中位物联网大数据平台总体设计V1.0
物联网平台方案设计
物联网平台方案设计引言物联网（Internet of Things，简称IoT）是指通过互联网将物体连接起来，实现互联互通的技术体系。
物联网平台是物联网系统中的核心组件，负责实现设备管理、数据传输、安全控制等功能。
本文将介绍物联网平台方案设计的关键要点。
1. 平台架构设计物联网平台的架构设计是整个方案的基础。
通常，物联网平台的架构包括以下组件：1.1 设备接入层设备接入层是物联网平台与设备之间进行通信的接口层。
它负责设备的注册、认证、数据采集和控制命令的下发等功能。
在设计设备接入层时，需要考虑设备的类型、接口协议、通信方式等因素。
1.2 数据管理层数据管理层是物联网平台的核心组件，用于管理设备上传的数据。
它负责数据的存储、处理、分析和展示。
在设计数据管理层时，需要考虑数据的类型、存储方式、处理算法等因素。
1.3 应用接口层应用接口层是物联网平台与上层应用系统进行交互的接口层。
它提供一系列的API，用于访问物联网平台的功能。
在设计应用接口层时，需要考虑API的设计、权限管理、安全控制等因素。
1.4 安全控制层安全控制层是保证物联网平台安全的重要组成部分。
它负责设备的认证、用户的权限管理、数据的加密等功能。
在设计安全控制层时，需要考虑网络安全、数据隐私等因素。
2. 功能设计物联网平台的功能设计是根据需求分析确定的。
以下是一些常见的功能设计要点：2.1 设备管理设备管理是物联网平台的基本功能之一。
它包括设备注册、设备状态监测、设备故障处理等功能。
在设计设备管理功能时，需要考虑设备的类型、数量、状态监测的方式等因素。
2.2 数据传输数据传输是物联网平台的核心功能之一。
它负责设备数据的采集、传输和展示。
在设计数据传输功能时，需要考虑数据的传输方式、协议的选择、数据压缩和加密等因素。
2.3 数据分析数据分析是物联网平台的关键功能之一。
它通过对设备上传的数据进行分析，提取有用的信息。
在设计数据分析功能时，需要考虑数据处理的算法、模型的选择、实时性要求等因素。
物联网中台设计方案
物联网中台设计方案一、项目背景与目标随着物联网技术的快速发展，企业面临着海量设备接入、数据整合、业务协同等挑战。
本设计方案旨在构建一个高效、稳定、可扩展的物联网中台，实现设备接入标准化、数据治理统一化、业务服务协同化，为企业的数字化转型提供有力支撑。
二、设计原则标准化：遵循行业标准和规范，确保系统的兼容性和可维护性。
可扩展性：设计灵活的架构，支持未来业务的快速扩展和升级。
安全性：确保数据传输、存储和处理的安全性，保护企业数据资产。
高可用性：构建高可用的系统架构，确保服务的稳定性和连续性。
三、系统架构物联网中台采用微服务架构，包括设备接入层、数据处理层、业务服务层和数据存储层。
设备接入层：负责设备的接入和管理，提供标准化的接口协议，实现设备的快速接入和集成。
数据处理层：对接入的数据进行清洗、转换、聚合等操作，为业务服务层提供统一的数据视图。
业务服务层：提供各类业务服务，如设备监控、数据分析、告警管理等，支持企业的各类应用场景。
数据存储层：采用分布式存储技术，实现数据的高效存储和查询。
四、功能模块设备接入管理：支持多种协议的设备接入，实现设备的注册、认证、连接和状态监控。
数据治理：建立统一的数据标准和管理规范，实现数据的采集、清洗、转换和存储。
业务服务：提供设备监控、数据分析、告警管理、远程控制等业务服务，满足企业的多样化需求。
安全管理：采用身份验证、访问控制、数据加密等安全措施，保障系统的安全性。
五、技术选型设备接入：采用MQTT、CoAP等轻量级协议，支持设备的低功耗、高并发接入。
数据处理：使用大数据处理框架（如Apache Flink、Spark等）进行实时数据处理和分析。
业务服务：基于Spring Cloud等微服务框架构建业务服务层，实现服务的快速开发和部署。
数据存储：采用HBase、Cassandra等分布式数据库进行数据存储和查询。
六、实施计划需求分析：明确企业的业务需求，确定物联网中台的功能模块和技术选型。
大数据平台建设方案完整详细版 (一)
大数据平台建设方案完整详细版 (一)随着数字化时代的到来，各类数据随之爆增，但是如何完善数据的管理和利用成为了一个重要问题。
而大数据平台就是解决这个问题的有效工具。
下面将介绍一份完整详细版的大数据平台建设方案。
一、需求分析在构建一套大数据平台之前，我们需要明确自己的需求，这包括以下两个方面：1、业务需求：指的是企业在业务运营过程中需要采集、处理、分析的数据类型和数量。
2、管理需求：指的是对大数据平台本身进行管理的需求，包括安全性、可靠性、扩展性等。
二、架构设计在需求分析的基础上，需要进行架构设计。
下面是一种比较常见的大数据平台架构设计方案：该架构主要由数据采集、数据存储、数据处理和数据分析四个模块构成。
1、数据采集数据采集模块负责采集各种形式的数据，并将其转换成统一的数据格式。
常用的数据采集方式包括以下几种：（1）ETL工具（Extract-Transform-Load）：可以从多种数据源中提取数据，并对数据进行转换和清洗，最后加载到数据存储模块中。
（2）消息队列：可以实现多个数据源的异步数据收集，并把数据存入到后端的存储层中。
（3）API接口：可以通过API接口来获取数据，并将数据存储到后端的存储层中。
2、数据存储将采集的数据存储到后端的存储层中，主要分为两个层面：（1）大数据存储层：使用Hadoop生态圈的HDFS或者S3存储海量数据。
（2）NoSQL数据库：使用NoSQL数据库，如MongoDB等，存储非结构化数据，如文本、图像、音频等。
3、数据处理数据处理模块主要负责对数据进行实时或离线的处理，常见的数据处理技术包括：（1）流式计算（Stream Computing）：对流数据进行实时处理，如Apache Storm、Flink等。
（2）批量计算（Batch Computing）：对批量数据进行离线处理，如Apache Spark、Hadoop MapReduce等。
4、数据分析数据分析模块主要是对处理后的数据进行挖掘和分析。
大数据平台设计方案
（3）数据查询：使用Hive进行大数据查询。
（4）数据挖掘：采用机器学习算法库，如TensorFlow、PyTorch等。
（5）数据可视化：使用ECharts、Tableau等工具实现数据可视化。
四、数据安全与合规性
1.数据安全：采用物理安全、网络安全、数据加密、访问控制等技术手段，确保数据安全。
第2篇
大数据平台设计方案
一、引言
在信息技术迅猛发展的当下，大数据已成为企业竞争力的重要组成部分。为了高效利用数据资源，提升决策质量，降低运营成本，本公司决定构建一套先进的大数据平台。本方案旨在提供一份详尽、合规的大数据平台设计方案，以支撑企业未来发展需求。
二、项目目标
1.构建统一、高效的数据资源中心，实现数据的集中管理和有效利用。
-数据处理：采用Spark分布式计算框架，实现快速、高效的数据处理。
-数据查询：使用Hive进行大数据查询，满足复杂查询需求。
-数据挖掘：集成TensorFlow、PyTorch等机器学习算法库，实现数据挖掘和分析。
-数据可视化：运用ECharts、Tableau等工具，实现数据可视化展示。
四、数据安全与合规性
（2）数据存储层：采用分布式存储技术，实现海量数据的存储和管理。
（3）数据处理层：对数据进行清洗、转换、整合等处理，提高数据质量。
（4）数据服务层：提供数据查询、分析、可视化等服务，满足业务部门需求。
（5）应用层：基于数据服务层提供的接口，开发各类应用，为决策层和业务部门提供支持。
2.技术选型
（1）数据存储：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行海量数据存储。
-数据存储层：采用分布式存储技术，实现大数据的高效存储和管理。
大数据平台设计方案
大数据平台设计方案摘要随着信息技术的发展，海量的数据正在迅速积累。
对这些数据进行分析和挖掘，有助于企业把握市场机会，改进业务流程，提高运营效率。
然而，由于数据量庞大、复杂性高以及数据来源的多样性，传统的数据处理方法已经无法满足需求。
因此，设计并建立一个高效、可扩展的大数据平台成为企业必不可少的任务。
本文将介绍一个完整的大数据平台设计方案，包括架构、技术选型、数据处理流程以及安全性考虑等方面。
1.引言随着互联网的普及和移动设备的迅猛发展，大量的数据被产生和存储。
这些数据涵盖了社交网络、电子商务、传感器等多个领域，数量庞大且不断增长。
传统的数据处理方法已经无法处理这样海量的数据，因此，构建一个高效的大数据平台成为企业提升竞争力的关键。
2.大数据平台架构一个高效的大数据平台需要有合理的架构来支持各种数据处理任务。
以下是一个典型的大数据平台架构示例：- 数据获取层：该层负责从各个数据源（如互联网、传感器）收集数据，并进行初步的清洗和预处理。
常用的数据获取方式包括爬虫、API接口、实时流数据等。
- 数据存储层：该层用于存储大量的原始数据，以便后续的数据处理和分析。
常用的数据存储技术包括分布式文件系统（如HDFS）、关系型数据库（如MySQL）以及NoSQL数据库（如MongoDB）等。
- 数据处理层：该层负责对原始数据进行处理和分析，包括数据清洗、数据转换、特征提取等。
常用的数据处理技术包括Hadoop、Spark以及自定义的数据处理引擎等。
- 数据分析层：该层负责对处理后的数据进行分析和挖掘，以获取有价值的信息和洞察。
常用的数据分析技术包括机器学习、数据挖掘以及统计分析等。
- 数据展示层：该层负责将分析结果以可视化的方式展示给用户，以便用户更好地理解和利用这些结果。
常用的数据展示技术包括数据可视化工具（如Tableau）和仪表盘等。
3.技术选型在构建大数据平台时，选择适当的技术对于平台的高效运行非常重要。
物联网应用平台建设方案
物联网应用平台建设方案一、项目背景物联网，一个充满无限可能的领域，如今正逐步渗透到我们生活的方方面面。
在这个大背景下，我国政府提出了“新型基础设施建设”的战略部署，物联网应用平台建设成为其中的一项重要任务。
本项目旨在构建一个具有高度集成、开放共享的物联网应用平台，为各行各业提供便捷、高效的物联网服务。
二、项目目标1.打造一个具备海量数据存储、实时数据处理、智能分析等核心能力的物联网应用平台。
2.构建一个开放、共享、共赢的物联网生态圈，推动产业链上下游企业协同发展。
3.助力我国物联网产业走向世界舞台，提升我国在国际物联网领域的竞争力。
三、项目内容1.平台架构设计物联网应用平台采用分层架构设计，包括数据采集层、数据传输层、数据处理与分析层、应用服务层和用户界面层。
（1）数据采集层：负责收集各类物联网设备的实时数据，如传感器、摄像头等。
（2）数据传输层：采用安全、可靠的传输协议，确保数据在传输过程中的完整性和安全性。
（3）数据处理与分析层：对采集到的数据进行预处理、存储、清洗、分析等操作，为上层应用提供数据支持。
（4）应用服务层：提供各类物联网应用服务，如智能家居、智能交通、智能医疗等。
2.平台功能模块（1）设备管理：实现对各类物联网设备的注册、管理、监控和维护。
（2）数据处理：对采集到的数据进行预处理、存储、清洗和分析。
（3）应用开发：提供丰富的API接口，支持开发者快速搭建各类物联网应用。
（4）用户管理：实现对用户信息的注册、管理、权限控制等功能。
（5）运维监控：对平台运行状态进行实时监控，确保系统稳定、可靠运行。
3.平台技术选型（1）数据采集：采用主流的物联网通信协议，如MQTT、CoAP等。
（2）数据处理：采用大数据处理技术，如Hadoop、Spark等。
（3）数据存储：采用分布式数据库，如MySQL、MongoDB等。
（4）应用开发：采用主流的前后端分离技术，如Vue.js、React 等。
大数据资源平台概要设计方案
大数据资源平台概要设计方案概述:目标:1.数据集成：将来自不同数据源和格式的数据集集中到一个统一的平台中，以便更方便地访问和管理数据。
2.数据存储：提供可扩展和可靠的数据存储，以满足大规模数据存储和处理的需求。
3.数据治理：建立数据质量和数据安全的管理机制，确保数据的准确性和隐私性。
4.数据分析：提供强大的分析工具和算法，以帮助组织从数据中发现模式和趋势，做出更明智的决策。
5.数据可视化：提供交互式的数据可视化工具，以帮助用户更好地理解和探索数据。
技术架构:1.数据采集：用于从不同数据源采集数据的组件，包括数据提取、转换和加载等功能。
2. 数据存储：用于存储和管理大规模数据的分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）或云存储服务。
3.数据管理：包括数据仓库、数据索引和数据目录等组件，用于管理和组织数据集，提供数据检索和查询的功能。
4. 数据处理：用于处理和分析大规模数据的计算引擎，如Apache Spark或Apache Hadoop MapReduce。
5.数据安全：用于确保数据安全和访问控制的安全机制，包括数据的加密、用户身份验证和权限管理等功能。
6.数据可视化：用于将数据转化为可视化图表和报表的工具，以便用户更直观地理解和分析数据。
实施步骤:实施大数据资源平台需要遵循以下步骤：1.需求分析：确定组织对数据管理和分析的需求，包括数据集成、数据存储、数据分析和数据可视化等方面的需求。
2.架构设计：根据需求和现有技术栈，设计平台的技术架构和组件选择。
3.系统实施：根据架构设计，实施各个组件，包括数据采集、数据存储、数据管理、数据处理和数据可视化等功能。
4.数据集成：将来自不同数据源的数据集成到平台中，包括数据提取、转换和加载等过程。
5.数据处理与分析：使用平台提供的分析工具和算法，对数据进行处理和分析，以发现其中的模式和趋势。
6.数据可视化：使用平台提供的可视化工具，将数据转化为可视化图表和报表，以帮助用户更好地理解和探索数据。
平台-详细设计说明书
项目编号_ZJJT-2022-0001_详细设计说明书XXXX云共享平台详细设计说明书（仅供内部使用）项目编号_ZJJT-2022-0001_详细设计说明书修订历史记录项目编号_ZJJT-2022-0001_详细设计说明书目录1 引言 (11)1.1编写目的 (11)1.2背景 (11)1.3参考资料 (12)2 总体设计 (12)2.1运行环境 (12)2.2软件功能描述 (12)2.2.1 职教云-集团管理 (12)2.2.2 职教云-院校端管理 (13)2.2.3 职教云-企业机构端管理 (15)2.2.4 职教云-门户网站 (16)2.2.5 职教云-产教联盟管理 (17)2.2.6职教云-人工智能实训 (17)2.3架构设计 (18)2.4系统性能设计 (18)2.5统一身份认证设计 (18)2.5.1 功能描述 (18)2.5.2 实现方式 (19)2.5.3 角色定义 (19)2.5.4 运行流程 (20)2.5.6 请求示例 (21)3.1集团管理端 (23)3.1.1 首页 (23)3.1.1.1 成员单位统计 (23)3.1.1.2 办学效率 (24)3.1.1.3 服务能力 (25)3.1.2 资讯管理 (26)3.1.2.1 咨询维护 (26)3.1.2.2 集团信息推荐位 (27)3.1.2.3 通知公告推荐位 (28)3.1.2.4 政策法规推荐位 (29)3.1.3 双师资源 (30)3.1.3.1 双师资源详情 (30)3.1.3.2 双师资源列表 (31)3.1.3.3 双师资源新增 (31)3.1.3.4 双师资源编辑 (33)3.1.4 成员管理 (34)3.1.4.1 中职院校管理 (34)3.1.4.2 高职院校管理 (35)3.1.4.3 企业管理 (36)3.1.4.4 行业组织管理 (37)3.1.4.6 信息采集模版下载 (39)3.1.5 课程资源 (40)3.1.5.1 课程新增 (40)3.1.5.2 课程编辑 (40)3.1.5.3 课程下架 (41)3.1.5.4 课程列表 (42)3.1.6 数据汇总 (43)3.1.6.1 数据报表列表 (43)3.1.6.2 数据报表详情 (43)3.1.7 权限管理 (45)3.1.7.1 角色管理 (45)3.1.7.2 权限用户 (47)48 (48)49 (49) (49) (50)3.2院校端管理 (51)3.2.1 首页 (51)3.2.1.1 数据大盘 (51)3.2.2.1 企业列表 (52)3.2.2.2 企业详情 (52)3.2.2.3 企业新增 (53)3.2.2.4 企业编辑 (54)3.2.2.5 企业删除 (56)3.2.3 合作项目管理 (57)3.2.3.1 合作方列表 (57)3.2.3.2 合作方详情 (57)3.2.3.3 合作方新增 (58)3.2.3.4 合作方编辑 (59)3.2.3.5 合作方删除 (60)3.2.4 员工管理 (60)3.2.4.1 部门新增 (60)3.2.4.2 员工新增 (61)3.2.4.3 员工列表 (62)3.2.4.4 员工编辑 (63)3.2.4.5 员工删除 (64)3.2.5 课程资源 (64)3.2.5.1 课程新增 (64)3.2.5.2 课程编辑 (65)3.2.5.3 课程下架 (66)3.2.6 信息管理 (67)3.2.6.1 基本信息 (67)3.2.6.2 信息采集表 (68)3.2.6.3 上传记录 (69)3.2.7 权限管理 (69)3.2.7.1 角色管理 (69)3.2.7.2 权限用户 (70)71教师档案管理 (71) (72)73 (73) (74) (74) (75) (75) (76) (77) (78)3.3企业机构端管理 (78)3.3.1 首页 (78)3.3.2 合作需求管理 (80)3.3.2.1 合作需求列表 (80)3.3.2.2 合作需求详情 (80)3.3.2.3 合作需求新增 (81)3.3.2.4 合作需求编辑 (82)3.3.2.5 合作需求删除 (83)3.3.3 咨询管理 (84)3.3.3.1 咨询列表 (84)3.3.3.2 咨询详情 (85)3.3.3.3 咨询新增 (86)3.3.3.4 咨询编辑 (87)3.3.3.5 咨询删除 (88)3.3.4 员工管理 (89)3.3.4.1 部门新增 (89)3.3.4.2 员工新增 (90)3.3.4.3 员工列表 (91)3.3.4.4 员工编辑 (91)3.3.4.5 员工删除 (92)3.3.5 信息管理 (93)3.3.5.1 基本信息 (93)3.3.5.2 信息采集表 (94)3.3.6 权限管理 (95)3.3.6.1 角色管理 (95)3.3.6.2 权限用户 (96)97 (97) (98) (98) (99)100 (100) (101)3.4门户网站 (101)3.4.1 登录管理 (101)3.4.1.1 院校端登录 (101)3.4.1.2 企业端登录 (102)3.4.1.3 产业联盟端登录 (102)3.4.2 首页 (103)3.4.2.1 数据看板 (103)3.4.3 集团动态 (104)3.4.3.1 集团信息 (104)3.4.4 通知通告 (104)3.4.4.1 通知通告列表 (104)3.4.4.2 通知通告详情 (105)3.4.5 政策法规 (105)3.4.5.1 政策法规列表 (105)3.4.5.2 政策法规详情 (106)3.4.6 在建在研项目 (106)3.4.6.1 在建在研项目列表 (106)3.4.7 实习就业信息 (107)3.4.7.1 实习就业信息列表 (107)3.4.7.2 实习就业详情 (108)3.4.8 成员单位 (108)3.4.8.1 成员单位列表 (108)3.4.9 虚拟仿真资源 (109)3.4.9.1 虚拟仿真资源 (109)3.4.10 社区 (109)3.4.10.1 社区 (109)3.5产教联盟端管理 (110)3.5.1 产业联盟 (110)3.5.1.1 成果列表 (110)3.5.1.2 更新成果 (110)3.5.1.3 编辑成果 (111)3.5.1.4 删除成果 (112)3.5.2 产业学院 (113)3.5.2.1 成果列表 (113)3.5.2.2 新增成果 (114)3.5.2.3 更新成果 (115)3.5.2.4 删除成果 (116)3.5.3 创新中心 (117)3.5.3.1 成果列表 (117)3.5.3.2 新增成果 (118)3.5.3.3 更新成果 (119)3.5.3.4 删除成果 (120)3.5.4 大师工作室 (120)3.5.4.1 成果列表 (120)3.5.4.2 新增成果 (121)3.5.4.3 更新成果 (122)3.5.4.4 删除成果 (123)3.5.5 工程中心 (124)3.5.5.1 成果列表 (124)3.5.5.2 新增成果 (125)3.5.5.3 更新成果 (126)3.5.5.4 删除成果 (127)3.5.6 技术中心 (127)3.5.6.1 成果列表 (127)3.5.6.2 新增成果 (128)3.5.6.3 更新成果 (129)3.5.6.4 删除成果 (131)3.5.7 实训基地 (131)3.5.7.1 成果列表 (131)3.5.7.2 新增成果 (132)3.5.7.3 更新成果 (133)3.5.7.4 删除成果 (134)3.6人工智能实训 (135)3.6.1 数据管理 (135)3.6.2 算法开发 (135)3.6.3 训练管理 (136)3.6.4 模型管理 (136)3.6.5 模型优化 (137)3.6.6 自动机器学习 (137)1引言1.1编写目的规范化软件的开发，给软件的设计，编码，测试，维护等提供依据。
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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。
Node : Hadoop HDFS元数据主节点服务器。
负责保持DataNode文件存储元数据信息。
4.JobTracker：Hadoop的Map/Reduce调度器，负责与TackTracker通信分配计算任务并跟踪任务进度。
5.DataNode：Hadoop数据节点，负责存储数据。
6.TaskTracker：Hadoop调度程序，负责Map,Reduce 任务的具体启动和执行。
7.Kafka : 消息队列。
ty : NOI框架。
2.项目概述2.1.项目背景1.随着业务的增加，数据采集存储备份能力严重不足2.数据处理分析能力无法满足业务的需要3.公司业务创新转型的需要3.1.设计目标xx的大数据平台主要是为车辆、人员、物联网提供终端接入、数据分析，并为行业应用提供数据接口。
平台建成后，初期可接入百万级的终端，可承载多种业务及应用。
随着业务增长，平台可以动态扩容，最终可实现千万级、亿级终端的接入及数据分析处理能力。
本文档针对xx的大数据平台应用需求，结合数据的特点，提出未来公司整体的系统架构，以充分满足公司在3到5年内的业务增长和数据增长需求。
并且在企业总体系统架构的基础上，提出系统的软硬件的具体选型方案，以及提供大数据平台整体规划，分步实施和推广的建议；提供大数据平台产品整合、集成、系统优化、稳定性等建议方案。
3.1.1.技术规划路线建议对xx大数据平台系统进行总体规划，与现有的交通部数据中心以及各个业务系统进行对接，以适应未来3到5年内公司业务发展的要求。
3.1.2.大数据软硬平台/网络架构规划建议从需求的数据量、计算量、应用的场景、功能、性能等因素来配置软硬件平台的建议；提出具体的系统总体架构和软硬件部署结构建议；3.1.3.大数据应用集成点规划建议Hadoop数据集成、应用集成、运维管理设计建议；3.1.4.大数据团队建设规划建议对xx技术团队的人员需求和配置情况以及所需要掌握的技能提出建议；3.1.5.大数据系统实施指导建议方案提供大数据平台整体规划，分步实施和推广的建议；提供大数据产品整合、集成、平台化的建议系统优化、稳定性等建议方案。
3.数据平台总体架构规划3.1.数据平台愿景如上图所示，xx的大数据平台最终建成后，应该是一个完备的数据服务平台，包括数据平台、应用平台、数据产品以及内部运行支撑应用环境，该平台上的用户既包括外部用户，也包括企业内部用户，既有最终用户，也有应用开发人员以及数据分析和数据开发人员。
1.数据服务平台组成●数据平台：是数据的集散地。
数据平台的主要目标是存储和处理海量数据，该平台除了汇聚xx所有的业务数据和用户数据之外，还有合作机构的相关数据，其核心功能包括数据采集、同步与集成、海量数据存储、海量数据处理框架、海量数据仓库等。
该平台的用户主要有数据分析用户和数据开发用户，这两类用户在数据平台上进行数据分析及数据集成、建模与挖掘。
●应用平台：应用开发人员开发基于数据平台的车辆监控、人员监控、物品监控等应用并部署在应用平台，供最终用户访问。
该平台的建设目标是处理海量http请求，其核心功能包括应用服务器、分布式缓存、分布式消息队列、分布式文件系统、分布式数据库以及分布式简单存储等。
●内部运行支撑应用环境：该环境主要供企业内部用户将使用，包括商业智能、运营支撑、系统运维、分析应用等。
该数据产品由大数据平台开发人员进行研发。
●数据产品：当该平台稳定运行一段时间之后，企业根据业务发展的需要，可以开发专门的数据产品，对外提供数据服务，供最终用户使用。
该数据产品由大数据平台开发人员进行研发。
2.数据服务平台的用户划分●应用开发用户：xx内部的技术研发人员，主要结合具体业务，开发基于数据平台的应用，并部署到应用平台；●数据分析用户：xx内部的技术研发人员，主要基于数据平台中的海量数据，进行业务数据分析，指导生产运营；●数据开发用户：xx内部的技术研发人员，主要基于数据平台中的海量数据，进行数据建模、集成和挖掘，在指导生产运营的同时，挖掘新的利润增长点；●内部数据产品用户：包括各条业务线上的各类业务人员如客服等。
●外部用户：合作机构如运营商、银行、商户，终端用户、企业用户等。
3.位置信息数据源●数据平台可以从第三方平台(交通部数据中心、运营商)或定位中端（车机、sim卡）等采集位置、状态等信息。
无论是企业内部用户，还是企业外部用户，无论是技术研发人员还是业务人员，他们既是平台数据的生产者，同时也是平台数据的消费者。
集存储、计算、分析于一体的大数据平台，涵盖了xx业务数据的全生命周期管理，既符合现在行业大数据企业发展的趋势，也最终体现了xx企业的最终最内涵的价值。
3.2.数据处理流程xx大数据平台的数据处理流程如上上图所示。
对各类终端产生的结构化和非结构化数据源首先通过数据采集平台进行数据采集，然后进入海量存储计算处理平台，生成各种多维数据，供应用服务平台调用，支持最终的用户访问。
3.3.主要功能结合xx的当前业务发展现状，目前xx的大数据平台重点解决三类典型需求：1.业务数据归集、备份与可靠存储2.离线数据分析挖掘3.实时查询统计分析针对这三类需求，大数据平台在数据采集和运营管理的辅助下，分别提供存储系统、离线计算系统和海量数据库系统，分别满足上述三类需求。
下面首先介绍平台的软件架构设计。
3.4.设计原则1.采用基于Hadoop的开源技术路线2.整合公司的终端数据、员工、客户、计算、存储等所有资源于一体3.平台涵盖公司数据生产、存储、挖掘、分析、服务等全生命周期管理4.结合业务线，分析挖掘和业务支持等应用自主研发3.5.平台建设路线项目分阶段完成。
1期：开发数据采集系统，从第三方平台及终端采集位置信息，实现2种终端的接入。
开发应用平台，提供接口给客户端访问数据。
2期：实现多种终端的接入，并完善应用接口。
3期：开放存储系统和简单的MapReduce功能给其他用户使用，数据库方面单表的简单查询或带条件查询，内部使用实时采集组件。
4期：开放Hive这样的类SQL计算给外部门，内部开始引入Mahout进行数据挖掘，数据库方面改进查询语言，支持更多的SQL语法，实时采集可以交给其他部门任意部署客户端，支持常见的异构数据源5期：计算平台成熟，完全成为各部门共同参与开发业务的平台，数据库具备大部分SQL查询语法，实时采集系统稳定高效运行。
4.数据平台软件架构设计4.1.数据平台结构图如所上图所示，大数据平台由五个子系统组成，分别为：存储系统、离线计算系统、海量数据库系统、采集系统和管理系统。
这五个子系统之间有如下关联关系：1.管理系统为整个平台的辅助系统，为其它系统的正常运行提供相关的辅助功能；2.采集系统负责平台的数据采集工作，这些数据的产生来自各业务生产系统及第三方平台或终端；3.存储系统、离线计算系统和海量数据库系统共用一套底层文件系统，保证了这三个主要系统的数据集成与有效共享；4.离线计算系统和海量数据库系统还可以根据各自的负载，可以动态分配相应的计算能力。
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可以看出，除采集系统和管理系统之外，包括底层存储环境在内的所有系统都是采用开源软件搭建，而这些软件都是经过相关行业的技术公司先验是成熟可靠可行的。
采用开源软件，在平台可以达到低成本建设的效果的同时，相应开源社区的持续演进，也为平台后续的运行升级提供了持续的技术支持和版本稳定保证。
4.2.数据采集系统1.功能负责接入第三方服务平台和终端设备。
负责采集、清洗和导入公司各业务线上的所有的结构化业务数据和非结构化数据。
2.要解决的问题目前，公司需要和交通部的数据中心对接，接收终端的位置数据。
同时也要接入大量的终端。
而且，未来业务生产线的系统日志信息由于也需要保存下来，并进行分析挖掘。
采集系统可以将业务生产线的所有业务数据和日志数据采集到采用低成本的开源可线性扩展的存储环境，达到了数据低成本安全可靠存储，并支持进一步的数据分析和挖掘。
3.搭建方法使用优秀的Netty框架，与第三方应用和终端通信，采集数据。
针对各种终端采用的不同通信协议，开发相应的协议解析模块，将位置和指令信息解析为结构化数据，保存到HDFS中。
采用业界成熟的Flume开源包将驻留在生产环境共享存储上的非结构化的日志数据以增量可靠的方式采集到HDFS中，采用Sqoop开源包从备库中将业务结构化数据增量采集到HDFS中。
4.3.数据存储系统1.功能为公司内部各业务部门提供低成本安全可靠可扩展的一揽子存储解决方案，做为业务数据的备库、支持离线计算和实施处理系统的数据导入与导出等。