智慧政务云数据中心技术路线选型方案
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智慧城市云数据中心建设技术方案
智慧城市云数据中心建设技术方案随着信息技术的快速发展和智能城市建设的不断推进，智慧城市云数据中心成为了支撑智慧城市发展的重要基础设施之一、本文将从硬件设施、网络通信和数据管理三个方面，提出智慧城市云数据中心的建设技术方案。
一、硬件设施方案1.数据中心选址：选择离主要数据源和用户群体较近的地点，以减少数据存取时间和网络延迟。
同时，在选址过程中还要考虑到电力供应、网络接入等基础设施的完备性。
2.数据中心布局：合理规划数据中心的布局，确保充分利用空间。
采用高密度服务器和机柜，以实现高效率、高性能的数据存储和处理。
3.硬件设备选型：选择高品质的服务器、网络设备和存储设备，以保证数据中心的可靠性和稳定性。
同时，可以考虑采用虚拟化技术，将多个服务器整合为一个统一的管理平台，提高资源利用率和运行效率。
4.机房环境控制：建立合适的温湿度控制、防火和防水系统，提供良好的机房环境。
同时，要注意机房的降噪和防尘措施，以保护硬件设备的正常运行。
二、网络通信方案网络通信是智慧城市云数据中心对外提供服务的重要环节，必须保证稳定、安全和高效。
网络通信方案应包括以下几个方面：1.网络接入：建立高速、可靠的网络接入，以满足大量数据传输的需求。
可以采用多个网络接入点，实现负载均衡和冗余备份，提高网络的稳定性和可用性。
2.防火墙和安全策略：设置防火墙、入侵检测系统和访问控制策略，保护数据中心的安全。
同时，建立严格的网络隔离和数据加密机制，防止数据泄露和攻击。
3.带宽管理和流量控制：针对不同类型的数据流量，制定流量控制方案，以保证关键业务的优先传输。
同时，采用带宽配额和流量监控，对网络流量进行合理管理，以保证网络带宽的充足和高效利用。
三、数据管理方案数据管理是智慧城市云数据中心的核心内容之一，对数据的存储、处理和分析具有重要影响。
数据管理方案应包括以下几个方面：1.数据存储和备份：采用分布式存储系统，将数据分散存储在不同的硬盘和服务器上，以提高数据的可靠性和可用性。
最新智慧城市云数据中心建设技术方案
最新智慧城市云数据中心建设技术方案一、智慧城市云数据中心的需求分析智慧城市涵盖了城市管理、交通、能源、环境、医疗、教育等多个领域，因此云数据中心需要具备强大的计算能力、存储能力和网络带宽，以满足不同应用系统的需求。
首先，计算能力方面，需要支持大规模的数据处理和分析，包括实时数据分析、机器学习和人工智能等应用。
这就要求云数据中心配备高性能的服务器和处理器，如英特尔至强可扩展处理器、AMD EPYC处理器等。
其次，存储能力方面，由于智慧城市产生的数据量巨大，且数据类型多样，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据等，因此需要采用大容量、高可靠的存储设备，如分布式存储系统、SAN 存储和NAS 存储等。
最后，网络带宽方面，为了保证数据的快速传输和应用的实时响应，云数据中心需要具备高速的网络连接，如 100Gbps 甚至更高速率的以太网。
二、最新智慧城市云数据中心的技术架构（一）云计算平台云计算平台是智慧城市云数据中心的核心，它提供了计算、存储和网络资源的虚拟化和池化管理。
目前，主流的云计算平台包括亚马逊AWS、微软 Azure、谷歌云、阿里云、腾讯云等。
这些云计算平台都具备强大的功能和稳定的性能，可以根据智慧城市的需求进行定制化部署。
（二）大数据处理平台大数据处理平台用于处理和分析智慧城市产生的海量数据。
常见的大数据处理框架包括 Hadoop 生态系统、Spark 等。
Hadoop 生态系统包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）等组件，可以实现大规模数据的存储和处理。
Spark 则是一种基于内存的快速大数据处理框架，能够提高数据处理的效率。
（三）人工智能平台人工智能在智慧城市中有着广泛的应用，如智能交通、智能安防等。
人工智能平台包括 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架，以及相应的硬件加速设备，如 GPU、TPU 等。
（四）容器技术容器技术如 Docker 和 Kubernetes 可以实现应用的快速部署和弹性扩展，提高云数据中心的资源利用率和运维效率。
智慧政务大数据云平台解决方案
促进政府数字化转型
加强社会监督
智慧政务大数据云平台的建设是政府数字 化转型的重要举措，能够推动政府信息化 建设的升级和完善。
智慧政务大数据云平台的数据公开和共享 ，能够加强社会对政府工作的监督，促进 政务的透明度和公信力。
03
解决方案架构与技术实现
架构设计
基础设施层
提供计算、存储、网络等基础资源，确 保平台的稳定性和可扩展性。
应用层
基于数据层提供各类智慧政务应用，满 足不同业务需求。
数据层
集中存储和管理政务数据，实现数据的 整合、治理和共享。
接口与访问层
提供统一、标准的接口，便于第三方应 用集成和数据交换。
技术实现方案
大数据处理技术
采用分布式计算、流处理等技术，实现对海 量数据的快速处理和分析。
数据挖掘与机器学习
利用算法模型对政务数据进行分析和预测， 为决策提供支持。
实际效果与收益分析
实际效果
智慧政务大数据云平台在实际应用中取得了显著效果，提高了政府服务效率和质量，减少了企业和市民的办事成 本，提升了政府治理能力和公共服务水平。
收益分析
通过该平台的应用，政府实现了数据整合和服务协同，优化了政务服务流程，提高了政府工作效率和透明度，为 社会带来了更多的经济效益和社会效益。同时，该平台的建设和运营也带动了相关产业的发展，为经济增长和就 业创造了更多机会。
。
对未来发展的展望与建议
加强技术研发与创新
鼓励和支持相关技术的研发与创新， 保持技术的领先优势。
完善法规与政策
制定和完善相关法规与政策，保障数 据的安全与合规性。
培养专业人才
加强相关专业人才的培养和引进，为 智慧政务大数据云平台的发展提供人 才保障。
智慧安全政务云数据中心整体方案
数据加密
对敏感数据进行加密存 储和传输，确保数据的
安全性和保密性。
安全审计
防御措施
实时监控和记录系统的安 全事件和操作行为，提供 可追溯的安全审计功能。
部署防火墙、入侵检测和 防御等安全设备，有效防 范网络攻击和恶意行为。
03
数据中心基础设施建设
机房环境建设标准
温度、湿度控制
机房内应设置独立的空调系统， 确保温度和湿度符合设备运行环 境要求，避免设备过热或结露。
硬件设备
选用高性能、高可靠性的 服务器、网络设备和存储 设备，满足业务处理和数 据存储的需求。
数据中心布局
合理规划数据中心的空间 布局，实现设备的高效利 用和管理。
电力与冷却系统
设计稳定可靠的电力供应 和冷却系统，确保设备的 正常运行和延长使用寿命 。
安全防护体系设计
访问控制
实施严格的身份认证和访 问授权机制，防止未经授 权的访问和数据泄露。
提升系统的处理能力和稳定性。
02
完善数据治理和共享机制
建立健全的数据治理和共享机制，确保数据的准确性和一致性，促进部
门间的数据共享和协同。
03
加强人才队伍建设和技术培训
重视人才队伍建设和技术培训工作，培养一支高素质、专业化的技术团
队，为政务云数据中心的持续发展提供有力保障。
THANKS
感谢观看
实现跨部门数据共享与协同
打破部门间信息壁垒，实现数据的共享和流通，提高政府部门间的协同效率。
提升政务服务水平和效率
通过政务云数据中心的建设，优化政务服务流程，提高政务服务响应速度和处理能力，提 升公众满意度。
未来发展趋势预测
1 2
云计算技术的不断创新与发展
智慧政务云数据中心技术路线选型方案
智慧政务云数据中心技术路线选型方案目录第一章、项目总体设计 (3)1.1、项目设计原则 (3)1.1.1、统一建设 (3)1.1.2、相对独立 (3)1.1.3、共建共享 (3)1.1.4、安全可靠 (3)1.2、建设思路 (4)1.2.1、需求驱动 (4)1.2.2、标准先行 (4)1.2.3、围绕数据 (4)1.2.4、逐步扩展 (4)1.3、标准规范体系设计 (5)1.4、技术路线选择 (5)1.4.1、技术路线的制定原则 (6)1.4.2、技术路线设计和实现方法 (8)1.4.2.1、多层架构 (8)1.4.2.2、J2EE和.NET的比较 (11)1.4.3、技术选型 (14)1.4.3.1、平台架构－J2EE (15)1.4.3.2、数据、应用及流程集成—EAI技术 (18)1.4.3.3、支持Web服务－Web Service (23)1.4.3.4、数据交换标准与XML (26)1.4.3.5、网络管理与软件架构管理－WBEM与JMX (28)1.4.3.6、数据整合技术－ETL (31)1.4.3.7、数字认证技术－CA/PKI (32)1.4.4、技术路线的设计响应 (34)1.5、设备选型及价格参考 (35)1.5.1、主机及存储设备选型 (35)2.1.4.1、选型指导 (35)2.1.4.2、数据库服务推荐选型 (37)2.1.4.3、数据共享交换服务推荐选型 (39)2.1.4.4、数据分析服务推荐选型 (42)1.5.2、网络设备选型 (43)1.5.2.1、选型指导 (43)1.5.2.2、推荐选型 (44)1.5.3、数据库管理系统选型 (44)1.5.3.1、选型指导 (45)1.5.3.2、推荐选型 (46)1.5.4、设备参考价格 (46)第一章、项目总体设计1.1、项目设计原则1.1.1、统一建设数据中心必须统一规范建设。
通过制定统一的数据交换与共享标准，建设统一的数据共享与交换平台和统一的前置机接口系统，可以避免重复投资，降低接口的复杂性，有效实现数据中心与业务部门以及业务部门之间的数据共享与数据交换，消除社会保障系统范围内的“信息孤岛”，实现数据资源的互联互通。
智慧政务方案
3.政府决策支持系统建设
-利用大数据、人工智能等技术，为政府决策提供数据支持。
-构建政务数据可视化平台，直观展示政务数据变化趋势。
-建立预警预测模型，提高政府对突发事件的决策能力。
4.公众服务平台建设
-整合线上线下服务渠道，实现政务服务“一窗受理、一网通办”。
-推广“互联网+政务服务”，提供个性化、精准化的政务服务。
-构建数据资源共享平台，实现跨部门、跨层级的政务数据交换与共享。
2.政务业务流程优化
-对政务业务流程进行梳理，简化办事环节，缩短办理时限。
-推进电子政务建设，实现政务事项在线办理。
-建立政务效能评估机制，持续优化政务业务流程。
3.政府决策支持系统建设
-利用大数据分析、人工智能等先进技术，为政府决策提供数据支持。
二、项目目标
1.构建统一、高效的政务数据资源共享体系，打破信息孤岛。
2.优化政务业务流程，实现政务服务标准化、便捷化。
3.提升政府决策科学化水平，强化政府治理能力。
4.提高公众对政务服务的满意度，构建和谐政民关系。
三、项目内容
1.政务数据资源共享平台建设
-整合政务数据资源，建立数据资源目录体系。
-设计政务数据资源共享与交换机制，确保数据质量与安全。
五、项目效益
1.提高政务服务效能
-政务数据资源共享，降低信息重复采集成本，提高工作效率。
-业务流程优化，缩短办理时限，提升政务服务效能。
2.降低行政成本
-推进电子政务，减少纸质文件使用，降低办公成本。
-系统化管理，提高工作效率，降低人力成本。
3.提升政府治理能力
-数据驱动的决策支持，提高政府决策科学化水平。
2.技术风险
-利用大数据、人工智能等技术，为政府决策提供数据支持。
-构建政务数据可视化平台，直观展示政务数据变化趋势。
-建立预警预测模型，提高政府对突发事件的决策能力。
4.公众服务平台建设
-整合线上线下服务渠道，实现政务服务“一窗受理、一网通办”。
-推广“互联网+政务服务”，提供个性化、精准化的政务服务。
-构建数据资源共享平台，实现跨部门、跨层级的政务数据交换与共享。
2.政务业务流程优化
-对政务业务流程进行梳理，简化办事环节，缩短办理时限。
-推进电子政务建设，实现政务事项在线办理。
-建立政务效能评估机制，持续优化政务业务流程。
3.政府决策支持系统建设
-利用大数据分析、人工智能等先进技术，为政府决策提供数据支持。
二、项目目标
1.构建统一、高效的政务数据资源共享体系，打破信息孤岛。
2.优化政务业务流程，实现政务服务标准化、便捷化。
3.提升政府决策科学化水平，强化政府治理能力。
4.提高公众对政务服务的满意度，构建和谐政民关系。
三、项目内容
1.政务数据资源共享平台建设
-整合政务数据资源，建立数据资源目录体系。
-设计政务数据资源共享与交换机制，确保数据质量与安全。
五、项目效益
1.提高政务服务效能
-政务数据资源共享，降低信息重复采集成本，提高工作效率。
-业务流程优化，缩短办理时限，提升政务服务效能。
2.降低行政成本
-推进电子政务，减少纸质文件使用，降低办公成本。
-系统化管理，提高工作效率，降低人力成本。
3.提升政府治理能力
-数据驱动的决策支持，提高政府决策科学化水平。
2.技术风险
智慧政务云数据中心硬件设备选型方案
智慧政务云数据中心硬件设备选型方案目录第一章、项目总体设计 (3)1.1、项目设计原则 (3)1.1.1、统一建设 (3)1.1.2、相对独立 (3)1.1.3、共建共享 (3)1.1.4、安全可靠 (3)1.2、建设思路 (4)1.2.1、需求驱动 (4)1.2.2、标准先行 (4)1.2.3、围绕数据 (4)1.2.4、逐步扩展 (4)1.3、标准规范体系设计 (5)1.5、设备选型及价格参考 (5)1.5.1、主机及存储设备选型 (6)2.1.4.1、选型指导 (6)2.1.4.2、数据库服务推荐选型 (8)2.1.4.3、数据共享交换服务推荐选型 (9)2.1.4.4、数据分析服务推荐选型 (12)1.5.2、网络设备选型 (14)1.5.2.1、选型指导 (14)1.5.2.2、推荐选型 (14)1.5.3、数据库管理系统选型 (15)1.5.3.1、选型指导 (15)1.5.3.2、推荐选型 (17)1.5.4、设备参考价格 (17)第一章、项目总体设计1.1、项目设计原则1.1.1、统一建设数据中心必须统一规范建设。
通过制定统一的数据交换与共享标准，建设统一的数据共享与交换平台和统一的前置机接口系统，可以避免重复投资，降低接口的复杂性，有效实现数据中心与业务部门以及业务部门之间的数据共享与数据交换，消除社会保障系统范围内的“信息孤岛”，实现数据资源的互联互通。
1.1.2、相对独立根据数据中心的功能定位，数据中心的建设和运作必须保持业务系统的相对独立性。
为此采用松散耦合方式，通过在业务部门统一配置接口系统实现数据资源整合。
1.1.3、共建共享一方面建设数据中心的目的是为了实现业务部门之间的数据共享。
另一方面，数据中心的数据来源于各个业务部门，因此数据中心的建设必须依靠各业务部门的积极参与和配合。
1.1.4、安全可靠由于社会保障数据与广大社会保障对象的切身利益密切相关，所以数据中心的安全是非常重要的。
智慧政务大数据云平台规划方案
目的和意义
目的
通过规划智慧政务大数据云平台，解 决政务信息化建设中的信息孤岛、数 据共享不足等问题，提高政府服务效 率和管理水平。
意义
推动政务信息化建设向智慧政务转型 升级，提升政府治理能力和公共服务 水平，为经济发展和社会进步提供有 力保障。
02
智慧政务大数据云平台概 述
定义与特点
定义
智慧政务大数据云平台是一种基于云计算和大数据技术的政务服务平台，旨在 整合政务资源、提高政务服务效率和质量。
提高资源利用效率
智慧政务大数据云平台能够实现资源的集中管理和优化配置，提高资 源利用效率。
技术效益评估
提高数据处理能力
智慧政务大数据云平台采用先进的大数据技术和云计算技术，能够 实现海量数据的快速处理和分析，提高数据处理能力。
保障数据安全
智慧政务大数据云平台具备完善的数据安全保障机制，能够保障政 务数据的安全性和保密性。
随着信息化技术的发展，政务信息化建设已经取得了一定的成果 ，但仍存在信息孤岛、数据共享不足等问题。
大数据技术的兴起
大数据技术为政务信息化建设提供了新的解决方案，能够实现海量 数据的存储、处理和分析，为政府决策提供有力支持。
智慧政务的发展趋势
智慧政务是政务信息化建设的升级版，通过大数据技术的应用，实 现政务服务的智能化、高效化和便捷化。
企业需要利用智慧政务大数据云平台进行市场趋势分析和预测， 以制定更加精准的市场策略。
供应链优化
通过大数据分析，优化企业供应链管理，降低运营成本，提高运 营效率。
创新业务拓展
利用大数据技术，开发新的业务模式和产品，开拓更广阔的市场 空间。
社会公众需求分析
信息透明与公开
社会公众期望智慧政务大数据云平台能够提 供更加透明、公开的政务信息，保障公民的 知情权。
智慧城市云数据中心建设技术方案
智慧城市云数据中心建设技术方案一、引言随着信息技术的飞速发展，智慧城市的建设已成为当今城市发展的重要趋势。
智慧城市的核心在于数据的高效处理和利用，而云数据中心则是实现这一目标的关键基础设施。
本文将详细探讨智慧城市云数据中心的建设技术方案，旨在为城市的智能化发展提供有力支持。
二、需求分析（一）数据存储与处理需求智慧城市涉及到大量的数据，包括城市交通、环境、能源、公共安全等多个领域。
这些数据不仅数量庞大，而且类型多样，需要高效的存储和快速的处理能力。
（二）高可用性与可靠性需求云数据中心作为智慧城市的核心支撑，必须保证 24×7 的不间断运行，以确保城市各项服务的正常开展。
（三）安全性需求城市数据涉及到个人隐私、商业机密和国家安全等重要信息，因此数据中心必须具备强大的安全防护能力，防止数据泄露和恶意攻击。
（四）可扩展性需求随着城市的发展和业务的增加，数据中心的规模和性能需要能够灵活扩展，以满足未来的需求。
三、技术架构（一）云计算平台采用云计算技术，如IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和 SaaS（软件即服务），实现资源的虚拟化和弹性分配。
（二）存储系统采用分布式存储架构，如 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）或对象存储，以满足海量数据的存储需求，并提供高可靠性和可扩展性。
（三）网络架构构建高速、低延迟的网络，采用以太网、InfiniBand 等技术，实现数据中心内部和外部的快速通信。
（四）服务器与计算资源选用高性能的服务器，如多核 CPU、GPU 服务器等，以满足大规模数据处理和计算的需求。
（五）安全防护体系包括防火墙、入侵检测系统、加密技术、访问控制等，确保数据中心的安全运行。
四、数据管理与治理通过传感器、物联网设备、视频监控等手段，广泛收集城市各方面的数据。
（二）数据清洗与转换对采集到的数据进行清洗和转换，去除噪声和错误数据，将其转换为统一的格式。
（三）数据存储与索引根据数据的类型和访问频率，选择合适的存储方式和索引策略，提高数据的查询和检索效率。
“互联网+智慧政务”技术方案
终端设备
提供各类终端设备，如 计算机、移动设备等， 支持政务服务的多渠道
接入。
数据层
数据采集
通过接口对接、数据抓取等方 式，收集政务相关数据。
数据处理
利用大数据分析、挖掘等技术 ，对数据进行深入处理，提取 有价值的信息。
总结词
实现数据采集、整合、处理和 共享
数据整合
对不同来源的数据进行清洗、 去重、转换等处理，形成统一 格式的数据集。
进行技术推广
制定推广策略
根据智慧政务建设的实际情况，制定切实可行的技术推广策略。
加强宣传推广
通过各种渠道和媒体，加强对“互联网+智慧政务”技术的宣传和 推广。
开展技术交流与合作
积极参与国内外技术交流与合作活动，分享经验和技术成果，提升 国际影响力。
THANKS
感谢观看
人工智能技术
自然语言处理
利用自然语言处理技术，实现对政务文本数据的 自动分析和理解。
语音识别
利用语音识别技术，实现政务服务的语音交互， 提高政务服务的便利性和快捷性。
ABCD
机器学习
利用机器学习技术，实现对政务数据的自动分类 和预测，提高政务决策的科学性和准确性。
计算机视觉
利用计算机视觉技术，实现政务服务的图像识别 和处理，提高政务服务的智能化水平。
区块链监管
利用区块链技术，实现对政 务服务的全程监管和追溯， 提高政务服务的透明度和公 信力。
物联网技术
物联网设备接入
利用物联网技术，实现政务设备的接入 和数据采集，提高政务服务的实时性和
动态性。
物联网智能控制
利用物联网技术，实现政务设备的智 能控制和管理，提高设备使用的便捷
性和高效性。
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智慧政务云数据中心技术路线选型方案目录第一章、项目总体设计 (3)1.1、项目设计原则 (3)1.1.1、统一建设 (3)1.1.2、相对独立 (3)1.1.3、共建共享 (3)1.1.4、安全可靠 (3)1.2、建设思路 (4)1.2.1、需求驱动 (4)1.2.2、标准先行 (4)1.2.3、围绕数据 (4)1.2.4、逐步扩展 (4)1.3、标准规范体系设计 (5)1.4、技术路线选择 (5)1.4.1、技术路线的制定原则 (6)1.4.2、技术路线设计和实现方法 (8)1.4.2.1、多层架构 (8)1.4.2.2、J2EE和.NET的比较 (11)1.4.3、技术选型 (14)1.4.3.1、平台架构－J2EE (15)1.4.3.2、数据、应用及流程集成—EAI技术 (18)1.4.3.3、支持Web服务－Web Service (23)1.4.3.4、数据交换标准与XML (26)1.4.3.5、网络管理与软件架构管理－WBEM与JMX (28)1.4.3.6、数据整合技术－ETL (31)1.4.3.7、数字认证技术－CA/PKI (32)1.4.4、技术路线的设计响应 (34)1.5、设备选型及价格参考 (35)1.5.1、主机及存储设备选型 (35)2.1.4.1、选型指导 (35)2.1.4.2、数据库服务推荐选型 (37)2.1.4.3、数据共享交换服务推荐选型 (39)2.1.4.4、数据分析服务推荐选型 (42)1.5.2、网络设备选型 (43)1.5.2.1、选型指导 (43)1.5.2.2、推荐选型 (44)1.5.3、数据库管理系统选型 (44)1.5.3.1、选型指导 (45)1.5.3.2、推荐选型 (46)1.5.4、设备参考价格 (46)第一章、项目总体设计1.1、项目设计原则1.1.1、统一建设数据中心必须统一规范建设。
通过制定统一的数据交换与共享标准，建设统一的数据共享与交换平台和统一的前置机接口系统，可以避免重复投资，降低接口的复杂性，有效实现数据中心与业务部门以及业务部门之间的数据共享与数据交换，消除社会保障系统范围内的“信息孤岛”，实现数据资源的互联互通。
1.1.2、相对独立根据数据中心的功能定位，数据中心的建设和运作必须保持业务系统的相对独立性。
为此采用松散耦合方式，通过在业务部门统一配置接口系统实现数据资源整合。
1.1.3、共建共享一方面建设数据中心的目的是为了实现业务部门之间的数据共享。
另一方面，数据中心的数据来源于各个业务部门，因此数据中心的建设必须依靠各业务部门的积极参与和配合。
1.1.4、安全可靠由于社会保障数据与广大社会保障对象的切身利益密切相关，所以数据中心的安全是非常重要的。
因此，必须要做好系统的安全设计，防范各种安全风险，确保数据中心能够安全可靠的运行。
同时数据中心必须采用成熟的技术和体系结构，采用高质量的产品，并且要具有一定的容灾功能。
1.2、建设思路1.2.1、需求驱动数据中心是需求驱动的产物。
在项目建设过程中，始终要以满足业务管理的需要、业务监督的需要、领导决策的需要以及公众服务的需要为出发点，驱动数据中心的建设。
1.2.2、标准先行标准法规是数据中心的逻辑支撑。
在系统建设前，首先要明确数据中心的运行管理机制，制定有关的管理法规和标准规范框架，保障数据中心建设的顺利进行。
在建设过程中，要不断总结和完善，对标准规范进行调整和升级。
为此需要确立一套升级标准规范的机制和方法，同时尽量避免标准变更对业务系统的影响。
1.2.3、围绕数据数据是数据中心最重要的资源。
数据中心采用数据整合的方式，在业务系统相对独立的基础上，进行数据的采集、整理、比对、发布、共享和交换。
1.2.4、逐步扩展由于建设数据中心没有现成的经验可以借鉴，为减少项目风险，在建设过程中应采用原型迭代法，即首先建立数据中心的最小功能集和最小数据集，然后不断完善和扩充，努力做到边建设、边应用、边见效。
1.3、标准规范体系设计数据中心的标准规范由一系列的规范、机制、制度组成。
数据中心的标准规范体系包含数据标准规范、技术标准规范、管理标准规范、业务标准4大部分。
●数据标准规范：公共数据元标准、公共代码标准、公共数据存取规范、数据交换规范。
●技术标准规范：通过技术标准规范支持业务部门系统和数据中心之间的数据级和应用级整合，并提高业务系统之间的应用集成、互联互通的能力。
●管理标准规范：标准管理、安全管理、数据管理、项目管理，用于指导数据中心日常运行管理、数据维护管理。
●业务标准：独立业务标准由业务部门制定，关联业务标准由数据中心统筹，协调各业务部门联合制定。
在设计数据中心标准规范体系的时候，需要从体系结构的角度全盘考虑，在符合或者兼容国家电子政务标准、省社会保障标准和社会保障信息系统总体设计（特别是《交互业务处理标准》和《数据交换标准和数据共享标准》）的基础上，进行设计。
标准规范设计见《第7章标准规范设计要点》1.4、技术路线选择智慧政务数据中心是社会保障信息系统公共基础平台中的核心系统。
数据共享与交换平台纵联市、区县级市两级数据中心，横联公安、民政、劳动、社会保险、医疗卫生、质监、编办、工商、地税等相关部门，系统结构复杂、业务量大、吞吐量高，需要具备良好的安全性、稳定性、可用性、可伸缩性和可扩展性。
社会保障数据中心最基本及最重要的需求是满足政府各部门、各系统之间的数据共享、交换的要求，消除系统之间的“信息孤岛”，在此基础之上提供系统的安全、管理及对各种跨部门应用的支撑。
EAI（企业应用集成）正是这样的一个解决方案，EAI是一种技术和解决方案的统称，是以解决“信息孤岛”为目的的一系列技术的组合。
如一个完整EAI解决方案中往往包括了消息中间件、工作流引擎、适配器、开发工具、门户等技术和产品。
数据的集中、整合往往采用ETL（数据抽取）技术，ETL与EAI并不矛盾，相反，它们是互为补充的两类技术，EAI侧重解决系统之间实时的整合，是多向的；而ETL侧重于多系统向一个唯一的数据仓库集中数据，它们目前正在朝一个相同的发现发展，就是：满足解决系统整个的实时及大数据量之间的数据交换及集成。
XML语言是整个兴起的WEB SERVICE的核心，它最大的优点和特点是使用元素和属性来描述数据。
在数据传送过程中，XML始终保留了诸如父/子关系这样的数据结构。
几个应用程序可以共享和解析同一个XML文件，不必使用传统的字符串解析或拆解过程。
相反，普通文件不对每个数据段做描述(除了在头文件中)，也不保留数据关系结构。
使用XML做数据交换可以使应用程序更具有弹性，因为可以用位置(与普通文件一样)或用元素名(从数据库)来存取XML数据。
这样就使得了使用了XML作为数据交换的标准可以使各个交换系统之间无须知道对方的数据库结构及数据的存储在什么位置，并且当制定完善的XML SCHEMA可以成为数据交换双方的“数据字典”。
J2EE作为一种分布式的软件平台架构的好处是J2EE体系结构提供中间层集成框架用来满足无需太多费用而又需要高可用性、高可靠性以及可扩展性的应用的需求。
通过提供统一的开发平台，J2EE降低了开发多层应用的费用和复杂性，同时提供对现有应用程序集成强有力支持。
从目前看来，J2EE是各个部门建设业务系统的一个标准架构，作为数据中心的平台建设，必须能满足及支持J2EE架构的要求。
1.4.1、技术路线的制定原则先进性社会保障数据中心本身就是在先进技术的催化下产生的，从他的产生到发展都受到了各种先进技术的不断影响。
在建设社会保障数据中心时，要充分采用先进技术。
在体系结构、平台技术、开发技术上都要充分考虑技术路线的先进性。
采用国际领先的技术，才能够建设国际领先的系统。
本设计方案立足先进技术，采用最新科技成果，使项目具备国内乃至国际领先的地位，利用我公司在政府数据中心化建设的实践经验，为贵单位提供此建议。
⏹成熟性社会保障数据中心的运行，涉及到政府办公的质量和效率，所以要求系统具有相当的稳定性，这样就要求我们在选择先进技术的同时，必须选择成熟的技术。
该技术路线以及相关各项技术都应该经过充分的考验并拥有大量的成功案例。
本方案提供的产品都是经过市场考验的成熟产品，技术路线已经已经成型，并拥有大量成功客户。
⏹安全性社会保障数据中心有自己特殊的安全要求，社会保障数据中心的安全性已经成为电子政务系统的基本要求。
涉密系统对系统的安全需求更是非常之高。
本系统设计了完善的安全体制，从应用安全、网络安全到安全管理，有一套完全试用于政府的体系结构。
⏹可扩展性社会保障数据中心有一个业务逐渐丰满，不断发展的过程。
社会保障数据中心发展迅速，这就要求系统有很强的扩展能力。
本方案所有推荐的技术架构及设计均考虑到随着应用的逐步完善和用户数量的逐渐增加，系统还能够进行不断扩展的要求。
⏹可移植性计算机技术的发展一日千里，软件系统的平台无关性大大的降低了应用系统的开发风险和成本。
跨平台技术已经成为主流技术的发展方向。
而且系统的可移植性为系统扩展性开辟了更大的空间。
本系统设计的所有软件产品，都支持跨平台技术。
⏹集成性在本方案中设计的软件系统与原有硬件系统之间可以方便地实现集成。
使用户无需花费过多的精力从事于系统平台的集成，而将精力集中到应用软件的开发和推广中，从时间和进度上促进本项目的成功。
集成的应用系统降低了系统维护的难度和要求，方便用户日后的应用和管理。
1.4.2、技术路线设计和实现方法1.4.2.1、多层架构Browser/WebServer/DataBaseServer结构具有以下三个典型的特征：分布在网络上的服务器特征标准浏览器Browser（IE/Netscape/NeoPlanet）界面特征数据与应用逻辑分离的特征Browser/WebServer/DataBaseServer结构指硬件的体系结构，也有相应的逻辑的体系结构相对应。
在Browser / Web Server / Data Base Server计算模型中，要完成的功能在浏览器、Web应用服务器和数据库服务器之间进行划分。
硬件的Browser/WebServer/DataBaseServer结构，通常是指某项请求任务在浏览器或Web应用服务器和数据库服务器之间进行分配，其中浏览器用来发送请求和前端表示处理，Web应用服务器处理来自浏览器的请求，数据库服务器处理数据查询逻辑处理。
对逻辑系统体系来说，分为表示层、商业逻辑处理层、和数据处理层三层客户\服务器结构。
鉴于两层结构(C/S)在设计和应用的局限性，将复杂的业务数据处理提出，将复杂的业务数据处理提出，将系统的逻辑结构和物理结构分离，形成三层结构的客户\服务器结构，运用基于组件的分布式技术，从结构上就避免两层结构的局限性.三层结构具体内涵如下：用户服务(客户层)用户服务层是应用的用户接口部分，是用户与系统间交互信息的窗口.它的主要功能是检查用户输入的数据，显示系统输出的数据.如果用户服务层需要修改时，只需改写显示控制和数据校验程序，而不影响其他两层.检查的内容也只限于数据格式和取值范围，不包括有关业务本身的处理逻辑.该层是浏览器。