云计算平台结构

---

一、云计算结构图（构建云端服务的基础架构）

随着云计算技术的不断发展，越来越多的企业开始将业务迁移到云端，以提高可靠性、灵活性和业务安全性。然而，要创建高效、可靠的云服务，需要完整的云计算基础设施。本文将介绍如何构建云计算基础设施来支持企业业务应用。

第一步：选择云计算平台

云计算平台是构建云服务的基础，因此选择一个合适的云计算平台非常重要。常见的云计算平台包括AWS、Azure、GoogleCloud等。这些平台提供多种云计算服务，如计算、存储、网络、安全等。您可以根据您公司的需求选择合适的服务。

第二步：创建云计算网络

创建云计算网络是创建云服务的重要一步。云计算网络必须支持高可用性、高安全性和高性能。常见的云计算网络架构包括VPC、VPN、CDN等。企业可以根据自己的需求选择合适的网络架构。

第三步：选择云存储

云存储是创建云服务的另一个重要组成部分。云计算存储必须支持高可靠性、高扩展性、高性能。常见的云计算存储包括对象存储、块存储、文件存储等。企业可以根据自己的需求选择合适的存储方式。

第四步：选择云计算安全

云计算安全是构建云服务的重要保障。云计算安全必须支持身份认证、访问控制、数据加密等功能。常见的云计算安全服务包括IAM、WAF、DDoS防护等。企业可以根据自己的需求选择合适的安全服务。

第五步：选择云计算

云计算是创建云服务的关键部分。云计算必须支持高可用性、高性能和高扩展性。常见的云计算服务包括虚拟机、容器、无服务器计算等。企业可以根据自己的需求选择合适的IT服务。

第六步：选择云计算监控

云计算监控是构建云服务的重要保障。云计算监控必须支持实时监控、自动报警、自动扩展等功能。常见的云计算监控服务包括CloudWatch、CloudTrail等。企业可以根据自己的需求选择合适的监控服务。

---

二、新一代云数据平台架构演进之路

浙江数信网络CTO袁攀峰分享了《新一代云数据平台的架构发展》，深入探讨了大数据发展的历史脉络和云数据平台的未来趋势。他指出，数据平台经历了从传统数据向云数据的演进，技术架构也从数据仓库向云原生架构转变，更强调云原生技术的灵活性和弹性。

在云计算与大数据的纠缠中，云数据平台的发展趋势呈现出多种特征。存储引擎不再单一，本地和云存储并存，Spark、Flink等计算引擎各具特色，满足多样化场景需求。在实时分析引擎领域，MPP架构引擎发展迅速，流集集成、Lambda-Kappa架构也各有所长。湖库一体化设计，实现数据统一存储，支持多场景分析。存储与计算分离架构增强了云架构的分离性，使数据管理更加灵活，适应多云环境。

平台的核心是灵活应对多驱动、多景的变化，并具备通过云端的数据安全管理能力，如隐私计算技术。技术架构设计要点包括：

总体架构：支持多种数据源，涵盖HDFS/对象存储和湖仓存储引擎的数据仓库，通过Yarn或K8S进行资源调度，包括驱动程序计算Hive、Flink、Spark等云数据操作系统核心提供元数据管理、统一调度、数据集成、隐私计算支持，开发治理平台实现全生命周期管理。
主要组件：统一元数据系统支持跨引擎管理，统一调度系统保证高并发稳定性和可扩展性。
调度系统：包括高效的协调器和执行器，支持多种任务类型并扩展性能。

帖子还提到了工业制造案例，例如Cyber​​Meta的定制大数据开发平台，以及数据分区策略、VPC部署、元数据管理等技术细节。此外，StarRocks、Doris等数据库在云部署方面各有优势，智能调度和自动化运维也成为重点。

新一代云数据平台不仅聚焦云原生特性，还涵盖存储、计算、安全以及跨云部署的综合解决方案，确保一流的、高-性能敏捷性。通过这些创新和实践，浙江数信网络正在引领云数据平台的未来发展，我们期待更多的企业在这一领域进行探索和应用。