基于内存计算技术的电信行业数据仓库系统构建探讨

数据仓库目前在电信行业已广泛应用,从决策分析到经营分析,数据仓库为各领域的数据应用提供了强大的支撑功能。然而随着系统的深入应用,数据仓库的性能问题开始突显,使数据仓库的应用受到了较大的制约。并且,随着电信运营商战略转型的深化开展,如何在智能管道、综合平台、内容提供等方面确认电信自身的优势也越来越迫切,而这一切都需要数据仓库的有效支撑。本文旨在探讨在电信的战略转型期,如何利用内存计算技术,为电信数据仓库系统建设找到一条可行的途径。

基于内存计算技术的企业海量财务数据实时分析

财务数据作为企业运营管理的核心指标,对于企业发展会产生极为深远的影响。为了确保财务数据的实用性,企业投入大量资源进行数据分析工作。随着企业体量的不断扩大,财务数据的持续增加,传统的数据分析技术与模式越来越难以满足实际的分析需求。为了解决这一问题,应实现企业海量财务数据的实时分析。本文以内存计算技术作为切入点,从多个维度出发,立足实践,全面梳理内存计算技术下企业海量财务数据实时分析的基本方法,为后续各项数据分析工作的开展创造条件。

关于内存计算技术的验证项目和应用探究

内存计算技术的提出和发展,是基于实际情况的需求。对诸多行业来说,其在数据处理方面存在各种各样的问题及困难,诸如数据处理量极大、数据处理效率偏低、处理速度慢等,这些问题对于这些行业的发展而言形成了一定阻碍。因此,内存计算技术得以应运而生,以期改变各行业数据处理的现状。本文就内存计算技术的基本原理和特点出发,简要探究其验证项目和应用。

基于内存计算技术的人工智能芯片问世:快几百倍

通过改变计算的基本属性,美国普林斯顿大学研究人员日前打造的一款专注于人工智能系统的新型计算机芯片,可在极大提高性能的同时减少能耗需求。该芯片基于内存计算技术,旨在克服处理器需要花费大量时间和能量从内存中获取数据的主要瓶颈,通过直接在内存中执行计算,提高速度和效率。芯片采用了标准编程语言。

“内”秀——计算机内存技术的现状和未来

内存是计算的舞台,无论是主机系统这样的庞然大物,还是手持PC这样的小巧工具,都离不开内存的支持。随着计算量的增长,更高工作频率、更大带宽的内存逐日涌现,今天是PC100,明天是PC133,或许后天将是PC166、PC200或者更高主频的内存在为用户工作。

电力大数据面临的机遇与挑战探索

电力大数据技术是电力企业中实现创新发展的重要依托,故而应结合电力行业发展特征增加电力大数据关注度。在此之上,本文简要分析了电力大数据面临的机遇与挑战,并通过应用内存计算技术、加强系统维护效果、引进大数据管理平台、实现数据可视化传递等路径,以此提升电力企业的电力管理水平。