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Tipi di caratteristiche di elaborazione dei dati del computer

Tipi di caratteristiche di elaborazione dei dati del computer


In passato, elaborazione dei dati era un termine che associato ottenendo un report di dati con un computer. A causa di cambiamenti nella tecnologia e l'importanza della gestione dei sistemi informativi, la teoria e l'applicazione del trattamento dei dati è cambiato ci sono quattro caratteristiche del trattamento dei dati che vanno dal sistema tradizionale batch per l'utilizzo di elaborazione dei dati distribuita attraverso varie reti.

Elaborazione batch

Programmazione batch consente a un utente finale o il supervisore per eseguire una serie di programmi senza intervento umano. Questi programmi sono pianificati per avviare un sistema di computer utilizzando una routine di automatizzato creata per consentire programmi in esecuzione in batch. Programmazione batch consente l'elaborazione sequenziale dei dati. Elaborazione batch possa aggiornare i record dopo aver raggiunto l'ultimo record nel database.

Elaborazione in tempo reale

Elaborazione in tempo reale è una capacità di elaborazione di dati dinamica che consente aggiornamenti istantanei di record del database a causa di una transazione viene eseguita su un record. Elaborazione in tempo reale mantiene i database aggiornati con accesso immediato per le ultime modifiche record tramite report query, inchiesta o eccezione.

Elaborazione on-line

Elaborazione on-line consente l'elaborazione di informazioni sul sistema allo stesso tempo attraverso due o più sistemi. Ad esempio, un istituto bancario ha un sistema on-line. Cassieri possono diversi account di servizio allo stesso tempo, controllare saldi ed eseguire richieste. La differenza tra operazioni di elaborazione on-line e in tempo reale è che l'elaborazione in linea fornisce solo query e operazioni di pagamento e non la funzione di segnalazione.

Elaborazione dei dati distribuita

Elaborazione distribuita è la diffusione di programmi e database centralizzati attraverso varie reti e server che non possono essere situati nella stessa area di lavoro, costruire o persino geografica regione. Indipendentemente da dove le applicazioni centralizzate sono nel grande schema della rete, elaborazione dei dati distribuita consente alle applicazioni di essere letta dagli utenti finali.