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大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计目录一、项目背景与目标 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (4)二、需求分析 (5)2.1 功能需求 (7)2.2 性能需求 (8)2.3 可用性需求 (9)2.4 安全性需求 (10)三、技术选型 (12)3.1 数据存储与管理 (13)3.2 数据处理与分析 (14)3.3 可视化技术 (15)3.4 网络安全技术 (17)四、系统架构设计 (18)4.1 总体架构 (19)4.2 子系统划分 (21)4.3 数据流设计 (23)五、功能模块设计 (24)5.1 数据采集与整合模块 (25)5.2 数据处理与分析模块 (27)5.3 可视化展示模块 (28)5.4 管理与维护模块 (29)六、数据库设计 (31)6.1 数据库选择 (33)6.2 数据表设计 (33)6.3 索引设计 (35)6.4 规范化与安全性设计 (36)七、安全性与可靠性保障 (38)7.1 数据安全 (39)7.2 系统安全 (41)7.3 可靠性与容错设计 (42)八、项目实施计划 (43)8.1 项目阶段划分 (44)8.2 项目时间表 (45)8.3 项目资源需求 (45)九、项目风险与应对措施 (47)9.1 技术风险 (48)9.2 运营风险 (48)9.3 其他风险 (49)十、项目总结与展望 (51)10.1 项目成果 (52)10.2 后续工作展望 (53)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展，大数据已经渗透到各行各业，成为推动社会进步和产业升级的重要动力。
大数据中心作为存储、处理和分析海量数据的核心基础设施，其运行效率和稳定性直接关系到数据的价值实现和业务应用的成败。
我国在用的大数据中心数量不断增加，规模不断扩大，应用领域也越来越广泛。
随着数据中心规模的快速扩张，运维管理复杂度也随之上升，如何提高数据中心的运行效率、降低运维成本、保障数据安全已成为亟待解决的问题。
大数据库建设方案一、引言随着信息技术的快速发展和数据量的爆炸性增长，大数据库已经成为企业管理和决策的重要工具。
本文将介绍一个大数据库建设方案，以满足企业日益增长的数据需求和分析要求。
二、需求分析1. 数据量：当前企业数据量庞大，需要存储和处理大规模数据，因此需要一个高效的大数据库系统。
2. 性能要求：系统需要具备快速的数据读写能力，以保证数据的实时性和准确性。
3. 数据安全：数据是企业的核心资产，系统需要有强大的安全性能，以保护数据的机密性和完整性。
4. 数据分析：企业需要通过对大数据的分析，提取有价值的信息和洞察，用于决策和战略规划。
三、技术选型根据以上需求，我们选择以下技术来支持大数据库的建设：1. 数据库系统：选择成熟稳定的关系型数据库管理系统（RDBMS），如Oracle、MySQL等，以支持高效的数据存储和检索。
2. 数据存储：采用分布式存储技术，如Hadoop Distributed File System（HDFS）或分布式数据库，以实现数据的高可用性和可扩展性。
3. 数据处理：利用并行计算技术，如Apache Spark、Hive等，进行大数据的处理和分析，以提高数据处理能力。
4. 数据安全：通过加密技术、访问控制和审计等手段，提供全面的数据安全保障。
5. 数据可视化：采用业界知名的数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，将大数据转化为图表和报告，以便决策者更直观地理解数据。
四、架构设计1. 数据采集：通过数据采集工具或者API，将企业各个业务系统产生的数据进行采集和汇总，存储到数据湖（Data Lake）中。
2. 数据清洗和预处理：利用ETL工具，对原始数据进行清洗、去重、格式化等处理，提高数据质量和准确性。
3. 数据存储：将清洗后的数据存储到关系数据库或分布式存储系统中，保证数据的可靠性和高可用性。
4. 数据处理和分析：通过并行计算技术，对存储的大数据进行实时处理和分析，提取有价值的信息和模式。
1系统需求和需求分析说明书模板Mohit系统需求和需求分析说明书模板第一部分概述1．项目名称及背景➢项目名称➢开发背景2．文档说明第二部分任务说明1．功能概述2．用户环境浏览器(如IE 6以上版本)+网络开发(生产)环境:第三部分需求分析1．实现功能➢系统用例图用户业务逻辑如下图所示：95➢管理员功能清单功能编号功能名称文中标题编号备注101 人事管理101001 机构管理101002 部门管理101003 员工管理➢普通用户功能清单2．用例说明➢ [用例1] ●用例图●描述●参与者➢[用例2] ●用例图●描述●参与者➢[用例3] ●用例图●描述●参与者➢[用例4] ●用例图●描述●参与者➢[用例5] ●用例图●描述●参与者➢[用例6 ●用例图●描述●参与者➢[用例7] ●用例图●描述●参与者➢ [用例8]●用例图●描述●参与者➢ [用例9]●描述文件搜索功能：可以按条件查询需要的文件。
●参与者//*参与者，参与用例的对象*// ➢[用例10]●用例图发送消息消息管理管理消息●描述消息管理主要包括：创建消息、修改消息、删除消息、发布消息。
●参与者//*参与者，参与用例的对象*// ➢[用例11]●用例图●描述●参与者➢[用例12] ●用例图●描述●参与者➢[用例13] ●用例图●描述●参与者➢[用例14]●用例图●描述●参与者3．用例关系附1.2 系统设计说明书模板系统设计说明书版本历史第一部分概述1．文档说明2．系统需求概述第二部分系统总体结构第三部分系统设计类图//*系统中主要的、关键实体类图，参考图如下*//➢[用例1]实现●时序图//用例1的时序图，参考图如下*//●描述界面设计1．公共模块界面设计说明：页面设计要求尽量使用div布局完成。
所有的GridView要求实现分页功能。
图1.1用户登陆首页用户登陆首页要求：只有当用户名、密码都正确时才能通过验证。
107图1.2 管理员登录后看到的主界面管理员登录后的主页面要求：显示个人便签信息，左侧显示系统菜单和个人基本信息，上标栏有“主页”、“重新登录”、“修改密码”、显示当前时间功能。
《数据可视化技术》课程教学大纲一、课程基本情况课程代码：11390课程名称：数据可视化技术Data Visualization technology课程类别：学科专业必修课程学分：3.5总学时：56理论学时：32实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：Python编程教学环境：课堂、多媒体开课学院：计算机与信息工程学院二、课程简介《数据可视化技术》是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程。
数据可视化是实现数据价值的重要工具，数据可视化可以将抽象的数字积累转变成为图形、表单等，可以快速理解数据所代表的情况或趋势。
通过该课程学习，从一些基础的可视化方法开始，逐渐延伸到可视化技术，其目标是培养学生掌握数据可视化的技术，能够独立完成数据可视化处理工作。
三、课程教学目标四、教学内容（一）数据可视化概述1.主要内容：数据可视化的作用、分类、发展历史、未来的挑战和发展方向；2.基本要求：了解数据可视化的作用、分类、发展历史、未来的挑战和发展方向；3.重点：理解数据可视化的作用、分类；4.难点：理解数据可视化的作用、分类；5.教学方式方法：理论为主，实际案例为辅；6.考核知识点：数据可视化的作用、分类、未来的挑战和发展方向。
（二）数据可视化基础1.主要内容：数据的视觉感知、数据可视化的基本流程与设计标准、可视化的基本原则、可视化的基本图标和工具。
2.基本要求：熟悉数据可视化的基本流程和工具的使用；3.重点：重点掌握数据可视化的基本流程和设计原则4.难点：数据可视化的设计原则、颜色理论5.教学方式方法：理论为主，实际案例为辅；6.考核知识点：数据可视化的基本流程与设计原则。
（三）数据分类可视化1.主要内容：时间数据可视化、比例数据可视化、关系数据可视化、文本数据可视化、复杂数据可视化2.基本要求：掌握时间数据可视化、比例数据可视化、关系数据可视化、文本数据可视化、复杂数据可视化的特点和基本设计原则以及应用场景，能够使用相关可视化工具进行数据展示；3.重点：掌握不同类型数据的可视化方式，熟练操作相关可视化工具，能够对数据进行富有感染力的表达。
大数据应用的策划书 3000字一、项目背景随着信息技术的快速发展，大数据应用的重要性日益凸显。
大数据应用是指通过对大规模数据进行收集、存储、处理和分析，从中挖掘有价值的信息，为决策提供科学依据的一种方法。
大数据应用已经在各个领域得到广泛应用，如金融、医疗、交通、电商等。
本项目旨在通过大数据应用，提高企业的经营效率和决策水平，为企业提供更好的发展机遇。
本策划书将详细介绍项目的目标、方法、计划和预算等内容。
二、项目目标1. 提高企业的经营效率：通过大数据应用，对企业的运营数据进行分析和挖掘，发现问题和瓶颈，并提供解决方案，从而提高企业的经营效率。
2. 提升企业的决策水平：通过对大数据的分析，为企业的决策提供科学依据，降低决策风险，提高决策的准确性和效果。
3. 发现新的商机和市场机会：通过对大数据的挖掘和分析，发现潜在的商机和市场机会，为企业的发展提供新的方向和机会。
三、项目方法1. 数据收集：收集企业的各类数据，包括销售数据、财务数据、供应链数据、客户数据等，并建立完善的数据采集系统，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据存储：建立大数据存储平台，对收集到的数据进行存储和管理，确保数据的安全性和可靠性。
3. 数据处理：对存储的大数据进行处理和分析，包括数据清洗、数据挖掘、数据建模等，从中发现有价值的信息。
4. 数据可视化：通过数据可视化技术，将处理后的数据以图表、报表等形式展示出来，使企业管理者可以直观地了解数据的情况和趋势。
5. 决策支持：基于分析结果，为企业的决策提供科学依据和建议，降低决策风险，提高决策的准确性和效果。
四、项目计划1. 需求分析阶段：与企业管理者沟通，了解企业的需求和问题，确定项目的目标和范围。
2. 数据收集和存储阶段：建立数据采集系统，收集企业的各类数据，并建立大数据存储平台，确保数据的安全和可靠。
3. 数据处理和分析阶段：对收集到的数据进行处理和分析，发现有价值的信息，并提供解决方案。
《数据可视化》教学大纲课程编号：071183B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课□专业必修课□√专业选修课□学科基础课总学时：48 讲课学时：16 实验（上机）学时：32学分：2适用对象：信息管理与信息系统专业（大数据方向）先修课程：计算机应用基础、计算机图形学、概率论与数理统计一、教学目标本课程是信息学院信息管理与信息系统专业（大数据方向）学生的专业选修课。
本课程是为适应信息时代对大数据和商业智能人才的要求而开设的，既重视学生相关理论的系统学习，又强调培养学生发现问题、分析问题和解决问题的实践应用能力。
本课程是系统设计、数据挖掘、软件开发、决策支持等领域人才培养方面重要组成部分，是专业人才培养目标得以实现的重要保证。
通过本课程的学习，培养学生的信息数据处理能力、信息分析和应用能力，信息表达能力。
使学生掌握数据可视化的一般原理和处理方法，能使用数据可视化工具对数据进行可视化处理。
能够针对不同业务情景下的海量数据，洞察和分析隐藏在数据背后的重要信息，并可视化展示为相关决策者提供辅助决策支持。
该课程能够帮助学生养成良好的职业素质，培养动手能力、创新能力和独立解决实际问题的能力。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系（一）教学内容本课程主要学习数据可视化的基础理论和概念，针对实际应用中遇到的不同类型的数据，学习相应的可视化方法，并学习可视化综合应用及实用系统。
教学内容包括：数据可视化的基础理论和概念，视觉感知和视觉通道，数据处理和分析方法，不同类型数据的可视化方法，可视化交互与评估，以及可视化软件与工具等。
其中，有关数据可视化的基础理论和数据处理和分析方法应细讲和精讲，而视觉感知和视觉通道则粗讲，重点是不同类型数据的可视化方法。
课程的难点在于数据变换方法和可视化编码方法，拟通过实验例子讲解与学生自己动手相结合方式进行讲授。
（二）教学方法和教学手段根据教学目标，拟采用的教学方法有：课堂讲解基本理论、概念和核心知识，讲授和讨论相结合领会知识要点，实验教学训练独立解决问题的能力，最后借助可视化软件工具让学生进行上机操作和具体实践。
项目建议书(大数据方向)项目建议书(大数据方向)一、背景和目标随着互联网技术的不断发展，大数据成为当前社会的热点话题之一。
大数据分析对于各行业来说都具有重要意义，可以帮助企业做出更准确的决策，提高工作效率，增强竞争力。
本项目旨在利用大数据技术，对企业的数据进行深入分析，为企业提供决策支持和业务优化建议。
二、项目内容和范围本项目主要包括以下内容：1. 数据收集与清洗通过引入合适的大数据采集工具，对企业的各类数据进行全面收集。
然后针对不同数据源的差异，进行数据清洗，去除脏数据和异常值，并进行数据格式标准化。
2. 数据存储与管理利用大数据存储技术，搭建高可用、高性能的数据存储与管理平台。
采用分布式存储系统，实现数据的高效读写和容错能力。
3. 数据分析与挖掘通过大数据分析和挖掘技术，对企业的数据进行深入挖掘和分析。
包括但不限于数据关联分析、聚类分析、分类预测等。
通过建立合适的数据模型和算法，发现数据中隐藏的规律和价值信息。
4. 可视化呈现与报表为了便于管理者和决策者理解和运用数据分析结果，我们将采用数据可视化工具，对分析结果进行展示和呈现。
并通过开发报表功能，方便各类决策支持报告。
三、项目资源和计划本项目需要以下资源支持：- 项目组成员：包括大数据工程师、数据分析师、软件开发人员等。
- 技术工具：包括数据采集工具、大数据存储与管理平台、数据分析与挖掘工具、数据可视化工具等。
- 数据支持：需要企业提供相关的数据源。
项目计划如下：- 第一阶段(1个月)：需求调研和数据收集，确定数据采集范围和目标。
- 第二阶段(2个月)：数据清洗和存储，搭建数据存储与管理平台。
- 第三阶段(3个月)：数据分析和挖掘，建立数据模型和算法。
- 第四阶段(1个月)：数据可视化呈现和报表功能开发。
- 第五阶段(1个月)：项目总结与验收，撰写项目报告。
四、项目收益本项目的主要收益包括：- 提供决策支持：通过对企业数据的深入分析，为决策者提供准确、实时的数据，帮助其做出科学的决策。
《数据可视化技术》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：12230课程名称：数据可视化技术英文名称：Data Visualization Technology课程类型：专业课课程要求：必修学时/学分：40/2.5（讲课学时：30 实验学时：10）先修课程：Python语言程序设计、面向对象程序设计(Java)、Python数据分析与应用后续课程：数据分析与挖掘实践、大数据项目综合实践适用专业：数据科学与大数据技术二、课程描述数据可视化是大数据分析与处理中的重要一环。
课程旨在引导学生掌握数据可视化的基本方法、工具和开发框架，能够设计可视化系统，使数据易被理解和发现。
课程主要讲授视觉感知与视觉通道、数据获取和预处理方法、数据可视化流程，以及常用的可视化开发工具。
通过课程学习，使学生能够了解可视化的应用领域，了解数据可视化的基本原理、技术和流程，以及特定问题的可视化方法，掌握主流的可视化开发工具D3.js，并能够应用其对数据分析和挖掘结果进行可视化展示，为今后大数据领域的可视化系统的设计和开发打下坚实的理论和技术基础。
三、课程教学目标1.了解数据可视化的基本概念、方法和技术，并能够运用到复杂的数据分析工程问题中，解决大数据分析结果的可视化展示问题。
（支持毕业能力要求2）2.熟悉数据可视化流程，掌握主流的数据可视化开发工具，能够综合运用数据获取、分析、视觉修饰、交互控制等技术设计可视化系统，满足特定需求，并在设计中培养学生的创新态度和意识。
（支持毕业能力要求5）四、教学内容、安排及与教学目标的对应关系五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）1.大作业基于D3.js可视化框架，完成一个不同于课内实验的某一类型的可视化系统的设计开发，熟悉可视化开发流程，掌握可视化系统的设计方法，并撰写系统设计报告。
六、教学方法本课程采用课堂教学、课内实验、可视化项目设计与开发大作业等教学手段和形式完成课程教学任务。
基于案例开展课堂教学，通过讲授、提问、讨论、演示等教学方法和手段让学生理解可视化的基本概念和理论。
指挥中心大数据可视化信息化解决方案目录一、内容简述 (2)1.1 背景介绍 (3)1.2 需求分析 (4)1.3 解决方案概述 (6)二、现状分析 (7)2.1 现有系统概述 (8)2.2 存在问题 (9)2.3 信息化水平评估 (10)三、解决方案设计 (11)3.1 总体架构设计 (12)3.2 数据整合与处理 (13)3.3 可视化界面设计 (14)3.4 信息化平台搭建 (16)3.5 系统安全与可靠性保障 (17)四、功能实现 (18)4.1 数据采集与传输 (19)4.2 数据分析与挖掘 (20)4.3 可视化展示与交互 (21)4.4 系统管理与维护 (22)4.5 安全与隐私保护 (24)五、实施计划 (25)5.1 项目启动与团队组建 (25)5.2 详细实施步骤 (27)5.3 时间节点与里程碑 (28)5.4 风险评估与应对措施 (29)六、预期效果与价值评估 (29)6.1 预期效果 (31)6.2 价值评估 (32)6.3 成果展示与应用推广 (33)七、总结与展望 (34)7.1 解决方案总结 (35)7.2 发展前景展望 (36)一、内容简述本文档旨在详细介绍指挥中心大数据可视化信息化解决方案，以帮助读者全面了解该方案的核心功能、技术架构、实施步骤和应用场景。
本解决方案采用先进的大数据分析技术和可视化手段，为指挥中心提供高效、实时的决策支持，提高应急响应速度和协同作战能力。
数据采集与整合：通过各种数据源收集、清洗和整合数据，确保数据的准确性和完整性。
大数据分析：利用大数据分析技术对收集到的数据进行深入挖掘，提取有价值的信息和趋势。
数据可视化：将分析结果以图表、地图等多种形式进行可视化展示，直观地反映数据特征和规律。
决策支持：根据可视化展示的结果，为指挥中心提供实时、准确的决策支持，辅助指挥官制定合理的战略和战术。
本解决方案采用分层架构设计，包括数据采集层、数据处理层、数据存储层和数据展示层。
大数据可视化系统第一章项目背景1.1. 项目背景大数据可视化系统，与企业决策中心系统及其业务子系统深度结合，兼具顶级视觉效果与高性能操控。
系统集成了车辆轨迹追踪信息、满足逐级、逐层生产监控管理的需求。
从襄阳地区产业链地图到食品工厂生产状况实时数据统计分析，再到屠宰车间生产数据汇总呈现，最终到不同产线、主要设备的实时数据驱动和告警数据的全面呈现，为提升企业的运营管理效率和精准决策提供支撑。
1.2. 建设目标食品加工厂运营系统的信息可以分为四个层面。
第一层面是襄阳地区产业链，包括食品加工厂、附近养殖场和运输车辆的信息；第二层面是食品加工厂，包括了屠宰厂、熟食厂、无害化厂、污水厂和立体库的各个分厂的运行、运营信息；第三层面是在各个分厂部不同产品线的运行、运营信息；第四层面则是不同产品线中的主要设备运行、生产信息。
本项目总的目标是在食品加工厂建立智慧监控与可视化管理云平台，对襄阳地区产业链进行全面监控与可视化管理，最终实现全面监控、智能运维、辅助决策、可视化运营管理等综效。
第2章、需求分析2.1. 现状分析公司经过多年的信息化建设，累计了很多企业信息系统，但这些系统比较独立，形成信息孤岛，无法发挥数据的价值，更无法对企业的运营管理提供及时高效的支撑，要提升企业的运营管理效率，发挥数据价值，更好的为企业决策提供辅助支持，需要解决目前存在的以下主要问题：1.建立的各个信息化子系统是相互独立，数据格式互不兼容。
因此，每一个子系统都保存了大量的相关数据，多个子系统无法互通互联，海量的数据更无法整合，无法实现统一的数据分析和处理，从而大大限制了这些数据的应用围，造成了严重的数据资源浪费。
2.每个子系统的操作不具有逻辑上的一致性，人机界面各不相同，无法为用户提供统一的人机互动体验。
3.传统的信息子系统仅提供了原始数据界面，人们不易快速理解数据的规律和含义。
人们迫切希望能够将数据以可视化方式表达，以人类最自然的方式把数据的深层次含义和变化规律展现在人们面前。
4.移动计算的快速发展，使得运营管理人员能够随身携带计算能力强大的小型计算平台（如智能手机，平板电脑等），大大提高了运营人员的空间自由度。
如何把信息系统中的相关数据和分析结果随时随地的传递到移动智能终端，并最佳化的呈现给运营管理人员，从而实现无处不在的实时信息感知，是当前运营管理人员在日常工作和生活中非常需要的技术。
综上所述，食品加工厂的运营管理人员需要一种技术和解决方案，能够有效整合现有各个数据子系统，将所有子系统中的数据统一融合和分析，深入萃取每个数据中蕴含的信息，并将处理结果以最佳可视化方式实时展现在面前，使得运营管理人员能够及时全面感知所管辖区域的运行状态，快速做出最佳应对决策，最终实现智慧化工作和生活方式。
2.2. 系统目标建立大数据可视化系统，全面整合已有数据子系统，实时抽取各类数据源中的信息、记录和处理相关数据、随时随地监控其管辖区域设备或系统的运行状态、进行综合管理、建立生产运营监控中心，以满足日常生产运行监控和运维管理；同时将运营管理-职能系统全面纳入，最终将运营管理团队打造成一个安全可靠、事件驱动、物联人事、智慧决策、快速响应的高效率运营管理团队，结合现代技术的应用提升现有运营管理的效率，树立食品加工行业高效管理的标杆。
由于整个系统需要整体规划，分步实施，避免重复投入，所以我们将从顶层规划“大数据可视化系统”以满足未来的扩展和日常的运营，对本项目生产运营平台（系统）的智慧化建设，提供了五大业务目标解决方案：1.平台顶层架构设计：统一规划、分步实施、按需扩展、集中监控、分散运营，避免重复投资；2.高度整合信息系统：全面整合已有信息子系统，实时展示鲜、冻、调、熟生产过程的运行状况；3.深度融合数据资源：深度融合现有数据资源，使得数据资源可以自由流通，解决信息孤岛，发挥数据更大价值，改善和提升工作效率与服务品质；4.全时监控与管理：实时感知系统运行状态，不受地域空间、时间的限制，并使食品加工厂的数字化管理向智能化管理迈进；5.辅助决策运营管理：实时动态可视化展示生产过程的运维资讯信息，让管理运维人员全面了解运维状况，为管理人员提供决策依据。
让整个管理更加全面、高效、智慧、安全。
第3章、设计原则为充分发挥大数据可视化系统的整体效能，整个平台设计及后期的工程建设遵循如下原则：1.多终端访问系统：包括大屏展示、PC、智能手机、PAD等。
2.可远程访问大数据可视化系统。
3.能够通过URL调用我们现有养殖农场SCADA展示系统（BS架构）等。
4.可靠性高：支持高可用架构（负载均衡，双机热备，Cluster架构）；图形化界面操作，与设备相似度高，不易操作错误。
整个平台产品拥有完全的知识产品，无需依赖第三方的限制，从底层的数据采集，数据中心数据存储处理，到可视化展示完全在部研发生产，因此其系统达到最优架构。
5.稳定性，成熟度高6.易维护性：安装部署简单，采用一键安装；问题定位快速；组态设备相似度高，流程化设计，整个监控单元或业务流程的运行状况一目了然。
第4章、技术要求4.1. 系统架构设计要求食品加工厂全息数据可视化系统的建设将更高层次的聚集，融合现有信息系统，新增和完善现有系统管理上的不足，增加系统的智能元素，使得整体化管理，智能化管理细节上优化，更加高效节能。
而在未来，随着不同生产地区、产业链的扩大和增加，我们可以在集团总部实现对所有接入数据、可视化资源统一的调度和管理，使得食品工厂乃至集团的运营管理人员不受地域和时域的限值，随时随地查看、反馈相关信息，为企业的运营管理提供辅助决策、提高企业竞争力和品牌效益。
按照上述思路和目前食品加工厂的要求，本项目系统架构拓扑图设计要求如下：图1：食品加工厂系统架构拓扑图示意图4.2. 可视化技术要求1.襄阳地区产业链在襄阳地区产业链地图中，呈现各种猪场和食品加工厂的地理位置及分布情况；周边的可视化图表则呈现产业链的基本信息，包括集团介绍、集团宣传视频、产业链销售、公司产能分布等。
根据种猪场、可以钻取到种猪厂生产运行信息，同时区域可以联动变化到种猪场的监控视频，根据食品加工厂可以钻取到“食品加工厂”场景。
2.食品加工厂通过食品加工厂鸟瞰图和周边的可视化图表，呈现整个食品加工厂的生产运行信息；包括工厂简介、产量统计、产量/计划对比和监控视频等。
根据屠宰车间的区域，则高亮显示该区域；同时周边的可视化图表联动变化为屠宰车间相关的生运行信息；包括：当日产能产值、产量统计、车间能耗及相关监控视频双击该区域，则钻取到“屠宰车间及产线”场景。
3.屠宰车间及产线结合主要设备的3D模拟图和生产工艺流程图，呈现屠宰车间的生产流程；周边的可视化图表呈现屠宰车间生产运行信息，包括：屠宰量/计划量对比、均重及出品率、车间温度指标和监控视频等。
4.物流管理地图以食品加工厂为中心，在地图中呈现主要的物流中心及销售中心位置及分布情况；通过物流线路颜色的变化呈现每条线路的繁忙程度；周边的可视化图表呈现物流车辆的相关统计信息；包括：车辆占比及运行统计、车辆里程及运行时间、车辆在线率、区域报警及异常统计等；通过点击不同的物流线路，钻取到被选择线路的“车辆轨迹地图”场景。
5.物流管理地图在轨迹地图中，实时显示本物流线路车辆所属车辆的运行位置；点击地图中的车辆或车辆信息列表；在地图中显示被选中车辆的当日运行轨迹及实时轨迹；同时右下角的“车辆详情”可视化图表会联动被选中车辆而变化；左上角的”运输进度”可视化图表呈现该线路车辆从出发地到目的地的已行驶里程和剩余行驶里程及进度左下角的“车辆分析”可视化图表呈现车辆告警与准点率之间的分析信息。
4.3大屏幕墙的技术要求1.总则(1)本技术规书是对襄阳食品监控中心建设项目大屏幕系统设备的相关规定和技术要求，投标方应仔细阅读并遵循以下容进行投标。
(2)工程所选用的所有设备材料应是全新的无缺陷的原厂正品，应具备合格证和相应的检验检测报告，应完全满足招标文件以及售后服务的要求。
(3)投标方应提供DLP大屏幕制造厂商针对本项目的投标授权书（提供原件），否则作为无效投标处理。
(4)所有技术要求须逐条应答，带“★”条款为不可背离条款。
不符合标注“★”的技术要求，视为无效投标；必须提供满足要求的证明文件，如发现有失实情况，招标方有权拒绝该投标。
其他不符合的技术要求项由评标委员会酌情减分。
2.工程概况大屏幕墙体的安装将沿着监控中心预留的位置进行安装。
70英寸高清DLP单元，3行3列拼接，采用一体化箱体式方式进行安装，并考虑另加外部支撑框架和检修维护支架。
具体的方式由中标施工单位根据现场装修进行深化。
大屏幕拼接控制设备安装在网络设备机房，或者可安装在大屏维修通道后侧，具体位置由中标施工单位进行深化。
3.系统技术要求(1)基本要求1)★为保证整个系统的稳定性、兼容性及售后等问题，投标方提供的大屏幕系统的投影机芯、投影显示单元、图像拼接控制系统、大屏幕控制管理软件必须采用同一厂家产品。
大屏幕系统制造商具有投影机芯生产制造能力，提供含经营围的营业执照复印件并加盖厂家公章。
2)★大屏幕系统制造商须是美国仪器TI公司的DLP技术授权制造商，提供相关证书复印件并加盖厂家公章。
3)大屏幕系统制造商须具有ISO9001、ISO14001、OHSAS18000管理体系认证，提供相关证书复印件并加盖厂家公章。
4)★大屏幕系统制造商须具有国家认定的合格实验室，提供相关证书复印件并加盖厂家公章。
5)大屏幕系统产品应为市场著名商标，制造商应具有省部级工商行政管理部门颁发的著名商标证书，提供相关证书复印件并加盖厂家公章。
6)★大屏幕系统制造商须具有本地化服务能力，在市具有工商局注册的服务机构，提供工商营业执照复印件并加盖厂家公章。
7)★大屏幕系统制造商须具有近两年不少于3个与本次招标同类型分布式控制器系统产品案例，提供合同复印件并加盖厂家公章。
8)大屏幕系统应具有较高的可扩展性，可以通过简单扩容方式进行现场扩展，系统中显示单元、各类信号源可任意添加而不需要更换任何已采购设备。
9)★大屏幕系统的显示单元、图像拼接控制系统、控制管理软件均应提供相应的制造商原厂印刷版宣传彩页资料，并加盖厂家公章。
(2)大屏幕系统功能要求1)整个DLP显示屏具有高分辨率、高亮度、高清晰度等特点，色彩还原真实，图像失真小，亮度均匀，在室正常的环境光条件下能够显示清晰明亮的图形、图像效果，单屏周边无眩光。
2)大屏幕显示系统应具有先进性、稳定性和可扩充性。
操作简单，维护方便，寿命长，满足7×24长期不间断使用要求，设备的使用寿命50000小时以上。
3)支持多屏图像拼接，用户可灵活开启多个信号窗口，定义窗口尺寸，所有信号窗口能够自由放大缩小、任意移动、任意跨屏、漫游、整屏显示，不受物理拼缝的限制。
