自动场景分析及参数配置平台
大数据分析平台的部署与配置指南
大数据分析平台的部署与配置指南
摘要：
本文旨在为用户提供大数据分析平台的部署与配置指南。大数据分析平台是基于大数据技术，旨在帮助用户实现高效的数据分析与处理。本指南将从平台部署、配置环境、数据源接入以及用户权限管理等方面提供详细的步骤和操作指引，以帮助用户顺利搭建和配置大数据分析平台。
1. 平台部署
1.1 硬件要求
在开始部署大数据分析平台之前，首先需要确保服务器硬件符合要求。通常情况下，大数据分析平台对硬件的要求较高，建议采用高性能的服务器配置，并确保服务器具备足够的存储空间和内存。
1.2 软件要求
大数据分析平台的部署需要运行在分布式环境中，因此需要先安装和配置分布式计算框架，例如Apache Hadoop、Apache Spark等。此外，还需要安装支持大数据分析的相关工具和库，如Hive、Pig、HBase等，以及数据库管理系统如MySQL、Oracle等。
2. 配置环境
2.1 操作系统配置
在部署大数据分析平台之前，需要对操作系统进行一些配置。首先，需要关闭不必要的服务和进程，以释放系统资源。其次，需要优化文件系统和网络配置，以提高整体性能。
2.2 网络配置
大数据分析平台通常需要在多台服务器之间进行数据交互和协作，因此需要配置网络环境以确保服务器之间能够相互通信。可以使用静态IP地址或者DNS来配置服务器的网络连接，以方便数据的传输和访问。
3. 数据源接入
大数据分析平台需要接入各种数据源，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。为了便于分析和处理，需要将这些数据源导入到平台中。以下是一些常用的数据源接入方式：
场景 工具 平台 数据 流程
场景工具平台数据流程
在现今的数字化时代，场景、工具、平台、数据和流程之间的联系变得越来越紧密，成为推动企业发展的动力，也成为企业更高效运营的基础。无论是大企业还是小企业，都在借助数字化技术，建立并完善自身的场景、工具、平台、数据和流程，从而获得更大的竞争优势。
场景是支撑企业运营的基础，任何企业的发展都是建立在以原有场景的基础上的。企业通过分析市场环境和用户需求，实现业务场景的改善，从而提高企业效率和核心竞争力。在企业场景落实过程中，需要依托健全的工具体系。
工具是建立在场景建设基础上的，包括科技技术工具和管理工具。科技技术工具借助计算机网络技术，构建了企业的系统架构，实现了跨组织、跨人群的协作。管理工具则主要包括管理方法、管理模式以及管理策略，例如：全平台分散式管理、连续改进、精益管理等。这些工具的使用可以有效提升企业的运营效率，使企业的管理更加科学，覆盖的范围也更广泛。
平台是一种软件和硬件的结合，是大企业和小企业运营的保障，其目的是为了更好地提供服务，减少研发成本和提升现有产品的品质。企业可以依托平台，为客户提供高品质的、高效率的服务，同时也可以吸收客户的反馈，持续改进产品与服务。
数据是企业最宝贵的资源，也是企业分析和决策的基础。企业可以利用各种数据挖掘技术，如机器学习、大数据分析以及人工智能，
来分析客户的需求，改善企业的运营效率，提高企业竞争力。
流程是企业内部各种资源之间的关联，它将不同部门之间的工作按照一定的顺序组织起来，使各个部门能够有效地沟通和协作。企业通过优化流程，可以有效解决业务中的冲突，减少重复的工作，提高业务的效率。
智能安全运营平台的进阶之路
智能安全运营平台的进阶之路
2014年，绿盟科技内部启动P2SO；2015年，绿盟科技发布智慧安全2.0战略。这些战略的核⼼，都是将绿盟科技过去以硬件产品为主导的⽅向升级为给客户提供完整的安全解决⽅案及安全运营，⽽平台产品作为安全运营的抓⼿、解决⽅案的核⼼，在战略执⾏过程中的地位是举⾜轻重的。
初步尝试——BSA
早在2014年，绿盟科技P2SO战略发布之前，产品线就在⼤数据能⼒⽅向做了研发投⼊和技术布局。在数据接⼊⽅⾯，使⽤过Logstash、Flume、Heka、StreamSet等组件；在数据存储⽅⾯，使⽤过数据仓库、MPP、搜索引擎等类型的组件。产品技术团队构建了绿盟科技的⼤数据平台，并且应⽤到内部作业系统。
随着公司P2SO战略的推进，以及客户市场对整体的安全解决⽅案和运营服务持续增长的需求，安全管理平台产品成为客户提升安全能⼒⽔平的重要抓⼿。由此，2015年初，绿盟科技推出了⾯向企业安全管理的产品：BSA——绿盟⼤数据安全分析平台。
第⼀代安全⼤数据平台产品的核⼼价值，是把⼤数据技术引⼊⽹络安全管理的领域，然⽽当时国内的主流管理产品还停留在使⽤传统技术处理海量的安全告警⽇志，效果差强⼈意。国内外领先的创新⼚家，纷纷开展新型技术应⽤的开发。在充分调研后，我们认为此阶段的⼤数据平台产品的产品化⽬标是提供⾜够的数据接⼊、处理、存储及分析⽀撑，提供标准开发接⼝，并在上层开放安全业务，由各安全⼚商、客户基于⼤数据平台进⾏开发APP，并进⾏APP售卖，形成⼀个开放的⽣态环境。这是个⾮常超前的产业创新尝试，确定“BSA+APP”模式后，技术组件上决定采⽤“Hadoop+kafka+Spark+ELK(ES+Logstash+Kibana)”体系。⽤Spark代替Storm，主要是因为Spark具备流计算和批处理的能⼒，⾮常适合安全管理的时效性要求。同时也保留了ELK，通过重⽤“Kibana+ES”灵活的搜索条件⽣成⾃定义可视化图表的能⼒，⾮常适合有DIY偏好的管理员。
智慧城管智能视频分析平台解决方案
智慧城管智能视频分析平台
解
决
方
案
目录
前言 (3)
1 系统概述 (4)
2 系统架构 (5)
3 系统功能 (6)
4 无证摊贩监测子系统 (14)
5 出店经营监测子系统 (14)
6 违章停车监测子系统 (15)
7 监控地图显示 (16)
8 视频监控部署 (17)
前言
智能视频分析系统的架构设计主要基于三层架构：即前端设备接入层、媒体处理层和用户表示层。前端接入层主要由视频采集单元、编码单元、智能分析单元、报警单元等组成，主要负责对前端视频信息、报警信息进行获取，同时通过智能分析单元和编码单元进行信息处理，最终接入业务中心；媒体处理层由中心业务平台、媒体处理分发和网络存储单元组成，主要实现业务处理控制、视频音频传送、存储以及系统管理；作为整个智能视频分析监控的核心，中心业务平台实现了用户和前端设备的接入认证、设备综合管理、媒体分发转发及业务功能控制等功能，网络存储单元则需要实现网络媒体数据的数字化录像、存储、检索、回放以及管理。根据智慧城管应用场景，结合城管碰到的一些问题，智慧城管视频智能视频分析主要面向门前三包、重点部位等区域。城管人员就可以随时掌握着违章者的行踪，并在事发之前进行预防和控制，把危害降到最低。同时将录像资料保存下来，作为处罚的依据。
1 系统概述
通过统一建设前端视频智慧监控减少城管监管盲区死角，促进城管部分工作前置处理和可视化监管，实现综合协同管理效率最大化。结合区县各街道（镇）和社区（村、居）实际管理需求，对重要路段、市场经营场所监管难点、盲点区域固定点进行有线监控。
针对温州***区实际情况需求，本次将新增监控点位81个，其中高清球机30个、高清枪机35个、违停检测球16个。
自助分析平台介绍-王全胜
数据查询 查询1 查询2
数据分析 报表制作
1.选择模型
新建 查询
2.设置查询条件
16
自助取数分析-数据分析
空间设置
模型与权限管理
表信息 设置
业务模型 管理
自助查询
数据 查询
数据 分析
报告 制作
用户群跟踪
用户群 用户群 用户群 设置 基本分析 个性分析
目标群的定义
自助查询
数据 查询
数据 分析
报告 制作
用户群跟踪
用户群 用户群 用户群跟踪 跟踪设置 跟踪处理 结果分析
跟踪属性和指标定义
通用的群的跟踪评估程序
说明
–当启动一个群的时候，系统为这个群创建相应的表结构和自动形成历史数据，便于查询分析 –采用NOSQL文本数据库作为后台数据模型存储。解决动态属性的扩展，减少系统处理量，提高性能
-系统管理
-应用管理
2
1 一个需求沟通场景
2 对一线需求支撑流程
背景
3 一线需求特点
短频快的需求特点,必须寻找新的支撑模式和技术来满足
统一的运行 环境,数据环境
高效开发工 具,降低开发门 槛
让更多人参与， 以实现全员经 分
系统资源的自 动化平衡和管 控,应用共享
自助分析平台在这环境下，力求实现人人参与的BI工具和环境
云计算平台的自动化部署与配置指南
云计算平台的自动化部署与配置指南
随着云计算技术的发展，越来越多的企业将应用和数据迁移到云上。在云计算平台上实现自动化的部署和配置，能够极大地提升运维效率和降低成本。本文将为大家介绍云计算平台的自动化部署与配置指南。
一、自动化部署的意义
云计算平台的自动化部署是指通过脚本、代码或配置文件等方式，将应用或服务快速部署到云环境中。与传统的手动部署方式相比，自动化部署具有如下几点优势：
1. 提高效率：自动化部署能够大大减少手动操作所需的时间和工作量，从而提高部署效率。
2. 减少误操作：自动化部署过程中，可以预设各种条件、规则和检测点，减少人工操作中的失误和错误。
3. 保障一致性：通过自动化部署，可以确保在不同的环境中（如开发、测试、生产环境），应用或服务的部署结果保持一致。
4. 提升可维护性：自动化部署将配置信息和操作步骤以代码的形式存储，便于后续的维护和演进。
二、自动化部署的步骤
云计算平台的自动化部署通常包括以下几个步骤：
1. 准备环境：在进行自动化部署之前，需要确保云环境的基础设施已经搭建完毕，包括网络、存储、服务器等。
2. 编写部署脚本或代码：根据应用或服务的特点和需求，编写相应的部署脚本或代码。这些脚本或代码可以使用各种编程语言，如Shell、Python、Ansible等。
3. 配置参数和依赖：通过修改配置文件或执行相应命令，配置应用或服务的参
数和依赖，以满足实际需求。
4. 执行部署脚本或代码：运行编写好的部署脚本或代码，开始自动化部署过程。在这个过程中，可以监控部署的进度和结果。
V2X-HIL测试方案
V2X-HIL测试方案
目录
1.系统架构 (3)
1.1.系统架构 (3)
1.2.功能架构 (3)
2.子系统设计与说明 (4)
2.1.C-V2X 仿真测试软件 (4)
2.2.C-V2X 自动化测试管理系统 (12)
2.3.C-V2X 应用场景测试过程演示系统 (23)
2.4.C-V2X 场景基础库 (25)
2.5.C-V2X 测试辅测机及测试软件 (33)
2.6.GNSS模拟器 (35)
2.7.HIL机柜及交换机 (38)
1.系统架构
1.1.系统架构
整个系统测试由2大块组成，测试系统以及外围设备。系统架构图如下图所示：
V2X 综合测试仪：主要包括HIL场景测试系统以及协议一致性测试系统。其中HIL场景测试系统可生成3D仿真场景，支持生成车辆模型、道路模型、导入路网等功能；自动化测试工具支持场景的管理的创建、测试用例的管理、测试用例执行和测试报告的生成等功能；协议一致性测试系统可对被测件执行网络层、消息层、安全层的协议一致性测试系统；外围设备管理，可管理机柜、C-V2X测试辅测机、GNSS 信号源等外围设备。
1.2.功能架构
系统功能架构，如下图所示：
2.子系统设计与说明
2.1.C-V2X 仿真测试软件
本项目采用VTD构建C-V2X仿真测试软件。
Virtual Test Drive (VTD)复杂交通环境视景建模、仿真软件由德国的 VIRES 公司开发，该公司成立于 1996 年，VIRES 的产品主要是针对交通领域实时视景系统的应用而开发，包括汽车、轨道交通及航空领域，其中汽车主动安全的复杂交通视景系统开发是 VIRES VTD 最重要的应用方向，并已在奥迪、宝马及奔驰应用在各自的驾驶模拟器的交通场景开发中。
软件系统参数智能优化平台的设计与实现
软件系统参数智能优化平台的设计与实现
软件系统参数智能优化平台的设计与实现
一、引言
在软件系统开发过程中，参数优化是一个关键环节。传统的手动参数调整方法往往效果不佳，需要耗费大量的时间和人力资源。为了提高软件系统的性能和效率，研发一个软件系统参数智能优化平台尤为重要。本文将主要介绍这个平台的设计与实现。
二、平台需求分析
在设计与实现之前，我们首先需要对平台的需求进行分析。软件系统参数智能优化平台需要具备以下功能：
1. 参数采集：能够自动收集软件系统的参数信息，并将
其存储在数据库中，以便后续的分析和优化。
2. 参数分析：对采集到的参数信息进行分析，发现其中
的潜在问题，并提出相应的优化建议。
3. 参数优化：根据分析结果，自动调整软件系统的参数，以提高系统的性能和效率。
4. 统计和报表：汇总参数采集、分析和优化的结果，形
成统计和报表，以便进一步分析和评估系统的整体性能。
5. 用户管理：对于不同的用户角色，提供不同的权限和
功能，保证平台的安全性和可用性。
基于以上需求，我们可以开始着手设计与实现软件系统参数智能优化平台。
三、平台设计与实现
1. 系统架构设计
为了实现参数智能优化平台的功能，我们采用了分布式架
构，将系统划分为以下三个层次：数据采集层、业务逻辑层和展示层。
- 数据采集层：负责定时收集各种软件系统的参数信息，并存储到数据库中，包括硬件信息、运行日志等。
- 业务逻辑层：对采集到的参数信息进行分析，发现潜在问题，并提出优化建议。同时，根据分析结果，自动调整系统的参数。
- 展示层：用户可以通过展示层查看系统的参数采集、分析和优化结果，以及相关的统计和报表。
自动驾驶虚拟仿真技术(四)：仿真测试流程及要求
⾃动驾驶虚拟仿真技术（四）：仿真测试流程及要求
⼀、⾃动驾驶仿真测试对象
⾃动驾驶系统分为了环境感知、决策规划和控制执⾏三个⼦系统，三个⼦系统⼜由传感器模型、
决策模型、控制对象模型及对应的软件和硬件部分组成。
图 1 ⾃动驾驶系统通⽤架构
从V模型的⾓度，要完成⾃动驾驶系统的测试，就必须对其所包含的所有算法、软件、硬件、⼦
系统、整车进⾏逐层的测试，以形成测试的全链条。
在测试⽅法选择上，仿真测试、场地测试与道路测试共同组成了⾃动驾驶测试的“三⽀柱”。其
中，场地测试与道路测试仅针对整车层⾯，且覆盖的场景⼯况有限，尤其是对于长尾场景，难以
通过实车的⽅式进⾏测试。⽽⾃动驾驶仿真测试可以很好地弥补实车测试的不⾜，除了场景覆盖
度外，更是可以针对⾃动驾驶算法、软件、硬件、⼦系统、整车等不同层级的测试对象，形成全
链条测试。
⼆、⾃动驾驶仿真测试流程
根据不同层级测试对象的特点，可选择不同的⾃动驾驶仿真测试环境，通常来说：对⾃动驾驶系
统的模型算法、计算平台、域控制器等依次开展模型在环（MIL）、软件在环（SIL）、硬件在环
测试（HIL），之后对整车开展驾驶员在环（DIL）和车辆在环（VIL）测试。具体仿真测试流程
见下图2。
图 2 ⾃动驾驶仿真测试流程
三、⾃动驾驶仿真测试执⾏环节
⾃动驾驶仿真测试典型的执⾏环节包括：测试需求分析、测试配置、接⼝定义、设计测试⽤例、
测试执⾏、测试结果分析及测试结束条件等。
图 3 ⾃动驾驶仿真测试执⾏环节
1、测试需求分析
仿真测试需求通常包括被测⾃动驾驶系统的功能及性能需求、对仿真结果的输出需求及仿真测试
智能数据BI平台功能说明书
智能数据BI平台功能说明书
一、引言
智能数据BI平台是一种基于人工智能技术的数据分析与可视化工具，旨在匡
助企业更好地理解和利用其数据资产。本文档将详细介绍智能数据BI平台的功能
和特点。
二、平台概述
智能数据BI平台是一个集数据采集、数据清洗、数据分析和数据可视化于一
体的综合平台。它能够从各种数据源中提取数据，并对数据进行清洗和预处理，然后通过各种算法和模型进行数据分析，并将分析结果以可视化的方式展示给用户。
三、功能模块
1. 数据采集模块
智能数据BI平台支持从多种数据源中采集数据，包括数据库、文件、API等。用户可以通过配置数据源连接信息，实现自动化的数据采集。
2. 数据清洗模块
该模块用于对采集到的数据进行清洗和预处理，以保证数据的质量和准确性。
用户可以通过配置数据清洗规则，对数据进行去重、缺失值处理、异常值处理等操作。
3. 数据分析模块
智能数据BI平台提供多种数据分析算法和模型，包括统计分析、机器学习、
数据挖掘等。用户可以根据自己的需求选择合适的算法和模型，并进行参数配置和模型训练。
4. 数据可视化模块
该模块用于将数据分析结果以可视化的方式展示给用户。智能数据BI平台提
供多种图表和图形，包括柱状图、折线图、饼图等，用户可以根据需要选择合适的图表类型，并进行自定义配置。
5. 数据报表模块
智能数据BI平台支持生成各种数据报表，用户可以根据自己的需求选择合适
的报表模板，并进行自定义配置。生成的报表可以导出为PDF、Excel等格式，方
便用户进行分享和存档。
6. 用户管理模块
该模块用于管理平台的用户权限和角色。智能数据BI平台支持多级用户权限
基于OAI平台的软件框架及应用研究
基于OAI平台的软件框架及应用研究
作者：李霏雯杜博亚
来源：《中国新通信》2016年第13期
【摘要】 OpenAirInterface（OAI）仿真平台是评估LTE和LTE-Advanced系统，测试相关的算法和策略的有效工具。本文首先对比现有仿真技术并分析其局限性，阐述OAI仿真平台的软件框架，分析OAI平台下可实现的LTE协议栈及演进分组核心网的主要功能。最后，本文简要分析OAI仿真平台的应用领域及并对未来做展望。
【关键字】 OpenAirInterface 仿真平台 LTE 软件框架协议栈应用分析
一、引言
随着无线通信技术的发展，通信系统的研究进入新水平。第三代移动通信系统取得世界性成功后，LTE和LTE-A的标准和协议一直是3GPP重点研究问题。评估LTE/ LTE-A系统性能、研究链路容量及相关算法是项重要工作。由于构建一个真实无线通信系统的成本较高，可建立一个兼容的实验仿真平台实现系统性能的测试与评估。仿真平台的系统设计和开发必须严格遵循LTE标准和协议，并考虑影响系统运行的场景和随机因素。传统的无线通信系统仿真分为链路级仿真与系统级仿真，详见表1。
综合上述两种仿真方式的优缺点，一个从物理层到传输层完整的LTE仿真平台更符合现有研究需求。
OAI仿真平台是一个基于LTE协议栈开发的软件平台，具有可重复性、可移植性及精确的仿真结果。OAI平台可通过对协议栈不同的配置实现不同的仿真场景，使用物理层抽象技术或用硬件替代部分系统功能以减少仿真时间，有效测试、评估、验证LTE系统。
二、OpenAirInterface（OAI）仿真平台
综合自动化平台
综合自动化平台
综合自动化平台是一个集成了多种自动化工具和技术的软件平台，旨在提高企业的生产效率和业务流程的自动化程度。该平台具有以下特点和功能：
1. 多功能集成：综合自动化平台可以集成多种自动化工具和技术，如机器人流程自动化（RPA）、业务流程管理（BPM）、数据分析和挖掘等。通过集成不同的自动化工具，企业可以根据自身需求选择合适的工具，实现全面的自动化。
2. 简化操作：综合自动化平台提供了直观易用的用户界面，使用户可以通过简单的拖拽和配置操作完成自动化流程的设计和部署。用户无需编写复杂的代码，即可实现各种自动化任务，大大简化了操作流程。
3. 强大的功能扩展性：综合自动化平台支持插件式的架构设计，可以方便地扩展各种自定义的功能模块。用户可以根据自身需求开发和集成各种自定义插件，满足特定业务场景的自动化需求。
4. 高度可定制化：综合自动化平台提供了丰富的配置选项和参数设置，允许用户根据自身需求进行定制化设置。用户可以灵活地调整自动化流程的执行规则、优先级和触发条件，以及结果的处理方式，实现个性化的自动化操作。
5. 强大的数据分析和监控功能：综合自动化平台可以实时监控和分析自动化任务的执行情况和结果。用户可以通过可视化的仪表盘和报表，了解各项任务的执行状态、耗时和效果等关键指标，帮助企业进行决策和优化。
6. 高安全性和稳定性：综合自动化平台采用了多层次的安全防护机制，保障企业数据的安全性和隐私性。平台具有高度稳定的架构设计和容错机制，能够保证自动化任务的稳定运行，避免因系统故障或异常导致的业务中断。
智能分析平台建设方案
智能分析平台建设方案
引言
智能分析平台是指利用人工智能和大数据技术来进行数据分析和决策支持的一
种平台。随着数据的爆发增长，以及数据分析在企业决策中的重要性不断提升，智能分析平台逐渐成为企业发展的关键支撑。本文将介绍一个智能分析平台的建设方案，包括平台架构、功能模块、数据处理流程、安全性等内容。
1. 平台架构
智能分析平台的架构是搭建整个平台的基础，它包括硬件、软件和网络结构三
个方面。
1.1 硬件
智能分析平台的硬件需要具备高性能和高扩展性。一般来说，可以采用分布式
架构，通过搭建多台服务器来实现对大规模数据的高效处理。还需要考虑存储设备的选择，例如使用分布式存储系统来满足数据量的存储需求。此外，为了提高平台的可用性和容错性，可以考虑使用高可用集群架构。
1.2 软件
智能分析平台的软件方面主要包括操作系统、数据库管理系统、数据分析工具等。操作系统可以选择常见的Linux操作系统，如CentOS。数据库管理系统可以
选择高性能的关系数据库或者分布式数据库，如MySQL或Hadoop。数据分析工
具可以根据具体的业务需求选择，常见的有Python、R、Spark等。
1.3 网络结构
智能分析平台的网络结构需要保证稳定和安全。可以采用虚拟专用网络（VPN）来建立平台内部和外部的安全通道，同时需要配置防火墙来限制非法访问。此外，还可以考虑使用负载均衡器来实现流量分发和故障恢复。
2. 功能模块
智能分析平台的功能模块是指平台提供的各种功能和服务。根据用户需求，可
以设计以下几个常见的功能模块：
2.1 数据采集模块
ASPS使用经验交流
2009.6
目录
ASPS规划软件应用背景 规划软件应用背景 ASPS主要功能介绍 ASPS主要功能介绍 ASPS使用方法介绍 使用方法介绍 问题交流
Step3. 确定传播模型及仿真参数
5、操作界面 、
Step3. 确定传播模型及仿真参数
6、阴影衰落方差 、
阴影衰落参数主要 是设置DOM图层中 是设置 图层中 出现的各种地形阴 影衰落偏差， 影衰落偏差 ， 该部 分的结果主要反映 在接收场强的预测 结果中。 结果中。
Step3. 确定传播模型及仿真参数
预测分析就是在地理每个预测点（ 预测分析就是在地理每个预测点（Grid 或Bin）上假设有一个测试 ）上假设有一个测试UE 在 尝试接入有一定负载的小区， 尝试接入有一定负载的小区，这样可以分析所有预测点的无线性能和覆 盖结果。 预测分析，主要用于查看信号的覆盖情况。 盖结果。ASPS 预测分析，主要用于查看信号的覆盖情况。必须先布置基 当没有分布UE 时，也可进行预测，因为预测的结果与界面上分布的 也可进行预测， 站。当没有分布 UE 无关。 无关。 预测场强门限设置
目录
ASPS规划软件应用背景 规划软件应用背景 ASPS主要功能介绍 ASPS主要功能介绍 ASPS使用方法介绍 使用方法介绍 问题交流
智能化大数据分析平台的设计及应用案例
智能化大数据分析平台的设计及应用案例
随着社会机器化和人们对信息的需求增加，大数据分析成为具
有重要影响力的技术领域。在此背景下，智能化大数据分析平台
的设计和应用日趋成熟，成为越来越火热的研究和实践领域。本
文将介绍智能化大数据分析平台的设计，以及一些典型的应用案例。
一、智能化大数据分析平台的设计
1.架构设计
智能化大数据分析平台是由不同类型的硬件、软件和网络组成的。整个架构主要分为四个层次：采集层、存储层、计算层和应
用层。采集层是指采集数据的设备和传感器，如工业控制设备、
物联网设备、智能手机等。存储层是指各种类型的数据存储设备，如云存储、网络存储和本地存储。计算层是指将大量数据进行处
理的作业处理和系统架构，如Apache Hadoop、Spark、Storm、Flink等。应用层是指应用程序和工具，在此基础上开发应用程序
和服务，如数据挖掘、可视化和故障诊断等。
2.数据采集
数据采集是整个数据分析流程中最基础的环节。采集的数据通
常具有以下特点：数据规模大、多样性高、来源分散、结构复杂、时效性强。因此，在设计数据采集系统时，应该考虑如何准确、
灵活、高效、安全地完成数据采集任务。为了满足这些要求，可
以使用传统的数据采集技术，如ETL、ELT和EL的混合技术；也可以使用现代的数据采集技术，如物联网、分布式文件系统、云
计算和大数据技术等。
3.数据存储
数据存储是整个数据分析过程中的核心环节。数据存储功能通常包括按照数据集类型、存储方式和数据处理能力等分类。常用
的数据存储类型包括分布式文件系统、关系型数据库和NoSQL数
基于智能视频分析系统的智能监控系统构建
Value Engineering
0引言
目前视频监控的覆盖范围已经遍布在生活的各个角落，但传统的视频监控多作为事后追查、取证等，在海量的视频录像面前，依靠人工处理显得十分无力[1]。而人工智能技术的出现很大改善这一现状，一些企事业单位和政府通过将智能视频分析系统引入到视频监控系统，构建了智能视频监控系统，在社会治安、城市治理、智慧环保等场景落地，将被动通知向主动告警转变，大大提高了视频监控的系统价值[2-3]。在越来越多企业想要用人工智能技术为视频监控系统赋能的背景下，本研究通过对智能视频分析系统的技术原理和系统架构进行总结，并将智能视频分析系统与传统视频监控系统结合来构建了智能监控系统，并从实践的角度提供了一个体系流程来帮助企事业单位构建智能监控业务和应用场景。
1智能视频分析系统1.1技术原理
智能视频分析系统是利用计算机图像视觉分析技术对视频监控画面进行采集、识别、分类、分析，生成图像内容和行为的描述信息，并根据预定的分析规则，指出可能存在的违反规则的风险目标或行为，同时发出预警信息，协助相关人员进行日常管理。在算法分析平台内，根据配
置的设备信息获取视频流。在拉取视频流后，调用告警区
域对图像进行逐帧解析。图像处理系统调用算法中心的服务，并构建数据包推送至视频流合成系统。视频流合成系统调用告警规则信息，依据原视频的帧率等信息合成处理后的视频流，包含必要的识别信息，如人脸、告警标记、预警等级等。在视频流合成完成后产生事件告警通知推送至告警中心，其技术原理如图1所示[4-5]。
1.2系统架构
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第4页
自动场景分析及参数配置平台介绍
核心能力相关产品和服务应用场景
扫频数据分析相关产品和服务
• 扫频数据分析：海量扫频数据的集中化存储与处 理，自动化分析大幅提升工作效率。
• 网络覆盖情况摸底：全面了解各各地市网络覆盖 整体基础情况，快速定位网络覆盖问题点。
• 覆盖专项优化实施效果对比：对比优化调整效果。 MR数据分析处理服务 • 工参数据校正：快速有效提升基础数据准确性。
2016 年 上 半 年 ， 已在成都完成MR 数据相关分析处理 的专项优化服务
查看西安邻区优化试点结果
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20%
2016年，山东部分城市开展了MR数据 相关分析处理的专项优化服务，摒弃了 以往人工勘误基础数据和人工点选进行 邻区优化的方式，花费的成本仅为传统 方法的20%。
第8页
自动场景分析及参数配置平台介绍
核心能力相关产品和服务应用效果
目前基于ASPS和DataAnalysis的扫频数据分析已连续多年服务于集团公司网络部，同时 产品和服务也已在全国多个地市开展应用，并取得良好效果。
查看沈阳邻区优化试点结果
查看LTE扫频相关内容介绍
60%
2014 年 辽 宁 省 和 陕 西 省 分别在全省范围内开展了 应用ASPS和DataAnaly sis 的 扫 频 数 据 分 析 专 项 优化，快速完成了3个轮 次的全省扫频分析，周期 较以往缩短了60%。
• 100多项分析内容：内容丰富，功能强大，支持各类栅格化对比分析、各类覆盖分
析、各类邻区规划优化、各类场景分析等100多项分析内容。
• 业内风向标：实时跟进中国移动集团优化思路，兼容支持集团最新优化指标的计算
算法。
• 上万专业用户注册使用：目前软件注册已达10961人次。
• 海量扫频数据存储分析：支持全国范围内的扫频数据集中存储于分析，便于开展扫
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第 10 页
自动场景分析及参数配置平台介绍
核心能力相关产品和服务计价模式
扫频数据分析相关产品和服务
• ￥￥￥￥￥￥￥￥
MR数据相关分析处理服务
• 基础数据核查计费分为三部分，即： 最终费用 = 基础费用 + 规模费用 - 扣 费
• 基础费用：基础数据核查每轮次的基 础费用为10万元；
• 多层网的邻区配置策略制定
• 已配邻区相关异频测量数量过多
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自动场景分析及参数配置平台介绍
核心能力相关产品和服务的特性
扫频数据分析相关产品和服务
• 50倍效率提升：以前优化工作中大量的手工操作现集成到软件中能够进行自动化操
作，使用该软件将能使工作效率提升50倍以上。
扫频数据 分析服务
利用场景分析中的扫频分析模块（ASPS）：满足优化人员的优 化分析需求，以样本点数据为基础，可实现各类分析呈现，结合 软件的自动分析功能，展开各类固化的分析内容。 利用后分析平台进行扫频批量化分析（DataAnalysis）：满足 管理需求。按照栅格化的数据为基础，以城市、网格为粒度，呈 现指标定位存在问题的弱项，便于进行工作安排和数据效果比对。
• 规模费用：核查范围的小区总规模作 为规模费用，每小区计费5元
• 扣费：输出结果的准确率考核，错误 一个站点扣费1000元
基础数据核查
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• 邻区关系优化计费分为两部分，即： 最终费用 = 基础费用 + 方案费用
• 基础费用：邻区关系优化每轮次的基 础费用为5万元；
• 方案费用：包括漏配邻区添加和冗余 邻区剔除，输出的每对邻区关系（添 加或剔除）计费10元
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谢谢
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• 随着4G网络建设的推进，站点数量增多、平均站间距逐 渐变小，同时网络结构日趋复杂，多层网的规模也越来越 大，部分城市站点密集区域每小区平均邻区数达上百条。 另一方面，由于网络建设、调整频繁，邻区关系难以做到 及时的维护和更新。在有大量冗余邻区的情况下同时还存 在大量邻区漏配，这种不合理的邻区配置会影响切换性能， 导致切换失败、掉话等，进而影响客户感知。
率风析 册
• 添加邻区基于MR数据统计的小区间相关性，同时结合用户定制化的邻区配置策略，
提向内 使
比单纯依靠地理信息添加邻区更加全面和合理，有自主研发工具，可快速输出结果，
升标容 用
效果复核基于数据统计。
• 满足用户既有的邻区配置策略，又是优化日常维护手段难以察觉的、影响用户感知
© 中国移动通信集团设计院有限公司 的漏配关系。
• 邻区优化调整方案 实施
• 相关指标提取
• 基础数据问题定位 准确率比对
• 邻区优化有效性评 估
数据采集
• 扫频测试硬件准备、 测试执行、扫频数据 采集
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扫频数据分析
• 重叠覆盖专题分析 • 弱覆盖专题分析 • 室分外泄、竞对建设规
模等定制化内容分析
分析结果输出
• 专项分析结果输出
邻区关系优化
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自动场景分析及参数配置平台的部署/提供方式
部署方式：集中化部署或省公司部署均可 交付要求：按需求提供TD-LTE网络性能数据 服务方式：服务以远程为主，部分环节提供驻点服务
数据采集和预处理
• 分析数据采集（包括 工参数据、MR数据、 邻区配置数据、切换 性能统计和话务流量 统计等）
核心能力名称
核心能力类别
核心能力包括的产品和服务
核心能力：
产品
扫频数据分析相关产 品和服务
产品
服务
自动场景分析及
服务
参数配置平台
MR数据分析处理服务 服务
ASPS
DataAnalysis
扫频数据分析服务
工参数据校正与小区覆 盖范围精细化调整
邻区最优配置策略与优 化方案制定
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网络质量评估优化 三个系统四个平台及其演进版本 子产品3：自动场景分析及参数配置平台
（ASPS）
自动场景分析及参数配置平台核心能力简介
核心能力名称
产品/服务名称：自动场景分析及参数配置平台 核心能力简介
核心能力自动场景分析及参数配置平台包括两个核心能力类别：扫频数据分析相关产品和 服务、MR数据分析处理服务，具体包括两个产品+三项服务，即ASPS、DataAnalysis、 扫频数据分析服务、工参数据校正和邻区最优配置策略与优化方案制定）。
• 扫频数据不反映通话情况，不解析层三信令，只真实反映 扫频信号的覆盖情况，不受参数、邻区影响。因此扫频数 据是进行覆盖优化的最佳数据源。
MR数据分析处理服务：
• 准确的基础数据是开展网络维护和优化工作的基本条件， 现网中天馈调整等操作频繁，同时缺乏人力、方法、工具 维护基础数据，数据维护困难，优化人员手中没有一份准 确的基础数据。
网络覆盖
情况摸底 基础数据
优化实施
专项核查
效果对比
自
动
场
景 分 析
邻区专 项优化
及
参
数
配
置
平
台
• 漏配邻区发现：快速发现日常维护手段难以察觉的、影响用户感知的漏配关系。
• 超限邻区的优化：部分厂家设备提取切换性能数据有条目上限（一个站点384条），超过上限 后部分条目的性能数据无法提取，意味着无法根据实际性能展开有针对的优化，因此压缩超上 限的条目数量占比、不影响性能的前提下剔除冗余邻区关系尤其重要。
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自动场景分析及参数配置平台介绍
扫频数据分析相关产品和服务功能介绍
2 省公司如何了解各地市各网格的基本覆盖情况和问题？
如何根据各地市网络实际情况有针对性地安排优化工作？ 如何有效地对比、监督各类专项优化、调整效果？
ASPS
邻区优化 方案制定
核心 能力
Data Analysis
工参数据 精细校正
频数据的集中管理分析工作。
1
上 万
• 网格级报表、图层、高清图片输出：以城市、网格为粒度，呈现指标定位存在问题 的弱项，便于进行工作安排和数据效果比对。
0专
5
0 业 MR数据相关分析处理服务
0
多用
倍业项 户
效内分 注
• 基础数据核查便于开展集中分析，自动化高，基于MR大数据，准确率高，输出的 问题点复核范围小，节省人力、物力。
基础数据核查
• 汇总统计表，针对3个网络有三张 • 汇总的总报告&城市级的报告 • 城市级报告的相关附件（图、表、tab输出）
MR数据相关分析处理服务
基础数据核查
• 疑似有工参问题的站点列表 • 基础数据核查报告
邻区优化
• 建议剔除的冗余邻区关系 • 建议添加的漏配邻区关系 • 邻区优化调整方案报告 • 邻区优化调整实施效果评估报告
工参数据 精细校正
扫频数据 分析服务
工参数据校正与小区覆盖范围精细化调整：基于MR等多类数据 关联分析进行工参方向角、经纬度等信息的校正，天线接反、顺 转等问题的排查；生成小区多维度的详细覆盖特征，抓取异常小 区。
邻区最优配置策略与优化方案制定：结合区域网络结构特性与用 户实际需求制定邻区最优配置策略；通过MR等数据与最优配置 策略进行现网邻区漏配检查、冗余邻区检查、邻区配置正确性检 查等内容，并给出邻区优化调整方案以及后续的实施效果评估。
• 邻区配置特定需求和 现有邻区配置策略
• 提供数据采集模版 • 数据预处理
基础数据核查
• 多数据源关联分析，筛 查疑似问题站点
• 问题站点类型判断和结 果输出
邻区优化
• 邻区最优策略制定 • 现网邻区漏配检查 • 冗余邻区检查 • 邻区配置正确性检查
设计院
省公司
方案实施和评估
• 基础数据问题站点 排查
90%
查看深圳基础数据核查试点结果和案例
2016 年 深 圳 市 开 展 了 MR数据相关分析处理的 专项优化，问题定位准确 率 达 到 了 90% ， 较 以 往 人工逐站排查的方法节省 了大量人力物第力。9 页
自动场景分析及参数配置平台介绍
核心能力相关产品和服务交付形式
扫频数据分析相关产品和服务
扫频数据分析服务：提供扫频数据批量化分析服务。
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自动场景分析及参数配置平台介绍
MR数据分析处理服务功能介绍
3 地市公司如何快速、有效、低成本地提升基础数据准确率？
如何解决在有大量冗余邻区的同时还存在大量邻区漏配的问题？
ASPS
邻区优化 方案制定
核心 能力
Data Analysis
……
百度文库第1页
自动场景分析及参数配置平台的必要性
核心能力相关产品和服务的必要性
邻区精细优化 基础数据核查 扫频数据分析
DataAnalysis
ASPS
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扫频数据数据分析相关产品和服务：
• 进行覆盖优化首先需要快速准确地了解网格的基本覆盖情 况和问题，并根据网络实际情况有针对性地安排优化工作。