首頁 資料庫 mysql教程 IntegrationServices架构概述

IntegrationServices架构概述

Jun 07, 2016 pm 03:22 PM
架構 概述

Integration Services平台包括许多组件,但在最高层次上,它由4个主要部分组成。 1、Integration Services运行时。SSIS运行时提供了运行SSIS包所需的核心功能,包括执行、记录、配置、调试等。 2、数据流引擎。SSIS数据库引擎(也成为管道)提供了将数据从源

Integration Services平台包括许多组件,但在最高层次上,它由4个主要部分组成。

1、Integration Services运行时。SSIS运行时提供了运行SSIS包所需的核心功能,包括执行、记录、配置、调试等。

2、数据流引擎。SSIS数据库引擎(也成为管道)提供了将数据从源移动到SSIS包中的目标所需的核心ETL功能,包括管理管道所基于的内存缓冲区,以及组成包的数据流逻辑的源、转换盒目标。

3、Integration Services对象模型。SSIS对象模型是一个托管.net应用程序编程接口(API),支持工具、使用工具和组件与SSIS运行时和数据流引擎交互。

4、Integration Services服务。SSIS服务是一种 Windows服务,提供了存储和管理SSIS包的功能。

这4个关键组件构成了SSIS的基础,但实际上它们只是SSIS架构的冰山一角。当然,主要的工作单元是SSIS包。

本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

<🎜>:泡泡膠模擬器無窮大 - 如何獲取和使用皇家鑰匙
3 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
北端:融合系統,解釋
3 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

Java教學
1664
14
CakePHP 教程
1423
52
Laravel 教程
1318
25
PHP教程
1269
29
C# 教程
1248
24
深度學習架構的比較分析 深度學習架構的比較分析 May 17, 2023 pm 04:34 PM

深度學習的概念源自於人工神經網路的研究,含有多個隱藏層的多層感知器是一種深度學習結構。深度學習透過組合低層特徵形成更抽象的高層表示,以表徵資料的類別或特徵。它能夠發現資料的分佈式特徵表示。深度學習是機器學習的一種,而機器學習是實現人工智慧的必經之路。那麼,各種深度學習的系統架構之間有哪些差異呢? 1.全連接網路(FCN)完全連接網路(FCN)由一系列完全連接的層組成,每個層中的每個神經元都連接到另一層中的每個神經元。其主要優點是“結構不可知”,即不需要對輸入做出特殊的假設。雖然這種結構不可知使得完

1.3ms耗時!清華最新開源行動裝置神經網路架構 RepViT 1.3ms耗時!清華最新開源行動裝置神經網路架構 RepViT Mar 11, 2024 pm 12:07 PM

论文地址:https://arxiv.org/abs/2307.09283代码地址:https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT在移动端ViT架构中表现出色,展现出显著的优势。接下来,我们将探讨本研究的贡献所在。文中提到,轻量级ViTs通常比轻量级CNNs在视觉任务上表现得更好,这主要归功于它们的多头自注意力模块(MSHA)可以让模型学习全局表示。然而,轻量级ViTs和轻量级CNNs之间的架构差异尚未得到充分研究。在这项研究中,作者们通过整合轻量级ViTs的有效

多路徑多領域通吃! GoogleAI發布多領域學習通用模型MDL 多路徑多領域通吃! GoogleAI發布多領域學習通用模型MDL May 28, 2023 pm 02:12 PM

面向視覺任務(如影像分類)的深度學習模型,通常使用單一視覺域(如自然影像或電腦生成的影像)的資料進行端到端的訓練。一般情況下,一個為多個領域完成視覺任務的應用程式需要為每個單獨的領域建立多個模型,分別獨立訓練,不同領域之間不共享數據,在推理時,每個模型將處理特定領域的輸入資料。即使是面向不同領域,這些模型之間的早期層的有些特徵都是相似的,所以,對這些模型進行聯合訓練的效率更高。這能減少延遲和功耗,降低儲存每個模型參數的記憶體成本,這種方法稱為多領域學習(MDL)。此外,MDL模型也可以優於單

Spring Data JPA 的架構和工作原理是什麼? Spring Data JPA 的架構和工作原理是什麼? Apr 17, 2024 pm 02:48 PM

SpringDataJPA基於JPA架構,透過映射、ORM和事務管理與資料庫互動。其儲存庫提供CRUD操作,派生查詢簡化了資料庫存取。此外,它使用延遲加載,僅在必要時檢索數據,從而提高了效能。

此「錯」並非真的錯:從四篇經典論文入手,理解Transformer架構圖「錯」在何處 此「錯」並非真的錯:從四篇經典論文入手,理解Transformer架構圖「錯」在何處 Jun 14, 2023 pm 01:43 PM

前段時間,一則指出Google大腦團隊論文《AttentionIsAllYouNeed》中Transformer架構圖與程式碼不一致的推文引發了大量的討論。對於Sebastian的這項發現,有人認為屬於無心之過,但同時也會令人感到奇怪。畢竟,考慮到Transformer論文的流行程度,這個不一致問題早就該被提及1000次。 SebastianRaschka在回答網友評論時說,「最最原始」的程式碼確實與架構圖一致,但2017年提交的程式碼版本進行了修改,但同時沒有更新架構圖。這也是造成「不一致」討論的根本原因。

AI基礎架構:IT和資料科學團隊協作的重要性 AI基礎架構:IT和資料科學團隊協作的重要性 May 18, 2023 pm 11:08 PM

人工智慧(AI)已經改變了許多行業的遊戲規則,使企業能夠提高效率、決策和客戶體驗。隨著人工智慧的不斷發展和變得越來越複雜,企業投資於合適的基礎設施來支援其開發和部署至關重要。這個基礎設施的一個關鍵方面是IT和數據科學團隊之間的協作,因為兩者在確保人工智慧計畫的成功方面都發揮著關鍵作用。人工智慧的快速發展導致對運算能力、儲存和網路能力的需求不斷增加。這種需求為傳統IT基礎架構帶來了壓力,而傳統IT基礎架構並非設計用於處理AI所需的複雜和資源密集型工作負載。因此,企業現在正在尋求建構能夠支持AI工作負

手撕Llama3第1層: 從零開始實現llama3 手撕Llama3第1層: 從零開始實現llama3 Jun 01, 2024 pm 05:45 PM

一、Llama3的架構在本系列文章中,我們從頭開始實作llama3。 Llama3的整體架構:圖片Llama3的模型參數:讓我們來看看這些參數在LlaMa3模型中的實際數值。圖片[1]上下文視窗(context-window)在實例化LlaMa類別時,變數max_seq_len定義了context-window。類別中還有其他參數,但這個參數與transformer模型的關係最為直接。這裡的max_seq_len是8K。圖片[2]字彙量(Vocabulary-size)和注意力層(AttentionL

golang框架架構的學習曲線有多陡峭? golang框架架構的學習曲線有多陡峭? Jun 05, 2024 pm 06:59 PM

Go框架架構的學習曲線取決於對Go語言和後端開發的熟悉程度以及所選框架的複雜性:對Go語言的基礎知識有較好的理解。具有後端開發經驗會有所幫助。複雜度不同的框架導致學習曲線差異。

See all articles