网游数值的设计架构

MMORPG数值策划的设计架构！

一、游戏设计之初数值策划在游戏设计之初位于模型建立者的角度。拿

到游戏设计概要及系统分析后，数值策划该做什么样的工作，以及

需要注意哪些部分呢? 本文中笔者将与大家分享自己在MMORPG

的数值设计过程的经验。

数值设计，前期最关键的不是如何去平衡那些数值，而是要思考如

何设计整体的数值架构，才能更好地对游戏进行宏观及微观的控制。

在本文中，笔者也将详细阐述MMORPG从设计之初到制作成型中

所需要注意和控制的地方，让你可以尽快成为一名合格的数值策划。

而平衡性等话题则是属于微观控制范围，本文不进行详细论述。

数据模型建立

系统建模与优化是游戏策划尤其是数值策划的一项主要工作，策划

需要具有较强的系统思维能力与一定的数学建模能力，还要具备基

本的优化理论。主要知识需求为系统分析与集成、系统优化、数学

建模、模型分析等。

数据模型其实就是由两个东西组成，第一个是数据，第二个是数据

之间的关系。首先，必须考虑游戏中需要用到哪些数据？生命、经

验、金钱、任何一个怪物的攻击……这些都算是数据，然而数据之

间还必须有对应的关系，例如主角的生命与怪物的攻击，等级攻击

的差别公式，各种不同的属性等等，其实就是存在一个对应关系，

关系如何才能合理？就是数据平衡关键所在。

数据模型建立至少要注意这几个问题：简单化原则，数据类不宜太

多，否则会把这一块的难度大大加大了，能用一个数据做到的东西，

如果你用两个数据，则会增加很多的对应关系，这个时候需要顾及

的东西更多，更难以做到平衡。

数据模型的对应关系确立以后，需要画出对应的函数图像，标注其

中涉及的常量、变量。必要的时候，还需要画出数值流向图，最典

型就是经济平衡中的金钱流动图以及各种角色属性的对应图。在进

行数据模型设计的时候，所有的系统都是一个整体，必须充分考虑

其中任何一点可能存在的关联，如果把各个系统数据独立开来，在

后期非常容易出现问题。在做完数据模型之后，则要进行整体的数

据分析，数据统计和数据分析对于产品相当重要，同时也是游戏数

值策划的主要工作，其需要具有敏锐的数据敏感性、具有扎实的概

率论与数理统计、数值分析等数学基础。该方向主要工作内容为游

戏的系统（玩法）数据统计、游戏的系统（玩法）数据分析、游戏

系统设计的数值演算等。

1．核心数值确定

在我们设计游戏各种核心公式之前，首先必须制定人物的各种数值

项目。这部分范围很广，从各种属性到攻击力、命中率，第一第二

属性等等都属于人物数值部分。笔者一般采用“关系树”的方式来整

合。使用这一结构首先要找到树的根，也就是所有数值共同参考与依据的项目。接下来，由树根衍生出几个重要的节点，再由这些节点衍生更多的枝节。

让我们先以MMORPG为例，显然以人物等级作为关系树的根是最适当不过的。因为在游戏里，等级的意义基本上代表一个人能力强弱的评判。由等级衍生出来的第二层节点，就是人物的基本属性，笔者一般设定的基本属性包括力量、智力、敏捷、体质、幸运等等。基础属性将根据各自不同的游戏有着不同的定义方法。在笔者设计的游戏中，只选择五种作为第二层节点，以避免分枝过于庞大。其中幸运为特殊的隐藏属性，而其他的四种基本属性分别是力量、体质、敏捷、智力，并以此来区别物理攻击与魔法攻击。节点选出来之后，只要把剩下来的数值项目依照相应的属性相关挂在节点下面，并进行相应的对照，这株互相纠结的关系树就完成了。

数值基础属性及项目将可以为以下细分项

第一属性项：力量，敏捷，体力，智力，幸运等

第二属性项：基本属性所对应的附属属性

力量——最小攻击力，最大攻击力，负重，附加攻击力等

敏捷——命中率，躲闪率(魔法躲闪与命中)等

体力——当前生命值/最大生命值/物理防御等

智力——当前法力值/最大法力值/魔法防御等

第三属性项：各种不同的对应系技能攻击及防御系数等等

在设计完第二属性之后，则应该就可能出现的数值项目进行细化和整理并进行列表，以方便以后进行函数图对比，推荐使用EXCEL。表格０１

２．基础公式设定

这株关系树是所有核心公式的蓝图，这使得接下来的最复杂工作变得更为清楚。然后是各种公式的拟定与试算。

公式为基础的宏观控制条件，须谨慎思考制定，并与团队同事紧密讨论方能定案

将人物各种数值定义清楚之后，接下来就是各种公式的计算了。所谓的公式的意义就是正式定义不同属性项目之间的关系，所以在设定公式之前，需先作一次各种成长曲线的函数整理，例如某种成长曲线是大器晚成型的，那就对应二次函数或三次函数的正区间……有了这些整理过后的工具，接下来的工作就是把一条公式所需的各个函数加进来，比如攻击力的计算公式里包含了等级、力量、武器攻击参数、附加值与随机数等。简单拟定公式的模式后，接着就是通过不断的试算来调整系数、使其平衡。

目前来说，调整公式和数值，有2种比较流行的方法，1种是工具调整，另外一种是读表。

A.所谓的工具调整。就是将公式，对应关系等等通过工具的制作来有效调节。这方面对于程序员要求较高，但是后期对于策划来说，比较简便

B.读表法，则是将所有的公式，数值，对应关系值等通过表的形式来填写和读取，制作方法较为简单，但是后期策划则相对容易出错。

这部分是策划过程中的一个重点，可能要花若干礼拜面对十几条公式与十几万个试验数值，除此之外，与设计、跟踪程序一样，要把调整系数分离出来，以便往后调整平衡度时可以只针对一个系数函数鞯髡 ?因为参数不同。设计游戏的公式，要从需求开始着手。考虑的状况越多，参数就越多，你的公式相对就复杂，也就更难平衡。其实很多东西都没有绝对的平衡，某些东西从微观上看是平衡，但是从宏观上看，他又有可能破坏了整体。所以设计者要根据对应的游戏世界观及价值观来达到其相对平衡

以下以笔者设计过的游戏为例，举几个简单的公式，并进行阐述说明：

表格０２从以上的公式可以看出，实际上这些公式都是为了角色互动所进行制定的。为什么我们要这么制定呢?其实每个公式都有其制定的思路和方向。我们之所以这么制定伤害效果和所能得到的经验值，目的是为了让用户在前期多使用物理攻击效果，对游戏尽快入门，升级快从而有可能留在游戏中。后期让用户大量使用技能攻击效果，并使之多样化，复杂化，让用户觉得有玩点，有兴趣。

二、游戏制作之中

在游戏设计之初，我们进行了数据模型的建立、核心数值的确定、基础公式设定3个基本过程。然而，这样做出来的数值公式等都只是基于我们设计者的初衷，在游戏中能否真正行的通，能否调节，还要看我们下一步的工作。

1．数值期望与可行性

这里的期望值可以理解成在这个模型下数值可能会达到的最大和最小极限，验证着一个极限的合理范围，则可以为下一步设计做出明确的导向，例如在等级20的生命值，最大最小分别在多少是合理的，将数值放入上一步得出的函数关系式，计算合理范围内的最大和最小极限。

当然设置这个极限的时候最好多为技术人员考虑一点，例如在数值中避免小数点的出现（浮点运算很耗Server资源），了解一下开发语言中的数据类型，支持的字节多长。

在设计出数值公式后，进行图表演示，看看是否符合我们的需求和思路

例如一个经验值公式，我们希望它能越高级，经验值越高，但是不是直线型的，而是呈曲线，前期的数值只是小幅度增高，后期将会大幅度增高。这样的设计有助于提高玩家的升级积极性，在先期进入游戏的时候能够爽快升级。而到了后期由于则要经过一个阶段的努力才能升级，不过随之而来的奖励也是更多。

例图：目前比较通用的暗黑类经验值表

玩家升级的上限为99级。到99级后，玩家的经验值不再积累。

设置目前的怪物经验值最低为102，最高为72560。

表格０３

2．各种关系的确定

在确定各种相对的基础公式后，则要开始进行复杂的关系树确定。例如经验值之间的关系，物品与角色之间的关系，物品升级对角色，技能，怪物及升级所会产生的影响等等，当然，可能出现的关系很多，我们只取其中一两件来说明。

以上面的经验值为例。在确定经验值的走向及各项数字之后，我们要做的就是把和经验值有关的项目联系起来。使之成为一个主体。这个联系可能要持续1~2个月的时间进行讨论和调整。以提升经验值、经验值的奖励、组队奖励、怪物经验值分配等等来进行举例说明：

提升经验

当玩家积累的经验值达到下一个等级的需求时，则玩家升级。

经验值计算公式

得到的经验值＝怪物的经验*（玩家对怪物造成的伤害/怪物的最大生命值）*levelDifference

levelDifference的取值规则：

表格０４

奖励最后一击玩家给怪物最后一击，可以得到额外的奖励。

最后一击得到的经验值＝怪物的经验*（（玩家对怪物造成的伤害/怪物的最大生命值）+3％）*levelDifference

多人攻击同一怪物

按照玩家对怪物造成的伤害成比例分配。

例如：XX怪物的等级为2，经验值为50，生命值为100。1级的玩家

甲对它造成40点伤害，9级的玩家乙对他造成60点伤害并杀死了它。那么玩家甲得到经验值为50*（40/100）*100％＝20

而玩家乙得到经验值为50*（（60/100）+3％）*40％≈12

一般来说直接取整．

队友间的经验值分配

杀死怪物的玩家拿出他所得到的15％的经验值分享给其他伙伴，那么自己就只能得到85％。

其他队员得到的经验值＝（杀死怪物的队员所得到的经验值*15％）*（角色的等级/队伍的等级）

队伍的等级＝所有队员的角色等级的和

继续上面的例子，玩家甲和乙组成一个队伍：

玩家甲拿出15％的经验值，即20*15％＝3点，那么玩家乙得到3*（9/（9+1））≈2；玩家乙也拿出15％的经验值，即12*15％＝1点，那么玩家甲得到1*（1/（9+1））≈0。那么最终玩家甲得到20*85％+0＝17点；玩家乙得到12*85％+2≈12点。

我们修改玩家乙的等级，现在玩家乙也是1级的。那么他可以得到50*（（60/100）+3％）*100％≈31，然后他拿出31*15％≈4分给玩家甲，自己得到31*85％≈26。玩家甲得到玩家乙分配的4*（1/（1+1））＝2，而玩家乙得到玩家甲分配的3*（1/（1+1））≈1。那么最后，玩家甲得到20*85％+2＝19；玩家乙得到31*85％+1＝27。

备注：如果大家这个公式从目前代入的值来看，总的经验值是有损失的，因为所有除法运算是舍弃小数点以后而取整的。但是从游戏的设计来说，这个损失是允许的，因为组队以后会带来“队友之间不能伤害”以及团队作战的好处。当然，这个办法是否可取，需要在测试时从具体的效果来分析。

经验分配的限定

不在同一屏幕内的玩家无法共享队友得到的经验值，但是他的等级

依然会计算到全队的等级和中，这样就造成了经验总值的损失。

死亡造成经验值损失

不论是被怪物杀死还是被其他玩家杀死，都会损失到这个经验值所

需积累的10％经验值。

举例：

玩家有1500点经验值，他在1000点时升到2级，升到3级需要达到

3000点。此时他被杀死。那么他损失10％*（3000-1000）＝200点。

那么他就剩余1300点。

公式如下：

损失经验值＝10％*（下等级所需经验值-本级所需经验值）

经验值损失不导致降级

经验值减少的极限是到本等级所需经验值。即永不低于本等级所需

要的经验值。

举例：

上例中的玩家又被连续杀死2次，此时减少的经验为3*200＝600点，

但这将会使他剩余的经验值小于2级的需求，那么就只减少500点。

二、分享

数据中心建设架构设计

数据中心架构建设计方案建议书 1、数据中心网络功能区分区说明功能区说明图1：数据中心网络拓扑图数据中心网络通过防火墙和交换机等网络安全设备分隔为个功能区：互联网区、应用服务器区、核心数据区、存储数据区、管理区和测试区。可通过在防火墙上设置策略来灵活控制各功能区之间的访问。各功能区拓扑结构应保持基本一致，并可根据需要新增功能区。在安全级别的设定上，互联网区最低，应用区次之，测试区等，核心数据区和存储数据区最高。数据中心网络采用冗余设计，实现网络设备、线路的冗余备份以保证较高的可靠性。互联网区网络外联区位于第一道防火墙之外，是数据中心网络的Internet接口，提供与Internet高速、可靠的连接，保证客户通过Internet访问支付中心。根据中国南电信、北联通的网络分割现状，数据中心同时申请中国电信、中国联通各1条Internet线路。实现自动为来访用户选择最优的网络线路，保证优质的网络访问服务。当1条线路出现故障时，所有访问自动切换到另1条线路，即实现线路的冗余备份。

但随着移动互联网的迅猛发展，将来一定会有中国移动接入的需求，互联区网络为未来增加中国移动（铁通）链路接入提供了硬件准备，无需增加硬件便可以接入更多互联网接入链路。外联区网络设备主要有：2台高性能链路负载均衡设备F5 LC1600，此交换机不断能够支持链路负载,通过DNS智能选择最佳线路给接入用户,同时确保其中一条链路发生故障后,另外一条链路能够迅速接管。互联网区使用交换机可以利用现有二层交换机，也可以通过VLAN方式从核心交换机上借用端口。交换机具有端口镜像功能，并且每台交换机至少保留4个未使用端口，以便未来网络入侵检测器、网络流量分析仪等设备等接入。建议未来在此处部署应用防火墙产品，以防止黑客在应用层上对应用系统的攻击。应用服务器区网络应用服务器区位于防火墙内，主要用于放置WEB服务器、应用服务器等。所有应用服务器和web服务器可以通过F5 BigIP1600实现服务器负载均衡。外网防火墙均应采用千兆高性能防火墙。防火墙采用模块式设计，具有端口扩展能力，以满足未来扩展功能区的需要。在此区部署服务器负载均衡交换机，实现服务器的负载均衡。也可以采用F5虚拟化版本，即无需硬件，只需要使用软件就可以象一台虚拟服务器一样，运行在vmware ESXi上。数据库区

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

苏宁大数据平台任务调度模块架构设计

苏宁大数据离线任务开发调度平台实践：任务调度模块架构设计 weixin_34262482 2019-02-01 08:00:00 375 收藏2 作为国内最大的电商平台之一，苏宁每天要处理数量巨大的数据。为了更快速高效地处理这些数据，苏宁调度平台采取了哪些措施呢？本文是苏宁大数据离线任务开发调度平台实践系列文章之上篇，详解苏宁的任务调度模块。目录 1.绪言\t1 2.设计目标与主要功能\t2 3.专业术语\t3 4.调度架构设计\t5 5.服务重启和任务状态恢复\t6 5.1 Master Active 组合服务\t7 5.2 Master HA高可用设计\t7 5.3 Recover任务状态恢复设计\t7 6.Web API接口服务\t9 7.后续\t10 1.绪言在上一篇文章《苏宁大数据离线任务开发调度平台实践》中，从用户交互功能、任务调度、任务执行、任务运维和对外服务等几方面，宏观层面进行了理论和实践的概述。产品的用户功能重点需要把握用户实际的任务开发运维需求，合理的规划设计产品功能，在使用和运维上便于用户操作，降低用户的开发使用成本。简单的说就是主要保证用户任务、任务流等关键元数据的配置信息的准确性，以及任务状态的查询和干预能力，技术上实现不存在难点，在此不再详细说明。任务执行模块侧重于任务被领取后，如何根据任务类型选择不同的执行器（Executer）提交任务执行，并将任务的执行状态及时准确的返回，由任务调度服务根据返回状态做相应的下一步处理，除此以外还涉及到任务资源加载、任务配置解析与转换、自身健康状态检查与汇报、worker进程与任务子进程通信、任务隔离、对外接口服务等，这块将在后面一节再跟

云计算平台设计参考架构

云计算平台设计参考架构在私有云当中，主要包含以下几个组件：物理基础架构、虚拟化层、服务自动化层、服务门户、安全体系、云API和可集成的其它功能。（如图私有云参考架构）图3.4 私有云参考架构 a) 物理基础架构物理架构的定义是组成私有云的各种计算资源，包括存储、计算服务器、网络，无论是云还是传统的数据中心，都必须基于一定的物理架构才能运行。

在私有云参考架构中的物理基础架构其表现形式应当是以资源池模式出现，也就是说，所有的物理基础架构应当是统一被管，且任一设备可以看成是无状态，或者说并不与其它的资源，或者是上层应用存在紧耦合关系，可以被私有云根据最终用户的需求，和预先定制好的策略，对其进行改变。 b) 虚拟化层虚拟化是实现私有云的前提条件，通过虚拟化的方式，可以让计算资源运行超过以前更多的负载，提升资源利用率。虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署，物理资源状态的变更不影响到虚拟化的逻辑计算资源。且可以根据物力基础资源变化而动态调整，提升整体的灵活性。 c) 服务自动化层服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理。它可以集中的监控目前整体计算资源的状态，比如性能、可用性、故障、事件汇总等等，并通过预先定义的自动化工作流进行

相关的处理。服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件，服务自动化层拥有自动化配置和部署功能，可以进行服务模板的制定，并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册，用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求，由服务自动化层实现服务交付。 d) 云API 云应用开发接口提供了一组方法，让云服务门户和不同的服务自动化层进行联系，通过云API，可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池，包括不同架构的计算资源，并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互。 e) 云服务门户云服务门户是用户使用私有云计算资源的接口，云服务门户上提供了所有可用服务的目录，并提供了完善的服务申请流程，用户可以执行申请、变更、退回等计算资源使用服务。

数据中台之结构化大数据存储设计

数据中台之结构化大数据存储设计一.前言任何应用系统都离不开对数据的处理，数据也是驱动业务创新以及向智能化发展最核心的东西。这也是为何目前大多数企业都在构建数据中台的原因，数据处理的技术已经是核心竞争力。在一个完备的技术架构中，通常也会由应用系统以及数据系统构成。应用系统负责处理业务逻辑，而数据系统负责处理数据。传统的数据系统就是所谓的『大数据』技术，这是一个被创造出来的名词，代表着新的技术门槛。近几年得益于产业的发展、业务的创新、数据的爆发式增长以及开源技术的广泛应用，经历多年的磨炼以及在广大开发者的共建下，大数据的核心组件和技术架构日趋成熟。特别是随着云的发展，让『大数据』技术的使用门槛进一步降低，越来越多的业务创新会由数据来驱动完成。『大数据』技术会逐步向轻量化和智能化方向发展，最终也会成为一个研发工程师的必备技能之一，而这个过程必须是由云计算技术来驱动以及在云平台之上才能完成。应用系统和数据系统也会逐渐融合，数据系统不再隐藏在应用系统之后，而是也会贯穿在整个业务交互逻辑。传统的应用系统，重点在于交互。而现代的应用系统，在与你交互的同时，会慢慢的熟悉你。数据系统的发展驱动了业务系统的发展，从业务化到规模化，再到智能化。业务化：完成最基本的业务交互逻辑。规模化：分布式和大数据技术的应用，满足业务规模增长的需求以及数据的积累。智能化：人工智能技术的应用，挖掘数据的价值，驱动业务的创新。向规模化和智能化的发展，仍然存在一定的技术门槛。成熟的开源技术的应用能让一个大数据系统的搭建变得简单，同时大数据架构也变得很普遍，例如广为人知的Lambda架构，一定程度上降低了技术的入门门槛。但是对数据系统的后续维护，例如对大数据组件的规模化应用、运维管控和成本优化，需要掌握大数据、分布式技术及复杂环境下定位问题的能力，仍然具备很高的技术门槛。数据系统的核心组件包含数据管道、分布式存储和分布式计算，数据系统架构的搭建会是使用这些组件的组合拼装。每个组件各司其职，组件与组件之间进行上下游的数据交换，而不同模块的选择和组合是架构师面临的最大的挑战。本篇文章主要面向数据系统的研发工程师和架构师，我们会首先对数据系统核心组件进行拆解，介绍每个组件下对应的开源组件以及云上产品。之后会深入剖析数据系统中结构化数据的存储技术，介绍阿里云Tablestore选择哪种设计理念来更好的满足数据系统中对结构化数据存储的需求。二.数据系统架构 1.核心组件

大数据仓库建设方案设计

第1章数据仓库建设 1.1数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规范，包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下：数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容：数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume

及传统的ETL采集工具。数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。 1.2数据采集专家系统数据仓库数据采集包括两个部分内容：外部数据汇集、内部各层数据的提取与加载。外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等相关子系统，数据采集的内容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包括日检修数据等。根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:

云计算资源池平台架构设计

目录第1章云平台总体架构设计 (4) 第2章资源池总体设计 (5) 2.1 X86计算资源池设计 (6) 2.1.1 计算资源池设计 (6) 2.1.2 资源池主机容量规划设计 (8) 2.1.3 高可用保障 (9) 2.1.4 性能状态监控 (12) 2.2 PowerVM计算资源池设计 (14) 2.2.1 IBM Power小型机虚拟化技术介绍 (14) 2.2.2 H3Cloud云平台支持Power小型机虚拟化 (16) 2.2.3 示例 (18) 2.3物理服务器计算资源池设计 (19) 2.4网络资源池设计 (20) 2.4.1 网络虚拟化 (20) 2.4.2 网络功能虚拟化 (34) 2.4.3 安全虚拟化 (36) 2.5存储资源池设计 (37) 2.5.1 分布式存储技术方案 (37) 2.6资源安全设计 (46) 2.6.1安全体系 (46) 2.6.2 架构安全 (47) 2.6.3 云安全 (52) 2.6.4 安全管理 (59)

2.6.5 防病毒 (62)

第1章云平台总体架构设计基于当前IT基础架构的现状，未来云平台架构必将朝着开放、融合的方向演进，因此，云平台建议采用开放架构的产品。目前，越来越多的云服务提供商开始引入Openstack，并投入大量的人力研发自己的openstack版本，如VMware、华三等，各厂商基于Openstack架构的云平台其逻辑架构都基本相同，具体参考如下：图2-1：云平台逻辑架构图从上面的云平台的逻辑架构图中可以看出，云平台大概分为三层，即物理资源池、虚拟抽象层、云服务层。 1、物理资源层物理层包括运行云所需的云数据中心机房运行环境，以及计算、存储、网络、安全等设备。 2、虚拟抽象层资源抽象与控制层通过虚拟化技术，负责对底层硬件资源进行抽象，对底层硬件故障进行屏蔽，统一调度计算、存储、网络、安全资源池。 3、云服务层云服务层是通过云平台Portal提供IAAS服务的逻辑层，用户可以按需申请

常见的大数据平台架构设计思路【最新版】

常见的大数据平台架构设计思路近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。本文主要包括以下几个章节: 本文第一部分介绍一下大数据基础组件和相关知识。第二部分会介绍lambda架构和kappa架构。第三部分会介绍lambda和kappa架构模式下的一般大数据架构第四部分介绍裸露的数据架构体系下数据端到端难点以及痛点。第五部分介绍优秀的大数据架构整体设计从第五部分以后都是在介绍通过各种数据平台和组件将这些大数据组件结合起来打造一套高效、易用的数据平台来提高业务系统效能，让业务开发不在畏惧复杂的数据开发组件，无需关注底层实现，

只需要会使用SQL就可以完成一站式开发，完成数据回流，让大数据不再是数据工程师才有的技能。一、大数据技术栈大数据整体流程涉及很多模块，每一个模块都比较复杂，下图列出这些模块和组件以及他们的功能特性，后续会有专题去详细介绍相关模块领域知识，例如数据采集、数据传输、实时计算、离线计算、大数据储存等相关模块。二、lambda架构和kappa架构目前基本上所有的大数据架构都是基于lambda和kappa 架构，不同公司在这两个架构模式上设计出符合该公司的数据体系架构。lambda 架构使开发人员能够构建大规模分布式数据处理系统。它具有很好的灵活性和可扩展性，也对硬件故障和人为失误有很好的容错性，关于lambda架构可以在网上搜到很多相关文章。而kappa架构解决了lambda架构存在的两套数据加工体系，从而带来的各种成本问题，这也是目前流批一体化研究方向，很多企业已经开始使用这种更为先进的架构。 Lambda架构

数据仓库设计的21条原则：7个步骤,7个禁忌和7种思路

高效实现数据仓库的七个步骤数据仓库和我们常见的RDBMS系统有些亲缘关系，但它又有所不同。如果你没有实施过数据仓库，那么从设定目标到给出设计，从创建数据结构到编写数据分析程序，再到面对挑剔的用户的评估，整个过程都会带给你一种与以往的项目完全不同的体验。一句话，如果你试图以旧有的方式创建数据仓库，那你所面对的不是预算超支就是所建立的数据仓库无法良好运作。在处理一个数据仓库项目时需要注意的问题很多，但同时也有很多有建设性的参考可以帮助你更顺利的完成任务。开放思维，不断尝试新的途径，对于找到一种可行的数据仓库实现方法来说也是必需的。 1. 配备一个全职的项目经理或你自己全面负责项目管理在通常情况下，项目经理都会同时负责多个项目的实施。这么做完全是出于资金和IT资源方面的考虑。但是对于数据仓库项目的管理，绝对不能出现一人身兼数个项目的情况。由于你所处的领域是你和你的团队之前没有进入过的领域，有关数据仓库的一切－数据分析、设计、编程、测试、修改、维护－全都是崭新的，因此你或者你指派的项目经理如果能全心投入，对于项目的成功会有很大帮助。 2. 将项目管理职责推给别的项目经理由于数据仓库实现过程实在是太困难了，为了避免自虐，你可以在当前阶段的项目完成后就将项目管理职责推给别的项目经理。当然，这个新的项目经理一定要复合第一条所说的具有全职性。为什么要这么做呢？首先，从项目经理的角度看，数据仓库实施过程的任何一个阶段都足以让人身心疲惫。从物理存储设备的开发到Extract-Transform-Load的实现，从设计开发模型到OLAP，所有阶段都明显的比以前接触的项目更加困难。每个阶段不但需要新的处理方法、新的管理方法，还需要创新性的观点。所以将管理职责推给别的项目经理不但不会对项目有损害，还可以起到帮助作用。 3.与用户进行沟通这里所讲的内容远比一篇文章本身要重要的多。你必须明白，在数据仓库的设计阶段，那些潜在用户自己也不清楚他们到底需要数据仓库为他们做什么。他们在不断的探索和发现自己的需求，而你的开发团队也在和客户的接触中做着同样的事情。更加频繁的与客户接触，多做记录，

软件系统的架构设计方案

软件系统的架构设计方案集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#

软件系统的架构设计方案架构的定义定义架构的最短形式是：“架构是一种结构”，这是一种正确的理解，但世界还没太平。若做一个比喻，架构就像一个操作系统，不同的角度有不同的理解，不同的关切者有各自的着重点，多视点的不同理解都是架构需要的，也只有通过多视点来考察才能演化出一个有效的架构。从静态的角度，架构要回答一个系统在技术上如何组织；从变化的角度，架构要回答如何支持系统不断产生的新功能、新变化以及适时的重构；从服务质量的角度，架构要平衡各种和用户体验有关的指标；从运维的角度，架构要回答如何充分利用计算机或网络资源及其扩展策略；从经济的角度，架构要回答如何在可行的基础上降低实现成本等等软件系统架构(SoftwareArchitecture)是关于软件系统的结构、行为、属性、组成要素及其之间交互关系的高级抽象。任何软件开发项目，都会经历需求获取、系统分析、系统设计、编码研发、系统运维等常规阶段，软件系统架构设计就位于系统分析和系统设计之间。做好软件系统架构，可以为软件系统提供稳定可靠的体系结构支撑平台，还可以支持最大粒度的软件复用，降低开发运维成本。如何做好软件系统的架构设计呢软件系统架构设计方法步骤基于体系架构的软件设计模型把软件过程划分为体系架构需求、设计、文档化、复审、实现和演化6个子过程，现逐一简要概述如下。

体系架构需求：即将用户对软件系统功能、性能、界面、设计约束等方面的期望（即“需求”）进行获取、分析、加工，并将每一个需求项目抽象定义为构件(类的集合)。体系架构设计：即采用迭代的方法首先选择一个合适的软件体系架构风格(如C/S、B/S、N层、管道过滤器风格、C2风格等)作为架构模型，然后将需求阶段标识的构件映射到模型中，分析构件间的相互作用关系，最后形成量身订做的软件体系架构。体系架构文档化：即生成用户和研发人员能够阅读的体系架构规格说明书和体系架构设计说明书。体系架构复审：即及早发现体系架构设计中存在的缺陷和错误，及时予以标记和排除。体系架构实现：即设计人员开发出系统构件，按照体系架构设计规格说明书进行构件的关联、合成、组装和测试。体系架构演化：如果用户需求发生了变化，则需相应地修改完善优化、调整软件体系结构，以适应新的变化了的软件需求。以上6个子过程是软件系统架构设计的通用方法步骤。但由于软件需求、现实情况的变化是难以预测的，这6个子过程往往是螺旋式向前推进。软件系统架构设计常用模式

大数据中心建设方案设计a

工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案

1. 平台简介工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1 图1环境适应性测试评价服务实验室概况

平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括但不限于：（1）产品环境适应性基础数据提供；（2）产品环境适应性调研分析报告；（3）产品环境适应性分析预测；（4）产品环境适应性技术规范制定； 2. 信息化系统概述信息化系统由两个子系统构成，即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联，大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统 3.1建设内容（1）测试评价业务的流程化和信息化实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理；同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。（2）实验室/试验场管理信息化

存储的三种架构

存储架构三种常见架构：DAS DAS、、NAS NAS、、SAN 在数据存储中，存储设备与服务器的连接方式通常有三种形式：1、存储设备与服务器直接相连接--DAS；2、存储设备直接联入现有的TCP/IP 的网络中NAS； 3、将各种存储设备集中起来形成一个存储网络，以便于数据的集中管理--SAN。 1、什么是直接附属存储（、什么是直接附属存储（DAS DAS DAS）？）？DAS（Direct Attached Storage，直接附属存储），也可称为SAS（Server-Attached Storage，服务器附加存储）。DAS 被定义为直接连接在各种服务器或客户端扩展接口下的数据存储设备，它依赖于服务器，其本身是硬件的堆叠，不带有任何存储操作系统。在这种方式中，存储设备是通过电缆（通常是SCSI 接口电缆）直接到服务器的，I/O（输入/输入）请求直接发送到存储设备。DAS 适用于以下几种环境： 1）服务器在地理分布上很分散，通过SAN（存储区域网络）或NAS（网络直接存储）在它们之间进行互连非常困难； 2）存储系统必须被直接连接到应用服务器； 3）包括许多数据库应用和应用服务器在内的应用，它们需要直接连接到存储器上，群件应用和一些邮件服务也包括在内。

典型DAS 结构如图所示: 对于多个服务器或多台PC 的环境，使用DAS 方式设备的初始费用可能比较低，可是这种连接方式下，每台PC 或服务器单独拥有自己的存储磁盘，容量的再分配困难；对于整个环境下的存储系统管理，工作烦琐而重复，没有集中管理解决方案。所以整体的拥有成本（TCO）较高。目前DAS 基本被NAS 所代替。 2、什么是网络附属存储（、什么是网络附属存储（NAS NAS NAS）？）？NAS NAS（（Network Attached Storage Storage：网络附属存储）：网络附属存储）是一种将分布、独立的数据整合为大型、集中化管理的数据中心，以便于对不同主机和应用服务器进行访问的技术。按字面简单说就是连接在网络上,具备资料存储功能的装置，因此也称为“网络存储器”。它是一种专用数据存储服务器。它以数据为中心，将存储设备与服务器彻底分离，集中管理数据，从而释放带宽、提高性能、降低总拥有成本、保护投资。其成本远远低于使用服务器存储，而效率却远远高于后者。NAS （Network Attached Storage，网络附属存储），是一种专业的网络文件存储及文件备份设备，或称为网络直联存储设备、网络磁盘阵列。NAS 存储的特点

大型网络平台架构设计方案

目录 1网站的性能瓶颈分析 (1) 2系统架构设计 (3) 2.1总体思路 (3) 2.1.1负载均衡 (3) 2.1.2WEB应用开发架构思路 (3) 2.1.3数据存储的设计思路 (3) 2.1.4不同网络用户访问考虑 (4) 2.2总体架构 (5) 2.2.1网站的系统分层架构 (5) 2.2.2网站的物理架构 (6) 2.2.3网站的开发架构 (7) 2.2.4网络拓扑结构 (8) 2.3架构涉及技术的详解 (9) 2.3.1负载均衡 (9) 2.3.2缓存 (15) 2.3.3页面静态化 (19) 2.3.4数据库配置及优化 (20) 2.3.5文件存储 (21) 2.3.6网络问题解决方案 (24) 2.3.7WEB应用开发架构设计思路 (26) 2.4系统软件参数优化 (30) 2.4.1操作系统优化 (30) 2.4.2tomcat服务器优化 (31) 2.4.3apache服务器优化 (33) 2.4.4Nginx服务器的优化 (33) 3WEB服务架构评测 (34) 3.1测试环境 (34) 3.1.1网络环境 (34)

3.1.2服务器配置 (35) 3.1.3软件环境 (35) 3.2测试结果 (40) 3.2.1单个TOMCAT的WEB服务器 (40) 3.2.2Nginx+2个TOMCAT的WEB服务器 (41) 3.2.3Nginx+2个TOMCAT的WEB服务器+缓冲 (42) 3.3测试结果分析 (43) 3.4评测结果 (44) 4配置选型 (45) 4.1网络带宽 (45) 4.2架构和硬件配置选型 (46) 4.2.1硬件配置参考 (46) 4.2.2Web架构和硬件选型 (47) 4.3硬件扩容策略 (48) 4.3.1增加服务器 (48) 4.3.2增加存储 (48) 4.3.3升级服务器 (48) 4.3.4网络扩容 (48) 5附录：一些主流网站的真实数据 (49)

大数据中心建设方案设计

数据中心建设方案信息技术有限公司目录第1章方案概述 (2) 1.1. 建设背景 (3) 1.2. 当前现状 (4)

1.3. 建设目标 (5) 第2章方案设计原则 (7) 2.1. 设计原则 (7) 22 设计依据 (8) 第3章数据中心方案架构 (9) 3.1数据中心架构设计 (9) 3.2大数据处理设计 (16) 3.3大数据存储设计 (23) 3.4安全设计 (25) 3.5平台搭建实施步骤 (30) 3.6物理架构设计 (31) 第4章数据中心网络方案组成 (34) 4.1. 防火墙设计 (34) 4.2. 接入层设计 (34) 4.3. 网络拓扑 (35) 第5章数据中心基础设施方案组成 (36) 5.1. 机柜系统设计 (36) 5.2. 制冷系统设计 (38) 5.3. 供配电系统设计 (43) 5.4. 模块监控系统设计 (47) 第6章运维方案 (53) 6.1. 技术和售后服务 (53) 6.2. 售后服务项目 (53) 6.3. 售后服务项目内容 (53) 方案概述 “百年大计，教育为本”，教育行业是我国经济发展的关键命脉之一，伴随着数据集中在教育业信息化的逐渐展开，数据中心在企业和信息化的地位越来越重要。教育数据中心建设已成为教育机构信息化趋势下的必然产物。教育数据中心作为承载教育机构业务的重要IT基础设施，承担着教育机构稳定运行和业务创新的重任。在教育机构新型客户服务模式下，数据中心需要更高效地支持后台业务和信息共享需求，同时要24小时不间断的提供服务，支持多种服务手段。这对教育数据中心的资源整合，全面安全，高效管理和业务连续性提出更高的要求。

车联网大数据平台架构设计

车联网大数据平台架构设计-软硬件选型 1.软件选型建议数据传输处理并发链接的传统方式为：为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。这种方式的好处在于代码简单明了，逻辑清晰。而由于操作系统的限制，每台服务器可以处理的线程数是有限的，因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。随着线程数变大，系统处理延时逐渐变大。此外，当某链接中没有数据传输时，线程不会被释放，浪费系统资源。为解决上述问题，可使用基于NIO的技术。 Netty Netty是当下最为流行的Java NIO框架。Netty框架中使用了两组线程：selectors与workers。其中Selectors专门负责client端（列车车载设备）链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。针对某链接的数据传输请求，相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。处理结束后，worker自动将状态置回‘空闲’以便再次被调用。两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。另外，netty内置了大量worker 功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包，二进制转消息等复杂问题。 IBM MessageSight MessageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。其极限处理能力可达百万client并发，每秒可进行千万次消息处理。数据预处理流式数据处理对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析，因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。值得注意的是，数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中，即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。 Storm Storm是被应用最为广泛的开源产品中，其允许用户自定义数据处理的工作流（Storm术语为Topology），并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。用户可使用任意变成语言定义工作流。 IBM Streams IBM的Streams产品是目前市面上性能最可靠的流式数据处理工具。不同于其他基于Java 的开源项目，Streams是用C++开发的，性能也远远高于其他流式数据处理的工具。另外IBM 还提供了各种数据处理算法插件，包括：曲线拟合、傅立叶变换、GPS距离等。数据推送为了实现推送技术，传统的技术是采用‘请求-响应式’轮询策略。轮询是在特定的的时间间隔（如每1秒），由浏览器对服务器发出请求，然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，然而HTTP request 的header是非常长的，里面包含的数据可能只是一个很小的值，这样会占用很多的带宽和服务器资源。

数据仓库基本架构

数据仓库的基本架构 xiaoyi发表于 2013-07-31 23:57 来源：网站数据分析数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用：从图中可以看出数据仓库的数据来源于不同的源数据，并提供多样的数据应用，数据自上而下流入数据仓库后向上层开放应用，而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load）的过程，ETL是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。下面主要简单介绍下数据仓库架构中的各个模块，当然这里所介绍的数据仓库主要是指网站数据仓库。数据仓库的数据来源

其实之前的一篇文章已经介绍过数据仓库各种源数据的类型——数据仓库的源数据类型，所以这里不再详细介绍。对于网站数据仓库而言，点击流日志是一块主要的数据来源，它是网站分析的基础数据；当然网站的数据库数据也并不可少，其记录这网站运营的数据及各种用户操作的结果，对于分析网站Outcome这类数据更加精准；其他是网站内外部可能产生的文档及其它各类对于公司决策有用的数据。数据仓库的数据存储源数据通过ETL的日常任务调度导出，并经过转换后以特性的形式存入数据仓库。其实这个过程一直有很大的争议，就是到底数据仓库需不需要储存细节数据，一方的观点是数据仓库面向分析，所以只要存储特定需求的多维分析模型；另一方的观点是数据仓库先要建立和维护细节数据，再根据需求聚合和处理细节数据生成特定的分析模型。我比较偏向后面一个观点：数据仓库并不需要储存所有的原始数据，但数据仓库需要储存细节数据，并且导入的数据必须经过整理和转换使其面向主题。简单地解释下： (1).为什么不需要所有原始数据？数据仓库面向分析处理，但是某些源数据对于分析而言没有价值或者其可能产生的价值远低于储存这些数据所需要的数据仓库的实现和性能上的成本。比如我们知道用户的省份、城市足够，至于用户究竟住哪里可能只是物流商关心的事，或者用户在博客的评论内容可能只是文本挖掘会有需要，但将这些冗长的评论文本存在数据仓库就得不偿失；

智慧社区平台系统架构设计说明书

目录 1、引言 ......................................................... 错误!未定义书签。背景......................................................... 错误!未定义书签。说明......................................................... 错误!未定义书签。 2、范围 ......................................................... 错误!未定义书签。软件名称..................................................... 错误!未定义书签。软件功能..................................................... 错误!未定义书签。需求边界..................................................... 错误!未定义书签。 3、总体设计...................................................... 错误!未定义书签。架构设计目标和约束........................................... 错误!未定义书签。运行环境................................................. 错误!未定义书签。开发环境................................................. 错误!未定义书签。设计思想..................................................... 错误!未定义书签。架构体系描述................................................. 错误!未定义书签。架构体系..................................................... 错误!未定义书签。数据支撑层............................................... 错误!未定义书签。应用层................................................... 错误!未定义书签。终端层................................................... 错误!未定义书签。重要业务流程................................................. 错误!未定义书签。核心数据采集输出流程..................................... 错误!未定义书签。应用数据采集输出流程..................................... 错误!未定义书签。模块划分..................................................... 错误!未定义书签。数据支撑层............................................... 错误!未定义书签。应用层................................................... 错误!未定义书签。终端层................................................... 错误!未定义书签。 4、部署 ......................................................... 错误!未定义书签。云服务器部署................................................. 错误!未定义书签。部署服务器系统要求........................................... 错误!未定义书签。

数据中心SAN存储架构设计的八大原则

数据中心SAN存储架构设计的八大原则网界网【转载】 2010年08月31日 10:09 暂无评论 SAN是当今全球各地每一家大型企业机构最为关键的网络资源。没有SAN就没有存储访问和应用支持，业务功能也不能完成。没有业务功能就没有生产力;没有生产力企业也就无法生存。设计SAN来满足关键业务需求正因此成为保持企业本身生存能力的一个战略性组件。数据中心SAN设计大部分常见参数包括：可用性—存储数据必须始终可被应用所访问到性能—可接受的、可预测的、一致的I/O响应时间效率—不浪费任何资源(端口、带宽、存储、电源) 灵活性—优化数据路径以有效利用容量可扩展性—随时按需增加连接和容量可服务性—加快故障排除和问题解决可靠性—在SAN中设计的冗余且可靠的操作可管理性—优化传输和存储管理成本—设计费用控制在预算内，掌握实时运营支出实际上，这些基本参数的适应范围可能依据客户的不同、SAN部署的不同而有所不同。一款经深思熟虑的SAN设计可综合考虑到所有这些因素，遵循博科SAN设计原则将有助于协调不同需求之间的矛盾。此外，即便是复杂的大型数据中心SAN也可从一个崭新角度中获得收益。只有从这些基本需求着手来分析现有基础设施，这样才能找出其中能采用新SAN设计加以解决的差距及弱点，而在分析的同时仍可重新规划现有的基础设施组件。原则1: 最小化所管理Fabric架构的数量这其中包括了物理Fabric架构和虚拟Fabric架构，因为每个虚拟Fabric架构代表着一个管理责任。Fabric架构越少就越容易管理，这道理很简单。然而，在某些情况下，功能、安全及物理限制等问题往往要求有额外的Fabric架构。只有确定SAN管理单元并经由SAN路由提供资源共享，这样或许能在避免资源隔离的同时减少所需Fabric架构数量。原则2: 最小化每个Fabric架构中交换机数

电子商务平台架构设计

电子商务平台概要设计 XX Software Company Ltd. 2011-3-31

目录第一章引言 1.1 目的 (4) 1.2 组织接口 (4) 1.3 定义 (4) 1.4 参考资料 (5) 1.5 项目概述 (5) 第二章总体设计 2.1 设计概述 (7) 2.2 性能描述 (8) 2.3 基本设计概念 (8) 2.4 基本处理流程 (9) 2.5 系统的体系结构 (9) 第三章功能描述 3.1 用户购物管理子系统 (11) 3.2 订单处理子系统 (15) 3.4 系统管理子系统 (16) 第四章接口设计 4.1 用户接口 (17) 4.2 外部接口 (17) 4.3 内部接口 (17) 4.4 通信接口 (17) 第五章运行设计 5.1 系统初始化 (18) 5.2 运行控制 (18) 5.3 系统结束 (18) 第六章系统出错处理 6.1 出错信息 (19) 6.2 补救措施 (19) 第七章系统维护设计

7.1 检测点设计 (20) 7.2 检测专用模块的设计 (20)

第一章引言 1.1 目的概要设计说明又称系统设计说明。它是用来说明对程序系统的设计考虑，包括程序系统的基本处理流程、程序系统的组织结构、模块划分、功能分配、接口设计、运行设计、数据结构设计和出错处理设计等，为详细设计提供基础。 1.2 组织接口 1.软件技术教育平台 2.本系统的英文名称:web shop 3.本系统的简称：wshop 4.版本号：1.0 5.主要设计人员：贾玉、贾莉、王永锋、等开发小组。 6.任务与分工： 1.3 定义本文档所涉及的专门术语定义和缩略语、缩写词的含义如下表：