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。
面对这种状况，HTML5定义了WebSockets协议，能更好的节省服务器资源和带宽并达到实时通讯。应用Websockets技术，服务器可以通过一个双工通道主动推送数据至客户端浏览器。
数据存储
车载终端数据
自2006年以来，基于Google提出的MapReduce编程模型以及分布式文件系统的开源项目Hadoop，得到了分布式计算领域的广泛关注，近年来更是几乎成为了大数据行业的标准框架。众多国际互联网公司如Yahoo！、Twitter、Facebook、Google、阿里巴巴等均开源发布了大量基于Hadoop框架的软件，从而使得此框架拥有其他大数据工具所不具备的软件生态圈。
2013年底，Hadoop 2 发布，新一代的计算框架YARN在兼容MapReduce之外，使得其他第三方计算工具可以更便捷的与HDFS整合。同时HDFS也增加了HA（高可用）等新功能。
Cloudera是一家美国的Hadoop软件发行商，其CDH提供了企业级的服务支持，超过50%的Hadoop开源项目贡献来自于Cloudera的工程师。恒润科技目前使用的是Cloudera的CDH5。
数据存入HDFS中时，Hadoop会自动将数据切分为block并均匀分布的存储在集群的各个数据节点。读取数据时，往往通过Map Reduce的方式将数据汇总并提取。这种方式非常适用于对海量数据（eg. 100GB+）进行检索或分析的场景。这是因为，首先海量数据很难用单机进行处理，因为大量数据需要先加载至内存；其次因为MapReduce（或基于YARN的其他计算方式）可以充分利用整个集群中的计算资源，任务的执行效率远远快于单机。
而对于交互应答及时性要求较高的应用场景，比如查看某列车某一时段的车速变化曲线（涉及数据量相对较小）。用户往往期望指定检索条件后可得到秒级的响应。但如果采用上述方式直接从HDFS取数据，整体集群任务派发与资源协调所需的时间将远大于数据处理与展示的时间。用户体验将会大幅下降，这种情况下一般会采用非结构型Nosql数据库。HBase 是Hadoop生态圈中非结构型数据库的代表，其架构参考了Google的bigTable设计。旨在为客户提供基于HDFS，支持快速写入与读取的数据库。
HBase的一个典型应用场景便是车载终端数据存储，车载终端数据的特点包括：数据类型多样、数据具有时序性、车载终端有移动性以及数据粒度小。车载数据也符合上述特征，因此HBase相对于HDFS是一个更加合适的选择。然而，HBase表的设计对数据检索效率的影响可谓巨大，因此必须紧密结合应用场景、数据结构以及数据的元数据才能确保HBase
的性能满足应用需求。
应用数据
应用数据一般则采用关系型数据库进行存储。常见的关系型数据库包括：Mysql，SqlServer，Oracle等。
数据分析
基础运算功能
大数据平台需根据数据类型的相应特点封装基础运算功能。例如，对于布尔量，需提供某段时间区间内，0、1变化的次数统计，0、1所占比例分布等功能；对递增量如列车里程，应提供某段时间区间内该信号的变化率。而这些功能在分布式环境下主要是通过MapReduce 的思想实现。
MapReduce是Hadoop的核心组件之一。所有计算任务都被分解为两个过程：Map与Reduce。其中Map过程的核心思想为‘移动计算优于移动数据’，即将计算任务Mapper分发至数据所在计算节点。计算节点对本地数据进行计算并将计算结果记录在本地HDFS。Reduce 过程，则由reducer去各个计算节点收集mapper的中间计算结果再整理成最终结果。这一过程适合的场景是大批量数据运算，而针对交互性较强的应用，因整个计算过程涉及大量磁盘IO操作，很难做到及时响应。为此Hadoop软件生态圈对MapReduce过程进行了大量优化，而Spark的出现则进一步颠覆了MapReduce的实现方式。
Apache Spark
Spark将数据源封装为RDD（一种可伸缩的分布式数据结构）。针对RDD的Mapreduce过程，将所有中间结果都保存在内存，而不需读写HDFS，从而提高计算任务的整体效率。除MapReduce外，Spark还提供许多其他数据操作。自2014年起，spark已经成为Apache开源社区中最活跃的开源项目。
SQL on Hadoop
在传统关系型数据库中进行数据分析往往是依靠SQL语言。对于不熟悉分布式编程的数据分析人员，SQL on Hadoop的出现无疑为他们提供了一种便捷而强大数据分析工具。为Hbase提供SQL操作的工具包括Hive，Impala与Pheonix。其中Hive与Impala都是为HDFS 而设计同时提供了对Hbase的接口；Pheonix则是专门为Hbase设计的，底层实现完全依赖Hbase 的原生接口。
机器学习算法
数据挖掘中常用的许多机器学习算法都是迭代式的，当数据分布在集群中，传统的单机算法实现将难以生效。Apache Mahout提供了多种机器学习算法基于MapReduce的实现，包括聚类、拟合、协同过滤等。Spark也提供了Mlib组件并以Spark的方式对上述算法进行了实现。
BI
传统的的BI工具近年来也开始提供基于Hadoop的数据计算接口，如Matlab提供了MapReduce的接口（）。而SPSS更是宣布除与Hadoop集成之外，还将于2015年完成与Spark 的集成。值得注意的是，这些集成仅是底层实现的集成，即仍然要求数据分析人员具备MapReduce的编程思想并学习这些工具关于Mapreduce的客户端接口。
工作流
Oozie是Hadoop生态圈中第一款关于计算流程规划的工具。通过这款工具，开发人员可以将上述数据分析工具进行整合，以完成非常复杂的数据统计任务。然而Oozie缺乏可视化的工具对工作流进行设计，且调试十分不便。
Azkaban是由LinkedIn贡献的一款类似的开源工具并提供了用户友好的可视化界面。
数据可视化
由于前段的框架采用的是基于浏览器的B/S架构，因此数据的可视化可以依托于大量开源的javascript工具库,例如D3（mbostock/d3/wiki/Gallery）、Highcharts（）以及Baidu Echarts （）。
以Echarts为例，其提供的工具包括：折线（面积）图、柱状（条形）图、散点（气泡）图、K线图、饼（圆环）图、雷达（面积）图、和弦图、力导向布局图、地图、仪表盘、漏斗图。具体demo请参考上述链接。
2 硬件选型建议
服务器选型
配置
Hadoop集群中DateNode的推荐配置为：
? 12～24 块1～4TB 硬盘
? 2 ～8核CPU, 频率2～
? 64-512GB 内存
? 10～100G以太网网口
NameNode的推荐配置为：
? 4～6 块1TB 硬盘(操作系统1块, 文件系统2块,Zookeeper1块)
? 2 ～8核CPU, 频率2～
? 64-128GB 内存
? 10～100G以太网网口
规模
车载终端数据进入Hbase后，以Hfile的形式存于HDFS。这意味着所有数据在整体集群中将会至少保存3个备份。规划集群规模时需考虑下列几个参数：
?车载终端数量（车载数据采集设备）sensors
?采集端口数量ports
?采集频率frequency
?采集时间period
?端口大小size
?备份数量redundancy
由于Hadoop集群支持动态扩展，因此策划时可先按最小需求搭建物理集群。
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。
目录： 什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase 大数据平台应用举例-腾讯 公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。 大数据的4V特征-来源 公司的“大数据” 随着公司业务的增长，大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如： 1、业务系统现在平均每天存储20万张图片，磁盘空间每天消耗100G; 2、平均每天产生签约视频文件6000个，每个平均250M，磁盘空间每天消耗1T; …… 三国里的“大数据” “草船借箭”和大数据有什么关系呢?对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型，并且数据量较大，只不过这些数据输入到的不是电脑，而是人脑并最终通过计算分析得出结论。
Google分布式计算的三驾马车 Google File System用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余(也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上)的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。 Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。 BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案，解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。 Hadoop体系架构 Hadoop核心设计
HDFS介绍-文件读流程 Client向NameNode发起文件读取的请求。 NameNode返回文件存储的DataNode的信息。 Client读取文件信息。 HDFS介绍-文件写流程
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
云计算平台设计参考架构 在私有云当中，主要包含以下几个组件：物理基础架构、虚拟化层、服务自动化层、服务门户、安全体系、云API和可集成的其它功能。（如图私有云参考架构） 图3.4 私有云参考架构 a) 物理基础架构 物理架构的定义是组成私有云的各种计算资源，包括存储、计算服务器、网络，无论是云还是传统的数据中心，都必须基于一定的物理架构才能运行。
在私有云参考架构中的物理基础架构其表现形式应当是以资源池模式出现，也就是说，所有的物理基础架构应当是统一被管，且任一设备可以看成是无状态，或者说并不与其它的资源，或者是上层应用存在紧耦合关系，可以被私有云根据最终用户的需求，和预先定制好的策略，对其进行改变。 b) 虚拟化层 虚拟化是实现私有云的前提条件，通过虚拟化的方式，可以让计算资源运行超过以前更多的负载，提升资源利用率。虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署，物理资源状态的变更不影响到虚拟化的逻辑计算资源。且可以根据物力基础资源变化而动态调整，提升整体的灵活性。 c) 服务自动化层 服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理。它可以集中的监控目前整体计算资源的状态，比如性能、可用性、故障、事件汇总等等，并通过预先定义的自动化工作流进行
相关的处理。 服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件，服务自动化层拥有自动化配置和部署功能，可以进行服务模板的制定，并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册，用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求，由服务自动化层实现服务交付。 d) 云API 云应用开发接口提供了一组方法，让云服务门户和不同的服务自动化层进行联系，通过云API，可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池，包括不同架构的计算资源，并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互。 e) 云服务门户 云服务门户是用户使用私有云计算资源的接口，云服务门户上提供了所有可用服务的目录，并提供了完善的服务申请流程，用户可以执行申请、变更、退回等计算资源使用服务。
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 （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。
云计算资源池平台架构设计
目录 第1章云平台总体架构设计 (4) 第2章资源池总体设计 (5) 2.1 X86计算资源池设计 (6) 2.1.1 计算资源池设计 (6) 2.1.2 资源池主机容量规划设计 (8) 2.1.3 高可用保障 (9) 2.1.4 性能状态监控 (12) 2.2 PowerVM计算资源池设计 (14) 2.2.1 IBM Power小型机虚拟化技术介绍 (14) 2.2.2 H3Cloud云平台支持Power小型机虚拟化 (16) 2.2.3 示例 (18) 2.3物理服务器计算资源池设计 (19) 2.4网络资源池设计 (20) 2.4.1 网络虚拟化 (20) 2.4.2 网络功能虚拟化 (34) 2.4.3 安全虚拟化 (36) 2.5存储资源池设计 (37) 2.5.1 分布式存储技术方案 (37) 2.6资源安全设计 (46) 2.6.1安全体系 (46) 2.6.2 架构安全 (47) 2.6.3 云安全 (52) 2.6.4 安全管理 (59)
2.6.5 防病毒 (62)
第1章云平台总体架构设计 基于当前IT基础架构的现状，未来云平台架构必将朝着开放、融合的方向演进，因此，云平台建议采用开放架构的产品。目前，越来越多的云服务提供商开始引入Openstack，并投入大量的人力研发自己的openstack版本，如VMware、华三等，各厂商基于Openstack架构的云平台其逻辑架构都基本相同，具体参考如下： 图2-1：云平台逻辑架构图 从上面的云平台的逻辑架构图中可以看出，云平台大概分为三层，即物理资源池、虚拟抽象层、云服务层。 1、物理资源层 物理层包括运行云所需的云数据中心机房运行环境，以及计算、存储、网络、安全等设备。 2、虚拟抽象层 资源抽象与控制层通过虚拟化技术，负责对底层硬件资源进行抽象，对底层硬件故障进行屏蔽，统一调度计算、存储、网络、安全资源池。 3、云服务层 云服务层是通过云平台Portal提供IAAS服务的逻辑层，用户可以按需申请
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。
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
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.doczj.com/doc/3e14093821.html,Node : Hadoop HDFS元数据主节点服务器。负责保持DataNode文件存
大型网络平台架构设计方案
目录 1网站的性能瓶颈分析 (1) 2系统架构设计 (3) 2.1总体思路 (3) 2.1.1负载均衡 (3) 2.1.2WEB应用开发架构思路 (3) 2.1.3数据存储的设计思路 (3) 2.1.4不同网络用户访问考虑 (4) 2.2总体架构 (5) 2.2.1网站的系统分层架构 (5) 2.2.2网站的物理架构 (6) 2.2.3网站的开发架构 (7) 2.2.4网络拓扑结构 (8) 2.3架构涉及技术的详解 (9) 2.3.1负载均衡 (9) 2.3.2缓存 (15) 2.3.3页面静态化 (19) 2.3.4数据库配置及优化 (20) 2.3.5文件存储 (21) 2.3.6网络问题解决方案 (24) 2.3.7WEB应用开发架构设计思路 (26) 2.4系统软件参数优化 (30) 2.4.1操作系统优化 (30) 2.4.2tomcat服务器优化 (31) 2.4.3apache服务器优化 (33) 2.4.4Nginx服务器的优化 (33) 3WEB服务架构评测 (34) 3.1测试环境 (34) 3.1.1网络环境 (34)
3.1.2服务器配置 (35) 3.1.3软件环境 (35) 3.2测试结果 (40) 3.2.1单个TOMCAT的WEB服务器 (40) 3.2.2Nginx+2个TOMCAT的WEB服务器 (41) 3.2.3Nginx+2个TOMCAT的WEB服务器+缓冲 (42) 3.3测试结果分析 (43) 3.4评测结果 (44) 4配置选型 (45) 4.1网络带宽 (45) 4.2架构和硬件配置选型 (46) 4.2.1硬件配置参考 (46) 4.2.2Web架构和硬件选型 (47) 4.3硬件扩容策略 (48) 4.3.1增加服务器 (48) 4.3.2增加存储 (48) 4.3.3升级服务器 (48) 4.3.4网络扩容 (48) 5附录：一些主流网站的真实数据 (49)
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。
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。 1.4 数据库区
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。
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
智慧社区 架构设计说明书 (内部资料请勿外传) 编写：牟宝林日期：检查：日期：审核：日期：批准：日期： XXXX科技有限公司 版权所有不得复制
目录 1、引言 ......................................................... 错误!未定义书签。 背景......................................................... 错误!未定义书签。 说明......................................................... 错误!未定义书签。 2、范围 ......................................................... 错误!未定义书签。 软件名称..................................................... 错误!未定义书签。 软件功能..................................................... 错误!未定义书签。 需求边界..................................................... 错误!未定义书签。 3、总体设计...................................................... 错误!未定义书签。 架构设计目标和约束........................................... 错误!未定义书签。 运行环境................................................. 错误!未定义书签。 开发环境................................................. 错误!未定义书签。 设计思想..................................................... 错误!未定义书签。 架构体系描述................................................. 错误!未定义书签。 架构体系..................................................... 错误!未定义书签。 数据支撑层............................................... 错误!未定义书签。 应用层................................................... 错误!未定义书签。 终端层................................................... 错误!未定义书签。 重要业务流程................................................. 错误!未定义书签。 核心数据采集输出流程..................................... 错误!未定义书签。 应用数据采集输出流程..................................... 错误!未定义书签。 模块划分..................................................... 错误!未定义书签。 数据支撑层............................................... 错误!未定义书签。 应用层................................................... 错误!未定义书签。 终端层................................................... 错误!未定义书签。 4、部署 ......................................................... 错误!未定义书签。 云服务器部署................................................. 错误!未定义书签。 部署服务器系统要求........................................... 错误!未定义书签。
电子商务平台概要设计 XX Software Company Ltd. 2011-3-31
目录 第一章引言 1.1 目的 (4) 1.2 组织接口 (4) 1.3 定义 (4) 1.4 参考资料 (5) 1.5 项目概述 (5) 第二章总体设计 2.1 设计概述 (7) 2.2 性能描述 (8) 2.3 基本设计概念 (8) 2.4 基本处理流程 (9) 2.5 系统的体系结构 (9) 第三章功能描述 3.1 用户购物管理子系统 (11) 3.2 订单处理子系统 (15) 3.4 系统管理子系统 (16) 第四章接口设计 4.1 用户接口 (17) 4.2 外部接口 (17) 4.3 内部接口 (17) 4.4 通信接口 (17) 第五章运行设计 5.1 系统初始化 (18) 5.2 运行控制 (18) 5.3 系统结束 (18) 第六章系统出错处理 6.1 出错信息 (19) 6.2 补救措施 (19) 第七章系统维护设计
7.1 检测点设计 (20) 7.2 检测专用模块的设计 (20)
第一章引言 1.1 目的 概要设计说明又称系统设计说明。它是用来说明对程序系统的设计考虑，包括程序系统的基本处理流程、程序系统的组织结构、模块划分、功能分配、接口设计、运行设计、数据结构设计和出错处理设计等，为详细设计提供基础。 1.2 组织接口 1.软件技术教育平台 2.本系统的英文名称:web shop 3.本系统的简称：wshop 4.版本号：1.0 5.主要设计人员：贾玉、贾莉、王永锋、等开发小组。 6.任务与分工： 1.3 定义 本文档所涉及的专门术语定义和缩略语、缩写词的含义如下表：
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
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(Software Architecture)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 目前软件领域广泛使用的软件系统架构模式，主要有层次化架构设计、企业集成架构设计、嵌入式架构设计和面向服务的架构设计模式。 层次化架构设计模式：分层设计是一种最为常见的架构设计方案，能有效地使系统结构清晰、设计简化。MVC模式是当今最为流行的多层设计模式。该模式把一个应用的输入、处理、输出流程进行分离并抽象为控制器(Controller)、模型(Model)、视图(View)三个模块，实现了业务逻辑层、数据库访问层和用户界面层