互联网实时流系统架构实践
物联网智能物流ppt课件
加强技术创新和人才培养
鼓励企业加强技术创新和人才培养，提高物 联网智能物流技术水平和应用能力。
推动供应链协同和整合
政府和企业应积极推动供应链协同和整合， 提高整体运作效率和竞争力。
强化数据安全和隐私保护
加强数据安全和隐私保护技术手段的建设， 确保物联网智能物流数据安全可控。
自动化仓储设备
详细解析京东无人仓中使用的自动化 仓储设备，如自动化立体仓库、AGV 搬运机器人、机械臂等。
智能管理系统
阐述京东无人仓的智能管理系统，包 括智能调度、智能路径规划、智能分 拣等功能。
运营效果分析
分析京东无人仓的运营效果，如提高 仓储效率、降低人力成本、提升客户 满意度等。
顺丰速运无人机配送模式创新举措
顺丰无人机配送概述
介绍顺丰速运无人机配送的概 念、发展背景、技术特点等。
创新举措
阐述顺丰在无人机配送方面的 创新举措，如研发新型无人机 、优化配送路径规划算法、提 高配送安全性等。
无人机配送系统
详细解析顺丰无人机配送系统 的构成，包括无人机、地面站 、调度中心等。
运营效果分析
分析顺丰无人机配送的运营效 果，如提高配送效率、降低配 送成本、拓展配送范围等。
03
智能物流系统架构与 功能实现
系统总体架构设计思路及原则
01
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04
模块化设计
将智能物流系统划分为多个独 立的功能模块，便于开发、测
试和维护。
高可用性
确保系统具备高可用性，能够 应对各种异常情况，保障物流
业务的连续性。
可扩展性
预留系统扩展空间，以便根据 业务需求进行功能升级和扩展
企业服务总线架构与实践
企业服务总线架构与实践在当今互联网时代，企业需要处理越来越多的数据和信息，为了便捷的管理和集成这些数据和信息，企业服务总线架构（ESB）越来越受到企业的关注和使用。
本文将会介绍ESB的原理，架构和实践，并探究它是如何帮助企业提高效率和降低成本的。
一. 什么是企业服务总线架构（ESB）？企业服务总线架构是一种集成架构，它将企业内部和外部的各种应用、服务和数据进行集成。
ESB主要由三个部分组成：消息总线、消息路由和消息转换。
消息总线是ESB的基础，它负责收集和传递数据和信息。
路由管理系统是ESB的核心部件，它通过路由技术使数据和信息可以在不同的系统之间传递。
转换管理系统是ESB的最后一个组成部分，它使数据实现格式和协议转换。
二. ESB架构的主要优点1. 提高IT资源的利用率ESB可以实现不同的应用之间的数据交互和协同工作，从而减少了人工的干预和数据转换的时间。
ESB可以在数据存储中心，以更加高效的方式对数据进行管理，提高IT系统的资源利用率，同时减少用户操作时间和工作量，实现企业的高利润。
2. 增强系统的可维护性在企业过程内部进行数据和服务的交换时，内部系统操作出现问题时，整个企业过程会受到牵扯，可能会导致整个过程的故障。
ESB通过该方式来提供了增强内部系统可维护性的功能。
ESB将不同系统之间的关系剥离开来，这使得在单独更新单个系统或重组整个系统上时，企业实现更加灵活和容易。
3. 加速业务流程的运行ESB可以使企业更加高效的管理业务流程和提高相关应用的实时性。
通过ESB，企业可以实现数据库访问和手动维护的优化，同时也可以 确保在分布式环境下，业务流程更加稳定可靠。
三. ESB架构的主要组成及原理1. 消息总线（Message Bus）消息总线作为ESB的核心组成部分，它主要负责解决消息的传输和通信问题。
它可以提供多种不同的通信协议，并通过端点（Endpoint）来实现消息的发送和接收。
2. 消息路由（Message Routing）消息路由是ESB的重点和难点。
利用C实现实时音视频数据传输系统设计与开发
利用C实现实时音视频数据传输系统设计与开发一、引言随着互联网的快速发展，音视频通信已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
实时音视频数据传输系统在视频会议、在线教育、远程医疗等领域发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍如何利用C语言实现一个高效稳定的实时音视频数据传输系统，涵盖系统设计与开发的方方面面。
二、系统架构设计在设计实时音视频数据传输系统时，首先需要考虑系统的整体架构。
一个典型的音视频传输系统包括采集模块、编码模块、传输模块、解码模块和渲染模块。
采集模块负责从摄像头和麦克风中获取音视频数据，编码模块将原始数据进行压缩编码，传输模块通过网络传输编码后的数据，解码模块将接收到的数据进行解码，最后渲染模块将解码后的数据显示在屏幕上。
三、采集模块设计与实现采集模块是实时音视频传输系统中至关重要的一环。
在C语言中，可以利用开源库如OpenCV来实现音视频数据的采集。
通过OpenCV提供的接口，可以轻松地从摄像头和麦克风中获取音视频数据，并进行预处理操作。
四、编码模块设计与实现编码模块负责对采集到的音视频数据进行压缩编码，以减小数据量并保证传输效率。
在C语言中，可以使用FFmpeg等开源编解码库来实现音视频数据的编码工作。
FFmpeg提供了丰富的API接口，可以方便地对音视频数据进行编解码操作。
五、传输模块设计与实现传输模块是实时音视频传输系统中连接采集端和播放端的桥梁。
在C语言中，可以利用Socket编程来实现音视频数据的传输。
通过Socket套接字接口，可以建立客户端和服务器之间稳定可靠的连接，并实现音视频数据的实时传输。
六、解码模块设计与实现解码模块负责将接收到的音视频数据进行解码操作，以便后续渲染显示。
在C语言中，可以使用FFmpeg等开源库来实现音视频数据的解码工作。
通过FFmpeg提供的API接口，可以轻松地对接收到的音视频数据进行解码操作。
七、渲染模块设计与实现渲染模块是实时音视频传输系统中最终将音视频数据显示在屏幕上的环节。
FDS技术介绍课件PPT
交互式操作
支持数据的交互式操作，如数据 筛选、排序、分组等，提高数据
分析的效率和准确性。
04
FDS在业务场景中应用实例
金融行业应用实例
信贷风险评估
01
FDS技术可应用于信贷风险评估，通过分析历史信贷数据，识
别潜在风险，提高信贷决策的准确性。
金融市场预测
02
利用FDS技术对金融市场数据进行建模和分析，预测市场趋势
物流预测
通过FDS技术对物流需求进行预测，帮助物流公 司提前调整资源配置，满足客户需求。
其他行业应用实例
智能制造
FDS技术可应用于智能制造领域，实现生产过程的自动化、智能 化和柔性化，提高生产效率和质量。
医疗健康
利用FDS技术分析医疗数据，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案 制定，提高医疗水平。
教育领域
通过课程学习和实践操作，学员 们掌握了运用FDS技术解决实际 问题的能力。
下一步学习计划和资源推荐
深入学习FDS技术
建议学员们继续深入学习FDS技术的相关知识和应用，提 升自己的专业素养。
参加相关实践活动
鼓励学员们积极参加与FDS技术相关的实践活动，如项目 实训、竞赛等，锻炼自己的实践能力。
推荐学习资源
层次化结构
FDS系统架构包括数据接入层、数据 处理层和数据存储层，各层次之间通 过接口进行通信，实现数据的快速处 理和存储。
各组成部分功能介绍
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数据接入层
负责接收来自客户端的数 据请求，对数据进行初步 处理和验证，然后将请求 转发给数据处理层。
数据处理层
对接收到的数据进行清洗 、转换、聚合等操作，以 满足业务需求和数据分析 要求。
有效管理网络流量——接入网流量数据采集与分析系统介绍
该 模 块 主 要
用来向最 终用户
显示 相 应 的安 全
该部分实现了服务器端与服务器端信 信息 。方式有两
息进行 同步的功能 ，服务器可 以同时从一 种， 一种是使用标
４ 、在整体构架中采用了Ｐ Ｐ ２ 技术， 保 证系统在局部网络故障中也能有效升级 ； ５ 、采用时间戳技术 ， 保证系统能够增 量更新 ，节省带宽，加快更新速度。
不断扩大，且网络结构和网上应用日 渐复 采用一些通用型的网络链路利用率的监视 Ｎ ｔ ｏ ｅｆ ｗ原来用于数据交换加速的功能已 ｌ 杂。为更好地管理网络、保障网络稳定运 软件， ＭＲ Ｇ， 如 Ｔ 利用Ｓ ＭＰ协议对网络 经逐步由网络设备 中的专用 Ａ Ｉ 芯片实 Ｎ ＳＣ
行、为用户提供优良的网络环境，网络管 的重点链路和互联点进行简单的端 口 级流 现， 而对流经网络设备的 Ｉ数据流进行测 Ｐ
理 者要实时监控 自身网络的负载状 况和重 量监视和统计；或利用 Ｒ Ｎ Ｉ Ｉ协议 量 和统计的功能也 已更加成熟 ，并成为 当 ＭＯ ／Ｉ
要业务的带宽占用率；准确计量国际、国 对网络中部分端口进行网络流量和上层业 今互联网领域公认的最主要的 Ｉ Ｐ流量分
内、教育网内、骨干网／城域网间通信流 务流量 的监视和采 集。这两种 网络流量分 析、统计和计费行业标准。Ｎ ｔｏ ｅｆ ｗ技术 ｌ
进行 同步 更
图 ２资源管理的具体实现流程
有效的为广大用户提供最新最全面的安全
技术特 点
１系统整体结构设计自主创新 ； ．
信息 。 目
（ 作者单 位为 Ｃ Ｐ１ 应急响应组 ） Ｅ Ｅ ￥Ｔ
新 ，具体流
５ 国 育 络２７ ８中 教 网 。 。
工业互联网平台工业大数据应用实践案例分享
工业互联网平台工业大数据应用实践案例分享第一章工业互联网平台概述 (3)1.1 工业互联网平台简介 (3)1.2 工业大数据应用价值 (3)第二章平台架构与关键技术 (4)2.1 平台架构设计 (4)2.1.1 总体架构 (4)2.1.2 关键模块设计 (4)2.2 关键技术解析 (4)2.2.1 数据采集技术 (5)2.2.2 数据存储技术 (5)2.2.3 数据处理技术 (5)2.2.4 数据安全技术 (5)2.3 技术应用实例 (5)第三章数据采集与接入 (5)3.1 数据采集方法 (5)3.1.1 传感器数据采集 (6)3.1.2 工控系统数据采集 (6)3.1.3 网络数据采集 (6)3.1.4 人工录入数据采集 (6)3.2 数据接入流程 (6)3.2.1 数据源识别与接入协议制定 (6)3.2.2 数据传输与存储 (6)3.2.3 数据清洗与转换 (6)3.2.4 数据索引与查询 (6)3.3 数据预处理 (7)3.3.1 数据完整性检查 (7)3.3.2 数据一致性检查 (7)3.3.3 数据归一化处理 (7)3.3.4 数据降维处理 (7)3.3.5 数据加密与安全 (7)第四章数据存储与管理 (7)4.1 数据存储策略 (7)4.2 数据管理技术 (7)4.3 数据安全性保障 (8)第五章数据分析与挖掘 (8)5.1 数据分析流程 (8)5.2 数据挖掘算法 (9)5.3 应用案例分享 (9)第六章智能制造与应用 (9)6.1 智能制造概述 (9)6.2 智能制造应用场景 (10)6.2.1 生产线智能化改造 (10)6.2.2 供应链管理 (10)6.3 应用案例分享 (10)第七章个性化定制与优化 (11)7.1 个性化定制方法 (11)7.1.1 定制需求分析 (11)7.1.2 定制方案设计 (11)7.1.3 定制流程实施 (11)7.2 优化策略与应用 (11)7.2.1 生产过程优化 (11)7.2.2 资源配置优化 (11)7.2.3 供应链协同优化 (11)7.3 应用案例分享 (12)第八章预测性维护与故障诊断 (12)8.1 预测性维护技术 (12)8.1.1 传感器监测技术 (12)8.1.2 数据挖掘与分析技术 (12)8.1.3 机器学习与人工智能技术 (13)8.2 故障诊断方法 (13)8.2.1 信号处理方法 (13)8.2.2 机理分析方法 (13)8.2.3 数据驱动方法 (13)8.3 应用案例分享 (13)第九章能源管理与优化 (13)9.1 能源管理策略 (13)9.1.1 引言 (14)9.1.2 能源管理策略制定 (14)9.1.3 能源管理策略实施 (14)9.2 能源优化技术 (14)9.2.1 引言 (14)9.2.2 能源优化技术概述 (14)9.2.3 能源优化技术应用 (14)9.3 应用案例分享 (15)9.3.1 某钢铁企业能源管理案例 (15)9.3.2 某化工企业能源优化案例 (15)9.3.3 某家电企业能源管理案例 (15)第十章工业互联网平台发展趋势与展望 (15)10.1 发展趋势分析 (15)10.2 面临的挑战与机遇 (16)10.3 未来发展展望 (16)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台简介工业互联网平台是指基于云计算、大数据、物联网等现代信息技术，集成工业生产、管理、服务等各个环节的数据资源，实现设备、系统、人三者之间的互联互通，提供数据采集、存储、处理、分析、应用等全流程服务的平台。
微服务管理实习报告
一、实习背景随着互联网技术的飞速发展，企业对软件系统的需求日益复杂，传统的单体应用架构已无法满足业务快速迭代和扩展的需求。
微服务架构因其模块化、解耦、高可用性等特点，逐渐成为软件开发的主流模式。
为了更好地理解和掌握微服务架构的管理，我选择了在一家互联网公司进行微服务管理实习。
二、实习单位及部门实习单位：XX互联网科技有限公司实习部门：技术运维部三、实习时间2023年X月X日至2023年X月X日四、实习内容在实习期间，我主要参与了以下工作：1. 微服务架构概述首先，我学习了微服务架构的基本概念、特点以及与传统架构的区别。
通过阅读相关书籍和资料，了解了微服务架构的设计原则、服务治理、部署和监控等方面的知识。
2. 微服务框架学习我选择了Spring Cloud作为微服务框架，学习了其核心组件，如Eureka、Ribbon、Hystrix、Zuul等。
通过实际操作，掌握了如何使用Spring Cloud构建微服务应用、服务注册与发现、负载均衡、断路器、网关等。
3. 服务治理在实习过程中，我参与了服务治理的实践，包括服务注册与发现、服务熔断、限流、服务监控等。
通过使用Eureka、Hystrix等组件，实现了服务的自动注册、发现、熔断和限流，保证了微服务系统的稳定运行。
4. 服务部署与监控我学习了Docker和Kubernetes等容器技术，掌握了微服务应用的容器化部署。
同时，利用Prometheus、Grafana等工具对微服务系统进行监控，实时了解系统运行状态和性能指标。
5. 项目实践在实习期间，我参与了公司某项目的微服务化改造。
具体工作如下：（1）分析现有系统架构，确定微服务划分方案；（2）根据需求设计微服务接口，实现服务功能；（3）搭建微服务框架，实现服务注册与发现、负载均衡、熔断等功能；（4）编写自动化部署脚本，实现微服务应用的自动化部署；（5）监控微服务系统，及时发现并解决问题。
五、实习收获通过本次实习，我收获颇丰：1. 理论知识与实践经验相结合我将微服务架构的理论知识应用于实际项目中，提高了自己的动手能力。
工业互联网体系架构2.0共3篇
工业互联网体系架构2.0共3篇工业互联网体系架构2.01随着“工业互联网”概念的提出，工业制造业正面临数字化、网络化和智能化的新时代。
工业互联网是指以物物互联、人机互联和智能决策为核心特点的新型信息化和工业化深度融合的产业形态。
而工业互联网体系架构则是这个产业形态的基石，是工业制造业实现数字化、网络化和智能化的关键前提。
在工业互联网体系架构1.0时代，人们主要采用基于传统技术、信息孤岛的思维模式来实现数字化、网络化和智能化，这导致了工业生产环节的信息孤立，处理能力不足，难以满足产业快速发展的需求。
如今，工业互联网体系架构2.0已经全面崭露头角，以场景应用为基础，实现了多数据源、海量数据、复杂数据的整合和处理，使得工业生产变得更加高效、智能化和可持续。
工业互联网体系架构2.0的核心是基于场景，区别于传统的基于技术领域的体系架构，它将相似产业链、类似场景的企业，以及不同产业相同场景的企业，汇聚在一起，形成以产业链场景为中心的体系架构。
这样的体系架构更便于形成基于场景的信息流、物流、价值流，从而实现全产业链、全价值链的数字化和智能化协同。
工业互联网体系架构2.0还包括边缘计算、云计算、大数据、物联网技术等，它们的整合和共享构成了工业制造的数字基础架构。
其中，边缘计算技术的应用，使得网络性能得以优化，实现了低延迟、高可靠和在线随时可用等特性。
云计算技术的应用，则将分布式的计算资源构成统一的服务，使得机器学习、能源管理、安全监控等应用得以实现。
大数据的应用，则可以整合工业系统内部数据、外部数据、历史数据等，形成更加全面、准确的信息。
物联网技术的应用，则能够提升系统的感知和控制能力，从而实现自动化、智能化生产。
工业互联网体系架构2.0的实施，需要从多个方面推进。
首先，要在技术上进行升级。
例如，要升级网络设备、传感器、自动化设备等，使其变得更加智能化和互联化。
其次，要在组织上进行升级。
例如，要改变传统的单向管理模式，实现信息和决策的共享。
IT行业云计算服务架构部署与实施指南
IT行业云计算服务架构部署与实施指南第一章云计算服务概述 (2)1.1 云计算服务定义 (2)1.2 云计算服务类型 (2)1.2.1 基础设施即服务（IaaS） (2)1.2.2 平台即服务（PaaS） (3)1.2.3 软件即服务（SaaS） (3)1.3 云计算服务优势 (3)1.3.1 成本效益 (3)1.3.2 灵活性与扩展性 (3)1.3.3 安全性 (3)1.3.4 易用性与便捷性 (3)1.3.5 环保节能 (3)第二章云计算服务架构设计 (4)2.1 服务架构设计原则 (4)2.2 服务架构关键组件 (4)2.3 服务架构设计方法 (4)第三章云计算服务部署策略 (5)3.1 部署模式选择 (5)3.2 部署流程与步骤 (5)3.3 部署风险与应对措施 (6)第四章虚拟化技术与应用 (6)4.1 虚拟化技术概述 (6)4.2 虚拟化技术应用场景 (7)4.2.1 服务器虚拟化 (7)4.2.2 存储虚拟化 (7)4.2.3 网络虚拟化 (7)4.3 虚拟化技术选型与优化 (7)4.3.1 虚拟化技术选型 (7)4.3.2 虚拟化技术优化 (8)第五章云计算服务安全策略 (8)5.1 安全风险分析 (8)5.2 安全策略制定 (9)5.3 安全措施实施 (9)第六章云计算服务功能优化 (9)6.1 功能评估与监控 (9)6.1.1 功能评估指标 (10)6.1.2 功能监控方法 (10)6.2 功能优化策略 (10)6.2.1 硬件优化 (10)6.2.2 软件优化 (10)6.2.3 架构优化 (10)6.3 功能优化实践 (11)6.3.1 系统功能测试 (11)6.3.2 功能调优 (11)6.3.3 持续优化 (11)第七章云计算服务运维管理 (11)7.1 运维管理原则 (11)7.2 运维管理流程 (12)7.3 运维管理工具与应用 (12)第八章云计算服务成本控制 (13)8.1 成本构成分析 (13)8.2 成本控制策略 (13)8.3 成本控制实践 (14)第九章云计算服务项目实施 (14)9.1 项目筹备与规划 (14)9.1.1 项目筹备 (14)9.1.2 项目规划 (15)9.2 项目实施流程 (15)9.2.1 项目启动 (15)9.2.2 项目实施 (15)9.2.3 项目监控 (16)9.3 项目验收与评估 (16)9.3.1 项目验收 (16)9.3.2 项目评估 (16)第十章云计算服务发展趋势与展望 (16)10.1 发展趋势分析 (16)10.2 技术创新展望 (17)10.3 行业应用前景预测 (17)第一章云计算服务概述1.1 云计算服务定义云计算服务是指基于互联网的计算模式，通过将计算、存储、网络等资源集中在云端数据中心，以服务的形式提供计算能力和数据存储，用户无需购买和维护物理硬件及软件，即可通过网络按需获取相应的服务。
互联网行业的网络架构设计
互联网行业的网络架构设计随着互联网的迅速发展，网络架构设计成为互联网行业中不可或缺的一部分。
良好的网络架构设计决定了系统的可靠性、灵活性和性能。
在这篇文章中，我们将探讨互联网行业中的网络架构设计原则、常见的设计模式以及一些最佳实践。
一、网络架构设计原则在进行网络架构设计时，有几个重要的原则需要遵循：1. 可靠性：网络架构设计应确保系统具有高可靠性和容错性。
通过使用冗余设备和备份机制，可以最大程度地减少系统故障和服务中断的风险。
2. 扩展性：互联网行业中的网络架构设计必须具备良好的扩展性，以适应不断增长的用户量和数据流量。
通过使用水平扩展和垂直扩展等技术手段，可以实现系统的高性能和可扩展性。
3. 安全性：网络架构设计应考虑到安全性问题，确保用户数据和系统资源的保护。
通过使用加密技术、访问控制和防火墙等安全措施，可以最大程度地减少安全漏洞和风险。
4. 可管理性：良好的网络架构设计应具备易于管理和维护的特性。
通过使用监控系统、自动化工具和文档化的操作流程，可以简化系统的管理和维护工作，提高工作效率。
二、常见的网络架构设计模式在互联网行业中，有几种常见的网络架构设计模式，可以应用于不同的业务场景：1. 分层架构：分层架构将系统划分为多个层次，每个层次负责不同的功能。
常见的层次包括表示层、应用层、业务逻辑层和数据访问层等。
通过分层架构，可以实现系统的模块化和可扩展性。
2. 微服务架构：微服务架构将系统划分为多个小型的独立服务，每个服务负责一个特定的功能。
每个服务可以独立开发、部署和扩展，提高系统的灵活性和可维护性。
3. 云架构：云架构是基于云计算技术的网络架构设计模式。
通过使用云服务提供商的资源和服务，可以实现系统的弹性扩展、高可用性和灵活性。
4. 边缘计算架构：边缘计算架构将计算和存储资源放置在距离终端设备更近的边缘节点上。
通过将计算任务分布到边缘节点，可以减少数据传输延迟和网络拥塞，提高系统的响应速度和性能。
数据湖与实时数据处理的架构设计
数据湖与实时数据处理的架构设计数据湖和实时数据处理是当今互联网和大数据时代中的关键概念，对于企业和组织的数据管理起着重要的作用。
本文将介绍数据湖和实时数据处理的概念，并讨论它们的架构设计原则和最佳实践。
一、数据湖的概念与架构设计数据湖是指一个集中存储大量原始和结构化数据的存储系统，它可以容纳各种类型、格式和源头的数据，同时不需要预定义模式或固定结构。
数据湖的架构设计应该考虑以下几个方面：1. 存储层：数据湖的存储层应该具备高可靠性、可扩展性和容错性。
常见的存储层包括分布式文件系统（如Hadoop HDFS）、对象存储服务（如Amazon S3）等。
2. 数据采集：数据湖的架构应该支持各种数据源的数据采集，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
数据采集可以通过离线批量导入、实时流式传输或者API集成实现。
3. 数据管理：数据湖的架构应该支持数据的管理和元数据的维护。
数据管理主要包括数据的分区和分桶、数据版本管理、数据质量管理等。
4. 数据访问：数据湖的架构应该提供灵活、高效的数据访问机制。
常见的数据访问方式包括SQL查询、数据仓库集成、即席查询工具、数据可视化工具等。
5. 数据安全：数据湖的架构应该考虑数据的安全性，包括数据的加密、访问控制和身份认证等。
数据的敏感信息应该进行脱敏处理。
二、实时数据处理的概念与架构设计实时数据处理是指将数据在其生成时或到达时立即进行处理和分析的能力。
实时数据处理的架构设计应该考虑以下几个方面：1. 数据采集与传输：实时数据处理的架构应该能够实时采集和传输数据。
常见的数据采集方式包括消息队列、流式处理引擎和日志收集器等。
2. 数据处理引擎：实时数据处理的架构应该包含高性能、低延迟的数据处理引擎。
常见的数据处理引擎包括Apache Kafka、Apache Flink和Apache Storm等。
3. 数据存储与缓存：实时数据处理的架构应该能够快速存储和访问数据。
网络信息安全保障体系构建与实践经验分享
网络信息安全保障体系构建与实践经验分享第1章网络信息安全概述 (4)1.1 网络信息安全的重要性 (4)1.2 我国网络信息安全现状 (4)1.3 网络信息安全保障体系构建的目标与意义 (4)第2章网络信息安全法律法规与政策 (5)2.1 我国网络信息安全法律法规体系 (5)2.1.1 法律层面 (5)2.1.2 法规层面 (5)2.1.3 标准与规范 (5)2.2 我国网络信息安全政策发展历程 (5)2.2.1 初创阶段（19942002年） (5)2.2.2 发展阶段（20032012年） (6)2.2.3 深化阶段（2013年至今） (6)2.3 国际网络信息安全法律法规与政策借鉴 (6)2.3.1 美国网络信息安全法律法规与政策 (6)2.3.2 欧盟网络信息安全法律法规与政策 (6)2.3.3 日本网络信息安全法律法规与政策 (6)第3章网络信息安全风险评估与管理 (6)3.1 网络信息安全风险评估方法 (6)3.1.1 问卷调查法 (6)3.1.2 安全检查表法 (6)3.1.3 威胁树分析法 (7)3.1.4 漏洞扫描与渗透测试 (7)3.2 网络信息安全风险管理体系构建 (7)3.2.1 风险管理组织架构 (7)3.2.2 风险管理策略与流程 (7)3.2.3 风险识别与评估 (7)3.2.4 风险控制与监控 (7)3.3 网络信息安全风险控制策略 (7)3.3.1 技术措施 (7)3.3.2 管理措施 (7)3.3.3 物理措施 (7)3.3.4 应急预案与响应 (8)第4章网络信息安全防护技术 (8)4.1 防火墙技术 (8)4.1.1 防火墙的基本概念 (8)4.1.2 防火墙的关键技术 (8)4.1.3 防火墙的部署策略 (8)4.2 入侵检测与防御系统 (8)4.2.1 入侵检测系统概述 (8)4.2.2 入侵检测技术 (8)4.2.3 入侵防御系统 (8)4.2.4 入侵检测与防御系统的实践应用 (8)4.3 加密技术 (8)4.3.1 加密技术基础 (8)4.3.2 对称加密与非对称加密 (9)4.3.3 数字签名与证书 (9)4.4 安全审计技术 (9)4.4.1 安全审计概述 (9)4.4.2 安全审计技术与方法 (9)4.4.3 安全审计系统的实践应用 (9)第5章网络信息安全漏洞管理 (9)5.1 漏洞的分类与等级 (9)5.1.1 漏洞分类 (9)5.1.2 漏洞等级 (9)5.2 漏洞检测与评估 (10)5.2.1 漏洞检测 (10)5.2.2 漏洞评估 (10)5.3 漏洞修复与防范策略 (10)5.3.1 漏洞修复 (10)5.3.2 防范策略 (10)第6章网络信息安全事件应急响应 (11)6.1 网络信息安全事件分类与定级 (11)6.1.1 事件分类 (11)6.1.2 事件定级 (11)6.2 应急响应流程与组织架构 (11)6.2.1 应急响应流程 (11)6.2.2 组织架构 (11)6.3 应急响应技术手段与策略 (12)6.3.1 技术手段 (12)6.3.2 策略 (12)第7章网络信息安全运维管理 (12)7.1 网络信息安全运维管理体系构建 (12)7.1.1 运维管理体系概述 (12)7.1.2 运维管理组织架构 (12)7.1.3 运维管理制度与政策 (12)7.1.4 运维管理能力提升 (12)7.2 网络信息安全运维流程与规范 (13)7.2.1 运维流程设计 (13)7.2.2 运维规范制定 (13)7.2.3 运维流程与规范的实施与优化 (13)7.3 网络信息安全运维工具与平台 (13)7.3.1 运维工具的选择与部署 (13)7.3.2 运维平台的建设与整合 (13)7.3.3 运维平台的功能与功能优化 (13)7.3.4 运维平台的安全保障 (13)第8章网络信息安全意识与培训 (13)8.1 网络信息安全意识教育的重要性 (13)8.1.1 网络信息安全风险概述 (13)8.1.2 网络信息安全意识教育的作用 (13)8.2 网络信息安全培训内容与方法 (14)8.2.1 培训内容 (14)8.2.2 培训方法 (14)8.3 网络信息安全意识与培训的实践案例 (14)8.3.1 案例一：某企业网络信息安全意识教育实践 (14)8.3.2 案例二：某高校网络信息安全培训实践 (15)8.3.3 案例三：某部门网络信息安全培训实践 (15)第9章网络信息安全保障体系评估与优化 (15)9.1 网络信息安全保障体系评估方法 (15)9.1.1 体系架构评估 (15)9.1.2 安全风险评估 (15)9.1.3 安全功能评估 (15)9.2 网络信息安全保障体系优化策略 (15)9.2.1 技术手段优化 (15)9.2.2 管理体系优化 (15)9.2.3 资源配置优化 (16)9.3 网络信息安全保障体系持续改进 (16)9.3.1 监控与审计 (16)9.3.2 事件响应与处置 (16)9.3.3 政策法规更新与培训 (16)9.3.4 技术研究与创新 (16)第10章网络信息安全保障体系实践案例分享 (16)10.1 行业实践案例 (16)10.1.1 案例背景 (16)10.1.2 实践措施 (16)10.1.3 实践效果 (16)10.2 金融行业实践案例 (17)10.2.1 案例背景 (17)10.2.2 实践措施 (17)10.2.3 实践效果 (17)10.3 互联网企业实践案例 (17)10.3.1 案例背景 (17)10.3.2 实践措施 (17)10.3.3 实践效果 (17)10.4 教育行业实践案例 (17)10.4.1 案例背景 (18)10.4.2 实践措施 (18)10.4.3 实践效果 (18)第1章网络信息安全概述1.1 网络信息安全的重要性网络信息安全是维护国家利益、保障经济社会稳定、保护公民个人信息安全的关键环节。
实时数据架构体系建设思路
实时数据架构体系建设思路随着互联网的发展进入下半场，数据的时效性对企业的精细化运营越来越重要，商场如战场，在每天产生的海量数据中，如何能实时有效的挖掘出有价值的信息，对企业的决策运营策略调整有很大帮助。
此外，随着5G 技术的成熟、广泛应用，对于工业互联网、物联网等数据时效性要求非常高的行业，企业就更需要一套完整成熟的实时数据体系来提高自身的行业竞争力。
本文从上述现状及实时数据需求出发，结合工业界案例、笔者的实时数据开发经验，梳理总结了实时数据体系建设的总体方案，本文主要分为三个部分：•第一部分主要介绍了当下在工业界比较火热的实时计算引擎Flink 在实时数据体系建设过程中主要的应用场景及对应解决方案；•第二部分从实时数据体系架构、实时数据模型分层、实时数据体系建设方式、流批一体实时数据架构发展等四个方面思考了实时数据体系的建设方案；•第三部分则以一个具体案例介绍如何使用Flink SQL 完成实时数据统计类需求。
一、Flink 实时应用场景目前看来，Flink 在实时计算领域内的主要应用场景主要可分为四类场景，分别是实时数据同步、流式ETL、实时数据分析和复杂事件处理，具体的业务场景和对应的解决方案可详细研究下图，文字层面不再详述。
二、实时数据体系架构实时数据体系大致分为三类场景：流量类、业务类和特征类，这三种场景各有不同。
•在数据模型上，流量类是扁平化的宽表，业务数仓更多是基于范式的建模，特征数据是KV 存储；•从数据来源区分，流量数仓的数据来源一般是日志数据，业务数仓的数据来源是业务binlog 数据，特征数仓的数据来源则多种多样;•从数据量而言，流量和特征数仓都是海量数据，每天十亿级以上，而业务数仓的数据量一般每天百万到千万级；•从数据更新频率而言，流量数据极少更新，则业务和特征数据更新较多，流量数据一般关注时序和趋势，业务数据和特征数据关注状态变更；•在数据准确性上，流量数据要求较低，而业务数据和特征数据要求较高。
专有云建设推动IT架构转型实践
栏目编辑：梁春丽E-mail:********************一、引言（一）背景和目标广东农信是省内规模最大的普惠金融机构，为推进“数字农信”转型，迫切需要大力发展金融科技来提升金融服务水平。
广东农信是一个多法人体系，新形势下，一方面如何响应农商行（农信社）的差异化、个性化需求，打造弹性IT架构，快速灵活地应对互联网金融和大数据等发展趋势的挑战，另一方面如何在“大系统”框架下发挥“小法人”自主创新能力，打造金融科技合作生态，成为IT建设需要考量的重点要求。
广东农信“十三五”前建设的系统大多采用传统竖井方式，灵活性、扩展性难以适应新形势带来的挑战。
面对新形势、新要求，为了克服原有IT架构的弊端，提升科技对业务的支撑与推动作用，广东农信在“十三五”IT规划中提出了“云化”和“平台化”的架构转型策略，并在IT规划落地中将云平台建设作为推动整体架构转型的重要抓手。
广东农信云平台建设充分考虑互联网、大数据、开放生态形势下的应用承载要求，以开放、合作、共享为总体思路，旨在构建“开放、共享、安全、弹性”的云服务平台，并基于云平台推动应用平台化、数据资产化，促进IT架构的转型升级，建设适应多法人特色的云服务能力和生态体系。
（二）主要工作概述专有云建设及基于云平台的架构转型是一个持续的过程。
在“十三五”IT规划明确提出“云化”架构摘要：广东农信在IT规划落地实践中，将云平台建设作为整体IT架构“平台化”和“云化”转型的重要抓手。
在广泛的调研和比选方案后，广东农信采用一体化的互联网私有云解决方案，建设了“开放、共享、安全、弹性”的专有云平台。
该专有云平台将云计算和大数据融合，具备完整的IaaS，PaaS，DaaS，Devops和安全能力，为业务和数据应用提供了强大的基础支撑能力，是农村中小金融机构中首个完整的互联网化专有云落地案例。
专有云服务及新技术、新架构在互金业务中台、大数据云平台等重点平台中的应用，以及在其他应用中的推广，促进了基础设施弹性化、应用平台化、数据资产化，有效推动了整个IT架构的转型，改变了IT建设模式，提升了IT研发效能。
基于实验工坊的“信号与系统”实时远程实验教学研究与实践
２０２１年３月第１０卷 第２期 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｅｎｇｂｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｍａｒ ２０２１Ｖｏｌ １０，Ｎｏ ２基于实验工坊的“信号与系统”实时远程实验教学研究与实践收稿日期：２０２０－１１－１５ 通讯联系人基金项目：安徽省教学研究重大项目（２０１８ＪＹＸＭ０３３８，２０１８ＪＹＸＭ０５０４）；安徽省教学研究项目（２０１９ＪＹＸＭ１１７７，２０１７ｚｈｋｔ１８０）；校级教学研究重点项目（２０２０ｈｓｊｙｘｍ０６）。
作者简介：王仲根（１９８１－），男，江苏盐城人，副教授，博士。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｇｗａｎｇ＠ａｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ王仲根１，聂文艳２，王 智１，林 涵１，洪 炎１（１．安徽理工大学 电气与信息工程学院，安徽 淮南 ２３２００１；２．淮南师范学院 机械与电气工程学院，安徽 淮南 ２３２０３８）摘 要：课内实验作为理论教学的辅助环节，与理论讲解相结合，可以在实践中帮助学生更好地理解概念，提高学生分析和解决实际问题的能力。
受新型冠状病毒肺炎（ＣＯＶＩＤ １９）疫情的影响，依托实验设备的线下实验教学难以开展。
因此，本文基于实验工坊平台，结合虚拟仿真和云平台技术，给出一种基于实验工坊的实时远程实验教学方法。
以信号与系统实验为例，借用远程实验平台完成理论、仿真结果分析。
实践表明，该实验方法完全开放、可随时随地地完成实验，满足“停课不停学”要求，同时可以提升学生的实践能力和创新能力。
关键词：远程教学；实验工坊；虚拟仿真；信号与系统中图分类号：ＴＮ９１１．６－４；Ｇ６４２文献标识码：Ａ文章编号：（２０２１）０２－０１０３－０５ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＰｒａｃｔｉｃｅｏｆ“ＳｉｇｎａｌａｎｄＳｙｓｔｅｍ”Ｒｅａｌ ｔｉｍｅＲｅｍｏｔｅＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌＴｅａｃｈｉｎｇＢａｓｅｄｏｎＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌＷｏｒｋｓｈｏｐＷＡＮＧＺｈｏｎｇ ｇｅｎ１ ，ＮＩＥＷｅｎ ｙａｎ２，ＷＡＮＧＺｈｉ１，ＬＩＮＨａｎ１，ＨＯＮＧＹａｎ１（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＡｎｈｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｕａｉｎａｎ，２３２００１，Ａｎｈｕｉ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｉｎａｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈｕａｉｎａｎ，２３２０３８，Ａｎｈｕｉ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｃｌａｓｓｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｓａｎａｕｘｉｌｉａｒｙｌｉｎｋｏｆｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｔｅａｃｈｉｎｇ，ｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｅｘｐｌａ ｎａｔｉｏｎ，ｉｔｃａｎｈｅｌｐｓｔｕｄｅｎｔｓｂｅｔｔｅｒｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｃｏｎｃｅｐｔｓａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｓｔｕｄｅｎｔｓ’ａｂｉｌｉｔｙｔｏａｎａｌｙｚｅａｎｄｓｏｌｖｅｐｒａｃｔｉｃａｌｐｒｏｂｌｅｍｓ．Ａｆｆｅｃｔｅｄｂｙｔｈｅ“ＣＯＶＩＤ １９”ｅｐｉｄｅｍｉｃ，ｉｔｉｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏｃｏｎｄｕｃｔｏｆｆｌｉｎｅｔｅａｃｈｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｅｑｕｉｐｍｅｎｔ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｗｏｒｋｓｈｏｐｐｌａｔｆｏｒｍ，ａｒｅａｌ ｔｉｍｅｒｅｍｏｔｅｅｘ ｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｔｅａｃｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄｗａｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｂｙｃｏｍｂｉｎｇｖｉｒｔｕａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｃｌｏｕｄｐｌａｔｆｏｒｍｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．ＴａｋｉｎｇｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｏｆＳｉｇｎａｌａｎｄＳｙｓｔｅｍａｓａｎｅｘａｍｐｌｅ，ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｗａｓｄｅｓｉｇｎｅｄｂｙｕ ｓｉｎｇｔｈｅｒｅｍｏｔｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｐｌａｔｆｏｒｍ，ａｎｄｔｈｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｐｒａｃｔｉｃｅｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｍｅｔｈｏｄｉｓｃｏｍｐｌｅｔｅｌｙｏｐｅｎａｎｄｃａｎｃｏｍｐｌｅｔｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓａｎｙｔｉｍｅ，ａｎｙ ｗｈｅｒｅ，ａｎｄｍｅｅｔｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆ“ｎｏｎ ｓｔｏｐｃｌａｓｓｅｓ”，ｗｈｉｌｅｉｍｐｒｏｖｉｎｇｓｔｕｄｅｎｔｓ’ｐｒａｃｔｉｃａｌａｎｄｉｎｎｏｖａ ｔｉｖｅａｂｉｌｉｔｉｅｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｉｓｔａｎｃｅｔｅａｃｈｉｎｇ；ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｗｏｒｋｓｈｏｐ；ｖｉｒｔｕａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ；ｓｉｇｎａｌａｎｄｓｙｓｔｅｍ ２０２０年１月以来，新型冠状病毒肺炎疫情相继在国内多地发生［１］。
基于Java开发的移动智能物联网系统设计与实现
基于Java开发的移动智能物联网系统设计与实现物联网（Internet of Things，IoT）作为当今信息技术领域的热门话题，已经在各个领域得到广泛应用。
随着移动互联网的快速发展，移动智能物联网系统作为物联网的一个重要分支，也逐渐受到人们的关注。
本文将围绕基于Java开发的移动智能物联网系统设计与实现展开讨论，从系统架构设计、功能模块实现、技术选型等方面进行深入探讨。
一、系统架构设计在设计移动智能物联网系统时，系统架构是至关重要的一环。
一个合理的系统架构可以有效地提高系统的稳定性、可扩展性和安全性。
基于Java开发的移动智能物联网系统通常可以采用分层架构，主要包括以下几个层次：1.1 应用层应用层是用户直接面对的界面层，负责与用户进行交互，展示数据信息等。
在移动智能物联网系统中，应用层通常包括手机App、Web页面等形式，用户可以通过这些界面来控制设备、查看数据等。
1.2 业务逻辑层业务逻辑层是整个系统的核心，负责处理各种业务逻辑、数据处理等。
在基于Java开发的系统中，可以通过Spring框架来实现业务逻辑层的功能，利用Spring提供的依赖注入、AOP等特性来简化开发流程。
1.3 数据访问层数据访问层主要负责与数据库进行交互，进行数据的读写操作。
在Java开发中，可以使用MyBatis、Hibernate等框架来简化数据库操作，提高开发效率。
1.4 设备接入层设备接入层是连接物理设备和系统的桥梁，负责设备数据的采集、传输等工作。
在移动智能物联网系统中，设备接入层通常会涉及到传感器数据采集、协议转换、数据传输等方面。
二、功能模块实现基于Java开发的移动智能物联网系统需要实现多个功能模块，包括但不限于用户管理、设备管理、数据监控、报警处理等。
下面将针对几个关键功能模块进行详细介绍：2.1 用户管理用户管理模块是系统中不可或缺的一部分，通过该模块可以实现用户注册、登录、权限管理等功能。
在Java开发中，可以使用Spring Security等框架来实现用户认证和授权功能。
网络视频直播系统的设计与实现
网络视频直播系统的设计与实现第一章简介网络视频直播系统是现代数字技术的产物，它利用互联网等技术手段将视频流实时传输到网络上，使广大用户能够通过网络在线观看视频节目。
本文将从实现的角度出发，介绍网络视频直播系统的设计和实现。
第二章组件与架构网络视频直播系统的组成部分主要包括视频源、编码器、服务器、网络传输和客户端播放器。
其中，视频源可以为摄像头、视频文件等，编码器将视频流进行编码压缩传输，服务器则是视频流的中转站，完成流媒体服务器的功能，客户端播放器用于播放视频。
在架构上，视频直播系统可以基于P2P架构和CDN架构实现。
P2P架构是一种点对点的通信方式，用户可以在不同的终端设备之间直接传输视频流，从而减少服务器的负载压力。
CDN架构则是通过多个服务器进行负载均衡和缓存，提高视频的传输效率和用户体验。
第三章编码与转码视频传输中需要对视频进行编码和解码，以保证视频流的传输稳定和效率。
常用的视频编码格式包括H.264、H.265等，解码阶段则需要进行解码还原成视频帧进行播放。
另外，在视频流传输过程中，不同终端设备和网络条件下，需要对视频进行转码和分片处理，以适应用户设备的不同分辨率和带宽条件。
这些技术可以提高视频的播放质量和兼容性。
第四章海量数据的存储与处理网络视频直播系统需要存储和处理海量视频数据，需要进行存储和管理。
常用的存储方式有云存储、本地存储等，其中云存储具有可靠性高、弹性伸缩性好、节约成本等优点。
在数据处理方面，可以采用分布式系统、CDN、云计算等技术，分散数据处理压力，提高系统的稳定性和性能。
第五章保障系统的安全性和稳定性网络视频直播系统的安全是用户使用的关键问题，需要进行安全策略的规划和实施。
包括防火墙、数据加密传输、黑名单系统、IP地址限制、监控系统等。
另外，网络视频直播系统的稳定性也是需要特别关注的问题，需要进行系统监控、日志管理、警报机制等，以保证系统运行的稳定性和可靠性。
第六章设计案例为了更好地说明网络视频直播系统的实现细节，我们以某直播平台为例进行设计。
大数据流式计算：关键技术及系统实例
软件学报ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@Journal of Software,2014,25(4):839−862 [doi: 10.13328/ki.jos.004558] +86-10-62562563 ©中国科学院软件研究所版权所有. Tel/Fax:∗大数据流式计算:关键技术及系统实例孙大为1, 张广艳1,2, 郑纬民11(清华大学计算机科学与技术系,北京 100084)2(符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学),吉林长春 130012)通讯作者: 张广艳, E-mail: gyzh@摘要: 大数据计算主要有批量计算和流式计算两种形态,目前,关于大数据批量计算系统的研究和讨论相对充分,而如何构建低延迟、高吞吐且持续可靠运行的大数据流式计算系统是当前亟待解决的问题且研究成果和实践经验相对较少.总结了典型应用领域中流式大数据所呈现出的实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征,给出了理想的大数据流式计算系统在系统结构、数据传输、应用接口、高可用技术等方面应该具有的关键技术特征,论述并对比了已有的大数据流式计算系统的典型实例,最后阐述了大数据流式计算系统在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面所面临的技术挑战.关键词: 大数据计算;流式计算;流式大数据;内存计算;系统实例中图法分类号: TP311文献标识码: A中文引用格式: 孙大为,张广艳,郑纬民.大数据流式计算:关键技术及系统实例.软件学报,2014,25(4):839−862.http://www./1000-9825/4558.htm英文引用格式: Sun DW, Zhang GY, Zheng WM. Big data stream computing: Technologies and instances. Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software, 2014,25(4):839−862 (in Chinese)./1000-9825/4558.htmBig Data Stream Computing: Technologies and InstancesSUN Da-Wei1, ZHANG Guang-Yan1,2, ZHENG Wei-Min11(Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China)2(Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education (Jilin University), Changchun 130012,China)Corresponding author: ZHANG Guang-Yan, E-mail: gyzh@Abstract: Batch computing and stream computing are two important forms of big data computing. The research and discussions onbatch computing in big data environment are comparatively sufficient. But how to efficiently deal with stream computing to meet manyrequirements, such as low latency, high throughput and continuously reliable running, and how to build efficient stream big datacomputing systems, are great challenges in the big data computing research. This paper provides a research of the data computingarchitecture and the key issues in stream computing in big data environments. Firstly, the research gives a brief summary of threeapplication scenarios of stream computing in business intelligence, marketing and public service. It also shows distinctive features of thestream computing in big data environment, such as real time, volatility, burstiness, irregularity and infinity. A well-designed streamcomputing system always optimizes in system structure, data transmission, application interfaces, high-availability, and so on.Subsequently, the research offers detailed analyses and comparisons of five typical and open-source stream computing systems in big dataenvironment. Finally, the research specifically addresses some new challenges of the stream big data systems, such as scalability, faulttolerance, consistency, load balancing and throughput.∗基金项目: 国家自然科学基金(61170008, 61272055); 国家重点基础研究发展计划(973)(2014CB340402); 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室资助项目(93K172012K12)收稿时间:2013-09-07; 修改时间: 2013-11-21; 定稿时间: 2013-12-16; jos在线出版时间: 2014-01-23CNKI网络优先出版: 2014-01-23 15:17, /kcms/doi/10.13328/ki.jos.000015.html840 Journal of Software软件学报 V ol.25, No.4, April 2014 Key words: big data computing; stream computing; stream big data; memory computing; system instance云计算、物联网、移动互连、社交媒体等新兴信息技术和应用模式的快速发展,促使全球数据量急剧增加,推动人类社会迈入大数据时代[1−4].一般意义上,大数据是指利用现有理论、方法、技术和工具难以在可接受的时间内完成分析计算、整体呈现高价值的海量复杂数据集合.大数据呈现出多种鲜明特征[3−7]: •在数据量方面,当前,全球所拥有的数据总量已经远远超过历史上的任何时期,更为重要的是,数据量的增加速度呈现出倍增趋势,并且每个应用所计算的数据量也大幅增加;•在数据速率方面,数据的产生、传播的速度更快,在不同时空中流转,呈现出鲜明的流式特征,更为重要的是,数据价值的有效时间急剧减少,也要求越来越高的数据计算和使用能力;•在数据复杂性方面,数据种类繁多,数据在编码方式、存储格式、应用特征等多个方面也存在多层次、多方面的差异性,结构化、半结构化、非结构化数据并存,并且半结构化、非结构化数据所占的比例不断增加;•在数据价值方面,数据规模增大到一定程度之后,隐含于数据中的知识的价值也随之增大,并将更多地推动社会的发展和科技的进步.此外,大数据往往还呈现出个性化、不完备化、价值稀疏、交叉复用等特征.大数据蕴含大信息,大信息提炼大知识,大知识将在更高的层面、更广的视角、更大的范围帮助用户提高洞察力、提升决策力,将为人类社会创造前所未有的重大价值.但与此同时,这些总量极大的价值往往隐藏在大数据中,表现出了价值密度极低、分布极其不规律、信息隐藏程度极深、发现有用价值极其困难的鲜明特征.这些特征必然为大数据的计算环节带来前所未有的挑战和机遇,并要求大数据计算系统具备高性能、实时性、分布式、易用性、可扩展性等特征.大数据价值的有效实现离不开A,B,C这三大要素,即,大分析(big Analytic)、大带宽(big Bandwidth)和大内容(big Content).其中,(1)大分析.通过创新性的数据分析方法实现对大量数据的快速、高效、及时的分析与计算,得出跨数据间的、隐含于数据中的规律、关系和内在逻辑,帮助用户理清事件背后的原因、预测发展趋势、获取新价值;(2)大带宽.通过大带宽提供良好的基础设施,以便在更大范围内进行数据的收集,以更快的速度进行数据的传输,为大数据的分析、计算等环节提供时间和数据量方面的基本保障;(3)大内容.只有在数据内容足够丰富、数据量足够大的前提下,隐含于大数据中的规律、特征才能被识别出来.由此可见,大分析是实现途径,大带宽是基本保障,大内容是前提条件.大数据的计算模式[7−10]可以分为批量计算(batch computing)和流式计算(stream computing)两种形态:•如图1所示,批量计算首先进行数据的存储,然后再对存储的静态数据进行集中计算.Hadoop是典型的大数据批量计算架构,由HDFS分布式文件系统负责静态数据的存储,并通过MapReduce将计算逻辑分配到各数据节点进行数据计算和价值发现;•如图2所示,流式计算中,无法确定数据的到来时刻和到来顺序,也无法将全部数据存储起来.因此,不再进行流式数据的存储,而是当流动的数据到来后在内存中直接进行数据的实时计算.如Twitter的Storm、Yahoo的S4就是典型的流式数据计算架构,数据在任务拓扑中被计算,并输出有价值的信息.流式计算和批量计算分别适用于不同的大数据应用场景:对于先存储后计算,实时性要求不高,同时,数据的准确性、全面性更为重要的应用场景,批量计算模式更合适;对于无需先存储,可以直接进行数据计算,实时性要求很严格,但数据的精确度要求稍微宽松的应用场景,流式计算具有明显优势.流式计算中,数据往往是最近一个时间窗口内的,因此数据延迟往往较短,实时性较强,但数据的精确程度往往较低.流式计算和批量计算具有明显的优劣互补特征,在多种应用场合下可以将两者结合起来使用.通过发挥流式计算的实时性优势和批量孙大为 等:大数据流式计算:关键技术及系统实例841计算的计算精度优势,满足多种应用场景在不同阶段的数据计算要求.Fig.1 Big data batch computing Fig.2 Big data stream computing图1 大数据批量计算 图2 大数据流式计算目前,关于大数据批量计算相关技术的研究相对成熟[3−10],形成了以Google 的MapReduce 编程模型、开源的Hadoop 计算系统为代表的高效、稳定的批量计算系统,在理论上和实践中均取得了显著成果[7,11].关于流式计算的早期研究往往集中在数据库环境中开展数据计算的流式化,数据规模较小,数据对象比较单一.由于新时期的流式大数据呈现出实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征,对系统提出了很多新的更高的要求.2010年,Yahoo 推出S4流式计算系统,2011年,Twitter 推出Storm 流式计算系统,在一定程度上推动了大数据流式计算技术的发展和应用.但是,这些系统在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等诸多方面仍然存在着明显不足.如何构建低延迟、高吞吐且持续可靠运行的大数据流式计算系统,是当前亟待解决的问题.本文以大数据流式计算系统的设计、优化和挑战为核心,系统地梳理和分析了当前大数据流式计算系统的研究和发展现状,总结了在金融银行业应用、互联网应用和物联网应用这三大典型领域中,流式大数据所呈现出的实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征.给出了理想的大数据流式计算系统在系统结构、数据传输、应用接口、高可用技术等方面应该具有的关键技术特性,论述并对比了5款大数据流式计算系统,即, Twitter 的Storm 系统、Yahoo 的S4系统、Facebook 的Data Freeway and Puma 系统、Linkedin 的Kafka 系统、Microsoft 的TimeStream 系统.阐述了大数据流式计算系统在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面所面临的技术挑战.本文工作为构建低延迟、高吞吐且持续可靠运行的大数据流式计算系统提供了一些指导性原则,弥补了当前关于大数据流式计算的研究成果不足的局面.本文第1节分析大数据流式计算的典型应用领域及其特征.第2节论述设计优良的大数据流式计算系统在系统结构、数据传输、应用接口、高可用技术等方面应该满足的关键技术要求.第3节分析对比5款比较典型的大数据流式计算系统.第4节具体阐述大数据流式计算在系统的可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面所面临的新的挑战.最后,第5节对全文进行总结.1 应用场景及数据特征大数据流式计算主要用于对动态产生的数据进行实时计算并及时反馈结果,但往往不要求结果绝对精确的应用场景.在数据的有效时间内获取其价值,是大数据流式计算系统的首要设计目标,因此,当数据到来后将立即对其进行计算,而不再对其进行缓存等待后续全部数据到来再进行计算.1.1 应用场景大数据流式计算的应用场景较多[12−17],本文按照数据产生方式、数据规模大小以及技术成熟度高低这3个不同维度,选择金融银行业应用、互联网应用和物联网应用这3种典型应用场景,用于分析说明大数据流式计算的基本特征.从数据产生方式上看,它们分别是被动产生数据、主动产生数据和自动产生数据;从数据规模上看,它们处理的数据分别是小规模、中规模和大规模;从技术成熟度上看,它们分别是成熟度高、成熟度中和成熟度低的数据.硬盘数据存储842 Journal of Software软件学报 V ol.25, No.4, April 2014(1) 金融银行业的应用在金融银行领域的日常运营过程中,往往会产生大量数据,这些数据的时效性往往较短.因此,金融银行领域是大数据流式计算最典型的应用场景之一,也是大数据流式计算最早的应用领域.在金融银行系统内部,每时每刻都有大量的往往是结构化的数据在各个系统间流动,并需要实时计算.同时,金融银行系统与其他系统也有着大量的数据流动,这些数据不仅有结构化数据,也会有半结构化和非结构化数据.通过对这些大数据的流式计算,发现隐含于其中的内在特征,可以帮助金融银行系统进行实时决策.在金融银行的实时监控场景中,大数据流式计算往往体现出了自身的优势.如:•风险管理.包括信用卡诈骗、保险诈骗、证券交易诈骗、程序交易等,需要实时跟踪发现;•营销管理.如,根据客户信用卡消费记录,掌握客户的消费习惯和偏好,预测客户未来的消费需求,并为其推荐个性化的金融产品和服务;•商业智能.如,掌握金融银行系统内部各系统的实时数据,实现对全局状态的监控和优化,并提供决策支持.(2) 互联网领域的应用随着互联网技术的不断发展,特别是Web 2.0时代的到来,用户可以实时分享和提供各类数据.不仅使得数据量大为增加,也使得数据更多地以半结构化和非结构化的形态呈现.据统计,目前互联网中75%的数据来源于个人,主要以图片、音频、视频数据形式存在,需要实时分析和计算这些大量、动态的数据.在互联网领域中,大数据流式计算的典型应用场景包括:•搜索引擎.搜索引擎提供商们往往会在反馈给客户的搜索页面中加入点击付费的广告信息.插入什么广告、在什么位置插入这些广告才能得到最佳效果,往往需要根据客户的查询偏好、浏览历史、地理位置等综合语义进行决定.而这种计算对于搜索服务器而言往往是大量的:一方面,每时每刻都会有大量客户进行搜索请求;另一方面,数据计算的时效性极低,需要保证极短的响应时间;•社交网站.需要实时分析用户的状态信息,及时提供最新的用户分享信息到相关的朋友,准确地推荐朋友,推荐主题,提升用户体验,并能及时发现和屏蔽各种欺骗行为.(3) 物联网领域的应用在物联网环境中,各个传感器产生大量数据.这些数据通常包含时间、位置、环境和行为等内容,具有明显的颗粒性.由于传感器的多元化、差异化以及环境的多样化,这些数据呈现出鲜明的异构性、多样性、非结构化、有噪声、高增长率等特征.所产生的数据量之密集、实时性之强、价值密度之低是前所未有的,需要进行实时、高效的计算.在物联网领域中,大数据流式计算的典型应用场景包括:•智能交通.通过传感器实时感知车辆、道路的状态,并分析和预测一定范围、一段时间内的道路流量情况,以便有效地进行分流、调度和指挥;•环境监控.通过传感器和移动终端,对一个地区的环境综合指标进行实时监控、远程查看、智能联动、远程控制,系统地解决综合环境问题.这些对计算系统的实时性、吞吐量、可靠性等方面都提出很高要求.大数据流式计算的3种典型应用场景的对比见表1.•从数据的产生方式看,金融银行领域的数据往往是在系统中被动产生的,互联网领域的数据往往是人为主动产生的,物联网领域的数据往往是由传感器等设备自动产生的;•从数据的规模来看:金融银行领域的数据与互联网、物联网领域的数据相比较少;物联网领域的数据规模是最大的,但受制于物联网的发展阶段,当前实际拥有数据规模最大的是互联网领域;•从技术成熟度来看:金融银行领域的流式大数据应用最为成熟,从早期的复杂事件处理[18,19]开始就呈现了大数据流式计算的思想;互联网领域的发展,将大数据流式计算真正推向历史舞台;物联网领域的发展为大数据流式计算提供了重要的历史机遇.孙大为等:大数据流式计算:关键技术及系统实例843Table 1Scenarios contrast of stream computing of big data表1大数据流式计算应用场景对比应用场景数据产生方式数据规模技术成熟度金融银行被动小高互联网主动中中物联网自动大低1.2 流式大数据特征图3用有向无环图(directed acyclic graph,简称DAG)描述了大数据流的计算过程,其中,圆形表示数据的计算节点,箭头表示数据的流动方向.处理节点数据流Fig.3 Directed acyclic graph图3 有向无环图与大数据批量计算不同,大数据流式计算中的数据流主要体现了如下5个特征[11,20,21]:(1) 实时性流式大数据是实时产生、实时计算,结果反馈往往也需要保证及时性.流式大数据价值的有效时间往往较短,大部分数据到来后直接在内存中进行计算并丢弃,只有少量数据才被长久保存到硬盘中.这就需要系统有足够的低延迟计算能力,可以快速地进行数据计算,在数据价值有效的时间内,体现数据的有用性.对于时效性特别短、潜在价值又很大的数据可以优先计算.(2) 易失性在大数据流式计算环境中,数据流往往是到达后立即被计算并使用,只有极少数的数据才会被持久化地保存下来,大多数数据往往会被直接丢弃.数据的使用往往是一次性的、易失的,即使重放,得到的数据流和之前的数据流往往也是不同的.这就需要系统具有一定的容错能力,要充分地利用好仅有的一次数据计算机会,尽可能全面、准确、有效地从数据流中得出有价值的信息.(3) 突发性在大数据流式计算环境中,数据的产生完全由数据源确定,由于不同的数据源在不同时空范围内的状态不统一且发生动态变化,导致数据流的速率呈现出了突发性的特征.前一时刻数据速率和后一时刻数据速率可能会有巨大的差异,这就需要系统具有很好的可伸缩性,能够动态适应不确定流入的数据流,具有很强的系统计算能力和大数据流量动态匹配的能力.一方面,在突发高数据流速的情况下,保证不丢弃数据,或者识别并选择性地丢弃部分不重要的数据;另一方面,在低数据速率的情况下,保证不会太久或过多地占用系统资源.(4) 无序性在大数据流式计算环境中,各数据流之间、同一数据流内部各数据元素之间是无序的:一方面,由于各个数据源之间是相互独立的,所处的时空环境也不尽相同,因此无法保证数据流间的各个数据元素的相对顺序;另一方面,即使是同一个数据流,由于时间和环境的动态变化,也无法保证重放数据流和之前数据流中数据元素顺序的一致性.这就需要系统在数据计算过程中具有很好的数据分析和发现规律的能力,不能过多地依赖数据流间的内在逻辑或者数据流内部的内在逻辑.844 Journal of Software软件学报 V ol.25, No.4, April 2014(5) 无限性在大数据流式计算中,数据是实时产生、动态增加的,只要数据源处于活动状态,数据就会一直产生和持续增加下去.可以说,潜在的数据量是无限的,无法用一个具体确定的数据实现对其进行量化.系统在数据计算过程中,无法保存全部数据:一方面,硬件中没有足够大的空间来存储这些无限增长的数据;另一方面,也没有合适的软件来有效地管理这么多数据;并且,需要系统具有很好的稳定性,保证系统长期而稳定地运行.表2对比了大数据流式计算和大数据批量计算的需求.Table 2Scenario contrast between stream and batch big data表2大数据流式、批量需求对比性能指标大数据流式计算大数据批量计算计算方式实时批量常驻空间内存硬盘时效性短长有序性无有数据量无限有限数据速率突发稳定是否可重现难易移动对象数据移动程序移动数据精确度较低较高2 大数据流式计算关键技术针对具有实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征的流式大数据,理想的大数据流式计算系统应该表现出低延迟、高吞吐、持续稳定运行和弹性可伸缩等特性,这其中离不开系统架构、数据传输、编程接口、高可用技术等关键技术的合理规划和良好设计.2.1 系统架构系统架构是系统中各子系统间的组合方式,属于大数据计算所共有的关键技术,大数据流式计算需要选择特定的系统架构进行流式计算任务的部署.当前,大数据流式计算系统采用的系统架构[22−24]可以分为无中心节点的对称式系统架构(如S4,Puma等系统)以及有中心节点的主从式架构(如Storm系统):(1)对称式架构.如图4所示:系统中各个节点的功能是相同的,具有良好的可伸缩性;但由于不存在中心节点,在资源调度、系统容错、负载均衡等方面需要通过分布式协议实现.例如,S4通过Zookeeper实现系统容错、负载均衡等功能;(2)主从式系统架构.如图5所示:系统存在一个主节点和多个从节点,主节点负责系统资源的管理和任务的协调,并完成系统容错、负载均衡等方面的工作;从节点负责接收来自于主节点的任务,并在计算完成后进行反馈.各个从节点间没有数据往来,整个系统的运行完全依赖于主节点控制.Fig.4 Symmetric architecture Fig.5 Master-Slave architecture图4 对称式架构图5 主从式架构孙大为等:大数据流式计算:关键技术及系统实例8452.2 数据传输数据传输是指完成有向任务图到物理计算节点的部署之后,各个计算节点之间的数据传输方式.在大数据流式计算环境中,为了实现高吞吐和低延迟,需要更加系统地优化有向任务图以及有向任务图到物理计算节点的映射方式.如图6所示,在大数据流式计算环境中,数据的传输方式分为主动推送方式(基于push方式)和被动拉取方式(基于pull方式)[24−26]:(1)主动推送方式.在上游节点产生或计算完数据后,主动将数据发送到相应的下游节点,其本质是让相关数据主动寻找下游的计算节点,当下游节点报告发生故障或负载过重时,将后续数据流推送到其他相应节点.主动推送方式的优势在于数据计算的主动性和及时性,但由于数据是主动推送到下游节点,往往不会过多地考虑到下游节点的负载状态、工作状态等因素,可能会导致下游部分节点负载不够均衡;(2)被动拉取方式.只有下游节点显式进行数据请求,上游节点才会将数据传输到下游节点,其本质是让相关数据被动地传输到下游计算节点.被动拉取方式的优势在于下游节点可以根据自身的负载状态、工作状态适时地进行数据请求,但上游节点的数据可能未必得到及时的计算.大数据流式计算的实时性要求较高,数据需要得到及时处理,往往选择主动推送的数据传输方式.当然,主动推送方式和被动拉取方式不是完全对立的,也可以将两者进行融合,从而在一定程度上实现更好的效果.主动推送或被动拉取数据数据源数据流处理DAG数据宿Fig.6 Transformation of data stream图6 数据流传输方式2.3 编程接口编程接口是方便用户根据流式计算的任务特征,通过有向任务图来描述任务内在逻辑和依赖关系,并编程实现任务图中各节点的处理功能.用户策略的定制、业务流程的描述和具体应用的实现,需要通过大数据流式计算系统提供的应用编程接口.良好的应用编程接口可以方便用户实现业务逻辑,可以减少用户的编程工作量,并降低用户系统功能的实现门槛[27−29].当前,大多数开源大数据流式计算系统均提供了类似于MapReduce的类MR用户编程接口.例如:Storm提供Spout和Bolt应用编程接口,用户只需要定制Spout和Bolt的功能,并规定数据流在各个Bolt间的内在流向,明确数据流的有向无环图,其他具体细节的实现方式用户不需要太多关心,即可满足对流式大数据的高效、实时计算;也有部分大数据流式计算系统为用户提供了类SQL的应用编程接口,并给出了相应的组件,便于应用功能的实现;StreamBase系统不仅为用户提供了类SQL的应用编程接口来描述计算过程,也借助图形化用户视窗为用户提供了丰富的组件.2.4 高可用技术大数据批量计算将数据事先存储到持久设备上,节点失效后容易实现数据重放;而大数据流式计算对数据不进行持久化存储.因此,批量计算中的高可用技术不完全适用于流式计算环境,需要根据流式计算新特征及其新的高可用要求,有针对性地研究更加轻量、高效的高可用技术和方法.大数据流式计算系统高可用是通过状态备份和故障恢复策略实现的.当故障发生后,系统根据预先定义的。
数据湖YYDS！Flink+IceBerg实时数据湖实践
数据湖YYDS！Flink+IceBerg实时数据湖实践数据湖的前世今⽣互联⽹技术发展的当下，数据是各⼤公司最宝贵的资源之⼀已经是不争的事实。
收据的收集、存储和分析已经成为科技公司最重要的技术组成部分。
⼤数据领域经过近⼗年的⾼速发展，⽆论是实时计算还是离线计算、⽆论是数据仓库还是数据中台，都已经深⼊各⼤公司的各个业务。
"数据湖"这个概念从 2020 年中期开始频繁⾛⼊⼤众视野。
然⽽对于数据湖的定义上确没有统⼀的标准。
但是我们从维基百科、AWS、阿⾥云的官⽹描述中可以找到⼀些共同点：多计算引擎⽀持数据湖需要⽀持⼤数据领域的常见的计算引擎，包括Flink、Spark、Hive等，同时⽀持流处理和批处理；⽀持多种存储引擎存储引擎应包含常见的结构化存储：MySQL、Hbase、OLAP 数据库；也应该⽀持常见的⾮结构化存储：HDFS、⼩⽂件存储引擎等；⽀持数据更新和事务（ACID）需要⽅便的对数据进⾏更新，并且需要满⾜事务特性；元数据管理和数据质量保障数据湖应提供统⼀的元数据管理和企业级的权限体系。
数据湖相⽐于传统的数据仓库最核⼼的能⼒之⼀在于⽀持各种各样的⾮结构化数据，基于这样的背景，诞⽣了类似Hudi、IceBerg之类的数据湖存储技术。
各⼤云⼚商的数据湖架构这部分我们⽤国内外主流的云服务商的产品来做介绍，看看各⼤⼚商的技术架构设计有什么区别和共同点。
阿⾥云在阿⾥云官⽹上给出了云原⽣企业级数据湖解决⽅案，该⽅案的四个显著的优势是：海量弹性: 计算存储分离，存储规模弹性扩容⽣态开放：对Hadoop⽣态友好，且⽆缝对接阿⾥云各计算平台⾼性价⽐：统⼀存储池，避免重复拷贝，多种类型冷热分层更易管理：加密、授权、⽣命周期、跨区复制等统⼀管理并且，阿⾥云给出了利⽤开源⽣态构建数据湖的⽅案：在这个开源场景的架构下，⼏⼤关键的技术点：⽀撑 EB 规模的数据湖，⽀持多种数据通道，全⾯覆盖⽇志、消息、数据库、HDFS 各种数据源⽆缝对接 Hive、Spark、Presto、Impala 等⼤数据处理引擎，消除数据孤岛Data Lake Formation 提供数据湖元数据管理、数据湖加速等服务AWSAWS 在 2018 年推出了 AWS Lake Formation，它的上游是 S3 存储以及 NoSQL 存储，AWS Lake Formation 承担了元数据定义的功能，写⼊ S3 中的数据包括爬⾍数据、ETL 数据、⽇志数据等等，并且 AWS 提供了完整的权限体系。
数字CEC-PKS-M架构实践
用
类
类
用
覆
下企业
盖
）
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办公类应用
• 收发文管理
• 公文交换
战略管控类应用（B类）
员
• 档案管理
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• 业绩考核
工
战略管控类应用（A类） • ……
服
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务
• 资产管理 • 合同管理
类
• 风险管理
• ……
应
业务协同应用
员工服务类应用
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撑）
架
防 护 体 系
生
本
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质
整机 (PC、服务器、网络设备、PLC）
PaaS平台
安
全
的
全
安
信
全
息
系
统
数字CEC：内生安全—本质安全
以PKS为底座的可信全流程防护
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安全运行框架
云安全 通用API
网络服务 数据服务 安全API
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（新一代身份安全、企业级网络纵深防御、数字化终端及接入安全、面向云的数据中心安全、面向大数据应用的数据安全、面向实战化的全局态势感知、面向资产的系统 安全、工业生产网安全防护、内部威胁防控体系和密码专项实战化安全运行能力支撑、应用安全能力支撑、安全人员能力支撑、物联网安全能力支撑和业务安全能力支
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多机房日志流汇聚
Logstash Debugger
规模
1. 接入模块：300模块 2. 单Kafka最大带宽11G+ 3. 每日116亿消息，18T+
新的需求-更复杂的日志分析
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Spark on Mesos
Software on Mesos
规模
1. Spark Streaming任务：50个 2. Storm集群：5个 3. Flink集群：2个
3. 下一步计划 ⚫ 解决以存在的问题 ⚫ 接入新软件 ⚫ GPU计算平台建设
规模
1. 计算集群120+； 2600+ 容器 2. Esaas 50+; 47 ES集群； 600+ 容器 3. Cpu Usage: Openstack – 14%; Mesos – 28%
总结
1. 我们做的事儿 ⚫ 解决数据软件的部署的门槛 ⚫ 解决Mesos环境部署的门槛
2. 仍存在问题 ⚫ 负载不均衡 ⚫ 数据异常定位速度慢
Quota
Cluster Bootstrap
All in Docker
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有状态服务
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Prism数据流图
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Dev成了问题定位瓶颈
ELK
ELK
大受欢迎
部署方式和问题
1. 部署方式 1. 申请虚拟机/添加账号 2. 使用salt部署
角色
Mesos管理的资源
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在Mesos上运行无状态服务
节点快照
如何找到Kibana服务
1. 网络方案 1. --net=host 2. Calico 3. CNI (Mesos version >= 1.0)
2. 请求路由/服务发现（HTTP）
互联网实时流系统架构实践
技术创新 变革未来
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Prism是什么
1. 宗旨 1. 以数据可视化为出发点 2. 以降低数据和数据分析软件获取成本为己任 3. 的实时数据平台
2. 面临的问题 1. 快速构建业务流 2. 快速增减容量
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发现新大陆
解决了问题
1. 快速增减容量 2. 新工具快速支持 3. 提高硬件资源利用率 4. 降低数据软件的使用成本
带状态服务运行于Mesos要解决的问题
1. 本地存储数据：Elasticsearch 2. 服务发现：Flink，HAProxy
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持久化卷 动态预留 Mesos > 0.23 Marathon > 1.0
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DashBoard
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监控
1. 数据处理模块拓扑监控 2. 业务监控
1. 队列堆积：Kafka Topic Lag 2. 流量：Search Count/Message Count 3. 错误：Reject/Exception 3. 基础监控/容量监控 1. IO使用率 2. CPU使用率 3. 内存使用率 4. JVM/GC等 5. 计算资源使用量监控
数据处理模块拓扑监控
实时流监控
Esaas某ES集群监控
基础监控
pyadvisor
https:///QunarOPS/pyadvisor
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