苏宁大数据平台任务调度模块架构设计

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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

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

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5.服务重启和任务状态恢复\t6

Master Active 组合服务\t7

Master HA高可用设计\t7

Recover任务状态恢复设计\t7

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家详细分享。

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任务运维模块主要关注平台的自身稳定性、健壮性等各个指标的监控与预警、平台任务执行异常的监控、任务运行诊断分析、动态扩缩容和应急降级等方面，涉及到的内容也很多，后续章节会陆续跟大家分享。

今天我们重点详细阐述苏宁大数据离线任务调度开发平台的核心模块—任务调度模块的架构设计以及开发实践过程中的关键功能点。

2.设计目标与主要功能

调度模块的核心目标要保证任务能够按照用户配置的调度时间、依赖关系准实时调度和执行，同时也允许用户根据实际需要随时启动和停止任务调度，调整任务执行计划。所谓准时实调度，指的是调度模块会按照各个上线的任务流的调度时间生成调度执行计划，当触发时间到了，平台会按照调度执行计划精确的生成任务流实例和任务实例。但是在任务执行上，并不保证准实时的分配机器执行。实际上平台以整体资源使用情况为最高原则，并按照一定的限流策略控制任务的执行，比如：任务优先级、任务组并发度、平台任务并发数、任务特定执行时间等因素。在保证平台资源允许的情况下，尽量按时执行任务。为了保障任务的实时性，必须保障任务资源的可用性和计划可控性。

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调度模块的主要核心服务功能包括以下几点：

服务重启和任务状态恢复功能

在调度服务重启、主备切换后，系统状态以及任务运行状态能否准确的恢复。比如，主节点崩溃或维护期间，发生状态变更的任务在主节点恢复以后，能否正确更新状态等等。

Web API接口服务

用户通过Web控制后台管理作业，而Web控制后台与Master服务器之间的交互透过Rest 服务来执行，Rest服务也可以给Web控制后台以外的其它系统提供服务（用于支持外部系统和调度系统的对接）。另外为了便于监控和调查分析调度异常和问题，提供Master内存关键信息的查询和人工干预的接口能力。

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数据信息缓存服务

缓存上线任务流、任务、事件、系统配置、服务器的关键元数据信息，这些信息一般在任务流上线后不会经常发生变更，没必要实时从数据库中读取。并对外提供这些元数据信息的同步接口服务，保证缓存信息与数据库的一致性。

缓存任务流实例、任务实例、事件实例等中间状态信息，同时持久化到数据库中。便于在任

务状态切换、任务依赖执行快速找到对应的运行中的关键数据。并在任务实例数上升一定量级以后可以快速的从内存中缓存的中间状态数据完成依赖检查和触发执行逻辑，降低对数据库因为频繁访问造成的压力。

任务调度服务

主要负责上线任务流的配置检查、生成任务流执行计划、按照执行计划生成任务流与任务实例，生成任务实例状态机和节点之间的依赖触发关系。除了这些系统调用主要功能外，还提供人工干预任务执行的服务功能，比如：任务流上下线、任务补数据、任务重跑、任务杀死、失败重试等

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任务状态机管理

任务流按照调度服务的执行计划会在每个调度周期内生成需要执行的任务流实例和任务实例信息，这些实例在调度过程中存在多种临时状态，并具备一定的生命周期。状态切换的时候触发一定的业务逻辑，比如：任务实例由新建状态切换到待分配状态，由待分配状态切换到已分配状态，由执行中状态切换到执行结束状态都可能需要完成一定的处理。这里我们采用了状态机的管理机制来确保任务执行状态的持续性和完整性。

任务状态分析服务

任务实例在调度过程中存在多种临时状态的切换，每次状态切换必须成功才能保证状态变化的持续性和完整性，从而保证任务实例从生成到结束的完整生命周期。如果状态切换过程中发生意外或者长时间停滞在某个状态不变，可能会导致调度异常和用户使用恐慌，为了准确及时的分析任务实例的状态停滞原因，需要在任务状态生成和切换的时候进行检查校验，把不能切换的原因及时记录，便于分析问题。

任务状态发布服务

平台上的任务处理的是数据，数据处理的及时性和准确性对业务系统是有极大的影响。而平台的任务运行状态往往只会记录在本平台数据库中，外部系统无法感知。在很多场景下，业务系统需要根据任务的执行状态来执行自己的特定业务逻辑，通过传统的任务状态查询接口又存在延迟性和性能问题，比如：任务状态的变更，执行时间长短会因为多种因素而变得不确定；多个外部系统调用平台接口可能会导致平台自身压力的不确定性。可以在任务实例生成和状态切换的时候，将任务实例状态按照用户的配置要求，及时的发布出去，业务系统根据需要进行订阅，确保任务状态更新的及时性，又降低对平台的侵入和压力。

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任务分配与流控服务

主要负责满足执行条件的任务实例的分配，以及在任务执行高峰、资源紧张的情况下如何智能有效的进行相应的流控。在以整体资源使用情况为最高原则，并按照一定的限流策略控制任务的执行，比如：任务优先级、任务组并发度、平台任务并发数、任务特定执行时间等因素。在保证平台资源允许的情况下，尽量按时执行任务。为了保障任务的实时性，必须保障任务资源的可用性和计划可控性。

事件触发服务

主要解决复杂业务场景里，跨任务流依赖、跨系统平台依赖的调度执行问题。比如：平台内

部多个系统多个任务流之间的依赖调度，以及外部业务系统在某种条件下需要通知调度平台执行自己的任务。另外需要解决各种频率之间的依赖关系，比如：天依赖天、天依赖小时、周月依赖天等.

主机健康监控服务

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负责管理可以执行任务的机器资源,并根据各机器的健康度合理的分配任务。主要包括：worker机器的发现与管理、worker机器的健康度评估、worker检活、主机黑白名单（加入黑名单的机器不能领取和执行任务）等

异步更新服务

平台中存在大量的持久化操作，比如：任务实例的生成与状态更新、事件的触发实例生成、任务流的启停状态、任务运行状态原因分析等。有些持久化操作需要伴随业务逻辑同步更新，确保操作的事务完整性，比如：任务流上下线、任务实例的状态切换，必须保证内存和数据库一致性。有些操作则不要求高度一致性和实时性，甚至有些数据的更新错误或者丢失也可以忽略不计。同步更新在确保事务、数据的完整和一致性外，带来了平台性能的一定下降。而异步更新服务可以提高平台的运行性能和并发能力，这些低有求的操作和数据同步服务就可以采用异步更新服务来完成。比如：任务运行状态停滞原因分析、任务状态的对外发布等

3.专业术语

苏宁大数据离线任务开发调度平台具有和业内同款平台产品的共性，也具备自己的特殊性和专业性。在理解和使用我们的平台之前，需要了解平台常见的专业术语，以免造成理解和使用上的分歧。

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任务流实例的中间运行状态，主要包括：待调度、执行中、执行失败、执行成功。

任务实例的中间运行状态，主要包括：待调度、待分配、已分配、已领取、参数检查错误、资源准备失败、执行中、杀死、执行失败、失败重试、执行成功、忽略失败。

4.调度架构设计

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从系统架构的角度出发，模块化的设计有利于功能隔离，降低组件耦合度和单个组件的复杂度，提升系统的可拓展性，一定程度上有利于提升系统稳定性，但带来的问题是开发调试会更加困难，从这个角度来说又不利于稳定性的改进。所以各个功能模块拆不拆，怎么拆往往是需要权衡考虑的。

平台采用常见的主从式架构，按照功能模块划分清晰，职责单一而不紧耦合，避免繁重复杂的业务耦合设计。调度模块在系统架构上分为web接口服务、重启恢复服务、数据缓存服务、任务状态发布服务、事件触发服务、异步更新服务、任务调度服务、任务状态机管理、任务分配服务、主机健康监控服务以及任务实例状态监听服务等十几个主要服务功能。每个服务

模块负责的功能清晰，互相耦合度低，具有良好的扩展性、稳定性和容错性。调度的整体架构设计如下图所示。

调度模块涉及到多种功能服务，这些功能服务内部涉及到大量复杂的、交互的事件处理、状态转换，同时，这些事件调度和状态转换又对实时性和效率提出了极高的要求。可以想见，没有一个规整的、通用型良好的调度器，平台代码无论是对读者，还是对开发者，都将变成一场灾难，同时平台的运行效率也会变得无法忍受。统一的、设计良好的、通用的和共用的调度器，对于调度模块不同组件的开发者来说是一种解脱，大大降低了平台在事件调度、状态转换的底层出错的可能性，提高了代码稳定性和可读性。

如何组装、如何进行有效的接口调用来支撑平台百万级的任务高效稳定的执行。在组装设计上需要慎重选型。一般多服务调用分为函数调用和事件驱动两种模式。

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相比于基于函数调用的编程模型，这种编程方式具有异步、并发等特点，更加高效，因此更加适合大型分布式系统。调度模块的十几个服务之间的大部分服务调用也基本是基于事件驱动的编程模型进行设计。开发实践过程中，Hadoop的核心调度器AsyncDispatcher的设计和实现同Hadoop状态机一样，这个通用调度器设计得十分通用，完美可扩展可重用，我们在自己的项目中完全可以使用Hadoop的调度器实现我们自己的事件调度逻辑。

5.服务重启和任务状态恢复

该服务主要是将调度模块的所有服务组件进行统一的注册和管理，并按照平台的业务逻辑顺序进行顺序初始化和启动。并通过HAService服务往ZK抢注Master的服务器节点目录，来完成主备Master的状态切换。通过RecoverService服务完成从数据库中同步任务流、任务、事件等元数据信息和任务实例、事件实例等实例信息的内存恢复操作。根据任务实例的数据库和zk中保存的状态进行任务状态机的创建和后续状态的持续触发操作。

Master Active 组合服务

如前文所述，调度模块包括了十几个核心功能服务，如何有效的管理和协同这些服务的起停顺序、服务之间的调度关系，我们在Java设计模式上采用了组合模式(Composite)，将这十几个服务按照调度的业务关系进行了组合包装。

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Hadoop Yarn的CompositeService提供了一个比较好的组合封装服务，包括服务的注册（添加和移出）、服务的初始化和启停操作，这些服务被顺序的保存在一个List对象中，各个服务会按照顺序进行逐个初始化和启停。调度模块的这十几个关键服务统一打包在MasterActiveService中。

Master HA高可用设计

高可用性.（High Availability）指的是通过尽量缩短因日常维护操作（计划）和突发的系统崩溃（非计划）所导致的停机时间，以提高系统和应用的可用性。HA系统是目前企业防止核心计算机系统因故障停机的最有效手段。

在HA方面，按照准实时的设计目标，平台并没有打算做到秒级别的崩溃恢复速度，系统崩溃时，只要能在分钟级别范围内，重建系统状态，就基本能满足系统的设计目标需求。

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所以其实高可用性设计的重点，关键在于重建的过程中，系统的状态能否准确的恢复。比如，主节点崩溃或维护期间，发生状态变更的任务在主节点恢复以后，能否正确更新状态等等。而双机热备份无缝切换，目前来看实现难度较大（太多流程需要考虑原子操作，数据同步和避免竞争冲突），实际需求也不强烈，通过监控，自动重启和双机冷备的方式来加快系统重建速度，基本也就足够了。

本平台在设计的时候采用了“主从方式”实现HA，主要设计要点：

(1)一个状态管理功能模块

实现一个zkFailover，常驻在每一个Master服务节点内，每一个failover负责监听自己所在节点，利用zk进行状态标识。当需要进行状态切换时，由zkFailover实现状态切换，切换时需要注意防止brain split现象发生。

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(2)对外服务方式

除了HAService服务外，只能有一个Master节点可以托管和执行其他所有服务。另外一个节点只能启动HAService监听主节点的状态。只有主节点停止服务后，才能启动其他服务进行工作。

Recover任务状态恢复设计

在调度服务重启、主备切换后，系统状态以及任务运行状态能否准确的恢复。比如，主节点崩溃或维护期间，发生状态变更的任务在主节点恢复以后，能否正确更新状态等等是一个任务调度平台的重要功能和考核指标。

Recover不仅需要恢复各种实例信息的元数据信息和状态信息，确保每个任务实例状态切换的连续性、完整性和正确性，还要保证每个任务流内部各个节点之间按照依赖关系及时的触发和正确执行。在某些场景下，还需要对因为调度服务停止期间遗漏的任务流和任务实例进行补偿。

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第一步完成任务配置相关的元数据信息的恢复。

即从数据库中同步必要的元数据信息到调度内存中。元数据信息在数据库中不是存放了一份，为什么还要从数据库中同步一份到调度的内存中呢在任务量很少的情况下每次读写数据库不会对数据库造成压力。但是在任务量上升，任务实例的生成量和状态切换的量成几何级上升，随着对数据库的读写TPS也会上升。这样一方面可能会造成数据库的压力偏大，另一方面如果数据库服务不稳定、网络抖动等外部因素而导致调度服务卡住。

在大多数情况下，任务流一旦上线后不会轻易发生变更。如果有部分变动，可以通过Master 的web接口同步内存和数据库的配置信息。为了保证状态的一致统一，和任务相关的信息变更，无论是用户发起的作业配置修改，还是执行器反馈的作业状态变更，都会提交给Master 节点同步写入到数据库。具体参考下图。

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第二步完成实例信息和任务状态的恢复。

实例信息的恢复主要包括：任务流实例、任务实例、事件实例的状态恢复，已经结束的任务流实例信息不作为恢复的对象。这一步不仅仅的单纯同步实例的信息到调度内存里，更重要的是要恢复任务实例的状态，确保任务执行按照计划和依赖关系正确的执行下去。

任务流实例是按照任务流的执行计划不断生成的运行个体。当重启扫描数据中“未执行结束”的任务流实例时，可能会存在大量的实例个体，执行恢复的时候，智能根据“未执行结束”的任务流实例个数启动一定数量的线程，按照任务流实例进行切分，进行批量恢复。

第三步补偿丢失的任务实例批次

Master调度重启或者服务器宕机等因素造成任务调度计划被打断，再次恢复后需要对服务终止期间的丢失的任务实例进行补偿，否则会造成某些任务执行计划被错过而没有得到调度执行，引发数据故障。

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根据故障恢复的时间长短，结合每个频率的任务做出不同的补偿措施。下表是根据不同频率类型按照对应策略进行补偿。

对于一些复杂的业务场景的任务，也不是必须要把所有遗漏的批次都补偿完毕，可以适当补偿一些遗漏批次，其他遗漏批次在服务重启后人工补偿。如果把历史遗漏批次都补偿，可能会因为补偿的实例数过多而导致当前批次被延后执行。

API接口服务

用户通过Web控制后台管理作业，而Web控制后台与Master服务器之间的交互透过Rest 服务来执行，Rest服务也可以给Web控制后台以外的其它系统提供服务（用于支持外部系统和调度系统的对接）。另外为了便于监控和调查分析调度异常和问题，提供Master内存关键信息的查询和人工干预的接口能力。

考虑到调度模块的代码部署不依赖外部容器，比如：Tomcat、JBoss等，又要对外提供Web 接口服务，因此在技术选型上需要注意这一点。目前市场上流行的SpringBoot、内嵌Jettty 等其他Servlet容器方案都可以解决这个问题。我们的平台使用的架构是Jersey+Guice+Jetty+ Mybatis，jersey作为Rest服务框架，Guice作为DI框架，使用内嵌Jetty作为应用容器，Mybatis负责数据库的持久化操作，并舍弃配置，这样使得开发和部署十分轻量和简单。

下图是调度模块里各个服务、容器、上下文之间的访问交互图。

Master上下文承载了配置文件、注册服务的查找与发现、元数据和实例数据信息以及各个服务的调用转发器（Dispatcher）。其他服务组件通过Master上下文可以很方便的获取系统配置信息，调用其他组件接口。Guice框架目前主要托管了数据库相关操作类以及web服务接口类，被托管的服务类以单例的形式保存。整个调度模块内嵌了Jetty容器，部署和启动了WebServer服务，提供外部与Master内部服务的交互入口。

7.后续

上述文章讲述了调度模块的架构设计、恢复和web服务，后续文章会接着讲述调度服务的设计细节。调度服务是整个调度模块非常核心的服务组件，涉及到任务流上下线、任务状态机管理、任务重跑补数据等运维操作，限于篇幅和时间问题，本次的调度模块的分享先写这么多，后续会陆续对其他服务组件进行详细阐述，敬请期待。

作者

桑强：苏宁易购IT总部大数据平台研发中心离线计算工具研发部经理。10年软件行业从业背景，13年开始接触大数据，有着5年多的大数据应用和平台开发经验。现在负责苏宁大数据基础工具平台的研发工作，主要包括离线计算工具、实时计算工具、数据资产与质量平台的架构、研发和项目管理等工作。在对接大数据底层和大数据业务线之间，如何做好平台工具化，降低用户使用难度，支撑大数据应用的实践和研发上有着丰富的研发经验。————————————————

原文链接：

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

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

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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。

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

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

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

医疗数据集成平台总体架构设计

医疗数据集成平台总体架构设计 于洁，陈功，沈宫建 [摘要]随着现代医院数字化建设的进一步发展，各种信息系统将越来越多的被投入使用。不同信息系统的构架设计、实现手段和开发环境都有差异，一般而言这些系统之间无法直接进行数据交互。医院需要建立个提供各个子系统之间高效数据交互的集成平台，结合业务流程实现业务的跨系统整合。文章从医院数据集成平台的设想和构建实际出发，提出了数据集成平台设计理念、构架模块方面的理论设想，并将在实际建设中加以进一步验证和落实。 [关键词]数据集成；平台；架构设计 1 系统建设思路 现代化医院的发展越来越依赖各种医疗信息系统的高效运作。随着信息系统的逐步完善和充实，将会有更多不同的信息系统加入医院工作流程，在不同的医疗领域发挥作用。 这些信息系统可能分别由不同的公司研发，其设计理念、开发环境、模块接口等都各不相同，更不可能彼此之间直接进行数据交互。目前，大部分医院的医疗信息系统实现数据共享是采用了传统点对点通信模式的方法，这样的方式需要每两个系统之间都有专用的接口，且当有新系统添加进来的时候，也必须要单独为每个子系统开发与新系统相应的接口，工作量极大。这样的专用接口也存在很大风险，容易导致系统崩溃，中断医院正常的医疗业务流程。 因此，需要建设一个能与全院所有医疗信息系统直接沟通的数据集成平台，以此为中介，实现各 系统间的数据共享和交互。 1)基本原则 数据集成交换平台的基本建设原则包括： (1)实用性 项目是新型研发型项目，在国内同行业尚未有成熟案例的情况下，创新性地提出数据集成交换平台的建设思想。同时，本着保护投资的原则，采用业界先进的技术架构和开发工具，以免费开源的ICE中间件为核心，立足自主研发，力求形成具有自主知识产权的软件平台系统。 (2)安全性 数据的安全性要保证交换的数据必须准确无误，必须建立完善的数据访问、备份等安全机制。 平台系统软件自身的安全性，一旦交换平台或任一子系统发生故障，不影响现有子系统的正常运 行，确保医院日常业务的正常流转。 平台系统提供灵活、多样的交换模式，具有严密的监控策略，可以随时定义、调整业务数据的流转方式。提供完善的应急措施，建立故障情况下的紧急响应预案。 (3)稳定性 数据交换平台系统的成功研究实施，将成为江苏省中医院的核心业务应用，因此，平台系统软件的稳定性至关重要。一方面，业务流程的规范定义必须符合医院现有的业务应用，又具有前

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。

智慧校园云平台总体设计

智慧校园云平台总体设计

目录 一、方案概述 (4) 1.1智慧校园云建设背景 (4) 1.2智慧校园云建设目标 (5) 1.3智慧校园云建设理念 (5) 1.4智慧校园云建设路线 (6) 二、智慧校园云需求分析 (8) 2.1教育教学资源的整合 (8) 2.2教育教学服务平台 (8) 2.3建设教师专业发展平台 (8) 2.4建设特色校园文化平台 (8) 2.5建设师生互动平台 (9) 2.6统一的应用集成环境 (9) 三、总体设计 (9) 3.1建设思路 (9) 3.2设计原则 (10) 3.3总体规划 (11) 3.4逻辑架构 (12) 3.5技术选型 (12) 3.6系统支撑服务 (13) 3.6.1统一身份认证 (13) 3.6.2统一校园门户 (15) 3.6.3统一数据中心 (15)

四、基础支撑环境 (16) 4.1硬件支持系统设计 (16) 4.2基础硬件配置 (18) 4.2.1应用服务器 (18) 4.2.2数据库服务器 (19) 4.2.3存储 (20) 4.2.4存储网络交换机 (23) 4.3成熟软件配置 (24) 4.3.1操作系统 (24) 4.3.2数据库 (24)

一、方案概述 1.1智慧校园云建设背景 中小学智慧校园是借助信息技术手段，对学校的教育、教学、管理等主要业务以及资源和数据进行优化、整合和融通，拓展现实校园的时间和空间维度，在传统校园的基础上构建一个数字空间，实现从环境、资源到活动的数字化，从而达到提升教育教学质量和管理水平的目的；以上概念既是一个实用概念，也是一项工程和标准，更是一种文化，从这种角度来说它并没有严格意义上的学术定义。 智慧校园建设是学校信息化的战略任务，需要全面掌握并梳理学校各个方面的运作流程，优化并整合学校整体资源，同时还需要顺应教育改革和优化教育教学过程。这里所倡导的数字空间，允许我们在数字环境下开展学习、教学和管理，从而营造出校园数字文化氛围。智慧校园云的目的就在于以信息技术辅助学校提高教育教学质量和效率，实现科学与和谐发展。 为使智慧校园云建设方案更加适合学校的发展需要，我们通过问卷、座谈了解干部、教师、学生、家长对目前校园网的意见和建议，学校领导班子经过反复研究，确定了学校数字化建设的基本设计思路：力图整合学校服务管理、课程资源、教研交流互动、家校协同、校园安全监控等方面的系统开展校园数字化建设，着力打造富有特色的智慧校园网络。学校提出了“建设具有数字化特点的教育教学、管理服务的网络支撑体系，推进教育信息化整体进程；紧紧围绕百年发展历史和地域文化特点，弘扬新童谣文化特色，创建网络环境下教与学方式变革的智慧校园；设计与学校未来发展定位相适切的智慧校园云方案，优化并选取对学校自身发展具有引导作用的建设方案。”