DataFormula整体基于B/S架构，业务人员可以通过浏览器，操控企业数据资产，并对其进行管理，加工和输出，具体架构如下图所示：


DataFormula主要分为十四大模块，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。

图中图例表示该模块支持集群化部署，可以针对不同的数据量和计算复杂度，增加集群节点。

图中图例表示该模块支持独立的集群化时序数据存储，可以将IOT等流式数据存储至特定的时序数据库。

► UserInterface：DataFormula产品采用前后端分离的模式进行开发，UserInterface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。

► Router：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。

► ServiceCenter：用于微服务的注册和管理，所有的系统服务均需要注册只服务中心，并通过服务中心进行发现和调用。

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

► Monitor/Audit：监控审计模块，可以通过此模块对数据中台内的用户操作行为进行监控和审计，同时可以监控整个数据中台的运行状况。

► AssetsManagement：DataFormula的核心模块，允许用户进行中台内数据资产的管理，包括数据模型，数据目录的增删改查，复制，继承等操作。

► Scheduler：任务调度引擎，用于中台内部批量数据处理，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。

► DataAlgorithm：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，帮助数据中台赋能业务。

► DataTransform：数据转换处理引擎，可以对数据中台内的数据集进行加工处理，提供标准的数据加工（ETL）算子，可以平滑兼容企业原有的ETL过程。

► DataServices：数据服务API模块，可以快速通过配置，输出API，快速支持业务，该模块支持多节点集群化部署，以适应API访问压力的增加。

► 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。

► StorageAdapter：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。

► DataEngine：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。

► Streaming：通用流式数据处理模块，支持集群化的部署方案，支持将流式数据通过实时计算，得到结果后，存储至DataEngine，也支持将流式数据独立存储至时序数据库，方便后续使用。