數據信息一致性

大家就能分成四個基礎的情景：高實時性 / 高一致性，高實時性 / 低一致性，低實時性 / 高一致性，低實時性 / 低一致性。對于實際的業務流程，我們可以配對到實際的數據信息情景，那樣，大家就能尋找相匹配的解決方法。

即時 & 強一致情景：這一在云計算技術完善以前，是十分繁雜的，可是，如今解決方法早已較為成熟了。典型性運用是生產系統的實時監控系統，比如即時總產量，每個生產制造階段差別量等，實際上是做為生產系統的一部分。利用當今流行的大數據處理構架是能夠處理的，比如網上生產制造庫 binlog 即時載入， Kafaka 開展傳輸數據， Spark 開展流式計算， ES 開展數據儲存等。假如利用傳統式的 ETL 提取計劃方案來處理，經常對生產制造數據庫查詢開展提取，并并不是行得通的計劃方案，由于，那樣會巨大的危害網上 OLTP 物流系統軟件 的特性。

還能夠舉一個生產系統實時監控系統實例，構架計劃方案是軟件系統進行寫數據庫查詢的另外，把內容根據信息推送，后邊的大數據處理系統接受信息來開展解決，這一構架計劃方案，針對實時性某種意義上能夠確保，可是，也存有高效率難題，可是，針對強一致性就十分不適合了，由于信息 物流系統軟件 如 ActiveMQ 等不但沒法確保信息數據信息不可以遺失，并且相匹配信息次序也是沒法確保，項目實施后，盡管采用了許多 防范措施，也不能滿足強一致性要求，迫不得已重起爐灶。

即時 & 弱一致性情景：典型性的應用領域是消息通知，比如電子商務的全程跟蹤信息，假如某些數據信息出現遺失，針對客戶的危害并不算太大，也是能夠接納的，因而，能夠選用更為便宜的解決方法，運用進行相匹配的姿勢后，將信息傳出就可以，應用方定閱相匹配的信息，依照主鍵，如訂單編號，儲存就可以。

線下 & 強一致情景：它是典型性的數據分析情景，也就是諸多的線下表格方式。在技術上，傳統式的 ETL 提取技術性也可以符合要求，數據庫管理相匹配的技術性也可以處理。

線下 & 弱一致情景：針對爬取互聯網數據，日志分析系統等開展統計系統，用以統計分析發展趨勢類的運用，能夠歸為此類，這類運用主要是看可以有充足便宜的計劃方案來處理，是否能夠恰當的利用空余的云計算服務器。這一在許多 企業，利用夜里空余的云計算服務器，來解決該類的要求。 在對業務流程能最先是業務流程數字化，而且具備網站安全性確保。 物流系統軟件 的支撐點下，完成了全部貨運物流實際操作的網上化，也就是數字化，而且，對每一個實際操作階段全是能夠開展即時剖析，這就確立了非常好的基本。假如業務流程全是線下推廣實際操作，或是 物流系統軟件 沒法精確立即搜集數據信息，那麼，及時信息量夠大，欠缺重要數據信息和數據信息不精確，也會給大數據處理產生挺大的艱難。

第二基本便是大數據處理技術性，包含搜集，傳送，儲存，測算，展現等一系列技術性。夠開展實時監控系統和精確評定后，也就是利用互聯網大數據對業務流程開展預測分析。預測分析一直是大數據的應用的關鍵，也是最有使用價值的地區。針對物流企業，假如可以提早開展貨運量預測分析，那麼，針對資源生產調度等十分更有意義，不但可以完成更強的時效性，并且可以防止浪費。舉一個的事例，便是訂單數預測分析，依據客戶提交訂單量，倉儲物流生產量，路由器狀況等，能夠開展模型預測分析。

智能物流，以大數據處理技術性做為基本，利用 物流系統軟件 把人與機器設備更強的融合起來，讓人與機器設備可以充分發揮分別的優點，做到 物流系統軟件 最好的情況。