大数据交换共享整合系统平台建设方案设计
大数据交换共享整合系统平台建设方案设计
大数据交换共享整合系统平台建设方案设计数据交换共享整合协同平台设计整合协同平台的主要功能是从其他子系统中提取共享数据,并对多来源渠道的、相互不一致的数据进行数据融合处理。
同时,基于数据字典对实时数据和历史数据进行组织,以保证数据间关系的正确性、可理解性并避免数据冗余。
此外,该平台还以各种形式提供数据服务,采用分层次的方法对各类用户设置权限,使不同用户既能获得各自所需的数据,又能确保数据传输过程的安全性及共享数据的互操作性和互用性。
最后,该平台还维护基础信息、动态业务数据以及系统管理配置参数,支撑系统的网络构架、信息安全、网络管理、流程管理、数据库维护和备份等运维能力。
整合协同平台根据功能可分为两个部分。
第一部分是基础数据和共享数据的交换服务和路由流程管理,该部分是交换平台的基础,包括静态交换数据、动态交换数据、图形数据及表格、统计资料等属性数据。
第二部分是各子系统之间的接口实现,根据事先制订好的规范、标准,实现各子系统之间的数据共享和传输操作。
在接入中心平台时,应按系统集成要求设计系统结构,各类数据接口遵循系统集成规范。
中心平台设计整合协同平台服务器是公共基础平台的核心部分,XMA整合协同平台提供一整套规范的、高效的、安全的数据交换机制。
该平台由部署在数据中心和各业务部门的数据交换服务器、数据接口系统共同组成,解决数据采集、更新、汇总、分发、一致性等数据交换问题,解决按需查询、公共数据存取控制等问题。
各业务子系统都要统一使用XMA整合协同平台进行数据交换。
数据中心统一管理和制定数据交换标准。
各业务部门通过数据级整合或者应用级整合通过XMA整合协同平台向数据中心提供数据,也通过XMA整合协同平台访问共享数据。
XMA整合协同平台的基本功能包括共享数据库的数据采集、更新、维护,业务资料库、公共服务数据库的数据采集,提供安全可靠的共享数据服务,业务部门之间的业务数据交换以及结合工作流的协调数据服务。
管理、控制、配置、传输管理、安全接口、运行、部署、管理服务、管理系统、日志、数据解析、数据转换、数据模板、数据路由、会话策略、会话模式、会话控制、传输、传输管理、数据压缩、加解密、传输故障检测、数据供方、传输管理、协议管理。
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案(项目需求与技术方案)一、项目背景“十三五"期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT"浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态"。
***(某政府部门)为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求,大数据平台应运而生。
大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新",牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。
二、建设目标大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台.它的主要目标是强化经济运行监测分析,实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系,推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展.1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道,整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据,构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。
2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录,建立信息资源交换管理标准体系,在业务可行性的基础上,实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。
3、在大数据分析监测基础上,为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑.三、建设原则大数据平台以信息资源整合为重点,以大数据应用为核心,坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。
1、统筹规划、分步实施。
城市大数据平台建设方案
城市大数据平台建设方案一、引言随着信息技术的快速发展和城市化进程的加速推进,城市数据量不断增加,城市各类数据的积累和应用成为推动城市发展和改善居民生活的重要手段。
城市大数据平台建设,旨在通过整合和利用城市数据资源,实现城市管理与服务的智能化和精细化,提升城市管理水平和生活品质。
本文将详细介绍城市大数据平台建设方案。
二、建设目标1.整合城市各类数据资源,实现数据共享和交流,提升数据利用效率。
2.构建高效的数据处理和分析系统,提供实时的数据决策支持。
3.打通各个城市部门和业务系统的数据孤岛,促进信息共享与协同。
4.建立可扩展的城市数据平台架构,具备支持新数据类型和应用场景的能力。
5.保障数据安全与隐私保护,合法合规地使用和管理城市数据。
三、建设方案1.数据整合与共享通过建设城市数据湖,将各类数据资源(包括政府公共数据、社会数据、企业数据等)按照标准化的格式整合并存储,实现数据的集中管理和综合利用。
建立数据共享机制,鼓励各部门、企业和社会组织共享数据资源。
2.数据处理与分析搭建数据处理和分析平台,包括实时数据采集、实时数据处理和离线数据分析三部分。
实现数据实时采集和处理,提供实时的数据决策支持。
同时,对离线数据进行全面分析,挖掘数据价值和潜能,为城市规划、交通管理、环境保护、公共安全等决策提供科学依据。
3.数据集成与交换建立数据集成与交换平台,通过数据接口和协议,实现数据的标准化和交换。
连接各个部门和业务系统的数据孤岛,实现数据的无缝衔接和互通共享。
确保数据一致性和准确性,提高数据处理效率。
4.架构设计与系统集成设计可扩展的城市大数据平台架构,支持大规模数据存储和计算。
通过虚拟化、容器化等技术手段,提高系统的可靠性、灵活性和可扩展性。
进行系统集成,与城市各部门和业务系统实现深度融合,实现数据的无缝衔接和共享。
5.数据安全与隐私保护建立完善的数据安全和隐私保护机制,确保数据的安全性和隐私性。
采用数据加密、身份认证、权限控制等技术手段,保护数据的传输和存储过程中的安全。
行业数据共享与分析平台建设方案
行业数据共享与分析平台建设方案第1章项目背景与目标 (4)1.1 行业数据共享现状分析 (4)1.1.1 数据共享政策与法规 (4)1.1.2 数据共享技术手段 (4)1.1.3 数据共享机制与流程 (4)1.1.4 数据安全与隐私保护 (4)1.2 行业数据分析需求调研 (4)1.2.1 行业业务特点 (4)1.2.2 数据分析关键领域 (4)1.2.3 数据分析技术需求 (4)1.2.4 用户需求与满意度 (5)1.3 项目建设目标与意义 (5)1.3.1 项目建设目标 (5)1.3.2 项目建设意义 (5)第2章平台架构设计 (5)2.1 总体架构设计 (5)2.2 技术架构设计 (6)2.3 数据架构设计 (6)第3章数据共享机制 (7)3.1 数据共享策略与规范 (7)3.1.1 数据共享策略 (7)3.1.2 数据共享规范 (7)3.2 数据共享流程设计 (7)3.2.1 数据共享申请 (7)3.2.2 数据共享审批 (8)3.2.3 数据共享实施 (8)3.2.4 数据共享监管 (8)3.3 数据共享技术实现 (8)3.3.1 数据集成技术 (8)3.3.2 数据清洗与转换技术 (8)3.3.3 数据加密与传输技术 (8)3.3.4 身份认证与访问控制技术 (8)3.3.5 数据接口技术 (8)3.3.6 数据共享平台运维管理技术 (9)第4章数据采集与整合 (9)4.1 数据源梳理与分析 (9)4.1.1 数据源梳理 (9)4.1.2 数据分析 (9)4.2 数据采集技术选型 (9)4.2.1 结构化数据采集 (9)4.2.2 非结构化数据采集 (10)4.3.1 数据整合 (10)4.3.2 数据清洗 (10)第5章数据存储与管理 (10)5.1 数据存储方案设计 (10)5.1.1 存储需求分析 (10)5.1.2 存储架构设计 (10)5.1.3 存储设备选型 (11)5.2 数据库选型与优化 (11)5.2.1 数据库选型 (11)5.2.2 数据库优化 (11)5.3 数据安全管理与备份 (12)5.3.1 数据安全管理 (12)5.3.2 数据备份 (12)第6章数据分析与挖掘 (12)6.1 数据分析模型构建 (12)6.1.1 概述 (12)6.1.2 模型构建方法 (13)6.1.3 模型应用 (13)6.2 数据挖掘算法应用 (13)6.2.1 概述 (13)6.2.2 分类算法 (13)6.2.3 聚类算法 (13)6.2.4 关联规则算法 (13)6.2.5 预测算法 (13)6.3 分析成果可视化展示 (14)6.3.1 概述 (14)6.3.2 可视化工具选择 (14)6.3.3 可视化设计 (14)6.3.4 动态交互 (14)6.3.5 报表输出 (14)第7章用户服务与交互 (14)7.1 用户角色与需求分析 (14)7.1.1 部门用户 (14)7.1.2 行业企业用户 (14)7.1.3 公众用户 (15)7.2 用户界面设计 (15)7.2.1 界面布局 (15)7.2.2 界面风格 (15)7.2.3 交互提示 (15)7.3 交互功能设计 (15)7.3.1 数据查询与检索 (15)7.3.2 数据展示与可视化 (15)7.3.3 数据与导出 (15)7.3.5 用户反馈与建议 (16)7.3.6 用户权限管理 (16)第8章平台安全与隐私保护 (16)8.1 安全体系设计 (16)8.1.1 总体安全架构 (16)8.1.2 物理安全 (16)8.1.3 网络安全 (16)8.1.4 主机安全 (16)8.1.5 应用安全 (16)8.2 数据加密与脱敏 (17)8.2.1 数据加密 (17)8.2.2 数据脱敏 (17)8.3 隐私保护策略与措施 (17)8.3.1 隐私保护策略 (17)8.3.2 隐私保护措施 (17)第9章系统集成与测试 (17)9.1 系统集成技术方案 (17)9.1.1 总体架构 (17)9.1.2 集成技术 (17)9.1.3 集成步骤 (18)9.2 系统测试策略与方法 (18)9.2.1 测试策略 (18)9.2.2 测试方法 (18)9.3 系统优化与调优 (18)9.3.1 数据优化 (18)9.3.2 系统功能优化 (19)9.3.3 用户体验优化 (19)第10章项目实施与保障 (19)10.1 项目组织与管理 (19)10.1.1 组织架构 (19)10.1.2 岗位职责 (19)10.1.3 项目进度管理 (19)10.1.4 质量管理 (19)10.2 技术培训与支持 (19)10.2.1 技术培训 (19)10.2.2 技术支持 (20)10.2.3 技术更新与升级 (20)10.3 项目评估与持续改进 (20)10.3.1 项目评估 (20)10.3.2 问题反馈与解决 (20)10.3.3 持续改进 (20)第1章项目背景与目标1.1 行业数据共享现状分析信息技术的飞速发展,大数据时代已经来临。
大数据交易中心建设方案
大数据交易中心建设方案一、背景介绍随着互联网的迅猛发展和云计算、大数据技术的快速进步,大数据已经成为当代社会的重要资源和产业发展的重要支撑。
然而,目前大数据的积累和利用仍然存在许多挑战和问题,例如数据孤岛、数据规模庞大、数据价值未得到充分挖掘等。
为了促进大数据资源的充分流通和数据价值的最大化,建设一个大数据交易中心势在必行。
二、建设目标1.构建一个开放、公平、透明的大数据交易平台,促进各类数据的交流和共享。
2.搭建一个高效、安全的数据交易机制,推动大数据资源的合理配置和价值实现。
3.建立一个规范、完善的数据交易生态系统,推动大数据产业的发展和创新。
三、建设内容1.建设大数据交易平台:打造一个安全可靠的大数据交易平台,实现数据交易的规范化和自动化。
平台应具备以下功能:-注册认证:用户需要进行注册并通过认证才能参与数据交易。
-数据上链:将交易的数据和信息上链,确保数据的真实性和可追溯性。
-交易撮合:通过算法和智能合约,实现数据买卖双方的自动撮合。
-结算支付:实现数据交易的结算和支付功能,确保交易的合法性和安全性。
-数据市场:提供数据交易所需的各类服务和信息,包括数据目录、数据价格、数据质量等。
2.建设数据资源库:建立一个大数据资源库,将各类数据进行分类、整理和归档,提供给用户进行查阅和选择。
资源库应具备以下特点:-全面涵盖:收集整理各类数据资源,包括文本、图像、音频、视频等多媒体数据。
-丰富多样:包含来自不同领域和行业的数据资源,满足不同用户的需求。
-统一标准:建立统一的数据标准和格式,方便用户进行检索和使用。
3.建设数据价值挖掘平台:通过引入数据分析技术和机器学习算法,挖掘数据中的潜在价值,为用户提供个性化的数据分析服务。
价值挖掘平台应具备以下功能:-数据清洗:对原始数据进行清洗和去噪,确保数据的准确性和完整性。
-数据分析:运用统计学和机器学习等方法,对数据进行分析和挖掘。
-数据可视化:将分析结果以图表、报表等形式展示,使用户更直观地理解数据。
数据共享交换平台解决方案
x有限公司
主题
1 建设背景
2 总体架构 3 平台实施 4 成功案例 5 应用场景
政务信息化面临的问题
政务信息化的目标 – 为互联网+政务服务提供核心支撑
相关政策 -- 面向互联网+政务服务的数据交换共享平台
相关标准 -- 互联网+政务服务技术体系建设指南 国办函[2016] 108号
方案、培训方案、使用手册、安装 部署手册等相关配套文档 4. 招投标及合同模板 5. 标准化实施路径、配套实施工具及 相关表格模板
基于大数据的数据交换共享平台 – 竞品分析
产品具备一定竞争力
已与浪潮、东软、东方 通、数梦工场、国泰新点的 数据共享交换平台产品进行 过交流和了解,我们的产品 处于同一水平线。在市场上 已得到了对手的重视与尊重。
Netflix Eureka
Git
基础服务
MySQL Cluster Kafka Cluster
Redis Cluster Quartz Cluster
MongoDB Cluster Zookeeper Cluster
监控 Zabbix
基于大数据的数据交换共享平台 – 亮点及先进性
平台架构
采用业内最先进的微服务架构技术及 Hadoop大数据技术,打造了具备分布
2. 提供数据申请、审核授权功能 3. 提供数据传输加密功能 4. 提供文件完整性校验功能
基于大数据的数据交换共享平台 – 数据治理平台
1. 数据标准管理 2. 数据唯一性校验、数据有效值
校验 3. 业务元数据标识(业务代码),
如身份证号、统一社会信用代 码、企业税号等常用唯一标识 4. 数据湖模式,数据先进来再校 验,定期生成治理报告
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案随着科技的不断发展,大数据已经成为推动社会进步和经济发展的重要支持。
大数据平台建设是指在企业或组织中搭建一个可支持海量数据存储、快速处理和有效分析的技术基础设施的过程。
下面是一个大数据平台建设方案的示例,旨在帮助企业或组织更好地利用大数据资源。
一、需求分析1.数据规模:明确数据规模,包括实时数据流量、历史数据量等。
2.数据源:确定需要收集和存储的数据源,如数据库、日志文件、传感器数据等。
3.数据类型:明确数据的类型,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
4.数据处理需求:了解对数据进行清洗、整理、加工和分析的具体需求,包括数据清洗、数据转换、数据集成、数据分析等。
5.查询需求:确定查询和检索数据的需求,包括实时查询、历史查询、自定义查询等。
二、平台选型1. 云平台选择:根据企业或组织的实际情况,选择合适的云平台,如AWS、Azure、Google Cloud等。
2. 大数据技术选择:根据企业或组织的数据处理需求,选择合适的大数据技术,如Hadoop、Spark、Hive、HBase等。
3.数据存储选择:选择适合的数据存储技术,如HDFS、S3、NoSQL数据库等。
4. 数据处理选择:根据数据处理需求,选择合适的数据处理技术,如MapReduce、SQL查询、实时流处理等。
三、架构设计1.数据收集与传输:设计数据采集和传输系统,包括数据源接入、数据传输和数据采集模块的设计,确保数据的实时采集和传输。
2.数据存储与管理:设计数据存储和管理系统,包括数据存储架构和数据管理系统的设计,确保数据的安全存储和高效管理。
3.数据处理与分析:设计数据处理和分析系统,包括数据清洗、数据转化、数据集成和数据分析模块的设计,确保数据的高效处理和有效分析。
4.查询与可视化:设计查询和可视化系统,包括查询引擎和可视化工具的设计,确保用户可以轻松查询和可视化数据。
四、数据安全1.数据加密:采用数据加密技术,确保数据在传输和存储过程中的安全性。
2023-政务大数据交换共享平台建设方案V2-1
政务大数据交换共享平台建设方案V2
随着信息化时代的到来,政务数据的积累与管理越来越成为一项严肃的问题。
面对政务数据海量、多样的特征,政府部门亟需开发一种高效可靠的数据交换共享平台作为数据管理的突破口。
本文将针对“政务大数据交换共享平台建设方案V2”展开论述。
1.平台建设的要求与目标
政务大数据交换共享平台V2的建设目标是在加强数据的安全保密性、高效性和便利性的前提下,推进政务数据跨部门、跨区域的交换共享工作。
平台建设应具有可靠性高、容错性强、安全性好等多方面的技术特征,需与各地政务单位的数据管理系统实现接口,实现政务数据的全面互联互通。
2.平台建设的技术原理
政务大数据交换共享平台V2的技术原理主要包括以下几个方面:一是通过OAUTH2协议实现对平台数据资源的授权管理和访问控制;二是运用分布式文件系统技术实现数据的分布式管理和备份;三是通过负载均衡技术保证数据交换共享平台系统的高效稳定运行;四是借助高级安全管理技术来实现平台数据的安全性监控和风险控制。
3.平台建设的实施步骤
政务大数据交换共享平台V2的实施步骤主要包括:一是确定平台开发设计的目标和任务;二是对系统的需求调查和分析,挖掘潜在的政务数据交换需求;三是平台技术架构的设计与开发,包括数据资源接口的规划和实现、数据传输和存储技术的选用和实施等;四是对平台系统的实际结果进行测试和评价;五是发布和推广平台系统,并对平台
进行不断升级完善。
综上所述,政务大数据交换共享平台V2的建设是一项全面系统化的工程,在具体实现上需要积极解决技术和安全难点,同时重视与政务单位的协同配合。
只有通过精心策划和实施,才能助力数据管理与利用的高效化,为建设数字政府体系做出积极的贡献。
数据交换共享整合系统平台建设方案
数据交换共享整合系统平台建设方案本文旨在提出一个数据交换共享整合系统平台的建设方案,该方案旨在建立一个可靠、高效、安全的数据交换系统平台,为公司的业务运营提供全面的数据支持和分析,提高公司的数据决策能力和信息化水平。
一、建设目的1. 实现数据交换:建立数据交换平台,通过数据交换实现数据的共享和整合。
2. 提高数据质量:对数据进行规范化、标准化处理,提高数据质量和可信度。
3. 优化数据处理流程:建立标准化的数据处理流程,实现数据的快速、准确处理。
4. 提高数据安全性:采用安全措施,确保数据的安全性和完整性。
二、建设方案1. 基础设施建设(1)硬件设施:建设高效、可扩展的硬件设施,包括存储设备、服务器、网络设备等,用于支持数据存储、处理及交换。
(2)软件系统:建立具有可扩展性的大数据管理系统,支持数据的存储、处理、分析等功能。
系统应具有易用性和可维护性,同时遵循标准安全规范和数据交换协议。
(3)网络架构:采用虚拟化技术实现数据交换,通过云计算平台管理数据资源,形成多层次、多种形式的数据交换,确保数据传输的正常进行和数据的安全性。
2. 数据规范化处理数据规范化是建立数据交换共享整合系统的关键环节,主要包括:数据清洗、处理、整合等步骤,处理结果应该包含数据的数据质量(完整性、准确性、一致性、可靠性等)和标准化程度(格式、模型、管理等)。
3. 数据交换平台建设数据交换平台是数据交换的核心环节,主要包括:数据集合、数据存储、数据传输、数据分析等。
(1)数据集合:建立数据集合机制,实现数据的集中管理和控制。
数据集合应该包含管理呈现层、数据呈现层、数据计算层、数据支持层等。
(2)数据存储:数据存储应该采用大数据存储技术,建立大数据存储中心,并在其中建立完整的数据管理体系,将数据分类存储、整合、备份和恢复。
(3)数据传输:建立数据传输机制,通过数据的传输达到数据的交换目的,应该保证数据的传输快速、高效、稳定和安全。
数据交换共享中心设计方案
数据交换共享中心设计方案一、引言随着信息技术的不断发展,数据的产生和积累越来越快,各个部门和机构的数据量也越来越大。
为了更好地进行数据交换和共享,提高数据的利用效率,设计并建设数据交换共享中心成为了一个迫切的需求。
本文将提出一个数据交换共享中心设计方案,并进行详细阐述。
二、方案概述数据交换共享中心是一个集中的数据存储和交换平台,旨在解决各个部门和机构之间数据交换的问题,实现数据的共享与共用。
我们的设计方案基于云计算和大数据技术,具备高可扩展性和高性能,能够满足不同规模机构和不同需求的数据交换需求。
三、架构设计1.网络架构:数据交换共享中心采用分层结构的网络架构,包括核心层、汇聚层和接入层。
核心层负责数据的集中存储和交换,汇聚层负责数据的聚合和分发,接入层与各个部门和机构的数据源进行连接。
2.存储架构:数据交换共享中心采用分布式存储的架构,通过多台服务器组成存储集群,实现数据的分布式存储和备份。
采用分布式文件系统和对象存储技术,支持海量数据存储和高性能访问。
3.数据交换架构:数据交换共享中心采用消息队列和数据总线的架构,实现异步数据交换和实时数据共享。
通过消息队列实现各个部门和机构之间的数据交换,通过数据总线将数据传输到目标系统进行处理。
四、功能设计1.数据接入功能:数据交换共享中心能够接入各个部门和机构的数据源,包括数据库、文件、日志等。
通过提供统一的数据接入接口和数据格式标准化,实现各种异构数据的接入。
2.数据存储功能:数据交换共享中心具备高可扩展性和高性能的存储能力,能够支持海量数据的存储和访问。
采用分布式存储架构和大数据存储技术,实现数据的高效存储和备份。
3.数据加工功能:数据交换共享中心能够对接入的数据进行加工和处理,包括数据清洗、数据标准化、数据拆分和数据聚合等。
通过提供数据加工工具和流程配置界面,实现对数据的灵活处理和转换。
4.数据安全功能:数据交换共享中心具备严格的数据安全控制和权限管理机制。
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案随着互联网的快速发展,我们进入了信息爆炸的时代。
大数据作为新一代的核心驱动力,正逐渐成为各行业的重要资源。
在这个背景下,如何构建一个高效的大数据平台,成为了各个企业与组织亟待解决的问题。
本文将着重探讨大数据平台的建设方案,从不同的角度与维度入手,为读者带来深度思考与新的观点。
一、平台架构设计在构建大数据平台之前,我们首先需要设计一套合理的平台架构。
一个好的平台架构应该具备以下几个要素:1. 数据采集与存储层:这是大数据平台的基础,应该具备高效、稳定的数据采集与存储能力。
在采集层,我们可以使用各种数据采集工具和技术,如Flume、Kafka等,将数据从不同的数据源收集到平台中。
在存储层,我们可以选择使用Hadoop、HBase等分布式存储系统,确保数据的高可靠性和可扩展性。
2. 数据处理与计算层:这是大数据平台的核心,主要用于对数据进行分析与挖掘。
在这一层,我们可以使用各种计算框架和引擎,如MapReduce、Spark等,处理海量的结构化和非结构化数据,提取有价值的信息。
同时,可以采用机器学习和深度学习算法,对数据进行建模和预测,为业务决策提供支持。
3. 数据可视化与应用层:这是大数据平台的最终目标,将处理后的数据以可视化的形式展现出来,并应用于各个业务场景中。
在这一层,我们可以使用各种数据可视化工具和技术,如Tableau、PowerBI等,将数据转化为直观、易懂的图表和报表。
同时,可以开发各种基于大数据的应用程序,实现个性化的服务和精准营销。
二、技术选型与整合在搭建大数据平台时,选择合适的技术和工具非常重要。
不同的技术和工具在处理大数据的能力和效率上存在差异,因此需要进行合理的技术选型与整合。
1. 数据存储技术:在选择数据存储技术时,应考虑数据的类型、规模和访问要求。
如果数据主要为结构化数据,并且需要进行实时查询和分析,可以选择关系型数据库;如果数据主要为非结构化数据,并且需要进行批量处理和分析,可以选择分布式文件系统。
数据共享交换平台设计建设方案商业计划书
数据共享交换平台设计建设方案商业计划书早晨的阳光透过窗帘的缝隙,洒在键盘上,激发了我心中那股对方案的冲动。
嗯,数据共享交换平台设计建设方案商业计划书,这个题目本身就充满了挑战和机遇。
让我来试试,用我的经验和灵感,打造一份让人眼前一亮的方案。
一、项目背景及市场分析想象一下,我们处在一个信息爆炸的时代,数据就像石油一样,是推动社会进步的重要资源。
但问题是,这些宝贵的数据分散在不同的行业、企业和个人手中,就像石油没有被提炼一样,价值无法最大化。
于是,我们提出了这个数据共享交换平台的设计建设方案。
1.市场需求数据孤岛现象严重,各行业之间存在信息壁垒,导致资源无法有效整合。
企业对数据的需求日益增长,但获取数据的成本高昂。
政府推动数据开放,促进数据资源的共享和利用。
2.市场前景随着5G、物联网、大数据等技术的发展,数据产生的速度和规模将呈爆炸式增长。
数据共享交换平台将成为连接各方的重要桥梁,市场前景广阔。
二、平台设计思路1.技术架构采用微服务架构,确保系统的高可用性、可扩展性。
运用大数据、等技术,实现数据的智能处理和分析。
2.功能模块(1)数据源接入:支持多种数据源接入,如数据库、API、文件等。
(2)数据清洗:对原始数据进行清洗、转换,提高数据质量。
(3)数据存储:采用分布式存储技术,确保数据的安全性和可靠性。
(4)数据检索:提供高效的数据检索功能,方便用户快速找到所需数据。
(5)数据交换:实现数据在不同用户之间的共享和交换。
(6)数据分析:提供数据可视化、数据挖掘等功能,帮助用户发现数据价值。
3.用户体系构建完善的用户体系,包括个人用户、企业用户、政府用户等。
为不同用户提供定制化的数据服务。
三、市场推广策略1.合作伙伴寻找行业内的合作伙伴,共同推广数据共享交换平台。
例如,与电信运营商、互联网企业、政府部门等建立合作关系。
2.品牌宣传利用线上线下渠道,进行品牌宣传。
如社交媒体推广、行业会议演讲、线下活动等。
2023-智慧城市大数据交换共享平台建设方案V2-1
智慧城市大数据交换共享平台建设方案V2随着城市的发展,实现智慧城市的建设已成为我们的目标。
而大数据作为智慧城市的重要基础,其交换共享平台建设的重要性也日益突显。
本文将从以下几个方面详细阐述智慧城市大数据交换共享平台建设方案V2。
第一步,搜集数据。
为了建设一个完善的数据交换共享平台,首先需要收集各个部门的数据。
这些数据包括人口数据、环境数据、交通数据、医疗数据等。
通过这些数据的收集,可以更好地了解城市运行的情况和市民的需求,为城市的改善和发展提供有力支撑。
第二步,建立数据库。
当数据收集完毕后,需要建立一个完善的数据库,其中分为两个层次,第一层是市级数据中心,第二层是各个部门的数据中心。
二者之间通过数据接口实现数据交互。
第三步,建设数据中心。
建设智慧城市大数据交换共享平台离不开多个数据中心的互通。
数据中心可以承担数据存储、管理、处理和分析等任务。
数据中心的建设是整个平台的基础,需注意安全性、可靠性和高效性。
第四步,建立数据标准。
为了方便数据的交换和共享,有必要制定统一的数据标准。
该数据标准需要考虑到国家、行业领域所制定的标准,同时考虑到本地市场的标准。
第五步,建设数据共享平台。
建设数据交换共享平台后,需要针对不同层次的用户开发相应的数据共享和交换服务。
在此基础上,可实现众多城市应用的发展。
如交通管理、环境监测、医疗卫生等领域。
第六步,实现数据应用。
数据应用是智慧城市建设的重要成果。
通过该平台,可以享受到更加便捷、高效和安全的服务,如网上办公、智慧交通、智慧旅游、物流管理等。
总之,智慧城市大数据交换共享平台建设方案V2包括数据收集、数据中心建设、数据标准制定、数据共享平台建设、数据应用等多个环节。
只有在上述一系列环节都达到预期效果,才能实现智慧城市的建设目标。
数据交换共享整合系统平台建设方案
数据交换共享整合系统平台建设方案目录一、内容综述 (3)1.1 编写目的 (4)1.2 背景与意义 (4)1.3 文档范围与目标 (5)二、需求分析 (6)2.1 组织架构与角色定义 (7)2.2 数据交换需求 (9)2.3 数据共享需求 (10)2.4 系统平台功能需求 (11)三、技术架构设计 (12)3.1 总体架构 (13)3.2 技术选型 (15)3.2.1 数据库技术 (16)3.2.2 中间件技术 (18)3.2.3 安全技术 (19)3.3 系统平台模块划分 (20)四、功能设计 (21)4.1 数据采集与整合模块 (23)4.2 数据交换模块 (24)4.3 数据共享模块 (26)4.4 管理与监控模块 (28)五、数据库设计 (29)5.1 数据字典 (30)5.2 表结构设计 (31)5.3 关系数据库设计 (33)5.4 非关系数据库设计 (34)六、接口设计 (36)6.1 数据接口设计 (37)6.2 应用接口设计 (39)6.3 API设计规范 (40)七、安全策略 (42)7.1 数据加密与解密 (43)7.2 权限管理 (44)7.3 日志审计 (45)7.4 安全防护措施 (46)八、项目实施计划 (48)8.1 项目阶段划分 (49)8.2 任务分配与时间节点 (49)8.3 项目风险管理 (50)九、预算与成本分析 (52)9.1 软硬件采购成本 (53)9.2 开发与实施成本 (55)9.3 运维与培训成本 (56)9.4 预期效益分析 (58)十、总结与展望 (59)10.1 方案总结 (61)10.2 发展前景 (62)10.3 后续工作建议 (63)一、内容综述随着信息技术的迅猛发展,数据交换与共享已成为企业、政府和社会组织提高工作效率、降低运营成本的关键手段。
各部门、各行业之间的数据格式不统标准不统一,严重制约了数据的流通与共享。
建设一个高效、稳定、安全的数据交换共享整合系统平台,对于提升数据价值、推动信息化发展具有重要意义。
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案随着互联网和科技的发展,大数据成为了当今社会和企业中不可或缺的一部分。
通过对海量的数据进行分析和挖掘,企业可以获取有价值的信息来辅助决策和优化运营。
为了更好地利用大数据,许多企业开始建设自己的大数据平台。
本文将为您介绍一套适用的大数据平台建设方案。
一、需求调研在开始建设大数据平台之前,首先需要进行需求调研。
这包括与相关部门或业务负责人沟通,了解他们对大数据平台的需求和期望。
在调研阶段,我们可以采用面谈、问卷调查等方式,收集用户反馈和建议。
通过需求调研,可以更加清晰地了解用户的需求,为后续的建设提供方向和依据。
二、技术选型在进行大数据平台建设之前,需要对相关技术进行选型。
大数据平台通常需要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等功能。
针对不同的需求,可以选择不同的技术方案。
以下是一些常用的大数据技术:1. 数据采集:可以使用Apache Flume、Kafka等技术,实现对各类数据源的实时采集和传输。
2. 数据存储:可以选择Hadoop HDFS、Apache Cassandra、MongoDB等分布式文件系统或数据库,用于存储海量的结构化和非结构化数据。
3. 数据处理:可以使用Apache Spark、Apache Flink等技术,实现大规模数据的批处理和流式处理。
同时还可以结合机器学习和人工智能等算法,进行数据挖掘和分析。
4. 数据可视化:可以使用Tableau、Power BI等可视化工具,将分析结果以图形化的方式展示,便于用户理解和使用。
根据实际需求和技术实力,选择适合的技术方案,以确保平台的稳定性和可扩展性。
三、系统架构设计在进行大数据平台建设时,需要设计合理的系统架构,满足业务需求并兼顾性能和可维护性。
以下是一个常用的大数据平台架构设计:1. 数据采集层:负责数据从各类数据源的采集和传输,可以使用Flume、Kafka等技术实现。
2. 数据存储层:负责海量数据的存储和管理,可以使用Hadoop HDFS、Cassandra等技术实现。
2023-政务大数据交换共享平台建设方案V2-1
政务大数据交换共享平台建设方案V2随着中国互联网和国内网络技术的不断发展,越来越多的政务数据被数字化,并积累在了政府系统中。
这些数据可以为政府、公众和企业提供重要的决策依据,有助于提高政府工作效率和公共服务质量。
为了更好地共享政务数据资源,建设政务大数据交换共享平台成为了现阶段重要的任务。
一、政务大数据交换共享平台建设的意义政务大数据交换共享平台的建设对于政府和社会的意义非常重大。
首先,政务大数据交换共享平台能够加强政府部门之间的信息共享和协作,提高政务工作的效率和质量。
其次,政务大数据交换共享平台可以为公众和企业提供更准确、全面和实时的政务信息,优化公共服务流程和提高服务水平。
最后,政务大数据交换共享平台的建设有助于提升政府的信息安全保障能力,保障政务数据的安全和保密,防范各种安全风险。
二、政务大数据交换共享平台建设方案V2政务大数据交换共享平台的建设主要包括以下步骤:步骤一:制定政务大数据管理规范政务大数据交换共享平台建设的第一步是制定政务大数据管理规范,明确政务大数据的采集、存储、分析、共享和使用要求。
政务大数据管理规范应包括政务大数据分类管理、政务大数据采集标准、政务大数据存储和交换标准、政务大数据分析和挖掘标准、政务大数据共享和使用标准等内容。
步骤二:建设政务大数据交换共享平台政务大数据交换共享平台建设的核心是建立一个数据交换平台,实现政府部门之间、政府部门与公众、政府部门与企业之间的数据交换和信息共享。
政务大数据交换共享平台应包括数据采集、数据存储、数据处理、数据交换、数据查询、数据分析等功能。
步骤三:完善政务大数据服务体系政务大数据交换共享平台建设之后,还需要建立完善的政务大数据服务体系,提供政务大数据的查询、分析、共享和使用服务。
政务大数据服务体系应包括政务大数据应用平台、政务大数据查询平台、政务大数据共享平台、政务大数据分析平台等。
三、总结政务大数据交换共享平台建设是当前政府信息化建设的重要任务之一。
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案一、引言随着信息技术的快速发展和数据规模的快速增长,大数据平台成为了企业提高竞争力和决策水平的重要工具。
本文将介绍一个大数据平台的建设方案,旨在帮助企业充分利用大数据资源,加强业务决策能力。
二、需求分析1. 数据采集需求在建设大数据平台之前,需要明确各种数据采集渠道和方式。
这些数据可以来自于企业内部的业务系统、传感器设备、智能设备等,也可以来自于外部的社交媒体、舆情监测等。
通过采集这些数据,我们可以获取到丰富的信息,为后续的分析和决策提供支持。
2. 数据存储和处理需求大数据平台的核心是数据存储和处理。
在建设过程中,我们需要选择适合企业需求的存储技术和处理框架。
例如,可以选用分布式文件系统如Hadoop HDFS来存储海量数据,采用Apache Spark等框架以实现高速数据处理和分析。
3. 数据安全与隐私需求在大数据平台建设过程中,必须重视数据的安全和隐私保护。
这包括加密传输、访问控制、权限管理、数据备份等方面的措施,确保数据不会被未授权的人员访问和使用。
4. 数据可视化与分析需求建设大数据平台的目的之一是为了更好地进行数据分析和决策。
因此,平台应提供友好的可视化界面,帮助用户直观地理解数据,并支持各种常见的数据分析技术,如数据挖掘、机器学习等。
三、技术架构设计在满足以上需求的基础上,我们可以设计一个大数据平台的技术架构,具体如下:1. 数据采集层该层负责从各种数据源采集数据,并将其转化为统一的数据格式。
可以使用Flume、Kafka等工具来简化数据采集的过程。
此外,还需要考虑数据质量的检验和清洗,确保数据的准确性和完整性。
2. 数据存储层在这一层,我们使用Hadoop HDFS作为主要的分布式存储技术,将数据以文件的形式存储在集群中。
另外,可以使用NoSQL数据库如HBase、MongoDB等来存储非结构化数据或实时数据。
3. 数据处理层这一层使用Apache Spark作为主要的数据处理框架,通过其提供的强大的分布式计算能力,对存储在HDFS中的数据进行处理和分析。
政务大数据交换共享平台建设方案精品文档
第一章需求分析和项目建设的必要性 (4)1.1项目建设目标、内容 (4)1.1.1项目建设目标 (4)1.1.2项目建设内容 (4)1.2编制依据 (5)1.3与政务职能相关的社会问题和政务目标分析 (6)1.3.1社会问题分析 (6)1.3.2政务目标分析 (8)1.4业务功能、业务流程和业务量分析 (11)1.4.1用户角色分析 (11)1.4.2业务功能分析 (12)1.4.3业务流程 (14)1.4.4业务量分析 (14)1.5信息量分析和预测 (15)1.5.1存储量分析 (15)1.5.2处理量分析 (19)1.5.3网络流量分析 (20)1.6系统功能和性能需求分析 (20)1.6.1系统功能指标 (20)1.6.2系统性能指标 (22)1.7信息系统装备和应用现状与差距 (22)1.7.1现状 (22)1.7.2差距 (23)1.8项目建设的必要性 (23)第二章总体建设方案 (26)2.1建设原则 (26)2.1.1统一性原则 (26)2.1.2可靠性原则 (26)2.1.3可伸缩和可扩展性原则 (26)2.1.4开放性原则 (27)2.1.5安全性原则 (27)2.1.6高效性原则 (27)2.1.7友好性原则 (27)2.1.8可管理易维护性 (28)2.2总体目标与分期目标 (28)2.3总体建设任务与分期建设内容 (29)2.4总体设计方案 (30)2.4.1基础设施层 (32)2.4.2信息资源层 (33)2.4.3应用支撑层 (34)2.4.4应用层 (34)2.4.5服务层 (34)2.4.6安全保障体系 (34)2.4.7标准规范体系 (35)第三章项目建设方案........................................3.1标准规范建设 (36)3.1.1管理制度建设 (36)3.1.2标准规范建设 (40)3.1.3数据标准建设 (43)3.1.4标准规范索引 (46)3.2信息资源规划和数据库设计 (47)3.2.1信息资源规划 (47)3.2.2数据中心建设 (53)3.3门户系统建设 (69)3.3.1信息资源政务门户 (69)3.3.2信息资源开放门户 (73)3.4应用系统建设 (74)3.4.1数据汇聚平台 (74)3.4.2数据治理平台 (89)3.4.3数据运营平台 (102)3.4.4数据应用平台 (104)3.5四大基础数据库管理平台 (108)3.5.1人口库 (108)3.5.2法人库 (111)3.5.3经济库 (114)3.5.4地理库 (115)3.6应用支撑系统设计 (116)3.6.1统一用户管理 (116)3.6.2统一应用管理 (120)3.6.3统一服务管理 (121)3.6.4统一消息服务 (123)3.6.5统一日志服务 (124)3.7安全保障体系建设 (124)3.7.1建设目标 (124)3.7.2安全体系架构 (125)3.7.3安全防护体系建设 (125)3.7.4安全管理体系建设 (133)3.8主要软硬件选型原则和详细软硬件配置清单 (136)3.8.1主要软硬件选型原则 (136)3.8.2详细软硬件配置清单 (137)第四章效益分析 (138)4.1经济效益 (138)4.2社会效益 (140)第五章项目风险与风险管理 (142)5.1风险识别和分析 (142)5.1.1组织风险 (142)5.1.2管理风险 (142)5.1.3业务风险 (142)5.1.4技术风险 (142)5.2风险对策和管理 (143)5.2.1组织风险防范对策 (143)5.2.2管理风险防范对策 (143)5.2.3业务风险防范对策 (144)5.2.4技术风险防范对策 (144)第一章需求分析和项目建设的必要性1.1项目建设目标、内容1.1.1项目建设目标电子政务公共数据开放共享平台项目建设目标是,依托统一的“云”数据中心建设统一的公共数据开放共享平台。
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标准实用文案数据交换共享整合协同平台设计文档标准实用文案整合协同平台的主要功能是从其它子系统中提取共享数据,并对多来源渠道的、相互不一致的数据进行数据融合处理;基于数据字典对实时数据和历史数据进行组织,以保证数据间关系的正确性、可理解性并避免数据冗余;以各种形式提供数据服务,采用分层次的方法对各类用户设置权限,使不同用户既能获得各自所需要的数据,又能确保数据传输过程的安全性及共享数据的互操作性和互用性;维护基础信息、动态业务数据以及系统管理配置参数;支撑系统的网络构架、信息安全、网络管理、流程管理、数据库维护和备份等运维能力。
整合协同平台根据功能可分为两个部分:第一部分,基础数据和共享数据的交换服务和路由流程管理,该部分是交换平台的基础,包括:静态交换数据、动态交换数据、图形数据及表格、统计资料等属性数据。
第二部分,各子系统之间的接口实现,根据事先制订好的规范、标准,实现各子系统之间的数据共享和传输操作。
在接入中心平台时,应按系统集成要求设计系统结构,各类数据接口遵循系统集成规范。
文档第一章中心平台设计1.1平台功能结构整合协同平台服务器是公共基础平台的核心部分,XMA整合协同平台提供一整套规范的、高效的、安全的数据交换机制。
XMA整合协同平台由部署在数据中心和各业务部门的数据交换服务器、数据接口系统共同组成,解决数据采集、更新、汇总、分发、一致性等数据交换问题,解决按需查询、公共数据存取控制等问题。
各业务子系统都要统一使用XMA整合协同平台进行数据交换。
数据中心统一管理和制定数据交换标准。
各业务部门通过数据级整合或者应用级整合通过XMA 整合协同平台向数据中心提供数据,也通过XMA整合协同平台访问共享数据。
XMA整合协同平台的基本功能如下:共享数据库的数据采集、更新、维护。
业务资料库、公共服务数据库的数据采集。
提供安全可靠的共享数据服务。
业务部门之间的业务数据交换。
结合工作流的协调数据服务。
文档管理、控制、配置、传输管理、安全接口运部服系数数数数会会会行署务统据据据据话话话管管管日解转模路策模控理理理志析换板由略式制传输传数据压缩传协议管理传输输输传输控制加解密管管故障检测连接共享理理数据需方数据供方数据转换数据转换接口适配接口适配数据层接口应用层接口数据层接口应用层接口共享交换共享交换共享交换共享交换数据库应用数据库应用功能流程说明:数据供需方的接口数据系统:为了满足应用层交换和数据层交换,交换代理必须有应用层和数据层的连接和接口适配功能,数据代理必须有数据格式的转换功能。
数据传输:为了保证数据的正确传输和传输性能,必须有传输管理功能,包括了传输协议管理和控制,传输过程控、数据传输加密、压缩、网络故障检测和连接共享等功能。
数据整合协同平台:会话管理:为了能提供数据的交换方式如主动(推)、被动(拉);支持定时和实时策略,支持超时控制管理等功能,数据交换平台必须有会话策略、会话控制和管理功能。
数据管理:为了数据能按标准进行交换,能按照部署的路由规则进行交换,必须有数据路由、数据模板管理、数据解析、数据转换等功能。
文档系统管理功能:同时数据交换平台还应该提供服务管理功能,包括运行管理,部署管理,服务管理,系统日志等功能为了和安全平台结合,还必须有与安全平台的接口设计功能。
1.2设计原则1.2.1安全高效的数据交换XMA整合协同平台底层采用消息中间件技术,实现可靠的数据传输。
在应用层基于服务,实现数据交换,必须支持数据采集、数据汇总、数据分发、数据更新通知、数据转发、数据转换。
支持实时、定时、按需的数据交换方式。
支持多种数据源,提供身份验证、用户授权、传输加密、数据完整性、数据可信性、数据有效性的支持。
支持数据分段传输、数据压缩/解压缩、数据缓存等。
1.2.1.1 规范的数据共享访问共享数据是一个公共的资源,可以供多个业务系统同时使用。
对公共数据的访问必须经过用户的验证授权访问。
此外,还需要从数据中心运作的流程、规程制度等方面确保共享数据不被用于非法途径。
1.2.1.1.1 安全可靠性由于各个业务部门间交换的数据文件含许多敏感信息,所以对数据交换过程中的安全要求就十分严格。
XMA整合协同平台必须提供安全机制保证数据交换信息的完整性、数据交换信息的机密性。
XMA整合协同平台必须能有效的与安全认证平台结合。
通过安全认证平台和XMA整合协同平台,能够保护交换信息内容免遭拦截或非法修改。
文档1.2.1.1.2 高可用性随着项目工程的推进,需要数据交换的部门会越来越多,XMA整合协同平台需要对负载平衡的支持,在分布式的体系结构上可以添加主机的方式提高整体计算能力,进行面向服务的适应性负载平衡。
1.2.1.1.3 可维护性XMA整合协同平台具有日志监控功能,通过数据服务日志可以记录、跟踪数据交换的细节。
日志可以用于对系统的运行状态进行监控,亦可以用于对系统的运行情况进行审计、故障处理、系统开发调试、交易跟踪。
对数据服务进行监控管理,用户权限管理,运行日志查看,性能统计。
1.3信息共享功能1.3.1.1.1 数据汇总支持各个分支数据源汇总数据到数据中心。
采集公共数据的过程可以看成是一个数据汇总的过程,通过XMA整合协同平台将各业务部门的公共数据采集回来,汇集到数据中心的缓存数据库。
经过数据管理系统的比对、校验、转换得到一致的数据。
1.3.1.1.2 数据分发数据分发是从数据中心的角度,主动向各数据使用方提供数据的过程。
通过公开数据服务,依照数据使用权限的规则,从数据中心把数据分发到各个数据使用部门,实现数据共享、信息联动。
1.3.1.1.3 数据存取访问XMA整合协同平台提供实时按需的数据存取访问服务,通过统一标准的数据接口,以XML作为标准数据格式,通过标准的Web服务对各种技术平台提供访问支持。
文档1.3.1.1.4 数据转换数据交换服务可以把某个数据库的数据转换成标准XML数据集。
通过数据转换模块,实现对各种异构数据转换到统一标准规范、具有一致性和完整性的公共数据。
1.3.1.1.5 任务定制数据接口系统应该允许用户自己配置和管理相关的服务,如:数据提取服务、数据发送服务、数据接收服务、数据存储服务等。
1.3.1.1.6 支持用户自定义接口数据接口系统应该是一个开放的系统,要提供一些可扩充的接口以及二次开发接口,支持用户基于这些接口来定义自己的特色服务。
1.3.1.1.7 支持监控管理对数据服务进行监控管理,用户权限管理,运行日志查看,性能统计。
通过数据服务日志可以记录、跟踪数据交换的细节。
对数据交换节点进行管理,提供安全策略指南、服务器安全管理配置。
1.3.1.2 信息交换方式XMA整合协同平台可以支持不同方式的机构和系统间的数据交换与协同,主要包括:基于WebServices服务的方式用于外部机构与中心平台间的实时交换;基于数据库接口的方式用于内部系统间实时或非实时交换;基于文件交换的方式用于外部或内部系统间非实时批量交换。
文档1.4基于WebServices服务的方式基于WebServices服务的数据交换方式主要用于外部机构部门与数据中心间实时的数据交换和业务协同应用。
基于WebServices技术的应用集成通过主流的WebServices协议如SOAP、XMLRPC等协议的无缝集成,支持这些应用系统的接口,提供基于WebServices的应用系统整合适配器,并提供快速整合WebServices应用的工具和接口API。
数据提供方定义公开数据服务,以服务的形式封装数据交换的内容和协议。
数据使用方调用数据提供方的公开数据服务以获取所需的数据,并且按照一定的数据转换和数据更新规则,把数据更新到本地数据源。
通过本地数据服务和公开数据服务的交互实现数据提供方和数据使用方之间的数据交换。
1.4.1.1.1 基于数据库接口的方式基于数据库接口交换的方式主要用于内部系统间的实时或非实时数据交换方式。
交换的双方通过定义发送和接收任务来进行数据库接口的交换。
根据交换的数据格式的不同,这种数据交换方式又可以细分为两种类型:一种是数据落地的数据共享,一种是数据不落地的数据交换。
基于标准XML元数据和数据字典的数据交换由XMA整合协同平台自动从前置机交换数据库中提取数据,并按照定义好的模板打包生成标准的XML数据包,由定制好的发送路由发送给接收方。
接收方接收到XML数据包后自动进行解包处理,并将数据存储到接收方的前置机交换数据库中。
1.4.1.1.2 基于文件交换的方式基于文件交换的方式主要用于外部或内部的非实时批量数据交换方式。
交换的双方通过定义发送和接收任务来进行数据文件的交换。
根据交换的数据文件的不同,这种数据交换方式又可以细分为两种类型:一种是基于标准XML文件的数据交换,一种是基于其他文件格式的数据交换。
文档标准实用文案基于标准XML文件的数据交换由XMA整合协同平台自动从前置机交换数据库中提取数据,并按照定义好的模板打包生成标准的XML文件,由定制好的发送任务发送给接收方。
接收方接收到XML文件后自动进行解包处理,并将数据存储到接收方的前置机交换数据库中。
基于其他文件格式的数据交换由业务系统将需要交换的数据文件放置到前置机上的规定路径下,通过XMA整合协同平台发送到目的地交由接收部门自行处理。
文档标准实用文案第二章平台接口设计制定的接口规范内容为整合协同平台和各接入部门之间,系统互联所涉及的数据交换接口。
系统之间的信息传输和交换通过计算机系统互联网络来完成。
数据接口“信息平台”与接入部门信息系统之间通信的通用接口模型如图所示。
运输层以下层次的通信协议选用合适的标准协议,运输层和网络层建议选用统一的TCP/IP协议,便于各节点之间组网传输,数据链路层和物理层可根据实际通信条件情况灵活选用,如ADSL、E1。
“中心平台”与接入部门之间通信的通用接口模型在整合协同平台,按照对信息的各种需求,维护一个用于数据共享的标准数据注册中心,采用标准化数据的方式向各接入系统及各应用系统提供共享的信息;各接入系统在整合协同平台处对应维护一张数据字典,用于完成非标数据和标准数据的翻译,从而向共享的标准数据库提供标准化的数据信息;对于单一功能领文档域的特殊数据信息,系统提供在各子系统之间直接进行交换的途径,满足特定功能的应用需求;系统需要有一个专门的维护和管理机构,分别对系统的数据字典、标准共享数据库进行增添、更新等维护管理,以满足新的接入系统接入和系统发展的需求。
2.1.1.1.1 数据传输在数据传输中,由于系统数据的异构特性,在数据发送接口和接收接口需要对数据格式按照数据字典的要求进行转换,统一于标准的数据格式满足应用的要求。
2.1.1.1.2 接口扩展数据接口的分层次、模块化、规范化设计,将有利于系统的扩展性,对扩展性设计主要体现在以下几个方面:应用层协议的分层设计,各层功能明确,层之间可通过规范化的接口进行调用和传递信息。