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当我们在讨论实时性的时候,我们在讨论什么?

时间:2020-10-31 01:47:50      阅读:17      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:oop   处理   事件   数字化转型   异常   观察   学习   内存数据   能力   

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谁更能从5G受益?

关于5G,许多主流媒体都围绕个人消费的潜在市场报道,例如AR / VR游戏。

但事实如同很多行业分析师观察到的那样,电信服务提供商早就敏锐地意识到,未来的市场不是来自于个人用户,而是来自于那些参加第四次工业革命的企业,采用大规模机器类型通信(mMTC)和超可靠的低延迟通信(uRLLC)等5G服务的互联网企业,将成为5G技术的主要受益者。

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▲ 3项5G的关键核心服务

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怎样利用5G?

企业要利用5G的关键核心服务,就必须进行真正的数字化转型。首先,不要将数字化转型与现有的简单数字化相混淆;其次,为了应对数字化转型,企业必须考虑重新配置其业务流程,以利用机器对机器的通信来实现自动化流程、决策和行动,从而消除人为操作带来的潜在高昂代价,同时缩短价值实现的时间周期,让事件数据生成更接近事件时间。连接各项业务的关键点是数据、业务规则、决策和与之匹配的行动。

很多企业已经意识到,5G的速度和低延迟可以将自己的竞争力提升到新的高度,然而满足实时性需求,需要根本性的数字化转型变革。实时的定义是基于两个关键因素:

延迟:从设备生成数据到数据价值攫取,经过了多长时间

工作负载:在该延迟时间内需要完成哪些操作,才可以从数据中提取价值信息并形成决策

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复杂性 V.S. 延迟

如上图所示,对于简单的聚合和连接而言,真正的事件驱动体系结构比事件驱动的流处理需要更多的资源。真正的实时工作负载至少需要7个步骤:摄取、存储、聚合、关键绩效指标测量、异常指标(偏差)的检测,处理这些复杂偏差的决策以及采取适当措施(获利、威胁、预防)是基于决策步骤的结果,所有这些都需要在10毫秒甚至更短的时间内完成。

如果错过处理时间窗口,则要进入重新核对周期。当然,数据处理能力跟不上时,最坏的情况是会完全消耗掉企业基础架构资源,并且这些数据将会没人知道它们的存在,这是企业的数据噩梦。

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关于系统自动决策

设备系统或人工操作员的行为如何影响系统的自动决策呢?对于实时处理平台而言,重要的是不仅要处理数据流,还要将准备好的训练数据推送到机器学习层,以消化或者创建新的数据模型。

一旦创建了新的数据模型,只需要将它纳入决策过程中,就可以完成系统的自动决策了,通常实时数据处理和模型自动更新会以不同运行周期并行运行:

一个周期是事件产生到决策行动的周期,Gartner将其称为实时控制回路(Real-Time Control Loop)

另一个周期是事件学习决策周期,它将流数据和大数据组合在一起,更新模型并管理假阳性或者假阴性的场景决策

通过客户和合作伙伴的应用场景中打磨, VoltDB最初是一个分布式内存数据库,现已转变为一个整体的实时数据价值管理平台,该平台可以在动态数据流的环境中同时处理上面两个周期。

VoltDB中国联系方式:sgao##voltdb.com (请将“##”替换成“@”)

如果您对VoltDB的工业物联网大数据低延迟方案或者全生命周期的实时数据平台管理感兴趣,欢迎私信,进入到我们的官方交流群。

当我们在讨论实时性的时候,我们在讨论什么?

标签:oop   处理   事件   数字化转型   异常   观察   学习   内存数据   能力   

原文地址:https://www.cnblogs.com/VoltDB/p/13901187.html

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