リアルタイムデータをAjaxを使って

ソリューションバリエーション：（ほぼ）リアルタイム時刻のデータ

ときに、市場での取引の株式や債券の製品、また、リアルタイムのデータセットを取得したいことでしょう。リアルタイム"のことで私は意味の"データセット、ほぼとして人々の建物としては、単にされるリアルタイムのデータセットは、まさにリアルタイムのアプリケーションでどのように大まかに私は"現実の時間を定義怒るかもしれない時間。"個人的な観点から、私は、リアルタイムのデータをAjaxを使用した可能性はない、と信じてソフトウェアは、あまりにも多くの層。どのようなほぼリアルタイムはリアルタイムのデータと約半分を2番目かそこらの遅れの（もちろん、これは私自身の経験に基づいているそれは決定的な意味での）が可能です。ほとんどの証券取引アプリケーションの観点からではなく、皮むき、ほぼリアルタイムで十分です。リアルタイムのデータなどではすでに、ここでは、リアルタイムタスクの実行時間の長い作業に似ている見たことが資料のバリエーションです。そのデータを生成する長い実行中のタスクは、リアルタイムタスクのように、両方のデータを生成するのがいつでもできることです。長時間実行中のタスクとは、リアルタイムタスクとの間の違いは、データは、リアルタイムタスクによって生成されたタスクを超えて、ソース（例えば、株式市場は、マシンのプロセスを実行する、など）があります。もうひとつの違いは、通常、長時間実行されるタスクは、実時間タスクに対して答えがあるということですが生成され続けてデータだけは答えている。

各クライアントのデータが必要なことができるか、問題になることなど何を見ているが不一致です。たとえば、あなたの泡が、車のシートを作成し、マシンのプロセスをコントロールしているという。各シートを作成し、約5分ほどかかるので、Ajaxアプリケーションのデータを約7分を保存します。あなたのアプリケーションのための時間ウィンドウに十分なアイテムの1つのサイクルを含むように見られて大きさです。

今の株式市場に注目しましょう。どのような株式相場を見るのは時間の適切なウィンドウのだろうか？その1分、10分、数時間、日、週、または年とするか？そして、その窓に応じて、何を、個々のグラフのマーカーの長さは何ですか？1、5秒、時間、日間の2番目のですか？繰り返しますが、我々が知らない、私たちは、ユーザーごとに過去1年間の2番目のグラフのために求めることができるのに問題がある。このようなグラフのデータは莫大です。クライアント側の上でリアルタイムでは、唯一の合理的には一定のウィンドウ内のデータを追跡することを期待することができます。時間のウィンドウの追跡受け入れられるだけの場合は、ウィンドウに興味が提示される。現実には、あなたが過去に起こったかを知りたいということです。は、リアルタイムタスクのための過去のデータを見てと呼ばれ 埋戻し データです。これは、計算を取り揃えております上で実行それ以外の場合は正確でない可能性のある株式の例の場合には、埋め戻しを含める必要があります。

この後、さらに合併症を紹介：あなたは、クライアント上の同じ時間で埋め戻し、およびリアルタイムタスクを管理する方法ですか？答えがないことです。 Ajaxクライアントなどの複雑なロジックの対応ではありません。バックフィルとは、リアルタイムプロセスは、サーバーによって管理される必要があります。あたかも無限のデータソースをしたときは、リアルタイムタスクを起動すると、時系列データは、メタデータ、そこから抽出している必要があるクライアントのデータのみを見ている。メタデータをここでは、リアルタイムタスクの結果にデータを追加決定するために使用される設定します。したがって、たとえば、もしあなたがリアルタイムの株価を追跡して、メタデータは、株式相場や株価チェックの時間になります。場合は10時で、その最初の目盛り10時00になる前は、リアルタイムタスクを開始する場合は、ニューヨーク証券取引所で、9:30からしてあなたの完全な結果セットとスパン回午前取り揃えて追跡している午前午後4:00、少なくとも公式の取引時間帯にする。この例では、その不足しているデータは、9:30までの午前九時59分59秒を含むティックデータが不足し午前の結果にタスクを実行することによって追加されていることを意味別のデータソースからの負荷の歴史的なデータです。時の歴史的なデータは、2つのデータの組み合わせが追加されている完全な一貫性のあるデータの結果セットの結果セット。に関係なく、いつ、どのようにエンドユーザーのデータを参照して、すべてのエンドユーザーは、同じデータを参照してください。あなたの結論は、ときにデータの一貫性のある形式で提示されに来る可能性がある場合は、リアルタイムのデータジェネレータからの問題にこの問題を切り替えているデータだけの完全な1日の結果を計算するために必要となる設定を生成する。

実装面では、親指の次のルールが適用されます：

•あなたがどのような結果セットの構成を定義する必要があります。あなたは完全な結果を、日、時間、または測定のいくつかの他の定量化ユニットの面でセットを定義する必要があります。たとえば、長さの単位が記入され、空の樽として使用することができます。

データは、リアルタイムタスクによって生成された•どのインデックスを作成するために使用することができますが、メタデータによって記述可能でなければなりません。

•ときは、リアルタイムタスクは、データが結果セットに追加さインデックスを使用して開始されます。

•状況では、リアルタイムの作業時間の後の時点では、インデックス内の欠落しているデータは、バックフィルを実行するタスクによって提供されて開始されます。

埋め戻し作業•実行されるたびに、リアルタイムのタスクのデータを1つの理由または別のため、見逃してしまいます。埋め戻し作業も、そのデータは、リアルタイムタスクによって生成された一貫性と正確性の確保の目的を果たします。クライアントの観点から、我々は完全な結果の要素の大規模な番号を設定してください。クライアントの決定は、インデックス番号にそれらをリアルタイムで生成されたデータのトラッキングを開始します。

記事の要約この記事の焦点は、大規模または低速なデータセットを操作するaWebアプリケーションを構築する上でだった。念頭に置いて、次の点てください：

•大規模な低速のデータセットは、同じソリューションを使用して配られます。このソリューションは、しかし、実装の変種があるかもしれないが、常にタスクベースのアプローチとは、クライアントまたはサーバーのキャッシュを使うことになります。

すべての結果•データのセットで構成され、それぞれ個々の結果は、メタデータ要素があります。

メタデータ要素•独自の個々の結果を識別するために使用されます。メタデータに基づくと、アルゴリズム、データへのURLを確認することが可能です。そこは、お互いに混乱することができますが、メタデータの要素がありますが、1つのメタデータ要素を記述、複数の個別の結果を含むことができます。

•、、表示やデータの移動を選択する能力が集合論を実装するためのサポートとして、メタデータ要素を考えてください。

•移動する大規模なまたは低速なデータセットのナビゲーションの専門が必要です。

専門ナビゲーション•ユーザー迅速にメタデータをナビゲートできることで、ユーザーはどのようなデータが含まれているの迅速かつ大まかなアイデアを得ることに基づいています。

専門ナビゲーション•できるだけクリックレスナビゲーション技術の使用を伴う必要があります。

アプリケーションの性能•クライアントとサーバーのキャッシュの実装に依存しています。

•この記事のほとんどの実装では、これは、キャッシュアルゴリズムは、エンドユーザ、次を参照して必要なものを決定することができるキャッシュを調整する必要があります。

読み取り専用•単純なキャッシュを、単一の要求は、クライアントのキャッシュされる唯一のタイプのアプリケーション。アプリケーションでデータを定期的に変更すると、HTTPの検証ベースのキャッシュが必要です。他のアプリケーションでは、キャッシュを1つのリクエストとHTTPの検証の組み合わせとなる。

•どのくらいのデータは、サーバーとクライアントのキャッシュに保持されているアプリケーションの性質に依存して調整可能なパラメータです。

大量データのアプリケーションセットをゆっくりと、通常のWebアプリケーションからPOSTへの答えは、別のGETを使用して取得される自分自身を識別•。

•POSTのタスクがタスクを別のスレッドで実行されるか、または別のプロセスで生成されます。 POSTが、ほとんどの場合に十分なメタデータ情報が返される一意の結果のURLを識別するためには、タスク生成されたこと。

結果•独自のURLにその可能性があります参照キャッシュに格納されます。その結果、一般的には、GETと動詞DELETEを使用可能です。ようこそ罰金に方法があることが、結果を調整するサブディレクトリやクエリパラメータを使用して設定します。

結果は、スタックベースのアプローチを使用して削除されません•ください。一般的にクライアントの最新の成果をオンまたはカーソルを維持することは常にすべての検索結果をダウンロードします。このアプローチは、安定性と堅牢性を優先されます。

•リアルタイムのデータの変化は、大量データの項目を設定遅い。長時間実行されるタスクを尊重するとの大きな違いは、リアルタイムのタスクとしては、監視情報として長期に追跡されて実行されます。

•リアルタイムのデータは、結果セットが何であるかの大きな画像と組み合わせることが必要です。場合は、リアルタイムのデータをより大きなデータセットには、埋め戻しが含まれてセットに変換し、それをリアルタイムでデータのタスクを実際には完了する日または完了までに時間の単位が必要になる低速データの作業だという印象をしたいその計算。

記事は、ソニアLandeを提出

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