。 6 党政信创经验成果 党政信创的实施成果 应用升级 统一平台架构，实现业务重构 与资源整合，打通信息孤岛， 优化业务流程，实现业务应用 层面的升级 技术升级 促进信创体系与云计算、大数据、 人工智能等新一代信息技术相融合 体验升级 将移动互联网的使用模式引入到信 息系统建设中，实现部署简单高效、 升级方便及时、操作灵活易用，实 现用户体验层面的升级 在完成党政 目前，业界尚未对“信创云”给出明确的标准定义。 所谓“信创云”，业界普遍认为是基于国产化存储、计算、网络、操作系统等基础软硬件打造，具备高可靠性、 高可扩展性、安全可信等核心特征。尽管每个行业要求不一样，但最重要的是组成信创云的基础软硬件产 品要符合信创标准。 另外，就是要坚持信创云软件的自主研发，能够通过对底层不同类型的计算、存储以及网络等资源进行统 一纳管，有效屏蔽底层资源差异性，保障企业 IT 架 提供支持，起到在 IT 架构全面国产化替换过程中关键的 承上启下作用，加速信创目标的达成。 传统私有云方式 企业传统私有云搭建大多基于 VMware 虚拟化 + 虚拟化管理平台搭建，通过将底层计算资源进行池化处理， 帮助企业实现底层资源的统一管理和调用。  这一架构由于稳定性较高，且应 用范围较广，在过去的很长时间 内，是企业搭建私有云的首选方 案  随着近年来信创政策的陆续颁布，

。 6 党政信创经验成果 党政信创的实施成果 应用升级 统一平台架构，实现业务重构 与资源整合，打通信息孤岛， 优化业务流程，实现业务应用 层面的升级 技术升级 促进信创体系与云计算、大数据、 人工智能等新一代信息技术相融合 体验升级 将移动互联网的使用模式引入到信 息系统建设中，实现部署简单高效、 升级方便及时、操作灵活易用，实 现用户体验层面的升级 在完成党政 目前，业界尚未对“信创云”给出明确的标准定义。 所谓“信创云”，业界普遍认为是基于国产化存储、计算、网络、操作系统等基础软硬件打造，具备高可靠性、 高可扩展性、安全可信等核心特征。尽管每个行业要求不一样，但最重要的是组成信创云的基础软硬件产 品要符合信创标准。 另外，就是要坚持信创云软件的自主研发，能够通过对底层不同类型的计算、存储以及网络等资源进行统 一纳管，有效屏蔽底层资源差异性，保障企业 IT 架 提供支持，起到在 IT 架构全面国产化替换过程中关键的 承上启下作用，加速信创目标的达成。 传统私有云方式 企业传统私有云搭建大多基于 VMware 虚拟化 + 虚拟化管理平台搭建，通过将底层计算资源进行池化处理， 帮助企业实现底层资源的统一管理和调用。  这一架构由于稳定性较高，且应 用范围较广，在过去的很长时间 内，是企业搭建私有云的首选方 案  随着近年来信创政策的陆续颁布，

3.1 资源池总体规划..............................................................................18 3.3.2 计算资源池建设..............................................................................19 3.3.3 存储资源池建设 水平两大角度提出 未来五年电子政务发展的指导意见，该文件也必将对“十三五”我国电子政务发 展产生重要影响。2015 年 1 月，国务院发布《关于促进云计算创新发展培育信 息产业新业态的意见》（国发〔2015〕5 号），提出“电子政务云计算发展新模 式”，推动政务信息资源共享和业务协同。同月，发布《关于规范国务院部门行 政审批行为改进行政审批有关工作的通知》（国发〔2015〕6 号），提出全面 设的必要性和优越性。很多政府逐渐实现了从网络到应用的集中共享建设模 式。而随之带来的是相应的资源利用，数据安全，业务需求多样性及管理的 复杂性等问题。 通过云计算架构，应用于电子政务平台建设，能有效地整合资源，并解 决上述问题。利用云计算不仅有助于降低电子政务成本、减小信息共享和业 务协同难度，而且能提高电子政务部署效率和政府服务效率。 S 县政务数据中心在基础设施和应用系统建设方面取得了很大的成绩，但

通过机器实现人的头脑思维 ， 使其具备感知、 决策与行动力 广义上的人工智能泛指通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果 ，通过研究和开发用于模拟、 延伸和扩展人 的智能的理论、 方法、 技术及应用系统所构建而成的 ，其构建过程中综合了计算机科学、 数学、 生理学、 哲学 等内容。 广义人工智能 • 人工智能指通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果 ，是对能够从环境中获取感知并执行行动的智能体的描述和 述和 构建 人工智能军事产业 • 人工智能产生的构建包括数据资源、计算引擎、算法、技术、基于人工智能算法和技术进行研发及拓展应用的军事 应用领域 人工智能技术 • 人工智能技术是人类在咯用和改造机器的过程中所掌握的物质方法 ，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等 传统意义上的 AI 技术， 同时还包括具备智能信息处理的海量数据、超复杂性、实时性等暂时还未触及的智能技术 20 世纪 ，除了推理能力外 ，还需要知识 ，人工智能在 20 世纪 70 年代进入了“知识期” ，大量专家系统在此时诞生。随着研究向前 进展 ，专家发现人类知识无穷无尽 ，且有些知识本身难以总结后交给计算机 ，于是一些学者诞生了将知识学习能力赋予计算机本身的想法。发展 到 20 世纪 80 年代 ，机器学习真正成为一个独立的学科领域、相关技术层出不穷 ，深度学习模型以及 AlphaGo 增强学习的雏形 - 感知器 - 均在这

4 缺乏适配环境 23 2.3.5 安全风险 23 第 3 章 需求分析 24 3.1 项目需求分析 24 3.1.1 自主可控需求 24 3.1.2 网络资源池需求 24 3.1.3 计算资源池需求 24 3.1.4 云管理平台建设需求 25 3.1.5 存储资源池需求 25 3.1.6 云备份平台需求 26 3.1.7 运维及运营管理需求 26 3.1.8 云平台安全系统需求 政务外网云平台整体架构 45 4.6.2 政务外网云平台整体架构 46 4.7 政务外网云平台基础设施资源配置设计 48 4.7.1 政务外网云平台网络资源池设计 49 4.7.2 政务外网云平台计算资源池设计 51 4.7.3 政务外网云平台数据库资源池设计 55 4.7.4 政务外网云平台存储资源池设计 57 4.7.5 政务外网云平台云管模块设计 58 4.7.6 政务信息网云平台服务支撑设计 140 7.2.1 运维管理功能 140 7.2.2 云资源监控和分析 160 7.2.3 报表功能 209 vii 7.2.4 定制开发 220 7.3 计算资源服务 222 7.3.1 云计算架构 222 7.3.2 计算虚拟化平台架构 223 7.3.3 虚拟机热迁移 223 7.3.4 虚拟机故障自动迁移 224 7.3.5 虚拟机高可用性 225 7.4 存储资源服务 227

4 缺乏适配环境 23 2.3.5 安全风险 23 第 3 章 需求分析 24 3.1 项目需求分析 24 3.1.1 自主可控需求 24 3.1.2 网络资源池需求 24 3.1.3 计算资源池需求 24 3.1.4 云管理平台建设需求 25 3.1.5 存储资源池需求 25 3.1.6 云备份平台需求 26 3.1.7 运维及运营管理需求 26 3.1.8 云平台安全系统需求 政务外网云平台整体架构 45 4.6.2 政务外网云平台整体架构 46 4.7 政务外网云平台基础设施资源配置设计 48 4.7.1 政务外网云平台网络资源池设计 49 4.7.2 政务外网云平台计算资源池设计 51 4.7.3 政务外网云平台数据库资源池设计 55 4.7.4 政务外网云平台存储资源池设计 57 4.7.5 政务外网云平台云管模块设计 58 4.7.6 政务信息网云平台服务支撑设计 140 7.2.1 运维管理功能 140 7.2.2 云资源监控和分析 160 7.2.3 报表功能 209 vii 7.2.4 定制开发 220 7.3 计算资源服务 222 7.3.1 云计算架构 222 7.3.2 计算虚拟化平台架构 223 7.3.3 虚拟机热迁移 223 7.3.4 虚拟机故障自动迁移 224 7.3.5 虚拟机高可用性 225 7.4 存储资源服务 227

户 视频库 （扩展） 智能中台 大数据存算引擎 共享交换系统 数据归集系统 该平台是基于云计算、大数据、人工 智能等 ，对本市全域数据资源进行全面登记、 目录管理、共享交换、 归集治理、服务供应、 开放运营的一体化大数据管理服务平台；上 接省局、下联市县、横向到边、纵向到底， - - - - 以目录管理为核心 ，实现一体化的政务数据交换目录和公共数据开放目录 ，一数一源与高效协同 ，推进公共数据开放运营。 利 用数据安全沙箱技术 ，促进社会数据与公共数据的融合计算 ， 开展公共数据应用创新大赛 ， 收集公共数据利用需求 ， 组织 公共 数据创新沙龙 ，不断释放公共数据价值。 市政务数据平台建设思 路 u 市县一体 u 统筹集约 u 用智上链 密级数据交换 扩展专题库 构建政策库 完善基础库 9 • 根据标签加工程度和应用场景 ， 将标签体系分为三层：基础标签、 画像标签和营销标签 基础标签：如年龄标签 ， 青年 计算标签：如高收入人群 特征标签：信用好 ，国企 员工等 • 标签体系分级标准原则： 1. 结合标签分类情况 ，根据类目 需要 ，总体分为三到六级不等 的分级体系

稳定的高端存储解决方案 VMAX 10K ；——高性能 + 大容量 – 分布式存储解决方案 -Isilon ；——大容量 + 分布式  提供 IAAS 层云计算方案 – 构建于 Vmware 平台的 EMC Hybrid Cloud 方案；  提供 PAAS 层云计算方案 – 分布式的大数据解决方案—— Pivotal GP ； – 商用 Hadoop 解决方案—— Pivotal HD ； – 领先的 Business Standard 软件定义的数据中心 VMware vSphere / vCenter Orchestrator EMC ViPR Controller VMware NSX 计算基础架构 vRealize Automation vRealize App Services 企业级应用程序 [Microsoft, Oracle, SAP] 加密服务 [Cloudlink MSFT 、 SAP 及其他应用程序） + 将其他技术集成到 EMC EHC 解决方案中 • 第三方集成 （例如 Service Now 、 BMC ，等等） • 自主构建解决方案组件 （例如计算、网络） + 帮助 EMC EHC 解决方案运营化 • 通过培训服务增强技能 • 运营模式转型（人员和流程） • 通过托管服务确保持续运营 + 横向扩展和集成到所选的公共云 • 横向扩展

按月、季度报表分析，变为实时展示、实时分析 通过机器学习提升纳税人行业划分、建立防增值税专用发 票暴力虚开等算法模型。 按行业、地域、业务分析，变为以纳税人为核心精确画像 1 风险纳税人定期计算、 定期推送 申报、征收 发票 统一税务局和其他政府部门的数据采集交换平台 提升数据接入场景能力，提供批量、实时、流式多种 数据集成方式 建立第三方数据采集通道和管理规范 2. 存储计算 提供多种类型存储计算，满足批量计算、流计算、交 互式查询、实时检索等多种计算场景； 3. 数据治理体系 建设一体化数据治理工具体系 优化数据管理组织与职责，梳理数据资产，建立数据 资产管理机制，明确数据标准落地执行机制 数据服务管理 数据服务门户 数据资源服务目录 帖源 层 标准层 整合层 集市层 数据分析工具 BI 分析工具 指标模型管理 业务标签工具 人工智能工具 数据交换平台 数据加工 流计算 批处理 对象存储 建设内容 批量数据迁移 数据库实时同步 8 智能分析 中心 智能纳服

指标预警 决策一包（分析） & 决策二包（风险） 标签画像分析算法模 型 实时风控（开票阻断） 数据驱动业务（智能 提示） 2 3 4 发票 出口退税 稽查 风险纳税人定期计算、 定期推送 事前 申报、征收 风险事件事中提示、 快速阻断 事中 明确事后应对的风 险事件 事后 风险 管理 纳税 信用 1 1 离散到全量数据 全业务领域覆盖，全业务流程打通，收集全部关联数据 税务整体数据架构，实现智能数据驱动业务发展 数 据 源 智 能 数 据 平 台 数据治理 数据分析工具 数据采集 批量数据迁移 实时数 据集成 数据库实时同步 数据服务 数据加工 流计算 及存储 文件存储 批处理 数据仓库 对象存储 图数据库 人工智能工具 数据分析工具 BI 分析工具 指标模型管理 业务标签工具 AI 开发平台 数据标准 管理 数据质量 统一税务局和其他政府部门的数据采集交换平台  提升数据接入场景能力，提供批量、实时、流式多种 数据集成方式  建立第三方数据采集通道和管理规范 2. 存储计算  提供多种类型存储计算，满足批量计算、流计算、交 互式查询、实时检索等多种计算场景； 3. 数据治理体系  建设一体化数据治理工具体系  优化数据管理组织与职责，梳理数据资产，建立数据 资产管理机制，明确数据标准落地执行机制