数据中心建设方案简版Word文档格式.docx

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基于标准化接口，实现对标签、客户视图、指标等数据查询API封装，实现与周边系统实时互动，体现数据价值，减少数据冗余，保证数据安全，保证数据的一致性。

应用层：

应用层的应用使用服务层提供的各种数据服务。

本期应用层包括：

经分应用、流量运营、ESOP应用、VGOP应用、指标库、流量运营战略地图、掌上分析、自助业务分析、区域洞察、渠道运营、自助分析、客户标签库、实时营销、LTE互联网管控策略。

统一门户：

提供统一域名分配、负载均衡、鉴权管理、统一管控平台接入、应用注册、应用发布、应用访问数据信息等功能，同时提供数据中心被应用访问的频次，被应用访问的数据范围，提供数据资产的评估，为应用上下线和数据开放提供依据。

统一平台管控：

面向开发人员、运维人员实现数据、应用、资源的统一管控，包括：

数据资产管控、开发管理、监控管理、调度管理、系统管理、安全管理。

1.3技术架构

图、技术架构

系统技术架构分为数据采集、计算存储服务、数据共享服务、平台管控。

采用Hadoop云技术，可以满足计算能力线性扩展、多租户能力、数据汇总能力；

批处理场景采取Hadoop的Map/Reduce、Hive或者Spark来完成；

流式数据处理，采用Esper计算引擎实现。

数据采集：

采用Flume计算框架，实现文件和消息采集与解析；

采用流式爬虫、中文分词、图片识别技术，实现互联网网页信息实时采集；

采用FTP文件方式实现对数据文件的采集；

采用Socket消息方式实现对消息数据的采集；

采用sqoop方式实现将数据库数据装载到HDFS文件系统。

计算存储服务：

采用Hadoop中HDFS文件系统提供统一的大数据数据存储，满足全量数据留存；

基于Yarn提供跨平台的资源管理，满足资源的统一调度与管理；

采用Hadoop实现非实时ETL，实现海量数据的批处理，主要处理ODS层->

DWD层->

DW层->

ST层的数据处理；

视业务数据情况部分DW层->

ST层的数据处理采用Spark计算框架实现；

采用Esper和rabbitmq支撑流数据处理与复杂事件处理；

利旧DB2提供ST层数据的存储与计算，支持高并发的指标级数据共享。

数据共享：

数据开放共享采用基于HTTP协议REST风格的OpenAPI完成同步处理与基于消息队列（MQ）完成异步处理，实现类SOA面向服务的架构体系。

支持OAuth提供一个安全的、开放而又简易的授权协议。

数据共享服务部署在集群环境中以应对高并发的访问请求，并实现集群的负载均衡。

采用JavaEE技术，通过MVC模式（ModelViewController，是模型－视图－控制器）把业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码，将业务逻辑聚集到一个部件里面，在改进和个性化定制界面及用户交互的同时，不需要重新编写业务逻辑。

1.4数据流图

Mc信令（实时）数据通过Socket消息适配模块接入至Esper计算引擎进行实时处理，向应用提供事件API服务，支撑实时营销应用；

后期如Gn信令、LTE信令也提供实时数据，可满足基于Gn信令、LTE信令的实时处理。

除Mc信令（实时）数据外，Gn信令、Mc信令、自有业务订购与使用行为等数据通过非实时ETL方式装载到Hadoop的HDFS文件系统，实现全量数据留存；

由Hive承担主库的职能，实现海量数据的批处理，承载ODS->

DWD->

DW->

ST各层数据处理，其中DW层部分数据提供给Spark，由Spark完成数据处理工作。

对外数据服务可以由不同种类的API来完成：

1、针对诸如客户统一视图、客户标签库的数据探索查询服务：

将数据加载到Spark的RDD中，通过API将数据共享出去；

2、针对诸如客户标签信息查询、客户详单查询类的数据查询服务（特点是通过一个Key来查询数据）：

将数据加载到Hbase中，通过API将数据共享出去；

3、针对诸如指标数据查询、KPI数据查询服务（特点是高并发、多维度的数据查询）：

将数据加载到DB2数据库（利旧）中，通过API将数据共享出去；

4、针对多租户的数据共享服务，详见5.3章节；

第2章企业ETL数据处理平台

2.1功能框架

根据数据中心的建设需求，企业级的ETL平台实现统一的数据采集、转换、加载、处理以及统一调度、管控等功能。

这里的ETL指的是广义的ETL，具备以下的特点：

Ø

统一数据获取接入，支持B域数据、M域数据、O域数据或其他外部数据统一接入数据中心平台。

支持结构化和非结构化数据采集、加工；

对非结构化数据要实现从非结构化到结构化的处理过程。

支持数据采集、转换、加载等关键,.数据处理过程，实现企业数据的标准。

从周期上，支持批量的数据采集，实时的数据采集

满足数据中心数据加工，处理以及对外提供数据分发、同步

支持全过程的数据稽核。

包括事前、事中、事后的稽核方式。

以及灵活的稽核规则管理，算法管理

全过程的可视化开发配置管理。

通过可视化的开发配置，测试和部署上线。

全过程元数据管理。

重点要实现事前的元数据管理。

管理的内容包括：

支持数据模型、数据流程、转换规则、数据关系和转换映射规则。

企业级的ETL平台产品DACP可以很好支持上述的关键功能特点。

第3章数据存储层

3.1总体概述

3.2存储规划

Hive

Hbase

db2

ODS层

3+1月

--

DWD层

6+1月

DW层

12+1月

ST层

36月

客户标签/视图

3月

指标

永久

3.3模型设计

数据模型设计按照层次，主题的数据模型设计的思路。

系统根据模型设计会自动转成hadoop上存储。

层次、主题映射到相应的目录。

3.4模型规范化管理

3.4.1分层规范

依据数据仓库建模理论，结合实际经验，数据计算平台承载数据模型分为四层：

ODS、DWD、DW和ST，即接口层、存储层、汇总层、应用层。

模型分层说明：

接口层：

ODS模型的数据结构与业务系统接口文件结构保持一致，接口层的数据在数据计算平台进行暂存。

存储层：

即明细数据层，是数据计算核心层数据模型之一，用于存放由清洗、转换层来的数据或者接口层直接来的数据，其设计目标是为后续的汇总数据层和信息子层提供数据基础。

汇总层：

即轻度汇总数据层，也是数据计算核心层数据模型之一，该层实现对主题内的数据做轻量汇总。

设计目标是为应用层提供足够灵活、方便的基础数据，并保证从该层获取数据是性能最优。

在汇总数据层之上，数据按照应用需求做数据聚合，生成相关应用所需数据的数据层。

应用数据层是面向应用的，但是也不是每个应用都在应用数据层对应一个表，对应用要在数据应用层中进行整合。

3.4.2表命名规范

OMG标准化组织建议，采用5分段的命名规范：

如下

3.4.3字段命名规范

建立字段的命名规范，并固化为domain类型，指导模型设计字段命名。

当有变更，可以做到跨平台的统一建模。

3.4.4模型版本管理

第4章数据开放服务层

4.1建设目标

l通过数据服务标准化开放访问，帮助企业IT建设中，应用和数据分离，引入更多的应用开发商，促进应用的百花齐放和应用的专业性。

l基于标准化接口，实现对标签、客户视图、指标等数据查询API封装，实现与周边系统实时互动，体现数据价值，减少数据冗余，保证数据安全，保证数据的一致性。

l对于详单级数据，支持通过文件或授权的方式共享给周边系统。

l通过统一的技术平台框架，制定企业数据标准体系规范，基础数据采集处理，加工汇总，可以引入多家厂商或多租户进行标准化开发。

要实现上述目标，需要解决的关键问题：

1）需要什么样平台功能？

2）开放的对象。

给谁开放？

3）开放什么内容。

包含两部分，基础数据的集成开发的开放和应用访问层数据开放。

4）开放的安全保障机制

5）如何保证开放对象开发提交的结果的规范化、质量。

6）开放平台运营的组织结构和流程制度。

4.2概述

要满足建设目标的要求，数据服务开放的整个功能框架如下：

4.2.1开放对象

示例说明如下

开放对象

说明

使用形式

相关数据

多租户

通过授权的机制，给租户开放通过sql查询数据能力，租户可以在此基础上汇总加工自己私有的数据

SQL，进行数据处理

在保障数据安全性、数据可控性的前提下，将Hive仓库的ODS、DWD、DW各层的开放授权给数据处理开放给租户。

ESOP，VGOP

通过文件接口将数据分发给对端系统，满足其数据分析需求

文件

客户视图，汇总模型等

手机经分

通过在线同步API调用的方式获取数据

开放API

指标类数据

实时营销

客户端通过事件注册的方式监听服务接口，当服务满足触发条件是主动通知监听客户端

消息服务

信令位置信息等

4.2.2开放共享方式

共享方式

应用场景示例

文件接口

数据中心将数据主动导出文件，发送给数据需求方

1、boss的互动接口

2、即席查询临时周期性生成数据

通过API查询获取结果数据，即查即用，不落地。

按查询数据对象粒度分为三类：

1）ST表查询

1、通过对发布的数据模型发起LSQL进行查询获取数据

2）指标类查询

2、如手机经分查询指标，原来是通过接口表导入数据，可以通过API来查询数据

3）单用户清单信息查询

API

数据分发

将数据中心的数据分发到目标数据库。

需求方提出申请审批通过后，系统通过分发平台定期将数据分发到目标库

定期数据同步。

如将用户行为汇总数据定期同步到经营分析系统

即席查询

业务分析人员通过封装好的数据模型和提供