中位物联网大数据平台总体设计

精品管理

物联网大数据平台总体设计V0.2

李拓

2015.10

目录

1.引言................................................. 错误!未定义书签。.文档目的......................................... 错误!未定义书签。.文档范围......................................... 错误!未定义书签。.预期的读者及阅读建议............................. 错误!未定义书签。.术语............................................. 错误!未定义书签。

2.项目概述............................................. 错误!未定义书签。.项目背景......................................... 错误!未定义书签。.设计目标......................................... 错误!未定义书签。

技术规划路线建议 .............................. 错误!未定义书签。

大数据软硬平台/网络架构规划建议 ............... 错误!未定义书签。

大数据应用集成点规划建议 ...................... 错误!未定义书签。

大数据团队建设规划建议 ........................ 错误!未定义书签。

大数据系统实施指导建议方案 .................... 错误!未定义书签。

3.数据平台总体架构规划 ................................. 错误!未定义书签。.数据平台愿景..................................... 错误!未定义书签。.数据处理流程..................................... 错误!未定义书签。.主要功能......................................... 错误!未定义书签。.设计原则......................................... 错误!未定义书签。.平台建设路线..................................... 错误!未定义书签。

4.数据平台软件架构设计 ................................. 错误!未定义书签。.数据平台结构图................................... 错误!未定义书签。.数据采集系统..................................... 错误!未定义书签。.数据存储系统..................................... 错误!未定义书签。.离线计算系统..................................... 错误!未定义书签。.海量数据库系统................................... 错误!未定义书签。.管理系统......................................... 错误!未定义书签。

5.应用平台架构设计 ..................................... 错误!未定义书签。.应用平台架构图................................... 错误!未定义书签。

6.平台安全............................................. 错误!未定义书签。

7.平台监控............................................. 错误!未定义书签。

8.部署架构............................................. 错误!未定义书签。

9.平台运维............................................. 错误!未定义书签。

10.团队建设........................................... 错误!未定义书签。.运维工程师....................................... 错误!未定义书签。.应用开发工程师................................... 错误!未定义书签。.通信协议开发工程师............................... 错误!未定义书签。.基于Hadoop的开发工程师.......................... 错误!未定义书签。.数据开发工程师................................... 错误!未定义书签。.数据挖掘工程师................................... 错误!未定义书签。

1.引言

1.1.文档目的

本文档是关于xx公司物联网大平台的总体架构设计方案。本文包括以下内容：

1.平台总体架构设计；

2.五大子系统设计；

3.应用平台设计

4.平台部署架构设计；

5.平台运维及团队建设；

1.2.文档范围

本文档仅限于北京xx科技公司内部人员和直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关人员阅读。

1.3.预期的读者及阅读建议

本文档的预期读者：

1.北京xx科技的大平台项目相关人员；

2.直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关外部人员；

1.4.术语

1.Hadoop: Apache的分布式框架。

2.HDFS : Hadoop的分布式文件系统。

https://www.sodocs.net/doc/d912667430.html,Node : Hadoop HDFS元数据主节点服务器。负责保持DataNode文件存

储元数据信息。

4.JobTracker：Hadoop的Map/Reduce调度器，负责与TackTracker通信分配

计算任务并跟踪任务进度。

5.DataNode：Hadoop数据节点，负责存储数据。

6.TaskTracker：Hadoop调度程序，负责Map,Reduce 任务的具体启动和执行。

7.Kafka : 消息队列。

https://www.sodocs.net/doc/d912667430.html,ty : NOI框架。

2.项目概述

2.1.项目背景

1.随着业务的增加，数据采集存储备份能力严重不足

2.数据处理分析能力无法满足业务的需要

3.公司业务创新转型的需要

3.1.设计目标

xx的大数据平台主要是为车辆、人员、物联网提供终端接入、数据分析，并为行业应用提供数据接口。平台建成后，初期可接入百万级的终端，可承载多种业务及应用。随着业务增长，平台可以动态扩容，最终可实现千

万级、亿级终端的接入及数据分析处理能力。

本文档针对xx的大数据平台应用需求，结合数据的特点，提出未来公

司整体的系统架构，以充分满足公司在3到5年内的业务增长和数据增长需求。并且在企业总体系统架构的基础上，提出系统的软硬件的具体选型方案，以及提供大数据平台整体规划，分步实施和推广的建议；提供大数据平台产品整合、集成、系统优化、稳定性等建议方案。

3.1.1.技术规划路线建议

对xx大数据平台系统进行总体规划，与现有的交通部数据中心以及各个业务系统进行对接，以适应未来3到5年内公司业务发展的要求。

3.1.2.大数据软硬平台/网络架构规划建议

从需求的数据量、计算量、应用的场景、功能、性能等因素来配置软硬件平台的建议；

提出具体的系统总体架构和软硬件部署结构建议；

3.1.3.大数据应用集成点规划建议

Hadoop数据集成、应用集成、运维管理设计建议；

3.1.

4.大数据团队建设规划建议

对xx技术团队的人员需求和配置情况以及所需要掌握的技能提出建议；

3.1.5.大数据系统实施指导建议方案

提供大数据平台整体规划，分步实施和推广的建议；提供大数据产品整合、集成、平台化的建议系统优化、稳定性等建议方案。

3.数据平台总体架构规划

3.1.数据平台愿景

如上图所示，xx的大数据平台最终建成后，应该是一个完备的数据服务平台，包括数据平台、应用平台、数据产品以及内部运行支撑应用环境，该平台上的用户既包括外部用户，也包括企业内部用户，既有最终用户，也有应用开发人员以及数据分析和数据开发人员。

1.数据服务平台组成

数据平台：是数据的集散地。数据平台的主要目标是存储和处理海

量数据，该平台除了汇聚xx所有的业务数据和用户数据之外，还

有合作机构的相关数据，其核心功能包括数据采集、同步与集成、

海量数据存储、海量数据处理框架、海量数据仓库等。该平台的用

户主要有数据分析用户和数据开发用户，这两类用户在数据平台上

进行数据分析及数据集成、建模与挖掘。

应用平台：应用开发人员开发基于数据平台的车辆监控、人员监控、

物品监控等应用并部署在应用平台，供最终用户访问。该平台的建

设目标是处理海量http请求，其核心功能包括应用服务器、分布

式缓存、分布式消息队列、分布式文件系统、分布式数据库以及分

布式简单存储等。

内部运行支撑应用环境：该环境主要供企业内部用户将使用，包括

商业智能、运营支撑、系统运维、分析应用等。该数据产品由大数

据平台开发人员进行研发。

数据产品：当该平台稳定运行一段时间之后，企业根据业务发展的

需要，可以开发专门的数据产品，对外提供数据服务，供最终用户

使用。该数据产品由大数据平台开发人员进行研发。

2.数据服务平台的用户划分

应用开发用户：xx内部的技术研发人员，主要结合具体业务，开发

基于数据平台的应用，并部署到应用平台；

数据分析用户：xx内部的技术研发人员，主要基于数据平台中的海

量数据，进行业务数据分析，指导生产运营；

数据开发用户：xx内部的技术研发人员，主要基于数据平台中的海

量数据，进行数据建模、集成和挖掘，在指导生产运营的同时，挖

掘新的利润增长点；

内部数据产品用户：包括各条业务线上的各类业务人员如客服等。

外部用户：合作机构如运营商、银行、商户，终端用户、企业用户

等。

3.位置信息数据源

数据平台可以从第三方平台(交通部数据中心、运营商)或定位中端

（车机、sim卡）等采集位置、状态等信息。

无论是企业内部用户，还是企业外部用户，无论是技术研发人员还是业务人员，他们既是平台数据的生产者，同时也是平台数据的消费者。集存储、计算、分析于一体的大数据平台，涵盖了xx业务数据的全生命周期管理，既符合现在行业大数据企业发展的趋势，也最终体现了xx企业的最终最内涵的价值。

3.2.数据处理流程

xx大数据平台的数据处理流程如上上图所示。对各类终端产生的结构化和非结构化数据源首先通过数据采集平台进行数据采集，然后进入海量存储计算处理平台，生成各种多维数据，供应用服务平台调用，支持最终的用户访问。

3.3.主要功能

结合xx的当前业务发展现状，目前xx的大数据平台重点解决三类典型需求：

1.业务数据归集、备份与可靠存储

2.离线数据分析挖掘

3.实时查询统计分析

针对这三类需求，大数据平台在数据采集和运营管理的辅助下，分别提供存储系统、离线计算系统和海量数据库系统，分别满足上述三类需求。下面首先介绍平台的软件架构设计。

3.4.设计原则

1.采用基于Hadoop的开源技术路线

2.整合公司的终端数据、员工、客户、计算、存储等所有资源于一体

3.平台涵盖公司数据生产、存储、挖掘、分析、服务等全生命周期管理

4.结合业务线，分析挖掘和业务支持等应用自主研发

3.5.平台建设路线

项目分阶段完成。

1期：开发数据采集系统，从第三方平台及终端采集位置信息，实现2种终端的接入。开发应用平台，提供接口给客户端访问数据。

2期：实现多种终端的接入，并完善应用接口。

3期：开放存储系统和简单的MapReduce功能给其他用户使用，数据库方面单表的简单查询或带条件查询，内部使用实时采集组件。

4期：开放Hive这样的类SQL计算给外部门，内部开始引入Mahout进行数据挖掘，数据库方面改进查询语言，支持更多的SQL语法，实时采集可以交给其他部门任意部署客户端，支持常见的异构数据源

5期：计算平台成熟，完全成为各部门共同参与开发业务的平台，数据

库具备大部分SQL查询语法，实时采集系统稳定高效运行。

4.数据平台软件架构设计

4.1.数据平台结构图

如所上图所示，大数据平台由五个子系统组成，分别为：存储系统、离线计算系统、海量数据库系统、采集系统和管理系统。这五个子系统之间有如下关联关系：

1.管理系统为整个平台的辅助系统，为其它系统的正常运行提供相关的辅

助功能；

2.采集系统负责平台的数据采集工作，这些数据的产生来自各业务生产系

统及第三方平台或终端；

3.存储系统、离线计算系统和海量数据库系统共用一套底层文件系统，保

证了这三个主要系统的数据集成与有效共享；

4.离线计算系统和海量数据库系统还可以根据各自的负载，可以动态分配

相应的计算能力。

从错误!未找到引用源。可以看出，除采集系统和管理系统之外，包括底层存储环境在内的所有系统都是采用开源软件搭建，而这些软件都是经过相关行业的技术公司先验是成熟可靠可行的。采用开源软件，在平台可以达到低成本建设的效果的同时，相应开源社区的持续演进，也为平台后续的运行升级提供了持续的技术支持和版本稳定保证。

4.2.数据采集系统

1.功能

负责接入第三方服务平台和终端设备。负责采集、清洗和导入公司

各业务线上的所有的结构化业务数据和非结构化数据。

2.要解决的问题

目前，公司需要和交通部的数据中心对接，接收终端的位置数据。

同时也要接入大量的终端。而且，未来业务生产线的系统日志信息

由于也需要保存下来，并进行分析挖掘。采集系统可以将业务生产

线的所有业务数据和日志数据采集到采用低成本的开源可线性扩

展的存储环境，达到了数据低成本安全可靠存储，并支持进一步的

数据分析和挖掘。

3.搭建方法

使用优秀的Netty框架，与第三方应用和终端通信，采集数据。针

对各种终端采用的不同通信协议，开发相应的协议解析模块，将位

置和指令信息解析为结构化数据，保存到HDFS中。

采用业界成熟的Flume开源包将驻留在生产环境共享存储上的非

结构化的日志数据以增量可靠的方式采集到HDFS中，采用Sqoop

开源包从备库中将业务结构化数据增量采集到HDFS中。

4.3.数据存储系统

1.功能

为公司内部各业务部门提供低成本安全可靠可扩展的一揽子存储

解决方案，做为业务数据的备库、支持离线计算和实施处理系统的

数据导入与导出等。

2.要解决的问题

存储系统利用开源Apache HDFS平台所提供的低成本、安全、可靠、

可线性扩展的平台优势，可以解决公司的业务数据归集、备份与低

成本可靠存储。

4.4.离线计算系统

1.功能

为公司各业务部门的技术人员和业务人员提供海量数据的分析、建

模、集成和挖掘计算环境。

2.要解决的问题

搭建公司数据离线计算环境，安排专业的运维团队，用低成本、计

算共享、专业团队支撑的方式建设起来的可线性扩展的离线计算环

境。

3.搭建方法

在Hadoop HDFS之上，用MapReduce进行分布式计算，用Hive为

用户提供友好的计算客户端，用Mathout解决机器学习数据挖掘问

题。

4.5.海量数据库系统

1.功能

为公司内部人员、产业链上下游合作伙伴、终端用户提供高并发、

实时可扩展的数据分析查询统计环境。

2.要解决的问题

搭建实时查询统计分析处理系统，在专业开发和运维团队的支持

下，提供一个公司目前紧缺的专业的分布式海量数据实时处理环

境。该环境对内可以支撑公司相关业务的商业智能、业务支撑等应

用，提升业务能力，开展新的业务，对外可以支持公司上下游产业

链的相关合作伙伴、相关的企业用户的在线查询请求，改善用户体

验，提升服务质量，增强客户的黏性，扩大用户范围，增加业务营

收。

3.搭建方法

在Apache HDFS基础上，通过HBase的海量存储能力和快速的查询

功能，对外提供Web和RESTfull API两种用户接口，为相关的用

户和应用提供高并发、高吞吐量的基于海量数据的实时查询统计分

析处理系统。

4.6.管理系统

1.功能

提供整个平台的共性功能，包括用户管理、访问控制、平台监控、

平台升级、性能隔离和作业调度等辅助功能组件，为平台的持续可

靠运营提供外围支撑环境。

2.要解决的问题

每一个好的生产系统，都有一个可靠的运行辅助支撑环境。管理系

统为整个大数据平台的稳定安全持久运行提供可靠的外部辅助支

撑。

3.搭建方法

用户系统可以采用服务器本地系统和平台新建用户系统相结合的

方式来解决；监控可以采用Hadoop Ambari来搭建；访问控制可以

通过设置用户访问权限、环境隔离等方式来达到要求；要解决性能

隔离和作业调度，一个最简单的办法是通过平台和任务监控、作业

队列、负载均衡和资源动态调度等方式来实现；平台审计也可以通

过系统监控来实现。

5.应用平台架构设计

5.1.应用平台架构图

应用平台是针对具体业务开发的平台，负责承载公司运营的各种业务。例如：车辆监控系统、人员定位系统、物流货物跟踪系统等。目前，应用平台要开发的是车辆监控系统。

车辆监控系统的服务使用RESTfull API用户接口。接口与exlive平台的接口完全兼容，方便已有客户端的接入。

应用平台与数据平台通信，获取相应的数据。

6.平台安全

待完善

7.平台监控

待完善

8.部署架构

待完善

9.平台运维

运维原则：

1.在线Hadoop数据服务平台的运维工作是一个系统工程，需要遵循

一些基本的原则：

2.运维工作从系统搭建和应用研发之前就已经开始

3.关键点要有冗余设计

4.能自动检查的一定要做到自动检查

5.能主动告警的一定要做到自动告警

6.故障能自动恢复的一定要实现自动恢复

7.在设置每一个检查项的同时，要另外设置一个或者多个对应的切实

有效可行的紧急预案

8.关键时刻还得靠人上去，所以，比以上更重要的是要建立一支能打

硬仗的高效的运维团队

10.团队建设

根据xx大数据平台建设的要求以及结合xx技术能力的现状，需要从Hadoop运维工程师、应用开发工程师、基于Hadoop的开发工程师、数据开发工程师、数据挖掘工程师5个角度去考虑培养整个团队。

10.1.运维工程师

略

10.2.应用开发工程师

略

10.3.通信协议开发工程师

略

10.4.基于Hadoop的开发工程师

略

10.5.数据开发工程师

略

10.6.数据挖掘工程师

略

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。

中位物联网大数据平台总体设计V1.0

物联网大数据平台总体设计V0.2

目录 1.引言 (3) 1.1.文档目的 (3) 1.2.文档范围 (3) 1.3.预期的读者及阅读建议 (3) 1.4.术语 (3) 2.项目概述 (4) 2.1.项目背景 (4) 3.1.设计目标 (4) 3.1.1.技术规划路线建议 (4) 3.1.2.大数据软硬平台/网络架构规划建议 (5) 3.1.3.大数据应用集成点规划建议 (5) 3.1.4.大数据团队建设规划建议 (5) 3.1.5.大数据系统实施指导建议方案 (5) 3.数据平台总体架构规划 (5) 3.1.数据平台愿景 (5) 3.2.数据处理流程 (8) 3.3.主要功能 (8) 3.4.设计原则 (9) 3.5.平台建设路线 (9) 4.数据平台软件架构设计 (10) 4.1.数据平台结构图 (10) 4.2.数据采集系统 (11) 4.3.数据存储系统 (11) 4.4.离线计算系统 (12) 4.5.海量数据库系统 (12) 4.6.管理系统 (13)

5.应用平台架构设计 (14) 5.1.应用平台架构图 (14) 6.平台安全 (15) 7.平台监控 (15) 8.部署架构 (15) 9.平台运维 (15) 10.团队建设 (16) 10.1.运维工程师 (16) 10.2.应用开发工程师 (16) 10.3.通信协议开发工程师 (16) 10.4.基于Hadoop的开发工程师 (16) 10.5.数据开发工程师 (16) 10.6.数据挖掘工程师 (17)

1.引言 1.1.文档目的 本文档是关于xx公司物联网大平台的总体架构设计方案。本文包括以下内容： 1.平台总体架构设计； 2.五大子系统设计； 3.应用平台设计 4.平台部署架构设计； 5.平台运维及团队建设； 1.2.文档范围 本文档仅限于北京xx科技公司内部人员和直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关人员阅读。 1.3.预期的读者及阅读建议 本文档的预期读者： 1.北京xx科技的大平台项目相关人员； 2.直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关外部人员； 1.4.术语 1.Hadoop: Apache的分布式框架。 2.HDFS : Hadoop的分布式文件系统。 https://www.sodocs.net/doc/d912667430.html,Node : Hadoop HDFS元数据主节点服务器。负责保持DataNode文件存 储元数据信息。

大数据平台概要设计说明书

计算平台 概要设计说明书 作者：日期：2013-01-28批准：日期： 审核：日期： （版权所有，翻版必究）

文件修改记录

目录 1.引言 ........................................................................................... 1.1编写目的................................................. 1.2术语与缩略词............................................. 1.3对象及范围............................................... 1.4参考资料................................................. 2.系统总体设计 ............................................................................. 2.1需求规定................................................. 2.1.1数据导入............................................ 2.1.2数据运算............................................ 2.1.3运算结果导出........................................ 2.1.4系统监控............................................ 2.1.5调度功能............................................ 2.1.6自动化安装部署与维护................................ 2.2运行环境................................................. 2.3基本设计思路和处理流程................................... 2.4系统结构................................................. 2.4.1大数据运算系统架构图................................ 2.4.2hadoop体系各组件之间关系图......................... 2.4.3计算平台系统功能图.................................. 2.4.4系统功能图逻辑说明.................................. 2.4.5计算平台业务流程图..................................

技术向如何设计企业级大数据分析平台

技术向：如何设计企业级大数据分析平台？ 传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对？本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。 突破设计原则 建设企业的大数据管理平台（Big Data Management Platform），第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式： 文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入（Embed）或文档引用（Reference）的方式来为两个不同的文档对象建立关系；

列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行（Wild Rows）和窄行（Skinny Rows）的设计决策； 索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理（Analysis）。 搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。 数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。 在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则： 20%的数据发挥着80%的业务价值； 80%的数据请求只针对20%的数据。 目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具；另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。 企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析；而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工

政务大数据平台建设项目总体设计方案

政务大数据平台建设项目总体设计方案 1.1.总体设计原则 本设计应遵循以下基本原则： （1）先进性和可扩展性 设计时充分考虑技术的先进性、前瞻性和可扩展性，以保证系统在相当长的时间内能满足XXX社会治理大数据平台建设项目对社会管理和社会服务的实际需要。 （2）实用性和便捷性 设计时应考虑不同层次、不同岗位、不同专业用户需求的差异性，提供统一的访问接口、便捷的操作方式和友好的用户界面。 （3）可行性和可操作性 设计时应充分考虑建设的可行性和可操作性，在详细分析建设现状、建设需求和条件的基础上，制订合理的设计方案，提出合理的项目建设与运行管理方案。同时，系统的建设还应考虑XXX现有电子政务系统已有资源利旧与整合，减

少投资。 （4）经济性与安全性 XXX社会治理大数据平台建设项目数据都是比较敏感的工作数据，必须在现有资金预算的前提下建立相对完善的网络与信息安全保障体系，妥善解决信息安全的问题，处理好经济与安全的关系，综合平衡成本和效益。综合考虑信息采集、传输、处理和应用等各个环节应用的实际需要，在多方案论证和综合比较的基础上提出了既安全又经济的设计方案。 （5）可靠性和合理性 XXX社会治理大数据平台建设项目建设服务范围广、涉及内容多，需要具有较高的可靠性，设计时除了充分保证可靠性外，还应建设合理的运行维护管理模式及相关保障体系，为系统的运行维护管理奠定良好的基础。 （6）需求主导，整合应用的原则 以需求为主导，突出重点，认真分析系统流程，充分利用现有的通信及计算机网络、数据库资源，加强整合，促进

互联互通、信息共享。 1.2.总体目标 XXX社会治理大数据平台建设项目的总体目标是以项目建设为契机，以“一个网络体系、一套应用系统、三个基础库”为依托，充分利用大数据挖掘、云计算等先进技术，有效整合各方信息资源，实现“人、地、物、事、组织”的网格化管理，从而带动XXX社会管理源头治理体系、动态协调机制、应急管理体制建设，实现XXX社会管理“精确化”、社会服务“人性化”，提升社会服务效能，并为XXX实现智慧城市奠定信息化基础。 主要建设目标是为政府社会管理良性有序运行提供基本手段和保证，促进政府对社会系统的组成部分、社会生活的不同领域以及社会发展的各个环节进行组织、协调、服务、监督和控制，整合政府各部门资源，实现统一运维管理，并建立安全和运维保障体系。科学划分网格单元，优化网格资源配置，构筑“区—街道—社区—网格”的四级管理架构，

物联网大数据分析实验室建设方案章鱼大数据

物联网大数据分析实验室建设方案 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”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、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、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村

已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。 再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC，其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来

大数据平台建设方案设计

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。 大数据平台整合社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处、监测管、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与服务能，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、用数据决策、用数据创新，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监测分析，实现企业信用社会化监督，建规范化共建共享投资项目管体系，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，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管规范，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、梳各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建 信息资源交换管标准体系，在业务可性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建跨部门跨领域经济形势分析制。 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 经济持续健康发展。

中位物联网大数据平台总体设计V1.0

物联网大数据平台总体设计V0.2 拓 2015.10

目录 1.引言 (3) 1.1.文档目的 (3) 1.2.文档围 (3) 1.3.预期的读者及阅读建议 (3) 1.4.术语 (3) 2.项目概述 (4) 2.1.项目背景 (4) 3.1.设计目标 (4) 3.1.1.技术规划路线建议 (4) 3.1.2.大数据软硬平台/网络架构规划建议 (5) 3.1.3.大数据应用集成点规划建议 (5) 3.1.4.大数据团队建设规划建议 (5) 3.1.5.大数据系统实施指导建议方案 (5) 3.数据平台总体架构规划 (5) 3.1.数据平台愿景 (5) 3.2.数据处理流程 (8) 3.3.主要功能 (8) 3.4.设计原则 (9) 3.5.平台建设路线 (9) 4.数据平台软件架构设计 (10) 4.1.数据平台结构图 (10) 4.2.数据采集系统 (11) 4.3.数据存储系统 (11) 4.4.离线计算系统 (12) 4.5.海量数据库系统 (12) 4.6.管理系统 (13)

5.应用平台架构设计 (14) 5.1.应用平台架构图 (14) 6.平台安全 (15) 7.平台监控 (15) 8.部署架构 (15) 9.平台运维 (15) 10.团队建设 (16) 10.1.运维工程师 (16) 10.2.应用开发工程师 (16) 10.3.通信协议开发工程师 (16) 10.4.基于Hadoop的开发工程师 (16) 10.5.数据开发工程师 (16) 10.6.数据挖掘工程师 (17)

1.引言 1.1.文档目的 本文档是关于xx公司物联网大平台的总体架构设计方案。本文包括以下容： 1.平台总体架构设计； 2.五大子系统设计； 3.应用平台设计 4.平台部署架构设计； 5.平台运维及团队建设； 1.2.文档围 本文档仅限于xx科技公司部人员和直接协助xx科技进行大平台建设的 相关人员阅读。 1.3.预期的读者及阅读建议 本文档的预期读者： 1.xx科技的大平台项目相关人员； 2.直接协助xx科技进行大平台建设的相关外部人员； 1.4.术语 1.Hadoop: Apache的分布式框架。

软件开发规范之总体设计方案模板

一．引言 1.1编写目的 本文档作为***与XXXXXXXXXX公司之间就***建立XXXX司（局或单位）XXXXXXXXXX系统需求理解达成一致共识的基础文件，作为双方界定项目范围、签定合同的主要基础，也作为本项目验收的主要依据。同时，本文档也作为***XXX后继工作开展的基础，供双方项目主管负责人、项目经理、技术开发人员、测试人员等理解需求之用。 1.2适用范围 本文档适用于所有与本项目有关的软件开发阶段及其相关人员，其中：***方面的项目负责人、公司方项目经理、技术开发人员（包括分析人员、设计人员、程序人员）、测试人员应重点阅读本文档各部分，其他人员可选择性阅读本文档。 1.3文档概述 本文档主要描述了XXXXXXXXXX系统项目的软件总体设计思路。 本文档首先从业务背景、系统功能、运行环境等方面概要描述系统，其次从设计原则、功能设计、数据结构设计等方面描述系统的总体设计情况，然后进一步详细描述系统技术实现策略、项目实施以及待确定的问题。 1.4参考资料 [列出本文的参考文件清单，包括出版单位、作者、版本、日期等信息。]示范：―――仅供参考，不具备任何实质性的内容。 《XXX总体需求书》（XXX单位XXX提供） 《XXX需求调研报告》作者：XXX 《设计模式》XXXXXX出版社 《UML用户指南》XXXXXXX出版社

1.5术语、定义和缩写 [列出本文档所涉及的专业术语、缩写词及相关定义。定义所有必要的术语，以便读者可以正确地解释软件需求规格说明，包括词头和缩写。你可能希望为整个公司创建一张跨越多项项目的词汇表，并且只包括特定于单一项目的软件需求规格说明中的术语。] 示范：―――仅供参考，不具备任何实质性的内容。 1)OLTP：On-line Transaction Processing，联机事务处理。 2)OLAP：On-Line Analytical Processing，联机分析处理；是使分析人员、管 理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取, 从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。 二．总体概述 2.1现有系统描述 [简要描述客户现有系统的功能、性能以及其他方面，若客户没有系统，则可裁减。另外，可描述客户现有系统的应用状况以及系统规模、人员使用状况。描述客户对象的应用环境平台，如软件环境、硬件环境、网络环境、通讯状况以及人员计算机使用水平等。] 示范：―――仅供参考，不具备任何实质性的内容。 针对金融快报工作，***以前曾开发过一个C/S结构的系统，后台数据库为SQL Server，开发工具是VB6.0。该系统主要完成以下工作： 1.根据人行各业务司局每日上报的数据传真，将数据补录到系统中。 2.根据上报的数据制作金融快报文档。 3.将金融快报的数据转发到人行时间序列数据库中。 金融快报系统的工作流程如下： 2.2存在问题 [通过上述现状描述，分析现有组织结构、现有系统等方面存在的问题。]示范：―――仅供参考，不具备任何实质性的内容。

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析报告

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 （广州城市职业学院广东广州510405） 摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。 关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。

中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

智慧政务数据中心平台总体设计方案

智慧政务数据中心平台总体设计方案

目录 第1章项目整体理解与分析 (2) 1.1项目概述 (2) 1.1.1建设背景 (2) 1.1.2建设目标 (4) 1.1.3建设内容 (5) 1.1.4建设标准 (6) 1.1.5建设原则 (8) 1.2项目建设需求分析 (9) 1.2.1信息化建设现状 (9) 1.2.2信息资源管理现状 (11) 1.2.3存在的主要问题 (12) 1.2.4本期项目建设意义 (13) 1.2.5标准与规范分析 (13) 1.2.6流程与功能分析 (14) 1.2.7用户角色分析 (14) 第2章项目总体设计方案 (16) 2.1数据中心总体架构 (16) 2.2总体标准规范架构 (17) 2.3目录系统业务架构 (18) 2.4目录系统技术架构 (19) 2.5目录系统数据结构 (20)

第1章项目整体理解与分析 1.1 项目概述 1.1.1建设背景 在信息化时代背景下，数据资源的多寡、数据质量的高低直接决定着各类社会主体的运作效率，数据分析应用能力也影响着决策者前面的方向，对数据的全面搜集和有效挖掘利用已经成为当今世界各国信息化建设的重要内容。 智慧城市顶层设计总规中用系统论的方法，以全局视角，明确了全局性的构成要素和体系结构，提出了清晰、协同、可实施的方案。该设计中分政府主导领域和市场主导领域，从市级、部门和区县三个层次，系统地开展全市顶层设计。其中，在政府主导领域，明确由决策分析与公众服务统领全局发展。并以此为依据，出台了数据中心辅助决策平台顶层设计，明确要建立各区县、各行业建设区县数据中心辅助决策平台。 政府也提出加强数据中心工作，在区领导、创新办就多次提出要加强数据整合、共享和分析，支撑领导决策能力，并从多方面已具备了开展数据中心建设的基础。 在理论研究方面，2012年开展了《网格化社会服务管理基础数据架构、信息资源利用模式及服务体系研究》项目，在基础数据架构方面，提出了基于配置开放式基础数据架构设计理念的“三层四区”的基础库总体架构；在信息资源开发利用方面，提出了“四横两纵”的信息资源开发利用框架，设计了“1图（基础地图）、1库（人房关联主题库）、1表（重大事件跟踪表）、1报（民情日报）、1刊（便民服务快刊）、1年鉴（网格化年鉴）”6大数据产品，；在云服务中心服务体系方面，提出了云服务中心内容体系、流程规范、组织架构、运行模式和支撑平台需求，为数据中心决策支持系统建设工作的开展奠定了理论基础，并为其实施提供了指导意见。 在数据资源方面，通过网格化社会服务管理工作，充分利用现有资源，挖掘数据关系，建成了相互关联的人、地、物、组织、房屋、地下空间基础数据库的建设，整合了120多万条基础数据，其中常驻人口953,998条、流动人口220,444

物联网大数据分析实验室建设方案

物联网大数据分析实验室建设方案 物联网大数据分析实验室建设方案 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”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、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、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端1

物联网大数据分析实验室建设方案 数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网

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。

(完整)系统总体设计原则汇总,推荐文档

1.1系统总体设计原则 为确保系统的建设成功与可持续发展，在系统的建设与技术方案设计时我们遵循如下的原则：1、统一设计原则统筹规划和统一设计系统结构。尤其是应用系统建设结构、数据模型结构、数据存储结构以及系统扩展规划等内容，均需从全局出发、从长远的角度考虑。 2、先进性原则系统构成必须采用成熟、具有国内先进水平，并符合国际发展趋势的技术、软件产品和设备。在设计过程中充分依照国际上的规范、标准，借鉴国内外目前成熟的主流网络和综合信息系统的体系结构，以保证系统具有较长的生命力和扩展能力。保证先进性的同时还要保证技术的稳定、安全性。 3、3、高可靠/高安全性原则系统设计和数据架构设计中充分考虑系统的安全和可靠。 4、4、标准化原则系统各项技术遵循国际标准、国家标准、行业和相关规范。 5、5、成熟性原则系统要采用国际主流、成熟的体系架构来构建，实现跨平台的应用。 6、6、适用性原则保护已有资源，急用先行，在满足应用需求的前提下，尽量降低建设成本。 7、7、可扩展性原则信息系统设计要考虑到业务未来发展的需要，尽可能设计得简明，降低各功能模块耦合度，并充分考虑兼容性。系统能够支持对多种格式数据的存储。 1.2业务应用支撑平台设计原则 业务应用支撑平台的设计遵循了以下原则：1、遵循相关规范或标准遵循J2EE、XML、JDBC、EJB、SNMP、HTTP、TCP/IP、SSL等业界主流标准2、采用先进和成熟的技术系统采用三层体系结构，使用XML规范作为信息交互的标准，充分吸收国际厂商的先进经验，并且采用先进、成熟的软硬件支撑平台及相关标准作为系统的基础。3、可灵活的与其他系统集成系统采用基于工业标准的技术，方便与其他系统的集成。4、快速开发/快速修改的原则系统提供了灵活的二次开发手段，在面向组件的应用框架上，能够在不影响系统情况下快速开发新业务、增加新功能，同时提供方便地对业务进行修改和动态加载的支持，保障应用系统应能够方便支持集中的版本控制与升级管理。5、具有良好的可扩展性系统能够支持硬件、系统软件、应用软件多个层面的可扩展性，能够实现快速开发/重组、业务参数配置、业务功能二次开发等多个方面使得系统可以支持未来不断变化的特征。6、平台无关性系统能够适应多种主流主机平台、数据库平台、中间件平台，具有较强的跨系统平台的能力。7、安全性和可靠性系统能保证数据安全一致，高度可靠，应提供多种检查和处理手段，保证系统的准确性。针对主机、数据库、网络、应用等各层次制定相应的安全策略和可靠性策略保障系统的安全性和可靠性。8、用户操作方便的原则系统提供统一的界面风格，可为每个用户群，包括客户，提供一个一致的、个性化定制的和易于使用的操作界面。 9、应支持多CPU的SMP对称多处理结构 1.3共享交换区数据库设计原则 1.统一设计原则为保证数据的有效性、合理性、一致性和可用性，在全国统一设立交换资源库基本项目和统一编码的基础上，进行扩展并制定统一的交换资源库结构标准。 2.有效提取原则既要考虑宏观决策需要，又要兼顾现实性，并进行业务信息的有效提取，过滤掉生产区中的过程性、地方性数据，将关键性、结果性数据提交集中到交换区数据库中。 3.保证交换原则统一设计数据交换接口、协议、流程和规范，保证数据通道的顺畅。 4.采用集中与分布式相结合的系统结构根据XX电子政务网络发达，地区经济差异性等特点，交换区采用集中与分布式相结合的数据库系统结构，并逐步向大型集中式数据库系统过渡。这些与外部系统交换的数据也需要从生产区数据得到，也就是说需要XXXX数据和各XXXX

大数据中心建设总体要求

实用标准文档 数据中心建设总体要求 中信北京国安电气责任有限公司二○一二年四月二十六日

一、建设环境要求 数据中心大楼或具有数据中心功能要求的办公大楼建设位置、周边环境应符合下列要求： 1、电力供给应稳定可靠，交通通信应便捷，自然环境应清洁； 2、应远离产生粉尘、油烟、有害气体以及生产或贮存具有腐蚀性、易燃、易爆物品的场所； 3、远离水灾火灾隐患区域； 4、远离强振源和强噪声源； 5、避开强电磁场干扰； 6、距离停车场不小于10m； 7、距离铁路或高速公路的距离不小于100m； 8、距离飞机场不小于1600m； 9、距离化学工厂中的危险区域、垃圾填埋场不小于400m； 10、距离军火库不小于1600m； 11、距离核电站的危险区域不小于1600m； 12、有可能发生洪水的地区不应设置机房； 13、地震断层附近或有滑坡危险区域不应设置机房。 当无法满足上述要求时，可采取必要措施加以解决，必要时更换建设地点。 二、数据中心对建筑与结构的要求

1、抗震设防分类不应低于丙类（地震作用和抗震措施均应符合本地区抗震设防烈度的要求）； 2、耐火等级不低于二级； 3、屋面的防水等级Ⅰ； 4、拟确定数据中心建设的区域，可不进行物理分割； 5、根据数据中心的特殊性，考虑到今后机房的扩容和调整，数据中心机房层承载不小于1000公斤/平方米，UPS电池间如设置在楼上，承载要求不小于1600公斤/平方米； 6、拟确定机房建设的区域，地面应做找平处理，地面和顶面应做防水和保温处理； 7、拟确定机房建设的区域，应满足设备进出的要求（走廊、货梯、门的尺寸不小于1500*2100）； 8、拟确定机房建设的区域可做无窗设计； 9、拟确定机房建设区域的核心筒（电梯厅）平面高于本层平面400mm以上，以保证抗静电活动地板铺设后无高差； 10、大楼层高，应保证梁下高度不低于3.5米； 11、建筑物要有空调和新风机室外机安装位置，楼顶应为平顶设计； 12、与机房建设区域无关的给排水管道不得穿越主机房，临近上下楼层禁止有商场、饭店、食堂等易产生人员、气体、水源影响的隐患，机房不应设在水泵房、厕所和浴室等潮湿场所的正下方或贴邻布置；

系统总体设计原则信息化项目

1.1 系统总体设计原则 为确保系统的建设成功与可持续发展，在系统的建设与技术方案设计时我们遵循如下的原则： 1、统一设计原则统筹规划和统一设计系统结构。尤其是应用系统建设结构、数据模型结构、数据存储结构以及系统扩展规划等内容，均需从全局出发、从长远的角度考虑。 2、先进性原则系统构成必须采用成熟、具有国内先进水平，并符合国际发展趋势的技术、软件产品和设备。在设计过程中充分依照国际上的规范、标准，借鉴国内外目前成熟的主流网络和综合信息系统的体系结构，以保证系统具有较长的生命力和扩展能力。保证先进性的同时还要保证技术的稳定、安全性。 3、高可靠/高安全性原则系统设计和数据架构设计中充分考虑系统的安全和可靠。 4、标准化原则系统各项技术遵循国际标准、国家标准、行业和相关规范。 5、成熟性原则系统要采用国际主流、成熟的体系架构来构建，实现跨平台的应用。 6、适用性原则保护已有资源，急用先行，在满足应用需求的前提下，尽量降低建设成本。 7、可扩展性原则信息系统设计要考虑到业务未来发展的需要，尽可能设计得简明，降低各功能模块耦合度，并充分考虑兼容性。系统能

够支持对多种格式数据的存储。 1.2 业务应用支撑平台设计原则 业务应用支撑平台的设计遵循了以下原则： 1、遵循相关规范或标准遵循J2EE、XML、JDBC、EJB、SNMP、HTTP、TCP/IP、SSL 等业界主流标准 1 / 13 2、采用先进和成熟的技术系统采用三层体系结构，使用XML 规范作为信息交互的标准，充分吸收国际厂商的先进经验，并且采用先进、成熟的软硬件支撑平台及相关标准作为系统的基础。 3、可灵活的与其他系统集成系统采用基于工业标准的技术，方便与其他系统的集成。 4、快速开发/快速修改的原则系统提供了灵活的二次开发手段，在面向组件的应用框架上，能够在不影响系统情况下快速开发新业务、增加新功能，同时提供方便地对业务进行修改和动态加载的支持，保障应用系统应能够方便支持集中的版本控制与升级管理。 5、具有良好的可扩展性系统能够支持硬件、系统软件、应用软件多个层面的可扩展性，能够实现快速开发/重组、业务参数配置、业务功能二次开发等多个方面使得系统可以支持未来不断变化的特征。 6、平台无关性系统能够适应多种主流主机平台、数据库平台、中间件平台，具有较强的跨系统平台的能力。 7、安全性和可靠性系统能保证数据安全一致，高度可靠，应提供多

数据库总体设计报告样本

信息工程学院 数据库课程设计报告 题目: 基于java和mysql的学生信息管理系统姓名: 学号: 班级: 网络工程 系( 院) : 信息工程学院

课程设计主要内容: 设计说明与要求: 1、管理员登录 2、信息查询 3、添加信息 4、修改信息

5、删除信息 6、系统说明 7、小窗口信息提示 系统设置两个管理员账号, 登录时若账号错误或者密码错误, 系统会给出相应提示。 下面对该系统的设计进行具体分析: 1、系统需求分析 1．1开发环境和软件 ( 1) 数据库软件: MySQL ( 2) Java开发工具: Eclipse ( 3) Mysql数据库驱动 1.2 系统设计与功能分析 学生信息管理系统, 可用于学校等机构的学生信息管理,

查询, 更新与维护, 使用方便, 易用性强, 图形界面清晰明了。该软件用java语言编写, 用MySQL数据库作为后台的数据库进行信息的存储, 用MySQL语句完成学生信息的添加, 查询, 修改, 删除的操作。用ODBC驱动实现前台Java与后台数据库的连接。同时本系统采用Java Swing编程, 经过添加图片, 以及按钮、文本域等控件, 形成图形化界面, 更加美观而且方便使用。Java语言跨平台性强, 能够在windows, linux, ubuntu 等系统下使用, 方便简单, 安全性好。MySQL数据库高效安全方便使用, 两者结合可相互利用各自的优势。 2.系统功能规划 2.1.本系统使用login类作为登录界面, 为其中的文本框和按钮等添加监听事件, 若用户名和密码正确, 则进入主界面, 否则提示相关错误信息。 2.2.本系统使用menu类作为主界面, 其中有查找学生信息、增加学生信息、删除学生信息、修改学生信息等按钮, 对象相应的操作。