HANA内存数据库技术架构详解
?SAP HANA Appliance提供内存数据库的实现，进行数据的存储、查询、计算。
?Admin Workstations是SAP HANA系统管理员的客户端，可以通过SAP HANA Studio等软件来管理和使用SAP HANA系统。
?End Users WorkStations是SAP HANA系统的终端用户客户端, 终端用户可以通过Excel、Web BI等形式来管理和使用SAP HANA系统。
?SAP HANA Database client提供JDBC、ODBC、ODBO、SQL DBC等接口，使得各应用软件可以以标准的SQL形式访问到SAP HANA数据库
SAP HANA逻辑功能架构
SAP HANA Database是整个系统的核心部分，图中红色框之内是整个系统的核心部分，SAP HANA Database按照功能区分的主要模块。
?Session Management是会话管理模块，负责与各种业务客户端软件进行连接管理的模块；
?Replication Server和Load Controller是复制管理模块，负责将ERP、SAP NetWeaver、第三方数据库等的数据复制到SAP HANA数据库；
?Transaction Manager是事务管理模块，负责对数据库事务管理，当一个事务完成后，会要求做数据持久化操作；
?Authorization Manager是认证管理模块，对连接到SAP HANA数据库的客户端用户进行权限管理；
?Metedata Manager是元数据管理模块。它会与SAP HANA Studio中的Modelling以及SAP Data Service(SAP一种ETL服务软件)相配合，对所有建立到SAP HANA数据库中，或者导入到SAP HANA数据库中的数据的元数据进行管理。
?SQL Parser是SQL语句解析优化器；负责对于业务客户端来的SQL请求进行分析和解析，将一个SQL工作分解成多个子任务，分发给所有的节点去完成。
? MDX是多维表达式，对来自Excel等应用端的复杂计算进行分析和解析；SQL Script提供类似于存储过程的复杂编程能力；Calc Engine执行SQL计算的模块；ROW Store是行记录内存数据库、Column Store是列存储内存数据库。
Page Management和Logger是持久化保存处理模块，负责将内存数据库的记录同步或者异步的写入SSD或者HDD中。
SAP HANA产品形态分类
SAPHANA主要可以分为一体机和TDI两种，但实际上，从节点扩展方式区分SAP HANA可以分为Scale Up和Scale Out两种架构。
一体机(Appliance)形态
SAPHANA一体机是将SAP HANA数据库软件和经过SAP认证的硬件基础设施结合而形成的一体机产品。这种形式下硬件、软件和服务统一打包销售，客户购买后直接开箱即用。
TDI形态
TDI(Tailoreddata center integration)非常灵活数据中心集成。客户可以选择自行购买服务器或者存储，由经过认证的HANA工程师来负责现场安装。
Scale Up系统
单节点系统Single Node System，指系统中只包括一个有效节点（如果需要HA时，可以将2个单节点以System Replication形式构成单节点的HA架构）。这种架构的系统只具有垂直扩展能力，当需要扩展系统时，通过在节点上增加更多的CPU、内存和硬盘来扩大系统的能力。
Scale Out系统
集群系统Multi Node System或者Cluster System，指由多个节点组成的HANA系统，这种系统的扩展主要以水平扩展方式(指增加节点的方式)来进行。
?主节点(Master)：配置有3个但只有一个激活。从3个Master配置角色中选举，这是SAPHANA 软件本身的集群管理机制。起到全局事务协调器的作用。保存计算节点集群信息的全局元数据。
?从节点(Slave)：缓存需要的元数据，采用分布式架构，承担由主节点分配来的任务，执行对应的数据库操作。一个集群内多个。从节点也分为配置角色和实际角色，配置角色分为Worker和
Standby，实际角色分为Master、Standby和Slave。
?备用节点(Standby)：切换时接管故障节点。一个集群可以0到多个。正常情况下此节点的软件是运行的，只不过其内存数据库中没有数据，不能执行业务处理。切换的过程是自动进行的。HANA一体机集群部署
SAP HANA集群系统的主节点和从部署有不同软件包；在主节点上部署的软件包主要包括SAP HANA Studio、SAP HANA Client、SAP HANA Database、SAP SMD Agent、SUM for SAP HANA、SAP Host Agent和SAPCAR等。
?SAP HANA Studio是SAP HANA数据库的管理客户端，可以进行SAP HANA数据库建模、配置、监控、告警等；
?SAP HANA Client是数据库客户端软件，提供如ODBC等接口，供用户访问数据库数据；
?SAP HANA Database是内存数据库实现软件；这是SAP HANA系统的核心软件包。
?SAP SMD Agent是系统统一管理的代理，用于在整个SAP集成解决方案中对SAP HANA进行管理；
?SUM for SAP HANA是软件升级管理器；Master节点通过这个软件，自动连接到SAP公司的软件更新平台，负责master、slave、standby所有节点上SAP HANA相关软件的升级。OS和驱动是由硬件厂家负责安装和升级的。
?SAP Host Agent是主机代理，来自远端的重启、停止等对节点的操作命令通过这个模块来实施；
这些操作都是对SAP HANA软件的操作。
?SAPCAR是安装脚本，这些脚本只对SAP HANA软件起作用。
其他从和备节点上主要部署的软件包括SAP Host Agent、SAP HANA Client、SAP HANA Database、SAP SMD Agent。
分布式大数据库系统复习题
一、何为分布式数据库系统？一个分布式数据库系统有哪些特点？ 答案：分布式数据库系统通俗地说，是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。因此，分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合。一个分布式数据库系统具有如下特点： 物理分布性，即分布式数据库系统中的数据不是存储在一个站点上，而是分散存储在由计算机网络连接起来的多个站点上，而且这种分散存储对用户来说是感觉不到的。 逻辑整体性，分布式数据库系统中的数据物理上是分散在各个站点中，但这些分散的数据逻辑上却构成一个整体，它们被分布式数据库系统的所有用户共享，并由一个分布式数据库管理系统统一管理，它使得“分布”对用户来说是透明的。 站点自治性，也称为场地自治性，各站点上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本站点的应用，这是分布式数据库系统与多处理机系统的区别。 另外，由以上三个分布式数据库系统的基本特点还可以导出它的其它特点，即：数据分布透明性、集中与自治相结合的控制机制、存在适当的数据冗余度、事务管理的分布性。 二、简述分布式数据库的模式结构和各层模式的概念。 分布式数据库是多层的，国分为四层： 全局外层：全局外模式，是全局应用的用户视图，所以也称全局试图。它为全局概念模式的子集，表示全局应用所涉及的数据库部分。 全局概念层：全局概念模式、分片模式和分配模式 全局概念模式描述分布式数据库中全局数据的逻辑结构和数据特性，与集中式数据库中的概念模式是集中式数据库的概念视图一样，全局概念模式是分布式数据库的全局概念视图。分片模式用于说明如何放置数据库的分片部分。分布式数据库可划分为许多逻辑片，定义片段、片段与概念模式之间的映射关系。分配模式是根据选定的数据分布策略，定义各片段的物理存放站点。 局部概念层：局部概念模式是全局概念模式的子集。局部层：局部模式 局部模式是分布式数据库中关于物理数据库的描述，类同集中式数据库中的模式，但其描述的容不仅包含只局部于本站点的数据的存储描述，还包括全局数据在本站点的存储描述。 三、简述分布式数据库系统中的分布透明性，举例说明分布式数据库简单查询的 各级分布透明性问题。 分布式数据库中的分布透明性即分布独立性，指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样，不必关心全局数据的分布情况，包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段的站点位置分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。即全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配，各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。
存储系统设计方案
目录 第1章. 概述 (2) 第2章. 存储网络方案 (3) 2.1. 存储系统目标 (3) 2.2. 需求分析 (3) 2.3. 方案设计 (5) 2.3.1. SAN拓朴结构 (5) 2.3.2. 核心存储产品 (6) 2.4. 方案分析 (6) 2.4.1. 基于SAN的存储解决架构 (7) 2.4.2. ADIC StorNext软件解决了SAN中异构平台间的数据共享 (7) 2.4.3. 采用以数据和存储为中心的SAN存储解决架构的优势 (8) 2.4.4. 基于SAN的备份 (9) 2.4.5. 存储阵列的选型 (10) 2.4.6. 光纤通道交换机的选型 (12) 2.4.7. HBA光纤卡的选型 (13) 2.4.8. SAN的管理软件的选型： (13) 第3章. HDS9500V产品综述 (14) 3.1. HDS 9500V产品硬件介绍 (15) 3.2. HDS 9500V产品软件介绍 (17) 3.2.1. 存储资源管理解决方案—Resource Manager (17) 3.2.2. 通道负载平衡解决方案—Dynamic Link Manager (18) 3.2.3. 业务连续性解决方案--ShadowImage (19) 3.2.4. 数据远程备份管理系统件 -- TrueCopy (19) 3.2.5. HDS安全管理软件 SANtinel Software (19) 3.2.6. HDS FlashAccess软件对系统性能的贡献 (20) 第4章. HDS TrueCopy容灾系统详细介绍 (22) 4.1. HDS TrueCopy 系统部件 (22) 4.2. 磁盘卷组的状态 (23) 4.3. HDS Truecopy同步方式 (26) 4.3.1. 高可靠性方案： (27) 4.3.2. 高可用性方案 (27) 第5章. HDS 数据迁移方法 (28) 5.1. 数据迁移 (28) 5.2. 数据迁移的难题 (29) 5.3. 数据迁移相关因素 (29) 5.3.1. 数据的保护 (29) 5.3.2. 在线或离线迁移 (29) 5.3.3. 维护时间窗口 (29) 5.3.4. 迁移技术 (29) 5.3.5. 计划和应用停顿的容忍程度 (30) 5.3.6. 测试需求 (30)
第二章计算与计算机
第二章计算与计算机已完成成绩：75.0分 1 【多选题】 在微处理器的发展过程中，科学家主要从哪些方面来提高处理器的性能（）。 A、处理器的集成度 B、主频速度 C、机器字长 D、存储材料 E、寄存器数量 F、缓存大小 正确答案： ABC 2 【多选题】 计算机执行程序，以下说法正确的是（）。 A、当用户要执行一个程序时，操作系统将首先把程序调入计算机内存。 B、计算机执行一个程序就是CPU执行程序中的每一条指令。 C、用户程序是在操作系统中运行的。 D、程序的运行不受操作系统的控制。 E、程序运行过程中可以直接使用所需的存储器和CPU资源。 F、CPU根据指令寄存器读取要执行的下一条指令。 正确答案： AB 3 【多选题】 在计算机主板上，都有一块BIOS芯片，保存了一组重要的程序，包括（）。 A、POST加电自检程序 B、BIOS设置程序 C、系统自举装载程序 D、中断服务程序 E、操作系统 F、编译程序 正确答案： ABCD 4 【多选题】
我们说二进制是现代电子计算机的重要理论基础之一，是因为（）。 A、二进制运算规则简单，记数和计算功能物理实现容易 B、二进制数据容易阅读容易编程 C、二进制数是人类社会普遍采用的进位数制 D、十进制不能进行逻辑运算 E、计算机采用何种进制都是一样的 正确答案： A 5 【多选题】 设计算机字长为16位，一个数的补码为10000000 00000000，则该数字的真值是（）。 A、-32768 B、32768 C、-0 D、+0 正确答案： A 6 【多选题】 一般认为，世界上第一台电子数字计算机是（）。 A、电子数字积分计算机ENIAC B、通用机电式计算机Mark-1 C、巨人计算机 D、ABC计算机 E、通用自动计算机UNIVAC 正确答案： A 7 【多选题】 计算机主板集成了组成计算机的主要电路，主要包括（）。 A、CPU插槽 B、内存储器插槽 C、芯片组
系统架构设计典型案例
系统架构典型案例 共享平台逻辑架构 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 一般性技术架构设计案例 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。整体架构设计案例 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下： 综上，我们对整体应用系统架构图进行了设计，下面我们将分别进行说明。 应用层级说明
分布式服务架构方案
高并发分布式服务架构方案 下图是一个非常全面的架构蓝图，针对不同的应用系统需要的模块各有不同。此架构方案主要包括以下几个方面的设计：数据存储和读取，基础服务，应用层（APP/业务/Proxy），日志监控等，下面对这些主要的问题提供具体的各项针对性技术方案。 数据的存储和读取 分布式系统应该根据应用对数据不同的一致性、可用性等要求和数据的不同特性，采用不同的数据存储和读取方案，主要有以下几种可选方案： 1)内存型数据库。内存型的数据库，以高并发高性能为目标，在事务性方面没那么严格， 适合进行海量数据的存储和读取。例如开源nosql数据库mongodb、redis等。 2)关系型数据库。关系型数据库在满足并发性能的同时，也需要满足事务性，可通过 读写分离，分库分表来应对高并发大数据量的情况。例如Oracle，Mysql等。 3)分布式数据库。对于数据的高并发的访问，传统的关系型数据库提供读写分离的方案， 但是带来的确实数据的一致性问题提供的数据切分的方案；对于越来越多的海量数据，传统的数据库采用的是分库分表，实现起来比较复杂，后期要不断的进行迁移维护；对
于高可用和伸缩方面，传统数据采用的是主备、主从、多主的方案，但是本身扩展性比较差，增加节点和宕机需要进行数据的迁移。对于以上提出的这些问题，分布式数据库HBase有一套完善的解决方案，适用于高并发海量数据存取的要求。 基础服务 基础服务主要是指数据层之上的数据路由，Cache，搜索等服务。 1)路由Router。对于数据库切分方案中的分库分表问题，需要解决在请求对应的数据时 定位需要访问的位置，可根据一致性Hash，维护路由表至内存数据库等方案解决。 2)Cache。对于高并发的系统来讲，使用Cache可以减轻对后端系统的压力，所有Cache 可承担大部分热数据的读操作。当前用的比较多的是redis和memcache，redis比memcache有丰富的数据操作的API，redis对数据进行了持久化，而memcache没有这个功能，因此memcache更加适合在关系型数据库之上的数据的缓存。 3)搜索。搜索可以支持应用系统的按照关键词的检索，搜索提示，搜索排序等功能。开源 开源的企业级搜索引擎主要有lucene, sphinx，选择搜索引擎主要考虑以下三个方面： a)搜索引擎是否支持分布式的索引和搜索，来应对海量的数据，支持读写分离，提高 可用性 b)索引的实时性 c)搜索引擎的性能 Solr是基于Lucene开发的高性能的全文搜索服务器，满足以上三个方面的考虑，而且目前在企业中应用非常广泛。 应用层 应用层主要包括面向用户的应用，网站、APP等，还包括相关的业务处理的运算等。 1)负载均衡-反向代理。一个大型的平台包括很多个业务域，不同的业务域有不同的集群， 可以用DNS做域名解析的分发或轮询，DNS方式实现简单。但是因存在cache而缺乏灵活性；一般基于商用的硬件F5、NetScaler或者开源的软负载lvs在做分发，当然会采用做冗余(比如lvs+keepalived)的考虑，采取主备方式。Nginx是基于事件驱动的、异步非阻塞的架构、支持多进程的高并发的负载均衡器/反向代理软件，可用作反向代理的工具。
分布式数据库技术在大数据中的应用复习过程
分布式数据库技术在大数据中的应用
分布式数据库技术在大数据中的应用 摘要随着当前运营商对数据管理和应用需求的不断增加，分布式数据库技术得到极大的发展。在本文中首先对当前大数据环境下的分布式数据库技术进行介绍，然后分析分布式数据库技术在大数据中的具体应用。 关键词分布式数据库；数据管理；数据处理 中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2016）165-0108-01 随着当前移动互联网技术的迅猛发展，数据的种类和数量呈现快速的增长，传统的处理方式逐渐的不能够适应当前的发展需要，基于此种背景下，分布式数据库技术需要得到更快的发展，以达到对大数据的存储、管理以及分析等处理要求。 1 大数据中发展分布式数据库的意义 在面对当前的大数据时代，传统的集中式数据库已经逐渐的不能够满足人们的使用要求，需要找到新的处理方式来进行更新，分布式数据库就是在这样的背景下逐渐的被发展和应用。分布式数据库在使用中有着许多传统集中式数据库不具备的优点：第一，分布式数据库有着极为强大的扩展能力，这是传统数据库所不具备的，在数据的存储方面表现出巨大的优势；第二，来自于成本上的优势。
在大数据中，如果仍旧采用原有的数据库，在进行扩容的时候，会花费大量的资金，使得成本上花费巨大，而且所取得的效果也是有限的。分布式数据库则只需要较少的资金就能够完成扩容处理，占据着特别大的优势[1]；第三，分布式数据库在用户上有着很大的优势，分布式数据库让人们对大数据的存储、分析和处理变得容易和快捷。 2 分布式数据库技术分析 在大数据中，分布式数据库技术得到极大的发展，也正是由于分布式数据库技术表现出来的先进性能，才使得分布式数据库得到广泛的使用。在分布式数据库中，其由很多个并行的处理单元组成，而且每个处理单元都是一个完整的系统，其中包括数据的存储，数据的分析等，对于每一个处理单元来说，其所处的位置和作用都是对等的，而且是相对独立的。混合存储技术：突破传统行存的限制，实现行列混合存储。该项技术对于分布式数据库的性能有着很大的提升，使得分布式数据库在运行速度和运行的灵活性上都有很大的提高。再就是智能索引技术，该种技术所占用的空间减少，并且能够很好的解决后面数据库慢的问题，不会对后面的索引数据造成影响[2]。除此之外，分布式数据库中还具有许多先进的技术，如并行处理技术、高效透明压缩技术等，都是传统数据库中所不具备
详解NAS存储系统那个架构与存储的实现
详解NAS存储系统那个架构与存储的实现 对于一个成功的、具有极高可扩展性的NAS存储系统来说，要想架构云存储系统解决方案需要什么? 云存储的概念始于Amazon提供的一项服务(S3)，同时还伴随着其云计算产品(EC2)。在Amazon的S3的服务背后，它还管理着多个商品硬件设备，并捆绑着相应的软件，用于创建一个存储池。新兴的网络公司已经接受了这种产品，并提出了云存储这个术语及其相应的概念。 云存储是一种架构，而不是一种服务。你是否拥有或租赁了这种架构是一个次要问题。从根本上来看，通过添加标准硬件和共享标准网络(公共互联网或私有的企业内部网)的访问，云存储很容易扩展云容量和性能。事实证明，管理数百台服务器，使得其感觉上去就像是一个单一的、大型的存储池设备是一项相当具有挑战性的工作。早期的供应商(如Amazon)承担了这一重任，并通过在线出租的形式来赢利。其它供应商(如Google)雇用了大量的工程师在其防火墙内部来实施这种管理，并且定制存储节点以在其上运行应用程序。由于摩尔定律(Moore’s Law)压低了磁盘和CPU的商品价格，云存储渐渐成为了数据中心中一项具有高度突破性的技术。
这十年来，集群NAS存储系统已经出现了好转。本文综述了构建一个云存储或大规模可扩展的NAS存储系统的各种不同架构方法，对于那些寻求构建私有云存储以满足其消费的企业IT管理者或是对于那些寻求构建公共云存储产品从而以服务的形式来提供存储的服务提供商来说，这些方法与他们息息相关。架构方法分为两类：一种是通过服务来架构;另一种是通过软件或硬件设备来架构。 传统的系统利用紧耦合对称架构，这种架构的设计旨在解决HPC(高性能计算、超级运算)问题，现在其正在向外扩展成为云存储从而满足快速呈现的市场需求。下一代架构已经采用了松弛耦合非对称架构，集中元数据和控制操作，这种架构并不非常适合高性能HPC，但是这种设计旨在解决云部署的大容量存储需求。各种架构的摘要信息如下： 紧耦合对称(TCS)架构： 构建TCS系统是为了解决单一文件性能所面临的挑战，这种挑战限制了传统NAS存储系统的发展。HPC系统所具有的优势迅速压倒了存储，因为它们需要的单一文件I/O操作要比单一设备的I/O操作多得多。业内对此的回应是创建利用TCS架构的产品，很多节点同时伴随着分布式锁管理(锁定文件不同部分的写操作)和缓存一致性功能。这种解决方案对于单文件吞吐量问题很有效，几个不同行业的很多
云存储基础架构剖析
云存储基础架构剖析 模型，功能和内部机制 M. Tim Jones, 资深软件工程师 简介：云存储（或数据存储即服务）是对接口后的存储的抽象，可在该接口内按需管理存储。此外，接口抽象化存储的位置，这样一来，不管存储是在本地还是远程（或混合）都无关紧要。云存储基础架构引入新的架构，能够支持为大量潜在用户提供不同水平的服务，以及地理上分散的存储容量。了解云存储架构的关键架构属性—从数据保护和完整性到存储优化。 本文的标签:cloud, cloud-storage, computing, 云存储基础架构, 云计算, 存储, 应用开发, 硬件平台, 管理, 资产管理 常用缩略词 ?API：应用程序编程接口 ?FTP：文件传输协议 ?HTTP：超文本传输协议 ?HTTPS: 通过安全套接字层的 HTTP ?JFS: 日志文件系统 ?NFS：网络文件系统 ?NIC：网络接口卡 ?RAID：独立磁盘冗余阵列 ?REST：具象状态传输 ?SAN：存储区域网络 ?SCSI：小型计算机系统接口 ?SLA：服务级别协议 ?TCP：传输控制协议 ?UDP：用户数据报协议 ?WAN：广域网 以目前数据增长的速度来看，云存储越来越流行不足为奇。增长速度最快的数据是归档数据，鉴于很多因素它是云存储的理想之选，这些因素包括成本、访问频率、保护和可用性。但是并非所有云存储都是相同的。一家提供商可能主要关注于成本，而另一家提供商关注于可用性或性能。没有一个架构具有单一侧重点，但是一个架构实现给定特征的程度定义了其市场和适当的使用模型。
不从效用角度谈论架构是很难的。我的意思是，通过各种特征度量一个架构，包括成本、性能、远程访问，等等。因此，我首先定义一组可度量云存储模型的标准，然后探究云存储架构内的一些有趣的实现。 首先，我们讨论一个通用的云存储架构，设置上下文以供后面探究独特的架构特性。 通用架构 云存储架构主要关乎以一个高度可扩展和多租户的方式按需交付存储。通用（参见图 1）的云存储架构包含一个导出 API 以访问存储的前端。在传统的存储系统中，这个 API 是 SCSI 协议；但是在云环境中，这些协议在演化。在那里您可以找到 Web 服务前端、基于文件的前端，甚至更多传统前端（比如 Internet SCSI 或 iSCSI）。在前端后面是一个中间件层，我将它称作存储逻辑。该层通过传统的数据放置算法（考虑地理布局）实现各种功能，比如复制和数据简缩。最后，后端实现对数据的物理存储。这可能是一个实现特定功能的内部协议或物理磁盘的一个传统后端。 图 1. 通用的云存储架构 从图 1 中，您可以看到当前云存储架构的一些特征。注意，没有特征在特定层中是独有的，而是充当本文探讨的特定主题的指导。这些特征的定义见表 1。 表 1. 云存储特征 特征说明 可管理性以最少的资源管理系统的能力
视频云存储系统设计说明书
视频云存储系统设计 1.1.1.1系统概述 结合目前视频存储系统技术发展的主要方向，本次视频存储系统的建设需要达成以下目标： ?采用目前技术领先的视频云存储方式，新建视频云存储系统，有效解决海量高清视频图像数据的存储和管理需求，实现分布式存储，虚拟化集中管理。 ?为充分利旧，将原有的视频存储系统改造融入视频云存储系统，实现全县范围内可利用视频资源的统一存储、统一管理、统一调阅，避免重复投资。 ?视频云存储系统提供高速数据接口，为应用平台提供视频数据高效检索、快速调取等服务功能，为公安业务应用提供有力支撑。 ?视频云存储系统提供标准的运维接口，维护便捷，实现高效实用的管理及使用机制。 1.1.1.2存储技术选择 视频监控数据的存储系统历经了多个阶段的发展，传统的视频存储技术主要有DVR存储、IPSAN存储等存储模式。而新兴的视频云存储模式基于云架构开发，采用面向用户业务应用的设计思路，融合了集群应用、负载均衡、虚拟化、云结构化、离散存储等技术，可将网络中大量各种不同类型的存储设备，通过专业应用软件集合起来协同工作，共同对外提供高性能、高可靠、不间断的视频、图片数据存储和业务访问服务。 总的来说，相比于传统的存储模式，云存储模式具有以下优势： 视频监控云存储与传统存储对比表
因此，根据项目实际情况，基于视频监控应用对存储系统的要求，着眼于技术的先进性和用户使用的便捷性，视频存储系统的建设推荐采用新型监控云存储技术来实现。 1.1.1.3存储系统架构 1.1.1.3.1视频云存储技术架构 视频云存储系统采用分层结构，整个系统从逻辑上分为五层，分别为设备层、存储层、管理层、接口层、应用层。 系统技术架构如下：
金融级分布式数据库架构设计
金融级分布式数据库架构设计
目录 1.行业背景 (3) 2.数据库分布式改造的途径 (3) 3.分布式数据库总体架构 (4) 4.两阶段提交的问题 (5) 5.CAP与BASE的抉择 (7) 6.raft的优势 (8) 6.1. Leader选举 (9) 6.2. 日志复制 (10) 6.3. 安全性 (11) 7.分布式数据库如何实现PITR (16)
1.行业背景 银行业从最初的手工记账到会计电算化，到金融电子化，再到现在的金融科技，可以看到金融与科技的结合越来越紧密，人工智能、大数据、物联网、区块链等新兴技术改变了金融的交易方式，为金融行业的创新前行提供了源源不断的动力。同时互联网金融的兴起是一把双刃剑，带来了机遇的同时也带来了挑战。普惠金融使得金融的门槛降低，更多的普通大众参与到金融活动中，这让金融信息系统承受了越来越大的压力。于是我们可以看到大型商业银行、保险公司、证券公司、交易所等核心交易系统都在纷纷进行分布式改造，其中数据库作为有状态的应用，成为了信息系统中唯一的单点，承担了所有来自上层应用的压力。随着数据库瓶颈的凸显，进行分布式改造迫在眉睫。 2.数据库分布式改造的途径 数据库进行分布式改造主要有三种途径：分布式访问客户端、分布式访问中间件、分布式数据库。由于其分布式能力实现在不同的层次（应用层、中间层、数据库层），对应用程序有不同的侵入程度，其中分布式访问客户端对应用侵入性最大，改造难度最大，而分布式数据库方案对应用侵入性最小，但是架构设计及研发难度最大。
3.分布式数据库总体架构 其实当前市面上的分布式数据库总体架构都是类似的，由必不可缺的三个组件组成：接入节点、数据节点、全局事务管理器。总体架构如下，协调节点负责sql解析，生成分布式执行计划，sql转发，数据汇总等；数据节点负责数据存储与运算；全局事务管理器负责全局事务号的生成，保证事务的全局一致性。这个架构或多或少都受到了google spanner F1论文的影响，这篇文章主要分析了这几个组件在实现上有什么难点，该如何进行架构设计。
分布式数据库管理系统简介
分布式数据库管理系统简介 一、什么是分布式数据库： 分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。是数据库技术与网络技术结合的产物。 分布式数据库系统有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。 分布式数据库系统(DDBS)包含分布式数据库管理系统(DDBMS)和分布式数据库(DDB)。 在分布式数据库系统中，一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起。 一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体：即在用户面前为单个逻辑数据库，在物理上则是分别存储在不同的物理节点上。一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。更确切地讲，不存储在同一计算机的存储设备上。这就是与集中式数据库的区别。从用户的角度看，一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样，用户可以在任何一个场地执行全局应用。就好那些数据是存储在同一台计算机上，有单个数据库管理系统(DBMS)管理一样，用户并没有什么感觉不一样。 分布式数据库中每一个数据库服务器合作地维护全局数据库的一致性。 分布式数据库系统是一个客户/服务器体系结构。 在系统中的每一台计算机称为结点。如果一结点具有管理数据库软件，该结点称为数据库服务器。如果一个结点为请求服务器的信息的一应用，该结点称为客户。在ORACLE客户，执行数据库应用，可存取数据信息和与用户交互。在服务器，执行ORACLE软件，处理对ORACLE 数据库并发、共享数据存取。ORACLE允许上述两部分在同一台计算机上，但当客户部分和服务器部分是由网连接的不同计算机上时，更有效。 分布处理是由多台处理机分担单个任务的处理。在ORACLE数据库系统中分布处理的例子如： 客户和服务器是位于网络连接的不同计算机上。 单台计算机上有多个处理器，不同处理器分别执行客户应用。
云存储及架构
xx存储原理及系统构架 摘要： 云存储作为一个新兴的研究和应用领域，由于其快速部署、低成本、灵活调整规模等优势被越来越多的企业应用。基于以上研究云存储，本文基于《云存储解析》内容，具体分析了云存储系统构架模式、技术优势及特点，并与传统的存储架构模式进行了对比。 前言 作为近几年兴起的“云计算(CloudComputing)”的一大重要组成部分，“云存储(CloudStorage)”承担着最底层以服务形式收集、存储和处理数据的任务，并在此基础上展开上层的云平台、云服务等业务。与传统的存储设备相比，云存储不仅仅是一个硬件，而是一个网络设备、存储设备、服务器、应用软件、公用访问接口、接入网和客户端程序等多个部分组成的系统。 云存储提供的是存储服务，存储服务通过网络将本地数据存放在存储服务提供商(SSP)提供的在线存储空间。需要存储服务的用户不再需要建立自己的数据中心，只需向SSP申请存储服务，从而避免了存储平台的重复建设，节约了昂贵的软硬件基础设施投资。 1xx存储技术 云存储系统与传统存储系统相比，具有如下不同： 第一，从功能需求来看，云存储系统面向多种类型的网络在线存储服务，而传统存储系统则面向如高性能计算、事务处理等应用；第二，从性能需求来看，云存储服务首先需要考虑的是数据的安全、可靠、效率等指标，而且由于用户规模大、服务范围广、网络环境复杂多变等特点，实现高质量的云存储服务必将面临更大的技术挑战；第三，从数据管理来看，云存储系统不仅要提供类似于POSIX的传统文件访问，还要能够支持海量数据管理并提供公共服务支撑功能，以方便云存储系统后台数据的维护。 基于上述特点，云存储平台整体架构可划分为4个层次，自底向上依次是：
存储系统结构分析与架构设计说明
第1章前言. 3 第2章存储基本概念. 5 第1节存储设备分类. 6 1.1 SCSI存储设备. 7 1.2 SAS存储设备. 13 1.3 FC光纤通道存储设备. 15 1.4 ISCSI存储设备. 15 1.5 存储设备的融合和演变. 20 1.6 磁带存储. 20 1.7 应用存储. 20 第2节存储网络结构. 20 2.1 DAS存储系统网络结构. 20 2.2 SAN存储系统网络结构. 22 2.3 NAS存储系统网络结构. 22 2.4 网络结构的融合和演变. 22
第3节FC网络和FC交换机. 22 3.1 FC网络. 22 3.2 FC交换机设计. 22 第4节接口速率和存储带宽. 22 第5节存储共享. 22 5.1 设备共享. 22 5.2 文件系统共享. 22 5.3 存储共享管理软件. 22 第6节业务系统分类. 22 第3章数据库系统存储设计. 23 第1节存储应用特点. 23 第2节设计准备. 23 第3节主备数据库系统设计. 23 第4节双机数据库系统设计. 23 第5节数据库备份系统设计. 23
第1节非性线编辑制作系统存储应用特点. 24 第2节带宽分析. 26 第3节容量分析. 26 第4节小型制作网存储设计. 26 第5节中型制作网存储设计. 26 第6节大型制作网存储设计. 26 第7节高清制作网存储设计. 26 第8节媒资系统存储设计. 26 第5章视频监控系统存储设计. 27 第1节视频监控系统存储应用特点. 27 第2节带宽分析. 27 第3节容量分析. 27 第4节小型视频监控系统存储设计. 27 第5节中型视频监控系统存储设计. 27
华为OceanStor存储系统体系架构介绍
华为OceanStor存储系统体系架构介绍
目录 第1章OceanStor系列存储简介 (1) 1.1产品定位 (1) 1.2 产品特点 (1) 第2章OceanStor存储硬件架构 (2) 2.1引擎 (2) 2.1.1控制器 (2) 2.1.2风扇模块 (2) 2.1.3 BBU模块 (3) 2.1.4电源模块 (3) 2.1.5管理模块 (3) 2.1.6接口模块 (3) 2.2硬盘框 (4) 2.2.1风扇模块 (4) 2.2.2电源模块 (4) 2.2.3级联模块 (4) 2.2.4硬盘模块 (4) 2.3数据交换机 (5) 2.4 SVP (5) 2.5设备线缆 (5) 2.5.1电源线 (5) 2.5.2接电线 (5) 2.5.3网线 (5) 2.5.4串口线 (6) 2.5.5 mini SAS线缆 (6) 2.5.6光纤 (6) 2.5.7 AOC线缆 (6)
第1章OceanStor系列存储简介 1.1产品定位 OceanStor OCEANSTOR85T/OCEANSTOR 18800企业级存储系统（以下简称OCEANSTOR系列存储系统）是华为技术有限公司（以下简称华为）根据存储产品应用现状和存储技术未来发展趋势，针对企业大中型数据中心，推出的新一代（虚拟化、混合云、精简IT和低碳等）存储系统，聚焦于大中型企业核心业务（企业级数据中心、虚拟数据中心以及云数据中心等），能够满足大中型数据中心对海量数据存储、高速数据存取、高可用性、高利用率、绿色环保和易于使用等需求。 OCEANSTOR系列存储系统秉承灵活、可扩展的设计理念，采用创新的Smart Matrix Architecture，该架构采用多引擎（每个引擎包括两个控制器）的横向扩展体系，可为企业数据中心提供一至八个系统机柜和最多两个硬盘柜，无缝配合企业数据中心高度整合、高效率和可扩展的特点，能够满足数据中心大型数据库OLTP/OLAP（OnlineTransaction Processing/Online Analytical Processing）、高性能计算、数字媒体、因特网运营、集中存储、备份、容灾和数据迁移等不同业务应用的需求。 1.2 产品特点 OCEANSTOR系列存储系统具有高规格的硬件结构，结合多种高级数据应用和数据保护技术，使存储系统具有高性能、高可扩展性、高可靠性和高可用性等特点，满足大中型数据中心对存储系统的各种需求。
海量存储系统设计
第十二章海量存储系统设计 以传统的方式存储和管理日益增长的数据，意味着你需要不断地增加磁盘，投入更多的人力与物力，导致成本上升。以优秀的分级存储软件和自动磁带库系统，即可以轻松实现海量数据存储。 12.1 海量数据存储系统架构方案 考虑到海量存储系统是IT 构架的核心模块，这里存储网络架构采用双Fabric 网络结构，这种结构一方面带来了高可用性，另一方面提供了更多的数据通信带宽。下面是海量存储系统的双Fabric 网络结构图： 图12-1 双光纤通道结构 其中网络核心采用director 级别的核心光纤通道交换机1 台（端口数>=128），通过在其内部划分虚拟SAN 分别构成两个独立的fabric；为保证高可靠性和提高系统的运行速度，存储工程师在各服务器群的每台主机上都通过两个HBA 连接到不同的Fabric 网络中，而
且存储设备（磁盘阵列和磁带库）也是同时接入两个fabric，这样构成了一个无单点故障的网络系统。 双Fabric 存储网络设计要点和优势： ?主机和存储设备的冗余连接，整体提高系统的可靠性 ?主机和存储设备的双路连接，工作在Active-Active 模式，整体提高系统的性能?双网络结构设计，提高网络的可靠性，避免由于意外系统故障造成网络中断 ?双网络结构设计，核心-边缘体系架构，方便未来网络的扩充 ?交换机具有很强的向下兼容性，即可兼容1G 的交换机，又可兼容1G 的存储设备，如磁带库等设备都可直接连接到交换机中，提高设备的利用率 ?可做LAN-Free 备份，减少备份对网络带宽的占用，整体提高数据备份和恢复的速度 ?有利于系统的在线维护和扩展，而不影响系统的正常运行 ?采用硬件实现的网络安全性管理，保证数据的安全性 与外部存储网络的互联方案 外部存储网络的接入是为了更好的提供基于数据复制（异步或同步）的容灾服务。本着为客户各部门不同容灾需求服务的原则，这里存储工程师设计了采用三种形式的存储网络外部互联方案，即： FCIP 接入方案 DWDM 接入方案 SDH 接入方案 在100Km 以内的连接上这三种接入方案的特点如下： 表12-1 外部网络存储通道比较
分布式数据库设计方案
1.大型分布式数据库解决方案 企业数据库的数据量很大时候，即使服务器在没有任何压力的情况下，某些复杂的查询操作都会非常缓慢，影响最终用户的体验；当数据量很大的时候，对数据库的装载与导出，备份与恢复，结构的调整，索引的调整等都会让数据库停止服务或者高负荷运转很长时间，影响数据库的可用性和易管理性。 分区表技术 让用户能够把数据分散存放到不同的物理磁盘中，提高这些磁盘的并行处理能力，达到优化查询性能的目的。但是分区表只能把数据分散到同一机器的不同磁盘中，也就是还是依赖于一个机器的硬件资源，不能从根本上解决问题。 分布式分区视图 分布式分区视图允许用户将大型表中的数据分散到不同机器的数据库上，用户不需要知道直接访问哪个基础表而是通过视图访问数据，在开发上有一定的透明性。但是并没有简化分区数据集的管理、设计。用户使用分区视图时，必须单独创建、管理每个基础表（在其中定义视图的表）,而且必须单独为每个表管理数
据完整性约束，管理工作变得非常复杂。而且还有一些限制，比如不能使用自增列，不能有大数据对象。对于全局查询并不是并行计算，有时还不如不分区的响应快。 库表散列 在开发基于库表散列的数据库架构，经过数次数据库升级，最终采用按照用户进行的库表散列，但是这些都是基于自己业务逻辑进行的，没有一个通用的实现。客户在实际应用中要投入很大的研发成本，面临很大的风险。 面对海量数据库在高并发的应用环境下，仅仅靠提升服务器的硬件配置是不能从根本上解决问题的，分布式网格集群通过数据分区把数据拆分成更小的部分，分配到不同的服务器中。查询可以由多个服务器上的CPU、I/O来共同负载，通过各节点并行处理数据来提高性能；写入时，可以在多个分区数据库中并行写入，显著提升数据库的写入速度。
分布式数据库系统(DDBS)概述.
分布式数据库系统(DDBS概述 一个远程事务为一个事务,包含一人或多个远程语句,它所引用的全部是在同一个远程结点上.一个分布式事务中一个事务,包含一个或多个语句修改分布式数据库的两个或多个不同结点的数据. 在分布式数据库中,事务控制必须在网络上直辖市,保证数据一致性.两阶段提交机制保证参与分布式事务的全部数据库服务器是全部提交或全部回滚事务中的语句. ORACLE分布式数据库系统结构可由ORACLE数据库管理员为终端用户和应用提供位置透明性,利用视图、同义词、过程可提供ORACLE分布式数据库系统中的位置透明性. ORACLE提供两种机制实现分布式数据库中表重复的透明性：表快照提供异步的表重复;触发器实现同步的表的重复。在两种情况下，都实现了对表重复的透明性。 在单场地或分布式数据库中，所有事务都是用COMMIT或ROLLBACK语句中止。 二、分布式数据库系统的分类： (1 同构同质型DDBS：各个场地都采用同一类型的数据模型(譬如都是关系型，并且是同一型号的DBMS。 (2同构异质型DDBS：各个场地采用同一类型的数据模型，但是DBMS的型号不同，譬如DB2、ORACLE、SYBASE、SQL Server等。 (3异构型DDBS：各个场地的数据模型的型号不同，甚至类型也不同。随着计算机网络技术的发展，异种机联网问题已经得到较好的解决，此时依靠异构型DDBS就能存取全网中各种异构局部库中的数据。 三、分布式数据库系统主要特点： DDBS的基本特点： (1物理分布性：数据不是存储在一个场地上，而是存储在计算机网络的多个场地上。 逻辑整体性：数据物理分布在各个场地，但逻辑上是一个整体，它们被所有用户(全局用户共享，并由一个DDBMS统一管理。 (2场地自治性：各场地上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本场地的应用(局部应用。 (3场地之间协作性：各场地虽然具有高度的自治性，但是又相互协作构成一个整体。 DDBS的其他特点 (1数据独立性 (2集中与自治相结合的控制机制 (3适当增加数据冗余度
融合的云计算基础架构
云计算不仅是技术，更是服务模式的创新。云计算之所以能够为用户带来更高的效率、灵活性和可扩展性，是基于对整个IT领域的变革，其技术和应用涉及硬件系统、软件系统、应用系统、运维管理、服务模式等各个方面。 IaaS(基础架构即服务)作为云计算的三大部分之一，将基础架构进行云化，从而更好的为应用系统的上线、部署和运维提供支撑，提升效率，降低TCO。同时，由于IaaS包含各种类型的硬件和软件系统，因此在向云迁移过程中也面临前所未有的复杂性和挑战。那么，云基础架构包含哪些组件?主要面临哪些问题?有哪些主要的解决方法呢? 一、云基础架构 如图1所示，传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。 图1传统IT“烟囱”模式部署架构 在这种架构中，新的应用系统上线的时候需要分析该应用系统的资源需求，确定基础架构所需的计算、存储、网络等设备规格和数量，这种部署模式主要存在的问题有以下两点： l硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。 l整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、
稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。 这种部署模式，造成了每套硬件与所承载应用系统的“专机专用”，多套硬件和应用系统构成了“烟囱式”部署架构，使得整体资源利用率不高，占用过多的机房空间和能源，随着应用系统的增多，IT资源的效率、扩展性、可管理性都面临很大的挑战。 云基础架构的引入有效解决了传统基础架构的问题(如图2所示)。 图2云计算融合模式部署架构 云基础架构在传统基础架构计算、存储、网络硬件层的基础上，增加了虚拟化层、云层： 虚拟化层：大多数云基础架构都广泛采用虚拟化技术，包括计算虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化等。通过虚拟化层，屏蔽了硬件层自身的差异和复杂度，向上呈现为标准化、可灵活扩展和收缩、弹性的虚拟化资源池; 云层：对资源池进行调配、组合，根据应用系统的需要自动生成、扩展所需的硬件资源，将更多的应用系统通过流程化、自动化部署和管理，提升IT效率。 相对于传统基础架构，云基础架构通过虚拟化整合与自动化，应用系统共享基础架构资源池，实现高利用率、高可用性、低成本、低能耗，并且通过云平台层的自动化管理，实现快速部署、易于扩展、智能管理，帮助用户构建IaaS(基础架构即服务)云业务模式。
系统架构设计典型案例
系统架构典型案例 一、共享平台逻辑架构 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 二、一般性技术架构设计案例 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。
三、整体架构设计案例 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下： 综上，我们对整体应用系统架构图进行了设计，下面我们将分别进行说明。 1.应用层级说明 整体应用系统架构设计分为五个基础层级，通过有效的层级结构的划分可以全面展现整体应用系统的设计思路。 基础层 基础层建设是项目搭建的基础保障，具体内容包含了网络系统的建设、机房建设、多媒体设备建设、存储设备建设以及安全设备建设等，通过全面的基础设置的搭建，为整体应用系统的全面建设良好的基础。 应用数据层 应用数据层是整体项目的数据资源的保障，本次项目建设要求实现全面的资源共享平台的搭建，所以对于应用数据层的有效设计规划对于本次项目的建设有着非常重要的作用。 从整体结构上划分，我们将本次项目建设数据资源分为基础的结构型资源和非结构型资源，对于非结构型资源我们将通过基础内容管理平台进行有效的管理维护，从而供用户有效的查询浏览；对于结构型数据，我们进行了有效的分类，具体包括政务公开资源库、办公资源库、业务经办资源库、分析决策资源库、内部管理资源库以及公共服务资源库。通过对资源库的有效分类，建立完善的元数据管理规范，从而更加合理有效的实现资源的共享机制。 应用支撑层 应用支撑层是整体应用系统建设的基础保障，根据本次招标文件相关需求，我们进行了相关面向服务体系架构的设计，通过统一的企业级总线服务实现相关引用组件包括工作流、表单、统一管理、资源共享等应用组件进行有效的整合和管理，各个应用系统的建设可以右下基于基础支撑组件的应用，快速搭建相关功能模块。 由此可见，应用支撑层的建设是整体架构设计的核心部分，其关系到本次项目的顺利搭建以及今后区劳动局信息化的发展。 应用管理层