互联网公司技术架构资料.百度.海量日志分析架构

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。

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

互联网电商系统架构介绍

互联网电商系统架构介绍

背景 说起架构，大多人想到的是技术语言、技术框架、SOA、微服务、中间件等，这些都是纯粹的系统架构或基础架构，它们基本不受业务影响，大多可以独立于具体业务进行开发和发展，形成自己独立的体系甚至标准化的技术产品。 但实际上大多情况下技术是为业务服务的，我们开发的更多的是应用系统或者称之为业务系统，业务的不同特点决定了应用（业务）架构也必然有不同的特点。 而这些不同的特点单纯靠技术肯定解决不了，应用架构设计的一条重要原则是技术中立，所以更多时候我们要从应用的角度而不是技术的角度去考虑问题。 我做过电商核心交易相关系统，提起电商大家想到的自然是PV、UV、高性能、高并发、高稳定、抢购秒杀、订单、库存、分布式事务等。 这里的每一个点初听起来都充满着高深与神秘，以关心较多的秒杀为例（1000 万人秒杀100 块100g 的金条）我们来分析看看。 常规秒杀架构常规架构如下

常规流量分布模型 展示层流量> 应用层流量> 服务层流量> DB 层流量 超NB 的系统流量分布模型如下 展示层流量= 应用层流量= 服务层流量= DB 层流量

我们知道DB 是系统最底层也是流量的最大瓶颈，从上面几个图可以看到，超NB 的公司解决了DB 瓶颈所有流量可以一路直到DB 层，每一层都可以任意扩展，那么系统的压力就可以轻松化解。 当然一些没有经验的系统也是这么做的，但DB 层甚至其他层扩展做不好，所以系统经常挂。而实际上再NB 的公司也不会这么去做，即使技术上能做到也没有必要，因为代价实在太大。 所以我们要从DB 层之前想办法梯形逐层进行流量过滤，也就成了上边看到的常规流量分布模型，最好的结果就是到DB 层流量只有实际的订单数100（100 块金条）。 秒杀流量过滤—常规思路 回到常规流量分布模型，以下是一个常用的秒杀系统流量过滤过程：

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

互联网开放平台的高可用架构

互联网开放平台的高可用架构

京麦是京东商家的多端开放式工作平台，是京东十万商家唯一的店铺运营管理平台，为京东商家提供在移动和桌面端的操作业务，京麦本身是一个开放的端体系架构，由京东官方和ISV 为商家提供多样的应用服务。 京麦开发平台是京东系统与外部系统通讯的重要平台，技术架构从早期的单一Nginx+Tomcat 部署，到现在的单一职责，独立部署，去中心化，以及自主研发了JSF/HTTP 等多种协议下的API 网关、TCP 消息推送、APNs 推送、降级、限流等技术。 京麦开放平台每天承载海量的API 调用、消息推送，经历了4 年京东618 的流量洗礼。本文将为您揭开京麦开放平台高性能API 网关、高可靠的消息服务的技术内幕。 高性能API 网关 京东内部的数据分布在各个独立的业务系统中，包括订单中心、商品中心、商家中心等，各个独立系统间通过JSF（Jingdong Service Framework）进行数据交换。而API 网关基于OAuth2 协议提供，ISV 调用是通过HTTP 的JSON 协议。

1. 网关防御校验：这里包含降级和限流，以及多级缓存等，进行数据正确性校验； 2. 网关接入分发：网关分发会根据网关注册中心的数据进行协议解析，之后动态构建调用实例，完成服务泛化调用。 API 网关是为了满足618 高并发请求下的应用场景，网关在服务调度、身份授权、报文转换、负载与缓存、监控与日志等关键点上进行了针对性的架构优化。 API 元数据统一配置 API 的调用依赖对元数据获取，比如API 的字段信息、流控信息、APP 密钥、IP 白名单等、权限配置等。在618 场景下，元数据获取性能是API 网关的关键点。基于DB 元数据读取是不可取的，即使对DB 做分库分表处理也不行，因为DB 就不是用来抗量的。 其次，要考虑到元数据的更新问题，定时的轮训更新会产生极大延迟性，而且空轮训也是对系统资源的极大浪费，采用MQ 广播通知不失为一种解决办法，但MQ 仅仅解决数据同步的问题，数据缓存在集群里服务如何保证数据一致性和数据容灾，又极大的增加了系统复杂度。

“互联网+政务服务”技术体系建设指南

互联网+政务服务”技术体系建设指南 目录 引言 一、总则 （一）指导思想 （二）总体目标 （三）重点任务 1.业务支撑体系建设 2.基础平台体系建设 3.关键保障技术体系建设 4.评价考核体系建设 二、“互联网+政务服务”的主要内容 （一）按事项性质分类 （二）按服务对象分类 （三）按实施主体分类 （四）按服务主题分类 （五）按服务层级分类 （六）按服务形式分类 （七）按行政管辖分类 三、“互联网+政务服务”平台总体架构 （一）总体构架

1.总体层级体系 2.平台系统组成 3.建设方式 （二）业务流程 （三）平台技术架构 1.基础设施层 2.数据资源层 3.应用支撑层 4.业务应用层 5.用户及服务层 （四）用户注册和认证体系 1.分建方式 2.统分方式 3.统建方式 四、政务服务信息的汇聚、发布与展示 （一）需求侧（面向社会） 1.用户访问——“我” 2.信息资讯——“我要看” 3.信息检索——“我要查” 4.服务引导——“我要办” 5.咨询问答——“我要问” 6.监督评价——“我要评”

7.个性化推送——“我的” （二）供给侧（面向政府内部） 1.事项清单标准化 2.办事指南规范化 3.审查工作细则化 4.业务办理协同化 5.事项管理动态化 五、政务服务事项的一体化办理 （一）互联网政务服务门户（外部服务） 1.建设管理要点 2.主要功能 3.用户（自然人和法人）信息管理 （二）政务服务管理和业务办理（内部办理） 1.基础业务功能 （1）政务服务事项管理 （2）政务服务运行管理 （3）电子监察管理 （4）电子证照管理 （5）网上支付管理 （6）物流配套管理 2.功能拓展与流程优化 （1）并联审批

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。

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

4)数据的分析

5)大数据的价值：决策支持系统

大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用

大数据平台架构剖析

大数据平台架构剖析

数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下： 可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作，例如上钻、下钻、切片等操作。大部分BI系统都基于关系型数据库，关系型数据库使用SQL语句进行操作，但是SQL在多维操作和分析的表示能力上相对较弱，所以Cube有自己独有的查询语言MDX，MDX表达式具有更强的多维表现能力，所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山，大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务，轻易便可搭建出一套Olap 分析系统。不过BI的问题也随着时间的推移逐渐显露出来： BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主，对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力，例如图片，文本，音频的存储，分析。

?由于数据仓库为结构化存储，在数据从其他系统进入数据仓库这个东西，我们通常叫做ETL过程，ETL动作和业务进行了强绑定，通常需要一个专门的ETL团队去和业务做衔接，决定如何进行数据的清洗和转换。 ?随着异构数据源的增加，例如如果存在视频，文本，图片等数据源，要解析数据内容进入数据仓库，则需要非常复杂等ETL程序，从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。 ?当数据量过大的时候，性能会成为瓶颈，在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力。?数据库的范式等约束规则，着力于解决数据冗余的问题，是为了保障数据的一致性，但是对于数据仓库来说，我们并不需要对数据做修改和一致性的保障，原则上来说数据仓库的原始数据都是只读的，所以这些约束反而会成为影响性能的因素。 ?ETL动作对数据的预先假设和处理，导致机器学习部分获取到的数据为假设后的数据，因此效果不理想。例如如果需要使用数据仓库进行异常数据的挖掘，则在数据入库经过ETL的时候就需要明确定义需要提取的特征数据，否则无法结构化入库，然而大多数情况是需要基于异构数据才能提取出特征。

工业互联网体系技术架构

工业互联网体系架构

（一）工业互联网的内涵 工业互联网的内涵用千界定工业互联网的范畴和特征，明确工业互联网总体目标，是研究工业互联网的基础和出发点，我们认为，工业互联网是互联网和新—代信息技术与工业系统全方位深 度融合所形成的产业和应用生态，是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。其本质是以机器、原 材料、控制系统、信息系统、产品以及人之间的网络互联为基础，通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织方式变革。工业互联网可以重点从“网络"、“数据“和“安全”三个方面来理解。其中，网络是基础，即 通过物联网、互联网等技术实现工业全系统的互联互通，促进工业数据的充分流动和无缝集成；数 据是核心，即通过工业数据全周期的感知、采集和集成应用，形成基于数据的系统性智能，实现 机器弹性生产、运营管理优化、生产协同组织与商业模式创新，推动工业智能化发展；安全是保障，即通过构建涵盖工业全系统的安全防护体系，保障工业智能化的实现。工业互联网的发展体 现了多个产业生态系统的融合，是构建工业生态系统、实现工业智能化发展的必由之路。 工业互联网与制造业的融合将带来四方面的智能化提升。一是智能化生产，即实现从单个机 器到产线、车间乃至整个工厂的智能决策和动态优化，显著提升全流程生产效率、提高质量、降低 成本。二是网络化协同，即形成众包众创、协同设计、协同制造、垂直电商等—系列新模式，大 幅降低新产品开发制造成本、缩短产品上市周期。三是个性化定制，即苤千互联网获取用户个性化 需求，通过灵活柔性组织设计、制造资源和生产流程，实现低成本大规模定制。四是服务化转型， 即通过对产品运行的实时监测，提供远程维护、故障预测、性能优化等一系列服务，并反馈优化 产品设计，实现企业服务化转型。 工业互联网驱动的制造业变革将是—个长期过程，构建新的工业生产模式、资源组织方式也并非—跋而就，将由局部到整体、由浅入深，最终实现信息通信技术在工业全要素、全领域、全产业链、全价值链的深度融合与集成应用。 （二）工业互联网和智能制造的关系 作为当前新—轮产业变革的核心驱动和战略焦点，智能制造是基千物联网、互联网、大数据、 云计算等新—代信息技术，贯穿千设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有信息深度 自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。具有以智 能工厂为载体、以生产关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以全面深度互 @ 5

互联网平台高并发技术架构

互联网平台高并发技术架构

每年“双11”都是一场电商盛会，消费者狂欢日。今年双11 的意义尤为重大，它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。而对技术人员来说，双十一无疑已经成为一场大考，考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。 一次成功的大促准备不光是针对活动本身对系统和架构做的优化措施，比如：流量控制，缓存策略，依赖管控，性能优化……更是与长时间的技术积累和打磨分不开。下面我将简单介绍支付宝的整体架构，让大家有个初步认识，然后会以本次在大促中大放异彩的“蚂蚁花呗”为例，大致介绍一个新业务是如何从头开始准备大促的。 架构 支付宝的架构设计上应该考虑到互联网金融业务的特殊性，比如要求更高的业务连续性，更好的高扩展性，更快速的支持新业务发展等特点。目前其架构如下：

整个平台被分成了三个层： 运维平台（IAAS）：主要提供基础资源的可伸缩性，比如网络、存储、数据库、虚拟化、IDC 等，保证底层系统平台的稳定性； 技术平台（PAAS）：主要提供可伸缩、高可用的分布式事务处理和服务计算能力，能够做到弹性资源的分配和访问控制，提供一套基础的中间件运行环境，屏蔽底层资源的复杂性；

业务平台（SAAS）：提供随时随地高可用的支付服务，并且提供一个安全易用的开放支付应用开发平台。 架构特性 逻辑数据中心架构 在双十一大促当天业务量年年翻番的情况下，支付宝面临的考验也越来越大：系统的容量越来越大，服务器、网络、数据库、机房都随之扩展，这带来了一些比较大的问题，比如系统规模越来越大，系统的复杂度越来越高，以前按照点的伸缩性架构无法满足要求，需要我们有一套整体性的可伸缩方案，可以按照一个单元的维度进行扩展。能够提供支持异地伸缩的能力，提供N+1 的灾备方案，提供整体性的故障恢复体系。基于以上几个需求，我们提出了逻辑数据中心架构，核心思想是把数据水平拆分的思路向上层提到接入层、终端，从接入层开始把系统分成多个单元，单元有几个特性： 每个单元对外是封闭的，包括系统间交换各类存储的访问； 每个单元的实时数据是独立的，不共享。而会员或配置类对延时性要求不高的数据可共享；

“互联网+政务服务”平台技术架构

“互联网+政务服务”平台技术架构 “互联网+政务服务”，促进部门间信息共享，是深化简政放权、放管结合、优化服务改革的重要内容。为进一步推动部门间政务服务相互衔接，协同联动，打破信息孤岛，变“群众跑腿”为“信息跑路”，变“群众来回跑”为“部门协同办”，变被动服务为主动服务，特制定本实施方案。 “互联网+政务服务”平台技术架构由基础设施层、数据资源层、应用支撑层、业务应用层、用户及服务层五个层次组成。 （1）基础设施包括网络、服务器、安全等硬件基础设施，优先依托政务云平台进行集约化部署建设。网络方面，政务服务的预审、受理、审批、决定等原则上依托统一电子政务网络，政务服务的咨询、预约、申报、反馈等依托互联网。政务服务数据共享平台依托电子政务网络建设。 （2）资源目录和数据交换，汇聚政务服务事项库、办件信息库、监管信息共享库、信用信息库等政务服务业务信息库，共享利用人口、法人、地理空间信息、电子证照等基础信息资源库，实现数据资源共建共享，共同构成政务服务数据共享平台，为政务服务提供统一的数

据支撑。 基于DaaS（数据即服务）技术，无须侵入原系统，只需访问业务系统的表现层，即可重建出业务系统的数据接口。通过此技术，快速生成与“大一窗式”受理平台对接的信息系统的数据接口,从而在无需多部门对接，无需协调源系统开发商的前提下，通过对接口服务的调用，实现受理数据的分发和审批环节数据的获取等，实现跨部门跨系统的数据对接。进而将本项目沟通成本及难度降到最低，将人员开发成本降到最低，从而大幅度提升工作效率，加快项目的实施进度。 洛龙区政府推进实体政务大厅与网上服务平台融合发展，线上线下功能相辅相成的政务服务新模式：适应“互联网+政务服务”发展需要，进一步提升实体政务大厅服务能力，引入社会力量，加快与网上服务平台融合，积极利用第三方平台，开展预约查询、证照寄送，以及在线支付等服务；形成线上线下功能互补、相辅相成的政务服务新模式；依法有序开放网上政务服务资源和数据，鼓励公众、企业和社会机构开发利用，提供多样化、创新性的便民服务。