации онлайн-бизнеса, а затем рассмотреть возможность улучшения услуг на основе данных.

03 Архитектура промежуточной платформы данных

Исходя из двух измерений обработки данных и управления данными, можно спроектировать несвязанную архитектуру промежуточного уровня данных. Архитектура промежуточной платформы данных обладает определенной степенью гибкости и может комбинироваться в соответствии с потребностями корпоративных приложений или может быть расширена с помощью одного модуля, что может удовлетворить потребности большинства предприятий в построении промежуточной платформы данных.

Общая архитектура дата-центра представлена ​​на рисунке. Эта архитектура системы промежуточного уровня основана на принципе уменьшения функциональной избыточности и улучшения повторного использования функций и разделяет промежуточный уровень данных на шесть функциональных подсистем, которые можно создавать и развивать независимо.

Структура данных и подсистема обработки данных являются ядром архитектуры центра обработки данных, а управление данными — важным средством повышения ценности данных. Универсальность этой архитектуры центра обработки данных отражается в следующих моментах:

(1) Архитектура промежуточной платформы данных всесторонне учитывает различные элементы промежуточной платформы данных. Создание с учетом этой архитектуры может эффективно повысить ценность активов данных и обеспечить совместное использование данных и услуг.

(2) Используя эту архитектуру системы центра обработки данных, предприятия могут один раз спланировать и реализовать ее шаг за шагом. Сначала создайте подсистему обработки и подсистему хранения данных, а затем постепенно дополняйте подсистемы сбора данных, безопасности данных и управления данными в соответствии с потребностями развития бизнеса.

(3) Он состоит из 6 разделенных подсистем. предприятие может быть гибко объединено в ходе строительства проекта,Отдельный тендер на строительство каждой подсистемы,Несколько подсистем также могут быть объединены для проведения торгов и строительства.。данные Средняя платформа Общая архитектура ВключатьСтруктура сбора данных, структура хранения данных, структура обработки данных, структура управления данными, структура безопасности данных и структура работы с данными.ждать 6 большинство.

1) Система сбора данных

Коллекциярамка на средней станции данных должна быть интегрирована в различные источники данных на средней станции коллекцииуправлять. В коллекции данных должно быть предложено несколько коллекций данных.,нравитьсяСбор протоколов передачи файлов, сбор баз данных, сбор данных о доступе к интерфейсным приложениям, сбор потоковых данных и сбор веб-сканеров.

В то же время система сбора должна предварительно обработать исходные данные в соответствии со спецификациями сбора данных, чтобы удалить заведомо ненужные и избыточные данные, а также управлять процессом сбора. Хотя единого шаблона системной архитектуры центра обработки данных не существует, структура сбора данных на каждом предприятии в основном одинакова.

2) Структура хранения данных

Ядро данных — это данные,данныепроходитьколлекцияПриобретение системы,Затем данные обрабатываются,И принять управление рамкой управления данными.,Также примите управление безопасностью данных,Последнее открытое значение данных будет предоставлено извне.

Архитектуру данных центра обработки данных следует планировать независимо, а для хранения различных типов данных следует использовать разумную техническую архитектуру. В структуре хранения данных, независимо от того, используется ли для данных объектное хранилище, блочное хранилище или технология хранения базы данных, различные промежуточные данные можно классифицировать и управлять ими, как показано на рисунке выше.

Исходные данные в основном управляются системой сбора данных. Структура управления данными просто делит данные на две категории: структурированные и неструктурированные данные на основе характеристик данных. Стандартизированные данные предметной области — это стандартизированная доменная организация всех данных с помощью структуры управления данными. Данные широкой таблицы являются результатом ассоциации данных. Используя данные широкой таблицы, вы можете составить полный портрет данных о людях, вещах, местах, объектах, группах и других объектах. В то же время данные широкой таблицы также можно использовать в качестве данных. данные среднего уровня данных модели верхнего уровня.

Метаданные и данные меток представляют собой описания данных. Метаданные используются для представления объективных атрибутов данных. Данные меток более склонны к субъективному выражению и классификации данных менеджеров, например, метки уровня качества, метки безопасности, теги атрибутов и т. д. . Основные данные необходимо часто обновлять и обмениваться ими между системами, а также требуют отдельного места для хранения для обслуживания и управления.

3) Структура обработки данных

Обработка данных является одним из основных звеньев в каждом приложении данных. Классический процесс обработки данных извлечение, преобразование и загрузка (ETL) используется во многих местах, таких как предварительная обработка сбора данных, интеграция данных и моделирование данных. Создание отдельной структуры обработки данных способствует централизованной разработке и управлению компонентами инструментов обработки данных, а также способствует координации и планированию задач обработки данных в центре обработки данных.

Рамка обработки данных специализируется на задачах, связанных с обработкой данных,включатьПакетная обработка, потоковая обработка, анализ искусственного интеллекта, очистка данных, обмен данными и запрос,Кроме того, в рамке обработки можно настроить соответствующие инструментальные компоненты обработки данных. Модуль планирования задач играет центральную командную роль в кадре обработки данных и выполняет такие операции, как мониторинг и обработку исключений для выполнения задач обработки данных.

4) Структура управления данными

В широком смысле управление данными включает не только контент, повышающий ценность данных, например, управление данными, каталог данных, качество данных и т. д., но также включает в себя управление безопасностью данных и услуги обмена данными.

Управление безопасностью данных и повышение ценности данных представляют собой противоречие. Если производитель или группа разработчиков разрабатывает программное обеспечение, связанное с управлением безопасностью данных и повышением ценности данных, действия разработчика неизбежно будут предвзятыми, и противоречие будет нелегко выявить. Конфликтам также не хватает качества. решения.

Кроме того, обмен данными и другие аспекты управления данными также сталкиваются с той же проблемой. Поэтому в этой статье рекомендуется, чтобы структура управления данными в центре обработки данных не включала контент, связанный с безопасностью и обменом данными.

данныеуправлениерамка ВключатьКаталог активов данных, данныеуправлять、Модельуправлятьиданныекачество 4 модули:

(1) Основная функция карты данных, каталога активов данных, карты знаний и происхождения данных заключается в отображении атрибутов и взаимосвязей данных, поэтому все они включены в модуль каталога данных.

(2) Модель данных может улучшить способность центра обработки данных реагировать на потребности внешних приложений, а данные консолидированной промежуточной модели требуют специализированного управления. Управление моделями включает каталог моделей, происхождение моделей, карту моделей и т. д.

(3) Управление данными можно подразделить на управление метаданными, управление основными данными, управление данными тегов и управление исходными данными.

(4) Модуль управления качеством данных осуществляет управление качеством данных в Тайчжуне в соответствии с установленными стандартами данных и правилами аудита данных.

5) Структура безопасности данных

Данные стали информационным активом, а система безопасности данных является важным компонентом центра обработки данных. Безопасность данных накладывается на другие функциональные структуры центра обработки данных, и стратегии контроля безопасности должны быть реализованы в каждом звене, таком как сбор, обработка, обмен и совместное использование данных. Среду безопасности можно разделить на несколько функциональных модулей, таких как управление журналами, аутентификация пользователей, управление правами, а также шифрование и дешифрование.

Кроме того, портал полной безопасности может также обеспечивать инкапсуляцию внешних возможностей безопасности для отображения состояния безопасности и представления безопасности центра обработки данных.

6) Структура работы с данными

Основная функция центра обработки данных заключается в интеграции функций обработки и управления данными многих приложений обработки данных, централизации построения, централизованного управления, сокращения избыточности и увеличения повторного использования. Конечная цель центра обработки данных — предоставлять услуги передачи данных другим приложениям или разработчикам, в то время как функция обслуживания внешних данных будет напрямую сталкиваться с неопределенными внешними объектами.

Таким образом, отдельное построение операций с данными, с одной стороны, поможет предоставить целевые функции для внешних пользователей, с другой стороны, модуль операций с данными, как промежуточный уровень между пользователями и основными службами данных центра обработки данных, может эффективно изолировать; внешние пользователи от прямого контроля и контакта с ядром. Данные и приложения могут защитить безопасность центра обработки данных и стабильность внутренних функций.

На основании вышеуказанных факторов операции с данными должны быть оснащены такими функциями, как операционный портал, открытие возможностей, открытие данных и мониторинг операций:

(1) Операционный портал：верноданные Средняя платформауправлять Предоставленоуправлятьпортал,Предоставить портал для разработчиков. Предоставление внутреннего портала приложений для внутренних приложений,Предоставляет портал внешних приложений для внешних приложений. Операционный портал предоставляет разные каналы для разных пользователей и открывает различные возможности промежуточного уровня обработки данных.

(2) Открытие возможностей：Пучокданные Средняя платформаизданныевычислительная мощность、данные Аналитические навыкиждать После соответствующегоиз После инкапсуляцииверно Предоставлено пользователем Служить,Можно микро Служить,Это также может быть API интерфейс или напрямую предоставлять вторичные возможности разработки.

(3) Открытость данных：проходитьданные Оглавление,Представление данных/модели (визуализация, представления данных и т. д.) обеспечивает обработку данных для других прикладных систем данных.

(4) Мониторинг работы：верноданные Средняя платформаизобщийоперации Ситуация прогрессируетмониторуправлять,Включая аппаратную среду и программную среду,и конечномониториндекс,Предоставление оперативных ежедневных отчетов по требованию,Обработка информации о тревогах.

7. Тенденции развития дата-центров

1. Стандартизация и обвал рынка

Суть промежуточной платформы данных заключается в возможности совместного использования и накопления. По мере того, как промежуточная платформа данных постепенно внедряется на вершине отрасли и в ведущих компаниях, поставщики испытывают процесс накопления возможностей в различных бизнес-сценариях.

В целом, поставщики центров обработки данных предоставляют различные индивидуальные услуги в различных отраслях и продолжают накапливать бизнес-возможности.

С точки зрения широты, с постоянным вводом различных бизнес-сценариев, возможности продуктов производителей центров обработки данных становятся все более обширными, а области, которые они охватывают, становятся все более обширными.

Улучшить глубину и широту центра обработки данных, усовершенствовать и интегрировать услуги центра обработки данных, особенно для малых и средних предприятий, которые предъявляют относительно простые требования к возможностям центра обработки данных, а также предоставлять клиентам стандартизированные общие решения, станут продуктами обслуживания центров обработки данных. направление провайдеров.

2. Доработка

Прежде всего, базовые возможности технической поддержки, предоставляемые центром обработки данных, требуют от поставщиков наличия достаточных технических резервов в архитектуре программного обеспечения, облачных технологиях, оркестрации контейнеров, DevOps и других аспектах, а также двойного накопления капитала и технической мощи.

Глядя на китайскую индустрию среднего уровня данных, хотя границы не ясны, можно сказать, что в целом сформировалась конкурентная модель, в которой ведущие компании с сильными технологиями, такие как Alibaba и Tencent, сосредотачиваются на предоставлении базовых архитектурных технологий, в то время как другие малые и средние поставщики сосредоточиться на предоставлении отраслевых услуг и продуктов.

Во-вторых, ни один поставщик не может покрыть все огромные потребности предприятий, особенно крупных предприятий с несколькими организациями, несколькими секторами и перекрестным бизнесом. Поэтому поставщики, прошедшие практику и сформировавшие масштабы в одной области, будут отдавать приоритет углублению своих усилий в одной области. это поле и предоставление более подробной точки входа в сцену.

Наконец, предприятия также будут выбирать продукты среднего уровня для обработки данных в различных областях в зависимости от потребностей бизнеса и не будут ограничиваться одним поставщиком услуг среднего уровня. По мере того, как стартапы продолжают расти, небольшие дорожки постепенно заполняются, а все более жесткая рыночная конкуренция сделает дифференциацию продуктовой стратегией, принятой поставщиками.

3. SAASизация

С внутренней точки зрения центры обработки данных продолжают накапливать компоненты и модули, которые повторно используются в различных отраслях и предприятиях, и наблюдается тенденция к гибридной модели SaaS и локального развертывания. С внешней точки зрения, с ростом популярности облачных вычислений, для некоторых систем наблюдается сильная тенденция к использованию SaaS. Таким образом, как связь между интерфейсом и сервером, интеграция и стыковка данных среднего уровня и приложений SaaS Все больше и больше практики,Рынок постепенно сформирует зрелый набориз Средняя платформа+SaaSЗамкнутое решение для системной интеграции。

Гибкая разработка и быстрая итерация для адаптации к потребностям бизнеса — основные возможности дата-центра. По мере увеличения уровня проникновения рынка центров обработки данных в ответ на сценарий корректировки приложений малого объема в ближайшем будущем возник спрос на low-code. Это позволяет быстро создавать приложения с нулевым или небольшим объемом кода, снижая требования к группам эксплуатации и обслуживания предприятия, что полностью повышает применимость центра обработки данных.

4. Интеллектуальный

Массивные данные и разнообразные бизнес-сценарии привели к значительному увеличению объема данных в центре обработки данных и накоплению богатых показателей данных. В будущем центр обработки данных будет применять интеллектуальные технологии для предоставления общих интеллектуальных услуг и предоставления прямых вспомогательных сценариев. для бизнес-решений, таких как прогнозы продаж продукции, алгоритм рекомендаций для тысяч людей, прогнозирование маркетинговой активности и т. д. В то же время интеллектуальные технологические алгоритмы могут снизить порог использования данных для внешних сотрудников и повысить общую эффективность работы и эффективность производства.

Отказ от ответственности:Опубликовано через этот общедоступный аккаунтиз Оригинал статьи опубликован на официальном аккаунте.,Или отредактируйте и систематизируйте отличные статьи, найденные в Интернете.,Авторские права на статью принадлежат первоначальному автору,Он предназначен только для изучения и ознакомления читателей. Для неоригинальных статей, которыми поделились,Некоторые потому, что настоящий источник не может быть найден.,Если источник указан неправильно или использованные в статье изображения, ссылки и т.п. включают, помимо прочего, программное обеспечение, материалы и т.п.,Если есть нарушения,Пожалуйста, свяжитесь с серверной частью напрямую,Опишите конкретные статьи,Серверная часть устранит неудобства как можно скорее.,Глубоко сожалею.