仓库架构设计图，仓库架构图怎么做

怎样的架构设计才是真正的数据仓库架构

1、在网络、检查数据来源、数据仓库准备区、以及它们之间的任何设施方面，要确保有足够的带宽用于数据的移动。 ●技术架构 技术架构被元数据目录所驱动。一切都应该受元数据所驱动。服务应该依从表格所需的参数，而不是它们的硬编码。

2、通过主从复制的分组，既可以解决可用性的问题，还可以实现一定的性能提升。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。

3、在数据仓库规划中一般需要经历这样几个过程：选择实现策略、确定数据仓库的开发目标和实现范围、选择数据仓库体系结构、建立商业和项目规划预算。

仓储能力主要有的规划方法

1、分区分类保管：按理化性质对货物进行分区分类保管 按使用方向或按货主对货物进行分区分类保管 分区分类保管的原则：货物性质互有影响和相互抵触的不能同库保存；货物保管要求温湿度条件不同的不能存放在一起；灭火方法不同的货物必须分开保管；作业手段不同的也不宜存在一起。

2、- 通道倾斜式布局：将仓库划分为不同作业特点的区域，如大量存储和少量存储区，进行综合利用。- 空间布局：有效利用仓库立体空间，主要形式包括就地堆码、旁键上货架存放、加上平台、空中悬挂等。其中，货架存放物品的优点包括提高库容利用率、物品不受挤压、便于存取和防潮防尘等。

3、仓库货架布局设计的两种典型方法 存储区设计。如果仓库的周转率低，那么首先要考虑的是仓库存储区的而已，制造企业要根据生产需要确定存储空间，这一空间将是物流仓库中占地最大的场所，必须尽可能最效能地利用整个存储空间。

4、规划设计：根据系统需求，进行仓库的具体规划设计，包括布局、流程、空间利用等。 方案评估选择：对多个规划设计方案进行评估，选择最符合需求和成本效益的方案。 细部设计：对选定的方案进行详细设计，包括具体的设备配置、作业流程等。

智能仓库管理系统的架构设计

1、仓库管理系统软件是整个系统中最为核心的部分，其总共包含6个功能子模块，如图4所示，包括主界面模块，登录模块，数据通讯模块，库存管理模块，数据维护模块，数据分析模块，资料管理模块。

2、要怎样建设更符合企业业务的WMS系统，对WMS系统基础架构的设计，我们应从几个方面做切入点：第数据底层：选取数据吞吐能力强的大数据库及硬件，能够满足至少千万级以上的业务操作。第数据安全：选择双机热备+CDP实时监控备份，有效的保证的系统的稳定运行。

3、自动化立体仓库结构是一种利用自动化技术和立体仓库设计理念来优化仓储和物流操作的仓库建设方式。它的主要特点是通过垂直空间的充分利用，将仓库储存和货物运输过程实现自动化，提高仓库效率和操作灵活性。自动化存储系统：这是实现自动化仓储的核心部分。

4、自动化立体仓库（Automatic Storage & Retrieval System）直接影响到企业领导者制定的战略和计划、指挥和调整企业的行动。

5、能仓储有半自动与全自动。半自动多数是人，AGV， 货架，仓库管理系统组成。而全自动智能仓储则主要由6系统组成，分别是：货架系统、堆垛机系统、托盘自动化系统、输送分拣系统、自动化控制系统、仓库管理信息化系统。在全自动智能仓储中核心的系统是自动化控制系统与仓库管理信息化系统。

怎样对一个仓库进行布局、规划?用图说明。

1、物资保管区的划分 必须做到保管任务与仓库设施统一，同时这种划分又是动态的。库房、物料棚和货场的选择 楼库各层的使用分配 确定存入同一库房的物资品种 保管场所的布置 保管场所的平面布置，是指在库房使用面积内，对各布局要素的统一安排。

2、最简单的就是，画一个大的方形，然后，划分区域，每个区域放什么东西，都用文字标明，就行了，别忘了标清东南西北 。

3、是品种多？ 适合上货架。是数量大？ 适合放卡板。还有空间小？ 可以做阁楼平台，尽量把空间更立体，这样利用率就更高。还是上面三种情况都有？分批次采购，或分批次送货，意思是每次入库量不要太多。仓库是一个流动场所，每天都在不停的变化。

4、坚持执行6S工作，做好物料的标识和防护；改善工作环境，做到让人一目了然，规划仓库物料的区域标识。 调整物料摆放，实行仓库定位工作；了解各仓管员的所管区域物料摆放后，针对于仓储规划的不明确，做了一个相应的仓储区域规划整改方案图。

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。

数据展现：结果以什么样的方式呈现，其实便是数据可视化。这儿建议用敏捷BI，和传统BI不同的是，它能经过简略的拖拽就生成报表，学习成本较低。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。

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。

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