大数据架构设计教程，大数据架构设计的原则和特点

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数据平台整体架构篇

接下来几篇文章将介绍这几年我在工作主要做的大数据体架构系，从离线数仓到实时数仓的架构设计，本节文章主要介绍工作期间设计数据平台整体架构。

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。

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。05 Unifield架构以上的种种架构都围绕海量数据处理为主，Unifield架构则将机器学习和数据处理揉为一体，在流处理层新增了机器学习层。

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。

如何架构大数据系统hadoop

1、其是一个开放式的架构，架构成员也在不断扩充完善中，通常架构如图2所示： Hadoop体系架构 (1)Hadoop最底层是一个HDFS(Hadoop Distributed File System，分布式文件系统)，存储在HDFS中的文件先被分成块，然后再将这些块复制到多个主机中(DataNode，数据节点)。

2、在海量数据下，数据冗余模块往往成为整个系统的瓶颈，建议使用一些比较快的内存NoSQL来冗余原始数据，并采用尽可能多的节点进行并行冗余；或者也完全可以在Hadoop中执行批量Map，进行数据格式的转化。

3、为了最大限度地减少处理时间，在此并行架构中，Hadoop“moves jobs to data”，而非像传统模式那样“moving data to jobs”。这就意味着，一旦数据存储在分布式系统之中，在实时搜索、查询或数据挖掘等操作时，如访问本地数据，在数据处理过程中，各节点之间将只有一个本地查询结果，这样可降低运营开支。

UEBA架构设计之路

UEBA的稀有度分析进一步提升了异常检测的敏感性，通过计算特征的出现频率和置信区间，为异常事件设定精确的标准。整个架构的设计旨在提供直观的风险评级，并通过实时和离线分析，为安全决策提供坚实的基础。

迪普科技基于多年对用户需求的理解，耦合产品方案自身优势，构建了自安全基础架构（自安全物联网、自安全园区网、自安全数据中心），实现从网络安全到安全网络的演进。

“云管边端”安全防护解决方案总体功能架构如图1 所示。解决方案利用机器学习、诱骗防御、UEBA 等技术，针对边缘计算的业务和信令特点设计，结合“云管边端”多层面的资源协同和防护处理，实现立体化的边缘计算安全防护处理。

安全运营中心整体架构包括安全运营人员、安全运营平台、安全运营流程三部分组成，安全运营平台通过SOAR、UEBA、机器学习、威胁情报等技术实现安全事件的自动闭环与持续威胁对抗。

大数据量的系统的数据库结构如何设计?

1、(1)概念设计。在数据分析的基础上，采用自底向上的方法从用户角度进行视图设计，一是用E-R模型来表示数据模型，这是一个概念模型。E-R模型既是设计数据库的基础，也是设计数据结构的基础。

2、)，数据库的模型确定下来之后，我们有必要做一个系统内数据流向图，分析可能出现的瓶颈。为了保证数据库的一致性和完整性，在逻辑设计的时候往往会设计过多的表间关联，尽可能的降低数据的冗余。

3、采用理想的数据库设计工具，比如：SyBase 公司的 PowerDesign，她支持 PB、VB、Delphe 等语言，通过 ODBC 可以连接市面上流行的 30 多个数据库，包括 dBase、FoxPro、VFP、SQL Server 等，今后有机会我将着重介绍 PowerDesign 的使用。

4、最初要考虑归档和分区。所有可能的大表设计，都要在最初的时候考虑归档和分区。数据冲上高水位（HighWaterMark）后，即使有归档也不会降低高水位，性能可能也存在消耗，所以要及时归档转移数据。最好是设置分区表，这样分区表可以进行及时的truncate或者drop再重新add分区。可以灵活的控制存储。

5、包括数据、功能和性能需求；2概念结构设计：主要采用E-R模型进行设计，包括画E-R图；3逻辑结构设计：通过将转换成表，实现从E-R模型到关系模型的转换；4：主要是为所设计的数据库选择合适的和存取路径；5数据库的实施：包括编程、测试和试运行；6数据库运行与维护：系统的运行与数据库的日常维护。

6、物理设计阶段物理结构设计师为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方式）。数据库实施阶段在数据库实施阶段，设计人员运用数据库管理系统提供数据库语言及其宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编写与调试应用程序，组织数据入库，并进行测试运行。

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