亚马逊平台架构
AWS大数据架构模式和最佳实践
– MapReduce, Hive, Pig, Spark
• 流处理
– 微-批量: Spark Streaming, KCL, Hive, Pig – 实时: Storm, AWS Lambda, KCL
流处理
批量分析
交互式分析 机器学习
分析
Amazon Machine Learning
Amazon Redshift
Impala
Pig
Streaming
Amazon Kinesis AWS Lambda
Amazon Elastic MapReduce
我应该使用什么流处理技术?
Spark Streaming Apache Storm Amazon Kinesis Client Library
44332211
Shard 1 / Partition 1
44332211
Shard 2 / Partition 2
消费者1
Count of Red = 4
Count of Violet = 4
消费者2
Count of Blue = 4
Count of Green = 4
我应该使用哪个流存储?
Amazon Kinesis
Amazon Kinesis
Amazon DynamoDB
流存储选项
• AWS 托管服务
• Amazon Kinesis → 流 • DynamoDB Streams → 表+流 • Amazon SQS → 队列 • Amazon SNS → 发布/订阅
• 非托管的
• Apache Kafka → 流
Amazon Kinesis
Amazon DynamoDB
亚马逊公司ppt
◎物流
1.安全、快速的送货服务:经由电子数据交换系统(EDI)，让顾客可以随时查询订购状况、追踪自己的包 裹。而消费者拿到书的时间是“可运送期”加上“运送时间”，亦即书店拿到订单、找书、取货的准备时间，加 上消费者所选择的不同送货方式所需时间，其中送货方式包括邮局投送，或是DHL 快递服务;海 外购书则有海运、陆运、DHL空运、DHL快递等。
为什么以书籍为主要网络商品呢?
• 原因 • (1)书籍零售有820亿美元的市场; • (2)书籍是低价位产品，较能消除消费者对在线购
物的恐惧; • 3)全球的书籍多达300多万种。
(三)网络上最大的百货公司
亚马逊董事长贝佐夫(Jeff Bezos)希望亚马逊最终能成为 一个产品多样化的网站，让消费者能在该网站买到任何所需 的产品。从1998年开始积极扩增商品项目，从1999年开始积 极转型成网络上最大的百货公司，除了主力商品-书籍以外书 籍以外，音乐CD、录像带、软件、礼品、玩具、电子产品、 旅游、服饰、拍卖、zshops(在线交易市集，提供公司或个人 开设虚拟商店)。在如此多的产品中，其中一些是自身所经营 的，另外也有透过购并及投资来扩增的商品项目，以 增加提供客户更多方便的与更多功能的服务。
组员：05张好杰 22董英旭 30李 进 31李鹏宇 33唐 林 40焦 盟
1
一、亚马逊网络书店历史背景介绍
2 二、亚马逊网络书店的经营特点
一、亚马逊网络书店历史背景介绍
(一)创办人杰夫.贝佐夫(Jeff Bezos)
数据处理中的数据存储和数据管理平台推荐(十)
数据处理中的数据存储和数据管理平台推荐前言在当今数字时代，数据处理已经成为各行业中不可或缺的一部分。
随着数据量的不断增长，如何高效地存储和管理数据成为了一项重要的任务。
本文将介绍几个在数据处理中广受推荐的数据存储和数据管理平台。
一、云存储平台云存储平台是一种将数据存储在云端服务器上的解决方案。
它具有易于扩展、可靠性高以及强大的计算和分析能力的特点。
在云存储平台中，用户可以根据自身需求选择不同的服务提供商。
1. Amazon S3Amazon S3是亚马逊云服务（AWS）中的一个重要组成部分。
它提供了高度可扩展的对象存储服务，可用于存储和检索任意数量和类型的数据。
Amazon S3具有高可靠性和可用性，具备备份和数据保护机制。
此外，Amazon S3还提供了简单易用的RESTful API，使得数据的访问和操作更加方便。
2. Google Cloud StorageGoogle Cloud Storage是谷歌云平台提供的一项存储服务。
它采用了强大的分布式存储架构，能够提供高可扩展性和可靠性。
Google Cloud Storage支持多种数据类型的存储，包括对象、文件和数据库的备份。
此外，它还提供了完善的身份验证和访问控制机制，确保数据的安全性和隐私性。
二、大数据存储平台大数据存储平台专门用于存储和管理大规模数据集。
它具备高速存取、高可扩展性和高容错性的特点，能够处理海量数据的存储和计算需求。
1. Hadoop HDFSHadoop HDFS是Apache Hadoop生态系统中的一个重要组件。
它基于分布式文件系统的思想，将大规模数据集分散存储在多个节点上，实现了高容错性和高可用性。
Hadoop HDFS能够自动处理节点故障和数据恢复，并提供了高速的数据读写和访问性能。
2. Apache CassandraApache Cassandra是一个高度可扩展的分布式数据库系统，专注于处理海量数据。
它采用了分布式无中心化架构，具备高并发性和低延迟的特点。
亚马逊公司介绍ppt
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团队介绍
无名氏
公司职务
我们是一支年轻的团队。我们的平均年龄仅有26岁，充满了朝气和创新精神。 我们是一支专注的团队。我们坚信，安全的品牌源自客户的信任。只有专注，才 能做好安全。 我们是一支有梦想的团队。我们来自五湖四海，因为一个共同的梦想：做一家真 正优秀的信息安全企业，为客户提供最可靠的互联网安全防护。
团队介绍
无名氏
消费习惯
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政策扶持
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产品展示及分析
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主要职能及成绩
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云计算平台架构设计及实践
云计算平台架构设计及实践云计算是当今IT技术的一个重要趋势，其通过网络技术将资源集中起来并提供给用户使用，成为了许多企业、机构和个人的首选。
云计算平台架构的设计则是云计算服务提供商落地的第一步，其合理性和稳定性直接关系到云计算服务的质量。
一、云计算平台架构设计的基本原则云计算平台架构的设计需要遵循一些基本原则，以保证平台的整体性能和灵活性。
这些基本原则包括：1. 可靠性云计算平台应该具有高可靠性，防止由于任何因素导致平台的宕机或数据丢失。
平台的冗余机制、备份机制、负载均衡机制等都应该得到有效的实现。
2. 可扩展性云计算平台应该具有高可扩展性，随着用户规模和服务规模的增长，能够灵活地扩展计算、存储和网络等方面的资源，以满足用户需求。
3. 安全性云计算平台应该具有高安全性，保护用户数据的隐私和机密性，同时防止黑客攻击、病毒侵袭和数据泄漏等信息安全问题的发生。
4. 灵活性云计算平台应该具有高灵活性，可以根据需求提供多种服务和定制化的解决方案，能够满足用户的不同需求。
二、云计算平台架构的组成云计算平台架构包含了多个组件，其中核心组件包括：1. 虚拟化层虚拟化层是云计算平台架构的核心组成部分，其主要作用是将物理设备等基本资源进行抽象，划分为多个虚拟的资源进行使用。
虚拟化层包括虚拟机管理器、虚拟磁盘管理器、虚拟网络管理器等组成部分。
2. 存储层存储层是云计算平台架构的另一核心组成部分，其主要作用是提供数据和文件的存储和备份服务。
存储层包括网络存储、分布式文件系统、块存储等组成部分。
3. 网络层网络层是云计算平台架构中实现虚拟化和数据交换的关键部分，其主要作用是提供虚拟网络和物理网络之间的转换服务。
网络层包括虚拟网络、SDN技术、负载均衡等组成部分。
三、云计算平台架构的实践云计算平台架构的实践需要结合实际需求，并根据不同的场景和业务模式进行不同的选择和优化。
以下是一些经典的架构实践和案例。
1. OpenStack架构OpenStack是一个开源的云计算平台架构，其由虚拟化组件、存储组件和网络组件构成。
亚马逊运营部管理制度范本
一、总则1.1 为规范亚马逊运营部内部管理，提高工作效率，确保公司战略目标的实现，特制定本管理制度。
1.2 本制度适用于亚马逊运营部全体员工。
1.3 本制度由亚马逊运营部负责解释和修订。
二、组织架构2.1 亚马逊运营部设经理一名，负责部门整体运营管理工作。
2.2 设有产品运营、销售运营、客户服务、仓储物流等岗位，各岗位职责明确。
2.3 各岗位之间应协同合作，共同完成部门工作目标。
三、岗位职责3.1 产品运营：3.1.1 负责产品上架、下架、优化等工作；3.1.2 跟踪产品销售情况，分析市场动态，提出改进建议；3.1.3 协助销售团队进行产品推广。
3.2 销售运营：3.2.1 负责制定销售策略，达成销售目标；3.2.2 分析市场行情，调整销售策略；3.2.3 监控销售数据，及时调整销售方案。
3.3 客户服务：3.3.1 负责处理客户咨询、投诉、退换货等问题；3.3.2 提供优质服务，提升客户满意度；3.3.3 收集客户反馈，改进服务质量。
3.4 仓储物流：3.4.1 负责货物入库、出库、配送等工作；3.4.2 优化仓储布局，提高仓储效率；3.4.3 保证物流运输的及时性和安全性。
四、工作流程4.1 产品上架流程：4.1.1 产品运营人员负责产品上架、下架、优化等工作；4.1.2 销售运营人员协助产品运营人员制定上架计划；4.1.3 经经理审批后，产品运营人员完成上架工作。
4.2 销售流程：4.2.1 销售运营人员制定销售策略，经经理审批后执行；4.2.2 产品运营人员协助销售运营人员进行产品推广；4.2.3 销售数据监控，及时调整销售策略。
4.3 客户服务流程：4.3.1 客户服务人员负责处理客户咨询、投诉、退换货等问题；4.3.2 客户服务人员收集客户反馈，改进服务质量。
4.4 仓储物流流程：4.4.1 仓储物流人员负责货物入库、出库、配送等工作；4.4.2 仓储物流人员优化仓储布局，提高仓储效率；4.4.3 仓储物流人员保证物流运输的及时性和安全性。
五大云计算平台比较分析
五大云计算平台比较分析在当今信息技术愈演愈烈的时代，云计算技术得到了快速普及和广泛应用。
随着市场竞争的加剧，各大云计算平台不断推陈出新地提高服务水平，为用户提供更加完善的云计算解决方案。
本文将分别分析AWS、Azure、Google Cloud、Alibaba Cloud、华为云这五大云计算平台的特点和优势。
一、AWS（亚马逊云计算）AWS是由亚马逊公司推出的一款云计算平台。
作为全球最大的云计算平台，AWS不断推陈出新，丰富其云计算、IaaS、PaaS、SaaS等服务实力。
AWS对于人工智能、大数据等领域有着丰富的技术积累和经验，可直接应用于企业级业务。
AWS的优点是：1.强大的安全性：AWS建立了全面的安全体系，可以避免大规模的攻击和数据泄露。
2.强大的扩展性：AWS具备优秀的扩展性，可以根据客户业务需求灵活满足客户的需求。
3.灵活的计费方式：AWS的计费方式非常灵活，可以根据用户的实际需求进行计费，大大降低了用户的使用成本。
二、Azure（微软云计算）Azure全称是“Microsoft Azure”，是微软公司推出的一款云计算平台。
作为全球大型IT企业，微软在云计算领域拥有丰富的经验和技术优势。
Azure在国内已经开设了多个数据中心，使用户能够更好地服务本地业务。
Azure的优点是：1.强大的生态支持：微软可以提供Azure、Office 365、Azure Active Directory等集成的生态系统支持，使得企业内部协作更加便捷。
2.高性能的网络架构：Azure具备卓越的网络架构性能，可以提供极佳的数据处理速度和集成能力。
3.价值最大化：Azure服务强调价值等比计价。
这意味着用户可以根据实际使用需求随时租用所需的计算能力以及网络服务。
三、Google Cloud（谷歌云计算）作为一个技术大国，Google在市场上的表现相对来说比较犹豫。
谷歌云计算（Google Cloud）是谷歌公司推出的云服务，不仅具有谷歌公司在技术和运维方面的优势，还具有丰富的应用场景，非常适合大型项目的高效开发。
知名电商组织架构 淘宝京东电商组织架构
知名电商组织架构淘宝京东电商组织架
构
本文档为广大电商企业提供了知名电商组织架构的资料，其中包括XXX、淘宝、XXX、XXX、XXX、XXX、京东商
城和当当网等公司的组织架构图。
这些资料可供电商企业参考，帮助他们了解这些知名公司的组织结构和运作方式。
其中，XXX和淘宝的组织架构图展示了这两家公司的管
理层级和各个部门之间的联系。
XXX的组织架构图则展示了
这家公司的业务板块和各个业务之间的关系。
XXX的组织架
构图则展示了这家公司的技术和业务部门的组织结构。
XXX
和XXX的组织架构图则展示了这两家公司的各个业务板块和
管理层级。
京东商城和当当网的组织架构图则展示了这两家公司的管理层级和各个部门之间的联系。
通过这些组织架构图，电商企业可以了解这些知名公司的管理层级、业务板块和部门之间的联系，从而更好地了解这些公司的运作方式和管理模式。
这对电商企业发展和提升自身管理水平具有重要的参考价值。
本文旨在为广大电商企业提供母公司组织架构的参考，但下载次数有限，敬请留意。
以下是几个电商企业的组织架构图：
凡客诚品组织架构图：
凡客诚品的组织架构图显示了其母公司为天猫。
该公司的高管团队包括董事长、CEO、XXX等。
鲁南电商
亚马逊组织架构图：
，高管团队包括董事长、CEO、XXX等。
鲁南电商
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– Outputs a list of OSDs
• Advantages
– Anyone can calculate object location – Cluster map infrequently updated
19
Ceph
20
Ceph
• Objects are replicated on OSDs within same PG
• Auditor
– 检查数据的完整性
14
SWIFT特点
• 优点
– 分布式，无中央节点 – 知道如何去Tradeoff，即遵从CAP规则 – 利用异步方法去做Data Integrity/Consistency Checks
• 缺点
– Consistency Hashing的寻址方式 – 没有用Erasure Encoding
3
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
AWS栈
4
开源存储产品
• Hadoop HDFS
– Use Case
• Batch processing and not For interactive use • Write-once-read-many use case
5
CAP理论
• Consistency • Availability • Partition tolerance
26
6
7
开源存储产品
• Hadoop HDFS
– 缺点
• 一个Active NameNode
– Low Scalability
• Chain Data Replication
– Slow compared with parallel writes – Low availability compared with parallel writes
21
Ceph
22
Ceph
23
Ceph特点
• 优点
– 无中央节点，无metadata Store – Strong Consistency – 利用异步方法去做Data Integrity/Consistency Checks
• 缺点
– CRUSH寻址方式，复杂 – 没有用Erasure Encoding
SWIFT 寻址方式
SWIFT 数据一致性模型
13
SWIFT重要的组件
• Replicator
– 做consistency check，如果本地数据的Hash 和它的远程的Replication的Hash不一致，做 复制
• Updater
– 当对象由于高负载等原因而无法立即更新时， 任务将会被序列化到在本地文件系统中进行排 队，以便服务恢复后进行异步更新。
如何构造高可靠性和高扩展性 的云存储服务
陈靓
1
大纲
• 云存储在云计算栈中的作用 • 流行的云存储产品的体系结构和优缺点
– Hadoop HDFS的体系结构分析 – Openstack SWIFT的体系结构分析 – Ceph的体系结构分析
• 设计云存储产品的注意要素
2
AWS栈
• AWS S3是AWS其他所有服务的基石 • EC2的AMI • EBS的Snapshot
15
Ceph
• 寻址方式（CRUSH） • 数据一致性模型（Consistency Model）
16
Ceph
17
Ceph
18
Ceph
• CRUSH(x) (osdn1, osdn2, osdn3)
– Inputs
• x is the placement group • Hierarchical cluster map • Placement rules
– 适合MapReduce的应用，建议不要用于存储 数据
8
开源存储产品
• Openstack SWIFT （Object Store）
– 寻址方式（Consistent Hashing） – 数据一致性模型（Consistency Model）
9
SWIFT的系统结构图
10
SWIFT 寻址方式
11
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总结
• 不要中央节点，但需要Metadata Store • Object的数据地址不能直接映射为物 理地址 • 需要异步的Data Integrity Check/Consistency Check • 使用Erasure Encoding给数据编码
25
References
• Dynamo: Amazon’s Highly Available Keyvalue Store • Ceph: Reliable, Scalable, and HighPerformance Distributed Storage” (PDF) • RADOS: A Scalable, Reliable Storage Service for Petabyte-scale Storage Clusters” (PDF) • https:///openstackswift/architecture/