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FastSun技术白皮书

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日照分析软件FASTSUN

技术白皮书

目 录

1.概述 (4)

2.软件特点 (5)

3.软件结构 (6)

4.技术路线 (7)

4.1.日照分析基本原理 (8)

4.2.日照分析计算依据 (8)

4.3.日照计算模型简化 (9)

5.功能介绍 (10)

5.1.日照设置 (10)

5.1.1.日照标准 (10)

5.1.2.图形单位 (11)

5.1.3.分析参数 (11)

5.2.建筑建模 (12)

5.3.日照分析 (13)

5.3.1.单点分析 (13)

5.3.2.沿线分析 (14)

5.3.3.区域分析 (15)

5.3.4.窗户分析 (15)

5.3.5.窗日照对比分析 (16)

5.3.6.遮挡分析 (17)

5.3.7.阴影分析 (18)

5.3.8.等时线分析 (20)

5.3.9.建筑物高度推算分析 (21)

5.3.10.三维场地分析 (21)

5.4.辅助工具 (22)

5.4.1.三维浏览 (22)

5.4.2.日照分析报告 (22)

5.4.3.分析参数标注 (23)

5.4.4.图层控制工具 (23)

6.版本历史 (24)

7.成功案例 (25)

8.问题解答 (26)

9.附录 (27)

附录1:软件科技成果评估证书 (27)

附录2:软件测试验证检验报告 (29)

附录3:软件科技成果推广证书 (31)

附录4:软件著作权登记证书 (32)

附录5:软件产品登记证书 (32)

1.概述

随着我国经济的发展,人民生活水平的提高,人们对居住采光的要求越来越高,但由于土地资源日益紧张,开发商往往会压缩建筑间距,使得日照采光的矛盾更加突出。如何在满足日照要求的前提下提高土地利用率的问题变得日益重要。由于日照分析涉及时间、地域、建筑造型、小区布局等多种复杂因素,人工很难做到精确计算分析。采用传统的日照间距系数估算来控制建筑间距的做法也无法适应以上要求。

针对各地在解决日照分析和日照管理过程中遇到的实际问题,在大量深入调研的基础上,依据国家相关法规和规范,通过与多家规划管理与规划设计单位的密切合作,开发出飞时达日照分析软件FastSUN。

FastSUN软件提供了单点分析、多点分析、沿线分析、区域分析、窗户分析、阴影分析、等时线分析、三维场地日照分析、建筑窗日照对比分析和建筑高度推算分析等多种分析方法,全面解决了全国各地任何时段的日照分析问题,为规划设计、规划管理、建筑设计以及房地产开发等领域进行日照分析提供了一款科学的日照分析工具。

FastSUN软件已通过国家质量监督检验中心实测检验和建设部科技成果评估鉴定。由于FastSUN软件计算科学准确,使用简单方便,目前在全国各地已有100多家单位采用。

2.软件特点

z分析参数随图保存

日照分析标准灵活定制和修改,日照分析参数随图保存。打开已分析的图形时分析参数会自动还原到分析界面上,便于多方案进行分析比对。切换不同文档时,分析参数会自动联动,不用重新调整分析参数。

日照分析参数也可标注到图上,或从图中已标注参数上提取。

z计算结果准确可靠

日照计算方法严格按照日照阴影原理,并采用了日照相关的最新的天文计算公式。计算方法科学、结果准确可靠。2007年4月通过实测鉴定。鉴定结果证实软件提供的日照计算结果与现场实测和模型试验结果相符,软件计算与实际观测的单个时间段的误差可控制在±3分钟点内。

z专业报表自动生成

生成的日照计算数据表均可导出为Word/Excel/Txt等常用数据格式,生成日照分析报告书。

z三维场地日照分析

日照建模如果只考虑建筑本身,不考虑场地的三维,则在进行三维观察或分析时就不直观、不全面。尤其是在进行小区等大范围区域日照分析时,往往会因为由于地形高程不一样而无法一次指定一个合适的受影面高度来进行分析。

FastSUN软件在国内率先提供了三维地形建模模块,在日照分析中考虑了地形的影响。

z软件操作简单方便

软件在CAD平台上运行,建筑建模方便。

软件界面友好,采用多页面集成的操作面板,各功能页面按应用的先后顺序组织,有助于引导用户操作。

3.软件结构

软件功能由日照设置、建筑建模、日照分析和辅助工具四大模块组成。软件的主操作面板中相应地由四个页面组成,功能页面按应用的先后顺序组织,以引导用户操作。软件主界面由菜单条,工具条,主操作面板和挂接于CAD菜单下的下拉菜单组成。软件主界面如下:

软件主界面

日照分析时,先进行相关参数设置,对建筑进行建模,然后选择合适的分析方法进行日照分析,最后生成分析结果图表及报告。以下是日照分析软件FastSUN功能结构图。

软件功能结构图

4.技术路线

由于建筑图和规划图大多为CAD格式,为便于日照建模和分析,软件基于CAD平台开发,外挂于CAD运行。

软件基于以下日照分析基本原理和相关计算公式进行设计研发。

4.1. 日照分析基本原理

由于太阳和地球之间的天文距离,可以认为到达地球的太阳光线为平行光,这样通过计算某一时刻太阳的高度角和方位角就可以确定太阳相对于分析点的位置,从而通过几何及投影关系的计算就可以得出该点在这一时刻的日照情况。

分析时确定一个平面作为分析面,则任意高于该投影面的物体在该投影面上的投影区域可以确定,这样就可以分析该分析面上任意一点的日照情况。

4.2. 日照分析计算依据

通过图书馆和互联网查找了大量与日照分析相关的技术书籍和资料,最后确定了日照分析相关计算公式,主要是采用中国建筑工业出版社《建筑资料集》第二版第一册以及采用中国气象科学研究院王炳忠研究员所提出的相关日照计算的公式。具体相关计算公式如下:

z真太阳时:太阳位置计算采用真太阳时。

换算公式:真太阳时 = 北京时间 + 时差-(120o - 当地经度)/15o。

z太阳方位角计算:

cosA = (sinh sinф-sinδ)/(cosh cosф)。

-180o ≤ A ≤ 180o 或 0o ≤ A ≤ 360o; -180o ≤ t ≤ 180o 或 0o ≤ t ≤ 360o。

z太阳高度角:sinh = sinфsinδ + cosфcosδcost; -90o≤h≤90o。

z日出时间与日落时间:cost = -tgфtgδ;负值为日出时角,正值为日没时角。

z时角:t = 15o(n – 12); n为时间(24时制)。

z赤纬计算公式:

ED=0.3723+23.2567*sinθ+0.1149*sin2θ-0.1712*sin3θ-

0.758*cosθ+0.3656*cos2θ+0.0201*cos3θ

式中:ED:太阳赤纬角。

θ:日角,计算公式为θ=2π*(N-N0)/365.2422

式中N为从元旦到计算日的总天数;

N0=79.6764+0.2422×(年份-1985)-INT〔(年份-1985)/4〕

z时差计算公式:

Et=0.0028-1.9857*sinθ+9.9059*sin2θ-7.0924*cosθ-0.6882*cos2θz日影长度计算公式:

ι= H * ctgh;

式中:H:杆高,H:太阳高度角,ι:影长。

4.3. 日照计算模型简化

由于建筑实际上相当复杂,为了能满足日照分析的要求,同时又简化用户实际的建筑建模操作。软件将复杂的建筑对象分解成三类对象,一类是闭合建筑,软件称之为闭合建筑实体,一类是不闭合建筑,软件称之为厚度实体(用以表达独立的不闭合的遮挡墙体),另一类是不等标高的三角实体(用以表达坡屋顶等)。进行日照分析时,先将要计算的建筑物分解为上述三类对象。

软件将线和区域的分析都分解为点的分析。单点日照时间的分析是日照分析的基础,沿线分析则是按一定间距将线等分为多个单点逐个进行分析。区域分析是按一定的横向和纵向间距将区域分解为多个单点进行分析。

5.功能介绍

5.1. 日照设置

可以选择或自主设置当前图形的基本属性。包括城市地理经纬度、日照分析标准、图形单位及文字大小等。软件收集了全国各地大多数城市的经纬度参数可供用户选择。

日照设置

5.1.1.日照标准

软件已根据国家规范设置了相应的分析标准,同时收集了国内一些城市的日照分析标准,用户可以添加自定义标准。日照标准可灵活设定和修改,并与图纸关联。

日照标准设置

5.1.2.图形单位

图形单位一般有米和毫米两种。规划设计图一般采用米单位,而建筑设计图则一般采用毫米。软件可自动识别图形单位。

5.1.3.分析参数

分析参数如下:

z分析地点

用经纬度表示,可直接输入,也可通过选择城市来确定。软件收集了全国各地大多数城市的经纬度参数可供用户选择。

z分析日期

可直接输入分析日期,也可通过指定农历节气来确定分析日期。

z分析时间段

通过指定分析开始时间和分析结束时间确定。

z计算精度

指分析时间间隔,以分钟为单位。数值越小,计算精度越高,同时计算时间越长。

z时间模式

软件操作界面显示的时间可以是北京时间,也可以是真太阳时,但软件内容计算全部采用真太阳时。

时间输出到图面上显示时间也可以设置为北京时间或是真太阳时。

z时间累计方式

时间累计方法可以是连续或累计,具体累计方法可在日照标准中设置,可设置累计的最短时长和时间段等。

日照分析参数均随图保存,这样用户打开已分析的图形时分析参数会自动还原到分析界面上,同时也便于在多个方案进行分析比对。切换不同文档时,分析参数都会自动联动,用户不用重新调整分析参数,各个分析方案的分析参数自动随图保存,并且日照分析参数也可标注到图上,也可从图中的日照分析参数标注上提取分析参数还原到界面上。这样再也不用担心会忘记每张图的日照分析参数了。

5.2. 建筑建模

建筑建模是日照分析的基础。由于建筑外观结构十分复杂,要完全按照建筑的实际外观轮廓尺寸精确建模会非常麻烦,且十分困难。软件对建筑模型进行了简化,并提供了多种创建方法,可以快速方便地进行建筑建模。

z模型转换

建筑模型的自动转换识别,可以灵活地将闭合的多段线及各种复杂的原始建筑模型转换为具有高度和底标高的建筑轮廓日照模型。

z模型绘制

提供了窗户、阳台、坡屋顶等丰富的建模手段,可以方便的建立起满足日照分析要求的复杂三维建筑模型。

z模型编号

可以方便地对建筑、窗户等进行编号、修改编号,便于遮挡分析及统计窗户报批表。

建筑建模

5.3. 日照分析

5.3.1.单点分析

对指定分析点指定高度进行日照时长的分析,分析界面采用非模态对话框,对分析点进行自动编号,分析结果采用表格方式直观地在界面上进行显示,列出分析点编号、坐标位置、分析高度、累计日照时间段、最大连续日照时间段和分析时间段等参数。分析结果中不满足标准设定的日照要求的计算点会以灰色背景突出显示。分析结果采用直观的图示或清晰的图表来表示。对单点分析结果的单个点可以在图上直接标注出来,多个单点的分析结果可以生成报表,也可方便地导出到Word或Excel中。

单点日照分析界面

单点分析结果及报表

5.3.2.沿线分析

根据日照标准的规定对建筑轮廓线上的采样点进行日照时间计算,并显示标注各采样点的日照时间。分析线可以选择已有建筑轮廓线,也可以绘制分析线。

5.3.3.区域分析

区域分析可以对设计方案中某一个平面任意区域进行日照分析计算,并按给定的网格采样间距将实际计算结果用数值直观的显示在图上。软件 提供多种日照时数显示方式。以数字“1”和“1+”为例,数值“1”表示日照时间为1-1.5小时, “1+”表示日照时间为1.5-2小时。计算结果如下图所示:

区域分析

5.3.4.窗户分析

对单体建筑、群体建筑中建筑物的窗户进行左端日照时间、右端日照时间、中点日照和满窗日照时间分析计算,计算结果以日照累计(连续)时间、太阳时(北京时)、各日照时间段时间和日照时间段图示表示。同时可以将分析结果汇总为表格形式或者导出为Word或Excel格式。

窗户分析及报表

5.3.5.窗日照对比分析

在拟建建筑位置和高度已经确定的情况下,分析现有建筑上的窗户在拟建建筑建设前和建设后的日照对比情况,分析结果可汇总为直观的表格,供规划主管部门审批。

窗日照对比分析

窗日照对比表

5.3.

6.遮挡分析

z遮挡范围分析

通过分析得到单个建筑或一组建筑的最大阴影轮廓范围线。在三维着色状态下可以直观地察看建筑的遮挡范围,是一种定性分析方法。

遮挡范围分析图

z不遮挡范围分析

根据现有建筑物的位置,求出有可能对其产生遮挡影响的拟建建筑物所在范围。在这范围之外是保证现有建筑满足相关日照标准规定值所允许的拟建范围。

不遮挡范围分析图

z遮挡关系分析

通过对建筑物编号,分析每个建筑作为被遮挡物时,其周围哪些建筑物对它产生遮挡关系,绘出遮挡关系表,为日照分析划定有效的分析范围。

遮挡关系分析图

5.3.7.阴影分析

z平面阴影分析

按照指定的日照时间间隔,自动计算并绘制单体建筑或组合多栋建筑物轮廓

的连续阴影图及三维视图下动态模拟阴影演示过程。

平面阴影分析

z立面阴影分析

可以在建筑立面上自动绘制指定时刻的瞬时阴影轮廓线。以便于按照此时太阳光在建筑立面上的阴影高度进行实测验证。

立面阴影分析

5.3.8.等时线分析

z平面日照等时线

自动计算和绘制分析平面区域的等时线图。等时线计算时间间隔可任意设定。通过等时线可以直观确定各时段的日照区域位置,指导规划方案的调整。如下图所示。

平面日照等时线

z立面日照等时线

自动生成建筑立面等时线,包括自身遮挡(如遮阳板、阳台等)以及其它建筑的遮挡。

数据中心交换机buffer需求分析白皮书

数据中心交换机 buffer 需求分析白皮书

目录 1引言 (3) 1.1DC 的网络性能要求 (3) 1.2国内OTT 厂商对设备Buffer 的困惑 (4) 1.3白皮书的目标 (4) 2Buffer 需求的经典理论 (5) 2.11BDP 理论 (5) 2.2Nick Mckeown 理论 (6) 2.3经典理论的适用性 (6) 3基于尾丢弃的buffer 需求 (9) 3.1丢包的影响 (9) 3.1.2丢包对带宽利用率的影响 (9) 3.1.3丢包对FCT 的影响 (12) 3.2大buffer 的作用 (13) 3.2.1吸收突发,减少丢包,保护吞吐 (13) 3.2.2带宽分配均匀 (14) 3.2.3优化FCT (15) 3.3DC 内哪需要大buffer (15) 3.4需要多大buffer (17) 3.5带宽升级后,buffer 需求的变化 (19) 3.6 小结 (19) 4基于ECN 的buffer 需求 (21) 4.1ECN 的作用 (21) 4.2ECN 水线设置 (23) 4.3基于ECN 的buffer 需要多大 (24) 5基于大小流区分调度的buffer 需求 (27) 5.1大小流差异化调度 (27) 5.2大小流差异化调度如何实现大buffer 相当甚至更优的性能 (27) 5.3基于大小流差异化调度的buffer 需要多大 (28) 6 总结 (28) 7 缩略语 (29)

1 引言 1.1DC 的网络性能要求 近几年,大数据、云计算、社交网络、物联网等应用和服务高速发展,DC 已经成为承 载这些服务的重要基础设施。 随着信息化水平的提高,移动互联网产业快速发展,尤其是视频、网络直播、游戏等行业的爆 发式增长,用户对访问体验提出了更高的要求;云计算技术的广泛应用带动数据存储规模、 计算能力以及网络流量的大幅增加;此外,物联网、智慧城市以及人工智能的发展也都对DC 提出了更多的诉求。 为了满足不断增长的网络需求,DC 内的网络性能要求主要体现在: ?低时延。随着深度学习、分布式计算等技术的兴起和发展,人工智能、高性能计算等时延敏感型业务增长迅速。计算机硬件的快速发展,使得这些应用的瓶颈已经逐渐由计 算能力转移到网络,低时延已经成为影响集群计算性能的关键指标。因此,时延敏感型 应用对DC 网络时延提出了更高的要求。目前DC 内,端到端5-10 微秒时延已经成为 主流的目标要求。 ?高带宽高吞吐。数据时代的到来,产生了海量的数据,如图1-1。基于数据的应用(如图像识别)的推广,使得网络数据呈爆发式增长,小带宽已经无法满足应用对传输 速率的需求。部分应用场景下,带宽成为制约用户体验的瓶颈。高带宽高吞吐对于提升大 数据量传输的应用性能有着至关重要的影响。为了应对大数据量传输的 应用需求,目前,百度、腾讯、阿里巴巴等互联网企业的DC 都已经全面部署100GE 网络,阿里巴巴更是规划2020 年部署400GE 网络。 图1-1 数据中心内存储的实际数据 数据来源:中国IDC 圈

中科云计算平台技术白皮书

LINGHANGTECHNOLOGIES CO.,LTD 中科云计算平台技术白皮书 北京领航科技 2014年04

目录 1.云计算概述 (4) 2.产品介绍 (5) 2.1 传统数据中心架构向云基础架构的变革! (5) 3.应用领域 (6) 3.1云计算应用场景标准 (6) 3.2产品应用领域 (7) 3.2.1 电子政务领域 (7) 3.2.2 教育领域 (7) 3.2.3 医药医疗领域 (7) 3.2.4 制造领域 (7) 3.2.5 金融与能源领域 (8) 4.功能特性 (9) 4.1虚拟计算 (9) 4.2融合存储 (9) 4.3动态拓展 (10) 4.4性能实时监测,故障报警 (11) 4.6网络管理 (12) 4.7在线迁移 (13) 4.8业务连续 (13) 4.9资源调度 (13) 4.10负载均衡 (14) 4.11安全可靠,容灾备份 (15) 5.产品优势 (16) 5.1秒级获取 (16) 5.2融合架构 (16) 5.3定制性能 (16) 5.4高扩展性 (16) 5.5高可用性 (16) 5.6高稳定性 (17)

5.7易管理 (17) 5.8定制镜像,快速部署 (17) 5.9异地灾备 (17) 5.10全面监控 (17) 6.平台模块 (18) 6.1云主机 (18) 6.2云硬盘 (18) 6.3云监控 (19) 6.4云镜像 (19) 6.5云安全 (19) 7.系统硬件要求 (20) 7.1系统总体要求 (20) 7.2中科云计算基础设施设备要求 (20) 8.价值与效益 (22) 8.1价值 (22) 8.2效益 (23)

社会医疗保险数据中心管理平台技术白皮书(20090730)

社会医疗保险数据中心管理平台 技术白皮书 创智和宇

目录 1简介 (4) 1.1应用背景 (4) 1.2范围 (4) 1.3参考资料 (4) 2系统概述 (5) 2.1医疗保险数据中心管理平台概述 (5) 2.2总体结构图 (5) 2.2.1医疗保险数据中心管理平台的的总体结构 (6) 2.2.2医疗保险数据中心管理平台的逻辑结构 (6) 2.2.3医疗保险数据中心管理平台的的网络拓扑结构 (7) 2.3.1数据库内部组成 (7) 2.3.2生产库定义(地市级) (7) 2.3.3交换库定义(地市级) (7) 2.3.4决策分析库(地市级) (8) 2.3.5决策分析库(省级) (8) 2.4 医疗保险数据中心管理平台与其他系统关系 (8) 2.4.1与本公司开发的社保产品关系及实现接口 (8) 2.4.2与其它公司开发的社保产品关系及实现接口 (8) 2.4.3与全国联网软件关系 (9) 3业务逻辑的总体设计 (9) 3.1数据抽取建立交换数据库 (9) 3.2数据分析与决策 (9) 3.3数据交换服务 (10) 4系统采用的关键技术 (11) 4.1数据抽取 (11) 4.2增量更新 (11) 4.2.1增量更新实现步骤 (11) 4.2.3 历史数据变化情况记录 (12) 4.3数据展现 (12) 4.4数据传输 (12) 4.4.1数据传输涉及的三大元素及关系 (12) 4.4.2数据传输策略总体设计思路. (12) 4.4.3数据传输策略总体设计方案图 (12) 4.4.4数据传输策略实现概要. (14) 4.4.5打包数据的来源 (14) 4.4.6传输策略的维护 (14) 5系统开发平台和运行平台 (14) 5.1开发平台 (14) 5.2运行平台 (14) 6医疗保险数据中心管理平台功能介绍 (15) 6.1参保情况管理 (16)

工业大数据白皮书2017版

一张图读懂工业大数据 1. 工业大数据 工业大数据是指在工业领域中,围绕典型智能制造模式,从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。 工业大数据的主要来源有三类: 第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围,被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产,正在逐步扩大范围。 第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下,实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。 第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。 2. 工业大数据的地位 2.1 在智能制造标准体系中的定位 工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧,属于智能制造标准体系五大关键技术之一。

2.2与大数据技术的关系 工业领域的数据累积到一定量级,超出了传统技术的处理能力,就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率,大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。 首先,工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术,实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次,工业制造过程中需要高质量的工业大数据,可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。 2.3与工业软件和工业云的关系 工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务,是工业数据的重要产生来源,工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。 工业大数据技术与工业软件结合,加强了工业软件分析与计算能力,提升场景可视化程度,实现对用户行为和市场需求的预测和判断。 工业大数据与工业云结合,可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成,运用数据分析方法,结合领域知识,形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品

华为fusionsphere6.0云套件安全技术白皮书(云数据中心)

华为F u s i o n S p h e r e6.0 云套件安全技术白皮书(云 数据中心) -标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

华为FusionSphere 云套件 安全技术白皮书(云数据中心) 文档版本 发布日期 2016-04-30 华为技术有限公司

华为FusionSphere 云套件安全技术白皮书 (云数据中心) Doc Number:OFFE00019187_PMD966ZH Revision:A 拟制/Prepared by: chenfujun ; 评审/Reviewed by: huangdenghui 00283052;zouxiaowei 00348656;pengzhao jun 00286002;youwenwei 00176512;yanzhongwei 00232184 批准/Approved by: youwenwei 00176512 2015-12-29 Huawei Technologies Co., Ltd. 华为技术有限公司 All rights reserved 版权所有侵权必究

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工业互联网平台技术白皮书

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目录 一、工业互联网平台的整体态势 (1) (一)全球工业互联网平台保持活跃创新态势 (1) (二)我国工业互联网平台呈现蓬勃发展良好局面 (1) (三)工业互联网平台整体仍处于发展初期 (2) 二、工业互联网平台的应用路径 (3) (一)平台应用场景逐步聚焦,国内外呈现不同发展特点 (3) (二)我国平台应用进展迅速,大中小企业协同推进 (5) 1.平台应用全面开展,模式创新与跨界融合成为我国特色.5 2.我国大中小企业基于平台并行推进创新应用与能力普及.7 (三)平台应用发展层次与价值机理逐步清晰 (9) 1.由单点信息化走向跨域智能化,应用呈现三大发展层次.9 2.数据分析深度与工业机理复杂度决定平台应用优化价值和 发展热度 (12) (四)垂直行业平台应用走向纵深 (13) 1.高端装备行业重点围绕产品全生命周期开展平台应用.. 13 2.流程行业以资产、生产、价值链的复杂与系统性优化为应用 重点 (15) 3.家电、汽车等行业侧重于规模化定制、质量管理与产品后服 务应用 (17)

4.制药、食品等行业的平台应用以产品溯源与经营管理优化为 重点 (18) 5.电子信息制造业重点关注质量管理与生产效率提升 (19) 三、工业互联网平台的技术进展 (20) (一)边缘功能重心由接入数据向用好数据演进 (22) 1.数据接入由定制化方案走向平台通用服务 (22) 2.边缘数据分析从简单规则向复杂分析延伸 (23) 3.通用IT 软硬件架构向边缘侧下沉,为边缘应用创新提供更 好载体和环境 (24) (二)模型的沉淀、集成与管理成平台工业赋能的核心能力. 26 1.信息模型规范统一成为平台提升工业要素管理水平的关键 (26) 2.机理模型、数据模型、业务模型加速沉淀,工业服务能力不 断强化 (27) 3.多类模型融合集成,推动数字孪生由概念走向落地 (28) (三)数据管理与分析从定制开发走向成熟商业方案 (29) 1.平台聚焦工业特色需求,强化工业数据管控能力 (29) 2.实时分析与人工智能成为平台数据分析技术的创新热点. 30 3.平台贴近工业实际,完善工具不断提高工业数据易用性. 31 (四)平台架构向资源灵活组织、功能封装复用、开发敏捷高效加速演进 (32) 1.容器、微服务技术演进大幅提升平台基础架构灵活性.. 32

互联网数据中心交换网络技术白皮书

互联网数据中心交换网络的设计 1 引言 互联网数据中心(internet data center,IDC)是指拥有包括高速宽带互联网接入、高性能局域网络、提供安全可靠的机房环境的设备系统、专业化管理和完善的应用级服务的服务平台。在这个平台上,IDC服务商为企业、ISP、ICP和ASP等客户提供互联网基础平台服务以及各种增值服务。 作为业务承载与分发的基础网络系统,就成为IDC平台的动脉。随着中国IDC产业不断发展和业务需求多样化,基础网络逐步发展出一套相对比较通用和开放的方案架构。 2 当前主要的IDC基础网络架构 虽然各IDC机房各有度身定制的业务需求,网络设计也有各自的关于带宽、规模、安全和投资的考虑因素,但最基本的关注点仍然集中在高可靠、高性能、高安全和可扩展性上。 2.1 通用的IDC架构 在整体设计上,层次化和模块化是IDC架构的特征,如图1,这种架构设计带来了整体网络安全和服务部署的灵活性,给上层应用系统的部署也提供了良好的支撑。 图1IDC层次化&模块化设计架构 分区结构采用模块化的设计方法,它将数据中心划分为不同的功能区域,用于部署不同的应用,使得整个数据中心的架构具备可伸缩性、灵活性和高可用性。数据中心的服务器根据用户的访问特性和核心应用功能,分成不同组,并部署在不同的区域中。由于整个数据中心的很多服务是统一提供的,例如数据备份和系统管理,因此为保持架构的统一性,避免不必要的资源浪费,功能相似的服务将统一部署在特定的功能区域内,例如与管理相关的服务器将被部署在管理区。 分区结构另一个特点是以IDC的客户群为单位进行划分,将具体客户应用集中在一个物理或逻辑范围内,便于以区域模块为单位,提供管理和其它增值服务。 层次化是将IDC具体功能分布到相应网络层、计算层和存储层,分为数据中心前端网络和后端管理等。网络本身根据不同的IDC规模,可以有接入层、汇聚层和核心层。一般情况下,数据中心网络分成标准的核心层、汇聚层和接入层三层结构。1)核心层:提供多个数据中心汇聚模块互联,并连接园区网核心;要求其具有高交换能力和突发流量适应能力;大型数据中心核心要求多汇聚模块扩展能力,中小型数据中心共用园区核心;当前以10G 接口为主,高性能的将要求4到8个10GE端口捆绑。2)汇聚层:为服务器群(server farm)提供高带宽出口;要求提供大密度GE/10GE 端口,实现接入层互联;具有较多槽位数提供增值业务模块部署。3)接入层:支持高密度千兆接入和万兆接入;接入总带宽和上行带宽存在收敛比和线速两种模式;基于机架考虑,1RU 更具灵活部署能力;支持堆叠,更具扩展能力;上行双链路冗余能力。

工业互联网平台白皮书

工业互联网平台白皮书 (2017) 工业互联网产业联盟(AII) 2017年11月

编写说明 工业互联网平台作为工业全要素链接的枢纽与工业资源配置的核心,在工业互联网体系架构中具有至关重要的地位。近期,国务院《深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》明确将构建网络、平台、安全三大功能体系作为其重点任务。在工业和信息化部信息化和软件服务业司的指导下,工业互联网产业联盟组织编写了《工业互联网平台白皮书》,希望加强研究与交流,与业界共同推动工业互联网平台发展。 白皮书主要分为五个部分。第一部分重点提出了工业互联网平台的体系架构与关键要素,明确了工业互联网平台是什么,有哪些功能和作用。第二部分提出了工业互联网平台的技术体系,并重点对平台层、边缘层与应用层的主要技术创新趋势进行了探讨。第三部分明确了工业互联网平台的产业体系,提出当前平台布局的四种路径,以及平台与应用生态构建的主要模式。第四部分提出了工业互联网平台的主要应用场景及案例。第五部分则重点面向平台企业,提出了平台发展的相关建议。 白皮书编写过程中得到了联盟成员及国内外众多平台企业的大力支持。相关企业不仅结合自身平台发展情况,从平台功能与应用案例等方面给予了大量素材支持,更是进行了多次现场调研和探讨,为白皮书观点的形成与落地提供了有力支撑。 白皮书编写过程中获得了众多专家的指导与帮助。特别感谢工信部信息化和软件服务业司谢少锋司长、安筱鹏副司长对白皮

书的全面指导。同时,清华大学访问学者郭朝晖、走向智能研究院执行院长赵敏、国务院发展研究中心研究员李广乾、e-works 数字化企业网总编黄培、走向智能研究院执行秘书长苏明灯、工业4.0研究院副院长王明芬等专家在白皮书成稿过程中也提出了许多建设性意见,在此一并致谢。 工业互联网平台的发展总体还处于起步阶段,当前我们对工业互联网平台的认识也还是初步和阶段性的,后续我们将根据工业互联网平台的发展情况和来自各界的反馈意见,在持续深入研究的基础上适时修订和发布新版报告。

HC大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司 2020年4月

目录 1 H3C大数据产品介绍 (1) 1.1产品简介 (1) 1.2产品架构 (1) 1.2.1 数据处理 (2) 1.2.2 数据分层 (3) 1.3产品技术特点 (4) 先进的混合计算架构 (4) 高性价比的分布式集群 (4) 云化ETL (5) 数据分层和分级存储 (5) 数据分析挖掘 (6) 数据服务接口 (6)

可视化运维管理 (7) 1.4产品功能简介 (7) 管理平面功能: (12) 业务平面功能: (14) 2DataEngine HDP核心技术 (15) 3DataEngine MPP Cluster核心技术 (16) 3.1MPP + Shared Nothing架构 (16) 3.2核心组件 (16) 3.3高可用 (17) 3.4高性能扩展能力 (18) 3.5高性能数据加载 (18) 3.6OLAP函数 (19) 3.7行列混合存储 (19)

1H3C大数据产品介绍 1.1产品简介 H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案,具备高性能、高可用、高扩展特性,可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能,并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统,发现数据的内在价值。 1.2产品架构 H3C大数据平台包含4个部分: 第一部分是运维管理,包括:安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。 第二部分是数据ETL,即获取、转换、加载,包括:关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具 Kettle。

数据中心空调系统节能技术白皮书

数据中心空调系统节能技术白皮书目录 1. 自然冷却节能应用 3 概述 3 直接自然冷却 3 中国一些城市可用于直接自然冷却的气候数据: 8间接自然冷却 8 中国一些城市可用于间接自然冷却的气候数据: 16 2. 机房空调节能设计 17 动态部件 17 压缩机 17 风机 18 节流部件 19 加湿器 19 结构设计 21 冷冻水下送风机组超大面积盘管设计 21 DX型下送风机组高效后背板设计 22 控制节能 22

主备智能管理 22 EC风机转速控制 23 压差控制管理 23 冷水机组节能控制管理 26 1.自然冷却节能应用 概述 随着数据中心规模的不断扩大,服务器热密度的不断增大,数据中心的能耗在能源消耗中所占的比例不断增加。制冷系统在数据中心的能耗高达40%,而制冷系统中压缩机能耗的比例高达50%。因此将自然冷却技术引入到数据中心应用,可大幅降低制冷能耗。 自然冷却技术根据应用冷源的方式有可以分为直接自然冷却和间接自然冷却。直接自然冷却又称为新风自然冷却,直接利用室外低温冷风,作为冷源,引入室内,为数据中心提供免费的冷量;间接自然冷却,利用水(乙二醇水溶液)为媒介,用水泵作为动力,利用水的循环,将数据中心的热量带出到室外侧。 自然冷却技术科根据数据中心规模、所在地理位置、气候条件、周围环境、建筑结构等选择自然冷却方式。 直接自然冷却 直接自然冷却系统根据风箱的结构,一般可分为简易新风自然冷却新风系统和新风自然冷却系统。 简易新风直接自然冷却系统主要由普通下送风室内机组和新风自然冷却节能风帽模块组成。节能风帽配置有外部空气过滤器,过滤器上应装配有压差开关,并可以传递信号至控制器,当过滤器发生阻塞时,开关会提示过滤器报警。该节能风帽应具备新风阀及回风阀,可比例调节风阀开度,调节新风比例。 该系统根据检测到的室外温度、室内温度以及系统设定等控制自然冷却的启动与停止。

DreamBI大数据分析平台-技术白皮书

DreamBI大数据分析平台 技术白皮书

目录 第一章产品简介 (4) 一、产品说明 (4) 二、产品特点 (4) 三、系统架构 (4) 四、基础架构 (7) 五、平台架构 (7) 第二章功能介绍 (7) 2.1.元数据管理平台 (7) 2.1.1.业务元数据管理 (8) 2.1.2.指标元数据管理 (10) 2.1.3.技术元数据管理 (14) 2.1.4.血统管理 (15) 2.1.5.分析与扩展应用 (16) 2.2.信息报送平台 (17) 2.2.1.填报制度管理 (17) 2.2.2.填报业务管理 (33) 2.3.数据交换平台 (54) 2.3.1.ETL概述 (55) 2.3.2.数据抽取 (56) 2.3.3.数据转换 (56) 2.3.4.数据装载 (57) 2.3.5.规则维护 (58) 2.3.6.数据梳理和加载 (65) 2.4.统计分析平台 (67) 2.4.1.多维在线分析 (67) 2.4.2.即席查询 (68) 2.4.3.智能报表 (70) 2.4.4.驾驶舱 (74)

2.4.5.图表分析与监测预警 (75) 2.4.6.决策分析 (79) 2.5.智能搜索平台 (83) 2.5.1.实现方式 (84) 2.5.2.SolrCloud (85) 2.6.应用支撑平台 (87) 2.6.1.用户及权限管理 (87) 2.6.2.统一工作门户 (94) 2.6.3.统一消息管理 (100) 2.6.4.统一日志管理 (103) 第三章典型用户 (106) 第四章案例介绍 (108) 一、高速公路大数据与公路货运统计 (108) 二、工信部-数据决策支撑系统 (110) 三、企业诚信指数分析 (111) 四、风险定价分析平台 (112) 五、基于斯诺模型的增长率测算 (113) 六、上交所-历史数据回放引擎 (114) 七、浦东新区能耗监控 (115)

FusionCube数据库超融合平台技术白皮书

FusionCube数据库超融合平台 技术白皮书

目录 2.1系统架构 (2) 2.1.1统一管理 (3) 2.1.2深度融合 (4) 2.1.3弹性扩容 (5) 2.1.4预集成 (5) 2.2分布式存储软件 (5) 2.2.1分布式机头 (6) 2.2.2分布式缓存 (6) 2.2.3精简配置 (7) 2.3高性能SSD存储 (8) 2.4高速IB交换网络 (9) 2.5可靠网络设计 (9) 3.1 E9000机框 (10) 3.2 E9000刀片 (11) 3.3 10GE交换 (14) 3.4 InfiniBand交换 (15) 4.1数据库基础设施配置规格指标 (17) 4.2 HANA一体机配置规格指标 (18)

1 引言 当今世界,越来越多的企业采用虚拟化与云计算技术来构建IT系统,提升IT系统的资源利用率,但同时面临如下挑战: ●基础设施平台部署和管理复杂,运维费用仍然维持增长趋势 ●安装部署复杂,硬软件来自多厂商,规划、部署、调优需要丰富的经验支撑 ●多厂商设备,售后支持界面多,解决问题慢 ●维护体系庞大(不同厂商硬件设备维护、虚拟平台管理) ●小规模数据中心优势不明显(人员要求高,上规模才有优势) ●扩充不灵活,业界数据库一体机大多采用固定规格配置,不能按业务需求灵活部署计算和存储资源,不能支持多种数据库。 客户越来越关注成本控制、业务敏捷、风险管控几方面,希望能拥有总成本低、新业务的上线时间快、资源可弹性伸缩、安全可靠、高性能的IT系统。 华为公司全力打造的华为FusionCube数据库超融合基础设施(Huawei FusionCubeHyper-Converged Infrastructure for Database)正是以计算/存储/网络融合、预集成、高性能、高可靠、高安全、业务快捷部署、统一运维管理、资源水平扩展为其设计理念,充分满足企业未来业务需求,帮助其IT系统转型以更快更好地应对日益激烈的竞争环境,实现与客户的共同成长。 本文档描述了FusionCube数据库超融合基础设施的架构、软硬件及其配置形态。本文档供销售工程师,渠道商,高级业务经理以及希望用FusionCube部署数据库相关IT设施的客户。

容器服务C精编S平台V技术白皮书

容器服务C精编S平台 V技术白皮书 GE GROUP system office room 【GEIHUA16H-GEIHUA GEIHUA8Q8-

目录 第1章系统概述 (4) 1.1建设背景 (4) 1.2痛点分析 (4) 1.3系统简介 (4) 1.4建设目标 (5) 第2章系统架构 (6) 第3章 CI&CD流程 (7) 第4章功能说明 (9) 4.1功能清单 (9) 4.2开发集成 (10) 4.2.1 代码仓库 (10) 4.2.2 项目管理 (10) 4.2.3 工程管理 (10) 4.3应用管理 (11) 4.3.1 应用管理 (11) 4.3.2 服务管理 (11) 4.3.3 容器管理 (12) 4.4交付中心 (12) 4.4.1 基础镜像 (12) 4.4.2 项目镜像 (12) 4.4.3 应用市场 (13) 4.5运维管理 (13) 4.5.1 集群管理 (13) 4.5.2 主机管理 (14) 4.5.3 监控管理 (14)

4.5.4 告警管理 (15) 第5章运行环境 (16) 5.1服务器环境要求 (16)

第1章系统概述 1.1建设背景 随着信息技术的发展,互联网+教育的应用模式改变了人们的工作及生活模式,面向教育、企业及政府单位的企业应用逐步走向云化、互联网化,但是随着公司业务的发展,往往会出现服务器环境越来越复杂,管理依赖困难等问题。这些问题导致运维压力大,开发、测试、运维的整体工作效率大打折扣,团队竞争力下降。行业的问题积累,有时需要新技术的出现才能解决。Docker的横空出世,让人们看到了build、ship、run一体化的希望,而奕云CaaS正是希望基于docker 的容器化技术,解决用户从代码自动编译打包,到线上运行维护的全套需求. 1.2痛点分析 传统运维模式的问题: ●随着业务快速发展,服务器环境越来越复杂,各种紧急上线,技术债务,临时版本 的程序,脚本等,可能长期得不到清理,最终引发问题。 ●技术平台快速发展,管理依赖是件很麻烦的事,而且影响运维和开发的沟通。 ●环境统一问题,经常导致上线失败。开发、测试、运维协作困难。 ●监控体系不断重构,难以满足需求。 ●规模小无需自动化,而规模大后再自动化又容易引起问题。 ●十分依赖经验丰富的运维人员。 传统单体架构问题: ●加载、编译耗时长。 ●代码管理负责。 ●横向扩展难。 ●各模块之间的耦合程度高。 针对以上问题,奕云容器管理平台设计了可以帮助您构筑企业级 DevOps 流程工具链和交付文化以及微服务架构的敏捷开发流程,助力企业实现交付能力的平滑升级。 1.3系统简介 奕云caas平台是基于容器的企业应用支撑云平台,为企业提供Devops、微服务架构、自动化运维等解决方案,通过奕云CaaS平台提供的容器服务,助力企业实现基础设施云化,应用架构现代化,开发流程敏捷化,打造行业领先的IT能力。 容器服务是基于基础设施提供的 Docker 容器引擎服务平台,覆盖了软件开发过程中的开发、测试、演练、上线等生命周期管理,保持应用系统快速搭建和各环境的一致性。 容器技术可以处理不同平台之间的差异性,提供一个标准化的交付方式,统一配

服务管理平台产品白皮书

服务管理平台 1产品综述 1.1产品定义 服务管理平台,是将基于服务技术、组件式开发的、独立运行的服务进行统一的接入、统一管理、统一调度,实现异构服务间集成与管理,最终实现所有运行中的服务可以有序、正常、持续的运转。 1.2产品定位 服务管理平台是针对系统庞大、需求持续增加、需求变化较为频繁、接口数目庞大、接口调用频繁,并倾向于使用服务架构系统管理,而提供一体化的服务管理平台。服务管理平台通过集成支撑服务、行业服务、工具服务、中间件服务,对所有的服务进行统一的管理和监控,对上层应用的服务调用提供基础支撑。 2产品核心价值 2.1快捷部署 现有平台,针对单一系统,功能的增加或者原有功能的修改,都需要开发人员重新梳理原有系统接口,并针对每个接口进行调整然后重新测试部署,对开发人员和运维人员都带来不小的负担,开发实施时间长。

服务管理平台正是为解决这一难题而出现的,灵活的服务配置改变原有单模式,将服务按功能或行为划分为响度独立的功能服务,每个服务都可独立部署运行,对外提供统一的服务接口,快速应对用户需求的变化。 2.2强大的服务管理支撑 服务管理平台可接入依照服务模式和灵活的调度策略开发出来的产品模块,实现服务的注册、服务依赖关系的管理、服务的资源目录、服务路由等功能,并可实现服务的计量功能,提供全面化的服务统一管理功能。 2.3一致的服务调用 服务管理平台对接入的服务的运行进行统一的管理,根据服务的调用关系,实现服务运行过程中的降级、熔断等调度功能,最终达到服务能有序、高效、正常的运行。 3产品架构

服务管理平台通过统一网关来接受外部系统的服务调用,并实现服务路由、均衡负载、权限控制等功能。 服务管理平台中的Adapter模块,主要实现第三方服务的接入、具体业务需求的定制和配置管理,以满足不同项目的特定业务和技术需求。 服务管理平台可对接入的服务进行统一的调度,可对运行中的服务根据系统需要进行降级、升级或熔断等操作,保证各服务正常有序的运行。服务管理平台还可以对接入的服务运行状况进行统一的监控,按照消息机制,将故障的服务统一通知给与故障服务相关联的其他服务,避免因故障服务的原因,引起其他服务运行失败。 缓存模块主要实现配置项数据、部分业务数据的缓存,以减少与DB的交互次数,提高效率。

数据中心空调系统节能技术白皮书

数据中心空调系统节能技术白皮书 数据中心空调系统节能技术白皮书

目录 1.自然冷却节能应用 (3) 1.1概述 (3) 1.2直接自然冷却 (3) 1.2.1简易新风自然冷却系统 (3) 1.2.2新风直接自然冷却 (5) 1.2.3 中国一些城市可用于直接自然冷却的气候数据: (8) 1.3间接自然冷却 (8) 1.3.1间接自然冷却型机房精密空调解决方案 (8) 1.3.2风冷冷水机组间接自然冷却解决方案 (12) 1.3.3水冷冷水机组间接自然冷却解决方案 (15) 1.3.4 中国一些城市可用于间接自然冷却的气候数据: (16) 2.机房空调节能设计 (17) 2.1动态部件 (17) 2.1.1压缩机 (17) 2.1.2风机 (18) 2.1.3节流部件 (19) 2.1.4加湿器 (19) 2.2结构设计 (21) 2.2.1冷冻水下送风机组超大面积盘管设计 (21) 2.2.2DX型下送风机组高效后背板设计 (22) 2.3控制节能 (22) 2.3.1主备智能管理 (22) 2.3.2EC风机转速控制 (23) 2.3.3压差控制管理 (23) 2.3.4冷水机组节能控制管理 (26)

1.自然冷却节能应用 自然冷却节能应用 概述 1.1概述 随着数据中心规模的不断扩大,服务器热密度的不断增大,数据中心的能耗在能源消耗中所占的比例不断增加。制冷系统在数据中心的能耗高达40%,而制冷系统中压缩机能耗的比例高达50%。因此将自然冷却技术引入到数据中心应用,可大幅降低制冷能耗。 自然冷却技术根据应用冷源的方式有可以分为直接自然冷却和间接自然冷却。直接自然冷却又称为新风自然冷却,直接利用室外低温冷风,作为冷源,引入室内,为数据中心提供免费的冷量;间接自然冷却,利用水(乙二醇水溶液)为媒介,用水泵作为动力,利用水的循环,将数据中心的热量带出到室外侧。 自然冷却技术科根据数据中心规模、所在地理位置、气候条件、周围环境、建筑结构等选择自然冷却方式。 直接自然冷却 1.2直接自然冷却 直接自然冷却系统根据风箱的结构,一般可分为简易新风自然冷却新风系统和新风自然冷却系统。 简易新风自然冷却系统 1.2.1简易新风自然冷却系统 1.2.1.1简易新风自然冷却系统原理 简易新风自然冷却系统原理 简易新风直接自然冷却系统主要由普通下送风室内机组和新风自然冷却节能风帽模块组成。节能风帽配置有外部空气过滤器,过滤器上应装配有压差开关,并可以传递信号至控制器,当过滤器发生阻塞时,开关会提示过滤器报警。该节能风帽应具备新风阀及回风阀,可比例调节风阀开度,调节新风比例。

IT综合监控平台 技术白皮书

IT综合监控平台– APEX IM APEX IntegrationManager是一款以业务系统的综合监控为核心,全方位的IT综合监控平台,从业务系统视角出发,对IT基础设施(网络、服务器硬件、软件及服务)进行全面监控,保障业务系统正常稳定可靠运行,支持的监控类型超过数十种,支持的监控指标超过数千个。

IM的主要功能: ●网络设备、链路监控 支持交换机、路由器、防火墙等网络设备的监控、支持链路流量、链路带宽利用率、链路丢包率、链路错包率等指标的监控,可以帮助网络管理员实时监控各台网络设备的可用性和负载情况,以及各条链路的当前可用性、流量大小情况,并支持通过曲线图查看链路的历史流量情况。 ●服务器监控 支持Windows、AIX、Linux、Solaris、HP-UX等服务器的监控,能够监控服务器的CPU使用率、物理内存/虚拟内存使用率、磁盘分区使用情况、磁盘IO (包括平均每秒IO请求数、平均每秒读字节数、平均每秒写字节数、IO等待队列深度、平均IO完成时间等关键指标)、系统进程与服务的运行情况、系统日志(EventLog与Syslog)、服务器系统时间等。

服务器硬件状态监控

支持IBM、DELL、HP服务器的硬件状态(服务器需支持IPMI协议),包括机箱温度、电源电源、风扇状态和转速 虚拟化监控 支持对Vmware vSphere虚拟机环境进行监控,对虚拟环境的监控方式是通过vCenter Server对ESX/ESXi宿主机间接进行监控,所有的数据均从vCenter Server上获取,不直接与ESX/ESXi宿主机进行通讯。即APEX IT监控系统与vCenter Server通过SOAP/HTTP协议集成,对整个虚拟环境进行监控。 宿主机 对于物理机,也就是宿主机,支持获取该物理机的硬件配置情况,包括:宿主机上安装的ESX/ESXi软件fullName、支持的SDK API的版本号。宿主机的硬件能力属性、宿主机的BIOS信息,包括biosVersion,和releaseDate。 CPU信息,包括CPU个数、CPU核心总数、每核心CPU频率、CPU并发线程数,CPU厂商、物理内存总大小。 网卡个数和网卡背板带宽;磁盘总大小、已使用容量、剩余容量、使用百分比。 自动发现该宿主机上当前已经创建的虚拟机的数量,当虚拟机的数量增加、减少时能够自动感知到这种变化,当虚拟机被删除或被迁移到其它宿主机时能够自动产生告警。 除了静态信息,还需要能够定时采集物理机的动态性能数据,当性能数据超过阈值时能够产生告警,包括:电源状态、可用性、CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、磁盘IO、网卡流量、响应时间。

工业大数据技术架构白皮书

工业大数据技术架构白皮书

编写说明 党的十九大报告中提出要“加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合”。再一次强调了运用新兴技术促进信息化和工业化的深度融合,以实现制造强国的战略目标。 工业是国民经济的主导,每一次工业届的重大变革都会对社会发展形成重大的影响。我国政府高度重视并积极推动以互联网为代表的新一代新兴技术与工业系统深度融合,以加速工业体系的智能化变革。工业互联网的建设重点概括为“网络”、“数据”、“安全”三大领域,而“数据”是实现工业智能化的核心驱动。在工业领域中合理地运用大数据技术能有效促进企业信息化发展,提升企业生产运行效率、加速生产信息在制造过程中的流动、助力企业升级转型并形成全新的智能制造模式。 为了加速新一代信息技术与传统产业的融合,工业互联网联盟(AII)针对工业领域的技术创新、标准制定、试验验证、应用实践等进行了一系列调查研究,在工业大数据领域也开展了相关工作,先后发布了《中国工业大数据技术与应用白皮书》,《工业大数据创新竞赛白皮书——风机结冰故障分析指南》等成果,以推动大数据技术在工业领域的深入应用。 本白皮书从实际出发,在现有研究的基础上,结合生产过程中的经典案例,介绍和分析了工业生产环境中大数据技术的应用方法,为工业企业建设大数据系统提供了基础架构层面的建议和指导,从数据的采集与交换、集成与处理、建模与分析、决策与控制几个层面,形成完整的大数据管理与分析架构,供相关行业伙伴参考使用,适用于广义的工业领域,包括制造业、采伐工业、原材料工业以及其他衍生的工业范围。

目录 第一章工业大数据系统综述 (1) 1.1 建设意义及目标 (1) 1.2 重点建设问题 (2) 第二章工业大数据技术架构概述 (3) 2.1 数据采集与交换 (5) 2.2 数据集成与处理 (6) 2.3 数据建模与分析 (8) 2.4 决策与控制应用 (9) 2.5 技术发展现状 (10) 第三章工业大数据技术架构实现 (12) 3.1 技术组件选择 (12) 3.1.1 数据采集 (12) 3.1.2 数据存储 (16) 3.1.3 数据计算 (17) 3.1.4 混合云架构 (18) 3.2 建设标准 (19) 3.2.1 基础业务能力 (19) 3.2.2 数据管理能力 (20) 3.2.3 运维管理能力 (21) 3.2.4 安全管理 (22) — 1 —

阿里云飞天开放平台-技术白皮书-改

飞天开放平台技术白皮书

目录 文档图索引 (3) 1.概述 (4) 2. 体系架构 (5) 3. 飞天内核 (6) 4.分布式系统底层服务 (7) 4.1.协调服务(女娲) (7) 4.2.远程过程调用(夸父) (7) 4.3. 安全管理(钟馗) (8) 4.4. 分布式文件系统(盘古) (8) 4.5. 资源管理和任务调度(伏羲) (9) 4.6.集群监控和部署 (11)

文档图索引 图 1 飞天体系架构 (5)

1.概述 阿里云飞天开放平台是在数据中心的大规模Linux集群之上构建的一套综合性的软硬件系统,将数以千计的服务器联成一台“超级计算机”,并且将这台超级计算机的存储资源和计算资源,以公共服务的方式,输送给互联网上的用户或者应用系统。 阿里云致力于打造云计算的基础服务平台,注重为中小企业提供大规模、低成本的云计算服务。阿里云的目标是通过构建飞天这个支持多种不同业务类型的公有云计算平台,帮助中小企业在云服务上建立自己的网站和处理自己的业务流程,帮助开发者向云端开发模式转变,用方便、低廉的方式让互联网服务全面融入人们的生活,将网络济模式带入移动互联网,构建出以云计算为基础的全新互联网生态链。在此基础上,实现阿里云成为互联网数据分享第一平台的目标。

2. 体系架构 图 1 飞天体系架构 如图2.1所示是飞天的体系架构图。整个飞天平台包括飞天内核(图2.1中浅灰色组件)和飞天开放服务(图2.1中白色组件)两大组成部分。飞天内核为上层的飞天开放服务提供存储、计算和调度等方面的底层支持,对应于图2.1 中的协调服务、远程过程调用、安全管理、资源管理、分布式文件系统、任务调度、集群部署和集群监控模块。 飞天开放服务为用户应用程序提供了存储和计算两方面的接口和服务,包括弹性计算服务(Elastic Compute Service,简称ECS)、开放存储服务(OpenStorage Service,简称OSS)、开放结构化数据服务(Open Table Service,简称OTS)、关系型数据库服务(Relational Database Service,简称RDS)和开放数据处理服务(Open DataProcessing Service,简称ODPS),并基于弹性计算服务提供了云服务引擎(Aliyun Cloud Engine,简称ACE)作为第三方应用开发和Web应用运行和托管的平台。

华为数据中心网络安全技术白皮书

HUAWEI 数据中心网络安全技术白皮书

目录 1数据中心网络安全概述 (6) 1.1“三大平面”安全能力与风险防御目标 (7) 2网络安全威胁分析 (9) 2.1拒绝服务 (9) 2.2信息泄漏 (9) 2.3破坏信息完整性 (9) 2.4非授权访问 (10) 2.5身份欺骗 (10) 2.6重放攻击 (10) 2.7计算机病毒 (10) 2.8人员不慎 (11) 2.9物理入侵 (11) 3管理平面安全 (12) 3.1接入控制 (12) 3.1.1认证和授权 (12) 3.1.2服务启停控制 (12) 3.1.3服务端口变更 (12) 3.1.4接入源指定 (13) 3.1.5防暴力破解 (13) 3.2安全管理 (13) 3.2.1SSH (13) 3.2.2SNMPv3 (14) 3.3软件完整性保护 (14) 3.4敏感信息保护 (14) 3.5日志安全 (14) 4控制平面安全 (16) 4.1TCP/IP安全 (16) 4.1.1畸形报文攻击防范 (16) 4.1.2分片报文攻击防范 (17) 4.1.3洪泛报文攻击防范 (17) 4.2路由业务安全 (18)

4.2.1邻居认证 (18) 4.2.2GTSM (19) 4.2.3路由过滤 (19) 4.3交换业务安全 (20) 4.3.1生成树协议安全 (20) 4.3.2ARP攻击防御 (22) 4.3.3DHCP Snooping (25) 4.3.4MFF (27) 5数据平面安全 (28) 5.1应用层联动 (28) 5.2URPF (28) 5.3IP Source Gard (29) 5.4CP-CAR (29) 5.5流量抑制及风暴控制 (30)

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