新一代时空大数据平台GMSS介绍

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新一代时空大数据平台GMSS介绍

作者：樊文有闫从文徐进宫巧

来源：《科技资讯》2017年第31期

摘要：近年来，地理信息产业迎来新的发展契机，GIS全面向网络化转型，处理海量数据，与云计算结合，迈向互联共享，“GIS+云+大数据+互联网”势不可挡。本文结合当前传统GIS处理时空大数据面临的问题，阐述了GIS与云计算结合的必要性，并介绍了国内先进的云GIS平台GMSS及其应用。

关键词：GMSS GIS 云计算大数据互联网

中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）11（a）-0031-02

当前，地理信息系统（GIS）无处不在，但也面临许多问题。在大数据时代，传统GIS的数据管理和处理的体系结构、方法和技术，不能完全满足当前海量并发用户对海量数据的数据分析、处理的需求，阻碍了GIS的进一步发展和应用。大数据、云计算等新技术的发展给信息行业带来了新的发展机遇，改变着传统的数据处理方式、计算机运行模式，这孕育并促进了GIS行业的新发展[1，2]。

当前，在数据方面，GIS具有以下特点：（1）拥有海量空间数据，需要对数据进行分析、挖掘；（2）基础数据多，数据量庞大，更新频度低；（3）并发用户数大，但每次使用量较小。这些特点致使传统GIS已不能完全满足当前海量的并发用户对海量数据的数据分析、处理的需求，同时，现有的数据管理和处理的体系结构、方法和技术也不能完全满足上述要求。

1 GIS与云计算、大数据

云计算是继分布式计算、并行计算和网格计算之后出现的一种新兴的计算模式，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。

如今我们已身处一个大数据时代，大约80%的数据都与空间位置有关。空间数据具有空间性、时间性、多维性、空间关系复杂等特性。空间大数据没有改变GIS的基本特征，但是对传统GIS提出了巨大的挑战。在架构层面，大数据体量大、速度快、模态多等特性带来的挑战终将引起GIS数据存储与管理的质变，GIS大数据相对于普通大数据空间维度，需要创新数据挖掘的策略和方法。

时空大数据给GIS带来了挑战，而云计算则给GIS带来了新发展契机。首先，在空间数据存储方面，云计算的高可靠、高吞吐和可伸缩的新型地理数据存储技术可为GIS提供可靠、安全的数据存储中心[6]；其次，在地理数据计算方面，云计算基于虚拟集群的可伸缩数据处理

技术，可满足海量地理数据高性能计算；最后，在地理信息服务方面，云计算具有松耦合，数

城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用

《城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用 日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。 同时，白皮书还提出了城市大数据平台的通用技术架构，梳理了城市大数据平台的运营模式，并就城市大数据平台发展给出了相应的建议。 什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。 城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。 按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。 此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。

为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。 新型智慧城市发展面临挑战 数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为，虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。 具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣;三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。 如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在三个方面。 一、通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。 通过质量管理，及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。 第二，城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通，促进数据价值充分释放。通过统筹管理，消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约，增强数据共享的意识，提高数据开放的动力。通过有效整合，提高数据资源的利用水平。 二、通过精准分析提升政府公共服务水平 在交通领域，通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测，感知交通路况，帮助市民优化出行方案;在平安城市领域，通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析，为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。 在政务服务领域，依托统一的互联网电子政务数据服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”;在医疗健康领域，通过健康档案、电子病历等数据互通，既能提升医疗服务质量，也能及时监测疫情，降低市民医疗风险。 三、通过数据开放助推城市数字经济发展 开放共享的大数据平台，将推动政企数据双向对接，激发社会力量参与城市建设。一方面，企业可获取更多的城市数据，挖掘商业价值，提升自身业务水平。

新一代数据中心解决方案的4大优势

H3C新一代数据中心解决方案的4大优势 推荐 打印 收藏 标准化 新一代数据中心之标准化 传统数据中心的异构网络 数据中心经过多年的发展和变革，已经成为企业IT系统的心脏，然而，随着企业信息化发展的不断深入和信息量的爆炸式增长，数据中心正面临着前所未有的挑战。其中，传统数据中心在不断的建设和升级过程中积累下来的繁杂、异构的网络，阻碍了数据中心向高效、敏捷的方向发展。 从数据中心的网络结构看，存在相对独立的三张网：数据网（Data）、存储网（SAN）和高性能计算网（HPC），而目前的网络现状： 数据中心的前端访问接口通常采用以太网进行互联而成，构成了一张高速运转的数据网络数据中心后端的存储更多的是采用NAS、FC SAN等 服务器的并行计算则大多采用Infiniband和以太网 不同的服务器之间存在操作系统和上层软件异构、接口与数据格式不统一

以上问题导致数据中心运行时，协议转换开销大、速率不匹配、性能瓶颈明显、开发与部署周期长、无法满足业务快速灵活部署和实际应用的需求。 标准化之统一交换架构 为了便于未来的业务整合和服务提供、简化管理、降低建设成本和运营维护成本，为了解决传统数据中心异构网络带来的种种问题，数据中心的建设应尽量避免异构系统的存在，用一个统一的标准来规划完整的数据中心网络体系。 在业务网络，以太网随着技术的变革一直在向前不断的发展，以满足不断变化的行业和市场的需求。自1983年以太网开始大规模普及开始，到1995年的以太网网卡被大多数PC所采用，再到快速以太网(100 Mbps )，千兆以太网( 1000 Mbps )以及今天的万兆以太网，和即将推出的40 Gbps和100 Gbps以太网标准。其经历了从终端到局域网、从局域网到广域网、从广域网到城域网的变革，可以说以太网正凭借其强大的生命力得到了空前的发展和壮大。 在存储领域，自IP存储自诞生以来快速发展，万兆存储更将存储发展带入新纪元。 在超级计算和高性能计算领域，08年6月发布的世界TOP500超级计算机排名显示，285个站点采用以太网连接，占据57％的份额。 随着CEE（Convergence Enhanced Ethernet 融合增强型以太网）对现有以太网标准的改进，以太网解决了数据中心应用面临的所有技术问题。融合增强型以太网已经成为构建统一交换架构数据中心的最佳选择。

新一代数据中心建设的总体规划设计样本

新一代数据中心建设的总体规划设计 中国IDC圈4月25日报道: 下面我们有请中国系统工程学会信息系统工程专业委员会副主任委员高复先先生发表演讲。她的演讲题目是新一代数据中心建设的总体规划设计。有请高教授! 各位下午好! 我讲的题目是"新一代数据中心建设的总体规划设计".和上面几位先生讲的不太一样, 在数据中心的物理平台支撑之下, 作为企业政府也好, 特别是电子政务, 省市一级的信息内容、信息资源怎么来组织。能够说在信息资源整合和开发方面, 利用已有的数据平台的东西。 关于数据中心建设的基本认识, 本世纪是信息资源整合的世纪。这是国际上IT界的公认的一个观点。20世纪是计算机表明、普及数据处理应用、数据海量堆积的时代的, 21世纪是整合无序数据, 深度开发利用信息资源的时代。中国油田企业从20世纪50年代, 开始二维地震数据处理到80年代的三维地震数据处理, 现在进行着企业资源计划软件推行, 还有数字油田建设等等, 还有信息化建设取得长足进步, 还有问题也出现了, 应用系统分散开发, 数据标准混乱, 矛盾、冗余的数据继续堆积, 信息孤岛丛生, 管理层和决策层应用开发滞后。这个现象在其它的行业和电子政务方面普遍存在的。要从数据层面, 管理层面要做数据中心, 是一体化解决问题的一个很重要的方法。

那么不论企业信息化, 还有电子政务数据中心建设的误区呢, 我们发现调查研究以后, 主要在数据中心建设定位, 投资方向有问题。基本上停留在物理建设层面, 只注重解决数据集中存储、备份与安全等问题, 不注重解决数据标准化建设和信息资源整合策略问题, 同时由于缺乏统筹规划和需求分析, 没有发挥业主方的主导作用, 将数据中心建设项目分保给系统集成商和软件商, 最终演变成了设备和软件产品的采购、安装、部分数据迁移和调查应用, 数据中心不能支持核心业务运作与辅助领导决策, 数据中心不能支持核心业务运作与辅助领导决策, 没有发挥数据中心建设的应用。 我们要总体的来看这个问题。第一是基础设施建设, 提供远程的委托式的数据中心服务。还有在这个之上, 要建立这个行业这个企业这个政府部门, 这个数据标准化, 而我们的研究对这个标准化不是单一的, 是五项的大致系。 还有网上是数据存储, 集中存储一些主机的数据仓库, 包括空间地理的数据。还有数字数据, 管理的源数据。这之上才是业务开发, 对企业来讲, 有一套。对于公共卫生、社会保障, 诚信等等等等, 要建设下去。还有能够搞领导决策, 数据决策。那么这是数据中心的高层应用。那么这个应用服务要落到实处。那么要协调的完成这些复杂艰巨的建设任务, 不但有物理设施, 技术资源, 要搞统一筹划, 要做好统一规划、设计。这是非常自然的现象。

大数据服务平台功能简介

大数据服务平台简介 1.1 建设目标 大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想，构建满足学校各部门信息化建设需求，进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。因此， 要建设大数据服务平台 主要包括综合查询，教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析和数据采集终端（含数据录入及数据导入）。通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据，为学校的决策支持积累所需的分析数据，为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据，为学校的应用系统建设提供所需的公共数据。 1.2建设效益 协助领导决策、提供智能分析手段通过建设大数据服务平台：为校领导提供独特、集中的综合查询数据，使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况，有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。 为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息，使校领导能够全面掌握多方面的信息，有助于校领导提高决策的科学性和高效性（以往各部门向校领导提供的信息往往只从部门角度考虑，而校领导无法及时获取多方面的信息，无法及时做出决策）。为校领导提供丰富、全面的校情展示数据，使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况，有助于校领导制定学校未来发展战略。 为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表，包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。1.3 建设内容基于中心数据库，将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织，多层次、多维度的整合、挖掘和分析，从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等，为各级管理人员、校领导科学决策提供强有力的技术保障与数据支持。 1、信息查询 包括教职工信息查询和学生信息查询。

口袋书-新一代数据中心一纸禅_20091208

新一代数据中心一纸禅 新一代数据中心市场是各个行业未来投资的重点，H3C具有整体方案、高端产品、应用案例多三大优势： ●方案整体优势： 盒式，产品线不全。国内友商无数据中心级设备。

控制平面故障时，转发性能将下降一半。 端口缓存：数据中心专业产品的特殊需求，针对数据中心内部吸纳浪涌流量而设计； 成功案例： 互联网 深圳腾讯公司IDC 阿里巴巴集团淘宝IDC 搜狐IDC 百度IDC 水晶石高性能计算中心 千橡互动IDC 网易IDC 通邮（中国）数据中心 上海张江高科数讯公司IDC chinacache IDC 优酷网CDN业务网 搜狐畅游IDC 金山软件网游IDC 金融 中国建设银行总行数据中心 中国农业银行数据中心二期工程民生银行信用卡中心数据中心中国银行上海灾备数据中心 中国农业银行上海数据中心 人民银行深圳分行数据中心 山东省农信联数据中心 山西省农信联数据中心 安徽省农信联数据中心 江西省农信联数据中心包商银行数据中心 徽商银行数据中心 潍坊商业银行数据中心 开封市商业银行数据中心 天津滨海农村商业银行数据中心鄞州银行数据中心 财富证券灾备中心 安邦财产保险数据中心 万国数据中心 政府 国家人事部数据中心 国家科技部信息共享系统 中共中央统战部数据中心 国家工商总局数据中心 中国电子口岸数据中心 长江水利委员会数据中心 金土工程一期数据中心 上海超算中心 北京市建委新数据中心 成都市政府IDC 山东地税数据中心 黑龙江国税数据中心 广西财政厅数据中心 广西金保工程数据中心 四川省信访数据中心项目

山西省办公厅信息化数据中心西安社保数据中心 深圳南山电子政务数据中心 企业 中粮集团数据中心 三一重工数据中心 华润集团数据中心 北车集团长春轨道客车数据中心长安汽车集团数据中心 中南大学湘雅医院数据中心 吉大二院数据中心 东莞人民医院数据中心天士力集团数据中心 公共事业 中石化华北局数据中心 中石油吉化集团数据中心 中原油田普光分公司数据中心湖北电力SG186平台数据中心天津电力数据中心 郑煤集团数据中心 焦煤集团数据中心 陕煤集团陕北矿业数据中心 深圳燃气集团数据中心

大数据平台的软件有哪些

大数据平台的软件有哪些？ 查询引擎一、Phoenix简介：这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC 结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。Phoenix最值得关注的一些特性有：?嵌入式的JDBC驱动，实现了大部分的java.sql接口，包括元数据API?可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模?完善的查询支持，可以使用多个谓词以及优化的扫描键?DDL支持：通过CREATE TABLE、DROP TABLE及ALTER TABLE来添加/删除列?版本化的模式仓库：当写入数据时，快照查询会使用恰当的模式?DML支持：用于逐行插入的UPSERT V ALUES、用于相同或不同表之间大量数据传输的UPSERT ?SELECT、用于删除行的DELETE?通过客户端的批处理实现的有限的事务支持?单表——还没有连接，同时二级索引也在开发当中?紧跟ANSI SQL标准二、Stinger 简介：原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL，其主要

优点包括：?让用户在Hadoop获得更多的查询匹配。其中包括类似OVER的字句分析功能，支持WHERE查询，让Hive 的样式系统更符合SQL模型。?优化了Hive请求执行计划，优化后请求时间减少90%。改动了Hive执行引擎，增加单Hive任务的被秒处理记录数。?在Hive社区中引入了新的列式文件格式（如ORC文件），提供一种更现代、高效和高性能的方式来储存Hive数据。?引入了新的运行时框架——Tez，旨在消除Hive的延时和吞吐量限制。Tez通过消除不必要的task、障碍同步和对HDFS的读写作业来优化Hive job。这将优化Hadoop内部的执行链，彻底加速Hive负载处理。三、Presto简介：Facebook开源的数据查询引擎Presto ，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。该项目始于2012 年秋季开始开发，目前该项目已经在超过1000 名Facebook 雇员中使用，运行超过30000 个查询，每日数据在1PB 级别。Facebook 称Presto 的性能比诸如Hive 和Map*Reduce 要好上10 倍有多。Presto 当前支持ANSI SQL 的大多数特效，包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数；支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。四、Shark简介：Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD 操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark

大数据平台技术框架选型分析

大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程

三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管

四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发

4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。是否你真的需要它的所有特性？ 陷阱：请注意某些陷阱。某些大数据套件采用数据驱动的付费方式（“数据税”），也就是说，你得为自己处理的每个数据行付费。因为我们是在谈论大数据，所以这会变得非常昂贵。并不是所有的大数据套件都会生成本地Apache Hadoop代码，通常要在每个Hadoop集群的服务器上安装一个私有引擎，而这样就会解除对于软件提供商的独立性。还要考虑你使用大数据套件真正想做的事情。某些解决方案仅支持将Hadoop用于ETL来填充数据至数据仓库，而其他一些解决方案还提供了诸如后处理、转换或Hadoop集群上的大数据分析。ETL仅是Apache Hadoop和其生态系统的一种使用情形。 六、方案分析

浅析新一代数据中心的现状及主要特征

浅析新一代数据中心的现状及主要特征 摘要 新一代数据中心应是一个整合的、标准化的、最优化的、虚拟化的、自动化的、具备很高适应性的基础设施环境和高可用计算环境。这样的新一代数据中心 需要利用最新的IT技术、解决方案与服务才能实现，建设数据中心，应以应用为 牵引，从市场需求出发，合理规划建设数据中心；充分考虑资源环境条件，推进“绿色数据中心”建设；统筹考虑建设规模和应用定位，结合不同区域优势，分工 协调、因地制宜建设各类型数据中心。 关键词：数据中心，企业应用，新一代 引言 数据中心经历了40多年的发展历程，在IT技术进步和数据中心在企业和部 门中的重要性不断提高的驱动下，其变化和发展日新月异。今天覆盖全球的Internet实际上是在无数数据中心支持下运转的，数据中心已经成为像交通、能 源一样的经济基础设施。 1数据中心介绍 1.1数据中心的定义 数据中心通常是指在一个物理空间内实现对数据信息的集中处理、存储、传输、交换、管理。数据中心的基础设施是指为确保数据中心的关键设备和装置能 安全、稳定可靠运行而设计配置的基础工程，也称为机房工程。数据中心基础设 施的建设不仅要为数据中心中的系统设备运行管理和数据信息安全提供保障环境，还要为工作人员创造健康适宜的工作环境。 新一代数据中心应是一个整合的、标准化的、最优化的、虚拟化的、自动化的、具备很高适应性的基础设施环境和高可用计算环境。这样的新一代数据中心 需要利用最新的IT技术、解决方案与服务才能实现。 1.2 数据中心的分类 数据中心根据其使用的独立性划分为自用型数据中心、商业化数据中心两种。根据企业不同的业务应用需求，数据中心的使用功能也不尽相同，主要有IT生产 中心、IT开发和测试中心、灾难备份中心三大类。各类用途的数据中心还可根据 其客户类型、业务领域等进行细分，如高性能计算中心、互联网数据中心、企业 数据中心等。 我国对于数据中心规模的分类规定如下：超大型数据中心是指规模大于等于10000个标准机架的数据中心；大型数据中心是指规模大于等于3000个标准机架小于10000个标准机架的数据中心；中小型数据中心是指规模小于3000个标准 机架的数据中心。其中标准机架为换算单位，以功率2.5千瓦为一个标准机架。1.3 数据中心的功能分区 数据中心的结构与布局既要考虑到当前与未来的使用要求，也要考虑操作管 理的方便，并且还要结合企业机构的一些特殊要求乃至包括单位形象等方面的因素。数据中心功能分区主要包括主机房、支持区、辅助区、行政管理区。 2 数据中心国内外现状及差距 2.1近几年发展状况 我国数据中心主要是中小型，大型和超大型数据中心处于上升趋势。2010年，中国数据中心数量已经达到约50.4万座，近年来累计增长到约100万座，其中大

时空大数据平台设计

时空大数据平台设计 1.项目概况 智慧城市作为现代信息技术集中应用与展示的重要载体，已成为促进经济社会建设升级的重要力量。2006年以来测绘地理信息主管部门开始数字城市地理空间框架建设，取得了一系列地理空间数据资源、地理信息公共服务平台软件资源、应用示范建设资源等成果。2012年开始智慧城市时空大数据与云平台建设工作，分别出台了《智慧城市时空信息云平台建设技术指南》（2015版）、《智慧城市时空大数据与云平台建设技术大纲》（2017版）、《智慧城市时空大数据平台建设技术大纲》（2019版）。 时空大数据与云平台作为智慧城市各行各业全面建设的重要基础性支撑平台，是智慧城市所有与地理空间位置有关建设内容的核心支撑，也是智慧城市中用于关联其他信息的时空信息支撑平台和时空信息基础设施，实现时间、空间的地理空间信息共享，提供时空维度的分析与应用，协调和关联各个政府部门时空信息的产生、流向、管理、应用的技术体系和数据保障，将全面服务于政府部门的管理决策，方便广大公众享受更为智能、便捷的生活服务。为推进国民经济发展和城市信息化建设，盘活地理信息资源，促进地理信息资源的共建共享和充分利用，需要建设时空大数据与云平台。 2.建设目标 智慧城市时空大数据与云平台将在智慧城市总体框架下，充分利用基础地理信息已有的建设成果以及在智慧城市方面的建设资源，对

基础地理信息数据库和地理信息公共平台在内容、功能和效能上进行补充建设，构建城市时空信息数据库和云平台，最终实现基础地理信息接入感知信息，从而发展到准确定位、有机整合、深度利用；信息资源由现在的分布式存储、逻辑式集中，发展到用云计算、宿主资源；从现在的对接式服务共享，发展到知识引擎、按需服务。选择多个应用领域，开展智能专题示范建设。 通过丰富带有时间标识的基础地理信息数据和倾斜摄影测量三维等新型产品数据，整理历史和远景规划地理信息，集成智慧城市大数据中心的典型数据资源，形成静态地理信息；同时，扩充物联网智能感知设备位置数据和实时感知的流式数据及其多层次摘要信息等，形成实时动态数据，构建时空信息大数据。建设按需提供服务能力，扩充感知定位、接入解译及模拟推演API接口、云服务系统、地名地址匹配引擎、业务流引擎、云端自主制图、按需定制服务系统，增强大数据时空分析和数据挖掘能力，搭建时空信息云平台。 3.建设内容 按照总体建设目标，时空大数据与云平台分五大部分建设内容。 第一部分是标准规范建设。建设内容包括时空大数据平台建设、使用与维护管理办法，时空数据整合、交换和共享管理办法，时空信息云平台建设的基本规定、数据规范、技术规范、服务规范、接口规范等。 第二部分是时空大数据建设。参照《基础地理信息数据库基本规定》（CH／T 9005-2009）的定义，时空信息数据库应蕴含时空信息和

智慧城市中的大数据分析[精品文档]

智慧城市中的大数据分析 摘要：以物联网、云计算等新一代大数据技术为核心的智慧城市建设理念，是未来城市发展的全新模式。智慧城市一个重要职能就是采集、存储、分析、挖掘城市运行中所承载的大数据，具备全面感知和全面分析的能力，同时能够展示和扩展。智慧城市的建设，有利于解决城市发展问题，有利于提升城市信息管理水平。在智慧城市发展过程中必然产生大数据，因此需要通过处理大数据来体现智慧，其核心是智慧城市信息系统的大数据处理平台，其关键技术对于智慧城市的建设和运转起决定性作用，对提升城市服务、提高管理水平和城市的可持续发展具有重大的应用价值。 关键词：智慧城市；云计算；物联网；大数据；Hadoop 1.智慧城市简介 智慧城市就是运用互联网+、物联网、计算机网络、云计算等新一代信息技术手段，对城市运行系统海量数据的关键信息进行的采集、存?Α⒅悄艽?理和分析，对社会管理、政府管理及社会公共服务的各种需求做出智能化响应和智 能化决策支持，从而实现城市的智慧式管理和运行。智慧城市将改变人们传统的生产、生活方式和思想观念，将原有的粗放式模式改变为科学可持续发展的创新驱动和市场发展

模式，以满足城市的可持续发展，从而构建城市发展的全新城市形态。智慧城的关键特征有以下几点。 1.1全面感知 智慧城市中分布大量的感知终端，通过传感器网络，捕捉到人们的生活、生产及城市环境的多种数据。信息感知网络应覆盖城市的个个角落，能够大量采集不同形态、不同属性的各种数据。随着物联网技术的发展和应用，将为智慧城市提供更多的信息资源。 1.2深度互联 智慧城市的信息感知是以多种信息网络为基础的，城市中拥有快捷的互联通道，数据通过互联网、移动互联网和有线电视网等网络实现陕速互联，各个部门专用网络的加入，实现信息资源的一体化。智慧城市将大大增加信息的交互程度，将多个分散独立的小网连接成互联互通的大网络，使网络的价值大大提升，形成更强的驱动力。 1.3智能处理 智慧城市拥有海量级PB单位的信息数据，这些大数据是智慧城市得以正常运转、决策、控制、展示的基础，智慧城市要具有对所拥有的海量信息进行智能处理的能力，这要求通过大数据处理平台将收集到的数据进行效的集中存储和处理，并对数据进行分析，产生具有价值的信息，为自主进行判断和预测提供支持，从而实现智能决策。这一过程中

基于大数据的城市运行和综合管理平台建设探讨

基于大数据的城市运行和综合管理平台建设探讨 摘要随着城镇化进程和经济社会的发展，现代城市越来越呈现出复杂巨系统的特性。传统的将城市系统分割成若干子系统，以专业职能部门为基本单位强化专业的管理方式，已经越来越难以适应和解决现代城市运行中出现的一系列问题。大数据技术以及城市大数据的发展，为将钱老先生提出的描绘和分析复杂巨系统的综合集成法应用于城市综合管理提供了基础。本文将综合集成法应用于城市综合管理，创新性地提出了城市运行和综合管理平台应用建设，对城市运行和综合管理平台在城市综合管理中的意义、与城市管理中涉及的各行业应用系统的关系、功能组成等进行了阐述。同时针对乌鲁木齐市城市特点以及发展要求，提出了在乌鲁木齐市的应用和推广城市运行和综合管理平台建设的必要性。 关键词复杂巨系统；城市综合管理；从定性到定量综合集成法；大数据 1 现代城市发展以及信息技术的发展，为现代城市综合管理创新提供新机遇 城市管理是指以城市为对象，以城市基本信息流为基础，运用决策、计划、组织、指挥、协调、控制等一系列机制，采用法律、经济、行政、技术等手段，通过政府、市场与社会的互动，围绕城市运行和发展进行的决策引导、规范协调、服务和经营行为[1]。随着城镇化步伐的不断加快和社会经济发展，城镇化水平不断提高，人口、资源、交通、环境、公共服务等因素陆续集中在城市中，现代城市作为区域政治、经济、文化、教育、科技和信息中心，是劳动力、劳动资本、各类经济、生活基础设施高度聚集，人流、资金流、能量流、信息流高度交汇，呈现出多维度、多层次、多结构、多系统、从宏观到微观的纵横交织、错综复杂的动态非线性等复杂特征。从复杂性科学的视角审视城市管理，现代城市及城市管理是一类开放的复杂巨系统。 城市管理的复杂巨系统特性使得传统的分析、叠加方法在城市管理中失效。传统的分析、叠加方法，将城市系统分割成若干子系统，以专业职能部门为基本单位强化专业的管理方式，而城市管理各子系统之间的复杂交错性使得子系统分割难以科学。同时在城市管理中的分解和简化的还原造成条块分割、各自为政、职责交叉、管理粗放、缺乏协调一系列问题。复杂性科学的发展，为现代城市提供了新的思路和新机遇。1992年钱学森先生提出了通过人机结合、從定性到定量的综合集成法，采用整体思维、动态思维和关系思维，实现对复杂巨系统的描述和分析。综合集成法就是将专家群体、数据和各种信息、计算机、网络等信息技术有机结合起来从而把各类数据、信息、经验、知识、智慧集成起来，构成一个高度智能化的人机结合的系统，从多方面经验性的定性认识上升到定量认识，从而对复杂巨系统进行描述和分析[2]。 同时随着信息技术的发展以及智慧城市建设，物联网、云计算和移动互联网、大数据技术在城市建设和管理中得以充分应用，城市物联感知体系、城市WIFI、城市视频联网系统、城市网格化采集系统等建设，使得城市积累了大量的城市数据，为现代城市管理者，以开放的复杂巨系统理论为指导，充分利用钱老先生的

智慧城市大数据平台项目建议书

项目建议书 目前国家高度重视智慧城市规划、建设，云数据中心是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态，是信息化发展的重大变革和必然趋势，是智慧城市建设的基础。 智慧城市实现资源整合，城市管理涉及城建、交通、医疗、环保、文化、教育、产业发展、社区管理服务等诸多领域，在传统的城市管理模式下，建立多方协调、资源共享的管理机制相对困难，智慧城市通过建立部门协作、全民参与的公共管理模式，促进官民互动、部门协同、信息共享、政务公开，使碎片化的公共管理和服务资源有效整合，既让政府部门及时摸清群众的需求，又让拉百姓实时了解有关政策，有助于提升政府的效率和决策水平。所以，大数据共享交换平台是智慧城市成败的核心。 DD州为了提高政府办事效能、提升为民服务水平、跟上时代步伐、创新发展，决定开展智慧城市建设工作。云数据中心和大数据共享交换平台作为智慧城市建设的基础核心先行。 一、建设DD州智慧城市云数据中心 （一）建设依据 1.《关于数据中心规划布局的指导意见》（工信部联通[2013]13 号），2013年1月 2.《国家绿色数据中心试点工作方案》，（工信部联节[2015]82 号），2015年3月 3.《国家电子政务总体框架》

4.《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》(国发〔2013〕 32号) 5.《国家新型城镇化规划(2014-2020年)》 6.《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规﹝2011﹞567号) 7.《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》（工信信函 ﹝2013﹞2号） 8.《智慧城市大数据共享交换平台规划指南(试行)》（住建部 ﹝2013﹞） 9.《国家智慧城市试点暂行管理办法》 10.《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）》 11.《关于进一步加强政务部门信息共享建设管理的指导意见》 （发改高技【2013】733号） （二）建设思路 云数据中心的建设应以科学发展为主题，以加快转变发展方式为主线，以提升可持续发展能力为目标，以市场为导向，以节约资源和保障安全为着力点，遵循产业发展规律，发挥区域比较优势，引导市场主体合理选址、长远规划、按需设计、按标建设，逐渐形成技术先进、结构合理、协调发展的数据中心新格局。 规划智慧DD云数据中心的设计、建设基于大数据、云计算、物联网等先进理念和技术，以“统筹规划、资源集约、服务高效”为原则，坚持云数据中心的统一规划、统一建设、统一标准、统一管理、统一运维的设计思路，实现云数据中心的设计标准化、建设集约化、

新一代数据中心介绍.

新一代数据中心介绍 公司背景 新一代数据中心是香港金朝阳集团在国内投资兴办的高新技术企业，注册资金2500万，集团主营房地产和电信增值服务，席下公司50多间，市值50亿左右，新一代数据中心所在的甲级写字楼――国际 银行中心为集团自建物业 机房概况 机房一期于2000年正式运营，二期于2003年起正式运营，现有机柜380多个，客户过千，广州服务器托管市场近50％的市场占有率；机房网络设施采用全套CISCO 解决方案，按国际通用电信级机房标准装修，是目前华南地区最大、最专业的IDC 机房之一 网络资源 新一代数据中心做为华南地区最大的民营IDC ，同时拥有国内各大网络运营商的网络出口，CNNIC 于2004年第四季度全国带宽调查显示，新一代数据中心与电信10G 带宽互联、网通1G 带宽互联、移动100MB 带宽互联，为客户部署网络应用提供了优质的网络条件 公司管理 新一代数据中心在2001年5月通过ISO9001:2000版认证，是华南地区第一家在互联网和电信服务行业通过此权威认证的公司，也是目前国内第一家拿到IDC 运营牌照的企业。目前，新一代数据中心已同时拥有IDC 、ISP 、ICP 三个牌照，公司管理制度严谨规范 客户服务 新一代数据中心机房全部自有硬件、软件、网络工程师共24位，7*24*365职守机房，人员素质高（大部分通过了CCNA 、CCNP 等 国际认证），全心全意为客户提供技术支持和服务，经过近5年的努力，新一代的服务品质已在业界内得到广泛认可，拥有丰富的技术经验和良好的口碑 机房实景 监控中心 标准机柜 数据备份设备

托管在新一代数据中心，在使用机房为服务器提供的良好环境和网络带宽外，还将免费享受以下服务 1、操作系统的安装和标准远程管理软件使用培训 pcanyewhere 、Windows 远程桌面连接的学习和使用 2、紧急情况下的第一时间的响应与支持 当服务器出现当机或站点连接出现故障等非常情况时，我们的监控人员将在第一时间内通知贵方的授权工程师，并在取得授权下立即排除故障 3、24×7的网络链接状况监控 我司目前采用的CISCO 核心路由能在网络运行过程中，每隔五分钟会自动检测在我们公司托管的所有主机的IP 地址，检测其连通性，一旦发现客户主机有异常情况就会报警，并通知客户或协助解决 4、24×7的系统管理和技术支持服务 我们的网管中心24小时有专业工程师值班，随时拨打我们公司的客户服务热线，我们会竭诚为您提供优质的服务 除以上免费服务外，新一代数据中心也是华南地区唯一能提供高品质增值服务的IDC ，详情请参见增值服务介绍 24小时门卫把守 配电中心 蓄电池组 发电机组 FM200气体灭火器

智慧城市时空大数据平台建设技术大纲(2019年版)

智慧城市时空大数据平台建设技术大纲（2019版） 一、背景 总书记在党的十九大报告中提出，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，建设数字中国、智慧社会。根据《自然资源部机关各司局职能配置、设机构和人员编制规定》，组织数字中国时空信息数据库建设与更新是自然资源部依法赋予相关职能部门的重要职责。城市时空大数据平台是数字中国时空信息数据库的重要组成部分，是基础测绘转型升级的重要任务，是智慧城市的基础支撑。开展智慧城市时空大数据平台建设，是切实贯彻落实好总书记重要指示精神的具体举措，是全面履行好自然资源部职责的切实行动，是提升城市治理能力的重要手段。 自2008年智慧地球概念提出后，世界各国给予了广泛关注，并聚焦经济发展最活跃、信息化程度最高、人口居住最集中、社会管理难度最大的城市区域，先后启动了智慧城市相关计划。我国也高度重视智慧城市建设，2014年，经国务院同意，国家发展和改革委员会等八部门联合出台的《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》（发改高技[2014]1770号）提出“智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、地理信息集成等新一代信息技术，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。建设智慧城市，对加快工业化、信息化、城镇化、农业现代化融合，提升城市可持续发展能力具有重要意义。”2016年，《中共中央国务院关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见》要求，推进城市智慧管理，到2020年，建成一批特色鲜明的智慧城市。 作为智慧城市建设的重要组成，智慧城市时空大数据平台建设试点工作自2012年启动以来，已经在智慧城市建设和城市运行管理中得到了广泛深入应用，发挥了基础支撑作用，极大提高了城市管理能力和水平。自然资源部组建后，测绘工作成为自然资源统一监管工作的组成部分，其服务目标和对象更具针对性，工作重心更加突出，由原来面向全社会的普适性服务，转化为围绕自然资源管理“两统一”职责履行这个中心，做好技术保障与支持的同时，为经济建设、国防建设和社会发展继续提供基础性、公益性测绘保障。 随着社会治理的精细化发展，社会各界各部门对测绘的要求越来越高、需求越来越迫切，测绘技术与互联网、大数据、云计算等高新技术不断融合发展，无尺度地理要素数据（NSF）、空地一体测绘、网络信息抓取等测绘新技术不断涌现，信息化测绘体系和新型基础测绘体系逐步形成。 因此，为切实贯彻落实好党中央、国务院相关部署，面向国家智慧城市、大数据发展战略和自然资源管理工作需求以及当前测绘新技术发展要求，基于前期试点工作经验，修改完善2017版技术大纲，形成《智慧城市时空大数据平台建设技术大纲（2019版）》。 二、任务、定位与作用 （一）任务 根据新型智慧城市建设部际协调工作组确定的任务分工，自然资源部重要任务之一就是指导各地区自然资源主管部门开展智慧城市时空大数据平台建设及应用。容涵盖：智慧城市时空大数据平台建设试点，指导开展时空大数据平台构建；鼓励其在国土空间规划、市政建设与管理、自然资源开发利用、生态文明建设以及公众服务中的智能化应用，促进城市科学、高效、可持续发展；研究制定相关行业标准和技术规，完善评价指标体系，参与部际协调工作组开展的年度评价工作。 时空大数据平台是基础时空数据、公共管理与公共服务涉及专题信息的“最大公约数”（简称公共专题数据）、物联网实时感知数据、互联网在线抓取数据、根据本地特色扩展数据，及其获取、感知、存储、处理、共享、集成、挖掘分析、泛在服务的技术系统。连同云计算环境、政策、标准、机制等支撑环境，以及时空基准共同组成时空基础设施。

智慧城市解决方案—城市大数据平台

智慧城市解决方案—城市大数据平台 一、城市大数据概述 随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据＝城市数据＋大数据技术＋城市职能。 城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。 按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。

此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。 为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。 二、新型智慧城市发展面临挑战 数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。 具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享；二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣；三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。 如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战？城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在以下三个方面： 1、通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度

智慧城市大数据平台项目建议书

智慧城市大数据平台 项目建议书 目前国家高度重视智慧城市规划、建设，云数据中心是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态，是信息化发展的重大变革和必然趋势，是智慧城市建设的基础。 智慧城市实现资源整合，城市管理涉及城建、交通、医疗、环保、文化、教育、产业发展、社区管理服务等诸多领域，在传统的城市管理模式下，建立多方协调、资源共享的管理机制相对困难，智慧城市通过建立部门协作、全民参与的公共管理模式，促进官民互动、部门协同、信息共享、政务公开，使碎片化的公共管理和服务资源有效整合，既让政府部门及时摸清群众的需求，又让拉百姓实时了解有关政策，有助于提升政府的效率和决策水平。所以，大数据共享交换平台是智慧城市成败的核心。 DD州为了提高政府办事效能、提升为民服务水平、跟上时代步伐、创新发展，决定开展智慧城市建设工作。云数据中心和大数据共享交换平台作为智慧城市建设的基础核心先行。 一、建设DD州智慧城市云数据中心 （一）建设依据 1.《关于数据中心规划布局的指导意见》（工信部联通[2013]13 号），2013年1月

2.《国家绿色数据中心试点工作方案》，（工信部联节[2015]82 号），2015年3月 3.《国家电子政务总体框架》 4.《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》(国发〔2013〕 32号) 5.《国家新型城镇化规划(2014-2020年)》 6.《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规﹝2011﹞567号) 7.《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》（工信信函 ﹝2013﹞2号） 8.《智慧城市大数据共享交换平台规划指南(试行)》（住建部 ﹝2013﹞） 9.《国家智慧城市试点暂行管理办法》 10.《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）》 11.《关于进一步加强政务部门信息共享建设管理的指导意见》 （发改高技【2013】733号） （二）建设思路 云数据中心的建设应以科学发展为主题，以加快转变发展方式为主线，以提升可持续发展能力为目标，以市场为导向，以节约资源和保障安全为着力点，遵循产业发展规律，发挥区域比较优势，引导市场主体合理选址、长远规划、按需设计、按标建设，逐渐形成技术先进、结构合理、协调发展的数据中心新格局。 规划智慧DD云数据中心的设计、建设基于大数据、云计算、物