分布式技术架构介绍
3par存储原理
3par存储原理3PAR存储原理3PAR存储是一种先进的存储解决方案，它采用了分布式存储架构和虚拟化技术，为企业提供高性能、高可靠性和高可扩展性的数据存储服务。
本文将介绍3PAR存储的原理和工作方式，帮助读者更好地理解这一技术。
1. 存储层次结构3PAR存储采用了多层次的存储结构，包括硬盘、磁盘组、虚拟卷和虚拟机等。
硬盘是最基本的存储单元，它们被组织成磁盘组，形成一个逻辑的存储池。
虚拟卷是对磁盘组的逻辑划分，它可以被分配给不同的应用程序进行数据存储。
而虚拟机则是对虚拟卷的进一步抽象，它可以动态地分配和管理存储资源。
2. 分布式存储架构3PAR存储采用了分布式存储架构，将数据块分散存储在不同的磁盘组上。
这种分布式存储方式可以提高存储系统的性能和可靠性。
首先，它可以实现并行数据访问，多个应用程序可以同时读写数据，提高了系统的吞吐量。
其次，它可以实现数据的冗余备份，一旦某个磁盘组出现故障，系统可以自动切换到其他正常的磁盘组上，保证数据的可靠性和可用性。
3. 虚拟化技术3PAR存储采用了虚拟化技术，将物理存储资源抽象成逻辑的存储池，然后根据需要动态地分配存储资源给不同的应用程序。
这种虚拟化方式可以提高存储资源的利用率和灵活性。
首先，它可以实现存储资源的共享，不同的应用程序可以共同使用一部分存储资源，避免了资源的浪费。
其次，它可以实现存储资源的动态调整，根据需求增加或减少存储容量，满足不同应用程序的需求。
4. 数据迁移和负载均衡3PAR存储支持数据的迁移和负载均衡，可以根据数据的访问模式和存储容量的变化，自动将数据从一个磁盘组迁移到另一个磁盘组，实现数据的平衡和优化。
这种数据迁移和负载均衡方式可以提高存储系统的性能和可靠性。
首先，它可以避免热点数据的出现，均衡地分布数据，避免了某些磁盘组的过载。
其次，它可以提高系统的容错能力，一旦某个磁盘组出现故障，系统可以自动将其上的数据迁移到其他正常的磁盘组上，保证数据的可靠性和可用性。
分布式云数据中心架构及管理关键技术
分布式云数据中心架构及管理关键技术黄峰【摘要】目前业界流行的云计算旨在解决单个云数据中心的问题，而无法解决多个云数据中心之间资源共享、统一管理、提升业务服务质量的问题。
为此，提出了分布式云数据中心( DC2)的概念及架构，并研究了分布式云数据中心的管理及服务的关键技术。
分布式云数据中心能将传统数据中心的分散、分层、异构架构，改为全扁平式、统一资源管理的分布式云数据中心架构，从而将多个不同地域、不同阶段、不同规模的单体云数据中心所有资源，通过逻辑集中进行统一管理、统一运营，最终使云数据中心更高效、更可靠、更绿色。
%At present, the popularized cloud calculation in professional field can solve the issue of individual cloud data center, but cannot solve the issue among multiple cloud data centers, such as resource sharing, unified management, and upgrading the quality of business services. Thus the concept and architecture of distributed cloud data center( DC2 ) is proposed, and the critical technologies for management and services of the distributed cloud data center are researched. The distributed cloud data center can change the traditional data centers with scattered, hierarchical and heterogeneous architectures into distributed cloud data center with a whole flat architecture and unified resource management. The solution proposed makes all the resources in multiple individual cloud data centers located in different regions, different stages, and different scales integrated logically for unified management and operation, to reach the status of higherefficient, more reliable and more environment protection for cloud data center.【期刊名称】《自动化仪表》【年(卷),期】2014(000)008【总页数】5页(P1-4,9)【关键词】分布式云数据中心(DC2);数据中心即服务(DCaaS);管理即服务(MaaS);网络即服务(NaaS);存储虚拟化;网络虚拟化【作者】黄峰【作者单位】上海仪电电子集团公司，上海 200233【正文语种】中文【中图分类】TP302+.1Network as a service（NaaS） Storage virtualization Network virtualization 当前，云计算对于IT行业来说是一个巨变，就像用电网代替本地发电机一样。
系统架构及技术路线
系统架构及技术路线1. 系统架构概述系统架构是指在软件设计和开发过程中，对系统整体结构进行规划和设计的过程。
一个合理的系统架构能够提高系统的稳定性、可扩展性和可维护性。
本文将介绍一个典型的系统架构及其技术路线。
2. 系统架构设计原则在设计系统架构时，需要遵循以下几个原则：2.1 模块化设计模块化设计是将系统拆分为多个独立的模块，每个模块负责完成特定的功能。
这样可以提高代码的重用性和可维护性。
2.2 分层结构分层结构是将系统按照功能划分为不同层次，每一层只与相邻的两层进行交互。
这样可以降低各个模块之间的耦合度，提高系统的灵活性。
2.3 异步通信采用异步通信可以提高系统的并发能力和响应速度。
通过消息队列或事件驱动等方式实现异步通信，可以降低模块之间的耦合度，并且方便实现分布式部署。
2.4 容错设计容错设计是指在系统出现异常情况时，能够自动进行恢复或转移。
通过引入冗余节点、备份数据等方式实现容错设计，可以提高系统的可用性和稳定性。
3. 系统架构模式常见的系统架构模式有：单体架构、微服务架构和分布式架构。
下面将分别介绍这三种架构模式及其优缺点。
3.1 单体架构单体架构是指将整个系统作为一个单一的应用运行。
所有的功能模块都集中在一个代码库中，共享同一个数据库。
这种架构模式简单易懂，适合小型项目或刚开始开发的项目。
但是随着业务的增长，单体应用会变得庞大而复杂，不易扩展和维护。
3.2 微服务架构微服务架构是指将系统拆分为多个小型服务，每个服务都独立运行并可以独立部署。
每个服务只关注自己的业务逻辑，并通过轻量级通信协议进行通信。
这种架构模式可以实现高度解耦、可扩展和可维护的系统，但也会增加部署和运维的复杂性。
3.3 分布式架构分布式架构是指将系统部署在多台服务器上，每台服务器运行一个或多个模块。
不同的模块通过网络进行通信，共同完成系统的功能。
分布式架构可以提高系统的并发能力和可靠性，但也会增加开发和测试的难度。
如何进行分布式系统架构设计
如何进行分布式系统架构设计在当今互联网时代，随着大数据和云计算的崛起，分布式系统架构设计越来越成为互联网应用领域的主流趋势。
分布式系统架构设计的核心目标在于提高系统的可靠性、可伸缩性和可维护性。
一、概述随着数据量的不断增加，单一系统已经无法承载大规模的数据处理需求。
为了提高系统的处理能力和可靠性，分布式系统应运而生。
在分布式系统中，不同的计算资源被分布在多个计算节点之上，形成了一个协同工作的整体系统。
因此，分布式系统架构设计需要兼顾系统结构和实现方式两个方面。
二、分布式系统结构设计原则1. 服务分类和分层在分布式系统中，通常将系统中的服务按照功能划分为不同的服务分类。
不同的服务之间可以根据实际需要进行不同的部署和管理。
同时，可以通过分层来实现系统的各个服务之间的上下游功能调用。
2. 模块化设计在分布式系统中，系统的各个服务在功能上可以进行细分，每个细分功能模块可以独立的运行和部署。
这样，可以让系统更加模块化，架构更加清晰。
3. 异步化设计在分布式系统中，由于各个服务之间的通信以及数据的传输，通常需要较长的时延。
因此，在系统设计上可以采用异步化的方案，减少系统响应时间，提升系统的处理能力。
三、分布式系统实现方式1. 服务端框架服务端框架可以帮助我们快速搭建分布式系统，例如：Dubbo、Spring Cloud、Apache Thrift等。
这些框架提供了完善的服务化治理方案，可以通过框架来完成服务发布和服务的管理。
2. 消息中间件消息中间件是分布式系统实现的一种重要方式，通过消息中间件，可以实现分布式系统之间的异步通信。
目前业界比较主流的消息中间件有：Apache Kafka、RabbitMQ等。
3. 分布式存储分布式系统离不开分布式存储。
分布式存储可以通过对象存储、分布式文件系统、键值存储等多种方式实现。
常见的分布式存储方案有：Hadoop HDFS、Ceph、GlusterFS、MongoDB等。
HC3I下载-2.刘继增_公共卫生分布式系统技术架构+
区域 卫生 平台
收集 服务
服务
金字塔信 息模型
规则驱劢 数据交换
安全透明 访问
劢/静 数据汇总
公共卫生平台 B（下级）
外部互联 – API与管理
基于卫生领域建模的扩展
领域建模是核心和基础 建立动态扩展机制 共享信息模型与扩展机制 多平台协作机制
管理：推进实施细则建设
-
业务规范、消息规范 实施指南、管理指南 认证指南
干预
定义 其它相 关应用
区域 卫生 平台
数据采集与分拣
数据管理与共享
数据分析与发布
收集 服务
服务
高性能处理、安全与审计、监控与运维
规则驱劢 数据交换 安全透明 访问
金字塔信 息模型
劢/静 数据汇总
公共卫生平台 B（下级）
数据采集与分拣 支撑平台
公共卫生数据采集与共享平台
定义与接入：最后一公里 接口与服务：基于规则主动触发 一次收集、多次应用
专用接口
公共技术支撑
公共卫生平台 A（上级） 医疗 机构 应用
定义
收集
监测
评价 应用集成（流程、规则）
干预
定义 其它相 关应用
区域 卫生 平台
数据采集与分拣
数据管理与共享
数据分析与发布
收集 服务
服务
高性能处理、安全与审计、监控与运维
规则驱劢 数据交换 安全透明 访问
金字塔信 息模型
劢/静 数据汇总
公共卫生多级分布式信息应用系统 技术架构
2012年7月19日
目录
建设背景
设计目标
总体技术架构
公共卫生信息系统的能力
公共卫生信息系统的能力：
《区块链和分布式记账技术 参考架构》
《区块链和分布式记账技术参考架构》
区块链和分布式记账技术参考架构是一个构建区块链和分布式记账系统的框架，用于设计和开发复杂系统。
这个架构提供了一个设计思路，可以帮助学习者更好地理解区块链和分布式记账技术，同时也可以帮助开发者组织和实现复杂的项目。
该参考架构包含以下主要组件：
1. 节点管理器：用于管理网络中的节点，维护节点之间的连接和广播信息。
2. 共识层：用于协调节点之间的共识，确保数据的完整性和一致性。
3. 数据模型层：定义了数据如何存储和管理，包括交易和区块的数据结构以及数据库和存储实现。
4. 合约层：用于编写和执行智能合约，对外部请求进行处理并返回结果。
5. 应用程序层：包括用户接口和应用程序，提供给用户和第三方访问区块链系统的功能。
6. 安全层：用于保护系统安全，包括身份认证、授权和加密等机制。
7. 动态扩展层：定义了系统如何进行分片和拆分，实现系统的横向扩展。
这些组件相互协作，构成了一个完整的区块链和分布式记账系统。
使用这个参考架构，开发者可以更容易地组织和实现复杂的项目，同时也能够更好地理解和应用区块链和分布式记账技术。
云计算的基本原理和技术架构
云计算的基本原理和技术架构云计算是一种基于互联网的计算方式，通过网络将计算能力、存储资源和应用服务提供给用户。
它的出现彻底改变了传统的计算模式，使得用户可以快速、灵活地获取所需的计算资源，并按需付费。
本文将介绍云计算的基本原理和技术架构，帮助读者更好地理解和应用云计算。
一、云计算的基本原理云计算的基本原理主要包括虚拟化技术、弹性扩展和分布式计算。
1. 虚拟化技术虚拟化技术是云计算的基石之一，它将物理资源（如服务器、存储和网络）抽象成逻辑资源，并通过虚拟化层将其隔离，使得多个用户可以共享这些资源。
虚拟化技术提供了资源的隔离性和灵活性，使得资源的使用更加高效，也为云计算的实现提供了技术保障。
2. 弹性扩展云计算提供了弹性扩展的能力，即根据用户的需求动态调整计算资源的规模。
当用户需要更多的计算资源时，云计算平台可以根据实际情况自动增加资源，以满足用户的需求；而当需求减少时，可以自动释放多余的资源，节省成本。
弹性扩展使得用户可以根据业务需求灵活调整资源，提高了资源的利用率和响应能力。
3. 分布式计算云计算采用分布式计算的方式来处理大规模数据和计算任务。
分布式计算将任务划分成多个子任务，通过网络将这些子任务分配给多台计算节点来并行执行。
分布式计算可以充分利用集群资源，提高计算效率和处理能力。
同时，分布式计算使得云计算系统具备高可用性和容错性，即使某个节点发生故障，也不会影响整个系统的运行。
二、云计算的技术架构云计算的技术架构是构建云计算平台的一套基本框架，它主要包括前端、后端和云服务三个层次。
1. 前端前端是用户与云计算平台之间的接口，包括用户终端设备、浏览器和应用程序。
用户可以通过前端接口访问云计算平台的各种服务，如计算资源调度、存储服务和应用程序运行。
2. 后端后端是云计算平台的核心部分，包括云计算资源集群和管理软件。
云计算资源集群由大量的物理服务器、存储设备和网络设备组成，提供计算、存储和网络资源。
系统技术架构发展历程
系统技术架构发展历程系统技术架构的发展历程可以追溯到计算机技术的起源。
以下是系统技术架构发展的主要阶段和里程碑。
第一阶段：中央计算机架构20世纪40年代，计算机开始出现，体积庞大且昂贵。
最初的计算机采用中央计算机架构，其中一个巨大的中央处理单元（CPU）控制和执行所有计算任务。
该架构非常简单，但它限制了计算机的扩展性和性能。
第二阶段：分布式计算架构20世纪60年代，随着计算机体积和成本的减小，出现了分布式计算架构。
分布式计算允许将计算任务分散到多个计算机上，并通过网络进行通信和协调。
这种架构改善了计算机的可伸缩性和性能，并为多用户系统和分布式应用奠定了基础。
第三阶段：客户端-服务器架构20世纪80年代，随着个人计算机的普及，客户端-服务器架构成为主流。
在这种架构中，有一个或多个服务器提供服务，而客户端通过网络与服务器通信。
客户端主要负责显示用户界面和处理用户输入，而服务器负责处理计算和存储数据。
这种架构提供了更高的灵活性和可靠性，并推动了分布式应用的发展。
第四阶段：面向服务架构（SOA）在21世纪初，面向服务架构（SOA）开始占据主导地位。
SOA将应用程序设计为一组互相独立的服务，这些服务可以通过网络进行通信和交互。
每个服务代表一个特定的功能，可以独立开发、部署和维护。
这种架构允许企业将复杂的系统拆分为更小的模块，并且可以根据需要进行重组和重新使用。
第五阶段：微服务架构随着云计算和容器技术的兴起，微服务架构在近年来取得了显著的发展。
微服务架构将应用程序拆分为一组小型、独立的服务，每个服务都可以独立开发、部署和扩展。
每个服务之间通过API进行通信。
这种架构具有高度的灵活性、可伸缩性和可靠性，适合于快速迭代和快速响应的现代应用。
第六阶段：无服务器架构无服务器架构是当前系统技术架构发展的最新趋势。
在无服务器架构中，应用程序的开发者不再需要关注底层计算资源的管理，而是将重点放在业务逻辑的实现上。
云提供商负责分配和管理计算资源，并根据需要进行动态扩缩容。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
•
系统架构更加清晰，代码质量提高，利于升级和
维护，稳定性高
•
网站初期或者规模较小，整体上容易 把控
•
服务层利用分布式系统的架构实现HA的功能
•
适用大型网站系统的场景中
服务框架
应 用 A 应 用 B 应 用 C 应 用 D 应 用 E 应 用 F 应 用 G 应用1 （服务调用者） 应用2 （服务调用者） 服务框架
价值、专业、分享、快乐
分布式技术架构介绍
目录 • • • • •
CONTENTS 网站架构的演变 分布式服务框架 分布式数据访问层 云计算服务 大数据
改变传统IT架构的束缚
网站架构的演变
一. 从一台单机的交易网站开始
文件
应用程序 数据库 应用服务器
• 应用程序、数据库、文件等都放在一台服务器上
• •
数据库 拆分阶段
• •
需要保证数据的一致性、实时性、事务性 业务逻辑划分的较清晰，结构化数据
五. 数据库读写分离
负载均衡器 应用服务器 订单 负载均衡器 用户 商品 订单 用户 应用服务器 商品
应用服 务器 数据库 分布式缓存 集群 商品表 用户表
数据复制
数据库
主从库 数据同步
商品表
用户表 订单表 从库（读）
二. 应用与数据分离
应用服务器 订单 应用服务器 用户 商品
数据库服务器 商品表 数据库 服务器
数据库
用户表
订单表
• 单机负载告警，将应用程序和数据分离 • 应用系统一台服务器，数据库和文件各一台服务器
三. 应用服务器集群化
负载均衡器 应用服务器 负载均衡器 订单 用户 商品 订单 应用服务器 用户 商品
应用
应用
数据库
数据库
数据库 服务器集群
数 据 库
缓存
特点
•
应用 程序
问题
经历了应用和数据拆分和集群、缓存等阶段 千级强并发，万级弱并发（在线用户），十万级用户 大型企业ERP、供应链、大型企业HR、办公OA、核 心业务系统 • • • • • 中央集中式部署架构，小型机和FC共享存储场景较多， 水平扩展有瓶颈（应用和数据的扩展能力都很差） 有热备和故障恢复机制，但数据集中存储，安全风险高 大量的事务、锁检测导致数据库访问瓶颈 基础设施率用低，成本高 追求单节点的稳定性
用户表 订单表
主分布式数据库（写）
网络提供商 IDC机房
用户表
网站系统 IDC机房
订单表
从分布式数据库（读）
• •
大型网站站内搜索 提高站内搜索场景下读的性能，提供更好的查询效率
九. 业务应用拆分
• • • 读写分离、分布式存储、数据的垂直和水平拆分（分库分表）都是拆分数据，解决数据 方面的问题，应用如何拆分？？ 随着业务发展，应用的功能越来越多，也越来越大，我们需要考虑不让应用持续变大； 应用拆分，把一个应用拆到多个应用中，分而治之；
负载均衡器 负载均衡器
订单
用户 应用服务器
商品
应用 服务器
订单
用户
商品
订单 应用服务器
用户 应用服务器
商品 应用服务器
应用拆分前
应用拆分后
十. 服务化的架构
应 用 A 应 用 B 应 用 C 应 用 D 应 用 A 应 用 B 服务 数据 1 库 应 用 C 应 用 D 应 用 E 服务 分布式文 4 件系统 应 用 F 应 用 G 数据 库
用户库（主）
交易库（主）
商品库（主）
数据 复制
用户库（从）
数据 复制
交易库（从）
数据 复制
商品库（从）
•
管理数据访问连接
八. 使用NoSQL和搜索引擎
反向代理 服务器 集群
负载均衡器
应用服务器 应用服务器
订单
用户
商品
订单
用户
商品
CDN集群 分布式缓存 集群 搜索集群 数据库 商品表
数据复制
数据库
商品表
负载均衡器
互联网
分布式 缓存集群
网站系统 IDC机房
主数据库 服务器
从数据库 服务器
• • •
网络提供商机房： 就是离用户最近的机房，用户宽带上网的接入机房； CDN：在离客户最近的机房中缓存业务数据，客户第一跳就能访问到数据； 反向代理：用户请求到网站系统所在的IDC后，首先访问反向代理里面的缓存的数据；
应用 服务器
应用 服务器 数据库 服务器 商品表 数据库 服务器
数据库 用户表 订单表
• •
单节点的应用服务器负载告警 使用应用服务器集群，提高网站的并发处理能力
四. 加入缓存 – 提高性能
负载均衡器 应用服务器 负载均衡器 应用 服务器 订单 用户 商品 订单 应用服务器 用户 商品
应用 服务器
商品库（从）
分布式数据访问层
负载均衡器
应用层
订单 用户 商品 订单 用户 商品
通过集群提供一个高存储容量、高并发 访问、数据冗余容灾支持的数据库系统。
应用服务器
应用服务器
商品查询 服务
•
分主库/从库
•
•
分库/分表
访问路由策略
服务层
登录服务
订单服务
•
自动扩容，增加数据节
点（数据库或者文件服 务器）
分布式缓 存集群
七. 分布式的数据库
负载均衡器
应用服务器 应用服务器
订单
用户
商品
订单
用户
商品
•
读写分离
•
•
分布式缓存 集群
分库分表
水平分割，将相同的 业务不同的数据放到
不同的数据库中
•
用户库（主）
数据 复制
垂直分割，将不同的 业务数据放到不同的 数据库中
交易库（主）
数据 复制
商品库（主）
数据 复制
用户库（从）
交易库（从）
订单表
分布式 缓存集群 从数据库 服务器 主数据库 服务器
主库（写）
• •
写库：需要写入数据库的事务操作 读库：缓存访问不命中、缓存过期、需要读取数据库的事务操作
六. 使用CDN和反向代理
CDN和反向代理基本原理还是缓存！！！
反向代理服 务器集群 网络提供商IDC机房 CDN集群
拨号接入 服务器 应用 服务器
数据库 服务器
商品表 缓存 数据库 服务器
数据库 用户表 订单表
分布式缓存集群
• •
二八定律：80%的业务集中访问20%的数据 把热点业务数据缓存在内存中，提高访问速度，改善DB写入性能
总结：企业级系统架构
反向代理
一台服务 器阶段 应用程序 和数据 应用 负载均衡 负载均衡 负载均衡 应用
应用
应用
缓存系 统
搜索引 擎
应用拆分
服务 缓存系 统2
服务 搜索引 3 擎
服务化的架构
• •
各应用中存在重复的业务功能和代码 甚至在一个应用中也会存在冗余的代 码逻辑
•
增加服务层，把冗余的代码和可以复用的业务应 用进行拆分提取，封装成服务
•
应用层可以更专注在与前端用户如何交互，业务 处理放在服务层来进行
•
应用系统很臃肿，维护和版本升级开 销都很大，稳定性不够理想