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。
政务大数据平台建设项目总体设计方案 1.1.总体设计原则 本设计应遵循以下基本原则： （1）先进性和可扩展性 设计时充分考虑技术的先进性、前瞻性和可扩展性，以保证系统在相当长的时间内能满足XXX社会治理大数据平台建设项目对社会管理和社会服务的实际需要。 （2）实用性和便捷性 设计时应考虑不同层次、不同岗位、不同专业用户需求的差异性，提供统一的访问接口、便捷的操作方式和友好的用户界面。 （3）可行性和可操作性 设计时应充分考虑建设的可行性和可操作性，在详细分析建设现状、建设需求和条件的基础上，制订合理的设计方案，提出合理的项目建设与运行管理方案。同时，系统的建设还应考虑XXX现有电子政务系统已有资源利旧与整合，减
少投资。 （4）经济性与安全性 XXX社会治理大数据平台建设项目数据都是比较敏感的工作数据，必须在现有资金预算的前提下建立相对完善的网络与信息安全保障体系，妥善解决信息安全的问题，处理好经济与安全的关系，综合平衡成本和效益。综合考虑信息采集、传输、处理和应用等各个环节应用的实际需要，在多方案论证和综合比较的基础上提出了既安全又经济的设计方案。 （5）可靠性和合理性 XXX社会治理大数据平台建设项目建设服务范围广、涉及内容多，需要具有较高的可靠性，设计时除了充分保证可靠性外，还应建设合理的运行维护管理模式及相关保障体系，为系统的运行维护管理奠定良好的基础。 （6）需求主导，整合应用的原则 以需求为主导，突出重点，认真分析系统流程，充分利用现有的通信及计算机网络、数据库资源，加强整合，促进
互联互通、信息共享。 1.2.总体目标 XXX社会治理大数据平台建设项目的总体目标是以项目建设为契机，以“一个网络体系、一套应用系统、三个基础库”为依托，充分利用大数据挖掘、云计算等先进技术，有效整合各方信息资源，实现“人、地、物、事、组织”的网格化管理，从而带动XXX社会管理源头治理体系、动态协调机制、应急管理体制建设，实现XXX社会管理“精确化”、社会服务“人性化”，提升社会服务效能，并为XXX实现智慧城市奠定信息化基础。 主要建设目标是为政府社会管理良性有序运行提供基本手段和保证，促进政府对社会系统的组成部分、社会生活的不同领域以及社会发展的各个环节进行组织、协调、服务、监督和控制，整合政府各部门资源，实现统一运维管理，并建立安全和运维保障体系。科学划分网格单元，优化网格资源配置，构筑“区—街道—社区—网格”的四级管理架构，
物联网大数据平台总体设计V0.2
目录 1.引言 (3) 1.1.文档目的 (3) 1.2.文档范围 (3) 1.3.预期的读者及阅读建议 (3) 1.4.术语 (3) 2.项目概述 (4) 2.1.项目背景 (4) 3.1.设计目标 (4) 3.1.1.技术规划路线建议 (4) 3.1.2.大数据软硬平台/网络架构规划建议 (5) 3.1.3.大数据应用集成点规划建议 (5) 3.1.4.大数据团队建设规划建议 (5) 3.1.5.大数据系统实施指导建议方案 (5) 3.数据平台总体架构规划 (5) 3.1.数据平台愿景 (5) 3.2.数据处理流程 (8) 3.3.主要功能 (8) 3.4.设计原则 (9) 3.5.平台建设路线 (9) 4.数据平台软件架构设计 (10) 4.1.数据平台结构图 (10) 4.2.数据采集系统 (11) 4.3.数据存储系统 (11) 4.4.离线计算系统 (12) 4.5.海量数据库系统 (12) 4.6.管理系统 (13)
5.应用平台架构设计 (14) 5.1.应用平台架构图 (14) 6.平台安全 (15) 7.平台监控 (15) 8.部署架构 (15) 9.平台运维 (15) 10.团队建设 (16) 10.1.运维工程师 (16) 10.2.应用开发工程师 (16) 10.3.通信协议开发工程师 (16) 10.4.基于Hadoop的开发工程师 (16) 10.5.数据开发工程师 (16) 10.6.数据挖掘工程师 (17)
1.引言 1.1.文档目的 本文档是关于xx公司物联网大平台的总体架构设计方案。本文包括以下内容： 1.平台总体架构设计； 2.五大子系统设计； 3.应用平台设计 4.平台部署架构设计； 5.平台运维及团队建设； 1.2.文档范围 本文档仅限于北京xx科技公司内部人员和直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关人员阅读。 1.3.预期的读者及阅读建议 本文档的预期读者： 1.北京xx科技的大平台项目相关人员； 2.直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关外部人员； 1.4.术语 1.Hadoop: Apache的分布式框架。 2.HDFS : Hadoop的分布式文件系统。 https://www.doczj.com/doc/d63460725.html,Node : Hadoop HDFS元数据主节点服务器。负责保持DataNode文件存 储元数据信息。
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
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
政务服务大数据库建设方案 为贯彻落实《X省经济和信息化委员会X省机构编制委员会办公室关于印发省政务服务大数据库建设方案（X-X年）的通知》（X 经信网办〔X〕227号）精神，大力推进“互联网+”政务服务，运用云计算、大数据等新一代信息技术加快建设统一的政务服务大数据库，实现全市各部门、各层级、各领域数据共享，有效支撑我市行政审批和公共服务应用，切实加强监管，制定本方案。 一、工作目标 到X年底前，基本建成数据采集能力强、智能分析应用广、开发共享程度高、体制机制较完善的政务服务大数据库，促进我市各级政府和部门行政审批和公共服务的流程优化、材料简化、支撑“一门式、一网式”政务服务应用，强化部门事中事后监管，推动政府职能转变和服务型政府建设。 二、主要任务 围绕全市“行政审批、监督管理、政府服务”应用，建设覆盖政府审批、监管、服务各环节的网上办事数据库，支撑“一门式、一网式”政务服务应用和加强事中事后监管；建设企业情况综合、公共信用信息、文化遗产资源和农村信用体系等政务服务专题数据库，以及支撑部门业务应用的数据库；建设和初步完善人口、法人、地理空间、宏观经济等基础数据库，形成各类数据库相互联动的政务服务大数据库。
（一）建设网上办事数据库。 1.服务对象基本信息数据库。建立以公民身份证号码为唯一标识的自然人服务对象基本信息数据库，以及以统一社会信用代码为标识的法人服务对象基本信息数据库，在此基础上将网上注册用户与服务对象信息相关联，实现网上办事一次登陆、全网通办。[市大数据中心、市行政服务中心牵头负责，市直各部门和各县（市、区）政府配合] 2.政务服务过程数据库。建立完善数据标准，整合全市事项申办、受理、审批、办结等各办理过程情况数据，形成政务服务过程数据库，记录事项办理全过程、实现审批和服务事项在线监管，推进审批过程公开透明，实现阳光政务。分析挖掘服务环节数据，优化办事流程，提高行政审批效率和公共服务质量。[市大数据中心、市行政服务中心牵头负责，市直各部门和各县（市、区）政府配合] 3.政务服务事项目录管理库。加快全市统一的政务服务事项目录管理系统建设，推动行政审批、公共服务事项在线申请、在线受理、在线审批，以及省、市、县三级事项动态管理，实现与省政务服务事项目录管理库的对接，为相关业务全省通办、异地办理提供支撑。（市大数据中心、市行政服务中心、市编办牵头负责） 4.政务电子证照库。落实《X省政务电子证照管理暂行规定》，建设全市政务电子证照系统，根据网上办事业务需求梳理证照应用目录，逐步汇聚各级政府和部门的各类许可证、执照、许可证书、资格证、资质证、合格证书、批准文件、证明文件及其他行政许可
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。
广东省政务服务大数据库建设方案 （2016-2017年） 为大力推进“互联网+”政务服务，运用云计算、大数据等新一代信息技术加快建设统一的政务服务大数据库，实现全省各部门、各层级、各领域数据共享，有效支撑全省行政审批和公共服务应用，制定本方案。 一、总体要求 （一）建设思路。 围绕优化政务服务、提升政府效能，以支撑全省“一门式、一网式”政务服务应用为重点，率先构建覆盖政务服务各环节的网上办事数据库，逐步拓展完善专题数据库和公共基础数据库，形成我省政务服务大数据库；以行政审批和公共服务应用为抓手，建立健全共享协同的数据库建设机制；以省政务数据中心为依托，打造系统架构统一、省市分级建设管理、全省共建共享的政务服务大数据库技术支撑体系，提高政府智慧化服务水平和群众办事满意度，推动政府职能转变和服务型政府建设。 （二）建设原则。 ——统筹规划、规范管理。突出顶层设计，统筹规划全省政务服务大数据库建设，优化完善数据提供、维护、共享、使用追溯及监督评估等环节的工作机制，建立健全统一的标准规范和管理制度，向各级政府和部门提供统一的政务服务数据库应用，提高行政效率。 ——整合资源、共建共享。完善省政务信息资源共享管理机
制，充分利用现有各类电子政务资源，按照统一数据标准规范，有效整合资源，避免重复建设。推动各级政府部门借助政务服务数据库开展行政业务应用，以应用促进共建共享，切实发挥政务数据价值。 ——统一架构、互联互通。结合省网上办事大厅建设和各级政府及部门业务应用实际，建立兼容、开放、可扩展的政务服务大数据系统架构，支撑全省跨区域、跨部门的数据交换共享和系统应用，形成“上下左右”互通互联、共享共用的全省政务服务大数据库应用环境。 ——急用先行、保障安全。立足我省行政审批和公共服务业务应用需求，急用先行、由易到难，率先建设网上办事数据库，逐步拓展专题数据库并完善基础数据库。建立健全安全保障机制，强化数据提供、汇集、共享和应用等的全过程管理，加强数据库系统的安全保护。 （三）主要目标。 到2017年底前，基本建成数据采集能力强、智能分析应用广、开发共享程度高、体制机制较完善的政务服务大数据库，促使我省各级政府和部门行政审批和公共服务的流程优化、材料简化，支撑“一门式、一网式”政务服务应用，促进政府职能转变和服务型政府建设。 二、建设内容 围绕全省行政审批和公共服务应用，建设覆盖政务服务各环节的网上办事数据库，支撑“一门式、一网式”政务服务应用；建设企业情况综合、公共信用信息、文化遗产资源等政务服务专题数据库，以及支撑部门业务应用的数据库；完善人口、法人、
政务信息共享数据库建设方案 一、政务信息共享库建设的背景和意义 政务信息共享数据库是指结合政府各类决策支持系统、相关应用系统的接入和政务信息资源共享交换的需求而构 建的共享数据库，它是政务信息交换共享平台的重要组成部分，用于实现各类电子政务共享交换数据的有机管理，并为应用提供相应服务。 在经过基础设施建设、政府上网、政务公开、网上行政等发展阶段之后，随着电子政务工程的深化，单一的政府机构业务系统建设已经达到了一定的水平，积累的政务信息资源已经具有相当规模。但与实际需求相比，仍存在较大差距：数据标准规范不统一，信息共享程度较低；各委办局之间互联互通不足，业务协同困难，难以发挥整体优势；缺乏统一的政务信息管理和服务机制。这些问题的症结之一是缺乏统一规划、规范建设的政务信息共享库。 中办发[2002]17号文件的发布，标志着国家信息化以信息资源交换共享为主要建设思路的导向正在逐渐形成。建设政务信息资源共享库，不仅符合电子政务工程整体发展规律，抓住了当前政府最关键的信息化建设需求，为电子政务
工程的深化与开展，做出了大胆的尝试，而且对推动政府改革、提升政府工作效率、提升领导的科学决策能力，都有着重要意义。 二、政务信息共享库建设的需求分析 随着电子政务各个业务系统的建立和使用，政府、企业和社会公众不但对基础地理空间信息、人口信息、法人信息和宏观经济信息等公共信息的需要越来越迫切，而且各个业务部门对其他部门专题数据的需求也非常强烈。因此，要在统一的数据标准下建立起信息资源基础库，建立起对这个基础库的管理、维护、更新和使用的长效管理机制，使数据库能够不断的扩展、完善，保证数据的一致性、鲜活性和准确性，为整个信息资源的规划和建设奠定一个良好的基础。 1、共享库基础功能需求 1)对数据访问下载的支持 共享库系统要为政府用户及各级电子政务业务应用系统提供访问和下载信息资源的支撑服务。政府终端用户和各级电子政务业务应用系统通过用户身份认证和目录系统授权验证，将数据查询条件及查询要求提交到共享库系统，共享库系统分析查询条件及查询要求，对信息资源进行查找、定位、获取、打包返回给服务调用方。
1.数据库设计 1.1省级政务平台数据库设计 1.1.1数据库设计原则 （1）标准化 严格按照相关技术标准完成数据库的设计，包括国土资源部颁发的相应数据库建库规范标准、国家已经发布的许多基础的行业分类、代码标准，以及在信息化建设过程中形成的一些可操作性强的数据库设计标准。 （2）一致性 数据库设计要符合数据一致性原则，国家、省、地（市）重复存储的业务数据和基础数据要保持一致性。 （3）完整性 利用关系型数据库提供的数据完整性约束功能来保证数据的完整性，特别是要合理利用以下四种约束类型：非空，唯一键，主键，外键。 （4）有效性 物理设计需综合考虑，根据业务规则，确定关联表的数据量大小，对数据项的访问频度。 索引可提供快速访问表中数据的策略。建立索引时设置较小的填充因子，以便在各数据页中留下较多的自由空间，减少页分割及重新组织的工作。从而提高数据库运行效率和执行性能。 此外，考虑利用数据库提供的簇表机制、历史数据分离机制、逻辑存储分开机制、空间数据索引机制等。 （5）安全性
包括对系统存储数据的安全性控制，包括访问类型(读、写等)、访问对象的控制策略和实现方法、授权与收权等。 1.1.2概念设计 1.1. 2.1数据库环境说明 所采用的数据库系统为Oracle 11g中文版。 1.1. 2.2数据库的命名规则 为了清晰描述数据库对象，所有的表名采用汉语拼音前缀表示数据分类，表名和字段名准确描述，避免使用有二义性的词汇。在某些习惯使用英文的字典表和系统设置表或使用英文更能够描述对象的时候，也使用英文来进行命名。1.1.3逻辑设计 1.1.3.1数据的逻辑分类 目前，省级政务管理平台中共包括四类逻辑存储单元：组织机构用户管理数据库、权限访问控制管理数据库、业务表单构建数据库和业务流程构建数据库，分别用来存储平台的基础配置数据、业务数据和非结构化数据，详细说明如下：
物联网大数据平台总体设计V0.2 拓 2015.10
目录 1.引言 (3) 1.1.文档目的 (3) 1.2.文档围 (3) 1.3.预期的读者及阅读建议 (3) 1.4.术语 (3) 2.项目概述 (4) 2.1.项目背景 (4) 3.1.设计目标 (4) 3.1.1.技术规划路线建议 (4) 3.1.2.大数据软硬平台/网络架构规划建议 (5) 3.1.3.大数据应用集成点规划建议 (5) 3.1.4.大数据团队建设规划建议 (5) 3.1.5.大数据系统实施指导建议方案 (5) 3.数据平台总体架构规划 (5) 3.1.数据平台愿景 (5) 3.2.数据处理流程 (8) 3.3.主要功能 (8) 3.4.设计原则 (9) 3.5.平台建设路线 (9) 4.数据平台软件架构设计 (10) 4.1.数据平台结构图 (10) 4.2.数据采集系统 (11) 4.3.数据存储系统 (11) 4.4.离线计算系统 (12) 4.5.海量数据库系统 (12) 4.6.管理系统 (13)
5.应用平台架构设计 (14) 5.1.应用平台架构图 (14) 6.平台安全 (15) 7.平台监控 (15) 8.部署架构 (15) 9.平台运维 (15) 10.团队建设 (16) 10.1.运维工程师 (16) 10.2.应用开发工程师 (16) 10.3.通信协议开发工程师 (16) 10.4.基于Hadoop的开发工程师 (16) 10.5.数据开发工程师 (16) 10.6.数据挖掘工程师 (17)
1.引言 1.1.文档目的 本文档是关于xx公司物联网大平台的总体架构设计方案。本文包括以下容： 1.平台总体架构设计； 2.五大子系统设计； 3.应用平台设计 4.平台部署架构设计； 5.平台运维及团队建设； 1.2.文档围 本文档仅限于xx科技公司部人员和直接协助xx科技进行大平台建设的 相关人员阅读。 1.3.预期的读者及阅读建议 本文档的预期读者： 1.xx科技的大平台项目相关人员； 2.直接协助xx科技进行大平台建设的相关外部人员； 1.4.术语 1.Hadoop: Apache的分布式框架。
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。
一．引言 1.1编写目的 本文档作为***与XXXXXXXXXX公司之间就***建立XXXX司（局或单位）XXXXXXXXXX系统需求理解达成一致共识的基础文件，作为双方界定项目范围、签定合同的主要基础，也作为本项目验收的主要依据。同时，本文档也作为***XXX后继工作开展的基础，供双方项目主管负责人、项目经理、技术开发人员、测试人员等理解需求之用。 1.2适用范围 本文档适用于所有与本项目有关的软件开发阶段及其相关人员，其中：***方面的项目负责人、公司方项目经理、技术开发人员（包括分析人员、设计人员、程序人员）、测试人员应重点阅读本文档各部分，其他人员可选择性阅读本文档。 1.3文档概述 本文档主要描述了XXXXXXXXXX系统项目的软件总体设计思路。 本文档首先从业务背景、系统功能、运行环境等方面概要描述系统，其次从设计原则、功能设计、数据结构设计等方面描述系统的总体设计情况，然后进一步详细描述系统技术实现策略、项目实施以及待确定的问题。 1.4参考资料 [列出本文的参考文件清单，包括出版单位、作者、版本、日期等信息。]示范：―――仅供参考，不具备任何实质性的内容。 《XXX总体需求书》（XXX单位XXX提供） 《XXX需求调研报告》作者：XXX 《设计模式》XXXXXX出版社 《UML用户指南》XXXXXXX出版社
1.5术语、定义和缩写 [列出本文档所涉及的专业术语、缩写词及相关定义。定义所有必要的术语，以便读者可以正确地解释软件需求规格说明，包括词头和缩写。你可能希望为整个公司创建一张跨越多项项目的词汇表，并且只包括特定于单一项目的软件需求规格说明中的术语。] 示范：―――仅供参考，不具备任何实质性的内容。 1)OLTP：On-line Transaction Processing，联机事务处理。 2)OLAP：On-Line Analytical Processing，联机分析处理；是使分析人员、管 理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取, 从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。 二．总体概述 2.1现有系统描述 [简要描述客户现有系统的功能、性能以及其他方面，若客户没有系统，则可裁减。另外，可描述客户现有系统的应用状况以及系统规模、人员使用状况。描述客户对象的应用环境平台，如软件环境、硬件环境、网络环境、通讯状况以及人员计算机使用水平等。] 示范：―――仅供参考，不具备任何实质性的内容。 针对金融快报工作，***以前曾开发过一个C/S结构的系统，后台数据库为SQL Server，开发工具是VB6.0。该系统主要完成以下工作： 1.根据人行各业务司局每日上报的数据传真，将数据补录到系统中。 2.根据上报的数据制作金融快报文档。 3.将金融快报的数据转发到人行时间序列数据库中。 金融快报系统的工作流程如下： 2.2存在问题 [通过上述现状描述，分析现有组织结构、现有系统等方面存在的问题。]示范：―――仅供参考，不具备任何实质性的内容。
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 1.1 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。 1.2 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。 1.3 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。 1.4 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大大增加
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
政务大数据基础支撑平台设计方案 基础支撑平台是支撑应用系统的软件运行环境，包括服务器虚拟化软件、操作系统、数据库软件、GIS地理信息引擎软件、应用服务器中间件软件、企业服务总线等。基础支撑平台软件的逻辑关系如下图： 1.1.1服务器虚拟化软件 虚拟化软件将物理机设备进行虚拟化，以提高资源的利用率，提高设备的扩展性，同时节约了能源等消耗，节约场地等配套设施，并便于设备的集中管理。 虚拟化平台建成后，利用云服务管理能力就可以实现从服务申请到虚拟化部署、从系统标准化安装到软件部署等。
服务器的整合在保持原有的服务器平台硬件和软件的前提下，在服务器裸设备上安装虚拟化管理软件，再虚拟化出来若干系统环境，相当于多个云主机。具体功能如下：（1）虚拟平台的管理中心应能够实现集中的对虚拟平台本身和其上工作的所有虚拟机进行自动的升级和更新； （2）支持在线的虚拟机迁移动能； （3）支持将多个物理机组成集群，同时支持动态资源分配功能； （4）当一台物理机发生故障时，虚拟机可以实现在集群之内的其它物理机上重新启动； （5）提供备份功能，备份功能支持重复数据删除技术； （6）具有智能的电源管理功能。 1.1.2操作系统 操作系统是管理计算机硬件资源，控制其他程序运行并为用户提供交互操作界面的系统软件的集合。操作系统是计算机系统的关键组成部分，负责管理与配置内存、决定系统
资源供需的优先次序、控制输入与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本任务。 桌面操作系统主要用于个人计算机上。个人计算机从硬件架构上来说主要分为两大阵营，PC机与Mac机，从软件上可主要分为两大类，分别为类Unix操作系统和Windows操作系统。 服务器操作系统一般指的是安装在大型计算机上的操作系统，如Web服务器、应用服务器和数据库服务器等。服务器操作系统主要集中在三大类：、Unix系列、Linux系列和Windows系列。 1.1.3数据库软件 数据库管理软件采用业界领先的以高级结构化查询语言(SQL)为基础的大型关系数据库，作为用方便逻辑管理的语言操纵大量有规律数据的集合，可以运行在各种计算机硬件和各种操作系统上。基本要求如下： ?支持大容量数据库存储；
智慧政务数据中心平台总体设计方案
目录 第1章项目整体理解与分析 (2) 1.1项目概述 (2) 1.1.1建设背景 (2) 1.1.2建设目标 (4) 1.1.3建设内容 (5) 1.1.4建设标准 (6) 1.1.5建设原则 (8) 1.2项目建设需求分析 (9) 1.2.1信息化建设现状 (9) 1.2.2信息资源管理现状 (11) 1.2.3存在的主要问题 (12) 1.2.4本期项目建设意义 (13) 1.2.5标准与规范分析 (13) 1.2.6流程与功能分析 (14) 1.2.7用户角色分析 (14) 第2章项目总体设计方案 (16) 2.1数据中心总体架构 (16) 2.2总体标准规范架构 (17) 2.3目录系统业务架构 (18) 2.4目录系统技术架构 (19) 2.5目录系统数据结构 (20)
第1章项目整体理解与分析 1.1 项目概述 1.1.1建设背景 在信息化时代背景下，数据资源的多寡、数据质量的高低直接决定着各类社会主体的运作效率，数据分析应用能力也影响着决策者前面的方向，对数据的全面搜集和有效挖掘利用已经成为当今世界各国信息化建设的重要内容。 智慧城市顶层设计总规中用系统论的方法，以全局视角，明确了全局性的构成要素和体系结构，提出了清晰、协同、可实施的方案。该设计中分政府主导领域和市场主导领域，从市级、部门和区县三个层次，系统地开展全市顶层设计。其中，在政府主导领域，明确由决策分析与公众服务统领全局发展。并以此为依据，出台了数据中心辅助决策平台顶层设计，明确要建立各区县、各行业建设区县数据中心辅助决策平台。 政府也提出加强数据中心工作，在区领导、创新办就多次提出要加强数据整合、共享和分析，支撑领导决策能力，并从多方面已具备了开展数据中心建设的基础。 在理论研究方面，2012年开展了《网格化社会服务管理基础数据架构、信息资源利用模式及服务体系研究》项目，在基础数据架构方面，提出了基于配置开放式基础数据架构设计理念的“三层四区”的基础库总体架构；在信息资源开发利用方面，提出了“四横两纵”的信息资源开发利用框架，设计了“1图（基础地图）、1库（人房关联主题库）、1表（重大事件跟踪表）、1报（民情日报）、1刊（便民服务快刊）、1年鉴（网格化年鉴）”6大数据产品，；在云服务中心服务体系方面，提出了云服务中心内容体系、流程规范、组织架构、运行模式和支撑平台需求，为数据中心决策支持系统建设工作的开展奠定了理论基础，并为其实施提供了指导意见。 在数据资源方面，通过网格化社会服务管理工作，充分利用现有资源，挖掘数据关系，建成了相互关联的人、地、物、组织、房屋、地下空间基础数据库的建设，整合了120多万条基础数据，其中常驻人口953,998条、流动人口220,444