容器化大数据云平台技术架构

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。

云计算资源池平台架构设计

云计算资源池平台架构设计

目录 第1章云平台总体架构设计 (4) 第2章资源池总体设计 (5) 2.1 X86计算资源池设计 (6) 2.1.1 计算资源池设计 (6) 2.1.2 资源池主机容量规划设计 (8) 2.1.3 高可用保障 (9) 2.1.4 性能状态监控 (12) 2.2 PowerVM计算资源池设计 (14) 2.2.1 IBM Power小型机虚拟化技术介绍 (14) 2.2.2 H3Cloud云平台支持Power小型机虚拟化 (16) 2.2.3 示例 (18) 2.3物理服务器计算资源池设计 (19) 2.4网络资源池设计 (20) 2.4.1 网络虚拟化 (20) 2.4.2 网络功能虚拟化 (34) 2.4.3 安全虚拟化 (36) 2.5存储资源池设计 (37) 2.5.1 分布式存储技术方案 (37) 2.6资源安全设计 (46) 2.6.1安全体系 (46) 2.6.2 架构安全 (47) 2.6.3 云安全 (52) 2.6.4 安全管理 (59)

2.6.5 防病毒 (62)

第1章云平台总体架构设计 基于当前IT基础架构的现状，未来云平台架构必将朝着开放、融合的方向演进，因此，云平台建议采用开放架构的产品。目前，越来越多的云服务提供商开始引入Openstack，并投入大量的人力研发自己的openstack版本，如VMware、华三等，各厂商基于Openstack架构的云平台其逻辑架构都基本相同，具体参考如下： 图2-1：云平台逻辑架构图 从上面的云平台的逻辑架构图中可以看出，云平台大概分为三层，即物理资源池、虚拟抽象层、云服务层。 1、物理资源层 物理层包括运行云所需的云数据中心机房运行环境，以及计算、存储、网络、安全等设备。 2、虚拟抽象层 资源抽象与控制层通过虚拟化技术，负责对底层硬件资源进行抽象，对底层硬件故障进行屏蔽，统一调度计算、存储、网络、安全资源池。 3、云服务层 云服务层是通过云平台Portal提供IAAS服务的逻辑层，用户可以按需申请

数据云管理平台运营方案架构_v1.0

数据云管理平台运营方案架构

目录 第一章运营思路和流程 (3) 一、总体思路 (3) 二、流程 (3) 第二章运营动作分解 (4) 一、项目背景 (4) 二、战略层面 (4) 三、平台定位 (4) 四、产品定位 (5) 五、盈利模式 (6) 六、运营思路 (7) 七、组织机构 (7) 八、战术部署 (8) 九、运营实战 (8) 十、投入产出 (8) 十一、总结纠偏 (9) 第三章八个关键问题 (10) 一、关于运营战略的思考 (10) 二、关于运营岗位职责划分的思考 (11) 三、关于企业分层分类的思考 (11) 四、关于线下、线上营销商业模式的思考 (12) 五、关于用户活跃度的思考 (12) 六、关于运营阶段总结分析、过程数据、知识留存等等 (13) 七、关于换个角度的思考？ (13) 八、关于平台运营内部各方合作保障的思考 (14)

第一章运营思路和流程 一、总体思路 ●总体思路：“有目的、有计划、有方案、有执行、有奖惩”。 ●运营策略：群策群力，联合品牌部、人事部等进行策划。二、流程

第二章运营动作分解 一、项目背景 ●背景 ?当前银行对公业务发展概述 ?对公业务面临哪些急需解决的问题 ?企业客户需要银行提供哪些服务。 ●市场分析 ?当前类似需求如何解决？如何落地？ ?新的方案规划能给公司带来哪些收益？ ◆市场？品牌？客户粘性？ ●我们的平台/产品/方案/能给客户解决什么问题？带来什么收益？二、战略层面 ●行业发展趋势 ●平台战略定位：出于企业发展？市场营销？品牌？融资？同业竞 争？人才挖掘？效率提升？ ●引入大型合作银行（总行层面参股） ?银、校、企结合，进一步扩大影响力 三、平台定位 ●平台最核心的竞争力？

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。

云计算和大数据基础知识12296

精心整理 云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 二、 三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系 在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理 云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;

而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费 按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。 四、云计算按运营模式分类 1、公有云 公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。 烦。B 2 3 五、 六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。 图2传统IT基础架构 这种部署模式主要存在的问题有以下两点： 硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。 整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。

游客大数据云分析平台

游客大数据云分析平台Word文档-可编辑 XXX科技服务有限公司 二O一七年八月

目录 第一章项目背景及需求分析 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2项目需求分析 (9) 1.3项目工作计划与措施 (15) 第二章平台建设方案 (21) 2.1建设原理 (21) 2.2平台总体架构 (23) 第三章平台技术支持 (30) 3.1平台技术架构 (30) 3.2平台拓扑结构 (32) 3.3平台关键流程 (32) 第四章大数据解决方案 (36) 4.1数据来源 (36) 4.2研究方案 (38) 4.3数据接口服务 (46) 第五章大数据分析报告 (61) 5.1XX旅游市场概述 (61) 5.2来X游客数据分析报告 (88) 5.3大数据可视化分析 (98) 5.4分析报告的目标和意义 (103) 第六章平台安全方案 (106) 6.1安全方案原则 (106) 6.2安全方案设计 (107)

6.3应用安全 (112) 6.4管理安全 (113) 6.5数据安全 (114)

第一章项目背景及需求分析 1.1项目背景 1.1.1智慧旅游及散客时代来临是本项目启动的必然基础 目前，许多地方都在开展智慧旅游建设，并取得了很好的效果。基于地方智慧城市和智慧旅游建设的实践和推进旅游业发展成为现代服务业的目标，国家旅游局对“智慧旅游”试点工作进行了部署，2016年又正式确定江苏镇江的“国家智慧旅游服务中心”。我国正在积极推进有条件的城市开展智慧旅游试点工作。此外还将在认真总结一些成功数字景区经验的基础上，逐步提高精品旅游景区的数字化水平；鼓励旅游酒店、旅游车船公司、旅游购物公司在信息化建设方面大胆探索，不断提高对旅客服务的智能化水平，从而推动国内旅游者在中国大地上实现“智慧旅游”。 2016年7月15日，国家旅游局局长邵琪伟正式提出，旅游业要落实国务院关于加快发展旅游业的战略部署，走在我国现代服务业信息化进程的前沿，争取用10年时间，在我国初步实现“智慧旅游”。 从社会的现代化进程看，技术变革特别是信息技术的飞速发展正在对人们的生产生活产生深刻影响。2010年，我国移动电话用户达到8.59亿户，其中3G移动电话用户达到4705万户；互联网上网人数4.57亿人，成为世界上互联网使用人数最多的国家。未来随着每秒数据传输速度达到2.5G的超高速网络的建设和普及，人民的生产生活方式还将有更深刻变革。 旅游活动作为人们生活方式的延伸，旅游业作为服务业的龙头产业，必然会因为信息技术发生革命性的变化而变革。此外，随着生产生活的发展，在线旅游、邮轮游艇旅游、房车旅游、自驾车旅游等新的旅游方式正在快速

简述东方电子云架构群控大数据平台的实现

简述东方电子云架构群控大数据平台的实现 摘要介绍东方智能控制有限公司为了落实国家和公司关于大数据和云计算方面的指导精神，根据公司实际和市场需求，建立和开发的基于云架构的群控系统大数据平台。包括该平台的架构设计、采用的技术框架和技术实现，也介绍了如何把云平台从理论到实践的关键技术探索。 关键词云技术；大数据；IMU 前言 随着人民生活水平不断提高，人们对办公环境和居住环境的舒适性、美观性要求越来越高。在新建和改建的商用民用建筑中，越来越多的业主要求设计中央空调。中央空调在为人民营造舒适气候环境同时，也带来了越来越严重的能耗问题。统计可知，目前楼宇建筑中，制冷制热能耗可占楼宇总能耗的40%。 在空调系统中，能耗主要是机房内的冷热源主机电耗和配套水泵、风机电耗。为了提高空调系统总体效率，人们开发了许多实现不同控制策略的群控系统，协调空调机房设备运行，最大限度实现机房系统节能运行。 但是，由于空调机房分布地域范围广泛，使用环境千差万别，而群控产品生产厂家缺乏有效的远程监控手段。导致无法对群控实际运行效果进行跟踪研究，在客户遇到问题后不能及时提供支持。 在最近几年，一些群控厂家也提出了多种多样的群控远程监控方案，但是受限于资金和技术能力，这些群控方案要么投资巨大，要么接入费用高，实用效果不明显，而且由于不能在后期持续有效管理和数据挖掘，这些系统最后要么消失，要么发展成华而不实的展览品。 面对目前的需求，结合长期的冷热源系统群控实践经验和强大的软件开发能力，我们在2014年提出了基于云计算模型的群控系统大数据平台方案，并进行了积极有效的实践。 本文对群控系统大数据平台方案及采用的核心技术做一个简单的介绍。 1 机房群控系统介绍 图1 空调系统图 民用和商用建筑中，中央空调设备种类繁多，但基本形式类似。主要由空调用户、空调末端设备、输送管道以及冷热源系统组成。其中，作为中央空调系统的核心，冷热源系统（机房）具有决定整个空调系统运行状态的关键作用，同时，冷热源系统也是整个中央空调系统的关键能耗部分。

大数据平台技术框架选型

大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会

云平台下的运维体系建设工作内容

云平台下的运维体系建设工作容 一、系统运维 系统运维负责IDC、网络、CDN和基础服务的建设（LVS、NTP、DNS）；负责资产管理，服务器选型、交付和维修。详细的工作职责如下： IDC数据中心建设 收集业务需求，预估未来数据中心的发展规模，从骨干网的分布，数据中心建筑，以及Internet接入、网络攻击防御能力、扩容能力、空间预留、外接专线能力、现场服务支撑能力等方面评估选型数据中心。负责数据中心的建设、现场维护工作。

网络建设 设计及规划生产网络架构，这里面包括：数据中心网络架构、传输网架构、CDN网络架构等，以及网络调优等日常运维工作。 LVS负载均衡和SNAT建设 LVS是整个站点架构中的流量入口，根据网络规模和业务需求，构建负载均衡集群；完成网络与业务服务器的衔接，提供高性能、高可用的负载调度能力，以及统一的网络层防攻击 能力；SNAT集中提供数据中心的公网访问服务，通过集群化部署，保证出网服务的高性能与高可用。 CDN规划和建设 CDN工作划分为第三方和自建两部分。建立第三方CDN的选型和调度控制；根据业务发展趋势，规划CDN新节点建设布局；完善CDN业务及监控，保障CDN系统稳定、高效运行；分析业务加速频道的文件特性和数量，制定最优的加速策略和资源匹配；负责用户劫持等CDN日常故障排查工作。 服务器选型、交付和维护 负责服务器的测试选型，包含服务器整机、部件的基础性测试

和业务测试，降低整机功率，提升机架部署密度等。结合对公司业务的了解，推广新硬件、新方案减少业务的服务器投入规模。负责服务器硬件故障的诊断定位，服务器硬件监控、健康检查工具的开发和维护。 OS、核选型和OS相关维护工作 责整体平台的OS选型、定制和核优化，以及Patch的更新和部版本发布；建立基础的YUM包管理和分发中心，提供常用包版本库；跟进日常各类OS相关故障；针对不同的业务类型，提供定向的优化支持。 资产管理 记录和管理运维相关的基础物理信息，包括数据中心、网络、机柜、服务器、ACL、IP等各种资源信息，制定有效的流程，确保信息的准确性；开放API接口，为自动化运维提供数据支持。 基础服务建设 业务对DNS、NTP、SYSLOG等基础服务的依赖非常高，需要设计高可用架构避免单点，提供稳定的基础服务。 二、应用运维 应用运维负责线上服务的变更、服务状态监控、服务容灾和数据

大数据 技术架构解析

大数据技术架构解析 作者：匿名出处：论坛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

4)数据的分析

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

教您怎样鉴别粮食酒和酒精酒

教您怎样鉴别粮食酒和酒精酒 近十几年来，我国白酒市场低档白酒中，酒精酒占有了统治地位。消费者都知道粮食酒好，但酒精酒与粮食酒怎样区别，95%以上的消费者都不会鉴别。如果消费者都能掌握一些白酒知识，那么我国的假酒中毒事件也就不会发生了。 为了您的健康，教您几招怎样鉴别粮食酒与酒精酒。 第一招；从白酒的执行标准上判断粮食酒与酒精酒。 我国白酒执行标准： GB\T10781-2006是固态法白酒的执行标准，是采用纯粹粮食为原料，用曲经固态发酵生产的酒，也就是老百姓常说的好酒。 GB\T20822-2007是固液结合法白酒的执行标准。即白酒中有一部分是酒精酒，一部分是粮食酒。规模较大，规范一点的地方酒厂基本上都是执行这个标准。

GB\T20821-2007是纯酒精酒的执行标准。 行业内称，新标准是强制性规范，能帮助消费者辨别不同工艺的白酒，避免大量生产勾兑酒的中小酒厂以劣充优。20世纪80年代以后，相当多的一些白酒小企业开发、推广了以食用酒精为基本原料勾兑的新工艺白酒，成本低、周期短，香气、滋味和口感远赶不上传统工艺白酒，但普通消费者仅凭感官难以判定。 今后，消费者可以从执行标准上判断出您所喝的酒是粮食酒，还是酒精酒。如果您发现酒的执行标准是粮食酒的执行标准，而瓶中的装的却是酒精酒，您就可以以侵犯消费者知情权起诉厂家。 第二招；把酒瓶倒过来摇晃，观察酒花变化，酒花密集且消失缓慢的是优质酒，酒花少消失较快的则为劣质酒。 一些酒厂，高档酒及中档酒都是固态法粮食酒，低档酒却是酒精酒。消费者不妨试一试。 第三招；酒瓶打开以后，把酒倒在手中，用两手搓热，放在鼻子底下闻，酒发出清香的是优质酒，发甜的是中档酒，发苦臭等异杂味的是劣质酒。喝时，固态法白酒如我们用农家肥种的菜，香味浓。酒精酒，如我们用化肥种菜，香味淡。根据我国颁布的《纯粮固态发酵白酒审定规则》，固态法粮食白酒，是采用纯粹粮食为原料，用曲经固态发酵生产的酒。

基于云技术的电子政务云平台体系架构

基于云技术的电子政务云平台体系架构 问题的提出 随着我国政府向公共服务型政府的转型，政府对民生问题的重视不断加强，电子政务是重要抓手。国家发改委发布的《关于加强和完善国家电子政务工程建设管理的意见》中特别指出要"推进新技术在电子政务项目中的应用。鼓励在电子政务项目中采用物联网、云计算、大数据、下一代互联网、绿色节能、模拟仿真等新技术，推动新技术在电子政务项目建设中的广泛应用"，并且强调要保障电子政务项目安全可控。 电子政务云(E-government cloud)是属于政府云，结合了云计算技术的特点，对政府管理和服务职能进行精简、优化、整合，并通过信息化手段在政务上实现各种业务流程办理和职能服务，为政府各级部门提供可靠的基础IT服务平台。电子政务云通过统一标准不仅有利于各个政务云之间的互连互通，避免产生“信息孤岛”，也有利于避免重复建设，节约建设资金。 而我国电子政务战略计划的实施是一项非常复杂的系统工程，如何基于国内现有的信息基础设施和各级政府部门、机关所建立的本单位电子政务系统，利用先进的信息技术，在这些异构、功能单一、互通互联互操作性差的系统基础之上建立起高效、安全、稳定、可靠的统一电子政务系统就成为我国电子政务云发展所必须解决的关键。 基于此，安徽商网提出了一种基于云技术的层次化电子政务平台体系结构，通过构建性能良好、功能完善的电子政务云平台来解决这一问题。 平台体系结构 电子政务的建设是一个动态过程，在这个过程中不断有新技术和新产品出现。云计算技术与电子政务相结合，就是一种电子政务建设新模式。基于云技术，

安徽商网提出了一种层次化的电子政务云平台体系结构(如图所示)。 上文所提出的电子政务云平台由以下三个部分组成： 1、基础设施层（IaaS） 以虚拟服务器的方式向政府部门交付IaaS服务，它的技术实现本质是在云操作系统层将下层的云基础资源以虚拟机的方式进行组织，其中的关键技术包括服务器虚拟化及相关的资源管理技术。服务器虚拟化能够将一台物理服务器虚拟成多台虚拟服务器，供多个用户同时使用，并通过对虚拟化服务器进行隔离封装来保证其安全性。 2、平台支撑层（PaaS） PaaS服务是为政府部门提供应用软件的开发、测试、部署和运行环境的服务。这里的“环境”即包括那些用于直接承载应用软件的运行平台（例如应用服务器），又包括支撑软件运行的辅助系统软件。支撑PaaS服务的技术主要是与分布式系统相关的关键技术。 3、应用软件层（SaaS）

_智慧警务_大数据时代的警务模式_张兆端

“智慧警务”：大数据时代的警务模式 张兆端 摘要“智慧警务”是以互联网、物联网、云计算、智能引擎、视频技术、数据挖掘、知识管理等为技术支撑，以公安信息化为核心，通过互联化、物联化、智能化的方式，促进公安系统各个 功能模块高度集成、协调运作，实现警务信息“强度整合、高度共享、深度应用”之目标的警务发展 新理念和新模式。它标志着公安信息化正在走向数字化、网络化、智能化的高度融合———智慧化。 “智慧警务”运用先进信息技术手段，全面感测、分析、整合警务运行中的各项关键信息，通过对社 会各个方面各个层次的公安需求做出明确、快速、高效、灵活的智能响应，为公安工作提供高效的警 务管理手段和拓展便民服务的新空间。 关键词警务机制“智慧警务”大数据时代 二十世纪九十年代以来，信息技术日新月异，信息产业持续发展，信息网络广泛普及，信息化成为全球经济社会发展的显著特征。随着物联网、云计算、移动互联网的发展，一个以海量信息和数据挖掘①为特征的大数据时代②正在到来。在新一轮信息技术快速发展及广泛应用的背景下，人类的生产生活方式及社会管理方式正在向着“智慧”的方向发展，城市管理及公安机关的警务管理也正朝着一种新的发展理念及形态———智慧城市、“智慧警务”发展。“智慧警务”已逐渐成为新一轮警务改革与发展的潮流。 一、“智慧警务”的定义及性质 （一）智慧和“智慧警务”的涵义 在现代汉语中，智慧一般是指辨析判断、发明创造的能力；迅速、灵活、正确地理解事物和解决问题的能力。有智慧的人通常被称为智者。智者，聪明也，智商高、反应快、敏捷；慧者，灵也，悟性好、有灵性、情商高。与“智慧”密切相关的“智能”一词，指智慧和能力，如智能双全、智能机器人等。在计算机科学与技术中，有“人工智能”之说。维基百科解释，人工智能有时也称作机器智能，是指由人工制造出来的计算机系统所实现的智能。 有人认为，“智慧警务”是指在新一代信息技术快速发展背景下，全面梳理金盾一期工程的系统和资源，海量吸存数据，把传统的人流、物流、资金流形成的信息化“社会流”纳入管控，利用云计算、云平台进行智能分析和处理，以“人”为中心，掌控“屋、车、路、网、场、组织”等周边要素，形成的动态轨迹管控机制。杭州中奥科技有限公司认为，“智慧警务”是根据 作者单位：吉林警察学院

不同环境条件下植物叶绿素a、b含量的比较

一、实验课题名称：不同环境条件下植物叶绿素a、b含量的比较 二、选题背景或文献综述： 《植物生理学实验指导》（第四版）、《植物生理学》（第六版）、上网查阅相关资料 阴生植物也称“阴性植物”，是在较弱的光照条件下生长良好的植物，但并不是阴生植物对光照强度的要求越弱越好，而是必须达到阴生植物的补偿点，植物才能正常生长，阳生植物也称“阳性植物”，光照强度对植物的生长发育及形态结构的形成有重要作用，在强光环境中生长发育健壮，在阴蔽和弱光条件下生长发育不良的植物称阳性植物，这类植物要求全日照，并且在水分、温度等条件适合的情况下，不存在光照过强的问题。 阳生植物和阴生植物的区别:关于光的饱和点和补偿点光是光合作用的能量来源，光照强度直接影响光合速率，在其它条件都适宜的情况下，在一定范围内，光合速率随光照强度提高而加快，当光照强度高到一定数值后，光照强度再提高而光合速率不再加快，这种现象叫光饱和现象。开始达到光饱和现象的光照强度称为光饱和点，在光饱和点以下，随着光照强度减弱，光合速率减慢，当减弱到一定光照强度时，光合作用吸收二氧化碳量与呼吸释放二氧化碳的量处于动态平衡，这时的光照强度称为光补偿点。此时植物制造有机物量和消耗有机物量相等，不同类型植物的光饱和点和补偿点是不同的，阳性植物的光饱和点和补偿点一般都高于阴性植物。

结构和特性的区别:阴生植物的叶片的疏导组织比阳生植物稀疏，以叶绿体来说，阳生植物有较大的基粒，基粒片层数目多的多，叶绿素含量也高，阴生植物在较低的光照条件下充分的吸收光线，叶绿素a/叶绿素b的比值小，能够强烈的利用蓝紫光，阳性植物叶片小而厚，表面具蜡质或绒毛，叶脉密，单位面积内气孔多，叶绿素含量高，体内含盐分多，渗透压高，可以抗高温干旱，阳生植物的气孔一般在叶片下表皮分布的数量多于上表皮，这样可以避免阳光直晒而减少水分散失，阳生植物的呼吸速率高于阴生植物。 区分阳生植物与阴生植物，主要是根据植物对光照强度需要的不同，阳生植物要求充分直射日光才能生长或生长良好，阴生植物适宜于生长在荫蔽环境中，它们在完全日照下反而生长不良或不能生长，阳生植物和阴生植物之所以能适应不同光照，是与它们的生理特征和形态特征不同有关，以光饱和点来说，阳生植物的光饱合点是全光照（即全部太阳光照）的100％，而阴生植物是全光照的10％～50％。因为阴生植物叶片的输导组织比阳生植物的稀疏，当光照强度增大时，水分对叶片的供给不足，阴生植物便不再增加光合速率，以叶绿体来说，阴生植物与阳生植物相比，前者有较大的基粒，基粒片层数目多，叶绿素含量较高，能在较低光照强度下充分地吸收光线。此外，由于叶绿素b含量相对较多，易于吸收遮阴处的光（如漫射光），因而适于遮阴处生长。植物的光补偿点，即同一叶子在同一时

云数据中心架构

云计算下的数据中心架构 来源：机房360 作者：程应军陈鹰更新时间：2011-12-26 10:13:15 摘要：目前最引人关注的的IT 概念非“云计算”莫属，云计算已经成为当今IT 界乃至全球商界最为津津乐道的一个新概念。云计算是指利用大规模的数据中心或超级计算机集群，通过互联网将计算资源免费或按需租用方式提供给使用者。 云计算的一个重要应用在于由第三方机构提供云计算数据中心，并为大量的中小企业提供远程共享式的云计算应用服务。使得这些企业不需要建设自己的数据中心就可以使用所需的计算资源，实现成本最优化、资源共享最大化。 云计算，应当高度贴合网络未来更高层次的发展趋势，着力于提高网络数据处理和存储能力，致力于低碳高效的利用基础资源。具体而言，应着重从高端服务器、高密度低成本服务器、海量存储设备和高性能计算设备等基础设施领域提高云计算数据中心的数据处理能力。云计算要求基础设施具有良好的弹性、扩展性、自动化、数据移动、多租户、空间效率和对虚拟化的支持。那么，云计算环境下的数据中心基础设施各部分的架构应该是什么样的 呢？ 1、云计算数据中心总体架构 云计算架构分为服务和管理两大部分。在服务方面，主要以提供用户基于云的各种服务为主，共包含3个层次：基础设施即服务IaaS、平台即服务PaaS、软件即服务SaaS。在管理方面，主要以云的管理层为主，它的功能是确保整个云计算中心能够安全、稳定地运行，并且能够被有效管理。其总体架构如下图。

2、云计算机房架构 根据长城电子公司多年的经验，为满足云计算服务弹性的需要，云计算机房采用标准化、模块化的机房设计架构。模块化机房包括集装箱模块化机房和楼宇模块化机房。集装箱模块化机房在室外无机房场景下应用，减轻了建设方在机房选址方面的压力，帮助建设方将原来半年的建设周期缩短到两个月，而能耗仅为传统机房的50％，可适应沙漠炎热干旱地区和极地严寒地区的极端恶劣环境。楼宇模块化机房采用冷热风道隔离、精确送风、室外冷源等领先制冷技术，可适用于大中型数据中心的积木化建设和扩展。 3、云计算网络系统架构 网络系统总体结构规划应坚持区域化、层次化、模块化的设计理念，使网络层次更加清楚、功能更加明确。数据中心网络根据业务性质或网络设备的作用进行区域划分，可从以下几方面的内容进行规划。 1）按照传送数据业务性质和面向用户的不同，网络系统可以划分为内部核心网、远程业务专网、公众服务网等区域。 2）按照网络结构中设备作用的不同，网络系统可以划分为核心层、汇聚层、接入层。 3）从网络服务的数据应用业务的独立性、各业务的互访关系及业务的安全隔离需求综合考虑，网络系统在逻辑上可以划分为存储区、应用业务区、前置区、系统管理区、托管区、

云计算和大数据基础知识

云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里

云计算大数据试题

云计算大数据试题 一、单选题（30%） 1、我公司大数据对外服务品牌是下面哪一项（A） A.智慧洞察 B.精确营销 C.智慧数据 D.和数据 答案：A 2、目前中国移动已经开展的大数据对外服务不包括下面的哪一项（D） A.旅游景区客源分析 B.交通OD系统 C.商铺选址 D.互联网广告营销 答案：D 3、大数据金融征信是对外服务一个重要的领域，下面说法错误的是（C） A.要严格保护用户信息安全 B.数据结果脱敏加工 C.可以输出用户的位置信息 D.必须获得用户授权 答案：C 4、大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行（B）。 A. 数据信息 B. 专业化处理 C.速度处理 D. 内容处理 答案：B 5、与运营商数据相比，互联网数据有以下几点局限性，除了（ D ）。 A. 数据局部性 B. 数据封闭性 C. 数据割裂性 D.数据全面性 答案：D 6、推荐系统为客户推荐商品,自动完成个性化选择商品的过程,满足客户的个性化需求,推荐基于网站最热卖商品、客户所处城市、（ D ），推测客户将来可能的购买行为。 A.客户的朋友 B.客户的个人信息 C.客户的兴趣爱好 D. 客户过去的购买行为和购买记录 答案：D 7、社交网络产生了海量用户以及实时和完整的数据，同时社交网络也记录了用户群体的（ C ），通过深入挖掘这些数据来了解用户，然后将这些分析后的数据信息推给需要的品牌商家或是微博营销公司。 A.地址 B.行为 C.情绪 D.来源 答案：C 8、在云生态环境中，用户需求相当于（ D ），云数据中心相当于（ C ），云服务相当于（ B ）。 A. 降水 B. 水滴 C. 水库 D. 阳光 答案：D\C\B

基于大数据的云计算支撑平台IOP

基于大数据的云计算支撑平台 IOP 浪潮IOP（Inspur Open Platform）是一个云计算架构的开放平台，采用大数据处理、社交网络、情景感知、服务化架构等关键技术和理念开放的应用支撑和资源整合平台，通过共享平台强化企业信息资源的有机整合和高效利用，构建开放、协同、智能、互联、弹性可扩展的IT基础软件环境，使客户有机会利用新技术的解决传统IT系统规划和建设存在的诸多难题，实现信息化从传统架构向云计算架构的平滑转型。 IOP平台采用“平台+应用”的总体思路，采用支持分布式、高并发和大数据处理的云计算架构设计。开放的架构为各种应用提供分布式计算、分布式存储、大数据分析、统一用户认证、统一消息引擎、统一资源管理等基础支撑服务能力，通过IOP可以整合来自内外部的各类信息资源，实现信息资源共享，开放业务能力和数据资源，创新应用开发和IT服务模式。 IOP平台的应用领域包括：基于云计算的信息化应用支撑、大数据处理和资源整合以及面向公众的互联网服务和电子商务。

IOP具备四个方面的关键特性，以满足之上承载应用的稳定运行。 1、满足百万级以上用户海量数据快速存取，并能够支持水平扩展， 基于大数据可弹性扩展的技术架构。 2、利用Open API整合与共享信息资源，对基础共性服务统一构建， 基于开放平台为多应用提供公共服务。 3、制定应用开发统一的标准规范，采用应用商店模式搭建应用生 态环境，促进应用创新。。 4、IOP产品研发始终坚持安全可控的技术路线，所有底层架构和 组件均为自主研发。 目前平台研发工作已经有了初步的成果，并在浪潮实施的包括智慧城市、警务云等一些重大项目中进行应用，浪潮IOP平台的应用极 大的提高了行业IT整体的计算能力、整合能力和创新能力,下一步将

云计算平台构架

云计算平台构架 经典云计算架构包括IaaS、PaaS、SaaS三层服务。云计算平台架构细分为硬件层、虚拟层、软件平台层、能力层、应用平台以及软件服务层。 云平台的云计算架构虽然分了多个层次，但是每个层次之间都是松耦合关系，在一个具体的案例中也不是每个层次的服务都使用到，而是根据具体的应用环境搭建相应的云计算架构。 SDPaaS 图3.1 云计算构架 （1）硬件层和虚拟层对应IaaS层 主要提供基本架构的服务，比如提供基本的计算服务、存储服务、网络服务。计算服务是提供用户一个计算环境，用户可以在上面开发和运行自己的应用，此环境一般是包含约定CPU、内存和基本存储空间的虚拟机环境，也可以是一台物理服务器，但是对用户是透明的。 存储资源是提供用户一个存储空间，根据用户需求不同可以提供块存储服务，文件存储服务，记录存储服务，对象存储服务。 网络服务是提供用户一个网络方案，可以让用户可以维护自己的计算环境和存储空间，并可以利用计算环境和存储空间对外提供服务。 （2）软件平台层、能力层、应用平台组成PaaS层 软件平台层主要提供公共的平台技术，比如统一支撑操作系统，包括使用到的运行平台，对应用屏蔽了运行环境差异，应用只要关心业务逻辑即可；也包括统一计费、统一配置、统一报表等后台支撑，各种应用利用相应的框架进行开

发后，即可做到对外统一界面、统一运维管理、统一报表展示等；也包括分布式缓存、分布式文件系统、分布式数据库等通用技术，上层应用可以根据自己的需要使用相应的API就可以使用到这些通用技术。 能力层主要提供基本业务能力，比如传统电信服务中的短信、彩信、wappush 等，互联网服务中的图片、地图、天气预报等，随着IMS兴起，也提供IMS 中的彩铃/彩像、IVR等能力。 应用平台层是通过API或者自己的接入能力，将能力层的服务进行封装，抽象成一个个原子服务，对上层应用提供服务，从而简化了上层服务的开发。（3）软件服务层对应SaaS层 软件服务层主要是对用户提供具体的服务，比如SNS社区、移动U盘、企业移动IM等。

大数据平台技术框架选型

大数据平台技术框架选型Last revision on 21 December 2020

大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区