XXX大数据平台总体技术要求

金融大数据平台总体技术要求
金融大数据平台的技术要求是非常严格的，因为它需要能够处理大量的数据，以便实现数据的分析和运用。

下面将介绍一些主要的技术要求。

首先，金融大数据平台需要具备良好的数据存储能力。

它应该能够存储大量的数据，并且能够支持多种数据类型，如文本、图像、视频等。

同时，它还要支持不同格式的数据，如xml、json、csv等，以便支持不同的业务需求。

其次，金融大数据平台需要具备良好的数据处理能力。

它应该能够对数据进行清洗、整合和转换，以便实现数据的可视化和分析。

此外，它还应该能够支持复杂的数据分析技术，如机器研究算法、深度研究算法、图分析等，以便实现对数据的深入分析。

此外，金融大数据平台还需要具备安全性和可靠性。

它应该具备安全的多层授权、多层加密等功能，以保护数据的安全性。

另外，它还应该具备可靠的数据备份机制，以便在发生系统故障或者其他突发情况时，能够快速恢复系统。

最后，金融大数据平台需要具备良好的可扩展性。

它应该能够根据客户的业务需求，快速扩展存储容量和处理能力，以满足客户的业务发展。

此外，它还应该能够支持实时的数据更新和查询功能，以保证数据的准确性和及时性。

总之，金融大数据平台的技术要求非常严格，它需要支持大量的数据存储、处理和分析，同时还要具备安全性和可靠性，以及可扩展性。

只有具备这些要求的金融大数据平台，才能真正实现数据的有效运用，提升金融服务的效率和质量。

农业大数据应用平台技术要求一、引言随着科技的不断发展，农业领域也逐渐开始应用大数据技术，以提高农业生产效率、农产品质量和农村经济发展水平。

农业大数据应用平台作为农业信息化的重要组成部份，为农业决策提供科学依据和农民生产提供技术支持。

本文将详细介绍农业大数据应用平台的技术要求。

二、平台架构1. 数据采集与存储农业大数据应用平台应具备数据采集和存储的能力。

数据采集可以通过传感器、监测设备等方式进行，采集的数据包括气象数据、土壤数据、作物生长数据等。

数据存储应具备高可靠性和高扩展性，可以采用云存储技术，保证数据的安全性和可靠性。

2. 数据处理与分析农业大数据应用平台应具备数据处理和分析的能力。

数据处理包括数据清洗、数据预处理等步骤，以确保数据的准确性和完整性。

数据分析可以采用机器学习、数据挖掘等技术，对农业数据进行模式识别、预测分析等，提供农业决策支持。

3. 决策支持与展示农业大数据应用平台应具备决策支持和展示的能力。

决策支持可以根据数据分析的结果，为农业决策者提供决策建议和预测结果。

展示可以通过可视化的方式，将农业数据和分析结果呈现给用户，方便用户理解和使用。

三、技术要求1. 数据安全性农业大数据应用平台应具备数据安全性保障措施，包括数据加密、权限管理、防火墙等，确保农业数据的机密性、完整性和可用性。

2. 可扩展性农业大数据应用平台应具备良好的可扩展性，能够适应不断增长的数据量和用户量。

平台应支持分布式计算和存储，以实现高性能和高可用性。

3. 实时性农业大数据应用平台应具备实时性，能够及时采集和处理农业数据，为农业决策提供及时的支持。

平台应具备实时监测和报警功能，及时响应农业生产中的异常情况。

4. 用户友好性农业大数据应用平台应具备良好的用户界面和用户体验，方便用户操作和使用。

平台应提供简洁明了的操作界面，支持多种终端设备，如PC、手机等。

5. 数据互联互通农业大数据应用平台应具备数据互联互通的能力，能够与其他农业信息系统进行数据交换和共享。

大数据分析平台技术要求》大数据分析平台技术要求1.技术构架需求为建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件，采用平台化策略。

基本要求包括：采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。

实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。

采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。

2.功能指标需求2.1 基础平台本项目的基础平台包括元数据管理平台、数据交换平台和应用支撑平台，按照SOA的体系架构，实现对XX数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。

2.1.1 元数据管理平台根据XX的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。

具体实施内容包括：根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。

支持对元数据的管理，包括定义、添加、删除、查询和修改等操作，支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管理实行权限控制。

通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括：基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的数据查询、处理、报表管理。

___：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。

数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的结构等。

元数据版本控制及追溯、操作日志管理。

2.1.2 数据交换平台结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。

实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。

智慧农业实践之智慧果园监测⼤数据平台建设技术⽅案智慧农业—智慧果园⼤数据平台技术解决⽅案⽬录⼀、项⽬简介 (4)1.开发背景 (4)2.开发⽬的与意义 (6)3.基本开发规划 (6)项⽬总体功能要求 (7)业务需求分析 (7)技术需求 (8)独⽴运⾏ (8)实时采集 (8)功能设计要求 (8)系统扩展要求 (8)⾮功能性需求 (8)数据要求 (8)扩展性 (9)易操作性 (9)前瞻及可持续性 (9)通⽤及开放性 (9)海量数据处理 (9)后台管理需求分析 (10)系统⽅案设计 (10)设计原则 (10)建设思路 (12)总体架构设计 (12)技术架构设计 (14)数据架构设计 (15)数据存储设计 (16)关系型数据库 (17)NoSQL数据库 (17)内存数据库 (17)分布式⽂件系统 (17)技术路线实现 (18)⾯向服务的架构（SOA） (18)主要基于J2EE标准规范（BWAD）多层应⽤体系架构。

20应⽤WBGIS技术 (21)⽀持Linux、windows 等操作系统 (22)⼤数据平台——Hadoop基础平台 (22)本期部署架构 (29)数据采集系统 (30)数据采集源 (30)数据采集流程 (30)果园⾃驾仪数据采集 (30)故障诊断系统数据采集 (33)果园环境信息采集 (36)⼤数据采集流程 (38)数据资源规划 (40)数据资源规划 (40)使⽤规划 (42)数据采集功能设计 (43)采集配置 (43)规则定义 (43)采集解析 (43)实时采集 (43)批量采集 (43)采集监控 (43)采集⽇志 (43)果园信息化监管功能模块描述 (44)系统结构 (44)功能模块描述 (45)⼤屏展⽰系统 (45)果园信息管理模块 (48)果园机具信息管理模块 (50)果园⼈员信息管理模块 (50)果园地理信息管理模块 (51)果园可视化⼀张图 (54)⼀机⼀档信息查询 (58)果园统计分析模块 (59)预警业务模块 (62)果园作业模块 (64)果园作业⾯积核算 (75)数据维护 (77)系统维护 (77)果园户⼿机端功能模块描述 (78)系统结构 (80)功能模块描述 (80)地图操作 (80)我的果园 (81)我的作业 (81)我的补贴 (82)我的消息 (82)个⼈资料 (83)⼀、项⽬简介1.开发背景2018年⾄2019年，《中共中央、国务院关于实施乡村振兴战略的意见》（中发〔2018〕1号）、《数字乡村发展战略纲要》（中办发〔2019〕31号）和《重庆市智慧农业发展实施⽅案（试⾏）》（渝府办发〔2019〕111号）等相关⽂件部署要求，决定实施智慧农业“四⼤⾏动”推⼴应⽤项⽬，围绕粮猪菜保供产业和现代⼭地特⾊⾼效农业，填平补齐智慧农业信息采集系统、分析决策系统、控制作业系统。

数据信息管理平台质量技术标准及要求一、系统需求概述为规范税收征管和加强税源监控，以金税三期返还数据为基础，构建基于云计算技术的大数据处理架构，抽取、整合、集中现有数据资源，采集第三方信息，搭建综合性税源数据仓库，建设与金税三期业务系统融合而不重叠的数据信息管理平台，实现对税收数据的准确、快速、深层次分析、多角度挖掘。

（一）总体思路和基本原则1、技术架构设计科学。

充分考虑地税税源数据几何式增长和数据挖掘分析需求，实施基于云计算的大数据处理技术，提供高性能、高可用、高性价比的数据处理能力。

辅助以报表、图形、多媒体等相互补充的技术手段，达到对税收业务等结构化、行政管理非结构化以及其它半结构化数据的快速、准确、全面的分析、挖掘和展示。

2、合理利用现有硬件资源。

依托甲方现有网络和硬件资源，采用4台高端服务器、1台网络存储和网络资源，搭建硬件基础平台。

3、数据仓库规划科学。

采用先进数据仓库技术，对所有历史和在用数据库数据进行清洗、加工、整理、抽取和存储，对政府部门第三方信息、企业采集信息进行采集、整理和存储，整合原有个税软件、土地软件、房产软件等30多个应用系统软件功能和数据，逐步实现一体化建设目标。

4、软件开发工具先进。

应用平台采用成熟的系统，结果快速和准确，可逐层钻取、能自定义查询。

展示平台可以多屏展示，采用Flash、图表和多媒体结合的形式，为各级税务机关管理和决策提供依据。

'5、软件开发和维护具有前瞻性。

平台开发做到不重复、小而精、可扩展、好维护，同金税三期系统形成互补。

（二）总体要求1．技术先进性及要求(1)搭建基于大数据技术的数据仓库，解决数据查询访问速度瓶颈，满足对非结构化数据的支持，提供高性能、高可用、高性价比的数据处理能力。

(2)各功能操作响应时间和查询结果返回时间要在3至5秒内。

(3)根据上级部门要求，保证系统平台兼容性，数据库软件必须采用Oracle 11g，应用服务器必须采用WebLogic11。

基层社会治理大数据平台建设规范1范围本文件规定了基层社会治理大数据平台（以下简称“平台”）的总体架构、技术要求、功能要求和运行要求。

本文件适用于基层社会治理大数据平台新建以及现有平台升级改造。

2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。

凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。

凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T 22239GB/T 31000-2015GB/T 33200-201网络安全等级保护要求6社会治安综合治理基础数据规范社会治安综合治理综治中心建设与管理规范GB/T 33780.2-2017基于云计算的电子政务公共平台技术规范第2部分：功能和性能3符号和缩略语下列缩略语适用于本文件。

APP：移动设备应用软件（Application）Office Automation）OA：办公自动化（总体要4求基层社会治理大数据平台总体上应满足以下要求：a）平台设计应充分考虑与政务平台的各类数据资源共享和互通，应采用模块化设计；b）应保证接入平台的设备、系统、用户以及数据传输的安全；c）平台应具备用户分层分类功能，满足不同用户不同权限的需求；d）平台应满足开放性要求，应提供整个系统内部各应用、各业务模块间的信息交换和共享服务，支持系统外数据交换服务；e）平台交互界面应简洁、友好、清晰；f）应建立完善的运维保障机制，配备专门的运维人员。

总体架5构平台总体架构由用户层、应用层、数据层、设施层、平台运行维护和平台安全防护组成，各级平台可根据实际需求进行调整。

总体架构设计见图1平台总体架构图。

图1平台总体架构图6技术要求6.1建设要求平台建设应符合以下要求：a) b) c) d)GB/T33200-2016对于公共安全视频监控建设联网应用的相关要求；GB/T33780.5-2021对于信息资源开放共享系统架构的相关要求；互联网带宽应充分考虑使用人数和使用高峰期的并发要求；平台部署的机房和服务器应满足GB/T22239中信息系统安全等级保护第二级的要求。

系统概要设计说明书一、现状与需求分析1.1项目建设背景1.2系统建设现状市大XXX台的建设，深入参照了《公共信息台总体框架》，遵循《务信息资源目录体系》国家标准与《务信息资源交换体系》并结合了市市电子务发展的实际需要。

二、总体设计2.1质量与安全管理1.在大XXX台建设和运行过程中，定期对系统进行整体的风险评估。

发现安全隐患，及时调整安全策略，实行动态防护。

2.根据系统的重要程度和自身安全需求，依据国家标准《计算机信息系统安全保护等级划分准则》，实行等级防护、适度防护等措施。

3.要求所有被采用的安全产品都必须提供开放接口，以利于将来建设统一的安全管理中心，对安全事件进行有效及时的监控和响应。

4.将防护重点放在系统层和应用层的安全上。

重点保护局部计算环境和XXX文件的安全（如核心XXX库等），确保系统用户身份的真实性和可审核性。

为了应对以上提出的要求，将会实现XXX加密、XXX脱敏、访问控制、身份认证和日志审计五个大的方面的功能。

2.2开发原则1.标准性、开放性系统所采用的相关标准必须与国际、国家、、市级标准相符合，确保系统具有良好的开放性，能够实现与多种技术和软硬件台的有机集成。

2.安全性系统应具有完整、全面的安全体系和良好的安全性，能够提供信息传输保密性、XXX完整性、身份识别和数字认证、防抵赖性等安全保障措施，确保信息交换的安全运行。

系统设计不影响各部门相关信息系统的安全性。

3.可扩展性系统采用可扩展的技术体系架构，以适应信息化建设和应用系统快速发展的要求。

系统必须支持异构XXX库之间XXX交换和共享，支持主流关系型XXX库，支持不同操作系统之间信息交换应用的互联互通。

4.高可靠性系统应具有良好的可靠性，建立各种故障的快速恢复机制，确保实现7×24小时地正常运转，确保信息交换工作正常运行。

5.可管理性系统应具有良好的可管理性，允许管理人员通过管理工具实现系统全面的监控、管理和配置，并为系统故障的判断、排错和分析提供支撑，可对信息交换流程进行简易、灵活地定制和调整，同时对系统运行情况能够实时的统计分析、报表展示。

大数据资源平台总体技术架构方案V2随着互联网技术的迅速发展和普及，我们每天都在产生大量的数据。

这些数据包括文本、图像、视频等等，每个人都能够产生数百兆甚至数G的数据。

虽然这些数据看似毫无关联，但是通过技术处理后，不仅有可能发现它们之间的联系，而且还有可能从中挖掘出我们需要的信息。

因此，大数据已成为服务于整个社会经济的重要资源之一。

为了更好地服务于整个社会经济，需要建立一个大数据资源平台。

大数据资源平台的编制和建设不是简单的技术问题，而是涉及政策、技术、人才等各个方面的问题。

下面将围绕“大数据资源平台总体技术架构方案V2”对其进行详细阐述。

一、基础架构层面设计基础架构层面是大数据系统的基本架构，需要考虑可扩展性，可维护性，可靠性等方面的问题。

大数据系统的基本架构可以分为以下3个子系统：数据存储子系统，数据处理子系统和数据服务子系统。

1.数据存储子系统数据存储子系统是大数据系统的核心组成部分，主要用于存储各类数据。

常见的存储方式包括分布式文件存储系统、分布式数据库和NoSQL 数据库等。

其中，分布式文件存储系统主要用于存储大量的非结构化数据，分布式数据库和NoSQL数据库则主要用于存储结构化数据。

2.数据处理子系统数据处理子系统主要负责对数据进行分析和处理。

它可以分为离线处理和实时处理两类。

其中，离线处理主要用于大规模数据的分析和处理，而实时处理则主要用于对数据进行实时监控和预测。

3.数据服务子系统数据服务子系统主要用于将处理后的数据提供给用户。

它可以提供各种类型的数据服务，如数据查询、数据分析和数据可视化等。

二、技术架构层面设计在技术架构层面，需要考虑大数据平台的数据处理能力、数据存储能力、数据安全性和数据挖掘能力等问题。

1.数据处理能力数据处理能力是大数据平台的核心能力，需要考虑其处理速度和处理规模。

目前，大数据处理框框架有Hadoop、Spark、Flink等。

不同的框架适合不同的需求，需要根据具体的业务需求来选择。

互联网+智慧政务大数据社会治理大数据平台建设方案目录第一章项目整体概述 (4)1.1.项目名称 (4)1.2.建设单位 (4)1.3.编写依据 (4)1.3.1相关政策 (4)1.3.2技术标准 (4)1.4.建设目标、规模、内容、建设期 (6)1.4.1建设目标 (6)1.4.2建设内容和规模 (6)1.4.3建设期 (7)1.5.项目总投资及资金来源 (7)1.6.效益及风险 (8)1.6.1社会效益 (8)1.6.2经济效益 (8)1.6.3项目风险 (8)第二章现状与需求分析 (10)2.1.本次工程依托的信息化环境现状 (10)2.1.1XXX区域概况 (10)2.1.2主要业务现状及存在的问题 (11)2.1.3数据及信息资源现状 (12)2.2.业务需求分析 (14)2.2.1业务角色需求 (14)2.2.2社会管理需求 (14)2.3.建设需求分析 (15)2.3.1标准规范建设 (15)2.3.2数据库与交换共享平台 (16)2.3.3基础支撑平台 (16)2.3.4应用系统 (16)2.3.5终端系统 (17)2.3.6网络系统 (17)2.3.7信息安全系统 (17)2.3.8运行维护系统 (17)2.3.9数据中心 (18)2.4.信息量指标 (18)2.5.系统主要性能指标 (18)第三章总体设计方案 (19)3.1.总体设计原则 (19)3.2.总体目标 (20)3.3.建设内容 (21)3.4.系统总体架构 (21)3.5.技术路线及技术演进 (23)3.5.1技术路线 (23)3.5.2技术演进 (27)第四章本期项目设计方案 (27)4.1.建设规模与内容 (27)4.2.标准规范建设内容 (28)4.2.1标准体系建设架构 (28)4.2.2标准建设内容 (29)4.3.数据库与交换共享平台设计方案 (29)4.3.1数据库、交换平台与应用系统关系 (29)4.3.2数据资源规划设计 (30)4.3.3数据库设计 (34)4.3.4数据交换共享平台设计 (46)4.3.5建设内容清单 (59)4.4.基础支撑平台设计方案 (59)4.4.1服务器虚拟化软件 (60)4.4.2操作系统 (61)4.4.3数据库软件 (61)4.4.4WEB中间件软件 (62)4.4.5GIS引擎软件 (63)4.4.6ESB服务总线 (68)4.4.7支撑平台建设内容 (68)4.5.应用系统设计方案 (69)4.5.1应用系统逻辑架构设计 (69)4.5.2社会管理系统设计方案 (70)第五章软硬件建行概括 (81)5.1.总体建设内容 (81)5.2.软件开发内容 (81)5.2.1应用开发软件 (81)5.2.2第三方软件 (83)5.3.硬件建设内容 (83)5.3.1网络系统 (83)5.3.2信息安全设备 (84)5.3.3数据中心 (86)第一章项目整体概述1.1.编写依据1.1.1相关政策（1）中共中央办公厅、国务院办公厅转发的《国家信息化领导小组关于我国电子政务建设指导意见》（中发办【2002】17号文）；（2）中共中央办公厅、国务院办公厅转发的《国家信息化领导小组关于加强信息安全保障工作的意见》（中发办【2003】27号文）；（3）中办发[2004] 34号（《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见》）（4）《国家电子政务总体框架》的通知（国信【2006】2号）；（5）中共中央办公厅、国务院办公厅转发的《国家信息化领导小组关于推进国家电子政务网络建设的意见》（中办发【2006】18号）；（6）《电子政务保密管理指南》（国保发【2007】22号）；（7）公安部、国家保密局、国家密码管理局、国务院信息化工作办公室等四部门关于印发《信息安全等级保护管理办法》的通知（公通字【2007】43号）；（8）中共中央、国务院下发《关于加强和创新社会管理的意见》（中发[2011]11号）；1.1.2技术标准（1）《电子政务标准化指南第一部分总则》；（2）《电子政务标准化指南第二部分工程管理》；（3）《电子政务标准化指南第三部分网络建设》；（4）《电子政务标准化指南第四部分信息共享》；（5）《电子政务标准化指南第五部分支撑技术》；（6）《电子政务标准化指南第六部分信息安全》；（7）《电子政务主题词表编制规则》GB/T 19486-2004；（8）《国家电子政务网络技术和运行管理规范》GB/T 21061-2007；（9）《电子政务系统总体设计要求》GB/T 21064-2007；（10）《政务信息资源目录体系第1部分总体框架》GB/T 21063.1-2007；（11）《政务信息资源目录体系第2部分技术要求》GB/T 21063.2-2007；（12）《政务信息资源目录体系第3部分核心元数据》GB/T 21063.3-2007；（13）《政务信息资源目录体系第4部分政务信息资源分类》GB/T 1063.4-2007；（14）《政务信息资源目录体系第5部分政务信息资源标识符编码方案》GB/T 21063.5-2007；（15）《政务信息资源目录体系第6部分技术管理要求》GB/T 21063.6-2007；（16）《政务信息资源交换体系第1部分总体框架》GB/T 21062.1-2007；（17）《政务信息资源交换体系第2部分技术要求》GB/T 21062.2-2007；（18）《政务信息资源交换体系第3部分数据接口规范》GB/T 21062.3-2007；（19）《政务信息资源交换体系第4部分技术管理要求》GB/T 21062.4-2007；（20）《信息安全技术信息系统安全等级保护定级指南》；（21）《电子政务业务流程设计方法通用规范》GB/T 19487-2004；（22）《信息安全技术——网络基础安全技术要求》（GB/T20270-2006）；（23）《信息安全技术——操作系统安全技术要求》（GB/T20272-2006）；（24）RFC2547bisBGP/MPLS虚拟专用网（VPNs）；（25）RFC2917核心MPLS IP VPN体系结构。

数据中心虚拟化平台建设项目技术服务技术要求一、总体要求1、高性能计算系统所有计算节点运算速度的理论峰值应不小于每秒5万亿，单计算节点物理内存不小于64GB,整体Linpack效率超过70%。

2、所有节点需采用40Gb/s的QDR Infiniband互连网络直连，节点间双向通信带宽不低于80Gb/s，点对点MPI延迟低于2μs。

3、支持大规模高效并发访问，支持海量文件数量的管理，提供可在线扩展的I/O存储服务；要求支持全局统一的系统映像命名空间，单一卷管理，存储集群与计算节点集群采用一套网络，简化系统的复杂性。

4、集群存储系统每个存储模块直接与计算网IB交换机连接。

支持多个存储节点并行聚合I/O带宽，满足大数据流高并发读取、多用户事务处理环境的大规模集群存储系统架构。

5、试验模拟及分析硬件系统各节点均需安装具有正版授权的64位的Linux操作系统，能够顺利运行GEMS、FEKO、Ansys、ABAQUS、NASTRAN、FASTRAN等CAE计算软件。

6、具有高可用性，支持业务系统并行程序的断点续算，具有应用级的容错运行能力。

能通过屏蔽故障节点避免局部故障影响系统全局，通过系统降级利用剩余的计算资源继续为业务系统提供计算服务，通过调用备份节点或灵活组织其他部分的计算资源及时满足业务的计算需求。

二、详细指标1、性能指标：本系统采用Scalable架构并发处理器，并发处理器数至少需要2个，单处理器核心数量至少16个，至少需要提供2.15万亿次每秒的浮点计算能力，工作频率至少2.1GHz。

2、数据指标：本系统采用高效数据系统，由于需要提供处理器直接数据读取，工作频率至少需要2600MHz，可分配容量每个处理核心至少需要8GB的容量。

3、高速处理模块：为提高系统的运行效率，需要额外增加加速设备，加速设备采用主动散热模式，供电环境由本系统统一供应；加速设备至少需要提供107万亿次每秒的单精度浮点计算能力，加速缓存空间总共需要88GB的容量，加速模块8个，需配置外部专用散热套件。

金融大数据分析平台总体架构方案随着互联网金融业的快速发展，现代金融机构要获得更多的利润，必须依靠科技创新，从而提高业务效率和客户体验。

因此，构建一套完善的金融大数据分析平台已成为互联网金融行业的一个趋势。

一、平台特点1.高可用性。

保证业务的24小时稳定运行，通过可视化的运行监控和报警机制，提高平台的稳定性和可靠性。

2.高性能。

平台采用分布式架构，提高计算效率和数据处理能力，同时优化算法和存储方式，降低系统内部的延迟和数据交互的复杂度。

3.高安全性。

平台数据严格按照金融机构的数据安全要求进行设计和部署，建立完善的权限管理和数据保护机制，防范数据泄露和其他安全风险。

4.高可扩展性。

平台的设计考虑到业务发展的需求，提供可扩展的架构设计和数据存储方案，不断优化平台的性能指标和用户体验。

二、平台架构方案1.数据采集金融机构通过不同的数据源，获取数据、存储数据，并进行数据清洗、分析。

因此，要实现数据采集，首先需要建立数据仓库，建立对主流数据来源的数据采集方案，以及采集到的数据的导入、处理、加工和存储方案。

2.数据处理数据处理模块通过离线计算、流计算、批处理等方式来处理数据，主要任务是利用数学模型、机器学习、数据挖掘等技术来完成数据的分析、建模和应用。

3.数据分析数据分析模块负责对业务数据进行分析，利用目标客户数据学习、用户行为分析等手段实现数据建模，并建立可视化显示，提供用户可视化的数据分析展示功能，以便业务人员和分析师利用数据来分析业务趋势、决策和业务管理。

4.数据应用数据应用是金融大数据分析平台的重要组成部分，其目的是通过对数据的有意义应用来增加业务价值，如提高客户服务、控制金融风险、增加机会等。

三、平台所应用的技术1.存储技术。

应用分布式数据库技术和分布式储存技术，以满足大量数据的存储和检索，高性能计算和分析等需求。

2.分析技术。

应用数据挖掘、机器学习等计算机技术来提取数据的最大值，以得出更加准确、完整并具有预测性的分析结果。

XXXX大学数据预警平台技术要求（一）建设目的预警平台建设之前，一切的操作行为都是以人工为主，经验型：拍脑袋，模糊型：凭感觉，条块分割，人工为主，建设预警平台之后，一切都变的科学化，精准化，一体化，数字化，一切都围绕一个模式内里以预警，周围环绕着，日常监测，精准预测，科学把脉，外围预警业务运行现状，洞察业务运行趋势，多维评估业务风险，已建立数据共享为基础的跨部门，跨高校的合作机制，大数据的采集和存储，为数据的挖掘和分析打好基础，构建基于指标体系与预警体系一体化的安全智能模式，以数字化推动日常工作各方面变革。

一切的操作都是围绕着精简化，简单化，方便的处理工作预警，为人员提供极大的便利。

（二）项目采购需求1.日常业务管理采购人预警平台管理，负责一切与预警平台相关的工作，预警平台工作内容（系统管理，系统监控，系统工具，指标评价，预警作业，数据源管理，数据模型，数据指标，指标体系，预警对象维护，预警对象角色，预警主题），学工主题预警体系，教学主题预警体系，科研主题预警体系，人事主题预警体系，财务主题预警体系，图书主题预警体系。

预警体系直观展现指标体系的完成情况，帮助部门聚焦核心工作目标，推进业务部门工作质量的提升。

指标体系根据模型和场景，对业务指标分析所需数据进行有效的采集、汇聚、分析和管理。

元数据收集推动跨层级、跨部门、跨区域数据归集，完善数据资源体系建设。

预警体系为框架最后一环，由预警监测、预警推送、预警处理等工作内容：预警监测提供体系化、数值化的标定和参考，可按需求定义预警展现形式，如雷达图、柱状图等。

预警推送可按照设定预警阈值将告警、预警记录推送相关人员。

预警处理是预警体系开展识别、诊断、预控等活动的前提，根据预警等级制定应对方案，处理结果会有相应监测和统计。

2.应用迭代及开发除了对现有校园预警平台已经上架应用进行应用维护和迭代，还需按照采购人要求完成校园预警平台新增开发应用和版本应用。

所有开发的应用须进行统一身份认证改造平台必须遵循采购人整体信息化制定的相关数据标准和相关其它信息标准要求。

网络视听收视大数据技术规范第1部分：总体要求1 范围本文件规定了网络视听收视大数据技术规范的总体要求，包括网络视听收视大数据数据采集、大数据平台、数据开放和服务、数据服务安全等方面的要求。

本文件适用于互联网视听服务收视大数据系统和业务的规划、设计、实施、升级改造和运行维护。

2 规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。

其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

3 术语和定义下列术语和定义适用于本文件。

3.1大数据 big data具有体量巨大、来源多样、生成极快、多变等特征并且难以用传统数据体系结构有效处理的包含大量数据集的数据。

[来源：GB/T 35295—2017，2.1.1]3.2大数据平台 big data platform实现大数据参考架构的全部或部分功能的软硬件集合，通常指集成了数据接入、存储、处理、分析、共享，以及各类配套功能组件的软硬件基础设施。

[来源：GB/T 35274—2017，3.6]3.3大数据系统 big data system实现大数据参考体系结构的全部或部分功能的系统，由大数据平台、数据采集终端、网关以及相关辅助功能组件构成。

注：大数据参考体系结构是一种用作工具以便于对大数据内在的要求、设计结构和运行进行开放性探讨的高层概念模型。

其定义见GB/T 35295—2017的2.1.3。

3.4网关 gateway一种实现网络连接协议和数据格式转换的软件组件或实体设备。

4 缩略语下列缩略语适用于本文件。

API 应用程序编程接口（Application Programming Interface）SQL 结构化查询语言（Structured Query Language）5 概述网络视听收视大数据系统系统由数据源、网关和大数据平台等部分组成。

在互联网视听平台内部，大数据平台通过网关汇聚各业务平台数据和网络舆情、市场信息等其他数据，进行处理、分析后应用于精准营销、精细服务、精确管理等，互联网视听平台内部收视大数据系统模型如图1所示。