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集团公司大数据平台整体建设方案

集团公司大数据平台整体建设方案
集团公司大数据平台整体建设方案

集团公司大数据平台整体建设方案

目录

1项目概述 (11)

1.1建设背景 (11)

1.1.1集团已有基础 (11)

1.1.2痛点及需提升的能力 (11)

1.1.3大数据趋势 (12)

1.2建设目标 (12)

1.2.1总体目标 (12)

1.2.2分阶段建设目标 (13)

1.3与相关系统的关系 (13)

1.3.1数据分析综合服务平台 (13)

1.3.2量收系统 (14)

1.3.3金融大数据平台 (15)

1.3.4各生产系统 (15)

1.3.5CRM (15)

1.4公司介绍和优势特点 (15)

1.4.1IDEADATA (15)

1.4.2TRANSWARP (17)

1.4.3我们的优势 (18)

2业务需求分析 (21)

2.1总体需求 (21)

2.2数据管理 (22)

2.2.1数据采集 (23)

2.2.2数据交换 (23)

2.2.3数据存储与管理 (23)

2.2.4数据加工清洗 (24)

2.2.5数据查询计算 (24)

2.3数据管控 (25)

2.4数据分析与挖掘 (26)

2.6量收系统功能迁移 (27)

3系统架构设计 (28)

3.1总体设计目标 (28)

3.2总体设计原则 (28)

3.3案例分析建议 (29)

3.3.1中国联通大数据平台 (29)

3.3.2恒丰银行大数据平台 (36)

3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (48)

3.3.4案例总结 (53)

3.4系统总体架构设计 (54)

3.4.1总体技术框架 (54)

3.4.2系统总体逻辑结构 (57)

3.4.3平台组件关系 (59)

3.4.4系统接口设计 (64)

3.4.5系统网络结构 (68)

4系统功能设计 (70)

4.1概述 (70)

4.2平台管理功能 (70)

4.2.1多应用管理 (70)

4.2.2多租户管理 (74)

4.2.3统一运维监控 (75)

4.2.4作业调度管理 (94)

4.3数据管理 (96)

4.3.1数据管理框架 (96)

4.3.2数据采集 (98)

4.3.3数据交换 (101)

4.3.4数据存储与管理 (102)

4.3.5数据加工清洗 (120)

4.3.6数据计算 (121)

4.4数据管控 (155)

4.4.1主数据管理 (155)

4.4.2元数据管理技术 (157)

4.4.3数据质量 (160)

4.5数据ETL (167)

4.6数据分析与挖掘 (169)

4.6.1数据分析流程 (171)

4.6.2R语言开发环境与接口 (172)

4.6.3并行化R算法支持 (173)

4.6.4可视化R软件包 (176)

4.6.5编程语言支持 (178)

4.6.6自然语言处理和文本挖掘 (178)

4.6.7实时分析 (179)

4.6.8分析管理 (179)

4.6.9分析支持 (183)

4.6.10指标维护 (183)

4.6.11分析流程固化 (184)

4.6.12分析结果发布 (184)

4.6.13环境支持 (184)

4.7数据展现 (185)

4.7.1交互式报表 (187)

4.7.2仪表盘 (192)

4.7.3即席查询 (193)

4.7.4内存分析 (194)

4.7.5移动分析 (195)

4.7.6电子地图支持 (195)

5技术要求实现 (197)

5.1产品架构 (197)

5.1.1基础构建平台 (200)

5.1.2大数据平台组件功能介绍 (201)

5.1.3系统分布式架构 (239)

5.2运行环境支持 (241)

5.2.1系统操作支持以及环境配置 (241)

5.2.2与第三方软件平台的兼容说明 (242)

5.3客户端支持 (243)

5.3.1客户端支持 (243)

5.3.2移动端支持 (243)

5.4数据支持 (243)

5.5集成实现 (245)

5.6运维实现 (247)

5.6.1运维目标 (247)

5.6.2运维服务内容 (248)

5.6.3运维服务流程 (250)

5.6.4运维服务制度规范 (252)

5.6.5应急服务响应措施 (253)

5.6.6平台监控兼容 (253)

5.6.7资源管理 (254)

5.6.8系统升级 (256)

5.6.9系统监控平台功能 (257)

5.7平台性能 (265)

5.7.1集群切换 (265)

5.7.2节点切换 (267)

5.7.3性能调优 (268)

5.7.4并行化高性能计算 (273)

5.7.5计算性能线性扩展 (276)

5.8平台扩展性 (277)

5.9可靠性和可用性 (279)

5.9.1单点故障消除 (279)

5.9.2容灾备份优化 (281)

5.9.3系统容错性 (285)

5.10.1高度支持开源 (290)

5.10.2操作系统支持以及软件环境配置 (302)

5.10.3兼容性与集成能力 (303)

5.11安全性 (304)

5.11.1身份鉴别 (305)

5.11.2访问控制 (305)

5.11.3安全通讯 (311)

5.12核心产品优势 (311)

5.12.1高速运算、统计分析和精确查询 (311)

5.12.2有效的资源利用 (313)

5.12.3高并发、低延迟性能优化 (314)

5.12.4计算资源有效管控 (315)

5.12.5API设计和开发工具支持 (316)

5.12.6友好的运维监控界面 (318)

5.12.7扩容、备份、恢复机制 (322)

5.12.8集群自动负载均衡 (324)

5.12.9计算能力扩展 (324)

5.13自主研发技术优势 (324)

5.13.1高稳定、高效的计算引擎Inceptor (325)

5.13.2完整的SQL编译引擎 (326)

5.13.3高性能的SQL分析引擎 (326)

5.13.4SQL统计分析能力 (327)

5.13.5完整的CURD功能 (328)

5.13.6Hyperbase高效的检索能力 (329)

5.13.7基于Hyperbase和SQL引擎的高并发分布式事务 (331)

5.13.8Hyperbase非结构化数据的支持 (332)

5.13.9机器学习与数据挖掘 (332)

5.13.10Transwarp Stream (337)

5.13.11内存/SSD/磁盘混合存储 (339)

5.13.12MR/Spark/流处理统一平台 (340)

5.13.14多租户安全功能 (342)

5.13.15标准JDBC与ODBC接口 (343)

6系统性能指标和测试结果说明 (344)

6.1性能测试报告 (344)

6.1.1测试目标 (344)

6.1.2测试内容 (344)

6.1.3测试环境 (344)

6.1.4测试过程和结果 (346)

6.2TPC-DS测试报告 (349)

6.2.1测试目标 (349)

6.2.2测试内容 (349)

6.2.3测试环境 (351)

6.2.4测试过程和结果 (352)

6.3量收迁移验证性测试报告 (353)

6.3.1测试目标 (353)

6.3.2测试内容 (353)

6.3.3测试环境 (354)

6.3.4串行执行情况 (354)

6.3.5并行执行情况 (356)

6.3.6生产表数据规模 (357)

6.3.7测试结果 (359)

6.4某银行性能测试报告 (359)

6.4.1测试目标 (359)

6.4.2测试内容 (359)

6.4.3测试环境 (359)

6.4.4测试过程和结果 (360)

7系统配置方案 (372)

7.1硬件系统配置建议 (372)

7.1.1基础Hadoop平台集群配置规划 (372)

7.1.3集群规模综述 (376)

7.1.4开发集群配置建议 (377)

7.1.5测试集群配置建议 (377)

7.2软件配置建议 (378)

7.3软硬件配置总表 (379)

7.4网络拓扑 (381)

8系统测试 (382)

8.1系统测试方法 (382)

8.2系统测试阶段 (383)

8.3系统测试相关提交物 (384)

9项目实施 (386)

9.1项目实施总体目标 (386)

9.2项目管理 (386)

9.3业务确认 (387)

9.4数据调研 (388)

9.5系统设计阶段 (389)

9.6集成部署阶段 (390)

9.7ETL过程设计 (390)

9.8ETL开发与测试 (391)

9.9系统开发阶段 (392)

9.10系统测试阶段 (393)

9.11系统上线及验收 (394)

9.12提交物 (396)

9.13系统的交接与知识转移 (398)

10项目管理 (400)

10.1项目总体管理 (400)

10.1.1项目实施总流程 (400)

10.1.2项目实施中各阶段的主要任务 (400)

10.1.3项目组织架构 (404)

10.1.4项目负责人及主要成员 (409)

10.1.5项目管理制度 (476)

10.2项目质量管理 (479)

10.2.1范围 (480)

10.2.2过程目标 (480)

10.2.3角色与职责 (480)

10.2.4过程活动 (482)

10.3项目计划 (485)

11安全保密 (495)

12知识产权 (497)

13技术服务 (499)

13.1现场支持服务 (499)

13.2标准售后技术服务 (500)

13.2.1提供预防性维护 (500)

13.2.2系统升级服务 (501)

13.2.3系统性能优化 (501)

13.2.4提供系统完整文档 (501)

13.2.5定期系统健康检查服务 (502)

13.2.6应急预案 (503)

13.3承诺 (503)

13.3.1我方对集团的承诺 (503)

13.3.2关于开发队伍的承诺 (503)

13.4技术保证 (504)

13.4.1方案实用性保证 (504)

13.4.2应用系统的运行能力的保证 (504)

13.4.3预防性维护检修内容 (504)

13.4.4服务响应 (505)

13.4.5关于软件维护的保证 (505)

13.4.6专业服务保证 (506)

13.4.7售后服务流程及时限 (506)

14人员培训 (507)

14.1H ADOOP系统培训 (508)

14.2业务使用培训 (509)

14.3分析挖掘培训 (510)

14.4运行维护培训 (512)

14.5开发培训 (513)

14.5.1培训目标 (516)

14.5.2培训方式 (517)

14.5.3培训资源 (517)

1项目概述

1.1建设背景

1.1.1集团已有基础

经过十几年的信息化建设,集团已经积累了覆盖邮务、速递物流、金融三大板块的海量生产和经营数据,这些数据分布在集团各类应用系统和数据库中,支撑着集团业务的发展。

集团初步搭建了由名址系统、量收系统、速递平台系统、数据分析平台组成的初步的数据仓库,为数据分析挖掘工作打下了一定的技术基础。

组建了专业的组织架构促进企业数据管理与应用的规范化与制度化。

集团已成立数据中心,集团数据中心和各省的数据分析团队已经进行了多个专题的数据分析与成果应用的尝试。

1.1.2痛点及需提升的能力

集团拥有丰富的客户资源,海量的数据积累。在大数据时代,要充分挖掘数据价值,跟上时代的步伐。

板块间数据存在壁垒,共享不足,无法实现集团企业数据的充分有效利用。

数据存在冗余、分散、安全性差、一致性差等问题,应建立有效的数据管控体系,打破信息孤岛、实现企业信息数据共享、提升数据价值。

非/半结构化数据利用不足,需利用大数据技术加强应用。

1.1.3大数据趋势

随着移动互联网、云计算、物联网和大数据技术的广泛应用,现代社会已经迈入全新的大数据时代。掌握大数据资产,进行智能化决策,已成为企业胜出的关键。

越来越多的企业开始重视大数据战略布局,重新定义自己的核心竞争力,从数据中揭示规律,了解过去、知悉现在、洞察未来,数据驱动企业运行与决策的科学性,构建智慧企业,打造核心竞争力。

数据的爆炸式增长以及价值的扩大化,将对企业未来的发展产生深远的影响,数据将成为企业的核心资产。如何应对大数据,挖掘大数据的价值,让大数据为企业的发展保驾护航,将是未来信息技术发展道路上关注的重点。

1.2建设目标

1.2.1总体目标

根据集团信息化规划,遵循“互联网+”的理念,建设集团大数据平台,实现集团数据资源的集中及整合,构建集团统一的数据模型,提高企业数据的处理效率与共享程度。实现对集团企业内部数据和外部数据的分析挖掘,对内对外提供数据服务。为全网提供决策支持、产品创新、交叉营销、服务支撑、风险管控以及流程优化等支撑服务。

集团大数据平台将在Hadoop和云计算等技术的基础上,对现有量收系统、数据分析综合服务平台的历史数据、数据模型、报表应用等进行移植,全面整合集团业务数据。数据来源涵盖集团所有的生产和管理系统,并可接入同业及相关市场甚至互联网信息,建立从业务层到管理层到决策层的智能分析体系,模拟量化风险和收益,实现对集团各种业务数据进行分类、管理、统计和分析等功能,给各级管理人员提供各类准确的

统计分析预测数据,使其能够及时掌握全面的经营状况,为宏观决策提供支持;为基层业务人员提供详尽的数据,供其对各自的工作目标、当前和历史状况进行准确的把握,对业务活动进行有效支撑;满足集团经营管理及决策支持,建设国内一流,世界领先的大数据平台。

1.2.2分阶段建设目标

●第一阶段目标

利用大数据技术,搭建大数据平台,实现统一数据交换、数据管控、企业级数据分析、数据可视化展现服务等功能。完成邮务和速递数据资源的归集、加工和整理,取代现有的量收系统,集成现有的数据分析综合服务平台,搭建高性能、扩展性强的数据计算和数据分析环境。建立集团统一的数据模型,实现数据的标准化和规范化。对集团各板块及外部的结构化数据、半/非结构化数据进行采集和存储,围绕“服务支撑、风险管控、流程优化、交叉营销、产品创新、决策支持”六个重点应用方向进行大数据成果应用。

●第二阶段目标

全方位整合集团数据资源,利用专业的数据分析工具,提升数据分析质量与效率,完善数据分析应用模型及相关指标,深入推广六个重点应用方向,逐步提供面向移动互联网的快速服务,不断优化生产工作流程,实现降本增效,为科学运营和决策提供支撑。

1.3与相关系统的关系

1.3.1数据分析综合服务平台

数据分析综合服务平台是依托集团综合网,实现邮务数据集中及整合,为集团公司

和各省分公司提供企业数据分析挖掘服务,对内对外提供数据服务的信息系统。

该系统使用Oracle数据库,目前数据量已达到9TB,平均日增长量约22GB。目前该系统已经对接了13个业务系统(集邮系统、报刊系统、电商平台-机票、网运系统、邮资封片卡系统、短信平台、农资分销系统、贺卡兑奖平台、营业系统、投递系统、客管系统、订单系统、国际业务平台),实现了31个省的邮务类数据的上传及下载。系统实现将数据由全国中心推送至省中心;实现已有专题分析的固化,包括报刊、约投挂号、国内国际小包专题分析结果的固化展现;实现将接入系统的数据按照业务规则进行后台加载、评估、清洗、重构,并按照客户维度进行数据整合;提供对内对外数据服务,支持客户数据的上传和结果下载、邮编匹配、地址清洗匹配等功能。

数据分析综合服务平台是大数据平台的子集,数据分析综合服务平台的数据是大数据平台的数据集市之一。

1.3.2量收系统

量收系统是通过从集团生产经营业务系统及其他相关系统中自动采集、汇总、上传业务量、业务收入信息(简称量收信息),进行稽核、查询、分析、预警等应用的信息管理系统。

该系统使用Teradata的数据仓库和Oracle的数据库,数据使用空间已接近15TB。目前该系统已经对接了8个业务系统(速递平台、集邮系统、营业系统、订单系统、报刊系统、农资分销系统、邮资机管理系统、电商平台),此外,通过营业系统还接入商函、国际普邮、电子商务、短信等业务数据。现有使用用户2.9万个,提供近500张报表的查询,实现集团业务量收入的统计分析,为企业的经营管理起到了很重要的作用,但随着管理要求的不断提高,量收系统的能力已捉襟见肘。集团大数据平台建成后,将替代量收系统。

1.3.3金融大数据平台

大数据平台从金融大数据平台获取金融客户、市场营销等数据分析结果以及相关数据,与金融大数据平台互为数据源,用于支撑集团邮务、速递物流和金融板块对数据分析的需求。

1.3.4各生产系统

大数据平台从各生产系统获取交易数据、基础数据等,对数据进行分析挖掘,将分析成果反馈回各生产系统用于支撑生产运营。

1.3.5CRM

CRM系统实现以客户为中心的集团与板块间的协同管控,以及集团各环节间客户营销及服务的协同管理。大数据平台将实现CRM系统的部分数据分析功能。

1.4公司介绍和优势特点

1.4.1IDEADATA

北京爱狄特信息科技有限公司(IDEADATA)成立于2011年3月,总部设在北京,在南京及沈阳等地设有技术研发中心和办事机构。公司注册资金2080万,是北京市高新技术企业。

公司专注于企业级数据(仓)库和大数据领域的技术和应用,业务和技术能力发展迅速,核心和骨干成员均具有领域内资深的业务经验、技术能力以及落地实践,对基于从集群到云平台、从传统数据库到MPP以及Hadoop的各种数据管理和应用平台架构

及演进路线图均有深刻的理解和积累。

公司通过不断的实践积累,独立研发了包括结构化、半结构化/非结构化数据结构在内的一系列从数据获取(抽取)、数据管理到数据应用的多项拥有自主知识产权的产品和服务,包括数据平台交互系统、数据BI分析系统、智能地址匹配系统、互联网信息获取与分析系统(iRIS)、自然语言处理(iNLP)和机器学习挖掘算法等方面。另外,公司积极与国内外大数据领域先进的解决方案、平台和工具厂商包括Teradata、南大通用、IBM、星环科技(Transwarp)、Trinity和SAS等都有深入和紧密的合作关系及基础。

在质量管理体系上,公司以GB/T19001-2008《质量管理体系-要求》为标准,进行周密的质量管理体系策划,建立了完整的质量管理体系,获得了认证中心颁发的质量管理体系认证证书。公司在组织结构中设立了过程管控委员会,专职负责贯彻实施公司质量方针、质量目标,维护ISO9001质量管理体系有效运行,控制产品质量,实现产品和服务质量的持续改进。

公司财务及营运状况良好,具有一般纳税人资格,具备独立、完整的会计核算和内部控制体系,配备专业的会计核算与管理人员,财务核算制度健全,能够据以如实核算,准确及时的反映生产经营成果。公司严格执行企业会计准则和《企业会计制度》的有关规定,以权责发生制为记账原则,以实际成本为计价基础,财务报表在所有重大方面均能公允反映公司的财务状况以及经营成果和现金流量。

公司始终坚持“服务的价值在于帮助客户成功”的理念,为客户提供的产品和服务追求“专业、专注、极致、价值”。

1.4.2TRANSWARP

星环信息科技(上海)有限公司(以下简称“星环公司”)是一家高科技大数据公司。公司致力于大数据基础软件的研发,目前拥有超过300人的Hadoop专业团队,大部分来自于IBM、Intel、Microsoft、Oracle、EMC等知名企业,其中技术研发人员占80%以上。无论是团队规模,还是人员的整体能力,在全球大数据平台领域都处于领先位置。

在国际知名咨询机构Gartner发布的2016版数据仓库及数据管理解决方案市场的魔力象限报告中,来自中国的公司星环科技(Transwarp)是唯一一家上榜的中国公司,也是魔力象限远见者(Visionaries)领域中全球最具有前瞻性的公司。

图2-1 Gartner 2016数据仓库魔力象限评测结果

星环科技从事大数据核心平台的研发与服务,基于TDH大数据平台软件全国产化,

将大数据技术与传统数据仓库结合,已经为国内多家金融银行机构提供专业化的数据仓库服务,包括江苏银行、恒丰银行、民生银行、中泰证券等。

星环公司已经在国内建立200多个大数据应用案例,覆盖行业包括金融、运营商、互联网、政府、能源、制造业、军工、教育、交通运输、公安等行业,目前是国内市场落地案例最多、应用范围最为广泛的大数据平台提供商,星环公司已经成为全球瞩目的大数据平台商。

1.4.3 我们的优势

北京爱狄特信息科技有限公司与星环信息科技(上海)有限公司紧密协作,参与集团大数据平台项目建设,与其他友商相比具有以下四方面的优势特点: 我们的优势

234完全支持传统数仓的企业级Hadoop 产品国内最多的大数据

平台项目建设落地案例(超过200)

1

项目成员大部分有邮政项目经验,熟悉邮

政数据和业务流程;其中,核心骨干成员

也包括量收一期、二期等项目的总体架构

师、项目经理和核心开发人员。

产品和实施本地

化,源码自主安

全可控。

图2-2公司优势

(1) 大数据平台产品技术优势

SQL on Hadoop 技术领先国内外厂商。SQL 99、SQL 2003标准的全面兼容性,支持PL/SQL 、分布式事务、分布式内存OLAP/Cube 等平台特性,为企业级数仓建设

奠定坚实的平台基础。

国内首家实现并成功运用Hadoop on Docker分布式容器集群管理平台技术。Transwarp Operating System (TOS)是为大数据应用量身订做的云操作系统,支持一键部署TDH,基于优先级的抢占式资源调度和细粒度资源分配,让大数据应用轻松拥抱云服务。

(2)具有基于Hadoop平台成功建设企业级数仓的丰富经验

星环Hadoop平台产品已在国内100多个大数据项目建设中得以应用,行业覆盖金融、运营商、互联网、政府、能源等行业,其中有多个基于Hadoop平台完全实现企业级数仓系统的成功案例,在企业级数仓平滑可靠迁移及替换国外MPP数仓系统、高性价比提升企业数仓性能方面,积累了丰富的实践经验。作为Hadoop 创新应用的开拓者,星环公司目前已成为在国内市场落地案例最多、应用范围最为广泛的大数据平台提供商。

(3)大数据分析挖掘团队的专业实施经验优势

爱狄特公司在大数据可视化交互展现和多维分析查询、大数据分析挖掘、自然语言处理(iNLP)、地址清洗匹配服务等方面积累了自有的产品技术并成功运用到集团、金融保险、IT等行业。经历多年大数据实战项目的锻炼,培养建立起了一支专业的大数据分析挖掘团队,能够运用多种分析挖掘工具和并行化算法库,从大数据中挖掘客户价值,为集团、金融、IT等行业的经营分析、决策支持提供专业的技术支持服务。

(4)集团项目实施经验优势

爱狄特公司有多名核心技术骨干人员参与过集团的量收系统、全国名址、EMS平台、综分平台等大型项目的总体架构设计、应用系统开发、数仓建设及系统运维等工作,熟悉现有数仓系统的数据模型、ETL流程及汇总处理程序、数据接口格式及应用集成要

求等,对现有数仓的迁移及大数据平台应用做了充分的PoC实验验证,明悉迁移工作中的难点及重点问题并有针对性的风险防范及管控措施加以解决。因而,我方的集团项目实施经验结合极具优势的大数据平台产品技术,我方有充分的信心,在短时间内高质量、高可靠地完成本项目任务。

政府数据中心建设方案

政府数据中心建设方案

第一章概述 1.1 背景 为认真贯彻国家、省对电子政务建设要求的精神,根据《XX省“十一五”国民经济和社会信息化发展规划》,结合我省电子政务建设的实际情况和发展需要,特制定本方案。 1.2 目的 1、建设统一的电子政务网络平台。 我省电子政务网络由政务内网和政务外网组成。政务内网是党政机关办公业务网络,与互联网物理隔离,主要满足各级政务部门内部办公、管理、协调、监督以及决策需要,同时满足有关政务部门特殊办公需要。政务外网是党政机关公共业务网络,主要满足各级政务部门进行社会管理、公共服务等面向社会服务的需要。 目前,XX省政务内网已经建成并运行良好,政务外网正在规划建设,通过统一的政府数据中心建设,建成全省统一的电子政务外网,省委、省政府各部门和有关单位的业务应用系统,都要基于全省统一的政务网络资源,按需要分别在政务内网和政务外网部署。 2、统筹规划电子政务基础设施建设,避免重复建设,提高整体使用效益。 政府数据中心为省政府各部门和有关单位的信息化建设提供统一的计算机机房、电子政务网络、服务器、存储设备、网络和应用系统安全、数据备份、公共地理信息和基础软件等信息化基础设施,避免重复建设,降低系统建设成本。同时利用XX省综合信息中心技术人才资源,进行系统的运行维护,降低系统的运行维护成本。 3、建设统一的电子政务安全平台。 目前,各政府部门分散建设,安全漏洞和隐患多,通过政府数据中心建设,

全省建设统一的电子政务安全平台,高标准建设信息安全基础设施,加强和规范电子政务网络信任体系建设,建立有效的身份认证、授权管理和责任认定机制。建立健全信息安全监测系统,提高对网络攻击、病毒入侵的防范能力和网络失泄密的检查发现能力。统筹规划电子政务应急响应与灾难备份建设。完善密钥管理基础设施,充分利用密码、访问控制等技术保护电子政务安全,提高全省各项电子政务应用系统的网络和信息安全,完善网络和信息安全保障体系,保障电子政务系统的网络和信息安全。 4、提升政务信息资源开发利用水平。 通过统一的政府数据中心建设,整合各部门和有关单位的政务信息资源,为政务公开、业务协同、辅助决策、公共服务等提供信息支持。 5、完善电子政务标准化体系。 通过统一的政府数据中心的建设,贯彻国家、省和我省电子政务建设标准和规范,建立健全电子政务标准实施机制。 1.3 意义 政务数据中心的建设将进一步加快推进我省电子政务建设。电子政务建设有利于深化行政管理体制改革,提高执政能力;为党委、人大、政府、政协、政府部门和有关单位履行职能提供技术手段;有利于全面落实科学发展观,构建社会主义和谐社会,加快推进改革开放和社会主义现代化建设。 第二章业务状况分析 2.1 现状分析 2.1.1 电子政务建设现状 近几年,我省围绕全面实施“阳光政务”工程,加强电子政务基础设施建设。电子政务内网进一步完善,形成了覆盖全省的政务办公网络,实现了网上公文传递、处理。电子政务外网建设稳步推进,初步建成了政务公开信息传送系统,实

双活数据中心建设方案

目录 第1章概述.................................................................................................................... 错误!未指定书签。 1.1数据集中阶段的数据中心建设 ......................................................................... 错误!未指定书签。 1.1.1 传统架构存在的问题.................................................................................. 错误!未指定书签。 1.1.2 H3C全融合虚拟化架构 .............................................................................. 错误!未指定书签。 1.2双活数据中心建设目标 ..................................................................................... 错误!未指定书签。第2章双活数据中心业务部署 .................................................................................... 错误!未指定书签。 2.1基于的业务部署模式 ......................................................................................... 错误!未指定书签。 2.1.1 模式简介 ..................................................................................................... 错误!未指定书签。 2.1.2 企业数据中心业务典型部署...................................................................... 错误!未指定书签。 2.2基于的业务部署模式 ......................................................................................... 错误!未指定书签。 2.2.1 技术简介 ..................................................................................................... 错误!未指定书签。 2.2.2 企业数据中心典型部署.............................................................................. 错误!未指定书签。 2.2.3 与 ................................................................................................................. 错误!未指定书签。第3章双活数据中心设计............................................................................................ 错误!未指定书签。 3.1网络结构 ............................................................................................................. 错误!未指定书签。 3.2双活数据中心部署 ............................................................................................. 错误!未指定书签。

集团大数据平台整体方案业务需求分析

集团大数据平台整体方案业务需求分析 1.1总体需求 大数据平台应支持集团总部、省和地市三级使用方式。使用单位还包括下属单位和控股公司等。大数据平台要求使用Hadoop系统应实现主流数据仓库的功能,同时支持与现有系统Oracle数据库及Teradata数据仓库的无缝连接。 大数据平台需支持多应用管理,即支持对应用的服务级别管理(SLA)。能够实现应用的访问资源控制,支持资源隔离。同时支持多租户功能,例如多租户管理、租户的操作员管理、租户的分等分级分组管理、租户的度量管理、租户的角色管理、租户应用授权、租户数据隔离、租户的资源隔离等功能。 大数据平台应具有统一运维监控方面,可以图形化的实现安全管理、用户管理、监控运维、服务调度、应用部署、资源管理、作业编排、服务接口等。 大数据平台应同时支持作业调度管理,即实现统一的作业调度与编排管理功能,支持使用工作流的可视化的方式对工作任务进行统一编排和调度。同时支持作业的资源管理、流程管理、任务管理、数据管理、应用管理、租户管理、多

ETL 调度任务的部署和并行处理等功能。 集团大数据平台的建设内容包含: Str/UnStr Cloud TOS (SLA )SOA R 、SQL Parser TDH Hadoop JDBC 、ODBC Map Reduce 、Spark 基础 平台架构计算 逻辑平台UI 主数据交互(ERP MDM )营销数据(ACRM 交互)综分平台融合 六大重点应用 量收业务分析(逻辑)迁移 量收接口迁移(对外接口) 四大核心功能量收数据迁移外围数 据量收(存量)业务 系统总部、省、地三级 多终端应用 图3-1大数据平台建设内容 重点建设内容包括: 1) 基础平台建设 2) 量收迁移 3) 六大重点应用 4) 与CRM 、综分、MDM 等系统的融合 5) 基于大数据平台的数据应用。 1.2 数据管理 集团大数据平台的数据管理,包含数据采集、数据交换、数据存储与管理(包含结构化数据管理、半/非结构化数据管理、数据存储等)、数据清洗加工、数据计算和查询等方面

兖矿集团大数据平台建设

兖矿集团大数据平台建设 完成单位:兖矿集团有限公司 兖州煤业股份有限公司 兖矿集团信息化中心 西安兖矿科技研发设计有限公司 一、项目承担单位基本情况 兖矿集团是以煤炭、煤化工、电解铝及机电成套装备制造、金融投资等为主业的省属国有企业。兖州矿区开发建设始于1966年,1976年7月成立兖州矿务局,1996年3月整体改制为国有独资公司,1999年5月成立兖矿集团。 二、大数据平台建设背景 近年来,兖矿集团作为传统能源企业必须对企业管理方式、运营方式、发展方式、业务流程进行颠覆性创新。企业的战略转型,信息化是重要支撑,加强企业管控必须有可靠的内、外部数据支持,因此在集团层面进行数据整合、统一数据标准成为迫切的需求。 三、大数据平台建设基本情况 (一)项目建设思路及目标 兖矿集团大数据平台建设,以兖矿集团改建国有投资公司

战略发展规划为指导,首先对兖矿集团信息化进行高阶诊断及业务流程优化,针对集团公司在计划、财务、投资等业务管理领域的信息化建设现状进行诊断分析。 然后根据信息化建设高阶诊断结果,列出兖矿集团信息化建设与业务流程优化问题清单。依据问题清单对集团各业务部门流程进行优化,在此基础上,建设大数据软件平台,利用大数据技术对重点流程进行分析,为兖矿集团公司改革提供支持。 (二)项目建设主要内容 矿集团信息化经过多年的发展,各业务应用系统已经基本建设完成,具备了良好的数据基础。针对数据没有整合,业务流程没有优化这些需求,兖矿集团大数据平台的实施主要按照信息化高阶诊断与业务流程优化、大数据软件平台实施两大部分内容开展。 1、信息化高阶诊断与业务流程优化 通过信息化高阶诊断旨在发现现有信息化管控模式、业务能力是否能够支撑集团公司战略转型,存在哪些问题,并提出整改方案。 诊断过程主要按照现状调研、问题诊断、领先实践对比分析、提出改进方案、对改进方案进行优先级排序五个步骤进行。 现状调研以现场访谈与问卷调查为主,对18个集团总部部

数据中心项目建设方案介绍

数据中心项目建设 可行性研究报告 目录 1概述 1.1项目背景 1.2项目意义 2建设目标与任务 数据中心的建设是为了解决政府部门间信息共享,实现业务部门之间的数据交换与数据共享,促进太原市电子政务的发展。具体目标如下:建立数据中心的系统平台。完成相应的应用软件和数据管理系统建设,实现数据的交换、保存、更新、共享、备份、分发和存证等功能,并扩展容灾、备份、挖掘、分析等功能。 (一)建立数据中心的系统平台。完成相应的应用软件和数据管理系统建设,实现社会保障数据的交换、保存、更新、共享、备份、分发和存证等功能,并扩展容灾、备份、挖掘、分析等功能。 (二)建立全市自然人、法人、公共信息库等共享数据库,为宏观决策提供数据支持。对基础数据进行集中管理,保证基础数据的一致性、准确性和完整性,为各业务部门提供基础数据支持; (三)建立数据交换共享和更新维护机制。实现社会保障各业务部门之间的数据交换与共享,以及基础数据的标准化、一致化,保证相关数据的及时更新和安全管理,方便业务部门开展工作;

(四)建立数据共享和交换技术标准和相关管理规范,实现各部门业务应用系统的规范建设和业务协同; (五)为公共服务中心提供数据服务支持,实现面向社会公众的一站式服务; (六)根据统计数据标准汇集各业务部门的原始个案或统计数据,根据决策支持的需要,整理相关数据,并提供统计分析功能,为领导决策提供数据支持; (七)为监督部门提供提供必要的数据通道,方便实现对业务部门以及业务对象的监管,逐步实现有效的业务监管支持; (八)为业务数据库的备份提供存储和备份手段支持,提高业务应用系统的可靠性。 3需求分析 3.1用户需求 从与数据中心交互的组织机构、人员方面进行说明。

集团企业大数据云平台建设方案

集团企业大数据云平台建设方案

目录 第1章方案总述 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2项目目标 (2) 1.3项目建设原则 (2) 第2章系统建设规划 (4) 2.1项目建设目标的理解 (4) 2.1.1 项目建设范围 (4) 2.1.1.1 业务范围 (4) 2.1.1.2 组织范围 (4) 2.1.1.3 数据范围 (4) 2.1.2 项目建设内容 (4) 2.1.2.1 基础数据平台 (5) 2.1.2.2 集团级指标体系 (6) 2.1.2.3 统一报表平台 (6) 2.2集团(企业)数据平台的建设目标 (7) 2.2.1 集团(企业)数据平台一期建设目标 (7) 2.2.2 集团(企业)数据平台二期建设目标 (7) 第3章整体设计方案 (8) 3.1系统设计方法论 (8) 3.1.1 方法论 (8) 3.1.2 设计原则 (10) 3.1.2.1 标准规范 (11) 3.1.2.2 开放性 (12) 3.1.2.3 可扩展性 (12) 3.1.2.4 高性能 (13)

3.1.2.5 可管理性 (14) 3.1.2.6 高可用性 (15) 3.1.2.7 安全性 (16) 3.1.2.8 可重用性 (17) 3.2数据平台技术体系 (18) 3.2.1 数据平台逻辑架构 (18) 3.2.1.1 数据集成区 (18) 3.2.1.2 集团分析型数据区 (19) 3.2.1.3 管理平台区 (19) 3.2.1.4 统一报表展现平台 (20) 3.2.1.5 ETL设计关键技术点说明 (20) 3.2.1.5.1.1 ETL处理策略 (20) 3.2.1.5.1.2 ETL处理流程 (21) 3.2.1.5.2 质量检核 (21) 3.2.1.5.2.1 ETL处理原则 (21) 3.2.1.5.2.2 ETL处理方法 (21) 3.2.2 数据采集设计 (21) 3.2.2.1 T+1数据采集 (22) 3.2.2.2 数据补录 (23) 3.2.2.2.1 检核规则管理 (24) 3.2.2.2.2 录入任务管理 (24) 3.2.2.2.3 数据录入 (26) 3.2.2.2.4 查询操作 (27) 3.2.2.2.5 录入任务审批 (28) 3.3数据平台数据体系 (28) 3.3.1 数据架构设计 (28) 3.3.1.1 源系统数据落地区 (29) 3.3.1.2 缓冲数据层(ODM) (30)

数据中心同步平台建设方案

数据中心同步平台建设 方案 Hessen was revised in January 2021

数据中心同步平台建设方案 第一章概述 平台建设背景 当前政府、企业的信息化的状况是,各政府和企业一般都设计和建设了属于机构、业务本身的应用、流程以及数据的信息处理系统,独立、异构、涵盖各自业务内容的信息处理系统,系统设计建设的时期不同、业务模式不同,信息化建设缺乏有效的总体规划,重复建设;缺乏统一的设计标准,大多数系统都是由不同的厂商在不同的平台上,使用不同的语言进行开发的,信息交互共享困难,存在大量的信息孤岛和流程孤岛。为了有效整合分散异构的信息资源,消除“信息孤岛”现象,提高政府和企业的信息化水平。宇思公司要开发的数据共享交换平台,主要目的是有效整合分散异构系统的信息资源,消除“信息孤岛”现象,提高政府和企业的信息化水平,灵活实现不同系统间的信息交换、信息共享与业务协同,加强信息资源管理,开展数据和应用整合,进一步发挥信息资源和应用系统的效能,提升信息化建设对业务和管理的支撑作用。 要求新构建的数据共享交换平台要遵循标准的、面向服务架构(SOA)的方式,基于先进的企业服务总线ESB技术,遵循先进技术标准和规范,为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务,实现扩展性良好的“松耦合”结构的应用和数据集成;同时要求数据共享交换平台,能够通过分布式部署和集中式管理架构,可以有效解决各节点之间数据的及时、高效地上传下达,在安

全、方便、快捷、顺畅的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性,实现数据的一次 数据共享交换平台-设计方案 采集、多系统共享;要求数据交换平台节点服务器适配器的可视化配置功能,可以有效解决数据交换平台的“最后一公里”问题,快速实现不同机构、不同应用系统、不同数据库之间基于不同传输协议的数据交换与信息共享,为各种应用和决策支持提供良好的数据环境。要求数据共享交换平台能够把各种纷繁复杂的数据系统集成在一起完成特定业务,提供同构数据、异构数据之间的数据抽取、格式转换、内容过滤、内容转换、同异步传输、动态部署、可视化管理监控等方面功能,支持的数据包括各主流数据库(如Oracle、SQL Server、MySQL等)、地理空间数据(如卫星影像、矢量数据)、常规文件(word、excel、pdf)等各种格式,并可以根据用户需求定制开发特定业务服务。 应用场景 场景一:中国科学院电子学研究所的信息交换需求 实现各个数据中心间的数据库层面的数据共享交换,各中心之间是双向的、实时的数据交换,各数据节点的数据库是同构的数据库系统(即Oracle),数据的类型是基于数据库表格的规则数据,字段类型包含BLOB字段类型。目前各数据节点的数据结构(表)是相同的,主要是一表对一表的数据交换,数据抽取和过滤需求比较简单。目前数据共享交换是通过Oracle GoldenGate数据库同步工具来实现的。 用户具体需求包括:

企业数据中心建设方案

数据中心,让企业变的智能、智慧 -------------企业数据中心建设方案 需求背景 随着电子商务的蓬勃发展,公用云、行业云的快速推广,以及社交软件、移动支付的普及,一方面是企业数据量成倍增加,另一方面是企业数据更加碎片化,造成企业经营决策越来越复杂,因此企业的数据管理水平,将直接决定公司的管理水平,数据中心将成为企业经营大脑,让企业变的智能、智慧。 同时,多年来我们一直在践行大型企业的信息化建设,参于、知悉有的大型企业采用统一规划推动建设的,也有单一业务部门推动建设的,但不管哪种模式,在战略调整、管理变革、领导变动等因素的推动下,应用系统被不断的迭代,而软件厂商不断的扮演着“换”与“被换”的角色。深入分析,业务系统是业务管理的工具,随着管理思想、管控要求、业务流程、业务规则的变化而变化属于正常迭代,而且不可避免,但业务系统的背后财务数据、人事数据、业务数据等数据一直不变,而这些数据是公司非常有价值的资产,因此必须通过数据中心的建设,将不同领域、不同单位、不同软件的数据进行集中统一管理,才能实现数据综合分析、决策支持应用。 如何采集、积累并利用数据资源?如何消除企业各业务之间的信息孤岛?如何主动适应各种应用系统迭代与升级?这个三个问题是企业数据中心建设必须面对的问题。 解决方案 方案简介 我们认为数据中心建设是建立企业级数据标准、数据模型为基础,按数据仓库、数据集市数据存储设计理念管理数据,通过主数据系统管理基础数据,数据模型装载业务数据,自动数据采集系统打通业务系统与数据中心的信息通道,企业服务总线系统打通应用系统与应用系统之间信息通道,在线填报系统补充缺少系统领域的数据,决策支持系统进行数据挖掘与展示。即2套体系7个系统,2个体系为数据标准体系、数据模型体系,7个系统为主数

生产企业大数据平台建设项目建议书

大数据平台建设项目建议书

目录 第一章、项目背景..................... 错误!未定义书签。第二章、项目思路..................... 错误!未定义书签。第三章、建设内容与方案............... 错误!未定义书签。第四章、时间进度..................... 错误!未定义书签。第五章、项目预算..................... 错误!未定义书签。第六章、企业效益及社会效益........... 错误!未定义书签。第七章、结论......................... 错误!未定义书签。

第一章、项目背景 企业对信息化工作历来较为重视,也是省内较早开始实施信息化的大型企业。目前已经建成财务系统、生产调度系统、农务系统、供应链系统等:调度系统,2015年公司共投资了175万元,按集团分步建设、逐步投入的规划,完成了系统基本硬件与亚控平台软件的结合,构建了一个以明阳糖厂生产调度指挥中心为核心,生产信息能够上至集团,下至车间的生产调度网络系统。 农务系统,2005年开始实施,经过多次升级,现涵盖了计划、报蔗、派车、质检、过磅、结算、短信管理、移动应用等一系列模块,覆盖公司4家直属糖厂和大桥制糖公司,实现了农务统一的信息化管理。 供应链系统,利用用友NC供应链系统,以公司存货管理为核心的采、供、销、存供应链管理平台,实现物资、仓储、供应、销售、物流一体化业务协同处理平台,建立了公司对各直属厂工作的监督平台,总部可以实时对下属各公司的工作进行监督,实时对各公司的具体业务执行情况进行查看,及时的对下属公司进行指导和监督。 尽管在两化融合及企业信息化方面已取得了相当的成效,但在实际应用过程中仍然存在一些较为显著的问题。 (一)总部与下属糖厂未实现完全的集约管理 a)企业在原先六家糖厂的基础上,又收购了三博公司五家糖厂。三博五厂 由上海迁回南宁,在宜州设立管理下属五厂的二级管理总部。 b)从系统部署上分析,企业总部与原先六厂为一套架构,而三博总部与下 属五厂为一套架构,各自独立,暂未整合为一体。 c)为了保证各糖厂生产的稳定,企业总部与下属六厂之间仅在NC供应链、 OA、财务、人力等系统方面实现了集约管理,农务管理系统、生产调度 系统以及化验系统均由各厂自建,因此出现各厂建设系统的厂家不同, 使用的系统版本不同等现象。三博总部与下属五厂的关系亦如此。(二)总部及各厂之间的数据共享有限 a)由于大多数生产相关的系统均为各厂自建,因此不管是企业总部,或者

数据中心建设方案

施耐德:数据中心建设方案 数据中心建设方案解决用户难题;数据中心最初被称为计算中心,在科技发展越来越大的现代社会,数据中心建设起着至关重要的地位,施耐德电气针对现下的社会提出了数据中心建设方案。 数据中心是信息化社会的IT基础设施,作为机构信息系统的运行中心、测试中心和灾备中心,承担着机构的核心业务运营、信息资源服务、关键业务计算、数据存储和备份,以及确保业务连续性等重要任务。而数据中心建设方案是一个系统工程方案; 从数据中心的六个基本要素和数据中心全生命周期的角度出发,可以分为以下组成部分: 1.数据中心发展现状及趋势; 2.数据中心可持续发展能力; 3.数据中心规划; 4.数据中心的节能; 5.数据中心建设管理; 6.数据中心专业化运维; 7.数据中心成本分析; 8.数据中心建设模式分析; 9.数据中心与信息系统灾难恢复; 10.企业级数据中心评价体系。 在现下社会中,那些缺乏可持续发展能力的数据中心建设方案已经暴露出了较多的问题,例如供电能力不足、无法实现在线扩容、机房送回风不顺畅产生局

部热点、数据中心能耗巨大等。这些问题直接影响数据中心的可用性和可靠性,大大缩短了数据中心的正常生命周期。为避免这些问题,通过对数据中心建设方案的调查可表现在以下几个方面: 1.初期资源规划考虑不周、缺乏业务可持续性资源计划考虑。 2.数据中心机房功能性差,缺乏全局规划 3.建筑层高过低、结构承载能力不足,严重制约空间不合理。 4.供电设计密度低,系统可靠性差,不能在线扩容。 5.系统设计缺乏经济性考虑,日常运行能耗大、营运成本高。 6.运维管理缺乏长期性、稳定性及适应性的考量,易出现管理混乱。 数据中心建设已经完成了标准体系,为了有效地帮助各单位数据中心建设与管理者掌握最新技术与解决方案,不断提升建设与管理水平,从而有效加强数据中心置运行支撑能力,施耐德对此作出了数据中心建设方案,解决了用户在数据中心建设中遇到的难题、最新需求,提出了数据建设中的价值建议和方案。

大型企业数据中心建设方案

目录 第1章总述 (4) 1.1XXX公司数据中心网络建设需求 (4) 1.1.1 传统架构存在的问题 (4) 1.1.2 XXX公司数据中心目标架构 (5) 1.2XXX公司数据中心设计目标 (6) 1.3XXX公司数据中心技术需求 (7) 1.3.1 整合能力 (7) 1.3.2 虚拟化能力 (7) 1.3.3 自动化能力 (8) 1.3.4 绿色数据中心要求 (8) 第2章XXX公司数据中心技术实现 (9) 2.1整合能力 (9) 2.1.1 一体化交换技术 (9) 2.1.2 无丢弃以太网技术 (10) 2.1.3 性能支撑能力 (11) 2.1.4 智能服务的整合能力 (11) 2.2虚拟化能力 (12) 2.2.1 虚拟交换技术 (12) 2.2.2 网络服务虚拟化 (14) 2.2.3 服务器虚拟化 (14) 2.3自动化 (15) 2.4绿色数据中心 (16) 第3章XXX公司数据中心网络设计 (17) 3.1总体网络结构 (17) 3.1.1 层次化结构的优势 (17) 3.1.2 标准的网络分层结构 (17) 3.1.3 XXX公司的网络结构 (18) 3.2全网核心层设计 (19) 3.3数据中心分布层设计 (20) 3.3.1 数据中心分布层虚拟交换机 (20) 3.3.2 数据中心分布层智能服务机箱 (21) 3.4数据中心接入层设计 (22) 3.5数据中心地址路由设计 (25) 3.5.1 核心层 (25) 3.5.2 分布汇聚层和接入层 (25) 3.5.3 VLAN/VSAN和地址规划 (26) 第4章应用服务控制与负载均衡设计 (27) 4.1功能介绍 (27) 4.1.1 基本功能 (27)

数据中心同步平台建设方案

数据中心同步平台建设方案 当前政府、企业的信息化的状况是,各政府和企业一般都设计和建设了属于机构、业务本身的应用、流程以及数据的信息处理系统,独立、异构、涵盖各自业务内容的信息处理系统,系统设计建设的时期不同、业务模式不同,信息化建设缺乏有效的总体规划,重复建设;缺乏统一的设计标准,大多数系统都是由不同的厂商在不同的平台上,使用不同的语言进行开发的,信息交互共享困难,存在大量的信息孤岛和流程孤岛。为了有效整合分散异构的信息资源,消除“信息孤岛”现像,提高政府和企业的信息化水平。宇思公司要开发的数据共享交换平台,主要目的是有效整合分散异构系统的信息资源,消除“信息孤岛”现像,提高政府和企业的信息化水平,灵活实现不同系统间的信息交换、信息共享与业务协同,加强信息资源管理,开展数据和应用整合,进一步发挥信息资源和应用系统的效能,提升信息化建设对业务和管理的支撑作用。 要求新构建的数据共享交换平台要遵循标准的、面向服务架构(SOA)的方式,基于先进的企业服务总线ESB技术,遵循先进技术标准和规范,为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务,实现扩展性良好的“松耦合”结构的应用和数据集成;同时要求数据共享交换平台,能够通过分布式部署和集中式管理架构,可以有效解决各节点之间数据的及时、高效地上传下达,在安全、方便、快捷、顺畅的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性,实现。 数据的一次数据共享交换平台---设计方案 采集、多系统共享;要求数据交换平台节点服务器适配器的可视化配置功能,可以有效解决数据交换平台的“最后一公里”问题,快速实现不同机构、不同应用系统、不同数据库之间基于不同传输协议的数据交换与信息共享,为各种应用和决策支持提供良好的数据环境。要求数据共享交换平台能够把各种纷繁复杂的数据系统集成在一起完成特定业务,提供同构数据、异构数据之间的数据抽取、格式转换、内容过滤、内容转换、同异步传输、动态部署、可视化管理监控等方面功能,支持的数据包括各主流数据库(如Oracle、SQL Server、MySQL 等)、地理空间数据(如卫星影像、矢量数据)、常规文件(word、excel、pdf)等各种格式,并可以根据用户需求定制开发特定业务服务。

互联网数据中心机房建设方案

互联网数据中心机房建设方案 经历了 ISP/ICP飞速发展,。COM公司的风靡后,一种新的服务模式一一互联网数据中心 (Internet Data Center,缩写为IDC)正悄然兴起。它在国外吸引着像AT&T AO-、IBM、Exodus、UUNET等大公司的巨资投入;国内不但四大电信运营商中国电信、中国网通、中国联通、中国吉通开始做跑马圈地,一些专业服务商如清华万博、首都在线和世纪互联等,也参与了角逐。 IDC( Internet Data Center ) - Internet 数据中心,它是传统的数据中心与 Internet 的结合,它除了具有传统的数据中心所具有的特点外,如数据集中、主机运行可靠等,还应 具有访问方式的变化、要做到7x24服务、反应速度快等。IDC是一个提供资源外包服务的 基地,它应具有非常好的机房环境、安全保证、网络带宽、主机的数量和主机的性能、大的存储数据空间、软件环境以及优秀的服务性能。 IDC作为提供资源外包服务的基地,它可以为企业和各类网站提供专业化的服务器托管、空间租用、网络批发带宽甚至ASR EC等业务。简单地理解,IDC是对入驻(Hosting) 企业、商户或网站服务器群托管的场所;是各种模式电子商务赖以安全运作的基础设施,也 是支持企业及其商业联盟(其分销商、供应商、客户等)实施价值链管理的平台。形象地说, IDC 是个高品质机房,在其建设方面,对各个方面都有很高的要求。 IDC的建设主要在如下几个方面: 网络建设 IDC 主要是靠其有一个高性能的网络为其客户提供服务,这个高性能的网络包括其 - AN、 WAh和与In ternet 接入等方面。 IDC 的网络建设主要有: - IDC 的- AN 的建设,包括其 - AN 的基础结构, - AN 的层次, - AN 的性能。 -IDC的WAN勺建设,即IDC的各分支机构之间相互连接的广域网的建设等。 -IDC的用户接入系统建设,即如何保证IDC的用户以安全、可靠的方式把数据传到 IDC 的数据中心,或对存放在IDC的用户自己的设备进行维护,这需要IDC为用户提供相应的接 入方式,如拨号接入、专线接入及VPN等。 - IDC 与 Internet 互联的建设。 -IDC的网络管理建设,由于 IDC的网络结构相当庞大而且复杂,要保证其网络不间断对外服务,而且高性能,必须有一高性能的网络管理系统。 服务器建设 IDC的服务器建设可分为多个方面,总体上分为基础服务系统服务器和应用服务系统服务器,主要有:

完整的IDC机房建设方案

数据中心建设方案 目录 综述 (2) IDC网络建设 (5) IDC网络建设 (6) IDC基础系统建设 (11) IDC应用服务系统建设 (24) IDC综合管理系统 (32) IDC计费系统 (36) IDC计费系统 (40) 技术服务 (43) IDC机房系统设计说明 (51) 一期实施内容建议 (58)

综述 经历了ISP/ICP飞速发展,.COM公司的风靡后,一种新的服务模式--互联网数据中心(Internet Data Center,缩写为IDC)正悄然兴起。它在国外吸引着像AT&T、AO- 、IBM、Exodus、UUNET等大公司的巨资投入;国内不但四大电信运营商中国电信、中国网通、中国联通、中国吉通开始做跑马圈地,一些专业服务商如清华万博、首都在线和世纪互联等,也参与了角逐。 IDC(Internet Data Center) - Internet数据中心,它是传统的数据中心与Internet的结合,它除了具有传统的数据中心所具有的特点外,如数据集中、主机运行可靠等,还应具有访问方式的变化、要做到7x24服务、反应速度快等。IDC是一个提供资源外包服务的基地,它应具有非常好的机房环境、安全保证、网络带宽、主机的数量和主机的性能、大的存储数据空间、软件环境以及优秀的服务性能。 IDC作为提供资源外包服务的基地,它可以为企业和各类网站提供专业化的服务器托管、空间租用、网络批发带宽甚至ASP、EC等业务。简单地理解,IDC是对入驻(Hosting)企业、商户或网站服务器群托管的场所;是各种模式电子商务赖以安全运作的基础设施,也是支持企业及其商业联盟(其分销商、供应商、客户等)实施价值链管理的平台。形象地说,IDC是个高品质机房,在其建设方面,对各个方面都有很高的要求。 IDC的总体结构如下图所示:

集团大数据平台整体方案项目概述

集团大数据平台整体方案项目概述 1.1建设背景 1.1.1集团已有基础 经过十几年的信息化建设,集团已经积累了覆盖邮务、速递物流、金融三大板块的海量生产和经营数据,这些数据分布在集团各类应用系统和数据库中,支撑着集团业务的发展。 集团初步搭建了由名址系统、量收系统、速递平台系统、数据分析平台组成的初步的数据仓库,为数据分析挖掘工作打下了一定的技术基础。 组建了专业的组织架构促进企业数据管理与应用的规范化与制度化。 集团已成立数据中心,集团数据中心和各省的数据分析团队已经进行了多个专题的数据分析与成果应用的尝试。 1.1.2痛点及需提升的能力 集团拥有丰富的客户资源,海量的数据积累。在大数据时代,要充分挖掘数据价值,跟上时代的步伐。 板块间数据存在壁垒,共享不足,无法实现集团企业数

据的充分有效利用。 数据存在冗余、分散、安全性差、一致性差等问题,应建立有效的数据管控体系,打破信息孤岛、实现企业信息数据共享、提升数据价值。 非/半结构化数据利用不足,需利用大数据技术加强应用。 1.1.3大数据趋势 随着移动互联网、云计算、物联网和大数据技术的广泛应用,现代社会已经迈入全新的大数据时代。掌握大数据资产,进行智能化决策,已成为企业胜出的关键。 越来越多的企业开始重视大数据战略布局,重新定义自己的核心竞争力,从数据中揭示规律,了解过去、知悉现在、洞察未来,数据驱动企业运行与决策的科学性,构建智慧企业,打造核心竞争力。 数据的爆炸式增长以及价值的扩大化,将对企业未来的发展产生深远的影响,数据将成为企业的核心资产。如何应对大数据,挖掘大数据的价值,让大数据为企业的发展保驾护航,将是未来信息技术发展道路上关注的重点。

数据中心同步平台建设方案

第一章概述 1.1 平台建设背景 当前政府、企业的信息化的状况是,各政府和企业一般都设计和建设了属于机构、业务本身的应用、流程以及数据的信息处理系统,独立、异构、涵盖各自业务内容的信息处理系统,系统设计建设的时期不同、业务模式不同,信息化建设缺乏有效的总体规划,重复建设;缺乏统一的设计标准,大多数系统都是由不同的厂商在不同的平台上,使用不同的语言进行开发的,信息交互共享困难,存在大量的信息孤岛和流程孤岛。为了有效整合分散异构的信息资源,消除“信息孤岛”现象,提高政府和企业的信息化水平。宇思公司要开发的数据共享交换平台,主要目的是有效整合分散异构系统的信息资源,消除“信息孤岛”现象,提高政府和企业的信息化水平,灵活实现不同系统间的信息交换、信息共享与业务协同,加强信息资源管理,开展数据和应用整合,进一步发挥信息资源和应用系统的效能,提升信息化建设对业务和管理的支撑作用。 要求新构建的数据共享交换平台要遵循标准的、面向服务架构(SOA)的方式,基于先进的企业服务总线ESB技术,遵循先进技术标准和规范,为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务,实现扩展性良好的“松耦合”结构的应用和数据集成;同时要求数据共享交换平台,能够通过分布式部署和集中式管理架构,可以有效解决各节点之间数据的及时、高效地上传下达,在安全、方便、快捷、顺畅的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性,

实现数据的一次 数据共享交换平台-设计方案 采集、多系统共享;要求数据交换平台节点服务器适配器的可视化配置功能,可以有效解决数据交换平台的“最后一公里”问题,快速实现不同机构、不同应用系统、不同数据库之间基于不同传输协议的数据交换与信息共享,为各种应用和决策支持提供良好的数据环境。要求数据共享交换平台能够把各种纷繁复杂的数据系统集成在一起完成特定业务,提供同构数据、异构数据之间的数据抽取、格式转换、内容过滤、内容转换、同异步传输、动态部署、可视化管理监控等方面功能,支持的数据包括各主流数据库(如Oracle、SQL Server、MySQL等)、地理空间数据(如卫星影像、矢量数据)、常规文件(word、excel、pdf)等各种格式,并可以根据用户需求定制开发特定业务服务。 1.2 应用场景 场景一:中国科学院电子学研究所的信息交换需求 实现各个数据中心间的数据库层面的数据共享交换,各中心之间是双向的、实时的数据交换,各数据节点的数据库是同构的数据库系统(即Oracle),数据的类型是基于数据库表格的规则数据,字段类型包含BLOB字段类型。目前各数据节点的数据结构(表)是相同的,主要是一表对一表的数据交换,数据抽取和过滤需求比较简单。目前数据共享交换是通过Oracle GoldenGate数据库同步工具来实现的。 用户具体需求包括: 1)可视化的交换节点配置管理,包括:动态添加数据交换节点、配置交换节点间的表的同步映射关系、配置表的同步规则、过滤条件

最新版大型企业数据中心建设项目解决方案 企业数据中心建设方案

最新版 大型企业数据中心建设项目 解决方案

目录 第1章总述 (7) 1.1**公司数据中心网络建设需求 (7) 1.1.1 传统架构存在的问题 (7) 1.1.2 **公司数据中心目标架构 (8) 1.2**公司数据中心设计目标 (11) 1.3**公司数据中心技术需求 (11) 1.3.1 整合能力 (12) 1.3.2 虚拟化能力 (12) 1.3.3 自动化能力 (13) 1.3.4 绿色数据中心要求 (13) 第2章 **公司数据中心技术实现 (14) 2.1整合能力 (14) 2.1.1 一体化交换技术 (14) 2.1.2 无丢弃以太网技术 (15) 2.1.3 性能支撑能力 (17) 2.1.4 智能服务的整合能力 (18) 2.2虚拟化能力 (19) 2.2.1 虚拟交换技术 (19)

2.2.2 网络服务虚拟化 (22) 2.2.3 服务器虚拟化 (22) 2.3自动化 (24) 2.4绿色数据中心 (24) 第3章 **公司数据中心网络设计 (26) 3.1总体网络结构 (26) 3.1.1 层次化结构的优势 (26) 3.1.2 标准的网络分层结构 (26) 3.1.3 **公司的网络结构 (27) 3.2全网核心层设计 (29) 3.3数据中心分布层设计 (31) 3.3.1 数据中心分布层虚拟交换机 (31) 3.3.2 数据中心分布层智能服务机箱 (31) 3.4数据中心接入层设计 (33) 3.5数据中心地址路由设计 (37) 3.5.1 核心层 (37) 3.5.2 分布汇聚层和接入层 (38) 3.5.3 VLAN/VSAN和地址规划 (39) 第4章应用服务控制与负载均衡设计 (40) 4.1功能介绍 (40) 4.1.1 基本功能 (40)

数据中心平台建设方案(初稿)

数据中心平台建设方案 (初稿) 2018年7月

一、建设背景 因系统开发设计需独立存放的特性、数据库版本的区别,以及相关硬件环境的限制,实验室各系统数据库基本上都独立部署在各地区服务器上。随着公司业务的发展需要统计所有实验室数据造成了很大的不便,以及随便信息化建设模式的转变,以大数据、云计算、移动应用的业务需求分散式的数据库建设方式已经越来越无法满足今后的业务需求。 二、建设目标 根据目前业务需求,数据平台服务对象包含公司各级领导、销售人员、财务人员、医院客户等等,主要功能包括各地区销售数据、财务账单、检验报告单以及后续检验大数据分析。建立规范化数据共享体系,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据。 三、建设方案 为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性,同时保证产品的迭代性,我们初步定制如下建设方案。 1、系统建设框架 底层数据源考虑到来源为各地区实验室系统(包含:LIS、特检系统、微生物系统)目前各地区统一使用的是公司提供的系统,版本一致,后续也要考虑到可能会使用其他公司以及其他版本的系统,同时后续业务发展也需考虑可能抽取医院数据。 数据处理层采用第三方数据抽取工具或者开发CS架构的数据抽取程序,可安装在各实验室服务器上采用定时抽取机制并且同步修改被抽取数据状态。 数据层中存储的文件有数据库文件、图片文件,前期使用一台服务器进行存储,后续随着数据量的增长可将数据存储库、数据源处理库、文件报告进行独立开来,以便更加高效的使用服务器资源。 服务层采用web server接口方案,作用于数据调用展示接口。包含系统登录服务、获取检验数据服务、财务计费服务、销售数据统计服务等。 展示层采用PC端+移动端的展现方式,PC端使用BS架构,只作用于数据展示,不做具体操作。

大数据平台建设方案教案资料

大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***(某政府部门)为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求,大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析,实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系,推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道,整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据,构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录,建立信息资源交换管理标准体系,在业务可行性的基础上,实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上,为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点,以大数据应用为核心,坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。

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