袋鼠云数据智能(数据中台、智能运维)解决方案

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分布式数据库架构改造,让技术不再是业务发展的瓶颈

数据库架构改造，让技术不再是业务发展的瓶颈双十一过完的第一个工作日，又到了袋鼠小妹跟大家分享服务案例的时候啦。

今天分享的客户案例，是成立于2014年的某社交众筹平台。

（出于保护客户隐私和机密的要求，相关信息已做脱敏处理。

）该众筹平台目前已拥有超过一亿个注册用户，筹款项目近130万个，总支持次数超过2亿次，是目前中国最具影响力的、基于社交圈的众筹平台之一。

经过两年的快速发展，平台的业务规模已经远超预期，蜂拥而来的流量让系统服务器达到了峰值，尤其是数据库在业务峰值期间经历着严峻的考验。

在这种情况下，客户通过渠道联系到了袋鼠云。

袋鼠云的数据库专家，使用自研的云资源管控平台（EasyCloud），迅速对客户数据库做了全面体检。

EasyCloud平台：云资源监控界面发现其问题如下：1. 核心数据库压力大（CPU使用率60%，QPS 3万+），不时的性能抖动已经影响业务。

2. 核心MySQL数据库数据量超过TB，单表数量几亿条，单库容量达到天花板。

3. 系统架构设计不合理，压力全部落到数据库，导致系统扩展性弱，限制了业务发展。

4. 数据库请求非常集中，90%以上的请求都在某几张表上，业务的峰值和热点非常明显，有点类似电商的热点商品秒杀；5. 资源配置过高，超高的资源配置掩盖了技术架构的问题；针对体检出来的问题和实际场景，袋鼠云规划了两个阶段的解决方案：短期以优化为主，以适应当前业务的快速发展；长期以架构改造为导向，通过架构来从根本上解决性能瓶颈。

短期解决方案：思路上以“短、平、快”为主，解决当前性能瓶颈，主要聚焦在SQL优化，参数调整，读写分离等，优先满足当前几个月的性能需求。

1、数据库瓶颈分析，定位到大部分请求来自于几张表，重点对这几张表进行优化。

2、数据库读写分离，通过使用备库来分摊读压力，避免大量的读请求影响到主库和正常的业务流程。

3、慢SQL，对慢SQL进行优化和索引上的调整。

4、通过EasyCloud的AWR报表分析，对部分调用次数高的SQL，采用类似缓存等。

行业云解决方案

行业云解决方案行业云解决方案的崛起随着科技和信息时代的发展，云计算技术成为了各个行业不可或缺的一部分。

行业云解决方案应运而生，为不同领域的企业提供了全新的商业模式和工作方式。

一、行业云解决方案的定义和特点行业云解决方案是指基于云计算技术，为特定行业开发的应用软件和服务。

它提供了全方位的解决方案，包括企业资源规划、供应链管理、客户关系管理、人力资源管理等各个方面。

行业云解决方案的特点主要有以下几个方面：1. 定制化：针对特定的行业需求进行定制开发，能够满足不同行业的特殊要求，提供更精准、更专业的解决方案。

2. 效率提升：通过云计算技术，实现信息共享和协同办公，从而提高工作效率，降低成本。

企业不再需要自行购买和维护昂贵的硬件设备，减少了IT投入，专注于业务发展。

3. 数据安全：云计算平台具备更高的安全性和可靠性，可以对数据进行备份和恢复，确保信息的安全和完整性。

同时，基于云端的解决方案，可以随时随地地访问和管理数据。

4. 智能化：行业云解决方案结合了人工智能、大数据分析等先进技术，能够进行数据挖掘、智能预测和决策分析，提供更精准的业务指导和战略规划。

二、应用领域和案例分析行业云解决方案已广泛应用于各个行业，包括制造业、金融业、零售业、医疗保健等。

以下是具体案例分析：1. 制造业：制造业云解决方案帮助企业实现从订单、采购、生产计划到仓储物流等全流程的信息化管理。

通过与供应商和客户的互联互通，实现资源优化和生产效率的提升。

2. 金融业：金融云解决方案为银行、保险公司等金融机构提供了高效、安全的业务处理平台。

通过云计算技术，实现了金融交易的高速处理，增强了对客户数据的管理和风险控制。

3. 零售业：零售云解决方案帮助零售商实现从供应链管理、销售数据分析到客户关系维护的全方位管理。

通过电子商务和移动支付的支持，提供了更便捷、快速的购物体验。

4. 医疗保健：医疗云解决方案通过云计算和大数据技术，实现了医院信息系统的智能化管理。

大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计

大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计目录一、项目背景与目标 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (4)二、需求分析 (5)2.1 功能需求 (7)2.2 性能需求 (8)2.3 可用性需求 (9)2.4 安全性需求 (10)三、技术选型 (12)3.1 数据存储与管理 (13)3.2 数据处理与分析 (14)3.3 可视化技术 (15)3.4 网络安全技术 (17)四、系统架构设计 (18)4.1 总体架构 (19)4.2 子系统划分 (21)4.3 数据流设计 (23)五、功能模块设计 (24)5.1 数据采集与整合模块 (25)5.2 数据处理与分析模块 (27)5.3 可视化展示模块 (28)5.4 管理与维护模块 (29)六、数据库设计 (31)6.1 数据库选择 (33)6.2 数据表设计 (33)6.3 索引设计 (35)6.4 规范化与安全性设计 (36)七、安全性与可靠性保障 (38)7.1 数据安全 (39)7.2 系统安全 (41)7.3 可靠性与容错设计 (42)八、项目实施计划 (43)8.1 项目阶段划分 (44)8.2 项目时间表 (45)8.3 项目资源需求 (45)九、项目风险与应对措施 (47)9.1 技术风险 (48)9.2 运营风险 (48)9.3 其他风险 (49)十、项目总结与展望 (51)10.1 项目成果 (52)10.2 后续工作展望 (53)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展，大数据已经渗透到各行各业，成为推动社会进步和产业升级的重要动力。

大数据中心作为存储、处理和分析海量数据的核心基础设施，其运行效率和稳定性直接关系到数据的价值实现和业务应用的成败。

我国在用的大数据中心数量不断增加，规模不断扩大，应用领域也越来越广泛。

随着数据中心规模的快速扩张，运维管理复杂度也随之上升，如何提高数据中心的运行效率、降低运维成本、保障数据安全已成为亟待解决的问题。

某企业数据智能管理治理平台设计建设技术方案-20241024

项目编号：某企业数据智能管理治理平台设计建设方案目录1.1 总体建设方案概述 (3)1.1.1 数据治理论述 (5)1.1.2 数据治理流程 (7)1.1.3 基础库治理步骤 (8)1.1.4 治理过程产出 (11)1.2 平台建设总体设计 (11)1.2.1 平台设计理念 (12)1.2.2 平台架构设计 (13)1.2.3 平台技术特点 (14)1.3 数据治理建设方案 (15)1.3.1 数据标准管理 (15)1.3.2 元数据管理 (19)1.3.3 数据质量管理 (23)1.3.4 数据集成管理 (28)1.4 数据管理建设方案 (29)1.4.1 数据资产管理 (29)1.4.2 数据异常管理 (43)1.4.3 数据架构管理 (45)1.4.4 数据开发管理 (46)1.5 数据智能建设方案 (52)1.5.1 数据血缘 (52)1.5.2 智能标签 (54)1.5.3 数据探索 (56)1.5.4 画像分析 (57)1.1总体建设方案概述数据管理平台涵盖了数据的全局治理和过程管控，是数据可用的前提，只有确保数据的标准化、规范化，可信可用，才能进一步通过数据运营、数据应用帮助大数据中心实现数据资产管理，发现内部数据问题、发掘数据价值，进而实现数据资产的盘活和有效利用。

数据管理平台基于元模型驱动模式，构建一体化的数据资产管控，实现全流程、全生命周期和全景式的“三全”治理，确保每一份数据资产皆可靠、可信、可用。

通过对数据、应用、系统综合管理，构建标准化、流程化、自动化、一体化的数据管理体系。

数据治理将分散、多样化的数据通过汇集、标准化、清洗等操作对数据的质量进行全面的提升和监控，形成城市大数据的管理和控制机制，并提供一站式数据治理体系，持续不断的挖掘和提升数据的应用价值。

从功能角度，数据治理系统包括数据标准管理、数据目录管理、数据质量管理、数据集成、工作流、数据地图/数据血缘、数据管理数据安全、多租户、元数据管理、系统安全等功能。

企业AIOps智能运维方案白皮书

企业AIOps智能运维方案白皮书目录背景介绍4组织单位4编写成员5发起人5顾问5编审成员5本版本核心编写成员61、整体介绍82、AIOps 目标103、AIOps 能力框架114、AIOps 平台能力体系145、 AIOps 团队角色17 5.1 运维工程师17 5.2 运维开发工程师175.3 运维 AI 工程师176、AIOps 常见应用场景19 6.1 效率提升方向216.1.1 智能变更226.1.2 智能问答226.1.3 智能决策236.1.4 容量预测23 6.2 质量保障方向246.2.1 异常检测246.2.2 故障诊断256.2.3 故障预测256.2.4 故障自愈26 6.3 成本管理方向266.3.1 成本优化266.3.2资源优化276.3.3容量规划286.3.4性能优化287、AIOps 实施及关键技术29 7.1数据采集29 7.2数据处理30 7.3数据存储30 7.4离线和在线计算30 7.5面向 AIOps 的算法技术30说明：31附录：案例33案例1：海量时间序列异常检测的技术方案331、案例陈述332、海量时间序列异常检测的常见问题与解决方案333、总结34案例2：金融场景下的根源告警分析351、案例概述352、根源告警分析处理流程353、根源告警分析处理方法374、总结39案例3：单机房故障自愈压缩401、案例概述402、单机房故障止损流程403、单机房故障自愈的常见问题和解决方案414、单机房故障自愈的架构435、总结44背景介绍AIOps 即智能运维，其目标是，基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等），通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维所未能解决的问题，提高系统的预判能力、稳定性、降低 IT 成本，并提高企业的产品竞争力。

Gartner 在 2016 年时便提出了 AIOps 的概念，并预测到 2020 年，AIOps 的采用率将会达到 50%。

全业务数据中心数据中台试点建设可行性研究报告

全业务数据中心数据中台试点建设可行性研究报告目录一、内容描述 (2)1. 研究背景与意义 (3)2. 研究目的与范围 (3)3. 研究方法与数据来源 (4)二、相关理论与实践综述 (5)1. 数据中心发展趋势 (7)2. 数据中台理论框架 (8)3. 国内外企业实践案例分析 (10)三、全业务数据中心数据中台试点建设需求分析 (11)1. 企业业务现状与痛点 (12)2. 数据需求分析 (13)3. 技术需求分析 (15)4. 运营需求分析 (17)四、全业务数据中心数据中台试点建设方案设计 (18)1. 总体架构设计 (19)2. 数据处理流程设计 (21)3. 数据中心规划与布局 (22)4. 数据中台功能模块设计 (23)5. 安全与隐私保护策略 (26)五、全业务数据中心数据中台试点建设可行性分析 (27)1. 技术可行性分析 (29)2. 经济可行性分析 (30)3. 社会效益可行性分析 (32)4. 风险评估与应对措施 (33)六、试点建设实施计划与建议 (34)1. 实施步骤与时间安排 (36)2. 资源保障与配置计划 (37)3. 试点目标与预期成果 (38)4. 试点建设过程中的关键问题与解决建议 (40)七、结论与展望 (41)1. 研究结论总结 (42)2. 对未来发展的展望 (44)3. 建议与意见征集 (45)一、内容描述本报告旨在对全业务数据中心数据中台试点建设的可行性进行全面深入的研究和分析。

随着信息技术的飞速发展，企业对于数据资源的依赖程度日益增强，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。

为了更好地应对这一挑战，我们提出了在全业务数据中心建设数据中台的设想，并希望通过本次试点建设，验证其可行性和有效性，为企业的数字化转型提供有力支撑。

市场需求分析：通过调研企业对于数据资源的需求，分析全业务数据中心数据中台的市场前景和发展潜力。

技术可行性分析：评估当前信息技术的发展水平，探讨全业务数据中心数据中台所需的关键技术及其成熟度，分析技术实现的难易程度。

大数据技术在光伏产业的应用

袋鼠云助力光伏产业 | 基于阿里云数加平台做算法预测随着大数据技术的蓬勃发展，现在关于大数据技术在各行各业的实践也如火如荼。

那么当大数据技术遇到光伏行业会产生何样的化学反应呢？下面就和大家一起分享一下袋鼠云是如何使用阿里云数加平台和机器学习平台助力光伏行业的。

说明：为保护客户数据隐私，本文未透露客户名称，并将相关数据进行了马赛克处理。

01 光伏大数据实践简介一光伏行业为什么适合大数据技术原因有二：光伏行业涉及的数据面很“广”；光伏行业涉及的数据量很“多”。

图一从狭义上来看：光伏行业拥有各个电站实时采集的光伏发电数据以及周边环境数据从广义上来看：光伏数据除了光伏电站全生命周期（规划及设计、建造及验收、监测及控制、运维及管理、资产评估及交易）的所有数据外，太阳辐射数据、气象数据、地理数据以及一些购电协议等相关业务数据，也包括其中。

二光伏大数据应用的价值1. 电力调度国家能源局下发的《2015年度全国光伏年度计划新增并网规模表》征求意见稿显示，2015年全国新增光伏发电并网规模将高达15GW。

随着光伏发电量在社会发电总量所占的比例越来越高，目前光伏电站所监测的发电数据仅用于常规运维及计量计价的现状急需改变。

通过对整个光伏发电数据的检测，将光伏发电加入到整个电网调度之中，这也是未来的一种趋势。

如此背景下，光伏发电企业急需解决的一个问题，则是如何准确地了解到自身能产生多大规模的电力供应。

在此基础上，才能通过对大数据技术的运用，对设备状态、电能负载等数据的分析、挖掘，实现精准调度，做到分布式电源的有效共享。

图二2. 提升用电效率《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》将“积极开展电力需求侧管理和能效管理，完善有序用电和节约用电制度”列为五项基本原则的重要内容，明确要“通过运用现代信息技术、培育电能服务、实施需求响应等，促进供需平衡和节能减排”。

在这种大背景下，光伏电站以及正在开展分布式光伏项目的企业也应积极参与，与需求侧响应管理相配合，提升发电能效。

企业云存储解决方案

企业云存储解决方案目录1. 内容简述 (3)1.1 文档目的 (4)1.2 背景与需求 (4)1.3 文档结构概览 (5)2. 企业云存储解决方案概述 (6)2.1 云存储技术简介 (7)2.2 云存储解决方案与企业需求匹配分析 (9)2.3 云存储优势与挑战分析 (9)2.4 解决方案核心功能概述 (11)3. 云存储解决方案技术架构 (13)3.1 整体架构图 (14)3.2 核心组件概述 (15)3.2.1 云存储平台 (16)3.2.2 数据中心与基础架构 (17)3.2.3 数据安全性与合规性措施 (19)3.2.4 可扩展性与性能优化 (20)4. 实施与部署 (21)4.1 系统部署架构设计 (22)4.2 实施步骤 (24)4.2.1 初始准备与规划 (26)4.2.2 数据迁移与备份策略规划 (27)4.2.3 安全性措施和合规性要求部署 (29)4.2.4 监控与维护策略制定 (29)4.3 用户培训与支持 (31)4.4 性能优化与调优 (31)5. 云存储解决方案的安全性与合规性 (33)5.1 数据加密与访问控制 (34)5.2 合规性与遵从性管理 (35)5.3 数据备份与灾难恢复策略 (36)6. 性能评估与监控 (38)6.1 性能指标与测试方法 (39)6.2 自适应性能调优 (41)6.3 系统监控与告警机制 (43)7. 迁移策略与数据管理 (44)7.1 迁移策略规划 (46)7.2 数据生命周期管理 (47)7.3 版本控制与恢复 (48)8. 成本效益分析与收益预期 (49)8.1 成本结构分析 (50)8.2 规模化效益分析 (51)8.3 预期ROI分析 (53)8.4 对比传统存储解决方案优势 (55)9. 案例研究与客户部署经验分享 (56)9.1 典型客户使用案例分析 (58)9.2 成功实施的关键要素 (59)9.3 客户反馈与建议 (61)10. 结论与未来展望 (62)10.1 总结陈词 (64)10.2 未来技术趋势与解决方案发展方向 (65)10.3 对企业的价值提升建议 (67)1. 内容简述本企业云存储解决方案文档旨在为贵公司提供一个全面地云存储解决方案的指南。

智慧畜牧养殖云平台产品解决方案

智慧畜牧养殖云平台产品解决方案目录一、背景及需求分析 (1)1.1畜牧业发展现状 (1)1.2痛点需求分析 (1)二、建设意义 (2)三、解决方案 (3)3.1系统架构 (3)3.2产品功能 (3)3.2.1通用使能子系统 (3)3.2.1.1数据采集 (3)3.2.1.2数据管理 (4)3.2.1.3设备管理 (4)3.2.1.4安全管理 (4)3.2.1.5规则引擎 (4)3.2.1.6应用管理 (4)3.2.1.7能力开放 (5)3.2.2应用使能子系统 (5)3.2.2.1发情监测 (5)3.2.2.2养殖管理 (5)3.2.2.3环境监测 (5)3.2.2.4定位系统 (5)3.2.2.5视频整合 (5)3.2.2.6应用使能 (6)3.2.3运营管理子系统 (6)3.2.3.1运营管理 (6)3.2.3.2平台管理 (6)3.2.3.3用户管理 (6)3.3产品优势 (6)3.4应用场景 (7)四、业务模式 (7)五、典型案例 (8)5.1内蒙古自治区x养殖合作社项目 (8)5.1.1项目概述 (8)5.1.2应用效果 (8)一、背景及需求分析1.1畜牧业发展现状近些年来，随着强农惠农政策的实施，畜牧业呈现出加快发展势头，畜牧业生产方式发生积极转变，规模化、标准化、产业化和区域化步伐加快。

目前，畜牧业产值已占中国农业总产值的34%，畜牧业发展快的地区，畜牧业收入已占到农民收入的40%以上。

中国畜牧业在保障城乡食品价格稳定、促进农民增收方面发挥了至关重要的作用，许多地方畜牧业已经成为农村经济的支柱产业，成为增加农民收入的主要来源，一大批畜牧业优秀品牌不断涌现，为促进现代畜牧业的发展作出了积极贡献。

1.2痛点需求分析1.牧场管理混乱管理者无法实时掌握牲畜的生长环境及生长情况；科技支撑不足，无法实现牧场的自动化管理，大量人工成本投入，导致生产效率底下；牲畜放牧时无法了解每个牲畜的实时位置信息，导致可能丢失，造成经济损失。

智慧物流园区大数据可视化整体解决方案

通过物联网等技术手段提高管理水平，实现精细化管理。
增强安全性
通过智能化监控和管理手段提高园区的安全性，降低安全风
险。
促进绿色发展
通过优化物流运作和管理模式，降低能源消耗和环境污染，
实现绿色发展。
02
大数据在智慧物流园区中的应用
大数据技术的优势
提高运营效率
01
通过实时数据监控和分析，优化运营流程，提高仓储
智能运输管理
通过大数据分析，对运输过程进行实时监控和优化，提高运输效率。
智能配送管理
利用大数据技术对配送路线进行优化，提高配送效率和服务质量。
智能客户服务
通过数据分析和挖掘，了解客户需求，提供个性化服务，提高客户满意度。
大数据在智慧物流园区的挑战与解决方案
数据安全与隐私保护
智慧物流园区涉及大量敏感数据，需要加强数据安全和隐私保护。解决方案包括建立完善的数据安全管理制度、加强数据加密和备份等措施。
可视化平台的实施步骤
需求调研与分析
对物流园区的业务需求进行深入调研和分析，确定可视
化平台的需求和功能。
1
数据源整合
整合来自不同数据源的数据，确保数据的准确性和完整
性。
平台开发和测试
根据需求分析和数据源整合的结果，进行可视化平台的开发和测试工作。
上线运行与维护
将可视化平台部署到实际环境中，并进行持续的维护和优化工作。
选择合适的数据可视化工具和技术是关键，需要考虑到不同的业务需求和技术特点。
大数据可视化技术的展望
数据驱动决策通过可视化技术将物流园区的大量数据进行有效展示，帮助企业做出更明智的决策。
人工智能与机器学习应用结合人工智能和机器学习技术，对数据进行更深层次的分析和预测，为物流园区提供更智能的可视化解决方案。

双活数据中心解决方案

双活数据中心解决方案目录一、内容概括 (2)1.1 背景与挑战 (2)1.2 双活数据中心定义 (3)1.3 双活数据中心优势 (4)二、双活数据中心架构设计 (5)2.1 总体架构 (7)2.2 服务器与存储架构 (8)2.3 网络架构 (9)2.4 虚拟化技术应用 (11)三、双活数据中心实施步骤 (12)3.1 项目规划与准备 (14)3.2 硬件部署与配置 (15)3.3 软件安装与调试 (17)3.4 测试与验证 (18)四、双活数据中心运维管理 (19)4.1 运维流程 (20)4.2 监控与管理工具 (22)4.3 故障处理与恢复策略 (23)4.4 安全性与合规性保障 (24)五、双活数据中心案例分析 (26)5.1 国内外成功案例介绍 (28)5.2 案例分析 (28)六、双活数据中心发展趋势与展望 (30)6.1 新技术应用 (31)6.2 行业趋势分析 (32)6.3 未来发展方向 (34)七、总结与建议 (35)7.1 双活数据中心价值评估 (35)7.2 实施与推广建议 (37)一、内容概括本解决方案旨在解决企业在构建双活数据中心时所面临的一系列技术和管理问题。

该方案在结构上兼顾灵活性和安全性，注重提升数据中心间的协作能力和冗余性。

方案首先定义了双活数据中心的目标与要求，强调数据中心之间的实时数据同步、负载均衡以及故障切换机制的重要性。

详细介绍了双活数据中心的架构设计，包括网络架构、存储架构以及计算资源分配等关键方面。

本方案还涉及数据中心运维管理的优化措施，包括资源监控、故障预警与处置流程等。

本解决方案还讨论了如何确保数据安全性和合规性，包括数据加密、访问控制以及审计日志管理等。

本方案总结了实施过程中的关键步骤和潜在风险点，并提出了针对性的建议和解决方案，以帮助企业在实施双活数据中心过程中实现平稳过渡和提升运营效率。

1.1 背景与挑战随着云计算、大数据、物联网等技术的快速发展，企业业务需求呈现出多样化和实时性的特点，对数据中心提出了更高的要求。

智慧农业大数据分析云平台建设和运营整体解决方案

智慧农业大数据平台建设方案目录第一章概述 (20)1.1 建设背景 (20)1.1.1 国家政策 (20)1.1.2 农业部政策 (20)1.1.3 省内政策 (21)1.2 建设背景 (21)1.2.1 农业信息化推进策略 (21)1.2.1.1 四大目标 (21)1.2.1.2 三大工程 (21)1.2.1.3 十大任务 (22)1.3 建设目标 (22)1.4 建设意义 (23)1.4.1 智慧农业推动农业信息化 (23)1.4.2 智慧农业提高农业管理水平 (24)1.4.3 智慧农业保障农产品和食品安全 (24)1.5 建设内容 (24)1.5.1 建设农业物联网 (25)1.5.2 建设农产品生产全过程大数据管理平台 (25)1.5.3 建设全过程可视化平台 (25)1.5.4 建设农情预警中心 (25)1.5.5 建设全流程农业数据库 (25)1.5.6 建设全周期溯源信息平台 (26)1.5.7 建设智慧农业生产公共接入平台 (26)1.5.8 建设农业植保大数据平台 (26)1.5.9 建设农机大数据平台 (27)1.5.10 建设农业局大数据可视化平台 (27)第二章现状分析 (28)2.1 农业管理现状 (28)2.1.1 数据采集困难 (28)2.1.2 信息普及困难 (28)2.1.3 会商培训困难 (28)2.1.4 监管追溯困难 (28)2.2 农业生产现状 (29)2.2.1 传统农业特征明显 (29)2.2.2 盲目使用化肥农药 (29)2.2.3 灾害抵御能力不强 (29)2.2.4 生产积极性不高 (29)2.3 农业物流现状 (30)2.3.1 渠道不通 (30)2.3.2 技术落后 (30)2.3.3 信息滞后 (30)2.3.4 多元无序 (30)2.4 农业市场现状 (30)2.4.1 市场分析缺乏 (30)2.4.2 竞争能力弱小 (31)2.4.3 销售渠道单一 (31)第三章需求分析 (32)3.1 管理需求 (32)3.1.1 农产品追溯管理 (32)3.1.2 农业基础数据 (32)3.1.3 视频调度专家会商 (32)3.2 生产需求 (32)3.2.1 科学种植 (33)3.2.2 解放生产 (33)3.2.3 提高效率 (33)3.3 运输需求 (33)3.3.1 流通渠道 (33)3.3.2 保鲜技术 (34)3.3.3 信息网络 (34)3.4 市场需求 (34)第四章智慧农业大数据平台顶层设计 (35)4.1 智慧农业大数据平台总体架构图 (36)4.2 构建农业管理生产全覆盖的一体化管理系统 (37)4.3 智慧农业各级门户展现形式 (37)4.4 搭建平台数据采集通道 (38)4.5 系统组成 (38)第五章智慧农业生产全过程大数据管理平台建设 (39)5.1 智慧农业生产全过程精准化种植（水肥药）管理系统 (39)5.1.1 建立作物的生长发育模型 (40)5.1.2 建立水肥药管理优化模型 (40)5.1.3 建立作物病虫害预警和诊断模型 (41)5.1.4 智慧农业生产全过程多环节智能化（栽培管理）决策系统 (41)5.1.5 智慧农业生产全过程生产设备智能控制系统 (42)5.1.6 智慧农业生产全过程大数据分析系统 (43)5.1.7 智慧农业生产全过程大数据管理系统 (44)5.2 数据可视化平台建设 (44)5.2.1 应用软件 (44)5.2.2 专题服务 (45)5.2.2.1 温室模块化集成方案的推荐服务 (45)5.2.2.2 施肥、灌溉服务 (45)5.2.2.3 信息获取服务 (45)5.2.2.4 市场信息服务 (45)5.3 数据库建设 (45)5.3.1 农情预警中心 (46)5.3.2 农产品质量溯源信息系统 (46)5.3.3 农业生产公共接入平台 (46)第六章智慧加工建设 (47)6.1 智慧加工基本流程 (47)6.2 智慧加工中追溯系统与农产品分级检测系统的对接 (49)6.3 智慧加工包装系统 (49)6.4 智慧加工监测系统 (51)6.5 智慧加工建设方案 (52)第七章智慧仓储建设 (54)7.1 智慧仓储优势 (54)7.1.1 优化仓储内部传统的作业流程，提高仓储服务效率，实现智能仓储 (54)7.1.2 提高仓储企业内部的智能化和信息化程度，仓储物资数据信息的可视化智能建设 (55)7.1.3 实现供应链中上下游企业之间的信息同步与共享 (56)7.2 智慧仓储基本流程 (57)7.2.1 智慧仓储物联网监测信息的识别与表达 (58)7.2.2 智慧仓储物联网监测信息的采集 (59)7.2.3 智慧仓储物联网信息存储与实时监测 (60)7.2.4 智慧仓储物联网设备智能控制 (60)7.3 智慧仓储建设方案 (60)7.3.1 仓储物联网检测信息的识别与表达 (61)7.3.2 仓储物联网监测信息采集 (63)7.3.3 仓储物联网信息存储与实时监测 (68)7.3.4 仓储物联网设备智能控制 (68)第八章智慧运输建设 (75)8.1 智慧运输基本流程 (77)8.1.1 智慧运输物联网追溯信息的辨识 (78)8.1.2 智慧运输物联网追溯信息的采集 (78)8.1.3 智慧运输物联网信息的追溯编码 (79)8.1.4 智慧运输物联网设备的智能预警 (79)8.2 智慧运输建设方案 (80)8.2.1 具体建设方法 (80)8.2.1.1 物流物联网追溯信息的辨识 (80)8.2.1.2 物流物联网追溯信息采集 (82)8.2.1.2.1 采集设备的选取 (82)8.2.1.2.2 采集设备的布设方案 (83)8.2.2 物流物联网信息追溯编码 (85)8.2.2.1 追溯条码所承载的质量信息能够清晰的被扫描出 (86)8.2.2.2 物流物联网设备智能预警 (88)第九章智慧配送建设 (89)9.1 智慧配送基本流程 (89)9.2 智慧配送建设思路 (92)9.3 智慧配送过程中各环节的识别 (93)9.3.1 订单处理 (93)9.3.2 筹集存储 (93)9.3.3 分拣配货 (94)9.3.5 配送运输 (94)9.4 智慧配送系统的需求分析 (95)9.4.1 运营模式 (95)9.4.2 架构和功能 (96)9.4.3 配送过程的控制和数据反馈 (96)9.5 物联网技术在智慧配送各环节的应用 (98)9.5.1 物联网在内部中心作业中的运用 (98)9.5.2 物联网技术在配送中心到配送点之间转运中的应用 (100)9.6 基于物联网的物流配送系统的构建 (101)9.6.1 基于物联网的智慧配送系统框架设计 (101)9.6.2 基于物联网的智慧配送系统功能设计 (104)第十章智慧商务建设 (111)10.1 智慧商务基本流程 (112)10.2 农产品信息发布平台 (114)10.3 农产品监测信息接入 (114)10.4 农产品交易平台 (114)10.5 农产品采购及销售 (117)10.6 农产品支付平台 (119)10.7 客户行为分析及智慧商务决策系统 (120)第十一章智慧农业植保大数据平台 (121)11.1 建设背景 (122)11.1.1 、中国农业植保现状和问题 (122)11.1.2 无人机农业植保的巨大优势 (125)11.1.3 市场机会与发展前景 (128)11.1.4 当前无人机农业植保服务的制约因素 (130)11.2 平台定位 (132)11.2.1 建立行业运营平台 (132)11.2.2 建立植保行业大数据中心 (132)11.2.3 完善植保全过程的管理手段 (133)11.2.4 参与整个植保链条，服务于整个植保链条，获取收益 (133)11.3 建设意义 (134)11.3.1 依托信息化手段，推动农业植保服务的发展 (134)11.3.2 建立植保运营大数据信息库 (134)11.3.3 以大数据为核心竞争力的行业软件平台，提升无人机植保服务的专业化 (135)11.4 、国内外同类产品分析 (136)11.4.1 国内市场分析 (136)11.4.2 国外市场分析 (136)11.5 行业应用平台 (138)11.5.1 电商推广平台 (139)11.5.2 植保作业平台 (146)11.5.3 飞手平台 (159)11.5.4 药剂平台 (163)11.6 大数据分析平台 (170)11.6.1 数据来源 (170)11.6.2 数据采集 (171)11.6.3 数据预处理 (172)11.6.4 数据存储 (177)11.6.5 大数据应用 (179)11.6.6 数据规模 (182)11.7 网络拓扑图 (182)11.7.1 核心层网络设计 (184)11.7.2 接入层网络设计 (185)11.7.3 服务器区网络设计 (185)11.7.4 Internet接入设计 (185)11.7.5 系统安全监控 (186)11.8 研发技术路径 (186)11.8.1 平台技术特点 (186)11.8.2 大数据底层分析技术特点 (194)11.9 解决关键问题 (199)11.9.1 解决农业植保经验不足问题 (199)11.9.2 植保供需信息相互独立的瓶颈问题 (199)11.9.3 植保飞手就业问题 (200)11.9.4 农业植保过程跟踪监督问题 (201)第十二章智慧农机大数据平台 (201)12.1 平台相关技术 (203)12.1.1 J2EE技术 (203)12.1.2 WebService 技术 (205)12.1.3 XML技术 (207)12.1.4 基于SOA的多业务服务系统应用整合 (208)12.1.5 Web GIS 概述 (209)12.1.6 Ajax 与 jQuery 技术 (211)12.1.7 Spring+Struts (213)12.2 框架部署 (215)12.2.1 云计算平台 (215)12.2.2 数据采集层 (215)12.2.3 数据层 (216)12.2.3.1 中心数据层 (216)12.2.3.2 数据应用层 (216)12.2.4 平台中间件层 (216)12.2.5 GIS地理信息层 (216)12.2.6 应用层 (217)12.2.7 标准规范体系 (217)12.2.8 安全保障体系 (218)12.3 项目采用的标准和规范 (219)12.3.1 标准规范建设的原则 (219)12.3.1.1 明确工作目标 (219)12.3.1.2 采标为主，制定为辅 (219)12.3.2 标准规范的总体框架 (219)12.3.2.1 安全标准 (220)12.3.2.2 应用支撑标准 (220)12.3.2.3 管理标准 (221)12.4 对云服务的需求 (221)12.4.1 云平台的网络架构 (221)12.4.2 性能容量计算 (222)12.4.2.1 应用服务器测算 (223)12.4.2.2 数据库服务器测算 (223)12.4.2.3 存储容量测算 (224)12.4.2.4 带宽测算 (225)12.5 应用系统设计 (226)12.5.1 省市县三级农机管理部门协同办公系统 (226)12.5.1.1 基础功能 (227)12.5.1.2 业务督办 (229)12.5.1.3 业务统计 (230)12.5.1.4 技术要求 (232)12.5.2 农机生产作业指挥调度系统 (235)12.5.2.1 农机作业监控 (235)12.5.2.2 作业面积管理 (236)12.5.2.3 作业调度 (237)1.1.2.3.1新建调度任务 (237)1.1.2.3.2修改调度任务 (237)1.1.2.3.3删除调度任务 (237)1.1.2.3.4调度任务查询 (237)12.5.2.4 作业审核 (238)1.1.2.4.1作业任务查询 (238)1.1.2.4.2作业任务审核 (238)1.1.2.4.3任务审核变更 (238)12.5.2.5 作业轨迹 (239)12.5.2.6 作业面积核算 (239)12.5.2.7 跨区作业调度 (240)12.5.2.8 合作社监管 (240)12.5.2.9 统计分析 (240)1.1.2.9.1区域作业统计 (240)1.1.2.9.2作业进度统计 (241)1.1.2.9.3作业效率对比 (241)1.1.2.9.4区域对比分析 (242)12.5.2.10 大数据决策分析 (242)1.1.2.10.1地块作业数据分析 (242)1.1.2.10.2辅助种植数据分析 (243)1.1.2.10.3农机租赁、信贷辅助 (243)12.5.3 农机监督管理系统 (243)12.5.3.1 农机化统计管理模块 (243)1.1.3.1.1功能描述 (243)1.1.3.1.2接口设计 (244)1.1.3.1.3农机化项目管理模块 (244)12.5.3.2 农机作业管理模块 (246)1.1.3.2.1监控终端 (247)1.1.3.2.2面积核算 (248)1.1.3.2.3定位监控 (248)1.1.3.2.4轨迹查询 (248)1.1.3.2.5质量监测 (249)1.1.3.2.6作业量统计 (249)1.1.3.2.7作业区界分析 (251)1.1.3.2.8报警管理 (251)1.1.3.2.9图像监控 (253)12.5.3.3 农机报废更新模块 (253)12.5.3.4 农机购置补贴系统和信息统计模块 (253)1.1.3.4.1系统功能 (254)1.1.3.4.2业务流程 (257)12.5.3.5 农机行政许可模块 (258)1.1.3.4.3拖拉机、联合收割机登记业务 (258)1.1.3.4.4拖拉机、联合收割机驾驶证业务 (262)1.1.3.4.5检验业务 (264)1.1.3.4.6农机事故管理 (264)1.1.3.4.7基础信息管理 (264)1.1.3.4.8档案管理 (265)12.5.4 农机服务管理系统 (266)12.5.4.1 农机作业服务子系统 (266)1.1.4.1.1农机基本信息 (266)1.1.4.1.2农机具信息管理 (268)1.1.4.1.3农机手信息管理 (268)1.1.4.1.4农机绑定信息 (269)1.1.4.1.5农机定位功能 (270)1.1.4.1.6农机助手 (271)1.1.4.1.7面积测定 (272)1.1.4.1.8农机轨迹查询 (273)1.1.4.1.9作业账目记录 (273)1.1.4.1.10作业查询统计 (274)1.1.4.1.11农机产品鉴定服务子系统 (275)1.1.4.1.12农机推广鉴定 (275)1.1.4.1.13在用农机质量调查和监督检查 (276)1.1.4.1.14农机质量投诉监督 (278)12.5.4.2 农机维修服务子系统 (279)1.1.4.1.15经营许可证书管理 (281)1.1.4.1.16农机维修安全生产应急预案 (285)1.1.4.1.17星级文明农机维修网点 (285)1.1.4.1.18区域维修中心 (285)1.1.4.1.19农机维修质量纠纷调解 (285)12.5.4.3 农机服务咨询子系统 (286)1.1.4.1.20农机质量投诉受理 (286)1.1.4.1.21群众诉求处理 (288)12.5.4.4 农机化新技术推广服务子系统 (289)1.1.4.1.22农机化新技术、新机具多媒体信息化服务平台 (290)1.1.4.1.23农机化科技推广体系服务平台 (292)12.5.4.5 农机培训服务子系统 (294)1.1.4.1.24专题培训发布 (294)1.1.4.1.25专题培训管理 (294)1.1.4.1.26农机知识发布 (294)1.1.4.1.27农机知识管理 (294)1.1.4.1.28手机APP在线学习 (295)1.1.4.1.29农机视频学习 (295)1.1.4.1.30农机资讯 (295)1.1.4.1.31有奖竞赛 (295)1.1.4.1.32通知签收 (296)1.1.4.1.33短信群发 (296)1.1.4.1.34互动交流 (297)12.6 系统拓扑图 (298)12.7 终端系统及接口设计 (298)12.7.1 终端系统 (298)12.7.1.1 办公自动化移动终端系统 (299)12.7.1.2 合作社信息采集终端系统 (299)12.7.1.3 终端类型 (301)12.7.2 接口设计 (302)12.7.3 与牌证管理系统的接口 (302)12.7.3.1 与XXX农机信息网的数据同步 (302)12.7.3.2 与移动终端数据同步的接口 (302)12.7.3.3 与物联网数据的接口 (303)12.7.3.4 地理信息系统接口 (303)12.7.3.5 其他扩展 (303)12.8 平台性能及安全体系设计 (303)12.8.1 平台性能设计 (303)12.8.2 平台优化设计 (304)12.8.2.1 数据库连接池技术 (304)12.8.2.2 提高对象的可重用性 (305)12.8.2.3 缓存技术 (305)12.8.2.4 分布式技术 (305)12.8.2.5 数据库性能优化策略 (306)12.8.2.6 服务器优化策略 (308)12.8.2.7 数据压缩策略 (310)12.8.2.8 负载均衡策略 (310)12.8.3 安全体系设计 (311)12.8.3.1 权限设计 (311)12.8.3.2 系统安全 (311)12.8.3.3 物理安全 (312)12.8.3.4 网络安全 (313)12.8.3.5 安全策略 (313)12.8.3.6 安全管理 (314)12.9 系统软硬件配置及部署方案 (319)12.9.1 硬件配置 (319)12.9.2 软件配置 (320)12.9.2.1 应用软件配置（这里要对应上标书要求内容项） (320)12.9.2.2 第三方软件配置 (323)12.9.3 部署方案 (324)12.10 应用系统建设方案 (324)12.11 应用系统功能架构 (325)12.12 业务分析系统 (328)12.12.1 “三新”农机 (329)12.12.2 文化产业农机 (333)12.13 宏观经济预测系统 (343)12.14 应用系统配套工具 (348)第十三章系统安全设计方案 (349)13.1 区块链的数据安全 (350)13.1.1 区块链描述 (350)13.1.2 区块链数据保障 (350)13.2 互联网接入安全 (351)13.3 集群系统安全 (352)13.3.1 主机安全 (352)13.3.2 操作系统安全 (352)13.4 数据备份方案 (353)13.4.1 备份策略 (353)13.4.2 分布式系统备份 (353)13.4.3 负载均衡 (353)第十四章基础资源平台设计 (355)14.1 网络设计 (355)14.1.1 系统现状 (355)14.1.1.1 网络结构现状 (355)14.1.1.2 系统资源现状 (355)14.1.1.3 网络带宽现状 (357)14.1.1.4 路由协议现状 (357)14.1.2 需求分析 (357)14.1.2.1 网络结构需求 (357)14.1.2.2 网络分区需求 (358)14.1.2.4 网络高性能需求 (360)14.1.2.5 网络负载均衡需求 (361)14.1.3 数据中心网络系统设计 (361)14.1.3.1 系统设计原则 (361)14.1.3.2 网络结构规划 (363)14.1.3.2.1 网络层次规划 (363)14.1.3.2.2 网络分区规划 (365)14.1.3.3 网络总体结构设计 (368)14.1.3.4 数据中心核心层设计 (370)14.1.3.5 数据中心接入层设计 (374)14.1.3.6 lP地址规划 (378)14.1.3.7 数据中心路由设计 (380)14.1.3.7.1 路由协议选择 (380)14.1.3.7.2 数据中心内部路由设计 (382)14.1.3.7.3 数据中心与外部网络路由设计 (382)14.1.3.8 负载均衡系统设计 (383)14.1.3.8.1 全局负载均衡系统设计 (383)14.1.3.8.2 应用负载均衡系统设计 (385)14.1.3.9 可靠性设计 (385)14.1.3.9.1 网络总体结构可靠性设计 (386)14.1.3.9.2 数据中心设备冗余设计 (387)14.1.3.9.3 链路冗余设计 (388)14.1.3.10 带外管理网络设计 (390)14.1.3.10.1 带外管理简介 (390)14.1.3.10.2 带外管理的必要性 (391)14.1.3.10.3 数据中心带外管理网络设计 (391)14.1.3.11 NTP（网络时间同步）系统设计 (391)14.1.3.11.1 NTP概述 (392)14.1.3.11.2 NTP的工作原理 (392)14.1.3.11.3 NTP系统设计 (393)14.1.4 同城DWDM系统设计 (394)14.1.4.1 传输网的需求 (394)14.1.4.2 传输技术的选择 (395)14.1.4.3 同城数据中心DWDM传输网络设计 (396)14.1.4.4 可靠性设计 (398)14.2 农业局云大数据平台基础设施建设需求分析 (398)14.2.1 建设需求分析 (398)14.2.1.1 系统现状 (398)14.2.1.1.1 关键业务系统 (398)14.2.1.1.2 数据系统 (399)14.2.1.1.3 备份系统 (399)14.2.1.2 容灾建设考虑因素 (400)14.2.2 农业局云大数据平台基础设施建设技术方案建议 (403)14.2.2.2 农业局云计算平台设计 (404)14.2.2.2.1 农业局云平台基础架构 (404)14.2.2.2.2 农业局云计算管理平台 (405)14.2.2.2.3 农业局云计算安全 (410)14.2.2.3 计算资源池建设方案建议 (411)14.2.2.3.1 主机资源池建设 (412)14.2.2.3.2 虚拟化资源池建设 (413)14.2.2.3.3 数据库平台建设 (415)14.2.2.3.4 资源管理平台 (416)14.2.2.4 存储资源池建设方案建议 (416)14.2.2.4.1 存储资源池建设原则 (416)14.2.2.4.2 存储数据类型 (417)14.2.2.4.3 数据存储模式 (420)14.2.2.4.4 存储资源池建设方案 (421)14.2.2.5 备份系统建设方案建议 (423)14.2.2.5.1 数据备份系统建设方案 (423)14.2.2.6 系统资源管理平台建设方案建议 (427)14.2.3 农业局云大数据平台基础设施平台两地三中心建设方案建议 (429)14.2.3.1 两地三中心建设依据 (429)14.2.3.2 两地三中心建设目标 (430)14.2.3.3 容灾技术的选择 (431)14.2.3.4 两地三中心总体架构设计建议 (432)14.2.3.4.1 总体架构描述 (433)14.2.3.4.2 资源池功能描述 (434)14.2.3.4.3 总体架构设计 (435)第十五章大数据支撑平台设计 (440)15.1 设计思路 (440)15.1.1 轻量服务化架构 (440)15.1.2 弹性可扩展 (441)15.1.3 开放共享 (441)15.1.4 安全可靠 (441)15.1.5 自主可控 (442)15.2 设计内容 (442)15.2.1 数据存储 (444)15.2.1.1 分布式文件系统 (444)15.2.1.2 分布式数据库 (447)15.2.1.2.1 基于MySQL的关系数据库集群 (448)15.2.1.2.2 基于HBase的NoSQL数据库集群 (449)15.2.1.3 分布式缓存 (452)15.2.1.3.1 基于Memcached的缓存 (452)15.2.1.3.2 基于Redis的缓存 (454)15.2.1.3.3 缓存分片路由控制器 (455)15.2.2 计算能力 (455)15.2.2.1 离线计算Map/Reduce (457)15.2.2.2 离线计算Hive (459)15.2.2.3 流式计算Storm (459)15.2.2.4 内存计算Impala (460)15.2.2.5 图计算 (460)15.2.3 高速服务框架 (460)15.2.3.1 服务注册中心 (461)15.2.3.2 服务监控中心 (462)15.2.3.3 服务引擎 (463)15.2.4 垂直搜索引擎 (464)15.2.5 开放服务 (466)15.2.5.1 云服务器 (466)15.2.5.2 云存储 (466)15.2.5.3 关系数据库 (466)15.2.5.4 海量结构化存储 (466)15.2.5.5 云搜索 (467)15.2.5.6 消息推送 (467)15.2.5.7 负载均衡 (467)15.2.5.8 云监控 (468)15.2.6 分布式应用服务器 (468)第十六章大数据创新平台设计 (469)16.1 采集整合服务 (469)16.1.1 现状分析 (469)16.1.2 设计思路 (469)16.1.2.1 爬取方式 (470)16.1.2.2 购买方式 (470)16.1.2.3 合作方式 (470)16.1.2.4 数据整合 (471)16.1.3 设计内容 (471)16.1.3.1 互联网原始数据采集 (471)16.1.3.2 互联网合作伙伴数据采集 (473)16.1.3.3 其他部门数据采集 (473)16.1.3.4 社会机构和商业组织数据采集 (473)16.1.3.5 数据整合 (473)16.1.4 分步建设 (474)16.1.4.1 互联网原始数据 (474)16.1.4.2 互联网合作伙伴数据 (474)16.1.4.3 国家其他部门数据 (474)16.1.4.4 社会机构和商业组织数据 (474)16.1.5 运营方式 (475)16.2 质控治理服务（云平台） (476)16.2.1 质量规则 (478)16.2.2 自动化监控数据流转 (478)16.2.3 数据比对 (479)16.2.4 数据检测 (480)16.2.5 数据质量评分 (480)16.3 数据资源服务（云平台和智慧城市） (481)16.3.1 架构设计 (481)16.3.2 服务总线 (482)16.3.2.1 服务总线架构 (482)16.3.2.2 服务生命周期管理 (483)16.3.2.3 服务目录 (484)16.3.2.4 服务授权 (485)16.3.2.5 服务网关 (485)16.3.2.6 服务监控 (486)16.3.2.7 服务SDK (486)16.3.3 数据超市 (487)16.3.3.1 数据多维展示 (487)16.3.3.2 数据检索 (487)16.3.3.3 数据订阅 (488)16.3.3.4 数据评分、评论 (488)16.3.3.5 数据可视化 (488)16.3.3.6 数据农业局 (488)16.3.3.7 数据反馈 (489)16.4 数据资源服务 (489)16.4.1 数据目录创建 (489)16.4.1.1 数据目录申请 (489)16.4.1.2 数据集目录完善 (490)16.4.1.3 数据目录初始化 (490)16.4.2 标签生成 (490)16.4.3 目录审批管理 (491)16.5 数据洞察服务（云平台） (491)16.5.1 数据挖掘 (491)16.5.2 数据可视化 (496)16.5.2.1 地图 (496)16.5.2.2 图表 (498)16.6 数据开放服务 (508)16.6.1 数据开放目录管理 (508)16.6.1.1 目录设计 (508)16.6.1.2 数据开放目录的梳理 (509)16.6.2 数据开放加工机制 (509)16.6.2.1 数据再整理 (509)16.6.2.2 数据失真 (510)16.6.3 数据开放方式管理 (511)16.6.4 数据开放生命周期管理 (512)16.6.4.1 数据规划设计 (512)16.6.4.2 数据运行维护 (512)16.6.4.2.1 待发布数据集 (512)16.6.4.2.2 数据集目录查询 (513)16.6.4.2.3 数据集更新 (513)16.6.4.2.4 数据集目录修改 (513)16.6.4.2.5 数据集目录下线 (514)16.6.4.2.6 数据集目录删除 (514)16.6.4.3 数据绩效评价 (514)16.6.5 数据开放授权管理 (514)16.6.6 开放服务管理机制 (515)16.6.6.1 数据目录申请流程 (515)16.6.6.2 数据集目录完善 (516)第十七章信息安全中心设计 (517)17.1 农业局云安全风险分析 (517)17.1.1 农业局云环境面临的传统安全威胁 (517)17.1.2 农业局云环境面临的新型安全威胁 (518)17.1.2.1 IaaS安全威胁 (518)17.1.2.2 PaaS安全威胁 (540)17.1.2.3 DaaS安全威胁 (551)17.1.2.4 SaaS安全威胁 (558)17.1.2.5 运维服务安全威胁 (564)17.2 农业局云安全建设方案 (568)17.2.1 IaaS层安全建设方案 (568)17.2.1.1 规划安全域 (569)17.2.1.2 安全池建设 (571)17.2.2 PaaS平台安全 (576)17.2.2.1 方案总体设计 (576)17.2.2.2 软件健康上线 (577)17.2.2.3 服务中间件安全 (580)17.2.2.4 PaaS平台高可用性 (581)17.2.2.5 PaaS平台运维集中管控 (584)17.2.3 DaaS层安全建设方案 (586)17.2.3.1 云数据防泄漏系统 (586)17.2.3.2 数据服务安全使用体系 (588)17.2.4 SaaS层安全建设方案 (590)17.2.4.1 云应用访问控制 (591)17.2.4.2 应用攻击防护 (595)17.2.5 安全服务中心建设方案 (597)17.2.5.1 日志池 (602)17.2.5.2 日志审计倒查系统 (605)第十八章运维监控中心设计 (610)18.1 云计算中心运维服务方案 (610)18.1.1 运维服务体系建设说明 (610)18.1.1.1 运维服务体系建设需求 (610)18.1.1.2 运维服务体系建设目标 (611)18.1.1.3 运维服务体系建设意义 (612)18.1.2 运维服务体系架构 (613)18.1.2.1 服务宗旨 (613)18.1.2.2 农业局云中心服务体系架构 (614)18.1.2.2.1 组织管理模式层 (614)18.1.2.2.2 制度规范层 (615)18.1.2.2.3 技术支撑层 (615)18.1.2.3 体系建设内容 (615)18.1.2.3.1 组织模式 (616)18.1.2.3.2 管理制度 (617)18.1.2.3.3 管理流程 (618)18.1.2.3.4 绩效考核 (618)18.1.2.3.5 运维费用 (618)18.1.2.3.6 技术支撑 (619)18.1.3 云计算中心运维服务内容 (619)18.1.3.1 驻场服务支持 (619)18.1.3.2 搬迁服务 (623)18.1.3.3 系统迁移 (624)18.1.3.4 云托管服务 (624)18.1.3.5 二次开发服务 (626)18.1.3.6 其他增值服务 (626)18.1.3.7 突发事件管理与应急响应预案 (636)18.1.3.8 驻场运维服务目录 (637)18.1.3.9 云运维术语 (645)18.1.4 云计算中心监控方案和排障方法 (645)18.1.4.1 有效支持多种监控类型 (645)18.1.4.2 安全可靠的监控手段 (646)18.1.4.3 监控分类 (646)18.1.4.4 排障方法 (649)18.1.5 体系建设的效果分析 (649)18.2 系统迁移方案规划 (652)18.2.1 迁移原则 (652)18.2.2 迁移步骤 (652)第十九章平台运营规划设计 (654)19.1 平台价值 (654)19.2 商业创新模式 (655)19.2.1 商业模式创新 (655)19.2.2 基于农业局云大数据的商业创新模式方向 (655)19.2.2.1 大数据环境下的数据对象洞察与营销策略 (655)19.2.2.2 基于大数据的商业模式类型 (657)19.3 管理及运营支撑 (658)19.3.1 锁定信息化运营 (658)19.3.2 明确IT主体和业务主体 (659)19.3.3 用互联网数据打造第二轨，用数据分析平台完善第二轨 (659)19.3.4 高并发下的数据安全保障 (660)19.4 运营体系规划 (660)19.4.1 打造第二轨数据资产管理，发挥数据价值 (660)19.4.2 完善组织架构，深入推进农业局大数据能力的建设和运营 (661)19.4.3 利用大数据处理架构，拓展大数据中心的建设思路 (661)19.4.4 区隔数据热度，建立数据资产管理和应用 (661)19.4.5 通过分层服务，向专业系统提供多样的数据分析服务 (662)第二十章项目组织管理 (662)20.1 项目目标 (663)20.2 项目管理的目的 (664)20.3 项目管理的原则 (664)20.4 项目的管理方法 (665)20.4.1 严格遵循ISO9000质量管理范围规范 (665)20.4.2 项目经理负责制 (666)20.4.3 提倡用户参与项目实施 (667)20.5 项目管理要素 (668)20.5.1 范围管理 (668)20.5.2 进度管理 (669)20.5.3 要素管理 (670)20.6 培训及运行保障 (672)20.6.1 培训原则 (673)20.6.2 培训方式 (674)20.6.3 培训内容 (674)20.6.4 培训教材 (675)20.6.5 培训调查结果 (675)20.7 系统风险评估 (678)20.7.1 技术风险 (678)20.7.2 项目实施风险 (678)20.7.3 风险分析结论 (678)第二十一章项目实施过程计划 (679)21.1 进度计划 (679)21.2 建设阶段计划 (679)21.2.1 项目启动 (679)21.2.2 需求阶段 (679)21.2.3 设计阶段 (680)21.2.4 编码阶段 (680)21.2.5 测试与试运行阶段 (680)21.2.6 各级部分推广部署阶段 (681)21.2.7 验收交付阶段 (681)21.3 系统调试 (681)第二十二章验收与交付 (683)22.1 项目预期成果 (683)22.2 项目验收要求 (684)22.2.1 验收依据 (684)22.2.2 验收步骤 (684)22.2.3 验收内容 (685)第二十三章技术承诺与服务 (686)23.1 服务形式 (686)23.2 服务响应 (687)23.3 定期巡检 (687)23.4 售后服务和保障机制 (687)第二十四章技术偏离表 (690)24.1.1.1 作业监控 (700)24.1.1.1.1 新建调度任务 (703)24.1.1.1.2 修改调度任务 (704)24.1.1.1.3 删除调度任务 (704)24.1.1.1.4 调度任务查询 (704)24.1.1.1.5 作业任务查询 (705)24.1.1.1.6 作业任务审核 (705)24.1.1.1.7 任务审核变更 (706)24.1.1.2 见6.3.1.7 (709)24.1.1.2.1 区域作业统计 (709)24.1.1.2.2 作业进度统计 (710)24.1.1.2.3 作业效率对比 (711)24.1.1.2.4 区域对比分析 (712)24.1.1.3 其他扩展 (713)24.1.1.3.1 监控终端 (718)24.1.1.3.2 面积核算 (719)24.1.1.3.3 定位监控 (720)24.1.1.3.4 轨迹查询 (721)24.1.1.3.5 质量监测 (722)24.1.1.3.6 作业量统计 (723)24.1.1.3.7 作业区界分析 (726)24.1.1.3.8 报警管理 (727)24.1.1.3.9 图像监控 (729)24.1.1.4 其他扩展 (731)24.1.1.5 2）信息查询 (733)24.1.1.6 3）农机具信息管理 (735)24.1.1.6.1 农机基本信息 (732)24.1.1.6.2 农机手信息管理 (734)24.1.1.6.3 农机绑定信息 (736)24.1.1.6.4 农机具信息管理 (738)24.1.1.6.5 农机定位功能 (740)24.1.1.6.6 农机助手 (741)24.1.1.6.7 面积测定 (742)24.1.1.6.8 农机轨迹查询 (744)24.1.1.6.9 作业账目记录 (745)24.1.1.6.10 作业查询统计 (746)24.1.2 （2）农机产品鉴定服务子系统 (748)24.1.2.1 1）农机推广鉴定 (749)24.1.2.2 2）在用农业机械质量调查和监督检查 (750)24.1.2.3 3）农机质量投诉监督 (751)24.1.2.3.1 农机产品鉴定 (750)24.1.2.3.2 农机质量管理子系统 (750)24.1.3 （3）农机维修服务子系统 (754)24.1.3.1 1）经营许可证书管理 (755)24.1.3.2 2）农机维修安全生产应急预案 (756)24.1.3.3 3）星级文明农机维修网点 (756)24.1.3.4 4)区域维修中心 (756)24.1.3.5 5)农机维修质量纠纷调解 (756)24.1.3.5.1 证书申请办理 (756)24.1.3.5.2 证书信息管理 (756)24.1.3.5.3 报表数据管理 (756)24.1.4 （4）农机服务咨询子系统 (757)24.1.5 (757)24.1.5.1.1 农机质量投诉受理 (757)24.1.5.1.2 群众诉求处理 (760)24.1.6 5）农机化新技术推广服务子系统 (761)24.1.7 (762)24.1.7.1.1 农机化新技术、新机具多媒体信息化服务平台 (762)24.1.7.1.2 农机化科技推广体系服务平台 (762)24.1.8 农机培训服务子系统 (763)24.1.9 （6）农机培训服务子系统 (763)24.1.10 (763)24.1.10.1.1 农机视频学习 (763)24.1.10.1.2 农机资讯 (764)24.1.10.1.3 有奖竞赛 (764)24.1.10.1.4 通知签收 (765)24.1.10.1.5 短信群发 (765)24.1.10.1.6 互动交流 (766)24.2 平台权限要求 (767)24.2.1 (767)24.3 平台安全要求 (768)24.4 平台性能要求 (768)24.5 工程完工要求 (772)24.6 售后要求 (773)24.7 培训要求 (774)智慧农业大数据分析云平台建设和运营整体解决方案第一章概述智慧农业不同于现代农业，智慧农业是农业生产中一个比较高级的阶段，它集互联网、GPS、云计算以及物联网技术而一体，可以实现对农业生产的全方位管理与控制，对建设高水平现代农业有着重大意义。

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袋鼠云数据智能(数据中台、智能运维)解决方案袋鼠云数据智能(数据中台、智能运维)解决方案1.简介1.1 解决方案背景1.2 目标和优势1.3 解决方案架构2.数据中台2.1 数据采集2.1.1 实时数据采集2.1.2 批量数据采集2.2 数据存储2.2.1 分布式存储2.2.2 数据备份和恢复2.3 数据整合2.3.1 数据清洗和处理2.3.2 数据标准化2.4 数据治理2.4.1 数据质量管理2.4.2 数据安全与权限控制2.4.3 数据治理流程3.智能运维3.1 故障诊断与预测3.1.1 实时故障诊断3.1.2 故障预测与预警3.2 优化调度3.2.1 资源优化3.2.2 运维调度优化3.3 自动化运维3.3.1 自动化巡检与维护 3.3.2 自动化故障处理3.4 数据分析与挖掘3.4.1 运维数据分析3.4.3 智能运维报告与可视化4.附件●附件1：________ 数据中台功能说明文档●附件2：________ 智能运维技术手册法律名词及注释：________●数据采集：________ 收集并存储数据以供分析和处理的过程。

●数据存储：________ 将采集到的数据上载到存储设备或云端服务器中。

●数据清洗：________ 去除数据中的不完整、重复、错误或不需要的部分，以提高数据的质量和可用性。

●数据标准化：________ 将数据转化为统一的格式和结构，以保证数据的一致性和可比性。

●数据关联：________ 将不同数据源之间的相关性联系起来，以获取更全面和有意义的信息。

●数据质量管理：________ 确保数据的准确性、一致性和完整性的过程。

●数据安全与权限控制：________ 保护数据免受未经授权访问、篡改和丢失。

●故障诊断与预测：________ 通过分析设备状态和运行数据，识别并预测潜在的故障。

●自动化巡检与维护：________ 使用自动化工具和算法，对设备进行周期性巡检和维护。

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- 智能运维：是指利用和机器学习等技术，对设备和系统进行自动化监控和管理，以提高系统稳定性和效率。

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共享磁盘
代表：Oracle RAC
⚫ 存储能力受到制约，在数据日益增长的今天，集中式架构已不满足大数据的存储需求。 ⚫ OLTP与OLAP混合，导致平台管理已无法兼顾大数据的特殊要求(任务管理，元数据管理等）。 ⚫ 针对日益增长的大数据业务需求，需要提供大数据算法、组件支持。
2017云栖大会
THE COMPUTING CONFERENCE
解决方案
用
一切数据业务化
数据中台
解决数据“存”、“通”、“用”难题
数据中台，是基于分布式数据平台之上，根据行业客户的业务场景量身定制的一整套数据智能解决方案，基于“互联网+”时代的数据价值思考，赋能企业，提升竞争力

百亿日志数据下ES性能优化实践

需求背景：• 业务发展越来越快，系统间关联复杂，服务器器越来越多。

• 各种访问⽇日志、应⽤用⽇日志、错误⽇日志的⽂文件数量量越来越多。

• 运维、开发⼈人员排查问题时，需要到服务器器上找⽇日志，⾮非常不不⽅方便便。

那咋办呢？ • 运营⼩小姐姐统计⼀一些数据，也需要到服务器器上分析⽇日志。

基础ELK架构-适用测试环境ELKB架构-适用小规模日志场景ELKB+Kafka架构-适用大规模日志场景某大型互联网传媒公司l ⽇日志数据⽇日增2TB （约百亿条数据），峰值40万/秒 l 基于基础ELK 架构、拥有80个节点。

l 索引写⼊入速度不不稳定l ⼤大搜索时搜索超时，但ES 持续负载飚⾼高 l 频繁young gc 、full gc客户情况：• 日志数据增量大小⽇日志增量量索引推荐个数保存天数 ES 集群配置 10G1天1~2个 5天~10天 3台4c8g 200G~500G 100G 1天10个~20个 5天~10天master/data 分离 master ：2c4g data ：5台8c 16g 1T~2T 500G1天30~40个5天~10天Hot-Warm Hot ：5台16c 32g 4TWarm ：4C 16G 4T 1T+++ 小规模数据量方案：那⼤大规模数据数据ES 集群如何规划核心问题• 日志保留时长• 节点规划：master、data分离；冷热数据分离• 内存规划：30G的Heap ⼤大概能处理理10T的索引数据超过64G内存的机器器运⾏行行多个ES实例例• 硬盘规划：多块磁盘；SSD• 索引规划：划分业务系统，提前创建索引⼤大索引按天分隔⼩小索引使⽤用aliases• 分片规划：每个分⽚片不不超过40GB每个节点不不超过3个分⽚片• 刷新时间：5s（告警），10s（状态指标），15~30s（⽂文本⽇日志）• 80+机器器优化到30+• 接⼊入400+个服务器器，⽇日增80+个索引，3TB+索引• 120亿+条/天，峰值40w条/s，⽇日志保留留10天规划方案规划结果现象描述：Ø 索引的写⼊入抖动⾮非常剧烈烈ES索引写入原理：从小文件合并成大文件索引合并过程合并结果：Merge默认参数：默认大小默认个数默认大小默认个数大小增大10倍默认个数个数增加3倍默认大小Segment数量情况Segment内存情况那Merge 应该如何调整l 针对大索引：max_merge_at_once: 10 max_merged_segment: 10gb segments_per_tier: 10 floor_segment: 20mb调整Merge策略l 优化结果：数据写⼊入⾮非常平稳l 针对小索引：max_merge_at_once: 30 max_merged_segment: 5gb segments_per_tier: 30 floor_segment: 10mbØ 调整Linux系统参数： Ø vm.swappiness=1现象描述：Ø 在进行历史数据搜索时发现频繁搜索超时 Ø 超时后ES负载依旧很高 Ø 且偶尔伴随着OOM土豪方案：加内存！这个问题充钱就能解决！然⽽而⼟土豪⽅方案没有从根本解决问题还有别的⽅方案吗Ø mmapfs（默认） -- 适⽤用于⼩小索引Ø niofs -- 适⽤用于⼤大索引、历史索引观察到的现象：Ø 新生代垃圾回收频繁；Ø full gc耗时长，导致节点失联调整策略2：调整jvm heap⽐比例例新⽣生代:⽼老老年年代 == 1:4 -XX:NewRatio=4 调整后问题：Full gc 间隔时间⻓长但是节点失联更更严重调整策略1：调整cms gc开始时间-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70调整后问题：需要不不断优化，动态调整该值每次调整需要重启⽣生效CMS G1调整值：-XX:+UseG1GC-XX:MaxGCPauseMillis=100-XX:GCPauseIntervalMillis=1000-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35Ø 调整后目前还未出现full gcØ AnsibleØ Ansible-playable进程管控： Ø supervisor Ø cesi索引管理： Ø curatorØ jiacrontab监控方案：Ø netdata –单机Ø es_exporter + prometheus + grafana-集群性能优化：Ø elastic-hq：性能分析Ø cerebro：索引管理理、settings Ø whatson：segment分析Ø es cat apiIndices：Ø Query time 查询耗时 Ø Index time 索引耗时 Ø Merge time 合并耗时Ø Index writer memory 写⼊入内存 Ø Segment count Ø Segment memoryNode：Ø GC count/GC time Ø Query time 查询耗时 Ø Index time 索引耗时 Ø Merge time 合并耗时 Ø Segment count Ø Segment memory新功能(beta)：• Infrastructure UI• Logs UI袋⿏鼠云⽇日志产品对以上功能有成熟的解决⽅方案日志数据展示，可通过自定义设置业务仪表盘展示数据，生动直观展示机器情况和业务情况。