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《机器人操作系统ROS原理与应用》——3.1 企业大数据解决方案实现方式

本节书摘来自华章出版社《企业大数据系统构建实战:技术、架构、实施与应用》一 书中的第3章,第3.1节,作者:吕兆星 郑传峰 宋天龙 杨晓鹏,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.1 企业大数据解决方案实现方式 工欲善其事必先利其器,企业大数据解决方案既包括大数据产品和工具层面,又包括服务层面。企业大数据解决方案根据实现方式的不同可分为完全独立研发、直接购买第三方解决方案和借助第三方的力量进行联合开发三种。 3.1.1 独立研发 独立研发指的是企业内部通过组建大数据中心或部门,独立进行大数据项目的研发。企业独立研发大数据平台,在数据安全、技术可控、后期扩展等方面具有重要意义。数据安全:独立研发过程中的所有数据从输入端到输出端的整个流通都在企业内部进行,数据不会因为平台的开发以及外部人员的介入而产生数据安全性问题。技术可

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这件事和咱每个人的未来生活都有关,未来已来。 毋庸置疑以后的物联云网络结合AI人工智能几乎可以帮我们打理所有“家务事”,这很可能就是所谓的下一次“智能革命”。 不过在革命之前,所有我们未来生活会接触到的大数据、云网络、深度算法、应用程序甚至AI人工智能的底层都需要庞大的超级数据服务集群来支撑海量的计算。 很多人可能不知道,这是个极其不环保且能耗极超级大的事情(就是散热超级费电并且对环境影响很大)对于科技巨头们来说这个问题更让他们头疼。 来看看国外巨头们是怎么费尽心思解决这些问题的: 微软一直计划在海底建设自给型数据中心 瑞典的Pionen数据中心建在了地下30米处 Facebook的数据中心距离北极圈只有100公里(每天处理45亿个赞) 大型运算集群为什么都建在海底、湖底甚至地下、北极圈???这是为啥? 主要的原因就一个——为了散热!建的那么偏僻也

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