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TRS大数据处理平台解决方案2.0

TRS大数据处理平台解决方案v2.0

越来越多的国内外互联网公司和传统企业都已意识到数据资产化和规模化带来的价值，低成本和高效率存储、处理、检索和分析PB乃至EB量级的数据成为极大挑战，向数据要价值使得几乎每个行业都面临着大数据问题。以IBM、Oracle 和EMC 代表的传统数据处理系统成本高、能耗高、扩展性差，而且将数据的存储、管理和计算孤立开来，难以同时实现大数据的全生命周期处理。需要研究成本低、能耗低、可扩展性强、存储与处理耦合协同的大数据处理新型体系架构，提高处理性能和效率，实现大数据规模效应下的数据可靠存储和高效处理。

以Hadoop和Spark为代表的一系列开源技术，成为大数据存储、处理和分析的主力军。互联网企业广泛使用开源软件，但开源软件直接用于企业的大数据处理有很多挑战和困难，其主要原因在于需求、服务、研发和运维体系完全不同，从需求的角度，企业应用中业务逻辑复杂、数据来源和种类多样性、单一的大数据解决方案无法满足企业复杂的业务需求，同时企业信息系统对安全和系统可靠性要求很高。从成本的角度，企业用户也不可能雇佣大批高水平的研发人员来研发和运维基于开源的大数据应用系统。标准化的、安全和可靠性极高、满足自身复杂业务需求的大数据技术和产品仍然是企业用户的首要选择。

检索引擎的功能和性能决定了大数据系统的响应能力和可用性，同时很多大数据分析和交互挖掘操作也依赖于底层的实时查询技术，因此在PB级数据规模、多源异构数据（结构化、半结构化、非结构化数据）的场景下，能够获得秒级甚至亚秒级响应成为一个大数据应用系统的关键指标, 只有这样，才能保障复杂大数据的及时有效处理（规模大、变化快、种类杂、价值密度低）。此外, 文本挖掘是提升非结构化数据分析效果的关键技术, 特别是中文文本挖掘; 大规模互联网信息的精准采集、组织内部异构数据的精准采集等数据获取技术是大数据系统的基石。

以Hadoop和Spark为基础，选择成熟、优异的开源软件, 结合TRS实践积累的检索引擎、文本挖掘、多源异构数据采集和加工等非结构化数据处理技术，构建TRS大数据处理平台(框架)，以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景（数据处理模型），包括Iterative Algorithms，Realtime Queries，MapReduce，Stream Processing等，支撑行业大数据应用的开发和落地。

大数据处理系统一般需要经过四个主要环节，包括数据准备、数据存储与管理、计算处理、数据分析。

（1）数据准备：在进行存储和处理之前，需要对数据进行清洗、整理，传统数据处理体系中称为ETL（Extracting，Transforming，Loading）过程。

（2）数据存储与管理：大数据存储系统不仅需要以极低的成本存储海量数据，还要适应多样化的非结构化数据管理需求，具备数据格式上的可扩展性。

（3）计算处理环节：海量数据处理要消耗大量的计算资源，对于传统单机或并行计算技术来说，速度、可扩展性和成本上都难以适应大数据计算分析的新需求。分而治之的分布式计算成为大数据的主流计算架构，但在一些特定场景下的实时性还需要大幅提升。

（4）数据分析环节：数据分析环节需要从纷繁复杂的数据中发现规律提取新的知识，是大数据价值挖掘的关键。

前三个环节能够做成标准化的通用基础软件, 支撑第四个环节的数据分析软件以及行业应用的开发, TRS大数据处理平台(框架)属于数据存储管理和计算处理软件, TRS SearchAdaptor属于ETL软件；数据分析软件更靠近行业应用, 很难做成通用软件, 需要从行业应用入手研发, 行业应用可理解为数据分析软件+业务知识, 例如Palantir/Splunk属于数据分析软件, 更接近行业应用。Palantir整合相互分离的数据库(多种多样的信息，包括通讯记录、银行交易记录、旅行信息和车辆交通信息等)来进行搜索和分析，可以让政府机构通过可视化分析海量

数据来发现数据之间蛛丝马迹的联系, 以提升数据分析效率; 两大产品线Palantir

Gotham和Palantir Metropolis，分别应用于国防安全与金融领域。Splunk是机器数据挖掘分析引擎, 精华在于：多源数据的采集、海量数据存储和查询、异构数据的综合分析和可视化展示。

一、大数据处理平台

以Hadoop和Spark为基础，选择成熟、优异的开源软件，结合TRS实践积累的检索引擎、文本挖掘等非结构化数据处理技术，构建TRS大数据处理平台(框架)。TRS大数据处理平台包括Spark计算框架和Spark SQL(Spark SQL Plus) 、MLlib for machine learning、GraphX、Spark Streaming等Spark软件栈，Hadoop MapReduce 计算框架和Hive SQL开发接口，以及TRS文本挖掘基础件；支撑Spark和Hadoop 应用运行的资源管理器Hadoop YARN；符合RDD规范（弹性分布式数据集）的数据源, 包括TRS海贝大数据管理系统、分布式文件系统(HDFS/Tachyon)、分布式NoSQL数据库(Hbase/MongoDB)、关系型数据库（MySQL/Gemfire）等。TRS 大数据处理平台支持交互查询、实时推荐、用户行为分析等实时性要求较高的分析业务，以及批处理离线分析业务。如果是亚秒级的实时检索，那么需要直接访问Hybase等Data Source提供的API。

(上图中粉红组件为开源软件、蓝色组件为TRS增强型软件)

TRS大数据处理平台数据流程图

1.1 Spark

Spark是一种与Hadoop MapReduce相似的分布式并行计算框架，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于Hadoop MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适

用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce算法。

与许多专有的大数据处理平台不同，Spark建立在统一抽象的RDD之上，使得它可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景（数据处理模型），包括Iterative Algorithms，Relational Queries，MapReduce，Stream Processing。即Spark 大数据处理平台包括Spark计算框架和Spark SQL(Spark SQL Plus)、MLlib for machine learning、GraphX、Spark Streaming等Spark软件栈。

Spark SQL : Spark SQL是一个用于处理结构化数据的Spark组件, 通过DataFrames (schemaRDD) API和SQL对原生RDD对象进行关系查询，大大降低了用户门槛, 一方面当熟悉SQL的人比熟悉Spark API的人多，另一方面Spark SQL 之下有Catalyst驱动的查询计划优化引擎支撑。

Spark SQL Plus : Spark SQL Plus是TRS增强的Spark SQL组件, 通过DataFrames (schemaRDD) API和SQL对RDD对象的内存化子集进行关系查询，极大地提高了查询速度, 和Spark SQL形成互补关系。

MLlib : MLlib 是Spark的可扩展的机器学习库，即学习算法和工具类，包括分类，回归，聚类，协同过滤，降维等。

GraphX : GraphX是Spark中用于图(Web-Graphs and Social Networks)和图并行计算(PageRank and Collaborative Filtering)的API,可以认为是GraphLab(C++)和Pregel(C++)在Spark(Scala)上的重写及优化，跟其他分布式图计算框架相比，

GraphX最大的贡献是，在Spark之上提供一栈式数据解决方案，可以方便且高效地完成图计算的一整套流水作业。

Spark Streamin : Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力，将输入数据流以时间片（秒级）为单位进行拆分，然后以类似批处理的方式处理每个时间片数据。通过它提供的丰富的API、基于内存的高速执行引擎，用户可以结合流式、批处理和交互式查询应用。

RDD，全称为Resilient Distributed Datasets，是一个弹性分布式数据集，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。同时，RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据。在这些操作中，诸如map、flatMap、filter 等转换操作实现了monad模式，很好地契合了Scala的集合操作。除此之外，RDD 还提供了诸如join、groupBy、reduceByKey等更为方便的操作，以支持常见的数据运算。RDD是Spark的核心，也是整个Spark的架构基础。

RDD的特性如下：

●它是不变的数据结构存储

●它是支持跨集群的分布式数据结构

●可以根据数据记录的key对结构进行分区

●提供了粗粒度的操作，且这些操作都支持分区

●它将数据存储在内存中，从而提供了低延迟性

目前符合RDD规范（弹性分布式数据集）的数据源, 包括TRS大数据处理平台的RDD数据源, 包括TRS海贝大数据管理系统、分布式文件系统

(HDFS/Tachyon)、分布式NoSQL数据库(Hbase/MongoDB)、关系型数据库（MySQL/Gemfire）等。

Spark可以standalone cluster mode运行, 也可以运行在EC2、Hadoop YARN、Apache Mesos等主流资源管理器(云操作系统)上，TRS大数据处理平台缺省推荐Hadoop YARN资源管理器。

1.2 Hadoop

Hadoop是一种分布式数据存储和计算的框架, 程序开发者可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序, 充分利用集群的威力进行高速存储和运算。其框架最核心的设计是：HDFS和MapReduce, HDFS为海量数据提供了分布式存储，MapReduce为海量数据提供了分布式并行计算框架。即, 其最底部是Hadoop Distributed File System（HDFS），它存储Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由JobTrackers 和TaskTrackers 组成。Hadoop还包括数据仓库工具Hive SQL和分布式NoSQL数据库Hbase等。

对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件等。但是HDFS 的架构是基于一组特定的节点构建的，这是由它自身的特点决定的。这些节点包括NameNode（仅一个），它在HDFS 内部提供元数据服务；DataNode，它为HDFS 提供存储块。由于仅存在一个NameNode，因此这是HDFS 的一个缺点（单点失败）。存储在HDFS 中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个计算机中（DataNode）。块的大小（通常为64MB）和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。NameNode 可以控制所有文件操作, HDFS 内部的所有通信都基于标准的TCP/IP 协议。

MapReduce是一个分布式并行计算框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。MapReduce模式的主要思想是将自动分割要执行的问题拆解成map（映射）和reduce（化简）的方式，流程图如下图所示，在数据被分割后通过Map 函数的程序将数据映射成不同的区块，分配给计算机机群处理达到分布式运算的效果，在通过Reduce 函数的程序将结果汇整，从而输出开发者需要的结果。MapReduce致力于解决大规模数据处理的问题，因此在设计之初就考虑了数据的局部性原理，利用局部性原理将整个问题分而治之。MapReduce集群由普通PC服务器机构成，为Share-Nothing架构。在处理之前，将数据集分布至各个节点。处理时，每个节点就近读取本地存储的数据处理（map），将处理后的数据进行合并（combine）、排序（shuffle and sort）后再分发（至reduce节点），避免了大量数据的传输，提高了处理效率。Share-Nothing架构的另一个好处是配合复制（replication）策略，集群可以具有良好的容错性，一部分节点的down机对集群的正常工作不会造成影响。

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。它提供了一系列工具，进行数据提取转化加载（ETL）, 存储, 查询和分析Hadoop中的大规模数据。同时允许熟悉MapReduce的开发者开发自定义的mapper和reducer来处理内建mapper和reducer无法完成的复杂分析工作。

1.3 Hadoop YARN

Hadoop YARN是一个Hadoop资源管理器(某种意义上是一个云操作系统)，可为上层应用(Spark和Hadoop应用)提供统一的资源管理和调度，它的引入为Hadoop集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。YARN 为了实现一个Hadoop 集群的集群共享、可伸缩性和可靠性, 采用了一种分层的集群框架方法。

YARN 分层结构的本质是ResourceManager, 控制整个集群并管理应用程序向基础计算资源的分配。ResourceManager将各个资源部分（计算、内存、带宽等）精心安排给基础NodeManager（YARN的每节点代理）。ResourceManager 还与ApplicationMaster一起分配资源，与NodeManager一起启动和监视它们的基础应用程序。

ApplicationMaster管理一个在YARN内运行的应用程序的每个实例。ApplicationMaster负责协调来自ResourceManager的资源，并通过NodeManager 监视容器的执行和资源使用（CPU、内存等的资源分配）。

NodeManager管理一个YARN集群中的每个节点。NodeManager提供针对集群中每个节点的服务，从监督对一个容器的终生管理到监视资源和跟踪节点健康。NodeManager管理抽象容器，这些容器代表着可供一个特定应用程序使用的针对每个节点的资源。YARN使用HDFS 层, NameNode用于元数据服务，而DataNode用于分散在一个集群中的复制存储服务。

1.4 RDD Data Source

目前纳入TRS大数据处理平台的RDD数据源, 包括TRS海贝大数据管理系统、分布式文件系统(HDFS/Tachyon)、分布式NoSQL数据库(Hbase/MongoDB)、关系型数据库（MySQL/Gemfire）等。

TRS海贝大数据管理系统: 融合检索引擎（全文检索）、多引擎机制、分布式并行计算、索引分片、多副本机制、对等节点机制（去中心化）、新型列数据库存储机制、自然语言处理、Hadoop/HDFS等先进技术，设计新型的非结构化数据管理系统(NoSQL)，为各类非结构化数据分析应用, 提供非结构化数据高效管理和智能检索的平台支撑。TRS Hybase由服务器、管理台、开发接口三部分组成，系统支持PB级海量数据管理，支持系统的线性扩展，不存在单点故障或瓶颈，使得系统能够线性增长，每新增加一个节点能够同时增加系统的性能和存储容量。支持百亿级记录的亚秒级实时检索；以及数千亿记录的交互查询，满足实时性要求较高的统计分析业务。

分布式文件系统(HDFS/Tachyon)：

?Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(PC服务器)

上的分布式文件系统, 是一个高度容错性的系统, 能提供高吞吐量的数

据访问，非常适合大规模数据集上的应用。

?Tachyon是一款为各种集群并发计算框架提供内存数据管理的平台，即

一种内存式文件系统。

分布式NoSQL数据库(Hbase/MongoDB):

?Hbase是建立的HDFS之上，提供高可靠性、高性能、列存储、

可伸缩、实时读写的分布式NoSQL数据库, 但仅能通过主键(row key)和

主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表

join等复杂操作)，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据，目标

主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存

储能力。

?MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。支持的数据结

构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据

类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类

似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝

大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

关系型数据库（MySQL/Gemfire）: 支持主流的开源数据库、商业数据库和内存数据库作为RDD数据源, 推荐开源关系型数据库管理系统MySQL和开源分布式内存数据库管理系统Gemfire。

1.5 TRS海贝大数据管理系统

TRS海贝大数据管理系统(Hybase)是一个基于弹性扩展架构的海量非结构化数据实时检索分析系统。支持百亿级记录的亚秒级实时检索；以及数千亿记录的交互查询，满足实时性要求较高的统计分析业务。

TRS Hybase融合检索引擎（全文检索）、多引擎机制、分布式并行计算、索引分片、多副本机制、对等节点机制（去中心化）、新型列数据库存储机制、自然语言处理、Hadoop/HDFS等先进技术，设计新型的非结构化数据管理系统(NoSQL)，为各类分析应用, 提供非结构化数据高效管理和智能检索的平台支撑。TRS Hybase由服务器、管理台、开发接口三部分组成，系统支持PB级海量数据管理，支持系统的线性扩展，不存在单点故障或瓶颈，使得系统能够线性增长，每新增加一个节点能够同时增加系统的性能和存储容量。

Hybase集群架构图

Hybase 节点架构图

Hybase 硬件拓扑图

TRS Hybase 功能特点

● 扁平化设计，弹性扩展：系统采取扁平化设计，节点之间完全对等，都可以

对外提供服务。扁平化的架构，使整个系统没有单点故障，任何一个节点的故障都不影响系统对外提供服务；同时扁平化的架构使系统具有良好的扩展性，只需在线增加新的节点就可以提供系统的容量和对外服务能力。

● 异常感知、自动恢复：系统将硬件异常作为常见异常来处理。系统可以自动

感知服务器的异常状态，并进行自我修复，不会因为单个节点的异常导致整个系统不可用。

● 柔性多引擎技术：系统使用多引擎机制，定义一个标准的引擎接口。对于不

● 以存储、检索、统计为核心

● 支持数千亿记录级别

● 简单易用、架构清晰

● 可伸缩

● 健壮性

● 充分挖掘多核、大内存潜力

● 柔性多引擎

● Hadoop/Spark 无缝集成

同的应用需求可以使用不同的引擎来对外提供服务，用户甚至可以构建自己的引擎来扩展系统的数据处理能力。支持异构数据：结构化，半结构化，非结构化数据的统一检索。2016-2017年将增加TRS Database8检索引擎和TRS 图像检索引擎。

●高效分区索引机制：可根据应用的查询特点，将数据自动分区索引，充分发

挥现代PC多核服务器、大内存的优势，采用并行索引，多路合并的方式，变随机读写为顺序读写，实现高速的索引创建，适应海量数据的集中索引和快速索引的应用需求。同时，分区索引还可以减少检索时的索引匹配范围，缩短检索响应时间。

●多副本机制：一个索引可由多个子集组成，分布在不同的节点上，实现分布

式检索；索引的各个子集可在不同的节点上存储多个副本，索引子集多副本实现了容灾备份，避免单点故障，同时也实现了负载均衡，提高并发检索能力。

●混合索引方式：提供按词索引、按字索引、字词混合索引方式，满足不同应

用场景对查全和查准的不同需求。

●内存表与列存储：支持在内存中建立数据表，适应数据量较少，但查询并发

与响应速度要求很高的应用需求。系统支持列存储，实现特定数据列的高效访问，提高特定数据列的分类统计和排序的速度。

●异步检索：支持异步检索模式，适应大并发（高连接数）的应用场景要求，

避免了同步检索模式时消耗太多线程资源的问题。

●多层次、多粒度的分布式CACHE：系统既有单节点的检索缓存，又有合并后

的整体检索缓存，多层次多粒度的设计，大大提高了缓存的命中率，减轻高并发下的检索节点压力，从而大幅度提高系统在高并发情况下的数据检索能力。

●可扩展的检索模式：同根词检索，算法和词典结合的英文词根检索，准确率

达到99.9%。支持基于同义词、主题词的扩展检索。

●兼容Hadoop/Spark标准：TRS Hybase和Hadoop/Spark无缝集成，可以充分

利用HDFS的可靠性和扩展性，存储图像、音视频等大对象数据，以及存储Hybase索引; TRS Hybase作为TRS大数据处理平台的缺省核心RDD数据源。

二、大数据获取和加工工具

大规模互联网信息的精准采集、组织内部异构数据的精准采集等数据获取技术，是大数据系统的基石; 从文本数据中抽取有价值的信息和知识等文本挖掘技术, 提高大数据系统的智能。它们作为TRS大数据处理平台的重要补充。

TRS SearchAdaptor: 组织内部多源异构数据的精准采集和加工。

TRS Inforadar：大规模互联网信息的精准采集和加工。

TRS CKM: 文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息

和知识的计算机处理技术, 包括文本分类、文本聚类、信息抽取、实体识别、关键词标引、摘要等。基于Hadoop MapReduce的TRS文本挖掘软件已经可以提供。

三、大数据基础设施

大规模数据场景,推荐TRS大数据处理平台运行在PC服务器+ Linux集群; 数据规模不大或者虚拟机配置高的场景,也可以运行在PC服务器+Linux虚拟机集群。

运行环境和配置建议

TRS Hybase的软硬件配置（文档等长文本应用场景）：

*如果检索节点只1个，那么不需要控制节点; 控制节点也可以部署在检索服务器上。为了保障系统性能，建议同时对每个检索服务器节点的文本大小进行限制：250G(SAS)或1TB(SSD)。

TRS Hybase的软硬件配置（日志等短文本应用场景）：

其它服务器的软硬件配置：

四、行业大数据应用

行业大数据应用解决方案是大数据能够落地的关键, 需要针对标的行业的

大数据需求, 依托TRS大数据处理平台, 选择和裁剪合适的技术组件，形成该行业大数据应用解决方案的大数据处理平台, 然后在此基础上二次开发和部署。

1、TRS 大数据舆情分析平台

TRS大数据舆情分析平台是拓尔思公司建设的一个互联网大数据分析和服务平台，目前拥有数据量约300亿条记录，使用超过600台服务器，为超过300家机构客户提供舆情分析服务，每天新增的数据量约为1亿条，数据来源包括新闻网站、微博、微信公共账号、论坛等。该平台具有监测、展现、分析、预警、统计等诸多服务。针对政府、企业提供舆情监测、口碑监测、声誉监测、传播监测等全方位的服务。该平台多个环节采用Hybase构建，其中数据仓库采用了19个服务器节点的TRS Hybase大数据管理系统。

2、某部云搜索平台

某部云搜平台覆盖了某垂直领域国家、省、市三级业务数据资源，面向垂直领域业务建成统一的通用服务，通过丰富的平台功能和可定制的接口服务，实现系统内数据的有效共享，最大限度利用了数据资源，通过理解数据内涵，挖掘数据之间的关联关系，服务本领域主业务。系统包括基础信息、背景信息、活动轨迹信息等各类信息60多种，包括结构化、半结构化、非结构化数据，试运行时达132亿条信息,原始数据约30T，试运行期间每日实时更新约2000万条各类信息。

系统目前部署了33台X86服务器，其中Hybase数据库服务器23台，后台数据处理和日志审计10台。系统在200并发时1秒内响应。试运行期间系统日访问量约4万次，试运行以来总访问量约200万次，系统稳定可靠。系统支持对各类数据一键搜索、轨迹分析、关系分析，支撑了系统内部核心业务，提高了系统的工作效率。

3、某部队搜索系统

利用现有的数字资源，包括自建资源、购买资源（万方/维普等）、互联网资源等，构建为某部队系统内部服务的数字图书馆，实现综合灵活的快速检索服务。建设规模，1个总中心（20T）、4个分中心（每个2T）；数据类型，WORD/PDF 等为主；建设要求，内容抽取、文档内容检索、以及系统可以平滑扩展升级。

4、某专利智能检索和服务项目检索引擎系统

某专利智能检索和服务系统为了给客户提供更好的服务，进行检索引擎选型，采用TRS Hybase建设专利检索引擎系统，针对600万件中文专利、7000万件其他语种专利，使用5台高配置PC服务器成功搭建，在可扩展性、可靠性、易用性和性能方面，全面超越了lucene、solrcloud和elasticsearch这些经典的开源检索架构和工具，以及国内外知名检索引擎软件。

五、TRS大数据处理平台优势

1．以Hadoop和Spark为基础，选择成熟、优异的开源软件, 结合TRS实践积累的检索引擎、文本挖掘、多源异构数据采集和加工等非结构化数据处理技术，构建TRS大数据处理平台(框架)，以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景（数据处理模型），包括Iterative Algorithms，Realtime Queries，MapReduce，Stream Processing等，支撑行业大数据应用的开发和落地。

2．TRS大数据处理平台支持交互查询、实时推荐、用户行为分析等实时性要求较高的分析业务，以及批处理离线分析业务。如果是亚秒级的实时检索，那么需要直接访问Hybase等Data Source提供的API。

3．TRS海贝大数据管理系统(Hybase)是一个基于弹性扩展架构的海量非结构化数据实时检索分析系统。支持百亿级记录的亚秒级实时检索；以及数千亿记录的交互查询，满足实时性要求较高的统计分析业务。

4．文本挖掘、多源异构数据采集和加工等非结构化数据处理工具, 减少行业大数据应用解决方案的开发和落地成本。

方案-大数据平台项目建设方案

大数据平台项目建设方案(本文为word格式，下载后可编辑使用)

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。

基于大数据的能力开放平台解决实施方案

基于大数据的能力开放平台解决方案

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基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要关键字：大数据经分统一调度能力开放运营商经过多年的系统建设和演进，内部系统间存在一些壁垒，通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题，使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析随着市场发展，传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来，某省运营商经营分析需求量激增，开发时限要求缩短，业务迭代优化需求频繁，原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天，支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据，释放业务部门的开发能力。由于历史原因，业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统，缺乏统一的运维管理，造成系统与系统之间的数据交付复杂，无法最大化的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统，减少运维工作量，提升维护质量。驱动力一：程序调度管理混乱，系统资源使用不充分

经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理，平台内程序基本是串行执行，以经分日处理为例，每日运行时间为20 个小时，已经严重影响到了指标的汇总展示。驱动力二：传统开发模式响应慢，不能满足敏捷开发需求大数据平台已成为一个数据宝库，已有趋势表明，只依赖集成商与业务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求，提升数据价值。驱动力三：大数据平台丰富了经分的数据源，业务部门急待数据开放某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台，大数据平台整合了接入B域、O 域、互联网域数据，近100 余个数据接口，共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力，成为公司重要的资产，但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员，限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度，已经无法满足公司日益发展的业务需求，数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解基于背景情况分析，我们认为主要问题有三个： 1、缺乏统一的调度管理，维护效率低下目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的，按照串行调度的思路执行。进行能力开放后，目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度，将大大简化调度配置工作和提高系统的

基于大数据的能力开放平台解决方案精编版

大数据平台项目方案说明

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。

商业智能BI 数据分析平台解决方案

文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 数据分析平台解决方案成都四方伟业软件股份有限公司 2017年1月目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 传统BI模式 ................................................................................. 敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10)

文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 多数据源 ..................................................................................... 数据建模 ..................................................................................... 多维BI分析 (18) 5.2.设计运行 (20) 文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.

大数据平台建设方案

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。

某大型企业大数据平台整体解决方案

某大型企业数据平台整体解决方案

目录 1项目概述 (15) 1.1建设背景 (15) 1.1.1集团已有基础 (15) 1.1.2痛点及需提升的能力 (15) 1.1.3大数据趋势 (16) 1.2建设目标 (16) 1.2.1总体目标 (16) 1.2.2分阶段建设目标 (17) 1.3与相关系统的关系 (18) 1.3.1数据分析综合服务平台 (18) 1.3.2量收系统 (19) 1.3.3金融大数据平台 (20) 1.3.4各生产系统 (20) 1.3.5CRM (20) 1.4公司介绍和优势特点 (20) 1.4.1IDEADATA (20) 1.4.2TRANSWARP (22) 1.4.3我们的优势 (24) 2业务需求分析 (27) 2.1总体需求 (27)

2.2.1数据采集 (29) 2.2.2数据交换 (29) 2.2.3数据存储与管理 (29) 2.2.4数据加工清洗 (30) 2.2.5数据查询计算 (31) 2.3数据管控 (32) 2.4数据分析与挖掘 (32) 2.5数据展现 (33) 2.6量收系统功能迁移 (34) 3系统架构设计 (35) 3.1总体设计目标 (35) 3.2总体设计原则 (35) 3.3案例分析建议 (37) 3.3.1中国联通大数据平台 (37) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (49) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (63) 3.3.4案例总结 (69) 3.4系统总体架构设计 (70) 3.4.1总体技术框架 (70) 3.4.2系统总体逻辑结构 (74)

3.4.4系统接口设计 (83) 3.4.5系统网络结构 (88) 4系统功能设计 (91) 4.1概述 (91) 4.2平台管理功能 (92) 4.2.1多应用管理 (92) 4.2.2多租户管理 (96) 4.2.3统一运维监控 (97) 4.2.4作业调度管理 (117) 4.3数据管理 (119) 4.3.1数据管理框架 (119) 4.3.2数据采集 (122) 4.3.3数据交换 (125) 4.3.4数据存储与管理 (127) 4.3.5数据加工清洗 (149) 4.3.6数据计算 (150) 4.3.7数据查询 (170) 4.4数据管控 (193) 4.4.1主数据管理 (193) 4.4.2元数据管理技术 (195)

数据处理平台解决方案设计.pdf

数据处理平台解决方案设计数据采集、处理及信息结构化相关技术全面的互联网信息采集：支持静态页面和动态页面的抓取，可以设置抓取网页深度，抓取文件类型，以及页面的特征分析和区块抓取。支持增量更新、数据源定位、采集过滤、格式转换、排重、多路并发等策略。 -实现企业内外部信息源的自动采集和处理，包括像网站、论坛、博客、文件系统、数据库等信息源 -海量抓取：根据信息不同来源，有效的进行海量不间断抓取，而且不干扰原有业务系统的正常运行 -更新及时：信息采集之后，对于相应的信息更新，要具备灵活的机制，保证内容的质量与完善； -结合权限：结合具体项目的流程，相应的文件都有不同的权限，抓取的时候，能够获得相关权限，以此在前台提供知识服务的同时，满足对权限的控制； -支持录入多种格式的知识素材，包括文本、表格、图形、图像、音频、视频等。 -支持批量上传多种格式的文档，包括txt、html、rtf、word、pdf、MP3、MPEG等。 -支持采集文档里面的内嵌文档抓取（如word文件里面嵌入visio的图片文件，word的图文框等）； -支持对各种压缩文件、嵌套压缩文件的采集； -支持导入Excel、XML、Txt等多种数据源，导入后可自动解析数据源中的知识条目。 -配置好之后可以完全自动化的运行，无需人工干预； -用户可指定抓取网站列表，可进行自定义、删除、更改等操作； -用户可自定义开始时间，循环次数，传送数据库等参数； -自动检测网页链接，可自动下载更新页面，自动删除无效链接； -可设置基于URL、网页内容、网页头、目录等的信息过滤； -支持Proxy模块，支持认证的网站内容抓取；

(完整word版)农村大数据平台解决方案

农村大数据平台解决方案

时间：2018年9月

1大数据服务基础平台 (1) 2农村大数据资源中心 (2) 2.1涉农信息基础大数据 (2) 2.2农业产业技术数据 (2) 2.3农村生活信息服务数据 (3) 2.4政务应用数据 (3) 3大数据共享平台 (3) 4大数据分析平台 (3) 4.1区域经济分析 (4) 4.2生产智能化大数据平台 (4) 4.3农产品质量安全追溯大数据应用 (5) 4.4农产品产销信息监测预警大数据分析 (5) 5智慧农业云平台 (6) 6大数据精准扶贫 (6) 7农村网络舆情监测平台 (7)

农村大数据平台解决方案根据《关于实施乡村振兴战略的意见》（中发〔2018〕1号）、《农业部办公厅关于印发〈农业农村大数据试点方案〉的通知》（农办市〔2016〕30号）、《农业部关于印发〈”十三五”全国农业农村信息化发展规划〉的通知》（农市发〔2016〕5号）、《农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见》（农市发〔2015〕6号）和《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）等有关部署文件要求，公司经过大量的调研和论证，集中技术力量研发的一整套针对我国农村农业现状的大数据平台产品体系，包含农村大数据基础服务平台、农村大数据资源中心、大数据共享平台、大数据分析平台、智慧农业云平台、大数据精准扶贫、农村网络舆情监测平台等产品。 1大数据服务基础平台作为农村大数据平台的核心与基础，集成了大数据平台的多个底层组件，提供分布式存储（HDFS）、分布式计算、协调服务管理、数据仓库SQL服务、NoSQL数据库服务,分布式内存计算，ETL 调度与操作，实时流处理、分布式内存、索引搜索、数据库联邦查询、MPP数据库服务，图数据库和时序数据库等功能和服务。同时支持大数据的分布式机器学习算法比如多重估值算法。平台基于镇平县农业大数据研究的个性化需求，形成一系列相关公开发布数据的采集机制，将数据采集的相关程序设计并编写完善，部署此套机制在平台上周期运转；为管理人员与数据工程师提供数据的浏览，对数据进行查询、展现和基础统计分析等初步应用，实现农业大数据分析人员的交流平台。 1

大数据平台安全解决方案

Solution 解决方案大数据平台安全解决方案防止数据窃取和泄露确保数据合规使用避免数据孤岛产生方案价值大数据平台安全解决方案为大数据平台提供完善的数据安全防护体系，保护核心数据资产不受侵害，同时保障平台的大数据能被安全合规的共享和使用。数据安全防护体系以至安盾?智能安全平台为核心进行建设。智能安全平台支持三权分立、安全分区、数据流转、报警预警和审计追溯等五种安全策略，以及嵌入式防火墙、访问控制、安全接入协议等三道安全防线，保证安全体系在系统安全接入、安全运维、数据流转、数据使用、数据导出脱敏、用户管理、用户行为审计追溯等方面的建设，保障大数据平台安全高效运行。智能安全平台提供安全云桌面，保证数据不落地的访问方式，并可根据需求提供高性能计算资源和图形处理资源，并支持“N+M”高可靠性架构，保证云桌面的稳定运行，为平台用户提供安全高效的数据使用环境。提供数据不落地的访问方式以及完善的文档审批和流转功能提供五种安全策略和三道安全防线提供严格的用户权限管理和强大的用户行为审计和追溯功能提供高性能、高可靠稳定运行的大数据使用环境方案亮点如欲了解有关志翔科技至安盾? ZS-ISP、至明? ZS-ISA安全探针产品的更多信息，请联系您的志翔科技销售代表，或访问官方网站：https://www.sodocs.net/doc/f312295569.html, 更多信息志翔科技是国内创新型的大数据安全企业，致力于为政企客户提供核心数据保护和业务风险管控两个方向的产品及服务。志翔科技打破传统固定访问边界，以数据为新的安全中心，为企业构筑兼具事前感知、发现，事中阻断，事后溯源，并不断分析与迭代的安全闭环，解决云计算时代的“大安全”挑战。志翔科技是2017年IDC中国大数据安全创新者，2018年安全牛中国网络安全50强企业。2019年，志翔云安全产品入选Gartner《云工作负载保护平台市场指南》。关于志翔科技北京志翔科技股份有限公司https://www.sodocs.net/doc/f312295569.html, 电话： 010- 82319123邮箱：contact@https://www.sodocs.net/doc/f312295569.html, 北京市海淀区学院路35号世宁大厦1101 邮编：100191 扫码关注志翔

数据共享交换平台解决方案

数据共享交换平台解决方案 1、概述目前，政府职能正从管理型转向管理服务型，如何更好地发挥政府部门宏观管理、综合协调的职能，如何更加有效地向公众提供服务，提高工作效率、打破信息盲区、加强廉政建设已成为当前各级政府部门普遍关注和亟待解决的问题。国家“十五”计划纲要要求“政府行政管理要积极运用数字化、网络化技术，加快信息化进程”。各级政府、行政管理部门都面临着利用信息技术推动政务工作科学化、高效率的新局面。随着电子政务建设的不断发展，政府拥有越来越多的应用数据，如何建立政府信息资源采集、处理、交换、共享、运营和服务的机制和规程，实现分布在各类政府部门和各级政府机关的信息资源的有效采集、交换、共享和应用，是电子政务建设的更高级的阶段和核心任务。信息资源只有交流、共享才能被充分开发和利用，而只有打破信息封闭，消除信息“荒岛”和“孤岛”，也才能创造价值。目前各级政府都在进行政务资源数据的“整合”，但“整合”什么？如何“整合”？“整合”后做什么？将是摆在政府各级领导面前的首要问题。 2、电子政务总体框架

由上图可以看出，数据共享交换平台交换体系共分为六个层次，分别是安全和标准体系、网络基础设施、信息资源中心、共享交换平台、应用层和展示层。（1）展示层通过建立综合信息集成门户系统为用户提供统一的用户界面，信息和应用通过门户层实现统一的访问入口和集中展现。（2）应用层应用层提供满足面向各类用户依据实际需求开展业务的需要。如支撑城市应急联动应用、辅助领导决策应用、城市管理应用、社会救助应用等。（3）共享交换平台层共享交换平台层为城市数据共享交换平台所在位置，连接各类应用和应用所需的信息资源，组织和整合各类数据、组件和服

高校科研大数据平台解决方案

教学科研大数据平台解决方案

目录 1.概述 (3) 1.1.背景 (3) 1.2.建设目标 (3) 1.3.建设的步骤和方法 (3) 2.教学科研大数据平台概要 (4) 2.1.架构设计 (4) 2.2.教学科研大数据平台优势 (6) 2.2.1.应用优势 (6) 2.2.2.未来发展优势 (8) 3.教学科研大数据平台设计 (8) 3.1.大数据资源池 (9) 3.1.1.cProc云计算 (9) 3.1.1.1.cProc云计算概述 (9) 3.1.1.2.数据立方 (10) 3.1.1.3.混合存储策略 (15) 3.1.1.4.云计算核心技术 (15) 3.1.1.4.1.数据处理集群的可靠性与负载均衡技术 (15) 3.1.1.4.2.计算与存储集群的可靠性与负载均衡 (19) 3.1.1.4.3.计算与存储集群的负载均衡处理 (21) 3.1.1.4.4.分布式文件系统的可靠性设计 (23) 3.1.1.4.5.分布式数据立方可靠性设计 (23) 3.1.1.4.6.分布式并行计算可靠性设计 (25) 3.1.1.4.7.查询统计计算可靠性鱼负载均衡设计 (25) 3.1.1.4.8.数据分析与数据挖掘 (27) 3.1.1.4.9.cProc云计算优势 (35) 3.1.2.cStor云存储 (36) 3.1.2.1.cStor云存储介绍 (36) 3.1.2.2.cStor云存储架构 (38) 3.1.2.3.Stor云存储关键技术 (43) 3.1.2.4.数据安全诊断技术 (44) 3.1.2.5.cStor云存储优势 (45) 3.2.大数据教学基础平台 (46) 3.2.1.Hadoop架构 (46) 3.2.2.Hadoop关键技术 (47) 3.2.3.Hadoop优势 (51) 3.2.4.Hadoop教学 (51)

一体化数据采集平台解决方案

数据采集一体化解决方案第一章项目 1.1项目概况近年来随着互联网信息化发展，大部分传统企业的信息化发展是相当迅速，对信息化监管更是需求很多，其中以商混行业较为突出。信息化监管不仅仅是企业本身的需要，也是诸如政府监管、民间自发组织商混协会监督、集团公司旗下多个商混站监控等的迫切需要。 1.2项目目标结合市场情况及客户的实际需要，加强客户监管力度，提高质量水平，做到实时监控生产，满足客户监管要求，达到一体化监管目标。 1.3需求分析由于客户多站点，管理比较粗放，信息化水平较低，监管困难，任务分配不均，导致资源浪费即有生产公司忙不过来，无生产公司空闲的资源浪费浪费，合理的分配也是一个重大需求。总结以上主要有以下两点需求（1）实时监控生产状况并对各个企业进行数据分析（达到以单生产线为基础单元的目标）（2）通过平台监管合理分配生产：通过各企业生产情况进行多维度分析，进而合理分配任务第二章数据采集一体化信息服务平台该平台是以微软Microsoft SQLserver数据库为基础，B/S架构模式

进行部署，客户使用以浏览器为媒介查看采集数据，内部数据传输以服务端与采集端两个模块，属分布式系统 2.2数据采集一体化信息服务平台结构简介通信协议采用TCP数据通信，Webservice对外统一接口等技术，实时的将各个节点的信息采集到平台端。 2.3采集客户端及服务端本系统数据采集主要以混凝土拌合站生产数据信息采集及服务器端接收数据采用TCP数据通信，使用计算机网络进行数据传输。客户端将采集到的数据实时发送到服务器端，已达到数据采集的目的。只需要在客户机上部署采集模块实现采集上传，服务器端部署采集客户端接收采集端的数据 2.4技术要求服务器端：建议使用固定IP，无固定IP需申请域名，至少20M宽带，不建议移动网络，推荐电信，联通，服务器硬件依据客户商混站数量适当提高要求，建议增加UPS，增加硬件防火墙，安装杀毒软件采集端：采集端电脑能够连接Internet网络至少4M宽带第三章平台后期维护 3.1 平台维护

大数据平台构思方案计划

大数据平台构思方案（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

大数据创业平台解决方案

目录 1 建设大数据平台的目的 (3) 2 大数据平台带来的价值 (3) 3 投资建设的内容 (4) 3.1 大数据支撑体系建设 (5) 3.1.1 大数据支撑平台 (5) 3.1.2 数据管理子系统 (10) 3.1.3 创新创业管理子系统 (13) 3.1.4 数据统一展示门户子系统 (14) 3.1.5 用户及权限管理子系统 (17) 3.2 大数据平台运营维护服务 (19) 3.2.1 平台内部资源的监控管理 (19) 3.2.2 平台故障处理管理 (20) 3.2.3 日常平台管理任务自动化 (21) 3.2.4 故障处理自动化 (21) 3.3 科研专家和数据资源 (22) 4 项目收费和收益模型 (22) 4.1 平台运营服务 (22) 4.2 数据运营服务收益 (23) 4.3 大数据产业链发展促进收益 (23) 4.4 政府社会收益 (23) 5 项目建设阶段目标 (24)

1建设大数据平台的目的大数据正在改变信息社会，我们正从IT时代走向DT时代。大数据产业，作为国家战略新兴产业，受到各级政府的高度重视。大数据产业建设，通过“政府引导、市场主导”的模式建设一个数据驱动的创新创业生态环境，改变当下政务数据的分散、独立的现状，充分利用“大众创业、万众创新”的创新创业热潮，积极建设一个以数据驱动的运营体系、创新创业生态、大数据产业链、政务数据共享交换、智慧城市大数据支撑平台为核心目的的大数据全产业链的生态环境。以“一点创新，全盘激活”为引导思路，“一平台，多应用”为框架设计思路，在人才培育体系建立、就业岗位增加、产业发展空间和产值提升等方面真切的做到为政府提供全方位的服务，从而为产业发展现状形成标杆性的发展格局，夯实大数据产业发展基础。进一步推进“大众创业、万众创新”，让创业创新成为经济增长的“倍增器”、发展方式的“转换器”，让“大众创业、万众创新”在全社会蔚然成风；支撑政府在更高的平台上实现经济可持续发展，为产业转型升级提供经验和启示。 2大数据平台带来的价值创新创业大数据平台可以带来巨大的产业发展空间、解决诸多历史问题、明确城市产业的发展方向以及带动相关产业的协同发展，具体表现在：数据运营体系的建立：建立以数据为核心资产和驱动力的运营体系，全面利用智慧城市框架内各类垂直业务的运营数据、国信优易拥有的可访问的700T国家部分部委的政务数据、区域政府的各委办局的政务数据等高价值的数据资产，并为之配套形成标杆性的规范与标准，对于大数据产业发展方向无疑会产生标志性的里程碑意义。依托国信优易的未来国家级大数据共享促进中心的发展定位，创新创业大数据平台作为区域内唯一的国信优易所拥有的国家部委重要数据资源的访问接口，在未来以数据驱动的运营体系中会处于非常有利的发展格局。创新创业生态的孵化：以数据为基础的创新创业平台，不仅迎合了国家“大众创业、万众创新”的政策，可以为政府服务，产生很多就业机会，形成有效的汇聚人才、吸引投资的强大磁场。数据作为政府的核心资产，有数据就有机遇，就会有人才培养和孵化的润土。

2017年创新创业大数据平台项目解决方案

目录 1 建设大数据平台的目的 (3) 2 大数据平台带来的价值 (3) 3 投资建设的内容 (5) 3.1 大数据支撑体系建设 (6) 3.1.1 大数据支撑平台 (6) 3.1.2 数据管理子系统 (13) 3.1.3 创新创业管理子系统 (17) 3.1.4 数据统一展示门户子系统 (18) 3.1.5 用户及权限管理子系统 (22) 3.2 大数据平台运营维护服务 (25) 3.2.1 平台内部资源的监控管理 (25) 3.2.2 平台故障处理管理 (27) 3.2.3 日常平台管理任务自动化 (27) 3.2.4 故障处理自动化 (28) 3.3 科研专家和数据资源 (29) 4 项目收费和收益模型 (29) 4.1 平台运营服务 (29) 4.2 数据运营服务收益 (30) 4.3 大数据产业链发展促进收益 (31) 4.4 政府社会收益 (31) 5 项目建设阶段目标 (32)

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。

大数据平台项目方案

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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。

数据标准管理平台解决方案

东南融通行业解决方案 > 商业智能（BI） > 数据治理数据标准管理平台解决方案数据标准的定位与作用数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。新系统建设应遵照（自主开发）或尽可能与数据标准贴近（如外购软件包）；对于现有系统，应贯彻统一的业务定义，通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。 ¤增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性 ¤减少数据转换，促进系统集成 ¤促进信息资源共享 ¤促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展数据标准管理平台架构数据标准制定策略

数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求，优先解决普遍的、急需的问题。制定数据标准有以下几个原则： ¤遵循“循序渐进、不断完善”的原则。 ¤制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准，以公共代码数据标准为起点。 ¤开发数据标准的同时，建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。 ¤在公共代码和通用数据标准的基础上，遵循数据标准管制和维护的相关规定，予以维护管理，不断丰富完善。 ¤与系统建设密切配合，重点服务战略性的系统，确保贯彻执行。数据分类策略对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段，它能方便数据标准维护和扩充，同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。 ¤数据的业务属性角度分类数据分为十二大数据类，包括：团体，产品，账户，总账，营销，渠道，申请，事件，风险，模型，人口统计，地址和地理位置。