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如何构建以数据为中心的架构

从计算的角度来看，人们已经将混合基础设施视为由内部部署数据中心和公共云组合而成。混合云vs.多云混合云和多云并不是同一概念。 内部部署供应商喜欢谈论将数据和应用程序遣返云平台的情况。实际上，公共云的应用仍在逐年大幅增长，而传统的基础设施供应商则希望转向模仿云计算的运营成本支出模式。 IaaS产品的架构旨在向客户收取将数据移出而不是移入其平台的费用。●没有机会成本。将计算服务从一家提供商迁移到另一家提供商需要显著降低成本/复杂性，或者为企业提供额外的竞争优势。 转型随着企业在未来十年内对其IT进行转型，数据将成为云计算模型的核心。云计算和基础设施供应商将提供服务和产品，以基于服务的方式使用。IT组织需要调整其技术架构，使其以数据为中心。 架构师的观点组织需要应对以数据为中心的挑战。而这一旅程将基于证据审查供应商的产品和解决方案。
大数据
来源：企业网D1Net
2021-03-25

如何做数据存储架构技术选型？

在互联网应用中，数据爆发式的增长，实际上软件架构的本质就是对数据的维护。对数据的操作可以归纳为三类：读、写和检索。随着网站的流量越来越大，数据量也爆发式的增长，网站响应越来越慢，服务器经常宕机。 传统的关系型数据库已经不能满足流量和数据的爆发式增长。于是根据不同的业务需求，出现了很多不同的数据库。根据数据库的类型划分。 有缓存数据库：redis，memcached，h2db等，日志数据库：kahadb等。k-v型数据库：leveldb，redis等。 传统的关系型数据库(RDBMS)是用途最广泛也是用的最多的数据库。关系型数据库是强事物一致性(ACID)，使用比较早，技术相对成熟，查询可以根据字段，以及表现各个数据对象之间的关系。 数据量越来越大时，是吃内存的大户，数据一致性问题会越来越严重。如果对数据一致性要求不高的读多写多业务，可以考虑使用此数据库存储。三、读少写多海量数据的写入。
存储
来源：中国存储
2017-11-29

关键业务上云，企业IT架构应该如何变革？

由于这些核心业务对IT系统的安全性、可用性、稳定性以及数据的一致性有着极高要求，任何系统故障都会造成业务中断，造成无法估量的损失，因此企业大都选择了传统IT基础架构模式。 一些CIO/CTO认为，关键应用上云之后，数据安全和系统的可用性就掌握在了云厂商手中，一旦出现数据泄露和系统故障，都将会给企业带来巨大的损失，是企业IT管理者无法承担的责任。 不过，随着数字化转型的不断深入，AI、大数据等各种新技术的不断成熟应用，传统IT基础架构也面临着各种挑战，例如性能差、难扩展、不灵活等。 在关键业务上云对企业IT架构提出的挑战话题讨论中，一部分CIO/CTO认为，如何将传统的IT架构推翻重构，根据不同的业务类型构建不同的云架构，既满足核心业务高性能、高可用的需求，又满足创新业务灵活扩展的需要 可以说，作为高效安全的IT基础架构，IBMLinuxONE为云和数据提供安全、高效、高可扩展性的Linux平台，通过多云环境下整合、灵活、开放、创新的特质，为企业关键业务上云提供了IT基础支持和安全保障
云计算
来源：51CTO
2020-03-11

如何架构企业内部的存储云

考虑到纵向扩展体系架构中可扩展性的限制，烟囱式架构往往难以管理，因此在陈旧的传统存储系统上也不太可能通过负载均衡来利用新的物理容量。 集成公有云展望未来，世界并不只是由公有或私有化技术组成，还有许多两者的混合体。因此势必会有在私有和公有基础架构之间迁移数据和应用的需要，并由后者提供额外的数据保护(备份)并增加可用性。 你还可以通过公有云存储来进行突发的负载峰值以及归档操作。你已经可以在市场上找到用于在内部和公有云之间迁移应用和数据的产品。 VMware还引入了跨云平台的体系架构，可以管理多个云端部署的环境。 将来APPI将推动自动化并在存储配置中减少绝大多数的人工干预，使得私有云存储对更广泛的企业更加实用。更广泛的堆栈云存储，无论是内部还是公共的，构成了更广泛的基础架构的组成部分。
存储
来源：TechTarget中国
2018-02-12

云时代的企业IT基础架构该如何构建？

那么，对于一家想拥有自己云平台的企业，或者想把数据中心向云端迁移的企业来说，IT架构该如何构建？1、企业级云计算平台的需求与选择经过六、七年的发展，中国已经形成了基本的云生态。 未来，企业会像用水和电一样，通过云获得各种服务，从硬件到软件，从底层架构到前端应用。 一些IT架构比较成熟的客户，像中国的大型央企、国企，考虑到数据安全，他们不会将关键核心业务部署在OpenStack上，反而宁愿花上几个月甚至一年半载研发自己的系统以满足自己的安全合规需求。 企业级IT基础设施构建和互联网产品不同，我们要考虑用户的需求，平台的交付，以及新老系统的交替，数据中心的迁移等问题。并不是所有的设备都要被换掉，所有的架构都要被推倒重来。 但前提是，在你的公有云、私有云、混合云建设或者在IDC转云的过程中，底层基础架构一定要采用更合规、更安全，计算能力更强、性能更高的平台。
云计算
来源：CIO智库
2017-04-17

如何做好大数据产品设计架构和技术策略？

很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步：针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，何谈大数据分析；第二步，基于采集回来的多维度数据， 采用ETL对其各类数据进行结构化处理及加载；然后第三步，对于ETL处理后的标准化结构数据，建立数据存储管理子系统，归集到底层数据仓库，这一步很关键，基于数据仓库，对其内部数据分解成基础的同类数据集市；然后基于归集分解的不同数据集市 建立系统性数据采集指标体系建立数据采集分析指标体系是形成营销数据集市的基础，也是营销数据集市覆盖用户行为数据广度和深度的前提，数据采集分析体系要包含用户全活动行为触点数据，用户结构化相关数据及非结构化相关数据 数据替换：对无效数据进行数据的替换。格式规范化：将源数据抽取的数据格式转换成为便于进入仓库处理的目标数据格式。主外键约束：通过建立主外键约束，对非法数据进行数据替换或导出到错误文件重新处理。
大数据
来源：大数据观察
2017-07-17

Denodo：变革AI时代数据管理模式，重塑企业价值核心基石

现代企业的数据流分散在本地服务器、公有云、私有云、数据湖等多个存储介质中，形成了典型的“多云多湖”架构。 推进数据编织方法：构建完整数据管理架构在AngelViña看来，数据编织不仅仅是一套集成技术，而是包括从数据源适配、逻辑整合、安全管控、价值交付到持续迭代这一完整的技术与服务体系，持续在逻辑架构 从技术原理看，数据编织摒弃了传统数据“物理集中”的固有思维，通过建立统一的逻辑调度层，让分散在本地系统、公有云、私有云、数据湖等不同环境中的数据，无需迁移至集中存储介质，即可实现逻辑层面的关联与协同 ，对于采用“多云多湖”架构的大型企业而言，数据编织可快速响应业务变化，新增数据源或调整应用场景时无需重构数据架构，仅需优化逻辑关联规则即可。 相反，它提供了一个虚拟层，允许用户访问和集成来自各种来源（例如数据库、应用程序和云服务）的数据，而无需将数据移动到中央存储库。
精英面对面
来源：e-works
2025-11-25

混合云和多云架构的5个支持技术

混合云和多云架构可能既昂贵又复杂，而采用一些技术和工具可以促进资源配置、实现自动化以及提高弹性。很多企业喜欢更简单快捷的管理，尤其是在计算基础设施方面。 初创公司和中小公司希望更轻松地使用SaaS和托管在公有云上的应用程序和数据来运营业务。许多企业的应用程序和数据分别在私有云、传统数据中心基础设施和选定的公有云运行，并且相互分离。 但是，许多大中型企业选择在多个公有云平台上运行，支持创新、法规、服务水平、定价谈判或收购。其云计算战略有多种选择和权衡。对于IT工作人员来说，了解架构选项并更好地了解企业的IT云治理模型非常重要。 以下是一份多云准备清单，其中包含有关战略、云就绪和DevOps实践的提示，并对一些混合和多云架构的支持技术进行了介绍。 3.通过云计算数据管理提高弹性多云安全面临多项挑战，最佳实践需要构建多云身份和访问管理(IAM)、网络架构和加密标准。这些安全考虑在单个云平台和混合云中很重要，但在多云架构中实施可能更具挑战性。
云计算
来源：企业网D1Net
2021-07-17

新迪数字&华为云，共建新一代云架构CAD

新迪数字基于iDME，打造新一代云架构的3D设计协同平台——新迪天工云®CAD，面向产品研发设计过程，赋能三维设计、数据管理、协同共享等“端到端” ●架构设计难，扩展性差，升级时间长系统架构设计受到关系数据库、硬件和软件设计的限制，搭建的复杂数据模型，逻辑错综复杂，随着数据量增加，要保证系统高性能、高可用和高安全，对架构与功能提出了更高要求；复杂的架构设计 新迪天工云CAD基于华为云iDME的能力，构建了统一的产品数据模型，实现了所有产品数字化应用数据的融合。 图2以3D技术为核心的产品矩阵新迪天工云CAD是新迪数字潜心研发的新一代云架构的3D设计协同平台，不仅具备自主可控、国际水平的三维CAD设计能力，还提供丰富的云端产品数据统一管理和安全存储服务，以及一系列跨业务协同应用 新迪天工云CAD创建的三维设计数据完全存储在云端，实现统一的设计数据管理，与iDME数据模型驱动的理念天然相通，经过双方合作探索，新迪天工云CAD基于iDME实现了三维设计数据的结构化建模和存储。
MCAD
来源：新迪数字
2023-07-17

锅炉远程数据中心架构方案

主站层：集中部署在云服务器。网络传输协议采用TCP/IP网络协议，网络传输租用运营商的带宽，实际带宽根据数据传输需要配置。 为保证Hadoop数据库的集群性能，本方案建议配置三台云服务器作为大数据存储服务器。同时配置一台应用服务器为手机APP提供数据访问服务。 图2系统结构2.3数据中心软件架构为实现锅炉远程数据中心系统的建设目标，我们建议采用Hadoop作为远程数据中心的大数据支撑数据库，以满足系统未来大容量数据的分析需要。 大数据中心系统平台采用分层技术设计，其总体技术框架如下图所示：图3软件平台整体架构图4锅炉远程集中监控与大数据平台架构2.4统主站配置1)实时数据服务器：系统在监控中心配置实时数据库服务器，主要完成各锅炉实时数据的采集和处理 2.7数据中心存储2.4.1分布式文件系统大数据平台存储系统使用分布式文件系统（HDFS）对海量数据进行存储。HDFS采用master/slave架构。
工业互联网
来源：e-works
2016-05-15
共 86 页 总数：854 条
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