江苏银行大数据技术平台选型分析

苏宁大数据平台任务调度模块架构设计

— 苏宁大数据离线任务开发调度平台实践：任务调度模块架构设计 2019-02-01 08:00:00 375 收藏 2 作为国内最大的电商平台之一，苏宁每天要处理数量巨大的数据。为了更快速高效地处理这 些数据，苏宁调度平台采取了哪些措施呢 本文是苏宁大数据离线任务开发调度平台实践系列文章之上篇，详解苏宁的任务调度模块。 目录 … 1.绪言\t1 2.设计目标与主要功能\t2 3.专业术语\t3 4.调度架构设计\t5 \ 5.服务重启和任务状态恢复\t6 Master Active 组合服务\t7 Master HA高可用设计\t7 Recover任务状态恢复设计\t7 API接口服务\t9 ~ 7.后续\t10 1.绪言 在上一篇文章《苏宁大数据离线任务开发调度平台实践》中，从用户交互功能、任务调度、 任务执行、任务运维和对外服务等几方面，宏观层面进行了理论和实践的概述。 产品的用户功能重点需要把握用户实际的任务开发运维需求，合理的规划设计产品功能，在 使用和运维上便于用户操作，降低用户的开发使用成本。简单的说就是主要保证用户任务、 任务流等关键元数据的配置信息的准确性，以及任务状态的查询和干预能力，技术上实现不 存在难点，在此不再详细说明。

任务执行模块侧重于任务被领取后，如何根据任务类型选择不同的执行器（Executer）提交任务执行，并将任务的执行状态及时准确的返回，由任务调度服务根据返回状态做相应的下一步处理，除此以外还涉及到任务资源加载、任务配置解析与转换、自身健康状态检查与汇报、worker进程与任务子进程通信、任务隔离、对外接口服务等，这块将在后面一节再跟大家详细分享。 【 任务运维模块主要关注平台的自身稳定性、健壮性等各个指标的监控与预警、平台任务执行异常的监控、任务运行诊断分析、动态扩缩容和应急降级等方面，涉及到的内容也很多，后续章节会陆续跟大家分享。 今天我们重点详细阐述苏宁大数据离线任务调度开发平台的核心模块—任务调度模块的架构设计以及开发实践过程中的关键功能点。 2.设计目标与主要功能 调度模块的核心目标要保证任务能够按照用户配置的调度时间、依赖关系准实时调度和执行，同时也允许用户根据实际需要随时启动和停止任务调度，调整任务执行计划。所谓准时实调度，指的是调度模块会按照各个上线的任务流的调度时间生成调度执行计划，当触发时间到了，平台会按照调度执行计划精确的生成任务流实例和任务实例。但是在任务执行上，并不保证准实时的分配机器执行。实际上平台以整体资源使用情况为最高原则，并按照一定的限流策略控制任务的执行，比如：任务优先级、任务组并发度、平台任务并发数、任务特定执行时间等因素。在保证平台资源允许的情况下，尽量按时执行任务。为了保障任务的实时性，必须保障任务资源的可用性和计划可控性。 # 调度模块的主要核心服务功能包括以下几点： 服务重启和任务状态恢复功能 在调度服务重启、主备切换后，系统状态以及任务运行状态能否准确的恢复。比如，主节点崩溃或维护期间，发生状态变更的任务在主节点恢复以后，能否正确更新状态等等。 Web API接口服务 用户通过Web控制后台管理作业，而Web控制后台与Master服务器之间的交互透过Rest 服务来执行，Rest服务也可以给Web控制后台以外的其它系统提供服务（用于支持外部系统和调度系统的对接）。另外为了便于监控和调查分析调度异常和问题，提供Master内存关键信息的查询和人工干预的接口能力。 （ 数据信息缓存服务 缓存上线任务流、任务、事件、系统配置、服务器的关键元数据信息，这些信息一般在任务流上线后不会经常发生变更，没必要实时从数据库中读取。并对外提供这些元数据信息的同步接口服务，保证缓存信息与数据库的一致性。 缓存任务流实例、任务实例、事件实例等中间状态信息，同时持久化到数据库中。便于在任

银行行业大数据解决方案

银行行业大数据解决方案 银行大数据时代面临的挑战 1、银行离客户越来越远。在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网金融的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。 2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。 3、客户维系成本不断攀升。随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质的资金，客户维系成本也不断攀升。银行客户维系陷入“理财收益高，客户多，收益下降，客户跑”的怪圈。本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应，只能通过价格这一唯一工具进行营销。 银行越来越意识到数据作为核心资产的地位，希望借助大数据的技术，聚合客户在银行内外的种种信息，深入洞察每个客户在银行内外的方方面面，以了解其兴趣、偏好、诉求，从而提供每一个客户个性化的产品与服务。

941大数据服务联盟银行大数据解决方案 941大数据服务联盟基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下： 银行业大数据应用 1、用户实时行为分析 互联网金融及第三方支付的出现，让银行用户流失严重，同时也更加不了解用户的需求。通过在银行官网、APP上部署采集访问用户实时行为的代码，让银行可了解用户在网上的行为特征、需求，拉近银行和用户的距离，从而为更精细化的服务提供数据依据。 实时行为包括： 用户分析：新增、活跃、沉默、流失、回流 渠道分析：渠道来源、渠道活跃、渠道流量质量 客户留存分析：留存用户（率）

大数据平台架构~巨衫

1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：

（此图要修改，北明） 数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据； 数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作； 平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？； 分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具； 业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。

武汉纺织大学数据中心存储设备采购项目招标(采购)公告

武汉纺织大学数据中心存储设备采购项目招标(采购)公告 数据中心存储设备采购项目招标项目的潜在投标人应在武汉市武昌区民主路789号南国悦公馆1206室获取招标文件，并于2020年11月13日09点30分（北京时间）前递交投标文件。 一、项目基本情况 1、项目编号：HBZSZB-2020-1064 2、采购计划备案号：鄂采计（2020）-17643号 3、项目名称：数据中心存储设备采购项目 4、采购方式：公开招标 5、预算金额：180（万元） 6、最高限价：180（万元） 7、采购需求： 本次公开招标采购共分1个项目包，含设备、系统的设计、采购、安装、调试、试运行、培训、验收、售后等，即“交钥匙”项目。具体内容详见招标文件第三章。报价超过采购预算单价的，其报价将被作为无效响应处理。 序号品目名称数量计量单位预算单价（万元）预算总价（万元）是否进口 1双活存储2台60120否 2NAS存储1台3636否 3FC交换机2台1224否 预算合计180万元 8、合同履行期限：合同签订后15个日历天内 9、本项目（是/否）接受联合体投标：否 10、是否可采购进口产品：否 二、申请人的资格要求

1、满足《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定，即： （1）具有独立承担民事责任的能力； （2）具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度； （3）具有履行合同所必需的设备和专业技术能力； （4）有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录； （5）参加政府采购活动前三年内，在经营活动中没有重大违法记录； （6）法律、行政法规规定的其他条件。 2、单位负责人为同一人或者存在直接控股、管理关系的不同投标人，不得参加本项目同一合同项下的政府采购活动。 3、为本采购项目提供整体设计、规范编制或者项目管理、监理、检测等服务的，不得再参加本项目的其他招标采购活动。 4、未被列入失信被执行人、重大税收违法案件当事人名单，未被列入政府采购严重违法失信行为记录名单。 5、落实政府采购政策需满足的资格要求： 本项目需落实的节能环保、中小微型企业扶持（含支持监狱企业发展、促进残疾人就业）等相关政府采购政策详见招标文件。 6、本项目的特定资格要求： 1）供应商参加政府采购活动前三年内未被列入“信用中国”网站（略）失信被执行人、重大税收违法案件当事人和“中国政府采购”网站（略）政府采购严重违法失信行为记录名单（提供招标公告时间内的网页截图）。 2）单位负责人为同一人或者存在直接控股、管理关系的不同供应商不得同时参加本项目的投标；不接受联合体投标。 三、获取招标文件 1、时间：2020年10月23日至2020年10月29日，每天上午08:30至12:00，下午14:00至17:00（北京时间，法定节假日除外） 2、地点：武汉市武昌区民主路789号南国悦公馆1206室

商业银行~大数据建设规划

XX银行大数据建设规划 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在2014年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度挖掘数据含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标 以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据

资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极丰富我行的信息资源，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用。 （二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动。 （三）培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 结合大数据项目的落地实施，建立起一支大数据技术和分析人员队伍，具备自主运营和开发大数据的能力，以更好推动业务创新，提升我行核心竞争力。 三、发展趋势 近年来，银行业大力发展面向客户的新一代核心业务系统，信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务大幅增长，在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时，形成并储存了庞大的可用数据资源。银行业的数据资源不仅包括存贷汇等结构化数据，也包括客户浏览痕迹、在线交易记录等非结构化数据，还包含客户语音、网点视频等非结构化数据。2012年，银行业的记录数据、业务数据、数据仓库数据、结构化数据和非结构化数据的数据规模分别达

银行,大数据,解决方案

银行,大数据,解决方案 篇一：商业银行-大数据建设规划 XX银行大数据建设规划 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在20XX年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度

挖掘数据内含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标 以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据 资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极大地丰富我行的信息资源，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用。 （二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

大数据平台技术框架选型分析报告

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

城市犬数据平台 載据集成敬據仓库平會骨理决彙支持 上曉应用集虎 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 元蜀据扎卑—— socket 文件导入 DE cctiect ^eb^erv-ce 数据清洗 tT. 定制分析 统ii■分析、N 「定市牛外乱歡据海 权限扱边据接 口■ 生成领导仪表 fi —元花琳 标准［匕入嘩「

丹址“￡ Ar Sa:城曲犬董拯选童实饕恿善 「 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?—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一一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SOAF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

2019中国农业银行数据中心秋季校园招聘90人

2019中国农业银行数据中心秋季校园招聘90人 陕西中公金融人为备考银行的考生们整理各陕西大银行招聘考试信息，帮助考生了解银行招聘时间和报考条件，同时提供银行考试资料和题库，并归纳网申、笔试、面试答题技巧，助力考生顺利拿到银行offer。 银行招聘考试资料 中国农业银行是一家同时在上海证券交易所、香港联合交易所挂牌的国有大型上市银行，资金实力雄厚，服务功能齐全，秉承“诚信立业稳健行远”的核心价值观，坚持审慎稳健经营、可持续发展。截至2017年6月末，我行境内分支机构共计23,686个，包括总行本部、总行营业部、3个总行专营机构、37个一级(直属)分行、365个二级分行(含省区分行营业部)、3,505个一级支行(含直辖市、直属分行营业部、二级分行营业部)、19,719个基层营业机构以及55个其他机构。境外分支机构包括10家境外分行和3家境外代表处。我行拥有14家主要控股子公司，其中境内9家，境外5家。2014年起，我行连续三年入选全球系统重要性银行。2016年，在美国《财富》杂志世界500强排名中，我行位列第29位;在英国《银行家》杂志全球银行1,000强排名中，以一级资本排名计，我行位列第5位。曾多次被中国银行业协会、亚洲银行家等机构授予“最具创新力的中国公司”、“亚洲最佳管理金融机构”、“最佳‘三农’服务银行”、“最佳公司治理奖”、“亚洲最佳社会责任银行”等荣誉称号。 农行数据中心是农业银行全球数据处理的核心基地，主要承担全行信息系统的生产运行，负责基础架构建设和运维，上海-北京两地一体化、总分行一体化生产运行管理。农行数据中心以保障全行信息系统安全稳定运行为核心，适应全行产品快速创新、

卡口大数据平台技术方案-v1.0

卡口大数据平台技术方案

目录 第1章总体技术架构 .................................................................................................... 错误!未定义书签。第2章车辆特征识别 .................................................................................................... 错误!未定义书签。 服务功能 .................................................................................................................... 错误!未定义书签。 服务性能 .................................................................................................................... 错误!未定义书签。第3章稽查业务功能 .................................................................................................... 错误!未定义书签。 车辆布控功能 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 车牌精确布控........................................................................................................ 错误!未定义书签。 车牌模糊布控........................................................................................................ 错误!未定义书签。 车型布控................................................................................................................ 错误!未定义书签。 车辆类别布控........................................................................................................ 错误!未定义书签。 布控实时预警........................................................................................................ 错误!未定义书签。 布控审批................................................................................................................ 错误!未定义书签。 车辆搜索功能 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 按车型搜车............................................................................................................ 错误!未定义书签。 按类别搜车............................................................................................................ 错误!未定义书签。 按车牌搜车............................................................................................................ 错误!未定义书签。 按车辆局部特征搜车............................................................................................ 错误!未定义书签。 轨迹重现................................................................................................................ 错误!未定义书签。 车辆综合研判 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 套牌车筛选............................................................................................................ 错误!未定义书签。 频繁过车................................................................................................................ 错误!未定义书签。 同行车辆................................................................................................................ 错误!未定义书签。

银行大数据解决实施方案

银行大数据解决方案

一、项目背景 2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展的行动纲要》，这一战略性文件为我国大数据发展与应用提供了指导纲领和政策保障。在数据已成为银行重要资产和宝贵资源的形势下，《纲要》也为银行利用大数据推动转型发展指明了方向和实施路径，带来了发展新机遇。 当前中国银行业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前银行业的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。银行业在数据方面有天然的优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。 总体来看，尽管大数据在银行业的应用刚刚起步，目前影响还比较小，但是从发展趋势来看，应充分认识大数据带来的深远影响。银行业需要进行统一的大数据平台建设，建立综合预测分析体系，整合生产系统数据资源。在此基础上与《纲要》规划的信用信息共享交换平台和公共机构数据统一开放平台有效对接，双管齐下扩展数据来源和采集渠道。这可以一方面高效收集、有效整合企业和社会公共数据，掌握企业真实需求，实现精准营销。尤其可通过农业农村信息综合服务和农业资源要素数据共享，获取三农数据和小微企业数据，解决数据挖掘和分析难点，提升三农和小微金融服务水平。另一方面利用平台动态监控企业经营及个人信用变化情况，强化信用风险智能化管理和预警，降低信用评估、风险控制的难度和不确定性，实现风险管控和精准营销的双重收益。

神秘的银行数据中心

2011年8月3日星期三16:13 BJT 保存为书签| 打印| 阅读全文 [-] 文字大小[+] * 中国银行业普遍建起了现代化的数据中心 * 为遍布全国的交易提供统一清算 * 保障金融安全的灾害备份在积极推进 * 数据挖掘带来金融新空间,并决定未来业务模式发展方向 * 主机市场IBM一家独大 * 支付宝的壮大带给银行业的启示 作者毕晓雯/赵红梅 路透上海8月3日电---外墙上安装着最先进的红外线电子防盗系统,入口处需通过严格安检,每一道门都配备人脸、指纹或密码识别系统,表情沉静的职员密切监控着电子屏上快速滚动的信息...... 这并不是好莱坞大片中的某个重要保密机构,而是不为常人所见的中国银行业的"心脏"--数据中心.一块硕大的电子屏上,全国网点营业状况的中国地图,每一笔快速滚动的交易,不同省市随时变化着的成交量柱状图,异常交易的报警讯号….这几乎是中国银行业数据中心核心区域的代表图画. 神秘、低调、不为人知,是银行数据中心一向的特征,即便是银行内部工作人员也不见得有机会领略其真容.但不管是通过ATM自动存取款机转账,在网上完成水费电费的缴款,还是农民不再坐着"突突"的拖拉机奔波七八十公里取一点点现金,背後都有数据中心跳动的脉搏. "如果总行是银行经营的大脑,数据中心就是银行经营的心脏.只有一颗安全、健康跳动的心脏,经营才能搞得好."中国农业银行(601288.SS: 行情)(1288.HK: 行情)董事长项俊波如是说.

"心脏",这一定义准确无误地诠释出银行数据中心的重要性.一家银行IT信息技术的架构往往决定着未来的业务模式,进而影响发展空间.只不过这一切还鲜为人知. "很难拿出来SHOW给大家看.一家银行的业务经营得好,就象身体很棒的一个人,更多是外表的体现,不可能亮出心脏,让你看到左心房、右心室."交通银行(601328.SS: 行 情)3288.HK数据中心总经理高军称."我们最最关心的,还是安全问题.可不敢出问题,哪怕只有一秒钟,我们全球的交易都会受影响."他说. 是的,这一秒的数据差错,都有可能让一个储户的上亿资金不翼而飞,也可能让一个穷光蛋一"秒"暴富,让一个银行在某个区域甚至全国的经营陷入混乱. 在历年的银行业绩分析师会议上,各家银行在IT信息技术上的投资额往往是分析师们最关心的问题之一.据计世资讯(CCW Research)报告,2010年中国银行业仍是全球金融业IT 投入的主力军,全年投资额327.6亿元,其中国有银行占据过半. 几乎垄断全球金融业数据清算计算机市场的国际商业机器(IBM)(IBM.N: 行情)总裁在参观完农业银行的核心机房後陷入了沉思,望着农行拥有的全球仅有的9台S系列大型计算机之一,他称,"全球的大银行将会感受到来自中国的压力了." 银行的数据大集中已是必不可挡的趋势,目前大部分国内银行已完成这项工作.其中交通银行还将全球数据集中至一个数据中心,实现了全球范围内的集中清算. 在采访现场,交行数据中心大屏幕上最醒目的,是位于中央的蓝绿两种颜色的柱状图,显示了全行当前同时在进行的交易,此时的数据正显示主机的核心交易瞬间是547笔,信用卡交易是283.5笔;右下角快速滚动的是发生在交行POS机上的跨行交易;紧邻其右的,则是国外卡在交行POS机上的使用. 全球市值最大的银行--工商银行(601398.SS: 行情)(1398.HK: 行情)不仅率先实现了数据大集中,也实现了信贷系统数据的大集中.路透曾经专访工行董事长姜建清,他在带领记者参观信贷数据系统时颇为兴奋,"工行遍布全球的信贷,每一笔都能在这台电脑里都能看到,对管理的提升作用明显",他说. 五家国有商业银行,目前都将上海设为数据中心的建设地之一.起步最晚的农行,凭借後发优势,在上海的外高桥保税区建成了号称亚洲最大的数据中心,投资超过50亿元人民币.中心的建筑美仑美奂, 数座现代化的大楼围成一座四合院,中心空地则是小桥流水, 锦鲤游弋, 景色怡人. 若不是穿行楼里必须要求不能携带手袋,必须要通过不同的人像识别、指纹识别系统,可能真会把"中心"当公园了. "一座美丽的监狱."一名农行的工作人员笑称,"要24小时全天候监控全行的交易数据运行,丝毫问题都不能出,压力很大,这样的环境,有利于减压." 而最早在上海建立数据中心的交行,建在张江高科技园区的一幢小楼则颇显质朴.紧邻其边,则是同样格局的技术研发中心.据交行高管介绍, 两幢楼下还有一条秘密的地下通道,一旦有什麽紧急情况发生,工作人员则可迅速在第一时间相互到达,形成支援.该行另外还在70公里外的上海漕河泾及湖北武汉,分别设立了数据备份中心和灾害备份中心.

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

艾默生SmartAisle模块化数据中心解决方案建议

艾默生模块化数据中心设计方案 文档版本： 2.0 文档日期：XXXX-XX-XX

目录 前言 (3) 第一部分项目概况及设计原则与目标 (4) 1.1项目概况 (4) 1.2系统配置 (5) 1.3设计原则 (6) 1.4设计目标 (7) 1.5设计依据 (8) 第二部分高密度模块技术方案 (9) 2.1供电系统 (10) 2.1.1 供电需求 (10) 2.1.2 高压直流供电方案............................................................... 错误！未定义书签。 2.1.2 SPM精密配电方案 ............................................................... 错误！未定义书签。 2.1.2 APM模块化冗余UPS供电方案 (10) 2.2制冷系统 (13) 2.2.1 制冷需求 (13) 2.2.2 CRV+Coolflex行间制冷方案 (15) 2.3机柜系统 (18) 2.3.1 机柜需求 (18) 2.3.2 机柜方案 (18) 2.4监控系统 (21) 2.4.1监控需求 (21) 2.4.2监控方案 (21) 2.5消防系统 (26) 2.5.1 消防需求 (26) 2.5.2 消防方案 (27) 2.6辅助照明系统 (30) 2.6.1 辅助照明需求 (30) 2.6.2 辅助照明方案 (31) 第三部分、质量保证体系................................................................................. 错误！未定义书签。第四部分、售后服务 ........................................................................................ 错误！未定义书签。 4.1保修服务 ..................................................................................................... 错误！未定义书签。 4.2服务主体 ..................................................................................................... 错误！未定义书签。 4.3全国服务热线 ............................................................................................. 错误！未定义书签。附录一：艾默生网络能源有限公司简介. (38)

银行业金融机构信息系统风险管理指引

银行业金融机构信息系统风险管理指引 第一章总则 第一条为有效防范银行业金融机构运用信息系统进行业务处理、经营管理和内部控制过程中产生的风险，促进我国银行业安全、 息、通信技术集成的处理业务、经营管理和内部控制的系统。 第四条本指引所称信息系统风险，是指信息系统在规划、研发、建设、运行、维护、监控及退出过程中由于技术和管理缺陷产生的操作、法律和声誉等风险。

第五条信息系统风险管理的目标是通过建立有效的机制，实现对信息系统风险的识别、计量、评价、预警和控制，推动银行业金融机构业务创新，提高信息化水平，增强核心竞争力和可持续发展能力。 第二章机构职责 统事故或突发事件，并按有关预案快速响应； （五）每年经董事会或其他决策机构审查后向银监会及其派出机构报送信息系统风险管理的年度报告； （六）做好本机构信息系统审计工作；

（七）配合银监会及其派出机构做好信息系统风险监督检查工作，并按照监管意见进行整改； （八）组织本机构信息系统从业人员进行信息系统有关的业务、技术和安全培训； （九）开展与信息系统风险管理相关的其他工作。 立健全信息系统风险审计制度，配备适量的合格人员进行信息系统风险审计。 第十一条银行业金融机构从事与信息系统相关工作的人员应符合以下要求：

（一）具备良好的职业道德，掌握履行信息系统相关岗位职责所需的专业知识和技能； （二）未经岗前培训或培训不合格者不得上岗；经考核不适宜的工作人员，应及时进行调整。 第十二条银行业金融机构应加强信息系统风险管理的专业队 度、技术规范、操作规程等；明确与信息系统相关人员的职责权限，建立制约机制，实行最小授权。 第十八条在境外设立的我国银行业金融机构或在境内设立的境外银行业金融机构，应防范由于境内外信息系统监管制度差异等造成的跨境风险。