Archives: 数据仓库 方案对比

Advertisement

802.11无线网络部署方案对比分析

802.11无线网络部署方案对比分析 目前随着802.11无线网络的快速发展,较大规模的项目,无数AP数量将会比较多,配置.管理及维护问题将会日益突出,另外,像WiFi电话等对无线漫游.信号强度.传输时延等均也提出了更高的要求,像传统的胖AP和无线路由器,由于无法进行统一.有效和集中的控制和管理,并无法达到低时延和无缝漫游的要求,因此这些传统的WLAN部署方式已经不建议部署在较大项目中,因此,这里我们不讨论胖AP的WLAN覆盖方案,而是对瘦AP在工程中的部署方式进行讨论. 目前比较常用的部署方式

主流数据仓库产品对比分析

1 介绍 数据仓库是面向主题的.集成的.与时间相关的.不可修改的数据集合.数据仓库技术是基于信息系统业务发展的需要,基于数据库系统技术发展而来,并逐步独立的一系列新的应用技术.数据仓库系统可以看作是基于数学及统计学严谨逻辑思维的并达成"科学的判断.有效的行为"的一个工具,也是一种达成"数据整合.知识管理"的有效手段.随着数据仓库技术应用的不断深入,越来越多的企业开始使用数据仓库技术建设自己的数据仓库系统,希望能对历史数据进行具体而又有针对性的分析与挖掘,以期从中发现

java序列化方案对比

 1.引言 目前移动客户端应用程序上,需要将用户内容持久化到设备上,一般任何feed流应用,如微博.推特.新闻客户端等都需要将内容做持久化操作,以便在内存回收后,再次进入程序能迅速恢复之前的内容.另外如一些视频.音乐.购物等软件,凡是收藏的视频.歌曲.商品以及个人主页等,也应将这些用户私有的内容做序列化,以便无网进入时也能看到相关内容,并正常使用软件. 陆陆续续使用和测试过一些Java序列化方案,这篇主要从Android客户端应用程序的角度,并以速度.序列化文件大小.实践简易性为主要考虑指标介绍

sql server几种读写分离方案对比

读写分离方案 实时同步 副本数据是否直接可读 副本数 最小粒度 副本建立索引 环境 缺点 镜像 是 否(需要开启快照,只读) 1 库 否 域/非域(使用证书) 在高安全模式下对主库性能有一定影响 log shipping 否 是(只读) N 库 否 UNC方式可访问 副本库在做resotre时会断开已连接用户连接/可能影响常规日志备份 发布订阅 是 是(读写,但写可能会产生数据不一致) N 表(查询) 是 域/非域 在主库上有大量DML操作时,对分发服务器会有一定影响,且订阅数据库可能有数据同步

地图缓存切片方案对比

4.3 地图缓存切片 基础地图,以及很少变化的静态数据(如基站.管线),使用切片技术进行缓存.这样,当用户浏览器请求静态数据的时候,服务器就不需要进行计算才能显示图片,而是直接将缓存好的图片,提供给浏览器. 4.3.1.1 超图 超图采用传统方式,缓存图片是许多几KB大小的小文件,会造成碎片文件,存储空间的浪费.而且小文件拷贝的时候,也会非常耗时. 4.3.1.2 Arcgis Arcgis使用压缩方式,将缓存图片合并成较大的文件,存储占用空间更少,拷贝耗时更少. Arcgis提供更加灵活的缓存

b2c项目基础架构分析(一)b2c 大型站点方案简述 已补充名词解释

我最近一直在找适合将来用于公司大型bs,b2b b2c的基础架构. 实际情况是要建立一个bs架构b2b.b2c的网站,当然还包括wap站点.手机app站点. 一.现有公司技术人员现状: 1.熟悉asp.net页面级开发.页面级处理的后端人员. 基本特点:掌握小型单站.单页的相关开发技术. 技术熟练度为:asp.net原理基础.asp.net webform控件中等.jquery基础.js初步到基础.sql基础到中等. 面对大型站点可能存在的弊端: a.不熟悉大型环境的架构: b.对站点.页面在大

hive数据仓库摘录和总结

Hive技术文档 --Author HuangFx 2013/01/29 Hive是什么? Hive是蜂房的意思,为什么hadoop上的这层数据仓库叫Hive? 因为生物学上蜂房是一个结构相当精良的建筑,取名Hive足见则个数据仓库在数据存储上也是堪称精良的.Hive是Facebook开发的构建于Hadoop集群之上的数据仓库应用,它提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,这使得普通分析人员的应用Hadoop的学习曲线变缓. 第一:Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架

远程备份电脑 —— 方案二:不需要使用.bat批运行文件

可以先看看这篇文章获得一个大概的概念,这篇教程里面,我们仍然会用到RasDial,但不需要wbadmin,也不需要用到.bat批运行文件 首先是在开始菜单中找到这个:Windows系统备份与还原 打开后,根据自己需要设置一个自动备份的时间,但是记得,一定要选择"网络存储路径"(温馨提示:当然要在VPN连接状态下才能成功选择网络路径),见图: 完成后,打开"计划任务",创建基本任务,选择启动一个程序: 注意:此计划任务的目的是拨号VPN,所以执行时间必须在设置的备份时

opencore和stagefright对比

1引言 Android froyo版本多媒体引擎做了变动,新添加了stagefright框架,并且默认情况android选择stagefright,弃用之前的opencore,仅仅对opencore中的omx-component部分做了引用. Stagefright 自android2.0后才添加,其稳定性有待商榷,是否存在bug也未知,opencore自android诞生起便存在,稳定性有保障.不过,从目前 android代码看,opencore有被stagefright取代的趋势,所以在op

DDAL技术方案选型

解决的问题 目前已经面临或者未来可能面临的问题有以下这些: 1.数据量越来越大,超出了单表或者单库的最大限制. 2.数据访问压力越来越大,超出了数据库系统能力.访问压力可能出现读压力过大或者写压力过大. 3.数据访问层运维问题. 4.数据访问层高可用方案. 5.数据访问层访问控制和管理. 暂时不解决的问题包括: 对非关系型数据存储的统一访问. 自主开发还是扩展? 为了解决上述问题,有很多可选的方案.自主开发和使用现有开源方案扩展的讨论是经常会面临的,详细讨论过程就不再赘述,直接列出讨论的结果.

基于webrtc技术的视频会议方案探讨

本文原创自 http://blog.csdn.net/voipmaker 转载注明出处. webrtc标准定制了web上如何p2p传输实时媒体, 但多人视频并没有规范,同时也是webrtc在企业级解决方案中的一个挑战,webrtc技术视频 会议方案可以归纳为一下几种 1. Mesh solution 这是最简单的方案,其原理就是客户端创建多个one-one的连接,互相relay媒体,这种方案服务器不需要改动,简单,但是客户端占用资源多. 2. Mixer solution 这种方案是传统视频会议

门户多语言方案-CommunityServer的多语言实现方案

CommunityServer(简称CS)的多语言实现方案同样是基于资源文件的,和DNN的区别在于,DNN是用的ASP.NET2.0的Localization和Resx资源文件,CS用的是自己定义的XML文件.下面我们以CS2.1为例,来了解CS中是如何进行多语言的配置和应用的,然后再进一步来深入分析CS的多语言的实现技术. 一.CS语言包的部署和使用 CommunityServer安装程序和相关语言包可以从http://www.communityserver.org下载,目前最高版本是2.1.

不同数据整合方案的比较分析

(1)采用联邦数据库方案:对于即将建立的新系统,如果在建设初期考虑全局整合模式,并实现与中心数据库的接口,这样做可以极大程度的节省人力物力:但对于已有的应用系统,如果采用该方式,则每个应用系统都需要实现一个与中心数据库的接口,这样就需要对原有系统程序做相应的修改.针对该投资公司部分已有系统,这种工作量是巨大的,而且部分外购系统不可能深入到代码层.因此,针对已有系统该方式不适用. (2)采用中间件方案:能有效解决数据流通的及时性问题,但该方案必须针对已建立的系统,同样需要花费巨大的时间和工作量.

libevent demo详细分析(对比epoll)

libevent demo详细分析(对比epoll) libevent默认情况下是单线程,每个线程有且仅有一个event_base,对应一个struct event_base结构体,以及赋予其上的事件管理器,用来安排托管给它的一系列的事件. 当有一个事件发生的时候,event_base会在合适的时间去调用绑定在这个事件上的函数,直到这个函数执行完成,然后在返回安排其他事件.需要注意的是:合适的时间并不是立即. 例如: [cpp] view plaincopy struct event_base

stagefright opencore流程对比

1引言 Android froyo版本多媒体引擎做了变动,新添加了stagefright框架,并且默认情况android选择stagefright,弃用之前的opencore,仅仅对opencore中的omx-component部分做了引用. Stagefright自android2.0后才添加,其稳定性有待商榷,是否存在bug也未知,opencore自android诞生起便存在,稳定性有保障.不过,从目前android代码看,opencore有被stagefright取代的趋势,所以在open

跨区域Docker Registry同步方案探索

随着Docker的兴起和大规模的使用,一个镜像仓库的模式已经没法满足现有的业务需求了.很多公司的生产环境都会有好几个地方,多地多中心模式,一方面灾备一方面也用来节省网络消耗.多地部署必然带来一个问题,分布式环境下镜像文件如何拉取?一个仓库的模式俨然会带来巨大的网络消耗和漫长的等待时间,而且,没法实现镜像仓库的高可用要求. 目前实现分布式环境中镜像仓库的数据主要有如下几种方案: 镜像仓库同步方案对比 方案 优点 缺点 多仓库同时推送 没有外部依赖 需要编写程序控制.当地区变动后,需要手动同步已有的

IBM 基础教育核心应用系统

目标 作出及时的.正确的.以数据为驱动力的决策 您花在数据收集上的费用在您的预算中的比例是不是越来越大?您所在的社区是不是需要从很多学校的不同系统中收集信息,从而生成政府要求的报告.评估学生业绩或者评价项目有效性?通过我们为教育产业开发的数据仓库方案--IBM基础教育核心应用系统,您可以在一个整体的逻辑视图下浏览经过整合的信息,从而帮助您做出及时的.正确的.以数据为依据的决策. 优势 专门为教育行业设计的方案 IBM 基础教育核心应用系统将来自于不同数据源的信息整合到一起,,使得作为教育决策人的

1号店的分布式搜索引擎的架构实践

"11.11"是一年一度的电商盛宴,为了准备这个一年内最大规模的促销,1号店各条战线都在紧张有序地忙碌着.1号店搜索团队经过几年的大促历练,不断推动架构演进,积累了越来越多的经验. 11.11的主要特点是流量大和突发性高,这就带来了两个核心的需求: 可扩展 如何抗住这样的流量,针对这个需求,1号店搜索团队构建了分布式搜索引擎,支持横向扩展:并且针对业务特点做了Routing优化,让搜索的效率更高. 快速响应 流量越大,单位时间内的流量价值就越大,出现问题的损失也就越大,如何做到快速响应

阿里无线11.11 | Weex——关于移动端动态性的思考、实现和未来

什么是动态性 今天在移动端,尤其是像手机淘宝这样的 App 中,动态性问题逐渐成为一个比较棘手的问题.所谓动态性,就是把移动应用本身的灵活性.迭代更新的周期和成本优化到极致.比如手机淘宝的店铺首页,它允许商家实时装修自己的店铺,更新自家的商品.活动等信息:再比如淘宝.天猫每次大促的会场页面,要求我们非常灵活的及时调整界面信息和状态,确保在瞬息万变的活动当天紧跟促销节奏,应对各种突发情况. 为什么要解决动态化的问题 动态性需求的出现有很多必然的因素:我们的移动应用背后是一个平台级甚至是生态级的电商