JPX01型卡接式双面总配线架(MDF-7000L回线/对/门)

更新:2024-07-05 12:00 发布者IP:39.185.196.247 浏览:0次
发布企业
浙江泰平通信技术有限公司商铺
认证
资质核验:
已通过营业执照认证
入驻顺企:
7
主体名称:
浙江泰平通信技术有限公司
报价
人民币¥1.00元每件
品牌
普天泰平
规格
齐全
产地
浙江
关键词
MDF音频总配线架
所在地
慈溪市观海卫镇工业区
联系电话
0574-63622522
手机
13736014228
总经理
杨凯  请说明来自顺企网,优惠更多
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产品详细介绍

详细介绍

PTTP JPX01型卡接式总配线架(MDF

    MDF总配线架(JPX01型保安接线排-100回线直列模块),(JPX01型测试接线排-128回线横列模块),(JPX01型保安单元-P01D型保安防雷器)本产品具有电缆接续和过流过压防护的功能,可以避免因大电流的侵入对外线电缆、机房设备及人员所造成的损害。由于接续模块采用高密度设计,模块的高度和宽度有所减少,从而使得整机的高度和重量明显降低,列间距加大,这就方便了架间操作,同时机房的空间利用率也得到提高。

 

开放机架正面                                                     放机架背面
    

    PTTPJPX01型总配线架从列告警盘、接线排,到底部护栏都提供了易于更换、清洁的列号、块号示名。总配线架由机架、保安接线排、测试接线排、保安器、总告警盘、列告警组件和附件等构成。

标准备附件表

代号

名称

备注

NJA3.695.092

测试赛绳(横列)

在测试排上分开测试内、外线

NJA3.695.093

测试赛绳(直列)

在保安排上分开测试内、外线

NJA3.695.094

测试赛绳(跳接)

临时将外线跳接对另一对内线上

NJA4.695.014

XQ401 Ⅱ D-KJ型卡接工具


 

产品配置表

 外线  容量

每直列*大 容量

*大横列层数

每横列标准 容量

 每横列*大容量

架体尺寸

  横列   总容量

扶梯(选购)

4000L

8块*100L

6

5块*128L

6块*128L

2000

1250

1050

4608L


5000L

10块*100L

7

2200

5376L




6000L

12块*100L

9

2600

6912L






企业管理数据的方式在中心化、去中心化、数据库化、数据仓库、云数据存储和数据湖的循环之间来回摇摆。这个列表还在不断增加。目前,我们有多种基于云的超大规模扩展平台(hyper scaler),如 Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 和 GoogleCloud Platform (GCP),它们都是知名度很高的平台。

尽管存在很多选择,但难题仍然存在:企业希望数据集中在一个位置,并且易于查找。如何将所有数据收集到一个位置仍是一个难题。数据编织和数据网格设计可以帮助企业以不同的方式解决这些难题。

对于当今的企业,找到一个面向未来的数据框架来满足不断变化的商业需求至关重要。今天,让我们抛开对数据管理的抽象理解,看看如何将数据作为创造收入和价值的新来源。

去中心化 — 出路

在当今环境中,各个业务部门如孤岛般分散运营,物理方式将数据集中到一个存储库中十分困难。这意味着需要连接到必要数据源,其中存储的数据在格式、大小、隐私限制或其他元数据特征方面可能大不相同。

通过逻辑数据集成,业务用户可以利用虚拟化来连接和统一数据,并避免出现以物理方式复制数据并进行摄取所导致的问题。在逻辑数据集成架构中,用户并非直接访问数据,而是通过共享语义模型来访问数据。这些解决方案提供数据的虚拟化表示形式,并使源数据保持不变。这很重要,因为越来越多的利益相关者(高管和关键决策者)开始使用源数据,以从宏观上更准确地了解业务。

必须注意,逻辑数据编织与数据网格是两种截然不同的架构方法。数据编织是一种数据基础架构堆栈,而数据网格则重点面向流程,旨在解决分布式环境中的数据集成、管理和交付问题。


用于商业智能分析的数据编织

我们使用一个日常生活中的类比:就像我们服装面料中不同的线一样,数据编织包含来自不同位置且具有不同格式和类型的数据,这些数据编织在一起。在这种配置中,数据仍被理解为需要通过传统复制进行物理集成。逻辑数据编织将物理数据集成替换为逻辑数据集成组件。数据虚拟化使这一过程成为可能。这将创建一个逻辑数据编织。

此逻辑数据编织使业务用户可以选择将业务语义放在顶层,而不影响底层数据源。业务决策者和数据分析师可以构建定制虚拟数据存储,而无需移动底层数据源,也不必担心无意中修改或损坏底层数据源。

对于企业***而言,他们的数据科学家团队可以使用其**商业智能工具,并以迭代方式构建其数据模型。这意味着在收集、复制和清理数据以进行分析时,项目管理复杂性更低。逻辑数据编织可使数据就绪并可供使用。

Toyota-Astra Motor (TAM)印度尼西亚分公司目前是印度尼西亚汽车行业的市场***,该企业将Denodo数据虚拟化技术作为其企业级逻辑数据编织的核心组件。现在,高管、数据科学家和业务用户可以轻松使用他们选择的商业智能工具。更重要的是,引入逻辑数据平台不仅确保了能够集中管理安全策略,还恢复了对数据的整体信任和信心。

逻辑数据编织可以消除数据访问和集成的复杂性,使业务用户能够做出更及时的决策,并缩短产品或服务开发周期。

可提供宏观可见性的数据网格

数据编织是一种集成解决方案,而数据网格则是一种组织解决方案,用于在单个企业中组织数据、个人访问权限、流程和工作流。

在数据网格中,数据所有权和管理属于已分配的“数据域”,这些数据域与企业部门或职能相对应。每个数据域中的利益相关者将他们的数据打包在一起,作为产品在整个企业中交付。企业的各个部门都会创建和维护自己的数据产品- 包括消费者数据产品、资产数据产品和财务数据产品等。

当企业的关键领导部门和数据域的所有者需要创建自己的“视图”或数据产品时,授予访问权限的权变措施可能复杂且成本高昂。在这种情况下,逻辑数据网格可将业务相关者对顶视可见性的需求与企业现有IT 架构设计联系起来。

通过逻辑数据网格,企业可使有数据使用需求的用户、分析师、开发人员和应用程序访问由相关可用数据以有序且安全的方式结成的网络。数据虚拟化使企业能够继续使用现有数据资产、服务和项目管理工作流,而无需进行破坏性权衡。

逻辑数据网格可在互斥层中分别提供商业智能团队访问权限和业务元数据,可为数据域创建新语义层,而不必担心修改或损坏数据源。数据虚拟化还是创建新数据域的构建模块,这些数据域可以打包以供内部企业使用,或者作为面向外部客户的产品进行销售。

逻辑数据编织、数据网格,还是两者兼而有之?

哪种方法更好?这取决于企业的运营工作流和规模。逻辑数据编织是一种智能、强大的数据集成、管理和交付方法,适用于各种形式和规模的企业。数据网格架构是一种同样智能的方法,用于组织整个企业内的数据,通常对于拥有很多业务部门和复杂组织结构的大型企业更有效。因此,问题不在于选择数据编织还是数据网格,而在于企业(根据其需求)是否需要同时实施数据编织和数据网格。


所属分类:中国通信产品网 / 配线架
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