Optimal Two-Tier Forecasting Power Generation Model in Smart Grids
Kianoosh G.Boroojeni 1,Shekoufeh Mokhtari 1,M.H.Amini 2,and S.S.Iyengar 1
1School of Computing and Information Sciences,Florida International University,Miami,Florida,USA 2Department of Electrical and Computer Engineering,Carnegie Mellon University,Pittsburgh,PA,USA
Abstract
There has been an increasing trend in the electric power system from a centralized generation-driven grid to a more reliable,environmental friendly,and customer-driven grid.One of the most important issues which the designers of smart grids need to deal with is to forecast the ?uctuations of power demand and generation in order to make the power system facilities more ?exible to the variable nature of renew-able power resources and demand-side.This paper proposes a novel two-tier scheme for forecasting the power demand and generation in a general residential electrical gird which uses the distributed renew-able resources as the primary energy resource.The proposed forecasting scheme has two tiers:long-term demand/generation forecaster which is based on Maximum-Likelihood Estimator (MLE)and real-time demand/generation forecaster which is based on Auto-Regressive Integrated Moving-Average (ARIMA)model.The paper also shows that how bulk generation improves the adequacy of proposed residential system by canceling-out the forecasters estimation errors which are in the form of Gaussian White noises.Keywords :Adequacy Analysis,ARIMA Model,Forecasting Model,Maximum Likelihood Estima-tion,Smart Grids
1INTRODUCTION In recent years,increasing awareness about environmental issues and sustainable energy supply introduced modern power system,called smart grid (SG),to upgrade conventional power system by utilizing novel technologies.There are many in?uential elements in the SG which helps power grid to achieve a more reliable,sustainable,e?cient and secure level,such as distributed renewable resources (DRRs),advanced metering infrastructure (AMI),energy storage devices,electric vehicles,demand response programs,energy e?ciency programs,and home area networks (HANs)[1,2].Furthermore,recent advances in deploying communication networks in SG provide two-way communication between utility and electricity consumers and improve market e?ciency [3].In a related context,conventional generation resources mostly use fossil fuel as their energy source which is a major environmental concern.To overcome this problem,SG will experience a high penetration of DRRs which has two main advantages:1)cost-e?ective because the main energy source is free (wind energy,sunlight,etc),2)produce no hazardous pollution.Additionally,DRR utilization helps power system to become dispersed.Therefore,not only SG is more distributed than conventional power system but power generation units are trying to implement green-based energy resources [4].In order to reduce the variability of wind power generation,this reference proposes coordination of wind power plant and ?exible load[5].One of the most challenging issues in future power system design and implementation is the ?exibility of
power system devices to adapt the stochastic nature of demand and generation [6,7].In other words,high penetration of DRRs,such as wind power and photovoltaics,is not su?cient to achieve an acceptable level of reliability in terms of adequate supply of electricity demand;for instance the output power of wind generators requires excessive cost to manage intermittency [8].Ref [9]proposes a Consensus+Innovations distributed control approach for the distributed energy resources.Consequently,there is a foremost obligation to develop an accurate forecasting method to predict the power generation of intermittent DRRs.
Based on US Energy Information Administration (EIA)assessment,energy demand will increase by 56%from 2010to 2040.This astonishing consumption growth is driven by economic development [10].Additionally,on the demand side,customers demand depends on many factors and there are many studies performed in order to achieve an accurate forecast methodology.Load forecast uncertainty plays a pivotal role on power system studies such as loss estimation,reliability evaluation,and generation expansion planning.Demand forecasting methods including,but not limited to,fuzzy logic approach,arti?cial neural network,linear regression,transfer functions,Bayesian statistics,judgmental forecasting,and grey dynamic models
[11].
a r X i v :1502.00530v 1 [c s .S Y ] 2 F e
b 2015
Considering all of the above-mentioned issues,including uncertainty of demand and generation,forecast-ing errors and DRR intermittent generation pro?le,proposing an accurate demand/generation forecasting scheme is de?nitely required to achieve a more reliable and secure power grid.In other words,the purpose of this paper is to propose a framework in which the SG customers are satis?ed in terms of supplying their demand reliably,independent from the wide variation of DRRs’generation amount.
1.1Related Works
Utilizing green power generation units,DRRs,requires electricity demand/generation forecasting which are addressed in recent studies.In[6],deferrable demand is used to compensate the uncontrollable and hard-to-predict?uctuations of DRRs.As a result,green-based power generation units can utilize the?exibility of the customers to meet demand appropriately.They introduced an e?cient solution using stochastic dynamic programming implement their method.Moreover,consumer participation in generation side is modeled in term of demand response.Implementation of demand response programs brings many advantages for the SG:1)customer participation in generating power,2)transmission lines congestion management,and3) reliability improvement.In[12],a?exible demand response model is proposed.This model is useful for evaluation customer’s reactions to electricity price and incentives.They de?ned a strategy success index to evaluate the feasibility of each scenario[12].
Additionally,Hernandez et al.performed a comprehensive survey on power grid demand forecasting methods considering SG elements.This study classi?es load forecasting based on forecasting horizons:very short term load forecasting(from seconds to minutes),short term load forecasting(from hours to weeks), medium and long term load forecasting(from months to years).The authors also classi?ed forecasting methods according to the objective of forecast:one value forecasting(next minute’s load,next year’s load), and multiples values forecasting(such as peak load,average load,load pro?le)[11].
Smart load management studies also require load/generation forecasting to e?ciently balance load and generation in a near-real time manner.In[13],a multi-agent based load management framework is intro-duced.This approach considered renewable resources and responsive demand to achieve an acceptable level of load-generation balance.For a broader treatment on this,there are some other researches on this topic that considered electric energy dispatch in presence of DRRs[14,15].For a broader treatment on this,please see[16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27].
1.2Our Contribution
In this paper,we propose a novel hybrid(two-tier)scheme for forecasting the power demand and generation in a residential electrical gird.The grid has expanded over a city consisting of a number of communities, Distributed Renewable Resources(DRR),and some bulk generations back-up plan.Our forecasting scheme has two tiers:long-term demand/generation forecaster which is based on Maximum-Likelihood Estimator (MLE)and real-time forecaster which is based on Auto-Regressive Integrated Moving-Average(ARIMA) model(see[28,29,30,31]for related work).In the long-term forecaster,we use the classi?cation of historical demand/generation data to build our estimator;while in the real-time one,we predict the time series of power demand/generation using a discrete feedback control system which gets feedback from short-term previous values.We show that how the bulk generators can improve the adequacy of our residential system by canceling-out the forecasters estimation errors which are in the form of Gaussian White noises.
The rest of this paper is organized as follows.Section2represents a general framework of the problem.In Section3we discuss our proposed two-tier forecasting scheme in both long-term and real-time time horizons.
A far-reaching adequacy analysis framework is presented in Section4.Finally,summary and outlook are given in Section5.
2PROBLEM SPECIFICATION
Consider a network of communities in a city.In each community,there are a number of customers and a distributed renewable resource1which supplies the energy needed by the customers in the community.
1An industrial facility for the generation of electric power.The power generator of a distributed renewable resource use renewable energy sources.
(a)the whole network.
(b)More details inside a community.Arrows represent energy?ow.
Figure1:Schematic representation of the electric power distribution network.
Moreover,there are a few power plants which are outside the communities and scattered over the city to help the distributed renewable resources generate electricity on demand.Existence of these extra plants improves the performance of our electrical distribution system.We refer to these extra power plants as bulk generators.The electric energy generated by these generators can be transferred to each community in the city through the network of communities schematically represented in Figure1a.This?gure shows a network representation of our described model.As you see,each community has some connected neighbors so that it can trade electricity with them if it is necessary.We assume that any two neighbors are connected via a two-way transmission power line.
Consider some community in our example.Each customer located in the community has some amount of electricity demand which varies from time to time.Let D(q,t)denote the total electricity demand of all of the customers in the q th community at given moment t.Note that D(q,t)is the instantaneous power that have to be supplied at time t.To illustrate,see Figure2which speci?es the daily expected value of D(q,t)in New-England in2012.Additionally,we use G(q,t)to represent the total amount of electric power generated
by the DRR located in the community at given time t.
Figure2:Daily demand pro?le of New-England in2012.
Figure1b shows more details of a community.As you see,there is a controller unit called Local Load Management Unit(LLMU)which controls the energy?ow inside the community.Furthermore,the controller may participate in the energy distribution of other communities by forwarding the?ow received from its neighbors.Assuming that the instantaneous generated power(G(q,t))of the DRR exceeds D(q,t)in a period of time,the energy?ow of size G(q,t)from the DRR is divided into two parts:a power?ow of size D(q,t)moves towards the customers and the other G(q,t)?D(q,t)units is stored by the energy storage unit embedded in each community.On the other hand,if the value of G(q,t)becomes lower than D(q,t)in some time interval,there will be two main energy?ows in the community to satisfy the customers demand:one is originated from the DRR;the other of magnitude D(q,t)?G(q,t)is from the storage unit.Moreover,in the case that D(q,t)>G(q,t)and there is no enough amount of energy in the storage unit to compensate the shortage of DRR generation,there has to be another?ow from the neighbors towards the community of customers.
3OUR PROPOSED HYBRID FORECASTING SCHEME
In this section,we focus on how to forecast the power demand and generation in short/long-term.At the?rst subsection,we propose a Maximum-Likelihood Estimator for long-term foresting which is crucial in the process of low-cost energy?ow management and also is a basis for real-time forecasting of power demand/generation.In the following subsection,two estimation models will be proposed for real-time forecasting of demand and generation.In the?rst one which is a two-tier hybrid model(based on MLE and AR),we assume that the forecast random processes are stationary in few hours;however,the second model(which is an ARIMA)is more appropriate for the case that the forecast random processes doesn’t show stationary behaviors even in few hours.
3.1Long-Term Forecasting
We assume that there are a set of customers C distributed over an area.By partitioning the area into n disjoint parts A1,A2,...,A n,we obtain a corresponding partition of set C:C1,C2,...,C n(communities of customers).The demand values of every subset C q has been measured every u units in time period[0,T u] for some integer T and real value u.
Assume that a year is divided into m parts(school time,Christmas holidays,Summer break,etc)based on the similarity of electricity usage pattern.We partition time interval[0,T u]into m subsets:I1,I2,...,I m such that set I i contains the i th part of every year belonging to[0,T u].Additionally,every set I i is divided to two parts:weekends I i1and business days I i2.Moreover,assuming that a day is divided into d parts (again based on the similarity of electricity usage pattern during the day),we partition every interval I ij into I ij1,I ij2,...,I ijd.
In addition,assume that we have the historical weather data in every area A q over period[0,T u].
Considering that W denotes the set of di?erent weather conditions,we partition time interval I ijk in the
following form for every area A q:
I ijk=
w∈W I(w,q)
ijk
(1)
for every i=1,2,...m,j=1,2,k=1,2,...,d,q=1,2,...,n.Note that in Equation1,I(w,q)
ijk
speci?es the
subset of I ijk such that the weather condition in area A q and time t∈I(w,q)
ijk
is w.
Now,assuming that interval[0,T u]containsδdays,let D v speci?es the v th day of time interval[0,T u] for every v=1,2,...,δ.Additionally,consider D(q,τ)as the power demanded by the set of customers C q
measured at moment uτ(for everyτ=0,1,...,T).For every interval I(w,q,v)
ijk =I(w,q)
ijk
∩D v,if I(w,q,v)
ijk
=?,
we specify?ve parameters:X(q)
1which is the number of years passed since t=0(till interval I(w,q,v)
ijk
),X(q)
2
which is the number of weeks passed since the begining of the i th paritition of a year,X(q)
3
which is the
number of days passed since the begining of the j th partition of a week,X(q)
4
is the temperature in area A q
and time interval I(w,q,v)
ijk
,and
y(q)=
uτ∈I(w,q,v)
ijk
D(q,τ)
uτ∈I(w,q,v)
ijk
1
,(2)
where y(q)speci?es the average power demanded by the set of customers C q in time interval I(w,q,v)
ijk
.
For every subset I(w,q)
ijk
?[0,T u],we construct a maximum-likelihood estimator for the dependent variable y(q)based on the following linear model:
y(q)=[1X(q)1X(q)2X(q)3X(q)4][ β0 β1... β4]T
+N(0, σ2).
(3)
Considering that condition I(w,q,v)
ijk
=?is only true for v=v1,v2,...,v p,we obtain that Y(q)=
X(q)β+ε?q=1,2,...,n such that Y(q)=[y(q)
i
]p×1,β=[βi?1]5×1,ε=[εi]p×1,and X(q)=
[1X(q)
1X(q)
2
X(q)
3
X(q)
4
].Symbol y(q)ιspeci?es the average power demanded by the set of customers C q in
time interval I(w,q,vι)
ijk ;moreover,Xι1,...,Xι4denote the parameters on which y(q)ιis dependent(for every
ι=1,2,...,p).
Using the maximum-likelihood method for the linear model mentioned in Equation3,we obtain that:
βML=(X(q)T X(q))?1X(q)T Y(q)T,(4)
εML=
Y(q)T?X(q)?βML
～N(0, σ2ML I),(5)
and
σ2ML=
Y(q)?X(q) βML
T
×
Y(q)?X(q) βML
/p.
(6)
Note that the ML estimator speci?ed in Equation3can forecast the average power demand in an interval of few hours.However,by using the estimator repetitively and for di?erent intervals I(w,q)
ijk
,we can forecast the average power demand for longer time;however,the variance of error will increase respectively2.
Additionally,the similar estimation model can be made for power generation.The only di?erence is that we don’t need to partition a week into two parts.Moreover,we have to partition a year into small parts based on the similarity of power generation pattern.
2addition of b i.i.d.jointly normally distributed random variables of varianceσ2is also a normal variable of variance bσ2.
3.2Real-Time Forecasting
In the previous subsection,we partitioned the interval[0,T u]intoΘ(md|W|)subsets in the form of I(w,q)
ijk (for every set of customers C q).Additionally,for every subset I(w,q)
ijk
,a maximum likelihood estimator was
constructed to estimate the average power demanded by customers C q in time interval I(w,q)
ijk ∩D v.
Our ultimate goal in this section is to construct an estimator for the value of power demanded by set of customers C q in moment t=τu(for some integer valueτ)based on ARIMA(a,0,0)model with drift?μ(q):
1?
a
l=1
φl L l
(D(q,τ)?μ(q))=ετ,(7)
whereμ(q)is the average of demand value D(q,t)in time interval t∈I(w,q,v)
ijk
which is estimated by Equation
3,ετis a white noise of varianceσ2,τu∈I(w,q,v)
ijk
for some i,j,k,w,v,and L is the lag operator:L(D(q,τ))= D(q,τ?1).By replacingμ(q)with y(q)+ε whereε ～N(0, σ2ML),we obtain that:
D(q,τ)=(
a
l=1
φl?1) y(q)+
a
l=1
D(q,τ?l)
estimated value
+ετ+(
a
l=1
φl?1)ε
.
estimation error
(8)
Note that Equation7works only if random process D(q,t)shows stationary behavior;otherwise,we need to use the model with moving average.In fact,assuming that process D(q,t)is not stationary,ARIMA(a,1,0) is much better for short-term forecasting:
1?
a
l=1
φl L l
(1?L)D(q,τ)=ετ.(9)
Consequently,we obtain that:
D(q,τ)=(φ1+1)D(q,τ?1)
+
a
l=2
(φl?φl?1)D(q,τ?l)
?φa D(q,τ?a?1)+ετ.
(10)
As you see,ARIMA(a,1,0)model forecasts the demand value using its(a+1)previous values with a white noise error.
In addition,the power generation of the g th generator can also be forecast using ARIMA(a ,1,0).As-suming that G(g,t)speci?es the instantaneous power generated by the g th generator at moment t,we have:
1?
a
l=1
φ l L l
(1?L)G(g,τ)=ε τ;(11)
or equivalently,
G(g,τ)=(φ 1+1)G(g,τ?1)
+
a
l=2
(φ l?φ l?1)G(g,τ?l)
?φ a G(g,τ?a ?1)+ε τ.
(12)
In the following section,we analyze the adequacy of the electricity system based on ARIMA(a,1,0) forecasting model.
4ADEQUACY ANALYSIS
By assumption,we consider the maximum security for our electrical facilities (like wires).Henceforth,the system reliability in our discussion refers to the system adequacy.In order to analyze the system adequacy,we need to use the forecasting models of instantaneous demand and generation presented in the previous section:D (q,τ)= D
(q,τ)+D τand G (q,τ)= G (q,τ)+G τsuch that D (q,τ)and G (q,τ)are obtained by the ARIMA estimators speci?ed in Equations 10and 12;additionally,D t and G t are two independent Gaussian white noises of the following covariance functions (regarding the Central-Limit theorem,the estimation
errors of the instantaneous demand and generation are Gaussian processes):cov(D s ,D t )=σ2d ·δ(s ?t )and
cov(G s ,G t )=σ2g ·δ(s ?t ).
Now,assume that community C q uses the q th renewable power plant (DRR)to satisfy its demand.Assuming that at given time t ,community C q has stored S (q,t )units of energy,we obtain that S (q,t )= t 0(G (q,t )?D (q,t ))d t +s q for every t ≥0such that s q is the initial stored energy in the community.By replacing the generation and demand functions with their equivalent random processes,we obtain that S (q,t )= S (q,t )?W t where S (q,t )= t 0( G (q,t )? D (q,t ))d t +s q and W t = t 0(D t ?G t )d t .Since G t and
D t are two independent Gaussian white noises,W t is a Wiener process of variance (σ2g +σ2d )and covariance
function cov (W s ,W t )=min {s,t }·(σ2g +σ2d ).Moreover,it is easy to show that the expected value of the
stored energy at given time t is S
(q,t ).According to the above analysis,the amount of stored energy S (q,t )is equal to the summation of
deterministic amount S
(q,t )and the scaled Wiener process (?W t ).In the rest of our analysis,we assume that the expected value of the stored energy never becomes less than the initial amount of energy (s q );i.e. S
(q,t )≥s q for every t ≥0.This condition can be held by providing su?cient DRRs for every community (which is designed based on long-term forecasting of power demand and generation).
Here,we de?ne the system adequacy ratio (ρq (0,t ))for the q th community as the probability that the
actual stored energy S (q,t )doesn’t meet the low-threshold (s q ?λ)for some λ∈[0,s q ]and every t ∈[0,t ].So,ρq (0,t )=Pr ?t ≤t :S (q,t )>s q ?λ ≥Pr M t <λ where M t is the running maximum process
corresponding to the scaled Wiener process W t .So,regarding the characteristics of the running maximum process,we conclude that ρq (0,t )≥erf λ√ such that σ2=σ2g +σ2d .In other words,we assume that if S (q,t )≤s q ?λ(the stored energy becomes lower than some threshold in the q th community),the consumers demand will not be satis?ed anymore.Figure 3shows how the lower-bound of the reliability ratio changes as parameters λand σ2get di?erent values.
Algorithm 1:LocalLoadManagementUnit
Input :Community Index q &time t 1if S
(q,t +1)≤s q ?λthen 2Ask the bulk generations for s q ? S
(q,t +1)units of energy;3end
4if D (q,t )>G (q,t )then
5Create an energy ?ow of size D (q,t )?G (q,t )originated from the storage unit toward the
customers.;
6end
7else
8Divide the energy ?ow originated from the DRR into two branches:one toward the customers and
the other toward the storage unit.
9end
As you see in Figure 3,if the DRR of each community is the only source of power for the community customers,the adequacy ratio will substantially decrease over time.In fact,even if the DRRs are su?cient to satisfy the customers’demand in long-term( S
(q,t )≥s q ),the system adequacy can not be guaranteed because of the white noise errors existed in the short-term forecasting scheme of demand and generation.Subsequently,we have to get help from the bulk generators located outside the community to cancel out the temporary noises and improve the adequacy ratio by generating extra energy on demand .
Figure3:Lower bound of the adequacy ratio of a community for three di?erent values ofλandσ2. 4.1Canceling out the Noise by Energy Requests
As mentioned before,if the value of S(q,t)falls below some threshold(s q?λ),the system adequacy will be endanger.In this subsection,we use the bulk generation as a back-up plan to prevent such event.To do this,we design a controller to watch the amount of stored energy in di?erent communities during the time. In the case that S(q,t)≤s q?λfor the q th community,the controller asks the bulk generation to?ll the gap and cancel out the noise?W t by providing the community with W t units of energy.
Here,we focus on what has to be done by the LLMU speci?ed in Figure1b.The recently explained scenario which speci?ed the functionality of LLMU cannot be implemented in the real-world as the values of G(q,t)and D(q,t)are obtained from random processes.This urges us to forecast theses values in short term(for example,every15minutes).Algorithm1shows the practical way of implementing LLMU using forecasting models for the q t h community.As mentioned before,by forecasting(estimating)the power demand and generation using ARIMA model,we will obtain white noise errors added to the real values of G(q,t)and D(q,t)as the estimated values.These noises on the estimated power values will add some errors in the form of Brownian Motion processes to the estimated values of stored energy.
5SUMMARY AND OUTLOOK
This paper proposed a novel hybrid scheme for forecasting the power demand and generation in a residential power distribution network.Our forecasting scheme had two tiers:long-term demand/generation forecaster which is based on Maximum-Likelihood Estimator(MLE)and real-time demand/generation forecaster which is based on Auto-Regressive Integrated Moving-Average(ARIMA)model.The paper also showed how bulk generation improves the adequacy of our residential system by canceling-out the forecasters estimation errors which are in the form of Gaussian White noises.
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Canadian lynx trappings for the years1821-1934,and a new analysis,J.R.Statist.Soc.Ser.A,411-431,(1977).
[29]E.D.McKenzie,General exponential smoothing and the equivalent ARMA process,Journal of Fore-
casting,333-344,(1984).
[30]F.W.Scholz.Maximum likelihood estimation.Encyclopedia of Statistical Sciences(1985).
[31]D.P.Dee,and A.M.Da Silva.Maximum-likelihood estimation of forecast and observation error co-
variance parameters.Part I:Methodology.Monthly Weather Review,vol.127,no.8,1822-1834,(1999).
Kianoosh G.Boroojeni is a PhD student of computer science at Florida International University. Kianoosh received his B.Sc degree from University of Tehran in2012.His research interests include reliability analysis,network design,and smart grids.He is co-author of a couple of books published by Springer and MIT Press.
Shekoufeh Mokhtari is a PhD student at Florida International University.She received her B.Sc. from University of Isfahan.Her research interests are in the general area of computer networking,including network security and network measurement.
Mohammadhadi Amini was born in Shahreza(Qomsheh).He received the B.S.and M.Sc.degree in electrical engineering from Sharif University of Technology and Tarbiat Modares University in2011and 2013.respectively.He is currently working toward his Ph.D in Electrical Engineering at Electric Energy sys-tems Group(EESG),Carnegie Mellon University.He is with SYSU-CMU Joint Institue of Engineering and SYSU-CMU Shunde International Joint Research Institute.His research interests include Plug-in Hybrid Electric Vehicles(PHEVs)optimization and control,smart distribution networks optimization,and state estimation in modern power system.
S.S.Iyengar is currently the Ryder Professor and Director of the School of Computing&Infor-mation Sciences at the Florida International University,Miami,FL since August2011and before he was the Roy Paul Daniels Professor and Chairman of the Computer Science Department at Louisiana State University.During his tenure at LSU he lead the Wireless Sensor Networks Laboratory and the Robotics Research Laboratory.He has also authored/coauthored eight textbooks and edited12books in the areas of Distributed Sensor Networks,Parallel Programming and Graph Theory,published in CRC Press/Taylor and Francis/John Wiley/Springer-Verlag/Prentice Hall/Chinese).He is a Fellow of the IEEE,Fellow of As-sociation of Computing Machinery(ACM),American Association for the Advancement of Science(AAAS), Member European Academy of Science(EURASC),and Fellow of The Society for Design and Process Sci-ence(SDPS).He is a Golden Core member of the IEEE-CS and a recipient of the Lifetime Achievement
Award for Outstanding Contribution to Engineering Awarded by Indian Institute of Technology,Banaras Hindu University,ICAM,2012.He has published over400articles,40keynote speeches,yearly workshops at Raytheon,Army Research,and Indo-US Workshop for sensor network,three patents and?ve patent dis-closures pending,supervised50PhD dissertations and led the new faculty hiring at FIU and LSU.Further, Iyengar is the founding Editor-In-Chief of the International Journal of Distributed Sensor Networks and has been an Associate Editor for IEEE Transaction on Computers,IEEE Transactions on Data and Knowledge Engineering,and guest Editor of IEEE Computer Magazine.He has been an editorial member of many IEEE journals in advisory roles.His research interests include Computational Sensor Networks(Theory and Application)Parallel and Distributed Algorithms and Data Structures Software for Detection of Critical Events Autonomous Systems Distributed Systems Computational Medicine.G-Index:50and his papers are cited more than6000times.
易存云存储系统平台建设 项目方案 北京易存科技 ２０16-1-2５ 目录 一、方案概述...．.．..．..．.....．.．．．．..．..．..．..．...． (03) 二、方案要求与建设目标．.........．.．...．．.....．...．.．..．０ 4 2．1 客户需求分析......．．．...．...........．.．....．.．０4 2.2 系统主要功能方案..．...．.．．．．......．.．.....．．..0５ 三、系统安全方案...．..．...．....．...．....．.....．．.．．. (19) 3.1 系统部署与拓扑图.............．.......．．..．．..．．1９ 3.2 文件存储加密..．.．.....．.．.．...．...．.......．.．..２1 3．3 ＳＳL协议....．．.．.....．.....．....．．.．.......．....2２ 3.4 二次保护机制...........．．.．.．......．..．．. (23)
3.5 备份与恢复.．．.．．.．.．...．....．．．.....．......．.．.2３ 四、系统集成与二次开发.．...．.......．......．...．.．...．..24 4．1 用户集成...．..．..．..．.．．.．...．.．．.......．.....．24 4.2 文件集成.．.....．．...．.................．．...． (2) ７ 4.3 二次开发..．．..........．....．.．......．..．...． (2) ９ 五、典型成功案例....．....．.．.....．..．....．...．．.．．....．29 六、售后服务体系．．...........．..．．....．.．......．.．.. (30) 6．1公司概况.．.．.....．.．.....．..．．....．....．..．．..．30 6.2 服务内容与响应时间.......．.......．．....．....．．. ３１ 一、方案概述 随着互联网时代的到来,企业信息化让电子文档成为企业智慧资产的主要载体。信息流通的速度、强度和便捷度的加强,一方面让我们享受到了前所未有的方便和迅捷，但另一方面也承受着信息爆炸所带来的压力。 传统的文件管理方式已经无法满足企业在业务的快速发展中对文件的安全而高效流转的迫切需求。尤其是大文件的传输与分享，集团公司与分公司，部门与部门之间，乃至与供应商或客户之间频繁的业务往来，显得尤其重要。 文件权限失控严重，版本混乱，传递效率,查找太慢,文件日志无法追溯,历史纸质文件管理与当前业务系统有效整合对接等一系列的问题日渐变的突出和迫切。 该文档描述了北京易存科技为企业搭建文档管理系统平台的相关方案。从海量文件的存储与访问，到文件的使用,传递,在线查看,以及文件的流转再到归档
云课堂 技术解决方案
目录 第1章概述 (2) 第2章现状分析及问题 (3) 2.1方案背景 (3) 2.2教育信息化建设的发展 (3) 2.2云课堂的推出 (4) 第3章云课堂技术解决方案 (5) 3.1云终端方案概述 (5) 3.2云课堂解决方案 (5) 3.2.1 云课堂拓扑图 (5) 3.2.2 云课堂教学环境 (6) 3.2.3 云课堂主要功能 (7) 3.2.4 优课数字化教学应用系统功能 (8) 第4章方案优势 (9) 4.1私密性 (9) 4.2工作连续性 (9) 4.3方便移动性 (9) 4.4场景一致性 (9) 4.5长期积累性 (9) 4.6安全稳定性 (10) 4.7易维护性 (10) 4.8高效性 (10) 第5章实际案例 (11)
第1章概述 随着现代信息技术的飞速发展，越来越多的用户更加注重自身信息架构的简便易用性、安全性、可管理性和总体拥有成本。近几年信息化的高速发展，迫使越来越多的教育机构需要采用先进的信息化手段，解决各机构当前面临的数据安全隔离、信息共享、资源整合等实际问题，实现通过改进机器的利用率降低成本，减少管理时间和降低基础设施成本，提高工作效率。 无论是作为云计算的核心技术，还是作为绿色 IT、绿色数据中心的核心技术，虚拟化已经成为 IT 发展的重要方向，也可以说我们正面临着一场 IT 虚拟化、云计算的革命。这场 IT 虚拟化、云计算的革命正在开始席卷全球。 虚拟化技术在解决信息安全、资源利用率提升、简化 IT 管理、节能减排等方面有着得天独厚的优势，通过虚拟化技术，把数据中心的计算资源和存储资源发布给终端用户共享使用，大幅度提高服务器资源利用率，同时通过严格的访问控制，确保数据中心中所存储的安全性。
云安全管理平台解决方案 北信源云安全管理平台解决方案北京北信源软件股份有限公司 2010 云安全管理平台解决方案/webmoney 2.1问题和需求分析 2.2传统SOC 面临的问题................................................................... ...................................... 4.1资产分布式管理 104.1.1 资产流程化管理 104.1.2 资产域分布 114.2 事件行为关联分析 124.2.1 事件采集与处理 124.2.2 事件过滤与归并 134.2.3 事件行为关联分析 134.3 资产脆弱性分析 144.4 风险综合监控 154.4.1 风险管理 164.4.2 风险监控 174.5 预警管理与发布 174.5.1 预警管理 174.5.2 预警发布 194.6 实时响应与反控204.7 知识库管理 214.7.1 知识共享和转化 214.7.2 响应速度和质量 214.7.3 信息挖掘与分析 224.8 综合报表管理 245.1 终端安全管理与传统SOC 的有机结合 245.2 基于云计算技术的分层化处理 255.3 海量数据的标准化采集和处理 265.4 深入事件关联分析 275.5 面向用户服务的透明化 31云 安全管理平台解决方案 /webmoney 前言为了不断应对新的安全挑战，越来越多的行业单位和企业先后部署了防火墙、UTM、入侵检测和防护系统、漏洞扫描系统、防病毒系统、终端管理系统等等，构建起了一道道安全防线。然而，这些安全防线都仅仅抵御来自某个方面的安全威胁，形成了一个个“安全防御孤岛”，无法产生协同效应。更为严重地，这些复杂的资源及其安全防御设施在运行过程中不断产生大量的安全日志和事件，形成了大量“信息孤岛”，有限的安全管理人员面对这些数量巨大、彼此割裂的安全信息，操作着各种产品自身的控制台界面和告警窗口，显得束手无策，工作效率极低，难以发现真正的安全隐患。另一方面，企业和组织日益迫切的信息系统审计和内控要求、等级保护要求，以及不断增强的业务持续性需求，也对客户提出了严峻的挑战。对于一个完善的网络安全体系而言，需要有一个统一的网络安全管理平台来支撑，将整个网络中的各种设备、用户、资源进行合理有效的整合，纳入一个统一的监管体系，来进行统一的监控、调度、协调，以达到资源合理利用、网络安全可靠、业务稳定运行的目的。云安全管理平台解决方案 /webmoney 安全现状2.1 问题和需求分析在历经了网络基础建设、数据大集中、网络安全基础设施建设等阶段后，浙江高法逐步建立起了大量不同的安全子系统，如防病毒系统、防火墙系统、入侵检测系统等，国家主管部门和各行业也出台了一系列的安全标准和相关管理制度。但随着安全系统越来越庞大，安全防范技术越来越复杂，相关标准和制度越来越细化，相应的问题也随之出现： 1、安全产品部署越来越多，相对独立的部署方式使各个设备独立配置、管理，各产品的运行状态如何？安全策略是否得到了准确落实？安全管理员难以准确掌握，无法形成全局的安全策略统一部署和监控。 2、分散在各个安全子系统中的安全相关数据量越来越大，一方面海量数据的集中储存和分析处理成为问题；另一方面，大量的重复信息、错误信息充斥其中，海量的无效数据淹没了真正有价值的安全信息；同时，从大量的、孤立的单条事件中无法准确地发现全局性、整体性的安全威胁行为。 3、传统安全产品仅仅面向安全人员提供信息，但管理者、安全管理员、系统管理
随着云计算在企业内应用，大多数企业都认识到了云计算的的重要性，因为它可以实现资源分配的灵活性、可伸缩性并且提高了服务器的利用率，降低了企业的成本。但是随着企业信息化程度的越来越高、信息系统支持的业务越来越复杂，管理的难度也越来越大，所以就需要选择一个合理的解决方案来支撑企业信息系统的管理和发展。 云管理平台最重要的两个特质在于管理云资源和提供云服务。即通过构建基础架构资源池（IaaS）、搭建企业级应用、开发、数据平台（PaaS），以及通过SOA架构整合服务（SaaS）来实现全服务周期的一站式服务，构建多层级、全方位的云资源管理体系。那么有没有合适的云管理平台解决方案可以推荐呢？ SmartOps作为新一代多云管理平台，经过6年多的持续研发和实际运营,已经逐渐走向成熟，能通过单一入口广泛支持腾讯云、阿里云、华为云、AWS等超大规模公有云的统一监控、资源编排、资产管理、成本管理、DevOps 等管理功能,同时也支持私有云和物理裸机环境的统一纳管。SmartOps平台具有统一门户、CMDB配置
数据库、IT服务管理、运维自动化和监控告警等主要模块,支持客户自助在线处理订单、付款销账、申报问题、管理维护等商务运营流程,而且对客户的管理、交付、技术支持也都完全在平台上运行,这极大提升了整体运营效率并大幅降低成本,业务交付速度更快、自动化程度更高、成本更具竞争力、用户体验更佳。 同时，SmartOps正在构建适应业务创新发展的云管理平台，实现从服务中提炼普惠性的服务方案，并构建软件化、工具化、自动化的快速上线对外提供服务的通道。SmartOps不仅是一个云管平台，也是一个面向企业用户的服务迭代的创新平台，一切有利于企业用户数字化发展的个性化服务，都有可能在普遍落地后实现技术服务产品化、工具化的再输出。不仅如此，下一步，SmartOps还将融入更多的价值，包括借助人工智能的技术，面向企业用户领导决策提供参考价值。借助平台化的管理工具，为企业财务人员提供有价值的成本参
创新管理价值，引导教学未来——云课堂解决方案 一、概述 随着计算机教育的发展，计算机机房在各中小学已经相当普及，这些计算机资源在很大程度上提高了课题的教学效果。同时，随着机房规模的不断扩大，学校需要管理和维护的各种计算机硬件和软件资源也越来越多，而中小学维护力量相对薄弱，如何科学有效地对这些教育资源进行管理已成为各中小学面临的一个难点管理维护问题：很少中小学有专门的机房管理人员，机房维护专业性要求高，工作量大 使用体验问题：PC使用时间一长，运行速度变慢，故障变多 投资保护问题：PC更新换代较快，投资得不到保障 节能环保问题：机房耗电量大，废弃电脑会产生大量电子垃圾 二、方案简介 RCC(Ruijie Cloud Class)云课堂是根据不断整合和优化校园机房设备的工作思路，结合普教广大学校的实际情况编制的新一代计算机教室建设方案。每间教室只需一台云课堂主机设备，便可获得几十台性能超越普通PC机的虚拟机，这些虚拟机通过网络交付给云课堂终端，学生便可体验生动的云桌面环境。云课堂可按照课程提供丰富多彩的教学系统镜像，将云技术和教育场景紧密结合，实现教学集中化，管理智能化，维护简单化，将计算机教室带入云的时代。 三、方案特性 简管理
云课堂采用全新的集中管理技术管理学校所有计算机教室，管理员在云课堂集中管理平台RCC Center中根据教学课程的不同应用软件制作课程镜像, 同步给教室中的云课堂主机设备，老师上课时可根据课程安排一键选择镜像从而随时获得想要的教学环境。 管理员也不用再为记录繁杂的命令而烦恼，云课堂提供全图形控制管理界面，无论虚拟机制作，编辑，还原都只需轻轻一按。云课堂的管理模式可彻底解决机房中常见大量软件安装导致系统臃肿、软件冲突，病毒侵入、教学、考试场景切换工作量大等难题，还可省去Ghost或还原卡的繁杂设置。全校的计算机教室设备监控和软件维护在办公室中即可轻松实现，效率比PC管理提高9倍！ 促教学 云课堂三大关键技术，全面提升虚拟机性能，可令终端启动和课程切换加速，教学软件运行更快，并且可以全面控制学生用机行为，杜绝上课开小差的情况发生。 智能镜像加速技术 - 所有定制好的系统镜像会由云课堂主机自动优化，在该技术的支持下，60个虚拟机启动时间只需短短几分钟，同时还提供老师在上课过程中可随时切换学生操作系统的选择，从而轻易改变教学环境，演绎云技术带给传统教学的优化和创新实践。 多级Cache缓存技术 - 实现镜像启动加速、IO加速，使云桌面启动和应用程序运行速度大幅度提升，用户体验远高于市面上其他产品。在该技术帮助下，教师常用教学课件，专用软件启动、运行速度比同配置物理机提升200%，大幅提升用机体验，让学生畅游”云海”,领略“飞”一般的感受！ 多媒体教学管理软件防卸载技术–云课堂终端内嵌多媒体教学管理程序,且学生不可见。老师在使用该软件教学时，不会再出现学生因卸载或关闭管理程序而脱离教师的管理现象，大大加强对学生上课行为的控制力度，严肃课堂纪律，教学质量得以保证。 易获得 云课堂是包括课堂主机，课堂终端，多媒体教学管理软件和课堂集中管理平台在内的一套端到端的整体解决方案。其部署过程极其简单，仅需将云课堂主机和云课堂终端相连，在云课堂主机上做一次课程配置，一间全新的计算机教室即建设完成。因省去逐台PC分区设置和系统同传等过程，效率上可提高3小时以上。 同时云课堂终端功耗极低，普通教室不需强电改造即可转型为云课堂，加快校园IT信息化建设的同时，打造绿色校园 更环保 每台云课堂终端设备平均功耗20w，是传统PC机的1/12。且整个终端机身使用一体化设计，无风扇、硬盘等易损元件，寿命比PC机延长20%以上。节省开支的同时大大减少电子垃圾，响应国家倡导的绿色节能号召，创造舒适、低能耗的绿色校园环境。
浪潮私有云平台解决方案云计算的发展 近几年，国内外IT信息技术快速发展，以云计算为代表的新兴技术已经为解决传统IT信息化建设困局找到了突破性的解决方案，并已经在国内企业、政府、金融、电信等众多关键领域取得了成功。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 云计算分为三种服务模式：软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）、基础设施即服务（IaaS）。 云计算根据部署部署方式的不同分为：公有云（Public Cloud）、私有云（Private Cloud）、社区云（Community Cloud）、混合云（Hybrid Cloud）。 其中私有云是为一个客户单独使用而构建的，因而提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。私有云可部署在企业数据中心的防火墙内，也可以部署在一个安全的主机托管场所，私有云的核心属性是专有资源。主要优势体现在以下方面： 1.数据安全 虽然每个公有云的提供商都对外宣称其服务在各方面都是非常安全，特别是对
数据的管理。但是对企业而言，特别是大型企业以及对安全要求较高的企业而言，和业务有关的数据是其的生命线，是不能受到任何形式的威胁，而私有云在这方面是非常有优势的，因为它一般都构建在防火墙后。 2、SLA（服务质量） 因为私有云一般在防火墙之后，而不是在某一个遥远的数据中心里，所以当公司员工访问那些基于私有云的应用时，它的SLA会非常稳定，不会受到网络不稳定的影响。 3、不影响现有IT管理的流程 对大型企业而言，流程是其管理的核心，如果没有完善的流程，企业将会成为一盘散沙。不仅与业务有关的流程非常繁多，而且IT部门的管理流程也较多，比如在数据管理和安全规定等方面。 客户面临由虚拟化向云服务转型的挑战 服务器虚拟化作为云计算的基础，已经被越来越多的客户认可，虚拟化已经成为数据中心建设过程中的首选方案，将服务器物理资源抽象成逻辑资源，让一台服务器变成几台甚至上百台互相隔离的虚拟服务器，用户将不再受限于物理上的界限，而是让CPU、内存、磁盘、I/O等硬件变成可以动态管理的“资源池”，从而提高资源的利用率，简化系统管理，实现服务器整合，让IT对业务的变化更具适应力。通过部署服务器虚拟化，用户能够获得如下收益： ?降低TCO成本，提高硬件资源利用率，节省了机房空间成本；
玄课堂 技术解决方案 目录 第2章现状分析及问题................................................ 错误!未定义书签。 2」方案背景........................................................ 错误!未定义书签。 2.2教育信息化建设的发展 .......................................... 错误!未定义书签。 2.2云课堂的推;h错谋!未定义书签。 第3章云课堂技术解决方案............................................. 错误!未定义书签。 3.1云终端方案概述?错误!未定义书签。 3.2云课堂解决方案?错误!未定义书签。 3.2. 1云课堂拓扑图............................................. 错误!未定义书签。 3. 2. 2 云课堂教学环境.......................................... 错谋!未定义书签。 3. 2. 3云课堂主要功能Z错误!未定义书签。 3. 2. 4优课数字化教学应用系统功能 ............................... 错误!未定义书签。 第4章方案优势...................................................... 错误!未定义书签。 4」私密性.......................................................... 错误!未定义书签。 4.2匸作连续性，错淚!未定义书签。 4.3方便移动性 .................................................... 错误!未定义书签。 4.4场景?致性 ..................................................... 错误!未定义书签。 4.5长期积累性 ..................................................... 错误!未定义书签。 4.6安全稳定性。错误!未定义书签。 4.7易维护性。错误!未定义书签。 4.8高效性，错误!未定义书签。 第5章实际案例,错误!未定义书签。 第1章概述 随着现代信息技术的飞速发展，越来越多的用户更加注重自身信息架构的简便易用性、安全性、可管理性和总体拥有成木。近几年信息化的高速发展，迫使越来越多的教育机构需要采用先进的信息化手段，解决各机构当前面临的数据安全隔离、信息共享、资源整合等实际问题，实现通过改进机
智慧云课堂解决方案
目录 1.现状介绍 (1) 2.问题分析 (1) 2.1.成本问题 (1) 2.2.日常管理维护问题 (1) 2.3.教学体验问题 (2) 2.4.资源分散问题 (2) 3.云课堂概方案概述 (3) 4.解决方案介绍 (3) 4.1.方案设计 (3) 4.2.方案优势 (5) 4.3.主要功能特性 (6) 4.3.1.广播教学 (6) 4.3.2.分组教学 (6) 4.3.3.班级管理 (7) 4.3.4.课堂管理 (7) 4.3.5.远程监控 (8) 4.3.6.远程设置 (8) 4.3.7.标准考试 (9) 5.配置参考 (9) 5.1.一体化云主机 (9) 5.2.一体化云终端 (10) 5.3.防火墙模块(可选) (10) 5.4.网络模块(可选) (10)
1.现状介绍 目前，传统的计算机教室，主要是利用计算机网络，终端使用台式计算机作为教师端及学生端教学应用程序运行环境的建设方式。根据管理的需要，另外还会采用安装硬件还原卡、电子课堂管理软件、网络同传软件等系统工具。教师通过电子课堂管理软件管理及控制学生的桌面，完成日常的教学工作。学生一般在教室完成上机操作并自行保存各自的作业。因此学校计算机教室需要采用新的云课堂解决方案，用先进的桌面虚拟化技术实现学生高效便捷使用，服务课堂教学。 2.问题分析 对于学校计算机实验室的建设方式，我们建议学校考虑如下几个重要问题。 2.1.成本问题 随着教育信息化的不断深入，在很多学校里，往往拥有多个个机房，上百台计算机。如此数量众多的计算机，如果全部采用传统计算机教室建设模式，不仅初期购置成本巨大，单单部署维护成本就占用较大投资，例如传统计算机教室台式计算机由于功率较高部署要有足够的电源配给、教室内要求独立的强电供应网络、高功率的机房制冷设备等均占用较大成本。 虽然近年来，计算机购置成本有所下降，但更新换代较快，使用年限明显缩短。因此，相对来讲依照传统计算机教室建设模式，成本仍然居高不下。 2.2.日常管理维护问题 计算机教室是进行各项教学、实验、考试以及自由上机的重要场所，需要各种各样的桌面环境以满足不同的教学场景需要，调查显示：90%的计算机教室更新一次教学环境需要4小时；90%以上的计算机教室只有1种操作系统；60%的管理员每学期有21天在刷新系统。管理维护非常复杂困难。 如何对这些桌面进行统一管理、调度、分配并快速交付和维护，实现终端桌
第1章引言 (7) 1.1国家政策推动企业上云 (7) 1.2云安全规范指导文件 (14) 1.3软件定义数据中心（SDDC） (15) 1.4软件定义安全（SDSec） (18) 第2章云安全风险分析 (19) 2.1业务牵引风险分析 (19) 2.2技术牵引风险分析 (21) 2.3监管牵引风险分析 (22) 第3章云安全需求分析 (25) 3.1云安全防护体系安全需求 (25) 3.1.1基础安全保障 (25) 3.1.2主机安全保障 (25) 3.1.3应用安全保障 (25) 3.2云安全运营体系安全需求 (25) 3.2.1安全审计服务 (25) 3.2.2安全运营服务 (26) 3.2.3态势感知服务 (26) 3.3多云/混合云架构安全联动管理需求 (26) 第4章方案设计思路 (27) 4.1软件定义安全的设计思路 (27) 4.2国际先进性参考模型 (28) 4.3方案场景适用性说明 (29) 第5章云安全管理平台产品技术方案 (30) 5.1方案概述 (30) 5.2方案架构设计 (31) 2
5.3产品功能简述 (32) 5.3.1安全市场 (32) 5.3.2组件管理 (36) 5.3.3资产管理 (37) 5.3.4租户信息同步 (38) 5.3.5监控告警 (39) 5.3.6订单管理 (41) 5.3.7工单管理 (42) 5.3.8计量计费 (42) 5.3.9报表管理 (43) 5.3.10云安全态势 (44) 5.3.11日志审计 (46) 5.4部署架构设计 (47) 5.4.1部署方案 (47) 5.4.2部署方案技术特点 (48) 5.5平台主要功能技术特点 (52) 5.5.1用户与资产结构 (52) 5.5.2自助服务模式 (54) 5.5.3安全服务链编排 (54) 5.5.4计量计费模式 (56) 5.5.5云安全态势感知 (56) 5.5.6在线/离线升级服务 (57) 5.5.7平台稳定可靠 (58) 第6章CSMP安全资源介绍部分 (60) 6.1CSMP安全服务清单介绍 (60) 6.2各安全组件产品级解决方案汇总 (62) 第7章CSMP方案核心价值 (62) 7.1安全产品服务化-合规高效 (62) 7.2安全能力一体化-智慧易管 (62) 3
云课堂、云管理、云录播解决方案 北京安地瑞科技有限公司 2017年 目录 1. 背景分析 (2) 2. 系统简述 (2) 3. 设计原则 (2) 4. 系统功能 (5) .云课堂功能 (5) .云管理功能 (11) .云录播功能 (13)
1.背景分析 教育信息化是国家整体信息化发展的重要组成部分和战略重点之一，教育信息化是教育与科技结合的标志性领域。云课堂、云管理、云录播系统的建设是学校教学质量与教学改革工程的重要组成部分，旨在充分利用名师名教的先进教学效果，培训师资，实现优质资源共享；使教师间能够更直观的相互学习及提高；同时，各种类型的课程录像文件也是学生预习和复习的重要资料，提升学习兴趣的同时，也提供了更直观、生动的教学的资料。 2.系统简述 根据当前和未来的教学发展需要，安地瑞公司凭借先进的音视频编解码技术，结合自身强大的技术研发优势，推出了云课堂、云管理、云录播系统。云课堂、云管理、云录播系统是将课程录制存储、教学资源管理共享以及课件直播点播等技术与网络技术相融合的具有强大监控管理能力的辅助教学应用系统。新一代的VOI桌面虚拟化，充分利用终端硬件计算性能（CPU、GPU），服务器依赖低，网络占用小，彻底解决了VDI架构性能低下、成本昂贵、高度依赖服务器和网络的问题，是多媒体教学应用的完美基础架构。通过网络把教学点的教学视频场景和授课计算机画面以标准的流媒体编解码技术进行实时采集压缩、集中存储及教学管理。在先进的产品和技术帮助下，使优秀的教师、课程、资源、知识得到充分的展示、记录、管理、分享。以专业化、国际化、特色化、易扩展为标准，为您提供一个集产品、技术、信息、应用于一体的教学平台，让您充分体验、享受“云”的强大处理能力。 3.设计原则 本设计方案是一项集网络技术、音视频技术、多媒体技术、环境控制技术、软件应用技术等于一体的高科技系统集成工程，而不是设备的简单叠加
易讯通 云管理平台解决方案 北京易讯通信息技术股份有限公司 26
2016年5月 26
目录 1总论3 1.1概述 3 1.2建设背景 3 2需求分析3 2.1客户现状 3 2.2客户需求 3 3建设方案5 3.1总体架构及组成 5 3.1.1系统架构图 (6) 3.1.2存储架构设计 (7) 3.1.3网络架构设计 (13) 3.1.4部署架构设计 (20) 3.2功能设计 21 3.2.1异构资源管理 (21) 3.2.2用户管理 (21) 3.2.3监控告警 (22) 26
3.2.4存储管理 (22) 3.2.5应用管理 (22) 3.2.6流程管理 (22) 3.2.7资源调度管理 (22) 4建设方案亮点23 4.1规模化的虚拟化数据中心 23 4.2兼容异构的虚拟化 23 4.3灵活的管理方式 24 4.4可靠的安全保障 25 4.5自动化的运维 25 4.6健壮的运维保障 26 26
1总论 1.1概述 1.2建设背景 2需求分析 2.1客户现状 2.2客户需求 1）提高运维管理效率，降低成本 目前管理维护人员都是进入机房，在机架旁操作服务器，但由于各主机都有自己的维护界面，造成系统维护人员需要逐个进行维护管理，显然这种单点式的维护需要耗费大量的人员成本，且效率很低。 2）提升数据中心安全性 通常在出现问题的情况下，可能进入机房进行查看与维护，而由于各系统的数量及种类在不断增加，以往单一的管理模式已经不能满足数据中心发展的需求，需要一个统一的管理门户来对数据中心进行管理维护，且在整个过程中，保证公安系统的安全，做到一站式的授权、认证，操作，审计。 3）业务保密性、可用性，稳定性 公安系统相关涉密系统都需要特别管理，对其上所载的业务需要做到安全、稳定，可用。尤其在在特殊服务器出现宕机等情况下，不能及时的连接或查看相关故障，延误了时间，可能会造成损失，这就需要做到服务器主机的高可用，高稳定，高安全。 26
ZKNET时间&安全精细化管理云平台 版本：ZKNET10.0 ZK Software inc. 北京中控科技发展有限公司
目录 第一章ZKNET时间&安全精细化管理云平台概述 (3) 1.1 概述 (3) 1.2 系统架构说明 (4) 第二章方案设计 (6) 2.1 项目背景 (6) 2.2 客户需求分析 (6) 2.3 建议方案 (7) 2.4 系统组成 (7) 2.5 系统层次 (8) 第三章硬件系统介绍 (8) 3.1 面部指纹考勤机 (8) 第四章软件介绍 (9) 4.1 软件系统特色 (10) 4.2 软件界面 (10) 第五章公司介绍 (19) 第六章资质证书 (21) 第七章服务内容和典型工程 (23) 7.1 培训与产品售后服务 (23) 7.2 典型工程 (24)
指纹核心技术研发 OEM/ODM 制造 提供内联网及互联网在线身份认证 第一章 ZKNET 时间&安全精细化管理云平台概 述 1.1 概述 ZKNET10.0时间&安全精细化管理云平台（以下简称“系统平台”）是中控科技研发的一款企事业单 位综合业务管理平台，集成了考勤、门禁、会议、访客、巡更、消费等多功能应用(除考勤和门禁外,其它模块目前非标配)，实现了一库多用，数据的充分共享，减少了各系统间的数据对接，从而保证了系统运行的稳定性。 该系统平台是用于企业、政府事业单位等行业领域的云服务管理平台，系统对各种不同规模的单位能够灵活部署，完全能满足超大型单位的需要，各功能可任意组合，企事业单位各取所需。系统平台以“身份识别技术”为核心，包括刷卡识别、指纹、面部、静脉等，整合了互联网应用三大核心要素：计算、存储、网络，通过创新的设计，将时间与安全有机的结合，最终实现单位的精细化管理。 从扩展性方面，该平台所使用设备都采用TCP/IP 通讯方式，终端点可以无限扩展，可以分布在可以 互联的任何网络内，无需单独布线。而整个管理平台采用B/S 架构，用户只需安装有浏览器，有相应的权限，即可使用平台管理系统。 系统平台功能逻辑视图：
成功^1火败2毎?一切》足》力的结》 云光设备管理系统行业解决方案1?通用制造行业 设备管理痛点：随着企业的发展，设备数量和价值持续增加，需要更加全面的设备生命周期管理工具 L1行业背景 制造业是我国的支柱产业，目前正向着集机械、电子、液压、光学、信息科学、计算机技术、材料科学、生物科学、管理学等最新成就为一体的方向发展，企业更加注重精密化、信息化、全球化、智能化、绿色化、服务化。随着企业设备资产的数量和价值的增加, 管理的目的不再局限于降低成本、节省资源，更是一个系统、完整、全而的设备全生命周期管理，从而提高设备利用率、延长设备使用时间，为企业增加效益，提高企业竞争力 1.2关注重点 制造业注重于设备的全生命周期管理，从基本的设备卡片，到设备备件的领用申购, 从简单的维修工单到到复杂的人力工时考核，再到设备的产能绩效、趋势图表、分析模型，无不体现现代工业管理思想打现代最前沿H技术的完美结合 实现设备的事后维修和预防维修，同时可直接关联库房领料、供应商评价、经济费用指标等，为统计设备故障率，维修所消耗的费用，工时，人员经费等提供有力的依据, 也做好了维修档案，可以为以后出现的相同状况作出及时正确的处理方法 灵活的行业模板，支持流程、离散多模式生产 1.3实施效果 提高维修反应速度 快速掌握运维费用 全而提升企业信息化水平 L4成功案例
痕功足WZfib 一切》足》力的结《 山推工程机械股份有限公司（山东）南京航天晨光股份有限公司（江苏）杭州杭氧股份有限公司康斯博格汽车部件（无锡）有限公司新密东盛纸业有限责任公司风神轮胎股份有限公司（焦作）浙江徳宏汽车电子电器股份有限公司新密东盛纸业有限责任公司怀特（中国）驱动产品有限公司杭州杭氧股份有限公司康斯博格汽车部件（无锡）有限公司陕西凌云电器集团有限公司 2治金矿产行业 设备管理痛点：公司设备多为大型设备，采购成本奇，维修成本髙，保障设备连续作业成为重点 2.1行业背景 冶金矿产行业无论规模大小，无论国企还是私企，都离不开设备管理。公司的设备一般都是大型设备，价值较高且需要连续作业，这些设备是企业确保生产，创造经济价值的基础。 2.2关注重点 > 建全的设备台帐、完善的设备资料与维护履历 > 淸晰准确把握设备维保周期，杜绝因漏掉维保而导致设备停机，影响生产 > 数据共享，唯一数据源，减少人为因素而导致偏差，帐实不符 2.3实施效果规范企业设备耸理体系减少设备故障发生次数资源优化，数据共享 2.4成功案例东方希望集团重庆万盛煤化有限公司神东天隆集团有限责任公司安钢集团附属企业中钢集团山东富全矿业有限公司山东莱钢永锋钢铁有限公司 3石汕化工行业 设备管理痛点：生产过程具有明显的经济效益倍增特性，生产过程不任何不良因子, 都将产生相当严重的经济后果 3.1行业背景 石汕化工行业生产过程主要基于连续生产过程，产品加工是连续进行，不能中断的, 工艺过程的加工顺序一般是固定不变的，产品生产按照相对固泄的工艺加工线路，通过一系列设备和生产装置加工进行的，生产过程的刚性较强，物料流、能量流、信息流始终连续不间断地贾穿于整个生产过程，且生产过程一般在奇温、高压、低温、真空、易燃、易爆、有毒等苛刻的环境下运行?生产过程经常受到原料供应量、原料组份的变化、成品市场需求变化等丁?扰因素的影响，需要改变生产负荷，甚至需要调整生产过程的结构。生产过程具有明显的经济效益倍增特性，不合格的产品以及超量的环境排放，或者由于控制系统失灵而引起的生产装皆^停车，都将产生相当严重的经济后果，故而装置设备的正常运行成为首要任务 3.2关注重点
智慧教育培训云课堂 解决方案 ***责任公司 2018年10月
目录 1概述 (4) 1.1项目背景 (4) 1.2建设原则 (4) 2方案总体设计 (6) 2.1系统业务流程 (6) 2.2多媒体录直播教室 (7) 2.2.1多媒体录直播教室概述 (7) 2.2.2多媒体录直播教室网络拓扑图 (7) 2.2.3多媒体录直播教室建设 (8) 2.2.4多媒体录直播教室特点 (9) 2.3录直播系统云平台 (12) 2.3.1录直播云平台逻辑架构设计 (12) 2.3.2录直播云平台网络拓扑图 (13) 2.3.3录直播云平台功能设计 (14) 3用户群与收益 (18) 3.1用户群 (18) 3.2收益方式 (18) 4项目实施方案 (19) 4.1项目实施策略与运行管理机制 (19) 4.1.1项目实施策略 (19) 4.1.2项目运行管理机制 (19) 4.2项目实施和管理 (20) 4.2.1项目组织结构 (20) 4.2.2项目管理 (22) 4.2.3项目组人员配置 (23) 5技术支持和服务 (23)
6项目预算 (23)
1概述 1.1项目背景 流媒体作为一种新颖的传输技术，已经广泛的应用到了我国电子政务建设中。综合多个地区的电子政务建设工程来看，流媒体技术在电子政务建设过程中的主要应用为视频直播和视频点播。通过在线直播的流媒体传播形式，完美实现会议、日常业务培训与文件精神传达。视频直播将会议内容，日常业务培训和决策精神，可以通过内外网平台，第一时间下达到政府的各个基层。视频点播是流媒体在电子政务建设中另外一种较为常见的应用方式。将直播会议的内容、日常业务培训的视频资料以及各项公开性的音视频内容，存放在视频点播平台的服务器中，各级政府以及群众可以自由的访问，使得学习可以在联网的计算机上随时进行。增强了政务的公开的形象性和生动性。 以多媒体教室为基础，建设全自动录播系统。深化课堂教学改革，推进信息技术与课堂整合，提高课堂教学和网上教学的质量；实现优质资源共享，让优质教师的课堂建设成功和教学资源更方便地生成网络资源，为广大教师和校内外学生、企事业单、政府机关实现教学资源共享，让教学效益最大限度的延伸；实现教育均衡问题，通过多媒体全自动录播教室的建设，让每个学生享受到教育信息化带来的变革，享受优质的教学资源。 1.2建设原则 ?先进性:博采众长，在保证方案可靠性和技术成熟性的基础上，采用先进的系 统体系结构、先进的构架方式、先进的应用软件设计思想和实现技术，确保本系统起点高、技术领先，为视频点播的实现提供最佳的技术平台支持。 ?可靠性和可用性:本系统采用先进的系统体系结构、规范且具有容错功能的应 用平台、全面的系统监控措施、完备的安全手段，确保重要数据万无一失，提高系统的可靠性和连续可用性。 ?基于成熟产品和技术:系统是在成熟的产品基础之上构建，此产品已经过众多
教育云平台解决方案 一、中职教育云，促进资源共享和泛在学习 中职教育云平台通过对中等教育校园信息化现状的分析和需求的整理，结合整个行业信息化建设的特点，建设而成的综合性教育平台。平台主要由基础平台建设、功能系统建设、掌上中职平台建设三大块内容组成，实现了学生从“入学—在校—毕业”全生命周期的一体化服务，涵盖了教育资源共享、学校基础数据库建设、统一门户管理等服务。建成中等职业教育云平台，对全省中等职业教育类院校的各项服务管理工作提供一站式服务，减小学校间由于教育资源差距导致的信息化差距，可以提高学校工作效率，提高管理效率，提高决策效率，提高信息利用率，提高核心竞争力，满足教学、科研和管理工作的需要。 二、产品价值： 环境数字化：构建结构合理、使用方便、高速稳定、安全保密的基础网络。在此基础上，建立高标准的共享数据中心和统一身份认证及授权中心，统一门户平台以及集成应用软件平台，为实现更科学合理的学校数字化环境打下坚实的基础。 管理数字化：构建覆盖全校工作流程的、协同的管理信息体系，通过管理信息的同步与共享，畅通学校的信息流，实现管理的科学化、自动化、精细化，突出以人为本的理念，提高管理效率，降低管理成本。
教学数字化：构建囊括全日制教育、中职教育和成人培训等在内的综合教学管理的数字化环境，科学统一的配置教学资源，提高教师、教室、实训室等教学资源的利用率，改革教学模式、手段与方法，丰富教学资源，提高教学效率与质量。 一站式服务：实现教职工和学生的管理、教学、学习、生活等主要活动的一站式服务，提高对师生服务的水平，提高对社会的服务能力。 中职教育云架构 三、成功案例
基于云计算的内网建设方案 交通部水运科学研究院信息中心 一、概述 云计算包括以下三个层次的服务： 基础设施即服务（IaaS）， 平台即服务（PaaS） 软件即服务（SaaS）。 IaaS(Infrastructure as a Service)：基础设施即服务。终端用户通过网络从完 善的计算机基础设施获得服务。Iaas通过网络向用户提供计算机（物理机和虚 拟机）、存储空间、网络连接、负载均衡和防火墙等基本计算资源；系统管理者 在此基础上部署和运行各种软件，包括操作系统和应用程序供终端用户使用。 IaaS实现服务器的虚拟化和集中化管理维护，所有的核心硬件和数据都进 入院机房，并且通过与存储系统的配合获得更高的系统可用性和灾难备份，大 幅度提高包括CPU在内的所有硬件资源利用率。而且各部门不再配备独立服务器，各种业务系统以及虚拟桌面、虚拟应用的部署都在院机房进行，新应用的 就绪时间几乎缩短为零，实现即可开通。 PaaS(Platform as a Service)：平台即服务。PaaS实际上是指将软件研发的平 台作为一种服务，以SaaS的模式提交给应用开发者。PaaS可以加快SaaS的发展，尤其是加快SaaS应用的开发速度。平台通常包括操作系统、编程语言的运 行环境、数据库和Web 服务器，开发者在此平台上部署和运行应用，开发者 不能管理和控制底层的基础设施，只能控制自己部署的应用。 PaaS提供基于“云”的服务，开发者不必构建自己的基础设施，完全可以 依靠云平台来创建新的SaaS应用。云平台的直接用户是应用开发者，而不是终端用户。PaaS以App Store（应用商店）的方式统一应用（各种业务系统和软件 工具），整合、管理并控制应用和数据，包括Windows、应用程序、Web应用移动应用并将它们交付给任何终端设备。支持最终用户使用任何终端安全地接 入业务系统和数据（解决了应用门户和单点登录需求）；基于环境智能感知型实 现安全控制功能，根据用户角色、所使用的终端设备、所处的地点和接入网络 情况交付适当内容，确保应用和数据的安全（解决了应用授权问题）；实现终端用户的个性化需求，支持应用商店的自助式服务，确保应用在终端用户所使用 的任何终端设备间无缝地切换，大幅提升办公效率。 SaaS(Software as a Service)：软件即服务。这是一种通过网络提供软件的模式，在云端安装和运行应用软件，终端用户通过云客户端（虚拟应用、虚拟桌 面或Web 浏览器）使用软件（不管客户使用何种系统，Windows、MacOS、linux、IOS、Android等还是瘦客户端）。 SaaS在“云”端以应用虚拟化的方式提供应用。一旦部署完虚拟化应用， 终端用户只要在任何终端设备上安装客户端软件，登录后展现在其面前的是软 件商店式的应用访问门户，打开软件即可使用；虚拟桌面仅为有特殊需求的用 户提供服务，降低服务器资源占用。
云安全管理平台解决方案
目录 1前言 (4) 2安全现状 (5) 2.1问题和需求分析 (5) 2.2传统SOC面临的问题 (6) 3应对方案 (8) 4某云安全管理平台解决方案 (10) 4.1资产分布式管理 (11) 4.1.1资产流程化管理 (11) 4.1.2资产域分布 (12) 4.2事件行为关联分析 (13) 4.2.1事件采集与处理 (13) 4.2.2事件过滤与归并 (14) 4.2.3事件行为关联分析 (14) 4.3资产脆弱性分析 (15) 4.4风险综合监控 (16) 4.4.1风险管理 (17) 4.4.2风险监控 (18) 4.5预警管理与发布 (18) 4.5.1预警管理 (18) 4.5.2预警发布 (20) 4.6实时响应与反控 (21) 4.7知识库管理 (22) 4.7.1知识共享和转化 (22) 4.7.2响应速度和质量 (23) 4.7.3信息挖掘与分析 (23) 4.8综合报表管理 (23) 5某云安全管理平台方案特性 (25) 5.1终端安全管理与传统SOC的有机结合 (25) 5.2基于云计算技术的分层化处理 (26) 5.3海量数据的标准化采集和处理 (27) 5.4深入事件关联分析 (28) 5.5面向用户服务的透明化 (29) 6某云安全管理平台部署 (31) 7方案总结 (32)
1前言 为了不断应对新的安全挑战，越来越多的行业单位和企业先后部署了防火墙、UTM、入侵检测和防护系统、漏洞扫描系统、防病毒系统、终端管理系统等等，构建起了一道道安全防线。然而，这些安全防线都仅仅抵御来自某个方面的安全威胁，形成了一个个“安全防御孤岛”，无法产生协同效应。更为严重地，这些复杂的IT资源及其安全防御设施在运行过程中不断产生大量的安全日志和事件，形成了大量“信息孤岛”，有限的安全管理人员面对这些数量巨大、彼此割裂的安全信息，操作着各种产品自身的控制台界面和告警窗口，显得束手无策，工作效率极低，难以发现真正的安全隐患。另一方面，企业和组织日益迫切的信息系统审计和内控要求、等级保护要求，以及不断增强的业务持续性需求，也对客户提出了严峻的挑战。 对于一个完善的网络安全体系而言，需要有一个统一的网络安全管理平台来支撑，将整个网络中的各种设备、用户、资源进行合理有效的整合，纳入一个统一的监管体系，来进行统一的监控、调度、协调，以达到资源合理利用、网络安全可靠、业务稳定运行的目的。