龙腾‘’私‘’海，智企未来 ——企业级信息平台演化之路
陈继 平安智慧企业 研发负责人
个人简介
主要负责协同管控产品线，兼顾架构设计，团队
管理等相关工作。拥有10年以上的软件从业经验，先
后在方正，用友，平安任职，主要专注于分布式系统、
微服务架构研究。
平安智慧企业 协同管控团队研发负责人
陈继
目录
一、背景
二、客户
三、技术方案
四、客户案例
摘要
?本案例主要针对龙头级超大型企业的信息化架构演进来展开思路，分别从企业组织特征、企业业务特征、企业信息化程度等多个角度出发，并结合平安自身探索最佳实践，阐述对比技术架构的演进路线，最后挑选有代表性的客户案例，来分别详细说明可用性、扩展性、安全性等企业切实关注的技术架构解决方案。
平安30年，构建五大生态圈，业务稳健增长，管理品质领先
社会荣誉
平安经营
生态+平台
医疗
金融
汽车
房产城市
180万内外勤员工
4.86亿互联网用户，1.79亿个人客户
客户规模
员工规模
每天处理96万通电话，5.98亿赔款，数万人次赔案
市值排名
32家专业公司，覆盖5大生态圈
机构规模
业务规模
全球金融机构市值第6位，全球保险集团市值第1位
财务业绩
近16年总资产/总营收/净利润/纳税额复合增长率近30%
经营排名
《财富》500强全球第29位，《福布斯》2000强第10位
公司治理
英国《欧洲货币》评选的“亚洲最佳管理保险公司”
2018年净利润1204亿
营收规模品牌美誉
Brand Finance全球保险品牌第1位
智慧企业云
1 构建开放融合的平台
企业云构建了一个开放的企业级服务平台。以快速“应用接入”的方式，融合企业内部和第三方合作伙伴的产品及服务，加入平安智慧科技的内核，全面提升应用使用效能，降低成本。
2 提供一体化智慧解决方案
企业云融合平安企业级应用和服务，面向客户提供一体化的智慧解决方案；提供统一的入口和统一平台，将各个业务和管理系统有机融合，提升企业管理效率，助力企业智慧化转型。
3 打造智慧企业生态圈
企业云致力于输出平安企业管理的最佳实践，以共赢的理念与各行业优秀企业积极合作，打造各行业专属生态圈，推动龙头企业的数字化升级、行业科技化发展。
目录
一、背景
二、客户
三、技术方案
四、客户案例
企业：组织结构复杂，多业态，渴望内外部通过自动化、智能化实现管理升级
?人数大于5000人，层级
多，组织结构复杂，管理难度大；
?年收入大于1亿，稳定发
展，付费能力强，且有持续付费能力；?有行业影响力。
规模大?业务成熟，有深度的
业务自动化需求；?业务存在多业态，定
制化需求强烈；?业务数据难以有效利用。
多业态?内部多系统，入口不统一、体验不一致、数据不同步；?系统数据难以有效利用；?拥有信息化基础，不满足
信息化现状，有强烈升级效率、体验的需求。
信息化?江浙沪、京津冀、珠三
角等经济发达地区；?受互联网发展影响深，
有思想基础和经济基础。
发达地区
企业：信息化比较传统，业务交叉严重，使用和维护成本极高考勤
采购
CRM
OA
邮件
财务
核心
人事
招聘
培训
会议
订单
市场营销
ERP
合同
绩效
物品申领
用印申请
报销
管理业务
研发门店
供应商
HR销售人员更多员工…
传统大型企业信息化痛点
痛
架构老旧
问题频发
系统复杂
重复建设组织人员
缺乏统一安全管理
目录
一、背景
二、客户
三、技术方案
四、客户案例
传统架构
浏览器
DB
UI
产品服务
产品
订单服务
订单
用户服务
用户
u优点：
?开发简单
?易于测试
?方便部署
u缺点：
?效率低
开发都在同一个项目改代码，相
互等待，冲突不断
?维护难
代码功功能耦合在一起，新人不
知道何从下手
?不灵活
构建时间长，任何小修改都要重
构整个项目，耗时长
?稳定性差
一个微小的问题，都可能导致整
个应用挂掉
?扩展性不够
无法满足高并发下的业务需求介绍：所有的功能打包在一个 WAR包里，基本没有外部依赖（除了容器），
部署在一个J2EE容器（Tomcat，JBoss，WebLogic）里，包含了 DO/DAO，Service，UI等所有逻辑。
微服务架构
PC
DB
API Gateway
产品服务
产品
DB
订单服务
订单
DB
用户服务
用户
手机
Broker
REST
REST
u优点：
?复杂度可控
?独立按需扩展
?技术选型灵活
?容错
?可用性高
服务注册与发现流程
注册中心：一般使用Eureka服务；
服务注册：根据服务配置文件中配置服务名和本实例地址，服务端实例启动时自动注册到服务注册中心；
服务发现：客户端访问目标服务时连服务注册中心，获取服务实例列表。根据LB策略选择一个服务实例，建立连接去访问。
Service Registration
Eureka Server
Service A（Client）
Service B
Service B
Service B
Eureka Client
Discovery Client
Eureka Client
1
2
3
Ribbon
注册
发现
调用
Load Balancer
开发视角技术框架
Nginx Nginx
Nginx
服务网关服务网关
服务网关
Service A
Service A
Service A
Sleuth链路跟踪
Turbine集群跟踪
Hystrix容错保护
Eureka服务发现
Ribbon负载均
衡
Config配置管理
Spring Cloud Bus
消息总线
Spring Cloud Data
Flow 大数据操作
Spring Cloud
Task
任务调度
Spring Cloud
Stream 数据流操作
Hdfs
业务服务群业务服务群业务服务群
Service B
Service B
Service B
Service C
Service C
Service C
Mysql Redi s MQ Git
数
据
库
监控与保护治理与配置
技术参数
3数据库&服务器
?支持MYSQL、Oracle、MS
SQL等主流数据库，支持数据库
读写分离技术
?使用服务器版的操作系统、如
Linux、windows 2008/ 2012
系列等
5接口技术要求
?能与IDM、OA、ERP、ESB系统对
接，支持LDAP认证和同步，从IDM
同步组织架构和人员，能够与OA、
ERP系统进行待办推送和功能集成，
与ESB服务总线实现统一接口管理；
?提供丰富的API与功能接口；
?支持基于REST API 、WebService
协议实现接口
2开发语言
?以java开发语言为主，JDK
版本要高于1.6
?支持Git代码管理方
6日志管理机制
?用户登录系统、操作数据有完整
详细日志记录；
?系统日志最少要保留两个月以内
的，不随便删除（包括管理员）
?相关服务、接口调用要有对应的
运行日志
1系统架构
?基于B/S架构，支持采用微服务框架实现；
?支持负载均衡、高可用集群分布式部署、支持混合式
化部署；
?应用架构可随业务发展实现纵向、横向扩展，具备线
性扩展能力；
?系统架构支持在线10万人以上的使用量；
?系统设计符合信息化发展趋势，支持服务模块化，具
备良好的扩展性和封装性；
?支持灰度发布、服务热插拔的部署方式；
?系统支持部署在虚拟机平台，支持Docker容器的部署
7功能服务化要求
?可按微服务架构实现功能服务化
部署
?提供统一通用的服务能力，通用
性的功能可提供独立的服务。如
统一待办、全文检索、日程管理
等。
4客户端兼容性
?PC端支持WIN7及以上版本操作
系统，支持MAC OS操作系统;
?移动端支持主流Android 4.1及
以上、IOS 8.0及以上操作系统，
支持手机、平板等多终端
?在新旧版本的客户端中，数据转
换不丢失，转换后的数据展示无
误
?完美兼容IE8及以上版本、
Safari、谷歌、火狐等常用浏览
器
8UI设计
?使用前沿的前端技术框架实现、
支持多终端设备的自适应响应
?具备扁平化的设计能力
?平台对UI设计支持足够灵活，可
根据甲方的要求自定义UI，前端
可与甲方提供的UI代码进行整合；
?设计能把控当前设计趋势，做到
精准的贴合产品定位，正确的视
觉引导，流畅的交互设计及舒适
的用户体验。
目录
一、背景
二、客户
三、技术方案
四、客户案例
智慧企业微服务架构之可用性
?在将来较长的一段时间内系统不会落伍，支撑企业不断发展。
?支持混合部署方式；支持灰度发布、服务热插拔的部署方式；
?支持数据库服务器集群部署、多台服务器之间可进行有效负载分担，无单点故障；
?同时支持前端服务器可分布式，多站点部署（负载均衡），用户就近接入。
?根据系统的重要程度，制定最高可靠性级别；避免单点故障，在任何时候都能保证系统的正常使用(网络接入
备份、应用系统双机、存储系统镜像等等)；
?具有分布式、高可用、高并发特征，支持满足十万级用户并发操作作毫秒级响应要求。
?通过负载均衡，容错机制，线程隔离，降级策略，熔断技术多种机制和举措，
?加上同城、异地灾备，保障系统高可用和高性能。
?根据平安的落地经验，可支撑百万级用户群，同时在线用户数30W+。
稳定性
先进性
可靠性
可
用
性
起步早、架构旧业务杂、模式老设计旧、体验差移动缺、便捷差
集团信息化起步早，采用上一代技术架构，系统老旧集团业务扩张迅
速，系统建设模
式无法满足迅猛
的业务发展
受限于技术架构，
应用设计理念落
后，无法跟随主
流用户体验，办
公体验差
移动化程度不足，
移动门户缺失，
无法满足移动办
公诉求
案例背景
某世界500强地产集团，信息化建设起步早，但随着业务的迅速拓展及集团人员规模的快速扩张，集团信息化技术架构渐渐难以满足现状，主要体现如下：
员工：用户体验差，使用效率低
员
工
?处理事情到处找入口；
?一堆的系统，都不知道该用哪
一个；
?一件事，涉及多个系统，学习
成本极高；
?…
管
理
层
系统分散，使用难
?系统多又不集中，审批太麻烦；
?系统太多，常常忘记处理；
?安排事情，得用多个系统才能
完成；
?…
?业务系统之间数据孤立，跨业务
事务全靠人工；
?不同业务系统之间数据不统一，
数据容易出错；
?数据零散，无法有效分析；
?…
?工作缺少客观数据支持，推进全凭经
验；
?过程难以追踪，不能及时修正；
?希望获得客观的建议和预警；
?…
统一入口打通数据建设数据
数据不通，效率低数据利用弱，全凭经验
?分析问题，还得到处找数据；
?找到的数据，还很可能前后不一；
?数据割裂，缺乏联动，难以有效分
析；
?…
?靠人工追踪、检视，无法实时评估
效果和及时调整策略；
?无量化数据支持j决策，无法保证结
果；
?希望获得客观的建议和预警；
?…
主要技术选型方案 项目在体系结构、软件产品、数据共享交换等方面，贯彻"标准和开放"的原则，保证系统具备良好的互连性、扩充性，使得最广泛的软件可以被采用；系统采用通用的平台产品技术和开放的体系结构，使具有较好的互操作性、可移植性、档次皆宜性和易获得性，使得最广泛的社会人才可以加入新系统的开发、管理、培训、使用和维护，最广泛的Internet新技术可以最先采用，同时拥有最短的开发周期；系统要能够支持多种服务器平台、多种网络传输协议，同时又能适应新技术的发展。 一、遵循国际标准规范协议 本项目将遵循国际上成熟的、通用的标准、规范和协议，如TCP/IP、XML等。以XML应用为例，XML数据交换格式和标准：以XML为基础，定义了数据标识、数据传递、数据操作、数据存储映射等内容。针对不同的业务可以定义其业务协议。 支持跨平台运行的体系架构，系统兼容各种主流操作系统与应用平台。数据交换方面将遵循SOAP协议，SOAP协议是HTTP 加XML为一种跨平台组件调用协议，用于系统之间的服务请求和数据交换。支持国际主流标准：Portlet（JSR168）、XML、WSRP、JAAS、JNDI、JCA等。认证和授权支持LDAP、NIS、JAAS、JNDI、ADSI接口，用户还可自行扩充。
二、利用XML技术实现数据间的传输交换 系统基于XML技术实现各业务数据的交换接口，并实现与第三方软件的应用集成。本系统中数据在界面展示、系统间传输、数据存储等应用中都利用了XML技术。利用XML技术将丰富的功能与HTML的易用性结合到Web的应用中，以一种开放的自我描述方式定义了数据结构，在描述数据内容的同时能突出对结构的描述，从而体现出数据之间的关系。这样所组织的数据对于应用程序和用户都是友好的、可操作的。 XML的优势之一是它允许各个组织、个人建立适合自己需要的置标集合，并且这些置标可以迅速地投入使用。这一特征使得XML可以在电子商务、政府文档、司法、出版、CAD/CAM、保险机构、厂商和中介组织信息交换等领域中一展身手，针对不同的系统、厂商提供各具特色的独立解决方案。 XML的最大优点在于它的数据存储格式不受显示格式的制约。一般来说，一篇文档包括三个要素：数据、结构以及显示方式。对于HTML来说，显示方式内嵌在数据中，这样在创建文本时，要时时考虑输出格式，如果因为需求不同而需要对同样的内容进行不同风格的显示时，要从头创建一个全新的文档，重复工作量很大。此外HTML缺乏对数据结构的描述，对于应用程序理解文档内容、抽取语义信息都有诸多不便。 XML把文档的三要素独立开来，分别处理。首先把显示格式从数据内容中独立出来，保存在样式单文件（Style Sheet）中，
1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：
（此图要修改，北明） 数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据； 数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作； 平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？； 分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具； 业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。
技术架构解析大数作者：匿名出处：论2016-01-22 20:46大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术 域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于?屔与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程
城市犬数据平台 載据集成敬據仓库平會骨理决彙支持 上曉应用集虎 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储> 大数据处理引擎> 服务协调> 分析BI >平台监管 元蜀据扎卑—— socket 文件导入 DE cctiect ^eb^erv-ce 数据清洗 tT. 定制分析 统ii■分析、N 「定市牛外乱歡据海 权限扱边据接 口■ 生成领导仪表 fi —元花琳 标准［匕入嘩「
丹址“￡ Ar Sa:城曲犬董拯选童实饕恿善 「 四、选型要求 1 ?需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部， 需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2 ?国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3?需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发 4 ?商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务
5?—些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机 制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装, 集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。 自己来了解使用大数据套件的容易程度一一仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAF和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？ 你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。是否你真的需要它的所有特性？ 陷阱：请注意某些陷阱。某些大数据套件采用数据驱动的付费方式（“数据税”）， 也就是说，你得为自己处理的每个数据行付费。因为我们是在谈论大数据，所以这会变得 非常昂贵。并不是所有的大数据套件都会生成本地Apache Hadoop代码，通常要在每个 Hadoop集群的服务器上安装一个私有引擎，而这样就会解除对于软件提供商的独立性。还要考虑你使用大数据套件真正想做的事情。某些解决方案仅支持将Hadoop用于ETL来填充 数据至数据仓库，而其他一些解决方案还提供了诸如后处理、转换或Hadoop集群上的大数 据分析。ETL仅是Apache Hadoop和其生态系统的一种使用情形。 六、方案分析
论系统功能架构设计院系 专业 学号 姓名 成绩
摘要 当今，以信息科学技术为先导的社会变革，全面推动着社会的发展，当代社会进入了以网络信息为中心的信息时代。建立以计算机技术、网络技术、现代数据库技术为基础的现代多层人事管理信息系统，不仅是建立现代化企业的需要，也是发展的需要。文章从J2EE技术出发，对Struts、Spring和Hibemate框架进行了分析。Struts是一个MVC模式的框它将业务代码与视图代码分离开，有效的优化了系统结构，提高了系统的扩展性。Spring是一种轻量级的容器，依赖注入动态的使系统各组件间达到松散结合，同时能够很好的兼容各种框架。Hibemate是一个对象/关系数据库映射工具，提供了Java类到数据表之间的映射，实现了对象与数据库关系之间的交互，使系统具有良好的性能和移植性。 关键词:架构、多层分级、struts、Spring、Hibemate
系统功能架构分析与设计 1.系统分层结构应用及MVC框架开发简介 我们在做着表面上看似是对于各种不同应用的开发，其实背后所对应的架 构设计都是相对稳定的。在一个好的架构下编程，不仅对于开发人员是一件赏 心悦目的事情，更重要的是软件能够表现出一个健康的姿态；而架构设计的不 合理，不仅让系统开发人员受苦受难，软件本身的生命周期更是受到严重威胁。 信息系统功能部分一般采用多层架构，是在MVC框架概念上发展而来的， 最适合B/S及C/S程序的模板。而B/S是随着Internet技巧的兴起，对C/S结构的一种变化或者改良的结构。在这种结构下，用户工作界面是通过WWW浏览 器来实现，极少部分事务逻辑在前端实现，但是主要事务逻辑在服务器端实现，形成所谓三层结构,即表现层、业务逻辑层、数据持久层。其中,表现层:包含代码、用户交互GUI、数据验证,这层用于向客户端用户提供GUI交互,它允许用 户在显示系统中输入和编辑数据,同时,系统提供数据验证功能。这样就大大简 化了客户端电脑载荷，减轻了系统保护与升级的成本和工作量，降低了用户的 总体成本。同时也被广泛地应用到工具软件中，成为应用程序的构成基础。MVC把系统的组成分解成模型、视图、控制三个核心组成，三者的分离使得一 个模型可以具有多个显示视图。MVC具有设计清晰，易于扩展，运用可分布的 特点，使得前台后台的数据控制和表现能力彼此分离，加快开发进程及产品推 向市场的时间。 2.SSH开发框架的引入 SSH为Struts+Spring+Hibemate的一个集成框架，是目前比较流行的一种Web应用程序开源框架。集成SSH框架的系统从职责上分为四层：表示层、业 务逻辑层、数据持久层和域模块层，以帮助开发人员在短期内搭建结构清晰、 可复用性好、维护方便的Web应用程序。其中使用Struts作为系统的整体基础框架，充当MVC里的Controller层，在Struts框架的模型部分，利用Hibemate框架对持久层提供支持，业务层用Spring支持。具体做法是：用面 向对象的分析方法根据需求提出一些模型，将这些模型实现为基本的Java对象，
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。
系统架构设计师的岗位职责 系统架构设计师需要负责系统及相关产品需求分析及架构设计。以下是小编整理的系统架构设计师的岗位职责。 系统架构设计师的岗位职责1 职责: 1. 负责公司系统的架构设计、研发工作 2. 配合产品经理对公司产品以及公司基础研究项目进行技术需求分析，承担从业务向技术转换的桥梁作用，根据产品业务需求提出技术方案和系统设计 3. 负责制定系统的整体框架，编写软件架构设计文档。对系统框架相关技术和业务进行培训，指导开发人员开发并解决系统开发、运行中出现的各种问题 4. 主持和参与系统逻辑模型和物理模型设计，负责开发和维护统一的软件开发架构，保证软件模块的复用性 5. 参与各项目、各阶段的技术评审;特别是技术架构方面和软件复用方面
6. 参与部门研发技术方向规划，负责提供软件产品框架和技术路线;负责关键技术的预研与攻关, 解决项目开发或产品研发中的技术难题 7. 协助部门经理合理分配软件研发任务使项目团队高效率运作，确保技术架构得以推进和实施 岗位要求： 1. 本科及以上学历，计算机或相关专业毕业, 8年以上软件产品开发及架构设计经验 2. 具有丰富的大中型开发项目的总体规划、方案设计及技术队伍管理经验 3. 熟悉C/C++或JAVA等开发语言，并且实际开发工作不少于5年;熟悉常见的数据库系统，如MySQL、Oracle和MongoDB 等 4. 精通设计模式和开源的框架，有面向对象分析、设计、开发能力(OOA、OOD、OOP)，精通UML，熟练使用Rational Rose 等工具进行设计开发 5. 对计算机系统、网络和安全、应用系统架构等有全面的认识，熟悉项目管理理论，并有实践基础
最高院执行项目 技术架构选型方案Fantasy 2011年8月25日
目录 总体架构!2整体系统描述 2架构选型!4 JDK选型（JDK1.6_22 32位） 4 IOC容器选型（Spring3.0.5.RELEASE） 5 ORM选型（MyBatis） 6 MVC选型（SpringMVC） 7认证和权限选型（shiro1.1 + ralasafe 1.1） 8前台组件选型 11案件导入导出架构设计!12总体架构设计 12客户端功能结构 13技术实现方式 14
总体架构 整体系统描述 系统架构图总揽 展示层 ：主要面向B/S架构，展示层主要由web资源文件组成，包括JSP，JS 和大量的界面控件，同时还采用了AJAX和Flex等RIA技术，负责向用户展现丰富的界面信息，并执行用户的命令 控制层：负责展示层请求的转发、调度和基础验证，同时自动拦截后台返回 的Runtime异常信息。 领域层：是系统最为丰富的一层，主要负责处理整个系统的业务逻辑。这一 层包括业务服务和领域对象，同时负责系统的事务管理。其中业务服务可以提供本地调用和共享远程服务的功能。
数据访问控制层：数据访问层的目的很明确,主要作为提供数据持久化的功 能，包括数据的读取和写入，操作数据库的方法可以有两种方式ORM方式，ralasafe封装的方式。 公共基础设施层：可以包括Common通用模块，IOC模块，Logging日志模块， Exception异常模块和单元测试模块。
架构选型 1.JDK选型（JDK1.6_22 32位） JDK1.5、JDK1.6和JDK1.7选型 测试 1.增加5百万条String数据 测试 2.增加5百万数据到ArrayList
国家智能制造系统架构映射及示例解析 图11 智能制造系统架构各维度与智能制造标准体系结构映射 图11通过具体的映射图展示了智能制造系统架构三个维度与智能制造标准体系的映射关系。由于智能制造标准体系结构中A基础共性及C行业应用涉及到整个智能制造系统架构，映射图中对B关键技术进行了分别映射。 B关键技术中包括BA智能装备、BB智能工厂、BC智能服务、BD智能赋能技术、BE工业网络等五大类标准。其中BA智能装备主要对应生命周期维度的设计、生产和物流，
系统层级维度的设备和单元，以及智能特征维度中的资源要素；BB智能工厂主要对应生命周期维度的设计、生产和物流，系统层级维度的车间和企业，以及智能特征维度的资源要素和系统集成；BC智能服务主要对应生命周期维度的销售和服务，系统层级维度的协同，以及智能特征维度的新兴业态；BD智能赋能技术主要对应生命周期维度的全过程，系统层级维度的企业和协同，以及智能特征维度的所有环节；BE工业网络主要对应生命周期维度的全过程，系统层级维度的设备、单元、车间和企业，以及智能特征维度的互联互通和系统集成。 智能制造系统架构通过三个维度展示了智能制造的全貌。为更好的解读和理解系统架构，以计算机辅助设计（CAD）、工业机器人和工业网络为例，诠释智能制造重点领域在系统架构中所处的位置及其相关标准。 1.计算机辅助设计（CAD）
智能特征系统集成互联互通融合共享 图12a CAD 在智能制造系统架构中的位置 CAD 位于智能制造系统架构生命周期维度的设计环节、系统层级的企业层，以及智能特征维度的融合共享，如图12a 所示。已发布的CAD 标准主要包括： ● GB/T 18784-2002 CAD/CAM 数据质量 ● GB/T 18784.2-2005 CAD/CAM 数据质量保证方 法 ● GB/T 24734-2009 技术产品文件 数字化产品定义 数据通则
很详细的系统架构图--专业推荐 2013.11.7
1.1.共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相
关架构进行描述。 1.2.技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下：
大数据技术架构解析 作者：匿名出处：论坛2016-01-22 20:46 大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存
真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理
4)数据的分析
5)大数据的价值：决策支持系统
大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用
大数据平台技术框架选 型 文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发 4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。
广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区特性：是否支持所有需要的特性Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分你想要集成的所有接口、技术、产品请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。是否你真的需要它的所有特性 陷阱：请注意某些陷阱。某些大数据套件采用数据驱动的付费方式（“数据税”），也就是说，你得为自己处理的每个数据行付费。因为我们是在谈论大数据，所以这会变得非常昂贵。并不是所有的大数据套件都会生成本地Apache Hadoop代码，通常要在每个Hadoop集群的服务器上安装一个私有引擎，而这样就会解除对于软件提供商的独立性。还要考虑你使用大数据套件真正想做的事情。某些解决方案仅支持将Hadoop用于ETL来填充数据至数据仓库，而其他一些解决方案还提供了诸如后处理、转换或Hadoop集群上的大数据分析。ETL仅是Apache Hadoop和其生态系统的一种使用情形。 六、方案分析
大数据平台技术框架选 型资料 内部编号：（YUUT-TBBY-MMUT-URRUY-UOOY-DBUYI-0128）
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发 4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑
简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。是否你真的需要它的所有特性？ 陷阱：请注意某些陷阱。某些大数据套件采用数据驱动的付费方式（“数据税”），也就是说，你得为自己处理的每个数据行付费。因为我们是在谈论大数据，所以这会变得非常昂贵。并不是所有的大数据套件都会生成本地Apache Hadoop代码，通常要在每个Hadoop集群的服务器上安装一个私有引擎，而这样就会解除对于软件提供商的独立性。还要考虑你使用大数据套件真正想做的事情。某些解决方案仅支持将Hadoop用于ETL来填充数据至数据仓库，而其他一些解决方案还提供了诸如后处理、转换或Hadoop集群上的大数据分析。ETL仅是Apache Hadoop和其生态系统的一种使用情形。 六、方案分析
系统规划：包括系统项目的提出预可行性分析；系统方案的制定、评价和改进；新旧系统的分析和比较；现有软件、硬件和数据资源的有效利用； 软件架构设计：XML技术；基于架构的软件开发过程；软件的质量属性；架构（模型）风格；特定领域软件架构；基于架构的软件开发方法；架构评估；软件产品线；系统演化 设计模式：设计模式概念；设计模式的组成；模式和软件架构；设计模式分类；设计模式实现； 系统设计：处理流程设计；人机界面设计；文件涉及；存储设计；数据库设计；网络应用系统的设计；系统运行环境的集成与设计；中间件；应用服务器；性能设计与性能评估；系统转换设计划； 软件系统建模：系统需求、建模的作用以及意义；定义问题（目标、功能、性能）与归结模型（静态结构模型、动态行为模型、物理模型）；结构化系统建模；数据流图；面向对象系统建模；统一建模语言（UML）；数据库建模；E-R图；逆向工程； 分布式系统设计：分布式通行协议的设计；基于对象的分布式系统设计；基于web的分布式系统设计；基于消息和协同的分布式系统设计；异构分布式系统的互操作性设计； 嵌入式系统设计：实时系统和嵌入式系统特征；实时任务调度和多任务设计；中断处理和异常处理；嵌入式系统的开发设计 系统的可靠性分析与设计：系统故障模型和可靠性模型；系统的可靠性分析与可靠度计算；提高系统可靠性的措施；系统的故障对策和系统的备份与恢复； 、 系统安全性和保密性设计：系统的访问控制技术；数据的完整性；数据与文件的加密；通信的安全性；系统的安全性设计； 1、概念类 系统规划 项目计划：包括范围计划、工作范围计划、活动定义、资源需求、资源计划、活动排序、
无线互联科技 Wireless Internet Technology No.13 July,2019 第13期 2019年7月 移动边缘计算的系统架构和关键技术分析 董春利"，王莉1 (1.南京交通职业技术学院电子信息工程学院，江苏南京211188;2.上海剑曦信息科技有限公司，上海200051) 摘要：随着移动互联网和物联网应用的快速发展，传统的集中式云计算遇到了严峻的挑战，例如高延迟、低频谱效率和非自适应机器类型的通信。为了解决这些挑战，新技术正在推动将集中式云计算功能转移到网络边缘设备。移动边缘计算被认为是物联网和任务关键型、垂直解决方案的关键推动因素，被公认为是一种关键的架构概念和技术之一。文章讨论分析了移动边缘计算的系统架构和关键技术。 关键词：移动边缘计算；虚拟机；计算卸载；VM迁移 移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)被欧洲电信标准化协会(European Telecommunications Standards Institute,ETSI)定义为一种新技术，在移动网络边缘、无线接入网络内以及移动用户附近，提供IT服务环境和云计算能力ETSI发布了一份关于移动边缘计算的白皮书，移动边缘计算被认为是一种重要的新兴技术，成为下一代网络的重要组成部分。由于具有低延迟、近距离和高带宽等先进特性，以及实时洞察无线网络信息和位置感知功能，移动边缘计算为多个行业(如消费者、企业)提供了大量新的应用和服务。特别地，MEC被认为是智能城市中处理视频流服务有前景的解决方案。 来自监视设备的视频流在MEC服务器上进行本地处理和分析，从视频流中提取有意义的数据。可以将有价值的数据传输到应用服务器，以减少核心网络流量。增强现实(Augmented Reality,AR)移动应用在上行链路中的数据收集、边缘计算和下行链路中的数据传递方面，具有固有的协作属性。增强现实数据需要低延迟和髙速率的数据处理，以便根据用户的位置提供正确的信息。数据处理可以在本地MEC服务器上执行，而不是在集中式服务器上执行，以提供良好的用户体验。物联网在电信网络上生成额外的消息，要求网关聚合消息并确保低延迟和安全性。引入利用MEC收集，分类和分析物联网数据流的新架构，MEC服务器负责管理各种协议、消息分发和分析处理。MEC环境创造了一个新的价值链和充满活力的生态系统，从而为移动运营商、应用和内容提供商创造了新的机会。 1MEC的系统架构 ETSI描述的MEC参考架构使MEC应用程序能够实现为在MEC主机上运行的纯软件实体⑵。移动边缘平台提供运行MEC应用程序所需的基本环境和功能。MEC应用程序在虚拟化基础架构之上作为虚拟机(Virtual Machine,VM)运行，并且可以与移动边缘平台交互以执行与应用程序的生命周期相关的某些支持过程。此外，虚拟化基础设施包括一个执行由移动边缘平台接收的流量规则的数据平面，并路由在应用本地网络和外部网络之间的流量。MEC主机级管理包括移动边缘平台管理器和虚拟化基础架构管理器。前者管理应用程序的生命周期以及应用程序规则和要求，包括服务授权、流量规则、域名系统(Domain Name System, DNS)配置和解决冲突。后者负责分配、管理和发布虚拟化基础架构的可视化(计算、存储和网络)资源。 操作支持系统通过生命周期管理代理商或运营商的第三方客户，通过面向客户的服务门户接收用户应用程序的请求，操作支持系统决定是否授予请求。授权请求将转发给MEC协调器进行下一步处理。MEC协调器是核心功能，因为它根据部署的MEC主机、可用资源、可用MEC服务和拓扑，维护一个整体视图。出于性能、成本、可扩展性、运营商首选部署的原因，MEC支持不同的部署方案叫例如在蜂窝宏基站演进型Node B站点(Evolved Node B,eNodeB)、在3G无线网络控制器(Radio Network Controller,RNC)站点、在多个无线电接入技术小区聚合站点，和聚合点(其也可以位于核心网络的边缘，例如在分布式数据中心中)，探讨了一个网络规划问题，该讨论决定了在可用站点中安装MEC 服务器的最佳位置，以便在安装成本和服务质量(Quality of Service,QoS)之间进行权衡。 2MEC的关键技术 MEC的关键技术包括计算卸载和移动性管理。 计算卸载是一个将资源密集型计算从移动设备迁移到资源丰富的附近基础设施的过程画。虽然移动设备受到计算能力、电池寿命和散热的限制，但是通过将能量消耗的应用程序计算卸载到MEC服务器，MEC可以在用户设备(User Equipment,UE)上运行新的复杂应用程序。计算卸载的一个重要部分是决定是否卸载、是否适用全部或部分卸载、卸载什么以及如何卸载。卸载决策取决于根据3个标准分类的应用程序模型。第1个标准是应用程序是否包含不能卸载的用户等不可卸载部分(例如用户输入、摄像或需要在UEs处 基金项目：南京交通职业技术学院高层次人才科研基金项目；项目编号：440105001o 作者简介：董春利(1964—),男，山东青岛人，教授，博士；研究方向：认知无线电网络，下一代无线泛在网络。 -131_
大数据平台框架选型分析 一、需求城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据 的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集 成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。二、平台产品业务流程三、选型思路必要技术组件服务：服务协调>分析平台监管 > BI ETL >非/关系 数据仓储>大数据处理引擎>四、选型要求．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满1 足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 API3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其或基于源码开发 4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及 安全机制等五、选型需要考虑安装，集成你的：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop简单性等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大不同接口（文件、数据库、B2B亲自做一个概——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。数据套件的容易程度念验证。还有通和它的生态系统，——广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准不只是Hadoop服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？和过SOAPREST web是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用：是否支持所有需要的特性？特性Hadoop产品？请注意过多的特性可能会大大技术、生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、Hadoop的． 是否你真的需要它的所有增加复杂性和费用。所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。特性？），也就是说，你得陷阱：请注意某些陷阱。某些大数据套件采用数据驱动的付费方式（“数据税”为自己处理的每个数据行付费。因为我们是在谈论大数据，所以这会变得非常昂贵。并不是所有的大数集群的服务器上安装一个私有引擎，Hadoop据套件都会生成本地Apache Hadoop代码，通常要在每个某些解决方案而这样就会解除对于软件提供商的独立性。还要考虑你使用大数据套件真正想做的事情。来填充数据至数据仓库，而其他一些解决方案还提供了诸如后处理、转换ETLHadoop用于仅支持将或Hadoop集群上的大数据分析。ETL仅是Apache Hadoop和其生态系统的一种使用情形。 六、方案分析
智能配电系统架构分析及技术挑战戴年俊 摘要：配电自动化可以加强电力供应的可靠性以及稳定性，从而为电力用户提 供更加优质的服务，进一步满足不断提升的用户要求，所以要加强配电自动化系 统的配电管理工作。文章对智能配电系统架构和技术挑战进行了研究分析，以供 参考。 关键词：智能配电系统；架构分析；技术挑战 1前言 近些年我国的经济得到了较大的发展，人们的生活水平也得到了较大的提升，对于电力能源的需求也在不断上涨。随着我国城市化进程的不断加快，相应的配 电工程建设得到了极大的推广。但是从目前情况来看，配电自动化系统中配电工 程的工作量比较大，施工周期比较长，施工复杂性比较高，所以在配电管理中比 较容易出现问题。这就需要相关管理人员不断提升自身的综合能力，完善相应的 制度，采取针对性的策略优化配电管理，这对于推动我国配电自动化系统的发展 具有非常重要的意义。 2智能配用电信息系统架构 2.1系统架构 为充分利用供电企业现有配电自动化系统、用电信息采集系统的软硬件资源，同时兼顾调度、运检和营销专业应用需求，构建采集设备层、通信信道层、数据 融合层、高级应用层四个层次的智能配用电系统结构。采集设备层包含站所终端（ＤＴＵ）、馈线终端（ＦＴＵ）、配变终端（ＴＴＵ）、故障指示器、配网状 态监测装置、集中器及电能表等采集设备；通信信道层包含光纤通信、无线公网 通信、无线专网通信及电力线载波等通信设备；数据融合层包含前置采集服务器、ＳＣＡＤＡ服务器、数据库服务器、无线公网采集服务器及二次安防防护设备等；高级应用层在数据融合的基础上实现故障精确定位、实时线损分析、配网主动抢修、用户用电行为分析及负荷预测等功能模块。 2.2系统设计方案 自２００９年国家电网公司第一批配电自动化试点至今，配电自动化系统已 在９６个地市开展应用，但是配用电相关专业系统间信息集成度不高，数据挖掘 和深化应用不够，配网运行状态监测、故障隔离等基础功能应用不足，配电自动 化系统实用化应用水平有待提升。通过汲取“十二五”配电自动化建设应用的经验，从功能定位清晰、应用主体明确、数据平台统一等方面设计了跨生产控制大区与 管理信息大区的智能配用电一体化主站系统方案。基于信息安全防护和投资成本 的考虑，将“三遥”配电终端和少量“二遥”配电终端以光纤专网方式接入生产控制 大区，而将大量“二遥”配电终端、故障指示器、电能表等以无线公网方式接入管 理信息大区。生产控制大区主要服务于配电网调度与控制，进一步强化配电自动 化系统的数据采集与运行监控、图模管理、馈线自动化及拓扑分析等基本功能应用，从管理信息大区获取所需实时数据、历史数据、图模文件及单相接地故障定 位结果等信息，同时将实时数据、馈线自动化定位结果等信息推送至管理信息大区。管理信息大区主要服务于配用电运行状态管控，通过整合中配电网的数据信息，实现配电网单相接地故障分析、配用电设备管理、线路和设备重过载分析等 功能，进一步实现故障精确定位、实时线损分析、配电网主动抢修、用户用电行 为分析及负荷预测等高级应用功能。生产控制大区与管理信息大区基于配用电统 一数据支撑平台，通过协同管控机制实现权限、责任区、告警定义等的分区维护、