平台建设思路

平台建设思路
平台建设思路

平台建设思路

令狐采学

当前,电子商务的技术平台或者信息服务平台,核心目的是基于互联网的环境,构建一个虚拟的交易平台,并且联合物流、金融等行业,为交易双方提供相关信息和服务的电子商务运营。然而这些技术和模型在实践过程中遇到了困难,究其原因,主要是因为现行的中介交易模式导致了交易过程中的信息流、资金流和物流的分离。第三方电子交易中心无法对交易过程实施有效监管,从而造成了目前网络交易风险过高、很多企业对电子商务望而却步、中介型电子商务发展受到很大限制。针对现行中介电子商务交易模式存在的缺陷,结合我国市场诚信体系尚未成熟的实际情况和开发区现有的产业集聚现状,构建第三方电子交易中心在为买卖双方提供信息中介服务的同时,还要对双方的交易过程实施全程监管,有效控制交易过程中的信息流、资金流和物流,从而达到降低商业风险,实现三方共赢的目的,同时依托平台的连接效应,构造一个以每一个企业为业务为核心的价值链社区,发挥开发区对企业的支持和支撑的功能。‘

我们的思路是通过建设一个公共的服务信息平台把计算机与通讯技术中的多项新技术运用到这个平台,以区内的企业为聚集核心,辐射关联企业乃至全球范围被的各种商业信息进行

有效的采集、需求与供给的匹配和撮合、商业资源的配置和整合以及商业数据的深度挖掘。

以公共信息交互平台为基础建立一个基于资源运营机制,从交换的角度看,企业资源运营的过程就是一个企业与外部经营环境进行互换的过程。企业与利益相关者会组成一个复杂的网络,企业在网络中需要我们平台能够采集相关企业群的信息,提供资源匹配与集成服务。基于网络,将分散的企业组织成为一个有效运营资源的产业群。这个产业群会使用网络来配置和整合分散的资源,从而发挥集群效应,进入现代化产业链的战略发展和发展范式。

通过多方机构和资源的协作,建成一个可信的电子商务交易环境。通过与数字认证机构、银行、物流企业、第三方质监机构和企业信誉评估机构以及参与交易企业的评价机制。将众多的企业带入诚信的电子商务环境之中,使得电子商务信用环境保证下,完成谈判、签约、交付、交货、结算等交易过程,规避交易风险;更迅速的获取及时准取的市场信息,建立搜获信息的系统和能力,加快信息交流速度,缩短业务周期,主动迅速的捕捉商机,与潜在的、可能的合作伙伴或交易对象直接在线沟通,提高商务活动的针对性和有效性,减少盲目性;节省更多的人力和营销费用,改善内部管理,大幅度降低企业运营成本;利用资源杠杆原理,以企业自身特有的某种资源优势,在全球范围内寻找合作机会,嫁接,撬动外部资源为己所用,增加企业柔性,提高市场议价能力;建设园区、银行监管

下的结算工具。

平台建设目标

依据建设思路和现代信息服务业的特征,建设目标核心是实现信息中介、信用中介、交易中介和交付中介的集成的“信息流、物流、资金流”的公共服务平台,既能支持电子商务又能以各企业为核心打造不同领域、行业的价值链社区。由上述四个中介服务平台,推导出基本核心技术和整合技术,包括支持信息交互的企业信息服务平台和公共信息服务平台,支持身份和安全的CA中心和安全网络计算环境,支持交易的银行交易接口和区交易监督平台,以及支持交付的供应链管理平台和整合第三方物流的公共信息服务平台。

平台的主要内容和解决的关键问题

本平台的服务对象

本项目采用政府引导,市场化运作的模式,以企业需求为目的,优质服务为宗旨,建设和完善园区配套技术支持平台和公共服务体系,探索园区协调发展机制和科学运营模式,引进一批国外知名企业,培育一批盈利能力强、带动效果好的本地龙头骨干企业,形成主体鲜明、高度聚集的现代信息服务产业群,建立国内具有影响力的、高速增长的国际化信息服务业主题园区。

依托该平台,可以为制造业、会计事务所、管理咨询公司、律师事务所、物流公司等服务型企业以及行业管理协会等服务提供者或是管理者,为企业、个人等服务需求者。提供业务供求信息发布、业务推荐、业务洽谈以及交易服务,并且围绕交易过程中形成的服务信息、客户资料、电子合同等业务资料,提供相应的供应链管理、客户管理管理、电子文档管理等软件租用业务。

本平台提供的主要服务内容

(1)企业和公共信息服务平台建设

平台门户主要是负责企业协同服务平台的接入及内容集成管理,为平台用户,运营商、供应商及代理商提供系统接入,信息共享,彼此互动的智能信息门户。门户针对不同的平台角色提供个性化的主题信息门户:包括:平台ASP用户门户、运营商门户、供应商门户、代理商门户。

企业和公共信息服务平台,主要包括两部分,前端的公共信息服务和后端的运营支撑。

1)企业和公共信息服务

提供资讯服务、行情咨询服务、交易产品资料查询、企业宣传服务等功能模块的接口和有效链接。

提供企业自助建站功能

提供会员制服务

企业ASP应用服务:ASP应用产品展示、在线体验、订购

ASP服务、产品资料下载。

平台用户单点登陆功能,并支持CA数字认证

实现不同软件供应商的不同软件的协同工作

提供与网上支付、电话支付的交付接口

提供平台客服服务

门户后台维护管理系统

2)运营支撑系统

客户营销系统:由客户管理系统、ASP产品服务管理、营销管理、综合业务管理、客户服务管理组成。

提供业务支撑系统:由系统管理、平台设备监控、计费账务管理、合作伙伴管理、决策支持组成。

提供外部接口:,提供安全的应用服务接口,与网通现有的客服系统的接口,与现有营帐系统、代收代缴等金融系统的账务接口。

平台管理和维护子系统、;统一的用户管理、日志管理、系统管理

(2)可信的电子商务平台和交易平台建设

可信的电子商务平台和交易平台包括传统安全的统一身份管理和访问控制,但是又同时针对SOA的协同应用特征,在统一网络服务框架下,实现对ESB和BPM及门户的标准化协同应用支撑体系的安全支持。

技术特点:

1)基于LDAP协议的数据存储方式,兼容常用的

LDAP产品,如Microsoft Windows Active

Directory,OpenLDAP,Oracle Internet Directory.

2)支持多种常用的认证方式如:用户/密码,X.509证书,表单认证,客制化认证机制,支持SAML1.1 3)权限配置基于策略配置的方式,支持自定义JAAS Authorization Framework

4)使用插件方式扩展IIS,Apache等WEB服务器的功能,使得WEB资源的安全策略不可旁路。

5)能对用户进行分级角色管理,可以建立不同级别角色委派不同的管理员,可依据用户的属性创建动态

级别。

6)实现分布式服务负荷平衡和容错处理,具备高可用性和高效能、高配置特点

通过建设上述平台,达到以下两个主要目的:

1)跨组织的协同安全管理

为了提高信息的价值,很多企业或是机构要保护好数据安全同时更需要更高效的共享数据或信息资源,更好地利用协同办公或是运营平台来提高工作效率,实施统一集中式认证和授权是保障数据安全的重要手段,分级或分权式的身份信息管理系统也是基础设施之一。通过使用SSP的身份配置、访问管理解决方案,客户可以配置和管理内部用户和外部用户的身份访问权限,同时可以将整个用户群与流程、系统和业务服务联系在一起。客户能够简化身份管理运维,实现法规遵从,并保护

敏感身份信息,同时改善业务服务。

2)面向服务的协同安全机制

SSP运行在以构件化为主要特征的SOA架构的信息系统中,在继承了SOA架构带来的灵活性和容易组合型的同时,又结合应用域的安全技术和HUATECH 的TPM的可信计算环境产品。SSP将操作系统安全、APPLICATION DOMAIN与WEBSERVICE的有机结合,用户或开发商可以根据需要设置域中所执行服务构件的权限,这使得服务构件或者应用的执行必须符合域中所授权的权限,以此达到保护系统的目的。这样就解决了自由度和安全性不能两全的问题。

(3)支撑整合和共享用户的交易规则运行平台建设

基于FBRP的产业园区公共服务平台为制造业、服务型企业、行业管理协会提供基于SOA集成、IT平台管控、数字证书认证等先进技术构建,集服务行业电子商务营销、供应链管理、客户关系管理、电子文档管理等功能于一体的产业园区公共服务平台解决方案。

平台解决的关键问题

做强企业,就是要抓骨干企业、龙头企业,培育自己的跨国公司,占领行业的制高点。

当前,真正的市场竞争已经不是企业与企业之间的竞争,而是供应链与供应链之间的竞争,协同和双赢已经成为供应链主要主题。

在市场经济下企业为了应付持续变化的竞争条件,必须具备敏捷性,实现敏捷性的重要前提是加强销售环节和供应管理,以便与客户和供应商建立动态紧密的联系,至于制造能力的改善应该尽量协调利用社会资源。

(1)以本商业创新数字企业公共平台为基础,实现区内企业供应链上下游协作平台,从而打造华南地区制

造业企业新型生态圈。

从订单到现金是一个复杂的流程,其中包含了以下步骤:识别并鉴定客户、商洽往来、验证信用度、检查合约、确保库存状态、决定并提供报价、生成订单、生产。出货、开具发票、最后收取货款。

这个流程跨越了包括CRM,ERP,以及供应链管理在内的多个系统;该流程或许要耗费几小时甚至几天来完成,并要求受过严格培训的人员从中监控。企业要通过互联网渠道来降低销售成本,从而带动销售。

目前,很多企业的订单还都是通过手动方式被传递到后勤办公室的。不管怎样,为了管理不断提高的业务订单,需要通过网站上一个永远开启的自助服务渠道来提供一个复合的解决方案,维系重要的前端办公室和后勤办公室应用。传统的集成方式之所以会失败是由于缺乏一个标准,外加不良的结构规划和意识。

利用成熟的基于SOA标准化技术,将复杂的企业内的企业业务管理系统紧耦合的应用软件,业务数据资源转化成符合

SOA技术架构标准的WEB服务,实现企业内的业务快速整合和敏捷变换的业务能力,继而利用已成熟基于SOA架构的中小企业业务服务平台,对中小企业及制造业龙头企业带动的上下游企业的信息资源进行有序整合和服务,打造灵活响应市场的制造业中小企业生态圈。

供应链信息系统必须具备如下特点:

1)敏捷性:企业信息系统的敏捷性是供应链的重要组成部分,利用先进的信息技术和有效的组织,可以使系统具有很好的快速反应能力。

2)异构性:供应链是由多个企业构成的,各个企业信息系统的结构、功能、接口千差万别,供应链信息系统应该具有一定的异构性以便集成供应链各成员的信息系统。

3)可重构性:供应链处于动态坏境中,供应链动态联盟的形成和瓦解经常发生,因而要求信息系统具有很强的重构能力。即在系统原有的软硬件资源的基础上,通过调整系统结构、功能等使系统具有很快速的适应需求变化的能力,从而对供应链联盟的各种变化快速响应。

通过以上分析我们可以看到供应链高度依赖于信息系统。为了满足供应链成员之间的协作、快速反应、资源共享和全局优化的需求,迫切需要建立一个功能强大、结构合理、统一的信息系统。在这种背景下,建立一个以产业园区为依托的公共服务信息平台就显得尤为重要了。

(2)利用SOA架构,全面整合和转换园区供应链上企业

内外部信息资源,使得企业的信息资源变成可以重用和透明。

随着SOA的体系的发展完善和电子化企业管理的思想的出现,企业业务管理系统也进行着不断的调整,以适应电子商务时代的来临。基于SOA的企业业务管理系统将使企业适应全球化竞争所引起的管理模式的变革,它采用最新的信息技术,呈现数字化、网络化、集成化、智能化和柔性化的特点。

基于SOA、企业业务管理系统将围绕如何帮助企业实现管理模式的调整以及如何为企业提供电子商务解决方案来迎接数字化知识经济时代的到来。它支持敏捷企业的组织形式、企业管理方式和工作方式,通过计算机网络将企业、用户、供应商以及其他商贸活动涉及的职能机构集合起来,完成信息流、物流和价值流的有效转移和优化,包括企业内部的运营的网络化,供应链管理、渠道管理和客户关系管理的网络化。基于SOA的企业业务管理系统还将充分利用SOA技术将供应链管理、客户关系管理、企业办公自动化等功能全面优化,以支持产品协同商务等企业经营管理模式。

(3)基于SOA架构,建立以web服务为核心,以业务流程管理为导向的业务应用管理平台

1)通过SOA架构的核心部件ESB实现快速的应用软件集成

现在很多企业内部已经形成众多的信息孤岛,基于SOA 部署的企业业务管理系统可以初步将各个松散耦合的系统,在面向客户层面上进行集成,提供面向客户的各种服务。

很多企业的用户信息分散在企业业务管理系统、财务、网站运营等多个系统中,难以实现统一的客户视图,也很难有效的管理客户。以广告客户为例,客户用户信息分散在CRM,财务,内容管理三个系统,财务重视收款情况,而CRM则要为不同等级的客户提供差异化的服务,内容管理系统要根据CRM中的合同日期进行广告的切换。

这样造成的结果是:企业的重要客户、非重要客户在财务环节中受到的待遇是一致的,除非人工进行通知,通过SOA 耦合了各个离散系统之后,客户在与企业的过程中获得了一致的服务。

2)通过SOA架构的业务流程管理平台实现企业内部流程自动化

面向客户的业务流程跨越多个系统运行,几乎是每个企业都面临的问题,以往的工作流程都是运行在各个离散系统内部的,比如,CRM系统中的销售和服务流程,并不能实现跨系统的复杂业务流程的自动化。

基于soa的企业业务管理系统则可以提取来自异构系统的数据,调来自WEBSERVICE、数据库等来源的数据,并以相同的方式处理这些数据。实现跨多个系统的完整的业务流程的自动化。

一家加工制造型的企业,各部门都有自己的系统,销售人员在接到新客户订单之后,要通过订单评审流程对客户的订单进行评审,财务部门要确定客户的信用等级、如何报价能保证

企业利润、到款情况,生产部门需要确定时候可以提供所需的产品,采购部门确定是否可以采购到所需的原料,评审过程依靠手工的纸张传递,往往出现速度缓慢,甚至是丢失的情况,还经常出现放弃流程的情况,因为客户的需求往往比较紧迫,要求在几天甚至在24小时内交货,为了留住客户,只好跳过流程,使得流程形同虚设。

基于SOA部署企业业务管理系统之后,各个部门人员看到的不再是分散的系统,而是一个面向客户的流程,在各个部门间流转,并且流程被实时的监控,出现问题自动提醒相关人员,。企业效率和客户满意度都得到很大提高。

3)利用基于soa架构的门户系统,实现多渠道交互平台

企业的呼叫中心正在逐步转化成为客户接触中心,根本的变化在于为客户提供多渠道的访问,在电话的基础上,增加了短信、邮件、IM、WEB自助服务等,通过客户喜欢的方式与客户进行交互,提高客户满意度。另外,为面向客户的人员提供了多渠道的信息获取路径,他们可以随时、随地的会获取所需信息。

任何企业部署SOA都是要从中获取利益,扩展现有系统的价值、提升业务的敏捷性、降低运营费用、提高客户满意度。而且SOA不是一夜间完成的,可能需要多个项目才能得到一个SOA基础架构,基于SOA的CRM首先使客户获取利益,确保了企业的竞争优势。以CRM作为SOA的切入点,开始SOA之旅,是最佳的选择。

客户需求和企业内部的制造活动以及和供应链的制造资源整合在一起,形成一个完整的供应链,并对供应链上的所有环节进行有效管理,这样就形成了以供应链为核心的产业链协作平台。供应链跨越了部门与企业,形成了以产品或服务为核心的业务流程。以制造业为例,供应链上的主要活动者包括原材料供应商、产品制造商、分销商和零售商和最终用户。

基于SOA供应链协作系统重点是通过使企业之间进行快速、安全的信息共享,整合企业间业务流程,从而提高供应链上企业间的协作,帮助企业有效的降低成本,提高效益,从而取得竞争优势。通过供应链协作系统使得上下游的信息透明化交互,有效加快企业间的反应速度,使供应链整体的交易成本达到最小化,降低成产成本;供应链协作系统是以上下游企业之间共赢为目的,供应链协作系统可以解决ERP/CRM以及企业中其他各种同架构或异构应用系统的整合,完善企业内部和外部业务的有机协同运作。更高程度上融合物流、资金流和信息的作用。供应链协同平台有效提高企业的售前、售中、售后服务的水平,以更先进的理念开拓市场渠道,发展和保持更多的新老客户。

大数据技术架构解析

技术架构解析大数作者:匿名出处:论2016-01-22 20:46大数据数量庞大,格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力,给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构,围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程,开发使用这些数据,释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展,人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器,并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落,通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据,这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面,要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志,去伪存真,尽可能收集异源甚至是异构的数据,必要时还可与历史数据对照,多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标,通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术,在存储时要按照一定规则对数据进行分类,通过过滤和去重,减少存储量,同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中,有6种数据管理技术普遍被关注,即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理:有些行业的数据涉及上百个参数,其复杂性不仅体现在数据样本本身,更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性,难以用传统的方法描述与度量,处理的复杂度很大,需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理,利用上下文关联进行语义分析,从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息,并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多,主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理,而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值:决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析,它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合,它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘,它能够代替人脑,承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵:一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术 域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于?屔与经营的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征,通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题:一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘,为企业创造价值。因此,大数据的存储和处理与云计算技术密不可分,在当前的技

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) 、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。 1、统筹规划、分步实施。结合我省经济发展与改革领域实际需求,明确总体目标和阶段性任务,科学规划建设项目。先期完成大数据平台的整体架构建设,后期分步完成业务系统的整合及相互间数据共享问题。 2、整合资源、协同共享。对信息资源统一梳理,建立经济发展与改革信息标准资源库和数据规范,逐步消灭“信息孤岛”,加快推进数据资源整合,建设共享共用的大数据中心,实现业务协同。 3 、突出重点、注重实效。以用户为中心,以需求为导向, 以服务为目的,突岀重点,注重实效,加强平台可用性和易用性。 4、深化应用、创新驱动。深入了解用户需求,密切跟踪信息技术发展趋势,不断深化应用、拓展新技术在应用中的广度和深度,促进跨界融合,丰富管理和服务手段。 四、建设方案 为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性,我们采取如下几种建设方案。 1、数据采集方案。 我们统一信息资源标准规范,建立多维度数据库,拓宽 数据来源,通过不同的方式汇聚数据,增强分析力度,提高 监测预警的准确性和时效性。 1、预留接口,支持其它系统各种数据的上传导入处理。 将现存有关经济运行业务系统中的历史数据和时效数据,过上传数据文件至服务器、分析提取有效数据导入服务器数

教育云平台建设方案

教育云平台建设方案 编制 审核 批准 北京达沃时代科技有限公司2016 年04 月29 日

目录 第1章项目概况 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2教育信息化发展的总体特征 (1) 1.3面临的问题 (2) 1.4建设目标 (3) 1.5所解决的问题 (3) 第2章设计方案 (5) 2.1设计原则 (5) 2.2总体架构 (5) 2.2.1 逻辑架构 (5) 2.2.2 技术架构 (7) 2.2.3 部署架构 (9) 2.2.4 方案优势 (9) 2.3总体性能要求 (11) 2.3.1 存储容量要求 (11) 2.3.2 计算资源要求 (11) 第3章基础设施层 (12) 3.1总体方案拓扑 (12) 3.1.1 逻辑架构 (12) 3.1.2 组成 (12) 3.2虚拟化云平台建设 (13) 3.2.1 系统特性 (14) 3.2.2 虚拟化系统硬件构建选型 (18) 3.3集群存储系统建设 (19) 3.3.1 系统组成 (20) 3.3.2 系统特性 (21) 3.4云平台网络系统建设 (27) 第4章设备配置 (29)

第1章项目概况 1.1项目背景 随着教育信息化的不断推进和教育改革的不断深化,近年中小学校园信息化建设成为国内基础教育发展的重点。2012年3月,教育部发布了的《教育信息化十年发展规划(2011-2020年)》,文中明确提出了“充分整合现有资源,采用云计算技术,形成资源配置与服务的集约化发展途径,构建稳定可靠、低成本的国家教育云服务模式”。 2012年9月5日国务院副总理刘延东(时任国务委员),在全国教育信息化工作电视电话会议上提出:要以建设好“三通两平台”为抓手,也就是“宽带网络校校通、优质资源班班通、网络学习空间人人通”,建设教育资源公共服务平台和教育管理公共服务平台,为我国教育工作的进一步发展指明了方向。 教育信息化是衡量一个国家和地区教育发展水平的重要标志,实现教育现代化、创新教学模式、提高教育质量,迫切需要大力推进教育信息化。 1.2教育信息化发展的总体特征 当前,从全国基础教育信息化建设的发展进程来看,有以下一些基本趋势。 (1)基础教育信息化建设正从普及期走向整合期,如何将日益广泛存在的硬件设施、海量的数字化资源、各种有效的信息化教学模式整合和应用到广大一线教师的例常化教学行为中,推进信息化教学方式,并深刻培养学生的信息化学习方式,使得信息技术的教育教学应用向常规化方向发展。 (2)自2005年以来,信息技术与教育整合的有效性已清晰地演化成两个发展重点:一是高可用性的区域级信息化支撑基础平台/设施/环境;二是广大教师及学生群体的个体化的信息化素养的提升,伴随着信息化进程的加深,上述环节的作用正日益凸现。 (3)从信息技术和教育系统耦合的整体要素来看,支持教师的有效教学和促进教师的专业发展正成为深化信息技术有效应用的重要突破点,而打造在线

大数据平台架构~巨衫

1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球,成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前,大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段,数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据,我们可以获知事物背后的原因,优化生产/生活方式,预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设,省地税已经积累了丰富的数据资源,为下一步的优化业务、提升管理水平,奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势,大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“,说明税务数据和业务分析,需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”,说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示:

(此图要修改,北明) 数据源层:包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据; 数据接口层:是原始数据进入大数据库的入口,针对不同类型的数据,需要有针对性地开发接口,进行数据的缓冲、预处理等操作; 平台架构层:基于大数据系统存储各类数据,进行处理?; 分析工具层:提供各种数据分析工具,例如:建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具; 业务应用层:根据应用领域和业务需求,建立分析模型,使用分析工具,发现获知事物背后的原因,预知未来的发展趋势,提出优化业务的方法。例如,寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求,我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。

云平台建设思路

云平台 建设原则 1、标准化 当前云服务在整个信息产业中还不够成熟,相关的标准还没有完善。为保障方案的前瞻性,在设备选型上力求充分考虑对云服务相关标准的扩展支持能力,保证良好的先进性,以适应未来的信息产业化发展。 2、高可用 为保证数据业务网的核心业务的不中断运行,在网络整体设计和设备配置上都是按照双备份要求设计的。在网络连接上消除单点故障,提供关键设备的故障切换。关键设备之间的物理链路采用双路冗余连接,按照负载均衡方式或active-active方式工作。关键主机可采用双路网卡来增加可靠性。全冗余的方式使系统达到电信级可靠性。要求网络具有设备/链中故障毫秒的保护倒换能力。 具有良好扩展性,网络建设完毕并网后应可以进行大规模改造、服务器集群、软件功能模块应可以不断扩展。 良好的易用性。简化系统结构,降低维护量。对突发数据的吸附,缓解端口拥塞压力,能保证业务的流畅性等。 3、增强二级网络 云平台下,虚拟机迁移与集群式两种典型的应用模型,这两种模型均需要二层网络支持。随着云计算资源池的不断扩大,二层网络的范围正在逐步扩大,甚至扩展到多个数据中心内,大规模部署二层网络则带来一个必然的问题就是二层环路问题。采用传统的STP+VRRP技术部署二层网络时会带来部署复杂、链路利用率低、网络收敛时间慢等诸多问题,因此网络方案的设计需要重点考虑增强二级网络技术(如IRF/VSS、TRILL等)的应用,以解决传统技术带来的问题。 4、虚拟化 虚拟资源池化是网络发展的重要趋势,将可以大大提高资源利用率,降低运营成本。 应有效开展服务器、存储的虚拟资源池技术建设,网络设备的虚拟化也应进行设计实现。 服务器、存储器、网络及安全设备应具备虚拟化功能。

大数据平台构思方案

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

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。

XXX云平台规划方案

目录 1方案整体规划 1.1整体拓扑 方案划分为五个功能区: 线路接入区:包含互联网线路,市局、各委办局、采集点等专线接入 网络纵深防御区:包含各种网络安全、审计设备,符合等保3级规范要求

核心交换区:包含万兆核心交换集群及汇聚交换设备 网管、客服区:包含网管平台及客户终端 计算、存储区:包含云计算机平台和分布式存储系统。 1.2设计依据 传统计算中心观念是根据功能需求的变化实现对应的硬件功能盒子堆砌而构建的,这非常类似于传统软件开发的组件堆砌,被已经证明为是一种较低效率的资源调用方式,而如果能够将整个网络的构建看成是由封装完好、相互耦合松散、但能够被标准化和统一调度的“服务”组成,那么业务层面的变更、物理资源的复用都将是轻而易举的事情。因此提出支撑业务运行的底层基础设施也应当向“面向服务”的设计思想转变,构造“面向服务的数据中心”(ServiceOrientedDataCenterSODC)。 具体而言SODC,应形成这样的资源调用方式:底层资源对于上层应用就像由服务构成的“资源池”,需要什么服务就自动的会由网络调用相关物理资源来实现,管理员和业务用户不需要或几乎可以看不见物理设备的相互架构关系以及具体存在方式。SODC的框架原型如下所示: 在图中,隔在基础架构和用户之间的“交互服务层”实现了向上提供服务、向下屏蔽复杂的物理结构的作用,使得网络使用者看到的网络不是由复杂的基础物理功能实体构成的,而是一个个智能服务——安全服务、移动服务、计算弹性服务、分布式存储服务等,至于这些服务是由哪些实际存在的物理资源所提供,管理员和上层业务都无需关心,交互服务层解决了一切资源的调度和高效复用问题。 SODC构成的数据中心IT架构必将是整个数据中心未来发展的趋势,虽然实现真正理想的SODC融合的架构将是一个长期的历程,但在向该融合框架迈进的每一步实际上都将会形成对网络灵活性、网络维护、资源利用效率、投资效益等方面的巨大改

技术向如何设计企业级大数据分析平台

技术向:如何设计企业级大数据分析平台? 传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库,在面临“大数据”分析瓶颈,甚至实时数据分析的挑战时,在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点,意在抛砖引玉。 突破设计原则 建设企业的大数据管理平台(Big Data Management Platform),第一个面临的挑战来自历史数据结构,以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心,不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表,或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上,我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储,这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all,新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式: 文档数据库:数据结构是类JSON,可以使用嵌入(Embed)或文档引用(Reference)的方式来为两个不同的文档对象建立关系;

列簇数据库:基于查询进行设计,有宽行(Wild Rows)和窄行(Skinny Rows)的设计决策; 索引数据库:基于搜索进行设计,在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理(Analysis)。 搜索和查询的区别在于,对返回内容的排序,搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上,而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。 数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上,要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入,要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入,但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈,后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。 在数据的价值和使用上,其实也存在着二八原则: 20%的数据发挥着80%的业务价值; 80%的数据请求只针对20%的数据。 目前来看,不管是数据存储处理、分析还是挖掘,最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库,比如报表、联机分析等工具;另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。 企业大数据平台建设的二八原则是,将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析;而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上,供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工

大数据中心建设方案a

工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案

1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等 提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分,一 是产品环境适应性测试评价服务,一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服 务是大数据的主要数据来源和基础,大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和 增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、 风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据 ISO 17025 相关要求开展。测试评价服务涉及 2 个 自有实验室、8 个自有户外试验场和超过 20 个合作户外试验场。见图 1 广 州 显 微 分 析 实 广 州 腐 蚀 分 析 实 广 州 花 都 户 外 试 海 南 琼 海 户 外 试 新 疆 吐 鲁 番 户 外 内 蒙 海 拉 尔 户 外 西 藏 拉 萨 户 外 试 武 汉 户 外 试 验 场 西 沙 户 外 试 验 场 沙 特 吉 达 户 外 试 海 南 三 亚 户 外 试 山 东 青 岛 户 外 试 美 国 凤 凰 城 试 验 美 国 弗 罗 里 达 试 其 它 合 作 试 验 场 验 室 验 室 验 场 验 场 试 验 试 验 验 场 验 场 验 场 验 场 场 验 场 场 场 图 1 环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务,基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关 信息,利用数据分析技术,针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务,包括 但不限于: (1)产品环境适应性基础数据提供; (2)产品环境适应性调研分析报告; (3)产品环境适应性分析预测; (4)产品环境适应性技术规范制定;

兖矿集团大数据平台建设

兖矿集团大数据平台建设 完成单位:兖矿集团有限公司 兖州煤业股份有限公司 兖矿集团信息化中心 西安兖矿科技研发设计有限公司 一、项目承担单位基本情况 兖矿集团是以煤炭、煤化工、电解铝及机电成套装备制造、金融投资等为主业的省属国有企业。兖州矿区开发建设始于1966年,1976年7月成立兖州矿务局,1996年3月整体改制为国有独资公司,1999年5月成立兖矿集团。 二、大数据平台建设背景 近年来,兖矿集团作为传统能源企业必须对企业管理方式、运营方式、发展方式、业务流程进行颠覆性创新。企业的战略转型,信息化是重要支撑,加强企业管控必须有可靠的内、外部数据支持,因此在集团层面进行数据整合、统一数据标准成为迫切的需求。 三、大数据平台建设基本情况 (一)项目建设思路及目标 兖矿集团大数据平台建设,以兖矿集团改建国有投资公司

战略发展规划为指导,首先对兖矿集团信息化进行高阶诊断及业务流程优化,针对集团公司在计划、财务、投资等业务管理领域的信息化建设现状进行诊断分析。 然后根据信息化建设高阶诊断结果,列出兖矿集团信息化建设与业务流程优化问题清单。依据问题清单对集团各业务部门流程进行优化,在此基础上,建设大数据软件平台,利用大数据技术对重点流程进行分析,为兖矿集团公司改革提供支持。 (二)项目建设主要内容 矿集团信息化经过多年的发展,各业务应用系统已经基本建设完成,具备了良好的数据基础。针对数据没有整合,业务流程没有优化这些需求,兖矿集团大数据平台的实施主要按照信息化高阶诊断与业务流程优化、大数据软件平台实施两大部分内容开展。 1、信息化高阶诊断与业务流程优化 通过信息化高阶诊断旨在发现现有信息化管控模式、业务能力是否能够支撑集团公司战略转型,存在哪些问题,并提出整改方案。 诊断过程主要按照现状调研、问题诊断、领先实践对比分析、提出改进方案、对改进方案进行优先级排序五个步骤进行。 现状调研以现场访谈与问卷调查为主,对18个集团总部部

云平台建设方案简介

云平台建设方案简介 2015年11月

目录

云平台总体设计 总体设计方案 设计原则 ?先进性 云中心的建设采用业界主流的云计算理念,广泛采用虚拟化、分布式存储、分布式计算等先进技术与应用模式,并与银行具体业务相结合,确保先进技术与模式应用的有效与适用。 ?可扩展性 云中心的计算、存储、网络等基础资源需要根据业务应用工作负荷的需求进行伸缩。在系统进行容量扩展时,只需增加相应数量的硬件设备,并在其上部署、配置相应的资源调度管理软件和业务应用软件,即可实现系统扩展。 ?成熟性 云中心建设,要考虑采用成熟各种技术手段,实现各种功能,保证云计算中心的良好运行,满足业务需要。 ?开放性与兼容性 云平台采用开放性架构体系,能够兼容业界通用的设备及主流的操作系统、虚拟化软件、应用程序,从而使得云平台大大降低开发、运营、维护等成本。 ?可靠性 云平台需提供可靠的计算、存储、网络等资源。系统需要在硬件、网络、软件等方面考虑适当冗余,避免单点故障,保证云平台的可靠运行。 ?安全性 云平台根据业务需求与多个网络分别连接,必须防范网络入侵攻击、病毒感染;同时,云平台资源共享给不同的系统使用,必须保证它们之间不会发生数据泄漏。因此,云平台应该在各个层面进行完善的安全防护,确保信息的安全和私密性。 ?多业务性 云平台在最初的规划设计中,充分考虑了需要支撑多用户、多业务的特征,保证基础资源在不同的应用和用户间根据需求自动动态调度的同时,使得不同的业务能够彼此隔离,保证多种业务的同时良好运行。 ?自主可控 云平台建设在产品选型中,优先选择自主可控的软硬件产品,一方面保证整个云计算中心的安全,另一方面也能够促进本地信息化产业链的发展。 支撑平台技术架构设计 图支撑平台技术架构 支撑平台总体技术架构设计如上,整个架构从下往上包括云计算基础设施层、云计算平台资源层、云计算业务数据层、云计算管理层和云计算服务层。其中: ?云计算基础设施层:主要包括云计算中心的物理机房环境; ?云计算平台资源层:在云计算中心安全的物理环境基础上,采用虚拟化、分布 式存储等云计算技术,实现服务器、网络、存储的虚拟化,构建计算资源池、 存储资源池和网络资源池,实现基础设施即服务。

大数据平台建设方案设计

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。 大数据平台整合社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处、监测管、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与服务能,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、用数据决策、用数据创新,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监测分析,实现企业信用社会化监督,建规范化共建共享投资项目管体系,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,促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管规范,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、梳各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录,建 信息资源交换管标准体系,在业务可性的基础上,实现数据信息共享,推进信息公开,建跨部门跨领域经济形势分析制。 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 经济持续健康发展。

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。

车联网大数据平台架构设计

车联网大数据平台架构设计-软硬件选型 1.软件选型建议 数据传输 处理并发链接的传统方式为:为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。这种方式的好处在于代码简单明了,逻辑清晰。而由于操作系统的限制,每台服务器可以处理的线程数是有限的,因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。随着线程数变大,系统处理延时逐渐变大。此外,当某链接中没有数据传输时,线程不会被释放,浪费系统资源。为解决上述问题,可使用基于NIO的技术。 Netty Netty是当下最为流行的Java NIO框架。Netty框架中使用了两组线程:selectors与workers。其中Selectors专门负责client端(列车车载设备)链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。针对某链接的数据传输请求,相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。处理结束后,worker自动将状态置回‘空闲’以便再次被调用。两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。另外,netty内置了大量worker 功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包,二进制转消息等复杂问题。 IBM MessageSight MessageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。其极限处理能力可达百万client并发,每秒可进行千万次消息处理。 数据预处理 流式数据处理 对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析,因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。值得注意的是,数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中,即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。 Storm Storm是被应用最为广泛的开源产品中,其允许用户自定义数据处理的工作流(Storm术语为Topology),并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。用户可使用任意变成语言定义工作流。 IBM Streams IBM的Streams产品是目前市面上性能最可靠的流式数据处理工具。不同于其他基于Java 的开源项目,Streams是用C++开发的,性能也远远高于其他流式数据处理的工具。另外IBM 还提供了各种数据处理算法插件,包括:曲线拟合、傅立叶变换、GPS距离等。 数据推送 为了实现推送技术,传统的技术是采用‘请求-响应式’轮询策略。轮询是在特定的的时间间隔(如每1秒),由浏览器对服务器发出请求,然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点,即浏览器需要不断的向服务器发出请求,然而HTTP request 的header是非常长的,里面包含的数据可能只是一个很小的值,这样会占用很多的带宽和服务器资源。

互联网+大数据中心机房建设方案

数据中心机房建设方案

目录 第一章概述 (5) 1.1机房建设需求概况 (5) 1.2引用标准 (5) 第二章机房装修 (6) 2.1设计内容 (6) 2.2顶棚装修工程 (6) 2.2.1净空 (6) 2.2.2天花材料 (7) 2.3地面装修工程 (7) 2.3.1各功能区地面装修要求 (7) 2.3.2活动地板的选用 (7) 2.3.3活动地板的安装 (8) 2.4墙面装修工程 (8) 2.5隔断工程 (8) 2.6门窗工程 (8) 第三章机房配电系统 (9) 3.1电源方案 (9) 3.2系统实施 (10) 3.3配电线路 (10) 3.4配电设备及材料 (10) 3.4.1 UPS设备 (10) 3.4.2 配电柜及开关 (10) 3.4.3 插座 (11) 3.4.4 配电线缆 (11) 3.4.5 线路敷设 (12) 3.5照明系统 (12) 3.5.1 市电照明系统 (12) 3.5.2 应急照明系统 (13)

第四章机房防雷接地系统 (13) 4.1概述 (13) 4.2雷电入侵电器设备的形式 (13) 4.3影响计算机系统的是感应雷 (14) 4.4防雷措施 (14) 4.4.1 机房接地系统 (14) 4.4.2 机房等电位连接 (15) 第五章机房空调系统 (16) 5.1机房空调 (16) 5.1.1设计思路 (16) 5.1.2空调配置 (17) 5.1.3送风方式 (17) 5.1.4设备安装 (18) 5.2新风系统 (18) 5.3排烟系统 (18) 5.3.1设计思路 (18) 5.3.2 产品特点 (19) 第六章综合布线系统 (19) 6.1概述 (19) 6.2布线系统技术方案 (20) 6.2.1机房布线系统建设内容 (20) 6.2.2产品选用 (20) 6.2.3机房布线实施 (20) 6.2.4系统组成 (20) 6.2.5工作区子系统设计 (21) 6.2.6水平子系统设计 (21) 6.2.7管理子系统设计 (21) 6.2.8线缆路由 (22) 第七章机房监控系统 (22)

常见的大数据平台架构设计思路【最新版】

常见的大数据平台架构设计思路 近年来,随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展,越来越多的企业都意识到了数据存在的价值,将数据作为自身宝贵的资产进行管理,利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失,会导致业务层难以直接利用大数据大数据,大数据和业务产生了巨大的鸿沟,这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题,本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。 本文主要包括以下几个章节: 本文第一部分介绍一下大数据基础组件和相关知识。第二部分会介绍lambda架构和kappa架构。第三部分会介绍lambda和kappa架构模式下的一般大数据架构第四部分介绍裸露的数据架构体系下数据端到端难点以及痛点。第五部分介绍优秀的大数据架构整体设计从第五部分以后都是在介绍通过各种数据平台和组件将这些大数据组件结合起来打造一套高效、易用的数据平台来提高业务系统效能,让业务开发不在畏惧复杂的数据开发组件,无需关注底层实现,

只需要会使用SQL就可以完成一站式开发,完成数据回流,让大数据不再是数据工程师才有的技能。 一、大数据技术栈 大数据整体流程涉及很多模块,每一个模块都比较复杂,下图列出这些模块和组件以及他们的功能特性,后续会有专题去详细介绍相关模块领域知识,例如数据采集、数据传输、实时计算、离线计算、大数据储存等相关模块。 二、lambda架构和kappa架构 目前基本上所有的大数据架构都是基于lambda和kappa 架构,不同公司在这两个架构模式上设计出符合该公司的数据体系架构。lambda 架构使开发人员能够构建大规模分布式数据处理系统。它具有很好的灵活性和可扩展性,也对硬件故障和人为失误有很好的容错性,关于lambda架构可以在网上搜到很多相关文章。而kappa架构解决了lambda架构存在的两套数据加工体系,从而带来的各种成本问题,这也是目前流批一体化研究方向,很多企业已经开始使用这种更为先进的架构。 Lambda架构

云平台建设方案

云平台 云平台建设原则 1、标准化 当前云服务在整个信息产业中还不够成熟,相关的标准还没有完善。为保障方案的前瞻性,在设备选型上力求充分考虑对云服务相关标准的扩展支持能力,保证良好的先进性,以适应未来的信息产业化发展。 2、高可用 为保证数据业务网的核心业务的不中断运行,在网络整体设计与设备配置上都就是按照双备份要求设计的。在网络连接上消除单点故障,提供关键设备的故障切换。关键设备之间的物理链路采用双路冗余连接,按照负载均衡方式或active-active方式工作。关键主机可采用双路网卡来增加可靠性。全冗余的方式使系统达到电信级可靠性。要求网络具有设备/链中故障毫秒的保护倒换能力。 具有良好扩展性,网络建设完毕并网后应可以进行大规模改造、服务器集群、软件功能模块应可以不断扩展。 良好的易用性。简化系统结构,降低维护量。对突发数据的吸附,缓解端口拥塞压力,能保证业务的流畅性等。 3、增强二级网络 云平台下,虚拟机迁移与集群式两种典型的应用模型,这两种模型均需要二层网络支持。随着云计算资源池的不断扩大,二层网络的范围正在逐步扩大,甚至扩展到多个数据中心内,大规模部署二层网络则带来一个必然的问题就就是二层环路问题。采用传统的STP+VRRP技术部署二层网络时会带来部署复杂、链路利用率低、网络收敛时间慢等诸多问题,因此网络方案的设计需要重点考虑增强二级网络技术(如IRF/VSS、TRILL等)的应用,以解决传统技术带来的问题。 4、虚拟化 虚拟资源池化就是网络发展的重要趋势,将可以大大提高资源利用率,降低运营成本。应有效开展服务器、存储的虚拟资源池技术建设,网络设备的虚拟化也应进行设计实现。服务器、存储器、网络及安全设备应具备虚拟化功能。

大数据平台方案设计

项目技术方案 大数据平台方案设计 1.1需求分析 1.1.1采购范围与基本要求 建设XX高新区开发区智慧园区的人口库(12万居民)、法人库(1200家企业)、地理信息库(已建设区域35平方公里的3维电子地图、未建设区域80平方公里的航拍电子地图)、视频库(1000个摄像点)、大数据处理平台、数据管理服务平台。 1.1.2建设内容要求 1.1. 2.1人口库 人口库的基本信息以公安部门户籍和暂住人口信息为基础,整合人社、计生、民政、教育等多个部门信息资源,建设统一规范的人口库和人口信息服务平台。 (1)人口库的内容目录

数据库层:能够安全存储人口库的内容目录中列出的信息内容,对居民、企业、政府提供安全的人口信息服务,为人口大数据分析提供基本数据源。 应用支撑层:包括门户框架、数据库维护、报表组件、数据挖掘等,用于为应用层提供应用支撑。数据挖掘提供常见的数据分析/挖掘工具、通用算法,利用大数据平台的计算能力进行分析,对人口库数据进行数据挖掘与发现,提供有价值的分析结果。 应用层:包括人口信息服务、人口专题分析、公共服务等。 1.1. 2.2法人库 法人库以工商部门的企业信息为基础,整合各参建部门系统中的法人信息,如机构代码、机构名称、机构类型、经济行业、业务经营范围、机构地址、法定代表人等字段信息,建成标识统一、结构科学、查询快捷、动态管理的法人信息库。制定与交换平台对应的相关标准、制度和规范管理体系,实现工商局、地税局、国税局、质量技术监督局等法人数据相关业务部门之间的网络互联和业务数据的实时交换与应用。 (1)法人库的内容目录

数据库层:能够安全存储法人库的内容目录中列出的信息内容,对居民、企业、政府提供安全的法人信息服务,为法人大数据分析提供基本数据源。 应用支撑层:包括门户框架、数据库维护、统计与报表组件、数据挖掘等,用于为应用层提供应用支撑。数据挖掘提供常见的数据分析/挖掘工具、通用算法,利用大数据平台的计算能力进行分析,对法人库数据进行数据挖掘与发现,提供有价值的分析结果。 应用层:包括法人信息服务、法人专题分析、公共服务等。 1.1. 2.3地理信息库 以国土资源部空间地理数据框架作为基础,采用分布式存储并行计算的技术思路统一搭建地理信息库,再与智慧园区建设涉及的各类专题图层进行融合、关联,实现统一共享,逐渐形成XX高新区权威、丰富的地理信息数据库。要求根据不同信息资源类别,提供数据库表结构设计。 地理信息库维护文件主要提供地图基本操作、地图测量、图层控制、空间分析等信息服务功能。 地理信息库配置一套高性能GIS工具软件,基于高性能云GIS平台搭建,实现空间数据的统一管理,完成空间数据检查、转换、入库、管理、制图显示、服务发布等一系列空间数据分析处理功能。 (1)地理信息库的内容目录

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。

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