提高模型部署的速度和可移植性
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定期删除 定期删除指的是redis每隔一段时间对数据库做一次检查，删除里面的过期key。由于不可能对所有key去做轮询来删除，所以redis会每次随机取一些key去做检查和删除。 那么定期+惰性都没有删除过期的key怎么办？ 假设redis每次定期随机查询key的时候没有删掉，这些key也没有做查询的话，就会导致这些key一直保存在redis里面无法被删除，这时候就会走到redis的内存淘汰机制。
持久化方式有哪些？有什么区别？ redis持久化方案分为RDB和AOF两种。 RDB RDB持久化可以手动执行也可以根据配置定期执行，它的作用是将某个时间点上的数据库状态保存到RDB文件中，RDB文件是一个压缩的二进制文件，通过它可以还原某个时刻数据库的状态。由于RDB文件是保存在硬盘上的，所以即使redis崩溃或者退出，只要RDB文件存在，就可以用它来恢复还原数据库的状态。 可以通过SAVE或者BGSAVE来生成RDB文件。 SAVE命令会阻塞redis进程，直到RDB文件生成完毕，在进程阻塞期间，redis不能处理任何命令请求，这显然是不合适的。 BGSAVE则是会fork出一个子进程，然后由子进程去负责生成RDB文件，父进程还可以继续处理命令请求，不会阻塞进程。 AOF AOF和RDB不同，AOF是通过保存redis服务器所执行的写命令来记录数据库状态的。 AOF通过追加、写入、同步三个步骤来实现持久化机制。
供应商风险。供应商对全球供应链产生巨大影响，许多供应商在经营中面临着极其严峻的条件。在这种前所未有的环境下，一些供应商可能会违约;而对于手头没有足够现金和没有流动资金的小型供应商来说，情况可能尤其如此。
尽管企业在疫情期间面临许多挑战，但还是可以使用数据分析方法来有效地应对大多数挑战。例如，可以在计划恢复时开发仪表板，该仪表板能够使企业在全球各地工厂的位置实现可视化，跟踪每天发生的疫情，估计特定地区病例数量是在峰值阶段、平稳状态还是下降，并遵循当地政府的指导，并建议首先重新开放哪些工厂。 除了安全健康方面，还要结合疫情期间的库存信息，考虑特定工厂在此期间生产的产品需求发生了多大变化。如果对特定产品的需求消失，重新开通工厂或产品线可能不合逻辑。为了减轻不相关的历史数据对需求预测的影响，针对特定行业利用其外部经济/财务指标，以量化它们与产品需求之间的因果关系，并使用它们预测机器学习模型。 尽管这只是制造厂商如何改进其数据驱动型决策的一个例子，但在疫情持续蔓延期间，数据分析还可以提供许多机会。根据不断变化的需求，更改销售和营销渠道以及更好地了解客户来优化产品组合，这些只是一些分析用例，可能会在组织内产生巨大影响。
归根结底，不同的行业厂商的运营将随着不同的时间表而得以复苏，但是在疫情期间，许多公司加快了其数字化转型的步伐。显而易见的是，大数据分析将在这一转型中发挥关键作用。 （编辑：常州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
