统一接口平台分析

统一接口平台分析
统一接口平台分析

目录

1统一接口平台 (2)

1.1 接口平台架构 (2)

1.2 逻辑架构图 (3)

1.3 功能模块图 (4)

1.4 实现方式及流程 (4)

1.5 功能实现 (6)

1.5.1 调度管理 (6)

1.5.2 数据封装管理 (6)

1.5.3 协议适配管理 (6)

1.5.4 接口定义管理 (8)

1.5.5 数据项定义管理 (10)

1.5.6 缓存及预处理 (10)

1.5.7 接口安全管理 (11)

1.5.8 监控管理 (12)

1.5.9 接口日志管理 (12)

1统一接口平台

1.1接口平台架构

浙江移动电子渠道各子业务系统通过统一接口层获取数据,不直接与外部系统接口打交道。统一接口层通过多种方式与外部系统联接、获取数据并向各子业务系统提供XML数据格式包,将外部系统有效地隔离在业务系统之外。第三方业务系统需要请求的外部接口需要在统一接口层注册,并生成配置文件;每次访问都会被有效地记录,实行监管。

电子渠道系统统一接口平台实现构架如下

在炎黄新星统一接口平台中,接口层为电子渠道系统提供接口访问支撑,提供统一的双向访问接口。应用逻辑层通过调用接口层与各外部系统进行交互,向其他系统传递数据并得到反馈。其他系统通过接口层主动访问电子渠道系统,并得到反馈。

1.2逻辑架构图

●接口调度层主要的功能是根据外部业务系统的服务请求来进行接口调度管

理。

●数据封装层对接口协议进行适配,以达到接口层灵活的扩展新的外部接口;

接口适配器中会根据配置规则的要求实现对外部接口调用超时以及重发的处理。

●协议适配层的功能完成内部协议(外部系统和接口层之间的数据传输协议)

到接口适配器协议的转换。

1.3功能模块图

1.4实现方式及流程

接口主要分为两类:包括主动发起请求方式、被动接收请求方式接口;主动请求类接口主要是电子渠道接口平台向外围系统发起接口请求的,包括与BOSS 的接口、银联接口、短信/WAP网关接口、第三方支付系统接口等;被动请求类接口主要是第三方外围系统向电子渠道发送的接口请求,包括业务查询、开户、办理、支付等请求。

接口层作为Client端主动发起服务请求时,要按照接收服务请求方的协议进行数据交互;作为Server端被动接收服务请求时,要承担服务请求端的协议适配功能。

以下以查询类业务为例,说明数据的交互流程。

1.5功能实现

1.5.1调度管理

接口调度为应用逻辑层提供统一的访问入口,提供应用逻辑层所需要的各种业务接口。应用逻辑层通过webservice远程访问接口层提供的各种功能接口,比如话费查询,业务办理,银联支付等等。

调度管理则根据不同的请求类型,调用相应的后端功能模块或其它系统功能模块处理服务请求。接口平台根据通过web services把调用方法暴露给电子渠道系统应用层供其调用;电子渠道系统应用层和接口层之间的接口就一个,通过传入参数(xml)定义的不同区分不同的业务。

1.5.2数据封装管理

现有BOSS、短信网关/WAP网关、支付实体等外部系统采用透明/加密方式和电子渠道系统交互数据。需要在接口层中的数据封装层进行统一定义,统一处理。这样设计的原因有以下方面:

保持了核心数据的一致性,BOSS等外部对应用层是个“黑盒子”,应用层从外部系统接受统一格式、统一定义的业务接口数据;

接口层能够“理解”第三方系统的接口业务定义,然后统一“翻译”成标准的业务数据接口供应用层调用,可以使应用模块开发小组更加专注于业

务逻辑的开发,提升了开发质量和效率

使各业务模块既可以独立支撑不同的接入,又便于模块间的松耦合调用数据封装层根据请求获取相应的业务转换规则,将从应用逻辑层发送过来数据封装为其他系统能够接收的格式;将从其他系统获得的数据封装成应用逻辑层可处理的格式,并对其中需要统一语义、统一格式的数据进行格式化。

1.5.3协议适配管理

为屏蔽不同接入方式服务请求所采用的协议差异,协议转换功能支持将各种

接入协议转换为统一的服务请求协议。在请求处理结果反馈时,支持将统一的服务请求协议转换成不同接入方式可识别的协议模式。

1.5.3.1通讯方式

1.支持多种实现方式的接口,包括主动发起请求方式、被动接收请求方式。

2.主动请求主要是电子渠道接口平台向电子渠道外的系统发起的接口请求,包括与总

部BOSS的接口、银联接口、、第三方支付系统接口等。

3.被动请求主要是电子渠道外围接口向电子渠道发送接口请求,包括业务查询、办理

等。

1.5.3.2实现机制

1.J2EE/EJB API调用方式:统一接口平台通过API服务调用方式将接口信息实时同步给第三方业务系统。

2.消息队列传输方式:统一接口平台通过消息中间件将接口信息通过消息队列传送给第三方业务系统。

3.SOCKET方式:统一接口平台通过Socket方式将接口信息等数据同步给第三方业务系统。

4.Web Service方式:统一接口平台通过WEB SERVICE服务调用方式将接口信息实时地传送给第三方业务系统。

5.URL调用方式:统一接口平台通过调用第三方业务系统URL实现相应接口的业务处理。

6.文件方式:统一接口平台通过FTP文件方式将接口信息定时同步给第三方业务系统。

1.5.3.3协议转换

为屏蔽不同接入方式服务请求所采用的协议差异,协议转换功能支持将各种接入协议转换为统一的服务请求协议。在请求处理结果反馈时,支持将统一的服务请求协议转换成不同接入方式可识别的协议模式。

1.5.4接口定义管理

接口定义管理帮助管理员通过标准的定义工具来定义和维护接口。通过接口定义管理有效的提高了接口层的灵活性。

1.5.4.1应用层接口

1.5.4.1.1查询类接口

1.5.4.1.2受理类接口

1.5.4.1.3支付类接口

1.5.4.1.4其他类接口

1.5.4.2外部系统接口

1.5.4.

2.1BOSS接口

功能描述:统一接口平台根据业务需要,通过实时接口调用BOSS的业务接口。通过文件方式实现业务受理的核对。

1.接口方式:主动请求方式。

2.接口协议:SOCEKT方式、web service方式、文件方式。

1.5.4.

2.2银联、银行接口

1.功能描述:

统一接口平台根据业务需要,通过实时接口调用银联、银行的缴费接口;

银联、银行通过调用统一接口平台的实时接口实现缴费。

通过文件方式实现业务受理的核对。

2.接口方式:主动请求方式、被动请求方式。

3.接口协议:SOCEKT方式、web service方式、URL调用、文件方式。

1.5.4.

2.3短信网关接口

主要是解决第三方业务系统的通信功能。采用SGIP标准的短信网关协议。主要是接收短信网关的业务请求,按照短信应用的业务处理请求,处理后,把处

理结果返回给短信网关。这个通信的接口定义为短信应用接口。短信应用系统要被分配短信接入号,凡是这个接入号的请求,短信网关都要把请求转发给系统,处理后,再把结果返回短信网关。

1.5.4.

2.4WAP网关接口

主要负责为第三方业务系统提供WAP通道,采用WAP2.0协议。

1.5.5数据项定义管理

对数据封装层所使用的业务转换规则进行配置。包括:

对接口数据格式进行定义。

对数据格式转换规则进行配置。

1.5.6缓存及预处理

1.5.6.1缓存处理

?发送缓冲区

?在用户数据业务量较大的情况下,对用户提交数据进行缓冲。

?暂存用户数据消息,按用户消息优先级顺序提交给接口层。

?消息队列调度机制。

?接收缓冲区:获取有关接口处理结果,对不同业务数据按照频率及可缓

冲情况进行数据缓冲,以加快查询类接口处理速度。

?预处理:通过接口层的监控分析或由管理员事先定义,对于经常需要访

问的接口数据,可实现预先读取,提高访问响应速度。如:月初的详单

查询,可事先定义在出帐后读取过来。

1.5.6.2接口信息处理

?操作信息处理

将获取的XML消息内容调用不同的适配器,由适配器转化为实际业务系统所需要的消息格式形式。

?结果信息处理

获取业务系统操作结果,并按接口配置将返回结果信息按XML格式进行包装。并对BOSS输入的业务数据进行统一封装和定义。

?适配器层

根据不同的业务所使用的通信协议,建立不同的适配器,如:用于WEB服务器的HTTP适配器,用于短消息处理的CMPP适配器等,适用于Webservice的SOAP 适配器等。有关适配器的调用规范在接口配置中预先作好定义。

1.5.6.3请求消息处理

获取请求消息,分析消息类型后,按接口配置对请求消息进行包装(形成符合接口层要求的数据消息)。接口配置中预先指定了对请求消息包装的规范。消息规范采用SOAP协议。消息格式为XML格式或DOM对象。

1.5.7接口安全管理

1.5.7.1安全控制管理

?为了保证系统的安全运行,各种接口方式都应该保证其接入的安全性。

?接口的安全是系统安全的一个重要组成部分。保证接口的自身安全,通过接口实

现技术上的安全控制,做到对安全事件的“可知、可控、可预测”,是实现系统

安全的一个重要基础。

?根据接口连接特点与业务特色,制定专门的安全技术实施策略,保证接口的数据

传输和数据处理的安全性。

?系统应在接入点的网络边界实施接口安全控制。

?接口的安全控制在逻辑上包括:安全评估、访问控制、入侵检测、口令认证、安

全审计、防恶意代码、加密等内容。

1.5.7.2传输控制管理

?传输控制利用高速数据通道技术实现把前端的大数据量并发请求分发到后端,从

而保证应用系统在大量客户端同时请求服务时,能够保持快速、稳定的工作状态。

?系统应采用传输控制手段降低接口网络负担,提高接口吞吐能力,保证系统的整

体处理能力。具体手段包括负载均衡、伸缩性与动态配置管理、网络调度等功能:

?负载均衡:为了确保接口服务吞吐量最大,接口应自动地在系统中完成动态负载

均衡调度。

?伸缩性与动态配置管理:由系统自动伸缩管理方式或动态配置管理方式实现队列

管理、存取资源管理,以及接口应用的恢复处理等。

?网络调度:在双方接口之间设置多个网络通道,实现接口的多数据通道和容错性,

保证当有一网络通道通讯失败时,进行自动的切换,实现接口连接的自动恢复。

1.5.8监控管理

提供系统监控平台,监控接口平台是否正常,监控与第三方系统连接是否正常,监控接口平台压力情况,并根据系统情况生成报警信息等。记录监控日志,可生成监控报表。

1.5.9接口日志管理

1.5.9.1功能实现

统一接口平台对各第三方系统调用的信息进行统一的记录,运营商可以全面的了解到电子渠道的运营情况,交易情况。通过现有统一平台架构,可以完成各个渠道调用数据的统一记录,方便运营商进行日常业务跟踪,交易情况查询,统计报表。归纳为如下方面:

1.可以按日期查询到在线报文请求日志件数。

2.可以按项目、按业务查询到交易件数。

1.5.9.2记录方式

对于接口层接到的请求进行日志记录,目前日志记录包含了2种记录方式:文件记录和数据库记录;

文件记录是默认必选的记录方式,对于所有请求(不管请求成功还是失败)都会进行记录;

数据库记录是可选的记录方式,系统提供了一个开关项控制记录行为;目前定义了3种类型:1、全纪录,2、失败记录,3、不记录

同时日志管理为其他系统提供了查询接口,可以通过该接口方便的查询平台上的请求记录。

统一接口平台

目录 1统一接口平台 1.1接口平台架构......................................... 1.2逻辑架构图........................................... 1.3功能模块图........................................... 1.4实现方式及流程....................................... 1.5功能实现............................................. 1.5.1调度管理.......................................... 1.5.2数据封装管理...................................... 1.5.3协议适配管理...................................... 1.5.4接口定义管理...................................... 1.5.5数据项定义管理.................................... 1.5.6缓存及预处理...................................... 1.5.7接口安全管理..................... 错误!未定义书签。 1.5.8监控管理.......................................... 1.5.9接口日志管理...................................... 统一接口平台 接口平台架构 浙江移动电子渠道各子业务系统通过统一接口层获取数据,不直接与外部系统接口打交道。统一接口层通过多种方式与外部系统联接、获取数据并向各子业务系统提供XML数据格式包,将外部系统有效地隔离在业务系统之外。第三方业务系统需要请求的外部接口需要在统一接口层注册,并生成配置文件;每次访问都会被有效地记录,实行监管。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略,全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求: ?采用多层体系结构,应用软件系统具有相对的独立性,不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境,便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植,保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B(浏览器)/A(应用服务器)/D(数据库服务器)应用模式。 ?采用平台化和构件化技术,实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括:元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构,实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括: ●根据业务特点,制定元数据标准,要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理,包括:定义、添加、删除、查询和修改等操作,

支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据,实现对各类业务数据的统一管理和利用,包括: ?基础数据管理:建立各类业务数据与元数据的映射关系,实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库:利用元数据实现对数据仓库结构的描述,包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体(CUBE)的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发,构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台,通过数据抽取、清洗和转换等操作,最终加载到数据仓库中,完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括: ●支持多种数据格式的数据交换,如关系型数据库:MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等;文件格式:DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述,包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控,如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式; ●支持元数据的管理,能提供动态的影响分析,能与前端报表系统结合, 分析报表到业务系统的血缘分析关系; ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力,数据处理流程,客户自定义 脚本和函数等具备可重用性; ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

统一接口平台

统一接口平台 文稿归稿存档编号:[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-

目录 统一接口平台 接口平台架构 浙江移动电子渠道各子业务系统通过统一接口层获取数据,不直接与外部系统接口打交道。统一接口层通过多种方式与外部系统联接、获取数据并向各子业务系统提供XML数据格式包,将外部系统有效地隔离在业务系统之外。第三方业务系统需要请求的外部接口需要在统一接口层注册,并生成配置文件;每次访问都会被有效地记录,实行监管。 电子渠道系统统一接口平台实现构架如下 在炎黄新星统一接口平台中,接口层为电子渠道系统提供接口访问支撑,提供统一的双向访问接口。应用逻辑层通过调用接口层与各外部系统进行交互,向其他系统传递数据并得到反馈。其他系统通过接口层主动访问电子渠道系统,并得到反馈。 逻辑架构图

接口调度层主要的功能是根据外部业务系统的服务请求来进行接口调度管理。 数据封装层对接口协议进行适配,以达到接口层灵活的扩展新的外部接口;接口适配器中会根据配置规则的要求实现对外部接口调用超时以及重发的处理。 协议适配层的功能完成内部协议(外部系统和接口层之间的数据传输协议)到接口适配器协议的转换。 功能模块图 实现方式及流程 接口主要分为两类:包括主动发起请求方式、被动接收请求方式接口;主动请求类接口主要是电子渠道接口平台向外围系统发起接口请求的,包括与BOSS的接口、银联接口、短信/WAP网关接口、第三方支付系统接口等;被动请求类接口主要是第三方外围系统向电子渠道发送的接口请求,包括业务查询、开户、办理、支付等请求。 接口层作为Client端主动发起服务请求时,要按照接收服务请求方的协议进行数据交互;作为Server端被动接收服务请求时,要承担服务请求端的协议适配功能。 以下以查询类业务为例,说明数据的交互流程。 功能实现 调度管理

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展的综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理,人口与地理,法人与地理,实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理,为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同,提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据,还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据的离线计算能力、高效即

席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加,需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量,满足未来政务各类业务工作的发展需要,确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台的数据,通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系,建立关键数据之间的关联关系,将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能,促进民生的发展。

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如:淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单,一般只有少数几步操作组成,比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成; 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER,再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下,一般可以采用ORALCERAC集群方式或者就是通过硬件升级(采用小型机、大型机等,如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高,必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题,而分布式事务处理很难做到高效,因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

2数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等. 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算,每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂,例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现. 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计; 传统得数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法,把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析,以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求,基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标,采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

统一集成平台

统一集成平台 实现对各个城市业务部门和业务系统的界面集成、数据集成、服务集成、流程集成,以及在此基础上实现城市数据标准统一,全面的综合分析、呈现、多部门智能业务协同和城市管理综合智能分析。真正的实现城市治理现代化建设的系统融合、数据融合、业务融合,打破信息孤岛、部门壁垒,实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务,提高城市治理能力和服务能力。 1.集成平台 1、子系统集成 从城市综合管理角度出发,将原有和新建的各类业务系统依据统一的标准进行接入,包括:运管平台内部各子模块有机集成(如:联动指挥、协同治理等)以及外部各委办局现有业务系统等。提供统一、规范的接口,保证数据一致性、接口可扩展性,实现城市运营管理信息资源的整合与共享。 2、平台统一接口规范 集成平台接口主要分为两类:包括主动发起请求方式、被动接收请求方式接口;面对分散的信息数据及数据开放请求,系统需要统一的数据接口标准,包括接口规范、数据参数、调用方式,传输协议等。 3、服务管理与集成 主要通过对下层提供的各类基础服务、如视频平台、地理空间平台、数据平台等进行统一的服务化封装、处理及管理,以便为构建上

层各类智慧应用提供统一支撑平台,作为集成系统的服务总线。 4、流程管理与集成 通过整理现代化数字城市各个领域业务规则和执行过程,抽象出工作流流程模板,为集成系统提供工作流引擎支撑。 5、集成系统管理 实现集成系统的统一管理,包括各个子系统配置管理、统一功能导航管理等。 系统管理:实现对需要集成的内部\外部子系统基础信息进行集成配置管理,包括系统名称、服务地址、排序等信息。 导航管理:以子系统为单位统一集成平台的功能导航目录,支持对系统、模块、页面、按钮的目录树管理,实现用户自定义、统一的功能导航。 按钮管理:对各个子系统的按钮进行管理,集成平台内置通用按钮,当通用按钮不能满足要求时,可为子系统自定义按钮。 自定义门户:将各个子系统统一门户展示,用户可自定义将功能导航中的系统、模块、页面作为门户展示,并可根据使用需求,对门户展示进行排序布局。 6、统一门户 (1)单点登录 在多个应用系统中,结合统一身份认证平台,用户只需要登录、认证一次就可以访问所有授权的应用系统。用户不需要多次登录,同时简化系统的用户账户管理。

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具,数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求,需要考虑的问题主要包括下面几个方面: (1)业务边界:有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 (2)数据边界:有哪些业务数据需要接入大数据分析平台,具体的包括哪些表,表结构如何,表间关系如何(区别于传统模式)。 (3)功能边界:提供哪些功能,不提供哪些功能,必须明确界定,该部分详见需求分析; 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式,决定了大数据平台的架构和设计,因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面: 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点,决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境,否则在后续的项目实施过程中,必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境,因此前期需求分析阶段,必须根据数据规模和性能需求,构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

企业统一信息平台解决方案

企业统一信息平台解决方案 广告载入中... 行业: 电信 功能: 信息管理办公 供应商: IBM 方案正文: 广告载入中... 方案概述 了一个合适的模式,它通过集成企业的数据和应用,为企业信息化包括电子商务提供了一个跨越多种分散的、内部和外部的信息处理过程的系统结构。企业的竞争优势包含在现存的商业系统中。统一信息平台能够平衡这些系统、集成这些系统、并使它们适应电子商务的要求。 提高商业过程的效率 统一信息平台的重点在于集成化,它减少了完成整个商业过程所需的时间。如一个用于收集在线订单的网络订单输入系统,若无集成,在后台,订单仍然是由人工操作传送到发货系统的,目录清单系统也是由人工操作完成目录更新,并与库存情况保持一致。 通过实现一个集成的、具有门户功能的结构,你不仅可以进行在线订货,还可以更新目录并在线通知发货系统。因此,仓库中没有的项目将不会提供给客户。利用统一信息平台将不同的系统集成在一起,可大大提高效率并增加可控性。 支持新商业模式的灵活性 在线商业的涌入已经提出了适应和支持新的商业模式的需求,统一信息平台给你提供了在快速环境中支持新的商业模式的灵活性。 办公系统 建设企业统一信息平台,当然首先需要通过传统办公系统的建设,满足日常办公的需求。由于整个系统平台转型到B/S体系,以邮件、公告、收发文为核心的办公系统有了新的需求和其存在的意义。因此办公系统还应该有强大的扩展能力,为建立整个企业的统一信息平台打好基础。 传统的办公系统包括:日常办公、个人事务、电子邮件、企业文化、信息服务等功能子系统。统一信息平台 在系统建设中,所有外界对业务系统的沟通和访问都应该通过统一信息平台的服务器。这样做的好处如下:

工程大数据分析平台

工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展,汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下,整车厂研发部门关心的是:如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据,社会用户的用车数据,互联网第三方数据等结合起来,将异构数据和同构数据整合到一起,并在此基础上,实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化;怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互,通过大数据与机器学习技术,建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析;最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求,恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台,企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据,可实现对原始数据的高效利用,并将原始数据转化成产品所需的智能,从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理(ETL)与分析挖掘两大产品功能体系,共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统,超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处

理串联应用,建立科学的数据模型,得出预测结果并配以互动的可视化智能,快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构,建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上,可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构,用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略,全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求: 采用多层体系结构,应用软件系统具有相对的独立性,不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境,便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植,保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B(浏览器)/A(应用服务器)/D(数据库服务器)应用模式。 采用平台化和构件化技术,实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括:元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构,实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括: ●根据业务特点,制定元数据标准,要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理,包括:定义、添加、删除、查询和修改等操作,

支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据,实现对各类业务数据的统一管理和利用,包括: ?基础数据管理:建立各类业务数据与元数据的映射关系,实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库:利用元数据实现对数据仓库结构的描述,包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体(CUBE) 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发,构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台,通过数据抽取、清洗和转换等操作,最终加载到数据仓库中,完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括: ●支持多种数据格式的数据交换,如关系型数据库:MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等;文件格式:DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述,包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控,如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式; ●支持元数据的管理,能提供动态的影响分析,能与前端报表系统结合, 分析报表到业务系统的血缘分析关系; ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力,数据处理流程,客户自定义 脚本和函数等具备可重用性; ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

软件系统平台对接接口方案

1系统接口设计 1.1接口设计原则 接口设计总体上遵循高内聚、低耦合、精分解的设计原则,尽量减少各系统间、系统内各模块间的耦合度、降低操作复杂度、保证实现的通用性、提高系统的重用性和扩展性,具体原则如下: 主要原则 (1)所有的接口设计需遵循ITSS标准及行业接口规范; (2)技术上采用SOA组件化设计思想,实现系统间的松耦合。 其他原则 (1)使用简单、快捷,通用性好,可靠性高; (2)充分考虑接口所涉及系统的应用扩展,灵活支撑需求变化; (3)保证接口数据在接口所涉及的各个系统间的一致性; (4)在数据交互过程中,应具有传送和接收后的确认过程; (5)以XML格式数据为主要的数据传输载体。 1.2接口定义与分类 1.2.1内部接口 内部接口主要是指各个子系统间的接口关系,主要包含数据接口和服务调动接口。 1、内部系统间数据接口 主要是各子系统间数据共享接口。 2、内部系统间业务服务调用接口 主要是各个子系统间业务服务调用接口。

1.2.2外部接口 本项目是在文艺资源系统整合一期基础上建设,主要接口来源于整合一期中文艺资源数据库系统间的接口。 1、与文艺资源数据库系统对接接口 与文艺资源数据库系统对接,实现会员数据、作品数据交换至文艺资源数据库。 2、与身份认证系统对接接口 与身份认证系统对接,实现用户统一认证管理。 1.3接口设计模式 1、接口定义 接口是指用于完成各系统间和系统内部数据传递的接口。在系统中通常设计成一个数据库文件或接口转换模块,传出数据的系统通常对数据事先进行必要的加工处理,需要接收数据的系统按照用户的要求(用户事先定义的数据模式),通过接口完成数据传递的任务。 (1)数据模式 接口的核心是数据模式,所谓数据模式是指应用系统对要传递的数据应在数据的来源、内容、定义、分类、汇总、数据格式、数据去向等方面的处理上做出相应的规定。一般情况下数据模式是在软件初始化阶段由用户设定的,投入应用时大量的数据采集完全自动化。同时根据系统的实际需要用户也可以对数据模式进行修改和维护,甚至重新定义。 (2)传递数据的形式 对于传递数据的形式,不同的软件系统可采用不同的策略:一种是由接收数据的系统采取主动按照数据接口定义到对方系统去识别、采集。一种是由要传出数据的系统先对数据进行加工,然后按照数据接口定义将数据传递过去。如果是系统内接口,一般采用的是第一种,系统内外系统间的数据传递一般是第二种。 2、系统内部接口 系统内部接口适合于本项目内各业务系统之间的数据传递,要传递的数据的格式、内容基本上相同,无需再加工处理。接口不是系统之间的数据传递,而

大数据处理平台构架设计说明书

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。

统一接口平台分析

目录 1统一接口平台 (2) 1.1 接口平台架构 (2) 1.2 逻辑架构图 (3) 1.3 功能模块图 (4) 1.4 实现方式及流程 (4) 1.5 功能实现 (6) 1.5.1 调度管理 (6) 1.5.2 数据封装管理 (6) 1.5.3 协议适配管理 (6) 1.5.4 接口定义管理 (8) 1.5.5 数据项定义管理 (10) 1.5.6 缓存及预处理 (10) 1.5.7 接口安全管理 (11) 1.5.8 监控管理 (12) 1.5.9 接口日志管理 (12)

1统一接口平台 1.1接口平台架构 浙江移动电子渠道各子业务系统通过统一接口层获取数据,不直接与外部系统接口打交道。统一接口层通过多种方式与外部系统联接、获取数据并向各子业务系统提供XML数据格式包,将外部系统有效地隔离在业务系统之外。第三方业务系统需要请求的外部接口需要在统一接口层注册,并生成配置文件;每次访问都会被有效地记录,实行监管。 电子渠道系统统一接口平台实现构架如下 在炎黄新星统一接口平台中,接口层为电子渠道系统提供接口访问支撑,提供统一的双向访问接口。应用逻辑层通过调用接口层与各外部系统进行交互,向其他系统传递数据并得到反馈。其他系统通过接口层主动访问电子渠道系统,并得到反馈。

1.2逻辑架构图 ●接口调度层主要的功能是根据外部业务系统的服务请求来进行接口调度管 理。 ●数据封装层对接口协议进行适配,以达到接口层灵活的扩展新的外部接口; 接口适配器中会根据配置规则的要求实现对外部接口调用超时以及重发的处理。 ●协议适配层的功能完成内部协议(外部系统和接口层之间的数据传输协议) 到接口适配器协议的转换。

统一数据管理与分析平台

智慧校园:统一数据管理与分析平台 中国高校信息化背景 希嘉教育讯:目前中国高校信息化发展基本已经完成了校园网主干设备等硬件环境的建设,并且根据校园特色,建设了一批平台和应用系统,解决了校园基础业务的信息化问题。随着移动互联、云计算、大数据等新兴技术的普及,社会信息化环境发生了巨大变化,社会服务意识崛起,学校信息化部门的理念也从管理转向人本化服务,提供统一、便捷、智慧的信息化服务,成为当前学校信息部门的重要发展方向。 希嘉教育讯:教育大数据之痛

高校各个业务系统满足不了现在高校需求 1、高校信息化设备:信息孤岛数据分散 2、高校信息化设备:数据缺乏统一标准 3、高校信息化设备:无法满足学校领导决策支撑的需求 4、高校信息化:缺乏对学生状态全面感知的有效手段高校信息化解决之道 统一数据管理与分析平台数据采集层:

灵活对接学校内部业务系统数据、机器数据和外部互联网数据。可分布式部署,具备灵活的扩展能力,是大数据平台的基础。 统一数据管理与分析平台运营数据层: 实现海量业务数据的集中清洗、存储、管理,统一数据规范,支撑决策层集中掌握校园整体运行情况。 统一数据管理与分析平台核心能力层: 具有丰富的原子能力和组装能力,供场景应用层灵活调用,是大数据基础平台的核心业务数据处理模块。 统一数据管理与分析平台场景应用层: 具有直接与用户交互的所有功能,系统的使用界面和视图,可快速灵活定制,满足各种校园使用场景和人员的需要,并具备统一门户功能。 统一数据管理与分析平台产品功能 统一数据管理与分析平台具有丰富的数据应用: 通过统一数据管理与分析平台释放校园数据价值,为学校搭建学生安全管理、校外媒体监测、网络日志分析等丰富的数据校园应用,打造大数据时代的智慧校园。 统一数据管理与分析平台具有开放的数据集市: 统一数据管理与分析平台基于统一的数据模型,在确保数据安全的前提下为学校提供开放的数据服务接口,帮助高校的开发人员和所有授权的数据应用开发商进行基于高校大数据的应用开发。

统一身份认证平台集成接口文档

三峡大学统一身份认证平台接口文档

目录 1.统一身份认证简介 (3) 1.1 背景知识 (3) 1.1.1 什么是单点登录(Single Sign On): (3) 1.1.2 中心认证服务的设计愿景: (3) 1.2 CAS的实现 (4) 系统中的用到的凭证(ticket): (5) 2.JAVA语言 (6) 2.1 CAS简单登陆的实现 (6) 2.2 CAS登出 (12) 3.PHP语言 (13) 3.1 CAS单点登录测试环境搭建步骤 (13) 3.1.1 获取必要的驱动程序: (13) 3.1.2 搭建php运行环境 (13) 3.1.3 配置PHP cas 客户端测试程序 (13) 3.2 PHP-CAS客户端 (14) 3.2.1 cas-client的初始化 (14) 3.2.2 设置不是SSL的CAS认证 (16) 3.2.3 进行CAS认证 (17) 3.2.4 登出 (20) https://www.360docs.net/doc/409407575.html,语言 (22) 4.1 搭建https://www.360docs.net/doc/409407575.html,环境 (22) 4.2 CAS简单登陆实现 (22) 4.3 CAS登出实现 (23) 5.ASP语言 (24) 5.1 CAS简单登录实现 (24) 5.2 CAS登出实现 (25) 6.附录 (26) 6.1 附录1 (26) 6.2 附录2 (28) 6.3 附录3 (30) 6.4 附录4 (31) 6.5 附录5 (32)

1.统一身份认证简介 1.1背景知识 1.1.1 什么是单点登录(Single Sign On): 所谓单点登录是指基于用户/会话认证的一个过程,用户只需一次性提供凭证(仅一次登录),就可以访问多个应用。 目前单点登录主要基于Web的多种应用程序,即通过浏览器实现对多个B/S架构应用的统一账户认证。 1.1.2 中心认证服务的设计愿景: 简单的说,中心认证服务(Central Authentication Service 缩写:CAS)的目的就是使分布在一个企业内部各个不同异构系统的认证工作集中在一起,通过一个公用的认证系统统一管理和验证用户的身份,一般我们称之为统一身份认证平台。 在CAS上认证的用户将获得CAS颁发的一个证书,使用这个证书,用户可以在承认CAS 证书的各个系统上自由穿梭访问,不需要再次的登录认证。 打个比方:对于加入欧盟的国家而言,在他们国家中的公民可以凭借着自己的身份证,在整个欧洲旅行,不用签证。 对于学校内部系统而言,CAS就好比这个颁发欧盟认证的系统,其它系统都是加入欧盟的国家,它们要共同遵守和承认CAS的认证规则。 因此CAS的设计愿望就是: 实现一个易用的、能跨不同Web应用的单点登录认证中心; 实现统一的用户身份和密钥管理,减少多套密码系统造成的管理成本和安全漏洞; 降低认证模块在IT系统设计中的耦合度,提供更好的SOA设计和更弹性的安全策略。

教你如何快速搭建一个大数据分析平台

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤: 1、Linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础,在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时,需要按情况配置。比如,可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性,将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上,以确保操作系统的正常运行。 2、分布式计算平台/组件安装 当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS,一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。 使用开源组件的优点:1)使用者众多,很多bug可以在网上找的答案(这往往是开发中最耗时的地方);2)开源组件一般免费,学习和维护相对方便;3)开源组件一般会持续更新;4)因为代码开源,如果出现bug可自由对源码作修改维护。

常用的分布式数据数据仓库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询,Hbase 可以快速读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务,Impala是对hive的一个补充,可以实现高效的SQL查询 3、数据导入 前面提到,数据导入的工具是Sqoop。它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台。

4、数据分析 数据分析一般包括两个阶段:数据预处理和数据建模分析。 数据预处理是为后面的建模分析做准备,主要工作时从海量数据中提取可用特征,建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL,Spark QL和Impala。 数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模,得到想要的结果。如前面所提到的,这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法,如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等,都已经在ML lib里面,调用比较方便。

大数据分析平台系统开发

大数据分析平台系统开发 1、搭建大数据平台离不开BI。在大数据之前,BI就已经存在很久了,简单把大数据等同于BI,明显就是不恰当的。但两者又就是紧密关联的,相辅相成的。BI就是达成业务管理的应用工具,没有BI,大数据就没有了价值转化的工具,就无法把数据的价值呈现给用户,也就无法有效地支撑企业经营管理决策;大数据则就是基础,没有大数据,BI就失去了存在的基础,没有办法快速、实时、高效地处理数据,支撑应用。所以,数据的价值发挥,大数据平台的建设,必然就是囊括了大数据处理与BI应用分析建设的。 2、大数据拥有价值。来瞧瞧数据使用金字塔模型,从数据的使用角度来瞧,数据基本有以下使用方式: 自上而下,可以瞧到,对数据的要求就是不一样的: ?数据量越来越大,维度越来越多。 ?交互难度越来越大。 ?技术难度越来越大。 ?以人为主,逐步向机器为主。 ?用户专业程度逐步提升,门槛越来越高。

企业对数据、效率要求的逐步提高,也给大数据提供了展现能力的平台。企业构建大数据平台,归根到底就是构建企业的数据资产运营中心,发挥数据的价值,支撑企业的发展。 整体方案思路如下: 建设企业的基础数据中心,构建企业统一的数据存储体系,统一进行数据建模,为数据的价值呈现奠定基础。同时数据处理能力下沉,建设集中的数据处理中心,提供强大的数据处理能力;通过统一的数据管理监控体系,保障系统的稳定运行。有了数据基础,构建统一的BI应用中心,满足业务需求,体现数据价值。 提到大数据就会提到hadoop。大数据并不等同于hadoop,但hadoop的确就是最热门的大数据技术。下面以最常用的混搭架构,来瞧一下大数据平台可以怎么 通过Kafka作为统一采集平台的消息管理层,灵活的对接、适配各种数据源采集(如集成flume),提供灵活、可配置的数据采集能力。 利用spark与hadoop技术,构建大数据平台最为核心的基础数据的存储、处理能力中心,提供强大的数据处理能力,满足数据的交互需求。同时通过sparkstreaming,可以有效满足企业实时数据的要求,构建企业发展的实时指标体系。 同时为了更好的满足的数据获取需求,通过RDBMS,提供企业高度汇总的统计数据,满足企业常规的统计报表需求,降低使用门槛。对大数据明细查询需求,则通过构建HBase集群,提供大数据快速查询能力,满足对大数据的查询获取需求。 一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤:

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 (广州城市职业学院广东广州510405) 摘要:在信息技术高速发展的今天,金融业面临的竞争日趋激烈,信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化,并提供灵活、可自定义的程序接口,具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础,采用云计算的体系架构,整合多种ETL技术和不同的ETL工具,具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据,提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位,促进传统优势企业走新型信息化道路,充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”,值得大力发展和推广。 关键词:面向金融,大数据,综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前,全球IT行业讨论最多的两个议题,一个是大数据分析“Big Data”,一个是云计算“Cloud Computing”。中

国五大国有商业银行发展至今,积累了海量的业务数据,同时还不断的从外界收集数据。据IDC(国际数据公司)预测,用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长,占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长,相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段,如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能,无法充分利用和及时更新海量数据,更难以进行综合研究,中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今,积累了海量的业务数据,同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源,不同历史阶段的数据进行分析,银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势,针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以,银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有,在信息技术高速发展的今天,金融业面临的竞争日趋激烈,信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧,五大国有商业银行不断深化以客户为中心,以优质业务为核心的经营理念,这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出,将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度,提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

大数据分析平台

一、数据分析平台层次解析 大数据分析处理架构图 数据源:除该种方法之外,还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构,而特别要说的是流数据,它的核心就是数据的连续性和快速分析性; 计算层:内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品,思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中,省掉很多I/O开销和硬盘拖累,从而加快计算。而Impala思想来源于Google Dremel,充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度,这也就是我上面说到的近似实时查询;底层的文件系统当然是HDFS独大,也就是Hadoop的底层存储,现在大数据的技术除了微软系的意外,基本都是HDFS作为底层的存储技术。上层的YARN就是MapReduce的第二版,和在一起就是Hadoop最新版本。基于之上的应用有Hive,Pig Latin,这两个是利用了SQL的思想来查询Hadoop上的数据。 关键:利用大数据做决策支持。R可以帮你在大数据上做统计分析,利用R语言和框架可以实现很专业的统计分析功能,并且能利用图形的方式展现;而Mahout就是一个集数据挖掘、决策支持等算法于一身的工具,其中包含的都是

基于Hadoop来实现的经典算法,拿这个作为数据分析的核心算法集来参考还是很好的。 如此一个决策支持系统要怎么展现呢?其实这个和数据挖掘过程中的展现一样,无非就是通过表格和图标图形来进行展示,其实一份分类详细、颜色艳丽、数据权威的数据图标报告就是呈现给客户的最好方式!至于用什么工具来实现,有两个是最好的数据展现工具,Tableau和Pentaho,利用他们最为数据展现层绝对是最好的选择。 二、规划的数据平台产品AE(Accelerate Engine) 支持下一代企业计算关键技术的大数据处理平台:包括计算引擎、开发工具、管理工具及数据服务。计算引擎是AE的核心部分,提供支持从多数据源的异构数据进行实时数据集成、提供分布式环境下的消息总线、通过Service Gateway能够与第三方系统进行服务整合访问;设计了一个分布式计算框架,可以处理结构化和非结构化数据,并提供内存计算、规划计算、数据挖掘、流计算等各种企业计算服务。Data Studio包括了数据建模、开发、测试等集成开发环境。管理工具包括了实施、客户化及系统管理类工具。AE平台还可以通过UAP开发者社区提供丰富的数据服务。 AE架构图

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