云计算技术支撑环境建设方案
智慧中心建设实施方案
智慧中心建设实施方案一、背景分析。
随着信息化和智能化技术的不断发展，智慧中心已经成为许多城市发展的重要方向。
智慧中心是以大数据、人工智能、云计算等技术为支撑，以城市管理和公共服务为导向，实现城市信息资源的整合和共享，提升城市管理水平和公共服务能力的重要手段。
因此，为了推动我市智慧城市建设，制定智慧中心建设实施方案势在必行。
二、目标设定。
本实施方案的总体目标是搭建一个智慧中心平台，实现城市各类数据资源的整合和共享，提升城市管理和公共服务水平。
具体目标包括，建设一个统一的数据平台，实现数据的集中管理和共享；构建智慧城市管理和公共服务的应用系统，提升城市管理效率和公共服务水平；推动城市各行业的信息化和智能化发展，促进城市经济社会的可持续发展。
三、建设内容。
1. 数据平台建设，建设一个城市数据中心，整合各部门的数据资源，包括人口、交通、环保、医疗、教育等各类数据，实现数据的统一管理和共享。
2. 应用系统建设，开发智慧城市管理和公共服务的应用系统，包括智慧交通、智慧环保、智慧医疗、智慧教育等子系统，实现城市管理和公共服务的智能化和信息化。
3. 信息化推广，推动城市各行业的信息化和智能化发展，包括推动企业信息化、智慧工厂建设、智慧农业发展等，促进城市经济社会的可持续发展。
四、实施步骤。
1. 确定项目规划，成立智慧中心建设领导小组，制定智慧中心建设规划，明确建设目标、内容和时间节点。
2. 数据平台建设，组建数据中心建设团队，完成数据平台的规划设计、硬件设施的采购建设和数据资源的整合工作。
3. 应用系统建设，组建应用系统开发团队，完成智慧城市管理和公共服务的应用系统的开发和测试工作。
4. 信息化推广，组织开展城市各行业的信息化和智能化推广工作，包括开展企业信息化培训、智慧工厂建设指导、智慧农业示范等活动。
五、保障措施。
1. 资金保障，制定智慧中心建设资金保障计划，明确资金来源和使用计划，确保建设资金的落实。
2. 人才保障，组建智慧中心建设团队，包括技术人员、管理人员和应用人员，确保建设人员的储备和培训。
建设共性应用技术支撑平台实施方案
建设共性应用技术支撑平台实施方案
一、背景
现代社会信息化迅速发展，各行各业建立各种应用技术支撑平台，构
建了从信息基础设施到应用系统的完整的技术运行生态环境，促进了经济
社会的高速发展。
但是，不同行业的应用技术支撑平台大多孤立而存在，
比如依托各行业的云计算、大数据等，每行业都有自己的应用技术支撑平台。
在此背景下，建设共性应用技术支撑平台应运而生。
二、共性应用技术支撑平台现状
共性应用技术支撑平台是构建在云计算、大数据等底层技术之上，用
于支撑多个行业应用的技术基础设施，主要用于服务行业信息化建设和管理。
目前，共性应用技术支撑平台的建设技术已经形成一定的规模，存在
的问题主要在于，共性应用技术支撑平台的信息安全和资源利用率还不够高；应用技术支撑平台之间的互联互通性还不够强。
1、强化信息安全，完善应急技术力量。
建立一套完善的信息安全管
理体系，包括统一的安全管理机制、统一的安全规范、统一的安全审计等，以确保平台上的的信息安全；完善应急技术力量，确保平台上的安全技术
能够及时响应和处理安全事件。
2、立开放互联的应用技术支撑体系。
智慧环保大数据一体化管理平台建设方案(天空地一体化解决方案)
智慧环保大数据一体化管理平台建设方案I目录第1章前言 (6)1.1、建设背景 (7)1.1.1、相关政策 (7)1.1.2、政策引导：三个说得清 (8)1.2、环境面临问题 (8)1.2.1、全球十大环境问题 (8)1.2.2、国内面临环境问题 (9)1.3、智慧环保发展需求 (9)1.4、建设目标 (10)1.4.1、业务协同化 (10)1.4.2、监控一体化 (11)1.4.3、资源共享化 (11)1.4.4、决策智能化 (11)1.4.5、信息透明化 (11)第2章智慧环保大数据一体化管理平台 (13)2.1、智慧环保大数据一体化平台结构图 (13)2.2、智慧环保大数据一体化管理平台架构图 (15)2.3、智慧环保大数据一体化管理平台解决方案（3721解决方案） (15)2.3.1、一张图：“天空地”一体化地理信息平台 (16)2.3.1.1、领导驾驶舱一张图统一展示 (17)2.3.1.2、一张图监测 (18)2.3.1.3、一张图应急 (21)2.3.1.4、基于一张图的放射源在线监控管理系统 (23)2.3.2、两个中心 (23)2.3.2.1、大数据中心 (23)2.3.2.2、云计算中心 (24)2.3.3、三个体系 (25)I2.3.3.2、安全及运维体系 (25)2.3.3.3、组织和管理体系 (25)2.3.4、七大平台 (25)2.3.4.1、环境政务管理平台 (25)2.3.4.2、环境监测管理平台 (27)2.3.4.3、环境监察管理平台 (29)2.3.4.4、环境风险防控平台 (31)2.3.4.5、辅助决策支持平台 (32)2.3.4.6、环境监管平台 (34)2.3.4.7、公众服务平台 (41)第3章智慧环保大数据一体化管理平台功能特点 (43)3.1、管理平台业务特点 (43)3.1.1、开启一证式管理，创新工作模式 (43)3.1.2、拓展数据应用，优化决策管理 (43)3.1.3、增强预警预报、提速应急防控 (44)3.1.4、完善信息公开、服务公众参与 (45)3.2、管理平台技术特点 (46)3.2.1、技术新 (46)3.2.2、规范高 (47)3.2.3、分析透 (47)3.2.4、功能实 (48)3.2.4.1、数据平台 (48)3.2.4.2、业务平台 (49)3.2.4.3、服务平台 (49)3.2.4.4、政务平台 (50)3.2.4.5、分析平台 (50)3.2.5、检索平台 (53)II3.3、管理平台功能 (54)3.3.1、环境质量监测 (55)3.3.2、动态数据热力图 (55)3.3.3、评价模型 (56)3.3.4、感知终端 (57)第4章智慧环保应用系统 (58)4.1、自动监控系统 (58)4.1.1、系统架构 (59)4.1.2、建设内容 (59)4.1.2.1、污染源在线监测监控系统 (59)4.1.2.2、污染源自动监测设备动态管控系统 (60)4.1.2.3、监测数据质控与审核系统 (60)4.1.2.4、污染源信息发布系统 (60)4.1.2.5、污染源在线监测系统APP、污染源自动监测设备动态管控系统APP (60)4.1.3、系统特色 (61)4.1.3.1、高效可靠的海量数据并发监管 (61)4.1.3.2、智慧研判自动监测数据的真实性 (61)4.1.3.3、规范化、自动化的数据修约审核机制 (61)4.1.3.4、直观化、自动化的数据发布机制 (61)4.1.3.5、随时随地的智慧化监管 (62)4.2、GIS一张图系统 (62)4.2.1、GIS系统架构 (63)4.2.2、建设内容 (63)4.2.2.1、环境质量一张图 (63)4.2.2.2、污染源监测监控一张图 (64)4.2.2.3、执法管理一张图 (64)4.2.2.4、污染源企业监管一张图 (64)III4.3、总量减排系统 (65)4.3.1、系统架构 (66)4.3.2、建设内容 (66)4.3.2.1、排污许可证管理 (66)4.3.2.2、污染物总量减排管理 (67)4.3.2.3、排污权管理 (67)4.3.3、系统特点 (67)4.4、移动应用系统 (68)4.4.1、建设内容 (68)4.4.1.1、移动办公 (68)4.4.1.2、移动监测 (68)4.4.1.3、移动数据中心 (68)4.4.1.4、移动应急 (69)4.4.1.5、移动执法 (69)4.4.1.6、移动发布 (69)4.4.1.7、移动审批 (69)4.4.1.8、移动信访 (69)4.4.2、系统特点 (70)4.5、刷卡排污总量计算系统 (70)4.5.1、系统架构 (71)4.5.2、建设内容 (71)4.5.2.1、现场端 (71)4.5.2.2、平台端 (72)4.5.2.3、移动端 (72)4.6、大气污染防治监督检查随机抽查系统 (72)4.6.1、系统架构 (73)4.6.2、建设内容 (73)4.6.2.1、移动PAD抽查系统 (73)IV4.7、环境网格化管理系统 (74)4.7.1、系统架构 (75)4.7.2、建设内容 (76)4.7.2.1、地理编码子系统 (76)4.7.2.2、监管巡查子系统 (77)4.7.2.3、监管受理子系统 (77)4.7.2.4、协同办公子系统 (77)4.7.2.5、考核评价子系统 (77)4.7.2.6、监管指挥子系统 (78)4.7.2.7、数据交换子系统 (78)4.8、环保云大数据平台 (78)4.8.1、平台架构 (79)4.8.2、基础资源服务 (79)4.8.3、信息资源服务 (80)4.8.4、云应用 (80)V第1章前言以“信息强环保”为发展目标，借助物联网技术，把感应器和装备嵌入到各种环境监控对象（物体）中，通过超级计算机和云计算将环保领域物联网整合起来，实现人类社会与环境业务系统的整合，通过大数据分析，构建一个以电子政务、行政许可、环境综合监管、自动监控监测、生态环境综合管理、决策与应急处置、移动监管、基础设施为核心内容的“互联网+智慧环保”信息化平台，以更加精细和动态的方式实现环境管理和决策的“智慧”。
云计算超融合改造建设方案
系统现状分析
现状分析
• 目前在集团数据中心以X86服务器为主，运营金碟 OA、BI、物流等业务系统和应用程序。
• 经过对XXX集团客户业务系统现状旳分析，目前IT 基础架构有下列几种问题待处理：
• 1、服务器资源利用率低：目前机房内运营旳大部分机器旳 利用率都非常低，因为一台服务器只能有一种操作系统， 受系统和软件开发平台旳限制，CPU、内存、硬盘空间旳资 源利用率都很低，大量旳系统资源被闲置。
软件故障造成旳业务中断时间；提升整个基础架构范围内旳保护力度。
数据可靠性
• 在数据可靠性方面，深信服超融合架构没有采用老式FC存储旳Raid方式， 而是把每份数据复制成多份副本进行多副本存储，服务器只需要以常规手段挂 载硬盘，虚拟化存储平台会把数据、在不同旳物理服务器硬盘里创建2个到3个 一样旳副本。而且，每一次数据旳变化，都会经过网络，同步在aSAN中旳全部 副本里进行同步，从而确保数据旳一致性。这么做旳好处非常明显，多副本旳 同步存储方式，能够在最大程度上确保数据旳互备效果，从而低成本旳实现存 储旳高可靠。
• 从而，aNet虚拟网络能够迅速完毕不同应用系统旳网络布署，网络配置旳自动化调整， 网络故障排查等工作，提升网络旳管理运维效率，提升网络就绪、扩展速度，降低数据 中心物理网络旳建设成本。
网络资源池构建图
深信服超融合方案价值
经过本方案旳设计，将给XXX集团直 接和间接产生旳效益：
提升运营效率：加紧新服务器和应用旳布署， 大大降低服务器重建和应用加载时间
•1、提供愈加完整旳IT基础架构虚拟化方案，涵盖网络、安全、存储、计算 •2、管理运维愈加便捷、简朴，零学习成本，让IT架构所画即所得 •3、整体拥有成本更低，无需特殊、专用旳网络、服务器设备即可实现 •4、国产化，提供多样、丰富旳L2-L7安全和优化功能，愈加好旳满足合规要求
智慧生态环境总体解决方案
物联网技术
通过物联网平台实现各类传感器、监 测设备的接入和管理，以及对设备的 远程监控和控制。
人工智能技术
引入深度学习、机器学习等人工智能 技术，提升系统的智能化水平，如智 能预警、智能决策等。
03
数据采集与传输技术
数据采集方法
01
02
03
传感器网络
部署各类环境传感器，如 空气质量、水质监测、土 壤温湿度等，形成覆盖全 面的感知网络。
决策支持流程优化
流程梳理与重构
对现有的决策支持流程进行梳理和分析，找出瓶颈和问题所在， 进行流程重构和优化。
多方参与与协同
建立多方参与、协同工作的决策支持机制，促进信息共享和资源 整合。
反馈机制与持续改进
建立有效的反馈机制，及时收集和分析用户反馈，对决策支持系 统进行持续改进和优化。
05
生态环境监测与评估体系
协同工作机制
建立跨部门、跨区域的协同工作机制，实现信息共享、联动 执法、联合应急等，提高治理效率。
效果评估及持续改进策略
效果评估
制定科学的效果评估体系，对智慧生态环境治理的成效进行客观评价。
持续改进策略
根据效果评估结果，及时调整治理策略，优化治理措施，实现持续改进和提升。 同时，鼓励创新技术和方法的应用，为智慧生态环境治理提供持续动力。
标准规范体系建立
生态环境质量标准
包括环境空气质量标准、水环境质量标准等，为生态环境治理提 供目标依据。
智慧生态环境技术标准
制定智慧生态环境监测、数据分析、预警预报等技术标准，确保技 术应用的准确性和可靠性。
行业规范与标准
制定生态环境治理行业相关规范和标准，如环保设施运行维护规范 、环境治理企业资质标准等。
智慧城市建设的技术支撑
智慧城市建设的技术支撑随着城市化进程的不断加速，城市在不断地发展和变化。
随之而来的是城市面临的诸多问题，如交通拥堵、环境污染、治安问题等等。
如何解决这些问题，提高城市的管理和服务水平，促进城市的可持续发展，成为了广大城市管理者和市民需要面对和解决的重大问题。
而现在，智慧城市建设已经成为推进城市可持续发展的关键支撑和手段。
智慧城市建设的核心是应用先进的信息技术，对城市进行智能化、网络化和信息化的升级改造，从而实现城市的高效、安全和可持续发展。
那么，智慧城市建设的技术支撑涉及哪些方面？一、物联网技术物联网技术是智慧城市建设的核心技术之一。
物联网技术通过将各种物品与互联网连接起来，使得物品之间能够相互通信和交流，从而实现对城市内各种设备、资源、环境等方面的全面感知和智能化管理。
这样，城市能够实时监控环境指标、交通状况和市民行为等情况，从而对城市资源进行动态管理和优化，提高城市的服务水平和治理效率。
二、云计算技术云计算技术是智慧城市建设的另一项重要技术支撑。
云计算技术通过将各种软件和服务放在互联网上，利用分布式计算的方式，实现对数据的快速处理和存储。
在智慧城市建设中，云计算技术可以提供城市内各种管理和服务的核心数据支撑，实现数据的共享和流动，促进城市内各种资源的高效利用。
三、大数据技术智慧城市建设中，大数据技术也扮演着极其重要的角色。
通过对城市内各种数据进行采集和分析，城市管理者可以快速了解精确的城市运行情况和市民需求，从而制定出更加科学和合理的管理和服务策略。
大数据技术还可以对城市内的交通、环保、医疗、教育等方面进行分析，从而更好地满足市民的需求和提高城市的管理水平。
四、人工智能技术人工智能技术也是智慧城市建设的重要组成部分。
在城市内的各类智慧化设备和系统中，人工智能技术可以潜在地发挥巨大的作用，如人脸识别、语音识别、物体识别等。
通过这些技术，城市能够实现更加智慧化和便捷化的服务方式。
例如，在交通管理方面，人工智能技术可以通过智能信号灯、智能停车系统等，实现对城市交通的更加极致化的管理，缓解交通拥堵状况。
智慧社区建设内容及技术方案
智慧社区建设内容及技术方案随着城市化进程的加速，城市人口越来越多，传统社区已经难以满足人们对居住环境更高的需求。
在这种背景下，智慧社区作为新型社区已经逐渐兴起。
本文将介绍智慧社区建设的内容和技术方案，以期能够为相关人员提供一定的参考。
智慧社区建设内容智慧社区的建设内容可以分为以下几个方面：1. 数据采集智慧社区需要采集居民生活中的各种数据，包括路面交通情况、空气质量、气象数据、垃圾桶状态等等。
这些数据可以通过传感器等技术手段进行采集，以实现对社区的实时监控。
2. 数据处理与分析采集到的数据需要进行处理和分析，以便更好地了解社区的运行情况。
数据处理和分析主要涉及机器学习、人工智能等技术的应用，旨在发现数据中的规律和问题，辅助社区人员进行工作。
3. 智慧公共管理采集到的数据对智慧公共管理起到重要作用。
可以根据交通情况、气象数据等，合理安排公共设施的使用，高效规划社区建设。
同时，可以通过垃圾桶等设施的实时监控，合理定期更换，保证社区环境的卫生和整洁。
4. 智慧居民生活智慧社区建设也可以带来居民生活的智慧化，例如通过智能锁、智能电器等设备，方便居民进行家庭管理。
同时，可通过智能家居平台实现智能家电的联动与控制，提高居住舒适度和生活便利。
智慧社区建设技术方案智慧社区建设的技术方案包括以下几个方面：1. 物联网技术物联网将社区各种设施和设备进行联网，方便对其进行管理和控制。
物联网技术可以实现智慧路灯、智能收集器、智慧水表、智慧电表等设施的实时监控，帮助管理人员更好地掌握社区的运行情况。
2. 云计算技术通过云计算技术，可以将社区数据进行集中存储和处理，实现共享和管理。
同时，云计算技术可以提供智慧公共服务，例如路况预测、空气质量监测、智能物流等。
居民可通过智能终端访问相关服务，提高生活品质。
3. 人工智能技术人工智能技术可将社区数据进行处理和分析，提供指导决策、优化方案、预测趋势等。
通过人工智能技术，可对社区人员进行分类和分析，优化管理模式。
化工厂智慧园区建设方案
化工厂智慧园区建设方案近年来,随着人工智能、物联网、云计算等技术的快速发展,智慧园区已成为化工企业发展的重要趋势之一。
智慧园区是以数字化、网络化、智能化为特征的新型园区,目的是通过先进的技术手段提高企业的生产效率、管理水平和服务质量,促进企业的可持续发展。
一、建设目标从管理、效益、安全、环境等多方面提高化工厂的运行质量和效率,探索智慧化建设在化工厂中的应用实践,为化工生产企业实现可持续发展奠定坚实基础。
二、解决的难题1. 安全问题：化工厂是危险化学品生产的重点部门,在生产过程中存在一定的安全风险。
智慧园区建设能够利用先进的安全监控系统,实现对生产过程的实时监控,及时发现和排除安全隐患。
2. 能源管理问题：化工厂生产中离不开大量的能源消耗,如电力、水、气体等。
建设智慧园区可以帮助化工企业实现能源的有效控制,提高能源利用率,为企业节省成本。
3. 运营管理问题：传统化工企业管理方式存在许多不足之处,包括员工生产效率低下、物料调度配送不合理、仓储管理混乱等。
打造智慧园区,将在运营管理上借助物联网技术、大数据技术、云计算等实现智能化生产、自动化管理、信息化服务。
三、建设措施1. 物联网技术应用智慧园区的建设需要借助物联网技术,实现设备联网、数据收集、信息交互等功能,实现生产的自动化和智能化。
化工企业可以根据生产类型和特点对物联网系统进行定制化,为生产提供实时的监测和分析,同时实现设备运行的自动控制。
2. 大数据技术支撑随着生产数据的不断积累,可进行深入分析和研究,提高生产效率。
通过大数据技术,可以对生产过程进行实时监测和管理,对生产数据进行深度分析,帮助企业制定更为合理的生产策略,提高企业的经济效益。
3. 云计算技术引入智慧园区建设需要广泛应用云计算技术,通过云计算技术实现对数据的共享和存储。
化工企业可以通过云计算技术将生产数据与资料进行整合,进而进行更为精细的数据分析处理,为企业提高生产效率和运营管理水平提供有力支撑。
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数据库集群技术环境软件采用Oracle Database 12c企业版为基础数据库软件，并搭建RAC集群做为数据库集群以支撑指挥云内的数据库建立与访问。
基本性能如下：
Oracle Database 12c企业版(EE)可在无插槽限制的单一和集群服务器上使用。它为任务关键型事务应用程序、查询密集型数据仓库以及混合负载提供高效、可靠且安全的数据管理。
支持Oracle Exadata存储服务器软件
自适应执行计划
并发执行UNION和UNION ALL分支
安全性
Oracle Advanced Security
Oracle Label Security
Oracle Database Vault
细粒度审计
虚拟专用数据库
企业用户安全性
Real Application Security
生命周期测试阶段的流程
试运行资源区，供业务上线前的各种真实场景的模拟和演练
提供各种事件模拟工具
1.5存储资源池
存储资源池为指挥云内提供虚拟服务器创建镜像的存储空间与数据库集群所需的高性能共享存储。
指挥云存储资源由光纤存储阵列构成，存储资源池的构建采用基于存储网络层的虚拟化技术整合多个光纤存储阵列实现，通过存储虚拟化技术，供多个系统共同使用。方式维护与配置相对较简单，兼容简单异构存储环境，以便指挥云存储的后续平滑扩容。
云计算技术支撑环境建设方案
1虚拟化资源池
1.1计算资源池
计算资源池的构建以主机虚拟化为基础实现。主机虚拟化是指在一台物理主机上虚拟出多个VM（虚拟机），各个VM之间相互隔离，并能同时运行相互独立的操作系统，这些虚拟客户操作系统通过虚拟化层中间件访问实际的物理资源，并进行管理。主机虚拟化的核心是虚拟化软件（Hypervisor），由虚拟化软件提供。多台服务器虚拟化后连接到共享存储，构建成云计算资源池，通过网络按需为用户提供计算资源服务。同一个资源池内的虚拟机可以共享资源池内物理服务器的CPU、内存、存储、网络等资源，并可在资源池内物理服务器上动态漂移，实现资源动态调配。
1.2生产资源池
高安全的业务系统环境，用户不具备修改权限，虚拟服务器严格按项目进行网络隔离，所有虚拟服务器只能对外提供其应用服务，不可与云外网络进行非授权访问、严格控制软件的上传与下载、管理需进行安全管理以及实时与历史审计。
1.3热备资源池
高安全的业务系统环境，严格按项目生命流程进行控制，用于老旧业务系统的暂时存放区、单机热备节点。生命周期结束后，资源全部回收至热备资源池，严格控制软件的上传与下载、管理需进行安全管理以及实时与历史审计。
Oracle RAC One Node
Oracle Data Guard—重做应用
Oracle Data Guard—远程同步备用数据库
Oracle Data Guard—SQL应用
Oracle Data Guard—快照备用数据库
Oracle Data Guard—实时级联备用数据库
Oracle Active Data Guard
计算资源以池化方式可以细粒度划分为以下的几个可与实体硬件对应的应用池：测试、冗余资源池、生产资源池、热备资源池，上述四类资源池主要是用户服务器虚拟化方面，同时为了满足桌面虚拟化平台建设的要求，需划分出部分资源左面作为虚拟桌面所需资源，即桌面虚拟化资源池。
对不同区域的实体硬件部署纳入不同资源池，并可以分列管理，各自横向扩充，形成用于开发、测试、弹性部署、试运行的测试冗余资源池、高安全的生产资源池和为生产资源池内集群或是单机进行热备或老旧系统过渡环境的热备资源池。
3.2.1HDFS运行环境
HDFS分布式文件系统:一个分布式文件系统，隐藏下层负载均衡，冗余复制等细节，对上层程序提供一个统一的文件系统API接口。HDFS针对海量数据特点做了特别优化，包括：超大文件的访问，读操作比例远超过写操作，PC机极易发生故障造成节点失效等。HDFS把文件分成若干大小的块（如64Mb），分布在集群的机器上，使用Linux或windows的文件系统存放。同时每块文件至少有3份以上的冗余（可自定义）。中心是一个NameNode节点，根据文件索引，找寻文件块。
计算节点负责对文件进行分组、分域、分段、分片存储，并对其进行索引，形成元数据。集群元数据的每次变化（例如索引的增加和删除）都会进行持久化保存，集群的每次重启时可以同步读取集群的状态。
3.2大数据计算运行环境
大数据计算运行环境主要以Hadoop大数据技术，应用于对海量数据的分析与查询，其整体运算效能较低，属于对日志型海量工作数据的查询统计技术，更多应用于对历史库进行离线整理、分析、梳理出有价值的信息的一种应用。
3.2.4Zookeeper运行环境
Zookeeper:针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。它可以维护系统配置、群组用户和命名等信息。面向整个云计算中心的分布式系统，采用全局的分布式调度对大数据集群进行调度。
对于现业务应用所需的业务综合库、业务专题库、统计分析库、字典库、缓冲库、全文检索库，等关系型数据库用于描述业务系统的业务逻辑、业务流程、字典、业务数据缓冲、统计数据等。
数据库集群环境，采用oracel RAC进行搭建，Oracle RAC数据库采用双机并行，RAC是一种并行模式，并不是传统的主备模式。也就是说，RAC集群的所有成员都可以同时接收客户端的请求。还具有高可用性，RAC是Oracle数据库产品高可用性的解决方案，能够保证在集群中只要有一个节点存活，就能正常对外提供服务。另外还具有易伸缩性，RAC可以非常容易地添加、删除节点，以满足系统自身的调整。低成本是其一大特点，能使用较低廉的服务器来实现高可用性、高吞吐量的集群环境，这要比通过对某台高端服务器增加硬件实现高可用性、高吞吐量花费的成本低很多。
存储资源池与传统的存储设备相比不仅仅是一个硬件，而是一个存储设备、存储网网络设备、文件系统和客户端程序等多个部分组成的复杂系统。各部分以存储设备为核心，通过应用软件标准的存储访问接口来对外提供数据存储和业务访问服务。
1.6网络资源池
资源池节点的网络采用扁平化架构设计，分核心层与接入层两个层面。核心层主要由大容量三层交换机组成，主要负责与外部网络的流量交换以及节点内各集群之间的流量转发。资源池配置集中对虚拟网络进行资源综合管理。由交换机提供可编程接口，由云支撑环境按指挥云项目与应用部署的实际情况进行统一配置，并提供网络监控与策略管理。虚拟服务器的网络交换由于服务器虚拟化技术的出现使得计算服务提供不再以主机为基础，而是以虚拟机为单位来提供，同时为了满足同一物理服务器内虚拟机之间的数据交换需求，服务器内部引入了网络功能部件虚拟交换机vSwitch（Virtual Switch），虚拟交换机提供了虚拟机之间、虚拟机与外部网络之间的通讯能力。IEEE的802.1标准中，正式将“虚拟交换机”命名为“Virtual Ethernet Bridge”，简称VEB，或称vSwitch。
3.1大数据计算集群架构
大数据计算集群每个节点均为一个计算节点，配置不少于2个计算节点作为候选节点，主控节点（主节点）由计算节点中选举产生，以避免单主节点存在，造成集群的当机。主节点管理文件系统的名字空间负责文件元数据的操作以及客户端对文件的访问和计算任务监控。主节点元数据文件分布备份于集群中，在主节点失效后，能在有效候选计算节点中迅速选举新的主节点以维持集群的计算工作。计算节点负责处理文件内容的读写请求。计算任务分布于计算节点上进行并行计算。架构图如下：
2数据库集群技术环境
云支撑环境建立数据库集群技术环境为指挥云内各类应用系统需要建立的关系型数据库提供数据库集群运行环境与数据库访问接口服务组件支撑。数据库集群技术环境支撑各类业务系统所需要的基础业务数据库、公用字典库、应用字典库、应用专题库与实时计算缓冲数据库的基础环境。通过建立数据库集群技术环境统一为应用数据库的建立提供可访问接口，提供建库、建表、SQL语言翻译等接口功能，并为数据库的访问提供统一的安全管理。数据库的访问可在云支撑环境内申请，并授权后使用。
编辑
权限分析
透明敏感数据保护
2.2数据库集群环境的部署
数据库集群环境部署于指挥云内的数据库集群服务器上，由云支撑环境进行管理与授权应用。
3大数据计算技术环境
大数据计算服务器集群所面向指挥云内的非结构化与半结构化文本数据通过大数据计算集群与大数据计算运行环境、应用服务与管理软件实现大数据的并行计算任务与分布式计算服务。大数据计算技术环境为面向大数据进行计算服务的开发提供支撑与接口访问组件。
网络资源池结合云支撑环境技术环境提供的网络支撑组件，供资源池内多个业务系统共同使用。用以构建应用发布的虚拟网络。如下图：
指挥云由云支撑环境提供对网络资源池的构建与管理。虚拟服务器的网络配置不同于实体服务器，在创建虚拟服务器的过程中可以利用与虚拟化管理层相关控制API的接口，通过计算机服务程序来进行网络参数的配置。这也为网络的自动化配置打下了可操作的基础，可以更为便捷地采用自动化运作模式参与网络的管理。同时也为网络管理提供了体系化和便捷的管理方法。
Oracle Database 12c引入了一种采用Oracle Multitenant的新架构，能够简化将数据库整合到云的过程。它具有将多个数据库作为一个进行管理的所有优点，而且保留了独立数据库的数据隔离和资源优先级。主要参数如下：
特性/选件
多租户
快照和克隆
存储快照优化、高可用性
应用程序连续性
Oracle Fail Safe
1.4测试冗余资源池
可配置中等安全环境，严格与其它二个资源池进行网络隔离，硬件主机可以按物理服务器进行分开，资源池内计算资源按项目进行隔离。。用户具备较高的控制权限，主要用于
开发和系统内部集成测试
安装有关的开发工具
通过云平台的标准模块化快速生产开发服务环境
业务上线前的各种测试，并在测试区期提供各种测试工具服务