各种系统架构图与详细说明
2012.07.30
1.1.共享平台逻辑架构设计
如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面：
1 应用系统建设
本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。
2 应用资源采集
整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。
3 数据分析与展现
采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。
4 数据的应用
最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。
综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。
1.2.技术架构设计
如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。
1.3.整体架构设计
上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下：
综上，我们对整体应用系统架构图进行了设计，下面我们将分别进行说明。
1.3.1.应用层级说明
整体应用系统架构设计分为五个基础层级，通过有效的层级结构的划分可以全面展现整体应用系统的设计思路。
基础层
基础层建设是项目搭建的基础保障，具体内容包含了网络系统的建设、机房建设、多媒体设备建设、存储设备建设以及安全设备建设等，通过全面的基础设置的搭建，为整体应用系统的全面建设良好的基础。
应用数据层
应用数据层是整体项目的数据资源的保障，本次项目建设要求实现全面的资源共享平台的搭建，所以对于应用数据层的有效设计规划对于本次项目的建设有着非常重要的作用。
从整体结构上划分，我们将本次项目建设数据资源分为基础的结构型资源和非结构型资源，对于非结构型资源我们将通过基础内容管理平台进行有效的管理维护，从而供用户有效的查询浏览；对于结构型数据，我们进行了有效的分类，具体包括政务公开资源库、办公资源库、业务经办资源库、分析决策资源库、内部管理资源库以及公共服务资源库。通过对资源库的有效分类，建立完善的元数据管理规范，从而更加合理有效的实现资源的共享机制。
应用支撑层
应用支撑层是整体应用系统建设的基础保障，根据本次招标文件相关需求，我们进行了相关面向服务体系架构的设计，通过统一的企业级总线服务实现相关引用组件包括工作流、表单、统一管理、资源共享等应用组件进行有效的整合和管理，各个应用系统的建设可以右下基于基础支撑组件的应用，快速搭建相关功能模块。
由此可见，应用支撑层的建设是整体架构设计的核心部分，其关系到本次项目的顺利搭建以及今后区劳动局信息化的发展。
应用管理层
在3.3.3图中的设计中，应用管理层有效的承接了我局原有应用系统分类标准，将实际应用系统分成了八个应用体系，在实际应用系统的建设中，我们将全面传承原有应用分类标准规范的基础上实现有效的多维的应用资源分类方法，不仅如此，整体应用系统也可以通过多维的管理模式进行相关操作管理，如按照业务将应用系统进行划分，包括劳动管理和保险管理等。
应用管理层是实际应用系统的建设层，通过应用支撑层相关整合机制的建立，我们将
实现应用管理层相关应用系统的有效整合，通过统一化的管理体系，全面提升我局应用系统管理效率，提升服务质量。
展现层
整体应用功能将通过门户方式进行展现，架构分别设计了内网门户和外网门户，不同的应用人员通过登录可以实现相关系统的应用和资源的浏览查询操作。
1.3.
2.标准体系规范说明
大型的应用工程项目的建设必须遵照严格的标准体系建设规范，根据本次项目实际需求，我们通过三个规范体系对项目进行合理的保障，具体包括了安全标准管理系统、标准规范体系以及运行管理体系。
通过相关标准的制定、安全架构的保障以及管理规范的建设可以保障整体应用系统的设计、搭建、运维等全流程性工作。
1.3.3.应用用户设计
通过分析，我们将整体应用系统面向人群分为四类，具体包括广大公众、区内委办局、局内相关部门以及用人单位，不同对象通过访问不同门户可以进行全面的服务保障。
1.3.4.系统建设总结
在3.3.3图中对本次项目整体应用系统建设需求同样也进行了归纳，项目整体分为三个主体建设，即：共享信息平台的搭建、原有应用系统的改造以及新的应用系统的搭建。
共享信息平台的建设旨在全面整合相关应用系统资源，实现有效的浏览、查询检索机制，整体数据通过规范化的元数据管理机制，实现有效的梳理存储，为今后资源的整合奠定基础。不仅如此，在实际项目建设中还将引入商业智能应用模块，实现对共享资源的智能化分析，从而为决策预警等提供有力依据。
原有业务系统改造则是实现原有应用系统相关流程等的优化配置，并通过有效的数据梳理改造为信息资源的共享奠定良好的基础。本次项目中需要改造系统包括：政务公开系统、办公自动化系统、公众服务系统以及综合管理系统。
新的业务系统的建设则是要全面提升现阶段我局整体办公效率，继续加强信息化建设，
通过更加全面合理的应用系统的建设，提升我局整体服务水平。本次项目需要建设系统包括：业务经办系统、社会保险系统、土地储备系统、企业监督系统、劳动监察系统、劳动关系与仲裁系统、就业和失业管理系统以及综合管理系统。
1.3.5.应用接口管理
本次项目建设还涉及到整体应用系统与外部相关系统接口的管理，实际应用接口包括与税务接口、与财政部门接口、与民政部门接口、与基层单位接口与公安部门接口以及与其他部门的接口。
通过有效的接口管理机制，实现资源的互联互通，从而更加有效的提升我局无纸化办公机制，全面加强我局整体工作效率。
1.4.系统整体逻辑架构
规划一个成熟先进的北京市卫生人才交流服务中心网站平台系统框架是一切技术工作的先决条件，是奠定系统性能的基础，是至关重要的。
因此，本项目建设应首先考虑设计和建立一个统一的北京市卫生人才交流服务中心门户网站系统技术体系，能够支持政府信息资源的整合、管理及门户网站群的建设，提供统一的内容管理、资源整合、安全管理构架，并提供对应用服务的统一调度和管理，同时，系统体系结构应分层组织，系统功能模块化，系统集成松耦合，方便业务应用的修改、重用和部署，满足系统未来弹性扩展的要求。
系统逻辑框架如下图所示。
整体系统包括三个体系一个平台进行全面保障，其中三个体系包括：
●运行管理体系；
●标准规范体系；
●安全保障体系；
具体平台根据新闻局实际需求建设网站群支撑管理平台，平台保障了相关招标文件中的采集管理、内容管理、统计管理、安全管理等功能需求，对于整体应用平台的支撑则通过中科软多年门户建设经验总结完成的相关应用组件包括工作流管理、元数据管理、电子表单等进行保障。
1.4.1.各主要组成部分概要描述
●数据层
对结构化数据和非结构化数据进行调度和存储。结构化数据包括：XML 和DBMS。非结构化数据包括：文本文件、音视频文件、office 系列文件、图形图像文件及ZIP、PDF、SWF 等其他格式文件等，在数据接口上支持WebService 模块化组件。
●支撑层
支撑层通过应用服务器，提供对系统应用层强大的支持，包括:电子表单、工作流、元
数据管理、安全审计等功能。并通过WEBSERVICE接口服务支持外部资源对内容管理基础数据以及内容管理对外部数据资源的应用数据集成。
●应用层
应用层是政府门户网站群非常重要的组成部分，是对信息处理的重要环节，按功能的不同可以分为：信息发布管理、网站群管理、系统管理、外挂组件管理、交互功能、多媒体信息管理、内容聚合:RSS等。
●展现层
政府门户网站群的最终表现是一组具有相同标准和相同规范体系的网站群体系。它涵盖主站、各级子网站、各类专题子网站等，同时系统为应用层的不同应用提供信息资源的不同表现形式，包括有Web、RSS等。
●接入层
实现客户通过浏览器来访问表现层以获取信息资源。
1.5.系统技术架构
系统技术架构框架如图所示。
1.6.总体架构设计
应用系统总体架构图
如上图所示，本项目将采用数据与应用大集中的架构，即国际收支平衡管理管理信息系统只部署在国家外汇管理局，相关数据也集中存储在总局的国际收支平衡整合库中。整个系统采用B/S的结构，在进行数据清洗、转换，即ETL的时候会采用C/S结构，整个架构主要包括如下内容：
1、构建应用支撑平台，提供统一的人员、组织机构和权限管理，提供支持各种复杂业务系统的开发和组装框架，实现单点登录和目录服务，并提供对应用系统的运行监控，数据的备份恢复等功能。
国际收支平衡管理信息系统的各个子系统以及外汇局应用支撑平台门户都是基于应用支撑平台开发、组装和运行的。
2、数据整合与交换系统是整个国际收支平衡管理信息系统的基础，负责将从外汇局内部（主要是现有的业务系统或者业务数据）和外汇局外部（主要是共建部委的共享数据）的相关外汇数据采集、清洗、转换，并通过数据传输通道汇总至统一的国际收支信息的整合数据库中。
各分支局数据通过数据传输通道上传到国家外汇管理局，由数据整合和交换系统接收并处理数据，最终也汇总至总局的整合数据库中。
数据交换将以成熟、稳定的第三方产品为基础进行设计和开发。
3、开发新版国际收支网上申报系统，实现涉外收入申报业务网上受理，方便企业申报业务；建立与银行系统的接口，满足与银行的数据交换；方便银行的查询和审核操作。
网上申报数据将统一存储至网上申报数据库，并通过数据整合与交换系统与国际收支统计监测系统进行数据集成，同时申报数据最终汇总至总局的整合数据库中。
网上申报系统将与外汇局的“一站式”网上服务平台集成，申报主体和银行将通过服务平台登录系统，进行申报、审核、查询统计等操作。
外汇局人员也可通过服务平台或者外汇局的应用支撑平台门户登录系统，进行对申报数据的核查、查询统计操作。
4、在数据整合与交换系统上建设统计分析系统，根据基础指标和统计分析指标将整合数据库中的信息动态生成各类统计分析报表（如国际收支平衡表、国际投资头寸表、结售汇统计报表等）。
统计分析系统将利用数据仓库和多维联机在线分析技术，在对国际收支平衡状况的需求分析的基础上，提供面向主题的多种分析模型和分析方法，从多个角度分析国际收支平衡的状况和存在问题。统计分析结果将存储至外汇局数据仓库系统，为决策支持系统提供数据支撑，并可以通过BI工具在外汇局应用支撑平台门户进行展现。此外，统计报表信息通过数据整合与交换平台与金宏工程其他共建部委进行“共享”。
5、在统计分析系统和总局数据仓库的基础上建设决策支持系统，通过基础指标，统计分析指标和统计分析系统产生的结果，借助OLAP分析模型工具，产生决策支持信息和预警信息，进行经济分析和预警，辅助外汇管理政策的制定。
各类统计分析模型、预警模型将统一存放到“模型库”中，方便分析人员使用。此外还提供一套机制建设“知识库”，存储有关外汇管理的各类信息。
（2）－（4）这几个系统在支撑平台的数据整合与交换基础上提供统一的数据交换接口，同时支持以XML作为统一的数据接口格式。
6、建设外汇局应用支撑平台门户，通过门户对所有的系统进行统一管理，并且将统计分析、决策支持的结果和其他应用软件的功能模块通过信息集成门户提供给外汇局的领导、业务人员使用。
外汇局应用支撑平台门户就是建设在应用支撑平台门户基础上。
7、国际收支平衡管理系统与金宏共享平台、国际收支平衡共享数据库物理隔离，国际收支平衡管理系统中的数据通过涉密网和业务网之间的数据交换系统交换到金宏内网上的
国际收支平衡共享数据库中，向共建部委提供数据服务。从共建部委获得的数据也通过涉密网和业务网交换系统，进入数据整合与交换系统中。
1.7.系统架构
国际收支网上申报系统技术架构图
企业用户可以通过“一站式”信息服务门户访问国际收支网上申报系统，完成涉外收支业务的申报，申报信息由数据管理模块通过特定的数据接口交换到银行业务系统，在银行业务系统进行审核。审核过后的结果信息再经过数据管理模块交换到网上申报系统供企业用户查询。
企业用户需要在银行业务系统完成账户开户，定时由银行业务系统交换到网上申报系统供企业用户登录。
统计分析系统技术架构图
1、统计分析系统的数据来源于数据仓库，通过条件查询模块从数据仓库得到满足用户的基础数据，由数据统计模块来对这部分基础数据进行汇总统计；
2、汇总统计的数据根据外汇局用户的需要可以由报表定制模块利用原有的报表工具实现对国际收支平衡表、国际投资头寸表、结售汇统计报表、外债余额简表的设计以及利用Cognos的BI工具完成展现以及经过OLAP分析转化成多维数据；
3、针对预先设计好的数据模型以及辅助模型管理模块来产生分析结果，供外汇局用户制定决策。
决策支持系统技术架构图
1、决策支持系统利用从数据仓库获得的基础数据完成报表和查询，生成日、月、季报表供外汇局用户查询浏览；
2、通过ASL规则引擎对基础数据进行分析，以风险模型为依据生成分析报告；
3、利用数据挖掘模型对基础数据进行处理得到模型数据，与ASL分析信息共同生成分析报告，供外汇局用户来进行营运监管的管理；
4、“知识库”的信息同时也提供给营运监管模块来进行运作。
国资委国有资产监督管理系统的总体框架主要包含六个层次，即基础平台层、数据资源
管理层、应用支撑层、业务实现层、门户展现层、终端接入层。
1．基础平台层：国资委IT基础平台主要包括网络系统、主机、存储系统、安全系统、配套的软件等。网络系统分为业务内网、业务外网和互联网。业务内网与业务外网物理隔离，互联网与业务外网通过防火墙配置实现逻辑隔离。
2．数据资源管理层：数据资源管理层主要由数据库组成，其中结构化数据库主要包括管人、管事、管资产、纪检监督业务数据库、共享数据库、基础数据库、原有系统数据库及其它信息资源库等。非结构数据库主要是由一些文件型的数据构成。信息资源库主要是应用系统的数据库，它是业务应用信息系统的组成部分和数据中心的基础。
3．应用支撑层：应用支撑层主要包括应用开发平台（基础数据管理、报表管理、工作流管理、表单工具、门户引擎、规则引擎、工作流引擎、用户权限管理、目录服务、内容管理、接口管理、预警平台）和中间件（应用服务器、消息中间件、WEB服务器）。通过建设应用支撑平台，实现界面集成、应用集成、数据集成及流程集成，通过四个集成来达到国资委所有系统的集成效果。
4．业务实现层：主要包括四大核心业务应用系统和数据中心。
国资监管应用系统主要包括企业国有资产产权登记子系统、上市公司国有股权监督管理子系统、企业国有产权交易监督管理子系统、企业财务状况监督子系统设计、中央企业财务绩效评价子系统、中央企业财务预决算管理子系统、企业国有资产统计评价子系统、企业财务信息查询分析子系统、中央企业人员管理子系统、中央企业业绩考核子系统、中央企业重大投资管理子系统、中央企业经济运行监督子系统、纪检监察管理子系统等。
国有资产数据中心：主要包括元数据注册器、信息资源数据库、信息资源目录体系、信息资源交换体系等。国有资产信息资源库是数据中心的基础，为国资委业务监管提供数据支持，包括企业基本信息数据、企业绩效评价数据、企业人员管理数据、企业财务数据、国有产权数据、资产统计数据、企业重组与规划投资数据、纪检监察数据、政策法规文献数据和其他业务数据十大类。作为统一信息资源平台，国有资产信息资源库对国资委各类共享数据提供统一的存储和管理，是国资委委内各厅局之间以及与其它政府机关之间进行数据交换和共享的基础平台，为各类业务的开展提供完整、统一和准确的数据支持。
5．门户展现层：门户展现层主要由国资委数据采集门户构成、互联网门户、业务内网门户、业务外网门户组成。
6．终端接入层：中央企业、地方国资委、上市企业（含国有股）、其它部门及公众通过统一的身份认证、权限管理登录数据采集门户、国资委业务外网门户、国资委互联网，并实
现统一的入口、出口和单点登录。
其中，中央企业、地方国资委、上市企业（含国有股）通过在线填报或离线填报（利用数据采集终端）的方式在数据采集门户上进行数据填报，数据采集门户及业务外网与内网物理隔离，通过应用支撑平台提供的数据交换组件实现内、外网的数据传输和交换。其它部门（包括金宏工程相关部门）也是通过应用支撑平台提供的数据交换组件实现内、外网的数据传输和交换。社会公众登录国资委互联网网站进行国资监管信息查询和交互。
除此之外，贯穿着六个层次的还有国资委信息安全保障体系、项目实施与运维管理，和相关的标准体系和管理规范。
1.11.系统逻辑结构
国资监管信息系统主要作用体现为国资监管业务服务。一期工程建设6大应用系统，形成10个信息资源库。其总体逻辑结构图如下：
图5-1总体逻辑结构图
通过四大业务系统（共计13个子系统）覆盖国资委管资产、管人、管事、资产监督的四大业务。
其业务核心就是实现国有经济布局以及国有资产的增值保值。
实现国有经济布局，具体是通过产权登记系统，掌握所有国有股权的分布情况。通过上市公司国有股权交易监督和其他企业国有股权交易监督系统，对国有股权的交易进行监控，随时了解国有经济的布局情况，并加以控制。通过资产统计、企业财务监督、中央企业预决算管理，等3个系统，全面获得企业的实际财务资产情况。
另外通过中央企业经济运行管理系统，掌握中央企业的经济运行情况以及行业经济运行分析，从而对中央企业重大投资进行管理和监控，确保了解国有经济布局的运行情况和进行调整。
实现国有资产的增值保值，具体措施是通过管人来实现，通过中央企业人员管理系统，后备、任命、管理企业管理者。通过企业绩效考核系统来评价、更换人员，来实现国有资产的增值保值。但不是简单的通过管人来实现国有资产增值保值，任命、考核，需要从资产管理、资产监督、企业运行情况等三个方面不断地获取信息，对管理者进行监督和引导，即使发现问题，确保国有资产的增值保值。
通过13个业务应用系统覆盖四大业务职能，为解决目前监管业务中信息采集的问题、信息沟通的问题，需要建设13个业务应用系统统一的数据采集系统、信息发布系统。
针对13个业务应用，形成了10大国有资产信息资源库，包括监管企业方面获得的6种信息：
?企业基本信息
?企业产权信息
?企业财务信息
?企业人员信息
?企业重组与规划投资信息
?其他业务信息
以及国资委监管产生的4种信息：
?政策法规信息
?国有资产统计信息
?企业业绩考核信息
?纪检监察信息
各种系统架构图
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期: ?
各种系统架构图 与详细说明 20１7.０7.30 ?
1.1.共享平台逻辑架构设计? 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面: 1应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发,从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过ＳOＡ面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 ２应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源,我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现,具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询,从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上,我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
各种系统架构图与详细说明 2012.07.30
1.1.共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现
采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.2.技术架构设计
如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下： 综上，我们对整体应用系统架构图进行了设计，下面我们将分别进行说明。
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
目录： 什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase 大数据平台应用举例-腾讯 公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。 大数据的4V特征-来源 公司的“大数据” 随着公司业务的增长，大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如： 1、业务系统现在平均每天存储20万张图片，磁盘空间每天消耗100G; 2、平均每天产生签约视频文件6000个，每个平均250M，磁盘空间每天消耗1T; …… 三国里的“大数据” “草船借箭”和大数据有什么关系呢?对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型，并且数据量较大，只不过这些数据输入到的不是电脑，而是人脑并最终通过计算分析得出结论。
Google分布式计算的三驾马车 Google File System用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余(也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上)的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。 Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。 BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案，解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。 Hadoop体系架构 Hadoop核心设计
HDFS介绍-文件读流程 Client向NameNode发起文件读取的请求。 NameNode返回文件存储的DataNode的信息。 Client读取文件信息。 HDFS介绍-文件写流程
第一章：1、软件体系结构的定义 国内普遍看法： 体系结构=构件+连接件+约束 2、软件体系结构涉及哪几种结构： 1、模块结构（Module） 系统如何被构造为一组代码或数据单元的决策 2、构件和连接件结构（Component-And-Connector，C&C） 系统如何被设计为一组具有运行时行为（构件）和交互（连接件）的元素 3、分配结构（Allocation） 展示如何将来自于模块结构或C&C结构的单元映射到非软件结构（硬件、开发组和文件系统） 3、视图视点模型 视点（View point） ISO/IEC 42010:2007 (IEEE-Std-1471-2000)中规定：视点是一个有关单个视图的规格说明。 视图是基于某一视点对整个系统的一种表达。一个视图可由一个或多个架构模型组成 架构模型 架构意义上的图及其文字描述（如软件架构结构图） 视图模型 一个视图是关于整个系统某一方面的表达，一个视图模型则是指一组用来构建 4、软件体系结构核心原模型 1、构件是具有某种功能的可复用的软件结构单元，表示了系统中主要的计算元素和数据存储。 2.连接件(Connector)：表示构件之间的交互并实现构件
之间的连接 特性：1)方向性2)角色3)激发性4)响应特征 第二章 1、软件功能需求、质量属性需求、约束分别对软件架构产生的影响 功能性需求：系统必须实现的功能，以及系统在运行时接收外部激励时所做出的行为或响应。 质量属性需求：这些需求对功能或整个产品的质量描述。 约束：一种零度自由的设计决策，如使用特定的编程语言。 质量原意是指好的程度，与目标吻合的程度，在软件工程领域，目标自然就是需求。 对任何系统而言，能按照功能需求正确执行应是对其最基本的要求。 正确性是指软件按照需求正确执行任务的能力，这无疑是第一重要的软件质量属性。质量属性的优劣程度反映了设计是否成功以及软件系统的整体质量。 系统或软件架构的相关视图的集合，这样一组从不同视角表达系统的视图组合在一起构成对系统比较完整的表达
很详细的系统架构图 专业推荐 2013.11.7
1.1.共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。
综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.2.技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下：
1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：
（此图要修改，北明） 数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据； 数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作； 平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？； 分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具； 业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。
苏宁大数据离线任务开发调度平台实践：任务调度模块架构设计 weixin_34262482 2019-02-01 08:00:00 375 收藏2 作为国内最大的电商平台之一，苏宁每天要处理数量巨大的数据。为了更快速高效地处理这 些数据，苏宁调度平台采取了哪些措施呢？ 本文是苏宁大数据离线任务开发调度平台实践系列文章之上篇，详解苏宁的任务调度模块。 目录 1.绪言\t1 2.设计目标与主要功能\t2 3.专业术语\t3 4.调度架构设计\t5 5.服务重启和任务状态恢复\t6 5.1 Master Active 组合服务\t7 5.2 Master HA高可用设计\t7 5.3 Recover任务状态恢复设计\t7 6.Web API接口服务\t9 7.后续\t10 1.绪言 在上一篇文章《苏宁大数据离线任务开发调度平台实践》中，从用户交互功能、任务调度、 任务执行、任务运维和对外服务等几方面，宏观层面进行了理论和实践的概述。 产品的用户功能重点需要把握用户实际的任务开发运维需求，合理的规划设计产品功能，在 使用和运维上便于用户操作，降低用户的开发使用成本。简单的说就是主要保证用户任务、 任务流等关键元数据的配置信息的准确性，以及任务状态的查询和干预能力，技术上实现不 存在难点，在此不再详细说明。 任务执行模块侧重于任务被领取后，如何根据任务类型选择不同的执行器（Executer）提交 任务执行，并将任务的执行状态及时准确的返回，由任务调度服务根据返回状态做相应的下 一步处理，除此以外还涉及到任务资源加载、任务配置解析与转换、自身健康状态检查与汇 报、worker进程与任务子进程通信、任务隔离、对外接口服务等，这块将在后面一节再跟
1软件总体架构图 软件结构如图1.1所示： 大容量数据采集与处理程序 工业以太网 网关路由程序 CGI BOA TCP/IP 操作系统界面 ucLinux 内核 MicroBlaze Ip 设计 图1.1 FPGA 数据采集软件架构图 以上是系统的软件结构框图，我们下面将就具体每一个步骤的设计进行一个简要的描述： 2 MicroBlaze IP 核设计 IP 字面意思是知识产权，在微电子领域，具有知识产权的功能模块成为IP Core 或IP 核。IP 可以用来生成ASIC 和PLD 逻辑功能块，又称为虚拟器件VC 。IP 核可以有很多种，比如UART 、CPU 、以太网控制器、PCI 接口等。根据IP 核描述的所在集成电路的设计层次，IP 可以分为硬IP 、软IP 、固IP 。硬IP 的芯片中物理掩膜布局已经得到证明，所有的验证和仿真工作都已经完成，用它可以直接生产硅片，系统设计者不能再对它进行修改。而软IP 是以行为级和RTL 级的Verilog 或VHDL 代码的形式存在，它要经过逻辑综合和版图综合才能最终实现在硅片上。固IP 则介于两者之间。 Xilinx 公司的MicroBlaze32位软处理器核是支持CoreConnect 总线的标准外设集合。MicroBlaze 处理器运行在150MHz 时钟下，可提供125 D-MIPS 的性能，非常适合设计针对网络、电信、数据通信和消费市场的复杂嵌入式系统。 1．MicroBlaze 的体系结构 MicroBlaze 是基于Xilinx 公司FPGA 的微处理器IP 核，和其它外设IP 核一起，可以完成可编程系统芯片(SOPC)的设计。MicroBlaze 处理器采用RISC 架构和哈佛结构的32位指令和数据总线， 可以全速执行存储在片上存储器和外部存储器中的程序， 并访问其中的数据， 如图4.1所示
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会
各种软件开发系统架构图案例介绍
第一章【荐】共享平台架构图与详细说明 1.1.【荐】共享平台逻辑架构设计 (逻辑指的是业务逻辑) 注:逻辑架构图 --主要突出子系统/模块间的业务关系, 这里的逻辑指的是业务逻辑如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现
采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.2.【荐】技术架构设计 注:技术架构图 --主要突出子系统/模块自身使用的技术和模块接口关联方式
大数据技术架构解析 作者：匿名出处：论坛2016-01-22 20:46 大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存
真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理
4)数据的分析
5)大数据的价值：决策支持系统
大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用
很详细的系统架构图 --专业推荐 2013.11.7 1.1.共享平台逻辑架构设计 1.2. 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.3.技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.4.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，
车联网大数据平台架构设计-软硬件选型 1.软件选型建议 数据传输 处理并发链接的传统方式为：为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。这种方式的好处在于代码简单明了，逻辑清晰。而由于操作系统的限制，每台服务器可以处理的线程数是有限的，因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。随着线程数变大，系统处理延时逐渐变大。此外，当某链接中没有数据传输时，线程不会被释放，浪费系统资源。为解决上述问题，可使用基于NIO的技术。 Netty Netty是当下最为流行的Java NIO框架。Netty框架中使用了两组线程：selectors与workers。其中Selectors专门负责client端（列车车载设备）链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。针对某链接的数据传输请求，相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。处理结束后，worker自动将状态置回‘空闲’以便再次被调用。两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。另外，netty内置了大量worker 功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包，二进制转消息等复杂问题。 IBM MessageSight MessageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。其极限处理能力可达百万client并发，每秒可进行千万次消息处理。 数据预处理 流式数据处理 对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析，因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。值得注意的是，数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中，即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。 Storm Storm是被应用最为广泛的开源产品中，其允许用户自定义数据处理的工作流（Storm术语为Topology），并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。用户可使用任意变成语言定义工作流。 IBM Streams IBM的Streams产品是目前市面上性能最可靠的流式数据处理工具。不同于其他基于Java 的开源项目，Streams是用C++开发的，性能也远远高于其他流式数据处理的工具。另外IBM 还提供了各种数据处理算法插件，包括：曲线拟合、傅立叶变换、GPS距离等。 数据推送 为了实现推送技术，传统的技术是采用‘请求-响应式’轮询策略。轮询是在特定的的时间间隔（如每1秒），由浏览器对服务器发出请求，然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，然而HTTP request 的header是非常长的，里面包含的数据可能只是一个很小的值，这样会占用很多的带宽和服务器资源。
课程设计(综合实验)报告 ( 2015 -- 2016 年度第二学期) 名称：课程设计 题目：软件体系结构设计与分析院系：计算机系 班级： 学号： 学生姓名：（你的签名） 指导教师：王晓辉廖尔崇 设计周数：（1周） 成绩： 日期：2016年6月19 日
一、课程设计(综合实验)的目的与要求 软件体系结构是软件工程专业的专业必修课。软件体系结构是软件工程方法学的一个分支，开设本课程的目的是使学生在了解了软件工程基础原理、方法、过程的基础上进一步掌握软件结构设计的基本理论和方法，培养设计软件结构的基本能力。本课程的基本内容包括软件体系结构的基本概念、发展现状、软件体系结构风格、传统的软件体系结构、现代软件体系结构等。 本课程实验的目标是培养学生的基础编程能力，其培养目标是程序员；软件工程课程使学生上升到软件系统的认识，其培养目标是软件工程师。本课程教学内容属于软件工程的概要设计阶段的方法学，其培养目标是软件架构师。 要求完成实验指导书的实验一~实验五（验证性实验），实验九~实验十一（设计综合性实验）。 二、设计（实验）正文 实验一经典软件体系结构风格(一) 1.管道过滤器风格 （1）概念：管道-过滤器模式的体系结构是面向数据流的软件体系结构。它最典型的应用是在编译系统。一个普通的编译系统包括词法分析器,语法分析器,语义分析与中间代码生成器,优化器,目标代码生成器等一系列对源程序进行处理的过程。人们可以将编译系统看作一系列过滤器的连接体,按照管道-过滤器的体系结构进行设计。此外,这种体系结构在其它一些领域也有广泛的应用。因此它成为软件工程和软件开发中的一个突出的研究领域。 （2
常见的大数据平台架构设计思路 近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。 本文主要包括以下几个章节: 本文第一部分介绍一下大数据基础组件和相关知识。第二部分会介绍lambda架构和kappa架构。第三部分会介绍lambda和kappa架构模式下的一般大数据架构第四部分介绍裸露的数据架构体系下数据端到端难点以及痛点。第五部分介绍优秀的大数据架构整体设计从第五部分以后都是在介绍通过各种数据平台和组件将这些大数据组件结合起来打造一套高效、易用的数据平台来提高业务系统效能，让业务开发不在畏惧复杂的数据开发组件，无需关注底层实现，
只需要会使用SQL就可以完成一站式开发，完成数据回流，让大数据不再是数据工程师才有的技能。 一、大数据技术栈 大数据整体流程涉及很多模块，每一个模块都比较复杂，下图列出这些模块和组件以及他们的功能特性，后续会有专题去详细介绍相关模块领域知识，例如数据采集、数据传输、实时计算、离线计算、大数据储存等相关模块。 二、lambda架构和kappa架构 目前基本上所有的大数据架构都是基于lambda和kappa 架构，不同公司在这两个架构模式上设计出符合该公司的数据体系架构。lambda 架构使开发人员能够构建大规模分布式数据处理系统。它具有很好的灵活性和可扩展性，也对硬件故障和人为失误有很好的容错性，关于lambda架构可以在网上搜到很多相关文章。而kappa架构解决了lambda架构存在的两套数据加工体系，从而带来的各种成本问题，这也是目前流批一体化研究方向，很多企业已经开始使用这种更为先进的架构。 Lambda架构
各种系统架构图 与详细说明 1.1.共享平台逻辑架构设计 1.2.如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面：应用系统建设1 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开 发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 应用资源采集2 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源 审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。数据分析与展现3 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的 搭建。数据的应用4 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 技术架构设计1.3.如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以 看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。整体架构设计 1.4. 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下：综上，我们对整体应用系统架构图进行了设计，下面我们将分别进行说明。．
北京市政务大数据平台顶层设计框架及应用方案 本文摘自穆勇在中关村大数据产业联盟上所做的演讲。 演讲全文： 今天很荣幸有这样一个机会，和大家交流探讨大数据在政务领域的应用问题，我看到群里有很多十分熟悉的朋友，所以交流起来也会比较轻松。有什么问题欢迎大家提出，如果我讲的不对的地方，请不客气批评。 一、大数据在政务领域应用的概述 说起大数据技术的应用，首先是在互联网行业起步并逐步拓展到电信、金融、工业等多个领域，产生了巨大的社会价值和产业空间，现正拓展到政务领域。 （一）大数据技术在互联网行业的成功应用，那些地方是值得我们关注的 第一，应该是思维观念和运作方式的变化，所谓的互联网思维，其核心理念包括： 体外互动：邮件、电话、信件互动---服务导引 服务外包：购买服务---简单服务 让渡社会：众包---自助服务 边界开放：数据开放---创造服务 第二，是其技术演进，针对数据处理的技术 首先是传统数据分析处理阶段，该阶段是面向结构化数据，非结构化处理效率低；硬件成本高；平台兼容性差。其次是基于云计算的大数据处理阶段，该阶段总体有了很大的改进和提升，主要体现在：具备结构化/非结构化混合分析的能力；基
于消费级硬件，不依赖高性能、高可靠性硬件，从而保障系统性能和可靠性；平台兼容性好、扩展性高；进而业界又提出去IOE的思路。 第三，是数据挖掘分析技术 画像技术以及各类数据融合、分析、挖掘、预测等。 这些都是政务领域需要学习与借鉴的。为此，我认为：大数据在政务领域应用即包括用新的思维、模式与技术来解决电子政务需求，也包括了政务大数据新的应用。对于第一个方面比较容易理解，对于第二个方面需要对政务大数据给出定义。有些人认为政府没有大数据，只有传统的小数据或中数据。这个问题我们将在下一节专门中进行讨论。 政务领域是大数据应用崭新的领域，它将极大的改变政府的管理模式，有利于节约政府投资、提高政府决策能力、提升公共服务和社会管理能力，开展大数据在政务领域的应用是大势所趋，势在必行。同时，政务大数据本身也不同于其他领域或行业的数据，其复杂程度和需求的多样化比互联网行业大的多，也难的多。 （二）政务大数据的定义及特点 按照政府管理的数据来源和种类，可以分为下三类： 第一类业务数据：业务办理过程中采集和产生的数据。 第二类民意社情数据：对社会企业个人对象进行统计调查获得的数据。 第三类环境数据：通过物理设备采集获得的气象、环境、影像等数据。 在以前的电子政务建设阶段，政务信息资源开发利用更多的是集中在前两种类型和结构化数据上，而对第三类数据，特别是实时的、非结构化、半结构化数据的开发利用相对较少。随着政府业务在互联网、移动互联网、物联网等领域广泛和深入的应用，第三类数据的数据量和价值都在迅速增长，相关数据处理技术也逐步成熟。便于区别不妨把包含第三类数据的政务信息资源叫做是政务大数据。
软件系统架构图-参考案例
各种软件开发系统架构图案例介绍
第一章【荐】共享平台架构图与详细说明 1.1.【荐】共享平台逻辑架构设计 (逻辑指的是业务逻辑) 注:逻辑架构图 --主要突出子系统/模块间的业务关系, 这里的逻辑指的是业务逻辑 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面
升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质
量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.2.【荐】技术架构设计 注:技术架构图 --主要突出子系统/模块自身使用的 技术和模块接口关联方式
1软件总体架构图 软件结构如图1.1所示： 大容量数据采集与处理程序 工业以太网 网关路由程序 CGI BOA TCP/IP 操作系统界面 ucLinux 内核 MicroBlaze Ip 设计 图1.1 FPGA 数据采集软件架构图 以上是系统的软件结构框图，我们下面将就具体每一个步骤的设计进行一个简要的描述： 2 MicroBlaze IP 核设计 IP 字面意思是知识产权，在微电子领域，具有知识产权的功能模块成为IP Core 或IP 核。IP 可以用来生成ASIC 和PLD 逻辑功能块，又称为虚拟器件VC 。IP 核可以有很多种，比如UART 、CPU 、以太网控制器、PCI 接口等。根据IP 核描述的所在集成电路的设计层次，IP 可以分为硬IP 、软IP 、固IP 。硬IP 的芯片中物理掩膜布局已经得到证明，所有的验证和仿真工作都已经完成，用它可以直接生产硅片，系统设计者不能再对它进行修改。而软IP 是以行为级和RTL 级的Verilog 或VHDL 代码的形式存在，它要经过逻辑综合和版图综合才能最终实现在硅片上。固IP 则介于两者之间。 Xilinx 公司的MicroBlaze32位软处理器核是支持CoreConnect 总线的标准外设集合。MicroBlaze 处理器运行在150MHz 时钟下，可提供125 D-MIPS 的性能，非常适合设计针对网络、电信、数据通信和消费市场的复杂嵌入式系统。 1．MicroBlaze 的体系结构 MicroBlaze 是基于Xilinx 公司FPGA 的微处理器IP 核，和其它外设IP 核一起，可以完成可编程系统芯片(SOPC)的设计。MicroBlaze 处理器采用RISC 架构和哈佛结构的32位指令和数据总线， 可以全速执行存储在片上存储器和外部存储器中
大数据平台技术框架选型Last revision on 21 December 2020
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区