内部业务系统产生的结构化数据  集团日常零售业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：供应商信息、采购信息、商品信息、销售流水……  智慧税务大数据日常业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：客户信息、账户信息、金融产品信息、交易流水……  企业内部非结构化数据  日常业务处理过程中产生的非结构化数据，存储形式多样，主要包括用户访问日志、用户投诉、用户点评…… / 贴源区 / 集市区构成一个 Hadoop 集群（ Hive ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  贴源数据模型  不保存历史  业务系统前日快照数据和一段时间的流水数据  数据标准化，为后续主题模型、集市和沙盘演练提供数据 临时数据区 贴源数据区 Page 22 大数据分析平台总体架构——数据存储层（续）  企业内外部非结构化、半结构化数据  采 准实时连续 ETL 处理 +SQL 批量处理  独立的内存数据库集群  无单点故障， 365×24 小时不停机  贴源数据模型  依赖用户业务需求  面向应用的业务系统快照数据和一段时间的交易流水  为实时获准实时分析应用提供数据服务 增值产品数据区 实时数据区 Page 26 大数据分析平台总体架构——数据存储层数据流 数据集成层 操作型聚合数据 临时数据区 实时数据区 公共汇总数据主题明细数据

业务信息 证照 / 业务服务 信息申请 8) 请求授权确认 7) 码信息，申请授权 码授权 授权请求 9) 通知回调授权信息、授权流水号 10) 授权数据清单、授权流水号 11) 主体基本信息、授权数据清单、授权流水号 等待申请回复 信息获取 12) 授权流水号，获取证书 / 业务信息 13) 证书信息 / 业务信息 证照 / 业务服务 36 “ ” 一码通 政务服务系统架构 “

供应商管理 入库管理 出库管理 库存查询 探视来访 退住办理 亲情关爱 评估管理 统计分析 老人统计 员工统计 系统管理 部门管理 角色管理 用户管理 数据字典 修改密码 费用流水 员工排班 月度盘查 物资调拨 床位设置 床位管理 床位类型设置 养老院统计 老年人数据 护理员数据 养老院数据 服务台帐 …… 养老基本服务数据库 基础能力 1 ：全流程、规范化的的出入院办理 物资调拨 库存查询 月度盘存 库存盘点 库存管理 员工信息 培训管理 绩效管理 排班管理 人事管理 费用设置 费用调整 预存管理 入住缴费 退住结算 消费登记 费用流水 费用管理 人事管理 费用管理 库存管理 平台提供了标准化、规范化的机 构管理功能，利用信息化手段进 行计费、收费、库存、人事的管 理，避免养老院收费遗漏，库存 避免出错，且方便评估员工绩效

1000 文档/秒 <100ms 多引擎调度 支持 3 种 LLM 并行调 度 <200ms 4. 数据处理层 o 结构化数据通过分布式 ETL 管道处理 o 非结构化数据采用 NLP 预处理流水线 o 缓存机制实现热点数据毫秒级响应 5. 基础设施层 o 混合云部署架构（政务专有云+公有云隔离区） o GPU 推理集群（NVIDIA A100×16 节点） o 分布式存储（Ceph 证明文件 核验：自动调取公安/民政数据库，实现 9 类常用证明的实时验证 2. 材料预审：通过 CV 模型检查附件完整性，准确识别 98.7%的缺 漏项 3. 进度追踪：每 30 分钟更新办事流水线状态，异常节点自动 触发督办 数据安全模块实施分级管控，敏感操作需通过双重验证。审计 日志记录完整操作轨迹，支持 6 个月内的行为回溯。性能方面，单 个智能体实例可承载 2000+并发请求，平均响应时间控制在 典型数据源清单如下： | 数据类别 | 数据示例 | 数据特征 | 接入方式 | |——————-|———————————–|———— —————|——————-| | 行政审批类 | 行政许可结果、办件 流水号 | 高结构化、业务关联性强 | API 实时对接 | | 公共服务类 | 社保缴纳记录、公积金提取数据 | 个人隐私敏感、批量更新 | 前 置机文件交换 | | 空间地理类 | 行政区划 GIS

物联网络平台 Wifi 接入 2G 接入 3G 接入 无线数字集群 虚拟机管理 网闸 HA 管理 统一运维管理 海量数据 资源中心 海量数据 资源中心 数据中心 数据挖掘中心 数据共享中心 流水库 账簿库 交易管理 税务管理库 SOA ESB 服务云 服务云 应用云 应用云 应 用 及 服 务 层 数据交互中心 数据交换 开放接口 数 据 层 访问管 理 外接管理

物联网络平台 Wifi 接入 2G 接入 3G 接入 无线数字集群 虚拟机管理 网闸 HA 管理 统一运维管理 海量数据 资源中心 海量数据 资源中心 数据中心 数据挖掘中心 数据共享中心 流水库 账簿库 交易管理 税务管理库 SOA ESB 服务云 服务云 应用云 应用云 应 用 及 服 务 层 数据交互中心 数据交换 开放接口 数 据 层 访问管理 外接管理 机构管理

Stack），记录系统运行状态和异常信息，便于故 障排查和优化分析。 在持续优化方面，建立模型更新与迭代的闭环流程。定期收集 用户反馈和使用数据，通过 A/B 测试和灰度发布逐步优化模型性 能。同时，引入自动化模型训练流水线（如 MLflow、Kubeflow），支持模型的快速迭代和版本管理。针对特 定场景，可构建个性化模型，提升服务的精准性和用户满意度。 安全防护是运维工作的重要环节。从数据安全、模型安全和服 储服务，确保数据的高效访问和存储安全。 AI 大模型服务将部署于 GPU 加速的计算节点上，支持大规模 并行计算。为确保模型的实时性和准确性，将采用模型版本管理和 持续集成/持续部署（CI/CD）流程，模型更新将通过自动化流水线 进行部署，减少人工干预。此外，系统将集成监控告警工具，如 Prometheus 和 Grafana，实时监控系统运行状态，及时发现并解 决潜在问题。 系统安全性是部署方案的重点之一，将通过多层次的安全措施

录当次中断事件，保证业务统计的正确性。一般业务流程如下：  二次优先 由于系统处理缓慢、人流过大等原因，纳税人需要改日再到税务服务厅办 理业务的，可使用“二次优先”功能。系统在出票时会产生业务流水号，纳税人 在业务有效期内（可配置一般为次日）再到大厅办理，纳税人通过系统根据流 水号重新取得具备优先权的排队号。业务流程如下：  求助 当前台人员在业务办理过程遇到困难时，可通过“求助”功能，把问题输入

即席查询引擎使用了一个定制的查询执行引擎和响应操作符来 支持 SQL 的语法。除了改进的调度算法之外，所有的数据处理都是 在内存中进行的。不同的处理端通过网络组成处理的流水线。这样 会避免不必要的磁盘读写和额外的延迟。这种流水线式的执行模型 会在同一时间运行多个数据处理段，一旦数据可用的时候就会将数 据从一个处理段传入到下一个处理段。设计了一个简单的数据存储 抽象层，来满足在不同数据存储系统之上都可以使用

即席查询引擎使用了一个定制的查询执行引擎和响应操作符来 支持 SQL 的语法。除了改进的调度算法之外，所有的数据处理都是 在内存中进行的。不同的处理端通过网络组成处理的流水线。这样 会避免不必要的磁盘读写和额外的延迟。这种流水线式的执行模型 会在同一时间运行多个数据处理段，一旦数据可用的时候就会将数 据从一个处理段传入到下一个处理段。设计了一个简单的数据存储 抽象层，来满足在不同数据存储系统之上都可以使用