数据采集处理项目技术方案

数据采集处理项目技术方案
数据采集处理项目技术方案

xxx大数据库中心数据库

投资商和企业数据采集处理项目

项目编号:

技术方案

xxx有限公司

二○一七年六月

目录

1 引言 ...................................................................................................................................................................

1.1 项目背景 (2)

1.2 项目目标.............................................................................................................................................

1.3 建设原则.............................................................................................................................................

1.4 参考规范.............................................................................................................................................

1.5 名词解释.............................................................................................................................................

2 云数据采集中心 ...............................................................................................................................................

2.1 需求概述.............................................................................................................................................

2.2 总体设计 (7)

2.3 核心技术及功能 .................................................................................................................................

3 大数据计算平台 ...............................................................................................................................................

3.1 需求概述...........................................................................................................................................

3.2 总体设计...........................................................................................................................................

3.3 数据模型设计...................................................................................................................................

4 数据运营 .........................................................................................................................................................

4.1 数据挖掘分析 ....................................................................................................................................

4.2 数据分析处理的主要工作 ................................................................................................................

4.3 数据分析团队组织和管理 ................................................................................................................

5 安全设计 ...........................................................................................................................................................

6 风险分析 ...........................................................................................................................................................

7 部署方案 ...........................................................................................................................................................

8 实施计划 ...........................................................................................................................................................

9 技术规格偏离表 ...............................................................................................................................................

10 售后服务承诺 .................................................................................................................................................

11 关于运行维护的承诺 .....................................................................................................................................

12 保密措施及承诺 .............................................................................................................................................

13 培训计划 .........................................................................................................................................................

1 引言

1.1 项目背景

XXX大数据中心建设出发点考虑从投资者角度涵盖招商全流程,尽可能为投资者解决项目实施过程中的困难和问题,便于招商部门准确掌握全省招商数据,达到全省招商项目数据共享,形成全省招商工作“一盘棋、一张网、一体化”格局。大数据中心将充分发挥大数据优势,加强对企业投资项目、投资轨迹分析,评估出其到XX投资的可行性,为招商过程留下痕迹、找到规律、明辨方向、提供“粮食”、提高效率,实现数据寻商、数据引商、数据助商,实现数据资源实时共享、集中管理、随时查询,实现项目可统计、可监管、可协调、可管理、可配对、可跟踪、可考核。

本次数据运营服务主要是为大数据平台制定数据运营规范及管理办法,同时为“企业数据库”提供数据采集、存储与分析服务,并根据运营规范要求持续开展数据运营服务。

1.2 项目目标

?制定招商大数据运营规范及管理办法。

?制定招商大数据相关元数据标准,完成相关数据的采集、整理与存储。

?根据业务需求,研发招商大数据招商业务分析模型,并投入应用。

?根据运营规范及管理办法的要求持续开展数据运营工作。

1.3 建设原则

基于本项目的建设要求,本项目将遵循以下建设原则:

?前瞻性和高标准整个项目要按照企业对大数据应用的需要的高要求和高标准建设,参考行业标杆应用,建立满足需求,面向未来的目标,整个项目具有一定前

瞻性。

?经济性和实用性整个项目以现有需求为基础,充分考虑未来发展的需要来确定系统的架构,既要降低系统的初期投入,又能满足服务对象的需求,同时系统设

计应充分考虑对已有投资的保护,对已建立的数据中心、基础平台、应用软件应

提供完备的整合方案。

?先进性和成熟性为了确保项目具有较长的生命周期,应充分考虑到管理创新、技术发展需要,按照先进的建设理念,选择先进的技术架构和成熟技术,满足业

务需求。

?高性能和安全性规范地进行系统建设和开发,提供合理且经济有效的应急方案,确保系统的稳定,向各类服务对象提供可靠的服务。具有安全性,在系统遭到

攻击或崩溃时能快速恢复,确保重要数据的机密性和完整性。

1.4 参考规范

?GB/T 20269-2006 信息安全技术—信息系统安全管理要求

?GB/T 20984-2007 信息安全技术—信息安全风险评估规范

?GB/T 22239-2008 信息安全技术—信息系统安全等级保护基本要求

?GB/T 22240-2008 信息安全技术—信息系统安全等级保护定级指南

?GA/T 388-2002B 计算机信息系统安全等级保护管理要求

?GB/T 8567 -1988 计算机软件产品开发文件编制指

?GB/T 11457-1995 软件工程术语

?GB/T 11457-2006 信息技术软件工程术语

?GB/T 16260.1-2006 软件工程产品质量第 1 部分:质量模型

?GB/T 16260.2-2006 软件工程产品质量第 2 部分:外部度量

?GB/T 16260.3-2006 软件工程产品质量第 3 部分:内部度量

?GB/T 16260.4-2006 软件工程产品质量第 4 部分:使用质量的度量

?GB/T 14394-2008 计算机软件可靠性和可维护性管理

?GB/T 17544-1998 信息技术软件包质量要求和测试

1.5 名词解释

●S2DFS:简单存储分布式文件系统(Simple Storage Distributed File System)

●D2B:分布式数据库(Distributed Database)

●JSS:作业调度服务(Job Scheduler Service)

●DCS:数据计算服务(Data Computer Service)

●MPS:消息处理服务(Message Process Service)

●SDS:流数据处理服务(Stream Data Service)

●DMQ:分布式消息队列(Distributed Message Queue)

●JGS:作业生成服务(Job Generation Service)

●ACS:自动清理服务进程(Automatic Cleaning Services)

●HTTP:超文本传输协定(HyperText Transfer Protocol)

●SMB:服务器信息块协议(Server Message Block)

2 云数据采集中心

2.1 需求概述

根据规划,云数据采集中心的建立至少满足 1 至 2 年内的数据存储和计算规模,需要满足:

●数据采集范围包括但不限于世界500强、全国500强、行业20强企业相关数据。

●总数据容量至少达到30T。

2.2 总体设计

整个云数据采集中心分为三部分:硬件资源层、软件平台层、软件应用层。

硬件资源层主要指实体硬件设备,包括用来存储数据的光纤阵列柜和存储服务器,用来作统计、分析以及搜索用的计算服务器,用来部署分布式消息(DMQ)/WEB/APP 软件的WEB 及消息服务器,用来部署用PostgreSQL 关系数据库软件的应用数据库服务器,用来部署作业调度服务进程(JSS)的作业调度服务器。作为数据通信用的全千兆三层交换机等等。其中光纤阵列柜主要用来存储统计分析后的粗颗粒度数据。存储服务器用来部署分布式文件系统和分布式数据库,同时存储非结构化和结构化(台标图片,电商图片等等)和结构化数据(行为数据,索引数据,log 数据,清理后的细颗粒度数据等等)。计算服务器主要用来完成数据的清理、统计、搜索等计算任务。为了节省成本和减少通信代价,建议存储服务器和计算服务器合二为一,所以该服务器同时具有计算和存储数据的功能,前期也可以考虑把作业调度服务进程(JSS)进程部署在存储/计算服务器上。由于云数据采

,所以,数据中心的对外的网络需要集中心需要面对多种宽带用户(电信、移动、联通)

直连上电信、移动、联通三家公司的网络,保证以上三家公司间的通信性能高速和可靠。

软件平台层是云数据采集中心的核心支撑层,也是我们这次方案设计和实施的主体部分,在核心技术章节会对“分布式文件系统(S2DFS)”、“分布式数据库(D2B)”、“分布式消息服务(DMQ)”“作业调度服务进程(JSS)、数据计算服务进程(DCS)”主要部分加以详细的描述。

软件平台层的所有服务器都统一部署的64 位操作系统CentOS 6.5(也可以选择

RHEL 6.5 x64);其核心软件或者进程有:分布式文件系统(S2DFS)、分布式数据库(D2B)、作业调度服务进程(JSS)、数据计算服务进程(DCS)、作业生成服务进程(JGS)、消息处理服务进程(MPS)、流数据处理进程(SDS)等等。WEB 及应用服务器软件Apache&Tomcat,消息队列软件分布式消息(DMQ)。还要实现整个云数据采集中心的资源管理及监控管理系统。

软件应用层是云数据采集中心的功能实现及UI 表达层,功能实现需要基于软件平台层的支撑,后期设计和实施的主体。该层的主要功能应用有:数据采集应用、数据统计应用、云数据采集中心的资源监控及调度。

通过公共数据网(电信、联通、移动)和HTTP 协议,把采集的海量文本、图片数据以及用户行为数据存储在云数据采集中心里,以供后期分析计算用。

云数据采集中心整体架构图

云数据采集中心网络结构图

2.3 核心技术及功能

2.3.1 分布式文件存储技术

(1)传统存储技术面临的问题:

?构建成本高:大容量及高网络带宽的高端存储系统架构昂贵。

?文件系统功能和性能差强人意:难以实现全局命名空间的文件共享、文件系统难以扩展,容易形成瓶颈。

?扩展性困难:技术存在瓶颈(Scale-up 架构决定的)、扩展成本无法控制。

?可用性问题:潜在的单点故障,数据恢复困难,代价高。

?应用目标差异:主要面临运营商、金融行业的OLTP 应用、很少针对海量的流数据,或者非结构化数据进行设计和优化。

?异构设备繁杂:不同时期、不同公司、不同操作系统的异构设备纷繁复杂,无法整合,资源利用率极低。

分布式文件系统主要为解决以上问题而出现的一种新型大规模数据存储技术架构。主要为非结构化数据(视频/文件/文档/图像/音频等非结构化数据)提供海量的存

储平台,以集群的方式提供线性横向扩展能力。

分布式文件系统是一种构建于通用x86 部件之上的高可用、高可靠、高可扩展的新

型分布式文件系统。应用分布式文件系统,用户可以采用廉价可靠的通用服务器、SATA/SAS 硬盘以及以太网络来构建媲美企业级存储产品的存储系统。

(2)分布式文件系统应对的数据特性和访问特性:

?数据量巨大,数百TB 或PB 级,增长迅速;

?类型多样化,包括图像、文本、语音、视频等文件数据;

?按时间有序生成,数据均带有时间标志;

??前端数据写入速度很高,每秒钟写入数据可达几万甚至几十万条记录或者上GB 量数据;

??更新操作极少:追加方式写入,一旦写入,几乎没有数据修改,查询涉及大量的磁盘读操作,查询处理产生大量的临时结果,不同类型的

数据存在联合分析查询;

分布式文件系统的基本原理是采用集群方式来整合物理上独立的多个存储资源,以软件方式提供单一的名字空间;采用多副本的方式保证数据的高可用性,任意单一节点失效均不会导致数据丢失和数据服务的正常运行;同时,分布式文件系统通过良好设计的系统结构和数据分布策略,可保证系统性能的高可扩展性,并支持存储容量/性能的在线扩展。

,应用相比较于DAS(直连存储)、SAN(存储区域网络)和NAS(网络存储)

提供类似于传统NAS 的文件级

分布式文件系统构建的网络存储系统更像是一个NAS,

访问接口(SAN 和DAS 都是块设备级别的访问接口)

(3)分布式文件系统与传统NAS/SAN 设备的比较:

用户使用分布式文件系统如同使用本地文件系统。所不同的是,传统NAS 通常以单一节点的方式实现,容量和性能的扩展能力有限,易于成为性能瓶颈和单一故障点。而分布式文件系统则有多个节点集合地提供服务,由于其结构特征,分布式文件系统的性能和容量均可在线线性扩展,并且系统内不存在单一故障点。对比参看下面两幅示意图:

传统存储架构图

分布式文件系统架构图

分布式文件系统的设计应用特别适合海量非结构化数据存储,大量客户端并发的I/O 密集型应用。目前,分布式文件系统已经被应用于政府、医疗影像、勘查数据计算、视频服务以及动画制作等领域。这些领域的数据访问特征均为:数据量巨大,I/O 吞吐率高,数据增长迅速以及数据可用性要求高。经过长时间的实际生产环境使用,分布式文件系统已被证明是该类型应用的有效解决方案。

布式文件系统的服务器端程序运行于Linux x64 系统之上,支持多种Linux64 位发行版,包括Redhat、CentOS 等。分布式文件系统客户端则支持Linux 和Windows,同时分布式文件系统还可以通过第三方软件输出CIFS 和NFS 接口,可以兼容大多数应用。(4)分布式文件系统的核心技术及特征:

扩展性和高性能:分布式文件系统利用双重特性来提供几TB 至数PB 的高扩展存储解决方案。Scale-Out 架构允许通过简单地增加资源来提高存储容

量和性能,磁盘、计算和I/O 资源都可以独立增加,支持10GbE 和InfiniBand 等高速网络互联。分布式文件系统弹性哈希(Elastic Hash)解除了分布式文件系统对元数据服务器的需求,消除了单点故障和性能瓶颈,真正实现了并行化数据访问。

??高可用性:分布式文件系统可以对文件进行自动复制,如镜像或多次复制,从而确保数据总是可以访问,甚至是在硬件故障的情况下也能正常访问。

自我修复功能能够把数据恢复到正确的状态,而且修复是以增量的方式在后台执行,几乎不会产生性能负载。分布式文件系统没有设计自己的私有数据文件格式,而是采用操作系统中主流标准的磁盘文件系统(如XFS/EXT4/ZFS)来存储文件,因此数据可以使用各种标准工具进行复制和访问。

??全局统一命名空间:全局统一命名空间将磁盘和内存资源聚集成一个单一的虚拟存储池,对上层用户和应用屏蔽了底层的物理硬件。存储资源可以根据需要在虚拟存储池中进行弹性扩展,比如扩容或收缩。当存储虚拟机映像时,存储的虚拟映像文件没有数量限制,成千虚拟机均通过单一挂载点进行数据共享。虚拟机I/O 可在命名空间内的所有服务器上自动进行负载均衡,消除了SAN 环境中经常发生的访问热点和性能瓶颈问题。

??弹性哈希算法:分布式文件系统采用弹性哈希算法在存储池中定位数据,而不是采用集中式或分布式元数据服务器索引。在其他的Scale-Out 存储系统中,元数据服务器通常会导致I/O 性能瓶颈和单点故障问题。分布式文件系统中,所有在Scale-Out 存储配置中的存储系统都可以智能地定位任意数据分片,不需要查看索引或者向其他服务器查询。这种设计机制完全并行化了数据访问,实现了真正的线性性能扩展。

?弹性卷管理:数据储存在逻辑卷中,逻辑卷可以从虚拟化的物理存,不会导致应用中断。逻辑卷可以在所有配置服务器中增长和缩减,可以在不同服务器迁移进行容量均衡,或者增加和移除系统,这些操作都可在线进行。文件

系统配置更改也可以实时在线进行并应用,从而可以适应工作负载条件变化或在线性能调优。

??完全软件实现(Software Only):分布式文件系统认为存储是软件问题,不能够把用户局限于使用特定的供应商或硬件配置来解决。分布式文件系统采用开放式设计,广泛支持工业标准的存储、网络和计算机设备,而非与定制化的专用硬件设备捆绑。对于商业客户,分布式文件系统可以以虚拟装置的形式交付,也可以与虚拟机容器打包,或者是公有云中部署的映像。

开源社区中,分布式文件系统被大量部署在基于廉价闲置硬件的各种操作系统上,构成集中统一的虚拟存储资源池。简而言之,分布式文件系统是开放的全软件实现,完全独立于硬件和操作系统。

?完整的存储操作系统栈(Complete Storage Operating System Stack:分布式文

件系统不仅提供了一个分布式文件系统,而且还提供了许多其他重要的分布式功能,比如分布式内存管理、I/O 调度、软RAID 和自我修复等。分布式文件系统汲取了微内核架构的经验教训,借鉴了GNU/Hurd 操作系统的设计思想,在用户空间实现了完整的存储操作系统栈。

??用户空间实现(User Space):与传统的文件系统不同,分布式文件系统在用户空间实现,这使得其安装和升级特别简便。

?模块化堆栈式架构(Modular Stackable Architecture):分布式文件系统采用模块

化、堆栈式的架构,可通过灵活的配置支持高度定制化的应用环境,比如大文件存储、海量小文件存储、分布式文件系统、多传输协议应用等。每个功能以模块形式实现,然后以积木方式进行简单的组合,即可实现复杂的功能。比如,Replicate 模块可实现RAID1,Stripe 模块可实现RAID0,通过两者的组合可实现RAID10 和RAID01,同时获得高性能和高可靠性。

?原始数据格式存储(Data Stored in Native Formats):分布式文件系统以原始数

据格式(如EXT3、EXT4、XFS、ZFS)储存数据,并实现多种数据自动修复机制。因此,系统极具弹性,即使离线情形下文件也可以通过其他标准

工具进行访问。如果用户需要从分布式文件系统中迁移数据,不需要作任

何修改仍然可以完全使用这些数据。

?无元数据服务设计(No Metadata with the Elastic Hash Algorithm):对Scale-Out

存储系统而言,最大的挑战之一就是记录数据逻辑与物理位置的映像关

系,即数据元数据,可能还包括诸如属性和访问权限等信息。传统分布式

存储系统使用集中式或分布式元数据服务来维护元数据,集中式元数据服

务会导致单点故障和性能瓶颈问题,而分布式元数据服务存在性能负载和

元数据同步一致性问题。特别是对于海量小文件的应用,元数据问题是个

非常大的挑战。分布式文件系统独特地采用无元数据服务的设计,取而代

之使用算法来定位,服务器都可以智能地对文件数据分片进行定位,仅仅

根据文件名和路径并运用算法即可,而不需要查询索引或者其他服务器。

这使得数据访问完全并行化,从而实现真正的线性性能扩展。无元数据服

务器极大提高了分布式文件系统的性能、可靠性和稳定性。

?基于标准协议:分布式文件系统存储服务支持NFS, CIFS, HTTP, FTP 以及分布式文件系统原生协议,完全与POSIX 标准兼容。

(5)分布式文件系统技术及性能指标:

?支持设备数量:最大百万台以上

?支持存储容量:最大1024PB 以上

?客户端的数量:最大支持上亿并发

?网络支持:以太网:1Gbps、10Gbps/INFINIBAND:10Gbps、40Gbps

?文件副本数量:任意(缺省1 份)

?协议:NFS/CIFS/HTTP/FTP/WEB DAV,及原生协议,兼容POSIX 标准

?支持文件数量:最大上亿个文件

?最大单个文件:16TB

(6)S2DFS 与HDFS 的比较

2.3.2 分布式并行计算技术

(1)概述

并行计算技术真正将传统运算转化为并行运算,从而更加充分的利用广泛部署的普通计算资源实现大规模的运算和应用的目的,在此基础上为第三方开发者提供通用平台,为客户提供并行服务。这里主要为门户网站提供作业调度平台,实现日志分析,性能优化,全文检索,视频处理,用为分析等等的支撑平台。

用户通过统一计算平台把任务分派给系统内的多个节点,调度节点资源执行任务,发挥多核并行处理优势,提升运算效率,充分运用网络内的计算资源达到解决大规模计算问题的目的。

(2)分布式并行计算架构图

分布式并行计算架构图

(3)作业调度及计算过程

(4)分布式并行计算技术特点

?池化资源管理利用池化技术,任何一台联在互联网上的普通PC 机从硬件

到软件,可通过池化技术加入服务器池中,等待任务分配,系统能充分利用现有

服务器资源,将所有运算子任务分配给节点服务器,有效避免计算资源闲置现

象的发生。

?无中心系统架构在平台管理下的单节点能力一致,使节点在部署上和使用上具备无差别性,任一节点功能可由其他节点替代或强化,可以最大程度

确保平台资源使用的灵活性以及在灾备环境下的可靠性系统架构。

?通道式工作机制平台为用户提供一个并行任务处理通道,处理过程对用户来说完全透明,由平台自动进行负载均衡、资源匹配、任务传输等,使用

户专注于自身任务管理,将执行过程交由平台完成。

2.3.3 分布式数据库技术

D2B 是一个具有高性能的高性能,可扩展,无模式,面向文档(document-oriented)的数据库,其内存储的是一种JSON-like 结构化数据的分布式数据库软件,尤其具有高扩展性和高可靠性,支持大表水平折分,以及分区镜像。提供内存缓存数据,所以数据存取速度非常快,主要是由于它处理写入的方式:它们存储在内存中,然后通过后台线程写入磁盘。

该软件支持的数据结构非常松散,是类似json 的bjson 格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。D2B 另外的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。它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。主要功能特性:

?面向集合存储,易存储对象类型的数据

“面向集合”(Collenction-Oriented),意思是数据被分组存储在数据集中,被称

为一个集合(Collenction)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名,并且

(table),

(RDBMS)里的表可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库

不同的是它不需要定义任何模式(schema)。

?模式自由

模式自由(schema-free),意味着对于存储在D2B 数据库中的文件,我们不需要

知道它的任何结构定义。如果需要的话,你完全可以把不同结构的文件存储在

同一个数据库里。

?自动分片以支持云级别的伸缩性:自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

?支持动态查询

?支持完全索引,包含内部对象。

?自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性。

?可通过网络访问

●可用于Windows?、Mac OS X、Linux? 和Solaris 的官方二进制版本。

●可用于C、C#、C++、Haskell、Java?、JavaScript、Perl、PHP、Python、Ruby 和Scala 的官方驱动程序,以及广泛可用于其他语言的社区支持的驱动程序。

●??Ad-hoc JavaScript 查询让您能够使用基于任何文档属性的任何条件来查找数据。这些查询对应于SQL 查询的功能,使SQL 开发人员能够很直观地编写D2B 查询。?支持查询中的正则表达式。

●? D2B 查询结果存储在提供过滤、聚合和排序等一系列功能的游标中,包括limit()、skip()、sort()、count()、distinct() 和group()等等高级特性。

●高级聚合的map/reduce 实现。

●? 类似于RDBMS 的属性索引支持,可以直接在文档的选定属性上创建索引。

?使用提示、解释计划和分析的查询优化特性。

?类似于MySQL 的主/从复制,支持复制和故障恢复。

?基于集合的对象存储,在需要规范化数据时允许参考查询。

? 通过自动分片功能水平扩展。

? 高性能无争用并发机制的即时更新。

D2B 服务端可运行在Linux、Windows 或OS X 平台,支持32 位和64 位应用。推荐运行在64 位平台,因为D2B 在32 位模式运行时支持的最大文件尺寸为

2GB。

分布式数据库(D2B)集群示例图D2B

与关系型数据库的逻辑结构对比:

D2B 的性能指标:

硬盘,RAID50;总共12 台设备;D2B 的架构模式:Replica Sets + Sharding。

2.3.4 负载均衡

1)开源负载均衡软件比较

建议用Nginx(或者HAProxy)作为负载均衡(反向代理)软件配合硬件负载均衡使用。究竟选择Nginx 还是HAProxy 要看团队对这两种软件的熟悉程度,越熟悉,就能容易掌控,减少风险,我们团队对Nginx 非常熟悉,所以,这里我们推荐用Nginx 作为软件的反向代理工具。

2.3.5 数据采集

1) 概述

数据采集功能主要完成海量数据采集、上传。数据采集的来源有:国家工商局、企业网站、百度、谷歌等。根据特定的数据源,不同应用,不同类型的数据进行收集,并提供统一的数据采集方式,方便后台数据集成、数据存储。数据采集结构图:数据采集主要是由采集服务器,通过HTTP 协议和Restful 技术把数据上传并缓存在WEB 及消息服务器上,W EB 及消息服务器可以缓存一周的数据上传量,数据上传

后,再由消息处理服务进程(MPS)进程完成数据的最终清洗及格式,并最终入库存储。台标等非结构化数据存储在分布式文件系统(S2DFS)中,log 或者行为等结构化数据存储在分布式数据库(MongonDB)中。参见如下数据采集/存储流程图:DMQ 是一个分布式的消息服务平台,提供的功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等,能提供一种高性能、可靠的、可扩展的、分布式的、可配置关键特性,DMQ 的核心技术特点:

??大容量堆内存和高可用性:假设你有100 台服务器, 并且每个节点有2GB 的空间用于复制缓存,最终你获得的总数据量的大小为200GB,每台服

务器仅仅是一个拷贝。相反,借助于分布式复制架构,可获得100GB 的备

份虚拟堆内存,并且在网格中的任何位置都能访问。如果某台服务器崩溃了,

网格只需要简单地创建一份丢失数据的新副本,并将它们放到另一台服务

器上。应用也无需再借助于一个巨大的独立数据库来获取数据以追求最大性

能的- 这是80%以上的企业应用中的瓶颈所在!

?扩展性:由于数据是均匀分布的,所以除了考虑到网络上的组通讯,根本就没有必要来限制网格的大小网络上的组通讯只要能够发现一个新的节点即

可. 所有的数据获取方式都是通过点对点通信,即节点之间直接进行通信,

非常容易控制。DMQ 的增加或者减少不需要关闭整个服务。简单的添加

删除集群中的机器不会引发任何服务中断。

?数据分布:DMQ 使用一致性哈希算法来决定集群中键值的存储位置。一致性哈希算法成本低,速度快并且最重要的是不需要额外的元数据或者网络通信

就能确定键值的位置。数据分布的目的是为了在集群环境下保持足够的

状态副本以使其具备可持续性和容错性,但是又不会有过多的副本而阻碍

DMQ 的可扩展性。

?原子性:一个Update 操作不是成功就是失败,不会有第三种状态出现。

??顺序性:在一个DMQ 集群中,其中一台DMQ 服务器上的消息 a 在消息b 之前发布,那么在所有的DMQ 服务器上的消息 a 都会在消息 b 之

前被发布,DMQ 会保持一致顺序。

?实时性:对于每个Client,DMQ 集群中的所有服务器都会保持实时更新制度,使得所有的服务视图都会是最新的。

?分布式统一镜像:Client 无论连接到集群中的哪一个DMQ 集群节点服务,都是得到同样的镜像视图。

?可靠性:数据在内存中缓存了2 份,任何一台计算机故障,都不会造成数据的丢失。

2) 分布式消息管理架构图:

DMQ 有以下几种关键较色,每类较色的职责如下表格描述?

DMQ 的核心是原子广播,这个机制保证了各个 Server 之间的同步,有两种模 式,它们分别是恢复模式和广播模式。

恢复模式:一般是在服务刚启动或者在领导者(Leader )崩溃后,开始进入

恢复模

式,此时先就会开始选举领导者(Leader)

,当领导者(Leader)被选举出来,并且追随者(Follower)完成了和当前领导者(Leader)的状态及数据同步以后,恢复模式就结束了。

广播模式:恢复模式结束后,即领导者(Leader)已经和追随者(Follower)进行了状态同步以后,他就可以开始广播消息了,即进入广播状态。

3) 分布式消息数据架构图:

:消息数据管理者。通过嵌入式nosql 内核完成上百万上图的MM(Messages Manager)

并发量的缓存数据来提供异步发布和订阅。应用程序通过JDBC/REST/Memcached 等符合业界标准接口完成集群中的消息缓存数据的操作,集群成员之间也通过该接口完成成员之间的数据同步,状探测步。

4) 典型分布式消息平台比较:

由于常见的RabbitMQ、ActiveMQ 和ZeroMQ 消息中间件不具备分布式功能,所以不在比较之列。数据采集中心面对的是高并发海量数据上传,所以分布式消息平台必须在‘数据接收?数据缓存数据发布’整个过程保证数据的高性能吞吐、高可靠性、高扩展性、可维护性等属性。

注:*越多速速越快。

3 大数据计算平台

3.1 需求概述

根据应用,这个项目数据量30T,企业数据量非常大,需要大量并发,网络爬虫爬取的企业数据信息存储在数据中心。

此数据量跟企业记录相关。同时,需要对清洗后的记录和计算好的推荐结果进行存储,但是这些数据不放在数据中心。此项目之后会做成实时计算,需要用到流式计算的相关计算和调度。计算量很大,可以多部署DCS 进程,提高计算并发度,作业调度也要采用分部署调度架构。

3.2 总体设计

云数据采集中心与大数据计算平台的关系是,云数据采集中心提供存储和计算资源,通过API 的方式访问资源,大数据计算平台主要实现核心算法,包括图像匹配算法,挖掘算法,智能推荐算法,知识学习算法等等,也能够通过API的方式建立统计应用、智能推荐应用等等。大数据计算平台的需要的数据:包括网上实时爬取得、二次计算分析而获取的等等,都通过通用接口存储在云数据采集中心的分布式存储平台中(分布

、分布式数据库(D2B)。计算时候,通过接口发起作业,由云数式文件系统(S2DFS)

据采集中心的作业调度服务进程(JSS)负责调度,由数据计算服务进程(DCS)负责计算处理,并把结果反馈给大数据计算平台的各个应用。

根据2.3.2 小节对S2DFS分布式文件系统的详细介绍,本章节就不重复叙述,由于要增加新的存储设备,对于新设备上安装分布式文件系统是否继续选用S2DFS 还是HDFS,我们需要回答以下几个问题:

第一,预算增加及扩展问题:要部署HDFS,还得单独购买两台高性能设备作为HDFS 的元数据库服务器(注:两台设备,构成主备;配置不能比我们现在

选择的设备配置差,不然就会成为瓶颈,如果差了,数据节点就扩展不了

几台。)

第二,学习成本及进度问题:要使用HDFS,必须熟悉它的API,以及后面带来

资源数据采集技术方案.

资源数据采集技术方案 公司名称 2011年7月二O一一年七月

目录 第 1 部分概述 (3) 1.1 项目概况 (3) 1.2 系统建设目标 (3) 1.3 建设的原则 (4) 1.3.1 建设原则 (4) 1.4 参考资料和标准 (5) 第 2 部分系统总体框架与技术路线 (5) 2.1 系统应用架构 (6) 2.2 系统层次架构 (6) 2.3 关键技术与路线 (7) 第 3 部分系统设计规范 (9) 第 4 部分系统详细设计 (9)

第 1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道,站 点遍布全球的巨大信息服务网,为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还 是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代,信息是一种重要的资源,它在人们的生活和工作中起着重要的作用。 计算机和现代信息技术的迅速发展,使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络 的不断发展,伴随着大量信息的产生,如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为 了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 因此,在当今高度信息化的社会里,信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可以通过一系列方法,依据用户兴趣,自动搜取网上特定种类的信息,去除无关数据和垃圾数据,筛选虚假数据和迟滞数据,过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可 以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主,涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据,通常的做法是人工浏览网站,查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力,而且 在查找的过程中可能还会遗漏,数据转移的过程中会出错。针对这种情况,在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。

数据采集处理项目-技术方案

xxx大数据库中心数据库 投资商和企业数据采集处理项目 项目编号:I53001206 技术方案 xxx有限公司 二○一七年六月

目录 1 引言 (3) 1.1 项目背景 (3) 1.2 项目目标 (3) 1.3 建设原则 (3) 1.4 参考规范 (4) 1.5 名词解释 (5) 2 云数据采集中心 (7) 2.1 需求概述 (7) 2.2 总体设计 (7) 2.3 核心技术及功能 (10) 3 大数据计算平台 (34) 3.1 需求概述 (34) 3.2 总体设计 (34) 3.3 数据模型设计 (35) 4 数据运营 (38) 4.1 数据挖掘分析 (38) 4.2 数据分析处理的主要工作 (38) 4.3 数据分析团队组织和管理 (39) 5 安全设计 (42) 6 风险分析 (46) 7 部署方案 (47) 8 实施计划 (48) 9 技术规格偏离表 (49) 10 售后服务承诺 (52) 11 关于运行维护的承诺 (55) 12 保密措施及承诺 (56) 13 培训计划 (58)

1 引言 1.1 项目背景 XXX大数据中心建设出发点考虑从投资者角度涵盖招商全流程,尽可能为投资者解决项目实施过程中的困难和问题,便于招商部门准确掌握全省招商数据,达到全省招商项目数据共享,形成全省招商工作“一盘棋、一张网、一体化”格局。大数据中心将充分发挥大数据优势,加强对企业投资项目、投资轨迹分析,评估出其到XX投资的可行性,为招商过程留下痕迹、找到规律、明辨方向、提供“粮食”、提高效率,实现数据寻商、数据引商、数据助商,实现数据资源实时共享、集中管理、随时查询,实现项目可统计、可监管、可协调、可管理、可配对、可跟踪、可考核。 本次数据运营服务主要是为大数据平台制定数据运营规范及管理办法,同时为“企业数据库”提供数据采集、存储与分析服务,并根据运营规范要求持续开展数据运营服务。 1.2 项目目标 ●制定招商大数据运营规范及管理办法。 ●制定招商大数据相关元数据标准,完成相关数据的采集、整理与存储。 ●根据业务需求,研发招商大数据招商业务分析模型,并投入应用。 ●根据运营规范及管理办法的要求持续开展数据运营工作。 1.3 建设原则 基于本项目的建设要求,本项目将遵循以下建设原则:

信息采集系统解决方案

信息采集系统解决方案

信息采集系统解决方案 1系统概述 信息采集是信息服务的基础,为信息处理和发布工作提供数据来源支持。信息数据来源的丰富性、准确性、实时性、覆盖度等指标是信息服务的关键一环,对信息服务质量的影响至关重要。针对交通流信息数据,包括流量、速度、密度等,目前主要是基于微波、视频、地磁等固定车辆检测器以及浮动车等移动式车辆检测器进行采集,各种采集方式都存在响应的利弊。针对车驾管以及出入境数据,包括车辆信息、驾驶人信息、出入境办证进度信息等,主要是通过和公安相关的数据库进行对接,此类信息将在信息分析处理系统进行详细介绍。 针对目前交通信息来源的多样性以及今后服务质量水平发展对信息来源种类扩展要求,需要建设一套统一的,具备良好兼容性和前瞻性的交通信息统一接入接口。一方面,本期项目的各种交通信息来源可以使用该接口进行数据接入,另一方面,当新的或第三方的交通信息来源需要加入到本系统中来时,可以使用该接口进行数据接入,不需要再次投入资源进行额外开发。 统一接入接口建成后,根据各种数据来源系统的网络环境、系统技术特性和交通流信息数据特点,开发相应的交通信息数据对接程序,逐一完成微波采集系统、浮动车分析系统、人工采集等来源的交通信息数据采集接入。 2系统架构及功能介绍 2.1统一接入接口 统一接入接口的建设的关键任务包括接口技术规范制定、路网路段编码规则约定及交通信息数据结构约定等多个方面。

2.1.1接口技术规范 一方面由于本系统接入的交通信息数据来源多样,开发语言和系统运行的环境均存在差异,不具备统一的技术特性;另一方面,考虑到以后可能需要接入更多新的或第三方的信息系统作为数据来源,应当选择较成熟和通用的接口实现技术作为本项目的交通流信息采集统一接入接口实现技术。 根据目前信息系统建设的行业现状,选择Web Service和TCP/UDP Socket 作为数据传输接口的实现技术是较优的选择。Web Service和TCP/UDP Socket 具有实时性强、通用性强、应用广泛、技术支持资源丰富等优势,可以实现跨硬件平台、跨操作系统、跨开发语言的数据传输和信息交换。 项目实施时需要根据现有的信息采集系统的技术特点来具体分析,以选定采用Web Service或TCP/UDP Socket作为接口实现技术,必要时可以两种方式并举,提供高兼容度的接口形式。 为了保护接入接口及其数据传输的安全性,避免恶意攻击访问,避免恶意数据窃取,可以使用身份认证、加密传输等技术来加以保证。 统一数据采集接口的工作流程可以如下进行:

移动数据采集方案

移动数据采集解决方案 3G时代的到来,使得移动应用日渐热门。由于移动终端的携带方便,信号覆盖广,操作便捷等优势,使得移动终端已经成为生活必带随身用品,人们对其给予了越来越高的关注与期望。 企业和政府依托移动终端,采用无线数据传输技术、定位技术、通过事件分类编码体系、地理编码体系,形成科学的数据采集和更新机制,完成对流程、管理问题的表单、图像、声音和位置信息实时传递,实现精确、快捷、高效、可视化、全时段、全方位覆盖的管理模式,实现应用与管理方式的多样化。 一、移动终端应用分析 传统的数据采集方式的问题: υ依赖于纸质表格和手工填报,之后输入至相关的计算机系统。这样的操作方式存在很多问题,如手段单一、数据传递不及时、无法确认数据采集的地理位置、时间等。 υ数据质量难以保证。 υ数据采集的过程无法监控。 υ大量繁杂的事后录入工作,不但增加了工作量,录入错误的几率也很高。 传统数据获取方式的问题: υ要求复杂的数据交互,同时兼顾现场数据查询和数据录入。 υ需要固定场所、固定布局的企业和政府信息化建设。 υ人们需要在企业、政府的内网完成数据查询与阅览。而随时随地的获取所需信息至关重要。人们不可能将海量数据带在身边,尤其是当这些数据存储在内网的数据库中的时候。 二、数据采集解决方案 移动数据采集系统以移动终端为载体,结合2G/3G等移动通信网络,建立起一套可移动化的信息系统,通过将企业、政府的内部办公、业务系统扩展到移动终端的方式,帮助用户摆脱时间和空间的限制,使用户随时随地关联内网系统,获取所需任务与信息,按照标准

化的工作流程,快速执行采集任务的填报工作,完成对文字、表单、图像、声音和位置信息的采集和实时传递,保证采集任务的快速构建和及时传输、摆脱地域性和网络资源设备的限制,实现精确、快捷、高效、可视化的数据采集模式。 通过整合移动数据采集、信息查询、第三方系统等,形成一套完备的移动应用平台,终端应用可完成数据录入、查询展示等功能,后台管理系统用于接收终端上报的采集数据、管理任务分类和派发、查看任务进展、信息反馈、数据统计、分析和展示以及工作监督等相关工作。 同时对所有移动终端设备进行分层次的集中式管理,遵循“分级建设、集中管理、全网服务、在线升级”的原则,为参与移动应用的终端设备提供状态监视、信息推送、文件推送、软件推送、终端控制等操作,支持相应的统计工作。 1、设计原则 基本原则如下: 1.突出重点。以摸清采集对象基本情况,查实数据为主,辅之以其他必要的内容。 2.优化方式。核对与登记一次完成,多种采集手段相结合,以提高效能,减轻中间环节与工作负担。 3.统一组织。在集中管理下,统一设计方案、统一布置培训、统一实施调查、统一处理数据、统一发布数据。 4.创新手段。充分运用现代信息技术,全面采用手持电子终端设备和电子地图,实现数据的采集、报送、处理等手段的自动化、电子化,提高信息化水平。 2、系统组成 采用B/S架构组建后台的综合管理服务平台,通过政府或企业的信息专网与互联网之间安全认证以及协调工作,保证内外网之间信息交互的安全性、可靠性、及时性,为用户提供丰富、可靠的管理和数据支持;移动终端采用C/S架构组建前端数据采集系统,提供录入、拍照、定位等多种手段采集数据,通过有线网络上传下载业务流程所需数据。 其核心是移动终端上的数据获取与采集,对业务数据、表单和基础信息数据库导出的信息进行核查,同时全面采集业务流程中的所有数据。此外,在抽取一定比例的数据,通过对填报率、主要指标的填报情况,如差错率等进行质量抽查,由其结果评估基础数据质量。

注塑机数据采集系统解决方案V 全盛

注塑工序PLC数据采集及 现场报工系统 解决方案v1.2 广东天心天思软件有限公司宁波分公司 All Rights Reserved Version: 1.2 注:本系统方案书属本公司机密文件,仅提供给贵单位的决策层人员和主要相关负责人参考。

文档控制修订记录 审核记录 分发记录 修订内容

目录 1.概述 (3) 2.项目背景 (3) 3.应用原理图 (4) 4.系统核心目标 (6) 1、设备数据采集与传输保存 (6) 2、SPC管理 (19) 3、生产计划管理及自动报工 (21) 4、入库管理 (26) 5、现场系统预警 (28) 6、总控中心&电子看板 (31) 5.与现有ERP系统集成 (32) 6.XX公司注塑车间实地采集数据 (33) 1.概述 我们根据过去在行业内类似项目的建设经验,以及调研分析本次业务需求自身的特点和要求,提出以下解决方案,本方案书从系统建设目标、技术解决方案、应用解决方案方面作了概要的论述。 我们相信,通过实施本方案及双方真诚的合作,XX公司注塑生产车间的“生产现场数据采集系统”信息化平台项目建设一定会取得圆满的成功。 2.项目背景 目前,XX公司注塑生产车间已经准备通过信息化手段进行生产设备过程的管理和监控,是管控一体化的桥梁,属于与生产过程链接的企业信息系统。对于生产管理者来说,以“生产订单执行”为核心的“生产过程”管理,“事前预警、保证质量、过程透明”乃是重中

之重。 本方案的系统包含数据采集、设备状态监控、工艺参数稽核、设备异常报警、自动报工、生产看板等多个部分。可以管理、跟踪、记录每一台设备的作业环节,实现了高效率、全面的信息化采集监控管理。通过系统,工厂的管理方式将从办公室延伸到工厂现场作业的层面。 根据调研,我们了解到企业目前可能面临下述几个问题: 第一、生产过程高度依赖生产设备,设备的关键参数运行情况对于产成品的质量有直接影响; 第二、生产过程关键参数数据无法实时采集和即时分析,质量存在失控风险; 第三、缺乏预警机制,当设备参数异常或者生产过程某个节点有异常,不能及时通知相关岗位; 第四、打通各个生产环节的数据,将生产数据串联起来,建立整个生产过程的总控中心,对整个工厂的生产情况一目了然。 为了解决上述问题,我们根据自身在行业内的多年经验,根据贵方的构想为贵方提出我们的解决方案。 3.应用原理图 应用原理图: 原理说明:采集终端设备数据,通过无线(有线)网络传入数据采集服务器

移动信息数据采集解决方案

移动数据采集解决方案 由于移动终端的携带方便,信号覆盖广,操作便捷等优势,使得移动终端已经成为生活必带随身用品,人们对其给予了越来越高的关注与期望。 企业和政府依托移动终端,采用无线数据传输技术、定位技术、通过事件分类编码体系、地理编码体系,形成科学的数据采集和更新机制,完成对流程、管理问题的表单、图像、声音和位置信息实时传递,实现精确、快捷、高效、可视化、全时段、全方位覆盖的管理模式,实现应用与管理方式的多样化。 一、移动终端应用分析 传统的数据采集方式的问题: 依赖于纸质表格和手工填报,之后输入至相关的计算机系统。这样的操作方式存在很多问题,如手段单一、数据传递不及时、无法确认数据采集的地理位置、时间等。 数据质量难以保证。 数据采集的过程无法监控。 大量繁杂的事后录入工作,不但增加了工作量,录入错误的几率也很高。

传统数据获取方式的问题: 要求复杂的数据交互,同时兼顾现场数据查询和数据录入。 需要固定场所、固定布局的企业和政府信息化建设。 人们需要在企业、政府的内网完成数据查询与阅览。而随时随地的获取所需信息至关重要。人们不可能将海量数据带在身边,尤其是当这些数据存储在内网的数据库中的时候。 二、数据采集解决方案 移动数据采集系统以移动终端为载体,结合2G/3G等移动通信网络,建立起一套可移动化的信息系统,通过将企业、政府的内部办公、业务系统扩展到移动终端的方式,帮助用户摆脱时间和空间的限制,使用户随时随地关联内网系统,获取所需任务与信息,按照标准化的工作流程,快速执行采集任务的填报工作,完成对文字、表单、图像、声音和位置信息的采集和实时传递,保证采集任务的快速构建和及时传输、摆脱地域性和网络资源设备的限制,实现精确、快捷、高效、可视化的数据采集模式。 通过整合移动数据采集、信息查询、第三方系统等,形成一套完备的移动应用平台,终端应用可完成数据录入、查询展示等功能,后台管理系统用于接收终端上报的采集数据、管理任务分类和派发、查看任务进展、信息反馈、数据统计、分析和展示以及工作监督等相关工作。

电网资源数据采集技术规范

电网资源数据采集技术规范 1.概述 2010年10月27日,随着国家电网公司电网GIS空间信息服务平台试点实施全面推进视频会议的召开,省公司电网GIS空间信息服务平台实施全面启动。 电网GIS平台是构建在“SG186”工程一体化平台之内,实现电网资源的结构化管理和图形化展现,以面向服务的架构,为各类业务应用提供开放的、符合SG186工程技术规范的电网图形和分析服务的企业级电网空间信息服务平台。为满足电网GIS平台建设需要并提升电网GIS平台图形质量,需要进行全区电网设备地理位置数据以及全区基础地理数据的采集工作。 电网GIS空间信息服务平台是构建在“SG186”一体化信息化平台之内的企业级公共空间平台。省公司作为国家电网公司电网GIS空间信息服务平台新建试点单位。省公司下一步将根据国家电网公司本次会议精神,进一步完善实施计划方案,建立项目组织机构,明确任务,落实责任,全面推进省公司电网GIS空间信息服务平台实施工作有序进行。 2.资质及规模要求 同时满足下列条件的投标人为参与本次招投标活动的合格投标人: (1)符合《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定。 (2)具备遥感测绘乙级及以上测绘资质,且近三年来无重大质量、安全事故。(3)具有从事遥感测绘、工程测量和数据处理等工作的基础、实力和2个及以上省级测绘业绩。 3.项目主要内容 严格按照国家电网公司《电网GIS空间地理信息服务平台》典型设计标准以及各类测绘作业相关的规章、制度等内容,完成电力公司电网空间GIS平台所需电网地理数据的采集、整理、录入等工作,提供招标方所需的坐标、照片及现场采集的电力设备属性数据。

3.1测绘设备范围 根据国家电网公司《电网GIS空间信息服务平台数据准备工作方案》的要求,数据采集的内容包括发电、输电、变电、配电、用电、通信、公共设施七类电网资源的空间数据和属性数据。由于电网GIS平台建设的第一阶段主要涉及发电、输电、变电、配电(10kV电压等级)、用电(大用户)的设备、公共设施六类数据,根据采集数据类型的不同,规范了数据采集的精度,所以本方案只对以上六类数据的内容及采集要求进行说明。 3.2测绘参考数据量 不再另外计算费用,如果实际数据量有超出参考数据量的±?%,再根据超出部分的额度另行结算。

油井数据采集与远程控制系统设计方案

油井数据采集与远程控制系统设计方案 技 术 设 计 方 案 介 绍 公司简介 我公司专业从事数字网络视频监控系统、智能视频分析、机房动力环境监控、机房建设、雷达测速、闯红灯电子警察抓拍、电子治安卡口、智能控制等智能化系统开发的大型综合型企业,欢迎来电洽谈业务! 质量方针:以人为本、质量第一 公司成立至今,坚持以领先的技术、优良的商品、完善的售后服

务、微利提取的原则服务于社会。我公司为您提供的产品,关键设备采用高质量进口合格产品,一般设备及材料采用国内大型企业或合资企业的产品,各种产品企业都通过ISO9001国际质量体系认证。有一支精良的安防建设队伍,由专业技术人员为您设计,现场有专业技术人员带领施工,有良好职业道德施工人员。我公司用户拥有优质的设计施工质量和优质的售后服务保障。 客户哲学:全新理念、一流的技术、丰富的经验,开创数字新生活 专注——维护世界第一中小企业管理品牌、跟踪业界一流信息技术、传播经营管理理念是莱安永恒不变的追求,莱安坚持“全新的理念、一流的技术、丰富的经验、优质的服务”,专注于核心竞争力的建设是莱安取得今天成功的根本,也必将是莱安再创辉煌的基础! 分享——“道不同,不相谋”,莱安在公司团队之间以及与股东、渠道伙伴、客户之间均倡导平等、共赢、和谐、协同的合作文化,在迎接外部挑战的过程中,我们共同期待发展和超越,共同分享激情与快乐!“合作的智慧”是决定莱安青春永葆的最终动力! 客户服务:以高科技手段、专业化的服务为客户创造价值 分布于神州大地各行业中的800万中小企业是中国最具活力的经济力量,虽然没有强势的市场影响力和雄厚的资金储备,但无疑,个性张扬的他们最具上升的潜力,后WTO时代市场开放融合,残烈的竞争使他们的发展更加充满变数。基于以上认识,在智能化设备管理市场概念喧嚣的热潮中,独辟“实用主义”产品哲学,莱安将客户视

数据采集技术规范V1.2-0811

电网GIS空间信息服务平台河北省电网GIS数据采集技术方案

二〇一一年八月

目录 第一章概述 (1) 1、项目概述 (1) 2、现有资料分析 (1) 2.1 基础控制资料 (1) 2.2 已有资料 (1) 3、项目主要内容........................................... 错误!未定义书签。 3.1 基础地理信息数据获取.............................. 错误!未定义书签。 3.2 电网设备空间数据采集.............................. 错误!未定义书签。 4、主要技术指标........................................... 错误!未定义书签。 4.1作业技术依据...................................... 错误!未定义书签。 4.2平面及高程基准.................................... 错误!未定义书签。 4.3 数据格式.......................................... 错误!未定义书签。 4.4 分幅编号.......................................... 错误!未定义书签。 4.5 数据取位.......................................... 错误!未定义书签。 5、硬件和软件配置........................................ 错误!未定义书签。 5.1 硬件配置.......................................... 错误!未定义书签。 5.2 软件配置.......................................... 错误!未定义书签。第二章电网设备空间数据采集 (2) 1、精度要求 (2) 2、电网设备空间数据采集内容 (2) 2.1 公共设施数据采集 (2) 2.2 发电数据采集 (3) 2.3 输电数据采集 (4) 2.4 变电数据采集 (6) 2.5 配电数据采集 (7) 2.6 用电数据采集 (9) 3、电网设备空间数据采集方案 (10) 3.1 资料准备 (10) 3.2 作业方法及流程 (10)

激光雷达高速数据采集系统解决方案.pdf

激光雷达高速数据采集系统解决方案 0、引言 1、 当雷达探测到目标后, 可从回波中提取有关信息,如实现对目标的距离和空间角度定位,并由其距离和角度随时间变化的规律中得到目标位置的变化率,由此对目标实现跟踪; 雷达的测量如果能在一维或多维上有足够的分辨力, 则可得到目标尺寸和形状的信息; 采用不同的极化方法,可测量目标形状的对称性。雷达还可测定目标的表面粗糙度及介电特性等。接下来坤驰科技将为您具体介绍一下激光雷达在数据采集方面的研究。 1、雷达原理 目标标记: 目标在空间、陆地或海面上的位置, 可以用多种坐标系来表示。在雷达应用中, 测定目标坐标常采用极(球)坐标系统, 如图1.1所示。图中, 空间任一目标P所在位置可用下列三个坐标确定: 1、目标的斜距R; 2、方位角α;仰角β。 如需要知道目标的高度和水平距离, 那么利用圆柱坐标系统就比较方便。在这种系统中, 目标的位置由以下三个坐标来确定: 水平距离D,方位角α,高度H。 图1.1 用极(球)坐标系统表示目标位置

系统原理: 由雷达发射机产生的电磁能, 经收发开关后传输给天线, 再由天线将此电磁能定向辐射于大气中。电磁能在大气中以光速传播, 如果目标恰好位于定向天线的波束内, 则它将要截取一部分电磁能。目标将被截取的电磁能向各方向散射, 其中部分散射的能量朝向雷达接收方向。雷达天线搜集到这部分散射的电磁波后, 就经传输线和收发开关馈给接收机。接收机将这微弱信号放大并经信号处理后即可获取所需信息, 并将结果送至终端显示。 图1.2 雷达系统原理图 测量方法 1).目标斜距的测量 雷达工作时, 发射机经天线向空间发射一串重复周期一定的高频脉冲。如果在电磁波传播的途径上有目标存在, 那么雷达就可以接收到由目标反射回来的回波。由于回波信号往返于雷达与目标之间, 它将滞后于发射脉冲一个时间tr, 如图1.3所示。 我们知道电磁波的能量是以光速传播的, 设目标的距离为 R, 则传播的距离等于光速乘上时间间隔, 即2R=ct r 或 2 r ct R

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

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;

电商大数据采集系统建设方案

电商大数据采集分析系统建设方案 V1.0-20200610 重庆炙迅科技有限公司 一、建设背景 数据是国家基础性战略资源,是21世纪的"钻石矿"。党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用,党的十八届五中全会提出"实施国家大数据战略",国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,全面推进大数据发展,加快建设数据强国。"十三五"时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段,是新旧动能接续转换的关键时期,全球新一代信息产业处于加速变革期,大数据技术和应用处于创新突破期,国内市场需求处于爆发期,我国大数据产业面临重要的发展机遇。抢抓机遇,推动大数据产业发展,对提升政府治理能力、优化民生公共服务、促进经济转型和创新发展有重大意义。 二、建设内容 坚持“统一规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效”的原则,打造集约、开放、共享的平台体系,平台主要包括一下内容: 1、大数据采集系统。可以实现与县电商平台、物流平台等无缝对接,实现县乡村三级物流体系数据全部汇

总上报。同时采集系统与第三方数据采集平台对接,抓取淘宝、京东等数据。同时也可以定制开发与本地第三方平台对接,研制数据适配接口,对接各应用系统获取各类异构数据,并采用大数据主流的框架和系统对数据进行统一存储,为数据的挖掘和分析打好基础。

2、大数据分析加工系统。实现大数据的效果呈现,可实现县电子商务上行、下行,产品类别,日交易额及相关流水等数据多重风格形式展示。采用数据挖掘、数理统计等相关技术,构建大数据分析框架,提取数据中隐含的、未知的、极具潜在应用价值的信息和规律,通过数据报表工具,根据需求制定多样的,针对性的数据报表。

数据采集处理项目技术方案

数据采集处理项目技术方 案 Modified by JEEP on December 26th, 2020.

xxx大数据库中心数据库 投资商和企业数据采集处理项目 项目编号: 技术方案 xxx有限公司 二○一七年六月 目录

1 引言 项目背景 XXX大数据中心建设出发点考虑从投资者角度涵盖招商全流程,尽可能为投资者解决项目实施过程中的困难和问题,便于招商部门准确掌握全省招商数据,达到全省招商项目数据共享,形成全省招商工作“一盘棋、一张网、一体化”格局。大数据中心将充分发挥大数据优势,加强对企业投资项目、投资轨迹分析,评估出其到XX投资的可行性,为招商过程留下痕迹、找到规律、明辨方向、提供“粮食”、提高效率,实现数据寻商、数据引商、数据助商,实现数据资源实时共享、集中管理、随时查询,实现项目可统计、可监管、可协调、可管理、可配对、可跟踪、可考核。 本次数据运营服务主要是为大数据平台制定数据运营规范及管理办法,同时为“企业数据库”提供数据采集、存储与分析服务,并根据运营规范要求持续开展数据运营服务。 项目目标 制定招商大数据运营规范及管理办法。 制定招商大数据相关元数据标准,完成相关数据的采集、整理与存储。 根据业务需求,研发招商大数据招商业务分析模型,并投入应用。 根据运营规范及管理办法的要求持续开展数据运营工作。 建设原则 基于本项目的建设要求,本项目将遵循以下建设原则: 前瞻性和高标准整个项目要按照企业对大数据应用的需要的高要求和高标准建 设,参考行业标杆应用,建立满足需求,面向未来的目标,整个项目具有一定前 瞻性。 经济性和实用性整个项目以现有需求为基础,充分考虑未来发展的需要来确定系 统的架构,既要降低系统的初期投入,又能满足服务对象的需求,同时系统设计 应充分考虑对已有投资的保护,对已建立的数据中心、基础平台、应用软件应提 供完备的整合方案。

工业4.0智能数据采集解决方案

工业4.0智能数据采集解决方案 近些年在“工业4.0”,“智能制造”,“工业互联网”的大背景下,工业现场设备层的数据采集逐渐成为一个热门话题,实现工业4.0,需要高度的工业化、自动化基础,是漫长的征程。 工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业4.0、美国工业互联网还是《中国制造2025》,各国制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析,及以此为未来制造系统搭建的无忧环境。 华辰智通工业互联网-工业数据采集方案: 大家都认识到实时获取设备层数据、消除自动化孤岛现象是实现智能制造、工业互联网的重要基础环节。但是,工业现场的设备种类繁多,各种工业总线协议并存,这也就导致了数据采集这项工作是一件非常个性化的事情,很难总结出一套放之四海而皆准的方案来。 数据采集一直是困扰着所有制造工厂的传统痛点,自动化设备品牌类型繁多,厂家和数据接口各异,国外厂家本地支持有限,不同采购年代。即便产量停机数据自动采集了,也不等于整个制造过程数据都获得了,只要还有其他人工参与环节,这些数据就不完整,所以不论智能制造发展到何种程度,工业数据采集都是生产中最实际最高频的需求,也是工业4.0的先决条件。

1.工业数据采集工具: 工业数据网关称为工业采集网关,也可以称为工业数据采集网关;它通过以太网接口:RJ45 接口;串行接口:RS485/RS232/RS422接口可以连接西门子、三菱、欧姆龙、施耐德、台达、汇川、和利时、松下、永宏、海为和MODBUS 系列等。PLC、制器、输入/输出等设备,安全准确传输数据。 HINET 系列数据网关由湖南华辰智通科技有限公司自主研发生产,该网关采用高性能工业级32 位处理器和工业级无线模块,以嵌入式实时操作系统为软件支撑平台,是一款高性能、高性价比、适用于工业互联网便于大规模部署的工业数采终端。HINET 系列数据网关自带PLC 等工业控制器协议,一次性解决工业设备联网、工业设备数据采集及传输等难题。 HINET 系列数据网关是一款单协议单接口的工业数采终端,根据不同的型号HINET 数据网关支持的PLC 品牌包含西门子、三菱、欧姆龙、施耐德、台达、汇川、和利时、松下、永宏、海为和MODBUS 系列等。 2.对工业生产设备数据采集:

数据仓库建设方案

第1章数据仓库建设 1.1 数据仓库总体架构 专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据,经过一系列综合诊断分析,以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施,为车辆的故障根因修复提供必要的支持。 根据专家系统数据仓库建设目标,结合系统数据业务规范,包括数据采集频率、数据采集量等相关因素,设计专家系统数据仓库架构如下: 数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容: 数据采集:负责从各业务自系统中汇集信息数据,系统支撑Kafka、Stor

m、Flume及传统的ETL采集工具。 数据存储:本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式,支持海量数据的分布式存储。 数据分析:数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。 数据服务总线:数据系统提供数据服务总线服务,实现对数据资源的统一管理和调度,并对外提供数据服务。 1.2 数据采集 专家系统数据仓库数据采集包括两个部分内容:外部数据汇集、内部各层数据的提取与加载.外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层(ODS);内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集 专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统(TCMS)、车载子系统等相关子系统,数据采集的内容分为实时数据采集和定时数据采集两大类,实时数据采集主要对于各项检测指标数据;非实时采集包括日检修数据等。 根据项目信息汇集要求,列车指标信息采集具有采集数据量大,采集频率高的特点,考虑到系统后期的扩展,因此在数据数据采集方面,要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集,同时系统应该灵活可配置,可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。 本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构,采用Flume 和ETL工具作为Kafka的Producer,采用Storm作为Kafka的Consumer,Storm可实现对海量数据的实时处理,及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:

宝钢国际设备系统远程数据采集升级技术方案

表格编号:SEZ19003-02D 宝钢国际经济贸易有限公司设备系统远程数据采集升级 技术方案

1.现状分析 1.1.现状 宝钢国际设备系统远程数据采集管理主要实现了对宝钢国际激光拼焊产线的生产、设备状态数据进行远程监控、采集、分析的功能。2009年7月上线,覆盖阿赛洛1、2、3、4号线,同年9月延伸覆盖了天津宝钢1号线等11条产线,目前总共覆盖激光拼焊产线15条,情况如下表: 远程数据采集管理包括数据维护、产量指标、质量分析、设备运行分析、设备状态监控5个模块,由于数据传输存在问题,无法保证数据源的准确性,系统功能目前基本处于停止使用状态。

1.2.存在问题 目前宝钢国际设备系统远程数据采集管理存在以下问题: 1、远程数据采集管理目前只覆盖了15条激光拼焊线,而宝钢国际目前已有激光拼焊产线25条,数据完整性上有缺失。 2、数据传输存在问题。远程数据采集管理获得数据的流程如下: 从上图可以看出,远程数据采集流程是由硕泰克激光拼焊线上的PLC采集数据后发送到加工中心现场的专用采集服务器,再由采集服务器转发设备系统远程数据采集管理,目前硕泰克PLC在向采集服务器发送数据时存在数据不准确(时间超过当前日期)、发送不及时(采集机未按时收到PLC的数据)等问题,而采集服务器本身由于缺乏管理,经常宕机,既无法获得PLC的数据,也无法转发,导致了整个数据传输通道的崩溃。 3、由于产量数据和设备状态数据都采用实时模式,数据量较大,导致数据分析展示页面速度缓慢。 2.必要性和目标 为满足国际信息化发展的需要,达到对宝钢国际所有激光拼焊产线进行精细化管理,目前的设备系统远程数据采集管理亟需修复升级。 系统升级后应实现以下目标:

DNC数控机床联网数据采集解决方案

DNC数控机床联网、数据采集解决方案 苏州摩恩信息技术有限公司

1.DNC的概念 DNC(Distributed Numerical Control)称为分布式数控,是数控机床联网专业术语。DNC数控机床联网解决方案对车间的加工设备进行有效的整合,提高了设备的利用率,减少了机床的辅助时间;实现车间的资源与信息透明化,降低了管理成本及管理难度,解决了过去对设备无法掌控的被动局面。帮助企业有效的优化生产、提高人员工作效率、增强各部门间的协同能力,最终实现企业经济效益的同比显著增长。 2.DNC数控机床联网解决方案 DNC服务器是负责与通讯相关的所有活动的中央数据应用程序,它主要和机床的串口/网口进行通讯,处理机床发送的命令,自动查找匹配的数控程序发送给机床,服务器端实现无人值守,加强了

编程部门和车间设备的连接,使您不再使用CF卡或者U盘满车间跑,逐个机床拷贝程序,编程员只要将编制好的数控程序放在指定的目录即可,操作员只要在机床面板上直接调用相关的数控程序即可,一切变得如此简单。 DNC服务器功能介绍: 1) 一台DNC服务器可管理256 台机床。更新许可证即可增加机床。 2) 批量从机床到电脑上传数控程序和批量从电脑到机床下载数控程序。 3) 自动备份,当机床上传的文件与服务器重复时,自动备份。方便数控程序管理。 4) 操作人员在机床控制面板前就可以完成各种操作,包括查看电脑目录中的数控程序、大小、修改时间等,完成程序的发送与接收,进行双向通讯,无需来回跑动。 5) 所有联网机床可以同时进行双向通讯,互不干扰,支持同时做DNC在线加工。 6) 远程查看服务器程序目录,只要在机床上发个命令就可以查看服务器上目录下面的程序名,程序大小,最后修改日期等。 7) 循环呼叫,在进行批量DNC加工时,实用改功能只要呼叫一次程序即可,换工件后直接进行加工。 8) 呼叫批处理,通过该功能,用户可以直接在机床端,通过修改控制程序中的一行程序,调用电脑上的一批NC程序。

资源大数据采集技术方案要点

资源数据采集技术方案 公司名称

2011年7月 二O一一年七月 目录 第1 部分概述 (3) 1.1 项目概况 (3) 1.2 系统建设目标 (4) 1.3 建设的原则 (4) 1.3.1 建设原则 (4) 1.4 参考资料和标准 (6) 第2 部分系统总体框架与技术路线 (6) 2.1 系统应用架构 (7) 2.2 系统层次架构 (7) 2.3 关键技术与路线 (8) 第3 部分系统设计规范 (11) 第4 部分系统详细设计 (11)

第 1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道,站点遍布全球的巨大信息服务网,为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代,信息是一种重要的资源,它在人们的生活和工作中起着重要的作用。计算机和现代信息技术的迅速发展,使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络的不断发展,伴随着大量信息的产生,如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 因此,在当今高度信息化的社会里,信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可

以通过一系列方法,依据用户兴趣,自动搜取网上特定种类的信息,去除无关数据和垃圾数据,筛选虚假数据和迟滞数据,过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主,涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据,通常的做法是人工浏览网站,查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力,而且在查找的过程中可能还会遗漏,数据转移的过程中会出错。针对这种情况,在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。 1.3 建设的原则 1.3.1 建设原则 由于在线预订类旅游网的数据采集涉及的方面多、数据量大、采集源数据结构多样化的特点。因此,在进行项目建设的过程中,应该遵循以下原则: 可扩充性 根据实际的要求,系统可被方便地载减和灵活的扩展,使系统能适应变化和新情况。可以实现模块级别的动态扩展,而且是运行时的。所谓运行时模块的动态扩展,比如说你需要增加一些新的功能,你可以将新开发的类和文件按照Bundle进行组织,然后直接扔到运行时环境下,这些功能就可以用了。因此系统不会受技术改造而重新做出调整。

基于完整数据采集系统设计方案

基于完整数据采集系统设计方案 简介 可编程逻辑控制器(PLC)是很多工业自动化和过程控制系统的核心,可 监控和控制复杂的系统变量。基于PLC 的系统采用多个传感器和执行器,可测量和控制模拟过程变量,例如压力、温度和流量。PLC 广泛应用于众多不同应用,例如工厂、炼油厂、医疗设备和航空航天系统,它们需要很高的精度,还 要保持稳定的长时间工作。此外,激烈的市场竞争形势要求必须降低成本和缩 短设计时间。因此,工业设备和关键基础设施的设计人员在满足客户对精度、 噪声、漂移、速度和安全的严格要求方面遇到了严峻的挑战。本文以PLC 应用为例,说明多功能、低成本的高度集成ADAS3022 如何通过更换模拟前端(AFE)级,降低复杂性、解决多通道数据采集系统设计中遇到的诸多难题。这 种高性能器件具有多个输入范围,非常适合高精度工业、仪器、电力线和医疗 数据采集卡应用,可以降低成本和加快产品面市,同时占用空间很小,易于使用,在1 MSPS 速率下提供真正的16 位精度。 PLC 应用示例 在工业应用中,模拟输入模块可获取和监控恶劣环境中的远程传感器信号,例如存在极端温度和湿度、振动、爆炸化学物品的环境。典型信号包括具 有5 V、10 V、±5 V 和±10 V 满量程范围的单端电压或差分电压,或者0 mA 至20 mA、4 mA 至20 mA、±20 mA 范围的环路电流。当遇到具有严重电磁干扰(EMI)的长电缆时,通常使用电流环路,因为它们本 身具有良好的抗扰度。 模拟输出模块通常控制执行器,例如继电器、电磁阀和阀门等,以形成 完整自动化控制系统。它们通常提供具有5 V、10 V、±5 V 和

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