sdn的典型架构？

一、sdn的典型架构？

SDN的典型网络的整体架构，分为三层，从上到下分别是应用平面、控制平面和转发平面。

整个架构的核心，就是SDN控制器。

上北下南，SDN控制器向上与应用平面进行通信的接口，叫做北向接口，也叫NBI接口(northbound interface)。SDN控制器向下与数据平面进行通信的接口，叫做南向接口，也叫CDPI接口(control-data-plane interface，控制数据平面接口)。

北向接口相对来说比较好搞，麻烦的是南向接口及其协议。因为它直接影响到SDN控制器的命令能否准确下达到无数的底层网络设备。

二、大数据三个典型案例？

大数据的典型案例包括：

1. 金融行业的风险管理，通过分析大量的交易数据和用户行为数据，可以识别潜在的风险，提高风险管理能力。

2. 零售行业的精准营销，通过分析顾客购买记录和行为数据，可以实现个性化推荐和定制化营销，提高销售效果。

3. 医疗行业的疾病预测，通过分析大量的病历数据和基因数据，可以预测疾病的发生概率和风险，提前采取干预措施，提高治疗效果。这些案例充分展示了大数据在不同行业中的应用潜力和价值。

三、大数据典型特例有哪三个？

人脸识别，交通物流，数据传播速度快

四、pon网络典型组网架构？

PON网络经典组网构架是一种点到多点（P2MP）结构的无源光网络。以下是介绍：

PON由光线路终端OLT、光网络单元 ONU和光分配网ODN组成；

PON之所以被称为“无源光网络”，特指的是ODN部分无源（POS，无源分光器，是一个物理的光学器件，不需要外接电源）；

PON内部可以采用一级分光，也可以采用二级分光（实际工程中，二级居多）；

PON的接入半径（OLT与ONU的距离）一般规划在20公里以内（20公里是物理距离）。其中，城市接入一般在5-10公里，偏远的山村或稀疏地区可能存在大于10公里甚至15公里的情况。

五、大屏数据可视化系统架构？

大屏数据可视化系统是一种基于数据分析和可视化技术的监控、分析和管理工具。其架构主要包括以下几个部分：

1. 数据采集层：负责从各个数据源采集数据，并将采集的数据进行清洗、处理、转换和存储。常见的数据源包括数据库、API接口、文件、第三方服务等。

2. 数据处理层：负责将采集的数据进行加工处理、计算和分析，并将分析结果存储到数据存储层中。数据处理层通常也包括数据预处理、数据挖掘、数据建模等功能模块。

3. 数据存储层：负责存储采集的数据和处理后的结果。数据存储层可以采用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等技术。

4. 可视化展示层：负责将处理后的数据通过可视化手段展示出来，供用户进行数据分析和决策。可视化展示层包括大屏幕展示、Web界面、移动端应用等。

5. 用户管理和数据权限控制：负责对用户进行权限管理，确保用户只能看到其有权限查看的数据。用户管理和数据权限控制可以基于角色、用户、数据分类等进行授权管理。

针对大屏数据可视化系统，一般采用分布式架构可以加强系统的可扩展性和性能。同时，为了保证系统的稳定性，还需要考虑高可用性和容灾备份。

六、nosql的典型数据？

nosql数据库有哪些？

1. In-Memory KV Store : Redis 2. Disk-Based KV Store: Leveldb 3. Document Store: Mongodb 4. Column Table Store: HBase

七、数据架构是什么？

数据架构，data architecture，大数据新词。

2020年7月23日，由大数据战略重点实验室全国科学技术名词审定委员会研究基地收集审定的第一批108条大数据新词，报全国科学技术名词审定委员会批准，准予向社会发布试用。

数据架构包含了很多方面，其中以下四个方面最有意义：

数据的物理表现形式

数据的逻辑联系

数据的内部格式

数据的文件结构

数据架构在各自具有意义的特点上不断演化：

八、典型数据结构包括？

（1）线性数据结构：元素之间一般存在元素之间存在一对一关系，是最常用的一类数据结构，典型的有：数组、栈、队列和线性表。

（2）树形结构：结点间具有层次关系，每一层的一个结点能且只能和上一层的一个结点相关，但同时可以和下一层的多个结点相关，称为“一对多”关系，常见类型有：树、堆。

（3）图形结构：在图形结构中，允许多个结点之间相关，称为“多对多”关系。

（4）哈希表结构：称为散列表，是根据关键字值（key value）而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键字值映射到一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数称为哈希函数（也称为散列函数），映射过程称为哈希化，存放记录的数组叫做散列表。

九、公路大数据如何架构？

公路大数据通过对高速公路运营单位、企业的调研,分析高速公路投资、运营单位对大数据分析的需求以及技术支撑条件,提出高速公路大数据分析应用基本框架和大数据中心的基本物理框架,为高速公路大数据分析与应用提供一种研究思路。

十、大数据架构思维？

是非常重要的。

是指在处理大规模数据时，设计和构建相应的架构需要考虑的一种思维方式。

采用合适的可以有效地解决大数据处理中的挑战，提高数据处理的效率和可靠性。

包括数据存储、数据传输、数据处理等方面的考虑。

在大数据处理过程中，需要考虑数据的存储方式，如分布式文件系统和数据库的选择；数据的传输方式，如批量传输和实时流式传输的选择；同时还需要考虑如何进行数据处理和分析，如选择合适的计算引擎和算法等。

通过运用适当的，可以有效地处理和分析海量的数据，帮助企业做出更准确的决策，提升竞争力。