1.引言
JVS-BI是一体化、自助式的数据分析平台，它采用的高度集成化的思路，针对企业级用户，提供集中仓库+便捷分析的企业级数据开发套件，解决企业各种需要数据分析的场景，多种数据库、多种业务系统、跨库关联、离线数据分析等等。
2.系统架构概览
1）.系统架构：JVS-BI系统的整体架构图如下所示：
整体架构包含四层：
- 基础框架层：基础框架层采用 JVS 的统一数字化底座，包括基础的用户体系、基础的消息能力、统一认证、微服务框架等基础组件，实现BI 运行的基础环境。
- 数据接入层：数据接入层 采用 JDBC数据连接模式，实现各种数据库、数据文件的统一接入，屏蔽底层数据来源的异常差异，向上层数据存储、数据加工提供统一的基础服务能力。
- 数据加工层：采用界面化配置的ELT，实现数据的抽取、数据集中存储、数据的界面化加工、效果预览、任务调度等数据编排的能力，为数据引用提供分析结果。
- 数据应用层：系统提供图表（可嵌入业务系统中使用的数据可视化）、报表（明细数据统计）、大屏（数据可视化展示）、数据服务（API），实现配置与结果预览与调用。
2）.使用流程，如下图所示，由数据准备，数据集加工（抽取+编排）生成标准数据集，然后再配置数据的应用结果
3）.架构特点：
- 私有化部署与技术开放性
- JVS-BI侧重于私有化部署，对数据安全性、敏感性高的客户
- JVS-BI可提供全源码开放的技术服务，主要向合作伙伴提供技术服务
- 可视化配置与低技术门槛
- JVS-BI采用多个配置化引擎，实现“0”代码的配置
- 数据源配置、数据集配置、大屏配置、报表配置、图表配置、API配置、门户配置
- 多数据源的集成接入
- 关系型数据库接入
- 分析型数据库的接入
- 离线数据文件（excel）的接入
- 独立的分布式数仓存储
- 采用独立数据仓库集中存储分析数据，不影响业务系统
- 采用doris 分部署数据仓库，支持海量的数据存储与加工
- 数据加工界面化配置
- 采用界面化、任务节点流程化 连接配置的方式，无需编写SQL脚本
- 采用抽取数据+模拟建模的方式，所见即所得，更加形象进行数据加工配置
- 采用完善的任务调度机制，前置、后置、定时调度等，支持多种数据加工场景
- 采用自动化的生成数据血缘关系，清晰的展示数据的来源与数据的最终用途
- 数据引用的界面化配置
- 图表的界面配置引擎
- 报表的界面配置引擎
- 大屏的界面配置引擎
- API数据服务的配置
3.技术栈说明
- 前端：Vue3+ElementPlus+Vite+Pinia
- 后端：Spring_cloud_alibaba、Spring boot、Mybatis plus、Nacos、RabbitMq、Xxl-job、Datax
- 数据：Doris、Mysql、Redis
- 运维：K8S+docker
4.核心组件详解
- 多数据源：该功能支持接入多种不同类型的数据源，包括但不限于关系型数据库（如MySQL, PostgreSQL等）、NoSQL数据库（如MongoDB）、大数据存储系统（如Hadoop）以及API接口等。用户可以根据需要灵活选择和配置所需的数据源，从而实现在一个平台上集中管理和分析来自不同来源的数据。
- ELT数据集：ELT（Extract, Load, Transform）数据集功能允许用户从各种数据源中提取（Extract）数据，将其加载（Load）到数据仓库中，并在加载后进行必要的转换（Transform）的界面配置操作。
- 图表配置器：图表配置器提供了一个直观的界面配置引擎，允许用户根据自己的需求选择和配置各种类型的图表（如柱状图、折线图、饼图等）。用户可以关联不同数据来源，自定义图表的数据源、颜色、轴标签、图例等多种属性，以满足不同的数据可视化需求。
- 报表配置器：报表配置器使用户能够轻松设计和生成数据报表，支持明细报表、分组报表、交叉报表等
- 大屏配置器：大屏配置器专为创建大型数据可视化展示而设计。用户可以通过拖拽和配置各种图表、指标和动态元素，构建出专业且吸引人的数据大屏。这些大屏可以用于实时监控、业务展示或会议演示等多种场景。
- API配置：API配置功能允许用户轻松集成和管理外部API服务。用户可以通过配置API请求参数、认证方式等，实现向其他系统提供加工后数据的API
- 任务执行监控：对任务执行提供界面化的监控界面。
