Dati in tempo reale con Ajax

Variazione Soluzione: (quasi) Real-Time Data

Quando azionari o di prodotti a reddito fisso in un mercato, sarà anche possibile recuperare in tempo reale insiemi di dati. Dal "tempo reale" insiemi di dati, voglio dire quasi insiemi di dati in tempo reale, le persone edificio veramente in tempo reale le applicazioni potrebbero offendersi a come vagamente io definisco "in tempo reale." Dal punto di vista personale, credo che dati in tempo reale non è possibile con l'Ajax, in quanto vi sono semplicemente Anche molti strati di software. Ciò che è possibile, è quasi dati in tempo reale, con circa mezzo secondo di ritardo o in modo (ovviamente, questo è basato sulla mia esperienza personale è in alcun modo definitivo). In termini di applicazioni commerciali più, non compresi scalping, dati quasi in tempo reale è abbastanza buono. Tempo reale è una variante di questo articolo abbiamo già visto, dove una vera e propria task-time è simile a un compito di lunga durata. Un compito di lunga durata che genera i dati è come una vera e propria task-time, in quanto entrambi generare i dati ogni volta che possono. La differenza tra una missione di lunga durata e una vera e propria task-time è che i dati generati da una vera e propria task-time è una fonte al di là del compito (ad esempio, il mercato azionario, una macchina processi in esecuzione, ecc.) Un'altra differenza è che di solito un compito di lungo corso avrà una risposta, mentre una vera e propria task-time non ha una risposta solo i dati che continua ad essere generato.

La mancata corrispondenza di ciò che ciascun cliente vede come i dati possono essere desiderato o può essere un problema. Ad esempio, dire che siete il controllo di un processo di macchina che crea posti auto schiuma. Ogni sedile è di circa 5 minuti per creare, e quindi l'applicazione Ajax memorizzare circa 7 minuti di dati. La finestra di tempo per la vostra applicazione è abbastanza grande da includere un ciclo della voce di essere osservato.

Andiamo a vedere adesso la nostra attenzione al mercato azionario. Quale potrebbe essere una finestra di tempo adeguato per la visione di una quotazione di borsa? Sarebbe 1 minuto, 10 minuti, un paio d'ore, giorni, settimane o anni? Ed a seconda della finestra, qual è la lunghezza di ogni singolo marcatore grafico? E '1 secondo, 5 secondi, ore, giorni? Ancora una volta, non lo sappiamo, e abbiamo un problema in cui un utente potrebbe chiedere un grafico per ogni secondo per l'anno passato. I dati per un grafico è enorme. In tempo reale sul lato client, si può solo ragionevolmente sperare di tenere traccia dei dati entro un determinato periodo di tempo. Tenere traccia di una finestra di tempo è accettabile se si è interessati solo nella finestra di essere presentato. La realtà è che si vuole sapere cosa è successo in passato. Guardando i dati relativi al passato per una vera e propria task-time è chiamato Riempimento i dati. Nel caso dell'esempio di capitale, è necessario includere un recupero, poiché i calcoli effettuati sugli stock potrebbero non essere precisi altrimenti.

Questo introduce poi un ulteriore complicazione: come si fa a gestire un recupero e real-time compito al tempo stesso sul client? La risposta è no. Un client Ajax non è in grado di tale logica complessa. Il recupero e il processo in tempo reale devono essere gestiti dal server. Il client vede solo una visione dei dati come se fosse una fonte inesauribile di dati. Quando il reale si avvia task tempo, i dati di serie temporali deve avere i suoi metadati estratti da esso. I metadati dovrebbero successivamente essere utilizzati per determinare se il real-time task aggiunge i dati al set di risultati. Così, per esempio, se sei uno di monitoraggio delle scorte in tempo reale, i metadati sarebbe il codice del titolo e il tempo della zecca stock. Se è stato avviato il real-time task alle ore 10:00, poi il segno di spunta prima sarebbe 10:00 Se sei tracking stock presso il New York Stock Exchange, quindi il set di risultati completo sarebbe span tempi da 9:30 alle 4:00, almeno l'orario ufficiale di negoziazione. Per il nostro esempio, significa che i dati mancanti sono le zecche dalle 9:30 fino al 9:59:59 I dati mancanti si aggiunge il risultato per l'esecuzione di un compito che carica i dati storici da una fonte di dati alternativi. Quando i dati storici è stata aggiunta, la combinazione dei due set di dati i risultati in una banca dati completa e coerente insieme di risultati. Indipendentemente da quando e come gli utenti finali vedere i dati, tutti gli utenti finali vedere gli stessi dati. Si potrebbe giungere alla conclusione che, quando i dati vengono presentati in un formato uniforme, si sono passati il problema da un generatore di dati real-time per un problema di generare un insieme di dati che avviene solo per richiedere una giornata intera per calcolare i risultati.

In termini di attuazione, le seguenti regole di pollice vengono applicati:

• È necessario definire ciò che costituisce un insieme completo dei risultati. È necessario definire un risultato set completo in termini di giorni, ore, o di qualche altra unità di misura quantificabile. Ad esempio, si potrebbe usare come unità di misura di un barile vuoto che viene riempito.

• I dati generati dal real-time compito deve essere descrivibile dai suoi metadati, che possono essere utilizzati per creare un indice.

• Quando il reale compito il tempo è iniziato, i dati vengono aggiunti al set di risultati utilizzando un indice.

• Per le situazioni in cui il reale compito il tempo è iniziato in un momento successivo, i dati mancanti l'indice è fornito da un compito che esegue un recupero.

• Un compito di recupero viene eseguito ogni volta che la real-time task manca di dati a causa per un motivo o per l'altro. L'attività di recupero serve anche al fine di garantire che i dati generati dal real-time compito è coerente e preciso. Dal punto di vista del cliente, vediamo un risultato completo set con un gran numero di elementi. Il cliente decide a quale indice vogliono iniziare a monitorare il tempo reale di dati generati.

Articolo SintesiFocus Questo articolo è stato sulla creazione di un'applicazione AWeb che manipola i grandi insiemi di dati o lento. Tenere i seguenti punti in mente:

• Ampio e lento insiemi di dati sono trattati con la stessa soluzione. La soluzione potrebbe avere variazioni di attuazione, ma ci sarà sempre un compito approccio e l'uso di una cache sul client o server.

• Tutti i risultati sono composti da insiemi di dati, in cui ogni singolo risultato è un elemento di metadati.

• L'elemento di metadati è utilizzato per identificare univocamente un singolo risultato. In base ai metadati, è possibile algoritmicamente determinare un URL per i dati. Non ci dovrebbero essere elementi di metadati che possono essere confusi con l'altro, tuttavia, un descrittore singolo elemento di metadati può contenere più i singoli risultati.

• Pensate l'elemento di metadati a sostenere la capacità di applicare la teoria degli insiemi per selezionare, visualizzare o navigare i dati.

• Navigazione grandi insiemi di dati o lenta richiede specializzata di navigazione.

• La navigazione specializzati si basano sugli utenti in grado di spostarsi rapidamente i metadati, permettendo agli utenti di avere un'idea veloce e approssimativa di ciò che è contenuto nei dati.

• La navigazione specializzata dovrebbe comportare l'utilizzo di tecniche di navigazione clickless per quanto possibile.

• Le prestazioni della domanda dipende l'applicazione della cache sul client e server.

• Per la maggior parte delle implementazioni di questo articolo, è necessario ottimizzare la cache in modo che la cache di un algoritmo in grado di determinare ciò che l'utente finale deve vedere successivo.

• La cache più semplice per la sola lettura applicazioni di tipo sarebbe una singola cache client richiesta. Per applicazioni in cui le modifiche di dati regolarmente, una convalida HTTP-cache in base è necessaria. Per qualsiasi altra applicazione, la cache sarebbe una combinazione di singola richiesta HTTP e la convalida.

• Come i dati a lungo è tenuto nella cache del server e client dipende dalla natura della domanda, ed è un parametro sintonizzabile.

• Una lenta e di dati di grandi dimensioni set di applicazioni si distingue da un'applicazione Web regolare che la risposta ad un posto viene recuperato con un separato GET.

• Il post verrà spawn un compito in cui il compito potrebbe essere in esecuzione in un altro thread o in un altro processo. Il POST, dopo aver generato il compito, nella maggior parte dei casi sarà sufficiente riprendere le informazioni dei metadati per identificare in modo univoco l'URL dei risultati.

• I risultati sono conservati nelle loro URL propri che può fare riferimento a una cache. I risultati sono generalmente accessibili solo utilizzando il GET e DELETE verbi. Ci possono essere modi per mettere a punto il set di risultati con le sottodirectory o parametri di ricerca.

• Non eliminare i risultati con uno stack-based approccio. Il cliente, in generale, avrebbe tenuto un cursore sui risultati più recenti o costantemente di scaricare tutti i risultati. Questo approccio è preferito per la stabilità e robustezza.

• Dati in tempo reale è una variante del lento e grande insieme di dati articolo. La grande differenza rispetto a un compito a lungo in esecuzione è che una vera e propria task-time viene eseguito fintanto che le informazioni monitorato viene monitorato.

• Dati in tempo reale deve essere combinata con una immagine più grande di quello che è un set di risultati. Che si desidera convertire i dati in tempo reale di dati in un grande set che include un recupero, facendo sembrare che il vero compito dei dati in tempo è in realtà un compito lento di dati che avviene al bisogno di una giornata intera o unità di tempo per completare i suoi calcoli.

un articolo presentato da Sonja Lande

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