中位物联网大数据平台总体设计V1.0

整体物联⽹系统⽅案设计（⼀）概述
该物联⽹系统是⼀个实际的需求项⽬，⽬前已经完成，现将该项⽬分享出来，欢迎⼤家指正。

该项⽬分为以下⼏部分，后续会逐个进⾏详细说明：
1，需求说明
该项⽬硬件到软件都是从零开始，关于远程管理和控制的物联⽹项⽬，包含APP（iOS,android 原⽣开发）、物联⽹⽹关、控制器、采集器、传感器数据采集、IO控制、现场触摸屏操作、IoT 服务平台、后台管理、战情中⼼、视频监控。

2，设计思路
IoT 平台提供WebAPI ,MQTT 服务，物联⽹关由ESP8266设计，物联⽹⽹关通过Zigbee与控制器、采集器通讯，采集器通过485与传感器连接，采⽤modbus RTU 通讯协议。

3，设计⼯具
IoT 平台采⽤.net4.6开发（2年前开始的，没有采⽤.netcore,后续会升级到.netCore,甚是遗憾），硬件采⽤arduino开发；数据库采⽤mysql，系统架构在某云服务器（windows平台）。

4，设计过程
该项⽬设计包含：软件包含IoT服务平台、APP、战情中⼼、后台管理、战情中⼼；硬件包含⽹关、控制器、采集器、触摸屏的设计。

5，系统调试和部署
6，总结。

2.城市信息模型（CIM）数据标准城市信息模型（CIM）数据标准Data standard of city information modeling项⽬标准V1.0⼴州市住房和城乡建设局2020 年7 ⽉前⾔为推动城市治理体系和治理能⼒现代化建设，贯彻落实《国务院办公厅关于全⾯开展⼯程建设项⽬审批制度改⾰的实施意见》（国办发〔2019〕11 号），按照《住房城乡建设部关于开展运⽤建筑信息模型系统进⾏⼯程建设项⽬审查审批和城市信息模型平台建设试点⼯作的函》（建城函〔2018〕222 号）和《住房和城乡建设部办公厅关于开展城市信息模型（CIM）基础平台建设试点⼯作的函》等要求，标准编制组经⼴泛调查研究，认真总结实践经验，参考有关国家标准和国外先进标准，并在⼴泛征求意见的基础上，编制了本标准。

本标准的主要技术内容是：1.总则；2.术语；3.基本规定；4.CIM 数据构成与内容；5.CIM 数据⼊库、更新与共享。

本标准由⼴州市建设科技中⼼负责管理，⼴州奥格智能科技有限公司负责具体技术内容的解释。

执⾏过程中如有意见或建议，请寄送⼴州奥格智能科技有限公司（地址：⼴州市天河区⾼普路1029 号⼆楼；邮政编码：510663）。

⽬次1 总则 (1)2 术语和缩略语 (2)2.1 术语 (2)2.2 缩略语 (2)3 基本规定 (3)3.1 ⼀般规定 (3)3.2 CIM 分级规定 (3)3.3 CIM 分类规定 (5)4 CIM 数据构成与内容 (7)4.1 CIM 数据构成 (7)4.2 要素分类编码 (10)4.3 CIM 数据内容与结构 (11)5 CIM 数据⼊库、更新与共享 (12)5.1 数据⼊库 (12)5.2 数据更新 (12)5.3 数据共享与服务 (13)附录 A 时空基础三维模型数据内容及结构 (15)附录 B 资源调查与登记数据内容及结构 (28)附录 C 规划管控数据内容及结构 (41)附录 D ⼯程建设项⽬数据内容及结构 (46)附录 E 公共专题数据内容及结构 (56)附录 F 物联⽹感知数据内容及结构 (66)本标准⽤词说明 (74)引⽤标准名录 (75)条⽂说明 (77)Contents1General Provisions (1)2Term and Acronyms (2)2.1Term (2)2.2Acronyms (2)3Basic Requirement (3)3.1General Provisions (3)3.2CIM Grade Requirements (3)3.3CIM Classification Requirements (5)4CIM Data Composition and Content (7)4.1Composition of CIM Data (7)4.2Classification Codes of Elements (10)4.3CIM Data Content and Structure (11)5CIM Data Storage, Update and Sharing (12)5.1Data Storage (12)5.2Data Update (12)5.3Data Sharing and Services (13)Appendix A Data Content and Structure of 3D Model of Space-time Basis (15)Appendix B Content and Structure of Resource Survey and Registration Data (28)Appendix C Content and Structure of Planning and Control D ata (41)Appendix D Data Content and Structure of Engineering Construction Projects (46)Appendix E Content and Structure of Public Thematic Data (56)Appendix F Content and Structure of IoT Aware Data (66)Explannation of Wording in This Standard (74)List of Quoted Standards (75)Addition:Explannation of Provision (77)1 总则1.0.1 为规范城市信息模型（CIM）数据的分级分类、构成、内容与结构、⼊库更新与共享应⽤，指导城市信息模型平台建设，⽀撑⼯程建设项⽬审批提质增效和跨部门的共享应⽤，制定本标准。

大数据平台与架构设计方案目录一、引言 (2)二、大数据平台与架构设计 (3)三、全球大数据产业发展现状 (5)四、中国大数据产业发展状况 (7)五、大数据人才短缺与培养挑战 (10)六、大数据行业发展趋势预测 (12)一、引言随着互联网的不断发展和数字化时代的加速推进，大数据技术已逐渐渗透到各行各业中，并对经济和社会发展产生重要影响。

在大数据技术蓬勃发展的也面临着技术创新的挑战以及应用中的多重困境。

近年来，中国大数据产业规模不断扩大。

随着信息化建设的深入推进和数字化转型步伐的加快，国内大数据市场呈现快速增长态势。

大数据产业涉及硬件基础设施、软件服务、数据处理等多个领域，整体产业链日趋完善。

数据泄露可能导致个人隐私曝光、企业资产损失、客户流失等严重后果。

对于个人而言，数据泄露可能导致其身份信息、财产信息等被非法利用。

对于企业而言，数据泄露可能导致商业机密泄露、客户信任危机，甚至可能面临法律制裁。

数据采集是大数据处理的第一步。

为了实现高效的数据采集，需要采用各种数据抓取、数据接口等技术手段，从各种来源收集数据。

还需要考虑数据的实时性和准确性。

对象存储技术是一种基于对象的存储架构，它将数据作为对象进行存储和管理。

对象存储系统采用分布式存储方式，具有可扩展性强、数据一致性高等优点，特别适用于非结构化数据的存储。

声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。

本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。

二、大数据平台与架构设计（一）大数据平台概述大数据平台是指基于大数据技术，集数据存储、处理、分析和应用为一体的综合性平台。

它以高效、稳定、安全、灵活的方式处理海量数据，为用户提供数据驱动的业务决策和支持。

大数据平台的特点主要体现在以下几个方面：1、数据量大：能够处理海量数据，满足各种规模的数据处理需求。

2、数据类型多样：支持结构化、非结构化等多种数据类型。

3、处理速度快：采用高性能的数据处理技术和架构，提高数据处理速度。

大数据平台整体架构设计方案（PPT）
近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。

如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，下方这份PPT材料介绍了大数据平台功能架构设计，各子模块建设方案，如架构设计、数据治理、区块链。

可视化平台等。

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 (5)1.1 编写目的 (5)1.2 术语与缩略词 (6)1.3 对象及范围 (8)1.4 参考资料 (9)2.系统总体设计 (9)2.1 需求规定 (9)2.1.1 数据导入..................................... 错误!未定义书签。

2.1.2 数据运算..................................... 错误!未定义书签。

2.1.3 运算结果导出................................. 错误!未定义书签。

2.1.4 系统监控..................................... 错误!未定义书签。

2.1.5 调度功能..................................... 错误!未定义书签。

2.1.6 自动化安装部署与维护......................... 错误!未定义书签。

2.2 运行环境 (9)2.3 基本设计思路和处理流程 (9)2.4 系统结构 (10)2.4.1 大数据运算系统架构图 (10)2.4.2 hadoop体系各组件之间关系图.................. 错误!未定义书签。

2.4.3 计算平台系统功能图 (11)2.4.4 系统功能图逻辑说明 (11)2.4.5 计算平台业务流程图........................... 错误!未定义书签。

2.5 尚未解决的问题 (12)3.模块/功能设计 (12)3.1 计算驱动模块 (15)3.1.1 设计思路 (15)3.1.2 流程图 (17)3.1.3 处理逻辑 (18)3.2 调度模块 (13)3.2.1 设计思路 (13)3.2.2 流程图 (14)3.2.3 处理逻辑 (14)3.3 自动化安装部署模块................................. 错误!未定义书签。

物联网平台策划书3篇篇一物联网平台策划书一、项目背景随着科技的不断发展，物联网技术已经逐渐走入人们的生活。

物联网平台作为物联网技术的重要支撑，为各行业提供了更高效、智能的解决方案。

本策划书旨在设计并开发一个功能强大、稳定可靠的物联网平台，为用户提供全面的物联网服务。

二、项目目标1. 构建一个物联网平台，实现设备的连接、管理和数据交互。

2. 提供数据分析和可视化功能，帮助用户更好地理解和利用物联网数据。

3. 确保平台的安全性和稳定性，保护用户数据的隐私和安全。

4. 持续优化和升级平台，以满足不断变化的市场需求。

三、项目内容1. 平台架构设计设计物联网平台的整体架构，包括硬件层、感知层、网络层、平台层和应用层。

确定各层之间的接口和数据传输方式。

2. 设备管理实现对各类物联网设备的集中管理和配置。

支持设备的添加、删除、修改等操作。

实时监控设备的状态和运行数据。

3. 数据采集与处理设计数据采集模块，从各种传感器和设备中采集数据。

对采集到的数据进行清洗、转换和分析。

提供数据存储和管理功能，确保数据的安全性和可用性。

4. 数据分析与可视化开发数据分析算法，挖掘物联网数据中的潜在价值。

提供数据可视化界面，以直观的方式展示数据分析结果。

支持用户自定义报表和图表，满足不同用户的需求。

5. 安全机制建立完善的安全体系，包括身份认证、访问控制、数据加密等。

确保平台的安全性和数据的隐私性。

实时监测和预警平台的安全风险。

6. 应用开发接口提供开放的应用开发接口（API），方便第三方开发者基于平台进行应用开发。

支持多种开发语言和框架，提高开发效率。

7. 平台运维与管理设计平台的运维管理系统，包括监控、告警、升级等功能。

提供用户操作指南和技术支持，确保平台的稳定运行。

四、项目时间表1. 需求分析与设计：[时间区间 1]进行市场调研，确定项目需求和功能要求。

完成物联网平台的架构设计和详细设计。

2. 开发与测试：[时间区间 2]平台开发和模块测试。

市大数据管理中心大数据资源平台概要设计方案目录背景与需求分析12345大数据管理中心发展背景为建设卓越全球城市，实现政府治理能力现代化目标，由市大数据中心牵头，在政务公共数据管理和互联网政务服务方面采取了一系列的实践工作。

根据《市公共数据和一网通办管理办法》要求，前期已在“一网通办”的政务服务领域进行了信息化项目建设，在提升了政府治理能力和公共服务水平的同时，也产生了汇聚全市政务公共数据，探索政务服务领域应用的需求。

市大数据中心作为全市政务数据的主要管理单位，承担着政策本地化落实、政务数据交换、大数据应用研究、信息化建设运维以及其他数据相关的工作职责，从中心成立之初便开始研究政务数据管理和应用的方法，去年年底探索了以政务数据交换共享为核心的实践，但随着对中心职能的理解加深，我们认为中心不仅作为全市政务数据的“枢纽中转中心”，更应该成为各政务服务条线领域的“归集管理中心”，为本市的经济活动、公共事业、社会关系、人员密度等各城市管理领域提供数据层面的最大支撑。

规划公共数据发展路线支撑城市服务能效提升精准城市服务整体共享协同数据科学管理ü公共数据共享ü社会数据协同ü条线业务协同ü数据服务开放ü社会治理ü宏观经济ü市场监管ü生态保护城市高效运行ü应急事件响应ü事件风险预防ü数据完整归集ü数据实时同步ü资源目录健全ü数据全面治理大数据共享交换平台建设与使用情况大数据中心自去年开始，根据整体规划启动了市数据共享交换平台项目的建设，并于2019年1月开始正式进行全市范围的试运行。

平台建设内容包括：1、总集成及部分应用开发：平台集成门户及整体平台的基础功能菜单级整合；2、数据治理子系统：包含数据交换模块和服务管理模块，实现数据资源目录及三清单的管理，并提供市级数据库的对外发布利用；3、数据共享交换子系统：实现数据交换引擎、统一调度引擎、任务管理、数据桥接等功能，以及数据湖数据的存储管理、共享与交换；4、数据质量监管及支撑子系统：实现数据质量管理功能，包括数据质量规则制定、数据质量稽核、数据质量问题闭环管理；5、大数据支撑管理子系统：包含市级数据湖和市级数据库，汇聚“四大基础库”、“市级统建系统”、“各市级委办系统”、“各行政区系统”的经过初始治理的原始数据；并存放经过一系列清洗、转换、加载、治理步骤后的高质量的政务数据资源，为城市管理、公共服务等提供数据来源；平台接入52个委办的公共数据，每月16亿条以上，数据总容量在176.0 TB，人口库预计46.75TB，法人库预计1.78TB，空间地理库预计7.99TB，电子证照库预计91.05TB。

大数据平台总体架构规格说明书V1.0版●目录●目录 (2)I.简介 (4)1.目的 (4)2.词汇表 (4)3.引用 (4)II.整体介绍 (5)1.系统环境 (5)2.软件介绍 (5)3.用途 (6)4.简介 (6)5.核心技术 (7)●大规模并行处理MPP (7)●行列混合存储 (8)●数据库内压缩 (8)●内存计算 (9)6.M ASTER N ODE (9)7.D ATA N ODE (9)III.MASTER NODE (10)1.简介 (10)2.C ONTROL 模块 (10)3.SQL模块 (10)4.A CTIVE-P ASSIVE SOLUTION (16)IV.DATA NODE (19)1.简介 (19)2.重要模块 (19)3.数据存储 (20)4.数据导入 (21)V.分布式机制 (23)1.概括 (23)2.数据备份和同步 (24)3.时间同步机制 (27)4.分布式LEASE机制查询过程备忘 (27)VI.内存管理机制 (29)VII.V3.0版的初步设计思路 (30)I.简介1.目的本文详细描述了DreamData数据库系统。

介绍了系统的目标、功能、系统接口、系统行为、系统约束以及系统如何响应。

本文面向系统参与者以及系统开发人员。

2.词汇表术语定义作者提交被审查文档的人。

为了防止多个作者的情况出现，这个术语指全程参与文档制作的主要作者。

3.引用II.整体介绍1.系统环境图 1 –系统环境2.软件介绍DreamData是在从分布式数据库的基础上发展而来，同时加入一些NoSQL的基因的新一代大数据实时分析分布式数据库，并且支持内存计算。

DreamData最大的特色就是大而快，它能极快地导入和处理海量的数据，并在这个基础上能极快地进行用户所需数据统计和分析。

相对传统数据库Oracle而言，DreamData的单机性能要高出50倍以上，并且随着节点数量的增加，整体性能会同步提升。

大数据分析平台设计方案一、引言在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为各个行业中不可忽视的重要资源。

随着数据量的不断增长，传统的数据分析方法已经无法满足企业对数据深度挖掘的需求。

因此，构建一套高效、可靠的大数据分析平台迫在眉睫。

本文将重点介绍一种基于云计算、并行计算和机器学习等技术的大数据分析平台设计方案。

二、背景分析随着互联网和物联网的快速发展，海量数据持续涌现。

传统的数据分析方法，如关系型数据库和数据仓库，面临着数据量过大、处理速度慢、数据结构复杂等问题。

因此，开发一套新型的大数据分析平台，能够高效处理和分析海量数据，对于企业决策和业务优化具有重要意义。

三、设计原则1. 横向扩展性：平台应具备良好的横向扩展性，能够根据数据规模的增长进行动态的资源分配和负载均衡。

2. 高可用性和容错性：平台应具备高可用性和容错性，能够保证数据分析的稳定运行，避免单点故障。

3. 高性能：平台应具备高性能的数据处理和计算能力，以实现实时、快速的数据分析与挖掘。

4. 灵活的数据模型：平台应支持多种数据模型，如关系型数据、非关系型数据和图数据等，以满足不同业务需求。

四、系统架构基于上述的设计原则，我们提出以下大数据分析平台的系统架构：1. 数据收集与预处理数据收集和预处理是大数据分析的首要环节。

在该阶段，数据可以通过各种方式进行采集，如日志记录、传感器数据等。

然后对采集到的数据进行清洗、过滤和转换，并对数据进行初步的统计分析，以便后续的深入挖掘。

2. 分布式存储与管理在大数据分析平台中，分布式存储系统是核心基础设施之一。

我们可以选择使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）或类似的开源分布式存储系统。

通过数据切分、冗余备份和分布式管理，来确保数据的可靠存储和高效访问。

3. 数据处理与计算数据处理与计算模块是大数据分析平台的核心功能之一。

这里我们可以采用并行计算框架，如Apache Spark或Hadoop MapReduce，以实现分布式的数据处理和计算。

大数据平台方案设计一、方案概述随着互联网的快速发展，海量的数据持续产生，对数据的处理和分析需求越来越高。

大数据平台是满足这种需求的关键基础设施，通过将分散的数据集中管理并进行分析，可以帮助企业更好地了解和利用数据，实现业务增长和创新。

本方案旨在设计一个可扩展、高效且安全的大数据平台，用于存储、管理和分析企业的海量数据。

二、平台架构设计1.数据采集层：负责从各种数据源（例如传感器、日志、数据库等）中采集数据，并进行初步的清洗和预处理。

可以使用开源的工具和技术，如Flume、Kafka、Logstash等。

2.数据存储层：将采集到的数据存储到合适的存储系统中，以支持数据的高效访问和分析。

可以使用分布式文件系统（如HDFS）来存储大型文件，使用关系型数据库或NoSQL数据库来存储结构化或半结构化数据。

3.数据处理层：对存储在数据存储层中的数据进行处理和分析。

可以使用分布式计算框架（如Apache Spark）进行批处理、实时处理、机器学习等任务，以提取有用的信息和洞察。

4.数据可视化层：将经过处理的数据以可视化的方式展示给用户，以帮助他们快速理解和分析数据。

可以使用商业智能工具（如Tableau、PowerBI）或自行开发的可视化应用来实现。

5.数据安全层：保障数据的安全性和隐私性，包括对数据进行加密、访问控制和权限管理等操作，以防止未经授权的访问和滥用。

三、关键技术和工具选择1.数据采集：使用Flume或Kafka进行数据采集，根据不同的数据源选择合适的数据采集方式。

2.数据存储：使用HDFS作为分布式文件系统来存储大规模的数据，使用关系型数据库（如MySQL、Oracle）来存储结构化数据，使用NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）来存储非结构化和半结构化数据。

3.数据处理：使用Apache Spark作为分布式计算框架，支持批处理、实时处理和机器学习等任务。

4.数据可视化：使用Tableau或PowerBI等商业智能工具，或自行开发的可视化应用，以实现数据的可视化展示。

大数据分析平台总体架构方案1.数据采集层：该层负责从各个数据源收集原始数据，并进行数据清洗和预处理。

数据源可以包括传感器设备、网站日志、社交媒体等。

在数据清洗和预处理过程中，可以对数据进行去噪、过滤、转换等操作，确保数据的质量和准确性。

2.数据存储层：该层负责存储清洗和预处理后的数据。

可以选择关系型数据库、非关系型数据库或分布式文件系统等存储技术来存储数据。

数据存储层需要保证数据的可靠性、高效性和可扩展性。

3.数据计算层：该层负责对存储在数据存储层的数据进行计算和分析。

可以使用批处理、流处理、图计算等技术来进行数据处理。

具体的计算和分析过程包括数据聚合、数据挖掘、机器学习等。

4.数据可视化层：该层负责将计算和分析的结果以可视化的形式展示给用户。

可以使用各种可视化工具和技术来实现数据可视化，如图表、报表、仪表盘等。

数据可视化层可以帮助用户更直观地理解和分析数据。

5.安全和管理层：该层负责保护数据的安全性和保密性，包括数据的加密、权限控制和访问控制等。

同时还可以对数据进行备份、灾难恢复和性能监控等管理操作，确保数据平台的稳定和可靠。

6.接口和集成层：该层负责与其他系统和应用进行接口和集成。

可以提供API接口和数据交换协议，使得其他系统和应用能够与大数据分析平台进行数据交互。

此外，还可以集成各种数据源和数据工具，方便用户的数据分析和处理。

以上是一个典型的大数据分析平台总体架构方案。

在实际应用中，可以根据具体的需求和场景进行调整和优化。

同时，还需要考虑性能、可靠性、可扩展性和成本等方面的因素来选择和设计相应的技术和架构。