智能化大数据日志分析平台方案
主题简介：
1.浅析ITOA运维体系和大数据分析体系建设步骤
2.正确姿势搭建大数据日志分析平台
首先我们来聊聊运维体系和大数据分析体系建设思路，大家也可以看看自己所在企业大概处于哪个位置，然后我会和大家分享下如何去正确搭建大数据分析平台，我们会稍微侧重于日志分析这个领域。
一、企业IT的发展趋势
企业IT的发展趋势，目前来看存在如下3点比较明显的新模式：
1、为了解决研发和运维之间的壁垒，引入了DevOps，开发者和运维人员在实现各自目标的前提下，需要为业务交付提供最大化价值及最高质量成果，完善软件变更在构建、验证、部署、交付等阶段中的活动，同时通过软件开发者和系统运维人员之间所进行的沟通、协作完成持续集成和自动化。
2、传统的运维人员正在探索容器化、自动化、云计算、开源架构等转型之路，进入“互联网+”的时代；传统运维向互联网运维转变的同时在也在借鉴许多比较成熟的商业产品设计思维、平台架构和先进的技术手段。
3、大量原来采用商业软件的企业，在软件定制化和商业开发人工成本不断增加的大趋势下，也在思考向开源社区需求帮助，甚至有些企业和单位的信息技术部门还把开源研究作为信息化建设的任务或考核指标。
下面我们来简单探讨下传统企业和互联网企业IT运维的共同点和区别。首先，传统运维和互联网运维并非对立，两种运维表面上差异很大，但本质是一样的，总是需要无穷无尽的加班熬夜，随时准备充当救火队员，而压力山大的同时经常性背下黑锅又是在所难免，总之比较苦逼。
两者各自的特点：
传统企业IT运维
1.在相关业务的核心应用环节使用IOE硬件；
2.业务需求非常明确，用户数量固定。具有明显的行业应用特点，与业务的结合很深，要求供应商
既要懂得技术又要懂得业务，软件解决方案偏向成熟的商业产品并长期使用；
3.运维人员单一领域素质较高，培训体系完善，职责稳定、技术压力小，薪酬不高但是稳定且福利
好。
互联网IT运维
1.硬件选型偏向X86服务器为主，以通用的产品为体系，以开源可控的产品和技术为核心，在高可
用、自动化、大数据等领域大量使用开源软件为主要的解决方案；
2.采用通用的技术，面向广大的互联网用户，业务使用对象复杂，需求繁复，对象数量庞杂，对自
动化运维、资源弹性扩缩的要求较高。
3.人员的技术水平良莠不齐、薪酬浮动空间较大、运维人员知识的学习多数借助互联网自学，并且
对应职责领域较广。
二、运维体系建设步骤
经过我们十余年对企业运维体系的建设步骤的理解, 从企业运维的最佳实践上来看，通常分为以下四个阶段：
第一阶段，搭建基础架构的监控，形成相关监控告警，以ITIL流程驱动和相关运维管理实现最基础的IT 管理工具，这是现在大部分企业已经建设或者正在不断完善的；
第二阶段，解决方案与工具阶段，通过这个阶段用户可以建立起如企业资产配置与管理CMDB、性能管理、容量管理、故障管理，以及自动化运维、日志分析等从而提高IT管理分析能力；
第三阶段，则是将各个独立的方案和工具进行整合，为分散的系统建立标准的,统一的的规范，根据相关规范接入到整合的系统中，从而形成整体平台的运维能力，例如综合网管、PaaS云平台、综合大数据分析平台。
最后，在这个大平台的基础上，我们可以对各种相关的基础数据以业务维度提升价值为核心，形成跨平台的融合IT管理能力，为用户带来如业务感知、关联分析、闭环管理、人工智能等各种应用场景。
依据我们多年的大型企业维护经验来看，企业的运维体系建设必然经历这4个阶段。
首先，终极目标是明确的，IT运维是以业务维度为核心的，为业务服务的，从成本中心向价值中心转变。
其次，务必按部就班的建设，目前大部分的企业是处在第二阶段向第三阶段过渡，即从解决方案和工具建设过渡到平台整合，而不少企业尝试做一些更激进的举动，例如跳过数据的整合直接向人工智能进发，这种冒进往往是得不偿失的。
谈到现在最火爆的人工智能，在我们今天讨论的大数据分析领域，通常称之为AIOps，Artificial Intelligence for IT Operations，人工智能IT运营，全球最知名的第三方IT咨询公司Gartner称之为
1.集中管理：搭建大数据采集和存储平台，实现对各类日志数据的采集和集中存储、提供大数据搜
索和分析能力；
2.数据规范化：建立数据规范，实现数据信息的标准化，将数据的采集和提取按照规范的标准形成
有效的数据信息，提升数据价值的含金量。
3.场景的建设和展现：根据相关的业务内容，设计遵照业务规律的可视化分析场景，通过分析平台
的数据统计分析功能，实现对业务数据的实时洞察。
4.业务感知/人工智能：不再从设备的维度而是从业务的维度来管理，关联或打通了业务和设备的逻
辑关系。并且通过人工智能，强化训练，深度机器平台自主学习和对业务进行敏捷分析，挖掘业务场景分析价值，在这一个层级企业已经在某种程度上脱离了对专家的依赖，而是通过最新的技术手段越越了人的经验和人脑的容量能处理的能力，向机器管理机器目标发展。
三、建设思路
下面就如何以正确的姿势搭建大数据日志分析平台进行探讨，开始之前先总结下我们在传统日志分析领域遭遇的困境：
1.收集和管理困难：日志产生于各业务部门和多种设备上，数据隔离严重，分散存储，形式多样，
存在各种格式规范；
2.缺乏海量日志处理能力：动辄上TB级别的海量数据无法高效处理和进行实时分析，非结构化数据
更是难以处理；
3.缺乏可视化展现手段：展现手段陈旧、传统。缺乏可视化报表系统，难以有效展现数据信息，无
法结合实际运维和业务场景展现数据价值；
4.无法进行安全合规审计：各种未授权访问等安全事件无法统计，缺乏事件回顾和调查途径，无法
进行安全合规审计；
5.存在大量的信息孤岛，信息直接的价值无法关联，信息价值无法叠加。无数有价值的信息长期散
落孤岛中被忽略。
所以，如何才能应对这些挑战？这里提到的仅仅是传统日志分析的问题，具体到实际工作的数据源，往往更复杂，我们称之为异构数据。
运维体系的异构数据，日志是一种典型的非结构化文本数据，还有已经结构化的关系型数据库的数据，还有现在应用很广的旁路抓包解码的数据，可以看到这些来自生产系统的数据基本都是非侵入式产生的数据，收集的时候不会影响系统运行，但又存在巨大的价值一直没有被挖掘，放在被遗忘的角落。
此外，还有很多现有IT运维的系统数据可以进行整合，比如监控报警平台、自动化运维、CMDB、应用性能监控等，都可以通过API接口把数据输送过来，联合日志，结构化数据，解码数据进行统一分析展现。
这就是今天要和大家重点探讨的，如何搭建海量异构大数据的日志分析平台，为企业提供各类型数据统一接入、存储和分析的能力，提供一个完整、统一、实时的高效异构数据分析平台。
应该使用何种技术来实现这个平台呢？
问题1：可以用传统的关系型数据库去实现吗？答案是否定的，传统关系型数据库对海量数据的处理性能捉襟见肘，更难以应对非结构化的数据。只有将各类数据统一到文本型数据分析平台，集中进行存储和分析是最佳的解决方案。
问题2：可以用ELK去实现吗？ELK在互联网领域比较流行，拿来即用，要求不高，但对于传统企业来说，就不太合适了。这里也稍微对ELK为什么不适合传统企业做一下说明：
ELK由Elasticsearch、Logstash和Kibana三部分组件组成，目前是开源界最流行的实时数据分析方案之一。
Elasticsearch是个开源的实时全文搜索和分析引擎，主要特点如下：
?支持实时检索、亿级数据秒级返回结果；
?属于分布式系统，节点对外表现对等，加入节点自动均衡；
?输入/输出格式为JSON；
?可根据不同的用途分索引，可以同时操作多个索引；
?基于Apache Lucene搜索引擎库
Logstash是轻量级的日志处理框架，负责日志的搜集、过滤、传送，主要特点如下：
?分布式集群架构、模块化设计。
?安装部署方便，支持不同操作系统。
?扩展性强，支持自定义插件，内置120多个正则格式。
?output插件，自带90多种插件。
?性能配置性强，通过配置方式组合各类插件。
?支持不同的输入源及输出，自带的各类input、filter。
?数据处理灵活性强。
Kibana负责前端图形界面的可视化展现，主要特点如下：
?报表配置灵活，易于共享
?集成丰富的图表库，支持复杂的分析报表
?自由展示报表大小及位置
?数据的实时统计分析
可以说ELK的这些特性可以非常好的满足互联网行业简单快速且具备一定开发能力的场合，而且越往后维护的成本越高，最重要的是ELK不少功能缺陷并不适合为传统企业进行大数据平台搭建。
例如消息队列缓存存在数据丢失隐患；用户认证及权限管理太弱，这个在开源界合适，但在企业场景是很难被接受的；不支持关联统计分析；ELK是三个独立的系统没有统一的部署、管理工具，无自身监控能力；无运维场景；无行业经验积累；难以定制性开发；无数据脱敏；无法即开即用等。
四、如何搭建
基于前面的分析，我们推荐真正可以满足企业海量异构日志数据实时分析的大数据平台应该是下面这个样子的：
概括来说就是通过多种数据采集的途径，从各个地方收集海量各种类型日志数据。通过强大的字符提取方法对文本数据进行切割提取，结合大数据平台的可视化报表、全文检索、实时告警、机器学习等功能，搭建适合企业应用的各种大数据分析场景，例如运维监控、隐患发现、业务分析，合规审计等，真正把平台的能力在企业运维工作中落地实施。
那么，构建这样一个大数据日志分析平台，应该要具备哪些基本的能力？
1、集中存放、分布式存储
传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多
台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。
2、实时搜索
平台通过底层的大数据分布式系统和大规模并行IO读写的能力，提供接近物理IO极限的处理性能，拥有卓越的实时在线分析能力数十倍于传统关系型数据库，提供真正意义上的实时大数据，例如对数十亿数据进行暴力搜索扫表，仅需数十秒即可返回检索结果。
3、增强搜索处理语言
平台需支持搜索处理语言，语言使一般用户也能快速熟悉分析语言，提供在线统计分析、算法、挖掘功能，进行各种问题回朔和取证。支持相关逻辑表达式（“and, or,<,>,<=,>=,+,-,in”）的关联运算，同时也支持聚合函数的运算(如count,sum)，字符串/数字/时间操作函数。
同时需要支持在搜索结果界面直接展示分布图，对结果进行图形化的下钻展示和取样操作。语法需灵活易学，可以让平台的使用者快速上手并迅速掌握。
4、权限管理
平台需支持灵活的权限和安全管理，权限跟用户组和用户角色级别相关。同时可配置数据的脱敏规则，根据用户设置脱敏权限，脱敏规则可以通过页面划取进行配置，提高的系统的易用性及安全性。
5、机器学习
平台具备机器学习的能力，用大数据的方式采样和分析，为企业实现对异常状态的智能洞察和预测。
6、能力落地
最后需要强调，再强大的平台，也需要把平台能力在企业中进行落地，一切没有场景驱动的运维平台建设都是假大空，所以在考虑平台搭建时，必须要谨慎选择可以提供落地运维场景和端到端服务的合作伙伴。
五、我们的经验
依靠多年的运维经验，轻维软件建立了一整套完整的运维和分析体系，这个体系包括了监控、运维、应用/数据库性能分析、大数据日志分析等多个产品，产品之间既可以依照实际需要与各模块灵活组合，也可以轻松与企业现有的IT系统进行对接。
其中IVORY大数据日志分析平台，即是按照以上建设思路进行搭建，支持快速的数据结构化接入，为客户提供对海量日志数据实时搜索的能力和可视化展现，并且在这个基础上为用户提供包括机器学习在内的高级功能，IVORY大数据日志分析平台开箱即用，同时为用户提供独有的端到端的产品定制化服务，是大数据日志分析落地的最佳选择。
下图即是通用落地场景，主要包括运维监控、隐患发现、业务分析和合规审计四个方面：
找几个场景做下示例：
1、隐患发现之OSPF重传
发现系统中潜在的问题隐患，这些问题通常是被常规监控系统忽略的，例如下图：
这台设备从5月20开始产生大量的OSPF重传并且一直持续，这就是一种网络的潜在隐患并且是通过日志系统感知到的，而常规监控上来看这台设备是完全正常的。
2、趋势管理中发现之异常主备切换
在搜索框搜索Master，发现系统中发生117次主备切换事件：
通过原IP统计，发现84%的切换与某IP设备有关，需进行重点隐患排查：
3、隐患发现之网络攻击
通过对网络设备日志相关类型分析，并且以直观的统计图表进行展现，协助识别网络攻击和异常隐患，提醒用户这些设备出现威胁网络安全的隐患，需要评估对网络造成的影响，提前做好防范措施。
某数通设备从某天开始每天出现20万条攻击记录，需进行相应防范：
防火墙设备通过对IP和端口的拒绝访问趋势图，侦测潜在问题并进行重点关注：
4、登录审计
可监控内部人员是否遵循了相应操作规范，对违规行为提前进行预警，出现故障后进行实时问题排查，例如对远程登录进行监控审计：
同时通过日志监测失败登录的情况，例如如果存在大量失败登录则表示可能存在通过软件模拟的暴力登录行为，如示例所示：
大部分失败均来自某IP节点，需重点进行关注：
大数据平台项目建设方案(本文为word格式，下载后可编辑使用)
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。
文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 数据分析平台 解决方案 成都四方伟业软件股份有限公司 2017年1月 目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 传统BI模式 ................................................................................. 敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10)
文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 多数据源 ..................................................................................... 数据建 模 ..................................................................................... 多维BI分 析 (18) 5.2.设计运行 (20) 文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.
数据处理平台解决方案设计数据采集、处理及信息结构化相关技术 全面的互联网信息采集：支持静态页面和动态页面的抓取，可以设置抓取 网页深度，抓取文件类型，以及页面的特征分析和区块抓取。支持增量更新、 数据源定位、采集过滤、格式转换、排重、多路并发等策略。 -实现企业内外部信息源的自动采集和处理，包括像网站、论坛、博客、文件系统、数据库等信息源 -海量抓取：根据信息不同来源，有效的进行海量不间断抓取，而且不干扰原有业务系统的正常运行 -更新及时：信息采集之后，对于相应的信息更新，要具备灵活的机制，保证内容的质量与完善； -结合权限：结合具体项目的流程，相应的文件都有不同的权限，抓取的时候，能够获得相关权限，以此在前台提供知识服务的同时， 满足对权限的控制； -支持录入多种格式的知识素材，包括文本、表格、图形、图像、音频、视频等。 -支持批量上传多种格式的文档，包括txt、html、rtf、word、pdf、MP3、MPEG等。 -支持采集文档里面的内嵌文档抓取（如word文件里面嵌入visio的图片文件，word的图文框等）； -支持对各种压缩文件、嵌套压缩文件的采集； -支持导入Excel、XML、Txt等多种数据源，导入后可自动解析数据源中的知识条目。 -配置好之后可以完全自动化的运行，无需人工干预； -用户可指定抓取网站列表，可进行自定义、删除、更改等操作； -用户可自定义开始时间，循环次数，传送数据库等参数； -自动检测网页链接，可自动下载更新页面，自动删除无效链接； -可设置基于URL、网页内容、网页头、目录等的信息过滤； -支持Proxy模块，支持认证的网站内容抓取；
点击文章中飘蓝词可直接进入官网查看 大数据日志分析系统 大数据时代，网络数据增长十分迅速。大数据日志分析系统是用来分析和审计系统及 事件日志的管理系统，能够对主机、服务器、网络设备、数据库以及各种应用服务系统等 产生的日志进行收集和细致分析，大数据日志分析系统帮助IT管理员从海量日志数据中准确查找关键有用的事件数据，准确定位网络故障并提前识别安全威胁。大数据日志分析系 统有着降低系统宕机时间、提升网络性能、保障企业网络安全的作用。 南京风城云码软件公司（简称：风城云码）南京风城云码软件技术有限公司是获得国 家工信部认定的“双软”企业，具有专业的软件开发与生产资质。多年来专业从事IT运维监控产品及大数据平台下网络安全审计产品研发。开发团队主要由留学归国软件开发人员 及管理专家领衔组成，聚集了一批软件专家、技术专家和行业专家，依托海外技术优势， 使开发的软件产品在技术创新及应用领域始终保持在领域上向前发展。 审计数据采集是整个系统的基础，为系统审计提供数据源和状态监测数据。对于用户 而言，采集日志面临的挑战就是：审计数据源分散、日志类型多样、日志量大。为此，系 统综合采用多种技术手段，充分适应用户实际网络环境的运行情况，采集用户网络中分散 在各个位置的各种厂商、各种类型的海量日志。 分析引擎对采集的原始数据按照不同的维度进行数据的分类，同时按照安全策略和行 为规则对数据进行分析。系统为用户在进行安全日志及事件的实时分析和历史分析的时候 提供了一种全新的分析体验——基于策略的安全事件分析过程。用户可以通过丰富的事件分析策略对的安全事件进行多视角、大跨度、细粒度的实时监测、统计分析、查询、调查、追溯、地图定位、可视化分析展示等。
数据处理平台技术方案 2016年06月
目录 1.项目说明 (1) 1.1 背景 (1) 1.2 术语定义及说明 (1) 2.建设目标和原则 (1) 2.1 建设目标 (1) 2.1.1建设和完善数据处理流程 (1) 2.1.2建设和完善管理平台 (1) 2.1.3建立良好的容错机制 (1) 2.2 设计原则 (2) 2.2.1可靠性 (2) 2.2.2易用性 (2) 2.2.3扩展性 (2) 3.功能需求 (2) 3.1 需求概述 (2) 3.2 功能模块 (3) 3.2.1数据收集 (3) 3.2.2数据清洗 (3) 3.2.3数据存储 (3) 3.2.4对外输出 (3) 3.2.5流程监控 (3) 3.2.6管理平台 (3) 3.3 其他需求 (4) 3.3.1性能需求 (4) 3.3.2可靠性要求 (4) 3.3.3进度计划 (4) 3.3.4故障处理要求 (4) 4.方案总体设计 (4)
4.1 技术路线选择 (4) 4.2 总体架构 (4) 4.2.1架构介绍 (5) 4.2.2数据处理流程 (5) 5.安全设计 (5) 5.1 数据的备份和恢复系统 (5) 5.2 管理层安全 (5)
1.项目说明 1.1背景 因项目数据拆分，***将要创建一套完备的数据管理体系，替换原有的数据处理方式。为用户提供更高效、便捷的服务。 1.2术语定义及说明 2.建设目标和原则 2.1建设目标 2.1.1建设和完善数据处理流程 基于原有的处理流程，采用新技术架构，重构现有处理平台，彻底解决现有平台的问题。 2.1.2建设和完善管理平台 建设和完善管理平台，可以为运维人员提供更好的维护管理的工具，并且能够让管理员可以根据多种数据的不同要求设置出适应数据的处理规则。 2.1.3建立良好的容错机制 建立良好的容错机制，设置更优的数据处理规则，为数据处理提供优质服务。
大数据离线分析项目(Hadoop)
一、项目总体需求、具体设计 1、总体需求：捕获用户每天的行为数据，生成 业务日志文件，根据日志文件清洗、分析、提取出需要的价值信息（pv：页面浏览量uv：独立访客数独立IP 会话时长等），对网站的良好运营提供有价值的指标。 2、具体设计 2.1捕获（JsSDK）用户行为数据（launch 事件、pageView事件、event事件、 chargerequet事件） 2.2将捕获的数据发送给web服务器，生 成日志文件（Nginx） 2.3将日志文件上传至文件存储系统中 （Shell脚本、Flume） 2.4在文件存储系统中对日志文件进行清
洗，过滤掉脏数据和不需要的字段 （MapReuce job任务） 2.5将过滤后的日志文件导入到数据库中 （HBase） 2.6通过MapReduce程序或Hive进行统 计分析（Hive） 2.7将统计分析后的结果导入到本地数据 库中进行永久储存（Mysql） 2.8在前端进行展示 （SpringMVC+Highcharts） 二、项目架构（画图）
具体分为三个部分（如下图所示）： 数据收集层 hadoop、hive、flume、kafka、shell 数据分析层 hive、MapReduce、spark
数据展示层 springmvc + highcharts 三、技术选型、特点、为什么 1.JsSDK捕获前端页面数据。Javascript 编写 页面日志生成与发送工具（原则：保持对业务代码最小影响） 特点：采用原生的JavaScript编写，以 js文件嵌入到前端，页面触发业务所关注 的事件（按照收集数据的不同分为不同的 事件）时调用相关方法。
数据展现与分析平台建设方案 XXXXXX有限公司 2008-8-20
目录 1工商信息共享平台的重要性 (1) 2数据分析与展现总体目标 (1) 3数据展现平台系统部署要求 (2) 4数据源分析 (2) 5数据展现方法 (3) 5.1展现原则 (3) 5.2展现维度 (3) 5.3展现指标 (3) 6数据模型展现方案 (5) 6.1烟草行业分析模型 (5) 6.1.1品牌分析模型 (5) 6.1.1.1单品牌进销存分析模型 (5) 6.1.1.2商品群进销存分析模型 (6) 6.1.1.3品牌结构分析模型 (7) 6.1.1.4品牌二八分析模型 (8) 6.1.1.5品牌销售异常分析模型 (9) 6.1.1.6品牌成长分析模型 (9) 6.1.1.7单品销售日分析模型 (10) 6.1.1.8产品宽度分析模型 (11) 6.1.1.9品牌贡献度分析模型 (12) 6.1.1.10品牌波士顿矩阵分析模型 (13) 6.1.2库存及配送分析模型 (14) 6.1.2.1库销比分析模型 (14) 6.1.2.2节假日库销比分析模型 (14)
6.1.2.4品牌补货预测模型 (15) 6.1.2.5采购分析模型 (16) 6.1.2.6库存ABC模型 (16) 6.1.2.7库存周转分析模型 (17) 6.1.2.8配送分析模型 (18) 6.1.2.9库存结构分析模型 (18) 6.1.2.10购进分析模型 (19) 6.1.2.11库销预测分析模型 (20) 6.1.3销售分析模型 (20) 6.1.3.1销售计划分析模型 (21) 6.1.3.2销售趋势分析模型 (21) 6.1.3.3销售结构分析模型 (22) 6.1.3.4价格分析模型 (22) 6.1.3.5销售排名分析模型 (23) 6.1.3.6区域经营分析模型 (24) 6.1.4市场营销及市场投放分析模型 (25) 6.1.4.1市场需求总量分析模型 (25) 6.1.4.2品种投放分析模型 (25)
石油行业大数据分析 平 台 方 案
目录 一数据管理的现状 (1) 二石油行业大数据分析的概述 (2) （一）石油行业大数据分析概念 (2) （二）石油行业大数据分析目标 (3) 三石油行业大数据分析体系 (3) 四石油行业大数据分析核心领域 (4) （一）数据模型 (4) （二）数据生命周期 (5) （三）数据标准 (6) （四）主数据 (8) （五）数据质量 (9) （六）数据服务............................................................................................ 1 1 （七）数据安全............................................................................................ 1 2 五石油行业大数据分析保障机制 (13) （一）制度章程............................................................................................ 1 3 (1) 规章制度............................................................................................ 1 3 (2) 管控办法............................................................................................ 1 3 (3) 考核机制............................................................................................ 1 3 （二）石油行业大数据分析组织....................................................................... 1 5
大数据中心建设的策划方案 大数据中心建设不仅对广电网络现有的广播电视业务、宽带业务的发展产生积极作用,同 时为广电的信息化提供支撑，下面由学习啦为你整理大数据中心建设的策划方案的相关资料， 希望能帮到你。 大数据中心建设的策划方案范文一大型承载企事业、集团、机构的核心业务，重要性高， 不允许业务中断， 一般按照国标 A 级标准建设， 以保证异常故障和正常维护情况下， 正常工作， 核心业务不受影响。 数据中心机房基础设施建设是一个系统工程，集电工学、电子学、建筑装饰学、美学、暖 通净化专业、计算机专业、弱电控制专业、消防专业等多学科、多领域的综合工程。 机房建设的各个系统是按功能需求设置的，主要包括以下几大系统：建筑装修系统、动力 配电系统、空调新风系统、防雷接地系统、监控管理系统、机柜微环境系统、消防报警系统、 综合布线系统等八大部分。 一、建筑装修系统是整个机房的基础，它主要起着功能区划分的作用。 根据用户的需求和设备特点，一般可以将机房区域分隔为主机房区域和辅助工作间区域， 主机房为放置机架、服务器等设备预留空间，辅助工作间包括光纤室、电源室、控制室、空调 室、操作间等，为主机房提供服务的空间。 此外，数据中心机房装修需要铺抗静电地板、安装微孔回风吊顶等，确保机房气密性好、 不起尘、消防、防静电、保温等，以为工作人员提供良好的工作条件，同时也为机房设备提供 维护保障功能。 二、供配电系统是机房安全运行的动力保证。 计算机机房负载分为主设备负载和辅助设备负载。 主设备负载指计算机及网络系统、计算机外部设备及机房监控系统，这部分供配电系统称 为 “设备供配电系统，其供电质量要求非常高，应采用 UPS 不间断电源供电来保证供电的稳 定性和可靠性。 辅助设备负载指空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等，其供配电系统称为“辅助 供配电系统，其供电由市电直接供电。 机房内的电气施工应选择优质电缆、线槽和插座。 插座应分为市电、UPS 及主要设备专用的防水插座，并注明易区别的标志。 照明应选择机房专用的无眩光高级灯具。 三、空调新风系统是运行环境的保障。 由于数据中心机房里高密度存放着大量网络和计算机设备，不仅产生大量的集中热量，而 且对环境中的灰尘数量和大小有很高的要求，这就对空调系统提出了更高的要求。 保证设备的可靠运行，需要机房保持一定的温度和湿度。 同时，机房密闭后仅有空调是不够的，还必须补充新风，形成内部循环。 此外， 它还必须控制整个机房里尘埃的数量， 对新风进行过滤， 使之达到一定的净化要求。
xxx有限公司 大数据平台项目方案 文件编号： 受控状态： 分发号： 修订次数：第 1.0 次更改持有者：
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。
973计划信息领域战略调研材料之三 大数据（Big Data）科学问题研究 李国杰 1、前言 1.1 什么是大数据？ 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合（维基百科定义） 用传统算法和数据库系统可以处理的海量数据不算“大数据”。 大数据= “海量数据”+“复杂类型的数据” 大数据的特性包括4个“V”: Volume，Variety，Velocity，Value ●数据量大：目前一般认为PB级以上数据看成是大数据； ●种类多：包括文档、视频、图片、音频、数据库数据等； ●速度快：数据生产速度很快，要求数据处理和I/O速度很快； ●价值大：对国民经济和社会发展有重大影响。 1.2目前大数据的规模 工业革命以后，以文字为载体的信息量大约每十年翻一番；1970年以后，信息量大约每三年就翻一番；如今，全球信息总量每两年就可以翻一番。2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB (1021),其中 75%来自于个人。IDC认为，到下一个十年（2020年），全球所有IT部门拥有服务器的总量将会比现在多出10倍，所管理的数据将会比现在多出50倍。根据麦肯锡全球研究院（MGI）预测，到2020年，全球数据使用量预计将暴增44倍，达到35ZB（1ZB=1021Byte）。医疗卫生、地理信息、电子商务、影视娱乐、科学研究等行业，每天也都在创造着大量的数据。数据采集成本的下降推动了数据量的剧增，新的数据源和数据采集技术的出现大大增加了数据的类型，数据
类型的增加导致数据空间维度增加，极大地增加了大数据的复杂度。 1.3大数据公司的现状： ●Google 公司通过大规模集群和MapReduce 软件，每个月处理 的数据量超过400PB。 ●百度的数据量：数百PB，每天大约要处理几十PB数据，大多 要实时处理，如微博、团购、秒杀。 ●Facebook：注册用户超过8.5亿，每月上传10亿照片，每天生 成300TB日志数据 ●淘宝网：有3.7亿会员，在线商品8.8亿，每天交易数千万， 产生约20TB数据。 ●Yahoo!的数据量：Hadoop云计算平台有34个集群，超过3万 台机器，总存储容量超过100PB。 1.4 网络大数据的特点 （1）多源异构：描述同一主题的数据由不同的用户、不同的网站产生。网络数据有多种不同的呈现形式，如音视频、图片、文本等，导致网络数据格式上的异构性。 （2）交互性：不同于测量和传感获取的大规模科学数据，微博等社交网络兴起导至大量网络数据具有很强的交互性。 （3）时效性：在网络平台上，每时每刻都有大量新的网络数据发布，网络信息内容不断变化，导致了信息传播的时序相关性。（4）社会性：网络上用户根据自己的需要和喜好发布、回复或转发信息，因而网络数据成了对社会状态的直接反映。 （5）突发性：有些信息在传播过程中会在短时间内引起大量新的网络数据与信息的产生，并使相关的网络用户形成网络群体，体现出网络大数据以及网络群体的突发特性。 （6）高噪声：网络数据来自于众多不同的网络用户，具有很高的噪声。 2、国家重大战略需求
第一章需求分析和项目建设的必要性1.1 项目建设目标、内容 1.1.1 项目建设目标 电子政务公共数据开放共享平台项目建设目标是，依托统一的“云”数据中心建设统一的公共数据开放共享平台。集中机关各部门业务应用进行，制定相关的数据规范和信息交换标准，使机关各部门业务系统依托统一的开放平台进行开发建设。确保部门之间系统之间的互联互通、数据共享，为大数据分析提供数据依据。 1.1.2 项目建设内容 电子政务公共数据开放共享平台项目建设内容包含：一套标准规范、两个数据门户、四大应用平台、四大基础数据库和一个应用支撑平台。 具体建设内容包括： 1、一个应用支撑平台 为了对需要调用电子政务公共数据开放共享平台信息资源的政府部门应用系统进行有效管理，面向各类电子政务应用，规划建设统一的应用支撑平台，统一标准规范，通过用户管理、应用管理、服务管理等核心组件，可以对接入系统有效管理、实现统一认证及单点登录、统一消息服务。
2、两个数据门户 针对政府部门用户建设信息资源政务门户，针对企业、公众用 户建设信息资源开放门户。 3、四大应用系统 建设承载电子政务公共数据汇聚平台、数据治理平台、数据运 营平台和数据应用平台。 4、四大基础数据库 通过电子政务信息资源梳理，制定四大基础数据库的建库、入 库和管理规则，建立四大基础数据库管理平台，提供基础库内容管 理、数据处理、共享和应用功能。 四大基础数据库包括人口库、法人库、经济库和地理库。 5、一套标准规范 形成标准规范体系，包括管理制度、标准规范、数据标准等。 1.2 编制依据 1、中办、国办《2006-2020年国家信息化发展战略》； 2、国办《关于促进电子政务协调发展的指导意见》； 3、国务院《促进大数据发展行动纲要》； 4、《国家电子政务总体框架》； 5、《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规〔2011〕567号)； 6、《关于印发“十二五”国家政务信息化工程建设规划的通知》(发改高技〔2012〕1202号)；
智能化大数据日志分析平台方案
主题简介： 1.浅析ITOA运维体系和大数据分析体系建设步骤 2.正确姿势搭建大数据日志分析平台 首先我们来聊聊运维体系和大数据分析体系建设思路，大家也可以看看自己所在企业大概处于哪个位置，然后我会和大家分享下如何去正确搭建大数据分析平台，我们会稍微侧重于日志分析这个领域。 一、企业IT的发展趋势 企业IT的发展趋势，目前来看存在如下3点比较明显的新模式： 1、为了解决研发和运维之间的壁垒，引入了DevOps，开发者和运维人员在实现各自目标的前提下，需要为业务交付提供最大化价值及最高质量成果，完善软件变更在构建、验证、部署、交付等阶段中的活动，同时通过软件开发者和系统运维人员之间所进行的沟通、协作完成持续集成和自动化。 2、传统的运维人员正在探索容器化、自动化、云计算、开源架构等转型之路，进入“互联网+”的时代；传统运维向互联网运维转变的同时在也在借鉴许多比较成熟的商业产品设计思维、平台架构和先进的技术手段。 3、大量原来采用商业软件的企业，在软件定制化和商业开发人工成本不断增加的大趋势下，也在思考向开源社区需求帮助，甚至有些企业和单位的信息技术部门还把开源研究作为信息化建设的任务或考核指标。
下面我们来简单探讨下传统企业和互联网企业IT运维的共同点和区别。首先，传统运维和互联网运维并非对立，两种运维表面上差异很大，但本质是一样的，总是需要无穷无尽的加班熬夜，随时准备充当救火队员，而压力山大的同时经常性背下黑锅又是在所难免，总之比较苦逼。 两者各自的特点： 传统企业IT运维 1.在相关业务的核心应用环节使用IOE硬件； 2.业务需求非常明确，用户数量固定。具有明显的行业应用特点，与业务的结合很深，要求供应商 既要懂得技术又要懂得业务，软件解决方案偏向成熟的商业产品并长期使用； 3.运维人员单一领域素质较高，培训体系完善，职责稳定、技术压力小，薪酬不高但是稳定且福利 好。 互联网IT运维 1.硬件选型偏向X86服务器为主，以通用的产品为体系，以开源可控的产品和技术为核心，在高可 用、自动化、大数据等领域大量使用开源软件为主要的解决方案；
数据展现与分析平台 建设方案
目录 1工商信息共享平台的重要性 (1) 2数据分析与展现总体目标 (2) 3数据展现平台系统部署要求 (3) 4数据源分析 (3) 5数据展现方法 (3) 5.1展现原则 (3) 5.2展现维度 (4) 5.3展现指标 (4) 6数据模型展现方案 (6) 6.1烟草行业分析模型 (6) 6.1.1品牌分析模型 (6) 6.1.1.1单品牌进销存分析模型 (6) 6.1.1.2商品群进销存分析模型 (7) 6.1.1.3品牌结构分析模型 (8) 6.1.1.4品牌二八分析模型 (9) 6.1.1.5品牌销售异常分析模型 (10) 6.1.1.6品牌成长分析模型 (10) 6.1.1.7单品销售日分析模型 (11) 6.1.1.8产品宽度分析模型 (12) 6.1.1.9品牌贡献度分析模型 (13) 6.1.1.10品牌波士顿矩阵分析模型 (14) 6.1.2库存及配送分析模型 (15)
6.1.2.2节假日库销比分析模型 (15) 6.1.2.3库存预警模型 (16) 6.1.2.4品牌补货预测模型 (16) 6.1.2.5采购分析模型 (17) 6.1.2.6库存ABC模型 (17) 6.1.2.7库存周转分析模型 (18) 6.1.2.8配送分析模型 (19) 6.1.2.9库存结构分析模型 (19) 6.1.2.10购进分析模型 (20) 6.1.2.11库销预测分析模型 (21) 6.1.3销售分析模型 (21) 6.1.3.1销售计划分析模型 (22) 6.1.3.2销售趋势分析模型 (22) 6.1.3.3销售结构分析模型 (23) 6.1.3.4价格分析模型 (23) 6.1.3.5销售排名分析模型 (24) 6.1.3.6区域经营分析模型 (25) 6.1.4市场营销及市场投放分析模型 (26)
六年级寒假日记100字【15篇】 自从读书以来，我印象最深的事就是几乎我的每个语文老师都 要求我们把字写好，要求我们练字。那时虽然听老师说，但并未坚持 下来，仅仅偶尔练一练，现在看着自己的字还真的有点后悔当初浪费 了太多的时间，没有把字练好。正好今年放寒假时学校校长给我们布 置寒假作业，我想就利用寒假时间来练一练字吧。 但是坚持三天后，每天练两页，到了第四天，心就有点痒了，想 想还是算了吧，反正一下子字也不会写好的，但另一个声音又在耳边 想起，要坚持，不要轻言放弃呀。最后经过矛盾的争扎，我还是坚持 了下来。尤其是当我碰到不顺心的事情时，我就拿出纸和笔，安静的 练起字来，结果什么烦心事都没了。现在练字已经成为我生活的一种 习惯，如里哪天不练倒觉得好像还有一件事情没完成。经过自己的努力，现在我的字有了一定的进步，今后我还将继续坚持下去。 【篇二】 今天，我们学校让学生到校，其实的目的不过是把教室打扫干净，当我一来到学校，发现桌子上的灰十分的厚，地上到处是垃圾，窗户 上也十分难受竟是灰，最脏的要数墙的角落竟是蜘蛛网，这要打扫起来，不知道要多费劲。 接下来，就是全体打扫教室，首先，是把地打扫一遍，不过，等 打扫起来，才知道十分的难，地扫了一遍，可回头一看，到处还是垃圾，灰哪都有，所以，没有办法，只好把所有的桌椅全部挪出教室， 女生擦玻璃，擦桌子，男生扫地拖地，打扫角落，忙的不可开交，看！某班的一名细心女生正在擦玻璃，你看他多细心哪，用抹布仔细的擦，有擦不掉的地方，还特别用旧报纸仔仔细细的反复的擦。而另一个女 生的态度和这位女生的态度完全不一样，她只用抹布擦上一遍，就不 管了，原来的灰基本上没有擦掉，还得由别人再擦一遍，等于没擦， 其实，这就能够体现一个人的态度，细心的人，干什么事都细心，时 常会有一些好处，而马马虎虎的人，总是会吃亏。
在大数据时代，个人、企业和机构都会面临大数据的问题。建设面向服务的大数据平台，可以为众多的中小企业和个人用户提供大数据处理和分析的能力。面向服务的大数据分析平台以区域性智能数据中心及高速互联网为基础设施，以互联网服务体系为架构，以大数据存储、处理、挖掘和交互式可视化分析等关键技术为支撑，通过多样化移动智能终端及移动互联网为用户提供数据存储、管理及分析服务。 一、平台架构 大数据分析平台的拓扑架构如下图所示： 其中部署在多个地方的智能数据中心提供大数据存储及计算平台，通过平台服务器提供系统调用功能。门户服务中心将整合所有的智能数据中心存储和计算资源，并通过 web应用服务器和 Open API 服务器以 web 调用和Open API 调用的方式提供大数据存储、管理及挖掘服务。终端用户利用移动智能终端通过互联网访问门户服务中心，使用其提供的大数据存储、管理及挖掘服务。 大数据分析平台的系统架构如下图所示：
系统包含 3 个层次：平台层为整个大数据分析平台提供基础平台支持;功能层提供基本的大数据存储和挖掘功能;服务层为用户提供基于互联网的大数据服务。具体包括： (1)平台层：为大数据存储和挖掘提供大数据存储和计算平台，为多区域智能中心的分析架构提供多数据中心调度引擎; (2)功能层：为大数据存储和挖掘提供大数据集成、存储、管理和挖掘功能; (3)服务层：基于 Web 和 Open API 技术提供大数据服务。 二、关键技术 建设面向服务的大数据分析平台，需要研究和开发一系列关键技术，主要包括： 1. 平台层 (1)大数据分布式存储系统：针对数据不断增长的挑战，需要研究大规模、非结构化数据的存储问题，突破大数据的存储、管理和高效访问关键技术，当前需要构建至少 PB 级存储能力的大数据平台才能满足一般的科研和应用需求。
信息化系统建设方案 1.平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等 提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、 风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2 个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1
图1环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括但不限于： （1）产品环境适应性基础数据提供； （2）产品环境适应性调研分析报告； 3）产品环境适应性分析预测； 4）产品环境适应性技术规范制定； 2.信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成，即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联，大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3.产品环境适应性测试评价服务管理系统 建设内容 （1）测试评价业务的流程化和信息化实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理；同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 （2）实验室/ 试验场管理信息化 实现主要实验室/ 试验场样品、设备、标准、人员的信息化管理；实现主要仪器设备的数据自动采集和远程传输；实现主要试验场的远程视频监控。 （3）多方远程通讯 以广州为总部，实现广州总部与主要试验场之间的远程通讯，提供异地账户登录，满足异地多方人员（如委托方、委托方供应商、广州总部、户外试验场、外聘专家等）开展影音交流和现场办公； 总体要求
1项目概述 党的十八大把生态文明建设放在了突出地位，纳入了“五位一体”总体布局，并首次把“美丽中国”作为未来生态文明建设的宏伟目标。2015年新修订的《环境保护法》将“推进生态文明建设、促进经济社会可持续发展”列入立法，以法律的形式将生态文明建设提升到了国家的战略高度。国务院出台的《水污染防治行动计划》“水十条”，对生态文明中水环境和水质保护方面的提出了重点管理要求。与此同时“互联网＋”和“大数据”应用也上升为国家战略，国务院出台的《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动计划》和环保部发布的《生态环境大数据建设总体方案》，将“互联网＋绿色生态”作为11个重点行动之一而提出，要求未来的环保工作必须紧密地与大数据建设结合起来，高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。 2建设目标 以往信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求，“管什么、想什么、干什么”，数据多头采集、相互矛盾的现象普遍，难以从环保工作全局层面支撑决策和管理。很多环境问题还处于现状不清、底数不明、原因不详的困局之中，环保部门在回应重大环境污染事件和解决人民关切的环境问题方面容易陷入被动。 通过以水环境综合大数据分析建设为契机，树立环保工作的大局观和整体观，将流域各方面相关环境管理数据整合起来，形成合力打造对内的统一的水质大数据智能分析平台，用全局性的战略眼光来谋划整个水域环境质量、影响流域污染源监控数据管理建设。
3系统建设内容 3.1水环境大数据采集 大数据时代的环境信息化建设是以数据为核心，环境大数据管理与应用是在“十三五”期间最重要的发展方向，所以环保部门未来建设重点将紧紧围绕大数据进行。而要实现大数据的智能化应用，首先要解决的就是大数据收集获取问题，因此需要夯实应用基础，全面收集内外部数据资源，整合、共享、联动、开发数据，努力实现全数据采集管理。 3.2水环境大数据管理 获取流域水质大数据分析需要的相关环境大数据资源后，建立大数据综合服务库，将采集的海量数据汇聚进入到库中，聚合原有分散在各个政务系统中的数据，并按照大数据管理标准及要求，进行集中管理与维护。 3.3水环境大数据分析应用 应用水环境模型、大数据等技术实现水环境质量模拟预测、污染源-水质响应关系建立，集流域各断面自动监测系统、排向该水域的污染源废水在线监控系统、排污申报系统、移动执法系统等，采集整合河流断面自动监测数据、手工监测数据、流域排口监测数据、污染源数据等，建立流域水系关系、河流与断面的关系、断面与排口关系、排口与企业关系、企业与污染因子关系五种数据关系，当某一个监测站点数据超过安全阈值或正常标准时，判定其污染程度，同时进行污染溯源，通过水环境模型预测出下游的污染水质变化趋势况，给出处置措施建议并提供评估管理。 2 / 2
一、项目总体需求、具体设计 1、总体需求：捕获用户每天的行为数据，生成业务日志文件，根据日志文件清洗、 分析、提取出需要的价值信息（pv：页面浏览量uv：独立访客数独立IP 会话 时长等），对网站的良好运营提供有价值的指标。 2、具体设计 2.1捕获（JsSDK）用户行为数据（launch事件、pageView事件、event事件、 chargerequet事件） 2.2将捕获的数据发送给web服务器，生成日志文件（Nginx） 2.3将日志文件上传至文件存储系统中（Shell脚本、Flume） 2.4在文件存储系统中对日志文件进行清洗，过滤掉脏数据和不需要的字段 （MapReuce job任务） 2.5将过滤后的日志文件导入到数据库中（HBase） 2.6通过MapReduce程序或Hive进行统计分析（Hive） 2.7将统计分析后的结果导入到本地数据库中进行永久储存（Mysql） 2.8在前端进行展示（SpringMVC+Highcharts） 二、项目架构（画图）
具体分为三个部分（如下图所示）： 数据收集层 hadoop、hive、flume、kafka、shell 数据分析层 hive、MapReduce、spark
数据展示层 springmvc + highcharts 三、技术选型、特点、为什么 1.JsSDK捕获前端页面数据。Javascript 编写页面日志生成与发送工具（原则： 保持对业务代码最小影响） 特点：采用原生的JavaScript编写，以js文件嵌入到前端，页面触发业务所 关注的事件（按照收集数据的不同分为不同的事件）时调用相关方法。 2.Java sdk后台服务日志生成与发送工具 JavaSDK代码很简单，可以打成jar包或者直接拷贝类到具体的项目中，正常 逻辑处理到JavaSDK所关注的事件后，调用JavaSDK提供的api即可。 3. Nginx web服务器，产生日志文件 特点：Nginx是一个小巧而高效的Linux下的web服务器软件，相比较 Apache它不仅有稳定性、丰富的功能集、示例配置文件，更重要的是Nginx 是基于事件的，它的内存使用很低，系统资源消耗小很多。 3.shell脚本上传日志文件（数据量一般比较小的场景，不会立即进行分析）
施工日志记录 施工日志是在工程整个施工阶段的施工组织管理、施工技术等有关施工活动和现场情况变化的真实的综合性记录，也是处理施工问题的备忘录和总结施工管理经验的基本素材。施工日记在整个工程档案中具有非常重要的位置。 一、施工日记填写要求 1、施工日记应按单位工程填写； 2、记录时间：从开工到竣工验收时止； 3、逐日记载不许中断（如连续下雨中断施工可在一页连续说明，而不必每页只记录“下雨、未出工、停工”之类的话占用整页纸张,停工需说明停工原因）； 4、按时、真实、详细记录，中途发生人员变动，应当及时办理交接手续，保持施工日记的连续性、完整性。施工日记应由现场值班技术人员记录。 二、施工日记内容 施工日记的内容从五个方面记录：基本内容、工作内容、检查内容、检验内容、其他内容。 1、基本内容： 1.1日期、星期、气象、平均温度（可记为X℃～X℃）； 1.2施工部位：说明分部工程、分项工程名称； 1.3出勤人数、操作负责人：出勤人数按工种（班）或分项工程
分类记录，记录施工总人数,相应负责人应记录清楚。 1.4机械设备使用情况：指主要机械设备的型号，规格、数量。 2、工作内容： 2.1 当日施工内容及实际完成情况（以分项工程为单元记录）；３、检查内容（现场技术人员自检内容）： 3.1质量检查情况：当日砼浇注及成型、钢筋安装及焊接、砌体、模板安拆、养生等的质量检查和处理记录；砼养护记录;质量事故原因及处理方法，质量事故处理后的效果验证； 3.2安全检查情况及安全隐患处理（纠正）情况； 3.3其他检查情况，如文明施工及场容场貌管理情况等。 4、检验内容（报监理的相关内容）： 4.1隐蔽工程验收情况：应写明隐蔽的内容、分项工程、验收人员、验收结论等； 5、其他内容 5.1设计变更、技术核定通知及执行情况； 5.2施工任务交底、技术交底、安全技术交底情况； 5.3停电、停水、停工情况； 5.4施工机械故障及处理情况； 5.5冬雨季施工准备及措施执行情况； 5.6施工中涉及到的特殊措施和施工方法、新技术、新材料的推 广使用情况。 5.7有关领导、主管部门或各种检查组对工程施工技术、质量、