大数据云平台基础架构介绍
云计算基础架构
云计算基础架构云计算，作为一种新兴的计算模式，正在迅速改变着企业和个人的计算方式。
而云计算的基础架构，是实现云计算的关键。
本文将对云计算基础架构进行探讨，探究其组成和作用。
一、云计算基础架构的概述云计算基础架构是指构建和管理云计算环境所需的硬件和软件基础设施。
云计算基础架构可以分为三个层次：云服务模型、云平台和云基础设施。
1. 云服务模型云服务模型是云计算基础架构的最高层，也是用户接触到的最直接的层次。
云服务模型包括三种类型：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
IaaS提供虚拟化的计算、存储和网络资源，PaaS提供开发、测试和部署应用程序的平台，SaaS则是直接提供给用户使用的应用程序。
2. 云平台云平台是云计算基础架构的中间层，主要负责提供云服务的运行环境。
云平台包括操作系统、虚拟化管理软件、容器技术以及其他必要的中间件和服务，用于管理和调度底层资源的分配和使用。
3. 云基础设施云基础设施是云计算基础架构的底层，是整个云计算环境的物理基础。
云基础设施包括服务器、存储设备、网络设备等，并通过虚拟化技术将这些物理设备抽象为虚拟资源，供上层的云平台和云服务模型使用。
二、云计算基础架构的核心技术云计算基础架构的搭建离不开一些核心的技术支持，其中包括虚拟化、分布式计算和自动化管理等。
1. 虚拟化技术虚拟化技术是云计算基础架构的核心技术之一。
通过虚拟化技术，可以将物理资源（如计算、存储、网络等）抽象为虚拟资源，并通过虚拟机管理软件（如VMware、KVM等）将其分配给不同的用户或应用。
2. 分布式计算分布式计算是云计算基础架构的关键技术之一。
通过将计算任务分解为多个子任务，并将其分布到不同的计算节点上进行并行计算，可以提高计算效率和可靠性。
常见的分布式计算技术包括Hadoop、Spark 等。
3. 自动化管理自动化管理是云计算基础架构的重要技术之一。
通过自动化管理工具，可以实现对云基础设施和云平台的自动化配置、部署、监控和维护，提高管理效率和可靠性。
大数据平台架构设计与实现
大数据平台架构设计与实现随着数据量的爆炸式增长，大数据平台逐渐成为众多企业必不可少的一项重要技术，它能够帮助企业在海量数据中挖掘出更加精准、有用的信息。
然而，一个高效、可靠的大数据平台不仅仅需要拥有大量的数据存储和计算能力，还需要有合理的架构设计和实现方案。
本篇文章着重介绍大数据平台架构设计和实现方案的相关内容。
一、大数据平台的定义在大数据平台的定义中，大数据可以是拥有超过传统数据库管理系统能够存储和处理的能力的数据集合。
可以是结构化数据、半结构化数据或非结构化数据，而大数据平台就是建立在这些大数据之上的数据处理、存储、管理及分析工具的集合。
二、大数据平台的架构设计大数据平台的架构设计是让数据从采集到存储、处理再到分析等各个环节实现自动化流程的过程。
大数据平台的架构设计分为以下三个方面的基础组成：1、数据采集层数据采集层是大数据平台架构的第一步，它负责从各种设备、软件、传感器和各种现场活动中收集数据。
数据采集层应该尽可能地把数据从源头采集，建立在数据生产源的数据采集系统最优。
2、数据存储层数据存储层是大数据平台架构的第二步，它是数据存放的区域。
在数据存储层，数据会被存储在一种或者多种的存储介质中，比如Hadoop的HDFS、Apache的Cassandra、NoSQL、RDBMS等。
对于典型的企业级大数据平台，基于云的数据存储成为了最主流的架构选择。
3、数据处理层数据处理层是大数据平台架构的第三步，它的作用是以批处理、流处理、机器学习等一系列技术手段对数据进行处理和分析。
典型的大数据处理方案，需要基于Hadoop的MapReduce算法和Spark流处理框架。
三、大数据平台的实现方案1、采用异构系统集成采用异构系统集成可以使得数据能在不同的系统和数据源之间进行无缝衔接、便于网络对数据进行管理、分析和智能输出。
比如熟悉的Hadoop、代表Apache的Storm，以及管理方式各异的NoSQL数据库。
大数据云平台基础架构介绍
随着数据重要性的不断提高，大数据云平台需要 提供更加安全可靠的数据保护和服务，保障数据 安全和隐私。
智能化趋势
大数据云平台正在不断引入人工智能技术，实现 智能化数据分析、处理和存储，提高数据处理效 率和准确性。
绿色环保趋势
随着能源消耗的不断提高，大数据云平台需要采 取更加绿色环保的技术和措施，降低能源消耗和 碳排放。
06
大数据云平台案例分享
案例一：阿里巴巴的大数据云平台
总结词
分布式、可扩展、弹性
详细描述
阿里巴巴的大数据云平台是基于开源平台构建的分布式系统，具备可扩展和弹性的特点。它采用了分 布式文件系统，如HDFS，用于存储海量数据，并支持多种数据访问模式。同时，该平台还集成了弹 性计算、弹性存储和弹性网络等云基础设施，以提供稳定、高效的大数据处理服务。
提供数据挖掘和机器学习功能，以发现数 据中的潜在规律和价值。
应用层
数据报表与可视化
提供数据报表和可视化功 能，以直观展示数据分析 结果。
数据服务
提供数据服务功能，包括 数据查询、数据挖掘、机 器学习等服务，以支持各 种业务应用。
安全管理
提供安全管理功能，包括 用户认证、访问控制、加 密传输等，以确保大数据 云平台的安全性。
据，为后续数据分析提供准确的基础。
数据转换与整合
03
实现数据的转换和整合，以满足不同业务场景的需求
。
数据分析层
分布式计算框架
提供分布式计算框架，如Hadoop、 Spark等，以处理大规模数据。
数据库查询与分析
提供数据库查询和分析功能，支持SQL、 NoSQL等数据库查询语言和分析工具。
数据挖掘与机器学习
谢谢您的聆听
大数据平台架构-巨衫
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，成为全球范围内加速企业技术创新、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.1.1.3.1传统数据库与大数据库的差异（丰富一下内容，说明应该选择大数据平台）传统的关系型数据库，只能存储结构化数据，在当前互联网快速发展的时代，僵硬的数据模型已经无法适应快速开发、快速迭代的互联网思维。
大数据平台架构介绍
为什么选择这样的大数据平台架构？作者：傅一平当前BAT基本公开了其大数据平台架构，从网上也能查询到一些资料，关于大数据平台的各类技术介绍也不少，但在那个机制、那个环境、那个人才、那个薪酬体系下，对于传统企业，可借鉴的东西也是有限的。
技术最终为业务服务，没必要一定要追求先进性，各个企业应根据自己的实际情况去选择自己的技术路径。
与传统的更多从技术的角度来看待大数据平台架构的方式不同，笔者这次，更多的从业务的视角来谈谈关于大数据架构的理解，即更多的会问为什么要采用这个架构，到底能给业务带来多大价值，实践的最终结果是什么。
它不一定具有通用性，但从一定程度讲，这个架构可能比BAT的架构更适应大多数企业的情况，毕竟，大多数企业，数据没到那个份上，也不可能完全自研，商业和开源的结合可能更好一点，权当抛砖引玉。
大数据平台架构的层次划分没啥标准，以前笔者曾经做过大数据应用规划，也是非常纠结，因为应用的分类也是横纵交错，后来还是觉得体现一个“能用”原则，清晰且容易理解，能指导建设，这里将大数据平台划分为“五横一纵”。
具体见下图示例，这张图是比较经典的，也是妥协的结果，跟当前网上很多的大数据架构图都可以作一定的映射。
何谓五横，基本还是根据数据的流向自底向上划分五层，跟传统的数据仓库其实很类似，数据类的系统，概念上还是相通的，分别为数据采集层、数据处理层、数据分析层、数据访问层及应用层。
同时，大数据平台架构跟传统数据仓库有一个不同，就是同一层次，为了满足不同的场景，会采用更多的技术组件，体现百花齐放的特点，这是一个难点。
数据采集层：既包括传统的ETL离线采集、也有实时采集、互联网爬虫解析等等。
数据处理层：根据数据处理场景要求不同，可以划分为HADOOP、MPP、流处理等等。
数据分析层：主要包含了分析引擎，比如数据挖掘、机器学习、深度学习等。
数据访问层：主要是实现读写分离，将偏向应用的查询等能力与计算能力剥离，包括实时查询、多维查询、常规查询等应用场景。
第一章云计算基础架构平台 构建与应用
云计算基础架构平台构建与应用
云计算的特点
10.高层次的编程模型。云计算系统提供高层次的编 程模型。用户通过简单学习，就可以编写自己的云计算 程序，在云系统上执行，满足自己的需求。现在云计算 系统主要采用MapReduce模型。 11.完善的运维机制。在云的另一端，有全世界最专 业的团队来帮用户管理信息，有全世界最先进的数据中 心来帮用户保存数据。同时，严格的权限管理策略可以 保证这些数据的安全。这样，用户无须花费重金就可以 享受到最专业的服务。
云计算基础架构平台构建与应用
云计算的特点
8.自动化。在云中，不论是应用、服务和资源的部 署，还是软硬件的管理，主要通过自动化的方式来执行 和管理，从而也极大地降低了整个云计算中心的人力成 本。
云计算基础架构平台构建与应用
云计算的特点
9.节能环保。云计算技术能将许许多多分散在低利 用率服务器上的工作负载整合到云中，来提升资源的使 用效率，而且云由专业管理团队运维，所以其电源使用 效率(Power Usage Effectiveness，PUE)值比普通企 业的数据中心出色很多
云计算基础架构平台构建与应用
云计算的定义
而InformationWeek的定义则更加宽泛，云 计算是一个环境，其中任何的IT资源都可以以服务的形 式提供。 就连财经媒体也对云计算很感兴趣。美国最畅 销的日报《华尔街日报》也在密切跟踪云计算的进展。 它认为云计算使得企业可以通过互联网从超大数据中心 获得计算能力、存储空间、软件应用和数据。客户只需 要在必要时为他使用的资源付费，从而可以避免建立自 己的数据中心并采购服务器和存储设备。
云计算基础架构平台构建与应用
云计算的特点
7.极其经济廉价。由于云的特殊容错措施可以采用 极其廉价的节点来构成云，云的自动化集中式管理使大 量企业无须负担日益高昂的数据中心管理成本，云的通 用性使资源的利用率较传统系统大幅提升，因此用户可 以充分享受云的低成本优势。通常只要花费几百美元、 几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完 成的任务。
云计算和大数据的架构和技术
云计算和大数据的架构和技术随着科技的飞速发展和互联网的普及，数据已经成为了当今社会最宝贵的资源之一。
然而，如何处理、存储和分析这些海量数据已经成为了很多企业所面临的一大难题。
云计算和大数据技术的出现，为这一难题提供了新的解决办法。
本文将就云计算和大数据的架构和技术进行探讨。
一、云计算的基本概念云计算是指通过互联网将计算能力和存储能力等计算资源提供给用户的一种方式。
云计算的本质是将计算机技术、网络技术和服务技术融合在一起，实现“随需使用、按需付费”的服务模式。
用户只需在云计算平台上选择所需的服务，就可以轻松获得所需的计算资源，而不必担心硬件设备、软件安装和维护等问题。
二、云计算的组成云计算主要由三个部分组成：云计算基础设施、云计算平台和云计算应用。
其中，云计算基础设施包括硬件、网络设备和存储设备等；云计算平台包括操作系统、虚拟化、容器化、编程语言等技术；云计算应用包括各种基于云计算的应用程序。
三、大数据的基本概念大数据指的是数据量巨大、类型多样、处理速度快、价值密度高的数据。
大数据是通过分布在不同地点的大量计算机产生的，例如互联网、物联网、社交媒体等。
大数据的主要特点包括三个方面：高速度、高容量和高复杂度。
四、大数据的处理方式大数据的处理可以分为三个阶段：数据采集、数据存储和数据分析。
其中，数据采集是指从不同来源获取数据的过程，数据存储是指将采集到的数据进行存储，数据分析是指对存储的数据进行分析和挖掘。
在大数据的存储方面，传统的关系型数据库已经无法满足大数据的存储需求，因此，新型的存储技术也应运而生。
例如，Hadoop分布式文件系统，是一种基于分布式架构的大数据文件系统，可以扩展到数千台服务器上，实现PB级别的数据存储。
在大数据的处理方面，主要涉及到数据的分析和挖掘等技术。
例如，Spark是一种基于内存计算的分布式计算框架，可以快速处理大规模数据集。
此外，深度学习等人工智能技术也成为了大数据处理的重要手段。
基础架构云平台建设方案
云计算具有弹性可扩展的特点，能够快速 响应业务需求的变化，提高了业务的灵活 性和可扩展性。
提高服务可靠性
降低IT门槛
云计算通过分布式架构和容错机制，提高 了服务的可靠性和稳定性。
云计算使得客户无需拥有专业的IT技术团队 ，降低了IT门槛，使得业务部门能够更加专 注于业务创新和发展。
CHAPTER 03
平台上线运行后，需要持 续监控和优化平台的运行 状态，及时排除故障和解 决问题。
CHAPTER 06
基础架构云平台运营管理方 案
运营管理模式设计
集中化运营管理
通过集中化运营管理，可以实现对多个基础架构云平台资源的统一 管理和优化，提高整体运营效率和管理水平。
分布式管理架构
分布式管理架构可以实现对基础架构云平台的高可用性和可扩展性 ，同时支持对不同地域和不同厂商的云平台进行统一管理和调度。
基础架构云平台建设需求分 析
业务需求分析
高效资源利用
业务需求通常首先关注如何高 效地利用资源，包括计算、存
储和网络资源。
灵活扩展
业务需求需要能够灵活地扩展 ，以适应不断变化的工作负载 和增长需求。
高可用性
业务需求需要能够提供高可用 性，确保在硬件或软件故障时 仍能保持服务。
自动化管理
业务需求需要能够自动化管理 ，以减少人工干预和错误。
总体架构设计需要遵循模块化、层次化和服务化的设计理念，确保平台具有良 好的可扩展性、可维护性和高可用性。
网络架构设计
总结词
高性能、高可用性、可扩展性
详细描述
网络架构设计需要关注高性能、高可用性和可扩展性，采用分布式、去中心化的 网络架构，提高网络的吞吐量和响应速度，同时保证网络的稳定性和安全性。
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云计算与大数据
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完整 稳定 安全
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一键部署 | API 调用 | 定时器 | Auto Scaling
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纵向、横向伸缩 | 分钟级别
实时 按需 开放
► 稳定、高性能与安全
系统优化，平台配置优化
私有网络，防火墙
高度自动化是一个渐进的过程
易用
系统架构
Real Time Processing Storm Logs Metrics Social Data Sensor Data Messages Spark Streaming
Kafka /Flume Custom Process Engine
Reporting, Visualization
Cassandra, MongoDB, Redis, MySQL, ElasticSearch
Batch Processing
Big SQL
SparkSQL
Spark MapReduce Kylin Phoenix Hive
大数据云平台基础架构介绍
Agenda
► 云计算与大数据 ► 系统架构 ► 挑战
云计算与大数据
Big Data Requires Elastic, Flexible Infrastructure
► 大数据解决方案最大、最重要的决定是平台的选择
Hadoop、Spark、Hbase、Storm…
► 实际需求
Hadoop on Cloud
► 默认3个副本因子 ► 云上真的需要3个吗？
► 怎么做最优？
挑战
► 稳定性 ► 性能
网络 IO – SDN 2.0 (点到点网状结构) 硬盘 IO – 容器，Unikernel，定制化 IaaS
►
迁移
Within cloud Between cloud and on-premise