㈠ 如何玩轉NoSQL資料庫
如何玩轉 NoSQL資料庫？作者：IT專家網
Weather公司CIO Bryson Koehler整理出了MongoDB，Riak和Cassandra等NoSQL資料庫的特性。他指出這其中最重要的特性是「NoSQL不會限制住你」。
Weather公司，致力於天氣報告和天氣預報業務，其並不缺乏數據，當然也不缺乏數據管理工具。但它為什麼需要三種不同的NoSQL資料庫？
最近，我向Weather 公司的CIO Bryson Koehler提出了這個疑問，除了公司的CIO,Bryson Koehler還是其他很多業務單元的孵化者,包括Weather Channel，WeatherFX，Weather Underground，和Intellicast等。Weather公司每天獲取和處理著約20萬億位元組數據，對外提供當前全球天氣狀況，並為航空公司，緊急服務，貨運商，公用事業，保險，以及在線天氣網站和天氣應用程序的用戶提供天氣預報服務。每天需求增加了數十億的天氣數據請求，並且預期響應時間要在10毫秒左右。
Riak是Weather 公司的後台NoSQL資料庫，服務於公司的事務性存儲公用網路(SUN)數據獲取平台，它運行在多個亞馬遜網路服務(AWS)的可用區域上，並以每小時15次的頻率捕獲超過20億氣象數據信息，。所以，Riak具有明確的處理規模，但該公司也使用Cassandra以及新近添加的MongoDB資料庫，為Weather.com 上IOS和Android移動應用程序服務。
Weather 公司使用了不同的產品，Koehler解釋說，因為「不同的工具有不同的優勢。
Cassandra，它服務於Weather 公司以及全球消費者使用的第三方天氣應用的API數據：「我們的數據分發平台每秒處理數十萬的事務，我們發現Cassandra在用於全球分發數據上是一個很棒的解決方案，並且在[資料庫]讀取方面體現出很高的可用性 「。它本質上為全球各地消費者所使用的數據服務，包括Weather 公司和第三方的天氣應用程序。
MongoDB，它提供了Weather.com網站和移動應用程序的中間層緩存功能：「離開我們的核心API，我們還沒有全部Weather.com內容，所以MongoDB是容器和分發站，為Weather.com以及Android和iOS上的移動應用程序服務。Mongo有很多好處，這些好處基於其內建的JSON格式以及靈活性上。「
Riak，用於消費氣象數據和觀測，包括來自世界各地的圖片和視頻等：「我們喜愛Riak因其優秀的數據攝取能力，而且是以一種全球分布式的方式來實現。這對於從全球分布式平台上獲取數據的入站式資料庫是一個真正可靠的選擇。
我曾聽說Datastax，Basho和Couchbase的高管貶低MongoDB的可擴展性，但MongoDB指向大規模部署，在Facebook對超過200萬台移動設備上應用程序提供支持，在eHarmony公司，MongDB每天處理著數十億的潛在比賽預約。據Koehle所述，MongoDB為Weather.com和Weather.com移動應用程序處理著「每天十億交易」，「毫無疑問，你可以通過配置和部署Mongo來處理大批量的交易數據。」
盡管如此，Koehler承認，他將「很樂於看到MongoDB繼續使全球集群和多位置[功能]更加無縫化且易於使用。」 這些屬於全球性的分布式集群，復制和負載平衡是Cassandra和Riak眾所周知的功能。
從規模討論的角度來看，很少有公司達到Weather公司的經營規模。易於開發，架構靈活性和JSON數據處理使得MongoDB的成為世界上最流行的NoSQL資料庫。這就是為什麼微軟和IBM都進行了MongoDB的模仿，如微軟的Azure DocumentDB和IBM的 Cloudant，而不是Cassandra和Riak。
Weather公司可以從三個NoSQL標准降低至兩個的過程中得到鞏固，Koehler說，但公司沒有準備好這么做。
「由於我們構造了由許多不同的數據解決方案組成的網狀結構，我們目前的環境已過於復雜，」他說。「我們希望給團隊一些自由的空間，讓我們可以了解所有選擇的利弊，但你將會看到一些整合。」
到了那個時候，遷移將不在是一件難事，因為「關於NoSQL資料庫最重要的事情是，你不會被困在其中，」 Koehler說。「如果你的架構和編碼正確，從一個資料庫遷移到另一個並不難。隨著模式的自由以及數據轉存技術的發展，無論前者是一個key-value存儲或其他什麼形式，轉儲數據都將十分容易。「
對特定產品進程自定義編碼的復雜的存儲過程已經一去不復返了，Koehler說，但關於「結構化和編碼正確」還有很多需要考慮的地方?這樣做是為了避免特殊供應商提供的工具和功能可能讓你身陷其中。他舉了亞馬遜網路服務「(AWS)的消息服務為例。
「你不必讓服務在雲中運行，」他解釋說。「你可以只部署自己的RabbitMQ的環境，而不是陷於其中，所以你可以將一個原先部署在AWS 上的應用程序轉而部署在谷歌計算雲服務上。無論它是數據平台，存儲環境，或雲計算環境，都要小心別讓自己局限在一個僅由一個供應商提供的小范圍空間內「。
轉載
㈡ 天氣預報是怎麼「算」出來的
收集數據
最傳統的數據是氣壓、溫度、風速、風向、濕度等數據。由專業人士、愛好者、自動氣象站或浮標在地面或海面收集。世界氣象組織協調數據收集的時間並制定標准。這些測量每小時(METAR)或每六小時(SYNOP)進行一次。
氣象數據變得越來越重要。氣象衛星可以收集世界各地的數據。他們的可見光照片可以幫助氣象學家研究雲的發展。他們的紅外數據可以用來收集地面和雲頂的溫度。通過監測雲的發展，我們可以收集雲邊緣的風速和風向。但是氣象衛星的精度和解析度還不夠好，所以地面數據還是很重要的。
數據同化
在數據同化過程中，收集的數據與用於預測的數字模型相結合，以產生氣象分析。它是對大氣狀態的最佳估計，是溫度、濕度、氣壓、風速和風向的三維表示。
數據天氣
根據物理學和流體力學的結果計算大氣隨時間的變化。
輸出處理
模型計算的原始輸出通常可以在變成天氣預報之前進行處理。這些處理方法包括利用統計學原理消除已知模型中的偏差，或者參考其他模型的計算結果進行調整。
重要工具
天氣預報的重要工具是天氣圖。天氣圖主要分為地面和高空。天氣圖上密密麻麻地寫滿了各種天氣符號，都是根據各地的天氣代碼翻譯後填寫的。
每個符號代表一種特定的天氣。
代表雲的符號，如卷雲、卷積雲、卷層雲、高積雲、雨層雲、積雨雲等。
表示天氣現象的符號有:雷暴、龍卷風、大霧、連續大雨、小雪和小陣雨等。
此外，還有表示風向、風速、雲量、氣壓變化的符號。
所有這些符號都以統一的格式填入各自的地理位置。這樣，在一個廣闊的區域內同時觀測到的所有氣象要素，如風、溫度、濕度、氣壓、雲、陰、晴、雨、雪等。，可以填寫在天氣圖中。從而形成代表不同時間的天氣圖。有了這些天氣圖，預報員可以進一步分析處理，用不同顏色的線條和符號顯示分析結果。
地面天氣圖的分析內容包括:圈出重要天氣現象(如降水、大風、暴風雪等)的區域范圍。)，畫出冷鋒、暖鋒、准靜止鋒的位置，畫出全圖的等壓線，標出低壓和高壓的中心和強度。經過這樣的分析，我們可以從圖中清楚地看到當時的氣壓情況:哪裡是高壓，哪裡是低壓，哪裡是冷暖空氣的對抗區。
高空天氣圖中填充的氣象要素是同一等壓線面上所有點的高度，所以通過分析畫出相隔一定值的等高線。等高線畫出來後，我們就可以看到當時的氣壓情況:哪裡是低壓的槽，哪裡是高壓的脊。然後畫等溫線，標出冷暖中心。從冷暖中心、低壓槽、高壓脊的配置，預報員可以對未來的氣壓形勢作出大致的判斷。
隨著氣象科學技術的發展，一些氣象台站利用氣象雷達、氣象衛星、電子計算機等先進的探測工具和預報手段，提高氣象預報水平，取得了顯著成效。據介紹，自1966年以來，世界各地熱帶海洋的台風幾乎都逃不過氣象衛星的「眼睛」。衛星雲圖對於監測和早期發現大風暴和嚴重災害性天氣是有效的。
製造工藝
①根據有關部門提供的資料，在電腦上製作全國氣象形勢圖(即天氣預報節目的背景圖)。
②主持人站在一塊藍屏前「點」講解天氣(主持人掌握每個區域位置的秘訣只有一個——死記硬背)
③影視中心進行圖像合成，在電腦上將流程②中的藍屏替換為流程①中的圖表；
④影視中心將完成的節目傳送到中央電視台。