数据分析平台架构设计

数据分析平台架构设计

随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。

作为一家互联网数据分析公司，我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。多年来在严苛的业务需求和数据压力下，我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法，最终落地于Hadoop平台之上。

Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。

大数据分析的分类

Hadoop平台对业务的针对性较强，为了让你明确它是否符合你的业务，现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类，针对不同的具体需求，应采用不同的数据分析架构。 按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种。

实时数据分析一般用于金融、移动和互联网B2C等产品，往往要求在数秒内返回上亿行数据的分析，从而达到不影响用户体验的目的。要满足这样的需求，可以采用精心设计的传统关系型数据库组成并行处理集群，或者采用一些内存计算平台，或者采用HDD的架构，这些无疑都需要比较高的软硬件成本。目前比较新的海量数据实时分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。

对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。但面对海量数据，传统的ETL工具往往彻底失效，主要原因是数据格式转换的开销太大，在性能上无法满足海量数据的采集需求。互联网企业的海量数据采集工具，有Facebook开源的Scribe、LinkedIn开源的Kafka、淘宝开源的Timetunnel、

Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求，并将这些

数据上载到Hadoop中央系统上。

按照大数据的数据量，分为内存级别、BI级别、海量级别三种。

这里的内存级别指的是数据量不超过集群的内存最大值。不要小看今天内存的容量，Facebook缓存在内存的Memcached中的数据高达320TB，而目前的PC服务器，内存

也可以超过百GB。因此可以采用一些内存数据库，将热点数据常驻内存之中，从而取得非

常快速的分析能力，非常适合实时分析业务。图1是一种实际可行的MongoDB分析架构。

图1 用于实时分析的MongoDB架构

MongoDB大集群目前存在一些稳定性问题，会发生周期性的写堵塞和主从同步失效，

但仍不失为一种潜力十足的可以用于高速数据分析的NoSQL。

此外，目前大多数服务厂商都已经推出了带4GB以上SSD的解决方案，利用内存+SSD，

也可以轻易达到内存分析的性能。随着SSD的发展，内存数据分析必然能得到更加广泛的应用。

BI级别指的是那些对于内存来说太大的数据量，但一般可以将其放入传统的BI产品和

专门设计的BI数据库之中进行分析。目前主流的BI产品都有支持TB级以上的数据分析方案。种类繁多，就不具体列举了。

海量级别指的是对于数据库和BI产品已经完全失效或者成本过高的数据量。海量数据级别的优秀企业级产品也有很多，但基于软硬件的成本原因，目前大多数互联网企业采用

Hadoop的HDFS分布式文件系统来存储数据，并使用MapReduce进行分析。本文稍后将主要介绍Hadoop上基于MapReduce的一个多维数据分析平台。

数据分析的算法复杂度

根据不同的业务需求，数据分析的算法也差异巨大，而数据分析的算法复杂度和架构是紧密关联的。举个例子，Redis是一个性能非常高的内存Key-Value NoSQL，它支持List 和Set、SortedSet等简单集合，如果你的数据分析需求简单地通过排序，链表就可以解决，同时总的数据量不大于内存（准确地说是内存加上虚拟内存再除以2），那么无疑使用Redis

会达到非常惊人的分析性能。

还有很多易并行问题（Embarrassingly Parallel），计算可以分解成完全独立的部分，

或者很简单地就能改造出分布式算法，比如大规模脸部识别、图形渲染等，这样的问题自然是使用并行处理集群比较适合。

而大多数统计分析，机器学习问题可以用MapReduce算法改写。MapReduce目前最

擅长的计算领域有流量统计、推荐引擎、趋势分析、用户行为分析、数据挖掘分类器、分布式索引等。

图2 RCFile的行列混合存

面对大数据OLAP分析的一些问题

OLAP分析需要进行大量的数据分组和表间关联，而这些显然不是NoSQL和传统数据库的强项，往往必须使用特定的针对BI优化的数据库。比如绝大多数针对BI优化的数据库采用了列存储或混合存储、压缩、延迟加载、对存储数据块的预统计、分片索引等技术。

Hadoop平台上的OLAP分析，同样存在这个问题，Facebook针对Hive开发的RCFile 数据格式，就是采用了上述的一些优化技术，从而达到了较好的数据分析性能。如图2所示。

然而，对于Hadoop平台来说，单单通过使用Hive模仿出SQL，对于数据分析来说远远不够，首先Hive虽然将HiveQL翻译MapReduce的时候进行了优化，但依然效率低下。多维分析时依然要做事实表和维度表的关联，维度一多性能必然大幅下降。其次，RCFile

的行列混合存储模式，事实上限制死了数据格式，也就是说数据格式是针对特定分析预先设计好的，一旦分析的业务模型有所改动，海量数据转换格式的代价是极其巨大的。最后，HiveQL对OLAP业务分析人员依然是非常不友善的，维度和度量才是直接针对业务人员的分析语言。

而且目前OLAP存在的最大问题是：业务灵活多变，必然导致业务模型随之经常发生变化，而业务维度和度量一旦发生变化，技术人员需要把整个Cube（多维立方体）重新定义并重新生成，业务人员只能在此Cube上进行多维分析，这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度，从而使所谓的BI系统成为死板的日常报表系统。

使用Hadoop进行多维分析，首先能解决上述维度难以改变的问题，利用Hadoop中

数据非结构化的特征，采集来的数据本身就是包含大量冗余信息的。同时也可以将大量冗余的维度信息整合到事实表中，这样可以在冗余维度下灵活地改变问题分析的角度。其次利用Hadoop MapReduce强大的并行化处理能力，无论OLAP分析中的维度增加多少，开销并

不显著增长。换言之，Hadoop可以支持一个巨大无比的Cube，包含了无数你想到或者想

不到的维度，而且每次多维分析，都可以支持成千上百个维度，并不会显著影响分析的性能。

图3 MDX→MapReduce简略示意图

因此，我们的大数据分析架构在这个巨大Cube的支持下，直接把维度和度量的生成交给业务人员，由业务人员自己定义好维度和度量之后，将业务的维度和度量直接翻译成MapReduce运行，并最终生成报表。可以简单理解为用户快速自定义的“MDX”（多维表达式，或者多维立方体查询）语言→MapReduce的转换工具。同时OLAP分析和报表结果的展示，依然兼容传统的BI和报表产品。如图3所示。

图3可以看出，在年收入上，用户可以自己定义子维度。另外，用户也可以在列上自定义维度，比如将性别和学历合并为一个维度。由于Hadoop数据的非结构化特征，维度可以根据业务需求任意地划分和重组。

图4 Hadoop多维分析平台架构图

一种Hadoop多维分析平台的架构

整个架构由四大部分组成：数据采集模块、数据冗余模块、维度定义模块、并行分析模块。如图4所示。

数据采集模块采用了Cloudera的Flume，将海量的小日志文件进行高速传输和合并，并能够确保数据的传输安全性。单个collector宕机之后，数据也不会丢失，并能将agent 数据自动转移到其他的colllecter处理，不会影响整个采集系统的运行。如图5所示。

数据冗余模块不是必须的，但如果日志数据中没有足够的维度信息，或者需要比较频繁地增加维度，则需要定义数据冗余模块。通过冗余维度定义器定义需要冗余的维度信息和来源（数据库、文件、内存等），并指定扩展方式，将信息写入数据日志中。在海量数据下，数据冗余模块往往成为整个系统的瓶颈，建议使用一些比较快的内存NoSQL来冗余原始数

据，并采用尽可能多的节点进行并行冗余；或者也完全可以在Hadoop中执行批量Map，进行数据格式的转化。

图5 采集模块

图6 核心模块的逻辑

图7 MapReduce WorkFlow例子

维度定义模块是面向业务用户的前端模块，用户通过可视化的定义器从数据日志中定义维度和度量，并能自动生成一种多维分析语言，同时可以使用可视化的分析器通过GUI执行刚刚定义好的多维分析命令。

并行分析模块接受用户提交的多维分析命令，并将通过核心模块将该命令解析为

Map-Reduce，提交给Hadoop集群之后，生成报表供报表中心展示。

核心模块是将多维分析语言转化为MapReduce的解析器，读取用户定义的维度和度量，将用户的多维分析命令翻译成MapReduce程序。核心模块的具体逻辑如图6所示。

图6中根据JobConf参数进行Map和Reduce类的拼装并不复杂，难点是很多实际问题很难通过一个MapReduce Job解决，必须通过多个MapReduce Job组成工作流（WorkFlow），这里是最需要根据业务进行定制的部分。图7是一个简单的MapReduce

工作流的例子。

MapReduce的输出一般是统计分析的结果，数据量相较于输入的海量数据会小很多，这样就可以导入传统的数据报表产品中进行展现。

结束语

当然，这样的多维分析架构也不是没有缺点。由于MapReduce本身就是以蛮力去扫描大部分数据进行计算，因此无法像传统BI产品一样对条件查询做优化，也没有缓存的概念。往往很多很小的查询需要“兴师动众”。尽管如此，开源的Hadoop还是解决了很多人在大数据下的分析问题，真可谓是“功德无量”。

Hadoop集群软硬件的花费极低，每GB存储和计算的成本是其他企业级产品的百分之

一甚至千分之一，性能却非常出色。我们可以轻松地进行千亿乃至万亿数据级别的多维统计分析和机器学习。

6月29日的Hadoop Summit 2011上，Yahoo!剥离出一家专门负责Hadoop开发和运维的公司Hortonworks。Cloudera带来了大量的辅助工具，MapR带来了号称三倍于Hadoop MapReduce速度的并行计算平台。Hadoop必将很快迎来下一代产品，届时其必然拥有更强大的分析能力和更便捷的使用方式，从而真正轻松面对未来海量数据的挑战。

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。

大数据平台建设方案

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”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。

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

智能工厂信息化架构及MES系统整体规划-----180626

智能工厂信息化架构及MES系统整体规划 企业信息化架构 基于制造企业的三个管理平台规划，其信息化系统整体架构规划如下: 工业软件 软件 工业控制 書能设备基于整体信息化架构规划，实现的网络拓扑架构如下: 客户、供应商，外协5

MES 整体规划 MES 生产执行系统自上向下分为五个层次：用户整合层、分析系统层、应用子系统层、 DCS/PLC 智能仪表 手工录入 ■] 针对具体一个工厂或制造车间的网络拓扑架构如下: 公囲员工通过克厢访问 「 1 耳 农忡办厂商 各事业胡 生产管控平台层和数据中心层。如下图所示:

系统层次结构说明 用户整合层：通过统一的门户，采用灵活严格的权限设置，使企业内外的用户都能在这个平台上进行业务操作，实现全面的协作。 分析系统层：整合企业的所有有效信息，为管理层提供决策支持。 应用子系统层：基于SOA模式的标准应用模块组成，可根据企业需求灵活配置。 生产管控平台层：由应用建模平台、工作流平台、系统运行平台组成，是整个系统的核心组成部分和运行基础，该平台具有开放性和可扩展性，能满足企业不断扩展的业务需求。 生产数据中心层：由数据采集总线、实时数据库、分析数据库、数据访问服务组成。基于SOA的先进技术平台 平台化：基于SOA的平台化设计，集应用建模系统、工作流系统、实时数据系统、系统运行于一体。 灵活性：提供灵活的“随需应变”策略，支持业务规则和界面的灵活配置，支持工 艺流程的灵活定义，可根据业务需求变化快速重构系统。 先进性：采用最先进的软件技术，利用BS+CS应用模式，包括SOA技术、WEB技 术、XML技术、中间件技术、软件组件技术等。 安全性：充分保证控制系统的安全性。 可靠性：合理的系统架构设计，保证系统平台的可靠性达到99.99%。 开放性：向下与DCS、PLC、SCADA等过程控制系统集成，向上与ERP、CRM和SCM等应用系统集成。 分布式：支持分布式应用部署和分布式数据管理，支持负载平衡，满足集团化企业 的管理需求。 国际化：支持多语言灵活切换。 易用性：界面友好、风格统一，操作简单方便。适合联宜电机的先进生产管理系统

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

网络教学平台的体系结构与总体设计

网络教学平台的体系结构与总体设计 余胜泉、陈天、何克抗 ysq@https://www.wendangku.net/doc/e03012543.html, 北京师范大学现代教育技术研究所（100875） 网上教学支持系统设计的基本出发点在于：我们认为网上教学不仅仅是将教学材料在网上发布，而更多的是学生与教师之间、学生与学生之间的充分沟通与交流，由于远程教学教师与学生之间在空间上的分离，这种沟通与交流就显得尤为重要，另外，传统教学过程中一些保证教学质量的关键环节，如作业、考试、图书馆、笔记记录等，都应该能够在网上得到很好的支持。所有的沟通与交流以及关键教学环节的支持，都需要一些专用的工具来支持，而现有Internet 技术并没有提供这些工具，因此需要进行工具开发。此外网上交互式的程序设计，是一般非计算机专业教师所难以做到的，因此，我们开发了一套网上的教学支持平台，为教师在网上实施教学提供全面的工具支持，屏蔽了程序设计的复杂性，使得教师能够集中精力于教学，也使得网上教学从简单的教学信息发布变成一个充满交互与交流的虚拟学习社区。 一、设计的基本构想 1．一体化管理 网络教学支持系统应该与教学内容紧密集成，应该实施一体化管理，而不是相互分离的系统。目前，Internet上的一些现成工具，如电子邮件、WEB、新闻组等，都有一定的教学功能，还有一些大学也开发了一些教学支持工具，如用户注册系统、讨论组、聊天室等，但这些工具都是与教学内容相分离的，是一些相对独立的系统，对教学的紧密性要求支持不够，象某些系统，要学习几门课程，就需要登录几次，使用起来很不方便。一体化管理就是要使教学支持系统真正符合教学的要求，在一个统一的系统中可以完成教学（学习）过程中的各种活动，而不需要来回在几个系统之间切换，降低操作的复杂度及学习的难度。 2．完全开放 远程教学所涉及的行业范围大，学习者的数量多，教学内容的形态需求复杂，这就要求系统具有完全的开放性，能够容纳各种形态的网上教学内容，不能仅仅限于支持某些专用工具开发的教学内容，不能只是支持某些文件格式。本系统将采用开放的文件存储格式，支持所有能够在网上运行（包括需要插件的文件）的课程内容与文件格式，不对课程开发工具作限定要求，只要求该工具开发出的课程内容能够在网上运行即可。 3．简化交互式教学设计的复杂性 我们认为，网上教学不仅仅是将教学内容在网上发布，更为重要的是教师与学生、学生与学生、教师与教师之间的充分沟通与交互，从而打破了传统课堂的授课模式，。由于师生在物理空间的分离，师生之间的交互显得更加重要，可以说，这种交互的广度与深度，是决定网上教学质量的关键性因素。网上教学包括一些基本的教学环节：教学内容的发布、作业、答疑、考试、讨论（同步／异步）、作笔记等等，而现有Internet工具并不能很好地支持这些活动，需要教师进行复杂的交互性程序设计，这对大部分教师来说，是无法完成的。教学支持平台就是要解决这些交互式工具支持问题，使得教师无需花费大量的精力去开发程序，就可以很方便获得很好的交互性支持，从而可以专注于教学内容与教学活动。教学支持平台的首要功能就是降低实施网上教学的技术难度，提供方便实用的教学工具，简化交互式教学设计的复杂性。 4．支持多种教学策略 网上教学完全打破了传统课堂授课的模式，改变了传统教学中教师与学生之间的关系，教

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

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很详细的系统架构图--专业推荐 2013.11.7

1.1.共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相

关架构进行描述。 1.2.技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下：

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)

很详细的系统架构图

很详细的系统架构图 --专业推荐 2013.11.7 1.1.共享平台逻辑架构设计 1.2. 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.3.技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.4.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，

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。

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

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大增加

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。

电子商务平台架构设计

电子商务平台概要设计 XX Software Company Ltd. 2011-3-31

目录 第一章引言 1.1 目的 (4) 1.2 组织接口 (4) 1.3 定义 (4) 1.4 参考资料 (5) 1.5 项目概述 (5) 第二章总体设计 2.1 设计概述 (7) 2.2 性能描述 (8) 2.3 基本设计概念 (8) 2.4 基本处理流程 (9) 2.5 系统的体系结构 (9) 第三章功能描述 3.1 用户购物管理子系统 (11) 3.2 订单处理子系统 (15) 3.4 系统管理子系统 (16) 第四章接口设计 4.1 用户接口 (17) 4.2 外部接口 (17) 4.3 内部接口 (17) 4.4 通信接口 (17) 第五章运行设计 5.1 系统初始化 (18) 5.2 运行控制 (18) 5.3 系统结束 (18) 第六章系统出错处理 6.1 出错信息 (19) 6.2 补救措施 (19) 第七章系统维护设计

7.1 检测点设计 (20) 7.2 检测专用模块的设计 (20)

第一章引言 1.1 目的 概要设计说明又称系统设计说明。它是用来说明对程序系统的设计考虑，包括程序系统的基本处理流程、程序系统的组织结构、模块划分、功能分配、接口设计、运行设计、数据结构设计和出错处理设计等，为详细设计提供基础。 1.2 组织接口 1.软件技术教育平台 2.本系统的英文名称:web shop 3.本系统的简称：wshop 4.版本号：1.0 5.主要设计人员：贾玉、贾莉、王永锋、等开发小组。 6.任务与分工： 1.3 定义 本文档所涉及的专门术语定义和缩略语、缩写词的含义如下表：

基于软件体系架构的智慧城市基础设施管理平台设计

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/e03012543.html, 基于软件体系架构的智慧城市基础设施管理平台设计 作者：缪明李乐 来源：《硅谷》2013年第11期 摘要本文基于城市基础设施建设中的共性问题，提出基于软件体系结构设计思想建设城市基础设施管理平台架构，对平台设计中包含的核心组件进行定义。该平台能够为城市基础设施建设领域软件复用提供模型。 关键词软件体系架构；智慧城市；基础设施；管理平台 中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）11-0000-00 智慧城市是可视化城市管理与运营模式平台，是智慧地球的核心组成。在云计算、物联网等技术的支撑下，城市建设基础设施的信息、数据成为支撑城市信息管理与事务决策的综合平台。 城市的发展是社会变革的重要标志，随着我国城市数字化、智能化建设步伐的加快，我国城市规模不断扩大，人口数量激增，城市的建设与运营模式成为制约城市发展的主要因素。如何合理建设城市布局，综合统筹管理城市建设中各行业、领域的基础设施数据、信息，形成可共享的城市管理平台是当前智慧城市建设中的关键问题之一。 1 智慧城市 1.1 智慧城市的内涵 智慧城市的概念起源于“智慧地球”理念，是一种将物联网、云计算作为核心技术手段来改变城市建设与运营模式，通过对城市建设与社会事务处理进行更加便捷、快速和智能的响应，达到提高城市运行效率的城市建设模式。 智慧城市建设的基本理念是，将传感器等各类型感知设备配置到城市建设与布局的关键地理位置，形成可实时获取城市运行数据和信息的物联网，再通过云计算平台实现物联网资源和数据的整合与共享，为城市管理与综合决策提供数据与应用服务支持。因此，从功能实现的角度来看，一般将智慧城市模型划分为三个层次，分别是感知层。网络层和应用层。各层次之间借助物理载体承载数据与信息，利用云计算等核心技术提供服务，满足城市建设与运营的需要。 智慧城市的基本特征主要包括：