技术中台-分布式架构的实践
阿里巴巴中台技术架构--实践与思考
阿⾥巴巴中台技术架构--实践与思考From 阿⾥技术⽅案总监--谢纯良01阿⾥巴巴IT架构⽰意图我们从下往上看：基础设施服务层，也就是机房设备，提供硬件底层⽀持。
中台技术⽀撑平台，包括分布式服务框架、分布式数据库、分布式消息、分布式存储、分布式事务、实时监控服务等等。
阿⾥巴巴业务中台，包括各服务中⼼的抽象出来的各种业务能⼒，包括交易中⼼、⽀付中⼼、营销中⼼、结算中⼼、⽤户中⼼、账户中⼼等等。
各业务板块应⽤，就是前台⽤户使⽤的各个端，如新零售、⾦融、物流、营销、旅游等。
02阿⾥巴巴业务中台是什么？阿⾥业务中台，从整体上来讲分为：实践⽅法论、技术产品、业务能⼒。
实践⽅法论。
包括中台如何建设、如何管控、如何进化，对阿⾥的中台建设思路、⽅法进⾏了总结。
技术产品。
也叫技术中台，包括许多中间件产品，公共技术产品，是阿⾥技术底座的产品化。
业务能⼒。
是将阿⾥10⼏年沉淀的对⾏业的理解，形成了标准化的业务能⼒，如积分、会员、抵⽤券服务等等，它们很好的⽀撑了各业务线的快速发展。
03阿⾥中台架构演进路线阿⾥中台架构演进路线，经历了去IOE、分布式架构、服务平台化、以及中台化。
04IOE阶段----业务快速上线IOE，主要是优化了我们的IT成本，将核⼼技术掌握在⾃已⼿⾥。
当时我们单⼀JAVA应⽤，代码有600M之⼤，⼏百⼈共同维护，写代码的同学可以脑补⼀下这个画⾯。
当时的系统架构已经⽆法职场，业务增长量、巨⼤的访问量。
05全栈分布式分布式阶段，是架构的服务化拆分，形成了⼤型分布式服务架构，解决容量、性能的问题。
遇到的问题是开源框架不成熟，⽐如没有好的RPC框架，许多领域基本都是空⽩，只能架构的同学⾃⼰硬着头⽪搭。
也就是这个阶段，沉淀了⼀批技术基础设施，如：分布式⽂件存储、服务治理、MQ、数据库等。
06平台化----技术拓宽商业边界（秒杀、创新）平台化，是把架构各层进⾏很好的分层、治理的过程，具备了异地多活、服务⾼可⽤的能⼒。
分布式计算架构设计与实现
分布式计算架构设计与实现随着人工智能、大数据、物联网等新技术的发展，计算机系统面临着越来越大的数据量和复杂的计算任务。
传统的计算机架构已经不足以满足需求，分布式计算架构应运而生。
本文将探讨分布式计算架构的设计与实现。
一、分布式计算架构的概念分布式计算架构是指一个由多个计算机协同工作组成的计算环境，分布式计算系统中的计算机节点互相通信，相互协作，共同完成一个计算任务。
与传统的集中式计算环境相比，分布式计算系统具有如下优点：1.可靠性高：由于分布式计算系统中每个节点都是相互独立的，当其中的一个节点出现故障时，其他节点仍然可以正常工作。
因此，分布式计算系统有更高的可靠性。
2.灵活性好：分布式计算系统可以根据需要动态添加或删除计算节点，从而适应不同规模和需求的计算任务。
3.处理能力强：由于分布式计算系统可以在多个计算节点同时工作，其处理能力也相应增强。
4.可扩展性强：分布式计算系统可以通过增加节点数量来提高系统的整体性能。
二、分布式计算架构的设计分布式计算架构的设计是一个复杂的过程，需要考虑很多因素。
下面介绍一些常用的分布式计算架构设计模式。
1.客户端-服务器架构客户端-服务器架构是最常用的分布式计算架构之一，它将计算任务分成客户端和服务器两个部分。
客户端向服务器发出请求，服务器根据所收到的请求来进行计算，并将计算结果返回给客户端。
客户端-服务器架构可以降低系统的复杂性，提高系统的可靠性和安全性。
但是，由于服务器要承担所有计算任务，如果客户端数量过多，服务器负载会变得非常大，导致系统性能受到影响。
2.对等网络架构对等网络架构是一种去中心化的分布式计算架构。
在对等网络架构中，每个节点都是对等的，它们之间相互通信，共同完成计算任务。
对等网络架构的优点是可以充分利用每个节点的计算能力，当其中的一个节点出现故障时，其他节点仍然可以正常工作。
但是，对等网络架构的缺点是系统的设计和管理比较困难。
3.基于消息传递的架构基于消息传递的架构是一种基于消息传递的分布式计算架构。
数据中台技术架构解决方案
01
02
数据商品化
将数据转化为商品，通过 数据交易、数据租赁等方
式实现数据的价值。
数据服务化
将数据作为服务提供，通 过API、SDK等方式将数 据嵌入到各种应用中，实
现数据的价值。
03
04
数据合作化
通过数据共享、数据合作 等方式，与其他企业或机 构进行数据资源的整合和 优化，实现数据的价值最
大化。
07
数据中台应用案例分享
Chapter
案例一：企业数据资产管理优化
数据资产管理
数据质量提升
数据价值挖掘
案例二：业务流程优化与效率提升
业务流程梳理
通过数据中台对业务流程进行梳理和优化，消除无效环节，提高业务处理效率 。
自动化处理
借助数据中台的自动化处理能力，实现业务流程的自动化处理，减少人工干预 ，降低成本。
实时监控与反馈
通过数据中台对业务流程进行实时监控和反馈，及时发现并解决问题，确保业 务流程的顺畅和高效。
案例三：客户画像构建与精准营销
01 数据采集与整合
通过数据中台采集和整合客户在多个渠道上的行 为数据，构建全面的客户画像。
02 客户细分与标签化
基于客户画像，对客户进行细分和标签化，实现 精准营销和个性化推荐。
质量。
数据转换与格式化
将不同格式、不同标准的数据进行转 换和格式化，便于后续的数据分析和 应用。
数据归一化与标准化
对数据进行归一化和标准化处理，消 除数据之间的量纲差异，提高数据的 可比性和准确性。
数据质量监控与保障措施
数据质量监控
建立数据质量监控体系，对数据质量进行实时或定期监控，及时发 现并处理数据质量问题。
决策支持系统建设
数据中台建设实践中的应用成效、问题反思与对策分析
数据中台建设实践中的应用成效、问题反思与对策分析目录1. 数据中台建设概述 (2)1.1 数据中台的概念与意义 (3)1.2 数据中台建设的目标与原则 (5)2. 数据中台建设实践中的应用成效 (6)2.1 业务支撑能力提升 (8)2.1.1 业务流程优化 (9)2.1.2 决策支持强化 (11)2.2 数据资产价值最大化 (12)2.2.1 数据共享与整合 (14)2.2.2 数据分析与应用 (16)2.3 技术创新与效能提升 (18)2.3.1 技术架构优化 (19)2.3.2 自动化与智能化 (21)3. 数据中台建设实践中的问题反思 (22)3.1 数据质量问题 (23)3.1.1 数据质量标准不统一 (25)3.1.2 数据清洗与校验不足 (26)3.2 数据安全与隐私问题 (27)3.2.1 数据安全风险 (29)3.2.2 隐私保护挑战 (30)3.3 人才与团队建设问题 (31)3.3.1 人才短缺 (33)3.3.2 团队协作与沟通 (34)4. 数据中台建设对策分析 (35)4.1 数据质量管理策略 (37)4.1.1 建立数据质量管理体系 (37)4.1.2 强化数据清洗与校验流程 (39)4.2 数据安全与隐私保护措施 (40)4.2.1 数据安全防护体系 (41)4.2.2 隐私合规与数据脱敏 (43)4.3 人才队伍建设与培养 (44)4.3.1 人才引进与培养计划 (45)4.3.2 团队协作与沟通机制 (46)4.4 技术创新与应用推广 (48)4.4.1 技术创新与研发投入 (49)4.4.2 应用场景拓展与推广策略 (51)1. 数据中台建设概述随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，企业对数据的依赖程度日益加深。
数据中台作为一种新型的数据处理架构，旨在整合企业内部外的各类数据资源，实现数据的集中存储、统一管理和高效利用。
数据中台建设已成为企业数字化转型的重要战略举措。
分布式计算在互联网应用中的应用实践
分布式计算在互联网应用中的应用实践一、引言随着互联网的发展，数据量和用户数量呈现快速增长趋势，传统的计算方式已经难以满足这一需求。
分布式计算技术因其具有高并发性和容错性等优势，逐渐被广泛应用在互联网应用领域中。
本文将介绍分布式计算在互联网应用中的应用实践。
二、分布式计算技术分布式计算技术是指将一个大的计算任务分割成若干个小的子任务，分配给多台计算机进行并行处理。
分布式计算技术有以下特点：1.高并发性多台机器同时处理一个任务，可以大大提高计算效率，节省时间。
2.容错性当其中一台计算机出现故障，其他计算机可以接管其任务，避免了数据丢失和任务中断的风险。
3.可扩展性通过增加计算机数量，可以扩展计算任务的规模，适应不同的应用场景。
三、分布式计算在大数据处理应用中的实践1. HadoopHadoop是一个分布式计算框架，可用于处理大规模数据。
Hadoop能够处理在大数据规模下的数据集存储和分析。
Hadoop主要包含两个核心组件：HDFS和MapReduce。
其中，HDFS是一种能够存储大规模数据的分布式文件系统，MapReduce是一种能够处理数据的分布式计算模型。
2. SparkSpark是另一个流行的分布式计算框架，与Hadoop相比，Spark在内存计算、可扩展性和速度上具有优势。
Spark将数据集分成较小的数据块，分别在不同的计算节点上运行，使用内存来存储数据，使性能更高，同时使用RDD（弹性分布式数据集）进行分布式计算，实现流式计算、批处理和机器学习等应用。
四、分布式计算在云计算中的应用实践云计算是基于分布式计算的一种计算模式，云计算提供了基于网络的共享资源，包括计算资源、网络资源、存储资源和应用服务资源。
云计算中的分布式计算具有以下特点：1.可靠性通过部署在多台机器上的应用程序可以避免单点故障，从而提高系统的可靠性。
2.弹性由于多台机器存在，可以根据负载的大小动态地调整计算资源的数量，提高系统的扩展性和稳定性。
分布式存储系统架构设计与实现
分布式存储系统架构设计与实现随着互联网的不断发展，数据量也不断增长。
这使得传统的单机存储已经不能满足现需求，因此分布式存储系统应运而生。
分布式存储系统是将数据划分成多个块，然后将这些块存储在多个服务器上，通过分布式存储技术将这些块组织起来，形成一个整体，提供给用户进行访问。
本文将介绍分布式存储系统的架构设计和实现。
一、分布式存储系统的架构设计1. 数据分块数据分块是分布式存储系统的核心。
在数据分块阶段，将数据分成固定大小的块，并为每个块分配一个全局唯一的ID。
在存储这些块的时候，需要选择存储的位置、备份数量、容错等级等。
这样才能保证数据的完整性和高可靠性。
2. 元数据管理元数据管理是分布式存储系统的另一个重要组成部分。
元数据指的是与数据相关的所有信息，例如数据块的存储位置、备份数量、容错等级等。
在元数据管理中，需要维护元数据的一致性和可靠性，通过多个元数据服务器，保证元数据的高可用性和容错性，同时采用一些优化策略，提高系统读写性能。
3. 数据一致性在分布式存储系统中，由于数据分布在不同的节点上，数据的一致性就成为了一个非常重要的问题。
在设计分布式存储系统时，需要考虑不同数据操作的一致性。
例如：删除数据，需要同时删除所有备份；修改数据，需要保证数据被修改之前的读请求获得的是旧的数据，而修改之后的读请求获得的是新的数据。
4. 容错与可用性分布式存储系统需要考虑容错和可用性。
容错是指在部分节点失效的情况下，数据系统仍能正常运行。
这需要在设计时考虑数据备份和恢复机制，以保证数据不会丢失。
同时，需要优化一些容错策略，例如智能故障诊断和动态负载均衡。
可用性是指分布式存储系统应该随时可用（24x7），即使某个节点失效，系统应该立即切换到其他节点。
二、分布式存储系统的实现分布式存储系统的实现需要考虑多个因素，如数据分布、数据传输、数据安全等。
下面将介绍分布式存储系统的实现过程。
1. 数据分块首先，需要将数据块按照一定的规则进行划分，并给每个数据块分配一个唯一的ID。
分布式架构使用案例
分布式架构使用案例就说那个超级火爆的电商平台，你知道的，每天有海量的用户在上面买买买。
要是没有分布式架构，这平台早就瘫了。
想象一下，在双十一这种全民购物狂欢节的时候，数以亿计的用户同时访问这个电商平台。
这时候呢，分布式架构就像一个超级英雄团队一样闪亮登场。
它把整个系统分成好多好多小的部分，就像把一个大蛋糕切成很多小块一样。
比如说，有专门负责处理用户登录注册的部分，这个小团队就住在一个独立的服务器小房子里。
当你点击登录按钮的时候，它就迅速处理你的请求，不会受到其他复杂业务的干扰。
还有负责商品展示的部分呢，它住在另一间服务器小房子里。
它就专门负责把那些琳琅满目的商品图片、价格、描述啥的快速展示给你看。
而且这个部分可以根据不同的地区、不同的用户喜好来调整展示内容哦。
再说说订单处理的部分，这也是个重要的小团队。
当你下单成功后，这个订单就会被这个小团队接收到，然后他们开始协调仓库、物流等各个环节。
这些小团队之间呢，就像一群互相协作的小伙伴。
他们通过网络互相通信，这样即使某个小团队所在的服务器出了点小故障，其他小团队还能继续工作，整个电商平台还是可以正常运转。
就像有个小伙伴生病了，其他人还能撑起一片天，不至于整个游戏就玩不下去了。
另外，数据存储也是分布式的。
数据就像宝藏一样，被分散存放在好多不同的地方。
这样做有个好处，就是当需要查找某个数据的时候，可以同时从好几个地方找，速度超快。
而且就算某个存储的地方出问题了，还有其他地方的数据备份呢。
这个电商平台就是利用分布式架构，把一个超级复杂、超级庞大的业务，拆分成一个个小而精的部分，让整个系统既稳定又高效，不管什么时候都能满足那些疯狂购物的顾客的需求啦。
分布式系统常用技术及案例分析
分布式系统常用技术及案例分析随着互联网和移动互联网的快速发展，分布式系统成为了大规模数据处理和高并发访问的重要技术手段。
分布式系统能够充分利用多台计算机的资源，实现数据存储和计算任务的分布式处理，提高系统的可靠性和扩展性。
本文将围绕分布式系统的常用技术和相关案例进行分析，希望能够为读者提供一些参考和启发。
首先，我们来介绍一些常用的分布式系统技术。
分布式文件系统是分布式系统的重要组成部分，它能够将文件存储在多台计算机上，并提供统一的文件访问接口。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）就是一个典型的分布式文件系统，它采用了主从架构，将大文件分割成多个块存储在不同的计算节点上，实现了高可靠性和高吞吐量的文件存储和访问。
另外，分布式计算框架也是分布式系统中的关键技术之一。
MapReduce是一个经典的分布式计算框架，它能够将大规模的数据集分解成多个小任务，并在多台计算机上并行处理这些任务，最后将结果汇总起来。
通过MapReduce框架，用户可以方便地编写并行计算程序，实现大规模数据的分布式处理。
除了以上介绍的技术之外，分布式数据库、分布式消息队列、分布式缓存等技术也是分布式系统中常用的组件。
这些技术能够帮助系统实现数据的高可靠性存储、实时消息处理和高性能的数据访问。
在实际的系统设计和开发中，根据具体的业务需求和系统规模，可以选择合适的分布式技术来构建系统架构。
接下来，我们将通过一些实际案例来分析分布式系统的应用。
以电商行业为例，大型电商平台需要处理海量的用户数据和交易数据，这就需要构建高可靠性和高性能的分布式系统。
通过采用分布式文件系统存储用户数据和商品信息，采用分布式计算框架实现数据分析和推荐系统，再配合分布式缓存和消息队列实现实时交易处理，可以构建一个完善的分布式系统架构。
另外，互联网金融领域也是分布式系统的重要应用场景。
互联网金融平台需要处理大量的交易数据和用户行为数据，保障数据的安全性和一致性是至关重要的。
2023-数据中台技术架构指导方案-1
数据中台技术架构指导方案随着数字化时代的到来，数据逐渐成为公司最重要的资产之一。
而数据中台则是将众多的业务系统和数据整合，形成一个统一的数据平台，实现数据的共享和互通，减少数据孤岛和冗余，提升数据规范和质量，从而为公司的决策和业务发展提供有力的支撑。
本文将为大家介绍数据中台技术架构指导方案。
一、数据中台架构概述一个完整的数据中台包含三个层次，即数据资源层，数据服务层和数据应用层。
数据资源层主要包括数据存储、数据采集、数据清洗和数据标准化；数据服务层是数据中台的核心，为上层应用提供数据服务，包括数据接口、数据加工和数据分析等；数据应用层则是数据中台的终端入口，为企业的业务决策和营销提供服务。
数据中台架构的本质就是解决数据治理和数据整合的问题，使数据变得干净、准确、一致，并为业务系统提供通用的数据服务。
二、数据中台技术架构指导方案（一）数据存储数据存储是数据中台的重要组成部分，要求数据安全、可靠、高效。
可以采用分布式文件系统，NoSQL数据库和数据仓库等技术实现。
其中分布式文件系统适用于大数据存储，NoSQL数据库适用于半结构化和非结构化数据，数据仓库则适用于企业级数据集成和查询。
（二）数据采集数据采集是将企业内外部的数据源采集到数据中台的重要方式，包括手动数据导入、数据自动采集和第三方数据接口。
同时，需要对采集的数据进行验证和清洗，确保数据的质量和完整性。
（三）数据清洗和数据标准化数据清洗主要包括去重、补缺、纠错和规范化等，数据标准化则是将数据按照某种规则进行分类和命名。
这样可以增强数据的一致性和可读性，便于上层应用的开发和调用。
（四）数据服务数据服务包括数据整合、数据加工、数据分析和数据交换等，是数据中台的核心。
数据整合即将多个系统的数据集成到一起，数据加工则是对原始数据进行处理和分析，数据分析则是对数据进行可视化分析，数据交换则是将数据从一个应用系统传输到另一个应用系统。
（五）数据接口数据接口是数据服务的重要组成部分，一个好的数据接口需要满足易用性、安全性、高可用性和低延迟等要求。
技术中台解决方案
数字化转型促进技术中台的持续发展和创新
技术中台与数字化转型相互促进，共同推动企业数字化转型和升级
技术中台的未来发展趋势
云原生架构：采用容器、微服务等云原生技术，提高应用性能和可伸缩性
智能化：利用人工智能和机器学习技术，实现自动化决策和智能运维
开放生态：基于开源技术和标准，构建开放的技术中台生态系统，促进技术创新和应用创新
技术中台解决方案
汇报人：小无名
目录
01
添加目录标题
02
技术中台解决方案概述
03
技术中台解决方案的关键技术
04
技术中台解决方案的实施步骤
05
技术中台解决方案的应用案例
06
技术中台解决方案的未来趋势和发展方向
添加章节标题
技术中台解决方案概述
技术中台的概念和作用
技术中台与前台、后台的关系：技术中台为前台提供技术支持，与后台进行数据交互。
安全可信：加强技术中台的安全性和可信度，保障数据安全和应用稳定运行
技术中台的未来发展方向
云原生架构：基于容器、Kubernetes等技术，实现应用快速部署和高可用性
AI赋能：结合人工智能技术，实现自动化、智能化数据处理和决策支持
区块链技术：利用区块链技术提高数据安全性和可信度，支持业务拓展和创新
产业互联网：结合物联网、大数据等技术，实现产业互联网化，提升企业竞争力
云原生技术的运用
容器化技术：将应用程序打包成容器，实现轻量级部署和快速扩展
微服务架构：将应用程序拆分成多个小服务，提高可维护性和可扩展性
自动化运维：通过自动化工具和流程，降低运维成本和错误率
持续集成与持续部署：实现代码的快速迭代和部署，提高开发效率和质量
分布式系统的应用案例
分布式系统的应用案例随着计算机技术的不断发展和进步，分布式系统作为一种新型的计算模式，成为企业和组织中不可或缺的一部分。
分布式系统可以将计算机的处理能力、存储能力和通信能力进行有效地集成和利用，实现了企业和组织的高效运行和管理。
本文将从几个具体的应用案例入手，探讨分布式系统在实际应用中的作用和价值。
案例一：微服务架构随着互联网的快速发展，许多企业和组织都开始采用微服务架构来构建自己的系统。
微服务架构是一种基于分布式系统的架构模式，将一个复杂的系统拆分成多个小的、自治的服务单元，每个服务单元都可以独立部署和扩展。
这种架构模式可以大大提高系统的灵活性和可维护性，提高开发和交付效率，减少故障和风险。
例如，Uber就是一个采用微服务架构的应用，它将订单、支付、地图、位置、文本、声音等多个服务进行拆分和独立部署，每个服务都可以自主地进行扩展和维护。
这种架构模式可以帮助Uber实现快速响应和高可靠性，提高用户的满意度和体验。
案例二：大数据处理随着互联网数据的爆炸式增长和应用需求的不断提升，大数据处理成为了许多企业和组织必须面对的挑战。
分布式系统提供了一种解决方案，通过将数据拆分成多个小的块，并将这些块分散在不同的服务器上进行处理和分析，可以极大地提高数据处理的效率和速度，同时减少数据处理的成本和复杂度。
例如，Hadoop就是一个采用分布式系统架构的大数据处理平台，它将数据拆分成多个小的数据块，并将这些数据块分散在多个节点上进行分布式计算和分析。
Hadoop可以帮助企业和组织快速筛选和处理大量的数据，并从中挖掘出有价值的信息和洞察。
案例三：云计算平台随着云计算技术的不断发展和普及，云计算平台成为了许多企业和组织的首选。
云计算平台基于分布式系统，将计算资源、存储资源和网络资源等进行有效整合和管理，为企业和组织提供了一种高效、安全、灵活、可扩展的IT基础设施。
例如，AWS是目前最为流行的云计算平台之一，它基于分布式系统架构，提供了强大的计算、存储、数据库、分析、网络等服务，可以帮助企业和组织高效地完成各种IT任务和应用。
ai数字化中台技术架构方案
业务流程管理与优化措施
采用业务流程管理工具，实现业 务流程的可视化和可配置化。
对业务流程进行持续优化，提高 业务处理效率。
通过数据分析和挖掘，发现业务 流程中的瓶颈和问题，为优化提
供数据支持。
05
技术中台建设方案
技术选型及原因阐述
选用先进的大数据技术
01
如Hadoop、Spark等，处理海量数据，满足实时性和扩展性需
对系统的响应时间、吞吐量、并发用户数等关键性能指标 进行测试，确保系统能够满足业务需求。
安全测试
对系统的安全性进行全面测试，包括身份认证、访问控制 、数据加密等方面，确保系统的安全性和稳定性。
验收标准
制定明确的验收标准和流程，包括功能验收、性能验收、 安全验收等方面，确保系统能够满足业务需求并顺利上线 。
数据治理与安全保障措施
数据治理策略制定
制定完善的数据治理策略，包括 数据标准制定、数据质量监控、 数据安全管理等，确保数据的规
范性、准确性和安全性。
数据安全保障措施
采用多种数据安全保障措施，如数 据加密、访问控制、安全审计等， 确保数据不被泄露、篡改或损坏。
数据合规性审查
定期进行数据合规性审查，确保企 业数据处理活动符合法律法规和监 管要求。
通过引入AI技术，构建智能化中台，实 现业务、数据和技术的全面融合。
提升运营效率
借助中台的共享服务和标准化流程，降 低企业运营成本，提高运营效率。
加速创新迭代
通过中台提供的灵活可扩展的技术架构 ，支持企业快速响应市场变化，加速产 品和服务创新迭代。
增强企业竞争力
通过数字化转型和中台战略实施，提升 企业整体竞争力，实现可持续发展。
07
系统集成与测试方案
数据中台实习报告
实习报告一、实习基本情况在数据中台实习期间，我主要参与了数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化等工作。
通过实习，我深入了解了数据中台的基本概念、架构和关键技术，并在实际项目中锻炼了自己的数据处理和分析能力。
二、实习内容1. 数据采集：我参与了数据中台的数据采集工作，通过爬虫、API接口等手段从不同渠道获取数据，并将数据存储到数据仓库中。
2. 数据清洗：在数据采集过程中，数据往往存在缺失、重复、异常等问题。
我学习了使用Python等工具对数据进行清洗和预处理，提高数据的质量。
3. 数据存储：我了解了分布式文件系统、数据库和缓存等技术，学会了使用Hadoop、Spark等工具将清洗后的数据存储到相应的存储系统中。
4. 数据分析：我学习了使用Python、R等工具对数据进行统计分析、关联分析、聚类分析等，挖掘数据中的有价值信息。
5. 数据可视化：我掌握了Tableau、Power BI等数据可视化工具，将数据分析结果以图表等形式展示出来，便于决策者理解和使用。
三、实习收获与体会1. 技术提升：通过实习，我熟练掌握了Python、R等数据处理和分析工具，了解了Hadoop、Spark等大数据处理框架，提高了自己的技术能力。
2. 团队协作：在实习过程中，我与团队成员紧密合作，学会了如何进行有效沟通和协同工作，提高了自己的团队协作能力。
3. 解决问题能力：在实际项目中，我遇到了各种数据处理和分析问题，通过查阅资料、请教同事和自主研究，学会了如何解决问题和应对挑战。
4. 业务理解：通过参与实际项目，我深入了解了企业数据中台的建设和发展，对数据中台的业务价值和应用场景有了更深刻的认识。
四、不足与努力方向1. 深度学习：在实习过程中，我发现自己在深度学习、机器学习等领域的基础知识还不够扎实，需要加强学习和实践。
2. 实际应用经验：虽然参与了实际项目，但自己在数据中台建设和应用方面的经验还不够丰富，需要积累更多的实际案例经验。
打造运维中台基座 赋能运维新动能——农业银行数据中心运维自动化与智能化实践
Application 暖E3固HI打造运维中台基座赋能运维新动能—农业银行数据中心运维自动化与智能化实践文丨I中国农业银行数据中心张乾尊王琪刘鹏程仝威吴皓彦引言在农业银行数字化转型背景下，对 “以安全生产为第一要务”的数据中心而 言，随着运维规模与体量的快速增长，对 提升配置准确性、监控有效性、操作自动 化、安全精细化有了更高要求。
除了安全 稳定外，高效运维、精细化运维、自动化 与智能化运维早已成为提升运维质量的关 键需求，需要构建敏捷研发和高效运维充 分融合的创新机制，加速从I T运维向IT 运营的转型，为农行的新时代变革发展提 供“平稳、安全、快速、精准”的生产运 行保障。
运维体量的快速增长、新技术的引入 (如分布式架构、开源软件、云计算、大 数据）给运维带来全新的挑战，对数据一 致性、监控全景视图、资源快速交付、实 时运行分析、安全快速变更、快速应急处 置的需求也愈发迫切。
面对新形势，科技 人主动突围，2019年10月由科技与产品 管理局牵头启动一体化生产运维平台体系 建设工程，数据中心与研发中心分工建设 一门户（统一门户）、一中心（配置中心）、四平台（监控平台、操作平台、管理平台、数据分析平台），在数字化转型背景下全 面提升运维水平和运维能力。
结合近两年生产运维自动化与智能化实践，本文从打造运维中台基座、借助 中台快速构建运维场景、探索智能化三个 方面进行介绍。
运维中台：共享业务、数据与计算能力一直以来，业内对中台的看法褒贬不一。
支持的一方认为中台避免了重复造轮子，能快速上线产品。
反对的一方则认为中台扼杀了创新，整套系统会变得复杂、维护性差。
数据中心经过近几年的探索与实践，发现中台利远大于弊，运维中台可以共享运维业务能力、数据能力和计算能力，可以将运维活动进行抽象，依托中台实现I T运维全专业“监、管、控、析”一体化。
运维中台实现了统一采控、统一数据处理和管理、统一基础服务，解决了以往I T运维中烟囱式建设导致的数据孤岛问题，从根本上解决了运维基础数据和基础功能的管理和使用问题。
中台技术架构概述
中台技术架构概述目录1. 什么是中台 (3)2. 中台和微服务的区别 (5)3. 为什么要做中台 (6)4. 深入中台架构 (8)5. 总结 (10)这两年中台很火，已经代替微服务成为架构首选，涌现出各种各样的中台名词，业务中台、数据中台、技术中台、算法中台等，让人眼花缭乱，稍微大点的互联网公司都号称在做中台。
1. 什么是中台既然讲中台，必然还有前台和后台。
前台很好理解，指的是面向C 端的应用，包括前端(如App/ 小程序) 和对应的服务端。
至于后台，很多人把它等同于管理后台，比如商品管理后台，负责商品定义/ 上下架等，提供给内部运营人员使用，这可能不够准确。
简单来说，对于一个交易系统，前台对应用户能看到的部分，如商品浏览和下单，属于接单的部分；后台对应履单部分，如仓库拣货/ 配送/ 财务结算/ 采购补货等，属于实际干活的，由企业内部人员负责，处于一个交易处理流程的后端。
在传统企业，没有在线的前台，基本是线下手工接单，内部信息管理系统基本都属于履单范畴，例如ERP、CRM、采购系统、仓库管理系统，财务系统等，这些系统属于一般意义上的后台概念。
在互联网企业，因为系统一般是自己开发，管理后台既包含面向前台销售的功能，如商品上下架和促销管理，也包含面向履单部分，比如配送、采购、财务结算，所以互联网企业的管理后台并不简单等同于履单后台。
接单和履单之间还有一系列事情要做，包括生成订单时的优惠计算/ 创建实际的订单/ 支付/ 库存扣减等, 这部分功能属于交易逻辑的核心。
在简单场景下，前台应用包含这部分功能，在复杂的场景下，就有必要把这部分独立出来，构成独立的中台，为前台减负。
一些文章笼统地介绍中台是用来连接前台和后台的，这个值得商榷。
如果管理后台就是后台，那没有连接的必要，因为管理后台本身就是系统的附属部分，和前台属于一体两面。
至于履单后台，前台接单系统和后台履单系统设计时就是打通的，也不需要额外定义一个中台来连接两者。
技术中台解决方案
金融行业案例
医疗行业案例
在医疗行业，技术中台解决方案成功地帮助医院和医疗企业提高了信息化水平，优化了患者就医体验和管理效率。
总结词
某大型三甲医院采用基于大数据和人工智能的技术中台解决方案，实现了医疗数据的集中管理和分析，提高了医疗服务的精细化管理水平。该方案通过智能化排班、智能诊疗建议等方式，优化了医疗资源的分配和管理，提高了医疗效率和诊断准确率。
2023
技术中台解决方案
目录
contents
引言技术中台解决方案总体架构技术中台解决方案的模块详解技术中台的实施方案与步骤技术中台解决方案的成功案例技术中台解决方案的未来展望与挑战
引言
01
随着企业数字化转型的加速，技术中台已成为企业实现快速创新和高效运营的关键支撑。
背景与意义
企业数字化转型
云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展，为技术中台提供了技术基础和支撑。
要点三
技术中台解决方案将进一步拓展到金融、医疗、教育、零售等各个行业，推动数字化转型和创新。
行业应用
针对特定领域，如物联网、工业互联网、智能驾驶等，技术中台将提供更加专业的解决方案。
特定领域
应用场景拓展
数据加密与安全存储
技术中台将采用更加先进的数据加密和安全存储技术，确保数据的安全性和完整性。
隐私保护方案
技术中台的特点
技术中台的概念
技术中台的价值
技术中台能够提供快速、高效的技术支持，提升企业的研发效率。
提升研发效率
降低运营成本
增强企业竞争力
推动企业数字化转型
技术中台通过集中化管理和资源共享，能够降低企业的运营成本。
技术中台能够为企业提供独特的技术优势和创新能力，增强企业的竞争力。
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。
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商业数据库
DB(主) 数据(主)
网络
DB(备) 数据(备)
主库+备库 可靠性主要依赖于硬件
写事务到达超过半数库 少数库异常不影响业务
两地三中心多活 灰度升级
同城三机房
OceanBase常用部署方案
两地三中心
同城多个核心机房延迟一般在0.5 ~ 2ms之间
正常情况下和同城三中心部署的延迟一致 深圳一台ObServer宕机则会增加异地同步延迟
小时文件备份
冲正重做
冲正重做
冲正重做
回滚维度
按文件 按用户 按备份点
冲正重做
优点
任意流程可回滚 精准逐笔核对，支持按用户回滚，大幅缩短清算时长
分布式架构下如何保障系统的 可靠性及稳定性
灰度发布机制
SOFAStack平台强大的发布能力支持， 精准的流量控制
清算灰度，支持按用户维度抽取分片，缩短灰度时间
拆分阶段
分布式任务调度平台
任务调度平台 调度（定时/事件/手动）
任务节点 按 X 分片
• 支持自定义分片，高效利用 集群计算能力
生成 X*Y 个分片 任务节点
任务节点
任务节点
任务节点
任务节点
任务节点
任务节点 再按 Y分片
任务节点
任务节点
执行阶段 N 个分片
N 个分片
N微服务架构的负载均衡优势
以前
F5/LVS
微服务-注册中心
自动服务发现
现在
Load Balance Auto Failover
vice vice ce
Promotio
P2P call
数据访问瓶颈解决方案 —— 数据库垂直切分
微服务-注册中心
交易系统
账务系统
交易数据库
账务数据库
交易系统
数据访问瓶颈解决方案 —— 数据库水平切分
• 一般使用大事务，出现问题 全部回滚
分布式TA系统架构
接入层
协议转换
网访关问控制
文件传输
运维后台管理
业务服务层
账户
开账 开 户户 户 查管
询理
交易
申 赎消 购 回费
账务
资 收资 产 益金 登 分清 账 配算
清算
清 文文 算 件件 流 处生 程 理成
督核
流
文
程
件
核
核
准
对
SOFAStack 微服务
云应用引擎
Beta发布
分组发布
灰度引流
全量
00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11…99
pay
生产p集ay 群
SLB
生产p集ay pay 群灰度
10% 90%
业务域
pay
某业务pa系y 统
压测流pay pa 量y 引擎
线上全链路压测
分布式TA系统
数
pay
账户系pay 统
据
pay
• 易于开发测试部署 • 性能扩展简单，靠堆机器
缺点
• 编译慢 • 启动慢 • 代码冲突 • 性能扩展依赖机器
微服务架构 vs 单体架构
生产效率
业务复杂度
• 复杂度较小时采用单体应用的生产效率更
高，复杂度到了一定规模时，单体应用的
生产效率开始急剧下降，这时对其进行服
微服务架构
务化的拆分才是合算的
单体架构
技术中台-分布式架构的实践
技术创新 变革未来
分享大纲
• 分布式架构的优势和基本理念 • 分布式架构实践举例 --- 分布式TA系统 • 分布式架构下如何保障系统的可靠性及稳定性
分布式架构的优势和基本理念
Apach e
传统单体架构特点
WAR UI
账户服务 交易服务 订单服务
Tomcat
数据库
优点
N 个分片
• 执行中可对任务进行暂停/ 续 跑，强制取消
• 任务失败重试机制，保障整 体计算任务成功
任务节点
任务节点
任务节点
任务节点 任务节点
任务节点
清算任务调度
交易申请文件
任务拆分
…….
分片1
分片2
分片N
任
务
文件分片1 … 文件分片99 文件分片1 … 文件分片99 文件分片1 … 文件分片99
同城双活容灾架构
主机房
后台pp管aayy理
账pp户aayy
清pp算aayy
外部流量
SLB
SLB
账pp务aayy
账pp务aayy
清pp算aayy
• 同机房优先，避免跨机房损耗 备机房 • 对应用无任何侵入，像单机房
一样开发部署应用
账pp户aayy
后台ppa管ayy理
• 容灾自动切换
公共单库
交交易易 账户库分库库
• 微服务架构之所以得到广泛认可，源于对 于业务多变性的不可预测，微服务架构能 够不断的自演化，进而快速适应业务变化
Trade System
BIZ
CORE
模块化开发
Trade System
BIZ
BIZ
BIZ
及时到账
担保交易
……
CORE
JVM
JVM
<sofa:service ref=“serviceId”interface=“TradeQueryService”/> <sofa:reference id=“refId” interface=“TradeQueryService”/>
访
pay
问
账务系统
代
pay
理
清算系pay
统
1、压测环境复用生产环境，压测结果可靠；优于线下压测。 2、压测数据打标无法进入生产环境，数据表级隔离。
正常表
影子表
DB
基于Paxos协议的典型三副本部署
数据强一致性 持续可用 主备自动切换 单机、机房、城市级故障：不停服务，不丢数据
OceanBase高可用机制
调
度
流水库1
流水` 库
流水库3
…….
流水库1 00
任务执行
2
…
…
…
执行1
执行N
执行1
执行N 执行1
执行N
…
执行1
执行N
交易中心
清算中心
账务中心
账户中心
核心服务
日初始化 第一次文件导入
清算处理 收益计算 份额调整 清算导出 第二次文件导入 二次清算 收益导出
日切备份
冲正重做 核对异常
清算的容错和核对机制
交易系统 交易系统
业务峰值(TPS) 最小库数量 单=—库—容—量——上—限——(T—PS)
交易数据库
交易系统 交易系统 交易系统
最长小表数量单= 位——时—间—单—业—表务—容—量—量—x上—存—限储—时
分库0 1
分库02
分库03
分布式架构实践举例 --- 分布式TA系统
• 清算串行执行效率低，无法 通过增加机器线性扩展性能
交交易易 账务库分库库
交交易易 账务库分库库
交交易易 账户库分库库
公共单库
交交易易 账务库分库库
交交易易 账户库分库库
分布式事务 监控分析
任务调度 链路跟踪
消息队列
数据代理
IaaS 飞天云平台
运 维 工 应用部署 具 链 配置维护
监控预警
治理控制
服务治理 消息治理 任务管理 事务管理 灰度发布
日志分析
分布式TA系统的需要攻克的技术难题
• 分布式清算任务如何高效实现？ • 分布式下，加大应用处理出错的可能性，那清算任务如何确保正确性？