任务调度中心系统
目录 一、设计目的 (3) 二、整体架构 (4) 2.1 核心功能 (5) 2.2 核心组件 (5) 三、Job元数据 (5) 四、JobClient (5) 五、JobManager (Master) (6) 5.1 RPCServer (6)
5.2 数据库管理服务类 (6) 5.3 资源管理服务 (7) 5.4 Job依赖关系维护 (8) 5.5 定时调度器 (8) 5.6 Job监控 (8) 5.7 告警服务 (8) 5.8 初始化流程 (9) 5.9 启动流程 (9) 5.10 成功Job处理流程 (9) 5.11 失败Job处理流程 (9) 六、JobWorker (Slave) (9) 6.1 内存数据结构 (9) 6.2 定期从获取可以运行的Job (10) 6.3 执行Job (10) 七、核心流程图 (10) 7.1 Job维护流程 (10) 7.2 Job依赖维护流程 (11) 7.3 资源维护流程 (12) 7.4 Job提交流程 (13) 7.5 Job执行流程 (15) 7.6 Job监控流程 (15) 八、后台部署与运行 (17) 8.1 安装 (17) 8.2 数据库建库建表 (17) 8.3 配置 (17) 8.4 运行 (18) 8.5 停止 (18) 九、部署与运行 (18) 9.1 安装 (18) 9.2 配置 (18) 9.3 运行 (19)
一、设计目的 ●目前整个市场任务调度非常粗糙，基本仅靠Crontab来定时运行，日 志清洗、日志校验、数据分析、入库各模块之间无有效依赖，经常 由于前置任务出错或者未完成，后续的任务运行出错，并且对任务 出错的监控不到位，造成分析数据不能及时入库，导致线上BUG。 ●真实业务场景下合理的任务运行图： （图一） 1.定时触发一个日志校验的Job，去检查清洗后的日志是否已经就 绪； 2.分析的JOB均依赖日志校验的Job，一旦日志校验的Job执行成 功，则并发启动依赖其的分析Job1-4； 3.入库JOB1依赖分析JOB1和分析JOB2，如果这两个分析JOB全 部执行成功，则启动执行入库JOB1； 4.对于入库JOB2，如果分析JOB3和分析JOB4有一个未成功执行， 则入库JOB2就不执行； ●一个复杂的任务依赖图：
基于大数据的能力开放平台解决方案
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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
大港通用数据采集管理平台介绍大港油田公司信息中心
目录 一、概述 (3) 二、基础运行环境 (5) 2.1 功能介绍 (5) 2.2 特性总结 (9) 三、数据模型管理平台 (10) 3.1功能介绍 (10) 3.2 模型管理平台特性 (12) 四、公共数据采集与管理平台 (13) 4.1 公共数据采集与管理平台功能介绍 (13) 4.2 公共数据采集与管理平台功能特性 (16) 4.3 统一数据审核平台 (17) 4.4统一数据审核平台特性 (18) 五、统一数据决策分析平台 (19) 5.1 通用数据查询平台 (19) 5.2 通用报表平台 (20) 5.3 通用图表平台 (22) 5.4 决策仪表盘 (23) 5.5 联机分析 (24) 六、统一集成应用平台 (25) 七、公共数据交换平台 (27) 八、公共空间数据展示平台 (29) 8.1 功能介绍 (29) 8.2 特性总结 (30) 九、一体化井筒平台 (32) 十、结论 (33)
一、概述 简单的来讲，通用数据采集管理平台就是基于数据库Web应用的开发部署环境，通过内置的元数据管理器、导航控制器、表单处理器、报表生成器、报表定制器、图表控制和生成器等一系列定制和执行引擎，使开发人员快速开发和部署企业管理系统。并简化开发人员对技术依赖，大大简化系统维护的技术要求和降低维护成本。利用通用数据采集管理平台，构建的信息系统具有如下几方面能力和优势： ●快速：能够以业务为导向和驱动、快速构建应用软件。通常利用通用数 据采集管理平台开发的应用系统的开发周期为传统编码的1/3左右； ●满足用户持续发展的需求：通用数据采集管理平台构建应用可以有效地 降低开发难度，使应用系统具有足够的柔性，其可伸缩性、可更改性、 可扩展性都非常好，随着用户的需求变化而变化；因而轻松应对用户在 业务发展过程中发生的需求的各种各样变化； ●满足集成性要求：通用数据采集管理平台为复杂应用软件系统提供了一 个集成框架，不仅为集成同一平台上的各种不同软件提供了规则，还为 集成其他应用软件系统提供了集成接口； ●满足个性化需求：由于通用数据采集管理平台的灵活性，以及它面向业 务的特点，全定制的开发模式，用户可通过它很容易、快速地满足自己 的个性化要求； ●降低总体投资：由于开发难度的降低、开发效率的提高，通用数据采集 管理平台的应用可大大降低复杂应用系统在开发、维护、发布、迁移、 集成、升级、服务等各方面成本。另外，通用数据采集管理平台的应用 也能很好地保护用户的投资，它的柔性能使应用系统的生命周期大大加 长。 通用数据采集管理平台对于油田勘探开发信息化建设的主要贡献在于提供一个随需应变的基础软件平台，在该平台上可以快速构建石油勘探开发的业务系统。 通用数据采集平台是基于业务基础平台理论进行设计和开发的，业务基础平台是通用管理软件的开发和运行环境，可快速构建以数据库为存储基础的应用
基于“互联网+”的综合能源服务平台建设计划 一、必要性分析 “第三次工业革命”对能源行业带来了巨大冲击，具备可再生、分布式、互联性、开放性、智能化特征的能源互联网将为未来电网发展的趋势。同时，随着国家电力体制改革的进一步深化与地区客户资产分布式能源的快速发展，公司面临一系列新的挑战与机遇： 1、电力安全运行的需要：近些年大量分布式电源项目建设层出不穷，新型能源的并网发电对电网运行电能质量、安全稳定、电网规划、经济运行等造成了冲击，亟需面向客户电力运行的安全监管与协调控制手段。 2、商务模式创新的需要：电力体制改革逐步放开配售电业务，以电力为主、兼顾冷热气多种能源的综合服务逐步成为区域性能源运营的主流趋势，公司未来面临着由单一生产供电体系向综合能源服务商转型的需求。 3、技术模式创新的需要：城市能源互联网的发展要求充分发挥电力在能源体系中绿色低碳的优势，需要以灵活的网架结构和智能的技术手段协调冷、热、电、气等多种能量流的配送、转化、平衡与调剂，进一步推动能源生产者与终端消费者之间的能量互通和信息互动。
4、服务模式创新的需要：社会投资建设的综合园区、分布式能源站、热泵、储能、电动汽车充电设施等发展逐年加速，新型能源规划设计、监控管理、能效分析、运行维护等差异化、专属化的能源服务产品及服务方式需求日益突出。 二、建设目标 紧密结合能源互联网与电力改革背景，以“技术创新、服务创新、商务创新”为出发点，面向增量的能源网络与客户资产的能源设施，建设区域综合能源服务平台，友好接纳各种清洁能源和新型多元化负荷，适应城市能源互联网发展需要，开拓配售电服务、客户资产代管代维、能效审计服务等新型业务，适应未来多种能源运营、管理、服务的电力机制变革需要。 具体目标包括： 1.保障常规电网的安全稳定运行：实现系统外能源资产的运行实时监控，为公司削峰填谷、安全调控、规划改造、辅助决策等业务开展提供基础数据与技术支持，强化了常规电网的安全稳定与经济运行能力； 2.实现区域多种能源协调运行：依托区域太阳能、地热能等多种清洁能源，充分利用多能协调互补技术，构筑以智能电网为承载的能源互联网络，提高园区可再生能源占比与
苏宁大数据离线任务开发调度平台实践：任务调度模块架构设计 weixin_34262482 2019-02-01 08:00:00 375 收藏2 作为国内最大的电商平台之一，苏宁每天要处理数量巨大的数据。为了更快速高效地处理这 些数据，苏宁调度平台采取了哪些措施呢？ 本文是苏宁大数据离线任务开发调度平台实践系列文章之上篇，详解苏宁的任务调度模块。 目录 1.绪言\t1 2.设计目标与主要功能\t2 3.专业术语\t3 4.调度架构设计\t5 5.服务重启和任务状态恢复\t6 5.1 Master Active 组合服务\t7 5.2 Master HA高可用设计\t7 5.3 Recover任务状态恢复设计\t7 6.Web API接口服务\t9 7.后续\t10 1.绪言 在上一篇文章《苏宁大数据离线任务开发调度平台实践》中，从用户交互功能、任务调度、 任务执行、任务运维和对外服务等几方面，宏观层面进行了理论和实践的概述。 产品的用户功能重点需要把握用户实际的任务开发运维需求，合理的规划设计产品功能，在 使用和运维上便于用户操作，降低用户的开发使用成本。简单的说就是主要保证用户任务、 任务流等关键元数据的配置信息的准确性，以及任务状态的查询和干预能力，技术上实现不 存在难点，在此不再详细说明。 任务执行模块侧重于任务被领取后，如何根据任务类型选择不同的执行器（Executer）提交 任务执行，并将任务的执行状态及时准确的返回，由任务调度服务根据返回状态做相应的下 一步处理，除此以外还涉及到任务资源加载、任务配置解析与转换、自身健康状态检查与汇 报、worker进程与任务子进程通信、任务隔离、对外接口服务等，这块将在后面一节再跟
计算平台 概要设计说明书 作者：日期：2013-01-28批准：日期： 审核：日期： （版权所有，翻版必究）
文件修改记录
目录 1.引言 ........................................................................................... 1.1编写目的................................................. 1.2术语与缩略词............................................. 1.3对象及范围............................................... 1.4参考资料................................................. 2.系统总体设计 ............................................................................. 2.1需求规定................................................. 2.1.1数据导入............................................ 2.1.2数据运算............................................ 2.1.3运算结果导出........................................ 2.1.4系统监控............................................ 2.1.5调度功能............................................ 2.1.6自动化安装部署与维护................................ 2.2运行环境................................................. 2.3基本设计思路和处理流程................................... 2.4系统结构................................................. 2.4.1大数据运算系统架构图................................ 2.4.2hadoop体系各组件之间关系图......................... 2.4.3计算平台系统功能图.................................. 2.4.4系统功能图逻辑说明.................................. 2.4.5计算平台业务流程图..................................
襄阳汽车职业技术学院 校本人才培养工作状态数据采集与管理平台管理办法 （试行） 第一章总则 第一条根据《教育部办公厅关于建立职业院校教学工作诊断与改进制度的通知》（教职成厅〔2015〕2 号）和《关于印发〈高等职业院校内部质量保证体系诊断与改进指导方案（试行）〉启动相关工作的通知》（教职成司函〔2015〕168 号）的要求，认真做好我校人才培养工作状态数据采集与管理平台（以下称“数据采集平台”）的数据采集与上报工作，及时分析我校人才培养工作状态，使数据采集常态化，满足我校开展教学工作诊断与改进（简称诊改）的需要, 特制定本办法。 第二条数据平台是运用现代数据信息管理技术，对高等职业院校人才培养工作状态数据进行战略重组和系统优化，以不断完善教学质量保障体系，促进管理的制度化、规范化、信息化，从而提升管理水平，提高管理效益，深化内涵建设。 第三条通过数据平台的建设和有序运行，实现其“统计汇总、反映现状，管理监控、促进规范，分析开发、提供决策” 的基本功 第二章机构与职责
第四条组织机构设置为确保做好校本数据采集平台的管理和使用，学校成立数据采集管理办公室，办公室设在质量监督管理办公室。 各部门的数据采集具体分工按数据采集平台表格的特征归口负责，由质量监督管理办公室负责具体分工安排。 第五条职责1．数据采集平台由质量监督管理办公室统一管理，具体负责全院数据采集的组织工作，包括数据采集平台的运行管理与维护、对各部门报送的数据进行最终汇总、审核，形成总的分析报告提交院领导审议；并负责上报省教育厅或教育部。 2．各处室、各系（部）及有关单位指定专人（信息采集管理员）负责本单位数据的采集、汇总和审核，审核的内容包括数据填报格式的规范性、数据及字段的完整性、及时性和准确性等。 3．各处室、各系（部）及有关单位负责人为本部门信息数据采集工作的第一责任人，各填报单位在完成初始数据的采集、汇总、审核确认后，将电子数据报质量监督管理办公室。 4．各处室、各系（部）对相关条目数据进行统计分析，并形成分析报告，报送质量监督管理办公室。 第六条数据采集工作实施工作责任制，纳入各部门工作目标绩效考核。
网络教学综合服务平台 1）平台基本要求 1、支持分布式部署，能够满足万人在线学习的性能要求。且性能扩充简单，为了支持更多的用户只需增加相应的硬件即可。 2、支持完全本地化部署。 3、采用B/S结构，基于J2EE架构，页面采用Web2.0 AJAX开发，不需要另行安装插 件就可以支持IE9及以上版本、safari、firefox、chrome等浏览器。 4、具有先进性、可移植性、开放性和兼容性，支持标准化多媒体课件。 5、具有完备的安全策略，可根据不同的业务要求采用不同的安全措施，保证发生故障时不影响整个系统的正常运行。 6、具有完备的备份机制，提供各级数据备份，能够在每天非工作时段定时备份数据库。对于网络课程可以实现按课程的导入、导出进行备份。具有相关策略对知识产权进行 保护。 7、不限注册课程数量和注册用户数。 8、具备完备的角色管理功能，可建立学生、教师、管理员、超级管理员等角色，各级管理员也可以根据自身的需求创建角色和为角色指定权限。 9、具备完备的权限管理功能，可为每个导航功能点分配访问、管理等不同的权限，管理员可以批量给用户分配、收回权限，具有权限整体移交功能。 10、具备完备的机构和用户管理功能，管理员可以批量增加、删除、修改组织机构树，可单个、批量增加、删除、修改、查找用户信息。
11.“本地资源服务”部署在校园网内学校自己的硬件系统中。 12. *学校的教学资源保存在本地“本地资源服务”中。 13.平台具有视频、文档格式自动转换、码流自动转换的功能，以适应不同的访问终端（Android，iOS）；所有文档资源自动转码成flash格式播放，视频类资源系统自动转码为mp4、flv等多种格式。 14.提供专门的APP移动客户端，支持移动学习，需支持iOS和Android系统。 2）网络课程建设 1、课程网站建设只需通过“选择模板、编辑课程信息、编辑课程章节”等几个简单的步骤，就可以快速地建成一门慕课或符合精品资源共享课程要求的个性化课程网站。 2、提供多套精美网络课程建课模板，教师可依据个人资料的丰富程度及喜欢的风格进行个性化的设置，支持教师在建课程自动生成课程网站。 3、开始建课前，可以选择按周、课时自动生成课程章节，快速创建课程章节目录，提升建课效率。 4、课程编辑页面操作简单、灵活方便、原位编辑、所见即所得。可以发布通告、课程资料、任务、教学资源链接、教师简介等信息。可以任意编写和设置课程的介绍、封面、教学要求、教师团队等等，并支持模块的添加、删除和位置调整，支持是否公开显示的设置，可以上传课程片花。 课程负责人可指派其他人作为具有同等或者小于本身课程建设管理权限的课程建设者共建同一门课程，也可为自己指定助教辅助自己进行课程建设和教学管理。 5、教师可通过平台上传课程所需要的教材、参考书、参考文献、视频等资源。课程的内容建设，参考资料，课程介绍等任何位置都可以使用平台提供的海量图书、图片、
《分布式任务调度平台XXL-JOB》手册文档历史记录
目录 1：简介 (3) 2：安装 (3) 3：配置 (3) 3.1数据库准备 (4) 3.2源码准备 (5) 3.3部署准备 (5) 3.3.1 配置部署“调度中心” (5) 3.3.2 配置部署“执行器项目” (7) 4：使用 (9) 步骤一：新建任务 (9) 步骤二：“GLUE模式(Java)”任务开发 (10) 步骤三：触发执行 (10) 步骤四：查看日志 (10) 5：总结 (11)
1：简介 XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度框架，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展，XXL-JOB是基于开源Quartz 调度内核的、为方便企业调度场景而开源的一款实用的调度工具。自带任务配置页面，任务监控，分布式执行器等功能。 2：安装 下载地址（最新1.9版本迭代中，可选择稳定版本1.8.2下载） 码云：https://https://www.doczj.com/doc/fe16799496.html,/xuxueli0323/xxl-job/tree/v1.8.2 3：配置 解压下载文件，得到如下文件结构， - /doc :文档资料 - /db :“调度数据库”建表脚本 - /xxl-job-admin :调度中心，项目源码 - /xxl-job-core :公共Jar依赖 - /xxl-job-executor-samples :执行器，Sample示例项目
3.1数据库准备 使用mysql 新建数据库xxl-job ，导入下载文件夹中/doc/db/tables_xxl_job.sql 文件，应生成16张表，如图所示。 3.2源码准备 按照maven格式将源码导入IDE，使用maven进行编译即可，源码结构如下 xxl-job-admin：调度中心 xxl-job-core：公共依赖 xxl-job-executor：执行器Sample示例（选择合适的版本执行器，可直接使用，也可以参考其并将现有项目改造成执行器） ：xxl-job-executor-sample-spring：Spring版本，通过Spring容器管理执行器，比较通用； ：xxl-job-executor-sample-springboot：Springboot版本，通过Springboot管理执行器； ：xxl-job-executor-sample-jfinal：JFinal版本，通过JFinal管理执行器； ：xxl-job-executor-sample-nutz：Nutz版本，通过Nutz管理执行器；
— 苏宁大数据离线任务开发调度平台实践：任务调度模块架构设计 2019-02-01 08:00:00 375 收藏 2 作为国内最大的电商平台之一，苏宁每天要处理数量巨大的数据。为了更快速高效地处理这 些数据，苏宁调度平台采取了哪些措施呢 本文是苏宁大数据离线任务开发调度平台实践系列文章之上篇，详解苏宁的任务调度模块。 目录 … 1.绪言\t1 2.设计目标与主要功能\t2 3.专业术语\t3 4.调度架构设计\t5 \ 5.服务重启和任务状态恢复\t6 Master Active 组合服务\t7 Master HA高可用设计\t7 Recover任务状态恢复设计\t7 API接口服务\t9 ~ 7.后续\t10 1.绪言 在上一篇文章《苏宁大数据离线任务开发调度平台实践》中，从用户交互功能、任务调度、 任务执行、任务运维和对外服务等几方面，宏观层面进行了理论和实践的概述。 产品的用户功能重点需要把握用户实际的任务开发运维需求，合理的规划设计产品功能，在 使用和运维上便于用户操作，降低用户的开发使用成本。简单的说就是主要保证用户任务、 任务流等关键元数据的配置信息的准确性，以及任务状态的查询和干预能力，技术上实现不 存在难点，在此不再详细说明。
任务执行模块侧重于任务被领取后，如何根据任务类型选择不同的执行器（Executer）提交任务执行，并将任务的执行状态及时准确的返回，由任务调度服务根据返回状态做相应的下一步处理，除此以外还涉及到任务资源加载、任务配置解析与转换、自身健康状态检查与汇报、worker进程与任务子进程通信、任务隔离、对外接口服务等，这块将在后面一节再跟大家详细分享。 【 任务运维模块主要关注平台的自身稳定性、健壮性等各个指标的监控与预警、平台任务执行异常的监控、任务运行诊断分析、动态扩缩容和应急降级等方面，涉及到的内容也很多，后续章节会陆续跟大家分享。 今天我们重点详细阐述苏宁大数据离线任务调度开发平台的核心模块—任务调度模块的架构设计以及开发实践过程中的关键功能点。 2.设计目标与主要功能 调度模块的核心目标要保证任务能够按照用户配置的调度时间、依赖关系准实时调度和执行，同时也允许用户根据实际需要随时启动和停止任务调度，调整任务执行计划。所谓准时实调度，指的是调度模块会按照各个上线的任务流的调度时间生成调度执行计划，当触发时间到了，平台会按照调度执行计划精确的生成任务流实例和任务实例。但是在任务执行上，并不保证准实时的分配机器执行。实际上平台以整体资源使用情况为最高原则，并按照一定的限流策略控制任务的执行，比如：任务优先级、任务组并发度、平台任务并发数、任务特定执行时间等因素。在保证平台资源允许的情况下，尽量按时执行任务。为了保障任务的实时性，必须保障任务资源的可用性和计划可控性。 # 调度模块的主要核心服务功能包括以下几点： 服务重启和任务状态恢复功能 在调度服务重启、主备切换后，系统状态以及任务运行状态能否准确的恢复。比如，主节点崩溃或维护期间，发生状态变更的任务在主节点恢复以后，能否正确更新状态等等。 Web API接口服务 用户通过Web控制后台管理作业，而Web控制后台与Master服务器之间的交互透过Rest 服务来执行，Rest服务也可以给Web控制后台以外的其它系统提供服务（用于支持外部系统和调度系统的对接）。另外为了便于监控和调查分析调度异常和问题，提供Master内存关键信息的查询和人工干预的接口能力。 （ 数据信息缓存服务 缓存上线任务流、任务、事件、系统配置、服务器的关键元数据信息，这些信息一般在任务流上线后不会经常发生变更，没必要实时从数据库中读取。并对外提供这些元数据信息的同步接口服务，保证缓存信息与数据库的一致性。 缓存任务流实例、任务实例、事件实例等中间状态信息，同时持久化到数据库中。便于在任
大数据采集、可视化及应用管理平台 进入21世纪，新一代信息技术将使工业由自动化时代进入数字化和智能化时代，这是一种智慧化的新形态。未来，大数据和物联网会给人类带来更多可能，工业大数据可应用在包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面，通过信息化与工业化的深度融合，企业使用大数据和分析，并与物联网相结合以作出决定，实现对设备的远程监控、诊断维护和故障预警，再通过对数据的大量收集、分析处理、有效应用，实现设备和运维的优化。 数网星大数据采集及应用管理平台，通过工业远程数据采集系统，实时、高效地实现PC及移动端的数据采集、录入、查询、挖掘、统计等功能，同时解决了设备远程监控、调试运维问题。数网星未来能帮助企业对采集的大数据进行加密、清理、打包、分析等，为企业深度挖掘工业信息、设备物联下的数据价值，从而助力企业更好的实现远程监控运维管理、预测性维护、产品竞争力及客户满意度提升、营销精准拓展等，助力企业成功迈向未来。 大数据采集、可视化及应用管理平台功能实现 业界专家认为以云平台为依托所构建的工业制造行业大数据具备以下功能: (1)不仅能为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保 等服务； 2）还可以告诉企业设备未来可能出现故障的时间，并提供避 免事故发生的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失； 3）就客户体验度而言，客户可以通过企业建立的移动端宣传 平台，以场景化的方式参与产品的认知，无形之中也增加了品牌的传播效果；
4）就行业技术创新而言，制造企业可以借助平台的专家经验 共享、智能决策库等内容，提高环保运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本； 5）更为重要的是，企业主可通过数据集的切分和规律查找到 最优化的数据集，以实现人员投入及控制过程的节能提效。 1、实现设备远程维护调试，在线仿真； 2、实现控制器远程编程及程序上下载； 3、实现触摸屏远程监控及调试； 4、实现组态画面的远程展示； 5、设备运行参数及数据远程采集，实现设备集中化管理； 6、串口协议转为以太网传输； 7、虚拟串口、虚拟局域网功能; &建立VPN通道功能等。 大数据采集、可视化及应用管理平台优势 更精准、及时的数据采集，更广泛、多样的通讯协议，更快速、稳定的数据传输，更多样、灵活的使用方式，更智能、专业的大数据决策，更低的投资成本！更多的数据财富! 大数据采集、可视化及应用管理平台特点
智慧园区集成管理平台是通过软件平台对园区区域内各建筑物的电气设备进行自动控制和管理，并对园区内用户提供相应的服务。需要智慧园区管理系统微加ruiecjo进行了解。另外对园区的所有空调、给水排水、供配电设备、通风、消防、保安设备等进行综合检测和协调，使园区的功能应用、服务品质提升。 智慧园区综合管理平台集中控制，通过建立集中控制平台，将空调、给排水、变配电监视、火灾预警、视频管控、防盗报警、门禁管理、电子巡更、公共照明、夜景照明、电梯运维、访客统计管理、停车管理、信息发布、能耗计量等各智能设备系统的集中控制管理，从而实现“集中管理”、“分散控制”、“系统联动”、“优化运行”的目标。 源中瑞智慧园区管理平台采用了先进的层次软件设计结构，使用分布式软件园区管理技术研发的一套成熟、稳定可靠的系统。该系统在设计理念、系统运行环境等方面进行了全面设计布局，源中瑞ruiecjo
智慧园区系统在市场中使用中，也得到了较高的市场反馈情况。智慧园区内智能楼宇综合集成管理的软件产品。 智慧园区能效管理：通过优化整合各系统的资源，对园区的变配电、照明、空调、供热等能源使用状况，实行集中监视、管理和分散控制，实现能耗的在线监测和动态分析，把握能源消耗情况，为进一步制定节能减排措施提供数据依据。 将园区运行核心系统的各项关键数据进行综合展现，支持园区多维度进行日常运行监测与管理，突发事件下的应急指挥调度管理，为用户提供一个集园区生产、园区运营、园区决策多维一体的智能运营管理平台。 智慧园区解决方案依托强大的集成管理云平台，通过分布式的数据采集中心，连接前端各专业智能化系统，以及物联网感知设备，实时准确获取设备运行数据、能源使用数据、环境状态数据等，应用大数据决策分析引擎，进行海量数据的分析、统计、诊断，筛选价值数据进行丰富多元的智能化控制，微电同IT徐瑞138.2311.8291为产业园区提供统一运维管理服务，实现园区用能管理效率的提高，运维成本的降低，建立统一的应急管理与日常管理、对内与对外服务的管理体
1、学校标识码是指由教育部按照国家标准及编码规则编制，赋予每一个学校在全国范围内唯一的、始终不变的识别标识码。按照教育部编制的10位学校标识码填报。 2、学校名称是指在教育行政部门备案的学校全称。 3、建校日期是指院校独立设置具有举办高等职业教育资格的时间（上级主管部 门批准时间）。 4、建校基础是指高等职业院校的筹建基础，具体包括哪几所学校。 5、"学校举办者（单一选项）：教育部门/其他部门/行业/企业/民办。（1）教育部门是指利用国家财政性教育经费举办各级各类学校的各级教育行政部门。（2）其他部门是指利用国家财政性经费和国有资产举办学校的教育行政部门以外的 各级党政机关、事业单位，国家级金融机构、经济实体等，如：财政、卫生、农 业、国家电网公司等单位。（3）行业是指利用行业拨款举办学校的从事国民经 济中同性质的生产或其他经济社会的经营单位的组织结构体系，如机械行业，金融行业，服装行业等。（4）企业是指利用企业拨款（企业对学校的拨款属于国 家财政性教育经费）和国有资产举办学校的地方国有企业，如钢铁、石油等企业。（5）民办是指利用非国家财政性经费举办学校的社会组织或个人。" 6、级别（单一选项）：政府/行业/企业（集团）/公民个人/其他。 7、学校性质类别（单一选项）：01综合大学/02理工院校/03农业院校/04林业院校/05医药院校/06师范院校/07语文院校/ 08财经院校/09政法院校/10体育院校/11艺术院校/12民族院校。 8、性质（单一选项）：示范院校/骨干院校/其他。 9、级别（单一选项）：国家级/省市级。
10、立项部门是指示范性院校批准立项的国家或省级行政部门的名称。 11、第一轮评估结论（单一选项）：优/良/合格/不合格 12、第二轮评论结论（单一选项）：通过/暂缓通过 13、未接受评估是指未参加第一轮、第二轮评估的独立设置的高职院校 14、招生计划是指学校实际执行的招收2016级新生的计划 15、“三校生”是指中等专科学校、中等职业学校和中等技术学校的应届毕业生。 16、“3＋2”是指独立设置的高等职业院校“利用优质的中等职业教育资源进行五 年制高职前三年的教育教学工作，但后两年高职教育阶段必须在高等学校举办” 的教育形式。 17、五年制高职第4学年是指“前三年按照中等职业教育的管理办法进行管理， 后两年纳入高等教育管理范畴”中后两年中的第一年；也即《高等教育学校（机 3年是否在构）统计报表》说明中的“五年制高职转入”。其与“3＋2”区别在于前 本校内就读，教学计划是否五年一贯。 18、基于高考的“知识+技能”招生是指以高考为基础,对报考高等职业学校的考生 增加技能考查内容，招生学校依据考生相关文化成绩和技能成绩，参考综合素质 评价，择优录取的一种招生方式。包含原版中“全国统考”和“省市统考”两种方式。 19、对口招生是指面向中等职业学校毕业生对口升高职、以专业技能成绩为主 要录取依据的一种招生方式。 20、单独考试招生是指国家示范性、省级示范性高等职业学校和现代学徒制试 点学校等，高考前在本地符合当年高考报名条件的考生范围内（经教育部批准的 学校可跨省招生），单独组织文化和技能考试，并根据考生文化成绩和技能成绩， 参考考生普通高中综合素质评价结果，择优录取的一种招生方式。
基于“互联网+”的综合能源服务平台建设 计划 一、必要性分析 “第三次工业革命”对能源行业带来了巨大冲击，具备可再生、分布式、互联性、开放性、智能化特征的能源互联网将为未来电网发展的趋势。同时，随着国家电力体制改革的进一步深化与地区客户资产分布式能源的快速发展，公司面临一系列新的挑战与机遇： 1、电力安全运行的需要：近些年大量分布式电源项目建设层出不穷，新型能源的并网发电对电网运行电能质量、安全稳定、电网规划、经济运行等造成了冲击，亟需面向客户电力运行的安全监管与协调控制手段。 2、商务模式创新的需要：电力体制改革逐步放开配售电业务，以电力为主、兼顾冷热气多种能源的综合服务逐步成为区域性能源运营的主流趋势，公司未来面临着由单一生产供电体系向综合能源服务商转型的需求。 3、技术模式创新的需要：城市能源互联网的发展要求充分发挥电力在能源体系中绿色低碳的优势，需要以灵活的网架结构和智能的技术手段协调冷、热、电、气等多种能量流的配送、转化、平衡与调剂，进一步推动能源生产者与终端消费者之间的能量互通和信息互动。
4、服务模式创新的需要：社会投资建设的综合园区、 分布式能源站、热泵、储能、电动汽车充电设施等发展逐年加速，新型能源规划设计、监控管理、能效分析、运行维护等差异化、专属化的能源服务产品及服务方式需求日益突出。 二、建设目标 紧密结合能源互联网与电力改革背景，以“技术创新、服务创新、商务创新”为出发点，面向增量的能源网络与客户资产的能源设施，建设区域综合能源服务平台，友好接纳各种清洁能源和新型多元化负荷，适应城市能源互联网发展需要，开拓配售电服务、客户资产代管代维、能效审计服务等新型业务，适应未来多种能源运营、管理、服务的电力机制变革需要。 具体目标包括： 1.保障常规电网的安全稳定运行：实现系统外能源资产的运行实时监控，为公司削峰填谷、安全调控、规划改造、辅助决策等业务开展提供基础数据与技术支持，强化了常规电网的安全稳定与经济运行能力； 2.实现区域多种能源协调运行：依托区域太阳能、地热能等多种清洁能源，充分利用多能协调互补技术，构筑以智能电网为承载的能源互联网络，提高园区可再生能源占比与能源利用效率，降低园区碳排放；
《分布式任务调度平台XXL-JOB》手册
目录 1：简介 (3) 2：安装 (3) 3：配置 (3) 3.1数据库准备 (3) 3.2源码准备 (4) 3.3部署准备 (5) 3.3.1 配置部署“调度中心” (5) 3.3.2 配置部署“执行器项目” (7) 4：使用 (8) 步骤一：新建任务 (9) 步骤二：“GLUE模式(Java)”任务开发 (9) 步骤三：触发执行 (10) 步骤四：查看日志 (10) 5：总结 (10)
1：简介 XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度框架，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展，XXL-JOB是基于开源 Quartz 调度内核的、为方便企业调度场景而开源的一款实用的调度工具。自带任务配置页面，任务监控，分布式执行器等功能。 2：安装 下载地址（最新1.9版本迭代中，可选择稳定版本1.8.2下载） 码云： https://https://www.doczj.com/doc/fe16799496.html,/xuxueli0323/xxl-job/tree/v1.8.2 3：配置 解压下载文件，得到如下文件结构， - /doc :文档资料 - /db :“调度数据库”建表脚本 - /xxl-job-admin :调度中心，项目源码 - /xxl-job-core :公共Jar依赖 - /xxl-job-executor-samples :执行器，Sample示例项目 3.1数据库准备 使用mysql 新建数据库xxl-job ，导入下载文件夹
中 /doc/db/tables_xxl_job.sql 文件，应生成16张表，如图所示。 3.2源码准备 按照maven格式将源码导入IDE，使用maven进行编译即可，源码结构如下xxl-job-admin：调度中心 xxl-job-core：公共依赖 xxl-job-executor：执行器Sample示例（选择合适的版本执行器，可直接使用，也可以参考其并将现有项目改造成执行器） ：xxl-job-executor-sample-spring：Spring版本，通过Spring容器管理执行器，比较通用； ：xxl-job-executor-sample-springboot：Springboot版本，通过Springboot 管理执行器； ：xxl-job-executor-sample-jfinal：JFinal版本，通过JFinal管理执行器； ：xxl-job-executor-sample-nutz：Nutz版本，通过Nutz管理执行器；
学院人才培养工作状态数据采集平台管理办法 第一章总则 第一条根据《教育部关于印发<高等职业院校人才培养工作评估方案〉的通知》（教高〔2008〕5号）文件要求，认真做好我院人才培养工作状态数据采集平台（以下称“数据采集平台”）的数据采集与上报工作，及时分析我院人才培养工作状态，特制定本办法。 第二条数据平台是运用现代数据信息管理技术，对高等职业院校人才培养工作状态数据进行战略重组和系统优化，以不断完善教学质量保障体系，促进管理的制度化、规范化、信息化，从而提升管理水平，提高管理效益，深化内涵建设。第三条通过数据平台的建设和有序运行，实现其“统计汇总、反映现状，管理监控、促进规范，分析开发、提供决策”的基本功能。 第二章机构与职责 第四条组织机构设置 为确保做好数据采集平台的管理和使用，学院成立数据采集平台管理办公室,设在教育教学督导处。 各部门数据采集平台管理具体分工按数据采集平台表格的特征归口负责，由数据采集平台管理办公室负责分工安排。
第五条职责 1.数据采集平台由学院数据采集平台管理办公室统一管理，具体负责全院数据采集的组织工作，包括数据采集平台的运行管理与维护、对各部门报送的数据进行最终汇总、审核，形成总的分析报告提交院长办公会审议；并负责上报省教育厅。 2. 各处室、二级学院、系（部）及有关单位指定专人（信息采集管理员，一般由办公室主任担任）负责本单位数据的采集、汇总和审核，审核的内容包括数据填报格式的规范性、数据及字段的完整性和准确性等。 3. 各处室、二级学院、系（部）及有关单位负责人为本部门信息数据采集工作的第一责任人，各填报单位在完成初始数据的采集、汇总和审核后，连同电子数据报数据采集平台管理办公室。 4.各处室、二级学院、系（部）对相关条目数据进行统计分析，并形成分析报告，报送数据采集平台管理办公室。 第六条数据采集工作实施工作责任制，纳入各部门工作目标考核。 第三章数据采集的组织实施 第七条数据采集时间 为确保数据采集时效性，各部门要及时更新数据。各部门的
基于“互联网+”的综合能源服务平台建设计划一、必要性分析 “第三次工业革命”对能源行业带来了巨大冲击，具备可再生、分布式、互联性、开放性、智能化特征的能源互联 充分发挥电力在能源体系中绿色低碳的优势，需要以灵活的网架结构和智能的技术手段协调冷、热、电、气等多种能量流的配送、转化、平衡与调剂，进一步推动能源生产者与终端消费者之间的能量互通和信息互动。 4、服务模式创新的需要：社会投资建设的综合园区、
分布式能源站、热泵、储能、电动汽车充电设施等发展逐年加速，新型能源规划设计、监控管理、能效分析、运行维护等差异化、专属化的能源服务产品及服务方式需求日益突出。 二、建设目标 能等多种清洁能源，充分利用多能协调互补技术，构筑以智能电网为承载的能源互联网络，提高园区可再生能源占比与能源利用效率，降低园区碳排放； 3.实现供电企业服务业务扩展：为新能源开发企业提供
并网发电、设备代维、新能源规划咨询等服务，为用能客户提供用能计量、节能降耗等服务，为能源运营企业提供用能计费、设备抢修、运营代管等服务，为地区政府提供碳足迹及节能指标数据，扩宽企业营销服务范围，实现经济收益； 4.促进供电企业商务模式转型：建立电网企业与能源供 系统层：统一建设部署综合能源运营服务平台，整个平台采用B/S架构，以数据直接采集、客户自动化系统转发、电力系统相关数据集成等手段，实现包括多源信息采集与集成、分布式电源接入控制、需求侧能源动态分析、供应侧能
源分析、能源动态平衡最优方案等具体功能。 （二）功能体系 图综合能源运营服务平台功能架构图 平台支撑体系设计采用SG-UAP的整体技术架构体系；采用OSGi标准规范的核心框架，在数据的存储和处理方面 告警服务、报表管理、对时与打印等基本功能。 （2）变电站监控管理：接入变电站综合自动化系统，实现主网信息的数据采集、处理、告警、操作、存储等功能。 （3）配电网监控管理：接入配电自动化终端，实现配