কম্পিউটার টিউটোরিয়াল

সার্ভার প্ল্যাটফর্মের জন্য প্রয়োজনীয়তা কী কী?


সার্ভার প্ল্যাটফর্মের প্রয়োজনীয়তা

সার্ভার প্ল্যাটফর্মের জন্য নিম্নলিখিত প্রয়োজনীয়তাগুলো রয়েছে:

ভোলাটিলিটি (Volatility)

ভোলাটিলিটি ডেটাবেসের গতিশীল বৈশিষ্ট্য মাপে। এতে এরকম এলাকা থাকে: ডেটাবেস কতবার আপডেট হবে, প্রতিবার কত ডেটা পরিবর্তন বা রিপ্লেস হবে, এবং লোড উইন্ডো কতক্ষণ। ডেইলি ডেটা সাপ্তাহিক বা মাসিক ডেটার চেয়ে বেশি ভোলাটাইল।

কাস্টমার চิร์ন রেট বলতে পারে আপনার কাস্টমার ডাইমেনশন সময়ের সাথে কতটুকু পরিবর্তন হবে। এই প্রশ্নের উত্তর হার্ডওয়্যার প্ল্যাটফর্মের আকার এবং গতির ওপর সরাসরি প্রভাব ফেলে। ডেটা ওয়ারহাউস ব্যবসায়িক এবং প্রযুক্তির উভয় ক किंকleo বহন করে। ব্যবসা এবং প্রযুক্তি খুব দ্রুত পরিবর্তন হচ্ছে, এবং ডেটা ওয়ারহাউসকে উভয় নিয়ন্ত্রণ করতে হবে।

ব্যবসায়িক প্রক্রিয়ার সংখ্যা (Number of business processes)

ওয়ারহাউসে সমর্থিত স্বতন্ত্র ব্যবসায়িক প্রক্রিয়ার সংখ্যা জটিলতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে বাড়ায়। যদি কনসুমার পপুলেশন বড় হয় বা ব্যবসায়িক জাস্টিফিকেশন শক্তিশালী হয়, তবে প্রতিটি ব্যবসায়িক প্রক্রিয়ার জন্য স্বতন্ত্র হার্ডওয়্যার প্ল্যাটফর্ম রাখতে অর্থবোধ হয়।

ব্যবহারের প্রকৃতি (Nature of use)

ব্যবহারের প্রকৃতি এবং ফ্রন্ট-এন্ড টুলের পছন্দও প্ল্যাটফর্ম চয়নের সাথে সম্পর্ক রাখে। কিছু সক্রিয় অ্যাড-হোক ব্যবহারকারী ডেটা ওয়ারহাউসের ওপর উল্লেখযোগ্য চাপ ফেলতে পারে। এই ধরনের ব্যবহারের জন্য অপ্টিমাইজ করা কঠিন কারণ ভালো অ্যানালিস্টরা সারzerte ম্যাপে সুযোগ খুঁজে বেড়ায়। অন্যদিকে, একটি সিস্টেম যেটি অধিকাংশ পুশ-বাটন শৈলীর স্ট্যান্ডার্ড রিপোর্ট জেনারেট করে সেটি সেসব রিপোর্টের চারদিকে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে।

বাজারের অনেক রিপোর্টিং টুল ক্যানড রিপোর্টের শিডিউলিং সুবিধা দেয় যাতে সেগুলো লোড সম্পূর্ণ হওয়ার পর সকালে মানুষ আসার আগে অফ-পিক আওয়ারে চলে। এটি কিছু স্ট্যান্ডার্ড রিপোর্টকে অফ-পিক আওয়ারে সরিয়ে লোড ব্যালেন্স করতে সাহায্য করে।

বড় স্কেলের ডেটা মাইনিংও হার্ডওয়্যার প্ল্যাটফর্মের ওপর বড় চাপ তৈরি করে, ডেটা আকার এবং ইনপুট-আউটপুট স্কেলেবিলিটির দুদিকে। এই বিশাল ডেটা শোষণ করতে, ভালো মাইনিং টুলের দাঁত দিয়ে কাম্ব করে, এবং ফলাফল স্ট্রিম করে ফেরত পাঠাতে হবে ডাউনস্ট্রিম ব্যবসায়িক ব্যবহার এবং আরও বিশ্লেষণের সমর্থনে। আসন্ন কোয়ারী টাইপ শিখতে অপরিহার্য কারণ অ্যাড-হোক ব্যবহার, রিপোর্টিং, এবং ডেটা মাইনিং সবের আলাদা কোয়ারী প্রোফাইল আছে এবং আলাদা প্ল্যাটফর্মে ভালো পারফর্ম করতে পারে।

টেকনিক্যাল রেডিনেস (Technical readiness)

সার্ভার এনভায়রনমেন্ট কনসেপচুয়াল লেভেলে CPU এনভায়রনমেন্টের সমান, কিন্তু ইমপ্লিমেন্টেশন লেভেলে খুব ভিন্ন।

সফটওয়্যার উপলব্ধতা (Software availability)

প্রয়োজনীয়তা বিশ্লেষণ একটি নির্দিষ্ট ক্ষমতার প্রয়োজন নির্দেশ করবে, যেমন: একটি জিওগ্রাফিক ইনফরমেশন সিস্টেম যা আপনাকে ওয়ারহাউস ডেটা ম্যাপে প্রদর্শন করতে দেবে। সফটওয়্যার সিলেকশন প্রক্রিয়া প্রকাশ করতে পারে যে নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তার জন্য সেরা জিওগ্রাফিক ম্যাপিং অ্যাপ্লিকেশন কেবল একটি নির্দিষ্ট হাই-এন্ড, গ্রাফিক্স-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্মে চলে।

  1. ডেটা মাইনিং-এর সীমাবদ্ধতা কী?

  2. ডেটা মাইনিং-এর টুলস কী কী?

  3. ডেটা মাইনিং-এর কৌশলগুলো কী কী?

  4. ডেটা কিউব গণনার টেকনিকগুলো কী কী?