CN114553865A - 异构混合云系统架构设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开的一种异构混合云系统架构设计方法，体系结构开放，相互兼容，布局形态灵活可裁剪，易于工程实现，本发明通过下述技术方案实现：在网‑云‑边‑端体系架构下，以总体架构设计能力为牵引，设计端系统与公共云数据中心的异构混合云平台，通过公共云数据中心、n个端系统横向一体化集成，构造端系统与公共云数据中心一体化集成异构混合云平台；根据业务需要，在大数据计算引擎上进行数据融合分析计算，将具备共享的相关成果推送至数据中心或现役系统，建构建跨端系统与公共数据中心通信的训练迁移模型，以原子组件形式将训练迁移模型统一发布到数据中心算法模型库，实现端系统异构资源向外提供检索访问的多个一级功能包的联合数据服务。

Description

异构混合云系统架构设计方法

技术领域

本发明涉及大数据架构异构混合云系统技术领域，一种“网-云-边-端”体系架构下的异构混合云系统架构设计方法。

技术背景

随着以云计算、大数据、人工智能为代表的新兴信息技术发展，可以将大数据、云计算等数字科技快速赋能给各行各业，是数字经济的重要载体。支撑数字经济产业变革发展的基础架构是“网-云-边-端”。“网”则是高速安全的数据传输网络，“云”即云计算，“边”即边缘计算，“端”即设备终端。所谓边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供服务。边缘计算与云计算的区别在于，一个将计算能力下沉，一个将计算能力集中在云端。在边缘网络就近部署计算、存储、分流、大数据分析等功能，实现业务本地化、分布式处理，提升网络数据处理效率，满足终端用户本地化的体验，满足垂直行业网络低时延、近端实时计算、实时反馈、数据安全管控等诉求。边缘计算的业务实现是“网络+硬件+软件”协同的生态系统，在软件层面是具备边缘计算能力的开放式平台。边缘节点实现形式主要通过边缘数据中心、边缘服务器存储将算法送到靠近终端侧对数据进行处理分析，以计算为主，需要长期保存的数据会通过网络传回数据中心保存，边云协同依赖的是以云为核心的网络架构。面对复杂的业务环境，单纯的公有云或私有云都无法全面满足业务创新的需求。

混合云一般性定义为多个云之间互联的IT架构。目前多数企业的基础架构正在从传统架构向私有云和公有云结合，或者混合云的形态转移。“云—边—端”利用各地原有的接入网资源，实现整体资源布局。混合云的形式主要有：公有云之间的混合，私有云之间的混合，公有云和私有云的混合，有云和传统IT的混合。目前，混合云在不同行业面临实施落地困难，重要原因是在基础架构的云化方面，并没有一个标准，而混合云的价值在于通过连通两个或多个云，尽可能屏蔽它们之间的差异，从而达到对公有云的高效利用。混合云作为一个覆盖私有云、专有云、公有云的云计算综合体，在带来单一云形态所不具备的优越性的同时，也为业务的架构设计及实施部署提出了更高的要求。

随着通信网络的发展，令更多具有数据采集功能的终端设备接入网络，产生了海量数据。它们所产生的数据，与互联网上的数据、企业信息化产生的数据相结合，就形成了海量的行业大数据，大数据的“数据大、数据杂，带来存储难、管理难、运用难等困难问题，既是数据增值挖掘工作的瓶颈，也是尖锐技术挑战。因此，以虚拟化为基础、以网云为纽带，设计全面整合各类资源的混合云系统，是数字经济基础体系架构在行业落地热门研究方向。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术存在的不足之处，在大数据领域“网-云-边-端”体系设计下，针对各方向、各单位的数据壁垒，构建满足用户本区域、本方向、本专业特色的大数据应用生态环境构建需求，同时考虑系统的整体安全可控问题，提供一种具有体系结构开放，相互兼容，布局形态灵活可裁剪，易于工程实现，快速、稳定、便捷、安全、经济的异构混合云系统架构设计方法。

为实现上述目的，本发明的技术方案是，一种异构混合云系统架构设计方法，其特征在于包括如下步骤：

设计端系统与公共云数据中心的异构混合云平台

在“网-云-边-端”体系架构下，以总体架构设计能力为牵引，采用开放式体系结构，构建与现役系统联合的，为用户单位提供协同创新和跨域共享的云数据中心系统、云和数据安全防护系统、运控运维系统，与数据中心异构指令集相互兼容的n个端系统，设计端系统与公共数据中心统一的联合资源服务环境，实现端系统与公共数据中心云资源混合编排，将现役系统本地数据接入汇集至端系统，端系统用户根据业务需要，通过数据统一交换完成与数据中心私有数据或共享数据的联合交换，并统一存储至端系统大数据存储库中，通过跨域异构计算引擎统一调度集成，构建一站式大数据开发应用环境，基于容器与芯片指令集实现强耦合绑定关系，将端系统开发的分析应用成果平滑迁移至公共云中心，构造端系统与公共云数据中心具有本区域、本方向、本专业特色异构混合云平台；

造端系统与公共云数据中心的一体化业务混合云

n个端系统采用与公共云数据中心异构基础云平台架构，将端系统弹性云资源基础硬件指令集架构设计为同公共数据中心指令集架构保持一致，通过公共云数据中心、n个端系统横向一体化集成，n个端系统以多租户方式统一管控公共云数据中心异构租户资源空间，实现用户账户互通、网络资源互通、资源管理互通，达成端系统异构资源统一管理、统一调配，构建端系统与公共数据中心全域数据资源编目视图，实现端系统与公共数据中心数据高效传输、透明访问，向外提供全域数据联邦检索访问的联合数据服务,实现公共云对端系统在资源、数据、服务方面的支撑，构建端系统与公共云数据中心一体化业务混合云；

构建跨端系统与公共数据中心通信的训练迁移模型

在端系统开发、测试调优、适配封装基础通用算法、机器学习训练迁移模型，以原子组件形式将训练迁移模型统一发布到数据中心算法模型库，构建一站式大数据开发和跨异构计算引擎的统一编排调度环境，实现端系统与数据中心从模型开发、数据开发、生产流程混合编排调度、任务发布全流程“无编程、可拖拽”的一站式大数据开发，根据业务需要，在大数据计算引擎上进行数据融合分析计算，将混合编排计算任务调度分发到端系统、公共数据中心多种分布式计算集群中实时流计算引擎、内存计算引擎、离线批处理引擎上运行，将具备共享的分析计算成果推送至公共数据中心或现役系统；

本发明相比于现有技术具有如下有益效果：

本发明以大数据领域“网-云-边-端”体系设计及总体架构设计能力为牵引，基于构建端用户与公共云数据中心及相关现役系统协同创新和跨域共享，具有端用户本区域、本方向、本专业特色的大数据应用生态环境需求，围绕大数据领域“网-云-边-端”体系设计及总体架构设计能力为牵引，能够打造端系统与公共数据中心系统及相关现役装备协同创新和跨域共享，具有用户本区域、本方向、本专业特色的大数据应用环境生态，实现与数据中心、现役系统构造一体化业务混合云构建，为各级各类用户高效利用数据中心资源和服务提供渠道和环境，与现有技术相比具有三类有益效果：

a.端系统与中心联合数据开发模式

本发明本地数据接入汇集相关现役系统数据至端系统，并统一存储至端系统大数据存储库中。端系统用户可以根据业务需要通过数据统一交换完成与数据中心私有数据或共享数据的联合交换。业务用户基于端系统提供统一的数据质量管理、数据编目管理、数据申请授权等数据管理工具完成对本地数据及数据中心私有数据、共享数据的统一管理功能。由于端系统开发应用服务向数据中心平滑透明迁移能力，当前该能力主要基于容器技术实现，而容器技术与芯片指令集具有强耦合绑定关系，因此端系统弹性云资源硬件设计应同数据中心基本保持一致。开发用户基于端系统本地数据、数据中心数据开展联合数据分析开发与数据生产工作。端系统基于联合生产的数据产品及数据中心数据服务接口，对外提供统一的快速、稳定、便捷、安全、经济的联合数据服务。

b.端系统与中心联合应用开发模式

本发明采用端系统与数据中心异构云资源服务在云资源统一集成标准规范的约束下，通过一体化集成实现与数据中心用户账户互通、网络资源互通、资源管理互通，达成端系统异构资源统一管理、统一调配。端系统与数据中心的异构混合云构建集成，包括资源管理、账户集成资源数据集成三个层面。成功突破数据模型建立、资源数据映射、端系统与数据中心资源数据同步机制、端系统操作级联设计、逻辑操作与真实操作区分和API调用范围控制统一集成技术。专业应用开发支撑，为满足本单位用户的开发需求，一方面端系统专业应用开发支撑与公共数据中心的业务开发支撑系统进行有效衔接，使得数据中心业务支撑系统提供的相关开发工具可以支撑端系统本地开发；另一方面与数据资源服务进行集成，使其提供的数据资源服务能直接发布到应用开发支撑环境中，建立本单位联合开放式的众筹开发平台，以支撑用户的应用众创。

端系统与中心联合资源服务模式

本发明端系统与数据中心混合资源编排实现大数据端系统与数据中心云资源混合编排调度，支撑用户个性应用App一键式发布部署及持续集成，端系统本地应用向数据中心平滑透明迁移。对端系统资源、数据中心申请资源、现役系统的异构资源以多租户方式进行统一管控。在统一的资源管控下，端系统可以统一调配本地资源和数据中心租户资源，用户可以通过资源的调配，灵活扩充计算、存储等资源，系统可以基于用户的实际使用情况动态调配相应的计算、存储等资源。

本发明采用跨域联邦数据检索实现三类数据检索关键技术工程化，成功突破大数据端系统与数据中心三大关键技术问题，一是数据视图统一维护问题，包含库表、权限、状态等多种元数据信息维护以及多种数据适配组件管理；二是跨库表、跨域实现多数据引擎检索融合问题；三是数据高效传输、透明访问以及结果数据的合并、排序、缓存问题。

本发明在跨端系统与中心开放式大数据分析开发环境构建中，端系统面向各种业务提供覆盖用户从算法开发、数据开发、生产流程编排、任务调度、任务发布等全流程“无编程、可拖拽”的一站式大数据开发环境，实现了可视化便捷开发，降低用户基于大数据平台完成数据分析开发的门槛，通过提供一站式大数据开发环境和跨域异构计算引擎的统一调度，以满足用户个性化的业务需求，支撑高质量、高可靠且便捷易用的大数据分析开发。该设计方法还可以采用申威+ARM混合指令集架构设计，推动以自主关键软硬件为基本支撑的新型业务体系与数据处理流程模式演进发展，具有体系结构开放，相互兼容，布局形态灵活可裁剪，易于工程实现等优点。

本发明在数据服务方面，可以通过端系统与公共数据中心数据视图统一维护，包含库表、权限、状态等多种元数据信息维护与数据适配组件管理，跨库表、跨域多数据引擎检索融合，以及端与公共云中心数据高效传输、透明访问，结果数据的合并、排序、缓存，实现端系统与中心跨域联邦数据检索访问；

在数据开发服务层面，可以通过提供一站式大数据开发环境和跨域异构计算引擎的统一调度，端系统面向各种业务提供覆盖用户从算法开发、数据开发、生产流程编排、任务调度、任务发布等全流程“无编程、可拖拽”的一站式大数据开发环境，实现可视化便捷开发，降低用户基于大数据平台完成数据分析开发的门槛，以满足用户个性化的业务需求，支撑高质量、高可靠且便捷易用的大数据分析开发；

在应用开发服务方面，可以通过端系统与公共云数据中心混合云资源编排，实现大数据端系统与数据中心云资源混合编排调度，可以基于端系统与中心指令集同构设计，采用容器技术实现用户个性应用App一键式发布部署及持续集成，端系统本地应用透明平滑向公共云数据中心迁移。具备了与云数据中心系统、云和数据安全防护系统、运控运维系统、现役系统联合，共同为用户单位提供协同创新和跨域共享，构建具有本区域、本方向、本专业特色的应用环境。适用于各种环境下的混合云系统架构设计。

附图说明

为了更清楚地理解本发明，现将通过参照附图来描述本发明，其中：

图1是本发明异构混合云系统架构的混合云系统布局示意图；

图2是异构混合指令集云系统架构组成图；

图3是异构混合指令集云系统架构基础资源服务设计示意图；

图4是异构混合云系统联合业务应用模式示意图；

图5是异构混合云系统总体集成设计示意图；

图6是异构混合云系统业务应用集成与数据流转示意图。

下面将结合附图对本发明的实施进行进一步具体的描述。

具体实施方式

参阅图1。根据本发明，

设计端系统与公共云数据中心的异构混合云平台

在“网-云-边-端”体系架构下，以总体架构设计能力为牵引，采用开放式体系结构，构建与现役系统联合的，为用户单位提供协同创新和跨域共享的云数据中心系统、云和数据安全防护系统、运控运维系统，与数据中心异构指令集相互兼容的n个端系统，设计端系统与公共数据中心统一的联合资源服务环境，实现端系统与公共数据中心云资源混合编排，将现役系统本地数据接入汇集至端系统，端系统用户根据业务需要，通过数据统一交换完成与数据中心私有数据或共享数据的联合交换，并统一存储至端系统大数据存储库中，通过跨域异构计算引擎统一调度集成，构建一站式大数据开发应用环境，基于容器与芯片指令集实现强耦合绑定关系，将端系统开发的分析应用成果平滑迁移至公共云中心，构造端系统与公共云数据中心具有本区域、本方向、本专业特色异构混合云平台；

造端系统与公共云数据中心的一体化业务混合云

n个端系统采用与公共云数据中心异构基础云平台架构，将端系统弹性云资源基础硬件指令集架构设计为同公共数据中心指令集架构保持一致，通过公共云数据中心、n个端系统横向一体化集成，n个端系统以多租户方式统一管控公共云数据中心异构租户资源空间，实现用户账户互通、网络资源互通、资源管理互通，达成端系统异构资源统一管理、统一调配，构建端系统与公共数据中心全域数据资源编目视图，实现端系统与公共数据中心数据高效传输、透明访问，向外提供全域数据联邦检索访问的联合数据服务,实现公共云对端系统在资源、数据、服务方面的支撑，构建端系统与公共云数据中心一体化业务混合云；

构建跨端系统与公共数据中心通信的训练迁移模型

在端系统开发、测试调优、适配封装基础通用算法、机器学习训练迁移模型，以原子组件形式将训练迁移模型统一发布到数据中心算法模型库，构建一站式大数据开发和跨异构计算引擎的统一编排调度环境，实现端系统与数据中心从模型开发、数据开发、生产流程混合编排调度、任务发布全流程“无编程、可拖拽”的一站式大数据开发，根据业务需要，在大数据计算引擎上进行数据融合分析计算，将混合编排计算任务调度分发到端系统、公共数据中心多种分布式计算集群中实时流计算引擎、内存计算引擎、离线批处理引擎上运行，将具备共享的分析计算成果推送至公共数据中心或现役系统；

异构混合云系统包括：云数据中心系统、云和数据安全防护系统、运控运维系统，输出本地业务应用数据、专业数据分析的1…n个端系统，其中，云数据中心系统、云和数据安全防护系统包含多个业务应用、数据生产治理与综合服务、众创开发支撑环境，统一的安全运控和联合资源环境；云数据中心系统通过运控运维系统和网络支撑与数据安全防护系统与业务开发支撑系统、数据资源服务系统、大数据计算服务系统、数据存储组织管理系统和基础资源云操作系统进行通信，基础云操作系统提供基础云资源与跨域资源服务支撑，数据存储组织管理系统提供大数据存储与数据组织管理，大数据计算服务系统提供实时、离线计算能力，数据资源服务系统提供数据中心的全源全域数据资源服务，业务开发支撑系统提供智能处理工具和服务管理服务，运控运维系统完成系统资源申请分配、资源动态调配、统一运维监视、系统运行情况管理，网络支撑与安全防护系统提供端系统和公共数据中心间的可靠安全连接。

在异构混合云系统中，端系统与公共数据中心在系统资源、数据资源、数据生产、业务开发支撑等方面联合，共同为用户单位提供协同创新和跨域共享，构建具有本区域、本方向、本专业特色的应用环境，提高针对各方向、领域、专业的用户的业务支撑能力。

端系统通过联合应用开发服务，联合数据开发服务、联合数据资源服务，提供云和端一体化的资源使用视图，形成资源联合动态调配能力；通过数据生产能力联合，提供云数据中心系统和端系统的数据资源统一导航、数据联合检索/搜索等服务，形成统一的数据分析环境，以及统一的数据服务生产和集成平台；通过应用联合，形成一体化应用开发支撑环境，使端系统用户可以按照端系统大数据计算存储资源、基础云资，源授权、无障碍使用云数据中心系统的应用资源，同时向公共数据中心共享端系统用户的各类专业服务。

端系统根据已建应用系统芯片指令集，基于ARM技术的微处理器设计ARM指令集+申威指令集+X86指令集混合指令集，云数数据中心根据业务数据采集边节点，以最小化申威6A方式，建设申威指令集+X86指令集负面清单，端系统结合云数据中心系统构建异构混合指令集云系统架构。

参阅图2。异构混合指令集云系统架构包括：基础设施、资源服务层、数据服务层、开发支撑服务层、应用服务层、统一运控运维管理单元、标准规范单元，其中，基础设施包括：为端系统提供基础硬件支撑的服务器、存储设备、时统设备、网络设备、安全设备等硬件资源；

资源服务层包括：达成数据中心用户账户互通、网络资源互通、资源管理互通的公共数据中心租户大数据计算存储资源，公共数据中心行业租户基础云资源，达成端系统异构资源统一管理、统一调配，端系统本地云资源不足时，向数据中心申请使用弹性计算、容器技术、对象存储、负载均衡的本地端系统数据计算存储资源、端系统基础云资源和现役资源等云资源。

数据服务层包括：为分析开发、业务应用开发提供数据管理、数据资源目录、数据资源方向、专业数据检索，数据搜索的跨环境数据资源服务资源，为数据分析开发及业务应用开发提供数据汇集接入、跨域数据集成交换，数据中心授权数据、数据中心端租户数据，端系统数据、现役私有云数据服务的跨环境数据集成交换服务数据资源。

开发支撑服务层包括：为专业领域提供一体化应用开发环境，应用运行环境、应用市场、服务集成的联合应用数据开发服务单元，为业务模型建模。大数据开发集成环境和算法编排训练引擎的联合应用开发服务单元，为业务探索分析、多维统计分析和数据可视化的联合数据分析服务单元，联合应用数据开发服务单元和联合数据分析服务单元可根据业务需要将公共数据中心模型/算法、端系统分析模型/算法、现役系统模型算法分析服务调度到端系统、公共数据中心系统或现役系统的大数据计算引擎上进行数据融合分析计算，为本地业务应用公共向数据中心无缝迁移提供支撑。

应用服务层包括：提供应用端系统应用统一入口，并根据用户角色及权限定制个性化服务门户首页，数据中心应用、端系统和现役系统应用的端系统统一门户单元。

统一运维管理对端系统与数据中心云系统、安全防护系统进行集成对接，为端系统提供统一用户账号体系、统一权限管理、统一运控运维和统一安全防护平台业务服务运维及安全防护。

标准规范包括：云服务标准、大数据存储类标准、大数据计算类标准、运控管理类标准、安全防护系统标准，根据现役系统文件数据传输交换要求、数据组织与分析类要求、数据服务管理类要求、业务应用集成类要求，为各类用户在端系统进行数据分析开发及业务应用提供标准规范指导。

参阅图3。异构混合指令集云系统架构基础资源服务设计中，端系统与数据中心系统异构指令集相互兼容应用服务层、开发支撑服务层和数据服务层一体化集成特征和现役系统应用需求，基于兼容性和扩展性，通过系统运维管理单元统一用户租户、统一权限管理，将涉及到的交互接口和信息流程进行比较，统一纳入端系统基础平台总体架构设计中，实现端系统与公共数据中心云平台一体化集成特征。

端系统基础平台包括：基础资源服务层和基础设施资源，基础资源服务层对外提供大数据资源池服务及虚拟化云资源池服务，大数据资源池服务采用基于ARM指令集自主可控产品架构，选用商业大数据基础产品及服务化管理组件，利用分布式文件系统、安全管理、大数据服务HDS、分布式并行处理架构MPP服务ADS，将计算、存储和网络等基础硬件资源，以逻辑方式形成离线计算引擎、实时流计算引擎、列式存储数据离线库、全文库、MPP库等基础资源池层，依据离线计算引擎、API计算引擎，调用各种资源、服务，形成端系统大数据资源池。配置可用性、安全合规ManageOne公有云/专有云/混合云云存储桌面云物理基础架构，统一资源管理平台，以云服务自动化管理和资源智能运维为核心，对云资源和云服务进行统一管理实现异步架构，提供计算资源和存储资源。ManageOne提供全面开放的完整API，支持端系统与数据中心系统系统快速整体集成，通过服务自动化方式提供大数据资源池统一服务视图和统一运营门户、服务目录及大数据资源服务化，并通过统一的资源申请和审批实现的资源申请、审批、自动化发放异构混合云管、混合资源编的排虚拟化资源服务，利用弹性计算，容器云、虚拟专有网络路由、安全策略负载均衡公共数据中心租户资源。

云资源池服务基于申威指令集，选用国产化IAAS云服务、异构混合云管、混合资源编排组件，提供包括弹性云主机、云硬盘、虚拟专用网络、虚拟负载均衡器、容器云等服务。异构混合云管对数据中心异构云资源资源、端系统本地云资源、现役系统云资源统一纳管和运维监视，提供各类虚拟化资源池服务的统一运营门户、服务目录及资源服务化使用申请，通过统一的资源申请和审批平台实现的资源申请、审批、自动化发放。混合资源编排提供统一的云服务资源编排功能，实现对数据中心云服务资源、端系统云服务资源、现役云资源的统一资源编排，通过加载容器编排调度框架实现端系统业务应用服务的统一编排与调度。

基础设施采用通用ARM服务器、通用ARM存储服务器和通用网络交换设备存储端系统基础设施云资源池和ARM指令集，端系统基础设施云资源池基于申威指令集，通用SW服务器、安全设备与公共数据中心基础设施资源指令集、X86保持同构，实现端系统编排的业务应用服务平滑透明向数据中心迁移。

参阅图4。异构混合云系统联合业务应用模式基于端系统本地环境，开展联合业务应用开发，联合数据服务、联合数据开发及数据管理，与公共云数据中心环境联合业务应用模式，业务应用模式包括以下部分：数据管理、联合数据开发、联合数据服务开发和联合业务应用开发，在数据管理中，根据接入数据汇集的数据存储，基于端系统构建用户本地数据或数据中心私有数据、授权共享数据视图，完成对数据资源的统一数据质量校验，统一数据资源编目管理，根据端系统本地用户数据申请完成对数据授权管理，通过数据统一交换和模型算法任务调度，对公共云数据中心进行数据存储组织管理，联合编目端系统本地数据，生产完成数据产品数据，通过数据统一交共享至公共云数据中心，数据中心私有租户数据、授权共享数据根据端系统业务需要调度至端系统存储。

在联合数据服务开发中，开发用户基于端系统本地数据完成模型算法任务调度大数据共性计算，编排训练及测试调优工作，建立并训练调优后的算法模型，将基于端系统业务生产数据与数据中心生产数据，发布至公共云数据中心，供数据中心开发人员共享使用。

端系统开发人员根据业务用户数据产品需求，在端系统本地环境或公共云数据中心环境，基于端系统业务生产数据与公共云数据中心生产数据，选用本地算法模型或订阅公共云数据中心算法模型，开展业务流程数据开发及测试工作，并进行融合编排，编排任务，向公共云数据中心联合调度开发，完成业务工作流程与数据中心业务流程。

在联合数据服务中，业务用户在端系统开展本地现役系统数据、分析成果数据，利用公共云数据中心授权共享数据的全域数据资源，通过联合检索与搜索、跨域搜索、联邦检索，以及多维业务指标统计分析工作，元数据服务、原始数据服务，数据资源服务，实现端系统本地与公共云数据中心联合数据服务。

在联合业务应用开发中，业务应用开发人员获取开发需求后，通过端系统提供的业务应用开发环境完成应用开发、测试集成、部署运行、应用发布活动，完成与公共云数据中心开发资源联合共享，通过应用迁移共享数据中心数据服务系统元数据服务和原始数据服务，联合共享开发完成后的应用经注册发布、审核，通过后发布至应用市场中，供业务分析人员订阅下载使用。

参阅图5。在异构混合云系统总体集成设计中，端系统基于公共数据中心环境，现役系统，在资源服务层、数据服务层、开发服务层、应用服务层，以及安全防护系统横向集成贯通，实现系统整体统一用户账号、组织机构、租户资源隔离、角色权限管控、身份单点认证及登陆集成，并通过开发流、数据流、运控流完成包括数据接入汇集、本地数据分析开发、联合数据分析开发、本地业务应用开发、应用服务迁移、统一系统运控运维等关键业务流程集成。

在资源服务层横向集成中，完成公共数据服务中心环境公共数据中心云租户资源类组件、端系统基础云平台资源环境与基础云操作系统、数据租户云资源类组件、端系统云资源环境和现役系统云资源集成、跨域传输组件集成和安全保密横向集成；

在数据服务层横向成集中，完成公共数据服务中心环境公共数据中心服务、数据存储系统组织管理集成，以及与公共数据中心服务型号中元数据服务、原始数据服务、数据订阅分发服务集成端系统数据资源服务、现役系统服务接口、数据统一访问集成；

在开发服务层横向集成中，完成公共数据服务中心环境应用迁移共享、服务注册发布、计算引擎联合调度，算法/模型共享数据开发服务横向集成、端系统开发支撑服务应用开发服务横向集成，与现役系统开发云数据开发服务横向集成，测试公共数据中心离线计算引擎，实时流调用计算引擎、分布式消息总线等的集成；

在应用开发服务层横向集成中，完成公共数据服务中心环境公共数据服务中心门户、端系统门户、与现役系统应用上云开发支撑系统开发环境集成，实现统一门户服务集成及应用服务迁移集成；

安全防护系统集成实现基于数字证书令牌的用户身份认证、单点登录和安全保密横向集成。

参阅图6。在异构混合云系统业务应用集成与数据流转设计中，在公共云数据中心部署基础云资源操作系统、共享数据资源管理系统、业务开发支撑系统、网络支撑与安全防护系统、运控运维系统，公共云数据中心通过公共云数据中心网络虚拟专有云(VPC)，以租户形式划分公共空间租户VPC、n个专业租户空间VPC。公共空间租户VPC汇聚行业统筹建设的各来源、不同类型业务系统的行业全域全源业务数据与原始数据，n个专业租户空间为专业数据分析用户单位提供专业数据组织存储、大数据计算分析、应用部署运行租户环境，并通过数据资源服务、运控运维系统授权访问，获取公共域空间专业领域相关业务元数据、原始数据。

n个端系统通过虚拟专有云业务单位网络(VPC)，以租户形式划分为公共空间租户VPC、业务应用租户VPC，其中，公共空间租户业务分析VPC作为端系统与公共数据中心专业租户VPC数据交互与控制纽带，端系统公共VPC打通公共数据中心对用户单位本地在资源、数据、服务方面支援，并为端系统业务应用VPC中部署典型应用提供基础服务，业务分析VPC应用集成端系统基础设施资源服务、身份认证与单点登录服务、访问控制与权限管理等基础服务，以及公共空间VPC中跨域数据搜索、跨域数据检索、跨域原始业务数据服务调度、跨域计算服务、跨域数据集成交换服务数据流转调度服务，开展跨域多源多域数据分析利用，通过内网业务系统、私有敏感数据网闸，以及来自公共数据中心网络跨域数据搜索/检索、数据按需流转调度、跨域数据访问和数据订阅分发服务，完成数据接入服务和跨域数据资源服务。

以上所述的仅是本发明的优选实施实例。应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干变形和改进，比如通过实际结构的调整变化，也可推广到其他系统领域的应用平台，这些变更和改变都应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种异构混合云系统架构设计方法，其特征在于包括如下步骤：

设计端系统与公共云数据中心的异构混合云平台

在“网-云-边-端”体系架构下，以总体架构设计能力为牵引，采用开放式体系结构，构建与现役系统联合的，为用户单位提供协同创新和跨域共享的云数据中心系统、云和数据安全防护系统、运控运维系统，与数据中心异构指令集相互兼容的n个端系统，设计端系统与公共数据中心统一的联合资源服务环境，实现端系统与公共数据中心云资源混合编排，将现役系统本地数据接入汇集至端系统，端系统用户根据业务需要，通过数据统一交换完成与数据中心私有数据或共享数据的联合交换，并统一存储至端系统大数据存储库中，通过跨域异构计算引擎统一调度集成，构建一站式大数据开发应用环境，基于容器与芯片指令集实现强耦合绑定关系，将端系统开发的分析应用成果平滑迁移至公共云中心，构造端系统与公共云数据中心具有本区域、本方向、本专业特色异构混合云平台；

造端系统与公共云数据中心的一体化业务混合云

n个端系统采用与公共云数据中心异构基础云平台架构，将端系统弹性云资源基础硬件指令集架构设计为同公共数据中心指令集架构保持一致，通过公共云数据中心、n个端系统横向一体化集成，n个端系统以多租户方式统一管控公共云数据中心异构租户资源空间，实现用户账户互通、网络资源互通、资源管理互通，达成端系统异构资源统一管理、统一调配，构建端系统与公共数据中心全域数据资源编目视图，实现端系统与公共数据中心数据高效传输、透明访问，向外提供全域数据联邦检索访问的联合数据服务,实现公共云对端系统在资源、数据、服务方面的支撑，构建端系统与公共云数据中心一体化业务混合云；

构建跨端系统与公共数据中心通信的训练迁移模型

在端系统开发、测试调优、适配封装基础通用算法、机器学习训练迁移模型，以原子组件形式将训练迁移模型统一发布到数据中心算法模型库，构建一站式大数据开发和跨异构计算引擎的统一编排调度环境，实现端系统与数据中心从模型开发、数据开发、生产流程混合编排调度、任务发布全流程“无编程、可拖拽”的一站式大数据开发，根据业务需要，在大数据计算引擎上进行数据融合分析计算，将混合编排计算任务调度分发到端系统、公共数据中心多种分布式计算集群中实时流计算引擎、内存计算引擎、离线批处理引擎上运行，将具备共享的分析计算成果推送至公共数据中心或现役系统。

2.如权利要求1所述的异构混合云系统架构设计方法，其特征在于：异构混合云系统包括：云数据中心系统、云和数据安全防护系统、运控运维系统，输出本地业务应用数据、专业数据分析的1…n个端系统，其中，云数据中心系统、云和数据安全防护系统包含多个业务应用、数据生产治理与综合服务、众创开发支撑环境，统一的安全运控和联合资源环境；云数据中心系统通过运控运维系统和网络支撑与数据安全防护系统与业务开发支撑系统、数据资源服务系统、大数据计算服务系统、数据存储组织管理系统和基础资源云操作系统进行通信，基础云操作系统提供基础云资源与跨域资源服务支撑，数据存储组织管理系统提供大数据存储与数据组织管理，大数据计算服务系统提供实时、离线计算能力，数据资源服务系统提供数据中心的全源全域数据资源服务，业务开发支撑系统提供智能处理工具和服务管理服务，运控运维系统完成系统资源申请分配、资源动态调配、统一运维监视、系统运行情况管理，网络支撑与安全防护系统提供端系统和公共数据中心间的可靠安全连接。

3.如权利要求1所述的异构混合云系统架构设计方法，其特征在于：端系统基础平台包括：基础资源服务层和基础设施资源，基础资源服务层对外提供大数据资源池服务及虚拟化云资源池服务，大数据资源池服务采用基于ARM指令集自主可控产品架构，选用商业大数据基础产品及服务化管理组件，利用分布式文件系统、安全管理、大数据服务HDS、分布式并行处理架构MPP服务ADS，将计算、存储和网络等基础硬件资源，以逻辑方式形成离线计算引擎、实时流计算引擎、列式存储数据离线库、全文库、MPP库的基础资源池层，依据离线计算引擎、API计算引擎，调用各种资源、服务，形成端系统大数据资源池；端系统通过联合应用开发服务，联合数据开发服务、联合数据资源服务，提供云和端一体化的资源使用视图，形成资源联合动态调配能力；通过数据生产能力联合，提供云数据中心系统和端系统的数据资源统一导航、数据联合检索/搜索服务，形成统一的数据分析环境，以及统一的数据服务生产和集成平台；端系统根据已建应用系统芯片指令集，基于ARM技术的微处理器设计ARM指令集+申威指令集+X86指令集混合指令集，云数数据中心根据业务数据采集边节点，以最小化申威6A方式，建设申威指令集+X86指令集负面清单，端系统结合云数据中心系统构建异构混合指令集云系统架构。

4.如权利要求1所述的异构混合云系统架构设计方法，其特征在于：异构混合指令集云系统架构包括：基础设施、资源服务层、数据服务层、开发支撑服务层、应用服务层、统一运控运维管理单元、标准规范单元，其中，基础设施包括：为端系统提供基础硬件支撑的服务器、存储设备、时统设备、网络设备、安全设备等硬件资源；

资源服务层包括：达成数据中心用户账户互通、网络资源互通、资源管理互通的公共数据中心租户大数据计算存储资源，公共数据中心行业租户基础云资源，达成端系统异构资源统一管理、统一调配，端系统本地云资源不足时，向数据中心申请使用弹性计算、容器技术、对象存储、负载均衡的本地端系统数据计算存储资源、端系统基础云资源和现役资源等云资源；数据服务层包括：为分析开发、业务应用开发提供数据管理、数据资源目录、数据资源方向、专业数据检索，数据搜索的跨环境数据资源服务资源，为数据分析开发及业务应用开发提供数据汇集接入、跨域数据集成交换，数据中心授权数据、数据中心端租户数据，端系统数据、现役私有云数据服务的跨环境数据集成交换服务数据资源；

开发支撑服务层包括：为专业领域提供一体化应用开发环境，应用运行环境、应用市场、服务集成的联合应用数据开发服务单元，为业务模型建模。

5.大数据开发集成环境和算法编排训练引擎的联合应用开发服务单元，为业务探索分析、多维统计分析和数据可视化的联合数据分析服务单元，联合应用数据开发服务单元和联合数据分析服务单元可根据业务需要将公共数据中心模型/算法、端系统分析模型/算法、现役系统模型算法分析服务调度到端系统、公共数据中心系统或现役系统的大数据计算引擎上进行数据融合分析计算，为本地业务应用公共向数据中心无缝迁移提供支撑；

应用服务层包括：提供应用端系统应用统一入口，并根据用户角色及权限定制个性化服务门户首页，数据中心应用、端系统和现役系统应用的端系统统一门户单元；

统一运维管理对端系统与数据中心云系统、安全防护系统进行集成对接，为端系统提供统一用户账号体系、统一权限管理、统一运控运维和统一安全防护平台业务服务运维及安全防护；标准规范包括：云服务标准、大数据存储类标准、大数据计算类标准、运控管理类标准、安全防护系统标准，根据现役系统文件数据传输交换要求、数据组织与分析类要求、数据服务管理类要求、业务应用集成类要求，为各类用户在端系统进行数据分析开发及业务应用提供标准规范指导。

6.如权利要求1所述的异构混合云系统架构设计方法，其特征在于：异构混合指令集云系统架构基础资源服务设计中，端系统与数据中心系统异构指令集相互兼容应用服务层、开发支撑服务层和数据服务层一体化集成特征和现役系统应用需求，基于兼容性和扩展性，通过系统运维管理单元统一用户租户、统一权限管理，将涉及到的交互接口和信息流程进行比较，统一纳入端系统基础平台总体架构设计中，实现端系统与公共数据中心云平台一体化集成特征。

7.配置可用性、安全合规ManageOne公有云/专有云/混合云云存储桌面云物理基础架构，统一资源管理平台，以云服务自动化管理和资源智能运维为核心，对云资源和云服务进行统一管理实现异步架构，提供计算资源和存储资源。

8.ManageOne提供全面开放的完整API，支持端系统与数据中心系统系统快速整体集成，通过服务自动化方式提供大数据资源池统一服务视图和统一运营门户、服务目录及大数据资源服务化，并通过统一的资源申请和审批实现的资源申请、审批、自动化发放异构混合云管、混合资源编的排虚拟化资源服务，利用弹性计算，容器云、虚拟专有网络路由、安全策略负载均衡公共数据中心租户资源；基于云资源池服务基于申威指令集，异构混合云管对数据中心异构云资源资源、端系统本地云资源、现役系统云资源统一纳管和运维监视，提供各类虚拟化资源池服务的统一运营门户、服务目录及资源服务化使用申请，通过统一的资源申请和审批平台实现的资源申请、审批、自动化发放，通过混合资源编排提供统一的云服务资源编排功能，实现对数据中心云服务资源、端系统云服务资源、现役云资源的统一资源编排，通过加载容器编排调度框架实现端系统业务应用服务的统一编排与调度；基础设施采用通用ARM服务器、通用ARM存储服务器和通用网络交换设备存储端系统基础设施云资源池和ARM指令集，端系统基础设施云资源池基于申威指令集，通用SW服务器、安全设备与公共数据中心基础设施资源指令集、X86保持同构，实现端系统编排的业务应用服务平滑透明向数据中心迁移。

9.如权利要求1所述的异构混合云系统架构设计方法，其特征在于：业务应用模式包括：数据管理、联合数据开发、联合数据服务开发和联合业务应用开发，在数据管理中，根据接入数据汇集的数据存储，基于端系统构建用户本地数据或数据中心私有数据、授权共享数据视图，完成对数据资源的统一数据质量校验，统一数据资源编目管理，根据端系统本地用户数据申请完成对数据授权管理，通过数据统一交换和模型算法任务调度，对公共云数据中心进行数据存储组织管理，联合编目端系统本地数据，生产完成数据产品数据，通过数据统一交共享至公共云数据中心，数据中心私有租户数据、授权共享数据根据端系统业务需要调度至端系统存储。

10.如权利要求1所述的异构混合云系统架构设计方法，其特征在于：在异构混合云系统总体集成设计中，端系统基于公共数据中心环境，现役系统，在资源服务层、数据服务层、开发服务层、应用服务层，以及安全防护系统横向集成贯通，实现系统整体统一用户账号、组织机构、租户资源隔离、角色权限管控、身份单点认证及登陆集成，并通过开发流、数据流、运控流完成包括数据接入汇集、本地数据分析开发、联合数据分析开发、本地业务应用开发、应用服务迁移、统一系统运控运维等关键业务流程集成；在资源服务层横向集成中，完成公共数据服务中心环境公共数据中心云租户资源类组件、端系统基础云平台资源环境与基础云操作系统、数据租户云资源类组件、端系统云资源环境和现役系统云资源集成、跨域传输组件集成和安全保密横向集成；

在数据服务层横向成集中，完成公共数据服务中心环境公共数据中心服务、数据存储系统组织管理集成，以及与公共数据中心服务型号中元数据服务、原始数据服务、数据订阅分发服务集成端系统数据资源服务、现役系统服务接口、数据统一访问集成；

在开发服务层横向集成中，完成公共数据服务中心环境应用迁移共享、服务注册发布、计算引擎联合调度，算法/模型共享数据开发服务横向集成、端系统开发支撑服务应用开发服务横向集成，与现役系统开发云数据开发服务横向集成，测试公共数据中心离线计算引擎，实时流调用计算引擎、分布式消息总线等的集成；

在应用开发服务层横向集成中，完成公共数据服务中心环境公共数据服务中心门户、端系统门户、与现役系统应用上云开发支撑系统开发环境集成，实现统一门户服务集成及应用服务迁移集成；安全防护系统集成实现基于数字证书令牌的用户身份认证、单点登录和安全保密横向集成。

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