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数据架构杂谈

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数据架构杂谈

(来源:毕马威大数据挖掘微信公众号,2017-09-30)

我们通常所说的“数据架构”与“应用架构”和“技术架构”并列,三者共同组成IT架构。IT架构由业务架构驱动,从业务架构出发分析业务流程、定义数据架构,流程和数据结合定义应用架构,根据数据架构和应用架构设计技术架构。

值得注意的是:业务架构和应用架构均包含数据架构的内容,业务架构中数据架构即数据概念模型,分析重点是数据领域、主数据和核心业务对象。业务运营的两条重要线索是流程和数据,业务流程离不开数据流转,业务运营状况通过数据反映,基于业务架构的端到端流程建模过程中会衍生出对应的业务数据对象,需要与数据架构的数据模型对接。流程模型和数据模型对接后落实到应用(系统)层面,就形成了应用架构。应用架构将业务对象转换为数据对象或具体的数据库表对象,数据模型进一步转换到具体应用(系统)的逻辑模型和

物理模型,在此基础上分析数据对象和应用(系统)功能之间的创建、引用、修改或删除CRUD关系,以明确功能边界划分,对应数据架构中最终的数据分布。

可以将数据架构简单分解为数据分布、数据模型、数据标准和数据治理。数据架构为数据资产的管理和应用奠定基础,支撑数据的存储、访问、整合和分析,包含相对静态部分如元数据、业务对象数据模型、主数据、共享数据,也包含相对动态部分如数据流转、ETL、整合、访问应用和数据全生命周期管控治理。

数据是企业的关键业务资产,通过有效的组织、存储、分发和管理实现在不同业务条线之间的共享。狭义的数据架构可以用来特指数据分布,包括数据业务分布与数据应用(系统)分布。数据业务分布指数据在业务各环节的CRUD关系,数据应用(系统)分布指单一应用(系统)中数据架构与应用(系统)各功能模块间的引用关系,以及数据在多个应用(系统)间的引用关系,数据业务分布是数据应用(系统)分布的基础和驱动。

数据架构层面通过数据分类、分层部署等手段,从非功能性视角将数据合理布局。通过整体架构管控和设计,支持业务操作类和管理分析类应用(系统),满足业务发展及IT转型对数据的需求,架构的扩展性和适应性能够提升数据分析应用的及时性、灵活性和准确性。最简洁的分类方法可将数据分为基础数据和衍生数据,基础数据一般为业务操作过程中采集和加工的数据。衍生数据将业务基础数据按照不同维度加工计算,形成统计指标供管理分析使用。可以按照数据的生命周期、功能及其流转范围进一步把基础数据分为4类,并在此基础上进行分布设计:

参数数据:保证应用(系统)运行的控制信息,包括业务类控制信息如国家、行政区划、币种、利率等,也包括技术类

控制信息如时间阀值、流量阀值、页面配置等

?业务结果数据:记录业务活动最终结果的信息,是企事业实体关注的核心数据。如客户、员工、渠道等数据,常需流转

到另外一个应用(系统)

?业务过程数据:某单个工作任务流为完成其功能所需要的中间过程信息,该信息不需要传输到另外一个工作任务处理,

即不需要跨任务处理的过程数据,常在单个应用(系统)内

?操作痕迹数据:记录操作人员对应用(系统)进行操作的信息。包括业务操作痕迹数据如授权记录、业务操作记录等,

和技术痕迹数据如系统日志等。该类数据在操作人员实际操

作过程中产生,常用于风险控制、内部审计和行为分析。

通常可以认为基础数据主要分布于操作型业务应用(系统)中,衍生数据/指标主要分布于数据仓库、数据集市和管理分析应用(系统)中。现实业务场景中某些业务流程与管理相关,也需要基于大量的衍生数据/指标进行后续业务操作,典型的如客户关系管理系统CRM 基于客户粒度加工衍生数据再进行业务操作,由此可将其拆解为分析型ACRM和操作型OCRM,基于数据架构决策中计算与访问分离的优化思路,业界领先实践将分析加工计算部分剥离到数据集市,操作型应用(系统)读取访问已加工衍生数据进行后续业务操作。

对于拥有众多分支机构的大型企事业单位或者横跨多行业的大型企业集团,数据物理存放的集中和分散是数据分布设计中的重要内容。从地域角度看,数据分布有数据集中存放和数据分布存放两种模式。数据集中存放是指数据集中存放于总部数据中心,其分支机构或下属子公司不放置和维护数据,数据分布式存放是指数据分布存放于总部、分支机构或下属子公司,分支机构或下属子公司需要维护管理

自己的数据。这两种数据分布模式各有其优缺点,需要综合考虑自身需求,确定具体数据分布策略。

一般的数据分布常采用操作型业务系统数据库DB+操作型数据存储库ODS(+数据仓库DW)+数据集市DM的方式。业界领先实践考虑结合面向服务架构SOA、商业智能BI技术和数据虚拟化技术,利用数据整合平台将数据仓库中的数据转变为被其他应用(系统)所访问的数据服务,为那些需要满足BI需求、访问数据仓库数据的应用(系统)提供访问路径。关于数据仓库,可参考我司资深专家结合数据分析挖掘的讨论《如何利用数据仓库优化数据分析?》和《一个数据仓库转型者眼中的数据挖掘》;关于数据集市,则可参考我司资深专家构建示例《如何从基础构建银行信用风险数据集市?》。

数据架构层面的管控包括数据架构原则、设计指南和数据规范,用以指导数据架构规划和数据模型设计,支撑数据架构决策。具体应用(系统)设计时需遵守数据方面的要求和规范,以保障数据架构原则的落地实施。基于数据分布的应用设计主要通过数据架构视图,从功能方面整体规划布局数据类应用及数据整合关系。数据规范包括业务规范和技术规范,指导应用的设计开发和实施。架构决策是在众多可行的方案中选择较优的方案,对实施中存在的问题进行决策。

数据模型包括概念模型、逻辑模型和物理模型。数据模型设计要充分考虑性能、可用性和可维护性等,与业务流程模型对接,形成面向操作型应用的基础数据模型,与管理分析需求对接,形成面向分析型应用的统计数据模型。定义良好的数据模型可以反映业务模式的本质,确保数据架构为业务需求提供全面、一致、完整的高质量数据,且为划分应用系统边界,明确数据引用关系,定义应用系统间的集成接口,提供分析依据。良好的数据建模与数据标准的制定是实现数据共享,保证一致性、完整性与准确性,提高数据质量的基础。关于数

据模型和数据质量,可参考我司资深专家文章《数据模型——数据仓库的灵魂》和《如何提高数据质量?》。

数据标准可作为数据在不同业务领域流转应遵循的标准,相关概念可参考我司高层专家的文章《聊聊有关数据的一些基本概念和常见误区(上)》和《聊聊有关数据的一些基本概念和常见误区(下)》。

数据治理指的是在数据全生命周期进行管控和治理,可划分两个层面的数据生命周期,一个是单业务对象数据生命周期,一般在应用(系统)内部,或与流程建模中的单个工作流相关;一个是跨多个业务对象的数据生命周期,可能跨越多个应用(系统),体现的是多个业务对象数据之间的转换和映射,往往是和端到端的业务流程相关。数据治理顶层设计、管控流程机制以及措施和手段可参考我司高层专家的文章《从抗日武装的发展谈到数据治理》。

大数据时代,数据湖Data Lake的理念指出,数据可以无需加工整合,直接堆积在平台上,由最终使用者按照自己的需要进行数据处理。而传统数据仓库建设强调的是整合、面向主题、分层次等思路。数据湖建设思路对传统数据架构形成了重大挑战,同时也涉及应用模式等多方面的问题。概念提出者James Dixon比喻“如果把数据集市看做一瓶饮用水,数据湖则是未经处理和包装的原生状态水库。不同源头的水体源源不断流入数据湖,带来各种分析、探索的可能性。”未知结构堆积数据再应用的方式为Schema On Read,即在数据访问时,由数据使用者来解析和确定数据的格式,按需进行数据探索和处理,原始数据写入者不关心其是否有一致、统一的数据格式,不预设表结构以接入数据(对应Schema On Write)。这就对最终使用者的经验和能力提出了很高的要求。

数据湖理念的优势在于:

?降低数据保存的成本,无需建模定义数据结构即可保存

?降低数据产生和使用之间的延迟

?给予最终用户最大的灵活度来处理数据,不同用户可能有不同理解

?允许用户保存非结构化、半结构化的数据

?对于现在不需要处理或者无法处理的数据,保留原始数据供未来使用

数据湖理念的劣势在于:

?用户在使用时,不得不先花时间去解析数据的格式,不同用户多次解析数据造成计算资源浪费

?有些数据如果不在写入的时候遵循一定的格式,在使用时不一定能够解析其格式,若解析错误,使用数据的结果将与其预期南辕北辙

数据湖理念契合机器学习和人工智能的发展趋势,具备广阔的应用前景。数据架构规划需要应对数据湖理念带来的挑战。

参考文献:

张新宇《大数据时代的数据架构设计》,《中国金融电脑》2015.8 《数据架构是IT架构的核心》https://www.wendangku.net/doc/215196482.html,/ea/84980.html

人月神话《再谈数据架构》https://www.wendangku.net/doc/215196482.html,/s/blog_493a84550101gvrg.html Martin James 《战略数据规划方法学》,北京:清华大学出版社1994

超融合数据中心解决处理方案==

高校IT基础架构设施升级方案----SMARTX超融合+虚拟化解决方案

北京中科泰科技有限公司 一、当前高校数据中心的现状和问题 随着高校信息化建设的不断深入,各个部门各个院系都根据各自的业务需求建设了相应的应用系统,而且增加的速度非常快,数据量也是呈几何级数的增长,随之而来的也给机房带来新的挑战:第一,资源整合问题:各院系各部门烟囱式信息化建设,存在大量信息孤岛,资源无法共享。各自购买添加服务器和存储等硬件设施,资源的总体利用效率较低。第二,应用扩展问题:服务器托管模式,新应用部署需要频繁接入机房,布线、配置网络,部署时间长。大部分新应用没有对存储、备份、可靠性等进行统一规划,机房的硬件设施没有统一规划,网络拓扑结构越来越复杂,新增系统布线困难。第三,运维运营问题:由于信息中心人力资源有限,而各院系人员运维运营能力薄弱,导致信息中心工作压力越来越大,工作人员经常超负荷工作。第四,拥有成本和能耗问题:硬件资源分散在各个院系和部门,资源利用效率低,运维总体成本大,能耗高。第四,空间问题:每年大量投入新增硬件设施,增加机柜,机房空间越来越局促。 面对信息化建设的挑战,该如何利用新技术更好的支撑高校信息化建设,提供更好的IT服务,满足各个院系各个部门的期望?我们认为,采用目前国际上流行的最先进的超融合加虚拟化技术重新建立标准统一、安全

可扩展的超融合IT基础架构,重新定义数据中心,将IT设备以可水平扩展的资源池的方式提供给各个院系各个部门,达到资源利益效率最大化,同 时节省IT基础设施投资成本,节省数据中心能耗,实现绿色数据中心。二、虚拟化与高校IT基础设施 高校IT业务的迅猛发展要求IT基础设施将能满足其快速增长及变化的需求,传统IT架构已经被证实无法有效应对这种业务增长和变化的境况。服务器虚拟化技术的出现和兴起,高效的解决当前面临的一系列难题,将成为未来IT基础架构的发展方向。虚拟化技术,以按需、易扩展的方式获得所需的资源应用。提供的资源被称为虚拟资源,虚拟资源在使用者看来是可以无限扩展的,并且可以随时获取,按需使用。虚拟化技术带来了以下几个好处和变革: 1、资源利用更高效,节省成本 在虚拟化的架构下,硬件资源都被虚拟成计算、网络和存储资源,统一管理和并按需分配。这样可以避免重复建设,避免异构平台的产生,极大的提升IT资源的利用率,节省能耗,减少IT成本的投入。 2、管理复杂度大大降低 高校IT部门除了成本之外,最关心的是IT的敏捷性和管理型,虚拟化带来了敏捷性和可管理性上的飞跃,一个新业务、一个新网站或是一个新服务,可以在短时间内部署好,而不是数天和数周的准备,部署和测试。 3、横向扩展

C# 数据库体系结构

数据库体系结构数据库如何处理一个查询 当应用程序向PostgreSQL系统提交一个查询时,一般要经过五个阶段:

联接阶段 一旦建立起来一个联接,客户端进程就可以向后端服务器进程发送查询了。查询是通过纯文本传输的,也就是说在前端不做任何分析处理。服务器分析查询,创建执行规划,执行该规划并且通过已经建立起来的联接把检索出来的记录返回给客户端。 分析阶段 解析器的功能就其目的性来说,就是检查从应用程序(客户端)发送过来的查询,核对语法并创建一个查询分析树(querytree)。 重写阶段 重写系统是一个位于分析器阶段和规划器/优化器之间的模块。它接收分析阶段来的查询树且搜索任何应用到查询树上的规则,(规则存储在系统表里)并根据给出的规则体进行转换。 重写系统的一个应用就是实现视图。当一个查询访问一个视图时(也就是说,一个虚拟表),重写系统改写用户的查询,使之成为一个访问在视图定义里给出的基本表的查询。 优化阶段 规划器/优化器的任务是创建一个优化了的执行规划。它首先合并对出现在查询里的关系进行扫描和连接所有可能的方法。这样创建的所有路径都导致相同结果,而优化器的任务就是计算每个路径的开销并且找出开销最小的那条路径。

执行阶段 接受规划器/优化器传过来地查询规划然后递归地处理它,抽取所需要的行集合。执行器就是对应于上面所提到的查询引擎中的执行处理客户端发来的请求(Executor),它是查询引擎的核心模块。 执行器实际上是一个需求-拉动地流水线机制。每次调用一个规划节点地时候,它都必须给出更多的一个行,或者汇报它已经完成行的传递。 针对不同的SQL查询类型,执行器会有不同的执行方案,而这些方案的选择是按照执行器机制进行的。

超融合数据中心规划

Q1:你们对数据中心的规划是如何考虑的? A1:Nutanix主要是做基础架构的公司,因此对于企业云数据中心的规划,是在IAAS层面上适当考虑与paas的结合,而对于基础架构来说,是基于超融合的标准模块化方式构建存储、计算一体化平台,在后续的版本中也会增加虚拟化平台Micro segment的内容. 在数据中心整体架构方面,会结合业界的网络、负载均衡等厂商方案,在企业云平台中予以集成,如上述的生态系统图。此外,对于数据中心基础架构规划方面比较全面的技术发展介绍,个人觉得ZDNet在13年的“软件定义与硬件重构”不错,是比较好的中文公开发行资料,可以结合当前的技术发展趋势作为参考。 Q2; 竞争分析可以介绍下吗? 主流的超融合之间的比较 A2:关于竞争分析,从技术角度讲会比较多,我下面引用一个用户在选择Nutanix时候的分析吧,他写的比较简洁.

这个用户从09年开始虚拟化,虚拟化软件是vSphere。经过前期对比,最终方案在Nutanix

和vSan间选择,最后他考虑1、兼容性对系统的影响——以前吃过很多兼容性造成的苦头,因此没有选择软件排他的vSAN;2、Nutanxi在这个用户的应用性能测试时有很好的表现和对比,应用测试主要是他们核心的SQL Server数据库,用的实际业务数据;3、保留一定的软件平台选择性也是用户考虑的一部分因素;因此最终这个用户选择了Nutanix。当然不同用户的关注点也可能会有所不同。 Q3: 请问Nutanix可以和Openstack云平台整合吗? A3:Nutanix可以和OpenStack云平台进行整合,通过一个或一组已定制的OVM,内含Openstack的驱动,如下图所示: Q4:Nutanix有节点数规模限制吗?会受到传统网络架构的限制吗? A4:节点规模数没有明确的限制,但在软件版本上有限制:标准版最大12节点,高级版和Ultimate版无限制,但实际部署时还是要根据网络、数据、应用的情况进行考虑,例如百思

(完整版)EASTED私有云超融合解决方案v1.0

易讯通(EASTED)私有云超融合解决方案(V0.5) 北京易讯通信息技术股份有限公司 2016年5月

目录 1.项目背景 (1) 2.需求分析 (2) 3.解决方案 (3) 3.1.方案拓扑 (3) 3.2.方案描述 (4) 3.2.1.超融合简介 (4) 3.2.2.计算资源 (4) 3.2.3.存储资源 (6) 3.2.4.网络拓扑 (7) 产品清单 (9) 4.解决方案优势 (9) 4.1.扩展优势 (10) 4.2.性能优势 (10) 4.3.可靠性 (11) 4.4.存储分层优势 (11) 4.5.易于部署 (12) 4.6.集中管理 (12) 4.7.自动故障恢复 (14)

1.项目背景 过去十年来,随着互联网和Web技术的兴起,数据中心的战略地位变得越来越重要,因为它不但能提高生产率,改善业务流程,还能加快变革的进程。总之,数据中心已经成为IT 部门保护、优化和发展业务的战略重点。 当前,企业IT 数据中心虚拟化向私有云架构转变是行业发展的趋势,更是未来的标准。利用虚拟化软件将物理服务器虚拟成多个虚拟机,把应用部署不同的虚拟中运行,通过云管理平台提供自服务、自动化的运行环境,为企业提供更高的运行密度和更敏捷解决方案。在传统计算存储分离的体系架构下,虚拟机在计算服务器上被创建,其后端存储通常采用SAN/NAS。这种架构已经不能满足企业IT 数据中心高速发展和变化的需求,主要体现在:?扩展困难 传统存储SAN/NAS通过添加新的存储柜扩容升级(Scale Up),但是这种方法并不能带来同倍的性能提升。存储访问性能并不能随着虚拟机数据量增加而线性增加,致使存储访问性能最终成为数据中心性能和容量的瓶颈。 ?管理复杂 IT 管理员不仅需要同时管理计算、存储和网络系统,还需要对应用于服务进行管理,非常繁琐。同时传统网络存储架构SAN/NAS期初就是为静态负载场景设计,对于动态变化的负载,其管理运维就会变得相对复杂。 ?性能问题 虚拟机部署在共享的存储系统,对存储系统的性能要求不同与传统架构,在大规模虚拟机应用的环境中,采用传统的存储设备难以满足虚拟机对磁盘性能的需求。 ?可靠性低 虚拟机的高可用功能需要健康的共享存储系统实现,一旦存储设备发生故障将导致整个数据中心的运行中断。多数的企业无法承担双活存储系统的高昂资金投入和管理双活存储系统所需要的专业知识。 未来企业IT 数据中心的问题,本质上多归结为计算与存储系统发展不均衡的问题,Google、Amazon 这样的顶级互联网公司多年前已遇到此类问

大数据架构与关键技术

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

数据库的体系结构

数据库基础 ( 视频讲解:25分钟) 本章主要介绍数据库的相关概念,包括数据库系统的简介、数据库的体系结构、数据模型、常见关系数据库。通过本章的学习,读者应该掌握数据库系统、数据模型、数据库三级模式结构以及数据库规范化等概念,掌握常见的关系数据库。 通过阅读本章,您可以: 了解数据库技术的发展 掌握数据库系统的组成 掌握数据库的体系结构 熟悉数据模型 掌握常见的关系数据库 1 第 章

1.1 数据库系统简介 视频讲解:光盘\TM\lx\1\数据库系统简介.exe 数据库系统(DataBase System,DBS)是由数据库及其管理软件组成的系统,人们常把与数据库有关的硬件和软件系统称为数据库系统。 1.1.1 数据库技术的发展 数据库技术是应数据管理任务的需求而产生的,随着计算机技术的发展,对数据管理技术也不断地提出更高的要求,其先后经历了人工管理、文件系统、数据库系统等3个阶段,这3个阶段的特点分别如下所述。 (1)人工管理阶段 20世纪50年代中期以前,计算机主要用于科学计算。当时硬件和软件设备都很落后,数据基本依赖于人工管理,人工管理数据具有如下特点: ?数据不保存。 ?使用应用程序管理数据。 ?数据不共享。 ?数据不具有独立性。 (2)文件系统阶段 20世纪50年代后期到60年代中期,硬件和软件技术都有了进一步发展,出现了磁盘等存储设备和专门的数据管理软件即文件系统,文件系统具有如下特点: ?数据可以长期保存。 ?由文件系统管理数据。 ?共享性差,数据冗余大。 ?数据独立性差。 (3)数据库系统阶段 20世纪60年代后期以来,计算机应用于管理系统,而且规模越来越大,应用越来越广泛,数据量急剧增长,对共享功能的要求越来越强烈。这样使用文件系统管理数据已经不能满足要求,于是为了解决一系列问题,出现了数据库系统来统一管理数据。数据库系统满足了多用户、多应用共享数据的需求,它比文件系统具有明显的优点,标志着管理技术的飞跃。 1.1.2 数据库系统的组成 数据库系统是采用数据库技术的计算机系统,是由数据库(数据)、数据库管理系统(软件)、数

EASTED私有云超融合解决方案v1.0

易讯通(EASTED)私有云超融合 解决方案(V0.5) 北京易讯通信息技术股份有限公司 2016年5月

目录

1.项目背景 过去十年来,随着互联网和Web技术的兴起,数据中心的战略地位变得越来越重要,因为它不但能提高生产率,改善业务流程,还能加快变革的进程。总之,数据中心已经成为IT部门保护、优化和发展业务的战略重点。 当前,企业IT数据中心虚拟化向私有云架构转变是行业发展的趋势,更是未来的标准。利用虚拟化软件将物理服务器虚拟成多个虚拟机,把应用部署不同的虚拟中运行,通过云管理平台提供自服务、自动化的运行环境,为企业提供更高的运行密度和更敏捷解决方案。在传统计算存储分离的体系架构下,虚拟机在计算服务器上被创建,其后端存储通常采用SAN/NAS。这种架构已经不能满足企业IT数据中心高速发展和变化的需求,主要体现在:?扩展困难 传统存储SAN/NAS通过添加新的存储柜扩容升级(ScaleUp),但是这种方法并不能带来同倍的性能提升。存储访问性能并不能随着虚拟机数据量增加而线性增加,致使存储访问性能最终成为数据中心性能和容量的瓶颈。 ?管理复杂 IT管理员不仅需要同时管理计算、存储和网络系统,还需要对应用于服务进行管理,非常繁琐。同时传统网络存储架构SAN/NAS期初就是为静态负载场景设计,对于动态变化的负载,其管理运维就会变得相对复杂。 ?性能问题 虚拟机部署在共享的存储系统,对存储系统的性能要求不同与传统架构,在大规模虚拟机应用的环境中,采用传统的存储设备难以满足虚拟机对磁盘性能的需求。 ?可靠性低 虚拟机的高可用功能需要健康的共享存储系统实现,一旦存储设备发生故障将导致整个数据中心的运行中断。多数的企业无法承担双活存储系统的高昂资金投入和管理双活存储系统所需要的专业知识。 未来企业IT数据中心的问题,本质上多归结为计算与存储系统发展不均衡的问题,Google、Amazon这样的顶级互联网公司多年前已遇到此类问题。 它们发现任何商业存储产品都无法满足他们高速增长的数据业务需求。于是

超融合云计算方案

XXXX 超融合云数据中心方案建议书 2016-11-15

目录 一. 总则.............................................................. 错误!未定义书签。 需求概述........................................................ 错误!未定义书签。 建设目标........................................................ 错误!未定义书签。 建设原则........................................................ 错误!未定义书签。 二. 超融合云计算方案.................................................. 错误!未定义书签。 方案拓扑图...................................................... 错误!未定义书签。 方案描述........................................................ 错误!未定义书签。 方案优势........................................................ 错误!未定义书签。 软件拓扑图...................................................... 错误!未定义书签。 三. 方案设计说明...................................................... 错误!未定义书签。 方案概要........................................................ 错误!未定义书签。 配置清单........................................................ 错误!未定义书签。 配置说明........................................................ 错误!未定义书签。 计算资源........................................................ 错误!未定义书签。 存储资源........................................................ 错误!未定义书签。 高效性...................................................... 错误!未定义书签。 可靠性...................................................... 错误!未定义书签。 扩展能力.................................................... 错误!未定义书签。 网络设计........................................................ 错误!未定义书签。 SDN 网络........................................................ 错误!未定义书签。

数据库系统综合概论

第一章数据库系统概论 本章目的在于使读者对数据库系统的差不多知识能有一个较为全面的了解,为今后的学习和工作打下基础。本章重点介绍了有关数据库结构和数据库系统组织的差不多知识和差不多概念,以及常见的三种类型的数据库系统的特点。重点介绍关系数据库的有关知识。 1.1 数据治理技术进展史 随着生产力的不断进展,社会的不断进步,人类对信息的依靠程度也在不断地增加。数据作为表达信息的一种量化符号,正在成为人们处理信息时重要的操作对象。所谓数据处理确实是对数据的收集、整理、存储、分类、排序、检索、维护、加工、统计和传输等一系列工作全部过程的概述。数据处理的目的确实是使我们能够从浩瀚的信息数据海洋中,提取出有用的数据信息,作为我们工作、生活等各方面的决策依据。数据治理则是指对数据的组织、编码、分类、存储、检索和维护,它是数据处理的一

个重要内容中心。数据处理工作由来以久,早在1880年美国进行人口普查统计时,就已采纳穿孔卡片来存储人口普查数据,并采纳机械设备来完成对这些普查数据所进行的处理工作。电子计算机的出现以及其后其硬件、软件的迅速进展,加之数据库理论和技术的进展,为数据治理进入一个革命性时期提供有力的支持。依照数据和应用程序相互依靠关系、数据共享以及数据的操作方式,数据治理的进展能够分为三个具有代表性的时期,即人工治理时期、文件治理时期和数据库治理时期。 【1】人工治理时期 这一时期发生于六十年代往常,由于当时计算机硬件和软件进展才刚刚起步,数据治理中全部工作,都必须要由应用程序员自己设计程序完成去完成。由于需要与计算机硬件以及各外部存储设备和输入输出设备直接打交道,程序员们常常需要编制大量重复的数据治理差不多程序。数据的逻辑组织与它的物理组织差不多上是相同的,因此当数据的逻辑组织、物理组织或存储设备发生变化时,进行数据治理工作的许多应用程序就必须要进行重新编制。如此就给数据治理的维护工作带来许多困难。同时由于一组数据常常只对应于一种应用程序,因此专门难实现多个不同应用程序间的数据资源共享。存在着大量重复数据,信息资源白费严峻。

超融合技术的发展和应用场景

超融合技术的发展和应用场景

1、超融合架构的基本概念 超融合基础架构(简称“HCI”),是指在同一套单元设备(x86服务器)中不仅仅具备计算、网络、存储和服务器虚拟化等资源和技术,而且还包括缓存加速、重复数据删除、在线数据压缩、备份软件、快照技术等元素,而多节点可以通过网络聚合起来,实现模块化的无缝横向扩展(scale-out),形成统一的资源池。 超融合基础架构中的H指的是“Hyper”即虚拟化,对应虚拟化计算架构,比如VMware的EXSI、KVM和Hyper-V等。融合“Converged”指的是将计算和存储部署在同一个节点上,相当于多个组件部署在一个系统中,同时提供计算和存储能力。 如下图所示,超融合架构中最根本的变化是存储,由原先的集中共享式存储(SAN/NAS)变为软件定义存储。利用软件定义的方式将互连的x86服务器的本地硬盘(SSD和HDD)形成存储资源池,组建分布式存储架构,在此基础上实现了企业级的数据服务(如:弹性副本、快照、容灾等)供上层虚拟化平台使用。 其实,超融合架构要达到的目的之一,就是现实软件与硬件的解耦。使用通用的服务器实现,传统架构下使用专用硬件才能达到的功能。

2、超融合架构的发展起源 HCI起初是受到Google、Facebook等大型互联网公司通过软件定义技术构建大规模数据中心的启发,采用计算存储融合架构用于虚拟化环境,为企业客户提供一种基于X86硬件平台的计算存储融合产品或解决方案,为企业实现可扩展的IT基础架构。可以为数据中心带来最优的效率、灵活性、规模、成本和数据保护。 以GOOGLE的技术架构为例: Google的核心技术架构为GFS分布式文件系统、BigTable分布式数据存储系统和Mapreduce计算框架。Gfs 分布式文件系统可以使用廉价的磁盘,存储海量的数据,并提供快速的查询与高安全性,并能自动扩展海量数据规模的限制。GFS分布式文件系统性能随着客户端的数量几乎线性增加,是一个低成本,高收益的解决方案。采用类似Google基于x86服务器的分布式架构的解决方案,可有效降低投资成本,非常具有借鉴意义。3、超融合架构是未来数据中心的发展趋势

大数据架构的介绍及分析

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。

数据库原理习题与答案第3章数据库系统结构

第三章.数据库系统结构 习题: 一.选择题 1.数据库技术中采用分级方法将数据库的结构划分成多个层次,是为了提高数据库的(1)和(2)。 (1)A.数据独立性 B.逻辑独立性 C.管理规范性 D.数据的共享 (2)A.数据独立性 B.物理独立性 C.逻辑独立性 D.管理规范性 2.数据库中,数据的物理独立性是指。 A.数据库与数据库管理系统的独立 B.用户程序与DBMS的相互独立 C.用户的应用程序与存储在磁盘上数据库中的数据是相互独立的 D.应用程序与数据库中数据的逻辑结构相互独立 3.数据库系统的最大特点是。 A.数据的三级抽象和二级独立性 B.数据共享性 C.数据的结构化 D.数据独立性 4.在数据库的三级模式结构中,描述数据库中全体数据的全局逻辑结构和特征的是 。 A.外模式 B.内模式 C.存储模式 D.模式 5.数据库系统的数据独立性是指。 A.不会因为数据的变化而影响应用程序 B.不会因为系统数据存储结构与数据逻辑结构的变化而影响应用程序 C.不会因为存储策略的变化而影响存储结构 D.不会因为某些存储结构的变化而影响其它的存储结构 6.数据库三级模式体系结构的划分,有利于保持数据库的。 A.数据独立性 B.数据安全性 C.结构规范性 D.操作可行性

1.试述数据库系统三级模式结构,这种结构的优点是什么。 2.定义并解释以下术语:模式、外模式、内模式、DDL、DML。 3.什么叫数据与程序的物理独立性?什么叫数据与程序的逻辑独立性?为什么数据库系统具有数据与程序的独立性?

一.选择题 4.(1)B (2)B 5.C 6.A 7.D 8.B 9.A 二.简答题 1.数据库系统的三级模式结构由外模式、模式和内模式组成。外模式,亦称子模式或用户模式,是数据库用户能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述,是数据库用户的数据视图,是与某一应用有关的数据的逻辑表示。模式,亦称逻辑模式,是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述,是所有用户的公共数据视图。模式描述的是数据的全局逻辑结构,外模式涉及的是数据的局部逻辑结构,通常是模式的子集。内模式,亦称存储模式,是数据在数据库系统内部的表示,即对数据的物理结构和存储方式的描述。 数据库系统的三级模式是对数据的三个抽象级别,它把数据的具体组织留给DBMS 管理,使用户能逻辑抽象地处理数据,而不必关心数据在计算机中的表示和存储。 为了能够在内部实现这三个抽象层次的联系和转换,数据库系统在这三级模式之间提供了两层映像:外模式/模式映像和模式/内模式映像,正是这两层映像保证了数据库系统中的数据能够具有较高的逻辑独立性和物理独立性。 2.模式,亦称逻辑模式,是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述,是所有用户的公共数据视图。外模式,亦称子模式或用户模式,是数据库用户能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述,是数据库用户的数据视图,是与某一应用有关的数据的逻辑表示。内模式,亦称存储模式,是数据在数据库系统内部的表示,即对数据的物理结构和存储方式的描述。 DDL:数据定义语言,用来定义数据库模式、外模式、内模式的语言。 DML:数据操纵语言,用来对数据库中的数据进行查询、插入、删除和修改的语句。 3.数据与程序的逻辑独立性:当模式改变时,由数据库管理员对各个外模式//模式的映像做相应改变,可以使外模式保持不变。应用程序是依据数据的外模式编写的,从而

数据库的体系结构

数据库的体系结构Revised on November 25, 2020

数据库的体系结构 1.三级模式结构 数据库的体系结构分为三级:外部级、概念级和内部级(图),这个结构称为数据库的体系结构,有时亦称为三级模式结构或数据抽象的三个级别。虽然现在DBMS的产品多种多样,在不同的操作系统下工作,但大多数系统在总的体系结构上都具有三级结构的特征。 从某个角度看到的数据特性,称为数据视图(Data View)。 外部级最接近用户,是单个用户所能看到的数据特性,单个用户使用的数据视图的描述称为外模式。概念级涉及到所有用户的数据定义,也就是全局性的数据视图,全局数据视图的描述称概念模式。内部级最接近于物理存储设备,涉及到物理数据存储的结构,物理存储数据视图的描述称为内模式。 图三级模式结构 数据库的三级模式结构是对数据的三个抽象级别。它把数据的具体组织留给DBMS去做,用户只要抽象地处理数据,而不必关心数据在计算机中的表示和存储,这样就减轻了用户使用系统的负担。 三级结构之间往往差别很大,为了实现这三个抽象级别的联系和转换,DBMS在三级结构之间提供两个层次的映象(Mapping):外模式/模式映象,模式/内模式映象。这里的模式是概念模式的简称。 数据库的三级模式结构,即数据库系统的体系结构如图所示。 图数据库系统的体系结构

2.三级结构和两级映象 (1)概念模式 概念模式是数据库中全部数据的整体逻辑结构的描述。它由若干个概念记录类型组成,还包含记录间联系、数据的完整性安全性等要求。 数据按外模式的描述提供给用户,按内模式的描述存储在磁盘中,而概念模式提供了连接这两级的相对稳定的中间点,并使得两级中任何一级的改变都不受另一级的牵制。概念模式必须不涉及到存储结构、访问技术等细节,只有这样,概念模式才能达到物理数据独立性。概念模式简称为模式。 (2)外模式 外模式是用户与数据库系统的接口,是用户用到的那部分数据的描述。外模式由若干个外部记录类型组成。 用户使用数据操纵语言(DML)语句对数据库进行操作,实际上是对外模式的外部记录进行操作。有了外模式后,程序员不必关心概念模式,只与外模式发生联系,按照外模式的结构存储和操纵数据。 (3)内模式 内模式是数据库在物理存储方面的描述,定义所有内部记录类型、索引和文件的组织方式,以及数据控制方面的细节。 (4)模式/内模式映象 模式/内模式映象存在于概念级和内部级之间,用于定义概念模式和内模式之间的对应性。由于这两级的数据结构可能不一致,即记录类型、字段类型的命名和组成可能不—样,因此需要这个映象说明概念记录和内部记录之间的对应性。 模式/内模式映象一般是放在内模式中描述的。

超融合桌面云平台介绍

超融合桌面云平台介绍

从十年前思杰公司推出全球第一款真正意义上的桌面虚拟化产品开始,已经有越来越多的用户选择把桌面虚拟化作为后PC时代的替代品。根据IDC的报告,全球财富100强已经程度不一的全部部署了桌面虚拟化产品。在国内各行业亦是如此,从金融业的工农中建到电信行业的移动联通电信,从能源的中石油中石化中广核到制造业的大众神龙本田,从教育行业的交大复旦到医疗行业的同仁曙光,桌面虚拟化技术已经被各行各业的用户被证实是能够显著提高桌面管理水平,提升维护效率的最佳选择。 但是也有很多客户在推进之余却止步于二期推广的前夜,原因虽然各不相同,但是最主要的原因可以归根于两点,第一点是成本偏高,每个虚拟桌面的部署成本超过了一台PC的购买成本;第二原因是体验问题,主要是感觉虚拟桌面运行太慢。用户希望虚拟桌面能达到或者超过PC的体验效果,但是实际效果却差于PC,甚至远比PC运行要慢。 关于成本问题,我曾经做过专题的分析,Citrix的方法是通过,采用虚拟桌面的内存交换技术,在项目中显著减少甚至完全不采用存储设备,从而能够达到至少降低25%的总体购置成本的效果(参见另外一篇博客:桌面虚拟化技术获得突破,成本已降至传统PC以下);但是第二个用户遇到的体验问题却是所有厂商都无法彻底解决的一个通病。 体验不好有各种原因可以造成,既有虚拟化本身实施复杂的原因,也有实施商服务水平的原因。但是究其一点无法逃避的根本原因是虚拟桌面本身实施牵涉到的IT面非常之广,导致到实施服务上的要求随之水涨船高。我们粗略算了一下,桌面虚拟化的实施和系统调优至少需要服务商通晓以下领域的知识,包括存储管理和配置、网络管理和划分、服务器选型和性能评估、Windows活动目录管理及策略配置、桌面设备种类(PC、瘦客户机、各种手机、平板等)、外设(各种银行的U盾、行业设备例如身份证扫描仪、评价器、数字加密小键盘、高拍仪等)、打印机(串口、并口、票据、发票等)、应用程序(OA办公、图形图像、3D设计、程序开发等)、监控技术(用户端、服务端)、数据管理(管理、加解密、数据流通等)、访问控制(防火墙、准入控制、SSL

数据库的体系结构

数据库的体系结构 Company number:【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】

数据库的体系结构 1.三级模式结构 数据库的体系结构分为三级:外部级、概念级和内部级(图),这个结构称为数据库的体系结构,有时亦称为三级模式结构或数据抽象的三个级别。虽然现在DBMS的产品多种多样,在不同的操作系统下工作,但大多数系统在总的体系结构上都具有三级结构的特征。 从某个角度看到的数据特性,称为数据视图(Data View)。 外部级最接近用户,是单个用户所能看到的数据特性,单个用户使用的数据视图的描述称为外模式。概念级涉及到所有用户的数据定义,也就是全局性的数据视图,全局数据视图的描述称概念模式。内部级最接近于物理存储设备,涉及到物理数据存储的结构,物理存储数据视图的描述称为内模式。 图三级模式结构 数据库的三级模式结构是对数据的三个抽象级别。它把数据的具体组织留给DBMS去做,用户只要抽象地处理数据,而不必关心数据在计算机中的表示和存储,这样就减轻了用户使用系统的负担。 三级结构之间往往差别很大,为了实现这三个抽象级别的联系和转换,DBMS在三级结构之间提供两个层次的映象(Mapping):外模式/模式映象,模式/内模式映象。这里的模式是概念模式的简称。 数据库的三级模式结构,即数据库系统的体系结构如图所示。

图数据库系统的体系结构 2.三级结构和两级映象 (1)概念模式 概念模式是数据库中全部数据的整体逻辑结构的描述。它由若干个概念记录类型组成,还包含记录间联系、数据的完整性安全性等要求。 数据按外模式的描述提供给用户,按内模式的描述存储在磁盘中,而概念模式提供了连接这两级的相对稳定的中间点,并使得两级中任何一级的改变都不受另一级的牵制。概念模式必须不涉及到存储结构、访问技术等细节,只有这样,概念模式才能达到物理数据独立性。概念模式简称为模式。 (2)外模式 外模式是用户与数据库系统的接口,是用户用到的那部分数据的描述。外模式由若干个外部记录类型组成。 用户使用数据操纵语言(DML)语句对数据库进行操作,实际上是对外模式的外部记录进行操作。有了外模式后,程序员不必关心概念模式,只与外模式发生联系,按照外模式的结构存储和操纵数据。 (3)内模式 内模式是数据库在物理存储方面的描述,定义所有内部记录类型、索引和文件的组织方式,以及数据控制方面的细节。

基于超融合架构的云化数据中心新建解决方案

基于超融合架构的 云化数据中心新建解决方案 Sangfor Hyper-Converged Infrastructure Solution https://www.wendangku.net/doc/215196482.html, 数据中心新建需求分析 传统建设方式及问题挑战 基于3-5年业务发展 需求规划,2.5倍以上的超前投资;多种硬件堆叠和集成,使得整体方案设计变得繁琐规划阶段 ● 超前投资● 繁琐设计 硬件设备投资过高超过45%,并且普遍存在资源利用率低的现象;从采购到部署上线,周期超过6个月建设阶段 ● 投资规模大● 业务上线慢 IT人员60%时间投入到日常设备管理和运维中;通过新硬件替换老硬件方式进行扩展,业务和基础架构调整大 运维阶段 ● 运维工作量大 ● 扩展复杂 网络安全设备核心、汇聚交换机网络安全设备 服务器 接入交换机 FC交换机 外置存储 Internet 降低数据中心建设过程及后续运维的复杂度,释放IT精力,提高IT日常运维和管理效率 高效运维 平台满足完整、可靠、安全的基础技术要求,保障业务的高效交付及数据的可靠管理 安全可靠 采用虚拟化、云计算等技术,能够以更低的成本投入,构建共享、灵活、弹性的IT基础架构 经济灵活 基于超融合架构的云化数据中心新建解决方案 “软件定义”成为数据中心变革的新方向 自动化管理 业务所需的一切策略,比如服务等级、可视化运维、模板化构建、集中策略制定以及全面监控等实现自动化管理 灵活高效 IT资源通过软件实现灵活定义、按需分配以及规模化的横向扩展能力,并通过自动化编排实现业务需求的快速响应 节约投资 “软件定义数据中心(SDDC)”使得软、硬件解耦,只需通用X86服务器和交换机,降低IT系统复杂度,节约资源、时间及成本投入

大数据平台架构剖析

大数据平台架构剖析

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。

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