大数据监管平台-系统架构图
平台架构图
台
业务支撑平台
仓储管理 客服管理
运输管理 多式联运 智能调度 智能改单 智能配载
物流贸易 会员管理
运力调度 结算管理
订单管理 支付管理
合同管理 运营管理
平台层
基
础 平 台
大 数 据
可 视 化 交 互
商 业 智 能
物 联 网 管 理
计算 人工智能
容器 虚拟机
公有云
混合云
网络 通信集成引擎
负载均衡
VPC
运输API
资源服务中心
订单管理中心
业务服务中心
准入管理 运输交易 作业管理
信息搜索 交易撮合 订单生成 回单管理
需求发布 运输方案推荐
订单追踪
运输管理 任务指派 仓储管理 对账管理
仓储API
订单API
运力管理 运输追踪 运营管理 结算管理
综合运营管控中心
流程管理 支付管理 报表管理 监控管理
…
第三方系统API
…
能力支撑
监控
数据
设备 状态
数据 …
物联网
数据
行为 数据
数据 …
大数据
信息
等候 数据
数据 …
GIS
安 全
智 慧 城
云（公有云/私有云/混合云） 智能计算
智能存储
智能数据中心
数据中心网络
市
运输调度系统 火灾报警系统
票务系统 门禁系统
动车存车场
办公自动化系统
隧道设备监控
电源及环境监控
业务支撑中心
商业管理系统
安全 加固
网络 安全
应用 安全
业务引擎层 技术中台
运输管理业务模型－规则－算法
大数据平台简介
大数据平台简介
大数据平台简介
目录
Hadoop生态系统 Hadoop主流厂商 HDFS MapReduce Hive Spark
Hadoop生态系统
Hadoop 1.0 V 2.0
Hadoop生态系统
Ambari （安装部署工具）
Zookeeper （分布式协调服务）
HDFS的基本结构之 NameNode
Namenode是一个中心服务器负责管理文件系统的命名空间 协调客户端对文件的访问 Namenode执行文件系统的命名空间操作例如打开、关闭、重命名文件和目录 记录每个文件数据块在各个Datanode上的位置和副本信息
HDFS元数据持久化
NameNode存有HDFS的元数据：主要由FSImage和EditLog组成 FSImage是元数据镜像文件 保存整个文件系统的目录树 数据块映射关系：文件与数据块映射关系DataNode与数据块映射关系 EditLog是元数据操作日志记录每次保存fsimage之后到下次保存之间的所有hdfs操作
HBase （分布式协数据库）
Oozie （作业流调度系统）
HDFS （分布式存储系统）
YARN （分布式计算框架）
MapReduce （离线计算）
Tez （DAG计算）
Spark （内存计算）
Hive
Pig
Mahout
Sqoop （数据库TEL工具）
Flume （日志收集）
……
……
HDFS－Hadoop Distributed
无法高效存储大量小文件
HDFS现在遇到的主要问题
分布后的文件系统有个无法回避的问题因为文件不在一个磁盘导致读取访问操作的延时这个是HDFS现在遇到的主要问题
空天地一体化尾矿库监管平台建设及功能
门之间多级联动、信息共享的需求，对巡查任务下 发、巡查信息更新、巡查信息审核、案件执法、管 理评价等各环节进行全过程管理。尾矿库综合监管 业务系统如图 7 所示。
图 7 尾矿库综合监管业务系统图
五、方案优势
本方案充分利用遥感大数据、云计源自、人工智 能等新一代信息技术，构建空天地一体化尾矿库监 管平台，及时快速捕捉并反馈异常尾矿库信息，实 现相关部门间信息共享、多级联动，支撑精准监管 执法。方案优势体现在如下三个方面：
二、总体思路
针对尾矿库安全预警、监管执法等需求，中科 星图综合利用遥感、大数据、云计算、人工智能等 先进技术，整合多源异构空天地数据，构建空天地 一体化感知体系，搭建集多源数据统一存储、管理、 维护、应用、展示的空天地一体化尾矿库监管平台， 打造尾矿库专项整治、安全生产监控、风险预警、 应急指挥等多项应用，推动从事后监管向事前预警、 事中监督转变，促进尾矿库管理向精细化方向转变。
因此，建立尾矿库安全风险监测预警平台，构 建统一的信息资源池实现各级平台信息共享，有效 防范化解尾矿库安全风险，强化支撑保障技术体系 辅助监管执法，已成为当前应急管理工作的重要方 向。针对尾矿库监管方面亟需解决的问题，中科星 图股份有限公司（简称中科星图）提出贯穿尾矿库 监管的全流程完整的解决方案。
体化监测流程。尾矿库遥感监测数据服务内容具体 包括多源遥感影像数据处理、尾矿库库区位置和边 界提取（图 2）、尾矿库库区类型识别、尾矿库坝 体识别、尾矿库土地利用变化监测、尾矿库周围生 态环境变化监测、尾矿库配套设施监测、应关闭库 坝体提取、应关闭库裸露堆渣提取、应关闭库土地 复垦监测（图 3）、上游汇水区监测、下游敏感对 象与保护目标监测（河湖水库、居民点、农田、林 地、草地、水产养殖场、自然保护区等如图 4 所示）、 事故波及对象持续监测等，通过平台提供多源异构 数据的长效服务。
工业互联网平台总体架构图
评价管理
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核心模块架构-工业APP开发平台
需求管理
测试管理
交易管理
升级管理
社区管理
工
应应需 用用求
业
场效分 景果析
质场安 量景全 测测测 试试试
知 智识市 能产场 推权管 荐管理
理
一配灰 键置度 升管发 级理布
会
账
员
户
产品定制生产服务
营
库
订
促
存
单
产品防伪溯源防窜服务
客
物
服
流
行业数据服务
支
调
付
度
接口API及业务逻辑层
通用性单领域原子业务接口
定制业务逻辑及接口
基 渠道/组织架构
会
统一标识
商
商家档案
采
供应商管理
物
仓储
订
全渠道订单
智
运
础 用户/角色/权限
工
员
统一权益
家
商家合同
购
物料管理
流
配送
业 务
能 协
营 支
能
力
基本数据分析模型 机器学习模型
智能控制结构模型
网 络 计安 费全
By 鲸智中台 工业大数据系统
By ZCM
通用PaaS平台
IaaS层
By Apsara
工业物联层 By IIOT
数据采集 设备管理 计算资源 设备接入
资源管理
数据处理 容器管理
存储资源 协议解析
数据分析 编排调度
网络资源 边缘计算
医疗质控数字化监管大数据平台建设方案
标准化接口
采用标准化的数据接口， 确保不同系统之间的数据 交换和共享。
数据采集层设计
数据源接入
通过API、SDK等方式，接 入各类医疗质控相关数据 源。
数据清洗
对采集到的数据进行清洗 和预处理，确保数据的准 确性和完整性。
数据格式化
将不同来源的数据格式化 为统一的标准格式，便于 后续的数据处理和分析。
THANKS
谢谢您的观看
建立有效的团队协作机制，提高团队成员的积极性和协作能力。
沟通协调
加强与相关部门和人员的沟通协调，确保信息畅通和资源共享。
安全风险评估与应对措施
01
数据安全
加强数据安全保护，包括数据加密、备份和恢复等方面。
02
系统安全
确保系统安全稳定运行，防止黑客攻击和病毒感染。
03
隐私保护
加强患者隐私保护，确保患者信息不被泄露和滥用。
数字化监管有助于推动医疗行业技术 创新和管理模式创新，提高整体服务 水平和竞争力。
02
医疗质控数字化监管大数据平 台架构设计
总体架构设计
01
02
03
分布式架构
采用分布式架构，实现数 据采集、存储、处理和应 用的高效协同。
模块化设计
将平台划分为多个模块， 每个模块具有独立的功能 和接口，便于扩展和维护 。
交互机制
建立良好的交互机制，如数据查 询、报表生成、预警提示等，方
便用户进行操作和管理。
03
医疗质控数字化监管大数据平 台功能模块介绍
医疗质控数据采集模块
数据来源
从医疗机构、公共卫生部门、医保系统等各类数 据源采集医疗质控相关数据。
数据采集方式
采用自动化、半自动化方式，确保数据采集的准 确性和效率。
多行业应用架构图及功能(可编辑)V1
工业传感器
数据底座 （中台层）
数据统一聚合
数据统一共享
数据统一采集
工作流引擎
数据层
第三方疫情数据
疫情大数据库
政府 疫情数据
4
宠物（社交+严选电商）-总体系统架构图
展示层
APP端
通过一体化门户-提供客户应用
微信/钉钉小程序
WEB管理系统
大数据可视化
问答/文章/日记 资讯子系统
自
问答管理
资讯类管理
2
党群服务中心-微信端功能设计
权限
居民、楼长
网格员
各级管理员
领导
功能 数据
一、网上党群
1.学习教育
2.服务
3.场地预约
4.活动报名
5.志愿服务 7.公益商城
6.志愿楼长 8.微心愿
工作流引擎 （工作流任务流转引擎）
二、生活服务
1.个人服务 2.家居服务 信息上报、处理状态 管理后台审核
大数据聚合 （统一数据对接）
三、关于党群
1.中心简介 2.联系我们 3.建议留言
后台管理
用户及权限管理 生活服务管理
活动管理 信息发布管理
一体化门户 （多角色多场景数据呈现）
用户数据库
组织数据
业务数据库（任务工单数据）
第三方接口数据
3
智慧园区工业互联网产业数字化智脑平台-总体系统架构
通过一体化门户-提供客户应用
展示层
移动端
微信小程序
移动端 （APP/微信/小程序）
管理端 （APP/微信/小程序）
第三方设备
社区/ 乡村治
理
业
园区管
务
理
智慧纪检大数据监察监督系统应用
智慧纪检大数据监察监督系统应用摘要：为贯彻落实“营造良好政治生态，坚持全面从严治党”的总体要求，多地区纪检监察部门，通过四项监督和大数据监督相结合的方式，聚焦政府投资项目（工程领域）监管；并通过建立廉政档案和政治生态研判系统，结合问题对各级党政机关主题责任单位进行政治生态评价，从而全面实现监督纠偏，倒逼落实主题责任，进而营造区域内风清气正的政治生态，助推纪检监察工作提质增效。
本文主要探究了智慧纪检大数据监察监督系统应用案例。
关键词：大数据监察；智慧纪检；政治生态研判引言随着城市化、现代化建设的推进，多城区面貌均发生了巨大的改变，但监管监察手段却相对滞后，监管监察方式不够精细，导致对党风廉政建设监督不够全面，严重制约了纪委监察职能的精细化落实。
为切实提高纪委监察监管效率，迫切需要综合运用现代信息技术、数字化技术、大数据等，创建监督监管服务新模式，促进纪委监察委监督监管方式创新，实现新突破，为园区的党风廉政建设创造良好的条件。
1背景运用“制度化+信息化”手段，打造智慧纪检大数据监督系统平台，能够加强工程项目领域全流程监管，以信息化技术促进监督，以监督促进规范，探索实践走出一条以大数据监督为目标、以体制机制创新为核心、以大数据平台为支撑，阳光监督、标本兼治的新路子，有力推动各级部门责任落实和干部作风转变，从源头上预防和减少腐败问题发生，从而为保障全面从严治党、深入推进党风廉政建设和反腐败斗争、为社会稳定发展和长治久安总目标提供科技支撑。
2案例目标结合纪检监察信息化工作实际，聚焦监督办案主责主业，积极整合各类数据资源，大力加强数据规范治理，贯通对接区域内的大数据平台，不断深化大数据实战应用，着力构建以“大数据监督数据库为基础，智慧监督、智慧办案和决策分析等为核心应用，各类分析工具为辅助”的纪委监委大数据监督办案分析应用系统，初步实现“系统架构布局完整、监督办案智能辅助、研判分析动态感知、系统数据安全可控”的建设目标，推动监督办案业务与现代信息技术深度融合，为服务保障纪检监察工作高质量发展提供强有力的科技支撑。
电子政务一站式服务平台体系架构设计
电子政务一站式服务平台体系架构设计电子政务一站式服务平台是一个集合了政务服务、公共信息和行政管理的综合性平台，通过实现“一网通办”和“一次办成”的目标，让公民、企业等各类用户能够方便、快捷地获取各种政府信息和公共服务，提高政府行政服务水平，促进信息化进程。
本文将从系统架构设计方面来介绍电子政务一站式服务平台的构成和实现方法。
一、整体系统架构图1.1 系统总体架构电子政务一站式服务平台的整体架构主要由前端、业务接口、中间层和数据层等四大模块组成。
前端模块主要负责网站前端开发，包括网站的设计、编码和交互；业务接口模块主要负责接收请求和分发请求；中间层模块主要负责数据整合和逻辑处理等工作；数据层模块主要负责数据存储和处理，提供对外数据访问接口。
1.2 模块详细介绍前端模块：前端模块主要负责网站前端开发，包括网站的设计、编码和交互等。
前端主要使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术来实现页面显示和交互请求。
业务接口模块：业务接口模块主要负责接收请求和分发请求。
接收请求部分主要负责接收用户的请求，采用HTTP协议来实现数据传输。
分发请求部分主要负责根据请求转发到指定的后台服务器。
中间层模块：中间层模块主要负责数据整合和逻辑处理等工作。
数据整合部分主要负责从不同的数据源获取数据，并将其整合成一个可供后续处理的数据池。
逻辑处理部分主要负责对数据的处理和逻辑运算等操作。
数据层模块：数据层模块主要负责数据存储和处理，提供对外数据访问接口。
数据存储部分使用关系型数据库进行存储。
数据处理部分主要使用Java等后端技术进行实现，提供对外数据访问接口。
二、实现方法2.1 采用微服务架构为了更好地实现电子政务一站式服务平台的构建，我们可以采用微服务架构的方式来实现平台的构建。
微服务架构是一种面向服务的体系结构，将一个应用程序拆分成许多小型服务，并将这些服务独立部署和运行，每个服务都能够独立提供一种或多种服务。
2.2 整合云计算和大数据技术为了能够更好地支持电子政务一站式服务平台的数据处理和存储，我们可以采用云计算和大数据技术来辅助我们完成数据的处理和存储。