数据沙箱技术架构设计（数据沙箱技术架构设计）

本篇文章给大家谈谈数据沙箱技术架构设计，以及数据沙箱技术架构设计对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数据沙箱技术架构设计的知识，其中也会对数据沙箱技术架构设计进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、什么是“沙箱”技术？
• 2、数据分析需要什么技术架构?
• 3、沙箱技术到底是什么？谁能用最直白的话写出来
• 4、怎样的架构设计才是真正的数据仓库架构

什么是“沙箱”技术？

所谓的沙箱技术，其实就是Sandboxie，360仅仅是挂名，这项核心技术并不是360自主研发的。更加不是首创，因为Sandboxie自带一个快捷方式，就是在沙盘中运行IE。
Sandboxie是一款专业的虚拟类软件，它的工作软件：通过重定向技术，把程序生成和修改的文件，定向到自身文件夹中。当然，这些数据的变更，包括注册表和一些系统的核心数据。通过加载自身的驱动来保护底层数据，属于驱动级别的保护。我个人是用Sandboxie来测试病毒的，在里面运行病毒可以说也是安全操作。
在360浏览器的文件夹中（桌面快捷方式的目标的上一级路径，除了浏览器程序之外还有一个文件夹），你可以找到Sandboxie的安全程序，以及调出它的程序控制台SbieCtrl.exe。版本是英文的，但官方有中文版。
360浏览器为什么安全？不是因为它是360的产品，也不是因为它的浏览器程序是The World，也不是什么扫描检查。是因为Sandoxie这个软件。

数据分析需要什么技术架构?

1、数据收集模块

主要负责收集各种数据源的数据，包括日志文件、网络请求、数据库、消息队列等，并将这些数据转换为文件或者消息向后传递。

2、数据转存模块

主要负责将数据定时传递到分布式存储或者实时传递给下游的数据处理程序。

3、ETL模块

主要负责数据的清洗、格式和内容的处理和转换、数据分级分拣、加载至数据仓库等。

4、数据仓库模块

这是整个架构的核心，数据仓库是数据有组织的集中存储的地方，负责数据的存取和管理。

5、元数据管理模块

主要负责记录和约束数据仓库中数据的含义和格式，控制着数据的生命周期和数据质量。

6、分析引擎模块

数据分析师交互最多的模块，主要负责执行各种分析语句或代码，完成各种分析任务。

7、作业管理与调度模块

负责分析作业的管理和定时调度，包括作业的增删改查、查看修改历史、设置调度定时和执行引擎等。

8、资源分配与调度模块

主要负责在多作业同时运行的场景下，有效协调和分配集群的资源，使资源利用率最大化。

沙箱技术到底是什么？谁能用最直白的话写出来

现实中的沙箱，是一种儿童玩具，类如KFC中一个装满小球的容器，儿童可以在随意玩耍，起到保护儿童的作用。（也可以理解为一种安全环境）。同样在网络技术中也是一种按照安全策略限制程序行为的执行环境。
近年来，随着网络安全问题的日益突出，人们更多的将沙箱技术应用于网上冲浪方面。从技术实现角度而言，就是从原有的阻止疑程序对系统访问，转变成将可疑程序对磁盘、注册表等的访问重定向到指定
文件夹下，从而消除对系统的危害。
所谓的沙箱技术，其实就是Sandboxie，360仅仅是挂名，这项核心技术并不是360自主研发的。更加不是首创，因为Sandboxie自带一个快捷方式，就是在沙盘中运行IE。 Sandboxie是一款专业的虚拟类软件，它的工作软件：通过重定向技术，把程序生成和修改的文件，定向到自身文件夹中。当然，这些数据的变更，包括注册表和一些系统的核心数据。通过加载自身的驱动来保护底层数据，属于驱动级别的保护。我个人是用Sandboxie来测试病毒的，在里面运行病毒可以说也是安全操作。 在360浏览器的文件夹中（桌面快捷方式的目标的上一级路径，除了浏览器程序之外还有一个文件夹），你可以找到Sandboxie的安全程序，以及调出它的程序控制台SbieCtrl.exe。版本是英文的，但官方有中文版。 360浏览器为什么安全？不是因为它是360的产品，也不是因为它的浏览器程序是The World，也不是什么扫描检查。是因为Sandboxie这个软件
如金山的沙箱 PC保鲜盒的沙箱

怎样的架构设计才是真正的数据仓库架构

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。
先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；

提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；

为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；

为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；

分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；

开发数据产品，直接或间接为公司盈利；

建设开放数据平台，开放公司数据；

。。。。。。

上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；
其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；
建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。
整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：

请点击输入图片描述

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逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
我们从下往上看：
数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。
数据源的种类比较多：

网站日志：

作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，
一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；

业务数据库：

业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX -和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。
当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS。

来自于Ftp/Http的数据源：

有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求；

其他数据源：

比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成；
数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。
离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；
当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》
实时计算部分，后面单独说。
数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；
前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。
另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。
数据应用

业务产品

业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；

报表

同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；

即席查询

即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；
这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。
即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。
当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。

OLAP

目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；
这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；
比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。

其它数据接口

这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。
实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。
 我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。
做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。
任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；
这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。
前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。
总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。 关于数据沙箱技术架构设计和数据沙箱技术架构设计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。 数据沙箱技术架构设计的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据沙箱技术架构设计、数据沙箱技术架构设计的信息别忘了在本站进行查找喔。

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