大数据监管平台-系统架构图
平台架构图
台
业务支撑平台
仓储管理 客服管理
运输管理 多式联运 智能调度 智能改单 智能配载
物流贸易 会员管理
运力调度 结算管理
订单管理 支付管理
合同管理 运营管理
平台层
基
础 平 台
大 数 据
可 视 化 交 互
商 业 智 能
物 联 网 管 理
计算 人工智能
容器 虚拟机
公有云
混合云
网络 通信集成引擎
负载均衡
VPC
运输API
资源服务中心
订单管理中心
业务服务中心
准入管理 运输交易 作业管理
信息搜索 交易撮合 订单生成 回单管理
需求发布 运输方案推荐
订单追踪
运输管理 任务指派 仓储管理 对账管理
仓储API
订单API
运力管理 运输追踪 运营管理 结算管理
综合运营管控中心
流程管理 支付管理 报表管理 监控管理
…
第三方系统API
…
能力支撑
监控
数据
设备 状态
数据 …
物联网
数据
行为 数据
数据 …
大数据
信息
等候 数据
数据 …
GIS
安 全
智 慧 城
云（公有云/私有云/混合云） 智能计算
智能存储
智能数据中心
数据中心网络
市
运输调度系统 火灾报警系统
票务系统 门禁系统
动车存车场
办公自动化系统
隧道设备监控
电源及环境监控
业务支撑中心
商业管理系统
安全 加固
网络 安全
应用 安全
业务引擎层 技术中台
运输管理业务模型－规则－算法
大数据平台简介
大数据平台简介
大数据平台简介
目录
Hadoop生态系统 Hadoop主流厂商 HDFS MapReduce Hive Spark
Hadoop生态系统
Hadoop 1.0 V 2.0
Hadoop生态系统
Ambari （安装部署工具）
Zookeeper （分布式协调服务）
HDFS的基本结构之 NameNode
Namenode是一个中心服务器负责管理文件系统的命名空间 协调客户端对文件的访问 Namenode执行文件系统的命名空间操作例如打开、关闭、重命名文件和目录 记录每个文件数据块在各个Datanode上的位置和副本信息
HDFS元数据持久化
NameNode存有HDFS的元数据：主要由FSImage和EditLog组成 FSImage是元数据镜像文件 保存整个文件系统的目录树 数据块映射关系：文件与数据块映射关系DataNode与数据块映射关系 EditLog是元数据操作日志记录每次保存fsimage之后到下次保存之间的所有hdfs操作
HBase （分布式协数据库）
Oozie （作业流调度系统）
HDFS （分布式存储系统）
YARN （分布式计算框架）
MapReduce （离线计算）
Tez （DAG计算）
Spark （内存计算）
Hive
Pig
Mahout
Sqoop （数据库TEL工具）
Flume （日志收集）
……
……
HDFS－Hadoop Distributed
无法高效存储大量小文件
HDFS现在遇到的主要问题
分布后的文件系统有个无法回避的问题因为文件不在一个磁盘导致读取访问操作的延时这个是HDFS现在遇到的主要问题
空天地一体化尾矿库监管平台建设及功能
门之间多级联动、信息共享的需求，对巡查任务下 发、巡查信息更新、巡查信息审核、案件执法、管 理评价等各环节进行全过程管理。尾矿库综合监管 业务系统如图 7 所示。
图 7 尾矿库综合监管业务系统图
五、方案优势
本方案充分利用遥感大数据、云计源自、人工智 能等新一代信息技术，构建空天地一体化尾矿库监 管平台，及时快速捕捉并反馈异常尾矿库信息，实 现相关部门间信息共享、多级联动，支撑精准监管 执法。方案优势体现在如下三个方面：
二、总体思路
针对尾矿库安全预警、监管执法等需求，中科 星图综合利用遥感、大数据、云计算、人工智能等 先进技术，整合多源异构空天地数据，构建空天地 一体化感知体系，搭建集多源数据统一存储、管理、 维护、应用、展示的空天地一体化尾矿库监管平台， 打造尾矿库专项整治、安全生产监控、风险预警、 应急指挥等多项应用，推动从事后监管向事前预警、 事中监督转变，促进尾矿库管理向精细化方向转变。
因此，建立尾矿库安全风险监测预警平台，构 建统一的信息资源池实现各级平台信息共享，有效 防范化解尾矿库安全风险，强化支撑保障技术体系 辅助监管执法，已成为当前应急管理工作的重要方 向。针对尾矿库监管方面亟需解决的问题，中科星 图股份有限公司（简称中科星图）提出贯穿尾矿库 监管的全流程完整的解决方案。
体化监测流程。尾矿库遥感监测数据服务内容具体 包括多源遥感影像数据处理、尾矿库库区位置和边 界提取（图 2）、尾矿库库区类型识别、尾矿库坝 体识别、尾矿库土地利用变化监测、尾矿库周围生 态环境变化监测、尾矿库配套设施监测、应关闭库 坝体提取、应关闭库裸露堆渣提取、应关闭库土地 复垦监测（图 3）、上游汇水区监测、下游敏感对 象与保护目标监测（河湖水库、居民点、农田、林 地、草地、水产养殖场、自然保护区等如图 4 所示）、 事故波及对象持续监测等，通过平台提供多源异构 数据的长效服务。
工业互联网平台总体架构图
评价管理
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核心模块架构-工业APP开发平台
需求管理
测试管理
交易管理
升级管理
社区管理
工
应应需 用用求
业
场效分 景果析
质场安 量景全 测测测 试试试
知 智识市 能产场 推权管 荐管理
理
一配灰 键置度 升管发 级理布
会
账
员
户
产品定制生产服务
营
库
订
促
存
单
产品防伪溯源防窜服务
客
物
服
流
行业数据服务
支
调
付
度
接口API及业务逻辑层
通用性单领域原子业务接口
定制业务逻辑及接口
基 渠道/组织架构
会
统一标识
商
商家档案
采
供应商管理
物
仓储
订
全渠道订单
智
运
础 用户/角色/权限
工
员
统一权益
家
商家合同
购
物料管理
流
配送
业 务
能 协
营 支
能
力
基本数据分析模型 机器学习模型
智能控制结构模型
网 络 计安 费全
By 鲸智中台 工业大数据系统
By ZCM
通用PaaS平台
IaaS层
By Apsara
工业物联层 By IIOT
数据采集 设备管理 计算资源 设备接入
资源管理
数据处理 容器管理
存储资源 协议解析
数据分析 编排调度
网络资源 边缘计算
医疗质控数字化监管大数据平台建设方案
标准化接口
采用标准化的数据接口， 确保不同系统之间的数据 交换和共享。
数据采集层设计
数据源接入
通过API、SDK等方式，接 入各类医疗质控相关数据 源。
数据清洗
对采集到的数据进行清洗 和预处理，确保数据的准 确性和完整性。
数据格式化
将不同来源的数据格式化 为统一的标准格式，便于 后续的数据处理和分析。
THANKS
谢谢您的观看
建立有效的团队协作机制，提高团队成员的积极性和协作能力。
沟通协调
加强与相关部门和人员的沟通协调，确保信息畅通和资源共享。
安全风险评估与应对措施
01
数据安全
加强数据安全保护，包括数据加密、备份和恢复等方面。
02
系统安全
确保系统安全稳定运行，防止黑客攻击和病毒感染。
03
隐私保护
加强患者隐私保护，确保患者信息不被泄露和滥用。
数字化监管有助于推动医疗行业技术 创新和管理模式创新，提高整体服务 水平和竞争力。
02
医疗质控数字化监管大数据平 台架构设计
总体架构设计
01
02
03
分布式架构
采用分布式架构，实现数 据采集、存储、处理和应 用的高效协同。
模块化设计
将平台划分为多个模块， 每个模块具有独立的功能 和接口，便于扩展和维护 。
交互机制
建立良好的交互机制，如数据查 询、报表生成、预警提示等，方
便用户进行操作和管理。
03
医疗质控数字化监管大数据平 台功能模块介绍
医疗质控数据采集模块
数据来源
从医疗机构、公共卫生部门、医保系统等各类数 据源采集医疗质控相关数据。
数据采集方式
采用自动化、半自动化方式，确保数据采集的准 确性和效率。
多行业应用架构图及功能(可编辑)V1
工业传感器
数据底座 （中台层）
数据统一聚合
数据统一共享
数据统一采集
工作流引擎
数据层
第三方疫情数据
疫情大数据库
政府 疫情数据
4
宠物（社交+严选电商）-总体系统架构图
展示层
APP端
通过一体化门户-提供客户应用
微信/钉钉小程序
WEB管理系统
大数据可视化
问答/文章/日记 资讯子系统
自
问答管理
资讯类管理
2
党群服务中心-微信端功能设计
权限
居民、楼长
网格员
各级管理员
领导
功能 数据
一、网上党群
1.学习教育
2.服务
3.场地预约
4.活动报名
5.志愿服务 7.公益商城
6.志愿楼长 8.微心愿
工作流引擎 （工作流任务流转引擎）
二、生活服务
1.个人服务 2.家居服务 信息上报、处理状态 管理后台审核
大数据聚合 （统一数据对接）
三、关于党群
1.中心简介 2.联系我们 3.建议留言
后台管理
用户及权限管理 生活服务管理
活动管理 信息发布管理
一体化门户 （多角色多场景数据呈现）
用户数据库
组织数据
业务数据库（任务工单数据）
第三方接口数据
3
智慧园区工业互联网产业数字化智脑平台-总体系统架构
通过一体化门户-提供客户应用
展示层
移动端
微信小程序
移动端 （APP/微信/小程序）
管理端 （APP/微信/小程序）
第三方设备
社区/ 乡村治
理
业
园区管
务
理
智慧纪检大数据监察监督系统应用
智慧纪检大数据监察监督系统应用摘要：为贯彻落实“营造良好政治生态，坚持全面从严治党”的总体要求，多地区纪检监察部门，通过四项监督和大数据监督相结合的方式，聚焦政府投资项目（工程领域）监管；并通过建立廉政档案和政治生态研判系统，结合问题对各级党政机关主题责任单位进行政治生态评价，从而全面实现监督纠偏，倒逼落实主题责任，进而营造区域内风清气正的政治生态，助推纪检监察工作提质增效。
本文主要探究了智慧纪检大数据监察监督系统应用案例。
关键词：大数据监察；智慧纪检；政治生态研判引言随着城市化、现代化建设的推进，多城区面貌均发生了巨大的改变，但监管监察手段却相对滞后，监管监察方式不够精细，导致对党风廉政建设监督不够全面，严重制约了纪委监察职能的精细化落实。
为切实提高纪委监察监管效率，迫切需要综合运用现代信息技术、数字化技术、大数据等，创建监督监管服务新模式，促进纪委监察委监督监管方式创新，实现新突破，为园区的党风廉政建设创造良好的条件。
1背景运用“制度化+信息化”手段，打造智慧纪检大数据监督系统平台，能够加强工程项目领域全流程监管，以信息化技术促进监督，以监督促进规范，探索实践走出一条以大数据监督为目标、以体制机制创新为核心、以大数据平台为支撑，阳光监督、标本兼治的新路子，有力推动各级部门责任落实和干部作风转变，从源头上预防和减少腐败问题发生，从而为保障全面从严治党、深入推进党风廉政建设和反腐败斗争、为社会稳定发展和长治久安总目标提供科技支撑。
2案例目标结合纪检监察信息化工作实际，聚焦监督办案主责主业，积极整合各类数据资源，大力加强数据规范治理，贯通对接区域内的大数据平台，不断深化大数据实战应用，着力构建以“大数据监督数据库为基础，智慧监督、智慧办案和决策分析等为核心应用，各类分析工具为辅助”的纪委监委大数据监督办案分析应用系统，初步实现“系统架构布局完整、监督办案智能辅助、研判分析动态感知、系统数据安全可控”的建设目标，推动监督办案业务与现代信息技术深度融合，为服务保障纪检监察工作高质量发展提供强有力的科技支撑。
电子政务一站式服务平台体系架构设计
电子政务一站式服务平台体系架构设计电子政务一站式服务平台是一个集合了政务服务、公共信息和行政管理的综合性平台，通过实现“一网通办”和“一次办成”的目标，让公民、企业等各类用户能够方便、快捷地获取各种政府信息和公共服务，提高政府行政服务水平，促进信息化进程。
本文将从系统架构设计方面来介绍电子政务一站式服务平台的构成和实现方法。
一、整体系统架构图1.1 系统总体架构电子政务一站式服务平台的整体架构主要由前端、业务接口、中间层和数据层等四大模块组成。
前端模块主要负责网站前端开发，包括网站的设计、编码和交互；业务接口模块主要负责接收请求和分发请求；中间层模块主要负责数据整合和逻辑处理等工作；数据层模块主要负责数据存储和处理，提供对外数据访问接口。
1.2 模块详细介绍前端模块：前端模块主要负责网站前端开发，包括网站的设计、编码和交互等。
前端主要使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术来实现页面显示和交互请求。
业务接口模块：业务接口模块主要负责接收请求和分发请求。
接收请求部分主要负责接收用户的请求，采用HTTP协议来实现数据传输。
分发请求部分主要负责根据请求转发到指定的后台服务器。
中间层模块：中间层模块主要负责数据整合和逻辑处理等工作。
数据整合部分主要负责从不同的数据源获取数据，并将其整合成一个可供后续处理的数据池。
逻辑处理部分主要负责对数据的处理和逻辑运算等操作。
数据层模块：数据层模块主要负责数据存储和处理，提供对外数据访问接口。
数据存储部分使用关系型数据库进行存储。
数据处理部分主要使用Java等后端技术进行实现，提供对外数据访问接口。
二、实现方法2.1 采用微服务架构为了更好地实现电子政务一站式服务平台的构建，我们可以采用微服务架构的方式来实现平台的构建。
微服务架构是一种面向服务的体系结构，将一个应用程序拆分成许多小型服务，并将这些服务独立部署和运行，每个服务都能够独立提供一种或多种服务。
2.2 整合云计算和大数据技术为了能够更好地支持电子政务一站式服务平台的数据处理和存储，我们可以采用云计算和大数据技术来辅助我们完成数据的处理和存储。
大数据时代下的智慧监测平台设计研究
大数据时代下的智慧监测平台设计研究曲 凯，周 洁，阴璐璐（山东省生态环境监测中心，济南 250101）摘 要： 以山东省智慧监测平台的建设实践为例，提出了基于中台理念的智慧监测平台设计方式，以数据为驱动，以流程为牵引，打破传统研发模式的孤岛式信息壁垒弊端，推进各类生态环境监测数据有效整合与互联互通，对各环境要素监测业务进行流程再造，建立横向业务协作、纵向业务联动的协同联动体系，从监测要素、监测业务、专项工作等不同角度汇聚融合数据产品和系统成果，实现一网汇聚全省监测动态数据，一屏纵览全省监测业务全局，助力各项监测业务实现全链条智慧化管理，以期达到生态环境监测工作由“人海战”向信息化联合作战的转变。
关键词： 大数据；智慧监测；互联互通；协同联动中图分类号： X83文献标志码： A DOI：10.16803/ki.issn.1004 − 6216.2022100030 Research on designing intelligent monitoring platform in the era of big dataQU Kai，ZHOU Jie，YIN Lulu（Shandong Provincial Eco-environment Monitoring Center, Jinan 250101, China）Abstract： This study proposed the design approach of intelligent monitoring platform based on the concept of middle platform, as an example of Shandong provincial. The platform was of following characteristics: data-driven, led by the process, and broke the isolated information barriers caused by traditional research and development modes. All kinds of eco-environment monitoring data were integrated effectively, and they can interconnect and interoperate well. The platform made process reengineering of some environmental factors, and built a well-coordinated and inter-connected system of horizontal collaboration and vertical linkage. By gathering and integrating data and results from monitoring factors, monitoring operations and special works, the platform gathered all dynamic monitoring data with one net and displayed with one screen. It boosted the intelligent management of monitoring operations to come true. The platform was expected to achieve the transformation of eco-environment monitoring work from "huge-crowd strategy" to informationize joint operations.Keywords： big data；intelligent monitoring；interconnection and interoperability；well-coordinated and inter-connected systemCLC number： X83近年来，各省、市聚焦打赢污染防治攻坚战，不断加大投入优化完善生态环境监测网络，积极引入信息化辅助手段，建设了涵盖大气、水质、污染源、生态等各环境要素的业务系统[1]，但随着信息化建设内容不断深化，之前存在的顶层设计不足、数据标准不统一、系统存在壁垒、信息存在孤岛、业务协同困难等问题逐步显现[2 − 3]。
监管平台方案
《安全防范系统雷电浪涌防护技术要求》〕GA/T 670-2006〔
《安全防范报警设备安全要求和实验方法》〕GB 16796-1997〔
《出入口控制系统工程设计规范》〕GB50396-2007〔
第2章
2.1
四方元硕凭借多年监所行业经验和安防技术创新,结合当下生物识别技术、物联网技术、视频智能分析等技术手段,着眼于管·防两方面,将安防综合应用、警务督察应用、可视化应急指挥应用、智能运维管理应用深度整合,积极推动监所安防信息化水平,全面掌控监所安全,打造新时代背景下"智慧型平安监所",实现"向科技要警力,向科技要效率,向科技要安全"宏伟建设目标.
2.3.6
实现全监管场所的所有罪犯的实时定位,定位点与监所内的视频做到联动,确保罪犯的所有历史轨迹都有视频可追溯,做到全自动、全覆盖和主动式监控,并能够将相关轨迹记录在案.同时通过设置相关报警规则,对一些行为进行报警设置.所有这一切系统都自动记录在案,可追溯、可审计,从而确保相关规范和制度能够得到严格执行.
系统的整合从数据、联动、接口三个方面进行整体性的设计,以确保各个业务系统间的融合,以发挥更大的管理效力.
2.3.3
系统建设充分利用成熟的感知物联网、视频监控、智能分析、生物识别、软件开发、系统集成、平台级联等多种现代技术,从警务规范化层面着手,以构建"全省信息化、安防智能化、研判数字化、警务现代化"为根本目建设全省监管视频联网系统.
系统设计采用标准化设计,严格遵循相关技术的国际、国内行业标准,确保系统之间的透明性和互联互通,并充分考虑与其它监控系统的连接.在设计和设备选型时,将科学预测未来扩容需求,进行余量设计.
大数据平台聚类分析系统的设计与实现
DCWTechnology Analysis技术分析93数字通信世界2024.021 大数据平台聚类分析系统架构设计1.1 功能架构设计用户聚类分析系统功能架构设计首先是创建聚类任务，根据相对应的核心条件（比如圈人条件以及调度频率等），待聚类任务运行完毕后创建clu s t e r level 数据便能够予以可视化呈现。
之后在可视化呈现的基础上通过人工予以再次标注，并予以再次聚合计算，如此便可生成tribe level 指标数据并用于用户分析。
如图1所示[1]。
1.2 技术架构设计（1）前端展示：具备与用户进行交互的功能。
用户通过该页面登录进入该聚类分析系统，之后用户进行的创建聚类任务、查看聚类结果等相关操作行为均在该模块范围内[2]。
（2）后端调度：该模块的核心职责是响应前端传输至此的全部请求，同时和数据库、HDFS 、Hive大数据平台聚类分析系统的设计与实现孙雪峰（首都经济贸易大学密云分校，北京 101500）摘要：互联网领域蕴含着海量的数据信息，且这些信息呈现出多样性以及复杂性，总体而言，可以大致将这些数据划分成用户行为数据和内容数据，科学精细地分析处理这些数据，是强化用户分群治理效率、内容分类研究以及实现精细化运营的重要手段。
但现阶段尚无一站式的大数据聚类分析系统可供人们使用，因此，文章详细分析和阐述了基于大数据平台的聚类分析系统设计与实现，以此为相关工作人员提供参考。
关键词：大数据；聚类分析；系统设计；系统实现doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.02.031中图分类号：TP 311.13 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2024）02-0093-03Design and Implementation of Cluster Analysis System for Big Data PlatformSUN Xuefeng(Capital University of Economics and Trade, Miyun Branch, Beijing 101500, China)Abstract: The internet field contains a vast amount of data information, which presents diversity and complexity. Overall, this data can be roughly divided into user behavior data and content data, and scientifically and meticulously analyzed and processed. It is an important means to strengthen the efficiency of user group governance, research on content classification, and achieve refined operations. However, at present, there is no one-stop big data clustering analysis system available for the public to use. Therefore, this article conducts research on this topic, analyzes and elaborates in detail on the design and implementation of clustering analysis systems based on big data platforms, in order to provide reference for relevant staff.Key words: big data; cluster analysis; system design; system implementation作者简介：孙雪峰（1980-），男，北京人，讲师，博士研究生，研究方向为计算机应用技术专业、计算机网络与应用技术、新媒体与网络传播。
医疗健康大数据服务平台技术架构
医疗健康大数据服务平台技术架构医疗健康大数据服务平台是一个包含多个业务系统、多个自身管理软件、是一系列软、硬件和人员、政策支持的综合系统体系，统一建设医疗健康云计算服务中心，集中存储居民医疗卫生信息和居民电子健康档案等数据，满足社会大众、医务工作者、各级卫生主管部门、第三方机构的应用需求。
作者：佚名来源：河流大数据|2017-01-07 11:45收藏分享医疗健康大数据服务平台是一个包含多个业务系统、多个自身管理软件、是一系列软、硬件和人员、政策支持的综合系统体系，统一建设医疗健康云计算服务中心，集中存储居民医疗卫生信息和居民电子健康档案等数据，满足社会大众、医务工作者、各级卫生主管部门、第三方机构的应用需求。
医疗健康大数据服务平台总体架构如下图所示。
图医疗健康大数据服务平台总体架构如上图所示，医疗健康大数据服务平台分为资源层、服务层和展现层。
其中层功能如下：1、展现层负责对用户提供医疗健康信息、以及分析与挖掘信息服务，支持4大类用户，包括：社会公众、医务工作者、卫生主管部门和第三方机构。
通过本平台，既可以获得医疗健康数据服务结果展示，也可以获得医疗健康数据分析与挖掘服务结果展示。
本平台对外提供Web页面接入方式或移动通讯终端(android、iOS)接入方式。
2、服务层服务层主要是平台建设过程中能够提供的所有应用相关服务。
应用服务大致可分为业务应用类服务、数据资源类服务、工具软件类服务和其他类服务。
业务应用类服务主要面向不同的用户提供解决具体业务功能需要，主要包括公众服务、医院诊疗服务、综合卫生服务、大数据分析服务等;数据类服务按业务所划分的各类数据服务。
工具软件类服务主要提供给数据的维护和采集、清洗、整合、分析、统计等。
3、资源层资源层负责医疗健康大数据和数据分析与挖掘相关应用资源的一体化存储和管理。
资源层又可分为三层：虚拟化业务管理平台、虚拟化数据管理平台和物理资源层。
其中：物理资源层提供各种数据资源、应用资源的实际存储，包括：医疗健康相关的所有数据，建设的数据资源中心和应用服务资源中的所有资源。
基于物联网技术的三峡智能监管系统架构研究
基于物联网技术的三峡智能监管系统架构研究作者：邓家佩王国钢司马俊杰汪健来源：《中国水运》2022年第08期摘要：三峡通航管理局虽已具备较高的通航监管信息化水平，但业务信息系统融合度不高，为满足三峡枢纽河段大通航、大安全新发展的需求，增强三峡枢纽河段通航安全综合监管能力。
研究分析现有监管系统及安全监管模式，从智能预警、智能助导航、智能决策应用和智能应急救援四个方面梳理监管业务需求，提出新形势下，在同一平台实现智能监管功能的框架。
关键词：三峡河段;智能监管;物联网;大通航;大安全中图分类号：U698文献标识码：A文章编号：1006—7973（2022）08-0044-03三峡河段近9年连续实现了“零死亡、零沉船、零污染事故”，但总体安全形势稳中有险，稳中有忧[1]。
为适应新形势下、新发展阶段的新要求，提高安全风险防控能力，着力防范化解重大风险，站着三峡枢纽河段“大通航”、“大安全”的角度，开展三峡通航智能监管需求研究，提出“全面感知、广泛互联、深度融合、智能应用、安全可靠、机制完善”的三峡通航智能监管功能框架，实现三峡通航要素、通航数据和通航趋势的个性化展示;水文气象、船舶动态、船闸运行等各类通航安全风险预测预警的智能化监管;辖区交通流、船闸、锚地、靠泊设施等实时状态的智能船岸互动;为下一步三峡通航监管智能平台的开发建设打下基础。
1现有监管系统建设和安全监管模式1.1现有监管系统建设CCTV系统：长江三峡通航管理局CCTV系统作为交管系统中一个极其重要的组成部分，作为雷达监控的有效补充，通过视频图像处理等高新技术，实现对三峡河段航道、锚地、船闸、码头和渡口等重点水域的实时监控。
VTS系统：三峡通航VTS1000系统是船舶交通管理及信息系统中船舶管理和调度的重要组成部分。
它是我国首套自主研发的VTS系统，主要利用雷达、VHF、AIS系统以及网络视频等传感器全天候监控辖区内船只，配合执法部门进行船舶管理。
智慧城管总体架构设计
智慧城管总体架构设计1.总体架构本次智慧城管建设信息化项目依据统一的智慧城管标准规范体系、安全保障体系和运维管理体系实现，包括基础环境建设和信息化建设。
基础环境建设主要是指城管智慧中心指挥中心大厅建设以及城管机房设备间建设。
信息化建设是指，采用“互联网”的思路，融合云计算、大数据、物联网等技术，打造集业务管理和服务于一体的智慧城管整体架构体系，主要包括感知层、基础设施层、数据资源层、支撑平台层、业务应用层和用户服务层等。
总体架构图如下：1、感知层。
按照城管业务管理需要，按相关标准建设或接入业务前端感知设备。
主要包括有执法终端、部件传感器、车辆传感器、视频监控、无人机、安全生产传感器、环卫传感器、卫星遥感、对讲机、手机终端等。
2、基础设施层。
基础设施方面，主要涉及全市统一政务云资源和本地专用硬件设备等，用于承载数据和应用的正常运行。
包括计算、存储、网络、安全、云服务等IT基础设施设备；通过多种网络通信能力实现终端、设备、数据、应用等互联互通，项目涉及政务网、互联网、物联网、视频专网以及其他专网等，实现城管各业务部门协同互连。
3、数据资源层。
将城管涉及的相关数据资源统一管理，主要包括基础数据、城管业务数据、主题分析数据、网格数据、事部件数据等，实现全局数据共享应用，同时对外实现互通共享。
4、支撑平台层。
通过框架支撑、大数据支撑、公共服务能力支撑等为城管业务应用提供统一的数据标准和共性服务能力，从应用底层有效统一标准、统一数据，便于业务互通、能力复用。
大数据支撑方面主要基于大数据基础平台，结合数据治理能力，加强数据共享监管和数据质量管控，为业务数据分析提供大数据分析工具。
公共服务能力方面主要包括微服务框架、统一门户、统一认证、统一GIS、视频联网共享、公众服务支撑、融合通信服务、企业征信服务、智能组件服务、大数据分析等，支撑业务应用的快速开展。
5、业务应用层。
智慧城管各项应用构成整个应用层。
包括城管两大抓手“指挥调度管理平台”、“公众互动服务平台”和两个轴心“数字城管”、“综合执法”及各业务部门的专项应用等内容。
(完整word版)智慧城市视频监控系统云平台整体方案
智慧城市视频监控系统云平台整体方案二〇一五年九月第一章整体技术构架智慧城市视频监控系统建设方案整体架构基于“信息联网、资源共享、效劳实战〞的理念，为了完善当地政府〔区\市\县〕视频监控系统建设，结合当地政府各局委办的实际需求，把握立体化、动态化、信息化、社会化四个着力点建立全覆盖防控、根底设施支撑、实战应用、指挥调度、保障体系五个方面，打造具有当地特点的城市视频监控系统，实现“更高层次、更高起点、群众最满意的智慧安防〞的目标。
根据湖南广电针对湖南全省智慧城市建设的战略设想，智慧城市整体建设可以按照“感知、传输、管理、应用〞的根本原那么，将整个智慧城市的架构分为四个层次，整体结构如下：图1：智慧城市整体结构图********在智慧城市视频监控领域，提供了包括前端视频感知设备、网络传输设备、管理平台以及视频业务应用在内的端到端的整体解决方案。
********视频监控系统总体架构图如下：图2：整体解决方案根底支持体系是整个系统的数据中心和传输中心，是其他体系的正常工作桥梁；全覆盖防控体系是整个系统数据信息的源泉，是其他体系的数据采集之源；实战应用体系利用采集的数据信息，结合实际业务应用流程，效劳于实战应用，是整个系统的核心体系。
通过建立四大体系，加强安防信息化建设应用，助推治安防控提档升级，打造智慧安防的新目标。
视频监控系统是智慧城市的重要组成局部，是提高社会治安防控的重要举措。
为了使视频监控系统的建设更加科学、合理，减少不必要的浪费，同时又能紧跟先进技术的前沿，本着顶层设计、统一规划的原那么，依据“圈、块、格、点〞的规划设计原那么对湖南省各地〔区\市\县〕视频监控系统未来三到五年的建设内容进行总体规划设计，在详细调研已建系统的根底上，科学合理地对未来的建设进行指导。
智慧城市视频监控系统建设目标通常分为以下两个阶段实现：第一阶段〔两年〕：本阶段主要是建设当地政府公共平安视频监控系统，需要建设的内容包含了：监控资源。
大数据平台数据管控整体解决方案
数据管控体系建设原则 大数据平台数据管控整体解决方案
业务驱动
•以业务的现实需求 为首要前提来确定 数据治理平台的重 点
结合现实
•实施难度、影响范 围 •实施成本、实施风 险
循序渐进
•不可能齐头并进， 一蹴而就 •先易后难
数据管控系统实施步骤 大数据平台数据管控整体解决方案
目录
1
数据管控概述
2
元数据管理
数据 标准 定义
▪分类 ▪信息模型
数
据
标 准
数据 ▪主题数据项 映射 数据映射说明书
• 定义主题的概念、本质与内涵，明确开行对此类主题的定义。 • 描述主题的识别原则。 • 定义主题分类原则。 • 定义主题分类及产品清单。 • 定义主题信息项 • 定义主题各类信息项的业务属性、技术属性及信息项所有者
整合不同系统的元数据 整合不同来源的元数据 整合不同类型的元数据 统一可维护的元数据存储
元数据管理-数据地图
统一的全局视图
大数据平台数据管控整体解决方案
元数据解决方案-元数据应用 信息
大数据平台数据管控整体解决方案
功 说能 说明明
➢在查看报表的同时辅以文字 化的术语说明； ➢提供统一、清晰的业务定义 和口径； ➢是业务人员理解数据的好帮 手。
• 推动数据标准在全企业的执行落地，规范化管理构成数据平 台的业务和技术基础设施，包括数据管控制度与流程规范文 档、信息项定义等。
数据质量问题定位分析
• 全方位管理数据平台的数据质量，提升数据可访问性、可用 性、正确性、一致性等，实现可定义的数据质量检核和维度 分析，以及问题跟踪。
数据关系脉络化
• 提升统一有序的业务系统和MIS系统的管理数据能力，实现 对数据间流转、依赖关系的影响和血缘分析，增加有效工作 时间用于分析数据，减少用于在复杂企业数据环境中搜索数 据的时间
广播电视和网络视听监测监管平台基本架构研究
DCWTechnology Study技术研究39数字通信世界2023.111 广播电视和网络视听监测监管平台基 本架构1.1 平台运作原理广播电视和网络视听监测监管平台为顺应全媒体传播体系建设，塑造主流舆论的新格局，在平台运作结构上进行了深化改革，监管覆盖范围逐渐扩大，各种资源共享高效运用，实现了智慧化的监测监管。
1.2 平台系统架构（1）采集层。
由前端集群进行有线广播电视平台的实时监管，具体包括中波广播、调频广播、数字音频广播、地面数字电视、有线数字电视、卫星广播电视、应急广播、IPTV 、OTT 、互联网视听节目、融媒体。
收集到的各种频段数据为处理分析和监管业务提供了有效参考。
（2）平台资源层。
以云计算为依托，具体包括计算资源、存储资源、网络资源和安全防护四部分，构建计算虚拟化资源池、分布式存储资源池、网络资源池和安全防护，进行结构化信息的提取、数据的检索，并在平台系统中进行统一管理、统一运维和监控。
（3）处理分析层。
完成平台系统的各类结构化、非结构化的数据分析、监测和处理，具体包括智能分析、视音频处理、数据服务、数据库等四部分。
其中智能分析系统的功能包括人脸识别、场景识别、对象识别、语音识别、文字识别、语义分析等几方面；视音频处理的功能包括特征提取、视音频比对、智能拆条、结构化信息提取、媒资编目索引、流媒体服务；数据服务的功能包括数据检索、数据分析、数据调用、数据统计、数据发布、数据可视化；数据库信息资源数据库、视音频数据库、指标参数数据库、异态报警数据库、备案信息数据库、安全运维数据库。
（4）统一管理层。
可将用户、门户、配置、日志、值班等多个不同系统的工作任务进行统一管理，以全面广播电视和网络视听监测监管平台基本架构研究李 丽(山西省广播电视局监管中心，山西 太原 030001)摘要：加强对广播电视台的监测监管是提高视听播放安全的重要手段，为了推动广播电视行业健康发展，充分发挥其引导社会舆论的作用，需要高度重视综合监测系统的建设工作。
医疗质控数字化监管大数据平台建设方案
报表生成支持多种报表形式，如Word、Excel、PDF等，方 便用户进行数据汇报和总结。
数据安全与隐私保护
数据传输采用SSL/TLS加密传 输，保证数据传输过程中的
安全。
数据存储采用加密存储技术 ，保证数据存储的安全和隐
私。
平台支持多级权限管理，不 同用户拥有不同的权限，保
证数据的安全和隐私。
04
平台采用微服务架构，分为数据采集、数据处 理、数据分析、数据展示等几个模块，各模块 之间采用RESTful API进行通信。
平台支持多种数据源的接入，包括数据库、文 件、API等。
平台具备良好的可扩展性，支持后续功能模块 的扩展和接入。
数据采集与整合
数据采集采用ETL（抽取、转换、加载）技术，从各 类医疗质控数据源中抽取数据，进行数据清洗、整 合，将数据转化为标准格式。
数据驱动、创新引领
充分利用大数据、人工智能等先进技术手段，创新监管模式和手段，提高医疗监管效能和 水平。
安全可靠、高效稳定
加强数据安全和隐私保护，建立健全数据安全和风险管理机制，确保数据安全可靠、系统 高效稳定。
数据质量标准
数据采集标准
制定数据采集规范，明确数据采集 范围、方式和格式，确保数据Biblioteka 准 确性和完整性。数据处理标准
建立数据处理规范，明确数据处理 流程和方法，保证数据的规范化和 标准化。
数据存储标准
制定数据存储规范，确定数据存储 介质、容量和保存期限，确保数据 的可用性和安全性。
数据应用标准
建立数据应用规范，明确数据应用 范围、方式和要求，保证数据的合 理使用和隐私保护。
03
平台架构与功能
平台架构
社会效益分析
1 2
大数据平台数据的安全管理体系架构设计
第13期2021年5月No.13May ，2021大数据平台数据的安全管理体系架构设计摘要：随着数据中心的快速发展，数据的安全管理存在数据传输不可靠、数据丢失、数据泄露等方面的问题。
为解决此问题，文章对大数据平台数据的安全管理体系架构进行设计，该架构包括数据安全采集层、存储层、使用层。
数据安全采集层从数据分类、数据分级、敏感数据识别、数据脱敏、多类型加密机制5个维度保障数据安全。
数据安全存储层从多维度数据安全存储机制、基于网络安全等级保护制度的安全评测两个维度保障数据安全。
数据安全使用层采用细粒度访问控制、基于区块链的数据保护、基于联邦学习的数据共享、全过程安全审计4种技术保障数据使用安全。
通过设计基于区块链的数据保护模型和基于联邦学习的数据共享模型，进一步提升数据安全管理体系架构的可靠性和可用性。
关键词：大数据平台；数据安全；区块链；联邦学习中图分类号：B82-057文献标志码：A胡志达（中国电信股份有限公司天津分公司，天津300385）作者简介：胡志达（1987—），男，天津人，工程师，学士；研究方向：网络安全，数据安全。
江苏科技信息Jiangsu Science &Technology Information0引言随着云计算、5G 、物联网、人工智能等技术的快速发展和应用，产生数据的终端类型越来越多。
这些终端产生的数据类型也越来越多，数据在各行各业的应用价值越来越大。
为了保障数据的安全存储，数据中心逐渐成为数据保存和使用的重要场所。
当数据中心的建设越来越快，数据中心数据的安全管理存在数据传输不可靠性、数据采集途径复杂、数据丢失、数据泄露等方面的问题［1］。
为解决这些问题，科研人员已从多个方面进行了研究和探讨。
例如，为解决隐私信息被泄露的问题，陈天莹等［2］提出智能数据脱敏系统，实现了低耦合和高效率的数据脱敏功能。
为解决数据隐私保护中效率低的问题，黄亮等［3］采用云计算技术对数据安全保护的关键环节进行处理，提升了数据隐私处理的效率。