建设内容 天枢·智能探测系统-XX 气象+大数据平台建设内容如下： （1）建成 XX 气象+大数据平台。对接数字 XX 云平台和中国气象局天擎系统，到 2022 年 力争建成 3PB 多源气象+大数据存储和“数算一体”XX 气象+大数据平台，支撑“云+端”业务模 式，在该模式下，气象+大数据平台按照“一平台两功能”的设计，构建微服务架构，不断推进 和完善气象+大数据平台服务能力建设，支撑实现数据资源中心和数据服务中心两大功能；同 象 大 数 据 平 台 气象+大数据汇交子系统 数据处理，数据采集，数据表管理，可视化 ETL，资 源目录管理 2 气象+大数据存储子系统 数据管理，数据存储结构设计，数据存储模块（分 布式数据库数据仓库、对象存储、分布式文件系统）， 存储容量管理，存储趋势分析 3 气象+大数据治理子系统 元数据管理，数据标准管理，数据质量控制模块， 可视化数据同步模块，数据生命周期管理模块 4 气象+大数据应用子系统 2-1 XX 气象+大数据平台建设内容表 序号 建设项目 项目内容 1 气象+大数据平台 PaaS 层 1） 气象大数据平台基础架构搭建 2） 气象+大数据汇交子系统 3） 气象+大数据存储子系统 4） 气象+大数据治理子系统 5） 气象+大数据应用子系统 6） 气象+大数据容器化应用管理子系统 7） 气象+大数据服务子系统 8） 运维管理系统 9） 安全保障系统 10）

设备到软件系统、从单一架构到多云环境、从被动响应到主动预防的全方位变革挑战， 亟需构建一套适配算力时代特征的系统化运维体系。 当前，算力基础设施正经历着通算、智算、边缘计算多态融合的发展阶段，高密 度计算集群、异构芯片架构、分布式存储网络以及云边协同部署等技术趋势，使得运 维对象从传统服务器扩展至 GPU/TPU 加速器、液冷系统、智能能效管理平台等多元组 件。同时，“双碳”战略推动下的绿色运维要求、数据安全法规强化带来的合规压力， ..................................................................................... - 14 - 2.2.6 存储设备运维............................................................................................... ......................................................................................- 44 - 3.4.3 存储运维技术...............................................................................................

大数据平台系统架构亮点......................................................................43 3.2.2 大数据平台数据存储方式和存储周期规划............................................50 3.2.3 数据一致性保障................................. ....................................................................................85 3.5.1 分布式数据存储.....................................................................................85 3.5.2 数据处理和分析 存量、终端、数据业务等方面支撑运营能力，综合反映绩效成果，动态监控实 时预警，迅速响应决策支撑需求。 以下应用场景举例说明： 图-传统建设方式 存在的问题： 1. 管控能力不足 a) 数据重复存储； b) 各自为主的 ETL 处理； c) 数据标准不统一； d) 应用烟囱式开发； 2. 开放能力缺失 a) 融合分析能力不足； b) 开发成本较高； c) 对外数据安全管理不强。

.................................................................................... 94 7.2.2.2. 数据存储结构................................................................................................. ........................................................................................ 118 8. 数据存储命名规范............................................................................................... 治理流程 依据国家城市安全风险综合监测预警建设指南建设任务要求，按照数用分离、智 能驱动的思路，百分点依托大数据全栈技术和产品，构建符合城市安全管理业务的大 数据治理体系，实现数据接入、处理、存储、聚合、计算、服务、应用等全生命周期 的管理。在信息资源规划下，构建统一城市安全数据融合管理平台，实现统一的数据 标准、数据接入、数据服务及深度的数据应用和全面的数据安全，为城市安全风险监 测

.................................................................................. 8 1.2. 数据资产的获取和存储................................................................................................... ......... 82 8.8.4. 数据存储规则....................................................................................................................................... 87 8.8.5. 存储容量分析.................... 划建 设方的数据全景图，将所有有可能用上的、所有对建设方有可能有价值的数据都规划 出来，最终梳理出企业的数据资产目录。 1.2. 数据资产的获取和存储 从广义上来讲，大数据平台需要为建设方提供高效、安全、全面、方便的数据资 产的获取和存储能力。但对于信息化基础较好的建设方，在长期应用集成、数据集成 工作中，一般前期都建设了数据中心、数据仓库等数据管理系统，因此很多建设方可 以基于原来

.......................................................................................... 14 3.3 存储资源池设计 ............................................................................................. .................................................................................... 21 3.4.4 服务器与存储接入 ................................................................................................ 情况： 普通应用系统， 一台服务器安装一个应用系统； 关键应用系统，如校园一卡通业务系统、 OA 系统、云教学系统等，基于性能的考虑，通常以服 务器(小型机或刀片服务器)和 SAN 存储连接方式为基础， 一个应用系统部署在几台服 务器上 (应用服务器、数据库服务器),通过小型机或多组刀片来实现关键应用的部署。 3 教 务 业 办 公 业 决 策

对投资人高效、精确找出所需项目、进行价值判断和投资决策具有 重要作用。 随着近年来企业信息化建设的不断深化、社会化网络的兴起，以及移 动互联网等新一代信息技术的广泛应用，全球数据规模及其存储容量正 在迅速增长，数据的类型也变得复杂多样。海量多样化的数据对信息的 有效存储、快速读取、检索提出了挑战；且其中所蕴藏的巨大商业价值 也引发了对数据处理、分析的巨大需求。当前，大数据已逐渐渗透到各 个行业和业务职能领域，数据成为企业战略资产，企业战略逐渐从"业务 层设计，以分布式文件 系统和分布式计算为核心，建立全局统一的一套存储、网络、应用、管理 平台,通过统一数据格式、接口标准，推动并实现基础设施资源、软件资源、 服务资源、信息资源的共享共建，提供海量的数据存储和强大的数据处理 能力。 （2） 基础环境建设。硬件配置通用服务器、集中存储及配套设备，用于数据 存储和处理，非结构化存储能力扩展到 500TB；通过平台管理工具软件 实现服务器资源集群部 展能力。 （3） 数据标准化处理。对照国家和行业发布的数据标准对企业内外部数据资 源进行全面清洗、转换、整合、关联，改变原始数据关联性差、共享程 度低、标准不统一的存储状况，并按照大数据技术存储架构实现各类数据 资源的分类存储，满足数据资源深度挖掘应用分析需要。 （4） 应用接口服务。深化数据资源服务总线建设，依托服务总线开发数据查 询、比对、分析等多种类型应用服务接口，面向业务提供可定制、个性化

Hive/MR Storm 存储 HDFS Mongo sqoop kafka 客户端上报 SDK 服务端日志采集 业务爆炸下的数据痛点 人力 业务繁多，重复造轮子 ，人力资源消耗大 系统 需要不断定制开发，服务紊乱，维护成本大 资源 存储 、计算资源出现瓶颈，影响业务开展 数据痛点 目录 版本信息管理 数据统计 PV\UV 统计 使用时长 趋势分析 协议管理 上报协议管理 埋点配置管理 数据产品 数据分析 埋点测试 开发对接 维护 使用 数据中台基石 - 计算与存储痛点 集群资源无 法充分利用 集群存在低峰资源

以满足实际应用需求为原则，坚持先进，兼容传统，实现系统集成、系统 互联、资源整合与信息共享。把实用性放在第一位，边建设边应用，把系统建 设成“实用工程”。 （2）安全原则 网络环境下信息传输和数据存储注重安全，保障系统网络的安全可靠性， 避免遭到恶意攻击和数据被非法提取的现象出现。 （3）开放性原则 系统建设必须按照开放性和标准性原则设计；提供全套的技术资料和全面 的技术培训，以满足系统 从系统结构、技术措施、设备性能、系统管理、厂商技术支持及维修能力 等方面保障系统的可靠性和稳定性。 （6）易操作原则 强调以人为本的设计思想，适应多功能、外向型的需求，对于来自内外的 各种信息进行收集、处理、存储、传输、检索、查询，为实际使用者和管理者 提供有效的信息服务和充分的决策依据，为用户和管理人员提供安全、舒适、 方便、快捷、高效、节约的工作和办公环境。 （7）可维护性原则 系统应具备自检、 视频智能识别技术，帮助物业监管整个小区的安全状况的同时，提升物业管理 效率，达到降本增效的目的。 4.1.2 应用功能 系统采用高清视频监控技术，实现视频图像信息的高清采集、高清编码、 高清传输、高清存储、高清显示；系统基于 IP 网络传输技术，提供视频质量诊 断等智能分析技术，实现全网调度、管理及智能化应用，为用户提供一套“高清 化、网络化、智能化”的视频图像监控系统，满足用户在视频图像业务应用中日

本次方案设计基于企业 IOT 底层系统基座架构 ：构建 1 个平台、2 个中心、 N 类应用，并以全感知、全智能、全计算、全生态为能力支撑。 一个平台，企业智慧通行综合管理云平台，包括三个资源池，计算、存储、 网络；在这个资源池的基础之上，实现数据相应的处理清洗和应用。 2 个中心，运营管理中心、信息安全中心，运营管理中心是基于智慧通行 业务运营管理需求，主要有监测、运营、服务、决策等职能；信息安全中心主 对于安保要求严格的场景，还可以配置人脸识别组件的人脸闸机。根据出入口 通道管理需要，可选用网络型门禁控制主机，通过 TCP/IP 通讯方式进行与上层 管理层通讯方式，支持联机或脱机独立运行，并可联动附近视频监控设备进行 抓拍存储，门禁控制主机接入综合管理平台可实现设备资源、人员权限与配置 的统一管理。 1） 人员通道闸机 人行通道闸机阻拦体受控制系统驱动，人员身份验证通过后，阻拦体自动 打开，延时后闭合。闸机可辅以 用户进行身份核验。 22 智慧通行解决方案 用户在人脸设备上刷身份证，并通过设备上人脸框校准采集人脸照片，在 设备端先核对身份证信息，再对身份证芯片存储的人脸信息进行 1：1 比对，设 备输出语音或文字提示界面结果，同时返回比对结果给平台，对用户进行身份 核验。 在这种模式下，用户需要使用卡（IC 卡/身份证）+人脸两种验证方式，安 全性比