NIKE 项目数据中心网络架构方案 1.概述 (2) 2.系统需求分析 (2) 3.企业网络信息系统设计思路 (2) 4.企业网络信息系统建设原则 (2) 5.系统技术实现细节 (3) 5.1 网络拓扑图 (3) 5.2 Nike项目服务器技术实现细节 (4) 5.2.1双机备份方案 (4) 5.2.1.1.双机备份方案描述 (4) 5.2.1.2.双机备份方案的原理 (4) 5.2.1.3.双机备份方案的适用范围 (4) 5.2.1.4.双机备份的方式及优缺点 (4) 5.2.1.5双机方案建议 (4) 5.2.1.6磁盘阵列备份模式示意图 (5)
5.2.1.7双机方案网络拓扑图 (5) 5.2.1.8双机热备工作原理 (6) 6.备份 (6) 7.建议配置方案及设备清单..................................................7-8 1.概述 21世纪世界竞争的焦点将是信息的竞争，社会和经济的发展对信息资源、信息技术和信息产业的依赖程度越来越大，信息技术的发展对政治、经济、科技、教育、军事等诸多方面的发展产生了重大的影响，信息化是世界各国发展经济的共同选择，信息化程度已成为衡量一个国家，一个行业现代化的重要标志。 2．系统需求分析 由于此方案是专为NIKE项目数据中心设计，此数据中心是为数据信息提供传递、处理、存储服务的，为了满足企业高效运作对于正常运行时间的要求，因此，此数据中心在通信、电源、冷却、线缆与安全方面都必须要做到非常可靠和安全，并可适应不断的增长与变化的要求。 3．系统设计思路 企业网络信息系统的建设是为企业业务的发展服务，综合考虑公司信息系统当前背景和状况，其建设设计主要应达到如下目标： 1) 系统的设计应能满足公司对公用信息资源的共享需求,满足3PL及客户查询数据的共享需求，并为实现公用信息资源共享提供良好的网络环境，概括而言之就是能让相关人员顺利流畅的访问数据中心的Nike XpDX Server及我司的TMS等相关系统。与此同时，系统的建设还需要考虑到投入和产出两者间的关系，注意强调成本节约，提高效费比的问题。 2) 系统的设计必须充分考虑到建成后系统的管理维护问题。为此设计应强调系统的统一集中管理，尽量减少资源的分散管理，注重提高信息系统平台运营维护的工作效率。 3) 系统的设计还需要考虑建成后资源的合理利用问题，必须保证建成系统资源主要服务于设定需求，保证设计数据流量在网络中流畅通行。因此，必须保证只有设计的数据流量才能优先在网络中传递，对于设计外数据流量（例如互联网网页访问、网络下载、网络视频、网络音频、P2P、IM聊天）应通过技术
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。
数据中心网络系统 设计方案
数据中心高可用网络系统设计 数据中心作为承载企业业务的重要IT基础设施，承担着稳定运行和业务创新的重任。伴随着数据的集中，企业数据中心的建设及运维给信息部门带来了巨大的压力，“数据集中就意味着风险集中、响应集中、复杂度集中……”，数据中心出现故障的情况几乎不可避免。因此，数据中心解决方案需要着重关注如何尽量减小数据中心出现故障后对企业关键业务造成的影响。为了实现这一目标，首先应该要了解企业数据中心出现故障的类型以及该类型故障产生的影响。影响数据中心的故障主要分为如下几类： 硬件故障 软件故障 链路故障 电源/环境故障 资源利用问题 网络设计问题 本文针对网络的高可用设计做详细的阐述。 高可用数据中心网络设计思路
数据中心的故障类型众多，但故障所导致的结果却大同小异。即数据中心中的设备、链路或server发生故障，无法对外提供正常服务。缓解这些问题最简单的方式就是冗余设计，能够经过对设备、链路、Server提供备份，从而将故障对用户业务的影响降低到最小。 可是，一味的增加冗余设计是否就能够达到缓解故障影响的目的？有人可能会将网络可用性与冗余性等同起来。事实上，冗余性只是整个可用性架构中的一个方面。一味的强调冗余性有可能会降低可用性，减小冗余所带来的优点，因为冗余性在带来好处的同时也会带来一些如下缺点： 网络复杂度增加 网络支撑负担加重 配置和管理难度增加 因此，数据中心的高可用设计是一个综合的概念。在选用高可靠设备组件、提高网络的冗余性的同时，还需要加强网络构架及协议部署的优化，从而实现真正的高可用。设计一个高可用的数据中心网络，可参考类似OSI七层模型，在各个层面保证高可用，最终实现数据中心基础网络系统的高可用，如图1所示。
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。
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
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
云数据中心基础环境详细设计方案
目录 第一章综合布线系统 (11) 1.1 项目需求 (11) 1.2 综合布线系统概述 (11) 1.2.1 综合布线系统发展过程 (11) 1.2.2 综合布线系统的特点 (12) 1.2.3 综合布线系统的结构 (13) 1.3 综合布线系统产品 (14) 1.3.1 选择布线产品的参考因素 (14) 1.3.2 选型标准 (15) 1.3.3 综合布线产品的经济分析 (15) 1.3.4 综合布线产品的选择 (15) 1.3.5 综合布线系统特点 (16) 1.3.6 主要产品及特点 (17) 1.4 综合布线系统设计 (23) 1.4.1 设计原则 (23) 1.4.2 设计标准 (24) 1.4.3 设计任务 (25) 1.4.5 设计目标 (26) 1.4.6 设计要领 (26) 1.4.7 设计内容 (27) 1.5 工作区子系统设计方案 (34) 1.5.1 系统介绍 (34) 1.5.2 系统设计 (35) 1.5.3 主要使用产品 (39) 1.6 水平区子系统设计方案 (40) 1.6.1 系统介绍 (40) 1.6.2 系统设计 (41) 1.6.3 主要使用产品 (46) 1.7 管理子系统设计方案 (46) 1.7.1 系统介绍 (46) 1.7.2 系统设计 (47) 1.7.3 主要使用产品 (51) 1.8 垂直干线子系统设计方案 (52)
1.8.1 系统介绍 (52) 1.8.2 系统设计 (53) 1.8.3 主要使用产品 (56) 1.9 设备室子系统设计方案 (57) 1.9.1 系统介绍 (57) 1.9.2 系统设计 (57) 1.10 综合布线系统防护设计方案 (59) 1.10.1 系统介绍 (59) 1.10.2 系统设计 (60) 1.10.3 主要使用产品 (63) 第二章强电布线系统 (64) 2.1 概述 (64) 2.2 设计原则 (64) 2.3 设计依据 (65) 2.4 需求分析 (66) 2.5 系统设计 (67) 2.6 施工安装 (69) 2.6.1 桥架施工 (69) 2.6.2 管路施工 (69) 2.6.3 电缆敷设及安装 (70) 第三章配电系统 (71) 3.1 概述 (71) 3.2 用户需求 (72) 3.3 系统设计 (72) 3.3.1 UPS输入配电柜设计 (73) 3.3.2 UPS输出配电柜设计 (73) 3.3.3 UPS维修旁路配电柜设计 (74) 3.3.4 精密空调动力配电柜设计 (74) 3.3.5 动力配电柜设计 (75) 3.3.6 机房强电列头配电柜设计 (76) 3.4 施工安装 (83) 3.4.1 桥架管线施工 (83) 3.4.2 配电柜安装 (83) 第四章精密空调系统 (85) 4.1 项目概述 (85) 4.2 设计原则 (86)
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
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。
技术与应用 echnology & Application T 53 2009年3 月 ■文/中国建设银行信息技术管理部 戴春辉 窦 彤 数据中心网络设计与实现 数 据集中后，所有银行业务和网点都依赖网络来支持其对数据中心中主机的访问。此外，未来的新型应用， 如网上培训、IP 电话、可视电话等应用也对网络提出高带宽、高服务质量以及支持多点广播等要求。因此，数据中心的网络建设必须能够最大化满足上述要求，适应未来新业务和技术的发展。 一、数据中心网络设计原则 网络的可靠性。银行业务的特点决定了其网络必须有极高的可用性，能最大限度地支持各业务系统正常运行。在网络设计上，合理组织网络架构，做到设备冗余、链路冗余，保证网络具有快速故障自愈能力，实现网络通讯不中断。 网络具有良好的可用性、灵活性。支持国际上各种通用的网络协议和标准，支持大型的动态路由协议及策略路由功能，保证与其他网络(如公共数据网、金融网络等)之间的平滑连接。 网络的可扩展性。根据未来业务的增长和变化，在不变动现有网络架构的前提下，可以平滑地扩展和升级。 网络安全性。制订统一的网络安全策略，整体考虑网络平台的安全性。 网络可集中管理。对网络实行集中监测、分权管理，构建网络管理平台，提供故障自动报警，具有对设备、端口等的管理和流量统计分析功能。 保证网络服务质量。保证对统一的网络带宽资源进行合理调配，当网络拥塞发生时，保障银行关键业务和用户数据的传输。提供对数据传输的服务质量（QoS）和优先级控制等，以保证骨干网上各类业务的QoS。 二、数据中心网络实现 1.网络技术 数据中心网络设计实现的技术基础如下。（1）路由交换技术 目前，在银行的网络设计中，绝大部分网络通信都是基于TCP/IP 协议及相关技术的。路由交换技术是构建IP 网络的基础技术，是网络互联的基础。在数据中心网络中，大面积使用高性能、高可靠的三层交换机，用以构建多个不同的功能分区。分区间相互隔离，通过1G/10G 接口连接高速的核心交换区。 网络互联路由协议主要有OSPF、RIPv2和BGP。在数据中心局域网中主要使用OSPF 路由协议，以达到快速收敛的目的；而在边界或与分支机构广域互联，通常使用BGP 路由协议，以实现对网络的有效管理。 （2）负载均衡技术 负载均衡建立在现有网络结构之上，提供了一种廉价、有效、透明的方法，扩展网络设备和服务器的带宽，增加吞吐量，加强网络数据处理能力，提高网络的灵活性和可用性。负载均衡技术主要有软/硬件负载均衡，本地/全局负载均衡。在数据中心主要使用硬件负载均衡解决方案。 （3）防火墙技术 当前银行网络主要使用状态检测型防火墙，集成了包过滤防火墙、电路层防火墙和应用防火墙三种技术，只有符合安全规则的网络连接和访问才可以通过防火墙，有效隔离各个安全区域，保障核心数据的安全性。 （4）入侵检测技术 入侵检测技术（IDS）从计算机系统或网络中收集、分析信息，检测任何企图破坏计算机资源完整性、机密性和
大数据时代下的 三种存储架构 数据时代，移动互联、社交网络、数据分析、云服务等应用的迅速普及，对数据中心提出革命性的需求，存储基础架构已经成为IT核心之一。政府、军队军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广电等各个领域新兴应用层出不穷。 大数据时代，移动互联、社交网络、数据分析、云服务等应用的迅速普及，对数据中心提出革命性的需求，存储基础架构已经成为IT核心之一。政府、军队军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广电等各个领域新兴应用层出不穷。数据的价值日益凸显，数据已经成为不可或缺的资产。作为数据载体和驱动力量，存储系统成为大数据基础架构中最为关键的核心。 传统的数据中心无论是在性能、效率，还是在投资收益、安全，已经远远不能满足新兴应用的需求，数据中心业务急需新型大数据处理中心来支撑。除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能之外，新型的大数据中心还需具备虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特征，才能满足具备大数据特征的应用需求。这些史无前例的需求，让存储系统的架构和功能都发生了前所未有的变化。 基于大数据应用需求，“应用定义存储”概念被提出。存储系统作为数据中心最核心的数据基础，不再仅是传统分散的、单一的底层设备。除了要具备高性能、高安全、高可靠等特征之外，还要有虚拟化、并行分布、自动分层、弹性扩展、异构资源整合、全局缓存加速等多方面的特点，才能满足具备大数据特征的业务应用需求。 尤其在云安防概念被热炒的时代，随着高清技术的普及，720P、1080P随处可见，智能和高清的双向需求、动辄500W、800W甚至上千万更高分辨率的摄像机面市，大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。 目前市场上的存储架构如下：
数据中心网络架构 7.6.2.3.1、网络核心 网络核心由2台双引擎万兆交换机构成，通过千兆实现各个功能分区的接入，同时交换机之间采用双千兆捆绑的方式实现高速互联。 为了保证各个功能分区的高可靠性，与各个功能分区的汇聚交换机或接入交换机采用双链路冗余连接。 网络为二层架构，要采用千兆接入层交换通过千兆线路上行到两台核心交换层交换机。服务器接入采用双网卡千兆上行，接入交换机采用万兆上行到核心交换机。 应急信息系统对网络安全、信息安全有着很高的要求，因此通过合理的防火墙、IPS和ASE部署，可以使网络对非法请求、异常攻击和病毒具有非常好的防御，同时可以对各种敏感和非法信息、网址和电子邮件进行有效的过滤。 7.6.2.3.2、全交换网络 建议采用全交换网络来保证网络的高性能。应急指挥中心服务器群规模不大，网络结构采用两层交换机即可。 在核心汇聚层采用高性能核心交换机，未采用路由器，主要的考虑基于以下两点： （1）交换机性能高，接口密度高，适合在数据中心的核心位置部署；相比而言路由器的性能和接口密度则远低于交换机； （2）交换机设备工作在二层，业务扩展灵活方便；
7.6.2.3.3、服务器接入的二层模式 在工作模式上，核心汇聚交换机工作在路由模式（三层），服务器接入层交换机工作在交换（二层）模式。 三层接入的好处在于配置管理相对简单，上行汇聚设备的报文比较“纯净”，都是单播报文。而三层接入的问题主要在服务器扩展性、灵活性以及L4/L7设备的部署上。 对于应急系统来说，服务器的扩展能力是一个非常重要的问题，在实际的部署中，经常会要求服务器之间做二层邻接，如果采用二层接入，可以很方便的实现VLAN的部署。 三层接入带来的另一个问题是L4/L7设备（如服务器Load-Balacne）的部署。Load-Balance通常部署在汇聚层，可以实现对服务器访问流量的分担，以及服务器健康状态的检查，对于某些负载均衡算法或服务器健康检查算法来说，必须要求服务器和Load-balance设备二层邻接，因此数据中心不建议采用三层接入。 对于二层接入方式，可以通过MSTP或SmartLink技术解决链路冗余问题。在MSTP中，端口的阻塞是逻辑上的，只对某些STP实例进行阻塞，一个端口可能对一个STP实例阻塞，但对另一个STP实例是可以转发的。合理的使用MSTP，可以做到链路的负载分担。而且，因为映射到一个MSTP实例的VLAN 可以灵活控制，并且引入了域的概念，使得MSTP在部署时有很好的扩展性。SmartLink提供了一种二层链路冗余技术，可以部分替代STP的功能，并且保证200毫秒的链路切换时间，可应用在HA要求较高的环境。 因此建议在数据中心的服务器区采用二层接入方式。 根据应急指挥应急指挥系统的需求，数据中心由以下几个功能区组成： （1）核心网络区： 由高速网络交换机组成，提供核心交换能力，同时部署安全和应用优化设备，保证数据安全和系统性能。 （2）核心数据库区： 由运行HA 系统的高效UNIX 主机组成，提供数据高速访问能力（3）应用区：
数据中心高可用网络系统设计 数据中心作为承载企业业务的重要IT基础设施，承担着稳定运行和业务创新的重任。伴随着数据的集中，企业数据中心的建设及运维给信息部门带来了巨大的压力，“数据集中就意味着风险集中、响应集中、复杂度集中……”，数据中心出现故障的情况几乎不可避免。因此，数据中心解决方案需要着重关注如何尽量减小数据中心出现故障后对企业关键业务造成的影响。为了实现这一目标，首先应该要了解企业数据中心出现故障的类型以及该类型故障产生的影响。影响数据中心的故障主要分为如下几类： 硬件故障 软件故障 链路故障 电源/环境故障 资源利用问题 网络设计问题 本文针对网络的高可用设计做详细的阐述。 高可用数据中心网络设计思路 数据中心的故障类型众多，但故障所导致的结果却大同小异。即数据中心中的设备、链路或server发生故障，无法对外提供正常服务。缓解这些问题最简单的方式就是冗余设计，可以通过对设备、链路、Server提供备份，从而将故障对用户业务的影响降低到最小。 但是，一味的增加冗余设计是否就可以达到缓解故障影响的目的？有人可能会将网络可用性与冗余性等同起来。事实上，冗余性只是整个可用性架构中的一个方面。一味的强调冗余性有可能会降低可用性，减小冗余所带来的优点，因为冗余性在带来好处的同时也会带来一些如下缺点： 网络复杂度增加 网络支撑负担加重 配置和管理难度增加 因此，数据中心的高可用设计是一个综合的概念。在选用高可靠设备组件、提高网络的冗余性的同时，还需要加强网络构架及协议部署的优化，从而实现真
正的高可用。设计一个高可用的数据中心网络，可参考类似OSI七层模型，在各个层面保证高可用，最终实现数据中心基础网络系统的高可用，如图1所示。 图1 数据中心高可用系统设计层次模型 数据中心网络架构高可用设计 企业在进行数据中心架构规划设计时，一般需要按照模块化、层次化原则进行，避免在后续规模越来越大的情况再进行大规模的整改，造成时间与投资浪费。 模块化设计 模块化设计是指在对一定范围内的不同功能或相同功能不同性能、不同规格的应用进行功能分析的基础上，划分并设计出一系列功能模块，模块之间松耦合，力求在满足业务应用要求的基础上使网络稳定可靠、易于扩展、结构简单、易于维护。 不同企业的应用系统可能有一定的差异。在网络层面，根据应用系统的重要性、流量特征和用户特征的不同，可大致分为以下几个区域，如图2所示。
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
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，成为全球范围内加速企业技术创新、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。
云时代需要怎样的数据中心架构？ 云计算要求基础设施具有良好的弹性、扩展性、自动化、数据移动、多租户、空间效率和对虚拟化的支持。那么，云计算环境下的数据中心基础设施各部分的架构应该是什么样的呢? 1、云计算数据中心总体架构 云计算架构分为服务和管理两大部分。在服务方面，主要以提供用户基于云的各种服务为主，共包含3个层次：基础设施即服务IaaS、平台即服务PaaS、软件即服务SaaS.在管理方面，主要以云的管理层为主，它的功能是确保整个云计算中心能够安全、稳定地运行，并且能够被有效管理。 2、云计算机房架构 根据长城电子公司多年的经验，为满足云计算服务弹性的需要，云计算机房采用标准化、模块化的机房设计架构。模块化机房包括集装箱模块化机房和楼宇模块化机房。 集装箱模块化机房在室外无机房场景下应用，减轻了建设方在机房选址方面的压力，帮助建设方将原来半年的建设周期缩短到两个月，而能耗仅为传统机房的50%,可适应沙漠炎热干旱地区和极地严寒地区的极端恶劣环境。楼宇模块化机房采用冷热风道隔离、精确送风、室外冷源等领先制冷技术，可适用于大中型数据中心的积木化建设和扩展。 3、云计算网络系统架构 网络系统总体结构规划应坚持区域化、层次化、模块化的设计理念，使网络层次更加清楚、功能更加明确。数据中心网络根据业务性质或网络设备的作用进行区域划分，可从以下几方面的内容进行规划。 1)按照传送数据业务性质和面向用户的不同，网络系统可以划分为内部核心网、远程业务专网、公众服务网等区域。 2)按照网络结构中设备作用的不同，网络系统可以划分为核心层、汇聚层、接入层。 3)从网络服务的数据应用业务的独立性、各业务的互访关系及业务的安全隔离需求综合考虑，网络系统在逻辑上可以划分为存储区、应用业务区、前置区、系统管理区、服务器托管、外联网络接入区、内部网络接入区等。
云数据中心网络设计方案
目录 一、项目背景 (2) 二、工程概述 (2) 三、数据中心网络设计 (4) （一）网络结构 (4) 1、链路接入区 (4) 2、互联网接入区 (5) 3、互联网服务资源区 (5) 4、专网接入区 (6) 5、专网服务资源区 (6) 6、核心网络区 (7) 7、内网服务资源区 (7) 8、存储资源区 (8) 9、运维管理区 (9) 10、指挥中心接入区 (9) 11、物理整合区 (10) （二）虚拟化组网 (10)
一、项目背景 根据区委、区政府主要领导批示，2014年11月我区启 动了智慧城市战略发展顶层设计与规划工作。经过几个月的 努力，通过一系列调研、分析、设计与研讨，《智慧城市建 设总体规划与三年行动计划》文稿形成（以下简称“《规划》”）， 并与相关部门进行了若干次的专题讨论。根据各方意见修改 《规划》于2015年4月中旬经区长办公会研究原则通过。后， 《规划》中指出“新建智慧城市云平台，与现有的“智 慧华明”云平台共同支撑智慧应用系统建设。按照“集约建 设、集中部署”的原则，将新建的智慧应用系统直接部署在 云平台，将各部门已建的非涉密业务系统和公共服务类应用 系统逐步迁移至云平台，实现智慧应用在基础层面集中共享、 信息层面协同整合、运行维护层面统一保障，有利于充分整 合和利用信息化资源。” 根据《规划》中的目标和原则，在“智慧城市”首期项 目中与城市运行管理指挥中心同步进行云计算数据中心工 程建设，数据中心为智慧城市的总体建设提供基于云计算技 术的信息化基础设施，为智慧城市的各类业务应用提供稳定 可靠的运行环境。 二、工程概述 云计算数据中心与城市运行管理指挥中心选址为同一 地点，位于城市开发区津塘路与五经路交口处的“帝达东谷
大数据平台 总体架构规格说明书 V1.0版
●目录 ●目录 (2) I.简介 (4) 1.目的 (4) 2.词汇表 (4) 3.引用 (4) II.整体介绍 (5) 1.系统环境 (5) 2.软件介绍 (5) 3.用途 (6) 4.简介 (6) 5.核心技术 (7) ●大规模并行处理MPP (7) ●行列混合存储 (8) ●数据库内压缩 (8) ●内存计算 (9) 6.M ASTER N ODE (9) 7.D ATA N ODE (9) III.MASTER NODE (10) 1.简介 (10) 2.C ONTROL 模块 (10) 3.SQL模块 (10) 4.A CTIVE-P ASSIVE SOLUTION (16) IV.DATA NODE (19) 1.简介 (19) 2.重要模块 (19)
3.数据存储 (20) 4.数据导入 (21) V.分布式机制 (23) 1.概括 (23) 2.数据备份和同步 (24) 3.时间同步机制 (27) 4.分布式LEASE机制查询过程备忘 (27) VI.内存管理机制 (29) VII.V3.0版的初步设计思路 (30)
I.简介 1.目的 本文详细描述了DreamData数据库系统。介绍了系统的目标、功能、系统接口、系统行为、系统约束以及系统如何响应。本文面向系统参与者以及系统开发人员。 2.词汇表 3.引用
II.整体介绍 1.系统环境 图 1 –系统环境 2.软件介绍 DreamData是在从分布式数据库的基础上发展而来，同时加入一些NoSQL的基因的新一代大数据实时分析分布式数据库，并且支持内存计算。 DreamData最大的特色就是大而快，它能极快地导入和处理海量的数据，并在这个基础上能极快地进行用户所需数据统计和分析。相对传统数据库Oracle而言，DreamData的单机性能要高出50倍以上，并且随着节点数量的增加，整体性能会同步提升。
银行数据中心网络项目设计方案
目录 1、数据中心建设分析 (4) 1.1 背景 (4) 1.2 银行网络现状 (4) 1.3 建设重点 (5) 2、数据中心网络系统设计原则 (6) 2.1可靠性和可用性 (6) 2.2可扩展性 (7) 2.3灵活性 (7) 2.4高性能 (7) 3、数据中心分区设计思想 (7) 3.1 区域划分 (7) 3.2分区设计的优点 (8) 4、数据中心技术架构设计 (8) 4.1设计概述 (8) 4.1.1 VLAN规划 (11) 4.1.2 路由设计 (12) 4.2核心交换区设计 (12) 4.2.1 具体设计 (12) 4.2.2 VLAN划分 (12) 4.2.3 路由规划 (13) 4.3生产核心区规划 (15) 4.3.1拓扑 (15) 4.3.2 VLAN规划 (15) 4.3.3 路由规划 (16) 4.4前置机区规划 (16) 4.4.1 拓扑 (16) 4.4.2 VLAN规划 (16) 4.4.3 路由规划 (16) 4.5广域网接入区规划（分行接入） (17) 4.5.1 路由规划 (20) 4.6 QoS设计 (20) 4.6.1 QoS设计原则 (20) 4.6.2 QoS服务模型选择 (20) 4.6.3 QoS规划 (21) 4.7 ARP攻击防御 (23) 4.7.1 ARP攻击原理 (23) 4.7.2 ARP攻击的类型 (24) 4.7.3 ARP攻击解决方案 (27) 4.7.4 其他技术 (34) 5、数据中心管理 (35) 5.1数据中心管理设计原则 (35) 5.2网络管理 (36)
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