容器化大数据云平台技术架构
平台架构图
台
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
基
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
市
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
如何使用Docker构建一个高性能的大数据平台
如何使用Docker构建一个高性能的大数据平台在当今数字化时代，大数据应用正日益普及，各行业也在积极探索如何构建高性能的大数据平台。
Docker作为一种流行的容器化技术，为大数据平台的构建提供了一种全新的方式。
本文将探讨如何使用Docker构建一个高性能的大数据平台，以满足对数据分析和应用的需求。
一、Docker与大数据平台Docker是一种轻量级的虚拟化技术，可以将应用程序及其依赖项打包成独立的容器，并在任何环境中进行部署和运行。
与传统的虚拟机相比，Docker具有更低的资源占用和更快的启动时间，同时提供了更好的扩展性和便携性。
这些特点使得Docker成为构建高性能大数据平台的理想选择。
二、构建Docker镜像在构建一个高性能的大数据平台之前，首先需要构建好适用于大数据处理的Docker镜像。
Docker镜像是一个轻量级的、可执行的软件包，其中包含了应用程序及其所需的所有依赖项。
对于大数据平台，我们可以使用Apache Hadoop、Apache Spark等开源框架，将其与操作系统和其他相关组件打包成一个Docker镜像。
为了构建一个高性能的大数据平台，我们可以选择使用包含了最新版本的Apache Hadoop和Apache Spark的Docker镜像。
此外，还可以针对特定的应用场景和需求进行个性化定制，例如添加适用于分布式计算和存储的文件系统，或者集成一些常用的数据处理框架和工具等。
三、分布式环境部署构建好Docker镜像后，接下来需要将其部署到分布式环境中。
在大数据平台中，通常会涉及到多台计算机节点的协同工作，因此需要使用Docker Swarm或者Kubernetes等容器编排工具来管理和协调多个Docker容器的运行。
这些工具可以实现容器的自动伸缩、负载均衡和故障恢复等功能，从而提高大数据平台的性能和可用性。
在进行分布式环境部署时，需要注意设置合适的容器配置和网络设置。
例如，可以为每个容器分配足够的内存和CPU资源，以充分发挥其计算能力。
大数据管理平台产品介绍
大数据管理平台产品介绍一、概述在当今数据驱动的商业环境中，企业和组织需要一个强大的大数据管理平台来收集、存储、处理和分析海量的数据。
我们的大数据管理平台提供了一系列强大的工具和服务，旨在帮助用户从复杂的数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、优化运营和创新服务。
二、核心功能数据集成•数据采集：支持多种来源的数据接入，包括社交媒体、交易系统、物联网设备等。
•数据清洗：强大的数据预处理功能，可以去除冗余数据、纠正错误并标准化格式。
数据存储•分布式存储：采用可扩展的分布式存储系统，确保数据的安全性和高可用性。
•高效索引：为快速查询性能建立索引，提高数据检索效率。
数据处理•实时处理：支持实时数据处理和流分析，以便迅速响应业务需求。
•批量处理：高效的批量数据处理能力，适用于大规模的数据分析工作。
数据分析•高级分析：集成了机器学习、数据挖掘和统计模型，支持预测分析和模式识别。
•可视化工具：提供丰富的数据可视化工具，帮助用户直观理解数据分析结果。
数据安全与治理•访问控制：多级访问控制确保数据安全，防止未授权访问。
•数据质量管理：内置数据质量监控机制，确保数据的准确性和一致性。
三、技术架构云原生架构•多云支持：可在多个云平台上运行，包括公有云、私有云和混合云。
•容器化：利用容器技术实现服务的微服务化，易于部署和扩展。
可扩展性•动态伸缩：根据工作负载自动调整资源，优化性能和成本。
•多租户架构：支持多租户，满足不同客户的隔离需求。
四、应用场景•商业智能：为商业智能提供数据支持，揭示消费者行为和市场趋势。
•风险管理：通过分析历史数据，预测潜在风险并制定相应策略。
•客户洞察：深入理解客户需求，提升客户满意度和忠诚度。
•产品开发：利用用户反馈和市场数据，指导新产品的研发。
五、总结我们的大数据管理平台是为满足现代企业的数据分析和业务智能需求而设计的。
它不仅提供了强大的数据处理能力，还确保了数据的安全性和完整性。
通过使用我们的平台，企业可以释放数据的全部潜力，推动数据驱动的决策，从而在竞争激烈的市场中保持领先。
大数据云平台基础架构介绍
随着数据重要性的不断提高，大数据云平台需要 提供更加安全可靠的数据保护和服务，保障数据 安全和隐私。
智能化趋势
大数据云平台正在不断引入人工智能技术，实现 智能化数据分析、处理和存储，提高数据处理效 率和准确性。
绿色环保趋势
随着能源消耗的不断提高，大数据云平台需要采 取更加绿色环保的技术和措施，降低能源消耗和 碳排放。
06
大数据云平台案例分享
案例一：阿里巴巴的大数据云平台
总结词
分布式、可扩展、弹性
详细描述
阿里巴巴的大数据云平台是基于开源平台构建的分布式系统，具备可扩展和弹性的特点。它采用了分 布式文件系统，如HDFS，用于存储海量数据，并支持多种数据访问模式。同时，该平台还集成了弹 性计算、弹性存储和弹性网络等云基础设施，以提供稳定、高效的大数据处理服务。
提供数据挖掘和机器学习功能，以发现数 据中的潜在规律和价值。
应用层
数据报表与可视化
提供数据报表和可视化功 能，以直观展示数据分析 结果。
数据服务
提供数据服务功能，包括 数据查询、数据挖掘、机 器学习等服务，以支持各 种业务应用。
安全管理
提供安全管理功能，包括 用户认证、访问控制、加 密传输等，以确保大数据 云平台的安全性。
据，为后续数据分析提供准确的基础。
数据转换与整合
03
实现数据的转换和整合，以满足不同业务场景的需求
。
数据分析层
分布式计算框架
提供分布式计算框架，如Hadoop、 Spark等，以处理大规模数据。
数据库查询与分析
提供数据库查询和分析功能，支持SQL、 NoSQL等数据库查询语言和分析工具。
数据挖掘与机器学习
谢谢您的聆听
联通容器化大数据云平台技术实践
技术生态支持
CNCF组织，由Google公司牵头组织
主要由Mesosphere公司贡献
技术实现
开源产品种类繁多，实现难度低，成熟度较高
原生框架实现难度高编排Docker需要Marathon实现调度功能
通过研究、探索和实践，我们发现Kubernetes+Docker的技术路线更契合联通的实际需求。它几乎支持了所有的容器业务类型，包含长期伺服型（long-running）、批处理型（batch）、节点后台 支撑型（node-daemon）和有状态应用型（stateful application），也正是因为这个特点，k8s能够支持当前 大多数常见的大数据处理场景，如分布式数据存储（HDFS、Hbase）、离线分析（hive/Spark）、实时处理（Sparkstreaming）、数据挖掘（SparkMLlib），及深度学习框架（Tensorflow）等。
大数据的目标是充分挖 掘海量数据中的信息， 以发现数据中的价值云计算的目标是通过资 源共享的方式更好地调 用、扩展和管理计算和 存储等方面的资源和能 力，以提高资源利用率， 降低企业的IT成本云计算可以为大数据平 台的计算和存储提供资 源层的灵活性大数据组件部署到云平 台上，作为通用PaaS能 力，为用户带来使用上 的便利和高效
实时计算
构建一站式数据仓库服务，提供数据 整合、加工、分析等全套数仓构建服 务，帮助打造数据核心。包括HDFS、 Hive、Spark等组件。
数据仓库
数据挖掘开发平台，可进行机器学习 和AI应用的开发和训练，支持对各类 数据实现高度智能化的处理。包括 Tensorflow、MxNet等组件。
数据挖掘
1.1 大数据与云计算的发展历程
基于容器化部署的大数据系统架构设计实践
基于容器化部署的大数据系统架构设计实践在大数据时代，数据规模的急剧增长带来了巨大的挑战。
为了有效存储、处理和分析海量数据，企业普遍采用大数据系统。
然而，传统的部署方式往往面临着资源利用率低、复杂运维、性能瓶颈等问题。
为了解决这些困扰，许多企业开始采用基于容器化部署的大数据系统架构。
本文将从架构设计和实践两个方面探讨基于容器化部署的大数据系统。
一、架构设计基于容器化部署的大数据系统架构设计是建立在容器技术的基础上，充分利用容器的轻量、便携和可扩展的特性。
以下是一个典型的基于容器化部署的大数据系统架构示意图：[图 1：基于容器化部署的大数据系统架构示意图]在这个架构中，各个组件如Hadoop、Spark、Kafka等被打包成容器镜像，通过容器编排工具进行部署和管理。
容器编排工具如Kubernetes、Docker Compose等可以自动化地进行容器的调度和发布，从而实现高可用、弹性扩展和故障恢复等功能。
二、实践经验1. 容器化镜像构建容器化镜像构建是基于容器化部署的大数据系统的第一步。
在构建过程中，我们需要关注以下几点：（1）选择合适的基础镜像：基础镜像应包含操作系统和所需的系统库和软件，例如Ubuntu、CentOS等。
（2）精简镜像大小：精简镜像可以减少构建时间和镜像传输的大小，可以使用多阶段构建和镜像分层的技术来实现。
（3）安全性考虑：对于大数据系统，尤其需要注意镜像的安全性，包括安全漏洞扫描和镜像签名等。
2. 容器编排与调度容器编排与调度是基于容器化部署的大数据系统的核心。
在使用容器编排工具进行部署和管理时，需注意以下几点：（1）快速部署和扩展：容器编排工具可以根据需求自动进行容器的调度和发布，从而实现系统的快速部署和弹性扩展。
（2）服务发现与治理：在容器化架构中，服务发现和治理是非常重要的。
可以采用服务发现工具如Consul、Etcd等，实现服务注册、发现和健康检查等功能。
（3）故障恢复和容错：针对容器化大数据系统，故障恢复和容错是必不可少的。
大数据云平台建设和运营整体解决方案
大数据云平台建设和运营整体解决方案目录一、内容概要 (3)1.1 背景与意义 (4)1.2 目标与范围 (5)二、需求分析 (5)2.1 用户需求调研 (6)2.2 行业需求分析 (7)2.3 竞争对手分析 (8)三、平台架构设计 (9)3.1 总体架构 (10)3.2 数据存储层 (11)3.3 数据处理层 (13)3.4 数据服务层 (14)3.5 应用接口层 (16)四、技术研发 (18)4.1 技术选型 (19)4.2 技术难点及解决方案 (20)4.3 技术实施计划 (22)五、平台运营 (23)5.1 运营策略 (24)5.2 数据安全与隐私保护 (26)5.3 用户体验优化 (27)5.4 持续迭代与升级 (28)六、项目管理 (30)6.1 项目组织结构 (32)6.2 项目进度管理 (33)6.3 项目质量管理 (34)6.4 项目风险管理 (35)七、成本效益分析 (36)7.1 成本预算 (38)7.2 成本控制 (39)7.3 经济效益评估 (41)7.4 社会效益评估 (42)八、案例展示 (43)8.1 国内外成功案例介绍 (44)8.2 案例对比分析 (46)8.3 案例应用场景探讨 (46)九、总结与展望 (48)9.1 方案总结 (49)9.2 发展前景展望 (50)一、内容概要需求分析：详细分析企业在大数据云平台建设方面的需求，包括数据处理能力、存储需求、弹性扩展能力等方面的具体要求。
架构设计：设计云平台的整体架构，包括前端展示层、应用层、数据层、存储层及基础设施层等，确保平台具备高性能、高可用性、高扩展性。
基础设施建设：规划并建设云平台所需的基础设施，包括服务器、网络、存储设备等硬件资源，以及操作系统、数据库管理系统等软件资源。
平台搭建与部署：依据架构设计，完成云平台的搭建与部署工作，确保各模块功能正常运行，并实现数据的高效处理与存储。
运营维护与数据管理：制定云平台的运营维护策略，包括系统监控、故障排查、性能优化等，并建立完善的数据管理体系，确保数据安全与隐私。
高等职业教育本科 电子与信息大类3102 计算机类专业简介(2022年)
3102计算机类专业代码310201专业名称计算机应用工程基本修业年限四年职业面向面向计算机硬件工程技术、计算机软件工程技术、计算机网络工程技术、计算机程序设计等岗位（群）。
培养目标定位本专业培养德智体美劳全面发展，掌握扎实的科学文化基础和计算机系统集成相关基础理论等知识，具有一定的计算机技术研发、技术实践等能力，具有工匠精神和信息素养，能够从事计算机应用系统的分析与设计、开发与集成、运行与维护、安全与测评等工作的高层次技术技能人才。
主要专业能力要求1. 具备项目管理、软硬件需求分析、软件设计的能力；2. 具备软件开发和Web设计与开发的能力；3. 具备服务器和网络设备的选型、安装、调试和维护的能力；4. 具备搭建云计算环境，进行虚拟化管理的信息技术能力；5. 具备设备选型、方案设计与实施的能力；6. 具备编写测试方案，进行软件测试的能力；7. 具备安全防护策略设计和实施的能力；8. 具备分析问题和解决问题的能力；9. 具有探究学习、终身学习和可持续发展的能力。
主要专业课程与实习实训专业基础课程：计算机导论、计算机组成原理、离散数学、程序设计、数据结构与算法、数据库原理及应用、操作系统原理、计算机网络与应用等。
专业核心课程：软件工程、软件体系结构与架构技术、服务器管理与配置、网络系统集成、软件测试技术、云计算与虚拟化、信息系统安全、Web开发技术等。
实习实训：对接真实职业场景或工作情境，在校内外进行软件工程、网络工程、云计算和虚拟化、信息安全等综合实训。
在软件和信息技术服务业的信息集成、软件开发、219计算机服务平台搭建的企业进行岗位实习。
职业类证书举例职业资格证书：计算机技术与软件专业技术资格职业技能等级证书：网络系统建设与运维、智能计算平台应用开发、云计算开发与运维接续专业举例接续专业硕士学位授予领域举例：计算机科学与技术、软件工程、网络与信息安全接续硕士学位二级学科举例：计算机科学与技术专业代码310202专业名称网络工程技术基本修业年限四年职业面向面向信息和通信工程技术、信息通信网络运行管理等职业，网络运维、网络系统集成、网络规划设计与应用开发等岗位（群）。
云计算和大数据的架构和技术
云计算和大数据的架构和技术随着科技的飞速发展和互联网的普及，数据已经成为了当今社会最宝贵的资源之一。
然而，如何处理、存储和分析这些海量数据已经成为了很多企业所面临的一大难题。
云计算和大数据技术的出现，为这一难题提供了新的解决办法。
本文将就云计算和大数据的架构和技术进行探讨。
一、云计算的基本概念云计算是指通过互联网将计算能力和存储能力等计算资源提供给用户的一种方式。
云计算的本质是将计算机技术、网络技术和服务技术融合在一起，实现“随需使用、按需付费”的服务模式。
用户只需在云计算平台上选择所需的服务，就可以轻松获得所需的计算资源，而不必担心硬件设备、软件安装和维护等问题。
二、云计算的组成云计算主要由三个部分组成：云计算基础设施、云计算平台和云计算应用。
其中，云计算基础设施包括硬件、网络设备和存储设备等；云计算平台包括操作系统、虚拟化、容器化、编程语言等技术；云计算应用包括各种基于云计算的应用程序。
三、大数据的基本概念大数据指的是数据量巨大、类型多样、处理速度快、价值密度高的数据。
大数据是通过分布在不同地点的大量计算机产生的，例如互联网、物联网、社交媒体等。
大数据的主要特点包括三个方面：高速度、高容量和高复杂度。
四、大数据的处理方式大数据的处理可以分为三个阶段：数据采集、数据存储和数据分析。
其中，数据采集是指从不同来源获取数据的过程，数据存储是指将采集到的数据进行存储，数据分析是指对存储的数据进行分析和挖掘。
在大数据的存储方面，传统的关系型数据库已经无法满足大数据的存储需求，因此，新型的存储技术也应运而生。
例如，Hadoop分布式文件系统，是一种基于分布式架构的大数据文件系统，可以扩展到数千台服务器上，实现PB级别的数据存储。
在大数据的处理方面，主要涉及到数据的分析和挖掘等技术。
例如，Spark是一种基于内存计算的分布式计算框架，可以快速处理大规模数据集。
此外，深度学习等人工智能技术也成为了大数据处理的重要手段。
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
全国一体化平台技术架构与建设内容
全国一体化平台技术架构与建设内容各地区各部门要充分发挥全国一体化平台支撑作用，按照统一标准规范、统一清单管理、统一身份认证、统一数据共享、统一应用管理的要求，推动全国一体化平台移动端标准化、规范化建设和协同化一体化服务。
全国一体化平台移动端技术架构主要包括基础支撑层、应用管理层和服务提供层。
基础支撑层主要为政务服务平台移动端提供国家电子政务外网、政务云平台等基础设施，数据资源服务、大数据分析等数据支撑，统一身份认证、统一证照共享、统一电子印章等公共支撑以及事项管理“好差评”管理、用户体验监测等业务支撑。
应用管理层部署移动政务服务应用管理系统，提供用户管理、服务应用接入管理、服务发布管理、运维管理等功能，实现对移动政务服务应用的规范管理和运行监测。
服务提供层通过移动互联网应用程序（APP）、小程序等服务渠道，按照统一标准，面向企业和群众提供政务服务事项咨询、办理、查询、评价等服务。
移动端服务功能和方式，为企业和群众提供更加便利高效的移动政务服务各地区和国务院有关部门要围绕企业和群众办事需求，进一步优化政务服务平台移动端功能，不断丰富集成套餐式服务和“扫码亮证”、“一证通办”、“无感通办”等应用场景，充分利用移动互联网新技术，持续提升移动政务服务便利化水平。
（一）不断优化个性化、智慧化服务功能。
1．建设用户专属服务空间。
建设完善政务服务平台移动端用户专属服务空间，集中汇聚展示用户电子证照、办件、投诉建议等数据，紧贴不同用户需求特点和关注重点，推动各项利企便民政策和办事服务直达直享、一站办理，实现精准化匹配和个性化推送，不断提升用户体验。
2．优化搜索服务和智能客服。
运用人工智能等技术优化政务服务平台移动端搜索服务功能，实现对移动政务服务事项和应用的统一检索，提升搜索服务便捷度和智慧化水平。
优化集智能搜索、智能问答、智能导航于一体的智能客服，方便企业和群众快捷精准获取相关服务信息。
3．完善移动政务服务“好差评”。
云计算平台的架构与实现
云计算平台的架构与实现云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算资源、存储资源和应用程序等虚拟化，为用户提供灵活可扩展的计算服务。
云计算平台的架构与实现是云计算技术发展的重要方向。
本文将介绍云计算平台的基本架构和实现方式。
一、云计算平台的基本架构云计算平台的基本架构由以下几个组成部分构成：1. 前端用户界面：提供给用户的接口，让用户能够方便地管理和使用云计算资源。
这包括图形界面、命令行接口和API等不同形式。
2. 资源池：云计算平台通过资源池的形式将计算资源、存储资源和网络资源进行集中管理。
资源池包括物理服务器、存储设备和网络设备等。
3. 虚拟化层：负责将物理资源抽象为虚拟资源，实现资源的共享和动态分配。
常用的虚拟化技术包括服务器虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化等。
4. 管理与调度：负责管理云计算平台的各项资源和服务，并进行资源的调度和分配。
管理与调度包括任务管理、性能监控、资源调度和故障恢复等功能。
5. 安全与隔离：确保云计算平台的数据和应用的安全性，并实现用户之间的隔离。
安全与隔离包括身份验证、访问控制和数据加密等措施。
二、云计算平台的实现方式云计算平台可以通过不同的实现方式来满足不同的需求。
以下是几种常见的实现方式：1. 公有云：由云服务提供商搭建和管理的云计算平台，向公众提供服务。
用户可以通过互联网按需使用云计算资源，如亚马逊的AWS、微软的Azure等。
2. 私有云：由机构或企业自己建设和管理的云计算平台，主要用于满足内部需求。
私有云可以部署在本地数据中心或托管在第三方机构，如VMware、OpenStack等。
3. 混合云：结合公有云和私有云的特点，将两种云计算平台进行整合。
用户可以在公有云和私有云之间灵活选择，实现资源的优化利用。
4. 边缘计算：将计算、存储和应用程序等资源分布在离用户更近的地理位置，以减少延迟和带宽消耗。
边缘计算可以将云计算的能力推向网络边缘，如物联网设备等。
5. 容器化技术：通过容器化技术，将应用程序及其全部依赖打包为一个可移植的容器。
大数据平台技术框架选型分析
大数据平台框架选型分析一、需求城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。
二、平台产品业务流程三、选型思路必要技术组件服务：ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管四、选型要求1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。
如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等五、选型需要考虑简单性：亲自试用大数据套件。
这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。
自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。
亲自做一个概念验证。
广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。
它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。
云计算架构介绍
云计算的发展历程
IaaS阶段主要提供计算、存储和网络等基础设 施服务，用户可以通过云平台租用基础设施资
源。
SaaS阶段则直接提供应用程序服务，用户可以通过 云平台直接使用应用程序。
云计算的发展经历了三个阶段：基础设施即服 务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服 务（SaaS）。
平台即服务（PaaS）
总结词
提供应用程序开发和部署所需的平台和 工具。
VS
详细描述
PaaS（平台即服务）是云计算架构的中间 层，它提供应用程序开发和部署所需的平 台和工具。PaaS提供商提供应用程序开发 和部署所需的开发工具、数据库、服务器 和操作系统等资源，用户可以通过Web浏 览器可以实现相同的功能并拥有访问数据 的能力。
和管理云计算环境中的安全风险。
03 云计算架构的实现方式
公有云
定义
公有云是一种运行公共云的所有基础架构并将其存储在本地的 方式。用户可以通过Web浏览器可以实现相同的功能并拥有访
问数据的能力。
优势
无需大量投资即可获得回报、按需付费、可扩展性、高可 用性、数据安全。
适用场景
适用于小型和中型企业，以及需要处理大量数据和计算能 力的企业。
PaaS阶段则提供了应用程序开发和部署所需的 平台和工具，用户可以通过云平台租用应用程序 开发环境。
云计算的优势与局限性
云计算的优势包括
降低成本、灵活性、可扩展性、高可 用性和安全性等。
云计算的局限性包括
数据安全和隐私保护、网络带宽和延 迟问题、对云平台的依赖性等。
02 云计算架构的组件
基础设施即服务（IaaS）
云计算的架构及核心技术
云计算的架构及核心技术云计算作为一项重要的信息技术和服务模式，已经广泛应用于各行各业。
它以互联网为基础，通过动态分配的资源来提供可伸缩的计算和存储能力，使用户能够灵活地使用和管理计算资源。
在云计算的背后，有着复杂而精密的架构和核心技术支持。
一、云计算的架构云计算的架构由以下几个关键组件构成：客户端、云服务提供商、云存储和虚拟化技术。
1. 客户端客户端是用户接触云计算服务的入口，它可以是个人电脑、移动设备或其他终端设备。
通过安装相应的客户端软件，用户可以访问云端计算资源，进行数据存储和处理，以及享受各种云服务。
2. 云服务提供商云服务提供商是云计算的核心，他们部署和管理云计算架构中的各种资源和服务。
他们通常提供计算能力、存储空间、应用程序等一系列服务，以满足用户的需求。
云服务提供商根据不同的业务模式可以分为三种类型：IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务）。
3. 云存储云存储是云计算架构中的重要组成部分。
它提供了可靠的数据存储和备份服务，用户可以随时随地地存储和访问自己的数据。
云存储利用分布式文件系统和分布式数据库等技术，确保数据的可用性和安全性。
4. 虚拟化技术虚拟化技术在云计算的架构中扮演着重要的角色。
它通过将物理资源虚拟化为虚拟资源，可以更好地管理和利用计算资源。
虚拟化技术包括服务器虚拟化、网络虚拟化和存储虚拟化等，它们共同构成了云计算的基础设施。
二、云计算的核心技术1. 大数据处理技术大数据处理技术是云计算的核心之一。
随着互联网的快速发展，海量的数据涌入云计算平台。
传统的数据处理方法已经无法胜任，因此需要大数据处理技术来处理和分析这些数据。
大数据处理技术包括数据存储、数据挖掘、数据分析和机器学习等，可以提供更加准确的信息和决策支持。
2. 虚拟化技术虚拟化技术是云计算的核心基础。
它可以将物理资源虚拟化为虚拟资源，进而实现资源的灵活分配。
虚拟化技术可以提高计算机的利用率、降低能源消耗，并且减少硬件成本。
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。
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海量的计算能力、存储能力 PB级数据吞吐能力、统一数据服务能力 企业核心数据资产管理能力 助力数字化转型的服务型数据应用 可价值变现的产品型数据应用
数据规模（PB）
98.6
108.06
62.3
X86服务器（台）
6097
6551
4289
2017年 2018年 2019年
2017年 2018年 2019年
数据中心
计算
• 日志解析 • ... ...
能力
• 流量查询 • ... ...
孵化
• 数据应用 • ... ...
资产化管理 价值化运营
全域贯穿
统一数据模型
能力化输出
向下完成5大类、全域数据汇聚
IT系统
通信网络
业务平台
外部合作伙伴
互联网
1.3中国联通构建了业界领先的大数据平台
国内领先的大数据平台
1999 SaaS出现
2006 IaaS/PaaS出现
2013 CaaS出现
2014 FaaS出现
• 大数据的目标是充分挖 掘海量数据中的信息， 以发现数据中的价值
• 云计算的目标是通过资 源共享的方式更好地调 用、扩展和管理计算和 存储等方面的资源和能 力，以提高资源利用率， 降低企业的IT成本
• 云计算可以为大数据平 台的计算和存储提供资 源层的灵活性
容器化大数据云平台技术架构
目录
一、建设背景
二、探索历程 三、平台实践 四、总结与展望
1.1 大数据与云计算的发展历程
2009: CDH, Avro, Chukwa 2008: Hive, Pig, ZooKeeper 2007: HBase 2006: Hadoop(HDFS+MapReduce), Solr
2016: OpenWhisk (FaaS), Fission(FaaS) 2014: Kubernetes (CaaS), AWS Lambda(FaaS) 2013: Docker (CaaS), Marathon(CaaS) 2012: Oracle Cloud(Iaas/PaaS/SaaS) 2011: CloudFoundry (PaaS)
人工 业务
A智引I能能擎力
空空间间数 据数能据库力
能（资力智源开汇能放）平力台
（智见）（智图）
开 发 测
据 治 理
试
基于容器云的数据中心操作系统
IaaS 基础 设施
主机资源
存储资源
网络资源
自身优化
计算/存储资源使用 不均衡
资源弹性调度不足 技术组件支撑不全 手工运维效率低
创新驱动
构建能力共享生态 急需支持租户自助使
用云化大数据相关资 源，赋能创新 保障数据安全开放
通过持续研究和探索，构建中国联通容器化大数据 云平台，解决痛点问题
一、建设背景
二、探索历程 三、平台实践 四、总结与展望
2.1 历程回顾
2016年至今，中国联通持续在大数据云平台建设方面投入力量
完成了资源管理从无到有，资源调度及运维从“体力”到“脑力”的演变，逐步实现智能化管理和运营，为 企业数据生产与服务起到了降本提效的作用。
2006-2009 成熟阶段
2009-2016 应用阶段
2013: 中国 大数据元年
2017-2022 爆发阶段
2010: OpenStack(IaaS) 2009: vSphere(IaaS) 2006: AWS(SaaS), Amazon EC2(IaaS), Zimki (PaaS) 1999: Salesforce (SaaS)
2015: Kudu 2014: Spark, Flink 2012: YARN, Impala, Storm 2011: MapR, Hcatalog, HDP, Kafka 2010-11: Crunch, Sqoop, Flume, Oozie
1980-2002 萌芽阶段
2003-2006 突破阶段
最初阶段
• 物理部署 • 人工划配 • 系统运维
Hive
Storm Spark ……
Development
Simplicity
1.3 中国联通构建了业界领先的大数据平台
中国联通拥有集中的，企业级全域数据的存储中心、计算中心、能力中心和孵化中心
数据服务
能力开放
对内应用
对外变现（大数据公司）
向上服务对内生产，同时支撑价值开放运营
ห้องสมุดไป่ตู้
技术引领 顶层架构设计
存储
• 资料数据 • ... ...
1.4 联通痛点
全域数据汇聚和管理中心，沉淀了海量的计算能力、存储能力、数据能力。 面临着如何实现资源智能调度、最大化利用、能力共享，进一步赋能各类合作伙伴应用创新、
促进数据价值变现的发展瓶颈。
应 SaaS 用
大数据对内应用
大数据对外应用
PaaS 数 据 中 台
数据服务能力封装/开放
数
生（数产智据服算能务）平力台
• 大数据组件部署到云平 台上，作为通用PaaS能 力，为用户带来使用上 的便利和高效
1.2 技术发展趋势：走向AI+Bigdata+Cloud 融合
美国知名分析机构Wikibon把大数据技术发展大致分为3个阶段：
Bigdata 1.0 :
❖ 以海量数据存储、处理为主 ❖ 平台难以维护，数据开发困难
Big Data 2.0
Hadoop ecosystem Hortonworks, Cloudera, MapR
Big Data 1.0
Tech vendors’ internal development MapReduce, BigTable, GFS, Cassandra
Specialization
应 SaaS 用
大数据对内应用
大数据对外应用
PaaS
数 据
中
台
数据服务能力封装/开放
数
生（数产智据服算能务）平力台
人工 业务
A智引I能能擎力
空空间间数 据数能据库力
能（资力智源开汇能放）平力台
（智见）（智图）
开 发 测
据 治 理
试
IaaS 基础 设施
基于容器云的数据中心操作系统
主机资源
存储资源
网络资源
Bigdata 2.0 :
❖ Hadoop商业版出现 ❖ SQL on Hadoop 逐渐成熟 ❖ 以批处理、流处理为主
Bigdata 3.0 :
❖ 客户需求多元化 ❖ 技术栈复杂化 ❖ ABC走向融合
Admin
Specialization
Simplicity
Big Data 3.0
Single vendor platform Azure, AWS, Google,Databricks