详细版XX大数据云平台建设技术规划(XX) - 副本.ppt

.......... * 目录页 第一篇 X公司产品现状 第二篇 云平台总体架构 第三篇 大数据基础构建 第四篇 关键技术分析 .......... * — * — 第一篇 产品现状 产品 现状 业务聚焦人防、消防，提供行业解决方案 产品线划分明确，产品初具规模 以桥梁、燃气、供水为基础，构建城市生命线工程 研究院产、学、研结合，衍生二次产品 .......... * — * — 第一篇 产品现状 存在 问题 行业解决方案，依然是系统集成，难以体现核心竞争力 产品自成孤岛，难成体系 平台分散、缺少复用，建设周期长、开发难度大 基础设施和业务层耦合度过高，单个产品建设成本较大 企业级大数据应用、云平台建设缺失 .......... * — * — 第一篇 产品现状 建设 目标 业务剥离、资源共享、分合自如 大数据支撑、挖掘，衍生新产品 .......... * — * — 第一篇 产品现状 建设 目标 应用服务层 应用软件/服务 数据挖掘软件/服务 其他功能软件/服务。。。 基础设施层 网络环境 传感器 物理机/虚拟机 。。。 平台支撑层 数据仓库/存储 数据服务/计算 接口服务/标准 。。。 面向切面构建 忽略基础设施 剥离一般业务 关注核心痛点 。。。 .......... * 第一篇 产品现状 建设 目标 .......... * — * — 第二篇 云平台总体架构 平台 总述 IaaS：提供基本的计算、网络和存储资源。 PaaS：中间层，提供对行业业务应用的支持。 SaaS：向用户交付最终业务应用和数据分析。 PaaS环境层：为业务应用提供支撑的软件组件、包括各种中间件和数据库等。以Hadoop为代表的大数据处理。 PaaS业务层：包含了应用的后台程序，数据处理算法以及业务数据等实现业务能力的元素。 PaaS服务层：将业务层的业务、算法和数据以接口的形式提供给上层的前端应用直接访问。 平台核心：统一资源+大数据+开放服务 .......... * — * — 第二篇 云平台总体架构 云管理 整合传统IaaS的管理能力与传统PaaS的能力 资源接入、服务管理、应用系统环境支撑和统一监控体系四位一体 .......... * — * — 第二篇 云平台总体架构 云管理 特点 面向一般数据中心典型的应用场景，提供对混合IT资源的统一接入，以构筑云模式下基础资源调度的最佳实践。 以PaaS能力为核心，将应用系统的典型软件组件以服务形态提供，为业务系统提供统一环境支持，并进行统一管理和监控。 将大数据平台作为典型服务组件整合到云平台中进行统一管理，以适应未来应用对大数据能力的普遍使用。 为用户提供面向DevOps的统一云服务业务流程，以统一平台提供传统的IaaS和PaaS能力，并贯穿开发、测试和生产的全过程。 .......... * — * — 第二篇 云平台总体架构 服务资源构建 .......... * — * — 第二篇 云平台总体架构 服务资源构建 混合IT基础环境： 数据中心的最佳实践通常需要由物理机和不同价位和能力的虚拟化技术共同构成。一个最佳性价比的方案可以是使用物理机支持核心数据库和大规模计算、使用高效稳定但成本高的虚拟化系统如VMWare等支持核心业务、使用普通虚拟化系统如HyperV等支持普通业务系统、最后使用低成本虚拟化系统如KVM等支持开发测试等环境。 多资源区统一管理： 同一类虚拟化资源或者物理资源可以构成一个或若干个基本资源区。每个资源区一般包含一定数量的物理机。资源区的划分方式取决于业务的区隔。 .......... * — * — 第二篇 云平台总体架构 服务资源构建 服务域： 承载支撑应用系统的软件组件以服务形式进行交付的区域。在这个区域中，每一套软件组件有一个自己独立的服务域。一个服务域中，软件组件典型的部署模式包含以下三种： a)按需模式：在一个服务域初始化时不创建具体的服务实例，当有用户请求时再根据用户需求创建该软件组件的实例。 b)预置模式：在服务域创建时构建相应软件组件的多个实例。当用户请求该软件的实例时，系统直接从已经创建的实例中进行分配。同时，该模式可以按照一定的策略保证空闲实例的数量。 c)多实例模式：对一些特定类型的服务组件，一次部署以后可以产生多个服务实例。在这种情况下，该服务域在创建时可直接部署该组件，然后通过特定的服务接口在用户申请实例时，由这个部署的组件不断的创建服务实例。 .......... * — * — 第三篇 大数据基础构建 大数据基础管理架构 采用分层整合，灵活配置，横向扩展，纵向贯穿的大平台服务能力，其计算框架、存储框架都以容器的方式可轻松灵活的在线进行装卸，以平滑