微服务和大数据支撑架构一体化
“大数据+微服务”为一站式改革赋能
目前，高校正处于“内涵发展、提高质量”的关键转型期，越来越多的高校信息化战略开始转向数据治理、服务治理，各个高校信息化建设迎来新一轮建设高峰，进入快速发展阶段。
引入信息化手段，深化“放管服”改革，进一步加强对学校日常管理和服务工作的信息化支撑力度，提高师生办事体验。
通过建设“一站式”师生服务中心，推进“互联网+服务”新模式，打造“一网通办”“一站式服务”的新型模式，深化简政放权，创新管理方式，优化教育服务，以信息技术有力支撑学校传统管理与服务的转型升级。
演进过程一站式服务大厅是实现学校业务真正网上办理的服务平台，能够集中发布与管理学校适合网上办理的业务，完成在线申请、审批、统计等功能，为各部门提供一个通用的、统一管理的、具有扩展性的业务流程管理平台，以信息化手段规范目前各部门的业务流程，并适应学校未来业务的信息化发展要求。
业务系统传统的信息化建设发展历程中，学校各业务部门因为资金、人员、学校重视程度等诸多因素的不同，其业务系统建设均缺乏顶层设计、统筹规划，造成较为严重的“信息孤岛”情况，“数据烟囱”林立，数据只能在部门内部以及业务系统内部独立单向垂直流动，很难与其他业务系统实现交换与共享。
为了满足师生在用户、数据、业务方面的交换共享需求，当时一般采用用户集成、数据集成、业务集成的模式加以改进，从而融合多个业务系统为一个整体的数字化校园。
简单地说，就是在多个垂直的“烟囱”之间建立相应的接口，以统一身份认证平台实现用户认证的统一、以数据中心的方式实现数据的共享与交换、以统一信息门户的形式实现各业务系统的单点登录，满足当时师生管理、服务的需要。
以此为需求引领，以“统一身份认证、统一数据平台、统一信息门户”的“三大平台”作为数字化校园的核心基础设施，也作为当时数字化校园建设的标准解决方案在高校间形成了广泛的共识，在一定程度上满足了当时发展的需求。
“烟囱模型”发展、应用到一定阶段后，弊端突出，尤其是在用户、数据、业务的集成方面。
数字政务一体化智能运维平台解决方案
解决方案概述
核心功能
一体化管理、智能监控、预警预 测、快速响应。
技术路线
基于云计算、大数据、AI和微服务 架构，整合各类政务资源，实现统 一监控、统一管理和统一服务。
价值体现
提高运维效率30%以上，降低故障 处理时间50%以上，确保政务服务 的高可用性和连续性。
01
02
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04
智能化运维
通过自动化监控、诊断和排错 ，提高运维效率。
数据驱动决策
基于数据分析结果，为决策提 供科学依据。
统一管理平台
整合数字政务系统资源，实现 统一管理和调度。
高可用性和稳定性
确保数字政务系统连续、稳定 运行。
03
关键技术实现
大数据处理技术
数据采集
01
通过数据采集技术，从各个业务系统、网络设备、安全设备等
主要功能模块
监控管理模块
实时监控数字政务系统的运行状态，包括硬 件设备、操作系统、应用软件等。
运维管理模块
提供配置管理、权限管理、日志管理等功能 。
故障诊断与排除模块
自动诊断和定位故障，提供故障排除建议。
数据分析与可视化模块
对数字政务系统运行数据进行挖掘和分析， 提供可视化报表和图表。
平台优势与特点
高平台的灵活性和可维护性。
平台优化与升级
用户体验优化
通过改进用户界面和操作流程，提升用户体验 ，降低使用门槛。
安全性增强
加强平台的安全防护措施，提高数据传输和存 储的安全性。
自动化运维
提升平台的自动化运维水平，减轻运维人员的工作负担。
未来发展方向
01
跨部门协同
推动数字政务一体化智能运维平 台在各部门间的协同应用，实现 跨部门的数据共享和业务联动。
数据治理一体化平台
数据治理一体化平台1、背景从全球范围的联合国“数据脉动”计划、美国“大数据”战略、英国“数据权”运动、日本“面向2020年的ICT综合战略”、韩国“大数据中心战略”、新加坡“五大系统大数据建设”等先后实施了“国际大数据战略的国家行动”，到国家战略“中国制造2025”以及国务院印发的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划(2016-2020年)》中明确提出了“实施国家大数据战略”的发展规划，无不体现大数据产业发生了深刻变革，成为推动经济社会发展的新动能和新增长点。
为贯彻落实国务院的工作部署，并根据国务院《关于积极推进“互联网+”行动指导意见》、《促进大数据发展行动纲要》、《“十三五”国家政务信息化工程建设规划》《政务信息资源共享管理暂行办法》、《加快推进“互联网+政务服务”工作的指导意见》《政务信息系统整合共享实施方案》等文件，以及创建智慧城市国家试点、信息惠民国家试点城市的要求，加快构建统一的政务数据汇聚共享应用公共服务平台，实现各部门的数据治理、部门间的业务协同和信息共享，逐步实现公共服务事项和社会信息服务的全人群覆盖、全天候受理和“一站式”办理。
数据的治理是大数据的基石，中国代表在2015年已经前瞻性地提出《数据治理白皮书》国际标准研究报告中就明确指示，中国要建立数据治理国际标准体系。
从全球到我省各行各业在大数据的应用项目越来越多，但真正取得预期效果的项目少之又少，究其一重要的原因就是数据质量问题导致许多预期需求无法实现。
任何行业如果没有通过数据治理保证数据质量，也就无法进行准确的挖掘分析场景，更无法实现理想的深度学习以及人工智能，那么再多的业务和技术投入将是徒劳。
2、产品功能数据治理一体化平台是利用大数据、微服务、云计算等技术手段，实现各机构资源信息共享。
通过数据处理、数据标准、资源目录、元数据、规则指标、数据质量、数据开放、数据共享、数据挖掘、画像、可视化等系统，实现高质量的数据统一管理、消除数据孤岛现象、完善数据生命周期管理，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理服务，提高社会管理能力和公共服务水平，为公众事项办理、工作人员业务开展、领导决策提供全方位的数据支撑。
26894055_岭南集团“双中台”推动数字化
一、实施背景广州构建世界一流国际消费中心城市，意味着岭南集团将迎来一个大作为、大发展的新时代。
岭南集团以旅游业和食品业为战略主业，位列中国旅游集团20强第14位和中国酒店集团60强第30位，综合实力进入中国服务业企业500强第212位，是广州市国家旅游综合改革唯一试点企业。
旗下“广之旅”位列全国百强旅行社前五、广东第一，广之旅“易起行”智慧旅游服务平台为全球供应商提供平台、渠道、客户和服务资源与合作商机，为全球100多个国家与地区客户提供无处不在的“零打扰”旅游服务体验；依托上市平台岭南控股（S Z.000524），打造岭南花园酒店、岭南东方酒店、岭南五号酒店、岭南佳园度假酒店和岭南佳园连锁酒店等系列品牌酒店与著名商号酒店；岭南食品产业以“岭南穗粮”“致美斋”8字连锁店等品牌为引领，为消费者提供放心安全的优质食展综合实力位居本地区行业前列，白云国际会议中心获“中国十佳会议接待饭店”称号。
以2019年为例，岭南旅游业接待来穗和本地游客超过50万人次，住宿业接待住客330余万人次，餐饮及会议会展消费近500万人次，食品业销售额近65亿元，为推动全市社会消费品零售总额的快速增长做出了贡献。
随着数字经济、数字社会、数字政府建设的全面推进，数字技术成为普惠性增长的重要驱动力，以数据技术为关键支撑的治理科技在激发治理主体活动、重塑社会治理新格局中的作用愈发凸显。
数据从重要的战略资源升级为最具活力的生产要素，正全面激发价值创造乘数效应、不断培育数字化转型新动能。
数据汇集和共享的质量直接决定治理数字化转型效果。
针对企业数据质量不佳、市场数据与企业数据融合度不高、数据主权据驱动创新与突破性发展为目标，引入大数据和微服务领先技术，强化数据应用及治理技术支撑，推进数据融合共享，充分释放企业数据经济和社会价值，实施数据全生命周期管理，持续提升数据质量、引导数据有序流动、解构和重塑数字空间，促进了治理模式的变革和效能提升。
运维进阶知识点总结
运维进阶知识点总结一、高效运维管理知识点1. 自动化运维自动化运维是指通过自动化工具和脚本来管理和维护系统，其目的是提高运维效率，减少人为错误。
自动化运维涉及到很多工具和技术，比如Ansible、Puppet、Chef等，运维工程师需要深入了解这些工具的原理和使用方法。
2. 容灾备份容灾备份是指在系统发生故障时能够迅速恢复服务的能力。
这需要运维工程师对系统的整体架构和数据流程有深入的理解，能够根据实际情况制定恢复方案，并能够快速、准确地执行。
容灾备份涉及到数据库备份、系统镜像、业务数据备份等方面的知识点。
3. 性能优化性能优化是指通过各种手段和技术提高系统的性能，减少响应时间，提高用户体验。
对于大型网站和应用来说，性能优化是运维工程师最重要的工作之一。
性能优化涉及到服务器配置、网络优化、数据库调优、代码优化等方面的知识点。
4. 安全防护安全防护是指通过各种手段和技术保护系统不受攻击和破坏。
随着网络环境日益复杂，安全防护成为运维工程师的核心工作之一。
安全防护涉及到防火墙配置、入侵检测、漏洞修复、安全备份等方面的知识点。
5. 监控预警监控预警是指通过监控系统和告警系统实时监控系统的各项指标，并在系统异常时及时发出预警。
监控预警是高效运维管理的重要组成部分。
运维工程师需要熟练掌握各种监控工具和技术，能够根据实际情况设置合理的告警规则，确保系统处于良好状态。
以上是高效运维管理的一些重要知识点，对运维工程师来说，这些知识点是必须掌握的基本技能。
同时，运维工程师还需要不断学习和提升自己的技术水平，了解最新的运维技术和发展趋势，才能更好地适应不断变化的信息技术环境。
二、常见故障排查与解决知识点1. 服务器故障服务器故障是运维工程师经常遇到的问题之一。
服务器故障可能包括硬件故障、网络故障、软件故障等。
运维工程师需要熟练掌握各种服务器故障排查和解决方法，比如CPU负载过高、磁盘空间不足、内存泄漏等。
2. 网络故障网络故障是影响用户体验的重要原因之一。
微服务架构有哪些主要特点？
微服务架构是一种将应用程序拆分成小型、独立的服务单元的架构设计模式。
每个服务单元都有自己的独立部署和运行环境，可以通过API接口进行通信和协作。
相比传统的单体架构，微服务架构具有以下主要特点：1.高可伸缩性微服务架构的每个服务单元都是独立的，可以根据需求进行灵活的扩展或缩减，从而实现高可伸缩性。
当应用程序需要处理更多的请求时，可以通过增加服务单元来提高系统的吞吐量；当请求量降低时，可以减少服务单元以节省资源。
2.高可靠性由于微服务架构中的每个服务单元都是独立的，因此当其中一个服务单元发生故障时，其他服务单元不会受到影响。
这种设计模式可以提高系统的可靠性，避免单点故障。
3.独立部署微服务架构的每个服务单元都可以独立部署和运行，这意味着一个服务单元的升级或修改不会影响其他服务单元的运行。
这种设计模式可以大大减少应用程序的部署时间和风险。
4.技术多样性由于微服务架构中的每个服务单元都是独立的，因此可以使用不同的技术栈来开发和运行不同的服务单元。
这种设计模式可以让开发团队根据自己的需求和技能来选择最适合的技术，提高开发效率和质量。
5.易于维护由于微服务架构的每个服务单元都是独立的，因此可以更容易地进行维护和更新。
开发团队可以只关注一个服务单元的维护，而不需要关注整个应用程序的维护。
这种设计模式可以大大降低维护成本和风险。
微服务架构具有高可伸缩性、高可靠性、独立部署、技术多样性和易于维护等主要特点。
这种设计模式已经成为现代应用程序开发的主流趋势，可以帮助企业实现快速迭代、快速响应市场需求和降低开发成本。
微服务架构也带来了一些挑战，如服务治理、服务发现和服务监控等方面的问题需要得到解决。
微服务架构是一种高效、灵活和可靠的架构设计模式，可以帮助企业实现业务创新和技术创新。
随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断发展，微服务架构也将继续发挥重要作用，成为企业数字化转型的重要基石。
工业互联网数字化转型的关键路径
虽然我今天演讲的主题是《工业互联网，数字化转型的关键路径》，但是在很多次场合中我都愿意说：工业互联网是数字化转型的唯一路径。
“工业互联网”是一个很重要的词汇。
无论是国家层面上的“新基建”，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》，以及今年年初国家能源局关于智慧矿山的一系列决策建议，还是地方层面上（截至2020年12月河北、时代。
在1980年先后完成了工业化目标，开始进入以服务业、知识经济、高新技术产业等为经济支撑的“后工业社会”时代。
我国2015年第三季度的第三产业产值已经超过了GDP 的向共生的过程。
工业互联网的本质是希望通过工业互联网技术，将一些经验和要素形成复制模式，在整个工业中共享。
其中，很重要的一点在于竞争体系的变化。
工业时代讲究博弈及零和效应，企业采用总成本领先战略、差异化战略，及专一化战略。
数字时代则是共生和利他关系，追求双赢效应。
数字经济中的竞争策略，是竞争主体从企业走向生态。
未来的竞争形态将更多地表现为生态系统之间的竞争，而生态的优势是单个企业所无法具备的。
企业打造自己的界限，要强调的是平台思维和生态思维。
从这个基础上看，每个企业的形态也会发生变化。
过去都是围绕着企业进行生产和销售，通过信息化支撑提高企业的效率。
现在，企业运用新一代信息技术，采用价值思维、互联网思维和服务社会思维，与时俱进，主动变革，推进自身发展的升级跨越，推进自身的开放、互联、创新、融合。
智能制造关注工业的改造，更关注整个业态上的一些变化。
智能制造内容分解全球的工业界提出了三个发展战略。
德国提出工业4.0，美国提出工业互联网，中国对应的是智能制造。
那么，到底什么是智能制造？我们认为，智能制造可以从狭义和广义两个层面进行理解。
狭义的智能制造分为四个阶段。
第一阶段的目标是实现信息化/自动化基础，包括数字化研发、生产资源信息化、工艺/装备建模、精益化生产、智能装备升级、工艺/质量数据采集、物联网/工业总线。
2024微服务接口架构设计
2
实现合理的身份、访问管理框架
云架构可以不再依赖网络层访问控制，云访问控制框架应管理不同角色的整个访问过程，包括用户。
3
实现安全管理API
所有的安全服务都应被打包成API（REST/SOAP）形式部署，以支持自动化开通和编排。API有助于在应用部署时实现自动化的防火墙策略、配置加固、访问控制。
面临的问题目前在客户管理、服务和产品创新等方面无法满足业务要求无法适应新形势下移动化、智能化、个性化要求业务响应慢，现有系统问题无法快速调整新应用实施难、上线慢等等
业务挑战保险客户对全生命周期的用户体验、个性化服务等各方面要求越来越高市场竞争日趋激烈，在同质化竞争的大背景下，保险公司的业务创新能力至关重要，对灵活快速的险种产品创新、服务创新、渠道创新等提出更高要求日趋成熟的新技术对保险业务发展来说既是机会也是挑战，要求保险公司能充分利用移动互联网、云计算、大数据等技术，更好的满足客户保险服务要求对内要满足精细化管理要求，对外也要满足日趋严格的监管要求等等
微服务带来的管理提升之四：开发部署能力
22
Dev
开发支持
开发者门户
PaaS提供的开发者自助服务门户
集成IDE
符合开发者习惯的IDE环境
敏捷工具
协同的敏捷开发工具，包括协同、计划、任务、缺陷、文档等
开发框架
主流语言
Java、.net
服务器架构演进历程
服务器架构演进历程随着互联网的快速发展，服务器架构也在不断演进和完善。
从最初的单一服务器到分布式架构，再到微服务架构，每一次演进都是为了应对不断增长的用户量和复杂的业务需求。
本文将从历史的角度出发，探讨服务器架构的演进历程。
一、单一服务器架构在互联网发展的早期阶段，大多数网站都采用单一服务器架构。
这种架构简单直接，所有的应用程序和数据都运行在一台服务器上。
虽然单一服务器架构容易管理和部署，但是随着用户量的增加，单一服务器很快就会面临性能瓶颈和可靠性问题。
二、集中式架构为了解决单一服务器架构的问题，逐渐出现了集中式架构。
集中式架构将应用程序和数据分离，通过集中式的数据库服务器来管理数据，多台应用服务器来处理用户请求。
这种架构提高了系统的可伸缩性和稳定性，但是随着业务的不断扩张，集中式架构也逐渐显露出一些问题，比如单点故障、性能瓶颈等。
三、分布式架构为了进一步提高系统的可靠性和性能，分布式架构开始流行起来。
分布式架构将系统拆分成多个独立的服务单元，每个服务单元可以独立部署和扩展，通过消息队列或RPC等方式进行通信。
这种架构可以有效地提高系统的可伸缩性和容错性，但是也带来了一些新的挑战，比如服务治理、数据一致性等问题。
四、微服务架构随着云计算和容器技术的发展，微服务架构逐渐成为主流。
微服务架构将系统拆分成多个小的服务，每个服务都可以独立开发、部署和扩展，通过API进行通信。
微服务架构可以更好地支持持续集成和持续部署，提高团队的独立性和灵活性，但是也需要更复杂的部署和监控系统。
五、未来发展趋势未来，随着人工智能、大数据等新技术的不断发展，服务器架构也将不断演进。
容器化、无服务器架构、边缘计算等新技术将会对服务器架构产生深远影响，带来更高的性能、更好的可扩展性和更好的用户体验。
同时，安全和隐私保护也将成为服务器架构设计的重要考虑因素。
总结服务器架构的演进历程是一个不断追求性能、可靠性和灵活性平衡的过程。
从单一服务器到微服务架构，每一次演进都是为了更好地满足不断增长的用户需求和复杂的业务场景。
基于微服务架构的大数据处理系统设计与实现
基于微服务架构的大数据处理系统设计与实现第一章：引言大数据时代已经来临，数据爆炸式增长使得数据处理变得异常困难，因此企业需要一些高效、灵活和可扩展的大数据处理系统。
微服务是一个新的架构风格，可以将一个大型系统拆分为小的、自治的服务。
这种架构风格可以帮助系统进行管理，并且使得系统更加灵活和可扩展。
结合微服务的架构，我们可以设计出一个基于微服务架构的大数据处理系统。
本文将主要探讨如何利用微服务架构设计和实现大数据处理系统。
首先，我们将介绍微服务架构的核心思想和优点。
接着，将描述基于微服务架构的大数据处理系统设计和实现的过程。
最后，我们将讨论关键技术和挑战。
第二章：微服务架构2.1 微服务架构核心思想微服务架构是一种分布式系统架构风格，它将一个大型系统拆分为多个小的自治服务。
每个服务都可以独立部署，运行在自己的进程中，并且可以使用不同的编程语言和技术栈。
每个服务都围绕业务能力进行建模，拥有自己的数据存储和访问方式。
微服务架构有以下优点：1.灵活性：每个服务都可以独立部署，这意味着我们可以很容易地修改和发布服务，而不需要整个系统进行重构。
2.可扩展性：我们可以水平扩展每个服务，以满足系统的需求。
3.容错性：每个服务都是自治的，即使某些服务发生故障，其他服务也可以正常工作。
4.易于开发和维护：小的自治服务使得开发和维护变得简单。
此外，每个服务都有自己的测试、CI/CD和文档等。
2.2 微服务架构关键技术微服务架构需要一些基础设施和技术来实现。
以下是关键技术：1.服务注册和发现：当一个服务需要调用另一个服务时，它需要知道它所要调用的服务的位置。
服务注册和发现是一种机制，使得服务可以注册到一个中心位置，并且可以通过服务名称来查找它们。
2.负载均衡：当一个服务需要调用多个服务实例时，负载均衡器可以根据某些指标选择一个适当的实例进行调用。
这可以避免某些服务实例过度加载或者过载。
3.服务网关：服务网关是一种代理服务器，负责将所有服务请求发送到相应的服务实例。
数据中心整体架构图
Si
数据中心B
互联网
Si
Si
DWDM
链路与全局负载
公共服务 出口区
LC>M 分光/分流器
出口路由器
Si
DWDM
公 共 服 务 交 换 区
Si
Si
出口防火墙
IPS
核心 交换机
业务核心 交换机
Si
Si
接入
接入
数据中心A整体架构图
业务传输网
公共服务区
公共服务DMZ区
WAF集群 VPN
签名验签 服务器 用户网关
公共服务 安全管理区
公共服务 网络区
公共服务服务器区
数据库区 中间件区
应用区
网络虚拟化区
测试区
公共服务区
安全 隔离区
备用线路
电子政务外网
核心业务 出口区
核心业务 网络区
核心业务 数据交换区
核心业务 安全管理区
核心业务服务器区
数据库区 中间件区
应用区
网络虚拟化区
测试区
核心业务区
3. 网络架构设计（数据中心A）
Si Si
DMZ服务器
流量侦测集群
本地Ddos攻击清 洗设备
安全管理区
态势感知 漏洞扫描 数据库审计 日志审计
IDS
Si
Si
核心业务区 核心业务数据交换区
签名验签 服务器 用户网关
数据交互服务器
态势感知 漏洞扫描 数据库审计 日志审计
IDS
流量侦测集群
本地Ddos攻击清 洗设备
安全管理区
安全隔离区
互联交换机
1. 数据中心整体构架 – 灾备方案
核心业务区
公共服务区
市区一体化多测合一管理系统建设研究与探索——以杭州市为例
实现碳储量和碳汇能力统计调查与监测。
另一方面实现智能评估。
通过调查分析、现场观测和模型模拟等手段，分析整治修复区湿地碳储量的变化，预估生态修复项目红树林10年、20年、30年的碳汇能力。
同时将事前模拟、事中预警与事后评估相结合，切实发挥红树林蓝碳交易固碳储碳经济价值，为绩效指标计算、固碳能力计算、生态价值核算、生态补偿、成效评估等提供决策支撑。
随着政府“放管服”改革不断深入，优化营商环境的要求不断提升，“多测合一”改革工作逐步走进“深水区”。
2021年，国务院发文《国务院关于开展营商环境创新试点工作的意见》明确在北京、上海、重庆、杭州、广州、深圳6个城市开展营商环境创新试点，开展分阶段整合相关测绘测量事项。
杭州市结合实际情况，出台了《杭州市深化“多测合一”改革的实施意见》，明确按照“同一标的物只测一次”的原则，分阶段整合规划、土地、房产、交通、绿化、人防、消防等测绘测量事项，同一阶段涉及的多个测量事项合并，实现“多测合一”。
将工程建设项目审批全流程测绘服务划分为三个阶段：一是前期服务阶段，本阶段主要涉及土地勘测定界、宗地测绘等测量事项；二是审批监管服务阶段，本阶段主要涉及不动产预测绘、人防面积预测绘、定位测量、±0.00检测等测量事项；三是竣工验收服务阶段，本阶段主要涉及竣工规划核实测量、不动产权籍调查、机动车停车场（库）测量、绿地测量、人防测量、消防测量和地下管线等测量事项。
《杭州市深化“多测合一”改革的实施意见》还明确了在统一测绘技术标准体系的基础上，建立并推广应用全市统一的“多测合一”管理系统，实现“多测合一”项目的测绘服务机构测绘成果的在线汇交和测绘成果在各部门间的共享互认。
一、现状分析2020年开始，杭州市市本级启动建设“多测合一”管理系统，目前市本级已建成并投入使用，正逐步向下辖各区县推广应用系统。
对照部省相关要求，系统应用前，各区县主要存在以下问题。
（一）测绘成果缺乏统一有效的数字化管理手段杭州下辖各区测绘主管部门在“多测合一”测绘成果管理方面存在不足，如管理略显混乱、成果存储涣散、业务应用完后不保存等，对测绘成果没有形成统一管理、统一应用的管理机制，严重缺乏数字化、智能化的管理手段。
基于营配调业务深度融合的供电服务指挥平台
基于营配调业务深度融合的供电服务指挥平台摘要：营配调一体化运作，实现营销、配网、调度等多个系统实时数据的整合、交换、共享及分析应用。
供电服务平台是一体化运作的信息管理平台之一，通过该平台可以创新管理的模式，为优质服务和经营管理提供了载体，是国家电网公司“三集五大”管理体系的深化应用，对企业的发展具有重要的现实意义和推广价值。
随着我国经济社会的发展、城镇化水平的提高和电力体制改革的推进，客户需求日趋多样化、个性化。
为此，在现有信息系统全面整合的基础上，融合营销、运检、调度三块业务，利用云平台、大数据、移动互联等新兴技术和智能化设备，基于全业务统一数据中心分析域，采用微服务／微应用架构，构建公司企业级跨专业供电服务指挥业务支撑功能，实现客户服务指挥、业务协同指挥、配电运营管控、服务质量监督等业务处理和分析监测功能。
关键词：营配调贯通；信息融合；业务协同；供电服务 1 引言供电服务指挥中心是构建现代服务体系的重要内容。
基于原供电服务体系，以客户为中心，以提高供电可靠性为主线，整合运检、营销、调度等专业指挥资源，集成配网调控、供电服务、用电服务、配网二次等全口径配网业务，组建新型供电服务指挥中心。
新型供电服务指挥中心相较传统供电服务指挥业务体现了更高的营配融合要求。
2 供电服务指挥平台整体架构供电服务指挥平台融合营销、运检、调控等信息，遵循配用电整体信息规划的分层结构，以系统标准建设为支撑、系统安全管控手段为保障，充分利用大数据技术、移动互联网技术，构建涵盖客户服务指挥、业务系统指挥、配网运营管控、服务质量监督等各项业务支撑功能。
供电服务指挥平台总体分为智能感知层、数据融合层、智能决策层。
（1）智能感知层。
智能感知层提供外部系统多源异构数据统一接入，通过数据批量抽取或数据采集前置机将数据快速、及时接入系统。
智能感知层提供数据接入的监控、数据抽取任务调度、源端数据冗余与校验等功能。
（2）数据融合层。
数据融合层采用云计算、大数据技术构建供电服务指挥平台的数据存储、数据计算分析平台和对上层业务应用提供统一数据访问服务和统一数据分析服务。
科学构建一体化架构eai
标准化和开放性
灵活性
EAI一体化架构应具备良好的灵活性，能够快速适应企业业务变化和扩展需求。支持模块化设计，便于根据实际需求进行功能定制和调整。
可扩展性
EAI架构应具备可扩展性，能够随着企业规模扩大和业务增长进行平滑升级。同时，应考虑未来技术的发展趋势，为新的应用和技术预留集成空间。
灵活性和可扩展性
采用统一的集成标准或规范，如SOAP、REST等。
系统监控与容错
实施监控机制，及时发现并处理系统故障。
数据映射与转换
使用数据映射工具或中间件进行数据格式转换。
技术挑战及解决方务数据在不同系统中存在差异。
数据不一致性
业务挑战及解决方案
业务挑战及解决方案
集成安全
03
CHAPTER
EAI一体化架构的设计原则
在EAI一体化架构中，应遵循国际标准和行业标准，确保不同系统之间的互操作性和兼容性。同时，制定统一的接口规范，简化系统间的集成过程。
标准化
EAI架构应支持各种标准和协议，以便能够与不同厂商、不同技术平台的系统进行集成。此外，应提供开放的应用程序接口（API），方便第三方应用程序的开发和集成。
VS
EAI一体化架构应具备高可靠性，确保系统在各种情况下都能稳定运行。采用成熟的技术和可靠的硬件设备，降低故障风险。
稳定性
EAI架构应具备稳定性，能够应对高并发、大流量的场景，保证系统的连续性和稳定性。同时，应建立完善的监控和告警机制，及时发现和解决潜在问题。
可靠性
可靠性和稳定性
EAI一体化架构应重视安全性，采取多种安全措施保护数据和系统的安全。包括身份认证、访问控制、数据加密等手段，确保系统免受恶意攻击和数据泄露的风险。
流程集成是EAI一体化架构的关键部分，它通过流程管理、流程优化等技术，实现不同业务流程之间的衔接和协同。
构建大平台、大数据、大系统的一体化应用体系的方法与思路
构建大平台、大数据、大数据的一体化应用体系的方法与思路从2015年开始构建“大平台、大系统、大数据”的信息化建设新模式，开展了一系列的探索和实践；并最终形式了“以标准与技术体系为导向、以一体化互联开放式平台为基础、以统一数据资源管理为目标、以业务一体化为手段”的全新信息化新模式；形成为支撑该新模式所需的方法论、相关标准与规范、技术体系与平台，基于上述成果可以真正实现“大监管共治、大系统融合、大数据慧治、大服务惠民、大平台支撑”。
该模式的关键点是：让技术型的平台开发商负责平台和所有应用中共性功能和组件的开发，让业务型的应用开发商在平台上负责某一个具体业务应用的开发，但所有的业务应用对于用户和平台来说就是一个业务模块，业务应用不再是一个封闭和独立的系统，从而形成了“平台（1）＋应用（N）”的大系统，但不同的应用和平台都可以像一个服务进行分布式的部署；在数据方面，平台开发商负责公共数据集的设计、应用开发商进行业务数据集的设计，但平台开发商会审核业务数据集的设计，并统一整合公共数据集和业务数据集，形成逻辑统一的数据集；通过统一的数据访问接口为平台和应用提供针对结构化数据、非结构化数据的统一存取、查询和服务，从而实现真实的“一数一源”和“大数据”。
通过构建一个互联开放式平台为“大平台、大系统、大数据”的实现奠定基础，互联开放式平台的核心是将传统的“应用＋集成”模式转换化为“大系统”模式，从根本上解决数据孤岛和应用分隔所带来的问题；互联开放式平台的特点是：一、技术开放性，即各应用厂商均可以以此为基础进行应用的建设；二、标准化，各应用厂商遵循公开、开放的标准，不受特定厂商的影响；三、应用互联互通，各应用以平台为基础，以微服务为手段实现互联互通；四、平台化，该平台不是开发平台是支撑平台，各业务应用的开发不受平台的限制。
互联开放式平台的核心理念：“以标准为准绳、以数据资源为核心、以物理分层为基础，以服务为构件、以协同管控为目标”，最终形成以数据资源为导向的应用建设模式。
智慧农业大数据一体化平台建设综合解决方案
智慧农业大数据一体化平台建设综合解决方案一、平台架构和技术支持1.平台架构：采用微服务架构，分为数据采集、数据存储、数据分析和数据应用四个模块，每个模块之间通过API接口进行数据交互。
2.技术支持：采用云计算、大数据和物联网技术，包括云服务器、分布式存储、数据挖掘和可视化分析等技术。
二、数据采集和存储1.传感器网络：搭建覆盖农田的传感器网络，监测气候、土壤和作物的相关数据，包括温度、湿度、光照强度、土壤湿度、土壤pH值等。
2.数据采集设备：配备传感器采集设备，通过无线传输的方式将传感器采集到的数据上传到平台。
3.数据存储：采用分布式数据库存储数据，确保数据的安全性和可靠性，并通过数据备份、恢复和监控等措施保证数据的完整性。
三、数据分析和应用1.数据清洗和预处理：对采集到的原始数据进行清洗和预处理，包括数据去噪、异常值处理和数据补全等。
2.数据挖掘和建模：利用大数据技术和机器学习算法，对清洗后的数据进行分析和挖掘，提取数据的内在规律和农业生产的关键指标。
3.决策支持系统：建立决策支持系统，根据数据分析得到的结果，提供科学决策建议，帮助农业决策者制定种植、灌溉、施肥等农业生产计划。
4.数据应用服务：提供数据可视化和信息发布服务，将数据分析的结果以图表、报表和地图等形式展示，帮助农民了解农业生产的状态和趋势。
四、运营和维护支持1.平台运营：建立专门的平台运营团队，负责平台的日常运营和管理，包括用户管理、数据管理和服务支持等。
2.平台维护：定期对平台进行维护和升级，保持平台的稳定性和安全性，及时修复系统漏洞和故障。
3.用户培训和技术支持：提供用户培训和技术支持服务，帮助用户熟练使用平台功能和解决使用中的问题。
4.数据安全和隐私保护：采用安全加密技术，保障数据的安全性和隐私性，严格按照相关法律法规对数据进行保护。
综上所述，智慧农业大数据一体化平台建设综合解决方案通过整合农业数据资源，并运用云计算、大数据和物联网技术，为农业决策者提供科学决策建议，实现农业生产的智能化管理。
五种大数据架构简介
五种大数据架构简介随着互联网技术的飞速发展和数据量的爆炸式增长，大数据已经成为当今社会中不可忽视的一个重要领域。
在处理大数据时，选择合适的数据架构对于提高数据的效率和准确性至关重要。
本文将介绍五种常见的大数据架构，分别是集中式架构、分布式架构、Lambda架构、Kappa架构以及微服务架构。
1. 集中式架构集中式架构是最早出现的大数据架构之一。
它采用单一的中央服务器来处理和存储数据。
所有的数据都通过这个中央服务器进行处理和管理。
这种架构简单直观，易于控制和维护，但是在处理大规模数据时面临性能瓶颈和单点故障的问题。
2. 分布式架构为了解决集中式架构的问题，分布式架构应运而生。
分布式架构将数据分散存储在多个节点上，每个节点负责部分数据的处理和管理。
这种架构能够充分利用集群中的计算资源，提高数据处理的效率和容错性。
同时也引入了复杂的数据分片、数据同步和故障恢复等技术挑战。
3. Lambda架构Lambda架构是一种结合了实时处理和批量处理的大数据架构。
它将数据流分为两条路径：一条路径用于实时处理，另一条路径用于批量处理。
实时处理路径负责接收和处理实时数据，而批量处理路径则负责离线处理和存储大规模的历史数据。
最终，这两条路径的结果会被合并，提供给应用程序使用。
这种架构能够兼顾实时性和数据完整性，适用于需要实时数据分析的场景。
4. Kappa架构Kappa架构是对Lambda架构的一种改进和简化。
在Kappa架构中，实时处理和批量处理合并为一条路径。
它使用了流式处理引擎，能够实现实时数据处理和存储。
相比于Lambda架构，Kappa架构减少了系统的复杂性和延迟，但同时也限制了对历史数据的处理和分析能力。
5. 微服务架构微服务架构是一种将单一的大数据应用拆分成多个小型服务的架构。
每个服务都独立运行，可以根据不同的需求进行扩展和部署。
这种架构能够提高系统的灵活性和可扩展性，同时也降低了开发和维护的难度。
对于大数据应用来说，微服务架构可以将不同类型的数据处理服务进行解耦，提高整体的效率和可维护性。
基于微服务架构的大数据处理系统设计与实现
基于微服务架构的大数据处理系统设计与实现一、引言随着互联网和移动互联网的快速发展，数据量呈指数级增长，大数据处理系统成为各行业必不可少的基础设施。
传统的单体架构已经无法满足大数据处理的需求，因此基于微服务架构的大数据处理系统应运而生。
本文将探讨基于微服务架构的大数据处理系统设计与实现。
二、微服务架构概述微服务架构是一种将应用程序拆分为一组小型、独立部署的服务的架构风格。
每个微服务都运行在自己的进程中，并使用轻量级通信机制与其他服务进行通信。
微服务架构具有高内聚、松耦合、易扩展等特点，适合构建复杂的大数据处理系统。
三、大数据处理系统需求分析在设计大数据处理系统之前，首先需要对需求进行充分的分析。
大数据处理系统通常需要具备以下功能： 1. 数据采集：从各个数据源采集海量数据。
2. 数据存储：将采集到的数据进行存储，支持结构化和非结构化数据。
3. 数据清洗：对原始数据进行清洗和去重，保证数据质量。
4. 数据计算：对清洗后的数据进行计算和分析，生成报表和统计结果。
5. 数据展示：将计算结果以可视化的方式展示给用户。
四、微服务架构下的大数据处理系统设计1. 服务拆分在微服务架构下，大数据处理系统可以拆分为多个微服务，每个微服务负责一个特定的功能模块，如数据采集服务、数据存储服务、数据清洗服务、数据计算服务和数据展示服务等。
2. 服务间通信各个微服务之间通过轻量级通信机制进行通信，常用的通信方式包括RESTful API、消息队列和RPC等。
通过定义清晰的接口和协议，实现各个微服务之间的松耦合。
3. 数据存储大数据处理系统通常需要使用分布式存储系统来存储海量数据，如Hadoop HDFS、Apache HBase和Amazon S3等。
通过合理设计存储方案，保证数据的高可靠性和高可扩展性。
4. 弹性伸缩在设计大数据处理系统时，需要考虑系统的弹性伸缩能力。
通过自动化部署和水平扩展，实现系统根据负载情况动态调整资源。
大数据+微服务应用开发技术架构
大数据+微服务应用开发技术架构大数据+微服务应用开发技术架构指的是在开发大数据应用时，将微服务架构与大数据技术相结合的一种架构模式。
在这种架构下，大数据处理和存储的任务被分解为多个微服务，并通过服务之间的通信和协作来完成整个应用的功能。
以下是大数据+微服务应用开发技术架构的一般组成部分：1. 数据采集服务：负责采集和接收大量的数据源，例如传感器数据、日志、用户行为等。
这些数据可以通过消息队列等方式传递给其他服务进行处理。
2. 数据处理服务：负责对采集到的数据进行清洗、转换、分析等操作，并将处理后的数据存储到相应的数据存储系统中，例如关系型数据库、NoSQL数据库等。
3. 数据存储服务：负责存储大数据处理后的结果。
根据实际需求可以选择适合的数据存储技术，例如Hadoop HDFS、分布式文件系统、列式存储等。
4. 数据查询服务：负责提供对存储在数据存储服务中的数据进行查询和检索的接口。
可以使用分布式查询引擎、搜索引擎等技术来实现高效的查询功能。
5. 数据展示服务：负责将查询到的数据以可视化的形式展示给用户。
可以使用数据可视化工具、报表工具等来实现数据展示的功能。
6. 微服务架构：将上述各个服务拆分为独立可部署的微服务，每个微服务都有自己的独立开发、测试和部署流程。
微服务之间可以通过RESTful API、消息队列等方式进行通信和协作。
7. 弹性扩展和容错机制：由于大数据应用需要处理大量的数据和并发请求，因此需要具备弹性扩展和容错机制来应对高负载和系统故障的情况。
可以通过容器化技术、自动扩展机制、负载均衡等方式来实现弹性扩展和容错机制。
通过将大数据技术与微服务架构相结合，可以实现对大数据的分布式处理、高并发查询和可扩展性等需求，并且能够更好地解耦各个功能模块，提高开发效率和系统的可维护性。
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微服务和大数据支撑架构一体化微服务、大数据、AI、移动、物联网、云计算是软件的革命，微服务支持devops 敏捷开发，有利于开发效率提升和产品升级、运维，使用spring cloud开发微服务，部署在云平台上，对产品运行的数据通过大数据进行数据处理，通过分析分析业务数据和用户行为，达成产品运营，优化业务，节约成本，提高质量和效益，这是一个系统化的的解决思路，对产品一体化提供有力的支撑。
1.微服务介绍微服务是目前最先进的架构设计思想，在许多国内外大互联网公司得到成功的应用，其核心是化繁为简、化整为零，把应用分解为小的服务模块进行独立开发。
微服务的这一特点使其便于部署到容器，对整个开发、测试、运维都发生了革命性影响，有力地支持了devops开发，提高效率，便于维护升级和故障处理，带来了一系列优势。
那么，微服务有哪些奥秘呢？下面从技术原理上进行剖析。
化整为零的思路不是开发一个巨大的单体式的应用，而是将应用分解为小的、互相连接的微服务。
一个微服务一般完成某个特定的功能，比如下单管理、客户管理等等。
每一个微服务都是微型六角形应用，都有自己的业务逻辑和适配器。
一些微服务还会发布API给其它微服务和应用客户端使用。
其它微服务完成一个WebUI，运行时，每一个实例可能是一个云VM或者是Docker容器。
Spring Cloud是微服务开发的优秀框架，在spring Boot的基础上进行开发，Spring Cloud 为开发者提供了在分布式系统（如配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性Token、全局锁、决策竞选、分布式会话和集群状态）操作的开发工具。
使用Spring Cloud 开发者可以快速实现上述这些模式。
2.容器云介绍Docker是运行微服务的最佳解决方案，容器+微服务是一个革命。
Docker实际上是一个应用容器的引擎，可以让开发者非常方便地把自己的应用以及这个应用所需要的所有依赖都打进容器镜像当中，且具有可移植性，能够部署到任何服务器上。
项目基于Docker构建，如果把封装的微服务比喻成集装箱的话，k8s则提供了一个大轮船，装载了所有集装箱，为微服务运行提供一个稳定的运行环境，用户也可以在此基础上进行管理。
这里就可以享受到很多云端服务的优势。
微服务采用Kubernetes管理Docker，多个应用系统通过Docker形成集群，Kubernetes可以简单有效地管理各个集群。
Kubernetes的基本单元是Pods，用来定义一组相关的Container。
Kubernetes的优点是可以通过定义一个Replicationcontroller来将同一个模块部署到任意多个容器中，并且由Kubernetes 自动管理。
比如定义了一个Apache Pod，通过Replicationcontroller设置启动100个Replicas，系统就会在Pod创建后自动在所有可用的Minions中启动100个Apache Container。
并且轻松的是，当Container或者是所在的服务器不可用时，Kubernetes会自动通过启动新的Container来保持100个总数不变，这样管理一个大型系统变得轻松和简单。
容器和微服务：完美的一对可以将Linux 容器视为轻量型的虚拟机，从而可以更灵活地使用、更快速地继承和更容易地分发它们。
Docker 是在这方面走在前沿的项目之一。
自2012 年启动以来，Docker 团队（现在已是公司）提供了一种通过Linux 容器构建、打包和分发云本机应用程序的非常简单的方法。
容器与虚拟机有何不同？每个虚拟机（如下图中的左侧所示）运行自己的来宾操作系统实例，并提供它自己的库和二进制文件。
容器（如右侧所示）是隔离的，它们共享底层的主机OS 和库，只打包必要的应用程序二进制文件。
互通要求的是“可达、快速可达、安全并快速可达”。
一个微服务内部可采用本地方式，而微服务之间采用service地址（无论内部怎么漂移伸缩，对外地址不变），对于公网上的调用，采用宿主机端口映射出去是个可选方式。
微服务的伸缩与漂移，需要与监控能力结合，动态设置容器的ip。
K8S采用flanel 能自动设置容器IP，自动维护pod集群，出现故障可自动启动pod，极大地提高了系统的稳定性，减轻了维护的负担。
以漂移为例子，漂移有很多触发器，有因为故障的，有基于优化考虑的，比如像优化漂移这种，就要求定义很多维度，包括资源均衡维度、宿主机特性维度、标签配置变更维度等，需结合多维打分对微服务进行合理调度。
网络故障是非常常见的问题，为此，需要给物理机配置4块网卡，2个千兆网卡bound在一起，用于内部管理操作，2个万兆网卡bound在一起，用于外部业务访问，从而有效地加强了网络的稳定性。
3 微服务与devops微服务和docker，非常适合devops开发，一个image把开发、测试、部署、运维全流程打通，有利于自动化测试，一键部署，有效地提升效率和质量。
实现企业级DevOps，有很多方式和着手点，比如最常用的就是从持续发布开始。
而我们更聚焦企业的全生命周期，实现基于微服务架构的以下15个：•IAM：身份识别与访问管理，通过OAuth能力，一次登录，全网通行•SPM：软件产品管理，DevOps平台的核心管理对象：产品。
以产品维度为入口，管理包括产品的多版本，每个版本拥有多个组件，组件之间、组件与第三方产品之间的依赖关系等•SCM：软件配置管理，主要是应用配置的管理，在编译打包时通过autoconfig技术，注入到最终部署包•SRM：软件资源管理，资源，即上述产品的运行实例，所以持续发布等都是有SRM发起•SEM：软件环境管理，企业环境千差万别，SEM屏蔽了异构环境的差异性，让上游系统及业务能够松耦合的运行•QAF：质量保证反馈，这个系统负责收集全生命周期的数据反馈，为后续优化演进提供重要依据•UMC：统一监控中心，主要收集日志及资源运行信息，通过计算分析，形成相关报表，同时与告警中心对接，风险异常准实时提示•VCS：版本控制系统，默认集成GIT•CI：持续集成系统，默认集成Jenkins•BPR：二进制仓库•DPR：可部署包（镜像）仓库•PM：项目管理系统，可集成redmine或wiki，目前平台是自己实现的•IM：团队间即时通讯系统•TM：租户管理系统•MKT：云市场，平台最终期望作为中间平台，通过市场打通内容提供者与最终用户微服务对devops 开发提供良好的支持，代码和配置统一管理，通过镜像编译、发布、测试、部署运行，显著地提升了开发效率，简化了繁琐的流程，是一个重大的突破。
4.微服务事务处理框架结合目前事务处理的精华，我司开发了太极分布式事务处理框架TJDPH，采用可靠消息服务和补偿处理机制，巧妙地运用数据库的事务处理能力，对服务操作结果进行判断，调用应用系统自身的事务处理功能，从而有效地解决微服务的分布式事务处理问题。
通过使用缓存，解决服务调用的冥等性和消息的冥等性，在事务处理时，采用异步并行调用对应的服务，提高了性能。
TJDPH是一个非常优秀的框架，优势在于提高了应用的成功率，自动进行分布式事务处理，事务处理速度快，提高了数据的一致性，把对事务的处理由不可控变为可控，在事务处理时，采用异步调用服务，可以提高效率。
对需要人工处理的故障可一键完成，简单快捷，实现事务处理的自动化，框架提供SDK，开发使用方便，高效实用，可以支持任何微服务架构的项目，而且可以运用于任何其他项目，是一个业界领先的世界级成果。
5大数据处理开发运营平台收集产品运行数据，采用hadoop、hbase、spark、tenserflow等先进的大数据和人工智能AI技术，存储海量数据，保存所有数据、文档、资料，并采用机器学习对数据进行挖掘，使用贝叶斯算法、神经网络算法等先进技术开采数据金矿，提高数据的价值，便于优化产品，提升性能，创造性地提升产品功能和性能。
大数据需要成百上千的计算机高速运算，采用k8s提供docker容器，动态提供大量的容器支持大数据的计算，为大数据的实用提供强劲有力的支撑，而且对微服务提供良好的支持，节约成本，提升效率和质量。
6 公共基础平台设计公共基础平台（PAAS）是一个系统架构科学合理、开放互联的应用服务平台，提供基础的功能，可以复用到所有产品，提高开发效率，节约成本，提升质量。
不仅能解决数据互联互通问题，消除信息孤岛，实现资源整合与共享；而且未来能够灵活地应对需求发展，可以根据需求的发展变化，在此平台上快速开发建设丰富多样的应用，同时保证这些应用有机统一，集成创新，发挥最大效益。
基础平台提供统一门户、单点登录、用户权限管理中心、统一数据中心、统一认证中心、运维管理中心、消息推送中心、配置管理中心、统一注册及验证、统一注销、报表服务、统一会话、元数据、日志、缓存及通用基础功能等功能，通过先进的REST API 方式为产品提供有力的支撑，提高产品的整合能力，形成一个有机的生态系统。
采用开源的Kubernetes、ranchor、docker、etcd、marathon、mesos等开源容器及负载均衡和任务管理等技术，实现先进的PAAS平台。
统一管理服务、安全服务、数据管理、建设标准、相关规范与法规体系，避免管理混乱；通过云服务中间件和云聚合中间件实现信息共享与交换，实现统一用户认证，权限管理，单点登录；统一、开放的信息展现层（云门户、虚拟化社区）；提供基础软件和通用服务，并提供标准接口，可通过无代码开发工具和代码开发工具，快速开发，适应应用变化需求，为持续发展奠定技术基础。
7.微服务的价值每个服务都很简单，只关注于一个业务功能。
每个微服务可以由不同的团队独立开发。
微服务是松散耦合的。
微服务可以通过不同的编程语言与工具进行开发微服务、敏捷以及DevOps是同一理念的不同方面，把我们所做的事情拆解成小且可管理的条目，并且分而治之，可以使大型公司如同小公司一样行动敏捷。
围绕微服务来组织整个公司，让三到五人的自治团队为一个或多个服务负责，让这些团队自己决定需要使用的技术和方法。
更小的代码库可以让程序员更加专注，并且与产品客户有更投入的关系，这样程序员就能够对工作有更明晰的认识和更积极的动力。
与用户联系紧密后会得到更快的反馈，程序员可以更及时的发现产品所暴露的缺陷以及应当去实现的新功能。
采用微服务架构之后，即使有大量的服务同时宕掉，用户可能也察觉不到。
系统拥有更强大的容错能力，每个可能出错的服务都不会承担过多的功能，所以不会影响产品的使用。
微服务利于DevOps开发、自动化测试，运维并将所有服务merge到一个工程团队中，微服务架构支持快速持续持续交付流程，利于故障的快速排出总之，采用先进实用的微服务技术开发产品，使用spark、tensorflow实现大数据和人工智能学习，使用Ranchor、K8S构建容器支持微服务和大数据的运算，打造公共基础平台，充分复用，降低成本，提高效率和质量，用以上先进的技术培训员工，全面提升公司的核心竞争力，为公司的腾飞插上翅膀。