....... 30 3.1 简而言之：什么是 "绿色金融"？............................................ 30 3.2 （绿色）金融的一个关键方面：评估风险和潜力 ................. 30 3.3 欧盟分类法 .................................................... Franklin 本杰明- 富兰克林村 ................................................................ 60 6.2 情景规划：一个虚拟园区 ...................................................... 60 园区及其系统边界的定义 ..................... 式。智能的电热冷联产联储系统以及电动汽车充放电站 都是深度协同耦合可以采取形式。优化的电力和热力的 转换可以最大限度地利用（本地）可用的可再生能源。 6 本指南为地方政府和决策者发展气候中和园区/城区项 目提供了一个循序渐进、逐布实施的基本方法。指南 描述了背景信息，提出了实用建议，列出了核心指标体 系，并以此作为工具帮助实施者规划和量化项目措施。 气候中和园区/城区项目的实施过程与传统的园区项目 有很

的原始交通监控数据流进行实时处理，提供实时监控、报警监控、 车辆轨迹与回放、电子地图、报警管理、布控管理、设备管理、事件检测报警、 流量统计和分析等多种业务支持。系统具有可动态可伸缩性、高度容错性和响 应实时性，达到较之传统方案有一个数据量级的性能价格比提升。 设计原则： 云技术方案建议书 第 2 页 系统总体设计 （1）前瞻性技术与实际应用环境相结合 本项目是既是先进技术应用示范项目，又是工程实施型项目。把握技术正 发，只有与实际应用环境相结合才有实际应用价值。 （2）学习借鉴国外先进技术与自主创新相结合 在云计算平台用于超大规模数据处理方面，国内外几乎是在一个起跑线上； 但在关键技术研究及既往的技术积累方面，国外一些大公司有着明显的优势。 同时，智慧交通云平台所将要面对的交通监控数据流高达 10000 条/s，是一个 世界级的云计算应用。我们将积极学习借鉴国外先进的云计算技术，同时与自 主创新相结合，形成功能强大、性能卓越的能够满足实际应用环境需求的云计 作基本都在秒级完成，具有前所未有的高效性。 云技术方案建议书 第 4 页 系统总体设计 高可靠性：基于对云计算可靠性深厚的研究积累，彻底解决了当前分布式 计算平台易出现的单点故障问题。任何一个节点出现故障，系统将自动屏蔽， 而且不会出现丢失数据的现象。包括查询任务分配节点、计算任务分配节点 、 HDFS 元 数 据 节 点 、 HDFS 数 据 存 储 节 点 、 MapReduce

综合效益好，在国家“互联网+”行动计划的浪潮下，发展智慧旅游，不仅能够有 效带动旅游投资，促进信息消费，还能带动旅游服务业提档升级，促进旅游产业 业态和模式创新。而将大数据技术应用在智慧旅游上，会将旅游业信息化发展提 升一个新的高度。在现有旅游业信息化的基础上建设旅游数据中心大数据集成平 台是城市信息化发展的基础性项目。 充分运用物联网、云计算、大数据、GIS 和 GPS 等现代信息技术，结合先进 的管理理念，建设 标中形成运用，九次方公司建议在运维体系中原业务各厂家由大数据集成平台 建设方统一运维管理，由大数据集成平台建设方牵头通过运营机制协调与约束 14 XX 旅游数据中心大数据集成应用平台 各系统建设商对原系统的维护与管理。旅游局通过一个建设厂商的沟通可对原 12 个系统进行管理与维护，大大减轻工作负担，提升工作效率。 3.开展切合实际的旅游大数据应用。基于 XX 自身资源禀赋，与旅游发展存 在问题，形成问题导向。针对 XX 作为国际旅游目的地、旅游集散地的发展中 ，则 是客户管理基础上的个性化信息推送。 从而通过旅游大数据集成平台的建设，从总体上提升景区管理、营销与服 务水平。 （三）酒店 （1）大数据有助于精确酒店行业市场定位 一个成功的市场定位，能够使一个企业的品牌加倍快速成长，而基于大数 据的市场数据分析和调研是企业进行品牌定位的第一步。酒店行业企业要想在 无硝烟的市场中分得一杯羹，需要架构大数据战略，拓宽酒店行业调研数据的 广度

要求，也满足存储的要求；由于服务需求的多样化，平台既要支持 交通数据流的实时分析与处理又要支持复杂查询与深度分析所需的 高性能、低延迟需求。平台需具有高度容错性，大数据的容错性要 求在作业执行的过程中，一个参与节点失效不需要重做整个作业。 另外平台应支持异构环境，交通大数据平台的建设是分步骤的，分 阶段进行的。 大数据支撑平台囊括了城市交通运行的基本数据，大数据支撑平 台系统的设计、实施，按照一切从实际出发，遵循经济实用的原则， 目标之后，可以从相关部门或者采用相关仪器设备及手段进行数据 采集。 第三阶段，分析数据。城市交通运行特征处于“常态”和“非常态”， 需要对采集的数据进行全方位的分析，由“常态”到“非常态”的一个动 态过程，包括很多特殊情况的孕育、发展、扩大和爆发。通过对采 集到的数据进行建模等方式来统计分析其诱发因素，以各相关管理 部门、工作人员能迅速清晰掌握了解情况的方式进行展现。 第四阶段，功 上，还必须采用有效的安全保密技术。本系统采用一整套科学、便 利的安全管理模式，系统对终端用户的权限严格界定，终端用户的 权限细化到每一个模块的每一个功能，在此基础上系统灵活地使用 组的管理方式，很大程度上简化了系统管理人员的工作复杂度。 2）集成统一性、开放性和标准化原则 各个不同方面的机房需求应组成一个完整的机房信息系统。并在 系统安全性、资源共享、工作协同和系统管理及其开销、系统升级 等方面进行规划和设计，所以系统必须具有开放性，标准化。系统

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 实行“一个窗口”受理，积极推行网上集中预受理和预审查，创造条件推进网上 审批，加快实现网上受理、审批、公示、查询、投诉等，这些要求为进一步发 挥电子政务优势提供良好契机。此外，在政府网站建设方面，国务院办公厅还 外厂商与产 品的依赖，夯实维护国家信息安全的基础。此外，云服务商会根据用户要求， 对云端用户数据进行统一管理。 1.1.3.5 促进治理能力现代化 当前我国推进国家治理体系和治理能力现代化的一个重要内涵是，促进政 策形成趋于量化、精细化。云服务模式是大数据治国背景下的重要基础设施。 云服务模式具有政府信息中心无法比拟的专业优势，可搭建经济社会多领域数 据融合的平台，挖掘数据信息潜在相关关系和发展趋势，能促进政府科学判断 的要求。根据业务 的发展预测，平台系统定期按照适度预留的原则进行建设，能在规定时间内快 速响应新的用户，新的业务的新增要求。 4、灵活的 IT 基础架构 满足资源的随时随地按需分配，需要建立一个灵活的硬件基础架构。硬件 基础架构通常由虚拟的服务器池、共享的存储系统、网络和硬件管理软件组成。 5、自动化资源部署 云计算运行管理平台的核心功能是自动为用户提供服务器、存储以及相关 的系统

状态和无效使用。比如，在传统的二维图纸模式中，工程信息往往 是文件级别的管理，各个工程信息要素间的关联关系无法快速有效 地提取和组织，造成了时间和精力的浪费；各个专业间很多是串行 工作关系，一个做完传递给下一个，无法最大限度地通过并行工作 关系来压缩时间。这些都是不易被发觉但实际上是可以通过新技术 进行压缩的“隐形”成本。 第三， 从业务扩展层面看，当前主业务如勘察设计、工程咨询、监理、工 程 轨道交通设计行业涉及的专业广，需要的专业软件多，很难有一个软件厂 商能提供所有的专业产品，设计人员也可能根据实际情况使用不同厂商的软件。 因此，尽量使用数据格式一样的专业软件，并与外部的其他系统、其它数据格 式具有良好的兼容性是整体解决方案必须考虑的因素之一。更重要的是，数据 兼容性是数据互用的前提，数据的重复利用率是提高企业效率的一个关键，也 是有效协同的基础之一。 具有良好专业覆盖性 面的能力对于三维协同的效率和协同工作能够持续推进来说具有重要意义。企 业的设计标准化是包括轨道交通行业在内的所有设计企业的发展趋势。 具有易用性和普及性的解决方案 三维协同设计将成为轨道交通行业设计的一种常态。任何一个轨道交通工 程项目，所牵涉的设计人员无论在专业上和人数上都是众多的，这就需要三维 协同解决方案要具有良好的可操作性、易学易用，而且在成本上也能够大量配 置。同时，易学易用的特性也是实现快速部署，并在短时间内形成生产力的必

1205 联想整体设计方案 4、输入标签名后，再点击“√”，即可创建标签 1206 联想整体设计方案 1207 联想整体设计方案 二、为主机打标签 1、在主机标签列表界面中，选中一个标签，并点击“为主机打标签”，弹出批量设置主机标签框 1208 联想整体设计方案 2、在批量设置主机标签框中，设置标签值，并勾选主机，再点击“添加”，即可以为主机打上标签 1209 联想整体设计方案 1226 联想整体设计方案 四、查看监控数据及告警设置 通过上述点击“主机详情”里该主机的“监控概览”，可以看到主机监控概览。 1227 联想整体设计方案 您可以通过点击上图里主机任意一个监控概览的图形界面或右下角的详情来进入到该监控项的监控详情，下图以 CPU 监控为例； 1228 联想整体设计方案 根据监控项的不同，联想 HyperXCM 提供了相应的告警设置，您可以依据真 监控数据将通过阿里云 API 来获取，联想 HyperXCM 对阿里云 API 调用 的逻辑规则如下：  云主机的监控数据获取频率是基础版团队是 5 分钟/次，收费版本是 2 分钟/次；  一个云账户每次获取监控数据时，并不是每台主机分开查询，而是整个云账户批量查询，这样有效降低了查询 API 的次数，不论您的云账户中有多 少台云主机，查询的次数都是一样的； 1231 联想整体设计方案

应用各项数据资源。 数据资产目录是大数据平台很核心的一个基础能力，但是往往目前很多的建设方 都尚未建立这个能力，这也是导致数据在建设方内部不开放，不共享，不被利用的很 重要的一个原因。 1.4. 业务价值的探索和分析 大数据平台不仅要建立到源数据的通路，还需要提供分析数据的工具和能力，帮 助业务人员去探索和发现数据的业务价值。一个好的大数据平台解决方案中需要针对 不同业务岗位的用户提 具备强大的服务治理能力。大数据平台是一个生态平台，在大数据平台上面会不断生 长各种数据服务，所以从一开始就构建好数据服务的治理结构是非常重要的。数据服 务要在一开始就有整体的顶层设计，从而能够将数据服务做分类，打标签，能够更方 便的被搜索被调用，让好的服务浮现出来，让质量不高的服务自动的退市被销毁。 1.6. 服务服务的度量和运营 如果大数据平台最终只是做到把数据给到业务人员，那它就只是一个搬运工的角 色 数据服务。所以度量和运营数 据服务的能力是大数据平台的业务能力。 大数据平台应该能够对提供的数据服务及相关行为做持续跟踪和记录，包括哪些 数据服务被哪个部门使用、用了多少次等，通过这些去度量每一个数据服务的业务价 值，然后实时地根据这些业务价值数据去提醒数据服务提供方，调整、改变、优化数 据服务，这才是可经营的大数据平台，也只有这样业务部门才能得到最快的支持和响 10 大数据平台项目实施规范

Streams/Storm 支撑流数据处理与复杂事件处理，同时 与 VlotDB 提供的客户标签关联，实现动态数据与静态数据关联 的复杂营销场景。  Spark Streams/Storm 集群式的高可用运行环境：一个服务器 或服务器集群，集群大小没有限制。高可用性功能包括检测失 败的流程元素、重新查找、重新启动和可选的重新存储状态的 能力。  支持预测模型语言和挖掘算法  Streams Studio 数据共享： 数据开放共享采用基于 HTTP 协议 REST 风格的 OpenAPI 完成同步处理与基 于消息队列（MQ）完成异步处理，实现类 SOA 面向服务的架构体系。支持 OAuth 提供一个安全的、开放而又简易的授权协议。数据共享服务部署在集群 环境中以应对高并发的访问请求，并实现集群的负载均衡。 运维管控： 1) 平台管理负责数据中心的统一开发、统一生产、统一监控、统一调 度及安全管控。 规则，实现 对资源的动态分配。 • 资源快速伸缩 根据应用运行的实际情况，实时的自动/手动增减资源，实现资源的快速 伸缩，动态改善应用的不良体验。 3.2.1.2 设备统一管控 通过建设一个满足“集中监控、集中维护、统一管理、自动处理”的现代运 营维护模式所需要的、面向业务的大运维管理体系，实现对信息化应用中各类 资源的统一监控和管理，达到对整体安全运行状况的掌控及快速定位；整合第

以面向服务的架构（SOA）作为体系支撑 采用 SOA 面向服务架构使系统具有集成性、灵活性、扩展性， 不但能满足现阶段的业务要求，而且能适应未来业务的发展和新技 术发展的要求，实现随需应变。 SOA 在数据、应用之间建立了一个独立的服务交易“市场”，便 于“数据、应用”间服务交易。数据和应用都将不同粒度的服务发布到 交换“市场”，使得服务的调用只需要与服务“市场”打交道，而不用直 接与服务拥有者打交道。 本项目采用 轻量级设 备与 HTTP 型 API 进行沟通”。关键在于该服务可以在自己的程序中 运行。通过这一点可以将服务公开与微服务架构（在现有系统中分 布一个 API）区分开来。在服务公开中，许多服务都可以被内部独 立进程所限制。如果其中任何一个服务需要增加某种功能，那么就 必须缩小进程范围。在微服务架构中，只需要在特定的某种服务中 增加所需功能，而不影响整体进程。 微服务的核心是服务调用，分布式服务架构中的服务分布在不 和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似 性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很 低。 （4）关联规则 关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据 一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程 主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频 项目组；第二阶段为从这些高频项目组产生关联规则。 （5）神经网络 神经网络