CRM系统底层逻辑架构？

一、CRM系统底层逻辑架构？

CRM(Customer Relationship Management)–客户关系管理系统，是指利用软件、硬件和网络技术，为企业建立一个客户信息收集、管理、分析和利用的信息系统。以客户数据的管理为核心，记录企业在市场营销和销售过程中和客户发生的各种交互行为，以及各类有关活动的状态，提供各类数据模型，为后期的分析和决策提供支持。

简而言之，CRM系统是主流高效的客户管理系统，在维护客户，挖掘新客户，规避客户流失及企业内部恶意竞争，降低营销成本上有非常重要的作用。

基于RBAC（Role-Based Access Control）的权限管理

RBAC模型

一个完善的管理系统底层逻辑，权限管理，往往是系统架构的第一步。权限管理中，通常4个元素是无法回避的，分别为：用户（User）；角色（Role）；权限（Permission）；资源（Resources）

在数据库表结构设计中，我们通常使用一对多（OneToMany）或多对多（ManyToMany）管理用户（User）；角色（Role）；权限（Permission）。

在完成了以上基础逻辑确定以后，我们能够很轻易搭建起一套基本的权限体系：即创建用户（Create User）；分配角色（Assign Role）；赋予权限（Grant）。

二、什么是系统架构逻辑？

系统架构应该说也是一种逻辑架构,只是对于很多纯软件项目,通常不是那么个提法,上来直接就是逻辑架构。我过去的经验一般是这样:解决方案层面做系统架构,当分解出某个软件子系统时再对这个软件做逻辑架构设计

三、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。

四、系统逻辑架构图怎么画？

系统架构图属于系统设计阶段，系统架构图只是这个阶段一个产物，要正确的、合理的画系统架构图需要全面的理解用户需求以及业务流程，当理解了这些东西后，剩下的就是如何进行表达了，一般而言，可以参照RUP的用例驱动来进行逻辑架构，开发架构等设计工作，你的系统架构图可以反应在各个视图里面，我估计你所说的系统架构图是属于逻辑架构里面，比如分多少层，每层分多少模块等。至于，绘制的工具，有很多很多。可以选择微软的visio,或者EA,rose,power designer等UML建模工具，当然，你甚至可以用PPT,Word来绘制。当然，系统架构不是一日之功，需长期努力，跟经验和技术都有很大关系。今天兴致来了，回复了这么多，不知满意不。

五、车联网的逻辑架构和体系架构？

1996年，通用汽车公司与摩托罗拉汽车公司合作推出第一台联网汽车搭载了OnStar系统，通过使用OnStar的一键通语音呼叫功能，车主在遇到道路紧急情况时将呼叫路由到呼叫中心，从而由专业的工作人员安排紧急救援。随着岁月的流逝，车联网技术不断地升级，直至今日已经逐渐成熟。

一个典型的例子：

车主需要检查是否能够在离开停车位时车辆是否上锁，车联网系统使得车主只需访问手机上的应用程序就可以确保自己的车门已锁定。

车联网技术的关键功能是驾驶者，可以通过移动设备远程控制汽车、监控汽车的安全性，因此，车、车联网平台以及用户APP端组成一个完整的车联网系统。

每一辆车辆作为一个独立的个体连入车联网系统当中，车辆的中控系统、网关系统以及电控系统是车联网的重要硬件基础，中控系统、网关系统以及电控系统主要有组成如下：

中控系统：空调控制系统、车载娱乐信息系统、车载导航定位系统；

网关系统：T-Box（主要包括GPS/AGPS、SIM，部分自带电源的低功耗GPS）；

电控系统：汽车数字化仪表、车身控制模块BCM、电池管理系统BMS、行车电脑ECU、发动机管理系统EMS……

车联网平台主要功能有车辆信息管理、车辆监控、车辆控制以及车辆数据统计分析。

信息管理：车型、T-Box、电池、传感器、SIM卡等；

车辆监控：位置、故障、CAN数据等；

车辆控制：车锁、车门、车灯、车窗等控制；

数据统计：车速、电量、里程、故障等。

用户APP可以直接与车联网平台数据交互，或者通过第三方业务平台中转数据至车联网平台的，用户APP主要功能是车辆控制，车锁、车门、车灯、车窗的车身系统进行控制。

二、车联网系统内部通讯

车载设备控制器与车载T-Box组成局域网络，而车载T-box可以访问互联网，因此车载设备、车联网平台、用户手机APP可以进行相互之间的数据交互。

1. T-Box与车辆通讯

（1）CAN BUS

高速CAN总线：速率可达到500kb/s，传递信息量较大、速度快，用于驱动系统的，主要连接发动机控制单元、ABS控制单元、安全气囊控制单元、组合仪表等行车系统；

低速CAN总线：速率为100kb/s，用于车身系统，主要连接中控锁、电动门窗、后视镜、车内照明灯等对数据传输速率要求不高的车身系统；

目前汽车上的CAN总线连接方式主要包括高速、低速CAN总线两种，此外中高级轿车还有一些如娱乐系统或智能通讯系统的总线，它们的传输速率更高，可以超过1Mb/s。

（2）OBD

OBD能监测发动机、催化转化器、颗粒捕集器、氧传感器、排放控制系统、燃油系统、EGR等系统和部件。

OBD通过各种与排放有关的部件信息，连接到电控单元ECU，ECU能检测和分析与排放相关故障；

当出现排放故障时，ECU记录故障信息和相关代码，并通过故障灯发出警告，告知驾驶员；

ECU通过标准数据接口，保证对故障信息的访问和处理。

（3）I/O硬件

I/O硬件控制车辆是通过继电器的闭合控制车辆的部分系统，主要用于改装车辆。由于车辆主机厂的CAN协议无法获取，只能通过改装车辆，采用T-Box直接与某些系统相连，中间通过继电器的闭合控制。

2. 车辆与车联网平台通讯

车辆与车联网平台通过在T-Box上安装的2G、3G、4G网卡可以将车载T-Box连入互联网，将车辆实时的状态数据以报文的形式上报给车联网平台，车联网平台也主动下发指令给T-Box控制车辆。

（1）车辆上报给车联网平台的上行数据包括车辆状态（车辆状态、运行模式、车速、里程、档位、加速踏板行程值、制动踏板状态）、定位数据（经度、纬度、速度等）、BCM状态（中控锁、后备箱、车窗、车灯、喇叭、车门等车身部件状态）、EAS状态（空调状态、AC状态、PTC、循环、风向、风量档位等）

六、逻辑架构的正确方式？

1）从架构的总原则的角度：尽可能简单（在当前场景下要尽可能简单便于扩展和维护），但是不能太简单（相对而言太过于简单可能在场景上有所遗漏）.

2）从架构的目的角度来考虑：既要解决过去的问题，也要解决现在的问题，还能适度解决未来的问题，这些问题既包含技术问题，更包含业务问题。

3）从形态之 2 维的角度来考虑：架构就是横的问题，和竖的问题。横就是分层，竖就是分区，横竖都有抽象的事情要做。

4）从形态之 3 维的角度来考虑：架构是三维的，在 x 轴和 y 轴上有横竖的问题，在z轴上还有粒度的问题。

5）从时间轴的角度来考虑：架构不是一层不变的，是随着业务的发展在不断变化的。

七、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。

八、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。

九、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。

十、说话的逻辑思维架构？

每一个人说话的逻辑思维架构，是由他的知识层面，他的阅历层面，还有他的格局，大与小来决定的，有的人他意识不到，当然他肯定思维他到不了那对不对他也考虑不到那一个层面，所以说一个人的见识和一个人的文化程度占很大一部分，在说话的时候占很大一部分。