数据架构设计，数据架构设计的目标

数据平台整体架构篇

数字化平台总体架构包括“一云”、“二网”、“三平台”。“一云”城市云数据中心基于开放架构，为城市建设融合、开放、安全的云数据中心，整合、共享和利用各类城市信息资源，提升政府服务与决策效率和合理性。

数字化平台总体架构有数字化转型战略、数据中心台、数据平台、业务应用方案、IT基础设施。数字化转型战略 明确企业的数字化转型目标、愿景和战略，以指导和统一各个部门的行动。

数据中心层主要包括物理数据中心和虚拟化软件架构。其中包括了设备管理、网络管理、安全和监控等功能。此层的服务是为物品管理人员和IT运维人员服务的，他们可以通过API访问这些资源，以保证业务系统的高可用性和可靠性。

企业级数据架构的内容包括哪些如下：数据中台是企业数字化转型的核心基础设施。

数据访问：这个就比较简略了，看你是经过什么样的方法去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，终究的可视化结果是经过浏览器访问的。关于大数据平台架构有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。

数据库软件架构设计的要点

数据库的软件架构设计，要关注可用性、性能、一致性和扩展性四个方面。解决可用性的主要思路就是冗余——站点冗余、服务冗余、数据冗余……冗余带来的可用性问题，就是数据一致性的问题，要保证数据一致性，可以考虑双写同步。

需求分析 内容：调查和分析用户的业务活动和数据的使用情况，弄清所用数据的种类、范围、数量以及它们在业务活动中交流的情况，确定用户对数据库系统的使用要求和各种约束条件等，形成用户需求规约。

(1)将概念结构转换为一般的关系、网状、层次模型；(2)将转换来的关系、网状、层次模型向指定数据库管理系统支持的数据模型转换；(3)对数据模型进行优化。

结构化程序设计方法的基本要点是：(1)采用自顶向下、逐步求精的程序设计方法，在需求分析、概要设计中，都采用了自顶向下、逐层细化的方法。

选择数据库管理系统 数据库管理系统（DBMS）是用于管理数据库的软件。有许多不同的DBMS可供选择，如MySQL、Oracle和MicrosoftSQLServer。我们需要根据需求选择合适的DBMS。设计数据库架构 数据库架构是数据库的逻辑结构。

软件架构设计的目的 对于外包业务类型的项目，软件架构设计的目的与产品类型的项目有所不同，在这里主要讨论外包类型项目的软件架构设计目的。

五种大数据处理架构

五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。

Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。

Storm Storm是Twitter主推的分布式计算系统。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性，可以实时的处理大数据流。

基础架构 云存储、分布式文件存储等。数据处理 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。

虽然Kappa架构看起来简洁，但实施难度相对较高，尤其是对于数据重播部分。适用场景：和Lambda类似，改架构是针对Lambda的优化。

数据架构设计的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据架构设计的目标、数据架构设计的信息别忘了在本站进行查找喔。