Mis vahe on pakettöötlusvõrgul ja reaalajas võrgul?


Vastus 1:

Partiitöötlus on see, kui andmeid kogutakse teatud aja jooksul ja töödeldakse hiljem korraga. Hea näide on krediitkaardimasin teie kohalikus bensiinijaamas. Kui libistate oma kaarti ja see ütleb kinnitatud, see on täpselt see, heaks kiidetud. Krediitkaardiautomaat on kontrollinud, et teil on pangakontol piisavalt raha ostetavate asjade katteks, kuid selle asemel, et raha oma kontolt kaupluse kontole kanda, on teie raha ainult ootele pandud. Päeva lõpus teeb kaupmees masinas nn partiimakseks toimingud ja siis toimuvad tegelikud tehingud - kõik, kes sel päeval krediitkaarti kasutasid, kõik korraga.

Reaalajas võrk on see, kui andmed saadetakse, töödeldakse ja tagastatakse kohe, reaalajas. Hea näide reaalajas võrgust oleks sularahaautomaat. Sularahaautomaadis ei pakita midagi. Tehingut töödeldakse teie pangaga reaalajas pangaautomaadist. Kui sularaha on käes, kajastab teie pangakonto saldo tehingut kohe.


Vastus 2:

1. Objektiiv

Kuigi teabe ümbertegemisel rakendatakse palju sädeoperatsioone, on andmete klassifitseerimine andmete töötlemine.

Põhimõtteliselt on seal ruut mõõta 2 levinumat sädeme töötlemist. Nagu juhiste täitmine ja Sparki reaalajas toimimine. Selle ajakirja jooksul õpime põhjalikult läbi iga protsessimetoodika. Samuti õppige vahet juhiste täitmise ja reaalajas toimuva protsessi vahel. Mainime ka nende eeliseid ja varjukülgi, et neid põhjalikult teada.

Alustame kontrolli teostamist ja reaalajas toimimist nende ajutise tutvustamise abil. Näeme ka nende õnnistusi ja puudusi, mis sobivad hästi.

A. hukkamine

Otsuste täitmine on ökonoomne viis suurte / suurte infomahtude töötlemiseks. Seda töödeldakse, eriti siis, kui teie aja jooksul kogutakse tehingute kogumit. Selle meetodi käigus kogutakse, sisestatakse ja töödeldakse algul teadmisi. Hiljem annab see partii tulemusi. Me võime öelda, et Hadoop töötab partiide töötlemisel. Sisendi, protsessi ja väljundi jaoks vajab täitmine eraldi programme. Palgaarvestuse ja palgasüsteemid on ilusad täitmise näidised.

Tajugem hukkamist mingi olukorraga. Müügitöötajad koguksid teavet kogu teie aja jooksul. Pärast seda sisestatakse kogu see teave kohe süsteemi. Kogu seda protseduuri peetakse teostamiseks. Üldiselt töötab see saatelehtede printimiseks, pakkelehtede ja makseprotsesside jaoks. Teisisõnu tähendab see metoodika ühiselt ka seda, et oodatakse, et prooviksin kõik kohe ära teha. Samuti tähendab see, et ootan oma süsteemi paindlikkust selle kõige käsitlemiseks.

Võime öelda täitmissüsteemi

  • Juurdepääsu või kõigi teadmiste pakkimistöötlus. See võib välja mõelda ühe massiivse ja keeruka asja. Üldiselt on see tulemusega kohutavalt seotud. Selle asemel on arvutamise üksikute elementide latentsus.Batch töötlemise latentsus on mõõdetud minutites või paljudes.

i. hukkamise õnnistused

  • Pakkide töötlemine on hea protsessi hiiglaslike andmemahtude / tehingute jaoks. See suurendab ka potentsi selle asemel, et iga kord eraldi töödelda. Siin on meil võimalik töödelda mitu korda. Isegi vähem hõivatud aegadel või soovitud ajahetkel. Meetodi lõpetamise korral pakub organisatsioon ka väärtust potentsiaal.Lisaks lubab nutikas auditeerimise tee.

ii. Täitmise puudused

  • Ajaline viivitus andmete kogumise ja tulemuste saamise vahel pärast pakettprotsessi. Täitmise arvutifaili ei säilitata seni pidevalt.Siin võib ühekordne meetod olla kohutavalt aeglane.

b. reaalajas toimimine

Reaalajas töötlemine hõlmab pidevat teabe sisestamist, töötlemist ja väljastamist. Seega töötleb see teie ajaga äärmiselt lühikese aja jooksul. Mõni programm kasutab sellist töötlemisviisi. Näiteks pangaautomaadid, klienditeenused, raadioside määramise süsteemid ja müügisüsteemide eesmärk (POS). Iga tehing on peegelpildis selle teadmismeetodi abil otse arvutifailist. Nii et see oleks pidevalt ajakohane.

Kui soovite, et analüüs lõppeks reaalajas, on Sparki reaalajas toimimine hädavajalik. Oleme võimelised sisestama teadmisi analüüsivahenditesse, luues teadmiste vooge, nagu seni, kuna need on loodud. Veelgi enam, see saab peaaegu koheseid analüüsi tulemusi ohvristamise platvormide kaudu, näiteks Spark Streaming.

Lisaks on selliste toimingute jaoks nagu pettuste avastamine uskumatult kasulik reaalajas töötamine. Põhimõtteliselt suudame teadmistepõhise meetodi abil seda signaalipettusi reaalajas jälgida. Peatage ka petlikud tehingud enne nende toimumist reaalajas toimimise kaudu.

Võib öelda, et reaalajas toimiv süsteem

  • Reaalajas töötlemine aitab kindlaks teha ühe teadmiste komponendi täitmise. Ütleme ka, et see arvutab väikese akna hiljutisi teadmisi. Reaalaja töötlemine arvutab ühe asja suhteliselt lihtsaks. Kuigi me tahaksime arvestada reaalajas toimuvaga, kõige rohkem sekunditega, kipume valima reaalajas toimimise. Reaalajas töötamisel on arvutused tavaliselt vabakutselised. Need on olemuselt asünkroonsed. See tähendab, et teabe pakkumine ei liigu otse vooprotsessiga.

i. õnnistused reaalajas toimimisel ·

  • Reaalajas toimimise ajal pole reageerimisel olulist viivitust. Reaalajas töötamisel on teave tavaliselt seni üleval. Seega muudab see organisatsiooni valmis koheseks tegutsemiseks. Samuti reageerib juhtumile, probleemile või olukorrale võimalikult lühikese aja jooksul. See muudab organisatsiooni ka valmisolekuks saada teadmisi värskendatud teadmistest. Isegi aitab jälgida kas võimaluste või ohtude saavutatava tuvastamise mustreid.

ii. Reaalajas toimimise puudused

  • Reaalajaprotsess on endiselt äärmiselt keeruline, kuna see on ka kallis töötlemine. Ka auditeerimine tundub olevat kohutavalt raske.Reaalaja protsess võib olla pisut tüütu töötlemine.

3. Järeldus

Selle tulemusel nägime võrdlust täite ja reaalajas toimimise vahel sädeme hästi. Seega sõltub valiku metoodika valiku loomine praegusest ärisüsteemist. Põhimõtteliselt on tingimused erinevad, sõltuvalt sellest, kas kasutada mõnda vastupidist või mitte. Näiteks teabe liik ja maht ning teabe töötlemise aeg. Seega valige see, mis sobib kõige paremini teie ettevõttesüsteemiga. Loodetavasti oleme vastanud kõigile küsimustele, mis on seotud täitmise ja reaalajas toimuva protsessiga.


Vastus 3:

Pakettvõrgud (enamik närvivõrke) toimivad suures koguses salvestatud andmeid, samas kui reaalajas võrk töötab andmevoogudega täpselt õigel ajal.

Pakettvõrgud suudavad aja jooksul saavutada suuremaid tulemusi, kuna nad ei pea nii kiiresti väljundit tegema, kuna reaalajas võrk oleks spetsiifilisemate fokuseeritud ülesannete jaoks.