智慧城市数据中心平台概要设计说明书
智慧城市大数据平台建设方案

智慧城市大数据平台建设方案随着信息技术的飞速发展和城市化进程的不断加速,智慧城市的建设已成为当今城市发展的重要趋势。
智慧城市大数据平台作为智慧城市建设的核心支撑,对于实现城市的智能化管理、优化资源配置、提升公共服务水平和促进经济发展具有重要意义。
本文将详细阐述智慧城市大数据平台的建设方案。
一、建设背景与目标(一)建设背景当前,城市面临着诸多挑战,如交通拥堵、环境污染、资源短缺、公共服务不均等。
传统的城市管理方式和技术手段已经难以满足城市发展的需求,迫切需要借助大数据、云计算、物联网等新兴技术,实现城市的智慧化转型。
(二)建设目标智慧城市大数据平台的建设旨在整合城市各类数据资源,打破数据孤岛,实现数据的共享与交换;通过数据分析和挖掘,为城市规划、管理、决策提供科学依据;提升城市公共服务的质量和效率,增强城市的竞争力和可持续发展能力。
二、总体架构设计(一)数据采集层通过传感器、物联网设备、政务系统、互联网等多种渠道,广泛采集城市的各类数据,包括人口、交通、环境、能源、经济等。
(二)数据存储层采用分布式存储技术,如 Hadoop 生态系统中的 HDFS,构建大规模的数据存储平台,确保数据的安全性、可靠性和可扩展性。
(三)数据处理层运用数据清洗、转换、融合等技术,对采集到的数据进行预处理,使其符合分析和应用的要求。
(四)数据分析层利用数据挖掘、机器学习、人工智能等技术,对数据进行深入分析,挖掘数据中的潜在价值。
(五)数据应用层基于分析结果,开发各类应用系统,如城市交通智能管理系统、环境监测与预警系统、公共服务智慧平台等,为城市管理和居民生活提供服务。
三、数据采集与整合(一)数据采集方式1、传感器采集在城市的道路、桥梁、建筑物等基础设施上安装传感器,实时采集交通流量、环境质量、能源消耗等数据。
2、物联网设备采集通过智能电表、智能水表、智能垃圾桶等物联网设备,采集城市的能源使用、水资源管理、垃圾处理等数据。
沧州市智慧城市大数据中心-需求规格说明书(终稿)

沧州市智慧城市建设办公室城市大数据中心建设项目需求规格说明书项目代码:版本管理目录第一章综述 (7)1.1阅读前的注意事项 (7)1.2术语定义 (7)1.2.1J2EE体系架构 (7)1.2.2SOA服务架构 (7)1.2.3ETL (7)1.2.4ESB (7)1.2.5RBAC模型 (7)1.2.6ACL机制 (8)1.2.7HDFS (8)1.3参考资料及条例规定 (8)1.4附加说明 (8)第二章项目概要 (9)2.1项目背景及目标 (9)2.1.1建设背景 (9)2.1.2建设目标 (9)2.2使用该系统的用户角色 (10)第三章信息库需求 (12)3.1空间地理库 (12)3.1.1数据需求 (12)3.1.2功能需求 (17)3.2人口综合信息库 (18)3.2.1功能需求 (18)3.2.2数据需求 (18)3.3法人综合信息库 (19)3.3.2数据需求 (19)3.4宏观经济库 (19)3.4.1功能需求 (19)3.4.2接口需求 (20)3.5视频联网及视频专题库 (22)3.5.1功能需求 (22)3.5.2接口需求 (23)3.6城市部件专题库 (24)3.6.1功能需求 (24)3.7房屋专题库 (26)3.7.1功能需求 (26)3.8信用专题库对接 (27)3.8.1功能需求 (27)3.8.2接口需求 (29)3.9电子证照库对接 (29)3.9.1功能需求 (29)3.9.2接口需求 (31)第四章应用系统需求 (32)4.1信息资源目录系统 (32)4.1.1目录注册 (32)4.1.2目录导航 (33)4.1.3维护管理 (34)4.2沧州政务信息共享门户 (36)4.2.1数据订阅 (36)4.2.2订阅审核 (36)4.2.3数据获取 (37)4.3数据交换共享平台 (39)4.3.2关系型数据库交换 (40)4.3.3文件交换 (41)4.3.4接口类型数据交换 (41)4.3.5数据上报功能 (41)4.3.6业务系统接口重构 (43)4.3.7交换监控 (43)4.3.8信息资源订阅交换支持 (45)4.4数据开放平台 (45)4.4.1开放数据 (45)4.4.2云接口 (46)4.4.3云服务 (47)4.4.4开放需求 (48)4.4.5用户中心 (49)4.5数据管理平台 (50)4.5.1前置机管理功能 (50)4.5.2数据系统管理 (52)4.5.3元数据管理 (54)4.5.4数据关系地图 (56)4.5.5数据处理 (57)4.5.6租户管理 (58)4.5.7用户管理 (59)4.5.8部门管理 (61)4.5.9角色管理 (62)4.5.10服务器管理 (63)4.5.11应用服务管理 (64)4.5.12运行环境监控 (65)4.6数据应用平台 (66)4.6.2资源管理 (75)4.6.3资源图谱 (76)4.6.4目录活化系统 (77)4.6.5运营管理 (79)4.6.6运维管理 (81)4.6.7通用服务 (82)4.7数据可视化系统 (84)4.7.1功能需求名称 (84)4.8大数据决策支持系统 (87)4.8.1经济运行监测预警 (87)4.8.2大数据管税 (100)4.8.3精准招商 (107)4.8.4精准扶贫 (114)4.8.5多规合一 (120)4.8.6低保核查 (122)4.8.7小升初 (126)4.8.8对接电子车标库 (128)第五章系统非功能需求 (132)5.1基础软硬件平台需求 (132)5.2标准体系建设需求 (132)5.2.1数据标准 (132)5.2.2应用开发标准 (132)5.2.3应用支撑标准 (133)5.2.4安全标准 (133)5.2.5管理标准 (133)5.2.6服务体系标准 (133)5.3关键技术需求 (133)5.5其他需求 (134)第六章签字确认 (136)第一章综述1.1 阅读前的注意事项本文件涉及具体的业务知识和少量的技术知识,需要掌握相应的业务和技术知识才能正确完全地理解本文。
6智慧城市项目详细设计文档

6智慧城市项目详细设计文档一、引言智慧城市项目是针对现代城市化进程中出现的一系列问题和挑战,通过利用科技手段和大数据分析等技术,提供解决方案和优化策略的综合性项目。
本文档旨在对智慧城市项目的详细设计进行说明。
二、项目概述智慧城市项目旨在通过信息化技术手段,实现城市基础设施的智能化、数据的共享化、服务的个性化,以提升城市管理和居民生活的质量。
项目的主要模块包括交通管理、环境监测、公共安全、城市管理等。
三、功能需求分析1.交通管理:通过数据采集和分析,提供实时交通状况信息、路况预测,优化交通信号灯控制,提供智能导航和出行建议等功能。
2.环境监测:通过传感器等设备,实时监测空气质量、水质状况、噪音等环境指标,并及时报警和采取相应措施,提高城市环境质量。
3.公共安全:建立监控网络,实现对公共区域的实时监控,发现异常情况及时报警和处理;通过智能消防系统和应急预警系统,提升城市安全防范能力。
4.城市管理:通过数据整合和分析,提供城市规划、土地利用、资源配置等管理决策支持,优化城市管理效率。
四、系统架构设计1.数据采集层:包括传感器、监控摄像头等设备,负责采集各类数据,并将其传输至系统。
2.数据处理层:对采集到的数据进行处理和分析,包括数据清洗、聚类、挖掘等操作。
3.数据存储层:将处理后的数据进行存储,包括数据库、云存储等方式。
4.数据展示层:通过可视化界面展示处理后的数据,供用户进行查询、分析和决策。
五、接口设计1.数据采集接口:定义数据采集设备与系统的接口规范,包括数据格式、协议等。
2.数据交互接口:定义系统内部各模块之间的数据交互方式,包括消息队列、API等。
3.数据展示接口:定义系统与用户界面之间的数据展示方式,包括图表、地图等。
六、算法设计1.交通流量预测算法:基于历史数据和实时数据进行分析和预测,提供准确的交通流量预测结果。
2.环境监测报警算法:根据环境指标的变化趋势和阈值设定,进行报警和预警。
3.异常识别算法:通过对监控摄像头获取的图像进行分析,实现异常行为的识别和报警。
智慧城市云数据中心技术方案

智慧城市云数据中心技术方案目录1 云数据中心 (2)1.1云中心建设 (2)1.1.1 基础平台架构 (2)1.1.2 云平台设计 (6)1.1.3 云管理平台设计 (11)1云数据中心1.1云中心建设1.1.1基础平台架构1.1.1.1云平台架构设计原则需要遵循下面的设计原则:1. 基于业务的设计IT基础架构的根本目标是承载业务,其设计应考虑所承载的业务特点和业务要求,有时为了满足业务的要求,甚至于要在技术上进行让步。
2. 先进性IT基础架构在设计中选择代表先进水平和全球趋势的软硬件平台产品,不仅能够满足业务的需要,还能适应未来技术发展的趋势和需要,如虚拟化、云计算等。
3. 灵活性、可扩展性桃源智慧城市云平台要能够根据业务不断发展的需要,方便地扩展系统容量和处理能力,具备支持多种应用的能力,提供具有高可伸缩性的系统,保护现有投资。
同时可以根据应用发展的需要进行灵活、快速的调整,实现应用系统的快速部署。
4. 稳定性、可靠性原则对于应用来说,对系统稳定性、可靠性的要求是非常重要的,系统必须能够7*24小时不间断地运行,系统服务停止即意味着服务质量下降、服务声誉下降、用户体验感觉下降和经济损失,所以应确保证系统稳定、高效、连续的运行,防止单点故障。
5. 安全性系统应具有高度的安全性,重要部件应具有备份措施,在一个设备出现故障不可用时,其它设备应能承担起其业务量,从而保证整个系统的正常运行。
此外,在云平台架构设计上还需要考虑到可视化处理、可管理性等需求。
1.1.1.2云平台整体架构设计IT基础架构平台通常由网络、服务器、存储系统、运行监控系统以及云中心的安全、运维服务等组成,桃源智慧城市云平台建设仍然以这一框架为基础,充分利用成熟的虚拟化手段,建立多个可管理的资源池,并实现各级资源的集中监控、管理与调度,使云平台中资源管理的颗粒度更加细化,各种资源的分配与调控更加灵活、快捷,从而在实现快速业务开通的同时提高IT资源的利用率,降低整体拥有成本。
智慧城市云数据中心建设方案

智慧城市云数据中心建设方案一、方案背景随着信息技术的迅猛发展和智能化的不断提升,智慧城市建设已经成为城市发展的重要方向。
智慧城市依赖于大量的数据采集、存储和分析,而云数据中心作为智慧城市的核心设施,承担着数据的保护、处理和传输等关键任务。
本方案旨在建设一座高效、可靠、安全的智慧城市云数据中心,为城市的智慧化发展提供技术支持。
二、建设目标1.提供高效的数据存储和处理能力,满足智慧城市对大数据处理的需求;2.建立完善的数据安全措施,确保数据的保密性和完整性;3.构建灵活可扩展的数据中心架构,满足未来的扩容和升级需求;4.使用节能环保的技术手段,减少能源消耗和环境影响。
三、建设内容1.硬件设施建设:(1)建设大容量的数据存储设备,采用高速并行存储系统,满足大量数据的存取需求;(2)购买高性能的服务器和计算设备,提供快速的数据处理和计算能力;(3)建设高速网络设备,包括交换机、路由器等,确保数据的快速传输和通信;(4)配置高效的供电和冷却系统,保障设备的稳定运行和温度控制。
2.软件系统建设:(1)构建智能化的数据管理系统,实现数据的采集、存储、处理和分析功能;(2)建立安全性强、可靠性高的数据备份和恢复系统,保障数据的可持续性和完整性;(3)搭建数据共享平台,实现不同部门间的数据共享和协同工作;(4)开发智能化的数据分析和处理工具,提供数据分析和决策支持。
3.安全措施:(1)建设严密的物理安全系统,包括视频监控、门禁系统等,保证数据中心的安全;(2)建立多级的数据安全防护体系,包括网络安全、入侵检测等,保障数据的安全性;(3)定期进行数据备份和灾备演练,确保数据中心的可靠性和可用性。
四、建设方案优势1.高效性:采用先进的硬件设施和软件系统,提供高效的数据处理能力;2.安全性:建设多层次的安全措施,保障数据的安全性和完整性;3.扩展性:构建灵活可扩展的数据中心架构,满足未来的扩容和升级需求;4.环保节能:使用节能技术手段,减少能源消耗和环境影响。
智慧城市系统概要设计说明书-V1.0

智慧城市系统《概要设计说明书》智慧城市系统概要设计说明书XX软件,2017 Page 1 of 41版本历史智慧城市系统《概要设计说明书》目录1文档介绍 (5)1.1术语与缩写解释 (5)2系统背景 (7)3目标任务 (9)3.1项目目标 (9)3.2建设任务 (9)4总体架构 (10)4.1系统总体框架 (10)4.2系统技术框架 (16)4.3系统部署框架 (18)5技术线路 (19)5.1技术目标 (19)5.2技术线路 (20)5.3关键技术 (24)5.4通用技术标准 (24)6系统设计 (25)6.1总体设计理念 (25)6.2用户界面设计 (28)6.3应用系统设计 (28)6.3.1统一用户登录系统 (28)6.3.2门户网站系统 (28)6.3.3智慧林业系统 (29)6.3.4智慧旅游系统 (29)6.3.5智慧交通系统 (29)6.3.6智慧市政系统 (30)6.4用户接口 (30)6.4.1接口设计原则和理念 (30)6.4.2系统与外围系统之间 (31)7系统安全 (31)7.1系统安全概述 (31)7.2系统安全等级 (33)7.3系统安全设计 (37)8项目实施方案 (38)XX软件,2017 Page 3 of 418.1项目组织 (38)8.1.1人员投入 (38)8.1.2人员管理措施 (39)8.1.3软件过程管理 (39)8.2项目实施计划 (40)8.3项目成果 (40)附录A:中英文术语对照表 (41)附录B:数据字典 (41)智慧城市系统《概要设计说明书》1文档介绍1.1术语与缩写解释表1 术语表XX软件,2017 Page 5 of 412系统背景据联合国人口部统计,全世界的城市化率已经超过50%,全球已有35亿人生活在城市,而到2050 年,世界上的城市人口比例将达到75%。
中国人口中大约有40%生活在城市,这个数字2050年可望超过70%,那时中国人口中将有10亿以上的城市居民。
智慧城市大数据平台方案

智慧城市大数据平台方案1. 引言随着城市化进程的加速推进和信息技术的快速发展,智慧城市已经成为当今社会发展的趋势和方向。
智慧城市的建设需要大量的数据支持,并且需要一个高效、可靠的大数据平台来汇集、存储和分析这些数据。
本文将介绍一个智慧城市大数据平台方案,包括平台架构、数据流程、技术选型等内容。
2. 平台架构智慧城市大数据平台的架构是整个平台的基础和支撑。
一个合理的架构可以保证平台的可扩展性、高可用性和安全性。
在本方案中,采用以下架构:智慧城市大数据平台架构智慧城市大数据平台架构该架构包括以下几个核心组件:•数据采集层:负责从各种传感器、设备或其他数据源收集原始数据,并将其转发给数据处理层。
•数据处理层:负责对采集到的数据进行清洗、解析和转换,然后将数据存储到存储层。
•存储层:负责存储处理后的数据,可以采用分布式存储技术如Hadoop、HBase等。
•分析层:负责对存储的数据进行分析和计算,提供各种统计和报表。
•应用层:负责展示和使用分析结果,可以包括可视化界面、API接口等。
3. 数据流程智慧城市大数据平台的数据流程是指数据从采集到存储、分析和应用的整个过程。
在本方案中,数据流程包括以下几个步骤:1.数据采集:各种传感器、设备或其他数据源按照预定的协议将数据发送到数据采集层。
2.数据处理:数据采集层对接收到的数据进行清洗、解析和转换,然后将数据发送到存储层。
3.数据存储:存储层接收处理后的数据,并将其保存到适当的存储介质中,如分布式文件系统、数据库等。
4.数据分析:分析层对存储的数据进行各种统计和计算,提供分析结果和报表。
5.数据应用:应用层将分析结果展示给用户,可以通过可视化界面、API接口等方式。
4. 技术选型智慧城市大数据平台的技术选型涉及到各个组件的选择和整体架构的设计。
以下是本方案中的技术选型建议:•数据采集层:可以采用MQTT等物联网协议来实现设备与平台的通信。
可以使用Apache Kafka作为消息中间件来处理大量数据流。
智慧城市项目详细设计文档

智慧城市软件详细设计说明书Prepared by拟制Date日期2013-10-23Reviewed by 评审人Date 日期Approved by批准Date 日期Revision Record 修订记录目录1引言 (4) (4) (4)2 (5)34 (8)模块一登录流程图模块二主界面流程图 (10)模块三实时监测流程图 (11)模块四流量控制流程图 (13) (15)51引言1.1编写目的本详细设计文档说明书编写的目的是说明该程序模块的设计考虑,包括程序描述输入和输出算法和流程逻辑、数据库的字段和数据字段的关系图,模块的界面设计和操作解释,理解性的考虑,为编程和系统维护提供基础,本说明书的预期读者为系统设计人员软件开发人员、软件测试人员和项目评审人员、部分用户人员。
1.2背景智慧城市是数字城市发展中的具有介入式、互动式功能的智能化数字城市管理应用。
CUDI国际城市发展研究院院长王超指出:城市人地关系系统的数字化,它体现"人"的主导地位,通过城市信息化更好地把握城市系统的运动状态和规律,对城市人地关系进行调控,实现系统优化,使城市成为有利于人类生存与可持续发展的空间。
城市信息化过程表现为地球表面测绘与统计的信息化(数字调查与地图),政府管理与决策的信息化(数字政府),企业管理、决策与服务的信息化(数字企业),市民生活的信息化(数字城市生活),以上四个信息化进程即数字城市。
数字产业的崛起,面临第四产业的来临,数字城市的数字管理充分借助物联网、传感网,涉及到智能楼宇、智能家居、路网监控、智能医院、城市生命线管理、食品药品管理、票证管理、家庭护理、个人健康与数字生活等诸多领域,更加的智能化、智慧化。
反思城市与人的关系,形成所谓“物联网”,然后将“物联网”与现有的互联网整合起来,为城市提供更便捷、高效、灵活的公共管理的创新服务模式,实现人类社会与物理系统的整合。
把握新一轮科技创新革命和信息产业浪潮的重大机遇,充分发挥信息通信(ICT)产业发达、RFID、相关技术领先、电信业务及信息化基础设施优良等优势,通过建设ICT基础设施、认证、安全等平台和示范工程,加快产业关键技术攻关,构建城市发展的智慧环境,形成基于海量信息和智能过滤处理的新的生活、产业发展、社会管理等模式,面向未来构建全新的城市形态本项目的提出是按照科技的发展潮流。
智慧城市大数据平台技术方案

智慧城市大数据平台技术方案第1.章总体说明1.1 建设背景智慧城市是以信息和通信技术为支撑,通过透明、充分的信息获取,广泛、安全的信息传递,有效、科学的信息利用,提高城市运行和管理效率,改善城市公共服务水平,是以智慧技术、智慧产业、智慧人文、智慧民生、智慧管理、智慧生活等为重要内容的城市发展新模式。
“十二五”期间中国将有 600 个至 800 个城市加入到智慧城市队伍中来。
北京、上海、广东、武汉、宁波等几乎所有的一线城市、 50%的二线城市,提出了明确的智慧城市建设规划。
然而,在智慧城市的推进过程中,各类深层次的问题也逐渐暴露出来。
首先,各个行政单位都建立了各类政务应用系统,由于单位划分限制,为这些应用系统配套的基础设施不能进行跨单位共享复用,其安全性也无法得到统一保障。
其次,受技术架构不一致、接口规范不统一等因素的影响,这些应用系统之间大多无法实现数据共享及流程互通,各类政务数据分散在若干独立系统中,数据一致性也难以得到保证。
最后,各类政务系统积累了大量城市运营数据,但没有一个统一的接口向社会公众开放,政务数据的价值没有得到充分发挥。
XXX 智慧城市就是要求始终坚持以人为本、为民服务的理念,更加关注人民的生活量和城市的可持续发展。
以“感知中国,智慧XX”为主线,以“惠民、强企、优政”为宗旨,整合资源,整合系统,整合服务,进一步提升 XX 的电子政务、城市管理、经济运行和为民服务水平。
通过大数据平台与各智慧系统的建设,努力把 XXX 打造成具有国际影响力的智慧城市建设先行示范区,使 XX 成为人人向往的智慧城市。
智慧城市大数据平台作为智慧城市的“第一张名片”,是实现政务城市管理和社会公共服务的公共支撑平台,可完成城市公共数据的交换共享、信息融通,支撑互联的智慧化应用服务。
无论是现在智慧城市的建设还是未来新型智慧城市的,大数据平台是实现城市三融五跨协同管理服务的重要支撑。
1.2 建设目标通过建设智慧城市大数据平台构建政务信息资源共融共享体系和建设各级政府信息资源共享平台。
智能城市建设与数字化管理平台说明书

1INTRODUCTIONWith the promotion of management modernization and national urbanization process, smart city construction has become one of major municipal projects of a lot of cities. As the core platform of digitalized management of city, virtual geographical environment is the basis of various smart applications. Whereas, in order to effectively analyze and utilize the information of land use status, housing situation, and population distribution pattern of cities, it is very necessary to bring in the semantic models that conform to human recognition habit, aside from the traditional geometric models which serve for visualization purpose only.As one of the major components of digitized spatial environment of city, building model plays an important role in almost all kinds of urban GIS (geographic information systems). To explore further applications in urban planning and management, the construction of semantic 3D building model has attracted a lot of attentions from the fields of geographic science and public management.2BACKGROUNDIn the related fields, there’re two kinds of commonly used semantic 3D building models. One is BIM (Building Information Model), which is a comprehensive model covering all the design information throughout the whole life circle of architecture engineering (Cerovsek 2011, Isikdag et al. 2013), and the other is CityGML (Kolbe et al. 2005, 2009, Gröger & Plümer 2012), which is a multi-level all-embracing data exchange model defined by OGC (Open GIS Consortium).It is convenient to obtain all the detailed semantic information needed from BIM (Benner et al. 2005, Wu & Hsieh 2007, Isikdag & Zlatanova 2009). However, there are a great number of old buildings without completed design information and most of architecture design firms tend to keep their works secret. It actually faces great difficulties to integrate BIM into GIS or other information management system for smart applications.Compared with BIM, CityGML is much more widely used in the field of GIS, but the construction of the semantic model always involves a great deal of manual operation (Kelly & Wonka 2011, Krecklau & Kobbelt 2012). Although some scholars proposed to generate semantic 3D building models with the data collected from open source map on the web, like OpenStreetMap (Goetz & Zipf 2012, 2013), it is still a challenge to produce semantic models for all the buildings in a specified large-scale area through a stable and reliable process.3METHODThe semantic model can be recognized as the combination of conceptual model and coherently related geometric model. And the construction procedure of semantic 3D building model is divided into the following three steps.Semantic 3D Building Model Construction for Smart Urban ManagementSun XuanNankai University, Zhou Enlai School of Government, Weijin Road 94, Tianjin, ChinaABSTRACT: Semantic 3D building models are the basic data of various applications for smart urban management. However, it is still a challenge to produce semantic models for all the buildings in a specified large-scale area through a stable and reliable process. In this paper, a general and effective scheme is introduced for semantic 3D building model construction and some example applications are illustrated to demonstrate the great capability of semantic 3D building models in different aspects.KEYWORD: Semantic modeling; 3D building model; Urban management; Smart cityInternational Conference on Industrial Technology and Management Science (ITMS 2015)© 2015. The authors - Published by Atlantis Press5693.1 Geometric modelingRapid development of survey and mapping technology makes it much easier to generate high-resolution models in a large-scale area. A lot of cities and districts have been working on digital city construction, where air-borne and mobile Lidar (Light detection and ranging) devices are employed to collect accurate positions of every part of urbanobjects and construct detailed 3D models (see Fig.1).Figure 1. High-resolution geometric building model construction with Lidar data.For 3D geometric modeling of buildings, it is proposed to extract the façades from point cloud firstly (Yang et al. 2012), and make reasonable organization of them according to some rules (Nan et al. 2010, Furukawa et al. 2010). 3.2 Structural part extractionStructure is the main characteristics that distinguish man-made objects from natural objects, which reflect the relationships between compositional parts of objects. Since the semantic information always manifest as special patterns in the physical world, it is believed that there ’re inherent connections between geometric structures and semantics. Thus, structural part extraction is the key of semantic 3D building model construction.As to the structural part recognition of 3D building models, we consider both the macro level parts and detailed parts. The macro level parts are the overall components of building models (Sun et al. 2011a, b), such as the roofs, annex, and different floors, whereas the detailed parts are the basic components of building models (Li et al. 2013), such as the balconies, windows, doors, and chimneys. ● Macro level structural part extraction:volume decomposition algorithms are employed to partition the building model in 3D space, so that the overall compositional parts of the model can be recognized (see Fig. 2 for example).● Detailed structural part extraction : surface segmentation or geometric analysis algorithms are employed to extract specific features from the outer surface of the building model, so that the tiny visible features can be recognized (see Fig. 3for example).Figure 2. Macro level structural part recognition for 3Dbuilding models.Figure 3. Detailed structural part recognition for 3D building models.3.3 Semantic modelingAfter the structural part recognition, semantic 3D building model can be constructed, where the semantic information are organized hierarchically (Zhu & Hu 2008). The top level records the spatial composition of the building, whereas the bottom-most level records all the functional parts. The relationship between higher semantic parts and lower ones is built according to the geometric ownership between them (see Fig. 4).570Figure 4. Semantic 3D building model construction.4 EXAMPLE APPLICATIONSIn modern urban management, the application of semantic 3D building models can greatly improve the efficiency of works in different aspects. 4.1 Fine-grained spatial analysisSpatial analysis is the basis of various smart applications and one of the most important functions of digitized urban management. The capability of it depends on the granularity of spatial data organization, which directly determines how the information needed is integrated.In traditional 3D spatial analysis, the granularity of spatial data organization is the building model, which means that only the knowledge related to the whole building can be discovered. However, with the aid of semantic building models, the granularity of spatial analysis can be greatly improved. And the knowledge related to different building floors or even different apartments is able to be discovered, which satisfies the increasing sophisticated need ofurban management (see Fig. 5).Figure 5. Spatial analysis in the granularity of building floor.4.2 Visual estate managementIn the traditional work of estate management, the housing space representation was based on 2D cadastral map and the design papers for building construction. The former reflects the positions and space ranges of buildings in the physical world, whereas the latter describes the inner space structures of each building. Since there is not direct connection between the outer and inner space of buildings, it is hard to determine the accurate position of each apartment from the global coordinate system, which greatly hinder the applications of public security and emergency management in smart city.With the aid of semantic 3D building models, we can easily distinguish every building apartment from the others in the global urban view, and make visual queries for the information of each apartment and itsneighbors on the same or different floor (see Fig. 6).Figure 6. Visual estate management by urban GIS.4.3 Informationalized population management Since the distribution of population has direct impact on the formation of city, it is of great importance to make efficient population management. However, given the flexible mobility of people, population management has always been a headache to a number of urban governments, especially the ones of big cities. Although lots of measures (e.g. the application of work permit, temporary residential license, and resident permit) have been tested and applied, it is still impossible to give accurate figures about how many residents are living and working in certain area of a city.On the background of smart city construction, some new ideas are proposed out, such as population management based on location or estate information. With the aid of semantic 3D building models, we can easily bind the information of people with that of the estates (see Fig. 7). Through the integrated information management system, we can not only figure out how many people are there in certain area of the city, but also know the accurate place (e.g. the building number and floor) and environment where each people actually live in.571Figure 7. Population management based on estate information.5CONCLUSION REMARKSAs the basic data of various applications, semantic models are essential to smart urban management. In this paper, we introduced a general and effective scheme to construct semantic 3D building models and illustrated some example applications afterwards.For widespread usage of semantic 3D building models, there is still much work ahead. As to the model construction process, automatic or semi-automatic algorithms are needed to recognize geometric structures of 3D building models for structural part extraction. And as to the practical applications, the technical issues on data sharing and network transmission are also the obstacles that need to be settled.REFRENCES[1]Benner, J., Geiger, A. & Leinemann, K. 2005. Flexiblegeneration of semantic 3D building models. In: Proceedings of the 1st international workshop on next generation 3D city models, Bonn, 17-22.[2]Cerovsek, T. 2011. Advanced Engineering Informatics Are view and outlook for a ‘Building Information Model’ (BIM): A multi-standpoint framework for technological development. Advanced Engineering Informatics 25(2): 224-244.[3]Elberink, S. & Vosselman, G. 2009. Buildingreconstruction by target based graph matching onincomplete laser data: analysis and limitations. Sensors 9:6101-6118.[4]Furukawa, Y., Curless, B., Seitz, S. & Szeliski, R. 2010.Towards Internet-scale Multi-view Stereo. In: IEEEConference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR). San Francisco, USA, 1434-1441.[5]Goetz, M. & Zipf A. 2012. Towards defining a frameworkfor the automatic derivation of 3D CityGML models fromvolunteered geographic information. International Journalof 3-D Information Modeling 1(2): 1-16.[6]Goetz, M. 2013. Towards generating highly detailed 3DCityGML models from OpenStreetMap. InternationalJournal of Geographical Information Science 27(5): 845-865.[7]Gröger, G. & Plümer, L. 2012. CityGML–Interoperablesemantic 3D city models. ISPRS Journal ofPhotogrammetry and Remote Sensing 71: 12-33.[8]Isikdag, U. & Zlatanova, S. 2009. Towards defining aframework for automatic generation of buildings inCityGML using building Information Models. In: Lee J.,Zlatanova S. (eds) 3D Geoinformation and Sciences,Springer, Berlin, Heidelberg, 79-96.[9]Isikdag, U., Zlatanova, S. & Underwood J. 2013. A BIM-Oriented Model for supporting indoor navigationrequirements. Computers, Environment and UrbanSystems 41: 112-123.[10]Kelly, T. & Wonka, P. 2011. Interactive ArchitecturalModeling with Procedural Extrusions. ACM Transactionson Graphics 30(2): 1-15.[11]Kolbe, H., Gröger, G. & Plümer, L. 2005. CityGML:Interoperable access to 3D city models. In: Oosterom P.,Zlatanova S., Fendel E. (Eds.) Geo-information forDesaster Management. Springer, Berlin, Heidelberg, 883-899.[12]Kolbe, H. 2009. Representing and Exchanging 3D CityModels with CityGML. In: Lee J., Zlatanova S. (Eds.) 3Dgeo-information sciences, Springer, Berlin, Heidelberg,15-31.[13]Krecklau, L. & Kobbelt, L. 2012. Interactive modeling byprocedural high-level primitives. Computers & Graphics36(5): 376-386.[14]Li, Q., Sun, X., Yang, B., Jiang, S. 2013. GeometricStructure simplification of 3D building models. ISPRSJournal of Photogrametry and Remote Sensing 84: 100-113.[15]Nan, L., Sharf, A., Zhang, H., Cohen-Or, D. & Chen B.2010. SmartBoxes for Interactive Urban Reconstruction.ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH) 29(4): 1-11.[16]Sun, X., Yang, B. & Li, Q. 2011a. StructuralSegmentation Method for 3D Building Models Based onVoxel. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica 40(5):582-586.[17]Sun, X., Yang, B., Attene, M., Li, Q. & Jiang, S. 2011b.Automated Abstraction of Building Models for 3DNavigation on Mobile Devices. The 19th InternationalConference on Geoinformatics, June 24-26, Shanghai,China.[18]Wu, I. & Hsieh, S. 2007. Transformation from IFC datamodel to GML data model: methodology and tooldevelopment. Journal of the Chinese Institute of Engineers30(6): 1085-1090.[19]Yang, B., Wei, Z., Li, Q. & Li, J. 2012. InternationalJournal of Remote Automated extraction of street-sceneobjects from mobile lidar point clouds. InternationalJournal of Remote Sensing 33(18): 5839-5861.[20]Zhu, Q. & Hu, M. 2008. Semantics-based LOD Models of3D House Property. Acta Geodaetica et CartographicaSinica 37(4): 514-520.572。
智慧城市管理平台系统建设设计方案,1200字

智慧城市管理平台系统建设设计方案智慧城市管理平台是一个集大数据、物联网、人工智能等技术于一体的综合管理平台,旨在提高城市的管理效率、提供更好的公共服务以及提升居民的生活质量。
以下是智慧城市管理平台系统建设设计方案:一、系统框架设计1.前端界面设计:前端界面应友好易用,布局合理,支持多种终端设备,包括电脑、手机、平板等。
界面应包括地图展示、数据监测、信息发布等功能模块。
2.后台管理系统搭建:后台管理系统用于对系统各模块进行管理和配置。
包括用户管理、权限管理、数据管理等功能模块。
3.数据采集与存储:通过物联网技术,采集城市各类数据,包括环境数据、交通数据、能源数据等。
数据采集后,通过大数据技术进行存储和分析,为决策提供科学依据。
4.人工智能算法:通过人工智能算法对数据进行分析和预测,提供智能化的决策支持。
例如,根据交通数据预测拥堵路段,提供路线规划建议。
5.信息交互与发布:系统应支持多种信息的发布和交互形式,包括文字、图片、视频等。
用户可以通过系统发布信息、查询信息、参与讨论等。
二、功能模块设计1.公共服务功能模块:包括公共交通、环境保护、能源管理等功能。
通过智能化的数据分析和决策支持,提供高效便捷的公共服务。
2.城市管理功能模块:包括交通管理、城市安防、城市环境管理等功能。
通过数据采集和监控技术,实现对城市各方面的实时监测和管理。
3.居民生活功能模块:包括社区服务、日常生活服务、健康服务等功能。
通过智能化的服务机器人、智能家居等技术,提供便捷的生活服务。
4.数据展示与监测功能模块:通过地图展示、可视化的数据分析图表等方式,展示城市各项指标和数据变化情况。
用户可以通过系统实时监测城市状况。
三、安全与隐私设计1.安全性设计:系统应具备严格的安全控制机制,包括数据加密、身份认证、防火墙等手段,确保敏感数据的安全性和可靠性。
2.隐私保护设计:系统应遵守相关的隐私保护法律法规,采取措施保护用户的个人隐私,包括数据匿名化、访问权限控制等。
智慧城市系统概要设计说明书-V1.0

智慧城市系统《概要设计说明书》智慧城市系统概要设计说明书XX软件,2017 Page 1 of 41版本历史智慧城市系统《概要设计说明书》目录1文档介绍 (5)1.1术语与缩写解释 (5)2系统背景 (7)3目标任务 (9)3.1项目目标 (9)3.2建设任务 (9)4总体架构 (10)4.1系统总体框架 (10)4.2系统技术框架 (16)4.3系统部署框架 (18)5技术线路 (19)5.1技术目标 (19)5.2技术线路 (20)5.3关键技术 (24)5.4通用技术标准 (24)6系统设计 (25)6.1总体设计理念 (25)6.2用户界面设计 (28)6.3应用系统设计 (28)6.3.1统一用户登录系统 (28)6.3.2门户网站系统 (28)6.3.3智慧林业系统 (29)6.3.4智慧旅游系统 (29)6.3.5智慧交通系统 (29)6.3.6智慧市政系统 (30)6.4用户接口 (30)6.4.1接口设计原则和理念 (30)6.4.2系统与外围系统之间 (31)7系统安全 (31)7.1系统安全概述 (31)7.2系统安全等级 (33)7.3系统安全设计 (37)8项目实施方案 (38)XX软件,2017 Page 3 of 418.1项目组织 (38)8.1.1人员投入 (38)8.1.2人员管理措施 (39)8.1.3软件过程管理 (39)8.2项目实施计划 (40)8.3项目成果 (40)附录A:中英文术语对照表 (41)附录B:数据字典 (41)智慧城市系统《概要设计说明书》1文档介绍1.1术语与缩写解释表1 术语表XX软件,2017 Page 5 of 412系统背景据联合国人口部统计,全世界的城市化率已经超过50%,全球已有35亿人生活在城市,而到2050 年,世界上的城市人口比例将达到75%。
中国人口中大约有40%生活在城市,这个数字2050年可望超过70%,那时中国人口中将有10亿以上的城市居民。
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智慧城市软件详细设计说明书Prepared by拟制Date日期2013-10-23Reviewed by 评审人Date 日期Approved by批准Date 日期Revision Record 修订记录目录1引言 (4)1.1编写目的 (4)1。
2背景 (4)1.3参考资料 (5)1.4术语定义及说明 (5)2总体设计 (6)2。
1任务和目标 (6)2。
1。
1需求概述 (6)2.1。
2运行环境概述 (6)2。
1.3条件与限制 (6)2.1.4软件结构图 (8)3系统详细需求分析 (9)3.1详细需求分析 (9)4系统详细设计 (10)4.1系统内部详细界面划分 (10)4。
2系统结构设计及子系统划分 (11)4。
3系统功能模块详细设计 (11)4。
3.1模块一登录流程图 (12)4.3。
2模块二主界面流程图 (13)4。
3.3模块三实时监测流程图 (14)4。
3.4模块四流量控制流程图 (16)4.3。
5模块五用水安全管控 (17)5数据库系统设计 (34)5。
1 设计要求 (70)5.2 信息模型设计 (70)5.3 数据库设计 (74)5。
3.1 设计依据 (74)5.3.2 数据库安全 (75)5。
3.3 数据字典 (75)1引言1.1编写目的本详细设计文档说明书编写的目的是说明该程序模块的设计考虑,包括程序描述输入和输出算法和流程逻辑、数据库的字段和数据字段的关系图,模块的界面设计和操作解释,理解性的考虑,为编程和系统维护提供基础,本说明书的预期读者为系统设计人员软件开发人员、软件测试人员和项目评审人员、部分用户人员。
1.2背景智慧城市是数字城市发展中的具有介入式、互动式功能的智能化数字城市管理应用。
CUDI国际城市发展研究院院长王超指出:城市人地关系系统的数字化,它体现"人"的主导地位,通过城市信息化更好地把握城市系统的运动状态和规律,对城市人地关系进行调控,实现系统优化,使城市成为有利于人类生存与可持续发展的空间.城市信息化过程表现为地球表面测绘与统计的信息化(数字调查与地图),政府管理与决策的信息化(数字政府),企业管理、决策与服务的信息化(数字企业),市民生活的信息化(数字城市生活),以上四个信息化进程即数字城市。
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4
4.1
在总体界面的设计中,利用界面的功能按钮来进行操作分功能的显示,在各大分功能中都是以用户控件为基础的,以公用的wpf窗体界面为载体,模块中根据需要在建立小的模块来实现所要的功能,该系统主要包括四大模块水能、电能、风能以及气能。四个模块都包括监测和管控的界面:监测界面主要包括数据的统计和查看详情;管控界面模块数据
《ArcGIS开发宝典》刘仁义、 刘南 科学出版社有限责任公司 (2011-01)
《数据库设计与开发》蒋学英、刘星、 等 清华大学出版社 (2007-03)
1.4
如表1-1所示:
表1-1术语定义
序号
术语或缩略语
全称
说明性定义
1
Uri
Uniform Resource Identifier
统一资源标示符
Windows Vista 旗舰版、企业版、商务版和家庭高级版(32 位和 64 位 (EM64T)
SP1
SP2
Windows XP 专业版和家庭版(32 位)
SP3
SP3
Windows XP 专业版和家庭版(64 位 (EM64T))
SP2
SP2
Mysql
Framework
3.5
硬件要求,如表2-2:
3.1
功能分析:
本文档中水资源的管理,建筑的日常用水监测,小区域的日用水量监测,建筑的年月用水量的统计和建筑用水控制的开和关,小区域的年月用水量的统计和用水控制的开和关
电资源需求:开关控制(开,关)模式控制(手动,自动)自动模式时有时间段的调整,自定义一个时间段,超出时间段自动关闭 、监测每一栋楼或知名企业的每天的用电量、给每栋楼或知名企业设一个上限值,超过那个上限值就报警,弹出报警框分别控制每个区每条道路上的路灯,有全区道路的开关,每条道路的开关控制、监测,都会根据楼的名称、知名企业名称、道路名称在地图上定位到相对应的位置
智慧城市总体架构说明书

word智慧城市总体架构方案目录1 智慧城市系统总体架构11.1根底设施支撑系统层21.2各类应用系统根底支撑平台系统层21.3基于根底支撑平台定制共性应用层31.4智慧城市建设内容层41.4.1 保障体系与根底设施41.4.2 智慧产业与经济81.4.3 智慧建设与宜居51.4.4 智慧城市支撑现代化农业81.4.5 城市智能管理与服务61.5标准与规X体系91.5.1 智慧城市业务标准规X体系91.5.2 建立电子技术标准规X体系101.5.3 智慧城市运营模式与规X体系102 总体架构设计原如此和技术要求102.1总体架构设计背景112.2总体架构的根本原如此122.2.1 先做设计后实施122.2.2 一体化整合原如此122.2.3 有所为有所不为122.2.4 先共性后个性用122.2.5 主客体分开建设12总体架构设计技术要求132.3.1 创新性132.3.2 实用性132.3.3 智能化142.3.4 扩展性142.3.5 兼容性152.3.6 安全性152.3.7 规X性161 智慧城市系统总体架构从信息化现状来看,各领域的应用系统都或多或少已分散建设并投入使用,目前需要按统一标准规X体系进展整合、升级,逐步迈向智慧城市系统的终极目标。
智慧城市总体架构图如下:1.1 根底设施支撑系统层包括根底硬件和根底软件的整合,根底硬件主要有机房、有线与无线网络、服务器(计算/存贮)、终端、各类手持与外设、各类仪器仪表/传感器、电源空调;根底软件主要有操作系统、数据库软件、中间件软件;备份系统等。
智慧城市时代,要对城市传统的、分散的各类对网络、机房、计算与存储资源、信息安全、根底数据中心等进展统一规划与集约建设。
同时应兼容国产化,即兼容国产CPU/OS装机环境。
1.2 各类应用系统根底支撑平台系统层规划建设智慧城市软高速,暨智慧城市系统应建设共性支撑平台,可重复调用的共性应用根底平台、通用工具类软件、业务与功能组件建立在政务业务标准规X和电子技术标准化根底上,是新系统框架体系的核心,也是新政务体系的管理控制中心,为未来各部门应用系统快速构建提供可重复调用的功能组件。
智慧城市大数据一体化管理平台建设方案

智慧城市大数据一体化管理平台建设方案介绍本文档旨在提出一种智慧城市大数据一体化管理平台的建设方案。
该平台旨在统一管理城市各种大数据资源,并为政府部门和公众提供数据分析和决策支持。
目标1. 整合城市各种大数据资源,包括交通、环境、人口、能源等方面的数据,构建一个集中管理的平台。
2. 提供数据分析和可视化工具,帮助政府部门和公众快速理解和利用大数据。
3. 支持智慧城市决策,提供智能化的数据分析和预测模型。
方案1. 数据整合和存储建立一个统一的数据中心,用于存储和管理各种大数据资源。
数据中心需要具备高可靠性、高可扩展性和高安全性。
同时,需要制定数据整合标准,确保不同数据源的数据能够被正确整合和关联。
2. 数据分析和可视化开发一个数据分析和可视化平台,提供用户友好的界面和丰富的数据分析工具。
平台需要支持实时数据分析和历史数据查询功能,并提供各种图表和可视化模式,使用户能够直观地理解数据和趋势。
3. 智能化决策支持利用机器研究和人工智能技术,开发智能化的数据分析和预测模型。
这些模型能够自动分析大数据,识别关联规律,预测未来趋势,并为政府部门和公众提供决策支持和预警提示。
4. 安全和隐私保护在平台建设过程中,要重视数据安全和隐私保护。
采取合适的加密和权限控制措施,确保数据在传输和存储过程中的安全性。
同时,要制定合规政策和相关法规,保护用户的隐私权益。
总结智慧城市大数据一体化管理平台的建设方案旨在促进城市智能化和可持续发展。
通过整合和分析大数据资源,平台将为政府部门和公众提供决策支持,推动城市的改善和创新。
同时,要重视数据安全和隐私保护,确保平台的可信度和可持续性。
智慧城市项目详细设计

智慧城市软件详细设计说明书Prepared by拟制Date日期2013-10-23Reviewed by 评审人Date 日期Approved by批准Date 日期Revision Record 修订记录目录1引言1.1编写目的本详细设计文档说明书编写的目的是说明该程序模块的设计考虑,包括程序描述输入和输出算法和流程逻辑、数据库的字段和数据字段的关系图,模块的界面设计和操作解释,理解性的考虑,为编程和系统维护提供基础,本说明书的预期读者为系统设计人员软件开发人员、软件测试人员和项目评审人员、部分用户人员。
1.2背景智慧城市是数字城市发展中的具有介入式、互动式功能的智能化数字城市管理应用。
CUDI国际城市发展研究院院长王超指出:城市人地关系系统的数字化,它体现"人"的主导地位,通过城市信息化更好地把握城市系统的运动状态和规律,对城市人地关系进行调控,实现系统优化,使城市成为有利于人类生存与可持续发展的空间。
城市信息化过程表现为地球表面测绘与统计的信息化(数字调查与地图),政府管理与决策的信息化(数字政府),企业管理、决策与服务的信息化(数字企业),市民生活的信息化(数字城市生活),以上四个信息化进程即数字城市。
数字产业的崛起,面临第四产业的来临,数字城市的数字管理充分借助物联网、传感网,涉及到智能楼宇、智能家居、路网监控、智能医院、城市生命线管理、食品药品管理、票证管理、家庭护理、个人健康与数字生活等诸多领域,更加的智能化、智慧化。
反思城市与人的关系,形成所谓“物联网”,然后将“物联网”与现有的互联网整合起来,为城市提供更便捷、高效、灵活的公共管理的创新服务模式,实现人类社会与物理系统的整合。
把握新一轮科技创新革命和信息产业浪潮的重大机遇,充分发挥信息通信(ICT)产业发达、RFID、相关技术领先、电信业务及信息化基础设施优良等优势,通过建设ICT基础设施、认证、安全等平台和示范工程,加快产业关键技术攻关,构建城市发展的智慧环境,形成基于海量信息和智能过滤处理的新的生活、产业发展、社会管理等模式,面向未来构建全新的城市形态本项目的提出是按照科技的发展潮流。
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智慧城市数据中心平台概要设计说明书目录1.引言 (1)1.1编写目的 (1)1.2项目背景 (1)1.3术语 (2)2.总体设计 (3)2.1设计原则 (3)2.2总体建设目标 (3)2.3总体建设任务 (4)2.4总体架构设计 (5)2.5系统功能结构 (6)2.6技术架构 (6)2.7体系架构 (11)3.系统概要设计 (13)3.1数据资源规范 (13)3.2数据资源库 (13)3.3资源模型管理 (13)3.4数据资源管理 (15)3.5共享服务管理 (17)3.6系统管理 (18)3.7对外接口 (20)4.非功能性设计 (22)4.1系统性能设计 (22)4.2扩展性设计 (28)1.引言编写目的本文档对数据中心平台的整体架构及各模块功能的设计进行概要性描述。
本文档编写的目的在于:1、方便系统用户、分析人员和软件设计人员进行交流,在设计阶段再次判定目标软件能否满足其原来的期望。
2.方便软件设计人员及开发人员了解系统体系架构和技术方案,并以此文档为基础进行系统详细设计。
本文档主要目的是以设计人员进行软件详细设计为基本出发点,也是维护人员的技术支持文档之一。
项目背景在信息化时代背景下,数据资源的多寡、数据质量的高低直接决定着各类社会主体的运作效率,数据分析应用能力也影响着管理者决策的方向,对数据的全面搜集和有效挖掘利用已经成为当今世界各国信息化建设的重要内容。
自2020年以来,在《智慧城市顶层设计总规》的指导下,开展了业务、资源、系统、基础设施等方面的顶层设计,提出要加强数据中心建设工作,搭建数据中心辅助决策平台,进一步提升数据整合、共享和分析决策能力,并通过数据架构体系的理论研究和网格化社会服务信息化系统的建设,积累了大量人、地、物、组织、房屋、地下空间的基础资源数据和协同业务数据,为数据分析决策、数据共享应用奠定了数据基础。
鉴于以上背景,提出了构建数据中心的整体规划,整合北京市现有数据库和系统资源,建设统一规范的人、组织、地、物等基础信息库,实现全区基础信息的准确性、唯一性和权威性;建设各政府部门之间准确、完整、规范、清晰、权则结合的基础数据信息共享交换平台,实现基础数据信息高度共享和综合应用;通过基础数据和业务数据的整合集中、统一管理,为科学决策提供强大的数据支持;建立和健全数据标准规范体系和数据安全体系,建立一个统一规范、集中部署、安全规范、充分共享的基础信息数据中心。
其中数据中心平台是整体规划的重要核心系统,通过本项目建设,为政务部门和社会公众提供数据共享服务,保障政府决策的科学性、有效性和规范性,提升政府管理能力和公共服务水平。
术语2.总体设计设计原则实用性原则:这是所有应用软件最基本的原则,直接衡量系统的成败,每一个提交到用户手中的系统都应该是实用的,能解决用户的实际问题,达到用户的“功能性需求”和“非功能性需求”。
适应性和可扩展性原则:系统需要具备很好适应能力,采用J2EE的技术架构体系能适应于多种运行环境,来应对未来变化的环境和需求。
可扩展性主要体现在系统易于扩展,系统总体设计采用高内聚,低耦合原则,该原则设计的系统具有更好的扩展性,可以更高效的完成系统的维护开发,持续的支持业务的发展,而不会成为业务发展的障碍。
可靠性原则:系统设计从系统结构、设计方案、设备选型等方面考虑,使得系统故障发生的可能性尽可能少,影响尽可能小,对各种可能出现的紧急情况有应急的方案和对策。
可维护性和可管理性原则:在系统设置、系统维护等方面的设计要易于操作,体现灵活性的原则,通过实用性与方便性的设计来提高管理水平和工作的效率。
安全性原则:现在的计算机病毒几乎都来自于网络,系统遵照国家安全等级保护三级标准,在网络安全、系统安全、用户安全、用户程序的安全和数据安全环节采取措施,使系统具备较高安全性,对使用信息进行严格的权限管理,技术上,应采用严格的安全与保密措施,保证系统的安全可靠性、保密性和数据一致性等。
总体建设目标以现有业务系统资源为基础,梳理制定信息资源标准规范,构建人员、地点、物件、组织和经济五大资源库,实现基础信息的集中、统一与规范管理,实现资源元数据及资源目录管理,提供数据对外共享服务,为政府统计分析及决策支持提供数据支撑,为政务部门和社会公众提供基准数据服务,保障政府决策的科学性、有效性和规范性,提升政府管理能力和公共服务水平。
总体建设任务2.3.1 资源标准规范以现有业务系统数据资源为基础,提取每类资源的数据指标,按人员、地点、物件、组织和经济分类整理,分析合并形成业务元数据,整理元数据名称、类型、长度、数据单位、来源部门、备注说明等信息项。
结合元数据及现有业务系统的数据结构,对每类数据资源进行分析,抽取形成业务资源对象基本模型和业务主题模型,整理具体模型对象的指标名称、指标类型、指标长度、计量单位、代码标识符及备注属性。
2.3.2 五大资源库1、人口库,依托人口规范模型构建人口资源库,管理包括常住人口、流动人口、散居社会境外人员在内的所有人员基本信息和业务主题信息。
2、地点库,依托地点规范模型构建地点资源库,管理社会管理区域内需要关注的重要场所、部位等地点位置。
3、物件库,依托物件规范模型构建物件资源库,管理社会管理区域内需要关注的重要设施、物品等物件信息。
4、组织库,依托组织规范模型构建组织资源库,管理从事市场活动的经济组织、机关事业单位、街道社区组织、社会团体等组织信息。
5、经济库,依托宏观经济规范模型构建经济资源库,管理以统计经济信息为基础的金融、税收、统计等经济数据2.3.3 资源目录管理根据数据资源的业务类型、来源部门等多维度对数据资源进行灵活编目,实现数据资源的有效管理,包括元数据、信息集、资源目录、数据查询等功能。
2.3.4 共享服务管理提供在线和离线接口形式,对外提供人、地、物、组织、经济信息的共享服务.2.3.5 搭建基础软硬件平台实现系统软硬件、运行环境和应用的集成,内容包括硬件设备安装调试、中间件安装初始化和数据库安装配置,为上层业务应用提供一个稳定可靠的支撑环境。
总体架构设计本项目应按数据中心建设的总体要求,以构建权威、完整、准确的数据资源库为核心,以数据标准规范、数据管理和共享服务为重点,充分挖掘数据的应用价值和服务效能,进行整体优化设计和资源库建设。
资源标准规范与管理体系数据提供层安全访问控制和保障体系GIS 系统数据库网格系统数据库人口地点物件组织数据资源层资源应用层平台门户数据集管理元数据管理资源数据查询资源目录管理其他业务数据库… …经济缓存管理数据整合层数据提取数据整合数据校核数据加载质量反馈数据管理系统权限管理数据共享服务在线服务离线文件应用访问层服务接口身份认证服务监控从资源的管理生命周期及数据加工过程视角来看,项目的总体架构分数据提供层、数据整合层、数据资源层、数据应用层和应用访问层。
数据提供层:现有系统已积累的数据资源,如网格系统数据库。
数据整合层:对分散在各个系统的数据源进行提取、清洗、整合,完成数据的汇总、校核和质量检查,存在问题的数据向数据源反馈。
数据资源层:存放整合后数据资源,作为对外提供服务的核心生产库。
资源应用层:提供数据管理和数据共享服务应用,可以对资源元数据、资源目录进行管理,对外提供数据接口服务。
应用门户层:提供web应用平台和在线服务接口,提供系统数据的访问。
系统功能结构系统功能划分主要包括数据资源规范、数据资源库、资源模型管理、数据资源管理、共享服务管理和系统管理。
技术架构技术实现架构描述了系统在开发过程中采用的具体技术实现方案,也是对逻辑架构的进一步补充。
技术架构中重点对业务处理部分的系统服务层、应用支撑层、业务运行层和数据交换层所采用的实现技术和应用的组件进行说明。
2.6.1 应用系统架构系统技术架构遵循J2EE标准,以东软成熟的技术平台解决方案为基础进行开发,客户端基于RIA富客户端开发,应用服务共分为Action、IABO、ALBO、DAO四层,其中Action层为统一代理。
2.6.2 富互联网应用程序(RIA)技术RIA(Rich Internet Applications,富互联网应用程序)是目前B/S架构系统最为常用的技术。
传统的基于HTML页面的系统已经渐渐不能满足网络浏览者的更高的、全方位的体验要求了,RIA的出现也就是为了解决这个问题。
RIA技术提供了多种数据模型来处理客户端复杂的数据操作。
使用RIA可以将部分原本需要在后台程序处理的问题转移到客户端,使数据能够被缓存在客户端,从而可以实现一个比基于HTML的响应速度更快,数据往返于服务器的次数更少的用户界面。
RIA技术提供了比HTML更为丰富的界面表现元素,密集、响应速度快和图形丰富的页面元素与数据模型结合在一起,为用户提供好的使用体验。
RIA 具有的桌面应用程序的特点包括:在消息确认和格式编排方面提供互动用户界面;在无刷新页面之下提供快捷的界面响应时间;提供通用的用户界面特性如拖放式(drag and drop)以及在线和离线操作能力。
RIA具有的Web应用程序的特点包括如:立即部署、跨平台、采用逐步下载来检索内容和数据以及可以充分利用被广泛采纳的互联网标准。
RIA具有通信的特点则包括实时互动的声音和图像。
本系统中所有应用系统均采用RIA实现技术。
下面就本项目中用到的RIA典型应用作个介绍:2.6.2.1 界面交互基于Ajax的web应用程序模型与传统的web模型具有很大优势,如上图所示。
在本系统的界面交互方案中采用业界比较成熟的Ajax技术,从而在以下方面提升系统效能:1.Ajax的根本理念是“按需取数据”,可以把以前的一些服务器负担的工作转嫁到客户端,利用客户端闲置的计算能力处理,从而减轻服务器和带宽的负担,节约存储和网络成本。
2.为了更好的用户体验,无刷新更新页面,减少用户实际和心理等待时间,即使要读取比较大的数据,也不会像刷新一样出现白屏的情况——Ajax是用XMLHTTP发送请求得到服务端应答数据,在不重新载入整个页面的情况下用JavaScript操作DOM最终更新页面的,所以在读取数据的过程中,相对时间比较短。
3.Ajax不需要插件或下载小程序,基于标准化技术实现,被广泛支持,其应用前景很广泛,同时也利于日后维护和修改。
2.6.2.2 界面组件Dojo是一个开源的JavaScript 用户界面开发工具包,Dojo体系结构如上图所示。
它能够使我们更容易编写JavaScript,更快速的制作大型的界面,在一定程度上使我们更容易开发动态的用户界面:1.Dojo是基于Ajax的客户端架构2.Dojo是基于JavaScript 的界面开发工具包。
这意味着使用Dojo可以直接画出静态页面,而不依赖于任何服务器资源,使界面设计与功能实现相分离,功能实现时可以直接应用界面设计的成果,这是Taglib标签库等无法实现的。