大数据架构设计 完整流程图1
工业大数据平台架构的设计与实现
工业大数据平台架构的设计与实现工业大数据平台是指将工业领域中各种数据进行采集、存储、处理、分析和展示的平台。
通过对这些数据的处理和分析，能够帮助企业实现生产和运营的优化，提高品质和效率，降低成本，从而提升企业竞争力。
而工业大数据平台的架构设计和实现，是保证平台可靠性、稳定性、安全性和高效性的关键之一。
本文将针对工业大数据平台架构的设计和实现，对关键技术和方法进行简要阐述，并介绍一种经典的工业大数据平台架构模式。
一、工业大数据平台架构设计的基本要求1. 可靠性和稳定性工业大数据平台是用于支撑企业运营的重要系统，其可靠性和稳定性至关重要。
因此，在架构设计中，应该优先考虑可靠性和稳定性，包括从硬件、网络、软件等各方面建立健全的容错和故障恢复机制。
2. 数据安全性工业大数据平台涉及到企业机密性、隐私保护等重要问题。
因此，在架构设计中，应该根据实际情况建立严格的用户认证、授权、权限控制、数据加密、安全审计等各种安全机制，保证数据的安全性。
3. 高效性和可扩展性工业数据量庞大，数据源复杂且分散，处理和分析任务繁重，因此，工业大数据平台在架构设计中需要考虑高效性和可扩展性。
高效性包括对数据的快速采集、存储、处理和分析；可扩展性包括在数据规模变大时，可以通过横向和纵向的扩展来支持更多的数据处理任务。
二、工业大数据平台的架构模式1. 数据采集层数据采集层是工业大数据平台的数据源，包括传感器、设备、数据库、文件等各种数据源。
这些数据源通过各种采集设备和协议，将数据传输到工业大数据平台的数据采集层中。
数据采集层需要能够实现数据的高速采集、存储和传输。
2. 数据存储层数据存储层是工业大数据平台的数据存储中心，该层主要功能是对数据进行持久化存储。
数据存储层包括数据仓库、大数据分布式存储系统等。
数据存储层应具备高可靠性、高可扩展性、高性能和高安全性等特性。
3. 数据处理和分析层数据处理和分析层是工业大数据平台的核心层，该层主要功能是对存储于数据存储层中的数据进行处理和分析。
UML的流程图
UML的流程图UML是一种面向对象的统一建模语言，用于快速地描述软件系统的结构、行为和交互。
而流程图是UML中的一种图形语言，用于对系统中的流程进行描述和设计。
本文将为大家介绍UML流程图的概念、种类、结构和使用方法。
概念UML流程图，也称UML活动图，是一种图形化的表示算法、流程和业务过程的工具，它可以直观地表达系统中的任务、动作、决策和控制流程。
UML流程图常用于软件开发过程中的需求分析、业务流程设计、系统架构设计等领域。
种类UML流程图包含四种基本类型：1.基本活动图基本活动图可以用来表示操作的顺序或并行方式，其中每个操作都是基本动作，例如读取、写入、计算等。
基本活动图通常用于领域建模和系统流程的初步设计。
2.流程状态图流程状态图是对系统中复杂操作的一种表示，可以用来展示操作的状态和转换方式。
流程状态图主要包括状态、转换和起始状态，它通常用于描述系统中的复杂业务流程。
3.并发活动图并发活动图可以用来表达系统中多个处理程序的并发执行过程，它通常使用平行线表示并发执行的多个处理程序。
4.条件活动图条件活动图是一种用于表示系统中动态交互的活动图，其中条件是关键的组成部分。
条件活动图通常用于强制执行程序在满足一定条件的情况下才能执行，例如软件开发中经常用到的循环结构和分支结构等。
结构UML流程图的结构由一系列基本元素组成：1.开始节点开始节点，在UML流程图中表示整个活动图的起点。
一般情况下，开始节点在活动图的左侧上方，使用一个表示圆圈中心的空心点表示。
2.结束节点结束节点，在UML流程图中表示整个活动的结束点。
一般情况下，结束节点位于活动图的右侧下方，使用一个表示实心点的圆圈表示。
3.动作节点动作节点是一种执行操作的元素，可以进行计算、赋值、IO操作等。
动作节点在UML流程图中通常用长方形表示。
4.决策节点决策节点用于表示一个条件分支，并根据条件的结果选择一个或多个分支行动。
在UML流程图中，它通常使用菱形表示。
智慧城市大数据中心的功能和架构设计
智慧城市大数据中心的功能和架构设计智慧城市的建设是现代化城市发展的重要方向，而大数据技术在智慧城市建设中发挥着关键作用。
为了实现智慧城市的目标，必须建立一个高效可靠的大数据中心，用于收集、存储、分析和应用城市各个方面的数据。
本文将探讨智慧城市大数据中心的功能和架构设计。
一、功能设计1. 数据采集与接入功能智慧城市的数据中心需要能够采集各类传感器、仪器以及其他数据源的数据。
这包括气象数据、人流数据、交通数据、环境数据等等。
因此，数据中心需要具备强大的数据采集与接入能力，能够实时获取城市各个领域的数据。
2. 数据存储与管理功能数据中心需要提供大规模数据的存储与管理功能。
这包括高性能、高容量的存储设备，能够持久保存海量的数据。
同时，数据中心还需要具备数据备份、数据恢复、数据清洗等功能，确保数据的可靠性和一致性。
3. 数据分析与挖掘功能数据中心是智慧城市决策的重要支撑。
为了实现对城市各方面数据的深度分析和挖掘，数据中心需要具备强大的数据分析和挖掘功能。
这包括数据可视化、数据建模、数据挖掘算法等技术手段，用于提取数据中的有用信息，为城市决策提供科学依据。
4. 数据共享与开放功能智慧城市的建设需要各部门、各企事业单位之间的协同合作。
数据中心需要提供数据共享和开放的功能，方便各方获取和使用数据。
同时，为了确保数据的安全性和隐私保护，数据中心还需要具备权限控制、访问控制等机制。
二、架构设计1. 分布式架构智慧城市大数据中心使用分布式架构可以有效提高数据处理的效率和吞吐量。
采用分布式存储和计算技术，将数据和任务分散在不同的节点上进行处理，提高系统的可扩展性和容错性。
2. 虚拟化技术虚拟化技术可以实现资源的高效利用和动态分配。
智慧城市大数据中心可以采用虚拟化技术，将不同的业务和应用虚拟化成独立的资源，从而实现资源的共享和动态划分，提高系统的灵活性和效率。
3. 高可用性设计智慧城市大数据中心需要具备高可用性，以确保系统的稳定运行。
[大数据运维]第29讲：大数据平台的硬件规划、网络调优、架构设计、节点规划
![[大数据运维]第29讲：大数据平台的硬件规划、网络调优、架构设计、节点规划](https://img.taocdn.com/s3/m/0857cfd34128915f804d2b160b4e767f5acf802e.png)
[⼤数据运维]第29讲：⼤数据平台的硬件规划、⽹络调优、架构设计、节点规划第29讲：⼤数据平台的硬件规划、⽹络调优、架构设计、节点规划⾼俊峰（南⾮蚂蚁）这⼀课时，我将向你介绍 Hadoop ⼤数据平台的硬件选型、⽹络⽅⾯的架构设计和存储规划等内容。
⼤数据平台硬件选型要对 Hadoop ⼤数据平台进⾏硬件选型，⾸先需要了解 Hadoop 的运⾏架构以及每个⾓⾊的功能。
在⼀个典型的 Hadoop 架构中，通常有 5个⾓⾊，分别是 NameNode 、Standby NameNode 、ResourceManager 、NodeManager 、DataNode 以及外围机。
其中 NameNode 负责协调集群上的数据存储，Standby NameNode 属于 NameNode 的热备份，ResourceManager 负责协调计算分析，这三者属于管理⾓⾊，⼀般部署在独⽴的服务器上。
⽽ NodeManager 和 DataNode ⾓⾊主要⽤于计算和存储，为了获得更好的性能，通常将 NodeManager 和 DataNode 部署在⼀起。
1.对 NameNode 、ResourceManager 及其 Standby NameNode 节点硬件配置由于⾓⾊的不同，以及部署位置的差别，对硬件的需求也不相同，推荐对 NameNode 、ResourceManager 及其 Standby NameNode 节点选择统⼀的硬件配置，基础配置推荐如下表所⽰：对于 CPU ，可根据资⾦预算，选择 8 核、10 核或者 12 核。
对于内存，常⽤的计算公式是集群中 100 万个块（HDFS blocks ）对应 NameNode 需要 1GB 内存，如果你的集群规模在 100 台以内，NameNode 服务器的内存配置⼀般选择 128GB 即可。
由于 NameNode 以及 Standby NameNode 两个节点需要存储 HDFS 的元数据，所以需要配置数据盘，数据盘建议⾄少配置 4 块，每两块做 raid1，做两组 raid1；然后将元数据分别镜像存储到这两个 raid1 磁盘组中。
区域教育大数据平台的整体架构与核心功能设计
区域教育大数据平台的整体架构与核心功能设计在大数据时代，教育数据有望成为推动教育系统创新与变革的重要力量，教育发展与改革正在走向“数据驱动”模式，建设区域教育大数据平台，有效管理区域教育数据成为了当下亟需解决的问题。
本文将以鹿城区教育大数据平台为例，介绍区域教育大数据平台的整体架构与核心功能设计，期望能够为各区域教育大数据中心平台的建设提供一定的参考。
一、教育大数据平台整体架构区域教育大数据平台是在智慧教育理念的指导下，全面支撑区域智慧教育业务开展，采用一体化架构、可灵活扩展的信息化系统。
鹿城区教育大数据平台采用1库+1平台+1屏+N应用的整体架构。
鹿城区教育大数据平台架构图1库，即以1个区域数据中心库为核心，建立教育管理信息标准、编码规范与统一数据交换中心。
汇聚国家、省、市、区、校级教育应用及城市大脑等相关数据，实现数据清洗、数据转换，建立支持多种异构的基础数据。
1个平台，即以1个系统平台为依托，实现规范、统一、精简的大数据能力平台架构。
充分考虑系统建设的扩展性要求，采用开放式架构，开发组件模块化，为第三方软件提供各类相关平台接口、开发规范、数据字典，为其他单位提供二次开发的接口规范，形成数据汇聚融合体系。
1屏，即以1块可视决策屏为展现，建立以重点指标驱动的区域教育“数字驾驶舱”。
集综合指挥、动态展示、综合应用等功能的教育决策辅助可视屏可以帮助教育者实现教育感知智能化、态势监测可视化、事件预警可控化、应急处置高效化。
N应用，即以N个功能应用为手段，提高教育信息化应用管理质量。
以实际教育教学功能需求为导向，大数据库为基础，根据基础应用、特色应用建设思路，加强各类应用策略分析，逐步完善业务系统建设，深化教育领域“最多跑一次”改革，更好地服务学校、学生、教师。
二、教育大数据平台核心功能设计（一）数据仓库设计1.前置层（ODS）前置层是用于统一采集来自于各委办局的数据，用于后续数据加工使用。
前置层数据的数据结构与数据源保持一致，并额外添加增量标识、采集时间戳、数据来源标识等元数据信息。
应用架构、业务架构、技术架构和业务流程图详解
应用架构、业务架构、技术架构和业务流程图详解应用架构应用架构(Application Architecture)是描述了IT系统功能和技术实现的内容。
应用架构分为以下两个不同的层次:企业级的应用架构:企业层面的应用架构起到了统一规划、承上启下的作用,向上承接了企业战略发展方向和业务模式,向下规划和指导企业各个IT系统的定位和功能。
在企业架构中,应用架构是最重要和工作量最大的部分,他包括了企业的应用架构蓝图、架构标准/原则、系统的边界和定义、系统间的关联关系等方面的内容。
单个系统的应用架构:在开发或设计单一IT系统时,设计系统的主要模块和功能点,系统技术实现是从前端展示到业务处理逻辑,到后台数据是如何架构的。
这方面的工作一般属于项目组,而不是企业架构的范畴,不过各个系统的架构设计需要遵循企业总体应用架构原则。
应用架构主要以架构图的方式描述系统的组成和框架,一般从系统功能和系统技术层次两个架构视角进行设计:系统功能视角的应用架构图2. 系统技术层次视角的应用架构图业务架构----摘自《自主变革的基石制造企业管理技术及SOA实践》主要考虑部署,例如你不同的应用如何分别部署,如何支持灵活扩展、大并发量、安全性等,需要画出物理网络部署图。
按照应用进行划分的话,还需要考虑是否支持分布式SOA。
每一个典型业务,都可以把它想象为一台运行中的机器,而其中的每个业务组件便是构成这台机器的功能模块。
之所以要利用组件来进行业务架构的搭建,正是因为组件具有上述特性,这些特性能确保搭建的典型业务架构图,既完整有效、又无功能冗余,而且有利于今后展开系统架构的组件分析和设计。
这样的架构能告诉我们:是由哪些内容相对独立的业务模块构成了这项典型业务。
如对其中的每一个业务组件之间的作业关联关系、相互沟通的方式进行研究,就能掌握整个业务架构的协同作业水平;如果对每一个业务组件都采用前述外特性定义的方法加以描述,就能掌握这些组件当前能完成哪些独立的业务内容以及能达成哪些业务目标。
公安大数据综合服务平台架构规划探讨
公安大数据综合服务平台架构规划探讨摘要：遵循公安部、省厅大数据智能化建设要求，按照“六统一”框架和“四化”落地原则，结合公安大数据工程的规划设计，打造省市一体化的公安大数据智能化体系，省厅与市局之间实现“物理分散、逻辑统一、互联互通”。
通过构建统一的基础支撑环境，包括新一代公安信息网、警务云平台扩容、安全保障体系、统一运维体系、公安大数据综合服务平台、新一代移动警务，为安保维稳、疫情防控、警务实战工作提供有力支撑。
关键词：大数据，智慧公安，智能化，公安信息网，云计算1.引言公安大数据信息化建设为公安数据资源对外开放服务提供了海量的数据资源。
通过构建统一的基础支撑环境，包括新一代公安信息网、警务云平台扩容、安全保障体系、统一运维体系、公安大数据综合服务平台、新一代移动警务，为安保维稳、疫情防控、警务实战工作提供有力支撑。
通过公安大数据信息化建设将进一步提升公安机关办案能力、业务能力、预警和防控能力、服务社会能力。
2.总体结构以公安部《公安大数据规范性文件汇编第二部分：公安大数据处理》为指导，以业务标准化、场景化、模块化为设计原则进行建设。
图1 公安大数据平台总体架构图新一代公安信息网设计，应综合考虑现有资源整合，按照公安部规划，融合各警种专网，建设“新一代公安信息网”。
数据中心以及警种的业务应用，通过数据汇聚节点进行互联并对用户提供数据和应用服务。
公安网用户、各类终端设备通过用户汇集节点进行互联，并通过安全访问平台访问数据和应用。
公安大数据智能化建设需要构建全面的标准体系，公安部已经在基础数据资源、网络、边界接入、云计算平台、智能化应用、安全管理、运维保障等方面制定了标准目录。
3.逻辑结构按照全国公安大数据建设总体布局，公安部大数据平台要汇集全国核心关键数据，链接省市两级公安大数据平台，实现全国数据资源总关联、总索引、总导航。
图2 部省市三级联动设计省级大数据平台汇聚厅直警种、地市公安大数据平台的数据，建立全省数据资源的索引、关联、导航，并按部要求上报汇聚数据。
高校教育大数据分析平台架构设计
高校教育大数据分析平台架构设计随着信息技术的不断发展和高校教育数据的快速增长，建设一套高校教育大数据分析平台成为了大多数高校的迫切需求。
这样的平台将为高校决策层提供更准确、更全面的数据支持，帮助高校管理人员更好地了解教育业务数据，并做出及时、科学的决策。
一、架构设计目标与原则在设计高校教育大数据分析平台架构时，需要明确以下目标和原则：1. 可扩展性：平台的架构必须具备良好的可扩展性，能够随着教育数据增长的需要进行水平扩展。
2. 可靠性：平台需要具备高可用性和容错性，确保数据分析服务的稳定运行。
3. 数据安全性：平台需要采用多层次的安全机制，保障教育数据的安全和隐私。
4. 可操作性：平台的设计应该尽量简化用户操作，提供友好的用户界面和易用的功能。
二、架构设计要素1. 数据采集层数据采集层是高校教育大数据分析平台的基础。
该层负责从各个高校教育系统中采集数据，并将数据进行初步的预处理。
在数据采集层中应该考虑以下要素：1.1 数据源接入：平台需要支持多种数据源的接入，包括高校教务系统、学生信息系统、图书馆管理系统等。
1.2 数据清洗与整合：采集到的数据通常会存在噪声和冗余，需要进行清洗和整合，以确保数据的质量。
2. 数据存储层数据存储层负责接收数据采集层传送过来的数据，并对数据进行持久化存储。
在数据存储层的设计中，应该考虑以下要素：2.1 数据库选择：根据数据量和性能要求，合理选择关系型数据库或非关系型数据库进行存储。
2.2 数据库架构：支持水平扩展的数据库架构能够提高系统的可扩展性，例如使用主从复制或分布式数据库集群。
3. 数据处理与分析层数据处理与分析层是整个平台的核心部分，负责对存储在数据存储层中的数据进行处理和分析。
在设计数据处理与分析层时，应该考虑以下要素：3.1 数据处理流程：设计合理的数据处理流程，包括数据清洗、数据聚合、数据挖掘等环节，以提取有价值的信息。
3.2 分布式计算框架：采用分布式计算框架可以提高数据处理和分析的效率，例如Apache Hadoop、Apache Spark等。