物联网没那么神秘！常见设备运维系统软件的架构设计办法

软件常见架构包括：1、技术架构：主要是应用的信息技术的技术选型以及逻辑关联。2、功能架构：主要在梳理和展示各个功能模块之间的逻辑关系与耦合从属性。3、部署架构：主要设计目标软件在硬件层面和服务器、网络通讯、数据存储等层面的部署设计方案及条件。下面就从这3个设计层面来介绍以数据中心DCIM为例的大型物联网运维管理系统的常见设计方案。

一、技术架构设计

数据中心物联网管理平台以业务管理和业务流程模型为核心，采用面向服务（SOA）的软件设计主旨，基于主流的J2EE架构，在保持技术先进性、扩展性的基础上，采用子系统集成、业务功能层次化&模块化的设计理念，以全开放的、组件化的架构设计技术原型。

系统还需提供分布、分级式的部署模式，二级代理支持横向线性扩展，为客户提供长远可靠的、可扩展的、高性能的一体化智能物联运维管理平台。同时整个系统还需提供开放的标准接口来持续集成新功能与子系统的接入。

二、功能架构设计

第一层被管对象层，包含信息中心运行管理的所有对象，可分为网络设备、服务器主机、计算存储资源、操作系统、应用软件、中间件、虚拟化资源、机房动力环境等主要IT设备和配套设施。

第二层是业务处理层，包括数据采集和数据处理。它包含网络监控，系统监控，机房环境监控，性能数据，告警事件、日志等数据的集中采集。

第三层是业务展示层，提供了多种展示视图和方式，包括3D机房仿真视图、拓扑视图、业务视图、大屏展示等。

三、部署架构设计

云数据中心需同时支撑大规模的接入量，并具有大规模横向扩展的分布式部署能力。运维平台支持分布式部署架构，可实现采集与处理分离，在不同的资源区内部署单独的采集单元，实现对数据的采集。

系统各功能组件可部署到不同的服务器上，实现负载分流，例如告警管理、资源配置、容量分析、日志分析、运维工单管理等。

运维平台分布式架构同时支持数据集中和数据分离，对于单个数据中心内部，采用数据集中式架构便于维护，而对于需要管理远端多机房，则采用集中数据分离再汇聚的大数据仓库平台架构。

数据集中采集：二级代理采集服务器的数据统一上报到集中的数据库服务器，便于数据维护。二级代理支持横向扩展，实现分布式的软件部署架构。

处理分离：每个数据采集服务器上可配置独立的数据库，数据存放在数据采集服务器本地，管理服务器直接访问远端机房的数据库服务器，实现统一管理。