Data Analytics产品基于B/S架构开发，业务人员可以直接使用浏览器进行数据分析操作，避免了单机产品IT部署管理的难题，其架构体系如下图所示：


 
DataHunter产品服务架构

Data Analytics总共分为十六个模块，采用标准的微服务架构，每个模块相对独立，可以独立升级维护；同时也可以根据客户实际情况，选择性的部署其中的一部分模块。

►    User Interface / Admin：Data Analytics产品采用前后端分离的模式进行开发，User Interface / Admin属于前端应用模块，通过API服务和后端服务进行通信，前端应用可以通过浏览器直接使用，也可以根据实际情况，打包成本地应用程序，兼容客户端安装模式。

►    RPC Service：数据中台的服务路由模块，用于处理各类前端业务请求，并路由至相对应的模块。

►    Common Library：产品共用类库模块，属于系统底层支持层。

►    Authorization：用户权限模块，对用户的操作行为进行授权，Analytics使用此模块进行用户权限管理。

►    Monitor / Audit：监控审计模块，可以通过此模块对产品内的用户操作行为进行监控和审计，同时可以监控整个产品的运行状况。

►    Dashboard Service：Data Analytics的核心模块，允许用户进行数据可视化分析，提供探索式分析基础能力支撑，看板协同过滤，任意维度下钻分析等能力。

►    Storyboard Service：Data Analytics数据报告模块，可以通过快照、图表，自动化组建数据报告，并可以生成导出为PPT / PDF。

►    Admin Service：系统管理服务功能，用于Analytics企业版本对用户，数据进行管理。

►    Scheduler Engine：任务调度引擎，用于内部批量数据处理任务调度，可以根据数据处理计算量，进行多节点部署，自动进行集群化平滑扩展。

►    Data Algorithm：数据算法引擎，可以训练机器学习算法，嵌入AI算法，对数据集进行操作和计算，帮助Analytics赋能业务。

►    Data Source：数据处理引擎，提供Analytics内部工作表管理，数据模型管理，表关联等能力。

►    Query Engine：数据查询服务模块，可以将用户的协同过滤，下钻等数据分析操作，映射为数据查询语句和方法。

►    Connector：数据连接器模块，用户可以通过此模块，导入企业内各类异构数据源，包括结构化数据库，NoSQL数据库，数据文件，API等数据来源。

►    Storage Adapter：存储适配器，可以将数据操作封装起来，适应不同的数据存储方案，兼容客户原始投资。

►    Data Engine：DataHunter 自有的数据存储引擎，采用最先进的MPP + 内存架构，支持多节点集群部署，可以满足企业大规模数据存储以及快速数据分析响应的要求。