Zeta Architecture结合了通常在不同架构中使用的功能

资讯2020-08-27 14:22:13
导读该泽塔架构是建立一种新的生活方式解决方案和企业架构。在部署Zeta体系结构时,您需要将解决方案和企业体系结构相结合,这与当前使用的体

该泽塔架构是建立一种新的生活方式解决方案和企业架构。在部署Zeta体系结构时,您需要将解决方案和企业体系结构相结合,这与当前使用的体系结构系统不同。传统上,解决方案和企业架构彼此不同,即使它们相互作用,因为它们的目的或目标是不同的。目标仍然不同,但它们在一个大数据平台上汇集在一起并提供很多好处。企业组织将能够更好地利用其资源,快速识别问题并修复问题,保护数据免受损坏,节省软件开发,测试和部署等时间。这种方法很新颖,这也是Zeta Architecture也被称为下一代架构的原因。

Zeta架构与其他系统或架构有何不同?

从已经讨论过的好处来看,将Zeta架构的价值主张与其他解决方案或系统区分开来可能有点困难。但是,Zeta架构方法与其他系统或架构的方法根本不同。这是如何做:

解决方案与企业架构的结合

对于其他解决方案或系统,解决方案和企业架构是独立的实体。他们可能正在互相交流,但他们仍然是分开的。他们的目标不同,因此他们是不同的实体。在Zeta架构的情况下,解决方案和企业架构相结合。事实上,两者都是Zeta架构的一部分,可能根本没有独立存在 - 解决方案架构和企业应用程序是更大方案的一部分。

大数据架构

虽然Zeta架构可以用于任何业务目标,但它的设计考虑了大数据。该体系结构的许多组件(如分布式文件系统,计算模型和执行引擎)都与大数据直接相关。

实时实用程序

Zeta架构将使组织能够实时访问和处理数据。例如,如果您以数字方式管理城市中的大型停车场并从该地段的传感器接收停车数据,您将能够动态地为停放的车辆分配停车位。使用Zeta架构,您可以将应用程序连接到物联网设备并实时接收数据,就像停车场示例一样。

即插即用

Zeta Architecture允许您插入适合您业务需求的应用程序并开始使用。它适用于几乎任何类型的应用程序。由于其独特的配置,其他架构系统不够灵活。由于企业和解决方案体系结构相结合,因此您无需考虑插件是否与两种体系结构类型兼容。例如,您可以插入Rocket,Bicorals和Google提供的Kubernetes项目等应用程序。

集装箱系统

由于兼容性和配置问题,其他环境或体系结构有时无法跨软件系统移动并适合任何位置。但Zeta体系结构提供了容器概念,它提供了可以跨软件应用程序移动的隔离环境,而不必担心兼容性。显然,该环境旨在适应多种软件应用程序。在部署环境之后,它通过将构建在不同技术和平台上的不同软件应用程序绑定在一起来处理许多事情。基本上,它可以解决很多问题。

Zeta架构的好处

似乎Zeta架构可以使企业获得令人印象深刻的投资回报,因为它提供了一种新的资源管理方式。基本上,它使组织能够重新定义他们应该如何管理他们的资源。以下是Zeta Architecture可带来的显着优势:

最佳硬件使用

许多组织没有最佳地使用他们的硬件资源,例如服务器。硬件在大多数工作日处于空闲状态,或者在给定的时间段内超出其容量。考虑到组织在硬件和服务器获取上花费如此多的事实,他们因不利用硬件而浪费资金。Zeta架构使您可以最佳地使用硬件。

快速识别问题

当您有一个大型系统并且发生错误时,根据问题,可能需要很长时间才能确定根本原因。当存在多个系统时尤其如此。这种情况可能非常复杂。Zeta架构使您能够快速隔离问题并找到根本原因,使您可以快速排除故障并节省时间。

保存数据

Zeta架构使您能够跨多个数据中心共享数据,以便在发生故障或灾难时,数据不会丢失。即使一个数据中心熄灭,数据共享也将确保您能够在另一个数据中心中找到数据。

高效的软件二进制转换

根据典型的软件开发生命周期,开发软件,将二进制文件部署在测试服务器上,之后,将二进制文件部署在客户端或发布服务器上。但是,这个过程并不像听起来那么简单或直接。实际上,由于开发,测试和发布阶段的环境彼此不同,因此可能花费大量精力来为每个阶段定制二进制文件。Zeta架构可以确保软件二进制文件只开发一次,以便适应各种环境。

Zeta架构的应用

尽管Zeta架构最常用于大数据,但它似乎适用于几乎所有想要改进其整体业务流程和IT运营的业务。不过,这里有一些特别有用的架构:

大数据行业 - 该架构本身具有大数据处理组件。

处理来自物联网(IoT)设备的数据的组织 - 将来,这些行业将需要实时处理数据。在这种情况下,架构将成为一个重要的推动因素。

Zeta Architecture似乎是一个新颖的概念,可以重新定义企业的运营方式。然而,它还处于初期阶段,并且需要一段时间才能被业界接受。它的成功在很大程度上取决于企业如何选择使用它,考虑到它是一个灵活的模型。然而,该架构的支持者可能需要小心品牌化,因为过分强调大数据可能会阻碍仍然不依赖大数据的行业。这将是不幸的,因为该架构足够灵活,可用于各种行业和商业模式。企业可以根据自己的需要灵活地根据架构插入模块或应用程序。即使某些组件不能分离,它们也不一定在商业案例中使用。

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