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标题: 下篇八大架构 [打印本页]

作者: 张裕    时间: 2025-1-12 04:20
标题: 下篇八大架构
八大架构


体现层框架设计

体现层(XML设计)UIP提供了一个扩展框架,简化用户界面与商业逻辑代码的分离方法,把体现层分为UIP、UIPC。基于XML的界面管理可实现界面配置、界面动态天生、界面定制
中央层设计
组件设计:分为接口、实现类两部分。接口定义业务逻辑组件,面向接口编程
工作流设计:业务流程的全部或部分自动化,六个模块:工作流执行服务工作流引擎流程定义工具
客户端应用、调用应用管理监控工具
实体设计:业务逻辑层实体提供对业务数据集相关功能的状态编程访问。
业务框架位于体系架构中央层,业务层采用业务容器的方式,降低了业务层和相邻各层的耦合,按照Domain Model-Service-Control实现
数据访问层五种模式:在线访问、离线访问、DataAccess Object、Data Transfer Object(DTO)、ORM

数据层
物联网三层:感知层(传感器、二维码、RFID,解决数据获取)、网络层(传输和预处置惩罚数据)、应用层(信息处置惩罚和人机交互)
云原生架构

云原生代码包括业务代码、处置惩罚非功能特性的代码、三方软件。从业务代码中剥离大量非功能特性到Iaas和paas中。具备云原生架构的应用可以最大程度使用云服务和提升软件交付本领
云原生架构原则:服务化原则、弹性原则(资源的按需分配和弹性伸缩)、可观测原则(确保能实时发现并处置惩罚体系的题目,以维持体系的稳定运行)、韧性原则、零信托原则、架构持续演进原则、自动化交付原则(自动化原则提高开发服从并减少人为错误)
主要架构模式:1服务化架构模式:典范模式是微服务和小服务,通过服务化架构把代码模块和部署关系分离
容器技能:应用及其所有依赖打包,使应用不在受环境限制,在不同计算环境间快速可靠的运行。
无服务技能(Server Less)屏蔽了服务器的各种运维复杂度。特征:全托管的计算服务、通用性、自动弹性伸缩、按量计费

SOA架构(企业集成架构)

从应用的角度:SOA是一种应用框架,它着眼于将日常的业务应用,划分为单独的业务功能和流程,即服务。SOA使用户可以构建、部署、整合这些服务。且无需依赖应用程序及其运行平台,从而提高业务流程的机动性。
从软件的根本原理:SOA是一种组件模子,他将应用程序的不同功能单元即服务。通过这些服务之间定义精良的接口和左券联系起来,接口采用中立的方式定义
BPEL:面向Web服务的业务流程执行语言,是一种使用Web服务定义和执行业务流程的语言。现在用于整合现有的WebServices,整理成一个新的WebServices。

微服务与SOA的区别:
以服务为中央的企业集成架构。分为六大类
常见的微服务设计模式:
SOA构建留意的题目:1、考虑原有体系中的重用、集成需求(应用程序的集成、界面的集成、流程的集成、已有体系信息集成)2、服务粒度控制以及无状态设计
业务流程分析过程
鸿蒙操作体系

3、框架层:多语言的用户程序框架; 4、应用层:包括体系应用和第三方非体系应用
四个技能特点:1、分布式架构首次应用于终端OS2、确定时延引擎和高性能IPC,天生流通;3、微内核架构;4、统一IDE支撑一次开发
分布式架构带来的上风:(1)分布式软总线,为装备之间互联互通提供通讯本领(2)分布式装备假造化平台,不同装备资源融合,针对不同使命选择合适的硬件
分布式多端协同身份认证(准确的人)、在分布式终端上构建可信托运行环境(准确的装备)、分级数据在终端活动进行分级分类管理(准确的使用数据)

嵌入式架构

嵌入式典范架构:

嵌入式操作体系的体系结构:团体结构、层次结构、客户/服务器结构、面向对象结构
使命之间的关系:相互独立、竞争、同步、通讯。
嵌入式体系的通讯方式:共享内存、信号量、消息队列(统一CPU)、Socket和远程调用、SIgnale信号
嵌入式数据库:
嵌入式数据库不需要数据库驱动程序,直接将数据库的库文件连接到应用程序,通过API访问数据库
嵌入式中央件功能:网络通讯、内存管理、数据处置惩罚等。中央件=平台+通讯
属性驱动ADD:1、评审输入、选择驱动因子、选择体系元素、选择设计概念、实例化元素和定义接口、草拟试图和分析评价
实时体系设计方法DARTS:将实时体系分解为多个并发使命,并定义这些使命之间的接口,五部分组成:
安全攸关体系GENESYS。跨范畴的通用嵌入式架构平台,解决复杂性管理挑衅、体系健壮性挑衅、本领有效使用挑衅;
包括两类构成体系 :构件、基础平台(提供了一种腰型核心服务和基于体系构件的可选择服务)。
提供了三组服务:范畴无关服务、范畴专用服务、应用专用服务(包括中央件)
四类基于消息的构件接口:链接接口、局部接口、技能无关接口、技能相关接口
安全架构

安全架构三道防线:产品安全架构、安全技能体系架构、审计架构
Bell LaPadula模子(机密性),使用主体、客体、访问操作以及安全级别概念。主体(绝密、机密、秘密)、客体(绝密、机密、秘密),只能下读上写
Biba模子(安全性)只能下写、上读
Chinese Wall(机密性),应用场景:银行;防止部门之间出现优速客户利益的利益辩论事件,基础是客户访问的信息不会与当前他们可支配的信息辩论
信息体系安全体系三部分:技能体系(体系安全掩护的技能保障)、组织机构体系(组织保障体系,机构、岗位、人)、管理体系(法律、制度、培训管理)
信息体系安全规划依托企业信息化战略规划;围绕技能安全、管理安全、组织安全考虑;以信息体系信息资源的安全掩护为核心
WPDRRC:  六个环节:预警(Warning,体系查抄进行报告)、掩护(Protect)、查抄(Detect)、响应(React)、规复(Restore)、反击(Counterattack)
三个要素:职员(核心)、策略(桥梁)、技能(保证)
信息体系安全设计:安全保障体系(安全地区策略、统一配置和管理防毒体系、网络安全配置)、安全体系架构(安全控制从物理、体系、网络、应用、安全管理)
OSI开放体系互联安全体系五类安全服务:辨别、访问控制、数据机密性、数据完整性、抗抵赖性
OSI分层多点安全技能体系架构三种方式:多点技能防御、多层技能防御、支撑性基础设施
软件架构的脆弱性分析:
分层架构:层间的脆弱性、层间通讯的脆弱性;
CS架构:客户端软件的脆弱性、网络开放的脆弱性、网络协议的脆弱性;BS架构:更轻易被病毒入侵
事件驱动架构:组件的脆弱性、组件间交互数据的脆弱性、组件间逻辑关系的脆弱性、高并发的脆弱性、固定流程的脆弱性
MVC架构:MVC复杂性带来的脆弱性、视图与控制器紧密链接的脆弱性、视图对模子的低服从访问的脆弱性
微内核架构:难以机器能精良的团体优化、进程通讯开销、通讯丧失服从高
微服务架构:处置惩罚分布式体系的复杂结构、设计服务之间的通讯机制、服务管理的复杂性
电子上午安全性设计
AAA(认证、授权、审计)运行在网络宽带接入服务器上的客户端程序。
RADIUS软件架构分为:协议逻辑层(处置惩罚网络通讯协议建立、通讯、停止)、业务逻辑层(核心,转发引擎发来的包分析,进一步分发。分为认证、计费、授权)、数据逻辑层(对来自业务逻辑处置惩罚线程统一管理、处置惩罚数据库署理池)
生产管理体系架构采用层次式架构,分为装备层控制层设计/管理层应用层
大数据架构

大数据架构的特征:鲁棒性容错性、低延迟读取和更新、横向扩展、通用性、延展性、即席查询
Lambda提供一个能满足大数据体系关键特性的架构,整合离线计算与实时计算,同时处置惩罚离线和实时数据


批处置惩罚层:预先计算查询函数并构件查询对应的Batch view,处置惩罚离线数据。加速层:处置惩罚最近增量数据流,收到心得数据后不断更新Real Time View
服务层:合并Batch View和Real time View结果中的数据及到在中数据集,响应用户哀求
Hadoop(HDFS)运行在通用硬件上的分布式文件夹体系,用于存储主数据集,流式读取文件
Apache Spark或Storm构成加速层,大规模数据处置惩罚,中央输出结果生存在内存中,更好的适用于数据挖掘、机器学习等需要迭代的MapReduce
HBese作为服务层,分布式存储体系; Hive创建可查询的视图
优点:容错性好、查询机动性高、易伸缩、易扩展; 缺点:全场景覆盖带来编码开销。
事件溯源(Event Sourcing)本质是一种数据持久化的方式,
核心观点:1、事件驱动;2、事件是核心,事件要生存在某种存储上;3、业务数据只是一些有事件产生的视图,不愿定生存到数据库
对比内容
Lambda
Kappa
复杂度、开发维护本钱
需要维护两套引擎,复杂度高、维护本钱高
只需要维护一套体系,复杂度低、开发维护本钱低
计算开销
需要运行批处置惩罚和实时计算,计算开销大
必要时进行全量计算,计算开销小
实时性
满足
满足
历史数据处置惩罚本领
批式全量处置惩罚,吞吐量大,历史数据处置惩罚本领强
流式全量处置惩罚,吞吐量相对较低,历史数据处置惩罚本领弱
技能要求
Hadoop、Spark(Spark Streaming)、Strom
Flink
CQRS架构分离了对数据进行的读操作和写操作
Kappa架构:在Lambda上优化删除了批处置惩罚层,将数据通道以消息队列替换,流处置惩罚。要进行离线分析时,将数据再次经过消息队列重播一次.
输入数据直接由实时层的实时数据处置惩罚引起对源数据进行处置惩罚。


Kappa+流式数据处置惩罚架构,核心头脑:让流计算框架直接读HDFS里的数据仓库数据,一并实时计算和历史数据计算。
混合分析体系Kappa架构,lambda和Kappa架构都有展示层的困难点,结果视图怎样支持热点数据的查询分析,解决方案时在Kappa基础上衍生数据分析流程。
基于Kafka+Flink构建Kappa流式计算数据架构,针对Kappa分析本领不足题目,使用Kafka对接Elastic-search实时分析引擎,补凑数据分析本领



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