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Filemaker Pro ist ein relationales Datenbank – Tool durch die 100% entwickelte Apple – prozentige Tochtergesellschaft von Filemaker Inc. Das Werkzeug besteht aus einem integrierten Datenbank – Engine und graphischer Schnittstelle , die es ermöglicht , ohne Kenntnis der formalen Abfragesprache wie SQL relativ fortgeschrittene databsesystemer zu bauen. Sie später unterstützt auch die Verwendung von SQL – Aufrufe und integriert mit zB Oracle, MS SQL und MySQL.
Ein Algorithmus (( Altpersisch ): Kharazmi [1] ) ist eine eindeutige und abstrakte Beschreibung, wie eine bestimmte Art von Problem gelöst endet .
Ein Algorithmus ist ein Rezept ein Problem einer bestimmten Art zu lösen, die eine Lösung bietet, was die spezifische Problemsituation aussieht. Ein Beispiel wäre eine genaue Beschreibung dafür, wie ein Kartenspiel zu sortieren, und zwar unabhängig davon, wie jede Karte ist als Ausgangspunkt.
Das Wort ist eine Verballhornung von Muhammad ibn Musa al-Khwārizmīs Namen, er war ein großer persischer Mathematiker.
Maschinencode ist die „Sprache“ als Computer , oder genauer gesagt: die Computer – CPU , verstehen. Ein Computerprogramm , um auf einem Computer ausgeführt werden, wie Maschinencode , ausführbar durch den Maschinencode umgewandelt oder in Maschinencode zu handeln.
Diese „Sprache“ ist im Grunde eine Tabelle, die eine kleine, einfache „Aktion“ auf unterschiedliche Binärzahlen verbindet. Ein Programm in Maschinencode aus einer Reihe von Anweisungen in Form von Binärzahlen in einer bestimmten Reihenfolge besteht, liest die CPU einen nach der anderen, und führt die Aktion mit jedem von ihnen verbunden ist.
Die Tabelle von Zahlen und Anweisungen , wie bekannt Befehlssatz der CPU. Verschiedene Typen von CPUs unterschiedliche Richtungen aufweist; gleiche Aktion (z. B. um zwei Zahlen zusammen) wird häufig auf unterschiedliche Binärzahlen mit unterschiedlichen CPUs und einer CPU kann Anweisungen in seinem Befehlssatz hat , verbunden werden, die in einer anderen Art von CPU nicht existieren.
„Maschinencode“ weiterlesen
SHA ( Secure Hash Algorithm ) ist eine kryptographische Hash – Funktion mit einer variablen Hashwert. SHA wurde von der entwickelten NSA in 1993 und wurde ursprünglich als Secure Hash Standard – . Kurz nach der Veröffentlichung im Jahr 1995 der Algorithmus zurückgezogen und SHA-1 als Entschädigung veröffentlicht. Der ursprüngliche Algorithmus wird nun auf SHA-0 – Taste bezeichnet. Es wurde später festgestellt , kleinere Fehler in SHA-0 – Algorithmus, und es wird angenommen , dass es diese Fehler waren , die NSA bekam die SHA-1 zu revidieren. Die neueren Versionen (SHA-224, SHA-256, SHA-384 und SHA-512) werden hierin kollektiv SHA -2.
Das Ziel der SHA ist, wie bei allen verschlüsselten Hash-Funktionen, die es praktisch unmöglich machen, die Originaldaten aus einem Hash-Set zu erzeugen.
Es gab in 1996 nicht-tödliche Schwächen gefunden der MD5 – Algorithmus – Funktion, also da empfohlen entcoders die Verwendung von SHA1 – Algorithmus statt.
Foulum Rechenzentrum (Name nicht bekannt ist oder offiziell. Außenministerium Codename ist Projekt Hurrikan im Projektplan genannt [1] Projekt Wildcat und Vertreter von Apple in Irland Projekt namens Antioch 2) ist ein geplanter Apple – Rechenzentrum am Dorf Foulum und DC – Bahnhof Tjele in Viborg .
Das Rechenzentrum wurde am angekündigten 23. Februar zum Jahr 2015 zusammen mit einem ähnlichen Rechenzentrum in Irland. Jeder ist die Größe von 166.000 m² und Gesamtinvestition von Apple für die beiden Rechenzentrum verlassen wurde auf 1,7 betragen Milliarden. EUR . [2]
Apples Rechenzentrum dient der Firma European Kunden für Online – Dienste wie iTunes Store, App Store , iMessage , Karten und Siri . [2]
Das Rechenzentrum wird zu nahe sein DC – Station Tjele . Das Zentrum soll die überschüssige Wärme an die lokale senden Fernwärmenetz . Es ist auch geplant , dass das Zentrum ausschließlich verlassen wird erneuerbare Energie . [2] und in der Lage zu verwenden Wasserkraft aus Norwegen .
Die Wahl von Dänemark statt Norwegen wurde geschätzt auf ein niedriges dänisches wegen seines Energiesteuer von je nur 0,5 Cent kWh im Vergleich zu 12,39 Cent pro kWh in Norwegen. [3] Es wird geschätzt , dass das Rechenzentrum 700 GWh jährlich verbraucht. [4] Das Projekt umfasste eine Notstromanlage, für die Sicherung aller Stromausfälle verwendet werden. Das Not – Kraftwerk wird aus 14 Einheiten bestehen, die jeweils eine etwa mit 7 Meter hohe Diesel – Generator, eine oberirdische Tankeinheit mit app 25.000 Liter Dieselkraftstoff und ca. 16 Meter hohe Schornstein. [5]
Wenn das Datenzentrum 23 Februar angekündigt wurde, 2015 war es mit großem Optimismus aus Viborg Kommune Seite, und es wurde behauptet , dass es die größten ausländische hatten Investitionen in Dänemark je. Die Gemeinde geschätzt , dass die Bauphase „Hunderte von Arbeitsplätzen schaffen“ würde und dass die Betriebsphase auch einige Arbeitsplätze schaffen würde – sowohl direkt als auch Derivat. Bau der ersten Handwerker Häuser begann im November 2015. [6]
Von der dänischen Seite gibt es eine dreijährige heimlich mit Apple verhandelt. In den Verhandlungen war neben der Gemeinde auch beteiligt Universität Aarhus , Energie Viborg und das Außenministeriums Abteilung „Invest in Denmark“. Die damalige Handel und Entwicklungszusammenarbeit Mogens Jensen fand , dass die Werbung mußte „das Jahr beste Business – Nachrichten für Dänemark sein.“ [7]
Durch den Zugang gefunden Børsen , die auch SKAT in den Verhandlungen beteiligt war, die eine Steuer technisches Modell gebaut wurde, dann Abkühlen in Rechenzentrum von Apple wurde als betrachtet Wärme erzeugende Gerät. [8] Die ungewöhnliche Konstruktion verursacht mehrere Probleme in der Energie, Strom und Klimaausschuss im Parlament . [9]
Ein ähnliches Apple – Rechenzentrum in Maiden in North Carolina hatte 50 Vollzeit – Arbeitsplätze geschaffen. [10]
Referenzen
- Aufspringen^ Zugang zum Außenministerium und die Gemeinde Viborg
- ^ Nach oben springen zu:ein b c Apfel zwei € 1,7 Milliardäre in New europäischen Rechenzentren investieren . Apfel .
- Aufspringen^ Espen Zachariassen (23. Februar 2015). Dänemark verwendete Apple mit norwegischer Wasserkraft . digi.no .
- Aufspringen^ Apple Rechenzentrum absorbiert Energie mindestens 175.000 Familien | ing.dk
- Aufspringen^ Rechenzentren und neue Hochspannungs – Bahn – Station in Foulum | Viborg Gemeinde
- Aufspringen^ Geschäftsmann baut für Apple – Viborg | viborg-folkeblad.dk
- Aufspringen^ Apple Milliarden in Mega-Rechenzentrum in der Nähe von Viborg investieren . Viborg Municipality . Abgerufen 28. Februar 2015 .
- Aufspringen^ Daniel McClane (30. Juli 2015). Apple bekam den Rat von der dänischen Regierung weniger Steuern zu zahlen . Version2 .
- Aufspringen^ Susanne Junker (1. August 2015). EL wird von Apple dänischen Steuer Finte untersuchen . DR .
- Aufspringen^ Michael S. Rosenwald (24. November 2011). Cloud – Zentren zu erzeugen High-Tech-Blitz , aber nicht viele Arbeitsplätze zwei geschlagenen Stadtzentren . The Washington Post .
Bereitstellungsplattform
Eine Provisioning – Plattform ist eine Methode , durch die man sammeln kann Daten aus unstrukturierten Datenquellen, Strukturierung von Daten in einer gemeinsamen Datenbank und verteilen Daten zu vielen Datenquellen. Zur gleichen Zeit ist eine Provisioning – Plattform eine offene Plattform für die Zusammenarbeit zwischen einem Unternehmen vieler Datenbanksystemen wie üblich zu erreichen Identitätsmanagement für alle Systeme.
Metadaten ( Griechisch : meta : neben , im Sinne der Ebene der + Latein : Daten „Informationen“), wörtlich „Daten über Daten“ sind Informationen über andere Daten. Ein gutes Beispiel ist die Kartonkarte sie gehalten hatte , die Bibliotheken , wo jede Karte Informationen über den Inhalt und den Ort eines Buches in der Bibliothek enthalten: sie Daten über Daten waren, sagte , das Buch. In der Praxis ist der Begriff heute überwiegend technische oder inhaltliche beschreibende Informationen über die Dateien, zum Beispiel. ein Computer .
IT-Entwickler untersucht die in der Regel scharfe Unterscheidung zwischen technischen (strukturellen) Metadaten und Führungs Metadaten:
- Technische Metadaten werden automatisch durch das Programm oder die Hardware, die die Datendatei mit erstellt. Ein Beispiel dafür ist die Information über die Auflösung, Belichtung, GPS-Position, Kameramodell, etc. Das ist in digitalen Fotos eingebettet werden kann.
- Vorläufige Metadaten auf der anderen Seite Inhalt beschreibenden Informationen, die von Hand hinzugefügt werden könnten. Beispiele hierfür sind Informationen über Menschen in einer Fotografie oder andere praktische oder beschreibende Kommentaren zu einem Bild, ein Dokument oder eine Audio- oder Videoaufzeichnung.
Literatur
- Haynes, D. (2004). Metadaten für das Informationsmanagement und den Abruf . London: Facet.
- Intner, SS; Lazinger, SS & Jean Weihs, J. (2006). Metadaten und deren Auswirkungen auf die Bibliotheken . Westport, CT: Bibliotheken Unlimited.
- Smiraglia, RP (Hrsg.). (2005). Metadaten: Ein Cataloger der Primer . Binghamton, NY: Haworth Informationen Presse.
- Vellucci, SL (1998). Metadaten. Jährliche Überprüfung der Informationswissenschaft und Technik, 33 , 187-222.
- Gill, T. et al. (2008). Einführung in den Metadaten. Los Angeles: Getty Publications.
Innerhalb der Informatik und Programmierung ist ein Datentyp ist eine Klassifikation , die identifiziert und begrenzt , welche Werte eine bestimmte Menge an Daten darstellen. Für klassische Datentypen, ganzen Zahlen, Punktzahlen mit begrenzten precision floating, Charakter und Boolesche Werte erwähnt.
Werte für jeden Datentyp ist eine definierte Menge und die Funktionen und Operatoren, die auf ihnen arbeiten, sind unterschiedlich implementiert. Bei der Definition eines Datentypen wird auch erkannt, wie der Datentyp gespeichert wird.
Maschine und primäre Datentypen
Alle Daten in Computern basierend auf der digitalen Elektronik und wie dargestellt Bits . Jedoch werden Daten in großen Blöcken, in der Regel in Form von einer Vielzahl von zugegriffenen Bytes (8 Bits). Die Menge der Daten , die in einem Befehl in der verarbeitet werden Maschinencode ist ein sogenanntes Wort (Eng. Wort ) die Länge und in der Regel 32 oder 64 Bits in Abhängigkeit von dem Prozessor .
Die meisten Desktop – Computern arbeiten heute mit der Grunddatentypen integer (resp. Mit und ohne Vorzeichen, oft genannt unterzeichnet und unsigned ), Gleitkommazahlen (die Variablen oft als float und double ) und Zeichen aus anderen Datentypen erweitert. Insbesondere kann man feststellen , dass es nicht ein Datentyp von Bits ist, sondern , dass es Anweisungen , die parallel arbeiten auf Sequenzen von Bits , die in dem ganzen Wort .
Dies wirkt sich auf die wichtigsten Datentypen in vielen Programmiersprachen – alle Datentypen , die effektiv liefern können auf diese Maschine basieren – können nur Prozesswerte , die mit dieser Einschränkung dargestellt werden kann. Zum Beispiel kann eine positive ganze Zahl in einer 32-Bit – Maschine , um Zahlen von 0 bis 2 begrenzt werden 32 -1 (4,294,967,295). Nicht bewusst zu sein , solche Beschränkungen kann zu Fehlern führen , die Puffer überlaufen .
Abstrakte Datentypen
Die meisten Programmiersprachen haben eine Reihe von grundlegenden Datentypen , die unter Verwendung erweitert werden kann , abstrakte Datentypen , einschließlich , aber nicht beschränkt auf Klassen in der objektorientierten Programmierung , ohne die Sprachgrundlagen zu verändern.
Wenn zum Beispiel Zahlen jeder Größe darstellen, können Sie einen abstrakten Datentyp verwenden. Andere abstrakte Datentypen umfassen Arrays , Tupel, Listen, Bäume und Graphen.
Zeiger und Referenzen
Die Daten können auch auf andere Daten – zu – Punkt verwendet werden. Programmiersprachen von unterschiedlichem Umfang unterstützt. Dieses Phänomen, genannt Zeiger (Eng. Pointer ) oder Referenzen, ist von zentraler Bedeutung für den Bau von abstrakten Datentypen.
Typ Theorie und Typsysteme
Neben der praktischen Anwendung der Typen existieren innerhalb Typentheorie eine Reihe von formalen Systemen Typen und deren individuelles Verhalten innerhalb einer bestimmten beschreiben Typsysteme .
Ein Data Warehouse ist eine Sammlung von elektronischen Daten aus verschiedenen Quellen ist so organisiert , dass die bestmögliche ermöglicht es Ihnen , Berichte zu erstellen und Daten analysieren. Zum Beispiel. von einer Organisation verwendet , die Daten sammeln , auf seinen Produktionseinheiten Umsatz pro Tag, Kosten pro Tag will, oder wie für Entscheidungen eine Grundlage haben.
Definition
Bill Inmon ‚s formale Definition eines Data Warehouse ist eine Computer – Datenbank , die die folgenden Anforderungen erfüllt:
- Themenorientiert , was bedeutet , dass die Daten in der Datenbank ist so organisiert , dass alle Elemente , die mit einem bestimmten Objekt oder ein Ereignis in der realen Welt müssen zusammen in der Datenbank house’et verknüpft werden.
- Zeitabhängig , was bedeutet , dass die Daten in der Datenbank zusammen mit der Zeit gespeichert werden , so dass Sie , wie die Daten im Laufe der Zeit verändert hat sehen können.
- Unveränderliche , die , dass die Daten nicht verändert oder gelöscht verstanden werden müssen, sondern beibehalten , so dass sie in künftigen Berichten verwendet werden können; und,
- Integrierte , was bedeutet , dass die Daten aus allen Systemen kommen muss die Organisation verwendet und die Daten müssen konsistent sein.
Geschichte
Data Warehousing in den frühen 80er Jahren kam die Notwendigkeit für Cross-Berichterstattung zu erfüllen Unternehmen , sahen im gleichen Zeitraum eine schnell wachsende Menge an Daten, zum Teil , weil. Die allgemeine Umstellung auf größere Einheiten und zum Teil , weil. Der Aufstieg der Computer verwenden. Die Unternehmen der Ansicht , dass Systeme Datendateien und Datenbanken direkt aus der Produktion berichten gab eine unangemessene Belastung für diese und verursacht Probleme in Daten aus unterschiedlichen Systemen ohne gemeinsame Definitionen Sortier.
Gebäude
Die Gründung eines Data Warehouse ist eine Datenbank, die regelmäßig Daten von Produktionssystemen und anderen Informationsquellen in einer solchen Art und Weise kopieren, die die Daten vergleichbar ist, dh das gleiche Nummerierungssystem, das gleichzeitig Division, gleiches Konzept Definition. sucht weiter Daten von Eingabefehlern, unzuverlässige Daten und alles andere ausgespült, die Fehler in der Berichterstattung führen würde, die aber aus verschiedenen Gründen nicht in Produktionssystemen korrigiert.
Ein Data Warehouse wird in der Regel mehrere Jahre Geschichte sammeln Berichterstattung für eine lange Zeit Perspektiven gerecht zu werden. Im Idealfall, so dass ein Data-Warehouse-Daten aus allen Unternehmenssystemen enthalten, dass in allen Kontexten analysiert werden kann und im Bericht ein vollständiges Bild bilden, aber in der Regel ein Unternehmen „stecken“, dass nur einzelnen Abteilungen oder einzelne Bereichen von Daten abgedeckt Lager durch. organisatorische Fragen oder technische Hindernisse.
Ein Data Warehouse mit detaillierten Daten für mehrere Jahre enthält oft eine überwältigende Menge an Daten und damit große Rechenleistung und teilweise erhebliche und unvorhersehbare Reaktionszeiten für die Analyse und Berichterstattung wird ergeben erfordern würde. Um dieses Problem zu lösen, gibt es eine zusätzliche Datenaufbereitung für die Berichterstattung, in der Regel Daten und unterliegen Pannen zusammen. So können Sie detaillierte Daten mit begrenzten Geschichte zu lassen, während die vollständige Geschichte zum Beispiel ugesummer oder eine Produktgruppe Summer gehalten. In ähnlicher Weise kann eine themenorientierte sogenannte ‚bauen Data Marts ‘ , das unterstützt die besondere Art der Berichterstattung , um die gewünschten Bericht Geschwindigkeit zu erreichen.
Verwenden Sie
Die Entwicklung von Data-Warehousing bewegt (vor allem in kundenorientierten Unternehmen) weg von der traditionellen Sicht als historisches Datenarchiv und in Richtung Operationalisierung, dh die Data Warehouse-basierte Funktionalität ist ein wesentlicher Bestandteil des täglichen Geschäftsprozesse. Letzteres setzt voraus, dass die Daten auf die letzte Minute aktualisiert, und die Differenz der Betriebssysteme wird somit immer weniger.
Die typische Stromstruktur, wobei das Datenlager ein separates, zentralisiert Analysesystem ist, wird durch eine erhöhte Analysefunktionen in den sogenannten in Zukunft allmählich ersetzt erwartete ERP – Systemen (integrierte Betrieb Netze), wobei ein Teil des oben beschriebenen Prozesses wird überflüssig. In ähnlicher Weise die neuen Web-basierten erlauben Integrationsmethoden auf den Daten aus dem Quellsystem ohne ersten Kopier analysiert werden.
Data Mining ist ein englische Wort Darlehen bezeichnet Suche nach Mustern und Strukturen von großen Datenmengen. Das Konzept hat sich aktuell nach der Größe der Datenbanken in zunehmendem Maße die Möglichkeiten der vollständigen statistischen Analyse begrenzt. Dies gilt zum Beispiel in den Bereichen Biologie und Finanzen . Durch beispielsweise Algorithmen oder direkte Beobachtung versuchen Beziehungen zwischen Datenpunkten zu finden , um die komplexen Informationen besser zu visualisieren und schließlich zu nutzen.
Data Mining ist das Prinzip, relevante Informationen zu finden, durch Mengen von großer Datensortierung. Data Mining wird häufig von großen Business-Intelligence-Organisationen, Finanzanalysten, sondern auch in den Wissenschaften verwendet wird, genaue Informationen aus den riesigen Datenmengen erzeugen mit modernen experimentellen und Beobachtungsorientierten Methoden zu extrahieren. DM werden als „nicht-triviale Extraktion impliziter, bisher unbekannten und möglicherweise nützlicher Informationsdaten und“ The Science of Extrahieren nützliche Informationen aus großen Datenmengen oder großen Datenbanken beschrieben worden.
Wo bei herkömmlichen statistischen Verfahren sucht aus Einzelbeobachtungen den Ansprüchen der gesamten Bevölkerung zu verbinden, ist für Data Mining durch den Vergleich der Eigenschaften der individuellen oder das einzelne Objekt verwendet.
Data Mining und Überwachung Data – Mining – Boden als Mittel gewinnt neues Wissen wringen und nicht auf Einzelpersonen, wie Daten über Personen durch die Überwachung von Telefon gesammelt, Datenströmen, Internet – Datenverkehr, E – Mail, Videoüberwachung, Zahlungsverkehr und dergleichen. Dieses Verfahren wird zum Teil zur Klärung des personalisierten Marketings verwendet, zum Teil für die politische Intelligenz.