显卡帝教你读懂GPU架构图轻松做达人GPU架构“征途之旅”即日起航
显卡GPU架构之争永远是DIY玩家最津津乐道的话题之一，而对于众多普通玩家来说经常也就看看热闹而已。大多数玩家在购买显卡的时候其实想的是这款显卡是否可以满足我实际生活娱乐中的应用要求，而不大会很深入的关注GPU的架构设计。不过，如果你想成为一个资深DIY玩家，想与众多DIY高手“高谈阔论”GPU架构设计方面的话题的时候，那么你首先且必须弄明白显卡GPU 架构设计的基本思想和基本原理，而读懂GPU架构图正是这万里长征的第一步。
显卡帝手把手教你读懂GPU架构图
通过本次GPU架构图的“征途之旅”，网友朋友将会和显卡帝共同来探讨和解密如下问题：
一、顶点、像素、着色器是什么；
二、SIMD与MIMD的架构区别；
三、A/N在统一渲染架构革新中的三次交锋情况如何；
四、为什么提出并行架构设计；
五、A/N两家在GPU架构设计的特点及其异同点是什么。
以上目录也正是本文的大致行文思路，显卡帝希望能够通过循序渐进的分析与解读让众多玩家能够对GPU架构设计有个初步的认识，并且能够在读完本文之后能对GPU架构图进行独立认知与分析的基本能力，这将是本人莫大的欣慰。
非统一架构时代的GPU架构组件解读
上世纪的绝大多数显示加速芯片都不能称之为完整意义上的GPU，因为它们仅仅只有像素填充和纹理贴图的基本功能。而NVIDIA公司在1999年所发布的GeForce 256图形处理芯片则首次提出了GPU的概念。GPU所采用的核心技术有硬件T&L、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬件T&L（Transform and Lighting，多边形转换与光源处理）技术可以说是GPU问世的标志。
演示硬件几何和光影（T&L)转换的Demo
● 传统的固定渲染管线
渲染管线也称为渲染流水线，是显示芯片内部处理图形信号相互独立的的并行处理单元。在某种程度上可以把渲染管线比喻为工厂里面常见的各种生产流水线，工厂里的生产流水线是为了提高产品的生产能力和效率，而渲染管线则是提高显卡的工作能力和效率。
什么叫一条“像素渲染管线”？简单的说，传统的一条渲染管线是由包括Pixel Shader Unit（像素着色单元）+ TMU(纹理贴图单元) + ROP（光栅化引擎）三部分组成的。用公式表达可以简单写作：PS=PSU+TMU+ROP 。从功能上看，PSU 完成像素处理，TMU负责纹理渲染，而ROP则负责像素的最终输出。所以，一条完整的像素管线意味着在一个时钟周期完成至少进行1个 PS运算，并输出一次纹理。
● Shader（着色器）的引入
而GPU的下一次重大革新则是引入了Shader（着色器）。着色器替代了传统的固定渲染管线，可以实现3D图形学计算中的相关计算，由于其可编辑性，从而可以实现各种各样的图像效果而不用受显卡的固定渲染管线限制。这极大的提高了图像的画质。而从GeForce 3到GeForce 9，GPU的发展都是一直基于这种用于显卡硬件几何架构/渲染过程的Shader来进行的。
传统（像素）管线/Shader示意图
● Shader（着色器）的分类
早期的Shader（着色器）有两种，一种是顶点着色器，称为Vertex Shader （OpenGL称为vertex program），取代固定渲染管线中的变换和光照部分，程序员可以自己控制顶点变换、光照等。另一种是像素着色器，称为Pixel Shader （OpenGL称为fragment program），取代固定渲染管线中的光栅化部分，程序员可以自己控制像素颜色和纹理采样等。
3D场景的对象都是由顶点形成
关于顶点，我们需要小小说明一下：所有3D场景的对象都是由顶点形成。一个顶点是X、Y、Z坐标形成的3D空间中的一点，多个顶点聚在一起（至少四个）可形成一个多边形，如三角形、立方体或更复杂的形状，将材质贴在其上可使该组件（或几个排好的组件）看起来更真实。上图的3D立方体就是由八个顶点所形成，使用大量顶点，可形成弧线形对象等较复杂的图像。
传统shader指令结构
● GPU的像素着色单元和顶点着色单元
在图形处理中，最常见的像素都是由RGB（红绿蓝）三种颜色构成的，加上它们共有的信息说明（Alpha），总共是4个通道。而顶点数据一般是由 XYZW 四个坐标构成，这样也是4个通道。在3D图形进行渲染时，其实就是改变RGBA 四个通道或者XYZW四个坐标的数值。为了一次性处理1个完整的像素渲染或几何转换，GPU的像素着色单元和顶点着色单元从一开始就被设计成为同时具备4次运算能力的算数逻辑运算器（ALU）。
SIMD和MIMD两种结构你知道吗？
在我们继续介绍GPU架构设计之前我们需要对SIMD和MIMD这两种结构进行一个详细的说明。1966年，MichealFlynn根据指令和数据流的概念对计算机的体系结构进行了分类，这就是所谓的Flynn分类法。Flynn将计算机划分为四种基本类型，即SISD、MIMD、SIMD、 MISD。
SIMD（Single Instruction Single Data Stream，单指令单数据流）结构
传统的顺序执行的计算机在同一时刻只能执行一条指令（即只有一个控制流）、处理一个数据（即只有一个数据流），因此被称为单指令单数据流计算（Single Instruction Single Data Stream,SISD）。
MIMD（多指令流多数据流）结构
而对于大多数并行计算机而言，多个处理单元都是根据不同的控制流程执行不同的操作，处理不同的数据，因此，它们被称作是多指令流多数据流计算机，即 MIMD（Multiple Instruction Stream Multiple Data Stream，简称MIMD）计算机，它使用多个控制器来异步地控制多个处理器，从而实现空间上的并行性。
● 传统SIMD架构在执行效率下降的原因分析
数据的基本单元是Scalar（标量），就是指一个单独的值，GPU的ALU进行一次这种变量操作，被称做1D标量。由于传统GPU的像素着色单元和顶点着色单元从一开始就被设计成为同时具备4次运算能力的算数逻辑运算器（ALU），所以GPU的ALU在一个时钟周期可以同时执行4次这样的并行运算，所以ALU 的操作被称做4D Vector（矢量）操作。一个矢量就是N个标量，一般来说绝大多数图形指令中N=4。
图形指令中标量与矢量
由于顶点和像素的绝大部分运算都是4D Vector，它只需要一个指令端口就能在单周期内完成4倍运算量，显然SIMD架构能够有效提升GPU的矢量处理性能以使效率达到100%。但如果4D SIMD架构一旦遇上1D标量指令的时候，效率就会陡然降至原来的1/4，而其他的3/4模块几乎被闲置。为了解决这种资源被浪费的情况，ATI和 NVIDIA在进入DX9时代后相继采用混合型设计，比如R300就采用了3D+1D的架构，允许Co-issue操作（矢量指令和标量指令可以并行执行），NV40以后的GPU支持2D+2D和3D+1D两种模式，虽然很大程度上缓解了标量指令执行效率低下的问题，但依然无法最大限度的发挥ALU运算能力，尤其是一旦遇上分支预测的情况，SIMD在矢量处理方面高效能的优势将会大大降低。
分析一下其中的原因，我们可以得知：在早期，传统的1条渲染管线包含了4个基本单元，而大多数程序指令都是4D的，所以执行效率会很高。然而随着API 的不断革新以及游戏设计中复杂的Shader指令的发展，4D指令的出现比例开始逐步下降，而1D/2D/3D等混合指令开始大幅出现，故而传统的管线式架构效率开始越来越低下。
GPU架构大变革：统一渲染架构袭来
微软DirectX 10对于统一渲染架构的提出，可谓是GPU架构设计的一场大变革。它的核心思想是：将Vertex Shader（顶点着色）和Pixel Shader（像素着色）单元合并成一个具备完整执行能力的US（Unified Shader，统一渲染）单元，指令可以直接面向底层的ALU而非过去的特定单元，所以在硬件层面US
可以同时吞吐一切shader指令，同时并不会对指令进行任何的修改，也不会对shader program的编写模式提出任何的强迫性的改变要求。
GS（几何着色器）、PS（像素着色器）、VS（顶点着色器）首次三位一体：US
从DirectX 10开始，微软真正将注意力开始转向了Shader效率上来，借助提升Shader效率来提升对应设计的运算单元的整体运行效率，而最终给玩家的体现就是带来流畅度（帧数）的提升。当然也可以用来进行更复杂和灵活的其他操作。
N卡第一代GPU统一架构核心之G80
2006年11月，NVIDIA发布了业界第一款DirectX 10构架的GPUG80。G80由一套完整的包含仲裁资源的几何处理单元，与之相连的8个SM阵列，6组TA （纹理寻址）和6组ROP（光栅化引擎）单元组成，整个构架以高速crossbar(交叉)总线直连。
G80的标量流处理器架构
NVIDIA在G80核心架构上把原来的4D着色单元完全打散，流处理器统统由矢量设计改为了标量运算单元。每一个ALU都有自己的专属指令发射器，初代产品拥有128个这样的1D运算器，称之为流处理器（SP）。这些流处理器可以按照动态流控制智能的执行各种4D/3D/2D/1D指令，无论什么类型的指令执行效率都能接近于100%。G80这种标量流处理器即MIMD(多指令流多数据流)架构。虽然说G80将GPU Shader执行效率提升到了一个新高度，但我们知道：4个1D 标量ALU和1个4D矢量ALU的运算能力是相当的，前者需要4个指令发射端和4个控制单元，而后者只需要1个，如此一来MIMD架构所占用的晶体管数就远大于了SIMD架构，这正是采用MIMD架构的G80核心的软肋。
A卡第一代GPU统一架构核心之R600
2007年5月，AMD收购ATI之后推出的第一款DirectX 10 GPUR600正式发布了。R600由一套几何处理单元，独立的线程仲裁器UTDP，与仲裁机构相连的SPU（流处理器）和TMU（纹理贴图）单元，以及完整的后端所组成。整个构架以ringbus（环状）总线进行连接。
R600的超标量流处理器架构
相比大胆革新的G80核心架构，从Stream Processing Units这一处可以观察出：R600身上有些许传统GPU的影子，因为SPU依然采用的是SIMD（单指令多数据流）架构。R600拥有4个SIMD阵列，每个SIMD阵列包括了16个Stream Processing Units，这样总共就是64个，但不能简单地认为它拥有64个流处理器，因为R600的每个Units内部包含了5个ALU，从微观上来看即：5D Superscalar超标量架构。
5D Superscalar超标量架构
AMD历代着色器演进
通过上图就可以清楚的看到，SIMD(单指令多数据流)的超标量架构可以执行任意组合形式的混合指令，在一个Stream Processing Units内部的5个ALU 可以在单个时钟周期内进行5次MAD（Multiply-Add，乘加）运算，其中全功能的ALU除了MAD之外还能执行一些函数（SIN、COS、LOG、EXP等）运算，在特殊条件下提高了运算效率。
对比总结：英伟达的所采用的MIMD（多指令流多数据流）标量架构的G80核心需要占用不少额外的晶体管，所以在流处理器数量和理论运算能力方面稍显吃亏，但优点是 GPU Shader执行效率很高；而AMD所采用的SIMD(单指令多数据流)超标量架构的R600核心则用较少的晶体管数实现了更多的流处理器数量和更高的理论运算能力，不过在执行效率方面则需要视情况而定了。
N卡第二、三次GPU统一架构设计革新
GPU架构的革新其实和CPU架构的革新很相似，比如说Tick-Tock（工艺年-构架年）模式。Tick-Tock（工艺年-构架年）是英特尔所提出的芯片技术发展战略模式，Tick-Tock：奇数年更新制作工艺，偶数年更新微架构。其实在GPU 的研发过程中也同样是借鉴到了这种Tick- Tock模式。
Tick工艺年里，G92和RV670在核心架构上并无太大改动，而主要体现在工艺制程的革新。
G92和RV670：核心架构没有任何变化
N卡第二次GPU统一架构设计革新
而真正的核心架构革新当属GT200架构核心的推出，即NVIDIA第2代统一架构核心。
GT200构架图
GT200在结构上与G80具有一定的传承性。他们的前端构造是基本相同的，整体来讲两者之间大部分的区别来自于规模上的差异。GTX200核心微架构给我们主要带来如下改进：
一、每个SM可执行线程上限提升
G80/G92核心每个SM（即不可拆分的8核心流处理器）单元最多可执行768条线程，而GTX200核心的每个SM可执行高达1024条线程，同时GTX200还拥有更多的SM单元，故而芯片性能实力是之前的2.5倍。
二、每个SM单元的指令寄存器翻倍
GTX200与G80核心在SM单元结构上基本相同的，但功能有所提升，在执行线程数增多的同时，NVIDIA还将每个SM单元中间的Local Memory容量翻倍（从16K到32K）。Local Memory用于存储SM即将执行的上千条指令，容量增大意味着可以存储更多的指令、超长的指令、或是各种复杂的混合式指令，这对于提高SM的执行效能大有好处。
三、增加了atomic单元以及SIMT特性：atomic单元的添加使得GT200具备了原子操作的能力，atomic单元和原子操作的引入也为未来NVIDIA构架最终实现并行化设计起到了关键的先导作用；SIMT特性的引入则可以使得程序员在进行指令搭建的过程中无需考虑GPU究竟是SIMD还是MIMD，从而将性能优化的方向专注于shader的拆分，合并，灵活搭配以及Thread 管理方面。
GT200与G80的异同
N卡第三次GPU统一架构设计革新
NVIDIA的GF100架构核心可谓是一款“千呼万唤始出来”的GPU，可能是因为40nm制程良品率不足或者是NVIDIA希望力求打造一颗在DX11和GPU通用计算方面都相当完美的核心，所以这款GPU真的让玩家等的太就了。
GF100架构设计
整体上看GF100核心架构，大致由四块组成，而这四大块就是GPC（Graphics Processing Cluster，图形处理器簇），每个GPC单元都包含独立的几何引擎以及光栅化流水线，GPC模块之间透过新加入的L2 cache进行通讯、kernel和Thread的协调以及数据共享。这无疑使得GF100的三角形吞吐量有了将近300%的提升，也实现了并行的分块化的渲染动作，更使得DirectX 11所要求的TS 单元直接融入到了整个光栅化流水线内部。
Polymorph Engines和Raster Engines在GF100中的设计
同时，我们在GF100核心架构图和SM架构图上可以看到，相比G80/92和GT200核心架构多了Polymorph Engines和Raster Engines功能模块。那么这两个模块有什么作用了？
多形体引擎（PolyMorph Engine）
多形体引擎则要负责顶点拾取（Vertex Fetch）、细分曲面（Tessellation）、视口转换（Viewport Transform）、属性设定（Attribute Setup）、流输出（Stream Output）等五个方面的处理工作，DX11中最大的变化之一细分曲面单元（Tessellator）就在这里。Fermi GF100产品中有16个多形体引擎，每个SM 一个，或者说每个GPC拥有四个。
光栅引擎（Raster Engine）
光栅引擎严格来说光栅引擎并非全新硬件，只是此前所有光栅化处理硬件单元的组合，以流水线的方式执行边缘/三角形设定(Edge/Triangle Setup)、光栅化(Rasterization)、Z轴压缩(Z-Culling)等操作，每个时钟循环周期处理8个像素。GF100有四个光栅引擎，每组GPC分配一个，整个核心每周期可处理32个像素。
总而言之：GF100核心架构是自GPU进入DX10之后的最重大的一次架构革新，其在图形架构和并行计算架构方面都有着革命性的突破。我们在GF100身上看得到了高效、高针对性、贴近需求的GPU架构设计理念。
A卡第二、三次GPU统一架构设计革新
进过了R600架构设计的阵痛期，AMD似乎要在第二次GPU架构革新战争中扬眉吐气。而事实也证明了：这款相比于GT200更小巧的芯片，却永远着更大的魔力。
A卡第三次GPU统一架构设计革新
AMD在RV770这款GPU核心架构上的革新可谓“大刀阔斧”，几乎对所有的模块都进行了改进，而从市场端所反应的销量来看：这确实是一次很不错的架构革新。
RV770 GPU系统架构图
通过上面的架构图我们首先来看看流处理器部分：RV670/R600是纵向4组SIMD阵列，每组16个Shader，每个Shader 5个流处理器；RV770是横向10组SIMD阵列，每组16个Shader，每个Shader 5个流处理器，也就是说流处理器部分只是单纯的规模扩充；其次、纹理单元和光栅单元部分数量翻了2.5倍，且抗锯齿算法已经由R600/RV670的流处理器部分转移至光栅单元部分，因此RV770的AA效率大幅提高；最后、RV770放弃了使用多年沿用的环形总线，回归了交叉总线结构设计，有效提高了显存利用率，并节约了显存带宽。总之：RV770的整体架构的全面革新使得其相比RV670有了前所未有的改变。
A卡第三次GPU统一架构设计革新
虽然说AMD抢在竞争对手NVIDIA之前发布了DX11显卡，但是相比较晚发布的GF100核心架构而言，RV870架构在改进方面显得有些微不足道。
RV870（又称Cypress）架构设计
对比RV870和RV770核心架构我们发现，RV870并非RV770一样将1600个流处理器设计在同一区域，而是将1600个流处理器分为2组各 800个流处理器。所以我们可以这样认为：除了显存位宽维持256bit不变之外，Cypress的其它所有规格都正好是RV770的两倍，而且在流处理器部分可以看作是双核心的设计，几乎就是并排放置了两颗RV770核心。
RV870的相关特性
在RV870核心架构设计中，AMD仅为其配备了合乎DirectX 11要求的寄存器资源，改进了UTDP对多线程的支持，在前端的几何单元中插入了一组TS单元，同时将运算单元中的GDS提升到了64K。除此之外，我们仅能见到进一步放大的VLIW core规模和其他配套的纹理资源及后端资源。各资源的整体比例较之RV770并未发生本质性的改变，VLIW(Very Long Instruction Word，超长指令字) core的操作管理方式及周边资源密度也未见任何实质性的变化，甚至其UTDP 单元也依旧维持着抢占式多线程的管理方式。
总之：除了增加了对DX11的支持，RV870(Cypress)相比RV770的改进而言可谓十分有限。也许AMD将HD5000系列显卡的宣传重心转移到了40nm工艺制程、新一代GDDR5显存和Eyefinity多屏显示器技术上面去了。
回顾总结：GPU架构设计思想是关键
OK，进过了前面的详细阐述，至少您已经对GPU架构已经有了一个相对全面的了解，最后我们就为大家总结下GPU架构革新的相关启示：
DX9到DX10是一大转折点：结束管线时代，开启GPU统一渲染架构时代
在DX9时代，大家都是通过“(像素)管线”来衡量显卡的性能等级，而到了DX10时代，统一渲染架构的引入使得显卡不再区分“像素”和“顶点”，因此“管线”这种说法逐渐淡出了大家的视野，取而代之的是全新统一渲染架构的“流处理器”，“流处理器”的数量直接影响着显卡的性能。
技术架构解析大数作者：匿名出处：论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 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 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 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术 域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于?屔与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技
论系统功能架构设计院系 专业 学号 姓名 成绩
摘要 当今，以信息科学技术为先导的社会变革，全面推动着社会的发展，当代社会进入了以网络信息为中心的信息时代。建立以计算机技术、网络技术、现代数据库技术为基础的现代多层人事管理信息系统，不仅是建立现代化企业的需要，也是发展的需要。文章从J2EE技术出发，对Struts、Spring和Hibemate框架进行了分析。Struts是一个MVC模式的框它将业务代码与视图代码分离开，有效的优化了系统结构，提高了系统的扩展性。Spring是一种轻量级的容器，依赖注入动态的使系统各组件间达到松散结合，同时能够很好的兼容各种框架。Hibemate是一个对象/关系数据库映射工具，提供了Java类到数据表之间的映射，实现了对象与数据库关系之间的交互，使系统具有良好的性能和移植性。 关键词:架构、多层分级、struts、Spring、Hibemate
系统功能架构分析与设计 1.系统分层结构应用及MVC框架开发简介 我们在做着表面上看似是对于各种不同应用的开发，其实背后所对应的架 构设计都是相对稳定的。在一个好的架构下编程，不仅对于开发人员是一件赏 心悦目的事情，更重要的是软件能够表现出一个健康的姿态；而架构设计的不 合理，不仅让系统开发人员受苦受难，软件本身的生命周期更是受到严重威胁。 信息系统功能部分一般采用多层架构，是在MVC框架概念上发展而来的， 最适合B/S及C/S程序的模板。而B/S是随着Internet技巧的兴起，对C/S结构的一种变化或者改良的结构。在这种结构下，用户工作界面是通过WWW浏览 器来实现，极少部分事务逻辑在前端实现，但是主要事务逻辑在服务器端实现，形成所谓三层结构,即表现层、业务逻辑层、数据持久层。其中,表现层:包含代码、用户交互GUI、数据验证,这层用于向客户端用户提供GUI交互,它允许用 户在显示系统中输入和编辑数据,同时,系统提供数据验证功能。这样就大大简 化了客户端电脑载荷，减轻了系统保护与升级的成本和工作量，降低了用户的 总体成本。同时也被广泛地应用到工具软件中，成为应用程序的构成基础。MVC把系统的组成分解成模型、视图、控制三个核心组成，三者的分离使得一 个模型可以具有多个显示视图。MVC具有设计清晰，易于扩展，运用可分布的 特点，使得前台后台的数据控制和表现能力彼此分离，加快开发进程及产品推 向市场的时间。 2.SSH开发框架的引入 SSH为Struts+Spring+Hibemate的一个集成框架，是目前比较流行的一种Web应用程序开源框架。集成SSH框架的系统从职责上分为四层：表示层、业 务逻辑层、数据持久层和域模块层，以帮助开发人员在短期内搭建结构清晰、 可复用性好、维护方便的Web应用程序。其中使用Struts作为系统的整体基础框架，充当MVC里的Controller层，在Struts框架的模型部分，利用Hibemate框架对持久层提供支持，业务层用Spring支持。具体做法是：用面 向对象的分析方法根据需求提出一些模型，将这些模型实现为基本的Java对象，
系统架构设计师的岗位职责 系统架构设计师需要负责系统及相关产品需求分析及架构设计。以下是小编整理的系统架构设计师的岗位职责。 系统架构设计师的岗位职责1 职责: 1. 负责公司系统的架构设计、研发工作 2. 配合产品经理对公司产品以及公司基础研究项目进行技术需求分析，承担从业务向技术转换的桥梁作用，根据产品业务需求提出技术方案和系统设计 3. 负责制定系统的整体框架，编写软件架构设计文档。对系统框架相关技术和业务进行培训，指导开发人员开发并解决系统开发、运行中出现的各种问题 4. 主持和参与系统逻辑模型和物理模型设计，负责开发和维护统一的软件开发架构，保证软件模块的复用性 5. 参与各项目、各阶段的技术评审;特别是技术架构方面和软件复用方面
6. 参与部门研发技术方向规划，负责提供软件产品框架和技术路线;负责关键技术的预研与攻关, 解决项目开发或产品研发中的技术难题 7. 协助部门经理合理分配软件研发任务使项目团队高效率运作，确保技术架构得以推进和实施 岗位要求： 1. 本科及以上学历，计算机或相关专业毕业, 8年以上软件产品开发及架构设计经验 2. 具有丰富的大中型开发项目的总体规划、方案设计及技术队伍管理经验 3. 熟悉C/C++或JAVA等开发语言，并且实际开发工作不少于5年;熟悉常见的数据库系统，如MySQL、Oracle和MongoDB 等 4. 精通设计模式和开源的框架，有面向对象分析、设计、开发能力(OOA、OOD、OOP)，精通UML，熟练使用Rational Rose 等工具进行设计开发 5. 对计算机系统、网络和安全、应用系统架构等有全面的认识，熟悉项目管理理论，并有实践基础
国家智能制造系统架构映射及示例解析 图11 智能制造系统架构各维度与智能制造标准体系结构映射 图11通过具体的映射图展示了智能制造系统架构三个维度与智能制造标准体系的映射关系。由于智能制造标准体系结构中A基础共性及C行业应用涉及到整个智能制造系统架构，映射图中对B关键技术进行了分别映射。 B关键技术中包括BA智能装备、BB智能工厂、BC智能服务、BD智能赋能技术、BE工业网络等五大类标准。其中BA智能装备主要对应生命周期维度的设计、生产和物流，
系统层级维度的设备和单元，以及智能特征维度中的资源要素；BB智能工厂主要对应生命周期维度的设计、生产和物流，系统层级维度的车间和企业，以及智能特征维度的资源要素和系统集成；BC智能服务主要对应生命周期维度的销售和服务，系统层级维度的协同，以及智能特征维度的新兴业态；BD智能赋能技术主要对应生命周期维度的全过程，系统层级维度的企业和协同，以及智能特征维度的所有环节；BE工业网络主要对应生命周期维度的全过程，系统层级维度的设备、单元、车间和企业，以及智能特征维度的互联互通和系统集成。 智能制造系统架构通过三个维度展示了智能制造的全貌。为更好的解读和理解系统架构，以计算机辅助设计（CAD）、工业机器人和工业网络为例，诠释智能制造重点领域在系统架构中所处的位置及其相关标准。 1.计算机辅助设计（CAD）
智能特征系统集成互联互通融合共享 图12a CAD 在智能制造系统架构中的位置 CAD 位于智能制造系统架构生命周期维度的设计环节、系统层级的企业层，以及智能特征维度的融合共享，如图12a 所示。已发布的CAD 标准主要包括： ● GB/T 18784-2002 CAD/CAM 数据质量 ● GB/T 18784.2-2005 CAD/CAM 数据质量保证方 法 ● GB/T 24734-2009 技术产品文件 数字化产品定义 数据通则
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
系统规划：包括系统项目的提出预可行性分析；系统方案的制定、评价和改进；新旧系统的分析和比较；现有软件、硬件和数据资源的有效利用； 软件架构设计：XML技术；基于架构的软件开发过程；软件的质量属性；架构（模型）风格；特定领域软件架构；基于架构的软件开发方法；架构评估；软件产品线；系统演化 设计模式：设计模式概念；设计模式的组成；模式和软件架构；设计模式分类；设计模式实现； 系统设计：处理流程设计；人机界面设计；文件涉及；存储设计；数据库设计；网络应用系统的设计；系统运行环境的集成与设计；中间件；应用服务器；性能设计与性能评估；系统转换设计划； 软件系统建模：系统需求、建模的作用以及意义；定义问题（目标、功能、性能）与归结模型（静态结构模型、动态行为模型、物理模型）；结构化系统建模；数据流图；面向对象系统建模；统一建模语言（UML）；数据库建模；E-R图；逆向工程； 分布式系统设计：分布式通行协议的设计；基于对象的分布式系统设计；基于web的分布式系统设计；基于消息和协同的分布式系统设计；异构分布式系统的互操作性设计； 嵌入式系统设计：实时系统和嵌入式系统特征；实时任务调度和多任务设计；中断处理和异常处理；嵌入式系统的开发设计 系统的可靠性分析与设计：系统故障模型和可靠性模型；系统的可靠性分析与可靠度计算；提高系统可靠性的措施；系统的故障对策和系统的备份与恢复； 、 系统安全性和保密性设计：系统的访问控制技术；数据的完整性；数据与文件的加密；通信的安全性；系统的安全性设计； 1、概念类 系统规划 项目计划：包括范围计划、工作范围计划、活动定义、资源需求、资源计划、活动排序、
无线互联科技 Wireless Internet Technology No.13 July,2019 第13期 2019年7月 移动边缘计算的系统架构和关键技术分析 董春利"，王莉1 (1.南京交通职业技术学院电子信息工程学院，江苏南京211188;2.上海剑曦信息科技有限公司，上海200051) 摘要：随着移动互联网和物联网应用的快速发展，传统的集中式云计算遇到了严峻的挑战，例如高延迟、低频谱效率和非自适应机器类型的通信。为了解决这些挑战，新技术正在推动将集中式云计算功能转移到网络边缘设备。移动边缘计算被认为是物联网和任务关键型、垂直解决方案的关键推动因素，被公认为是一种关键的架构概念和技术之一。文章讨论分析了移动边缘计算的系统架构和关键技术。 关键词：移动边缘计算；虚拟机；计算卸载；VM迁移 移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)被欧洲电信标准化协会(European Telecommunications Standards Institute,ETSI)定义为一种新技术，在移动网络边缘、无线接入网络内以及移动用户附近，提供IT服务环境和云计算能力ETSI发布了一份关于移动边缘计算的白皮书，移动边缘计算被认为是一种重要的新兴技术，成为下一代网络的重要组成部分。由于具有低延迟、近距离和高带宽等先进特性，以及实时洞察无线网络信息和位置感知功能，移动边缘计算为多个行业(如消费者、企业)提供了大量新的应用和服务。特别地，MEC被认为是智能城市中处理视频流服务有前景的解决方案。 来自监视设备的视频流在MEC服务器上进行本地处理和分析，从视频流中提取有意义的数据。可以将有价值的数据传输到应用服务器，以减少核心网络流量。增强现实(Augmented Reality,AR)移动应用在上行链路中的数据收集、边缘计算和下行链路中的数据传递方面，具有固有的协作属性。增强现实数据需要低延迟和髙速率的数据处理，以便根据用户的位置提供正确的信息。数据处理可以在本地MEC服务器上执行，而不是在集中式服务器上执行，以提供良好的用户体验。物联网在电信网络上生成额外的消息，要求网关聚合消息并确保低延迟和安全性。引入利用MEC收集，分类和分析物联网数据流的新架构，MEC服务器负责管理各种协议、消息分发和分析处理。MEC环境创造了一个新的价值链和充满活力的生态系统，从而为移动运营商、应用和内容提供商创造了新的机会。 1MEC的系统架构 ETSI描述的MEC参考架构使MEC应用程序能够实现为在MEC主机上运行的纯软件实体⑵。移动边缘平台提供运行MEC应用程序所需的基本环境和功能。MEC应用程序在虚拟化基础架构之上作为虚拟机(Virtual Machine,VM)运行，并且可以与移动边缘平台交互以执行与应用程序的生命周期相关的某些支持过程。此外，虚拟化基础设施包括一个执行由移动边缘平台接收的流量规则的数据平面，并路由在应用本地网络和外部网络之间的流量。MEC主机级管理包括移动边缘平台管理器和虚拟化基础架构管理器。前者管理应用程序的生命周期以及应用程序规则和要求，包括服务授权、流量规则、域名系统(Domain Name System, DNS)配置和解决冲突。后者负责分配、管理和发布虚拟化基础架构的可视化(计算、存储和网络)资源。 操作支持系统通过生命周期管理代理商或运营商的第三方客户，通过面向客户的服务门户接收用户应用程序的请求，操作支持系统决定是否授予请求。授权请求将转发给MEC协调器进行下一步处理。MEC协调器是核心功能，因为它根据部署的MEC主机、可用资源、可用MEC服务和拓扑，维护一个整体视图。出于性能、成本、可扩展性、运营商首选部署的原因，MEC支持不同的部署方案叫例如在蜂窝宏基站演进型Node B站点(Evolved Node B,eNodeB)、在3G无线网络控制器(Radio Network Controller,RNC)站点、在多个无线电接入技术小区聚合站点，和聚合点(其也可以位于核心网络的边缘，例如在分布式数据中心中)，探讨了一个网络规划问题，该讨论决定了在可用站点中安装MEC 服务器的最佳位置，以便在安装成本和服务质量(Quality of Service,QoS)之间进行权衡。 2MEC的关键技术 MEC的关键技术包括计算卸载和移动性管理。 计算卸载是一个将资源密集型计算从移动设备迁移到资源丰富的附近基础设施的过程画。虽然移动设备受到计算能力、电池寿命和散热的限制，但是通过将能量消耗的应用程序计算卸载到MEC服务器，MEC可以在用户设备(User Equipment,UE)上运行新的复杂应用程序。计算卸载的一个重要部分是决定是否卸载、是否适用全部或部分卸载、卸载什么以及如何卸载。卸载决策取决于根据3个标准分类的应用程序模型。第1个标准是应用程序是否包含不能卸载的用户等不可卸载部分(例如用户输入、摄像或需要在UEs处 基金项目：南京交通职业技术学院高层次人才科研基金项目；项目编号：440105001o 作者简介：董春利(1964—),男，山东青岛人，教授，博士；研究方向：认知无线电网络，下一代无线泛在网络。 -131_
智能配电系统架构分析及技术挑战戴年俊 摘要：配电自动化可以加强电力供应的可靠性以及稳定性，从而为电力用户提 供更加优质的服务，进一步满足不断提升的用户要求，所以要加强配电自动化系 统的配电管理工作。文章对智能配电系统架构和技术挑战进行了研究分析，以供 参考。 关键词：智能配电系统；架构分析；技术挑战 1前言 近些年我国的经济得到了较大的发展，人们的生活水平也得到了较大的提升，对于电力能源的需求也在不断上涨。随着我国城市化进程的不断加快，相应的配 电工程建设得到了极大的推广。但是从目前情况来看，配电自动化系统中配电工 程的工作量比较大，施工周期比较长，施工复杂性比较高，所以在配电管理中比 较容易出现问题。这就需要相关管理人员不断提升自身的综合能力，完善相应的 制度，采取针对性的策略优化配电管理，这对于推动我国配电自动化系统的发展 具有非常重要的意义。 2智能配用电信息系统架构 2.1系统架构 为充分利用供电企业现有配电自动化系统、用电信息采集系统的软硬件资源，同时兼顾调度、运检和营销专业应用需求，构建采集设备层、通信信道层、数据 融合层、高级应用层四个层次的智能配用电系统结构。采集设备层包含站所终端（ＤＴＵ）、馈线终端（ＦＴＵ）、配变终端（ＴＴＵ）、故障指示器、配网状 态监测装置、集中器及电能表等采集设备；通信信道层包含光纤通信、无线公网 通信、无线专网通信及电力线载波等通信设备；数据融合层包含前置采集服务器、ＳＣＡＤＡ服务器、数据库服务器、无线公网采集服务器及二次安防防护设备等；高级应用层在数据融合的基础上实现故障精确定位、实时线损分析、配网主动抢修、用户用电行为分析及负荷预测等功能模块。 2.2系统设计方案 自２００９年国家电网公司第一批配电自动化试点至今，配电自动化系统已 在９６个地市开展应用，但是配用电相关专业系统间信息集成度不高，数据挖掘 和深化应用不够，配网运行状态监测、故障隔离等基础功能应用不足，配电自动 化系统实用化应用水平有待提升。通过汲取“十二五”配电自动化建设应用的经验，从功能定位清晰、应用主体明确、数据平台统一等方面设计了跨生产控制大区与 管理信息大区的智能配用电一体化主站系统方案。基于信息安全防护和投资成本 的考虑，将“三遥”配电终端和少量“二遥”配电终端以光纤专网方式接入生产控制 大区，而将大量“二遥”配电终端、故障指示器、电能表等以无线公网方式接入管 理信息大区。生产控制大区主要服务于配电网调度与控制，进一步强化配电自动 化系统的数据采集与运行监控、图模管理、馈线自动化及拓扑分析等基本功能应用，从管理信息大区获取所需实时数据、历史数据、图模文件及单相接地故障定 位结果等信息，同时将实时数据、馈线自动化定位结果等信息推送至管理信息大区。管理信息大区主要服务于配用电运行状态管控，通过整合中配电网的数据信息，实现配电网单相接地故障分析、配用电设备管理、线路和设备重过载分析等 功能，进一步实现故障精确定位、实时线损分析、配电网主动抢修、用户用电行 为分析及负荷预测等高级应用功能。生产控制大区与管理信息大区基于配用电统 一数据支撑平台，通过协同管控机制实现权限、责任区、告警定义等的分区维护、
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
大型软件系统技术路线分析 纵观全球大型软件系统软件系统技术发展路线，历经了二十多年的时间，逐步从vb、.NET向J2EE java全面迁移，迄今为止，所有的集团客户和高端政府机关在大型软件系统技术的选择上，几乎清一色的选择JAVA品台，而且面向集团化的大型软件系统定位的企业，如九思软件、东软集团，也统统在此路线上完成系统的架构和功能设计。 在国外，JAVA技术已成为解决大型应用的事实标准，符合J2EE规范的应用服务器则是构建面向对象的多层企业应用的中间核心平台。因其具有易移植性，广开放性、强安全性和支持快速开发等特性，成为面向对象开发组织应用的首选平台。参照文档如下： 基于J2EE应用服务器支持EJB组件开发技术，包括消息队列、负载均衡机制和交易管理等。支持中大型网站和中大型组织应用等需要大规模跨平台、网络计算的领域。 软件构造有几个不可逆转的发展方向:XML数据结构、面向对象的构件技术、网络化应用。其中Java因为与平台无关、安全、稳定、易开发、好维护、很强的网络使用性等,而成为主流环境。J2EE是企业级应用的标准。 J2EE平台提供了一个基于组件的方法，来设计、开发、装配及部署企业级应用程序，并提供了多层的分布式的应用模型、组件再用、一致化的安全模型以及灵活的事务控制机制。 使之具有重用的能力，并集成了基于XML的数据交换一个统一的安全模式及灵活的事务控制。 J2EE应用程序由组件构成。一个J2EE组件是自包含的，与其相关的语气它组件通信的类及文件集成到J2EE应用程序的功能软件单元。J2EE规范定义了下面一些组件：1）、运行在客户端的应用客户程序及小程序。 2）、运行于服务器网络的Servlet&Jsp组件。 3）、运行于服务端的企业逻辑组件。
区块链系统架构解析 数据层的主要作用是描述区块链技术的物理形式。区块链系统设计的技术人员们首先建立起的一个起始节点被称作是“创世区块”，之后在同样的规则之下创建的规格相同的区块通过一个链式结构依次相连组成一条主链，随着运行时间越来越长，新的区块通过验证后不断被添加到主链上，同时主链也会不断延长。每一个区块中同时也包含了许多的技术，比如时间戳技术，他的作用在于确保每一个区块都可以按时间的顺序相连接；再比如哈希函数，他能够使得交易的信息不被轻易篡改。 源中瑞区块链数据层是最底层的技术，主要实现了两个功能：数据存储、账户和交易的实现与安全。数据存储主要通过区块的方式和链式结构实现，大多以数据库的方式实现持久化，比如比特币和以太坊采用的。账户和交易的实现与安全这个功能基于数字签名、哈希函数和非对称加密技术等多种密码学算法和技术，保证了交易在去中心化的情况下能够安全的进行。 数据层的一大功能是存储，存储系统的选择原则是性能和易用性。一个网络系统的整体性能，主要取决于网络或本地数据存储系统的性能。曹138****2880****8271，微同 加密就是通过一种算法将原始信息进行转换，接收者能够通过密钥对密文进行解密还原成原文的过程。加密算法的典型组件有加解密算法、加密密钥和解密密钥。其中加解密算法是固定不变和公开可见的；密钥则不固定而且需要保护起来，一般来说，对同一种算法，密钥长度越长，则加密强度越大。 加密层：区块链技术的基石，提供了整个区块链系统的安全性、匿名性保证。 数据层：采用偏序的数据结构，又采用了消息摘要的形式，使得历史数据难以篡改，数据的完整性得以保证。 网络层：规定了整个网络节点里的通信机制，可以实现没有中心服务器的数据共享。 共识层：通过POW、POS等共识算法来保证全网数据的一致性，是区块链技术里的关键。 激励层：是通过经济激励机制，使得整个区块链系统可以朝着良性循环方向发展。 合约层：提供区块链系统的可编程性。
RFID 技术简介及系统架构 无线射频识别技术(Radio Frequency Identification ，RFID)是一种非接触的自动识别技术，其基本原理是利用射频信号和空间耦合(电感或电磁耦合)或雷达反射的传输特性，实现对被识别物体的自动识别。 RFID 系统至少包含电子标签和读写器两部分。电子标签是射频识别系统的数据载体，电子标签由标签天线和标签专用芯片组成。RFID 读写器通过天线与RFID 电子标签进行无线通信，可以实现对标签识别码和内存数据的读出或写入操作。典型的读写器包含有高频模块(发送器和接收器)、控制单元以及读写器天线。 依据电子标签供电方式的不同，电子标签可以分为有源电子标签(Active tag)、无源电子标签(Passive tag)和半无源电子标签(Semi —passive tag)。有源电子标签内装有电池，无源射频标签没有内装电池，半无源电子标签(Semi —passive tag)部分依靠电池工作。电子标签依据频率的不同可分为低频电子标签、高频电子标签、超高频电子标签和微波电子标签。 RFID 分类 按能量供应 按工作频率 有源无源半 有源 高频 低频超高频 RFID 分类 低频段射频标签，简称为低频标签，其工作频率范围为30kHz ～300kHz 。典型工作频率 有125KHz 和133KHz 。低频标签一般为无源标签，其工作能量通过电感耦合方式从阅读器耦合线圈的辐射近场中获得。低频标签与阅读器之间传送数据时，低频标签需位于阅读器天线辐射的近场区内。低频标签的阅读距离一般情况下小于1米。低频标签的典型应用有：门禁考勤管理、动物识别、容器识别、工具识别等。 高频段射频标签的工作频率一般为3MHz ～30MHz 。典型工作频率为13.56MHz 。该频段的 射频标签，其工作原理与低频标签完全相同，即采用电感耦合方式工作，高频标签一般也采用无源方式，其工作能量同低频标签一样，也是通过电感（磁）耦合方式从阅读器耦合线圈的辐射近场中获得。标签与阅读器进行数据交换时，标签必须位于阅读器天线辐射的近场区
北京友联慧通科技有限公司技术文档 全网电子商务平台技术架构说明书
2010年3月18日 北京友联慧通科技有限公司． . 目录 技术性需求分析 (4) 一致的逻辑数据 (4) 优秀的网络环境适应性 (4) 系统的兼容性 (4) 优异的系统性能 (4) 开放的界面和接口 (4) 完备的操作日志管理策略 (4) 高度的安全性 (4) 技术性设计思想和原则 (5) 最小成本原则 (5) 安全性、可靠性、先进性原则 (5) 安全性与可靠性原则 (5) 先进性原则： (5) 实用性、易用性、可扩展性原则 (5) 实用性原则 (5) 统一及一致性原则 (6) 业务引导及易用性原则 (6) 友好及方便性原则 (6) 扩展性和适应性原则 (6) 数据共享原则 (7) 系统技术架构的设计 (7) 技术架构的特点 (7) 系统的架构图 (7) 技术架构图 (7) 系统请求数据处理流程图 (9) 体系结构图 (10) 系统核心功能分布图 (11) 架构层次的说明 (11) 数据库层 (11) 中间件层 (12) 基础服务层 (16) 应用层 (20) 业务表现层和系统接口层 (21)
系统部署环境 (22) 商城平台部署环境 (22) 运行平台 (22) 操作系统 (22) 应用服务器 (23) Web服务器 (23) 数据库服务器 (23) 缓存服务器 (23) .. . 图片文件服务器 (23) 系统部署拓扑图 (23) 系统部署结构图 (24) .. . 技术性需求分析 一致的逻辑数据 一般来说，平台所有的服务接点都是这个数据库的客户端访问；因此从逻辑上，任意服务网络接入点的数据应该是一致的。 优秀的网络环境适应性 从系统的实现角度考虑，要满足各种复杂的网络环境。 系统的兼容性 由于服务结点的数量巨大，其使用的平台和语言各不相同，需要能够容纳所有类型的服务结点；优异的系统性能 从系统架构设计上需要考虑巨大量数据的处理引擎，从系统本身进行性能上的优化，而不是仅仅凭借于硬件服务器的性能。 开放的界面和接口 不仅个人用户能够方便地通过Web应用查询信息，同时也需要能够预留非GUI的交互界面的接口，以便使其它应用系统也能使用数据管理系统提供的信息服务，同时还需要为第三方软件预留标准的集成接口，使系统具有高度的可扩展性； 完备的操作日志管理策略