1，数据中心架构图怎么画2，典型的数据管理组织架构由哪几部分组成3，组织结构图数据流程图程序流程图管理业务流程图功能结构图4，云存储架构分哪些层次各自实现了什么功能云存储架构包含哪些内容5，急怎么在excal中画公司结构组织示意图6，怎样的架构设计才是真正的数据仓库架构7，内存存储组织结构8，向知道用什么软件编辑公司组织结构图最好最好是附上教程1，数据中心架构图怎么画
看了 很多下面这个应该是最标准的，参照画就可以了额。工具嘛viso 即可旁路一般用于后备，从安全角度考虑，更好一点，存储间直接同步，主要是看你数据大小，数据较大，比较影响速度。没有绝对，只有相对，主要看你的侧重点
2，典型的数据管理组织架构由哪几部分组成
典型的数据管理组织架构由哪几部分组成？ a.各业务部门(正确答案) b.数据资产管理委员会(正确答案) c.数据资产管理中心(正确答案) d.数据运营管理中心
3，组织结构图数据流程图程序流程图管理业务流程图功能结构图
1、组织结构图是行政隶属关系；
2、数据流程图是公司各种统计数据的汇总和流向；
3、程序流程图是指完成某项工作流程；
4、管理业务流程图是指某项业务职能的流程；
5、功能结构图是指各部门的功能流程；
从应用角度来讲，你最好是上网下载viso软件（紫龙社区的比较好用）来画流程图，里面就有各种模板，你能更清晰的知道各种流程图的区别和用处。
4，云存储架构分哪些层次各自实现了什么功能云存储架构包含哪些内容
(1)存储层云存储系统对外提供多种不同的存储服务，各种服务的数据统一存放在云存储系统中，形成一个海量数据池。从大多数网络服务后台数据组织方式来看，传统基于单服务器的数据组织难以满足广域网多用户条件下的吞吐性能和存储容量需求；基于p2p架构的数据组织需要庞大的节点数量和复杂编码算法保证数据可靠性。相比而言，基于多存储服务器的数据组织方法能够更好满足在线存储服务的应用需求，在用户规模较大时，构建分布式数据中心能够为不同地理区域的用户提供更好的服务质量。云存储的存储层将不同类型的存储设备互连起来，实现海量数据的统一管理，同时实现对存储设备的集中管理、状态监控以及容量的动态扩展，实质是一种面向服务的分布式存储系统。(2)基础管理层云存储系统架构中的基础管理层为上层提供不同服务间公共管理的统一视图。通过设计统一的用户管理、安全管理、副本管理及策略管理等公共数据管理功能，将底层存储与上层应用无缝衔接起来，实现多存储设备之间的协同工作，以更好的性能对外提供多种服务。(3)应用接口层应用接口层是云存储平台中可以灵活扩展的、直接面向用户的部分。根据用户需求，可以开发出不同的应用接口，提供相应的服务。比如数据存储服务、空间租赁服务、公共资源服务、多用户数据共享服务、数据备份服务等。(4)访问层通过访问层，任何一个授权用户都可以在任何地方，使用一台联网的终端设备，按照标准的公用应用接口来登录云存储平台，享受云存储服务。2云存储技术的优势作为新兴的存储技术，与传统的购买存储设备和部署存储软件相比，云存储方式存在以下优点：(1)成本低、见效快传统的购买存储设备或软件定制方式下，企业根据信息化管理的需求，一次性投入大量资金购置硬件设备、搭建平台。软件开发则经过漫长的可行性分析、需求调研、软件设计、编码、测试这一过程。往往在软件开发完成以后，业务需求发生变化，不得不对软件进行返工，不仅影响质量，提高成本，更是延误了企业信息化进程，同时造成了企业之间的低水平重复投资以及企业内部周期性、高成本的技术升级。在云存储方式下，企业除了配置必要的终端设备接收存储服务外，不需要投入额外的资金来搭建平台。企业只需按用户数分期租用服务，规避了一次性投资的风险，降低了使用成本，而且对于选定的服务，可以立即投入使用，既方便又快捷。(2)易于管理传统方式下，企业需要配备专业的it人员进行系统的维护，由此带来技术和资金成本。云存储模式下，维护工作以及系统的更新升级都由云存储服务提供商完成，企业能够以最低的成本享受到最新最专业的服务。(3)方式灵活传统的购买和定制模式下，一旦完成资金的一次性投入，系统无法在后续使用中动态调整。随着设备的更新换代，落后的硬件平台难以处置；随着业务需求的不断变化，软件需要不断地更新升级甚至重构来与之相适应，导致维护成本高昂，很容易发展到不可控的程度。而云存储方式一般按照客户数、使用时间、服务项目进行收费。企业可以根据业务需求变化、人员增减、资金承受能力，随时调整其租用服务方式，真正做到“按需使用”。3云存储技术趋势随着宽带网络的发展，集群技术、网格技术和分布式文件系统的拓展，cdn内容分发、p2p、数据压缩技术的广泛运用，以及存储虚拟化技术的完善，云存储在技术上已经趋于成熟，以“用户创造内容”和“分享”为精神的web2.0推动了全网域用户对在线服务的认知
5，急怎么在excal中画公司结构组织示意图
用excel也很好做的,你先将公司的组织架构给出一个个框框,然后划好线,接下布置在一起.最后用组合工具组合在一块.整个框架图就是一个整体.想移到哪都可以的.这是问题如果直接在excal里做不是很好做，但你可把做表的数据写入word或记事本等然后在做excal是导入数据选择要做什么样的图就好了。前不久我也做过，不过还是在word中做好点，自己画吧。
6，怎样的架构设计才是真正的数据仓库架构
一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；开发数据产品，直接或间接为公司盈利；建设开放数据平台，开放公司数据；。。。。。。上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：请点击输入图片描述请点击输入图片描述逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。我们从下往上看：数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。数据源的种类比较多：网站日志：作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到hdfs上；业务数据库：业务数据库的种类也是多种多样，有mysql、oracle、sqlserver等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到hdfs上的工具，sqoop是一种，但是sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动mapreduce来执行，而且需要hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的datax，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-taobao datax 下载和使用》），有资源的话，可以基于datax之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的datahub也是。当然，flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到hdfs。来自于ftp/http的数据源：有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过ftp/http等定时获取，datax也可以满足该需求；其他数据源：比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成；数据存储与分析毋庸置疑，hdfs是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的orc文件存储格式；非常方便的sql支持，使得hive在基于结构化数据上的统计分析远远比mapreduce要高效的多，一句sql可以完成的需求，开发mr可能需要上百行代码；当然，使用hadoop框架自然而然也提供了mapreduce接口，如果真的很乐意开发java，或者对sql不熟，那么也可以使用mapreduce来做分析与计算；spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能