web安全通信平台是什么架构？

一、web安全通信平台是什么架构？

web安全通信平台是有两种架构:

一:C/S 架构: Client/server 客户端/服务器。 要求在客户端电脑安装一个客户端程序。

常见应用: QQ，旺旺

优点：

1.对信息安全控制强

2.应用服务器运行数据负荷轻，部分计算功能在客户端完成。

缺点：占用磁盘空间，维护麻烦。

二:B/S 架构: Browser/Server 浏览器/服务器 。 浏览器与服务器交互，不需要安装其他程序。

常见应用: 网银系统、淘宝、京东

优点：

维护升级简单，无风升级

不需要安装程序

缺点：

信息安全控制较差。例如：网银系统需要使用U盾，在浏览器端加密。应用服务器负荷较重。

二、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。

三、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。

四、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。

五、大数据平台 技术架构

大数据平台已经成为许多企业在处理海量数据时不可或缺的重要工具。为了在竞争激烈的市场中保持竞争优势，企业纷纷建立了自己的大数据平台来更好地管理和分析数据。在构建这样一个庞大的系统时，技术架构起着至关重要的作用。

技术架构的重要性

一个强大而稳定的技术架构是构建高效大数据平台的基石。它不仅能够支撑起整个系统的运行，还能够确保数据的安全性和稳定性。一个合理设计的技术架构能够提高平台的可扩展性和性能，为企业提供更快速、更准确的数据分析和决策支持。

在选择技术架构时，企业需要考虑到自身的业务需求、数据量大小、数据类型等因素。一套适合企业自身特点的技术架构才能真正发挥它的作用，帮助企业更好地应对不断增长的数据挑战。

常见的技术架构

目前市面上存在着各种不同类型的技术架构，每种技术架构都有其独特的优势和适用场景。以下是一些常见的技术架构：

• Lambda 架构：Lambda 架构将数据处理分为批处理层和速度层两部分，通过同时运行批处理和实时处理两种模式，保证了系统的稳定性和实时性。
• Kappa 架构：Kappa 架构则是简化了 Lambda 架构，只使用实时处理层来处理数据，降低了系统的复杂度。
• 微服务架构：微服务架构通过将系统拆分为多个小的服务来实现，每个服务都可以独立部署和扩展，灵活性高。
• 容器化架构：容器化架构将应用程序及其所有依赖关系打包成容器，便于快速部署和水平扩展。

技术架构的选择与设计

在选择和设计适合的技术架构时，企业需要综合考虑多方面的因素。首先要明确自身的需求和目标，然后根据数据规模、处理时效性、安全性要求等因素选择合适的技术架构。

此外，在设计技术架构时，要保证系统的稳定性和可扩展性。合理划分模块、优化数据传输和处理流程、选择合适的存储和计算技术等都是设计技术架构时需要考虑的因素。

技术架构的优化与升级

随着企业业务的发展和数据规模的增大，原有的技术架构可能无法满足当前的需求，此时就需要对技术架构进行优化和升级。

优化技术架构可以通过改进数据处理算法、优化数据存储结构、引入新的技术工具等方式来实现。而升级技术架构则是指更换或更新系统的核心组件，以满足新的需求和挑战。

结语

在大数据时代，一个稳定高效的技术架构对于企业的发展至关重要。只有不断优化和升级技术架构，企业才能更好地应对日益增长的数据量和复杂度，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

六、大数据平台总体架构

在当今数字化时代，大数据成为了许多企业发展和决策的重要依据。搭建一个稳定高效的大数据平台总体架构对于企业来说至关重要。一个优秀的大数据平台不仅可以帮助企业实现数据的快速处理和分析，更可以为企业提供准确的数据支持，帮助企业更好地了解市场趋势和用户需求，从而制定更加精准的决策。

什么是大数据平台总体架构？

大数据平台总体架构（Big Data Platform Architecture）是指大数据平台的整体设计和组织结构。一个完善的大数据平台总体架构应该包括数据的收集、存储、处理、分析和展示等环节，同时需考虑到数据的安全性、可靠性和可扩展性等方面。

大数据平台总体架构的重要性

一个合理的大数据平台总体架构能够帮助企业灵活应对海量数据的挑战，实现数据的高效管理和价值挖掘，为企业的发展提供坚实的基础。只有建立在稳定可靠的大数据平台之上，企业才能更好地利用数据资源，提升竞争力，实现可持续发展。

大数据平台总体架构的关键组成

• 数据收集层：数据的来源多种多样，包括传感器数据、日志数据、业务数据等，数据收集层负责从各个数据源抽取数据，并将数据进行清洗和预处理。
• 数据存储层：数据存储层负责对处理后的数据进行存储和管理，包括传统的关系型数据库、NoSQL数据库以及分布式文件系统等。
• 数据处理层：数据处理层负责对存储在数据存储层中的数据进行计算分析，提取有用信息，并支持实时和批处理等多种处理方式。
• 数据展示层：数据展示层将处理后的数据通过可视化的方式展示给最终用户，帮助用户更直观地了解数据分析结果。

设计一个高效稳定的大数据平台总体架构

设计一个高效稳定的大数据平台总体架构需要综合考虑多方面因素，包括硬件设施的选择、数据处理技术的应用、安全保障机制的建立等。以下是设计一个高效稳定的大数据平台总体架构的几个关键步骤：

1. 需求分析：明确大数据平台的使用需求，包括数据规模、数据类型、数据处理方式等，以确定整体架构设计的方向。
2. 架构设计：根据需求分析结果，设计数据收集、存储、处理、展示等各个环节的具体组件和模块，并确定它们之间的关系和流程。
3. 技术选型：选择适合需求的硬件设施和数据处理技术，包括服务器配置、数据库选择、数据处理框架等。
4. 安全保障：建立完善的数据安全保障机制，包括数据的加密传输、访问权限控制、数据备份和恢复等，确保数据的安全性和可靠性。
5. 性能优化：对大数据平台进行性能测试和优化，确保整体架构在处理大规模数据时能够保持高效稳定的运行状态。

结语

构建一个高效稳定的大数据平台总体架构对于企业来说至关重要。只有通过合理的架构设计和技术实现，企业才能充分利用数据资源，实现数据驱动的智能决策和持续创新。

七、大数据平台功能架构

八、大数据平台硬件架构

大数据平台硬件架构在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。随着数据规模的不断增长，构建稳定可靠的大数据平台已经成为许多企业不可或缺的挑战之一。而这其中的硬件架构设计更是至关重要，它直接影响着大数据平台的性能、稳定性和可扩展性。

硬件架构的重要性

在建设大数据平台时，合理的硬件架构设计可以帮助企业充分利用硬件资源，提高数据处理和分析的效率。一个优秀的硬件架构可以为大数据处理提供稳定的基础，确保数据存储、计算和传输过程中的高可用性和高性能。

构建大数据平台的关键考虑因素

要构建一个稳定高效的大数据平台，需要考虑诸多因素，包括硬件选型、网络架构、存储方案、负载均衡等方面。在这些因素中，硬件架构的设计是至关重要的一环。

• 硬件选型：选择合适的硬件是构建大数据平台的首要任务之一。需要根据数据规模、处理需求以及预算等因素来选择适合的服务器、存储设备、网络设备等。
• 网络架构：良好的网络架构能够提供高速稳定的数据传输，减少数据处理过程中的延迟，提高整个大数据平台的效率。
• 存储方案：根据数据量和访问模式的不同，需要选择合适的存储方案，包括传统硬盘存储、固态存储、分布式存储等。
• 负载均衡：合理的负载均衡设计可以确保大数据平台的各个节点负载均衡，避免出现单点故障影响整个系统的情况。

硬件架构的关键设计原则

在构建大数据平台的硬件架构时，需要遵循一些关键的设计原则，以确保整个系统的稳定性和可靠性。

1. 可扩展性：硬件架构设计应考虑到系统未来的扩展需求，能够根据业务需求灵活扩展硬件资源。
2. 高可用性：确保硬件架构具备高可用性，避免单点故障影响整个系统的稳定性。
3. 性能优化：通过合理配置硬件资源和优化系统架构，提高数据处理和分析的性能。
4. 安全性：硬件架构设计应考虑数据安全和隐私保护的需求，确保数据在传输和存储过程中不会受到泄露或损坏。

硬件架构的演进趋势

随着大数据技术的不断发展和硬件技术的创新，大数据平台的硬件架构也在不断演进和升级。未来，我们可以看到以下一些硬件架构的演进趋势：

1. 超融合架构：集计算、存储、网络等功能于一体的超融合架构将成为未来大数据平台的主流。
2. 高效节能：随着节能环保意识的提高，未来硬件架构将更加注重能源利用效率，追求更高的性能功耗比。
3. 自动化管理：智能化、自动化管理将成为硬件架构设计的重要趋势，提高运维效率和降低成本。
4. 多维扩展：未来的硬件架构将更加支持多维扩展，适应不断增长的数据规模和多样化的业务需求。

结语

在大数据时代，合理的硬件架构设计对于构建稳定高效的大数据平台至关重要。通过考虑硬件选型、网络架构、存储方案和负载均衡等因素，遵循设计原则和把握演进趋势，可以帮助企业构建更加稳定、高效的大数据平台，实现数据驱动业务发展的目标。

九、大数据平台整体架构

在当今信息时代，随着科技的不断发展与进步，大数据逐渐成为各个行业中的热门话题。而构建一个稳定、高效的大数据平台整体架构，无疑是企业在数据处理和分析方面迈出的关键一步。本文将深入探讨大数据平台整体架构的重要性、构建要点以及可能的挑战与解决方案。

重要性

大数据平台整体架构的设计直接关系到企业数据处理的效率和质量。一个良好设计的大数据架构不仅能够帮助企业实现对海量数据的高效存储和处理，还能够提供支持决策的数据分析和挖掘能力，为企业发展提供有力支持。此外，一个稳定高效的大数据平台还可以帮助企业降低数据管理和运维成本，提升企业在市场竞争中的优势。

因此，不能忽视大数据平台整体架构设计在企业信息化建设中的重要性。只有建立在坚实架构基础之上的大数据平台，才能够为企业带来长远的价值和持续的竞争优势。

构建要点

要构建一个稳定高效的大数据平台整体架构，需要考虑以下几个要点：

• 数据采集与接入：确保从各个数据源采集数据，并实现数据的高效接入与传输。
• 数据存储与管理：选择合适的数据存储技术，建立数据仓库和数据湖，进行数据的备份和管理。
• 数据处理与计算：使用适当的计算框架和处理引擎，实现数据的清洗、加工和分析。
• 数据应用与展现：构建数据可视化平台和应用系统，为用户提供数据查询和分析功能。

挑战与解决方案

在构建大数据平台整体架构的过程中，可能会面临一些挑战，如数据安全、性能瓶颈、系统稳定性等问题。针对这些挑战，可以采取以下解决方案：

1. 数据安全：加强数据加密、访问控制和监控，确保数据的机密性和完整性。
2. 性能优化：优化数据处理算法，提升系统性能，采用分布式计算和存储技术。
3. 系统稳定性：建立容错机制，实现系统自愈和弹性扩容，保障系统的稳定运行。

总的来说，建设一个高效稳定的大数据平台整体架构不仅是技术问题，更是需要企业在战略规划和资源投入方面做出正确决策的过程。只有充分认识到大数据平台对企业未来发展的重要性，才能够更好地把握机遇，迎接挑战，在激烈的市场竞争中立于不败之地。

十、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