1，java开发 详细描述技术架构怎么写2，如何构建千万用户级别 后台数据库架构设计的思路3，mes的技术架构4，如何做好架构设计与写好架构设计的文档5，数据中台是什么1，java开发 详细描述技术架构怎么写 本书细致地分析了java数据结构、设计模式、算法和架构的基本知识，与读者一起在架构中体验设计模式和算法之美。本书内容新颖、知识全面、讲解详细，全书共分27章，内容循序渐进，并且逐一做到了深入剖析。技术架构 就是指你要做的模块 业务层、数据层和展示层都用的什么技术，然后用图形显示出来
2，如何构建千万用户级别 后台数据库架构设计的思路 (1). 一定要区分业务类型，可能达到千万用户级别的应用业务场景，可归类描述为： sns社交平台、sns社交游戏、即时通信im系统、电子商务、邮件系统、新闻门户网站等，这些不同类型的业务场景做法会不一样，主要是由他们业务性质决定，后续分析项中逐一描述；(2). 应用业务的核心kpi数值，产品每天的日活跃用户量大概多少？若是网站类型应用，还需要加入其他参数pv,uv等数据辅助决策，即时通信im的消息量，邮件系统的新增邮件数，sns社交平台的feeds量等核心数据；(3). 系统中每个用户可能产生的数据量大概多大，分固定部分，以及动态部分的方式统计分析，对非固定部分以参考值和结合实践跨度（注释：1年为硬性指标，2年为预期，3年可选，再长的时间段不考虑）的方式进行分析，然后预测出整个系统的用户锁产生的数据条数和数据容量大概的估值；做个web api然后从app发送http请求到这个api，api返回你要的数据。
3，mes的技术架构 mes在工厂综合自动化系统中起着中间层的作用——在mrp ii、erp系统产生的长期计划的指导下，mes根据底层控制系统采集的与生产有关的实时数据，对短期生产作业的计划调度、监控、资源配置和生产过程进行优化。那么，mes依靠哪些技术、模块实现这一目标？尤其是与erp、控制系统如何实现协作呢？作为一种计算机辅助生产管理系统，mes重要使命就是实现企业的连续信息流。它包含了许多功能模块。通过实践，mesa（mes国际联合会）归纳了十一个主要的mes功能模块，包括工序详细调度、资源分配和状态管理、生产单元分配、过程管理、人力资源管理、维护管理、质量管理、文档控制、产品跟踪和产品清单管理、性能分析和数据采集等模块。我知道中安鼎辉除了有mes系统这个的功能，同时可以实现企业供应链les(logistics execution system)、集团ges(group execution system)的构建和管理。衍生企业执行流程，全面提升企业的运行效率。并能从价值链的角度，去模拟企业价值链的价值活动，达到对价值链的全面关注和重点关注。还有idm—智能数字制造系统代表了国内目前先进的制造执行行业的理念、发展趋势和技术能力。最大的特点就是能与企业供应链执行完美集成。应用了多种软件技术和先进的设计理念，不仅实现了层次模型的创新性设计，而且在二次架构的的灵活性和可扩展性上，在云计算和soa(service oriented architecture)的实际应用中，都表现出了强大的生命力。
4，如何做好架构设计与写好架构设计的文档 2 一下是我的写文档的一些心得：现代架构设计文档的编写4+1 视图与 uml 软件架构设计已经逐渐成为现代软件开发过程的核心，然而能够清晰表明架构设计并不是一件容易的事，就面向对象开发而言， rup 的 4+1 视图已在架构设计的撰写中得到了广泛的应用和认可。对于 4+1 view 的描述有几个不同版本（或包含的视图不同，或视图的名称不同），文中以 philippe kruchten, november 1995 提出的 4+1 视图为准。4+1 视图包括：逻辑视图（ logic view ），开发视图（ develop view ），进程视图（ process view ），物理视图（ physical view ）和场景视图（ scenarios ）。视图间的关系4+1 视图不仅便于我们记录架构设计，实际上它也指导了我们进行架构设计活动的部分过程。通常我们选择 uml 来表现各种视图，以下列出了 uml 和各视图的对应关系4+1 视图 uml场景视图 use case逻辑视图 类图开发视图 类图，组件图进程视图 无完全对应部署视图 部署图在架构设计稳定中通常不会给出较多的用例描述，这些是在需求稳定中定义。但是往往架构文档会选择一些用例，列入文档中，这些用例和一些非功能性需求一起用以证明架构的有效和正确性。在逻辑视图中用例的实现是必不可少的一节，尽管架构设计更关注非功能性需求。融入 mda 的思想 对于逻辑视图和开发视图所应包含的内容常常会觉得很难区分两者间的明显界限。逻辑视图包含更多的分析模型与实现技术本身相关性应该较少，如业务对象模型及其扩展。而开发视图则会与实现技术紧密相关。随着 mda 思想的推广，在架构设计文档的撰写方面也产生了影响，我们不难把 mda 的 pim 和逻辑视图联系起来，而把 mda 中的 psm 和开发视图联系起来。在编写逻辑视图是我们应该描述与技术平台无关的模型，而开发视图则描述与实现技术平台相关的模型。如在逻辑视图中表现的某些实体类，我们会在开发视图中转换为 ejb 组件（实体 bean ）。这种做法不仅有利于我们编写架构设计文档，同时更是一种好的架构设计思考流程。 5，数据中台是什么 用一句话来简单的介绍，“数据中台是数据服务(data api)工厂”，数据中台的核心是data api。数据中台的规模和复杂程度都可大可小，企业要根据自身的业务去做选择，灵活地部署数据中台。现在支持按需自由组合、分步灵活部署实施的厂商有wakedata，希望可以帮到你。数据中台的核心是data api，起到连接前台和后台的作用，通过api的方式提供数据服务，而不是像以往那样直接把数据库给到前台，让前台开发自行使用数据。那么产生dataapi的过程，dataapi怎么可以产生得更快，data api怎么可以更加清晰，data api的数据质量怎么可以更好，这些就是需要围绕数据中台去构建的能力。（数据中台示意图）（wakedata数据中台架构）数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。中台的目标是提升效能、数据化运营、更好支持业务发展和创新，是多领域、多bu、多系统的负责协同。中台是平台化的自然演进，这种演进带来“去中心化“的组织模式，突出对能力复用、协调控制的能力，以及业务创新的差异化构建能力。扩展资料1，回归服务的本质－数据重用浙江移动已经将2000个基础模型作为所有数据服务开发的基础，这些基础模型做到了“书同文，车同轨”，无论应用的数据模型有多复杂，总是能溯源到2000张基础表，这奠定了数据核对和认知的基础，最大程度的避免了“重复数据抽取和维护带来的成本浪费。”2，数据中台需要不断的业务滋养在企业内，无论是专题、报表或取数，当前基本是烟囱式数据生产模式或者是项目制建设方式，必然导致数据知识得不到沉淀和持续发展，从而造成模型不能真正成为可重用的组件，无法支撑数据分析的快速响应和创新。其实，业务最不需要的就是模型的稳定，一个数据模型如果一味追求稳定不变，一定程度就是故步自封，这样的做法必然导致其他的新的类似的数据模型产生。数据模型不需要“稳定”，而需要不断的滋养，只有在滋养中才能从最初的字段单一到逐渐成长为企业最为宝贵的模型资产。3，数据中台是培育业务创新的土壤企业的数据创新一定要站在巨人的肩膀上，即从数据中台开始，不能总是从基础做起，数据中台是数据创新效率的保障。研究过机器学习的都知道，没有好的规整数据，数据准备的过程极其冗长，这也是数据仓库模型的一个核心价值所在，比如运营商中要获取3个月的arpu数据，如果没有融合模型的支撑，得自己从账单一层层汇总及关联，速度可想而知。4，数据中台是人才成长的摇篮原来新员工入职要获得成长，一是靠人带，二是找人问，三是自己登陆各种系统去看源代码，这样的学习比较支离破碎，其实很难了解全貌，无法知道什么东西对于企业是最重要的，获得的文档资料也往往也是过了时的。现在有了数据中台，很多成长问题就能解决，有了基础模型，新人可以系统的学习企业有哪些基本数据能力，o域数据的增加更是让其有更广阔的视野，有了融合模型，新人可以知道有哪些主题域，从主题域切入去全局的理解公司的业务概念，有了标签库，新人可以获得前人的所有智慧结晶，有了数据管理平台，新人能清晰的追溯数据、标签和应用的来龙去脉，所有的知识都是在线的，最新的，意味着新人的高起点。我也不太明白这个数据中台到底是指的是什么了？