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
Kappa架构
三、kappa架构和lambda架构下的大数据架构
目前各大公司基本上都是使用kappa架构或者lambda 架构模式，这两种模式下大数据整体架构在早期发展阶段可能是下面这样的:
四、数据端到端痛点
虽然上述架构看起来将多种大数据组件串联起来实行了一体化管理，但是接触过数据开发的人会感受比较强烈，这样的裸露架构业务数据开发需要关注很多基础工具的使用，实际数据开发中存在很多痛点与难点，具体表现在下面一些方面。
缺乏一套数据开发IDE来管理整个数据开发环节，长远的流程无法管理起来。没有产生标准数据建模体系，导致不同数据工程师对指标理解不同计算口径有误。大数据组件开发要求高，普通业务去直接使用Hbase、ES等技术组件会产生各种问题。基本上每个公司大数据团队都会很复杂，涉及
到很多环节，遇到问题难以定位难以找到对应负责人。难以打破数据孤岛，跨团队跨部门数据难以共享，互相不清楚对方有什么数据。需要维护两套计算模型批计算和流计算，难以上手开发，需要提供一套流批统一的SQL。缺乏公司层面的元数据体系规划，同一条数据实时和离线难以复用计算，每次开发任务都要各种梳理。
基本上大多数公司在数据平台治理上和提供开放能力上都存在上述问题和痛点。在复杂的数据架构下，对于数据适用方来说，每一个环节的不清晰或者一个功能的不友好，都会让复杂链路变更更加复杂起来。想要解决这些痛点，就需要精心打磨每一个环节，将上面技术组件无缝衔接起来，让业务从端到端使用数据就像写SQL查询数据库一样简单。
五、优秀的大数据整体架构设计
提供多种平台以及工具来助力数据平台:多种数据源的数据采集平台、一键数据同步平台、数据质量和建模平台、元数据体系、数据统一访问平台、实时和离线计算平台、资源调度平台、一站式开发IDE。
六、元数据-大数据体系基石
元数据是打通数据源、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的完整链路。元数据包含静态的表、列、分区信息(也就是MetaStore)。动态的任务、表依赖映射关系;数据仓库的模型定义、数据生命周期;以及ETL任务调度信息、输入输出等元数据是数据管理、数据内容、数据应用的基础。例如可以利用元数据构建任务、表、列、用户之间的数据图谱;构建任务DAG依赖关系，编排任务执行序列;构建任务画像，进行任务质量治理;提供个人或BU的资产管理、计算资源消耗概览等。
可以认为整个大数据数据流动都是依靠元数据来管理的，没有一套完整的元数据设计，就会出现上面的数据难以追踪、权限难以把控、资源难以管理、数据难以共享等等问题。
很多公司都是依靠hive来管理元数据，但是个人认为在发展一定阶段还是需要自己去建设元数据平台来匹配相关的架构。
七、流批一体化计算
如果维护两套计算引擎例如离线计算Spark和实时计算
Flink，那么会对使用者造成极大困扰，既需要学习流计算知识也需要批计算领域知识。如果实时用Flink离线用Spark或者Hadoop，可以开发一套自定义的DSL描述语言去匹配不同计算引擎语法，上层使用者无需关注底层具体的执行细节，只需要掌握一门DSL语言，就可以完成Spark和Hadoop以及Flink等等计算引擎的接入。
八、实时与离线ETL平台
ETL 即Extract-Transform-Load，用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL 一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。一般而言ETL平台在数据清洗、数据格式转换、数据补全、数据质量管理等方面有很重要作用。作为重要的数据清洗中间层，一般而言ETL最起码要具备下面几个功能:
支持多种数据源，例如消息系统、文件系统等支持多种算子，过滤、分割、转换、输出、查询数据源补全等算子能力支持动态变更逻辑，例如上述算子通过动态jar方式提交可以做到不停服发布变更
九、智能统一查询平台
大多数数据查询都是由需求驱动，一个需求开发一个或者几个接口，编写接口文档，开放给业务方调用，这种模式在大数据体系下存在很多问题:
这种架构简单，但接口粒度很粗，灵活性不高，扩展性差，复用率低.随着业务需求的增加，接口的数量大幅增加，维护成本高企。同时，开发效率不高，这对于海量的数据体系显然会造成大量重复开发，难以做到数据和逻辑复用，严重降低业务适用方体验。如果没有统一的查询平台直接将Hbase等库暴露给业务，后续的数据权限运维管理也会比较难，接入大数据组件对于业务适用方同样很痛苦，稍有不慎就会出现各种问题。
通过一套智能查询解决上述大数据查询痛点问题
十、数仓建模规范体系
随着业务复杂度和数据规模上升，混乱的数据调用和拷贝，重复建设带来的资源浪费，数据指标定义不同而带来的歧义、数据使用门槛越来越高。以笔者见证实际业务埋点和数仓使用为例，同一个商品名称有些表字段是good_id,有些叫spu_id，还有很多其他命名，对于想利用这些数据人会造成极大困扰。因此没有一套完整的大数据建模体系，会给数
据治理带来极大困难，具体表现在下面几个方面:
数据标准不一致，即使是同样的命名，但定义口径却不一致。例如，仅uv这样一个指标，就有十几种定义。带来的问题是:都是uv，我要用哪个?都是uv，为什么数据却不一样?造成巨大研发成本，每个工程师都需要从头到尾了解研发流程的每个细节，对同样的“坑”每个人都会重新踩一遍，对研发人员的时间和精力成本造成浪费。这也是目标笔者遇到的困扰，想去实际开发提取数据太难。没有统一的规范标准管理，造成了重复计算等资源浪费。而数据表的层次、粒度不清晰，也使得重复存储严重。
因此大数据开发和数仓表设计必须要坚持设计原则，数据平台可以开发平台来约束不合理的设计，例如阿里巴巴的OneData体。一般而言，数据开发要经过按照下面的指导方针进行:
有兴趣的可以参考阿里巴巴的OneData设计体系。
十一、一键集成平台
很简单的就能将各种各式数据一键采集到数据平台，通过数据传输平台将数据无缝衔接到ETL平台。ETL通过和元
数据平台打通，规范Schema定义，然后将数据转换、分流流入到实时与离线计算平台，后续任何针对该数据离线和实时处理，只需要申请元数据表权限就可以开发任务完成计算。数据采集支持多种各式数据来源，例如binlog、日志采集、前端埋点、kafka消息队列等
十二、数据开发IDE-高效的端到端工具
高效的数据开发一站式解决工具，通过IDE可以完成实时计算与离线计算任务开发，将上述平台全部打通提供一站式解决方案。数据开发IDE提供数据集成、数据开发、数据管理、数据质量和数据服务等全方位的产品服务，一站式开发管理的界面，通过数据IDE完成对数据进行传输、转换和集成等操作。从不同的数据存储引入数据，并进行转化和开发，最后将处理好的数据同步至其他数据系统。通过高效率的大数据开发IDE，基本上让大数据工程师可以屏蔽掉各种痛点，将上述多种平台能力结合起来，让大数据开发可以向写SQL一样简单。
关于数据开发工具可以参考阿里云的DataWorks。
解决端到端难点还需要其他若干能力辅助，这里就不再
叙述，有兴趣的同学可以自行研究。
十三、其他
完整的数据体系研发还包括告警与监控中心、资源调度中心、资源计算隔离、数据质量检测、一站式数据加工体系，这里就不再继续讨论了。
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。
云计算平台详细方案设计
云计算平台详细方案设计
第1章数据中心云平台设计 1.1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，用户可以按需申请相关的资源，包括：云主机、云存储、云网络、云防火墙与云负载均衡等。 基于未来云平台的发展趋势及华北油田数据中心云平台的需求，华北油田的云平台应具备异构管理能力，能够对多种虚拟化平台进行统一的管理、统一监控、统一运维，同时，云平台能够基于业务的安全需要进行安全防护，满足监控部门提出的安全等级要求。下面是本次云平台架构的初步设计，如下图所示： 图2-2：云平台总体架构图 1.2资源池总体设计 从云平台的总体架构可以看出，资源池是云平台的基础。因此，在构建云平台的过程中，资源的池化迈向云的是第一步。
目前，计算资源的池化主要包括两种，一种是X86架构的虚拟化，主要的虚拟化平台包括VMware、KVM、Hyper-V等；另一种是小型机架构的虚拟化，主要的虚拟化平台为PowerVM，这里主要关注基于X86架构的虚拟化。 存储资源的池化也包括两种，一种是当前流行的基于X86服务本地磁盘实现的分布式存储技术，如VMware VSAN、华为FusionStorage、华三vStor等；另一种是基于SAN 存储实现的资源池化，实现的方式是利用存储虚拟化技术，如EMC VPLEX、华为VIS(虚拟化存储网关型)和HDS VSG1000(存储型)等。这两种方式分别适用于不同的场景，对于普通的数据存储可以尝试使用分布式存储架构，如虚拟机文件、OLAP类数据库等，而对于关键的OLTP类数据库则建议采用基于SAN存储的架构。 网络资源池化也包括两种，一种是基于硬件一虚多技术实现的网络资源池，如华为和华三的新型的负载均衡、交换机、防火墙等设备；另一种是基于NFV技术实现的网络资源池。这两种方式分别适用于不同的场景，对于南北向流量的网络服务建议采用基于硬件方式实现的网络资源池化，而对于东西向流量的网络服务建议采用基于NFV技术实现的网络资源池化。 图2-2-1：华北油田资源池总体设计示例
深入浅出解析大数据平台架构
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
大数据平台构思方案
大数据平台构思方案 （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。
云计算平台架构及分析
一、业务挑战 无锡华夏计算机技术有限公司于2000年1月成立，是无锡软件出口外包骨干企业。公司主要以面向日本的软件外包开发为中心，致力于不断开拓国内市场、为客户提供优质的系统集成等业务。随着企业的发展，IT投入不断加大，随之而来的PC管理问题也越来越突出。 华夏目前PC总拥有数1000台，主要用于研发和测试，由于项目多、任务紧，一台PC经常要用于不同的项目开发，而每次更换都要对PC系统进行重新安装和环境搭建。根据实际统计，华夏一个员工平均每年参与4个项目的开发，也就是每年要重新搭建四次开发环境，对测试人员来说这个数量还要更多；平均每次更换环境花费时间10个小时，华夏每年大约花费4万小时用于PC系统和环境搭建，按照人均工资15元/小时，每年花费在60万左右。 除此之外，由于PC的使用寿命较短，更新升级频繁，大量的PC就意味着每年都要有很多PC需要淘汰和更新，现在这个数字大约是10台/月，而随着华夏的发展壮大，这个数字会进一步增加，这就意味着华夏每年花在PC升级和更新的费用最少在50~60万。与此同时，大量的PC也是的企业的能源消耗巨大，电力花费居高不下；按照平均180W/台，一台PC工作8小时/天，工业用电0.9元/度，华夏每年的电费就将近15万元。 与巨大的IT投入相对应的就是IT资源利用率较低，PC分布在企业各个项目小组的开发人员手中，很难进行统一的管理调度，也无从得知PC的使用情况。软件开发的各个阶段对IT的需求都是不同的，我们无法得知某个正在进行的项目使用的PC资源是否有多余，无法将项目完成用不到的PC资源及时收回，以便给下一个项目小组使用，造成大量的IT资源浪费。
大数据平台架构~巨衫
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。
智慧政务云数据中心总体架构设计
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。
技术向如何设计企业级大数据分析平台
技术向：如何设计企业级大数据分析平台？ 传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对？本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。 突破设计原则 建设企业的大数据管理平台（Big Data Management Platform），第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式： 文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入（Embed）或文档引用（Reference）的方式来为两个不同的文档对象建立关系；
列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行（Wild Rows）和窄行（Skinny Rows）的设计决策； 索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理（Analysis）。 搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。 数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。 在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则： 20%的数据发挥着80%的业务价值； 80%的数据请求只针对20%的数据。 目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具；另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。 企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析；而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工
大数据平台技术框架选型
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
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。
大数据 技术架构解析
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
大数据平台建设方案设计
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。 大数据平台整合社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处、监测管、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与服务能，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、用数据决策、用数据创新，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监测分析，实现企业信用社会化监督，建规范化共建共享投资项目管体系，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，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管规范，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、梳各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建 信息资源交换管标准体系，在业务可性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建跨部门跨领域经济形势分析制。 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 经济持续健康发展。
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 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
金融信息云平台总体设计
金融信息云平台总体设计
目录 平台总体方案 (2) 1.1平台业务方案 (2) 1.2技术方案 (3) 1.3产品功能列表 (35)
平台总体方案 1.1平台业务方案 1.1.1业务全景图 金融信息云平台围绕中小微企业，以企业采购，销售，结算，授信，分销商管理，催收款等流程为主线，提供覆盖企业生产全流程的面向不同部门人员使用的一系列轻量应用群，在解决企业痛点需求基础上，快速扩大兰州银行存贷量，打造同业最强的对公互联网金融信息服务生态圈。 金融信息云平台面向中小微企业服务，有可复制性，填补了传统银行面向中小微企业服务空白。采用最新的移动互联网和云平台技术，充分利用银行服务优势和个人存款业务优势，面向企业不同关键人，提供一系列轻量应用，切入企业痛点，扩大存贷量。
通过以小微企业为目标，贯穿起包括企业刚需进销存、企业投融资、企业记账理财、企业协同办公、企业业务支持、信息查询等全套服务，构建面向中小微企业的金融服务平台，实现将金融产品对企业在各环节上的支持提升到新的水平，在企业转型互联网潮流中占据先机，取得行业领先优势。 1.1.2关键特性设计 金融信息云平台整体服务基于SaaS和PaaS模式设计，用户使用租用的方式享受云服务，用户不必自己搭建应用、配置硬件与软件环境。小微企业云平台提供企业常用轻应用和各种平台级基础服务，第三方平台也可以快速接入平台，快速形成服务能力。 根据小微企业设计各种基础角色，方便企业不同人群按需使用服务。拥有完善的权限管理系统，可以控制到页面菜单级别，让企业数据更加安全。 1.2技术方案 1.2.1系统设计原则 1)先进性 系统采用符合信息技术发展趋势的先进技术，硬件系统应选择先进、成熟、稳定、性价比高的设备；软件系统的选择与开发应建立在跟随行业发展与满足业务需求的基础上，具有易开发、易升级、易操作、易维护等特点。 2)前瞻性 高起点规划，高标准建设，高水平管理。充分把握互联网金融与电子商务的发展趋势，满足系统上线后的可持续运营发展与完善。 3)稳定性 系统应具有较高的可靠性和持续使用能力，保证全年7×24小时稳定运行，具有强大的并发处理能力及快速的扩充能力。
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
大数据平台方案设计
项目技术方案 大数据平台方案设计 1.1需求分析 1.1.1采购范围与基本要求 建设XX高新区开发区智慧园区的人口库（12万居民）、法人库(1200家企业)、地理信息库(已建设区域35平方公里的3维电子地图、未建设区域80平方公里的航拍电子地图)、视频库(1000个摄像点)、大数据处理平台、数据管理服务平台。 1.1.2建设内容要求 1.1. 2.1人口库 人口库的基本信息以公安部门户籍和暂住人口信息为基础，整合人社、计生、民政、教育等多个部门信息资源，建设统一规范的人口库和人口信息服务平台。 (1)人口库的内容目录
数据库层：能够安全存储人口库的内容目录中列出的信息内容，对居民、企业、政府提供安全的人口信息服务，为人口大数据分析提供基本数据源。 应用支撑层：包括门户框架、数据库维护、报表组件、数据挖掘等，用于为应用层提供应用支撑。数据挖掘提供常见的数据分析/挖掘工具、通用算法，利用大数据平台的计算能力进行分析，对人口库数据进行数据挖掘与发现，提供有价值的分析结果。 应用层：包括人口信息服务、人口专题分析、公共服务等。 1.1. 2.2法人库 法人库以工商部门的企业信息为基础，整合各参建部门系统中的法人信息，如机构代码、机构名称、机构类型、经济行业、业务经营范围、机构地址、法定代表人等字段信息，建成标识统一、结构科学、查询快捷、动态管理的法人信息库。制定与交换平台对应的相关标准、制度和规范管理体系，实现工商局、地税局、国税局、质量技术监督局等法人数据相关业务部门之间的网络互联和业务数据的实时交换与应用。 (1)法人库的内容目录
数据库层：能够安全存储法人库的内容目录中列出的信息内容，对居民、企业、政府提供安全的法人信息服务，为法人大数据分析提供基本数据源。 应用支撑层：包括门户框架、数据库维护、统计与报表组件、数据挖掘等，用于为应用层提供应用支撑。数据挖掘提供常见的数据分析/挖掘工具、通用算法，利用大数据平台的计算能力进行分析，对法人库数据进行数据挖掘与发现，提供有价值的分析结果。 应用层：包括法人信息服务、法人专题分析、公共服务等。 1.1. 2.3地理信息库 以国土资源部空间地理数据框架作为基础，采用分布式存储并行计算的技术思路统一搭建地理信息库，再与智慧园区建设涉及的各类专题图层进行融合、关联，实现统一共享，逐渐形成XX高新区权威、丰富的地理信息数据库。要求根据不同信息资源类别，提供数据库表结构设计。 地理信息库维护文件主要提供地图基本操作、地图测量、图层控制、空间分析等信息服务功能。 地理信息库配置一套高性能GIS工具软件，基于高性能云GIS平台搭建，实现空间数据的统一管理，完成空间数据检查、转换、入库、管理、制图显示、服务发布等一系列空间数据分析处理功能。 (1)地理信息库的内容目录
北京市政务大数据平台顶层设计框架及应用方案
北京市政务大数据平台顶层设计框架及应用方案 本文摘自穆勇在中关村大数据产业联盟上所做的演讲。 演讲全文： 今天很荣幸有这样一个机会，和大家交流探讨大数据在政务领域的应用问题，我看到群里有很多十分熟悉的朋友，所以交流起来也会比较轻松。有什么问题欢迎大家提出，如果我讲的不对的地方，请不客气批评。 一、大数据在政务领域应用的概述 说起大数据技术的应用，首先是在互联网行业起步并逐步拓展到电信、金融、工业等多个领域，产生了巨大的社会价值和产业空间，现正拓展到政务领域。 （一）大数据技术在互联网行业的成功应用，那些地方是值得我们关注的 第一，应该是思维观念和运作方式的变化，所谓的互联网思维，其核心理念包括： 体外互动：邮件、电话、信件互动---服务导引 服务外包：购买服务---简单服务 让渡社会：众包---自助服务 边界开放：数据开放---创造服务 第二，是其技术演进，针对数据处理的技术 首先是传统数据分析处理阶段，该阶段是面向结构化数据，非结构化处理效率低；硬件成本高；平台兼容性差。其次是基于云计算的大数据处理阶段，该阶段总体有了很大的改进和提升，主要体现在：具备结构化/非结构化混合分析的能力；基
于消费级硬件，不依赖高性能、高可靠性硬件，从而保障系统性能和可靠性；平台兼容性好、扩展性高；进而业界又提出去IOE的思路。 第三，是数据挖掘分析技术 画像技术以及各类数据融合、分析、挖掘、预测等。 这些都是政务领域需要学习与借鉴的。为此，我认为：大数据在政务领域应用即包括用新的思维、模式与技术来解决电子政务需求，也包括了政务大数据新的应用。对于第一个方面比较容易理解，对于第二个方面需要对政务大数据给出定义。有些人认为政府没有大数据，只有传统的小数据或中数据。这个问题我们将在下一节专门中进行讨论。 政务领域是大数据应用崭新的领域，它将极大的改变政府的管理模式，有利于节约政府投资、提高政府决策能力、提升公共服务和社会管理能力，开展大数据在政务领域的应用是大势所趋，势在必行。同时，政务大数据本身也不同于其他领域或行业的数据，其复杂程度和需求的多样化比互联网行业大的多，也难的多。 （二）政务大数据的定义及特点 按照政府管理的数据来源和种类，可以分为下三类： 第一类业务数据：业务办理过程中采集和产生的数据。 第二类民意社情数据：对社会企业个人对象进行统计调查获得的数据。 第三类环境数据：通过物理设备采集获得的气象、环境、影像等数据。 在以前的电子政务建设阶段，政务信息资源开发利用更多的是集中在前两种类型和结构化数据上，而对第三类数据，特别是实时的、非结构化、半结构化数据的开发利用相对较少。随着政府业务在互联网、移动互联网、物联网等领域广泛和深入的应用，第三类数据的数据量和价值都在迅速增长，相关数据处理技术也逐步成熟。便于区别不妨把包含第三类数据的政务信息资源叫做是政务大数据。
大数据平台技术框架选型
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
XXX云平台规划方案_2017
目录 1 方案整体规划 (2) 1.1 整体拓扑 (2) 1.2 设计依据 (2) 1.3 方案描述 (4) 2 网络部分规划 (7) 2.1 网络拓扑 (7) 2.2 设计依据 (7) 2.3 方案描述 (11) 2.3.1 物理交换网 (11) 2.3.2 云平台虚机网络 (11) 3 计算及存储规划 (16) 3.1 平台拓扑 (16) 3.2 设计依据 (16) 3.3 方案描述 (18) 3.3.1 弹性与自动化的基础设施 (18) 3.3.2 按需服务，平台交付 (18) 3.3.3 敏捷的IT服务水平 (19) 3.3.4 简化管理，智能统一运维 (19) 3.3.5 硬件故障无害化，保障业务连续 (19) 3.3.6 计算虚拟化需求 (20) 3.3.7 分布式存储 (21) 3.3.8 网络虚拟化（SDN） (22) 4 网络安全规划 (23) 4.1 方案目标 (23) 4.2 设计依据 (23) 4.3 等保要求 (24) 4.4 方案拓扑 (28) 4.5 功能描述 (28) 5 运维管理规划 (31) 5.1 设计依据 (31) 5.2 方案描述 (31) 6 附件：功能参数.......................................... 错误！未定义书签。
1方案整体规划 1.1整体拓扑 方案划分为五个功能区： 线路接入区：包含互联网线路，市局、各委办局、采集点等专线接入 网络纵深防御区：包含各种网络安全、审计设备，符合等保3级规范要求 核心交换区：包含万兆核心交换集群及汇聚交换设备 网管、客服区：包含网管平台及客户终端 计算、存储区：包含云计算机平台和分布式存储系统。 1.2设计依据 传统计算中心观念是根据功能需求的变化实现对应的硬件功能盒子堆砌而