(参考)大大数据平台项目方案设计.
大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计

大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计目录一、项目背景与目标 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (4)二、需求分析 (5)2.1 功能需求 (7)2.2 性能需求 (8)2.3 可用性需求 (9)2.4 安全性需求 (10)三、技术选型 (12)3.1 数据存储与管理 (13)3.2 数据处理与分析 (14)3.3 可视化技术 (15)3.4 网络安全技术 (17)四、系统架构设计 (18)4.1 总体架构 (19)4.2 子系统划分 (21)4.3 数据流设计 (23)五、功能模块设计 (24)5.1 数据采集与整合模块 (25)5.2 数据处理与分析模块 (27)5.3 可视化展示模块 (28)5.4 管理与维护模块 (29)六、数据库设计 (31)6.1 数据库选择 (33)6.2 数据表设计 (33)6.3 索引设计 (35)6.4 规范化与安全性设计 (36)七、安全性与可靠性保障 (38)7.1 数据安全 (39)7.2 系统安全 (41)7.3 可靠性与容错设计 (42)八、项目实施计划 (43)8.1 项目阶段划分 (44)8.2 项目时间表 (45)8.3 项目资源需求 (45)九、项目风险与应对措施 (47)9.1 技术风险 (48)9.2 运营风险 (48)9.3 其他风险 (49)十、项目总结与展望 (51)10.1 项目成果 (52)10.2 后续工作展望 (53)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展,大数据已经渗透到各行各业,成为推动社会进步和产业升级的重要动力。
大数据中心作为存储、处理和分析海量数据的核心基础设施,其运行效率和稳定性直接关系到数据的价值实现和业务应用的成败。
我国在用的大数据中心数量不断增加,规模不断扩大,应用领域也越来越广泛。
随着数据中心规模的快速扩张,运维管理复杂度也随之上升,如何提高数据中心的运行效率、降低运维成本、保障数据安全已成为亟待解决的问题。
大数据分析平台规划设计方案

需求分析报告
01
整理需求分析结果
将收集到的需求进行整理和分析 ,提取关键信息,形成需求分析 报告。
撰写报告
02
03
报告审核与修改
按照规定的格式和内容,编写需 求分析报告,包括业务需求、技 术需求、安全需求等。
组织专业团队对需求分析报告进 行审核和修改,确保报告的准确 性和完整性。
03
大数据分析平台架构设 计
需求优先级评估
确定评估标准
01
根据业务重要性和紧急程度,制定需求优先级评估标
准,如“业务价值、技术难度、实施周期”等。
评估需求优先级
02 根据评估标准,对每个需求进行打分,并按照得分高
低进行排序,确定需求的优先级。
与业务部门沟通
03
与业务部门负责人和关键人员沟通,确认需求优先级
的合理性,并根据反馈进行调整。
运维管理流程
故障处理流程
建立故障处理流程,确保及时发现和 解决问题,保证系统的稳定性和可用
性。
变更管理流程
备份与恢复流程
建立变更管理流程,确保在系统升级 或配置变更时,能够遵循严格的审核
和批准流程。
建立备份与恢复流程,确保在系统发 生故障时,能够快速恢复数据和系统
,减少损失。
08
大数据分析平台规划设 计方案总结与展望
项目总结与亮点
高效的数据处理能力 通过优化算法和架构设计,大大 提高了数据处理的速度和效率。
安全性高 通过数据加密、访问控制和安全 审计等手段,确保数据的安全性 和隐私保护。
强大的分析能力 提供了多种高级数据分析工具, 包括机器学习、自然语言处理和 数据可视化等,帮助用户深入挖 掘数据价值。
良好的扩展性 平台可以轻松地扩展到更多的数 据源和用户,同时支持多种不同 的部署模式。
大数据项目方案

大数据项目方案1. 项目背景随着互联网技术的飞速发展和数据存储成本的不断降低,大数据技术逐渐成为企业提升竞争力和创造商业价值的重要手段。
然而,对于许多企业来说,如何利用大数据技术来实现业务增长仍然是一个挑战。
本文档旨在为企业提供一个大数据项目方案,在提供具体解决方案的同时,帮助企业认识到大数据对其业务的重要性,并指导企业在实施大数据项目时的关键问题。
2. 项目目标本项目的目标是利用大数据技术提升企业业务效率,并为企业提供更好的决策支持。
具体目标如下:•提高数据处理和分析效率•实现实时数据监控和预测•提供精准的用户推荐和个性化服务•优化业务流程和资源分配3. 方案概述本项目方案将从以下几个方面进行实施:3.1 数据采集与存储为了实现数据驱动的业务增长,首先需要将企业内部和外部的各类数据进行采集和存储。
数据来源可以包括企业内部的业务数据、用户行为数据以及外部的市场数据等。
数据采集可以通过开发自动化的数据接口、使用数据爬虫或者与第三方数据提供商进行合作等方式实现。
对于数据存储,可以选择使用云平台上的数据库或者分布式存储系统,以满足数据量大、高并发的需求。
3.2 数据清洗与预处理采集到的原始数据往往存在着噪声、缺失值和异常值等问题,需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值和异常值,以确保数据质量和准确性。
数据预处理包括特征提取、特征变换和数据降维等操作,以为后续的数据分析和挖掘做准备。
3.3 数据分析与建模在数据清洗和预处理之后,可以对数据进行进一步的分析和建模。
数据分析可以包括描述性统计、数据可视化以及数据挖掘等方法,以从数据中提取出有价值的信息。
数据建模可以使用机器学习算法进行模型构建和训练,以实现数据分类、聚类、回归等任务。
3.4 数据可视化与决策支持通过数据分析和建模,可以得到对企业业务有指导意义的结果。
为了更好地帮助企业做出决策,需要将分析结果进行可视化展示。
数据可视化可以利用折线图、柱状图、热力图等方式,以直观、清晰的方式呈现数据分析结果。
公共资源交易中心信息化项目大数据平台设计方案

2.2
从目前需求情况来看,具体包括:
公共资源交易门户网站
政府采购业务管理系统
建设工程业务管理系统
办公基础平台
业务监管及监察系统
网上会员管理
协议采购系统
资金管理
表现层主要就是显示的样式,通过内外网统一的门户进行相关功能的展示。
接入层即不同的用户角色通过相关的安全认证后登录系统。
另外包括系统的2个体系设计,一个是安全及管理体系、另一个是相关业务数据标准体系,主要为应用系统的建设和使用提供相关规范标准。
3.2
根据交易中心相关需求以及我公司多年的行信息化方面的硬件设计经验,我们提供如下硬件设计方案,以保障系统的稳定安全运行。系统依托互联网进行构架,在使用时,加强数据传输和数据存储的安全管理,防范黑客和病毒等不安全因素,以及加强对使用者的安全教育。本项目采用中心数据库+Web前端应用服务器的部署方式。
公共资源交易中心大数据平台
信息化系统集成项目
建
设
方
案
北京XX科技有限公司
2020年X月
目录
第1章
1.1
为规范公共资源招投标等各类交易活动,加快建立和完善与市场经济相适应的交易机制,从源头上预防和治理腐败,根据《招标投标法》、《政府采购法》等法律规定,深化公共资源交易体制改革,着力构建统一、开放、透明、高效的公共资源交易服务平台,使招投标等各类交易活动“统一进场交易、统一进行管理、统一接受监督”,不断提高政府的社会管理水平和公共服务质量,为交易主体提供公开、公平、公正的交易平台和优质的服务。
大数据平台项目方案

大数据平台项目方案
一、项目背景和目标:
随着互联网技术和物联网技术的快速发展,大数据资源得到了快速积累和广泛应用。
为了能够更好地挖掘和分析这些大数据资源,提高数据资源的利用价值,我们决定建立一个大数据平台项目。
该项目的目标是搭建一个高效、可靠、安全的大数据平台,实现大数据的存储、处理和分析,为企业的决策、运营和创新提供有力的支持。
二、项目范围和任务:
1.数据采集和存储:建立数据采集系统,通过数据抓取、传输和存储完成数据的全面采集和存储。
确保数据的完整性和数据的安全性。
《省级智慧农业大数据平台项目规划建设方案》

02
项目建设内容与技术方案
数据采集与存储方案
总结词
全面、高效、稳定的数据采集与存储方案
详细描述
方案将采用分布式数据采集与存储技术,针对农业生产、经营、管理、服务 等多源异构数据,建立统一的数据接口,实现全面、高效、稳定的数据采集 与存储。
数据处理与分析方案
总结词
高效、智能的数据处理与分析方案
详细描述
省级智慧农业大数据平台项目规划 建设方案
汇报人:xx 2023-10-26
contents
目录
• 项目背景与目标 • 项目建设内容与技术方案 • 项目实施步骤与计划 • 项目资源保障与风险管理 • 项目效益评估与可持续发展 • 项目总结与展望
01
项目背景与目标
项目背景介绍
当前,随着信息技术的快速发展和普及,智慧农业已成为现 代农业发展的重要方向。为了更好地推动我省农业现代化进 程,提高农业信息化水平,特制定本规划建设方案。
技术资源
采用先进的大数据技术和云计算平 台,整合农业数据资源,为项目提 供强大的技术保障。
资金资源
合理分配项目预算,确保项目各项 费用的充足供应,推动项目的顺利 实施。
物资资源
提前安排项目所需物资,如硬件设 备、软件工具、网络设备等,确保 项目的顺利进行。
项目风险管理
风险识别
风险评估
识别项目中的潜在风险,如技术难题、数据 安全问题、资金短缺等。
通过大数据技术的应用,推动农业数字化转 型,提高农业生产和管理效率,促进农业现 代化发展。
提升农业灾害防控能力
促进农业可持续发展
通过智慧农业大数据平台的建设,可以提升 农业灾害防控能力,减少农业灾害损失,保 障农业生产安全。
大数据平台数据治理项目建设方案

大数据平台数据治理项目建设方案目录一、项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)二、项目需求分析 (5)2.1 数据治理原则 (6)2.2 数据治理范围 (7)2.3 数据治理流程 (8)三、项目内容与任务 (10)3.1 数据治理架构设计 (11)3.2 数据质量提升 (12)3.3 数据安全保障 (13)3.4 数据资源管理 (14)3.5 数据治理机制建设 (16)四、项目实施计划 (16)4.1 项目时间表 (18)4.2 项目阶段划分 (18)4.3 项目责任分配 (19)五、项目资源保障 (20)5.1 人力资源保障 (22)5.2 物力资源保障 (23)5.3 资金保障 (24)六、项目风险与应对措施 (25)6.1 项目风险识别 (27)6.2 项目风险评估 (28)6.3 项目风险应对措施 (30)七、项目监控与评估 (30)7.1 项目进度监控 (31)7.2 项目质量评估 (33)7.3 项目效益评估 (33)八、项目总结与展望 (34)8.1 项目成果总结 (36)8.2 项目经验教训 (37)8.3 项目未来展望 (38)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展,大数据已经成为企业和社会发展的重要驱动力。
大数据平台作为汇聚、处理和分析海量数据的核心基础设施,其建设对于提升企业的数据驱动决策能力、优化业务流程、降低成本等方面具有重要意义。
我们面临着数据治理体系不完善、数据质量参差不齐、数据安全隐患等问题,这些问题严重制约了大数据平台的稳定运行和高效利用。
本项目的目标是构建一个统规范、安全的大数据平台数据治理体系,实现数据的标准化管理、自动化处理、智能化分析,为企业的决策提供有力支持。
建立完善的大数据平台数据治理体系,包括数据标准、数据质量、数据安全等各个方面;本项目的实施对于提升企业的数据治理能力和大数据平台的应用水平具有重要意义,将为企业的数字化转型和创新发展注入新的活力。
大数据平台项目建设实施方案计划书word

6、《尖于印发“十二五”国家政务信息化工程建设规划的通知》 (发改高技〔2012〕1202号);
7><GB/T21063-2007政务信息资源目录体系》
8>(GB/T21062-2007政务信息资源交换体系》
9、《国家电子政务工程建设项目管理暂行办法》
1-4.1.2政府部门
可以向**电子政务公共数据开放共享平台提供数据或使用平台 提供的数据;业务部门之间可以通过系统平台交换共享数据;遵循 标准规范进行业务系统的建造和改进,可实现业务系统和数据幵放 共享平台的对接。
1-4.1.3社会公众
可以依托杯电子政务公共数据幵放共享平台提供的应用服务对 公众需求做出快速反应,公众可以更直接广泛的获得政府提供的服 务,如证照协同、社保电子传递等。
表3-1业务量估算
序号数据名称数据量
1平台交互量200 (日均)
2密千芒田〜数丫不、100
3
存夭每个甲口平均揄行操作数
1000
1.4.1.4企业单位
通过杯电子政务公共数据幵放共享平台提供的应用服务可以方 便企业进行业务级信息查询,并可通过业务协同对企业提供事项审 批、信息推送服务。
1-4.2业务功能分析
1.4.2.1数据共享
在政府部门内部强调的是共享共用。先把政府部门内部及部门 之间数据共享的工作做起来。各级政府都以数据应用为导向,需要 什么数据就共享什么数据。
3、国家治理不能仅仅依靠政府
由于时间和技术的局限性,以往国家治理基本是政府下达指令、 向下逐层执行的“幵环过程”。如今随着互联网发展,人民对于政 府的期望越来越高,国家不仅要在政策出台前广泛征求、准确把握 民意;出台后还需要获得执行反馈,并适时调整,政府治理变为下 达指令一执行一反馈的“闭环过程”,需要借助社会各方面力量参 与到国家治理过程之中。无论是社会自治还是合作共建,政府数据 共享开放都是大前提。
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大数据平台建设方案(项目需求与技术方案)一、项目背景“十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。
***(某政府部门)为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求,大数据平台应运而生。
大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。
二、建设目标大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。
它的主要目标是强化经济运行监测分析,实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系,推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。
1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道,整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据,构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。
2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录,建立信息资源交换管理标准体系,在业务可行性的基础上,实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。
3、在大数据分析监测基础上,为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。
三、建设原则大数据平台以信息资源整合为重点,以大数据应用为核心,坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。
1、统筹规划、分步实施。
结合我省经济发展与改革领域实际需求,明确总体目标和阶段性任务,科学规划建设项目。
先期完成大数据平台的整体架构建设,后期分步完成业务系统的整合及相互间数据共享问题。
2、整合资源、协同共享。
对信息资源统一梳理,建立经济发展与改革信息标准资源库和数据规范,逐步消灭“信息孤岛”,加快推进数据资源整合,建设共享共用的大数据中心,实现业务协同。
3、突出重点、注重实效。
以用户为中心,以需求为导向,以服务为目的,突出重点,注重实效,加强平台可用性和易用性。
4、深化应用、创新驱动。
深入了解用户需求,密切跟踪信息技术发展趋势,不断深化应用、拓展新技术在应用中的广度和深度,促进跨界融合,丰富管理和服务手段。
四、建设方案为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性,我们采取如下几种建设方案。
1、数据采集方案。
我们统一信息资源标准规范,建立多维度数据库,拓宽数据来源,通过不同的方式汇聚数据,增强分析力度,提高监测预警的准确性和时效性。
1、预留接口,支持其它系统各种数据的上传导入处理。
将现存有关经济运行业务系统中的历史数据和时效数据,通过上传数据文件至服务器、分析提取有效数据导入服务器数据库等方式采集起来,在本平台上复用。
2、支持外接数据的上传导入处理。
可以将企业单位或定点监测机构的数据通过同样的方式采集起来,在本平台上复用。
3、支持非结构化数据,即搜索引擎数据、社交媒体数据、地理空间数据和音视频数据等等。
2、数据分析方案。
大数据之大并不是难点所在,其真正难以对付的挑战来自于数据类型多样、要求及时响应和数据的不确定性,而我们所面临的也正是如此。
我们采用批量数据处理系统,借助于深度学习、知识计算和可视化等大数据分析技术,通过对数据的批量处理挖掘其中的价值来支持决策和发现新的洞察。
3、业务整合方案。
在对社会发展相关业务子系统充分调研基础上,结合项目需求,可对其进行整合或嵌入处理(本方案整合公共信用信息服务平台、投资项目信息管理平台等)。
1、整合处理。
将原有数据通过上传或导入方式进行采集,原有功能模块整合到本平台中,合二为一,完美的将数据汇聚起来。
缺点是耗时较长。
2、嵌入处理。
以单点登录的方式将原有系统链接嵌入到本平台中,作为子系统单独存在。
缺点在于数据共享难以实现。
五、建设内容1、宏观经济监测预测及可视化平台政府信息化的最终目标是提高政府的决策水平,其中经济决策是核心内容。
为了提高宏观调控决策水平,我们必须从依靠传统统计数据向依靠互联网非统计数据转变,从监测预测宏观经济总量向监测预测宏观经济先行指标转变,从中长期监测预测向实时监测预测转变。
宏观经济监测预测及可视化平台围绕网络搜索、社交媒体、电子商务、终端定位和业务交易等五个方面全面整合互联网相关数据资源,建设以“容量大、形式多、分类细、响应快”为目标的宏观经济监测预测数据库,构建基于互联网数据的宏观经济非统计指标监测预测应用平台。
围绕重点产业活跃度、区域经济关联度、宏观经济走向社会预期、社会消费热点、大宗商品供求及价格走势、全国就业形势、外贸订单变化趋势等方面,构建大数据宏观经济先行指标和现时预测指标库,研究能客观、准确反映我省宏观经济运行状况的指标体系,编制“山东指数”。
在健全完善监测预警数据库的基础上,充分运用大数据技术和理念,加强数据挖掘力度,强化定量分析,建立宏观经济分析系列模型,切实提高预测分析的前瞻性、准确性和可靠性。
积极拓宽信息发布渠道,建立可视化平台,采用Unity3D引擎,三维界面高度仿真,所见即所得。
平台针对多源易构的海量数据,通过数据处理、存储管理、可视化交互分析等技术,实现图形化数据查询、可视化关联分析、证据链和情报线索发掘等功能。
利用预测信号灯系统,形象地刻画出宏观经济总体运行状况,分析经济波动原因,及时了解各地区经济发展的不平衡性,准确判断和测定经济景气循环运行状态,提高宏观经济决策水平。
2、企业信用监测预警服务平台企业信用危机不仅给社会带来严重危害,也是关系到企业自身生死存亡的重大事件,它是中国企业乃至中国市场经济发展的巨大障碍。
因此,建立企业信用危机的预警机制和管理机制,对企业信用危机进行有效的预警及管理是十分重要的。
企业信用监测预警服务平台,全面整合社会信用监管信息和社会公众反映信息,通过整理归类与加工,将这些信用危机信息转化为可以量化的指标体系,按照失信行为的严重程度和影响范围划分三个预警级别,分别向企业自身、金融机构、其他政府部门及全社会进行通报。
纳入企业信用预警体系的企业信息包括侵犯消费者权益且不履行相关义务的信息、消费者投诉未及时处理信息、行政处罚逾期未执行信息、查无下落企业信息等23种信息。
可以动态配置预警信息项目和相应预警等级,增强监测预警的全面性和灵活性。
企业信用监测预警服务平台以信息技术为支撑,以信用监管为手段,全面提高信用监管信息共享程度,及时预警影响社会交易安全和社会公共安全的不良信用信息,遵循“对外警示社会和企业;对内明确重点,积极采取应对措施”的原则,强化企业信用监管防范机制,有力推进“信用保税区”建设,加强企业信用监督管理的主动性、前瞻性,更好地服务经济发展,减少交易风险,促进企业信用监管到位,实现企业信用的社会化监督。
3、投资项目信息管理平台建设投资项目(特别是一些大型项目)具有管理上的复杂性特点,主要是建设周期长、参建方多。
投资项目信息管理平台的建立和应用,可有效解决投资建设项目管理动态过程的信息分析、信息构建,达到各参建方信息共享的目的。
投资项目信息管理平台,支持重大项目推介,建立规范的项目审批流程和项目信息库,管理项目启动、计划、执行、监控和收尾的整个生命周期,覆盖进度、质量、成本、资源、风险等项目管理的各个要素,构建集成项目、流程、知识的信息化平台。
逐步实现与相关部门业务系统的接入,形成全覆盖的投资项目管理统一工作平台,真正做好资源共享,为项目的后期评价、领导决策提供支持服务。
围绕设计、招标、监理、质量、安全、进度、施工、资金、变更、合同管理“十大环节”,建立起对投资项目进行事前计划、事中控制、事后评估、全程管理的有效管控模式,促进投资项目管理体系发挥全方位、全过程的计划、组织、协调与控制作用。
投资项目信息管理平台,以现代项目管理方法论为基础;以项目管理为主线,全面组织、全程贯穿各个业务环节;以项目计划为依据,科学协调各个部门的工作;以成本、进度、质量为最终控制目标;以完整、及时、准确的项目信息和科学的分析模型为项目管理、决策提供依据;遵循“以计划为龙头,以合同为中心,以投资控制为目的”的现代项目管理理念,构建高效、实用的项目协同管理综合平台。
4、政务数据共享交换平台政务数据共享交换平台是各个平台中的基础性和综合性平台,是解决“信息孤岛”、实现数据互连互通的基础设施,有利于提高各类信息资源整合共享,以及信息资源的综合利用。
建设政务数据共享交换平台的首要目标就是要创造一个信息交换、信息共享的方式和环境,按照统一标准和规范,建立信息资源整合机制,规范数据采集口径、采集方式,规范数据的服务方式,建立统一的资源信息整合与交换机制。
我们按照统一、集约、高效的数据开发利用理念,通过研究建立多级交换管理体系,形成政务信息资源物理分散、逻辑集中的信息共享模式,通过以应用为抓手,进一步打通数据流,满足政府部门多方位、多层次的数据需求,为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务。
通过分布式部署和集中式管理架构,有效解决各节点间数据的及时、高效上传下达,在安全、快捷、方便的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性。
政务数据共享交换平台的全局目标是建立“一个系统”,解决“两个问题”,支持“三个应用”,面向“四个服务”。
建立“一个系统”,即建立一个可扩展、可集成、有统一数据模型、可交换和安全可靠的分布式系统,对各类政务资源进行组织和管理。
解决“两个问题”,即解决政务信息资源的发现与定位问题,解决政务信息资源规划与整理问题。
支持“三个应用”,即支持信息集成整合应用、各业务部门办公应用和政府职能决策应用。
面向“四个服务”,即面向政务协作、宏观决策、市场监管和社会管理服务。
六、技术支持与平台性能1、系统架构结合该项目以大数据平台为核心,多业务子系统并存的业务需求,以及存在不同种类操作系统、应用软件、系统软件的现状,我们采用面向服务的体系结构,即SOA架构。
SOA是一个组件模型,它将应用程序的不同功能单元(称为服务)通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。
接口是采用中立的方式进行定义的,它独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。
这使得构建在这样系统中的服务可以以一种统一和通用的方式进行交互。
它的本质是实现服务和技术的完全分离,从而最大程度上实现服务的集成和重组。