1数据架构设计（数据架构组）
1.1 概述
1.1.1总体描述
相对于业务架构和应用架构，数据架构在总体架构中处于基础和核心地位。因为信息系统支撑下的海关业务运作状况，是通过信息系统中的数据反映出来的，数据信息系统管理的重要资源。因此构建海关的IT总体架构时，首先要考虑数据架构对当前业务的支持。理想的IT总体架构规划逻辑上是数据驱动的，即：首先根据业务架构分析定义数据架构；然后根据数据架构结合业务功能定义应用架构；最后根据应用架构与数据架构的定义，来设计技术架构。
1.1.2数据架构蓝图
1.1.
2.1 逻辑蓝图
图：数据架构总体逻辑蓝图
数据架构的六个统一，即统一数据规划、统一存储、统一计算、统一服务、统一接入、统一数据治理。
1.1.
2.2 物理蓝图
图4-1-1
●通过万兆连接核心交换区，实现网络高速交换，确保可靠性
●各服务器均双线连接数据区核心交换机，消除单点故障
结构清晰，层次分明
1.1.3设计原则
1、整体性原则
共享服务平台必须根据统一的总体方案的统筹规划，按总署、直属海关、隶属海关的功能划分实行多级部署，同时按照职责分工进行建设和管理，保证三个层级的部署构成一个整体，各部分通信畅顺，信息共享，形成一个全国性的共享服务平台。
2、标准化原则
总署统一制定信息资源共享服务的技术标准、通信协议标准、数据交换报文标准，提供数据访问功能、基本业务逻辑处理功能的标准组件。系统的开发、集成按照规定的标准进行，保证海关共享服务平台的结构一致性和技术规范性。
3、安全与效率并重原则
总结和汲取超大业务量海关的成功经验，采取充分足够的技术手段和管理制度，在保证共享服务平台与海关业务应用系统之间高速的数据交换，在保证共享服务平台良好运行效率的同时，保证海关业务运行网和业务管理网的信息安全和运行安全。
系统设计方面要充分考虑共享服务平台数据量大、负荷高等因素，严格控制程序流程设计、严把程序编制质量、同步制定配套的系统运行管理办法，确保共享服务平台运行的高效性和稳定性。
4、系统功能与职责分工相适应原则
平台多方共建，发挥各方面的积极性，信息系统、业务系统与业务管理或操作运行的主体之间的关系和分工必须明确。
5、一致性原则
共享服务平台在体系架构上必须与金关业务解决方案的框架保持一致，在系统开发建设的设备选型、开发技术、认证授权、门户框架、数据定义、参数管理、
通信协议、网络结构、安全运维等方面必须与金关总体技术方案保持一致，保证共享服务平台成为现代海关综合管理系统的有机组成部分。
注:整体统筹原则
数据层和应用层解耦
数据的高可靠
服务的高可用
1.1.4设计目标
“信息资源体系建设”是一项长期工程，是支撑海关各个业务条线之间实现充分协作信息共享基础架构。将确保金关工程二期在海关信息资源开发利用方面抓住数据一致性、规范性等数据质量源头建设,形成统一顶层设计，做到海关信息资源一盘棋，数据统一管控，统一开发利用，促进海关信息共享、业务协作效率和科学决策水平的更高提升。
总体目标主要包括以下五个方面内容：
1、实现信息资源整合
信息资源规划的一项很重要的目标就是要解决目前信息系统建设中的重复建设问题，达到信息系统的整合和集约，信息资源规划是信息系统顶层设计的一部分，能够从整体上对信息资源进行设计，并能够提供信息系统建设的标准和规范，这样信息系统就能够以此为标准，进行适时、适度、逐步整合，最终达到消除冗余，集约良性发展的效果。
2、提高技术响应速度
业务需求的变化和技术的响应速度之间一直是一对矛盾，信息资源规划通过对信息系统，尤其是信息资源架构进行科学设计，可以增强信息资源架构的稳定性，当业务需求变化时，可以通过很少的数据结构和程序变动就能够满足业务需求，这样不但提高了技术响应速度，而且能够增强系统的稳定性，降低故障率。
3、实现信息共享
信息资源规划通过建设信息共享服务平台，实现了数据的集中存储和计算，并实现了对外统一的服务接口，不论是对于海关内部的信息共享需求，还是外部的数据共享需求；不论是直接面向用户的共享查询，还是面向应用系统的数据服务，都可以通过数据服务共享平台解决。
4、实现大数据分析
海关要实现智能海关，必须实现海关信息系统的物联化、互联化、智能化，而最重要的就是智能化，即通过大数据分析，为海关准确决策提供信息支持。信息资源规划通过设计和实现数据共享服务平台，引入并行数据库、分布式数据库等大数据存储和计算技术，能够解决海关的大数据分析问题，达到数据用得好、决策准的业务目标。
5、提升数据质量
信息资源规划通过设定标准规范、业务管理流程，能够规范数据的定义、存储、使用、传输、交换，使得数据采集更加规范、数据传输更加准确高效，数据使用更加安全方便，通过各种管理流程和规范，能够大幅提升数据质量。
1.2 数据定义
1.2.1总体描述
数据的基本结构分三个层次，反映了观察数据的三种不同角度。
(1)概念数据层。它是数据的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系，是存贮记录的集合。它所涉及的是数据所有对象的逻辑关系，而不是它们的物理情况。
(2)物理数据层。它是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是原始数据，是用户加工的对象，由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组成。
(3)逻辑数据层。它是用户所看到和使用的数据，表示了一个或一些特定用户使用的数据集合，即逻辑记录的集合。
数据建模
1.2.2业务域
根据目前海关不同的网络，运行网、管理网和接入网以及总署和直属的这种物理关系，梳理出每个域中业务情况和相互的关联关系划分出不同的业务域。
海关目前的现状梳理出来的业务域有：公共域、首长决策域、公共办公域、业务管理域、综合保障域和内部监控
公共域：
1)公共时间域
2)公共金融域
3)公共位置域
4)公共人员域
5)公共机构域
6)公共参数域
首长决策：1)署长办公
公共办公：
1)办公
2)国际事务
业务管理：
1)政法
2)关税
3)监管
4)物流
5)加贸
6)稽查
7)缉私
8)统计
综合保障：
1)科技
2)财务
3)关务保障
4)人事
内部监控
1)督查审计
2)监察
根据业务划分核心数据和非核心数据。
1.2.3概念模型设计
概念数据模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，它以数据类的方式描述企业级的数据需求，数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。
概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。在概念数据模型中不包括实体的属性，也不用定义实体的主键。这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。概念数据模型的目标是统一业务概念，作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁，确定不同实体之间的最高层次的关系。
根据业务域的划分，梳理跨业务域的端到端的业务流程，从而梳理出大的对象之间的关系和小的业务流程。
例如，用户（user）E－R图
1.2.4逻辑模型设计
逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点，是对概念数据模型进一步的分解和细化。
逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。逻辑数据模型的内容包括所有的实体和关系，确定每个实体的属性，定义每个实体的主键，指定实体的外键，需要进行范式化处理。
逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据，但并不考虑数据在物理上如何来实现。逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向，还间接影响最终数据库的性能和管理。如果在实现逻辑数据模型时投入得足够多，那么在物理数据模型设计时就可以有许多可供选择的方法。
解决端到端的业务流程梳理出大量的小流程和对象关系，进一步梳理出各个业务域的业务对象及其行为和属性。
1.2.5物理模型设计
物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放。
物理数据模型的内容包括确定所有的表和列，定义外键用于确定表之间的关系，基于用户的需求可能进行发范式化等内容。在物理实现上的考虑，可能会导致物理数据模型和逻辑数据模型有较大的不同。
物理数据模型的目标是指定如何用数据库模式来实现逻辑数据模型，以及真正的保存数据。
常用的设计范式，以及对于数据量大的业务，在数据模型层面不处理表之间的主外键之间的关系。
主要将逻辑模型的各个业务对象及之间的关系，以表、主外键及关联表的方式表示。针对各个逻辑模型勾勒出各个域的ER模型。
1.3 数据分布
1.3.1总体描述
将数据物理分布式处理方式逐步转为集中式处理方式，本节主要描述数据在各个业务子系统之间的逻辑分布，以及数据物理分布。
1.3.2逻辑分布
数据中心IRF虚拟化网络架构与应用
1 概述
网络已经成为企业IT运行的基石，随着IT业务的不断发展，企业的基础网络架构也不断调整和演化， 以支持上层不断变化的应用要求。 在传统数据中心网络的性能、安全、永续基础上，随着企业IT应用的展开，业务类型快速增长、运行 模式不断变化，给基础网络带来极大运维压力：需要不断变化结构、不断扩展。而传统的网络规划设计依 据高可靠思路，形成了冗余复杂的网状网结构，如图1所示。
图1 企业数据中心IT基础架构网状网 结构化网状网的物理拓扑在保持高可靠、故障容错、提升性能上有着极好的优势，是通用设计规则。 这样一种依赖于纯物理冗余拓扑的架构，在实际的运行维护中却同时也承担了极其繁冗的工作量。 多环的二层接入、full mesh的路由互联，网络中各种链路状态变化、节点运行故障都会引起预先规划配 置状态的变迁，带来运维诊断的复杂性；而应用的扩容、迁移对网络涉及更多的改造，复杂的网络环境下 甚至可能影响无关业务系统的正常运行。 因此，传统网络技术在支撑业务发展的同时，对运维人员提出的挑战是越来越严峻的。 随着上层应用不断发展，虚拟化技术、大规模集群技术广泛应用到企业IT中，作为底层基础架构的网 络，也进入新一轮技术革新时期。H3C提供的网络虚拟化技术IRF2，以极大简化网络逻辑架构、整合物理 节点、支撑上层应用快速变化为目标，实现IT网络运行的简捷化，改变了传统网络规划与设计的繁冗规则。
2
2.1
基于 IRF 虚拟化的数据中心 server farm 网络设计
数据中心的应用架构与服务器网络
对于上层应用系统而言，当前主流的业务架构主要基于C/S与B/S架构，从部署上，展现为多层架构的 方式，如图2所示，常见应用两层、三层、四层的部署方式都有，依赖于服务器处理能力、业务要求和性能、 扩展性等多种因素。
图2 多层应用架构 基础网络的构建是为上层应用服务，因此，针对应用系统的不同要求，数据中心服务器区的网络架构 提供了多种适应结构，如图3展示了4种H3C提供的常用网络拓扑结构：
图3 多种数据中心server farm结构 根据H3C的数据中心架构理解和产品组合能力，可提供独立的网络、安全、优化设备组网，也可以提 供基于框式交换平台集成安全、优化的网络架构。Server farm 1&2是一种扁平化架构，多层应用服务器
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
智慧政务云数据中心总体架构设计
目录 第一章、项目总体设计 (3) 1.1、项目设计原则 (3) 1.1.1、统一建设 (3) 1.1.2、相对独立 (3) 1.1.3、共建共享 (3) 1.1.4、安全可靠 (3) 1.2、建设思路 (4) 1.2.1、需求驱动 (4) 1.2.2、标准先行 (4) 1.2.3、围绕数据 (4) 1.2.4、逐步扩展 (4) 1.3、数据中心总体结构设计 (5) 1.3.1、总体逻辑体系结构 (8) 1.3.1.1、信息资源体系 (8) 1.3.1.2、支撑体系 (9) 1.3.1.3、标准规范体系 (9) 1.3.1.4、运行管理体系 (10) 1.3.1.5、安全保障体系 (10) 1.3.2、总体实施结构设计 (10) 1.3.2.1、数据中心交换共享平台及信息资源 (11) 1.3.2.2、数据接口系统区 (12) 1.3.2.3、各部门系统 (12) 1.3.2.4、综合应用 (12) 1.3.3、总体物理体系结构 (12)
第一章、项目总体设计 1.1、项目设计原则 1.1.1、统一建设 数据中心必须统一规范建设。通过制定统一的数据交换与共享标准，建设统一的数据共享与交换平台和统一的前置机接口系统，可以避免重复投资，降低接口的复杂性，有效实现数据中心与业务部门以及业务部门之间的数据共享与数据交换，消除社会保障系统范围内的“信息孤岛”，实现数据资源的互联互通。 1.1.2、相对独立 根据数据中心的功能定位，数据中心的建设和运作必须保持业务系统的相对独立性。为此采用松散耦合方式，通过在业务部门统一配置接口系统实现数据资源整合。 1.1.3、共建共享 一方面建设数据中心的目的是为了实现业务部门之间的数据共享。 另一方面，数据中心的数据来源于各个业务部门，因此数据中心的建设必须依靠各业务部门的积极参与和配合。 1.1.4、安全可靠 由于社会保障数据与广大社会保障对象的切身利益密切相关，所以数据中心的安全是非常重要的。因此，必须要做好系统的安全设计，防范各种安全风险，确保数据中心能够安全可靠的运行。同时数据中心必须采用成熟的技术和体系结构，采用高质量的产品，并且要具有一定的容灾功能。
新一代医院信息系统的核心架数据 中心 构 数据中心：新一代医院信息系统的核心架构一、前言多年的历程了，从总体上走过了从单用户的应20我国的医院信息化已经经历了多年中，医院信20用，到部门级应用和全院级管理信息系统应用这三个阶段。这息系统从早期以财务、药品和管理为中心初级应用，发展到今天以病人信息为中心的临床业务支持和电子病历应用。近年来随着新医改的深入，医院信息化也从典型的院内应用发展到整个区域医疗信息化的有机组成部分。今天的医院信息化已经成为医院的医疗活动和管理活动必不可少的支撑手段，我们很难想象没有相关的医院信息系统的支撑，医院的门诊和住院业务如何能够进行。在医院业务的几乎每一个环节，都能发现有相关信息系统在运转：收费、药房药库、检验检查、放射、医嘱、查房、手术麻醉、病人膳食…信息系统应用在医院几平是无处不在。在医院信息系统应用沿着广度和深度两个维度不断发展同时，我们也感受到医院信息化的发展遇到越来越多的问题。应该说这二十多年来，信息技术的各个方面，无论是计算技术、存储技术、集成技术、能源技术等方面都取了长足的发展，相关技术和产品医院信息化的各个环节也级服务器系统和小型机计PC有了不同程度的应用。计算能力方面，越来越先进的无论是传统的(算系统进入到医院；数据存储方面，所有类型的大规模存储产品都在医院信息化中有了应用；应用开发方面，)IP-SAN 架构、IP构架还是架构SAN消息总线等应用集成手段也在应用开发中得到使用；其他如最先进的备份产品、电源产品、网络产品、安全产品等也在医院里经常可以看到。虽然所有最先进的信息技术已经在医院信息化中得到了应用，但我们感觉医院信息应用的易管理性、实时性、可靠性、安全性、易扩展性等方面仍然存在着众多的问题。 本文尝试通过对医院发展到现阶段所遇到的主要问题的深入分析，并借鉴其他行业建设经验，来探讨高度复杂系统的典型实例医院信息系统建设中应用数据IT 成熟中心架构来解决相关问题的可能性。二、当前医院信息化遇到的主要问题、应用集成问题凸显1情境已不再是医院信息系统的典型系统)Single Vendor(同一产品提供商我们发现市场的流行语。各个厂HIS状态。曾几何时，完整的应用系统产品线提供商是一个商者把能提供全系列的医院信息系统模块作为自己发 展方向和市场定位。医院在采购各种模块的时候，也把同一厂商作为采购时候
云计算数据中心架构 胡经国 本文作者的话 本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。现作为云计算学习笔录，奉献给云计算业外读者进一步学习和研究的参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！ 下面是正文 对于云计算而言，应着重从高端服务器、高密度低成本服务器、海量存储设备和高性能计算设备等基础设施领域，提高云计算数据中心的数据处理能力。 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？ 一、云计算数据中心总体架构 云计算数据中心总体架构，分为服务和管理两大部分。 1、服务部分 服务部分主要以提供给用户的基于云的各种服务为主。它包括以下3个层次（服务模式）：基础设施即服务IaaS、平台即服务PaaS、软件即服务SaaS。 2、管理部分 管理部分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。 云计算数据中心总体架构包括：中心机房架构、网络系统架构、主机系统架构、储存系统架构和应用平台架构。 二、云计算数据中心机房架构 根据多年的经验，为满足云计算服务弹性的需要，云计算数据中心机房采用标准化、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。 1、集装箱模块化机房 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。 2、楼宇模块化机房 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。 三、云计算数据中心网络系统架构 1、设计理念 网络系统总体架构规划，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。 2、规划内容 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。 ⑴、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。 ⑵、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。 ⑶、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、托管区、外联网络接入区、内部网络接入区等。 3、Fabric网络架构 此外，还有一种Fabric网络架构。在数据中心部署云计算之后，传统的网络架构有可能使网络延迟问题成为一大瓶颈。这就使得在服务器之间的低延迟通信和更高的双向带宽的需要，变得更加迫切。这就需要网络架构向扁平化方向发展。最终的目标是：在任意两点之间尽量减少网络架构的数目。 Fabric网络架构的关键之一，就是“消除网络层级”的概念。Fabric网络架构，可以利用阵列技术来扁平化网络；可以将传统的三层结构压缩为二层；并最终转变为一层；通过实现任意点之间的连接，来消除复杂性和网络延迟。 例如，在服务超过10亿用户的情况下，需要重新设计网络架构。而使用新的Fabric网络架构目的就在于，保证在社交网络流量不断扩张的情况下，网站能够保持正常运行。不过，Fabric这个新技术，目前还没有统一的标准。其推广应用还有待更多的实践。 链接：Fabric Fabric是IBM公司推出的企业级区块链。2017年，IBM公司将其贡献给了Hypherlegder项目。Fabric和Sawtooth是Hypherlegder的两个重要企业级项目。
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
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析技术;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
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
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
大数据架构的介绍及分析 数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI 系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI 系统来说，大概的架构图如下： 可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作，例如上钻、下钻、切片等操作。大部分BI系统都基于关系型数据库，关系型数据库使用SQL语句进行操作，但是SQL 在多维操作和分析的表示能力上相对较弱，所以Cube有自己独有的查询语言MDX，MDX表达式具有更强的多维表现能力，所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山，大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务，轻易便可搭建出一套Olap分析系统。不过BI的问题也随着时间的推移逐渐显露出来： BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主，对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力，例如图片，文本，音频的存储，分析。 由于数据仓库为结构化存储，在数据从其他系统进入数据仓库这个东西，我
们通常叫做ETL过程，ETL动作和业务进行了强绑定，通常需要一个专门的ETL团队去和业务做衔接，决定如何进行数据的清洗和转换。 随着异构数据源的增加，例如如果存在视频，文本，图片等数据源，要解析数据内容进入数据仓库，则需要非常复杂等ETL程序，从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。 当数据量过大的时候，性能会成为瓶颈，在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力。 数据库的范式等约束规则，着力于解决数据冗余的问题，是为了保障数据的一致性，但是对于数据仓库来说，我们并不需要对数据做修改和一致性的保障，原则上来说数据仓库的原始数据都是只读的，所以这些约束反而会成为影响性能的因素。 ETL动作对数据的预先假设和处理，导致机器学习部分获取到的数据为假设后的数据，因此效果不理想。例如如果需要使用数据仓库进行异常数据的挖掘，则在数据入库经过ETL的时候就需要明确定义需要提取的特征数据，否则无法结构化入库，然而大多数情况是需要基于异构数据才能提取出特征。 在一系列的问题下，以Hadoop体系为首的大数据分析平台逐渐表现出优异性，围绕Hadoop体系的生态圈也不断的变大，对于Hadoop系统来说，从根本上解决了传统数据仓库的瓶颈的问题，但是也带来一系列的问题：从数据仓库升级到大数据架构，是不具备平滑演进的，基本等于推翻重做。 大数据下的分布式存储强调数据的只读性质，所以类似于Hive，HDFS 这些存储方式都不支持update，HDFS的write操作也不支持并行，这些特性导致其具有一定的局限性。 基于大数据架构的数据分析平台侧重于从以下几个维度去解决传统数据仓库做数据分析面临的瓶颈： 分布式计算：分布式计算的思路是让多个节点并行计算，并且强调数据本地性，尽可能的减少数据的传输，例如Spark通过RDD的形式来表现数据的计算逻辑，可以在RDD上做一系列的优化，来减少数据的传输。
云计算下的数据中心架构 来源：机房360 作者：程应军陈鹰更新时间：2011-12-26 10:13:15 摘要：目前最引人关注的的IT 概念非“云计算”莫属，云计算已经成为当今IT 界乃至全球商界最为津津乐道的一个新概念。云计算是指利用大规模的数据中心或超级计算机集群，通过互联网将计算资源免费或按需租用方式提供给使用者。 云计算的一个重要应用在于由第三方机构提供云计算数据中心，并为大量的中小企业提供远程共享式的云计算应用服务。使得这些企业不需要建设自己的数据中心就可以使用所需的计算资源，实现成本最优化、资源共享最大化。 云计算，应当高度贴合网络未来更高层次的发展趋势，着力于提高网络数据处理和存储能力，致力于低碳高效的利用基础资源。具体而言，应着重从高端服务器、高密度低成本服务器、海量存储设备和高性能计算设备等基础设施领域提高云计算数据中心的数据处理能力。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。其总体架构如下图。
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、托管区、
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：
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复杂性和费用。所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。是否你真的需要它的所有特性？ 陷阱：请注意某些陷阱。某些大数据套件采用数据驱动的付费方式（“数据税”），也就是说，你得为自己处理的每个数据行付费。因为我们是在谈论大数据，所以这会变得非常昂贵。并不是所有的大数据套件都会生成本地Apache Hadoop代码，通常要在每个Hadoop集群的服务器上安装一个私有引擎，而这样就会解除对于软件提供商的独立性。还要考虑你使用大数据套件真正想做的事情。某些解决方案仅支持将Hadoop用于ETL来填充数据至数据仓库，而其他一些解决方案还提供了诸如后处理、转换或Hadoop集群上的大数据分析。ETL仅是Apache Hadoop和其生态系统的一种使用情形。 六、方案分析
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。
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
云计算数据中心总体架构剖析(1) ?对于云计算而言，应着重从高端服务器、高密度低成本服务器、海量存储设备和高性能计算设备等基础设施领域提高云计算数据中心的数据处理能力。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。其总体架构如下图。 云计算数据中心总体架构剖析(2) ? 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、托管区、外联网络接入区、内部网络接入区等。 此外，还有一种Fabric的网络架构。在数据中心部署云计算之后，传统的网络结构有可能使网络延时问题成为一大瓶颈，这就使得低延迟的服务器间通信和更高的双向带宽需要变得更加迫切。这就需要网络架构向扁平化方向发展，最终的目标是在任意两点之间尽量减少网络架构的数目。 Fabric网络结构的关键之一就是消除网络层级的概念，Fabric网络架构可以利用阵列技术来扁平化网络，可以将传统的三层结构压缩为二层，并最终转变为一层，通过实现任意点之间的连接来消除复杂性和网络延迟。不过，Fabric这个新技术目前仍未有统一的标准，其推广应用还有待更多的实践。 4、云计算主机系统架构 云计算核心是计算力的集中和规模性突破，云计算中心对外提供的计算类型决定了云计算中心的硬件基础架构。从云端客户需求看，云计算中心通常需要规模化的提供以下几种类型的计算力，其服务器系统可采用三（多）层架构，一是高性能的、稳定可靠的高端计算，主要处理紧耦合计算任务，这类计算不仅包括对外的数据库、商务智能数据挖掘等关键服务，也包括自身账户、计费等核心系统，通常由企业级大型服务器提供；二是面向众多普通应用的通用型计算，用于提供低成本计算解决方案，这种计算对硬件要求较低，一般采用高密度、低成本的超密度集成服务器，以有效降低数据中心的运营成本和终端用户的使用成本；三是面向科学计算、生物工程等业务，提供百万亿、千万亿次计算能力的高性能计算，其硬件基础是高性能集群。