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快速打造數(shù)字化生產(chǎn)線,實(shí)現(xiàn)全流程追溯
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以六西格瑪為理論基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量全數(shù)字化管理
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對(duì)設(shè)備進(jìn)行全生命周期管理,提高設(shè)備綜合利用率
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打通數(shù)據(jù)孤島 實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程全透明化
實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期的質(zhì)量管理與追溯
精準(zhǔn)制定生產(chǎn)計(jì)劃 合理配置生產(chǎn)資源
全面可視的生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)與追溯
一鍵生成排產(chǎn)計(jì)劃,有效提升資源利用率
打通生產(chǎn)過程數(shù)字化全鏈路,提高生產(chǎn)效率
幫助企業(yè)大幅降低因改裝質(zhì)量問題帶來的損失
打造數(shù)字化工廠,全面提升產(chǎn)品質(zhì)量
快速應(yīng)對(duì)訂單變化,大幅減少企業(yè)資源浪費(fèi)
實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品報(bào)價(jià)快速精準(zhǔn),全面實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)透明化
打造生產(chǎn)計(jì)劃自動(dòng)排產(chǎn)信息化平臺(tái)
剛剛宣布放寬計(jì)算及內(nèi)存限制,Aster提供R語言分析能力之后,Teradata迅速出手,宣布由Teradata實(shí)驗(yàn)室收購了Revelytix和Hadapt。前者主要致力于Hadoop上的數(shù)據(jù)管理,而Hadapt則是一家專注SQL-on-Hadoop的公司。顯然,Teradata構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構(gòu)方面正在加速奔跑。
大數(shù)據(jù)時(shí)代,研究大數(shù)據(jù)的 IT 廠商把研究重心放在優(yōu)化大數(shù)據(jù)系統(tǒng)軟件架構(gòu)、優(yōu)化業(yè)務(wù)邏輯、優(yōu)化數(shù)據(jù)分析算法、優(yōu)化節(jié)點(diǎn)性能等方向,而忽略了大數(shù)據(jù)環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)置中網(wǎng)絡(luò)環(huán)節(jié)的評(píng)估和優(yōu)化。本文介紹了思科公司在 Hadoop 集群環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)。
隨著企業(yè)開始同時(shí)利用云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù),現(xiàn)在應(yīng)當(dāng)考慮如何將這些工具結(jié)合使用。在這種情況下,企業(yè)將實(shí)現(xiàn)最佳的分析處理能力,同時(shí)利用私有云的快速彈性 (rapid elasticity) 和單一租賃的特性。如何協(xié)同效用和實(shí)現(xiàn)部署,是本文希望解決的問題。
張彭善是 PayPal Risk Data Science部門的研發(fā)工程師,在PayPal一直致力于使用Hadoop解決風(fēng)險(xiǎn)控制數(shù)學(xué)模型的特征提取。
傳統(tǒng)上商業(yè)智能BI平臺(tái)或報(bào)表平臺(tái)是基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫搭建的,即便數(shù)據(jù)倉庫使用了Hadoop,也是將Hadoop作為計(jì)算工具,將計(jì)算結(jié)果寫入Oracle、DB2等數(shù)據(jù)庫中,供BI軟件查詢。事實(shí)上,隨著Hadoop/Hive產(chǎn)業(yè)鏈的成熟,BI工具可以通過JDBC等方式,直接連接Hive查詢數(shù)據(jù)。這樣,除了專業(yè)的IT工程師,眾多普通用戶也能體驗(yàn)到Hadoop的魅力。
微軟端到端的大數(shù)據(jù)解決方案可以總結(jié)為SQL Server、Windows Azure和Hadoop,用微軟自己的話說就是數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)擴(kuò)充和洞察力。下面筆者將按照自下而上的順序盤點(diǎn)微軟大數(shù)據(jù)解決方案的具體內(nèi)容。
導(dǎo)讀:云計(jì)算和Hadoop中網(wǎng)絡(luò)是討論得相對(duì)比較少的領(lǐng)域。本文原文由Dell企業(yè)技術(shù)專家Brad Hedlund撰寫,他曾在思科工作多年,專長(zhǎng)是數(shù)據(jù)中心、云網(wǎng)絡(luò)等。文章素材基于作者自己的研究、實(shí)驗(yàn)和Cloudera的培訓(xùn)資料。本文將著重于討論Hadoop集群的體系結(jié)構(gòu)和方法,及它與網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)系。最開始我們先學(xué)習(xí)一下Hadoop集群運(yùn)作的基礎(chǔ)原理。
導(dǎo)讀:云計(jì)算和Hadoop中網(wǎng)絡(luò)是討論得相對(duì)比較少的領(lǐng)域。本文原文由Dell企業(yè)技術(shù)專家Brad Hedlund撰寫,他曾在思科工作多年,專長(zhǎng)是數(shù)據(jù)中心、云網(wǎng)絡(luò)等。文章素材基于作者自己的研究、實(shí)驗(yàn)和Cloudera的培訓(xùn)資料。本文將著重于討論Hadoop集群的體系結(jié)構(gòu)和方法,及它與網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)系。最開始我們先學(xué)習(xí)一下Hadoop集群運(yùn)作的基礎(chǔ)原理。
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