大数据中心建设思路81
云南省行业级大数据中心建设指南(2022年试行版)
云南省行业级大数据中心建设指南（2022年试行版）根据《国务院“十四五”数字经济发展规划》《工业化信息化部“十四五”大数据产业发展规划》《云南省数字经济发展三年行动方案（2022—2024年）》《云南省关于重点行业和领域大数据开放开发工作的指导意见》等文件精神，为推动我省数字经济创新发展，深入推进大数据在全省各行业领域的融合应用，推动数据汇聚开发及流通应用，提高数据要素市场化配置能力，培育大数据产业生态，支持建设一批省级行业大数据中心，现结合我省实际制定本指南。
一、建设原则（一）统筹规划，有序推进。
围绕数据要素市场化配置目标，立足全省大数据产业发展基础和重点行业发展实际，聚焦行业大数据汇聚、开放和应用等环节，以小切口、深应用思路推动数据要素价值释放。
（二）多元主体，协同创新。
按照行业特点和成熟度，市场多元主体共同参与，调动政产学研金服用协同创新积极性，凝聚行业级大数据中心发展动能。
（三）生态培育，应用融合。
加强引导和要素保障，培育行业级大数据中心新业态、新模式，推动行业内和跨行业关键领域和环节堵点突破，吸引以行业大数据为核心的各类大数据应用企业集聚创新，打造全产业链产业生态。
（四）标准规范，安全可控。
以标准规范体系和建设指南为牵引，强化评估评价和过程管理，加强行业级大数据中心建设引导。
安全可控和开放创新并重，构建网络安全和数据安全一体化安全风险防控体系。
二、建设目标创新打造一批“数据汇聚融合和创新应用效果显著，围绕行业数据开发的产业生态蓬勃发展，带动全行业数字化转型，数据安全和管理保障有力、行业大数据应用水平全国领先”的行业级大数据中心。
以“面向领域垂直应用创新，培育大数据产业生态，提高数据要素市场化配置能力”为总体目标，三年内全省通过遴选、培育、建设和推广10个以上的行业级大数据中心。
支持具备一定基础、带动性强、示范效应明显、应用前景广阔的主体开展行业级大数据中心建设。
牵头建设主体原则上应逐步实现以下具体建设目标，并结合行业实际在部分目标取得显著成效。
智慧城市大数据中心建设方案
智慧城市大数据中心建设方案XXX科技股份有限公司20XX年XX月XX日目录一系统概述 (3)二总体设计 (3)2.1 设计思路 (3)2.2 建设目标 (3)2.3 建设内容 (4)三智慧城市云计算平台设计 (4)3.1 计算资源池 (5)3.1.1 计算资源池架构 (5)3.1.2 计算资源池部署 (5)3.1.3 服务器虚拟机的优势 (6)3.2 存储资源池 (7)3.2.1 存储资源池架构 (7)3.2.2 存储量估算 (7)3.3 网络资源池 (8)3.3.1 网络资源池架构 (8)四城市大数据中心模块化机房建设 (10)4.1 系统概述 (10)4.2 设计依据 (10)4.3 模块化系统 (11)4.3.1 微模块配供电系统 (11)4.3.2 微模块列间空调系统 (11)4.3.3 微模块机柜冷通道系统 (12)4.4 模块化机房综合运维管理系统 (14)4.4.1 系统组成 (14)4.4.2 系统功能描述 (16)4.5 防雷接地系统 (17)4.5.1 防雷设计 (17)4.5.2 接地系统设计 (18)一系统概述作为智慧城市的信息枢纽，服务共享与数据交换平台可同时支持纵向和横向的信息交换与共享，是整合智慧城市系统的基础设施。
在智慧城市的数据中心，服务共享与数据交换平台负责实现智慧城市统一平台与平安城市、智慧交通、电子政务、智慧医疗等应用平台的对接。
它将已按照平台标准处理后的多方数据集中至中心平台，再以统一标准对外提供数据服务，使数据按一定业务规则成为可复用的信息资源服务。
同时，以服务总线（ESB）及消息组件（Messaging）支持接入（接出）多通道的消息，使城市内的各类消息可以在总线上流转，实现跨行业、跨机构的信息共享，帮助中心平台对城市数据进行综合、全面的分析与监管，及时感知城市运行状态并做出智能化响应。
纵向层级方面，可通过构建市、区县、街镇三级服务共享与数据交换平台实现信息的多级共享，实时、自动地上传数据、下达标准，为各级行政单位提供决策依据，从而强化智慧城市的作用范围和联动效果，提升各类行业应用的工作效能。
数据中心建设和运营管理
数据中心建设和运营管理随着互联网和大数据时代的来临，数据中心已经成为各个行业不可或缺的重要基础设施。
而数据中心建设和运营管理则是关系到数据中心能否安全、高效运行的核心问题。
本文将从四个方面进行分析：数据中心建设规划、设备选型、运营管理和安全保障。
一、数据中心建设规划在建立数据中心前，首先需要进行规划。
数据中心规划主要包括机房布局设计、供电及冷却系统设计、网络架构以及应急预案设计等。
一般来说，数据中心应该遵循冷热分离原则，即将机房内的热量集中排放到机房外，减少机房内的热量密度，从而降低冷却成本。
同时，合理的网络架构可以提高网络带宽和可靠性，保障数据中心的运行稳定性。
在规划阶段，还需要考虑未来的扩展性。
数据中心建设应该留出足够的空间和资源，以便在架构升级或是业务拓展时可以无缝扩容。
二、设备选型设备选型是数据中心建设的一个非常重要的环节。
合适的设备选型可以提高数据中心的运行效率，同时也能降低成本。
在设备选型时，需要考虑到功耗和散热，以及设备容量等因素。
在供电方面，需要选择高效率、高可靠性的UPS电源设备，同时安装PDU以监控每个设备的能量消耗情况，以便及时实现能量管理和有效利用。
在网络设备方面，需要选择高带宽、低延迟和高性能的核心交换机和路由器，以便满足高数据吞吐量的要求。
同时，数据中心的设备应该具备灵活的配置和管理能力，以便快速响应新业务的需求，满足更高的业务要求。
三、运营管理数据中心的运营管理包括设备监控、故障排除、性能优化、维护管理、以及备份和恢复等方面。
设备监控是数据中心运营管理的重要基础。
通过对设备进行监控，可以及时发现设备的故障和异常情况，并进行排除。
设备监控还可以帮助管理人员分析数据中心服务的使用情况，并通过对数据进行分析，发现潜在问题并进行及时的优化和改进。
在数据中心的维护管理方面，需要注意设备的安全、清洁和定期检查。
同时要注意设备的升级和优化，以提高性能和响应速度，同时减少故障率和延迟。
211150000_网信体系与大数据建设发展思考
信息化发展是中华民族千载难逢的历史机遇，自主创新网络强国建设，是当前乃至今后一段时间内的国家重大任务。
作为信息化发展的核心部分，网信体系和大数据已成为当今社会的重要基石。
1 研究背景在过去的几十年建设与发展过程中，国家网信体系建设与发展取得了丰硕的成果，为国家安全和战略统筹提供了强有力的支撑。
（1）网络建设呈现蓬勃发展的态势。
我国自2013年4G牌照的发放起，推动了包括移动支付、电子商务等互联网业务的飞速发展。
截至2022年8月，我国4G基站已占全球一半以上，5G基站达到了210.2万个。
十多年来，我国移动通信技术已跨入“5G引领”的新时代，地级市均已实现全面建成光网城市[1]。
这些网络建设很好地解决了有和无、通和断的问题，为城市与乡村信息化建设与数据采集获取提供了良好的途径。
（2）网络用户不断攀升。
我国网民规模已增长到10.51亿，互联网普及率达到74.4%，IPv6活跃用户数近7.14亿。
我国网民规模已是全球第一，几乎是人手一部甚至多部手机，上网已经变成了百姓生活的重要部分。
用户催生市场，市场带动用户需求，推动技术进步，构成了较为良性的生态圈。
（3）信息系统建设与数据交换共享已飞入寻常百姓家。
让数据多“跑路”、群众少“跑腿”，“一网通办”“跨省通办”[2]已成常态。
各级政府采用多种手段，方便百姓办理业务，“掌上办”“指尖办”已经成为政务服务的一部分。
尤其是医疗行业，跨省医保结算支付已经变成常态。
电商与快递小哥连接你我，高铁售票与身份证识别方便大家，网上订餐和互联网购物成为宅男宅女的必备手段等。
这些系统的应用，基本解决了数据进系统、业务上云、流程贯通、管理可视化等相关问题，为国家建设与发展提供了坚实的支撑，在日常生活中发挥了良好的作用，尤其在抗震救灾、抗击新冠病毒疫情等过程中得到了较好的应用。
（4）各种先进成熟的技术得到广泛应用。
在快速推进信息化建设的同时，各行各业根据自身需要，通过应用云计算、大数据、物联网、区块链、虚拟现实与元宇宙等先进技术，既提升了信息交换速度，又保证了系统能够安全可靠地运行。
云业务发展思路和建议
云业务发展思路和建议
云业务是近年来快速发展的领域，以下是关于云业务发展的思路和建议：
1.投资基础设施建设：云业务需要强大的基础设施支持，包括数据中心、服务器、网络等。
因此，建议在云业务发展过程中加大对基础设施的投资，确保可靠的数据存储和处理能力。
2.提供多样化的云服务：云业务的发展应该注重多样性，不仅仅局限于存储和计算服务，还应该提供更多的增值服务，如人工智能、大数据分析、物联网等，满足不同行业和客户的需求。
3.优化用户体验：用户体验是云业务成功的重要因素，建议优化用户界面和操作流程，提供简单易用的管理工具和接口，提高用户的满意度和粘性。
4.加强数据安全和隐私保护：云业务涉及大量用户数据的存储和传输，因此需要加强数据安全和隐私保护措施，确保用户数据的机密性和完整性，提高用户的信任度。
5.加强合作与生态建设：云业务的发展需要与各行各业的企业进行合作，共同推动行业的发展。
建议加强与软件开发商、硬件供应商、系统集成商等的合作，建立良好的生态系统。
6.关注政策支持和法律合规：云业务的发展需要有良好
的政策支持和法律合规环境。
建议关注相关政策的制定和调整，确保业务的合规性，积极参与政策的制定和建议。
7.加强人才培养和技术创新：云业务发展需要大量的技术人才和创新能力，建议加强人才培养和引进，提高员工的技术水平和创新能力，推动行业的技术创新和进步。
数据中心网络安全建设的思路
数据中心网络安全建设的思路随着互联网的飞速发展，数据中心网络安全建设变得越来越重要。
数据中心一旦遭受攻击，数据安全将受到严重威胁，因此，建设数据中心网络安全体系势在必行。
一、概述数据中心网络安全建设是为了保障数据安全，确保数据中心的正常运行。
数据中心的网络安全建设包括硬件设备的安全、操作系统的安全、数据库的安全、网络的安全等。
只有当这些方面都得到妥善的安全保障，才能有效地保证数据安全。
二、硬件设备的安全硬件设备是数据中心的基础设施，硬件设备的安全是保障数据安全的根本。
首先，要确保硬件设备的性能稳定，能够满足数据中心的正常运营需求。
其次，要确保硬件设备的安全，比如服务器、路由器、交换机等设备，要定期进行安全检测，及时发现安全隐患，并采取有效的措施进行修复。
三、操作系统的安全操作系统是数据中心的基础软件，操作系统的安全也是保障数据安全的重要环节。
首先，要确保操作系统的版本是最新的，并及时更新安全补丁。
其次，要安装杀毒软件，定期进行全盘扫描，防止病毒攻击。
此外，还要设置强密码，并定期更换密码，以确保系统安全。
四、数据库的安全数据库是数据中心的核心，数据库的安全也是保障数据安全的关键。
首先，要确保数据库的版本是最新的，并及时更新安全补丁。
其次，要安装杀毒软件，定期进行全盘扫描，防止病毒攻击。
此外，还要设置强密码，并定期更换密码，以确保数据库安全。
五、网络的安全网络是数据中心的重要组成部分，网络的安全也是保障数据安全的重要环节。
首先，要确保网络的拓扑结构合理，能够满足数据中心的正常运营需求。
其次，要安装防火墙，并设置合理的访问控制策略，防止非法访问。
此外，还要安装网络监控系统，实时监控网络运行情况，及时发现网络异常行为。
六、应用软件的安全应用软件是数据中心的重要应用，应用软件的安全也是保障数据安全的重要环节。
首先，要确保应用软件的版本是最新的，并及时更新安全补丁。
其次，要安装杀毒软件，定期进行全盘扫描，防止病毒攻击。
山西省人民政府关于印发山西省“十四五”新基建规划的通知
山西省人民政府关于印发山西省“十四五”新基建规划的通知文章属性•【制定机关】山西省人民政府•【公布日期】2021.04.30•【字号】晋政发〔2021〕13号•【施行日期】2021.04.30•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】城市建设正文山西省人民政府关于印发山西省“十四五”新基建规划的通知晋政发〔2021〕13号各市、县人民政府，省人民政府各委、办、厅、局：现将《山西省“十四五”新基建规划》印发给你们，请结合实际，认真组织实施。
山西省人民政府2021年4月30日山西省“十四五”新基建规划目录第一章抢抓新基建窗口期机遇，开启高质量发展新征程 1 第一节“十三五”发展成就 2第二节“十四五”发展环境 4第二章实施创新驱动发展战略，构建新型基础设施体系7 第一节指导思想7第二节基本原则8第三节发展目标9第三章夯实信息基础设施，打造数字基础新底座12第一节加速建设信息网络基础设施12第二节积极发展新技术基础设施15第三节科学布局智能算力基础设施17第四章赋能融合基础设施，培育转型升级新动能19第一节推进产业数字化基础设施建设19第二节提升数字化治理基础设施水平23第三节打造社会服务新型基础设施体系26第五章部署创新基础设施，构建创新发展新高地30第一节超前布局重大科技基础设施30第二节整合提升科教基础设施31第三节加快建设产业技术创新设施33第六章推动关键要素创新，打造基础设施新能力34第一节提升技术要素服务能力35第二节促进数据要素共享开放36第三节激发关键要素流通活力37第七章促进均衡协调发展，构建基础设施新体系39第一节同频共振，融入区域协调发展39第二节科学布局，推进省域均衡协调发展41第三节补齐短板，推进新型智慧城市建设43第四节数字赋能，推进农村基础设施建设45第八章维护国家网络安全，筑牢基础设施新屏障46第一节增强网络安全保障能力47第二节提升稳定可靠运行水平48第三节构建一体化网络安全保障体系49第九章切实加强党的领导，确保规划全面实施51第一节加强组织领导51第二节创新体制机制52第三节优化营商环境52第四节强化要素保障53新型基础设施是以新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。
县级公共大数据资源中心总体建设方案
数据安全防护策略制定
数据访问控制
建立严格的数据访问控制机制， 对数据进行分级分类管理，确保 不同用户只能访问其权限范围内
的数据。
数据加密传输
对传输过程中的数据进行加密处 理，确保数据在传输过程中的安
全性。
数据备份与恢复
建立数据备份与恢复机制，定期 对数据进行备份，并制定详细的 数据恢复计划，以应对可能的数
02
03
预算控制与调整
在项目实施过程中，对预算进行严格 的控制，并根据实际情况进行必要的 调整，以确保项目的顺利进行。
风险识别，应对措施准备
风险识别
通过专业的风险评估方法，识别项目实施过程中可能面临的技术 风险、管理风险、资金风险等。
应对措施准备
针对识别出的各项风险，制定具体的应对措施，如技术攻关、管理 优化、资金保障等，以降低风险对项目的影响。
建设需求与迫切性
提升治理能力
01
通过大数据资源的整合和应用，提升县级政府治理能力，实现
更加科学、精准的决策。
优化公共服务
02
以大数据为支撑，推动公共服务向智能化、便捷化方向升级，
提高群众满意度。
促进产业发展
03
大数据产业是未来发展的重要方向，加快县级大数据中心建设
有助于培育新经济增长点。
项目目标与预期成果
执行情况跟踪与评估
对应急响应机制的执行情况进行实时跟踪和 评估，及时发现问题并进行改进，确保机制 始终处于良好状态。
持续改进思路引入和效果评估
引入持续改进思路
鼓励团队成员积极探索创新方法和技术，持续优化县级公共大数据资源中心的运营管理和维护保障工 作。
定期开展效果评估
定期对运营管理和维护保障工作的效果进行评估，包括工作效率、系统稳定性、数据安全性等方面， 以便及时发现问题并采取改进措施。
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挑战
要具备成熟的数据标准和数 据模型
数据整合投入较大，短期内 与分析应用收益不能相符
适用于
数据基础较好 有成熟建模经验
方法2. 先构建分析 应用、再进行数据整 合（或者不进行全局
整合）
分析应用快速见效
数据质量无法保障 只能满足部门级使用
业务较为简单或业务需 求明确
方法3. 边构建分析 应用、边进行数据整
大数据中心建设思路81
概念
数据中心建设任务
展示层
数据分析 应用层
数据 集市层
人力分析 财务分析 物资分析
计划分析 项目分析 设备分析
InfoCube
数据 存储层
DSO PSA
数据源层
ERP紧耦合业务应用数据
数据中心目标架构
企业门户
展现方式
营销分析
生产分析
跨专业综合分析
工作
分工协作模式 确认
实施验证
按试点、推广、验证 的数据中心建设流程迭
代完成数据中心逐条线
建设策略的部署
按数据耦合度分工建 设
可按源系统接入管理 、数据整合管理、分析
应用建设管理的方式分
工建设
建设任务分 工
业务驱动力梳 理 业务部门专业分析建 设驱动力调研
按专业分析建设指导 思路，深化业务部门专
业分析需求调研
选择合适专业分析应用
专业分析深入性强
实施路线成熟度高
生产分析举例 典型日负荷曲线增长趋
势分析 峰谷差分析 责任频率合格率分析 电压合格率分析
变压器负载情况分析
安全生产分析举例 人身事故分析 设备事故分析 电网事故分析 电力设施保护分析 设备障碍情况分析
电力市场分析 综合统计分析
数据分析 应用方式
跨专业 综合集市
综合
营销
生产
电力市场
企业数据仓库(EDW) ODS
营销、生产、综合等业务应用和其它外部数据
数据整理 数据转换 数据汇总 集中存储
数据抽取
源系统
数据中心执行架构
套装软件业务
系统、非系统
数据源
抽取 排序过滤
清洗
数据仓库架构
数据抽取
数据存储
数据缓存
– 展现全局指标数据，早出成果，短期见效，以 应用促建设
– 非源头数据直接导入，健全全局类指标数据 – 转移部分业务系统查询功能 – 切断统计途径
推动数据中心应用
数据中心建设最终是为解决业务部门专业分析能力而服务，在这个逐步推进 、不断完善成熟的过程中，应着重解决影响应用实用性不强的如下几点：
1
2
转换
ODS
加载
数据仓库
数据访问 数据访问
抽取 转换 关联
更新 加载
技术元数据
数据集市
DSO
元数据管理服务 元数据知识库
数据访问架构
最终用户访问
报表 查询 在线分析 知识发现
门户系 统
业务元数据
数据全域服务
被拒绝数据 管理
批处理服务 任务重启与
恢复
任务调度
文档管理服务 数据注解
应用连接服务
中间件连接 器
• 2、自下而上（数据整合法）
– 这种建设思路是先建立企业的概念模型，然后利用 数 据仓库和企业建模标准等思想进行全面的数据 模型设计、物理模型设计。侧重横向分析和标准建 设。
• 3、折中建设
建设方法对比
方法1. 先数据整合 、再构建分析应用
优势
可实行有效的数据质量 管理
可快速进行分析应用的 扩展
业务因素 • 数据分析类型划分不够明确 • 缺少统一的报表与指标体系规范 • 缺乏明确的数据认责 技术因素 • 缺乏规范的数据架构 • 缺乏明确的数据定义 • 数据分布不合理 • 数据模型不一致 • 数据管理不规范 • 缺乏企业级整合的数据 • 缺乏有力的系统实施和使用管控机制
数据中心的建设策略
• 短期见效、应用驱动
合
分析应用快速见效
逐步深化的建设方法， 兼顾效率和可扩展性
调动业务驱动力工作方法的 统一一致
建设团队的有效分工、协作
业务条线复杂、数据基 础水平不一、应用需求 层次不同
建议采用方法3进行数据中心数据整合的建设
分析应用演进
专业分析建设方法
组建专业分析应用建 设团队，同数据中心运 维团队建立分工协作机 制，有效推进数据整合
实用性的肯定
切断原有数据统计、汇报方式
解决企业数据“进口”与“出口”数据统一 切断网省业务人员获取统计数据的其他来源， 统一定义从数据中心获取
切断业务应用向总部交换数据的其他途径
数据中心的建设方式
• 1、自顶向下（追溯法\分析应用法）
– 既先分析报表中指标数据，再根据指标的构成进行 追溯分析，直至建设粒度到最小的、不可再分的业 务细节数据；这种方式有利于梳理统计类指标，分 析企业中各统计指标的口径。侧重纵向数据关联。
性能与可用性服务 监控
日志与审核 跟踪
通用服务
错误处理
数据归档
文件传输帮 助
参数化
异常
线程管理
数据中心物理架构
BI应用服务器 可由多个服 务器组成应 用集群
BI 应用服务器群
ETL/Monitor/Analysis
ETL
Analysis
心跳线
业务系统数据库服务器
DSO/DM
HP
ODS
DW/DM
WEB
存储
光纤交换机 磁盘柜
光纤交换机 磁带库
备份服务器
数据中心建设的终极目标
企业统一数据模型
数据边界——顶层信息模型
实现最终目标的困难
网省电力数据应用所面临的挑战
业务挑战 • 现有分析系统仅提供简单的报表能力，功
能单薄 • 领导层无法从企业全局角度出发对企业各
个业务条线进行跨业务、多角度、多层次 的综合分析 • 业务分析系统多集中于各自专业领域，而 跨业务专题的分析应用能力尚不具备 • 存在相同数据多头上报并且上报数据不一 致的问题 • 缺乏对现有数据的高级分析应用，没有合 理地发挥和利用网省电力业务数据资产的 价值 技术挑战 • 各个业务系统相互独立，业务人员难以进 行跨系统业务分析 • 现有分析型系统与相应生产型系统耦合性 较强，受到生产型系统影响较大，缺乏对 全业务分析的支持 • 数据不一致问题较严重，对于相同业务数 据存在多个不同版本 • 各业务系统自行管理数据，业务数据的含 义在企业的各个部门内存在不一致的解释 • 各类业务系统内数据质量较低
3
业务部门主导
好的经验、方法和操作流程是关键，促进信任 关系的建立，解决互不信任的局面。 在一套有效的方法的指导下，同时遵照一个好 的流程，就容易得到领导支持，得到业务人员的 有效参与和技术人员的有力配合
过程中不断出成果
解决长周期项目中期没有任何产出的现状 消除领导及业务人员对数据中心建设疑虑 建设期间、获取业务人员对实施过程中的认可 和支持，从而不断增强他们对项目的信心及应用