行列视(RCV)报表工具的架构设计充分考虑了功能、计算机软件技术、专业性和用户交互等多方面因素。整体设计采用了分层架构,主要包括以下几个关键部分:
1. 数据中心层:
- 主要承载系统自身的数据存储、预处理数据、缓冲数据以及统一服务接口和管理配置数据。
- 通过采用“虚拟存储技术”,整合了实时数据库、时序数据库、关系数据库和文件数据等多种数据存储方式,实现了数据中心的统一管理和服务。
- 自带实时数据库、关系数据库和时序数据库,为用户节省了独立购买的成本。
- 采用多级缓冲、多级索引技术,结合各种数据库的优势,提升了海量生产数据的服务能力。
2. 计算服务层:
- 承载整个系统的计算服务能力,包括兼容Excel函数的基础计算引擎和基于大数据算法的高级计算引擎。
- 基础计算引擎兼容Excel 2017+函数,共有12类函数,如实时数据库函数、日期与时间函数、数学和三角函数等。
- 这些计算引擎为RCV报表工具提供了强大的数据处理和分析能力。
3. 函数层:
- 提供了丰富的函数和算法支持,用于数据的处理和计算。
- 具体函数和算法的种类和数量未在参考文章中提及,但可以想象是基于上述计算服务层的能力来构建的。
4. 人机交互层:
- 提供了用户与RCV报表工具进行交互的界面和方式。
- 用户可以通过该层直观地查看和分析数据,使用各种报表和图表进行展示。
- 该层设计考虑了用户交互的友好性和易用性,使用户能够轻松地完成各种操作和分析。
5. 系统基础管理:
- 负责整个系统的基础管理和维护,包括用户管理、权限管理、系统配置等。
- 确保了系统的稳定运行和安全性。
综上所述,行列视(RCV)报表工具的架构设计是一个集成数据采集、存储、计算、分析等功能于一体的Web端生产数据应用平台。它充分考虑了功能需求、技术实现和用户体验等多个方面,为企业提供了高效、准确、实时的数据智能解决方案。
1. 数据中心层:
- 主要承载系统自身的数据存储、预处理数据、缓冲数据以及统一服务接口和管理配置数据。
- 通过采用“虚拟存储技术”,整合了实时数据库、时序数据库、关系数据库和文件数据等多种数据存储方式,实现了数据中心的统一管理和服务。
- 自带实时数据库、关系数据库和时序数据库,为用户节省了独立购买的成本。
- 采用多级缓冲、多级索引技术,结合各种数据库的优势,提升了海量生产数据的服务能力。
2. 计算服务层:
- 承载整个系统的计算服务能力,包括兼容Excel函数的基础计算引擎和基于大数据算法的高级计算引擎。
- 基础计算引擎兼容Excel 2017+函数,共有12类函数,如实时数据库函数、日期与时间函数、数学和三角函数等。
- 这些计算引擎为RCV报表工具提供了强大的数据处理和分析能力。
3. 函数层:
- 提供了丰富的函数和算法支持,用于数据的处理和计算。
- 具体函数和算法的种类和数量未在参考文章中提及,但可以想象是基于上述计算服务层的能力来构建的。
4. 人机交互层:
- 提供了用户与RCV报表工具进行交互的界面和方式。
- 用户可以通过该层直观地查看和分析数据,使用各种报表和图表进行展示。
- 该层设计考虑了用户交互的友好性和易用性,使用户能够轻松地完成各种操作和分析。
5. 系统基础管理:
- 负责整个系统的基础管理和维护,包括用户管理、权限管理、系统配置等。
- 确保了系统的稳定运行和安全性。
综上所述,行列视(RCV)报表工具的架构设计是一个集成数据采集、存储、计算、分析等功能于一体的Web端生产数据应用平台。它充分考虑了功能需求、技术实现和用户体验等多个方面,为企业提供了高效、准确、实时的数据智能解决方案。