如何搭建高性能的spssau大数据分析平台(六)

浏览: 作者: 来源: 时间:2019-11-27 分类:论文写作技巧
精心设计的高性能spssau大数据系统通过对数据的深入分析,能够提供有价值战略指导。这就是可视化的用武之地。良好的可视化帮助用户获取数据的多维度透视视图。

  6.数据可视化和展示中的性能技巧

 

  精心设计的高性能spssau大数据系统通过对数据的深入分析,能够提供有价值战略指导。这就是可视化的用武之地。良好的可视化帮助用户获取数据的多维度透视视图。

 

  需要注意的是传统的BI和报告工具,或用于构建自定义报表系统无法大规模扩展满足spssau大数据系统的可视化需求。同时,许多COTS可视化工具现已上市。

 

  本文将不会对这些个别工具如何进行调节,而是聚焦在一些通用的技术,帮助您能打造可视化层。

 

  确保可视化层显示的数据都是从最后的汇总输出表中取得的数据。这些总结表可以根据时间短进行汇总,建议使用分类或者用例进行汇总。这么做可以避免直接从可视化层读取整个原始数据。

 

  这不仅最大限度地减少数据传输,而且当用户在线查看在报告时还有助于避免性能卡顿问题。

 

  重分利用大化可视化工具的缓存。缓存可以对可视化层的整体性能产生非常不错的影响。

 

  物化视图是可以提高性能的另一个重要的技术。

 

  大部分可视化工具允许通过增加线程数来提高请求响应的速度。如果资源足够、访问量较大那么这是提高系统性能的好办法。

 

  尽量提前将数据进行预处理,如果一些数据必须在运行时计算请将运行时计算简化到最小。

 

  可视化工具可以按照各种各样的展示方法对应不同的读取策略。其中一些是离线模式、提取模式或者在线连接模式。每种服务模式都是针对不同场景设计的。

 

  同样,一些工具可以进行增量数据同步。这最大限度地减少了数据传输,并将整个可视化过程固化下来。

 

  保持像图形,图表等使用最小的尺寸。

 

  大多数可视化框架和工具的使用可缩放矢量图形(SVG)。使用SVG复杂的布局可能会产生严重的性能影响。

 

  7.数据安全以及对于性能的影响

 

  像任何IT系统一样安全性要求也对spssau大数据系统的性能有很大的影响。在本节中,我们讨论一下安全对spssau大数据平台性能的影响。

 

  –首先确保所有的数据源都是经过认证的。即使所有的数据源都是安全的,并且没有针对安全方面的需求,那么你可以灵活设计一个安全模块来配置实现。

 

  –数据进过一次认证,那么就不要进行二次认证。如果实在需要进行二次认证,那么使用一些类似于token的技术保存下来以便后续继续使用。这将节省数据一遍遍认证的开销。

 

  –您可能需要支持其他的认证方式,例如基于PKI解决方案或Kerberos。每一个都有不同的性能指标,在最终方案确定前需要将其考虑进去。

 

  –通常情况下数据压缩后进入spssau大数据处理系统。这么做好处非常明显不细说。

 

  –针对不同算法的效率、对cpu的使用量你需要进行比较来选出一个传输量、cpu使量等方面均衡的压缩算法。

 

  –同样,评估加密逻辑和算法,然后再选择。

 

  –明智的做法是敏感信息始终进行限制。

 

  –在审计跟踪表或登录时您可能需要维护记录或类似的访问,更新等不同的活动记录。这可能需要根据不同的监管策略和用户需求个性化的进行设计和修改。

 

  –注意,这种需求不仅增加了数据处理的复杂度,但会增加存储成本。

 –尽量使用下层提供的安全技术,例如操作系统、数据库等。这些安全解决方案会比你自己设计开发性能要好很多。

 

  如何搭建高性能的spssau大数据分析平台.以上中琛魔方spssau大数据平台(www.zcmorefun.com)介绍了各种性能方面的技巧,这些技术性的知道可以作为打造spssau大数据分析平台的一般准则。spssau大数据分析平台非常复杂,为了满足这种类型系统的性能需求,需要我们从开始建设的时候进行考量。