מרכז הנתונים המונע על ידי דרישה - מה שמנהלי מערכות יכולים ללמוד מוול סטריט

מְחַבֵּר: Roger Morrison
תאריך הבריאה: 20 סֶפּטֶמבֶּר 2021
תאריך עדכון: 1 יולי 2024
Anonim
Explained | The Stock Market | FULL EPISODE | Netflix
וִידֵאוֹ: Explained | The Stock Market | FULL EPISODE | Netflix

תוֹכֶן



התמונה הראשונה היא של סוחר רצפה בבורסה של ניו יורק (NYSE). התמונה השנייה היא אחד ממרכזי הנתונים של ה- NYSE בניו ג'רזי. NYSE נהג להתמודד על סמך מה שקרה בין חבורה של סוחרי נייר ותיקים בקומת הבורסה, כולם צועקים וצועקים אחד על השני כדי לקבל את המחיר הטוב ביותר עבור קהל הלקוחות שלהם. דיברו על מאות אנשים שעמדו על הרצפה, מנופפים בידיהם בבור המסחר, צועקים זה לזה. וזה בעצם הצליח. טוב סוג של.

במובן מסוים, אנו עדיין מנהלים מרכזי נתונים כמו המודל הישן של ה- NYSE. כן יש לנו כלי ניטור, אבל אם הכלי מבוסס על איסוף נתונים למשהו שנשבר, הוא מבוסס על אותו מודל שבירה ותיקון ישן. זה אולי עבד כשמרכזי נתונים היו פחות מורכבים, אבל איך יתכן שאדם יתמיד כשמדובר על עשרות אילוצים על פני מאות (או אלפי) מפקחים או מכולות?

אדם לא יכול לעמוד בקצב. זה מעבר לקנה מידה אנושי.

למעשה, אנחנו לא צריכים. המסחר האלגוריתמי בוחן עשרות משתנים בזמן אמת ומקבל החלטות בהתבסס על - ניחשתם נכון - היצע וביקוש. הסוחרים המשתמשים באלגוריתמים אלו משלבים בין מדעי המחשב להבנה של היצע וביקוש.

השאלה היא, מדוע איננו יכולים להשתמש באותו מושג במרכז נתונים?

מערכת מבוססת ביקוש מאפשרת למהנדסים שלך לחזור לפתרונות הנדסיים לעסק שלך, במקום להילחם בשריפות ולהתמודד עם התראות. אני חושב שהפתרון דומה יותר לטייס טייס במטוס. תאר לעצמך אם טייס אוטומטי ניסה בשבירת דברים עד שהוא הגיע לפיתרון הנכון - לא טיסה נהדרת אם אתה במטוס הזה. במקום זאת, הרעיון שמאחורי טייס אוטומטי הוא יותר כזה שלוקח בחשבון את כל המשתנים ומנהל מצב אידיאלי בזמן אמת. נשמע די טוב, כן? אני ממליץ מאוד על מאמר זה על הרעיון.


ההקבלה במרכז נתונים היא שמדובר במעבר פשוט מעקב לממש שליטה בתשתית שלך. טייס של חברת תעופה לא יכול לפקח על הכל - זה מה שהמערכת עושה. על ידי ויתור על שליטה מסוימת על הטכנולוגיה, המערכת יכולה למעשה להיות חזקה בהרבה.

מסיימים

אז מה כיסינו?

  • היצע וביקוש הוא המושג הבסיסי ביותר בכלכלה. זה עובד.
  • אנו יכולים ללמוד מכלכלנים על ידי הפעלת היצע / ביקוש למרכזי הנתונים שלנו.
  • העניין הוא שמרכזי נתונים מורכבים מדי ויש יותר מדי פחמים שאדם יכול לנהל ביעילות.
  • זה מוביל למודל השבירה / תיקון שעדיין אנו רואים במרכזי נתונים רבים כיום.
  • אנו משיגים את המיטב משני העולמות כשאנחנו משלבים הבנה של ניהול מונע ביקוש עם כלי שמועדם להבנת הסחורות.

אם אתה סיסדמין, אנו מקווים שתצוגה זו ברמה גבוהה מעניקה לך קצת מחשבה. במובנים מסוימים, זהו מושג פשוט, אך הוא חותך לליבה של מה שסיסדמינים עושים מדי יום. יותר מכל, זה מציע כי כל כך הרבה יותר אפשרי.