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中国移动优秀科技创新成果专栏 电信工程技术与标准化
2017年7月 第 7 期（第30卷 总第238期）月刊
2017年 第7期
业务支撑能力开放平台的设计与实现*
李文明，崔俊交，贾宏举
（中移（苏州）软件技术有限公司/中国移动苏州研发中心，苏州 215163）
摘 要 在移动互联网时代，电信运营商面临来自互联网运营商的业务冲击，通过剖析运营商能力开放遇到的安全
性、性能等挑战，梳理了能力发布、能力封装等全生命周期流程，并从系统架构、门户及能力集成管控等方面提出了能力开放平台的建设方案。最后介绍了中移（苏州）软件技术有限公司能力开放平台的系统架构及关键技术方案，该平台能够有效地支撑运营商业务能力开放给开发者，从而实现吸引合作伙伴入驻，开发创新的应用，持续挖掘潜在业务价值，形成开放共赢的生态链。
关键词 能力开放平台；API；SSB
中图分类号 TP393 文献标识码 A 文章编号 1008-5599（2017）07-0031-06
1 引言
移动互联网与电子商务的发展对于传统产品销售模式与渠道已经产生了深刻的影响，从移动提供的服务与产品角度看，互联网化以及大数据的发展使得移动运营商在产品创新方面有了更大的空间。比如将移动自有的内容、信息和数据打包成商品，在一定安全管控要求的前提下，以在线服务的形式在互联网进行销售，从而进一步拓展移动服务与产品的范围。
不仅运营商，互联网厂商也采取能力开放提升其业务价值。比如，阿里巴巴和腾讯先后构建了能力开放平台开放业务能力，吸引合作伙伴入驻，提升企业价值。总的来看，能力开放已成为进一步发展的必然趋势。将业务支撑系统核心能力开放给个人和企业开发者，将会引入对业务支撑系统能力创造性的二次开发和整合，从而提升业务支撑能力与技术的活力。
2 运营商能力开放的现状与挑战
2.1 能力开放的现状
随着业务的快速发展以及数字化服务转型的需要，运营商与产业链上下游合作伙伴的开放合作越来越多，对业务支撑系统提出了诸多开放内部接口给合作伙伴进行调用的要求。业务支撑系统开放的接口往往基于烟囱式建设，缺乏统一的规划，在接口开放的粒度、开放的协议标准、合作伙伴调用流程、调用方式、安全管控、异常处理等方面均存在较大差异，给合作伙伴进行接口调用和业务接入带来了很大的挑战，存在的突出问题包括业务上线时间慢、周期长、错误定位难、以及接口性能差等，完全不能适应互联网时代“敏捷、安全、可靠、易用”的系统建设要求。
基于以上背景，业务支撑系统能力开放平台的设计目标是实现业务支撑系统服务的统一接入、注册、编排、
收稿日期：2017-06-21
* 中国移动集团级一类科技创新成果，原成果名称为《能力开放平台产品研发》。
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
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。
基于大数据的能力开放平台解决方案
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基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要 关键字：大数据经分统一调度能力开放 运营商经过多年的系统建设和演进，内部系统间存在一些壁垒，通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题，使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析 随着市场发展，传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来，某省运营商经营分析需求量激增，开发时限要求缩短，业务迭代优化需求频繁，原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天，支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据，释放业务部门的开发能力。 由于历史原因，业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统，缺乏统一的运维管理，造成系统与系统之间的数据交付复杂，无法最大化 的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统，减少运维工作量，提升维护质量。 驱动力一：程序调度管理混乱，系统资源使用不充分
经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理，平台内程序基本是串行执行，以经分日处理为例，每日运行时间为20 个小时，已经严重影响到了指标的汇总展示。 驱动力二：传统开发模式响应慢，不能满足敏捷开发需求 大数据平台已成为一个数据宝库，已有趋势表明，只依赖集成商与业务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求，提升数据价值。 驱动力三：大数据平台丰富了经分的数据源，业务部门急待数据开放 某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台，大数据平台整合了接入B域、O 域、互联网域数据，近100 余个数据接口，共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力，成为公司重要的资产，但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员，限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度，已经无法满足公司日益发展的业务需求，数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解 基于背景情况分析，我们认为主要问题有三个： 1、缺乏统一的调度管理，维护效率低下 目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的，按照串行调度的思路执行。进行能力开放后，目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度，将大大简化调度配置工作和提高系统的
智能工厂信息化架构及MES系统整体规划 企业信息化架构 基于制造企业的三个管理平台规划，其信息化系统整体架构规划如下： 基于整体信息化架构规划，实现的网络拓扑架构如下：
针对具体一个工厂或制造车间的网络拓扑架构如下： MES整体规划 MES生产执行系统自上向下分为五个层次：用户整合层、分析系统层、应用子系统层、生产管控平台层和数据中心层。如下图所示：
? 系统层次结构说明 ●用户整合层：通过统一的门户，采用灵活严格的权限设置，使企业内外的用户都能 在这个平台上进行业务操作，实现全面的协作。 ●分析系统层：整合企业的所有有效信息，为管理层提供决策支持。 ●应用子系统层：基于SOA 模式的标准应用模块组成，可根据企业需求灵活配置。 ●生产管控平台层：由应用建模平台、工作流平台、系统运行平台组成，是整个系统 的核心组成部分和运行基础，该平台具有开放性和可扩展性，能满足企业不断扩展 的业务需求。 ●生产数据中心层：由数据采集总线、实时数据库、分析数据库、数据访问服务组成。 ?基于SOA的先进技术平台 ●平台化：基于SOA的平台化设计，集应用建模系统、工作流系统、实时数据系统、 系统运行于一体。 ●灵活性：提供灵活的“随需应变”策略，支持业务规则和界面的灵活配置，支持工 艺流程的灵活定义，可根据业务需求变化快速重构系统。 ●先进性：采用最先进的软件技术，利用BS+CS应用模式，包括SOA技术、WEB技 术、XML技术、中间件技术、软件组件技术等。 ●安全性：充分保证控制系统的安全性。 ●可靠性：合理的系统架构设计，保证系统平台的可靠性达到99.99%。 ●开放性：向下与DCS、PLC、SCADA等过程控制系统集成，向上与ERP、CRM和 SCM等应用系统集成。 ●分布式：支持分布式应用部署和分布式数据管理，支持负载平衡，满足集团化企业 的管理需求。
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
基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要 关键字：大数据经分统一调度能力开放 运营商经过多年的系统建设和演进，内部系统间存在一些壁垒，通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题，使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析 随着市场发展，传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来，某省运营商经营分析需求量激增，开发时限要求缩短，业务迭代优化需求频繁，原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天，支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据，释放业务部门的开发能力。 由于历史原因，业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统，缺乏统一的运维管理，造成系统与系统之间的数据交付复杂，无法最大化 的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统，减少运维工作量，提升维护质量。 驱动力一：程序调度管理混乱，系统资源使用不充分
经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理，平台内程序基本是串行执行，以经分日处理为例，每日运行时间为20 个 小时，已经严重影响到了指标的汇总展示。 驱动力二：传统开发模式响应慢，不能满足敏捷开发需求 大数据平台已成为一个数据宝库，已有趋势表明，只依赖集成商与业 务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求，提升数据价值。 驱动力三：大数据平台丰富了经分的数据源，业务部门急待数据开放 某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台，大数据平台 整合了接入B域、O 域、互联网域数据，近100 余个数据接口，共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力，成为公司重要的资产，但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员，限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度，已经无法满足公司日益发展的业务需求，数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解 基于背景情况分析，我们认为主要问题有三个： 1、缺乏统一的调度管理，维护效率低下 目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的，按照串行调度的思路执行。进行能力开放后，目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度，将大大简化调度配置工作和提高系统的
全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试2017年下半年系统架构设计师下午试卷I （考试时间14:00～16:30 共150 分钟） 1.在答题纸的指定位置填写你所在的省、自治区、直辖市、计划单列市的名称。 2.在答题纸的指定位置填写准考证号、出生年月日和姓名。 3.答题纸上除填写上述内容外只能写解答。 4.本试卷共5道题，试题一是必答题，试题二至试题五选答1 道。每题25 分，满分75 分。 5.解答时字迹务必清楚，字迹不清时，将不评分。 6.仿照下面例题，将解答写在答题纸的对应栏内。 例题 2017 年下半年全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试日期是（1）月（2）日。 因为正确的解答是“11 月 4 日”，故在答题纸的对应栏内写上“11”和“4”（参看下表）。
试题一 阅读以下关于软件架构评估的叙述，在答题纸上回答问题1和问题2. 【说明】 某单位为了建设健全的公路桥梁养护管理档案，拟开发一套公路桥梁在线管理系统。在系统的需求分析与架构设计阶段，用户提出的需求、质量属性描述和架构特性如下: (a) 系统用户分为高级管理员、数据管理员和数据维护员等三类； (b) 系统应该具备完善的安全防护措施，能够对黑客的攻击行为进行检测与防御； (c) 正常负载情况下，系统必须在0.5 秒内对用户的查询请求进行响应； (d) 对查询请求处理时间的要求将影响系统的数据传输协议和处理过程的设计； (e) 系统的用户名不能为中文，要求必须以字母开头，长度不少于5个字符； (f) 更改系统加密的级别将对安全性和性能产生影响； (g) 网络失效后，系统需要在10 秒内发现错误并启用备用系统； (h) 查询过程中涉及到的桥梁与公路的实时状态视频传输必须保证画面具有1024*768的分辨率，40帧/秒的速率； (i) 在系统升级时，必须保证在10 人月内可添加一个新的消息处理中间件； (j) 系统主站点断电后，必须在3 秒内将请求重定向到备用站点； (k) 如果每秒钟用户查询请求的数量是10 个，处理单个请求的时间为30 毫秒，则系统应保证在1秒内完成用户的查询请求； (l) 对桥梁信息数据库的所有操作都必须进行完整记录； (m) 更改系统的Web 界面接口必须在4 人周内完成； (n) 如果"养护报告生成"业务逻辑的描述尚未达成共识，可能导致部分业务功能模块规则的矛盾，影响系统的可修改性 (O) 系统必须提供远程调试接口，并支持系统的远程调试。 在对系统需求，质量属性描述和架构特性进行分析的基础上，系统的架构师给出了三个候选的架构设计方案，公司目前正在组织系统开发的相关人员对系统架构进行评估。 【问题1】(12 分) 在架构评估过程中，质量属性效用树(utility tree) 是对系统质量属性进行识别和优先级
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
房产物业管理信息系统架构设计方案 2015 年7月 版本控制
一、前言 二、架构设计 2.1架构分析 2.2架构定义 2.3架构说明 2.4软件逻辑结构 三、具体功能简述 3.1自定义工作流解决方案 3.2多语言解决方案 3.3消息发布/订阅系统方案 3.4报表&打印方案 四、系统平台&支撑组件 五、系统网络结构 六、开发管理层面
一、前言 一个企业级的商业软件能够满足用户需要、正常运行、易于维护、易于扩展，必须拥有一个良好的软件架构支撑。本文主要是分析和构建一个企业级商业软件架构。 二、架构设计 2.1架构分析 企业级的商业软件架构在技术层面的要求主要体系在高性能、健壮性和低成本。 ●高性能 对于企业级商业软件来说，软件架构需要尽可能地使软件具有最高的性能，支持最大的并发性。 ●健壮性 企业级的商业软件要求软件是可靠的和无缺陷的。现在的架构一般是，服务器模式的。软件的可靠和健壮主要依赖与服务器。服务器的稳定通过良好的代码和完备的测试能够解决这个问题。 ●低成本 企业级商业软件还有一个很重要的要求：低成本。软件架构要求简单、易掌握，复杂度低，易于维护和扩展，易于测试。 2.2架构定义 本架构以XML为整个系统的交互接口，包括系统架构内部和外部。整个系统分为界面展示层，流程控制层和数据存储层。 2.3架构说明 系统架构 图 Erp架构中各核心服务之间满足松散耦合特性，具有定义良好的接口，可通过拆分与组合，
可以有针对性地构建满足不同应用场景需求的Erp应用系统。 2.3.1 适配器 在集成环境中需要复用已有的应用系统和数据资源，通过适配器可以将已有应用系统和数据资源接入到ERP应用系统中。 通过适配器可以实现已有资源与ERP系统中其它服务实现双向通讯和互相调用。首先通过适配器可以实现对已有资源的服务化封装，将已有资源封装为一个服务提供者，可以为ERP应用系统中的服务消费者提供业务和数据服务，其次通过适配器，也可以使已有资源可以消费ERP应用系统中的其它服务。 2.3.2 资源仓库 资源仓库主要功能是提供服务描述信息的存储、分类和查询功能。对于广义的资源仓库而言，除了提供服务类型的资源管理外，还需要提供对其它各种资源的管理能力，可管理对象包括：人员和权限信息、流程定义和描述、资源封装服务、服务实现代码、服务部署和打包内容、以及环境定义和描述信息。 资源仓库首先需要提供服务描述能力，需要能够描述服务的各种属性特征，包括：服务的接口描述、服务的业务特性、服务的质量特征(如：安全、可靠和事务等)以及服务运行的QoS属性。 2.3.3 连通服务 连通服务是ERP基础技术平台中的一个重要核心服务，典型的连通服务就是企业服务总线(Enterprise Service Bus，ESB)，它是服务之间互相通信和交互的骨干。连通服务的主要功能是通信代理，如服务消费的双向交互、代理之间的通信、代理之间的通信质量保障以及服务运行管理功能等。 连通服务还需要保证传输效率和传输质量。连通服务一般应用于连接一个自治域内部的各个服务，在自治域内部服务都是相对可控的，所以连通服务更多应该考虑效率问题。 2.3.4 流程服务 流程服务是为业务流程的运行提供支撑的一组标准服务。业务流程是一组服务的集合，可以按照特定的顺序并使用一组特定的规则进行调用。业务流程可以由不同粒度的服务组成，其本身可视为服务。 流程服务是业务流程的运行环境，提供流程驱动，服务调用，事务管理等功能。流程服务需要支持机器自动处理的流程，也需要支持人工干预的任务操作，它支持的业务流程主要适用于对运行处理时间要求不高的，多方合作操作的业务过程。 2.3.5 交互服务
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。
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：
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，
数据交换共享整合协同平台设计
整合协同平台的主要功能是从其它子系统中提取共享数据，并对多来源渠道的、相互不一致的数据进行数据融合处理；基于数据字典对实时数据和历史数据进行组织，以保证数据间关系的正确性、可理解性并避免数据冗余；以各种形式提供数据服务，采用分层次的方法对各类用户设置权限，使不同用户既能获得各自所需要的数据，又能确保数据传输过程的安全性及共享数据的互操作性和互用性；维护基础信息、动态业务数据以及系统管理配置参数；支撑系统的网络构架、信息安全、网络管理、流程管理、数据库维护和备份等运维能力。整合协同平台根据功能可分为两个部分： 第一部分，基础数据和共享数据的交换服务和路由流程管理，该部分是交换平台的基础，包括：静态交换数据、动态交换数据、图形数据及表格、统计资料等属性数据。 第二部分，各子系统之间的接口实现，根据事先制订好的规范、标准，实现各子系统之间的数据共享和传输操作。在接入中心平台时，应按系统集成要求设计系统结构，各类数据接口遵循系统集成规范。
第一章中心平台设计 1.1 平台功能结构 整合协同平台服务器是公共基础平台的核心部分，XMA整合协同平台提供一整套规范的、高效的、安全的数据交换机制。XMA整合协同平台由部署在数据中心和各业务部门的数据交换服务器、数据接口系统共同组成，解决数据采集、更新、汇总、分发、一致性等数据交换问题，解决按需查询、公共数据存取控制等问题。 各业务子系统都要统一使用XMA整合协同平台进行数据交换。数据中心统一管理和制定数据交换标准。各业务部门通过数据级整合或者应用级整合通过XMA 整合协同平台向数据中心提供数据，也通过XMA整合协同平台访问共享数据。 XMA整合协同平台的基本功能如下： 共享数据库的数据采集、更新、维护。 业务资料库、公共服务数据库的数据采集。 提供安全可靠的共享数据服务。 业务部门之间的业务数据交换。 结合工作流的协调数据服务。
大数据环境下电信数据服务能力开放研究 刘春1，邹海锋2，向勇3 （1.中国电信股份有限公司广东研究院广州510630；2.深圳市远行科技有限公司深圳518000； 3.中国电信股份有限公司广东研究院广州510630） 摘要数据资源是电信运营商的核心资产，在数据激增的环境下，数据服务能力开放有利于运营商增加管道的价值和收入，但对其运营能力也提出了更高的要求。本文在研究大数据环境下数据服务能力开放业务需求的基础上，明确了数据服务内容，提出了数据服务能力开放平台的建设思路、体系架构和开放机制，对运营商加强能力开放平台建设具有积极指导意义。 关键词大数据；数据服务；能力开放 1引言 随着近年来企业信息化建设的不断深化、社会化网络的兴起，以及移动互联网等新一代信息技术的广泛应用，全球数据规模及其存储容量正在迅速增长，数据的类型也变得复杂多样。海量多样化的数据对信息的有效存储、快速读取、检索提出了挑战；且其中所蕴藏的巨大商业价值也引发了对数据处理、分析的巨大需求。因此，大数据的概念应运而生，引用维基百科的定义：“大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。” 当前，大数据已逐渐渗透到各个行业和业务职能领域，以利用数据价值为核心的商业服务正在不断涌现，如数据资源服务、数据分析服务、数据开放平台服务等，大数据将成为重要的生产因素，它的演进将与生产力的提升有着直接的关系。 对电信运营商而言，其业务特性使得它具备了较强的大数据特征。然而，运营商业务数据快速积聚的同时，并没有从传送大量的上层应用内容中获得更多收益，却面临收入增速放缓的困境。要真正扭转这一局面，运营商必须转变过去简单粗放的网络运营方式，顺应移动互联网“开放、共享、合作、高效”等特征，逐步向综合服务提供商转变，向集约化运营模式的转变。在大数据时代，数据服务能力开放是这一转变的有力推手。 业务数据是运营商的核心资源，结合大数据技术，电信运营商开放自身的数据服务能力，为外部合作伙伴提供精确的用户行为收集与分析、提供精准广告投放推荐能力等数据分析服务，是强化流量经营，开展规模化信息服务运营的有效手段。这将有助于实现向综合服务提供商、集约化运营的有效转变，增加管道的价值和收入，进一步抓住未来广阔的信息化市场，摆脱被边缘化和底层化的危机，取更大的商业价值。
平台总体框架设计 在整个系统的设计上，在保证系统效率的前提下，将突出系统的开放式、标准化、模块化、易用实用、性能优化、可靠稳定等特点。 为充分保证系统在安全性、跨平台性、易扩展性、易维护性等方面的要求，建议采用先进的三层应用体系结构。这种结构已成为当今应用软件的首选体系结构。 如图所示：
Android/Ios Command1 Command2 对外接口 展示层（SpringMVC 框架） 逻辑层（Spring 框架） 应用1 应用2 数据持久层(Mybtis 框架） domain domain mapper DataBase json 平台性能设计原则 ? 响应时间 ? 当数据录入操作时无等待时间。 ? 日常操作用的显示响应时间（从敲执行键至完全显示画面、含 相关数据）≤ 3 秒； ? 复杂图表的显示响应时间≤ 10秒； ? 峰值状态时，日常查询、统计和分析的响应时间≤15 秒；
?CPU 和LAN 负荷率 ?CPU 平均负荷率 系统稳定状态：应用服务器<30% 系统繁忙状态：应用服务器<45% ?内存 系统稳定状态：应用服务器<200M 系统繁忙状态：应用服务器<240M 在每5 分钟测试期间，系统LAN 负荷不大于30% ?并发处理 并发处理用户≥100 人； 系统峰值响应速度，并发处理用户≥70 人； ?系统处理能力下降到20%的时间每年应小于20分钟 ?在98%的时间内系统处理能力均大于90% 平台用户体验设计原则 我们在本系统的开发过程中将遵循以下几个原则： ?适用性 根据现有软硬件平台的实际情况和未来发展方向，使系统的设计方案具有良好的适用性。 ?先进性 为了保证开发出来的系统能够在较长的一段时间之内在技术层次上不落伍，要求本系统的开发和设计在技术上具有足够的先进性。
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。
智慧社区 架构设计说明书 (内部资料请勿外传) 编写：牟宝林日期：20150216 检查：日期： 审核：日期： 批准：日期： XXXX科技有限公司 版权所有不得复制
目录 1、引言 (3) 1.1背景 (3) 1.2说明 (3) 2、范围 (3) 2.1 软件名称 (3) 2.2 软件功能 (3) 2.3 需求边界 (3) 3、总体设计 (4) 3.1 架构设计目标和约束 (4) 3.1.1 运行环境 (4) 3.1.2 开发环境 (4) 3.2 设计思想 (4) 3.3 架构体系描述 (4) 3.4 架构体系 (5) 3.4.1 数据支撑层 (5) 3.4.2 应用层 (5) 3.4.3 终端层 (5) 3.5 重要业务流程 (6) 3.5.1 核心数据采集输出流程 (6) 3.5.2 应用数据采集输出流程 (6) 3.6 模块划分 (6) 3.6.1 数据支撑层 (6) 3.6.2 应用层 (7) 3.6.3 终端层 (8) 4、部署 (8) 4.1 云服务器部署 (8) 4.2 部署服务器系统要求 (9)
1、引言 1.1背景 智慧社区系统软件系统整体架构是为了快速搭建智慧社区运营平台，将硬件数据采集并建立智慧社区应用的架构整体解决方案。 1.2说明 本文档是对于智慧社区应用平台进行详细设计和编码的重要依据。对该软件的整个系统的结构关系进行了详细描述，阐述了系统的总体框架，包括物理、逻辑结构，说明了体系结构所采取的设计策略和所有技术，并对相关内容做出了统一的规定。为今后的设计、编码、测试都提供了可以参考的模版并且提高效率，使整个开发过程做到资源利用最大化，减少由于需求变更而修改的时间，大大的降低了成本，节约了时间。 2、范围 2.1软件名称 中文名称：智慧社区应用平台 2.2软件功能 建立智慧社区的数据管理中心，并通过建立硬件数据标准接口，像平台中的应用子系统提供数据支撑服务。 2.3需求边界 要做的事情： 1、定义核心数据标准，建立核心数据库； 2、建立核心数据接口，用于支撑应用系统，并能够实现对接口的权限控制； 3、定义应用数据标准，建立应用数据库； 4、建立应用数据接口，用于支撑终端系统展示。 不做的事情： 1、应用子系统的实现； 2、硬件数据的采集及数据处理； 3、终端系统的实现。
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
互联网开放平台的高可用架构
京麦是京东商家的多端开放式工作平台，是京东十万商家唯一的店铺运营管理平台，为京东商家提供在移动和桌面端的操作业务，京麦本身是一个开放的端体系架构，由京东官方和ISV 为商家提供多样的应用服务。 京麦开发平台是京东系统与外部系统通讯的重要平台，技术架构从早期的单一Nginx+Tomcat 部署，到现在的单一职责，独立部署，去中心化，以及自主研发了JSF/HTTP 等多种协议下的API 网关、TCP 消息推送、APNs 推送、降级、限流等技术。 京麦开放平台每天承载海量的API 调用、消息推送，经历了4 年京东618 的流量洗礼。本文将为您揭开京麦开放平台高性能API 网关、高可靠的消息服务的技术内幕。 高性能API 网关 京东内部的数据分布在各个独立的业务系统中，包括订单中心、商品中心、商家中心等，各个独立系统间通过JSF（Jingdong Service Framework）进行数据交换。而API 网关基于OAuth2 协议提供，ISV 调用是通过HTTP 的JSON 协议。
1. 网关防御校验：这里包含降级和限流，以及多级缓存等，进行数据正确性校验； 2. 网关接入分发：网关分发会根据网关注册中心的数据进行协议解析，之后动态构建调用实例，完成服务泛化调用。 API 网关是为了满足618 高并发请求下的应用场景，网关在服务调度、身份授权、报文转换、负载与缓存、监控与日志等关键点上进行了针对性的架构优化。 API 元数据统一配置 API 的调用依赖对元数据获取，比如API 的字段信息、流控信息、APP 密钥、IP 白名单等、权限配置等。在618 场景下，元数据获取性能是API 网关的关键点。基于DB 元数据读取是不可取的，即使对DB 做分库分表处理也不行，因为DB 就不是用来抗量的。 其次，要考虑到元数据的更新问题，定时的轮训更新会产生极大延迟性，而且空轮训也是对系统资源的极大浪费，采用MQ 广播通知不失为一种解决办法，但MQ 仅仅解决数据同步的问题，数据缓存在集群里服务如何保证数据一致性和数据容灾，又极大的增加了系统复杂度。
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