思科通过推出Tetration进入数据中心分析市场，雷竞技电脑网站是两年来在大数据、流分析和机器学习等领域进行各种开源项目和开发专有算法的成果。
Tetration是一个分析平台，提供数据中心和云基础设施运营信息的深度可见性。雷竞技电脑网站这是来自有个足球雷竞技app网络世界关于Tetration的故事：
思科Tetration Analytics平台从硬件和软件传感器收集信息，并使用大数据分析和机器学习来分析信息，为IT经理提供更深入地了解他们的数据中心资源。雷竞技电脑网站该系统将极大地简化操作可靠性、应用程序迁移到SDN和云以及安全监控。
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但《Tetration》背后是什么呢?下面是一些用于构建产品的组件(顺便说一下，Tetration是一个数学术语，用于表示非常大的数字):
Apache火花
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的引擎。要理解Spark是什么，了解Hadoop的基础知识是很有帮助的。Hadoop有两个主要组件:HDFS (Hadoop Distributed File System)，它是存储层，MapReduce是分析和计算层。Spark是作为MapReduce的一个替代方案开发的，作为一个内存集群处理平台，在某些应用中，它可以提供比MapReduce快100倍的响应时间。Spark的一个关键特性是，程序可以将数据加载到Spark的集群内存系统中，并可以反复查询，使其成为机器学习和人工智能应用的理想平台。
卡夫卡
Kafka是一个Apache发布-订阅消息平台，用于大数据分析程序。Kafka被认为是作为程序的“中央数据骨干”，并且可以处理来自数千个客户端的每秒数百个读写操作。“数据流被分割并分散在一组机器上，这使得数据流的容量超过任何一台机器的能力，并允许一组协调的消费者，”该机构表示Apache卡夫卡描述．
消息持久化在磁盘上并在集群内复制，以防止数据丢失。根据Apache的说法，每个代理可以处理tb级的消息而不影响性能。
德鲁伊
思科使用Spark和Kafka进行数据处理和消息传递，而Tetration工程师也使用Druid作为面向列的分布式数据存储系统。“Druid提供低延迟(实时)数据摄取、灵活的数据探索和快速的数据聚合。Apache的德鲁伊他指出，现有的Druid部署已经扩展到管理数万亿事件和pb级数据。
秘密武器
虽然这些是思科用来创建Tetration的主要开源组件，但该公司还开发了定制软件，将它们连接在一起。思科发言人在一封电子邮件中写道:“我们编写了一些关键的新组件，因为在开源领域没有类似的东西，或者它们还没有被开源。”该公司表示，在该产品的机器学习方面，大多数情况都是这样。“当然，我们需要对智能算法保密，因为在这些算法中会出现很多神奇和差异化。”
硬件组件
运行所有这些软件是服务器和交换机的强大组合。思科表示，Tetration配备了36台1RU思科UCS C220机架服务器和3台思科Nexus 9372PQ交换机，为服务器提供连接。Tetration使用智能内存和存储层次管理，以及dram、闪存和旋转磁盘来优化实时数据的性能，并保留相关的现有数据。