IT应用与解决方案架构师

高端人才猎头需求表

职位信息

一、职位基本信息：

1、职位名称：IT应用与解决方案架构师

2、所属部门：IT架构与产品规划部

3、部门员工数：175

4、下属人数：15/33

5、直属上司：IT架构与方案部部长

6、汇报关系：向IT集成解决方案部/LTC IT架构与方案部主管汇报

7、工作地点：深圳

8、新职位□替代原职□

9、岗位类别：□管理岗位■专家岗位

10、需求人数：4-5人

二、职位职责描述：

IT应用与解决方案架构师（销售/ERP/Siebel/电子商务方向）

●负责Marketing领域、LTC领域（包括：机会点管理、合同管理、合同到回款、客户关

系管理）、ITR领域（问题到解决)、SD领域（服务交付及交付项目管理）的IT架构与

IT解决方案

●负责规划以上业务领域范围的IT产品，指导IT产品的运作和需求管理

●参与重大变革项目，制定以上业务领域的IT解决方案，提升业务流程效率和规范性

●主导EBS相关项目架构设计、解决方案设计

●主导EBS产品架构规划及设计

●主导Sieble相关项目架构设计、解决方案设计

●主导Sieble产品架构规划及设计

●主导电子商务Portal整体设计及规划

●主导电商相关产品的设计及规划

IT应用与解决方案架构师（BI方向）

BI产品规划及整体架构设计

三、候选人条件：

1、所需工作经验

10年以上相关工作经历

2、所需必备资历

IT应用与解决方案架构师（销售/ERP/Siebel/电子商务方向）

在IT应用领域（维护、供应链、财经、服务交付等）有过较长时间的实践，熟悉业务流程和相关IT软件包，善于思考、分析和归纳，能针对业务需求给出最佳解决方案。具有以下背景者优先：熟悉ERP、Siebel等软件包，了解ORACLE或SAP等软件，有实施经验；

●有业务规划或IT规划经验；

●有大型或中型企业的BPR项目经验；

●了解Oracle ERP EBS套件中核心财务、供应链、项目管理等模块

●了解Oracle EBS行业解决方案

●负责过Oracle EBS套件方案设计及实施项目

●了解Sieble套件中合同管理、线索机会点管理、渠道管理、服务等模块

●了解Sieble在high tec以及cunsumer goods等行业解决方案

●负责过Sieble套件方案设计及实施项目

●有电信设备、终端电子消费者、企业等行业IT工作背景优先

●了解各种类型的电子商务及IT支撑情况

●负责过企业电商建设项目方案设计及实施

●有企业电商IT设计、建设工作背景优先

IT应用与解决方案架构师（BI方向）

●对数据仓库系统架构具有良好的认识，带领过多个大型的数据仓库项目实施,有系统的

商业智能项目建设思路和项目实施经验

●熟悉制造或快消、高科技行业

●有较强的数据敏感度，分析能力强，能从实际经营活动中敏锐捕捉专题分析的应用领

域和应用价值，并能将实际的经营管理数据支持需求有效转化为专题分析产品需求，

提供整体的解决方案；

有大型ERP系统（Oracle EBS, Siebel, SAP）实施经验者优先

3、教育背景要求

本科及以上学历，计算机、通信、电子等相关专业

4、语言能力要求

英语四级及以上，有良好的英语听、说、读、写能力

5、工作背景要求

具有相关IT背景

职位分析

一、岗位吸引力

1、对担任该职位的员工而言，最大的获益和挑战分别是什么？

收益包括：

工作经验：在一家大型跨国公司主导IT架构规划或执行

职业发展：本公司三级部门主管或架构专家，技术带头人

薪资：有竞争力

2、该职位有何特别的地方可以吸引应聘者？

华为在IT架构管理体系的引进方面处于领先地位；拥有完整的支撑持续业务变革的IT 架构管理体系；公司处于全球化和业务快速增长过程中，对IT投资很重视

3、准备如何使用招聘到位的候选人？该职位未来可能升迁的机会？

候选人定位为IT架构与产品规划部在应用架构方面的技术带头人，未来可能在架构部等担任部门主管。

二、岗位考核

1、如何评估该职位员工的工作绩效？

面向结果的考核机制。绩效由事先制定的PBC来牵引，个人PBC根据部门的PBC来制定。

三、职位特殊要求

1、候选人的目标公司

优先考虑财富500强，含IBM、CISCO、ORACLE、ERICSSON、SAMSUNG、DELL、HP等公司雇员。

老男孩【大数据运维架构师】课程大纲(2019全国独家职场提高课程)

阶段 软件名知识点 课程周期 大数据概论&hadoop入门 HDFS集群框架原理与工作机制介绍HDFS集群运行模式介绍与部署HDFS集群完全分布式部署HDFS集群优化实战MapReduce框架原理MapReduce高可用部署MapReduce集群测试可用性MapReduce集群优化实战 zookeeper原理以及选举机制介绍zookeeper完全分布式部署zookeeper集群优化实战hive入门以及安装部署hive远程链接 hive常用命令&数据类型介绍hive DDL数据定义hive DML数据操作hive查询 hive Join&排序hive分桶 hive函数&压缩&存储hive的企业级调优hive项目实战CM概念和功能CM环境准备CM安装部署 CM管理界面快速入门 CM集群管理脚本介绍&使用案例使用CM快速部署大数据生态圈CM平台的日志管理CM高级调优参数设置Ambari概念和功能Ambari环境准备Ambari Server部署 Ambari管理界面快速入门Ambari服务的管理介绍 Ambari与CDH的优缺点对比kafka架构介绍 kafka完全分布式部署kafka原理剖析 使用kafka Engle监控kafka集群使用kafka manager监控kafka集群测试kafak集群的吞吐量案例实操 kafka集群调优方案介绍（企业真实案例干货分享）flume拓扑结构介绍flume快速入门flume安装部署 flume source配置案例flume channel配置案例flume sink配置案例flume调优参数介绍Hbase原理及安装Hbase集成及运维Hbase企业级优化clinkhouse简介 clinkhouse单机部署 Clinkhouse完全分布式部署Clinkhouse集群调优实战Storm原理 Storm集群部署Storm案例实操 Spark原理以及架构部署Spark架构详解 Spark性能调优以及稳定性保障Spark底层架构剖析Spark面试详解初识Flink 3天 2天 1天 1天 1天 1天 1天 2天 HDFS集群 MapReduce集群 zookeeper集群 hive应用 CDH集群部署 HDP集群部署 kafka集群 flume高级使用 Hbase集群Clinkhouse集群 storm Spark 模块（一）Hadoop生态系统 模块（二） 中小型企业常用的大数据集群管理软件 模块（三） 大数据系统常用日志采集框架 模块（四） 大数据系统常用数据存储框架 模块（五） 大数据系统常用数据计算框架 老男孩大数据运维架构师2019课程大纲（全国独家课程） 课程周期：16天周末面授（4个月左右） 入学基础：1年以上实际工作经验的Linux运维工程师或者老男孩Linux运维班级毕业学员或其他机构同等水平的技术人员。或者中高级致力于大数据运维的开发人员 适合人群：Linux运维工程师、高级程序开发人员、高级DBA、大数据相关人员、老男孩Linux毕业班学员或同等机构人群。 课程讲师：2位企业大数据一线大牛技术讲师主讲及全程群答疑，确保不但学会，而且助力学员在企业落地实施。2019国内经济下行，企业寒冬大裁员，大浪淘沙，唯有掌握新技术真本领方能加薪不被淘汰。——老男孩大数据运维架构师岗位是Linux运维岗位中的战斗机岗位，平均薪资比Linux运维人员翻50%到3倍以上。 老 男 孩教 育 -大 数据 运 维

(整理)商业银行IT系统架构.

商业银行IT系统概述 商业银行IT系统的分类 ?商业银行IT系统按功能划分大致可以分为四类：业务系统、管理信息系统、渠道系 统、其他系统。 ?按使用范围分大致可分为总行级系统和部门级系统，前者如核心业务系统，特点是 全行上下统一版本。后者如分行特色业务，第三方存管，外汇交易系统等。特点是系统只局限于某个机构在使用，或者说不同机构使用的版本，功能差异很大。 银行IT系统总体架构 一个IT系统的评价标准 ?处理正确性 ?效率 ?稳定性

?开放性 ?界面友好性 ?易维护性 ?可扩展性 ?交易安全性 ?配置灵活性 ?连接兼容性 ?平台兼容性 产品化与定制化 ?对银行IT公司来讲，产品化与定制化是银行项目的两种形式。产品化指公司的系统 拿到客户环境，只需做一些参数的设置和少量的修改即能基本满足客户的要求，反之，定制化指公司为客户量身定做系统。 ?系统的产品化设计时，需要设计人员有足够的业务前瞻性和灵活性，难度很大。但 无疑产品化是银行IT公司长久发展的必然选择，而定制系统则是在产品化之前积累经验的一种途径。 ?由于银行业务的复杂性和银行机构的多样性，在业务系统方面，基本上还是以定制 为主。反观在渠道类系统等各行需求差异不大的场合，则以产品化为主。 商业银行IT系统常用的技术 ●商业银行的IT系统，在业务和交易系统层次主要有J2EE、C、COBOL(大机)、PRG(400 平台）、PL/SQL、CICS、TUXEDO、MQ等技术。在低端的一些应用，如OA、报表展示等场合，也有用NOTES、VBA、JSP、PASCAL、.NET等。 ●个人认为：以下技术目前或不久的将来，将是应用的热点： ?应用整合、构件技术（ESB、EAI、SOA、TIBCO等） ?（影像）工作流、BPM、内容管理技术（信贷审批、作业中心等） ?规则引擎技术（信用卡反欺诈，反洗钱等） ?数据分析、数据挖掘技术（CRM、卡业务分析）

大数据架构师的职责

大数据架构师的职责 大数据架构师负责大数据仓库、数据集市的规划及实现，负责大数据中台的设计和核心开发工作。下面是小编为您精心整理的大数据架构师的职责。 大数据架构师的职责1 职责： 1、负责大数据基础平台、海量数据存储处理分布式平台、数据分析系统架构设计和研发; 2、负责实时计算平台基础架构设计、部署、监控、优化升级; 3、制定项目数据仓库设计及实现规范，指导设计研发和部署; 4、协助策略和算法团队工作，保障数据挖掘建模和工程化; 5、深入研究大数据相关技术和产品，跟进业界先进技术。 任职要求： 1、3年以上大数据系统架构经验;

2、精通Hadoop HBase Hive Spark Flink Kafka Redis技术及其生态圈; 3、具备Java Scala Python等开发经验，熟悉数据挖掘和分析的策略与算法; 4、精通数据抽取，海量数据传输，数据清洗的常用方法和工具。 5、具备良好的系统分析能力、故障诊断能力; 6、有大数据策略、算法、可视化经验优先; 7、有在华为云存储产品和大数据产品的开发使用经验优先。 大数据架构师的职责2 职责： 1、负责公司的大数据平台的数仓架构、系统架构设计; 2、负责带领团队完成舆情分析相关的挖掘方案设计; 3、负责大数据研发组团队管理; 4、负责带领团队完成舆情平台的方案文档撰写、迭代开发; 5、负责研发规范制定，研究行业前沿技术; 6、参与产品规划及设计讨论。

任职要求： 1、本科五年工作经验及以上，有至少五年的大数据技术实践经验，有NLP或AI相关经验; 2、有很强的架构设计能力和良好的表达能力; 3、有一定的项目管理及团队管理能力; 4、精通Hadoop、Spark生态圈中的常用组件原理及应用; 6、理解媒体业务，精通数据仓库的规划和设计; 5、精通掌握Java或Python编程，有性能调优能力; 4、熟悉NLP算法原理及应用; 6、对新生事物或者新技术有浓厚兴趣，学习能力强。 大数据架构师的职责3 职责 1、参与打造数据中内容的规划、设计、开发和优化工作，实现高质量数据的互通与共享; 2、参与数据模型体系构建及数据主题设计和开发，搭建离线、实时数据公共层;

超融合数据中心解决实施方案==

高校IT基础架构设施升级方案----SMARTX超融合+虚拟化解决方案 北京中科泰科技有限公司

一、当前高校数据中心的现状和问题 随着高校信息化建设的不断深入，各个部门各个院系都根据各自的业务需求建设了相应的应用系统，而且增加的速度非常快，数据量也是呈几何级数的增长，随之而来的也给机房带来新的挑战：第一，资源整合问题：各院系各部门烟囱式信息化建设，存在大量信息孤岛，资源无法共享。各自购买添加服务器和存储等硬件设施，资源的总体利用效率较低。第二，应用扩展问题：服务器托管模式，新应用部署需要频繁接入机房，布线、配置网络，部署时间长。大部分新应用没有对存储、备份、可靠性等进行统一规划，机房的硬件设施没有统一规划，网络拓扑结构越来越复杂，新增系统布线困难。 第三，运维运营问题：由于信息中心人力资源有限，而各院系人员运维运营能力薄弱，导致信息中心工作压力越来越大，工作人员经常超负荷工作。第四，拥有成本和能耗问题：硬件资源分散在各个院系和部门，资源利用效率低，运维总体成本大，能耗高。第四，空间问题：每年大量投入新增硬件设施，增加机柜，机房空间越来越局促。 面对信息化建设的挑战，该如何利用新技术更好的支撑高校信息化建设，提供更好的IT服务，满足各个院系各个部门的期望？我们认为，采用目前国际上流行的最先进的超融合加虚拟化技术重新建立标准统一、安全可扩展的超融合IT基础架构，重新定义数据中心，将IT设备以可水平扩展的资源池的方式提供给各个院系各个部门，达到资源利益效率最大化，同时节省IT 基础设施投资成本，节省数据中心能耗，实现绿色数据中心。 二、虚拟化与高校IT基础设施 高校IT业务的迅猛发展要求IT基础设施将能满足其快速增长及变化的需求，传统IT架构已经被证实无法有效应对这种业务增长和变化的境况。服务器虚拟化技术的出现和兴起，高效的解决当前面临的一系列难题，将成为未来IT 基础架构的发展方向。虚拟化技术，以按需、易扩展的方式获得所需的资源应用。提供的资源被称为虚拟资源，虚拟资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用。虚拟化技术带来了以下几个好处和变革：

银行软件开发-需求开发和管理-系统架构设计说明书模板11.doc

银行软件开发-需求开发和管理-系统架构设 计说明书模板11 Xxxxx架构设计 版本：V1.0 修订记录 目录 1引言(1) 1.1编写目的(1) 1.1.1作用(1) 1.1.2预期读者(1) 1.2编写背景(1) 1.2.1系统名称及版本号(1) 1.2.2任务提出者(1) 1.2.3任务承接者及实施者(1) 1.2.4使用者(1) 1.2.5与其它系统的关系(2) 1.3文档结构(2)

1.4电子文档编写工具(2) 1.5定义说明与符号规定(2) 1.6参考资料(3) 2系统特点分析(3) 2.1用户群(3) 2.2约束(3) 2.2.1技术约束(3) 2.2.2资源约束(4) 2.2.3时间约束(4) 2.2.4未来系统规划(4) 2.2.5已有系统状况(5) 2.3名词解释(5) 3系统技术架构(6) 3.1架构分析(6) 3.2运行环境(6) 3.2.1硬件平台(6) 3.2.2软件平台(6)

3.2.3系统部署架构(7) 3.3系统整体结构概述(7) 4关键技术(7) 4.1ETL.......................................................................................... ....... 错误！未定义书签。 5实施方法(7) 5.1并行开发(7) 5.2分阶段测试(8) 5.2.1报表打印测试(8) 5.2.2数据计算正确性测试(8) 5.2.3系统处理性能测试(9) 1引言 1.1编写目的 1.1.1作用 【说明】《软件概要设计说明书》是在《软件需求规格说明书》的基础上，通过我方与用户方反复沟通形成的。它必须充分反映《软件需求规格说明书》中的用户需求，如有改动必须征得用户的认可。它将作为项目验收时重要的的标准和依据。 从另一方面讲，它又是开发人员在下一阶段进行系统详细设

超融合：架构演变和技术发展

超融合：架构演变和技术发展 开篇推荐： ?如何学习微服务大规模设计？ (点击文字链接可阅读) 1、超融合：软件定义一切趋势下的诱人组合 超融合是以虚拟化为核心，将计算、存储、网络等虚拟资源融合到一台标准x86 服务器中形成基本架构单元，通过一整套虚拟化软件，实现存储、计算、网络等基础功能的虚拟化，从而使购买者到手不需要进行任何硬件的配置就可以直接使用。 “超”特指虚拟化，对应虚拟化计算架构。这一概念最早源自Nutanix 等存储初创厂商将Google/Facebook 等互联网厂商采用的计算存储融合架构用于虚拟化环境，为企业客户提供一种基于X86 硬件平台的计算存储融合产品或解决方案。超融合架构中最根本的变化是存储，由原先的集中共享式存储（SAN、NAS）转向软件定义存储，特别是分布式存储（如Object、Block、File 存储）。 “融合”是指计算和存储部署在同一个节点上，相当于多个组件部署在一个系统中，同时提供计算和存储能力。物理

融合系统中，计算和存储仍然可以是两个独立的组件，没有直接的相互依赖关系。超融合则重点以虚拟化计算为中心，计算和存储紧密相关，存储由虚拟机而非物理机 CVM(Controller VM)来控制并将分散的存储资源形成统一的存储池，而后再提供给Hypervisor 用于创建应用虚拟机。 超融合已从1.0 阶段发展至3.0 阶段，服务云平台化趋势明显，应用场景不断丰富。超融合1.0，特点是简单的硬件堆砌，将服务器、存储、网络设备打包进一个“盒子” 中；超融合2.0，其特点则是软件堆砌，一般是机架式服务器+分布式文件系统+第三方虚拟化+第三方云平台，具有更多的软件功能。 在1.0 和2.0 阶段，超融合和云之间仍旧有着“一步之遥”，并不能称之为“开箱即用”的云就绪系统，超融合步入3.0 阶段，呈现以下两个特点：

商业银行应用双活架构设计方案和对策

商业银行应用双活架构设计方案

目录 一、设计原则 (3) 二、充分理解目标 (4) 2.1. 我们充分理解目标： (4) 2.2. IT 行业发展的需求 (4) 三、应用系统架构现状分析 (6) 四、应用双活实现方案 (7) 4.1. 不同数据中心应用双活方案 (7) 4.2. 同数据中心应用双活方案 (11)

一、设计原则 重要业务系统应用双活项目是单位业务支撑系统建设中极为重要的一环，既要考虑系统平台的双活切换能力和系统架构的高可用,又要考虑数据层次的业务连续性，同时也要考虑单位信息系统今后几年的业务发展需求。 针对单位信息系统系统将保证业务系统的连续性来(支持 7x24 不间断运行)的特点，在此次重要业务系统双活项目中，要把系统的可靠性、稳定性、安全性和可扩展性作为本次规划的重点考虑因素。在进行系统设计时，遵循以下原则： 稳定性：稳定性是系统运行的关键，也是系统维护管理的关键因素，更是充分发挥科技骨干技术储备的关键。 安全性：系统软、硬件需具有可信赖的安全性，软件系统安全性方面应满足单位信 息系统安全策略的要求，系统有严格的用户权限和密码保护设计和办法。 可靠性/可用性：系统软、硬件平台应稳定、可靠，能够满足业务系统 7x24 不间断 的运行要求；具备成熟的高可用性和双活解决方案。对数据的完整性和准确性有可靠的 保证机制。 可持续发展性：所提供的技术是可持续发展的，是目前的主流技术并有长期发展的 目标，能满足单位业务支撑信息系统未来几年业务发展的需求。 可扩展性：随着单位业务的不断发展、壮大，系统平台必须提供足够的可扩展能力以满足未来几年业务增长和系统扩展的需要。可扩展性是保护用户投资的重要方面之一。另外在系统设计时，应选择业界相关领域的主流产品，确保产品旺盛的生命力，以便充分地保护用户的投资。 易用性：系统软件平台应提供丰富的、简单的管理工具，便于管理及系统问题诊断。 开放的标准：系统软件需支持业界通用的开放式标准，降低因兼容性问题造成的问 题发生率。

大数据系统架构人才培养方案

大数据培训方案简介 大数据人才的培养是一项系统工程，企业可以通过在内部遴选相对符合基础条件的员工，打造自己专业的大数据团队，使学员能系统化获取知识结构和专业技能。 通过课程学习可以使学员获得如下能力： ?通过本专业的学习，学员可以了解云计算、机器学习，文本和语义分析，图计算，可视化分析，以及MapReduce，NoSQL数据库，在并行计算等领域的基本概念，熟悉并行文件系统和分布式存储系统的组织方式和基本技术，掌握Map-Reduce的编程模型、相关基础和高级编程语言。 ?了解Hadoop生态系统的组成和主流模块的架构原理，以及其在典型工业界的大数据处理和分析领域的应用场景。使学员掌握海量数据计算的基本概念与原理，特别是面向分布式计算和存储的关键技术原理，培养员工解决大规模数据处理的基础能力，学会编写简单数据处理程序。 大数据系统架构师培养方案 课程介绍： 该课程将带领学员理解大数据处理的分析思路和方法，提高大数据技术架构设计能力和管理能力，采用理论与实践相结合的授课方式，来掌握解决实际问题的能力。该课程中设计的技术难点和关键点均举例说明，让学员更加容易掌握。并在培训过程中与学员交流培训经验与技巧，以帮助学员将大数据技术复制下去。

另外，在实战演练过程中介绍大数据项目开展步骤及项目控制。 课程天数： 3~12天 培训目标： 通过课程培训，让学员掌握： 1、掌握大数据方法体系； 2、掌握Hadoop原理技术； 3、掌握大数据质量管理体系； 4、掌握大数据架构设计思路与方法； 5、掌握大数据架构课程培训技巧； 6、掌握大数据项目的开展步骤及项目控制技巧； 7、授课期间搭建一个基于hadoop的大数据模拟架构平台。 培训对象： 大数据运营、管理和分析人员 参训条件： 管理人员及数据分析人员 课前调研： 在开课之前，与学员和领导进行访谈，进一步明确领导对课程的期望，并了解学员的基础，倾听学员的建议，有针对性的优化培训思路。 课程大纲：

超融合基础架构解决方案

超融合架构解决方案技术建议书超融合一体机&超融合操作系统

目录 1 传统IT 架构面临的问题............................. 业务与架构紧耦合........................... 传统架构制约东西向流量....................... 网络设备的硬件规格限制业务系统规模................. 不能适应大规模租户部署....................... 传统安全部署模式的限制....................... 2 项目概述 ................................... 建设原则.............................. 建设关键需求............................ 建设组件及建设模式......................... 3 深信服超融合架构解决方案概述 .......................... 超融合架构层............................ 服务器虚拟化（aSV）....................... 网络虚拟化（aNET）........................ 存储虚拟化（aSAN）........................ 网络功能虚拟化（NFV）....................... 多业务模板层............................ 虚拟化管理平台.......................... 服务器虚拟化管理模块....................... 网络虚拟化管理模块......................... 存储虚拟化管理模块......................... 深信服超融合架构方案价值和优势总结................. 深信服超融合架构价值....................... 深信服超融合架构的优势.......................

银行业务系统架构

河南省农村信用社 新一代IT系统建设方案 V1.0 信息科技中心 二○一一年四月

目录 一、概述 (5) 二、系统建设的基本原则 (5) 三、系统建设的基本思路 (6) 四、系统建设的总体目标 (6) 五、系统建设实现的主要业务目标 (8) （一）适应市场发展需求，支持业务快速扩张 (8) （二）完善客户关系管理，具备差别化客户营销和服务能力 (9) （三）适应盈利模式多元化的转变 (9) （四）建设流程银行，推进经营模式转型 (9) （五）满足经营和管理有机结合的需要 (10) （六）加强渠道管理，完善电子渠道，实现多渠道整合营销 (10) 六、系统建设技术架构 (11) （一）系统架构总体需求 (11) （二）整体系统架构设计 (12) （三）应用系统架构设计原则 (13) （四）应用系统架构设计 (14) （五）系统整体部署示意图 (17) （六）系统网络安全架构示意图 (18) 七、新一代IT系统实施方案 (18)

（一）新一代IT系统建设实施原则 (18) （二）新一代IT系统建设计划 (20) （三）一期项目建设时间安排 (21) 八、一期项目建设实施内容 (21) （一）企业服务总线（ESB） (21) （二）前端综合接入平台 (22) （三）新一代核心业务系统 (22) （四）网上银行系统 (25) （五）财务管理系统 (27) （六）多维度大总账系统 (27) （七）ODS数据平台 (27) （八）企业级客户信息系统（ECIF） (28) （九）建设更完善的运维管理体系 (29) 九、新一代IT系统主要系统处理能力指标测算 (29) （一）核心业务系统处理能力测算 (29) （二）应用前置系统处理能力估算 (30) （三）ODS数据库服务器 (31) （四）柜面服务器处理能力估算 (31) （五）ESB服务器处理能力估算 (31) （六）财务、总账 (32) （七）支付系统 (32) （八）ECIF系统 (32) （九）生产系统磁盘阵列容量估算 (32)

学习大数据开发可以从事的工作

学习大数据开发可以从事的工作 大数据是近年来火热话题，发展迅猛，已逐步从概念走向落地，市场上对大数据人才的需求量也日益剧增，但大数据人才紧缺，很多IT技术人员想转行从事大数据开发，但对学成之后的具体职业和工作不明确，以下是大数据相关职位介绍： 1. 大数据系统架构师 工作职能：大数据平台搭建、系统设计、基础设施。 技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。 2.大数据系统分析师 工作职能：面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。 技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。 3.hadoop开发工程师 工作职能：解决大数据存储问题。 技能：hadoop、hbase、hive、cassandra、jvm、java、linux等。 4.数据分析师 工作职能：在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，依据数据做出行业研究、评估和预测，并实现数据的商业意义。 技能：SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜、Access、matalab、mathmatics、编程语言等。 5.数据挖掘工程师

工作职能：基于大数据平台的数据建模、数据处理、数据分析以及数据挖掘等工作。 技能：线性代数、高等代数、凸优化、概率论、Python、Java、C、 C++、MapReduce、Hadoop、Hyp、Spark等。 6.大数据可视化工程师 工作职责：依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案；依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术；依据方案和技术选型制作可视化样例；配合视觉设计人员完善可视化样例；配合前端开发人员将样例组件化。 技能：BDP、HighCHarts、Tableau、ArcGIS、Echarts、Python、R、JavaScript、HTML、SVG、CSS、Processing、D3.js等。 以上是大数据相关职业岗位，按照职业发展路线来分，还可分为大数据初级工程师、大数据中级工程师、大数据高级工程师、大数据架构师以及大数据首席技术官等！

传统架构与超融合方案对比

一站式IT服务商杨瑞 134******** 服务热线 原客户方案 EMC超融合方案 描述 刀片 + 虚拟化 + 光纤存储 描述 光纤存储 + 超融合解决方案（深度集成虚拟化环境） 问题 1.此方案为传统架构，无法横向扩展。 2.数据过度集中，数据风险高，单台存储发生故障时，所有业务均会受影响。 3.缺乏虚机数据保护方案 4.运维管理不够方便 5.兼容性稳定性欠缺 6.扩展能力有限 优势 1.此方案架构先进，稳定成熟，支持横向扩展。 2.超融合方案中的软硬件均经过大量严格的兼容性稳定性测试，专门针对虚拟化环境而设计优化，内置丰富软件功能。 3.无需一次大规模采购，保护现有投资，延伸到云计算架构 描述 软硬件厂商为不同家，硬件为HP，软件为Vmware。描述 软硬件厂商均为EMC，Vmware为EMC控股子公司。 问题 1.从实施到售后，都由不同厂商或集成商商负责。 2.出现问题需要各厂商配合解决，容易出现推诿，影响处理效率。 3.HP目前国内的售后均由第三方紫光公司进行支持。优势 1.一体化方案，加电后15分钟即可开始部署虚拟化环境。 2.从实施到售后均由EMC原厂统一提供专业服务 描述 原存储仅为双控64GB缓存。 刀片单从配置上来看，性能可能占优，也可能存在“超配”情况。 描述 EMC存储缓存总共248GB 超融合配置48core，512GB内存，24TB存储空间，3.2TB缓存加速盘，8个万兆网口。 问题 1.HP存储的二级缓存只能读不能写，对数据库的写性能没有任何提升。 2.刀片为纯硬件产品，没有针对虚拟化做专门的设计与优化。 优势 1.EMC存储可以扩展到1TB二级缓存，可读可写，对性能提升有很大帮助。 2.超融合方案专门为虚拟化设计优化，性能均衡。 3.单台最大可以支持到200个VM，未来可以按需升级。描述 存储+刀片+网络+虚拟化，多套系统，多个管理员描述超融合简化运维，减轻运维人员压力 问题 1.管理界面较多，操作复杂 2.不同产品的运维要求不同，对运维人员的技能要求高 优势 1.上架15分钟即可交付使用，扩展新节点只需5分钟2.统一标准化界面 3.统一管理计算，存储，虚拟化等资源，运维管理简单化描述 多套系统需要同时运维 描述 超融合运维轻便 问题 1.占地空间大，占用机柜空间多。 2.系统耗能高。包括设备耗电，制冷成本。 3.需要运维人员具备多种专业技能，时间多用在底层维护上。 优势 1.一套超融合装置仅仅2U 2.能源消耗低 3.运维人员可以专注于系统整体的运行状况与性能调优。 描述传统备份方式描述虚拟带库+虚拟机连续性数据保护方案 问题 1.备份以固定时间执行，存在数据丢失风险，且不能及时恢复 2.没有专门针对虚拟机的数据保护方案 优势 1.与vCenter无缝集成，可以直接将虚机备份到备份设备中，无需借助专门的备份软件。 2.具有企业级重复数据消除功能，可将备份窗口缩减 90%，备份空间的需求减至原来的1/3，对网络带宽的需求减少达95% 3.快速恢复，恢复速度加快30% 4.可以与EMC备份设备集成扩展。 描述无。描述 1.VSAN+vSphere深度内核级集成 2.内含虚拟机连续性保护软件 3.内含Vmware Data Protection虚机数据保护套件 4.云就绪，内含EMC云管理软件与容量许可 5.内含运维管理软件 6.内含应用商店 问题用户需要为所需软件功能另外付费优势 深度整合丰富的软件功能，确保满足业务需求和数据安全。 以下为超融合内含软件功能。 虚机数据保护 除了备份外，还有专门针对虚机的连续性数据保护方案。无缝集成vCenter环境。 连续性数据保护精细到虚机VM级别，可以对运行重要业务 的虚机提供任意时间点回滚的保护方式，消除逻辑故障对虚机的影响。 还可以将虚机数据从本地到远程站点进行双向复制。存储虚拟化 超融合方案内置存储虚拟化软件VSAN，并且与vShpere内核级集成，系统开销小 管理软件超融合方案内置管理软件，远程收集并报告硬件和软件配 置，实时掌握应用程序，VM和整体硬件的状态，还可针对 可用性、性能和容量的状态警报和运行状况统计云整合超融合方案内置云管理软件，可将数据延伸到公有云，提高托管容量，创建可访问的在线归档。 功能扩展 内置应用商店，一键访问，随时下载经过验证的增值软件，增强用户体验。 总结 高级软件功能 ？ 方案不能成为产品的简单堆积。要针对客户的业务需求，制定定制化的先进方案。 1.对于企业级关键业务而言，性能并不足以成为首要选择因素，稳定压到一切！ 2.安全是方案的命脉，软件是方案的灵魂。 整体方案 厂商 配置性能 运维管理 运维成本 数据备份方式

某银行信贷系统_系统架构设计文档

****银行 消费信贷系统 规划及实施管理项目软件架构概要设计说明书

文档审批信息

目录 修订历史......................................................................................................... 错误！未定义书签。文档审批信息.. (2) 1. 简介 (4) 1.1 目的 (4) 1.2 面向读者 (4) 1.3 文档组织 (4) 1.4 设计限定 (4) 1.5 术语说明 (4) 1.6 参考文献 (4) 2.项目建设目标和预期成果 (5) 2.1 建设目标 (5) 2.2 主要预期成果 (5) 3.系统非功能需求分析 (5) 3.1 非功能需求分析方法 (5) 3.2 分析视角：系统服务对象 (6) 3.3 分析视角：系统服务目标 (7) 3.4 分析视角：生产类型定位 (7) 3.5 分析视角：文档电子化管理要求 (8) 3.6 系统目标 (8) 4.系统设计限制及约束条件 (11) 5.面向层次的技术架构设计 (11) 6.技术架构的逻辑构成 (13) 6.1 概况： (13) 6.2 分类说明 (13) 7.实际部署 (15)

1. 简介 1.1 目的 此文档从构架方面对系统进行综合概述，其中使用了大量不同的构架视图来描述系统的各个不同方面。它用于记录并表述已在构架方面对系统作出的重要决策。 同时此文档也是在此项目后续具体实施时，各个系统功能模块的设计和开发的基础依据。 1.2 面向读者 ?项目开发人员 ?项目测试人员 ?项目管理人员 1.3 文档组织 1.4 设计限定 1.5 术语说明 1.6 参考文献

人才测评师告诉你—建立岗位胜任力模型的好处

人才测评师告诉你——建立岗位胜任力模型的好处 通过建立岗位胜任力模型，可以帮助企业从大量的简历中，更有针对性、更准确地选择出符合岗位需求的人员简历。 一、岗位胜任力模型能够帮助企业设定准确的绩效考核指标。 绩效考核是企业管理人力资源的重要工具之一，然而现在许多公司的绩效考核系统过于强调考核而忽视了员工素质能力的开发和提升，导致公司的绩效考核系统达不到预期目的。建立以胜任素质为基础的模型与绩效考核系统相结合能够解决许多相应的问题。胜任力模型与企业的战略目标相结合，可以描述出与完成任务与否至关重要的那些技能、知识以及特征，从而可以更加准确设定与达到绩效优秀标准的考核指标，使员工明确公司对他们的期望。 二、岗位胜任力模型的建立有效地服务于薪酬体系的建立。 企业能够基于能力素质模型对员工的能力进行评估，以充足懂得员工的能力状况与其所任职位的能力素质等级进行相应匹配，从而可以打破传统的岗位等级的特点，肯定员工的执行薪酬等级或薪点数。薪酬设计要素应该更多地关注与工作相关的知识、技能、能力等，而不仅仅是岗位分析。基于胜任力模型的薪酬体系设计，有利于员工提升自己的知识、技能和能力，进而提升企业人力资源的综合素质，帮助员工提升核心专长和技能。企业还可以根据不同的能力结构的员工设计不同的薪酬结构，来支撑企业核心能力的培育，为企业战略的实现提供人力资源支持。 三、岗位胜任力模型能够为员工职业发展生涯规划提供方向。

指导员工进行职业发展生涯规划是现代人力资源开发的一个基本理念。通过开发胜任力模型，对员工的胜任力潜能进行评价，帮助员工了解自身特质与行为特点及发展需要，为员工职业发展生涯规划提供方向来指引员工设计符合个人特征的职业发展规划，并在实施发展计划过程中对员工提供支持和辅导。能力素质模型不仅仅强调知识、技能等显性的因素，更强调隐性的职业素养与职业的匹配性，所以它能够为你公司员工正确地选择自己的职位提供帮助。这样不仅能帮助员工实现自身的发展目标及挖掘职业潜能，也能促使员工努力开发提高组织绩效的关键技能和行为。 总的来说，能力素质模型能够有效推进企业核心能力的构建和组织的变革、建立高绩效文化，有利于企业进行人力资源盘点，认识到能力储备与未来要求之间的差距，帮助企业更好地选拔、培养、激励那些能为企业核心竞争优势构建做出贡献的员工，可以更加有效地组合人才，便于企业集中优势资源用于最急需或对经营影响重大的能力培训和发展以实现企业的经营目标，建立了能力发展阶梯，便于企业内部人员的横向调动和发展，可以更有效地进行员工职业发展路径的规划。 岗位胜任力模型对企业非常重要。企业苦苦寻求人才，却找不到真正的人才。人才在寻求良好的平台，却找不到真正适合的平台，如果建立好了模型，那人才岂不是手到擒来，公司业绩也会不断上升。

数据库常用架构方案

数据库常用架构方案

一、数据库架构原则 (3) 二、常见的架构方案 (3) 方案一：主备架构，只有主库提供读写服务，备库冗余作故障转移用 (3) 方案二：双主架构，两个主库同时提供服务，负载均衡 (4) 方案三：主从架构，一主多从，读写分离 (5) 方案四：双主+主从架构，看似完美的方案 (6) 三、一致性解决方案 (7) 第一类：主库和从库一致性解决方案： (7) 第二类：DB和缓存一致性解决方案 (9) 四、总结 (11) 1、架构演变 (11) 2、个人见解 (11)

?高可用 ?高性能 ?一致性 ?扩展性 方案一：主备架构，只有主库提供读写服务，备库冗余作故障转移用 jdbc:mysql://vip:3306/xxdb 1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。 这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少，读 会先成为瓶颈，进而影响写性能。另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。 3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。

4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。 **5、可落地分析：**两点影响落地使用。第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。这也是通用的方案。第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。 方案二：双主架构，两个主库同时提供服务，负载均衡 jdbc:mysql://vip:3306/xxdb 1、高可用分析：高可用，一个主库挂了，不影响另一台主库提供服务。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写性能相比于方案一都得到提升，提升一倍。 3、一致性分析：存在数据一致性问题。请看下面的一致性解决方案。 4、扩展性分析：当然可以扩展成三主循环，但笔者不建议（会多一层数据同步，这样同步的时间会更长）。如果非得在数据库架构层面扩展的话，扩展为方案四。 5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，数据一致性问题，一致性解决方案可解决问题。第二，主键冲突问题，ID统一地由分布式ID生成服务来生成可解决问题。

大数据架构师岗位的具体职责表述

大数据架构师岗位的具体职责表述 大数据架构师需要负责指导开发人员完成数据模型规划建设、分析模型构建及分析呈现。以下是小编整理的大数据架构师岗位的具体职责表述。 大数据架构师岗位的具体职责表述1 职责： 1.负责公司新业务方向平台大数据基础架构的搭建及后期数据处理体系的升级和优化，不断提升系统的稳定性和效率。为公司未来方向性产品提供大数据底层平台的支持和保证。 2.负责制定大数据平台调用约束和规范; 3.负责大数据方向技术难题的解决，以及代码质量的把控;

4.作为大数据开发团队的leader,负责大数据系统平台开发 团队建设与人才梯队培养，分享技术经验，撰写相关技术文档指导和培训工程师。 任职要求： 1.热衷于大数据技术，并能平衡大数据性能、稳定性、扩展性多重要素进行设计和优化; 2.熟悉服务器基本知识，能够评估系统硬件性能瓶颈; 3.掌握Linux操作系统的配置，管理及优化，能够独立排查及解决操作系统层的各类问题，并能提供解决问题的理论依据; 4.精通Java服务器编程，熟悉JVM原理，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解; 5.精通elasticsearch、Redis、hadoop、Kafka、Zookeeper、Yarn、Hbase、Spark底层架构，熟悉原理、源码、集群部署，包括参数优化、Bug修复，贡献过代码或提交过bug者优先 6.具备数据中心资源管理、监控、调度等系统研发经验者优先，具备分布式系统研发经验者优先; 7.具有应用大数据技术处理的项目开发、维护超过两年的经验者优先; 8.具有良好的文档编写能力，可进行方案设计、架构设计。

大数据架构师岗位的具体职责表述2 职责： 1.负责过多个大数据项目的架构; 2.精通Hadoop、Spark, HBase等主流的大数据平台、精通各组件优化设计原理; 3.精通大数据实时流式处理的设计和应用; 3.熟悉大数据平台调优，具备大数据生产平台调优经验; 4.金融行业，运营商行业大数据架构经验更优; 5.研究大数据技术的最新发展，并引入到公司技术架构; 6.指导大数据工程师的日常工作，并培养技术骨干。 任职资格： 1.计算机相关专业本科或以上学历; 2.具有5年以上大数据相关开发经验; 3.具有2年以上带团队经验 4.对Hadoop/Hive/Spark/HBase/ES等等大数据常用技术有深刻理解，能够带领团队进行技术攻坚，完成中间件的实施、改造、调优;

超融合架构与融合架构对比分析

超融合架构与融合架构对比分析

1、“融合”架构的起源 “融合”架构最初的解决方案通常包括了服务器、SAN存储和网络（以太网或InfiniBand）。一般是由单一供应商提供的包括服务器、存储和网络在内的预集成、预验证的完整解决方案，这是最早的“融合”架构。其实这和传统的系统集成解决方案差不多。以前做解决方案，客户需要面对多家供应商，现在已转变为由单一供应商提供独立打包的、经过优化的产品和服务。 这种“融合”架构简化了系统安装和业务部署的过程，但传统SAN存储的扩展性和性能问题没有解决，管理性也没有得到根本的改进。 从技术角度，这种“融合”架构只是一种设备的集成，一体化交付，尽可能的“开箱即用”，可以简化系统部署和后续管理，帮助用户更快的构建洗头。但是，这种架构没有真正的实现融合，服务器还是服务器，存储还是存储。 为了解决传统SAN存储的性能和扩展性问题，一些厂商开始考虑采用X86服务器作为存储资源节点。以ORACLE的数据库一体机Exadata为例，它设有专门的存储节点，是基于X86服务器组合而成，采用横向扩展架构，利用存储节点具备的一定计算能力，将简单的查询下发到存储节点上执行，只返回少量结果数据，这样可以有效的提升存储系统效率，带宽可以随着存储节点的加入获得近乎线性的扩展。在存储网络上也没有采用SAN架构，而是在计算和存储节点之间统一使用高速的InfiniBand（IB）互联，消灭网络异构，提高数据库访问性能。这种架构是比较早的软件定义存储的模式。 随着互联网的发展，互联网公司的访问压力越来越大，为了解决这个问题，需要一种低成本，高性能而又具有灵活性的分布式处理架构。

某银行IT应用系统体系架构

某银行IT应用系统体系架构

1介绍 (9) 1.1文档目的 (9) 1.2目标 (9) 1.3范围 (9) 1.4目标读者 (9) 1.5假设 (9) 2应用体系架构的整体说明 (10) 2.1应用体系架构的定义 (10) 2.2对某银行IT战略的建议 (11) 2.2.1应用服务战略 (12) 2.2.2数据管理战略 (12) 2.2.3基础设施战略 (12) 2.2.4体系架构战略 (12) 2.3应用体系架构设计中的关键点 (13) 2.3.1银行的核心业务系统 (13) 2.3.2客户信息的管理 (14) 2.3.3企业应用系统集成（EAI） (15) 2.3.4管理信息系统 (17) 2.3.5合理的应用系统功能 (17) 2.3.6数据分布模式 (18) 2.3.7应用分布模式 (19) 2.3.8应引起关注的技术问题和技术管理问题 (20) 2.3.9IT规划的管理机制问题 (20) 3应用体系架构的整体设计 (22) 3.1应用体系架构的整体设计图 (22) 3.1.1应用体系架构中的系统功能和全行的应用需求的对应关系 (23) 3.1.2对核心业务体系系统的说明 (25) 3.1.3总行层面的系统总览 (27) 3.1.4一级分行层面的系统总览 (27) 4建议的转型计划大纲（待项目计划出） (29) 4.1某银行现有的应用系统和目标模式的差异分析 (29)

5.1核心业务系统核心层的目标功能 (30) 5.1.1系统的总体功能和特性 (30) 5.1.2客户信息管理功能 (30) 5.1.3帐户管理功能 (31) 5.1.4产品管理功能 (33) 5.1.5帐户交易管理功能 (34) 5.1.6报表管理功能 (35) 5.1.7出纳/分行交易管理功能 (36) 5.1.8管理和监控功能 (36) 5.1.9现金管理功能 (37) 5.1.10总帐功能 (37) 5.1.11应用安全管理功能 (38) 5.2核心业务系统的业务层的目标功能 (39) 5.2.1核算管理及账务体系 (39) 5.2.2内部资金管理 (41) 5.2.3结算管理 (41) 5.2.4银行卡业务的管理 (41) 5.2.5现金管理 (42) 5.2.6凭证管理 (42) 5.2.7国际结算 (43) 5.2.8对各级机构作业的支持 (43) 5.2.9营运风险控制体系 (44) 5.3金融产品提供 (46) 5.3.1 公司业务（仅包含帐户处理） (46) 5.3.2个人业务 (46) 5.3.3银行卡业务 (46) 5.3.4现金业务 (47) 5.3.5资金调度业务 (47) 5.3.6票据清算 (47) 5.3.7外汇买卖业务 (47) 5.3.8中间业务 (47)

分享一份阿里架构师 651 多个技术分支的脑图

分享一份阿里架构师651 多个技术分支的脑图 经常有大数据工程师问我，自己想往大数据架构师方向发展，问我应该怎么努力！ 其实，蹲上架构师的坑需要的是更高层次的开发构架设计能力。这时候，架构师技术能力的强弱、素质的高低直接关乎了软件项目的成败！所以，架构师要对开发技术非常非常了解，脑海中要有一个体系！ 多一点真诚，少一点套路！这里直接送给大家超全的大数据架构师技术体系地图！快速让大家对大数据架构师需要掌握的技术有所认识。 共651 个分支，展开后非常详细！

除了大纲，再给大家提供一些硬货视频吧！ 总之，要想成为一名合格的大数据架构师，掌握以上技术是必须的！大数据技术在各个行业内应用广泛，总体来看，数据对于各大公司来讲，是非常有价值的，市场对于大数据人才需求也是十分旺盛。只要你一直努力，年薪百万只是小目标！如果大家想深耕在这个行业，蹲上大数据架构师的坑，给大家推荐一门非常非常专业的课程——《大数据架构师》。 这门课程深度剖析了各个基础技术的源码(ZooKeeper、Hive、Spark、Flink、Hadoop等)，对这些基础技术知识动态的排列组合，形成大数据全局架构观，并深入讲述大数据全局架构设计的方方面面，打造真正满足企业万亿级海量数据规模的数据中台，赋能前台业务。

同时，在企业万亿级真实项目落地环节，采用高性能、高可用、高扩展的架构设计原则，技术上更是融合了企业级主流的离线架构和实时架构，带领大家构建PB级的大数据中台，真正落地“企业千亿级的数据仓库中台”，实现“企业级数据中心平台”，搞定“企业千亿级广告统一数据流智能分析平台”，掌握“企业级Hadoop平台全方位二次源码开发”，让学员面对企业各种海量复杂业务场景，给出优雅的大数据架构设计方案，从而真正成为企业级大数据架构师!