一线互联网智能推荐系统架构演进

一线互联网智能推荐系统架构演进

作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》零，题记在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。

京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。随着业务的快速发展以及移动互联网的到来，多屏（京东App、京东PC商城、M站、微信手Q等）互通，推荐类型从传统的商品推荐，逐步扩展到其他类型的推荐，如活动、分类、优惠券、楼层、入口图、文章、清单、好货等。个性化推荐业务需求比较强烈，基于大数据和个性化推荐算法，实现向不同用户展示不同内容的效果。为此，团队于2015年底再次升级推荐系统。2016年618期间，个

性化推荐大放异彩，特别是团队开创的“智能卖场”，实现了

活动会场的个性化分发，不仅带来GMV的明显提升，也大幅降低了人工成本，大大提高了流量效率和用户体验，从而达到商家和用户双赢，此产品获得了2016年度的集团优秀

产品。为了更好地支撑多种个性化场景推荐业务，推荐系统一直在迭代优化升级，未来将朝着“满屏皆智能推荐”的方向

发展。一、推荐产品用户从产生购买意向，到经历购买决策，直至最后下单的整个过程，在任何一个购物链路上的节点，推荐产品都能在一定程度上帮助用户决策。1.1、推荐产品发展过程推荐产品发展历程主要经历了几个阶段（图1），由简单的关联推荐过程到个性化推荐，逐步过渡到场景智能推荐。从相关、相似的产品推荐过渡到多特征、多维度、用户实时行为、结合用户场景进行的全方位智能推荐。图1 推荐产品发展历程1.2、多屏多类型产品形态多类型主要指推荐类

型覆盖到多种类型，如商品、活动、分类、优惠券、楼层、入口图、文章、清单、好货等。在移动互联时代，多屏场景非常普遍，整合用户在多屏的信息，能使个性化推荐更精准。多屏整合的背后技术是通过前端埋点，用户行为触发埋点事件，通过点击流系统进行多屏的行为信息收集。这些行为数据通过实时流计算平台来计算用户的兴趣偏好，从而根据用户兴趣偏好对推荐结果进行重排序，达到个性化推荐的效果。京东多屏终端如图2所示。图2 京东多屏终端二、推荐系

统架构2.1、整体业务架构推荐系统的目标是通过全方位的

精准数据刻画用户的购买意图，推荐用户有购买意愿的商品，给用户最好的体验，提升下单转化率，增强用户黏性。推荐系统的业务架构如图3所示。图3 推荐系统的业务架构系统架构。对外提供统一的HTTP推荐服务，服务京东所有终端的推荐业务。模型服务。为了提高个性化的效果而开发的一系列公共的个性化服务，用户维度有用户行为服务和用户画像服务，商品维度有商品画像，地域维度有小区画像，特征维度有特征服务。通过这些基础服务，让个性化推荐更简单、更精准。机器学习。算法模型训练阶段，尝试多种机器学习模型，结合离线测评和在线A/B，验证不同场景下的算法模型的效果，提高推荐的转化率。数据平台。数据是推荐的源泉，包括数据收集和数据计算。数据虽然是整体推荐架构的最底层，却是非常重要的，因为数据直接关系到推荐的健康发展和效果提升。2.2、个性化推荐架构在起步初期，推荐产品比较简单，每个推荐产品都是独立服务实现。新版推荐系统是一个系统性工程，其依赖数据、架构、算法、人机交互等环节的有机结合。新版推荐系统的目标，是通过个性化数据挖掘、机器学习等技术，将“千人一面”变为“千人千面”，提高用户忠诚度和用户体验，提高用户购物决策的质量和效率；提高网站交叉销售能力，缩短用户购物路径，提高流量转化率（CVR）。目前新版推荐系统支持多类型个性化推荐，

包括商品、店铺、品牌、活动、优惠券、楼层等。新版个性化推荐系统架构如图4所示。图4 新版个性化推荐系统架构个性化推荐系统架构图中不同的颜色代表不同的业务处

理场景：数据处理部分（最底层绿色模块），包括离线数据预处理、机器学习模型训练，以及在线实时行为的接入、实时特征计算。推荐平台（蓝色模块），主要体现响应用户请求时推荐系统的各服务模块之间的交互关系。推荐系统核心模块：推荐网关。推荐服务的入口，负责推荐请求的合法性检查、请求分发、在线Debug以及组装请求响应的结果。调度引擎。负责推荐服务按策略调度及流量分发，主要根据配置中心的推荐产品的实验配置策略进行分流，支持按用户分流、随机分流和按关键参数分流。支持自定义埋点，收集实时数据；支持应急预案功能，处理紧急情况，秒级生效。推荐引擎。负责推荐在线算法逻辑实现，主要包括召回、过滤、特征计算、排序、多样化等处理过程。个性化基础服务。目前主要个性化基础服务有用户画像、商品画像、用户行为、预测服务。用户画像包括用户的长期兴趣、短期兴趣、实时兴趣。兴趣主要有性别、品牌偏好、品类偏好、购买力等级、自营偏好、尺码颜色偏好、促销敏感度、家庭情况等。商品画像主要包括商品的产品词、修饰词、品牌词、质量分、价格等级、性别、年龄、标签等。用户行为主要获取用户近期行为，包括用户的搜索、点击、关注、加入购车、

下单等。预测服务主要是基于用户的历史行为，使用机器学习训练模型，用于调整召回候选集的权重。特征服务平台。负责为个性服务提供特征数据和特征计算，特征服务平台主要针对特征数据，进行有效的声明、管理，进而达到特征资源的共享，快速支持针对不同的特征进行有效的声明、上线、测试以及A/B实验效果对比。个性化技术（橙色模块），个性化主要通过特征和算法训练模型来进行重排序，达到精准推荐的目的。特征服务平台主要用于提供大量多维度的特征信息，推荐场景回放技术是指通过用户实时场景特征信息反馈到推荐排序，在线学习（Online-Learning）和深度学习都是大规模特征计算的个性化服务。个性化推荐系统的主要优势体现为支持多类型推荐和多屏产品形态，支持算法模型A/B实验快速迭代，支持系统架构与算法解耦，支持存储资源与推荐引擎计算的解耦，支持预测召回与推荐引擎计算的解耦，支持自定义埋点功能；推荐特征数据服务平台化，支持推荐场景回放。三、数据平台京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动，可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据，如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据，以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累，活动、素材等资源的数据积累。这些数据是大规模机器学习的基础，也是更精确地进行个性化推荐的前提。3.1、数据收集用户行为数据收集流程一般是用

户在京东平台（京东App、京东PC网站、微信手Q）上相关操作，都会触发埋点请求点击流系统（专门用于收集行为数据的平台系统）。点击流系统接到请求后，进行实时消息

发送（用于实时计算业务消费）和落本地日志（用于离线模型计算），定时自动抽取行为日志到大数据平台中心。算法

人员在数据集市上通过机器学习训练模型，这些算法模型应用于推荐服务，推荐服务辅助用户决策，进一步影响用户的购物行为，购物行为数据再发送到点击流，从而达到数据收集闭环。3.2、离线计算目前离线计算平台涉及的计算内容主要有离线模型、离线特征、用户画像、商品画像、用户行为，离线计算主要在Hadoop上运行MapReduce，也有部分在Spark平台上计算，计算的结果通过公共导数工具导入存储库。团队考虑到业务种类繁多、类型复杂以及存储类型多样，开发了插件化导数工具，降低离线数据开发及维护的成本。数据离线计算架构如图5所示。图5 数据离线计算架构3.3、在线计算目前在线计算的范围主要有用户实时行为、用户实时画像、用户实时反馈、实时交互特征计算等。在线计算是根据业务需求，快速捕捉用户的兴趣和场景特征，从而实时反馈到用户的推荐结果及排序，给用户专属的个性化体验。在线计算的实现消息主要来源于Kafka集群的消息订阅和JMQ消息订阅，通过Storm集群或Spark集群实时消费，

推送到Redis集群和HBase集群存储。数据在线计算框架

如图6所示。图6 数据在线计算架构四、关键技术推荐系统涉及的技术点比较多，考虑到篇幅有限，这里重点介绍个性化推荐中比较重要的部分。推荐引擎个性化推荐系统的核心是推荐引擎，推荐引擎的一般处理过程是召回候选集，进行规则过滤，使用算法模型打分，模型融合排序，推荐结果多样化展示。主要使用的技术是机器学习模型，结合知识图谱，挖掘商品间的关系，按用户场景，通过高维特征计算和海量召回，大规模排序模型，进行个性化推荐，提升排序效果，给用户极致的购物体验。推荐引擎处理逻辑主要包括分配任务，执行推荐器，合并召回结果。推荐器负责召回候选集、业务规则过滤、特征计算、排序等处理。推荐引擎技术架构如图7所示。图7 推荐引擎技术架构分配。根据推荐场景，按召回源进行任务拆分，关键是让分布式任务到达负载均衡。推荐器。推荐引擎的核心执行组件，获取个性化推荐结果，推荐器的实现如图8所示。图8 推荐器架构召回阶段。获取候选集，一般从基于用户画像、用户偏好、地域等维度进行召回，如果是新用户的召回资源不够，会使用冷启动服务进行召回。规则过滤阶段。对人工规则、一品多商、子母码、邮差差价等进行过滤。特征计算阶段。结合用户实时行为、用户画像、知识图谱、特征服务，计算出召回的候选集的特征向量。排序阶段。使用算法模型对召回候选集打分，根据召回源和候选集的分值，按一定的策略对候选集进

行重新排序。合并。归并多个推荐器返回的推荐结果，按业务规则进行合并，考虑一定的多样性。举例来说，京东App 首页“猜你喜欢”的实现过程如图9所示。首先根据用户画像

信息和用户的近期行为及相关反馈信息，选择不同的召回方式，进行业务规则过滤；对满足要求的候选商品集，提取用户特征、商品特征、用户和商品的交叉特征；使用算法模型根据这些特征计算候选商品的得分；根据每个商品的得分对商品进行排序，同时会丰富推荐理由，考虑用户体验，会对最终排好序推荐结果进行微调整，如多样性展示。图9 猜你喜欢实现过程图五、用户画像京东大数据有别于其他厂商的地方就是京东拥有最长的价值链和全流程的数据积累。京东数据的特征非常全面，数据链记录着每个用户的每一步操作：从登录到搜索、浏览、选择商品、页面停留时间、评论阅读、是否关注促销，以及加入购物车、下订单、付款、配送方式，最终是否有售后和返修，整个用户的购物行为完整数据都被记录下来。通过对这些用户行为及相关场景的分析，构建了京东用户画像，如图10所示。其中不仅有用户的年龄、性别、购物习惯，更有根据其购物行为分析出的大量数据，例如是否已婚，是否有孩子，对促销是否敏感等。另外，实时用户画像可以秒级分析出用户的购买意图，以及实时兴趣偏好。京东推荐用户画像技术体系如图11所示。用户画

像在京东各终端的推荐产品中都有应用，618推出的智能卖

场是用户画像的典型应用场景。智能卖场的产品包括发现好货、个性化楼层、秒杀、活动、优惠券、分类、标签等。以秒杀为例，推荐结果会根据当前用户的用户画像中的画像模型（性别、年龄、促销敏感度、品类偏好、购买力）进行加权，让用户最感兴趣的商品排在前面。用户画像也是场景推荐的核心基础。以东家小院为例，根据用户的历史行为汇聚出很多场景标签，按当前用户的画像模型，调整场景标签的排序。如用户选择“包治百病”标签，会按用户画像中的性别、年龄、品类、促销敏感度等画像模型进行推荐商品的重排序。图10 用户画像示意图图11 京东推荐用户画像技术体系六、特征服务平台特征就是一种属性的描述，特征是个性化推荐的基础，常用的特征分为单边特征和双边特征。单边特征是指对象本身的属性描述，如商品的颜色；双边特征是指两个对象交互程度的描述，如某用户最近一小时浏览的品牌与候选集中品牌的匹配程度。从特征生成的场景来说，分为离线特征和实时特征。离线特征是通过算法模型提前生成，实时特征是通过实时计算的方式生成的。特征的质量直接影响推荐的效果、特征计算的性能，同时影响个性化推荐的处理能力。另外，共享和复用特征可以提高算法的迭代速度并节约人力成本。特征服务管理平台主要针对特征数据和特征计算，进行有效声明和管理，进而达到特征资源的共享和复用。特征服务平台能快速满足针对制定不同的特征进行有效

的声明、上线、测试以及A/B实验效果对比的需求，做到特征的可维护、可说明、可验证。特征服务平台的主要功能如下：离线特征的定制化使用，在线特征的定制化使用，由定制化特征产生新的特征，部分特征、模型在线申明，不同特征效果快速A/B。特征服务平台架构如图12所示。图12 特征服务平台架构七、场景特征回放技术推荐的一般处理逻辑是每次请求会召回一批商品，然后根据用户的行为数据和用户模型计算出每个商品的特征。算法模型会根据每个商品的特征计算出每个商品的得分，最后选出得分最高的几个商品推荐给用户。线上计算特征这种行为是一次性的，不会被记录下来。因此在线下训练模型的时候，如果想利用上述的特征，就需要在线下机器上再次计算一遍这些特征。遗憾的是，线下计算出来的特征往往不能和线上特征完全相同，这就导致了模型训练的效果较差。场景特征回放示意图如图13所示，推荐业务调用推荐引擎，推荐引擎将场景特征通过特征回放服务记录下来，推送至大数据平台，机器学习根据场景特征数据重新训练算法模型，进而影响推荐引擎中的排序，形成一个场景闭环推荐，达到更准确的个性化推荐。图13 场景特征回放示意图场景特征回放技术架构如图14所示，场景特征回放技术实现过程如下。线上特征一般是一系列的数值，我们将这些特征按照一定的规则组装成一个字符串，然后将特征使用HTTP的POST方法异步发送到服务端。图

14 场景特征回放技术架构服务端使用Openresty接收这

些HTTP请求，并把HTTP请求中的特征数据落地到本地磁盘文件中。Openresty是一种高性能的Web服务器，能够承受很高的QPS，并且具有很高的稳定性，它的这两点特性保障了服务的稳定。数据抽取系统把服务器集群磁盘上的数据抽取到临时仓库。数据抽取系统对数据进行压缩和过滤处理，然后推送到Hive表中。不同类型的请求会放到不同的分区中，更加方便算法工程师使用这些数据。八，总结个性化推荐系统是一个系统工程，依赖产品、数据、架构、算法、人机交互等进行场景推荐，本节重点从这几个维度阐述了京东的个性化推荐系统。推荐系统随着业务发展和社会生活方式的改变而进行不断升级，经历了从PC时代到移动互联时代，从关联推荐走向个性化推荐，从纯商品推荐到多类型推荐的转变。个性化推荐系统已经实现了千人千面。诚然，个性化的效果也有待提升，有些体验类的问题也在逐步完善。目前正在进行或有待提高的方面包括：算法方面丰富知识图谱、深度学习广泛应用；推荐系统方面会更好地支持海量召回、高维特征计算、在线学习，推荐更实时，更精准；产品方面已向“满屏皆智能推荐”方向迈进。最后，希望个性化推荐系

统能让购物变得简单，变得更人性化、更丰富、更美好。

计算机系统结构发展历程及未来展望

计算机系统结构发展历程及未来展望 一、计算机体系结构 什么是体系结构 经典的关于“计算机体系结构（computer Architecture）”的定义是1964年C.M.Amdahl在介绍IBM360系统时提出的，其具体描述为“计算机体系结构是程序员所看到的计算机的属性，即概念性结构与功能特性” 。 按照计算机系统的多级层次结构，不同级程序员所看到的计算机具有不同的属性。一般来说，低级机器的属性对于高层机器程序员基本是透明的，通常所说的计算机体系结构主要指机器语言级机器的系统结构。计算机体系结构就是适当地组织在一起的一系列系统元素的集合，这些系统元素互相配合、相互协作，通过对信息的处理而完成预先定义的目标。通常包含的系统元素有：计算机软件、计算机硬件、人员、数据库、文档和过程。其中，软件是程序、数据库和相关文档的集合，用于实现所需要的逻辑方法、过程或控制；硬件是提供计算能力的电子设备和提供外部世界功能的电子机械设备(例如传感器、马达、水泵等)；人员是硬件和软件的用户和操作者；数据库是通过软件访问的大型的、有组织的信息集合；文档是描述系统使用方法的手册、表格、图形及其他描述性信息；过程是一系列步骤，它们定义了每个系统元素的特定使用方法或系统驻留的过程性语境。 体系结构原理 计算机体系结构解决的是计算机系统在总体上、功能上需要解决的问题，它和计算机组成、计算机实现是不同的概念。一种体系结构可能有多种组成，一种组成也可能有多种物理实现。 计算机系统结构的逻辑实现，包括机器内部数据流和控制流的组成以及逻辑设计等。其目标是合理地把各种部件、设备组成计算机，以实现特定的系统结构，同时满足所希望达到的性能价格比。一般而言，计算机组成研究的范围包括：确定数据通路的宽度、确定各种操作对功能部件的共享程度、确定专用的功能部件、确定功能部件的并行度、设计缓冲和排队策略、设计控制机构和确定采用何种可靠技术等。计算机组成的物理实现。包括处理机、主存等部件的物理结构，器件的集成度和速度，器件、模块、插件、底板的划分与连接，专用器件的设计，信号传输技术，电源、冷却及装配等技术以及相关的制造工艺和技术。 主要研究内容 1·机内数据表示：硬件能直接辨识和操作的数据类型和格式 2·寻址方式：最小可寻址单位、寻址方式的种类、地址运算 3·寄存器组织：操作寄存器、变址寄存器、控制寄存器及专用寄存器的定义、数量和使用规则 4·指令系统：机器指令的操作类型、格式、指令间排序和控制机构 5·存储系统：最小编址单位、编址方式、主存容量、最大可编址空间 6·中断机构：中断类型、中断级别，以及中断响应方式等

互联网智能推荐系统

互联网智能推荐系统 一、推荐系统概念和形式化定义 互联网规模和覆盖面的迅速增长带来了信息超载的问题：过量信息同时呈现使得用户无法从中获取对自己有用的部分，信息使用效率反而降低。推荐系统作为一种信息过滤的重要手段，是当前解决信息超载问题的非常有潜力的方法。推荐还研究用户模型和用户的喜好，基于社会网络进行个性化的计算，推荐是由系统主导用户的浏览顺序，引导用户发现需要的结果。高质量的推荐系统会使用户对该系统产生依赖。 目前被广泛引用的推荐系统的非形式化概念是Resnick和Varian在1997年剐给出的：“它是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程”。推荐有3个组成要素：推荐候选对象、用户、推荐方法。用户可以向推荐系统主动提供个人偏好信息或推荐请求，或者用户不提供，而是推荐系统主动采集。推荐系统可以使用不同的推荐策略进行推荐，如将采集到的个性化信息和对象数据进行计算得到推荐结果，或者直接基于已建模的知识数据库进行推荐。推荐系统将推荐结果返回给用户使用。 二、现有的推荐算法 推荐算法是整个推荐系统中最核心和关键的部分，在很大程度上决定了推荐系统类型和性能的优劣。目前，对推荐系统的分类并没有统一的标准，很多学者从不同角度对推荐方法进行了不同的划分。但主流的推荐方法基本包括以下几种：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于知识推荐和组合推荐。 1、基于内容的推荐 基于内容的推荐是指根据用户选择的对象，推荐其他类似属性的对象作为推荐，属于Schafer划分中的方法。不需要依据用户对对象的评价意见。对象使用通过特征提取方法得到的对象内容特征来表示，系统基于用户所评价对象的特征，学习用户的兴趣，从而考察用户资料与待预测项目相匹配的程度。 2、协同过滤推荐 协同过滤推荐技术是推荐系统中最为成功的技术之一。大量论文和研究都属于这个类别。其基本思想非常易于理解，在日常生活中，我们往往会利用好朋友的推荐来进行一些选择。协同过滤正是把这一思想运用到推荐系统中来，即基于其他用户对某一内容的评价向目标用户进行推荐。基于协同过滤的推荐系统可以说是从用户的角度进行推荐的，并且是自动的，也就是说，用户所获得的推荐是

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，

Web应用系统架构演进过程

1 系统架构演化历程 -- 初始阶段架构 初始阶段的小型系统，其特征表现为应用程序、数据库、文件等所有的资源都部署在一台服务器上，我们通俗称为LAMP架构。 特征： 应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。 描述： 通常服务器操作系统使用Linux，应用程序使用PHP开发，然后部署在Apache上，数据库使用MySQL，汇集各种免费开源软件以及一台廉价服务器就可以开始系统的发展之路了。 2 系统架构演化历程 -- 应用服务和数据服务分离

好景不长，发现随着系统访问量的增加，Web应用服务器器的压力在高峰期会上升到比较高，这个时候开始考虑增加一台Web应用服务器提供系统的访问效率。 特征： 应用程序、数据库、文件分别部署在独立的资源上。 描述： 数据量增加，单台服务器性能及存储空间不足，需要将应用和数据分离，并发处理能力和数据存储空间得到了很大改善。 3 系统架构演化历程 -- 使用缓存改善性能标题

特征： 数据库中访问较集中的一小部分数据存储在缓存服务器中，减少数据库的访问次数，降低数据库的访问压力。 描述： 1. 系统访问特点遵循二八定律，即80%的业务访问集中在20%的数据上； 2. 缓存分为本地缓存和远程分布式缓存，本地缓存访问速度更快但缓存数据量有限，同时存在与应用程序争用内存的情况。 4 系统架构演化历程 -- 使用应用服务器集群

在对应用系统做完分库分表工作后，数据库上的压力已经降到比较低了，又开始过着每天看着访问量暴增的幸福生活了，突然有一天，发现系统的访问又开始有变慢的趋势了，这个时候首先查看数据库，压力一切正常，之后查看Web Server，发现Apache阻塞了很多的请求，而应用服务器对每个请求也是比较快的，发现问题是由于请求数太高导致需要排队等待，响应速度变慢。 特征： 多台服务器通过负载均衡同时向外部提供服务，解决单台服务器处理能力和存储空间上限的问题。 描述： 1. 使用集群是系统解决高并发、海量数据问题的常用手段。 2. 通过向集群中追加资源，提升系统的并发处理能力，使得服务器的负载压力不再成为整个系统的瓶颈。 5 系统架构演化历程 -- 数据库读写分离

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。

一线互联网智能推荐系统架构演进

一线互联网智能推荐系统架构演进 作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》零，题记在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。随着业务的快速发展以及移动互联网的到来，多屏（京东App、京东PC商城、M站、微信手Q等）互通，推荐类型从传统的商品推荐，逐步扩展到其他类型的推荐，如活动、分类、优惠券、楼层、入口图、文章、清单、好货等。个性化推荐业务需求比较强烈，基于大数据和个性化推荐算法，实现向不同用户展示不同内容的效果。为此，团队于2015年底再次升级推荐系统。2016年618期间，个

性化推荐大放异彩，特别是团队开创的“智能卖场”，实现了 活动会场的个性化分发，不仅带来GMV的明显提升，也大幅降低了人工成本，大大提高了流量效率和用户体验，从而达到商家和用户双赢，此产品获得了2016年度的集团优秀 产品。为了更好地支撑多种个性化场景推荐业务，推荐系统一直在迭代优化升级，未来将朝着“满屏皆智能推荐”的方向 发展。一、推荐产品用户从产生购买意向，到经历购买决策，直至最后下单的整个过程，在任何一个购物链路上的节点，推荐产品都能在一定程度上帮助用户决策。1.1、推荐产品发展过程推荐产品发展历程主要经历了几个阶段（图1），由简单的关联推荐过程到个性化推荐，逐步过渡到场景智能推荐。从相关、相似的产品推荐过渡到多特征、多维度、用户实时行为、结合用户场景进行的全方位智能推荐。图1 推荐产品发展历程1.2、多屏多类型产品形态多类型主要指推荐类 型覆盖到多种类型，如商品、活动、分类、优惠券、楼层、入口图、文章、清单、好货等。在移动互联时代，多屏场景非常普遍，整合用户在多屏的信息，能使个性化推荐更精准。多屏整合的背后技术是通过前端埋点，用户行为触发埋点事件，通过点击流系统进行多屏的行为信息收集。这些行为数据通过实时流计算平台来计算用户的兴趣偏好，从而根据用户兴趣偏好对推荐结果进行重排序，达到个性化推荐的效果。京东多屏终端如图2所示。图2 京东多屏终端二、推荐系

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

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：

智能推荐系统的发展趋势

智能推荐系统的发展趋势 随着科学技术的进步，移动互联网快速发展，手机越来越便宜，拥有智能手机不再是一件遥不可及的事情，互联网用户规模已接近增长的顶点。摄像头和信息处理软件(各种滤镜、剪辑等工具)技术的进步让每一个人都可以轻松地生产高质量的内容，信息的产生以指数级增长，我们的生活中充斥着海量的信息。 在上述背景下，怎么高效快速地获取对自己有价值的信息对每个互联网公民来说是愈发重要的事情，推荐系统的出现可以轻松地应对这一棘手的难题。推荐系统作为一种高效的信息过滤工具，可以很好地部分解决用户精准高效获取信息的问题(搜索、导航等也是解决用户获取信息的手段)，并且也是非常重要甚至是不可或缺的一种手段(在人们需求不明确时，借助推荐系统获取信息是非常必要的，而每一个人都有不明确的需求)。 推荐系统作为一项技术在国内的发展时间不长，从2012年头条成立之初将推荐系统作为核心产品功能到现在差不多有8年时间，在这8年中推荐系统的商业价值在国内逐步得到认可和肯定，大家都认可推荐系统在内容分发、用户体验、商业变现等方面的重大价值。推荐系统目前已经成为toC互联网产品的标配技术，任何一个toC产品要想很好地为用户提供一种被动高效获取信息的工具，推荐系统是绕不过去的。在特定情况下人类需求的不确定性、信息的爆炸式增长这两个条件让推荐系统成为一项长久而实用的技术，推荐系统不会昙花一现，它会伴随着人类的发展而不断发展进化。 在前面的一系列文章中，我们对推荐系统的算法、工程、评估、展示、交互、业务等方方面面都进行了深入的介绍。虽然推荐系统在国内的出现只有短短8年，但是在各个方面都取得了极大的进步，发展越来越快，各种新的方法、应用场景、产品形态层出不穷。未来推荐技术会朝哪些方向发展？推荐行业又有哪些变化？推荐系统的应用场景和价值体现又有什么新的特点呢？这些问题都值得我们深入思考。 针对上述问题，作者结合自己对推荐系统的理解和行业判断，在这篇文章中讲讲推荐系统的未来发展与变化。具体我会从政策及技术发展对推荐系统的影响、推荐系统的就业变化、推荐系统的应用场景及交互方式、推荐算法与工程架构、人与推荐系统的有效协同、推荐系统多维度价值体现等6个方面来讲解推荐系统的未来发展和变化。本文为读者提供多角度来观察推荐系统的未来

很详细的系统架构图-强烈推荐

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：

智能推荐引擎

智能推荐引擎 本系统的意义在于：建立不同使用场景的推荐机制，实现推荐引擎从传统的大众化推荐向差异化推荐转变，并最终实现基于用户偏好的个性化推荐。本系统主要采用两种算法：关联和协同过滤。关联推荐算法是基于用户对产品的喜好关联，而协同过滤是基于用户和产品的聚类进行产品和用户的协同推荐。 智能推荐引擎可以在以下几个方面促进电子商务等业务的发 展： - 建立用户、产品、消费行为之间的对应关系，把握用户偏好，加深对用户需求的理解和认知，作为智能推荐、用户关怀、客户运营等工作的基础信息； - 基于客户偏好打造特色智能推荐模块，通过个性化推荐满足用户

多样化需求和偏好，提高客户粘性，提升用户下载转化率， 避免同质化竞争； - 创新的营销手段，探索客户运营新模式，提升客户运营能力。 本系统的特点主要体现在：结合个性化的推荐算法和分布式计算技术，建立高性能的海量数据分析和处理平台，为各个行业的电子商务系统建立高附加值的个性化推荐系统。 - 理论创新：我们在研究当前各种推荐算法的基础上，构建了一种全新的推荐算法，能实现海量数据的推荐分析，并且适合分布式计算的技术要求，从而大大提高了推荐系统的精确性和时效性。 - 技术创新：支持分布式多层构架。分布式计算资源规模庞大，服务器数量众多，如何有效的管理这些服务器，保证整个系统提供高性能的服务是巨大的挑战。分布式计算系统的平台管理技术能够使大量的服务器协同工作，方便的进行业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障，通过自动化、智能化的手段实现大规模系统的可靠运营。 - 模式创新：我们的平台产品具有行业普适性。对大多数针对终端客户的电子商务企业，我们的平台可帮助其增强客户体验、帮助交叉销售，从而提高电子商务企业的核心竞争力和销售收入。 - 应用创新：有别于传统的我们的平台结合个性化的推荐算法和分布式计算技术，实现可扩展的分布式推荐系统，可处理 海量的交易数据和客户信息。

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

互联网构架

软件设计工作量 一、数据库服务器工作量 1.对关系型数据库全部表格架构的设计（包括字段、类型、列集、默认状态、计算规范、 DTS复制、可合并行属性的设计） 2.数据库访问中用到的全部存储过程的设计（包括接口定义、语句访问权限、存储性能分 析设计工作） 3.数据库用户权限的分配（包括确定登录名的服务器角色、登录名数据库映射、登录名数 据库角色、安全对象模板） 4.计划任务的设计和布置（包括定时备份、定时优化计划任务） 5.数据库代理服务的布置（包括作业内容、代理脚本设计和错误日志记录） 二、服务器端的调度软件工作量 1.审核并确认登录用户的级并建立数据库的连接（对用户Sha512加密结果进行检索以确 定用户身份） 2.协调客户端并发请求（建立自适应缓冲池、建立多线程向数据库添加数据） 3.向服务器增、删、改客户端上传数据（为解决可能存在的并发冲突，多线程并发的调用 数据库预先设计存储过程，实现数据多种数据处理） 4.接收“不满意报告”并反馈给医师端以及将医师端报告重新发给用户并对服务器对应数 据做修改（基于Windows消息机制模型，设计病例数据传发消息，将“不满意报告”发给医师重新审定，并再次发送至用户） 5.接收在线售卡系统及财务提交的申请并自动生成加密串号反馈给用户或财务端软件（串 号的生成要求加密，从而实现防伪的功能） 6.向客户端发出续费提示（实时查询用户在数据库中的储值情况，及时向用户发送续费提 示） 7.向客户端发送公司的群发消息（以系统托盘弹出消息的方式提示用户公司需要发布的最 新消息） 8.医师离线时，服务器会动态分配“不满意报告”（建立后台定时器，对于超时任务，自 动派发给在线医师） 9.按次数及用户等级对用户卡中金额进行扣除（按照公司预定义的费率扣除费用） 10.按照用户等级生成并向客户端发送诊断报告（建立分级处理线程，根据用户等级，并行 处理） 三、医师端软件工作量 1.医师用户登录权限审核（对医师用户Sha512加密结果进行检索以确定医师用户身份） 2.接收服务器端发来的“不满意报告”（基于Windows消息机制模型，设计病例数据传发 消息，将“不满意报告”重新审定） 3.对报告进行修改反馈给数据库（修改自动生成的诊断结果，将新结果反馈给用户） 4.患者历史数据和历史诊断的查询和分析图样 5.患者测量数据图样的绘制及可能患病的分析（根据需求绘制病例图样，以方便医师诊断） 四、缴费系统工作量

互联网智能推荐系统架构设计

互联网智能推荐系统架构设计

一，题记 58同城智能推荐系统大约诞生于2014年（C++实现），该套系统先后经历了招聘、房产、二手车、黄页和二手物品等产品线的推荐业务迭代，但该系统耦合性高，难以适应推荐策略的快速迭代。 58同城APP猜你喜欢推荐和推送项目在2016年快速迭代，产出了一套基于微服务架构的推荐系统（Java 实现），该系统稳定、高性能且耦合性低，支持推荐策略的快速迭代，大大提高了推荐业务的迭代效率。此后，我们对旧的推荐系统进行了重构，将所有业务接入至新的推荐系统，最终成功打造了统一的58同城智能推荐系统。 下面我们将对58同城智能推荐系统展开介绍，首先会概览整体架构，然后从算法、系统和数据三方面做详细介绍。 整体架构首先看一下58同城推荐系统整体架构，一共分数据层、策略层和应用层三层，基于58平台产生的各类业务数据和用户积累的丰富的行为数据，我们采用各类策略对数据进行挖掘分析，最终将结果应用于各类推荐场景。

二，数据层 主要包括业务数据和用户行为日志数据。业务数据主要包含用户数据和帖子数据，用户数据即58平台上注册用户的基础数据，这里包括C端用户和企业用户的信息，帖子数据即用户在58平台上发布的帖子的基础属性数据。 这里的帖子是指用户发布的房源、车源、职位、黄页等信息，为方便表达，后文将这些信息统称为帖子。用户行为日志数据来源于在前端和后台的埋点，例如用户在APP上的筛选、点击、收藏、打电话、微聊等各类操作日志。

这些数据都存在两种存储方式，一种是批量存储在HDFS上以用作离线分析，一种是实时流向Kafka以用作实时计算。 三，策略层 基于离线和实时数据，首先会开展各类基础数据计算，例如用户画像、帖子画像和各类数据分析，在这些基础数据之上便是推荐系统中最重要的两个环节：召回和排序。召回环节包括多种召回源的计算，例如热门召回、用户兴趣召回、关联规则、协同过滤、矩阵分解和DNN等。 我们采用机器学习模型来做推荐排序，先后迭代了LR、FM、GBDT、融合模型以及DNN，基于这些基础机器学习模型，我们开展了点击率、转化率和停留时长多指标的排序。 这一层的数据处理使用了多种计算工具，例如使用MapReduce和Hive做离线计算，使用Kylin做多维数据分析，使用Spark、DMLC做大规模分布式机器学习模型训练，使用theano和tensorflow做深度模型训练。 三，应用层 再往上就是应用层，我们通过对外提供rpc和http接口来实现推荐业务的接入。58同城的推荐应用大多是向用户展示一个推荐结果列表，属于topN推荐模式，这里介绍下58同城的几个重要的推荐产品：

很详细的系统架构图-强烈推荐汇总

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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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：

互联网的体系结构

互联网的体系结构 互联网的体系结构包括七层，分别是物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层。 第一层：物理层（PhysicalLayer) 规定通信设备的机械的、电气的、功能的和规程的特性，用以建立、维护和拆除物理链路连接。具体地讲，机械特性规定了网络连接时所需接插件的规格尺寸、引脚数量和排列情况等；电气特性规定了在物理连接上传输bit流时线路上信号电平的大小、阻抗匹配、传输速率距离限制等； 第二层：数据链路层（DataLinkLayer) 在物理层提供比特流服务的基础上，建立相邻结点之间的数据链路，通过差错控制提供数据帧（Frame）在信道上无差错的传输，并进行各电路上的动作系列。 第三层：网络层(Network layer) 在计算机网络中进行通信的两个计算机之间可能会经过很多个数据链路，也可能还要经过很多通信子网。网络层的任务就是选择合适的网间路由和交换结点，确保数据及时传送。网络层将数据链路层提供的帧组成数据包，包中封装有网络层包头，其中含有逻辑地址信息- -源站点和目的站点地址的网络地址。 第四层：传输层(Transport layer) 第4层的数据单元也称作处理信息的传输层(Transport layer)。但是，当你谈论TCP等具体的协议时又有特殊的叫法，TCP的数据单元称为段（segments）而UDP协议的数据单元称为“数据报（datagrams）”。这个层负责获取全部信息，因此，它必须跟踪数据单元碎片、乱序到达的数据包和其它在传输过程中可能发生的危险。 第五层：会话层(Session layer) 这一层也可以称为会晤层或对话层，在会话层及以上的高层次中，数据传送的单位不再另外命名，统称为报文。会话层不参与具体的传输，它提供包括访问验证和会话管理在内的建立和维护应用之间通信的机制。如服务器验证用户登录便是由会话层完成的。

(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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智能推荐系统的发展趋势随着科学技术的进步，移动互联网快速发展，手机越来越便宜，拥有智能手机不再是一件遥不可及的事情，互联网用户规模已接近增长的顶点。摄像头和信息处理软件（各种滤镜、剪辑等工具）技术的进步让每一个人都可以轻松地生产高质量的内容，信息的产生以指数级增长，我们的生活中充斥着海量的信息。 在上述背景下，怎么高效快速地获取对自己有价值的信息对每个互联网公民来说是愈发重要的事情，推荐系统的出现可以轻松地应对这一棘手的难题。推荐系统作为一种高效的信息过滤工具，可以很好地部分解决用户精准高效获取信息的问题（搜索、导航等也是解决用户获取信息的手段），并且也是非常重要甚至是不可或缺的一种手段（在人们需求不明确时，借助推荐系统获取信息是非常必要的，而每一个人都有不明确的需求）。 推荐系统作为一项技术在国内的发展时间不长，从2012 年头条成立之初将推荐系统作为核心产品功能到现在差不多有8 年时间，在这8 年中推荐系统的商业价值在国内逐步得到认可和肯定，大家都认可推荐系统在内容分发、用户体验、商业变现等方面的重大价值。推荐系统目前已经成为toC 互联网产品的标配技术，任何一个toC 产品要想很好地为用户提供一种被动高效获取信息的工具，推荐系统是绕不过去的。在特定情况下人类需求的不确定性、信息的爆炸式增长这两个条件让推荐系统成为一项长久而实用的技术，推荐系统不会昙花一现，它会伴随着人类的发展而不断发展进化。 在前面的一系列文章中，我们对推荐系统的算法、工程、评估、展示、交互、业务等方方面面都进行了深入的介绍。虽然推荐系统在国内的出现只有短短8 年，但是在各个方面都取得了极大的进步，发展越来越快，各种新的方法、应用场景、产品形态层出不穷。未来推荐技术会朝哪些方向发展？推荐行业又有哪些变化？推荐系统的应用场景和价值体现又有什么新的特点呢？这些问题都值得我们深入思考。 针对上述问题，作者结合自己对推荐系统的理解和行业判断，在这篇文章中讲讲推荐系统的未来发展与变化。具体我会从政策及技术发展对推荐系统的影响、推荐系统的就业变化、推荐系统的应用场景及交互方式、推荐算法与工程架构、人与推荐系统的有效协同、推荐系统多维度价值体现等6 个方面来讲解推荐系统的未来发展和变化。本文为读者提供多角度来观察推荐系统的未来 发展与变化，期望读者读完可以更好地把握推荐系统未来发展的脉络，对推荐系统的未来变化有更深入的了解。

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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：