安维尔智视平台及智能分析产品介绍
目录
1简介 (3)
1.1公司简介 (3)
1.2产品 (3)
2系统架构 (5)
3系统介绍 (6)
3.1视频图像接入 (6)
3.2监控大屏显示与控制 (6)
3.3流媒体服务器 (8)
3.4存储服务器 (8)
3.5智能分析子系统 (9)
3.6集成信息平台 (15)
4系统优势 (19)
4.1完整的场地视频监控产品线 (19)
4.2领先的智能视频分析产品功能 (19)
4.3全新的视频监控使用体验 (19)
4.4用户需求为导向的企业文化 (19)
5部分成功案例......................................... 错误！未定义书签。
1简介
1.1公司简介
上海安维尔信息科技有限公司是国内拥有自主知识产权的智能视频监控综合解决方案供应商。国家认定的高新技术企业。利用我们多年在计算机视觉、图像处理、模式识别等领域的研究成果以及丰富的大型商用系统开发经验，为客户提供高质量的全天候持续有效的智能视频监控解决方案。
安维尔智能视频移动探测跟踪系统产品已在国内多个大型基建设施安装使用，通过国家验收；上海市科委鉴定为国内领先，并获2011年度上海市科技进步一等奖。拥有多项发明专利及软件著作权。公司的研发团队由多名留美博士领军，主要研发人员全部拥有硕士以上学位，占员工总人数的70％。公司秉承“以客户需求为导向，以创新为依托，以实践检验为标准”的企业宗旨，为用户提供优质完善的解决方案，提供高质量的技术支持和服务。
1.2产品
安维尔视频监控系统包括平台和智能视频分析两大部分。
1.2.1平台
安维尔平台产品涵盖视频监控的主要功能，从视频接入、存储、解码、拼接屏控制、视频浏览、相机控制、用户管理，设备管理等，为客户提供完整解决方案。
安维尔平台秉承开放原则，严格按照国家、国际标准设计接口，和市场其它主流相机，存储，拼接屏控制等设备互通，和一些主流视频监控平台也实现互通互联。
另外安维尔平台提供独有的云台自由行，指哪打哪，基于高清卫星图的集成信息平台等特色专利技术。颠覆了传统视频监控的使用模式，大幅提升了视频监控的使用效率。
1.2.2智能视频分析
安维尔智能视频分析产品主要功能包括标准功能，行业特色功能。
标准功能主要检测周界、重点区域入侵、单双绊线、徘徊、物品遗留/丢失、逆行、超速、人群聚集等。另外PTZ自动跟踪，多预置位检测，主从跟踪，接力跟踪是安维尔特色或专利技术。
行业特色功能包括火焰烟雾检测、工作服检测、打架检测以及为城管开发的非法占道摆摊检测，为石油石化行业开发的管线盗采检测等。
安维尔在智能视频分析技术有十余年的国内外高校、企业的研发经验积累，产品经过多年实际项目的磨练。在底层分析技术上，安维尔积累了一批针对实际问题的特色技术，例如水面波浪，反光过滤，相机防抖动，远距离小目标，水雾过滤等。原创的研发能力，不断推陈出新是安维尔产品的重要特色。
总之，安维尔产品线既能满足传统视频监控的需求，又在单点，局部，全局三个层面上有鲜明的特色技术，形成体系，按照“所见即所得”的设计原则，使视频监控更简单，更智能。非常适合大型场地的视频监控。
2系统架构
3系统介绍
3.1视频图像接入
模拟摄像机视频图像通过硬盘录像机或编码器转换成数字视频图像后接入到安维尔智视平台；网络数字摄像机的视频图像直接通过网络接入到安维尔智视平台。
安维尔智视平台具有高度的开放性，大部分国内外主流厂商的数字摄像机、编码器、硬盘录像机设备都可以接入到安维尔智视平台中。
所有支持公开标准协议（比如：onvif等）的网络视频设备也可以接入到安维尔智视平台中。
对于其他私有通讯协议的网络视频设备，可以通过提供接入SDK 来定制开发接入模块的方式接入到安维尔智视平台中。
3.2监控大屏显示与控制
视频解码器从流媒体服务器获取视频数据，对视频数据进行解码后，以DVI/HDMI视频信号的形式将视频图像输出，为视频图像在监控大屏上显示提供视频图像源。
从视频解码器设备出来的视频图像信号在进入大屏前，先进入拼接屏控制器设备，从拼接屏控制输出的视频信号则作为监控大屏的输入视频信号，以实现在拼接屏控制器中完成对显示在大屏上的视频图像进行任意拼接、布局、缩放、调入、调出等控制操作。
在集成信息平台客户端上实现对视频编码器设备、拼接屏控制器设备进行统一控制，实现可以调用系统任意一路视频图像在大屏显示，并且能够对视频图像在大屏上显示的位置、大小等进行控制。
监控大屏子系统的结构如下图所示：
拼接屏控制器视频解码器
流媒体服务器网络视频流DVI/HDMI DVI/HDMI
集成信息平台（客户端）
3.2.1 数字高清视频解码器
数字高清视频解码器根据系统配置或者响应平台的图像调入命令，从流媒体服务器上接入网络视频流，然后对视频图像进行解码，以DVI/HDMI 的形式输出视频图像信号。
视频编码器是整个监控大屏图像显示的视频源头，根据系统的配置以及平台的请求，可以从平台的流媒体服务器上获取系统中任意的视频图像作为输入。
一台数字高清解码器设备可以支持2路/ 4路1080P 、720P 、标清规格视频图像的解码显示。
3.2.2 拼接屏控制器
拼接屏控制器可接受计算机数字/模拟信号格式并对其进行处理，然后全部采用一种格式直接输出到大屏幕逻辑拼接单元、投影机或编辑设备。拼接屏控制器的主要具有以下功能及特点：
可集采计算机DVI数字信号、计算机模拟RGB信号、复合视频信号，接口方式：DVI-D、VGA、BNC。
将所有采集的计算机DVI数字信号、计算机模拟RGB信号、复合视频信号，转换为DVI数字信号或RGB模拟信号进行输出。
将多路信号集中视窗化处理，可实现随意控制显示信号画面的视窗缩放、漫游叠加等诸多功能。
用户可根据不同显示效果，任意调节输出画面的分辨率以及行频、场频的参数，并完美衔接第三方信号接入设备。
具有网络控制接口，可以从网络中的其他平台设备上对其进行网络控制。
3.3流媒体服务器
流媒体服务器实现对接入到安维尔智视平台中的所有类型的视频图像的分发，能够兼容多种主流视频流类型，具有较强的兼容性。
一台标准配置的流媒体服务器可以同时支持200路720P高清数字图像的转发，400路D1标清数字图像的转发。
3.4存储服务器
存储服务器实现对平台视频图像数据的集中存储，并对外提供标准接口给客户端，实现对历史视频录像的回放。
在数据存储介质上，可以根据项目实际情况选择使用IPSAN网络存储设备、磁盘阵列等。
同时也可以根据需要选择智能存储方式，在该方式下存储服务器只在发生报警事件的情况下启动录像，在没有报警事件发生的时间段，存储服务器不录像。
3.5智能分析子系统
3.5.1智能分析系统结构
智能分析子系统主要由视频移动探测跟踪主机、异常视频检测服务器、控制中心构成。
视频移动探测跟踪主机负责进行图像分析检测，将分析后产生的报警信息发送到控制中心进行处理。
异常视频检测服务器负责对系统内的所有视频图像进行周期性的巡检，并将检测出有异常的视频图像的信息发送到控制中心进行处理。
3.5.2智能分析功能
3.5.3异常视频检测功能
3.5.4特色功能
3.5.
4.1云台自由行
对于接入系统的云台（球）摄像机，可以设置云台自由行功能。在监控画面中点击、框选监控目标或场景，系统控制云台自动瞄准所选目标或场景并适度放大，能够精确掌握目标信息；在监控画面中通过点击图像边缘、推转鼠标滚轮可以对云台进行上下左右移动及缩放的控制，替代传统的箭头按钮控制盘，操作简易使用。
3.5.
4.2“指哪打哪”
对于接入系统的固定摄像机和云台（球）摄像机可以设置指哪打哪功能，将相应的固定摄像机和云台（球）摄像机进行坐标绑定，通过固定摄像机和云台（球）摄像机的“协同作战”，当监控人员发现异常或感兴趣的目标时，通过鼠标一点，即可控制云台准确定位目标并放大，查看详细信息，效果图如下：
图中下面部分为固定摄像机监控画面，上面部分为云台（球）摄像机监控画面，在下面的画面中点击或框选某个目标过场景时，云台（球）摄像机自动转动到所选目标的监控画面，并适度放大。能够提高响应速度，确保对整体和细节态势的掌控。
3.5.
4.3主从跟踪
对接入系统的固定摄像机和云台（球）摄像机设置主从跟踪功能，将相应的固定摄像机和云台（球）摄像机进行坐标绑定，控制固定摄像机和云台（球）摄像机的“协同作战”。固定监控点设置智能视频分析功能，当有目标触发报警时，系统自动调云台（球）摄像机对准报警目标，放大报警图像，并自动跟踪，效果图如下：
3.5.
4.4噪音干扰过滤
防抖动
在户外监控应用中，尤其是诸如港口、码头这样的应用环境，需要监控较远距离、较大范围区域，所以往往需要将摄像机安装在较高的灯杆上，户外大风会导致摄像机产生较强的振动，造成传输到后端的图像出现抖动的情况，大大影响智能视频分析的可靠性。
安维尔的智能视频分析系统采用专有技术，在将图像提交给视频分析模块之前，先对图像进行了可靠的防抖动预处理。
我们的设计中采用了目前图像分析处理领域内的一些先进的算法对图像进行防抖动处理，具有较好的图像稳定效果。下图是图像稳定效果的示意图：
左图未做图像稳定，右图做图像稳定
●防水雾
港口码头靠近水域，较为容易产生大量的水雾，尤其阴雨天，水雾的移动会给智能视频分析系统造成干扰，普通的智能系统会产生大量误报警。
我们的设计中采用了特殊的基于安维尔专利技术的针对水雾干扰过滤的目标检测算法，能够有效地避免水雾对图像分析带来的干扰。下图是系统过滤水雾干扰的效果图：
◆第一排窗口是业界常用的基于灰度的运动检测结果及中间结果，我们
可以看到在右边中间检测结果中会有大量的水雾噪音干扰;
◆第二排窗口是采用一般的水雾过滤算法后的运动检测结果及中间结
果，水雾噪音有所减少，但是还是会出现；
◆第三排窗口是采用基于AWARE专利技术的水雾过滤算法后的运动检
测结果及中间结果，右边中间结果窗口上的水雾噪音已经完全被过滤了。
●防水面反光
强烈的阳光照在水面上产生的反光会给图像分析带来大量的噪音干扰，如何有效地过滤水面反光噪音也是智能视频分析系统是否实用和可靠的关键之一。
我们在长期的实践中积累了一套克服水面反光噪音的算法集合，能够有效地过滤水面噪音。下图是水面反光噪音过滤的示意图：
●防雨雪
由于监控的点位大都在室外，雨雪等自然天气现象都会给系统检测造成干扰。针对这类问题，我们采用精细检测算法达到了良好的过滤效果。
●影子过滤
室外监控中，云影、行人、车辆的影子都会给系统造成干扰。
针对这类问题，我们采用专有的图像检测算法来对图像中的影子进行过滤。下图是云影过滤功能的示意图：
左边是没有采用影子过滤算法后的检测结果，右边是采用影子过滤算法后的检测结果，可以看到影子被算法有效的过滤了。
3.6集成信息平台
系统的集成信息平台综合为用户提供了以下功能应用：系统设备查询与配置、视频图像实时预览、历史视频录像回放、集成高清卫星图的实时视频监控、报警联动、报警事件检索、用户权限管理等。
3.6.1视频图像实时预览界面
3.6.2历史视频录像回放界面
3.6.3报警事件检索
用户可以在集成信息平台上对系统中的历史报警事件按时间段、摄像机、报警类型等条件进行检索，并可调阅相关的视频录像进行回放。
报警视频检索的界面如下图：
3.6.4基于高清卫星图的集成信息平台
在高清卫星图上对系统中所有的监控摄像机点位、监控区域进行标注。用户可以双击某一个监控摄像机的图标，或者双击其监控区域就可以弹出显示该摄像机的实时视频图像。
当系统产生报警事件，相关的监控摄像机的实时视频图像会自动弹出，提醒监控人员对报警事件进行关注。
监控相机发现的运动物体的运动轨迹，类型在卫星图上实时标示出来。达到类似于从高空俯视监控场所的监控效果。有助于快速掌握全局安全态势，及时处置突发事件。
3.6.5报警联动
当视频移动探测跟踪主机检测出报警事件后，将相关信息发送到集成信息平台，集成信息平台会产生相关联动，提醒安防监控人员对报警事件进行关注、处理。
集成信息平台提供以下几种报警联动方式，也可以根据用户需求设置用户定制的联动方式：
将报警信息转换成人工合成语音，播放出语音信息提醒用户。
在监控网格单元内弹出报警视频图像。
在全局卫星图上将相关的监控点位的图标设置为闪动状态，自动弹出报警相关的实时视频图像，并在卫星地图上绘制报警目
标的行进轨迹。
3.6.6用户权限管理
集成信息平台将系统内的监控点位划分为不同的监控域，并可对域进行分级管理。同时系统也支持分级的用户权限管理模式，实现对系统内的视频图像资源的控制与访问进行分级授权。用户权限管理主要包括以下几方面：
用户名和密码通过MD5加密的方式到控制中心服务器上进行验证，保证可靠性。
整个系统有一或多个系统管理员，对全网的用户有配置权限，对设备可选的具有操作权限。
域管理员用户，可以对域内的监控设备进行增加、删除、修改、查阅等操作，为云台设置预置位，新增域和子域的新用户。
用户名和密码通过MD5加密的方式到控制中心服务器上进行验证，保证可靠性。
普通用户对视频图像资源的权限包括：查看配置信息、调阅实时视频图像、调阅录像回放等；管理员可以指定用户设置对于
某路视频图像具有某种权限；为配置方便，也可以指定某用户
对于某域内的所有视频图像具有某种权限（权限的批量配置）。
当某用户需要临时访问非管辖域内的历史或实时图像时，可以向上一级管理员申请授权。
4系统优势
4.1完整的场地视频监控产品线
安维尔平台提供包括视频接入，存储，解码，拼接屏控制，视频浏览，用户管理，设备管理等完整的视频监控产品。同时和市场其它主流相机，存储，平台互通互联。严格按照国家、国际标准设计产品接口，保障用户未来产品升级、拓展的需求。
4.2领先的智能视频分析产品功能
安维尔在智能视频分析领域有十余年的国内外高校、企业的研发经验积累。在底层模块，如运动检测、跟踪、模式识别、平台集成等，方面沉淀了一批经过实践检验的专利技术。同时针对行业开发了多项特色分析技术。安维尔产品不断推陈出新，是公司研发实力的体现。
4.3全新的视频监控使用体验
安维尔按照“所见即所得”原则，在单点（单路分析功能、云台自由行、PTZ自动跟踪），局部（指哪打哪，主从跟踪，接力跟踪）以及全局（基于高清卫星图的集成信息平台）上开发了一批特色技术。使视频监控变得更智能，更简单。
4.4用户需求为导向的企业文化
安维尔虽然集聚了一批高学历的研究人才，但是坚持学以致用，以用户需求，行业需求作为研发的出发点，坚持定期回访客户，并以一线用户满意度作为衡量产品成功失败的唯一标准。
安维尔在全国多地建有办事处，为用户提供及时有力的支持。在用户中享有良好的口碑。
5部分成功案例
?上海港
?济南某看守所
?天津中化石化码头
?斯里兰卡科伦坡港口
?福建某监狱
?中石油华南基地油码头
?招商国际深圳港口
?河北京唐港
?浙江舟山港口
?深圳盐田港项目
?天津港保税区
?河北曹妃甸港口
?天津中航油码头
?福建泉州某码头控
?中海油天津基地
?广东省电网某市供电局
?盐排高速某变电站
?惠州某电站指挥大楼监控工程?南京某化工集团
?中国直升飞机基地
?老挝总理府
?江苏某市政府行政中心?珠海市某政府大楼
?黑龙江平安城市项目
?上海张江高科技园区
?英国渣打银行广东某支行
?香港南洋商业银行深圳某支行?中国银行业监督管理局某分局?周大福珠宝金行有限公司
?深圳公安局某区分局
?广东省某市警备区司令部
?山西省某军工企业
?内蒙古军区基地
?中国直升飞机基地
?贵州某县检察院
?深圳某戒毒所
精选-大数据可视化平台产品白皮书
1 行业大数据 电力行业应用特点：基于GIS 组件与动态组件的实时数据监控展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 用电量预测：基于海量历史电量数据，规划区域面积、历史人口、历史国民经济数据、三产比例等变化情况，对区域用电量进行预测，作为进一步规划设计依据。 空间负荷预测：基于全网中各小区的占地面积、用地类型、容积率，行业的建筑面积负荷密度、占地面积负荷密度，小区目标年占地面积、小区目标年建筑面积，总负荷值、行业负荷值等数值，对远景年负荷进行预测。 多指标关联分析：从多个外部系统（如GIS ，PMS ，OMS 等）抓取所需数据的时间一致性切片，进行综合分析利用，从而支持规划设计。 金融相关行业应用特点：基于矢量图组件与动态组件的实时资金交易数据监控展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 资金实时流向分析：重点地区资金流向、重点行业资金流向、频繁且相近额度资金流向、季节资金流向、节假日资金流向、偶尔大额资金流向。 数据辅助征信风控：通过连接大数据(包括P2P 平台、小额信贷机构、征信机构、银行、第三支付、互联网大数据等)、连接不同的应用场景，挖掘和探索虚拟经济形态下的网络和商务平台数据，提供去中心化分布式查询，打破行业内信息各自孤立而形成信息漏洞的现状，高效控制风险。 业务拓展：客户挖掘、精准投放、二次开发、战略指导、全民分析等多种智能分析模型，为管理层的管理决策提供了最直接的数据依据，同时绚丽易读的可视化展现带来了清晰直观的产品体验， 让管理层不再拍脑袋发愁。 电子政务应用特点：基于GIS 组件的基础数据关联展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 整合分析发现群众真实需求，并强化数据预测应用功能，助推政府采取更加人性化、便民化，更有 WYDC Viewer 产品白皮书 四方伟业大数据分析Data Discovery 系列产品 WYDC Viewer 是Data Discovery 系列产品中的数据可视化分析展示平台，本白皮书介绍了大数据平台的基础架构，对 WYDC Viewer 的功能及要求做了简要介绍。 成都四方伟业软件股份有限公司
数据产品规格说明书
数据产品规格说明书 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT
数据管控产品规格说明书
第一章引言 1.1编写目的 本文档作为数据管控产品体系(元数据和数据质量管理)的产品方案说明书，介绍元数据和数据质量的解决方案。 1.2项目背景 经过多年建设，企业一般已经初步建成了各类管理信息系统，虽然在运用和分析数据支持经营决策方面已初见成效，但是对比战略发展要求和国内外最佳实践经验，还是存在数据管控水平不高，以及配套体系建设相对滞后的问题。为解决这些问题，企业会做种种努力，但由于未采用系统性的管控治理，数据问题并未能从根本上解决，阻碍了企业管理精细化的进程。 参考国内外同业先进理念、做法，一般会从数据标准、数据质量、数据模型、数据分布、数据安全、数据生命周期管理等6个方面，采用全面规划、分步实施的策略，分阶段有序推进数据管控项目建设，包括构建统一的数据管控制度体系、优化数据管控流程、实施有针对性的数据管控配套系统建设，实现对数据资产的全面管理和深度利用，进而提升数据资产管理水平和信息服务水平，形成差异化的竞争优势和核心竞争力。 第二章方案概述 2.1方案目标 本方案主要完成以下工作：
①完成元数据管理系统和数据质量评估管理系统的引进、集成部署和客户化定制； ②完成风险相关数据标准在元数据管理系统的落地； ③完成风险相关数据质量的评估及数据质量评估分析模型的开发。 ④完成其他业务需求中明确的试点系统的数据标准发布和质量评估落地工作。 2.2项目范围 2.2.1实施内容 1)元数据管理系统和数据质量评估管理系统相关基础性工作 根据业务需求，结合企业现有系统的情况，制定具体项目实施方案，确保能完成相关咨询成果在系统内的部署和设置。完成系统接口设计、系统架构设计和形成实施所需的需求规格化文档等工作。完成产品的集成安装和初步调试工作。若提供的软硬件配置建议书不能完全满足企业软硬件选型需要的，需要协助事先完成必要的产品测试工作，确定最终的系统软硬件配置清单。 2)元数据管理系统和数据质量评估管理系统的客制化开发实施 根据企业的业务需求，对产品或应用进行客制化实施。根据对业务、技术元数据进行抽取和加载，在系统中建立元数据之间的映射关系。根据评分模型对评分卡进行客制化开发，并能将评分结果数据在第三方报表平台上展现。本阶段需要完成系统的概要设计、详细设计；完成数据接口设计和数据ETL工作；完成产品的配置，应用和报表的客制化开发等。产品客户化过程中，出现在场人员无法解决的技术或产品问题时，投标人应及时组织国内国外资源，快速解决问题，不能因此对项目进度造成影响。 3)元数据管理系统和数据质量评估管理系统的测试
大企业数据采集分析平台软件产品说明
北京紫光华宇软件有限责任公司 2020年1月
大企业数据采集分析平台- VICDP 相关产品VICDP-税务版、VICDP-集团版、VICDP-录入版 程序版本V4.1.1 修订时间2009年05月 版权声明 本产品的所有部分，包括安装程序、联机帮助文档等，其知识产权归北京紫光华宇软件股份有限公司（简称“本公司”）所有，本公司会根据本系统程序的升级，更新本帮助文档的内容，恕不另行通知。未经本公司书面许可，不得任意仿制、拷贝、誊抄或转译。除此之外，本帮助文档中所涉及到的数据或报表的示例，均是为了尽可能地说明产品功能而虚构的，如与实际单位所使用的名称和报表数据相似，纯属巧合。 ■版权所有■不得翻印 北京紫光华宇软件股份有限公司 地址：北京市海淀区中关村东路1号院清华科技园科技大厦 C座23F 邮编：100084 E-Mail： 网址： 售后热线： 大企业数据采集报送流程 全国税务大企业管理分为国家级大企业和省级大企业，本次下发的大企业数据采集分析平台软件支持三种工作模式： 1、税务机关录入。这种形式可以同时支持国家级和省级大企业，由基层税务机 关录入，层层上报。对于国家级大企业，省局负责将这部分数据报送总局； 省级大企业数据，由省局大企业处负责管理使用。 2、大企业集团上报。国家级大企业填报数据后，通过邮件方式或其他方式直报 总局和本省省局大企业处。省级大企业数据报送本省省局大企业处之后，数据不再报送总局。（本方式将通过VICDP集团版和VICDP录入版支持，产品相关事宜将于2009年6月1日发布在我公司产品网站：） 3、省局导入CTAIS数据。省局负责将国家级大企业数据导入大企业数据采集分 析平台软件中，报送总局。省局也可以将省级大企业数据导入大企业数据采集分析平台软件，数据由省局大业务处负责管理使用。
数据可视化解决方案介绍
数据可视化解决方案介绍
?信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以 及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。?2015年9月5日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。 ?在越来越物联化、互联智能化的环境中，政府、企业的基础设施设备正在迅速数字化，使得各系统、各设备产生瞬息万变的海量数据，促使产生新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。 背景概述
?大数据成为推动经济转型发展的新动力；?大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇；?大数据成为提升政府治理能力的新途径； ?大数据将成为商业企业宝贵的信息资产，对商业企业经营全过程、各环节产生深度影响，推动传统企业转型，适应新的市场环境、新的商业模式。 发展趋势 价值表现 ?对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销 ?做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型 ?面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值 大数据环境下需要大显示，纵览全局，把握数据万千变化。
什么是数据可视化？ ?数据可视化指的是利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。 ?数据可视化的核心在于“可视”，数据是信息的表现形式，数据是分散的、无逻辑的，将分散的数据进行集合、整理、分析、展示即为数据可视化的全部过程。 ?数据可视化的表现在于将数据信息图形化，通过IT技术将信息整合，综合、直观的展现出来，使无序的数据信息具有可读性，且直观易懂。 数据可视化的现状及发展： ?数据可视化目前是一个较为宽泛的概念，没有统一的技术标准，市场化程度有限，在国家大力推进互联网+政策背景下，伴随着大数据市场的蓬勃发展，以及公众对数据可视化意识的觉醒，未来会有广阔的成长空间。
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。
大数据产品规格说明书
数据管控产品规格说明书
第一章引言 1.1编写目的 本文档作为数据管控产品体系(元数据和数据质量管理)的产品方案说明书，介绍元数据和数据质量的解决方案。 1.2项目背景 经过多年建设，企业一般已经初步建成了各类管理信息系统，虽然在运用和分析数据支持经营决策方面已初见成效，但是对比战略发展要求和国内外最佳实践经验，还是存在数据管控水平不高，以及配套体系建设相对滞后的问题。为解决这些问题，企业会做种种努力，但由于未采用系统性的管控治理，数据问题并未能从根本上解决，阻碍了企业管理精细化的进程。 参考国内外同业先进理念、做法，一般会从数据标准、数据质量、数据模型、数据分布、数据安全、数据生命周期管理等6个方面，采用全面规划、分步实施的策略，分阶段有序推进数据管控项目建设，包括构建统一的数据管控制度体系、优化数据管控流程、实施有针对性的数据管控配套系统建设，实现对数据资产的全面管理和深度利用，进而提升数据资产管理水平和信息服务水平，形成差异化的竞争优势和核心竞争力。 第二章方案概述 2.1方案目标 本方案主要完成以下工作： ①完成元数据管理系统和数据质量评估管理系统的引进、集成部署和客户化定制； ②完成风险相关数据标准在元数据管理系统的落地； ③完成风险相关数据质量的评估及数据质量评估分析模型的开发。 ④完成其他业务需求中明确的试点系统的数据标准发布和质量评估落地工作。
2.2项目范围 2.2.1实施内容 1)元数据管理系统和数据质量评估管理系统相关基础性工作 根据业务需求，结合企业现有系统的情况，制定具体项目实施方案，确保能完成相关咨询成果在系统内的部署和设置。完成系统接口设计、系统架构设计和形成实施所需的需求规格化文档等工作。完成产品的集成安装和初步调试工作。若提供的软硬件配置建议书不能完全满足企业软硬件选型需要的，需要协助事先完成必要的产品测试工作，确定最终的系统软硬件配置清单。 2)元数据管理系统和数据质量评估管理系统的客制化开发实施 根据企业的业务需求，对产品或应用进行客制化实施。根据对业务、技术元数据进行抽取和加载，在系统中建立元数据之间的映射关系。根据评分模型对评分卡进行客制化开发，并能将评分结果数据在第三方报表平台上展现。本阶段需要完成系统的概要设计、详细设计；完成数据接口设计和数据ETL工作；完成产品的配置，应用和报表的客制化开发等。产品客户化过程中，出现在场人员无法解决的技术或产品问题时，投标人应及时组织国内国外资源，快速解决问题，不能因此对项目进度造成影响。 3)元数据管理系统和数据质量评估管理系统的测试 完成元数据管理系统和数据质量评估管理系统的各类测试工作，包括：单元测试、集成测试、压力测试和协助用户测试，测试工作需要符合企业测试规范要求。单元测试和集成测试的主要工作是：制定测试策略和计划、准备测试案例和数据、执行各类测试案例(含功能测试、接口测试、报表测试、系统管理和非功能性需求测试等)、分析测试结果、针对测试问题进行回归测试。压力测试的主要工作是：制定测试策略和计划、准备测试案例和数据、执行性能测试案例、分析测试结果、针对测试问题进行回归测试，完成系统调优工作。用户测试的主要内容是：做好测试数据准备工作，并协助完成测试。 4)元数据管理系统和数据质量评估管理系统的上线和试运行 完成元数据管理系统和数据质量评估管理系统的上线和试运行工作。元数据管理系统和数据质量评估管理系统上线的相关事宜，主要包括：确定系统软硬件、完成系统整体部署(含集成部署)、调试和调优、完成系统的初始化工作。完成符合企业规范的上线和移交文档。编写用户操作手册、业务手册、系统操作手册等。元数据管理系统和数据质量评估管理系统试运行相关工作，主要包括：试运行实施规划、试运行过程中的问题整理和处理、试运行结果分析等。维护系统、明确系统应急处理机制并演练等。
关于数据采集技术的内容
关键词：声卡数据采集MATLAB 信号处理 论文摘要：利用数据采集卡构建的数据采集系统一般价格昂贵且难以与实际需求完全匹配。声卡作为数据采集卡具有价格低廉、开发容易和系统灵活等优点。本文详细介绍了系统的开发背景,软件结构和特点,系统地分析了数据采集硬件和软件设计技术,在此基础上以声卡为数据采集卡,以MATLAB为开发平台设计了数据采集与分析系统。 本文介绍了MATLAB及其数据采集工具箱, 利用声卡的A/ D、D/ A 技术和MATLAB 的方便编程及可视化功能,提出了一种基于声卡的数据采集与分析方案,该方案具有实现简单、性价比和灵活度高的优点。用MATLAB 语言编制了相应软件,实现了该系统。该软件有着简洁的人机交互工作界面,操作方便,并且可以根据用户的需求进行功能扩充。最后给出了应用该系统采集数据的应用实例。 1绪论 1.1 课题背景 数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。数据采集，又称数据获取，就是将系统需要管理的所有对象的原始数据收集、归类、整理、录入到系统当中去。数据采集是机管理系统使用前的一个数据初始化过程。数据采集技术广泛引用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。 数据采集（Data Acquisition）是将被测对象(外部世界、现场)的各种参量(可以是物理量，也可以是化学量、生物量等)通过各种传感元件作
适当转换后，再经信号调理、采样、量化、编码、传输等步骤，最后送到控制器进行数据处理或存储记录的过程。 被采集数据是已被转换为电讯号的各种物理量，如温度、水位、风速、压力等，可以是模拟量，也可以是数字量。采集一般是采样方式，即隔一定时间（称采样周期）对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。准确的数据测量是数据采集的基础。数据测量方法有接触式和非接触式，检测元件多种多样。不论哪种方法和元件，都以不影响被测对象状态和测量环境为前提，以保证数据的正确性。数据采集含义很广，包括对连续物理量的采集。在计算机辅助制图、测图、设计中，对图形或图像数字化过程也可称为数据采集，此时被采集的是几何量数据。 在智能仪器、信号处理以及自动控制等领域，都存在着数据的测量与控制问题，常常需要对外部的温度、压力、流量、位移等模拟量进行采集。数据采集技术是一种流行且实用的技术。它广泛应用于信号检测、信号处理、仪器仪表等领域。近年来，随着数字化技术的不断，数据采集技术也呈现出速度更高、通道更多、数据量更大的发展态势。 数据采集系统是一种应用极为广泛的模拟量测量设备，其基本任务是把信号送入计算机或相应的信号处理系统，根据不同的需要进行相应的计算和处理。它将模拟量采集、转换成数字量后，再经过计算机处理得出所需的数据。同时，还可以用计算机将得到的数据进行储存、显示和打印，以实现对某些物理量的监视，其中一部分数据还将被用作生产过程中的反馈控制量。
数据采集系统简介研究意义和应用
一前言 1.1 数据采集系统简介 数据采集，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。数据采集系统是结合基于计算机（或微处理器）的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。该数据采集系统是一种基于TLC549模数转换芯片和单片机的设备，可以把ADC采集的电压信号转换为数字信号，经过微处理器的简单处理而交予数码管实现电压显示功能，并且通过与PC的连接可以实现计算机更加直观化显示。 1.2 数据采集系统的研究意义和应用 在计算机广泛应用的今天，数据采集的在多个领域有着十分重要的应用。它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。利用串行或红外通信方式，实现对移动数据采集器的应用软件升级，通过制订上位机(PC)与移动数据采集器的通信协议,实现两者之间阻塞式通信交互过程。在工业、工程、生产车间等部门，尤其是在对信息实时性能要求较高或者恶劣的数据采集环境中更突出其应用的必要性。例如：在工业生产和科学技术研究的各行业中，常常利用PC或工控机对各种数据进行采集。这其中有很多地方需要对各种数据进行采集，如液位、温度、压力、频率等。现在常用的采集方式是通过数据采集板卡，常用的有A/D 卡以及422、485等总线板卡。卫星数据采集系统是利用航天遥测、遥控、遥监等技术，对航天器远地点进行各种监测，并根据需求进行自动采集，经过卫星传输到数据中心处理后，送给用户使用的应用系统。 1.3 系统的主要研究内容和目的 本课题研究内容主要包括：TLC549的工作时序控制，常用的单片机编辑Ｃ语言，VB 串口通信COMM控件、VB画图控件的运用等。 本课题研究目的主要是设计一个把TLC549（ADC）采集的模拟电压转换成八位二进制数字数据，并把该数据传给单片机，在单片机的控制下在实验板的数码管上实时显示电压值并且与计算机上运行的软件示波器连接，实现电压数据的发送和接收功能。
【大数据分析分享系列】商品信息数据分析及展现系统的设计与开发
【大数据分析分享系列】 之商品信息数据分析及展现系统的设计与开发 基于数据挖掘技术的智能化数据分析系统设计与开发 潍坊物价信息数据分析及展现 目录 背景： (1) 实现过程： (1) 一、数据获取 (2) 数据来源： (2) 获取方式： (2) 1.使用Excel工具抓取 (2) 2.使用RCurl爬虫 (2) 二、数据展现 (3) 展现方式： (3) 展现内容： (3) 1．价格分析 (3) ①价格走势： (3)
②价格对比： (3) ③全国商品价格 (4) 2.居民消费指数 (6) ①同比环比 (6) ②CPI比例 (7) ③各省月度CPI (8) 3.商品流通情况 (9) 4.各农作物主要产地 (10) 5.价格预测 (11) 三、数据预测 (12) 不足与展望： (19)
背景： 商品价格和人们生活息息相关，比如农产品价格波动不仅会对农民收入和农民生产积极性产生直接影响，更关乎百姓的日常生活和切身利益。经常看新闻看到农民辛苦了一个季度的农作物全都烂在地里，因为价格太低廉，或者没有销路。虽然说物价波动是一种正常的经济现象，但是在一定程度上物价稳，人心才稳，社会才稳。为保持经济平稳健康发展、保障群众生活，稳定物价，信息公开显得尤为重要。价格监测和预测是维持物价稳定的一个重要环节。而对于商品价格、产量、以及销路、销量等数据公开，建立产品价格分析、监测、预测平台可以为相关政府管理部门提供生产调控、决策分析的依据，成为农门种植的依据，避免盲目种植。国家也有譬如南菜北运、西果东送等等政策但是数据实时公开，友好的向全国人民展示我认为还有很大的提升空间。 实现过程： 针对从价格信息网抓取来的数据利用eclipse工作平台开发出了商品信息数据分析及展现系统，实现了价格展示、价格分析、价格预测、居民消费指数分析、商品流通情况以及作物主要产地及产量的展示。价格分析包括价格走势、价格对比（市场之间对比）、价格展示（各省对比）。价格预测最后采用基于时间序列的神经网络算法做了初步短期价格预测。居民消费指数CPI作为反映消费者支付商品和劳务的价格变化情况，也是一种度量通货膨胀水平的工具，主要包括同比环比及其涨跌情况、CPI构成比例以及各省月度CPI展示等。 分析结果以带有时间轴的折线图、柱状图、地图热力图、饼状图形式展示，界面美观，和用户交互性强，简单易懂。
数据中心产品介绍
（大）数据中心 1系统概述 **公司，秉承“致力于数字城市、智慧城市建设，让人们生活更美好，工作更轻松”的使命，以地理信息技术为主线，依托规则引擎技术、数据ETL技术、大数据挖掘等技术，结合国家相关标准规范，构建行业内的数据中心乃至跨部门、跨行业的数据中心。实现各级应用系统结构化及非结构化数据的处理融合及统一组织管理；将各行业多源异构数据，进行统一标准的质检、分类转换和关联，为各部门提供统一的数据接口、规范的数据服务和功能服务，实现各级应用系统之间数据访问、共享和交换；支持流程化动态建模、应用模型及应用系统快速搭建，满足各应用系统对应用模型、辅助决策模型及灵活多变的业务模型的需求。 技术优势： 跨GIS平台开发框架 基于云平台构建 规则引擎技术 数据ETL技术 流程化动态建模 空间数据非空间数据一体化挖掘 2系统应用场景 随着电子政务的建设各行业应用系统越来越多，但这些应用系统都处于孤立运行状态，数据管理分散，“信息孤岛”现象严重，各应用之间难以进行数据的交换与资源的共享。然而，随着行业的发展业务的丰富，应用系统之间相互依赖的业务需求越来越多、系统之间数据的交换共享需求日益增加，急需建设数据中心来满足以下业务应用场景的需求： (1)对数据进行统一标准质检和管理
(2)实现应用系统中数据的整合梳理 (3)实现空间数据非空间数据一体化管理 (4)实现应用系统之间数据资源交换共享 (5)快速搭建应用模板响应业务需求 (6)挖掘数据价值进行辅助决策分析 3系统架构 基础层：大数据中心的基础层采用虚拟化及资源池技术，将计算资源、存储资源及网络资源进行虚拟化，在资源池中进行管理。 平台层：基于跨平台开发框架及分布式存储与索引、并行式计算架构构建高性能云GIS平台及数据共享交换平台，实现海量数据管理及共享。 数据层：将空间数据（矢量、影像、三维等）及非空间数据（表、文档、视频等）在数据中心进行数据整合及数据管理。主要构件系统有规则引擎管理系统、
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。
通用数据采集管理系统(设计说明书)
软件设计说明书 版本：1.0
目录 1．引言 (3) 1.1 目的 (3) 1.2 背景 (3) 2.总体设计 (3) 2.1 软件描述 (3) 2.2 设计方法 (3) 2.3 软件结构 (3) 2.4 模块设计说明 (5) 2.4.1 设备信息管理 (5) 2.4.2 基站信息管理 (6) 2.4.3sim卡信息管理 (7) 2.4.4 恒温箱信息管理 (8) 2.5 流程图 (8) 2.5.1 数据录入流程： (8) 2.5.2 数据采集流程 (9)
1．引言 1.1 目的 编写此需求分析报告，实现公司自主研发的各个设备的数据采集进行同一管理。重点是要实现各个设备不同条件的查询功能。后台管理人员可以输入需要管理的设备信息，对设备的各项数据信息进行管理。 1.2 背景 项目名称：通用数据采集系统。 研发单位：北京创和世纪通讯技术有限公司技术部 2.总体设计 2.1 软件描述 通用数据采集系统可以实现设备、基站、sim卡、恒温箱信息的管理已经对各个模块进行实时查询，并通过报表系统形成响应的报表数据。各个模块都有信息的录入、修改、查询等功能。采用C/S的软件体系结构，服务器采用Windows2003,mysql.客户端采用Windows XP,浏览器采用IE６.０以上。 2.2 设计方法 本软件采用传统的软件开发生命周期的方法，采用自定向下，逐步求精的结构化的软件设计方法 2.3 软件结构 1.总体结构：
2.设备信息管理模块： 3.基站信息管理模块： 4.sim
5.恒温箱信息管理模块： 2.4 模块设计说明 2.4.1 设备信息管理 一．设备类别信息 1.模块描述： 管理系统中涉及到的设备的类别。 2.实现功能： 对设备的类别进行添加、修改、查询功能。 3.输入、输出： 二．设备总表信息 1.模块描述： 管理系统中所有的设备。 2.实现功能： 对设备进行修改、查询功能。设备的添加是从数据库直接添加，不能随便添加。 3.输入、输出：
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
《××项目数据采集需求说明书》
版本号： 数据采集需求说明书项目名称：
变更记录 变更审阅
一、引言 1．编写目的 这部分说明文档编写目的，描述本系统特点及使用数据仓库技术实现的业务目标。 2．背景 这部分是项目背景描述。 3．参考资料 这部分列出本文档引用资料的名称，并说明文档上下级关系。 4．术语定义及说明 这部分列出本文档中使用的术语定义、缩写及其全名。 5．一般约束 这部分描述本系统开发过程中的各种可预见的约束条件，例如工具性能约束、开发技术支持约束、软件范围约束等。 二、数据源分析 1．数据源概述 这部分将对本项目中涉及的数据源名称及其业务功能作出简单描述，如果多个数据源之间有关联，那么需要说明他们之间的关联关系。 2．数据源物理环境描述 （1）硬件平台 这部分记录所有数据源程序运行环境需要的硬件平台，包括： ●每一个数据源所在的硬件平台环境 ●数据源服务器所在的硬件平台环境 ●数据仓库服务器的硬件平台环境 ●数据源程序运行监控硬件平台环境 这里的硬件环境包括机器的型号、硬盘的容量及其速度以及网络环境等。 （2）软件平台 这部分内容是记录所有与数据源程序相关的软件平台，包括：
●每一个数据源所在的软件平台环境 ●数据源服务器所在的软件平台环境 ●数据仓库服务器的软件平台环境 ●数据源程序运行监控软件平台环境 这里的软件环境包括操作系统的种类和版本、数据库的种类和版本等，对监控平台还要关注应用软件。 （3）网络平台 这部分记录与数据采集程序有关的所有网络环境的定义。 3．数据源数据更新特征 这部分对每一个数据源中本次项目中涉及的主表的数据更新状态进行分析，例如是日更新还是月更新以及更新的标志，以作为以后编写增量采集程序的基础。 4．数据源可以提供的文件格式 这部分对本项目中涉及的数据源可以提供的数据格式进行记录，供确认采集需求使用。 三、数据仓库环境分析 1．数据仓库数据量预估 这部分评估本次项目中所有与数据量有关的参数，包括数据源历史数据量、数据源日增量、数据仓库历史存储时间，并根据这些参数估算本次项目中需要向数据仓库增加的数据量。 2．数据仓库粒度定义 这部分根据业务需求和数据源数据分析确定本次项目中涉及的业务实体的粒度。这里讨论这个问题，是因为粒度的高低关系到数据采集的难度。 3．数据仓库运行环境描述 （1）硬件平台 这部分记录所有数据源程序运行环境需要的硬件平台，包括： ●每一个数据源所在的硬件平台环境 ●数据源服务器所在的硬件平台环境 ●数据仓库服务器的硬件平台环境 ●数据源程序运行监控硬件平台环境
数据库产品的介绍及比较
数据库产品的介绍及比较 林学院地信一班朱媛
学号：20112825 现在的数据库是以表为基本的存储单元（描述一个对象），随着其发展越来越快，对数据的复杂性也越来越大。下面介绍下各种数据库产品的特点，并对其进行比较。 Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。但是它的同时访问客户端不能多于4个。Microsoft Access数据库有一定的极限，如果数据达到100M左右，很容易造成服务器iis假死，或者消耗掉服务器的内存导致服务器崩溃，表现为英文“Service Unavailable”。 MS SQL Server是基于服务器端的中型的数据库，可以适合大容量数据的应用，在功能上管理上也要比Microsoft Access要强得多。在处理海量数据的效率，后台开发的灵活性，可扩展性等方面强大。因为现在数据库都使用标准的SQL语言对数据库进行管理，所以如果是标准SQL语言，两者基本上都可以通用的。Microsoft SQL Server 还有更多的扩展，可以用存储过程，数据库大小无极限限制。 MySql短小精悍，像access一样的文件型数据库，但比access 强百倍，是真正多用户多任务的数据库系统，从Linux上移植过来的，安全性非常好，不过大部分操作是在dos下进行，虽然也有第三方开发的图形界面但并不好用。MySQL是跨多平台的数据库管理软件，可运行于LINUX、NT、UNIX等系统，可支持命令和图形化管理，对于一般的数据库足以应付了，占用系统资源较少，速度较快，而且是开源的。
Oracle各方面都比较成熟,但对硬件要求高，用于数据完整性、安全性要求较高的场合，能在所有主流平台上运行，完全支持所有的工业标准，采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案，对开发商全力支持。平行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来扩展服务器的能力,提供高可用性和高伸缩性的簇的解决方案，获得最高认证级别的iso标准认证，多层次网络计算，支持多种工业标准，可以用odbc,jdbc,oci等网络客户连接，较复杂，同时提供gui 和命令行，在windows和unix下操作相同，如果windows不能满足需要,用户可以把数据库移到unix中。其操作和设置比较复杂，适用于有一定操作经验的用户。 DB2是一种关系型数据库, 适用于大型的分布式应用系统, 确实是非常非常好的数据库, 稳定性, 安全性, 恢复性等等都无可挑剔, 而且从小规模到大规模的应用都非常适合, 但是使用起来觉得非常繁琐, 首先安装的时候要求颇多, 很多软件都可能和DB2产生冲突, 因为一般DB2都是安装在小型机或者服务器上的, 所以在PC上安装很费事儿. 新建一个库需要设置很多东西, 分配各种各样的存储空间, 配置时间较长。 下面，让我们对这几种常用数据库产品进行比较，探寻其优缺点。 从开放性来看，SQL Serve只能在windows 上运行，没有丝毫的开放性，操作系统的系统的稳定对数据库是十分重要的。Windows9X 系列产品是偏重于桌面应用，NT server只适合中小型企业。而且windows平台的可靠性，安全性和伸缩性是非常有限的。它不象unix
网站产品功能模块介绍和卖点
网站产品功能模块 关于我们系统 功能表述：1、支持多级分类。2、支持标题着色与样式，以突出其重要性。3、支持图文混排。 销售卖点：可以更方便、明了的展示公司的企业文化、公司实力、发展规模或者近期开展的业务和公司发生的重大有影响力的新闻事件；有助于提高和加深访问者的第一印象，起到无声的、无界限、而范围深广的企业品牌、文化的宣传作用。有助于客户第一时间寻找到联系方式。包括了企业简介、组织机构、发展历程、大事件、资质荣誉等，模块根据客户的需求进行变化。 信息发布系统 功能表述： 第 1 页共7 页诚信自信进取创新
1、重要信息，排序首页——可以人工设定某些新闻放置到首页位置主次分明 2、专业特点，突出时效——每条新闻都基于时间来管理，明确标明发布时间 3、信息列表，自动排序——信息次序以时间自动排序，无须人工操作 4、图文并茂，强化主题——每条信息都可以附带相关图片，加深渲染效果 5、信息维护，简单易行——维护信息只需填写信息主题、内容即可发布 6、随意更改，便于管理——可随时通过维护界面增加、修改、删除每条信息 7、分类详尽，便于阅读——利于用户按目的查找信息，直奔主题 8、搜索功能，准确快捷——以关键字、时间、类别等方式查找信息节约时间 9、信息推荐，便于宣传——每个信息后边都有"推荐"功能，便于用户将有关信息保存或传递给别人，加大信息扩散面 10、无限分类，不限数量——信息按需求分类（无数量限制），自定义类别性质，一级类别下可再次分类 11、一个系统，多种用途——可定义不同类别为不同栏目，并自由设定每个栏目在网页上的位置。例如：新闻、公司事迹、新品发布、供求信息等栏目，可以放置不同的页面表达不同内容。 12、轻松管理，后台维护——随时可以通过后台维护页面，如更改、删除类别、名称、各条信息内容，轻松直观。 销售卖点：新闻管理系统，又称为信息发布系统，是将网页上的某些经常变动修改的信息进行自动更新，如：网站新闻、产品发布、业界动态等集中管理，按某些共性分类，通过简单的操作加入数据库，发布到网站上的一套系统。它的出现大大减轻了网站更新维护的工作量，加快了信息的传播速度，使网站时时保持着活力和影响力。可以提高百度、网易收索的抓取，更新网站数据，提高点击率。 产品展示系统 功能表述： 1、产品分类管理：产品目录可以实现多级分类。客户可以定制多个大类，每个大类下可再分为多个子类，充分满足中小型企业的产品发布需要。大类及子类的名称均可以修改，以满足企业的产品更型换代的需要。 2、产品资料管理：用户可以完成产品和产品资料（价格、图片、简介描述、销售商、发布时间等）的增加、删除、修改。 3、产品分类检索：产品可在WEB界面中进行按目录、类别进行快速检索。 4、关键字查询产品：用户可以选择按照产品目录、类别、关键字段、促销内容、搜索内容，进行产品精确搜索，使客户快速定位，找到需要了解的产品。 5、支持中英文两个语言版本：用户可以根据企业市场营销的需要，选定产品展示系统的语言版本，以便让国内外更多的潜在客户获得企业的产品信息。 第 2 页共7 页诚信自信进取创新
2019年H3C大数据产品技术白皮书
H3C大数据产品技术白皮书 杭州华三通信技术有限公司 2020年7月
目录 1 H3C大数据产品介绍................................................................... 错误!未定义书签。 产品简介........................................................................ 错误!未定义书签。 产品架构........................................................................ 错误!未定义书签。 数据处理 ............................................................................ 错误!未定义书签。 数据分层 ............................................................................ 错误!未定义书签。 产品技术特点............................................................... 错误!未定义书签。 先进的混合计算架构........................................................ 错误!未定义书签。 高性价比的分布式集群................................................... 错误!未定义书签。 云化ETL ................................................................................ 错误!未定义书签。 数据分层和分级存储........................................................ 错误!未定义书签。 数据分析挖掘...................................................................... 错误!未定义书签。 数据服务接口...................................................................... 错误!未定义书签。 可视化运维管理................................................................. 错误!未定义书签。 产品功能简介............................................................... 错误!未定义书签。 管理平面功能：................................................................. 错误!未定义书签。 业务平面功能：................................................................. 错误!未定义书签。 2 DataEngine HDP核心技术......................................................... 错误!未定义书签。 3 DataEngine MPP Cluster核心技术 ......................................... 错误!未定义书签。 MPP + Shared Nothing架构 .................................. 错误!未定义书签。 核心组件........................................................................ 错误!未定义书签。 高可用............................................................................. 错误!未定义书签。 高性能扩展能力 .......................................................... 错误!未定义书签。 高性能数据加载 .......................................................... 错误!未定义书签。 OLAP函数..................................................................... 错误!未定义书签。 行列混合存储............................................................... 错误!未定义书签。