方格网图中提取数据文件

1、打开方格网图，单击图中要提取的数据颜色后，右击点“快速选择”，选择所有这种颜

色的数据并“复制”

2、“新建图形文件”，将复制的数据用“粘贴到原坐标”粘到图中，还任意选择一个方格

粘过来

3、在原方格图中任选一个方格，并用“指定点生成数据文件”生成这四个角点的数据文件

（包括高程）

4、打开粘过来的图形，用“方格网法土方计算”，在“输入高程点坐标数据文件”中点前

面生成的四个角点的数据文件，在“平面”的“目标高程”中任意输入一个数，在“输出格网点坐标数据文件”栏中选择并输入一个文件名（如333），点“确认”

5、又“新建图形文件”，将文件名“333”的dat数据文件展到图上，并又将1步骤颜色“快

速选择”的数据复制并“粘贴到原坐标”将这数据也粘贴到该图上

6、选“高程点生成数据文件”中“无编码高程”，输入一个文件名（如444）并保存，在“请

输入高程点所在层”中输入GCD,在“请输入高程注记所在层”中输入FGW后按空格或回车就OK了。

中位物联网大数据平台总体设计V1.0

物联网大数据平台总体设计V0.2

目录 1.引言 (3) 1.1.文档目的 (3) 1.2.文档范围 (3) 1.3.预期的读者及阅读建议 (3) 1.4.术语 (3) 2.项目概述 (4) 2.1.项目背景 (4) 3.1.设计目标 (4) 3.1.1.技术规划路线建议 (4) 3.1.2.大数据软硬平台/网络架构规划建议 (5) 3.1.3.大数据应用集成点规划建议 (5) 3.1.4.大数据团队建设规划建议 (5) 3.1.5.大数据系统实施指导建议方案 (5) 3.数据平台总体架构规划 (5) 3.1.数据平台愿景 (5) 3.2.数据处理流程 (8) 3.3.主要功能 (8) 3.4.设计原则 (9) 3.5.平台建设路线 (9) 4.数据平台软件架构设计 (10) 4.1.数据平台结构图 (10) 4.2.数据采集系统 (11) 4.3.数据存储系统 (11) 4.4.离线计算系统 (12) 4.5.海量数据库系统 (12) 4.6.管理系统 (13)

5.应用平台架构设计 (14) 5.1.应用平台架构图 (14) 6.平台安全 (15) 7.平台监控 (15) 8.部署架构 (15) 9.平台运维 (15) 10.团队建设 (16) 10.1.运维工程师 (16) 10.2.应用开发工程师 (16) 10.3.通信协议开发工程师 (16) 10.4.基于Hadoop的开发工程师 (16) 10.5.数据开发工程师 (16) 10.6.数据挖掘工程师 (17)

1.引言 1.1.文档目的 本文档是关于xx公司物联网大平台的总体架构设计方案。本文包括以下内容： 1.平台总体架构设计； 2.五大子系统设计； 3.应用平台设计 4.平台部署架构设计； 5.平台运维及团队建设； 1.2.文档范围 本文档仅限于北京xx科技公司内部人员和直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关人员阅读。 1.3.预期的读者及阅读建议 本文档的预期读者： 1.北京xx科技的大平台项目相关人员； 2.直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关外部人员； 1.4.术语 1.Hadoop: Apache的分布式框架。 2.HDFS : Hadoop的分布式文件系统。 https://www.wendangku.net/doc/d018451794.html,Node : Hadoop HDFS元数据主节点服务器。负责保持DataNode文件存 储元数据信息。

数字化校园共享数据中心平台建设方案

数字化校园共享数据中心平台建设方案 1.1.1.平台概述 共享数据中心平台即是统一的数据资源与交换应用服务平台系统，是对数字化校园中的各种结构化数据进行统一管理的平台，还包括数据交换平台，是实现数字化校园数据共享，提供深层次数据挖掘，数据分析的重要基础。 通过共享数据中心平台系统的建设，以《学校信息化数据标准》为基础，建立学校的数据中心平台，实现异构信息系统之间的数据交换和共享，明确业务系统与数据中心平台的接口规范；保证数据的准确一致，“谁产生、谁维护”；建立可以提供为整个学校综合查询和决策支持所需的数据信息，为学校的将来决策支持系统积累分析数据；为后续开发各种应用系统的通用数据库平台，保证新的系统建立在数据中心平台上时，不会产生新的分散数据。

图：共享数据中心架构图 1.1. 2.平台目标 通过共享数据中心设计将达到以下目标： ?建立全校性的共享数据中心； ?实现全校信息编码的统一和一致； ?保证任何两个业务系统之间没有冗余业务数据； ?保证“谁产生、谁维护”，所有的数据都只有唯一的维护者；

?保证可以提供反映整个学校的全面信息； ?保证可以为整个学校决策支持所需的数据信息； ?为学校的将来的决策支持系统积累分析数据。 1.1.3.平台功能 ?主题数据库 共享数据中心平台采用作为国家标准的教育部《教育管理信息化标准》2012年版为中心数据库设计依据，并在对高校各业务系统需求进行充分调研的基础上，根据学校的实际情况进行修改增减，并形成最终的该校的事实信息标准。 ?共享数据中心管理与监控 图：共享数据中心监控管理

共享数据中心库管理与监控系统基于严密的安全规范下，实现对元数据的管理、数据模型管理、数据中心监管等功能。其主要功能特性有： ⑴主题（数据子集）管理：可以灵活地随时修改、增加 和删除子集，以方便地将数据库表分配到其中的某个 子集中。 ⑵表管理：可以轻松地完成数据库表的增加、删除和修 改，也可以方便地添加和删除外键。 ⑶表数据管理：包括查询、导出、新增、删除、修改数 据等 ⑷权限管理：用户访问数据中心，对数据中心库表的权 限管理。数据中心管理系统提供了基于角色的访问控 制（RBAC）机制，可以灵活地定义角色、用户和相应 的权限，保证数据访问的安全。只有相关授权的用户，才可以进行对应的管理操作。 ⑸数据库备份：数据库手动和自动备份及备份还原；数 据库备份点查询。

政务大数据平台建设项目总体设计方案

政务大数据平台建设项目总体设计方案 1.1.总体设计原则 本设计应遵循以下基本原则： （1）先进性和可扩展性 设计时充分考虑技术的先进性、前瞻性和可扩展性，以保证系统在相当长的时间内能满足XXX社会治理大数据平台建设项目对社会管理和社会服务的实际需要。 （2）实用性和便捷性 设计时应考虑不同层次、不同岗位、不同专业用户需求的差异性，提供统一的访问接口、便捷的操作方式和友好的用户界面。 （3）可行性和可操作性 设计时应充分考虑建设的可行性和可操作性，在详细分析建设现状、建设需求和条件的基础上，制订合理的设计方案，提出合理的项目建设与运行管理方案。同时，系统的建设还应考虑XXX现有电子政务系统已有资源利旧与整合，减

少投资。 （4）经济性与安全性 XXX社会治理大数据平台建设项目数据都是比较敏感的工作数据，必须在现有资金预算的前提下建立相对完善的网络与信息安全保障体系，妥善解决信息安全的问题，处理好经济与安全的关系，综合平衡成本和效益。综合考虑信息采集、传输、处理和应用等各个环节应用的实际需要，在多方案论证和综合比较的基础上提出了既安全又经济的设计方案。 （5）可靠性和合理性 XXX社会治理大数据平台建设项目建设服务范围广、涉及内容多，需要具有较高的可靠性，设计时除了充分保证可靠性外，还应建设合理的运行维护管理模式及相关保障体系，为系统的运行维护管理奠定良好的基础。 （6）需求主导，整合应用的原则 以需求为主导，突出重点，认真分析系统流程，充分利用现有的通信及计算机网络、数据库资源，加强整合，促进

互联互通、信息共享。 1.2.总体目标 XXX社会治理大数据平台建设项目的总体目标是以项目建设为契机，以“一个网络体系、一套应用系统、三个基础库”为依托，充分利用大数据挖掘、云计算等先进技术，有效整合各方信息资源，实现“人、地、物、事、组织”的网格化管理，从而带动XXX社会管理源头治理体系、动态协调机制、应急管理体制建设，实现XXX社会管理“精确化”、社会服务“人性化”，提升社会服务效能，并为XXX实现智慧城市奠定信息化基础。 主要建设目标是为政府社会管理良性有序运行提供基本手段和保证，促进政府对社会系统的组成部分、社会生活的不同领域以及社会发展的各个环节进行组织、协调、服务、监督和控制，整合政府各部门资源，实现统一运维管理，并建立安全和运维保障体系。科学划分网格单元，优化网格资源配置，构筑“区—街道—社区—网格”的四级管理架构，

数据中心方案设计V2.0

数据中心方案设计 Bychj a、 系统拓扑图 b、 4.5.1 设计目标 建立一个集中分散、异构、可扩充、可集成、有统一数据模型、有多种角度视图的、可交换的和安全可靠的复合数据库系统。它将成为政府各种业务系统、政府部门之间协同工作的数据中心，是政府门户的信息中心，多媒体、文档资料和政策法规的存储中心和预测决策所需的数据仓库中心。 4.5.2 数据中心设计基础 4.5.2.1 现状分析

对于一个完整的电子政务系统来说，统一的框架和相应的数据模式是十分重要的。电子政务的构建，正经历着由以技术为中心向以数据为中心的方向转变，没有数据也就没有信息，也就没有政府网站及电子政府。数据中心在电子政务系统中处于中心地位，具有公共数据（信息）库、模型库、文件交换站以及发布信息的政府门户网站的功能，各数据源将自己的数据上传给数据中心，而各部门根据自己的需要从数据中心获取数据，实施自己的应用。 按信息的应用属性，可将电子政务的数据类型分为空间数据、基础数据、政务数据、专题数据和多媒体语音数据。整合政务信息资源，建设和改造政务数据库，并建立人口、法人机构、空间地理和自然资源、以及宏观经济四个基础数据库，将成为我国今后数年电子政务建设的关键。 由于我国政府各部门对信息化建设的深远意义认识不够，以及政务建设有一个发展过程，造成了政府各部门、城市各行业信息化发展步调不一，从而使政务信息化建设存在一些问题： ㈠、信息的共享、公开没有立发，信息采集、储存标准不统一，造成了互联互通不畅，共享程度低。 ㈡、信息共享机制尚未建立，各职能部门内部的信息相对封闭，产生了信息孤岛效应，造成了信息资源的巨大浪费。 ㈢、大部分单位业务应用系统还未形成一个内部资源共享、有效运行的整体，需要在电子政务设计建设的过场中进行整合和改造。 ㈣、网络建设各自为政，结构不合理，互连互通十分困难。 ㈤、安全性存在隐患，人门还不放心在网上共享数据。 基于以上问题，需要在法律、技术、设备、管理等多方面加以考虑。

数据抽取与主题开发基础流程

数据抽取与主题开发基 础流程 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-

数据抽取、主题报表基础开发流程示例 1数据抽取 根据SG186一体化平台数据标准，相关数据抽取流程如下： 为了使用户能更全面的了解数据体系的原理及应用流程。下面我们以生产数据为例，详细演示数据的抽取的过程。 抽取模块：（中间到基础，基础到主题，基础到支撑） 下面以基础表到主题表的数据抽取为例，予以详细说明。另外,基础到支撑表的抽取与基础到主题抽取建模类似。 1.1明细表(源表) 例：SC_DEV_EXAM_REP(生产设备检修基础表)表。表结构如下： 目标表 T_SC_EQUIP_REPAIR(设备检修主题表)表.其表结构如下：

附：T_SC_EQUIP_REPAIR(设备检修主题表)主题表数据标准。 定义宏 为了移植方便，要定义宏。应用于整个数据抽取流程。其中定义了生产、营销的中间库、基础库、主题库的连接方式(ORACLE 9i、ORACLE 10g等数据库的连接方式)、数据库实例、用户名、密码以及数据抽取的时间戳。 （定义宏） 设计Map及Process 源连接 选择基础表相对应的源连接、数据库别名、用户ID、密码。最后将数据源按维度字段(在目标表(主题表)中需要分类查看的字段,其在源表(基础表中对应的字段)进行排序,以下是样例查询语句: SELECT * FROM SC_DEV_EXAM_REP WHERE TAB_YEAR = $(SOURCE_TIME_YEAR) AND TAB_MONTH = $(SOURCE_TIME_MONTH) ORDER BY TAB_YEAR,TAB_MONTH,REPAIR_TYPE,VOL_LEVEL

大数据平台构思方案

大数据平台构思方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

IaaS私有云数据中心系统设计

IaaS私有云数据中心系统设计 IaaS私有云数据中心将逐步替代原有形态的企业数据中心，为企业日常IT等业务运营环境提供更加强有力的支持。 当前云计算产业正在如火如荼的发展，大型互联网运营商如阿里、百度等都已经提供了公有云业务，专门服务于中小型企业，为其提供基础IT建设与维护服务。而对部分大型企业和安全性有较高要求的用户来说，私有云则成为其自身IT建设的首选。 在云计算的三个层面中，上层架构的PaaS与SaaS要求更加贴合企业自身的业务系统特征，因此系统设计更加注重个性化和独立化部署。而底层的IaaS 结构则具有更高的通用性与普适性，可以在大多数云计算数据中心中部署，为企业提供灵活的业务部署环境。本文将重点阐述IaaS私有云数据中心较为常见的基础系统设计结构。 1IaaS私有云数据中心整体系统结构 从架构上来看，IaaS私有云数据中心主要由7个部分组成： 计算虚拟化资源； 共享存储资源； 融合网络资源； 安全防护资源； 应用优化资源； 统一管理平台； 使用交付平台。 计算虚拟化资源与共享存储资源提供了云计算中最为基础的计算与存储系统，安全防护资源与应用优化资源提供了安全优化的附加增值服务，统一管理平台和使用交付平台为外部的用户与管理员提供了云计算资源管理使用的入口，融合网络资源通过连接整合将上述6个部分紧密结合在一起，使云计算资源能够作为一个真正的整体对外提供IaaS服务。

2计算虚拟化系统设计 为了使大量的服务器资源能够集成在一起，统一对外提供计算服务，必需部署软件的虚拟化系统来整合成云。因此在IaaS私有云数据中心内，服务器虚拟化软件平台是该系统最为核心的组成内容。 虚拟化软件平台通常分为虚拟化业务平台和管理平台两个部分，业务平台部署在大量的物理服务器计算资源上，实现计算资源一虚多的虚拟化业务需求；而管理平台则通常会部署在统一管理平台组件内部，对业务平台所在物理服务器计算资源进行统一调度部署。 服务器虚拟化平台主要提供分区、隔离、封装和迁移4个关键特性。 分区：在单一物理服务器上同时运行多个虚拟机。 隔离：在同一服务器上的虚拟机之间相互隔离。 封装：整个虚拟机都保存在文件中，而且可以通过移动和复制这些文件的方式来移动和复制该虚拟机。 迁移：运行中的VM可实现动态迁移到不同物理机的虚拟平台上。 目前IaaS数据中心的虚拟化业务平台有ESX/ESXi、Hyper-V、XEN和KVM四大主流软件产品。其中ESX/ESXi是VMware公司的私有技术平台，Hyper-V是Microsoft公司的私有技术平台。而XEN和KVM则是两款主流开源虚拟化平台，有诸多厂商（如Citrix、Redhat、Amazon等）的虚拟化平台产品都是基于这两款开源平台修改实现的。从基本功能支持与性能可靠性上比较，上述四款平台的差别不大。相对来说，XEN和KVM由于属于开源平台项目，更加符合目前软件行业趋于开源的整体发展方向，在IaaS私有云和公有云数据中心建设部署时被选用的也相对更多。其中XEN是2002年发布的早期虚拟化平台，KVM是2007年发布的新一代虚拟化平台，XEN在已有数据中心项目应用较多，KVM则由于其结构精简，且与Linux内核结合的更加紧密，在近些年新建的IaaS 数据中心中更受欢迎，大有后来居上的趋势。

大数据平台建设方案设计

大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建 设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT潮风起云涌，信息化应用进入一个“新 常态。***（某政府部门）为积极应对“互联网+和大数据时代的 机遇和挑战，适应全经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处、监测管、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平 台，以信息化提升数据化管与服务能，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管、用数据决策、用数据创新，把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运监测分析，实现企业信用社会化监督，建规范化共建共享投资项目管体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管规范，宽数据获取渠道，整合业务 信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建 信息资源交换管标准体系，在业务可性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建跨部门跨领域经济形势分析制。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动的原则，全面提升信息化建设水平，促进全 经济持续健康发展。

国土资源数据中心设计方案

国土资源数据中心设计方案 1、建设目标 XX市国土资源系统“一个平台、两个市场”（一期）建设项目数据中心建设目标如下： 采用“物理分散+逻辑集中”的模式建立XX市国土资源数据中心。通过统筹规划、顶层设计、整合资源、构建环境，并采用数据资源规划（IRP）的方法，对全市各类国土资源数据的采集、整合、汇交、更新、存储、管理、共享、应用进行全方位的规划，构建市级国土资源“横向到边、纵向到底、联动更新”的数据中心核心数据库，实现各类国土资源数据的集成管理与更新，实现各类国土资源数据的共享服务与综合应用，形成科学合理的数据框架、服务框架和运行环境，为国土资源行政审批、业务管理、综合监管、辅助决策、社会化服务提供统一的数据和技术支撑平台。 2、建设原则 XX市国土资源“一个平台、两个市场”建设是一项复杂的系统工程，涉及面广、技术性强、工作任务重、资金投入大，在设计、组织、实施和管理中必须坚持以下原则。 （1）高点定位，统筹规划。 （2）整合资源，夯实基础。 （3）统分结合，以统为主。 （4）试点先行、稳步推进。 （5）边建边用，以用促建。 （6）保证安全，开放服务。 3、建设任务 （1）标准规建设

采用数据资源规划的方法，对市局的国土资源领域数据资源进行统一规划，根据国土资源数据容和特征、应用特点，将国土资源数据库按照一定的规则进行区分和归类，按照一致性、集约性、独立性、完整性、实用性和适用性为原则，建立数据从采集、更新、管理、存储、服务的一系列规，保证数据中心按照统一的数据组织规、统一的空间数据数学基础、统一的数据分类代码、数据格式、命名规则、统计口径和服务方式进行建设，奠定XX市国土资源信息化标准体系的基础。 （2）核心数据库建设 在基础设施支撑下,按照数据中心建设的有关技术标准规对不同类别、不同专业的海量、多源、异构数据进行梳理、整理、重组、合并等，利用提取、转换和加载工具以及必要的手段，将处理、加工好的数据按照统一的建库标准进行入库，数据按分层分类管理，形成国土资源数据中心数据库，包括数据资源目录体系（数据资源目录、应用服务资源目录）、数据中心数据库群（元数据库、基础数据库、专业数据库、管理数据库）等。 （3）国土资源数据中心管理平台建设 建设数据中心管理平台，依托数据中心管理平台中的采集与更新系统、数据库管理系统、运行维护系统、国土资源目录服务系统及一系列数据服务组件、应用服务组件和依托于这些组件之上的“一图”综合应用服务系统，形成数据集成管理、联动更新、共享服务、“一图”应用的一体化平台，集中管理和以“一图“的形式集成展示土地、矿产、地质等各类国土资源专业信息，形成全面展示国土资源状况的“电子沙盘”；并综合应用各类国土资源信息，为不同科室和应用系统提供定制化的图形辅助审查和统计分析等服务，形成为业务办理人员和其他系统提供服务的服务仓库，奠定数据应用和共享服务的平台基础。 4、建设基础 （1）数据基础 XX市国土局经过多年的国土资源调查评价，已经积累了包括基础地理、土地利用现状、土地利用规划、基础地质、矿产资源规划和遥感影像等一批海量

技术向如何设计企业级大数据分析平台

技术向：如何设计企业级大数据分析平台？ 传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对？本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。 突破设计原则 建设企业的大数据管理平台（Big Data Management Platform），第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式： 文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入（Embed）或文档引用（Reference）的方式来为两个不同的文档对象建立关系；

列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行（Wild Rows）和窄行（Skinny Rows）的设计决策； 索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理（Analysis）。 搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。 数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。 在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则： 20%的数据发挥着80%的业务价值； 80%的数据请求只针对20%的数据。 目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具；另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。 企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析；而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工

中位物联网大数据平台总体设计V1.0

物联网大数据平台总体设计V0.2 拓 2015.10

目录 1.引言 (3) 1.1.文档目的 (3) 1.2.文档围 (3) 1.3.预期的读者及阅读建议 (3) 1.4.术语 (3) 2.项目概述 (4) 2.1.项目背景 (4) 3.1.设计目标 (4) 3.1.1.技术规划路线建议 (4) 3.1.2.大数据软硬平台/网络架构规划建议 (5) 3.1.3.大数据应用集成点规划建议 (5) 3.1.4.大数据团队建设规划建议 (5) 3.1.5.大数据系统实施指导建议方案 (5) 3.数据平台总体架构规划 (5) 3.1.数据平台愿景 (5) 3.2.数据处理流程 (8) 3.3.主要功能 (8) 3.4.设计原则 (9) 3.5.平台建设路线 (9) 4.数据平台软件架构设计 (10) 4.1.数据平台结构图 (10) 4.2.数据采集系统 (11) 4.3.数据存储系统 (11) 4.4.离线计算系统 (12) 4.5.海量数据库系统 (12) 4.6.管理系统 (13)

5.应用平台架构设计 (14) 5.1.应用平台架构图 (14) 6.平台安全 (15) 7.平台监控 (15) 8.部署架构 (15) 9.平台运维 (15) 10.团队建设 (16) 10.1.运维工程师 (16) 10.2.应用开发工程师 (16) 10.3.通信协议开发工程师 (16) 10.4.基于Hadoop的开发工程师 (16) 10.5.数据开发工程师 (16) 10.6.数据挖掘工程师 (17)

1.引言 1.1.文档目的 本文档是关于xx公司物联网大平台的总体架构设计方案。本文包括以下容： 1.平台总体架构设计； 2.五大子系统设计； 3.应用平台设计 4.平台部署架构设计； 5.平台运维及团队建设； 1.2.文档围 本文档仅限于xx科技公司部人员和直接协助xx科技进行大平台建设的 相关人员阅读。 1.3.预期的读者及阅读建议 本文档的预期读者： 1.xx科技的大平台项目相关人员； 2.直接协助xx科技进行大平台建设的相关外部人员； 1.4.术语 1.Hadoop: Apache的分布式框架。

数据中心同步平台建设方案

数据中心同步平台建设方案 当前政府、企业的信息化的状况是，各政府和企业一般都设计和建设了属于机构、业务本身的应用、流程以及数据的信息处理系统，独立、异构、涵盖各自业务内容的信息处理系统，系统设计建设的时期不同、业务模式不同，信息化建设缺乏有效的总体规划，重复建设；缺乏统一的设计标准，大多数系统都是由不同的厂商在不同的平台上，使用不同的语言进行开发的，信息交互共享困难，存在大量的信息孤岛和流程孤岛。为了有效整合分散异构的信息资源，消除“信息孤岛”现像，提高政府和企业的信息化水平。宇思公司要开发的数据共享交换平台，主要目的是有效整合分散异构系统的信息资源，消除“信息孤岛”现像，提高政府和企业的信息化水平，灵活实现不同系统间的信息交换、信息共享与业务协同，加强信息资源管理，开展数据和应用整合，进一步发挥信息资源和应用系统的效能，提升信息化建设对业务和管理的支撑作用。 要求新构建的数据共享交换平台要遵循标准的、面向服务架构（SOA）的方式，基于先进的企业服务总线ESB技术，遵循先进技术标准和规范，为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务，实现扩展性良好的“松耦合”结构的应用和数据集成；同时要求数据共享交换平台，能够通过分布式部署和集中式管理架构，可以有效解决各节点之间数据的及时、高效地上传下达，在安全、方便、快捷、顺畅的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性，实现。 数据的一次数据共享交换平台---设计方案 采集、多系统共享；要求数据交换平台节点服务器适配器的可视化配置功能，可以有效解决数据交换平台的“最后一公里”问题，快速实现不同机构、不同应用系统、不同数据库之间基于不同传输协议的数据交换与信息共享，为各种应用和决策支持提供良好的数据环境。要求数据共享交换平台能够把各种纷繁复杂的数据系统集成在一起完成特定业务，提供同构数据、异构数据之间的数据抽取、格式转换、内容过滤、内容转换、同异步传输、动态部署、可视化管理监控等方面功能，支持的数据包括各主流数据库（如Oracle、SQL Server、MySQL 等）、地理空间数据（如卫星影像、矢量数据）、常规文件（word、excel、pdf）等各种格式，并可以根据用户需求定制开发特定业务服务。

软件开发规范之总体设计方案模板

一．引言 1.1编写目的 本文档作为***与XXXXXXXXXX公司之间就***建立XXXX司（局或单位）XXXXXXXXXX系统需求理解达成一致共识的基础文件，作为双方界定项目范围、签定合同的主要基础，也作为本项目验收的主要依据。同时，本文档也作为***XXX后继工作开展的基础，供双方项目主管负责人、项目经理、技术开发人员、测试人员等理解需求之用。 1.2适用范围 本文档适用于所有与本项目有关的软件开发阶段及其相关人员，其中：***方面的项目负责人、公司方项目经理、技术开发人员（包括分析人员、设计人员、程序人员）、测试人员应重点阅读本文档各部分，其他人员可选择性阅读本文档。 1.3文档概述 本文档主要描述了XXXXXXXXXX系统项目的软件总体设计思路。 本文档首先从业务背景、系统功能、运行环境等方面概要描述系统，其次从设计原则、功能设计、数据结构设计等方面描述系统的总体设计情况，然后进一步详细描述系统技术实现策略、项目实施以及待确定的问题。 1.4参考资料 [列出本文的参考文件清单，包括出版单位、作者、版本、日期等信息。]示范：―――仅供参考，不具备任何实质性的内容。 《XXX总体需求书》（XXX单位XXX提供） 《XXX需求调研报告》作者：XXX 《设计模式》XXXXXX出版社 《UML用户指南》XXXXXXX出版社

1.5术语、定义和缩写 [列出本文档所涉及的专业术语、缩写词及相关定义。定义所有必要的术语，以便读者可以正确地解释软件需求规格说明，包括词头和缩写。你可能希望为整个公司创建一张跨越多项项目的词汇表，并且只包括特定于单一项目的软件需求规格说明中的术语。] 示范：―――仅供参考，不具备任何实质性的内容。 1)OLTP：On-line Transaction Processing，联机事务处理。 2)OLAP：On-Line Analytical Processing，联机分析处理；是使分析人员、管 理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取, 从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。 二．总体概述 2.1现有系统描述 [简要描述客户现有系统的功能、性能以及其他方面，若客户没有系统，则可裁减。另外，可描述客户现有系统的应用状况以及系统规模、人员使用状况。描述客户对象的应用环境平台，如软件环境、硬件环境、网络环境、通讯状况以及人员计算机使用水平等。] 示范：―――仅供参考，不具备任何实质性的内容。 针对金融快报工作，***以前曾开发过一个C/S结构的系统，后台数据库为SQL Server，开发工具是VB6.0。该系统主要完成以下工作： 1.根据人行各业务司局每日上报的数据传真，将数据补录到系统中。 2.根据上报的数据制作金融快报文档。 3.将金融快报的数据转发到人行时间序列数据库中。 金融快报系统的工作流程如下： 2.2存在问题 [通过上述现状描述，分析现有组织结构、现有系统等方面存在的问题。]示范：―――仅供参考，不具备任何实质性的内容。

系统数据提取管理办法

XX系统数据提取管理办法 修订历史记录 编制部门/日期: 审核人/日期： 批准人/日期： XＸXＸXX集团发布 目录 1、目得3? 2、定义 (3) 3、适用范围 (3) 4、管理职责 ........................................................................................................................................................... ３５、XXＸ系统数据流程5? ６、附则 ................................................................................................................................................................. ７ 1、目得 为规范XXＸ系统数据管理工作,降低数据被非法使用、泄露、丢失及破坏得风险，特制定本管理规定. 2、定义 本管理办法中数据就是指XXX系统中各种业务与财务数据.数据管理包括涉及数据修改、提取,数据处理过程中对数据真实性得保证,数据内、外部传输得工作。 3、适用范围 3、1、总部用户

本规定适用于中国ＸＸＸ金融服务集团(以下简称“公司”）所有职能部门、业务单位及其业务部门(以下简称“各部门”）。 3、2、分支机构用户 中国XXX金融服务集团属下各分支机构。 4、管理职责 ４、2、１、公司各部门、各分支机构：填写《XXX系统数据提取申请表》描述提取数据得原因、数据范围、使用范围、知情人范围等内容，并签署《平台数据提取确认书》,由部门负责人审批后通过OA提交需求。申请人、申请人所在部门、申请人所在分支机构以及审批人员必须对所需提取得数据负全部责任,包括且不限于不外泄、不转发、不拷贝、用途不得违反公司各规章制度,如若违反需承担一切后果。 4、2、2、机构后援服务部:审核各分支机构提交得数据提取需求申请,包括但不限于审核该机构提取必要性、数据使用范围、知情人范围、数据内容就是否合理。 4、２、3、财务管理部:审核各部门、各分支机构提交得数据提取需求申请，包括但不限于审核该部门、机构提取必要性、使用范围、知情人范围、数据内容就是否合理。 4、2、4、风险控制部：审核公司各部门、各分支机构对内/外使用得数据提取需求申请得合法性、合理性、有效性、使用范围、知情人范围、数据范围。 4、2、５、总裁办公室:审核财务部、风险控制部对内/外使用得数据提取需求申请得合法性、合理性,使用范围、知情人范围、数据内容。 4、2、６、董事长办公室:审核财务部、风险控制部对内/外使用得数据提取需求申请得合法性、合理性,使用范围、知情人范围、数据内容。

数据中心平台建设方案(初稿)

数据中心平台建设方案 （初稿） 2018年7月

一、建设背景 因系统开发设计需独立存放的特性、数据库版本的区别，以及相关硬件环境的限制，实验室各系统数据库基本上都独立部署在各地区服务器上。随着公司业务的发展需要统计所有实验室数据造成了很大的不便，以及随便信息化建设模式的转变，以大数据、云计算、移动应用的业务需求分散式的数据库建设方式已经越来越无法满足今后的业务需求。 二、建设目标 根据目前业务需求，数据平台服务对象包含公司各级领导、销售人员、财务人员、医院客户等等，主要功能包括各地区销售数据、财务账单、检验报告单以及后续检验大数据分析。建立规范化数据共享体系，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据。 三、建设方案 为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性，同时保证产品的迭代性，我们初步定制如下建设方案。 1、系统建设框架 底层数据源考虑到来源为各地区实验室系统（包含：LIS、特检系统、微生物系统）目前各地区统一使用的是公司提供的系统，版本一致，后续也要考虑到可能会使用其他公司以及其他版本的系统，同时后续业务发展也需考虑可能抽取医院数据。 数据处理层采用第三方数据抽取工具或者开发CS架构的数据抽取程序，可安装在各实验室服务器上采用定时抽取机制并且同步修改被抽取数据状态。 数据层中存储的文件有数据库文件、图片文件，前期使用一台服务器进行存储，后续随着数据量的增长可将数据存储库、数据源处理库、文件报告进行独立开来，以便更加高效的使用服务器资源。 服务层采用web server接口方案，作用于数据调用展示接口。包含系统登录服务、获取检验数据服务、财务计费服务、销售数据统计服务等。 展示层采用PC端+移动端的展现方式，PC端使用BS架构，只作用于数据展示，不做具体操作。

XXX云平台数据中心设计方案

XXXX云平台数据中心 方案建议书 浪潮集团四川分公司 2015年7月

目录 一、概述 (3) 1.1项目背景简介 (3) 1.2项目需求分析 (3) 1.3总体设计原则 (3) 二、云中心资源池总体设计规划 (4) 2.1总体设计思路 (5) 2.2云平台业务分析 (6) 三、云平台资源规划设计 (7) 3.1 网络资源规划 (8) 3.1.1 云数据中心网络整体规划 (8) 3.1.2 云数据中心网络分层设计 (10) 3.1.3核心交换区规划 (10) 3.2 云服务器资源规划 (20) 3.2.1服务器CPU资源规划 (20) 3.2.2服务器内存资源规划 (23) 3.2.3服务器网络资源规划 (24) 3.3云存储资源规划 (25) 3.3.1存储性能IOPS规划 (26) 3.3.2存储带宽规划 (26) 3.3.3存储容量规划 (27) 3.3.4存储总体规划 (28) 3.4数据备份机制规划 (28) 3.5云管理平台规划设计 (30) 3.5.1 云管理平台架构 (30) 3.5.2 云软件部署架构 (32) 3.5.3 资产管理 (34) 3.5.4 云平台业务管理 (37) 3.5.5 云平台计费管理 (38) 3.5.6 云平台监控管理 (40) 3.5.7 云平台系统管理 (44) 3.6云平台安全规划设计 (48) 3.6.1网络安全设计 (48) 3.6.2主机安全设计 (51) 3.6.3主机安全管理 (52) 3.6.4应用安全设计 (54) 3.6.5等级保护对网络应用安全的实现 (57) 3.6.6数据安全及备份恢复设计 (58) 3.6.7等级保护对数据安全及备份恢复的技术实现 (59) 3.6.8系统运维管理安全设计 (60) 四、配置清单 (62)

常见的大数据平台架构设计思路【最新版】

常见的大数据平台架构设计思路 近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。 本文主要包括以下几个章节: 本文第一部分介绍一下大数据基础组件和相关知识。第二部分会介绍lambda架构和kappa架构。第三部分会介绍lambda和kappa架构模式下的一般大数据架构第四部分介绍裸露的数据架构体系下数据端到端难点以及痛点。第五部分介绍优秀的大数据架构整体设计从第五部分以后都是在介绍通过各种数据平台和组件将这些大数据组件结合起来打造一套高效、易用的数据平台来提高业务系统效能，让业务开发不在畏惧复杂的数据开发组件，无需关注底层实现，

只需要会使用SQL就可以完成一站式开发，完成数据回流，让大数据不再是数据工程师才有的技能。 一、大数据技术栈 大数据整体流程涉及很多模块，每一个模块都比较复杂，下图列出这些模块和组件以及他们的功能特性，后续会有专题去详细介绍相关模块领域知识，例如数据采集、数据传输、实时计算、离线计算、大数据储存等相关模块。 二、lambda架构和kappa架构 目前基本上所有的大数据架构都是基于lambda和kappa 架构，不同公司在这两个架构模式上设计出符合该公司的数据体系架构。lambda 架构使开发人员能够构建大规模分布式数据处理系统。它具有很好的灵活性和可扩展性，也对硬件故障和人为失误有很好的容错性，关于lambda架构可以在网上搜到很多相关文章。而kappa架构解决了lambda架构存在的两套数据加工体系，从而带来的各种成本问题，这也是目前流批一体化研究方向，很多企业已经开始使用这种更为先进的架构。 Lambda架构

智慧政务数据中心平台总体设计方案

智慧政务数据中心平台总体设计方案

目录 第1章项目整体理解与分析 (2) 1.1项目概述 (2) 1.1.1建设背景 (2) 1.1.2建设目标 (4) 1.1.3建设内容 (5) 1.1.4建设标准 (6) 1.1.5建设原则 (8) 1.2项目建设需求分析 (9) 1.2.1信息化建设现状 (9) 1.2.2信息资源管理现状 (11) 1.2.3存在的主要问题 (12) 1.2.4本期项目建设意义 (13) 1.2.5标准与规范分析 (13) 1.2.6流程与功能分析 (14) 1.2.7用户角色分析 (14) 第2章项目总体设计方案 (16) 2.1数据中心总体架构 (16) 2.2总体标准规范架构 (17) 2.3目录系统业务架构 (18) 2.4目录系统技术架构 (19) 2.5目录系统数据结构 (20)

第1章项目整体理解与分析 1.1 项目概述 1.1.1建设背景 在信息化时代背景下，数据资源的多寡、数据质量的高低直接决定着各类社会主体的运作效率，数据分析应用能力也影响着决策者前面的方向，对数据的全面搜集和有效挖掘利用已经成为当今世界各国信息化建设的重要内容。 智慧城市顶层设计总规中用系统论的方法，以全局视角，明确了全局性的构成要素和体系结构，提出了清晰、协同、可实施的方案。该设计中分政府主导领域和市场主导领域，从市级、部门和区县三个层次，系统地开展全市顶层设计。其中，在政府主导领域，明确由决策分析与公众服务统领全局发展。并以此为依据，出台了数据中心辅助决策平台顶层设计，明确要建立各区县、各行业建设区县数据中心辅助决策平台。 政府也提出加强数据中心工作，在区领导、创新办就多次提出要加强数据整合、共享和分析，支撑领导决策能力，并从多方面已具备了开展数据中心建设的基础。 在理论研究方面，2012年开展了《网格化社会服务管理基础数据架构、信息资源利用模式及服务体系研究》项目，在基础数据架构方面，提出了基于配置开放式基础数据架构设计理念的“三层四区”的基础库总体架构；在信息资源开发利用方面，提出了“四横两纵”的信息资源开发利用框架，设计了“1图（基础地图）、1库（人房关联主题库）、1表（重大事件跟踪表）、1报（民情日报）、1刊（便民服务快刊）、1年鉴（网格化年鉴）”6大数据产品，；在云服务中心服务体系方面，提出了云服务中心内容体系、流程规范、组织架构、运行模式和支撑平台需求，为数据中心决策支持系统建设工作的开展奠定了理论基础，并为其实施提供了指导意见。 在数据资源方面，通过网格化社会服务管理工作，充分利用现有资源，挖掘数据关系，建成了相互关联的人、地、物、组织、房屋、地下空间基础数据库的建设，整合了120多万条基础数据，其中常驻人口953,998条、流动人口220,444