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
1.1 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。
1.2 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。
1.3 应用服务器区网络
应用服务器区位于防火墙，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。
1.4 数据库区
数据库区在物理上和应用服务器在一个位置,但可以通过防火墙的通过逻辑隔离,将应用服务器和数据库服务器分离。
实际上应用服务器和数据库服务器都是通过VMware服务器虚拟化上创建的虚拟服务器，但可以通过交换机策略将两者逻辑分开。
1.5 测试区
测试区主要用于软件和硬件上线前的功能和性能测试，本区主要要求网络能够和运行系统能够有效隔离，保证网络不收到测试系统影响。
测试区也是通过防火墙和VMware逻辑隔离。
1.6 存储数据区
存储数据区因为不需要外网直接访问，因此可以通过网络和地址的规划完全与IP网络分离。
在本区部署两台IP存储阵列，一台是高性能的SAS硬盘FAS2240-2，配置24块15K 600G硬盘，总容量14.4T，经过Raid后还有大约9.6T的实际存储容量。此硬盘可以分为两部分使用，一部分用于虚拟化软件共享存储，用于存放各类虚拟机的数据和用户数据库数据，大约分配3.6T。另外一部分用于存储应用软件的存储的用户数据，此类数据主要存放活跃数据，大约6T。
另外一台存储使用高容量SATA存储，配置24块3000G硬盘，总共72T 存储容量，经过Raid后，实际存储容量为48T。
在此处配置一台F5文件虚拟化管理系统ARX500，用于调度存储阵列的文件调度。当目前存储容量不足之后，可以随时增加存储容量，这时的存储可以采用更为便宜的基于Windows storage的存储系统。
1.7 办公管理区
办公区通过VPN与数据中心互联，保证管理人员能够在办公室对数据中心的有效管理
2、服务器虚拟化设计方案
2.1、方案拓扑设计
2.3 系统设计描述
在整个架构中，我们搭建了两个网络：一个是作为生产网络（根据实际应用可以划分多个VLAN），另外一个作为虚拟中心管理网络和虚拟机动态迁移VMotion网络。另外根据实际的网络环境，结合实际生产环境中的要求，将网卡分别设置在不同的网段上。
使用新购置服务器作为ESX虚拟服务器，另外可以利用旧的1台服务器作为VMware Virtual Center管理中心。将数据库服务器和应用服务器部署在三台ESX虚拟服务器上，利用VMWare VMotion功能，使得数据库服务器在ESX 虚拟服务器硬件环境出现问题的情况下，能够自动的迁移到另一台ESX虚拟服务器上运行，不会因为硬件环境出现的问题而导致应用服务停止运作，保证了业务连续性。再利用VMWare VCB技术，定时针对应用系统做备份，当应用系统出现损坏的情况下，可以在最短的时间，恢复到健康的应用系统生产环境。
使用VMware High Availability功能在整个虚拟化IT 环境中提供高可用性，而没有传统群集解决方案的成本或复杂性。VMware HA 可为在虚拟机中运行的任何应用程序提供经济高效的高可用性解决方案，而不需要考虑其应用操作系统设置或应用系统基础硬件配置。VMware HA 不需要专门的备用硬件和附加软件支持。
同时，VMWare系统提供VMWare HA、VMWare VMotion、VMWare DRS的系统资源高可用与自动资源调节能力，可自动平衡应用间对CPU、存的资源分配，保证应用系统维持在最佳运行状态。VMWare高可用特性，可彻底保证用户关键性应用系统不间断运行。若实施VMWare高可用架构，要求虚拟化应用系统必须接入SAN存储区域以作数据存储共享设置。
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。
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
NIKE 项目数据中心网络架构方案 1.概述 (2) 2.系统需求分析 (2) 3.企业网络信息系统设计思路 (2) 4.企业网络信息系统建设原则 (2) 5.系统技术实现细节 (3) 5.1 网络拓扑图 (3) 5.2 Nike项目服务器技术实现细节 (4) 5.2.1双机备份方案 (4) 5.2.1.1.双机备份方案描述 (4) 5.2.1.2.双机备份方案的原理 (4) 5.2.1.3.双机备份方案的适用范围 (4) 5.2.1.4.双机备份的方式及优缺点 (4) 5.2.1.5双机方案建议 (4) 5.2.1.6磁盘阵列备份模式示意图 (5)
5.2.1.7双机方案网络拓扑图 (5) 5.2.1.8双机热备工作原理 (6) 6.备份 (6) 7.建议配置方案及设备清单..................................................7-8 1.概述 21世纪世界竞争的焦点将是信息的竞争，社会和经济的发展对信息资源、信息技术和信息产业的依赖程度越来越大，信息技术的发展对政治、经济、科技、教育、军事等诸多方面的发展产生了重大的影响，信息化是世界各国发展经济的共同选择，信息化程度已成为衡量一个国家，一个行业现代化的重要标志。 2．系统需求分析 由于此方案是专为NIKE项目数据中心设计，此数据中心是为数据信息提供传递、处理、存储服务的，为了满足企业高效运作对于正常运行时间的要求，因此，此数据中心在通信、电源、冷却、线缆与安全方面都必须要做到非常可靠和安全，并可适应不断的增长与变化的要求。 3．系统设计思路 企业网络信息系统的建设是为企业业务的发展服务，综合考虑公司信息系统当前背景和状况，其建设设计主要应达到如下目标： 1) 系统的设计应能满足公司对公用信息资源的共享需求,满足3PL及客户查询数据的共享需求，并为实现公用信息资源共享提供良好的网络环境，概括而言之就是能让相关人员顺利流畅的访问数据中心的Nike XpDX Server及我司的TMS等相关系统。与此同时，系统的建设还需要考虑到投入和产出两者间的关系，注意强调成本节约，提高效费比的问题。 2) 系统的设计必须充分考虑到建成后系统的管理维护问题。为此设计应强调系统的统一集中管理，尽量减少资源的分散管理，注重提高信息系统平台运营维护的工作效率。 3) 系统的设计还需要考虑建成后资源的合理利用问题，必须保证建成系统资源主要服务于设定需求，保证设计数据流量在网络中流畅通行。因此，必须保证只有设计的数据流量才能优先在网络中传递，对于设计外数据流量（例如互联网网页访问、网络下载、网络视频、网络音频、P2P、IM聊天）应通过技术
目录
1.引言 [对于由多个进程构成的复杂系统，系统设计阶段可以分为：架构设计（构架设计）、组件高层设计、组件详细设计。对于由单个进程构成的简单系统，系统设计阶段可以分为：系统概要设计、系统详细设计。本文档适用于由多个进程构成的复杂系统的构架设计。] [架构设计说明书是软件产品设计中最高层次的文档，它描述了系统最高层次上的逻辑结构、物理结构以及各种指南，相关组件（粒度最粗的子系统）的内部设计由组件高层设计提供。] [系统：指待开发产品的软件与硬件整体，其软件部分由各个子系统嵌套组成，子系统之间具有明确的接口； 组件：指粒度最粗的子系统； 模块：指组成组件的各层子系统，模块由下一层模块或函数组成；] [此文档的目的是： 1）描述产品的逻辑结构，定义系统各组件（子系统）之间的接口以及每个组件（子系统）应该实现的功能； 2）定义系统的各个进程以及进程之间的通信方式； 3）描述系统部署，说明用来部署并运行该系统的一种或多种物理网络（硬件）配置。对于每种配置，应该指出执行该系统的物理节点（计算机、网络设备）配置情况、节点之间 的连接方式、采用何种通信协议、网络带宽。另外还要包括各进程到物理节点的映射； 4）系统的整体性能、安全性、可用性、可扩展性、异常与错误处理等非功能特性设计； 5）定义该产品的各个设计人员应该遵循的设计原则以及设计指南，各个编程人员应该遵循的编码规范。 ] [建议架构设计工程师与组件设计工程师共同完成此文档。] [架构设计说明书的引言应提供整个文档的概述。它应包括此文档的目的、范围、定义、首字母缩写词、缩略语、参考资料和概述。] 1.1目的 [简要描述体系结构文档的目的。]
第1章数据仓库建设 1.1数据仓库总体架构 专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。 根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规范，包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下： 数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容： 数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume
及传统的ETL采集工具。 数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。 数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。 数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。 1.2数据采集 专家系统数据仓库数据采集包括两个部分内容：外部数据汇集、内部各层数据的提取与加载。外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集 专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等相关子系统，数据采集的内容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包括日检修数据等。 根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。 本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:
数据中心网络系统 设计方案
数据中心高可用网络系统设计 数据中心作为承载企业业务的重要IT基础设施，承担着稳定运行和业务创新的重任。伴随着数据的集中，企业数据中心的建设及运维给信息部门带来了巨大的压力，“数据集中就意味着风险集中、响应集中、复杂度集中……”，数据中心出现故障的情况几乎不可避免。因此，数据中心解决方案需要着重关注如何尽量减小数据中心出现故障后对企业关键业务造成的影响。为了实现这一目标，首先应该要了解企业数据中心出现故障的类型以及该类型故障产生的影响。影响数据中心的故障主要分为如下几类： 硬件故障 软件故障 链路故障 电源/环境故障 资源利用问题 网络设计问题 本文针对网络的高可用设计做详细的阐述。 高可用数据中心网络设计思路
数据中心的故障类型众多，但故障所导致的结果却大同小异。即数据中心中的设备、链路或server发生故障，无法对外提供正常服务。缓解这些问题最简单的方式就是冗余设计，能够经过对设备、链路、Server提供备份，从而将故障对用户业务的影响降低到最小。 可是，一味的增加冗余设计是否就能够达到缓解故障影响的目的？有人可能会将网络可用性与冗余性等同起来。事实上，冗余性只是整个可用性架构中的一个方面。一味的强调冗余性有可能会降低可用性，减小冗余所带来的优点，因为冗余性在带来好处的同时也会带来一些如下缺点： 网络复杂度增加 网络支撑负担加重 配置和管理难度增加 因此，数据中心的高可用设计是一个综合的概念。在选用高可靠设备组件、提高网络的冗余性的同时，还需要加强网络构架及协议部署的优化，从而实现真正的高可用。设计一个高可用的数据中心网络，可参考类似OSI七层模型，在各个层面保证高可用，最终实现数据中心基础网络系统的高可用，如图1所示。
软件架构设计说明书 The final edition was revised on December 14th, 2020.
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1.引言 [对于由多个进程构成的复杂系统，系统设计阶段可以分为：架构设计（构架设计）、组件高层设计、组件详细设计。对于由单个进程构成的简单系统，系统设计阶段可以分为：系统概要设计、系统详细设计。本文档适用于由多个进程构成的复杂系统的构架设计。] [架构设计说明书是软件产品设计中最高层次的文档，它描述了系统最高层次上的逻辑结构、物理结构以及各种指南，相关组件（粒度最粗的子系统）的内部设计由组件高层设计提供。] [系统：指待开发产品的软件与硬件整体，其软件部分由各个子系统嵌套组成，子系统之间具有明确的接口； 组件：指粒度最粗的子系统； 模块：指组成组件的各层子系统，模块由下一层模块或函数组成；] [此文档的目的是： 1）描述产品的逻辑结构，定义系统各组件（子系统）之间的接口以及每个组件（子系统）应该实现的功能； 2）定义系统的各个进程以及进程之间的通信方式； 3）描述系统部署，说明用来部署并运行该系统的一种或多种物理网络（硬件）配置。对于每种配置，应该指出执行该系统的物理节点（计算机、网络设备）配置情况、节点之间的连 接方式、采用何种通信协议、网络带宽。另外还要包括各进程到物理节点的映射； 4）系统的整体性能、安全性、可用性、可扩展性、异常与错误处理等非功能特性设计； 5）定义该产品的各个设计人员应该遵循的设计原则以及设计指南，各个编程人员应该遵循的编码规范。 ] [建议架构设计工程师与组件设计工程师共同完成此文档。] [架构设计说明书的引言应提供整个文档的概述。它应包括此文档的目的、范围、定义、首字母缩写词、缩略语、参考资料和概述。]
高效实现数据仓库的七个步骤 数据仓库和我们常见的RDBMS系统有些亲缘关系，但它又有所不同。如果你没有实施过数据仓库，那么从设定目标到给出设计，从创建数据结构到编写数据分析程序，再到面对挑剔的用户的评估，整个过程都会带给你一种与以往的项目完全不同的体验。一句话，如果你试图以旧有的方式创建数据仓库，那你所面对的不是预算超支就是所建立的数据仓库无法良好运作。 在处理一个数据仓库项目时需要注意的问题很多，但同时也有很多有建设性的参考可以帮助你更顺利的完成任务。开放思维，不断尝试新的途径，对于找到一种可行的数据仓库实现方法来说也是必需的。 1. 配备一个全职的项目经理或你自己全面负责项目管理 在通常情况下，项目经理都会同时负责多个项目的实施。这么做完全是出于资金和IT资源方面的考虑。但是对于数据仓库项目的管理，绝对不能出现一人身兼数个项目的情况。由于你所处的领域是你和你的团队之前没有进入过的领域，有关数据仓库的一切－数据分析、设计、编程、测试、修改、维护－全都是崭新的，因此你或者你指派的项目经理如果能全心投入，对于项目的成功会有很大帮助。 2. 将项目管理职责推给别的项目经理 由于数据仓库实现过程实在是太困难了，为了避免自虐，你可以在当前阶段的项目完成后就将项目管理职责推给别的项目经理。当然，这个新的项目经理一定要复合第一条所说的具有全职性。为什么要这么做呢？首先，从项目经理的角度看，数据仓库实施过程的任何一个阶段都足以让人身心疲惫。从物理存储设备的开发到Extract-Transform-Load的实现，从设计开发模型到OLAP，所有阶段都明显的比以前接触的项目更加困难。每个阶段不但需要新的处理方法、新的管理方法，还需要创新性的观点。所以将管理职责推给别的项目经理不但不会对项目有损害，还可以起到帮助作用。 3.与用户进行沟通 这里所讲的内容远比一篇文章本身要重要的多。你必须明白，在数据仓库的设计阶段，那些潜在用户自己也不清楚他们到底需要数据仓库为他们做什么。他们在不断的探索和发现自己的需求，而你的开发团队也在和客户的接触中做着同样的事情。更加频繁的与客户接触，多做记录，
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
智慧政务云数据中心总体架构设计
目录 第一章、项目总体设计 (3) 1.1、项目设计原则 (3) 1.1.1、统一建设 (3) 1.1.2、相对独立 (3) 1.1.3、共建共享 (3) 1.1.4、安全可靠 (3) 1.2、建设思路 (4) 1.2.1、需求驱动 (4) 1.2.2、标准先行 (4) 1.2.3、围绕数据 (4) 1.2.4、逐步扩展 (4) 1.3、数据中心总体结构设计 (5) 1.3.1、总体逻辑体系结构 (8) 1.3.1.1、信息资源体系 (8) 1.3.1.2、支撑体系 (9) 1.3.1.3、标准规范体系 (9) 1.3.1.4、运行管理体系 (10) 1.3.1.5、安全保障体系 (10) 1.3.2、总体实施结构设计 (10) 1.3.2.1、数据中心交换共享平台及信息资源 (11) 1.3.2.2、数据接口系统区 (12) 1.3.2.3、各部门系统 (12) 1.3.2.4、综合应用 (12) 1.3.3、总体物理体系结构 (12)
第一章、项目总体设计 1.1、项目设计原则 1.1.1、统一建设 数据中心必须统一规范建设。通过制定统一的数据交换与共享标准，建设统一的数据共享与交换平台和统一的前置机接口系统，可以避免重复投资，降低接口的复杂性，有效实现数据中心与业务部门以及业务部门之间的数据共享与数据交换，消除社会保障系统范围内的“信息孤岛”，实现数据资源的互联互通。 1.1.2、相对独立 根据数据中心的功能定位，数据中心的建设和运作必须保持业务系统的相对独立性。为此采用松散耦合方式，通过在业务部门统一配置接口系统实现数据资源整合。 1.1.3、共建共享 一方面建设数据中心的目的是为了实现业务部门之间的数据共享。 另一方面，数据中心的数据来源于各个业务部门，因此数据中心的建设必须依靠各业务部门的积极参与和配合。 1.1.4、安全可靠 由于社会保障数据与广大社会保障对象的切身利益密切相关，所以数据中心的安全是非常重要的。因此，必须要做好系统的安全设计，防范各种安全风险，确保数据中心能够安全可靠的运行。同时数据中心必须采用成熟的技术和体系结构，采用高质量的产品，并且要具有一定的容灾功能。
软件架构设计说明书 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
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1.引言 [对于由多个进程构成的复杂系统，系统设计阶段可以分为：架构设计（构架设计）、组件高层设计、组件详细设计。对于由单个进程构成的简单系统，系统设计阶段可以分为：系统概要设计、系统详细设计。本文档适用于由多个进程构成的复杂系统的构架设计。] [架构设计说明书是软件产品设计中最高层次的文档，它描述了系统最高层次上的逻辑结构、物理结构以及各种指南，相关组件（粒度最粗的子系统）的内部设计由组件高层设计提供。] [系统：指待开发产品的软件与硬件整体，其软件部分由各个子系统嵌套组成，子系统之间具有明确的接口； 组件：指粒度最粗的子系统； 模块：指组成组件的各层子系统，模块由下一层模块或函数组成；] [此文档的目的是： 1）描述产品的逻辑结构，定义系统各组件（子系统）之间的接口以及每个组件（子系统）应该实现的功能； 2）定义系统的各个进程以及进程之间的通信方式； 3）描述系统部署，说明用来部署并运行该系统的一种或多种物理网络（硬件）配置。对于每种配置，应该指出执行该系统的物理节点（计算机、网络设备）配置情况、节点之间的连 接方式、采用何种通信协议、网络带宽。另外还要包括各进程到物理节点的映射； 4）系统的整体性能、安全性、可用性、可扩展性、异常与错误处理等非功能特性设计； 5）定义该产品的各个设计人员应该遵循的设计原则以及设计指南，各个编程人员应该遵循的编码规范。 ] [建议架构设计工程师与组件设计工程师共同完成此文档。] [架构设计说明书的引言应提供整个文档的概述。它应包括此文档的目的、范围、定义、首字母缩写词、缩略语、参考资料和概述。]
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。
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。
架构设计说明书 项目名称：[项目名称] 项目代号：[项目代号] 编制人：[编制人] 编制日期：[编制日期]
目录 架构设计说明书 (1) 1. 引言 (5) 1.1. 编写目的 (5) 1.2. 系统目标 (5) 1.3. 术语和缩写词定义 (5) 1.4. 参考资料 (5) 2. 需求规定 (5) 2.1. 系统功能 (5) 2.2. 系统性能 (5) 2.3. 故障处理要求 (6) 2.4. 软硬件要求 (6) 2.5. 其他需求限制条件 (6) 3. 总体结构设计 (6) 3.1. 系统体系结构 (6) 3.2. 系统开发的基础平台和关键组件 (6) 3.2.1. 外部基础平台和关键组件 (6) 3.2.2. 内部基础平台和关键组件 (7) 3.3. 总体结构 (7) 4. 子系统设计 (7) 4.1. 功能结构图/类图 (7) 4.2. 功能定义 (7) 4.3. 功能需求与系统模块的关系 (7) 5. 接口设计 (8) 5.1. 用户接口 (8) 5.2. 外部接口 (8) 5.3. 内部接口 (8) 6. 系统数据结构设计 (8) 6.1. 逻辑结构设计 (8) 6.2. 物理结构设计 (9) 6.3. 配置文件结构设计 (9) 6.4. 数据结构与程序的关系 (9) 7. 算法设计 (9) 8. 运行设计 (9) 8.1. 运行模块组合 (9) 8.2. 运行控制 (10) 8.3. 运行时间 (10) 9. 系统安全 (10) 9.1. 8.1 系统安全 (10) 9.2. 8.2 数据安全 (10) 9.3. 8.3 备份与恢复 (10)
数据仓库的基本架构 xiaoyi发表于 2013-07-31 23:57 来源：网站数据分析 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用： 从图中可以看出数据仓库的数据来源于不同的源数据，并提供多样的数据应用，数据自上而下流入数据仓库后向上层开放应用，而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。 数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load）的过程，ETL是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。 下面主要简单介绍下数据仓库架构中的各个模块，当然这里所介绍的数据仓库主要是指网站数据仓库。 数据仓库的数据来源
其实之前的一篇文章已经介绍过数据仓库各种源数据的类型——数据仓库的源数据类型，所以这里不再详细介绍。 对于网站数据仓库而言，点击流日志是一块主要的数据来源，它是网站分析的基础数据；当然网站的数据库数据也并不可少，其记录这网站运营的数据及各种用户操作的结果，对于分析网站Outcome这类数据更加精准；其他是网站内外部可能产生的文档及其它各类对于公司决策有用的数据。 数据仓库的数据存储 源数据通过ETL的日常任务调度导出，并经过转换后以特性的形式存入数据仓库。其实这个过程一直有很大的争议，就是到底数据仓库需不需要储存细节数据，一方的观点是数据仓库面向分析，所以只要存储特定需求的多维分析模型；另一方的观点是数据仓库先要建立和维护细节数据，再根据需求聚合和处理细节数据生成特定的分析模型。我比较偏向后面一个观点：数据仓库并不需要储存所有的原始数据，但数据仓库需要储存细节数据，并且导入的数据必须经过整理和转换使其面向主题。简单地解释下： (1).为什么不需要所有原始数据？数据仓库面向分析处理，但是某些源数据对于分析而言没有价值或者其可能产生的价值远低于储存这些数据所需要的数据仓库的实现和性能上的成本。比如我们知道用户的省份、城市足够，至于用户究竟住哪里可能只是物流商关心的事，或者用户在博客的评论内容可能只是文本挖掘会有需要，但将这些冗长的评论文本存在数据仓库就得不偿失；
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
数据中心设计过程详解 艺术的唯美和技术的务实，似乎有着天然的距离。但当我们回顾很多技术的发展历程，就会发现，在那些取得了巅峰成就的地方，总是技术与艺术的完美结合。今天我们就一起深入了解最新的IDC机房基础设施的设计和搭建——只要用心，技术离艺术并不遥远…… 历史回顾 过去十年中，IDC机房的规模多为300-500平米，一般设在办公楼内，其建设多以应用为中心，靠应用来拉动。 现实需求和挑战 IDC机房建设发展到现在，为加强IDC机房的管理，提高其效率，安全性和可靠性，大型、超大型IDC机房的建设需求逐渐增多。而过去IDC机房的设计、建设模式已经不再适应这种发展需求了。 目前，大型IDC机房建设面临的主要挑战有： 1：设计标准落后，基础研究空白，缺乏统计数据。 国内的相关设计，建设标准是93年的，和现实需求相比过于陈旧，最新的规范尚在推广当中。用于指导电信行业的TIA-942规范并不一定对所有用户适用。 2：IDC机房所要支持的业务系统的要求，企业IT架构设计与具体的基础设施设计严重脱节。 3：设计、建造过多依靠经验，缺乏科学的方法和工具。 现有机房工程公司已难以支持，而国内的专业建筑设计院过去很少接触IDC机房设计。 4：技术经济指标，节能措施缺乏计算和考虑，效率低下。 5：缺乏专业的工程管理。 6：设计、建设、运维各个阶段脱节。 IDC机房是专业性很强的工业建筑，运维方式直接对建筑设计提出要求，而运维方式又是由IDC机房所承载的业务类型，模式所决定的，所以各个环节要全面规划。 设计IDC机房时需完全遵守现有国家标准，并广泛参考国际标准，最佳实践经验以及Gartner Infrastructure Maturity Mode。 现在企业做IDC机房建设大部分都处于集中式阶段，部分企业由集中式向标准化走。长远上看，IDC机房基本上要往基于服务，虚拟化方向发展。
北京甲骨文软件有限公司咨询经理鲁百年博士 一、国内信息化的现状 1、信息化建设的发展历史： 在国内信息化建设过程中，基本上是按照当时业务系统的需求进行建设，例如：在一个企业中，财务部门为了减少工资发放的差错，提高发放的效率，先建设一个工资发放和管理程序；为了报账和核对的需求，建设一个财务管理程序；在银行首先为了业务处理的方便，将最基本的手工记帐和处理的业务建成一个系统，过一段时间，如果有新的业务推出，就再建设一个新的系统，或在原系统的基础上增加新的业务处理。这样的结果使每个系统和系统之间缺少真正的信息沟通和信息交换。 2、为何要建立数据仓库： 前面我们讲过，业务系统各自为政，相互独立。当很多业务系统建立后，由于领导的要求和决策的需求，需要一些指标的分析，在相应的业务系统基础上再增加分析和相应的报表功能，这样每个系统就增加了报表和分析功能。但是，由于数据源不统一导致了对同一个指标分析的结果不相同。为了解决该问题，Bell Inman提出了数据仓库的概念，其目的是为了分析和决策的需要，将相互分离的业务系统的数据源整合在一起，可以为领导和决策层提供分析和辅助决策。 3、国内企业对数据仓库建设认识的误区： 大家对数据仓库的认识是将业务系统的数据进行数据抽取、迁移和加载（ETL），将这些数据进行整合存放在一起，统一管理，需要什么样的分析就可提供什么样的分析，这就是数据仓库。这样做的结果是花了一年到两年的时间都无法将整个企业业务系统的数据整合在一起，花钱多、见效慢、风险大。一年后领导问起数据仓库项目时，回答往往是资金不足，人力不够，再投入一些资源、或者再延长半年的时间就会见到效果，但是往往半年过后还是仅仅可以看到十几张或者几十张报表。领导不满意，项目负责人压力也很大，无法交待。这时，项目经理或者项目负责人才意识到，项目有问题，但是谁也不敢说项目有问题，因为这样显然是自己当时的决策失误。怎么办？寻找咨询公司或者一些大的厂商，答案往往是数据仓库缺乏数据模型，应该考虑数据模型。如果建设时考虑到整个企业的数据模型，就可以建设成企业级的数据仓库（EDW）。什么是数据模型，就是满足整
大数据平台构思方案 （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”浪潮风起云涌，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，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，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、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行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，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，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，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、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 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，促进全省经济持续健康发展。
数据仓库模型建设规范 1.概述 数据仓库不同于日常的信息系统开发,除了遵循其他系统开发的需求、分析、设计、测试等通常的软件生命周期之外，它还涉及到企业信息数据的集成,大容量数据的阶段处理和分层存储,数据仓库的模式选择等等,因此数据仓库的模型设计异常重要,这也是关系到数据仓库项目成败的关键。 物理模型就像大厦的基础架构,就是通用的业界标准,无论是一座摩天大厦也好,还是茅草房也好,在架构师的眼里,他只是一所建筑,地基—层层建筑—封顶,这样的工序一样也不能少,关系到住户的安全,房屋的建筑质量也必须得以保证,唯一的区别是建筑的材料,地基是采用钢筋水泥还是石头,墙壁采用木质还是钢筋水泥或是砖头;当然材料和建筑细节还是会有区别的,视用户给出的成本而定;还有不可忽视的一点是,数据仓库的数据从几百GB到几十TB不等,即使支撑这些数据的RDBMS无论有多么强大,仍不可避免地要考虑数据库的物理设计。 数据仓库建模的设计目标是模型的稳定性、自适应性和可扩展性。为了做到这一点，必须坚持建模的相对独立性、业界先进性原则。 2.数聚模型架构 在数聚项目实施过程，我们一般将数据仓库系统的数据划分为如下图所示几个层次。
2.1.数据架构图
2.2.架构工作方法规范
2.3.准备层L0 2.3.1.主要数据结构 临时表：从数据源抽取，直接落地到临时表。临时表总是保存这次抽取的数据，不保留历史数据。也就是说，如果是全量抽取的话，就是源系统整个表的数据，如果 是增量抽取的话，就是自从上次修改后的数据。 接口表：从临时表，经过清洗、转换到达接口表。接口表保存历史数据，也就是说，如果是全量抽取的话，就是源系统整个表的数据，如果是增量抽取的话。 接口表里面也是源系统整个表的数据。 转换表：为了进行清洗和转换建立的中间辅助表。 2.3.2.命名规范 临时表：L0_TMP_源系统_具体业务或 L0_TMP_业务主题_具体业务（对单一源）举例：L0_TMP_POS_SALESORDER 接口表：L0_DCI_业务主题_具体业务表 举例：L0_DCI_SALES_SALESORDER 转换表：L0_MAP_具体业务表 举例：L0_MAP_SALES 2.3.3.开发工作 ●开发数据抽取接口，落地TMP区 ●开发数据清洗转换程序，落地DCI区，多源系统进行合并 ●开发数据装载程序，装载到L1层 2.4.原子层L1 2.4.1.主要数据结构 维度表：整个数据仓库一致的维度 代码表：维度属性，非维度代码等。 原子事实表：根据业务主题，形成原子事实表 汇总事实表：根据分析主题，业务主题形成合并或汇总的事实表。