MMORPG数值策划的设计架构！
一、游戏设计之初数值策划在游戏设计之初位于模型建立者的角度。拿到游戏设计概要及系统分析后，数值策划该做什么样的工作，以及需要注意哪些部分呢? 本文中笔者将与大家分享自己在MMORPG的数值设计过程的经验。
数值设计，前期最关键的不是如何去平衡那些数值，而是要思考如何设计整体的数值架构，才能更好地对游戏进行宏观及微观的控制。在本文中，笔者也将详细阐述MMORPG从设计之初到制作成型中所需要注意和控制的地方，让你可以尽快成为一名合格的数值策划。而平衡性等话题则是属于微观控制范围，本文不进行详细论述。
数据模型建立
系统建模与优化是游戏策划尤其是数值策划的一项主要工作，策划需要具有较强的系统思维能力与一定的数学建模能力，还要具备基本的优化理论。主要知识需求为系统分析与集成、系统优化、数学建模、模型分析等。
数据模型其实就是由两个东西组成，第一个是数据，第二个是数据之间的关系。首先，必须考虑游戏中需要用到哪些数据？生命、经验、金钱、任何一个怪物的攻击……这些都算是数据，然而数据之间还必须有对应的关系，例如主角的生命与怪物的攻击，等级攻击的差别公式，各种不同的属性等等，其实就是存在一个对应关系，关系如何才能合理？就是数据平衡关键所在。
数据模型建立至少要注意这几个问题：简单化原则，数据类不宜太多，否则会把这一块的难度大大加大了，能用一个数据做到的东西，如果你用两个数据，则会增加很多的对应关系，这个时候需要顾及的东西更多，更难以做到平衡。
数据模型的对应关系确立以后，需要画出对应的函数图像，标注其中涉及的常量、变量。必要的时候，还需要画出数值流向图，最典型就是经济平衡中的金钱流动图以及各种角色属性的对应图。在进行数据模型设计的时候，所有的系统都是一个整体，必须充分考虑其中任何一点可能存在的关联，如果把各个系统数据独立开来，在后期非常容易出现问题。在做完数据模型之后，则要进行整体的数据分析，数据统计和数据分析对于产品相当重要，同时也是游戏数值策划的主要工作，其需要具有敏锐的数据敏感性、具有扎实的概率论与数理统计、数值分析等数学基础。该方向主要工作内容为游戏的系统（玩法）数据统计、游戏的系统（玩法）数据分析、游戏系统设计的数值演算等。
1．核心数值确定
在我们设计游戏各种核心公式之前，首先必须制定人物的各种数值项目。这部分范围很广，从各种属性到攻击力、命中率，第一第二属性等等都属于人物数值部分。笔者一般采用“关系树”的方式来整合。使用这一结构首先要找到树的根，也就是所有数值共同参考与依据的项目。接下来，由树根衍生出几个重要的节点，再由这些节点衍生更多的枝节。
让我们先以MMORPG为例，显然以人物等级作为关系树的根是最适当不过的。因为在游戏里，等级的意义基本上代表一个人能力强弱的评判。由等级衍生出来的第二层节点，就是人物的基本属性，笔者一般设定的基本属性包括力量、智力、敏捷、体质、幸运等等。基础属性将根据各自不同的游戏有着不同的定义方法。
在笔者设计的游戏中，只选择五种作为第二层节点，以避免分枝过于庞大。其中幸运为特殊的隐藏属性，而其他的四种基本属性分别是力量、体质、敏捷、智力，并以此来区别物理攻击与魔法攻击。节点选出来之后，只要把剩下来的数值项目依照相应的属性相关挂在节点下面，并进行相应的对照，这株互相纠结的关系树就完成了。
数值基础属性及项目将可以为以下细分项
第一属性项：力量，敏捷，体力，智力，幸运等
第二属性项：基本属性所对应的附属属性
力量——最小攻击力，最大攻击力，负重，附加攻击力等
敏捷——命中率，躲闪率(魔法躲闪与命中)等
体力——当前生命值/最大生命值/物理防御等
智力——当前法力值/最大法力值/魔法防御等
第三属性项：各种不同的对应系技能攻击及防御系数等等
在设计完第二属性之后，则应该就可能出现的数值项目进行细化和整理并进行列表，以方便以后进行函数图对比，推荐使用EXCEL。
表格０１
２．基础公式设定
这株关系树是所有核心公式的蓝图，这使得接下来的最复杂工作变得更为清楚。然后是各种公式的拟定与试算。
公式为基础的宏观控制条件，须谨慎思考制定，并与团队同事紧密讨论方能定案将人物各种数值定义清楚之后，接下来就是各种公式的计算了。所谓的公式的意义就是正式定义不同属性项目之间的关系，所以在设定公式之前，需先作一次各种成长曲线的函数整理，例如某种成长曲线是大器晚成型的，那就对应二次函数或三次函数的正区间……有了这些整理过后的工具，接下来的工作就是把一条公式所需的各个函数加进来，比如攻击力的计算公式里包含了等级、力量、武器攻
击参数、附加值与随机数等。简单拟定公式的模式后，接着就是通过不断的试算来调整系数、使其平衡。
目前来说，调整公式和数值，有2种比较流行的方法，1种是工具调整，另外一种是读表。
A.所谓的工具调整。就是将公式，对应关系等等通过工具的制作来有效调节。这方面对于程序员要求较高，但是后期对于策划来说，比较简便
B.读表法，则是将所有的公式，数值，对应关系值等通过表的形式来填写和读取，制作方法较为简单，但是后期策划则相对容易出错。
这部分是策划过程中的一个重点，可能要花若干礼拜面对十几条公式与十几万个试验数值，除此之外，与设计、跟踪程序一样，要把调整系数分离出来，以便往后调整平衡度时可以只针对一个系数函数鞯髡?因为参数不同。设计游戏的公式，要从需求开始着手。考虑的状况越多，参数就越多，你的公式相对就复杂，也就更难平衡。
其实很多东西都没有绝对的平衡，某些东西从微观上看是平衡，但是从宏观上看，他又有可能破坏了整体。所以设计者要根据对应的游戏世界观及价值观来达到其相对平衡
以下以笔者设计过的游戏为例，举几个简单的公式，并进行阐述说明：
表格０２从以上的公式可以看出，实际上这些公式都是为了角色互动所进行制定的。为什么我们要这么制定呢?其实每个公式都有其制定的思路和方向。我们之所以这么制定伤害效果和所能得到的经验值，目的是为了让用户在前期多使用物理攻击效果，对游戏尽快入门，升级快从而有可能留在游戏中。后期让用户大量使用技能攻击效果，并使之多样化，复杂化，让用户觉得有玩点，有兴趣。
二、游戏制作之中
在游戏设计之初，我们进行了数据模型的建立、核心数值的确定、基础公式设定3个基本过程。然而，这样做出来的数值公式等都只是基于我们设计者的初衷，在游戏中能否真正行的通，能否调节，还要看我们下一步的工作。
1．数值期望与可行性
这里的期望值可以理解成在这个模型下数值可能会达到的最大和最小极限，验证着一个极限的合理范围，则可以为下一步设计做出明确的导向，例如在等级20的生命值，最大最小分别在多少是合理的，将数值放入上一步得出的函数关系式，计算合理范围内的最大和最小极限。
当然设置这个极限的时候最好多为技术人员考虑一点，例如在数值中避免小数点的出现（浮点运算很耗Server资源），了解一下开发语言中的数据类型，支持的字节多长。
在设计出数值公式后，进行图表演示，看看是否符合我们的需求和思路
例如一个经验值公式，我们希望它能越高级，经验值越高，但是不是直线型的，而是呈曲线，前期的数值只是小幅度增高，后期将会大幅度增高。这样的设计有助于提高玩家的升级积极性，在先期进入游戏的时候能够爽快升级。而到了后期由于则要经过一个阶段的努力才能升级，不过随之而来的奖励也是更多。
例图：目前比较通用的暗黑类经验值表
玩家升级的上限为99级。到99级后，玩家的经验值不再积累。
设置目前的怪物经验值最低为102，最高为72560。
表格０３
2．各种关系的确定
在确定各种相对的基础公式后，则要开始进行复杂的关系树确定。
例如经验值之间的关系，物品与角色之间的关系，物品升级对角色，技能，怪物及升级所会产生的影响等等，当然，可能出现的关系很多，我们只取其中一两件来说明。
以上面的经验值为例。在确定经验值的走向及各项数字之后，我们要做的就是把和经验值有关的项目联系起来。使之成为一个主体。这个联系可能要持续1~2个月的时间进行讨论和调整。以提升经验值、经验值的奖励、组队奖励、怪物经验值分配等等来进行举例说明：
提升经验
当玩家积累的经验值达到下一个等级的需求时，则玩家升级。
经验值计算公式
得到的经验值＝怪物的经验*（玩家对怪物造成的伤害/怪物的最大生命值）*levelDifference
levelDifference的取值规则：
表格０４
奖励最后一击玩家给怪物最后一击，可以得到额外的奖励。
最后一击得到的经验值＝怪物的经验*（（玩家对怪物造成的伤害/怪物的最大生命值）+3％）*levelDifference
多人攻击同一怪物
按照玩家对怪物造成的伤害成比例分配。
例如：XX怪物的等级为2，经验值为50，生命值为100。1级的玩家甲对它造成40点伤害，9级的玩家乙对他造成60点伤害并杀死了它。
那么玩家甲得到经验值为50*（40/100）*100％＝20
而玩家乙得到经验值为50*（（60/100）+3％）*40％≈12
一般来说直接取整．
队友间的经验值分配
杀死怪物的玩家拿出他所得到的15％的经验值分享给其他伙伴，那么自己就只能得到85％。
其他队员得到的经验值＝（杀死怪物的队员所得到的经验值*15％）*（角色的等级/队伍的等级）
队伍的等级＝所有队员的角色等级的和
继续上面的例子，玩家甲和乙组成一个队伍：
玩家甲拿出15％的经验值，即20*15％＝3点，那么玩家乙得到3*（9/（9+1））≈2；玩家乙也拿出15％的经验值，即12*15％＝1点，那么玩家甲得到1*（1/（9+1））≈0。那么最终玩家甲得到20*85％+0＝17点；玩家乙得到12*85％+2≈12点。
我们修改玩家乙的等级，现在玩家乙也是1级的。那么他可以得到50*（（60/100）+3％）*100％≈31，然后他拿出31*15％≈4分给玩家甲，自己得到31*85％≈26。玩家甲得到玩家乙分配的4*（1/（1+1））＝2，而玩家乙得到玩家甲分配的3*（1/（1+1））≈1。那么最后，玩家甲得到20*85％+2＝19；玩家乙得到31*85％+1＝27。
备注：如果大家这个公式从目前代入的值来看，总的经验值是有损失的，因为所有除法运算是舍弃小数点以后而取整的。但是从游戏的设计来说，这个损失是允许的，因为组队以后会带来“队友之间不能伤害”以及团队作战的好处。当然，这个办法是否可取，需要在测试时从具体的效果来分析。
经验分配的限定
不在同一屏幕内的玩家无法共享队友得到的经验值，但是他的等级依然会计算到全队的等级和中，这样就造成了经验总值的损失。
死亡造成经验值损失
不论是被怪物杀死还是被其他玩家杀死，都会损失到这个经验值所需积累的10％经验值。
举例：
玩家有1500点经验值，他在1000点时升到2级，升到3级需要达到3000点。此时他被杀死。那么他损失10％*（3000-1000）＝200点。那么他就剩余1300点。公式如下：
损失经验值＝10％*（下等级所需经验值-本级所需经验值）
经验值损失不导致降级
经验值减少的极限是到本等级所需经验值。即永不低于本等级所需要的经验值。举例：
上例中的玩家又被连续杀死2次，此时减少的经验为3*200＝600点，但这将会使他剩余的经验值小于2级的需求，那么就只减少500点。
数据架构规划 一．当前架构 结合研发二部数据量最大的校讯通产品来描述，其他的产品在性能上出现瓶颈，可以向校讯通靠拢。 数据库整体架构：目前校讯通产品根据用户量的多少以及数据库服务资源的繁忙程度，横向采用了历史库+当前库的分库架构或者单一的当前库架构，其中历史库只作为web平台读数据库，纵向结合了applications的 memcache+Sybase ASE12.5传统永久磁盘化数据库架构。 数据模型架构：原则上采用了一事一地的数据模型（3NF范式），为了性能考虑，一些大数据量表适当的引用了数据冗余，根据业务再结合采用了当前表+历史表的数据模型。 以下就用图表来进行当前数据架构的说明： 横向分库数据库架构图：
纵向app layer+memcache layler+disk db layer图：
其中web层指的是客户端浏览器层，逻辑上：app层指的是应用服务层，mc 层指的是memcache的客户端层，ms层指的是memcache的服务层，db层指的是目前永久磁盘化的数据库层，当然在物理机器上可能app层跟mc层，ms层是重叠的部署在相同服务器上。 数据模型架构图：
其中以上数据模型中除了少数几张表外其他的都有历史表存在，当然有很多表是没在这个模型图中的，这部分是核心数据模型。这部分模型对象中也包括了一些冗余性的设计，比如用户中有真实姓名，特别是不在这个模型内，由模型核心表产生的一些统计报表，为了查询的性能冗余了合理一些学校名称，地区名称等方面的设计。 二．劣势现象 1.流水表性能瓶颈
当前架构的性能瓶颈集中在流水表的访问上，最大流水表的记录量达到了超5亿级别，这是由于目前外网在用的sybase数据库系统版本，没有采取很好的关于分区的技术。曾经有过把流水表进行物理水平分割，把不同月份的数据分割放在不同的物理表上的模型改造设想，碍于产生的应用程序修改工作量大，老旧数据迁移的麻烦，再加上进行了从单库架构改造到分库架构后，数据库性能瓶颈就不是特别突出。所以模型改造这部分工作没展开。 无论是单库或是分库的模式，出现平台访问数据库的性能瓶颈依然集中在大流水表上，在访问高峰高并发量情况下，短信的流水表进程堵塞，数据库服务 I/O ,CPU的资源耗费达到顶点，在服务器硬件环境不是特别理想情况下，出现了一定概率造成用户访问缓慢甚至觉得页面无法响应现象，造成了用户体念不良影响。 2. 运营维护难点 1)历史数据清理运维工作 为了存储充分利用，为了性能的提升，需要定期进行不再使用的历史数据清理， 由于清理的数据量庞大，传统的数据清理方法根本不可能保证一个晚上有效清理完毕，确保平台第二天正常的运行。虽然目前已经实行了比较高效且可行的数据清理方法，但是每次实行都需要晚上到通宵进行处理，使得数据清理的运维
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。
XX项目 项目编号： 系统架构设计
目录 1、概述 (4) 1.1.系统的目的 (4) 1.2.系统总体描述 (4) 1.3.系统边界图 (4) 1.4.条件与限制 (4) 2、总体架构 (4) 2.1.系统逻辑功能架构 (4) 2.2.主要协作场景描述 (5) 2.3.系统技术框架 (5) 2.4.系统物理网络架构 (5) 3、数据架构设计 (5) 3.1.数据结构设计 (5) 3.2.数据存储设计 (6) 4、核心模块组件概要描述 (6) 4.1.<组件1>编号GSD_XXX_XXX_XXX (6) 4.1.1.功能描述 (6) 4.1.2.对外接口 (6) 4.2.<组件2>编号GSD_XXX_XXX_XXX (6) 4.2.1.功能描述 (6) 4.2.2.对外接口 (6) 5、出错处理设计 (6) 5.1.出错处理对策 (7) 5.2.出错处理输出 (7) 6、安全保密设计 (7) 6.1.网络安全 (7) 6.2.系统用户安全 (7) 6.3.防攻击机制 (7) 6.4.数据安全 (7) 6.5.应用服务器配置安全 (7) 6.6.文档安全 (8) 6.7.安全日志 (8) 7、附录 (8) 7.1.附录A外部系统接口 (8) 7.2.附录B架构决策 (8) 7.3.附录C组件实现决策 (8) 修订记录
1、概述 1.1.系统的目的 [必须输出] [请明确客户建立本系统的目的，建议引用需求说明书的内容。]
[必须输出] [描述系统的 ●总体功能说明 ●设计原则 ●设计特点] 1.3.系统边界图 [必须输出] [请明确本系统的范围及与其它系统的关系，划分本系统和其他系统的边界。同时描述本系统在客户整体信息化建设中的规划及定位情况，系统的设计必须遵守客户的信息化建设思路及规范，条件允许的情况下需画出本系统在客户信息化建设中的定位关系图。] 1.4.条件与限制 [可选项] [列出在问题领域，项目方案及其它影响系统设计的可能方面内，应当成立的假设条件，包括系统的约束条件。以及系统在使用上或者功能上的前提条件与限制。] 2、总体架构 2.1.系统逻辑功能架构 [必须输出] [系统总体架构图解释建议的系统方案，并描述其根本特征，主要描述系统逻辑功能组件之间的关系，就系统级架构画出模型。并针对每一组件给出介绍性描述。] 2.2.主要协作场景描述 [可选项] [描述系统组件之间的主要协作场景。]
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 weixin_34262482 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 5.服务重启和任务状态恢复\t6 5.1 Master Active 组合服务\t7 5.2 Master HA高可用设计\t7 5.3 Recover任务状态恢复设计\t7 6.Web 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
农村集体建设用地使用权、宅基地使用权确权项 目数据库建设技术方案
一、地籍数据库建设 （一）、成果数据库建设的内容 农村地籍调查成果数据库建设是在农村集体建设用地和宅基地使用权地籍调查的基础上，按照相关数据库标准的要求，建立集空间信息和属性信息为一体的土地调查成果数据库。 农村集体建设用地和宅基地使用权数据库内容： 1、农村地籍数据库包括地籍区、地籍子区、土地权属、土地利用、基础地理等数据。 2、土地权属数据包括宗地的权属、位置、界址、面积等空间和属性信息； 3、土地利用数据包括行政区（含行政村）图斑的权属、地类、面积、界线等； 4、基础地理信息数据包括数学基础、境界、测量控制点、居民地、交通、水系、地理名称等。 （二）成果数据库建设要求 1、严格遵循数据库标准 农村集体建设用地和宅基地使用地籍调查数据库建设以《城镇地籍数据库标准》为基础，结合《宗地代码编制规则（试行）》等新的技术规范和要求，对相关要素属性结构表进行扩展，以满足农村地籍调查成果管理要求。 2、坐标系统
数据库建设采用的坐标系统为山西省全省及区域地籍测量控制及服务体系定制的独立坐标系统。 3、面积计算 农村集体建设用地和宅基地使用权宗地面积按高斯－克吕格投影面面积计算。 4、数据库逻辑结构 农村集体建设用地和宅基地使用权调查数据库由空间数据库和非空间数据库组成。空间数据由矢量数据和栅格数据组成，主要包括：基础地理数据、居民地数据、土地权属数据等。非空间数据由权属信息调查数据组成。农村集体建设用地和宅基地使用权调查数据库逻辑结构见图1。 空间数据库 农村集 体建设 用地和 宅基地 使用权 非空间数据库 扫描文件 调查表格 权属资料 其他数据 土地权属数据 居民地数据 基础地理数据 图1 农村集体建设用地和宅基地使用权调查数据库逻辑结构图
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 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。 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。 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。 数据库区
架构的演变 架构演变一定是根据当时要求的场景、压力下性能的需要、安全性、连续性的要求、技术的发展 我把架构的发展分为大概4个阶段： 1. 单机模式 IT建设初期，高速建设阶段，大家要做的只有一件事，我需要什么构建什么，我需要ERP我买软件，需要HIS买HIS，这个时期按需构建大量的系统基本在这个时期产生，当然那个时候也没什么高可用的要求。 2. 双机热备和镜像
基本是20年前的技术了，在高速构建后，一堆的系统运行中，用户发现我们的核心业务如果坏掉业务受影响，停机几个小时做恢复这是无法接受的，那么双机热备或镜像，Active-Standby 的模式出现，这样一台机器工作，一台备用坏了在短时间可以接管业务，造成的损失会低很多！ 那么问题也很明显，备机资源浪费，依赖存储，数据还是单点，成本较高。产品也很多：RoseHA/RoseMirrorHA、NEC ExpressCluster、微软MSCS、Symantec VCS、Legato、RHCS 太多太多了。 随后为了解决数据单点的问题有出现了存储的主备，存储的双活这厂商也太多了，这里就不介绍了。 基本上传统企业依然停留在第一和第二阶段，也就是要么单机，要么双机热备 3.节点多活
随着业务量越来越大，数据量不断飚升，系统高效性的矛盾显现出来，系统卡慢、报表、接口业务无法分离OLAP OLTP业务混合导致系统锁情况严重，资源消耗极其庞大，光靠升级硬件已经无法满足要求，横向扩展已经成为大势所趋。 同时切换时间、备机无法启动的问题也困扰着用户。 那么节点多活，多台机器同时对外提供访问的技术登上舞台，代表的ORACLE RAC、微软ALWAYSON 、MOEBIUS集群 多活的两种模式也是从第二带架构的演变 oracle rac 把双机热备的辅助节点变的可以访问，关键点数据在多节点内存中的调配 Microsoft awo、Moebius 则是把镜像的辅助节点变的可以访问，关键点数据多节点同步 这样横向扩展来分担压力，并且可以在业务上进行分离。
系统运维体系架构规划 本文主要介绍运维体系与架构的设计规划，这将引导我们从一个高屋建瓴的角度去考虑如何组织运维团队，如何规划运维架构，用什么构建起运维架构，以及如何开展运维工作。 图1-1本文将会引入很多简明的运维实践示例来形象直观的告诉大家如何构建起运维体系。通过学习本文内容将会使我们具备规划与构建整个IT运维体系架构的知识和能力。 运维体系是运维的基础和核心。通过运维体系的构建及完善，使我们的运维做到稳定可靠，准确完备，规范科学。从某种角度来看，系统运维体系可以用一个四面体来描述(如图1-1所示)，包括四大方面：人、事、物、流程标准。 从人、事、物、流程这四个方面便可以很好地将运维体系进行解构，它们彼此互相作用，共同构建了一个完整实用的运维体系。下面列举了这四个方面各自的含义及相关内容。 人：例如完善岗位职责与职业发展、提高团队技术水平、完善技能分享与培训、完善团队绩效考核、规范工作行为规范等。目的是要建成一支工作高效、技术水平高、团结稳定、有职业素养的运维团队。 事：例如做好日常基础运维工作，保障好生产业务运行。不断探索新的运维理念与技术，探索优化系统架构。具体可以分为几大块，例如运维流程管理，资源架构规划，应急与故障处理，监控与优化，安全与防护，项目及日常工作，等等。目的是要明白运维做什么正确的事，怎么正确地做事，做事有章法，稳定高效能。 物：主要是如何管理好系统运维所涉及的各种资源。例如机房环境、办公设备、服务器、网络设备、操作系统、应用软件、工具等各种软硬件资源。目的要使各类资源配置管理妥当，清楚资源属性，知道从哪来，现在哪，要去哪。使得物尽其用，物有所值，安置妥当。 流程标准：运用流程标准将上述要素(人、事、物)有机地结合，有序科学地流转、高效稳定地运行。例如资源规划与采购，各种标准规范、项目规范、软硬件配置部署规范、安全制度、工作交接，等等。 就上述四大方面，下文继续展开论述，当然也仅是一些内容的列举，毕竟具体到每个企业组织，其运维工作内容可能会大同小异。 1.1团队人员规划 1.1.1岗位职责划分 一个优秀企业(组织团队)的核心竞争力其实说到底就是人。合适的人在合适岗位上正确地干正确的事情——这就是核心竞争力。一个好的运维团队也是如此，人在运维体系中就是核心，好的运维团队能够有效地、高质量地、相对低成本地发挥各个运维元素的功效，达到更完美的运维效能。 对于运维岗位划分，很多企业大同小异，一般都是以保障业务生产稳定高效运行为目的，根据自身企业发展需要划分岗位。小微企业可能没有专门的运维人员及岗位设置，稍大的一些企业也可能由其他岗位人员(如开发人员)兼职运维人员，发展到中小型企业后往往就会设置专门的运维岗位人员从事日常维护工作。对于中大型企业一般都会有专门的运维团队从事专业的运维工作，而且不仅仅是运维，还包括运维开发。 随着运维的发展，运维岗位也逐渐细分很多种，各个企业岗位设置与职责也不尽相同，但岗位工作内容大同小异。大致有如下岗位：系统管理员、数据库管理员、网络管理员、机房环境管理员、运维开发工程师、应用运维工程师、服务管理工程师、安全审计工程师、架构师等。 有了岗位设置及专职人员，然后就会产生人力职业发展、技能培训、绩效考核等一系列问题，这些问题往往即相互联系又各成一体。 如下是某企业的岗位职责划分示例：
工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案
1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1 图1环境适应性测试评价服务实验室概况
平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括但不限于： （1）产品环境适应性基础数据提供； （2）产品环境适应性调研分析报告； （3）产品环境适应性分析预测； （4）产品环境适应性技术规范制定； 2. 信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成，即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联，大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统 3.1建设内容 （1）测试评价业务的流程化和信息化 实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理；同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 （2）实验室/试验场管理信息化
整体架构网系统设计 方案 1.1概述 此方案主要是为了优万网络的整体网络规划，提前设计好网络会更好的让采购进行，让不合理的地方进行调整，相关技术人员的招聘与学习也会随此方案的方向进行调整。方案的设计主要是在满足公司需求的情况下，尽量的节省资金，我们要求用合适的价格，建设稳定的网络。 1.2系统互联框架 游戏行业的整体架构网，在业界基本上有着固定的模式，主要分为三部分 1.办公室网络（主要用于公司办公及运营中心的人员对游戏分区及会员中心的访问） 2.会员中心（提供会员注册、冲值、及与游戏分区的数据交换） 3.游戏分区（主要给游戏用户提供一个稳定的游戏环境） 大致如下图： 如上图所示，公司办公网、会员中心、游戏分区，这三个网络全部需要通过VPN line连接起来，上图仅仅只显示出了一个游戏分区，可能到实际的情况中，我们需要开设数十个以上
游戏分区，此中间会包含电信和网通的区，所以会员中心、官网，一般都建议采用双线机房。上图中并未画出下载服务器的布署，后面我会在相关的章节中写明此资源的需求及需要考虑的情况。 1.3路由冗余 路由冗余系统主要是针对目前办公网和各地的IDC连接来设计的，中国的互联网用户主要的运营商为电信和网通，他们之间的互联互通是存在一些问题（丢包多，延迟高，个别网络不可达等），因此，我们在设计办公网到各地的访问时，需要考虑路由冗余的问题，路由冗余主要是利用多条链路来保证网络在一条链路出现物理故障的时候，另一条链路可以自动切换，保证网络的实时稳定性。路由冗余的方法有很多种来实现，考虑到性价比，我们还是使用网关或办公网多层交换机路由优先级的方式来实现，具体实现的方法我们在后续的办公网子系统中来写明实施方案。 1.4VPN冗余 在中国，由于各种原因，经常会出现IDC之间的中间链路不通的情况，例如：机房有，，这三个的VPN都是互通的，互联网经常会出现IDC之间不通的情况，比如：至的VPN 是通的，但至可能就会断网，但至确是通的。 基于此情况，能否设计出在至是断的情况下，通过的链路自动冗余到。经过一些资料的查证（针对netscreenVPN路由器），只可以达到上述的要求。（关于VPN的实现我还需要查证一些资料）经过查证，netscreen 的防火墙利用hub and spoke的模式即可实现VPN 冗余的功能。 1.5IP地址规划 IP地址的规划，是一个合理的架构网设计的基础，合理的设置IP地址，对于未来长远规划是否能有效实施有着关键作用，并且对于以上的路由VPN的冗余是否能有效实施，起着决定性的作用。公司目前IP地址的现状如下： 网网段192.168.0.0/24 所有地址全部为C类地址，由于主要是开发，在一些网络的高可用性方面并未开始设计和使用，所以网络的结构非常简单。到运营期，我们公司的网络的高可用性方面将会属一个主要技术解决方案之一，所以，这就会牵涉到IP地址的规划，以满足我们的需求。 此章节，我们只描述大致的IP子网的规划，从整个面来描述，后面每个子系统的实施方案中，将会写明每个结点的IP地址的分配。 整个IP子网的规划如下图：
数据中心建设方案 信息技术有限公司 目录 第1章方案概述 (2) 1.1. 建设背景 (3) 1.2. 当前现状 (4)
1.3. 建设目标 (5) 第2章方案设计原则 (7) 2.1. 设计原则 (7) 22 设计依据 (8) 第3章数据中心方案架构 (9) 3.1数据中心架构设计 (9) 3.2大数据处理设计 (16) 3.3大数据存储设计 (23) 3.4安全设计 (25) 3.5平台搭建实施步骤 (30) 3.6物理架构设计 (31) 第4章数据中心网络方案组成 (34) 4.1. 防火墙设计 (34) 4.2. 接入层设计 (34) 4.3. 网络拓扑 (35) 第5章数据中心基础设施方案组成 (36) 5.1. 机柜系统设计 (36) 5.2. 制冷系统设计 (38) 5.3. 供配电系统设计 (43) 5.4. 模块监控系统设计 (47) 第6章运维方案 (53) 6.1. 技术和售后服务 (53) 6.2. 售后服务项目 (53) 6.3. 售后服务项目内容 (53) 方案概述 “百年大计，教育为本”，教育行业是我国经济发展的关键命脉之一，伴随着数据集中在教育业信息化的逐渐展开，数据中心在企业和信息化的地位越来越重要。教育数据中心建设已成为教育机构信息化趋势下的必然产物。教育数据中心作为承载教育机构业务的重要IT基础设施，承担着教育机构稳定运行和业务创新的重任。在教育机构新型客户服务模式下，数据中心需要更高效地支持后台业务和信息共享需求，同时要24小时不间断的提供服务，支持多种服务手段。 这对教育数据中心的资源整合，全面安全，高效管理和业务连续性提出更高的要求。
软件系统的架构设计方 案 集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#
软件系统的架构设计方案 架构的定义 定义架构的最短形式是：“架构是一种结构”，这是一种正确的理解，但世界还没太平。若做一个比喻，架构就像一个操作系统，不同的角度有不同的理解，不同的关切者有各自的着重点，多视点的不同理解都是架构需要的，也只有通过多视点来考察才能演化出一个有效的架构。 从静态的角度，架构要回答一个系统在技术上如何组织；从变化的角度，架构要回答如何支持系统不断产生的新功能、新变化以及适时的重构；从服务质量的角度，架构要平衡各种和用户体验有关的指标；从运维的角度，架构要回答如何充分利用计算机或网络资源及其扩展策略；从经济的角度，架构要回答如何在可行的基础上降低实现成本等等 软件系统架构(SoftwareArchitecture)是关于软件系统的结构、行为、属性、组成要素及其之间交互关系的高级抽象。任何软件开发项目，都会经历需求获取、系统分析、系统设计、编码研发、系统运维等常规阶段，软件系统架构设计就位于系统分析和系统设计之间。做好软件系统架构，可以为软件系统提供稳定可靠的体系结构支撑平台，还可以支持最大粒度的软件复用，降低开发运维成本。如何做好软件系统的架构设计呢 软件系统架构设计方法步骤 基于体系架构的软件设计模型把软件过程划分为体系架构需求、设计、文档化、复审、实现和演化6个子过程，现逐一简要概述如下。
体系架构需求：即将用户对软件系统功能、性能、界面、设计约束等方面的期望（即“需求”）进行获取、分析、加工，并将每一个需求项目抽象定义为构件(类的集合)。 体系架构设计：即采用迭代的方法首先选择一个合适的软件体系架构风格(如C/S、B/S、N层、管道过滤器风格、C2风格等)作为架构模型，然后将需求阶段标识的构件映射到模型中，分析构件间的相互作用关系，最后形成量身订做的软件体系架构。 体系架构文档化：即生成用户和研发人员能够阅读的体系架构规格说明书和体系架构设计说明书。 体系架构复审：即及早发现体系架构设计中存在的缺陷和错误，及时予以标记和排除。 体系架构实现：即设计人员开发出系统构件，按照体系架构设计规格说明书进行构件的关联、合成、组装和测试。 体系架构演化：如果用户需求发生了变化，则需相应地修改完善优化、调整软件体系结构，以适应新的变化了的软件需求。 以上6个子过程是软件系统架构设计的通用方法步骤。但由于软件需求、现实情况的变化是难以预测的，这6个子过程往往是螺旋式向前推进。 软件系统架构设计常用模式
MMORPG数值策划的设计架构！ 一、游戏设计之初数值策划在游戏设计之初位于模型建立者的角度。拿到游戏设计概要及系统分析后，数值策划该做什么样的工作，以及需要注意哪些部分呢? 本文中笔者将与大家分享自己在MMORPG的数值设计过程的经验。数值设计，前期最关键的不是如何去平衡那些数值，而是要思考如何设计整体的数值架构，才能更好地对游戏进行宏观及微观的控制。在本文中，笔者也将详细阐述MMORPG从设计之初到制作成型中所需要注意和控制的地方，让你可以尽快成为一名合格的数值策划。而平衡性等话题则是属于微观控制范围，本文不进行详细论述。 数据模型建立 系统建模与优化是游戏策划尤其是数值策划的一项主要工作，策划需要具有较强的系统思维能力与一定的数学建模能力，还要具备基本的优化理论。主要知识需求为系统分析与集成、系统优化、数学建模、模型分析等。 数据模型其实就是由两个东西组成，第一个是数据，第二个是数据之间的关系。首先，必须考虑游戏中需要用到哪些数据？生命、经验、金钱、任何一个怪物的攻击……这些都算是数据，然而数据之间还必须有对应的关系，例如主角的生命与怪物的攻击，等级攻击的差别公式，各种不同的属性等等，其实就是存在一个对应关系，关系如何才能合理？就是数据平衡关键所在。 数据模型建立至少要注意这几个问题：简单化原则，数据类不宜太多，否则会把这一块的难度大大加大了，能用一个数据做到的东西，如果你用两个数据，
则会增加很多的对应关系，这个时候需要顾及的东西更多，更难以做到平衡。数据模型的对应关系确立以后，需要画出对应的函数图像，标注其中涉及的常量、变量。必要的时候，还需要画出数值流向图，最典型就是经济平衡中的金钱流动图以及各种角色属性的对应图。在进行数据模型设计的时候，所有的系统都是一个整体，必须充分考虑其中任何一点可能存在的关联，如果把各个系统数据独立开来，在后期非常容易出现问题。在做完数据模型之后，则要进行整体的数据分析，数据统计和数据分析对于产品相当重要，同时也是游戏数值策划的主要工作，其需要具有敏锐的数据敏感性、具有扎实的概率论与数理统计、数值分析等数学基础。该方向主要工作内容为游戏的系统（玩法）数据统计、游戏的系统（玩法）数据分析、游戏系统设计的数值演算等。 1．核心数值确定 在我们设计游戏各种核心公式之前，首先必须制定人物的各种数值项目。这部分范围很广，从各种属性到攻击力、命中率，第一第二属性等等都属于人物数值部分。笔者一般采用“关系树”的方式来整合。使用这一结构首先要找到树的根，也就是所有数值共同参考与依据的项目。接下来，由树根衍生出几个重要的节点，再由这些节点衍生更多的枝节。 让我们先以MMORPG为例，显然以人物等级作为关系树的根是最适当不过的。因为在游戏里，等级的意义基本上代表一个人能力强弱的评判。由等级衍生出来的第二层节点，就是人物的基本属性，笔者一般设定的基本属性包括力量、智力、敏捷、体质、幸运等等。基础属性将根据各自不同的游戏有着不同
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
数值策划的设计架构 游戏设计之初数值策划在游戏设计之初位于模型建立者的角度。拿到游戏 设计概要及系统分析后，数值策划该做什么样的工作，以及需要注意哪些部分呢? 本文中笔者将与大家分享自己在MMORPG的数值设计过程的经验。 数值设计，前期最关键的不是如何去平衡那些数值，而是要思考如何设计 整体的数值架构，才能更好地对游戏进行宏观及微观的控制。在本文中，笔者 也将详细阐述MMORPG从设计之初到制作成型中所需要注意和控制的地方，让我们可以尽快成为一名合格的数值策划。而平衡性等话题则是属于微观控制范围，本文不进行详细论述。 数据模型建立 系统建模与优化是游戏策划尤其是数值策划的一项主要工作，策划需要具有较强的系统思维能力与一定的数学建模能力，还要具备基本的优化理论。主要知识需求为系统分析与集成、系统优化、数学建模、模型分析等。 数据模型其实就是由两个东西组成，第一个是数据，第二个是数据之间的关系。首先，必须考虑游戏中需要用到哪些数据？生命、经验、金钱、任何一个怪物的攻击……这些都 算是数据，然而数据之间还必须有对应的关系，例如主角的生命与怪物的攻击，等级攻击 的差别公式，各种不同的属性等等，其实就是存在一个对应关系，关系如何才能合理？就 是数据平衡关键所在。 数据模型建立至少要注意这几个问题：简单化原则，数据类不宜太多，否则会把这一 块的难度大大加大了，能用一个数据做到的东西，如果你用两个数据，则会增加很多的对 应关系，这个时候需要顾及的东西更多，更难以做到平衡。 数据模型的对应关系确立以后，需要画出对应的函数图像，标注其中涉及的常量、变量。必要的时候，还需要画出数值流向图，最典型就是经济平衡中的金钱流动图以及各种 角色属性的对应图。在进行数据模型设计的时候，所有的系统都是一个整体，必须充分考 虑其中任何一点可能存在的关联，如果把各个系统数据独立开来，在后期非常容易出现问题。在做完数据模型之后，则要进行整体的数据分析，数据统计和数据分析对于产品相当 重要，同时也是游戏数值策划的主要工作，其需要具有敏锐的数据敏感性、具有扎实的概 率论与数理统计、数值分析等数学基础。该方向主要工作内容为游戏的系统（玩法）数据统计、游戏的系统（玩法）数据分析、游戏系统设计的数值演算等。 核心数值确定 在我们设计游戏各种核心公式之前，首先必须制定人物的各种数值项目。这部分范围 很广，从各种属性到攻击力、命中率，第一第二属性等等都属于人物数值部分。笔者一般 采用“关系树”的方式来整合。使用这一结构首先要找到树的根，也就是所有数值共同参
数据中心同步平台建设方案 第一章概述 1.1 平台建设背景 当前政府、企业的信息化的状况是，各政府和企业一般都设计和建设了属于机构、业务本身的应用、流程以及数据的信息处理系统，独立、异构、涵盖各自业务内容的信息处理系统，系统设计建设的时期不同、业务模式不同，信息化建设缺乏有效的总体规划，重复建设；缺乏统一的设计标准，大多数系统都是由不同的厂商在不同的平台上，使用不同的语言进行开发的，信息交互共享困难，存在大量的信息孤岛和流程孤岛。为了有效整合分散异构的信息资源，消除“信息孤岛”现象，提高政府和企业的信息化水平。宇思公司要开发的数据共享交换平台，主要目的是有效整合分散异构系统的信息资源，消除“信息孤岛”现象，提高政府和企业的信息化水平，灵活实现不同系统间的信息交换、信息共享与业务协同，加强信息资源管理，开展数据和应用整合，进一步发挥信息资源和应用系统的效能，提升信息化建设对业务和管理的支撑作用。 要求新构建的数据共享交换平台要遵循标准的、面向服务架构（SOA）的方式，基于先进的企业服务总线ESB技术，遵循先进技术标准和规范，为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务，实现扩展性良好的“松耦合”结构的应用和数据集成；同时
要求数据共享交换平台，能够通过分布式部署和集中式管理架构，可以有效解决各节点之间数据的及时、高效地上传下达，在安全、方便、快捷、顺畅的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性，实现数据的一次 数据共享交换平台-设计方案 采集、多系统共享；要求数据交换平台节点服务器适配器的可视化配置功能，可以有效解决数据交换平台的“最后一公里”问题，快速实现不同机构、不同应用系统、不同数据库之间基于不同传输协议的数据交换与信息共享，为各种应用和决策支持提供良好的数据环境。要求数据共享交换平台能够把各种纷繁复杂的数据系统集成在一起完成特定业务，提供同构数据、异构数据之间的数据抽取、格式转换、内容过滤、内容转换、同异步传输、动态部署、可视化管理监控等方面功能，支持的数据包括各主流数据库（如Oracle、SQL Server、MySQL等）、地理空间数据（如卫星影像、矢量数据）、常规文件（word、excel、pdf）等各种格式，并可以根据用户需求定制开发特定业务服务。 1.2 应用场景 场景一：中国科学院电子学研究所的信息交换需求 实现各个数据中心间的数据库层面的数据共享交换，各中心之间是双向的、实时的数据交换，各数据节点的数据库是同构的数据库系统（即Oracle），数据的类型是基于数据库表格的规则数据，字段类型包含BLOB字段类型。目前各数据节点的数据结构（表）是相同的，主要是一表对一表的数据交换，数据抽取和过滤需求比较简单。目前数据共享交换是通过Oracle GoldenGate数据库同步工具来
较复杂的概念源自于设计师对游戏整体的把握，例如我们在设计游戏中主角的成长经验值时，并不能随意给出个公式就了事，那是毫不负责任的。 经验计算的基础模型 我们通常说的成长所需经验公式大多是： 每级升级所需经验=Lv^3*修正值+修正值 直接拿这个用，可以吗？当然不行！ 首先我们要了解成长所需经验的概念，我们为什么需要这个值，这个值控制了什么？稍加想象就可以明白，成长所需要经验公式的意义其实就是为了控制玩家的升级时间。 因此刚才那个公式应改为玩家练级时间公式： 每级升级所需时长=等级^3*修正值+修正值，单位为秒。 我们再稍微修改一下： 每级升级所需时长=(等级-1)^3+60 于是可以得到1-100练的练级所需时间曲线： 经验公式的推导 当我们得到了练级所需的时间后，我们如何算升级所需的经验呢？其实有很多种做法，我暂时只说其中一种。 我们可以先设计怪物的经验计算公式，然后再设计怪物被玩家杀死的平均时长。例如我给怪物的经验计算公式设置为： 杀死同等级怪物所得经验=(怪物等级-1)*2+60 然后再给杀死同等级怪物所需要的平均时长设置为： 杀死同等级怪物所需时长=5秒 那么升级所需要经验则为（假如我们的游戏只能通过杀怪升级）： 每级升级所需经验=每级升级所需时长/杀死同等级怪物所需时长*杀死同等级怪物所得经验 更完整一点应该为： 每级升级所需经验=((等级-1)^3+60)/5*((等级-1)*2+60) 于是得到曲线：
但是我们再来看看数据： 数值进行优化，以变的更好 上面数值看起来并不优美，于是我们拿函数floor进行修正，于是经验值公式为：每级升级所需经验=floor(((等级-1)^3+60)/5*((等级-1)*2+60)+60,50) 结果更好看了一些，所有的值均可被50整除。
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。