大数据监管平台-系统架构图

智慧纪检大数据监察监督系统应用摘要：为贯彻落实“营造良好政治生态，坚持全面从严治党”的总体要求，多地区纪检监察部门，通过四项监督和大数据监督相结合的方式，聚焦政府投资项目（工程领域）监管；并通过建立廉政档案和政治生态研判系统，结合问题对各级党政机关主题责任单位进行政治生态评价，从而全面实现监督纠偏，倒逼落实主题责任，进而营造区域内风清气正的政治生态，助推纪检监察工作提质增效。

本文主要探究了智慧纪检大数据监察监督系统应用案例。

关键词：大数据监察；智慧纪检；政治生态研判引言随着城市化、现代化建设的推进，多城区面貌均发生了巨大的改变，但监管监察手段却相对滞后，监管监察方式不够精细，导致对党风廉政建设监督不够全面，严重制约了纪委监察职能的精细化落实。

为切实提高纪委监察监管效率，迫切需要综合运用现代信息技术、数字化技术、大数据等，创建监督监管服务新模式，促进纪委监察委监督监管方式创新，实现新突破，为园区的党风廉政建设创造良好的条件。

1背景运用“制度化+信息化”手段，打造智慧纪检大数据监督系统平台，能够加强工程项目领域全流程监管，以信息化技术促进监督，以监督促进规范，探索实践走出一条以大数据监督为目标、以体制机制创新为核心、以大数据平台为支撑，阳光监督、标本兼治的新路子，有力推动各级部门责任落实和干部作风转变，从源头上预防和减少腐败问题发生，从而为保障全面从严治党、深入推进党风廉政建设和反腐败斗争、为社会稳定发展和长治久安总目标提供科技支撑。

2案例目标结合纪检监察信息化工作实际，聚焦监督办案主责主业，积极整合各类数据资源，大力加强数据规范治理，贯通对接区域内的大数据平台，不断深化大数据实战应用，着力构建以“大数据监督数据库为基础，智慧监督、智慧办案和决策分析等为核心应用，各类分析工具为辅助”的纪委监委大数据监督办案分析应用系统，初步实现“系统架构布局完整、监督办案智能辅助、研判分析动态感知、系统数据安全可控”的建设目标，推动监督办案业务与现代信息技术深度融合，为服务保障纪检监察工作高质量发展提供强有力的科技支撑。

电子政务一站式服务平台体系架构设计电子政务一站式服务平台是一个集合了政务服务、公共信息和行政管理的综合性平台，通过实现“一网通办”和“一次办成”的目标，让公民、企业等各类用户能够方便、快捷地获取各种政府信息和公共服务，提高政府行政服务水平，促进信息化进程。

本文将从系统架构设计方面来介绍电子政务一站式服务平台的构成和实现方法。

一、整体系统架构图1.1 系统总体架构电子政务一站式服务平台的整体架构主要由前端、业务接口、中间层和数据层等四大模块组成。

前端模块主要负责网站前端开发，包括网站的设计、编码和交互；业务接口模块主要负责接收请求和分发请求；中间层模块主要负责数据整合和逻辑处理等工作；数据层模块主要负责数据存储和处理，提供对外数据访问接口。

1.2 模块详细介绍前端模块：前端模块主要负责网站前端开发，包括网站的设计、编码和交互等。

前端主要使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术来实现页面显示和交互请求。

业务接口模块：业务接口模块主要负责接收请求和分发请求。

接收请求部分主要负责接收用户的请求，采用HTTP协议来实现数据传输。

分发请求部分主要负责根据请求转发到指定的后台服务器。

中间层模块：中间层模块主要负责数据整合和逻辑处理等工作。

数据整合部分主要负责从不同的数据源获取数据，并将其整合成一个可供后续处理的数据池。

逻辑处理部分主要负责对数据的处理和逻辑运算等操作。

数据层模块：数据层模块主要负责数据存储和处理，提供对外数据访问接口。

数据存储部分使用关系型数据库进行存储。

数据处理部分主要使用Java等后端技术进行实现，提供对外数据访问接口。

二、实现方法2.1 采用微服务架构为了更好地实现电子政务一站式服务平台的构建，我们可以采用微服务架构的方式来实现平台的构建。

微服务架构是一种面向服务的体系结构，将一个应用程序拆分成许多小型服务，并将这些服务独立部署和运行，每个服务都能够独立提供一种或多种服务。

2.2 整合云计算和大数据技术为了能够更好地支持电子政务一站式服务平台的数据处理和存储，我们可以采用云计算和大数据技术来辅助我们完成数据的处理和存储。

大数据时代下的智慧监测平台设计研究曲 凯，周 洁，阴璐璐（山东省生态环境监测中心，济南 250101）摘 要： 以山东省智慧监测平台的建设实践为例，提出了基于中台理念的智慧监测平台设计方式，以数据为驱动，以流程为牵引，打破传统研发模式的孤岛式信息壁垒弊端，推进各类生态环境监测数据有效整合与互联互通，对各环境要素监测业务进行流程再造，建立横向业务协作、纵向业务联动的协同联动体系，从监测要素、监测业务、专项工作等不同角度汇聚融合数据产品和系统成果，实现一网汇聚全省监测动态数据，一屏纵览全省监测业务全局，助力各项监测业务实现全链条智慧化管理，以期达到生态环境监测工作由“人海战”向信息化联合作战的转变。

关键词： 大数据；智慧监测；互联互通；协同联动中图分类号： X83文献标志码： A DOI：10.16803/ki.issn.1004 − 6216.2022100030 Research on designing intelligent monitoring platform in the era of big dataQU Kai，ZHOU Jie，YIN Lulu（Shandong Provincial Eco-environment Monitoring Center, Jinan 250101, China）Abstract： This study proposed the design approach of intelligent monitoring platform based on the concept of middle platform, as an example of Shandong provincial. The platform was of following characteristics: data-driven, led by the process, and broke the isolated information barriers caused by traditional research and development modes. All kinds of eco-environment monitoring data were integrated effectively, and they can interconnect and interoperate well. The platform made process reengineering of some environmental factors, and built a well-coordinated and inter-connected system of horizontal collaboration and vertical linkage. By gathering and integrating data and results from monitoring factors, monitoring operations and special works, the platform gathered all dynamic monitoring data with one net and displayed with one screen. It boosted the intelligent management of monitoring operations to come true. The platform was expected to achieve the transformation of eco-environment monitoring work from "huge-crowd strategy" to informationize joint operations.Keywords： big data；intelligent monitoring；interconnection and interoperability；well-coordinated and inter-connected systemCLC number： X83近年来，各省、市聚焦打赢污染防治攻坚战，不断加大投入优化完善生态环境监测网络，积极引入信息化辅助手段，建设了涵盖大气、水质、污染源、生态等各环境要素的业务系统[1]，但随着信息化建设内容不断深化，之前存在的顶层设计不足、数据标准不统一、系统存在壁垒、信息存在孤岛、业务协同困难等问题逐步显现[2 − 3]。

DCWTechnology Analysis技术分析93数字通信世界2024.021 大数据平台聚类分析系统架构设计1.1 功能架构设计用户聚类分析系统功能架构设计首先是创建聚类任务，根据相对应的核心条件（比如圈人条件以及调度频率等），待聚类任务运行完毕后创建clu s t e r level 数据便能够予以可视化呈现。

之后在可视化呈现的基础上通过人工予以再次标注，并予以再次聚合计算，如此便可生成tribe level 指标数据并用于用户分析。

如图1所示[1]。

1.2 技术架构设计（1）前端展示：具备与用户进行交互的功能。

用户通过该页面登录进入该聚类分析系统，之后用户进行的创建聚类任务、查看聚类结果等相关操作行为均在该模块范围内[2]。

（2）后端调度：该模块的核心职责是响应前端传输至此的全部请求，同时和数据库、HDFS 、Hive大数据平台聚类分析系统的设计与实现孙雪峰（首都经济贸易大学密云分校，北京 101500）摘要：互联网领域蕴含着海量的数据信息，且这些信息呈现出多样性以及复杂性，总体而言，可以大致将这些数据划分成用户行为数据和内容数据，科学精细地分析处理这些数据，是强化用户分群治理效率、内容分类研究以及实现精细化运营的重要手段。

但现阶段尚无一站式的大数据聚类分析系统可供人们使用，因此，文章详细分析和阐述了基于大数据平台的聚类分析系统设计与实现，以此为相关工作人员提供参考。

关键词：大数据；聚类分析；系统设计；系统实现doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.02.031中图分类号：TP 311.13 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2024）02-0093-03Design and Implementation of Cluster Analysis System for Big Data PlatformSUN Xuefeng(Capital University of Economics and Trade, Miyun Branch, Beijing 101500, China)Abstract: The internet field contains a vast amount of data information, which presents diversity and complexity. Overall, this data can be roughly divided into user behavior data and content data, and scientifically and meticulously analyzed and processed. It is an important means to strengthen the efficiency of user group governance, research on content classification, and achieve refined operations. However, at present, there is no one-stop big data clustering analysis system available for the public to use. Therefore, this article conducts research on this topic, analyzes and elaborates in detail on the design and implementation of clustering analysis systems based on big data platforms, in order to provide reference for relevant staff.Key words: big data; cluster analysis; system design; system implementation作者简介：孙雪峰（1980-），男，北京人，讲师，博士研究生，研究方向为计算机应用技术专业、计算机网络与应用技术、新媒体与网络传播。

医疗健康大数据服务平台技术架构医疗健康大数据服务平台是一个包含多个业务系统、多个自身管理软件、是一系列软、硬件和人员、政策支持的综合系统体系，统一建设医疗健康云计算服务中心，集中存储居民医疗卫生信息和居民电子健康档案等数据，满足社会大众、医务工作者、各级卫生主管部门、第三方机构的应用需求。

作者：佚名来源：河流大数据|2017-01-07 11:45收藏分享医疗健康大数据服务平台是一个包含多个业务系统、多个自身管理软件、是一系列软、硬件和人员、政策支持的综合系统体系，统一建设医疗健康云计算服务中心，集中存储居民医疗卫生信息和居民电子健康档案等数据，满足社会大众、医务工作者、各级卫生主管部门、第三方机构的应用需求。

医疗健康大数据服务平台总体架构如下图所示。

图医疗健康大数据服务平台总体架构如上图所示，医疗健康大数据服务平台分为资源层、服务层和展现层。

其中层功能如下：1、展现层负责对用户提供医疗健康信息、以及分析与挖掘信息服务，支持4大类用户，包括：社会公众、医务工作者、卫生主管部门和第三方机构。

通过本平台，既可以获得医疗健康数据服务结果展示，也可以获得医疗健康数据分析与挖掘服务结果展示。

本平台对外提供Web页面接入方式或移动通讯终端(android、iOS)接入方式。

2、服务层服务层主要是平台建设过程中能够提供的所有应用相关服务。

应用服务大致可分为业务应用类服务、数据资源类服务、工具软件类服务和其他类服务。

业务应用类服务主要面向不同的用户提供解决具体业务功能需要，主要包括公众服务、医院诊疗服务、综合卫生服务、大数据分析服务等;数据类服务按业务所划分的各类数据服务。

工具软件类服务主要提供给数据的维护和采集、清洗、整合、分析、统计等。

3、资源层资源层负责医疗健康大数据和数据分析与挖掘相关应用资源的一体化存储和管理。

资源层又可分为三层：虚拟化业务管理平台、虚拟化数据管理平台和物理资源层。

其中：物理资源层提供各种数据资源、应用资源的实际存储，包括：医疗健康相关的所有数据，建设的数据资源中心和应用服务资源中的所有资源。

基于物联网技术的三峡智能监管系统架构研究作者：邓家佩王国钢司马俊杰汪健来源：《中国水运》2022年第08期摘要：三峡通航管理局虽已具备较高的通航监管信息化水平，但业务信息系统融合度不高，为满足三峡枢纽河段大通航、大安全新发展的需求，增强三峡枢纽河段通航安全综合监管能力。

研究分析现有监管系统及安全监管模式，从智能预警、智能助导航、智能决策应用和智能应急救援四个方面梳理监管业务需求，提出新形势下，在同一平台实现智能监管功能的框架。

关键词：三峡河段;智能监管;物联网;大通航;大安全中图分类号：U698文献标识码：A文章编号：1006—7973（2022）08-0044-03三峡河段近9年连续实现了“零死亡、零沉船、零污染事故”，但总体安全形势稳中有险，稳中有忧[1]。

为适应新形势下、新发展阶段的新要求，提高安全风险防控能力，着力防范化解重大风险，站着三峡枢纽河段“大通航”、“大安全”的角度，开展三峡通航智能监管需求研究，提出“全面感知、广泛互联、深度融合、智能应用、安全可靠、机制完善”的三峡通航智能监管功能框架，实现三峡通航要素、通航数据和通航趋势的个性化展示;水文气象、船舶动态、船闸运行等各类通航安全风险预测预警的智能化监管;辖区交通流、船闸、锚地、靠泊设施等实时状态的智能船岸互动;为下一步三峡通航监管智能平台的开发建设打下基础。

1现有监管系统建设和安全监管模式1.1现有监管系统建设CCTV系统：长江三峡通航管理局CCTV系统作为交管系统中一个极其重要的组成部分，作为雷达监控的有效补充，通过视频图像处理等高新技术，实现对三峡河段航道、锚地、船闸、码头和渡口等重点水域的实时监控。

VTS系统：三峡通航VTS1000系统是船舶交通管理及信息系统中船舶管理和调度的重要组成部分。

它是我国首套自主研发的VTS系统，主要利用雷达、VHF、AIS系统以及网络视频等传感器全天候监控辖区内船只，配合执法部门进行船舶管理。

智慧城管总体架构设计1.总体架构本次智慧城管建设信息化项目依据统一的智慧城管标准规范体系、安全保障体系和运维管理体系实现，包括基础环境建设和信息化建设。

基础环境建设主要是指城管智慧中心指挥中心大厅建设以及城管机房设备间建设。

信息化建设是指，采用“互联网”的思路，融合云计算、大数据、物联网等技术，打造集业务管理和服务于一体的智慧城管整体架构体系，主要包括感知层、基础设施层、数据资源层、支撑平台层、业务应用层和用户服务层等。

总体架构图如下：1、感知层。

按照城管业务管理需要，按相关标准建设或接入业务前端感知设备。

主要包括有执法终端、部件传感器、车辆传感器、视频监控、无人机、安全生产传感器、环卫传感器、卫星遥感、对讲机、手机终端等。

2、基础设施层。

基础设施方面，主要涉及全市统一政务云资源和本地专用硬件设备等，用于承载数据和应用的正常运行。

包括计算、存储、网络、安全、云服务等IT基础设施设备；通过多种网络通信能力实现终端、设备、数据、应用等互联互通，项目涉及政务网、互联网、物联网、视频专网以及其他专网等，实现城管各业务部门协同互连。

3、数据资源层。

将城管涉及的相关数据资源统一管理，主要包括基础数据、城管业务数据、主题分析数据、网格数据、事部件数据等，实现全局数据共享应用，同时对外实现互通共享。

4、支撑平台层。

通过框架支撑、大数据支撑、公共服务能力支撑等为城管业务应用提供统一的数据标准和共性服务能力，从应用底层有效统一标准、统一数据，便于业务互通、能力复用。

大数据支撑方面主要基于大数据基础平台，结合数据治理能力，加强数据共享监管和数据质量管控，为业务数据分析提供大数据分析工具。

公共服务能力方面主要包括微服务框架、统一门户、统一认证、统一GIS、视频联网共享、公众服务支撑、融合通信服务、企业征信服务、智能组件服务、大数据分析等，支撑业务应用的快速开展。

5、业务应用层。

智慧城管各项应用构成整个应用层。

包括城管两大抓手“指挥调度管理平台”、“公众互动服务平台”和两个轴心“数字城管”、“综合执法”及各业务部门的专项应用等内容。

智慧城市视频监控系统云平台整体方案二〇一五年九月第一章整体技术构架智慧城市视频监控系统建设方案整体架构基于“信息联网、资源共享、效劳实战〞的理念，为了完善当地政府〔区\市\县〕视频监控系统建设，结合当地政府各局委办的实际需求，把握立体化、动态化、信息化、社会化四个着力点建立全覆盖防控、根底设施支撑、实战应用、指挥调度、保障体系五个方面，打造具有当地特点的城市视频监控系统，实现“更高层次、更高起点、群众最满意的智慧安防〞的目标。

根据湖南广电针对湖南全省智慧城市建设的战略设想，智慧城市整体建设可以按照“感知、传输、管理、应用〞的根本原那么，将整个智慧城市的架构分为四个层次，整体结构如下：图1：智慧城市整体结构图********在智慧城市视频监控领域，提供了包括前端视频感知设备、网络传输设备、管理平台以及视频业务应用在内的端到端的整体解决方案。

********视频监控系统总体架构图如下：图2：整体解决方案根底支持体系是整个系统的数据中心和传输中心，是其他体系的正常工作桥梁；全覆盖防控体系是整个系统数据信息的源泉，是其他体系的数据采集之源；实战应用体系利用采集的数据信息，结合实际业务应用流程，效劳于实战应用，是整个系统的核心体系。

通过建立四大体系，加强安防信息化建设应用，助推治安防控提档升级，打造智慧安防的新目标。

视频监控系统是智慧城市的重要组成局部，是提高社会治安防控的重要举措。

为了使视频监控系统的建设更加科学、合理，减少不必要的浪费，同时又能紧跟先进技术的前沿，本着顶层设计、统一规划的原那么，依据“圈、块、格、点〞的规划设计原那么对湖南省各地〔区\市\县〕视频监控系统未来三到五年的建设内容进行总体规划设计，在详细调研已建系统的根底上，科学合理地对未来的建设进行指导。

智慧城市视频监控系统建设目标通常分为以下两个阶段实现：第一阶段〔两年〕：本阶段主要是建设当地政府公共平安视频监控系统，需要建设的内容包含了：监控资源。

DCWTechnology Study技术研究39数字通信世界2023.111 广播电视和网络视听监测监管平台基 本架构1.1 平台运作原理广播电视和网络视听监测监管平台为顺应全媒体传播体系建设，塑造主流舆论的新格局，在平台运作结构上进行了深化改革，监管覆盖范围逐渐扩大，各种资源共享高效运用，实现了智慧化的监测监管。

1.2 平台系统架构（1）采集层。

由前端集群进行有线广播电视平台的实时监管，具体包括中波广播、调频广播、数字音频广播、地面数字电视、有线数字电视、卫星广播电视、应急广播、IPTV 、OTT 、互联网视听节目、融媒体。

收集到的各种频段数据为处理分析和监管业务提供了有效参考。

（2）平台资源层。

以云计算为依托，具体包括计算资源、存储资源、网络资源和安全防护四部分，构建计算虚拟化资源池、分布式存储资源池、网络资源池和安全防护，进行结构化信息的提取、数据的检索，并在平台系统中进行统一管理、统一运维和监控。

（3）处理分析层。

完成平台系统的各类结构化、非结构化的数据分析、监测和处理，具体包括智能分析、视音频处理、数据服务、数据库等四部分。

其中智能分析系统的功能包括人脸识别、场景识别、对象识别、语音识别、文字识别、语义分析等几方面；视音频处理的功能包括特征提取、视音频比对、智能拆条、结构化信息提取、媒资编目索引、流媒体服务；数据服务的功能包括数据检索、数据分析、数据调用、数据统计、数据发布、数据可视化；数据库信息资源数据库、视音频数据库、指标参数数据库、异态报警数据库、备案信息数据库、安全运维数据库。

（4）统一管理层。

可将用户、门户、配置、日志、值班等多个不同系统的工作任务进行统一管理，以全面广播电视和网络视听监测监管平台基本架构研究李 丽(山西省广播电视局监管中心，山西 太原 030001)摘要：加强对广播电视台的监测监管是提高视听播放安全的重要手段，为了推动广播电视行业健康发展，充分发挥其引导社会舆论的作用，需要高度重视综合监测系统的建设工作。

第13期2021年5月No.13May ，2021大数据平台数据的安全管理体系架构设计摘要：随着数据中心的快速发展，数据的安全管理存在数据传输不可靠、数据丢失、数据泄露等方面的问题。

为解决此问题，文章对大数据平台数据的安全管理体系架构进行设计，该架构包括数据安全采集层、存储层、使用层。

数据安全采集层从数据分类、数据分级、敏感数据识别、数据脱敏、多类型加密机制5个维度保障数据安全。

数据安全存储层从多维度数据安全存储机制、基于网络安全等级保护制度的安全评测两个维度保障数据安全。

数据安全使用层采用细粒度访问控制、基于区块链的数据保护、基于联邦学习的数据共享、全过程安全审计4种技术保障数据使用安全。

通过设计基于区块链的数据保护模型和基于联邦学习的数据共享模型，进一步提升数据安全管理体系架构的可靠性和可用性。

关键词：大数据平台；数据安全；区块链；联邦学习中图分类号：B82-057文献标志码：A胡志达（中国电信股份有限公司天津分公司，天津300385）作者简介：胡志达（1987—），男，天津人，工程师，学士；研究方向：网络安全，数据安全。

江苏科技信息Jiangsu Science &Technology Information0引言随着云计算、5G 、物联网、人工智能等技术的快速发展和应用，产生数据的终端类型越来越多。

这些终端产生的数据类型也越来越多，数据在各行各业的应用价值越来越大。

为了保障数据的安全存储，数据中心逐渐成为数据保存和使用的重要场所。

当数据中心的建设越来越快，数据中心数据的安全管理存在数据传输不可靠性、数据采集途径复杂、数据丢失、数据泄露等方面的问题［1］。

为解决这些问题，科研人员已从多个方面进行了研究和探讨。

例如，为解决隐私信息被泄露的问题，陈天莹等［2］提出智能数据脱敏系统，实现了低耦合和高效率的数据脱敏功能。

为解决数据隐私保护中效率低的问题，黄亮等［3］采用云计算技术对数据安全保护的关键环节进行处理，提升了数据隐私处理的效率。