基于分层架构的企业总机系统设计与实现
摘要：为了更好地满足中小企业的综合通信及信息服务需求，更有效地开展企业总机业务运营管理，设计了基于分层架构的企业总机系统架构、功能结构，并对应用前景进行了说明。
关键词：企业总机；SoftACD；CTI；IVR；座席
0引言
随着市场竞争加剧，大多数中小型企业不再满足用功能单一的传统PBX系统进行内外部沟通，而是日益需要能够提升企业管理及客服水平的综合信息服务系统，以增强企业的经营及市场能力。
企业总机系统融合了自动语音导航、点击拨号、短信群发、电话会议、网络传真、漏话提醒、日程管理、座席服务等多种通讯业务，支持固话、手机、互联网、客户端等多种接入方式，可适应不同企业个性化、定制化的综合信息服务需求。
1系统架构
企业总机系统采用分层架构模型，将业务接入、业务控制以及业务应用进行分离，实现系统内部松耦合，以灵活、快速响应业务变化对系统的需求。整个系统层次结构划分为接入层、控制层、应用层以及其他辅助层，通过各层次系统模块间的承载关系，实现系统功能。在层次化的体系结构中，各层之间均采用协议或API封装的方式作为接口，使得各层相对独立。具体结构如图1。
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。
项目组织结构及人员职责分工 我公司对项目人员实行动态管理，项目经理部人员根据工程情况随时调整。若我公司中标，我们将根据施工部署要求，立即组建项目经理部进驻现场。 项目部是公司在本工程中的派出机构，在公司的统一领导下独立运作，并定期向公司汇报工作。本工程实行项目经理负责制，由项目经理、项目工程师、材料员、质检员、安全员等人员组成，直接主管下属各管理部、各工段、各作业班组。具体组织机构如下图所示：
项目经理职责： 项目经理是工程的直接负责人，是工程进度表的执行人，是工程质量、安全、消防工作的负责人，是各工种之间配合及对外协作的总协调人，工地各部门的管理人员在项目经理的领导下工作。 （1）项目实施全面管理，贯彻实施公司质量方针，科学地组织和管理进入施工现场的人、财、物等生产要素。 （2）协调好与建设单位、设计单位、监理单位和地方部门、土建总包单位等各方面的关系。 （3）深入现场及时解决施工中出现的问题，确保工程质量。 （4）工程上的设计技术处理问题，负责设计部和质量安全部工作。 （5）对工程质量、安全生产、材料设备维修等与工程有关的人力、物力、财力资源管理负全责。
（6）负责工程预算审查，及时审核工程进出拨款单据，做好工程决算工作。项目技术负责人职责： （1）开展技术咨询，搞好技术培训。不断加强本部人员的质量意识和安全意识的培训，提供技术业务素质。 （2）负责施工项目的图纸会审和技术交底工作。 （3）了解材料信息，审核材料价格、质量，在保质保量的前提下，努力降低成本。 （4）做好工程的现场管理，组织策划、编制实施施工计划；组织图纸会审，技术交底。 （5）负责与单项专业分包单位协调收口交接面施工。 （6）建立工程施工的档案资料积累制度，准确、真实、及时地编制各种报表。负责工程技术档案资料地收集、整理、保管工作。 （7）做好基础管理工作，负责组织工程技术人员及各工种人员学习技术标准。（8）负责技术设计部工作，督促技术设计部完善图纸设计。 （9）主持编制方案、分部分项工程作业设计和技术措施；负责填写审核“现场技术交底卡”。 项目副经理 （1）负责现场技术质量管理，协调技术管理工作； （2）负责施工组织设计编制； （3）审核并解决现场重要技术问题； （4）负责现场全面质量监督控制； （5）负责组织对分项、分部工程的质量评定； （6）搞好资金管理，控制工程成本； （7）对项目的施工进度负责，对项目的施工质量负责； （8）配合做好竣工验收；组织绘好竣工图、整理好竣工验收资料，组织写好竣工验收，并组织验收后的整改。 项目主管职责： （1）负责施工部、材料部、后勤部工作。 （2）负责组织施工各段和各班组严格按照设计图纸、图纸会审纪要、施工验收规范、安全技术操作规程、施工组织设计及施工技术措施、施工进度计划等文
4大数据参考架构和关键技术 4.1大数据参考架构 大数据作为一种新兴技术，目前尚未形成完善、达成共识的技术标准体系。本章结合NIST 和JTC1/SC32的研究成果，结合我们对大数据的理解和分析，提出了大数据参考架构（见图5）。 图5 大数据参考架构图 大数据参考架构总体上可以概括为“一个概念体系，二个价值链维度”。“一个概念体系”是指它为大数据参考架构中使用的概念提供了一个构件层级分类体系,即“角色—活动—功能组件”，用于描述参考架构中的逻辑构件及其关系；“二个价值链维度”分别为“IT价值链”和“信息价值链”，其中“IT价值链”反映的是大数据作为一种新兴的数据应用范式对IT技术产生的新需求所带来的价值，“信息价值链”反映的是大数据作为一种数据科学方法论对数据到知识的处理过程中所实现的信息流价值。这些内涵在大数据参考模型图中得到了体现。 大数据参考架构是一个通用的大数据系统概念模型。它表示了通用的、技术无关的大数据系统的逻辑功能构件及构件之间的互操作接口，可以作为开发各种具体类型大数据应用系统架构的通用技术参考框架。其目标是建立一个开放的大数据技术参考架构，使系统工程师、数据科学家、软件开发人员、数据架构师和高级决策者，能够在可以互操作的大数据生态系统中制定一个解决方案，解决由各种大数据特征融合而带来的需要使用多种方法的问题。它提供了一个通用的大数据应用系统框架，支持各种商业环境，包括紧密集成的企业系统和松散耦合的垂直行业，有助于理解大数据系统如何补充并有别于已有的分析、商业智能、数据库等传统的数据应用系统。
大数据参考架构采用构件层级结构来表达大数据系统的高层概念和通用的构件分类法。从构成上看，大数据参考架构是由一系列在不同概念层级上的逻辑构件组成的。这些逻辑构件被划分为三个层级，从高到低依次为角色、活动和功能组件。最顶层级的逻辑构件是角色，包括系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者、数据消费者、安全和隐私、管理。第二层级的逻辑构件是每个角色执行的活动。第三层级的逻辑构件是执行每个活动需要的功能组件。 大数据参考架构图的整体布局按照代表大数据价值链的两个维度来组织，即信息价值链（水平轴）和IT价值链（垂直轴）。在信息价值链维度上，大数据的价值通过数据的收集、预处理、分析、可视化和访问等活动来实现。在IT价值链维度上，大数据价值通过为大数据应用提供存放和运行大数据的网络、基础设施、平台、应用工具以及其他IT服务来实现。大数据应用提供者处在两个维的交叉点上，表明大数据分析及其实施为两个价值链上的大数据利益相关者提供了价值。 五个主要的模型构件代表在每个大数据系统中存在的不同技术角色：系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者和数据消费者。另外两个非常重要的模型构件是安全隐私与管理，代表能为大数据系统其他五个主要模型构件提供服务和功能的构件。这两个关键模型构件的功能极其重要，因此也被集成在任何大数据解决方案中。 参考架构可以用于多个大数据系统组成的复杂系统（如堆叠式或链式系统），这样其中一个系统的大数据使用者可以作为另外一个系统的大数据提供者。 参考架构逻辑构件之间的关系用箭头表示，包括三类关系：“数据”、“软件”和“服务使用”。“数据”表明在系统主要构件之间流动的数据，可以是实际数值或引用地址。“软件”表明在大数据处理过程中的支撑软件工具。“服务使用”代表软件程序接口。虽然此参考架构主要用于描述大数据实时运行环境，但也可用于配置阶段。大数据系统中涉及的人工协议和人工交互没有被包含在此参考架构中。 （1）系统协调者 系统协调者角色提供系统必须满足的整体要求，包括政策、治理、架构、资源和业务需求，以及为确保系统符合这些需求而进行的监控和审计活动。系统协调者角色的扮演者包括业务领导、咨询师、数据科学家、信息架构师、软件架构师、安全和隐私架构师、网络架构师等。系统协调者定义和整合所需的数据应用活动到运行的垂直系统中。系统协调者通常会涉及到更多具体角色，由一个或多个角色扮演者管理和协调大数据系统的运行。这些角色扮演者可以是人，软件或二者的结合。系统协调者的功能是配置和管理大数据架构的其他组件，来执行一个或多个工作负载。这些由系统协调者管理的工作负载，在较低层可以是把框架组件分配或调配到个别物理或虚拟节点上，在较高层可以是提供一个图形用户界面来支持连接多个应用程序和组件的工作流规范。系统协调者也可以通过管理角色监控工作负载和系统，以确认每个工作负载都达到了特定的服务质量要求，还可能弹性地分配和提供额外的物理或虚拟资源，以满足由变化/激增的数据或用户/交易数量而带来的工作负载需求。 （2）数据提供者 数据提供者角色为大数据系统提供可用的数据。数据提供者角色的扮演者包括企业、公共代理机构、研究人员和科学家、搜索引擎、Web/FTP和其他应用、网络运营商、终端用户等。在一个大数据系统中，数据提供者的活动通常包括采集数据、持久化数据、对敏感信息进行
6项目组织结构及分工 6.1项目组织结构 为了保证项目顺利实施，需要由博物馆（简称馆方）和深圳市华图测控系统有限公司（简称华图公司）成立联合项目组，馆方方面指定项目协调人一名，以协调馆内各部门的配合工作。华图公司将成立专门的项目组，专门负责本项目的组织实施和管理，确保各部门和个人职责明确，有效开展工作。具体机构设置如下： 图6-1 项目组织结构图 6.2项目管理人员分工职责 6.2.1项目经理 1.贯彻执行国家方针政策、有关法规和公司各项规章制度，明确施工项目的总目 标，负责施工项目的进度、质量、成本、安全、全面管理工作，对项目部管理人员严格要求，严格管理，以身作则起模范作用；对项目总目标（包括进度、质量、成本）起决定性作用。
2.负责施工组织设计在项目的落实运行工作，定期召开进度、质量、安全会议， 及时解决质量和安全存在的问题，落实各职能部门岗位责任制。 3.定期组织项目部管理人员对施工现场做全面检查，落实施工计划完成情况，落 实文明施工情况，落实安全措施情况；对施工现场管理进行综合分析，对存在的问题及时制定合理措施加以解决。 4.做好与业主及监理单位的协调工作。 6.2.2安全负责人 1.贯彻执行国家有关安全生产方针政策、法令和各项安全规章制度。执行党和国 家的劳动保护政策、法规和制度。协助经理领导组织本单位安全生产和劳动的落实； 2.协助项目经理抓好文明施工、安全生产的全面工作，对项目文明安全施工负具 体的领导责任； 3.协助项目经理组织好日常安全检查工作，发现问题及时督促和协助解决，发现 重大隐患时指令停工，并立即报告领导研究处理； 4.领导组织文明安全施工检查和评比活动，落实整改措施及时解决生产施工中不 安全的因素； 5.建立保卫工作领导小组，与分包单位签订安保协议，对施工外来人员管理；发 生事故及时组织调查，研究和分析事故发生原因并拟定整改措施，对事故的责任者进行处理； 6.按时完成上级领导的各项工作。 6.2.3技术负责人 1.对本项目的质量管理和工程质量负全面责任；协助项目经理贯彻落实公司的质 量方针、质量目标。 2.认真贯彻执行国家的有关规范、验收标准和上级部门规定的制度、措施，监督 施工人员履行质量职责，对工程施工进行指导和监督。 3.负责编制施工组织设计和质量计划及重要的施工措施和施工方案，负责向施工 人员进行交底，对施工过程进行检查。
各种系统架构图及其简介 1.Spring 架构图 Spring 是一个开源框架，是为了解决企业应用程序开发复杂性而创建的。框架的主要优势之一就是其分层架构，分层架构允许您选择使用哪一个组件，同时为J2EE 应用程序开发提供集成的框架。Spring 框架的功能可以用在任何 J2EE 服务器中，大多数功能也适用于不受管理的环境。Spring 的核心要点是：支持不绑定到特定J2EE 服务的可重用业务和数据访问对象。这样的对象可以在不同J2EE 环境（Web 或EJB ）、独立应用程序、测试环境之间重用。 组成Spring 框架的每个模块（或组件）都可以单独存在，或者与其他一个或多个模块联合实现。每个模块的功能如下： ?核心容器：核心容器提供Spring 框架的基本功能。核心容器的主要组件是BeanFactory ，它是工厂模式的实现。BeanFactory 使用控制反转 （IOC ）模式将应用程序的配置和依赖性规范与实际的应用程序代码分开。 ?Spring 上下文：Spring 上下文是一个配置文件，向Spring 框架提供上下文信息。Spring 上下文包括企业服务，例如JNDI 、EJB 、电子邮件、 国际化、校验和调度功能。
?Spring AOP ：通过配置管理特性，Spring AOP 模块直接将面向方面的编程功能集成到了Spring 框架中。所以，可以很容易地使Spring 框架管理的任何对象支持AOP 。Spring AOP 模块为基于Spring 的应用程序中的对象提供了事务管理服务。通过使用Spring AOP ，不用依赖EJB 组件，就可以将声明性事务管理集成到应用程序中。 ?Spring DAO ：JDBC DAO 抽象层提供了有意义的异常层次结构，可用该结构来管理异常处理和不同数据库供应商抛出的错误消息。异常层次结构简化了错误处理，并且极大地降低了需要编写的异常代码数量（例如打开和关闭连接）。Spring DAO 的面向JDBC 的异常遵从通用的DAO 异常层次结构。 ?Spring ORM ：Spring 框架插入了若干个ORM 框架，从而提供了ORM 的对象关系工具，其中包括JDO 、Hibernate 和iBatis SQL Map 。所有这些都遵从Spring 的通用事务和DAO 异常层次结构。 2.ibatis 架构图 ibatis 是一个基于 Java 的持久层框架。 iBATIS 提供的持久层框架包括SQL Maps 和 Data Access Objects （ DAO ），同时还提供一个利用这个框架开发的 JPetStore 实例。 IBATIS ：最大的优点是可以有效的控制sql 发送的数目，提高数据层的执行效率！它需要程序员自己去写sql 语句，不象hibernate 那样是完全面向对象的，自动化的，ibatis 是半自动化的，通过表和对象的映射以及手工书写的sql 语句，能够实现比hibernate 等更高的查询效率。
一、Hadoop生态圈： (3) Hadoop (3) HBase (5) Hive (5) Apache Pig: (6) Impala： (6) Flume： (6) Sqoop: (7) Chukwa： (7) Mahout: (8) Hama: (8) Giraph： (8) Storm： (8) ZooKeeper： (8) Ambari: (8) Oozie： (8) Cloudera Hue： (9) 二、Spark生态圈： (9) Spark： (9) Spark SQL： (10) Spark Streaming： (11) MLLib： (12) GraphX ： (12) SparkR ： (13) Tachyon： (14) Mesos: (15) Yarn: (15) BlinkDB ： (16) 三、结构化数据生态圈： (16)
OLAP (17) HANA (17) Spark与Hadoop的对比 (18) Spark与Hadoop的结合 (18) Spark的适用场景 (18) 案例： (19)
大数据分析系统架构之探讨 前言: 对于大数据平台，本人也没实际实践过，所以，做为一个初学者的身份与大家探索这个问题，如有欠妥之处，请多多包涵！ 首先，先让我们来看看大数据平台架构的集装箱里可有哪些零件。 一、Hadoop生态圈： 数据计算平台： Hadoop Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统。最核心的模块包括Hadoop Common、HDFS与MapReduce。HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File Sys tem）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。采用Java语言开发，可以部署在多种普通的廉价机器上，以集群处理数量积达到大型主机处理性能。HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群包含一个单
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
架构设计之分层架构 分层架构的好处：1、它实现了一定程度的关注点分离，利于各层逻辑的重用；2、它规范化了层间的调用关系，可以降低层与层之间的依赖；3、如果层间接口设计合理，则用新的实现来替换原有层次的实现也不是什么难事。 常见模式：展现层、业务层、数据层（三层架构） 一、层的职责 a)展现层，或称为表现层，用于显示数据和接收用户输入的数据，主用户提 供一种交互工操作的界面。 b)业务层，或称为业务逻辑层，用来处理各种功能请求，实现系统的业务功 能，是一个系统最为核心的部分。 c)数据层，或称为数据访问层，主要与数据存储打交道，例如实现对数据库 的增、删、改、查等操作。 二、层间关系 a)展现层会向业务层传递参数，发出服务请求，并获取业务层返回的信息显 示在界面上。 b)业务层接收展现层的命令，解析传递过来的参数，判断各种合法性，并具 体实现功能的各种“运算”要求，返回展现层所要的信息。 c)数据访问层不能被展现层直接调用，而必须由业务层来调用。 例如，《基于动态链接库的复杂信息分层框架设计》一文中用图-1刻画三层架构，体现了层之间的经典调用关系；图-2进一步说明了分层架构下的模块重用。即图中的业务层之“模块2”和数据访问层之“模块2”，都在一定程度上被重用了。
图-1 三层架构示意图-调用关系 图-2三层架构示意图-模块重用 常见模式：UI层、SI层、PD层、DM层（四层架构） 一、UI层，即用户界面层（User Interface），负责封装与用户的双向交互、屏蔽具体交互方式。 二、SI层，即系统交互层（System Interaction），负责封装硬件的具体交互方式，以及封装外部系统的交互。 三、PD层，即问题领域层（Problem Domain），负责问题领域或业务领域的抽象、领域功能的实现。
基于大数据的舆情分析系统架构 前言 互联网的飞速发展促进了很多新媒体的发展，不论是知名的大V，明星还是围观群众都可以通过手机在微博，朋友圈或者点评网站上发表状态，分享自己的所见所想，使得“人人都有了麦克风”。不论是热点新闻还是娱乐八卦，传播速度远超我们的想象。可以在短短数分钟内，有数万计转发，数百万的阅读。如此海量的信息可以得到爆炸式的传播，如何能够实时的把握民情并作出对应的处理对很多企业来说都是至关重要的。大数据时代，除了媒体信息以外，商品在各类电商平台的订单量，用户的购买评论也都对后续的消费者产生很大的影响。商家的产品设计者需要汇总统计和分析各类平台的数据做为依据，决定后续的产品发展，公司的公关和市场部门也需要根据舆情作出相应的及时处理，而这一切也意味着传统的舆情系统升级成为大数据舆情采集和分析系统。 分析完舆情场景后，我们再来具体细化看下大数据舆情系统，对我们的数据存储和计算系统提出哪些需求： ?海量原始数据的实时入库：为了实现一整套舆情系统，需要有上游原始输出的采集，也就是爬虫系统。爬虫需要采集各类门户，自媒体的网页内容。在抓取前需要去重，抓取后还需要分析提取，例如进行子网页的抓取。 ?原始网页数据的处理：不论是主流门户还是自媒体的网页信息，抓取后我们需要做一定的数据提取，把原始的网页内容转化为结构化数据，例如文章的标题，摘要等，如果是商品点评类消息也需要提取有效的点评。 ?结构化数据的舆情分析：当各类原始输出变成结构化的数据后，我们需要有一个实时的计算产品把各类输出做合理的分类，进一步对分类后的内容进行情感打标。根据业务的需求这里可能会产生不同的输出，例如品牌当下是否有热点话题，舆情影响力分析，转播路径分析，参与用户统计和画像，舆论情感分析或者是否有重大预警。
项目公司组织架构、职责分工、工作流程 一、项目公司经营班子： 项目总经理： 代表公司总经理负责本项目的实施，向公司总经理报告工作，负责工程项目合同的实施，确保工程项目各项指标的完成。 是本工程项目质量、安全管理第一责任者，对质量、环境和职业安全健康管理体系的建立、运作和改进负总的监督管理责任； 全面领导项目公司管理，规定内部各部门或人员的职责和权限，并确定其相互关系。 负责本工程项目的对外接口管理； 负责整个工程项目的移交。 副总经理（基建） 负责本工程项目基建全过程管理工作，对本工程的施工质量、安全与进度负责，满足合同规定的各项要求。 负责协调业主方生产准备工作。 向项目公司总经理汇报工作，对分管的工程部工作全面负责； 定期主持召开生产例会，研究、分析、解决工程实施过程的重要问题； 协调本工程项目的各种资源，合理组织施工、调试、试运，确保合同工期的实现，满足顾客（业主）的要求。 负责项目实施过程中质量、职业健康安全、环境管理工作，保持与顾客（业主）和相关方的沟通。 项目总工程师 协助项目公司总经理进行工程技术管理，是本工程项目技术第一责任人。 负责组织图纸会审和施工组织设计的编制，解决施工组织设计中的技术问题，参加重大质量和安全事故的分析； 负责重大施工方案和调试方案的审核工作。 负责项目公司质量、职业健康安全、环境管理应急预案的审核。 负责施工、调试现场的组织、协调管理工作。 副总经理（经营） 负责工程项目的经营管理工作，协助项目公司总经理管理计划部、物资部、财务部。 负责项目公司合同评审工作、设备物资的采购管理工作、工程造价管理、计划管理和工程进度管理。 协助项目公司总经理进行质量、职业健康安全、环境管理工作。 负责建设资金的筹措和管理。 项目公司经营班子可根据项目规模增减调整，总经理可监兼经营，基建副总可 兼总工。 二、项目公司各职能部门： 综合管理部： 职责：行政事务、信息管理、法律事务、标准制度建设、体系管理、劳保用品采购管理、数据分析、基础设施及办公用品采购管理、人事劳资、教育培
班组组织架构及职责分工 班组组织架构： 班组职责分工：一、班组长（兼考勤员）1. 负责确保生产正常有序运行；2. 负责班组所加工产品的准时交付； 3. 向工段、车间上报周、月度生产报告及数据，组织召开各种会议，做好会议记录； 4. 牵头持续改进和问题解决，明确其他员工的任务与责任，对持续改进和问题解决的过程负责； 5. 对班组成员进行劳动纪律管理、教育； 6. 严格执行考勤制度，做好考勤记录，及时公布； 7. 协调休假和加班问题，掌握本班组的出勤情况，准确、及时填报考勤统计表； 8.负责清查小组成员到岗情况，及时收存、上交考勤表及各种休假证明；9.贯彻执行经济责任制，宣传工资和奖励的政策和规定； 班组长xxxxxx 工会小组长xxxxxx 质量管理员xxxxxx 安全管理员xxxxxx 现场管理员xxxxxx 成员xxxxxx 成员xxxxxx 成员xxxxxx 成员xxxxxx 成员xxxxxx 成员xxxxxx 成员xxxxxx
10.出席车间和工厂会议； 11.各种作业标准的制定； 12.负责安排对本小组成员进行相关培训，牵头一专多能工作的开展； 13.物料控制； 14.负责小组活动的有效运作及相关记录，确保看板有关数据的及时更新。 二、工会小组长（兼经济核算员、通讯员） 1.抓好民主管理，主持班组民主生活会，配合班组长搞好生产； 2.在班组内搞好公司文化，组织班组学习公司文化相关文件及精神； 关心组员的工作、生活情况及思想动态，做好班组思想工作； 3.协同班组长发动班组成员讨论生产、工作计划，组织班组劳动竞赛； 4.组织班组政治学习，开好民主生活会，按照工段、车间要求按时上报 班组通讯稿件，和组织小组成员积极向公司报纸投稿； 5.关心班组成员生活，组织开展文体活动、互助活动等工作； 6.如实向上级工会和党政工领导反映班组成员的要求和意见，维护职工 的合法权益； 7.工具领用及整理； 8.填写车间下发的人员工时统计、机械台班及消耗品统计等成本管理记 录并按时向车间上报，记录分析、整理每题成本数据，组织成本改善； 9.保证其他工种人员与生产作业人员的密切配合； 10.确保小组看板上的成本资料处于最新状态 三、现场管理员（兼职工机具、文件管理员） 1. 负责6S教育及推行； 2. 对工作现场进行管理； 3.负责班组区域的日常检查工作；
电子知识 软件架构(4) 1.分层架构：分层架构是使用最多的架构模式，通过分层使各个层的职责更加明确，通过定义的接口使各层之间通讯,上层使用下层提供的服务。分层分为：严格意义上的分层，一般意义的分层。严格意义的分层是n+1层使用n层的服务。而一般意义的分层是上层能够使用它下边所有层的服务。领域驱动设计的分层定义：UI层，UI控制层，服务层，领域层，基础设施层。 2.MVC架构：MVC架构相信做软件的都听说，主要是为了让软件的各部分松耦合，现在好多根据MVC思想构建的框架如：Spring MVC,Structs2,https://www.doczj.com/doc/db8517893.html, MVC等。MVC是Model View Control的简写，他的原理是什么那，比如拿web来举例吧。当一个web请求来了以后View接收这个请求，随即把请求转发给Control进行处理，Control通过分析请求的类型等信息决定加载哪些Model，当Model加载完成以后Control通知Model已经加载完毕，这是View就去读取Model数据进行显示自己。MVC还有一个衍生架构叫MVP,因为MVC的View跟Control和Model都有耦合关系所以为了解除View和Model之间的关系，View不直接读取Model而是通过Control来转发View 需要的数据。还有一个衍生架构叫MVVP,就是增加了一个ViewControl的层，用来辅助视图的生成，这样View的功能更加简单只是用来显示不包含其它的功能，而且有了ViewControl 使多视图或替换视图很方便。MVP微软的WPF就是使用这种架构。 3.微内核架构：微内核架构就是做一个稳定通用的内核，也就是给软件设计一个强劲的心脏。如果需要更多功能通
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
1Z201020建设工程项目的组织 一、系统的概念 二、系统的目标和系统的组织的关系 影响一个系统目标实现的主要因素除了组织以外（图1Z201020-1)，还有： ．人的因素 ．方法与工具 系统的目标决定了系统的组织，而组织是目标能否实现的决定性因素，这是组织论的一个重要结论。如果把一个建设项目的项目管理视为一个系统，其目标决定了项目管理的组织，而项目管理的组织是项目管理的目标能否实现的决定性因素。 控制项目目标的主要措施包括组织措施、管理措施、经济措施和技术措施，其中组织措施是最重要的措施。如果对一个建设工程的项目管理进行诊断，首先应分析其组织方面存在的问题。 三、组织论和组织工具 组织论是一门学科，它主要研究系统的组织结构模式、组织分工和工作流程组织，它是与项目管理学相关的一门非常重要的基础理论学科。 组织结构模式反映了一个组织系统中各子系统之间或各元素（各工作部门或各管理人员）之间的指令关系。 组织分工反映了一个组织系统中各子系统或各元素的工作任务分工和管理职能分工。组织结构模式和组织分工都是一种相对静态的组织关系。 工作流程组织则可反映一个组织系统中各项工作之间的逻辑关系，是一种动态关系。 组织工具是组织论的应用手段，用图或表等形式表示各种组织关系，它包括：
．项目结构图；组织结构图（管理组织结构图）；工作任务分工表；管理职能分工表； ．工作流程图等。 1Z201021项目结构分析 一、项目结构图 项目结构图是一个组织工具，它通过树状图的方式对一个项目的结构进行逐层分解，以反映组成该项目的所有工作任务。 一些居住建筑开发项目，可根据建设的时间对项目的结构进行逐层分解，如第一期工程、第二期工程和第三期工程等。而一些工业建设项目往往按其生产子系统的构成对项目的结构进行逐层分解。 综上所述，项目结构分解并没有统一的模式，但应结合项目的特点和参考以下原则进行：(与计划过程相关的都要考虑) ．①考虑项目进展的总体部署； ．②考虑项目的组成； ．③有利于项目实施任务（设计、施工和物资采购）的发包和有利于项目实施任务的进行，并结合合同结构； ．④有利于项目目标的控制； ．⑤结合项目管理的组织结构等。 二、项目结构的编码 一个建设工程项目有不同类型和不同用途的信息，为了有组织地存储信息、方便信息的检索和信息的加工整理，必须对项目的信息进行编码. 项目结构的编码依据项目结构图。项目结构的编码和用于投资控制、进度控制、质量控制、合同管理和信息管理等管理工作的编码有紧密的有机联系，但它们之间又有区别。项目结构图和项目结构的编码是编制上述其他编码的基础。 1Z201022项目管理的组织结构 一、基本的组织结构模式 组织论的三个重要的组织工具，项目结构图、组织结构图和合同结构图（图1Z201022-2）的区别如表1Z201022-1所示。
软件体系结构--RPG游戏制作软件 1）分层 2）写出每层的功能 3）向上提供接口 1.分层 层次系统风格将软件结构组织成一个层次结构，一个分层系统是分层次组织的，每层对上层提供服务，同时对下层来讲也是一个服务的对象。在一些分层系统中，内部的层只对相邻的层可见。除了相邻的外层或经过挑选用于输出的特定函数以外，内层都被隐藏起来。这种风格支持基于可增加抽象层的设计。由于每～层最多只影响两层，同时只要给相邻层提供相同的接口，允许每层用不同的方法实现，同样为软件重用提供了强大的支持。 分层系统体系结构有以下优点： 第一，支持基于抽象程度递增的系统设计。这允许设计者可以将一个复杂系统设计按递增的步骤进行分解。 第二，支持扩充。因为每层至多和与之相邻的上层和下层交互，所以，改变某层的功能最多只会影响与之相邻的其它两层。 第三，支持重用。与抽象数据类型一样，只要对相邻层提供同样的接口，每层可以有很多不同的可相互替代的实现方法。因此，可能出现对于标准的层接口的定义可以有不同的实现方法。 但是分层系统体系结构也有存在缺点： 首先，并不是每个系统都可以很容易地划分为分层的模式。甚至即使一个系统可在逻辑上进行分层，但可能出于性能的考虑需要在逻辑上与处于高层的函数和处于低层的实现之间建立紧密的联系。 其次，很难找到一个合适的、正确的层次抽象方法。分层设计作为一个设计的理念方法，在软件设计中得到越来越广泛的应用，特别是在复杂大型软件的研制开发项目中。即使是在中小型软件的开发过程中，也要合理的把系统划分为几个层次，把服务接口一步步地建立起来。系统在进行软件层次设计时应遵循如下三个基本原则： (1)实现和接口分离原则，这是对所有模块接口的一个通用原则。不同的层次实际上是不同的模块，只不过这些模块在逻辑关系上有上下的依赖关系。在这个分离原则之下，层次之间的互换性就可以得到保证。对于一般的软件设计来说，最常见的是抽象层，即把应用部分与一些具体的实现分离开来。 (2)单向性原则，软件的分层应该是单向的，即只能上层调用下层，反过来通常是不行的。因为上层调用下层，结果是上层离不开下层，但下层可以独立地存在：如果下层同时调用上层，上下层就紧密地耦合在一起，谁也离不开谁，形成了软件中的共生现象，导致模块的互换性和可重用性就得不到保证。 (3)服务接VI的粒度提升原则，每层的存在应该是为了完成一定的使用，从软件设计和程序编写的角度来讲，应该向上一层提供更加方便快捷的服务接口。简单重复下一层功能的层是没有意义的，一般越往上层服务接口的粒度越大。对很多应用软件来说，在与数据库直接打交道的地方有数据抽象层。该层把上层的应用同具体的数据库引擎分离开来。在此之上，建立业务对象层(business object)，把具体的业务逻辑反映到该层次上。再往上是交互的用户界面等。 多层结构系统具有良好的可拓展性、可维护性和稳定的系统质量，同时，可以提高软件的可重用性，节省项目的开发时间。在开发中，具体采取几层构架，可根据系统的业务繁简程度灵活运用
1．组织结构图
工程项目代建工作组织岗位设置及职责： 按照组织机构图，各部门设置及职责如下： 前期管理部 ?负责前期各项手续的办理，与各相关部门的沟通，协调各方面关系； ?编制项目运行、维护和培训计划及操作规范，制定用人培训计划，并组织实施。 招标管理部 ?结合项目总进度计划编制招标和采购方案和计划； ?进行施工招标标段划分； ?组织招标工作、设备材料采购；进行设备选型和购买国内外设备的技术把关； ?审查设计单位、施工单位、监理单位报送的有关资格预审文件并提出审查意见； ?检查统计每月项目招标、采购工作运行情况，报信息部汇总。 设计管理部： ?负责设计阶段的管理，优化设计审核图纸，以及实施阶段对设计变更做技术经济分析； ?协助前期管理部进行设备选型和购买国内外设备的技术把关. 办公室： ?负责制定项目管理机构的规章制度、人事管理和考勤统计； ?项目管理内部会议的组织； ?办理施工图委托送审工作； ?传达项目经理的指令，协调项目管理机构各职能组的工作； ?编写项目经理交办的专题报告； ?项目管理的日常文字处理、行文； ?与委托人和使用人有关部门的日常协调工作；负责现场的日常接待和后期保障工作。 工程部：
?制定工程实施阶段的项目管理文件及项目总进度计划； ?进行项目建设实施阶段过程的进度、质量控制，进行现场签证工作； ?对施工承包单位进行管理； ?进行项目计划管理、风险管理； ?组织工程项目的设备调试及竣工验收工作； ?整理工程项目档案资料； ?检查统计每月项目质量、进度工作运行情况，报信息管理部汇总。 安全部： ?负责项目全过程的安全环保及文明施工管理。 信息资料部： ?负责收集、整理项目建设过程的相关资料，并及时向有关部门传递。 预算合约部： ?进行合同管理，监督施工合同、监理合同和设备材料采购合同的履行情况； ?针对各单位的合同争议、索赔、工期延期等问题，向项目经理提出初步意见； ?材料、设备采购价格的审核、咨询，工程预算、结算审核； ?工程变更、现场签证的审核与管理，协助审查设计变更，提出咨询意见； ?定期核实工程量； ?对工程概预算和决算进行审核； ?检查统计每月项目合同、造价执行情况，报信息部汇总。 财务部： ?负责编制各项财务报表，用款计划，划拨工程款等。 注：代建领导办公室主任由单位法定代表人担任，副主任由北京市“2008”工程建设指挥办公室有关领导担任、主要成员由代建单位单位副总经理、总工程师、总经济师等组成。 岗位责任制 项目经理： ?全面负责项目管理部的管理工作；
软件架构设计三篇 篇一：软件架构设计之常用架构模式 1.分层架构：分层架构是使用最多的架构模式，通过分层使各个层的职责更加明确，通过定义的接口使各层之间通讯,上层使用下层提供的服务。分层分为：严格意义上的分层，一般意义的分层。严格意义的分层是n+1层使用n层的服务。而一般意义的分层是上层能够使用它下边所有层的服务。领域驱动设计的分层定义：UI层，UI控制层，服务层，领域层，基础设施层。 2.MVC架构：MVC架构相信做软件的都听说，主要是为了让软件的各部分松耦合，现在好多根据MVC思想构建的框架如：Spring MVC,Structs2,https://www.doczj.com/doc/db8517893.html, MVC等。MVC是Model View Control的简写，他的原理是什么那，比如拿web来举例吧。当一个web请求来了以后View接收这个请求，随即把请求转发给Control进行处理，Control通过分析请求的类型等信息决定加载哪些Model，当Model加载完成以后Control通知Model已经加载完毕，这是View就去读取Model数据进行显示自己。MVC还有一个衍生架构叫MVP,因为MVC的View跟Control和Model 都有耦合关系所以为了解除View和Model之间的关系，View不直接读取Model 而是通过Control来转发View需要的数据。还有一个衍生架构叫MVVP,就是增加了一个View Control的层，用来辅助视图的生成，这样View的功能更加简单只是用来显示不包含其它的功能，而且有了View Control使多视图或替换视图很方便。MVP微软的WPF就是使用这种架构。 3.微内核架构：微内核架构就是做一个稳定通用的内核，也就是给软件设计一个
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。