系统架构与工作原理

博睿勤数据库安全保密支撑平台

(BR-SDB V2.0)

技术白皮书

军用信息安全产品（军密认字第0194号）商用密码产品（国密证第0129号）

博睿勤技术发展有限责任公司

目录

1. 概述 (1)

1.1. 数据库安全在信息安全中的地位 (1)

1.2. 基于应用的数据库安全解决办法及弱点 (1)

1.3. 博睿勤数据库安全保密支撑平台 (1)

1.4. 适用领域 (2)

2. 系统架构与工作原理 (2)

2.1. 安全的数据库应用系统架构 (2)

2.2. 总体结构与工作原理 (3)

2.3. 安全子系统结构与工作原理 (4)

2.4. 系统组成 (5)

3. 系统功能 (5)

3.1. 增强的身份鉴别过程 (5)

3.2. 数据库存储加密 (6)

3.3. 数据库访问通信加密 (6)

3.4. 备份与恢复 (6)

3.5. 其它安全功能 (6)

4. 特点 (6)

4.1. 安全功能应用无关 (6)

4.1.1. 标准接口 (6)

4.1.2. 标准SQL支持 (6)

4.1.3. 加密内容可管理和配置 (7)

4.2.高安全性 (7)

4.2.1. 强调整体安全 (7)

4.2.2. 高强度加密算法及专用芯片 (7)

4.2.3. 安全的数据库加密密钥管理 (7)

4.2.4. 一次一密的通信加密 (7)

4.2.5. 安全的运行管理 (7)

4.3. 高效率 (8)

4.4.广泛的平台支持 (8)

4.5.丰富的产品形态 (8)

5. 性能与技术指标 (8)

5.1. 硬件密码装置技术与性能指标 (8)

5.2. 数据库加密总体性能指标 (9)

6. 应用系统开发与移植 (9)

6.1. 应用系统接口技术 (9)

6.2. 已有系统移植方法和过程 (10)

6.3. 应用系统开发方法和过程 (10)

1.概述

1.1. 数据库安全在信息安全中的地位

“信息化是我国加快实现工业化和现代化的必然选择”，而信息安全问题是影响信息化进程的重要因素之一。近年来，业界对信息安全的重要性有了很深的认识，采取了大量积极有效的措施，但都偏重于对网络和操作系统的保护，真正对数据库中的信息实施直接保护的并不多。

实际上，数据库是信息存放的仓库，其安全性是信息安全的核心，也是信息安全的最后一道防线。目前普遍采用的商品化数据库管理系统在用户身份验证、权限控制等方面一般不能满足安全级别要求比较高的系统需要，因此，这些系统经常在应用中采取一些安全增强的办法。

1.2. 基于应用的数据库安全解决办法及弱点

对安全要求超过普通数据库管理系统能够提供的安全功能的系统来说，在应用中采取加密等措施来提升安全级别是一个可行的办法，但由于数据库应用的特殊性，这种解决办法面临如下主要问题：

●开发效率低：需要考虑加密方法、密钥生成与管理、关系运

算等复杂的实现问题，开发效率低，可能要为解决简单的问

题付出很大的开发代价；

●运行效率低：可能涉及大量数据脱密和关系运算等，系统运

行效率有可能无法满足实用性要求；

●可维护性差：随业务和安全需求的变化，要做大量的程序改

动，系统难以维护。

1.3. 博睿勤数据库安全保密支撑平台

针对普通数据库管理系统上应用系统的安全需求，博睿勤公司设计开发了博睿勤数据库安全保密支撑平台（BR-SDB）。该平台是为增强普通关系数据库管理系统的安全性而设计的，旨在对通信和数据库

存储的内容实施有效保护。该系统中通过通信加密、数据库存储加密等安全方法实现了数据库数据存储和通信的保密和完整性要求。具有自主知识产权的加密算法和密文查询算法在保证安全性的同时兼顾了系统的效率，使数据库内容加密达到实用化水平。

该平台采用开放的体系结构，遵守数据库相关标准，实现了安全功能的封装和隔离，使安全功能和应用无关，在保证安全性的前提下方便了应用的开发，即安全功能的实现不增加应用的开发代价。

1.4. 适用领域

●国家机关：政务信息化要求国家机关通过计算机网络系统来

处理日常业务，实现信息的互连互通。政务信息系统中有大

量涉及国家安全和利益的信息，必须采取确实可靠的保护措

施。在计算机硬件和系统软件都掌握在其他国家手中的情况

下，BR-SDB通过国产的安全技术，为政务信息的安全提供

可靠保障。

●ISP、ASP、门户类网站：客户资料、用户密码和权限、用户

访问记录等都存储在数据库中，受到来自整个Internet的安

全威胁，保证这些数据的安全已成为健康发展的重要一环。

●企事业单位：财务信息、人事信息、员工薪水记录、生产销

售记录等都关系到企业的利益并需要保护。BR-SDB为这些

信息的保护提供了便捷的方法和手段。

2.系统架构与工作原理

2.1. 安全的数据库应用系统架构

采用了博睿勤数据库安全保密支撑平台的系统总体结构如图：

图2-1安全数据库应用系统架构

博睿勤数据库安全保密支撑平台处于应用层（包括应用APP和快速应用开发工具RBR）与数据库管理系统（DBMS）之间，相当于在应用程序与数据库之间多加了一道“防盗门”。

2.2. 总体结构与工作原理

BR-SDB总体结构如下图：

图2-2总体结构与工作原理图

SDBC（Security DataBase Connection）为应用和开发工具访问密文数据提供安全而标准的接口，包括ODBC、OLEDB、JDBC、CLI 等接口方式，在接口中调用安全子系统客户端为应用层透明的实现了通信的加密功能。

安全子系统客户端为SDBC提供基本的安全通信支持，包括与服务器进行相互的身份验证、协商会话密钥、通信加密和脱密等。安全子系统的服务端除完成与安全子系统客户端对应的安全功能外，还提供数据库存储加密的支持，包括数据库存储加密密钥的管理、存储加

密和脱密、密文查询算法等。

系统服务部分提供服务器管理功能。

密文SQL服务是BR-SDB的核心服务部分，在安全子系统服务端的支持下完成数据库存储加密功能。该部分包括SQL解析系统、密文SQL执行引擎等。

系统内部通信和处理流程如下图：

图2-3内部通信与流程图

2.3. 安全子系统结构与工作原理

安全子系统结构与工作原理如下图：

客户端

密码应用API

安全通道

服务端

服务器

密码应用API

安全通道

客户端

客户机密码装置服务器密码装置

图2-4安全子系统结构图

2.4. 系统组成

BR-SDB组成结构如下图：

图2-5组成结构图

服务器：服务器上运行的软件和插入服务器中的密码装置。

管理工具集：包括企业管理器、交互式命令工具、密钥管理工具。

ODBC驱动器：符合ODBC规范的驱动器软件。

OLEDB Provider：符合Microsoft OLEDB规范的软件。

JDBC驱动器：符合JDBC规范的驱动器软件。

对于软硬件结合的系统，客户机中包含有硬件密码装置来实现基本密码操作。

3.系统功能

3.1.增强的身份鉴别过程

BR-SDB增强了普通数据库管理系统的身份鉴别功能，可以根据需要增加终端控制、终端密钥、用户USB-Key等，对原数据库管理系统身份鉴别过程中的敏感信息（例如口令等）实施了加密保护。

3.2. 数据库存储加密

对存储在数据库中的内容进行加密保护，实现了数据库数据存储的保密性和完整性要求，可以防止数据的非授权访问和修改。

3.3. 数据库访问通信加密

对数据库的访问在网络传输中都被加密，防止数据在通信过程中泄密和被篡改，实现了数据在通信过程中的保密和完整性要求。

3.4. 备份与恢复

●数据库明文备份和恢复功能

●密钥和配置信息的备份和恢复功能

3.5. 其它安全功能

●数据校验

●基于RBAC模型的访问控制

●安全审计

4.特点

4.1. 安全功能应用无关

BR-SDB在外部提供标准的访问接口，内部采用标准的SQL支持，加密内容可以通过管理工具灵活配置，实现了安全功能的应用无关性。

4.1.1.标准接口

●ODBC

●OLEDB

●JDBC

●CLI

4.1.2.标准SQL支持

支持SQL92标准。支持数据库存储过程、视图、触发器等。

4.1.3.加密内容可管理和配置

系统中可以选择需要加密的数据库列，以便于用户选择那些敏感信息进行加密而不是全部数据都加密。

4.2. 高安全性

BR-SDB通过总体安全考虑，采用高强度加密算法和科学的密钥管理，实现了系统的高安全性，提供了一个开放而不可绕过的数据库安全保密支撑平台。

4.2.1.强调整体安全

从身份认证、通信安全、存储安全全面考虑，保证系统各环节的安全性，使系统安全不存在薄弱环节。

4.2.2.高强度加密算法及专用芯片

采用自主研制、经国密办批准的数据库加密算法（SSF22-A），密钥长度为128b。系统为该算法设计了一片专用的密码芯片。

4.2.3.安全的数据库加密密钥管理

采用多级密钥管理模式，处于最高层的主密钥和主密钥变量保存在硬件密码装置中，禁止以任何方式读取。密钥数据集中的二级密钥受主密钥变量加密保护，保存在硬盘中。数据加密密钥存储或传输时利用二级密钥加密保护，使用时受主密钥保护。

采用安全的密码操作，使得运行过程中没有明的密钥暴露在密码装置外。

4.2.4.一次一密的通信加密

系统通信过程中采用一次会话一个密钥的加密方式，可以防止重放和篡改。

4.2.

5.安全的运行管理

系统对程序和加密装置采取了保护措施。

4.3. 高效率

系统中采用独创的数据库密文查询算法保证了系统的运行效率。

4.4.广泛的平台支持

支持AIX、HP-UX、Solaris、Sco Open Server、Linux和Windows 等操作系统，支持DB2、Oracle、Sybase、MS SQL Server等数据库管理系统。

4.5. 丰富的产品形态

从安全级别分:

●普密版：密码操作采用专用芯片实现。

●商密版：软硬件结合，硬件用来实现密码操作。

从支持的功能和复杂度分：

●企业版

●标准版

●桌面版

5.性能与技术指标

5.1. 硬件密码装置技术与性能指标

采用并行性和流水线结构提高芯片的加解密速度，在PCI接口的设计中采用成熟的IP核提高设计的可靠性，根据加密算法中的各种运算的特点，充分采用迭代结构，尽可能使芯片门数减少。在S-盒的硬件实现中，充分考虑硬件实现效率,并立足于芯片的制造工艺和特点，使S-盒尽可能用简单的硬件逻辑有效地实现。

密码芯片工作的最高频率为10MHZ；数据库加密芯片的加脱密速率达32Mbps；服务器硬件密码装置的通信加脱密速率约15Mbps, 客户端硬件密码装置的通信加脱密速率约8Mbps。

硬件密码装置的连接方式：PCI接口

工作电压：5V，由PCI总线供电

工作环境：温度0℃～45℃

5.2. 数据库加密总体性能指标

与直接连接数据库管理系统相比，应用系统加载数据库加密系统后：

●对不加密内容的处理总体效率损失一般不超过10%；

●往数据库中增加密文内容时，系统总耗时一般在1到3倍，

具体要看加密内容项数和数据量；

●非密文作为条件的查询、更新操作，系统总耗时一般在1到

3倍，具体要看加密内容的项数和数据量；

●非密文作为条件的删除操作，系统总体效率损失一般不超过

10%；

6.应用系统开发与移植

BR-SDB实现的安全功能与应用无关，因此，在BR-SDB上的应用开发和移植工作十分容易，与在普通数据库管理系统上的应用开发和移植工作相似。

6.1. 应用系统接口技术

应用与数据库管理系统的接口大致可以分为两类，一类是专用接口，另一类是通用和标准的接口。这里只对后者进行介绍。

目前访问数据库的通用接口和标准主要包括ODBC、OLEDB、JDBC。ODBC和OLEDB是Microsoft推出的标准，目前已经成为基于Microsoft的平台的应用系统访问数据库的最主要接口。支持ODBC 和OLEDB的开发工具包括PowerBuilder、Delphi、Visual Basic、Visual C++、InterDev等。

JDBC是Sun公司提出的标准，是Java应用系统访问数据库的标准接口。Java集成开发工具基本上都支持JDBC，如Jbuilder等。

BR-SDB对这些标准接口提供的全面支持，因此，只要应用是采用这些标准中的一个来访问数据库的，该应用就可以不加修改的在BR-SDB上工作。

6.2. 已有系统移植方法和过程

通过ODBC、OLEDB或JDBC的应用系统可以方便的移植到BR-SDB上来。具体方法和过程如下：

?安装配置好BR-SDB：可以参考BR-SDB相关文档；

?设置需要加密的内容：通过BR-SDB提供的工具指定那些需要加密的内容；

?修改应用到数据库的连接：应用到数据库的连接信息一般记录在配置文件中，可以直接编辑该文件，具体内容可以参考

BR-SDB相关文档；

?启动应用系统：这时应用系统就已经具备通信加密、数据库存储加密等安全功能。

6.3. 应用系统开发方法和过程

支持ODBC、OLEDB或JDBC的开发工具可以在BR-SDB上进行快速应用开发。在BR-SDB上进行应用开发的方法和过程如下：?安装配置好BR-SDB：可以参考BR-SDB相关文档；

?在开发工具中建立到BR-SDB的连接：具体内容参考BR-SDB 相关文档；

?设计表，指定要加密的内容：前者可以在开发工具中完成，后者要用BR-SDB管理工具完成；

?开发应用：与在普通数据库管理系统上的开发一样；

?执行开发完成的程序。

无论是开发过程中还是开发完成的应用都具有通信加密、存储加密等BR-SDB提供的安全功能。

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。

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。

系统架构分析

论系统功能架构设计院系 专业 学号 姓名 成绩

摘要 当今，以信息科学技术为先导的社会变革，全面推动着社会的发展，当代社会进入了以网络信息为中心的信息时代。建立以计算机技术、网络技术、现代数据库技术为基础的现代多层人事管理信息系统，不仅是建立现代化企业的需要，也是发展的需要。文章从J2EE技术出发，对Struts、Spring和Hibemate框架进行了分析。Struts是一个MVC模式的框它将业务代码与视图代码分离开，有效的优化了系统结构，提高了系统的扩展性。Spring是一种轻量级的容器，依赖注入动态的使系统各组件间达到松散结合，同时能够很好的兼容各种框架。Hibemate是一个对象/关系数据库映射工具，提供了Java类到数据表之间的映射，实现了对象与数据库关系之间的交互，使系统具有良好的性能和移植性。 关键词:架构、多层分级、struts、Spring、Hibemate

系统功能架构分析与设计 1.系统分层结构应用及MVC框架开发简介 我们在做着表面上看似是对于各种不同应用的开发，其实背后所对应的架 构设计都是相对稳定的。在一个好的架构下编程，不仅对于开发人员是一件赏 心悦目的事情，更重要的是软件能够表现出一个健康的姿态；而架构设计的不 合理，不仅让系统开发人员受苦受难，软件本身的生命周期更是受到严重威胁。 信息系统功能部分一般采用多层架构，是在MVC框架概念上发展而来的， 最适合B/S及C/S程序的模板。而B/S是随着Internet技巧的兴起，对C/S结构的一种变化或者改良的结构。在这种结构下，用户工作界面是通过WWW浏览 器来实现，极少部分事务逻辑在前端实现，但是主要事务逻辑在服务器端实现，形成所谓三层结构,即表现层、业务逻辑层、数据持久层。其中,表现层:包含代码、用户交互GUI、数据验证,这层用于向客户端用户提供GUI交互,它允许用 户在显示系统中输入和编辑数据,同时,系统提供数据验证功能。这样就大大简 化了客户端电脑载荷，减轻了系统保护与升级的成本和工作量，降低了用户的 总体成本。同时也被广泛地应用到工具软件中，成为应用程序的构成基础。MVC把系统的组成分解成模型、视图、控制三个核心组成，三者的分离使得一 个模型可以具有多个显示视图。MVC具有设计清晰，易于扩展，运用可分布的 特点，使得前台后台的数据控制和表现能力彼此分离，加快开发进程及产品推 向市场的时间。 2.SSH开发框架的引入 SSH为Struts+Spring+Hibemate的一个集成框架，是目前比较流行的一种Web应用程序开源框架。集成SSH框架的系统从职责上分为四层：表示层、业 务逻辑层、数据持久层和域模块层，以帮助开发人员在短期内搭建结构清晰、 可复用性好、维护方便的Web应用程序。其中使用Struts作为系统的整体基础框架，充当MVC里的Controller层，在Struts框架的模型部分，利用Hibemate框架对持久层提供支持，业务层用Spring支持。具体做法是：用面 向对象的分析方法根据需求提出一些模型，将这些模型实现为基本的Java对象，

系统架构设计师考试考点突破、案例分析、试题实战一本通

系统架构设计师考试考点突破、案例分析、试题实战一本通 本书介绍：本书由希赛教育软考学院组织编写，作为计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试中的系统架构设计师级别的考试辅导指定教材。内容紧扣考试大纲，通过对历年试题进行科学分析、研究、总结、提炼而成。每章内容分为考点突破、典型试题分析、实战练习题、练习题解析四个部分。基于历年试题，利用统计分析的方法，科学做出结论并预测以后的出题动向，是本书的一大特色。本书可以保证既不漏掉考试必需的知识点，又不加重考生备考负担，使考生轻松、愉快地掌握知识点并领悟系统架构设计师考试的真谛。本书适合参加计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试中的系统架构设计师级别的考生参考学习，也可作为相关培训班的教材。 目录： 第1章操作系统 ? 1.1考点突破 ? 1.1.1历年考试情况分析 ? 1.1.2操作系统概论 ? 1.1.3进程管理 ? 1.1.4存储管理 ? 1.1.5文件管理 ? 1.2典型试题分析 ? 1.2.1试题1 ? 1.2.2试题2 ? 1.2.3试题3 ? 1.2.4试题4 ? 1.2.5试题5 ? 1.2.6试题6 ? 1.2.7试题7 ? 1.2.8试题8

? 1.2.9试题9 ? 1.2.10试题10 ? 1.2.11试题11 ? 1.2.12试题12 ? 1.2.13试题13 ? 1.2.14试题14 ? 1.2.15试题15 ? 1.3实战练习题 ? 1.4练习题解析 第2章数据库系统 ? 2.1考点突破 ? 2.1.1历年考试情况分析? 2.1.2数据库模式 ? 2.1.3E-R模型 ? 2.1.4关系代数 ? 2.1.5完整性约束 ? 2.1.6规范化理论 ? 2.1.7SQL语言 ? 2.1.8分布式数据库 ? 2.1.9数据仓库与数据挖掘? 2.2典型试题分析 ? 2.2.1试题1 ? 2.2.2试题2 ? 2.2.3试题3 ? 2.2.4试题4 ? 2.2.5试题5 ? 2.2.6试题6 ? 2.2.7试题7 ? 2.2.8试题8 ? 2.2.9试题9 ? 2.2.10试题10 ? 2.2.11试题11 ? 2.2.12试题12

各种系统架构图与详细说明

各种系统架构图与详细说明 2012.07.30

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： 综上，我们对整体应用系统架构图进行了设计，下面我们将分别进行说明。

UML系统分析与架构设计实战

UML系统分析与架构设计实战 课程简介： 目前，在软件开发领域，各种框架、模型以及设计模式充斥着整个IT行业，纵观现在的各种软件开发技术 培训，我们发现几乎所有的培训中都会出现UML知识的培训。毋庸置疑，UML已经成为了现在的软件开 发技术的基础。但是如何透彻理解UML，迅速掌握UML的精髓却是所有技术人员一直以来困惑的地方。 本次培训，特别邀请了长期从事软件开发的国内著名架构师，以实战训练方式让大家迅速理解和掌握如何 利用UML贯穿于整个软件的OO设计与分析。课程没有枯燥的理论，在课程实战练习中，从UML疑难辨 析开始一直到软件体系的架构模式与设计模式，透彻了解UML的精髓。鉴于此，本中心联合国内知名IT 厂商，总结了几十个项目案例的经验与教训，推出了“UML系统分析与架构设计实战”培训课程，旨在为IT 行业培养高质量的软件分析、设计人员，打造软件厂商的核心竞争力。具体相关事宜通知如下： 本课程是一个UML系统分析与设计的高端课程，主要面向开发团队中的设计人员、系统分析人员、开发经 理、或项目经理，以及有望或有志成长为高级软件设计者的技术人员。 本课程通过一些大量的实际项目案例，揉合讲师的大型项目实际工作经验，以项目过程中的问题带动原理 的描述，从理论和实践的结合上有重点讲清问题。 【主办单位】中国电子标准协会【协办单位】深圳市威硕企业管理咨询有限公司 培训目标: 1、了解UML的正确应用方法与原理； 2、学员将了解如何把UML应用到面向对象分析和设计乃至整个软件过程中，包括使用UML建立业务模 型、需求模型、分析模型、设计模型、实现模型等； 3、重点讲解UML在具体的真实项目中的使用和应用过程指南，如何应用UML处理需求的变更，分析、 设计出强壮的架构，建立充分的实现模型。强调具体项目的过程。 4、运用系统分析模式进行本质分析； 5、了解如何设计稳健并易于扩展的架构； 6、通过实际的案例，掌握需求、分析设计的关键技巧； 7、看到好的和差的实际案例，反思自我，提高实际工作能力； 8、深入了解如何解决实际开发问题； 9、理解UML贯穿于迭代化、用例驱动和以构架为中心的过程； 10、掌握如何基于UML设计的可扩展的业务架构、应用架构和程序结构。 课题内容 第一单元： UML概念（一般介绍） UML的构成 视图、模型元素、图（用例、类、对象、序列、协作、状态、活动、构件、部署） 公共机制（规约、修饰符、扩展机制） 结构模型视图 数据类型、多重性、类、类与对象；关联（自关联、关联的多重性、角色名、关联的具体 化）；属性和操作。

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

软件架构-案例分析

票务系统架构案例分析?10.1 ATAM方法表述

?10.2 商业动机的表述 ?10.3 构架的表述 ?10.4 质量属性效用树 ?10.5 质量场景的构架分析 ?10.6 对系统构架的再分析 ?10.7 评审结论 10.1 ATAM方法表述 (1) 概述 ATAM（Architecture Tradeoff Analysis Method）： SEI提出的一种软件构架评估方法。ATAM评估方法的主 要目的： 1) 提炼出软件质量属性需求的精确描述；

2) 提炼出构架设计决策的精确描述； 3) 评估这些构架设计决策，并判定其是否令人满意的实现了这些质量需求。 ATAM评估方法： 并非把每个可以量化的质量属性都进行详尽的分析，而是使众多的风险承担者（包括经理、开发人员、测试人员、用户、客户等等）都参与进来，由此而达到上述目标的。 ATAM是一种挖掘潜在风险，降低或者缓和现有风险的软件构架评估方法。因此，以下三点是评估中要特别注重的：风险、敏感点和权衡点。 (2) 构架涉众 ·普通用户 ·用户管理员

·票务管理员 ·开发人员 ·测试人员 (3) 评估步骤 ATAM主要分以下几个步骤： 1)ATAM描述； 2)商业动机表述； 3)软件构架表述；4) 确定构架方式； 5)生成效用树； 6)分析构架方式； 7)确定场景及其优先级； 8)进一步分析构架方式； 9)得出结论。

10.2 商业动机的描述 项目经理从开发组织和客户角度，来表述票务系统的商业目标，综合如下： ?从开发组织角度：开发一个模块性强、实时高效、界面良好、与外部其他系统兼容良好的系统，这使得开发组织能够把整个产品或某个模块卖给其他客户，同时由于良好的界面和业务处理效率而受市场欢迎。 ?从客户角度：系统容易操作，可维护性好、系统稳定、可以及时准确的处理用户的在线订票或查询业务。根据上述目标，质量属性可以划分为两类：高优先级质量属性： 1)性能 2)安全性 3)易用性

大型网站高并发架构与自动化运维实战

大型网站高并发架构与自动化运维实战 运维工程师解决的问题？ 1、1000台服务器规模，JAVA和PHP混合环境，如何构建一套高效的从测试环境代码测试到正式环境的代码发布、回滚以及软件更新、配置变更的可实施的解决方案及规范流程制度？ 2、电商秒杀：前10秒100万并发抢购，请设计个方案解决之？ 3、6个机房，近1000台服务器如何设计一套所有账号统一管理的解决方案？ 4、不考虑硬件资源及带宽，请设计一套可行的网站架构，解决大流量DDOS攻击问题，请分层逐一详细说明？ 5、500台服务器规模，如何实现跨机房容灾，即一个机房宕机，其他机房可以最快接管提供服务 什么是运维工程师？ 一个互联网产品的上线流程 1、首先公司管理层给出指导思想，PM定位市场需求（或copy成熟应用）进行调研、分析、最终给出详细设计。 2、架构师根据产品设计的需求，如pv大小预估、服务器规模、应用架构等因素完成网络规划,架构设计等（基本上对网络变动不大，除非大项目） 3、开发工程师将设计code实现出来、测试工程师对应用进行测试。 4、好，到运维工程师出马了，首先明确一点不是说前三步就与运维工作无关了，恰恰相反，前三步与运维关系很大：应用的前期架构设计、软/硬件资源评估申请采购、应用设计性能隐患及评估、IDC、服务性能\安全调优、服务器系统级优化（与特定应用有关）等都需运维全程参与，并主导整个应用上线项目；运维工程师负责产品服务器上架准备工作，服务器系统安装、网络、IP、通用工具集安装。运维工程师还需要对上线的应用系统架构是否合理、是否具备可扩展性、及安全隐患等因素负责，并负责最后将产品（程序）、网络、系统三者进行拼接并最优化的组合在一起，最终完成产品上线提供用户使用，并周而复使：需求->开发（升级）->测试->上线（性能、安全问题等之前预估外的问题随之慢慢就全出来了）在这里提一点：网站开发模式与传统软件开发完全不一样，网站一天开发上线1~5个升级版本是家常便饭，用户体验为王嘛，如果某个线上问题像M$ 需要1年解决，用户早跑光了；应用上线后，运维工作才刚开始，具体工作可能包括：升级版本上线工作、服务监控、应用状态统计、日常服务状态巡检、突发故障处理、服务日常变更调整、集群管理、服务性能评估优化、数据库管理优化、随着应用PV增减进行应用架构的伸缩、安全、运维开发。

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

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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：

几种典型的商业智能(BI)系统架构分析

几种典型的商业智能(BI)系统架构分析 1、简单的BI架构这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。 2、联合的BI架构（Federated BI Architecture）这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。 2、1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture）·通常用于中小组织·需要良好的保管者的沟通·需要高级执行者买进·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的） 2、2 分布式逆向BI架构（Distributed Upstream BI Architecture）·中小组织和大型组织都适用·是大多数从下

至上注重实效表现的逼近系统·更多的考虑多数人意见·更多的限制于大多数人意见·实施团队需要良好的沟通 2、3 集中式的顺序BI架构（Centralized Downstream BI Architecture）·适用于长期数据仓库项目·用于紧密配合多管道的在巨大组织中到处存在的DW/DM系统·经常目标设定为特殊功能组织或行政中心·需要高层在所有的拥有者进行决策·需要为已有系统在实施团队和支持团队建进行良好的沟通 2、4 分布式顺序BI架构（Distributed Downstream BI Architecture）·适用于大型多元化组织·容易适应各种不同的冲突·容易转换到不同的环境·需要为已有系统在实施团队和支持团队间进行良好的沟通 2、5 混合型BI架构（Hybrid BI Architecture）·比任何理想化模型更接近现实情况·更适应自然的联盟·元数据集成更具有挑战性

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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

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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：

应用系统架构优化方法与案例实战

技术成就梦想应用系统架构优化方法与案例实战 当你的系统出了性能问题，你知道问题出在哪里吗？ 哦，你说你听不太懂？好吧，我换个说法问问：当你发起一个请求，过了2分钟才返回结果，你知道这时间都去哪儿了吗? 啥，你说这太简单了？时间就花在这：看这里，看这里，看这里。 这么容易？NO，NO,NO,难啊！ 当下，系统架构设计越来越复杂，应用程序不再是单一的架构了。时间都去哪儿了：也许主要花在程序逻辑处理、也许主要花在前台中间件交互慢、也许主要花在网络传输上、也许主要花在数据库模块、也许主要花在存储的IO处理上.... 当下，不止是系统本身复杂，系统的外接口也愈发繁多，时间还可能去这儿了：你的程序调用了外系统的客户资料系统、接着又调用了外系统的计费系统，接着又调用了外系统的渠道系统，接着又....面对性能问题你可能无所适从，因为我们无法判断是我们自己系统花费的时间多，还是别人系统花费的时间多？ 当下，系统的访问量越来越大，并发量也越来越大，时间去哪儿的问题忽然被蒙上了一层神秘的面纱：同一请求，有时查询只花了2分钟，有时只要2秒钟！为啥，压力不同呗。 哦，你说你的系统没那么复杂。Are you sure? 架构越发复杂、接口逐渐增多、并发访问量不断增大，这是时代趋势啊，得跟紧时代的脚步。嘿，别擦汗了，得想办法解决啊。 如何解决： 1. 首先你要了解你的系统，越详细越好(从业务逻辑到架构部署)；

2. 其次，我们得有一个获取系统交易时间分布的手段，好知道问题出在哪里（在纷繁复杂系统中绝非易事），我们会分享业内的专业工具，更会分享其核心原理（高端大气上档次吧）； 3. 接下来，你知道问题出在哪里了，你得具备不同模块的性能调优知识和经验。有哪些模块？比如：数据库、应用程序、网络、存储、中间件； 4. 处理这些模块的问题，也绝非易事，学问可大了。比如这些问题如果来自参数的不合理、特性没好好利用等，那好办，解决之。如果是来自没有很好的把握需求，模型设计的不合理、 甚至开发框架需要调整，那难度就更大了，不过你可以进行团队协作来解决之。 5. 如果有幸你将所有问题都解决了，是否就高枕无忧了吗？不见的，你还得考虑问题为什么会出现，未来还会出现吗，有无这方面的思考，档次立即被甩开两条马路！ 当然，还有其他不少有价值的东西可以继续发掘，比如我们需要哪些CHECK LIST过程来保证我们工作高效的开展？OK,这里有很多规范文档和大家共同分享。 好了,话不多说，这是个实用的课程，更是一个艰难的课程。让我们一起努力吧，我也很期待《应用系统架构优化方法与案例实战》的效果，大家共同进步！ 《应用系统架构优化方法与案例实战》课程大纲： 第01周混沌初开，携手走进性能优化的神秘世界 第02周乾坤始奠，耗时分布信息获取与基线理论 第03周锐意进取，平台性能收集手段与研究思路

(完整word版)几种典型的商业智能(BI)系统架构分析

几种典型的商业智能（BI）系统架构分析 目前，随着商务智能理论的不断发展，商务智能的系统架构已经从单一的理论衍生出多种架构，如分布式商务智能架构，联合商务智能架构等。下图是前BO公司定义的商务智能的基本架构，它是一种开放式的系统架构，可以分布式集成现有的系统。从这个架构中，我们可以比较清楚的看出目前商务智能架构的模式。包括数据层、业务层和应用层三部分。数据层基本上就是ETL过程。业务层主要是OLAP和Data Mining的过程。在应用层里主要包括数据的展示，结果分析和性能分析等过程。在实际应用中，由于每个公司的规模和组织架构的不同，在实施商务智能选择系统架构的时候要结合公司的特点，选者最合适的架构。下面就介绍几种现实系统中的几种BI架构。 BO公司定义的BI架构 1、简单的BI架构 这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。

2、联合的BI架构（Federated BI Architecture） 这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。 2.1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture） ·通常用于中小组织 ·需要良好的保管者的沟通 ·需要高级执行者买进 ·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的）

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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

软件系统架构图-参考案例

软件系统架构图-参考案例

各种软件开发系统架构图案例介绍

第一章【荐】共享平台架构图与详细说明 1.1.【荐】共享平台逻辑架构设计 (逻辑指的是业务逻辑) 注:逻辑架构图 --主要突出子系统/模块间的业务关系, 这里的逻辑指的是业务逻辑 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.【荐】技术架构设计 注:技术架构图 --主要突出子系统/模块自身使用的 技术和模块接口关联方式

百度架构师总结的java知识体系,

一、阅读源码、分析源码 程序员每天都和代码打交道。经过数年的基础教育和职业培训，大部分程序员都会「写」代码，或者至少会抄代码和改代码。但是，会读代码的并不在多数，会读代码又真正读懂一些大项目的源码的，少之又少。这种怪状，真要追究起来，怪不得程序员这个群体本身——它是两个原因造成的。 ?我们所有的教育和培训都在强调怎么写代码，并没有教大家如何读代码?大多数工作场景都是一个萝卜一个坑，我们只需要了解一个系统的局部便能开展工作，读不相干的代码，似乎没用 我常常把写代码和写作进行类比——二者有很多相通之处;但从培养写代码和写作的过程来看，二者又有很多不同。我们的写作能力，是建立在大量基础阅读的基础上的，是除了学习语法和文法知识外，从小学开始，经年累月，通过阅读各种不同层次的名家的作品，再加上各种各样的写作训练，累积出来的;而我们的写代码的能力，在了解和掌握了语法/文法之后(学习和抄写example 代码也算语法/文法学习的一部分)，跳过了大量阅读名家作品的过程，直接biu 地一下就自动养成了：学会基础的语法和试验了若干example 后，我们就火箭般蹿到了自己写代码打怪赞经验的阶段。这样略过大量阅读代码的阶段有三个害处： ?写代码的基础是不牢靠的，打怪升级的过程也是最慢的。道理很简单——前辈们踩过的坑，总结的经验教训，你都不得不亲自用最慢的法子一点点试着踩一遍。

?很容易养成stackoverflow driven 的写代码习惯——遇到不知如何写的代码，从网上找现成的答案，找个高票的复制粘贴改吧改吧，凑活着完成功能再说。写代码的过程中遇到问题，开启调试模式，要么设置无数断点一步步跟踪，要么到处打印信息试图为满是窟窿的代码打上补丁，导致整个写代码的过程是一部调代码的血泪史。(见我的文章：你要避免的软件开发模式) ?你周围最强的那个工程师的开发水平的上限就是你的上限。 ?对于以下的知识我已经录好了视频，需要的可以加群：561614305 只帮助最有需要的程序员 二、分布式架构体系 分布式怎么来的。传统的电信、银行业，当业务量大了之后，普通服务器CPU/IO/网络到了100%，请求太慢怎么办？最直接的做法，升级硬件，反正也不缺钱，IBM小型机，大型机，采购了堆硬件。

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。