物联网水利大数据平台解决方案

物联网水利大数据平台解决方案
物联网水利大数据平台解决方案

物联网水利大数据平台

目录

第1章前言 (1)

1.1、现状分析 (1)

1.2、建设目标 (2)

1.3、建设依据 (8)

1.3.1、建设原则 (8)

1.3.2、法律法规 (9)

1.3.3、标准及规程、规范 (10)

1.3.4、有关文件和相关规定 (10)

1.3.5、参考资料 (12)

1.4、建设内容 (12)

第2章系统需求分析 (1)

2.1、用户需求 (1)

2.1.1、政府水行政主管部门 (1)

2.1.2、取用水户 (1)

2.1.3、科研及规划设计部门 (1)

2.1.4、政府相关职能部门 (2)

2.1.5、社会公众 (2)

2.2、功能需求 (2)

2.2.1、水资源论证管理 (2)

2.2.1.1、水资源论证资质管理 (3)

2.2.1.2、报告书评审专家管理 (3)

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2.2.2、水资源费征收管理 (5)

2.2.3、水资源费使用管理 (6)

2.2.4、入河排污口管理 (7)

2.2.4.1、入河排污口信息管理 (8)

2.2.4.2、入河排污口监督管理 (9)

2.2.4.3、入河排污口设置审批 (10)

2.2.5、水资源信息统计发布 (11)

2.3、业务需求 (12)

2.4、数据需求 (12)

2.5、技术需求 (13)

2.5.1、技术路线 (13)

2.5.2、 2.5.2 安全性要求 (13)

2.5.3、部署要求 (13)

2.5.4、系统集成 (14)

2.5.5、系统开发与运行环境 (14)

第3章系统设计方案 (1)

3.1、系统总体设计 (1)

3.2、系统结构设计 (1)

3.3、建设技术路线 (3)

3.4、数据库建设 (5)

3.4.1、数据库设计 (5)

3.4.2、数据库建设内容 (5)

iii

3.4.4、 3.4.4 数据入库 (8)

3.5、地理信息系统建设 (8)

3.6、系统总体功能设计 (9)

3.7、水资源论证管理系统 (10)

3.7.1、水资源论证资质管理 (10)

3.7.1.1、单位资质申请 (11)

3.7.1.2、单位资质审核 (11)

3.7.1.3、乙级资质打印发放 (12)

3.7.1.4、甲级资质申请上报 (13)

3.7.1.5、资质证书变更申请 (14)

3.7.1.6、资质变更受理 (15)

3.7.1.7、单位资质年检 (16)

3.7.1.8、资质撤销 (16)

3.7.1.9、资质查询和统计 (16)

3.7.2、报告书评审专家管理 (17)

3.7.2.1、水资源论证评审专家申请 (17)

3.7.2.2、水资源论证评审专家审核 (18)

3.7.2.3、水资源论证评审专家续聘和解聘 (20)

3.7.2.4、水资源论证评审专家上报 (23)

3.7.2.5、水资源论证评审专家查询 (23)

3.7.3、论证报告书审查管理 (25)

3.7.3.1、报告书审查申请书及材料提交 (25)

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3.7.3.3、报告书审核予以受理 (26)

3.7.3.4、组织专家进行审查 (27)

3.7.3.5、已审查报告书的备案和上报 (30)

3.7.3.6、已审查报告书查询 (30)

3.8、水资源费征收管理 (32)

3.8.1、水资源费征收标准 (32)

3.8.2、取水量核算和水资源费核算 (33)

3.8.3、取水户缴交水资源费 (33)

3.8.4、收据打印 (35)

3.9、水资源费使用管理 (35)

3.9.1、水资源费分配比例管理 (36)

3.9.2、水资源费上缴登记 (36)

3.9.3、水资源费使用登记 (37)

3.9.4、水资源费使用年度总结 (37)

3.9.5、水资源费使用查询统计 (38)

3.10、入河排污口管理系统 (38)

3.10.1、入河排污口信息管理 (39)

3.10.1.1、入河排污口信息的录入及编辑 (39)

3.10.1.2、入河排污口信息的审核 (40)

3.10.1.3、入河排污口信息的汇总及上报 (41)

3.10.1.4、汇总信息的备案 (42)

3.10.2、入河排污口动态监督管理 (42)

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3.10.2.2、排污口水质监测 (42)

3.10.2.3、季报审核 (43)

3.10.2.4、年报审核 (44)

3.10.2.5、信息发布 (44)

3.10.3、入河排污口设置审批 (46)

3.10.3.1、排污单位基本情况 (46)

3.10.3.2、排污口申请及材料提交 (46)

3.10.3.3、排污口设置审批 (47)

3.10.3.4、信息发布 (48)

3.11、水资源信息统计发布系统 (50)

3.11.1、信息统计管理 (50)

3.11.1.1、水资源管理年报 (50)

1、报表录入和上报 (50)

2、报表汇总 (52)

3、向上级部门上报 (54)

3.11.2、信息发布管理 (55)

3.11.2.1、水资源公报 (55)

4、信息上传 (55)

5、公报查询 (56)

6、公报管理 (57)

3.12、系统管理 (59)

3.12.1、用户组管理 (59)

vi

3.12.3、功能菜单管理 (65)

第4章效益分析 (68)

4.1、社会效益 (68)

4.2、经济效益 (68)

4.3、工程效益 (69)

第5章项目组织进度计划 (69)

第6章工程投资预算 (73)

vii

第1章前言

利用物联网、GIS/GPS/RS、大数据分析等关键技术,建设信息采集传输体系、数据中心体系、支撑服务体系、业务管理体系以及智慧水利保障体系,涵盖信息采集、传输、处理、存储、管理、服务、应用等环节,从而实现水利智能感知、智能融合、智慧应用。

1.1、现状分析

水资源是基础性的自然资源和战略性的经济资源,是经济社会可持续发展和维系生态平衡、环境优美的重要基础。当前,随着人口的增长、经济快速发展、城市化进程加快、人民生活水平逐步提高,水资源问题已经和能源问题、环境问题一起成为制约xxx 经济社会可持续发展的主要因素。如何处理好保护环境和保障发展这一对矛盾,确保城市化、工业化、国际化发展对资源的需求,是摆在水利部门面前的一个重大课题。加快信息化建设,加强基础数据的监测、收集、整合和统一管理,全面掌握水资源开发利用现状、潜力及分布规律,为宏观经济决策和区域经济发展布局提供科学、客观的依据,对促进区域经济发展和缓解资源环境压力具有十分重要的意义。

目前我国开始步入信息社会,提出了“以信息化带动工业化,以工业化促进信息化”的战略部署。国家信息化建设对水利信息化提出了更高要求,政府的政务公开和公众服务等功能都要依托于信息1

化技术。水利部制定的《全国水利信息化规划》和《全国水利信息化发展“十一五”规划》,都将水资源管理系统作为规划的重要内容。在水资源管理信息化建设方面,也已开展了流域、区域和城市范围的水资源实时监控与管理系统试点工作,并即将建设国家水资源管理系统。为加快水资源管理系统信息化进程,加强水资源管理基础设施建设,切实提高水资源管理能力和水平,决定组织开展省级水资源管理系统建设工作。

1.2、建设目标

为配合国家水资源管理系统建设,切实提高水资源管理综合能力和管理水平,实现我省水资源管理向动态管理、精细管理、定量管理和科学管理的转变,加强水资源管理基础设施建设,加快水资源管理信息化建设进程,通过了水利部水资源司组织的审查,目前相关报告已经根据审查专家意见进行修改完善。

xxx 在xxx 年全面启动系统建设工作,由于xxx 水资源管理工作,相对于全国其他发达省份起步较晚,前期基础薄弱,为加快xxx 水资源管理工作建设追赶步伐,xxx 启动了水资源管理工作的需求,并考虑今后系统与国家系统的兼容性,分清轻重缓急,省水利厅研究决定先期以软件建设为主,在xxx 年上半年首先启动xxx 水资源管理系统部分数据库及应用系统建设工作,并编制相关标准规范,争取在用1 年时间完成系统综合数据库中,水资源论证数据库、取2

水许可数据库、水资源费征收使用数据库、水资源公报数据库、水资源年报数据库以及给排水数据库中入河排污口数据库建设;并完成水资源论证管理、取水许可管理、水资源费征收使用管理、入河排污口管理和水资源信息统计发布中水资源公报管理和水资源年报管理部分应用系统开发。

从xxx 水资源管理工作对各类数据的存储与管理要求出发,依据“统一规划、统一标准、统一设计、数据共享”的原则,先期启动xxx 水资源管理系统(部分数据库及应用)建设工作,完成xxx 水资源管理系统综合数据库中水资源论证数据库、取水许可数据库、水资源费征收使用数据库、水资源公报数据库、水资源年报数据库以及给排水数据库详细数据库设计,编制数据库库表结构与标识符标准;根据资料收集情况,率先完成水资源论证数据库、取水许可数据库、水资源费征收使用数据库、水资源公报数据库、水资源年报数据库以及给排水数据库中入河排污口数据库建设,并以此为基础完成水资源论证管理、取水许可管理、水资源费征收使用管理、入河排污口管理和水资源信息统计发布中水资源公报管理部分和水资源年报管理部分应用系统开发。逐步推开系统xxx 水资源管理系统建设工作,最终为实现xxx 水资源管理业务的信息化、规范化、科学化和智能化,打牢坚实基础。

xxx 水资源管理系统综合数据库分为在线监测数据库、业务管理数据库、基础信息数据库、空间数据库、多媒体数据库和决策分析支

3

持库六大类,39 个数据库,其中10 个数据库目前已有建设成果,可以通过外部接入或部分建设完成,另外29 个数据库需要全新建设。

4

5

xxx 水资源管理系统应用系统的建设将涵盖水资源信息服务、水资源业务管理、水资源调配决策支持、水资源应急管理,以及以水资源业务过程管理为基础的信息发布与业务应用门户系统。

系统采用基于J2EE体系架构的B/S 与C/S 相结合的技术架。

系统结构见图3-2。

按照水资源管理的功能需求,系统应用分为多个功能子系统:水源地管理、地下水管理、水资源评价管理、水资源论证管理、取水许可管理、水资源费征收使用管理、计划用水与节水管理、水功能区管理、入河排污口管理、水生态系统保护与修复管理、水资源规划管理、水资源调度业务处理、水资源应急管理以及水资源信息服务。

6

7

综合考虑到本次建设是xxx 水资源管理系统的先期工作,主要

完成系统综合数据库中,水资源论证数据库、取水许可数据库、水

资源费征收使用数据库、水资源公报数据库、水资源年报数据库以及给排水数据库中入河排污口数据库建设;并完成水资源论证管理、取水许可管理、水资源费征收使用管理、入河排污口管理和水资源信息统计发布中水资源公报管理和水资源年报管理部分应用系统开发,应用服务对象主要针对省级水资源管理部门。

因此,本次建设工作只涵盖省级数据库及系统建设,州市级建设的基础上,后续完善后推广建设。

1.3、建设依据

1.3.1、建设原则

根据建设需求,到水利部和部分水资源管理工作先进省份,调研水资源论证管理、取水许可管理、水资源费征收使用管理、入河排污口管理和水资源信息统计发布中水资源公报管理和水资源年报管理等工作,结合xxx 水资源管理工作实际,详细了解相应工作内容、业务流程以及信息需求,确定本次建设的主要内容。

建设数据库最重要的是标准化,只有做到统一技术标准,才能实现数据交换和数据共享;由于今后建成的xxx 水资源管理系统,需要与国家及其流域水资源管理系统进行信息交换,互融互通,本次建设必须考虑与上级本门数据库衔接,保持高度一致性。

因此,建设前期需对相关数据库进行详细了解,已有国家或流域标准的严格按照标准进行建设,结合xxx 实际需要并参考水利部8

水资源司组织编制的“水资源监控管理数据库表结构及标识符标准”的数据库标准采用统一的数据库表结构,包括统一的接口、开发工具和管理软件、统一的字段标识符、项目编码等;对于没有标准的数据库结构,需到水资源管理先进省份开展调研后结合xxx 实际进行建设。

业务系统开发,要与实际工作相协调,具体功能模块设计本着实用的原则进行设计,建设前期需要完成需求调研,广泛吸收借鉴国家及其他省份的建设经验,简化功能模块,提高系统应用能力。

1.3.2、法律法规

1) 《中华人民共和国水法》(2002 年)

2) 《中华人民共和国水污染防治法》(2008年)

3) 《中华人民共和国水文条例》(2007 年)

4) 《取水许可和水资源费征收管理条例》(2006年)

5) 《xxx 水文条例》(2010年)

6) 《取水许可管理办法》(水利部34 号令)

7) 《建设项目水资源论证管理办法》(2002年)

8) 《入河排污口监督管理办法》(2005 年)

9) 《xxx 取水许可和水资源费征收管理办法》(2009 年)

9

10) 《建设项目水资源论证管理办法》(2002年)

1.3.3、标准及规程、规范

1) 《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)

2) 《计算机软件产品开发文件编制指南》(GB8567-88)

3) 《计算机软件开发规范》(GBJ566-88)

4) 《水利工程基础信息代码编制规定》(SL213-98)

5) 《水环境监测规范》(SL219-98)

6) 《基础水文数据库结构及标识符标准》(SL324-2005)

7) 《水资源实时监控系统建设技术导则》(SL/Z349-2006 )

8) 《水资源监控管理系统数据库表结构及标识符标准》

(SL380)

9) 《取水许可申请审批程序规定》(1994 年)

10) 《取水许可水质管理规定》(1997 年)

11) 《xxx 取水许可规定》(1998 年)

1.3.4、有关文件和相关规定

1) 中共中央国务院关于加快水利改革发展的决定

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2) 水利部水资源[2008]281 号《关于开展省级水资源管理系统建设工作的通知》

3) 水利部水资源司下发《省(自治区、直辖市)水资源管理系统建设基本技术要求》(2008年 6 月)

4) 水利部、国家计委水政资[1997]83 号《关于建设项目

办理取水许可预申请的通知》

5) 水利部水政资[1998]153 号《关于换发取水许可证加强水资源管理有关问题的通知》

6) 水利部水政资[1998]327 号《关于发放矿泉水、地热水取水许可证有关问题的通知》

7) 水利部水政资[1998]334 号《关于城市规划区地下水取水许可有关问题的通知》

8) 水利部水资文[1999]332 号《关于认真贯彻国家产业政策,严格实施取水许可管理的通知》

9) 水利部水资源[2002]40 号《关于进一步加强取水许可监督管理工作的通知》

10) 水利部水资源[2002]145 号《关于做好建设项目水资

源论证工作的通知》

11) 水利部办资源[2002]177 号《关于明确建设项目水资

源论证报告书申报有关事项的通知》

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1.3.5、参考资料

1) 《全国水利信息化规划(“金水工程”规划)》

2) 《全国水利发展“十五”计划和2010年规划》

3) 《xxx 水资源管理系统实施方案》

4) 《xxx 水资源管理系统需求分析》

5) 《xxx 水利发展“十二五”规划报告》

6) 《xxx 水利信息化规划》

7) 《xxx 入河排污口普查登记报告》

8) 《xxx 水资源保护规划报告》

9) 《xxx 统计年鉴》

10) 《xxx 水利水电统计年鉴》

1.4、建设内容

xxx 水资源管理系统充分现代科技成就,如计算机技术、is技术、网络技术来收集全省地区的水资源信息,建设水资源管理系统,对与云南的省水资源的保护,管理,开发,利用都有重要的作用。为水资源的决策提供必备的信息支持。

本次建设一共要做6 个数据库和5个系统,其中数据库包括:

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水资源论证数据库、取水许可数据库、水资源费征收使用数据库、水资源公报数据库、水资源年报数据库和给排水数据库。系统包括:水资源论证管理、取水许可管理、水资源费征收使用管理、入河排污口管理和水资源信息统计发布。

坚持实用第一的设计原则,满足管理各部门、各层次多方面需求。系统应易于操作,能适用于不同层次的用户,操作方式简易灵活,易于推广使用。系统及其子系统应统一设计、统一标准,保证系统的整体性。系统操作界面友好,各种功能操作直观、简便,可视化程度高;所有的数据修改与维护都可以通过人机交互的方式实现。系统要可靠,可靠具有两层含义,一是系统稳定,不会因错误操作或遭受人为破坏而丢失数据,可对数据进行备份;二是系统的保密性,系统可对不同的用户设置不同的访问和处理权限。系统的开发应依据已有的系统开发规范进行,如没有一个完整的技术规范和标准,则要尽可能采用较通用的开发标准,为今的后系统扩展、信息共享及交流奠定基础。

系统应具有系统安全保护功能,包括用户身份识别,传输数据的加密等;数据库信息的管理,包括数据的导入、导出、修改、查询检索、统计分析、报表生成等;专题管理,包括区域水资源评价、水质综合评价,专题图的制作等。加大对水资源的开发、保护、利用的力度,建设系统对外宣传的门户网站。

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企业大数据管理平台软件哪家好

大数据时代,企业大数据管理显得尤为重要。企业大数据管理分为企业自身的数据管理,如企业的客户、产品、销售、库存等数据和企业的外部数据管理,如产品服务的评价、情报信息、行业信息的收集等。所以选择一个好用的企业大数据管理平台软件对企业的发展非常重要。 移动互联网、社交媒体和其他来源的数据爆炸式增长,产生了海量的数据,企业会仔细收集这些数据,并将其存储起来,以便重复使用。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险管理等业务当中。 大数据对企业有多重要? 1. 帮助企业了解用户 通过大数据分析技术,企业可以将客户、用户和产品进行有机串联,对用户的产品偏好,客户的关系偏好进行个性化定位,生产出用户驱动型的产品,提供客户导向性的服务。 从大数据技术方面来看,用数据来指引企业的成长,将不再单单是一句口号。通过运用大数据,不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态,用数据对用户和客户对待产

品的态度,进行挖掘和洞察,准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征,这必将颠覆传统企业在用户调研过程中,过分依赖主观臆断的市场分析模式。 2. 帮助企业进行资源精准定位 通过大数据技术,可以实现企业对所需资源的精准定位,在企业在运营过程中,所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等,企业都可以进行搜集分析,形成基于企业的资源分布可视图,就如同“电子地图”一般,将原先只是虚拟存在的各种优势点,进行“点对点”的数据化、图像化展现,让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业,更好地利用各种已有和潜在资源。 3. 帮助企业做好运营推广 以往企业品牌如果需要做市场预测,大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断,得出的结论往往也比较模糊;很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析,根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合,企业的运营方向将会变得直观而且容易识别,在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。 通过大数据分析可以判断客户话题各类来源的占比,确定客户上网的习惯;信息的主要话题,以及相关媒体平台曝光量,企业可以针对性得选择并制定营销活动平台、推广方向等,提升企业运营效果。 4. 协助企业更好的开展服务

山东政务信息系统整合共享工程大数据管理平台

山东省政务信息系统整合共享工程大数据管理平台 项目需求和技术方案要求 一、项目概况 (一)建设目标 通过大数据管理平台建设,建立统一的数据资源汇聚、数据治理、数据资源引擎和数据安全管理能力,实现大数据基础设施的集约共用和对全省政务信息资源的统筹管理和数据治理。将现有“逻辑集中、物理分散”数据共享交换方式向数据实体集中存储管理方式转变,建立完善的数据安全管理体系,实现由数据“资源”向数据“资产”的提升。 (二)建设原则 1.开放性 平台应具备良好的开放性,提供开放接口便于和第三方系统对接或者基于该接口构建新的业务。 2.先进性 在设计理念和技术体系等方面需借鉴先进的互联网技术,确保应用系统架构满足未来业务发展需求。 3.扩展性 平台应具备规范的开发接口和高可扩展性,保证未来新的需求提出时可以方便地应用到现有系统中。 4.可维护性 平台应具备良好的维护性,方便今后的扩展应用和运行维护。 5.安全性 平台应具备高安全性,确保系统正常运行的同时防止政府内部数据泄露。 (三)建设周期 2 个月。 (四)采购清单

二、建设内容 2.1数据汇聚系统建设内容 数据汇聚平台支持通过图形化的操作方式,把不同系统来源、不同类型的数据汇聚到大数据平台,能够兼容以SHE( Spark 、Hadoop、ElasticSearch )为首的大数据生态技术栈;并提供基础算子如关联、去重、过滤等完成数据转换。可以通过机器学习实现多人协作开发,提供脚本开发,工作流开发环境,能够针对任务资源实现共享以提升实施效率,可以提供基于消息流和文本的实时采集能力;提供精细化的任务调度管理,便于查看每个任务具体的数据处理情况,实现数据汇聚和加工处理一站式开发管理。 2.1.1 多源数据采集 1)支持离线数据采集,实现对各种主流数据库系统的支持,如Oracle 、DB2、SQL Server 、Sybase 、InfoMix 等主流数据库,MySQ、L PostgreSQL 等开源数据库,达梦、汉高、神通、GBase8t、KingBase 、LibrA 等国产数据库。 2)支持提供触发器、时间戳、全表对比、系统日志分析等多种数据增量采集方式。 3)支持大数据采集,实现HBase 的输入输出转换组件,可连接的数据库类型支持Hadoop Hive ,提供Hadoop HDFS文件拷贝的任务组件。 4)支持实时数据采集,实现基于Flume+Kafka 技术来采集流数据,能够接入HDFS、Hbase 或Storm 消费数据。 5)支持对FTP、SFTP、MONGOD文B件服务器的文件采集,支持包括普通文本、CSV、XML、Excel 等多种格式的文件。 2.1.2 可视化的流程设计 1)支持ETL作业调度流程和转换流程,能够通过图形化界面设计ETL转换过程和作业,支持后台批量运行ETL 转换。 2)支持200 种以上的主流数据处理组件,包括数据文件采集组件,清洗组件,大数据组件等。 3)支持图形化拖拽方式进行任务编排,将多类有顺序或者依赖关系的任务能够串接起来。同时提供任务流的管理能力。 2.1.3 统一的任务调度 1)支持多种任务管理,包括批量采集任务、实时采集任务、数据流任务等,支持多种调

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本:1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台,主要功能是多种数据库及文件数据;访问;采集;解析,清洗,ETL,同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台,应用于大数据的可视化和互动操作。 为此,根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理,包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次,主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析,清洗,整合、ETL,同时编写模型支持后台统计分析算法,提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次,在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发,采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠,性能高,满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析,实现高可信和高可用。

物联网大数据分析实验室建设方案章鱼大数据

物联网大数据分析实验室建设方案 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”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应经济社会发展与改革要求,开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、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、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及,才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果,中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元,虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离,但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元,RFID产业规模190亿元,M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面,我国的物联网企业也呈现出聚集效应,例如北京中关村

已有物联网相关企业600余家,无锡国家示范区有608家,重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看,形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前,可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业,他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢?首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类,第一类是以前的公用企业转型,最典型的是电信运营商,他们有自己的基础设施,有客户资源,因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商,一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商,也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业,例如华为、神州数码,以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业,包括传感设备制造企业,网络核心设备制造企业,还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业,但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面,第一是传感器和智能仪表,第二是嵌入式系统和智能装备,第三是软件与集成服务。 再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总,下图列出了目前提到最多,也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看,不管是工业控制、供应链管理、精准农业,还是建筑自动化、远程抄表、ETC,其实都并不是新的技术领域,而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来

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。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略,全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求: ?采用多层体系结构,应用软件系统具有相对的独立性,不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境,便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植,保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B(浏览器)/A(应用服务器)/D(数据库服务器)应用模式。 ?采用平台化和构件化技术,实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括:元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构,实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括: ●根据业务特点,制定元数据标准,要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理,包括:定义、添加、删除、查询和修改等操作,

支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据,实现对各类业务数据的统一管理和利用,包括: ?基础数据管理:建立各类业务数据与元数据的映射关系,实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库:利用元数据实现对数据仓库结构的描述,包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体(CUBE)的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发,构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台,通过数据抽取、清洗和转换等操作,最终加载到数据仓库中,完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括: ●支持多种数据格式的数据交换,如关系型数据库:MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等;文件格式:DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述,包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控,如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式; ●支持元数据的管理,能提供动态的影响分析,能与前端报表系统结合, 分析报表到业务系统的血缘分析关系; ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力,数据处理流程,客户自定义 脚本和函数等具备可重用性; ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

基于物联网及大数据的智能家庭解决方案实例分析

基于物联网及大数据的智能家庭解决方案实例分析(高级教程) 新用户请点击标题下 主讲嘉宾:陈志成 主持人:中关村大数据产业联盟副秘书长陈新河 承办:中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍: 陈志成:博士、教授。现任中国人工智能学会基础委员会常务委员,中国通信学会云计算专家委员会委员,北京格分维科技有限公司总经理。 以下为分享实景全文: 陈志成 很高兴认识大家,简介一下:陈志成,博士,教授。清华大学计算机系博士后,英国访问学者。主要研究领域为:物联网、云计算、数据分析、人工智能、智慧家居、智慧医疗、智慧农业等。主持和参与多项国家级、省部级、国际合作、及企业横向合作课题,发表论文和专利数十篇。曾先后担任清华大学操作系统研究中心助理研究员,IEEE智能计算ICIC2006国际会议程序委员会委员、专题分会主席,计算机领域核心期刊审稿专家,高新技术企业技术总监;北京邮电大学世纪学院计算机系学科带头人,教授;华为技术公司高级技术专家,负责通信云计算、物联网(车联网)的系统架构设计,担任华为无线西研飞虎队队长,负责软件能力提升、新技术开发、及软件难题的攻坚工作。获得优秀教师、优秀共产党员,突出贡献奖等。现任:中国人工智能学会基础委员会常务委员,中国通信学会云计算专家委员会委员,中国信息协会大数据分会理事,北京格分维科技有限公司总经理。 大家好:很高兴受中关村大数据产业联盟陈新河副秘书长的邀请,来做客分享智能家居方面的话题。具体题目是“基于物联网及大数据的智能家庭解决方案实例分析”。欢迎大家来参与交流,希望能给大家带来一些启发,我自己也从中学习到一些东西。在我分享过程中,大家可以随时发问,参与讨论。 在正式分享之前,首先说明两点: 1. 智能家居方面的项目现在很多,大家到处都能够找到资料来看,所以今晚分享的重点不是纯学术的,也不是纯应用的,而是重点分享我自己从几年前到现在对智能家居的一些看法、观点、认识,并从中重点介绍我们自己负责的智能家居的解决方案思路。

中位物联网大数据平台总体设计V1.0

物联网大数据平台总体设计V0.2

目录 1.引言 (3) 1.1.文档目的 (3) 1.2.文档范围 (3) 1.3.预期的读者及阅读建议 (3) 1.4.术语 (3) 2.项目概述 (4) 2.1.项目背景 (4) 3.1.设计目标 (4) 3.1.1.技术规划路线建议 (4) 3.1.2.大数据软硬平台/网络架构规划建议 (5) 3.1.3.大数据应用集成点规划建议 (5) 3.1.4.大数据团队建设规划建议 (5) 3.1.5.大数据系统实施指导建议方案 (5) 3.数据平台总体架构规划 (5) 3.1.数据平台愿景 (5) 3.2.数据处理流程 (8) 3.3.主要功能 (8) 3.4.设计原则 (9) 3.5.平台建设路线 (9) 4.数据平台软件架构设计 (10) 4.1.数据平台结构图 (10) 4.2.数据采集系统 (11) 4.3.数据存储系统 (11) 4.4.离线计算系统 (12) 4.5.海量数据库系统 (12) 4.6.管理系统 (13)

5.应用平台架构设计 (14) 5.1.应用平台架构图 (14) 6.平台安全 (15) 7.平台监控 (15) 8.部署架构 (15) 9.平台运维 (15) 10.团队建设 (16) 10.1.运维工程师 (16) 10.2.应用开发工程师 (16) 10.3.通信协议开发工程师 (16) 10.4.基于Hadoop的开发工程师 (16) 10.5.数据开发工程师 (16) 10.6.数据挖掘工程师 (17)

1.引言 1.1.文档目的 本文档是关于xx公司物联网大平台的总体架构设计方案。本文包括以下内容: 1.平台总体架构设计; 2.五大子系统设计; 3.应用平台设计 4.平台部署架构设计; 5.平台运维及团队建设; 1.2.文档范围 本文档仅限于北京xx科技公司内部人员和直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关人员阅读。 1.3.预期的读者及阅读建议 本文档的预期读者: 1.北京xx科技的大平台项目相关人员; 2.直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关外部人员; 1.4.术语 1.Hadoop: Apache的分布式框架。 2.HDFS : Hadoop的分布式文件系统。 https://www.360docs.net/doc/9f18717413.html,Node : Hadoop HDFS元数据主节点服务器。负责保持DataNode文件存

基于大数据的信息管理系统研究

2019年1月 的清理电脑病毒修复电脑故障时提高计算机终端设备可靠性的重要手段。 2.2.3计算机网络的传输介质 一般的技术人员在设计计算机网络可靠性的时候都很容易忽略传输介质,事实证明,计算机网络的传输介质十分重要。如果传输介质出现问题,整个计算机网络都可能无法正常运作。现今常用的运输介质按照抗干扰性从弱到强可以分为双绞线、同轴电缆、光纤,这几种运输介质的传输速率依次增加。可以看出,光纤是不错的传输介质,但是其也有不足。如果光纤出现问题修复比较困难,一般的技术人员无法快速有效地解决问题。相比之下,双绞线则是不错的传输介质,但传输效率不如光纤。工作人员在使用传输介质的时候可以合理地使用运输介质,以求达到最优的使用效果。 3提高计算机网络可靠性的技术策略3.1优化网络人员 优化网络人员是提高计算机网络可靠性的有效手段,这里的网络人员指的是网络设计优化人员和网络管理人员。网络管理人员和优化网络设计人员的日常工作就是优化管理计算机网络,优秀的网络人员可以更加快速有效的发现网络故障并清除故障,并可以更好地管理计算机网络。因此,优化网络人员可以提高计算机网络的可靠性。 3.2使用多层网络结构 在网络拓扑的选取上尽量选取混合型拓扑,单一拓扑如果某个节点出现了故障整个系统都无法正常使用,而混合拓扑就可以避免这种问题。在一定程度上可以降低出现故障的影响,计算机网络的可靠性自然也会随之提升。 3.3采用高效优质的网络设备 在设计计算机网络设备时,充分考虑成本的控制前提下要选取高效优质的网络设备,高效优质的网络设备可以为计算机网络的稳定提供更好的保障。除此之外,在设计计算机网络时还需要注意选取的设备和程序是否满足规定的标准。在保证计算机网络的质量的同时,还要充分考虑数据传输的距离和速度、施工的条件和维护是否困难,当然工程造价也是必须要考虑的重要因素。 4结束语 如今计算机网络已经完全融入了全球的生产作业,这也决定了其可靠性的研究不能被忽视。计算机网络在不断使用中发展,其可靠性也需要不断的探究才能提升。工作人员在每次修复计算机网络故障后,要保持学习的态度,总结故障产生的原因。除了上述内容之外,计算机网络人员还要重视算机网络的发展,这也是提升其可靠性的重要之处。 参考文献 [1]王新伟.提高计算机网络可靠性的方法研究.电脑知识与技术[J].2013 (21). [2]任晓波.基于智能计算的计算机网络可靠性分析[J].计算机光盘软 件与应用,2014(17):195~196. [3]王亚坤.以智能计算为基础的计算机网络可靠性分析[J].黑龙江科 技信息,2015(27):177. [4]徐涛.基于智能计算的计算机网络可靠性分析[J].无线互联科技, 2015(17):40~41. [5]黄永生.UMS容错计算机网络可靠性分析技术及其容错设备可用性建模[J].九江学院学报(自然科学版),2017(02):90~93. 收稿日期:2018-12-15 基于大数据的信息管理系统研究 杨岱岩(山东省济宁市第一中学,山东省济宁市272100) 【摘要】大数据技术是信息产业的第三次浪潮,随着大数据技术的逐渐兴起,物联网技术、信息管理等方面逐渐发展起来,使人们的工作和生活逐渐信息化智能化。大数据技术作为信息管理与信息系统的应用基础,其独特的技术特点使其应用较为困难,许多问题还亟待解决。本文通过对大数据技术的分析,研究大数据在信息管理系统中的应用及发展趋势,讨论带有大数据时代信息管理系统的搭建问题。 【关键词】大数据;信息管理系统;信息处理 【中图分类号】TP315【文献标识码】A【文章编号】1006-4222(2019)01-0010-02 引言 近年来随着中国经济和社会的高速发展,国际地位和国际影响力的不断提高,中国在全球范围内慢慢具有一定的领导力。大数据的时代已经来临,对于我们来说更要跟上时代甚至在某种程度上领先于时代。全球信息化和信息数据指数爆炸对信息管理系统及相关提出了挑战,同时也带来了前所未有的机遇和可能。无论是在医疗、信息、经济、科研及政治领域中,如何做出准确的风险评估和合理高效的决策成为当前信息管理系统及相关需要面临的一大问题。基于大数据时代,云计算和云安全的问题接踵而至,如何搭建高效安全的信息平台,优化数据结构,提高数据安全性和质量,传输数据以及防止数据泄露等等将成为第二大问题。 1大数据的时代特征与内涵 1.1大数据概述 广义上来说,大数据(Bigdata)是巨量数据的集合。大数据被广泛地应用于计算机学、信息科学、统计学等,具体应用于 “工业4.0”,AI(人工智能),云计算,互联网+等领域范围。随着物联网、云计算的广泛应用和进步,计算机和智能手机的普及,大数据时代已经来临。这是对于传统数据库的挑战和颠覆,大数据的出现适应于这个信息量呈现指数爆炸式增长的时代,对于处理大数据的技术和理念提出更高的要求。大数据的特点和结构极具特点,其5V特点为:Volume(大量),Variety (多样),Veracity(真实性),Velocity(高速性),Value(低价值密度);结构又分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据[1]。就目前而言,大数据仍是一种新兴的数据结构,拥有广阔的发展前景。在未来,数据资源化是必然趋势,无论是国家还是企业,对于数据高效合理的管理都将以各种方式转变为有效资源,这会是企业提高其财务表现和核心竞争力的必要途径。 通信设计与应用10

大数据库信息管理系统-JAVA实现

任课教师签名: 日期: 注:1. 以论文或大作业为考核方式的课程必须填此表,综合考试可不填。“简要评语”栏缺填无效。 2. 任课教师填写后与试卷一起送院系研究生秘书处。 3. 学位课总评成绩以百分制计分。

图书管理信息数据库系统-JAVA实现 目录 一、需求说明 (3) 1、任务概述 (3) 2、需求分析 (3) 2.1功能需求 (3) 2.2、数据描述 (3) 2.2.1静态数据 (3) 2.2.2动态数据 (3) 2.2.3数据库介绍 (3) 3、系统功能概要图 (4) 4、运行环境 (4) 二、数据库的设计 (4) 1、数据库设计的关系模型 (4) 2、创建数据库的语句 (5) 3、给数据库中插记录的相关语句 (6) 4、数据字典 (6) 5、 ER图 (8) 三、开发方案介绍 (9) 四、应用系统设计 (10) 附录 (18)

一、需求说明 1、任务概述 满足在线书店管理的需求,实现管理流程。主要功能包括用户注册、用户登录、购物商场、在线购物、订单管理、系统导航、用户退出、权限控制等。 2、需求分析 2.1功能需求 在线书店系统作为一个网络购物,它仿照淘宝网等知名购物,其总体要求即实现购物的基本功能。具体功能要求如下: 1)商品管理。这是管理员的功能。要实现增删改查图书、仓库管理的功能。 2)用户管理。包括用户注册、用户登录和用户退出三个方面,用户还可以更改部分注册信息。用户 登录成功后,在首页面可看到书籍展示。 3)购物车管理。可以修改、删除选购书籍,并保存购物列表。当用户退出时或session失效时,自 动保存用户购物车列表书籍。 4)订单管理。要实现生成订单,删除、修改、查询订单,提交订单。提交后的订单,只能查看订单 信息,不能进行修改,也不能删除。 5)权限控制。主页面和注册页面任何人都可以访问,其他页面,只有已经登录成功的用户才可访问; 若用户还没有登录系统,则返回到登录页面。 2.2、数据描述 2.2.1静态数据 用户类型、权限类型、管理员等。 2.2.2动态数据 新用户的注册、新书的录入、购书的信息、生成订单等等。 2.2.3数据库介绍 数据库名称为shop,有八个表,分别为管理员表(Admin)、用户注册表(User)、图书信息登记表(Book)、图书上架信息登记表(Storage)、购物车图书列表(Shopcar),用户购买书籍的订单表(Order)、订单明细表(OrderBook)、购物车表(CartItem)。

浅谈大数据平台建立对企业管理的影响

浅谈大数据平台建立对企业管理的影响随着网络信息化时代在企业管理占比日益增大,数据对传、数据分析、大大拓展了互联网在企业应用管理中的疆界和应用领域,我们正处在一个数据爆炸性增长的"大数据"时代,数据将成为企业的核心资产,在企业决策管理中产生深远影响。既是机遇也是挑战。 1、大数据的建立能够使企业防范风险的能力增强, 在大数据时代来临之前,数据作为特殊“资产”,人们更多的是从历史数据中总结规律,查找上一年度的失误与缺陷。在下一年度工作中进行消缺和提升工作不足。但大数据时代的决策最主要的功能就是预测未来,也就是说从数据的分析中寻找不足与缺陷,以大数据提供的分析为依据及时针对某一方面做出整改。以此来降低企业生产运行分险。如果竞争企业可以对行业市场进行预测对企业自身承载能力进行全面透彻的了解,但自己所在的企业不能,那么企业将会失去未来。企业存在的风险是企业系统不能适应环境变化的风险,在数据时代,这种风险更多地是体现在管理者的日常决策中,体现在企业管理决策要面向需求产品的客户的变化上。 2、企业的管理决策权由原来的被动追求价值向主动增加企业价值转变。 大数据的优点在于引导价值,促使企业价值根据良性化发展,对于企业来说,企业价值体现在其企业管理组织架构中,企业原有组织形式是单一的为企业价值而存在和建立的。在数据时代,企业的组织结构形式必须以实现企业的价值增长基础,提高企业在市场经济

的核心竞争力,也就是说,企业的组织架构的变化必将会诱发企业管理决策和领导者决策的变化,大数据就是建立一条无形的通道在生产者和决策者和市场之间行成多元化的隐性联系。使管理者和决策者参与到产品塑造的过程中去,大数据的建立可以有效地可以有效地避免决策者过度的追随价值带来的被动,从根本上引导管理者和决策者改变传统的决策方式。 3.企业创造价值的方式发生改变 在大数据之前企业已形成了一套成熟的管理方法,但依靠业务驱动以及因果思维形成的管理方法始终无法实现最高的管理水平,这种模式永远是现寻求问题的原因再去寻找解决问题的方法,但在未来,数据驱动模式将代替业务驱动模式,大数据技术可以让企业决策者直接看到解决问题的方法,从而分析问题出现的原因,并帮助决策者做出正确决策,这样及排除了决策者个人主观判断对问题的影响,也让企业决策者的决策思维超越了眼前事实。大数据技术中蕴含着丰富的数据信息资源,它们的科学有效应用能够切实为企业带来巨大的经济产值,产生更多经济收益。因此,要利用好信息资源就要进一步加强大数据技术的完整型,全面性、时效性。大数据信息资源的有效应用离不开先进的数据技术和信息化思维,将传统数据信息方法与大数据技术有机地结合起来,通过将不同数据集进行重组和整合,发挥就数据集所不具有的新功能,从而为企业创造出更多的价值。利用有效的 4、企业的管理决策从单一的中高层管理向员工参与决策转变

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 (广州城市职业学院广东广州510405) 摘要:在信息技术高速发展的今天,金融业面临的竞争日趋激烈,信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化,并提供灵活、可自定义的程序接口,具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础,采用云计算的体系架构,整合多种ETL技术和不同的ETL工具,具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据,提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位,促进传统优势企业走新型信息化道路,充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”,值得大力发展和推广。 关键词:面向金融,大数据,综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前,全球IT行业讨论最多的两个议题,一个是大数据分析“Big Data”,一个是云计算“Cloud Computing”。中

国五大国有商业银行发展至今,积累了海量的业务数据,同时还不断的从外界收集数据。据IDC(国际数据公司)预测,用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长,占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长,相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段,如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能,无法充分利用和及时更新海量数据,更难以进行综合研究,中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今,积累了海量的业务数据,同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源,不同历史阶段的数据进行分析,银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势,针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以,银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有,在信息技术高速发展的今天,金融业面临的竞争日趋激烈,信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧,五大国有商业银行不断深化以客户为中心,以优质业务为核心的经营理念,这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出,将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度,提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

人工智能物联网大数据平台技术解决方案分析

人工智能物联网大数据平台技术解决方案分析 发表时间:2020-03-24T06:18:51.145Z 来源:《防护工程》2019年21期作者:苏冠明 [导读] 人工智能物联网大数据平台技术解决方案,是依托于物联网与大数据技术,结合人工智能和区块链技术,使得技术和产品之间有机结合,相互赋能,从而最终打造综合能力产品建设的技术平台。 南宁富桂精密工业有限公司广西南宁 530000 摘要:人工智能物联网大数据平台技术解决方案,是依托于物联网与大数据技术,结合人工智能和区块链技术,使得技术和产品之间有机结合,相互赋能,从而最终打造综合能力产品建设的技术平台。这是一种采用自我建设和合作模式相互打造的交互式云化场景,也是一种虚拟的产品与交互体系相结合的技术平台。在这一平台中多种负能形成综合解决方案,最为常用的是:AI+BloclChain+Iot+Data。 关键词:人工智能;物联网;大数据;平台技术 引言:人工智能是一个举世瞩目的课题,人工智能物联网技术是建立在人工智能基础之上的,早在2016年,人工智能就可以与人类的智力进行对抗,在举世瞩目的人与机器人围棋大赛上人工智能的序幕缓缓拉开。物联网作为第3次信息技术革命的产物,近来发展非常迅速,这两大创新的科技可以尝试结合,从而形成对未来科技的挑战与触动。 一、人工智能物联网大数据平台的研究背景 人工智能是在1966年由美国计算机领域专家所提出来的概念,这是世界范围内的新概念是人工智能学科的起始,科学家和专家加入到新的领域进行研究和学习,在这一程度上人工智能得到了较快的发展。人们提出了很多关于人工智能领域的新认识,解决了以往认识狭窄并缺乏常识性认知的难题。随着科学技术的不断发展,人工智能技术再次被带入人们的视野,是直到2016年谷歌所推出的围棋机器人人工技术,他证明了人工智能已经进入到一个成指数型发展的增长状态。而今物联网提倡万物互联,IOT技术指的是通过各种传感器使用相关视频识别技术,支撑物与物之间的连接,这为人们的生活带来了非常好的帮助,任何时刻任何地点人计算机和物品之间的互联互通,将在未来打造出全新的智能化与人性化相结合的物联网,这种人工智能物联网技术被称之为AIOT技术,人工智能物联网技术在当下的领域之内应用非常火爆,具有良好的发展前景。 二、国内外关于人工智能物联网技术的认知 相对来说人工智能物联网技术还属于刚刚起步的萌芽阶段,但是在探索的过程中,各个国家都从技术领域和应用领域内对于人工智能做出了全新的尝试。 (一)国外的人工智能物联网技术发展现状 美国的科学技术一直在全国范围内处于非常领先的局面,拥有知名的IT公司,著名的美国谷歌公司、微软公司、IBM公司作为全世界知名的IT企业,成为世界领域内的巨头公司,在很早以前就已经开始对于人工智能物联网技术进行广泛的研究和技术革新,希望能够通过自己的发现和发明推出属于自己的领先产品。其中比较有代表性的就是美国谷歌公司在2018年推出了新款人工智能物联网芯片,这款Egde TPU具有比较低的功能消耗和较低的成本,而且最关键的是体积非常小。报道称,这一芯片的大小比一美分的硬币还要小,而且还可以有对应的软件与之呼应,从而可以使得传感器中获得的数据快速的被传送到云端。这为人工智能物联网提供了非常良好的软硬件基础。在芯片的设备上执行指定搜集数据对于物联网来说是比较重要的,但是不可否认的是,物联网所使用的传感器连接和数据搜集绝对不仅仅是这么简单,它应该还可以推出在本地非常实时的智能化决策,这才是互联网与人工智能相结合的真谛。微软公司推出的人工智能物联网产品Azune IoT Edge也是一种替代性的综合性产品,它可以把人工智能和自定义的逻辑部署在所有的这一设备明显更为先进,而且使用该服务模式能够使得整个物联网系统以更加高效而稳定的效率运转。 与此同时,德国在2011年率先提出了工业4.0时代的概念,认为信息化的革命时代已经全面来临,以精准和逻辑严谨著称的德国,提出了利用8年时间发展德国新工业时代的建议。而且认为德国政府在建立德国工业4.0时代之后,各项技术设施的设备建设都已经较为完备,为人们所能提供的人工智能服务也越来越完善,而且利用人工智能物联网打造新的科技已经具备了智能物联网的信息技术和智能工厂技术。虽然目前德国并没有实现物与物之间万物互联的模式,但是有望可以实现工厂、消费者、产品结合信息数据之间的相互转换,从而能够实现基于社会生产模式所建立的物联网模式。这是对于整个社会工业生产水平和生活水平的显著提升。日本的电子科技技术始终走在时代的前列,日本在2020年有望达到国内生产总值突破600亿日元,并认为日本经济所面临的第4次产业革命战略必须要有物联网、大数据和人工智能三个核心方向。日本的知名企业已经把人工智能物联网与自身行业特点紧密结合,并且根据实际情况来完善智能产业的发展新方向。 (二)国内人工智能物联网发展的现状 中国科学技术的实力不断加强,一大批非常优秀的IT企业也开始诞生,百度、腾讯、阿里、小米成为中国领域内非常著名的龙头企业,当然对于应用型人工智能物联网场景的研究一刻也没有停止。2017年小米人工智能物联网开发大会宣布与百度联手,从而能够对于中

中位物联网大数据平台总体设计V1.0

物联网大数据平台总体设计V0.2 拓 2015.10

目录 1.引言 (3) 1.1.文档目的 (3) 1.2.文档围 (3) 1.3.预期的读者及阅读建议 (3) 1.4.术语 (3) 2.项目概述 (4) 2.1.项目背景 (4) 3.1.设计目标 (4) 3.1.1.技术规划路线建议 (4) 3.1.2.大数据软硬平台/网络架构规划建议 (5) 3.1.3.大数据应用集成点规划建议 (5) 3.1.4.大数据团队建设规划建议 (5) 3.1.5.大数据系统实施指导建议方案 (5) 3.数据平台总体架构规划 (5) 3.1.数据平台愿景 (5) 3.2.数据处理流程 (8) 3.3.主要功能 (8) 3.4.设计原则 (9) 3.5.平台建设路线 (9) 4.数据平台软件架构设计 (10) 4.1.数据平台结构图 (10) 4.2.数据采集系统 (11) 4.3.数据存储系统 (11) 4.4.离线计算系统 (12) 4.5.海量数据库系统 (12) 4.6.管理系统 (13)

5.应用平台架构设计 (14) 5.1.应用平台架构图 (14) 6.平台安全 (15) 7.平台监控 (15) 8.部署架构 (15) 9.平台运维 (15) 10.团队建设 (16) 10.1.运维工程师 (16) 10.2.应用开发工程师 (16) 10.3.通信协议开发工程师 (16) 10.4.基于Hadoop的开发工程师 (16) 10.5.数据开发工程师 (16) 10.6.数据挖掘工程师 (17)

1.引言 1.1.文档目的 本文档是关于xx公司物联网大平台的总体架构设计方案。本文包括以下容: 1.平台总体架构设计; 2.五大子系统设计; 3.应用平台设计 4.平台部署架构设计; 5.平台运维及团队建设; 1.2.文档围 本文档仅限于xx科技公司部人员和直接协助xx科技进行大平台建设的 相关人员阅读。 1.3.预期的读者及阅读建议 本文档的预期读者: 1.xx科技的大平台项目相关人员; 2.直接协助xx科技进行大平台建设的相关外部人员; 1.4.术语 1.Hadoop: Apache的分布式框架。

物联网大数据分析实验室建设方案

物联网大数据分析实验室建设方案 物联网大数据分析实验室建设方案 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”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应经济社会发展与改革要求,开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、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、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及,才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果,中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元,虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离,但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元,RFID产业规模190亿元,M2M终端1

物联网大数据分析实验室建设方案 数量也已超过2100万个。另一个方面,我国的物联网企业也呈现出聚集效应,例如北京中关村已有物联网相关企业600余家,无锡国家示范区有608家,重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看,形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前,可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业,他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢?首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类,第一类是以前的公用企业转型,最典型的是电信运营商,他们有自己的基础设施,有客户资源,因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商,一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商,也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业,例如华为、神州数码,以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业,包括传感设备制造企业,网络核心设备制造企业,还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业,但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面,第一是传感器和智能仪表,第二是嵌入式系统和智能装备,第三是软件与集成服务。再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网

大数据资源管理系统平台

1 数据资源管理平台设计 1.1 需求分析 1.1.1 数据需求 1.1.1.1 数据分析 XX省水资源管理系统业务涉及的信息资源包括信息采集和信息共享。信息采集按获取方式应分为仪器自动在线监测和非在线监测两种采集畴。以共享方式获取的其他信息获取(包括水文、水资源保护部门负责采集的实时水雨情、水质监测数据),属于信息共享畴。 信息采集传输应充分利用现代化科技成果,通过对信息采集和传输基础设施设备的改造和建设,配置适合当地水资源特性的仪器设备。信息采集传输的设备选型与配置应充分考虑当地的水文、气候特征、供电条件和环境安全等因素。 (1)在线监测信息对象 在线监测信息对象包括:水源地、取用水、行政边界河流控制断面、地下水超采区以及水功能区水量水质信息。监测规模、监测手段和监测代价的衡量要应充分考虑当地的经济发展水平、经济承受能力、设站技术可行性和运行维护便捷性。 水源地监测:包括地表水水源地(水库、江河、湖泊等水体)和地下水水源地。应按照先列入水利部公布的全国重要饮用水水源地名录的水源地、大中型水库水源地,后其它饮用水水源地的顺序安排布设。

取用水监测:包括重点取水口水量水质监测。按照先取水环节后排水环节、先集中用水户后分散用水户顺序安排;取水量级考虑先重点用水户后一般用水户、同等取水量级先第二、三产业用水户后第一产业用水户顺序安排;同时兼顾设站条件通盘考虑。 水资源管理单元出入断面监测:包括省际、地市际以及县际边界河流控制断面。按照先地市际边界河流控制断面监测后县际边界河流控制断面的监测,水资源管理单元逐级细化、控制能力逐步加强的思路顺序建设。 水功能区监测:按照《XX省水功能区规划》的部署,按照先保护、保留、缓冲、饮用水源等重要水功能区水质监测、后其余水功能区水质监测、入河排污口监测的原则布设。 地下水超采区监测:包括地下水水位、水质监测。按照先禁采区限采区、后地下水集中开采区、先平原区后山丘区的顺序安排布设。 水生态监测:重点区域和水域水生态监测。按照先水利部水生态系统保护与修复试点后其它区域的顺序安排布设。 社会用水户、水源地、水资源管理单元出入断面、水功能区、地下水水量水质监测点的布设应在充分利用既有水文观测站网络的基础上统筹规划,有些观测面监测可通过上下游监测点观测数据插方式满足,有些可通过既有测站增加观测项的方式满足。 (2)新设监测点的工作方式 新设水量监测点选用应答/自报兼容的工作方式。按照“无人

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