工具集也应与这些相同

Joitarani9o

理想情况下您使用的技术应该以对数规模扩展或者具有足够低的单位成本以便您可以轻松地在初始采购和早期开发阶段进行投资。让我们更深入地研究一下如果我们仔细研究常见商业智能工具和语义层的定价模型就会发现我们经常谈论按照用户每个用户提供许可证模型。通常访问平台有一个基本费率可以允许一小群用户所有额外用户将单独付费按月或按年。

就嵌入式分析而言这是最不利的定价方案之一因为随着客户群的增长使用它的价 亚美尼亚电报号码数据 格也会线性扩展。除了单位生产成本明显降低了使用平台的费用之外这里几乎没有什么可节省的。为了进行比较我们看一下中使用的定价模型。在这里系统的主动使用是收费的并且细微差别被故意构建到模型中因此用于嵌入式分析的产品不仅在经济上可行而且在扩展时也更具吸引力。对客户和企业的价值为了让您对数据访问进行收费数据必须有价值。



利用此处描述的技术堆栈您可以显着增加现有数据的价值而无需投入太多精力。以下是实现这一目标的方法速度堆栈允许您对每个用户是的每个用户的计算能力进行分片从而形成一个可以很好地扩展到运行分析查询的客户端的环境。这是的一个独特功能在某些方面可以被视为嵌入式分析的突破因为此类产品通常难以应对负载下的激烈竞争。即使使用当今主流的高度并行处理数据仓库也可能有数百甚至数千个用户访问同一存储从而导致计算资源的竞争。