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大数据优化 | 以大数据优化为基础构建未来就绪企业

打造未来就绪的企业,并非以“预测未来”为前提,而是面向未来做好准备。 大数据真正的价值即在于为面向未来做好准备,帮助企业规避风险。 戴尔提供专门为大数据目标而设计的端到端体系架构,助力企业通过大数据获得商业洞察,面向未来就绪。 正如纳特·西尔弗(Nate Silver)在他的畅销书《信号与噪声》(The Signal and the Noise)中写的,预测未来是非常困难的,因为“我们选择性地忽略了最难以衡量的风险,即便这些风险对我们的生活构成了最大的威胁”。 以大数据获得商业洞察面向未来就绪 在商业领域,企业的领导人往往寄希望于通过“预测未来”让自己在竞争中胜出,他们不厌其烦地说服自己和其他人:这世界上确实存在一些具有前瞻性的,能够“远远眺望到未来的人”,而这些人就是他们自己——企业的领导者和管理者。 但 正如戴尔在打造“未来就绪企业”(FRE)战略中所倡导的,打造未来就绪的企业(FRE),并非基于对未来的预测,而是侧重于面向未来做好准备——设计并 实施灵活、高效的体系架构,从而让企业更灵敏地反应、更果断地改变。未来就绪的企业致力于成为倡导开放性的典范——乐于接受新观念、新流程,尤其...

一些常遇到的概念名称

装箱:装箱在值类型向引用类型转换时发生。值类型是要放在栈上的,引用类型它需要放在堆上。 拆箱:拆箱在引用类型向值类型转换时发生。 脏读:脏读是针对事物操作来说的,只有在A,B两个事物时,A事物对一个值做了修改操作,但是没有提交事物,这个时候,B事物读取了A事物的修改值,但是A事物有对这个修改做了取消,这个时候B就是脏读。 也可以劣迹物一个事物读取其他完成一半的事物记录时,就会发生脏读。 悲观锁(Pessimistic Lock): 顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。 传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁。 乐观锁(Optimistic Lock): 顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号等机制。 乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量,像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供...

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