气象大数据应用云平台解决方案共61页文档
大数据平台解决方案
4.数据安全：需确保数据安全和合规性，遵循国家相关法律法规；
5.数据应用：需提供丰富的数据挖掘和可视化功能，辅助企业决策。
三、解决方案
1.数据采集与传输
（1）采用分布式数据采集技术，实现对多源异构数据的实时采集；
（2）设计高效的数据传输机制，确保数据传输的实时性和完整性；
（1）数据挖掘
结合业务需求，运用机器学习、深度学习等算法，进行数据挖掘和智能分析。
（2）可视化展示
采用可视化工具，将分析结果以图表、地图等形式进行展示，提高决策效率。
四、实施策略
1.项目规划：明确项目目标、范围、时间表和资源需求；
2.技术选型：根据业务需求，选择合适的大数据技术栈；
3.团队建设：组建专业的项目团队，包括项目经理、开发人员、数据分析师等；
（3）对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、转换等，提升数据质量。
2.数据存储
（1）采用分布式存储技术，构建可扩展的大数据存储平台；
（2）根据数据类型和业务需求，选择合适的存储引擎，如HDFS、HBase、Kudu等；
（3）设计合理的存储策略，实现数据的高可靠性和高性能。
3.数据处理与分析
（1）采用大数据处理框架（如Spark、Flink等），实现数据的实时处理和离线分析；
2.技术风险：选择成熟的大数据技术和工具，降低技术风险；
3.项目管理风险：加强项目进度管理和沟通协作，确保项目按时按质完成；
4.法律合规风险：遵循国家法律法规，确保项目合法合规。
六、总结
本方案旨在为企业提供一套合法合规的大数据平台解决方案，实现数据的高效存储、计算和分析。通过构建完善的数据治理体系，确保数据的真实性、准确性、完整性和安全性。同时，借助数据挖掘和可视化技术，助力企业挖掘潜在商机，提升决策水平。在实施过程中，需关注风险防范，确保项目顺利推进。
《云计算解决方案》PPT课件
试用
配置
业务软件
ODE业务引擎基于业 务人员填写的需求数 据，按照业务构件模 型，自动生成业务构 件的实现代码（java、
jsp、xml……）。
构件 装配
软件 试用
使用 下载
构件 演化
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核心技术
需求驱动 需求驱动、表单化、一体化的业务开发平台
SOA企业应用总线技术 标准的大容量业务流程、报表、门户、SSO、数据服务、 SOA集成等技术
• 以表单化的方式来描述业务需求，企业信息系统 的全部功能都可以在动量ODE平台上通过对业务构 件的配置、调整快速演化而来。
• 基于动量ODE平台，开发人员无需了解SaaS运营， 可以根据您的客户群体，由您自己或您的合作伙 伴直接基于互联网，通过表单挑选和配置业务构 件，快速便捷地打造出符合您客户需求的各类 SaaS应用，大大提高您的服务能力和扩展能力。
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快速报表定制与生成
支持各种图表、列表、交叉报表的快速在线定义； 另提供报表设计器，支持各种复杂报表设计。
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37
组织机构与权限
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组织机构与权限
支持菜单权限、页面权限、操作权限、数据权限、字段权限以及记录集权限
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多层次集成架构
数据服务定义 数据模型映射 异构数据源接入
Portallet Web页面
• 基础设施服务商
提供机房、网络、存储、操作系统、服务器等基础设 施。这些服务在云计算模式下被整合在一起。这些服务的 提供商一般是比较有实力，能保证服务的质量。
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18
动量公共云运营模式详细介绍
• 应用开发和运营商
应用开发和运营商可以是一个企业，也有可能是一个 工作室甚至是个人。在很多情况下，应用开发商本身就是 最终用户，其软件凝聚自己的最佳管理实践，并将自己设 计的软件提供给其他用户。
云平台安全解决方案PPT课件
管理
? ??管整理网员安特全权状滥态用缺缺乏乏可监 视管化
?海量日志不宜管理 众多安全系统管理不统一
云平台安全解决方案架构
安全服务
安全管理
应用安全 数据安全 业务安全
安全管理咨询服务
信息安全评估
信息安全业务评估 信息安全渗透测试 信息安全加固优化
身份认证管理
访问和授权策略管理 统一运维管理
终端信息防泄露
终端用户的接入认证和数据加密传输功能。
4. 深度检测：交换机旁挂 IPS/IDS 设备，对异常流量 进行检测和阻断， 防止黑客攻击。
5.
应用安全： 服务器前部署
设备，针对
http/https 进we行b检测，对
流W量AF进行安全控制。
部署 设备对邮件、文件w服eb务器流量进行过滤。
AVE
云平台内部安全方案
终端接入 网络
AVE
应用
管理
AVE
价值 AVE 1. 有效防止针对服务器发起的网络病毒攻击，如木马注入、蠕虫
攻击、垃圾邮件等；
2.
有效防护针对服务器自身漏洞的攻击，如
攻击预防； 0 day
3.
有效防护 注入攻击，跨站攻击基于
类的病毒攻击；
SQL
web
4.
清洗针对服务器的
攻击，特别是应用层的攻击；
DoS
方案
?
统一安全管控中心，对整网设备及业务系统信息进行
iSoC
采集、关联分析、告警呈现；提供各种合规满足程度的呈
现、报表来满足法规要求
价值
? 安全告警 （事前）： 实现安全事件的集中、量化管理，在最快的时间
内作出适当的精确警示
? 安全运维 （事中）： 协助安全管理人员作出正确的判断，提升安全管
分布式数据库在气象大数据云平台中的应用与扩容
数据分片
01
将气象数据按照一定的规则分成多个片，每个片存储在不同的
数据库节点上，提高了系统的可扩展性和性能。
负载均衡
02
通过负载均衡技术，将数据访问请求分散到不同的数据库节点
上，避免单个节点的性能瓶颈。
数据备份
03
对于每个数据分片，都需要备份一份数据，防止因为节点故障
导致的数据丢失。
基于数据复制的垂直扩容方案
自动扩容
云平台提供自动化的扩容功能，可以根据气象数 据的增长动态调整数据库的资源分配，保持数据 库的性能和可用性。
按需付费
云平台支持按需付费的模式，只需要为实际使用 的资源付费，降低了因为数据增长而带来的成本 。
快速部署
云平台可以快速部署分布式数据库，只需要几分 钟就可以完成数据库的创建和配置。
基于数据分片的水平扩容方案
经验总结与未来规划
经验总结
该气象局在分布式数据库的应用实践中，积 累了丰富的经验，包括数据库设计、数据存 储与查询优化、系统运维和管理等方面。
未来规划
该气象局将继续优化分布式数据库架构，提 高数据处理和分析能力，同时考虑引入更多 的数据源和拓展应用场景，提升云平台的服
务能力和价值。
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THANKS
分布式数据库在气象大数据 云平台中的应用与扩容
汇报人： 日期:
目录
• 分布式数据库概述 • 气象大数据云平台概述 • 分布式数据库在气象大数据云平
台中的应用 • 分布式数据库在气象大数据云平
台中的扩容方案
目录
• 分布式数据库在气象大数据云平 台中的挑战与优化建议
• 案例分析：某气象局分布式数据 库应用实践
01
分布式数据库概述
大数据应用及其解决方案
大数据应用及其解决方案（完整版）目录1. 大数据概述1.1. 概述1.2. 大数据定义1.3. 大数据技术发展2. 大数据应用2.1. 大数据应用阐述2.2. 大数据应用架构2.3. 大数据行业应用3. 大数据解决方案3.1. 大数据技术组成3.2. 大数据处理过程3.3. 大数据处理的核心技术-Hadoop3.4. 大数据处理技术发展前景4. 基于基站大数据应用及案例4.1. 气象灾害应急短信发布平台4.2. 旅游客源分析1大数据概述1.1. 概述大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。
未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。
数据技术发展历史如图一所示：图一1.2. 大数据定义“大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。
如图二;图二要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。
大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
•数据体量巨大。
从TB级别，跃升到PB级别。
•数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
•价值密度低。
气象预警综合业务服务平台方案
气象预警综合业务服务平台方案一、项目背景气象预警是指根据气象预报和预警标准，及时发布重大天气灾害警报，提醒公众及相关部门采取必要的防范措施，保障人民群众生命财产安全。
随着现代信息技术的发展，气象预警综合业务服务平台的建设成为提高气象预警效能、服务公众的重要手段。
二、项目目标1.建设智能化、一体化的气象预警综合业务服务平台，提升预警信息的传播速度和准确性。
2.实现与各级气象部门、应急管理部门和媒体的数据共享和协同工作，提高应对灾害的能力。
3.提供个性化的气象预警服务，根据用户的地理位置和需求，推送相应的预警信息。
三、方案内容1.技术架构设计：采用云计算和大数据分析技术，建设智能化的气象预警综合业务服务平台。
平台通过实时监测和分析大量的气象数据，生成多维度的预警信息，提供更精确的预测和预警服务。
2.数据采集与共享：与各级气象部门和应急管理部门建立数据共享机制，实时获取气象观测数据、预测模型数据和灾害监测数据。
同时，与媒体合作，将预警信息第一时间推送给公众。
3.预警发布和传播：通过多渠道发布预警信息，包括短信、手机应用、电视、电台和互联网等。
针对不同地区和用户需求，提供个性化的预警信息推送服务。
4.应急响应与处置：平台提供灾害应急响应和处置指南，协助应急管理部门进行灾害预警、救援和防护工作。
同时，基于大数据分析，提供灾情快速评估和灾后重建的建议。
5.用户服务与支持：建立用户反馈和投诉机制，及时解决用户问题和需求。
为用户提供气象知识培训和应急预案编制等服务，提高公众的气象安全意识和应对能力。
四、项目实施计划1.确定项目组成员和工作分工，制定详细的项目计划。
2.收集和整理相关数据、技术和工具，进行平台开发和测试。
3.建立数据共享和合作机制，与各级气象部门、应急管理部门和媒体进行合作。
4.搭建预警发布和传播系统，测试和优化系统性能。
5.完成应急响应与处置指南的编制工作，并组织培训和演练。
6.启动用户服务和支持工作，建立用户反馈和投诉机制。
气象大数据云平台建设方案
气象大数据云平台建设方案目录一、前言 (2)1.1 编制目的 (2)1.2 编制依据 (3)1.3 预期效果 (4)二、总体设计 (5)2.1 设计目标 (6)2.2 总体架构 (7)2.3 功能模块划分 (9)三、数据采集与整合 (10)3.1 数据来源 (11)3.2 数据采集方式 (12)3.3 数据清洗与整合 (14)四、数据处理与存储 (15)4.1 数据处理流程 (16)4.2 数据存储方案 (18)4.3 数据安全与备份恢复 (19)五、数据分析与服务 (20)5.1 分析工具与技术 (22)5.2 数据可视化展示 (23)5.3 数据服务接口 (24)六、平台功能与性能 (26)6.1 平台功能概述 (27)6.2 性能优化策略 (28)七、运维管理与支持 (30)7.1 运维管理体系 (31)7.2 技术支持与服务 (33)7.3 培训与推广计划 (34)八、预算与投资估算 (35)8.1 项目预算 (36)8.2 投资估算 (37)九、风险评估与应对措施 (38)9.1 风险识别与评估 (39)9.2 应对措施 (40)十、总结与展望 (41)10.1 项目成果总结 (42)10.2 发展前景展望 (44)一、前言随着全球气候变暖和极端天气事件的频繁发生，气象数据在人们日常生活、农业生产、城市规划、应急响应等领域具有越来越重要的作用。
为了更好地利用气象大数据资源，提高气象服务的精细化水平，满足社会对气象信息的需求，我们提出了“气象大数据云平台建设方案”。
本方案旨在构建一个集气象数据采集、存储、处理、分析、应用于一体的气象大数据云平台，实现气象数据的高效共享和便捷服务。
通过云计算技术，实现气象数据的弹性扩展和快速响应，为政府、企事业单位和公众提供实时、准确、全面的气象信息服务。
本方案将为我国气象事业的发展提供有力支持，有助于提高气象服务的科学性、精确性和时效性，为国家经济社会发展和人民生活带来更多福祉。
气象大数据云平台建设方案
物理部署位置选择：最
的城市云中心（无锡、南
近
京等），或者上海超算中心
云化资源池。
气象公有云部署和设想
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CIMISS平台与云平台的关系分析
1、应用拆分
CTS
2、应用/WEB上云
国家气象云参考部署架构
天气预报
气象公有云
应用1 应用2 应用3
减灾服务
气象观测
卫星遥感
科研计算
数值预报
国家气象云主中心
同城双活中心 应用2 省级分中心 异地灾备中心 应用1 应用3 省级分中心 省级分中心
国家气象云建设
1个主中心（含北京局） +1个同城灾备中心 +1个异地灾备中心 +30个省级分中心
气象大数据云平台整体解决方案
目录
CONTENTS
1
需求梳理及行业发展趋势 气象行业解决方案 案例分析
2
3
章节 PART
Hale Waihona Puke 01需求梳理及行业发展趋势
气象局新一代信息工程总体技术架构理解
重点解析：总体架构和云架构是衔接-演进的关系
资源整合共享是国家新一代信息工程建设的重点
实施气象信息化行动方案，夯实气象云建设基础
标准体系建设
技术架构 安全标准
公众服务 公众服务 公众服务 公众服务
数据标准 服务标准
国家级相关部门
省市县相关部门
省市县相关部门
省市县相关部门
气象云计算平台网络拓扑架构
气象有私有云资源池
气象有公共服务资源池
气象云内外网数据安全传输