大数据中心建设——模型设计

模型设计指导理论：

模型层次：把表数据模型分为三层：操作数据层（ODS）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS），其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD）和汇总数据层（DWS）。

操作数据层（ODS）：把操作系统数据几乎无处理地存放在数据仓库系统中。

同步：结构化数据增量或全量同步。

结构化：非结构化（日志）结构化处理并存储。

累积历史、清洗：根据数据业务需求及稽核和审计要求保存历史数据、清洗数据。

大数据中心建设的基本原则

高内聚和低耦合——一个逻辑或者物理模型由哪些记录和字段组成，运动大数据中心建设费用，应该遵循基本的软件设计方法的高内聚和低耦合原则。
主要从数据业务特性和访问特性两个角度来考虑：将业务相近或者相关、粒度相同的数据设计为一个逻辑或者物理模型；将高概率同时访问的数据放一起，将低概率同时访问的数据分开存储。

命名清晰、可理解——表命名需清晰、一致，表名需易于消费者理解和使用。

大数据中心建设——硬件设备介绍

硬件设备主要指的是IT设备、电力设备。
IT设备中，服务器、网络设备、存储设备、安全设备和光模块等组成，其中服务器的采购成本大，组件大体分三大项CPU、GPU和DRAM。
因为，芯片成本在服务器中的比例很高，宁夏回族自治运动大数据中心建设，并且随着服务器的升级，成本会逐渐提高。
所以，服务器相关的芯片股还是不错的。
电力设备主要指UPS、变压器等，运动大数据中心建设哪家好，我们这里主要说UPS。
因为，数据中心本来就是一个靠电力工作的地方，UPS在这里的应用可以说是比较适合不过的。
当然，UPS在很多领域都得到的应用，领域不同设备也不同。

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