【大数据时代】大数据实践 基础架构先行
【大数据时代】大数据实践基础架构先行
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大数据被认为是下一个创新、竞争和生产力的前沿，谁率先抓住大数据的先机即意味着能够在未来市场竞争之中取得杆位。当前大数据市场除了传统厂商之外，还同时涌现出一大批创新技术厂商，并且像零售、金融、互联网、政府机构、科研教育等行业用户对于大数据的认知与认可大大超过了以往任何一项IT技术。归根结底，这是因为大数据能够对业务产生最直接的影响。大数据当前处于上升期和快速发展时期，人们当前对于大数据的期望值也是越来越高。
大数据时代下的基础架构挑战
毫无疑问，大数据时代下，要想实现更大的业务价值，首先需要解决的就是基础架构问题，基础架构之中存储又是重中之重。当前趋势下，社交媒体、移动互联网、物联网、多媒体应用等趋势兴起使得非结构化、半结构化数据大幅增长，加上传统的结构化数据增长，用户的整体数据量呈现出海量、高增长的状态。如何面对数据源繁多、数据增长速度快速、数据种类丰富化、数据存取形式复杂化以及应用需求多样化就成为当前大部分用户首要面对的挑战和难题。
著名咨询机构麦肯锡认为，大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。大数据公认的4V特征包括：容量、类型、速度以及价值（volume、variety、velocity和value）。著名调研机构IDC对于大数据技术定位为：通过高速捕捉、发现和/或分析，从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。另外一方面，我们也可以发现当前对于大数据的一个误区广泛存在于用户之中：当前仍然有很大一部分用户认为新兴起的Hadoop技术、商业智能分析（BI）这些就意味着大数据，他们认为掌控好Hadoop或者BI即可掌控大数据。事实上，大数据不仅仅是Hadoop或者商业智能分析，这些热门技术是大数据分析和处理过程中当前热门的领域，而要想真正实现大数据的价值、为业务发展服务，则需要从全面的角度考虑。
因此，传统存储产品由于自身的设计缺陷，在扩展性方面、与上层应用集成度、高性能、自动化能力、成本等方面已经很难满足大数据诸多的存储特征，根本很难肩负起企业大数据存储、分析以及应用的诸多需求。尤其当前数据的类型丰富程度、容量愈发变大的情况下，并
且在业务部门跟IT日益紧密的趋势下，对于数据的存储与分析的速度和性能要求越来越高，对海量数据的快速、高效存储绝对应该是大数据时代存储系统的第一必备要求，否则大数据后续相关的大数据分析、大数据处理都将成为空谈。
看清大数据趋势不再雾里看花
在大数据时代下，大数据存储产品显然要比传统存储产品考虑更多因素，目前市场中已经有很多专门为大数据应用设计和开发的存储系统，这其中包括国内和国外诸多厂商的产品。虽然有很多产品可供大家参考和选择。但是对于用户而言，能够看清大数据基础架构的发展趋势，则可在基础架构建设方面不再雾里看花。
趋势一：容量大、易扩展。众人皆知，大数据的容量往往是PB级别，甚至有些用户的数据量开始达到EB级别，这要求未来的存储系统能够具备容量大、易扩展的特点。
趋势二：高性能。大数据的一大特征即为速度，要求存储系统能够快速存储数据，因此这要求存储系统的响应速度能够符合大数据的要求。
趋势三：多集成。大数据时代下，数据来源广泛与复杂，不同类型的数据访问、处理和分析的方式不同，这就要求大数据时代下存储系统的接口集成化，使得大数据存储系统能够应对不同的数据需求。
趋势四：自动化。由于大数据使得数据量大幅增加以及数据处理流程、方式更加复杂，给存储系统的管理、维护变得更加复杂。因此，管理自动化也是衡量大数据存储系统的重要趋势。
趋势五：安全可靠。大数据最为核心的价值所在即为数据，因此确保数据的安全可靠也是大数据存储需要重点考虑的因素。保证数据的可用性、完整性和持久化都是未来存储系统所必备的趋势。
趋势六：弹性成本。大数据并不意味着用户必须要在基础架构上一次性投入大额成本，具有弹性、可扩展的存储系统能够帮助用户实现弹性成本，让不同层面的用户都能在大数据浪潮中淘金。
综述
追本溯源，在大数据时代下，我们往往不能只将眼光盯在数据分析与处理层面，用户在尝试大数据解决方案之前，更应从全面角度去审视自身的基础架构是否适合大数据未来的需求与发展——大数据实践，基础架构先行。
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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。
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
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。
云数据中心基础环境-详细设计方案
云数据中心基础环境详细设计方案
目录 第一章综合布线系统 (11) 1.1 项目需求 (11) 1.2 综合布线系统概述 (11) 1.2.1 综合布线系统发展过程 (11) 1.2.2 综合布线系统的特点 (12) 1.2.3 综合布线系统的结构 (13) 1.3 综合布线系统产品 (14) 1.3.1 选择布线产品的参考因素 (14) 1.3.2 选型标准 (15) 1.3.3 综合布线产品的经济分析 (15) 1.3.4 综合布线产品的选择 (15) 1.3.5 综合布线系统特点 (16) 1.3.6 主要产品及特点 (17) 1.4 综合布线系统设计 (23) 1.4.1 设计原则 (23) 1.4.2 设计标准 (24) 1.4.3 设计任务 (25) 1.4.5 设计目标 (26) 1.4.6 设计要领 (26) 1.4.7 设计内容 (27) 1.5 工作区子系统设计方案 (34) 1.5.1 系统介绍 (34) 1.5.2 系统设计 (35) 1.5.3 主要使用产品 (39) 1.6 水平区子系统设计方案 (40) 1.6.1 系统介绍 (40) 1.6.2 系统设计 (41) 1.6.3 主要使用产品 (46) 1.7 管理子系统设计方案 (46) 1.7.1 系统介绍 (46) 1.7.2 系统设计 (47) 1.7.3 主要使用产品 (51) 1.8 垂直干线子系统设计方案 (52)
1.8.1 系统介绍 (52) 1.8.2 系统设计 (53) 1.8.3 主要使用产品 (56) 1.9 设备室子系统设计方案 (57) 1.9.1 系统介绍 (57) 1.9.2 系统设计 (57) 1.10 综合布线系统防护设计方案 (59) 1.10.1 系统介绍 (59) 1.10.2 系统设计 (60) 1.10.3 主要使用产品 (63) 第二章强电布线系统 (64) 2.1 概述 (64) 2.2 设计原则 (64) 2.3 设计依据 (65) 2.4 需求分析 (66) 2.5 系统设计 (67) 2.6 施工安装 (69) 2.6.1 桥架施工 (69) 2.6.2 管路施工 (69) 2.6.3 电缆敷设及安装 (70) 第三章配电系统 (71) 3.1 概述 (71) 3.2 用户需求 (72) 3.3 系统设计 (72) 3.3.1 UPS输入配电柜设计 (73) 3.3.2 UPS输出配电柜设计 (73) 3.3.3 UPS维修旁路配电柜设计 (74) 3.3.4 精密空调动力配电柜设计 (74) 3.3.5 动力配电柜设计 (75) 3.3.6 机房强电列头配电柜设计 (76) 3.4 施工安装 (83) 3.4.1 桥架管线施工 (83) 3.4.2 配电柜安装 (83) 第四章精密空调系统 (85) 4.1 项目概述 (85) 4.2 设计原则 (86)
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
解析数据中心基础架构的挑战与新发展
解析数据中心基础架构的挑战与新发展 一、概述 随着企业数据中心建设的深化进行，企业业务数据集中密度越来越高，服务器存储数量不断增长，网络架构不断扩展，空间布局、系统布线、电力能耗压力不断增加。作为数据中心业务承载的大动脉，基础网络架构层面则直接面临着持续的严格挑战。网络基础技术的快速发展为数据中心变革提供了强大支撑动力，基础网络演进加快。 二、数据中心基础网络的挑战与驱动力 1、高密服务器、存储数据中心 数据中心的物理服务器、存储系统数量快速增长，使得数据中心规模不断扩大。企业数据集中、业务整合的过程，表现为高密应用系统的集中。同时，服务器与存储等IT设备计算处理能力遵循摩尔定律的增长，也使得数据中心的业务处理能力持续增强。 目前1Gbps～8Gbps级别的服务器、存储系统网络接口成为主流，从而使得基础网络系统的千兆接入、万兆互联成为数据中心建设的基本标准。 新一代计算设备已经开始提供万兆接口，多核服务器已具备万兆吞吐能力，多万兆网络接口的服务器、存储系统开始在企业数据中心进行部署，计算能力迅速提升的同时也让面向网络的接入带宽需求过渡到万兆环境。 计算虚拟化的技术革新，使单一高计算能力物理服务器虚拟化成多个逻辑计算单元，极大提高了系统的计算效能以及对存储访问的高速吞吐。而由于等同于将此前的多个服务器应用系统叠加在一个网络接口下，网络流量急速提升，因此对数据中心基础网络提出了相当于传统环境下数倍乃至数十倍的性能要求。 同时，在高密应用集中环境下，基础网络的可靠性要求更为苛刻。局部网络产生的故障，对数据中心提供服务能力的影响比传统环境要更为严重。传统数据中心的局部故障可能只对单一应用造成短时影响，而新的数据中心环境下，则是大量应用密集，故障影响范围扩大化。因此，对于网络变化的快速收敛、更强的故障自愈能力也成为下一代数据中心平台的重要研究课题。 2、数据中心多个独立网络 数据中心发展建设过程中，出于不同的应用连接要求，逐步出现了多个独立网络系统，如图1所示。 以太网交换网络：用于连接承载终端客户与业务服务器系统的数据访问，强调高速、可靠、安全、远端互联性、开放性，是当前标准化最普遍的基础网络形态。 服务器高速互联网络：多用于服务器高速集群互联，在大多数条件下使用以太网进行承载；但在某些特殊要求应用环境下，使用Infiniband(简称IB)网络进行集群互联。IB的特点主要是时延小，不丢包。IB的低时延在于转发机制为cut-through模式(传统以太网交换机为store-forwarding模式)，可达200纳秒。同时IB通过credit机制进行端到端流控，使得网络突发大流量得到平缓，数据保持在服务器接口而避免流量丢失。
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
大数据技术框架
大数据技术框架 社会信息化进程进入大数据时代，海量数据的产生与流转成为常态，大数据成为人们获得新的认知、创造新的价值的源泉。大数据技术也是逐渐深得各大企业的青睐，对于大数据程序员的需求更是逐渐增加，所以现在学习大数据技术应该是良好的机遇了吧——企业需要，正好你有！ 今天千锋小编分享给大家的大数据技术框架，正是现在很火的千锋大数据培训机构的内部学习路线图，很有学习价值，对于想要自学大数据的同学来说应该是天大的好事了吧！ 千锋大数据技术框架： 阶段一、大数据基础——java语言基础方面 （1）Java语言基础 Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类 （2）HTML、CSS与JavaScript PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript 交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
（3）JavaWeb和数据库 数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕 阶段二、Linux&Hadoop生态体系 Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 阶段三、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系 （1）分布式计算框架 Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming 大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（https://www.wendangku.net/doc/4016357405.html,）（2）storm技术架构体系 Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战 阶段四、大数据项目实战（一线公司真实项目） 数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用 阶段五、大数据分析—AI（人工智能） Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习 1、Python机器学习 2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析 千锋大数据课程学习路线，崇尚从夯实基础开始，比如说编程语言的学习，所以对于真正想要学习大数据的同学来说，提前掌握一门编程语言是很有必要的；
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。
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
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
大数据技术架构解析
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
大数据平台架构
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，成为全球范围内加速企业技术创新、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。
IPDC数据中心基础架构
在数据中心基础架构中，服务器是最主要的组件。我们认为，随需应变时代的企业数据中心应该是一个可 以在相当长的时间段内，提供稳定、先进、易于扩展、可以灵活运用资源、可以通过高效的管理手段提高 运转效率的基础架构平台。由此，我们将利用业界最先进的服务器技术来构建客户的数据中心。这些技术 和解决方案包括： 服务器及服务器整合：主要有向上整合和向外整合两种不同的方式，前者比较适合数据库服务器应用，后 者比较适合前端服务器应用。 其中主机和 UNIX 服务器整合利用逻辑分区功能进行物理整合，把多台独立的物理设备整合到少数有限的 大型设备，而且每个分区或虚拟机的资源可以根据业务的需求动态调整。 Intel 服务器整合则是利用刀片 技术，对于大量的边缘前端应用（例如 Web 服务器、 DNS 服务器、代理服务器等），用高密度、低成本 的刀片服务器整合。 VMware ：对于运行在 PC 服务器上的大量分散小型数据库服务器，通过使用 VMware 软件，集中到少数的高端 PC 服务器上。 数据存储：针对客户的应用和数据容量需求选择最适合的存储架构（ 存储解决方案中最重要的环节，基于存储架构的融合，我们常常采取 客户的数据存储。而存储局域网 SAN 解决方案中，我们也将选择 施企 业网络化的存储。对于网络化的存储的理解，我们认为网络化的存储是 分层次的构架、多级的架构和 虚拟化的架构。我们也正是利用分层次的存储架构来集成和整合位于不同部门和分支机构的数据；利用多 级的存储使得整个信息的生命周期里数据具有延展性；而存储的虚拟化为用户带来的是便捷、易用和资源 的最大化利用率。 备份及灾难恢复： 随着大量关键业务数据的积累， 企业的信息资产对于企业永续经营起着不可替代的作用。 为此，我们提供不同级别和层次的容错解决方案，涵盖了数据级、应用级和业务级三个不断升华的层面。 针对不同的企业类型、不同的业务类型，我们可以为客户建议相应的 RPO （恢复目标点）和 RTO （恢复时 间点），从而搭建相应的备份基础架构，这些备份的模式包含 LAN 、LAN-Free 和Server-Less 。目前，很多 的业务应用系统要求 7*24 小时不间断的运行， 这本质上代表着备份窗口越来越小， 与此相对应的解决方案 是 D2D2T 和虚拟磁带库的备份方案， 在这些技术层面上， 我们都有相应的积累和经验。 在不同的地域范围 和广域网链路上（ SDH 、 IP WAN 、 MSTP 和 DWDM ）实现数据的同步镜像或异步复制是我们针对远程数 据备份和恢复的解决方案。 数据中心的网络架构：为数据中心业务而优化的网络是连接数据中心各类主机服务器的网络，这些服务器 中有一些是需要小型广播域和隔离的第三层接入，有的是需要具有第二层的邻接关系的网络连接，数据中 心的网络基础架构必须能够根据不同的服务器和应用类型来实现他们之间的连接。不仅如此，顺应 PCI-X 和PCI-Express 网卡的广泛采用，数据中心的网络还应该可以支持 10/100/1000Mbps 的连接甚至是10G 以 太网连接。我们理解的数据中心网络优化包括 PVLAN 、 VRRP 或 GLBP 、 Jumbo 帧支持。支持 IGMP 监听 v1, v2和v3，为数据中心部署组播应用带来的便利；支持安全的数据中心如 DoS/DDos 保护。另外数据中心的网络还应该支持基于 RMON 的应用性能分析。 应用支撑平台：考虑到目前企业和政府机关的业务流程性强、业务流程变化快，因此业务应用系统要求能 灵活应对变DAS 、NAS 和 SAN ）是我们数据中心 NAS On SAN 的整合解决方案来优化 FC SAN 和 IP SAN 不同的解决方案来实 RACLs 、 VACLs 和 PACLs 及
大数据平台架构设计说明书
大数据平台 总体架构规格说明书 V1.0版
●目录 ●目录 (2) I.简介 (4) 1.目的 (4) 2.词汇表 (4) 3.引用 (4) II.整体介绍 (5) 1.系统环境 (5) 2.软件介绍 (5) 3.用途 (6) 4.简介 (6) 5.核心技术 (7) ●大规模并行处理MPP (7) ●行列混合存储 (8) ●数据库内压缩 (8) ●内存计算 (9) 6.M ASTER N ODE (9) 7.D ATA N ODE (9) III.MASTER NODE (10) 1.简介 (10) 2.C ONTROL 模块 (10) 3.SQL模块 (10) 4.A CTIVE-P ASSIVE SOLUTION (16) IV.DATA NODE (19) 1.简介 (19) 2.重要模块 (19)
3.数据存储 (20) 4.数据导入 (21) V.分布式机制 (23) 1.概括 (23) 2.数据备份和同步 (24) 3.时间同步机制 (27) 4.分布式LEASE机制查询过程备忘 (27) VI.内存管理机制 (29) VII.V3.0版的初步设计思路 (30)
I.简介 1.目的 本文详细描述了DreamData数据库系统。介绍了系统的目标、功能、系统接口、系统行为、系统约束以及系统如何响应。本文面向系统参与者以及系统开发人员。 2.词汇表 3.引用
II.整体介绍 1.系统环境 图 1 –系统环境 2.软件介绍 DreamData是在从分布式数据库的基础上发展而来，同时加入一些NoSQL的基因的新一代大数据实时分析分布式数据库，并且支持内存计算。 DreamData最大的特色就是大而快，它能极快地导入和处理海量的数据，并在这个基础上能极快地进行用户所需数据统计和分析。相对传统数据库Oracle而言，DreamData的单机性能要高出50倍以上，并且随着节点数量的增加，整体性能会同步提升。
大数据处理技术参考架构定稿版
大数据处理技术参考架 构 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】
大数据处理技术参考架构 二〇一五年十二月
目录 1.背景 (1) 2.技术目标 (2) 3.技术要求 (2) 4.大数据处理业务场景 (3) 5.大数据处理技术对比 (4) 5.1. MPP与H ADOOP&S PARK技术对比 (4) 5.2. H ADOOP&S PARK技术优势 (6) 5.3. H ADOOP框架对比 (6) 5.4. H ADOOP使用情况 (7) 5.5. H ADOOP血缘关系 (8) 5.6. 行业大数据应用场景对比分析 (12) 6.大数据处理参考架构 (13) 6.1. 参考架构 (13) 6.2. 与J AVA EE体系对比 (14)
6.3. 参考架构运行状态 (15) 7.总结与思考 (16) 附录：名词解释 (18)
1.背景 随着大数据时代的到来，数据由海量拓展为多样，在注重计算速度的同时更加关注挖掘有价值的数据。以IOE体系为核心的数据计算和存储方式越来越不能满足目前大数据处理在性能和成本上的综合要求。为适应对大数据处理的要求，众多的分布式计算平台随之兴起，在对众多分布式计算平台进行权衡的同时，增强自主创新能力，以满足人民银行对信息技术安全可控的要求。 在核心应用自主研发、核心知识自主掌控的氛围下，保障大数据技术达到灵活可用的目标，确保数据和信息的有效、及时，确保信息系统的可靠、灵活。同时，充分的利用开源产品透明公开的关键信息，做到对技术细节的掌控和验证，开源产品的特点也更能够激发开发者的热情并推进技术的快速变革。 在“互联网+”的战略布局下，当利用信息通信技术把互联网和包括金融行业在内的相关行业结合起来时，能够更加合理和充分的利用大数据技术促进互联网金融的健康发展。当前互联网金融的格局中，由传统金融机构和非金融机构组成。传统金融机构的发展方向主要为传统金融业务的互联网创新以及电商化创新、手机APP服务等；非金融机构的发展方向则主要是指利用互联网技术进行金融运作的电子商务企业、P2P模式的网络借贷平台，众筹模式的网络投资平台或掌上理财服务，以及第三方支付平台等。在金融行业新兴业态下，为促进互联网金融的健康发展，为全面提升互联网金融服务能力和普惠水平，为有效防范互联网金融风险及其外溢效应而提供技术支撑。
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JTC/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 ）。 ---------------------------------------------------- 信易恃位穗--------------------------------------------------------- A ◎ 上呼轉聖I IC0UIH和聲新 厂乞乩 4. J//it .^g, 和 9. [7仲J 他说门H帚| 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“角色一活动一功能组件”，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。
干货：详解数据中心22年基础架构演进
干货：详解数据中心22年基础架构演进 一、前言 当今世界正处在信息技术（IT）创新的黄金时代。由机器学习、物联网和大规模可扩展应用支持的云计算、移动应用、大数据分析的巨大力量正在重塑商业和社会的方方面面。而这场IT复兴的中心，则是超大规模的全球数据中心（DC）在公共、私有和混合云计算领域的不断涌现。根据Synergy Research Group的数据统计，全球超大规模数据中心的数量从2016年的300个增加到2017年的390个，另有69个超大规模的数据中心正处于规划或建设阶段。 本文首先简要回顾了迄今为止数据中心基础架构创新的三大浪潮。然后，将介绍第四波IT基础架构创新：即应用定义基础架构（ADI），以及推动大型企业采用它的技术力量和运营挑战。 二、数据中心基础架构变迁简史 数据中心是专门建造的一种基础架构，用于放置计算机系统和相关组件，如网络设备、存储系统和电信设备。它是通向我们连接的世界的知识经济的大脑。现代的数据中心起源于20世纪60年代的主机房、电信中心办公室和企业IT布线室。在过去二十年里，一波又一波迅猛涌现的技术创新浪潮极大地提高了现代数据中心的技术水平。 三、1997-2007，第一波浪潮- 裸机服务器
裸机服务器是提供给单一租户的物理服务器。它的优势在于高应用性能和可预测性。弱点在于：高成本、提供应用的中等复杂性和应用部署后的低灵活性。它们会继续存在，作为某些特定的，对性能敏感的工作负载的解决方案，这种工作负载值得使用这种专有的基础架构（如数据库）。裸机服务器还的经常用于专用的计算机集群，这些集群是为支持特定的可扩展分布式计算应用（如Hadoop 集群）而构建的。对于更大的灵活性和更好的经济性的要求使得这种方式在不断发展的应用环境下受到了限制。 四、2005年至今，第二波浪潮–使用虚拟机管理器（hypervisor）实现虚拟化 虚拟化是对计算机系统的仿真，它可以使一台物理计算机能够运行一台或多台虚拟机（VM）。 图1：使用虚拟机管理器实现的虚拟化使得一台计算机看起来像多台计算机 虽然这一概念可以追溯到20世纪60年代和大型计算机时代，但直到1998年，随着VMware将其虚拟机管理器的商业化，它才真正被应用到提高IT效率的最前沿。在VMware之前，大量昂贵