电力大数据环境下大数据中心架构体系设计任巍
发表时间：2019-05-17T10:38:47.307Z 来源：《电力设备》2018年第32期作者：任巍[导读] 摘要：随着社会的进步与科技的发展，在互联网、云计算等技术的支持下，大数据技术搭建的速度越来越快，大数据时代的到来是必然的。大数据的出现正在改变着我们每个人的生活方式、工作方式。（国网山西省电力公司大同供电公司综合服务中心综合三班 037008）摘要：随着社会的进步与科技的发展，在互联网、云计算等技术的支持下，大数据技术搭建的速度越来越快，大数据时代的到来是必然的。大数据的出现正在改变着我们每个人的生活方式、工作方式。促使了许多科技类型的有机结合，改变了传统的数据研究模式。大数据的关键技术及应用领域得到了极大的推广。随着国内智能电网的发展与普及，电力大数据的构建变得十分重要，大数据中心的架构也是
电力企业亟需解决的问题。本文旨在分析电力大数据的结构、内容、资源共享方面的内容，并结合我国国情，提出一套对于电力企业在电力大数据环境下大数据中心体系的架构方案。关键词：电力大数据；大数据中心；大数据一、电力大数据的应用电力大数据是将所有有用无用的电力数据进行整合的重要手段，目的在于瓦全电力数据的价值，实现数据存储与使用的优化。电力大数据目的不仅仅在于存储与整合数据，还参与到共享信息与交易。是优化使用电力数据的重要措施，是促进国家电网建设的重要组成环节[1]。
（一）生产领域的应用基于大数据的庞大信息量，在电力生产环节，可以利用电力大数据上的信息进行辅助电网的规划、安全性检测。电力生产过程中可以得到有效利用的大数据信息是用户用电量、公司总发电量、电力负荷数据等。将这些有用信息有机结合在一起，从而用来模拟用户用电需求量，实现对未来长期用户用电需求的预测，以及超负荷用电的趋避，减少安全事故发生的可能性，减少因事故而造成的经济损失，为电力公司更好地规划与运行提供强有力的信息资源支持[2]。（二）经营管理领域的应用电力管理部门可以利用用户用电量、用电时间等数据来合理的评估用电用户的信用级别，进行用户用电行为分析。基于基础数据的整合结合用户的注册信息，位置区域划分，参考气候、经济发展程度、国家电价政策等诸多因素进行综合测评，进行分析影响用户用电行为与用电量的不同。从而以及避免用电高峰期断电情况的发生。利用用户用电量等信息，用户区域划分，可以有效的为电力价格的调节提供强有力的材料保障。同时也可以用来监测电网的损坏，与窃电的预警。（三）优化服务综合利用电力基础大数据中的缴费网点信息，进行用户地理位置、区域、时段划分，根据用户类型的不同，合理评估现有缴费渠道的合理与否，辅助进行缴费网点的建设，结合电力热线服务，为用户推荐更加快捷方便的缴费站点，更便利使用用户的缴费过程。同时基于用户基本信息、电力使用状况、缴费及时与否等信息数据，利用统计分析进行全面性的评判用户信用等级的工作。建立起权威的用户信用登记评判标准，实现对用户信用等级的精准评估与划分。
二、电力大数据环境下建立大数据中心架构体系大数据的应用范围极为广泛也更便捷更高效、因此合理利用大数据，是电力企业的必修课。电力大数据的普及与应用是大数据环境下的必然应用。电力大数据是指利用数据存储、分类、整合、划分等技术手段以求达到提升公司业务，优化服务的目的。因此在电力企业中大数据中心的建设是十分必要的。（一）两级部署参考大多数电力企业大数据中心平台构建的过程经验，大多数的中心部署可以大致分为两个阶段。第一阶段就是建立起两级部署模式，两级部署模式就是指，总部作为核心数据的汇集点，网省公司作为区域数据的汇集点进行同步建设，可以更加高效的将现有数据进行充分的利用，将大部分业务下分到网省层次进行部署与开展，以求减少在企业发展初期阶段，大数据中心构建所带来的对公司所产生的压力[3]。
（二）一级部署随着公司的持续发展，大数据中心平台的不断完善，平台应逐渐进行融合，将数据整合存储在总部中心数据库中，这样可以更合理的利用资源，更加有利于公司对于大数据的价值的分析与利用。
三、建立大数据中心的关键技术（一）数据的接入与前期处理。将外部数据导入到中心大数据存储系统的过程，可以根据数据形成整合的实效性、数据类、数据量。划分为不同的类型，针对不同的数据类型，所需要采取的整合技术不同。前期处理的存在也是十分必要的，大数据中心的数据来源，并不全是完整的有用数据，还有许多无效文件数据，以及未得到有效处理的各类型资源数据。通过前期处理，将资源文件分类处理、整合，从而降低数据存储成本。（二）数据存储数据的存储是面向以结构化、半结构化、实时、非结构化的类型的数据的存储为特征。利用较低成本硬件与磁盘，采用不同的文件处理系统（分布式文件系统、分布式关系型数据库等），来支撑数据的高级处理及应用功能。（三）在线数据处理技术在数据得到有效存储之后，数据的应用问题随之而来，电力企业构建大数据中心的目的便是应用已经存储的数据进行分析，从而得到企业想要得到的数据。在线数据处理技术就显得格外重要，传统的数据库技术无法在处理海量的数据时展现良好的扩展性，同时也存在许多难以处理的技术性难题。大数据中心的数据计算通过内存计算、流计算的技术有机集合。用以满足数据的在线处理与计算，可以实现实时处理，从而提高效率。（四）安全与保障
数据中心架构建设计方案建议书 1、数据中心网络功能区分区说明 功能区说明 图1：数据中心网络拓扑图 数据中心网络通过防火墙和交换机等网络安全设备分隔为个功能区：互联网区、应用服务器区、核心数据区、存储数据区、管理区和测试区。可通过在防火墙上设置策略来灵活控制各功能区之间的访问。各功能区拓扑结构应保持基本一致，并可根据需要新增功能区。 在安全级别的设定上，互联网区最低，应用区次之，测试区等，核心数据区和存储数据区最高。 数据中心网络采用冗余设计，实现网络设备、线路的冗余备份以保证较高的可靠性。 互联网区网络 外联区位于第一道防火墙之外，是数据中心网络的Internet接口，提供与Internet高速、可靠的连接，保证客户通过Internet访问支付中心。 根据中国南电信、北联通的网络分割现状，数据中心同时申请中国电信、中国联通各1条Internet线路。实现自动为来访用户选择最优的网络线路，保证优质的网络访问服务。当1条线路出现故障时，所有访问自动切换到另1条线路，即实现线路的冗余备份。
但随着移动互联网的迅猛发展，将来一定会有中国移动接入的需求，互联区网络为未来增加中国移动（铁通）链路接入提供了硬件准备，无需增加硬件便可以接入更多互联网接入链路。 外联区网络设备主要有：2台高性能链路负载均衡设备F5 LC1600，此交换机不断能够支持链路负载,通过DNS智能选择最佳线路给接入用户,同时确保其中一条链路发生故障后,另外一条链路能够迅速接管。互联网区使用交换机可以利用现有二层交换机，也可以通过VLAN方式从核心交换机上借用端口。 交换机具有端口镜像功能，并且每台交换机至少保留4个未使用端口，以便未来网络入侵检测器、网络流量分析仪等设备等接入。 建议未来在此处部署应用防火墙产品，以防止黑客在应用层上对应用系统的攻击。 应用服务器区网络 应用服务器区位于防火墙内，主要用于放置WEB服务器、应用服务器等。所有应用服务器和web服务器可以通过F5 BigIP1600实现服务器负载均衡。 外网防火墙均应采用千兆高性能防火墙。防火墙采用模块式设计，具有端口扩展能力，以满足未来扩展功能区的需要。 在此区部署服务器负载均衡交换机，实现服务器的负载均衡。也可以采用F5虚拟化版本，即无需硬件，只需要使用软件就可以象一台虚拟服务器一样，运行在vmware ESXi上。 数据库区
系统架构典型案例 共享平台逻辑架构 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。 一般性技术架构设计案例 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。整体架构设计案例 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。 应用层级说明
数据中台之结构化大数据存储设计 一.前言 任何应用系统都离不开对数据的处理，数据也是驱动业务创新以及向智能化发展最核心的东西。这也是为何目前大多数企业都在构建数据中台的原因，数据处理的技术已经是核心竞争力。在一个完备的技术架构中，通常也会由应用系统以及数据系统构成。应用系统负责处理业务逻辑，而数据系统负责处理数据。 传统的数据系统就是所谓的『大数据』技术，这是一个被创造出来的名词，代表着新的技术门槛。近几年得益于产业的发展、业务的创新、数据的爆发式增长以及开源技术的广泛应用，经历多年的磨炼以及在广大开发者的共建下，大数据的核心组件和技术架构日趋成熟。特别是随着云的发展，让『大数据』技术的使用门槛进一步降低，越来越多的业务创新会由数据来驱动完成。 『大数据』技术会逐步向轻量化和智能化方向发展，最终也会成为一个研发工程师的必备技能之一，而这个过程必须是由云计算技术来驱动以及在云平台之上才能完成。应用系统和数据系统也会逐渐融合，数据系统不再隐藏在应用系统之后，而是也会贯穿在整个业务交互逻辑。传统的应用系统，重点在于交互。而现代的应用系统，在与你交互的同时，会慢慢的熟悉你。数据系统的发展驱动了业务系统的发展，从业务化到规模化，再到智能化。 业务化：完成最基本的业务交互逻辑。 规模化：分布式和大数据技术的应用，满足业务规模增长的需求以及数据的积累。 智能化：人工智能技术的应用，挖掘数据的价值，驱动业务的创新。 向规模化和智能化的发展，仍然存在一定的技术门槛。成熟的开源技术的应用能让一个大数据系统的搭建变得简单，同时大数据架构也变得很普遍，例如广为人知的Lambda架构，一定程度上降低了技术的入门门槛。但是对数据系统的后续维护，例如对大数据组件的规模化应用、运维管控和成本优化，需要掌握大数据、分布式技术及复杂环境下定位问题的能力，仍然具备很高的技术门槛。 数据系统的核心组件包含数据管道、分布式存储和分布式计算，数据系统架构的搭建会是使用这些组件的组合拼装。每个组件各司其职，组件与组件之间进行上下游的数据交换，而不同模块的选择和组合是架构师面临的最大的挑战。 本篇文章主要面向数据系统的研发工程师和架构师，我们会首先对数据系统核心组件进行拆解，介绍每个组件下对应的开源组件以及云上产品。之后会深入剖析数据系统中结构化数据的存储技术，介绍阿里云Tablestore选择哪种设计理念来更好的满足数据系统中对结构化数据存储的需求。 二.数据系统架构 1.核心组件
第1章数据仓库建设 1.1数据仓库总体架构 专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。 根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规范，包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下： 数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容： 数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume
及传统的ETL采集工具。 数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。 数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。 数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。 1.2数据采集 专家系统数据仓库数据采集包括两个部分内容：外部数据汇集、内部各层数据的提取与加载。外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集 专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等相关子系统，数据采集的内容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包括日检修数据等。 根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。 本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:
软件/系统设计的总体思路 一、概念 软件设计的本质就是针对软件的需求，建立模型，通过将模型映射为软件，来解决实际问题。因此软件设计需要解决的核心问题是建立合适的模型，使得能够开发出满足用户需求的软件产品，并具有以下特性： ?灵活性（Flexibility） ?有效性（Efficiency） ?可靠性（Reliability） ?可理解性（Understandability） ?维护性（Maintainability） ?重用性（Reuse-ability） ?适应性（Adaptability） ?可移植性（Portability） ?可追踪性（Traceability） ?互操作性（Interoperability） 因此，软件设计并没有一套放之四海而皆准的方法和模板，需要我们的设计开发人员在软件的设计开发过程中针对软件项目的特点进行沟通和协调，整理出对软件项目团队的行之有效的方式，进行软件的设计。并保障软件设计文档的一致性，完整性和可理解性。
我们经常听到这样的话： ?“设计文档没有用，是用来糊弄客户和管理层的文档”； ?“用来写设计文档的时间，我的开发早就做完了”； ?“项目紧张，没有时间做设计”； 这些言论，并不是正确的观念，根据软件项目的实际情况，软件开发设计团队可以约定设计文档的详细程度。项目团队需要保障设计文档的完整性和一致性，在项目进度紧张的情况下，软件设计文档可以更初略一些；在项目时间充裕的情况下，相关文档可以更为详尽。但是在项目开发过程中，需要软件设计开发团队对于设计文档有共同的理解。 二、设计文档分类与使用 通常来说，作为软件项目，我们需要有这几类文档 ?需求说明文档 ?功能设计文档 ?系统架构说明书 ?模块概要设计文档 ?模块详细设计文档 就像我之前说到的，在某个软件团队，对于以上的文档的要求是可以完全不同的，在简单项目中，可能所有类型的文档放在一个文档中进行说明；在复杂项目中，每一类文档可能都要写几个文档；而在最极端的情况下，可能每一类文档都能装
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
高效实现数据仓库的七个步骤 数据仓库和我们常见的RDBMS系统有些亲缘关系，但它又有所不同。如果你没有实施过数据仓库，那么从设定目标到给出设计，从创建数据结构到编写数据分析程序，再到面对挑剔的用户的评估，整个过程都会带给你一种与以往的项目完全不同的体验。一句话，如果你试图以旧有的方式创建数据仓库，那你所面对的不是预算超支就是所建立的数据仓库无法良好运作。 在处理一个数据仓库项目时需要注意的问题很多，但同时也有很多有建设性的参考可以帮助你更顺利的完成任务。开放思维，不断尝试新的途径，对于找到一种可行的数据仓库实现方法来说也是必需的。 1. 配备一个全职的项目经理或你自己全面负责项目管理 在通常情况下，项目经理都会同时负责多个项目的实施。这么做完全是出于资金和IT资源方面的考虑。但是对于数据仓库项目的管理，绝对不能出现一人身兼数个项目的情况。由于你所处的领域是你和你的团队之前没有进入过的领域，有关数据仓库的一切－数据分析、设计、编程、测试、修改、维护－全都是崭新的，因此你或者你指派的项目经理如果能全心投入，对于项目的成功会有很大帮助。 2. 将项目管理职责推给别的项目经理 由于数据仓库实现过程实在是太困难了，为了避免自虐，你可以在当前阶段的项目完成后就将项目管理职责推给别的项目经理。当然，这个新的项目经理一定要复合第一条所说的具有全职性。为什么要这么做呢？首先，从项目经理的角度看，数据仓库实施过程的任何一个阶段都足以让人身心疲惫。从物理存储设备的开发到Extract-Transform-Load的实现，从设计开发模型到OLAP，所有阶段都明显的比以前接触的项目更加困难。每个阶段不但需要新的处理方法、新的管理方法，还需要创新性的观点。所以将管理职责推给别的项目经理不但不会对项目有损害，还可以起到帮助作用。 3.与用户进行沟通 这里所讲的内容远比一篇文章本身要重要的多。你必须明白，在数据仓库的设计阶段，那些潜在用户自己也不清楚他们到底需要数据仓库为他们做什么。他们在不断的探索和发现自己的需求，而你的开发团队也在和客户的接触中做着同样的事情。更加频繁的与客户接触，多做记录，
XX项目 总体设计方案 版本： 拟制： 校对： 审核： 批准： 二零XX年X月制 修订情况记录
目录
一引言 (5) 1.1项目背景及目标 (5) 1.2术语及缩略语 (5) 1.3设计参考文档 (5) 二项目需求分析 (5) 2.1产品需求 (5) 2.2产品定位 (5) 2.3功能要求 (5) 2.4性能要求 (5) 2.5设计思路 (5) 2.6质量目标 (5) 三外观设计方案 (6) 3.1外观设计整体要求 (6) 3.2外观设计注意事项 (6) 四硬件设计方案 (6) 4.1部件选择 (6) 4.2系统连接框图 (6) 4.3系统逻辑框图 (7) 4.4系统接口及资源分配 (7) 五软件设计方案 (7) 5.1开发调试环境 (7) 5.2开发资源需求 (7) 5.3程序设计方案 (7) 5.4程序设计周期 (7) 5.5生产工具 (7) 六结构设计方案 (7) 6.1结构设计方案 (7) 6.2结构件延用情况 (7) 6.3结构设计注意事项 (8) 七可靠性、安全性、电磁兼容性设计 (8) 7.1可靠性设计要求 (8) 7.2安全性设计要求 (8)
7.3电磁兼容性要求 (8) 7.4其它（包装、泡沫等） (8) 八电源设计 (8) 8.1电源电气参数要求 (8) 8.2电源安全设计要求 (8) 8.3电源其它要求 (8) 九散热设计 (9) 9.1整机散热设计 (9) 9.2部件散热设计 (9) 十测试要求 (9) 10.1整机结构方面测试要求 (9) 10.2整机电气方面测试要求 (9) 10.3整机环境方面测试要求 (9) 十一成本估算及控制 (9) 11.1成本估算 (9) 11.2成本控制 (10) 十二项目风险及控制 (10)
工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案
1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1 图1环境适应性测试评价服务实验室概况
平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括但不限于： （1）产品环境适应性基础数据提供； （2）产品环境适应性调研分析报告； （3）产品环境适应性分析预测； （4）产品环境适应性技术规范制定； 2. 信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成，即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联，大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统 3.1建设内容 （1）测试评价业务的流程化和信息化 实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理；同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 （2）实验室/试验场管理信息化
存储架构 三种常见架构：DAS DAS、、NAS NAS、 、SAN 在数据存储中，存储设备与服务器的连接方式通常有三种形式：1、存储设备与服务器直接相连接--DAS；2、存储设备直接联入现有的TCP/IP 的网络中NAS； 3、将各种存储设备集中起来形成一个存储网络，以便于数据的集中管理--SAN。 1、什么是直接附属存储（、什么是直接附属存储（DAS DAS DAS）？ ）？DAS（Direct Attached Storage，直接附属存储），也可称为SAS（Server-Attached Storage，服务器附加存储）。DAS 被定义为直接连接在各种服务器或客户端扩展接口下的数据存储设备，它依赖于服务器，其本身是硬件的堆叠，不带有任何存储操作系统。在这种方式中，存储设备是通过电缆（通常是SCSI 接口电缆）直接到服务器的，I/O（输入/输入）请求直接发送到存储设备。DAS 适用于以下几种环境： 1）服务器在地理分布上很分散，通过SAN（存储区域网络）或NAS（网络直接存储）在它们之间进行互连非常困难； 2）存储系统必须被直接连接到应用服务器； 3）包括许多数据库应用和应用服务器在内的应用，它们需要直接连接到存储器上，群件应用和一些邮件服务也包括在内。
典型DAS 结构如图所示: 对于多个服务器或多台PC 的环境， 使用DAS 方式设备的初始费用可能比较 低，可是这种连接方式下，每台PC 或 服务器单独拥有自己的存储磁盘，容量 的再分配困难；对于整个环境下的存储 系统管理，工作烦琐而重复，没有集中管理解决方案。所以整体的拥有成本（TCO）较高。目前DAS 基本被NAS 所代替。 2、什么是网络附属存储（、什么是网络附属存储（NAS NAS NAS）？ ）？NAS NAS（（Network Attached Storage Storage：网络附属存储） ：网络附属存储）是一种将分布、独立的数据整合为大型、集中化管理的数据中心，以便于对不同主机和应用服务器进行访问的技术。按字面简单说就是连接在网络上,具备资料存储功能的装置，因此也称为“网络存储器”。它是一种专用数据存储服务器。它以数据为中心，将存储设备与服务器彻底分离，集中管理数据，从而释放带宽、提高性能、降低总拥有成本、保护投资。其成本远远低于使用服务器存储，而效率却远远高于后者。NAS （Network Attached Storage，网络附属存储），是一种专业的网络文件存储及文件备份设备，或称为网络直联存储设备、网络磁盘阵列。NAS 存储的特点
智慧工地整体建设项目系统总体设计解决方案1.1 总体架构 技术和业务标准体系 市建委市质安监总站区县质安监分站工地建设企业监理部门用户层 塔式起重深基坑施工联动应急 语音对讲系统 机监控系统安全监测系统指挥系统 工地可视化系统数字质安监系统 施工升降机混泥土搅拌车超 应用层 监控管理系统载超速监控子系统 建设工程安全质量物联网管理集成平台 注册服务安全认证服务GIS 服务电子表单报表服务短信服务 服务层通信服务流媒体服务视频存储RFID 中间件工作流服务权限管理 数据集成层 数据层实时监测数据基础数据业务数据地图数据外部数据 INTERNET/INTRANET/VPN专网 移动通信网（ 2G/3G/Wi - Fi/WiMax ） 网络 传输层 WSN 无线传感网 塔吊监控仪升降机监控仪RFID 识别标签GPS 设备视频监控设备应力监测传感器RFID 读写器移动执法终端语音对讲终端采集层 责 任 追 溯 和 查 证 体 系图 1. 平台总体架构图 基于政府职能部门出台的相关建筑工程质量安全监督管理业务标准体系和责任追溯和查证体系的要求，运用物联网综合应用技术建设《建设工程质量安全物联网管理应用平台》。
1.1.1 系统拓扑 信息存储与处理系统（应用领域） 广域通信网（公众传输网络） 接入网 信息采集 （各类传感器） 综合管理平台工地可视化塔吊监控 GIS数字地 图 ?? ?? 数字化质安监管理应急救援 ?? Internet 移动通信网络（2G / 3G / Wi-Fi / WiMAX ?） VPN 移动执法工地可视化塔吊监控 图2. 系统拓扑图 项目建设采用先进的物联网技术，主要由信息采集层、 网络接入层、网络传输层、信息存储与处理层组成。如图2所示。将移动执法终端、塔式起重机作业产生的动态情况、 工地周围的视频数据及时上传给综合管理平台。综合管理平 台对各子系统进行融合，进行报警联动等处理。各级管理部
数据中心建设方案 信息技术有限公司 目录 第1章方案概述 (2) 1.1. 建设背景 (3) 1.2. 当前现状 (4)
1.3. 建设目标 (5) 第2章方案设计原则 (7) 2.1. 设计原则 (7) 22 设计依据 (8) 第3章数据中心方案架构 (9) 3.1数据中心架构设计 (9) 3.2大数据处理设计 (16) 3.3大数据存储设计 (23) 3.4安全设计 (25) 3.5平台搭建实施步骤 (30) 3.6物理架构设计 (31) 第4章数据中心网络方案组成 (34) 4.1. 防火墙设计 (34) 4.2. 接入层设计 (34) 4.3. 网络拓扑 (35) 第5章数据中心基础设施方案组成 (36) 5.1. 机柜系统设计 (36) 5.2. 制冷系统设计 (38) 5.3. 供配电系统设计 (43) 5.4. 模块监控系统设计 (47) 第6章运维方案 (53) 6.1. 技术和售后服务 (53) 6.2. 售后服务项目 (53) 6.3. 售后服务项目内容 (53) 方案概述 “百年大计，教育为本”，教育行业是我国经济发展的关键命脉之一，伴随着数据集中在教育业信息化的逐渐展开，数据中心在企业和信息化的地位越来越重要。教育数据中心建设已成为教育机构信息化趋势下的必然产物。教育数据中心作为承载教育机构业务的重要IT基础设施，承担着教育机构稳定运行和业务创新的重任。在教育机构新型客户服务模式下，数据中心需要更高效地支持后台业务和信息共享需求，同时要24小时不间断的提供服务，支持多种服务手段。 这对教育数据中心的资源整合，全面安全，高效管理和业务连续性提出更高的要求。
XXX有限公司 XX项目 总体架构设计说明书
总体架构设计说明书文档修订记录 *变化状态：A——增加，M——修改，D——删除
目录 1引言 (5) 1.1目的 (5) 1.2读者对象 (5) 1.3引用文件 (5) 1.4术语表 (5) 2相关框架介绍 (5) 2.1XX框架简介 (5) 2.2XX框架简介 (5) 3系统架构 (6) 4总体设计 (6) 4.1约定 (6) 4.2设计原则 (6) 4.3设计实现 (6) 4.4构件实现 (6) 4.5通用业务处理 (7) 4.6配置文件 (7) 4.7辅助工具介绍 (7)
1引言 1.1目的 [在此对文档的目的进行说明。] 1.2读者对象 [在此对预期读者的角色进行罗列说明。] 1.3引用文件 ?[《XXXXXXXX》文件编号：XXXX_XXX_XXX] ?[《XXXXXXXX》文件编号：XXXX _XXX_XXX] 1.4术语表 2相关框架介绍 [对项目中使用到的框架进行介绍。] 2.1X X框架简介 [在此进行相关框架的产生背景、主要解决的问题、为什么要在项目中引入此框架进行介绍。] 2.2X X框架简介 [在此进行相关框架的产生背景、主要解决的问题、为什么要在项目中引入此框架进行介绍。]
3系统架构 [在此结合架构图概括的描述系统整体结构，特别注意接口的表述。] 4总体设计 4.1约定 4.1.1X X约定 [在此对设计过程中要遵循的约定进行说明。] 4.1.2X X约定 [在此对设计过程中要遵循的约定进行说明。] 4.2设计原则 4.2.1X X设计原则 [在此对设计过程中要遵循的原则进行说明。] 4.2.2X X设计原则 [在此对设计过程中要遵循的原则进行说明。] 4.3设计实现 4.3.1X X设计实现 [在此对设计思路进行详细说明，确保软件设计师和软件开发工程师能够读懂。] 4.3.2X X设计实现 [在此对设计思路进行详细说明，确保软件设计师和软件开发工程师能够读懂。] 4.4构件实现 [我们通常会把在一个或多个项目中用到的界面元素或功能抽象为控件或组件，以达到代码和外观重用的目的。]
xx省教育厅信息网总体设计方案 版本： V1.0 拟制： 校对： 审核： 批准： 二零一七年二月制
修订情况记录
目录 1 项目概述 (4) 1.1 项目概述 (4) 1.2 建设目标 (5) 1.3 建设原则 (5) 2 系统总体设计 (6) 2.1 系统功能定位 (6) 2.2 系统建设任务 (6) 2.3 系统技术架构 (7) 2.4 系统技术路线 (8) 2.4.1 采用Java语言开发..................... .. (8)
2.4.2 采用J2EE框架 (9) 2.4.2.1 平台比较 (9) 2.4.2.2 平台优势 (9) 2.4.3 采用容管理系统 (10) 2.4.4 采用全文检索系统 (11) 1项目概述 1.1 项目概述 政府门户是电子政务工程建设的主线。尽管电子政务不单是政府门户，但电子政务在很大程度上就是的服务，或者说通过门户这个平台来为企业和公众提供
服务。政府部电子政务实施的好坏最终是以外部的效果表现来评价的。 1.2 建设目标 政府门户网是信息化时代的政府与社会公众之间的有效载体，是电子政务重要的对外服务窗口，政府门户的建设目标是：具有高性能、高可靠性、技术先进、能实现统一的信息发布、集中的信息存储备份、专业的系统管理维护和便捷的网上办事系统的政府门户。 1.3 建设原则 此次项目建设将以“高起点、高要求、高标准”为导向，基于“统一规划、集中管理、分步实施”为原则进行开发建设。 先进性和成熟性 以开放的标准为基础，采用国际上成熟的、先进的、具有多厂商广泛支持的软件产品和技术来实现，保证整体架构的先进性。 可靠性和稳定性 系统方案具有较高的可靠性，关键产品是知名的并被广泛应用的可靠产品，同时对二次开发的系统及应用能够经受压力测试，被证明是安全可靠，同时，提供各种故障的快速恢复保证。 开放性和标准化原则 系统设计所采用的技术和设备符合国际标准、国家标准和业界标准，为系统的扩展升级、与其他系统的互联提供良好的基础。在设计时，提供开放性好、标准化程度高的技术方案；设备的各种接口满足开放和标准化原则。 具有较好的可伸缩性、可扩充性和扩展性 具有良好的可伸缩性。整个系统架构必须留有接口，最大可能地支持各种政务、业务管理系统的信息交换需求。具有平滑升级的能力，以适应将来工程规模拓展的需要。所有系统设备不但满足当前需要，并在扩充模块后满足可预见将来
数据仓库的基本架构 xiaoyi发表于 2013-07-31 23:57 来源：网站数据分析 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用： 从图中可以看出数据仓库的数据来源于不同的源数据，并提供多样的数据应用，数据自上而下流入数据仓库后向上层开放应用，而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。 数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load）的过程，ETL是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。 下面主要简单介绍下数据仓库架构中的各个模块，当然这里所介绍的数据仓库主要是指网站数据仓库。 数据仓库的数据来源
其实之前的一篇文章已经介绍过数据仓库各种源数据的类型——数据仓库的源数据类型，所以这里不再详细介绍。 对于网站数据仓库而言，点击流日志是一块主要的数据来源，它是网站分析的基础数据；当然网站的数据库数据也并不可少，其记录这网站运营的数据及各种用户操作的结果，对于分析网站Outcome这类数据更加精准；其他是网站内外部可能产生的文档及其它各类对于公司决策有用的数据。 数据仓库的数据存储 源数据通过ETL的日常任务调度导出，并经过转换后以特性的形式存入数据仓库。其实这个过程一直有很大的争议，就是到底数据仓库需不需要储存细节数据，一方的观点是数据仓库面向分析，所以只要存储特定需求的多维分析模型；另一方的观点是数据仓库先要建立和维护细节数据，再根据需求聚合和处理细节数据生成特定的分析模型。我比较偏向后面一个观点：数据仓库并不需要储存所有的原始数据，但数据仓库需要储存细节数据，并且导入的数据必须经过整理和转换使其面向主题。简单地解释下： (1).为什么不需要所有原始数据？数据仓库面向分析处理，但是某些源数据对于分析而言没有价值或者其可能产生的价值远低于储存这些数据所需要的数据仓库的实现和性能上的成本。比如我们知道用户的省份、城市足够，至于用户究竟住哪里可能只是物流商关心的事，或者用户在博客的评论内容可能只是文本挖掘会有需要，但将这些冗长的评论文本存在数据仓库就得不偿失；
项目总体架构及技术解决方案 （一）项目总体架构 1、公司在明确公司各部门岗位职责的基础上，为明确划分各层人员的权责，加强管理，提高工作效率，特制定本管理方法。 2、本办法按本公司组织系统各部门的职务按阶层分划岗位职责权限，将部门所有职责划分为由部门内部阶层人员负责的事项，分裂与《部门岗位职责》。 3、部门内所有事项分为共同及专项两部分，共同部分由主管（总经理）负责分配，安排其人员作为该事项的主要负责人员，在相关人员不到位的情况下由主管负责，专项部分则由相应职位的人员担当该事项的具体操作。 4、人员均应切实负责办理，不可借词委托，实施时，如遇困难或特殊事件发生，需向上一层人员请示后处理。 5、各层人员按规定事项办理后，如须向其上层人员报告时，仍需以书面或口头报告。 6、任一事项，涉及跨越本系统及两个部门配合执行该职责的，应由部门经理汇报主管总经理，有总经理安排协助处理。 7、公司的目标、政策、计划、标准及重要人事事项，应经企业管理委员会商讨、确定后，有总经理组织执行。 8、部门目标、政策、计划、标准及一般人事事项，如需汇报经理核定，必要时由总经理组织企业管理委员会商讨、确定后执行。
9、各部门人员听从一切临时的安排。 1、管理构架图 项目组织机构图 2、项目经理部的组成 我司如能中标，将从公司的各部门抽调一批技术骨干组建一个高效的项目经理部。项目经理部命名为XXXXXX亮化工程项目采购经理部。项目经理部的项目经理将委派我公司多年从事亮化设施工作，具有丰富同类工程施工管理经验的同志担任。项目经理部设项目经理1名、项目技术负责人1名。下面设置安全员、质检员、施工员、材料员、预算员、实验员、内业技术、财务主管、机械员、测量员等。 该项目经理部接受公司领导，对本工程项目的施工进度、质量、安全文明施工、成本、工期全面负责。并具体组织实施该项目的管理目标的实现。
数据中心同步平台建设方案 第一章概述 1.1 平台建设背景 当前政府、企业的信息化的状况是，各政府和企业一般都设计和建设了属于机构、业务本身的应用、流程以及数据的信息处理系统，独立、异构、涵盖各自业务内容的信息处理系统，系统设计建设的时期不同、业务模式不同，信息化建设缺乏有效的总体规划，重复建设；缺乏统一的设计标准，大多数系统都是由不同的厂商在不同的平台上，使用不同的语言进行开发的，信息交互共享困难，存在大量的信息孤岛和流程孤岛。为了有效整合分散异构的信息资源，消除“信息孤岛”现象，提高政府和企业的信息化水平。宇思公司要开发的数据共享交换平台，主要目的是有效整合分散异构系统的信息资源，消除“信息孤岛”现象，提高政府和企业的信息化水平，灵活实现不同系统间的信息交换、信息共享与业务协同，加强信息资源管理，开展数据和应用整合，进一步发挥信息资源和应用系统的效能，提升信息化建设对业务和管理的支撑作用。 要求新构建的数据共享交换平台要遵循标准的、面向服务架构（SOA）的方式，基于先进的企业服务总线ESB技术，遵循先进技术标准和规范，为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务，实现扩展性良好的“松耦合”结构的应用和数据集成；同时
要求数据共享交换平台，能够通过分布式部署和集中式管理架构，可以有效解决各节点之间数据的及时、高效地上传下达，在安全、方便、快捷、顺畅的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性，实现数据的一次 数据共享交换平台-设计方案 采集、多系统共享；要求数据交换平台节点服务器适配器的可视化配置功能，可以有效解决数据交换平台的“最后一公里”问题，快速实现不同机构、不同应用系统、不同数据库之间基于不同传输协议的数据交换与信息共享，为各种应用和决策支持提供良好的数据环境。要求数据共享交换平台能够把各种纷繁复杂的数据系统集成在一起完成特定业务，提供同构数据、异构数据之间的数据抽取、格式转换、内容过滤、内容转换、同异步传输、动态部署、可视化管理监控等方面功能，支持的数据包括各主流数据库（如Oracle、SQL Server、MySQL等）、地理空间数据（如卫星影像、矢量数据）、常规文件（word、excel、pdf）等各种格式，并可以根据用户需求定制开发特定业务服务。 1.2 应用场景 场景一：中国科学院电子学研究所的信息交换需求 实现各个数据中心间的数据库层面的数据共享交换，各中心之间是双向的、实时的数据交换，各数据节点的数据库是同构的数据库系统（即Oracle），数据的类型是基于数据库表格的规则数据，字段类型包含BLOB字段类型。目前各数据节点的数据结构（表）是相同的，主要是一表对一表的数据交换，数据抽取和过滤需求比较简单。目前数据共享交换是通过Oracle GoldenGate数据库同步工具来
数据中心SAN存储架构设计的八大原则 网界网【转载】 2010年08月31日 10:09 暂无评论 SAN是当今全球各地每一家大型企业机构最为关键的网络资源。没有SAN就没有存储访问和应用支持，业务功能也不能完成。没有业务功能就没有生产力;没有生产力企业也就无法生存。设计SAN来满足关键业务需求正因此成为保持企业本身生存能力的一个战略性组件。 数据中心SAN设计大部分常见参数包括： 可用性—存储数据必须始终可被应用所访问到 性能—可接受的、可预测的、一致的I/O响应时间 效率—不浪费任何资源(端口、带宽、存储、电源) 灵活性—优化数据路径以有效利用容量 可扩展性—随时按需增加连接和容量 可服务性—加快故障排除和问题解决 可靠性—在SAN中设计的冗余且可靠的操作 可管理性—优化传输和存储管理 成本—设计费用控制在预算内，掌握实时运营支出 实际上，这些基本参数的适应范围可能依据客户的不同、SAN部署的不同而有所不同。一款经深思熟虑的SAN设计可综合考虑到所有这些因素，遵循博科SAN设计原则将有助于协调不同需求之间的矛盾。此外，即便是复杂的大型数据中心SAN也可从一个崭新角度中获得收益。只有从这些基本需求着手来分析现有基础设施，这样才能找出其中能采用新SAN设计加以解决的差距及弱点，而在分析的同时仍可重新规划现有的基础设施组件。 原则1: 最小化所管理Fabric架构的数量 这其中包括了物理Fabric架构和虚拟Fabric架构，因为每个虚拟Fabric架构代表着一个管理责任。Fabric架构越少就越容易管理，这道理很简单。然而，在某些情况下，功能、安全及物理限制等问题往往要求有额外的Fabric架构。只有确定SAN管理单元并经由SAN路由提供资源共享，这样或许能在避免资源隔离的同时减少所需Fabric架构数量。 原则2: 最小化每个Fabric架构中交换机数
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：
北京甲骨文软件有限公司咨询经理鲁百年博士 一、国内信息化的现状 1、信息化建设的发展历史： 在国内信息化建设过程中，基本上是按照当时业务系统的需求进行建设，例如：在一个企业中，财务部门为了减少工资发放的差错，提高发放的效率，先建设一个工资发放和管理程序；为了报账和核对的需求，建设一个财务管理程序；在银行首先为了业务处理的方便，将最基本的手工记帐和处理的业务建成一个系统，过一段时间，如果有新的业务推出，就再建设一个新的系统，或在原系统的基础上增加新的业务处理。这样的结果使每个系统和系统之间缺少真正的信息沟通和信息交换。 2、为何要建立数据仓库： 前面我们讲过，业务系统各自为政，相互独立。当很多业务系统建立后，由于领导的要求和决策的需求，需要一些指标的分析，在相应的业务系统基础上再增加分析和相应的报表功能，这样每个系统就增加了报表和分析功能。但是，由于数据源不统一导致了对同一个指标分析的结果不相同。为了解决该问题，Bell Inman提出了数据仓库的概念，其目的是为了分析和决策的需要，将相互分离的业务系统的数据源整合在一起，可以为领导和决策层提供分析和辅助决策。 3、国内企业对数据仓库建设认识的误区： 大家对数据仓库的认识是将业务系统的数据进行数据抽取、迁移和加载（ETL），将这些数据进行整合存放在一起，统一管理，需要什么样的分析就可提供什么样的分析，这就是数据仓库。这样做的结果是花了一年到两年的时间都无法将整个企业业务系统的数据整合在一起，花钱多、见效慢、风险大。一年后领导问起数据仓库项目时，回答往往是资金不足，人力不够，再投入一些资源、或者再延长半年的时间就会见到效果，但是往往半年过后还是仅仅可以看到十几张或者几十张报表。领导不满意，项目负责人压力也很大，无法交待。这时，项目经理或者项目负责人才意识到，项目有问题，但是谁也不敢说项目有问题，因为这样显然是自己当时的决策失误。怎么办？寻找咨询公司或者一些大的厂商，答案往往是数据仓库缺乏数据模型，应该考虑数据模型。如果建设时考虑到整个企业的数据模型，就可以建设成企业级的数据仓库（EDW）。什么是数据模型，就是满足整