大数据平台架构图（大数据平台架构详解）

本篇目录：

1、大数据架构流程图2、【软件架构篇】互联网架构模板3、大数据系统架构4、AIOps具体是如何落地的?5、数据中心是什么?其系统结构和工作原理是怎样的呢?

大数据架构流程图

程序流程图又称程序框图，是用统一规定的标准符号描述程序运行具体步骤的图形表示。程序框图的设计是在处理流程图的基础上，通过对输入输出数据和处理过程的详细分析，将计算机的主要运行步骤和内容标识出来。

大数据的三大技术支撑要素：分布式处理技术、云技术、存储技术。

一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，起始流量总和始终与结束流量总和保持平衡。比如能量流动等。适合：用来表示数据的流向。局限：不适用于边的起始流量和结束流量不同的场景。

对于BI系统来说，大概的架构图如下：总的来说，目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种： 传统大数据架构 Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。

Kafka，最后学有余力可以去学习企业的大数据场景应用；大数据架构图 这张图对于搞数据的人再熟悉不过了，总结一句话：描述数据从业务源头到数据应用的流转过程。

因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。

【软件架构篇】互联网架构模板

1、大文件： 互联网的大文件主要分为两类：一类是业务上的大数据，例如Youtube的视频、电影网站的电影；另一类是海量的日志数据，例如各种访问日志。实力雄厚的一些大公司会基于开源方案做成大数据平台。

2、软件准备，cad，有条件可以直接用pkpm或者任意一款有限元设计软件，ansys，mdias，abques等，因为建模那一套是相同的，命令定义形式组织框架不同而已。

3、主流编程语言的万维网程序架构网页框架，比如 Django 和 Rails 黑板模式 该模式对没有确定性方案策略的问题很有用。

4、软件架构模式基本概念及三者区别如下：根据不同的抽象层次可分为三种不同层次的模式。即架构模式，设计模式，代码模式。架构模式是系统的高层次策略。涉及到大部分的组件以及整体性质和力学。

大数据系统架构

1、大数据的三大技术支撑要素：分布式处理技术、云技术、存储技术。

2、Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。

3、数据源 所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据，及其从应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。

AIOps具体是如何落地的?

1、AIOps如何落地，还是以具体案例来说比较容易理解。就拿擎创为北京农村商业银行做的项目来说。

2、所谓的AIOps，简单理解就是基于自动化运维，将AI和运维很好的结合起来。

3、因此，未来企业首先要建设一体化监控运维平台，一体化是智能化的基础。

4、不过国内AIOps的落地实践也面临着挑战： 不切实际的期望。

5、目前，夏洛克AIOps已在政府机关组织、银行业、证券保险业和交通运输业等行业场景中应用落地，极大节省了企业客户的人力成本和资金成本，提升了运维的有效性和质量。

6、智能运维具体的落地方式，各团队也都在摸索中，较早见效的是在异常检测、故障分析和定位（有赖于业务系统标准化的推进）等方面的应用。智能运维平台逻辑架构如图所示。

数据中心是什么?其系统结构和工作原理是怎样的呢?

1、数据中心是企事业单位用来存放其关键应用程序、数据的空间和物理设施。数据中心设计的关键组件包括路由器、交换机、防火墙、存储系统、服务器、监控设备和各种类型应用程序。

2、IDC(Internet Data Center) - Internet数据中心，它是传统的数据中心与Internet的结合，它除了具有传统的数据中心所具有的特点外，如数据集中、主机运行可靠等，还应具有访问方式的变化、要做到7x24服务、反应速度快等。

3、采用水冷空调系统的数据中心，其耗水主要来源可概括为以下几个方面。

4、计算机系统由硬件系统和软件系统两大部分组成。美藉匈牙利科学家冯·诺依曼(John von Neumann)奠定了现代计算机的基本结构，这一结构又称冯·诺依曼结构，其特点是：1)使用单一的处理部件来完成计算、存储以及通信的工作。

5、但是，我们可以在通过新的空调技术还可以比水冷空调在节能30%以上的空调系统(非电空调)。

6、计算机的组成结构包括硬件系统、软件系统。其工作原理是按照内存中发出的指令进行数据运算和逻辑加工，从而完成规定操作。

到此，以上就是小编对于大数据平台架构详解的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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