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ECIF数据架构设计

数据架构规划

数据架构规划 一.当前架构 结合研发二部数据量最大的校讯通产品来描述,其他的产品在性能上出现瓶颈,可以向校讯通靠拢。 数据库整体架构:目前校讯通产品根据用户量的多少以及数据库服务资源的繁忙程度,横向采用了历史库+当前库的分库架构或者单一的当前库架构,其中历史库只作为web平台读数据库,纵向结合了applications的 memcache+Sybase ASE12.5传统永久磁盘化数据库架构。 数据模型架构:原则上采用了一事一地的数据模型(3NF范式),为了性能考虑,一些大数据量表适当的引用了数据冗余,根据业务再结合采用了当前表+历史表的数据模型。 以下就用图表来进行当前数据架构的说明: 横向分库数据库架构图:

纵向app layer+memcache layler+disk db layer图:

其中web层指的是客户端浏览器层,逻辑上:app层指的是应用服务层,mc 层指的是memcache的客户端层,ms层指的是memcache的服务层,db层指的是目前永久磁盘化的数据库层,当然在物理机器上可能app层跟mc层,ms层是重叠的部署在相同服务器上。 数据模型架构图:

其中以上数据模型中除了少数几张表外其他的都有历史表存在,当然有很多表是没在这个模型图中的,这部分是核心数据模型。这部分模型对象中也包括了一些冗余性的设计,比如用户中有真实姓名,特别是不在这个模型内,由模型核心表产生的一些统计报表,为了查询的性能冗余了合理一些学校名称,地区名称等方面的设计。 二.劣势现象 1.流水表性能瓶颈

当前架构的性能瓶颈集中在流水表的访问上,最大流水表的记录量达到了超5亿级别,这是由于目前外网在用的sybase数据库系统版本,没有采取很好的关于分区的技术。曾经有过把流水表进行物理水平分割,把不同月份的数据分割放在不同的物理表上的模型改造设想,碍于产生的应用程序修改工作量大,老旧数据迁移的麻烦,再加上进行了从单库架构改造到分库架构后,数据库性能瓶颈就不是特别突出。所以模型改造这部分工作没展开。 无论是单库或是分库的模式,出现平台访问数据库的性能瓶颈依然集中在大流水表上,在访问高峰高并发量情况下,短信的流水表进程堵塞,数据库服务 I/O ,CPU的资源耗费达到顶点,在服务器硬件环境不是特别理想情况下,出现了一定概率造成用户访问缓慢甚至觉得页面无法响应现象,造成了用户体念不良影响。 2. 运营维护难点 1)历史数据清理运维工作 为了存储充分利用,为了性能的提升,需要定期进行不再使用的历史数据清理, 由于清理的数据量庞大,传统的数据清理方法根本不可能保证一个晚上有效清理完毕,确保平台第二天正常的运行。虽然目前已经实行了比较高效且可行的数据清理方法,但是每次实行都需要晚上到通宵进行处理,使得数据清理的运维

大数据处理平台构架设计说明书

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。

系统架构设计师-数据库系统

系统架构设计师-数据库系统 (总分:29.00,做题时间:90分钟) 一、单项选择题 (总题数:17,分数:29.00) 1.______不属于关系数据库管理系统。 A.Oracle B.MS SQL Server C.DB2 D.IMS (分数:1.00) A. B. C. D. √ 解析:题目给出的几种数据库管理系统中:Oracle、MS SQL Server、DB2较为常见,它们都属于关系型数据库管理系统。而IMS不是关系数据库管理系统,它是IBM公司推出的层次型数据库管理系统。 2.数据的物理独立性是指当数据库的______。 A.外模式发生改变时,数据的物理结构需要改变 B.内模式发生改变时,数据的逻辑结构不需要改变 C.外模式发生改变时,数据的逻辑结构不需要改变 D.内模式发生改变时,数据的物理结构不需要改变 (分数:1.00) A. B. √ C. D. 解析:不同的数据库产品支持不同的数据模型,使用不同的数据库语言,建立在不同的操作系统上。数据的存储结构也各不相同,但体系结构基本上都具有相同的特征,采用“三级模式和两级映射”。 数据库系统在三级模式之间提供了两级映象:模式/内模式映象、外模式/模式映象。正因为这两级映射保证了数据库中的数据具有较高的逻辑独立性和物理独立性。 数据的独立性是指数据与程序独立,将数据的定义从程序中分离出去,由DBMS负责数据的存储,从而简化应用程序,大大减少应用程序编制的工作量。数据的独立性是由DBMS的二级映像功能来保证的。数据的独立性包括数据的物理独立性和数据的逻辑独立性。 数据的物理独立性:是指当数据库的内模式发生改变时,数据的逻辑结构不变。由于应用程序处理的只是数据的逻辑结构,这样物理独立性可以保证,当数据的物理结构改变了,应用程序不用改变。但是,为了保证应用程序能够正确执行,需要修改概念模式/内模式之间的映像。 数据的逻辑独立性:是指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的。数据的逻辑结构发生变化后,用户程序也可以不修改。但是,为了保证应用程序能够正确执行,需要修改外模式/概念模式之间的映像。 3.在数据库系统中,数据的完整性是指数据的______。 A.有效性、正确性和一致性 B.有效性、正确性和可维护性 C.有效性、正确性和安全性 D.正确性、一致性和安全性 (分数:1.00)

苏宁大数据平台任务调度模块架构设计

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

云计算平台设计参考架构

云计算平台设计参考架构 在私有云当中,主要包含以下几个组件:物理基础架构、虚拟化层、服务自动化层、服务门户、安全体系、云API和可集成的其它功能。(如图私有云参考架构) 图3.4 私有云参考架构 a) 物理基础架构 物理架构的定义是组成私有云的各种计算资源,包括存储、计算服务器、网络,无论是云还是传统的数据中心,都必须基于一定的物理架构才能运行。

在私有云参考架构中的物理基础架构其表现形式应当是以资源池模式出现,也就是说,所有的物理基础架构应当是统一被管,且任一设备可以看成是无状态,或者说并不与其它的资源,或者是上层应用存在紧耦合关系,可以被私有云根据最终用户的需求,和预先定制好的策略,对其进行改变。 b) 虚拟化层 虚拟化是实现私有云的前提条件,通过虚拟化的方式,可以让计算资源运行超过以前更多的负载,提升资源利用率。虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署,物理资源状态的变更不影响到虚拟化的逻辑计算资源。且可以根据物力基础资源变化而动态调整,提升整体的灵活性。 c) 服务自动化层 服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理。它可以集中的监控目前整体计算资源的状态,比如性能、可用性、故障、事件汇总等等,并通过预先定义的自动化工作流进行

相关的处理。 服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件,服务自动化层拥有自动化配置和部署功能,可以进行服务模板的制定,并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册,用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求,由服务自动化层实现服务交付。 d) 云API 云应用开发接口提供了一组方法,让云服务门户和不同的服务自动化层进行联系,通过云API,可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池,包括不同架构的计算资源,并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互。 e) 云服务门户 云服务门户是用户使用私有云计算资源的接口,云服务门户上提供了所有可用服务的目录,并提供了完善的服务申请流程,用户可以执行申请、变更、退回等计算资源使用服务。

数据中心建设架构设计

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

数据库表结构设计参考

数据库表结构设计参考

表名外部单位表(DeptOut) 列名数据类型(精度范围)空/非空约束条件 外部单位ID 变长字符串(50) N 主键 类型变长字符串(50) N 单位名称变长字符串(255) N 单位简称变长字符串(50) 单位全称变长字符串(255) 交换类型变长字符串(50) N 交换、市机、直送、邮局单位邮编变长字符串(6) 单位标识(英文) 变长字符串(50) 排序号整型(4) 交换号变长字符串(50) 单位领导变长字符串(50) 单位电话变长字符串(50) 所属城市变长字符串(50) 单位地址变长字符串(255) 备注变长字符串(255) 补充说明该表记录数约3000条左右,一般不做修改。初始化记录。 表名外部单位子表(DeptOutSub) 列名数据类型(精度范围)空/非空约束条件 外部子单位ID 变长字符串(50) N 父ID 变长字符串(50) N 外键 单位名称变长字符串(255) N 单位编码变长字符串(50) 补充说明该表记录数一般很少 表名内部单位表(DeptIn) 列名数据类型(精度范围)空/非空约束条件 内部单位ID 变长字符串(50) N 主键 类型变长字符串(50) N 单位名称变长字符串(255) N 单位简称变长字符串(50) 单位全称变长字符串(255) 工作职责 排序号整型(4) 单位领导变长字符串(50) 单位电话(分机)变长字符串(50) 备注变长字符串(255)

补充说明该表记录数较小(100条以内),一般不做修改。维护一次后很少修改 表名内部单位子表(DeptInSub) 列名数据类型(精度范围)空/非空约束条件内部子单位ID 变长字符串(50) N 父ID 变长字符串(50) N 外键 单位名称变长字符串(255) N 单位编码变长字符串(50) 单位类型变长字符串(50) 领导、部门 排序号Int 补充说明该表记录数一般很少 表名省、直辖市表(Province) 列名数据类型(精度范围)空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 名称变长字符串(50) N 外键 投递号变长字符串(255) N 补充说明该表记录数固定 表名急件电话语音记录表(TelCall) 列名数据类型(精度范围)空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 发送部门变长字符串(50) N 接收部门变长字符串(50) N 拨打电话号码变长字符串(50) 拨打内容变长字符串(50) 呼叫次数Int 呼叫时间Datetime 补充说明该表对应功能不完善,最后考虑此表 表名摄像头图像记录表(ScreenShot) 列名数据类型(精度范围)空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 拍照时间Datetime N 取件人所属部门变长字符串(50) N 取件人用户名变长字符串(50) 取件人卡号变长字符串(50) 图片文件BLOB/Image

企业数据架构规划

架构的演变 架构演变一定是根据当时要求的场景、压力下性能的需要、安全性、连续性的要求、技术的发展 我把架构的发展分为大概4个阶段: 1. 单机模式 IT建设初期,高速建设阶段,大家要做的只有一件事,我需要什么构建什么,我需要ERP我买软件,需要HIS买HIS,这个时期按需构建大量的系统基本在这个时期产生,当然那个时候也没什么高可用的要求。 2. 双机热备和镜像

基本是20年前的技术了,在高速构建后,一堆的系统运行中,用户发现我们的核心业务如果坏掉业务受影响,停机几个小时做恢复这是无法接受的,那么双机热备或镜像,Active-Standby 的模式出现,这样一台机器工作,一台备用坏了在短时间可以接管业务,造成的损失会低很多! 那么问题也很明显,备机资源浪费,依赖存储,数据还是单点,成本较高。产品也很多:RoseHA/RoseMirrorHA、NEC ExpressCluster、微软MSCS、Symantec VCS、Legato、RHCS 太多太多了。 随后为了解决数据单点的问题有出现了存储的主备,存储的双活这厂商也太多了,这里就不介绍了。 基本上传统企业依然停留在第一和第二阶段,也就是要么单机,要么双机热备 3.节点多活

随着业务量越来越大,数据量不断飚升,系统高效性的矛盾显现出来,系统卡慢、报表、接口业务无法分离OLAP OLTP业务混合导致系统锁情况严重,资源消耗极其庞大,光靠升级硬件已经无法满足要求,横向扩展已经成为大势所趋。 同时切换时间、备机无法启动的问题也困扰着用户。 那么节点多活,多台机器同时对外提供访问的技术登上舞台,代表的ORACLE RAC、微软ALWAYSON 、MOEBIUS集群 多活的两种模式也是从第二带架构的演变 oracle rac 把双机热备的辅助节点变的可以访问,关键点数据在多节点内存中的调配 Microsoft awo、Moebius 则是把镜像的辅助节点变的可以访问,关键点数据多节点同步 这样横向扩展来分担压力,并且可以在业务上进行分离。

云计算资源池平台架构设计

云计算资源池平台架构设计

目录 第1章云平台总体架构设计 (4) 第2章资源池总体设计 (5) 2.1 X86计算资源池设计 (6) 2.1.1 计算资源池设计 (6) 2.1.2 资源池主机容量规划设计 (8) 2.1.3 高可用保障 (9) 2.1.4 性能状态监控 (12) 2.2 PowerVM计算资源池设计 (14) 2.2.1 IBM Power小型机虚拟化技术介绍 (14) 2.2.2 H3Cloud云平台支持Power小型机虚拟化 (16) 2.2.3 示例 (18) 2.3物理服务器计算资源池设计 (19) 2.4网络资源池设计 (20) 2.4.1 网络虚拟化 (20) 2.4.2 网络功能虚拟化 (34) 2.4.3 安全虚拟化 (36) 2.5存储资源池设计 (37) 2.5.1 分布式存储技术方案 (37) 2.6资源安全设计 (46) 2.6.1安全体系 (46) 2.6.2 架构安全 (47) 2.6.3 云安全 (52) 2.6.4 安全管理 (59)

2.6.5 防病毒 (62)

第1章云平台总体架构设计 基于当前IT基础架构的现状,未来云平台架构必将朝着开放、融合的方向演进,因此,云平台建议采用开放架构的产品。目前,越来越多的云服务提供商开始引入Openstack,并投入大量的人力研发自己的openstack版本,如VMware、华三等,各厂商基于Openstack架构的云平台其逻辑架构都基本相同,具体参考如下: 图2-1:云平台逻辑架构图 从上面的云平台的逻辑架构图中可以看出,云平台大概分为三层,即物理资源池、虚拟抽象层、云服务层。 1、物理资源层 物理层包括运行云所需的云数据中心机房运行环境,以及计算、存储、网络、安全等设备。 2、虚拟抽象层 资源抽象与控制层通过虚拟化技术,负责对底层硬件资源进行抽象,对底层硬件故障进行屏蔽,统一调度计算、存储、网络、安全资源池。 3、云服务层 云服务层是通过云平台Portal提供IAAS服务的逻辑层,用户可以按需申请

系统运维体系架构规划

系统运维体系架构规划 本文主要介绍运维体系与架构的设计规划,这将引导我们从一个高屋建瓴的角度去考虑如何组织运维团队,如何规划运维架构,用什么构建起运维架构,以及如何开展运维工作。 图1-1本文将会引入很多简明的运维实践示例来形象直观的告诉大家如何构建起运维体系。通过学习本文内容将会使我们具备规划与构建整个IT运维体系架构的知识和能力。 运维体系是运维的基础和核心。通过运维体系的构建及完善,使我们的运维做到稳定可靠,准确完备,规范科学。从某种角度来看,系统运维体系可以用一个四面体来描述(如图1-1所示),包括四大方面:人、事、物、流程标准。 从人、事、物、流程这四个方面便可以很好地将运维体系进行解构,它们彼此互相作用,共同构建了一个完整实用的运维体系。下面列举了这四个方面各自的含义及相关内容。 人:例如完善岗位职责与职业发展、提高团队技术水平、完善技能分享与培训、完善团队绩效考核、规范工作行为规范等。目的是要建成一支工作高效、技术水平高、团结稳定、有职业素养的运维团队。 事:例如做好日常基础运维工作,保障好生产业务运行。不断探索新的运维理念与技术,探索优化系统架构。具体可以分为几大块,例如运维流程管理,资源架构规划,应急与故障处理,监控与优化,安全与防护,项目及日常工作,等等。目的是要明白运维做什么正确的事,怎么正确地做事,做事有章法,稳定高效能。 物:主要是如何管理好系统运维所涉及的各种资源。例如机房环境、办公设备、服务器、网络设备、操作系统、应用软件、工具等各种软硬件资源。目的要使各类资源配置管理妥当,清楚资源属性,知道从哪来,现在哪,要去哪。使得物尽其用,物有所值,安置妥当。 流程标准:运用流程标准将上述要素(人、事、物)有机地结合,有序科学地流转、高效稳定地运行。例如资源规划与采购,各种标准规范、项目规范、软硬件配置部署规范、安全制度、工作交接,等等。 就上述四大方面,下文继续展开论述,当然也仅是一些内容的列举,毕竟具体到每个企业组织,其运维工作内容可能会大同小异。 1.1团队人员规划 1.1.1岗位职责划分 一个优秀企业(组织团队)的核心竞争力其实说到底就是人。合适的人在合适岗位上正确地干正确的事情——这就是核心竞争力。一个好的运维团队也是如此,人在运维体系中就是核心,好的运维团队能够有效地、高质量地、相对低成本地发挥各个运维元素的功效,达到更完美的运维效能。 对于运维岗位划分,很多企业大同小异,一般都是以保障业务生产稳定高效运行为目的,根据自身企业发展需要划分岗位。小微企业可能没有专门的运维人员及岗位设置,稍大的一些企业也可能由其他岗位人员(如开发人员)兼职运维人员,发展到中小型企业后往往就会设置专门的运维岗位人员从事日常维护工作。对于中大型企业一般都会有专门的运维团队从事专业的运维工作,而且不仅仅是运维,还包括运维开发。 随着运维的发展,运维岗位也逐渐细分很多种,各个企业岗位设置与职责也不尽相同,但岗位工作内容大同小异。大致有如下岗位:系统管理员、数据库管理员、网络管理员、机房环境管理员、运维开发工程师、应用运维工程师、服务管理工程师、安全审计工程师、架构师等。 有了岗位设置及专职人员,然后就会产生人力职业发展、技能培训、绩效考核等一系列问题,这些问题往往即相互联系又各成一体。 如下是某企业的岗位职责划分示例:

软件系统的架构设计方案

软件系统的架构设计方 案 集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#

软件系统的架构设计方案 架构的定义 定义架构的最短形式是:“架构是一种结构”,这是一种正确的理解,但世界还没太平。若做一个比喻,架构就像一个操作系统,不同的角度有不同的理解,不同的关切者有各自的着重点,多视点的不同理解都是架构需要的,也只有通过多视点来考察才能演化出一个有效的架构。 从静态的角度,架构要回答一个系统在技术上如何组织;从变化的角度,架构要回答如何支持系统不断产生的新功能、新变化以及适时的重构;从服务质量的角度,架构要平衡各种和用户体验有关的指标;从运维的角度,架构要回答如何充分利用计算机或网络资源及其扩展策略;从经济的角度,架构要回答如何在可行的基础上降低实现成本等等 软件系统架构(SoftwareArchitecture)是关于软件系统的结构、行为、属性、组成要素及其之间交互关系的高级抽象。任何软件开发项目,都会经历需求获取、系统分析、系统设计、编码研发、系统运维等常规阶段,软件系统架构设计就位于系统分析和系统设计之间。做好软件系统架构,可以为软件系统提供稳定可靠的体系结构支撑平台,还可以支持最大粒度的软件复用,降低开发运维成本。如何做好软件系统的架构设计呢 软件系统架构设计方法步骤 基于体系架构的软件设计模型把软件过程划分为体系架构需求、设计、文档化、复审、实现和演化6个子过程,现逐一简要概述如下。

体系架构需求:即将用户对软件系统功能、性能、界面、设计约束等方面的期望(即“需求”)进行获取、分析、加工,并将每一个需求项目抽象定义为构件(类的集合)。 体系架构设计:即采用迭代的方法首先选择一个合适的软件体系架构风格(如C/S、B/S、N层、管道过滤器风格、C2风格等)作为架构模型,然后将需求阶段标识的构件映射到模型中,分析构件间的相互作用关系,最后形成量身订做的软件体系架构。 体系架构文档化:即生成用户和研发人员能够阅读的体系架构规格说明书和体系架构设计说明书。 体系架构复审:即及早发现体系架构设计中存在的缺陷和错误,及时予以标记和排除。 体系架构实现:即设计人员开发出系统构件,按照体系架构设计规格说明书进行构件的关联、合成、组装和测试。 体系架构演化:如果用户需求发生了变化,则需相应地修改完善优化、调整软件体系结构,以适应新的变化了的软件需求。 以上6个子过程是软件系统架构设计的通用方法步骤。但由于软件需求、现实情况的变化是难以预测的,这6个子过程往往是螺旋式向前推进。 软件系统架构设计常用模式

大数据中心建设方案设计a

工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案

1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分,一是产品环境适应性测试评价服务,一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础,大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1 图1环境适应性测试评价服务实验室概况

平台的大数据服务,基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关信息,利用数据分析技术,针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务,包括但不限于: (1)产品环境适应性基础数据提供; (2)产品环境适应性调研分析报告; (3)产品环境适应性分析预测; (4)产品环境适应性技术规范制定; 2. 信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成,即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联,大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息,大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统 3.1建设内容 (1)测试评价业务的流程化和信息化 实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理;同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 (2)实验室/试验场管理信息化

大型网络平台架构设计方案

大型网络平台架构设计方案

目录 1网站的性能瓶颈分析 (1) 2系统架构设计 (3) 2.1总体思路 (3) 2.1.1负载均衡 (3) 2.1.2WEB应用开发架构思路 (3) 2.1.3数据存储的设计思路 (3) 2.1.4不同网络用户访问考虑 (4) 2.2总体架构 (5) 2.2.1网站的系统分层架构 (5) 2.2.2网站的物理架构 (6) 2.2.3网站的开发架构 (7) 2.2.4网络拓扑结构 (8) 2.3架构涉及技术的详解 (9) 2.3.1负载均衡 (9) 2.3.2缓存 (15) 2.3.3页面静态化 (19) 2.3.4数据库配置及优化 (20) 2.3.5文件存储 (21) 2.3.6网络问题解决方案 (24) 2.3.7WEB应用开发架构设计思路 (26) 2.4系统软件参数优化 (30) 2.4.1操作系统优化 (30) 2.4.2tomcat服务器优化 (31) 2.4.3apache服务器优化 (33) 2.4.4Nginx服务器的优化 (33) 3WEB服务架构评测 (34) 3.1测试环境 (34) 3.1.1网络环境 (34)

3.1.2服务器配置 (35) 3.1.3软件环境 (35) 3.2测试结果 (40) 3.2.1单个TOMCAT的WEB服务器 (40) 3.2.2Nginx+2个TOMCAT的WEB服务器 (41) 3.2.3Nginx+2个TOMCAT的WEB服务器+缓冲 (42) 3.3测试结果分析 (43) 3.4评测结果 (44) 4配置选型 (45) 4.1网络带宽 (45) 4.2架构和硬件配置选型 (46) 4.2.1硬件配置参考 (46) 4.2.2Web架构和硬件选型 (47) 4.3硬件扩容策略 (48) 4.3.1增加服务器 (48) 4.3.2增加存储 (48) 4.3.3升级服务器 (48) 4.3.4网络扩容 (48) 5附录:一些主流网站的真实数据 (49)

大数据中心建设方案设计

数据中心建设方案 信息技术有限公司 目录 第1章方案概述 (2) 1.1. 建设背景 (3) 1.2. 当前现状 (4)

1.3. 建设目标 (5) 第2章方案设计原则 (7) 2.1. 设计原则 (7) 22 设计依据 (8) 第3章数据中心方案架构 (9) 3.1数据中心架构设计 (9) 3.2大数据处理设计 (16) 3.3大数据存储设计 (23) 3.4安全设计 (25) 3.5平台搭建实施步骤 (30) 3.6物理架构设计 (31) 第4章数据中心网络方案组成 (34) 4.1. 防火墙设计 (34) 4.2. 接入层设计 (34) 4.3. 网络拓扑 (35) 第5章数据中心基础设施方案组成 (36) 5.1. 机柜系统设计 (36) 5.2. 制冷系统设计 (38) 5.3. 供配电系统设计 (43) 5.4. 模块监控系统设计 (47) 第6章运维方案 (53) 6.1. 技术和售后服务 (53) 6.2. 售后服务项目 (53) 6.3. 售后服务项目内容 (53) 方案概述 “百年大计,教育为本”,教育行业是我国经济发展的关键命脉之一,伴随着数据集中在教育业信息化的逐渐展开,数据中心在企业和信息化的地位越来越重要。教育数据中心建设已成为教育机构信息化趋势下的必然产物。教育数据中心作为承载教育机构业务的重要IT基础设施,承担着教育机构稳定运行和业务创新的重任。在教育机构新型客户服务模式下,数据中心需要更高效地支持后台业务和信息共享需求,同时要24小时不间断的提供服务,支持多种服务手段。 这对教育数据中心的资源整合,全面安全,高效管理和业务连续性提出更高的要求。

车联网大数据平台架构设计

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。

常见的大数据平台架构设计思路【最新版】

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

智慧社区平台系统架构设计说明书

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: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 ......................................................... 错误!未定义书签。 背景......................................................... 错误!未定义书签。 说明......................................................... 错误!未定义书签。 2、范围 ......................................................... 错误!未定义书签。 软件名称..................................................... 错误!未定义书签。 软件功能..................................................... 错误!未定义书签。 需求边界..................................................... 错误!未定义书签。 3、总体设计...................................................... 错误!未定义书签。 架构设计目标和约束........................................... 错误!未定义书签。 运行环境................................................. 错误!未定义书签。 开发环境................................................. 错误!未定义书签。 设计思想..................................................... 错误!未定义书签。 架构体系描述................................................. 错误!未定义书签。 架构体系..................................................... 错误!未定义书签。 数据支撑层............................................... 错误!未定义书签。 应用层................................................... 错误!未定义书签。 终端层................................................... 错误!未定义书签。 重要业务流程................................................. 错误!未定义书签。 核心数据采集输出流程..................................... 错误!未定义书签。 应用数据采集输出流程..................................... 错误!未定义书签。 模块划分..................................................... 错误!未定义书签。 数据支撑层............................................... 错误!未定义书签。 应用层................................................... 错误!未定义书签。 终端层................................................... 错误!未定义书签。 4、部署 ......................................................... 错误!未定义书签。 云服务器部署................................................. 错误!未定义书签。 部署服务器系统要求........................................... 错误!未定义书签。

数据中心同步平台建设方案

数据中心同步平台建设方案 第一章概述 1.1 平台建设背景 当前政府、企业的信息化的状况是,各政府和企业一般都设计和建设了属于机构、业务本身的应用、流程以及数据的信息处理系统,独立、异构、涵盖各自业务内容的信息处理系统,系统设计建设的时期不同、业务模式不同,信息化建设缺乏有效的总体规划,重复建设;缺乏统一的设计标准,大多数系统都是由不同的厂商在不同的平台上,使用不同的语言进行开发的,信息交互共享困难,存在大量的信息孤岛和流程孤岛。为了有效整合分散异构的信息资源,消除“信息孤岛”现象,提高政府和企业的信息化水平。宇思公司要开发的数据共享交换平台,主要目的是有效整合分散异构系统的信息资源,消除“信息孤岛”现象,提高政府和企业的信息化水平,灵活实现不同系统间的信息交换、信息共享与业务协同,加强信息资源管理,开展数据和应用整合,进一步发挥信息资源和应用系统的效能,提升信息化建设对业务和管理的支撑作用。 要求新构建的数据共享交换平台要遵循标准的、面向服务架构(SOA)的方式,基于先进的企业服务总线ESB技术,遵循先进技术标准和规范,为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务,实现扩展性良好的“松耦合”结构的应用和数据集成;同时

要求数据共享交换平台,能够通过分布式部署和集中式管理架构,可以有效解决各节点之间数据的及时、高效地上传下达,在安全、方便、快捷、顺畅的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性,实现数据的一次 数据共享交换平台-设计方案 采集、多系统共享;要求数据交换平台节点服务器适配器的可视化配置功能,可以有效解决数据交换平台的“最后一公里”问题,快速实现不同机构、不同应用系统、不同数据库之间基于不同传输协议的数据交换与信息共享,为各种应用和决策支持提供良好的数据环境。要求数据共享交换平台能够把各种纷繁复杂的数据系统集成在一起完成特定业务,提供同构数据、异构数据之间的数据抽取、格式转换、内容过滤、内容转换、同异步传输、动态部署、可视化管理监控等方面功能,支持的数据包括各主流数据库(如Oracle、SQL Server、MySQL等)、地理空间数据(如卫星影像、矢量数据)、常规文件(word、excel、pdf)等各种格式,并可以根据用户需求定制开发特定业务服务。 1.2 应用场景 场景一:中国科学院电子学研究所的信息交换需求 实现各个数据中心间的数据库层面的数据共享交换,各中心之间是双向的、实时的数据交换,各数据节点的数据库是同构的数据库系统(即Oracle),数据的类型是基于数据库表格的规则数据,字段类型包含BLOB字段类型。目前各数据节点的数据结构(表)是相同的,主要是一表对一表的数据交换,数据抽取和过滤需求比较简单。目前数据共享交换是通过Oracle GoldenGate数据库同步工具来

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