大数据云HIS总体设计.pdfVIP

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大数据云HIS总体设计

云HIS系统总体设计 技术架构 – 设计原则 借鉴主流HIS系统以及互联网分布式系统的成熟经验 ,遵从信息化设计标准 ,形成技术架 构设计原则 设计原则 高可用性 在技术选型和技术架构设计上优先保证系统7×24小时运行。 响应速度优先 采用空间换时间的思想 ,通过反向代理、负载均衡、缓存等技术提升系统响应速度。 分布式设计 业务系统按应用拆分 ,采用反向代理、负载均衡方式做应用系统分布式集群。 面向服务的设计 采用分布式服务方式构建服务系统 ,提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案。 适度创新 在遵从国网技术设计基本要求的前提下 ,适度引入应用业界成熟的技术。 高安全性 在技术选择、数据设计、数据传递等设计过程中重点关注安全性。 技术架构 – 架构模式 引用主流HIS及互联网分布式系统的调研结果和设计原则 ,将整体技术架构分 为 “5+2”模式。分别为展现层、应用层、服务层、数据层、基础设施5个 层次和运维体系、安全保障体系 1展现层 负责对客户端访问的压力进行分担 ,通过Web服务反向代理、负载均 展现层 衡结合的方式分流对应用层直接访问的压力 2应用层 应用层与传统企业应用类似 ,负责业务逻辑的处理。在互联网架构下 ,应用层通过引入应用无状态、分布式缓存等技术 ,进一步扩大负载 应用层 的横向分担能力和业务变化快速响应能力 ,尽可能减少单点故障 3服务层 通过分布式服务框架 ,提供同步和异步服务能力 ,并保证服务的高可 服务层 用性和扩展性。将企业级应用大量同步信息传递,根据业务特性进行异 步化处理。通过消息路由和消息调度机制的理构建 ,改善在高并发情 况下各系统组件间同步通信可能导致的堵塞 ,提高系统负载能力 数据层 4数据层 按照数据的分类、读取性能、计算要求进行不同存储技术的划分 ,并 且通过引入分布式缓存技术着重降低关系型数据库的压力 ,在最大程 基础设施 度保障数据可靠性的前提下降低数据库压力 5基础设施 承载HIS系统的基础设施 ,包括网络、服务器、存储等 ,通过虚拟化、 计算加速等技术提高硬件负载能力 技术架构

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