公安大大数据的警务大大数据的分析报告系统方案设计设计(图文)

公安大数据警务大数据分析系统方案设计(图文)

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物联网与大数据作为信息时代的技术产物，受到社会各界的广泛关注，如何利用物联网技术与大数据分析算法提升办案效率，已成为各国警方分析研究的课题。本文构想了一套基于物联网技术的警务大数据分析模型，意在探讨该套模型在实际应用中的可行性，以及可能遇到的困难。背景介绍警察作为一个国家的重要机构，肩负着维护社会稳定，打击违法犯罪的重要职责，面对着越来越狡猾的犯罪分子，警方需要有效提升预防和打击犯罪的能力，单靠警员人工破案已无法满足社会需求，因此国家提出“科技强警”的发展战略，借助高科技装备、信息化手段帮助警方打击违法犯罪，“金盾工程”更是将公安信息化建设推向了高潮。然而，随着信息时代的到来，犯罪分子作案手段越发多变、隐蔽，传统的信息化手段已很难帮助警方快速分析研判。

近年来，“物联网”、“大数据”越来越被人们所熟知，著名的“谷歌汽车”、“大数据流感预测”更是成为物联网技术与大数据预测应用的经典案例。这两个在几年前还不为人知的技术名词，仿佛是在一夜之间闯入了我们的生活，将人们拉

入了科幻电影中的场景。那什么是“物联网”、“大数据”呢？物联网技术是利用互联网等通信技术手段把传感器、控制器、机器、人与物通过新的方式联系在一起，形成人与物、物与物互联，实现信息化，远程管理控制和智能化的网络。

作为物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命，大数据是信息爆炸时代的产物，人们每天上网、交流、购物、订票……产生了数以亿级的数据，而这项技术的意义并不在于掌握了庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化的预测处理。

警方分析研判的关键是挖掘人员、组织、案（事）件、阵地以及物品五要素之间的关联关系，如果能够借助物联网技术获取五要素信息，那么将大大提升警方获取线索信息的效率，同时也能避免人为错误。而面对庞杂的线索信息，则可以借助大数据分析技术实现深入，高效的挖掘分析，进而快速找出五要素之间的关联关系。

本文试图探讨构建一套基于物联网技术的警务大数据分析

模型，借以提高警方线索采集和分析研判过程的准确性和效率。

技术架构基于物联网技术的警务大数据分析模型是一种利

用大数据分析算法对海量警务物联网线索信息进行深度挖

掘分析的系统模型。它包括了物联感知层、数据传输层、数据分析层以及数据展示层，同时，它还要与现有的公安信息

网有效融合，实现信息共享碰撞。

物联感知层警务物联网，是指利用感知技术与智能装置对警务工作关注对象进行自动感知识别，通过网络，技术处理和智能分析，实现对关注对象状态和态势信息的实时掌握，达到对关注对象动态监测、精确管理和科学指挥的目的。

目前警方所应用的场景有旅客查验、警车警员GPS定位、城区视频监控、道路卡口车辆监控、重点部位报警防、重点人员手机定位、枪支RFID标签定位等，可以采集到人员、车辆以及物品的城市时空数据，为警方建立基本要素排查提供大量真实可靠的原始数据。

数据传输层经过移动互联网、有线网络等媒介传输到系统模型的物联网数据，具有数据量大，且分布在不同时域，空域的特点，是无法直接使用的，为此需要按照一定的标准规则对它们进行初步的筛选和归类整合，将其转化为兼容系统模型的，具有统一规标准的“元数据”。

数据分析层经过初步归类整合的数据依旧是海量且缺乏直观联系关系，无法为警方提供研判依据，为此需要借助专业的数据挖掘算法对这些数据进一步分析、整合。同时还要与公安信息网中的线索与情报进行碰撞，以降低单一数据源造成的信息可靠性低等问题。常用的分析算法有分类分析、回归分析、聚类分析以及关联分析。

分类分析根据一定的分类准则将具有不同特征的数据划分

到不同类别的过程。以某地区团伙作案为例，该区域近一段时期是团伙犯罪高发期，警方对该区域以及邻近区域娱乐场所以及出租屋的人员进行集中排查，采集到大量的信息和手机串号信息。

通过对午夜时段的号以及手机串号进行碰撞，可以筛选出一批经常出入于犯罪高发区的可疑人员，进而帮助警方缩小排查围。

回归分析通过对自变量和因变量做一定的相关性分析，由此建立回归方程，用以预测变量的依赖关系。加利福尼亚警方曾利用火灾预警系统来预测建筑物火情以及分析纵火案。加利福尼亚警方通过将一年火灾案件与当天天气，建筑物自身因素等资料数据化，形成了一套火灾级别与火灾因素的拟合函数，当火灾因素点越丰富时，拟合出来的火灾隐情拟合函数曲线就越细腻平滑，精准度也就越高，进而形成经验数据，有效提升火灾预警能力。同时，警方也不放过那些异常点，因为往往异常点代表着具有“人为纵火”嫌疑，警方再通过对这些异常点的分析，找出隐藏在火灾背后的案情。聚类分析不同于分类分析，聚类分析没有先验知识，一般是将一堆看似毫无规则的数据根据某种特征进行划分，不同属性的数据分到不同的组。警方可以根据时间或者空间为基准属性，对采集到的号，报警信息，手机串号等进行分组，进而发现可疑线索。

例如，某文物保护单位午夜时分发生文物盗窃案件，通过对该单位近一周的监控录像、手机串号等数据的采样，警方首先将可疑目标锁定在午夜时段出现的四个手机串号上，因为该时段不可能是正常游客参观时段，具有可疑性，但由于作案人带了头套和手套，未能取得有价值的作案监控录像。

警方再对其余时间进行排查碰撞发现，在案发前三天，可疑目标手机串号出现在文物展览时段，通过对该时段的监控录像与手机串号进行排查定位，就可以有效缩小排查围。

关联分析用于在大量杂乱无章的数据中寻找有价值数据间

的相关关系。通过分析犯罪嫌疑人的基本信息、亲朋好友、交通工具、银行账户以及出行记录等，就能绘制出一犯罪嫌疑人的关系网，进而为警方快速掌握犯罪嫌疑人动向提供有力线索。

数据展示层伴随着大数据应用而出现的技术还有可视化展

示技术，它能够很直观的将大数据分析产生的晦涩难懂的数据以图表的形式展示出来，帮助警方根据图表特征快速研判。本模型针对警务案件研判特点，选取了几种常见的图表模型做展示。

关联关系图关联关系图与关联分析算法配套使用，用于展示研判分析结果各元素之间的关系，该图将各元素分为中心元素和关联元素，关联元素围绕着中心元素展开。通常用于犯罪嫌疑主体与客体之间的关联关系。【注：中心元素和关联

元素的要素类型可以相同，也可以不同】时空时序图通常与分类分析算法、聚类分析算法配合使用，按照时空属性，展示行为主体在一定时空围的行为轨迹，通常用于展示犯罪嫌疑人或嫌疑车辆的行为轨迹。热点分布图通常与聚类分析算法配合使用，用于碰撞挖掘人员行为习惯，关联关系以及异常行为之间的“共性”。应用架构基于物联网技术的警务大数据分析模型本身不能直接破案，但它可以帮助警方缩小排查围，缩短排查用时。由于它需要整合多方信息资源，因此是一套跨部门，跨警种的分析应用模型。

水平维度

警方在办案过程中经常会遇到多警种配合工作的情况，而各警种获取线索信息的渠道可能有所不同，导致对同一个目标元素得到不同的数据，这时就需要对大家获取的信息进行核实，并以某一个或多数人的信息为最终结论数据。（注：依靠物联网技术获取的数据会降低数据的差异性概率，但案件线索并非只有物联网采样数据，还有很多数据要通过其他渠道获得）

垂直维度

分析采集在应用这套模型时，应该按照不同级别，职能分工使用。基层单位主要负责线索的采集，实际办案单位则肩负线索采集和分析研判过程，而省厅则作直接利用分析研判结果，对各区域的治安情况，警员的工作情况进行分析考核。

大数据平台建设方案(20201129021555)

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得蓬勃发展, 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得“新I T”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+”与大数据时代得机遇与挑战, 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、可视化平台于一体得大数据平台, 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与话语权。 二、建设目标 大数据平台就是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革得架构平台。它得主要目标就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，推进政务数据共享与业务协同，为决策提供及时、准确、可靠得信息依据, 提高政务工作得前瞻性与针对性, 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、企业单位数据与互联网抓取数据, 构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固得数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源得关联性，编制数据资源目录, 建立信息资源交换管理标准体系, 在业务可行性得基础上, 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”得原则,全面提升信息化建设水平, 促进全省经济持续健康发展。

大数据中心方案设计(机房)

计算机数据中心机房系统设计方案 （模板）

目录 1.机房设计方案 6 1.1概述 6 1.1.1概述 6 1.1.2工程概述说明 6 1.1.3设计原则7 1.1.4建设内容实施7 1.1.5设计依据8 1.1.6引用标准8 1.1.7设计指标9 1.1.9设计思想及特点11 1.1.10绿色数据中心建设12 1.2装饰装修工程14 1. 2.1机房的平面布局和功能室的划分14 1.2.2装修材料的选择14 1.2.3机房装饰的特殊处理17 1.3供配电系统（UPS系统）18 1. 3.1供配电系统设计指标18 1.3.2供配电系统构成20 1.3.3供配电系统技术说明20 1.3.4供配电设计21 1.3.5电池22 1.4通风系统（新风和排风）22 1. 4.1设计依据22

1.4.2设计目标22 1.4.3设计范围22 1.4.4新风系统22 1.4.5排烟系统23 1.4.6风幕机系统23 1.5精密空调系统23 1.5.1机房设备配置分析23 1.6防雷接地系统25 1.6.1需求分析25 1.6.2系统设计25 1.7综合布线系统26 1.7.1系统需求分析26 1.7.2机房布线方案27 1.7.3子系统主要技术说明27 1.8门禁系统28 1.8.1需求分析28 1.8.2系统设计28 1.9机房视频监控29 1.9.1项目概述29 1.9.2设计原则29 1.9.3总体目标30 1.9.4设计依据30 1.9.5机房视频监控规划31 1.10环境集中监控系统33 1.10.1概述33 1.10.2设备监控分析33 1.10.3机房动环设备集中监控平台一套35

集团云数据中心基础网络-详细规划设计

集团云数据中心基础网络详细规划设计

目录 1前言 (2) 1.1背景 (2) 1.2文档目的 (2) 1.3适用范围 (2) 1.4参考文档 (2) 2设计综述 (3) 2.1设计原则 (3) 2.2设计思路 (5) 2.3建设目标 (7) 3集团云计算规划 (8) 3.1整体架构规划 (8) 3.2网络架构规划 (8) 3.2.1基础网络 (9) 3.2.2云网络 (70)

1前言 1.1背景 集团信息中心中心引入日趋成熟的云计算技术，建设面向全院及国网相关单位提供云计算服务的电力科研云，支撑全院各个单位的资源供给、数据共享、技术创新等需求。实现云计算中心资源的统一管理及云计算服务统一提供；完成云计算中心的模块化设计，逐渐完善云运营、云管理、云运维及云安全等模块的标准化、流程化、可视化的建设；是本次咨询规划的主要考虑。 1.2文档目的 本文档为集团云计算咨询项目的咨询设计方案，将作为集团信息中心云计算建设的指导性文件和依据。 1.3适用范围 本文档资料主要面向负责集团信息中心云计算建设的负责人、项目经理、设计人员、维护人员、工程师等，以便通过参考本文档资料指导集团云计算数据中心的具体建设。 1.4参考文档 《集团云计算咨询项目访谈纪要》 《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T 22239-2008） 《信息系统灾难恢复规范》（GB/T20988-2007） 《OpenStack Administrator Guide》（https://www.sodocs.net/doc/b64477784.html,/） 《OpenStack High Availability Guide》（https://www.sodocs.net/doc/b64477784.html,/） 《OpenStack Operations Guide》（https://www.sodocs.net/doc/b64477784.html,/） 《OpenStack Architecture Design Guide》（https://www.sodocs.net/doc/b64477784.html,/）

大型数据中心双总线系统设计方案

大型数据中心双总线系统设计方案

大型数据中心双总线系统设计方案 摘要：为保证数据中心机房内所有设备24 小时不间断优质供电，数据中心机房供电系统亦采用两路在线式UPS供电(每路均为1+1并联冗余配置，提高供电系统的冗错性和可靠性)，UPS采用中文操作界面，本文章拟定大型数据中心用户，设备用电功率设计为400kVA，实现独立的双总线供电方案，提高供电的可靠性、容错性，满足GB50174-2008《电子信息系统机房设计规范》A级机房电源设计标准。 标签：大型数据中心总线 1 概述 为保证数据中心机房内所有设备24 小时不间断优质供电，数据中心机房供电系统亦采用两路在线式UPS 供电(每路均为1+1并联冗余配置，提高供电系统的冗错性和可靠性)，UPS采用中文操作界面，本文章拟定大型数据中心用户，设备用电功率设计为400kVA，实现独立的双总线供电方案，提高供电的可靠性、容错性，满足GB50174-2008《电子信息系统机房设计规范》A级机房电源设计标准。 2 台达UPS电源解决方案 配置台达GES-NT400K 双变换纯在线式工频级UPS 4台，组成两套“1+1”并联冗余的双总线供电方案,为数据中心机房负载设备提供24小时不间断的完全独立的双回路的优质、纯净电源供电。 GES-NT400K UPS 2路“1+1”并联冗余的双总线 供电方案具有高可靠性、可用性及安全性，并机系统采

用先进的独特分布式逻辑控制方式，直接并机，并机无须外加并联卡或并机控制柜，且并机通信信号线采用环形回路设计，大大地提高了并机系统的可靠性；NT400K UPS支持在线并机扩展系统，即无须关闭原UPS供电系统，在线将预将并入正常工作的UPS系统中，整并机扩容平滑、安全。 并机采用共用电池组方案，可以节省大量的安装空间，提高电池的利用效率，减少地安装地板承重需求。当其中一台UPS故障退出并联系统后，仍能保证满载后备时间满足原配置（而传统UPS并机无共用电池组功能时，当其中一台UPS故障时，它所配置的电池组也相应地退出了并机系统，此时导致后备时间缩短一半）。通过共用电池功能，还可以减少电池污染的排放和节省安装空间等资源。 2.1 共用电池功能主要优势 ⑴节省购买电池的资金投资 系统冗余量占系统总容量的百分之几，就能节省电池总投资的百分之几。在电池价格飞涨的今天，能够节省的这笔费用是相当可观的。同时，电池数量减少了，相应的搬运、安装等投资也会跟着减少。 ⑵节省安装空间投资 大批量的电池所占用的安装空间也是很大的，减少了电池数量,也就成比例地减少了安装空间方面的投

云数据中心基础环境-详细设计方案

云数据中心基础环境详细设计方案

目录 第一章综合布线系统 (11) 1.1 项目需求 (11) 1.2 综合布线系统概述 (11) 1.2.1 综合布线系统发展过程 (11) 1.2.2 综合布线系统的特点 (12) 1.2.3 综合布线系统的结构 (13) 1.3 综合布线系统产品 (14) 1.3.1 选择布线产品的参考因素 (14) 1.3.2 选型标准 (15) 1.3.3 综合布线产品的经济分析 (15) 1.3.4 综合布线产品的选择 (15) 1.3.5 综合布线系统特点 (16) 1.3.6 主要产品及特点 (17) 1.4 综合布线系统设计 (23) 1.4.1 设计原则 (23) 1.4.2 设计标准 (24) 1.4.3 设计任务 (25) 1.4.5 设计目标 (26) 1.4.6 设计要领 (26) 1.4.7 设计内容 (27) 1.5 工作区子系统设计方案 (34) 1.5.1 系统介绍 (34) 1.5.2 系统设计 (35) 1.5.3 主要使用产品 (39) 1.6 水平区子系统设计方案 (40) 1.6.1 系统介绍 (40) 1.6.2 系统设计 (41) 1.6.3 主要使用产品 (46) 1.7 管理子系统设计方案 (46) 1.7.1 系统介绍 (46) 1.7.2 系统设计 (47) 1.7.3 主要使用产品 (51) 1.8 垂直干线子系统设计方案 (52)

1.8.1 系统介绍 (52) 1.8.2 系统设计 (53) 1.8.3 主要使用产品 (56) 1.9 设备室子系统设计方案 (57) 1.9.1 系统介绍 (57) 1.9.2 系统设计 (57) 1.10 综合布线系统防护设计方案 (59) 1.10.1 系统介绍 (59) 1.10.2 系统设计 (60) 1.10.3 主要使用产品 (63) 第二章强电布线系统 (64) 2.1 概述 (64) 2.2 设计原则 (64) 2.3 设计依据 (65) 2.4 需求分析 (66) 2.5 系统设计 (67) 2.6 施工安装 (69) 2.6.1 桥架施工 (69) 2.6.2 管路施工 (69) 2.6.3 电缆敷设及安装 (70) 第三章配电系统 (71) 3.1 概述 (71) 3.2 用户需求 (72) 3.3 系统设计 (72) 3.3.1 UPS输入配电柜设计 (73) 3.3.2 UPS输出配电柜设计 (73) 3.3.3 UPS维修旁路配电柜设计 (74) 3.3.4 精密空调动力配电柜设计 (74) 3.3.5 动力配电柜设计 (75) 3.3.6 机房强电列头配电柜设计 (76) 3.4 施工安装 (83) 3.4.1 桥架管线施工 (83) 3.4.2 配电柜安装 (83) 第四章精密空调系统 (85) 4.1 项目概述 (85) 4.2 设计原则 (86)

大数据中心运维服务技术方案设计

数据中心机房及信息化终端设备维护方案 一、简况 xxx客户数据中心机房于XX年投入使用，目前即将过保和需要续保运维的设备清单如下： 另外，全院网络交换机设备使用年限较长，已全部过保，存在一定的安全隐患。 二、维保的意义 通过机房设备维护保养可以提高设备的使用寿命，降低设备出现故障的概率，避免重特大事故发生，避免不必要的经济损失。设备故障时，可提供快速的备件供应，技术支持，故障处理等服务。

通过系统的维护可以提前发现问题，并解决问题。将故障消灭在萌芽状态，提高系统的安全性，做到为客户排忧解难，减少客户人力、物力投入的成本。为机房内各系统及设备的正常运行提供安全保障。可延迟客户设备的淘汰时间，使可用价值最大化。 通过引入专业的维护公司，可以将客户管理人员从日常需要完成专业性很强的维护保养工作中解放出来，提升客户的工作效率，更好的发挥信息或科技部门的自身职能。 通过专业的维护，将机房内各设备的运行数据进行整理，进行数据分析，给客户的机房基础设施建设、管理和投入提供依据。 三、维护范围 1、数据中心供配电系统 2、数据中心信息化系统 3、全院信息化终端设备 4、数据库及虚拟化系统 四、提供的服务 为更好的服务好客户，确实按质按量的对设备进行维护；我公司根据国家相关标准及厂商维护标准，结合自身多年经验积累和客户需求，制定了一套自有的服务内容： 1、我公司在本地储备相应设备的备品备件，确保在系统出现故障时，及时免费更换新的器件，保障设备使用安全。 2.我公司和客户建立24小时联络机制，同时指定一名负责人与使用方保持沟通，确保7*24小时都可靠联系到工程技术人员，所有节日都照此标准执行。 3.快速进行故障抢修：故障服务响应时间不多于30分钟，2小时内至少2人以上携带相关工具、仪器到达故障现场，直到设备恢复正常运行。

云数据中心设计方案

云数据中心设计方 案

云数据中心设计方案 李万鸿 -2-25 云计算是大势所趋，选择合适的硬件和软件建立云数据中心是非常重要的，下面是一个非常详细的云数据中心设计方案。 1.云数据中心架构设计 学校云数据中心架构图 云数据中心包括Iaas、Paas、Saas三层服务，云数据中心既是一个企业云，也能够对外提供服务，学校还能够使用别的公有云如阿里云，形成混合云。 1）. SaaS：提供给客户的服务是运营商运行在云计算基础设施上的应用程序，用户能够在各种设备上经过客户端界面访问，如浏览器。消费者不需要管理或控制任何云计算基础设施，包括网络、服务器、操作系统、存储等等，实现智慧校园产品及学校

现有产品等给用户使用。 2）. PaaS：主要提供应用开发、测试和运行的平台，用户能够基于该平台，进行应用的快速开发、测试和部署运行，它依托于云计算基础架构，把基础架构资源变成平台环境提供给用户和应用。为业务信息系统提供软件开发和测试环境，同时能够将各业务信息系统功能纳入一个集中的SOA平台上，有效地复用和编排组织内部的应用服务构件，以便按需组织这些服务构件。典型的如门户网站平台服务，可为用户提供快速定制开发门户网站提供应用软件平台，用户只需在此平台进行少量的定制开发即可快速部署应用。提供给消费者的服务是把客户采用提供的开发语言和工具（例如Java，python, .Net等）开发的或收购的应用程序部署到供应商的云计算基础设施上去。客户不需要管理或控制底层的云基础设施，包括网络、服务器、操作系统、存储等，但客户能控制部署的应用程序，也可能控制运行应用程序的托管环境配置；能够使用Kubernetes、Docker容器完成应用系统的部署和管理。提供统一登录、权限、门户、数据中心、数据库等服务，实现容器管理、自动化部署、自动化迁移、负载均衡、弹性计算、按需分配、应用统计、性能检测、API接口、数据交换等功能。 3）. IaaS：提供给消费者的服务是对所有计算基础设施的利用，包括处理CPU、内存、存储、网络和其它基本的计算资源，用户能够部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。Iaas层是

大数据中心建设方案设计a

工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案

1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1 图1环境适应性测试评价服务实验室概况

平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括但不限于： （1）产品环境适应性基础数据提供； （2）产品环境适应性调研分析报告； （3）产品环境适应性分析预测； （4）产品环境适应性技术规范制定； 2. 信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成，即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联，大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统 3.1建设内容 （1）测试评价业务的流程化和信息化 实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理；同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 （2）实验室/试验场管理信息化

大数据中心建设方案设计

数据中心建设方案 信息技术有限公司 目录 第1章方案概述 (2) 1.1. 建设背景 (3) 1.2. 当前现状 (4)

1.3. 建设目标 (5) 第2章方案设计原则 (7) 2.1. 设计原则 (7) 22 设计依据 (8) 第3章数据中心方案架构 (9) 3.1数据中心架构设计 (9) 3.2大数据处理设计 (16) 3.3大数据存储设计 (23) 3.4安全设计 (25) 3.5平台搭建实施步骤 (30) 3.6物理架构设计 (31) 第4章数据中心网络方案组成 (34) 4.1. 防火墙设计 (34) 4.2. 接入层设计 (34) 4.3. 网络拓扑 (35) 第5章数据中心基础设施方案组成 (36) 5.1. 机柜系统设计 (36) 5.2. 制冷系统设计 (38) 5.3. 供配电系统设计 (43) 5.4. 模块监控系统设计 (47) 第6章运维方案 (53) 6.1. 技术和售后服务 (53) 6.2. 售后服务项目 (53) 6.3. 售后服务项目内容 (53) 方案概述 “百年大计，教育为本”，教育行业是我国经济发展的关键命脉之一，伴随着数据集中在教育业信息化的逐渐展开，数据中心在企业和信息化的地位越来越重要。教育数据中心建设已成为教育机构信息化趋势下的必然产物。教育数据中心作为承载教育机构业务的重要IT基础设施，承担着教育机构稳定运行和业务创新的重任。在教育机构新型客户服务模式下，数据中心需要更高效地支持后台业务和信息共享需求，同时要24小时不间断的提供服务，支持多种服务手段。 这对教育数据中心的资源整合，全面安全，高效管理和业务连续性提出更高的要求。

高校大数据专业教学科研平台建设方案详细

高校大数据专业教学科研平台建设方案 一、项目建设的意义及目的 芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野，注重知识的实用性，有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力，让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。 二、功能模块和建设思路 芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分，一是平台硬件，二是教学与实验支撑系统（包括：芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台），三是产品服务体系。 具体如下：

教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成，教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。 二、项目建设的目标及内容 1、项目建设目标 1）平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合，提高学生的学习、实践和创新创业能力，能够培养实用性人才所需的专业能力，提升教学效果与就业率，为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。

2）平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究，能够服务于学校的教学和科研，有助于大数据方向发展和自主创新，有利于创新团队培育和高水平研究成果积累，有利于提升教师的教学和科研水平，推动教学和科研团队建设。 3）平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势，体现学校办学特色，推进与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作，开展项目合作研究和人才培养，促进科研成果转化，促进产学研协同创新。 4）平台的建设有利于促进学科交叉与融合。 2、项目建设内容 1）模块一：平台相关硬件建设 本模块主要包含：大数据教学科研一体机 技术参数：

大数据中心建设方案

工业产品环境适应性公共技术服务平台 信息化系统建设方案． 1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1 环境适应性测试评价服环境适应性测试评价服务实验室概基于产品环境适 应性测试评价获取的测试数据以及相关信息平台的大数据服务利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括但不限于 ）产品环境适应性基础数据提供外 2）产品环境适应性调研分析报告；（试户户里城试番尔户分户户分户试（3）产品环境适应性分析预测；（4）产品环境适 应性技术规范制定； 2. 信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成，即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联，大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统

建设内容 （1）测试评价业务的流程化和信息化 实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕．处理、收费管理等全流程电脑信息化管理；同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 （2）实验室/试验场管理信息化 实现主要实验室/试验场样品、设备、标准、人员的信息化管理；实现主要仪器设备的数据自动采集和远程传输；实现主要试验场的远程视频监控。 （3）多方远程通讯 以广州为总部，实现广州总部与主要试验场之间的远程通讯，提供异地账户登录，满足异地多方人员（如委托方、委托方供应商、广州总部、户外试验场、外聘专家等）开展影音交流和现场办公； 总体要求 （1）人机界面采用WINDOW界面，直观简单易学； （2）数据或信息一次录入，多系统共用； （3）人员身份识别； （4）检测报告唯一性识别； （5）不合格自动提醒报警； （6）短信通知，软件将重要事项，如不合格记录及时发送至指定人员手机上。（7）数据溯源，所有修改行为均留记录； ）提供多层密码、权限，避免越权操作8

XXX云平台数据中心设计方案

XXXX云平台数据中心 方案建议书 浪潮集团四川分公司 2015年7月

目录 一、概述 (3) 1.1项目背景简介 (3) 1.2项目需求分析 (3) 1.3总体设计原则 (3) 二、云中心资源池总体设计规划 (4) 2.1总体设计思路 (5) 2.2云平台业务分析 (6) 三、云平台资源规划设计 (7) 3.1 网络资源规划 (8) 3.1.1 云数据中心网络整体规划 (8) 3.1.2 云数据中心网络分层设计 (10) 3.1.3核心交换区规划 (10) 3.2 云服务器资源规划 (20) 3.2.1服务器CPU资源规划 (20) 3.2.2服务器内存资源规划 (23) 3.2.3服务器网络资源规划 (24) 3.3云存储资源规划 (25) 3.3.1存储性能IOPS规划 (26) 3.3.2存储带宽规划 (26) 3.3.3存储容量规划 (27) 3.3.4存储总体规划 (28) 3.4数据备份机制规划 (28) 3.5云管理平台规划设计 (30) 3.5.1 云管理平台架构 (30) 3.5.2 云软件部署架构 (32) 3.5.3 资产管理 (34) 3.5.4 云平台业务管理 (37) 3.5.5 云平台计费管理 (38) 3.5.6 云平台监控管理 (40) 3.5.7 云平台系统管理 (44) 3.6云平台安全规划设计 (48) 3.6.1网络安全设计 (48) 3.6.2主机安全设计 (51) 3.6.3主机安全管理 (52) 3.6.4应用安全设计 (54) 3.6.5等级保护对网络应用安全的实现 (57) 3.6.6数据安全及备份恢复设计 (58) 3.6.7等级保护对数据安全及备份恢复的技术实现 (59) 3.6.8系统运维管理安全设计 (60) 四、配置清单 (62)

大数据中心建设的策划方案

大数据中心建设的策划方案 大数据中心建设不仅对广电网络现有的广播电视业务、宽带业务的发展产生积极作用,同 时为广电的信息化提供支撑，下面由学习啦为你整理大数据中心建设的策划方案的相关资料， 希望能帮到你。 大数据中心建设的策划方案范文一大型承载企事业、集团、机构的核心业务，重要性高， 不允许业务中断， 一般按照国标 A 级标准建设， 以保证异常故障和正常维护情况下， 正常工作， 核心业务不受影响。 数据中心机房基础设施建设是一个系统工程，集电工学、电子学、建筑装饰学、美学、暖 通净化专业、计算机专业、弱电控制专业、消防专业等多学科、多领域的综合工程。 机房建设的各个系统是按功能需求设置的，主要包括以下几大系统：建筑装修系统、动力 配电系统、空调新风系统、防雷接地系统、监控管理系统、机柜微环境系统、消防报警系统、 综合布线系统等八大部分。 一、建筑装修系统是整个机房的基础，它主要起着功能区划分的作用。 根据用户的需求和设备特点，一般可以将机房区域分隔为主机房区域和辅助工作间区域， 主机房为放置机架、服务器等设备预留空间，辅助工作间包括光纤室、电源室、控制室、空调 室、操作间等，为主机房提供服务的空间。 此外，数据中心机房装修需要铺抗静电地板、安装微孔回风吊顶等，确保机房气密性好、 不起尘、消防、防静电、保温等，以为工作人员提供良好的工作条件，同时也为机房设备提供 维护保障功能。 二、供配电系统是机房安全运行的动力保证。 计算机机房负载分为主设备负载和辅助设备负载。 主设备负载指计算机及网络系统、计算机外部设备及机房监控系统，这部分供配电系统称 为 “设备供配电系统，其供电质量要求非常高，应采用 UPS 不间断电源供电来保证供电的稳 定性和可靠性。 辅助设备负载指空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等，其供配电系统称为“辅助 供配电系统，其供电由市电直接供电。 机房内的电气施工应选择优质电缆、线槽和插座。 插座应分为市电、UPS 及主要设备专用的防水插座，并注明易区别的标志。 照明应选择机房专用的无眩光高级灯具。 三、空调新风系统是运行环境的保障。 由于数据中心机房里高密度存放着大量网络和计算机设备，不仅产生大量的集中热量，而 且对环境中的灰尘数量和大小有很高的要求，这就对空调系统提出了更高的要求。 保证设备的可靠运行，需要机房保持一定的温度和湿度。 同时，机房密闭后仅有空调是不够的，还必须补充新风，形成内部循环。 此外， 它还必须控制整个机房里尘埃的数量， 对新风进行过滤， 使之达到一定的净化要求。

CloudFabric云数据中心网解决方案-Multi-PoD设计指南

CloudFabric云数据中心网解决方案设计指南（Multi-PoD）

目录 1 多数据中心业务诉求和场景 (1) 1.1 多数据中心业务场景分析 (1) 1.1.1 集群跨DC部署 (1) 1.1.2 虚机跨DC迁移 (2) 1.1.3 网络级主备容灾 (3) 1.2 华为Multi-PoD方案整体架构 (4) 1.2.1 方案整体架构 (4) 1.2.2 部署场景 (7) 1.2.3 方案特点 (9) 1.2.4 与Multi-Site方案的对比和选择 (10) 2 Multi-PoD方案设计 (14) 2.1 Multi-PoD方案部署设计 (14) 2.2 PoD内组网设计 (16) 2.2.1 物理网络架构 (16) 2.2.2 物理网络设计基本原则 (18) 2.2.3 路由协议设计 (19) 2.2.4 故障场景分析 (21) 2.3 Multi-PoD对于IP Network的要求 (22) 2.4 Multi-PoD –管理面方案 (25) 2.5 云平台与VMM对接 (27) 2.6 Multi-PoD - Underlay网络方案 (29) 2.7 Multi-PoD –Overlay网络方案 (30) 2.7.1 Multi-PoD –Overlay控制面方案 (30) 2.7.2 Multi-PoD –Overlay数据面方案 (32) 2.7.3 网络级容灾-主备出口设计 (32)

1 多数据中心业务诉求和场景 1.1 多数据中心业务场景分析 1.2 华为Multi-PoD方案整体架构 1.1 多数据中心业务场景分析 随着业务的发展，越来越多的应用部署在数据中心，单个数据中心的规模有限，不可 能无限扩容，业务规模的不断增长使得单个数据中心的资源很难满足业务增长的需 求，需要多个数据中心来部署业务；同时，数据安全、业务的可靠性和连续性也越来 越被重视，备份和容灾逐渐成为了普遍需求，需要通过建设多个数据中心来解决容灾 备份问题。 1.1.1 集群跨DC部署 对于DB层服务器，以及少量App层服务器，往往采用物理IP直接提供业务，这种模 式仅用于数据类应用（CS模式）。通常以集群方式部署，为了提高业务连续性，集群 也可以跨DC部署，此时，集群服务器分布在不同数据中心，对外提供统一访问接 口，业务IP由VIP取代，服务器集群中间通过DC间互联网络实现协商和状态同步。 由于集群心跳及集群公网通常需要接入同一个二层域，需要跨DC的大二层网络，因 此可采用裸光纤、波分传输、VPLS、EVPN-VXLAN等技术进行二层互联，如图1-1 所示。

大数据交换共享整合系统平台建设方案设计

数据交换共享整合协同平台设计

整合协同平台的主要功能是从其它子系统中提取共享数据，并对多来源渠道的、相互不一致的数据进行数据融合处理；基于数据字典对实时数据和历史数据进行组织，以保证数据间关系的正确性、可理解性并避免数据冗余；以各种形式提供数据服务，采用分层次的方法对各类用户设置权限，使不同用户既能获得各自所需要的数据，又能确保数据传输过程的安全性及共享数据的互操作性和互用性；维护基础信息、动态业务数据以及系统管理配置参数；支撑系统的网络构架、信息安全、网络管理、流程管理、数据库维护和备份等运维能力。整合协同平台根据功能可分为两个部分： 第一部分，基础数据和共享数据的交换服务和路由流程管理，该部分是交换平台的基础，包括：静态交换数据、动态交换数据、图形数据及表格、统计资料等属性数据。 第二部分，各子系统之间的接口实现，根据事先制订好的规范、标准，实现各子系统之间的数据共享和传输操作。在接入中心平台时，应按系统集成要求设计系统结构，各类数据接口遵循系统集成规范。

第一章中心平台设计 1.1平台功能结构 整合协同平台服务器是公共基础平台的核心部分，XMA整合协同平台提供一整套规范的、高效的、安全的数据交换机制。XMA整合协同平台由部署在数据中心和各业务部门的数据交换服务器、数据接口系统共同组成，解决数据采集、更新、汇总、分发、一致性等数据交换问题，解决按需查询、公共数据存取控制等问题。 各业务子系统都要统一使用XMA整合协同平台进行数据交换。数据中心统一管理和制定数据交换标准。各业务部门通过数据级整合或者应用级整合通过XMA整合协同平台向数据中心提供数据，也通过XMA整合协同平台访问共享数据。 XMA整合协同平台的基本功能如下： 共享数据库的数据采集、更新、维护。 业务资料库、公共服务数据库的数据采集。 提供安全可靠的共享数据服务。 业务部门之间的业务数据交换。 结合工作流的协调数据服务。

智慧校园云数据中心建设方案

智慧校园云数据中心 建设方案

目录 第1章云数据中心总体方案 (3) 1.1设计原则 (3) 1.2系统建设拓扑图 (4) 1.2.1大学智慧校园整体架构 (4) 1.2.2大学智慧校园全景图 (4) 第2章云数据中心详细设计 (7) 2.1总体架构设计 (7) 2.1.1逻辑架构设计 (7) 2.1.2物理架构设计 (8) 2.2数据中心云平台设计 (10) 2.2.1数据中心云平台架构 (10) 2.2.2异构云计算资源池统一管理 (11) 2.2.3云平台服务设计 (11) 2.2.4云平台服务管理 (20) 2.2.5虚拟化安全隔离 (22) 2.2.6存储资源池设计 (23) 2.3统一运维管理平台 (26) 2.4云平台可扩展性 (28) 2.4.1主机可扩展性 (28) 2.4.2虚拟桌面扩展性 (29) 2.4.3存储扩展性 (29) 第3章配置清单 (29) 3.1配置清单 (29)

第1章云数据中心总体方案 1.1设计原则 xxxxx大学的智慧校园建设是一个复杂的系统工程，不可能一蹴而就，必须遵循“统一规划、分步实施”和“以需求为导向，以应用促发展”的原则。 除了要遵循高性能、高可靠性和高安全性的设计原则外，还应遵循如下设计原则： ?成熟性与发展性的统一的原则 工程建设应首先采用符合当前计算机及应用系统发展趋势的主流技术，技术先进并趋于成熟的，被公众认可的优质产品。既要保证当前系统的高可靠性，又能适应未来技术的发展，满足多业务发展的要求。要本着“有用、适用和好用”的原则，不片面追求软硬件设施的先进性，应强调整个系统的可连接性和整体布局、应用的合理性。 ?先进性与实用性的统一 工程建设方案要面向未来，技术必须具有先进性和前瞻性和实用的原则，在满足性能价格比的前提下，坚持选用符合标准的，先进成熟的产品和开发平台。 ?独立性与开放性的统一 各系统相互独立同时又相互关联，因此在规划和设计过程中需要考虑本系统的独立性，以及多系统建的融合和关联。 ?可配置性 由于整个系统建设涉及的部门比较多，业务种类比较复杂，因此系统的灵活配置性就显得非常重要，系统的可配置性应包括部门配置、人员角色配置、公文样式配置、处理流程配置等。 ?标准化 现有信息技术的发展越来越快，为了使该系统在未来运行过程中其技术能和整个信息技术的发展同步，系统应具有备灵活适应性和良好的可扩展性，系统的结构设计和产品选型要坚持标准化，首先采用国家标准和国际标准，其次采用广为流传的实用化工业标准。 ?可靠性、安全性、保密性 智慧校园建设涉及面广，设计上要充分考虑其大量硬件设备、软件系统和数据信息资源的实时服务特点，要保证网络、系统、数据的安全，保证系统运行的可靠，防止单点故障，对涉密信息应充分保证其安全。对安全管理要充分考虑安全、成本、效率三者的权重，并求得适度的平衡。对整个系统要要有周密的系统备份方案设计。对系统主要的信息实行自动备份，以保证系统的异常情况的补救，并设有系统自动恢复机制。采取必要措施防止数据丢失，保证数据的一致性，保证系统运行过程中的高可靠性。

大数据平台建设实施方案

大数据平台建设方案

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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。

金融大数据平台建设方案

二、大数据平台建设 （一）大数据平台框架概述 大数据平台建设充分整合信息化资源，打破行业、部门之间的信息壁垒，运用大数据技术进行采集、力口工、建模、分析，将数据价值融入到金融之中，从而提升创新能力和产品服务能力。主要包括以下三部分： 1.大数据分析基础平台 按照功能划分数据区，设计数据模型，在统一流程调度下，整合各类数据，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用，支撑上层应用。 2.大数据应用系统 基于基础数据平台，持续建设各类数据应用系统，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动，充分发挥大数据价值。 3.大数据管控 建立数据标准，提升数据质量，加强元数据管理能力，为平台建设及安全提供保障 （二）大数据平台建设原则 大数据平台是大数据运用的基础实施，其设计、建设和 系统实现过程中，应遵循如下指导原则： 经济性：基于现有场景分析，对数据量进行合理评估， 确定大数据平台规模，后续根据实际情况再逐步优化扩容 可扩展性：架构设计与功能划分模块化，考虑各接口的开放性、可扩展性，便于系统的快速扩展与维护，便于第三方系统的快速接入。 可靠性：系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经

相当成熟的应用基础上，在技术服务和维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性，准确性。 安全性：针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的安全手段和措施，为系统提供全方位的安全实施方案，确保企业内部信息的安全。大数据技术必须自主可控。 先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台具有良好的先进性和弹性。支撑当前及未来数据应用需求，引入对应大数据相关技术。 平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。利用多租户, 实现计算负荷和数据 访问负荷隔离。多集群统一管理。 分层解耦：大数据平台提供开放的、标准的接口，实现与各应用产品的无缝对接 （三）基础数据来源 1．银行内部大数据资源 客户自身信息以及其金融交易行为，依照目前积累沉淀 的数量资源情况，将数据主要分为三大类: 第一类：客户基础数据 客户信息数据，即客户基础数据，主要是指描述客户自身特点的数据。 个人客户信息数据包括：个人姓名、性别、年龄、身份信息、联系方式、职业、生活城市、工作地点、家庭地址、所属行业、具体职业、婚姻状况、教育情况、工作经历、工作技能、账户信息、产品信息、个人爱好等

云数据中心网络设计方案

云数据中心网络设计方案

目录 一、项目背景 (2) 二、工程概述 (2) 三、数据中心网络设计 (4) （一）网络结构 (4) 1、链路接入区 (4) 2、互联网接入区 (5) 3、互联网服务资源区 (5) 4、专网接入区 (6) 5、专网服务资源区 (6) 6、核心网络区 (7) 7、内网服务资源区 (7) 8、存储资源区 (8) 9、运维管理区 (9) 10、指挥中心接入区 (9) 11、物理整合区 (10) （二）虚拟化组网 (10)

一、项目背景 根据区委、区政府主要领导批示，2014年11月我区启 动了智慧城市战略发展顶层设计与规划工作。经过几个月的 努力，通过一系列调研、分析、设计与研讨，《智慧城市建 设总体规划与三年行动计划》文稿形成（以下简称“《规划》”）， 并与相关部门进行了若干次的专题讨论。根据各方意见修改 《规划》于2015年4月中旬经区长办公会研究原则通过。后， 《规划》中指出“新建智慧城市云平台，与现有的“智 慧华明”云平台共同支撑智慧应用系统建设。按照“集约建 设、集中部署”的原则，将新建的智慧应用系统直接部署在 云平台，将各部门已建的非涉密业务系统和公共服务类应用 系统逐步迁移至云平台，实现智慧应用在基础层面集中共享、 信息层面协同整合、运行维护层面统一保障，有利于充分整 合和利用信息化资源。” 根据《规划》中的目标和原则，在“智慧城市”首期项 目中与城市运行管理指挥中心同步进行云计算数据中心工 程建设，数据中心为智慧城市的总体建设提供基于云计算技 术的信息化基础设施，为智慧城市的各类业务应用提供稳定 可靠的运行环境。 二、工程概述 云计算数据中心与城市运行管理指挥中心选址为同一 地点，位于城市开发区津塘路与五经路交口处的“帝达东谷

《实时大数据平台规划设计方案》

实时大数据平台规划设计方案 一、相关概念背景 1.1 从现代数仓架构角度看待实时数据平台 现代数仓由传统数仓发展而来，对比传统数仓，现代数仓既有与其相同之处，也有诸多发展点。首先我们看一下传统数仓（图1）和现代数仓（图2）的模块架构： 图1 传统数仓

图2 现代数仓 传统数仓大家都很熟悉，这里不做过多介绍，一般来说，传统数仓只能支持T＋1天时效延迟的数据处理，数据处理过程以ETL为主，最终产出以报表为主。 现代数仓建立在传统数仓之上，同时增加了更多样化数据源的导入存储，更多样化数据处理方式和时效（支持T＋0天时效），更多样化数据使用方式和更多样化数据终端服务。 现代数仓是个很大的话题，在此我们以概念模块的方式来展现其新的特性能力。首先我们先看一下图3中Melissa Coates的整理总结：

在图3 Melissa Coates的总结中我们可以得出，现代数仓之所以“现代”，是因为它有多平台架构、数据虚拟化、数据的近实时分析、敏捷交付方式等等一系列特性。 在借鉴Melissa Coates关于现代数仓总结的基础上，加以自己的理解，我们也在此总结提取了现代数仓的几个重要能力，分别是： ?数据实时化（实时同步和流式处理能力） ?数据虚拟化（虚拟混算和统一服务能力） ?数据平民化（可视化和自助配置能力） ?数据协作化（多租户和分工协作能力） ? ?

1)数据实时化（实时同步和流式处理能力） 数据实时化，是指数据从产生（更新至业务数据库或日志）到最终消费（数据报表、仪表板、分析、挖掘、数据应用等），支持毫秒级／秒级／分钟级延迟（严格来说，秒级／分钟级属于准实时，这里统一称为实时）。 这里涉及到如何将数据实时的从数据源中抽取出来；如何实时流转；为了提高时效性，降低端到端延迟，还需要有能力支持在流转过程中进行计算处理；如何实时落库；如何实时提供后续消费使用。实时同步是指多源到多目标的端到端同步，流式处理指在流上进行逻辑转换处理。 但是我们要知道，不是所有数据处理计算都可以在流上进行，而我们的目的，是尽可能的降低端到端数据延迟，这里就需要和其他数据流转处理方式配合进行，后面我们会进一步讨论。 2) 数据虚拟化（虚拟混算和统一服务能力） 数据虚拟化，是指对于用户或用户程序而言，面对的是统一的交互方式和查询语言，而无需关注数据实际所在的物理库和方言及交互方式（异构系统／异构查询语言）的一种技术。用户的使用体验是面对一个单一数据库进行操作，但其实这是一个虚拟化的数据库，数据本身并不存放于虚拟数据库中。 虚拟混算指的是虚拟化技术可以支持异构系统数据透明混算的能力，统一服务指对于用户提供统一的服务接口和方式。