Es ist schwierig, eine umfassende Liste aller Datenverarbeitungssysteme bereitzustellen, da sich das Feld ständig weiterentwickelt. Wir können jedoch die Arten von Datenverarbeitungssystemen in Kategorien aufbauen, basierend auf ihrer Funktion, Architektur und Anwendung:
1. Basierend auf Funktion:
* Transaktionsverarbeitungssysteme (TPS): Behandeln Sie hohe Mengen an Routinetransaktionen in Echtzeit, z. B. Online-Einkäufen, Bankgeschäfte oder Bestandsverwaltung.
* Batch -Verarbeitungssysteme: Verarbeiten Sie große Datenmengen nicht real-Zeit, in der Regel in geplanten Intervallen, wie Lohn- und Gehaltsabrechnungsberechnungen oder monatliche Berichte.
* Echtzeitverarbeitungssysteme: Verarbeiten Sie Daten sofort, sobald sie eintreffen, sodass ein sofortiges Feedback und Maßnahmen ermöglichen. Wird in Anwendungen wie Aktienhandel, Betrugserkennung und selbstfahrenden Autos verwendet.
* Data Warehousing- und Business Intelligence Systems: Sammeln, speichern und analysieren Sie große Mengen historischer Daten, um Erkenntnisse zu liefern und Entscheidungen zu unterstützen.
* Data Mining Systems: Verwenden Sie komplexe Algorithmen, um versteckte Muster und Beziehungen in Daten zu entdecken und dabei zu helfen, Trends und Anomalien zu identifizieren.
* maschinelles Lernen und künstliche Intelligenzsysteme: Verwenden Sie Algorithmen, um aus Daten zu lernen, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungsprozesse zu automatisieren.
2. Basierend auf Architektur:
* Zentralisierte Systeme: Alle Datenverarbeitungsvorgänge erfolgen auf einem einzelnen Server oder Cluster. Einfacher zu verwalten, kann aber ein Engpass mit hohen Datenvolumina werden.
* verteilte Systeme: Verarbeitungsaufgaben werden über mehrere Server verteilt, wodurch die Skalierbarkeit und Fehlertoleranz verbessert werden. Erfordert komplexeres Management.
* Cloud-basierte Systeme: Die Datenverarbeitung und -speicher werden auf Remote-Servern durchgeführt, die von einem Drittanbieter verwaltet werden und Flexibilität und Kosteneinsparungen bieten.
* Edge Computing Systems: Verarbeiten Sie Daten näher an der Quelle, reduzieren die Latenz- und Bandbreitenanforderungen. Ideal für IoT-Anwendungen und Echtzeitdatenanalysen.
3. Basierend auf Anwendung:
* Finanzsysteme: Verwalten Sie Finanztransaktionen, verfolgen Sie Investitionen und erstellen Sie Berichte.
* Gesundheitssysteme: Speichern Sie Patientendaten, Verwalten Sie Termine und unterstützen Sie die klinische Entscheidungsfindung.
* Fertigungssysteme: Steuerungsleitungen steuern, Geräte überwachen und Lieferketten optimieren.
* E-Commerce-Systeme: Verarbeiten Sie Bestellungen, verwalten Sie Inventar und verfolgen Sie Kundeninteraktionen.
* Social Media Systems: Verarbeiten Sie Benutzerdaten, empfehlen Sie Inhalte und überwachen Sie die Benutzeraktivität.
* wissenschaftliche Forschungssysteme: Prozessdaten aus Experimenten, Simulationen und Beobachtungen.
Über diese Kategorien hinaus gibt es viele andere spezielle Datenverarbeitungssysteme:
* Datenintegrationssysteme: Kombinieren Sie Daten aus verschiedenen Quellen in eine einheitliche Ansicht.
* Data Governance Systems: Stellen Sie die Datenqualität, Sicherheit und Konformität sicher.
* Datenvisualisierungssysteme: Stellen Sie Daten visuell für eine einfachere Interpretation und Kommunikation dar.
* Datenstroming -Systeme: Verarbeiten Sie kontinuierliche Datenströme in Echtzeit.
Es ist wichtig zu beachten, dass viele Datenverarbeitungssysteme mehrere Ansätze kombinieren und die Grenzen zwischen diesen Kategorien verschwommen sein können. Der spezifische Systemtyp des verwendeten Systems hängt von den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab.
