政务大数据基础支撑平台设计方案

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数字政务一体化平台设计方案

数字政务一体化平台设计方案

数字政务⼀体化平台设计⽅案数字政务⼀体化平台建设⽅案汇报⼀、背景概况根据《中共中央办公厅国务院办公厅印发关于深⼊推进审批服务便民化的指导意见》、《国务院关于加快推进全国⼀体化在线政务服务平台建设的指导意见》(国发〔2018〕27号)、《国务院办公厅关于切实做好各地区各部门政务服务平台与国家政务服务平台对接⼯作的通知》(国办函〔2018〕59号)、《国务院办公厅关于印发〈政府⽹站集约化试点⼯作⽅案〉的通知》(国办函〔2018〕71号)、《国务院办公厅关于印发“互联⽹+政务服务”技术体系建设指南的通知》(国办函〔2016〕108号)、《国务院办公厅关于加快“互联⽹+监管”系统建设和对接⼯作的通知》(国办函〔2018〕73号)、《中共A 壮族⾃治区委员会 A壮族⾃治区⼈民政府关于深⼊实施⼤数据战略加快数字A建设的意见》(桂发〔2018〕16号)和《关于印发A数字政务⼀体化平台建设⽅案的通知》(桂政发〔2018〕53号)等有关⽂件精神,为深⼊推进“放管服”改⾰,推动政府决策科学化、内部管理精细化、公共服务⾼效化,结合我区实际,开展“A数字政务⼀体化平台”、“互联⽹+监管”系统项⽬的建设⼯作。

三、总体设计(1)总体层级体系A数字政务⼀体化平台层级体系由⾃治区级平台、市级平台组成。

如下图⽰:A数字政务⼀体化平台总体层级体系图1)⾃治区级平台。

⾃治区级平台是A数字政务⼀体化平台的总枢纽,对上联通国家政务服务平台,对下联通市级平台,为市级平台和⾃治区部门提供公共⼊⼝、公共通道、公共⽀撑、核⼼应⽤等服务,实现⾃治区、市、县、乡镇、村五级全覆盖,以及政务信息资源共享和业务协同。

2)市级平台。

市级平台(包括国家、⾃治区级园区,下同)遵循A数字政务⼀体化平台总体架构,按照市级统筹原则建设。

县级及县级以下不另⾏建设,统⼀使⽤上级平台。

通过整合市级各类政务信息系统,建设本地区各级互联、协同联动的平台体系,办理本地区政务服务业务。

智慧政务数据中心平台总体设计方案

智慧政务数据中心平台总体设计方案

智慧政务数据中心平台总体设计方案目录第1章项目整体理解与分析 (2)1.1项目概述 (2)1.1.1建设背景 (2)1.1.2建设目标 (4)1.1.3建设内容 (5)1.1.4建设标准 (6)1.1.5建设原则 (8)1.2项目建设需求分析 (9)1.2.1信息化建设现状 (9)1.2.2信息资源管理现状 (11)1.2.3存在的主要问题 (12)1.2.4本期项目建设意义 (13)1.2.5标准与规范分析 (13)1.2.6流程与功能分析 (14)1.2.7用户角色分析 (14)第2章项目总体设计方案 (16)2.1数据中心总体架构 (16)2.2总体标准规范架构 (17)2.3目录系统业务架构 (18)2.4目录系统技术架构 (19)2.5目录系统数据结构 (20)第1章项目整体理解与分析1.1 项目概述1.1.1建设背景在信息化时代背景下,数据资源的多寡、数据质量的高低直接决定着各类社会主体的运作效率,数据分析应用能力也影响着决策者前面的方向,对数据的全面搜集和有效挖掘利用已经成为当今世界各国信息化建设的重要内容。

智慧城市顶层设计总规中用系统论的方法,以全局视角,明确了全局性的构成要素和体系结构,提出了清晰、协同、可实施的方案。

该设计中分政府主导领域和市场主导领域,从市级、部门和区县三个层次,系统地开展全市顶层设计。

其中,在政府主导领域,明确由决策分析与公众服务统领全局发展。

并以此为依据,出台了数据中心辅助决策平台顶层设计,明确要建立各区县、各行业建设区县数据中心辅助决策平台。

政府也提出加强数据中心工作,在区领导、创新办就多次提出要加强数据整合、共享和分析,支撑领导决策能力,并从多方面已具备了开展数据中心建设的基础。

在理论研究方面,2012年开展了《网格化社会服务管理基础数据架构、信息资源利用模式及服务体系研究》项目,在基础数据架构方面,提出了基于配置开放式基础数据架构设计理念的“三层四区”的基础库总体架构;在信息资源开发利用方面,提出了“四横两纵”的信息资源开发利用框架,设计了“1图(基础地图)、1库(人房关联主题库)、1表(重大事件跟踪表)、1报(民情日报)、1刊(便民服务快刊)、1年鉴(网格化年鉴)”6大数据产品,;在云服务中心服务体系方面,提出了云服务中心内容体系、流程规范、组织架构、运行模式和支撑平台需求,为数据中心决策支持系统建设工作的开展奠定了理论基础,并为其实施提供了指导意见。

政府行业电子政务平台建设方案

政府行业电子政务平台建设方案

行业电子政务平台建设方案第一章项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)第二章电子政务平台建设总体架构 (3)2.1 架构设计原则 (3)2.2 总体架构概述 (4)2.3 技术框架选择 (4)第三章信息资源规划与管理 (5)3.1 信息资源规划 (5)3.1.1 规划背景与目标 (5)3.1.2 规划原则 (5)3.1.3 规划内容 (5)3.2 信息资源整合 (6)3.2.1 整合目标 (6)3.2.2 整合原则 (6)3.2.3 整合方法 (6)3.3 信息资源管理 (6)3.3.1 管理体系 (6)3.3.2 管理制度 (7)3.3.3 管理流程 (7)3.3.4 管理工具 (7)3.3.5 管理人员 (7)第四章平台功能设计 (7)4.1 功能模块划分 (7)4.2 功能模块描述 (7)4.3 功能模块协同 (8)第五章系统安全与保障 (8)5.1 安全体系设计 (8)5.1.1 设计原则 (8)5.1.2 安全体系架构 (9)5.2 安全防护措施 (9)5.2.1 物理安全防护 (9)5.2.2 网络安全防护 (9)5.2.3 主机安全防护 (9)5.2.4 数据安全防护 (10)5.2.5 应用安全防护 (10)5.3 安全运维管理 (10)5.3.1 安全运维管理制度 (10)5.3.2 安全运维管理措施 (10)第六章用户服务与体验优化 (10)6.1 用户需求分析 (10)6.2 服务流程优化 (11)6.3 用户体验提升 (11)第七章项目实施与推进 (12)7.1 实施策略 (12)7.2 实施步骤 (13)7.3 项目管理 (13)第八章政策法规与标准规范 (14)8.1 政策法规保障 (14)8.1.1 政策法规的重要性 (14)8.1.2 政策法规制定原则 (14)8.1.3 政策法规主要内容 (14)8.2 标准规范制定 (14)8.2.1 标准规范的必要性 (14)8.2.2 标准规范制定原则 (14)8.2.3 标准规范主要内容 (15)8.3 监管与评估 (15)8.3.1 监管与评估的重要性 (15)8.3.2 监管与评估内容 (15)8.3.3 监管与评估方法 (15)第九章人员培训与能力提升 (16)9.1 培训体系构建 (16)9.1.1 培训目标定位 (16)9.1.2 培训内容设置 (16)9.1.3 培训形式与方法 (16)9.2 能力提升策略 (17)9.2.1 建立激励机制 (17)9.2.2 制定个性化培训计划 (17)9.2.3 加强内部交流与协作 (17)9.2.4 持续关注行业动态 (17)9.3 培训效果评估 (17)9.3.1 评估指标体系 (17)9.3.2 评估方法 (17)第十章项目评估与持续优化 (17)10.1 项目评估指标体系 (17)10.2 评估方法与流程 (18)10.2.1 评估方法 (18)10.2.2 评估流程 (18)10.3 持续优化策略 (18)第一章项目背景与目标1.1 项目背景信息技术的迅速发展和互联网的普及,电子政务已成为提高工作效率、优化服务、加强管理的重要手段。

部门数据治理与决策支持平台建设方案

部门数据治理与决策支持平台建设方案

部门数据治理与决策支持平台建设方案第1章项目背景与目标 (3)1.1 部门数据治理现状分析 (4)1.2 决策支持平台建设需求 (4)1.3 项目目标与预期成果 (4)第2章数据治理体系建设 (4)2.1 数据治理框架设计 (5)2.1.1 政策指导 (5)2.1.2 技术支撑 (5)2.1.3 流程优化 (5)2.2 数据治理组织架构 (5)2.2.1 领导小组 (5)2.2.2 数据治理办公室 (5)2.2.3 业务部门 (5)2.2.4 技术支持部门 (6)2.3 数据治理制度与流程 (6)2.3.1 数据治理制度 (6)2.3.2 数据治理流程 (6)2.4 数据质量管理 (6)2.4.1 数据质量控制 (6)2.4.2 数据质量评估 (6)2.4.3 数据质量改进 (6)第四章数据处理与分析技术 (6)4.1 数据预处理与清洗 (7)4.1.1 数据集成 (7)4.1.2 数据清洗 (7)4.1.3 数据转换 (7)4.2 数据挖掘与知识发觉 (7)4.2.1 关联规则分析 (7)4.2.2 聚类分析 (7)4.2.3 决策树分析 (7)4.2.4 机器学习算法 (7)4.3 数据可视化与报表设计 (7)4.3.1 数据可视化 (8)4.3.2 报表设计 (8)4.4 人工智能与大数据技术在决策支持中的应用 (8)4.4.1 智能预测 (8)4.4.2 智能推荐 (8)4.4.3 智能优化 (8)4.4.4 智能分析 (8)第5章决策支持模型与方法 (8)5.1 决策支持模型概述 (8)5.1.2 决策支持模型分类 (9)5.1.3 决策支持模型在部门的应用 (9)5.2 数据驱动的决策支持方法 (9)5.2.1 数据预处理 (9)5.2.2 数据分析方法 (9)5.3 智能决策支持算法 (9)5.3.1 人工神经网络 (10)5.3.2 深度学习 (10)5.3.3 遗传算法 (10)5.4 模型评估与优化 (10)5.4.1 模型评估 (10)5.4.2 模型优化 (10)第6章平台架构设计 (10)6.1 总体架构设计 (10)6.1.1 基础设施层 (11)6.1.2 数据资源层 (11)6.1.3 应用支撑层 (11)6.1.4 业务表现层 (11)6.2 技术架构设计 (11)6.2.1 前端技术 (11)6.2.2 后端技术 (11)6.2.3 数据库技术 (11)6.2.4 中间件技术 (11)6.3 数据架构设计 (12)6.3.1 数据源 (12)6.3.2 数据集成 (12)6.3.3 数据存储 (12)6.3.4 数据处理 (12)6.3.5 数据服务 (12)6.4 应用架构设计 (12)6.4.1 功能模块划分 (12)6.4.2 业务流程设计 (12)6.4.3 系统集成 (12)第7章系统开发与实施 (12)7.1 系统开发方法论 (12)7.1.1 整体规划与分阶段实施 (12)7.1.2 迭代开发与持续优化 (13)7.1.3 风险管理 (13)7.2 系统开发环境与工具 (13)7.2.1 开发环境 (13)7.2.2 开发工具 (13)7.3 系统实施与部署 (13)7.3.1 系统实施流程 (13)7.4 系统测试与验收 (14)7.4.1 系统测试 (14)7.4.2 系统验收 (14)第8章平台功能模块设计 (14)8.1 数据采集与管理模块 (14)8.1.1 数据采集 (14)8.1.2 数据清洗与转换 (15)8.1.3 数据存储与管理 (15)8.2 数据分析与挖掘模块 (15)8.2.1 数据预处理 (15)8.2.2 数据分析 (15)8.2.3 数据挖掘 (15)8.3 决策支持与报告模块 (15)8.3.1 决策支持 (15)8.3.2 报告 (15)8.3.3 报告推送与共享 (15)8.4 用户管理与权限控制模块 (15)8.4.1 用户管理 (16)8.4.2 权限控制 (16)8.4.3 操作日志记录 (16)8.4.4 安全防护 (16)第9章系统安全与运维保障 (16)9.1 系统安全策略与措施 (16)9.1.1 安全策略 (16)9.1.2 安全措施 (16)9.2 数据备份与恢复机制 (17)9.2.1 数据备份策略 (17)9.2.2 数据恢复机制 (17)9.3 系统运维与监控 (17)9.3.1 系统运维 (17)9.3.2 系统监控 (17)9.4 系统升级与维护 (17)9.4.1 系统升级 (17)9.4.2 系统维护 (17)第10章项目实施与评估 (18)10.1 项目实施计划与进度安排 (18)10.2 项目风险管理 (18)10.3 项目评估与优化 (18)10.4 项目总结与经验推广 (19)第1章项目背景与目标1.1 部门数据治理现状分析信息技术的飞速发展,大数据时代已经来临。

大数据支撑平台建设方案

大数据支撑平台建设方案

大数据支撑平台建设方案XXX科技股份有限公司20XX年XX月XX日目录一系统概述 (3)二系统框图 (3)三大数据集成 (4)3.1 数据源管理 (5)3.2 数据通道 (5)3.3 实时同步 (5)3.4 离线同步 (5)3.5 数据源监控 (6)四大数据运维 (6)五大数据治理 (7)5.1 数据地图 (7)5.2 数据综合治理 (7)5.3 数据安全 (7)5.3.1 权限管理 (7)5.3.2 使用审计 (8)5.4 数据质量管理 (8)5.4.1 数据质量监控 (8)5.4.2 数据质量效验 (8)六大数据服务 (9)七大数据应用 (9)7.1 模型设计 (9)7.2 脚本取数 (10)7.3 自助取数 (10)7.4 Easy BI (10)7.4.1 数据源管理 (10)7.4.2 数据集管理 (10)7.4.3 仪表板 (11)7.4.4 数据门户列表 (11)一系统概述大数据支撑平台定位于统一的政务大数据管理平台,以数据为基础,以全链路加工为核心,提供数据汇聚、研发、治理、服务等多种功能。

既能满足大数据汇聚、管理的各类需求,又能为上层应用提供各种数据支撑。

大数据支撑平台统一管理、集中存储政府大数据资源,满足高并发、海量数据对高性能计算能力和大容量存储能力的需求,提供数据集成、数据存储、数据运维、数据治理、数据服务、数据质量管理等大量开放能力,支撑政务大数据应用开发和上线,承载政府大数据运营和服务,为挖掘数据价值提供技术支撑。

大数据支撑平台对不同来源(政务外网、专网、物联网、互联网等)的信息资源进行统一归集,对不同类型(关系型数库、电子文件、多媒体数据、物联网数据等)的大数据资源池进行监测、调度和管理,可以线性扩展计算和存储能力,提供海量数据可视化展示工具和通用开发接口。

二系统框图大数据平台承载了大数据管理中心数据的管理,为上层应用提供数据支撑。

它统一管理、集中存储了政府数据、社会数据、互联网数据、物联网数据等各种数据,保证数据质量。

大数据治理数据支撑平台与数据管控平台建设方案

大数据治理数据支撑平台与数据管控平台建设方案

数据管控技术
使用IAM、Access Control等 数据管控技术,实现数据的安 全访问控制和数据加密。
微服务架构
采用Spring Cloud等微服务框 架,实现服务的注册、发现和 负载均衡。
数据存储技术
采用HBase、Elasticsearch等 分布式存储系统,实现数据的 分布式存储和高效查询。
07
效益评估与持续改进
项目效益评估
降低运营成本
优化数据处理流程,降低人力和物力成本, 提高运营效率。
提升数据质量
通过数据治理,提高数据质量,为业务决策 提供更准确的数据支持。
增强数据安全性
完善数据安全措施,减少数据泄露和损失, 保障企业核心利益。
数据治理体系持续改进
定期评估与调整
对数据治理体系进行定期评 估,根据实际情况进行调整 和优化。
注重兼容性
在技术更新和升级过程中, 重视与其他系统的兼容性, 降低整合成本。
THANKS
感谢观看
数据存储
采用分布式存储系统,实现数据的可靠性和高效存储。
数据管控
通过数据访问控制、数据安全保护和数据质量管理等手段 ,确保数据的安全性和合规性。
数据应用
提供数据分析和数据可视化等功能,支持业务决策和数据 分析。
技术实现细节
数据处理技术
使用Hadoop、Spark等数据 处理技术,实现批处理、流处 理和机器学习等数据处理。
数据处理
批处理
对大规模数据进行批量处 理,如MapReduce。
机器学习和数据挖掘
应用机器学习和数据挖掘 技术对数据进行深入分析 。
流处理
对实时数据进行处理,如 Apache Kafka。
数据服务

政务服务大数据库建设方案

政务服务大数据库建设方案

政务服务大数据库建设方案一、数据库的建设目标1.提高政务服务的效率。

通过建设大数据库,实现各个部门和机构之间的数据共享和交流,避免信息孤岛和数据孤岛的问题,减少重复劳动,提高办事效率。

2.提升政务服务的质量。

通过大数据分析和挖掘,在政务服务中发现问题和不足,及时进行改进和优化,提升政务服务的质量和水平。

3.为政府科学决策提供支撑。

通过数据库建设,实现政务数据的集中统计和分析,为政府决策提供科学的依据和支撑。

4.促进信息共享和互通。

通过数据库的建设,打破部门之间的信息壁垒,实现政务信息的共享和互通,提高政府的协同工作能力。

二、数据库建设的主要内容1.数据整合和清洗。

收集各个部门和机构的政务数据,进行整合和清洗,消除冗余和重复数据,确保数据的准确性和完整性。

2.建设统一的数据标准体系。

建立统一的数据标准和编码,规范政务数据的格式和命名方式,提高数据的一致性和可比性。

3.构建大数据平台。

建设大数据存储和处理平台,支持大规模数据的存储、管理和分析,提高数据处理和挖掘的效率。

4.强化数据安全保护。

建立健全的数据安全管理机制,加强数据的加密和权限控制,保护个人隐私和敏感信息不被滥用和泄露。

5.提供数据访问和查询接口。

为政府工作人员提供方便快捷的数据访问和查询接口,方便他们获取政务数据进行分析和决策。

6.开放部分数据接口。

适当开放政务数据接口,鼓励社会公众和企业利用政务数据进行创新和开发,推动信息化和数字经济的发展。

三、数据库建设的实施步骤1.制定建设规划和方案。

明确数据库建设的目标和任务,制定详细的建设规划和实施方案,确定建设的时间进度和经费预算。

2.做好组织管理工作。

成立数据库建设项目组,明确各成员的职责和任务,制定项目管理计划,确保建设工作的顺利进行。

3.数据整合和清洗工作。

与各部门和机构合作,共享政务数据,进行数据整合和清洗,确保数据的准确性和完整性。

4.数据标准化工作。

通过制定统一的数据标准和编码,规范政务数据的格式和命名方式,提高数据的一致性和可比性。

智慧政务数据中心互联互通基础支撑体系建设方案

智慧政务数据中心互联互通基础支撑体系建设方案
3
完善政务云平台,增强服务能力,提供集约、安全、稳定的云计算环境,实现感知能力、网络能力、计算能力、存储能力的整合统一。建设全域数字底座,为数字化转型和城市大脑提供大数据计算、视觉智能计算、物联网计算等基础服务,为全市数据资源的汇聚融合提供存储空间和分布式数据处理能力,为视频分析、图像分析、文本分析、结构化数据分析、语音识别等领域的智能应用提供算力支撑。
提供完整的基础支撑解决方案
物理概念
工程意义
实施角度
建筑装修电力供应空调新风消防灭火弱电控制
前期规划设计中期设计施工后期调试开通今后维护服务
设备供应商工程承包商服务提供商
传统基础支撑现状——难以适应发展需求
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效率低
能耗高
业务弱
传统基础支撑
20% IT平均资源利用率
数据来源:The Green Grid
ISV
CSP/
Telcos
数据来源: IDC, 2010
云计算技术风起云涌势不可挡
云计算服务类型
15
资源管理应用系统,如客户关系管理系统CRM文档编辑处理,如Google Doc地图服务,如Google Map应用程序定制使用,如Saleforce应用软件超市
云主机 云存储 云容灾备份 虚拟防火墙 弹性计算平台
什么是新基建?
7
什么是新基建?
8
什么是新基建?
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什么是新基建?
10
什么是基础支撑
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基础支撑(集成)是一种环境技术,基础支撑同时是一种综合性产业,
它包括温度、湿度、防尘、有害气体、电磁干扰、屏蔽、防静电、防漏水、隔热、保温、防火、美学、光学、噪声、振动等方面综合的考虑设计。
它涉及到多种专业:空调、配电、照明、自动检测与控制技术、抗干扰技术、综合布线技术、净化、消防、建筑、装潢等。
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政务大数据基础支撑平台设计方案
基础支撑平台是支撑应用系统的软件运行环境,包括服务器虚拟化软件、操作系统、数据库软件、GIS地理信息引擎软件、应用服务器中间件软件、企业服务总线等。

基础支撑平台软件的逻辑关系如下图:
1.1.1服务器虚拟化软件
虚拟化软件将物理机设备进行虚拟化,以提高资源的利用率,提高设备的扩展性,同时节约了能源等消耗,节约场地等配套设施,并便于设备的集中管理。

虚拟化平台建成后,利用云服务管理能力就可以实现从服务申请到虚拟化部署、从系统标准化安装到软件部署等。

服务器的整合在保持原有的服务器平台硬件和软件的前提下,在服务器裸设备上安装虚拟化管理软件,再虚拟化出来若干系统环境,相当于多个云主机。

具体功能如下:(1)虚拟平台的管理中心应能够实现集中的对虚拟平台本身和其上工作的所有虚拟机进行自动的升级和更新;
(2)支持在线的虚拟机迁移动能;
(3)支持将多个物理机组成集群,同时支持动态资源分配功能;
(4)当一台物理机发生故障时,虚拟机可以实现在集群之内的其它物理机上重新启动;
(5)提供备份功能,备份功能支持重复数据删除技术;
(6)具有智能的电源管理功能。

1.1.2操作系统
操作系统是管理计算机硬件资源,控制其他程序运行并为用户提供交互操作界面的系统软件的集合。

操作系统是计算机系统的关键组成部分,负责管理与配置内存、决定系统
资源供需的优先次序、控制输入与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本任务。

桌面操作系统主要用于个人计算机上。

个人计算机从硬件架构上来说主要分为两大阵营,PC机与Mac机,从软件上可主要分为两大类,分别为类Unix操作系统和Windows操作系统。

服务器操作系统一般指的是安装在大型计算机上的操作系统,如Web服务器、应用服务器和数据库服务器等。

服务器操作系统主要集中在三大类:、Unix系列、Linux系列和Windows系列。

1.1.3数据库软件
数据库管理软件采用业界领先的以高级结构化查询语言(SQL)为基础的大型关系数据库,作为用方便逻辑管理的语言操纵大量有规律数据的集合,可以运行在各种计算机硬件和各种操作系统上。

基本要求如下:
➢支持大容量数据库存储;
➢支持面向对象的设计;
➢支持多媒体数据类型;
➢响应时间快、数据单位时间吞吐量大;
➢具有并行处理能力,支持多CPU模式的系统;
➢提供数据的正确性和一致性保护,包括实体完整性、参照完整性、复杂的事务规则;
➢安全保密机制完善,提供账户管理、用户权限、网络安全控制、数据约束。

➢支持分布式应用,具有数据透明度与网络透明度;
➢具有可移植性和可扩展性;
➢具有较强的容错能力,有磁盘镜象处理功能。

1.1.4WEB中间件软件
应用服务器中间件是位于操作系统与上层应用之间的中间支撑软件,具有标准的程序接口和协议,对于不同的平台具有符合标准接口和协议规范的具体体现,提供跨平台的应用、服务解决方案。

它可保证事务在异构环境下正常运行,
对事务进行安全性、完整性控制,提高应用处理的并发性、吞吐量,对应用事务进行协调管理。

数据交换中间件确保平台可以方便的在不同的操作系统和硬件平台上运行。

能够实现各异构数据库之间的数据集成,保证异构数据库之间的数据交换与共享,支持结构化文件与非结构化文件的读写,对XML、EXCEL、TXT等结构化文件提供文件内容解析功能,支持大数据文件的读取。

应该保证数据的可靠安全的传输,数据交换中间件支持HTTP/HTTPS传输协议,支持消息传输(消息主动发送、请求/应答、订阅/发布、消息路由)与文件(特别是大文件)传输。

具有数据转换的功能,支持数据格式转换、数据内容转换,提供图形化数据转换规则生成工具,提供对交换结点状态监控要求、交换服务状态监控要求、交换过程监控要求、交换日志管理要求、远程部署要求等多个方面。

具体参数如下:
(1)支持多种标准,包括EJB、JSB、JMS、JDBC、XML 和WML,支持J2EE。

(2)高可扩展性,支持客户机连接的共享、资源pooling 以及动态网页和EJB组件群集。

(3)跨平台兼容性,支持与主流数据库、操作系统的紧密集成。

(4)支持命令行远程控制应用服务器,支持通过命令行远程调整中间件平台运行参数,获取中间件平台运行状态。

远程控制命令需要通过用户认证。

(5)支持集群技术:
集群可跨越防火墙,可跨越多网段。

集群技术底层支持基于TCP和UDP的单播或组播。

支持Gossip Router技术。

在集群中支持Farm部署方式,即一个节点的应用部署可自动复制到集群其他节点。

支持集群节点可选择节点数范围的复制(如集群中有n 个节点,支持1个节点到少至1,多至n-1个节点的状态复制)。

不需要部署额外的集群管理节点,集群节点间为“点对点”的对称关系。

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