SARscape5.1产品白皮书_201501

目录

前言 (1)

第一章软件概述 (2)

1.1 体系结构 (2)

1.2 运行环境 (3)

1.3 SARscape5.1新功能 (4)

1.4 支持雷达系统 (5)

1.5 产品特性 (6)

1.6 产品应用 (6)

第二章核心模块详细功能介绍 (18)

2.1 基本雷达处理 (18)

2.1.1 数据导入工具 (19)

2.1.2 多视处理工具 (19)

2.1.3 图像配准工具 (20)

2.1.4 滤波工具 (21)

2.1.5 特征提取工具 (21)

2.1.6 地理编码和辐射定标工具 (22)

2.1.7 定标后处理工具（雷达辐射校正） (23)

2.1.8 强度数据时间序列分析工具 (24)

2.1.9 图像分割 (25)

2.2 干涉测量处理/ (D)InSAR (26)

2.2.1 InSAR处理 (26)

2.2.2 D-InSAR处理 (34)

2.2.3 SAR立体量测生成DEM工具 (36)

2.2.4 多孔径干涉测量工具（MAI） (37)

2.2.5 振幅偏移量测工具 (38)

2.2.6 相干RGB假彩色合成工具 (40)

2.2.7 相干变化检测工具 (41)

2.2.8 InSAR处理实用工具 (42)

2.3 形变建模工具 (43)

2.4 实用工具 (46)

2.4.1 地图投影转换 (46)

2.4.2 DEM数据获取 (46)

2.4.3 DEM融合 (47)

2.4.4 数据转换 (47)

2.4.5 GPS工具 (48)

2.4.6 数据输出 (48)

2.4.7 镶嵌 (48)

2.4.8 轨道校正 (49)

2.4.9 数据和质量分析 (50)

2.4.10 子区域选择 (50)

2.4.11 时间序列分析 (50)

2.4.12 地面控制点生成工具 (51)

2.4.13 点数据插值 (52)

2.5 SARscape for ArcGIS toolbox (52)

2.6 SARscape二次开发API (55)

第三章其他模块详细功能介绍 (56)

3.1 聚焦扩展模块 (56)

3.2 Gamma/Gaussian滤波扩展模块 (57)

3.3 扫描式干涉雷达处理扩展模块 (58)

3.4 极化雷达处理扩展模块 (59)

3.5 干涉叠加扩展模块 (61)

3.5.1永久散射体（PS） (62)

3.5.2短基线（SBAS） (64)

3.5.3 实用工具 (67)

第四章核心功能一览表 (67)

4.1 支持SAR数据格式 (67)

4.2 SAR数据聚焦 (72)

4.3 降噪 (72)

4.4 地理编码 (72)

4.5 特征提取 (72)

4.6 数据定标 (72)

4.7 镶嵌 (73)

4.8 InSAR/DInSAR (73)

4.9 形变建模工具 (74)

4.10 永久散射体 (74)

4.11 短基线 (75)

4.12 极化雷达处理 (75)

4.13 SARscape二次开发API列表 (76)

前言

SARscape由sarmap公司研发，是国际知名的雷达图像处理软件。该软件架构于专业

的ENVI遥感图像处理软件之上，提供图形化操作界面，具有专业雷达图像处理和分析功能。

SARscape提供完整的SAR数据处理功能，全面支持四种模式的数据：雷达强度图像处理、雷达干涉测量（InSAR/DInSAR）、极化雷达处理（PolSAR）、极化雷达干涉测量（PoIInSAR），能让您轻松将原始SAR数据进行处理和分析，输出SAR图像产品、数字高程模型（DEM）和地表形变图等信息，并可以将提取的信息与光学遥感数据、地理信息集成在一起，全面提升SAR数据应用价值。

SARscape雷达数据处理技术覆盖了基本SAR数据的数据导入、多视、几何校正、辐射校正、去噪、地理编码、RAW数据镶嵌、线状地物探测、特征提取等一系列基本处理功能；支持InSAR和多个通道DInSAR处理，生成干涉图像、相干图像、地面断层图、DEM、地表形变图等。包括基线估算、干涉图生成、干涉图去平、相干性计算、相位解缠、轨道精炼、大气校正、形变模型等；支持SAR立体量测生成DEM数据；支持多孔径干涉测量和振幅偏移量量测，获取方位向形变信息；提供扫描干涉雷达处理功能；支持极化及极化干涉处理；提供干涉叠加功能，干涉叠加包括永久散射体（PS）方法和短基线集（SBAS）的方法，可进行多时相雷达数据的干涉分析，获取毫米级的形变信息。完全支持PC机的Windows 2000/XP/ Vista/7/8操作系统，以及Linux平台。软件广泛应用于：地形数据（DEM）提取、地表沉降监测、滑坡/冰川移动监测、目标识别与跟踪、原油泄漏跟踪、作物生长跟踪、农作物产量评估，以及洪水、火灾和地震的灾害评估等领域。

Esri中国信息技术有限公司将秉承一贯的帮助用户取得成功的宗旨，为广大用户提供一流的技术与支持，也愿意与用户合作承担遥感图像处理的工程项目，共同推动遥感应用的发展，以及技术水平的跨越式提高。

第一章软件概述

合成孔径雷达（SAR）拥有独特的技术魅力和优势，渐成为国际上的研究热点之一，其应用领域越来越广泛。SAR数据可以全天候对研究区域进行量测、分析以及获取目标信息。高级雷达图像处理软件SARscape，能让您轻松将原始SAR数据进行处理和分析，输出SAR 图像产品、数字高程模型（DEM）和地表形变图等信息，并可以将提取的信息与光学遥感数据、地理信息集成在一起，全面提升SAR数据应用价值。

SARscape由sarmap公司研发，是国际知名的雷达图像处理软件。该软件架构于专业的ENVI遥感图像处理软件之上，提供图形化操作界面，具有专业雷达图像处理和分析功能。SARscape由核心模块及5个扩展模块组成，用户可根据自己的应用要求、资金情况合理地选择不同功能模块及其不同组合，对系统进行剪裁，充分利用软硬件资源，并最大限度地满足用户的专业应用要求。

SARscape主要应用于地形数据（DEM）提取、地表沉降监测、滑坡/冰川移动监测、目标识别与跟踪、原油泄漏跟踪、作物生长跟踪、农作物产量评估，以及洪水、火灾和地震的灾害评估等领域。

1.1体系结构

SARscape提供全方位的SAR数据处理能力，并引入GPU提高处理效率，包括：

-雷达强度图像处理（SAR Intensity Image）

-雷达干涉测量（InSAR/DInSAR）

-极化雷达处理（PolSAR）

-极化雷达干涉测量（PoIInSAR）

由以下模块组成：

●SARscape核心模块（BASIC & InSAR Bundle）——提供完整的雷达处理功能，包括

基本SAR数据的数据导入、多视、几何校正、辐射校正、去噪、地理编码、RAW数

据镶嵌、特征提取等一系列基本处理功能；支持InSAR和多个通道DInSAR处理，

生成干涉图像、相干性计算、地面断层图、DEM、地表形变图等。包括基线估算、

干涉图生成、干涉图去平、相干生成、相位解缠、轨道精炼、大气校正、形变模型

等。支持SAR立体量测生成DEM数据；支持多孔径干涉测量和振幅偏移量量测，

获取方位向形变信息；提供相干RGB假彩色合成工具和相干变化检测工具。

●聚焦扩展模块（Focusing Module）——采用经过优化的聚焦算法，能够充分利用处

理器的性能实现数据快速聚焦处理，支持聚焦前对RAW数据的镶嵌，直接输出SLC

数据。

●滤波扩展模块（Filter Module）——提供基于Gamma/Gaussian 分布式模型的滤波

核，能够最大程度地去除斑点噪声，同时保留雷达图像的纹理属性和空间分辨率信

息。

●扫描式干涉雷达处理扩展模块（ScanSAR Interferometry Module）——支持ASAR扫

描模式数据的干涉处理。

●极化雷达处理扩展模块（Polarimetery & PollnSAR Module）——对极化SAR和极化

干涉SAR数据的处理。

干涉叠加扩展模块（Interferometry Stacking Module）——提供永久散射体（PS）方法和短基线集（SBAS）的方法，可进行多时相雷达数据的干涉分析，获取毫米级

的形变信息。

SARscape以模块（Module）方式提供API，用户只需要具有一些IDL开发基础即可进行二次开发，提供了超过200个的功能接口。

1.2运行环境

硬件环境要求：内存2G及以上、硬盘空间50G及以上、处理器1GHz及以上。

操作系统要求：Windows 2000/XP/ Vista/7/8操作系统，或者Linux平台。

SARscape软件需要在ENVI的环境下运行，支持ENVI5版本，能同时安装到ENVI5界面下和ENVI CLASSIC界面下，操作方法一致，显示风格根据ENVI5的不同平台有以下两种：

图1.1ENVI5界面下的SARscape软件

图1.2ENVI CLASSIC界面下的SARscape软件

1.3SARscape5.1新功能

SARscape5.1于2014年9月正式发布。新版本可以让您更高效、更精确的从SAR数据中提取信息。SARscape5.1主要改进如下：

●统一标准的流程化图形用户界面

●工作流模式的常见任务处理

●支持本地化（汉化）

●新增SAR立体测量生成DEM

●新增多孔径干涉测量工具（MAI）

●GPU加速PS和地理编码处理（OpenCL）

●开始支持Sentinel-1, ALOS Palsar 2 和Kompsat-5数据

●整合在ENVI 5.1

一、一般改进

●引入了一个统一标准的流程化图形用户界面，提供简单和良好外观结构的界面。新

的GUI模块还提供了一个双重的模块参数，即标准或专家模式。模块中直接链接了DEM提取和GCP创建的工作流。

●新界面支持本地化，如可以将操作界面进行汉化。

●引入工作流操作模式（Workflow），通过标准处理顺序引导用户使用，并获得共同的

结果和标准产品，使用文件命名约定让操作过程简单。提供预览功能，在整个过程中可以随时验证中间结果的准确性，优化参数。可以向前/向后执行操作。

图1.3工作流模式的处理工具

●引入新的菜单结构，更合理分配不同的功能

●支持HDF5格式的KompSAT-5数据

●支持Sentinel-1数据，包括SLC、stripmap和IWS TOPSAR接收模式的地距产品数据。

●支持ALOS PALSAR 2数据，包括SLC和地距产品。

二、工具改进

更新了栅格和矢量时序分析工具，扩展了图形编辑功能，可以直接读取统计属性信息。

三、基本模块

●引入GPU加速的地理编码处理，基于最新的算法和提高处理效率。

●新增工作流工具：

振幅图像时间序列分析工具：Amplitude Time Series Analysis

相干图假彩色图像生成工具：Coherence False Color Composite (ILU) image creation

相干变化检测工具：Coherent Change Detection (CCD)

四、干涉模块

●新增SAR立体测量生成DEM，SAR立体像对来自不同接收角度的高分辨率SAR数据

对，可以是斜距或者地距产品。这个工具是InSAR处理的一个补充，使用DEM融合工具可以很方便的合并两个工具获取的DEM数据。已经严格使用COSMO-Skymed, Radarsat-2 和TerraSAR-X 像对测试。

●引入GPU加速的干涉图生成和去平处理，基于更多新的算法提高效率。

●新增工作流工具：

干涉DEM生成工具：Interferometric DEM generation

TerraSAR-X + TanDEM-X双基数据干涉DEM生成工具：Interferometric DEM generation with TerraSAR-X + TanDEM-X bistatic data

SAR立体测量生成DEM工具：Stereo / radargrammetric DEM generation

形变图生成工具：Displacement map generation

多孔径干涉测量工具：Multiple Aperture Interferometry（MAI）

振幅/班点追踪形变图生成工具：Amplitude / speckle tracking displacement map generation

五、干涉叠加模块

●引入GPU加速的PS处理，提高效率。

图1.4三种计算模式的速度对比

●重新设计了PS模块的结构，采用类似SBAS模块的逐步处理方式，中间某一个步骤

断了，下次会自动从断点继续处理。

●地球物理建模模块（geophysical modelling module）可以应用到SBAS模块中。

●新增与JPL OSCAR系统交互功能，帮助减少由于大气不均匀造成的伪影现象。

1.4支持雷达系统

SARsacpe是为各种雷达数据处理而设计的专业化软件工具，提供了专业级雷达数据处理和分析功能，支持多种雷达数据产品和原始数据，包括一系列机载和星载雷达系统的数据，

包括：ERS-1/2、JERS-1 SAR、RADARSAT-1、RADARSAT-2、ENVISAT ASAR、ALOS PALSAR、TerraSAR-X、TanDEM-X(+bistatic)、SAR-Lupe、COSMO-SkyMed、OrbiSAR-1 (X、P-band)、E-SAR、RISAT-1、STANAG 7023、RAMSES、TELAER、GLAS/IceSat DEM，以及最新加入的Sentinel-1（哨兵）、Kompsat-5、ALOS PALSAR2。

1.5产品特性

●原生支持64位操作系统，使用GPU技术，具有高效的运算性能；

●提供SAR数据的数据导入、多视、几何校正、辐射校正、去噪、特征提取等基本功

能；

●利用多时相数据进行斑噪滤波，有效去除斑点噪声；

●提供基于多普勒距离方程的严格SAR数据几何校正，在DEM支持下能够实现对SAR

数据的辐射校正和正射纠正，消除地形对SAR数据的影响；

●对于提供卫星轨道信息的SAR数据（如ERS和ASAR等），无需控制点即可进行高

精度的正射纠正；

●使用交叉相关技术实现多时相SAR数据的配准，无需手工选择控制点；

●提供CCD相干性变化检测工具，通过相干性分析发现土地覆盖变化信息；

●提供基于相位保真的SAR原始数据调焦处理，能够获取高精度的SLC数据，支持自

定义雷达系统；

●提供基于Gamma/Gaussian分布式模型的滤波核，能够最大程度地去除斑点噪声，

同时保留雷达图像的纹理属性和空间分辨率；

●可用于InSAR和多个通道DInSAR图像，生成干涉图像、相干图像、地面断层图、

DEM、形变图等；

●提供MAI多孔径干涉工具，得到方位向上的形变图；

●提供SAR立体量测工具，通过SAR立体量测生成DEM产品；

●提供振幅偏移量测工具，通过振幅偏移量测的方法得到方位向形变信息；

●提供形变建模工具，通过构建形变模型模拟出形变的量和断裂带；

●支持中分辨率（如ASAR宽模式）和数据的InSAR和DInSAR处理；

●支持极化SAR和极化干涉SAR数据的处理，可以确定特征地物在地面上产生的毫

米级的位移；

●提供两种干涉叠加工具：永久散射体（PS）和短基线（SBAS），得到毫米级形变监

测精度；

●提供SARscape for ArcGIS toolbox , 可在ArcGIS 界面下直接使用SARscape tools；

●以模块（Module）的方式提供API，包含了200个左右的功能接口。而且在参数设

置方面，与SARscape用户界面中的参数保持一致，方便使用；

●图形化界面，界面友好；

●流程化处理，操作简单；

●批处理能力：繁杂的处理步骤只通过一个批处理命令来完成，简化操作；

●支持二次开发。

1.6产品应用

如下图为SARscape产品应用领域分类图。

图1.5SARscape产品应用领域这里展示了SARscape的InSAR技术在DEM提取和地表形变监测方面的案例，以及其他方面的应该案例。

一、瑞士全境DEM提取

通过InSAR技术手段，短时间内获取瑞士境DEM数据，像元大小为25米，高程精度为7~15米。

图1.6瑞士全境25米DEM数据

二、地震后地表形变监测

2010年4月14日，青海省玉树地区发生7.1级强烈地震，利用D-InSAR技术获取地震灾害造成的地表形变。

图1.72010玉树地震地表形变结果制图（左为PALSAR数据，右为ASAR数据）

图1.8使用PALSAR数据获取的地震前后位移监测结果制图2011年3月11日，日本发生9.0级特大地震后，利用InSAR技术对日本仙台市南部进行地表形变（Displacement）监测。使用2010年10月28日和2011年3月15日灾前灾后两景的ALOS Palsar雷达数据，在SARscape软件支持下，利用InSAR技术对该地区进行地震形变监测得到的形变情况，如下图1.3所示。

监测结果表明，北部地面比地震前高，最大形变值达到30厘米，南部地面总体呈沉降状态，最大值在监测区域最南部，达到3.4米。总体上可以看出，从北向南，呈现地面隆起到沉降的趋势，并且最南部区域地面严重沉降。

图1.9利用InSAR技术对日本仙台市南部进行的地表形变监测结果

三、阿莱奇冰川移动监测

阿莱奇冰川是欧洲最大（120平方公里）和最长（18公里）的冰川，它位于该地块南部的少女峰-伯尔尼阿尔卑斯山（瑞士）。使用ERS SAR数据和D-InSAR技术周期性监测冰川移动信息。

图1.10周期性监测冰川移动信息

四、海冰监测

干涉测量技术能得到更多的信息量。使用30分钟前后获取的兰开斯特海槽的ERS- 2和ENVISAT卫星（25米）数据对产生的干涉图（左下图），与谷歌地球视图（右上图）对比，。

白色箭头指示的是不连续（移动方向和速度方向）的浮冰。蓝色箭头指向快速奔向大海的具有陆地冰的运动特点的冰川舌，每个边缘对应一个2.8cm的位移。

图1.11浮冰与冰川舌的监测

五、监测布达佩斯地下施工引起的地表形变现象

匈牙利首都布达佩斯，将建设一条贯穿城市的新干线，4号线将连通城市的西南和西北，全程12.7公里，16站，2006年开始工程，2013年完工。

Astrium的专家们基于SARscape，用PS（永久散射体）和SBAS（短基线）两种干涉叠加分析方法对43景条带模式TerraSAR-X数据进行处理，这两种方法是分析时间序列上雷达后向散射的干涉相位变化，能够监测毫米级的地表形变。

图1.12[上]用43景TerraSAR-X数据对地铁站站附近进行PS干涉分析； [中] 对该区域

局部的SBAS分析；[下] 时间序列上的位移。

六、利用SARscape的SBAS和PS工具监测沿海机场地表沉降信息

沿海机场或者海上机场的建设，一般需要进行一定范围的填海工程，由于地质条件、外部压力等因素的影响，这类机场在建设或使用过程中，多少都会有地表沉降现象发生。利用SAR干涉测量技术可以监测到地表毫米级的位移。

分别用三组时间序列的SAR数据使用PS和SBAS的方法对日本东京国际机场的地表沉降情况进行监测。三组数据用两种方法都得到了比较好的结果，其沉降趋势也一致，机场北边大量区域存在15毫米/年的沉降。

图1.13SBAS处理结果

对PS的结果进行局部沉降量分析，同一个位置的沉降，PALSAR升轨和降轨得到的结果比较接近，ASAR数据得到的沉降量在数值上要大一点。

图1.14ps局部沉降量分析

七、利用SARscape对日本填海造陆和天然气开采进行地表形变监测

日本千叶市，是日本南部重要的工业港市。位于西部的浦安市是一个典型的"填海造田"城市，东南部的东金区有一片天然气开采区域。

使用2006-2010年的26期ALOS PALSAR-1和2006-2010年32期ENVISAT ASAR数据，用

SARscape的PS和SBAS方法对这两个区域进行地表沉降现象监测。

对两组数据分别进行SBAS处理，取得了一致的结果，由于L波段的数据相干性比C波段的高，PALSAR的结果比ASAR的结果在空间上具有更好的连续性。在两个已知的形变区域，两个结果也表现出很高的吻合度。下图左图为PALSAR结果，右图为ASAR结果。

图1.15SBAS处理得到的平均形变速率（蓝色：-15毫米/年，红色5毫米/年）

对西部浦安填海造陆区域和东南部的天然气开采区域，分别用PS和SBAS两种方法进行分析，对两组数据分析的结果一致：在城市区域，PS的点密度很高，和SBAS得到的结果一样，而PS结果的空间分辨率要比SBAS的高。而对同一个点在监测时间段内的形变过程，SBAS得到的结果更为平滑。

图1.16浦安区26期PALSAR数据进行SBAS和PS处理得到的2006-2010年平均位移速

率

将GPS实测值的拟合值和SBAS得到的年平均速率之差进行统计分析，得到的结果如下表所示：

表：GPS实测拟合值和SBAS得到的平均速率之差的统计值

GPS-PALSAR GPS-ASAR

平均差-0.28毫米/年-1.1毫米/年

标准差 1.9毫米/年 1.8毫米/年

通过与实测值对比分析，SAR干涉叠加技术可以得到较高的形变测量精度。

八、光学与雷达数据结合应用于变化监测

目前，我们拥有庞大的40年的存档卫星影像数据，遗憾的是这些数据很多都未被利用，为了将这些数据利用起来，将大量的多时相多源数据转变为有用的信息。

1986年土地覆盖图（TM5数据） 2007年土地覆盖图（ALOS PALSAR FBD 数据）

图1.17 Landsat5 TM 图像和干涉的ALOS PALSAR 数据结合应用于变化监测

九、作物识别与估产

SAR 不受天气影响，并且作物的物候状态变化引起的SAR 图像上的后向散射的不同，可以测量作物的生长，如识别水稻的秧苗期、出苗期和生长期。

未变化的

发生变化的

图1.18SAR图像上的作物识别

雷达图像的后向散射系数产品可以反映土壤粗糙度和水分含量，以及土壤其他性质，可以识别土壤属性信息（如犁地，播种，和作物生长等）。使用多时相SAR图像监测作物生长情况。如下图，表示在南非一个地区不同时期的玉米生长信息。不同的颜色代表不同成长阶段作物生长情况，包括耕作之前、耕作之后、杂草出现期、杂草去除、作物生长初期、作物生长中期、作物干旱等信息。

图1.19不同时相后向散射系数合成的RGB图像（不同颜色反演作物长势信息）

十、洪水监测

在过去的二十年，洪水模型和SAR数据已经广泛的用于洪水预测和制图。下图显示了用

高分辨率的SAR数据生成的典型结果，上面的两幅图像分别是灾害发生时刻和灾后一个月后的图像，黑色区域是明显的洪灾信息，下面两幅图像是洪灾发生六个月前的土地覆盖图和洪灾后的土地覆盖对比图。

图1.20洪水监测

下图是对孟加拉地区2004年的洪水侵害范围进行的动态监测结果：

图1.212004年7月25-28孟加拉洪水淹没区域监测

十一、森林资源调查

伍兹霍尔研究中心，是负责全热带森林制图的机构，利用MODIS，ICESAT和ALOS PALSAR 传感器数据生产这两个关键的数据（森林制图和蓄积量制图）。基于一个定制SARscape的集群解决方案，PALSAR全热带镶嵌数据（15米分辨率），软件3周时间就完成了16000景影像

的处理。

图1.22森林资源制图和可用木材分布

十二、水产养殖制图

养殖区池塘水体和其边缘在雷达图像上的后向散射，池塘形状、养殖池塘群构成的图案和雷达波束方向的相对位置关系，以及海虾养殖区在雷达图像上的特点，监测海虾养殖区，为养殖区管理、环境保护、经济收益等提供实时参考。

图1.23ERS-2 SAR多时相数据进行斯里兰卡养殖监测（红色区域为1996年养殖区，粉色区域为1998年养殖区）

沈阳大学——浪潮云海大数据一体机产品白皮书

浪潮云海大数据一体机 产品白皮书 2014．8 浪潮信息云产品部

目录 1.产品介绍 (2) 1.1产品定位 (2) 1.2产品特点 (2) 2.体系架构 (3) 2.1大数据一体机硬件组成 (4) 2.2大数据一体机网络拓扑 (5) 2.3大数据一体机软件架构 (6) 3.应用场景 (8) 4.关键技术特性 (9) 5.技术指标 (9)

1.产品介绍 1.1产品定位 浪潮云海大数据一体机（Inspur In-Cloud SmartData Appliance 以下简称SDA 或大数据一体机）面向行业大数据应用场景，是一体化数据处理的解决方案，采用新型技术体系架构，整合软硬件系统，采用全分布式大数据处理架构，平台能够随着客户数据的增长和业务的扩张而不断线性扩展，解决了传统架构的扩展瓶颈，集成计算单元、存储单元、通讯单元、管理单元、等核心模块，涵盖数据存储、数据处理、数据呈现等全环节，是金融、电信、公安、交通、卫生等各个行业用户大数据分析处理平台的理想之选。 1.2产品特点 新型技术体系架构 采用全分布式大数据处理架构，平台能够随着客户数据的增长和业务的扩张而不断增长，并且能够保持极高的线性度，解决了传统架构的扩展瓶颈，系统在扩展至120000核心时依旧保持0.8左右的扩展效率； 软硬一体化的系统 集成计算单元、存储单元、通讯单元、管理单元等核心模块，是对数据存储、处理、展现的全环节的解决方案，由浪潮统一开发，能够统一交付，集中管理，用户可以轻松完成； 全局优化的系统

浪潮进行全局优化性能等技术指标大幅提升，在性能、可用性方面有了重大提升。 16%：通过优化系统任务调度策略，动态调整任务执行资源，减少慢任务数量，任务执行时间平均缩短16%以上； 30%：引入Reed-Solomon算法，优化分布式散列数据布局，满足文件高并发和高带宽双重需求同时平衡数据冗余度，浪潮采用两副本加编码的方式相对三副本最大可实现30%空间节省； 50%：采用多级高速缓存，实现硬件加速。经测试，1TB数据排序测试整体访问性能提高50%； 系列化、产品化 针对视频等重载应用、商业智能分析应用、海量并发的轻量级线程类应用这三类应用场景。云海大数据一体机根据用户应用特点提供个性化解决方案； 国产化 浪潮可提供基于飞腾处理器、浪潮云谷系统等产品的全国产化方案；在敏感行业、关键数据，保障数据核心处理平台的自主可控； 专业化服务 从业务分析、应用移植、应用开发到运维服务的全环节服务保障。解决用户在实施分布式数据理架构面临的软硬件部署、二次开发等实际问题，帮助客户实现由传统数据仓库向新型大数据平台的平滑迁移。 2.体系架构 大数据一体机基于Apache Hadoop集群架构，由三个大的模块构成：底层基础架构基于浪潮的先进硬件平台，软件部分则采用浪潮的专有Hadoop发行版来提供海量数据的存储与处理能力，通过浪潮软件、硬件的彼此优化与整合，形成一套高性能的软硬一体的平台解决方案，并经过大量的测试调优来保证整体系统的兼容性、稳定性和可靠性。在软硬件之上，还架构了一个可视化的管理界面来帮助用户对一体机的硬件、软件进程进行统一的管理和控制。

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

工业大数据白皮书2017版

一张图读懂工业大数据 1. 工业大数据 工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。 工业大数据的主要来源有三类： 第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围，被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产，正在逐步扩大范围。 第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下，实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。 第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。 2. 工业大数据的地位 2.1 在智能制造标准体系中的定位 工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧，属于智能制造标准体系五大关键技术之一。

2.2与大数据技术的关系 工业领域的数据累积到一定量级，超出了传统技术的处理能力，就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率，大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。 首先，工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术，实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次，工业制造过程中需要高质量的工业大数据，可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。 2.3与工业软件和工业云的关系 工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务，是工业数据的重要产生来源，工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。 工业大数据技术与工业软件结合，加强了工业软件分析与计算能力，提升场景可视化程度，实现对用户行为和市场需求的预测和判断。 工业大数据与工业云结合，可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成，运用数据分析方法，结合领域知识，形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品

舆情监测系统白皮书

阳光安吉 专业舆情监测产品白皮书

阳光安吉成立于2009年8月，是一家专注于互联网舆情监测服务，提供整合网 络信息服务的专业服务型企业； 公司致力于用户体验优化和高新技术创新，在互联网信息采集与数据挖掘、搜索引 擎核心技术、自然语言智能处理等领域的科学研究，运用最前沿的全文搜索技术、内容管理技术、文本挖掘技术、中文分析技术、海量数据处理技术，为各行业提供 专业的互联网信息整合、舆情服务，从而创造和实现新的价值 首家在网络舆情监测领域引入“云计算”技术的高科技企业； 首批提供全网监测的网络舆情监测服务提供商； 中国唯一一家承诺舆情情感倾向判定高准确率的监测平台； 舆情行业标准的参与者与制定者； 专注于舆情产品的研发与推广，是自主可控的舆情产品生产商 阳光安吉云监测--网络舆情监控（非企业版）系统，项目编号：2011SR021587 阳光安吉云监测--网络舆情监控系统V2.0，项目编号：2011SR020874 互联网实时在线监控平台软件，项目编号：2011SR020301 口碑营销效果分析系统，项目编号：2011SR021428 互联网服务器网关控制软件，项目编号：2011SR020136 项目名称：阳光安吉云监测--网络舆情监测系统V1.0，项目编号：2010SR028970 公司简介 企业优势 阳光安吉公司 软件著作权

信息的价值 网络作为新的信息传播形式，已代替电视、报纸等传统媒体成为舆论传播的新载体。 近两年来，中国网民规模急剧扩大，网络基础设施日益完善，互联网普及率不断提升：2012年中国网民规模达到5.13亿，手机网民突破5亿，互联网的重要性逐渐凸显，已在社会、政治、经济、文化等各个领域发挥着重要作用。互联网的发展使网络信息迅速膨胀，如何在浩瀚的网络世界中发掘出重要的信息和情报，将是政府、企业、媒体关注的重点。特别是“微博”的崛起，网络议题得到传统媒体的响应和深入挖掘，而传统媒体的报道也经常在网上被迅速发酵、放大成全国性舆论。 政府部门面临的挑战 广西烟草局长“香艳日记”、山东新泰选拔23岁副局长、南京“徐宝宝”……一系列在全国范围内掀起舆论旋风的事件几乎都发端于网络论坛，在网络民意的推动下，一步步发酵升级，并最终解决。而“信访不如信网”也成为当下许多利益受损群众信奉的法则。 在观察这些网络事件时不难发现，不少事件最初都出现在地方网络论坛上，在问题没有得到解决的情况下，才逐步向全国性论坛转移，最终升级为公共事件。 信息对企业的战略作用 比尔.盖茨曾在《未来时速》一书中提出“怎样收集、管理和使用信息将决定企业的成败”的重要观点。在信息、知识经济时代，信息已被国际公认是继资金、技术、人才之后企业的第四大生产要素，信息、情报竞争也日趋白热化。在第一时间获取关于公司的正负面新闻、泄密信息、公司领导的相关报道、近期的舆论热点等，以及深层次调研用户需求、市场反馈，改进自身的售后服务、借鉴竞争对手的核心竞争力情况等。这些对于企业提升自身竞争力都至关重要。 信息对媒体的重要性 相对传统三大媒体，网络新闻具有及时性、交互性、海量性、多渠道、个性化等特点。如“躲猫猫”事件、“杭州飙车案”、“绿坝遭遇杯葛”、“上海市户籍新政”等热点事件多是通过网络进行第一时间传播。从网络资源中发现舆情，追溯新闻事件起因，追踪事件发展，进行公正、客观的报道，为社会各界提供更具价值的信息服务。搭建以互联网舆情监测平台为基础的未来信息服务新架构，将是新媒体时代提高信息服务质量的利器。

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。

档案管理系统白皮书

白皮书 WD3.0档案信息管理系统

二○○三年

WD-3.0档案信息管理系统 一前言4 1背景介绍4 2应用现状及存在的问题 4 3要求及目标 5 4规范及参照标准5 4.1法律法规 5 4.2规章制度 5 4.3业务规范 6 二文档信息管理系统7 1系统图示7 1.1设备连接图7 1.2档案业务流程图8 2系统功能框图（略图）9 3系统功能简介10 3.1文件管理10 3.2整理编目10 3.3鉴定销毁11 3.4档案保管12 3.5档案统计13 3.6查询13 3.7档案编研14 3.8档案利用14 3.9移交进馆14 3.10档案信息维护15 3.11权限管理15 4设计原则16 三系统特点16 1专业化16 2文档一体化17 3多媒体文档统一管理17 4界面友好、操作简易17 5标准化、规范化17 6检索灵活多样17 7统计报表功能丰富强大17 8安全、保密17

四系统实施内容18 1库房设施建设18 2安装的软硬件设备18 3档案整理立卷18 4档案信息数字化19 五、版本划分19 1单机版19 2网络版19

WD-3.0档案信息管理系统 一前言 21世纪，是数字化的信息世纪，千变万化的数字演绎着世界的斗转星移！计算机、信息技术的不断创新与突破，创造着人类的日新月异！应运而生的WD3.0档案信息管理系统是合理运用数据库、图像处理、信息处理、INTERNET技术的新一代多媒体档案系统。 1 背景介绍 各企事业单位每年产生大量的各类档案和资料信息，但由于历史的原因，档案分布在各部门，并且未经整理。这些档案、资料对日常业务管理和决策存在很高的利用价值。 另外，档案综合管理规范化、标准化，也是ISO9000标准中的一个要素。 2 应用现状及存在的问题 在传统的档案管理中，档案查询需要搬动原始介质，费时、费力，维护成本也很高。如何经济有效的储存管理各种类型的档案资料，如何利用信息信息技术高效管理保存档案资料、充分地向内部各部门提供档案利用服务，成为一个越来越紧迫的问题。 建设数字化档案是档案管理现代化的必然选择，它可以在目录管理的基础上，逐步实现档案全面数字化管理，包括纸张、录像带、录音带等各种介质存放的档案资料；通过internet/intranet提供档案信息服务，利用者通过浏览器可以进行主题词、责任者、全文检索多种途径的档案查询；在查询目录的同时，可以直接查阅数字化的档案资料；档案查询通过计算机广域网／局域网在个部门、

HC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4月

目录 1 H3C大数据产品介绍 (1) 1.1产品简介 (1) 1.2产品架构 (1) 1.2.1 数据处理 (2) 1.2.2 数据分层 (3) 1.3产品技术特点 (4) 先进的混合计算架构 (4) 高性价比的分布式集群 (4) 云化ETL (5) 数据分层和分级存储 (5) 数据分析挖掘 (6) 数据服务接口 (6)

可视化运维管理 (7) 1.4产品功能简介 (7) 管理平面功能： (12) 业务平面功能： (14) 2DataEngine HDP核心技术 (15) 3DataEngine MPP Cluster核心技术 (16) 3.1MPP + Shared Nothing架构 (16) 3.2核心组件 (16) 3.3高可用 (17) 3.4高性能扩展能力 (18) 3.5高性能数据加载 (18) 3.6OLAP函数 (19) 3.7行列混合存储 (19)

1H3C大数据产品介绍 1.1产品简介 H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统，发现数据的内在价值。 1.2产品架构 H3C大数据平台包含4个部分： 第一部分是运维管理，包括：安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。 第二部分是数据ETL，即获取、转换、加载，包括：关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具 Kettle。

大数据态势感知系统白皮书_V2.0

目录 一、安全现状及挑战 (2) 1.1安全现状 (2) 1.2面临挑战 (2) 二、安全态势感知系统 (3) 2.1方案概述 (3) 2.2方案内容 (4) 2.2.1典型网络状况 (4) 2.2.2态势感知工作流程 (5) 2.2.3态势感知功能组成 (5) 3、系统技术体系 (8) 3.1系统总体架构 (8) 3.2系统主要功能 (9) 4、系统部署方式 (10) 4.1部门级部署 (10) 4.2企业应用部署 (10) 4.3集团应用部署 (11) 4.4部署要求 (12) 五、系统优势 (12)

一、安全现状及挑战 1.1安全现状 近年来，我国政府和企业信息化建设得到快速发展，越来越多的各类核心业务的开展高度依赖于信息技术应用，信息安全问题的全局性影响作用日益增强。为了保障国内各企事业单位的信息系统安全，国家出台了网路安全法，各行业和相关主管部门也出台了各类信息安全监控、审计作为保障信息系统安全的制度，相关的制度标准包括ISO/IEC17799、COSO、COBIT、ITIL、NISTSP800等。这些标准制度从不同角度提出信息安全控制体系，可以有效地控制信息安全风险。同时公安部发布的《信息系统安全等级保护技术要求》中也对安全监控、审计提出明确的技术要求。 目前，很多政府企业在信息安全保障体系建设方面已经达到了一定的水平，先后建立了非法外联监控管理系统、防病毒系统、补丁分发系统、防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描系统等，为客户端安全管理、网络安全管理和系统安全管理提供了技术支撑手段。 1.2面临挑战 目前政府企事业单位通过各类安全产品建立起信息安全保障体系，但当前各种信息安全保障工作相对独立，各自为政，单点的工作开展的多，缺乏有效手段将这些安全工作有效串接，并未形成一个综合防御体系。这些安全设备往往产生大量违反安全策略和安全规则的告警事件，其中不乏大量的重复报警和误报警，且各类安全事件之间分散独立，缺乏联系，无法给安全管理员提供在攻击时序上和地域上真正有意义的指导，加重了安全运维人员的工作负担，所以通过购买更多的单点的安全设备已经无法保证企业的信息安全综合保障能力的提升。

社会信用体系大数据平台白皮书v1.0

社会信用体系大数据平台 白皮书 九次方财富资讯（北京）有限责任公司 2016年5月

目录 第一章社会信用体系介绍 (3) 第二章发展现状及趋势 (6) 2.1社会信用体系建设现状 (6) 2.2大数据应用情况与趋势 (7) 2.2.1新形势下的大数据已成为社会信用体系创新的重要突破口 (7) 2.2.2开启大数据时代政务和社会管理新模式 (8) 2.2.3培育经济发展新引擎，打造区域性竞争优势 (8) 2.2.4打造诚信名片，树立行业标杆 (9) 第三章九次方社会信用体系大数据平台的特征 (10) 3.1遵循大数据十三五规划和大数据相关标准规范 (10) 3.2采用大型IT应用系统设计原则 (10) 3.3技术架构对数据结构变化的适应性 (11) 3.4数据采集源的易用性及业务变更的适应性 (12) 3.5注重指标体系及数据模型的设计 (12) 3.6大数据应用场景的可视化及参数化设计 (13) 3.7采用先进、成熟、实用的软件和技术 (13) 第四章九次方社会信用体系大数据平台的总体架构 (14) 4.1数据架构设计 (16) 4.2网络架构设计 (17) 第五章标准规范体系建设 (19) 5.1标准规范建设框架 (19) 5.2标准规范建设内容 (20) 5.2.1公共信用标准规范体系建设 (20) 5.2.2统一社会公共信用代码建设 (21) 第六章社会信用体系数据中心建设 (27) 6.1大数据公共信用信息数据库 (27) 6.2大数据公共信用信息共享与交换平台 (28) 6.3信用门户网站和手机应用 (28) 第七章大数据平台建设 (29)

7.1大数据采集平台 (29) 7.2大数据清洗平台 (30) 7.3大数据挖掘与分析平台 (33) 7.4大数据可视化平台 (35) 第八章应用系统建设 (37) 8.1公共信用信息综合查询 (37) 8.2市场公共信用监管 (37) 8.3信用服务展现 (38) 8.4个人征信信息查询 (39) 8.5企业征信信息查询 (40) 8.6小微企业信用评估 (40) 8.7交易对手信用风险预警 (41) 第九章社会信用体系大数据平台建设的核心要素 (42) 第十章结束语 (43)

天融信内容与行为审计平台TA-NET产品白皮书

天融信产品白皮书网络卫士内容与行为审计平台TA-NET系列

内容与行为审计平台TA-NET 天融信网络卫士安全审计系统内容审计平台TA-W是专用于防止非法信息恶意传播，避免国家机密、商业信息、科研成果泄漏的产品；并可实时监控网络资源使用情况，提高整体工作效率。该产品适用于需实施内容审计与行为监控的网络环境，尤其是按等级进行计算机信息系统安全保护的相关单位或部门。 内容和行为审计系统具有实时的网络数据采集能力、智能的信息处理能力、强大的审计分析功能。该产品基于天融信公司具有自主知识产权的安全操作系统TOS (Topsec Operating System)，采用开放性的系统架构及模块化的设计，是一款安全高效，易于管理和扩展的网络安全审计产品。 产品可实现： ◆ 对用户的网络行为监控、网络传输内容审计 (如员工是否在工作时间上网冲浪、聊天，是否访问不健康网站，是否通过网络泄漏了公司的机密信息，是否通过网络传播了反动言论等) ◆ 掌握网络使用情况，提高工作效率 ◆ 网络传输信息的实时采集、海量存储、统计分析 ◆ 网络行为后期取证，对网络潜在威胁者予以威慑 部署方式简便 旁路模式接入，不改变用户的网络拓扑结构，对用户的网络性能没有任何影响。 独立部署，方便灵活。 提供基于Rich Client技术的WEB管理界面。兼具B/S模式的便捷与C/S模式的高效、易用。 高速的数据采集 分布式部署数据采集引擎，优化的数据采集技术，直接从内核中采集数据包。延迟小、效率高、实时性强。 智能包重组和流重组 具有强大的IP碎片重组（IP Fragments Reassembly）能力和TCP流重组（TCP Stream Reassembl y）能力，任何基于协议碎片的逃避检测手段对本产品无效。 自适应深度协议分析 从链路层到应用层对协议进行深度分析。 自动识别基于HTTP协议的邮件、论坛等操作行为。 根据内容自动识别各个连接的应用协议类型。保障审计的准确性 数据海量存储和备份 系统内置海量数据存储空间，支持百兆、千兆网络环境下，高速、大流量数据的采集、存储。 灵活的远程备份功能，可以在不丢弃数据的同时保证系统持续稳定运行。

Linkoop领象大数据平台白皮书

Linkoop 领象大数据平台白皮书 V3.0 Linkoop领象大数据平台为企业级大数据应用提供了数据全生命周期的解决方案，包含了数据集成、数据管理、数据安全、数据查询以及数据分析的整套分布式大数据平台和计算平台，帮助企业对海量数据进行采集、存储、治理、分析和挖掘，发现数据价值。 Linkoop领象大数据平台技术特点 ?业界领先的大数据计算能力 不论是数据导入、清洗、查询、分析还是复杂的机器学习任务，Linkoop都将这些任务转化为Hadoop上的分布式计算任务，充分利用整个大数据集群的计算能力。Linkoop对计算任务中的关键操作进行了定制化开发和优化，如数据加载、多维关联等常用操作，在降低使用难度的同时提高了计算效率，优化后的处理性能可达Hive-tez的10倍以上，Spark的2-10倍。Linkoop在电信领域广泛应用，每天处理的新增数据量超过600TB，充分验证了平台数据处理的性能和稳定性。 ?全图形化的数据处理流程设计 Linkoop创新性地提供了数据处理流程的图形化开发界面，使得在大数据平台上的数据处理不需要编写Hadoop代码，只需要通过鼠标拖拽添加功能组件，设定功能组件的运行参数和功能组件之间的依赖关系，就能够完成大数据处理流程的定义。对于定义完成的数据处理流程，能直接生成计算任务，提交平台执行和监控。全图形化的使用界面大大降低了对大数据应用开发、实施和运维人员的技术门槛，减少了项目实施的周期和成本。 ?插件式功能扩展 Linkoop提供的功能组件既包括数据采集和ETL任务相关的数据抽取、清洗、脱敏、校验、转换等功能，也包括了数据分析所需要的多维关联、聚集、统计以及机器学习算法等功能。

大数据可视化实时交互系统白皮书

大数据可视化实时交互系统白皮书

目录 第1章产品定位分析 (1) 1.1产品定位 (1) 1.2应用场景 (1) 1.2.1城市管理RAYCITY (1) 1.2.2交通RAYT (2) 1.2.3医疗RAYH (3) 1.2.4警务RAYS (3) 1.3产品目标客户 (4) 1.3.1政务部门 (4) 1.3.2公共安全部门 (4) 1.3.3旅游规划部门 (5) 1.3.4其他客户 (5) 第2章产品简介及优势 (5) 2.1软件产品系统简介 (5) 2.1.1系统概述 (5) 2.1.2系统组成 (6) 2.1.3系统对比 (7) 2.1.4内容开发分项 (7) 2.2主要硬件设备简介 (9) 2.2.1［R-BOX］介绍 (9) 2.2.2［R-BOX］规格 (10) 2.2.3设备组成 (11) 2.2.4现场安装需求 (11) 2.3产品优势 (12) 2.3.1专业大数据交互可视系统 (12) 2.3.2极其便捷的操作 (13) 2.3.3震撼绚丽的高清图像 (13) 2.3.4超大系统容量 (14) 2.3.5高安全可靠性 (14) 2.3.6优异的兼容扩展能力 (14) 2.3.7灵活的部署方式 (14) 2.4方案设计规范 (14) 2.4.1设计依据 (14) 2.4.2设计原则 (15) 第3章产品报价及接入方式 (16) 3.1产品刊例价 (16) 3.2接入注意事项及常见问题 (16) 第4章成功案例 (18)

重庆：城市服务可视化解决方案 (18) 成都：政务云数据可视化解决方案 (19) 深圳：城市综合数据可视化解决方案 (20) 世界互联网大会：大数据可视化 (20) 智能建筑：物联应用解决方案 (21)

工作流软件产品介绍白皮书new_图文(精)

你说谁CONTENTS 企业流程是企业为满足顾客的需求或者实现企业自身目标,在企业的逻辑思维模式(企业与环境、企业内部等的逻辑关系指导和现有的资源条件下实现产品或服务的一系列活动的实际过程。企业所有的经营管理及业务活动都表现为各种流程,这些流程最终输出的是企业交付给顾客的产品或服务。 企业面对当今瞬息万变的全球化竞争环境,成长与淘汰的速度都在不断的加速。这种情况之下,企业经营管理者必须具备迅速反应与决策的能力,因此妥善运用信息化技术已成为企业成功的关键要素。 企业普遍存在的信息化困惑: 全国范围内多区域的布局与经营。 协同运作效率需要日益提升、而成本需要降低。流程控制与管理必须实现准确与速度。伴随着企业信息化建设,信息孤岛逐渐产生。 神州数码工作流软件(https://www.wendangku.net/doc/ef11176792.html,提供企业驾驭知识经济狂潮的最佳解决方案,让您的企业在“掌握知识、创造竞争优势”的同时,掌握如同大脑与神经般的沟通效果与决策速度。 01 供应链管理SCM 企业资源计划 知识管理 KM

商业智能 BI 数字化企业 Internet 与信息技术的集成 工作流 WF 电子商务 EC ERP 客户关系管理 CRM EasyFlow 企业信息化的困惑及解决之道 02 产品特色 浏览器访问、模块化设计。向导式表单设计、数据库管理。 完整的系统维护,弹性的应用调整及部署。灵活的组织向导管理,权限分工明确。 提供与ERP、HR、CRM 集成方案,加速企业效率。实时追踪流程状态,提升沟通效率。支持Unicode,满足全球性企业使用。完善的集成应用接口,与各类信息系统集成。

支持数字签名(CA认证、Windows AD、LDAP、Usb Key等多种帐户管理机制。 高度智能的工作流引擎(Workflow Engine 神州数码工作流系统(https://www.wendangku.net/doc/ef11176792.html,内置了高度智能的流程自动化引擎,其工作流程平台主要包含了设计、执 行、管理工具三个类别。

电子档案管理系统技术白皮书

清华紫光电子档案管理系统 技术白皮书 紫光软件系统有限公司电子档案事业部 二○一三年一月

第一章系统简介 第一节研发背景 随着各行业各领域的信息化水平的不断提高以及档案管理工作日益受到重视，档案管理信息化的重要意义和作用越来越被广泛认同。另外，随着档案管理信息化的工作全面深入地开展，人们对档案信息化的认识不断深入和提高。这样，对档案管理信息系统的定位提出了越来越高的要求，同时也面临着许多新的更高的问题。档案管理信息化主要面临着如下新的应用需求和挑战： 档案类型繁多、层出不穷。档案管理信息系统需要管理的档案种类越来越多、越来越复杂，几乎涉及到了各行各业所有的档案信息，包括实体档案和电子档案，这要求档案管理信息系统几乎要包容所有的档案实体类型和电子档案类型，并能管理好。同时，还要适当兼容将来可能出现的档案实体类型和电子档案类型。 信息档案化。各行各业的大多数单位都建立了各种信息系统，但在经过一定的产生和利用后，这些系统中的信息累计得越来越多，这些信息系统内的电子信息的出口却是一个重大问题，需要按档案管理规章制度的要求归档到档案管理系统中。 企业级应用。在较大的集团化行业或单位中，存在着多级单位管理和跨地域单位管理的要求，因而，档案管理信息系统不再是管理某一具体单位的封闭的系统，而应具有跨地域管理全集团、全行业的能力。 开放性应用。档案管理信息系统不再是一个简单的封闭的管理系统，它应是整个信息化平台中的重要应用系统。它需要与几乎所有的信息系统、尤其是业务系统进行一体化联接，实现信息的双向流动和共享。因而，要求档案系统具有良好的开放性和数据兼容能力。 档案管理工作前移，为现实工作服务。档案管理信息系统不再被认为是起到保管过期资料的作用，而被要求深入到各个业务过程中，从信息的产生阶段和现行阶段就介入，以便为现实工作服务。这样就要求档案管理工作前移，与各项工作紧密结合。 新应用要求和新技术集成。随着档案管理应用需求的不断深入，需要集成进入更多的新技术成果。这要求档案管理信息系统具有良好的可扩展性，以便集成新的应用技术。 异构数据海量存储。在档案管理范围不断扩大、应用不断深入的同时，不得不面临日益增长的海量档案数据的存储问题，并且这些档案数据是异构的多种类型的。因而，要求档案管理信息系统具备灵活高效的存储体系结构。 针对上述出现的新的问题和要求，清华紫光在总结17年档案管理软件开发经验和技术储备的基础之上，投入了大量的人力和物力，开发和完善了清华紫光TH-AMS2013电子档案管理系统档案管理信息平台，并

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。

DreamBI大数据分析平台-技术白皮书

DreamBI大数据分析平台 技术白皮书

目录 第一章产品简介 (4) 一、产品说明 (4) 二、产品特点 (4) 三、系统架构 (4) 四、基础架构 (7) 五、平台架构 (7) 第二章功能介绍 (7) 2.1.元数据管理平台 (7) 2.1.1.业务元数据管理 (8) 2.1.2.指标元数据管理 (10) 2.1.3.技术元数据管理 (14) 2.1.4.血统管理 (15) 2.1.5.分析与扩展应用 (16) 2.2.信息报送平台 (17) 2.2.1.填报制度管理 (17) 2.2.2.填报业务管理 (33) 2.3.数据交换平台 (54) 2.3.1.ETL概述 (55) 2.3.2.数据抽取 (56) 2.3.3.数据转换 (56) 2.3.4.数据装载 (57) 2.3.5.规则维护 (58) 2.3.6.数据梳理和加载 (65) 2.4.统计分析平台 (67) 2.4.1.多维在线分析 (67) 2.4.2.即席查询 (68) 2.4.3.智能报表 (70) 2.4.4.驾驶舱 (74)

2.4.5.图表分析与监测预警 (75) 2.4.6.决策分析 (79) 2.5.智能搜索平台 (83) 2.5.1.实现方式 (84) 2.5.2.SolrCloud (85) 2.6.应用支撑平台 (87) 2.6.1.用户及权限管理 (87) 2.6.2.统一工作门户 (94) 2.6.3.统一消息管理 (100) 2.6.4.统一日志管理 (103) 第三章典型用户 (106) 第四章案例介绍 (108) 一、高速公路大数据与公路货运统计 (108) 二、工信部-数据决策支撑系统 (110) 三、企业诚信指数分析 (111) 四、风险定价分析平台 (112) 五、基于斯诺模型的增长率测算 (113) 六、上交所-历史数据回放引擎 (114) 七、浦东新区能耗监控 (115)

佛山起点软件服务有限公司企业搜索平台R3白皮书

起点R3企业搜索平台 白皮书

Copyright Notice 版权说明 本文档是佛山起点软件服务有限公司的产品文档，受版权法和国际公约的保护。起点不会对本手册中信息的任何变更做出通知，不对涉及佛山起点软件服务有限公司的内容做出任何承诺。然而，起点一直在努力使本文档中所包含的信息更加准确，起点不对本文档中所出现的错误和冗余信息承担责任。 对于因使用本文档中所包含的信息所导致的任何直接的、偶然的、或者因果的损失，起点不承担任何责任。 只有明确接受最终用户许可协议的用户才被许可使用在本文档所提及的拥有版权的软件，在使用软件之前应该仔细阅读许可协议。非经公司授权任何人或单位不得以任何电子、机械、光学、化学、手工、或者其他形式和手段将本文档的任何内容在一个系统中复制、传播、存储、或者翻译成任何人类语言和计算机语言。 本文档可为演示目的而使用虚拟的姓名；对任何实际存在的个人、公司或者机构姓名（名称）的使用纯属巧合。

目录 引言 (4) 第一章企业搜索 (5) 2.1.企业信息化的挑战 (5) 2.2.起点ESP R3的价值 (6) 第二章起点ESP R3产品 (8) 3.1.起点ESP R3的定位与目标 (8) 3.2.起点ESP R3应用架构 (9) 3.3.起点ESP R3部分功能列表 (11) 第三章实施服务 (15) 3.1.实施服务 (15) 3.2.售后服务 (15) 第四章佛山起点 (17)

引言 当今信息爆炸的时代，信息每天都在以惊人的速度增长。据世界权威机构统计表明，全球来自交易中的数据信息每年增长的速度是61%，而其他各种相关信息的每年增长率超过了92%。研究部门把由传统关系数据库管理系统处理的数据信息称为结构化数据，把包括纸质文件、电子文档、传真、报告、表格、图片、音频和视频文件等在内的信息称为非结构化数据或内容（content）。通过调查发现，在企业存储的海量信息中，结构化数据仅占数据信息总量的15%，而非结构化数据却占数据信息总量的85％。有序地存储、管理并挖掘非结构化数据的利用价值是目前全球一切成功企业提高竞争力和生产力的主要手段。 随着中国经济的高速发展，中国市场的竞争日益激烈，竞争的方式将从企业的外延比如统一、高效的营业服务系统，向企业的内涵比如管理决策方面转移。国内各个机构近几十年投入巨资大力发展IT应用，已经初步建成了各自统一的营业服务系统和企业内部信息传递管理系统，经过多年的运行积累，存储了海量的信息资源。由于历史的原因，这些海量的信息资源管理分散、共享困难，形成彼此隔离的信息孤岛。科学管理和合理开发这些信息资源尤其是大量的、非结构化数据信息，是国内企业界面临的巨大挑战。 推动业务发展的是信息，即存入传统数据库中的“结构化”数据和包括可用信息库中内容的“非结构化”数据。顾名思义，非结构化数据的管理也就是我们在本方案中所提及的内容管理。 起点对企业搜索形式和内容进行了深刻思考，并经历了企业搜索在企业的应用研究与实践，形成了一套完整的企业搜索平台（Enterprise Search Platform，简称ESP）R3。通过管理实施和内容整合两个方面来提升客户企业提升核心竞争力和业务支撑能力。在管理实施方面，通过对企业内容的管理规划和实施咨询，实现企业管理水平的快速提升。在内容整合上面，起点专注于“企业搜索平台”产品的研发和实施，实现内容为企业价值服务的目标。 起点ESP R3产品，是起点基于企业搜索理论基础之上，通过对企业内容整合，配置超过50种文档类型，搭配各种数据索引方式，辅之以可靠的安全策略，构建一套完整的企业搜索平台，为客户提供完整的、智能的、安全的、强大的企搜索服务。