大数据架构流程图
大数据管理数据处理过程图
大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力。大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。随着业务的增长,大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。
平台数据架构流程图
标准大数据平台架构,标准大数据平台架构,大数据平台架构,数据仓库,数据集市,大数据平台层级结构,数据挖掘,举报,包含该模版的分享。数据架构设计(数据架构组) 概述 总体描述 相对于业务架构和应用架构,数据架构在总体架构中处于基础和核心地位。
产品体验结构流程图
产品的功能结构图,产品功能结构图,产品主要流程图,产品的核心流程,我们继续围绕着得到app的核心流程探究。还原产品,产品结构、核心流程体验、核心页面体验的情况,而不仅仅是界面表层；从产品视角、用户视角来分析,而不是自我感觉，撰写报告,推出报告。产品体验从产品现状、目标用户及场景、关键功能体验
程序流程图
程序流程图又称程序框图，是用统一规定的标准符号描述程序运行具体步骤的图形表示。程序框图的设计是在处理流程图的基础上，通过对输入输出数据和处理过程的详细分析，将计算机的主要运行步骤和内容标识出来。
软件开发周期
软件生命周期(Software Life Cycle,SLC)是软件的产生直到报废或停止使用的生命周期。软件生命周期内有问题定义、可行性分析、总体描述、系统设计、编码、调试和测试、验收与运行、维护升级到废弃等阶段一个软件产品或软件系统也要经历孕育、诞生、成长、成熟、衰亡等阶段
软件测试流程鱼骨图
软件测试流程: 需求分析，制订测试计划，设计测试用例与编写，实施测试，提交缺陷报告，生成测试总结和报告。软件测试按照研发阶段一般分为5个部分：单元测试、集成测试、确认测试、系统测试、验收测试。根据设计用例的方法不同,黑盒测试包括等价划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法等。
云平台整体架构图
云计算的体系结构由5部分组成,分别为应用层,平台层,资源层,用户访问层和管理层,云计算的本质是通过网络提供服务,所以其体系结构以服务为核心。公认的云架构是划分为基础设施层、平台层和软件服务层三个层次的。
项目管理九大体系
项目管理思维导图包括项目采购管理、项目成本核算、时间管理等关于项目管理的九大体系。项目管理十大领域:进度、成本、质量、范围等4个核心领域,风险、沟通、采购、人力资源、干系人等5个辅助领域,1个整体领域。
产品经理项目管理思维导图
思维导图可以帮助产品经理梳理多而乱的产品思路，也可以帮助产品经理进行需求管理、产品分析等。产品经理会使用思维导图来对产品的思路进行一个有效的分析，梳理产品逻辑，然后再画原型图。一个优秀的产品经理，不仅仅是会画原型，写需求文档，更重要的是做出用户满意的产品。
项目规划时间轴流程图
项目规划时间轴流程图,对一个项目从开始到竣工的整个过程进行总结归纳。时间线图,又叫时间轴图,能以历史进程为载体,将过往的重要事项或者里程碑,标注在轴线上,并加以说明。它的作用是能够可视化内容,以图文的形式呈现出来。时间轴是一种表达事物发展进程的可视化图示,被许多商业管理人士所使用。
该如何写项目方案呢？
项目推进的过程中，客户会有不同的诉求，有时候也需要产品经理参与编写项目方案。
产品方案和项目方案是不一样的。
产品方案一般面向的对象是公司内部的领导、同事等，主要为了推进公司产品的迭代开发。
项目方案是为了满足客户的诉求，打动客户决策者，让项目有机会落地。一般售前参与项目方案的比较多，如果和公司产品功能比较接近的项目，产品经理也会扮演这个角色。
产品方案需要结合公司战略，根据公司提供的资源列出来具体的执行计划；
项目方案会根据现有资源情况扬长避短，从解决客户问题角度出发，打动客户，当然大部分都需要包装一番，所以，每个成功的售前后面都有一堆想弄死他的交付。
项目建设方案最重要的是思路清晰、内容完整。
需要包含5部分，分别是项目背景、项目目标、需求分析、项目设计、实施计划。
一般方案的开头要对这五部分有一个总体的概况，尽量概括凝练，让相关领导或评审专家看了概要后对项目的目标、思路、功能、方法、手段、措施有总体把握。
1. 项目背景
项目背景可以从政策、经济、社会、科技四部分阐述下项目的必要性，政策比较重要一些，要提供贴近本项目的政策。
还要指出项目项目的建设基础是什么，现状是什么。
现状包括两个维度，
信息化现状可以从基础设施和应用系统两个角度描述；
另一方面是业务现状，主要论述业务发展特点。
2. 项目目标
项目目标要和客户期望的目标一致，要写清楚要做的事情。
这个部分主要是论述本项目核心要解决的问题，至少写出3个方面问题。然后再写一下解决问题的手段和最终实现的效果。
3.需求分析
项目需求分析可以从服务对象、使用情况、服务方式、业务特点等角度来写。需求分析一般包括以下内容:
主要是根据业务部门职能要求，从客户的角度描述通过系统想要实现的业务目标。可以通过对比项目建成前和项目建成后的情况，从而让客户看出项目带来的成效。
2）数据需求
目的是用来估算所需存储容量的大小。数据需求可以从基础数据、业务数据、统计数据，这三类数据量的大小方面来估算。
3）性能需求
目的主要是估算服务器的性能。可以根据业务处理量级来确定业务处理压力。通过性能和数据需求最终还要估算出所需服务器、带宽、存储等需求。
4.项目设计
项目总体设计尽量采用图表形式直观明了地把内容描述清楚。可以列以下几部分：
1）总体架构设计图，一般包括服务层、应用层、基础支撑层、资源层、基础设施层、标准服务体系以及安全保护等体系等。
2）应用设计图，主要描述清楚项目中系统之间的关系以及项目中系统与外部系统之间的关系。
3）数据架构图，系统有哪些数据以及如何流转。
下面是架构图示例
然后展开阐述下项目的详细功能，重点介绍比较重要的内容，功能描述时搭配一些有代表性的图。
5.项目实施计划
不同项目的实施计划大同小异，可以从项目建设阶段角度出发展开介绍，包括招投标、系统调研、总体设计、详细设计系统开发和测试、联调和试运行、部署实施、推广等阶段。
一点小经验分享给大家，欢迎交流沟通。
大数据系统架构
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数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下：
总的来说，目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种：
传统大数据架构
Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。实时流依照流式架构，保障了其实时性，而离线则以批处理方式为主，保障了最终一致性。什么意思呢？流式通道处理为保障实效性更多的以增量计算为主辅助参考，而批处理层则对数据进行全量运算，保障其最终的一致性，因此Lambda最外层有一个实时层和离线层合并的动作，此动作是Lambda里非常重要的一个动作
优点： 既有实时又有离线，对于数据分析场景涵盖的非常到位。
缺点： 离线层和实时流虽然面临的场景不相同，但是其内部处理的逻辑却是相同，因此有大量荣誉和重复的模块存在。
适用场景： 同时存在实时和离线需求的情况。
Kappa架构
Unifield架构
总结
以上几种架构为目前数据处理领域使用比较多的几种架构，当然还有非常多其他架构，不过其思想都会或多或少的类似。数据领域和机器学习领域会持续发展，以上几种思想或许终究也会变得过时。
关于数据架构图和数据结构图书信息管理系统的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。