大数据平台与系统架构图
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系统架构图深度剖析：多维度分析与应用
系统架构图就像城市的蓝图，是信息技术设计的精美体现。 它描述了各个组件如何协同工作以确保系统的高效运行和总体目标的实现。 本文将从总体设计、详细架构、业务架构和关键技术应用四个方面揭示该系统的复杂逻辑和独特魅力。
1总体设计：智能规划的核心
自然资源部的规划思路是以数据为中心的。 强调融合与合作。 旨在通过智能规划打造直观管理、精准空间控制、实时评估的平台。 核心是建立规划数据库，整合多种数据，形成五级三类规划。 实施过程中，通过监测评估预警系统进行实时监控。
SOA架构下的分层设计，从用户交互的用户层到基础设施层，保证了差异化业务流程的标准化操作、安全运行和高效执行。
2.架构详解：层次清晰、功能丰富
基础设施层作为基石，提供强大的数据处理和存储能力。 ;数据支撑层通过数据建模库支撑平台进行精准分类和管理。 平台服务层利用大数据、空间规则等先进技术构建信息平台，对资源进行具体管理；
标准规范体系和运行保障体系，保证内外部交互顺畅，数据和统双重安全。
3业务架构：全流程信息化管理
从规划、审批到实施监管，全部实施信息化。 从始至终，实现规划结果的统一管理和全过程监控。
4技术亮点：BIM建模和微服务架构
BIM技术的使用实现了城市规划流程的可视化。 支持参数调整和场景模拟，加强设计与现实的融合，大大提高规划设计的直观性。 微服务架构采用SpringCloud，通过API接口协作，实现服务的快速调优和扩展。 前端响应灵活，业务审批流程可根据需要灵活适配。
服务器和网络设备的配置细节，包括高性能存储、有效的防火墙、入侵防御和安全审计，为系统运行提供了坚实的基础。 软件平台集成了SuperMap等先进地图和数据处理工具，保证数据处理高效、安全。
总的来说，系统架构图是信息时代的关键一环。 它整合数据，推动创新，为租赁搜索的智能规划和管理提供强有力的支持。 通过更深入地了解这些架构元素，我们可以更好地理解和优化现代系统的工作方式。
架构图如下所示。 这张图基本上涵盖了互联网科技公司的大部分技术点。 不同的公司只是在具体的技术实现上略有差异，但不会跳出这个框架的范围。
SQL：Mysql通常用于存储业务数据。 在互联网发展初期，每个业务一般独立运行一个mysql集群。 但随着业务数量的增加，mysql集群的规模越来越大，搭建SQL平台就变得很有必要。
NoSQL：译为NotOnlySQL，作为mysql的补充。 Nosql一般本身就提供了集群，使用起来非常方便。 在公司业务发展初期没有必要。 一般来说，随着Nosql集群数量的增加，需要搭建Nosql平台。
小文件：网上有很多小文件，比如产品图片、Facebook图片等。 此类小文件具有数据量小、数量巨大、访问量大的特点。 如果每个业务都考虑小文件存储，就会出现重新发明轮子的现象，这时就需要搭建一个小文件平台。
大文件：互联网上的大文件主要分为两类：一类是商业大数据，比如YouTube视频、电影网站上的电影；另一种是海量的日志数据，比如各种访问日志。 一些大而有实力的公司会基于开源解决方案构建大数据平台。
开发框架：如常见的Spring框架。
Web服务器：常见的有tomcat、jetty等。
容器：Docker可以大大降低运维成本，动态扩展非常方便。
配置中：顾名思义，配置中心集中管理各个系统的配置。
服务中心：解决跨系统依赖配置和调度问题。
例如，如果有10个系统依赖于系统A的x接口，而系统A实现了y接口以更好地支持x接口，那么直接更新这10个系统所依赖的配置会很麻烦。
消息队列：支持系统解耦。
负载平衡：充当任务分配器。
CDN：可以就近缓存一些常用的文件，提高访问速度。
多个机房：多个机房的主要目的是防灾。
当机房出现故障时，可以快速将业务切换到另一个机房。
该切换操作允许一定时间的中断，例如10分钟或1小时。
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多中心：多中心的要求更高。
他们需要同时对外提供服务，并且业务可以在多个中心之间自动切换。
发生故障后，无需人工干预或很少人工干预即可自动恢复。
用户管理：对各系统中的用户进行统一管理。
消息推送：根据渠道不同，分为短信、邮件、站内消息、App推送。
存储云：实现方式是CDN+小文件存储。
图片云：实现方式也是CDN+小文件存储。
为什么不将系统与存储云统一起来？这是由于图片业务的复杂性造成的。
图片会涉及到更多的服务，包括裁剪、压缩、美化、审核、水印等。
业务千差万别，每个互联网业务面临的主要问题是复杂性不断增加。 这时候就要用到分分合合的技巧了。 分解就是将一个大系统拆分成多个子系统，以降低复杂度。 当子系统越来越多时，可能需要采用组合技术。
测试平台的核心目的是提高测试效率。
运维平台的核心职责分为配置、部署、监控、应急响应四大部分。
数据平台的核心职责主要包括数据管理、数据分析和数据应用三个部分。
管理平台的核心职责是权限管理。
大数据（bigdata）是指在一定时间范围内无法用常规软件工具捕获、管理和处理的数据集合。 它需要新的处理模型来拥有更高效的决策能力和洞察力。 大数据处理的主要流程包括数据采集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。 随着业务的增长，大量与流程、规则相关的非结构化数据也随之爆发。
2.平台数据架构流程图
标准的大数据平台架构包括数据仓库、数据集市、大鱼魔数据平台层次结构、数据挖掘等。 数据架构设计（数据架构组）在整体中占据基础和核心地位建筑学。
3.产品体验结构流程图
产品的功能结构图、产品主流程图、产品核心流程等都是产品体验的重要组成部分。 我们需要从产品角度、用户角度去分析，而不是自我认知、写报告、发布报告。
4.程序流程图
程序流程图是用统一规定的标准符号描述程序运行的具体步骤的图形表示形式。 程序框图的设计以处理流程图为基础，通过对输入输出数据和处理过程的详细分析，确定计算机的主要操作步骤和内容。
5.软件开发周期
软件生命周期（SLC）是指从软件创建到软件报废或停止使用的生命周期。 软件生命周期有问题定义、可行性分析、总体描述、系统设计、编码、调试和测试、验收和运行、维护和升级直至废弃等阶段。
6.软件测试流程鱼骨图软件测试流程包括需求分析、制定测试计划、设计和编写测试用例、实施测试、提交缺陷报告、生成测试总结和报告。 软件测试按照开发阶段一般分为五个部分：单元测试、集成测试、确认测试、系统测试、验收测试。
7.云平台总体架构图
云计算的架构由应用层、平台层、资源层、用户接入层和管理层组成，以服务为核心。 公认的云架构分为三个层次：基础设施层、平台层和软件服务层。
8.项目管理九大体系
项目管理思维导图包括项目采购管理、项目成本核算、时间管理等项目管理九大体系。 项目管理十大领域包括4个核心领域：进度、成本、质量和范围，风险、沟通、采购、人力资源和利益相关者等5个辅助领域，以及1个整体领域。
9.产品经理项目管理思维导图
思维导图可以帮助产品经理理清纷繁复杂的产品创意，也可以帮助产品经理进行需求管理、产品分析等。 一个优秀的产品经理不仅仅会画原型并撰写需求文档，但更重要的是，他能够创造出让用户满意的产品。
10.项目计划时间流程图
项目计划时间流程图概括了项目从开始到完成的整个过程。 时间线图也叫时间轴图，可以以历史过程为载体，将过去的重要事件或里程碑标记在轴上，并进行解释。