1998-2004: PHP+Oracle
2005-2013: Java
1)2005-2007: Struts1.1+Ibatis 1.3
2)2008-2010: Spring mvc+Spring ioc+ibatis
3)2011-2013: 按业务进行组件化拆分,RPC调用。原因:业务线(包括公司自有业务和第三方集成业务)加速膨胀,有大量公用功能,原架构重用性低,导致开发部署效率不高。
架构图:
现状简述:
多版本同时并存(php,java): 部分客户不愿意升级,认为已经够用
组件化改造工作还在进行中,并非所有业务线都进行了改造;相对来说,新业务线采用最新架构的主动性最高,因为没有历史包袱。
RPC每日调用大概在千万级别:折合每秒100多次调用,比起互联网应用差的比较远
目前DB数据量:
中小客户公用site:每年大概新增3000万,DB只存储3年内数据。每天大概新增10万Meeting。
前10大客户site:DB独立,总共每年大概新增1000万Meeting,每天新开会议2万个左右。
平均每个会议有10人左右加入,因此Attendee表每年新增大约1亿条记录
但是分摊下来,一平均大概每个Site100万meeting每年,每天大约2000多会议,attendee表平均新增1000万记录
部分数据总量可达meeting数量的百倍(如会前会后调查)
如何拆分这些非关键数据?
历史数据分析:
这部分数据如何分析,以产生商业价值??
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