如何构建大中台架构_光环大数据培训
数据中台架构设计方案
数据中台架构设计方案随着大数据时代的到来，数据中台架构设计成为了企业不可忽视的重要环节。
本文将从数据中台的概念、架构设计要点以及实施步骤等方面进行探讨，为读者提供一个完整的数据中台架构设计方案。
一、数据中台概述数据中台是指将企业内外部数据进行整合和共享，构建一个统一的数据中心平台，能够满足企业内部各业务部门和外部合作伙伴对数据的需求。
数据中台的核心目标是提高数据的价值和利用率，促进数据驱动决策的实现。
二、数据中台架构设计要点1. 数据采集与存储数据中台的第一步是采集和存储各类数据源的数据。
在数据采集方面，可以通过数据管道将数据从各类业务系统中抽取出来，并进行数据清洗和转换，确保数据的准确性和一致性。
在数据存储方面，可以采用分布式存储技术，如Hadoop、Spark等，以满足大数据量和高并发的需求。
2. 数据标准化与治理数据中台的第二个要点是对数据进行标准化和治理。
通过定义统一的数据标准和数据字典，实现不同数据源之间的数据对齐和交互。
同时，建立数据质量监控机制，对数据进行质量评估和纠正，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据计算与分析数据中台的核心价值在于数据的计算和分析。
通过建立统一的数据计算和分析平台，实现对数据的实时计算和深度分析。
可以利用机器学习和人工智能等技术，挖掘数据中的关联规律和价值洞察，为企业决策提供有力的支持。
4. 数据开放与共享数据中台的最终目标是实现数据的开放和共享。
可以通过开放API接口，将企业的数据资源对外开放，与合作伙伴进行数据交换和共享。
这样可以促进产业链上下游合作，实现资源的共享和协同创新。
三、数据中台架构设计实施步骤1. 确定数据中台的战略目标和价值主张，明确数据中台的定位和定位。
2. 分析现有数据资源和数据需求，建立数据清单和需求清单，明确数据中台的范围和边界。
3. 设计数据中台的整体架构和模块划分，确定数据中台的技术栈和解决方案。
4. 开展数据采集和存储的工作，制定数据采集和存储的规范和流程，实施数据清洗和转换。
大数据平台的架构设计与部署
大数据平台的架构设计与部署随着互联网和移动互联网的普及，大数据时代已经来临。
大数据平台成为企业和政府机构日常工作中不可或缺的一部分，它可以帮助企业和机构提高工作效率、优化流程、降低成本和风险等。
然而，要实现一个高效稳定的大数据平台，需要经过严密的架构设计和精心的部署。
一、大数据平台架构设计大数据平台的架构设计主要包括硬件架构、软件架构和网络架构。
其中，硬件架构包括服务器和存储设备的选择；软件架构涉及到大数据处理框架的选择和配置；网络架构包括网络拓扑和传输协议的选择。
下面分别介绍一下这些内容。
1、硬件架构：在选择服务器和存储设备时，需要考虑数据量大小、数据处理速度、数据安全和稳定性等因素。
通常情况下，服务器可以选择高主频、高核数的CPU和大内存、高速度的硬盘；存储设备可选择高速度、高稳定性的硬盘和SSD。
此外，为了提高系统的可靠性和扩展性，可以采用分布式存储方案，将数据分散存储在多个存储设备中。
2、软件架构：在软件架构的选择上，需要根据数据处理需求选择适合的大数据处理框架。
例如，实时流数据处理可以采用Apache Storm；批处理数据可以使用Apache Hadoop。
此外，为了提高数据处理速度，可以采用Spark、Impala和Hive等内存计算框架。
3、网络架构：在网络架构的设计上，需要考虑网络拓扑的选择和传输协议的配置。
可以采用星型、环形、总线型、树型和混合型等多种拓扑方式。
在传输协议的选择上，可以选择TCP/IP、HTTP、REST、SOAP等协议，还可以采用专用的数据传输协议，例如HDFS、MapReduce、YARN和HBase等。
二、大数据平台部署在设计完大数据平台的架构之后，需要进行部署。
大数据平台的部署分为服务器物理部署和软件部署两个阶段。
下面对这两个阶段进行详细介绍。
1、服务器物理部署：服务器物理部署包括服务器机箱的安装、电源线和网络线的连接、服务器机箱的风扇、电源和硬盘等部件的安装等。
2023-大数据平台数据中台建设方案V3-1
大数据平台数据中台建设方案V3随着信息化技术的高效发展，大数据已成为各行业中不可或缺的一部分，企业需要通过建设数据中台来解决数据的统一管控和加速数据应用，提出可行性方案是数据中台建设的第一步。
本文将从四个方面进行阐述，提供数据中台建设方案V3。
一、数据中台建设的目的数据中台的核心是围绕数据建设的，其目的在于：将原本分散的数据平台集中起来，数据统一管理，保障数据质量，提高数据共享和协同，实现数据的重复利用，同时为企业订制应用程序提供数据支持，支持智能决策。
二、数据中台的建设步骤1.需求分析：对数据平台现有状态进行分析，圈定需求分析范围，了解数据架构、业务规范以及数据管理流程。
2.方案设计：围绕机构当前及未来的数据需求，确定数据架构模型，规划数据建设规范，设计数据平台的安全性、可扩展性和技术可行性。
3.实施与测试：方案实施包括新数据平台和既有数据平台的升级迁移，测试包括功能测试、性能测试、安全测试等。
4.数据治理：对中台数据状况进行分析，制定数据规范，保障数据质量、数据安全等需要的标准。
三、数据中台的架构设计1.数据接入层：包括数据采集、清洗、抽样、传输等流程，保障数据的规范与准确。
2.数据处理层：对原始数据进行处理，包括数据转换、数据转历史等处理流程，减轻后续处理的压力。
3.数据存储层：建立数据管理体系，包括数据存储结构、数据备份与恢复、性能调优等流程，确保数据的可靠性、高效性以及安全性。
4.数据应用层：支持自有的和第三方应用程序，也能够提供数据展示、查询、分析和决策等支持。
四、数据中台的益处1.数据管理能力强：数据中台可以更好地解决数据的统一管理，对企业数据应用的合理性和合规性进行监督，并加强对数据的安全、准确性的监管。
2.提高数据应用效率：数据中台不仅支持数据展示、查询、分析和决策等数据应用场景，而且还能够为企业订制应用程序提供数据支持，从而提高数据应用效率。
3.促进业务协同创新：数据中台支持跨部门协同共享数据，提高企业资源利用效率，并加速业务协同创新。
2023-中台技术架构演进解决方案-1
中台技术架构演进解决方案随着数字化时代的来临，越来越多的企业开始寻求数字化转型，而其中最重要的一步就是中心平台(central platform)的构建。
中台技术架构演进解决方案慢慢成为了数字化转型时期最为关键的一环。
下面将分步骤阐述中台技术架构演进解决方案。
第一步：基础架构中台技术架构演进解决方案的第一个步骤是要先明确和构建基础架构。
建立基础架构是为了实现所有中台系统的基础设施和基础环境的一致性，包括硬件设备、操作系统、网络环境、数据库等，这些要求必须满足所有中台系统的需求。
在明确了这些基础设施后，可以构建一个统一的中间件平台，提供共享服务，如负载均衡、缓存、消息队列、日志、监控等等。
第二步：数据共享中台技术架构演进解决方案的第二个步骤是数据共享。
确定数据的共享方式是至关重要的。
在设计中台的数据共享模式时，必须考虑数据的一致性、安全性和性能等方面的问题，同时还需要思考数据主人的责任和数据扩展性的问题。
要通过数据资源的智能化管理，实现数据共享和集成，提高数据的利用效率，同时还要确保数据的安全性和完整性。
第三步：统一规范中台技术架构演进解决方案的第三个步骤是规范化中台技术框架。
规范是保证中台系统互通性和稳定性的关键。
在建设中台系统架构的同时，必须根据业务需求和技术标准来妥善设计和布局架构。
要根据一些重要的规范方案，如RESTful、SOA、微服务架构等来实现中台系统的复用性和互操作性，同时实现标准化的接口、组件、框架等互相合作的能力。
第四步：平台合作中台技术架构演进解决方案的第四个步骤是要加强和信任开发者和运营者之间的交流和合作，以便更好地实现中台系统的稳定、高效和可扩展性。
要建立一个完整的开发社区和运营社区，搭建协作平台，实现真正的开放式合作。
在开发中央平台时，必须采用敏捷开发模式，确保能快速适应业务需求的不断变化。
与此同时，还要保证系统的性能和稳定性等方面。
中台技术架构演进解决方案对于数字化转型而言，是至关重要的一步。
应运而生的数据中台
应运而生的数据中台■文/米松天地伟业技术有限公司企业的发展往往伴随着业务更多元化，也必然 会促进更多的业务数据产生，为企业实现业务数据化 和数据业务化带来了更多的可能性。
但现实是很多企 业依然采用传统理念去建设大数据平台，导致系统成 为一个个烟囱，大数据平台也是一个个垂直的数据中 心，所以如何打通这些数据并将其按照一个统一的标 准进行建设，以达到技术降本、应用提效、业务赋能 的目标是众多企业面临的问题。
从国家宏观发展战略 上看，随着“平安城市”“智慧城市”以及‘‘雪亮工 程”项目的推广，视频覆盖的网格化程度越来越高，物联感知设备的应用越来越广，为数据治理提供了丰 富的设施和数据基础，是国家智慧城市、平安城市等 项目中不可或缺的一部分，在雪亮工程、智慧社区、智能交通等众多场景中都有广泛应用。
安防管理平台 每天将产生大量的数据，如何对这些数据进行高效管 理，成为行业面临的一个重要课题。
与此同时，对“智慧”的追求也进一步向安防 监控视频数据的管理提出了新的需求。
利用A I技术 对海量视频数据进行分析，可以对数据的价值进行二 次挖掘，获得在城市管理与运营等方面的深入洞察。
此外，物联网技术的发展让数据来源更加多元化，同 时也能产生更多数据用以分析。
数据使用方式的变革、数据量的增加以及数据的多元化，势必将为数据的管理带来新的挑战。
数据中台就是为解决这些问题而生。
随着互联网巨头的大规模组织架构调整，各行各业都在探索中台在企业或行业中的落地，同样也蔓延到了安防行业。
尽管此前安防行业内鲜有提及“中台”的概念，但伴随着安防行业进入到智能物联网、大数据及人工智能深化应用阶段，为了更好地满足用户层出不穷、多场景化、碎片化的安防业务需求，安防厂商也开始着手在DAAS和PAAS层方面做出改进，将系统层中共性的、基础的数据和能力抽象出来作为一个“中台”来赋能上层应用系统，支撑各行业的业务需求。
可以说“数据中台”就是一种可复用的能力集,对安防行业的发展有重要意义。
中台数据建设实施方案
中台数据建设实施方案一、背景分析。
随着互联网+时代的到来，数据已经成为企业发展的核心资源，中台数据建设成为企业数字化转型的必然选择。
中台数据建设是指通过数据的整合、共享和应用，打破各业务线数据孤岛，实现数据的统一管理和资源最大化利用，从而提高数据的价值和效益。
二、目标与意义。
1. 目标，构建统一的数据中台，实现数据的一体化管理和应用，提升数据的质量和效率，为企业决策提供更加可靠的数据支持。
2. 意义，中台数据建设可以帮助企业实现数据的全面开发和应用，提高数据的价值和效益，为企业的数字化转型提供强有力的支持。
三、实施方案。
1. 数据整合，整合企业各业务线的数据资源，建立统一的数据仓库和数据模型，实现数据的标准化和统一管理。
2. 数据共享，建立数据共享平台，实现跨部门、跨业务线的数据共享和交换，打破信息壁垒，提高数据的流通和共享效率。
3. 数据应用，构建数据分析和挖掘平台，实现对数据的深度分析和挖掘，为企业决策提供可靠的数据支持。
4. 数据安全，加强数据安全管理，建立完善的数据安全体系，保障数据的安全和隐私。
5. 数据治理，建立数据治理机制，规范数据的采集、存储、处理和应用，保证数据的质量和准确性。
四、实施步骤。
1. 确定中台数据建设的总体规划和目标，明确中台数据建设的重要性和紧迫性。
2. 开展数据整合工作，对企业各业务线的数据资源进行整合和清洗，建立统一的数据标准和模型。
3. 建立数据共享平台，推动各部门间数据的共享和交换，提高数据的流通和共享效率。
4. 构建数据分析和挖掘平台，引入先进的数据分析工具和算法，实现对数据的深度分析和挖掘。
5. 加强数据安全管理，建立完善的数据安全体系，提高数据的安全性和可控性。
6. 建立数据治理机制，规范数据的采集、存储、处理和应用，保证数据的质量和准确性。
五、风险与对策。
1. 数据安全风险，加强数据安全管理，建立完善的数据安全体系，加强对数据的监控和保护。
2. 数据质量风险，建立数据质量监控机制，定期对数据进行质量检查和评估，及时发现和解决数据质量问题。
数据中台技术架构解读
数据中台技术架构解读目录前言 (3)一当前关于“中台”问题研究存在诸多问题 (3)二科学界定“数据中台”问题的基本原则 (7)三小数据是理解数据中台的关键 (11)前言数据中台最近特别火，之前还在炒概念，现在突然就看到有的企业已经宣传自家的数据中台了，有的企业向外介绍如何构建自己的数据中台，利用数据中台打造数据驱动的经营能力。
大家热衷于讨论什么是“数据中台”，并且还有“有一千个企业，就有一千个数据中台”的说法，但大家真的都理解了什么是数据中台了吗？本文基于笔者的个人思考，首先介绍了当前关于“中台”问题研究存在的3个主要问题，然后从3个方面说明了科学界定数据中台的基本原则，最后指出小数据是理解数据中台的关键，以更加科学合理的角度使读者更加清晰、全面的认识数据中台。
”一当前关于“中台”问题研究存在诸多问题Supercell，芬兰移动游戏巨头，成立于2010年，拥有《部落冲突》、《卡通农场》、《海岛奇兵》、《皇室战争》和《荒野乱斗》等全球热门游戏。
据说，2015年12月马云亲自率队到Supercell公司进行商务拜访，马云对Supercell的高效运营无比感慨，将其经营秘密概括为中台战略，要求阿里巴巴按照“大中台、小前台”的组织原则进行公司架构改革。
不管上述“中台”的马云说是否属实，但“中台”的概念确实在近年来不断发酵并从去年开始流行起来，日益成为行业共识，但大家对如何认识这个共识还没有达成一致意见，同时当前关于“中台”问题的研究还存在诸多问题。
1.1对数据中台的定义不清目前关于数据中台的定义很多，笔者根据网上数据中台相关著作或文章，搜集了一些对数据中台的定义，供读者参考，如下表所示。
表1 网上关于数据中台的定义从上表这些定义来看，人们对于中台的解释还是很不一致的，有的定义甚至还谈不上是严格的定义，充其量只能说是对其某方面属性的简单描述，还谈不上是对其本质属性的界定。
1.2缺乏明确的数据中台架构模型阿里巴巴从2009年就开始建设共享业务事业部，已经为中台战略在转型过程中将会面临的组织间业务协作、业务核心能力的沉淀、组织KPI考核等方面都做了很好的实践和经验沉淀，阿里巴巴共享业务事业部的架构图也被阿里的人看作是解读阿里中台战略最常用的一个图，讨论阿里中台战略的时候都会用到。
大数据平台功能架构
大数据平台功能架构大数据平台的功能架构包括数据中台功能架构和数据仓库功能架构。
数据中台是指将企业各个部门的数据集中管理并提供数据服务的平台，而数据仓库是指用于存储和管理大量结构化数据的系统。
下面将详细介绍这两个功能架构。
一、数据中台功能架构数据中台主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据服务四个功能模块。
1.数据采集：数据采集模块负责从各个部门的数据源中采集数据，并将其标准化和清洗。
数据采集可以通过多种方式实现，例如ETL工具、API接口、日志收集器等。
采集到的数据包括结构化数据和非结构化数据。
2. 数据存储：数据存储模块用于存储经过清洗和处理后的数据。
通常会采用分布式存储技术，例如Hadoop、HBase、Cassandra等。
这些技术可以实现大规模数据的高效存储和管理。
3.数据处理：数据处理模块负责对存储在数据中台中的数据进行分析和处理。
常用的数据处理技术包括批处理、流处理和机器学习等。
数据处理可以用于数据挖掘、预测分析、图像识别等任务。
4.数据服务：数据服务模块提供对数据的高效访问和查询。
通过提供API接口和查询语言，可以使不同部门和系统能够方便地访问和使用中台的数据资源。
此外，数据服务还可以提供数据共享和数据协同功能，帮助企业实现数据的整合和共享。
数据仓库主要包括数据抽取、数据转换、数据加载和数据查询四个功能模块。
1.数据抽取：数据抽取模块负责从各个业务系统中将数据抽取到数据仓库中。
抽取的数据可以是全量数据或增量数据，也可以根据需求进行筛选和过滤。
数据抽取可以通过ETL工具、数据库连接器等方式实现。
2.数据转换：数据转换模块对抽取的数据进行清洗、整合和转换。
清洗可以包括去除重复数据、填补缺失值、修复错误数据等操作；整合可以将来自不同数据源的数据进行统一格式化；转换可以将数据从一种结构转换为另一种结构，例如将数据从关系型数据库转换为多维模型。
3.数据加载：数据加载模块将经过转换的数据加载到数据仓库中。
基于湖仓一体构建数据中台架构
数据湖
数据仓库
数据湖、数据仓库与数据中台能否融合？
数据中台 数据仓库 数据湖
关注数据价值、数据业务、组织架构、效能等 Golden Data，解析后的高价值数据，提供存储、加工、分析能力
原始数据与格式，主要负责集中式数据存储
பைடு நூலகம்录
一、数据湖、数据仓库与数据中台 二、湖仓一体的架构介绍 三、湖仓一体上数据中台的探索与实践
• 数据来源于业务系统（TP） • 需要事务机制保证ACID • 需要保证TP和AP的一致性（数据、模 型，大量同步） • 适合模型简单，简单分析场景，以TP 模型解决AP的问题
Serving
高幵发、查询简单、快速，面向 在线应用（to C）
有银弹吒？
Transaction
随机读写、支持事务ACID、锁、面向DBA
Analytics
Hybrid Tr a n s a c t i o n / A n a l y t i c s
P ro c e s s i n g ( H TA P )
• 一个系统，两种查询场景（分 析、服务） • 无事务开销（锁、同步） • 行为数据、日志数据，比TP高数 量级，高吓吐写入 • 以数仓模型（抽象、复用、标准）解决数据服务的问题
• 支持实时写入、实时更新、写 入即可查
• Flink、Spark超高导入性能
计算存储分离
• 于原生架构，弹性扩缩容， 成本更低
• 兼容传统的Hadoop生态 • 统一存储至数据服务
丰富生态
• 兼容主流的大数据计算框架 • 兼容主流的大数据查询分析框
架
谁是开源界最适合构建HSAP的核心框架？
➢ Hudi: Hadoop Upserts Deletes and Incrementals ➢ 管理DFS/于上超大规模(上百PB)分析 数据 集
2023-华为云大数据中台架构分享-1
华为云大数据中台架构分享
华为云大数据中台架构是基于云计算技术的数据处理平台。
它是一个
具有强大计算和存储能力的大数据集群，能够满足各种企业级应用场
景的需求。
本文将分步骤地介绍华为云大数据中台架构的主要特点。
第一步：数据采集
华为云大数据中台架构可以支持各种数据源的接入，如物联网设备、
传感器、数据库、日志、文本等。
使用华为云的设备和服务，用户可
以轻松地采集和整合数据，并将它们存储到数据仓库中。
第二步：数据存储和处理
华为云大数据中台架构采用分布式存储技术，能够对海量数据进行快
速存储和处理。
它支持多种存储方式，如对象存储、分布式关系型数
据库、分布式文件系统等。
同时，华为云大数据中台架构还支持多种
计算框架，如Hadoop、Spark、Flink，以及多种数据处理工具。
第三步：数据管理和应用程序开发
华为云大数据中台架构提供数据管理和应用程序开发的工具，它能够
帮助企业实现数据的可视化和管理，开发出各种自定义的应用程序，
突破数据处理的技术难点，并提高企业的数据资本化和管理效率。
第四步：数据分析和挖掘
华为云大数据中台架构还提供分析和挖掘工具，它支持数据的可视化、探索性分析、机器学习、深度学习等多种分析手段，帮助企业发现数
据中的规律、趋势和挖掘出潜在价值。
总结：
华为云大数据中台架构是一个具有强大计算和存储能力的大数据集群，它为企业提供了全套的数据处理、管理、分析和应用开发工具，为企
业打造统一的数据中台，实现数据的重复利用和资本化，提高企业的
管理效率和竞争力。
数据中台的五个关键要素
数据中台的五个关键要素01数据伴随移动互联网的发展，数据量呈爆发式增长，不同规模、不同类型的企业都面临数据质量问题。
多变的用户需求和商业场景也增加了数据的复杂性。
企业在使用数据的过程中，很多时候需要从外部渠道采集数据，但这些数据的来源和结构的可靠性无法得到保证。
数据信任危机已是企业面临的共性问题。
企业在数字化转型过程中，必须采取一定的措施来解数据质量问题，以保证使用数据的结果。
当企业的业务结果受到低质量的数据影响时，可采取一定的措施治理数据，改善数据质量。
1.1构建数据资产管理体系CDO是企业数据资产管理的推动者，对数据治理、提高数据质量负有重大责任。
因此，CDO需要带领数据治理团队，采取一定的策略和措施，实现数据跨部门共享、统一数据定义，使公司内外部可流畅使用数据。
01 梳理数据来源数据有四大来源，即IT系统数据、外部系统数据、互联网补录数据及数据融合，下面分别进行详细介绍。
•IT系统数据这里的IT系统是指企业内部的信息化管理系统。
企业数字化转型需要将内部多个IT系统内的数据进行打通和梳理。
•外部系统数据外部系统数据是指企业的供应商、合作商、集成商等合作伙伴的数据。
汇集这些数据可以帮助企业形成全域数据中心，以全景数据的角度考量整个企业的运营、管理情况。
•互联网补录数据如果企业的内外部系统无法完全满足业务需要，可以进行补录网络上公开的数据，行业内常称其为“填数据”。
比如针对某个产品使用属性进行标注，以一定的合法技术手段获取网络公开数据，丰富用户数据。
•数据融合以合法、合理的方式与其他数据供应商合作，或者通过各种合法合规的数据市场进行数据融合。
从运营商数据到线上店铺数据，再到工商数据，任何组织都可以通过合法合规的渠道获得数据。
02 创建数据管理条例数字化转型企业都应该建立一套数据驱动业务的条例用，详细规定数据出处、数据使用对象、数据审批流程、数据应用方等，以便有效管理数据，让企业达到数据赋能业务的目的。
2023-数据中台总体技术构建方案-1
数据中台总体技术构建方案随着互联网的快速发展，数据成为了企业管理和决策的重要依据。
然而，大量的数据来源、不同的数据类型以及数据的多样性和复杂性给企业的数据管理带来了巨大的挑战。
数据中台作为一种新型的数据管理架构，被越来越多的企业所采用。
接下来，本文将从技术层面出发，介绍数据中台总体技术构建方案。
一、数据采集首先，数据中台的第一步是数据采集。
数据采集是获取原始数据的过程，它的质量直接影响数据中台整体的效果。
在数据采集的过程中，应该注意以下几个方面：1.1 数据源的选择。
数据源的选择应该考虑数据的准确性、完整性和时效性等因素。
1.2 数据采集频率。
数据采集的频率应该根据数据的重要性和变化程度来确定。
1.3 数据校验和清洗。
数据采集完之后，需要进行校验和清洗，去除冗余数据和脏数据。
二、数据存储与处理数据采集完之后，需要将数据存储起来。
数据中台的数据存储采用分布式存储方式，可以采用Hadoop、HBase等大数据存储平台。
在数据存储的过程中，需要考虑以下几个方面：2.1 数据存储格式。
数据存储格式需根据数据的使用场景和业务需求来选择，常见的格式有关系型数据库、非关系型数据库、文档数据库和列式数据库等。
2.2 数据分区和分桶。
根据数据量和数据处理的并行度来进行数据分区和分桶，从而提高数据处理的效率和性能。
2.3 数据备份和恢复。
对数据进行备份和恢复是数据存储的重要保障，可以采用分布式存储技术和数据镜像技术进行数据备份和恢复。
三、数据治理数据治理是数据中台的重要组成部分，它包括数据质量、元数据管理、数据安全等方面。
数据治理需要满足以下几个条件：3.1 数据质量管理。
数据质量管理包括数据清洗、数据校验、数据验证、数据修复等方面，确保数据质量符合业务需求。
3.2 元数据管理。
元数据管理包括数据分类、数据血缘、数据目录等方面，可以支持数据中台的数据查找、数据定位和数据关联等业务需求。
3.3 数据安全管理。
数据安全管理包括数据加密、数据授权、数据备份等方面，确保数据的安全性和完整性。
大数据中台架构栈
大数据中台架构栈大数据中台架构栈是指以大数据技术为核心，集成多种数据处理、存储、计算等技术的架构，旨在提供高效的数据处理能力，支持企业的数据驱动决策和业务创新。
它是大数据时代的核心基础设施，承载着企业各种数据需求的应用场景。
数据采集是指从各种数据源中提取数据，并将其存储到中台系统中。
数据源可以包括传感器、智能设备、网络爬虫、第三方API等。
常用的数据采集技术包括ETL（抽取、转换、加载）、实时数据流处理、分布式文件系统等。
数据存储是指将采集到的数据进行存储和管理。
根据数据特点和应用场景的不同，选择不同的存储方案。
常用的大数据存储技术包括HDFS （分布式文件系统）、HBase（分布式列式数据库）、Cassandra（分布式NoSQL数据库）、Elasticsearch（开源引擎）等。
数据处理是指对存储在中台系统中的数据进行分析、挖掘和计算。
常用的数据处理技术包括数据挖掘、机器学习、图计算等。
同时，为了提高数据处理的效率和灵活性，很多企业也引入了大数据处理框架，如Hadoop、Spark等。
数据可视化是指将处理后的数据以图表、仪表盘等形式展现出来，以便用户能够直观地理解和分析数据。
常用的数据可视化技术包括BI工具（如Tableau、Power BI）、数据仪表盘等。
除了以上四个方面，大数据中台架构栈还包括数据安全、数据治理和数据治理等方面。
数据安全是指保护中台系统中的数据不被未授权的访问和恶意攻击。
常用的数据安全技术包括身份认证、数据加密、访问控制等。
数据治理是指对中台系统中的数据进行规划、管理和监控，保证数据的质量、一致性和可用性。
常用的数据治理技术包括数据清洗、数据集成、数据验证等。
数据治理是指对中台系统中的数据进行规范、管理和运营，确保数据对于业务决策和创新具有高效性和可靠性。
常用的数据治理技术包括数据架构设计、数据流程管理、数据质量监控等。
综上所述，大数据中台架构栈是以大数据技术为核心，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等多个方面的综合技术架构。
中台体系架构设计方案
中台体系架构设计方案一、概述中台体系架构设计方案是指在企业中建立中台体系的整体框架和设计原则，以满足不同业务系统的共性需求，提高业务系统的稳定性、可扩展性和可维护性。
本文将从中台体系的架构设计原则、技术选型和实施方案等方面进行阐述。
二、架构设计原则2.1模块化设计原则中台体系的架构设计应采用模块化的设计原则，将业务系统拆分成独立的模块，每个模块承担特定的业务功能，实现高内聚和低耦合。
2.2可扩展性原则中台体系的架构设计应具备良好的可扩展性，可以方便地增加新的业务模块或功能模块，并能够快速响应业务变化。
2.3可维护性原则中台体系的架构设计应具备良好的可维护性，可方便地对模块进行更新、升级和修复，以保证系统的稳定性和可靠性。
2.4高可用性原则中台体系的架构设计应具备高可用性，通过冗余、负载均衡和故障恢复等技术手段，实现系统的高可用性和容错性。
2.5安全性原则中台体系的架构设计应具备良好的安全性，采用合适的安全机制和技术手段，确保系统的数据安全和用户信息的保密性。
三、技术选型3.1微服务架构中台体系的架构设计应采用微服务架构，将业务系统拆分成独立的微服务，每个微服务具备独立的部署、运维和扩展能力，以实现高内聚和低耦合。
3.2分布式存储中台体系的架构设计应采用分布式存储技术，将数据分布在多个节点上，以提高系统的可扩展性和容错性，并实现数据的高可用性和灵活性。
3.3数据中台中台体系的架构设计应包括数据中台，将企业的核心业务数据进行统一管理和处理，提供数据共享、数据集成和数据分析等功能，以支撑企业的数据驱动决策和业务创新。
3.4开放API中台体系的架构设计应提供开放的API接口，以支持不同业务系统之间的数据交互和功能调用，并允许第三方开发者接入系统，实现企业的生态扩展和创新。
四、实施方案4.1需求分析首先，进行需求分析，明确企业的中台体系需求，包括支持的业务功能、数据共享和数据分析需求等。
4.2架构设计根据需求分析的结果，进行架构设计，包括中台体系的模块划分、微服务的设计和数据中台的设计等。
数据中台解决方案
数据中台解决方案
2
目录
一、XX对数据中台的理解
二、XX数据中台解决方案
三、XX数据中台实践汇报
3
业界对数据中台的定义
互联网公司近年接连实施“大中台”战略，构建符合互联网大数据时代的，具有创新性、灵活性的“大中台、小前台”的 机制，即作为前台的一线业务会更敏捷、更快速的适用瞬息万变的市场，而中台将集合整个集团的运营数据能力，产品技术能 力，对各前台业务形成强有力的支撑。数据中台的概念由阿里巴巴首次提出，它是一个承接技术、引领业务、 构建规范定义的、全域可连接萃取的、智慧的数据处理平台，建设目标 是为了高效满足前台数据分析和应用的需求。全域数据采集与引入：以需求为驱动，以数据多样性的全域思想为指 导，采集与引入全业务、多终端、多形态的数据；标准规范数据架构与研发：统一基础层、公共中间层、百花齐放应用 层的数据分层架构模式，通过数据指标结构化规范化的方式实现指标 口径统一；连接与深度萃取数据价值：形成以业务核心对象为中心的连接和标签 体系，深度萃取数据价值；统一数据资产管理：构建元数据中心，通过资产分析、应用、优化、 运营四方面对看清数据资产、降低数据管理成本、追踪数据价值。统一主题式服务：通过构建服务元数据中心和数据服务查询引擎，面向业务统一数据出口与数据查询逻辑，屏蔽多数据源与多物理表基于阿里云平台的企业中台架构
模型设计审核流程、模型实施审核流程审核后直接写入元数据系统
13
数据中台能力介绍
2.1、数据中台-数据开发能力
▉ 分布式ETL工具：采用调度中心+决策中心相结合的分布式数据采集处理架构
调度/决策中心池调度/决策中心调度/决策中心
HA架构的调度/决策中心任务信息、模型算法信息直接写入元数据库数据采集、处理（清洗转换/标准化/解码等）任务分布到各执行端进行处理提供采集、处理组件的自定义扩展能力，通过采用注入C/C++、Java代码方式进行特 殊数据处理逻辑的实现
《数据中台的搭建规划方案》
《数据中台的搭建规划方案》数据中台是指在企业内部整合数据资源、实现各业务系统间数据共享和数据交换的平台，可以实现数据的全生命周期管理和数据资产化，有利于提高数据的利用价值和降低数据管理成本。
在当今数据驱动的时代，数据中台已经成为企业数字化转型的一项必备战略。
1.确定数据中台的业务目标和价值首先要明确数据中台的业务目标和实现的价值，包括提升数据管理效率、提高数据分析能力、支持业务决策等方面。
只有明确了数据中台的核心价值，才能有针对性地进行规划和设计。
2.评估现有数据资源和系统对企业现有的数据资源和数据系统进行全面的评估，包括数据存储、数据处理、数据传输等各个方面，了解各个系统之间的数据关联和数据流动情况，为后续的数据整合和数据开发奠定基础。
3.制定数据中台的架构设计基于现有数据资源和系统的评估结果，确定数据中台的架构设计，包括数据集成层、数据存储层、数据处理层、数据应用层等各个组成部分。
要确保架构的灵活性和扩展性，以适应未来的业务需求。
4.确定数据治理和数据质量保障机制建立数据治理和数据质量保障机制，包括数据采集规范、数据清洗规则、数据标准化标准等，确保数据的准确性、完整性和一致性。
同时要建立数据监控和数据审计机制，及时发现和处理数据质量问题。
5.部署数据安全和隐私保护措施加强数据安全和隐私保护措施，包括数据加密、访问控制、数据备份等，保护数据的机密性和完整性，避免数据泄露和数据滥用的风险。
6.加强数据技术人才培养建立数据技术人才培养机制，培养专业的数据管理和数据分析人才，提高数据中台的运营和维护水平。
同时要加强团队协作和沟通，推动数据中台的落地和实施。
7.实施数据中台的建设和运营根据制定的规划方案，逐步推进数据中台的建设和运营工作，包括数据整合、数据开发、数据应用等各个环节。
要注重数据中台的可持续发展，不断优化和调整架构设计和业务流程，提高数据管理和数据分析的效果。
通过以上整体规划和实施方案，可以有效地搭建一个具有核心价值和战略价值的数据中台，为企业的数字化转型提供有力支持，推动企业发展和创新。
数据中台建设解决方案
数据中台建设解决方案数据中台建设是指利用先进的信息技术手段，以数据为核心，整合、管理和使用企业各类数据资源的平台。
数据中台可帮助企业进行数据资产的整体规划和管理，提高数据的可用性、一致性和准确性，为企业的决策和业务创新提供强有力的支持。
下面是一个数据中台建设解决方案的详细描述。
一、数据中台建设目标1.提供数据共享平台：建设一个数据共享平台，将企业内外各类数据资源整合在一起，并对数据进行规范化和融合，实现数据共享和交互，提升数据利用效率。
2.实现一站式数据服务：通过数据中台，将企业内外的各类数据资源进行集中管理和服务，提供一站式的数据服务，满足企业各部门的数据需求。
3.构建高效的数据分析平台：通过数据中台，构建一个高效的数据分析平台，为企业提供数据分析和挖掘的能力，提高决策的准确性和效率。
4.推动业务创新和数字化转型：通过数据中台的建设，促进业务创新和数字化转型，实现企业的可持续发展。
二、数据中台建设步骤1.数据资源整理和建模：对企业内外的各类数据资源进行梳理和整理，包括数据源、数据质量、数据安全等方面的评估，建立数据资源的元数据模型。
2.数据集成和融合：将各类数据资源进行集成和融合，实现数据的一致性和准确性，确保数据的可用性和可信度。
3.数据治理和质量管理：建立数据治理机制，制定数据质量管理标准和流程，监控数据质量，并及时纠正和修复数据质量问题。
4.数据安全和隐私保护：建立数据安全管理体系，保护数据的安全和隐私，确保数据不被非法使用和泄露。
5.数据共享和交互：实现数据的共享和交互，提供数据访问和查询的接口，满足企业各个部门的数据需求。
6.数据分析和挖掘：构建一个高效的数据分析平台，提供数据分析和挖掘的工具和算法，帮助企业进行数据分析和决策支持。
7.业务创新和数字化转型：通过数据中台的建设，推动业务创新和数字化转型，实现企业的可持续发展。
8.持续优化和改进：建立数据中台的运营和管理机制，进行持续优化和改进，保持数据中台的高效运行和服务能力。
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如何构建大中台架构_光环大数据培训
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在创业初期，为了快速拥抱业务，架构的建设在体系化、完善度等方面会有所不足。
随着时间的推移，架构在可持续性、稳定性等方面不断进步。
2015 年末，滴滴出行在短时间内形成了包括快车、出租车、专车、顺风车、代驾 ...
算法模型 Hadoop 架构架构设计
在创业初期，为了快速拥抱业务，架构的建设在体系化、完善度等方面会有所不足。
随着时间的推移，架构在可持续性、稳定性等方面不断进步。
构建业务中台的四个原因2015 年末，滴滴出行在短时间内形成了包括快车、出租车、专车、顺风车、代驾等多业务的垂直化架构。
随之，滴滴启动了中台战略整合业务系统。
决定构建业务中台主要出于四方面考虑：专业深度、人力资源、用户体验、全局打通。
专业深度。
由于是多业务垂直化的架构，会有多个团队开发同样的架构，这就需要很多的工程师。
每个团队都是用最快速的方式构建流程，所以技术很难做深。
这样一来，导致客户端的流畅度不高，后端不稳定，影响可扩展性。
人力资源。
从原则上来说把每个团队加到足够的人，每个架构都能有很好的发展。
但工程师的薪资都非常高，招聘大量工程师来做同样的架构，研发成本高昂。
还有些时候，即使你愿意花钱，也招聘不到合适的人。
用户体验。
流畅度、稳定性、扩展性、界面、交易流程等都是影响用户体验
的重要因素。
在当时的组织结构和研发情况下，会出现业务的应用场景不同，交易流程却相同的问题，这样很影响用户的体验。
全局打通。
所有业务本质都是出行，出行本质具有协同效应。
但在各自独立发展情况下，业务间完全没有协同性，在构建中台过程中，我们可以逐步把协同性建立起来。
构建出行业务中台的挑战构建出行业务中台并不是只有好处，也一定会带来很多问题，较大的问题是软件复杂度。
从业务角度来说，把所有业务合并到一个体系下，本身就是很难的事，再加上滴滴出行是实时性 O2O 业务，场景差异很大，而且作为互联网公司，不仅有很多需求不明确，还会不断持续变化。
这种情况下，想要用一套相对稳定、相对固定的架构去支持所有业务，十分困难。
从组织角度来说，滴滴出行有多个事业部，业务涉及 400 多个城市，组织和个人的变化更快。
针对软件复杂度的挑战，中台制定了最基本的实现目标：在业务多元化发展的组织中，去构建一套工程架构，构建一套组织结构及对应的管理机制，以保证业务可持续的又快又好的发展。
滴滴业务中台的架构实践在谈具体对策与实践之前，先来看看整个业务中台的架构设计，如下图：
整个的架构设计分几个边界的上下文，好处在于把相关性不强的逻辑拆开，同时在一个相关性下面，通过分层对业务进行更好的建模。
调度层作为入口去牵引多个业务线，业务流程层为调度层做服务，状态智能层用来支持上面的两层。
在对业务和产品进行更好建模的基础上，进行了“五化”：服务化、异步化、配置化、插件化、数据化。
服务化服务化很常见，以下单为例，如下图：
下单流程能够调用很多服务，在多个层次，以接口层次结果进行拆解。
这里需要提醒的是服务化要注意如下三点：服务之间的协议和规范要建立好。
注意控制力度，力度太小、太大都会有问题。
随着时间的发展，服务化本身要不断的演进。
异步化对每个事件的非核心或不需要实时反馈给客户端的逻辑进行拆解，核心的主流程会变简洁。
对非核心的逻辑在事件上做订阅之后，进行二级处理。
以结束订单为例，如下图：
结束订单的时候有很多逻辑要做，但是都是通过 MySQLBinlog 处理或 MQ 处理。
配置化服务化和异步化能解决很多迭代效率的问题，但由于系统、业务的复杂性，各个业务都有些差异，体现在不同的产品线、城市、区域、时间等等。
配置化的核心是对这些进行建模，把每个对象模型化，抽象成 ID，在不同的服务化里把这些可配置的能力进行抽象。
具体抽象过程，如下图：
第一级抽象采用的是类 iptables 的规则引擎判定产品分类，第二级的规则引擎由模块自定义。
所有配置化都是用的自生成平台，要配置什么，自定义配置即可，这个过程是动态进行的。
当前业务中台已经可以支持上千个配置点，比如不同层次的计价规则不一样、不同产品线的车样子不同、不同的场景，如拼车和接送机，管控规则也不一样等等。
插件化配置化解决的是业务线差异问题，但如遇到逻辑差异较大的情况，就要做插件，统称为 FPI。
在 FPI 的能力上，不同的团队可以开发很多插件，在特定的配置点下，对它的逻辑进行加载。
真正业务流程到这儿，可以调起它对应的插件做出来。
对于一些没有差异化需求的业务，可以用开发的 default 逻辑，这是更极端的灵活性的体现。
有灵活性的体现后，团队还可以做一些组织上的调整，原来每个服务或者平台是一个垂直化的架构，有些团队是横向，是 FT，有些 FT 是接送机 FT，专门做接送机的事情。
通过插件的形式在每个系统加载它的插件，它就可以跟着业务思考、跟着产品思考这个业务该怎么走、这个产品怎么演化。
相对的逻辑是更加专注的，这也带来很好的组织结构对中台的适应性。
数据化在大数据时代，数据是不得不考虑的问题，所以在业务中台，要实现全局打通，本质是要把数据打通。
所以我们制定了离线分析与在线决策的方案，如下图：
第一个是离线做分析，可以做数据血缘、模型训练，同时可以把它放到在线决策层面，构建很好的智能客户引擎和交易引擎，这个可以干预，因为干预可以让升舱或者多业务线的清单成为可能。
因为有这样的决策，使在线服务的管控和判断做得更加智能。
数据化方面，需要注意以下三方面：让数据更加规范和标准化。
构建完整的数据流，从在线到离线，从日志到模型的在线使用。
引入机器学习的算法、人工智能的算法去构建在线数据智能的决策。
这是业务中台的五个对策，主要解决传统的系统架构问题，怎么做到高耦合和内聚，怎么提高迭代。
配置化和插件化解决灵活性问题，把灵活性开放给不同团队。
数据化实际上是中台赋能业务，有中台的赋能才能变得更好。
经验总结业务中台从无到有，到被应用的实践过程中，积累了很多实战经验。
主要分享以下几点：
第一点：成功实现较大的业务孵化中台是滴滴出行构建业务中台较大的经验。
因为较大的业务最复杂，把最复杂的业务搞定，用最复杂的业务落地别的业务会容易。
也就是从快车开始做，逐步整合专车、出租车、代驾等。
第二点：稳定，中台对业务有收益，最根本的是保证稳定，稳定是发展的前提和基础。
在整个构建中台的过程中非常重视稳定性，有各种机制，包括灰度发布、分层次发布、流量回放、全链路压测等等，保证代码的质量和系统的稳定。
第三点：加强沟通，平衡多业务的优先级。
滴滴出行有多个业务，有很多大区和城市，每个地方都有很多需求，要有一套机制和资源池。
如何保证相应每个业务都能按照所对应的在公司的重要性来获取部分资源，要保障它的灵活性和效率，所以要有很多沟通工作，有很多平衡的工作。
第四点：中台系统要不断演进，不能一成不变，要发现问题、解决问题。
业务中台不是一蹴而就，而是要在发展过程中不断的变化，持续迭代。
第五点：“没有较好，只有最合适”！
所有中台都一定是适合某个公司特点，最合适的中台是当你深入了解业务、产品、系统、组织，而且不仅了解今天在哪里，还要了解过去是怎么演变而来，未来又会怎么演化。
只有当了解所有的东西之后，才能做出较好的中台架构设计。
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