一文读懂多租户saas(多租户设计-数据层的多租户支持)

多租户设计-数据层的多租户支持

1. 实施资源隔离：在云环境中，多租户应该实施资源隔离，以确保每个租户的资源不会被其他租户访问。

2. 实施安全策略：多租户应该实施安全策略，以确保每个租户的数据安全。

3. 实施负载均衡：多租户应该实施负载均衡，以确保每个租户的资源利用率最大化。

4. 实施资源优化：多租户应该实施资源优化，以确保每个租户的资源利用率最大化。

5. 实施计费策略：多租户应该实施计费策略，以确保每个租户的费用合理。

6. 实施监控策略：多租户应该实施监控策略，以确保每个租户的资源使用情况可以被及时监控。

多租户原理

虚拟专用服务器 (VPS) 托管是一种多租户网络托管，其中虚拟化服务器资源可通过云或托管服务提供商在互联网上供最终用户访问。即使用户仍在与其他用户共享物理服务器，VPS 托管也会模拟专用服务器的性能。托管服务提供商管理的每个 VPS 都安装在运行多个 VPS 的物理机器上。

虚拟化软件的 VPS 托管提供商银行，称为管理程序和底层硬件，为客户提供访问虚拟化服务器的权限，称为虚拟机（VM）。每个 VM 都运行自己的操作系统 (OS)，并且对物理服务器的部分计算、内存和存储资源的访问权限有限。客户可以访问虚拟机的操作系统，但不能访问物理服务器。

VPS 托管是最近流行的新型网络托管形式之一。Web 托管服务提供商在计算机服务器上分配可出租空间，用于存储、服务和维护文件，以帮助个人和组织通过万维网使用户可以访问他们的网站。

什么是多租户架构

虽然HDFS与Openstack对象存储（Swift）之间有着一些相似之处，但是这两种系统的总体设计却大不一样。　　1. HDFS使用了中央系统来维护文件元数据（Namenode，名称节点），而在Swift中，元数据呈分布式，跨集群复制。使用一种中央元数据系统对HDFS来说无异于单一故障点，因而扩展到规模非常大的环境显得更困难。　　2. Swift在设计时考虑到了多租户架构，而HDFS没有多租户架构这个概念。　　3. HDFS针对更庞大的文件作了优化（这是处理数据时通常会出现的情况），Swift被设计成了可以存储任何大小的文件。　　4. 在HDFS中，文件写入一次，而且每次只能有一个文件写入；而在Swift中，文件可以写入多次；在并发操作环境下，以最近一次操作为准。　　5. HDFS用Java来编写，而Swift用Python来编写。　　另外，HDFS被设计成了可以存储数量中等的大文件，以支持数据处理，而Swift被设计成了一种比较通用的存储解决方案，能够可靠地存储数量非常多的大小不一的文件。　　排名第二的答案来自Joshua McKenty，他是美国宇航局Nebula云计算项目的首席架构师，是OpenStack Nova软件的早期开发者之一，目前是OpenStack项目监管委员会的成员，还是Piston.cc这家基于OpenStack的公司的创始人。　　Chuck刚才详细介绍了两者的技术差异，但是没有讨论两者可想而知的融合，OpenStack设计峰会上抛出了融合这个话题。简而言之，HDFS被设计成可以使用Hadoop，跨存储环境里面的对象实现MapReduce处理。对于许多OpenStack公司（包括我自己的公司）来说，支持Swift里面的处理是路线图上面的一个目标，不过不是每个人都认为MapReduce是解决之道。　　我们已讨论过为HDFS编写包装器，这将支持OpenStack内部存储应用编程接口（API），并且让用户可以针对该数据来执行Hadoop查询。还有一个办法就是在Swift里面使用HDFS。但是这些方法似乎没有一个是理想的。　　OpenStack社区方面也在开展研究开发方面的一些工作，认真研究其他替代性的MapReduce框架（Riak和CouchDB等）。　　最后，现在有别的一些存储项目，目前“隶属于”OpenStack社区（SheepDog和HC2）。充分利用数据局部性，并且让对象存储变得“更智能”，这是预计会取得进步的一个领域。

什么是多租户模式

活码系统是一种二维码，可以通过后台配置让用户扫码时跳转到不同的网址。

除了二维码生成接口，本站还实现了多租户的活码配置接口，以及活码后台jar包，详见二维码接口。

二维码生成使用了zxing三方包实现，活码配置接口使用了redis存储多租户信息，代码比较简单，这里主要介绍两个细节。

1、多租户与接口访问权限的处理问题

接口访问权限使用的是ip白名单机制，曾经设计为标记租户的主机ip来为其活码后台jar授权接口访问。

2、活码后台jar代码

配置用户信息：定制时仅配置某个域名，托管时多个域名都配置。 

什么是多租户数据库

1.数据集成与边缘处理技术

设备接入：基于工业以太网、工业总线等工业通信协议，以太网、光纤等通用协议，3G/4G、NB-IOT等无线协议将工业现场设备接入到平台边缘层。

协议转换：一方面运用协议解析、中间件等技术兼容ModBus、OPC、CAN、Profibus等各类工业通信协议和软件通信接口，实现数据格式转换和统一。另一方面利用HTTP、MQTT等方式从边缘侧将采集到的数据传输到云端，实现数据的远程接入。

边缘数据处理：基于高性能计算芯片、实时操作系统、边缘分析算法等技术支撑，在靠近设备或数据源头的网络边缘侧进行数据预处理、存储以及智能分析应用，提升操作响应灵敏度、消除网络堵塞，并与云端分析形成协同。

2.IaaS技术

基于虚拟化、分布式存储、并行计算、负载调度等技术，实现网络、计算、存储等计算机资源的池化管理，根据需求进行弹性分配，并确保资源使用的安全与隔离，为用户提供完善的云基础设施服务。

3.平台使能技术

资源调度：通过实时监控云端应用的业务量动态变化，结合相应的调度算法为应用程序分配相应的底层资源，从而使云端应用可以自动适应业务量的变化。

多租户管理：通过虚拟化、数据库隔离、容器等技术实现不同租户应用和服务的隔离，保护其隐私与安全。

4.数据管理技术

数据处理框架：借助Hadoop、Spark、Storm等分布式处理架构，满足海量数据的批处理和流处理计算需求。

数据预处理：运用数据冗余剔除、异常检测、归一化等方法对原始数据进行清洗，为后续存储、管理与分析提供高质量数据来源。

数据存储与管理：通过分布式文件系统、NoSQL数据库、关系数据库、时序数据库等不同的数据管理引擎实现海量工业数据的分区选择、存储、编目与索引等。

5.应用开发和微服务技术

多语言与工具支持：支持Java,Ruby和PHP等多种语言编译环境，并提供Eclipse integration，JBoss Developer Studio、git和 Jenkins等各类开发工具，构建高效便捷的集成开发环境。

微服务架构：提供涵盖服务注册、发现、通信、调用的管理机制和运行环境，支撑基于微型服务单元集成的“松耦合”应用开发和部署。

图形化编程：通过类似Labview的图形化编程工具，简化开发流程，支持用户采用拖拽方式进行应用创建、测试、扩展等。

6.工业数据建模与分析技术

数据分析算法：运用数学统计、机器学习及最新的人工智能算法实现面向历史数据、实时数据、时序数据的聚类、关联和预测分析。

机理建模：利用机械、电子、物理、化学等领域专业知识，结合工业生产实践经验，基于已知工业机理构建各类模型，实现分析应用。

7.安全技术

数据接入安全：通过工业防火墙技术、工业网闸技术、加密隧道传输技术，防止数据泄漏、被侦听或篡改，保障数据在源头和传输过程中安全。

平台安全：通过平台入侵实时检测、网络安全防御系统、恶意代码防护、网站威胁防护、网页防篡改等技术实现工业互联网平台的代码安全、应用安全、数据安全、网站安全。

访问安全：通过建立统一的访问机制，限制用户的访问权限和所能使用的计算资源和网络资源实现对云平台重要资源的访问控制和管理， 防止非法访问。

多租户用户管理系统

云管理交换机具备强大的网络管理、安全管理、QoS管理等多种功能。其中，网络管理功能包括VLAN、链路聚合、端口镜像、MAC地址绑定等，安全管理功能包括用户身份认证、端口安全、访问控制等，QoS管理功能包括流量控制和带宽管理等。这些功能都能够帮助云管理交换机进行更加高效、稳定的网络管理，保证了云计算系统在网络层面上的顺畅运行。此外，云管理交换机还具有管理灵活性强、性能高效、故障容错性强等特点，能够快速响应业务需求，提高系统效率和稳定性。因此，云管理交换机在云计算系统中扮演着至关重要的角色，是构建高效、安全、可靠的云计算系统的重要基础。

多租户管理系统设计 架构

多租户系统架构微服务开发平台 mPaaS（Microservice PaaS）为租户业务开发、测试、运营及运维开源框架，能有效降低技术门槛、减少研发成本、提升开发效率，协助企业快速搭建稳定高质量的微服务应用