池网科技 一、web系统架构推荐？
WEB程序的架构基本上可以分成以下三类:
一 、基于“组件”（Component ，GUI设计也常称控件）、事件驱动的架构，最常见的是微软的.NET。基本思想是把程序分成很多组件，每个组件都可以触发事件，调用特定的事件处理器来处理（比如在一个HTML按钮上设置onClick事件链接到一个PHP函数）。这种设计远离HTTP，HTTP请求完全抽象，映射到一个事件。
二 、基于“WEB页面/文件”，例如CGI和PHP/ASP程序。程序的文件分别存储在不同的目录里，与URL相对应。当HTTP请求提交至服务器时，URL直接指向某个文件，然后由该文件来处理请求，并返回响应结果。
三 基于“动作”(Action)。这是MVC架构的WEB程序所采用的最常见的方式。目前主流的WEB框架像Struts、Webwork(Java)，Ruby on Rails(Ruby),Zend Framework(PHP)等都采用这种设计。URL映射到控制器(controller)和控制器中的动作(action)，由action来处理请求并输出响应结果。这种设计和上面的基于文件的方式一样，都是请求/响应驱动的方案，离不开HTTP。
二、大屏数据可视化系统架构？
大屏数据可视化系统是一种基于数据分析和可视化技术的监控、分析和管理工具。其架构主要包括以下几个部分：
1. 数据采集层：负责从各个数据源采集数据，并将采集的数据进行清洗、处理、转换和存储。常见的数据源包括数据库、API接口、文件、第三方服务等。
2. 数据处理层：负责将采集的数据进行加工处理、计算和分析，并将分析结果存储到数据存储层中。数据处理层通常也包括数据预处理、数据挖掘、数据建模等功能模块。
3. 数据存储层：负责存储采集的数据和处理后的结果。数据存储层可以采用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等技术。
4. 可视化展示层：负责将处理后的数据通过可视化手段展示出来，供用户进行数据分析和决策。可视化展示层包括大屏幕展示、Web界面、移动端应用等。
5. 用户管理和数据权限控制：负责对用户进行权限管理，确保用户只能看到其有权限查看的数据。用户管理和数据权限控制可以基于角色、用户、数据分类等进行授权管理。
针对大屏数据可视化系统，一般采用分布式架构可以加强系统的可扩展性和性能。同时，为了保证系统的稳定性，还需要考虑高可用性和容灾备份。
三、web端常用架构？
一、单DB架构
单DB架构一般就是nginx直接upstream请求到后端Tomcat，扩容时基本是增加新的Tomcat实例，然后通过Nginx负载均衡upstream过去，此时数据库还不是瓶颈，但是当访问量达到一定级别后数据库的压力就上来了，单个数据库可能扛不住，可以通过分表分库或者读写分离加缓存来解决。
二、DB+Cache/数据库读写分离架构
此时通过使用数据库读写分离或者Redis这种缓存来支撑更大的访问量，但是使用缓存会存在与数据库数据不一致的问题，或者Redis不能直接命中数据库导致数据库压力过大，可以考虑使用Redis的主从或者用一致性哈希算法做分片的Redis集群。使用缓存这种架构，要求应用对数据一致性的要求不是很高。
三、OpenResty+Local Redis+Mysql集群架构
OpenResty首先通过Lua读取本机Redis缓存，如果命不中，则回源到后端Tomcat集群，后端Tomcat集群再读取Mysql数据库，Redis都是安装到和OpenResty同一台服务器上，OpenResty直接读取本机可以减少网络延时。Redis通过主从方式同步数据。
四、OpenResty+Redis集群+Mysql集群架构
此时架构与之前架构不同的是，此时我们使用一致性哈希算法实现Redis集群，而不是读取本机Redis，保证其中一台不可用时，只有很少的数据会丢失，防止击穿到数据库。Redis集群分片可以使用Twemproxy如果Tomcat实例很多的话，就要考虑Redis和Mysql链接数问题，因为大部分Redis/Mysql客户端都是通过连接池实现，此时链接数会成为瓶颈，一般方法是通过中间件来减少链接数。
此时的问题就是Twemproxy实例众多，应用维护、配置困难，需要在这之上做负债均衡，比如，通过LVS/HaProxy实现VIP(虚拟Ip)，可以做到切换对应用透明，故障自动转移。还可以通过实现内网DNS来做其负载均衡。
四、一个web网站的技术架构图和系统架构图，该如何画？
每个架构图都有着异曲同工 现在市场中有非常多的图形绘制工具 楼主可以注意下 我现在用的是亿图图示 操作简单功能强大 楼主也可以去试试 下面是在一个安装包的地址
五、web应用架构是什么？
1、表示层（user interface layer）：顾名思义，这个是负责与用户交互的，是用户操作与获取服务的接口。这一层一般由前端和后端的同学一同参与开发。（注意：这里所说的前端对于普通用户来说，他们仍然需要到服务器请求相应的html文档等）。前端负责html、css、javascript这些展示的维度。但是像servlet，action，screen等控制维度的由后端同学开发。
2.业务层（business logic layer）：有时候我们也称为service层、逻辑层。这一层是整个Web应用的核心内容，包括我们想要提供给用户的所有服务。比如说用户登录/注册都是一个服务。
3.数据访问层（data access layer）：有时候我们也称为DAO层，持久层。这一层是提供给业务层调用的。负责与数据库或是文件等持久存储媒介打交道。
六、大数据应用系统架构
大数据应用系统架构
随着大数据时代的到来，大数据应用系统架构的设计和实施变得愈发重要和复杂。在处理海量数据的同时，如何构建一个高效、稳定、可伸缩的大数据应用系统架构成为了许多企业和组织的考虑重点。
一个优秀的大数据应用系统架构应该能够满足以下几个关键要素：
- 高可靠性：系统应具备足够的鲁棒性和容错能力，能够应对硬件故障、网络问题等异常情况。
- 高性能：系统需要具备较高的运行效率和处理能力，能够快速响应用户请求并处理大规模数据。
- 可扩展性：系统应该具备良好的水平扩展能力，随着数据量和请求量的增加能够灵活地扩充资源。
- 安全性：保障数据的安全性和隐私性是大数据应用系统架构设计中不可或缺的一环。
大数据应用系统架构的组成部分
大数据应用系统架构通常包括以下几个核心组成部分：
- 数据采集层：负责采集各类数据源的数据，可能涉及到结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的采集。
- 数据存储层：用于存储采集到的海量数据，根据实际情况选择合适的存储介质和存储方式。
- 数据处理层：处理数据的计算和分析，包括数据清洗、转换、计算等操作。
- 数据展示层：将处理后的数据以可视化的形式展示给用户，通常包括报表、图表、仪表盘等形式。
除了以上核心组成部分外，大数据应用系统架构还可能涉及到数据安全、数据治理、元数据管理等方面的内容。
常见的大数据应用系统架构模式
在实际应用中，有几种常见的大数据应用系统架构模式被广泛采用：
- 集中式架构：所有数据处理和存储功能集中在一台或少数几台服务器上，适用于数据量不是很大的情况。
- 分布式架构：数据处理和存储功能分布在多台服务器上，通过分布式计算框架实现数据处理和存储，适用于数据量较大的场景。
- 云架构：将数据处理和存储部署在云平台上，利用云计算资源实现弹性扩展和灵活管理。
针对不同的场景和需求，选择合适的大数据应用系统架构模式至关重要。
大数据应用系统架构的设计原则
在设计大数据应用系统架构时，需要遵循以下几个基本原则：
- 模块化设计：将系统拆分为多个模块，各个模块之间耦合度低，易于维护和扩展。
- 标准化接口：定义清晰的接口和数据格式，不同模块之间通过标准化接口进行通信。
- 自动化运维：实现自动化部署、监控和故障处理，提高系统的稳定性和可靠性。
- 安全保障：加强数据安全和用户权限管理，防止数据泄露和未授权访问。
以上原则是设计优秀大数据应用系统架构的基石，只有严格遵循这些原则才能构建出稳定、高效的系统。
结语
在当今信息爆炸的时代，大数据应用系统架构的设计和实施变得越来越重要。一套优秀的大数据应用系统架构不仅能够提高企业的决策效率和竞争力，还能够为未来的发展奠定坚实的基础。
只有不断学习和创新，结合实际业务需求，借鉴先进的架构设计理念，才能设计出符合企业需求并且稳定可靠的大数据应用系统架构。
七、大数据系统技术架构
大数据系统技术架构的关键要素
在当今信息爆炸的时代，大数据系统技术架构已经成为许多企业不可或缺的部分。它不仅仅是一个IT架构问题，更是企业在实现业务目标和获取竞争优势方面的重要工具。本文将深入探讨大数据系统技术架构的关键要素，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。
大数据系统技术架构包括了从数据采集、存储、处理到应用展示的完整流程。在这个过程中，有许多关键要素需要我们重点关注。
数据采集
大数据系统的第一步是数据采集。数据可以来自各种来源，包括传感器、日志文件、社交媒体等。在数据采集阶段，关键的是要确保数据的准确性和完整性。只有高质量的数据才能为后续的数据处理和分析提供可靠的基础。
为了实现高效的数据采集，企业通常会使用各种技术和工具，如Flume、Kafka等。这些工具能够帮助企业实时地将海量数据从不同的源头收集起来，为后续的分析和应用提供支持。
数据存储
一旦数据被采集，就需要将其存储起来。数据存储是大数据系统技术架构中至关重要的一环。传统的关系型数据库已经无法满足大数据存储和处理的需求，因此企业通常会选择使用分布式存储系统，如Hadoop、HBase等。
分布式存储系统能够将数据分散存储在多个节点上，并通过分布式计算来实现数据的处理和分析。这种架构不仅能够提高数据的可靠性和可扩展性，还能够更好地支持大规模数据的存储和访问。
数据处理
数据处理是大数据系统技术架构中的另一个关键环节。一旦数据存储起来，就需要对其进行处理和分析，以从中提取有用的信息和见解。传统的数据处理方式已经无法满足大数据处理的需求，因此企业通常会选择使用分布式计算框架，如MapReduce、Spark等。
分布式计算框架能够将数据分片处理，并通过并行计算来加速处理过程。这种方式不仅能够提高数据处理的效率，还能够更好地支持复杂的数据处理需求，如图计算、机器学习等。
应用展示
最后，数据处理的结果需要以一种易于理解和使用的方式展示给业务用户。应用展示是大数据系统技术架构中至关重要的一环。企业通常会通过数据可视化工具、报表系统等方式来展示数据处理结果。
数据可视化能够将复杂的数据转化为直观的图表和报表，帮助业务用户更好地理解数据的含义和趋势。这种方式不仅能够提高数据的传播效果，还能够更好地支持业务决策和战略规划。
综上所述，大数据系统技术架构包括了数据采集、存储、处理和应用展示等多个环节。每个环节都有其独特的挑战和技术要求，只有全面理解和合理应用这些要素，企业才能充分发挥大数据技术的潜力，为业务创造更大的价值。
八、数据分析系统架构
数据分析系统架构概述
随着大数据时代的到来，数据分析在各个领域的重要性日益凸显。数据分析系统架构作为数据分析的基础设施，其设计和实现对于数据的有效利用和分析至关重要。本篇文章将介绍数据分析系统架构的基本概念和主要组成部分，并探讨如何设计一个高效的数据分析系统架构。一、数据分析系统架构的主要组成部分
数据分析系统架构主要由数据收集、数据处理、数据存储、数据分析和可视化等部分组成。其中，数据收集负责从各种来源收集数据，数据处理则负责对收集到的数据进行清洗、转换和标准化，以保证数据的准确性和可用性。数据存储则负责将处理后的数据存储在适当的存储介质中，以便后续的分析和利用。数据分析则通过各种统计方法和算法对数据进行挖掘和分析，发现数据中的规律和趋势。最后，通过可视化技术将分析结果呈现给用户，帮助用户更好地理解和利用数据。二、设计高效的数据分析系统架构的关键因素
设计高效的数据分析系统架构需要考虑多个关键因素，包括数据来源、数据处理能力、数据存储容量、硬件资源、软件环境、人员技能和安全保障等。首先，需要明确数据来源和数据类型，选择适当的采集和收集方法。其次，需要考虑数据处理能力，选择合适的处理算法和工具，确保数据处理的高效性和准确性。同时，需要合理规划数据存储容量，选择合适的存储介质和备份策略，确保数据的安全性和可用性。此外，还需要考虑硬件资源、软件环境和人员技能等因素，确保系统的稳定性和可靠性。最后，必须重视数据安全保障，采取适当的加密和隔离措施，确保数据的安全性和隐私性。三、总结
数据分析系统架构是数据分析的基础设施，其设计和实现对于数据的有效利用和分析至关重要。设计高效的数据分析系统架构需要考虑多个关键因素，包括数据来源、数据处理能力、数据存储容量、硬件资源、软件环境、人员技能和安全保障等。为了实现高效的数据分析，我们需要深入理解数据分析系统架构的基本概念和主要组成部分，并灵活运用各种技术和工具，不断优化和完善数据分析系统架构。九、web的三级架构？
web层:
接收客户端传来的参数
把参数封装成对象
把封装好的对象/数据传给service
根据service层的处理结果决定把那个页面返回给客户端
service层
需要定义接口
接收web层传过来的对象/数据(如果有的话)
根据这些信息进行业务逻辑处理
例如:完成一个登录功能,web层接收到用户名和密码之后,把数据传给service层,service层就要根据这些信息来判断用户名是否存在、密码是否正确、用户是否有权限、用户状态当前是否可用、用户是否推送信息、是否给用户相关提示等,这些都属于登录的业务逻辑处理
service在处理业务逻辑的时候,常常需要和数据库交互,这时候就需要调用dao层的相关方法来完成
service层根据dao层方法的返回结果,进一步的完成业务逻辑处理
业务逻辑处理完之后,要通过一定的方式把业务逻辑处理的结果返回给web层,以便让web层决定接下来该那个页面呈现给用户
dao层：和数据库交互，将数据持久化保存。
需要定义接口
接受service传的参数(如果有的话)
把交互结果返回给service层
十、web的工作架构是什么？
web的工作架构：
1、浏览器的作用：用户提交请求给服务器，将服务器返回的响应解析出来
2、web服务器：接受用户请求，并给用户做出响应，Windows下有IIS ，Linux下有Apache、Nginx
3、web应用：用php、jsp、asp、aspx等开发语言开发一个web应用程序（博客、购物网站等）。运行在服务器上
4、数据库：存储数据，数据库有一个接口，在应用程序中指定连接数据库的账户密码
5、中间件：举个例子，在Linux环境下，用Apache作为服务器想要运行一个Java程序，还需要Tomcat环境的支持，Tomcat就是一个中间件。目前Apache等服务器和中间件的区分越来越少，可以广泛理解为中间件是Apache、IIS、Nginx、Tomcat、Jboss的统称。
