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视频作者：北京中科汇成科技有限公司
大数据中心建设——硬件设备介绍
硬件设备主要指的是IT设备、电力设备。IT设备中，服务器、网络设备、存储设备、安全设备和光模块等组成，其中服务器的采购成本大，组件大体分三大项CPU、GPU和DRAM。因为，芯片成本在服务器中的比例很高，步态大数据中心建设费用，并且随着服务器的升级，成本会逐渐提高。所以，服务器相关的芯片股还是不错的。电力设备主要指UPS、变压器等，我们这里主要说UPS。因为，数据中心本来就是一个靠电力工作的地方，UPS在这里的应用可以说是比较适合不过的。当然，UPS在很多领域都得到的应用，领域不同设备也不同。
大数据中心建设的基本原则
高内聚和低耦合——一个逻辑或者物理模型由哪些记录和字段组成，应该遵循基本的软件设计方法的高内聚和低耦合原则。主要从数据业务特性和访问特性两个角度来考虑：将业务相近或者相关、粒度相同的数据设计为一个逻辑或者物理模型；将高概率同时访问的数据放一起，大数据中心建设费用，将低概率同时访问的数据分开存储。
命名清晰、可理解——表命名需清晰、一致，表名需易于消费者理解和使用。
大数据中心建设——公共维度模型层（CDM）
存放明细事实数据、维表数据及公共指标汇总数据，其中明细事实数据、维表数据一般根据ODS层数据加工生成；公共指标汇总数据一般根据维表数据和明细事实数据加工生成。
CDM层又细分为DWD层和DWS层，分别是明细数据层和汇总数据层，采用维度模型方法作为理论基础，更多地采用一些维度退化手法，将维度退化至事实表中，运动大数据中心建设费用，减少事实表和维表的关联，提高明细数据表的易用性；同时在汇总数据层，加强指标的维度退化，采取更多的宽表化手段构建公共指标数据层，运动大数据中心建设费用，提升公共指标的复用性，减少重复加工。其主要功能如下。
组合相关和相似数据：采用明细宽表，复用关联计算，减少数据扫描。
公共指标统一加工：基于OneData体系构建命名规范、口径一致和算法统一的统计指标，为上层数据产品、应用和服务提供公共指标；建立逻辑汇总宽表。
建立一致性维度：建立一致的数据分析维表，降低数据计算口径、算法不统一的风险。
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