某城市商业银行大数据中心概要规划V1.0

某城市商业银行大数据中心概要规划V1.0
某城市商业银行大数据中心概要规划V1.0

省城商银行

数据中心建设概要规划

V1.0

凌信

2015年1月15日

目录

一、方案概述 (3)

二、需求分析 (4)

三、自建与外包数据中心 (5)

3.1.高等级数据中心的高要求 (6)

3.2.外包数据中心的优点 (9)

3.3.数据中心的自建和外包 (10)

3.3.1.财务指标 (10)

3.3.2.保障能力 (13)

3.3.3.效率分析 (15)

四、概要规划 (17)

4.1.容灾工作计划 (18)

4.2.同城灾备 (18)

4.3.异地灾备 (19)

一、方案概述

随着银行业对信息化依赖程度越来越高,信息系统安全问题对其业务的影响也日益增大。数据集中的同时也意味着风险相对集中,在地震、火灾、水灾、疫情、计算机病毒、黑客攻击等各种灾难事件不断爆发的情况下,如何确保其信息系统安全和业务持续运行已成为一项重要而艰巨的任务。

2010年银监会发布的《商业银行数据中心监管指引》首次对国商业银行同城和异地灾备中心建设等级提出明确要求。该指引对数据中心风险管理、运行环境管理、运营维护管理、灾难恢复管理、外包管理等方面提出了明确要求,如,商业银行应于取得金融许可证后两年,设立生产中心;生产中心设立后两年,设立灾备中心等等。

城商银行目前已经有建国南路、斜西街2个运营中的数据中心,并在新建大楼中规划了专用的更大规模的数据中心。针对数据中心的升级和灾备,城商银行原计划是:

1)取消建国路机房(生产数据中心)调整到新建大楼机房(计

划2000平方米机房);

2)斜西街机房(辅助机房)不变;

3)异地灾备机房不变。

根据国际、国数据中心的发展趋势,结合城商银行的数据中心建设现状,凌信建议:

1)取消的建国路数据中心调整到凌信第三方机房;

2)斜西街机房(辅助机房)暂时不变。二三年后设备更新调整

到新大楼(新大楼当前先完成基本建设、弱电和电力预留);

3)异地灾备机房???

4)斜西街备用机房主要用来承担业务测试/开发,还可以承担部

分业务负荷。

二、需求分析

城商银行新的数据中心建设和灾备规划应完成如下需求:

1)承担城商银行当前的业务负荷、并充分考虑未来3-5年的业务

发展需要;

2)设定上级和业务部门认可的灾难恢复计划DRP和业务连续性

计划BCP;

3)根据DRP/BCP,制定可分阶段实施的同城、异地容灾方案;

4)根据DRP计划,逐步、分阶段完成灾备系统,并及时根据企

业发展和数据中心行业的发展更新、调整DRP计划。

商业银行如何应对大数据时代

商业银行如何应对大数据时代 近十年来,现代互联网科技飞速发展,移动互联、搜索引擎、网络社交、云计算、大数据、物联网等技术已不断地深入应用,改变着社会各个行业的商业运营模式及我们每个人的日常工作、生活习惯。现代互联网技术的崛起,可以说是继农业革命、工业革命后,全面改变人类社会的“第三次革命”。而大数据恰恰又是当前互联网科技中最热门的一个方向,大数据时代已然来临。大数据时代的来临使人类第一次有机会和条件,在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据,深入探索现实世界的规律,获取过去不可能获取的知识,得到过去无法企及的商机。面对大数据时代,商业银行如何理解大数据,如何从大数据中去发掘新的商机,传统数据处理的理念及模式如何应变是各家商业银行亟需探讨和解决的一大课题。 一、如何理解大数据 大数据(Big Data)最初是指那些大量的半结构化和非结构化的信息。目前,广义上来说,大数据可认为是利用传统的流程、工具和技术无法处理和分析的数据量巨大、来源多样、结构多样的,通过分析能形成价值的数据集。 美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每年将增长50%,每两年便将翻一番,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。Facebook每天更新的照片量超过1000万张;Twitter上的信息量几乎每年翻一番,截至到2012年,每天都会发布超过4亿条微博;2013年,百度每日处理的搜索量已超过了50亿;腾讯微信用户已接近5亿;根据中国电子商务研究中心统计数据, 2012 年我国电子商务市场交易规模达 7.85 万亿,同比增长 30.83%。总之,物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。 大数据具有4个“V”的特征: 1、大量化(Volume)。存储量大、增量大。 2、多样化(Variety)。格式多,包含半结构化、非结构化和结构化。 来源多,来自于搜索引擎、社交网络、传感器等各方面。 3、快速化(Velocity)。处理速度快,1秒定律,这一点也是和传 统的数据挖掘技术有着本质的不同。

大数据中心方案设计(机房)

计算机数据中心机房系统设计方案 (模板)

目录 1.机房设计方案 6 1.1概述 6 1.1.1概述 6 1.1.2工程概述说明 6 1.1.3设计原则7 1.1.4建设内容实施7 1.1.5设计依据8 1.1.6引用标准8 1.1.7设计指标9 1.1.9设计思想及特点11 1.1.10绿色数据中心建设12 1.2装饰装修工程14 1. 2.1机房的平面布局和功能室的划分14 1.2.2装修材料的选择14 1.2.3机房装饰的特殊处理17 1.3供配电系统(UPS系统)18 1. 3.1供配电系统设计指标18 1.3.2供配电系统构成20 1.3.3供配电系统技术说明20 1.3.4供配电设计21 1.3.5电池22 1.4通风系统(新风和排风)22 1. 4.1设计依据22

1.4.2设计目标22 1.4.3设计范围22 1.4.4新风系统22 1.4.5排烟系统23 1.4.6风幕机系统23 1.5精密空调系统23 1.5.1机房设备配置分析23 1.6防雷接地系统25 1.6.1需求分析25 1.6.2系统设计25 1.7综合布线系统26 1.7.1系统需求分析26 1.7.2机房布线方案27 1.7.3子系统主要技术说明27 1.8门禁系统28 1.8.1需求分析28 1.8.2系统设计28 1.9机房视频监控29 1.9.1项目概述29 1.9.2设计原则29 1.9.3总体目标30 1.9.4设计依据30 1.9.5机房视频监控规划31 1.10环境集中监控系统33 1.10.1概述33 1.10.2设备监控分析33 1.10.3机房动环设备集中监控平台一套35

数据中心建设必要性

“数据中心”是人类上世纪在IT组织应用推广模式方面的一大发明,标志着IT应用的规范化和组织化。今天,几乎所有大中型机构(政府部门、企业、科教院校…)都建立了自己的数据中心,全面管理本机构的IT系统。覆盖全球的Internet和无数机构的业务实际上是在大量数据中心支持下运转的。各种数据中心已经成为交通、能源一样的经济基础设施。当前的形势是,人类社会在得益于数据中心的同时、也受到利用传统技术建立起来庞大数据中心资产的种种困扰,在成本、因变速度、安全、能源消耗等方面面临着一系列严峻挑战。人们普遍的共识是:传统的数据中心已经不适应全球化时代对IT技术的许多新要求,必须进行革新,否则就会走向反面,成为阻碍 IT发展的因素。 因此,建设新一代数据中心。这成为人们普遍关心的热点问题。许多人都在问:为什么要革新现有的数据中心、建设新一代数据中心?什么是新一代数据中心?怎样建设新一代数据中心?人们从国内外许多媒体上都可以感受到对这三个问题的普遍关注。这三个问题融合在一起就成为一个关乎IT产业和应用全局的问题:“推动数据中心革命、建设新一代数据中心”。 令人欣慰的是,有关的理论和实践正在逐步成熟,惠普公司最近组织出版的《新一代数据中心建设理论和实践》一书[1]就是一个实例。我们的系列文章也将以此为范本,探讨新一代数据中心的起源、设计思想、建设规划和方法,并介绍多个帮助应对挑战的实施解决方案。 现有数据中心面临的困难和挑战 随着企业全球性竞争的加剧,传统数据中心设计理念的局限性也逐步暴露无遗,使它们面临一系列严峻挑战,在许多方面已经不适应全球化时代对IT技术的新要求,

1.降低成本的挑战 当前低迷的经济和剧烈的竞争要求企业大幅度降低成本,而许多数据中心的运行成本却反而在不断攀升。据专家分析,在今后的五年中,企业在管理和运作IT系统方面的成本将是其直接购买系统成本的三倍;使人们更加难以忍受的是许多服务器未能得到充分的利用。在很多企业的数据中心中,CPU使用率均低于25%;IT资源利用率也仅为20%左右。显然,如何降低人力成本,如何降低IT总体拥有成本,如何提高IT 的投资回报,是摆在企业CEO、CIO们面前的重要课题和当务之急。 2.加快应变速度的挑战 目前企业业务变革的速度正在日益提升,一方面变革产生的各种风险随之增加,因而IT系统以更快的响应速度和更有效的应对措施,来降低这类风险也就变得愈加重要。另一方面,变革速度的加快给企业数据中心带来时间上更大的压力,这也迫使企业IT系统提高响应速度。 3.业务连续性和灾难恢复的挑战 局部的突发性灾难事件,如地震、洪水、飓风、火灾或者恐怖活动等,都可能对企业或机构的业务产生重大影响,导致公司收入减少,利润下降甚至失去客户。而重大灾难事件则很可能导致公司一蹶不振乃至倒闭。根据权威统计,在经历突发性的重大灾害后,有大约43% 的公司倒闭,还有另外51% 的公司也会在两年之内倒闭。

商业银行~大数据建设规划

XX银行大数据建设规划 一、项目背景 随着信息化程度的加深,以及移动互联网、物联网的崛起,人们产生的数据急剧膨胀,传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展,大数据技术逐步成熟,可以帮助企业整合更多的数据,从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”,逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理,从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在2014年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融,核心是数据,载体是平台,关键是客户体验,发展趋势是互联网与金融的深度融合,要提升大数据贡献度。因此,要深化互联网思维理念,稳步推进互联网金融产品和服务模式创新,积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段,沉着应对冲击和挑战,实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理,深度挖掘数据含的巨大价值,探索银行业务创新,实现数据资源的综合应用、深度应用,已成为提升企业核心竞争力,实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署,信息科技部组织力量对大数据技术进行研究,完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研,征求业务部门建议,提出项目建设要求。 二、建设目标 以大数据项目建设作为契机,凝聚我行优势力量,全面梳理数据

资源,完善数据体系架构,自主掌握大数据关键技术,加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程,建设智慧银行,提升核心竞争力。 (一)建设大数据基础设施,完善全行数据体系架构 构建大数据平台,实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用,极丰富我行的信息资源,同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起,形成基础数据体系,提供支撑经营管理的各类数据应用。 (二)开发大数据资源,支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市,提供高性能可扩展的分布式计算引擎,通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段,对丰富的大数据资源进行开发使用,并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动。 (三)培养大数据人才队伍,建立大数据分析能力 结合大数据项目的落地实施,建立起一支大数据技术和分析人员队伍,具备自主运营和开发大数据的能力,以更好推动业务创新,提升我行核心竞争力。 三、发展趋势 近年来,银行业大力发展面向客户的新一代核心业务系统,信息系统建设日趋完备,电子银行等在线金融服务大幅增长,在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时,形成并储存了庞大的可用数据资源。银行业的数据资源不仅包括存贷汇等结构化数据,也包括客户浏览痕迹、在线交易记录等非结构化数据,还包含客户语音、网点视频等非结构化数据。2012年,银行业的记录数据、业务数据、数据仓库数据、结构化数据和非结构化数据的数据规模分别达

商业银行大数据分析营销

商业银行大数据分析营销 课程背景: 移动互联网时代,要求银行业者将移动电商重要性提升到战略层面,更要求银行业者做到所有的服务和行为都可以量化,从而对业务发展形成全方位视角,提升决策质量和业绩表现。 课程目标: 1.结合案例、深入研讨、学习互联网银行的现状和趋势 2.对利用互联网思维、大数据进行银行服务的体系建设提出了实施建议 课程时间:6小时 课程对象:适合了解互联网金融思维,本质和金融大数据的各级银行骨干人员 课程特点: 1. 案例贯穿课程始终,从案例中,让学员认识互联网和大数据思维,转变理念。 2. 重点结合金融行业,剖析如何利用大数据。 主训导师:上海蓝草咨询 课程大纲: 引言部分 移动互联网的大幕已经拉开, 这是一场变革颠覆的盛宴, 无论你是否准备好, 任何人都无处可逃......

第一讲没有互联网,没有大数据 一、互联网金融 1.互联网金融颠覆传统银行业务 2.传统金融三个核心业务的突破 3.互联网银行 4.影子银行与P2P 5.互联网金融监管 6.互联网精神推动金融行业发展 二、商业银行战略的转移和变化 1.过往经济模式下的银行经营、管理逻辑 2.商业银行传统模式的终结 3.2016年中国银行业发展五大变化 4.客户金融需求深刻变化 5.发展普惠金融创新,丰富金融市场层次和产品 三、大数据思维 1.用户思维:得屌丝者得天下 2.简约思维:专注,少即是多

3.极致思维:服务即营销 4.迭代思维:精益创业,快速迭代 5.流量思维:免费是为了更好的收费 6.社会化思维:口碑营销 7.大数据思维:DT是为了别人满意 8.平台思维:打造多方共赢的生态圈 9.跨界思维:跨界分金 第二讲金融大数据 一、何谓大数据 1.4V特性 2.数据与大数据区别 3.大数据典型代表 二、大数据分析 1.数据的收集和准备 2.具备哪些大数据技能 3.数据分析的八个极致模型 4.CRISP 三、大数据带来的变革和价值

大数据中心运维服务技术方案设计

数据中心机房及信息化终端设备维护方案 一、简况 xxx客户数据中心机房于XX年投入使用,目前即将过保和需要续保运维的设备清单如下: 另外,全院网络交换机设备使用年限较长,已全部过保,存在一定的安全隐患。 二、维保的意义 通过机房设备维护保养可以提高设备的使用寿命,降低设备出现故障的概率,避免重特大事故发生,避免不必要的经济损失。设备故障时,可提供快速的备件供应,技术支持,故障处理等服务。

通过系统的维护可以提前发现问题,并解决问题。将故障消灭在萌芽状态,提高系统的安全性,做到为客户排忧解难,减少客户人力、物力投入的成本。为机房内各系统及设备的正常运行提供安全保障。可延迟客户设备的淘汰时间,使可用价值最大化。 通过引入专业的维护公司,可以将客户管理人员从日常需要完成专业性很强的维护保养工作中解放出来,提升客户的工作效率,更好的发挥信息或科技部门的自身职能。 通过专业的维护,将机房内各设备的运行数据进行整理,进行数据分析,给客户的机房基础设施建设、管理和投入提供依据。 三、维护范围 1、数据中心供配电系统 2、数据中心信息化系统 3、全院信息化终端设备 4、数据库及虚拟化系统 四、提供的服务 为更好的服务好客户,确实按质按量的对设备进行维护;我公司根据国家相关标准及厂商维护标准,结合自身多年经验积累和客户需求,制定了一套自有的服务内容: 1、我公司在本地储备相应设备的备品备件,确保在系统出现故障时,及时免费更换新的器件,保障设备使用安全。 2.我公司和客户建立24小时联络机制,同时指定一名负责人与使用方保持沟通,确保7*24小时都可靠联系到工程技术人员,所有节日都照此标准执行。 3.快速进行故障抢修:故障服务响应时间不多于30分钟,2小时内至少2人以上携带相关工具、仪器到达故障现场,直到设备恢复正常运行。

绿色数据中心规划设计说明书

绿色数据中心规划设计 随着近年来网络及信息化建设的不断深入和发展,各种IT设备不断增加,做为IT基础设施的数据中心机房正在承受着越来越大的压力,供电、制冷、承重、消防、网络布线、备份和管理运维等方面问题不断出现,很多原有数据中心机房无法满足需要,新一代的绿色数据中心机房已经成为近年来很多单位信息化建设中的重点任务。 新一代绿色数据中心的建设的过程中,通过虚拟化资源整合、自动化管理以及能源管理等新技术的采用,消除传统服务器资源或存储资源之间的壁垒,将物理资源整合为可统一管理的资源池,通过标准化、模块化,松耦合的模式构建虚拟化云计算数据中心,使得系统得以水平无缝扩展,使用户可以按业务需求优化配置基础设施的资源使用,实现节约资源,优化计算资源使用效率,缓解或解决目前数据中心普遍存在的资源(含机柜资源、机房空间、电力资源、制冷资源,人力资源等)浪费严重的问题。但必须注意到,建设一个或者致力于管理一个绿色数据中心的过程中,只是在局部采用绿色技术,而没有一个绿色的、整体的规划,实现数据中心的整体绿色目标还是不够的,至少是不完整的。我们还需要一个整体的绿色架构规划,并在数据中心建设的不同阶段,设计相应的架构视图,确定数据中心整体的技术目标、技术方向和选项原则等,整体架构需要涵盖从数据中心选址、建筑设计甚至建材选择的过程,数据中心的电源系统设计、制冷系统

设计、布线系统设计、消防系统设计等多个方面,都要纳入整体绿色架构的设计体系。 绿色数据中心关键效率和环境特点的度量标准进行简单描述,在规划、设计数据中心的过程中可以考虑应用这些标准。 1、电源使用效率PUE 电源使用效率应该是目前在数据中心度量标准中使用最为广泛的指标,其含义就是通过关注服务器的用电成本,策略服务器环境的用电效率,追溯下该指标的由来,其实是在2006年,美国绿色网格联盟的成员建立了电源使用效率公式: 电源使用效率(PUE)=机房总用电量/IT设备用电量 解释下: IT设备用电量包括了服务器、网络、存储和外围设备及所有在数据中心用于数据计算和处理的设备; 机房总用电量包括IT设备的用电量加上所有与数据中心有关的主要配电系统、空调、制冷、以及其他所有基础设备的用电量。 PUE的值越低,表明其电源使用效率越高。完美的电源使用效率值是1.0 (这是不可能地) 这里需要注意的是:PUE的值实际上即使在一天内,都是动态变化的,随着服务器的计算负荷,外部环境温湿度升降,都会对PUE的值产生影响。 2、数据中心基础架构效率 DCIE

商业银行对大数据的运用及应对策略

商业银行对大数据的运用及应对策略

商业银行对大数据的运用及应对策略 摘要 随着大数据时代的到来,各商业银行纷纷进行战略转型,营销模式逐渐实时化和精准化,立足于大数据时代,各商业银行如何及时调整并发展营销策略,灵活运用市场营销组合,寻求基于大数据时代营销特征的营销策略是商业银行面临的现实问题。本文运用理论联系实际的方法首先以商业银行大数据特征及其对传统营销理论的影响为基础,针对我国商业银行如何实现精准营销所存在的问题,提出了大数据时代下的商业银行实现精准营销的解决方法和建议。 随着大数据时代的到来,各商业银行纷纷进行战略转型,营销模式逐渐实时化和精准化,立足于大数据时代,各商业银行如何及时调整并发展营销策略,灵活运用市场营销组合,寻求基于大数据时代营销特征的营销策略是商业银行面临的现实问题。本文运用理论联系实际的方法首先以商业银行大数据特征及其对传统营销理论的影响为基础,针对我国商业银行如何实现精准营销所存在的问题,提出了大数据时代下的商业银行实现精准营销的解决方法和建议。 随着大数据时代的到来,各商业银行纷纷进行战略转型,营销模式逐渐实时化和精准化,立足于大数据时代,各商业银行如何及时调整并发展营销策略,灵活运用市场营销组合,寻求基于大数据时代营销特征的营销策略是商业银行面临的现实问题。本文运用理论联系实际的方法首先以商业银行大数据特征及其对传统营销理论的影响为基础,针对我国商业银行如何实现精准营销所存在的问题,提出了大数据时代下的商业银行实现精准营销的解决方法和建议。

关键词:大数据,商业银行,营销策略

Abstract Due to the marketization of interest rate and financial disintermediation deepening, China's commercial Banks will face more fierce market competition, commercial Banks are making strategic transition. In the era of big data, gradually real-time and accurate marketing mode, service mode constantly customization and personalization. And continually development and extension of market research, product strategy, channel segmentation and other traditional marketing strategy, promotion strategy, real time marketing, social marketing, behavior and so on in the development of new marketing methods. Integration and real-time update of structure, multi-dimensional information will deeply influence the commercial bank marketing rules. Based on the era of big data, timely adjustment and development of marketing strategy, flexible use of marketing mix, is our country commercial

[商业银行,数据]商业银行大数据六问六策

商业银行大数据六问六策 “大数据(Big Data)”的概念在过去几年里引起了各个行业的充分关注。以信息处理能力作为核心竞争力之一的商业银行,如能引入大数据的理念和相关技术,将有效提升自身的信息化水平,促进信息化银行的建设和发展。因此,有必要基于商业银行经营特点和现有IT架构,对“大数据”的概念加以分析和探讨。本文以商业银行的视角,从大数据的核心思想、数据特点、技术要领、实施要点四个方面切入,以六组问答的形式对商业银行大数据相关的思想、概念、方法、对策等进行辨析和讨论。 大数据的核心在于“大”吗? 体量大、维度高、形态多、价值高但密度低是公认的大数据四大特点(即大数据的“4V”定义)。需要指出的是,这四大特点的概括,是出于理论研究的需要,对“数据”本身特点进行的概括。而对于商业银行的业务应用而言,则应从具体效用的角度来理解大数据思想及技术。 大数据之于商业银行,在于对既有数据分析系统的升级,显著提升数据分析和商业决策的效率。大数据的思想追求数据在商业决策中的“无处不在”,讲求数据分析与具体业务的紧密衔接。从商业智能(Business Intelligence, BI)的角度来看,大数据技术是原有BI的升级,将传统的“具体业务―商业数据―BI分析―报表―决策―具体业务”的BI流程进行了再造,压缩了整个流程的信息链条,同时提升了链条各个环节及整体的运转效率。 大数据之于商业银行,在于提供了一种有效的手段,提高商业银行对客户的理解与认知能力。大数据技术支持商业银行对大量日志数据进行统计和建模,从而了解客户的行为习惯、风险偏好、健康情况、消费能力、渠道喜好、信用状况及人口统计学等多方面的信息,进而为客户“贴标签”、“画像”;亦可整合多种信息反馈渠道的数据,帮助商业银行实时 关注、理解客户的真正业务需求。 大数据之于商业银行,在于能够低成本、批量地实现较高水准的个性化客户服务,增加客户粘性。如能有效地将大数据分析系统与移动互联网技术、线上线下一体化服务体系进行紧密融合,就可为商业银行的客户提供“千人千面”的个性化服务。例如,对于低净值长尾客户,可用较低的成本,批量化地通过电子渠道提供随身的知心服务,提高产品和服务的覆盖率;对于高净值客户,提供“客户经理+电子渠道”的随身贴心服务,提升客户的业务贡献。 可见,从具体效用的角度来看,衡量一个商业银行是否真正应用了大数据、发挥了大数据的价值,就是要看其大数据系统是否能够显著提升数据分析和商业决策的效率,是否能够提高对客户的理解与认知能力,是否能够低成本、批量地实现较高水准的个性化客户服务。如果商业银行的大数据系统未能实现上述效用,那就需要认真审视自身的大数据战略并加以调整。 大数据就是外部数据吗?

大数据中心建设规划设计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 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;

2. 信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成,即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联,大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息,大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统 3.1建设内容 (1)测试评价业务的流程化和信息化 实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理;同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 (2)实验室/试验场管理信息化 实现主要实验室/试验场样品、设备、标准、人员的信息化管理;实现主要仪器设备的数据自动采集和远程传输;实现主要试验场的远程视频监控。 (3)多方远程通讯 以广州为总部,实现广州总部与主要试验场之间的远程通讯,提供异地账户登录,满足异地多方人员(如委托方、委托方供应商、广州总部、户外试验场、外聘专家等)开展影音交流和现场办公; 3.2 总体要求 (1)人机界面采用WINDOW界面,直观简单易学; (2)数据或信息一次录入,多系统共用; (3)人员身份识别; (4)检测报告唯一性识别; (5)不合格自动提醒报警; (6)短信通知,软件将重要事项,如不合格记录及时发送至指定人员手机上。(7)数据溯源,所有修改行为均留记录; (8)提供多层密码、权限,避免越权操作

市大数据中心项目应急灾备中心基本建设方案

省电子政务应急灾备中心 某市分中心 项目建议书

目录 第1章项目概述................................................................................................................ - 4 - 1.1项目名称 (4) 1.2项目概况 (4) 1.3主要结论和建议 (4) 第2章项目建设的必要性 ................................................................................................. - 5 - 2.1某省电子政务外网概述 (5) 2.2某省电子政务灾备系统现状及问题 (5) 2.3项目建设必要性 (6) 第3章项目需求分析 ........................................................................................................ - 7 - 3.1业务承载范围需求 (7) 3.2网络需求 (7) 3.3存储容量需求 (7) 3.4分险防控需求 (7) 3.5容灾系统能力需求 (8) 3.5.1 容灾系统的容灾对象.................................................................................................- 8 - 3.5.2 信息系统灾难恢复目标RPO与RTO ........................................................................- 9 - 3.5.3 标准灾难恢复能力等级体系.....................................................................................- 9 - 3.5.4 信息系统灾难恢复目标与灾难恢复能力等级体系的关系.................................. - 10 - 3.5.5 容灾系统能力需求分析.......................................................................................... - 11 - 第4章总体设计.............................................................................................................. - 12 - 4.1建设思路 (12) 4.2建设原则 (12) 4.3建设目标 (13) 4.3.1 近期目标.................................................................................................................. - 13 - 4.3.2 中远期目标.............................................................................................................. - 13 -4.4总体架构.. (14) 第5章容灾系统解决方案 ............................................................................................... - 15 - 5.1灾备中心架构概述 (15) 5.2灾备云平台建设 (18) 5.2.1 灾备网络建设.......................................................................................................... - 18 - 5.2.2 灾备云平台建设...................................................................................................... - 19 -5.3信息与网络安全建设 (22) 5.3.1管理层面................................................................................................................... - 22 -

大数据在商业银行运营与发展中的应用与实践

大数据在商业银行运营与 发展中的应用与实践 伴随着信息革命向纵深发展,互联网的使用渗透入社会发展的细枝末节,大数据的发展已驶入快车道,产生了大量的数据并裂变式的增长。我国作为新兴经济体,改革开放以来经济高速发展,综合国力显著提升,生产能力和出口总额都位列全球首位,互联网科技也迅猛发展,互联网应用基本普及,巨大的人口基数演化为互联网用户推进了互联网应用的进一步繁荣,民众生活的点滴都被数据记录下来,每时每刻都会产生海量的数据,我国已经成为全球数据量最大的国家之一。在大数据时代的背景下,我国的商业银行体系紧跟社会发展脚步,不断提高与时代相适应的竞争能力,已着手建立以大数据为基础的解决方案并取得了一定的成果。商业银行体系为应对大数据时代的来临,不断提高数据驾驭能力,努力把握市场机遇,推进商业银行系统的发展取得新的突破。因此我国商业银行应该加快对大数据技术的掌握和使用,是摆在我们面前的重要课题。 大数据的概念大体产生于本世纪初的美国,但被逐渐被世界各国重视并综合应用在各类市场是在2010年以后。

我国大数据运用起步较早,政府高度重视大数据积累和建设,2015年8月31日,国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》,明确指出“数据已成为国家基础性战略资源, 大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响”。部分商业银行以高度的市场敏锐感,先知先觉,早于政府文件之前就对大数据加以应用和研究,经过数据的逐年积累,目前大部分商业银行都已建立了海量数据库,包含海量的客户数据、交易痕迹数据、经济发展信息数据、客户流失预兆数据等,商业银行业已经成为我国在大数据应用方面走在前列的行业。商业银行把利用好大数据,进一步挖掘大数据的价值作为换挡升级的重要依托,对商业银行提高市场适应能力和竞争能力、促进内部管理变革、开拓新的业务发展空间、提升战略决策高度、做好风控管理和降低运营成本等工作都有着重大的现实意义。 一、大数据的特点 信息革命以来的高速发展,我国社会形态已经进入普适计算阶段,层出不穷的新技术、新媒体、新概念铺天盖地、席卷而来,网络购物、社交媒体、即时通信工具、电子商务、AI技术、AR技术、智能交通、智能学习、共享分享等技术已在社会运行中被广泛使用,这些活动所留存的

数据中心建设方案

施耐德:数据中心建设方案 数据中心建设方案解决用户难题;数据中心最初被称为计算中心,在科技发展越来越大的现代社会,数据中心建设起着至关重要的地位,施耐德电气针对现下的社会提出了数据中心建设方案。 数据中心是信息化社会的IT基础设施,作为机构信息系统的运行中心、测试中心和灾备中心,承担着机构的核心业务运营、信息资源服务、关键业务计算、数据存储和备份,以及确保业务连续性等重要任务。而数据中心建设方案是一个系统工程方案; 从数据中心的六个基本要素和数据中心全生命周期的角度出发,可以分为以下组成部分: 1.数据中心发展现状及趋势; 2.数据中心可持续发展能力; 3.数据中心规划; 4.数据中心的节能; 5.数据中心建设管理; 6.数据中心专业化运维; 7.数据中心成本分析; 8.数据中心建设模式分析; 9.数据中心与信息系统灾难恢复; 10.企业级数据中心评价体系。 在现下社会中,那些缺乏可持续发展能力的数据中心建设方案已经暴露出了较多的问题,例如供电能力不足、无法实现在线扩容、机房送回风不顺畅产生局

部热点、数据中心能耗巨大等。这些问题直接影响数据中心的可用性和可靠性,大大缩短了数据中心的正常生命周期。为避免这些问题,通过对数据中心建设方案的调查可表现在以下几个方面: 1.初期资源规划考虑不周、缺乏业务可持续性资源计划考虑。 2.数据中心机房功能性差,缺乏全局规划 3.建筑层高过低、结构承载能力不足,严重制约空间不合理。 4.供电设计密度低,系统可靠性差,不能在线扩容。 5.系统设计缺乏经济性考虑,日常运行能耗大、营运成本高。 6.运维管理缺乏长期性、稳定性及适应性的考量,易出现管理混乱。 数据中心建设已经完成了标准体系,为了有效地帮助各单位数据中心建设与管理者掌握最新技术与解决方案,不断提升建设与管理水平,从而有效加强数据中心置运行支撑能力,施耐德对此作出了数据中心建设方案,解决了用户在数据中心建设中遇到的难题、最新需求,提出了数据建设中的价值建议和方案。

智慧城市运行大数据平台项目概述

智慧城市运行大数据平台项目概述 1.1项目名称 项目名称:西安市城市运行大数据平台。 1.2项目建设单位及负责人、项目责任人 项目建设单位:西安城市一卡通有限责任公司 负责人:马敏 项目责任人:陈凌霞 1.3可研报告编制单位 可研报告编制单位:陕西省信息化工程研究院 1.4可研报告编写依据 (1)《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见》(中办发〔2004〕34号); (2)《国家信息化领导小组关于推进国家电子政务网络建设的意见》(中办发〔2006〕18号); (3)《关于<印发国家电子政务总体框架>的通知》(国信〔2006〕2号); (5)《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》;

(8)《关于信息安全等级保护工作的实施意见》(公通字〔2004〕66号文); (9)《GBT17859计算机信息系统安全等级保护标准》; (10)《信息系统安全等级保护实施指南(征求意见稿)》。 (11)《陕西省工业和信息化厅专题会议纪要》(第7次,2012年7月24日); (12)《陕西省工业和信息化厅关于成立西咸大数据处理与服务产业园区筹建工作组的通知》(陕工信发〔2012〕339号) (13)《促进大数据发展行动纲要》(国发〔2015〕50号)(14)《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》(国发〔2015〕5号) (15)《陕西大数据产业发展战略》 (16)《沣西新城大数据处理与服务产业园发展规划》 (17)《大数据与云计算产业发展五年行动计划》 (18)《大数据与云计算产业示范工程实施方案》 1.5项目建设目标、规模、内容、建设期 1.5.1建设目标 依托西安城投集团及下辖一卡通、燃气、供水等18个企业的信息化建设成果,先期以西安城市一卡通为基础面向集团18个子公司的现有各类业务系统数据进行整合归集,

XXX市新区智慧城市大数据中心总体建设方案

XX新区大数据中心项目 建设方案

目录 XX新区大数据中心项目 (1) 第1章项目概况 (1) 1.1 项目名称 (1) 1.2 项目背景 (1) 1.3 建设目标 (1) 1.4 项目建设内容 (2) 1.4.1 大数据硬件支撑平台(IaaS) (2) 1.4.2 大数据软件处理平台(DAAS) (2) 1.4.3 政府智能分析系统(GI) (3) 1.5 总投资及资金来源 (3) 1.6 编制依据 (3) 1.7 主要结论和建议 (4) 第2章建设单位概况 (5) 2.1 建设单位简介 (5) 2.2 建设单位机构职责 (5) 第3章需求分析 (8) 3.1 项目建设要求 (8) 3.1.1 落实国家住建部“智慧城市”试点建设要求 (8) 3.1.2 落实十二届全国两会政府工作目标 (8) 3.1.3 加强产业结构优化,推动经济发展 (9) 3.1.4 提升民生服务质量,保障幸福民生 (9) 3.1.5 建立城市集约管理,加快城市发展 (9) 3.1.6 简化政府行政审批,增强政府透明度 (10) 3.1.7 提升政府决策能力,实现科学化管理 (10) 3.1.8 业务需求分析 (11) 3.1.9 应用层次分析 (13) 3.1.10 数据需求分析 (14) 3.1.11 功能需求分析 (16) 3.1.12 性能需求分析 (22) 3.1.13 信息系统安全需求分析 (29) 3.1.14 运行管理需求分析 (31) 3.1.15 其他需求 (32) 第4章总体设计方案 (33) 4.1 设计原则 (33) 4.2 总体设计目标 (34) 4.2.1 总体目标 (34) 4.2.2 具体目标 (36) 4.2.3 具体成果 (37) 4.3 总体设计方案 (37) 4.3.1 总体框架 (37) 4.3.2 功能架构 (39)

大数据中心建设方案设计

数据中心建设方案 信息技术有限公司 目录 第1章方案概述 (2) 1.1. 建设背景 (3) 1.2. 当前现状 (4)

1.3. 建设目标 (5) 第2章方案设计原则 (7) 2.1. 设计原则 (7) 22 设计依据 (8) 第3章数据中心方案架构 (9) 3.1数据中心架构设计 (9) 3.2大数据处理设计 (16) 3.3大数据存储设计 (23) 3.4安全设计 (25) 3.5平台搭建实施步骤 (30) 3.6物理架构设计 (31) 第4章数据中心网络方案组成 (34) 4.1. 防火墙设计 (34) 4.2. 接入层设计 (34) 4.3. 网络拓扑 (35) 第5章数据中心基础设施方案组成 (36) 5.1. 机柜系统设计 (36) 5.2. 制冷系统设计 (38) 5.3. 供配电系统设计 (43) 5.4. 模块监控系统设计 (47) 第6章运维方案 (53) 6.1. 技术和售后服务 (53) 6.2. 售后服务项目 (53) 6.3. 售后服务项目内容 (53) 方案概述 “百年大计,教育为本”,教育行业是我国经济发展的关键命脉之一,伴随着数据集中在教育业信息化的逐渐展开,数据中心在企业和信息化的地位越来越重要。教育数据中心建设已成为教育机构信息化趋势下的必然产物。教育数据中心作为承载教育机构业务的重要IT基础设施,承担着教育机构稳定运行和业务创新的重任。在教育机构新型客户服务模式下,数据中心需要更高效地支持后台业务和信息共享需求,同时要24小时不间断的提供服务,支持多种服务手段。 这对教育数据中心的资源整合,全面安全,高效管理和业务连续性提出更高的要求。

商业银行大数据应用的理论_实践与影响_蔚赵春

《上海金融》2013年第9 期 摘要:本文首先对商业银行大数据应用研究进行了综述,其次从挑战和机遇两个方面分析了大数据应用对商业银行带来的影响,再次探讨了大数据在商业银行的具体应用实践,最后给出了大数据时代商业银行的应对 之策。 关键词:大数据;商业银行;金融脱媒;互联网金融;云计算 JEL 分类号:G21;O33中图分类号:F840文献标识码:A 文章编号:1006-1428(2013)09-0028-05 *基金项目:教育部人文社会科学研究青年基金项目(13YJCZH192)、中国博士后科学基金项目(2012M510797)的阶段性研究成果,感谢责任编辑宝贵的修改建议。收稿日期:2013-05-30 作者简介:蔚赵春(1981-),男,复旦大学管理学院博士,现供职于上海浦东发展银行; 凌鸿(),男,复旦大学管理学院教授、博导。 蔚赵春1,2,凌鸿1 (1复旦大学管理学院, 上海 200433;2上海浦东发展银行上海 200001) 一、商业银行大数据应用研究综述 目前国内对商业银行大数据应用的研究论文并不多,而报纸和网络上介绍性的科普文章较多。国内研究主要介绍大数据这一新生事物及相关的技术,并探讨大数据带来的机遇和挑战以及部分大数据应用案例。国外的研究也主要侧重大数据相关的技术方面,针对银行业具体应用的文献非常少。 北京银行董事长闫冰竹从高层管理的视角探讨了大数据时代银行业的发展模式。潘明道等对大数据特征进行分析,并给出银行应对大数据挑战可借鉴的思路。方方全面分析了大数据时代将给商业银行带来的重要影响,并给出了商业银行培养面对大数据时代核心能力的策略建议。薛亮探讨了大数据技术将给银行业带来的改变以及银行的品牌建设如何适应这种改变。韦雪琼等分析了大数据技术影响下金融市场的变化,以期作出更好的投资决策和判断。李璠等论述 了大数据时代银行业的机遇与挑战,重点从技术上对比了大数据分析解决方案。刘启滨对金融行业大数据管理技术进行了简单介绍。孙浩从技术视角探讨了大数据给金融业带来的挑战。王珊等探讨了金融企业在大数据时代的技术选择策略。潘镭探讨了大数据在供应链金融方面的应用。刘天白等以交通银行信用卡中心大数据应用探索为案例,探讨了银行试水大数据时的策略。刘静如论述了大数据在金融业风险管理方面的应用。 二、大数据应用给商业银行带来的机遇 大数据应用作为创新的催化剂,正改变着金融业态,并将引起银行业务模式深刻的变革。大数据应用将推动商业银行在经营理念、组织架构、业务流程、管理模式、IT 架构等领域进行全面调整和深度整合,不断增强核心竞争力,提升企业组织绩效和资本的运营效率,提高盈利能力。大数据应用为我国商业银行经 金融理论与改革

智慧城市信息化大数据平台整体建设方案

智慧城市建设方案(全系统)V2.0 智慧城市信息化建设系统 技术方案 北京XX科技有限公司 2019年X月

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目录 1.智慧城市系统概述 (10) 1.1前言 (10) 1.2什么是智慧城市? (10) 1.3智慧城市的总体目标 (11) 1.4智慧城市如何建设 (12) 1.5智慧城市组成和架构 (13) 1.6智慧城市总体功能 (18) 1.6.1 城市运营中心门户 (18) 1.6.2 城市事件管理服务 (20) 1.6.3 城市运维管理服务 (21) 1.6.4 数据挖掘 (22) 1.6.4.1数据挖掘的目标 (23) 1.6.4.2数据挖掘的流程 (23) 1.6.4.3数据挖掘的功能 (26) 1.6.4.4数据挖掘的方法 (28) 1.7智慧城市设计原则 (28) 1.7.1 “平战结合”原则 (28) 1.7.2 横向到边纵向到顶原则 (29) 1.7.3 其它设计原则 (29) 2.城市公共安全系统 (29) 2.1城市公共安全概述 (29) 2.2公共安全应急联动系统 (31) 2.2.1 系统概述 (31) 2.2.2 系统组成 (32)

2.2.3.1业务功能 (33) 2.2.3.2系统功能 (37) 2.3警用地理信息系统 (40) 2.3.1 系统概述 (40) 2.3.2 系统组成 (41) 2.3.2.1全国PGIS平台总体架构 (41) 2.3.2.2各级PGIS平台内部构成 (42) 1、“一个”PGIS平台软件 (43) 2、“两个”基础支撑环境 (43) 2.3.3 系统功能 (44) 2.4联网报警与监控系统 (47) 2.4.1 系统概述 (47) 2.4.2 系统组成 (48) 2.4.2.1总体框架 (48) 2.4.2.2系统结构拓扑 (49) 2.4.3 系统功能 (49) 2.4.3.1多维地理信息平台功能 (49) 2.4.3.2固定点视频监控 (50) 2.4.3.3移动视频监控 (51) 2.4.3.4治安卡口监控 (52) 2.4.3.5警员、警车位置监控 (53) 2.4.3.6视频监控报警管理 (54) 2.4.3.7治安事件预警(视频智能分析) (55) 2.4.3.8指挥调度功能(警视联动) (59) 2.4.3.9资料查询,快速定位 (60) 2.4.3.10三台合一定位联动 (61) 4 / 425

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