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实时位置数据集成与分析处理解决方案

实时位置数据集成与分析处理解决方案
实时位置数据集成与分析处理解决方案

实时GIS解决方案

2013年7月

易智瑞(中国)信息技术有限公司

——制定及修订记录——

* 修订类型分为A - ADDED M - MODIFIED D –DELETED

注:对该文件内容增加、删除或修改均需填写此记录,详细记载变更信息,以保

证其可追溯性。

1前言

2013年8月5日,住房和城乡建设部公布2013年度国家智慧城市试点名单,确定103个城市(区、县、镇)为2013年度国家智慧城市试点,至此住建部确定的试点已达193个。智慧城市正在紧锣密鼓的建设中,而支撑智慧城市其中一项非常重要的技术手段是物联网。2013年,国务院发布了《国务院关于推进物联网有序健康发展的指导意见》,为我国物联网发展指明了方向。经过几年的技术和市场培育,加之我国在物联网领域的自主创新能力不断增强,可以预见物联网即将进入高速发展期。预计到2015年的时候,全球与互联网相连的物体将达60亿件。物联网技术的核心和基础依然是互联网技术,是在互联网技术基础上的延伸和扩展的一种网络技术,它是通过网络及各类感应设备来实现物与物、物与人之间的信息交换和通讯。通过物联网技术可以收集物联网节点的各种信息,从而对环境、事物、过程等进行全实时、可视化的监控和管理,各领域的用户可以借助这一技术实现从信息化向智能化的转变。

物联网的核心理念在于感、传、知、控,进而实现人与人、人与物、物与物之间的有机联系。作为这种联系的基础,位置或者地理信息是其重要的组成部分。采用物联网技术,把各类感应设备嵌入和装备到与空间地理位置相关的城市部件(摄像头、路灯、电杆等)、建筑物、铁路、桥梁、隧道、公路、大坝、管道(石油、给排水)、电网等各种设施中,利用互联网及移动通信等网络技术,再结合地理信

息可视化及信息集成方式,把此类与空间位置相关的感应设备及其感应信息映射在电子地图上,实现物联网与地理信息的集成与整合,建立可视化的物联网实时GIS原型系统。

那么面对纷繁浩杂的传感设备,如何方便快捷的接入这些设备产生的实时数据,并对其在地图上进行可视化的监控、分析并智能化为人为决策提供支持,是当前用户所面临的亟需解决的问题。基于此需求,我们需要结合一些新技术,提供一个全新的实时GIS解决方案,用于对物联网实时数据进行收集与共享,对实时数据进行可视化、分析,最终辅助用户进行即时科学决策。

2物联网及技术体系简介

物联网即The Internet of Things,是通过射频识别装置、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感装置,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络,是互联网的基础之上延伸和扩展的一种网络。

2.1 物联网的技术架构和关键技术

根据物联网的运行过程,可以在技术架构的层面上将物联网分为三个层次:感知层、网络层和应用层。

感知层主要指系统信息的采集。即是由各种传感器及传感器网关构成,如一维/二维标签码、RFID、传感器、红外感应器、全球定位系统以及摄像头等感知终端。主要达到识别物体、信息采集并将采集到的数据上传的目的,类似于人类神经系统的末梢。

网络层由各种有线和无线网络系统组成,具体包括计算机终端、各种网络设备等硬件设施以及网络管理系统、各种网络通信协议、云计算平台等软件系统。网络层的作用就是传递和处理感知层产生的数据。

应用层是物联网和用户(包括人、组织和其他系统)的接口,它与行业需求结合,实现物联网的智能应用。具体来讲,应用层实现信息和存储、数据的挖掘、应用的决策等,涉及海量信息的智能处理、分布式计算、中间件、信息发现等多种技术。

2.1.1 RFID

射频识别技术即RFID(Radio Frequency Identification)技术,又称电子标签、无线射频识别,是一种通信技术,可以通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据,而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。一般情况下,RFID由标签(Tag)、阅读器(Reader)、天线(Antenna)三部分组成。射频识别技术是物联网感知层采集信息的重要手段。射频标签可以附着于物品上并用于对库存、资产、人员等的追踪与管理。比如在监狱管理中,应用2.45GHz微波的CY-TZB防拆卸腕带,应用RFID技术和ZigBee组网技术,对犯人进行定位,从而有效的监视和管理犯人日常行为,防止犯人越狱,造成严重的社会问题。

目前市场上的RFID读写器,基本上有3种接口供与计算机通信,网口、RS-232/ RS-485接口和USB接口。一般读写器都带有SDK开发包。采用串口操作,读取数据按协议来分析。

2.1.2 传感器

传感器是指能感受被测量并按照一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置,通常由敏感元件和转换元件组成。传感器的分类方法很多,而且互相交叉,一般以被测量参数来分类和以测量原理两种分类为主:被测量参数分类可分为温度、压力、流量、位移、速度、加速度、粘度、湿度等传感器;按测量原理分类可分为根据电阻定律的电位计式、应变式传感器等。目前,常用的传感器名称是以上两种的综合,以用途为主,如力敏传感器、热敏传感器、湿敏传感器、磁

敏传感器等。目前国内传感器共分10大类,24小类,6000多个品种。

基于传感器的实时监测系统一般包括数据采集、数据传输及数据管理三个部分。目前,传感器与数据监控终端的连接方式有很多,如串口、并口、USB接口等。其中串口是监控领域应用较为广泛的接口。

2.1.3 定位导航系统

全球四大导航:GPS、俄罗斯GLONASS、欧洲伽利略以及中国北斗系统。国内常用的是GPS和北斗导航。国内使用最普遍的是GPS,近几年北斗导航也慢慢占领了部分市场。

GPS采用的通讯协议通常可以分为两类:第1类就是NMEA0183通用协议,第2类是厂商协议。NMEA0183协议是美国国家海洋电子协会为了保证海上的通讯设备之间互相通讯、共享信息而制定的一种协议,这是一种格式公开的、用逗号分隔各种ASCII字符串表示不同内容的协议,不同的信息用在文件中的不同位置加以区分,大部分的GPS接收机都支持这种协议。;厂商协议是指GPS生产厂商为了自己生产的GPS能与其他电子产品进行通讯而规定的一种信息结构和传输规则,不同厂商生产的GPS厂商协议通常是不同的,且这种协议通常比较复杂,但使用它可以对GPS进行全面的控制,能开发出功能更全面的应用。目前北斗导航国内还没有相应的标准来规定北斗通信协议,因此不同厂商提供的北斗模块在通信协议上有很大差别。

2.1.4 社交平台

社交网络无疑已成为今天互联网最热门的概念和应用,在中国,以新浪微博,腾讯微博,人人网,开心网为代表的社交网络成为中国网民最活跃的场所。随着物联网,云计算,大数据等新现象的出现,社交网络的形态也必将发生改变,当物联网连接的物体不断产生信息并形成报告发送给向互联网用户时,它们也将加入到传统的社交网络中,与社交网络中的“人”进行交互。

当物联网与社交网络融合时,每一栋大楼,每一辆汽车,每一个景区,每一个商场,每一个电器都会在SNS网站上开设账号(如微博,如facebook),自动的发布自己实时的信息,并与其他“人”,和“物”进行交互。

每种社交平台都提供相应的API来获取其大数据量的实时数据。3实时GIS问题及需求分析

在当前信息社会中,人们利用生活中的各类交互设备来处理大量的实时信息,以便能及时作出更为合理的决策。实时信息的获取能使人们在有限的时间里接受和理解更为丰富的信息,培养受众的能力。因此,各个行业领域中越来越多的GIS应用纳入了实时信息,以辅助进行科学决策。总体来说,对于实时数据的需求归纳一下总共有这么几点:

3.1 实时数据源接入

物联网有非常庞大且类型丰富的传感设备,产生更加庞杂类型的数据,且不同设备的采集方式、载体形式以及传输方式差异较大,创建实时GIS应用或向现有企业系统中集成实时GIS能力,首先需要考虑对多源多设备类型的实时数据快速接入,如对各种传感器、GPS/北斗导航、移动设备以及社交平台产生的数据进行快速接入。

3.2 实时动态可视化

为更直观的了解查看实时数据,需要提供多种展现手段和展示方式,对接入的各类实时数据流进行动态可视化展示。

对于温度、湿度等数值型监测数据,可采用仪表盘、折线图等表现手段,看上去直观,一目了然;对于位置型数据,如GPS数据、社交媒体数据,在地图上进行标示,还可实时查看事物运行轨迹、历史轨迹、实时状态等。

总的来说,实时动态可视化需兼顾多种数据类型,进行多样化表达,有利于进行辅助决策。

3.3 实时数据处理与分析

除进行可视化之外,用户还需要结合实时数据辅助业务分析及决策。因此对实时数据按需进行处理与分析是用户需要考虑的问题,同时,由于绝大多数数据与位置相关,因此结合地理空间信息来进行实时数据分析同样是用户需要的一种分析手段。

比如,在面向众多对象进行监控时,用户通常会选择部分对象进行重点监控,如需要对某个固定范围内的对象进行重点监控等;而对各种指标进行监控时,而这些指标通常会有一定的阈值范围,因此也需要对这些监控指标数据进行阈值分析;地理围栏也是目前非常重要被普遍使用到多种业务场景中的一种手段;诸如此类,因此在方案中,必须要向用户提供实用的分析和数据处理能力。

3.4 结果信息输出

实时监控业务中,用户会预先定义策略或规则对获取的实时数据进行分析,一旦违反策略或规则需要向相关责任人进行报警处理,以快速对异常状况进行处置。

而报警方式也是多种多样,比如采用传统手段如报警提示音、电子邮件、滚动消息、短信等;随着社交媒体不断发展,还可结合一些流行的常见工具,如微信、微博等发布警报信息,通知相应人群对异常进行及时响应。

4实时GIS解决方案

4.1 概述

Esri实时GIS解决方案是把GIS、GPS、RFID,通信网络(GPRS/3C),互联网,数据库等多种技术进行集成而建立的可视化信息服务系统。其基本思路是以空间基础地理信息为基础,把各类传感器设备的空间地理位置进行采集后,把传感器的位置与地理信息相

结合,利用通信网络及互联网,按约定的协议进行信息交换和通讯,实现物联网实体在地理信息平台的可视化定位、跟踪、监控和管理。

4.2 系统体系架构

Esri实时GIS解决方案为您提供了一个快速集成、处理分析实时数据流的最佳方案。解决方案具备高度可扩展性、可伸缩性和可定制性。针对对实时数据接入、处理的需求,解决方案不仅提供了关键技术支撑,同时更注重应用,最大化实时数据的价值。

本解决方案主要解决在现有企业级应用或搭建新应用时对各种类型传感器、GPS设备、移动设备以及社交平台产生的实时数据流的集成及实时分析处理能力。主要解决四大问题:

1、实时数据源接入。方案集成多种主流传输协议用于信息接入,如http、web socket、TCP、UDP、NMEA0183等,用户无需再开发即可方便在系统中集成实时数据源。

2、基于GIS的实时动态可视化。方案提供基于地图的实时数据可视化展示,用户可直接在流服务中载入实时数据,同时无需手动客户端刷新即可实现数据的实时动态展现。

3、基于GIS的实时数据处理与分析。方案可实现基于地理位置的实时数据处理与分析,如用户可结合当前流行技术-地理围栏,对目标进行监控。还可以基于空间范围对实时数据进行过滤筛选。

4、处理结果输出。方案集成web socket、TCP等用户结果数据输出,同时集成SMTP、SMS等协议,用户可按需将分析结果推送给

目标人群。方案还集成了主流社交平台,如新浪微博和微信,可作为结果输出。另外还与MongoDB进行集成,可直接将实时数据存入数据库。

系统体系架构分五层,如下图:

感知层:由各类传感器组成,负责信息数据的采集工作;

数据层:由空间地理数据、业务数据以及采集的实时数据组成,

空间数据是基础,业务数据和实时数据可以根据行业需求与空间数据进行集成应用;

网络层:负责信息的传输,主要包括互联网、移动通信网络、卫星通信网、短距离无线通信网络等;

服务层:包括实时数据处理服务、地图服务等,它是为各领域各行业的应用系统提供实时GIS服务的;

应用层:即是在服务层的基础上建立起来的各应用系统,它是根据统一的服务接口及服务方式与基于GIS的物联网原型系统进行整合与集成,在基于GIS的物联网系统的基础上,开发出满足其自身应用需求的行业应用系统。

4.3 产品配置方案

数据层:数据层主要用于对空间数据及实时数据的存储管理。其

中空间数据采用ArcSDE,实时数据可采用MongoDB。

服务层:数据可通过地图服务或要素服务供用户访问,对实时数据的接入及分析处理通过GeoEvent Service或Stream Service提供。这些服务可直接通过ArcGIS Online或Portal for ArcGIS提供,也可通过本地ArcGIS for Server服务器提供。

应用层:用户可在web应用或移动应用或桌面应用中集成实时数据。为便于用户使用,本方案中为用户提供了一跨可配置的实时GIS框架,用户通过它可快速搭建桌面端监控系统,该框架是基于ArcGIS Runtime .Net SDK开发的。

4.4 方案介绍

4.4.1 服务层:实时数据集成及分析处理流程

方案通过GeoEvent Processor产品提供实时数据集成能力,产品通过一个定义的GeoEvent Service提供对实时数据处理的整个流程,包括对数据的输入、输出以及分析处理。

4.4.1.1实时数据输入

几乎任意实时数据源都可以输入GeoEvent Processor中,常见的实时数据源包括车载GPS设备、移动设备、环境监测设备、网站以及社交媒体提供商。GeoEvent集成WebSocket,XMPP,TCP,UDP,SMTP,HTTP等主流常用数据传输协议,支持Txt,CSV,JOSN,KML等多种常用数据格式,能够轻松接入常见传感器、移动设备、车载GPS以及社交媒体平台产生的实时数据。

GeoEvent Processor 通过输入连接器接收数据,其自带的预配置Input 连接器包括以下几种:

4.4.1.2 实时数据分析处理

针对大数据量的实时数据,GeoEvent 提供了丰富的即拿即用的分析处理工具,实时处理包括了filtering 过滤器(空间和属性过滤)和processors 处理器。

空间过滤(地理围栏+空间操作)和属性过滤

用户可基于空间要素和属性信息从大数据量的实时数据中筛选目标信息。

空间过滤可以基于空间条件过滤地理事件,由空间操作和地理围栏组成。创建空间过滤之前,需要GeoEvent Processor 中具有地理围栏。有四个基本的空间操作可以用于过滤地理事件。

仅允许指定地理围栏外部的地理事件通过。

只允许进入指定地理围栏得监控对象通过。

仅允许离开指定地理围栏的监控对象通过。

属性过滤器可用于GeoEvent Processor ,用来基于属性表达式过滤地理事件。

processors处理器

Processors用来进行数据的常规处理。GeoEvent Processor 自带了一

些处理器,包括:

4.4.1.3信息输出:监控资产、更新地图、向关键人员报警

GeoEvent Processor可以在地图上跟踪所有有价值的资产,不管是可运动的资产,如车辆、飞机或船只,还是在物理网络和基础设施中的静止资产,都可进行跟踪。一旦位置变化或达到某重要阈值,GeoEvent Processor可以自动实时给关键人员发送警报、更新地图、附加数据库以及与其他企业级系统进行互操作。

GeoEvent Processor通过Outputs连接器将实时数据流从GeoEvent Processor中输出。这既包括将实时分析处理的结果输出给其他人,也包括将这些实时处理结果提供给整个ArcGIS系统。

同样的GeoEvent Processor 提供了多种输出连接器,使我们能够快速轻松输出多源实时流数据。

GeoEvent Processor自带的预配置的Output 连接器包括以下几种:

4.4.2 应用层:实时GIS开发框架

实时GIS开发框架是方案提供的一款可扩展的系统模版,框架提供可扩展的组件库,各领域用户可通过可视化界面配置功能,从而快速创建满足业务需求的实时GIS应用。框架主体解决三大问题:(1)实时数据源接入(包括传感器、移动目标)

(2)可视化实时监控与分析

(3)结果信息输出

其设计思路为:1张地图、N多组件、无限自由,即用户可以选择组件随意搭配,自由布局展示页面。框架基于Runtime .NETSDK

进行开发,用户可以无需开发,通过配置接入传感器设备、GPS设备等产生的实时数据,并可结合地图、仪表盘、指示器等丰富展现形式,对自然环境、事物进行态势感知及追踪监控,实现对设备、资源、环境的可视化智能监控和管理。可在桌面端和移动设备上跨端运行。同时开发人员可对框架进行扩展开发。

4.4.2.1数据源管理

提供Online/Portal、本地或远程Server、GeoEvent管理。用户任意配置选择常用数据源及GeoEvent服务。

4.4.2.2组件配置

组件包括,地图、仪表盘、指示器、统计图表、目标列表、地理

数据共享交换平台解决方案.docx

数据共享交换平台解决方案 1. 概述 在我国,政府职能正从管理型转向管理服务型,如何更好地发挥政府部门宏观管理、综合协调的职能,如何更加有效地向公众提供服务,提高工作效率、打破信息盲区、加强廉政建设 已成为当前各级政府部门普遍关注和亟待解决的问题。国家“十五”计划纲要要求“政府行政管理 要积极运用数字化、网络化技术,加快信息化进程”。各级政府、行政管理部门都面临着利用 信息技术推动政务工作科学化、高效率的新局面。 随着电子政务建设的不断发展,政府拥有越来越多的应用数据,如何建立政府信息资源采集、处理、交换、共享、运营和服务的机制和规程,实现分布在各类政府部门和各级政府机关 的信息资源的有效采集、交换、共享和应用,是电子政务建设的更高级的阶段和核心任务。 信息资源只有交流、共享才能被充分开发和利用,而只有打破信息封闭,消除信息“荒岛” 和“孤岛”,也才能创造价值。目前各级政府都在进行政务资源数据的“整合”,但“整合”什么? 如何“整合”?“整合”后做什么?将是摆在政府各级领导面前的首要问题。 北京华迪宏图信息技术有限公司凭借自身丰富的电子政务建设经验、自主创新的技术研发优势,为各级政府机构的实际需求提供了政务资源整合的综合解决方案——华迪宏图数据共享 交换平台。 2. 电子政务总体框架 华迪宏图数据共享交换平台总体框架如下: 由上图可以看出,华迪宏图数据共享交换平台交换体系共分为六个层次,分别是安全和标准体系、网络基础设施、信息资源中心、共享交换平台、应用层和展示层。 (1)展示层 通过建立综合信息集成门户系统为用户提供统一的用户界面,信息和应用通过门户层实现统一的访问入口和集中展现。 (2)应用层

数据集成整体解决处理办法

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。

数据中心集成安全解决方案

数据中心集成安全解决方案 1.系统功能简介 ?数据中心负责存储、计算和转发企业最重要的数据信息,这些信息的安全可靠成为了企业发展和生存的前提条件。思科数据中心安全保护套件提供数据中心信息的安全防护。 ?考虑到Cisco Catalyst 6500系列交换机已经广泛部署在企业数据中心,安全套件主要由内嵌防火墙模块(FWSM)和内嵌入侵检测系统模块(IDSM)两个组件构成。 ?FWSM使用一个实时的、牢固的嵌入式系统,可以消除安全漏洞,防止各种可能导致性能降低的损耗。这个系统的核心是一种基于自适应安全算法(ASA)的保护机制,它可以提供面向连接的全状态防火墙功能。利用FWSM可以根据源地址和目的地地址,随机的TCP序列号,端口号,以及其他TCP标志,为一个会话流创建一个连接表条目。FWSM可以通过对这些连接表条目实施安全策略,控制所有输入和输出的流量。IDSM对进入网络的流量进行旁路的深层数据包检测,判断和分析数据包是否能够安全的在数据中心进行发送、接收,防止业务资产受到威胁,提高入侵防范的效率。 ?思科数据中心安全保护套件示意图如下:

2.系统先进特性 ?灵活的扩展性:集成模块 FWSM安装在Cisco Catalyst 6500系列交换机的内部,让交换机的任何物理端口都可以成为防火墙端口,并且在网络基础设施中集成了状态防火墙安全。对于那些机架空间非常有限的系统来说,这种功能非常重要。系统可以通过虚拟防火墙功能将一台物理的防火墙模块划分为最多250台虚拟的防火墙系统,以满足用户业务的不断扩展。IDSM可以通过VLAN访问控制列表(VACL)获取功能来提供对数据流的访问权限,并根据自己的需要,同时安装多个模块,为更多的VLAN和流量提供保护。当设备需要维护时,热插拔模块也不会导致网络性能降低或者系统中断。 ?强大的安全防护功能:该系统不仅可以保护企业网络免受未经授权的外部接入的攻击,还可以防止未经授权的用户接入企业网络的子网、工作组和LAN。强大的入侵检测能力还可以提供高速的分组检查功能,让用户可以为各种类型的网络和流量提供更多的保护。多种用于获取和响应的技术,包括SPAN/RSPAN和VACL获取功能,以及屏蔽和TCP重置功能,从而让用户可以监控不同的网段和流量,同时让产品可以采取及时的措施,以消除威胁。 ?便于管理:设备管理器的直观的图形化用户界面(GUI)可以方便的管理和配置FWSM。系统更加善于检测和响应威胁,同时能够就潜在的攻击向管理人员发出警报,便于管理人员及时对安全事件进行响应。 3.系统配置说明(硬件软件需要与产品列表) ?FWSM+IDSM(详细报价请参考Excel文件) ?系统配置说明: Catalyst 6500 IDSM-2入侵检测模块需购买签名(IPS SIGNATURE)升级服务。

基于大数据的能力开放平台解决方案精编版

基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要 关键字:大数据经分统一调度能力开放 运营商经过多年的系统建设和演进,内部系统间存在一些壁垒,通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题,使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析 随着市场发展,传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来,某省运营商经营分析需求量激增,开发时限要求缩短,业务迭代优化需求频繁,原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天,支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据,释放业务部门的开发能力。 由于历史原因,业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统,缺乏统一的运维管理,造成系统与系统之间的数据交付复杂,无法最大化 的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统,减少运维工作量,提升维护质量。 驱动力一:程序调度管理混乱,系统资源使用不充分

经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理,平台内程序基本是串行执行,以经分日处理为例,每日运行时间为20 个 小时,已经严重影响到了指标的汇总展示。 驱动力二:传统开发模式响应慢,不能满足敏捷开发需求 大数据平台已成为一个数据宝库,已有趋势表明,只依赖集成商与业 务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求,提升数据价值。 驱动力三:大数据平台丰富了经分的数据源,业务部门急待数据开放 某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台,大数据平台 整合了接入B域、O 域、互联网域数据,近100 余个数据接口,共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力,成为公司重要的资产,但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员,限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度,已经无法满足公司日益发展的业务需求,数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解 基于背景情况分析,我们认为主要问题有三个: 1、缺乏统一的调度管理,维护效率低下 目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的,按照串行调度的思路执行。进行能力开放后,目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度,将大大简化调度配置工作和提高系统的

自控系统集成总体方案

自控系统集成总体方案 本项目智能化集成系统由一个平台、五个系统组成,包括:智能化集成 平台、能源 站监控系统、能耗管理系统、电力监控系统、 CCTV 视频监控系 统、门禁系统。 能源站监控系统、能耗管理系统、电力监控系统、CCTV ffl 频监控系统、 门禁系统 分别为功能完全独立的子系统,通过分布式计算机网络集成到智能 化集成平台。智能化系统配置冗余数据服务器,保存历史数据,与监控中心 工作站构成C-S 结构,工作站直接从服务器读取数据,远端客户机通过外网 访问服务器,浏览系统数据和运行工况。 系统架构及数据传递 1、 系统架构 本项目的独立功能的子系统集成到智能化系统平台,底层采集和控制的 子系统具备 高可靠性和高速性能,而智能化系统作为管理层,需具有强大的 集成能力和大容量的存贮容量以及高速、可靠的通讯能力。本项我们设计的 系统架构如下图: 智能化系统平台 TCP/IP 协议,工业以太网,网络带宽为 1000Mbps 理层、自动化控制层、现场层。三个层上的设备均能独立完成相应的任务 1.1 管理层 即中央监控系统,本项目中央监控系统设在能源站监控室内。配备有:能 耗数据服务器、磁盘阵列、工作站、能耗分析工作站、计费计量工作站、电力 监控工作站、视频监视硬盘录像机、视频监视工作站、大屏幕、一卡通工作站、 报表打印设备、核 系统构成 能源站监控系统 S7 CONNECT 协议 能耗管理系统 OPC 协议 OPC 协议 OPC 协议 OPC 协议 电力监控系统 CCTV 视频监控系统 门禁系统

心交换机、在线UPS不间断电源等,并可通过路由器等路由设备在其他外部网络上通过登陆授权,采用WE昉式进行远程实时监视。 管理层设计为冗余主干网,配置二台高性的核心交换机,采用TCP/IP 协议,工业以太网,网络带宽为1000Mbps。 1.2自动化控制层 控制层指控制器间的通信层,本项目是指能源站主控制器(CUP414)北 区能源站主控制器(CUP414)换热站主控制器CUP412之间的通讯网络;以及工作站和服务器之间的通讯网络等。 自动化控制层采用工业以太网,采用TCP/IP协议,网络带宽为1000Mbps各能源站交换机与中央监控室核心交换机通过光纤连接。 具备设备联动控制、操作优先次序选择、时间表操作控制和模式控制功能,并对相关设备进行有秩序的监控,方便现场编程。通过一定的计算来实现最优控制。 1.3现场层 现场层指能源站PLC控制器至现场设备间的网络和设备,以及带有RS485通信接口设备间采用RS485通信标准;能源站PLC控制器之间采用开放的国际标准协议Profibus-DP通信方式,通讯速度最高达12Mbps控制器发出控制指令至被控设备动作时间w 0.1秒。 各能源站分别配置一套西门子的高端冗余PLC S7-414H控制器以及多个分布式I/O 系统,采用Profibus-DP协议通讯,通讯波特率12M分别设一套换热站及计量主站S7-412控制器,用于与各能源站所供换热站监控从站PLC的监控, 主从站采用Profibus-DP 协议光纤通讯,通讯波特率185.75k。 现场层共采用了多套分布式I/O ,将分散的设备集中控制,为降低施工中布线、敷设桥架等的难度。通过末端空调机房计量系统及网络采集末端最不利

信息数据整合方案

信息数据整合方案公司内部编号:(GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-

信息资源整合方案 一、总体思路 全面梳理市局各气象业务系统的硬件架构、数据流程、存储方式等,根据梳理结果制定现有服务器、存储资源整合方案,将满足虚拟化整合技术要求的服务器及存储设备,整合到资源池。实现信息资源的有效共享和关键数据的多业务复用,最终形成统一的全局数据视图,促进气象信息数据的优化管理。二、信息资源整合方案 利用今年新购置的Isilon高性能存储设备对市局数据存储业务进行初步整合。充分发挥Isilon设备可扩展容量大、扩容速度快、数据处理性能高的优势,利用可靠性高、可维护性高、空间利用率高的集中式NAS存储逐步替代市局原有松散的存储设备,并接管其上的数据存储业务,达到信息资源整合的目的。 目前新购置的Isilon高性能存储设备为裸空间99TB的 3节点集群,每个节点配置24GB内存,33TB数据盘,800GB SSD缓存盘。按照其实际可用空间80T估算,预计可对市局以下存储业务进行整合。 1、支撑预报一体化平台高性能存储需求。 购置Isilon高性能存储设备的最初目的是为了解决预报一体化平台数据访问I/O瓶颈,满足数据产品共享存储高效访问的需求。因此, Isilon首要目的是支撑预报一体化平台高效运行。按照项目开发组提供的需求,Isilon将分别为数据库提供12TB数据存储,为虚拟化服务器提供10TB本地存储,为数据加工产品提供一年38T的共享存储空间,合计 60TB。未来根据存储实际使用情况,可考虑对Isilon空间进行扩容。

2、接管气象台WRF模式存储管理业务。 由于气象台7TB的模式数据二级存储已经应用多年,设备老化,性能较低,存在一定的不稳定因素,拟在Isilon设备中分配10TB空间,用以替代气象台现有7TB二级存储,逐步接管气象台WRF模式存储管理业务。 3、其他数据存储业务整合 预报一体化平台的主要存储迁移到Isilon设备上之后,将为服务器虚拟化平台释放掉大约20T存储空间。山洪项目采购设备到位之后,预报一体化平台的数据库和产品加工等密集计算节点将迁移至物理资源池,服务器虚拟化平台的计算资源将得到有效释放,为更多低开销型应用、业务迁移至虚拟化平台提供足够资源。根据实际业务需求,考虑在NAS设备上分配2TB空间用于存放CMACast短期广播数据,对局域网用户提供全开放访问,同时将MICAPS3数据处理服务由物理服务器迁移至虚拟化平台,MICAPS3实时历史数据逐步迁移至虚拟化平台,其它探测资料的历史归档数据也逐步迁移到存储资源池进行统一管理。原存储设备释放出空间后,将根据设备可用性实际情况,加入到虚拟化平台进行异构管理。 三、整合步骤与安排 1、需求调研(2016年12月) 分别对预报一体化平台项目开发组、气象台、科研所等单位进行调研,了解存储资源实际需求,理清各业务系统之间的关联关系,确定存储资源分配、迁移、整合、回收方案。 2、数据迁移(2016年12月-2017年3月)

运营数据分析指标

运营数据分析指标文档 一.流量分析 1.1概览 ①时间范围选择功能:以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据,默认首个时间范围框为当前日期前30天,第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历,用户可选择年份、月份和日期,日历内日期默认选择为当前日期前一日,最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准,不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮,点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最长为365天。选择范围最长为365天。 ②时间统计方式选择:可选择按小时和按单日来作为统计的维度,如选择小时则可显示每天12:00到13:00(或其他时间段内)网站浏览量(或访客数)的数据统计。 ③数据统计区域(表格):首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长,第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图:可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单选。横坐标为时间轴,与1.1和1.2中的时间范畴相关;纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时间段,以及选中指标的具体数值,默认选中uv。 ⑤在新页面查看完整数据:点击该按钮跳转至“概览信息详情页。” 1.1.1概览信息详情页 ①时间范围选择功能:以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据,默认首个时间范围框为当前日期前30天,第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历,用户可选择年份、月份和日期,日历内日期默认选择为当前日期前一日,最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准,不分前后。有按照昨天、最近7

软件项目集成管理解决方案

软件项目集成管理解决方案 1 系统概述 软件项目集成管理是实现软件开发过程和软件管理过程的全面管理。软件项目集成管理是通过将项目管理工具(如:MS project)和软件开发平台工具(如:IBM Rational Suite)有机地集成和扩展,依据软件工程和CMM/CMMI理论,按照组织统一的项目管理流程和方法针对软件开发过程、里程碑目标、任务级目标等进行集中管理的过程。软件项目管理一般面向软件开发团队以及有关管理者等部门或个人,最终提高企业软件生产力和项目成功率。 软件项目集成管理技术架构如下图所示: 2 软件项目管理 2.1软件项目计划 2.1.1计划编制 项目经理运用Microsoft Project2003 标准版编写项目计划。Microsoft Project 2003提供了强大的智能任务分解的工具。由于在系统的资源管理模块中已经完成对系统资源的定义,因此在此模块的任务分配中可以首先定义资源的成本,例如人员的计时工资,设备的每次使用成本等有关项目的成本信息,在将资源与相对的任务建立关系后相应资源的成本变为每个任务的成本,所有任务的成本构成项目的总成本。资源的成本定义如下图:

对相应任务分配资源后的项目以及任务成本图例: 项目的计划编写完毕后向服务器发布项目计划,这样项目计划成为最终的项目执行依据。 2.1.2任务执行管理 项目组成员可以在Project中对自己负责任务的完成情况进行设置,待设置被项目经理确认后,登录系统就可以查看项目各个任务的完成情况,如下图: 2.2软件项目跟踪和监督

软件项目跟踪和监控包括对照已文档化的估计、约定、计划评审跟踪软件完成情况和结果,基于实际的完成情况和结果调整这些计划。 在项目经理使用Microsoft Project 2003 标准版做好项目计划时,将做好的最初计划保存为比较基准;当项目进展到一定阶段后可以与比较基准进行比较,得出项目是否按计划进行,还有多少任务没有按时完成,多少任务提前完成等等信息。如下图: 通过这一模块可对项目进度进行控制与更新。以便于上级更好的掌握各种计划的进展情况,同时提供多种形式的进度查询,使领导及时掌握各种任务进展的更新信息。进度更新是更新自己所属任务的进展以及完成情况,便于上级更好的掌握各种计划的安排,以保证项目顺利进行。 3 软件开发过程管理 3.1需求管理 系统采用IBM Rational RequisitePro进行软件需求管理。IBM Rational RequisitePro利用了被广泛应用和熟悉的Microsoft Word工具来简化需求的获取。虽然文档有助于需求的获取,但它不是对信息进行优先级排序和组织的最佳环境,而这些活动在使用数据库时却可以达到最佳效果。通过链接需求文档和数据库,IBM Rational RequisitePro将两者的最佳功能结合在一起。 这个独特的结构充分利用了数据库的强大功能和Word的易用性,以便有效的进行需求管理。IBM Rational RequisitePro中的文档不是简单地将需求从数据库中输入或输出。它们包含当前最新的需求信息,使您可以在熟悉的Microsoft Word环境中对需求进行修改。Word文档中的需求被动态链接到数据库中存储的补充需求信息。数据库和文档被链接在一起,只需简单地在数据库中双击需求,就可启动Microsoft Word,将您直接带到书写该需求的文档

办公大楼大数据信息化系统集成整体解决方案

智慧大厦信息化系统集成整体解决方案 北京XX科技有限公司 2019年X月

目录 第1章系统概述 (4) 1.1 系统概述 (4) 1.2 设计原则 (4) 1.3 设计依据 (5) 第2章系统详细设计 (7) 2.1 网络信息安全系统 (7) 2.1.1 系统综述 (7) 2.1.2 硬件部分技术及子网的划分 (9) 2.1.3 网络平台软件设计 (47) 2.1.4 网络安全设计 (61) 2.2 前端子系统 (78) 2.2.1 高清监控点组成 (79) 2.2.2 高清特点 (79) 2.3 存储子系统 (83) 2.3.1 编码压缩能力 (83) 2.3.2 压缩编码特点 (84) 2.4 解码子系统 (86) 2.4.1 数字矩阵工作方式 (86) 2.4.2 数字矩阵功能 (87) 2.4.3 数字矩阵优势 (88) 2.5 管理平台 (89) 2.5.1 中心服务模块 (92) 2.5.2 存储服务模块 (94) 2.5.3 流媒体服务模块 (96) 2.5.4 电视墙服务模块 (97) 2.5.5 报警服务模块 (99) 2.5.6 配置客户端模块 (100) 2.5.7 操作客户端模块 (105) 2.6 产品清单 (112) 2.7 产品选型 (112) 2.7.1 DS-2CD4535FWD-I(Z)(H) (112) 2.7.2 DS-2CD4A35FWD-IZ(H)(S) (123) 2.7.3 DS-2DF7296-A (134) 2.7.4 IS-VSE2326B-BBC服务器 (146) 2.7.5 DS-6408HD-T (151) 2.8 网络安全及信息安全 (156) 2.9 OA办公系统 (160) 2.9.1 系统设计理念 (160) 2.9.2 系统应用价值 (169) 2.9.3 需求分析 (172) 2.9.4 系统总体设计 (179) 2.9.5 功能应用设计 (187) 2.9.6 移动办公应用 (215)

信息数据整合方案

信息资源整合方案 一、总体思路 全面梳理市局各气象业务系统的硬件架构、数据流程、存储方式等,根据梳理结果制定现有服务器、存储资源整合方案,将满足虚拟化整合技术要求的服务器及存储设备,整合到资源池。实现信息资源的有效共享和关键数据的多业务复用,最终形成统一的全局数据视图,促进气象信息数据的优化管理。 二、信息资源整合方案 利用今年新购置的Isilon高性能存储设备对市局数据存储业务进行初步整合。充分发挥Isilon设备可扩展容量大、扩容速度快、数据处理性能高的优势,利用可靠性高、可维护性高、空间利用率高的集中式NAS存储逐步替代市局原有松散的存储设备,并接管其上的数据存储业务,达到信息资源整合的目的。 目前新购置的Isilon高性能存储设备为裸空间99TB的3节点集群,每个节点配置24GB内存,33TB数据盘,800GB SSD缓存盘。按照其实际可用空间80T估算,预计可对市局以下存储业务进行整合。 1、支撑预报一体化平台高性能存储需求。 购置Isilon高性能存储设备的最初目的是为了解决预报一体化平台数据访问I/O瓶颈,满足数据产品共享存储高效访问的需求。因此,Isilon首要目的是支撑预报一体化平台高效运行。按照项目开发组提供的需求,Isilon将分别为数据库提供12TB数据存储,为虚拟化服务器提供10TB本地存储,为数据加工产品提

供一年38T的共享存储空间,合计60TB。未来根据存储实际使用情况,可考虑对Isilon空间进行扩容。 2、接管气象台WRF模式存储管理业务。 由于气象台7TB的模式数据二级存储已经应用多年,设备老化,性能较低,存在一定的不稳定因素,拟在Isilon设备中分配10TB空间,用以替代气象台现有7TB二级存储,逐步接管气象台WRF模式存储管理业务。 3、其他数据存储业务整合 预报一体化平台的主要存储迁移到Isilon设备上之后,将为服务器虚拟化平台释放掉大约20T存储空间。山洪项目采购设备到位之后,预报一体化平台的数据库和产品加工等密集计算节点将迁移至物理资源池,服务器虚拟化平台的计算资源将得到有效释放,为更多低开销型应用、业务迁移至虚拟化平台提供足够资源。根据实际业务需求,考虑在NAS设备上分配2TB空间用于存放CMACast短期广播数据,对局域网用户提供全开放访问,同时将MICAPS3数据处理服务由物理服务器迁移至虚拟化平台,MICAPS3实时历史数据逐步迁移至虚拟化平台,其它探测资料的历史归档数据也逐步迁移到存储资源池进行统一管理。原存储设备释放出空间后,将根据设备可用性实际情况,加入到虚拟化平台进行异构管理。 三、整合步骤与安排 1、需求调研(2016年12月)

系统集成方案建议书

系统集成方案建议书 随着各行各业现代化建设的需要,越来越多的单位要求建立起一个先进的计算机信息系统。由于各个单位都有着自己的行业特点,因此所需的计算机系统千变万化。从工厂的生产管理系统到证券市场的证券管理系统,从政府的办公系统到医疗单位的管理系统,不同的系统之间区别很大。对不同单位不同应用的计算机系统都要作出一个详细的系统设计方案,这就是计算机系统集成方案。一般来说,计算机系统集成分成以下三个部分来进行。 一、系统方案设计要求 1.设计目标 对于一个单位的计算机系统建设,首先要进行详细的调查分析,以书面的形式列出系统需求,供该单位的有关人员讨论,然后才能确定系统的总体设计内容和目标。 2.设计目标 这是系统需要达到的性能,如系统的管理内容和规模,系统的正常运转要求,应达到的速度和处理的数据量等。 3.设计原则 这是我们设计时要考虑的总体原则,它必需满足设计目标中的要求,遵循系统整体性、先进性和可扩充性原则,建立经济合理、资源优化的系统设计方案。下面我们分别逐个进行讨论: (1)先进性原则 采用当今国内、国际上最先进和成熟的计算机软硬件技术,使新建立的系统能够最大限度地适应今后技术发展变化和业务发展变化的需要,从目前国内发展来看,系统总体设计的先进性原则主要体现在以下几个方面: ·采用的系统结构应当是先进的、开放的体系结构; ·采用的计算机技术应当是先进的,如双机热备份技术、双机互为备份技术、共享阵列盘技术、容错技术、RAID技术等集成技术、多媒体技术; ·采用先进的网络技术,如网络交换技术、网管技术,通过智能化的网络设备及网管软件实现对计算机网络系统的有效管理与控制;实时监控网络运行情况,及时排除网络故障,及时调整和平衡网上信息流量; ·先进的现代管理技术,以保证系统的科学性。

大数据整合集成解决方案

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

科学史上最有名的数据分析例子

科学史上最有名的数据分析例子 开普勒三定律 数据来源:第谷?布拉赫(,丹麦人),观察力极强的天文学家,一辈子(年)观察记录了颗行星资料,位置误差不超过°。 观测数据可以视为实验模型。 数据处理:开普勒(,德国人),身体瘦弱、近视又散光,不适合观天,但有一个非常聪明的数学头脑、坚韧的性格(甚至有些固执)和坚强的信念

(宇宙是一个和谐的整体),花了年()研究第谷的观测数据,得到了开普勒三定律。 开普勒三定律则为唯象模型。 .数据分析法 思想 采用数理统计方法(如回归分析、聚类分析等)或插值方法或曲线拟合方法,对已知离散数据建模。 适用范围:系统的结构性质不大清楚,无法从理论分析中得到系统的规律,也不便于类比,但有若干能表征系统规律、描述系统状态的数据可利用。 数据分析法 基础知识 ()数据也称观测值,是实验、测量、观察、调查等的结果,常以数量的形式给出; ()数据分析()是指分析数据的技术和理论; ()数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律; ()作用:在实用中,它可帮助人们作判断,以采取适当行动。 ()实际问题所涉及的数据分为: ①受到随机性影响(随机现象)的数据; ②不受随机性影响(确定现象)的数据; ③难以确定性质的数据(如灰色数据)。 ()数理统计学是一门以收集和分析随机数据为内容的学科,目的是对数据所来自的总体作出判断,总体有一定的概率模型,推断的结论也往往一概率的形式表达(如产品检验合格率)。 ()探索性数据分析是在尽量少的先验假定下处理数据,以表格、摘要、图示等直观的手段,探索数据的结构及检测对于某种指定模型是否有重大偏离。它可以作为进一步分析的基础,也可以对数据作出非正式的解释。实验者常常据此扩充或修改其实验方案(作图法也该法的重要方法,如饼图、直方图、条形图、走势图或插值法、曲线(面)拟合法等)。

数据分析经典语录汇总

数据分析经典语录汇总 【数据分析三字经】①学习:先了解,后深入;先记录,后记忆;先理论,后实践;先模仿,后创新;②方法:先思路,后方法;先框架,后细化;先方法,后工具;先思考,后动手; ③分析:先业务,后数据;先假设,后验证;先总体,后局部;先总结,后建议; 做数据分析首先是熟悉业务及行业知识,其次是分析思路清晰,再次才是方法与工具,切勿为了方法而方法,为工具而工具。 【数据分析的3点要求】第一,熟悉业务,不熟业务,分析的结果将脱离实际,业无从指导;第二,多思考,只有经常发问为什么是这样的?为什么不是那样的?只有这样才有突破点;第三,多动手,不动手,靠脑袋想是不够的,不要怕错,大不了错了重来。 数据分析不仅是个工具,而且是门艺术,优秀的数据分析师不光要懂业务、懂管理,懂分析、还要懂创意、懂设计、懂生活,所以数据分析师也是个艺术家。 【数据分析流程】首先明确分析目的,然后搭建分析体系,确定各个分析内容,进行数据搜集、数据处理、数据分析、数据展现逐步完成,最后检验是否达到分析目的! 【数据挖掘流程】①业务理解:清晰定义业务问题;②数据理解:有什么数据,数据质量心中有数;③数据准备:数据抽样、转换、缺失值处理等;③建模:选择和应用不同的模型技术,调整模型参数;④评估:对前面步骤进行评估;⑤部署:把数据挖掘成果送到相应人手中,并进行日常监测和维护、更新。 【以终为始的分析原则】我做这个数据分析的目的是什么?然后,再根据这个目标倒推应该从哪几个角度、指标进行分析。

【数据分析5步走】1、锁定分析目标,梳理思路,叫纸上谈兵;2、把杂乱的数据整理出图表报表,用数据探业务,叫自问数答;3、锁定核心抓重点,设定最终算法,叫挟天子以令诸侯;4、梳理重点发现,准备剧本开拍,接受PK,叫才辨无双;5、效果梳理,总结经验,叫内视反听。 【数据分析框架的重要性】问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化,然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们:1、以完整的逻辑形式结构化问题;2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系;3、理顺思路、系统描述情形/业务;4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。 数据分析如果一开始数据分析方向就错了,所有努力都是徒劳,后果不堪设想。亲们,数据分析前先明确目的,再根据分析目的确定分析框架与内容,以及所采用的数据分析方法。【常用数据分析方法】:趋势分析:查看一段时间某一数据或者某一组的变动趋势,得出某一个业务上升、下降、平稳、波动等趋势信息;对比分析:自己和自己比,找趋势、规律;自己和别人比,找差异、问题。结构分析:拆字诀,子类目、属性值、新老会员、各个运营节点,都可拆。 【数据分析注意点】1、要注意每种统计分析方法的适用范围;2、使用不同的数据分析方法对同一问题进行解释,来互相验证结论的真伪,多次尝试;3、结果要使用通俗易懂的语言或图表进行描述;4、需要耐心和细致,不能出现任何疏漏,别一个老鼠害一锅汤;5、高级数据分析不一定是最好的,简单有效才是最好的。 【如何用数据看透问题】1、确定指标,看数值;2、问题还不够明确?将指标层层分解;3、只看数值还不能确定问题?多周期看趋势;4、问题初步明确了,找不到原因或者发力点?将统计对象分类,拆解为不同角度来观察;5、参考行业对比数据,如果有的话...而每一步具体怎么走,全靠业务理解!

高校科研大数据平台解决方案

教学科研大数据平台 解决方案

目录 1.概述 (3) 1.1.背景 (3) 1.2.建设目标 (3) 1.3.建设的步骤和方法 (3) 2.教学科研大数据平台概要 (4) 2.1.架构设计 (4) 2.2.教学科研大数据平台优势 (6) 2.2.1.应用优势 (6) 2.2.2.未来发展优势 (8) 3.教学科研大数据平台设计 (8) 3.1.大数据资源池 (9) 3.1.1.cProc云计算 (9) 3.1.1.1.cProc云计算概述 (9) 3.1.1.2.数据立方 (10) 3.1.1.3.混合存储策略 (15) 3.1.1.4.云计算核心技术 (15) 3.1.1.4.1.数据处理集群的可靠性与负载均衡技术 (15) 3.1.1.4.2.计算与存储集群的可靠性与负载均衡 (19) 3.1.1.4.3.计算与存储集群的负载均衡处理 (21) 3.1.1.4.4.分布式文件系统的可靠性设计 (23) 3.1.1.4.5.分布式数据立方可靠性设计 (23) 3.1.1.4.6.分布式并行计算可靠性设计 (25) 3.1.1.4.7.查询统计计算可靠性鱼负载均衡设计 (25) 3.1.1.4.8.数据分析与数据挖掘 (27) 3.1.1.4.9.cProc云计算优势 (35) 3.1.2.cStor云存储 (36) 3.1.2.1.cStor云存储介绍 (36) 3.1.2.2.cStor云存储架构 (38) 3.1.2.3.Stor云存储关键技术 (43) 3.1.2.4.数据安全诊断技术 (44) 3.1.2.5.cStor云存储优势 (45) 3.2.大数据教学基础平台 (46) 3.2.1.Hadoop架构 (46) 3.2.2.Hadoop关键技术 (47) 3.2.3.Hadoop优势 (51) 3.2.4.Hadoop教学 (51)

政务数据集成解决方案

1数据集成平台 (2) 1.1 总体要求 (2) 1.2 基础架构和业务模型 (2) 1.3 业务模型分析 (6) 1.3.1 交换数据信息构造 (6) 1.3.2 前置数据采集 (8) 1.3.3 数据清洗/影射/比对/加工 (10) 1.3.4 数据路由 (11) 1.3.5 数据推送持久 (12) 1.3.6 流程化特征 (13) 1.3.7 统一部署、监控和管理 (13)

1数据集成平台 1.1总体要求 作为电子政务信息化建设的重要组成部分,政务数据互联互通共享集成平台以电子政务网络为基础,通过构建覆盖多个部门、多个政务应用系统、多等次的政务级别等多级政务信息资源交换体系技术总体平台,围绕跨部门的业务协同,以部门业务信息为基础,确定部门间交换信息指标及信息交换流程,实现不同部门间异构应用系统间松耦合的信息交换,形成部门间政务信息资源物理分散、逻辑集中的信息交换模式,提供部门间横向按需信息交换服务,提高各级政府行政管理效率和公共服务水平,满足各级政府履行职能的需要。 随着政府机构改革和职能转变的不断深入,政务应用不断的进行改进和优化,对于政务数据互联互通的需求也在不断的变化,以更好的适应新的政务应用用体系,更好的创造工作价值。政务数据集成平台需要能够实现不同的、分级次的多个部分之间的数据集成的松散耦合,以灵活敏捷的方式,实现政务信息的互联互通,从而从根本上解决政务应用系统业务流程发生变化,而需要不断的重新建设的难题。而目前,SOA框架的提出,给这样的松耦合带来了技术基础。政务信息集成平台,需要能够体现SOA的思想,真正做到灵活、敏捷,快速适应业务变更需要。 同时,随着应用信息系统的不断建立,基于数据层面的共享慢慢将难以应对对共享信息实时、多样、可变的需求,信息的互联互通进入应用系统减的集成和整合是必然的发展趋势。通过SOA框架的指导,以服务化的方式,完成政务应用系统之间的数据集成、应用集成、流程集成,是政务信息集成平台的发展目标。 1.2基础架构和业务模型 政务数据集成平台由信息库系统和信息交换系统组成。信息库系统由若干交换信息库以及政务应用系统的各种公开业务接口组成;信息交换系统由交换桥接、前置交换、交换传输、交换管理等子系统组成。

(完整word版)农村大数据平台解决方案

农村大数据平台解决方案

时间:2018年9月

1大数据服务基础平台 (1) 2农村大数据资源中心 (2) 2.1涉农信息基础大数据 (2) 2.2农业产业技术数据 (2) 2.3农村生活信息服务数据 (3) 2.4政务应用数据 (3) 3大数据共享平台 (3) 4大数据分析平台 (3) 4.1区域经济分析 (4) 4.2生产智能化大数据平台 (4) 4.3农产品质量安全追溯大数据应用 (5) 4.4农产品产销信息监测预警大数据分析 (5) 5智慧农业云平台 (6) 6大数据精准扶贫 (6) 7农村网络舆情监测平台 (7)

农村大数据平台解决方案 根据《关于实施乡村振兴战略的意见》(中发〔2018〕1号)、《农业部办公厅关于印发〈农业农村大数据试点方案〉的通知》(农办市〔2016〕30号)、《农业部关于印发〈”十三五”全国农业农村信息化发展规划〉的通知》(农市发〔2016〕5号)、《农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见》(农市发〔2015〕6号)和《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》(国发〔2015〕50号)等有关部署文件要求,公司经过大量的调研和论证,集中技术力量研发的一整套针对我国农村农业现状的大数据平台产品体系,包含农村大数据基础服务平台、农村大数据资源中心、大数据共享平台、大数据分析平台、智慧农业云平台、大数据精准扶贫、农村网络舆情监测平台等产品。 1大数据服务基础平台 作为农村大数据平台的核心与基础,集成了大数据平台的多个底层组件,提供分布式存储(HDFS)、分布式计算、协调服务管理、数据仓库SQL服务、NoSQL数据库服务,分布式内存计算,ETL 调度与操作,实时流处理、分布式内存、索引搜索、数据库联邦查询、MPP数据库服务,图数据库和时序数据库等功能和服务。同时支持大数据的分布式机器学习算法比如多重估值算法。 平台基于镇平县农业大数据研究的个性化需求,形成一系列相关公开发布数据的采集机制,将数据采集的相关程序设计并编写完善,部署此套机制在平台上周期运转;为管理人员与数据工程师提供数据的浏览,对数据进行查询、展现和基础统计分析等初步应用,实现农业大数据分析人员的交流平台。 1

统计学数据分析报告记录

统计学数据分析报告记录

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统计学数据分析报告 一、调查研究方案的设计与组织实施 (一)调查目的 (1)描述和反映本校商学院14级金融系学生对于毕业去向的意向,分析并 研究各意向的分布情况; (2)在专业,性别,家庭因素,个人因素等方面对毕业意向的分布进行研 究,探究这些因素对于毕业意向分布的影响。 (3)分析和解释形成毕业意向分布差异的因素和原因; (二) 调查对象和调查单位 本次调查的基本调查对象是本校商学院金融类的部分同学。 调查单位为此范围内的每一个同学。 在此基础上,在每个专业内随机抽取样本进行抽样调查,进而对整体进行推断。 (三)调查的组织和实施方法获取资料的方法:问卷法、文献法 本小组采用的基本方法为问卷法,发放问卷60份,收回问卷54份。 辅助方法为文献法,通过图书馆和网络获取相关背景资料,对研究素材进行丰富和补充。 调查方法:抽样调查 抽样方法:分层抽样 将调查对象按专业分为金融工程、金融学和信用管理三个类别,然后从各个类别中随机抽取组成样本,用于对整体进行推断。 数据资料整理结果如下:

在全部被调查对象中,男生23人,占43%,女生31人,占57%,金融学18人,占总体1/3,信用管理18人,占总体1/3,金融工程18人,占总体 1/3。选择考研的有14人,占总体的26%。选择出国深造的有1人,占总体的2%。选择自主创业的有3人,占总体6%。选择直接就业的有29人,占总体54%。选择考公务员的有7人,占总体12% 。 (四)调查时间和调查期限 调查时间:2016年5月9日 调查期限:2016年5月9日―2016年5月14日 (五)调查项目和调查表 调查项目:性别年级专业毕业意向家庭收入情况性格特点就业优势 调查表如下: 毕业意向 专业性别 考研出国深造自主创业直接就业考公务员金融工程男7 0 0 0 6 1 女11 2 0 0 8 1 金融学男8 2 1 0 4 1 女10 6 0 1 2 1 信用管理男8 1 0 1 5 1 女10 3 0 1 4 2 合计54 14 1 3 29 7 二、统计数据的整理和分析

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