数据规划架构设计
架构设计之数据架构
架构设计之数据架构一、引言数据架构是指在系统架构设计中，对数据的组织、存储、访问和管理进行规划和设计的过程。
一个良好的数据架构能够提高系统的性能、可扩展性和可维护性，确保数据的完整性和安全性。
本文将详细介绍数据架构的设计原则、组成要素以及常用的数据架构模式。
二、设计原则1. 数据一致性：确保数据在不同的应用程序和模块之间保持一致，避免数据冗余和不一致的问题。
2. 数据可靠性：确保数据的完整性和准确性，防止数据丢失和损坏。
3. 数据安全性：采取合适的安全措施，保护数据的机密性和隐私性，防止未经授权的访问和篡改。
4. 数据可扩展性：设计一个可扩展的数据架构，能够满足未来系统的扩展需求，支持大规模数据的存储和处理。
5. 数据性能优化：优化数据的访问和查询性能，提高系统的响应速度和吞吐量。
三、组成要素1. 数据模型：数据模型是描述数据结构、关系和约束的抽象模型。
常用的数据模型包括层次模型、关系模型、对象模型和文档模型等。
根据具体的业务需求和系统特点，选择合适的数据模型进行设计。
2. 数据库管理系统（DBMS）：DBMS是用于管理和操作数据库的软件系统。
常见的DBMS包括关系型数据库（如Oracle、MySQL）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。
根据系统的需求和性能要求，选择合适的DBMS进行数据存储和管理。
3. 数据存储：数据存储是指将数据保存在物理介质上，包括磁盘、内存、云存储等。
根据数据的访问频率和存储需求，选择合适的存储介质和存储方案，如使用SSD提高数据的读写速度，使用分布式存储系统提高数据的可靠性和可扩展性。
4. 数据访问接口：数据访问接口是系统和数据之间的桥梁，提供对数据的访问和操作功能。
常见的数据访问接口包括SQL、NoSQL、RESTful API等。
根据系统的需求和开发技术，选择合适的数据访问接口进行设计和实现。
四、数据架构模式1. 单体架构：将所有的功能模块集中在一个系统中，数据存储在同一个数据库中。
架构设计之数据架构
架构设计之数据架构一、引言在当今信息化时代，数据架构的设计对于企业的业务运营和决策分析起着至关重要的作用。
一个合理的数据架构设计能够提高数据的可用性、可靠性、安全性和性能，为企业的发展提供有力的支持。
本文将围绕数据架构展开讨论，包括数据架构的定义、设计原则、常见的数据架构模式以及数据架构设计的步骤和方法。
二、数据架构的定义数据架构是指在一个系统中，对于数据的组织、存储、访问和管理的规划和设计。
它涉及到数据的结构、关系、属性、约束以及数据的流动和转换等方面。
一个好的数据架构能够确保数据的一致性、完整性和可靠性，提高数据的可用性和可维护性。
三、数据架构的设计原则1. 可用性和可靠性：数据架构应确保数据能够随时可用，并保证数据的准确性和一致性。
2. 扩展性和灵活性：数据架构应具备良好的扩展性，能够适应业务的增长和变化。
3. 安全性：数据架构应考虑数据的安全需求，包括数据的保密性、完整性和可控性。
4. 性能：数据架构应能够提供高效的数据访问和处理能力，以满足业务的实时性和响应性要求。
5. 可维护性：数据架构应易于维护和管理，包括数据的备份、恢复、迁移和清理等操作。
四、常见的数据架构模式1. 传统的三层架构模式：包括数据存储层、数据访问层和应用层。
数据存储层负责数据的存储和管理，数据访问层负责数据的查询和操作，应用层负责业务逻辑的处理。
2. 数据仓库架构模式：将企业的各种数据源进行集成，构建一个统一的数据仓库，以支持企业的决策分析和报表生成等需求。
3. 分布式架构模式：将数据存储和处理分布在多个节点上，以提高系统的可扩展性和性能。
4. 云架构模式：将数据存储和处理部署在云平台上，以实现资源的弹性调度和成本的优化。
五、数据架构设计的步骤和方法1. 需求分析：明确业务需求和数据需求，包括数据的类型、规模、频率、一致性要求等。
2. 数据建模：根据需求分析的结果，设计数据模型，包括实体、属性、关系、约束等。
3. 数据存储设计：选择合适的数据存储技术和架构，包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
数据中心网络架构规划与设计
数据中心网络架构规划与设计
数据中心网络架构规划与设计需要从多个角度考虑，包括数据集成管理、多层次服务需求和信息安全等。
以下是具体的规划步骤：
1.网络架构划分：将数据中心网络划分为中心内网、涉密网、局广域网（地
调局专网）及外网（互联网服务区）。
这种划分主要是为了满足不同类型
的数据传输和安全需求。
2.功能逻辑分区：在中心内网、涉密网、局广域网及外网的基础上，按照逻
辑功能将网络划分为多个功能逻辑分区，包括主功能区、核心存储备份
区、涉密区、数据交换区和服务发布区。
每个分区都有其特定的功能和作
用。
3.物理隔离：从信息数据安全角度出发，涉密区以物理隔离方式独立部署，
保证涉密数据的安全性和保密性。
4.部署服务器虚拟化技术、负载均衡技术、统一交换技术（FCoE）及存储备
份技术：在统一网络管理的基础上，采用上述技术建立起应用服务器与存
储体系及信息安全防护体系。
这些技术可以优化服务器的性能和效率，提
高数据存储和备份的安全性和可靠性。
5.数据中心信息资源层：信息资源层主要包括数据中心的各类数据、数据
库，负责整个数据中心的数据存储和交换，为数据中心提供统一的数据交
换平台。
这一层需要考虑到数据的存储、备份、恢复和共享等需求，同时
还需要考虑数据的安全性和可靠性。
总之，数据中心网络架构规划与设计需要全面考虑数据传输、安全性和可靠性等方面的需求，同时还需要考虑未来的扩展和升级。
因此，在进行规划与设计时，需要结合实际情况和未来发展需求进行综合考虑。
架构设计之数据架构
架构设计之数据架构数据架构是指在系统架构设计中，针对数据的组织、存储、管理和访问等方面进行规划和设计的过程。
一个良好的数据架构能够提高系统的性能、可扩展性和可靠性，同时也能够满足业务需求并提供高效的数据管理和访问方式。
一、数据架构的概述数据架构是系统架构中的一个重要组成部分，它定义了数据的组织方式、存储结构以及数据之间的关系。
一个完善的数据架构应该能够满足以下几个方面的需求：1. 数据的完整性和一致性：数据架构应该能够确保数据的完整性和一致性，避免数据冗余和数据不一致的问题。
2. 数据的安全性：数据架构应该能够确保数据的安全性，包括数据的保密性、完整性和可用性等方面的要求。
3. 数据的可扩展性：数据架构应该能够支持系统的扩展，能够处理大规模数据和高并发访问的需求。
4. 数据的性能：数据架构应该能够提供高性能的数据访问和查询能力，保证系统的响应速度和吞吐量。
二、数据架构的设计原则在进行数据架构设计时，需要遵循一些基本的设计原则，以确保数据架构的有效性和可靠性：1. 数据分离原则：将不同类型的数据分离存储，避免数据冗余和混淆，提高数据的可管理性和可维护性。
2. 数据标准化原则：对数据进行标准化处理，确保数据的一致性和规范性，避免数据重复和冲突。
3. 数据安全原则：采取适当的安全措施，包括数据加密、访问控制和审计等，保护数据的安全性和隐私性。
4. 数据可扩展原则：采用可扩展的数据存储和处理方式，支持系统的扩展和升级，满足未来业务的需求。
5. 数据性能优化原则：通过合理的数据索引、分区和缓存等技术手段，提高数据的访问和查询性能，提升系统的响应速度。
三、数据架构的组成要素一个完整的数据架构包括以下几个关键的组成要素：1. 数据模型：数据模型是描述数据结构和数据之间关系的一种方式，常用的数据模型包括关系型数据模型、面向对象数据模型和文档数据模型等。
2. 数据存储：数据存储是指将数据持久化存储到物理介质中，常用的数据存储方式包括关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统等。
数据规划架构设计PPT共32页
数据管理的最终愿景——趋于统一
全球IT实践在数据标准化，数据集中，分布式系统，集中式系统的不断反复中，在互联网支持下 数据完全集中处理是当前的主流的方向。
信息资源规划的时机
信息时代
诺
兰
计算机时代
模
转折点
型
数据 信息
起步 蔓延
控制
集成 管理 管理
初级阶段
中级阶段
高级阶段
13
数据架构与信息架构
业务架构 信息架构 信息系统架构 数据架构 物理系统架构
信息架构就是对信息的分 类、分层的组织。例如： 分层信息有决策层、管理 层、操作层等信息；分类 信息有财务信息、人事信 息、设备管理信息等
数据架构就是对数据的分 类、分层的组织。例如： 从Zachman框架体系来看 分层数据有概念数据模型 、逻辑数据模型、物理数 据模型
14
数据架构原则是指导企业数据标准化的基本原则
数据规划架构设计
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
40、人类法律，事物有规律，这是不 容忽视 的。— —爱献 生
数据资源规划 交流汇报
2
基于Zachman框架的架构规划过程
项目启动
我们的目前的定位？ 业务模型 现有系统技术
Where we are？
我们要去哪里？
数据架构
应用架构
(完整版)数据架构规划
数据架构规划一．当前架构结合研发二部数据量最大的校讯通产品来描述，其他的产品在性能上出现瓶颈，可以向校讯通靠拢。
数据库整体架构：目前校讯通产品根据用户量的多少以及数据库服务资源的繁忙程度，横向采用了历史库+当前库的分库架构或者单一的当前库架构，其中历史库只作为web平台读数据库，纵向结合了applications的memcache+Sybase ASE12.5传统永久磁盘化数据库架构。
数据模型架构：原则上采用了一事一地的数据模型（3NF范式），为了性能考虑，一些大数据量表适当的引用了数据冗余，根据业务再结合采用了当前表+历史表的数据模型。
以下就用图表来进行当前数据架构的说明：横向分库数据库架构图：纵向app layer+memcache layler+disk db layer图：其中web层指的是客户端浏览器层，逻辑上：app层指的是应用服务层，mc 层指的是memcache的客户端层，ms层指的是memcache的服务层，db层指的是目前永久磁盘化的数据库层，当然在物理机器上可能app层跟mc层，ms层是重叠的部署在相同服务器上。
数据模型架构图：其中以上数据模型中除了少数几张表外其他的都有历史表存在，当然有很多表是没在这个模型图中的，这部分是核心数据模型。
这部分模型对象中也包括了一些冗余性的设计，比如用户中有真实姓名，特别是不在这个模型内，由模型核心表产生的一些统计报表，为了查询的性能冗余了合理一些学校名称，地区名称等方面的设计。
二．劣势现象1.流水表性能瓶颈当前架构的性能瓶颈集中在流水表的访问上，最大流水表的记录量达到了超5亿级别，这是由于目前外网在用的sybase数据库系统版本，没有采取很好的关于分区的技术。
曾经有过把流水表进行物理水平分割，把不同月份的数据分割放在不同的物理表上的模型改造设想，碍于产生的应用程序修改工作量大，老旧数据迁移的麻烦，再加上进行了从单库架构改造到分库架构后，数据库性能瓶颈就不是特别突出。
数据中心的架构与规划
数据中心的架构与规划在当今数字化的时代，数据中心已成为企业和组织运营的核心基础设施。
它就像是一个巨大的“信息仓库”，存储着海量的数据，并负责对这些数据进行处理、传输和管理。
一个设计合理、架构科学的数据中心，能够为企业提供高效、稳定、安全的数据服务，从而支持企业的业务发展和创新。
接下来，让我们深入探讨一下数据中心的架构与规划。
数据中心的架构可以分为多个层次和模块。
首先是物理基础设施层，这包括机房的选址、建筑结构、电力供应、制冷系统等。
机房的选址至关重要，需要考虑到地理位置、地质条件、电力资源、网络接入等因素。
一个稳定的建筑结构能够承受自然灾害和人为破坏的影响，为数据中心的设备提供安全的物理环境。
电力供应是数据中心的命脉。
为了确保不间断的电力供应，通常会采用多路市电接入，并配备大容量的 UPS（不间断电源）系统和备用发电机。
制冷系统则负责保持机房内的温度和湿度在合适的范围内，以保证设备的正常运行。
先进的制冷技术，如液冷技术，能够提高制冷效率，降低能耗。
接下来是网络架构层。
网络是数据中心连接内外的桥梁，其性能和可靠性直接影响到数据的传输速度和质量。
数据中心通常会采用多层网络架构，包括核心层、汇聚层和接入层。
核心层负责高速的数据交换，汇聚层将多个接入层连接到核心层，接入层则连接着服务器和存储设备等终端设备。
为了提高网络的性能和可靠性，还会采用冗余设计，如多链路冗余、设备冗余等。
服务器和存储架构是数据中心的核心组成部分。
服务器的类型和配置根据业务需求而定，有通用服务器、高性能计算服务器、存储服务器等。
存储系统则包括直接附加存储（DAS）、网络附加存储（NAS）和存储区域网络（SAN）等。
随着数据量的不断增长，分布式存储和云存储技术也得到了广泛的应用。
在软件层面，数据中心需要部署操作系统、数据库管理系统、虚拟化软件、监控管理软件等。
虚拟化技术能够提高服务器的利用率，降低成本，实现资源的灵活分配。
监控管理软件则负责对数据中心的设备、网络、应用等进行实时监控和管理，及时发现和解决问题。
架构设计之数据架构
架构设计之数据架构一、引言数据架构是指在系统架构中对数据的组织、存储、管理和访问进行规划和设计的过程。
在现代信息化时代，数据被认为是企业的重要资产之一，良好的数据架构能够为企业提供高效、可靠和可扩展的数据管理能力，从而支持企业的业务发展和决策制定。
本文将详细介绍数据架构的设计原则、组成要素以及常用的数据架构模式。
二、设计原则1. 数据一致性：数据架构应确保数据在不同系统之间的一致性，避免数据冗余和数据不一致的问题。
2. 数据安全性：数据架构应具备良好的安全性能，包括数据的保密性、完整性和可用性，以防止数据泄露、篡改和丢失。
3. 数据可扩展性：数据架构应具备良好的扩展性能，能够适应业务规模的增长和数据量的增加，保证系统的性能和稳定性。
4. 数据可管理性：数据架构应具备良好的管理性能，包括数据的维护、备份和恢复等功能，以保证数据的可靠性和可维护性。
5. 数据可访问性：数据架构应具备良好的访问性能，能够支持快速、准确地查询和分析数据，满足业务需求。
三、组成要素1. 数据模型：数据模型是数据架构的核心，它定义了数据的结构和关系，包括实体、属性、关系和约束等。
常用的数据模型包括层次模型、网络模型、关系模型和对象模型等。
2. 数据存储：数据存储是指数据在系统中的物理存储方式，常见的数据存储包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
根据业务需求和性能要求，可以选择合适的数据存储技术。
3. 数据传输：数据传输是指数据在不同系统之间的传输和同步，常见的数据传输方式包括ETL（抽取、转换、加载）、消息队列和数据同步等。
数据传输需要考虑数据的一致性、可靠性和效率等因素。
4. 数据处理：数据处理是指对数据进行加工和计算，以满足业务需求。
常见的数据处理方式包括数据清洗、数据转换、数据聚合和数据分析等。
数据处理需要考虑数据的准确性、实时性和效率等因素。
四、常用的数据架构模式1. 集中式数据架构：集中式数据架构将所有的数据存储在一个中心化的数据库中，各个系统通过访问中心数据库来获取和更新数据。
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S TR ATE G Y
Im p lem entatio n
John A. Zachm an, Zachm an International
第5页
Shenzhen Hirisun Technology Incorporated
基于Zachman框架的架构规划过程
项目启动
我们的目前的定位？ 业务模型
数据架构与信息架构
业务架构
信息架构就是对信息的分 类、分层的组织。例如： 分层信息有决策层、管理 层、操作层等信息；分类 信息有财务信息、人事信 息、设备管理信息等
信息架构
信息系统架构
数据架构
物理系统架构
第13页
数据架构就是对数据的分 类、分层的组织。例如： 从Zachman框架体系来看 分层数据有概念数据模型、 逻辑数据模型、物理数据 模型
T ime = M a jor Business Event e.g., M aster Schedule
EN T ER PR ISE M O D EL
O w ner conceptual
Entity = Business Entity R el. = Business R elationship e.g., Logical D ata M odel Process = Business Process I/O = Business R esources N ode = Business Location Link = Business Linkage e.g., D istributed System Architecture People = O rganization U nit W ork = W ork Product e.g., H u man Interface Architecture T ime = Business Event C ycle = Business C ycle e.g., Processing Structure End = Business O bjective M eans = Business Strategy e.g., Business R ule M odel
依据方法论
Zachman 体系方法论
FEA框架体系方法论
第3页
Shenzhen Hirisun Technology Incorporated
数据梳理的理论基础——Zachman框架
数据是企业的重要资源, 数据同样也是企业信息架 构规划的核心，而一套完 整的数据标准是数据模型 细化到一定层次的数据标 准定义。
D AT A
Im p lem entatio n
FU N C TIO N
Im p lem entatio n
N E TW O R K
Im p lem entatio n
O R G AN IZ ATIO N
Im p lem entatio n
S C H E D U LE
Im p lem entatio n
T EC H N O LO G Y C O N ST R AIN ED M O D EL
B uilder physical
Entity = T ables/Segments/etc. R el. = Key/Pointer/etc. e.g. D ata D efinition Process= C o mputer F unction I/O =D ata Elements/Sets e.g. Program N ode = H ard ware/Syste m Software Link = Line Specifications e.g. N etwork Architecture People = U ser W ork = Screen/D evice F ormat e.g. Security Architecture T ime = Execute C ycle = C o mponent C ycle e.g. Timing D efinition End = C ondition M eans = Action e.g. R ule Specification
数据物理模型
编码规范
数据业务分布 数据系统分布
数据管理机制
第10页
Shenzhen Hirisun Technology Incorporated
目
录
一、数据规划的方法论及思路 二、数据规划的框架结构 三、数据规划成果样例展示 四、数据规划其他案例介绍
第11页
Shenzhen Hirisun Technology Incorporated
Where we are？
现有系统技术
技术架构
我们要去哪里？
Vision of where we want to be？
数据架构
应用架构
我们怎么到达那里？
How we plan to get there？
实施和迁移计划
第6页
Shenzhen Hirisun Technology Incorporated
第4页
Shenzhen Hirisun Technology Incorporated
数据梳理的理论基础——Zachman框架
abstractions perspectives
D AT A
W hat
List of T hings Im portant to the Business
FU N C T IO N
T IM E
W hen
List of Events S ign ific ant to the Busin ess
M O T IV AT IO N
W hy
List of Business G oals and Strategies
SC O PE
P lanner contextual
Entity = C lass of Business T hing e.g., Se mantic M odel F unction = C lass of Business Process e.g., Business Process M odel N ode = M a jor Business Location e.g., Logistics N etwork People = C lass of People and M a jor O rganizations e.g., W ork Flow M odel Ends/M eans= M a jor Business G oal/C ritical Success F actor e.g., Business Plan
基于Zachman框架的阶段工作内容
阶 级 1 2 3 4 5 6 7 阶段名称 项目启动 业务模型分析 当前信息系统与技术 平台 数据架构 应用架构 技术架构 架构实施与迁移计划 工作内容与交付 项目目标／范围；项目团队；项目方法论，项目计划；建模工具；启动会 材料 AS-IS的业务模型与流程；当前业务存在的问题与改进建议；TO-BE的业 务战略与业务目标，完整业务模型与流程；组织架构 当前信息系统的清单；当前的信息系统的功能说明，技术平台与系统间集 成关系，当前基础设施的状况 数据实体识别，E-R模型；数据实体与业务功能矩阵；数据架构报告 应用功能定义，应用功能与业务功能的匹配矩阵；应用系统切换对业务的 冲击分析；应用架构报告 数据／应用功能IT系统中的分布；支持应用系统的IT平台技术方向；技术 参考框架；技术架构报告 制定迁移策略;制定细化的IT标准；详细IT项目计划；项目的执行组织与资 源保障；实施与迁移计划报告
数据资源规划 交流汇报
第1页
Shenzhen Hirisun Technology Incorporated
目
录
一、数据规划的方法论及思路 二、数据规划的框架结构 三、数据规划成果样例展示 四、数据规划其他案例介绍
第2页
Shenzhen Hirisun Technology Incorporated
e.g., Application Architecture
SY ST EM M O D EL
D esigner logical
Entity = D ata Entity R el. = D ata R elationship e.g., Physical D ata M odel Process.= Application F unction I/O = U ser Views e.g., System D esign N ode = IS F unction Link = Line C haracteristics e.g., T echnical Architecture People = R ole W ork = D eliverable e.g., Presentation Architecture T ime = System Event C ycle = Processing C ycle e.g., C ontrol Structure End = Structural Assertion M eans =Action Assertion e.g., R ule D esign
Function
Entity
概念 模型
Attribute Category
Lookup Table
实体属性、分类的值域第9页逻ຫໍສະໝຸດ 模型Lookup Table
Shenzhen Hirisun Technology Incorporated
全面数据规划交付物
数据管理愿景 数据管理原则
数据概念模型
数据逻辑模型
实 体
角 色
角色连接
动 作
动作关系
概念数 据模型 物理 数据库 数据库 设计 模型 模型