A001综合信息应用大数据平台

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失联信息修复

失联信息修复

009400 009401 009503 009505 009506 009998
芝麻信用管理有限公司
计费事件码不存在 查询计费事件码异常 信用核心:查询结果为空 信用核心:不支持的方法 信用核心:不支持的证件类型 未知错误
9. Java 代码样例
String GATEWAY = "https:///gateway.do"; ZmOpenApiRequest zmOpenApiRequest = new ZmOpenApiRequest(); zmOpenApiRequest.setMerchantId("268820000029457334041"); zmOpenApiRequest.setAppId("100001"); zmOpenApiRequest.setCustomerId(customerRoleId); zmOpenApiRequest.setProductId("w1010100000000001102"); zmOpenApiRequest.setSences("TEST_SENCES"); Map<String, String> exts = new HashMap<String, String>(); exts.put("phones", "13469985855"); exts.put("address", "浙江省+杭州市+西湖区+西溪路 101 号"); zmOpenApiRequest.setExtParams(exts); ZmOpenApiResponse openApiResponse = zmOpenApiClient.execute(zmOpenApiRequest, GATEWAY);

平台建设方案

平台建设方案

平台建设方案目录一、项目背景与目标 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (4)二、平台需求分析 (6)2.1 功能需求 (7)2.2 性能需求 (8)2.3 安全性需求 (9)2.4 可用性需求 (10)三、平台技术选型 (11)3.1 前端技术 (12)3.2 后端技术 (14)3.3 数据库技术 (15)3.4 云计算技术 (17)4.1 系统整体架构 (19)4.2 前端架构设计 (20)4.3 后端架构设计 (22)4.4 数据库架构设计 (24)五、平台功能实现 (25)5.1 用户管理模块 (26)5.2 内容管理模块 (27)5.3 交互功能模块 (28)5.4 数据分析模块 (30)六、平台安全策略 (31)6.1 数据加密 (32)6.2 权限控制 (32)6.3 日志审计 (33)6.4 防火墙与入侵检测 (35)7.1 测试目的 (37)7.2 测试范围 (38)7.3 测试方法 (40)7.4 缺陷管理 (41)八、平台上线与运维 (42)8.1 上线计划 (43)8.2 运维团队 (44)8.3 监控与维护 (46)九、平台推广策略 (47)9.1 目标用户 (49)9.2 推广渠道 (50)9.3 用户反馈机制 (51)十、项目预算与效益评估 (52)10.1 项目预算 (53)10.2 效益评估 (54)10.3 风险评估 (55)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展,数字化、网络化、智能化已成为各行业转型升级的关键驱动力。

在此背景下,我们公司决定构建一个全新的平台,以整合公司内外部资源,提升业务效率,增强市场竞争力,并实现公司的长期可持续发展。

本项目旨在打造一个安全、稳定、易用的数字化平台,通过集成先进的信息技术,实现数据的精准采集、高效处理与智能分析,为公司决策提供有力支持。

该平台将作为公司与客户、合作伙伴之间的桥梁,促进信息的顺畅流通,提升客户满意度与合作关系。

建立多系统集成应用平台案例分析

建立多系统集成应用平台案例分析

基于门户的企业安全搜索
短信通知
手机 终端用户 审批/查询
用友大企业 私有云
数据同步 ERP服务器
商业分析
配置/管理
与Office紧密集成,优化操作体验
应用集成四大目标
企业集成目标
企业数据
数据描述标准化 数据管理流程化 数据共享服务化
操作体验
信息局和展现 界面风格统一 终端多样化
业务流程
跨系统流程贯通 统一流程处理 多系统业务协同
企业服务 总线(ESB)
数据库适配器
订阅 发布
服务 管理
数据 仓库
抽取 转换 (ETL)
应 用 数 据
财务 数据
客户 数据
交易 数据
商品 数据
……
集 成 设 计 开 发 平 台
数据中心
数据 清洗
数据 整合
主数据管理
数据 梳理
流程 梳理
应用集成平台展示
全面解决异构系统的应用整合与动态扩展
基于ESB的可视化应用集 成开发环境
主营业务的应用系统建设,综合运
用业务软件和管理软件的开发集成 手段基于数据网络和数据仓库平台 初步建立实现各系统间信息共享的 综合信息化应用平台,为总部领导 的宏观管理提供决策依据。 工作重点主要将围绕应用平台、 数据平台、网络平台和安全保证体 系建设来开展,以此为基础形成数 据集成模式的集团信息化总体架构。
5:返回结 果链接列表 1:输入关键字 PORTAL 2:请求搜索
3:身份信息
***** ** ** ** ***** ***** *****
企业搜索数 据服务中心
4:权限信息
LDAP认证服务中心
7:返回业 务表单界面
6:根据链接 请求业务表 单界面

综合评估大数据分析报告(3篇)

综合评估大数据分析报告(3篇)

第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展,大数据已成为当今社会的一个重要特征。

大数据分析作为一种新兴的技术手段,被广泛应用于各个领域,如金融、医疗、教育、交通等。

本报告旨在对大数据分析进行综合评估,分析其优势、挑战以及未来发展趋势,为相关企业和机构提供决策参考。

二、大数据分析的定义与特点1. 定义大数据分析是指利用先进的数据处理技术和算法,对海量数据进行挖掘、分析和解读,从而发现有价值的信息和知识的过程。

2. 特点(1)数据量大:大数据分析处理的数据规模巨大,通常达到PB级别。

(2)数据多样性:数据类型丰富,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

(3)数据价值密度低:在大量数据中,有价值的信息往往占比很小。

(4)实时性:大数据分析需要实时处理数据,以满足快速决策的需求。

三、大数据分析的优势1. 提高决策效率通过对海量数据的分析,企业可以快速发现市场趋势、客户需求,从而提高决策效率。

2. 降低运营成本大数据分析可以帮助企业优化资源配置,降低运营成本。

3. 提升客户满意度通过分析客户数据,企业可以更好地了解客户需求,提供个性化的服务,提升客户满意度。

4. 创新商业模式大数据分析可以为企业带来新的商业模式,如精准营销、智能推荐等。

四、大数据分析的挑战1. 数据质量数据质量是大数据分析的基础,数据不准确、不完整、不一致等问题都会影响分析结果。

2. 技术挑战大数据分析需要处理海量数据,对计算能力、存储能力、算法等方面提出了很高的要求。

3. 法律法规大数据分析涉及到个人隐私、数据安全等问题,需要遵守相关法律法规。

4. 人才短缺大数据分析需要专业人才,但目前市场上相关人才较为短缺。

五、大数据分析的应用案例1. 金融领域金融机构利用大数据分析进行风险评估、欺诈检测、客户关系管理等。

2. 医疗领域医疗机构利用大数据分析进行疾病预测、药物研发、健康管理等。

3. 交通领域交通管理部门利用大数据分析进行交通流量预测、路况监测、智能调度等。

大数据标准化白皮书

大数据标准化白皮书
3.大数据发展现状和趋势................................................................................................................ 89 3.1 国外大数据发展 ..........................................................................................................................89 3.1.1 政府出台计划.....................................................................................................................910 3.1.2 工业界大数据研究..........................................................................................................1213 3.2 国内的大数据现状 ..................................................................................................................1415 3.2.1 国内大数据关注焦点.......................................................................................................1415 3.2.2 地方政府探索大数据应用...............................................................................................1617 3.3 大数据产品的发展趋势 ..........................................................................................................2021 3.3.1 大数据由网络数据处理走向企业级应用 ......................................................................2021 3.3.2 移动终端数据应用将成为下一轮创新的中心 ..............................................................2122 3.3.3 “数据租售”成为最直接的盈利模式 ..........................................................................2122

大数据信息查询授权书

大数据信息查询授权书

授权编号:_______授权日期:_______授权方(以下简称“授权人”):名称:____________________地址:____________________联系人:____________________联系电话:____________________被授权方(以下简称“被授权人”):名称:____________________地址:____________________联系人:____________________联系电话:____________________鉴于:1. 授权人拥有一定的数据资源,包括但不限于企业内部数据、行业数据、公共数据等,这些数据对于被授权人进行科学研究、数据分析、决策支持等具有重要意义。

2. 被授权人因工作需要,希望查询授权人提供的上述数据资源,以进行相关研究和应用。

3. 为了保障双方合法权益,明确数据查询和使用过程中的权利义务,特此签订本授权书。

现经双方友好协商,达成如下协议:一、授权内容1. 授权人同意被授权人查询授权人拥有的数据资源,包括但不限于企业内部数据、行业数据、公共数据等。

2. 被授权人查询数据时,应遵守相关法律法规和授权人的规定,不得违反国家有关数据安全和个人隐私保护的相关规定。

3. 被授权人查询数据时,应明确查询目的,不得用于非法用途。

二、授权期限1. 本授权书自双方签字(或盖章)之日起生效,有效期为____年。

2. 本授权书到期后,如被授权人需要继续查询数据,应提前向授权人申请续签。

三、数据使用1. 被授权人查询到的数据,仅限于授权范围内的用途,不得擅自复制、传播、出售或用于其他非法目的。

2. 被授权人在使用数据时,应保护数据的安全性,防止数据泄露、篡改或被非法使用。

3. 被授权人如需对外公开数据,应取得授权人的书面同意,并注明数据来源。

四、保密义务1. 双方对本授权书及涉及的数据信息负有保密义务,未经对方同意,不得向任何第三方泄露。

瑞数信息技术产品系列手册说明书

瑞数信息技术产品系列手册说明书

瑞数主动防御解决方案25瑞数ALL IN ONE动态安全超融合解决方案瑞数信息 ( River Security ) 成立于2012年,是国内创新推出动态安全技术,全程动态保护企业网站应用、业务交易及数据安全的主动式防御厂商。

公司总部位于上海,在北京、广州和深圳分别设有分支机构,并在成都设立研发中心。

瑞数信息创新的“动态安全”技术,完全颠覆了当前依赖攻击特征和策略规则的被动式防御技术,可对已知和未知的自动化攻击,及各种利用自动化工具发起的恶意行为做到及时、高效拦截,防护范围覆盖业务反欺诈、Web安全、APP安全、API安全、业务威胁感知、数据透视与分析以及物联网等众多领域。

结合“动态安全”与“AI人工智能”两大核心技术的协同效力,不仅在既有的动态验证、封装、混淆、令牌四大动态安全技术上加入全新的“动态挑战”技术,更融入了机器学习、智能人机识别、智能威胁检测、全息设备指纹等AI技术。

让安全能力从主动防御,提升到可持续安全对抗的新台阶,高效防护各类数字化时代的新兴威胁。

作为中国动态安全技术的创新者和Bots自动化攻击防护领域的专业厂商,瑞数信息自2012年成立以来迅速成长,产品已实现销售额超过亿元,覆盖三大运营商、银行、证券保险、政府、制造、交通、能源、电商互联网等行业客户。

面对未来安全形势中的各种未知和挑战,瑞数信息有信心,更有实力让企业领先威胁一步,让安全领先攻击一步!关于瑞数信息我们的优势简单应用端不需要改动任何源码, 后期运维工作量明显降低需改应用服务器配置,大量维护安全克服传统技术天然缺陷,阻拦“已知”和“未知”自动化攻击依靠已知,亡羊补牢高回报释放系统资源、降低运维成本回报难以体现传统传统传统• 主动防御 - 不依赖特征码、阈值、补丁和策略规则。

通过动态技术令漏洞扫描、漏洞利用工具完全失效。

• 轻量管理 - 无需修改任何应用服务端代码或业务逻辑,无需部署客户端。

• 态势感知 - 独特和细粒度的自动化攻击行为透视,准确定位攻击。

大数据平台参数-技术指标要求

大数据平台参数-技术指标要求
15.
大数据平台的Spark组件,支持多租户并行执行,租户任务提交到不同的队列执行,租户间资源隔离
16.
提供基于Hadoop的SQL引擎,支持多租户,使用MPP架构,实现SQL的解析、计划、优化、执行,数据的并行查询,支持JDBC、ODBC标准接口,兼容Hive的ORC文件存储格式,兼容标准SQL 2003语法,以Hive-Test-benchmark测试集上的64个SQL语句为准和tpc-ds测试集上的99个SQL语句为准。
3.
提供访问HDFS的REST接口,通过REST接口创建、删除、上传、下载文件等常规HDFS操作。
4.
大数据平台的支持HDFS联邦,使得HDFS可以创建多个NameService(即多对NameNode),从而提高了集群的扩展性和隔离性。
5.
HDFS冷热数据迁移功能,只需要定义age,基于access time的规则。由HDFS冷热数据迁移工具来匹配基于age的规则的数据,设置存储策略和迁移数据。以这种方式,提高了数据管理效率和集群资源效率。
11.
大数据平台的HBase组件,支持聚簇表/聚簇索引框架的功能
12.
大数据平台提供小文件存储方案,支持海量图片、视频、文档等KB级的数据高并发读写。
13.
大数据平台的Spark组件支持2.0及以上版本
14.
大数据平台的Spark SQL兼容部分Hive语法(以Hive-Test-benchmark测试集上的64个SQL语句为准)和标准SQL语法(以tpc-ds测试集上的99个SQL语句为准)。
提供统一的客户端工具。
22.
大数据平台的流处理组件,集成storm和sparkstreaming,Flink,用户可根据业务需要自主选择
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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

一、技术和产品介绍(一)综合信息应用大数据平台(1)、概述综合信息应用大数据平台是开发团队经过在行业内积累了十几年,自主研发的具有自主知识产权的大数据应用平台。

平台将行业内的数据与各类社会数据,建立统一的数据资源库;针对实战应用和基层需求、优化资源库存储模型,组织整理数据资源,建立出网状的客户统一视图;通过数据挖掘技术,针对各警种(部门)的业务特点,建立满足应用需求的数据模型,提高大数据应用的实时性、针对性、广泛性。

从相对成熟的信息应用技战法中提炼应用模型,通过人机交互,辅助民警更加有效地应用技战法,对分析各类违法犯罪行为人员进行重点的提示与跟踪,为业务部门和专项斗争提供数据支撑服务。

(2)、产品功能和架构1、总体架构系统总体架构分为信息资源统一采集管理和流程控制平台、信息资源综合应用平台、情报研判平台、统一发布展示和对外集成共享平台四个部分组成。

信息资源统一采集管理和流程控制平台解决数据来源问题。

数据来源包括公安内部业务数据和部门间信息交换与服务平台接入的社会其他部门业务数据。

信息资源综合应用平台建立综合资源库,通过抽取、清洗整合工具将数据接入到数据中心,从而形成综合信息资源库。

同时对综合信息资源库中的数据进行应用,包含各种信息的查询、比对、分析、预警等多种应用。

情报研判平台是在对综合资源库进行深度分析建立各种数据模型的基础上,建立各种分析引擎,从海量数据中挖掘出有价值的情报信息。

统一发布展示和对外集成共享平台是指系统的主要服务群体以及服务方式,对公安内的各业务警种开放并提供服务,可对其他系统提供比对、查询等标准服务,对其他需求的服务群体实行标准接口提供服务。

2、功能简介2.1数据整合功能数据整合支持对结构化数据(数据库ORACLE、SQLSERVER、DB2、SYSBASE、MYSQL等)、半结构化数据(HTML、TXT、EXCEL)、非结构化数据(文档文件、声音、图像、视频等)的全部抽取和增量抽取等多种数据同步方式,并整合到共享资源库中。

2.1.1数据抽取同步数据抽取同步一方面可实现对公安内网各业务系统中进行数据抽取归集到共享资源库中,另一方面可对归集的公安外资源信息,并整合到共享资源库中。

支持跨部门、跨业务的内、外网的信息资源有效整合,实现公安机关内部各业务部门共享数据及与公安工作有关的社会信息资源数据的汇集管理与服务。

其具体功能包括建立数据抽取、数据清洗、数据转换、数据集成、数据装载、数据核验等功能。

2.1.2数据清洗整合数据清洗、转换,目的是提高抽取的数据的数据质量,其中包含对非法字符的过滤、对标准代码的转换、对身份证和手机规则的校验、对身份证15位转换为18位等。

数据整合管理同样主要是依托数据清洗整合系统(ETL)对数据进行整合聚类,通过可发现的确定关联因素在若干数据之间建立物理静态的关联关系,并提取共通信息建立主信息源点,并且依次作为数据集市建立所需直接数据分类源。

2.2数据共享管理对于公安信息资源库中的各类数据资源,按照不同的应用需求提供灵活的数据共享服务,系统提供多元化的共享接口。

2.2.1共享资源配置管理共享资源配置管理主要是对可以共享的资源数据进行配置,挂接到系统当中,在需要对数据进行共享的时候管理员只需选择已挂接好的资源即可,其中共享资源配置管理主要有数据源挂接、应用挂接、数据表挂接、字段挂接。

2.2.2共享服务接口本系统将对外提供数据共享的服务接口,以减少各成形应用系统的开发工作量。

其中共享服务接口主要包含FTP数据共享接口、webservice共享服务接口、数据直接引入接口三种。

2.2.3元数据管理功能对元数据的管理系统将做到字段一级,对每一种元数据都形成对应的配置,例如:配置元数据库的表名称、中文表名称及其他含义,对元数据表字段的管理包含:字段名、字段中文名、标准代码转换、是否提供查询、是否显示、所属元数据、显示顺序、字段级别等信息进行管理。

对元数据能与其字段形成映射关系,便于用户使用和理解。

2.2.4数据质量管理系统提供数据质量指标的统计,包括数据集数据量大小,数据实体数据量大小,记录条数,字段在关系数据库中的空间利用率等。

通过建立完善的数据质量分析机制,实现对综合资源库或业务数据库的数据不断地进行数据校验、比对,完成不规范数据的清洗和过滤,保证数据安全可靠、不丢、不重。

2.2.5运行监控管理系统提供完善的监控管理功能,支持异常预警。

根据不同的监控指标,当系统发生异常时可通过多种方式向管理人员发布预警信息。

运行监控管理包括资源状态监控、数据库监控、运行状态监控、数据故障处理、监控预警、日志管理、监控展示等。

2.3数据应用功能2.3.1超级搜索系统超级搜索是基于结构化数据、网页数据、非结构化数据的一个全库搜索的系统,其中结构化数据包含了共享资源库中的所有数据以及其他本地的一些资源库数据,非结构化数据包含用户自定义或上传的一些文件例如,txt文件、xml文件等文件形式的数据,网页数据是利用网络爬虫对网页上的文本进行爬行从而形成网页全文库的一种数据。

用户输入关键词后,系统将把与关键词相关的所有信息都给找出来,不论数据存在于哪个库、哪个表、哪个字段或哪个文件中,只要数据库记录内容中包含该关键词信息,系统将把结果全部检索出来,用户可进一步点击分库、分类进行操作。

检索出的结果可按照相关度由系统进行智能排序。

2.3.2综合查询系统2.3.2.1要素查询要素查询是依据人、案、物、机构、地理五要素的分类原则,针对其中一类信息的查询。

例如当用户要查询某人的信息时,如果用户确切知道被查的信息在哪个业务数据库中时,可选择按应用查询方式;如果用户不知道被查的信息在哪个业务数据库中时,可选择人要素查询,即“所有人员”,系统会自动到所有与人相关的数据库中查询。

2.3.2.2综合查询用户根据具体应用要求,任意选择一个或者多个数据表进行检索,系统将只检索用户选定的数据表中的信息,并提供相关度排序展示。

复合关联是关联查询的一种方式,即复合条件关联。

以机动车档案信息为例,在机动车信息中,车牌号码、发动机号码、车驾号码都可以作为关联条件,如果按其中的某一项进行关联,称为“单项条件关联”;如果按三项条件同时关联,则称为复合关联。

又如,在常住人口信息中,可以按身份证号、姓名进行关联,如果按身份证号+姓名进行关联,则称为复合关联。

2.3.2.3分类查询分类查询是在数据归并整理和数据分类的基础上进行的,将各类查询功能进行了统一安排与分门别类,实现了查询项的全面展示与快速查找,满足了民警对各类单一业务的快速精确查询。

分类方式可以按五要素分类,也可以按业务警种即部门分类,也可以按数据种类如人员类,以及子级如人员类子级常口类、暂口类进行分类分级检索和钻取检索。

2.3.2.4思维记忆用户有选择性的将在平台中查询过的业务库查询条件保存起来,在思维管理里面可以将记忆过的思维进行碰撞。

2.3.2.5自定义查询用户可自定义查询条件,用户组合逻辑关系创建查询条件,对资源库数据进行查询,模块支持对多个关键词的“与”、“或”、“非”、“包含”、“完整匹配”等逻辑关系,用户通过该模块可实现对全文检索的高级应用。

2.3.2.6模糊检索对于要素查询、业务查询、关联查询等操作系统除了支持普通的精确搜索之外,同时均支持查询字段的模糊匹配操作,系统使用%作为模糊查询匹配符。

如查询常住人口信息中姓李的人员信息只需输入李%即可。

同时系统可支持左模糊匹配、右模糊匹配、全模糊匹配等模糊查询操作。

示例:示例:李%,*明,李?明%,44040?1980*11。

提供用户可以选择具体某数据表的单个/多个字段,形成查询表单,精确查询完全匹配的内容。

在实现精确查询的同时也支持模糊查询。

2.3.2.7轨迹查询根据身份证号、人员编号等关联信息的结果,按照事件的发生时间,进行时间排序,刑侦办案人员,可以迅速的发现一个人员的轨迹信息。

每条信息分别来自于什么样的数据源,以及事件的摘要信息内容。

轨迹信息包括暂住信息、入住旅馆信息、网吧上网信息、民航空港信息等。

2.3.2.8多库关联查询系统可在极短的时间内,根据人员身份证号、姓名等,将所有库中与该人相关的信息全部检索出来,并对动态信息按时间排序后展示给用户。

包含该人员的基本信息、前科劣迹、活动轨迹、个人财产、相关物品、社会属性和其他附属信息的挖掘,可全面展示个人的所有相关信息。

2.3.2.9业务关联检索业务关联检索借助数据挖掘及分析工具,理清数据间的联系关系,打通数据间联接的通道,实现能够展示二层以上等较为复杂的关联查询,达到从单一对象到多要素多对象的综合相关关系的多维展现。

同时,每一个通过关联查询所获得的新的对象又可以拓展出更多的相关信息。

通过提供对单一对象同其他对象相关关系的展现,建立多个对象之间的相关路径。

2.3.2.10档案信息查询人员档案信息查询根据数据库中记录的潜在关联关系,对某个具体人员进行关联查询,形成以此人为基础的七大类背景信息:主要包括人员基本信息、家庭关系信息、社会关系信息、从业情况、活动轨迹情况、通信工具信息、资产类信息。

每一类背景通常来自于多个表的多个字段内容,系统应根据潜在关联关系进行检索,并将信息按要求组织在一起,形成人员电子档案。

1)人员基本信息栏目2)相关证件栏目3)其他地址栏目4)其他基础信息5)前科劣迹栏目6)个人财产栏目7)社会关系栏目8)活动轨迹栏目9)互联网信息栏目车辆档案查询车辆档案分车辆基本信息、车主信息、违法记录、事故记录、车辆轨迹、被盗抢记录6个栏目展示人员的相关信息。

1)车辆基本信息栏目2)车主信息栏目3)违法记录栏目4)事故记录栏目5)车辆轨迹栏目6)被盗抢记录栏目2.3.2.11批量检索与比对分析(1)系统提供上传功能,用户可在页面将批量关键词数据文件上传;(2)根据关键词批量的检索与比对,命中结果的呈分布图展示;(3)提供任何阶段、任何中间数据结果的分表批量导出功能。

2.3.2.12漫游查询漫游查询是对异地数据的另一种查询方式,本系统可以通过路由向导,引导用户到不同地点进行查询。

如果用户确切知道被查的信息在哪个地市,可选择异地漫游查询方式;本系统可实现“单点登录、全网漫游”。

2.3.2.13异地共享查询根据各地市资源开放规则,以及有条件对等资源交换的原则,实现异地数据的检索访问。

实现思路如下:各地市管理员在本地设置可开放共享资源,并将这些资源的共享方式、共享范围、共享权限(简项或全部项)进行配置,并通过系统同步到中心共享信息存储表。

加入共享查询的地市可以通过WEBSERVICE方式,访问其他地市开放的资源。

其中各地市需提供一个WEBSERVICE用户,供外地市进行访问,访问的权限也就是各地提供给外地市的权限。

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