Project Management Process

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Project Management Process by Mind Map: Project Management Process

1. CONCEPTO

1.1. Servidor Couchbase es una base de datos NoSQL distribuido diseñados para el rendimiento, la escalabilidad y la disponibilidad. Permite a los desarrolladores crear aplicaciones más fácil y más rápido, aprovechando el poder de SQL con la flexibilidad de JSON.

2. Como Implementar Couchbase Server :

2.1. Base de datos documental

2.1.1. Acceso, índice y consulta de documentos aprovechando el almacenamiento en caché integrada para el acceso de datos de alto rendimiento.

2.2. Tecla / Valor tienda

2.2.1. Cumplir con los requisitos de alto rendimiento para lectura y escritura de datos, manteniendo la durabilidad y la disponibilidad.

2.3. Caché distribuida

2.3.1. Proporcionar acceso escalable y de baja latencia a grandes conjuntos de datos en memoria, opcionalmente a través de la API memcache y clientes.

3. Presentación de Couchbase Server 4.1

3.1. CONSULTA

3.1.1. Ordena, filtra transformar, de grupo y combinar los datos con N1QL ("níquel") - un lenguaje de consulta declarativa que se extiende SQL para JSON - mediante el aprovechamiento de la lengua y la integración marco y las API fluidas, o escribiendo instrucciones de consulta. Construir y ampliar las aplicaciones con mayor agilidad mediante la separación de cómo los datos se consulta desde la forma en que se modela. Esta poderosa abstracción permite que las aplicaciones para modelar datos de una manera, pero la consulta de muchas maneras - incluyendo los que aún no se pueden anticipar.

3.1.2. N1QL CONSULTA SELECT b . title AS book , a . name AS author FROM books b INNER JOIN authors a ON KEYS b . author_id WHERE b . category = "Science Fiction "ORDEN POR autor

3.2. INDICE

3.2.1. Mejorar el rendimiento de las consultas mediante la creación de compuesto, filtrada, funcional, y que cubre índices con Indexación Secundaria Global - almacenar un índice completo de todos los datos de uno o más nodos en lugar de almacenar un índice parcial de los datos locales en cada nodo. Mantener el rendimiento de consulta a escala limitando exploraciones de índices a un número fijo de nodos: como el número de nodos aumenta para almacenar más datos, el número de nodos que almacenan índices no - por lo que la ampliación a cabo no afecta a rendimiento de las consultas, que se mantiene constante

3.2.2. Presentación de Couchbase Server 4.1

3.3. BUSCAR

3.3.1. Crear aplicaciones que consultan los datos geográficos en múltiples dimensiones mediante la creación de índices espaciales en GeoJSON o datos numéricos. Sus aplicaciones no se limitan a la consulta por ubicación: se pueden consultar por ubicación y más - por ejemplo, "lugares abiertos después de medianoche." Pruebe una vista previa de búsqueda de texto completo incorporado en el proyecto de código abierto, Bleve. Escrito en Go, Bleve apoya el análisis de textos, facetado, puntuación, y resaltado al tiempo que permite aplicaciones para realizar plazo, difusa, frase, partido, partido de la frase, y consultas de prefijo.

3.3.2. CONSULTA DE BUSQUEDA { "consulta": { "consulta": "la categoría: espacio de la ciencia" } "tamaño": 10, "de": 0, "facetas": [autor, premios] }

3.4. ESCALA

3.4.1. Escala de manera más eficiente y más precisamente con escalamiento multidimensional (MDS) - escala y optimizar el hardware para servicios de datos individuales: consulta, índice, y lectura-escritura / almacenamiento - mediante la ejecución de diferentes servicios en diferentes nodos. El escalado horizontal aumenta la capacidad de almacenamiento y rendimiento de lectura y escritura, pero ralentiza las consultas, ya que cada consulta es ejecutada por cada nodo. La solución es MDS: ejecutar los servicios de consulta y de índice en un subconjunto fijo de nodos sin dejar de ejecutar el servicio / almacenamiento de lectura y escritura en más y más nodos

3.4.1.1. IMAGEN

3.5. REPRODUCIR EXACTAMENTE

3.5.1. Reducir el ancho de banda de la red y los costos, y mejorar la eficiencia de la replicación entre los centros de datos privados o regiones nube mediante la aplicación de filtros para limitar la cantidad de datos replicados. Ahora puede crear filtros con expresiones regulares para replicar subconjuntos de datos a diferentes (o todos) los destinos. Cruz Centro de replicación de datos (XDCR) es un protocolo de flujo para la replicación asíncrona de memoria a la memoria a través de redes de área amplia. No sólo lo hace ahora incluyen filtrado, pero hemos completamente reescrito en Ir para un mejor rendimiento

3.5.2. IMAGEN

4. CARACTERISTICAS

4.1. DESARROLLO CON AGILIDAD

4.1.1. Más fácil para el Desarrollo, más rápido. Iterar más rápido mediante el aprovechamiento de un modelo de datos flexible y un lenguaje de consulta de gran alcance para escribir menos código y evitar cambios de base de datos.

4.1.2. Modelado de datos flexible Añade funciones mediante la ampliación del modelo de datos para los datos de nidos o de referencia, o añadiendo nuevos índices y consultas en los mismos datos.

4.1.3. Consulta Potente Interactuar con los datos por ordenar, filtrar, agrupar, combinar, y transformarla con una consulta en lugar del código de aplicación compleja.

4.1.4. Integración SQL y Migración Migrar datos relacionales y consultas como es, continuar aprovechando BI empresarial y herramientas de información con soporte completo para SQL.

4.1.5. Integración Big Data Integración con Hadoop, Spark, y Kafka para enriquecer, distribuir y analizar datos operacionales fuera de línea y en tiempo real.

4.1.6. Móviles / Extensiones IO Simplificar el desarrollo móvil mediante el aprovechamiento de una multi-plataforma, base de datos integrada con sincronización automática a la nube. APREND

4.2. OPERAR A CUALQUIER ESCALA

4.2.1. La escalabilidad elástica Escala fácil, eficiente y fiable, desde unos pocos nodos para muchos, un centro de datos para múltiples, todos con sencillez "botón".

4.2.2. Consistente High Performance Construir aplicaciones sensibles y apoyar a millones de usuarios al mismo tiempo mediante el aprovechamiento de más memoria y operaciones asincrónicas.

4.2.3. Siempre activa disponibilidad Mantener 24x365 tiempo de actividad al permitir la replicación y failover automático, y la realización de todas las operaciones de mantenimiento en línea.

4.2.4. Multi-Centro de Datos de Despliegue Operar en múltiples geografías para mejorar el rendimiento y la disponibilidad mediante la configuración de la replicación del centro de datos cruzadas.

4.2.5. Administración sencilla y potente Implementar, administrar y supervisar implementaciones con una interfaz de usuario de administración integrada y tareas automatizadas optimizados para implementaciones de gran tamaño.

4.2.6. Seguridad de nivel empresarial Despliegue en entornos seguros, permitiendo una función de auditoría, la autorización administrativa y la comunicación segura.

5. CASOS DE USO, Cumplir con los requisitos de múltiples casos de uso con una sola base de datos de uso general.

5.1. Gestión de perfiles Mantener perfiles de usuario para admitir la autenticación, preferencias, y mucho más a través de múltiples canales.

5.2. Gestión de contenido Administrar una variedad de contenido estático y dinámico sin las limitaciones de un modelo de datos fija.

5.3. Cliente Vista de 360 ​​° Información del cliente agregada de fuentes dispares con diferentes esquemas dentro de una sola base de datos.

5.4. Detección de fraude Habilitar perfiles de transacciones en tiempo real con baja latencia de acceso a las cuentas y reglas de detección de fraude.

5.5. Internet de Todo Recoger alto volumen, alta sensor de velocidad y datos de telemetría desde dispositivos industriales y de consumo.

5.6. Comunicación digital Apoyar la interacción en tiempo real y la comunicación con baja latencia / escritura de mensajes de leer.

5.7. Personalización Ingerir datos de navegación en alto rendimiento para crear y refinar millones de perfiles de visitantes

5.8. Aplicaciones móviles Construir aplicaciones móviles con soporte offline a través de una base de datos integrada y la sincronización automática.

5.9. Catálogos Involucrar a los clientes proporcionando baja latencia de acceso a los productos o servicios, catálogos en línea o en la tienda.

5.10. Real-Time Big Data Aproveche la integración de streaming con Hadoop y la tormenta para apoyar y permitir el análisis en tiempo real.buida