互联网+时空信息大数据云平台解决方案
大数据平台整体解决方案
大数据平台可以分为数据仓库、数据湖、数据集市等不同类型,每种类型都有其特定的使用场景和优势。
分类
大数据平台的定义
处理大规模数据
大数据平台能够处理大规模的数据,通常可以达到PB级别或更高,同时保证数据处理的高效性和实时性。
大数据平台的特点
多种数据处理功能
大数据平台可以提供多种数据处理功能,包括数据的抽取、转换、加载、清洗、聚合等,能够实现对数据的全面处理和分析。
大数据平台可以帮助企业更好地了解客户需求,优化业务流程,提高决策效率。
解决方案的必要性
技术瓶颈
传统的大数据处理方式已经无法满足海量数据的需求,需要更加高效、稳定、安全的大数据平台解决方案。
大数据平台概述
02
大数据平台是一种用于存储、处理、分析大规模数据的系统或框架,它能够提供数据处理、数据存储、数据查询、数据分析、数据可视化等核心功能。
xx年xx月xx日
大数据平台整体解决方案
CATALOGUE
目录
引言大数据平台概述大数据平台的整体架构大数据平台的关键技术大数据平台的实施与运维案例分析与应用场景总结与展望
引言
01
1
背景介绍
2
3
随着信息技术的不断发展,数据量呈现爆炸性增长的趋势。
信息技术发展
大数据平台建设能够实现对数据的深度挖掘,发现数据背后的价值,为企业决策提供科学依据。
详细描述
基于大数据平台实现医疗资源的优化配置和高效利用,为患者提供个性化的诊疗服务。具体而言,通过大数据技术分析病例、药品和医疗设备等数据,为医生提供辅助诊断和治疗建议,提高医疗质量和效率。
案例二:医疗行业的大数据平台应用
智能推荐与精准营销
总结词
智慧时空信息云平台解决方案
WebLogic
VM
VM
VM
FusionSphere VMWare WAS WebLogic
Oracle/SQL Server VDI
第三方厂商存储
Oracle/SQL Server VDI
SAN
数据同步镜像
hypermetro
时间:数十小时!
…
GIS业务驱动的IT架构变革
城市规划
国土不动产
传统网岛架构
传统GIS架构
IT资源池化
Private Cloud
管理智能化
私有云架构
服务自动化
智慧城市时空信息 云平台架构
时空信息云平台整体架构
应用层 GIS服务
时空云平台统一GIS portal服务门户
政务
国土
… 气象
测绘
警务
水利
方案优势
对接ISV统一地理信基础设施资源调度(GaaS ): 一键式构建政务应用GIS支撑环境,资源弹性调度
信息资源服务提供,实现数据协同共享 GIS数据统一管理与服务发布
方案亮点2:云GIS生产桌面
全数字摄影测量系统
City Engine&ArGIS Pro
偏振显示屏
3D鼠标 PS2键盘接口
交通
环保 …
云平台管理
时空信息数据服务
矢量 服务
影像 服务
三维 服务
专题 服务
GIS数据服务 时空大数据分析服务
空间查 属性查 缓冲区 位置定 热点分 路网分 询服务 询服务 分析 位服务 析服务 析服务
GIS数据处理服务
切片生 地理编 产服务 码服务
在线 制图
业务 建模
ManageOne
时空大数据与云平台解决方案
管理分析
输入 输出 动态 更新
数据管理 编辑 查询 处理 统计 历史数 据管理 元数据 管理
可视化 安全 管理
基 础 分 析
数据引擎
全空间信息模型
高并发、大数据量管理、实时、高效
数据处理
统一数据格式
一致性处理
空间化
资源汇聚
时空标识
历史与现状基础地理信息数据 智能感知数据
历史与现状公共专题数据 空间规划数据
智慧城管 智慧旅游
智慧环保 智慧医疗
统一服务门户
用户 登录
服务 目录
智能 地图
应用 框架
业务 务
云GIS 共享 服务 建模自服 交换 接口
云 平 台 安 全 保 障 体 系
时 空 信 息 云 平 台 层
地名地址引擎 时 空 信 息 云 服 务 云GIS服务
云GIS集群服务
业务流引擎
知识引擎
时空信息数据服务
个性化定制
地址匹配 时空信息服务
业务流建模
时空数据服务 时空功能服务
时空云服务
时空大数据库
基础地理信息数据 智能感知数据 公共专题数据 空间规划数据
境 环 云 施 设 础 基 基础设施云环境
基础实施即服务 (IaaS) 服务器
私有云IDC
存 储 网 络 服务器
公有云IDC
存 储 网络
基础设施 云环境
目录和元数据服务 地图服务 新型产品数据服务 要素服务 实时位置数据服务 流式数据服务 影像服务 OGC服务
时空信息功能服务
地图查询服务 地图查找服务 地图编辑服务 空间分析服务 地理处理服务 空间 空间 数据 数据 抽取 复制 实时数据可视化服务 实时数据分析处理服务 服务 服 务 云GIS桌面服务 云GIS门户服务
基于时空大数据、云计算的智慧城市解决方案
时空数据
时空数据也是现实世界到信息世界的映射,是对现实 世界的采样
时空数据往往是多维的,既有空间,也有时间 时间决定了时空数据的现势性及演变过程 空间决定了时空数据的位置空间属性和关系属性,包
括时空关系
• 文献指出世界上80%的数据与空间有关,实际上世界上几乎 100%的信息都与时空关联,因为世界就是时空
研究结构化、非结构化、半结构化、流化数据的一体 化存储和组织模型,重点突破三大数据库:多维数据 库、全媒体数据库和位置数据库
解决基于大规模文件和基于数据库的统一存储管理 问题
解决基于时间的块数据存储组织和快速检索问题
15
跨结构一体化时空大数据存储模型
报表 数据
矢量 数据
三维 模型
影像 数据
医 教交安生 国规 疗 育通全产 土划
18
块数据
“块数据”:狭义上,块数据是一个物理空间或者行政区域 内形成的涉及人、事、物的各类数据的总和。广义上则是有 关块的数据、技术和应用的统一体
• 世界上85%的数据是半结构化和非结构化的
12
时空数据的4V特征
数据类型:
多维数据:真三维模型、实景影像、BIM、点云 媒体数据:视频图像、影音多媒体 位置数据:LBS轨迹数据、室内地图… 物联网数据:各类传感器实时数据、半/非结构化数据
时空数据具备的4V特征:
Volume:遥感、街景、视频、BIM、位置等数据规模达PB ~ EB Velocity:LBS、BIM、遥感、实时传感信息需要快速流转和处理 Variety:矢量、栅格、多媒体、BIM、LBS等数据类型多样 Value:海量实景数据中蕴含极高的应用价值
街景 影像
地名 地址
智慧城市与时空大数据技术之时空大数据云平台解决方案ppt
添加标题
您的内容打在这里, 或者通过复制您的 文本后。您的内容 打在这里,或者通 过复制您的文本后。
添加标题
您的内容打在这里, 或者通过复制您的 文本后。您的内容 打在这里,或者通 过复制您的文本后。
添加标题
您的内容打在这里, 或者通过复制您的 文本后。您的内容 打在这里,或者通 过复制您的文本后。
LOGO 点击输入标题内容
您的内容打在这里,或 者通过复制您的文本后。
添加 文本
您的内容打在这里,或 者通过复制您的文本后。
添加 文本
您的内容打在这里,或 者通过复制您的文本后。
添加 文本
存在 不足
添加 文本
您的内容打在这里,或 者通过复制您的文本后。
添加 文本
您的内容打在这里,或 者通过复制您的文本后。
LOGO 点击输入标题内容
点击添加标题 点击添加标题
点击添加标题 点击添加标题
点击添加标题 点击添加标题
点击添加标题 点击添加标题来自点击添加标题 点击添加标题
添加文字
添加文字
添加文字
点击添加标题
添加文字
添加文字
LOGO 点击输入标题内容
添加标题
您的内容打在这里,或者通过 复制您的文本后。您的内容打 在这里,或者通过复制您的文
添加 文本
您的内容打在这里,或 者通过复制您的文本后。
LOGO 点击输入标题内容
添加内容
点击添加文本
点击添加文字,点击添加文字
点击添加文本
点击添加文字,点击添加文字
点击添加文本
点击添加文字,点击添加文字
03
单击此处添加标题
添加小标题 添加小标题
添加小标题 添加小标题
时空大大数据中心及信息云平台建设方案设计
市时空大数据中心及信息云平台建设方案目录1 项目概述 (1)1.1 项目名称 (1)1.2 项目期限 (1)1.3 项目建设目标 (1)1.4 项目建设容 (1)2 项目单位概况 (4)2.1 项目建设单位 (4)2.2 项目实施单位 (4)3 项目背景分析 (5)3.1 建设背景 (5)3.1.1 机构改革背景 (5)3.1.2 信息化快速发展背景 (5)3.1.3 政策背景 (6)3.2 现状分析 (6)3.2.1 国土与规划数据资源现状 (6)3.2.2 数据管理现状分析 (7)3.2.3 基础设施现状 (8)3.3 项目建设意义 (9)4 需求分析 (11)4.1 目标分析 (11)4.2 用户分析 (11)4.3 业务需求分析 (13)4.4 功能需求分析 (14)4.5 数据需求分析 (15)5 总体设计方案 (17)5.1 建设思路 (17)5.2 建设原则 (18)5.3 建设依据 (19)5.3.2 技术依据 (20)5.4 总体设计 (22)5.4.1 项目逻辑构架 (22)5.4.2 项目技术架构 (23)5.4.3 项目应用架构 (25)5.4.4 项目部署架构 (26)5.4.5 项目部关系 (28)5.4.6 项目安全设计 (30)6 项目建设方案 (31)6.1 时空大数据中心建设 (31)6.1.1 资源汇聚 (31)6.1.2 空间处理 (34)6.1.3 数据引擎 (39)6.1.4 分布式管理系统开发 (42)6.2 时空信息云平台建设 (47)6.2.1 通用化平台 (48)6.2.2 专业化平台 (65)6.2.3 个性化平台 (76)6.3 专题应用系统建设 (76)6.3.1 智慧耕地管理 (77)6.3.2 不动产权籍管理 (79)6.3.3 国土空间规划实施监测评估 (83)6.3.4 综合执法管理 (85)6.4 支撑系统建设 (88)6.4.1 总体框架 (88)6.4.2 支撑系统建设原则 (90)6.4.3 支撑系统云架构设计 (90)7 项目组织管理与培训 (96)7.1.1 项目领导小组 (96)7.1.2 项目管理办公室 (97)7.1.3 专家顾问和技术支持组 (97)7.1.4 监理单位 (98)7.2 项目管理模式 (98)7.3 项目管理制度 (99)7.3.1 项目管理体制 (99)7.3.2 项目管理方法 (99)7.3.3 项目管理原则 (100)7.4 项目实施管理 (100)7.4.1 项目实施机构 (100)7.4.2 项目实施制度 (100)7.4.3 项目实施保障 (102)7.5 项目监理 (103)7.6 项目培训 (104)7.6.1 项目推进与概念培训 (105)7.6.2 项目管理培训 (105)7.6.3 系统使用人员技术培训 (105)7.6.4 数据管理维护人员技术培训 (105)7.6.5 系统维护人员技术培训 (105)8 项目保障机制 (106)8.1 进度保障 (106)8.1.1 进度保障管理措施 (106)8.1.2 进度保障组织措施 (107)8.1.3 进度保障技术措施 (107)8.2 质量保障 (108)8.2.1 质量保障管理措施 (108)8.2.2 质量保障组织措施 (109)8.2.3 质量保障技术措施 (109)8.3 安全 (110)8.3.1 安全管理措施 (110)8.3.2 安全组织措施 (110)8.3.3 安全技术措施 (112)9 运行维护方案 (113)9.1 运维组织机构 (113)9.2 运维管理制度 (113)9.3 系统运行安全保障体系 (114)9.4 运维队伍建设 (114)9.5 应急措施 (115)10 环保、消防、职业安全卫生和节能措施 (116)10.1 环保措施 (116)10.2 消防措施 (116)10.3 职业安全和卫生措施 (117)10.4 节能措施 (118)11 项目实施计划 (119)11.1 项目工期 (119)11.2 项目进度安排 (119)11.2.1 第一阶段工作 (119)11.2.2 第二阶段工作 (119)11.2.3 第三阶段工作 (120)12 投资估算和资金来源 (122)12.1 投资估算编制说明 (122)12.2 投资估算编制依据 (122)12.3 投资估算书 (123)12.3.1 项目投资估算 (123)12.3.2 资金来源与落实情况 (123)12.3.3 项目投资估算表 (124)13 风险及效益分析 (125)13.1 风险分析及对策 (125)13.1.1 风险识别和分析 (125)13.1.2 风险对策和管理 (126)13.2 效益分析 (128)13.2.1 经济效益 (128)13.2.2 社会效益 (128)1项目概述1.1项目名称市时空大数据中心及云信息平台建设方案1.2项目期限本项目的建设周期为12个月。
2023-智慧城市时空大数据平台建设方案-1
智慧城市时空大数据平台建设方案智慧城市建设是当前城市发展的热点,而时空大数据平台作为支撑智慧城市建设的重要组成部分,具有巨大的发展潜力和应用空间。
在此,我们将围绕“智慧城市时空大数据平台建设方案”展开讨论,以期为智慧城市建设提供一些思路和借鉴。
第一步:数据采集数据采集是建设时空大数据平台的前提和基础,也是整个方案的重中之重。
数据来源包括社会化数据、传感器数据、政府公共服务数据等。
在数据采集上,需要注重数据的时效性、完整性和准确性。
同时,还应该关注数据的标准化、互通性和可扩展性等问题。
第二步:数据处理数据处理是决定时空大数据平台质量的关键环节。
在处理数据时,需要结合业务需求进行分类、过滤、聚合等处理操作,形成可视化的数据模型。
同时,还需要采用先进的算法和技术,优化数据处理和分析,提高数据质量和实时性。
第三步:数据存储数据存储是时空大数据平台的重要组成部分。
在数据存储上,需采用大规模分布式存储技术和云计算技术,建立数据仓库,存储各种数据类型的海量数据,并确保存储的可靠性、安全性和扩展性。
第四步:数据应用数据应用是时空大数据平台的价值所在。
在数据应用上,需建立适合的应用场景和业务模式,同时采用可视化的应用界面,实现数据的展示、分析、预测等各种应用功能。
同时,还需考虑数据安全性和保护用户隐私等问题。
综上所述,时空大数据平台建设方案的实施需要关注各个环节的协调和统筹,注重数据的质量和实时性,提升数据处理和分析能力,建立可扩展、安全和可靠的数据存储系统,同时建立适合的应用场景和业务模式,实现数据的优化和价值的最大化。
只有在这个基础上,才能切实推动智慧城市建设的发展,提高城市治理水平和市民生活质量。
大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案) 大数据平台技术方案 大数据平台技术方案(大数据平台技术
大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案) 大数据平台技术方案大数据平台技
术方案(大数据平台技术
解决方案) 主要包括以下几个方面的内容:
1. 数据采集和清洗:建立数据采集系统,实时或定期采集各类数据
源的数据,并进行数据清洗和预处理,确保数据的质量和准确性。
2. 数据存储和管理:选择合适的大数据存储和管理技术,如分布式
文件系统(如HDFS)、分布式数据库(如HBase、Cassandra)、列式存储(如Druid)等,来存储和管理海量的数据。
3. 数据处理和计算:使用分布式计算框架(如Hadoop MapReduce、Spark)进行数据的处理和计算,利用集群资源来并行处理大规模的数据。
4. 数据分析和挖掘:利用数据分析和挖掘技术,对大数据进行深入
的分析和挖掘,发现其中的规律和模式,为决策提供支持和指导。
5. 数据可视化和展示:通过数据可视化工具,将分析结果以图表、报表等形式进行展示,使决策者能够直观地理解和利用数据。
6. 数据安全和隐私保护:采取相应的安全措施,确保数据的安全性和隐私保护,如数据加密、访问控制、数据备份和灾备等。
7. 数据应用和应用集成:将数据平台和各类应用系统进行集成,实现数据的共享和交互,提高数据的价值和利用率。
以上是大数据平台技术方案的主要内容,具体的方案应根据具体需求和情况进行定制和实施。
大数据平台方案
大数据平台方案在当今科技发展迅速的时代,随着互联网技术的全面普及和应用,大数据成为了信息时代不可或缺的一部分。
大数据平台的建设方案实质上是利用大数据技术和云计算技术对海量数据进行采集、存储、处理和分析的过程。
下面我就为大家介绍一种700字的大数据平台方案。
一、需求分析根据业务需求和数据规模,确定需要建设一个大数据平台来支持数据的采集、存储、处理和分析等功能。
通过大数据平台,可以实现实时监控、数据分析和决策支持等应用。
二、基础设施建设1.服务器和存储设备:根据数据规模确定服务器数量和配置,同时考虑服务器和存储设备的可扩展性和容错性。
2.网络设备:建立高速、稳定的网络环境,确保数据的快速传输和实时响应。
3.数据备份与灾备:建立数据备份和灾备机制,保证数据的安全性和可用性。
三、数据采集与传输1.数据源接入:对各种数据源进行接入,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
2.数据传输:通过网络将采集到的数据传输到大数据平台,保证数据的实时性和完整性。
四、数据存储与管理1.数据存储:选择合适的大数据存储技术,如分布式文件系统等,进行海量数据的高效存储。
2.数据管理:建立数据的元数据管理体系,包括数据标准化、数据质量管理等,提高数据的可靠性和一致性。
五、数据处理与分析1.数据清洗与预处理:对采集到的原始数据进行清洗和预处理,包括去重、去噪、转换等,提高数据的质量。
2.数据挖掘与分析:利用数据挖掘和机器学习等技术,对数据进行深入分析,挖掘数据中的潜在规律和价值信息。
六、实时监控与可视化1.实时监控:建立监控系统,实时监测大数据平台的各项指标,如数据采集和传输速率、存储利用率等,及时发现和排除问题。
2.可视化展示:利用数据可视化技术,将分析结果以图表、地图等形式进行展示,方便用户进行数据分析和决策。
七、安全和隐私保护1.访问控制:建立严格的权限管理体系,确保只有授权人员可以访问敏感数据和系统。
2.数据加密:对数据进行加密,保护数据的安全性和隐私性。
时空大数据与云平台解决方案
组织/用户管理
审批管理
日
志管理全方位的服务监控
系统配置
云资源管理
服务管理
审批管理
日
组织/用户管理志管理
系统配置
云资源管理
服务管理
三、时空信息云服务平台建设
——平台运维管理
3. 多维度的统计分析
服务管理
审批管理
日志管理
系统配置
云资源管理
组织/用户管理
三、时空信息云服务平台建设
——平台运维管理
智能感知 空间的实 规划时数 数据据
数据引擎
管理分析系统
个化平
通用 专业性 化 化平台 平台台
统一时空基准
1.时空基准建设
2台建设
业务流引擎
地名地址引擎
知识引擎
服务引擎(在线调用现成服务和知识)
数据引擎(在线调用现成数据)
4.支撑云环境建设
建设方案
时空信息云平台总体架构
组织/用户管理
日志管理
系统配置
云资源管理 服务管理
审批管理
三、时空信息云服务平台建设
——平台运维管理
组织/用户管理
审批管理
系统配置
日志管理
三、时空信息云服务平台建设
——平台运维管理
云资源管理
服务管理
审批管理
日
组织/用户管理志管理
云资源管理
服务管理
系统配置
三、时空信息云服务平台建设
——平台运维管理
ArcGIS Desktop
CPU
存储
网络
内存
ArcGIS Portal
GIS ……
ArcGIS Portal
GIS ……
大数据平台技术解决方案
详细描述
企业级数据仓库建设案例
总结词
结合电商场景的推荐系统应用方案,提高用户体验和销售转化率。
详细描述
电商推荐系统是利用用户行为数据、商品信息和市场趋势等,向用户推荐最相关的商品和内容。该案例以某知名电商网站为例,详细介绍了推荐系统的架构、算法和应用情况。通过对用户行为数据的不断学习和调整,该网站的推荐准确率和用户满意度均得到了显著提升。
通过引入更先进的机器学习算法和数据挖掘技术,大数据平台将能够更深入地挖掘数据价值,为企业提供更精准的决策支持。
数据挖掘与机器学习
大数据平台技术发展展望
大数据平台将充分利用深度学习技术,以更高效地处理大量非结构化数据,并提高数据处理的准确度。
深度学习
大数据平台与人工智能的融合应用
通过人工智能技术,大数据平台将能够更智能地对数据进行实时分析,为业务系统提供更准确的预警和决策支持。
实时监控系统运行状态和数据流动情况,设置告警机制,及时响应和处理异常事件。
监控与告警
安全审计与监控
大数据平台应用场景与案例分析
05
面向企业的数据仓库建设方案,解决数据整合、存储和分析问题,提高决策效率。
企业级数据仓库建设是通过对企业各个业务系统的数据进行整合、清洗和标准化,构建统一的数据存储平台,支持数据分析、报表生成和决策支持等功能。该案例分析了某企业的数据仓库建设过程,包括需求分析、设计、实施和效果评估等阶段,展示了大数据平台在企业管理中的作用。
金融风控系统应用案例
总结词
智慧城市大数据平台应用方案,推动城市管理和社会服务的智能化。
要点一
要点二
详细描述
智慧城市大数据平台是利用物联网、云计算和大数据等技术,对城市管理和社会服务进行智能化改造。该案例以某智慧城市项目为例,介绍了如何通过大数据平台对城市交通、环境、安全和公共资源等方面进行实时监控和管理。该项目的实施有效提高了城市管理效率和服务质量,为市民创造更加舒适便捷的生活环境。
面向海量时空数据的智能处理平台设计与优化
面向海量时空数据的智能处理平台设计与优化近年来,随着移动互联网和物联网技术的快速发展,海量时空数据正以惊人的速度不断增长。
面对这个庞大的数据量,如何高效地处理和利用这些时空数据成为了一个重要的问题。
为了更好地满足处理时空数据的需求,设计一种智能的处理平台是至关重要的。
智能处理平台需要具备高效实时处理海量时空数据的能力。
首先,平台应该具备高性能的计算能力,采用分布式计算架构,确保能够处理大规模的数据。
此外,平台还需要具备高度并行处理和实时流处理的能力,以实现快速的数据处理和实时的数据分析。
为了充分发挥硬件资源的优势,可以利用GPU加速技术来提升平台的处理性能。
通过合理的任务调度和资源分配,确保平台能够以高效的方式处理海量时空数据。
智能处理平台还需要具备智能化的数据分析和挖掘能力。
面向海量时空数据的分析需要能够处理多维度和多模态的数据,并能够进行相关性分析、时序分析和空间分析等。
平台需要拥有自动化的数据预处理和特征提取功能,能够自动识别数据中的模式和规律,以提供更准确的数据分析结果。
此外,平台还应该具备机器学习和深度学习的能力,能够进行模型训练和预测,以实现智能化的数据处理和分析。
为了提高处理平台的可用性和易用性,设计人性化的用户界面和交互方式是非常重要的。
用户应该能够通过简单直观的操作,快速上手和使用平台的功能。
界面设计应该考虑到用户的使用习惯和需求,提供丰富的可视化工具和操作选项,以便用户能够灵活地进行数据处理和分析。
此外,还可以考虑引入自然语言处理技术,为用户提供更智能和便捷的交互方式。
为了优化处理平台的性能和效率,可以采用多种优化策略。
首先,可以基于数据特点和处理需求,进行数据分区和分片,提高数据读写和处理的效率。
其次,可以采用数据压缩和存储优化技术,减少数据存储空间和传输带宽的占用。
此外,还可以采用并行计算和分布式计算的技术,提高处理平台的计算能力和处理速度。
最后,还可以进行系统级的优化,例如可以进行资源调度和任务分配的优化,合理利用计算资源,提高整体处理能力。
互联网+时空信息大数据云平台解决方案
互联网+时空信息大数据云平台解决方案互联网+时空信息大数据云平台解决方案方案V3.0互联网+时空信息大数据云平台解决方案互联网+时空信息大数据云平台解决方案V3.0目录一、背景 (1)二、任务、定位与作用 (2)(一)任务 (2)(二)在智慧城市中的定位与作用 (4)三、目标、思路与原则 (5)(一)目标 (5)(二)思路 (5)(三)建设原则 (7)四、时空大数据 (8)(一)资源汇聚 (9)(二)空间处理 (12)(三)数据引擎 (13)(四)管理分析 (14)五、时空信息云平台 (18)(一)通用化平台 (18)(二)专业化平台 (26)(三)个性化平台 (28)六、运行服务及支撑环境 (28)(一)时空大数据 (28)(二)时空信息云平台 (29)(三)支撑云环境 (30)七、示范应用 (32)(一)示范要求 (32)(二)典型领域 (33)互联网+时空信息大数据云平台解决方案方案V3.0一、背景智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、地理信息集成等新一代信息技术,促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。
建设智慧城市,已经成为破解城市发展难题、提升城市治理能力现代化、转变经济社会发展方式和城市科学发展的方向选择。
智慧城市建设已上升为国家战略,“信息网络宽带化、规划管理信息化、基础设施智能化、公共服务便捷化、产业发展现代化和社会管理精细化。
”要“着力打造智慧城市,推动城镇常住人口基本公共服务均等化,加强城市管理。
”到2020年,建成一批特色鲜明的智慧城市。
”自智慧城市概念提出以后,各地区、各部门智慧城市建设积极性很高,取得了不少进展,同时也暴露出许多问题,一是盲目跟风,目标不明确;二是协调不够,各自为政;三是试点较多、流于形式;四是体制机制缺乏创新;五是信息安全考虑不足。
导致一些地方出现思路不清、盲目建设的苗头,亟待加强顶层设计,统筹规划,科学引导,有序推进。
以统筹顶层设计,加强相互协调,促进健康发展。
智慧时空信息云平台解决方案
OpenStack
iSCSI SCSI NFS CIFS FTP HDFS NDMP S3/Swift
FusionStorage 6.0
软件定义:一套系统按需提供块、文件、对象存储服务 融合高效:单一系统融合存储、采集、生产、发布、归档,承载GIS数据全生命
周期管理,免除跨设备数据装载、迁移 弹性扩展:平滑扩展至100PB,实测业界最高存储性能,最大单一文件系统 大数据分析:提供HDFS接口,支持GIS大数据分析
共享模式,实现多领域间的信息交换与共享; 有效降低地理信息的产业门槛,支持先进地理信息产业的形成,支持面向商业服务
的应用,从而带动全市地理信息产业的进步;
成功案例:广西地理信息框架项目
业务挑战
多部门共性需求,重复建设成本,部署专业性要求高:GIS业务部署,对于 基础施、数据、应用公共需求,单独采购成本高 ,GIS 环境部署配置复杂、 专业性要求高;
交通
环保 …
云平台管理
时空信息数据服务
矢量 服务
影像 服务
三维 服务
专题 服务
GIS数据服务 时空大数据分析服务
空间查 属性查 缓冲区 位置定 热点分 路网分 询服务 询服务 分析 位服务 析服务 析服务
GIS数据处理服务
切片生 地理编 产服务 码服务
在线 制图
业务 建模
ManageOne
Rest
SC
支撑等方面都有待提高;
解决方案
数字城市框架数据升级为时空信息大数据体系:补充静态数据,新增动态数据,增 加三域标识;并建立空间大数据共享交换系统;
基于云计算、大数据技术搭建时空信息云服务平台,面向用户提供“一站式”GIS基 础设施资源支撑,即IaaS、DaaS、PaaS、SaaS;
2023-时空数据共享平台建设方案V1-1
时空数据共享平台建设方案V1时空数据共享平台建设方案V1是一项重要的计划,它的主要目的是将数据共享平台与时空数据技术相结合,为用户提供更好的数据服务。
这个计划是由技术专家们设计的,旨在建立一个高效、可靠、安全的数据共享网络。
下面是该方案的几个步骤:第一步、需求分析。
在构建时空数据共享平台之前,必须详细了解用户的需求。
该平台将面向许多不同的用户,包括政府机构、企业、个人和学术研究者。
针对不同的需求,应该设计出不同的数据方案和共享模式。
第二步、系统规划。
系统规划是此方案的重要组成部分。
该计划必须详细描述该平台的结构和功能,并构建数据库模型对各种数据进行存储,同时对系统架构进行优化,设计快速、可靠的数据传输网络。
第三步、数据整合。
针对多种数据存储格式及不同的数据来源,需将这些数据进行统一管理,转换成标准化数据格式,最后整合到可查询的数据库中。
第四步、系统实现。
在实现的过程中,需要多个功能模块协同配合,分别包括数据采集、数据存储及数据处理等模块。
同时,系统采用分布式部署方式,保证用户操作的高效性和信息安全性。
第五步、服务应用。
在整个系统部署过程中,需要针对不同的数据需求,提供不同的服务,如数据共享、数据查询等应用。
最后,在此方案的基础上,需要建立有效的数据共享管理机制,建立数据质量评估体系,及时修正数据质量问题以确保数据共享的实时性和准确性,从而保证数据服务的效果。
总结一下,时空数据共享平台建设方案V1是建立一个高效、可靠、安全的数据共享平台。
实现这一目标需要我们按照以上步骤,从需求分析到最终的服务应用,逐步完善和优化整个系统,这是一项需要很多努力和精力的大工程。
大数据平台技术解决方案
大数据平台技术解决方案随着互联网的快速发展和数据量的爆炸式增长,大数据平台技术成为了各行各业追求竞争力和创新的重要手段。
大数据平台技术解决方案可以帮助企业从庞大的数据中提取有价值的信息和洞见,进而支持决策和业务优化。
本文将介绍大数据平台技术的基本概念、架构和主要组成部分,并提供一个综合的大数据平台技术解决方案。
大数据平台技术的架构通常包括以下几个主要组成部分。
首先,数据采集层负责从多个数据源采集数据,并将其传送到数据存储层。
数据存储层负责存储和管理大量的数据,以支持后续的处理和查询。
常用的数据存储技术包括关系型数据库、分布式文件系统和NoSQL数据库。
数据处理层负责在数据存储层上执行各种计算和分析任务,以发现有价值的信息和洞见。
数据处理技术包括批处理、流处理和机器学习。
最后,数据可视化层负责将处理结果可视化,并提供一个用户友好的界面,以便用户更好地理解和利用数据。
基于以上的基本概念和架构,我们提出以下综合的大数据平台技术解决方案:1.数据采集:建立一个高效、可扩展和可靠的数据采集系统,从多个数据源采集数据,并确保数据的完整性和一致性。
2.数据存储:选择合适的数据存储技术,根据数据的特点和需求进行存储和管理。
对于结构化数据,可以选择关系型数据库;对于非结构化数据,可以选择分布式文件系统或NoSQL数据库。
3. 数据处理:构建一个强大的数据处理引擎,支持批处理、流处理和机器学习。
对于批处理,可以使用Hadoop和Spark等开源技术;对于流处理,可以使用Kafka和Flink等开源技术;对于机器学习,可以使用TensorFlow和Scikit-learn等开源技术。
4. 数据可视化:提供一个用户友好的界面,将处理结果可视化。
可以使用工具如Tableau和Power BI等,为用户提供直观、交互式的数据图表和仪表板。
5.安全和隐私保护:确保数据的安全和隐私,采取合适的安全措施,如加密、访问控制和审计。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
互联网+时空信息大数据云平台解决方案方案V3.0互联网+时空信息大数据云平台解决方案互联网+时空信息大数据云平台解决方案V3.0目录一、背景 (1)二、任务、定位与作用 (2)(一)任务 (2)(二)在智慧城市中的定位与作用 (4)三、目标、思路与原则 (5)(一)目标 (5)(二)思路 (5)(三)建设原则 (7)四、时空大数据 (8)(一)资源汇聚 (9)(二)空间处理 (12)(三)数据引擎 (13)(四)管理分析 (14)五、时空信息云平台 (18)(一)通用化平台 (18)(二)专业化平台 (26)(三)个性化平台 (28)六、运行服务及支撑环境 (28)(一)时空大数据 (28)(二)时空信息云平台 (29)(三)支撑云环境 (30)七、示范应用 (32)(一)示范要求 (32)(二)典型领域 (33)互联网+时空信息大数据云平台解决方案方案V3.0一、背景智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、地理信息集成等新一代信息技术,促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。
建设智慧城市,已经成为破解城市发展难题、提升城市治理能力现代化、转变经济社会发展方式和城市科学发展的方向选择。
智慧城市建设已上升为国家战略,“信息网络宽带化、规划管理信息化、基础设施智能化、公共服务便捷化、产业发展现代化和社会管理精细化。
”要“着力打造智慧城市,推动城镇常住人口基本公共服务均等化,加强城市管理。
”到2020年,建成一批特色鲜明的智慧城市。
”自智慧城市概念提出以后,各地区、各部门智慧城市建设积极性很高,取得了不少进展,同时也暴露出许多问题,一是盲目跟风,目标不明确;二是协调不够,各自为政;三是试点较多、流于形式;四是体制机制缺乏创新;五是信息安全考虑不足。
导致一些地方出现思路不清、盲目建设的苗头,亟待加强顶层设计,统筹规划,科学引导,有序推进。
以统筹顶层设计,加强相互协调,促进健康发展。
为从国家层面进一步统筹“条块”智慧城市建设中的重大议题和重点工作,包括国家测绘地理信息局在内的25个部门,成立了新型智慧城市建设部际协调工作组。
-1-互联网+时空信息大数据云平台解决方案V3.0对未来三年我国智慧城市建设进行了总体部署,对各部门、各领域工作进行了统筹协调,这对加强顶层设计、统筹“条块”建设、推动智慧城市各领域应用,具有十分重要的作用和意义。
任务分工明确了测绘地理信息部门在推动智慧城市建设中的职责、定位和主要任务,是测绘地理信息部门推进智慧城市建设的重要依据。
为切实贯彻落实好党中央、国务院的战略规划与工作部署,根据任务分工,国家测绘地理信息局在前期全国数字城市地理空间框架建设和近几年智慧城市试点取得经验的基础上,突出了时空大数据和时空信息云平台两项重点任务,以进一步明确目标,加快推进智慧城市时空基础设施试点与建设,加强同其他部门智慧城市工作衔接,全面支撑智慧城市建设。
二、任务、定位与作用(一)任务测绘地理信息部门的任务为指导各地区开展智慧时空基础设施建设及应用,具体包括:推进智慧时空基础设施建设。
加快智慧城市时空信息云平台建设试点,指导开展时空大数据及时空信息云平台构建,鼓励其在城市规划、市政建设与管理、国土资源开发利用、生态文明建设以及公众服务中的智能化应用,促进城市科学、高效、可持续发展。
研究制定相关行业标准和技术规范,完-2-互联网+时空信息大数据云平台解决方案方案V3.0 善评价指标体系,参与联合开展的年度评价工作。
时空基础设施是指具有时间和空间特征的基础地理信息、公共管理与公共服务涉及的专题信息,及其采集、感知、存储、处理、共享、集成、挖掘分析、泛在服务所涉及的政策、标准、技术、机制等支撑环境和运行环境的总称。
其建设内容可以归结为:时空基准、时空大数据、时空信息云平台、支撑环境。
其中,时空大数据和时空信息云平台是时空基础设施建设的核心内容。
随着数字城市地理空间框架转型升级为智慧城市时空基础设施,相应要实现“四个提升”,即空间基准提升为时空基准,基础地理信息数据库提升为时空大数据,地理信息公共平台提升为时空信息云平台,支撑环境由分散的服务器集群提升为集约的云环境。
相比地理空间框架中基础地理信息数据库和地理信息公共平台分别部署在不同网络环境,信息交换需跨网摆渡,时空基础设施中时空大数据和时空信息云平台则可部署在同一云环境中。
如图1所示。
-3-互联网+时空信息大数据云平台解决方案V3.0图1时空基础设施与地理空间框架的构成与历史联系-4-互联网+时空信息大数据云平台解决方案方案V3.0 (二)在智慧城市中的定位与作用综合国内外智慧城市的认识和建设实践,尽管运作方式、建设内容和解决问题等存在差异、各具特色,但其体系框架具有共性,智慧城市建设的典型结构如图2所示,包括感知层、网络层、计算存储设施、公共数据库、公共信息平台、智慧应用和用户层,以及制度安全保障体系和政策标准保障体系。
图 2智慧城市典型结构时空基础设施内容在智慧城市总体架构中的位置分别是:时空大数据蕴含在公共数据库层,是政务数据、民务数据、运营数-5-互联网+时空信息大数据云平台解决方案V3.0据和感知数据时空化的基础;时空信息云平台是公共信息平台层的重要组成,是支撑其他专题平台的基础性平台;支撑环境中的云计算环境是计算存储设施层的核心,政策机制、标准规范等软环境包含在制度安全保障体系和政策标准保障体系中,如图2所示。
时空基础设施作为智慧城市的重要组成,既是智慧城市不可或缺的、基础性的信息资源,又是其他信息交换共享与协同应用的载体,为其他信息在三维空间和时间交织构成的四维环境中提供时空基础,实现基于统一时空基础下的规划、布局、分析和决策。
三、目标、思路与原则(一)目标在原有数字城市地理空间框架的基础上,依托城市云支撑环境,实现向智慧城市时空基准、时空大数据和时空信息云平台的提升,建设城市时空基础设施,开发智慧专题应用系统,为智慧城市时空基础设施的全面应用积累经验。
凝练智慧城市时空基础设施建设管理模式、技术体制、运行机制、应用服务模式和标准规范及政策法规,为推动全国数字城市向智慧城市的升级转型奠定基础。
(二)思路智慧城市时空基础设施建设,应以既有数字城市地理空间框架为基础,并实现“四个提升”。
-6-互联网+时空信息大数据云平台解决方案方案V3.0 1.统一时空基准时空基准是指时间和地理空间维度上的基本参考依据和度量的起算数据。
时空基准是经济建设、国防建设和社会发展的重要基础设施,是时空大数据在时间和空间维度上的基本依据。
时间基准中日期应采用公历纪元,时间应采用北京时间。
大地基准统一到2000国家大地坐标系,高程基准统一到1985国家高程系统,具体参照GB22021《国家大地测量基本技术规定》执行。
该部分内容可另立专项支撑。
2.丰富时空大数据时空大数据主要包括时序化的基础地理信息数据、公共专题数据、智能感知数据和空间规划数据,构成智慧城市建设所需的地上下、室内外、虚实一体化的时空数据资源。
其中,基础地理信息数据包括传统基础测绘数据,以及实景影像、倾斜影像和激光点云等新型测绘产品数据;公共专题数据包括人口、法人、宏观经济、POI兴趣点、地理国情普查与监测等数据;智能感知数据包括各种公共设施及各类专业传感器感知的具有时间标识的即时数据;空间规划数据包括空间资源保护与利用的发展蓝图等反映未来空间性发展规划的数据。
3.构建时空信息云平台面向不同的应用对象,构建通用化平台、专业化平台和个性-7-互联网+时空信息大数据云平台解决方案V3.0化平台。
通用化平台汇聚数据服务、接口服务、功能服务、计算存储服务、知识服务,形成服务资源池,扩充地理实体、感知定位、接入解译及模拟推演API接口,新增地名地址引擎、业务流引擎、知识引擎、服务引擎,全面提升按需服务能力。
专业化平台在通用化平台基础上,扩充专业化数据、功能和业务流程,为空间规划、生态环境监测等工作提供平台支撑。
个性化平台根据用户需求进行数据、功能和服务的智能组装、自动部署和按需服务。
4.搭建云支撑环境鼓励有条件的城市,将时空大数据和时空信息云平台迁移至全市统一、共用的云支撑环境中;不具备条件的城市,改造原有部门支撑环境,部署时空大数据和时空信息云平台,形成云服务能力。
5.开展智慧应用基于时空信息通用化平台、专业化平台和个性化平台,根据各城市的特点和需求,本着急用先建的原则,开展智慧应用示范。
实施过程中,在城市人民政府统筹领导下,以应用部门为主,测绘地理信息部门做好数据与技术支撑,在原有部门信息化成果基础上,突出实时数据接入、时空大数据分析和智能化处置等功能,鼓-8-互联网+时空信息大数据云平台解决方案方案V3.0 励采用多元化的投融资模式,开展深入应用。
(三)建设原则秉承上述思路,应遵循以下建设原则:1.开放性原则云平台的体系架构应是开放的。
一方面,用户可以分享计算资源、存储资源、网络资源、开发接口和关于地理信息功能软件的服务;另一方面,也能够把用户的上述服务能力便捷部署至云平台。
2.继承性原则数字城市地理空间框架建设已经融入了云计算服务的理念和思想。
从数字走向智慧,特别在初级阶段,具有云计算条件的城市,可迁移至该环境;未具备条件的城市,可采用虚拟云计算环境。
3.安全性原则凡部署在非涉密网络环境中的计算资源、存储资源,以及数据资源应不涉及与国家安全保密有关的内容和事项,否则需经国家指定部门进行统一的保密处理。
4.智能化原则建立知识引擎,提升平台功能的个性化定制能力和大数据挖掘分析能力,实现知识服务。
5.重点性原则测绘地理信息部门应把建设重点放在时空大数据和时空信息云平台,示范应用宜求精不求多,要能体现跨部互联网+时空信息大数据云平台解决方案V3.0门协同和智慧的特点。
四、时空大数据时空大数据应包括历史的、现状的基础地理信息数据和公共专题数据,智能感知数据以及空间规划数据,和这四类数据的数据引擎及管理分析系统等六部分;依托基础地理信息数据,采用全空间信息模型形成全空间,并时空化公共专题数据、智能感知数据和空间规划数据,通过管理分析系统经数据引擎实现一体化管理。
其构成如图3所示。
应在完成基础地理信息数据和公共专题数据的基础上,优先开展专业化平台和示范应用所必需的空间规划数据和智能感知数据的建设,其范围和数量应根据本地的信息化基础、应用需求和智慧城市顶层设计,逐步丰富。
互联网+时空信息大数据云平台解决方案方案V3.0图 3时空大数据的构成互联网+时空信息大数据云平台解决方案V3.0(一)资源汇聚1.资源内容(1)历史与现状的基础地理信息数据内容至少包括矢量数据、影像数据、高程模型数据、地理实体数据、地名地址数据、三维模型数据、新型测绘产品数据及其元数据。