大数据架构图

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平台架构图

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业务支撑平台
仓储管理 客服管理
运输管理 多式联运 智能调度 智能改单 智能配载
物流贸易 会员管理
运力调度 结算管理
订单管理 支付管理
合同管理 运营管理
平台层

础 平 台
大 数 据
可 视 化 交 互
商 业 智 能
物 联 网 管 理
计算 人工智能
容器 虚拟机
公有云
混合云
网络 通信集成引擎
负载均衡
VPC
运输API
资源服务中心
订单管理中心
业务服务中心
准入管理 运输交易 作业管理
信息搜索 交易撮合 订单生成 回单管理
需求发布 运输方案推荐
订单追踪
运输管理 任务指派 仓储管理 对账管理
仓储API
订单API
运力管理 运输追踪 运营管理 结算管理
综合运营管控中心
流程管理 支付管理 报表管理 监控管理

第三方系统API

能力支撑
监控
数据
设备 状态
数据 …
物联网
数据
行为 数据
数据 …
大数据
信息
等候 数据
数据 …
GIS
安 全
智 慧 城
云(公有云/私有云/混合云) 智能计算
智能存储
智能数据中心
数据中心网络

运输调度系统 火灾报警系统
票务系统 门禁系统
动车存车场
办公自动化系统
隧道设备监控
电源及环境监控
业务支撑中心
商业管理系统
安全 加固
网络 安全
应用 安全
业务引擎层 技术中台
运输管理业务模型-规则-算法

酷狗大数据架构

酷狗大数据架构
大数据平台数据存储模型分为:数据缓冲层 Data Cache Layer(DCL)、数据明细 层 Data Detail Layer(DDL)、公共数据层(Common)、数据汇总层 Data Summary
Layer(DSL)、数据应用层 Data Application Layer(DAL)、数据分析层(Analysis)、 临时提数层(Temp)。 数据缓冲层(DCL):存储业务系统或者客户端上报的,经过解码、清洗、转换后 的原始数据,为数据过滤做准备。
了 kafka 生产者协议。有兴趣同学可以去 Github 上看看,另一同事实现的,现 在在 github 上比较活跃,被一些互联网公司应用于线上环境了。 b.后端日志采集接入: FileCollect,考虑到很多线上环境的环境变量不能改动,为减少侵入式,目前是采 用 Go 语言实现文件采集,年后也准备重构这块。 前端,服务端的数据采集整体架构如下图:
从这张图中,可以了解到大数据处理过程可以分为数据源、数据接入、数据清洗、 数据缓存、存储计算、数据服务、数据消费等环节,每个环节都有具有高可用性、
可扩展性等特性,都为下一个节点更好的服务打下基础。整个数据流过程都被数 据质量监控系统监控,数据异常自动预警、告警。 新一代大数据整体技术架构如图:
将大数据计算分为实时计算与离线计算,在整个集群中,奔着能实时计算的,一 定走实时计算流处理,通过实时计算流来提高数据的时效性及数据价值,同时减 轻集群的资源使用率集中现象。 整体架构从下往上解释下每层的作用: 数据实时采集: 主要用于数据源采集服务,从数据流架构图中,可以知道,数据源分为前端日志, 服务端日志,业务系统数据。下面讲解数据是怎么采集接入的。 a.前端日志采集接入: 前端日志采集要求实时,可靠性,高可用性等特性。技术选型时,对开源的数据 采集工具 flume,scribe,chukwa 测试对比,发现基本满足不了我们的业务场景需 求。所以,选择基于 kafka 开发一套数据采集网关,来完成数据采集需求。数据 采集网关的开发过程中走了一些弯路,最后采用 nginx+lua 开发,基于 lua 实现

平台架构图-产品架构图

平台架构图-产品架构图
额度管理
风险控制
应收账款
铁路行业云平台
用户管理
权限管理
数据API
个性推荐
组织架构
分析引擎
数据运营
NLP
未来
已有
登入注册
租户管理
数据仓库
商业智能
工作流程
大屏引擎
舆情监控
深度学习
物资采购平台
计算资源
存储资源
网络资源
操作系统
数据库
SaaS
PaaS
IaaS
物流平台
数据可视化
智慧车站平台
需求管理
合同管理
寻源管理
内容管理
主数据管理
报表管理
安防监控主机安全网络安全数据安全威胁情报
平台层
武清机房
业务支撑平台
业务应用层
业务中控平台
安全防护
基础平台
运维监控
运维管理配置管理流程管理备份管理可用性管理统一运维平台
监控管理系统状态监控系统容量监控系统性能监控操作监控应用监控监控大屏展示
业务平台
可视化交互
大数据
物联网管理
架构特点
技术方案架构
登入注册
租户管理
数据仓库
商业智能
工作流程
大屏引擎
舆情监控
深度学习
物资采购平台
计算资源
存储资源
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数据库
SaaS
PaaS
IaaS
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智慧车站平台
供应链金融平台
需求管理
合同管理
寻源管理
财务管理
运输服务
订单管理
业务服务
综合运营
应急指挥
站场服务

大数据介绍pptppt课件

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可编辑课件
15
可编辑课件
16
HDFS 分布式文件系统
HDFS: - 分布式文件存储系统,存储海量的数 据;
- 数据冗余,硬件容错; - 流式的数据访问; - 存储大文件;
- 适合数据批量读写,吞吐量高;适 一次写入,多次读取,顺序读写。 - 不适合交互式应用,低延迟很难 满足不支持多用户并发写相同文件。
➢异常检测:识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
可编辑课件
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实战项目1—— Python 网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取网页的程序/脚 本,它可以搜索引擎从万维网上下载网 页,是搜索引擎的重要组成。 ➢做为oping、 chinahr) ➢科学研究:在线人类行为,在线社群 演化,复杂网络,数据挖掘领域的实证 科学研究,快速收集大量数据
大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析(机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、 报告等)
实时分析而非批量式分析
数据输入、处理与丢弃
立竿见影而非事后见效
可编辑课件
7
2.什么是云计算?
云计算将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,是各种应用系统能够根据需 要获取计算力、存储空间和各种软件服务。
2299
数字足迹与城市计算
出租车GPS 数字足迹:不同时刻的城市热点检测、城市区域的功能特 性分类、路径规划、出租车司机寻客策略、异常轨迹检测、城市道路 交通流量预测等;
移动社交网络数字足迹:探索个人和群体移动模式、群体事件监测、 个性化的兴趣点推荐和搜索服务、交叉重叠式社群的发现与诠释等;
移动电话数字足迹:测量城市交通系统效率、优化城市道路、人的移 动性、地区经济发展、传染病预测、监测群体移动位置预测群体事件 等。

(完整版)数据架构规划

(完整版)数据架构规划

数据架构规划一.当前架构结合研发二部数据量最大的校讯通产品来描述,其他的产品在性能上出现瓶颈,可以向校讯通靠拢。

数据库整体架构:目前校讯通产品根据用户量的多少以及数据库服务资源的繁忙程度,横向采用了历史库+当前库的分库架构或者单一的当前库架构,其中历史库只作为web平台读数据库,纵向结合了applications的memcache+Sybase ASE12.5传统永久磁盘化数据库架构。

数据模型架构:原则上采用了一事一地的数据模型(3NF范式),为了性能考虑,一些大数据量表适当的引用了数据冗余,根据业务再结合采用了当前表+历史表的数据模型。

以下就用图表来进行当前数据架构的说明:横向分库数据库架构图:纵向app layer+memcache layler+disk db layer图:其中web层指的是客户端浏览器层,逻辑上:app层指的是应用服务层,mc 层指的是memcache的客户端层,ms层指的是memcache的服务层,db层指的是目前永久磁盘化的数据库层,当然在物理机器上可能app层跟mc层,ms层是重叠的部署在相同服务器上。

数据模型架构图:其中以上数据模型中除了少数几张表外其他的都有历史表存在,当然有很多表是没在这个模型图中的,这部分是核心数据模型。

这部分模型对象中也包括了一些冗余性的设计,比如用户中有真实姓名,特别是不在这个模型内,由模型核心表产生的一些统计报表,为了查询的性能冗余了合理一些学校名称,地区名称等方面的设计。

二.劣势现象1.流水表性能瓶颈当前架构的性能瓶颈集中在流水表的访问上,最大流水表的记录量达到了超5亿级别,这是由于目前外网在用的sybase数据库系统版本,没有采取很好的关于分区的技术。

曾经有过把流水表进行物理水平分割,把不同月份的数据分割放在不同的物理表上的模型改造设想,碍于产生的应用程序修改工作量大,老旧数据迁移的麻烦,再加上进行了从单库架构改造到分库架构后,数据库性能瓶颈就不是特别突出。

系统架构图课件

系统架构图课件

系统监控
用户和桌面管理
机房管理
系统系总统架体构架图 构图
2
2.6.1系统功能架构
采集任 务监控
任务流 程监控
任务催 办管理
任务日 志管理
采集任 务查询
采集 方式
在线填报 (浏览器)
离线填报工具
移动设备填报
自动采集 (面向已有系统)
采集 任务 管理
采集任务设置 采集频度管理 任务表单映射
采集任务修改 任务权限设置 采集任务查询
运维 数据
数据接口
数据采集 业务 (人工/自动) 数据
数据接口
其他 数据数据接口 Nhomakorabea对接系统
交易系统
众系创统系架统构图
在线检测系统
统一安全管理
配置管理 安全审计 操作日志管理 用户管理 权限管理 日志分析 合作伙伴建站 合作站点管理 统一身份认证
1
应用架构 数据架构
功主 能机
网 络 设
数 据 库
模 块
系统用户管理
子系统维护
数据交 换管理
数据交 换服务 配置
数据交 换服务 监控
数据交 换日志 查询
3
系统架构图
4
综合展 示层
权限管理
门户展现
统一门户访问
管理工具 报表系统 系统管理

数据处 理层



系统核心业务层
门户管理 栏目管理 模版管理 站点管理 工作流
运营管理 合作伙伴 客户关系 终端管理 智能撮合
内容管理 内容审核 评论审核 活动管理
大数据分析
目录数据库
运维数据库
内容数据库
数据采 集层
安全 数据

工业大数据技术架构概述

工业大数据技术架构概述

工业大数据技术架构概述目录第一章工业大数据系统综述 (1)1.1建设意义及目标 (1)1.2重点建设问题 (2)第二章工业大数据技术架构概述 (3)2.1数据采集与交换 (5)2.2数据集成与处理 (6)2.3数据建模与分析 (8)2.4决策与控制应用 (9)2.5技术发展现状 (10)— 1 —第一章工业大数据系统综述1.1建设意义及目标工业大数据是工业生产过程中全生命周期的数据总和,包括产品研发过程中的设计资料;产品生产过程中的监控与管理数据;产品销售与服务过程的经营和维护数据等。

从业务领域来看,可以分为企业信息化数据、工业物联网数据和外部跨界数据。

现阶段工业企业大数据存在的问题包括数据来源分散、数据结构多样、数据质量参差不齐、数据价值未有效利用等情况。

工业大数据技术的应用,核心目标是全方位采集各个环节的数据,并将这些数据汇聚起来进行深度分析,利用数据分析结果反过来指导各个环节的控制与管理决策,并通过效果监测的反馈闭环,实现决策控制持续优化。

如果将工业互联网的网络比做神经系统,那工业大数据的汇聚与分析就是工业互联网的大脑,是工业互联网的智能中枢。

工业大数据系统的建设首要解决的是如何将多来源的海量异构数据进行统一采集和存储。

工业数据来源广泛,生产流程中的每个关键环节都会不断的产生大量数据,例如设计环节中非结构化的设计资料、生产过程中结构化的传感器及监控数据、管理流程中的客户和交易数据、以及外部行业的相关数据等,不仅数据结构不同,采集周期、存储周期及应用场景也不尽相同。

这就需要一个能够适应多种场景的采集系统对各环节的数据进行统一的收集和整理,并设计合理的存储方案来满足各种数据的留存要求。

同时需要依据合适的数据治理要求对汇入系统的数据进行标准和质量上的把控,根据数据的类型与特征进行有效管理。

之后就需要提供计算引擎服务来支撑各类场景的分析建模需求,包括基础的数据脱敏过滤、关联数据的轻度汇总、更深入的分析挖掘等。

系统架构图课件

系统架构图课件

系统用户管理
子系统维护
数据交 换管理
数据交 换服务 配置
数据交 换服务 监控
数据交 换日志 查询
3
综合展 示层
权限管理
门户展现
统一门户访问
管理工具 报表系统 系统管理

数据处 理层



系统核心业务层
门户管理 栏目管理 模版管理 站点管理 工作流
运营管理 合作伙伴 客户关系 终端管理 智能撮合
内容管理 内容审核 评论审核 活动管理
大数据分析
目录数据库
运维数据库
内容数据库
数据采 集层
安全 数据
性能 数据
运维 数据
数据接口
数据采集 业务 (人工/自动) 数据
数据接口
其他 数据
数据接口
对接系统
交易系统
众系创统系架统构图
在线检测系统
统一安全管理
配置管理 安全审计 操作日志管理 用户管理 权限管理 日志分析 合作伙伴建站 合作站点管理 统一身份认证
1
应用架构 数据架构
功主 能机
网 络 设
数 据 库
模 块


表单分类管理
采集表单维护


表单样例管理
采集表单查询

采集表单设计

数据 审核 加工
数据审核 数据加工整理
数据汇总 数据统计


报表分类管理
统计报表维护


报表样例管理
统计报表查询

统计报表设计

指标 采集指标分 管理 类管理
元数据管理
指标目录
指标维护
审核公式

各类架构类构图整理分享

各类架构类构图整理分享

业务监控
AIOps
链路监控 资源监控
过 企业架构规划


敏捷研发管理
ITIL

DevOps过程支撑
该图为进行大数据平台架构设计时候构图,不仅仅式体现了横向分层,同时体现了核心的数据存储,数据集成,数据处理分析多 个模块之间的集成和协同关系。
应用 分析
数据挖掘
数据搜索
OLAP分析
统计分析
报表
7
DaaS层(统一数据访问接口,数据服务,数据路由分发,SQL解析适配,事务管理)
暂收订单冲销
供应商认证信 息
供应商评级
供应商 供应商绩效
潜在供应商
供应商基本信 息
暂收订单
提前到货订单
评标专家信息
合同审批信息 合同法律审核 合同财务审核 合同立项审核
合同解除
合同违约与纠 纷
合同变更
合同域
合同跟踪信息
无订单采购信 息
合同
合同模板
中标信息 投标信息
采购订单
采购目录
采购订单采购进度
评标信息 寻源方式 寻源进度
业务组件 业务组件 业务组件 业务组件
业务架构
标安 准全 规质 范量 体体 系系
业务流程
端到端流程 业务架构
业务对象 组织机构
岗位角色
业评 务价 治考 理核 体体 系系
企业价值链体系


业务战略和目标


业务系统 业务系统 业务系统 业务系统
IT架构
信信 息息 化化 标安 准全 体架 系构
功能架构
安日 流 全志 控 插插 插 件件 件
API管理平台 API接入 安全管理 日志管理 限流熔断

阿里云体系架构

阿里云体系架构
(ECS)
开放缓存服 务
(OCS)
开放存储服 务
(OSS)
开放结构化 数据服务 (OTS)
开放数据处 理服务 (ODPS)
关系型数据 库服务 (RDS)
分布式文件系统 Distributed File System
任务调度 Job Scheduling
分布协同服务
Distributed Coordination Service
安全管理
Security Management
远程过程调用
Remote Procedure Call
大规模分布式计算系统(飞天)
资源管理
Resource Management
Linux
数ng
阿里云技术架构
业务 应用
联机事物处理 (OLTP)
Master设计, 3. 三份拷贝分布不同机架存储
IAAS基础服务-OSS实现云端数据处理
上传文件到OSS后,可以配合使用媒体转码服务、图片处理服务、批量计 算服务、离线数据处理服务 ODPS ,挖掘数据的价值,
阿里云体系架构PAAS-开放表格服务OTS
OTS是构建在阿里云飞 天分布式系统之上的 NoSQL数据库服务,提供 海量结构化数据的 存储和实时访问,OTS 以实例和表的形式组织 数据,通过数据分片和 负载均衡技术实现规模 上的无缝扩展,应用通 过OTS API或者操作管理 控制台来使用 OTS 服务
阿里云体系架构-1级架构图
集群部署 Deployment
集群监控 Monitoring
地图、电邮、搜索、安全、渲染、PW社区
云市场及第三方服务
云引擎(ACE)
弹性计算服 务
(ECS)
开放缓存服 务

阿里云体系架构ppt课件

阿里云体系架构ppt课件
飞天分布 式云操作 系统
弹性计算服 务SLB/ECS 集 群 部 署
(分布式)关系数据库 DRDS/RDS 分布式文件系统
大数据 ODPS/ADS 任务调度 远程过程调 用
开放存储 OSS
分布协同服 务
安全管理
资源管理
基础 设施
x86服务器 & Linux
网络设备
机房环境
5
阿里云的产品体系
6
分布式文件系统-(一层结构)
负载均衡
LB / LVS
协议处理、访问控制
协议接入层 RESTful 数据访问层 Key-Value引擎 持久存储层 Pangu
1. 海量、分布式的KV存储 2. 可扩展至数千台服务器 3. KVMaster/KVServer/Nuwa 1. 基于分布式文件系统Pangu 2. Master-Slave,基于Paxos的多 Master设计。 3. 三份拷贝分布不同机架存储 16
云市场及第三方服务
集群 部署 Depl oym ent
关系型数据 库服务 (RDS)
分布式文件系统 Distributed File System
Distributed Coordination Service
集群 监控 Mon itori ng
分布协同服务
Security Manag客户端主要为: ECS OSS/OSA ODPS/Opensearch OTS/SLS
2019
-
8
分布式文件系统-二层结构
Paxos
2019
-
9
任务调度系统-伏羲
2019
-
10
物理部署示意图
2019
-
11
IAAS基础服务-ECS弹性服务器

[全]大数据治理解决方案(含数据架构图)

[全]大数据治理解决方案(含数据架构图)

大数据治理解决方案(含数据架构图)目录页面五个方面,现状分析、治理理念、治理策略、发展计划、运行机制。

现状分析•数据源头不统••系统分散建设基础数据不同现状分析治理理念治理概念、治理目标、治理规范、分析应用治理理念IIfaUai4bM8.l«BMhIdBI —LldlilriLIdl治理概念啡治理的目航是提离S鞘更S证R S裁时安全住.实观!S现状 分析轴罗头芒理.喩少专I…对煎翁管理讲X 监告和控制E9组g 仁息系埼的建谊和営井胆褪分戢左言部门,致使数据驾阳的职责分戢.稅夷不聯.系统分散建设基M 数据不统 越乏对政务单拉主咖的葺理,就无:药柬睡主煎溜占整亍■业爭国円W 陆一悅完整和可控,导甄业务議据正确性无试得删障哆慕厩分戢建设」没佃规范说的旨刼数据诉准和裁捱模型”0敕g 不规抵不母、[总.d 丄黑尹S3觊I 观治理目标跖挪原在各泪奴机构葫门扫娃車;推卑信孚翻的8&芦*对拥時.从両腳索那■司或JfcKEt承自恳征\敬跆折昱买郦愕直理的方曲刮毎現代信溜瓷式工^对计豐机应用忑貌生磁嫩摇囲询L充廿裁期晦中赵醐逅磁艇師融融瓏治理策略分桁利用數堀咏准.數馆采集.或厨南扳數砌沪、切盼乐戢融用,杭垢岌布、ErtS 传tfi,IH齢届[■&£、恢劉、确竇全管理、控、趟妇童爭闕.数据的生命周期数据生成--数据存储--数据处理--数据应用--数据销毁数毋应该能密按祖數据屋星京程和蛙展需要产性,应礙辄緒施翌证数摺的准确性社完整性.业务垂址上统甬i应邃迸行惑要旳安全测试」且朋证上述措施的fism 对于丈部分数娼应釆观辆与储區方过”不仅存储在本地鐵盘±r还应该在磁芾上,建至运理更制到磴盘阵列中.我者采用光孟疾进行魂需餐从数璋库中握丑煎据后洱对sm进行必要的分肝处点.在遗个过程口就濫參捷注数掲捉瞰幽柞寵否可能对数据库造輙坏径点此处输入立宇内容应明踊邂销轆誌程,采用心贾的工具,數障时谓毁应俊肖尧邸牺己舄尤貝泉对于盂硬送出叶部熔淫的存捕踽,送榕之前应跑敎捱进行可辆期5。

移动互联网解决方案逻辑架构图

移动互联网解决方案逻辑架构图

2014-2015
2017-2018
2020-2021
2021-2022
Definition And Characteristics
Development History Of Digital Collection Industry
2014-2015
2017-2018
2020-2021
2021-2022
美女主播
游戏主播
观众
System Solutions
解决方案
自助便捷报账
单据智能审核
签批流程管理
自动核算制证
电子文档管理
经费支付管控
Business Analysis
近期出台的一系列文件,表明败有已经营识到垃圾分类的巡边性和必要性。此次垃题分类主视程度之高,推广力度之人播出预期,市场普询认为这时于垃圾分类前读制法。中调收话,后通外管导国资产业健部格产生机投响,各项数据都呈现利好,市场前景广日
产品经理
数据目标
需求文档
初版设计
埋点方案
头脑风暴
需求分析
市场调研
可用性测试
灰度测试
A/B测试
需求延展
交互复盘
数据分析
新方案输出
Htonwyali Designo
用户角色
该产品的用户群体为购买 Peoples软件(移动软件+后台系统)的企业及员工。采用用户角色一说是因产品的ToB性质涉及企业后台权限管理(EHR权限设计
03 提升主题的可用性
新增素材
修改旧素材
制作编辑器
耗时两个月新增1800+切图+多个xml
四个月、多家公司
两个月
Organizational Strategic Insights: The Boston Matrix

水务大数据模型设计

水务大数据模型设计

1.1.1水务大数据模型设计水务大数据总体技术架构水务大数据基于本次工程采购的数据集成平台、大数据平台实现水务业务大数据管理。

数据集成平台完成数据的汇聚与采集,数据治理工具对采集后的数据进行治理,形成标准规范的水务大数据主题库存储在大数据平台上,然后以API 的形式开发给应用层进行数据的使用与分析。

具体水务大数据架构图如下:水务大数据技术架构图水务数据采集数据源包括各市政单位数据、区水务局数据、水务局内部数据及给排水企业数据等相关数据,数据的类别包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据,数据格式包括关系数据格式、XML、JSON等Web服务格式,文件、视频、图片等格式。

集成层使用大数据采集组件、文件接口、消息中间件、API等进行数据采集,并提供文件导入、流式数据采集、Kafka接入、各类Socket接口、Http API等多种接口适配方式;采集后数据经过数据治理工具进行治理和融合,并通过统一的平台对采集日志、采集协议及接口进行综合管控。

数据存储与治理层使用分布式并行数据库MPPDB组件、分布式存储HBase 组件、分布式SQL引擎Hive组件、分布式文件系统HDFS组件相关的结构化数据存储和非结构化的数据存储组件,利用Redis建立数据缓存,以供高效服务;使用YARN对资源进行统一管理,使用Flink/Storm进行实时处理,使用Spark 进行内存计算,使用MapReduce进行离线计算。

通过以上各大数据高性能组件为水务各种监测场景、各种数据分析场景及各种应急调度场景等提供高性能的数据采集、数据计算和数据存储。

服务层基于市政大数据平台提供的多维分析Kylin组件、机器学习AI组件、即席分析SparkSQL组件及第三方工具为大数据应用服务提供技术支撑。

满足水务大数据各种数据共享交换服务、数据目录和资源目录的管理和检索查询,为各种水务业务大数据场景分析提供技术支撑。

数据使能层通过API Gateway进行数据服务API的管理,调度,发布以及路由,上层应用通过API进行数据的访问。

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价格 USD 94M 750M 678M 1Billion
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应用需求
应用 (WEB)
高带宽
安全保护
中间件
负载均衡
2
文件服务器 文件
应用服务器
应用程序
数据库服务器
数据库
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3
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14
router(config)# switch1(config)#
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