大数据处理综合处理服务平台的设计与实现
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。
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。
大规模数据流处理与分析平台设计与实现
大规模数据流处理与分析平台设计与实现随着互联网的快速发展和大数据技术的迅猛进步，大规模数据流的处理和分析成为了当今科技领域的热点话题。
设计和实现一个高效可靠的大规模数据流处理与分析平台，具有极大的价值和意义。
本文将深入探讨该平台的设计与实现方法。
一、需求分析与需求定义要设计和实现一个大规模数据流处理与分析平台，首先需要对其需求进行充分的分析和定义。
在这个阶段，我们需要考虑以下几个方面的需求：1. 数据规模：确定平台需要处理的数据规模。
是否涉及海量的数据流，以确定平台的扩展性要求。
2. 实时性：确定数据流处理的实时性要求。
高实时性的处理要求需要考虑低延迟和高并发等方面的问题。
3. 数据安全：确保数据的安全性和可靠性，防止数据泄露和恶意攻击。
4. 数据分析需求：确定平台需要提供的数据分析功能，例如实时监控、异常检测、关联分析等。
5. 可扩展性：平台需要具备良好的可扩展性，以满足未来数据增长和业务需求的变化。
二、平台架构设计在对需求进行充分分析后，我们可以开始设计大规模数据流处理与分析平台的架构。
一个典型的架构设计包含以下几个主要组件：1. 数据采集器：负责从不同的数据源收集数据。
可以支持多种数据格式和通信协议，确保数据的高效采集和传输。
2. 分布式消息队列：用于接收和传输大量的数据流，以实现数据的异步处理。
消息队列具有高吞吐量和可靠性的特点。
3. 数据处理引擎：负责数据流的实时处理和分析。
可以采用流式计算引擎，如Apache Storm或Apache Flink，以支持高速的数据处理能力。
4. 存储系统：用于存储和管理处理后的数据。
可以采用分布式存储系统，如Apache Hadoop或Apache Cassandra，以支持海量数据的存储和快速检索。
5. 数据分析工具：提供各种数据分析功能，例如数据可视化、机器学习和数据挖掘等，以帮助用户深入挖掘数据的价值。
三、关键技术与挑战在设计与实现大规模数据流处理与分析平台时，需要面对一些关键技术和挑战。
大数据平台的架构设计和实现
大数据平台的架构设计和实现大数据的时代已经来临，这给企业带来了许多机遇和挑战。
作为一个企业，如何通过更好的管理和利用数据来提高自己的核心竞争力是非常关键的。
在这个过程中，大数据平台的架构设计和实现也变得十分重要。
一、需求分析在设计和实现大数据平台之前，我们首先需要进行需求分析。
这一步非常关键，需要考虑到企业自身的业务需求和数据情况。
一般来说，大数据平台的设计应该包括以下几个方面：1. 数据采集数据采集是大数据平台的第一步，也是最重要的一步。
在这一步中，需要考虑到何种方式采集数据以及采集的数据类型。
常见的数据采集方式包括批量导入和实时采集。
数据类型也非常多样化，可以包括结构化、半结构化和非结构化数据等。
2. 数据存储数据存储是大数据平台的核心。
在这一步中，需要考虑到如何存储数据、如何保证数据的可靠性和如何进行数据的备份和恢复等问题。
目前，大数据平台常用的数据存储方案有Hadoop、HBase、Cassandra等。
3. 数据管理数据管理包括数据的清洗、去重、聚合等工作，旨在提高数据的质量和价值。
在这一步中，需要考虑到如何定期清洗数据、如何设置聚合规则等问题。
4. 数据分析数据分析是大数据平台的最终目的，也是核心竞争力的体现。
在这一步中，需要考虑到如何进行数据分析、如何设置分析算法、如何提高分析效率等问题。
目前，大数据分析常用的算法有聚类算法、决策树算法、贝叶斯算法等。
二、架构设计基于需求分析，我们需要进行大数据平台的架构设计。
在设计时需要考虑如下几个方面：1. 系统架构系统架构是大数据平台的基础，需要从数据存储和处理的角度进行设计。
一般来说，大数据平台分为三层，分别是数据采集层、数据处理层和数据展示层。
2. 数据实时处理随着数据量的增加，实时处理数据成为了大数据平台的一个重要需求。
因此，在设计大数据平台时，需要考虑如何实现数据的实时处理和分析。
3. 数据安全数据安全是大数据平台不可忽视的一个方面。
基于数据分析的大数据处理系统设计与实现
基于数据分析的大数据处理系统设计与实现随着现代科技的不断发展，数据已经成为企业发展不可或缺的一项重要资源。
而大数据处理系统的设计和实现对于企业来说，是一个非常关键的挑战。
为了更好地应对这种挑战，越来越多的企业开始采用基于数据分析的大数据处理系统，以实现更高效、更准确、更自动化的处理能力。
基于数据分析的大数据处理系统设计和实现的过程，包括了以下几个步骤：数据收集和存储：首先，我们需要收集并存储海量数据。
这个过程可能涉及到大量的网络爬虫和数据抓取技术，以及各种类型的数据库和云存储技术，例如Hadoop、Spark、Cassandra等。
数据清洗和预处理：一般来说，我们收集到的数据不会完全干净和规范，需要进行数据清洗和预处理。
这里面的工作涉及到文本分析、自然语言处理、机器学习等技术，以及数据清洗和去重技术，例如OpenRefine、Dedupe等。
数据分析和挖掘：这是整个系统最核心的部分，也是整个系统所追求的价值所在。
在这个部分里面，我们需要选择或构建适合我们业务的数据分析和挖掘算法，例如分类、聚类、回归、关联规则挖掘等。
同时，我们需要使用工具或语言来实现这些算法，例如Python的Scikit-learn、R、MATLAB等。
可视化和报告：最后，我们需要将数据分析和挖掘的结果进行可视化和报告。
这个过程需要使用各种类型的可视化工具和框架，例如Tableau、D3、Bokeh、ggplot2等，以及报告撰写技能。
如果要设计和实现一个高效、可靠、灵活的基于数据分析的大数据处理系统，下面几点是需要注意的：数据安全：大规模数据的收集、存储和传输涉及到很多不同的安全风险，例如黑客攻击、身份盗窃、数据泄露等。
因此，我们需要采取各种安全措施来保护数据的安全性和完整性，例如数据加密、防火墙、备份和恢复等技术。
数据质量：海量数据的质量可能不会很高，因为这些数据可能包含有错误、重复、缺失或不完整的信息。
为了保证数据质量，我们需要采取各种技术和方法来进行数据清洗和预处理，例如数据去重、格式化、标准化和归一化等。
大数据处理与分析平台的设计与实现
大数据处理与分析平台的设计与实现随着信息时代的到来，大数据已经成为了企业和组织中必不可少的资源。
然而，大数据的采集、存储和处理成为了一个巨大的挑战。
为了应对这个挑战，许多企业和组织开始建立自己的大数据处理与分析平台。
本文将探讨大数据处理与分析平台的设计与实现的相关要点。
首先，大数据处理与分析平台的设计需要考虑数据的采集与存储问题。
对于大数据平台来说，数据的采集是首要任务，因为只有采集到足够的数据，才能进行进一步的分析。
一般而言，大数据平台可以通过爬虫技术从各种数据源（包括互联网、传感器、社交媒体等）中采集数据。
采集到的数据需要进行清洗和预处理，以减少噪声数据的影响，并确保数据的质量。
此外，采集到的数据需要存储在可扩展的分布式系统中，以便后续的处理与分析。
其次，大数据处理与分析平台的设计需要考虑数据的处理与分析问题。
在数据处理方面，大数据平台通常采用并行计算的方式，以便能够处理海量的数据。
分布式计算技术（例如Hadoop、Spark等）可以提供高效的数据处理能力，并且具有良好的容错性。
在数据分析方面，大数据平台需要提供各种数据分析算法和工具，以便用户能够根据自己的需求进行数据挖掘、数据建模等操作。
此外，大数据平台还需要提供数据可视化的功能，以便用户能够直观地理解数据分析的结果。
另外，大数据处理与分析平台的设计需要考虑数据安全与隐私问题。
大数据平台处理的数据通常包含大量的个人隐私信息，因此需要确保数据的安全性和隐私性。
在设计时，需要采取各种数据加密和访问控制的手段，以防止数据泄露和非法访问。
此外，大数据平台还需要遵守相关的法律法规，保护用户的隐私权益。
最后，大数据处理与分析平台的设计需要考虑系统的可扩展性和性能问题。
大数据平台通常需要处理海量的数据，因此系统的可扩展性是至关重要的。
平台的架构需要具备水平扩展和垂直扩展的能力，以便能够满足用户不断增长的数据处理需求。
另外，大数据平台还需要具备高性能的特点，以便能够在短时间内完成复杂的数据处理和分析任务。
基于Hadoop的大数据处理平台设计与实现
基于Hadoop的大数据处理平台设计与实现一、引言随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
大数据处理平台作为支撑大数据应用的基础设施，扮演着至关重要的角色。
本文将围绕基于Hadoop的大数据处理平台的设计与实现展开讨论，探讨其架构、关键技术和实际应用。
二、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式计算平台，由Apache基金会开发和维护。
它主要包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce两个核心模块。
HDFS用于存储大规模数据集，而MapReduce 则用于并行处理这些数据。
Hadoop具有高可靠性、高扩展性和高效率等特点，被广泛应用于大数据领域。
三、大数据处理平台架构设计1. 架构概述基于Hadoop的大数据处理平台通常采用分布式架构，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据展示等模块。
其中，数据采集模块负责从各种数据源中收集数据，数据存储模块负责将数据存储到分布式文件系统中，数据处理模块负责对数据进行分析和计算，数据展示模块则负责将处理结果可视化展示给用户。
2. 架构组件数据采集组件：包括日志收集器、消息队列等工具，用于实时或批量地采集各类数据。
数据存储组件：主要使用HDFS作为底层存储，保证数据的可靠性和高可用性。
数据处理组件：使用MapReduce、Spark等计算框架进行数据处理和分析。
数据展示组件：通过BI工具或Web界面展示处理结果，帮助用户理解和分析数据。
四、关键技术探讨1. 数据存储技术在基于Hadoop的大数据处理平台中，HDFS是最常用的分布式文件系统之一。
它通过将大文件切分成多个块，并在集群中多个节点上进行存储，实现了高容错性和高可靠性。
2. 数据处理技术MapReduce是Hadoop中最经典的并行计算框架之一，通过将任务分解成Map和Reduce两个阶段，并在多个节点上并行执行，实现了高效的大规模数据处理能力。
大数据处理与分析系统设计与实现
大数据处理与分析系统设计与实现随着信息技术的飞速发展，大数据逐渐成为了当今社会的热门话题。
无论是企业、学术界还是政府机构，都迫切需要一个高效、可靠的大数据处理与分析系统。
本文将探讨大数据处理与分析系统的设计与实现，并提供一种具体的解决方案，希望能给读者带来启示和帮助。
1. 引言随着互联网的普及和物联网的迅猛发展，数量庞大的数据被不断产生、收集和储存。
这些数据蕴含着丰富的信息和价值，如果能够合理、高效地处理和分析，将会对企业的决策和发展起到重要作用。
2. 大数据处理与分析的挑战处理大数据面临许多挑战。
首先，大数据的容量巨大，可能需要分布式存储和计算来应对。
其次，数据的质量和完整性也是一个重要问题，需要进行数据清洗和预处理。
此外，大数据中可能存在着复杂的关联和模式，需要进行特征提取和模式挖掘。
最后，大数据的处理和分析需要依赖于高性能的计算和存储设备，这也是一个硬件上的挑战。
3. 大数据处理与分析系统的设计原则设计一个高效、可靠的大数据处理与分析系统需要遵循以下几个原则。
首先，系统需要具备可扩展性，能够适应不同规模和类型的数据集。
其次，系统需要具备容错性和灵活性，能够应对故障和变化。
最后，系统需要具备高性能和高吞吐量，能够在有限的时间内处理庞大的数据。
4. 大数据处理与分析系统的架构设计一个典型的大数据处理与分析系统可以分为数据采集、数据存储、数据处理和数据分析几个模块。
数据采集模块负责从各个源头收集数据，数据存储模块负责将数据存储在可靠的存储系统中，数据处理模块负责对数据进行清洗、预处理和计算，数据分析模块负责从数据中提取有价值的信息和模式。
5. 大数据处理与分析系统的具体实现在实际实现大数据处理与分析系统时，可以使用一些开源工具和框架来提高效率和可靠性。
例如，Hadoop可以用于分布式存储和计算，Spark可以用于高速数据处理和分析，Elasticsearch可以用于全文搜索和分布式数据查询。
6. 大数据处理与分析系统的应用案例大数据处理与分析系统在各个领域都有广泛的应用。
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大数据处理综合处理服务平台的设计与实现（广州城市职业学院广东广州510405）摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。
大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。
该服务平台以SOA 为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL 技术和不同的ETL 工具，具有统一、高效、可拓展性。
该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。
该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率” ，值得大力发展和推广。
关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。
一、研究的意义目前，全球IT 行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“ Big Data ”，一个是云计算“Cloud Computing ”。
中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。
据IDC （国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT 支出增长总量中25%的份额。
目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB 到PB 量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。
传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。
中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。
通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。
所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。
再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。
随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。
而“云计算” 技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。
面向金融领域的海量数据综合处理服务平台融合了分布式云计算技术、SOA 技术、ETL 技术、作业调度技术，以SOA 为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL 技术和不同的ETL 工具，为金融行业建立统一、高效、可拓展的面向金融领域的海量数据综合处理服务平台。
该平台支持灵活构建面向数据仓库、数据集市、数据集文件进行海量数据的处理、加工和交换，实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性，是一个基础服务框架的产品平台。
该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。
系统支持构筑面向运营的服务平台，可以按功能点或数据量来向使用方收费，使用方按格式要求提供数据，然后点击相关功能模块得到目标结果。
随着全球各行业对数据整合应用需求的扩大，“面向金融领域的海量数据综合处理服务平台”的需求将会越来越大。
该平台为银行、证券、保险行业等金融领域服务业创新和转型升级提供决策支持，能有效推进信息化技术在传统金融优势产业的融合渗透，属于国家优先发展和重点支持技术领域。
从宏观的角度来看，通过本服务平台的实施，能促进我国金融信息化的发展，调整产业结构，同时增强企业品牌竞争力，提高企业在国内外信息科技领域的知名度，打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，完善社会主义市场经济体制，符合我国“十二五”规划刚要发展的特点，对全面建设小康社会新胜利、推进中国特色社会主义伟大事业，具有十分重要的意义。
二、平台设计的技术线路1、基础技术架构采用了当前先进的云计算技术，系统采用基于Hadoop 架构计算模式，突破传统数据库系统对海量数据处理的速度限制，通过对大量数据的并发访问和处理，极大地提高了数据处理效率。
2、基于SOA 方式的批量处理作业调度逻辑设计，采用集中式管理、分布式、多节点并行运算的设计概念，实现跨平台、面向数据、高效并发调度多个海量批处理作业。
3、采用ETL 技术，完成海量数据从源系统到数据仓库再到数据集市加工、处理、集成的过程。
同时，平台支持整合主流的ETL 工具（DataStage、Informatica 、Sagent 等）和对可执行程序和存储过程的调用。
4、采用作业调度技术，通过统一的操作平台和图形化界面，定义批量作业的调度策略和调度规则，实现跨平台、跨系统的批量作业的调度、执行和监控；同时，平台通过并发控制和动态负载均衡实现性能的最大优化。
5、采用影像处理技术实现影像的扫描、处理、分类、上传。
影像扫描通用平台集成了一系列对文件处理、文件扫描、影像处理、文件上传的逻辑，通过一系列的抽象和转化，使开发人员可以忽略内部细节而直接针对业务逻辑进行设计。
6、通过工作流技术实现业务线上的流转和审批，并结合电子化影像，极大地提高了工作效率。
三、平台的功能与架构1、数据整合层通过SOA 技术、ETL 技术、hadoop 的HDFS 技术、影像处理技术，高效整合来自各个业务系统的数据，保证系统数据的一致性、准确性和完整性。
数据经过加工处理，根据数据格式和数据量，分别存储在关系型数据库、hadoop HBASE、影像存？Z教日校？再根据主题应用，将数据整合加工存储在“应用数据存储” ，为用户提供一个统一的干净的数据视图。
2、基础架构层采用hadoop 来构建分布式并行计算平台，主要由MapReduce 的算法执行和一个分布式的文件系统（HDFS）两部分组成，hadoop 在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势。
采用公司有自主知识产权的ETL 软件包或整合主流的ETL 工具（DataStage、Informatica 、Sagent 等）来构建数据ETL 平台。
采用Brio 构建数据查询、分析、统计报表平台。
采用Oracle和hadoop HBASE搭建数据存储平台。
Oracle 采用传统的方式存储数据。
HBase 是Hadoop 的一个子项目，HBase采用了Google BigTable的稀疏的、面向列的数据库实现方式，建立在hadoop 的hdfs 上，一方面用了hdfs 的高可靠性和可伸缩行，另外一方面用了BigTable 的高效数据组织形式，为海量数据加工处理存储提供了很好的解决方案。
采用JBPM 管理并配置流程，实现对流程的读取和保存操作，并推动流程的流转。
采用Websphere支持WEB应用，用户只需通过浏览器即可登录系统进行相关操作，提高了易用性和可维护性。
3、集成与服务层集成与服务层整合了ETL 引擎、作业调度引擎、规则引擎、影像处理引擎、工作流引擎来实现关键技术路径，并通过组件化设计，保证了系统的灵活性和可扩展性。
系统还提供了管理监控服务、云计算服务、数据平台服务等。
4、应用层在数据整合层、基础架构层、集成与服务层的基础上实现针对业务数据加工、客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、资产质量监控、风险预警、业务分析、统计报表等应用。
系统物理架构如下：> 数据源：数据来源于多个业务系统；> ETL 服务器：多台服务器组成集群，部署hadoopHDFS、datastage工具、etl软件包，实现海量数据的综合处理；> 存储服务器：多台服务器组成集群，部署oracle 数据库、hadoop HBASE 来存储数据，部署影像存储平台来存储影像文件；> WEB 应用服务器：部署IBM Webspshere application Server,支持WEB应用，部署JBPM支持工作流应用；> 分析应用服务器：部署Brio 服务器，支持分析、统计、报表应用；>客户端：客户端采用普通PC,客户端浏览器要求IE5.5以上；> 网络：服务器、客户端通过TCP/IP 网络进行连接。
四、关键技术与创新性云计算技术：本服务平台采用高性能的分布式云计算技术,实现海量文件存储、海量数据存储和统一的海量数据处理编程方法和运行环境。
云计算主要基于虚拟化和分布式并行架构两大核心技术,虚拟化平台将服务器虚拟为多个性能可配的虚拟机,对整个集群系统中所有虚拟机进行监控和管理,并根据实际资源使用情况对资源池灵活分配和调度。
虚拟化技术不仅消除大规模异构服务器的差异化,其形成的计算池可以具有超级的计算能力。
分布式并行架构是云计算的另一个核心技术，用于将大量的低配置机器整合为一台高性能计算机，提供海量的数据存储和处理服务。
SOA 技术：面向服务的体系结构( service-oriented architecture，SOA )是一个组件模型，它将应用程序的不同功能单元(称之为服务)通过这些服务之间定义良好的接口联系起来。
接口是独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言的。
采用SOA 技术实现处理、运行、监控服务之间的松耦合，使系统变得更加灵活，以适应不断变化的业务需求和环境。
ETL 技术：ETL 中三个字母分别代表的是Extract 、Transform、Load，即抽取、转换、加载。
ETL作为构建数据仓库的一个重要环节，负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等加工到临时中间层，然后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市，作为联机分析处理、数据挖掘的数据基础。
采用自主开发的ETL 工具或整合主流ETL 工具，通过周期性的刷新，为用户提供一个统一的干净的数据视图，为数据分析提供一个高质量的数据源。
作业调度技术：数据仓库、数据集市的批量作业数量很多、处理流程和作业依赖关系复杂多样、性能低下，是ETL 处理加工遇到的常见问题，系统采用作业调度技术，通过统一的操作平台和图形化界面，定义批量作业的调度策略和调度规则，实现跨平台、跨系统的批量作业的调度、执行和监控。
针对数据量巨大、源数据文件多、加工逻辑复杂的系统，使用作业调度技术达到简化管理复杂度，提高系统总体性能的目的。
影像处理技术：采用我公司自有知识产权的影像扫描通过平台来实现影像的处理及上传。