阿里巴巴全域数据建设方案

阿里巴巴全域数据建设方案

阿里巴巴数据技术及产品部定位阿里数据中台：以全域大数据建设为中心，技术上覆盖整个大数据从采集、加工、服务、消费的全链路的各个环节，对内对外提供服务。丰富的大数据生态组件，构成了阿里的核心数据能力，通过大数据生态组件，可以迅速的提升数据应用的迭代能力，人人都有可能成为大数据专家。

在全域数据建设过程中，还构建了阿里巴巴OneData体系作为大数据标准化规范，从方法论到落地实践；从对指标定义、数据研发、数据服务的口径管理到数据规范定义、模型规范定义、研发流程的规范化；每个环节均有对应工具进行严格保障，并做到方便管理、问题追溯。

01 数据中台-阿里数据技术及产品部定位

2016年阿里巴巴集团提出中台概念，阿里巴巴数据技术及产品部承载了集团数据中台的工作，其核心就是建设全域大数据。

◎从内容上看，我们管理和运维着阿里巴巴集团最核心的基础数据；

◎从技术上看，我们覆盖了从数据采集、计算加工到数据服务、数据应用等数据链路上的每一个环节，为阿里生态内外的业务、用户、中小企业提供全链路、全渠道的数据服务。

举个例子，被大家熟知的双11当天可见炫酷数据大屏就是由我们部门负责的。

【阿里数据中台全景图】

上图是阿里数据中台的全景图，从这个图中我们可以看见实际上阿里数据中台在架构的组成上，呈现了一个“四横三纵”的结构，底层的基础设施来自于阿里云平台。

◎先来讲四横——

整张架构图从下往上看，最下面这块内容主要从数据采集和接入为角度，按照业态接入数据（比如淘宝、天猫、盒马等），我们把这些数据抽取到计算平台；接着通过OneData体系，以“业务板块+分析维度”为架构去构建“公共数据中心”；再基于公共数据中心在上层根据业务需求去建设：消费者数据体系、企业数据体系、内容数据体系等；经过深度加工后，数据就可以发挥其价值被产品、业务所用；最后通过统一的数据服务中间件“OneService”提供统一数据服务。

在阿里内部，阿里数据平台上的数据产品已有几十种，每天有上万内部员工在使用数据产品；我们的官方统一数据产品平台“生意参谋”累计服务了超2000万商家……

◎接下来是三纵——

基于阿里巴巴如此大体量的数据体系建设背后，我们必须要通过大量工具去保证快速、高效、高质量数据接入，这部分我们通过智能数据研发平台来实现，将我们的理论及实践过程，通过一整套的工具体系及研发流程去保障落地，确保每一个团队，每一个BU，通过统一规则去建设数据体系；同时，当数据多了以后最直接问题就是成本，因此我们还建立了统一的数据质量管理平台。

02 全域数据到底是什么？

阿里巴巴目前生态建设包括了核心的电商业务，淘宝、天猫、聚划算等，同时还有文娱板块的优酷、土豆、UC浏览器等，当然还有本地化服务比如口碑、饿了么等。基于业态背后还有蚂蚁、菜鸟、阿里妈妈、阿里云等等。

这一系列的生态数据我们都会集中进行存储和管理，并构成了我们的全域数据所覆盖的范围。

一方面，上述每一种业态都是全域数据的来源；另外一方面基于这些优质的数据，进行解析和处理，再反哺给到业务。我们要实现的是：利用全域数据去驱动业务，让数据发挥更大价值。

以手淘为例，手机屏幕是非常小的，我们如何在有限的空间内展示给到用户看到他们真正希望看见的内容？“千人千面”这一应用的背后，实际上就是基于大数据的算法应用场景，来实现的。还有芝麻信用、菜鸟的智能物流、阿里妈妈的精准营销等等，它们都是通过大数据驱动之下，构成了业务与数据联通的闭环。

03 阿里全域数据建设的初衷

我们为什么要做全域数据？

◎首先，降低成本——

大家都知道大数据建设的资金投入其实是非常巨大的。比如基础建设的投入、机房、机架、服务器、网络带宽，包括软件平台建设，开发运维团队的组建等等，都会耗费企业大量的资金和人力。以优土（优酷土豆的简称）为例，优土去年加入阿里巴巴集团之后，我们开始启动数据融合项目：在此之前，优土有自己的Hadoop集群，阿里巴巴的数据规模则大的多，将优土数据融合到阿里大平台上，可以让优土获得更多弹性资源，也可以在基础设施运维、人力运维、平台运维上复用集团的技术体系；基于OneData大数据建设体系、统一的数据采集规范等，减少人力及运维成本。当项目完结后，我们发现目前优土在数据建设上的成本不到原来50%。

◎其次，技术赋能——

客观来说，在阿里生态内公司的数据能力参差不齐，因此为了赋能其他生态公司，我们通过短时间的数据体系迁移，让他们拥有和阿里集团同样的大数据能力。上述的优土融合项目就是通过半年时间，实现了技术赋能。

◎第三，数据连接——

我们知道数据孤岛的现象不光存在于传统行业，互联网行业也是一样。所以只有把数据连接起来，它才能发挥更大的价值，消除数据孤岛，让数据连接起来，也是我们进行全域数据建设的目的之一。

◎最后，赋能业务——

无论我们的集群规模有多大，服务体量有多大，最终还是要回归业务、通过业务的数据表现来体现我们的价值——把数据体系统一后，除了让业务可以更加准确、快速的获取决策分析数据外，还能提供业务快速试错的机会，最终为业务创新降低了门槛。

04 如何建设全域数据

在整个全域数据接入过程中，尽管基础设施建设已经非常强大，但在实际过程中，我们仍然面对了诸多困难和挑战。仍以优土为例，它的大数据机房在青岛，阿里集团大部分数据集群都在内蒙古和张北，而涉及到数据迁移也绝不是“拉一根网线”这么简单——其中涉及到应用体系、大数据架构都需要定制方案去做；

另外，统一数据采集在接入的过程中也会就原有业务进行统一梳理，包括后面的数据验证，做过数据的人应该都知道其中的痛点；同时在迁移过程中，原有的数据对业务的服务还不能停，这事情我们叫——飞机上换轮子，一边要进行核心零部件更新，一边还要保持高速飞行；

最后就是项目周期，基于现实情况，大数据建设一般需要较长的周期，无法在几周内完工，因为大数据建设不是一蹴而就，而是一根体系化过程。

从基础设施来看，阿里经过电商发展，包括多年双11这种特殊场景下的考验，在基础设施上，从数据中心到网络到服务器，到数据库中间件、计算平台、数据平台、算法平台都有了非常多的沉淀。

因此，在建设全域数据的时候，我们要做的第一步就是将生态公司的数据在基础设施阶段就进行融合。

我们的数据组件划分如下：

最底层——数据采集，这是数据的来源；中间——计算存储平台：实时计算采用自主研发的Blink，离线则采用MaxCompute。

上图详细介绍了我们的数据组件：

基于用户的网上行为去做数据采集（我们有PC和无线的采集体系）然后放到实时、离线计算平台上来，这两个计算平台除本身计算能力外，还有许多基于SQL、Graph等可编程的能力，最上面就是研发工具、产品服务、BI工具。

有如此强有力的基础支撑外，长在上面的应用能力也非常给力：以研发工具为例，阿里有约两万名研发工程师，而每天基于阿里数据平台开展工作的同学就有近一万人！

基于这些丰富的大数据组件，大部分的研发同学、专业的或非专业的同学都能在上面基于大数据做一些探索和尝试。

下面介绍我们在全域数据建设中的几个体系：

◎首先看流量体系——

这是互联网行业和传统行业最大的区别。

打个比方，如果我们把淘宝可以看做流量分发中心，用户进来后把流量给到商品、给到卖家。那么在进行流量数据采集时，大家可能会给出不同的方案。

我们基于阿里巴巴多年的电商经验，也沉淀出来了一套统一的流量采集规范——超级位置模型：

以淘宝的页面为例：

站点就是淘宝，下面会有页面、区块、位置，这些都是可以根据业务实际需求去埋点，并直观获取页面任何位置的数据，比如页面概况分析、路径分析、跳转分析、页面点击、用户分析等等。业务方只需要按照规范埋点，我们就能够迅速给到基础的流量分析能力，而基于此，配套对应的数据产品就可以解决80%的流量方面的数据问题。

◎其次看计算组件化——

众所周知，基于互联网的基础内容其实是能够固化下来特定需求，中间过程可以通过工程化能力去解决，然后迅速把这些东西配置出来，而不需要每一个需求都去做代码开发计算——这就是计算组件化。

这样做的好处首先就是；配置简单、复用性高，同时，在注意统一规范后，未来接入uc、接入高德等业务，我们可以做到一键接入。

◎OneData体系，全域数据建设最核心的体系——

目前，从整个大数据建设过程来看，它分为数据接入、规范定义、计算加工、数据验证、数据稳定性，这几个部分合并构成了整体的数据研发流程。

OneData体系工具是全域建设的保障——我们知道现在存储和计算可能已不是瓶颈。随着分布式技术的发展，以Hadoop为典型代表，廉价的pc服务器即可搭建出超强的计算能力，因此存储和计算未来会变的越来越便宜，但相对昂贵的是工程师的时间成本。

所以，工具化是解决研发效率的关键一环。我们把大量机械、人肉、不产生价值的工作，通过工具去完成，比如从数据的接入开始，我们有OneClick保证高效接入，根据阿里巴巴完善的元数据，我们有能力把基于业务db的数据一键拉到计算平台，这个过程几乎不需要人的参与。

同时，通过OneDefine工具来确保数据建设过程是规范的，比如：模型分层、表命名规范、字段命名规范等。

◎再看计算过程——

阿里数据应用的群体在能力上是参差不齐的，有专业的数据研发、有算法工程师、有分析师、可能还有业务运营，很多人可能简单自学SQL后，就可以自己跑数据：通常情况下，SQL质量无法保证，如果查询的数据量非常大，可能后台几千台机器就转起来了，为避免类似情况发生，我们会在提交任务过程中做代码校验，对于性能问题、规范问题、代码质量问题都会给出必要的提示，比如sql代码对于除数为0没有做代码兼容，比如我们的ddl语句中没有做数据生命周期的设置，比如sql的query 中没有做分区的条件限制，甚至你的sql代码别人已经计算过，可以复用结果不需要重新计算这些问题，我们都会给出精确到提示。

在数据研发过程中，代码编写可能只占工作量的20%，那么大部分时间都去干吗了？是数据验证，代码修改前和代码修改后，数据到底差多少，差在哪儿？过去如果没有工具只能写一堆角本，再去验证，效率极其低下，而且极易出错，现在有了“在彼岸”工具我们可以通过简单的勾勾选选就知道前后差异到底差在哪？然后迅速给测试报告，保证整个研发过程的数据质量是有保障的。

最后，任务上线后，大量时间都在运维，监控数据质量、监控产出时间等等，这些日常要去关注的工作我们也会有相关的工具去支持，因此OneData体系工具是全域数据建设的重要保障。

工具有了，规范有了，我们还需要与研发流程全程打通，我们就可以确保规范真正的落实到每位开发者身上，因此我们可以这样来理解研发流程：某位研发同学在做数据需求，要先把规范定义完成才能继续进行代码开发。

代码开发中会有两道检查：

◎第一道是SQLscan：这里面会检查代码规范性、代码质量、可能出现的性能问题，把这些问题避免掉；

◎另一道是“在彼岸”数据测试：重要的数据做了数据变更后，会要求做回归测试流程，轻松简单的勾选，就可以快速给出测试。如果任务需在生产环境运行，这两个环节必须完成后才能够提交，上述过程就是整个基于OneData体系的研发流程。

目前阿里巴巴数据总量已超EB级别，总表数也已经超百万，这么大体量下，如何能够做到高效灵活却又不失规范的大数据建设，我们确实探索了很长时间。

随着阿里业务的不断拓展，对于大数据能力的要求会越来越高，技术上，如何突破传统数仓etl架构？我们从基础设施的计算存储分离、离线在线混布等事情上已经开始探索，相信在不久的将来，我们会对传统数仓etl进行重新的定义。

阿里数据分析笔试题

2016阿里巴巴数据分析师职位笔试题目 阿里巴巴作为全球领先的小企业电子商务公司，招聘阿里巴巴数据分析师职位都会出些什么笔试题目呢?咱们一起看看。 一、异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法? 异常值(Outlier) 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’test(是以Frank E. Grubbs命名的)，又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。 未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 点评：考察的内容是统计学基础功底。 二、什么是聚类分析?聚类算法有哪几种?请选择一种详细描述其计算原理 和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 其流程如下： (1)从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心;

最新版云计算平台系统建设项目设计方案

云计算平台系统建设项目 设计方案

1.1设计方案 1.1.1平台架构设计 **高新区云计算平台将服务器等关键设备按照需要实现的功能划分为两个层面，分别对应业务层和计算平台层。 业务层中，功能区域的划分一般都是根据安全和管理需求进行划分，各个部门可能有所不同，云数据中心中一般有公共信息服务区(DMZ区)、运行管理区、等保二级业务区、等保三级业务区、开发测试区等功能区域，实际划分可以根据业务情况进行调整，总的原则是在满足安全的前提下尽量统一管理。 计算平台层中分为计算服务区和存储服务区，其中计算服务区为三层架构。计算服务区部署主要考虑三层架构，即表现层、应用层和数据层，同时考虑物理和虚拟部署。存储服务区主要分为IPSAN、FCSAN、NAS 和虚拟化存储。 云计算平台中计算和存储支持的功能分区如下图所示：

图云计算平台整体架构 图平台分层架构

基础架构即服务：包括硬件基础实施层、虚拟化&资源池化层、资源调度与管理自动化层。 硬件基础实施层：包括主机、存储、网络及其他硬件在内的硬件设备，他们是实现云服务的最基础资源。 虚拟化&资源池化层：通过虚拟化技术进行整合，形成一个对外提供资源的池化管理（包括内存池、服务器池、存储池等），同时通过云管理平台，对外提供运行环境等基础服务。 资源调度层：在对资源（物理资源和虚拟资源）进行有效监控管理的基础上，通过对服务模型的抽取，提供弹性计算、负载均衡、动态迁移、按需供给和自动化部署等功能，是提供云服务的关键所在。 平台即服务：主要在IaaS基础上提供统一的平台化系统软件支撑服务，包括统一身份认证服务、访问控制服务、工作量引擎服务、通用报表、决策支持等。这一层不同于传统方式的平台服务，这些平台服务也要满足云架构的部署方式，通过虚拟化、集群和负载均衡等技术提供云状态服务，可以根据需要随时定制功能及相应的扩展。 软件即服务：对外提供终端服务，可以分为基础服务和专业服务。基础服务提供统一门户、公共认证、统一通讯等，专业服务主要指各种业务应用。通过应用部署模式底层的稍微变化，都可以在云计算架构下实现灵活的扩展和管理。 按需服务是SaaS应用的核心理念，可以满足不同用户的个性化需求，如通过负载均衡满足大并发量用户服务访问等。 信息安全管理体系，针对云计算平台建设以高性能高可靠的网络安

阿里巴巴数据产品经理工作(总结篇) _0

[ 产品经理] 阿里巴巴数据产品经理工作(总结篇) 2015-3-17 17:07| 发布者: 猫儿 来自: 阿里巴巴PD | 关键词： PD（指产品经理，下同）本身就是在做牛做马，关系圈异常复杂。数据PD也不例外。而且打交道的人更多。以下是我用PPT绘制的数据产品经理关系圈。 科普： PD：对于WEB产品设计人员而言，它的意思是“产品设计人员”，即produce designer。 PD：在IT企业中，一般是Product Director(产品主管)或Project Director(项目主管)的意思 一. 如何做一个好的数据产品经理？

PD（指产品经理，下同）本身就是在做牛做马，关系圈异常复杂。数据PD也不例外。而且打交道的人更多。以下是我用PPT绘制的数据产品经理关系圈。如果你也做过数据产品的产品经理（好拗口），相信也有同感。既然要和这么多人打交道，要推动数据产品的上线，数据产品经理自然有着一定的要求。 我的体会如下——也借此去鞭策自己在朝这个方向努力： 1.要极其熟悉公司业务及动向。所以要了解公司的商业模式、战略、以及业务流程、要考核的各种指标，以及指标背后的业务含义等。这一点，再了解都不够。 2.要了解数据分析。好的数据PD，即使不做数据PD，也应该是个数据分析师。数据PD 的一大要务就是将数据分析做成可复制，可自动运转的系统。虽然有数据分析师们围绕在自己周围，但是自己也要清楚业务的问题，分别要看什么数据，或者当数据出现后，意味着业务出现了什么问题或者会出现什么问题。这一点，要向最好的数据分析师们看齐。

3. 要了解数据仓库及商务智能。 这两个关键词背后都是庞大的体系，恐怕我短短半年的转岗时间太短，虽然能够对别人讲解一通商务智能产品的架构。嘴里虽然会抛出若干个类似于汇总，钻取，度量，指标，维度，缓慢变化维，层次，属性，仪表盘等等术语，但是也不支持多几层的知识钻取，遇到异常问题，也不知道该从什么地方分析原因。幸而身边有数据仓库的同事，可以多多学习。这一点，没有天花板。 而商务智能，做为一门学科，起源于20世纪90年代，它的出发点是帮助用户更好地获取决策信息，最初商务智能的动机是为用户提供自助式的信息获取方式，这样，用户就可以不用依赖于IT部门去获取定制的报表。（引自《信息仪表盘》一书P41）。而如今，商务智能除了提供信息，更主要的是降低用户获取数据的门槛，提升数据的实时性等方面。从降低用户获取数据的门槛一个方向，我们就可以做很多事情，比如如何设计信息仪表盘（designing of information dashboard）？如何让数据以更亲和的更直观的方式展示（数据可视化）？如何能够让用户离线访问？如何能够实现警戒数据的主动发送？这一点上，花多少功夫都不多。 4. 要精通数据产品开发流程。数据开发+产品开发。 数据PD的最终目的是要做数据产品。这里要拆开看，其一，数据产品本身也是在线可供用户实现的产品，既然是产品，产品的整套研发思路和普通的产品没有太大区别，用户是谁，他们需求是什么，满足需求需要什么feature list，每个feature list的资源评估以及优先级如何，产品的生命周期如何？这是产品开发。然后他是个数据产品，意味着这比普通的产品，多了更多的要求。在数据这个内核之外，它需要各种feature list，如订阅，搜索，自定义，短信接口，邮件接口等。但是数据这个内核，也需要一套数据开发流程。 比如： 数据源——是否足够，是否稳定——数据PD需要足够了解目前的业务处理系统建设情

最新阿里巴巴现状分析

阿里业务现状介绍 一、阿里业务板块 阿里巴巴是国内最大的电商平台，位列中国互联网巨头“BAT”之一。2017年财年（2016.03~2017.03）收入已达到1583亿元，同比增长57%，5年复合增速51%。 从2017财年起，阿里将其业务分为四大板块： （1）核心电商业务（由国内外的零售、批发电商平台以及营销平台构成）； （2）云计算业务（阿里云）； （3）数字媒体与娱乐业务（优酷土豆、UC网页等）； （4）创新业务及其他（包括YunOS、高德地图、钉钉等）。 核心电商业务目前仍是阿里的主要收入来源，其他业务增长潜力较大。2017财年电商板块的收入为1339亿元，占总营收的85%（2015、2016年财年的占比均在90%以上）。其他业务板块也处于快速的增长期，云计算业务2017财年增长121%至67亿元，数字媒体娱乐业务收入增长271%至147亿元，创新类和其他业务收入增长65%至30亿元。三大潜力业务是阿里生态的重要环节，不仅可以服务于阿里核心电商业务，也有望成为阿里未来收入增长的新引擎。 阿里巴四大业务版块（下图）：

阿里起家于电商平台业务，当电商GMV从高速增长向中速增长的过程中，阿里业务需要进一步向横向、纵向两个维度扩张。平台业务模式的核心是数据的掌控。 阿里巴巴向横/纵两个维度成长（下图）： 阿里巴巴生态圈（下图）： 从本次案例分析，主要着重分析其电商平台-制度成本 交易数据-交易成本 物流对应-物流成本 支付-支付成本 二、阿里的电商业务情况、收入来源及构成 1）GMV及活跃客户情况情况

2017财年，阿里GMV（GMV=1销售额+2取消订单金额+3拒收订单金额+4退货订单金额）约为3.8万亿。2013财年突破1万亿后，GMV年均复合增长率为36.8%。 时至今日，阿里仍然是中国唯一交易总金额超过1万亿的电商平台。 阿里庞大GMV已高度“移动化”：2017财年GMV中79%来自移动端，较2016财年提高了14个百分点。2014财年，移动端GMV突破3000亿元、2017财年接近3万亿，年均复合增长率达110%。 2）活跃用户数及人均消费 2017财年，电商平台的活跃买家总数为4.54亿，近三年的平均复合增长率为21.2%。

云平台建设方案简介

云平台建设方案简介 2015年11月

目录

云平台总体设计 总体设计方案 设计原则 ?先进性 云中心的建设采用业界主流的云计算理念，广泛采用虚拟化、分布式存储、分布式计算等先进技术与应用模式，并与银行具体业务相结合，确保先进技术与模式应用的有效与适用。 ?可扩展性 云中心的计算、存储、网络等基础资源需要根据业务应用工作负荷的需求进行伸缩。在系统进行容量扩展时，只需增加相应数量的硬件设备，并在其上部署、配置相应的资源调度管理软件和业务应用软件，即可实现系统扩展。 ?成熟性 云中心建设，要考虑采用成熟各种技术手段，实现各种功能，保证云计算中心的良好运行，满足业务需要。 ?开放性与兼容性 云平台采用开放性架构体系，能够兼容业界通用的设备及主流的操作系统、虚拟化软件、应用程序，从而使得云平台大大降低开发、运营、维护等成本。 ?可靠性 云平台需提供可靠的计算、存储、网络等资源。系统需要在硬件、网络、软件等方面考虑适当冗余，避免单点故障，保证云平台的可靠运行。 ?安全性 云平台根据业务需求与多个网络分别连接，必须防范网络入侵攻击、病毒感染；同时，云平台资源共享给不同的系统使用，必须保证它们之间不会发生数据泄漏。因此，云平台应该在各个层面进行完善的安全防护，确保信息的安全和私密性。 ?多业务性 云平台在最初的规划设计中，充分考虑了需要支撑多用户、多业务的特征，保证基础资源在不同的应用和用户间根据需求自动动态调度的同时，使得不同的业务能够彼此隔离，保证多种业务的同时良好运行。 ?自主可控 云平台建设在产品选型中，优先选择自主可控的软硬件产品，一方面保证整个云计算中心的安全，另一方面也能够促进本地信息化产业链的发展。 支撑平台技术架构设计 图支撑平台技术架构 支撑平台总体技术架构设计如上，整个架构从下往上包括云计算基础设施层、云计算平台资源层、云计算业务数据层、云计算管理层和云计算服务层。其中： ?云计算基础设施层：主要包括云计算中心的物理机房环境； ?云计算平台资源层：在云计算中心安全的物理环境基础上，采用虚拟化、分布 式存储等云计算技术，实现服务器、网络、存储的虚拟化，构建计算资源池、 存储资源池和网络资源池，实现基础设施即服务。

云平台规划方案

目录 1.1整体拓扑 ................................................... 1.2设计依据 ................................................... 1.3方案描述 ................................................... 2网络部分规划..................................................... 2.1网络拓扑 ................................................... 2.2设计依据 ................................................... 2.3方案描述 ................................................... 2.3.1物理交换网............................................ 2.3.2云平台虚机网络........................................ 3计算及存储规划................................................... 3.1平台拓扑 ................................................... 3.2设计依据 ................................................... 3.3方案描述 ................................................... 3.3.1弹性与自动化的基础设施................................ 3.3.2按需服务，平台交付.................................... 3.3.3敏捷的IT服务水平..................................... 3.3.4简化管理，智能统一运维................................ 3.3.5硬件故障无害化，保障业务连续.......................... 3.3.6计算虚拟化需求........................................ 3.3.7分布式存储............................................ 3.3.8网络虚拟化（SDN）..................................... 4网络安全规划..................................................... 4.1方案目标 ................................................... 4.2设计依据 ................................................... 4.3等保要求 ................................................... 4.4方案拓扑 ................................................... 4.5功能描述 ................................................... 5运维管理规划..................................................... 5.1设计依据 ................................................... 5.2方案描述 ................................................... 6附件：功能参数................................................... 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

阿里巴巴数据分析

图一：整体变化时间序列数据图 从图中可以看出： 阿里巴巴的总资产、流动资产、非流动资产2012年~2015年呈现出了明显同步增长趋势；股东权益2012年~2013年减少，2013年~2015年开始大幅增长；营业收入、营业成本、毛利润2012年~2015年增长基本保持稳定，稳中有涨。整体分析: 从资产构成来看，流动资产所占总资产的比重在逐年下降，止2015年为55.63%，而构成流动资产的现金部分占总资产比重则在2014年~2015年开始上涨达到49.33%。通过分析说明尽管阿里巴巴的流动资产占总资产比重下降，但仍高于非流动资产所占比重，在合理范围内。总资产及现金较大幅度的增加表明企业占有的经济资源增加，经营规模扩大，资产流动性增强。

从股东权益变化来看2012年~2013年随着资产的增长，股东权益却呈下降趋势，说明资产的增长主要是来源于负债的增加，而2013年~2015年股东权益的大幅增长可以说明阿里巴巴意识到高负债带来了高风险，转而采取了较稳健的财务政策。 图二：偿债能力时间序列数据图 从图中可以看出： 2012年~2013年资产负债率呈现大幅增长，而从2013年~2015年该比率发生扭转开始平稳下降。 偿债能力分析： 从资产负债率变化的角度来看，该比率在2012年-2013年大幅增加，这可能导致债权人的权益无法得到保障，因为资产负债率越高，说明企业的长期偿债能力就越弱，债权人的保证程度就越弱。而该比率从2013年~2015年的平稳下降说明企业也意识到高债务的严重性并及时采取了相应的行动，进行资产结构优化，从而降低负债带来的企业风险，提高了债权人的保证程度。

2017阿里巴巴年度零售情况分析

2017阿里巴巴年度零售情况分析

“2017年已划上句号，2018崭新的一年已经开始！根据数据统计显示：2017年阿里中国零售平台GMV规模达46350亿，同比增长30%。其中，天猫跟淘宝网分别达到21090亿及25260亿，同比分别增长43.9%及20%！ 数据来源：云观咨询、中商产业研究院整理 受益于中国电子商务的高速发展，阿里巴巴中国零售平台近几年在自身基数已经非常大的情况下GMV还保持着相当不错的增长！并且能在2016年以21%的增幅处于最低谷的时期，还能够快速调整过来并在2017年交出近30%的增长成绩，GMV突破4.5万亿，实在不易！ 同期中国社会消费品零售总额2016年约33.23万亿，2017年预估约36.65万亿增长约10.3%，阿里中国零售平台GMV增长领跑社零近3倍，占比社零约12.6%！预测阿里巴巴将在2019年底完成1万亿美元的目标

数据来源：云观咨询、中商产业研究院整理 在2012年1月阿里将原来的淘宝商城正式更名为现天猫的时候，这将注定是中国电子商务尤其是B2C发展历程当中重要的一件大事！同时天猫也迎来了高速发展的黄金时期，五年时间，由2000亿到2万亿规模翻了近10倍！ 在2016年短暂的增长低谷后，2017年加紧大力完善菜鸟网络，发力天猫超市等，补足了以往短板的物流板块，从而2017年消费电子及快速消费品等品类得以爆发增长，再加上新零售模式软硬件的进一步完善，线上线下系统等对接的进一步成熟，唤醒了服饰等传统龙头品类的第二春，多方面发力从而拉动了2017年整体44%的增长！ 天猫自身体量首次突破2万亿大关，并且占比阿里中国零售平台整体份额由2012年的22.6%升至2017年的45.5%，如不出意外2018年天猫就将占据半壁江山！

云平台建设方案

云平台建设原则 1、标准化 当前云服务在整个信息产业中还不够成熟，相关的标准还没有完善。为保障方案前瞻性，在设备选型上力求充分考虑对云服务相关标准的扩展支持能力，保证良好的先进性，以适应未来的信息产业化发展。 2、高可用 为保证数据业务网的核心业务的不中断运行，在网络整体设计和设备配置上都是按照双备份要求设计的。在网络连接上消除单点故障，提供关键设备的故障切换。关键设备之间的物理链路采用双路冗余连接，按照负载均衡方式或active-active方式工作。关键主机可采用双路网卡来增加可靠性。全冗余的方式使系统达到电信级可靠性。要求网络具有设备/链中故障毫秒的保护倒换能力。 具有良好扩展性，网络建设完毕并网后应可以进行大规模改造、服务器集群、软件功能模块应可以不断扩展。 良好的易用性。简化系统结构，降低维护量。对突发数据吸附，缓解端口拥塞压力，能保证业务的流畅性等。 3、增强二级网络 云平台下，虚拟机迁移与集群式两种典型的应用模型，这两种模型均需要二层网络支持。随着云计算资源池的不断扩大，二层网络的范围正在逐步扩大，甚至扩展到多个数据中心内，大规模部署二层网络则带来一个必然的问题就是二层环路问题。采用传统的STP+VRRP技术部署二层网络时会带来部署复杂、链路利用率低、网络收敛时间慢等诸多问题，因此网络方案的设计需要重点考虑增强二级网络技术（如IRF/VSS、TRILL等）的应用，以解决传统技术带来的问题。 4、虚拟化 虚拟资源池化是网络发展的重要趋势，将可以大大提高资源利用率，降低运营成本。 应有效开展服务器、存储的虚拟资源池技术建设，网络设备的虚拟化也应进行设计实现。 服务器、存储器、网络及安全设备应具备虚拟化功能。 5、高性能 由于云服务网络中的流量模型发生了变化，随着整个云平台相关业务的开展，业务

云平台上线方案计划书V2.0

xx云平台上线方案 计划书 1.云平台建设概述 1.1.系统建设背景 根据目前我公司的业务发展和产品开发计划，已将一部分服务产品系统提到了发布日程上，为了适应产品系统的服务模式和公司未来的业务运营模式，计划将未来以服务方式提供的产品和系统部署在云平台上，作为产品服务门户提供给相应的服务机构使用。 1.2.系统建设标准 根据目前云计算的发展技术，并结合我公司的产品和服务，从规划到实施都应该遵从相应的标准，其中在云平台规划过程中，应该符合以下几个标准： 1.计算资源按需提供：需要时增加、不需要时释放； 2.硬件设备动态增减：硬件设备可动态增减而非一次性硬件投入； 3.应用服务弹性计算：负载高时提供更多的标准化应用，负载少时减少使 用数量，释放计算资源； 4.计算资源可定制服务：计算资源能够通过定制的方式进行使用； 5.计量服务：对云平台上的计算资源进行计量使用，能够有效的统一产品 运行过程中的各项成本投入； 6.应用程序可定制化：通过配置好的应用程序模板，用户能够快速的定制 所需要的应用程序，最终拼接成产品解决方案；

7.提供量化的可视监控报表：能够根据系统运行的累加时间，和系统使用 的计算资源量进行查询； 1.3.云平台逻辑结构 根据我公司的未来的产品服务特性、业务提供模式以及对用户提供的服务场景，按照用户的对服务产品的使用容量，整个云平台结构应该分为以下三个结构。 1.软件服务层（SaaS）：应用软件安装在自建云平台或者云服务供应商平 台上，用户可以通过网络连接来使用这些应用程序服务，比如系统查询 应用程序，相关的数据变更应用程序等，这种服务提供方式具有高度的 灵活性、和可靠的支持服务、强大的可扩展性，因此能够降低产品的维 护和投入成本和维护运营成本。 2.中间服务层（PaaS）：用来安装产品服务系统所需的操作系统平台，和 开发人员所需的应用程序测试系统。我们的服务产品将被部署到这层上， 为软件应用层提供良好应用平台，开发人员也可以使用这个平台建立新 的产品开发和测试系统，能够快速有效的扩展将来的产品业务服务。 3.基础结构层（IaaS）：用来运行云平台和服务产品所需的服务器、网络 交换机、存储、网络带宽等硬件设备。或者通过互联网提供的基础架构 硬件服务器、磁盘存储、数据库等资源，按照“弹性”服务模式为我公 司产品和服务所需的操作系统、应用程序、服务产品提供良好硬件保障。 1.4.云平台服务资质 根据我公司的业务类别和对外提供的服务，服务类别将被定为在SaaS层面，

XXX云平台规划方案

目录 1 方案整体规划............................................. 错误!未定义书签。 整体拓扑........................................... 错误!未定义书签。 设计依据........................................... 错误!未定义书签。 方案描述........................................... 错误!未定义书签。 2 网络部分规划............................................. 错误!未定义书签。 网络拓扑........................................... 错误!未定义书签。 设计依据........................................... 错误!未定义书签。 方案描述........................................... 错误!未定义书签。 物理交换网................................... 错误!未定义书签。 云平台虚机网络............................... 错误!未定义书签。 3 计算及存储规划........................................... 错误!未定义书签。 平台拓扑........................................... 错误!未定义书签。 设计依据........................................... 错误!未定义书签。 方案描述........................................... 错误!未定义书签。 弹性与自动化的基础设施....................... 错误!未定义书签。 按需服务，平台交付........................... 错误!未定义书签。 敏捷的IT服务水平............................ 错误!未定义书签。 简化管理，智能统一运维....................... 错误!未定义书签。 硬件故障无害化，保障业务连续................. 错误!未定义书签。 计算虚拟化需求............................... 错误!未定义书签。 分布式存储................................... 错误!未定义书签。 网络虚拟化（SDN）............................ 错误!未定义书签。 4 网络安全规划............................................. 错误!未定义书签。 方案目标........................................... 错误!未定义书签。 设计依据........................................... 错误!未定义书签。 等保要求........................................... 错误!未定义书签。 方案拓扑........................................... 错误!未定义书签。 功能描述........................................... 错误!未定义书签。 5 运维管理规划............................................. 错误!未定义书签。 设计依据........................................... 错误!未定义书签。 方案描述........................................... 错误!未定义书签。 6 附件：功能参数........................................... 错误!未定义书签。

云平台建设方案

云平台建设方案 云平台 云平台建设原则 1、标准化 当前云服务在整个信息产业中还不够成熟，相关的标准还没有完善。为保障方案的前瞻性，在设备选型上力求充分考虑对云服务相关标准的扩展支持能力，保证良好的先进性，以适应未来的信息产业化发展。 2、高可用 为保证数据业务网的核心业务的不中断运行，在网络整体设计和设备配置上都是按照双备份要求设计的。在网络连接上消除单点故障，提供关键设备的故障切换。关键设备之间的物理链路采用双路冗余连接，按照负载均衡方式或active-active方式工作。关键主机可采用双路网卡来增加可靠性。全冗余的方式使系统达到电信级可靠性。要求网络具有设备/链中故障毫秒的保护倒换能力。 具有良好扩展性，网络建设完毕并网后应可以进行大规模改造、服务器集群、软件功能模块应可以不断扩展。 良好的易用性。简化系统结构，降低维护量。对突发数据的吸附，缓解端口拥塞压力，能保证业务的流畅性等。 3、增强二级网络 云平台下，虚拟机迁移与集群式两种典型的应用模型，这两种模型均需要二层网络支持。随着云计算资源池的不断扩大，二层网络的范围正在 逐步扩大，甚至扩展到多个数据中心内，大规模部署二层网络则带来一个必然的问题就是二层环路问题。采用传统的STP+VRRP技术部署二层网络时会带来部署复杂、链路利用率低、网络收敛时间慢等诸多问题，因此网络方案的设计需要重点

考虑增强二级网络技术(如IRF/VSS、TRILL等)的应用，以解决传统技术带来的问题。 4、虚拟化 虚拟资源池化是网络发展的重要趋势，将可以大大提高资源利用率，降低运营成本。应有效开展服务器、存储的虚拟资源池技术建设，网络设备的虚拟化也应进行设计实现。服务器、存储器、网络及安全设备应具备虚拟化功能。 5、高性能 由于云服务网络中的流量模型发生了变化，随着整个云平台相关业务的开展，业务都分布在各个服务器上，流量模型从纵向流量转换成复杂的多维度混合的方式，整个系统具有较高的吞吐能力和处理能力，满足PB级别的数据处理请求，具备对突发流量的承受能力。 6、开放接口 为保证服务器、存储、网络等资源能够被云平台良好的调度与管理，要求系统提供开放的API接口，云计算运行管理平台能够通过API接口、命令行脚本实现对设备的配置与策略下发。 7、绿色节能 节能减排是目前网络建设的重要系统工程之一，从网络机房的整体能耗来看，IT设备运占到30%，空调等制冷系统约占45%，UPS、照明等辅 助系统约占25%。所以作为IT设备的节能，不仅要考虑本身能耗比较低，而且要考虑其热量对空调散热系统的影响。应采用低功耗的绿色网络设备，采用多种方式降低系统功耗。 云平台建设目标 1、支持PB级数据存储，保障访问高速、安全 2、完善的容灾备份机制

阿里巴巴数据产品经理工作

[ 产品经理 ] 阿里巴巴数据产品经理工作(总结篇) 2015-3-17 17:07| 发布者: 猫儿 来自: 阿里巴巴PD | 关键词： PD（指产品经理，下同）本身就是在做牛做马，关系圈异常复杂。数据PD也不例外。而且打交道的人更多。以下是我用PPT绘制的数据产品经理关系圈。 科普： PD：对于WEB产品设计人员而言，它的意思是“产品设计人员”，即produce designer。 PD：在IT企业中，一般是Product Director(产品主管)或Project Director(项目主管)的意思 一. 如何做一个好的数据产品经理？ PD（指产品经理，下同）本身就是在做牛做马，关系圈异常复杂。数据PD也不例外。而且打交道的人更多。以下是我用PPT绘制的数据产品经理关系圈。如果你也做过数据产品的产品经理（好拗口），相信也有同感。既然要和这么多人打交道，要推动数据产品的上线，数据产品经理自然有着一定的要求。 我的体会如下——也借此去鞭策自己在朝这个方向努力： 1.要极其熟悉公司业务及动向。所以要了解公司的商业模式、战略、以及业务流程、要考核

的各种指标，以及指标背后的业务含义等。这一点，再了解都不够。 2.要了解数据分析。好的数据PD，即使不做数据PD，也应该是个数据分析师。数据PD的一大要务就是将数据分析做成可复制，可自动运转的系统。虽然有数据分析师们围绕在自己周围，但是自己也要清楚业务的问题，分别要看什么数据，或者当数据出现后，意味着业务出现了什么问题或者会出现什么问题。这一点，要向最好的数据分析师们看齐。 3. 要了解数据仓库及商务智能。 这两个关键词背后都是庞大的体系，恐怕我短短半年的转岗时间太短，虽然能够对别人讲解一通商务智能产品的架构。嘴里虽然会抛出若干个类似于汇总，钻取，度量，指标，维度，缓慢变化维，层次，属性，仪表盘等等术语，但是也不支持多几层的知识钻取，遇到异常问题，也不知道该从什么地方分析原因。幸而身边有数据仓库的同事，可以多多学习。这一点，没有天花板。 而商务智能，做为一门学科，起源于20世纪90年代，它的出发点是帮助用户更好地获取决策信息，最初商务智能的动机是为用户提供自助式的信息获取方式，这样，用户就可以不用依赖于IT部门去获取定制的报表。（引自《信息仪表盘》一书P41）。而如今，商务智能除了提供信息，更主要的是降低用户获取数据的门槛，提升数据的实时性等方面。从降低用户获取数据的门槛一个方向，我们就可以做很多事情，比如如何设计信息仪表盘（designing of information dashboard）？如何让数据以更亲和的更直观的方式展示（数据可视化）？如何能够让用户离线访问？如何能够实现警戒数据的主动发送？这一点上，花多少功夫都不多。 4. 要精通数据产品开发流程。数据开发+产品开发。 数据PD的最终目的是要做数据产品。这里要拆开看，其一，数据产品本身也是在线可供用户实现的产品，既然是产品，产品的整套研发思路和普通的产品没有太大区别，用户是谁，他们需求是什么，满足需求需要什么feature list，每个feature list的资源评估以及优先级如何，产品的生命周期如何？这是产品开发。然后他是个数据产品，意味着这比普通的

阿里巴巴的大数据思维

阿里巴巴的大数据思维 “在未来，数据将会像土地、石油和资本一样，成为经济运行中的根本性资源。”随着技术的迅猛发展，人类的数据也在以指数级增长，带来了海量信息，阿里巴巴就抓住了大数据中的机遇。 马云在淘宝十周年晚会做卸任前的演讲时说，大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。 早在2005年，阿里巴巴就开发出主要供内部运营人员使用的数据产品——淘数据。2009年，阿里巴巴的大数据应用开始走向外部，让淘宝商户分享数据。2011年，阿里巴巴开发数据魔方平台，商家可以直接获取行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者在自己网站上的行为等情况。2012年7月，阿里巴巴的“聚石塔”正式发布，“数据分享平台”战略全面展开。马云正式公布了阿里巴巴三步走发展策略，“平台、金融、数据”。 有业内人士认为，这意味着整合阿里旗下所有电商模式的“基石”大数据平台初步成形,阿里巴巴集团正在重新认识电子商务:成为更强壮的数据平台,服务电商。 在阿里的数据集团中，阿里金融可谓独树一帜。阿里巴巴集团数据委员会会长车品觉曾表示，阿里集团数据产品的标杆是阿里金融。 据悉，阿里金融的数据来源包括淘宝、天猫、B2B、支付宝等，除此之外，阿里金融还会调取卖家与网购有关的日志、聊天记录、信用评价、退换货记录等

各种结构化和非结构化的数据，利用阿里金融的大数据数学模型对此进行分析处理。 李先生就是凭着自己在淘宝上的各种经营数据顺利拿到了阿里金融的贷款。“我经营这家服装网店两年了，收到的基本都是好评，因此，阿里也认可我店铺的信用度。”李先生对《中国产经新闻》记者说道。 还有众多的小微企业，在企业贷款时，银行要求提供房产、购车证明，用资产做抵押。而阿里金融则能够借助技术手段，把碎片化的信息还原成对企业的信用认识。比如一个小工厂，用电量一直在持续攀升，阿里就认为该工厂的业务很好，信誉就可以相应调高。 事实上，阿里内部对数据的运用不仅仅体现在商业产品上，数据也在大大缩短、简化内部的业务流程。

云平台规划方案

云平台规划方案 The document was prepared on January 2, 2021

目录

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构建的，这非常类似于传统软件开发的组件堆砌，被已经证明为是一种较低效率的资源调用方式，而如果能够将整个网络的构建看成是由封装完好、相互耦合松散、但能够被标准化和统一调度的“服务”组成，那么业务层面的变更、物理资源的复用都将是轻而易举的事情。因此提出支撑业务运行的底层基础设

施也应当向“面向服务”的设计思想转变，构造“面向服务的数据中心”（Service Oriented Data Center SODC）。 具体而言SODC,应形成这样的资源调用方式：底层资源对于上层应用就像由服务构成的“资源池”，需要什么服务就自动的会由网络调用相关物理资源来实现，管理员和业务用户不需要或几乎可以看不见物理设备的相互架构关系以及具体存在方式。SODC的框架原型如下所示： 在图中，隔在基础架构和用户之间的“交互服务层”实现了向上提供服务、向下屏蔽复杂的物理结构的作用，使得网络使用者看到的网络不是由复杂的基础物理功能实体构成的，而是一个个智能服务——安全服务、移动服务、计算弹性服务、分布式存储服务等，至于这些服务是由哪些实际存在的物理资源所提供，管理员和上层业务都无需关心，交互服务层解决了一切资源的调度和高效复用问题。 SODC构成的数据中心IT架构必将是整个数据中心未来发展的趋势，虽然实现真正理想的SODC融合的架构将是一个长期的历程，但在向该融合框架迈进的每一步实际上都将会形成对网络灵活性、网络维护、资源利用效率、投资效益等方面的巨大改善。因此本次数据中心的建设规划，要求尽可能的遵循如上所述的新一代面向服务的数据中心设计框架。

教育云平台建设方案

教育云平台建设方案编制 审核 批准 北京达沃时代科技有限公司 2016 年０4 月29 日

目录 第1章项目概况?错误!未定义书签。 １、1项目背景................................... 错误!未定义书签。 1、2教育信息化发展得总体特征?错误!未定义书签。 1、3面临得问题?错误!未定义书签。 1、4建设目标 .................................... 错误!未定义书签。 1、５所解决得问题 ............................... 错误!未定义书签。第2章设计方案?错误!未定义书签。 2、１设计原则................................... 错误!未定义书签。 ２、2总体架构 ................................... 错误!未定义书签。 ２、２、1 逻辑架构?错误!未定义书签。 2、2、２技术架构.............................. 错误!未定义书签。 2、2、3 部署架构............................... 错误!未定义书签。 2、2、4 方案优势?错误!未定义书签。 2、3总体性能要求?错误!未定义书签。 2、3、1 存储容量要求.......................... 错误!未定义书签。 2、３、２计算资源要求?错误!未定义书签。 第3章基础设施层................................. 错误!未定义书签。 3、1总体方案拓扑 ................................ 错误!未定义书签。 3、1、1 逻辑架构?错误!未定义书签。 ３、１、２组成................................ 错误!未定义书签。 3、２虚拟化云平台建设?错误!未定义书签。 3、2、1 系统特性?错误!未定义书签。 3、2、2 虚拟化系统硬件构建选型?错误!未定义书签。 3、3集群存储系统建设?错误!未定义书签。 3、３、1 系统组成?错误!未定义书签。 ３、３、２系统特性............................ 错误!未定义书签。 3、4云平台网络系统建设 .......................... 错误!未定义书签。第４章设备配置. (27)

云平台建设方案简介

云平台建设方案简 介

云平台建设方案简介 11月

目录 1. 云平台总体设计 (1) 1.1总体设计方案 (1) 1.1.1 设计原则 (1) 1.1.2 支撑平台技术架构设计 (3) 1.1.3 支撑平台网络拓扑设计 (4) 1.1.4 通过云操作系统实现云计算中心运营管理 (6) 1.1.5 层次清晰的云计算中心部署架构设计 (7) 1.2项目技术路线 (8) 1.2.1 X86系统架构 (8) 1.2.2 资源池化 (11) 1.2.3 弹性扩展 (14) 1.2.4 智能化云管理 (16) 1.2.5 充分考虑利旧 (17) 1.3云项目建设成功案例 (18) 1.3.1 中国银联离线交易数据处理云平台 (18) 1.3.2 新疆公安云 (19) 1.3.3 国家中医药数据中心云平台 (20)

1.云平台总体设计 1.1总体设计方案 1.1.1设计原则 ?先进性 云中心的建设采用业界主流的云计算理念，广泛采用虚拟化、分布式存储、分布式计算等先进技术与应用模式，并与银行具体业务相结合，确保先进技术与模式应用的有效与适用。 ?可扩展性 云中心的计算、存储、网络等基础资源需要根据业务应用工作负荷的需求进行伸缩。在系统进行容量扩展时，只需增加相应数量的硬件设备，并在其上部署、配置相应的资源调度管理软件和业务应用软件，即可实现系统扩展。 ?成熟性 云中心建设，要考虑采用成熟各种技术手段，实现各种功能，保证云计算中心的良好运行，满足业务需要。 ?开放性与兼容性 云平台采用开放性架构体系，能够兼容业界通用的设备及主流的操作系统、虚拟化软件、应用程序，从而使得云平台大大降低开发、运营、维护等成本。 ?可靠性