互联网实时流系统架构实践
物联网智能物流ppt课件
加强技术创新和人才培养
鼓励企业加强技术创新和人才培养，提高物 联网智能物流技术水平和应用能力。
推动供应链协同和整合
政府和企业应积极推动供应链协同和整合， 提高整体运作效率和竞争力。
强化数据安全和隐私保护
加强数据安全和隐私保护技术手段的建设， 确保物联网智能物流数据安全可控。
自动化仓储设备
详细解析京东无人仓中使用的自动化 仓储设备，如自动化立体仓库、AGV 搬运机器人、机械臂等。
智能管理系统
阐述京东无人仓的智能管理系统，包 括智能调度、智能路径规划、智能分 拣等功能。
运营效果分析
分析京东无人仓的运营效果，如提高 仓储效率、降低人力成本、提升客户 满意度等。
顺丰速运无人机配送模式创新举措
顺丰无人机配送概述
介绍顺丰速运无人机配送的概 念、发展背景、技术特点等。
创新举措
阐述顺丰在无人机配送方面的 创新举措，如研发新型无人机 、优化配送路径规划算法、提 高配送安全性等。
无人机配送系统
详细解析顺丰无人机配送系统 的构成，包括无人机、地面站 、调度中心等。
运营效果分析
分析顺丰无人机配送的运营效 果，如提高配送效率、降低配 送成本、拓展配送范围等。
03
智能物流系统架构与 功能实现
系统总体架构设计思路及原则
01
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04
模块化设计
将智能物流系统划分为多个独 立的功能模块，便于开发、测
试和维护。
高可用性
确保系统具备高可用性，能够 应对各种异常情况，保障物流
业务的连续性。
可扩展性
预留系统扩展空间，以便根据 业务需求进行功能升级和扩展
企业服务总线架构与实践
企业服务总线架构与实践在当今互联网时代，企业需要处理越来越多的数据和信息，为了便捷的管理和集成这些数据和信息，企业服务总线架构（ESB）越来越受到企业的关注和使用。
本文将会介绍ESB的原理，架构和实践，并探究它是如何帮助企业提高效率和降低成本的。
一. 什么是企业服务总线架构（ESB）？企业服务总线架构是一种集成架构，它将企业内部和外部的各种应用、服务和数据进行集成。
ESB主要由三个部分组成：消息总线、消息路由和消息转换。
消息总线是ESB的基础，它负责收集和传递数据和信息。
路由管理系统是ESB的核心部件，它通过路由技术使数据和信息可以在不同的系统之间传递。
转换管理系统是ESB的最后一个组成部分，它使数据实现格式和协议转换。
二. ESB架构的主要优点1. 提高IT资源的利用率ESB可以实现不同的应用之间的数据交互和协同工作，从而减少了人工的干预和数据转换的时间。
ESB可以在数据存储中心，以更加高效的方式对数据进行管理，提高IT系统的资源利用率，同时减少用户操作时间和工作量，实现企业的高利润。
2. 增强系统的可维护性在企业过程内部进行数据和服务的交换时，内部系统操作出现问题时，整个企业过程会受到牵扯，可能会导致整个过程的故障。
ESB通过该方式来提供了增强内部系统可维护性的功能。
ESB将不同系统之间的关系剥离开来，这使得在单独更新单个系统或重组整个系统上时，企业实现更加灵活和容易。
3. 加速业务流程的运行ESB可以使企业更加高效的管理业务流程和提高相关应用的实时性。
通过ESB，企业可以实现数据库访问和手动维护的优化，同时也可以 确保在分布式环境下，业务流程更加稳定可靠。
三. ESB架构的主要组成及原理1. 消息总线（Message Bus）消息总线作为ESB的核心组成部分，它主要负责解决消息的传输和通信问题。
它可以提供多种不同的通信协议，并通过端点（Endpoint）来实现消息的发送和接收。
2. 消息路由（Message Routing）消息路由是ESB的重点和难点。
利用C实现实时音视频数据传输系统设计与开发
利用C实现实时音视频数据传输系统设计与开发一、引言随着互联网的快速发展，音视频通信已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
实时音视频数据传输系统在视频会议、在线教育、远程医疗等领域发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍如何利用C语言实现一个高效稳定的实时音视频数据传输系统，涵盖系统设计与开发的方方面面。
二、系统架构设计在设计实时音视频数据传输系统时，首先需要考虑系统的整体架构。
一个典型的音视频传输系统包括采集模块、编码模块、传输模块、解码模块和渲染模块。
采集模块负责从摄像头和麦克风中获取音视频数据，编码模块将原始数据进行压缩编码，传输模块通过网络传输编码后的数据，解码模块将接收到的数据进行解码，最后渲染模块将解码后的数据显示在屏幕上。
三、采集模块设计与实现采集模块是实时音视频传输系统中至关重要的一环。
在C语言中，可以利用开源库如OpenCV来实现音视频数据的采集。
通过OpenCV提供的接口，可以轻松地从摄像头和麦克风中获取音视频数据，并进行预处理操作。
四、编码模块设计与实现编码模块负责对采集到的音视频数据进行压缩编码，以减小数据量并保证传输效率。
在C语言中，可以使用FFmpeg等开源编解码库来实现音视频数据的编码工作。
FFmpeg提供了丰富的API接口，可以方便地对音视频数据进行编解码操作。
五、传输模块设计与实现传输模块是实时音视频传输系统中连接采集端和播放端的桥梁。
在C语言中，可以利用Socket编程来实现音视频数据的传输。
通过Socket套接字接口，可以建立客户端和服务器之间稳定可靠的连接，并实现音视频数据的实时传输。
六、解码模块设计与实现解码模块负责将接收到的音视频数据进行解码操作，以便后续渲染显示。
在C语言中，可以使用FFmpeg等开源库来实现音视频数据的解码工作。
通过FFmpeg提供的API接口，可以轻松地对接收到的音视频数据进行解码操作。
七、渲染模块设计与实现渲染模块是实时音视频传输系统中最终将音视频数据显示在屏幕上的环节。
FDS技术介绍课件PPT
交互式操作
支持数据的交互式操作，如数据 筛选、排序、分组等，提高数据
分析的效率和准确性。
04
FDS在业务场景中应用实例
金融行业应用实例
信贷风险评估
01
FDS技术可应用于信贷风险评估，通过分析历史信贷数据，识
别潜在风险，提高信贷决策的准确性。
金融市场预测
02
利用FDS技术对金融市场数据进行建模和分析，预测市场趋势
物流预测
通过FDS技术对物流需求进行预测，帮助物流公 司提前调整资源配置，满足客户需求。
其他行业应用实例
智能制造
FDS技术可应用于智能制造领域，实现生产过程的自动化、智能 化和柔性化，提高生产效率和质量。
医疗健康
利用FDS技术分析医疗数据，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案 制定，提高医疗水平。
教育领域
通过课程学习和实践操作，学员 们掌握了运用FDS技术解决实际 问题的能力。
下一步学习计划和资源推荐
深入学习FDS技术
建议学员们继续深入学习FDS技术的相关知识和应用，提 升自己的专业素养。
参加相关实践活动
鼓励学员们积极参加与FDS技术相关的实践活动，如项目 实训、竞赛等，锻炼自己的实践能力。
推荐学习资源
层次化结构
FDS系统架构包括数据接入层、数据 处理层和数据存储层，各层次之间通 过接口进行通信，实现数据的快速处 理和存储。
各组成部分功能介绍
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数据接入层
负责接收来自客户端的数 据请求，对数据进行初步 处理和验证，然后将请求 转发给数据处理层。
数据处理层
对接收到的数据进行清洗 、转换、聚合等操作，以 满足业务需求和数据分析 要求。
有效管理网络流量——接入网流量数据采集与分析系统介绍
该 模 块 主 要
用来向最 终用户
显示 相 应 的安 全
该部分实现了服务器端与服务器端信 信息 。方式有两
息进行 同步的功能 ，服务器可 以同时从一 种， 一种是使用标
４ 、在整体构架中采用了Ｐ Ｐ ２ 技术， 保 证系统在局部网络故障中也能有效升级 ； ５ 、采用时间戳技术 ， 保证系统能够增 量更新 ，节省带宽，加快更新速度。
不断扩大，且网络结构和网上应用日 渐复 采用一些通用型的网络链路利用率的监视 Ｎ ｔ ｏ ｅｆ ｗ原来用于数据交换加速的功能已 ｌ 杂。为更好地管理网络、保障网络稳定运 软件， ＭＲ Ｇ， 如 Ｔ 利用Ｓ ＭＰ协议对网络 经逐步由网络设备 中的专用 Ａ Ｉ 芯片实 Ｎ ＳＣ
行、为用户提供优良的网络环境，网络管 的重点链路和互联点进行简单的端 口 级流 现， 而对流经网络设备的 Ｉ数据流进行测 Ｐ
理 者要实时监控 自身网络的负载状 况和重 量监视和统计；或利用 Ｒ Ｎ Ｉ Ｉ协议 量 和统计的功能也 已更加成熟 ，并成为 当 ＭＯ ／Ｉ
要业务的带宽占用率；准确计量国际、国 对网络中部分端口进行网络流量和上层业 今互联网领域公认的最主要的 Ｉ Ｐ流量分
内、教育网内、骨干网／城域网间通信流 务流量 的监视和采 集。这两种 网络流量分 析、统计和计费行业标准。Ｎ ｔｏ ｅｆ ｗ技术 ｌ
进行 同步 更
图 ２资源管理的具体实现流程
有效的为广大用户提供最新最全面的安全
技术特 点
１系统整体结构设计自主创新 ； ．
信息 。 目
（ 作者单 位为 Ｃ Ｐ１ 应急响应组 ） Ｅ Ｅ ￥Ｔ
新 ，具体流
５ 国 育 络２７ ８中 教 网 。 。
工业互联网平台工业大数据应用实践案例分享
工业互联网平台工业大数据应用实践案例分享第一章工业互联网平台概述 (3)1.1 工业互联网平台简介 (3)1.2 工业大数据应用价值 (3)第二章平台架构与关键技术 (4)2.1 平台架构设计 (4)2.1.1 总体架构 (4)2.1.2 关键模块设计 (4)2.2 关键技术解析 (4)2.2.1 数据采集技术 (5)2.2.2 数据存储技术 (5)2.2.3 数据处理技术 (5)2.2.4 数据安全技术 (5)2.3 技术应用实例 (5)第三章数据采集与接入 (5)3.1 数据采集方法 (5)3.1.1 传感器数据采集 (6)3.1.2 工控系统数据采集 (6)3.1.3 网络数据采集 (6)3.1.4 人工录入数据采集 (6)3.2 数据接入流程 (6)3.2.1 数据源识别与接入协议制定 (6)3.2.2 数据传输与存储 (6)3.2.3 数据清洗与转换 (6)3.2.4 数据索引与查询 (6)3.3 数据预处理 (7)3.3.1 数据完整性检查 (7)3.3.2 数据一致性检查 (7)3.3.3 数据归一化处理 (7)3.3.4 数据降维处理 (7)3.3.5 数据加密与安全 (7)第四章数据存储与管理 (7)4.1 数据存储策略 (7)4.2 数据管理技术 (7)4.3 数据安全性保障 (8)第五章数据分析与挖掘 (8)5.1 数据分析流程 (8)5.2 数据挖掘算法 (9)5.3 应用案例分享 (9)第六章智能制造与应用 (9)6.1 智能制造概述 (9)6.2 智能制造应用场景 (10)6.2.1 生产线智能化改造 (10)6.2.2 供应链管理 (10)6.3 应用案例分享 (10)第七章个性化定制与优化 (11)7.1 个性化定制方法 (11)7.1.1 定制需求分析 (11)7.1.2 定制方案设计 (11)7.1.3 定制流程实施 (11)7.2 优化策略与应用 (11)7.2.1 生产过程优化 (11)7.2.2 资源配置优化 (11)7.2.3 供应链协同优化 (11)7.3 应用案例分享 (12)第八章预测性维护与故障诊断 (12)8.1 预测性维护技术 (12)8.1.1 传感器监测技术 (12)8.1.2 数据挖掘与分析技术 (12)8.1.3 机器学习与人工智能技术 (13)8.2 故障诊断方法 (13)8.2.1 信号处理方法 (13)8.2.2 机理分析方法 (13)8.2.3 数据驱动方法 (13)8.3 应用案例分享 (13)第九章能源管理与优化 (13)9.1 能源管理策略 (13)9.1.1 引言 (14)9.1.2 能源管理策略制定 (14)9.1.3 能源管理策略实施 (14)9.2 能源优化技术 (14)9.2.1 引言 (14)9.2.2 能源优化技术概述 (14)9.2.3 能源优化技术应用 (14)9.3 应用案例分享 (15)9.3.1 某钢铁企业能源管理案例 (15)9.3.2 某化工企业能源优化案例 (15)9.3.3 某家电企业能源管理案例 (15)第十章工业互联网平台发展趋势与展望 (15)10.1 发展趋势分析 (15)10.2 面临的挑战与机遇 (16)10.3 未来发展展望 (16)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台简介工业互联网平台是指基于云计算、大数据、物联网等现代信息技术，集成工业生产、管理、服务等各个环节的数据资源，实现设备、系统、人三者之间的互联互通，提供数据采集、存储、处理、分析、应用等全流程服务的平台。
微服务管理实习报告
一、实习背景随着互联网技术的飞速发展，企业对软件系统的需求日益复杂，传统的单体应用架构已无法满足业务快速迭代和扩展的需求。
微服务架构因其模块化、解耦、高可用性等特点，逐渐成为软件开发的主流模式。
为了更好地理解和掌握微服务架构的管理，我选择了在一家互联网公司进行微服务管理实习。
二、实习单位及部门实习单位：XX互联网科技有限公司实习部门：技术运维部三、实习时间2023年X月X日至2023年X月X日四、实习内容在实习期间，我主要参与了以下工作：1. 微服务架构概述首先，我学习了微服务架构的基本概念、特点以及与传统架构的区别。
通过阅读相关书籍和资料，了解了微服务架构的设计原则、服务治理、部署和监控等方面的知识。
2. 微服务框架学习我选择了Spring Cloud作为微服务框架，学习了其核心组件，如Eureka、Ribbon、Hystrix、Zuul等。
通过实际操作，掌握了如何使用Spring Cloud构建微服务应用、服务注册与发现、负载均衡、断路器、网关等。
3. 服务治理在实习过程中，我参与了服务治理的实践，包括服务注册与发现、服务熔断、限流、服务监控等。
通过使用Eureka、Hystrix等组件，实现了服务的自动注册、发现、熔断和限流，保证了微服务系统的稳定运行。
4. 服务部署与监控我学习了Docker和Kubernetes等容器技术，掌握了微服务应用的容器化部署。
同时，利用Prometheus、Grafana等工具对微服务系统进行监控，实时了解系统运行状态和性能指标。
5. 项目实践在实习期间，我参与了公司某项目的微服务化改造。
具体工作如下：（1）分析现有系统架构，确定微服务划分方案；（2）根据需求设计微服务接口，实现服务功能；（3）搭建微服务框架，实现服务注册与发现、负载均衡、熔断等功能；（4）编写自动化部署脚本，实现微服务应用的自动化部署；（5）监控微服务系统，及时发现并解决问题。
五、实习收获通过本次实习，我收获颇丰：1. 理论知识与实践经验相结合我将微服务架构的理论知识应用于实际项目中，提高了自己的动手能力。
工业互联网体系架构2.0共3篇
工业互联网体系架构2.0共3篇工业互联网体系架构2.01随着“工业互联网”概念的提出，工业制造业正面临数字化、网络化和智能化的新时代。
工业互联网是指以物物互联、人机互联和智能决策为核心特点的新型信息化和工业化深度融合的产业形态。
而工业互联网体系架构则是这个产业形态的基石，是工业制造业实现数字化、网络化和智能化的关键前提。
在工业互联网体系架构1.0时代，人们主要采用基于传统技术、信息孤岛的思维模式来实现数字化、网络化和智能化，这导致了工业生产环节的信息孤立，处理能力不足，难以满足产业快速发展的需求。
如今，工业互联网体系架构2.0已经全面崭露头角，以场景应用为基础，实现了多数据源、海量数据、复杂数据的整合和处理，使得工业生产变得更加高效、智能化和可持续。
工业互联网体系架构2.0的核心是基于场景，区别于传统的基于技术领域的体系架构，它将相似产业链、类似场景的企业，以及不同产业相同场景的企业，汇聚在一起，形成以产业链场景为中心的体系架构。
这样的体系架构更便于形成基于场景的信息流、物流、价值流，从而实现全产业链、全价值链的数字化和智能化协同。
工业互联网体系架构2.0还包括边缘计算、云计算、大数据、物联网技术等，它们的整合和共享构成了工业制造的数字基础架构。
其中，边缘计算技术的应用，使得网络性能得以优化，实现了低延迟、高可靠和在线随时可用等特性。
云计算技术的应用，则将分布式的计算资源构成统一的服务，使得机器学习、能源管理、安全监控等应用得以实现。
大数据的应用，则可以整合工业系统内部数据、外部数据、历史数据等，形成更加全面、准确的信息。
物联网技术的应用，则能够提升系统的感知和控制能力，从而实现自动化、智能化生产。
工业互联网体系架构2.0的实施，需要从多个方面推进。
首先，要在技术上进行升级。
例如，要升级网络设备、传感器、自动化设备等，使其变得更加智能化和互联化。
其次，要在组织上进行升级。
例如，要改变传统的单向管理模式，实现信息和决策的共享。
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多机房日志流汇聚
Logstash Debugger
规模
1. 接入模块：300模块 2. 单Kafka最大带宽11G+ 3. 每日116亿消息，18T+
新的需求-更复杂的日志分析
1. 实时推荐 2. 多数据源实时Байду номын сангаасOIN
Spark on Mesos
Software on Mesos
规模
1. Spark Streaming任务：50个 2. Storm集群：5个 3. Flink集群：2个
3. 下一步计划 ⚫ 解决以存在的问题 ⚫ 接入新软件 ⚫ GPU计算平台建设
规模
1. 计算集群120+； 2600+ 容器 2. Esaas 50+; 47 ES集群； 600+ 容器 3. Cpu Usage: Openstack – 14%; Mesos – 28%
总结
1. 我们做的事儿 ⚫ 解决数据软件的部署的门槛 ⚫ 解决Mesos环境部署的门槛
2. 仍存在问题 ⚫ 负载不均衡 ⚫ 数据异常定位速度慢
Quota
Cluster Bootstrap
All in Docker
目录
1 我们的实时数据平台-Prism 2 从这里开始 3 架构演进 4 Esaas - Elasticsearch as a Service 5 监控 6 规模
有状态服务
1. 本地存储数据：Elasticsearch 2. 服务发现：Flink，HAProxy
2. 提供哪些服务 1. 日志实时监控 - ELK 2. 数据总线 - Kafka 3. 数据实时分析 - Spark Streaming/Storm/Flink 4. 数据存储 - Elasticsearch as a Service 5. OLAP/试验平台 - Zeppelin+Spark/Flink
Prism数据流图
目录
1 我们的实时数据平台-Prism 2 从这里开始 3 架构演进 4 Esaas - Elasticsearch as a Service 5 监控 6 规模
Dev成了问题定位瓶颈
ELK
ELK
大受欢迎
部署方式和问题
1. 部署方式 1. 申请虚拟机/添加账号 2. 使用salt部署
角色
Mesos管理的资源
Mesos架构
Marathon和Spark的位置
在Mesos上运行无状态服务
节点快照
如何找到Kibana服务
1. 网络方案 1. --net=host 2. Calico 3. CNI (Mesos version >= 1.0)
2. 请求路由/服务发现（HTTP）
互联网实时流系统架构实践
技术创新 变革未来
目录
1 我们的实时数据平台-Prism 2 从这里开始 3 架构演进 4 Esaas - Elasticsearch as a Service 5 监控 6 规模
Prism是什么
1. 宗旨 1. 以数据可视化为出发点 2. 以降低数据和数据分析软件获取成本为己任 3. 的实时数据平台
2. 面临的问题 1. 快速构建业务流 2. 快速增减容量
目录
1 我们的实时数据平台-Prism 2 从这里开始 3 架构演进 4 Esaas - Elasticsearch as a Service 5 监控 6 规模
发现新大陆
解决了问题
1. 快速增减容量 2. 新工具快速支持 3. 提高硬件资源利用率 4. 降低数据软件的使用成本
带状态服务运行于Mesos要解决的问题
1. 本地存储数据：Elasticsearch 2. 服务发现：Flink，HAProxy
Mesos版本要求
持久化卷 动态预留 Mesos > 0.23 Marathon > 1.0
Esaas结构
服务发现-TCP
DashBoard
目录
1 我们的实时数据平台-Prism 2 从这里开始 3 架构演进 4 Esaas - Elasticsearch as a Service 5 监控 6 规模
监控
1. 数据处理模块拓扑监控 2. 业务监控
1. 队列堆积：Kafka Topic Lag 2. 流量：Search Count/Message Count 3. 错误：Reject/Exception 3. 基础监控/容量监控 1. IO使用率 2. CPU使用率 3. 内存使用率 4. JVM/GC等 5. 计算资源使用量监控
数据处理模块拓扑监控
实时流监控
Esaas某ES集群监控
基础监控
pyadvisor
https:///QunarOPS/pyadvisor
目录
1 我们的实时数据平台-Prism 2 从这里开始 3 架构演进 4 Esaas - Elasticsearch as a Service 5 监控 6 规模