線上分析程序——OLAP

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背景

OLAP

“OLAP” 代表 “Online Analytical Processing”，即線上分析處理。 這是一種用於從多維資料來源中提取、分析和報告資訊的電腦處理方法。 OLAP 技術允許使用者以互動式和多維的方式瀏覽和分析數據，以便更深入地了解業務趨勢和關係。

主要的 OLAP 特徵包括：

  1. 多維資料模型： 資料組織成多維度的結構，例如立方體（cube）。 每個維度表示不同的資料面，例如時間、地理位置、產品等。

  2. 快速查詢效能： OLAP 資料庫被最佳化以支援快速的查詢和匯總操作，使用戶能夠即時分析資料。

  3. 互動性： 使用者可以透過旋轉、切片和切塊等方式動態地探索資料。 這種交互性有助於發現數據中的模式和趨勢。

  4. 多維資料分析： 使用者可以鑽取（drill down）或上卷（roll up）到不同的資料細節級別，以深入了解資料。

  5. 複雜計算： OLAP 資料模型支援在查詢時進行計算，例如百分比成長、運算總和等，而無需預先計算和儲存這些值。

  6. 報表和視覺化： OLAP 工具通常與報表和視覺化工具集成，以便使用者能夠以圖形和圖表的形式呈現分析結果。

OLAP 主要用於商業智慧和決策支援系統中，幫助組織更好地理解其業務資料。 有兩種主要類型的 OLAP：多維資料庫（MOLAP）和關聯式資料庫（ROLAP）。

  • MOLAP（Multidimensional OLAP）： 資料儲存在多維資料立方體中，例如 Microsoft Analysis Services 或 IBM TM1。

  • ROLAP（Relational OLAP）： 資料儲存在關聯式資料庫中，透過動態產生 SQL 查詢來實現 OLAP 分析，例如使用 SQL Server Analysis Services。

OLTP

“OLTP” 代表 “Online Transaction Processing”，即線上事務處理。 這是一種用於管理和處理即時交易資料的電腦處理方法。 OLTP 系統通常用於支援組織的日常運營，處理大量的短期事務。

主要的 OLTP 特徵包括：

  1. 事務處理： OLTP 系統專注於處理諸如插入、更新、刪除等基本事務操作，以確保資料庫的一致性和可靠性。

  2. 即時性： OLTP 系統需要即時回應，並且通常設計為能夠處理大量並發的使用者事務。

  3. 標準化資料模型： 資料庫通常採用規範化的結構，以減少資料冗餘並確保資料的一致性。

  4. 短期事務： OLTP 系統處理短期、頻繁的事務，例如在購物網站上下訂單、銀行交易、航班預訂等。

  5. 支援並發操作： 由於存在多個使用者並行存取系統，OLTP 系統必須能夠有效地管理並發操作，以避免資料衝突和錯誤。

  6. 高可用性： OLTP 系統通常需要保持高度可用性，以確保業務流程的連續性。

  7. 原子性、一致性、隔離性、持久性（ACID）： OLTP 系統的事務處理必須符合 ACID 特性，確保事務的完整性。

典型的 OLTP 應用程式包括線上購物網站、銀行交易系統、航班預訂系統等。 與之相對應的是 OLAP（Online Analytical Processing），用於支援分析和決策支援。

資料庫策略

  • CAP原則是在選擇分散式系統的資料庫時的重要原則，分別包括可用性、一致性和分割容錯性。 可用性表示每次請求都能獲得正常的回應，但不保證最新的寫入；一致性表示所有節點都能存取到同一份最新的資料副本；分區容錯性表示即使失去任意節點，資料庫仍可正常運作 。

  • 商業需求決定了在CAP原則下的選擇
    • 如果不需要分散式系統，只需考慮CA；
    • 如果需要分散式服務，P是不可放棄的，那麼只能在C/A之間權衡；
    • 在交易系統中 ，一致性可能比可用性更重要，可以考慮PA。
    • CAP原則不一定永遠適用，技術的進步可能會拉近這三個界限，但仍然是一個很好的思考工具。

  • 在整合需求方面，需要考慮資料庫與其他服務的連接，選擇易於整合、保持簡單的技術是重要的考慮因素。 整合的物件可能是某些後端框架或分析服務，選擇適合連線的SQL或NoSQL是關鍵。

  • 可擴展性方面，需要考慮預計接收的資料量、資料量的可能成長性以及對舊有資料的處理。
    • 如果需要應對無限量的數據，可以考慮NoSQL如MongoDB或Cassandra，它們能夠快速水平擴展成為分散式服務。
    • 另外，對於大流量、每秒上千個請求的情況，叢集服務也可以將流量分散。
    • 如果使用SQL處理這種情況，唯一的方法就是在一個巨大的單一資料庫上進行垂直增強，提升硬體和網路線路。(選擇資料庫 (DB) 的五大注意事項)

軟體策略

如果要執行資料庫的OLAP、又希望在互動地圖上呈現，你的什麼策略建議？

在同時執行資料庫的 OLAP（OnLine Analytical Processing）並在互動地圖上呈現的情境中，以下是一些建議的策略：

  1. 資料庫設計:
    • 設計資料庫以支援 OLAP 查詢。使用事實表和維度表的星型或雪花型結構，以提高多維分析效能。選擇合適的索引和分區策略。
  2. 使用 OLAP 數據庫:
    • 考慮使用專門為 OLAP 設計的數據庫，如 Microsoft SQL Server Analysis Services（SSAS）或其他 OLAP 數據庫引擎。這些工具可以提供快速且高效的多維分析。
  3. 提前聚合:
    • 在 OLAP 數據庫中提前計算和聚合數據，以減少在運行時的計算負擔。這有助於提高查詢性能，特別是對於複雜的多維分析。
  4. 後端服務:
    • 創建一個後端服務，負責從 OLAP 數據庫擷取必要的數據。這個服務可以處理資料的轉換和格式化，以滿足前端地圖顯示的需求。
  5. Leaflet 地圖整合:
    • 使用 Leaflet 或其他地圖庫在前端構建互動地圖。整合地圖和 OLAP 查詢的數據，以動態呈現多維分析結果。地圖上的不同圖層或圖標可以代表不同的 OLAP 維度和指標。
  6. 前端視覺化工具:
    • 使用現代的前端視覺化工具，如 D3.js、Chart.js 等，將 OLAP 數據以視覺化的形式顯示在地圖上。這可以是各種圖表形式，包括柱狀圖、折線圖、熱力圖等。
  7. 地圖上的互動元素:
    • 在地圖上添加互動元素，例如點擊地區以觸發 OLAP 查詢，或使用地圖縮放和拖動等事件來動態過濾數據。
  8. 使用快取:
    • 使用快取技術以減少對資料庫的重複查詢，提高應用性能。可以在後端或前端實現快取機制，適用於不經常變動的 OLAP 數據。

整合 OLAP 和地圖展示需要全面考慮數據的複雜性和前端使用者體驗。良好的系統設計和前後端協同工作是實現此目標的關鍵。

SSAS有Linux版本嗎？

沒問題！如果你是指 SQL Server Analysis Services (SSAS)，這是 Microsoft SQL Server 的一個組件，主要用於 OLAP 和數據挖掘。SSAS 主要有兩個模式：多維模式（Multidimensional mode）和 Tabular 模式。

在 Linux 環境下，截至我的知識截止日期（2022 年初），Microsoft 尚未提供原生的 Linux 版本的 SSAS。然而，你仍然可以在 Linux 環境中使用其他方法來達到相似的目標，例如：

  1. 使用 Docker:
    • 你可以使用 Docker 容器運行 SQL Server 及其相應的 SSAS 實例。Microsoft 提供了 SQL Server 的 Linux 版本和相應的 Docker 映像，這可能是在 Linux 上運行 SSAS 的一種方式。
  2. 使用虛擬機:
    • 在 Linux 系統上運行虛擬機，並在虛擬機中安裝支持 SSAS 的 Windows 作業系統。然後，你可以在該虛擬機上運行 SQL Server 及其 SSAS 實例。
  3. 遠程連接:
    • 如果你的 Linux 系統與運行 SSAS 的 Windows 服務器處於同一網路中，你可以使用遠程連接來訪問 SSAS 功能。這包括使用 SQL Server Management Studio (SSMS) 或其他客戶端工具。

請注意，這些方法都需要一些設置和配置，具體取決於你的環境和需求。在進行實際配置之前，建議參考 Microsoft 的官方文檔或社區討論，以獲得有關在 Linux 上運行 SSAS 的最新信息。

Linux上資料庫伺服器有OLAP方案嗎？

是的，Linux 系統上有多個 OLAP（OnLine Analytical Processing）資料庫伺服器的方案。這些方案提供了對多維數據分析的支援，使得在 Linux 環境中進行 OLAP 工作成為可能。以下是其中一些常見的 OLAP 資料庫伺服器方案：

  1. Mondrian:
    • Mondrian 是一個基於 Java 的 OLAP 伺服器，它支援 XMLA（XML for Analysis）協議。Mondrian 可以與多種數據庫後端整合，包括 MySQL、PostgreSQL 和其他 JDBC 支援的數據庫。
  2. Kylin:
    • Apache Kylin 是一個開源的分佈式 OLAP 引擎，特別設計用於大規模數據集的多維分析。它支援 Hadoop 生態系統，可以與 HBase 或其他數據存儲整合。
  3. ClickHouse:
    • ClickHouse 是一個用於 OLAP 的高性能、分佈式的列式數據庫管理系統。它是針對大量數據的分析和查詢進行優化的，支援 SQL 語法。
  4. Apache Druid:
    • Apache Druid（以前稱為 Imply）是一個用於分析大數據的實時 OLAP 數據庫。它能夠處理大量的事件數據，支援即時查詢和多維分析。
  5. MariaDB ColumnStore:
    • MariaDB ColumnStore 是 MariaDB 的一個列式存儲引擎，提供 OLAP 和數據分析功能。它具有高性能和可擴展性，可以與 MariaDB 數據庫整合。

這些方案在不同的使用情境中可能更為適用，具體的選擇取決於你的需求、數據量和環境。在考慮部署之前，建議仔細評估每個方案的功能和性能，以確保它符合你的特定需求。

開源方案

這5個中有開源碼？

是的，這5個 OLAP 資料庫伺服器方案中有一些是開源的。以下是其中一些的開源資訊：

  1. Mondrian:
    • Mondrian 是一個開源的 OLAP 引擎，它是由 Pentaho 開發的，使用 Java 編寫。你可以在其 GitHub 存儲庫 中找到相關的源代碼。
  2. Kylin:
    • Apache Kylin 是 Apache 軟體基金會的一個項目，也是一個開源的 OLAP 引擎。你可以在其 Apache Kylin 的官方網站 中找到更多信息，包括源代碼和文檔。
  3. ClickHouse:
    • ClickHouse 是一個開源的列式數據庫管理系統，用於 OLAP 工作負載。你可以在其 GitHub 存儲庫 中找到源代碼。
  4. Apache Druid:
  5. MariaDB ColumnStore:
    • MariaDB ColumnStore 是 MariaDB 的一個開源的列式存儲引擎，支援 OLAP 功能。你可以在其 GitHub 存儲庫 中找到源代碼。

請注意，即使這些方案是開源的，實際的部署和配置仍然需要一些技術知識和努力。在開始使用之前，建議仔細閱讀相應的文檔並了解各方案的特點。

這5個開源軟件，需要何種語言來呼叫？

這5個開源 OLAP 資料庫伺服器方案，通常可以使用 SQL 或相應的查詢語言來進行呼叫。以下是它們通常所支援的語言：

  1. Mondrian:
    • Mondrian 支援 MDX（多維表達式）作為其查詢語言。MDX 是一種專為多維數據庫而設計的語言。
  2. Kylin:
    • Apache Kylin 支援 SQL 查詢語言。你可以使用標準的 SQL 查詢來與 Kylin 進行互動。
  3. ClickHouse:
    • ClickHouse 也支援 SQL 查詢語言。你可以使用標準的 SQL 語法進行查詢和分析。
  4. Apache Druid:
    • Apache Druid 使用一種稱為 Druid SQL 的 SQL 方言。你可以使用標準的 SQL 查詢語法與 Druid 進行互動。
  5. MariaDB ColumnStore:
    • MariaDB ColumnStore 支援 SQL 查詢。作為 MariaDB 的一部分，它使用類似於 MariaDB 的 SQL 語法。

請注意，儘管它們通常支援 SQL 或類似的查詢語言，每個系統的具體語法和功能可能會有所不同。在使用這些系統之前，建議參考相應的文檔以了解其支援的語言和語法。

這5個OLAP有特定搭配的資料庫伺服器嗎？

這5個 OLAP 資料庫伺服器方案通常支援多種後端資料庫伺服器，而且它們並不一定有特定的搭配要求。以下是每個方案通常支援的一些後端資料庫：

  1. Mondrian:
    • Mondrian 支援多種後端資料庫，包括 MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Server 等。你可以選擇使用支援 JDBC（Java Database Connectivity）的資料庫。
  2. Kylin:
    • Apache Kylin 通常與 Apache HBase 和 Apache Hive 一起使用，這樣它可以在 Hadoop 生態系統上運行。Kylin 也支援其他 JDBC 兼容的資料庫。
  3. ClickHouse:
    • ClickHouse 具有內置的儲存引擎，同時也支援與其他資料庫（例如 MySQL、PostgreSQL）的集成。你可以使用 ClickHouse 作為獨立的資料庫伺服器或與其他資料存儲集成。
  4. Apache Druid:
    • Apache Druid 支援多種後端資料庫，包括 MySQL、PostgreSQL、Apache HBase、Amazon S3 等。Druid 使用列式存儲和索引，可與各種資料庫整合。
  5. MariaDB ColumnStore:
    • MariaDB ColumnStore 作為 MariaDB 的一部分，它支援 MariaDB Server 作為後端資料庫。同時，它也支援其他資料庫作為外部儲存。

總的來說，這些方案的靈活性使它們能夠整合多種後端資料庫伺服器，以滿足不同場景的需求。在選擇和配置之前，建議仔細閱讀相應的文檔，以確保所選擇的資料庫伺服器能夠滿足你的系統需求。

規模議題

如果是數GB的資料庫，使用者約有一百人，使用哪種Linux上的資料庫伺服器比較恰當？

對於數GB的資料庫，使用者約有一百人的場景，有多個適合的資料庫伺服器選擇。以下是一些建議的資料庫伺服器，取決於你的需求和偏好：

  1. MariaDB:
    • MariaDB 是一個開源的關聯式資料庫管理系統，是 MySQL 的一個分支。它具有高性能、穩定性，並支援標準的 SQL 查詢語言。MariaDB 是一個受歡迎的選擇，特別是在需要 MySQL 相容性的情況下。
  2. PostgreSQL:
    • PostgreSQL 是一個功能豐富、標準兼容的開源資料庫伺服器。它支援複雜的 SQL 查詢、事務、觸發器等功能。PostgreSQL 適合需要更高級功能的應用場景。
  3. SQLite:
    • SQLite 是一個輕量、嵌入式的資料庫引擎，適用於較小規模的應用。如果你的需求主要是在單一應用中，而且需要輕量的解決方案，SQLite 可能是一個不錯的選擇。
  4. MySQL:
    • MySQL 是一個廣泛使用的開源資料庫伺服器，具有穩定性和性能。它適用於各種應用場景，並且有廣泛的社區支援。

這些資料庫伺服器都在 Linux 環境下運行，並且能夠處理相對較小的數據集和中小型用戶數。在做最終選擇之前，建議根據你的特定需求和環境進行詳細的評估。考慮到資料的特性、未來的擴展需求以及你的團隊對特定資料庫的熟悉程度等因素。

硬體策略

服務對象約為100人、這樣的資料庫伺服器會需要什麼樣的等級？

決定資料庫伺服器等級需要考慮多個因素，包括使用情境、資料庫設計、預期的負載以及性能需求。以下是一些通用的考慮點：

  1. 資料庫類型:
    • 不同的資料庫類型（例如 OLAP 或 OLTP）對硬體要求有不同的影響。OLAP 需要處理複雜的多維分析查詢，而 OLTP 需要處理高頻的交易操作。選擇硬體時需根據資料庫工作負載的性質做適當的考慮。
  2. 預期的同時連接數:
    • 如果約100人同時存取資料庫，需要確保伺服器能夠處理這些同時連接。資料庫伺服器的最大同時連接數應考慮到預期的使用模式。
  3. 資料庫大小:
    • 資料庫的大小影響存取和查詢速度。大型資料庫可能需要更多的記憶體和儲存空間。確保伺服器有足夠的硬體資源，以應對資料庫的擴展。
  4. 記憶體 (RAM):
    • 大量的 RAM 可以提高資料庫的性能，因為它允許資料庫伺服器在記憶體中緩存更多的資料。一般建議為資料庫伺服器配置足夠的 RAM。
  5. 處理器 (CPU):
    • 快速的處理器能夠更有效地執行查詢和處理大量的交易。多核心處理器可能有助於平行處理複雜的查詢。
  6. 儲存系統:
    • 選擇高性能的儲存系統，以確保迅速的資料存取速度。SSD 儲存通常比傳統的硬碟提供更高的 I/O 效能。
  7. 網路連接:
    • 快速、可靠的網路連接是確保用戶快速存取資料的重要因素。高頻寬和低延遲的網路有助於提高整體性能。
  8. 冗餘和故障恢復:
    • 考慮在硬體和系統層面實施冗餘機制，以防止單點故障。這包括冗餘電源、冗餘儲存和故障恢復方案。

以上僅為一些建議，實際的硬體需求會根據具體的應用和使用情境而有所不同。建議在確定硬體規格之前進行性能測試和監測。若資料庫使用情境複雜或者對性能要求較高，也可考慮尋求專業的資深資料庫管理建議。

記憶體與計算核心

資料庫容量約有數GB，人數約1百多人，服務以OLAP為主，你能規劃資料庫伺服器所需要的記憶體與計算核心嗎？GPU會有幫助嗎？

對於以 OLAP 為主的應用，以下是一些建議的資料庫伺服器硬體配置：

  1. 記憶體 (RAM):
    • 對於 OLAP 應用，資料庫伺服器的記憶體配置非常重要。建議配置足夠的 RAM 以加速查詢，並減少對硬碟的讀取。對於數 GB 的資料庫，通常建議至少16GB或更多的 RAM。
  2. 處理器 (CPU):
    • OLAP 查詢通常是複雜的多維分析，因此強大的處理器是必要的。建議配置多核心的 CPU，以處理同時的複雜查詢。對於100多人的使用者，一個高效的多核心處理器應該能夠應付。
  3. 儲存系統:
    • 使用高性能的儲存系統，例如 SSD，以確保快速的資料存取速度。特別是對於 OLAP，快速的 I/O 效能是關鍵。
  4. GPU:
    • 一般而言，OLAP 查詢的主要工作是在 CPU 上進行的，而不是 GPU。然而，某些資料庫系統和查詢可能受益於 GPU 的使用，尤其是在進行某些類型的平行運算時。如果你的 OLAP 查詢有 GPU 加速的需求，可以考慮支援 GPU 的硬體。

總的來說，對於 OLAP 應用，高容量的記憶體、強大的多核心處理器和高性能的儲存系統是關鍵。硬體配置的具體需求還取決於資料庫系統的種類和供應商，以及查詢的複雜性。建議在選擇硬體時與資料庫系統供應商進行討論，並根據實際需求進行性能測試。

GPU supported OLAP

在一般的 OLAP（OnLine Analytical Processing）方案中，GPU 加速通常與後端的儲存和計算引擎有關，而不是與 OLAP 本身直接相關。這表示你可以使用支援 GPU 加速的特定資料庫引擎或儲存系統，以在 OLAP 查詢中獲得更好的性能。

以下是一些 OLAP 方案的資料庫引擎，有些支援 GPU 加速：

  1. ClickHouse:
    • ClickHouse 是一個支援 GPU 加速的列式數據庫引擎。它能夠利用 GPU 進行部分查詢的計算，提高查詢性能。
  2. MariaDB ColumnStore:
    • MariaDB ColumnStore 支援對某些查詢使用 GPU 加速，以提高分析查詢的效能。
  3. SQLite:
    • SQLite 通常用於較小的應用，並未直接支援 GPU 加速。
  4. Apache Druid:
    • Apache Druid 可以與其他儲存引擎整合，例如 Apache HBase，而這些儲存引擎的性能可能受到底層硬體（包括 GPU）的影響。
  5. Apache Kylin:
    • Apache Kylin 主要是用於多維分析，而其主要支援的是 Apache HBase 和 Apache Hive，這些儲存引擎的 GPU 支援取決於其底層。

需要強調的是，GPU 加速在 OLAP 中的實際效果取決於多個因素，包括查詢的性質、資料庫引擎的實作、硬體設置等。在採用 GPU 加速前，建議進行詳細的評估和性能測試，以確保它對你的使用案例帶來實際的性能改善。

如何進行性能測試？

進行性能測試是確保資料庫系統能夠滿足預期工作負載的關鍵步驟。以下是一些常見的性能測試步驟：

  1. 確定測試目標:
    • 定義明確的測試目標，包括同時連接數、查詢處理速度、系統反應時間等。這有助於確保測試能夠測量到你關心的性能指標。
  2. 準備測試數據:
    • 使用真實或合成的數據集來模擬實際工作負載。確保數據集的大小和複雜性反映實際應用場景。
  3. 配置硬體和軟體環境:
    • 部署測試環境，包括資料庫伺服器、應用程式伺服器、網路組件等。使用與生產環境相似的硬體和軟體配置。
  4. 執行基準測試:
    • 在正常工作負載下，測試資料庫的基準性能。這可以包括同時連接的數量、查詢處理速度、資料庫響應時間等。記錄基準性能的數據。
  5. 模擬最大負載:
    • 進行最大負載測試，模擬多個同時用戶或高並發查詢。這有助於評估資料庫系統在高峰時段的性能。
  6. 測試系統反應時間:
    • 測試系統在不同工作負載下的反應時間。這包括一些常見操作（例如查詢、插入、更新、刪除），以確保系統在這些情境下的反應時間在可接受範圍內。
  7. 監控系統資源使用:
    • 使用監控工具（例如系統監控工具、資料庫性能監控工具）來追踪硬體資源的使用情況，包括 CPU 使用率、記憶體使用、磁碟 I/O、網路帶寬等。
  8. 識別瓶頸:
    • 識別系統的性能瓶頸，例如是否有不足的硬體資源、查詢效能問題、網路瓶頸等。這有助於找到優化的方向。
  9. 進行壓力測試:
    • 進行壓力測試，評估系統在極端條件下的表現。這可以包括突然的高流量、異常查詢等。
  10. 分析測試結果:
    • 分析測試結果，評估系統的性能是否滿足預期要求。根據結果，可能需要進行硬體升級、資料庫優化或其他調整。

定期執行性能測試，特別是在系統進行重大更改或升級之前，有助於確保資料庫系統能夠應對未來的工作負載。

MySQL + OLAP

您好，MySQL OLAP是一种在线分析处理技术，它可以帮助用户在MySQL数据库中进行复杂的数据分析¹。如果您正在寻找开源的MySQL OLAP工具，以下是一些可供参考的工具：

  1. OpenOLAP for MySQL：这是一个开源的OLAP工具，支持R-OLAP和M-OLAP功能，适用于MySQL5.0.x ²。
  2. Apache Kylin：这是一个分布式的OLAP数据仓库，适用于大数据环境³。
  3. ClickHouse：这是一个快速的开源列式数据库管理系统，可以使用SQL查询实时生成分析数据报告⁴。
  4. MySQL HeatWave：这是一个完全托管的数据库服务，可以将事务、分析和机器学习服务结合到一个MySQL数据库中，而无需进行ETL复制¹。

希望这些信息能够帮助到您！

來源: 與 Bing 的交談， 2024/1/16 (1) MySQL HeatWave: One Database for OLTP, OLAP, ML & Lakehouse. https://www.mysql.com/products/mysqlheatwave/. (2) OpenOLAP for MySQL download | SourceForge.net. https://sourceforge.net/projects/r-kajiyama/. (3) Apache Kylin | Analytical Data Warehouse for Big Data. https://kylin.apache.org/. (4) Fast Open-Source OLAP DBMS - ClickHouse. https://clickhouse.com/. (5) A Quick Guide to MySQL HeatWave with MySQL Shell for VS Code - Oracle Blogs. https://blogs.oracle.com/mysql/post/a-quick-guide-to-mysql-heatwave-olap-with-mysql-shell-for-vs-code.

算力發生在何處

在這樣的架構中，使用者點選計算服務時，實際的計算執行位置取決於你的系統設計和架構。以下是可能的情境：

  1. 計算在 Windows IIS 中執行：
    • 如果計算服務是透過前端使用者的請求觸發，而該計算服務實際上是嵌入在 Windows IIS 中的應用程序，則計算可能在 Windows 環境中執行。這通常適用於需要使用 Windows 相關 API 或工具的應用。
  2. 計算在 Linux 工作站中執行：
    • 如果計算服務的邏輯是在 Linux 工作站上實現的，並且可以通過網絡連接從 Windows IIS 中調用，那麼計算可能會在 Linux 環境中執行。這樣的場景可能需要透過跨平台的通信協議（例如REST API）來實現。
  3. 計算分布式執行：
    • 在一個更複雜的架構中，計算可能是分布式執行的，一部分在 Windows IIS 中，另一部分在 Linux 工作站中。這種情況可能需要使用者請求在前端觸發計算，並在背後透過合適的通信機制將計算工作分發到適當的環境中。

總體而言，執行計算的確切位置取決於你的應用架構、計算邏輯的實現和跨平台通信的方式。需確保整個系統的設計能夠有效協同工作，以滿足你的用例需求。