类似这种系统架构的分层图啥的一般用什么软件画？

davijio 2013-03-06 07:46:49

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huabin 2014-07-29

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这里的visio选什么模板呢？

ForestDB 2013-03-07

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刚试了一下，第一个那个带拐角的用PowerPoint很容易画出来。

ForestDB 2013-03-07

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除了第一个，目测后面几个都可以用PowerPoint画出来。

whizer 2013-03-07

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一般用visio

无脸男371545207 2013-03-07

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CorelDraw也可以

赵4老师 2013-03-07

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Visio或Power Point

DBFNO 2013-03-06

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visio 应该可以画

「⼤数据⼲货」基于「⼤数据⼲货」基于Hadoop的⼤数据平台实施的⼤数据平台实施——整体架构设整体架构设计计⼤数据的热度在持续的升温，继云计算之后⼤数据成为⼜⼀⼤众所追捧的新星。我们暂不去讨论⼤数据到底是否适⽤于您的公司或组织，⾄少在互联⽹上已经被吹嘘成⽆所不能的超级战舰。好像⼀夜之间我们就从互联⽹时代跳跃进了⼤数据时代!关于到底什么是⼤数据，说真的，到⽬前为⽌就和云计算⼀样，让我总觉得像是在看电影《云图》——云⾥雾⾥的感觉。或许那些正在向你推销⼤数据产品的公司会对您描绘⼀幅乌托邦似的美丽画⾯，但是您⾄少要保持清醒的头脑，认真仔细的慎问⼀下⾃⼰，我们公司真的需要⼤数据吗? 做为⼀家第三⽅⽀付公司，数据的确是公司最最重要的核⼼资产。由于公司成⽴不久，随着业务的迅速发展，交易数据呈⼏何级增加，随之⽽来的是系统的不堪重负。业务部门、领导、甚⾄是集团⽼总整天嚷嚷的要报表、要分析、要提升竞争⼒。⽽研发部门能做的唯⼀事情就是执⾏⼀条⼀条复杂到⾃⼰都难以想象的SQL语句，紧接着系统开始罢⼯，内存溢出，宕机........简直就是噩梦。OMG!please release me!!! 其实数据部门的压⼒可以说是常⼈难以想象的，为了把所有离散的数据汇总成有价值的报告，可能会需要⼏个星期的时间或是更长。这显然和业务部门要求的快速响应理念是格格不⼊的。俗话说，⼯欲善其事，必先利其器。我们也该鸟枪换炮了......。⽹上有⼀⼤堆⽂章描述着⼤数据的种种好处，也有⼀⼤群⼈不厌其烦的说着⾃⼰对⼤数据的种种体验，不过我想问⼀句，到底有多少⼈多少组织真的在做⼤数据?实际的效果⼜如何?真的给公司带来价值了?是否可以将价值量化?关于这些问题，好像没看到有多少评论会涉及，可能是⼤数据太新了(其实底层的概念并⾮新事物，⽼酒装新瓶罢了)，以⾄于⼈们还沉浸在各种美妙的YY中。做为⼀名严谨的技术⼈员，在经过短暂盲⽬的崇拜之后，应该快速的进⼊落地应⽤的研究中，这也是踩着"云彩"的架构师和骑着⾃⾏车的架构师的本质区别。说了⼀些牢骚话，当做发泄也好，博眼球也好，总之，我想表达的其实很简单：不要被新事物所迷惑，也不要盲⽬的崇拜任何⼀样新事物，更不要⼈云亦云，这是我们做研究的⼈绝对要不得。说了很多也是时候进⼊正题了。公司⾼层决定，正式在集团范围内实施⼤数据平台(还特地邀请了⼀些社区的⾼⼿，很期待.......)，做为第三⽅⽀付公司实施⼤数据平台也⽆可厚⾮，因此也积极的参与到这个项⽬中来。正好之前关于OSGi的企业级框架的研究也告⼀段落，所以想利⽤CSDN这个平台将这次⼤数据平台实施过程记录下来。我想⼀定能为其它有类似想法的个⼈或公司提供很好的参考资料!需要⼤数据的可以加我扣扣群⼤数据零基础到项⽬实战，专注⼤数据分析⽅法,⼤数据编程，⼤数据仓库，⼤数据案例，⼈⼯智能,数据挖掘都是纯⼲货分享，进群获取永久免费权限410391744 第⼀记，⼤数据平台的整体架构设计 1. 软件架构设计⼤数据平台架构设计沿袭了分层设计的思想，将平台所需提供的服务按照功能划分成不同的模块层次，每⼀模块层次只与上层或下层的模块层次进⾏交互(通过层次边界的接⼝)，避免跨层的交互，这种设计的好处是：各功能模块的内部是⾼内聚的，⽽模块与模块之间是松耦合的。这种架构有利于实现平台的⾼可靠性，⾼扩展性以及易维护性。⽐如，当我们需要扩容Hadoop集群时，只需要在基础设施层添加⼀台新的Hadoop节点服务器即可，⽽对其他模块层⽆需做任何的变动，且对⽤户也是完全透明的。整个⼤数据平台按其职能划分为五个模块层次，从下到上依次为：运⾏环境层：运⾏环境层为基础设施层提供运⾏时环境，它由2部分构成，即操作系统和运⾏时环境。 (1)操作系统我们推荐安装REHL5.0以上版本(64位)。此外为了提⾼磁盘的IO吞吐量，避免安装RAID驱动，⽽是将分布式⽂件系统的数据⽬录分布在不同的磁盘分区上，以此提⾼磁盘的IO性能。 (2)运⾏时环境的具体要求如下表：名称版本说明 JDK1.6或以上版本Hadoop需要Java运⾏时环境，必须安装JDK。 gcc/g++3.x或以上版本当使⽤Hadoop Pipes运⾏MapReduce任务时，需要gcc编译器，可选。 python2.x或以上版本当使⽤Hadoop Streaming运⾏MapReduce任务时，需要python运⾏时，可选。基础设施层：基础设施层由2部分组成：Zookeeper集群和Hadoop集群。它为基础平台层提供基础设施服务，⽐如命名服务、分布式⽂件系统、 MapReduce等。 (1)ZooKeeper集群⽤于命名映射，做为Hadoop集群的命名服务器，基础平台层的任务调度控制台可以通过命名服务器访问Hadoo

其实，很多人之所以画不好架构图，最大的痛点就是不好把握到底要画哪些内容，画得太少担心没有展现关键信息，画得太多又觉得把握不住重点。所以现在的问题变成了：应该按照什么样的标准来明确架构图要展现的内容呢？答案就是我在第1讲中介绍的4R架构定义。软件架构指软件系统的顶层（Rank）结构，它定义了系统由哪些角色（Role）组成，角色之间的关系（Relation）和运作规则（Rule）。4R是指4个关键词：Rank，Role，Relation和Rule。第一步，明确Rank。

第8讲：OLTP系统建模特点第9讲：以经营管理系统为例分析业务需求第10讲：以经营管理系统为例分析数据建模第11讲：以日经营彩信模块为例分析数据建模第12讲：OLAP系统建模特点第13讲：OLAP系统建模分层设计第14...

什么是架构图？维基百科、百度百科其实都没有关于它的直接定义。架构图=架构+图这样问题就转化成，什么是架构，以及什么是图？关于架构，百度百科上是这样定义的：架构，又名软件架构，是有关软件整体结构与组件的抽象描述，于指导型软件系统各个方面的设计。

在采用SOA架构进行开发的时候，整体业务系统拆分为4个组件，10类服务域，5类流程，那么在构建的时候重点就是将上述组件，服务域和流程类体现出来。三层架构本身也和一个业务功能实现的完整对应，在数据访问层处理数据获取和持久化操作，在业务逻辑层对业务规则进行处理，在界面展现层进行相应的前端展现和用户交互。集成是配合分解完成的动作，最终分解完成的各个组件或子系统，通过合适的接口设计，最终还能够集成为一个完整的整体，分解仅仅是加速开发和降低问题复杂度，如果分解后的内容无法集成在一起，那么分解就没有任何意义。

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