AS深圳2018-《大数据云的数据交换共享平台的架构探索》-李光跃
智慧医院数据中台建设方案
智慧医院数据中台建设方案目录一、内容概述 (2)1.1 背景与意义 (2)1.2 目标与愿景 (3)二、需求分析 (4)2.1 组织架构与需求调研 (6)2.2 功能需求 (7)2.3 性能需求 (8)2.4 安全性与可靠性需求 (9)三、设计原则与方法 (11)3.1 设计原则 (12)3.2 设计方法 (13)四、数据平台架构 (14)4.1 总体架构 (16)4.2 数据存储层 (17)4.3 数据处理层 (18)4.4 数据服务层 (19)4.5 数据应用层 (21)五、关键技术 (23)5.1 大数据技术 (24)5.2 云计算技术 (25)5.3 人工智能技术 (26)5.4 数据安全技术 (27)六、实施计划 (29)6.1 项目启动与规划 (30)6.2 系统开发与测试 (31)6.3 上线部署与运维 (33)6.4 培训与推广 (34)七、风险评估与应对措施 (35)7.1 风险评估 (37)7.2 应对措施 (38)八、总结与展望 (39)8.1 实施效果总结 (41)8.2 发展前景展望 (42)一、内容概述随着信息技术的快速发展，智慧医院已经成为医疗行业发展的新趋势。
智慧医院数据中台建设方案旨在通过整合各类医疗数据资源，实现数据的高效共享和深度挖掘，为医院提供智能化决策支持，提高医疗服务质量和效率。
本文档将详细介绍智慧医院数据中台建设的背景、目标、原则、架构、功能模块以及实施步骤，以期为医疗机构提供一个全面、系统的智慧医院数据中台建设方案。
1.1 背景与意义随着信息技术的不断进步和医疗领域数字化转型的深入，智慧医院的概念日益普及。
为了适应时代发展的要求，提高医疗服务质量、管理水平和患者体验，众多医疗机构开始致力于智慧医院的建设。
在此背景下，智慧医院数据中台的建设显得尤为重要。
数据中台作为智慧医院的核心组成部分，承担着数据整合、处理、分析和服务的重任。
通过构建统一的数据中台，医院可以实现对海量医疗数据的集中管理、高效处理和精准分析，从而为医院的科学决策、临床诊疗、患者服务等方面的智能化提供强有力的支撑。
科技期刊可持续发展运营生态环境建设探析
32能进行自我调节的明显特征，在促进信息传播交流、知识增值创新的过程中保持动态平衡。
[3]科技期刊要想生存发展，必须处理好与各相关利益方的关系。
即，科技期刊的健康成长需要有一个利于生存发展的生态环境，应充分利用好各类资源，处理好与上下游合作者、竞争者、替代者等各方的关系。
按照与科技期刊发生作用的环节来划分，整个生态圈中各个组织或个人相对于期刊本身，可分为前序环节，如提供论文稿源的作者、学术机构，提供广告等业务订单的企业，提供服务需求的会议举办方等；合作/竞争环节，如提供管理、指导职能的政府部门、行业学会/协会以及主管主办单位等，担任发行传播渠道的邮局、各个数据库、各类宣传平台等，形成协作关系的技术支持企业、软硬件资源提供者、版权中介服务商等；形成合作和竞争关系的同行期刊、电子化媒体等；后续环节，如期刊单位为之提供信息、宣传等各类服务的科研机构、个人、企业、政府、应用部门等。
从目前的情况来看，很多期刊单位表现出自转、封闭、业务单一等特点，没有很好地建立与其他主体的分工和协作关系，在新的行业环境下不利于期刊的进一步发展。
2.网络环境下传统科技期刊生态存在的问题2.1 产业链定位狭隘传统的科技期刊出版单位多将自己定位在内容汇集、编辑、印刷出版的简单环节，少有提供对上游作者和对下游客户的服务，也很少利用手里掌握的大量成果、专家资源主动进行业务的拓展，业务本质更偏重于生产而非服务。
从目前来看，这样的定位过于狭隘，不仅导致了期刊出版单位生存空间狭窄，更是期刊单位缺乏可持续发展能力的重要原因。
加之纸质期刊收入不断萎缩，可能依靠国家或上级单位的“输血”，来维持基本的生存，而无法实现进一步的发展和壮大。
2.2 用户思维缺失长久以来，用户思维缺失是期刊单位存在的一个非常严重的问题。
只管完成期刊出版，不去考虑出版前的作者培养和服务以及出版后的分析和传播，从而与不断变化的用户需求产生错位。
很多期刊社只是简单地把内容提交给各个数据库等渠道商，有的期刊社甚至仍然抱守着高高在上的思维，对期刊用户不管不顾，指望用户通过主动搜索来获得期刊内容，或者将所有内容不分类型、不分群体进行无差别推送，要受众花大量的时间在众多纷杂的信息中筛选有用信息。
超融合技术白皮书
深信服超融合架构技术白皮书深信服科技有限公司修订记录深信服超融合架构技术白皮书文档密级：内部第1章、前言 (8)1.1IT时代的变革 (8)1.2白皮书总览 (9)第2章、深信服超融合技术架构 (11)1.1超融合架构概述 (11)1.1.1超融合架构的定义 (11)1.2深信服超融合架构组成模块 (11)1.2.1.1系统总体架构 (11)1.2.1.2aSV计算虚拟化平台 (12)1.2.1.2.1概述 (12)1.2.1.2.2aSV技术原理 (13)1.2.1.2.2.1aSV的Hypervisor架构 (14)1.2.1.2.2.2Hypervisor虚拟化实现 (17)1.2.1.2.3aSV的技术特性 (25)1.2.1.2.3.1内存NUMA技术 (25)1.2.1.2.3.2SR-IOV (26)1.2.1.2.3.3Faik-raid (27)1.2.1.2.3.4虚拟机生命周期管理 (28)1.2.1.2.3.5虚拟交换机 (29)1.2.1.2.3.6动态资源调度 (30)1.2.1.2.4aSV的特色技术 (30)1.2.1.2.4.1快虚 (30)1.2.1.2.4.2虚拟机热迁移 (31)1.2.1.2.4.3虚拟磁盘加密 (32)1.2.1.2.4.4虚拟机的HA (33)1.2.1.2.4.5多USB映射 (33)1.2.1.3aSAN存储虚拟化 (35)1.2.1.3.1存储虚拟化概述 (35)1.2.1.3.1.1虚拟后对存储带来的挑战 (35)1.2.1.3.1.2分布式存储技术的发展 (35)1.2.1.3.1.3深信服aSAN概述 (36)1.2.1.3.2aSAN技术原理 (36)1.2.1.3.2.1主机管理 (36)1.2.1.3.2.2文件副本 (37)1.2.1.3.2.3磁盘管理 (38)1.2.1.3.2.4SSD读缓存原理 (39)1.2.1.3.2.5SSD写缓存原理 (45)1.2.1.3.2.6磁盘故障处理机制 (49)1.2.1.3.3深信服aSAN功能特性 (60)1.2.1.3.3.1存储精简配置 (60)1.2.1.3.3.2aSAN私网链路聚合 (61)1.2.1.3.3.3数据一致性检查 (61)1.2.1.4aNet网络虚拟化 (61)1.2.1.4.1网络虚拟化概述 (61)1.2.1.4.2aNET网络虚拟化技术原理 (62)1.2.1.4.2.1SDN (62)1.2.1.4.2.2NFV (63)1.2.1.4.2.3aNet底层的实现 (64)1.2.1.4.3功能特性 (68)1.2.1.4.3.1aSW分布式虚拟交换机 (68)1.2.1.4.3.2aRouter (68)1.2.1.4.3.3vAF (69)1.2.1.4.3.4vAD (69)1.2.1.4.4深信服aNet的特色技术 (69)1.2.1.4.4.1网络探测功能 (69)1.2.1.4.4.2全网流量可视 (70)1.2.1.4.4.3所画即所得业务逻辑拓扑 (70)1.2.2深信服超融合架构产品介绍 (71)1.2.2.1产品概述 (71)1.2.2.2产品定位 (71)第3章、深信服超融合架构带来的核心价值 (73)1.1可靠性： (73)1.2安全性 (73)1.3灵活弹性 (73)1.4易操作性 (73)第4章、超融合架构最佳实践 (74)第1章、前言1.1 IT时代的变革20 世纪90 年代，随着Windows 的广泛使用及Linux 服务器操作系统的出现奠定了x86服务器的行业标准地位，然而x86 服务器部署的增长带来了新的IT 基础架构和运作难题，包括：基础架构利用率低、物理基础架构成本日益攀升、IT 管理成本不断提高以及对关键应用故障和灾难保护不足等问题。
第五届ccs云计算高峰论坛-中国电信上海研究院-秦达-大数据时代电信运营商的智慧运营与信息经营
第 1 页 共 7 页大数据时代电信运营商的智慧运营与信息经营2012 第五届CCS 云计算高峰论坛暨展览吸引了近3000名来自运营商、政府部门、金融、保险、电力、能源、医疗 、公安、军队、教育、制造等行业的企业IT 、信息部门主管及专家学者积极参与，深度探讨政企私有云应用现状及发展趋势，分享与交流云计算的优秀案例。
该盛会于9月13日、14日在上海浦东展览馆隆重举行，60多家国内外知名厂商以云计算高峰论坛为平台展示了其最新的产品及解决方案，成为众多线上线下观众的关注的焦点。
“中国电信上海研究院”亮相“云计算高峰论坛”并发表精彩主题演讲，其演讲主题为“大数据时代电信运营商的智慧运营与信息经营”。
以下是现场快递。
（声明：本稿件来源为现场速记，可能有笔误和别字，仅供参考）主持人：尊敬的各位嘉宾，各位用户代表，运营商代表，厂商代表，媒体朋友们，上午好！2012 秋季CCS 云计算高峰论坛第二天的会议现在开始！我是本次论坛主持人《企业网D1Net 》陈峰。
我谨代表本次会议的主办方《企业网D1Net 》和《运营与增值D1Com 》，对各位来宾的光临表示热烈的欢迎！昨天我们谈了云计算的基础架构，数据中心。
今天上午我们将来看看大数据。
目前大量涌现的非结构性数据，为大数据提供了巨大的需求市场。
也使得大量数据库，BI ，存储乃至IT 厂商都将许多注意力投在了这个市场。
接下来，我们仍然首先从运营商的想法和做法说起。
首先我们将请出中国电信上海研究院信息技术部主任秦达，他将和我们分享：大数据时代电信运营商的智慧运营与信息经营。
掌声有请！第 2 页 共 7 页中国电信上海研究院信息技术部主任秦达秦达：首先在这里，非常感谢大会主办方给这样一个机会，和大家在数据方面做一个交流。
我来自于中国电信，从电信运营商的角度来讲，数据越来越重要，可能我们开始，以互联网厂商在数据方面略微晚一点，但我们也有我们的思索和想法，今天上午在这里和大家分享一下。
数智融合科技成果转移转化云平台功能研究与设计
第5期2024年3月无线互联科技Wireless Internet Science and TechnologyNo.5March,2024基金项目:项目名称:数智融合科技成果转移转化云平台关键技术应用与示范;项目编号:观科合同 2022 08号㊂作者简介:谭景予(1995 ),女,讲师,硕士;研究方向:软件工程,大数据㊂数智融合科技成果转移转化云平台功能研究与设计谭景予1,刘世罗1,代亮亮2(1.贵州开放大学(贵州职业技术学院),贵州贵阳550023;2.贵州微育科技有限公司,贵州贵阳550023)摘要:科技成果转化为商业价值是实现科研走向商业的关键步骤,但面临的问题是科研成果转化率不高,其中一个困境是科技成果转化平台的缺乏㊂为了解决技术转移面临的困境,文章建立了信息渠道畅通㊁服务功能齐全㊁交易活动有序的技术交易平台,为科技成果产业化营造了良好生态,完善了技术转移市场服务体系,强化了知识产权运营体系,促进了科技成果在企业中的转化㊂关键词:科技成果转化;知识产权;科技成果产业化平台中图分类号:TP311㊀㊀文献标志码:A0㊀引言㊀㊀在我国,技术转移平台是一个新兴产业㊂我国第一批技术转移平台经由数十年的不断发展和进步,基本形成了较为完善的技术转移体系,2001年首批确定6所高校为国家技术转移中心,2013年已建立11个国家技术转移中心㊂这些中心在技术成果㊁企业需求㊁融资需求等方面形成了丰富的资源库,推动了技术转移与产业对接㊂1㊀我国科技成果转移平台现状与问题㊀㊀我国目前的市场核心竞争力不强,缺乏发展过程中所需的综合性服务配置,各方面的发展模式与特色功能技术业务定位都还处于摸索阶段㊂当前,技术转移平台仍存在体制机制性问题,政策衔接和执行仍需加强,专业化机构和人才培养有待提升,科技成果转化基地尚待系统布局㊂技术转移平台多由部委㊁高校或地方政府承办,具有地域性和专业性㊂为了满足我国科技成果向生产力转化需求,需各方共同努力,提高协调能力,促进科技成果转化㊂就目前的国内现状来看,技术转移工作是一个涉及领域众多的复杂具体过程,需要技术转移平台结合自身的运营角度,建设一种具有持久性和相对稳定的市场环境以及发展机制,在面对市场㊁企业与国家政府的多个方面实现逐步完善,从而让其能够充分发挥自身的优势作用㊂总体而言,技术转移工作需要在市场环境和发展机制方面逐步完善,借助更强有力的科技转化平台,加速科技转化㊂2㊀云平台建设的意义㊀㊀科技成果走向市场是我国实现科技自立自强的重要一环[1]㊂深入分析增长态势和各地技术市场发育状况,我国技术成果转化落地还面临一系列深层次问题,还需以完善技术转移市场为抓手,营造科技成果快速产业化的良好氛围㊂2.1㊀有助于促进科技转移转化㊁实现科技自立自强㊀㊀我国科技服务逐步发展,但功能尚不足以满足科技和经济需求,企业急需科技成果,研究机构成果转化率低,两者脱节妨碍创新发展㊂因此,促进科技服务发展,建立技术转移转化平台,为技术供需方创造市场机会,实现高效转化,对培育新兴产业㊁加速经济转型㊁提高自主创新能力及建设创新型国家至关重要㊂2.2㊀有助于推动科技资源整合㊀㊀近年来,我国在技术转移体系建设上取得显著成效,通过一系列政策措施激发科技人员的创新创业活力㊂技术市场迅速发展,技术合同认定登记数和交易额不断增长㊂当前,我国处于新旧动能转换的关键时期,对科技创新和成果转化提出更高要求㊂积极推进科技成果转化体系建设,需借助技术转移服务平台,实现各省之间科技创新服务资源的整合和导入,建立信息互联互通㊁资源开放共享的技术运行机制㊂3㊀云平台功能设计㊀㊀数智融合科技成果转移转化云平台满足供给方㊁需求方和服务方3大主体需求㊂打破科技人才㊁投融资机构㊁评估机构㊁技术经纪经理人㊁企业人员交流壁垒,融合大数据㊁人工智能㊁云计算等技术,从而智能匹配3方需求,是一个柔性㊁跨域㊁智能的数智融合科技成果转移转化云平台,该平台模型如图1所示㊂该平台实现了各主体要素之间的快速便捷链接,实现了高效㊁适度㊁精准的信息互通,进行科研成果从孵化到企业落地全流程管理㊂图1㊀科技成果转移转化服务模型㊀㊀本平台聚焦成果信息智能化采集㊁成果需求信息特征提取㊁科技成果与需求精准对接㊁科技成果智能化评估等关键环节㊂围绕技术转移转化关键环节,构建了科技资源智配㊁科技成果及知识产权服务㊁科技成果智评㊁成果转移转化㊁科技金融服务五大功能应用,实现线上+线下双向技术转移转化服务模式㊂通过平台的开放应用,提升了技术转移效率,支持智能化的技术成果转移转化服务,成为具有 智能+技术服务 和系统化服务能力的技术转移转化主体㊂同时,打造数据资源标准化㊁服务行为规范化㊁服务环节流程化㊁市场管理数字化的成果转化服务运行体系,科学引导各类成果转化主体活动㊂3.1㊀平台总体架构㊀㊀数智融合科技成果转移转化云平台采用5层架构,包括基础设施层㊁数据支撑层㊁中台支撑层㊁服务支撑层和用户交互层,平台总体架构如图2所示㊂基础设施层:该层是整个平台的运行基础,为平台的正常使用提供存储㊁计算㊁网络和内存等资源服务[2]㊂数据支撑层:主要工作包括数据采集㊁预处理和存储㊂平台通过智能化数据采集技术实现各类技术成果㊁技术需求信息的实时㊁定向采集,同时通过API 接口实现离线数据的批量上传;根据平台的应用服务需要,建立5大数据库,包括政策信息数据库㊁企业信息数据库㊁成果资源数据库㊁专家信息数据库和服务成果数据库,为整个平台提供数据资源支撑㊂图2㊀数智融合科技成果转移转化云平台总体架构中台支撑层:包括2个部分,数据中台和技术中台㊂数据中台实现对平台运维过程中的相关数据的清洗㊁汇聚㊁存储,完成数据结构化转化;技术中台通过轻量级的技术开发,实现数智融合科技成果转移转化云平台的快速研发迭代[3]㊂应用服务层:主要是平台为用户提供的4个技术转移转化服务功能,分别是科技资源智配㊁科技成果及知识产权服务㊁科技成果智评㊁成果转移转化㊂用户交互层:主要为平台资源信息的进入口,包括平台信息门户㊁微信小程序和公众号,用户可以通过3个渠道获取平台信息㊂3.2㊀平台主要功能3.2.1㊀创新咨询服务㊀㊀政策大数据:通过对各部门的相关政策信息进行采集㊁汇聚㊁分析,为用户提供一个政策信息集中服务窗口,可在一个平台获取所有政策信息,提高用户的信息获取效率㊂政策解读:梳理各类固定项目政策,公示政策内容㊁申报条件㊁申报意义等内容㊂政策匹配:根据企业的基本信息和政策支持方向和领域,为企业智能匹配有利于企业发展的相关政策条例㊂申报指导:围绕企业技术创新能力主题,整合企业(人才㊁科技㊁管理㊁资金)资源,指导企业开展申报工作,为企业提供从申请㊁监督项目执行㊁指导项目验收的全过程科技项目咨询服务㊂3.2.2㊀科技成果及知识产权服务模块㊀㊀平台提供了专利项目展示㊁专利技术供求信息发㊀㊀布㊁科技企业展示㊁专业咨询为一体的综合性服务,能够为科技成果与资本市场间构建起专利技术的转化桥梁,促进专利技术与资本的有效对接,提供专利展示㊁咨询服务,协助企业和机构选择正确的发明创新方向和路径,推动发明创新与市场的有机衔接㊂3.2.3㊀科技成果智评服务模块㊀㊀科技成果智能评估服务模块以国家标准‘科学技术研究项目评价通则“(GB/T22900 2009)㊁国家标准‘技术转移服务规范“(GB/T34670 2017)㊁中国标准化协会团体标准‘应用技术类科技成果评价规范“(T/CAS347 2019)㊁中国科技评估与成果管理研究会团体标准‘科技成果评估规范“(T/CASTEM 1003 2020)为依据,采用 政府㊁行业㊁评价机构㊁科技评估师 四位一体的评价体系,从成果的成熟度㊁创新度和先进度进行分析,对相关评价体系进行数字化建模,建立科技成果智能化评价体系,实现科技成果的快速初评,让用户能够快速了解企业科技成果的价值情况,通过对评价成果的特征数据提取,实现对该成果的需求信息智能化推荐㊂平台参考科技成果评价的因素,结合科技成果评估方法和流程,如图3所示,开发一套线上科技成果评估服务系统,通过研究一套标准化的评估模型,初步得到科技成果的基础价值,便于收集各类别的科技成果价值信息,通过综合类比,得到较为客观的价值参考依据㊂图3㊀科技成果智评服务流程3.2.4㊀成果转移转化(交易)服务模块㊀㊀汇聚整理企业技术需求信息㊁科技成果供给信息及转移转化服务资源信息,实现向需求方和供给方的 双向发布 ,打破信息不对称壁垒,实现有效信息互联互通[4]㊂同时,设计研发科技成果交易模块,制定科技成果交易制度和交易流程,确保交易行为规范性与合法性㊂平台动态收集发布各大资源平台的技术合作供求信息,实现技术㊁人才㊁项目等合作信息共享㊂包括:建立技术交易供给需求信息收集㊁发布机制;建立分领域技术转移与合作项目数据等收集㊁整理机制;筛选全国各地先进㊁适用的科技成果向供需方介绍和推荐,促进先进技术成果产业化;需求供给双方完成技术交易后,平台将进行后续跟踪和服务工作㊂为此,平台将组建由技术㊁经济㊁财务等方面专家构成的市场化专家评估队伍,建立专家评价系统,构建完善的评估机制㊁体系和制度㊂在技术转移和成果转化方面,平台将探索规范化的科技成果在线交易体系,实现成果展示㊁定价㊁公示㊁保证和结算等功能㊂3.2.5㊀科技金融融资服务模块㊀㊀科技金融服务建设通过线上为银行㊁金融机构和投资机构发布相关信息,企业通过平台发布融资需求,实现供需双方的对接㊂通过建立科技企业数据库,对各类科技计划资料进行整合,确保科技项目和企业信息的有效采集与发布,从而满足金融和创投机构的需求㊂这为科技型企业提供了一条高效的融资通道㊂平台还积极拓展各项对接服务,不限于传统的贷款模式,还涉及知识产权质押㊁股权融资㊁科技成果转让和技术产权交易等领域㊂同时,平台还将提供一系列增值服务,包括需求分析㊁商业策划㊁项目宣传等,确保服务的全面性㊂科技金融服务的核心在于为科技成果和科技企业提供融资支持㊂通过资源整合,致力于构建独具特色的㊁以科技成果为核心的金融产品和工具,满足科技企业的各种融资需求㊂秉承需求导向的理念,平台的服务体系将专注于为科技成果的转移转化提供科技金融服务㊂这样不仅可以加速科技成果走向市场,还有助于实现科技成果的商业化和产业化[5]㊂4 结语㊀㊀将科技成果转化为商业价值是我国实现科技自立自强的至关重要一环,当前面临的问题主要表现在科研成果转化率不高,其中一个症结是科技成果产业化平台不完善,科研成果无法落地㊂数智融合科技成果转化云平台建立供给双方通畅的信息渠道,提供全流程科技转化服务,平台对促进科技转移转化㊁实现科技自立自强具有显著意义㊂参考文献[1]宋伟,胡蝶,葛章志.赋权改革背景下职务科技成果共有权行使的风险及其防控[J].科技管理研究, 2023(8):151-157.[2]李建华.5G边缘计算在工业互联网中的应用模式初探[J].工业控制计算机,2022(12):141-143. [3]郑剑锋,金如克,倪智华,等.浙江省高速公路ETC 门架智能运维平台[J].中国交通信息化,2021(2): 98-102.[4]叶世兵,赖培源,李奎.基于云承载的技术转移转化系统设计及平台研发[J].电子技术与软件工程, 2020(12)186-188.[5]梁浩.互联网+背景下的中国绿色建筑产业发展模式初探[J].建设科技,2015(14):98-103,107.(编辑㊀王永超)Research and design of cloud platform for transfer and transformation ofscientific and technological achievementsTan Jingyu1Liu Shiluo1Dai Liangliang21.Guizhou Open University Guizhou Vocational and Technical College Guiyang550023 China2.Guizhou Weiyu Technology Co. Ltd. Guiyang550023 ChinaAbstract The transformation of China s scientific and technological achievements into commercial value is the key step to realize the realization of scientific research to business but the problem is that the conversion rate of scientific research achievements is not high.One of the difficulties is the lack of forwarding platform for scientific and technological achievements which leads to the disconnection between scientific research achievements and the landing enterprises.In order to solve the difficulties of technology transfer under the national policy of vigorously support technology transfer the paper establishes information channels service functions trading activities orderly technology trading platform creates a good ecology for industrialization of scientific and technological achievements improves the technology transfer market service system strengthens the intellectual property operation system and promotes the transformation of scientific and technological achievements in the enterprise.Key words transformation of scientific and technological achievements of intellectual property rights of scientific and technological achievements industrialization platform。
上云迁移通用解决方案
上云迁移方案目录第一章项目背景 (4)1.1大数据与云计算 (4)1.2业务迁移到云的必要性 (5)1.3云迁移意义 (7)第二章方案设计 (8)2.1方案优势及拓扑结构 (8)2.1.1技术介绍 (8)2.1.2拓扑结构 (8)2.1.3方案优势 (8)2.2迁移方案总体规划 (9)2.2.1迁移流程 (9)2.2.2迁移规划 (10)2.2.3迁移设计 (10)2.3迁移过程 (11)2.4应急回退 (12)2.5特性 (12)第三章四、项目管理 (13)3.1项目管理方案 (13)3.1.1项目管理策略 (15)3.1.1.1项目管理的基本策略 (15)3.1.1.2项目阶段划与控制策略 (16)3.1.1.3总体项目管理 (16)3.1.1.4项目事前进度控制 (17)3.1.1.5项目事中进度控制 (17)3.1.1.6项目事后进度控制 (17)3.1.1.7实施进度安排 (18)3.1.1.8组织计划 (18)3.1.1.9实施人员出入机房管理制度 (20)3.2项目风险管理 (21)3.2.1风险管理流程 (22)3.2.2项目风险识别及应对计划 (23)3.2.3项目会议 (26)第四章项目实施方案 (28)4.1客户系统调研准备 (28)4.1.1系统调研和分析流程 (28)4.1.2评估准备 (29)4.1.3系统调研与评估 (30)4.1.3.1物理基础架构调研与评估 (30)4.1.3.2应用系统调研与评估 (31)4.1.3.3迁移对应用系统的影响 (31)4.1.4需求分析及汇总 (32)4.2迁移工具准备 (32)4.2.1Movesure 无缝在线热迁移进行数据迁移特点 (32)4.2.2平台兼容性支持列表 (33)4.3系统备份及资料准备 (34)4.4项目实施步骤 (35)4.4.1迁云模拟 (35)4.4.2系统测试 (35)4.4.3原业务系统数据备份 (36)4.4.4业务系统正式迁移 (36)4.4.5迁移保障 (37)第五章验收方案 (37)5.1迁移验收 (38)5.1.1验收范围及标准 (38)5.1.2验收的组织方式 (39)第一章项目背景1.1大数据与云计算大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。
数据交易所里在干啥
数据交易所里在干啥目录1. 什么是数据交易所？ (2)1.1 概念简介 (2)1.2 数据交易所的模式 (3)1.3 数据交易所的发展趋势 (4)2. 数据交易所的功能 (6)2.1 数据供求匹配 (7)2.2 数据安全与隐私保护 (8)2.3 数据质量评估 (9)2.4 数据交易流程 (10)3. 数据交易所的参与方 (12)3.1 数据提供方 (13)3.1.1 商业企业 (15)3.1.2 研究机构 (16)3.1.3 个人用户 (17)3.2 数据需求方 (18)3.2.1 商业企业 (19)3.2.2 行业联盟 (20)3.2.3 研究机构 (21)4. 数据交易所的应用场景 (22)4.1 商业场景 (23)4.1.1 市场营销和精准广告 (24)4.1.2 产品研发和市场洞察 (26)4.1.3 风险管理和欺诈检测 (27)4.2 研究场景 (29)4.2.1 科学研究和数据共享 (30)4.2.2 社会调查和公共政策分析 (32)5. 数据交易所面临的挑战与机遇 (33)5.1 数据安全与隐私保护 (35)5.2 数据标准化与互操作性 (36)5.3 监管政策与法律框架 (38)5.4 技术发展与创新 (39)1. 什么是数据交易所？数据交易所是一个专门用于促进数据流通、交易与共享的平台。
在这个虚拟的市场中，数据拥有者和数据需求者能够基于数据市场规则，安全、合规、有效地进行数据交换和交易。
数据交易所不仅仅是技术的实现，更是数据管理和治理创新的产物，它的目的在于解决数据分散、孤岛化问题，推动数据要素市场化。
该平台通过搭建一个数据商品化的市场机制，将数据资产的价值明确化和可交易化，从而为数据市场赋予更强的流动性和活跃度。
数据交易所还具有严格的安全保障和隐私保护措施，确保数据在整个交易过程中的安全性和隐私性。
在数据交易所运作过程中，还会依据一套系统的数据确权和定价机制，确保各参与方利益的平衡，促进数据产业的健康发展。
智慧城市建设标准
智慧城市建设3项黑龙江地方标准1、智慧城市建设指南2、智慧城市建设总体架构3、智慧城市建设项目可行性研究报告编制指南智慧城市建设指南DB23/ T XXXX—XXXX目次前言 (II)1 范围、 (1)2 规范性引用文件 (1)3 术语和定义 (1)3.1 智慧城市 (1)3.2 智慧城市建设 (1)3.3 智慧城市顶层设计 (1)4 缩略语 (1)5 智慧城市建设要求 (2)5.1 建设原则 (2)5.2 建设目标 (2)5.3 建设内容 (2)6 智慧城市建设流程 (3)6.1 规划设计阶段 (3)6.2 建设阶段 (4)6.3 运维阶段 (7)6.4 评估改进阶段 (7)智慧城市建设指南1 范围、本标准规定了智慧城市的术语、建设要求、建设流程。
本标准适用于黑龙江省行政区域内智慧城市建设项目的规划设计及具体项目建设。
2 规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。
凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。
凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T 36333-2018 智慧城市顶层设计指南GB/T 37043-2018 智慧城市术语DB23/T XXXXX-2019智慧城市建设总体架构《中华人民共和国政府采购法实施条例》3 术语和定义GB/T 36333-2018和GB/T 37043-2018以及下列术语和定义适用于本文件。
3.1 智慧城市运用信息通信技术，有效整合各类城市管理系统，实现城市各系统间信息资源共享和业务协同，推动城市管理和服务智慧化，提升城市运行管理和公共服务水平，提高城市居民幸福感和满意度，实现可持续发展的一种创新型城市。
3.2 智慧城市建设智慧城市设计、实施相关活动。
[GB/T 37043-2018,定义2.1.5]3.3 智慧城市顶层设计从城市发展需求出发，运用系统工程方法统筹协调城市各要素，开展智慧城市需求分析，对智慧城市建设目标、总体框架、建设内容、实施路径等方面进行整体性规划和设计的过程。
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18/7/20
Transwarp Confidential
4
大数据行业发展的概况
Admin Simplicity
Mainstream
Big Data 3.0
Fortune 500
Big Data 2.0
Single vendor platform Azure, AWS, Google, Transwarp, Databricks, Confluent
3
新一代的大数据技术软件栈
星环科技
数据装载 与加工
数据工作流 开发
数据资产 管理
可视化 报表
机器学习 建模
统计挖掘 开发
运维与 监控
离线批处理
交互式分析
联机数据库
机器学习
深度学习
图分析引擎
流处理引擎
批处理框架 MapReduce
高性能处理框架 Spark
低延时流处理框架 Flink
向量处理框架 TensorFlow
u 行行行业趋势
u 厚平台、薄应用用 u 单体应用用 -> SOA服务 -> 微服务体系
18/7/20
Transwarp Confidential
9
技术门槛问题
u 大大数据和AI很昂贵
u 平台建设 u 团队建设 u 业务探索
u 技术⻔门槛高高
u 数据科学家，5~8年年经验，Java/R/Python/Spark/Hadoop/Tensorflow/etc u 数据分析师，报表工工具/SQL/ETL工工具/Java/Python/etc u 开发人人员，HIVE/MySQL/Oracle/Spark/Java/Python/etc
2013
2014
2015
2016
Spark被认可为下 一一代计算框架
低延时流处理理引擎Flink 更更多机器器学习框架涌现
首首个基于容器器云的大大数据 平台TDH 5.0 Inceptor替换Teradata数仓
2017
AWS商用用，标 志着云计算诞 生生
2006
2008
商用用私有云系 统开始出现
Openstack兴起， 开源云涌现
星环科技
大数据云的数据交换共享平台架构探索
星环信息科技（上海海）有限公司 李李光跃
guangyue.li@transwarp.io
18/7/20
Transwarp Confidential
1
大纲
u TDC简介 u 云上数据共享交换探索
u 需求介绍 u 架构设计 u 权限管控 u 资源管控 u 高高可用用设计 u 下一一步迭代
u 数据管理理是一一个管理理问题，同时也需要有个可操作的技术方方案 u 不不同的技术定义、缺乏数据管理理流程、没有可靠的数据管理理工工具 u 依赖人人与人人之间的沟通来做数据沟通，出现数据问题后无无法有效追溯并修正
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Transwarp Confidential
8
烟囱开发问题
星环科技
u 不不同团队独立立建设、独立立开发
u 时间：建设周期⻓长，初次获取成本高高 u 人人才：各个团队技术架构不不同，需要多个技术团队建设，总投入入成本高高，建设时间⻓长 u 互通：不不同的开发模式，各个应用用和服务之间无无法打通 u 管理理：研发管理理的梦魇，内部五花八八⻔门无无法形成统一一的研发管控和质量量提升 u 成本：每种开发模式都涉及到各自自的安全、运维、升级、部署等通用用功能的重复开发和投入入
u 如何降低技术⻔门槛
u 数据服务化 – 所有用用户可用用 u 数据资产化 – 技术开发和业务分析师可用用 u 数据在线化 – 技术开发和数据科学家可用用
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Transwarp Confidential
星环科技
10
大数据业务演进路线
星环科技
数据统一化
• 数据集中处理 • 统一的元数据 • 统一的计算平台
u 通过冗余给用用户提供故障恢复能力力力 u 服务本身高高可用用和自自愈设计
Transwarp Confidential
7
数据孤岛问题
星环科技
u 不不同团队各自自建设，各个应用用内数据没有打通
u 想要数据的人人找不不到合适的数据 u 提供数据的人人不不知道如何输出 u 分析数据的人人不不知道数据的质量量如何 u 有价值的数据不不能够沉淀
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Specialization
Development
Simplicity
Big Data 3.0 = Artificial Intelligence + Big Data + Cloud
星环科技
5
星环科技
大数据云化是下一阶段技术发展的趋势
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Transwarp Confidential
u 客户痛点
u 业务部⻔门想要建自自己己的业务系统去分析数据 u 不不能挨个从生生产系统拿，省公司要能够做到数据归集并下发 u 能够做统一一的应用用，标准化数据接口口
星环科技
18/7/20
Transwarp Confidential
17
需求分析和思考
u 需求分析
u 需要能够支支持多租户，且租户之间完全隔离 u 需要提供统一一的数据中台，提供数据目目录 u 需要提供租户自自助申请，管理理员审批，自自动化数据交换 u 需要打通数据中台和租户的双向连接，且保证权限管控 u 需要提供审计功能
AI PaaS
业
台
应
用
市
场
Universal Service Management Framework
统一的安全体系
多租户管理体系
应用资源管理
计费系统
API网关
Transwarp Operating System (Full Edition) 原生云平台
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Artificial Intelligence + Big Data + Cloud
租户N
…ห้องสมุดไป่ตู้
数据分析集群 1
数据分析集群 2
10.1.2.1/24
数据仓库集群
Namespace tenantN 10.n.0.1/24
星环科技
镜像市场
计费
服务治理平台
服务升级管理
Namespace billing 172.16.21.1/24
监控告警 日志管理
产品部署1 Ockle
产品部署2 Ockle
u 客户痛点
u 原有数据下发流程需要较多的人人工工辅助，时效性低 u 原有数据下发流程缺乏灵活性，无无法自自助自自定义下放数据内容 u 二二级法人人的数据需要足足够的隔离，不不同法人人之间不不能看到对方方的数据 u 缺乏有效的权限管控，审计流程 u 二二级法人人机构对数据的运用用还停留留在早期阶段，没有大大数据平台辅助分析和决策
数据资产化
• 数据整合 • 数据质量管理 • 资产化与计量
数据业务化
• 数据化运营 • 智能应用 • 在线数据服务
数据生态化
• 数据域业务闭环 • 运营数据 • 服务和应用共享
18/7/20
Transwarp Confidential
11
TDC – 大数据云的产品形态
星环科技
Transwarp Cloud Portal 云平台门户
u …..
u 思考
u 如何建立立多租户模型？保证合规性要求？ u 如何保证整个数据访问，数据流转的安全？ u 如何构建数据流转任务？如何管理理任务生生命周期？ u 如何控制资源消耗？保证数据流转不不影响主集群运转？ u 如何保证高高可用用？
u …...
18/7/20
Transwarp Confidential
Transwarp Cloud Console 云管理控制台
服
数
数
务
Big Data & Machine Learning Services
企
据 资 产 目 录
据 模 型 市 场
发 布 与 治 理 平
OLTP DB PaaS
数据仓库 PaaS
数据集市 PaaS
实时处理 PaaS
搜索引擎 PaaS
数据分析 PaaS
2010
2014
Docker和 Kubernetes兴起， 原生生云技术开始被 广广泛采用用
Kubernetes,
Mesos和Docker Swarm之争
星环发布大大数据 云平台TDC 1.0
2016
2017
Kubernetes成为原生生 云的事实技术标准
2018
18/7/20
Transwarp Confidential
Hadoop ecosystem
Hortonworks, Cloudera, MapR
Tech companies
Big Data 1.0
Tech vendors internal development MapReduce, BigTable, GFS, Cassandra
Specialization
u 同一一份数据在多个业务系统内保存，并且存在不不一一致问题
u 早期淘宝的商品表存在于20多个业务系统内，并且都不不一一致，只能人人工工校验和甄别 u 不不同的业务的加工工和处理理方方式不不一一致，无无法从上层统一一，只能依赖DBA的繁重的手手工工校对
u 无无法做数据管控和质量量提升，缺少统一一的数据标准
安全管控 租户管理
服务运维
工单服务 工单服务 工单服务
审计
Namespace operating 172.16.11.1/24
产品部署3 Ockle