数据中心产品介绍

5.1 规则引擎管理系统
采用规则引擎技术，将海量数据处理规则、业务系统涉及到的业务规则构建 到系统中，实现规则的录入、验证、发布、执行、校验过程以及规则的查询、增 加、删除、修改、注销等操作的管理。 1、 规则引擎提供丰富的 GIS 数据处理规则与业务数据处理规则，实现数据整合
过程的规则化和流程化。
1、 支持将处理的 GIS 和业务数据发布为服务，实现服务资源统一组织及管 理。
数据管理
2、 支持数据的转换、数据质检、数据更新及数据入库，便于用户高效完成 批量数据的入库。
数据转换
数据质检
数据检查入库
3、 支持符号库管理、模板配图及地图服务的发布，方便用户调用符号库中 的标准服务采用系统提供的配图模板进行地图配图并完成服务的发布。
行业 数据 库N
数据 整合 过程
数据 抽取
数
据
中
数据 清洗
心
标准、规范
前
置
库
数据 转换
数据 加载
数据 中心 成果库 1
整合 后行 业数 据库1
整合 后行 业数 据库2
整合 后行 业数 据库3
整合 后行 业数 据库N
(3) 采用数据的 ETL 处理模式，构建数据之间的关联关系实现海量空间数据及非 空间数据整合，整合后的数据发布成服务，供有服务需求的部门申请调用。
数据层：将空间数据（矢量、影像、三维等）及非空间数据（表、文档、视 频等）在数据中心进行数据整合及数据管理。主要构件系统有规则引擎管理系统、
数据融合系统、数据管理系统及数据挖掘分析系统。 应用层：进通过数据中心处理的数据运用数据发布工具发布成查询服务、共
享服务、报表服务、数据服务等在数据共享交换平台上供数据中心外部业务系统 （国土、房产、规划等）申请调用。
2、 支持空间数据处理规则及非空间数据处理规则的构建、验证及发布，便于满 足用户对各类型规则的需求以及系统中已有规则的服务共享。
方案构建
数据规则验证
规则发布
3、 支持用户结合业务需求将不同功能规则组合成方案，构建用户自定义业务方 案。
方案构建
4、 支持方案的流程化动态建模，将自定义方案进行组合构建新的业务方案。
服务发布
5、 对方案执行过程进行详细的记录，便于对规则执行过程中出现的问题进 行定位及分析问题，为方案优化提供依据。
方案执行日志
方案执行结果
5.3 数据库管理系统
数据管理系统实现海量、异构、多源、多尺度数据的综合管理。支持矢量数 据、影像数据、缓存数据、元数据、文档数据、多媒体数据等多种类型，提供多 种格式数据的导入、编辑、入库、更新、删除、裁切、转换、导出、制图等功能。 对各种比例尺的地形图线划数据，能实现自动符号化出图功能。采用服务目录的 形式将数据进行统一的组织及管理，如统一规范的数据编辑、修改、更新、发布 等，使各业务系统的数据及服务按照统一的标准进行编排及组织。
4 系统特色
(1) 基于云平台构建数据中心，数据处理模式采用分布式存储并行式计算，为数 据中心海量数据处理提供高效运算。
Results展示 终端
计算机集群
Reduce
Map DFS Block1 DFS Block2 DFS Block3
Map DFS Block4 DFS Block5 DFS Block6
、、 、、
Map DFS Block11 DFS Block12 DFS Block13
结构 化数 据存 储服 务集 群
存储1
存储2
存储N
非结 构化 数据 存储 服务 集群
存储1
存储2
存储N
(2) 制定统一的规范标准进行数据的整合，使处理后的数据具有较高的准确性。
行业 数据 库1
行业 数据 库2
行业 数据 库3
(2) 实现应用系统中数据的整合梳理 (3) 实现空间数据非空间数据一体化管理 (4) 实现应用系统之间数据资源交换共享 (5) 快速搭建应用模板响应业务需求 (6) 挖掘数据价值进行辅助决策分析
3 系统架构
应 用 层
(大) 数 据 中 心数 标据 准层 规 范 体 系平 台 层
国土 房产
地籍
规划
操作元 数据
共享元 数据
(4) 支持多源异构的 GIS 数据和业务数据，实现空间数据和非空间数据一体化管 理。
(5) 采用流程化动态建模技术，实现业务需求各种应用模板的快速搭建。
(6) 提供大数据分析挖掘平台，构建挖掘分析模型实现海量空间数据非空间数据 一体化分析挖掘。
5 系统功能
（大）数据中心主要功能包括对数据处理及业务处理过程中构建的规则进行 管理的规则管理系统，对数据整合流程进行管理的数据融合系统，对进入数据中 心的空间数据及非空间数据进行管理的数据管理系统以及对数据中心海量的空 间数据及非空间数据进行挖掘分析的数据挖掘分析系统。
城管
公安
市政
、、 、、
查询服务
共享服务
报表服务
数据服务
、、、、
数据分析工具、数据发布展示工具、数据交换系统
规则引擎管理
（大）数据中心
数据融合系统
数据管理系统
数据挖掘分析系统
非空间数据（表、视频） 数据共享交换平台
空间数据（矢量、影像、三维） 高性能云GIS平台
(大) 数 据 中 心 信 息 安 全 体 系
符号库管理 地图配图
5.4 数据挖掘分析系统
服务发布
采用空间数据非空间数据一体化分析挖掘技术，构建辅助决策模型对数据进 行挖掘分析，在统一的平台上实现各业务部门辅助决策模型的搭建、管理以及辅 助决策方案的共享。 1、 提供丰富的数据挖掘分析功能，实现空间数据及非空间数据一体化挖掘
2、 支持调用规则引擎的模型，构建数据分析挖掘方案，实现数据分析挖掘过程 的流程化动态搭建
业务方案构建
5.2 数据融合系统
采用数据处理 ETL 技术，实现海量空间数据及非空间数据的分类、清洗、转 换和加载，建立相关业务表之间的关系以及相关空间数据之间的关系，并将建立 关系的数据发布成服务。
1、 支持对 ETL 数据方案的生命周期进行管理，便于用户对数据中心方案的 生命周期有个整体把握。
查询服务 共享服务 报表服务
交换服务
、、、、
数据挖掘
决策分析服 务
数据分析与应用工具、数据发布展现工具、数据交换系统
空间 数据
非空 间数
据
ETL数 据处理
抽取
清洗
转换
装载
成果 数 据库1
ETL数 据处理
抽取
清洗
转换
装载
成果 数 据库2
元数 据模
型
基础元 数据
业务元 数据
指标元 数据
规则元 数据
存储元 数据
方案的生命周期管理 2、 支持多种类型数据库的连接，便于将各类型数据库中的数据快速抽取到
数据中心。
数据库连接 3、 支持用户调用规则引擎中已有的方案，执行数据的 ETL 过程，实现数据
处理模型化。
规则应用
表抽取作业 数据转换作业
批量加载表作业
4、 支持将数据 ETL 过程的结果发布为服务，供有相同服务需求的用户调用。
技术优势： ➢ 跨 GIS 平台开发框架 ➢ 基于云平台构建 ➢ 规则引擎技术 ➢ 数据 ETL 技术 ➢ 流程化动态建模 ➢ 空间数据非空间数据一体化挖掘
2 系统应用场景
随着电子政务的建设各行业应用系统越来越多，但这些应用系统都处于孤立 运行状态，数据管理分散，“信息孤岛”现象严重，各应用之间难以进行数据的 交换与资源的共享。然而，随着行业的发展业务的丰富，应用系统之间相互依赖 的业务需求越来越多、系统之间数据的交换共享需求日益增加，急需建设数据中 心来满足以下业务应用场景的需求： (1) 对数据进行统一标准质检和管理
跨平台开发框架
分布式存储与索引、并行计算框架
基 资源管理调度
础
层
基础设施
虚拟化（计算、存储、网络）
计算资源
存储资源
网络资源
基础层：大数据中心的基础层采用虚拟化及资源池技术，将计算资源、存储 资源及网络资源进行虚拟化，在资源池中进行管理。
平台层：基于跨平台开发框架及分布式存储与索引、并行式计算架构构建高 性能云 GIS 平台及数据共享交换平台，实现海量数据管理及共享。
（大）数据中心
1 系统概述
**公司，秉承“致力于数字城市、智慧城市建设，让人们生活更美好，工作 更轻松”的使命，以地理信息技术为主线，依托规则引擎技术、数据 ETL 技术、 大数据挖掘等技术，结合国家相关标准规范，构建行业内的数据中心乃至跨部门、 跨行业的数据中心。实现各级应用系统结构化及非结构化数据的处理融合及统一 组织管理；将各行业多源异构数据，进行统一标准的质检、分类转换和关联，为 各部门提供统一的数据接口、规范的数据服务和功能服务，实现各级应用系统之 间数据访问、共享和交换；支持流程化动态建模、应用模型及应用系统快速搭建， 满足各应用系统对应用模型、辅助决策模型及灵活多变的业务模型的需求。