Github用户1400枚比特币被盗事件分析
通道(Channel)上面我们介绍过,通道是作为一种连接资源,作用是传输数据,而真正存储数据的是缓冲区,所以介绍完缓冲区后,我们来学习通道这一块。
通道是可以双向读写的,传统的 BIO 需要使用输入/输出流表示数据的流向,在 NIO 中可以减少通道资源的消耗。 调用 flip() 会将可操作的大小 limit 设置为当前写的位置,操作数据的起始位置 position 设置为 0,即从头开始读取数据。
更多的方法可以去查阅 API 文档,本文碍于篇幅原因就不贴出其它方法了,主要是要理解缓冲区的作用
我们来看一个简单的例子 缓冲区读写数据的两个核心方法:
缓冲区的重要属性:
缓冲区为高效读写数据而提供的其它辅助方法:
然而,随着制造业的智能化发展,越来越多的数据类型也随之显现。根据IDC的一份报告显示,实时数据的增长速度比静态数据加快了50%,流数据分析的复合年增长率预计将达到28%。这使得专用于静态历史数据解决方案、在本地或离散云中运行的传统数据平台无法满足当前制造企业进行实时分析的需求。流数据之所以出现如此快速的增长,也是因为其可以实现实时分析,以及更重要的自主决策。 实现传统制造业向互联制造转型的因素包括:针对特定用途量身定制的经济型过程传感器,可重复进行自主决策的强大边缘计算设备,进行分析和存储的云计算,以及即将到来的5G应用。5G将打开一条数据“高速公路”,使制造过程摆脱连接线的束缚;但流数据的这些优点也让管理各种制造企业业务流程中的庞大数据量,以及多样化数据结构等方面变得更具挑战性。 传统互联制造数据管理解决方案面临挑战 随着新数据源的快速发展和数据规模的上升,许多制造企业面临着解决数字化复杂性的压力。企业机构在互联制造数据管理方面的主要挑战包括:
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