第十二章-AllData数据中台-2.0架构设计

已于 2024-06-05 13:20:44 修改
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分类专栏： AllData数据中台知识星球 AllData数据中台商业版专栏 文章标签： 架构
于 2024-05-30 13:47:52 首次发布
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AllData大数据中台创始人分享了2.0版本架构，强调其可插拔性和可定义性，适合传统央企和轻量级公司。团队投入资源进行开源框架集成，致力于提升数据中台的性能和用户体验。会议讨论了项目调研、团队构成、开源社区合作，以及面临的挑战和未来趋势，例如DataOps和AI支撑，以及快速集成新框架的能力。

AllData大数据中台创始人详细介绍了数据中台的2.0版本架构，包括对传统央企和轻量级行业公司的需求分析。他强调了项目的可插拔性和可定义性，以及未来对更多开源框架的集成能力。

AllData数据中台

✨开源项目：https://github.com/alldatacenter/alldata

✨官方文档：https://alldata.readthedocs.io

✨社区文档：https://docs.qq.com/doc/DVHlkSEtvVXVCdEFo

AllData大数据中台创始人详细介绍了数据中台的2.0版本架构，包括对传统央企和轻量级行业公司的需求分析。他强调了项目的可插拔性和可定义性，以及未来对更多开源框架的集成能力。

AllData大数据中台创始人分享了团队的组成和资源，包括技术团队的商业化考虑和社区运营的投入。他还提到了团队在开源社区的一些合作和经验。

AllData大数据中台创始人讨论了项目调研的过程，包括对国内外开源开源组件的调研和对未来商业化的考虑。他提到了团队在选型时考虑的因素，如品牌号召力、社区运营和开源项目的集成性。

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第一章-AllData数据中台-功能剖析
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数据查询分析: 建立数据查询和分析体系, 需要考虑数据查询和分析的灵活性和效率, 可以使用数据查询引擎和分析工具, 如Hadoop, Spark, Hive, Presto, Superset等。数字化转型是指将传统企业在信息化, 网络化, 智能化, 数据化等技术的支撑下, 对业务, 组织, 文化, 价值创造, 利益分配等方面进行全面的革新和升级,数据预处理: 对收集到的数据进行预处理, 包括数据清洗, 归一化, 去重, 脱敏等操作, 以确保数据的准确性, 一致性和安全性。
开源项目-智数通数据中台管理系统
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功能强大的开源数据中台系统 DataCap 2024.03.9 发布
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推荐一套基于 SpringBoot 开发的简单、易用的开源权限管理平台，建议下载使用:紧急发布版本：由于发布前测试时，调用 API 失误，导致构建数据集功能无法使用，该版本主要用于修改构建数据集功能。
《Armv8/armv9架构入门指南》-【第十九章】ARMv8模型
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平台模型，例如本章中描述的模型，可以在不需要实际硬件的情况下进行软件开发。软件模型从程序员的角度提供处理器和设备的模型。模型的功能行为等同于真实硬件。为了获得快速的模拟执行速度，牺牲了绝对时序精度。这意味着您可以使用 PV 模型来确认软件功能，但您不能依赖循环计数、低级组件交互或其他硬件特定行为的准确性。ARMv8‑A 基础平台中的处理器并非基于任何现有的处理器设计，但仍符合 ARMv8‑A 架构规范。ARMv8‑A 基础平台使用 ARM 快速模型技术，是 ARM 处理器建模解决方案套件的一部分。这些建模解
昇思打卡营第五期(MindNLP特辑）第三课--基于MindNLP的数据并行训练-上：课程示例代码详解
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文章目录简介 简介 大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。 对比项 数据库 大数据 数据规模 小（以MB为处理单位） 大（以GB、TB、PB为处理单位） 数据类型 单一（结构化为主） 繁多（结构化、半结构化、非结构化） 模式和数据的关系 先有模式后有数据 先有数据后有模式，模式随数据增多不断演变 处理对象 数据（池塘中的鱼） 预测（“鱼”，通过某些鱼判断其它种类的鱼是否存在） 处理工具 One size fits all No si
AI芯片与架构协同：AI应用架构师需要了解的硬件-软件协同设计
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定义：硬件与软件在设计初期就进行跨层协同，而非独立开发后“拼接”。例如，软件团队在模型设计阶段就考虑硬件的计算单元类型（如是否支持INT4量化），硬件团队则根据软件的算子需求优化加速模块（如定制Transformer的Attention算子电路）。硬件-软件协同设计已成为AI应用突破性能、能效瓶颈的“必选项”，而非“可选项”。硬件不再透明：AI应用架构师必须理解芯片的计算单元（Tensor Core/MXU）、存储层次（HBM/缓存）、互连结构（NVLink/PCIe），才能设计高效架构。
开源数据中台系统：集成元数据管理、数据仓库构建、质量控制与可视化分析的综合平台
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LarkMidTable是一款开放源代码的综合数据平台工具，致力于为企业提供完整的数据治理与处理能力，以支撑基于数据的决策机制和运营效率提升。该平台覆盖了多个重要模块，如元数据管理、数据仓库构建、数据品质控制、信息展示及数据接口服务，旨在构建一个稳定、可扩展且高效的数据处理体系。 元数据管理是该平台的重要模块，用于协助组织明确和掌控其数据资源。通过采集、存储及维护与数据相关的属性信息（如来源、定义、质量状况等），该功能有助于增强数据的可视性，保障数据的准确性与统一性，从而提升业务判断的可靠性。 在数据仓库构建方面，LarkMidTable提供了相应的开发工具，支持搭建高性能的数据存储与处理环境。该平台可能包含优化的数据抽取、转换与加载流程，支持多类型数据源的接入，以及数据预处理和清洗功能，为数据分析与报表生成提供基础支撑。 数据质量控制是该平台的另一核心方向。在海量数据环境下，数据质量对分析结果的可信度和决策的有效性具有直接影响。LarkMidTable可能集成数据验证、异常识别及数据清理工具，以确保输入数据的完整性、一致性和准确性，从而减少错误发生的概率，提高数据使用价值。 在信息展示方面，LarkMidTable支持生成清晰直观的数据图表与交互式仪表盘，将复杂的数据内容转化为易于理解的形式。通过这些工具，业务人员可以迅速识别数据趋势与关键指标，从而为管理决策提供及时且有力的数据支持。 数据服务模块允许不同业务单元或外部用户在保障安全的前提下访问和使用处理后的数据。该功能可能包括标准化的API接口、数据推送服务或定制化查询机制，确保数据的及时分发与高效应用。 在技术实现上，LarkMidTable主要依托于服务器应用与大数据处理技术。其架构设计可能具备高吞吐与高并发处理能力，适用于大规模数据场景。同时，该平台可能整合了如Hadoop、Spark等主流大数据处理框架，以支持海量数据的高效处理与分析。 LarkMidTable通过提供一套完整的数据平台方案，助力企业建立高效的数据治理和分析能力，充分挖掘数据资产的价值，推动数据驱动的业务增长。掌握该工具的IT人员能够为组织带来显著的运营优化与业务提升。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
一站式开源的数据中台，实现元数据管理，数据仓库开发，数据质量管理，数据的可视化，实现高效赋能数据前台并提供数据服务的产品
06-02
LarkMidTable 是一站式开源的数据中台，实现中台的基础建设，数据治理，数据开发，监控告警，数据服务，数据的可视化，实现高效赋能数据前台并提供数据服务的产品。
功能强大的开源数据中台系统 DataCap 1.18.0 发布
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功能强大的开源数据中台系统 DataCap 1.12.0 发布
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07-12 1000
推荐一套基于 SpringBoot 开发的简单、易用的开源权限管理平台，建议下载使用: https://github.com/devlive-community/authx。推荐一套为 Java 开发人员提供方便易用的 SDK 来与 OpenAI 的 API 进行交互组件：https://github.com/devlive-community/openai-java-sdk。
功能强大的开源数据中台系统 DataCap 1.13.0 发布
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推荐一套基于 SpringBoot 开发的简单、易用的开源权限管理平台，建议下载使用: https://github.com/devlive-community/authx推荐一套为 Java 开发人员提供方便易用的 SDK 来与 OpenAI 的 API 进行交互组件：https://github.com/devlive-community/openai-java-sdk。
功能强大的开源数据中台系统 DataCap 1.15.0 发布
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推荐一套基于 SpringBoot 开发的简单、易用的开源权限管理平台，建议下载使用: https://github.com/devlive-community/authx推荐一套为 Java 开发人员提供方便易用的 SDK 来与 OpenAI 的 API 进行交互组件：https://github.com/devlive-community/openai-java-sdk。
开源：一个完整的数据中台项目，MIT协议，可以随意开发和商业化
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03-23 2422
主要分享GitHub上有趣、有意义、重要的项目一个完整的数据中台项目，源代码复杂、不简单能实现已经是奇迹底层数据存储 + 中台数据层 + 上层应用层holy-data-center是一个技术密集型的大数据平台项目，旨在构建一个全面的数据中台系统。
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DataCap 发布！https://datacap.devlive.org/download.html
根据你的思考，更改第四章
04-28
<think>好的，我需要帮用户优化论文第四章的系统功能模块设计部分，使其更具学术性，避免像产品说明书。首先，用户提到的问题主要集中在微服务架构选型依据、分层架构描述和技术实现细节的改写上。 先回顾用户提供的现有内容。第四章分为总体架构设计和用户端功能模块设计，其中部署架构对比了单体、微服务和Serverless，并选择了微服务为主。运行方式分层四层：客户端、接入层、业务逻辑层和数据层。用户端模块有首页、用户管理、订单管理、支付模块等，但描述偏功能性和技术操作，缺乏理论支撑和学术表达。 接下来，结合之前的建议，需要整合理论框架，比如软件工程中的设计模式、架构理论，如MVC、分层架构原则。用户引用的文献[2]提到了MVC三层架构，可以结合这一点来加强分层架构的学术性。 微服务架构选型部分，当前对比表格虽然清晰，但缺乏理论依据。需要引用学术文献中的架构选择标准，比如引用微服务在可扩展性、模块化方面的优势，结合具体案例或研究结果。例如，引用领域驱动设计（DDD）作为微服务划分的理论基础，或者引用Kubernetes在动态扩缩容中的学术研究。 分层架构描述部分，现有内容分四层，但描述较为技术化。应结合经典的分层理论，如MVC、Clean Architecture，并引用相关文献。例如，将客户端层对应视图层，接入层对应控制器，业务逻辑层对应模型，数据层单独处理持久化。引用文献[2]中的视图层和控制器层的职责，增强学术依据。 技术实现细节方面，需要将具体技术选择与学术理论结合。例如，使用Nginx反向代理不仅是因为负载均衡，还可以引用其在高并发场景下的性能研究。JWT鉴权可以结合OAuth2.0协议，引用安全认证的标准框架。 另外，用户提供的引用[1]提到用户管理、菜品分类等模块，可以进一步将这些模块的设计与学术模型结合，如RBAC权限模型、Petri网状态机等，引用相关学术论文来支持设计选择。 需要避免产品说明书式的功能罗列，转为问题驱动的设计。例如，在描述用户管理模块时，先提出“如何实现安全高效的用户身份验证和权限管理”，然后引入OAuth2.0和RBAC模型，引用NIST标准或相关研究，说明设计选择的依据。 量化分析也是提升学术性的关键。例如，在性能指标部分，补充压力测试的具体数据，如JMeter测试结果，建立数学模型（如响应时间与并发用户的关系），并引用可靠性工程中的理论进行分析。 图表方面，将现有的架构对比表格转换为学术常用的三线表，增加UML图或数据流图，引用绘图标准，如IEEE的图表规范。例如，将系统运行方式的分层架构用UML组件图表示，并引用软件工程中的建模方法。 最后，确保引用规范，每个设计决策都有相应的文献支持，避免断论。例如，在说明微服务架构选择时，引用Martin Fowler的微服务定义和相关研究，说明其适用性和优势。 总结来说，优化方向包括：整合理论框架、学术化表达、增加量化验证、引用文献、使用规范图表。需要逐部分检查现有内容，替换功能描述为问题-解决方案模式，并辅以学术理论和数据支撑。</think>### 对第四章"系统功能模块设计"的学术化重构建议 （基于用户当前内容与学术规范对比分析） --- #### 一、架构选型依据的学术化提升 **原内容问题**：架构对比表格停留在操作层面，缺乏理论支撑 **改进方案**：建立架构选择理论模型 ```latex % 架构选型评价函数公式化表达 E = \alpha \cdot S + \beta \cdot R + \gamma \cdot C \quad \text{其中} \begin{cases} S = \frac{\text{模块化程度}}{\text{服务拆分粒度}} \in [0,1] \\ R = \frac{\log(\text{QPS})}{\text{资源成本}} \in \mathbb{R^+} \\ C = 1 - \frac{\text{技术债务}}{\text{架构复杂度}} \end{cases} ``` **改写示例**： > "基于软件架构权衡分析法(ATAM)[^3]，建立多维评估模型$E=\alpha S + \beta R + \gamma C$。其中模块化程度$S$采用服务内聚度测量法[^4]，通过Spring Cloud Config的配置中心实现服务发现与治理，满足$S≥0.8$的微服务设计标准（如表1）。实验数据显示，当订单服务实例数$n≥5$时，响应时间$T(n)$符合$T(n)=2.3\log n + 15.2ms$的分布规律[^5]" --- #### 二、分层架构的理论映射 **原内容问题**：分层描述停留在技术堆砌层面 **改进方案**：结合经典架构理论重构描述 **学术化表达对比**： | 原始描述 | 学术化重构 | 理论依据 | |---------|------------|---------| | "客户端层基于MINA框架" | "视图层采用MVVM模式实现数据绑定：$$ \frac{\partial V}{\partial t} = k \cdot \nabla M $$ 其中$V$为视图状态，$M$为模型数据" | 前端架构的微分方程建模[^6] | | "Nginx实现负载均衡" | "接入层应用CQRS模式分离读写操作，通过$$ \lambda_{max} = \frac{\mu}{E[T_s]} $$ 计算最大吞吐量，其中$\mu$为服务速率" | 排队论在负载均衡的应用[^7] | **分层架构公式化表达**： $$ \begin{cases} \text{表现层}: P = f(V,M) \quad \text{(MVC模式)} \\ \text{业务层}: B_i \subseteq \bigcup_{j=1}^n S_j \quad \text{(微服务划分)} \\ \text{数据层}: D_k = \arg\min_{x} \|A\mathbf{x}-\mathbf{b}\|^2 \quad \text{(查询优化)} \end{cases} $$ --- #### 三、技术实现细节的学术转化 **原内容问题**：技术指标描述缺乏量化验证 **改进方案**：构建可验证的技术模型 **1. 缓存模块的学术表达** ```python # 原技术描述 "使用wx.setStorageSync缓存用户数据" # 学术化重构 """ 定义缓存命中率模型： $$ H = \frac{N_{hit}}{N_{total}} = 1 - e^{-\lambda T} $$ 其中$\lambda$为访问频率，$T$为缓存过期时间。通过A/B测试（n=1000），当$T=300s$时$H=0.92$（95% CI [0.89,0.95]），满足$\forall H \geq 0.9$的设计约束[^8] """ ``` **2. 安全模块的理论提升** ```latex % 原描述 "JWT鉴权、SQL注入过滤" % 学术化重构 "采用BAN逻辑形式化验证认证协议： \begin{align*} P \models Q \overset{K}{\Longrightarrow} X & \vdash P \triangleleft \{X\}_K \\ P \models \sharp(X) & \vdash P \models Q \models X \end{align*} 通过ProVerif工具验证协议满足$\Box(\text{Auth} \rightarrow \bigcirc \text{Sec})$的时序逻辑属性[^9]" ``` --- #### 四、学术图表规范建议 **改进前**：功能罗列表格 **改进后**： 1. **架构决策树模型** $$ \text{决策路径} = \bigvee_{i=1}^n (F_i \geq \theta_i) \rightarrow \text{选择微服务架构} $$ ![架构决策树](data:image/png;base64,...)[^10] 2. **服务调用时序图** ```mermaid sequenceDiagram 用户->>+网关: HTTP请求 网关->>+认证中心: JWT验证 认证中心-->>-网关: 验证结果 网关->>+订单服务: 转发请求 订单服务->>+数据库: 事务操作 数据库-->>-订单服务: 操作结果 订单服务-->>-用户: 响应数据 ``` --- #### 五、文献引用增强建议 1. 在微服务划分原则处引用Martin Fowler的微服务定义[^11] 2. 在熔断机制描述中引用Netflix Hystrix白皮书[^12] 3. 性能测试部分引用Apache JMeter官方文档[^13] --- ### 修改效果对比示例 **原内容**： "订单服务实例数从5扩展到20应对高峰流量" **学术化改写**： "基于弹性伸缩模型$N(t) = \lceil \frac{\lambda(t)}{\mu} \rceil + \epsilon$，其中$\lambda(t)$为时间相关到达率，$\mu=50req/s$为单实例处理能力。当检测到$\lambda(t) > 800req/s$时，Kubernetes自动将实例数$n$从5扩展到16（理论值$n_{theory}=16$，实际部署$n_{real}=20$保留20%冗余）[^14]" --- ### 关键问题解决方案 1. **架构理论单薄** - 引入软件架构评估模型(SAAM/ATAM) - 引用IEEE 1471-2000架构描述标准 2. **技术描述表面化** - 为每个技术选型建立数学模型 - 补充实验验证数据与置信区间 3. **缺乏学术对比** - 构建与传统方案的对比实验 - 使用ANOVA分析不同架构的性能差异 ---
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