基于阿里云平台的互联网系统架构
基于阿里云的物联网平台架构设计研究
基于阿里云的物联网平台架构设计研究随着物联网技术的不断发展，越来越多的设备和传感器通过互联网进行连接和交互，形成了一个庞大的网络系统。
在这个网络系统中，物联网平台扮演着至关重要的角色，它不仅可以提供数据收集和管理的功能，还可以提供智能分析和决策的能力。
阿里云作为全球领先的云计算服务提供商之一，在物联网领域也有着丰富的经验和技术。
本文将就基于阿里云的物联网平台架构进行探讨和研究。
一、阿里云物联网平台的基本架构阿里云物联网平台的基本架构包括四个层级，分别是设备接入层、协议适配层、数据处理层和应用展示层。
其中，设备接入层、协议适配层和数据处理层构成了物联网平台的核心，应用展示层则负责将处理后的数据展示给用户。
1. 设备接入层设备接入层是物联网平台的最底层，它主要负责设备的接入和数据采集。
在阿里云物联网平台上，设备接入支持多种协议，包括MQTT、CoAP、HTTP和HTTPS等。
同时，设备接入还提供多种认证方式，包括设备密钥认证、X.509证书认证和动态认证等。
2. 协议适配层协议适配层负责将设备接入层收集到的数据进行格式转换和协议转化，使得数据可以被后续处理层识别和处理。
在阿里云物联网平台上，协议适配层支持多种协议转换，包括MQTT与HTTP的转换、CoAP与HTTP的转换和LwM2M与HTTP的转换等。
3. 数据处理层数据处理层主要负责对设备采集的数据进行处理和分析，包括数据解析、数据存储、数据计算和数据建模等。
阿里云物联网平台的数据处理层采用了多种技术，包括海量数据分布式存储、数据挖掘和机器学习等。
同时，阿里云还提供了多种数据分析和处理工具，包括阿里云流计算、大数据分析、深度学习和人工智能等。
4. 应用展示层应用展示层则负责将处理后的数据展示给用户。
在阿里云物联网平台上，应用展示层支持多种数据展示方式，包括实时监控图表、历史数据查询和数据可视化等。
同时，阿里云还提供了多种应用开发和集成工具，包括数据API接口、移动应用开发和微应用开发等。
“NASA”计划背后,阿里巴巴大数据系统架构概述
“NASA”计划背后，阿里巴巴大数据系统架构概述本文章来自于阿里云云栖社区摘要： DT时代，人们比以往任何时候都收集到更多的数据。
据IDC报告，预计到2020年，全球数据总量将超过40ZB(相当于40万亿GB)，这一数据量是20 11年的22倍！正在“爆炸式”增长的数据，其潜在巨大价值有待发掘。
免费开通大数据服务：https:///product/odpsDT时代，人们比以往任何时候都收集到更多的数据。
据IDC报告，预计到2020年，全球数据总量将超过40ZB(相当于40万亿GB)，这一数据量是2011年的22倍！正在“爆炸式”增长的数据，其潜在巨大价值有待发掘。
它作为一种新的能源，正在发生聚变，变革着我们的生产和生活，催生了当下大数据行业的热火朝天。
但是我们如果不能对这些数据进行有序、有结构的分类组织和存储，如果不能有效利用并发掘产生价值，那么它也是一个数据灾难，它犹如堆积如山的垃圾，给我们企业带来的是极大的成本。
现实情况是：阿里集团的数据存储已经逼近EB级别，部分单张表每天的数据记录数高达几千亿条；阿里内部，离线数据处理每天面对的是百万级规模的作业，每天有数千位活跃的工程师在进行数据处理工作，加上阿里大数据的井喷式爆发，给数模型、数据研发、数据质量和运维保障工作增加了更高的难度。
面对阿里内部成千上万对数据有着深刻需求的员工，以及外部千万级对数据有迫切渴望的商家和合作伙伴，如何有效满足他们的需求，提高他们对数据使用的满意度，是数据服务、数据产品面临的更大挑战。
注：阿里巴巴数据体系架构图上图是阿里巴巴数据体系架构图，可以清晰地看到我们的数据体系主要分为数据采集、数据计算、数据服务和数据应用四大层次。
1数据采集层阿里巴巴是一家多业态的互联网公司，几亿规模的用户（如商家、消费者、商业组织等）在平台上从事商业、消费、娱乐等活动，每时每刻都在产生海量的数据，数据采集作为阿里数据体系第一环尤为重要。
因此阿里巴巴建立了一套标准的数据采集体系方案，并致力全面、高性能、规范地完成海量数据的采集，并将其传输到大数据平台。
基于移动互联网的在线社交网络系统设计与实现
基于移动互联网的在线社交网络系统设计与实现随着移动互联网的普及和快速发展，在线社交网络成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
基于移动互联网的在线社交网络系统的设计和实现，是满足用户需求、提供丰富功能的关键。
本文将从系统架构、功能设计、技术实现等方面，对基于移动互联网的在线社交网络系统进行详细介绍。
1. 系统架构在设计基于移动互联网的在线社交网络系统时，首先需要考虑系统的架构。
常见的系统架构包括客户端-服务器架构和P2P架构。
客户端-服务器架构是一种常见的架构模式，其中服务器负责处理核心业务逻辑和数据存储，客户端通过网络与服务器进行交互。
在这种架构下，移动客户端只需关注用户界面和用户交互，服务器端负责数据的处理和存储。
这种架构模式可以灵活地进行系统升级和维护。
2. 功能设计基于移动互联网的在线社交网络系统需要具备丰富的功能，以满足用户的需求。
下面是几个常见的功能设计：（1）用户注册与登录：用户可以通过手机号码或邮箱等方式注册账号，并通过登录功能进行身份验证和系统访问。
（2）个人信息管理：用户可以编辑和管理自己的个人信息，包括头像、昵称、个人简介等。
（3）好友和关注：用户可以添加好友和关注其他用户，并实现好友之间的即时聊天和资讯分享。
（4）动态发布：用户可以发布动态消息，包括文字、图片、视频等，与好友分享自己的生活和心情。
（5）社交圈子：用户可以创建和加入不同的兴趣群组和社交圈子，与志同道合的人交流和分享。
（6）实时通知：系统可以实时通知用户好友的动态消息、评论、点赞等信息，增强用户的社交体验。
（7）隐私保护：系统应提供严格的隐私设置，允许用户控制自己的个人信息对外的可见性。
3. 技术实现基于移动互联网的在线社交网络系统需要运用适当的技术来实现。
以下是几种常见的技术实现方式：（1）前端开发：前端开发主要通过HTML、CSS和JavaScript等技术实现用户界面和用户交互。
同时需要考虑响应式设计，以适应不同手机屏幕尺寸的设备。
基于云计算的电子政务公共平台系统架构及应用部署方案
基于云计算的电子政务公共平台系统架构及应用部署方案随着信息技术的发展和政府改革的深入，电子政务已成为政府信息化建设的重要方向。
云计算作为一种新兴的技术模式，具有高效、灵活、可扩展等优点，为电子政务建设提供了新的思路和方法。
本文将探讨基于云计算的电子政务公共平台系统架构及应用部署方案。
一、系统架构基于云计算的电子政务公共平台系统架构主要由基础设施层、平台层、应用层和用户层四个部分组成。
1、基础设施层：包括计算资源、存储资源和网络资源等，提供基础的计算、存储和网络服务。
2、平台层：包括云计算平台、数据库管理系统、中间件等，提供基础的软件开发、运行和管理服务。
3、应用层：包括各类电子政务应用系统，如行政审批、社会管理、公共服务等，提供具体的政务服务。
4、用户层：包括政府部门、企事业单位、社会公众等，通过电子政务公共平台获取政务服务。
二、应用部署方案基于云计算的电子政务公共平台应用部署方案主要包括以下步骤：1、资源规划：根据政务需求和业务特点，规划各类资源的使用和分配，包括计算资源、存储资源、网络资源等。
2、应用系统设计：根据实际业务需求，设计各类电子政务应用系统，包括行政审批、社会管理、公共服务等。
3、平台部署：在云计算平台上部署电子政务应用系统，包括应用软件开发、数据库配置、中间件配置等。
4、测试与优化：对部署的应用系统进行测试和优化，确保系统的稳定性和性能。
5、用户接入：通过互联网或其他方式，将政府部门、企事业单位、社会公众等接入电子政务公共平台，提供政务服务。
三、优势与价值基于云计算的电子政务公共平台系统架构及应用部署方案具有以下优势和价值：1、提高效率：云计算的高效性能和可扩展性，使得电子政务公共平台能够快速响应和处理大量的政务数据和事务，提高政府服务效率。
2、降低成本：通过云计算的资源共享和按需付费模式，可以降低电子政务建设的成本，提高资源的利用率。
3、提高服务质量：基于云计算的电子政务公共平台可以提供更加灵活、个性化的服务，满足不同用户的需求，提高政府服务质量。
SpringCloudAlibaba微服务讲解（一）微服务介绍
SpringCloudAlibaba微服务讲解（⼀）微服务介绍微服务介绍1.1 系统架构的演变随若互联⽹的发展，⽹站应⽤的规模也在不断的扩⼤，逬⽽导致系统架构也在不断的进⾏变化.从互联⽹早起到现在，系统架构⼤体经历了下⾯⼏个过程:单体应⽤架构⼀蟻直应⽤架构--浴布式架构⼀>SOA架构⼀〉微服务架构，当然还有悄然兴起的Service Mesh（服务⽹格化）.接下来我们就来了解⼀下每种系统架构是什么样⼦的，以及各有什么优缺点.互联⽹早期，⼀版的⽹站应⽤流量较⼩，只需要⼀个应⽤，将所有功能代码都部署在⼀起就可以，这样可以减少开阿发、部署、和维护的成本。
⽐如说⼀个电商系统，⾥⾯会包含狠毒哦⽤户管理、商品管理、订单管理、物流管理等等很多模块，我们会把他们做成⼀个web项⽬，然后部署到⼀台tomcat服务器上。
优点：项⽬架构简单，⼩型项⽬的话，开发成本低项⽬保护署在⼀个节点上、维护⽅便缺点：全部功能集成在⼀个⼯程中，对于⼤兴项⽬来讲不易开发和维护项⽬模块之间紧密耦合，单店容错率低⽆法针对不同模块进⾏针对性优化和⽔平扩展随着访问最的逐渐増⼤，单⼀应⽤只能依靠增加节点来应对，但是这时候会发现并不是所有的模块都会有⽐较⼤的访问量.还是以上⾯的电商为例⼦，⽤户访问昆的增加可能影响的只是⽤户和订单模块，但是对消，息模块的影响就⽐较⼩.那么此时我们希望只多増加⼏个订单模块，⽽不増加消息模块.此时单体应⽤就做不到了，垂直应⽤就应运⽽⽣了.所调的垂直应⽤架构，就是将原来的f 应⽤拆成互不相⼲的⼏个应⽤，以提升效率.⽐如我们可以将上⾯电商的单体就拆分成：电商系统（⽤户管理商品管理订单管理）后台系统（⽤户管理订单管理客户管理）CMS系统（⼴告管理营销管理）这样拆分完毕之后，⼀旦⽤户访问量变⼤，只需要増加电商系统的节点就可以了，⽽⽆需増加后台和CMS的节点.当垂直应⽤越来越多，重复的业务代码就会越来越多.这时候，我们就思考可不可以将重复的代码抽取出来，做成统⼀的业务层作为独⽴的服务，然后由前端控制层调⽤不同的业务层服务呢？这就产⽣了新的分布式系统架构.它将把⼯程拆分成表现层和服务层两个部分，服务层中包含业务逻辑.表现层只需要处理和页⾯的交互，业务逻辑都是调⽤服务层的服务来实现.优点：抽取公共的功能为服务层。
基于阿里云的持续集成系统设计和实现
Software Development •软件开发Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 35【关键词】持续集成系统 阿里云插件 模块化设计1 引言很多软件项目都有一个非常奇怪而又常见的特征，即在开发过程里，应用程序在相当长的一段时间内无法运行。
大规模团队开发软件中，大多数公司只会在项目收尾阶段才进行分支合并、试运行和验收测试的工作，甚至还会发现软件并不能满足需求的情况。
持续集成是一种根本的颠覆。
在交付过程中，问题暴露的越早，修复代码的成本越低，成功部署的概率就越大。
持续集成高频率地编译、测试、审查、部署项目代码，这其中代码集成是主要的风险来源。
因此用户可以体会到持续集成在互联网行业迅速发展的今天，是非常重要的。
设计并开发一个自动化的测试系统，可以有效地帮助企业完成其整个的自动化测试过程，对整体的一个开发环境下某些特殊的软件测试系统应该考虑如何能够让其进行全面的、完整的测试，这些都是新时代里自动化软件测试领域里研究的焦点问题。
本文对软件自动化测试的相关技术进行了深入的分析研究，构建了一个基于阿里云的持续集成方案，力图从理论上和实用上获得研究进展。
2 持续集成系统概述应用需求规模越是增加就造成需求变化越是频繁，这种情况的产生对于软件开发提出了更高的要求，通过持续集成敏捷软件开发方法能够为企业提供解决的方案。
引入迭代式的开发方法将软件生命周期分成几个小的迭代周期过程，使得在开发过程中能够对变化做出快速的响应，为了应对变化的问题敏捷过程在每个迭代周期过程完成之后为用户提供阶段成果，在用户对阶段性结果提出针对性的修改，满足用户的需求。
软件开发过程中的多变性的需求也使得版本的时间周期作出调整，在逻辑复杂、需求多变、时间紧迫的开发任务之下，敏捷软件开发方法不断的进行设计改进和测试，通过多轮的更改和修正，从而实现项目过程中变化所带来的成本的下降。
阿里云新型互联网架构介绍
DevOps 管理
容器服务
• Docker企业版(国内独家) • 支持Kubernates
云效：持续开发持续集成（ DevOps ） 的管理软件
Aliware （分布式企业中间件）： 大规模验证的 Java 中间件
新型应用 第三方应用 存量IT系统
CSB云服务总线
能力开放运营
用户中心 资源中心
API管理运营 共享服务层
客户和场景：互联网金融生产环境（含大数据） 关键产品：IAAS+大数据+
中间件（含docker）+高级版云盾
平台特性：等保三级，两地三中心 客户和场景：央企，互联网中台+大数据
V2.0 （2016.05）
关键产品：IAAS+大数据+中间件 平台特性：统一运维管理，管控节点压缩
满足生产级可靠性和 安全合规的要求
统一的管理运维系统， 和企业现有IT管理系统 无缝对接
向混合云 平滑演进
飞天平台整体架构
淘宝、天猫、支付宝、高德、菜鸟网络、阿里音乐等事业部 PaaS服务 微服务开发 框架服务 分布式数据 库服务 分布式消息 中间件服务 云服务总线 服务 数据交换服 务 DaaS服务 数据治理服 务 数据开放服 务 数据可视化 服务
解决数据 长效保存 及采集问题
解决数据 规范问题
解决数据 交换及安全问题
解决技术 转化输出问题
飞天平台：由实践锤炼而来
天猫 支付宝
17.5万笔/秒订单
12万笔/秒支付
2017天猫 11.11 购物狂欢节 1682亿元总成交额
阿里云专有云：让每个企业都拥有自己的飞天
专有云 公共云
北京，杭州，上海，青岛 深圳，香港，新加坡
阿里云EDAS技术架构概述
✓ 资源不足，自动扩容 ✓ 资源剩余，自动缩容
✓ 结合按量计费 ✓ 不使用，不收费
业务场景 – 业务多租户化（细粒度）权限管理
Dev
Test
Pre Production
Production
服务A
服务B
服务C
服务D
服务A
服务B
服务C
服务D
服务A
服务B
服务C
服务D
服务A
服务B
服务C
服务D
E D A S 已打通阿里云 R A M 权限，支持细化到子账号、操作粒度的管控，根据不同环境的需要，可配置不同的账号角色
K8s Deployment
Pod 1
Worker 1
可用区 A
Pod 2
Worker 2
可用区 B
Pod 3
Worker 3
可用区 C
业务场景 – 根据业务指标（秒级）自动弹性扩缩
ECS 应用 弹性扩缩 容
①
触发指标： RT >= 30 m s 、Load >= 300 触发条件：任一指标 持续时间：超过 3 分钟 每次扩容实例数 3 ，最大实例数 15；
据
化
应用监控
运
基础监控
营
容器镜像【镜像版本管理】 业务应用
环境隔离
系
故障演练
统
高
限流降级
可
容量规划
用
数据库诊断 R P C 诊断 Java 运行时诊断 容器诊断
CI/C D
K8s 一键转换
K8s 应用 绿色通道
发布方式 部署形式
服务查询
应 用 诊 断
服务鉴权 调用链查询
微
微服务