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此時的前臺和后臺就像是兩個不同轉速的齒輪，前臺由于要快速響應前端用戶的需求，講究的是快速創新迭代，所以要求轉速越快越好；

SPAS采用的是基于面向服務的架構SOA理念的 “去中心化”的服務架構，所有的服務都是以“點對點”的方式進行交互。阿里之所以選擇“去中心化”的分布式服務架構，主要是考慮到擴展性。

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數據從軟件誕生的那一天開始就存在，但是，數據并不是第一天就被存儲和利用的。在信息化時代，企業早期通過流程來進行生產和管理，流程是預先設計好的，然后在設計好的流程中產生了數據。

但后臺由于面對的是相對穩定的后端資源，而且往系統陳舊復雜，甚至還受到法律法規審計等相關合規約束，所以往往是穩定至上，越穩定越好，轉速也自然是越慢越好。

數據中臺最核心的是OneData體系。這個體系實質上是一個數據管理體系，包括全局數據倉庫規劃、數據規范定義、數據建模研發、數據連接萃取、數據運維監控、數據資產管理工具等。

因此，企業急需調整和改革供應端（生產制造和供應鏈），也就是需要一個統一真實的數據源來描述客戶，而不是任由客戶的不同維度數據由不同部門各自存儲，于是在這樣的場景下數據中臺應運而生。數據中臺跟之前大數據平臺最大的區別，在于數據中臺距離業務更近，能更快速地響應業務和應用開發的需求，更精準。

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但是隨著企業為了適應需求端（市場和消費者）的變化，早期工具各自產生新的、孤立的、片面的客戶數據，卻無法快速同步，甚至團隊之間還懷疑對方數據是否正確。

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合，出于分析性報告和決策支持目的而創建。

齒輪箱運行狀態往往直接影響到傳動設備能否正常工作。微型齒輪箱

前臺是由各個應用組成的前端系統平臺。前端系統直接觸達用戶，通過前臺，企業與最終用戶直接進行信息交互。例如，企業搭建的電子商務網站、門戶網站、手機APP、微信公眾號等都屬于前臺。后臺是由各個業務管理系統組成的后端平臺。

齒輪箱通常包含有齒輪、滾動軸承、軸等零部件。據資料統計，齒輪箱內零部件失效情況中，齒輪和軸承的失效所占比重最大，分別為60％和19％。因此。齒輪箱故障診斷研究的重點是齒輪和軸承的失效機理與診斷方法。

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