Model Tekniği
Yayınla/abone ol modelinin tekniği, gevşek bağlı olan dağıtılmış sistemler arasında bilgi güncellemelerini dağıtmak ve değiş tokuş etmek için oldukça verimlidir. Yayınla/abone ol modeli, alarmlar ve uyarılar gibi ilgi çekici içerik üreten sistemler ile güncellemeleri verimli ve hızlı bir şekilde duymakla ilgilenen sistemler arasındaki bir ağ üzerinden iletişimin optimizasyonunu kolaylaştırır.
Yayınla/abone ol modelinin avantajları, yayıncıyı ve aboneleri hem yer hem de zaman olarak ayırabilmesidir; bu, abonelerin ağ konumları veya zamanlarından bağımsız olarak bir yayıncının durumuyla ilgili güncellemeleri hemen alması anlamına gelir.
Bu, güncellemeler için abone yoklaması nedeniyle gecikmeli uyarı ve alarm riskini azaltır. Ancak yayınlama/abone olma, güvenilmez bir ağda bulunmaları gibi başka avantajlara da sahiptir; bu durumda yayıncı, bağlantı yeniden kurulduğunda aboneyi saklar ve günceller.
Yayınlama ve abone olmanın amacı, uç katman düğümleri ve bulut tabanlı hizmetler arasında güvenilir, düşük gecikme süreli veri akışı sağlamaktır. Bunun tersine, platformdaki sistemlerden ve kurumsal katmandan uç düğüm cihazlarına kontrol akışı verileri de sağlayabilir.
Ek olarak, veri kaynağı ve abone olan çok sayıda yayıncıyı veri tüketicileri olarak işleyebildiği için ölçeklenebilirlik sağlar.
Yayınlama ve abone olma, aşağıdaki operasyonel kol ve olay, komut ve kontrol ve yapılandırma modlarını destekleyebilir. Protokole ve topolojiye bağlı olarak bus veya broker topolojisi olarak çalışabilir. (Yayınlama/abone olma protokollerini daha sonra ayrıntılı olarak tartışacağız.)
Sorgu
IIS’lerin yazılım sorgulaması yapmak için iki yolu vardır. Toplu iş süreci olan geleneksel veritabanı sorgusuna benzeyen tek seferlik sorgulama modeli ve sürekli sorgulama vardır. Sonraki yöntem, gerçek zamanlı veri işlemeyi sağlayan veri akışı analitiği ve bellek içi veritabanları ile ilişkilidir.
Sorgular, cihaz tarafından oluşturulan verilerin belirli bir alt ağını sorgulayabilir. Doğrudan adreslenebilirlerse, talep edilen veriler istek tarafından çekilir veya adreslenemeyen cihazlar için G/Ç’yi işleyen bir ağ geçidine gönderilir. Ayrıca, bir kullanıcının yazılım aracılığıyla manuel olarak sorgulayabileceği veya otomatikleştirebileceği sorgu komutunun seçici kullanımı da vardır. İkinci yöntem, tipik olarak toplu işlem analizlerinde ve raporlamada kullanılır.
Depolama
Depolama, kalıcılık ve alma, denetim kaydı oluşturulmasını sağlayan işlevlerin sağlanması, yeniden oynatma yoluyla simülasyonların desteklenmesi ve bulut depolama yoluyla güvenilir depolama ve ölçeklenebilirlik sağlanması gibi birkaç önemli amaca hizmet eder.
IIS’de desteklenen çeşitli veri depolama biçimleri vardır:
- Kayıt—Veritabanına benzer şekilde, sıralı bir düzende kalıcı bir veri alt kümesi tanımlamayı destekler. Bununla birlikte, kayıt verileri tipik olarak bir sorgunun konusu olarak kullanılmaz, bunun yerine kayıt verileri kayıt tutma ve sonradan işleme ve analiz için kullanılır.
- Yeniden Oynatma—Bu yöntem, önceden kaydedilmiş verilerin alındıkları sırayla veri öğeleri olarak yeniden oynatılmasını sağlayan bir koleksiyon olarak verilerin alınmasını destekler.
- Tarihçi—Yığın işleme için yerel makine işlemlerinden veri toplar ve depolar.
- Büyük Veri—Hacimli miktarda sistem verisini yönetmek ve depolamak için tercih edilen modern çözüm. Çok büyük miktarlarda veri depolama yeteneği, bulutun esnekliğine ve maliyet etkinliğine bağlıdır.
Model Teknikleri
Maket Teknikleri
Yöntem ve teknikler
Maket Gemi modeli Planları
Ahşap Türk Tekneleri ve Gemi modelciliği PDF
RC Tekne Planları PDF
strateji yöntem, teknik farkı
Bodrum Guleti model PLANI
Gelişmiş Veri Analitiği
Endüstriyel İnternet’teki pek çok teknoloji veya teknik gibi, gelişmiş analitik de yeni bir şey değil; aslında konsept onlarca yıldır var ve sadece algoritmalar ve yöntemler değişti. Gelişmiş analitiklere olan ilginin aniden arttığı yer, Büyük Veri ve Nesnelerin İnterneti’nin kullanıma sunulmasıdır.
Daha önce, gelişmiş algoritmalara olan ilgi, risk ve fırsatların temel itici güç olduğu sigorta, pazarlama ve finans gibi belirli iş sektörleriyle sınırlıydı. Bununla birlikte, Büyük Verinin ve bundan yararlanmak için bulut kaynaklarının ortaya çıkmasıyla birlikte, karar verme sürecini iyileştirmenin, riski azaltmanın ve iş sonuçlarını optimize etmenin yollarını arayan endüstrideki diğer birçok sektörden ilgi gördü.
Bu, ne olduğunu belirlemek için tarihsel verileri kullanan betimleyici analize daha fazla odaklanan geleneksel iş zekasından sismik bir kaymaya neden oldu. Bunun yerine, iş liderleri, sadece ne olduğunu değil, neden olduğunu sorarak, tanısal analiz yoluyla analizi daha da ileri götürerek tanımlayıcı analizi tamamlayan gelişmiş analitik arıyorlar. Ayrıca, ne olacağını sormak için tahmine dayalı analiz kullanır. Ve son olarak, ne yapmanız gerektiğini sormak için kuralcı analitiği kullanır.
Temel tanımlayıcı analitik, geçmiş verilerin genel bir özetini sağlarken, gelişmiş analitik, daha geniş bir örnek havuzu kullanarak daha ayrıntılı bir veri analizinden daha derin veri içgörüsü ve nihayetinde bilgi sağlar. Veriye dayalı karar vermenin getirileri yalnızca riski azaltmakla kalmaz, aynı zamanda sorunu da iyileştirir. – başarılı iş sonuçları yeteneği, ayrıca veriler içindeki gizli korelasyonları da ortaya çıkarabilir.
Örneğin, petrol kuyusu uygulamaları, diğer birçok veri kaynağının yanı sıra jeoloji raporları, verilerin sismik etütleri, kuyu altı sondaj verileri, uydu fotoğrafları ve deniz dibi sonar verileri de dahil olmak üzere bir dizi yapılandırılmış ve yapılandırılmamış kaynakta analitik uygular. Optimum keşif ve sondaj planları.
Bununla birlikte, verilerden değer çıkarmak, veri entegrasyonu ve hazırlığı, veritabanı modelleri ve bilgi işlem ortamları oluşturma, veri madenciliği ve özel akıllı algoritmalar geliştirmeyi kapsayan bir dizi beceri ve yetenek gerektirir. Bunun nedeni, verilerden anlam çıkarmanın önemsiz bir iş olmamasıdır.
Değişken piyasalar, gelecekteki eğilimleri ve iş kararlarının potansiyel etkisini tahmin etmeyi son derece zorlaştırıyor. Doğru verilere ve güvenilir tahminlere sahip olmak, iş liderlerinin finansal planlama ve analiz yaparken olduğu gibi kendinden emin kararlar vermelerini sağlar.
Tahmine dayalı analitik, veri madenciliği, metin analizi ve istatistiksel analiz gibi Büyük Verileri analiz etmek için standart iş zekası yazılım araçları kullanılabilir. Benzer şekilde, bazı kurumsal BI yazılımı ve veri görselleştirme araçları da analiz sürecinde değerli olabilir. Ancak, Büyük Veri’nin özelliklerinden biri, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin karışımıdır ve bu yarı yapılandırılmış kümelenmiş veriler, geleneksel ilişkisel veritabanlarına pek uymayabilir.
Ayrıca, geleneksel veri ambarlarında bulunan bilgi işlem kaynakları, örneğin petrol ve gaz boru hattı verilerinin gerçek zamanlı veri analitiği gibi Büyük Verinin işleme taleplerini karşılayamayabilir.
Sonuç olarak, dağıtılmış bir yapılandırılmamış veri depolama çözümü olan Hadoop ve YARN, MapReduce ve Spark gibi ilgili araçlar gibi daha yeni bir Büyük Veri teknolojileri sınıfı. Benzer şekilde, NoSQL veritabanları, veri tutabildikleri için geleneksel SQL ilişkisel veritabanlarından daha uygundur. tüm yapısal formatlarda. Bu yeni açık kaynak teknolojileri, büyük ve çeşitli veri kümelerinin işlenmesini destekleyen çerçeveyi sağlar.