数据信息一致性

大家就能分成四个基础的情景：高实时性 / 高一致性，高实时性 / 低一致性，低实时性 / 高一致性，低实时性 / 低一致性。对于实际的业务流程，我们可以配对到实际的数据信息情景，那样，大家就能寻找相匹配的解决方法。

即时 & 强一致情景：这一在云计算技术完善以前，是十分繁杂的，可是，如今解决方法早已较为成熟了。典型性运用是生产系统的实时监控系统，比如即时总产量，每个生产制造阶段差别量等，实际上是做为生产系统的一部分。利用当今流行的大数据处理构架是能够处理的，比如网上生产制造库 binlog 即时载入， Kafaka 开展传输数据， Spark 开展流式计算， ES 开展数据储存等。假如利用传统式的 ETL 提取计划方案来处理，经常对生产制造数据库查询开展提取，并并不是行得通的计划方案，由于，那样会巨大的危害网上 OLTP 物流系统软件 的特性。

还能够举一个生产系统实时监控系统实例，构架计划方案是软件系统进行写数据库查询的另外，把內容根据信息推送，后边的大数据处理系统接受信息来开展解决，这一构架计划方案，针对实时性某种意义上能够确保，可是，也存有高效率难题，可是，针对强一致性就十分不适合了，由于信息 物流系统软件 如 ActiveMQ 等不但没法确保信息数据信息不可以遗失，并且相匹配信息次序也是没法确保，项目实施后，尽管采用了许多 防范措施，也不能满足强一致性要求，迫不得已重起炉灶。

即时 & 弱一致性情景：典型性的应用领域是消息通知，比如电子商务的全程跟踪信息，假如某些数据信息出現遗失，针对客户的危害并不算太大，也是能够接纳的，因而，能够选用更为便宜的解决方法，运用进行相匹配的姿势后，将信息传出就可以，应用方定阅相匹配的信息，依照主键，如订单编号，储存就可以。

线下 & 强一致情景：它是典型性的数据分析情景，也就是诸多的线下表格方式。在技术上，传统式的 ETL 提取技术性也可以符合要求，数据库管理相匹配的技术性也可以处理。

线下 & 弱一致情景：针对爬取互联网数据，日志分析系统等开展统计系统，用以统计分析发展趋势类的运用，能够归为此类，这类运用主要是看可以有充足便宜的计划方案来处理，是否能够恰当的利用空余的云计算服务器。这一在许多 企业，利用夜里空余的云计算服务器，来解决该类的要求。 在对业务流程能最先是业务流程数字化，而且具备网站安全性确保。 物流系统软件 的支撑点下，完成了全部货运物流实际操作的网上化，也就是数字化，而且，对每一个实际操作阶段全是能够开展即时剖析，这就确立了非常好的基本。假如业务流程全是线下推广实际操作，或是 物流系统软件 没法精确立即搜集数据信息，那麼，及时信息量够大，欠缺重要数据信息和数据信息不精确，也会给大数据处理产生挺大的艰难。

第二基本便是大数据处理技术性，包含搜集，传送，储存，测算，展现等一系列技术性。够开展实时监控系统和精确评定后，也就是利用互联网大数据对业务流程开展预测分析。预测分析一直是大数据的应用的关键，也是最有使用价值的地区。针对物流企业，假如可以提早开展货运量预测分析，那麼，针对資源生产调度等十分更有意义，不但可以完成更强的时效性，并且可以防止浪费。举一个的事例，便是订单数预测分析，依据客户提交订单量，仓储物流生产量，路由器状况等，能够开展模型预测分析。

智能物流，以大数据处理技术性做为基本，利用 物流系统软件 把人与机器设备更强的融合起來，让人与机器设备可以充分发挥分别的优点，做到 物流系统软件 最好的情况。