力汇聚 成完整的资源池，最终实现按需交付、安全可靠、绿色节能、弹性调度、快速部署的综合能力。 管理统一 一套管理维护班子，集中维护力量，提 高管理水平； 硬件统一 通过虚拟化等技术实现异构计算、存储 等资源统一管理，按需分配； 平台统一 通过统一的中间件和数据库平台，实现 共同的能力需求，统一的能力调配； 数据统一 通过数据统一管理，实现数据的全局视 图及精工细作。 省林草局 林草云数据中心 智慧林草建设体系 – 林草云建设 - 12 - - 13 - 存储、归档、分析三位一体大 数据分布式存储解决方案 数据全生命 周期管理 存储 归档 分析 分布式环境异构数据交换 解决方案 数据共享 交换平台 汇聚 存储 服 务 加 工 林下经济发展监管 数 据 挖 掘 与 分 析 灾害分析、预警 林地资源监管查询 互联网 + 政务服

更智能化：用户服务状态恢复、信息推荐、精准营销、预测用户潜在信息需求、 • 差异化服务：提供从免费、普通用户、中端用户、高端用户的各种服务，按质论价 2 、高效存储 云归档 / 云存储 / 云 PACS 实现异构计算、存储、数据等资源的统一管理， 按需分配和资源复用，提高资源利用率，降低系 统能耗； 以应用模块解耦、接口标准化、流程优化为特 征；打破应用域界限，变应用系统为应用软件； 改变传统的业务上线模式，降低业务的部署成 5 、监控管理 软件维护 用户管理 审计管理 性能展示 故障展示 监控故障通知 大屏显示 瘦 终 端 移动终端 软件分发 状态监控 软件集成 智能升级 告警通知 异构融合 拓扑管理 存储监控 服务器 监控 中间件 监控 数据库监 控 网络监控 动力设备监控 环境设备监控 视频设备监控 管理门户 维护门户 展示系统 区卫应用管理平台 云和非云资源池管理平台

用、安防等各方面进行统筹设计规划，实现对监测和运维环节的统 一管理，便于管理者及时了解集约化各系统服务的运行数据和状态。 4、异构类系统集成化 微服务支持对 Java、.NET、Python 等异构语言开发的各类异构 系统进行功能集成接入，实现各系统与平台的无缝接入，降低集成 开发难度，提升功能整合效率。 微服务实现各类同构和异构系统的快速接入、集中迭代和集中 监测，并对系统生命周期中的接入标准、敏捷开发、分布式部署、 层、应用层的性能调优；比社区版性能更好，此调优 开箱即用，不需额外开发、操作。 1.4.2.2.2.13 架构优势 平台提供基于分布式架构的数据抽取、数据清洗、数据转换、 数据加载和数据存储能力，满足对海量异构数据采集和处理的需求， 实现数据整合，成为联机分析处理、数据挖掘等大数据应用的基础， 为上层环保大数据应用提供有效的数据资源支撑。 数据支撑平台与周边系统关系图如下： 数据支撑平台与周边系统关系图 文本、FTP、ElasticSearch、HDFS 等、时间序列 数 据 库 数 据 存 储 ， 如 OpenTSDB 等 、 接 口 数 据 （Restful、Webservice）等不同数据源抽取数据，实现对多源异构数 据的汇聚融合。  全面的数据资产管理 提供数据资产管理，数据目录管理，数据质量管理，数据安全 管理，数据链路管理，数据存储管理等功能实现对环保数据资产进 行全面有效的管理。  数据对内交换对外开放

T F O R M 多渠道信息服务 C L O U D P L A T F O R M 农产品质量安全溯源管理 C L O U D P L A T F O R M 农业大数据中心 - 多源异构数据汇 聚 C L O U D P L A T F O R M 农业大数据中心 - 专题数据分 析 C L O U D P L A T F O R M 农业大数据中心 - 农业生产分 析

有限的应用创新 软硬件割裂，创新受限 陈旧的运营模式 管理粗放，运营单一 人力 软件 硬件 智慧农业园区对平台的需求 园区场景需要的平台应该是：强大的数据底座，下载APP一样简单 异构系统集成 标准化 场景应用对接 服务化 运营管理协同 智能化 数字化核心三要素 物联网 物联网是神经网络从各个纬度采集数据 云计算 云计算是心脏为大脑提供动力 AI AI是大脑帮助业务进行自我思考和决策

运营平台利用云计算、大数据、移动互联网等新技术，聚合重构涉农企 业的各类平台，分类整合各类农业信息，形成深度契合用户需求的应用 解决方案和产品，支持多种终端接入，为用户提供互助加自助的社交体 验模式； • 实现异构计算、存储、数据等资源的统一管理，按需分配和资源复用，提高 资源利用率，降低系统能耗； • 以应用模块解耦、接口标准化、流程优化为特征；打破应用域界限，变应用 系统为应用软件； • 改变传统

能化农机装备制造体系，是未来智能装备发展的方向，为智能化农机发 展提供支撑与保障。 第 2 章农业智能分析 物联网、互联网等技术与农业生产、加工、流通等各环节紧密 结合，产生了大量多源异构的农业数据，并且这些数据仍在呈指数 方式增长。如何采用数据挖掘与智能分析技术与手段发现或提取其 中的有效信息与潜在价值，实现农业生产经营过程的整体信息化管 控，在一定程度上加速转变农业生产方式，提高生产水平与效率， 1 农业数据挖掘 现代农业发展过程中数据呈爆炸式增长，尤其是随着移动互联网 和物联网技术的发展，在农业生产、流通与交易过程中，农业资源、 环境、多样化的生产经营方式不断产生全量超大规模、多源异构、实 时变化的农业数据，产生的大量数据既包含价值密度低的数据块，也包 含价值密度高的数据块，需要从这些数据中寻求科学规律、有用知识， 快速抽取出模式、关联、变化、异常特征与分布结构，利用自然语言处 据库的 大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的过程。 原始农业数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结 构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型农业 数据，如农业技术、农产品市场价格、农业视频等。 通过数据挖掘发现的知识可以被用于：精准农业生产，提高农业 生产过程中的科学化管理、精准化监控和智能化决策；农业水资源、 农业生物资

地理空间信息技术为核心打造“智慧小镇” 灵活、按需 的 I 层 统一的数据管 理平台 开放的应用层 架构 小镇云架构 可视化的资源 管理 顶层设计 领先架构 业务迁移 异构管理 容灾备份 核心能力构建 多数据中心统一管理 网络 存储 安全 计算 跨云容灾备份 混合云架构 云操作系统 / 虚拟化 / 资源管理 / 动态部署 / 分布式文件系统 云计算中心

路线图 应用系统 智慧水务要求，不仅是供水管网信息系统， 更是供水企业核心资产管理和完整信息化的战略平台。 供水管网信息系统解决方案 第一阶段 第一阶段 数据中心 • 理想的多源异构供水数据环境 • 海量数据管理 数据仓库 • 丰富的供水业务功能 • 配置式系统定制 功能仓库 第二阶段 第二阶段 数据中心 • 多场景可扩展的系统框架 • 供水业务系统搭建配置式快速构建

服务 互联网 舆情 综合 应急 园区 运营 …… 体征监测 应急指挥 决策支持 公众诉求 智 慧 城 市 运 营 中 心 总体框架设计 05/27/2025 Stack 能够无缝对接各类异构基础设施云平台，以屏蔽不同的基础设施云对于用户来说的复杂性。它提供完整的云 中生态，支持容器化交付，帮助各类应用快速上云。此外，还提供应用级别的运维监控和云资源动态调度与负载 均衡，从⽽提供⾯向新型智慧城市的云运⽤交付⽅案。