大数据参考架构与关键技术解析

"大数据架构与关键技术的文档详细阐述了大数据参考架构和关键技术，结合NIST和JTC1/SC32的研究，提出了一个通用的大数据系统概念模型，旨在解决大数据特征融合带来的多方法问题，为各类大数据应用系统提供框架支持。文档强调了大数据架构的‘一个概念体系，二个价值链维度’，以及三层级的构件结构：角色、活动和功能组件，并描述了它们在信息价值链和IT价值链中的作用。" 大数据架构是当前信息技术领域的重要研究方向，尚未有统一的技术标准。本篇文档基于NIST和JTC1/SC32的研究，提出了一种大数据参考架构，该架构由"一个概念体系"和"两个价值链维度"构成。 "一个概念体系"主要包括"角色—活动—功能组件"的构件层级分类，用于描绘大数据架构中的逻辑构件及其相互关系。角色层次包括系统协调者、数据提供者、应用提供者、框架提供者、数据消费者、安全与隐私以及管理等关键角色。每个角色对应不同的活动，如数据采集、处理、分析等，而这些活动又由特定的功能组件来执行。 "两个价值链维度"分别是"IT价值链"和"信息价值链"。"IT价值链"关注大数据技术对传统IT系统的新需求，展示大数据如何创新应用模式。"信息价值链"则关注数据到知识的转化过程，体现大数据在信息流中的价值。 大数据参考架构作为一个通用模型，独立于特定技术，用于构建各类大数据应用系统。它为系统工程师、数据科学家、软件开发者、数据架构师和决策者提供了一个开放的框架，帮助他们设计互操作的大数据解决方案，应对复杂的大数据挑战。 架构采用三层逻辑构件结构，自上而下分别是角色、活动和功能组件。角色定义了参与大数据流程的不同实体，活动描述了这些实体执行的操作，功能组件则是实现这些活动的具体技术或工具。 整体布局中，架构图依据信息价值链（水平轴）和IT价值链（垂直轴）进行组织，清晰地展示了大数据系统中信息流动和IT技术发展的相互影响。这样的架构有助于理解和区分大数据系统与传统分析、商业智能、数据库等系统的区别和互补性。 通过这个大数据参考架构，我们可以更深入地理解大数据系统的运行机制，为设计和实施高效的大数据解决方案提供指导。同时，它也为不同行业的数据集成和跨系统协作提供了理论基础。