1. 数据集成的需求
继系统集成、应用集成、业务集成之后，最头痛的数据集成（Data Integration 简称DI）已渐被各大企业（政府机关）纷纷触及。业务增长迫使企业必须提高其自身的 IT 能力，以满足变化的业务需求。引入一些新的应用程序以支持这种新型的需求。以新的方式对现有的信息进行处理和分析，以便更好地把握关键性的业务挑战。有些企业并购了其他的企业，进一步地加速了它们在新的领域中的增长。遗憾的是，信息/数据方面却不能始终以一种受到严格控制和有组织的方式发展，以支持这种增长。因此出现了冗余和不一致的信息孤岛。
为了能够在特定的领域中实现最高的效率，对于相同的数据，不同的应用程序以不同的方式进行表示。例如，大多数企业不会只将客户信息存储在某一个地方。如果不清楚应该从何处获取相应的信息，以及哪个系统中保存着最新的并且最精确的信息，那么这就会成为一个很大的问题。如果不清楚这些问题的答案，就不可能实现返回一致的用户相关信息的服务。我们从客户关系系统中取得的联系电话与销售系统中的不一致，而实际上呼叫中心存放的才是最新的、正确的联系电话，这是许多企业经常遇到的问题。
不同行业企业的业务需求会表现出来具有很大的差异，但是潜在的信息需求却是基本相同的—-都需要集成的、最近的、详细的数据以及进行即时的存取操作。我们企业信息化过程中，常常面临着下面的情景：
我们所在的企业并购了其它企业，那么就会产生数据合并的问题，如两个企业的HR系统的合并、财务系统的合并、其它业务系统的合并，当系统需要合并必然产生数据的合并，因此对企业数据进行统一标准化、规范化、数据的补缺、数据的一致性都将导致数据合并。这就是数据合并应用问题，需要利用数据集成技术去解决。
当企业一个系统的业务活动会影响其它多个系统的进程时，数据的实时性、准确性就尤显重要。如航空公司与航空机场之间的数据同步、证券交易所与证券公司之间的股票信息同步、金融业的汇率信息同步等等。影响数据同步的实时性与可靠性的因素会有网络的连通性、传输效率、数据接口、数据格式等，这些诸多因素都属于数据集成中的数据同步要解决的问题。这是数据同步应用问题，也需要利用数据集成技术去解决。
一般来讲，构成企业主要的基础数据分别是客户数据、产品数据、员工信息数据、供应商数据等等，要从企业多个系统中快速、可靠地建立唯一、完整的企业主数据视图。要实现企业主数据管理应用的数据集成平台，必须具备有良好的数据连通性、良好的数据质量探查与分析、良好的数据转换能力等。利用数据集成技术同样可以解决这里所讲的数据交换应用问题。
那么采取怎样的技术框架和产品去解决我们上述问题呢？这正是我们下面要重点讨论的问题。
2. 数据集成技术分类
数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。在企业数据集成领域，已经有了很多成熟的框架可以利用。目前通常采用联邦式、数据仓库和基于中间件模型等方法来构造数据集成的系统，这些技术在不同的着重点和应用上解决数据共享问题。
联邦数据库系统(FDBS)由半自治数据库系统构成，相互之间分享数据，联盟各数据源之间相互提供访问接口，同时联盟数据库系统可以是集中数据库系统或分布式数据库系统及其他联邦式系统。在这种模式下又分为紧耦合和松耦合两种情况，紧耦合提供统一的访问模式，一般是静态的，在增加数据源上比较困难;
而松耦合则不提供统一的接口，但可以通过统一的语言访问数据源，其中核心的是必须解决所有数据源语义上的问题。
数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的和不可修改的数据集合。其中，数据被归类为广义的、功能上独立的、没有重叠的主题。这几种方法在一定程度上解决了应用之间的数据共享和互通的问题，但也存在以下的异同:联邦数据库系统主要面向多个数据库系统的集成，其中数据源有可能要映射到每一个数据模式，当集成的系统很大时，对实际开发将带来巨大的困难。
中间件模式通过统一的全局数据模型来访问异构的数据库、遗留系统、Web 资源等。中间件位于异构数据源系统(数据层) 和应用程序(应用层) 之间，向下协调各数据源系统，向上为访问集成数据的应用提供统一数据模式和数据访问的通用接口。各数据源的应用仍然完成它们的任务，中间件系统则主要集中为异构数据源提供一个高层次检索服务。
3. 基于中间件模型进行数据集成
中间件模式是目前比较流行的数据集成方法，它通过在中间层提供一个统一的数据逻辑视图来隐藏底层的数据细节，使得用户可以把集成数据源看为一个统一的整体。这种模型下的关键问题是如何构造这个逻辑视图并使得不同数据源之间能映射到这个中间层。
面向服务的体系结构(SOA)目前应该是一个很受欢迎的名词，中间件技术人员几乎到了言必称SOA的程度，数据集成当然也不例外。许多企业正采用面向服务的体系结构 (SOA) 来处理各种各样的问题，如减少数据集成的成本、优化现有信息的重用和功能。常见的做法是，在中间件层上进行数据的加工整合，同时通过中间件层的标准接口将整合后的数据以标准接口发布，如下图所示。
在中间层上存在一个虚拟的在中间层上存在一个虚拟的数据服务层，该层通过JDBC，FILE适配器、应用适配器等与数据层的各种数据源实现连接，将数据源中的各种数据实体映射成中间件的虚拟数据层的表，虚拟数据层中的表都只有元数据，而不存储实际的生产数据。用户可以在虚拟数据层上采用可视化图形界面定义数据映射关系，进行数据加工整合，这些数据加工逻辑一般会以文件或者数据库方式存储。定义好的数据可以通过web service，JDBC,数据对象等多种方式发布出去。当用户通过中间件访问虚拟数据层的数据时，虚拟数据层会根据系统定义的逻辑首先将需要加工的细节数据从各个数据源抽取到虚拟数据层，然后中间件根据设计时的数据加工逻辑对其进行加工，最后中间件将加工好的数据以调用接口要求的格式返回。
具体来讲，在企业数据集成项目上如何利用中间件技术解决数据集成问题呢？在我经历过的项目中，我们采用Oracle的融合中间件来解决数据集成问题，效果良好。选用Oracle融合中间件而不是其它中间件的原因很多，几个主要方面是：
（1）互操作性
即是否能使客户能够利用现有应用程序或旧应用程序并使其与新应用程序交互，或将使其业务与其他企业的业务进行交互，这是我们在具体项目中首要考虑的问题。互操作性是向 SOA 方向发展的推动力。Oracle 对行业和技术标准以及规范的支持实现了 Oracle 融合中间件的“可热插拨”功能。
“可热插拨”是指如何使 Oracle 融合中间件的组件与现有基础架构实现融合。例如，可以将 Oracle BPEL 流程管理器与 BEA WebLogic 或 IBM WebSphere 一起使用。此外，它还意味着可以轻松地将开放源代码技术（如 Spring 或 Struts）与 Oracle 应用服务器集成。我们可以通过设计一个独特的类加载程序机制（使集成第三方技术变得更简单）并使所有组件基于技术标准创建“可热插拨”体系结构。只有 Oracle 提供了此组合来创建一个真正的“可热插拨”体系结构。
（2）性能和可伸缩性
我觉得Oracle和其它中间件之间最大的区别之一就是Oracle的性能特别全面。你比较一下BEA，它就没有身份管理、企业内容管理这些功能，还有就是异购支持性，Oracle也是最全面的，比如融合中间件可以支持各种各样的异购的环境。而有的中间件，你要用他们的中间件软件的话，你必须要买他所有中间件的每一个产品，然后一个一个组装起来。但是Oracle不是一样的，Oracle中间件每一个产品都是可以应用的，也可以用Oracle竞争对手的中间件。这样就可以减少运行的成本并且为数据使用者确保最高的性能和可伸缩性。
（3）可重用性
在将数据整合模式应用到特定集成场景（具体项目）后，可以将整合过程的结果作为服务提供给多个服务使用者。例如，在某个场景中可能需要集成来自多个区域的财务信息。在应用了数据整合模式之后，可以将不同的数据整合到单个位置，然后通过财务仪表板对其进行公开。然后，信息服务可以利用相同的整合数据为其他使用者提供服务，如为标准申报应用程序或面向客户的 Web 应用程序实现自动化的过程。
对于这样的应用来说，Oracle融合中间件是理想选择，它的热插拔架构和对行业标准的支持令客户可以使用现有的、不同种类的资源来创建SOA。Oracle融合中间件的SOA组件包括Oracle SOA套件、Oracle
服务总线、Oracle事件驱动的构架套件、Oracle数据集成套件和Oracle业务流程管理套件；所有组件都提供了对Oracle与BEA技术的集成，展现了甲骨文在整合这两家企业领先的软件方面所获得的迅速进展。
（4）ETL
数据集成视数据抽取、转换和加载为最核心的三项技术，这三个执行步骤可根据系统环境特点调整顺序，典型的应用有ELT的顺序。如源与目标为同种数据库、或共用一个数据库时，可将数据从源直接抽取到目标然后再进行转换，效率会大有提高，专注此类特点的产品以Oracle的ODI为代表。
（5）数据连通
数据连通性是数据集成的能力体现，一般通用的关系型数据库、ODBC、XML等数据连通为常见类型，还有一些就是大中型企业常用的ERP、CRM、BPM、OA等应用软件的数据连通，如SAP、Seibel、Lotus等系统的连通，因此良好的数据集成平台需要提供来自更多企业的数据连通接口，抽取源与装载目标的范围更广阔。
Oracle融合中间件的SOA组件为Oracle电子商务套件、PeopleSoft、Siebel、J.D Edwards、Retek和iFlex等诸多产品提供了预先集成功能，有助于提高投资回报速度。
（6）数据质量
数据质量越来越被企业重视，通常实现企业数据质量管理会包括源数据的探查、数据质量的评估、数据集成、数据的完整和数据的监控这五个步骤。在这里我们可以利用Oracle数据集成套件中提供的“Oracle 数据质量和剖析”功能（如数据剖析、基于规则的数据更正等）来实现。
（7）开发人员构建应用程序变得更简单的标准
这是项目保质按时完成的关键要素之一，而在这方面Oracle做了大量的工作。Oracle已经成为 JCP、OASIS、WS-I、W3C、Liberty、OMG 以及其他标准组织的领导者，并制定了 50 多个新规范。Oracle正在Eclipse （在我们的项目中开发人员采用的开发平台）中领导开发项目，如 JavaServer Faces （JSF）Tooling、EntERPrise Java Beans （EJB） 3.0 Tooling 和 BPEL. “标准是 Oracle 针对 Oracle 融合中间件提出的构想和产品策略的核心”
是否有标准能否使开发人员构建应用程序变得更简单？以 Enterprise JavaBeans 为例。在该领域，通过 Oracle TopLink 提供了一些技术，这些技术最终可帮助定义一个标准方法以便用户持久保存 Java 对象。其真正价值体现在它使构建一个更高效的、支持数据库的 Java 应用程序变得更简单。现在Oracle已经将它作为一个专有特性，而将它放在 Oracle TopLink 中，就是为了向开发人员提供一个标准方法，以便他们可以通过使用这些服务来构建 J2EE 应用程序。
诸如以上ETL、数据连通、数据质量、SOA等技术，这些都是保证数据集成平台的可扩展性、安全性、高效性、简便性的通用技术。也是我们在具体项目中选用Oracle融合中间一些重要因素，最终使我们的项目获得圆满成功。
数据集成整体解决方案 继系统集成、应用集成、业务集成之后，最头痛的数据集成（Data Integration）已渐被各大企业纷纷触及。目前国内大多数企业还仅停留在服务于单个系统的多对一架构数据集成应用，这种架构常见于数据仓库系统领域，服务于企业的商务智能。早期那些数据集成大家大都是从ETL启蒙开始的，当时ETL自然也就成了数据集成的代名词，只是忽然一夜春风来，各厂商相继推出DI新概念后，我们不得不再次接受新一轮的DI洗脑，首推的有SAS DI、Business Objects DI、Informatica DI、Oracle DI（ODI）等厂商。 数据集成，主要是指基于企业分散的信息系统的业务数据进行再集中、再统一管理的过程，是一个渐进的过程，只要有新的、不同的数据产生，就不断有数据集成的步聚执行。企业有了五年、八年的信息化发展，凌乱、重复、歧义的数据接踵而至，数据集成的空间与需求日渐迫切，企业需要一个主数据管理（Master Data Manager）系统来统一企业的产品信息、客户信息；企业需要一个数据仓库（Data Warehouse）系统来提高领导层的决策意识，加快市场战略调整行动；企业需要一个数据中心（Data Center）系统来集中交换、分发、调度、管理企业基础数据。 数据集成的必要性、迫切性不言而喻，不断被推至企业信息化战略规划的首要位置。要实现企业数据集成的应用，不光要考虑企业急需集成的数据范围，还要从长远发展考虑数据集成的架构、能力和技术等方面内容。从数据集成应用的系统部署、业务范围、实施成熟性看主要可分三种架构。一种是单个系统数据集成架构、一种是企业统一数据集成架构、一种是机构之间数据集成架构。 单个系统数据集成架构，是国内目前大兴土木所采用的架构，主要是以数据仓库系统为代表提供服务而兴建的数据集成平台，面向企业内部如ERP、财务、OA等多各业务操作系统，集成企业所有基础明细数据，转换成统一标准，按星型结构存储，面向市场经营分析、客户行为分析等多个特有主题进行商务智能体现。这种单个系统数据集成应用架构的主要特点是多对一的架构、复杂的转换条件、TB级的数据量处理与加载，数据存储结构特殊，星型结构、多维立方体并存，数据加载层级清晰。
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
信息集成平台建设方案 1建设需求 一个完善的医院信息系统通常由上百个子系统组成，牵涉众多的专业领域。这么庞大的系统需要非常专业化的软件开发分工，整合不同厂商有特色的专业系统是医院信息系统的发展趋势，医院信息化能够取得成功必须保证各个系统的有效集成和数据的高度共享。然而这些系统通常是随着医院的发展需求逐步建设的，它们来源于不同的厂家，基于不同的技术，缺乏统一的信息交换标准，这些系统的集成整合已经逐渐成为医院数字化发展亟待解决的主要问题。 系统集成平台的构建主要面向两个核心问题：一个是为各种医疗应用提供统一的医疗数据访问服务，从而消除各种医疗应用系统与医疗数据中心的直接耦合性；另一个是为各种临床信息系统提供系统集成服务，系统集成服务基于系统集成模型，通过HL7和DICOM等标准通讯协议为各种医疗应用系统提供集成服务，确保各个临床信息系统在工作流整合的基础上实现交互协作，从而以数字化的形式完成各项医疗业务。 2建设目标 系统间的整合、集成和扩展一直都是制约医院数字化发展的主要障碍，由于不同厂商之间的产品不兼容，使得医院整体信息化步履维艰。通过建设一个规范的系统集成平台，在IHE、DICOM、HL7等国际标准的基础上，制定覆盖医疗所有业务流程的系统集成规范，开发基于规范的系统集成平台，为遗留的、当前的以及将来的系统提供了一个统一且标准的数据交换和工作流协同的平台。
3信息集成方法 信息集成方法有三，即应用集成、数据集成、界面集成，这三种集成方式各解决不同方面的问题。应用集成指应用程序之间实时或异步交换信息和相互调用功能，可以采用HL7消息，Web Service，CORBA，EJB，DCOM， RPC等标准，采用消息中间件，BPM等中间件实现；数据集成是指应用系统的数据库系统之间的数据交换和共享，以及数据之间的映射变换，常采用ETL （Extract-Transform-Load）工具实现；界面集成含义是应用程序界面之间相互关联引用合成，采用技术包括ActiveX插件、Portlet、IFrame等。 协同应用从早期单纯的点对点接口方式，发展到现如今的集成平台方式。各种方式中： 点对点接口方式的复杂性在于要和不同的系统建立1：N的接口，假定有 N个系统相互之间需要建立接口，则接口数为 N*(N-1)/2。 集成平台方式中，在N个系统需要进行应用协同的情况下，只需要开发 N个适配器接口即可，减少了集成平台的系统负荷。 由于医院信息系统复杂性，我们根据不同的需求和应用场景，设计分别采用上述三种不同集成方法和手段进行信息集成。 4应用集成 和医技辅诊科室信息系统（如PACS/RIS、LIS、MUSE等）的信息集成，这种场景，信息交互的数据量不大，实时性要求不高，且各信息系统各专业厂商实现方式相差较大，采用基于集成平台的应用集成方式是最优选择。 集成平台体系结构如下图所示，集成平台对外提供支持多种方式的集成服务：包括WebService服务、TCP监听服务、文件监测服务、FTP服务、SQL监控服务等方式。
统一集成平台 实现对各个城市业务部门和业务系统的界面集成、数据集成、服务集成、流程集成，以及在此基础上实现城市数据标准统一，全面的综合分析、呈现、多部门智能业务协同和城市管理综合智能分析。真正的实现城市治理现代化建设的系统融合、数据融合、业务融合，打破信息孤岛、部门壁垒，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务，提高城市治理能力和服务能力。 1.集成平台 1、子系统集成 从城市综合管理角度出发，将原有和新建的各类业务系统依据统一的标准进行接入，包括：运管平台内部各子模块有机集成（如：联动指挥、协同治理等）以及外部各委办局现有业务系统等。提供统一、规范的接口，保证数据一致性、接口可扩展性，实现城市运营管理信息资源的整合与共享。 2、平台统一接口规范 集成平台接口主要分为两类：包括主动发起请求方式、被动接收请求方式接口；面对分散的信息数据及数据开放请求，系统需要统一的数据接口标准，包括接口规范、数据参数、调用方式，传输协议等。 3、服务管理与集成 主要通过对下层提供的各类基础服务、如视频平台、地理空间平台、数据平台等进行统一的服务化封装、处理及管理，以便为构建上
层各类智慧应用提供统一支撑平台，作为集成系统的服务总线。 4、流程管理与集成 通过整理现代化数字城市各个领域业务规则和执行过程，抽象出工作流流程模板，为集成系统提供工作流引擎支撑。 5、集成系统管理 实现集成系统的统一管理，包括各个子系统配置管理、统一功能导航管理等。 系统管理：实现对需要集成的内部\外部子系统基础信息进行集成配置管理，包括系统名称、服务地址、排序等信息。 导航管理：以子系统为单位统一集成平台的功能导航目录，支持对系统、模块、页面、按钮的目录树管理，实现用户自定义、统一的功能导航。 按钮管理：对各个子系统的按钮进行管理，集成平台内置通用按钮，当通用按钮不能满足要求时，可为子系统自定义按钮。 自定义门户：将各个子系统统一门户展示，用户可自定义将功能导航中的系统、模块、页面作为门户展示，并可根据使用需求，对门户展示进行排序布局。 6、统一门户 （1）单点登录 在多个应用系统中，结合统一身份认证平台，用户只需要登录、认证一次就可以访问所有授权的应用系统。用户不需要多次登录，同时简化系统的用户账户管理。
数据交换共享整合协同平台设计
整合协同平台的主要功能是从其它子系统中提取共享数据，并对多来源渠道的、相互不一致的数据进行数据融合处理；基于数据字典对实时数据和历史数据进行组织，以保证数据间关系的正确性、可理解性并避免数据冗余；以各种形式提供数据服务，采用分层次的方法对各类用户设置权限，使不同用户既能获得各自所需要的数据，又能确保数据传输过程的安全性及共享数据的互操作性和互用性；维护基础信息、动态业务数据以及系统管理配置参数；支撑系统的网络构架、信息安全、网络管理、流程管理、数据库维护和备份等运维能力。整合协同平台根据功能可分为两个部分： 第一部分，基础数据和共享数据的交换服务和路由流程管理，该部分是交换平台的基础，包括：静态交换数据、动态交换数据、图形数据及表格、统计资料等属性数据。 第二部分，各子系统之间的接口实现，根据事先制订好的规范、标准，实现各子系统之间的数据共享和传输操作。在接入中心平台时，应按系统集成要求设计系统结构，各类数据接口遵循系统集成规范。
第一章中心平台设计 1.1 平台功能结构 整合协同平台服务器是公共基础平台的核心部分，XMA整合协同平台提供一整套规范的、高效的、安全的数据交换机制。XMA整合协同平台由部署在数据中心和各业务部门的数据交换服务器、数据接口系统共同组成，解决数据采集、更新、汇总、分发、一致性等数据交换问题，解决按需查询、公共数据存取控制等问题。 各业务子系统都要统一使用XMA整合协同平台进行数据交换。数据中心统一管理和制定数据交换标准。各业务部门通过数据级整合或者应用级整合通过XMA 整合协同平台向数据中心提供数据，也通过XMA整合协同平台访问共享数据。 XMA整合协同平台的基本功能如下： 共享数据库的数据采集、更新、维护。 业务资料库、公共服务数据库的数据采集。 提供安全可靠的共享数据服务。 业务部门之间的业务数据交换。 结合工作流的协调数据服务。
数据集成，主要是指基于企业分散的信息系统的业务数据进行再集中、再统一管理的过程，是一个渐进的过程，只要有新的、不同的数据产生，就不断有数据集成的步聚执行。企业有了五年、八年的信息化发展，凌乱、重复、歧义的数据接踵而至，数据集成的空间与需求日渐迫切，企业需要一个主数据管理（Master Data Manager）系统来统一企业的产品信息、客户信息；企业需要一个数据仓库（Data Warehouse）系统来提高领导层的决策意识，加快市场战略调整行动；企业需要一个数据中心（Data Center）系统来集中交换、分发、调度、管理企业基础数据。 数据集成的必要性、迫切性不言而喻，不断被推至企业信息化战略规划的首要位置。要实现企业数据集成的应用，不光要考虑企业急需集成的数据范围，还要从长远发展考虑数据集成的架构、能力和技术等方面内容。从数据集成应用的系统部署、业务范围、实施成熟性看主要可分三种架构。一种是单个系统数据集成架构、一种是企业统一数据集成架构、一种是机构之间数据集成架构。 企业统一数据集成架构，组织结构较复杂的大型企业、政府机构尤为偏爱这种数据集成的架构，因此类单位具有业务结构相对独立、数据权力尤为敏感、数据接口复杂繁多等特征，更需要多个部门一起协商来建立一个统一的数据中心平台，来解决部门之间频繁的数据交换的需求。如金融机构、电信企业，公安、税务等政府机构，业务独立、层级管理的组织结构决定了内部数据交互的复杂性。概括来说此类应用属于多对多的架构、数据交换频繁、要有独立的数据交换存储池、数据接口与数据类型繁多等特点。
对于企业管理性、决策性较强的信息系统如主数据管理系统、财务会计管理系统、数据仓库系统等数据可直接来源于数据中心，摆脱了没有企业数据中心前的一对多交叉的困扰，避免了业务系统对应多种管理系统时需要数据重复传送
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会
国华电力大数据应用案例 工业互联网火力发电大数据集成平台
引言：工业互联网作为新一代信息技术与工业技术、制造技术深度融合的产物，日益成为新工业革命和中国制造2025 的重要基石，不仅是实现两化融合和智能制造的重要依托，也是落实国务院发改委关于深化“互联网+”智慧能源指导意见的重要举措。为进一步实现管控模式、管理手段、生产方式、生产技术的全面创新，融入能源互联网，建设“能量-信息-价值”互联互通的智能电力企业，在国家能源集团的领导和支持下，国华电力公司构建了电力生产大数据平台，并开展工业互联网的应用研究。 一、项目概况 国华电力公司通过对海量数据进行高效的存储组织和有效管理，为数据访问提供统一透明通道，来满足各类业务应用需求。大数据平台的建立，提升了公司大数据处理能力，可全面满足发电生产运行信息、能耗信息、电量信息、设备状态信息等数据服务与管理，为优化运行、状态评估、故障预警、发电生产集控运行等应用奠定基础。 1.项目背景
国家能源集团的发展目标是成为“技术领先、管理先进、创新驱动、价值创造”的世界一流清洁能源供应商。在电力板块，集团以持续创造价值为宗旨，提出建设智能电力，打造全绿色电力。智能电力离不开，智能化电站，智能化电站是在数字化电站基础上发展起来的，综合运用了各种数字化、自动化、信息化技术手段，形成的以数据分析处理技术为核心的新型电站。电站智能化水平的提升，导致现场总线、智能仪表、传感器、摄像头等新型技术和智能设备的大量应用，造成了数据采集量的急剧增大，数据采集的多样化与多源化的情况日益显现，在智能化电站产生了，数据采集的范围越来越广，采集频率越来越高，数据类型越来越多，数据量越来越大，数据产生速度越来越快的现象，为大数据应用奠定了基础。 2.项目简介 1、电厂面对大规模且种类多样的现场数据，传统的应用软件已经很难处理。 有必要运用大数据管理、大数据分析与挖掘技术，通过在智能化电站的体系中，进一步强化和拓展数据的利用范围与利用方式，让数据赋予电站新的生产运营能力，并从中发现新的认知，创造新的价值，满足智能电站的生产与运营。 2、本项目通过构建国华电力公司大数据分析平台，对电力大数据分析与应 用的关键技术路径、核心技术内涵及其应用方向的研究，实现数据集成 与治理服务，为国华公司建设以大数据为核心的系统集成服务、大数据 开发、应用、发布服务提供基础支撑，为电厂本质安全提升、智能诊断、 运行优化、经营决策等业务领域的软课题研究提供实践环境。 3.项目目标 1、探索从以流程为中心向以数据为中心转变的信息化建设模式。建立以大 数据为核心的工业互联网平台，汇聚全业务、全类型数据资源，通过数据“存储、整合、建模、分析”，全面支撑国华电力数据应用需求，为电厂提供设备全生命周期管理、生产运行工况、经营决策提供分析诊断和决策支持服务。支持电厂海量设备高并发接入、支持微服务形式的应用开发、支持关键应用的垂直服务，切实帮助企业降低成本，提升工作效率，增强管理水平，为员工提供灵活、多样的个性化服务。在此基础上，
异构数据集成平台详细描述 一、综述 异构数据集成平台是通过技术手段，将医疗机构内相关系统的数据通过清洗、转换后汇集到临床数据中心，并对采集上来的数据进行质量控制，实现系统之间数据互连互通，降低系统间的耦合程度。支持通过可视化工具自动生成标准的数据共享服务接口向第三方提供数据服务。平台应由前置统一网关、通讯中间件、工作流引擎组成，并提供数据元规范、主索引服务、数据校验服务和公共管理服务等。包括如下功能： 二、数据采集引擎 通过数据采集引擎库或采用符合国家标准、本地标准目标数据源进行管理，定义平台质量监控的对象等，要求对数据源的定义通过界面化的操作即可完成，系统可以从数据库表、视图或SQL 方式创建检查数据源，支持建立多个数据源。 1）采集HIS、LIS、EMR数据，并进行清洗、转换、标准化，上传到临床数据中心； 2）采集超声报告，超声、病理、内镜影像数据（DICOM或JPG），并进行清洗、转换、标准化，上传到临床数据中心； 3）采集PACS检查报告、原始DICOM影像数据，并进行清洗、转换、标准化，上传到临床数据中心。 数据采集主要是由采集服务器，通过HTTP 协议和Restful 技术把数据上传并缓存在WEB 及消息服务器上，WEB 及消息服务器可以缓存一周的数据
上传量，数据上传后，再由消息处理服务进程（MPS）进程完成数据的最终清洗及格式，并最终入库存储。台标等非结构化数据存储在分布式文件系统（S2DFS）中，log 或者行为等结构化数据存储在分布式数据库（MongonDB）中。参见如下数据采集/ 存储流程图： DMQ 是一个分布式的消息服务平台，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等，能提供一种高性能、可靠的、可扩展的、分布式的、可配置关键特性。 三、数据交换引擎 在基层医疗机构信息系统、家庭医生签约服务平台和其他系统之间建立数据通信的互连通路的渠道，用于处理各类消息的发送接收、数据校验、内容过滤和版本检查等需求，对可用连接、数据源等系统资源根据预设规则进行动态分配管理。 数据转换就是将整理后的数据，依照对照表的要求进行转换，并写入到新系统。这个过程可以通过交换系统实现。
数据交换共享整合协同平台设计整合协同平台得主要功能就是从其它子系统中提取共享数据,并对多来源渠道得、相互不一致得数据进行数据融合处理;基于数据字典对实时数据与历史数据进行组织,以保证数据间关系得正确性、可理解性并避免数据冗余;以各种形式提供数据服务,采用分层次得方法对各类用户设置权限,使不同用户既能获得各自所需要得数据,又能确保数据传输过程得安全性及共享数据得互操作性与互用性;维护基础信息、动态业务数据以及系统管理配置参数;支撑系统得网络构架、信息安全、网络管理、流程管理、数据库维护与备份等运维能力。整合协同平台根据功能可分为两个部分: 第一部分,基础数据与共享数据得交换服务与路由流程管理,该部分就是交换平台得基础,包括:静态交换数据、动态交换数据、图形数据及表格、统计资料等属性数据、 第二部分,各子系统之间得接口实现,根据事先制订好得规范、标准,实现各子系统之间得数据共享与传输操作。在接入中心平台时,应按系统集成要求设计系统结构,各类数据接口遵循系统集成规范。
第一章中心平台设计 1.1 平台功能结构 整合协同平台服务器就是公共基础平台得核心部分,XＭA整合协同平台提供一整套规范得、高效得、安全得数据交换机制。ＸMＡ整合协同平台由部署在数据中心与各业务部门得数据交换服务器、数据接口系统共同组成,解决数据采集、更新、汇总、分发、一致性等数据交换问题,解决按需查询、公共数据存取控制等问题。 各业务子系统都要统一使用XMA整合协同平台进行数据交换、数据中心统一管理与制定数据交换标准。各业务部门通过数据级整合或者应用级整合通过XＭA整合协同平台向数据中心提供数据,也通过XMA整合协同平台访问共享数据。 XMA整合协同平台得基本功能如下: 共享数据库得数据采集、更新、维护。 业务资料库、公共服务数据库得数据采集。 提供安全可靠得共享数据服务。 业务部门之间得业务数据交换。 结合工作流得协调数据服务。
医疗数据集成平台总体架构设计 于洁，陈功，沈宫建 [摘要]随着现代医院数字化建设的进一步发展，各种信息系统将越来越多的被投入使用。不同信息系统的构架设计、实现手段和开发环境都有差异，一般而言这些系统之间无法直接进行数据交互。医院需要建立个提供各个子系统之间高效数据交互的集成平台，结合业务流程实现业务的跨系统整合。文章从医院数据集成平台的设想和构建实际出发，提出了数据集成平台设计理念、构架模块方面的理论设想，并将在实际建设中加以进一步验证和落实。 [关键词]数据集成；平台；架构设计 1 系统建设思路 现代化医院的发展越来越依赖各种医疗信息系统的高效运作。随着信息系统的逐步完善和充实，将会有更多不同的信息系统加入医院工作流程，在不同的医疗领域发挥作用。 这些信息系统可能分别由不同的公司研发，其设计理念、开发环境、模块接口等都各不相同，更不可能彼此之间直接进行数据交互。目前，大部分医院的医疗信息系统实现数据共享是采用了传统点对点通信模式的方法，这样的方式需要每两个系统之间都有专用的接口，且当有新系统添加进来的时候，也必须要单独为每个子系统开发与新系统相应的接口，工作量极大。这样的专用接口也存在很大风险，容易导致系统崩溃，中断医院正常的医疗业务流程。 因此，需要建设一个能与全院所有医疗信息系统直接沟通的数据集成平台，以此为中介，实现各 系统间的数据共享和交互。 1)基本原则 数据集成交换平台的基本建设原则包括： (1)实用性 项目是新型研发型项目，在国内同行业尚未有成熟案例的情况下，创新性地提出数据集成交换平台的建设思想。同时，本着保护投资的原则，采用业界先进的技术架构和开发工具，以免费开源的ICE中间件为核心，立足自主研发，力求形成具有自主知识产权的软件平台系统。 (2)安全性 数据的安全性要保证交换的数据必须准确无误，必须建立完善的数据访问、备份等安全机制。 平台系统软件自身的安全性，一旦交换平台或任一子系统发生故障，不影响现有子系统的正常运 行，确保医院日常业务的正常流转。 平台系统提供灵活、多样的交换模式，具有严密的监控策略，可以随时定义、调整业务数据的流转方式。提供完善的应急措施，建立故障情况下的紧急响应预案。 (3)稳定性 数据交换平台系统的成功研究实施，将成为江苏省中医院的核心业务应用，因此，平台系统软件的稳定性至关重要。一方面，业务流程的规范定义必须符合医院现有的业务应用，又具有前
基于ＢＩ的数据集成展现分析平台设计与实现 李 军 杜 勇 （北京市交通信息中心 北京１０００７３ ）摘 要 为了更直观地分析展现数据中心整合接入的数据，进一步发挥数据中心的行业价值和建设成果，数据集成展现分析平台的建设必不可少。文中在梳理总结ＢＩ技术用于数据展现分析现状及趋势的基础上，对依托数据中心进行数据展现分析的一般流程和方法进行了论述，并以北京市为例，对构建交通行业数据中心数据集成展现分析平台的流程和效果进行了实例应用和总结。平台实现了数据和业务系统的集成展现和分析，并提供历史数据查询、统计分析、报表输出等功能，为交通运行管理和业务决策提供了支持。 关键词 数据中心；商务智能；展现；报表；交通 中图分类号：Ｕ１ 文献标志码：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６３／ｊ ．ｉｓｓｎ １６７４－４８６１．２０１２．０６．０３２收稿日期：２０１２－０７－３１ 修回日期：２０１２－１１－ ２８第一作者简介：李 军（１９７９），硕士，工程师．研究方向：交通数据处理分析及交通信息化系统建设等．Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｅｅｊｕｎ＠ｂｊｊｔｗ．ｇ ｏｖ．ｃｎ０ 引 言 随着交通信息化建设的不断深入，各单位、各部门建设了满足自身业务处理需要的业务应用系统。但由于不同应用系统在不同时期独自建立，系统从业务应用和数据关联上缺少总体规划和设计协调， 系统之间数据交换共享存在困难，使得各个部门、单位之间形成了一条条“数字鸿沟”，大量的数据未得到充分的利用，无法满足综合业务处 理、公众信息服务和政府决策数据支持的需要［ １］ 。因此，研究和建设跨部门、跨业务的集数据采集、处理、共享交换和综合利用多种功能为一体的交通数据中心己成为当前交通信息化工作的重中之重。 数据中心的建设是行业业务信息化系统发展到一定时期的必然阶段，而数据集成展现平台则是数据中心的重要应用体现。数据中心内的各数据生产系统从各个不同的业务角度部分实现了本业务数据的集成、分析和展现，对提高本行业本部门管理的信息化、科学化和专业化发挥了重要作用。但由于各系统服务的主要业务方向不同，其部署环境和平台、数据库种类版本也不尽相同，这就形成了一定程度的信息孤岛，经常出现“数据到处要，报表不一样”的尴尬情况。各个业务数据生产系统之间缺乏信息沟通，统计口径和格式的不 一致容易导致出现不全面、 不正确的数据，会让日常工作人员和高层决策人员不能较充分地利用好数据。基于此，为使建设的数据中心能够为业务工作和领导决策提供标准、统一、高效的服务，亟需依托数据中心整合的数据资源建立集成统一的数据展现分析平台。 本文在分析ＢＩ（ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）发展趋势及其用于数据中心展现分析可行性的基础上，设计了数据中心进行数据集成展现分析的一般流程和方法， 最后以北京市交通行业数据中心数据综合展现分析平台建设为例进行了实际应用。 １ ＢＩ数据展现分析现状及需求 随着信息技术的发展，数据中心可以获得的内部和外部数据不断增长，但是利用数据的效率并没有相应的提高，用户难以在海量的数据中发现真正有价值的信息。同时，由于数据来源的广泛性，各种不同来源的数据在格式上存在很大的差别，难以进行比较、衡量和利用，使得数据支撑业务工作和决策难度加大。为了解决数据处理和应用过程中的问题，商业智能应运而生。ＢＩ的定义最早由Ｇａｒｔｎｅｒ Ｇｒｏｕｐ于１９９６年提出，他将商业智能定义为由数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成，以帮助企 业决策为目的的技术及其应用［ ２］ 。０ ５１交通信息与安全 ２０１２年６期 第３０卷 总１７３期
大数据平台技术框架选型Last revision on 21 December 2020
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区
MES与生产数据集成（2007年）MES最大的价值就是数据(Data)和信息(Information)的转换。如果把MES比喻为人，那么生产数据集成就相当于人的血液系统。好的生产数据集成是MES得以成功的重要基础。MES建设中应该充分考虑利用计算机、数据网络与通信设备、各种技术标准和实时历史数据库软件的有机组合来实现生产数据集成。MES生产数据集成有如下特点： 海量的数据集成。这类数据集成无论是采集范围还是数据规模都是海量的。 实时的数据集成。这类数据集成面向实时计算，实时分析，实时应 用。而且数据是有时效性的，延时的记录和存储将会导致应用的错误 甚至失败。 复杂的数据源。这类数据集成往往要考虑到复杂的数据源类型，异 构的网络接口等因素。 面向多种应用的数据集成。集成目标往往要面对ERP，MES甚至控制系统的应用 生产数据集成是利用按照标签点的形式通过定时地收集、存储生产过程带有有时标数据、离线手工数据、或者其他外部应用数据（如消息，报警，生产事件），并针对这些数据和数据库平台提供实时管理和应用能力。集成过程应该考虑实时分布采集、经济存储、方便管理、可扩展的协同应用。生产数据集成可以参照相关国内外技术标准、行业标准、事实的产品标准。生产数据集成的系统结构设计、系统配置、软件编制应满足企业对生产可靠运行的要求。 生产数据集成必须能够保证生产过程数据采集过程的实时性、数据的完整性。从系统安全而言，生产数据集成要充分考虑保证系统及其数据的安全、采用
适当的加密防护措施、数据备份措施，提供严格的用户认证、权限管理和审计手段、数据的时效性。 从开放性和可扩展性考虑，生产数据集成应采用应开放式体系结构和分布式系统设计，以满足未来MES应用和企业信息综合应用的要求。 总的说来，生产数据集成包括分布采集、经济存储、灵活管理、可扩展的协同应用等四个组成部分： 数据接口与数据采集(Data Acquisition and Collection) 数据归档与存储(Data Archives and Storage) 数据组态与数据库管理(Data Configuration and Administration) 数据应用(Data Application Integration) MES的实时数据集成是一个非常重要而且复杂的话题。目前很多MES厂家都推出各自的实时数据库平台。现有很多优秀的分布式生产数据集成平台，可支持现场百万点级现场的采集规模。这些平台通过其标准的 OPC 采集可以连接各种主流 DCS 系统和 PLC ，其采集速率可以达到毫秒级。他们还可以直接支持文件数据导入，XML文件，用户自定义 SDK 开发工具等，并内置SCADA采集器，同时支持的功能还包括原始数据的各种计算，存储，分布式数据库服务器间数据采集同步等强大功能。 以光纤骨干网络为基础，采用控制系统层和管理系统层分开的双层网络结构，控制系统层连接各班组各生产线的控制网络，管理系统层则连接企业骨干网。生产现场的实时数据通过控制系统层通讯传送到实时生产数据库，并根据需要保存为历史数据。实时历史生产数据库则通过管理系统层通讯向骨干网发布信息。异地用户通过挂在骨干网上的客户机实现远程监控、远程维护 MES生产数据采集对象包括： 带有时标（Time-Stamp）的生产过程数据 带有时标的报警、消息、生产事件信息
东方通数据交换平台案例介绍 一、东方通数据交换平台简介 1．数据交换平台的组成产品 2．TongIntegrator简介 3．TongLINK/Q简介 二、部分数据交换平台成功案例详细介绍 1．北京市电子政务数据交换平台 2．农业部信息资源数据交换平台 3．成都市政务信息数据共享交换平台 4．北京大学数据交换平台 5．北京市卫生监督综合执法数据交换系统 6．南昌铁路局事故救援集成交换平台 三、其它数据交换平台成功案例举例 四、东方通科技数据交换平台优势
一、东方通数据交换平台简介 1.数据交换平台的组成产品 北京东方通科技数据交换平台由应用集成中间件TongIntegrator与消息中间件TongLINK/Q组成；前者实现对应用的集成功能，后者实现对数据的可靠传输功能。 TongIntegrator通过其提供的丰富组件完成对数据的抽取加工等操作，然后将数据交由TongLINK/Q在网络上进行传输，从而解决了数据的集成与交换问题。 2.TongIntegrator简介 要将企业许多不同的系统连接在一起，使得它们之间能够进行信息交互。原来的典型处理方法是需要一个直接的“点对点”的数据链接，并且需要定制编程以实现系统之间的“会话”。随着新系统的不断增加，直接的定向连接和定制编程的情况会急剧增加，这最终会成为信息流动的瓶颈。以我公司自主开发的TongIntegrator为核心，其他通用组件为扩展，共同构建起配置灵活、部署简单、容易扩展的基础信息处理平台，在此平台基础上，结合用户需求，实现各种功能。 采用东方通科技的TongIntegrator来集成现有的各个应用系统，通过一个集成框架的方案解决问题，即自动定制系统集成需要的大部分编码。TongIntegrator 通过为开发人员提供一组标准接口（或称为适配器）来实现这个方案，适配器可以实现系统和系统间的连接，也可以实现系统和中间件之间的连接。 TongIntegrator提供解决数据集成问题的标准适配器，比如数据转换，过滤
信息集成平台之主数据 杨章衡【1】 作者介绍：2000年毕业于湖南商学院，曾就职于东软集团、Harris公司，现是长沙廖氏软件科技有限公司的创始人，获得国家级系统分析员、高级集成项目经理、一级建造师等资质，拥有多项专利技术与软件著作权。对企业管理、企业信息化有比较深刻的理解；在医疗、卫生、保险、电力、银行等行业的信息化行业积累了大量的工程实践经验。目前主要的研究领域有企业信息化规划；信息集成平台理论、方法及能力成熟度评估体系建设。 摘要 主数据是支持业务系统运转的核心基础数据，主数据的全局统一与共享是业务良好运转的前提，基于平台的主数据管理方法是由主数据管理职能科室进行主数据，通过平台对主数据进行分发，各业务系统通过平台获取主数据。 关键词：主数据、集成平台 正文 1、引言 医院主数据的种类繁多，如机构、科室、人员、药品、诊疗项目、物价项目等，这些主数据来源于不同的职能科室，如机构、科室一般由人力资源进行维护与管理，药品是由药剂科进行维护与管理；同时这些主数据由不同的专业系统进行维护，在医院要实现这些主数据的统一管理与共享实现代价比较大，同时实现难度高。 2、主数据管理思路 基于平台的主数据管理思路目前普通上有两种方式： 1、由平台进行主数据管理与维护，其它各种系统共享平台的主数据，不对主数据进行维护； 2、由各职能科室维护与管理主数据，通过平台对主数据进行分发或共享，不对主数据进行维护。 第一种方式需要单独再开发一套主数据维护管理系统，而主数据的特点是来源于不同的专业系统，独立开发一套主数据系统需要对不同的专业熟悉度比较高；第二方案平台利用各专业的特点与优势，主数据的维护工作还是由各专业完成，平台只完成主数据的分发和共享职能。 本着以下原则： 1、专业的事件由专业的人员做；
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
大数据整合平台建设方案
目录： ?什么是大数据 ?大数据平台介绍 ?大数据平台架构 ?平台建设费用
大数据 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。 随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2014年的数据总量将达到3.7万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。 作为一家互联网数据资源整合公司，我们在海量数据的整合分析领域是被“逼上梁山”。十年来在严苛的业务需求和数据压力下，我们几乎尝试了所有可能的大数据整合与分析方法，最终落地于大数据平台之上。 大数据平台在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。 大数据平台介绍 大数据系统主要来源于广州启飞信息技术有限公司（https://www.doczj.com/doc/5b11553105.html,/oa）与佛山华讯的短信平台十年的个人信息与企业资源沉积的系统结果。 由于过去在不同平台、投资力度及计算能力等因素的限制，这些系统形成了今天大数据信息系统横向多条块业务难以沟通，纵向多层次系统难以集成的复杂局面。因此，我们感觉到，内部各系统的信息需要有效共享、相互协作、关键数据需要能够被多业务所复用、形成统一的全局数据视图，对现有的数据能够进一步分析加工，从而优化管理。
信息资源整合平台，就是针对这一需求的解决方案，我们构思利用IBM 数据管理领域的产品IBM Information Integrator建立一个信息集束访问接口，建立一个逻辑上集中、物理上分布各平台的统一信息资源整合，用来透明地管理当今两大平台各类系统中庞杂的数据。通过信息资源整合平台，营销部门（悦商圈、微信e、物业管理平台、精准短信群发系统）可以得到以下收益： 关键业务信息的集中管理。 跨异构平台的统一的信息查询访问。 避免不同平台、指标、账务等的信息在不同职能部门需要重复录入。 基础数据（如基础代码数据等）、共享信息（如企业资源等）的在应用系统之间的同步，保持数据的一致性。 在信息整合的基础上，开展跨业务部门、跨应用系统的综合信息分析和报表服务。 信息整合平台的基础架构如下图所示。 在省、市、区县各企业、个人信息整合的过程中，根据信息整合后的不同属性特点，可以分为四个阶段。
北京中位科技 物联网大数据平台总体设计V0.2 李拓 2015.10
目录 1.引言 (3) 1.1.文档目的 (3) 1.2.文档范围 (3) 1.3.预期的读者及阅读建议 (3) 1.4.术语 (3) 2.项目概述 (4) 2.1.项目背景 (4) 3.1.设计目标 (4) 3.1.1.技术规划路线建议 (4) 3.1.2.大数据软硬平台/网络架构规划建议 (5) 3.1.3.大数据应用集成点规划建议 (5) 3.1.4.大数据团队建设规划建议 (5) 3.1.5.大数据系统实施指导建议方案 (5) 3.数据平台总体架构规划 (5) 3.1.数据平台愿景 (5) 3.2.数据处理流程 (8) 3.3.主要功能 (8) 3.4.设计原则 (9) 3.5.平台建设路线 (9) 4.数据平台软件架构设计 (10) 4.1.数据平台结构图 (10) 4.2.数据采集系统 (11) 4.3.数据存储系统 (11) 4.4.离线计算系统 (12) 4.5.海量数据库系统 (12) 4.6.管理系统 (13) 5.应用平台架构设计 (14) 5.1.应用平台架构图 (14)
6.平台安全 (15) 7.平台监控 (15) 8.部署架构 (15) 9.平台运维 (15) 10.团队建设 (16) 10.1.运维工程师 (16) 10.2.应用开发工程师 (16) 10.3.通信协议开发工程师 (16) 10.4.基于Hadoop的开发工程师 (16) 10.5.数据开发工程师 (16) 10.6.数据挖掘工程师 (17)
1.引言 1.1.文档目的 本文档是关于xx公司物联网大平台的总体架构设计方案。本文包括以下内容： 1.平台总体架构设计； 2.五大子系统设计； 3.应用平台设计 4.平台部署架构设计； 5.平台运维及团队建设； 1.2.文档范围 本文档仅限于北京xx科技公司内部人员和直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关人员阅读。 1.3.预期的读者及阅读建议 本文档的预期读者： 1.北京xx科技的大平台项目相关人员； 2.直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关外部人员； 1.4.术语 1.Hadoop: Apache的分布式框架。 2.HDFS : Hadoop的分布式文件系统。 https://www.doczj.com/doc/5b11553105.html,Node : Hadoop HDFS元数据主节点服务器。负责保持DataNode文件存 储元数据信息。 4.JobTracker：Hadoop的Map/Reduce调度器，负责与TackTracker通信分配计