智慧气象大数据平台整体解决方案 气象局大数据平台整体解决方案
智慧气象系统讲解设计方案
智慧气象系统讲解设计方案智慧气象系统设计方案一、引言随着气候变化和人口增长的影响，气象现象对我们日常生活和决策制定产生越来越大的影响。
为了更好地预测和应对气象灾害，提高气象服务的质量和效率，设计一个智慧气象系统具有重要意义。
本文将介绍一个智慧气象系统的设计方案，旨在提供更准确、可靠、实时的气象数据和预警信息。
二、系统架构智慧气象系统的核心目标是整合多个传感器设备和数据源，以及数据分析和决策支持平台，实现对气象数据的采集、处理和应用。
系统的架构如下：1. 传感器设备：包括气象观测站、气象雷达、气象卫星等，用于采集气象数据，如温度、湿度、气压、风速、降水等。
2. 数据存储和处理：采用云计算和大数据技术，将采集的数据存储到云端，进行处理和分析。
采用分布式数据库和数据仓库，实现数据的快速存取和高效查询。
3. 数据分析和预测：利用机器学习和人工智能技术，对气象数据进行模式识别和趋势分析，预测气象变化趋势和灾害风险。
同时，结合历史数据和实时数据，提供准确的天气预报和灾害预警。
4. 决策支持系统：基于分析和预测结果，提供决策支持和应急响应，帮助政府和相关部门及时制定合理的措施。
包括灾害应急预案、交通管制、农业生产调整等。
三、系统功能智慧气象系统具有以下功能：1. 数据采集与实时更新：系统能够实时采集气象数据，并及时更新到数据库中。
确保数据的准确性和时效性。
2. 数据分析与模式识别：利用机器学习和数据挖掘技术，对气象数据进行分析和模式识别。
找出气象变化的规律和趋势。
3. 天气预报与灾害预警：基于分析和模式识别结果，提供准确的天气预报和灾害预警。
包括气温、降水、风力等指标。
4. 决策支持与应急响应：提供决策支持和应急响应，帮助制定灾害应急预案和调整农业生产等措施。
同时，为交通管理部门提供交通管制建议。
5. 数据可视化与用户界面：通过图表、地图等方式，将分析结果可视化展示，提供直观的气象数据和预警信息。
同时，设计友好的用户界面，方便用户使用和操作。
气象智慧平台建设方案范文
气象智慧平台建设方案范文气象智慧平台建设方案一、项目概述随着数字化技术的普及和应用，气象领域的管理和服务也面临着新的机遇和挑战。
本项目旨在构建一套气象智慧平台，整合天气预报、气象测量、气象预警、气候变化监测等多项气象数据和信息资源，提供更加精准、及时、便捷的气象服务，为社会各界决策、应对气象灾害、开展气象科普等方面提供支撑。
二、主要功能和特点1.数据整合：整合国内外气象管理、科研机构的各类气象数据和信息，包括气象测量数据、天气预报、气象预警、气象灾害实时监控和预测等，并进行分类管理和分布式存储。
2.应用服务：根据用户需求和场景，提供定制化的气象服务，包括天气预报、气象预警、天气查询、气象数据分析等，同时提供气象预报播报和防灾减灾指导等专业服务。
3.信息管理：实时搜集、分析、管理气象相关的信息，构建完整的气象信息库，以支持用户的决策和应对。
4.技术架构：采用大数据、云计算、物联网、人工智能和区块链等新兴技术，确保平台的高效、稳定、安全、可扩展性和智能化特点。
三、建设方案1. 数据整合：构建国内外气象数据和资源库，提供数据采集、存储、整合、分析和展示等功能，包括气象测量数据、卫星遥感数据、数值预报数据和实况监测数据等。
支持数据加密、备份、安全传输和权限控制等。
2. 应用服务：针对不同用户群体和应用场景，提供个性化、多样化的气象服务和应用，包括天气预报、气象灾害预警、天气查询、气象数据分析、防灾减灾指导等。
建立相应的气象订阅、推送、反馈和评价机制，以提供更加智能和人性化的气象服务。
3. 信息管理：整合气象信息和公共信息，提供数据查询、维护、更新等功能。
建立气象检索引擎和知识图谱，以支持快速检索和自主学习。
同时开展气象环境、生态、气候变化等方面的研究，为决策者提供科学依据。
4. 技术架构：基于云计算、物联网、大数据、人工智能等新兴技术，构建高效、稳定、安全的气象智慧平台。
采用框架化的设计和开发，建立可扩展、模块化的基础设施，以应对数据规模和业务突增的挑战。
智慧气象大数据分析平台建设整体解决方案
1、应用拆分
2、应用/WEB上云
智慧气象大数据分析平台建设整体解决方案
3、数据库U2L
4、数据上云
CTS
CMISS 平台
DPC SOD GDS
MCP
• CMISS平台按照不同阶段 处理流程划分
• 数据收发系统（CTS）： 包括数据收集、收集处理、 分发处理、数据补调等
• 加工处理系统（DPC）： 数据解码系统、质量控制 系统、产品生产系统等
业务支撑平台
大数据分析平台
资源服务平台
业务 厂商
网络
业务网+气象专网+互联网 二级、三级、四级网
• 设备多，品牌杂
基 础
服务器
多品牌服务器+小机
设
存储
施
FC SAN + NAS + 分布式文件
容灾
本地备份 双活、异地容灾（弱）
• 利用率低，服务器20%
利用
• 管理难，无法有效监控
运维
计
• 不灵活，难以支撑信息
国家气象云主中心 应用1
应用3 省级分中心
异地灾备中心 省级分中心
公众服务 国家级相关部门
公众服务 省市县相关部门
公众服务 省市县相关部门
公众服务 省市县相关部门
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
标准体系建设
技术架构 安全标准 数据标准 服务标准
算
化扩展
资
• 安全水平低，难以持续
源
预报中心 气象中心 公服中心
提供信息化基础设施能
池
力
管 理
气候中心
智慧气象实施方案
智慧气象实施方案随着科技的不断发展，智慧气象技术已经成为气象行业的重要发展方向。
智慧气象技术通过大数据、人工智能等先进技术手段，实现对气象数据的高效采集、分析和应用，为气象预测、灾害预警等工作提供了更加精准、及时的支持。
为了推动智慧气象技术的应用，提高气象服务水平，制定智慧气象实施方案势在必行。
一、智慧气象技术的应用范围。
智慧气象技术可广泛应用于气象预测、气象灾害预警、气象服务等多个领域。
在气象预测方面，智慧气象技术可以通过对大量的气象数据进行分析，提高气象预测的准确性和时效性；在气象灾害预警方面，智慧气象技术可以实现对灾害的早期监测和预警，为相关部门和群众提供更及时的应对措施；在气象服务方面，智慧气象技术可以为各行各业提供个性化的气象服务，满足不同用户的需求。
二、智慧气象实施方案的关键技术。
1. 大数据技术，利用大数据技术对海量气象数据进行存储、管理和分析，实现对气象数据的高效利用。
2. 人工智能技术，运用人工智能技术对气象数据进行深度学习和模式识别，提高气象预测的准确性和精度。
3. 云计算技术，借助云计算技术，实现对气象数据的快速计算和处理，提高气象数据的分析效率。
4. 物联网技术，通过物联网技术，实现对气象观测设备的远程监控和数据采集，提高气象数据的实时性和可靠性。
5. GIS技术，结合地理信息系统技术，实现对气象数据的空间分析和可视化展示，为气象预测和灾害监测提供更直观的支持。
三、智慧气象实施方案的推进措施。
1. 加强技术研发，加大对智慧气象关键技术的研发投入，提高技术创新能力，推动智慧气象技术的突破和应用。
2. 建设气象大数据平台，建立气象大数据平台，整合各类气象数据资源，为智慧气象技术的应用提供数据支撑。
3. 加强人才培养，加大对智慧气象技术人才的培养力度，培养一批懂气象、懂技术的复合型人才队伍。
4. 推动产学研合作，加强与高校、科研院所、企业等单位的合作交流，促进智慧气象技术的成果转化和应用推广。
气象云计算和大数据平台建设方案
气象云计算和大数据平台建设方案
气象云计算和大数据平台建设方案主要包括以下几个方面：
一、基础设施建设
气象云计算和大数据平台的建设需要首先搭建基础设施。
比如，需要建设高性能计算机集群、存储系统、网络系统等。
同时，需要对硬件进行优化，以满足气象数据的超大规模计算和存储需求。
二、数据采集、处理和管理
气象云计算和大数据平台需要实现对各类气象数据的采集、处理和管理，包括气象观测数据、卫星遥感数据、数值预报数据等。
数据处理需要借助高性能计算机和分布式存储系统，实现快速处理和存储。
同时，需要建设数据管理系统，对气象数据进行标准化管理和共享。
三、数据分析与应用
气象云计算和大数据平台需要实现数据分析与应用，包括数据挖掘、模型建立、预测等应用。
需要借助机器学习、深度学习等技术，对气象数据进行准确分析和预测。
同时，需要建设可视化系统，将分析结果呈现出来，方便相关人员进行决策。
四、安全保障
气象云计算和大数据平台建设需要考虑安全问题。
需要建设安全保障系统，包括网络安全、数据安全等。
对于数据安全，需要对气象数据进行加密和备份，确保数据不被泄露和丢失。
五、成果展示
气象云计算和大数据平台建成后，需要进行成果展示。
确保气象数据分析的结果能够为各类应用提供指导和支持。
同时，需要建设数据共享平台，方便科研机构、决策部门、媒体等方面进行数据共享和交流。
建成智慧气象系统设计方案
建成智慧气象系统设计方案智慧气象系统是一种基于物联网技术和大数据分析的智能化气象监测和预测系统，可以实时监测和预测气象变化，提供精准的气象信息，帮助人们做出准确的决策。
下面是一个简要的智慧气象系统设计方案。
1. 系统架构：智慧气象系统包括传感器、数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块、数据分析模块和用户界面模块。
传感器可以获取气象数据，如温度、湿度、风速、降水量等；数据采集模块将传感器收集到的数据进行采集和转换；数据传输模块将采集到的数据传输到数据处理模块；数据处理模块对传输过来的数据进行清洗、整理和存储；数据分析模块对存储的数据进行分析和建模，生成气象预测结果；用户界面模块将气象预测结果展示给用户。
2. 数据采集：系统中需要部署多个传感器节点，每个节点都配备一组传感器，用于采集气象数据。
传感器节点可以通过无线网络或有线网络与数据采集模块进行通信，并将采集到的数据传输给数据采集模块。
传感器节点在不同地点进行布置，以获得更准确的气象数据。
3. 数据传输：传感器节点将采集到的数据传输给数据采集模块，可以使用无线通信技术，如Wi-Fi或LoRaWAN，也可以使用有线通信技术，如Ethernet。
数据传输模块可以进行数据压缩和加密，以提高数据传输的效率和安全性。
4. 数据处理：数据采集模块将收到的数据进行清洗、整理和存储。
对于数据的清洗，可以剔除异常值和噪声；对于数据的整理，可以将不同传感器采集到的数据进行整合；对于数据的存储，可以使用分布式数据库或云存储服务，以提高数据的可靠性和可扩展性。
5. 数据分析：数据处理模块将存储的数据提供给数据分析模块进行分析和建模。
数据分析可以使用机器学习和统计方法，建立气象模型，并进行气象预测。
预测的结果可以包括未来几天的天气情况、降水概率、温度变化等。
6. 用户界面：用户界面模块将气象预测的结果展示给用户。
用户可以通过网页、移动应用或其他方式访问系统，并获取最新的气象信息。
气象智慧平台建设方案
气象智慧平台建设方案背景随着社会经济的发展和科技的进步，人们对气象信息的需求越来越高。
在过去，气象信息的获取、处理和应用由气象部门独立完成，而且信息的传递效率不高。
随着信息化技术的不断发展，人们需要建设一个智慧的气象平台，提高气象信息服务的效率和质量，满足公众、政府和企业等各方面的需求。
目的本方案旨在建设一个气象智慧平台，提供一系列的气象数据服务，便于公众及各行业获取气象信息、做好气象灾害防范和减灾救援工作，同时促进气象服务与社会经济发展的深度融合。
方案硬件设施建设为了实现气象平台的建设，需要建设一套完整的硬件设施体系，包括气象监测仪器、数据处理器、存储器、传输器等，用于对气象数据进行实时、准确的监测、处理和传输。
其中，气象监测仪器应根据需要选用不同的专业设备，例如气压计、温度计、湿度计等。
数据处理器应选用大数据处理技术，能够对海量气象数据进行分析和处理。
存储器的选择应以安全、可靠、容量大等要求为主。
传输器的选用应以高速、稳定、安全等为主要考虑因素。
软件系统开发为了实现气象智慧平台的建设和运行，需要根据需求开发一套完整的软件系统。
涵盖了数据采集、传输、处理、分析、展示等一系列环节。
包括气象数据自动获取和实时处理模块、信息展示和推送模块等。
在应用软件的实现过程中，需要使用到多种技术和工具，例如Python、Java、Hadoop、Kafka等，根据需要实现相应的功能模块。
至于软件系统的架构，则应根据实际情况进行选择和设计。
用户界面设计用户界面是气象平台与用户之间交互的窗口，需要具备良好的用户体验和用户友好的交互方式，保证用户能方便、高效地获取所需信息。
在设计用户界面时需要考虑以下因素：界面的规范性、易用性和美观性。
界面设计应以用户为中心，根据不同的用户群体制定不同的用户交互方式。
例如，针对政府部门和企业用户，需要提供更复杂和详细的信息图表和数据分析功能。
而对于普通用户来说，需要更加直观和易懂的信息展示方式和推送方式。
智慧气象解决方案
智慧气象解决方案
《智慧气象解决方案》
随着科技的不断进步，智慧气象解决方案作为一种新型的气象预测技术，不断受到人们的关注和重视。
智慧气象解决方案通过运用人工智能、大数据分析等技术手段，提高气象数据的精确度和预测能力，为人们提供更加准确的气象预报信息，有效应对极端天气和气候变化所带来的挑战。
智慧气象解决方案的核心在于利用先进的技术手段对气象数据进行处理和分析，从而更加精准地预测未来的气象情况。
通过收集各种气象数据，如温度、湿度、风速等，再结合人工智能和大数据分析，可以对未来的气象情况做出更准确的预测和判断。
同时，智慧气象解决方案也可以通过数据可视化的方式，将复杂的气象数据转化成直观的图表和图像，使人们更加直观地了解气象情况，提前做好应对措施。
智慧气象解决方案不仅可以提高气象预测的准确性，还可以为人们提供更加个性化和精准的天气预报。
通过运用人工智能技术，智慧气象解决方案可以根据用户的地理位置、习惯和需求，为其定制化的气象预报服务，使用户能够及时了解自己所在地区的天气情况，做出相应的安排和决策。
总的来说，智慧气象解决方案是一种融合了先进技术的新型气象预测技术，可以提高气象预测的准确性，为人们提供更加个性化和精准的天气预报服务。
随着科技的不断发展，我们相信
智慧气象解决方案将会在未来发挥越来越重要的作用，为人们生活和工作带来更大的便利和帮助。
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气象大数据平台建设方案目录第一章引言 (1)第二章大数据平台的基本构成 (3)2.1概述 (3)2.2数据基础决定平台框架 (4)2.2.1 从分类大数据到选择大数据解决方案 (4)2.2.2 依据大数据类型对业务问题进行分类 (7)2.2.3 使用大数据类型对大数据特征进行分类 (9)2.3数据分类决定应用方案 (12)2.4大数据平台的逻辑层次 (13)2.4.1 大数据集成层 (14)2.4.2 大数据存储层 (15)2.4.3 大数据分析层 (15)2.4.4 大数据应用层 (16)第三章大数据平台的功能架构 (16)3.1组件构成 (16)3.1.1 横向层 (16)3.1.1.1 大数据集成层 (16)3.1.1.2 大数据存储层 (19)3.1.1.3 分析层 (20)3.1.1.4 使用层 (21)3.1.2 垂直层 (23)3.1.2.1 信息集成 (24)3.1.2.2 大数据治理 (24)3.1.2.3 服务质量层 (25)3.1.2.4 系统管理 (27)3.2功能应用 (28)3.3原子模式 (28)3.3.1 数据使用组件 (29)3.3.1.1 可视化组件 (29)3.3.1.2 即席发现组件 (30)3.3.1.3 数据转储组件 (31)3.3.1.4 信息推送/通知组件 (31)3.3.1.5 自动响应组件 (32)3.3.2 数据处理组件 (32)3.3.2.1 历史数据分析组件 (32)3.3.2.2 高级分析组件 (33)3.3.2.3 预处理原始数据组件 (34)3.3.2.4 即席分析组件 (35)3.3.3 数据访问组件 (36)3.3.3.1 web和社交媒体访问组件 (36)3.3.3.2 物联网设备数据的访问组件 (39)3.3.3.3 基础数据(观测数据和生产数据)的访问模式 (40)3.3.4 数据存储组件 (41)3.3.4.1 分布式非结构化数据存储组件 (41)3.3.4.2 分布式结构化数据存储组件 (42)3.3.4.3 传统数据存储组件 (42)3.3.4.4 云存储组件 (42)3.4复合模式 (43)3.4.1 存储和探索复合组件 (43)3.4.2 专业分析和预测分析组件 (44)3.4.3 OLAP在线分析 (45)3.4.4 原子模式和符合模式的映射 (46)3.4.4.1.1 图 10. 将原子模式映射到架构层 (48)3.5解决方案模式（模拟应用场景） (48)第四章技术架构实现方案 (49)4.1概述 (49)4.2技术架构的关键问题 (49)4.2.1 hadoop (49)4.2.2 数据库 (49)4.2.3 流计算 (50)4.3数据库功能支持 (50)4.3.1 开发及应用接口 (50)4.3.2 SQL语法兼容性 (52)4.3.3 生命周期管理功能 (55)4.3.4 热数据 (56)4.3.5 冷数据 (56)4.3.6 表分区功能 (57)4.3.7 表压缩功能 (58)4.3.8 大表索引管理 (58)4.3.9 数据导入与导出 (59)4.3.10 多级数据存储 (60)4.3.11 半结构化与非结构化数据支持 (61)4.3.12 全文数据处理 (61)4.3.12.1 安全可靠与运维能力 (62)4.3.12.2 资源管理 (62)4.3.12.3 系统容错性 (65)4.3.13 单点故障消除 (66)4.3.14 容灾与备份 (68)4.3.15 在线扩容 (69)第五章大数据创新平台设计 (70)5.1质控治理服务（云平台） (70)5.1.1 质量规则 (72)5.1.3 数据比对 (73)5.1.4 数据检测 (74)5.1.5 数据质量评分 (74)5.2数据资源服务（云平台和智慧城市） (75)5.2.1 架构设计 (75)5.2.2 服务总线 (76)5.2.2.1 服务总线架构 (76)5.2.2.2 服务生命周期管理 (77)5.2.2.3 服务目录 (78)5.2.2.4 服务授权 (79)5.2.2.5 服务网关 (79)5.2.2.6 服务监控 (80)5.2.2.7 服务SDK (80)5.2.3 数据超市 (81)5.2.3.1 数据多维展示 (81)5.2.3.2 数据检索 (82)5.2.3.3 数据订阅 (82)5.2.3.4 数据评分、评论 (82)5.2.3.5 数据可视化 (83)5.2.3.6 数据气象局 (83)5.2.3.7 数据反馈 (84)5.3数据资源服务 (84)5.3.1 数据目录创建 (84)5.3.1.1 数据目录申请 (84)5.3.1.2 数据集目录完善 (85)5.3.1.3 数据目录初始化 (86)5.3.2 标签生成 (86)5.3.3 目录审批管理 (86)5.4.1 数据挖掘 (87)5.4.2 数据可视化 (91)5.4.2.1 地图 (92)5.4.2.2 图表 (93)5.5数据开放服务 (103)5.5.1 数据开放目录管理 (103)5.5.1.1 目录设计 (103)5.5.1.2 数据开放目录的梳理 (104)5.5.2 数据开放加工机制 (104)5.5.2.1 数据再整理 (104)5.5.2.2 数据失真 (105)5.5.3 数据开放方式管理 (107)5.5.4 数据开放生命周期管理 (107)5.5.4.1 数据规划设计 (107)5.5.4.2 数据运行维护 (108)5.5.4.2.1 待发布数据集 (108)5.5.4.2.2 数据集目录查询 (108)5.5.4.2.3 数据集更新 (108)5.5.4.2.4 数据集目录修改 (109)5.5.4.2.5 数据集目录下线 (110)5.5.4.2.6 数据集目录删除 (110)5.5.4.2.7 数据绩效评价 (110)5.5.5 数据开放授权管理 (110)5.5.6 开放服务管理机制 (111)5.5.6.1 数据目录申请流程 (111)5.5.6.2 数据集目录完善 (112)第六章基础资源平台设计 (113)6.1网络设计 (113)6.1.1 系统现状 (113)6.1.1.1 网络结构现状 (113)6.1.1.2 系统资源现状 (113)6.1.1.3 网络带宽现状 (115)6.1.1.4 路由协议现状 (115)6.1.2 需求分析 (115)6.1.2.1 网络结构需求 (115)6.1.2.2 网络分区需求 (116)6.1.2.3 网络带宽需求 (117)6.1.2.4 网络高性能需求 (119)6.1.2.5 网络负载均衡需求 (119)6.1.3 数据中心网络系统设计 (119)6.1.3.1 系统设计原则 (119)6.1.3.2 网络结构规划 (121)6.1.3.2.1 网络层次规划 (121)6.1.3.2.2 网络分区规划 (123)6.1.3.3 网络总体结构设计 (126)6.1.3.4 数据中心核心层设计 (128)6.1.3.5 数据中心接入层设计 (133)6.1.3.6 lP地址规划 (137)6.1.3.7 数据中心路由设计 (139)6.1.3.7.1 路由协议选择 (139)6.1.3.7.2 数据中心内部路由设计 (140)6.1.3.7.3 数据中心与外部网络路由设计 (141)6.1.3.8 负载均衡系统设计 (142)6.1.3.8.1 全局负载均衡系统设计 (142)6.1.3.8.2 应用负载均衡系统设计 (144)6.1.3.9 可靠性设计 (144)6.1.3.9.1 网络总体结构可靠性设计 (144)6.1.3.9.2 数据中心设备冗余设计 (146)6.1.3.9.3 链路冗余设计 (147)6.1.3.10 带外管理网络设计 (149)6.1.3.10.1 带外管理简介 (149)6.1.3.10.2 带外管理的必要性 (150)6.1.3.10.3 数据中心带外管理网络设计 (150)6.1.3.11 NTP（网络时间同步）系统设计 (150)6.1.3.11.1 NTP概述 (151)6.1.3.11.2 NTP的工作原理 (151)6.1.3.11.3 NTP系统设计 (152)6.1.4 同城DWDM系统设计 (153)6.1.4.1 传输网的需求 (153)6.1.4.2 传输技术的选择 (154)6.1.4.3 同城数据中心DWDM传输网络设计 (155)6.1.4.4 可靠性设计 (157)6.2气象局云大数据平台基础设施建设需求分析 (157)6.2.1 建设需求分析 (157)6.2.1.1 系统现状 (157)6.2.1.1.1 关键业务系统 (157)6.2.1.1.2 数据系统 (158)6.2.1.1.3 备份系统 (158)6.2.1.2 容灾建设考虑因素 (159)6.2.2 气象局云大数据平台基础设施建设技术方案建议 (162)6.2.2.1 总体架构平台概述 (162)6.2.2.2 气象局云计算平台设计 (163)6.2.2.2.1 气象局云平台基础架构 (163)6.2.2.2.2 气象局云计算管理平台 (164)6.2.2.2.3 气象局云计算安全 (169)6.2.2.3 计算资源池建设方案建议 (170)6.2.2.3.2 虚拟化资源池建设 (172)6.2.2.3.3 数据库平台建设 (174)6.2.2.3.4 资源管理平台 (175)6.2.2.4 存储资源池建设方案建议 (175)6.2.2.4.1 存储资源池建设原则 (175)6.2.2.4.2 存储数据类型 (176)6.2.2.4.3 数据存储模式 (179)6.2.2.4.4 存储资源池建设方案 (180)6.2.2.5 备份系统建设方案建议 (182)6.2.2.5.1 数据备份系统建设方案 (182)6.2.2.6 系统资源管理平台建设方案建议 (186)6.2.3 气象局云大数据平台基础设施平台两地三中心建设方案建议 (188)6.2.3.1 两地三中心建设依据 (188)6.2.3.2 两地三中心建设目标 (189)6.2.3.3 容灾技术的选择 (190)6.2.3.4 两地三中心总体架构设计建议 (191)6.2.3.4.1 总体架构描述 (192)6.2.3.4.2 资源池功能描述 (193)6.2.3.4.3 总体架构设计 (193)第七章大数据支撑平台设计 (199)7.1设计思路 (199)7.1.1 轻量服务化架构 (199)7.1.2 弹性可扩展 (200)7.1.3 开放共享 (200)7.1.4 安全可靠 (200)7.1.5 自主可控 (200)7.2设计内容 (201)7.2.1 数据存储 (203)7.2.1.2 分布式数据库 (206)7.2.1.2.1 基于MySQL的关系数据库集群 (206)7.2.1.2.2 基于HBase的NoSQL数据库集群 (207)7.2.1.3 分布式缓存 (210)7.2.1.3.1 基于Memcached的缓存 (210)7.2.1.3.2 基于Redis的缓存 (212)7.2.1.3.3 缓存分片路由控制器 (213)7.2.2 计算能力 (213)7.2.2.1 离线计算Map/Reduce (215)7.2.2.2 离线计算Hive (216)7.2.2.3 流式计算Storm (217)7.2.2.4 内存计算Impala (217)7.2.2.5 图计算 (218)7.2.3 高速服务框架 (218)7.2.3.1 服务注册中心 (219)7.2.3.2 服务监控中心 (220)7.2.3.3 服务引擎 (220)7.2.4 垂直搜索引擎 (221)7.2.5 开放服务 (223)7.2.5.1 云服务器 (223)7.2.5.2 云存储 (223)7.2.5.3 关系数据库 (223)7.2.5.4 海量结构化存储 (224)7.2.5.5 云搜索 (224)7.2.5.6 消息推送 (224)7.2.5.7 负载均衡 (225)7.2.5.8 云监控 (225)7.2.6 分布式应用服务器 (225)第八章大数据创新平台设计 (226)8.1采集整合服务 (226)8.1.1 现状分析 (226)8.1.2 设计思路 (226)8.1.2.1 爬取方式 (227)8.1.2.2 购买方式 (227)8.1.2.3 合作方式 (227)8.1.2.4 数据整合 (228)8.1.3 设计内容 (228)8.1.3.1 互联网原始数据采集 (228)8.1.3.2 互联网合作伙伴数据采集 (230)8.1.3.3 其他部门数据采集 (230)8.1.3.4 社会机构和商业组织数据采集 (231)8.1.3.5 数据整合 (231)8.1.4 分步建设 (231)8.1.4.1 互联网原始数据 (232)8.1.4.2 互联网合作伙伴数据 (232)8.1.4.3 国家其他部门数据 (232)8.1.4.4 社会机构和商业组织数据 (232)8.1.5 运营方式 (233)8.2质控治理服务（云平台） (234)8.2.1 质量规则 (235)8.2.2 自动化监控数据流转 (236)8.2.3 数据比对 (237)8.2.4 数据检测 (238)8.2.5 数据质量评分 (238)8.3数据资源服务（云平台和智慧城市） (238)8.3.1 架构设计 (238)8.3.2 服务总线 (240)8.3.2.2 服务生命周期管理 (241)8.3.2.3 服务目录 (242)8.3.2.4 服务授权 (242)8.3.2.5 服务网关 (242)8.3.2.6 服务监控 (243)8.3.2.7 服务SDK (244)8.3.3 数据超市 (244)8.3.3.1 数据多维展示 (244)8.3.3.2 数据检索 (245)8.3.3.3 数据订阅 (245)8.3.3.4 数据评分、评论 (245)8.3.3.5 数据可视化 (246)8.3.3.6 数据气象局 (246)8.3.3.7 数据反馈 (247)8.4数据资源服务 (247)8.4.1 数据目录创建 (247)8.4.1.1 数据目录申请 (247)8.4.1.2 数据集目录完善 (248)8.4.1.3 数据目录初始化 (248)8.4.2 标签生成 (248)8.4.3 目录审批管理 (249)8.5数据洞察服务（云平台） (249)8.5.1 数据挖掘 (249)8.5.2 数据可视化 (254)8.5.2.1 地图 (254)8.5.2.2 图表 (255)8.6数据开放服务 (264)8.6.1 数据开放目录管理 (264)8.6.1.2 数据开放目录的梳理 (266)8.6.2 数据开放加工机制 (266)8.6.2.1 数据再整理 (266)8.6.2.2 数据失真 (267)8.6.3 数据开放方式管理 (269)8.6.4 数据开放生命周期管理 (269)8.6.4.1 数据规划设计 (269)8.6.4.2 数据运行维护 (270)8.6.4.2.1 待发布数据集 (270)8.6.4.2.2 数据集目录查询 (270)8.6.4.2.3 数据集更新 (270)8.6.4.2.4 数据集目录修改 (271)8.6.4.2.5 数据集目录下线 (271)8.6.4.2.6 数据集目录删除 (271)8.6.4.3 数据绩效评价 (272)8.6.5 数据开放授权管理 (272)8.6.6 开放服务管理机制 (273)8.6.6.1 数据目录申请流程 (273)8.6.6.2 数据集目录完善 (274)第九章信息安全中心设计 (275)9.1气象局云安全风险分析 (275)9.1.1 气象局云环境面临的传统安全威胁 (275)9.1.2 气象局云环境面临的新型安全威胁 (276)9.1.2.1 IaaS安全威胁 (276)9.1.2.2 PaaS安全威胁 (297)9.1.2.3 DaaS安全威胁 (308)9.1.2.4 SaaS安全威胁 (314)9.1.2.5 运维服务安全威胁 (320)9.2气象局云安全建设方案 (324)9.2.1 IaaS层安全建设方案 (324)9.2.1.1 规划安全域 (325)9.2.1.2 安全池建设 (327)9.2.2 PaaS平台安全 (332)9.2.2.1 方案总体设计 (332)9.2.2.2 软件健康上线 (333)9.2.2.3 服务中间件安全 (336)9.2.2.4 PaaS平台高可用性 (337)9.2.2.5 PaaS平台运维集中管控 (340)9.2.3 DaaS层安全建设方案 (342)9.2.3.1 云数据防泄漏系统 (342)9.2.3.2 数据服务安全使用体系 (344)9.2.4 SaaS层安全建设方案 (346)9.2.4.1 云应用访问控制 (346)9.2.4.2 应用攻击防护 (351)9.2.5 安全服务中心建设方案 (352)9.2.5.1 日志池 (358)9.2.5.2 日志审计倒查系统 (360)第十章运维监控中心设计 (365)10.1云计算中心运维服务方案 (365)10.1.1 运维服务体系建设说明 (365)10.1.1.1 运维服务体系建设需求 (365)10.1.1.2 运维服务体系建设目标 (366)10.1.1.3 运维服务体系建设意义 (367)10.1.2 运维服务体系架构 (368)10.1.2.1 服务宗旨 (368)10.1.2.2 气象局云中心服务体系架构 (368)10.1.2.2.1 组织管理模式层 (369)10.1.2.2.2 制度规范层 (369)10.1.2.2.3 技术支撑层 (369)10.1.2.3 体系建设内容 (370)10.1.2.3.1 组织模式 (370)10.1.2.3.2 管理制度 (371)10.1.2.3.3 管理流程 (372)10.1.2.3.4 绩效考核 (372)10.1.2.3.5 运维费用 (372)10.1.2.3.6 技术支撑 (373)10.1.3 云计算中心运维服务内容 (373)10.1.3.1 驻场服务支持 (373)10.1.3.2 搬迁服务 (377)10.1.3.3 系统迁移 (378)10.1.3.4 云托管服务 (378)10.1.3.5 二次开发服务 (380)10.1.3.6 其他增值服务 (380)10.1.3.7 突发事件管理与应急响应预案 (390)10.1.3.8 驻场运维服务目录 (391)10.1.3.9 云运维术语 (398)10.1.4 云计算中心监控方案和排障方法 (399)10.1.4.1 有效支持多种监控类型 (399)10.1.4.2 安全可靠的监控手段 (399)10.1.4.3 监控分类 (400)10.1.4.4 排障方法 (402)10.1.5 体系建设的效果分析 (403)10.2系统迁移方案规划 (406)10.2.1 迁移原则 (406)10.2.2 迁移步骤 (406)第十一章平台运营规划设计 (407)11.1平台价值 (407)11.2商业创新模式 (407)11.2.1 商业模式创新 (408)11.2.2 基于气象局云大数据的商业创新模式方向 (408)11.2.2.1 大数据环境下的数据对象洞察与营销策略 (408)11.2.2.2 基于大数据的商业模式类型 (409)11.3管理及运营支撑 (411)11.3.1 锁定信息化运营 (411)11.3.2 明确IT主体和业务主体 (411)11.3.3 用互联网数据打造第二轨，用数据分析平台完善第二轨 (411)11.3.4 高并发下的数据安全保障 (412)11.4运营体系规划 (413)11.4.1 打造第二轨数据资产管理，发挥数据价值 (413)11.4.2 完善组织架构，深入推进气象局大数据能力的建设和运营 (413)11.4.3 利用大数据处理架构，拓展大数据中心的建设思路 (414)11.4.4 区隔数据热度，建立数据资产管理和应用 (414)11.4.5 通过分层服务，向专业系统提供多样的数据分析服务 (414)第一章引言在气象行业内部，气象数据的价值已经和正在被深入挖掘着。