腾讯云大数据处理套件

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文档声明 (2)

产品简介 (4)

产品概述 (4)

功能介绍 (7)

产品优势 (12)

应用场景 (14)

数据处理流程 (15)

产品简介

产品概述

什么是 TBDS

腾讯大数据处理套件 TBDS（Tencent Big Data Suit）是在腾讯多年海量数据处理经验之上，结合开源Hadoop 生态和自研组件服务，对外提供可靠、安全、易用的大数据处理平台。用户可以按需部署大数据处理服务以实现企业的大数据处理需求，例如：数据提取、处理、分析、报表展示、客户画像、机器学习等大数据应用，以提高企业在大数据背景下的核心竞争力。

我们的理念

1. 屏蔽系统规划、安装及部署细节，降低使用成本

通过控制台规划集群，安装和部署大数据组件；

通过控制台管理系统配置，启停和上下线大数据服务；

尽可能降低用户上机操作的几率；

基于解决方案的一键式部署；

2. 系统可用性

借鉴腾讯相关产品在大数据领域的先进经验，在用户端快速复制腾讯相关产品的高可用大数据系统，做到开箱即用；

3. 系统可扩展

系统提供接口方便后续引入新的大数据服务；

4. 系统可维护性

系统提供丰富的日志帮助用户定位问题；

系统升级不影响现有业务；

我们的架构

一条完整的数据处理流水线通常由“接入-存储-计算-输出-展示”多环节衔接而成。大数据技术经过阶段性地发展，各环节都涌现出一批相互借鉴、相互补充的基础系统。大数据套件将常见的基础系统（包含社区版系统、社区改造版系统以及腾讯自研系统）集成封装，形成统一的大数据平台。数据开发人员可以从大数据平台自

由选择不同的基础系统来构建数据流水线，以满足不同场景的数据处理需求。

社区方案

社区版系统各自关注于大数据生态某个环节，没有端到端闭环解决方案，同时在使用便利和稳定性上往往无法达到企业级标准。TBDS 经过腾讯内部多业务系统海量数据打磨，通过对社区版加固，自研，提供友好的 IDE 开发环境，从开发，部署，运维全方位满足线上系统高可用要求。

实践与案例

功能介绍

基本架构

腾讯大数据处理套件基本构架如下：

功能描述

腾讯大数据处理套件 TBDS（Tencent Big Data Suit）功能如下：

全链路数据开发

易用、安全、稳定、高性能的全链路大数据开发引擎。提供拖拽式的可视化数据开发 IDE，为用户的大数据集成、存储、计算环节提供完整而稳定的企业级解决方案。用户能借助于大数据套件获取到强大的大数据开发能力，聚焦于进行企业的业务创新。包括但不仅限于以下功能：

多渠道数据集成

实时数据接入：支持 Flume、Tube、Kafka

数据接入，包含结构化、半结构化、非结构化的异构数据毫秒级实时接入。

离线数据导入：支持 Mysql、Postgre、Oracle

等主流关系数据库高效导入，支持文本类日志数据离线导入。

压缩及传输安全：支持高强度数据压缩及加密传输，历经每天 400T、2 万亿条数据接入考验。

企业级大数据存储解决方案

多类型存储支持：支持块存储、分布式文件、对象存储、SQL、NoSQL 从 GB 到 PB

量级的存储解决方案，满足企业客户复杂存储应用场景。

可靠：存储系统高可靠容灾设计,可靠性可达

99.996%，用户按需选择数据热备数量，支持冷热数据分治，支持数据冷备策略自定义。

可扩展：高可扩展设计，存储系统可动态随企业数据量增加从 G 到 P

级的动态扩容，支持系统不停机动态扩容。

集群数据平衡成本最小化。

离线批处理计算

灵活：支持 MapReduce、Hive、Pig

等批处理计算作业，可支撑企业数仓建设中的数据清洗、转换、汇集、主题提取等数据处理需求；支持Spark 分布式内存计算框架，在内存中对数据集进行快速的多次迭代，以支持复杂的数据挖掘算法和图计算算法。

丰富的调度策略：支持丰富的作业调度策略，包含分钟、小时、天、月级周期或非周期的任务执行策略。

实时流处理计算

灵活：支持 TStorm(用 Java 语言重写的 Storm 流处理引擎)、Storm

流式任务作业引擎，覆盖实时要求极高的流式作业场景；支持基于 Spark 上的 Spark Streaming，满足毫秒级的实时计算场景需求，如实时推荐、用户行为分析等。

可视化工作流开发 IDE

数据开发 IDE：拖拽式的工作流开发 IDE，简单 Web

式拖拽操作来完成整个大数据工作流的任务开发。

丰富的任务类型：内置丰富的处理器，囊括离线数据导入导出、在线实时数据接入、MR

程序、TStorm 程序、Java 程序、Shell 脚本、Email、Hive 脚本、机器学习等多种任务的配置集成。文本检索及检索分析

文本检索：基于 Lucene 的文本搜索服务器 ElasticSearch 向用户提供友好的 RESTful

接口的分布式多用户能力的全文搜索引擎，支持 TB 级别的全文检索应用。

检索分析：万级纬度、千亿数据规模下向用户提供毫秒级高性能检索分析服务，满足用户的检索分析场

景需求。

强大的数据分析与探索挖掘引擎

一站式数据分析、探索、挖掘平台。包含基于纬度建模的多维分析、交互式探索分析、机器学习、深度学习、可视化敏捷报表门户等功能，向用户提供强大的数据分析与数据挖掘能力，助力用户大数据的价值发现。包括但不仅限于以下功能：

多维分析引擎

SQL 兼容：基于 Apache Kylin 开源分布式分析引擎，为用户提供基于 Hbase 存储的数据 Cube

预建模及百亿行规模的 SQL 数据分析能力，满足企业级用户面向部门的数据集市建设需求。

交互式数据探索

任意纬度组合、秒级分析：采用列存储技术、万维标签查询处理技术为用户提供实时的多维交互式

SQL 查询、统计、分析系统，支撑万级维度、千亿级规模下的秒级数据统计分析需求，支持数据离线导入及在线数据实时接入。

分布式数据库

支持 SQL 标准：支持 SQL 2003 核心扩展的分布式关系数据库，完全兼容 PostgreSQL 的 SQL

语法，支持主键、触发器、约束、函数、存储过程、跨节点 join 等绝大部分的 SQL 特性，同时满足百T 级数据规模的 OLTP 和 OLAP 应用场景。

高性能、可扩展：单机可达 20000TPS，支持服务器在线扩容，扩容后性能表现接近线性扩展。

内核级分库分表：内核级支持数据库分库分表，分库分表逻辑对业务完全透明化，简化业务的数据访问逻辑。

内核级冷热数据分治：内核级支持冷热数据分治，业务无需感知底层存储介质的差异，对外提供一个统一的数据库视图，可有效降低服务器硬件成本。

高可靠：可选多份数据热备，保障系统高可用，故障秒级切换。

敏捷报表门户

易用：可视化数据源配置，可视化自助创建报表门户，无任何 IT

基础也可配置专业级运营报表门户，轻松把握业务脉搏，助力企业决策。

多渠道触达：勾选报表门户中已有指标源即可实现数据内容的可视化配置推送，支持邮件、微信渠道报表定向推送，助力决策者实时调整商业决策。

丰富的可视化模板：内置十余种图表模板，表格、曲线图、柱状图、饼图、雷达图等主流图表模板一应囊括。

机器学习

丰富：面向数据科学家的专业机器学习算法开发平台。集成 Spark、Python、R、XGBoost 等 4

种机器学习框架，支持图计算和深度学习，内置分类、回归、聚类、关联规则等 60 余种丰富算法。

拖拽式开发：可视化的 Web 拖拽式任务流开发，能够让算法工程师和数据科学家从数据和模型的角度以最自然的流方式来思考，充分激活企业大数据活力。

团队协作与知识共享：支持机器学习任务的团队协作开发，提高企业数据探索发现效率，有效助力团队的知识沉淀与共享

开箱即用的数据治理工具

开箱即用的数据治理工具，面向企业数据治理需求，提供完善的数据元信息管理功能。支持细到字段级别的数据权限管控，包含库表数据字典、数据血缘跟踪与溯源、热点数据分析等特色功能，以帮助企业客户提高海量数据资产的管理效率。包括但不尽限于以下功能：

数据权限管控

细粒度权限管控：提供对关系数据库、分布式数据库、HDFS 文件、Hive 库和 Hbase 的文件、库、表、字段级的数据权限控制能力，满足用户在不同场景下对不同粒度数据的安全管控能力。

安全：支持基于项目、用户、角色纬度的数据权限验证和授权，及时阻断用户的数据非法访问请求，保障企业数据资产安全。

数据访问审计：实时记录敏感数据访问行为以支持定期的安全审计，支持自定义敏感数据访问预警策略，严控内部数据安全风险。

数据字典

海量数据的元信息管理：可视化 Web 式元信息管理工具，满足用户对海量数据的元信息检索、标注、数据口径标准化等诉求。让用户能高效的对企业数据资产进行管理、索引、查找，有效提高企业数据资产管理效率。

血缘分析、直系分析和重要性分析

元数据分析及追溯：包含血缘分析、直系分析、重要性分析等数据治理工具。

用户可通过元数据分析直观了解到数据的来源、数据之间的关系、数据与任务的计算关系、数据流向、数据被引用次数等重要信息，便于用户直观的把握数据资产状况。

自助提数

成本优化：降低提数门槛，无 SQL 基础的业务专家也可以自助提数，大大释放 IT

技术部门压力，有效降低企业人力成本。

效率：业务人员也可自助提数，不再需要提交需求到技术团队，减少沟通环节，提数周期从周降低到分钟级别，可大大提高企业的商业决策效率。

安全管控：完备的数据权限管控机制始终贯穿自助提数的整个环节，在降低成本的同时更降低数据安全风险。

一站式运维管理平台

一站式的可视化运维管理平台，包含一键式集群部署、增量部署、丰富的可视化运维工具、完善的面向多租户的计算资源管控体系和完善的用户权限管理体系为客户提供企业级的大数据平台运维管理能力支撑。包括但不仅限于以下功能：

便捷部署

一键部署：企业级大数据平台一键式部署，用户搭建部署稳健大数据平台的耗时从数周降低到数小时。

增量部署：存储、计算节点适应企业数据从 GB 到 PB 的数据规模增长一键式线性扩容。

30 余组件一键式增量部署，用户可根据企业的快书发展实时调整大数据架构。

仪表盘式运维

可视化运维：集群运维仪表盘的实时呈现，支持仪表盘自定义配置，服务健康度跟踪告警，为用户提供集群运行状态实时感知能力。

监控告警：支持自定义短信、邮件渠道的服务异常告警。

20 余纬度的指标监控覆盖所有 30 余组件的运行状态，让运维人员对集群服务监控指标了如指掌。

备份：支持 Hdfs 文件、文件夹的自定义备份策略，支持 Hbase 表的自定义备份策略。

资源管控

资源隔离：完整多租户方案面向企业提供部门级的计算、存储资源分配与隔离，有效防止租户间任务的相互影响。

动态调整：支持资源的动态调整，结合完善的资源指标监控系统可为用户极大程度的提升系统吞吐量，降低总体IT硬件成本。

灵活：支持以项目，角色为主体的数据资源、计算资源申请与使用，系统管理员分配资源更便捷直观。

项目管理

可视化：项目任务的可视化运维，包含项目内的实时、离线、机器学习等任务的运行状态指标。

基于角色的项目管理：内置项目管理员、运维工程师、开发工程师三种项目角色，满足大多数部门级大数据处理场景。

支持基于项目的角色自定义，企业客户可根据企业特点打造专属的大数据项目管理模型。

用户及租户管理

灵活：支持基于用户、用户组、项目的用户管理体系，满足不同发展阶段企业客户的需求。

安全：单点登录，统一访问策略体系有效支撑管理员对用户的功能访问进行权限管控，杜绝内部风险。

产品优势

为什么选择腾讯云大数据处理套件？

全链路大数据探索平台

企业可依托平台安全、便捷的进行数百 PB

级别的大数据的集成、处理、存储、分析、展现、机器学习等数据开发任务。

安全性

国际认证的系统安全加固技术保障系统级数据安全。

自定义算法的数据加密，确保数据在传输、存储过程中的安全管控。

全平台单点登录，统一策略管控中心，支持基于角色的列级数据管控体系保障数据访问安全。

健全的访问审计及预警模型，助力安全事件的事后追踪和企业的定期安全审计。

稳定性

经过多年的海量数据处理，腾讯沉淀了大量的数据分析挖掘技术和运维、数据开发、运维、数据治理等工具，能有效助力客户的大数据应用开发和大数据平台的平稳运营。

易用性

数据接入、处理、存储、分析、展现、机器学习的拖拽式全链路大数据开发。

企业级大数据平台一键式部署。

开箱即用的数据治理工具集。

开放性

技术源于开源社区，知识迁移平滑，运维管理简单，无需投入大量的人力物力替换原有体系。

低成本

冷热数据区分及差异化高强度压缩技术有效降低至 72% 的存储成本。

调度算法优化，高计算、高 IO 的高效分时混合技术可让内存、CPU、网络资源利用率同时达到90%，有效降低服务器硬件成本。

低门槛的数据分析与挖掘平台，业务专家也可进行数据的分析挖掘，有效降低企业人力成本。可用性

数据节点分布式部署，可选多份备份。

所有系统控制节点主从热备，故障秒级切换，腾讯 95% 业务考验，可用性 99.999%。

可运维

超大规模服务支撑，单集群可支撑近万节点。

涵盖服务器运维、组件运维、任务运维、诊断等功能的一站式运维平台。

组件热插拔设计、秒级部署到端。

监控指标覆盖所有 30 余组件，运行异常实时感知。

无缝对接自有监控告警系统的实时邮件、短信告警。

高性能

高性能数据接入引擎，内部业务日接入五万亿条数据。

性能全面超越社区方案，数据处理能力提升 30% 左右。

支持上万维度、千亿规模数据的秒级交互式多维分析。

服务与支持

专家级架构咨询及技术咨询服务。

7x24 小时服务支持，一对一指导。

支持电话咨询、QQ 远程协助。

应用场景

腾讯大数据处理套件 TBDS（Tencent Big Data Suit）适用于企业从 GB 到 TB、PB

级的大数据处理场景，包括但不限于以下场景：

数据仓库建设

大数据处理套件完整覆盖数据抽取、转换、加载、建模、分析、报表呈现、数据治理等数仓建设环节，用户可借助 TBDS 大数据套件在公有云、私有云、非云化环境快速建设 TB 到 PB

级的企业数据仓库和数据集市，搭建专属的大数据应用。

通过大数据处理套件，用户可显著降低基于企业数据仓库的数据应用开发周期，降低开发成本，还可大大降低数据仓库、数据处理、数据应用的运维成本。

实时流式数据处理

用户可基于腾讯大数据套件快速开发本行业在实时流式场景下的大数据处理、分析的应用程序，以实现对企业实时业务的风险监控与告警，以占据大数据时代的优势地位。

流式数据处理可用于金融行业的风险管控、物联网的海量传感器数据处理、工业生产线的实时故障预警、病人特征数据实时分析、实时交通流量分析、互联网实时流量分析等应用场景。

离线数据处理

腾讯大数据套件基于 Hadoop 体系的 MapReduce、HIVE、PIG、SPARK 技术向企业用户提供的强大的数据离线批处理能力，用户可以便捷的使用腾讯大数据套件对企业数据进行抽取、转换、加载等离线数据处理加工。

通过离线数据处理引擎，用户可迅速的对企业所积累的数据进行 ETL

处理，快速发掘海量历史数据的商业价值和社会价值。

数据分析与探索挖掘

通过腾讯大数据处理套件所提供的强大数据分析与探索挖掘能力，用户可快速对企业在 PB 级规模下的大数据进行可视化的数据分析探索，在纷繁复杂的商业数据中快速获取数据洞察力，占领商业先机。

用户还可通过腾讯大数据处理套件所提供的强大机器学习能力对企业数据进行深度挖掘，进一步发掘海量数据中蕴藏的无限价值。

数据处理流程

通常情况下数据处理主要包括数据接入、工作流、数据分析、数据展现与数据管理。流程图如下：

各模块说明如下：

数据接入

支持 Hippo 的数据实时接入，可以满足具有高可靠高可用应用场景的业务需求；支持多种主流关系数据库高效导入，支持文本类日志数据离线导入；支持高强度数据压缩及加密传输，历经每天峰值数据接入考验。

工作流

腾讯自研的任务调度系统，具有毫秒级任务下发，高可靠的特性，支持多种离线任务类型和调度策略，满足复杂数据挖掘要求；可视化工作流开发IDE，拖拽式任务开发；丰富的任务模板，满足快速便捷流计算任务创建。

数据分析

通过 web 界面与集群之间的操作来进行交互分析处理数据。提供数据分析与探索挖掘功能，助力用户发现大数据价值；开源分布式分析引擎，满足企业级用户数据集市建设需求；支撑万级维度、千亿级规模下的秒级数据统计分析，支持数据离线导入及在线实时接入。

数据展现

利用可视化工具，有效展现数据分析结果。拥有专业报表工具，丰富图表控件，无需代码即可上手；提供多样、高效实时的全流程数据平台体系；自定义多终端推送，线上线下无缝掌握数据脉搏。

数据管理

腾讯大数据平台提供细而全数据权限验证和授权，便于用户直观的把握数据资产状况清晰了解全局信息。支持多渠道全方位进行统一维护；支持血缘、直系、重要性分析，便于用户直观的把握数据资产状况；清晰了解全局信息，支持多渠道全方位进行统一维护

阿里云大数据解决方案

阿里云大数据解决方案 阿里云“数加平台”提供了大量的大数据产品，包括大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用、人工智能等产品与服务。这些产品均依托于阿里云生态，在阿里内部经历过锤炼和业务验证，可以帮助组织迅速搭建自己的大数据应用及平台。 奥远电子作为阿里云辽宁区授权服务中心，可为用户提供专业、高效和本地化的服务，包括运维、产品咨询、备案咨询、解决方案和架构搭建等一体化等，同时旨在帮助本地政府部门和企事业单位、个人了解云计算，使用阿里云服务，为用户提供网络、服务和计算资源等，从而减轻用户因业务量骤增而带来的IT压力，助力轻松上云。 基础产品： 大数据计算服务（MaxCompute，原名ODPS） 是一种快速、完全托管的GB/TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute为您提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。 分析性数据库（AnalyticDB） 是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析（Realtime OLAP）云计算服务，使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。分析型数据库对海量数据的自由计算和极速响应能力，能让用户在瞬息之间进行灵活的数据探索，快速发现数据价值，并可直接嵌入业务系统为终端客户提供分析服务。 数据集成（Data Integration） 是阿里集团对外提供的可跨异构数据存储系统的、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据同步平台，为20+种数据源提供不同网络环境下的离线(全量/增量)数据进出通道。 核心解决方案介绍： （一）个性化推荐 根据用户的兴趣特点和购买行为，推荐用户感兴趣的信息和商品。建立在海量数据挖掘基础之上，为用户提供完全个性化的决策支持和信息服务。 业务需求： 1.研发成本高：对于一些中小企业，想做自己的个性化推荐业务，但是不知道如何收集数据，而且搭建和使用算法的成本较高，需要算法团队、算法框架等。 2.推荐效果差：很多时候是企业积累了很多用户数据、用户行为数据，在此基础上尝试做了个性化推荐，但是推荐效果并不好，没有带来实际转化率的提升 3.不断提升效果：为了提升用户粘性和用户留存，需要从各维度进行对比，使用A/B test来确定不同算法的效果，以进一步提升转化率。 典型应用场景： 1.视频网站：短视频推荐通过对视频内容进行分析和特征抽取，向您的用户提供个性化的视频推荐。 2.2.电商网站：电商推荐针对不同偏好的用户提供个性化的商品推荐，新注册的用户和商品上新也能够享受到实时推荐，助力您的企业提升销售额。

交通管控大数据分析研判系统

交通管控大数据分析研 判系统 Document number【AA80KGB-AA98YT-AAT8CB-2A6UT-A18GG】

交通管控大数据分析研判系统 设 计 方 案 目录

1 系统概述 1.1 系统背景 随着经济迅猛发展，机动车辆不断增加，道路交通拥堵、交通肇事现象也越来越严重。交通管理部门部署了大量交通监控设备对道路交通情况进行监控，这些设备24小时不间断捕获过车数据和图像数据，产生了海量的历史记录。在此情况下，如何利用先进的技术手段，对交通监控设备采集的海量的、格式多样的数据进行深度分析应用，对海量数据进行查找、关联、比对等处理，实时发现其中潜在的问题并预警,成为当前迫切需要解决的问题。 主要体现在以下两个方面：一是交通管理部门的现有系统还处于结构化数据处理模式架构体系中，要实现对城市道路交通的整体运行状况、车辆出行规律等方面以日、月甚至年为时间粒度进行数据分析还存在不足。二是交通管理部门的现有系统在对这些具有逻辑关联的海量多源异构数据处理过程中，数据

存储结构、处理种类、处理效率等方面仍存在不足，不能满足持续扩大的交通管理数据规模以及对数据深度快速挖掘和应用需求。 交通管控大数据平台构建了一个支持横向扩展，具有分布、并行、高效特点的大数据处理平台的体系架构。综合运用云计算、云存储、并行数据挖掘、图像识别等技术，开展数据的存储、挖掘、联动、分析。通过将电子监控设备的数据、图像等异构的数据资源接入大数据处理平台，通过分布式存储和并行数据挖掘，提供在线实时分析模式和离线统计分析模式两种应用模式，对交通管理的各类大数据全方位地进行实时和离线分析处理。可以将隐藏于海量数据中的信息挖掘出来，可全面掌握道路通行情况，为策略制定、分析研判、行动部署提供依据，大大提升综合管理的集约化程度。 1.2 系统意义 （1）信息查询和预警分析 借助在线实时分析、离线统计分析和数据共享等手段，通过接口与集成指挥平台等各个业务系统关联，高效开展交通管理工作。例如通过分析一段时间内的过车信息进行查询分析对比，确定该时期造成交通拥堵的主要原因和发展趋势，对交通拥堵的发生进行一定的预测和判断，并采取相应的管控措施控制诱发交通拥堵的原因，科学预防交通拥堵。 （2）多维度布控打击违法犯罪 通过车辆特征二次识别比对，可对特定车辆的局部特征进行提取分析和建模，在车辆号牌信息缺失（套牌、遮挡号牌或无牌）情况下，按照车辆品牌、型号、颜色、类别以及局部特征等自定义组合布控报警，准确快速地实现特定车辆追踪与锁定，获取车辆真实行踪，将有价值的图片数据提供给公安刑侦部门，为侦破交通肇事逃逸案、利用机动车作为犯罪工具的刑事案、以及抢劫出租车等恶性案件提供线索和证据，为刑侦部门确定线索侦查破案提供支持。 （3）大粒度的数据分析为决策提供支持 通过交通流大数据采集存储、流量查询分析，车辆特征研判、车辆轨迹分析等深度应用，系统不仅仅可以实现对车辆和人员的分析研判，通过大量数据

智慧交通产品总体解决方案-机动车查控分析系统

智慧交通产品解决方案 机动车查控分析系统 【面向城市交通】

目录 1.1.机动车查控分析系统 (4) 1.1.1.系统概述 (4) 1.1.2.系统特点 (4) 1.1.3.系统结构 (5) 1.1.4.业务流程 (7) 1.1.5.系统功能 (10)

1.1.机动车查控分析系统 1.1.1.系统概述 机动车查控分析系统是公安交警日常任务中应用广泛的业务系统，，面向公安交管提供个体交通违法嫌疑车辆准实时查控报警和群体车辆通行特性分析应用，面向公安治安提供涉案嫌疑车辆预警、筛查应用。 1.1. 2.系统特点 1．海量数据秒级响应 底层采用分布式大数据架构，海量过车数据实时查询与分析，无延迟秒级响应。 2．案件模型丰富且可以灵活扩展 系统针对公安、交通各警种的常见案件场景，设计了各种案件分析模型，且可根据案件实际场景灵活扩展与定制。 3．灵活布控、定向报警 提供了单车布控、批量布控、专项布控等多种布控形式，操作简便且支持模糊布控，报警数据流向定向化避免互相干扰。 4．可与公安、交通多系统联动 系统具备灵活的数据共享互通机制，与全国缉查布控系统无缝对接，联网布控。同时可根据需要对接警综平台、警务通、公安情报平台等各类实战系统，做到数据实时共享。

1.1.3.系统结构 1.1.3.1 逻辑结构 1、数据采集服务集群 对厂家提供标准化接口协议，接收卡口厂家数据，将数据转化为系统内部标准格式后传输给kafka（分布式消息队列），并对外提供标准的过车数据共享接口； 采用java语言编写标准的webservice接口，跨语言跨平台； 协议字典完全符合公安部与无锡所标准； 利用kafka作为消息缓冲层，可分布式扩展集群数据量，线性提升缓冲能力。 2、数据入库及流量统计服务 负责图片写入分布式存储（Hadoop），过车数据写入分布式数据库（Hbase），同时将数据写入消息队列对外提供共享；并计算一分钟流量数据写入Hbase； 系统可集群部署，多进程间自动负载均衡； 进程内部采用多线程方式，提升处理效率。 3、分布式存储、计算服务集群 采用Hadoop、Hbase等分布式技术搭建的可扩展存储与计算集群，集群数

交通管控大数据分析研判系统

交通管控大数据分析研判系统 设 计 方 案

目录 1 系统概述 (5) 1.1 系统背景 (5) 1.2 系统意义 (5) 1.3 研发原则 (6) 1.4 系统内容 (7) 2 需求分析 (8) 2.1 业务需求 (8) 2.1.1 面向交通管理的大数据业务需求 (8) 2.1.2 面向交通安全的大数据业务需求 (8) 2.2 功能需求 (9) 2.2.1 基于大数据的在线统计和离线分析需求 (9) 2.2.2 基于大数据的车辆特征分析需求 (9) 2.2.3 基于大数据的违法事故分析需求 (9) 2.2.4 基于大数据的勤务快速处置需求 (10) 2.2.5 基于大数据平台的车辆特征二次识别需求 (10) 2.2.6 基于大数据平台的技战法需求 (10) 2.3 性能需求 (10) 2.3.1 高并发实时数据采集需求 (10) 2.3.2 海量数据存储需求 (10) 2.3.3 分布式流处理需求 (11) 2.3.4 车辆二次识别需求 (11) 3 架构设计 (11) 3.1 总体应用架构 (11) 3.2 软件框架结构 (12)

3.3 网络部署架构 (12) 3.4 数据流结构 (13) 3.5 关键技术路线 (13) 3.5.1 Hadoop技术 (14) 3.5.2 Spark技术 (14) 3.5.3 车辆特征二次识别技术 (16) 4 功能设计 (16) 4.1 功能结构图 (16) 4.2 功能模块 (16) 4.2.1 首页 (16) 4.2.2 实时预警 (20) 4.2.3 信息查询 (21) 4.2.4 统计分析 (27) 4.2.5 技战法 (31) 4.2.6 车辆布控 (34) 4.2.7 系统设置 (35) 4.2.8 运维管理 (36) 5 数据库设计 (37) 5.1 数据库ER模型 (37) 5.2 数据库表 (37) 6 接口设计 (37) 6.1 接口分布图（接口关联图） (37) 6.2 接口详细说明 (37) 7 系统特色 (37) 7.1 优化交通大数据集中存储能力 (37)

华为云Stack解决方案

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云服务清单 弹性云服务器ECS镜像服务IMS裸金属服务器BMS SAP HANA服务弹性伸缩AS 虚拟私有云VPC弹性负载均衡ELB虚拟专有网络VPN弹性IP EIP虚拟防火墙VFW安全组SG云专线SNAT网关 云硬盘备份VBS云服务器备份CSBS云服务器容灾CSDR云服务器高可用CSHA云硬盘高可用VHA容灾即服务备份即服务 主机安全HSS数据库安全DBSS 边界防火墙EdgeFW 安全态势感知SSA安全指数服务SIS程序运行认证服务ARS网页防篡改WTP 云容器引擎CCE云服务目录 CSC分布式缓存DCS分布式消息DMS分布式数据库DDM API网关 (APIG)微服务引擎CSE RDS for MySQL RDS for SQL Server RDS for PostgreSQL Hadoop服务分析型数据库服务ADS Hadoop集群服务HCS VMware Hyper-V Power VM vAPP服务消息通知服务SMN邮箱即服务 华为云AWS Azure Oracle服务数据复制服务DRS Web应用防火墙WAF云堡垒机CBH漏洞扫描服务VSS密钥管理服务KMS数据加密服务DEW云防火墙 CFW数据库审计DASA 云硬盘EVS对象存储服务OBS弹性文件服务SFS 计算服务 存储服务 网络服务 灾备服务 安全服务 PaaS服务 数据库服务 大数据服务 异构云资源池 管理服务 混合云服务 关键信息 全栈平台 多类型应用云化：提供适配各行业场景的传统 业务、数据业务、创新业务迁移上云 丰富的IT资源：提供计算，存储，网络，数据 库，大数据等资源，并提供全面的数据备份， 业务安全方案，保证数据和业务安全可靠 平滑架构演进：业务可在虚拟化、私有云、公 有云和混合云多种部署形态中承载 全栈生态 适配重点行业云化转型场景，联合ISV，构筑 行业生态联盟 与运营商BOM软件供应商合作，聚焦NFV场 景，提供最佳解决方案 携手大数据应用厂商，为政府打造端到端大数 据方案 联合视频处理，图形识别厂商，打造智能公共 安全和警务大数据 与银行方案ISV合作，打造安全可信的金融大 数据系统 全栈服务 全行业最佳实践：构建行业上云能力中心， 覆盖运营商、政府、金融等领域1000+主流 应用，对这些场景具备很强的专业服务能 力，全球有5000+工程最佳实践 全生命周期服务，提供IaaS、PaaS、 DaaS 业务上云的咨询、评估、迁移、优 化、运营运维，持续演进的规划设计能力

腾讯云-TDSQL分布式数据库服务概述

TDSQL分布式数据库服务 产品概述

目录 产品简介产品概述 (4) 简介 (4) 解决问题 (4) 单机数据库瓶颈 (4) 应用层分片开发工作量大 (4) 开源方案或 NoSQL 难题 (4) 产品优势 (6) 超高性能 (6) 专业可靠 (6) 简单易用 (6) 应用场景 (7) 大型应用（超高并发实时交易场景） (7) 物联网数据（PB 级数据存储访问场景） (7) 文件索引（万亿行数据毫秒级存取） (7) 高性价比商业数据库解决方案 (7) 基本原理水平分表 (9) 概述 (9) 水平切分 (9) 写入数据（ SQL 语句含有 shardkey ） (11) 数据聚合 (12) 读取数据（有明确 shardkey 值） (12) 读取数据（无明确 shardkey 值） (12) 读写分离 (14) 功能简介 (14) 基本原理 (14) 只读账号 (14) 弹性拓展 (15) 概述 (15) 扩容过程 (15) 新增分片扩容 (15) 现有分片扩容 (15) 强同步 (17)

背景 (17) 存在问题 (17) 解决方案 (17) 实例架构 (19) 地域选择 (20)

产品简介 产品概述 19-11-19 10:36:08 简介 分布式数据库 TDSQL（TencentDB for TDSQL，TDSQL）是部署在腾讯云上的一种支持自动水平拆分、Shared Nothing 架构的分布式数据库。分布式数据库即业务获取的是完整的逻辑库表，而后端会将库表均匀的拆分到多个物理分片节点。TDSQL 默认部署主备架构，提供容灾、备份、恢复、监控、迁移等全套解决方案，适用于 TB 或 PB 级的海量数据库场景。 解决问题 单机数据库瓶颈 面对互联网类业务百万级以上的用户量，单机数据库由于硬件和软件的限制，数据库在数据存储容量、访问容量、容灾等方面都会随着业务的增长而到达瓶颈。 TDSQL 目前单分片最大可支持6TB存储，如果性能或容量不足以支撑业务发展时，在控制台自动升级扩容。升级过程中，您无需关心分布式系统内的数据迁移，均衡和路由切换。升级完成后访问 IP 不变，仅在自动切换时存在秒级闪断，您仅需确保有重连机制即可。 应用层分片开发工作量大 应用层分片将业务逻辑和数据库逻辑高度耦合，给当前业务快速迭代带来极大的开发工作量。 基于 TDSQL 透明自动拆分的方案，开发者只需要在第一次接入时修改代码，后续迭代无需过多关注数据库逻辑，可以极大减少开发工作量。 开源方案或 NoSQL 难题 选择开源或 NoSQL 产品也能够解决数据库瓶颈，这些产品免费或者费用相对较低，但可能有如下问题： 产品 bug 修复取决于社区进度。 您的团队是否有能持续维护该产品的人，且不会因为人事变动而影响项目。 关联系统是否做好准备。 您的业务重心是什么，投入资源来保障开源产品的资源管控和生命周期管理、分布式逻辑、高可用部署和切换、容灾备份、自助运维、疑难排查等是否是您的业务指标。

(完整版)城市交警局智慧交通决策分析系统解决方案

城市交警局智慧交通决策分析 系统解决方案 国内各城市交警局智慧交通相关基础应用系统和前端电子警察、高清卡口、信号灯控制等系统已大规模建成，并实现城区较高密度的覆盖；在数据资源方面，已实现GPS数据、交通违法数据、道路过车数据、车速、流量等基础数据都的大规模采集。在缓解道路交通拥堵，提升路网运行效率等方面发挥了重要作用。但各系统独立运行，未实现数据的共享，未对现有数据进行深度数据挖掘，缺乏针对性智能决策支，无法了解城区路网的运行状况、不能为城区路网的拥堵疏通、交通组织、交通管制、紧急事件处置、路网优化、交通规划等提供决策依据。因此，建设智慧交通交警业务支撑平台，实现跨部门、跨系统的信息的共享应用，对于提升各级城市的道路交通综合管理和应用水平，实现对城市主要路段交通运行状况的实时、动态掌控具有重要的意义。

? 解决方案介绍 通过对交通数据的深入分析，实现定性管理与定量分析管理相结合，为交通管理决策提供可靠、准确的科学依据，并提高对道路交通的科学化管理水平，警务人员的现代化管理及交通意外事件的预案报警和快速反应能力，促进交通管理决策科学化。 1、路网整体运行状况的研判分析 通过对高清视频综合信息采集系统、公路车辆智能监测记录系统采集的车辆号牌信息和出租车的GPS数据的综合分析，得到不同路段的交通运行状况，并基于GIS地图进行展示，使交通管理者可以实时了解城市整体路网的运行状况；利用高清视频综合信息采集系统采集的车辆号牌信息进行OD数据的分析，得到车辆出行的OD矩阵，为路网规划、交通管理提供决策依据。

2、主次干道运行态势的分析 分析研判主次干道的交通运行态势，实现主次干道交通信息的综合显示，对主次干道路段车辆来源及密度进行研判分析，提出交通疏导、交通组织优化的建议；对主次干道交通拥堵状况、交通违法、交通事故进行关联分析，提出缓解交通拥堵、预防交通事故的对策建议。 3、交叉口综合信息管理与研判 通过对平台汇集的海量交通数据进行综合的研判分析，实现交叉口交通信息的综合显示，包括相位信息、视频信息、违法信息、交通流信息、过车信息等；实现交叉口交通量的双向对比分析、车型构成分析、违法类型构成分析、车辆来源构成分析等。 ?具体优势 本方案基于大数据分析挖掘，采用了十多种先进的仿真和数学模型，实现了交通的决策分析支持，服务于交通规划、城市路网优化、城市交通治堵和提升交通安全，在业内目前没有一个厂商能够提供此类决策分析系统。 具体优势如下： 1、决策分析智慧化 通过对交通数据的深入分析，实现定性管理与定量分析管理相结合，从宏观路网、干线、路口三个层级进行监测、模拟、分析、决策，为交通管理决策提供可靠、准确的科学依据，并提高对道路交通的科学化管理水平，警务人员的现代化管理及交通意外事件的预案报警和快速反应能力，促进交通管理决策科学化。

浅析-腾讯云数据库行业解决方案

浅析-腾讯云数据库行业解决方案在这个大数据兴起的时代，移动互联网和智能终端的普及及发展十分迅速，数据信息正以每年40%的速度增长，大家是不是经常会在处理数据的时候遇到这些问题，处理数据时间长，数据太多不易管理，担心自建数据库不安全等等，今天小编结合腾讯云市场相关资讯给大家介绍腾讯云数据库解决方案，为大家分析为什么选择腾讯云。 腾讯云数据库方案是什么？ 腾讯云数据库是拥有性能卓越，弹性扩展，同时免运维，减少开发成本等优点。并为行业提供容灾、备份、恢复、监控、迁移等数据库运维全套解决方案。 首先使用腾讯云数据库具有以下优势： 1）灵活配置，快速部署：按使用场景配置，秒级快速部署数据库服务，弹性式一键升级扩容； 2）数据可靠，持续可用：多重备份保证数据可靠性，主备多活架构使数据可用性强； 3）性能卓越：超大内存和高性能读写的物理机型支撑，支持海量访问； 4）全方位服务：提供7*24 小时的问题咨询，专业解答所有疑惑，同时监控各项业务指标。 腾讯云数据库可覆盖不同行业领域的专属方案，应对各类场景需求，为了更高效完善的应用腾讯云数据库，我们需要一个围绕典型数据库使用场景下的综合解决方案——腾讯云数据库解决方案。

给大家介绍几个常见行业下场景需求的痛点： （1）游戏行业：游戏玩家数据量大，多个分区数据服务，每个分区都需要快速读取数据。 （2）金融行业：存储和处理金融交易数据、账户数据等比较繁杂，安全可靠性需求高（3）电商行业：高并发流量，活动节日大促时遭遇业务高峰，访问请求压力大，海量数据需要处理 （4）医疗：健康数据采集量大，对数据处理能力要求高 （5）大数据：存储数据量大，对计算能力要求极高，数据增长快速，对分布式数据处理能力要求高 还有其他行业需求难点等等·，而此时，使用腾讯云数据库就可以解决上述问题。 腾讯云数据库解决方案优势： （1）针对游戏行业-云数据库可以解决游戏玩家数据快速存取的问题，同时弹性的扩展能力）能轻松应对开服合服； （2）针对金融行业-云数据库可为金融行业提供安全审计，跨地域容灾，数据强一致的数据库服务，保证金融数据安全高可靠； （3）针对电商行业-云数据库CDB for MySQL高性能特性以及Redis快速读写能力帮你在活动大促时解决访问高峰带来的请求压力。 还有其他行业解决方案等等，这里就不一一介绍了，实际使用腾讯云数据库有很多复杂的问题需要解决，并且腾讯云数据库体系覆盖目前主流数据库，部署便捷，选型更佳灵活，如果您需要购买腾讯云，可关注微盛网络官网，同时与腾讯云官方优惠叠加,优惠相当于折

腾讯云-腾讯智慧建筑管理平台概述

腾讯智慧建筑管理平台 产品概述

目录 腾讯智慧建筑管理平台 (1) 产品简介产品概述 (3) 什么是腾讯智慧建筑管理平台 (3) 产品优势 (3) 产品功能 (5) 应用场景 (6)

产品简介 产品概述 19-07-29 10:45:47 什么是腾讯智慧建筑管理平台 腾讯智慧建筑管理平台（Smart Building Operating System，以下简称微瓴）是深度适配智慧建筑场景的物联网类操作系统，针对建筑内的硬件、应用等资源，提供物联、管理与数字服务，为建筑赋予了综合协同智慧能力，并为建筑管理运营者与建筑业主方提供安全、高效、便利的建筑综合管理运营系统，助力地产行业数字化和智能化转型，提升建筑的运营效率与服务品质，创造全新的服务模式与用户体验。 产品优势 联动灵活性高 用户可根据自身业务，搭建多样化的建筑联动规则。 建筑监管度高 腾讯云微瓴对建筑内的设备、应用、用户、场景进行统一监管，打破用户盲区。 物联能力丰富化 硬件：支持 SDK、MQTT、智能网关、软网关等快速对接方式。 应用：支持各行业的数据对接协议、权限对接协议、硬件控制协议等。 服务：支持 API 对接服务。 空间数字化 腾讯云微瓴实现了建筑、楼层、设备点位与空间映射的数字化，让建筑变成一个智慧空间，可以衍生出丰富标准的空间能力与空间服务。 建筑智能化 腾讯云微瓴通过融合多样 AI 算法，实现建筑智慧化响应与决策。 升级持续化 腾讯云微瓴支持云端持续升级与软硬件分离，且建筑的各项软、硬件服务都支持组态化的拆卸升级，实现建筑服务的优质灵活更换。

运营管理智慧化 增强系统之间的关联性，解决业务系统彼此孤立的问题，提高建筑运营效率，降低运营成本。业务数据沉淀与应用为建筑运营提供了数据支撑，助力建筑智慧化发展。 智能监控能帮助用户定位故障问题，缩短问题的响应时间与处理周期。

腾讯云-语音合成服务平台概述

语音合成服务平台 产品概述

目录 产品简介产品概述 (3) 声音效果 (3) 合成方式 (3) 语种 (3) 参数配置 (3) 产品优势 (4) 高拟真度 (4) 灵活设置 (4) 多发声人 (4) 应用场景 (5) 机器人发声 (5) 有声读物制作 (5) 语音播报 (5)

产品简介 产品概述 20-01-10 10:35:02 语音合成（Text To Speech，TTS）可自定义音量和语速，让发音更自然、更专业、更符合场景需求。满足将文本转化成拟人化语音的需求，打通人机交互闭环。支持多种音色选择，语音合成可广泛应用于语音导航、有声读物、机器人、语音助手、自动新闻播报等场景，提升人机交互体验，提高语音类应用构建效率。 产品功能 声音效果 腾讯云语音合成目前支持男女共12种声音效果，可以满足小说、客服、导航、通知等多种应用场景。 合成方式 支持基础、流式两种合成方式。基础语音合成为非流式，整个文本合成语音后再下发，适合小说、角色配音等场景。流式语音合成为一边合成声音，一边下发声音，适合语音机器人等实时性要求较高的场景。 语种 语音合成支持纯中文、纯英文、中英文混合内容的合成。 参数配置 语音合成支持音量、语速、采样率的设置。语速从0.6倍到1.5倍可选，适配各种客户场景。采样率可选 8K 和 16K，同时支持 App 和电话线路。

产品优势 19-11-07 15:06:57 高拟真度 腾讯云语音合成系统使用业界领先技术构建，具备合成速度快、合成语音自然流畅、合成语音拟真度高等特点，可用于多种应用场景，让设备和应用轻松发声，人机语音交互效果更加逼真。 灵活设置 支持中文、英文，可以合成中英混读语音。 支持业务自选满足需求的音量、语速等属性。 支持基础音频文件和实时音频流两种合成格式。 支持电话、移动 App 等多种场景和合成效果选择。 多发声人 腾讯云语音合成支持多种音色的男声、女声选择，覆盖电话客服、小说朗读、消息播报等多样化应用场景。

大数据分析：智能交通发展的引擎

大数据分析：智能交通发展的引擎

大数据分析：智能交通发展的引擎 0前言 近年来，各国都在关注“大数据”，力图通过扩大其在国内的应用范围，进一步释放数据所蕴含的潜在价值。2012年3月29日，奥巴马政府公布“大数据研发计划”，旨在改进现有人们从海量和复杂的数据中获取知识的能力，从而加速美国在科学与工程领域发明的步伐，增强国家安全，转变现有的教学和学习方式。我国亦于2012年7月22日在北京大学举行“首届中国大数据应用论坛”，主要议题包括大数据的发展趋势、不同场景的大数据应用、云计算与大数据、大数据与商业智能等，旨在共同讨论大数据的应用价值。在2013年4月举行的首届中国国际云计算技术和应用展览会上，工信部软件服务业司司长陈伟表示“大数据，我认为它有四个维度：量大，种类 多，发展速度快，最后就是价值复杂，可以说处处是黄金，到处是沙子” [1] 。 随着城市的迅速发展，交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生，这些都是各大城市亟待解决的问题。智能交通成为改善城市交通的关键所在。为此，及时、准确获取交通数据并构 建交通数据处理模型是建设智能交通的前提，而这一难题可以通过大数据技术得到解决[2] 。 1大数据概念 Big Data“大数据”是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。在信息技术中，大数据是一个数据集的集合，这个集合是如此大而复杂，以至于它很难通过现有数据库管理工具 来进行处理 [3] 从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。包括视频、图片、地理位置信息、传感器数据等等。第三，价值密度低，应用价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。在交通领域，海量的数据主要包括4个类型的数据：传感器数据（位置、温度、压力、图像、速度、RFID等信息）；系统数据（日志、设备记录、MIBs等）；服务数据（收费信息、上网服务及其他信息）；应用数据（生成厂家、能源、交通、性能、兼容 性等信息）。交通数据的类型繁多，而且体积巨大[4] 。 2 大数据技术与智能交通 2.1大数据：改变传统交通管理的路径 社会经济的快速发展促使城市机动车辆的数量大幅增加。城镇化的加速打破了城市道路系统的均衡状态，传统的交通系统难以满足当前复杂的交通需求，交通堵塞成为棘手问题。用大数据技术可促进交通管理模式的变革。大数据技术的主要特点及其对传统交通的改变集中在以下方面：第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。行政区域的划分是国家为了有效统治和管理，而将一个国家划分不同行政区域。这个划分在促进各个行政区域自治的同时，也导致各个地方政府追求各自辖区利益的最大化，而对地方政府之间边界区的交通基础设施建设、过境交通线路等漠不关心。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的 信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题[2] 。 第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。我国大部分城市的各类交通运输管理主体分散在不同主管部门，呈现出条块分割的现象。涉及交通的“有关部门”超过10个，每个部门都有自己的信息化系统，但这些数据信息只存在于垂直业务和单一应用中，与邻近业务系统缺乏共通联动。

华为公安大数据解决方案

华为公安大数据解决方案

公安大数据是指通过对公安原有卡口、车辆、人口、案件等多维海量数据的挖掘和分析，把离散的、碎片化的数据加工形成具有警务价值的数据处理技术。华为基于对公安业务及数据的深刻理解，全面覆盖大数据领域关键技术，推出了智能融合的公安大数据解决方案，提供海量数据存储、处理和分析等多维度服务，并与多地公安客户及各应用厂家展开紧密合作，打造服务于实战应用的智能大数据解决方案。 背景 随着信息化技术的飞速发展，大数据为公安信息化建设带来了新的机遇。大数据产生大信息，大信息产生大价值，大价值才能有大服务、大实战。在大数据时代，基于公安数据与社会数据融合的大数据分析研判在侦破案件、预防犯罪、精确打击、辅助决策等警务工作中的作用日益凸显。 应用场景

通过Hadoop 、MPP DB 、Spark 等海量数据处理技术，将公安内部数据、视频数据、政府数据及互联网数据进行综合碰撞分析，挖掘数据隐藏的价值和内在关联，同时通过人物、车辆、行为分析等 模型进行数据筛选，为各警种提供大数据服务。 ??ο???????? ???? ??ノ? ISV 智 慧 高达百万维度的全量建模，深度刻画；高效数据分析/挖掘算法显现大数据价值 高 效数据分析加速，响应实时查询；实时数据流，在线处理 开 放开放的编程和数据服务接口，联合行业ISV 提供多种大数据服务

免责声明 本文档可能含有预测信息，包括但不限于有关未来的财务、运营、产品系列、新技术等信息。由于实践中存在很多不确定因素，可能导致实际结果与预测信息有很大的差别。因此，本文档信息仅供参考，不构成任何要约或承诺。华为可能不经通知修改上述信息，恕不另行通知。 版权所有 ? 华为技术有限公司 2015。 保留一切权利。 非经华为技术有限公司书面同意，任何单位和个人不得擅自摘抄、复制本手册内容的部分或全部，并不得以任何形式传播。商标声明 、HUAWEI 、华为、 是华为技术有限公司的商标或者注册商标。 在本手册中以及本手册描述的产品中，出现的其他商标、产品名称、服务名称以及公司名称，由其各自的所有人拥有。 华为技术有限公司 深圳市龙岗区坂田华为基地 电话: (0755) 28780808 邮编: 518129 版本号: M3-036728-20150422-C-1.0 https://www.wendangku.net/doc/7e15027050.html, 统一大数据平台：? 实现公安内外部数据整合和共享，实现全能力大数据处理平台。完备存储引 擎、计算/分析能力，实现整合公安内部和外部的数据，提升信息共享能力。 超强的数据分析：? 丰富高效数据分析/挖掘算法，更能匹配公安业务，实现辅助破案、预防犯罪 和决策支持 ；通过智能分析和关系关联挖掘，快速发现数据内涵，提供数据挖掘和数据内在关联的图形化展示。 实时：? 提高数据分析效率，抓住黄金24小时，辅助案件侦破；百亿级记录秒级检索查询，迅速定 位关键数据。 开放合作：? 提供开放数据服务平台，联合行业ISV 合作，聚焦大数据服务合作，助力公安信息化 建设。

腾讯云智能客服解决方案

腾讯云智能客服解决方案 随着人工智能、大数据以及云计算等领域的技术逐渐发展，腾讯云针对智能业务特性，打造了全天候在线的智能客服解决方案，能够帮助企业解决80% 的常见问题；全量语音质检提升服务质量；以先进的人工智能技术助力业务分析，提升业务洞察力，为企业提供更方便的工作方式。 腾讯云智能客服解决方案主要功能： 智能问答：7*24 小时在线智能客服，无需排队等候，语音问答互动，提升智能客服体验，支持多轮对话，精准定位问题，提升答案准确性，富媒体回复，回答内容更智能，业务场景更丰富，具备机器学习能力，越用越聪明，不断提升回复质量，辅助人工客服快速搜索答案，提升客服效率； 语音质检：语音质检服务对录音进行话者分离、语音转写文字处理，利用转写的文字进行话术检测、违规词检测、异常情绪检测、用户满意度检测等常规检测，依托腾讯云平台计算能力与存储能力，解决传统质检抽样率和成本的矛盾，实现客服语音质检百分百全覆盖； 语料挖掘：语料挖掘服务基于腾讯语音识别、文智自然语言处理、机智机器学习等技术，挖掘用户语音数据，发现业务问题，改善业务流程，寻求市场机会，客户活跃度分析、行为分析，获取潜在客户，客户流失预测，客户挽留策略分析； 隐私保护：隐私保护可实现双方通话的同时保护好用户隐私，防止客服对客户的骚扰，隐藏客户真实身份，充分尊重客户隐私。 使用场景： （1）金融：金融客户身份鉴定，语音记录合规检查。 推荐产品：智能语音服务，文智自然语言处理，机器学习 （2）电商：销售全程在线咨询，客户商业价值挖掘 推荐产品：微金小云客服，智能语音服务，文智自然语言处理，机智机器学习

（3）O2O：客户隐私保护最大化，挖掘服务问题提升服务质量 推荐产品：PSTN 多方通话，智能语音服务，文智自然语言处理，机智机器学习 （4）旅游：旅游规划咨询，旅游客服记录分析 推荐产品：智能语音服务，微金小云客服，文智自然语言处理，机智机器学习 （5）物流：智能物流客服服务，客户隐私保护 推荐产品：文智自然语言处理，机智机器学习，PSTN 多方通话腾讯云优势： 腾讯云智能解决方案可降低成本提升效率，比如说智能回复，快速精准，节省客服坐席，减少培训成本；语音识别转写实现全量客服质检，提升效率，降低人力成本。服务标准化保障质量：智能客服为重点和热点问题提供快速统一答复，确保服务标准化；全量客服质检，评价标准客观统一，保障客服质量。 另外还能辅助商业决策：客服语音记录转文字，利用自然语言处理技术分析文本，挖掘客户信息，辅助制定企业商业策略。当然最大的优势便是全天候在线：7*24 小时全天候在线智能客服，系统稳定性高，可同时接入大量客户，无需排队等候。 腾讯云的各行业解决方案，以其强大的技术能力和实用的·应用场景等优势帮助企业提升效率和提高安全防护等，江苏微盛网络科技有限公司是腾讯云小程序联合解决方案合作厂商，如需购买腾讯云可联系微盛网络客服可享受优惠，并为您提供7x24技术服务。

交通事故大数据挖掘分析

国外交通事故大数据挖掘分析 摘要：近年来，随着车速的提高及交通量的增长，道路交通事故每年呈上升趋势。通过对交通事故大数据挖掘分析，k-means聚类分析和Apriori关联规则分析交通事故的趋势和模式，找出事故频发的路段和引发事故的原因以及事故频发的高峰期，以数据分析结果为依据，改善交通状况，减少交通事故，提高交通系统的效率。 关键词：交通系统、k-means聚类、Apriori算法

Abstract:recent years,as the improvement of speed of vehicle and growth of traffic volume,road traffic accidents is on the rise every year.based on data mining and analysis of traffic accidents big data,K-means cluster analysis and Apriori association rules analysis traffic accident tendency and pattern.find out frequent accident sections and the cause of accident and peak hours,base on data analysis result,improve the traffic situation,reduce tarffic accident,improve the efficiency of traffic system. Key words：transportation system、k-means cluster、Apriori algorithm

腾讯云业务板块(落地方案)

腾讯云业务板块（落地方案） 云应用 一、智慧云商业（8大体系） 1、安防体系（70-80万） 智慧云巡场、智慧云可视化 2、交通体系（140-160万） 智慧云停车、智慧云可视化、智慧云室内iBeacom定位 3、物业管理服务体系（120-140万） 智慧云物管、智慧云巡场、智慧云可视化 4、大数据运营（80-90万） 智慧与大数据分析引擎、智慧云可视化引擎、智慧云运营+ 5、智慧结算与支付体系（100-110万） 智慧云支付智能终端、智慧云结算中心 6、智慧商户应用体系（每个模块平均30-40万） ①智慧云餐厅（排队、预定、外卖） ②智慧云零售

④智慧云商超（连锁收银） ⑤智慧云供应链 ⑥智慧云会员营销 ⑦智慧云门店报表 ⑧智慧云运营+ ⑨智慧云O2O多门店连锁 ⑩智慧云可视化 11智慧云全网分销 12智慧云商户入驻联盟 7、新媒渠道体系（80-100万） ①、智慧云自媒体（原创、全自媒体渠道） ②、智慧云运营+ ③、智慧云WIF+Portal ④、智慧云微媒体营销 8、多媒体体系（VR140-160万，其他共80-90万） ①智慧云运营+ ②智慧云VR ③智慧云多媒体高清互动展示屏

9、8大体系智慧云商业解决方案用到的云服务 云服务器、数据库TDSQL、云存储Reddis、人脸识别服务、运维管理VPN、专线接入、DC云缓存、基础监控BCM、云API、负载均衡CLB、万象优图、对象储存COS 二、行业解锁方案 1、通用解决方案 ①网站解决方案 ②视频解决方案 ③混合云解决方案 ④私有云解决方案 ⑤数据库解决方案 2、行业解决方案 ①互联网+、电商解决方案（60-70万） ②教育解决方案（80-90万） ③医疗解决方案（60-70万） ④生产型企业解决方案（70-80万） ⑤金融解决方案（40-50万） ⑥旅游解决方案（70-80万）

高速公路信息管理系统与交通数据分析

浅谈高速公路信息管理系统与交通数据分析 阎伟闫法贞提汝波 （中创软件工程股份有限公司） 摘要：高速公路交通系统中数据分析是重要的基础性工作。它体现公路交通系统的业务情况以及车流构成、流量、流向等特征，可以为高速公路事业的规划、建设和管理提供科学依据。随着我国公路收费系统步入了计算机联网收费阶段，利用高速公路信息管理系统进行高速公路的交通数据分析成为重要手段。本文论述就山东高速公路信息化系统为基础如何进行高速公路交通数据分析进行描述。 关键词：联网收费，交通流量、数据分析 一、山东高速公路信息化系统建设状况 山东省高速公路建设一直在全国走在前列，1999年通车里程达1000公里、2002年通车里程达2000公里，2004年通车里程近3000公里。然而相对国内其他发展较快省份，高速公路信息化系统的建设在1999年之前相对落后。在山东省政府、山东省交通厅领导的高度重视下，于1999年开始建设山东省全省高速公路信息管理系统。 山东省高速公路信息管理系统从最初方案设计开始，就充分考虑整个系统的整体性和扩充性。将全省已建设的、正在建以及未来将要建设的高速公路全部纳入。并提出高速公路信息管理系统横向划分为网络系统、收费系统、监控系统三大系统，纵向划分为收费总中心、收费中心、收费分中心、收费站、收费车道五级结构。实施过程为建设一条、并入一条。确定的目标为实现全省高速公路联网收费和统一管理，做到路网内行驶一卡通和按路段合理结算。 山东省高速公路信息管理系统从2000年开始建设，截至2004年底已建成1个总中心、4个中心、37个分中心、147个收费站、1146个车道。2005年上半

年，东青、滨新高速公路顺利并网，至此，全省高速公路联网里程已经达到2600余公里。 目前收费总中心实时处理并存储全省高速公路联网收费的发卡、收费明细数据，包括各种特殊车辆、异常情况明细、车道流水数据等。同时对通行费、车流量进行各种汇总统计，实现通行费的集中拆账。 随着高速公路管理水平的进一步提高，在目前收费总中心已实现海量数据集中处理存储的基础上，如何对收费数据进行进一步的管理、挖掘、分析也成为下一步研究课题。 在建设山东高速公路信息管理系统经验上，本文针对收费数据挖掘与分析，在基于数据仓库(DW)、数据挖掘(DM)和联机分析处理(OLAP)等信息技术，简要分析如何对高速公路中不同类型的数据进行采集、抽取、整合和转化，并按维度与层次对主题建立数据分析模型进行多维、深度分析，找寻隐藏在数据与数据之间的潜在关系，帮助管理者更清晰地认识高速公路整体运行情况，并提供精确数据以合理决策。 二、联网收费系统基础数据分析 在高速公路联网收费系统中，收费机构层次较多，数据类型复杂，因此对联网收费系统基础数据分析就成为数据统计与分析的基础。 以山东省高速公路联网收费系统为例，从数据流程、数据类型、业务种类等几方面进行分析如下： 1、数据处理流程 收费数据处理流程示意图如下：

腾讯云大数据处理套件

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文档声明 (2) 产品简介 (4) 产品概述 (4) 功能介绍 (7) 产品优势 (12) 应用场景 (14) 数据处理流程 (15)

产品简介 产品概述 什么是 TBDS 腾讯大数据处理套件 TBDS（Tencent Big Data Suit）是在腾讯多年海量数据处理经验之上，结合开源Hadoop 生态和自研组件服务，对外提供可靠、安全、易用的大数据处理平台。用户可以按需部署大数据处理服务以实现企业的大数据处理需求，例如：数据提取、处理、分析、报表展示、客户画像、机器学习等大数据应用，以提高企业在大数据背景下的核心竞争力。 我们的理念 1. 屏蔽系统规划、安装及部署细节，降低使用成本 通过控制台规划集群，安装和部署大数据组件； 通过控制台管理系统配置，启停和上下线大数据服务； 尽可能降低用户上机操作的几率； 基于解决方案的一键式部署； 2. 系统可用性 借鉴腾讯相关产品在大数据领域的先进经验，在用户端快速复制腾讯相关产品的高可用大数据系统，做到开箱即用； 3. 系统可扩展 系统提供接口方便后续引入新的大数据服务； 4. 系统可维护性 系统提供丰富的日志帮助用户定位问题； 系统升级不影响现有业务； 我们的架构 一条完整的数据处理流水线通常由“接入-存储-计算-输出-展示”多环节衔接而成。大数据技术经过阶段性地发展，各环节都涌现出一批相互借鉴、相互补充的基础系统。大数据套件将常见的基础系统（包含社区版系统、社区改造版系统以及腾讯自研系统）集成封装，形成统一的大数据平台。数据开发人员可以从大数据平台自