互联网电商的开源分布式大数据架构如何应用在医疗系统？
医院的集成平台多数需要独立于his系统而重新构建。问题:基于成熟的互联网电商的开源分布式大数据架构如何应用在医疗系统？
或者金融行业的专家是否有应用在传统金融行业的重要核心系统中？不知道各位有这方面的考虑没有？
或者金融行业的专家是否有应用在传统金融行业的重要核心系统中？不知道各位有这方面的考虑没有？
2同行回答
互联网电商采用分布式数据架构有其必然性和必要性，互联网电商面对的用户数量众多，访问量巨大，如果不采用分布式架构将难以承受。医疗行业可以借鉴和采用部分成熟技术，但是受众群体不同，不能完全照搬互联网电商模式。例如大数据分布式存储技术可以应用到医疗数据集中平台，特别合适存储医院大量非结构化数据。分布式数据库技术不建议采用，一是医疗系统业务数据库访问量不大，没有达到电商规模，二是需要进行大规模业务改造，得不偿失。金融行业由于对数据实时性和安全性要求较高，目前核心系统也没用采用分布式架构，只在边缘业务采用。
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分布式的关键是并行和拆分，如果应用逻辑可以并行处理，在数据处理过程中能够拆分成不同部分，然后将阶段性结果合并得到输出，这样的应用就适用于开源分布式大数据架构。收起
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目前一般的银行核心都是使用的大型机，或者一体机，可以使用oltp来跑混合型数据库，分布式的数据架构就存在一个异步的问题，这个需要医疗系统设计者自己来考量系统是否可以接受异步的方式获取数据，如果接受，那么招募一个团队就可以开始做这个事情。具体的细节千千万万，主要分为：
1、空间换时间：多级缓存、静态化、多类别索引；
2、并行与分布式计算：任务切分、分治、多进程、多线程；
3、多维度可用：负载均衡、容灾、备份、读写分离、依赖、监控；
4、伸缩：拆分、无状态；
5、优化：生命周期、垃圾清理、原子操作、并发控制、基于逻辑的优化策略、容错隔离、资源释放等。
消化完上面这些知识，就可以跟你聊聊大数据了:lol收起
1、空间换时间：多级缓存、静态化、多类别索引；
2、并行与分布式计算：任务切分、分治、多进程、多线程；
3、多维度可用：负载均衡、容灾、备份、读写分离、依赖、监控；
4、伸缩：拆分、无状态；
5、优化：生命周期、垃圾清理、原子操作、并发控制、基于逻辑的优化策略、容错隔离、资源释放等。
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