数据中心集成开发平台概述

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企业人力资源管理的数字化平台建设

企业人力资源管理的数字化平台建设

企业人力资源管理的数字化平台建设第一章数字化平台概述 (3)1.1 数字化平台的概念与意义 (3)1.1.1 数字化平台的概念 (3)1.1.2 数字化平台的意义 (3)1.2 企业人力资源管理与数字化平台的关系 (4)1.2.1 人力资源管理在数字化平台中的地位 (4)1.2.2 数字化平台在人力资源管理中的应用 (4)1.2.3 数字化平台对人力资源管理的价值 (4)第二章数字化平台建设规划 (4)2.1 建设目标与战略 (4)2.2 技术选型与平台架构 (5)2.3 投资预算与实施计划 (6)第三章人力资源信息系统建设 (6)3.1 人力资源信息系统设计 (6)3.2 系统功能模块划分 (7)3.3 系统集成与数据迁移 (7)第四章员工信息管理模块 (8)4.1 员工信息录入与维护 (8)4.1.1 信息录入 (8)4.1.2 信息维护 (8)4.2 员工档案管理与查询 (8)4.2.1 档案管理 (8)4.2.2 查询功能 (8)4.3 员工信息数据安全与隐私保护 (8)4.3.1 数据安全 (8)4.3.2 隐私保护 (9)第五章招聘与选拔模块 (9)5.1 招聘流程管理 (9)5.1.1 招聘流程概述 (9)5.1.2 招聘流程数字化管理 (9)5.2 人才库建设与维护 (9)5.2.1 人才库概述 (9)5.2.2 人才库数字化管理 (9)5.3 选拔与评估方法 (10)5.3.1 选拔与评估概述 (10)5.3.2 选拔与评估数字化管理 (10)第六章培训与发展模块 (10)6.1 培训计划与资源管理 (10)6.1.1 培训计划制定 (10)6.1.2 培训资源管理 (10)6.2 培训实施与跟踪 (11)6.2.2 培训跟踪 (11)6.3 员工能力评估与发展 (11)6.3.1 员工能力评估 (11)6.3.2 员工发展 (11)第七章薪酬福利管理模块 (11)7.1 薪酬体系设计 (11)7.1.1 概述 (11)7.1.2 设计原则 (12)7.1.3 设计流程 (12)7.2 福利政策制定与执行 (12)7.2.1 概述 (12)7.2.2 制定原则 (12)7.2.3 制定流程 (13)7.3 薪酬福利数据分析与优化 (13)7.3.1 数据分析 (13)7.3.2 优化措施 (13)第八章绩效管理模块 (13)8.1 绩效考核体系设计 (13)8.1.1 设计原则 (14)8.1.2 设计内容 (14)8.2 绩效评估与反馈 (14)8.2.1 评估方法 (14)8.2.2 反馈方式 (14)8.3 绩效改进与激励 (15)8.3.1 改进措施 (15)8.3.2 激励措施 (15)第九章人力资源报表与分析 (15)9.1 报表体系设计 (15)9.1.1 报表类型设计 (15)9.1.2 报表格式设计 (16)9.1.3 报表与发布 (16)9.2 数据挖掘与分析 (16)9.2.1 数据挖掘方法 (16)9.2.2 数据分析方法 (16)9.3 报表应用与决策支持 (17)9.3.1 人力资源规划 (17)9.3.2 人才选拔与培养 (17)9.3.3 绩效考核与激励 (17)9.3.4 人力资源成本控制 (17)9.3.5 人力资源政策制定与调整 (17)第十章数字化平台运维与优化 (17)10.1 平台运维管理 (17)10.1.1 运维团队建设 (17)10.1.3 运维工具与系统 (17)10.1.4 运维成本控制 (17)10.2 系统安全与防护 (18)10.2.1 安全策略制定 (18)10.2.2 安全防护措施 (18)10.2.3 安全审计与监测 (18)10.2.4 应急响应与恢复 (18)10.3 平台持续优化与升级 (18)10.3.1 需求分析与评估 (18)10.3.2 技术升级与迭代 (18)10.3.3 功能优化与拓展 (18)10.3.4 用户体验与满意度调查 (18)第一章数字化平台概述1.1 数字化平台的概念与意义1.1.1 数字化平台的概念数字化平台是指在信息技术和互联网技术支撑下,整合企业内外部资源,实现业务流程优化、信息共享、协同工作的一种新型信息化系统。

某医院HIS与EMR数据中心集成方案

某医院HIS与EMR数据中心集成方案

HIS与EMR数据中心集成平台建设方案一、概述随着XX医院南扩工程即将完成,医院新增业务规模将不断扩大,现有的信息系统基础设施已经不能完全满足医院业务增长点要求,需要对信息系统基础设施进行升级改造。

此次项目需要对医院的HIS系统的门诊、住院2个平台以及电子病历系统的服务器、存储平台进行升级改造主要包括:HIS门诊数据库服务器双机系统、HIS住院数据库服务器双机系统、电子病历数据库服务器双机系统、存储网络交换机SAN系统、多业务公用存储磁盘阵列系统、HIS中间层服务器系统、电子病历中间层服务器系统、磁带备份系统、F5综合业务负载均衡系统、备份管理软件等。

二、方案设计随着医院业务规模的增长,医院对信息系统的依赖程度越来越高,因此对信息系统的业务连续性要求提出来很高的要求。

总的来说,对于数据库服务器系统,要求做到全系统高可用,对于服务器和存储设备的故障,在不需要人工干预的情况下,5分钟内实现故障设备切换,保证医院正常运营,综合业务负载均衡系统和现有的综合业务负载均衡系统共同组成冗余集群提供负载均衡。

1)HIS门诊和住院数据库服务器系统,各配置一套双机热备解决方案,使用公用磁盘阵列系统,采用小型机服务器,配置32核心处理器,64GB内存,安装Windows 2003 企业版操作系统,SQL 2005数据库企业版,运行基于MSCS的双机集群的数据库故障转移集群;通过双机热备的机制,在服务器硬件出现故障时实现业务切换。

2)电子病历数据库服务器系统,配置一套双机热备解决方案,使用公用磁盘阵列系统,采用小型机服务器,配置16核心处理器,32GB内存,安装Unix 操作系统,Oracle数据库企业版,通过双机热备的机制,在服务器硬件出现故障时实现业务切换。

3)存储网络交换机用于构建整个信息系统的服务器到存储设备的核心网络连接。

由于主机较多,存储设备也越来越多,对存储交换机的要求也多。

此次需要配置4台24端口Fc光纤交换机,满配8GB短波模块,另外由于业务需要,处理基本软件功能外,还必须高级分区、链路聚合、全光纤级联等功能,将多个光纤交换机整合成同一的SAN 网络,作为数据存储交换的核心。

集装箱数据中心方案

集装箱数据中心方案
防潮处理,再开始刷防潮漆,起防潮、防霉作用,然后再刷防静电水
泥漆一遍,最后将保温棉铺在地面上,起到保温、隔热、防潮作用。
至此,地面预处理完成。
地板板面标高350mm,具有足够空间形成地板下净压风库并结合供配
电系统的设计及施工。
数据中心墙面彩钢板
1、机房彩钢板由0.6mm热镀锌钢板,12mm防火石膏内饰板所组成。机房彩钢板面
易安装与绿色节能,完善智能监控等特

UPS
模块化数据中心具有两种制式的配电
集装箱数据中心是一体化数据中心方案,集成了供电、IT设备、制冷、散
热等所有数据中心模块
数据中心发展历程
云数据中心
服务器、网络
IT设备和基础设施融合设计,数据中心
集中化,关注能效、可进化性、TCO ,
将出现几十万台的超大型。因此将带
来模块化,行业、技术、产品融合设
计。
I设备和基础设施分离设计,建设和使用
的建设方案,旨在帮客户建设一个标准的、安全的、可靠的、智能的数据
中心。
数据中心吊顶
吊顶是集装箱数据中心中重要的组成部分。
吊顶上部安装着强电、弱电线槽和管线,同时安装着消防灭火的气体管路及新风系
统风管等。
在吊顶面层上安装着嵌入式灯具、风口、消防报警探测器、气体灭火喷头等。考虑
集装箱数据中心吊顶必须防尘、防火、吸音性能好、无有害气体释放、抗腐蚀不变
耐划擦、不起尘、易清洁,有吸音效果,色调柔和,不产生眩光等特点,长期使用
不出现色差现象。经过严格测试,不易燃。
数据中心吊顶
数据中心静电地板
据集装箱数据中心的需要,我们防静电地板采用600*600mm进口贴面
全钢抗静电无边地板,该防静电地板由钢板制作,表面采用进口抗静

基于CIM面向企业数据中心的数据共享集成

基于CIM面向企业数据中心的数据共享集成
CIM概述
CIM是英文“Cloud Integrated Management”的缩写,意为“云集成管理”。它是一种集成了各种云基础设施管理工具、云服务管理工具、云应用管理工具等资源管理工具于一体,并能够统一进行调度和管理的综合管理平台。
CIM的目标是实现云计算资源的集中管理和优化利用,提高企业的IT效率和服务质量。
基于CIM面向企业数据中心的数据共享集成
2023-11-03
基于CIM的数据共享集成概述CIM数据共享集成技术企业数据中心CIM数据共享集成方案基于CIM的数据共享集成优势分析基于CIM的数据共享集成面临的挑战与解决方案基于CIM的数据共享集成应用案例分析
contents
目录
CHAPTER
01
基于CIM的数据共享集成概述
根据需求对数据进行筛选和过滤,只将需要的数据传输到目标系统中。
通过实时或定期的方式将源数据同步到目标系统中,保证数据的一致性和完整性。
CHAPTER
03
企业数据中心CIM数据共享集成方案
架构设计原则
数据中心CIM数据共享集成架构设计应遵循标准化、开放性、灵活性、可扩展性等原则,以满足企业不断变化的业务需求。
数据安全保障问题
CHAPTER
06
基于CIM的数据共享集成应用案例分析
案例一:电力行业CIM数据共享集成应用
电力行业是CIM数据共享集成应用的重要领域之一,通过共享电力系统数据,提高电力运营效率和可靠性。
总结词
电力行业CIM数据共享集成应用主要是针对电力系统管理,将电力设备的运行数据、维护数据、检修数据等进行整合和共享,实现电力设备的状态监测和维护预警,提高电力运营的效率和可靠性。同时,通过CIM数据共享集成,电力行业还可以实现电力负荷预测、能源管理等方面的优化和提升。

MapGIS数据中心介绍

MapGIS数据中心介绍

MapGIS数据中心集成开发平台介绍技术支持中心-1--2-引言v 经过几十年的发展,GIS 应用的领域越来越广泛。

GIS 应用系统需要访问分布在多个数据源的异构数据,也需要整合诸如文档、数据库属性表等非空间数据。

如何对多源异构的空间数据和非空间数据进行有效的集成管理,成为一个亟待解决的问题。

v 用户的需求不断变化,系统设计不断调整,GIS 应用系统本身也变得越来越复杂,使系统的开发与维护面临巨大的挑战。

v 在这种形势下,中地数码历经多年技术攻关,提出新一代GIS 架构技术及新一代开发模式,率先推出MapGIS 数据中心集成开发平台,实现了“零编程、巧组合、易搭建”的可视化开发,掀起了GIS 开发和应用领域的一场变革!-3-MapGIS数据中心发平台产生背景2MapGIS数据中心平台的典型开发案例-4-1 数据中心搭建平台产生的背景ü多GIS 平台,资源的共享难以实现ü空间数据和非空间数据的集成管理ü功能重复开发,资源浪费严重üGIS 技术涉及面广(跨学科、跨行业)ü开发难度大(系统庞大,技术难度大)ü达不到“随需而变”(面向对象、组件化)社会背景-5-v 程序员:我不懂业务!v 技术支持:我不懂程序!v 程序员&技术支持:我怎么觉得是在对牛弹琴呢?“你的柔情我永远不懂”1 数据中心搭建平台产生的背景-6-v 客户:一个小小的功能就要修改几天?v 客户:改这么小的功能,怎么动用这么多人?v 客户:我们愿意帮忙,但是我们能做什么呢?“爱莫能助”1 数据中心搭建平台产生的背景-7-v 老板:项目天天都在做就是没有进展!v 老板:维护的时候怎么还要这么多人参加,有点太花钱了吧?v 老板:小项目都不敢接!“成本、成本、成本,还是成本!”-8-痛定思痛——还是要使用MapGIS 数据中心v 到底为什么?v 所有的变更都反映在代码上.v 所有代码的改动都要涉及到程序员.v 程序改动都要设计到很多环节,牵扯到太多的人员参与.v 一个小小的改动殃击面就很广.-9-MapGIS数据中心集成开发平台-10-2.1 认识MapGIS 数据中心搭建平台什么是MapGIS 数据中心?MapGIS 数据中心有什么功能特点?MapGIS 数据中心开发模式与传统开发模式对比?MapGIS 数据中心的使用价值?-11-◆MapGIS 数据中心集成开发平台简称数据中心,是基于新一代GIS 架构技术及新一代开发模式的集成开发平台,是集“基础”与“应用”为一体的综合开发与应用的集成平台。

odi使用用途-概述说明以及解释

odi使用用途-概述说明以及解释

odi使用用途-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分内容:数据库集成器(Oracle Data Integrator,简称ODI)是一种强大的数据管理工具,它在数据集成、数据迁移以及数据转换方面都有着广泛的应用。

ODI的设计初衷是为了满足不同规模和复杂度的数据管理需求,提供一个灵活且易于使用的解决方案。

ODI的主要功能是将来自不同数据源的数据集成到目标系统中。

通过ODI,用户可以轻松地连接和提取来自各种数据库、文件、Web服务以及其他数据源的数据,并将这些数据转换成符合目标系统要求的格式。

这为企业内部和外部数据的集成提供了便利。

此外,ODI还具有优秀的数据迁移能力。

无论是在数据库升级、平台迁移还是系统重构时,ODI都可以帮助用户将数据从一个系统迁移到另一个系统。

它支持数据的映射、转换、清洗等操作,确保数据无误地迁移过程中。

除了数据集成和数据迁移,ODI还提供了丰富的数据转换功能。

用户可以使用ODI的可视化界面,定义和执行数据的转换规则,实现数据的清洗、整合、计算等操作。

这大大简化了数据转换的复杂性,并提高了工作效率。

综上所述,ODI在数据集成、数据迁移以及数据转换方面都有着广泛的应用。

它为企业提供了一个强大的数据管理工具,使得数据的集成、迁移和转换变得更加高效和可靠。

接下来的章节中,我们将详细介绍ODI 在不同领域中的具体应用,并对其优势以及局限性进行分析。

1.2文章结构1.2 文章结构本文将按照以下结构来展开讨论ODI的使用用途:1.2.1 概述在本部分,将介绍ODI(Oracle Data Integrator)是什么以及其在数据管理和集成方面的重要性。

我们将讨论ODI的基本原理和工作流程,以便读者对后续章节中的具体用途有一个清晰的了解。

1.2.2 odi在数据集成中的用途这一部分将探讨ODI在数据集成领域的应用。

数据集成涉及将来自不同源头的数据整合到一个中央库中的过程。

我们将讨论ODI如何帮助企业实现跨不同数据库和应用系统的数据集成,并介绍ODI在数据提取、转换和加载(ETL)等方面的功能和优势。

大数据系统架构概述

大数据系统架构概述
式比物理服务器更加简单、高效
✓ 阿里云对象存储(OSS) - 阿里云对象存储 (Object Storage Service, OSS)是阿里云对外提供
的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务
✓ 表格存储 (Table Store) - 它是构建在阿里云飞天分布式系统之上的NoSQL数据存储服务,提
大数据系统架构概述
• 总体架构设计原则
总体架构概述
✓ 满足大数据的V3要求
▪ 大数据容量的加载、处理和分析 - 要求大数据应用平台经过扩展可 以支持 GB、TB、PB、EB甚至ZB规模的数据集
▪ 各种类型数据的加载、处理和分析 - 支持各种各样的数据类型,支持
处理交易数据、各种非结构化数据、机器数据以及其他新数据结构
供海量结构化数据的存储和实时访问
✓ 大数据计算服务(MaxCompute) - 大数据计算服务(MaxCompute,原名 ODPS)是一种快速、
完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案
阿里云飞天的特色
• 阿里云飞天 OpenStack 和 Hadoop 的不同
✓ OpenStack和 Hadoop是软件,它们并没有解决客户的CAPEX 投入问题、运维人员投
阿里云飞天系统体系架构
• 飞天(Apsara)是由阿里云自主研发、服务全球的超大规模通用计算操作系统 • 它可以将遍布全球的百万级服务器连成一台超级计算机、以在线公共服务的方
式为社会提供计算能力
• 飞天已经为全球200多个国家和地区的创新创业企业、政府、机构等提供服务
阿里云飞天系统体系架构
• 阿里云飞天整体架构 - 飞天平台的体系架构如图所示,整个飞天平台包括
3)OTS和ODPS可以配合使用,前者支持大规模并发的日常访问(例如铁路 售票前台系统),然后每隔24小时就把交易数据推入ODPS支撑的数据仓库,利 用后者进行进一步的业务分析。

云数据中心建设解决方案-ppt课件精选全文

云数据中心建设解决方案-ppt课件精选全文
什么是数据中心
数据中心(集成)是一种环境技术,数据中心同时是一种综合性产业,
它包括温度、湿度、防尘、有害气体、电磁干扰、屏蔽、防静电、防漏水、隔热、保温、防火、美学、光学、噪声、振动等方面综合的考虑设计。
它涉及到多种专业:空调、配电、照明、自动检测与控制技术、抗干扰技术、综合布线技术、净化、消防、建筑、装潢等。
地面工程 整个机房区的地面在铺设地板之前,需作防尘、防潮处理,活动地板下的建筑面应平整、光滑并做保温防尘处理,机房内防静电地板需做等电位体,
机房装修系统
隔断工程 无框玻璃隔断,应采用槽钢、全钢结构框架。 石膏板、吸音板等隔断墙的沿地、沿顶及沿墙龙骨建筑围护结构内表面之间应衬垫弹性密封材料后固定。 竖龙骨准确定位并校正垂直后与沿地、沿顶龙骨可靠固定。 全钢防火大玻璃隔断,钢管架刷防火漆,玻璃厚度不小于12mm,无气泡。
数据中心机房等级划分
Tier I 基本
Tier II 冗余单元
Tier III 可并行维护
Tier IV 容错
可用性
99.671%
99.749%
99.982%
99.995%
每年IT 服务 中断时间
28.8小时
22.0小时
1.6小时
0.4小时
建筑类型
租用
租用
自建
自建
线路冗余
N
N+1
1主+1备
双主
面积功率(w/ft)
Private IaaS
Private PaaS
虚拟私有云
混合云
PaaS
SaaS
IaaS
私有云
自助服务 策略资源管理 扣款 能力规划
Private IaaS
Private PaaS

集成平台工程施工方案

集成平台工程施工方案

集成平台工程施工方案一、项目概述集成平台工程是指将各种信息化系统、设备和技术进行整合和协调,实现资源共享和流程优化的系统工程。

集成平台工程广泛应用于智慧城市建设、智能交通系统、大型企业信息化建设等领域。

本项目旨在为客户提供一体化的信息化解决方案,为其提高管理效率、降低成本、提供更便捷、高效的服务。

二、施工范围本项目的施工范围包括硬件设备选购及安装、系统软件开发及集成、网络设备配置及优化、数据中心建设及运维等方面。

1. 硬件设备选购及安装根据客户需求,选购并安装服务器、存储设备、交换机、路由器、防火墙等硬件设备,确保设备性能和功能能够满足项目要求。

2. 系统软件开发及集成根据客户需求,开发和集成各类信息化系统软件,包括ERP、CRM、OA、BI等,实现系统之间的数据互通和流程协同。

3. 网络设备配置及优化根据客户现有网络环境,对网络设备进行配置和优化,确保网络的稳定性和安全性。

4. 数据中心建设及运维根据客户需求,建设数据中心基础设施,并负责数据中心的运维和维护工作。

三、施工流程1. 前期准备项目启动后,对客户需求进行深入了解,确定项目的整体架构和技术方案,编制施工计划和进度表,确定项目实施的人员和资源。

2. 设备选购及安装根据项目需求,进行硬件设备的选购工作,并进行设备的部署和安装,确保设备运行正常。

3. 系统软件开发及集成根据项目需求,进行系统软件的开发和集成工作,确保各个系统之间的数据互通和流程协同。

4. 网络设备配置及优化根据客户现有网络环境,对网络设备进行配置和优化,确保网络的稳定性和安全性。

5. 数据中心建设及运维根据客户需求,建设数据中心基础设施,并负责数据中心的运维和维护工作。

6. 测试与验收在施工完成后,进行系统的测试和验收工作,确保系统能够满足客户的需求。

7. 交付与培训在系统验收合格后,进行系统的交付和客户培训工作,确保客户能够熟练使用新系统和设备。

8. 后期维护在项目交付后,对系统进行后期维护和服务,确保系统的稳定性和可靠性。

MapgisK9开发平台简介

MapgisK9开发平台简介

MAPGIS K9开发平台简介MapGIS K9是新一代面向网络的超大型分布式地理信息系统基础软件平台。

系统采用面向服务的设计思想、多层体系结构,实现了面向空间实体及其关系的数据组织、高效海量空间数据的存储与索引、大尺度多维动态空间信息数据库存储和分析功能,具有版本管理和冲突检测机制的长事务处理机制,具有TB级空间数据的处理能力、可以支持局域和广域网络环境下空间数据的分布式计算、支持分布式空间信息分发与共享、网络化空间信息服务,能够支持海量、分布式的国家空间基础设施建设。

经过几十年的发展,GIS应用的领域越来越广泛,GIS应用系统本身也变得越来越复杂,从处理来自多种数据库的异构数据,到使多种GIS平台的功能协同工作;此外,用户需求不断变动,系统设计不断调整,使系统的开发与维护面对巨大的挑战。

在这种形势下,中地数码提出新一代GIS架构技术及新一代GIS开发模式,率先推出数据中心集成开发平台,实现了“零编程、巧组合、易搭建”的可视化开发,使不懂编程的人员开发GIS系统的梦想成为现实,从而推动了人们从重视开发技术细节的传统开发模式向重视专业、业务的新一代开发模式转变,掀起了GIS开发和应用领域的一场变革。

“数据中心集成开发平台”简称为“数据中心”,是基于新一代GIS架构技术及新一代开发模式的集成开发平台,是集“基础”与“应用”为一体的综合开发与应用集成平台。

目前,基于数据中心配置了多种解决方案,用户可以根据需要自行选择配置或自己开发插件扩展平台功能。

通过配置解决方案,并在MapGIS K9平台所提供的总体框架上,已经开发实现了包括政府部门、灾难应急、交通运输、设施管理、环境管理和保护、电子导航、商业应用和公共服务等方面的应用。

利用数据中心开放的软件体系架构,丰富的规范及其扩展体系,强大的功能集群:仓库系统、工作空间系统、设计管理与部署系统等,能够降低对人员技术的要求,提高开发效率,将各种资源通过简单的操作快速集成到系统中来。

管理服务平台方案

管理服务平台方案

管理服务平台方案管理服务平台是指利用信息技术和管理方法,将企业的各类管理服务整合和优化,提供给企业以提高经营效率和降低成本的一种综合性服务。

其主要目标是通过整合资源、优化管理流程、提高信息共享和决策效率,实现企业管理的全面升级。

一、平台概述管理服务平台是企业管理的核心和支撑,通过整合企业各种管理功能和流程,提供一站式的综合管理服务。

平台具备以下功能:1.信息集成:集成企业各个部门和系统的管理信息,实现数据的共享和互联互通,方便信息的查询与统计分析。

2.业务流程管理:设计和优化企业的管理流程,实现流程的标准化、固化和自动化。

3.决策支持:提供决策所需的数据和分析工具,辅助管理层进行科学决策。

4.绩效评估:建立绩效评估体系,通过对关键绩效指标的监控和评估,实现对业务过程的持续改进。

二、平台架构管理服务平台采用模块化和分布式架构,具备以下组成部分:1.数据中心:负责数据的收集、存储和管理,以及保障数据的安全和可靠性。

2.应用中心:提供各种管理工具和系统,包括企业资源计划(ERP)、客户关系管理(CRM)等。

3.决策支持中心:提供决策所需的数据分析和建模工具,辅助管理层进行决策。

4.服务中心:提供各种管理服务,包括物流管理、财务管理、人力资源管理等。

三、平台功能1.集成管理:将企业各类管理功能整合在一个平台上,实现信息共享和协同办公,提高工作效率。

2.流程优化:对企业管理流程进行分析和优化,消除繁琐和低效的环节,提高管理效率。

3.指标监控:通过建立关键绩效指标体系,对企业业务运行状况进行实时监控和分析,及时发现问题并采取措施。

4.数据分析:提供数据统计和分析工具,帮助管理层了解企业的经营状况和趋势,辅助决策。

5.决策支持:提供决策所需的数据和工具,辅助管理层进行科学决策,减少决策风险。

6.绩效评估:建立绩效评估体系,对企业各项业务指标进行定期评价,激励和激励员工的积极性和创造性。

四、平台优势1.一体化管理:将企业各类管理功能整合在一个平台,减少信息孤岛和重复劳动。

网络-华为数据中心集成解决方案

网络-华为数据中心集成解决方案

RunAtFtaeunlttiSoPRnePmroetseSetnatPnodwbeyr Power hp rp74xx
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ICT,针对企业的服务与咨询,长期合同比例增加 • 全业务融合的范围越来越广
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全业务融合--业务向数据中心汇聚
•IT与CT的融合 ICT •固定与移动的融合 FMC •Voice, Video, Data的融合 NGN/IMS •服务与咨询的融合 •电信运营商的转型是商业模式的变化 ,从“网络资源运营” 向“综合业务与 内容服务运营”转变
商业用户需求的变化:

数据中心项目简介

数据中心项目简介

产品(数据中心项目)1产品概述1.1 系统背景随着数据库技术的广泛应用,企业信息系统产生了大量的数据,如何从这些海量数据中提取对企业决策分析有用的信息成为企业决策管理人员所面临的重要难题。

传统的企业数据库系统(管理信息系统)即联机事务处理系统(On-LineTransactionProcessing,简称OLTP)作为数据管理手段,主要用于事务处理,但它对分析处理的支持一直不能令人满意。

因此,人们逐渐尝试对OLTP数据库中的数据进行再加工,形成一个综合的、面向分析的、更好的支持决策制定的决策支持系统(DecisionSupportSystem,简称DSS)。

企业目前的信息系统的数据一般由DBMS管理,但决策数据库和运行操作数据库在数据来源、数据内容、数据模式、服务对象、访问方式、事务管理乃至无力存储等方面都有不同的特点和要求,因此直接在运行操作的数据库上建立DSS是不合适的。

数据仓库(DataWarehouse)技术就是在这样的背景下发展起来的。

数据仓库的定义是:“数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间变化的持久的数据集合”。

构建数据仓库的过程就是根据预先设计好的逻辑模式从分布在企业内部各处的OLTP数据库中提取数据并对经过必要的变换最终形成全企业统一模式数据的过程。

四川启明星银海科技有限公司开发的数据中心系统就是利用数据仓库和商务智能技术,为企业建立基于数据仓库的决策分析应用。

同时,可以帮助企业实现多种应用系统数据共享、数据唯一性保证、领导KPI查询以及辅助决策支持分析等应用。

1.2 数据中心定义数据中心是利用数据仓库和商务智能技术实现企业信息共享,提供企业决策支持信息,促进企业发展。

它是是企业的业务系统与数据资源进行集中、集成、共享、分析的场地、工具、流程等的有机组合。

数据中心包括ETL、主题数据库、数据仓库、商业智能、全局数据字典等多方面的关键技术和内容。

支持异构数据源,采用ETL技术对数据质量进行分析,经过清洗、转换之后以工作流处理方式加载至数据仓库。

SDDC云平台解决方案

SDDC云平台解决方案

性能与容量管理加速
云自动化
性能与容量管理设计与部署
云自动化加速与部署
业务连续性加速
容灾设计与部署
合规设计与部署
管理升级
迁移评估
虚拟化健康检查
软件定义存储加速
网络虚拟化设计与部署
成本管理设计与部署 成本管理加速
虚拟化设计与部署

虚拟化升级
网络虚拟化加速
知 与


SDDC评估、设计与部署
vSphere
vRealize Infrastructure Navigator vRealize Configuration Manager
• 抽取与池化 • 架构整合 • 可扩展的存储层
x86 Servers
SAN / NAS
Cloud Object Storage
14
Virtual SAN:一种极为简单的全新存储方法
VMware vCenter Server
vSphere
VSAN
…3 个到 64 个…
SSD 硬盘
SSD 硬盘
SSD 硬盘
软件层
计算 虚拟化
网络 虚拟化
存储 虚拟化
管理 自动化
现有硬件
自动化操作
智能
集成与协同 简化管理任务
可见性好 主动式优化
自动化程度高 提升管理效率
由策略驱动自动检测 与修复
IT与业务同步
5
在没有得到双方确认前,请对本文档内容进行严格保密,违者自行承担相关法律责任
新数据中心IT规划蓝图:软件定义的数据中心
vSphere Data Protection Advanced vCenter Site Recovery Manager

企业数据集成DI平台介绍

企业数据集成DI平台介绍

• 通常采用的数据集成方式有:联邦式、基于中间件 模型和数据中心、数据仓库
前言:当前企业数据集成中遇到的困扰
1
快速构建数据处理模型:
图形化、脚本化的数据 处理模型实现 异构数据源的数据处理
3 企业级性能稳定性:
快速构建流程应用
数据集成平台易学易用
二次扩展开发能力
4 数据处理模型的管控:
– 阀值设置
• 对运行中的相关指标值进行阀值设置:如高位警戒值、低位警戒值、监控数据 采集频度(时间间隔)、代理状态采集频度、HTTP连接超时时间、监控历史保 存时间 • 通过这些设置可使监控界面色彩丰富,在某些数值到达临界值时,起到提醒运 维管理员关注的作用
– 负载加权算法
• 可以自定义加权算法区别作业对CPU优先和内存优先 • 系统依据加权负载值对作业进行均衡负载,在代理服务器上分担作业的运行, 从而最大限度的保障系统的可靠运行
• 映射定义用户定义作业的映射管理,支持通过Excel制作好后映射后导入和 通过系统图形拖拉方式管理。 也支持导出Excel格式映射定义。 – 映射类型:注释项,不影响自动化程序生成。
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作业自动化:生成DI作业
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作业自动化:生成存储过程
• 将映射定义生成存储过程脚本,支持Oracle、SQLServer和DB2数据库。
Running
Instance
Running Stream Running
Running Stream Stream Running Running
Stream
Stream
• 基于数据流的数据处理模型,最大程度的发挥各步骤的处理能力;同 时支持多实例并行执行
功能特性-基于元数据驱动

数据中心同步平台建设方案

数据中心同步平台建设方案

数据中心同步平台建设方案一、项目背景和目标随着云计算、大数据和物联网的快速发展,企业对数据中心的需求越来越高。

数据中心同步平台的建设旨在对现有数据中心进行升级和改造,实现数据的高效同步和共享,提高数据中心的性能和可靠性,满足企业对数据的快速处理和分析的需求。

二、项目范围和功能1.数据同步功能:实现多个数据中心之间的数据同步,包括实时同步和异步同步,保证数据的一致性和完整性。

2.数据共享功能:提供数据共享的接口和工具,使得不同部门和业务之间可以共享数据,提高数据的利用率和价值。

3.数据处理功能:提供数据处理的接口和工具,支持数据的实时处理和离线分析,满足不同业务对数据的需求。

4.容灾备份功能:实现数据中心的容灾备份,确保数据中心的高可用性和可靠性。

5.安全保护功能:加强数据中心的安全防护和访问控制,保护数据的安全性和隐私性。

6.性能监控功能:提供数据中心的性能监控和故障诊断,及时发现和修复问题,降低数据中心的运维成本。

三、项目实施步骤1.需求分析:与各个业务部门和IT部门进行沟通和需求收集,明确数据同步平台建设的目标和需求。

2.架构设计:根据需求分析的结果,设计数据中心同步平台的整体架构,确定系统的模块和功能,以及各个模块之间的关系和依赖。

3.软硬件采购:根据架构设计的结果,购买和配置相应的硬件设备和软件工具,确保系统的性能和稳定性。

4.系统开发:根据需求和设计的结果,进行系统的开发和测试,确保系统能够满足各项功能和性能要求。

5.系统集成:将开发完成的系统与现有的数据中心进行集成,确保系统能够与现有系统无缝对接,并能够实现数据的同步和共享。

6.系统上线:对集成完成的系统进行测试和调优,确保系统的性能和可靠性,并逐步上线各个模块和功能。

7.培训和支持:针对系统的用户和管理员进行培训,使其能够熟练操作和管理系统,并提供系统的技术支持和维护服务。

四、项目关键问题及解决方案1.数据同步和共享的一致性问题:通过引入主从复制和多版本并发控制等技术,确保数据在不同数据中心之间的同步和共享的一致性和完整性。

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