“數(shù)字城市”公共智慧底座項目解決方案

解解決方案第一章項目概述 51.1項目背景 51.2建設(shè)原則 51.3建設(shè)依據(jù) 7 91.5建設(shè)范圍 1.6總體要求 第二章平臺建設(shè)要求 2.1數(shù)據(jù)湖服務(wù)平臺 2.1.1數(shù)據(jù)資源湖建設(shè) 2.1.2公共數(shù)據(jù)服務(wù) 2.1.3數(shù)據(jù)中臺建設(shè) 402.1.4數(shù)據(jù)資產(chǎn)湖建設(shè) 2.1.5政府?dāng)?shù)據(jù)開放服務(wù) 652.1.6數(shù)據(jù)運(yùn)營 2.1.7數(shù)據(jù)運(yùn)維 912.1.8數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè) 922.2人工智能公共服務(wù)平臺 932.2.1人工智能應(yīng)用服務(wù) 932.2.2人工智能運(yùn)營管理 972.2.3人工智能算法訓(xùn)練 2.2.4人工智能公共服務(wù)引擎 2.2.5人工智能技術(shù)服務(wù)體系 2.3CIM公共服務(wù)平臺 1242.3.1CIM標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范 1242.3.2CIM數(shù)據(jù)專題圖層 1252.3.3CIM數(shù)據(jù)管理 1262.3.4CIM模擬分析引擎 1272.3.5CIM應(yīng)用超市 1282.3.6CIM示范區(qū) 1282.3.7GIS軟件 1292.4區(qū)塊鏈公共服務(wù)平臺 2.4.1區(qū)塊鏈公共服務(wù) 2.4.2區(qū)塊鏈運(yùn)營管理 2.4.3區(qū)塊鏈公共服務(wù)引擎 2.4.4標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范要求 2.5物聯(lián)感知公共服務(wù)平臺 2.5.1物聯(lián)基礎(chǔ)管理 2.5.2物聯(lián)公共應(yīng)用 2.5.3物聯(lián)公共服務(wù)引擎 2.5.4統(tǒng)一服務(wù)門戶 2.5.5物聯(lián)應(yīng)用使能 2.5.6物聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè) 2.6視頻綜合公共服務(wù)平臺 2.6.1視頻公共應(yīng)用 2.6.2視頻公共運(yùn)營 2.6.3視頻服務(wù)總線 2.6.4雪亮工程升級 2.6.5服務(wù)器和存儲系統(tǒng)要求 2.7統(tǒng)一應(yīng)用公共服務(wù)平臺 2.7.1公共智慧底座總門戶 2.7.2統(tǒng)一應(yīng)用服務(wù) 2.7.3鹿政通APP 2.7.4統(tǒng)一運(yùn)營管理 2.7.5統(tǒng)一運(yùn)維管理 2022.7.6統(tǒng)一基礎(chǔ)管理 2072.8基礎(chǔ)支撐平臺 2082.8.1物聯(lián)網(wǎng)建設(shè) 2092.8.2政務(wù)外網(wǎng)組網(wǎng)要求 209讓城市更聰明一些、更智慧一些?！?021年《國務(wù)院政府工作報告》中指出：加快數(shù)字化發(fā)展，打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)濟(jì)發(fā)展指導(dǎo)意見的工作部署，結(jié)合XX市《關(guān)于貫徹落實<XX市推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和數(shù)字化發(fā)展三年行動計劃（2021—2023年）>的實施方案》，圍繞“強(qiáng)富美高”加強(qiáng)5G、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)數(shù)據(jù)的正確性、有效性和相容性;數(shù)據(jù)發(fā)生故障或用戶輸人數(shù)據(jù)不合理的情況下計時要考慮到新技術(shù)，新產(chǎn)品出現(xiàn)時對本系統(tǒng)的兼容性;當(dāng)業(yè)務(wù)需求、外部環(huán)境是要符合工作人員的思維方式和工作習(xí)慣，方便非計算機(jī)專業(yè)人員的使用;二是《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年工業(yè)和信息化部2018年6月發(fā)布《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展行動計劃信息化部《信息技術(shù)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)模型及系統(tǒng)的質(zhì)量要素和測試方法》《信息技術(shù)人工智能面向機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)框架和功能要求》（T/CESA《信息技術(shù)智能設(shè)備操作系統(tǒng)身份識別服務(wù)接口》GB/T36468-2018《物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)評價指GB/T51243-2017《物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用支撐平GB/T37044-2018《信息安全技術(shù)物聯(lián)網(wǎng)安全參考模型及通用要求》GB/T36951-2018《信息安全技術(shù)物聯(lián)網(wǎng)感知終端應(yīng)GB/T37025-2018《信息安全技術(shù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳GB/T37093-2018《信息安全技術(shù)物聯(lián)網(wǎng)感知層接入通XX省2012年8月發(fā)布《無錫國家傳感網(wǎng)創(chuàng)新示范區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要（2012-2020）》得感，使智慧城市建設(shè)更有溫度，更有人情味。旨在通過本項目的建設(shè)，助推XX數(shù)字化改革進(jìn)入深水區(qū)，爭創(chuàng)全國縣域級新型智慧城市建設(shè)的先行區(qū)、理念包括數(shù)據(jù)湖服務(wù)平臺、人工智能公共服務(wù)平臺CIM公共服務(wù)平臺、區(qū)塊鏈公投標(biāo)人針對本項目現(xiàn)狀及實際需求，提供數(shù)字XX公共智慧底座總體方揮數(shù)據(jù)資源的綜合效益，實現(xiàn)XX城市運(yùn)行狀態(tài)和事件實時監(jiān)測、數(shù)據(jù)分析通過數(shù)據(jù)探查主要對來源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)探查分析政務(wù)信息資源元數(shù)據(jù)：政務(wù)信息資源元數(shù)據(jù)包括核心政務(wù)信息資源代碼：參照GBT210634-2007《政務(wù)信息資源目錄體系第4部可通過數(shù)據(jù)資源目錄的展示功能查看數(shù)據(jù)處理平臺內(nèi)所有數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定數(shù)據(jù)湖，第三方數(shù)據(jù)源商業(yè)數(shù)據(jù)通過API接口推送方式匯聚到數(shù)據(jù)湖?；?非結(jié)構(gòu)化格式文件的讀寫，以及通過多種協(xié)議與其他應(yīng)用系統(tǒng)的交互。對于支持對接各種主流數(shù)據(jù)庫，如Mysql、Oracle、SqlServer、postgresql和文件）、非結(jié)構(gòu)化文件（文本、圖片、音視頻等）和特定日志文件(文本文件、Excel文件等)的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，將數(shù)據(jù)整理或?qū)С鰹楣潭ǜ袷?，然后通過數(shù)據(jù)支持的數(shù)據(jù)導(dǎo)入方式：從源系統(tǒng)通過物理拷貝、橋接、導(dǎo)入/導(dǎo)出、ETL等數(shù)據(jù)采集接入工具：Flume、Sqoop、Canal和ETL，支撐離線集采集的全部數(shù)據(jù)，按源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)格式臨時存儲，為數(shù)據(jù)檢查和ET數(shù)據(jù)處海量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可利用云化RPA（Roboticprocessautomation）是機(jī)器人流程自動化的簡稱，是以軟是能與Web系統(tǒng)非常友好的進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，包括數(shù)據(jù)回填和數(shù)據(jù)采集。息系統(tǒng)的支撐。通過磁盤數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提供消息的持久化，這種結(jié)構(gòu)對于即使數(shù)以業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)遷移需要將實時數(shù)據(jù)庫中的歷史數(shù)據(jù)與實時數(shù)據(jù)整齊地通過Kafka消息隊列輸出到Hadoop數(shù)據(jù)湖的Hbase中進(jìn)行存儲。實時數(shù)據(jù)庫中配套輸出適配器將緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)解析并生成指定格式的數(shù)據(jù)，實時向Hadoop數(shù)據(jù)湖業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)源，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通過Sqoop/Nifi腳本進(jìn)行批量的導(dǎo)入，在MysqlBinlog則是一種實時的數(shù)據(jù)流，用于主從節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)復(fù)制，我嚴(yán)重影響，對平臺的實用性危害極大，所以具有將數(shù)據(jù)加載到HDFS上的能力，加載數(shù)據(jù)的格式包括定長格式格式和名值對格式。同時支持的編碼格式包括UTF-8、GBK等，支持的行分隔符為CR、LF、CRLF，支持追加或者覆蓋的是順序?qū)?，也就是在文件?chuàng)建時的寫入或者在現(xiàn)有文件之后的添加操作。HDFS底層分布式文件存儲系統(tǒng)采用HDFS，它被設(shè)計成適合運(yùn)行在通用硬件同點(diǎn)。但同時，它和其他的分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別也是很明顯的。HDFS是一個高度容錯性的系統(tǒng)，適合部署在廉價的機(jī)器上。HDFS能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪3.基于Kerberos認(rèn)證支持安全認(rèn)證及文件訪問權(quán)限控第20頁業(yè)中數(shù)據(jù)傳輸中的數(shù)據(jù)恢復(fù),是一種編碼容錯技術(shù)。他通過在原始數(shù)據(jù)中加入新的校驗數(shù)據(jù),使得各個部分的數(shù)據(jù)產(chǎn)生關(guān)聯(lián)性。在一定范圍的數(shù)據(jù)出錯情況下,數(shù)據(jù)塊進(jìn)行恢復(fù),原則如下:如果校驗數(shù)據(jù)塊發(fā)生錯誤，通過對原始數(shù)據(jù)塊進(jìn)行編碼重新生成。6.基于集成平臺一鍵啟動HDFSHA高可用功能，排除8.提供數(shù)據(jù)負(fù)載均衡工具，盡量均勻的將數(shù)據(jù)（二）分布式數(shù)據(jù)庫Hbase（Column-Oriented）、適合存儲海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的、具備高可靠性、高性能、可靈活擴(kuò)展伸縮的、支持實時第21頁存儲在Hbase中的表的典型特征：）：任務(wù)進(jìn)行運(yùn)行。其學(xué)習(xí)成本低，可以通過類SQL語句快速實現(xiàn)簡單的MapRedHive作為建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)構(gòu)架，提供了一系列的工具，可以用來進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載（ETL）操作，這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hbase中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive定義的簡單的類SQL查詢語言-HQL，允許熟悉SQL的用戶快速查詢數(shù)據(jù)。同時，這個語言也允許熟悉MapReduce開發(fā)者的開發(fā)自定義的mapper和reducer來處理內(nèi)建的mapper第22頁默認(rèn)采用集群模式。提供支持網(wǎng)絡(luò)、可基于內(nèi)存亦可持久化的日志型、Key-Value數(shù)據(jù)庫，并提供多種語言的API。它通常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器，因Redis用于緩存加速場景，大幅減少后端數(shù)據(jù)庫的IO壓力，存儲數(shù)據(jù)庫緩量IO，增加后端數(shù)據(jù)庫壓力。添加Redis后，第一次的數(shù)據(jù)讀取會從數(shù)據(jù)庫中消耗IO獲取，然后緩存在Redis中，第二次讀取時會優(yōu)先從Redis數(shù)據(jù)庫中獲不同，關(guān)系在圖數(shù)據(jù)庫中占首要地位。與關(guān)系數(shù)據(jù)庫或其他NoSQL數(shù)據(jù)庫相比，第23頁求。可以執(zhí)行CREATETABLE語句指定表的冷熱存儲策略為：全熱部存儲在SSD）、全冷存儲（數(shù)據(jù)全部存儲在HDD）、冷熱混合存儲（指定一定數(shù)量的分區(qū)存儲在SSD，其余數(shù)據(jù)存儲在HDD）。數(shù)據(jù)入庫開始是在RealTime引擎，經(jīng)過build會應(yīng)用冷熱存儲策略，將數(shù)存儲在SSD，其余分區(qū)為冷分區(qū)，存儲在HDD。N的值可以在指定冷熱存儲策略源湖部分主題庫及BI大屏報表等高價值密度的海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)第24頁數(shù)據(jù)的交換，對接城市大腦存量XX市各部委辦局系統(tǒng)數(shù)據(jù)主要包括:人工智能庫、物聯(lián)網(wǎng)庫、CIM庫、區(qū)塊鏈庫、統(tǒng)一應(yīng)用服務(wù)庫，第25頁實時查詢：通過presto實時查詢引擎，以SQL語言作為接口的分布式實時查詢引擎，可以對PB級的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的交互式查詢。它支持標(biāo)準(zhǔn)的ANS|SQL似于通過字典中的檢索字表查字的過程。全文搜索搜索文件搜索：能夠?qū)?shù)據(jù)庫，文件服務(wù)器，HDFS等分布式文件存儲，等多種表格，標(biāo)簽等等，漢字識別率超過98%?？蓪TML、Htm、Txt，Word、Excle、Ppt、Pdf，OFD等常見第26頁索和分析引擎，一鍵搜索除了應(yīng)包含全文搜索第27頁成的數(shù)據(jù)集，完成數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗后，有管理賬第28頁數(shù)據(jù)資源管控功能是數(shù)據(jù)由資源數(shù)據(jù)各類基礎(chǔ)庫和專題庫數(shù)據(jù)向數(shù)據(jù)共享求和問題做出及時準(zhǔn)確的反饋，大屏數(shù)據(jù)從不同的第29頁第30頁冊、登錄、創(chuàng)建應(yīng)用、申請接口、接口調(diào)用第31頁用戶可以將查詢出的數(shù)據(jù)按照訪問量或下載量或更新時間或數(shù)據(jù)容量從大數(shù)據(jù)容量、數(shù)據(jù)提供者、數(shù)據(jù)領(lǐng)域、數(shù)據(jù)格式、第32頁相關(guān)應(yīng)用：以圖標(biāo)+列表形式展示出應(yīng)用了該數(shù)據(jù)集的相關(guān)應(yīng)用，方便用戶支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)覽、數(shù)據(jù)接口API、數(shù)據(jù)圖譜、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)集下載快速入對于用戶獲取的數(shù)據(jù)共享集的預(yù)覽數(shù)據(jù)支持基于BI智能引擎自助式可視化第33頁若有更新則會將最新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行更新并在用戶中心的<我的訂閱>模塊中以右展，體現(xiàn)事件與實體間的關(guān)聯(lián)；并利用時序第34頁支持并以EXCEL格式保存到本地，以便查看數(shù)據(jù)集目錄的集合。第35頁支持并以EXCEL格式保存到本地，以便查看數(shù)據(jù)集目錄的集合。放，新增數(shù)據(jù)集默認(rèn)狀態(tài)為不開放。支持對服務(wù)接口審核是用于管理員審核服務(wù)接口注冊信息,需要審核服務(wù)接口的在關(guān)文件。服務(wù)接口的發(fā)布和刪除必須經(jīng)過管理平臺的線_上審核審批后才能進(jìn)行除和服務(wù)啟停等。大數(shù)據(jù)局審批后才允許使用服務(wù)，已發(fā)布的服務(wù),必須經(jīng)過中密、身份認(rèn)證、權(quán)限管理和流量控制等多重手段保證API安全，降低API開放風(fēng)險。提供代理訪問真實API的能力，數(shù)據(jù)供應(yīng)方的真實API僅暴露給數(shù)據(jù)共享平臺，其它用戶看到的都是數(shù)據(jù)共享平臺提供的代理訪問地址;為上層開發(fā)者第36頁用戶可以將查詢出的接口按照訪問量或下載管理賬號對服務(wù)API接口進(jìn)行設(shè)置，可將API接口設(shè)置為開放、受限開放和不開放，新增API接口默認(rèn)狀態(tài)為不開放。只有開放或者受限開發(fā)的接口才可以接口預(yù)覽支持對應(yīng)接口返回結(jié)果內(nèi)容樣例展示，將接口返回Demo樣例，方第37頁管理賬號對受限的API接口申請進(jìn)行審批，只有審批通過的接入請求才能按前平臺URL地址，并附上申請接口時所提供的應(yīng)用的AppSecret，才能正確調(diào)用服務(wù)接口文檔編制上傳需要對原始接口文檔按照政務(wù)信息系統(tǒng)互通接口管提供API服務(wù)快速錄入的能力，用戶可以通過Swagger文檔快速導(dǎo)入RESTful，或通過WSDL文檔快速導(dǎo)入WebService,亦或是手工錄入API。可以1、支持RESTful反向代理能力支持手工錄入和通過Swagger文檔導(dǎo)入API服務(wù)。適應(yīng)于后臺以RESTful的形式提供服務(wù),同時希望網(wǎng)關(guān)仍然以RESTful的2、支持WebService轉(zhuǎn)RESTful能力支持通過指定WSDL文檔自動生成第38頁RESTfulAPI功能。適應(yīng)于后臺以WebService的形式提供服務(wù),同時希望網(wǎng)關(guān)轉(zhuǎn)服務(wù)接口發(fā)布是對服務(wù)接口正式對外發(fā)布,發(fā)布的服務(wù)接口會與政務(wù)服務(wù)信布服務(wù)、已發(fā)布服務(wù)和待刪除服務(wù)的形式展示當(dāng)前發(fā)布狀態(tài),每種發(fā)布狀態(tài)按照第39頁加委辦局和大數(shù)據(jù)局的溝通交流，獲取各委辦局支持對交流內(nèi)容進(jìn)行分類匯總分析，幫助大數(shù)第40頁第41頁數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將從業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)抽取出來的不同格式的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)第42頁第43頁到端的，也就意味著數(shù)據(jù)只能被客戶端加密和解密。HDFS從來不會存儲或訪問未加密的數(shù)據(jù)或者為加密的加密key。這滿足了2個典型的加密要求靜態(tài)加密：HDFS層級加密適合在數(shù)據(jù)庫級別和文件系統(tǒng)級別之間的棧進(jìn)行第44頁第45頁Reduce函數(shù)接受Map函數(shù)生成的列表，然后根據(jù)它們的鍵縮小鍵/值對列表。第46頁ApacheSpark是一個開源的，通用的分布式集群計算引擎。Spark擁有HadoopMapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)；但不同可以保存在內(nèi)存中，從而不再需要讀寫HDFS，因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)發(fā)，統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，對數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)處理，流式處理，交互式布式并行數(shù)據(jù)庫技術(shù)和Hadoop進(jìn)行結(jié)合，幫助用戶能夠直接查詢存儲于HDFS和Hbase的數(shù)據(jù)而不用進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移或者轉(zhuǎn)變。Impala設(shè)計之初就定位為），個節(jié)點(diǎn)上，由各個節(jié)點(diǎn)上的QueryExecEngine負(fù)責(zé)子查詢的執(zhí)行，最后返回子Impala的查詢效率比Hive有數(shù)量級的提升。從技術(shù)角度上來看，Impala之所以能有好的性能，主要有以下幾方面的原因:第47頁省掉了MapReduce作業(yè)啟動的開銷。MapRImpala完全拋棄了MapReduce這個不太適合做SQL查詢的范式，而是像通過使用LLVM來統(tǒng)一編譯運(yùn)行時代碼，避免了為支持通用編譯而帶來的不用C++實現(xiàn)，做了很多有針對性的硬件優(yōu)化，例如使用SSE指令。任何種類數(shù)據(jù)的Hadoop，但是需要交互式響應(yīng)，用戶就不得不把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到一Time-to-Insigt：Impala具有秒級，分鐘級別的響應(yīng)速度，能夠讓用戶更第48頁ApacheFlink是一個框架和分布式處理引擎，用于對無界和有界數(shù)據(jù)流進(jìn)像ApacheSpark也只能兼顧高吞吐和高性能特ApacheStorm只能支持低延時和高性能特性，無法滿足高吞吐第49頁所謂狀態(tài)就是在流式計算過程中將算子的中間結(jié)果保存在內(nèi)存或者文件系Flink能夠分布運(yùn)行在上千個節(jié)點(diǎn)上，通過基于分布式快照技術(shù)的Checkpoints，將執(zhí)行過程中的狀態(tài)信息進(jìn)行持久化存儲，一旦任務(wù)出現(xiàn)異常停止，F(xiàn)link能夠從Checkpoints中進(jìn)行集成在Tablelibrary中提供，在流和批上都可以用此API開發(fā)業(yè)務(wù)。通過SQL層Runtime本身就是一個流與批統(tǒng)一的引擎，而SQL可以做到API層的流與第50頁而SparkStreaming對離散數(shù)據(jù)流的轉(zhuǎn)換操作在執(zhí)行過程中會被映射到核心RDD口選取范圍在0.5~2秒，延遲要求越高，則窗口時間越短。總體而言，Spark另外，SparkStreaming的容錯性是轉(zhuǎn)換操作：兼容原始Spark操作符，將離散數(shù)據(jù)流的操作映射到原始RDD操作符，包括map、reduce、groupBy、join等。通過轉(zhuǎn)換操作，應(yīng)用程序可以第51頁流式處理引擎基于開源ApacheStorm，是一個分布式、可靠、容錯的實時時間內(nèi)沒有獲得成功處理響應(yīng)的數(shù)據(jù)，會在Spout處進(jìn)行重發(fā)，供后續(xù)Bolt再第52頁精確一次：數(shù)據(jù)成功傳遞，不丟失，不冗余處理NimbusHA機(jī)制，避免了Storm集群中Nimbus成為單點(diǎn)問題，從而導(dǎo)致集該Worker所在節(jié)點(diǎn)上的Supervisor會重新在該節(jié)點(diǎn)上重新則該節(jié)點(diǎn)上的所有分配的任務(wù)會超時，而Nimbus會將這些制，且是無狀態(tài)的，并不影響正在該節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的worker，但是會無法接收新的Worker分配。當(dāng)Supervisor失效時，Nimbus也是無狀態(tài)且快速失效的。當(dāng)主Nimbus失效時，備第53頁具有MPP（大規(guī)模并行處理系統(tǒng)）的性能，比其他Hadoop里面的SQL引擎彈性執(zhí)行引擎：可以根據(jù)查詢大小來決定執(zhí)行查詢使用的節(jié)點(diǎn)及Segment支持多種分區(qū)方法及多級分區(qū)：比如List分區(qū)和Range分區(qū)。分區(qū)表對性多種UDF（用戶自定義函數(shù)）語言支持：java,python,c/c++,perl,R動態(tài)擴(kuò)容：動態(tài)按需擴(kuò)容，按照存儲大小或者），與Hadoop系統(tǒng)無縫集成：存儲、資源、安裝部署（Amb第54頁完善的安全及權(quán)限管理：kerberos；數(shù)據(jù)庫，表等各個級別的授權(quán)管理。7）近實時查詢開發(fā)方案Hbase+ESHbase適用于大表的存儲，通過單一的RowKey查詢雖然能快速查詢，但是作為一個高性能，采用Java5開發(fā)，基于Lucene（同時對其進(jìn)行了擴(kuò)展）的全文搜索服務(wù)器，提供了比Lucene更為豐富的查詢語言，同時實現(xiàn)了可配置、可LilyHbaseIndexer是一款靈活的、可擴(kuò)展的、高容錯的、事務(wù)性的，并且近實時的處理Hbase列索引數(shù)據(jù)的分布式服務(wù)軟件。LilyHbaseIndexer使件，并用來保證寫入ES中的Hbase索引數(shù)據(jù)的一致性自定義的抽取，轉(zhuǎn)換規(guī)則來索引Hbase列數(shù)據(jù)。ES搜索結(jié)果會包含用戶自定義第55頁API，從而構(gòu)建知識圖譜，提升數(shù)據(jù)應(yīng)用圖譜分析引擎支持用戶根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景或業(yè)務(wù)需求進(jìn)行個性化的圖譜圖譜分析引擎可將存放在數(shù)據(jù)資源湖的數(shù)據(jù)進(jìn)行連通調(diào)用及規(guī)則適配的映第56頁為提升行業(yè)數(shù)據(jù)建模分析的響應(yīng)能力，平臺融合常用TensorFlow、kera、sparkmlib、Orange等算法模型框架，通過可視化的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)建模第57頁第58頁供靈活多變的行篩選機(jī)制，可以通過組合并集和或第59頁行、每日新增開放數(shù)據(jù)集數(shù)量及總量、每日第60頁高精企業(yè)、數(shù)字創(chuàng)新實驗室的專題數(shù)據(jù)集資產(chǎn)。效數(shù)據(jù)資產(chǎn)集是基于數(shù)據(jù)資源湖基礎(chǔ)庫和各類專題庫通過數(shù)據(jù)中臺計算分析第61頁據(jù)、公共底座主題數(shù)據(jù)。不涉及國家安全、商業(yè)秘密和個人隱第62頁基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集的主要數(shù)據(jù)來源為XX市人口基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、法度價值數(shù)據(jù)的一部分，供特定部門和專屬人員調(diào)加工、匯總、計算和分析，按照城市運(yùn)營特色，沉淀出12類特色主題庫數(shù)據(jù)。第63頁數(shù)據(jù)管控功能是數(shù)據(jù)由資產(chǎn)湖向數(shù)據(jù)開放服務(wù)平臺遷移的流程和質(zhì)量管控第64頁實時查詢：通過presto實時查詢引擎，以SQL語言作為接口的分布式實時查詢引擎，可以對PB級的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的交互式查詢。它支持標(biāo)準(zhǔn)的ANS|SQL即席查詢:即席查詢是用戶根據(jù)自己的需求，靈活選擇查詢條件，系統(tǒng)文件搜索：能夠?qū)?shù)據(jù)庫，文件服務(wù)器，HDFS等分布式文件存儲，等多種表格，標(biāo)簽等等，漢字識別率超過98%?？蓪TML、Htm、Txt，Word、Excle、Ppt、Pdf，OFD等常見第65頁索和分析引擎，一鍵搜索除了應(yīng)包含全文搜索湖里，有效促進(jìn)數(shù)據(jù)在湖里的流動，形成湖水內(nèi)將數(shù)字創(chuàng)新實驗室里沉淀的有價值數(shù)據(jù)，反哺到第66頁第67頁冊、登錄、創(chuàng)建應(yīng)用、申請接口、接口調(diào)用第68頁按照數(shù)據(jù)主題分類對全市開放數(shù)據(jù)資源進(jìn)行統(tǒng)一展示,展示的內(nèi)容包括數(shù)據(jù)瀏覽量、數(shù)據(jù)下載次數(shù)以及數(shù)據(jù)簡單介紹(包括所屬)等,可以通過點(diǎn)擊更多按鈕進(jìn)行更多部門展示的數(shù)據(jù),包括資源發(fā)布部門、資源摘要、更新時間、評價信息根據(jù)開放數(shù)據(jù)提供機(jī)構(gòu)進(jìn)行展示,具體展示的信息包括資源主題分類、數(shù)據(jù)第69頁用戶可以將查詢出的數(shù)據(jù)按照訪問量或下載量或更新時間或數(shù)據(jù)容量從大據(jù)集詳情包括:摘要、資源代碼、標(biāo)簽、更新周期、資源格式、數(shù)據(jù)單位地址、相關(guān)應(yīng)用：以圖標(biāo)+列表形式展示出應(yīng)用了該數(shù)據(jù)集的相關(guān)應(yīng)用，方便用戶支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)覽、數(shù)據(jù)接口API、數(shù)據(jù)圖譜、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)集下載快速入對于用戶獲取的數(shù)據(jù)集的預(yù)覽數(shù)據(jù)支持基于BI智能引擎自助式可視化數(shù)據(jù)若有更新則會將最新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行更新并在用戶中心的<我的訂閱>模塊中以右展，體現(xiàn)事件與實體間的關(guān)聯(lián)；并利用時序系統(tǒng)提供審核功能可對服務(wù)請求方的請求信息進(jìn)行審核,只有審核確認(rèn)的用系統(tǒng)提供服務(wù)資源審核功能,服務(wù)注冊發(fā)布后,系統(tǒng)對服務(wù)接口信息進(jìn)行核系統(tǒng)對服務(wù)請求方、用戶、資源進(jìn)行了分級管理,支持服務(wù)以及目錄權(quán)限控級,控制用戶可訪問和訂閱的范圍,可基于行政層級系統(tǒng)發(fā)布的服務(wù)會選擇發(fā)布的目錄,通過發(fā)布目錄來確認(rèn)發(fā)布范圍,同時設(shè)置共享等級,根據(jù)共享等級來保證哪些申請方可以瀏覽訂閱該資源。通過對共享數(shù)據(jù)訪問方式的控制以及數(shù)據(jù)顆粒度控制,服務(wù)方實現(xiàn)對自身共享數(shù)據(jù)的管理,支持并以EXCEL格式保存到本地，以便查看數(shù)據(jù)集目錄的集合。支持并以EXCEL格式保存到本地，以便查看數(shù)據(jù)集目錄的集合。放，新增數(shù)據(jù)集默認(rèn)狀態(tài)為不開放。支持對中應(yīng)用大數(shù)據(jù)，助力業(yè)務(wù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級。為了安全考慮，接口需要用戶申請據(jù)用戶可以將查詢出的接口按照訪問量或下載管理賬號對服務(wù)API接口進(jìn)行設(shè)置，可將API接口設(shè)置為開放、受限開放和不開放，新增API接口默認(rèn)狀態(tài)為不開放。只有開放或者受限開發(fā)的接口才可以接口預(yù)覽支持對應(yīng)接口返回結(jié)果內(nèi)容樣例展示，將接口返回Demo樣例，方入?yún)?列出調(diào)用接口時都需要傳入哪些參數(shù)及參數(shù)描述。講述哪些是必傳哪出參:統(tǒng)一接口返回數(shù)據(jù)格式,帶有返回碼和消息體內(nèi)容,自動帶入，申請方需選擇對接的應(yīng)用或者創(chuàng)建管理賬號對受限的API接口申請進(jìn)行審批，只有審批通過的接入請求才能按前面加上當(dāng)前平臺URL地址，并附上申請接口時所提供的應(yīng)用的AppSecret，才能正確調(diào)用接口，返回對應(yīng)的數(shù)據(jù)，同時平臺為了安全，也會對接口的調(diào)用做應(yīng)用超市是用來展示已經(jīng)接入數(shù)據(jù)開放服務(wù)的社會面應(yīng)用系統(tǒng)、便民生活應(yīng)用詳細(xì)信息頁面展示應(yīng)用的具體信息包括:應(yīng)用名稱、數(shù)源單位、所屬領(lǐng)提供給普通用戶對個人信息進(jìn)行管理的模塊,主要包括用戶個人資料維護(hù)、查看自己相關(guān)應(yīng)用的狀態(tài)、應(yīng)用名稱、應(yīng)用領(lǐng)域、應(yīng)用AppSecret、查看接口、支持對交流內(nèi)容進(jìn)行分類匯總分析，幫助大數(shù)任務(wù)集中在Hive和shell腳本，怎么讓大量的ETL任務(wù)準(zhǔn)確完成調(diào)度不出現(xiàn)問具體的任務(wù)執(zhí)行器，同時也支持HA，當(dāng)主節(jié)點(diǎn)掛掉后，會選舉出一個從節(jié)點(diǎn)充第80頁匯聚整合任務(wù)，支持?jǐn)?shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)資源的準(zhǔn)確庫等數(shù)據(jù)庫基于日志、觸發(fā)器、時間戳等方式的對任務(wù)的刪除編輯等操作。新任務(wù)支持cron表達(dá)式轉(zhuǎn)換和第81頁通過配置任務(wù)的DAG上下游節(jié)點(diǎn)來維護(hù)配置任務(wù)的依賴關(guān)系，通過對DAG賴調(diào)度、任務(wù)主從切換、任務(wù)隊列等待、失敗重依賴關(guān)系，通過任務(wù)依賴來自動映射數(shù)據(jù)加工第82頁者值得關(guān)注的一部分。如果數(shù)據(jù)出現(xiàn)了錯誤，可以幫助用戶審視數(shù)據(jù)關(guān)系，溯源數(shù)據(jù)錯誤，數(shù)據(jù)血緣以歷史事實的方式記錄每項數(shù)據(jù)的來源,處理過程,應(yīng)用對接情況等,記錄了數(shù)據(jù)表在治理過程中的全鏈血緣關(guān)系。數(shù)據(jù)血緣就是通過對數(shù)據(jù)處理的全過程追蹤,找到以某個數(shù)據(jù)對象為起點(diǎn)的所有與該對象相關(guān)的元數(shù)據(jù)和它們第83頁第84頁的應(yīng)用場景來構(gòu)建，如果沒有應(yīng)用場景構(gòu)建脫敏，用戶數(shù)據(jù)的分類管理，以及支撐不同業(yè)務(wù)應(yīng)用第85頁第86頁數(shù)據(jù)湖環(huán)境下的多租戶CDH平臺需要具備多租戶資源管理能力，支持PB級的服務(wù)支持等。多租戶Hadoop平臺框架如左圖所示，可以滿足統(tǒng)一數(shù)據(jù)存放，提高數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)共享率，優(yōu)化資源調(diào)度策略，提升數(shù)據(jù)湖資源利用率，支撐PB理、資源管理、機(jī)構(gòu)管理、權(quán)限管理，應(yīng)用及數(shù)據(jù)提交的任務(wù)運(yùn)行情況(歷史任務(wù)/正在運(yùn)行的任務(wù))、所擁有的數(shù)據(jù)列表、密鑰申管理、用戶/租戶針對CDH平臺組件的權(quán)限管理(YA第87頁），（2）湖和倉有統(tǒng)一的開發(fā)體驗，存儲在不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，可以通過一個統(tǒng)（3）數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以根據(jù)自動的規(guī)則決定哪些數(shù)據(jù)放實時數(shù)據(jù)的查詢服務(wù)，又能承載分析報表、批處理、數(shù)通過對機(jī)器學(xué)習(xí)和AI算法的支持，實現(xiàn)數(shù)據(jù)湖+數(shù)據(jù)倉庫的閉環(huán)，極大地基于100%自研的分布式數(shù)據(jù)庫內(nèi)核，湖倉一體數(shù)據(jù)平臺。面向聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)中第88頁SQL、NoSQL、Object并存，避免了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫獨(dú)立建設(shè)帶來的ETL多計算實例兼容MySQL、MariaDB、PostgreSQL、SparkSQL高容量、高擴(kuò)展性支持4096臺物理服務(wù)器的擴(kuò)容能力，能夠提供萬億級、百PB級的海量數(shù)據(jù)高并發(fā)處理能力。強(qiáng)大的分布式事務(wù)能力支持事務(wù)ACIHTAP混合負(fù)載能力基于多副本隔離機(jī)制，實現(xiàn)計算、I/O資源互不干擾的生態(tài)兼容提供豐富的生態(tài)對接，支持包括Tableau、PowerBI、帆軟、SmartBI第89頁利用Docker,基于kubernetes主打的容器技術(shù)與微服務(wù)應(yīng)用基礎(chǔ)平臺，使用資源隔離，基于linux提供的LXC技術(shù),EDH提供靜態(tài)的資源隔離分利用計算資源。創(chuàng)建分析引擎及計算引擎鏡像，部署到docker中?；赿evicemapper動態(tài)擴(kuò)容、縮容，將中心湖的數(shù)據(jù)進(jìn)行分片，然后同步導(dǎo)入到沙第90頁沙箱管理系統(tǒng)管理下的實驗室環(huán)境，這套沙箱第91頁第92頁件層面、系統(tǒng)層面、Hadoop集群層面進(jìn)行監(jiān)控，一旦監(jiān)測到數(shù)據(jù)加工鏈路或者處理；一般預(yù)警/告警移動端消息自動推送到運(yùn)維人員，通知運(yùn)維人員在一定時第93頁運(yùn)營管理、人工智能算法訓(xùn)練、人工智能服務(wù)引擎等內(nèi)容。通過實現(xiàn)AI算法技術(shù)的持續(xù)升級，滿足各部委辦局在其業(yè)務(wù)實戰(zhàn)場景下的AI算法技術(shù)應(yīng)用個性化人工智能應(yīng)用服務(wù)平臺主要為各部委辦局調(diào)用人工智能能力的應(yīng)用服務(wù)平成功上架應(yīng)用成熟的AI算法為依托與精準(zhǔn)訓(xùn)練的算法模型有效的協(xié)同運(yùn)作，最法模型及服務(wù)部署等模塊組成完整的AI解決方案。全球領(lǐng)先的圖像、語音、NLP等多項人工智能技術(shù)，共享AI領(lǐng)域最新的應(yīng)用場接口體系，實現(xiàn)了多個AI服務(wù)、應(yīng)用服務(wù)的AI開放，并提供咨詢服務(wù)幫助創(chuàng)建利用人工智能AI，數(shù)據(jù)和分析的智能工作流程，并將人工智能愿望轉(zhuǎn)化為切實本平臺基于數(shù)字XX建設(shè)中使用AI技術(shù)資源的功能、使用場景等介介紹人工智能公共服務(wù)平臺首頁、AI服務(wù)、最新動態(tài)。第94頁當(dāng)前城市建設(shè)最新的AI算法和算法模型，其次還可以了解AI技術(shù)最新分享。各部委辦局或頭局企業(yè)也可以通過人工智能公共服務(wù)平臺查看各部委辦局分享出AI服務(wù)體驗：用于各部委辦局對AI模型初步體驗了解與使用，同時還可以對AI模型應(yīng)用場景提供參考，各部委辦局根據(jù)自己業(yè)務(wù)需要做初步篩選和參AI模型：AI+BI雙核驅(qū)動做各部委辦局的數(shù)字軍師通過內(nèi)置AI算法自動挖AI服務(wù)是介紹人工智能門戶網(wǎng)提供所有AI服務(wù)，主要提供人工智能基礎(chǔ)引人工智能基礎(chǔ)引擎是大數(shù)據(jù)局初始化人工智能公共服務(wù)時在人工智能運(yùn)營人工智能算法模型是各部委辦局根據(jù)各自業(yè)務(wù)需求在算法訓(xùn)練平臺訓(xùn)練后共享出來的算法模型，現(xiàn)AI服務(wù)子菜單如下：第95頁AI服務(wù)體驗是對人工智能公共服務(wù)提供的算法力進(jìn)行體驗。如語音聽寫能AI智能知識庫是結(jié)合認(rèn)知和語義理解”一搜即達(dá)”提高知識第96頁算法管理主要展示各部委辦局所共享的所有算法信息以及算法更新迭代信提問或創(chuàng)建問題反饋遇到的問題，提交到大數(shù)第97頁具服務(wù)的發(fā)布上架，提供能力開放的標(biāo)準(zhǔn)API和SDK方式接入，為前臺支持對XX城市大腦公共智慧底座建設(shè)中所有可使用的AI技術(shù)模型發(fā)布、下運(yùn)行質(zhì)態(tài)展示大數(shù)據(jù)對所有各部委辦局使用人工智能模型和應(yīng)用的動態(tài)數(shù)據(jù)統(tǒng)一監(jiān)測，讓用戶直觀了解數(shù)據(jù)內(nèi)容，實時掌第98頁對告警信息進(jìn)行過濾、去重、關(guān)聯(lián)、歸并以及執(zhí)對，系統(tǒng)能夠自動判斷其是否出現(xiàn)變更，并在發(fā)生異常第99頁供基礎(chǔ)的告警通知流程功能，系統(tǒng)可以根據(jù)策略果展示列表、成果展示查詢、成果展示下載模型管理是對各部門自己進(jìn)行人工智能算法模型訓(xùn)練或第三方供應(yīng)商進(jìn)行委辦局按類別找到所需的模型，這一形式在本據(jù)模型被接入單位數(shù)量及情況對模型具體下架時間及模型下架公示時間進(jìn)行審作流，指定不同的發(fā)布手續(xù)、不同的采集人、平臺提供了每個模型所配置的資源使用情況的預(yù)警告警實時展示及消息通便在其他功能界面中涉及這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的相關(guān)操作時能快速的進(jìn)行選擇而不用實現(xiàn)對AI算法技術(shù)的持續(xù)升級，各類用戶在其業(yè)務(wù)實戰(zhàn)場景下的AI算法技術(shù)應(yīng)算法訓(xùn)練平臺的首頁提供對登錄用戶在本平臺的全局使用數(shù)據(jù)做一個總體看審批狀態(tài)。如果無需審核，已申請的訓(xùn)練注的數(shù)據(jù)是指算法開發(fā)人員利用其它第三方標(biāo)注工具已平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)在線標(biāo)注的數(shù)據(jù)，主要包括圖片、音標(biāo)注類型（圖片分類、圖像分割、目標(biāo)檢測、O在為數(shù)據(jù)集導(dǎo)入數(shù)據(jù)時，分為3種情況：①數(shù)據(jù)來源該模塊能主要用于算法訓(xùn)練人員根據(jù)數(shù)據(jù)類型選擇數(shù)據(jù)集進(jìn)行在線標(biāo)該模塊能主要用于算法訓(xùn)練人員對本地已經(jīng)訓(xùn)練好的模型或系統(tǒng)中訓(xùn)練好人工智能算法倉庫，支持對算法技術(shù)的持續(xù)深化、特定需求的模型訓(xùn)練，實現(xiàn)AI算法技術(shù)的創(chuàng)新和持續(xù)升級，支持在框架類中訓(xùn)練各類用戶在其業(yè)務(wù)實戰(zhàn)場景下的AI算法技術(shù)應(yīng)用個性化需求。算法倉庫以數(shù)據(jù)探索-數(shù)據(jù)離群點(diǎn)分析、數(shù)數(shù)據(jù)特征分布分析、模型數(shù)據(jù)預(yù)處理-數(shù)據(jù)矯正、數(shù)據(jù)光滑、數(shù)據(jù)規(guī)約、數(shù)據(jù)規(guī)活的可視化界面，能夠滿足不同的深度學(xué)習(xí)場景運(yùn)營管理人員在算法模型倉庫中，可對某個），人工智能技術(shù)是由引擎+模型組成，模型是通過大量數(shù)據(jù)經(jīng)過訓(xùn)練后得到的工智能公共服務(wù)引擎不僅提升人工智能在各種場景下的應(yīng)用給各個行業(yè)帶來巨建設(shè)基于Docker技術(shù)的智能引擎框架，為人工智能公共服務(wù)的活性。智能引擎框架支持多種Docker技術(shù)的加載應(yīng)用和運(yùn)行，第一種提供基礎(chǔ)務(wù)；第二種提供預(yù)裝選配的Docker服務(wù)模式，框架已加載深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow、PyTorch、Caffe、Kears等，機(jī)器學(xué)習(xí)框架Spark、Theano、Scikit-learning等，以及算法模型支撐的K-means、KNN等算法，能夠支持算法模型服務(wù)無縫發(fā)布運(yùn)行；第三種提供適配加載Docker的靈活服務(wù)模式，支持第三方Docker能夠遷移載入，實現(xiàn)算法模型的無縫融入，快速提供服務(wù)。語音識別服務(wù)就是讓機(jī)器通過識別和理解過程把語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文音識別，前者只能識別一個或幾個人的語音，提取駕駛?cè)藛T的身份信息，輸出關(guān)鍵字段，營業(yè)執(zhí)照識別:基于行業(yè)先進(jìn)的光學(xué)字符識別技術(shù)，將圖片上的文字內(nèi)容直過字符比較，返回帶比較文本和標(biāo)準(zhǔn)文本之間的相似度得分，得分值為<=1.0，引入和定制用于實現(xiàn)智能行政審批的關(guān)鍵AI能力，其中重點(diǎn)對行政審批業(yè)務(wù)中票據(jù)，圖片，表單，合同等文件的AI識別和讀取能力進(jìn)行加強(qiáng)和定制，如光學(xué)字符識別（OCR）能力，表格讀取能力，長文本內(nèi)容的智能讀取等，對行政審批領(lǐng)域特有的AI算法和模型進(jìn)行長期的迭代和改進(jìn)。審批相關(guān)AI模型：光學(xué)字符識別（OCR）模型：對影印版文檔，合同，票據(jù)等文件進(jìn)行文字識別，提取文件中的文字，是智能審批流程處理的第一步。模型需要同時支持中/英文的識別。需要針對具體改造的審批業(yè)務(wù)中出各類形式的實線表格。需要針對具體改造的審批業(yè)務(wù)中出現(xiàn)的文檔進(jìn)行定制和身份證讀取模型：通過AI模型讀取申請材料中的身份證的正反面信息，包簽名定位模型：定位文檔中的簽名，判斷文檔中是否被正確簽名，是否有請材料中是否蓋章一般是審批人員進(jìn)行審核時候進(jìn)行的必須的步驟。針對具體的真實性和有效性。需要針對具體改造的審批業(yè)務(wù)中出現(xiàn)的文檔進(jìn)行定制和優(yōu)手寫體數(shù)字識別模型：識別審批文檔中的手寫體數(shù)字。部分業(yè)務(wù)中申請表格模板中含有未填寫的數(shù)字內(nèi)容，企業(yè)/個人用戶下載后打印出來，并通過手寫的形式完成申請表格。識別此類申請文檔/表格中的數(shù)字需要通過手寫別模型來完成。需要針對具體改造的審批業(yè)務(wù)用打勾，填叉或填實的方法選擇自己的申請選項。通過AI模型將這些勾選項識語義，提供對該領(lǐng)域知識的共同理解。語義Web（theSemanticWeb）是在本體以理解的語義，在本體的支持下實現(xiàn)信息系統(tǒng)間語義上的互操作性，以及對Webword，excel，網(wǎng)頁，pdf等等，在質(zhì)量上，也是表現(xiàn)得參差不齊。這極大地提高了知識圖譜的自動構(gòu)建的難度。系統(tǒng)提供以下一套完整的解決方全面集成XX市人才、項目、政策服務(wù)資源，集成發(fā)布各類項目申報信息，鏡排查危險人員，查詢?nèi)藛T信息，實現(xiàn)人員的實為持續(xù)鞏固農(nóng)村人居環(huán)境整治成果，利用無人機(jī)對農(nóng)村村貌高清航拍歸檔，展現(xiàn)村貌變遷記錄。通過大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)對垃圾、污染等自動識別，以”人工智能基礎(chǔ)服務(wù)為人工智能認(rèn)知服務(wù)和人工智能應(yīng)用服務(wù)提供基礎(chǔ)的軟1幫助用戶通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)現(xiàn)已有數(shù)據(jù)中23的硬件加速資源，結(jié)合預(yù)裝的圖形渲染軟件Maya、3DMax等，為用戶提供專業(yè)級的圖形加4為用戶提供基礎(chǔ)設(shè)施和工具以加速云計算上人工智能建模服務(wù)主要為用戶提供人工智能開發(fā)研究過程中各個環(huán)境的工123對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行發(fā)布，可在平臺內(nèi)被其它架，提供支持多種主流AI開源框架應(yīng)用運(yùn)行的人工智能統(tǒng)一開放框架，通過標(biāo)環(huán)境。主流的深度學(xué)習(xí)框架包括TensorFlow、Caffe、MXNet、CNTK配，實現(xiàn)對TensorFlow、Caffe、MXNet、CNTK等深度學(xué)習(xí)框架支持、數(shù)據(jù)依托BIM、GIS、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)為基礎(chǔ)，整合參照國家、XX省和XX市標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合XX市實際需求，梳理數(shù)據(jù)資源類數(shù)據(jù)規(guī)范：XX市城市信息模型基礎(chǔ)平臺數(shù)據(jù)資源目錄標(biāo)準(zhǔn)、XX市城市信息模型基礎(chǔ)平臺數(shù)據(jù)匯交標(biāo)準(zhǔn)、XX市城市信息模型簡單模型數(shù)據(jù)加工的數(shù)據(jù)關(guān)系，利用AI人工智能多維賦能，實現(xiàn)基于空間關(guān)系的數(shù)據(jù)融合，建立CIM中心數(shù)據(jù)庫需要收集錄入XX市現(xiàn)有BIM模型數(shù)據(jù)，包括規(guī)劃報建BIMCIM基礎(chǔ)平臺包括數(shù)據(jù)匯聚和治理平臺、全息展示平臺、CIM二次開發(fā)接口，為各部門開發(fā)CIM+應(yīng)用提供支撐。同時與統(tǒng)一應(yīng)用公共服務(wù)平設(shè)計通用性的數(shù)據(jù)管理模塊，管理從數(shù)據(jù)湖共享的數(shù)據(jù)、從內(nèi)部其他系統(tǒng)通過二次開發(fā)API接口管理和應(yīng)用中心實現(xiàn)平臺數(shù)據(jù)的集成與擴(kuò)展，基礎(chǔ)平模塊、數(shù)據(jù)接口模塊、前端UI模塊及其他模塊在內(nèi)的數(shù)據(jù)API和功能API。染、瀏覽、操作、漫游、二三維聯(lián)動、BIM模型比對等功能。加載XX市底圖數(shù)一步通過平臺分析與模擬引擎支持按照規(guī)則協(xié)議進(jìn)行地址別名識別等，并支持匹配成果下載，結(jié)果數(shù)據(jù)可導(dǎo)出為excel格式。和模型，通過AI算法和人工智能進(jìn)行分門別類的羅列和呈現(xiàn)，供后續(xù)應(yīng)用中快模，建立分層分戶數(shù)據(jù)模型，建立業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)輸入度上進(jìn)行信息、人員和空間的高效管理，支撐主管部門支持二三維一體化的空間數(shù)據(jù)采集、存儲、管理、分析、處理、制圖與可信息)。聯(lián)盟名稱可以根據(jù)聯(lián)盟用途進(jìn)行命名，聯(lián)盟描述可以詳細(xì)介紹聯(lián)盟內(nèi)數(shù)途變更，對聯(lián)盟名稱進(jìn)行更名，以及對聯(lián)盟通過應(yīng)用名稱和應(yīng)用描述，介紹應(yīng)用數(shù)據(jù)相關(guān)業(yè)務(wù)用戶下載數(shù)據(jù)上鏈模板，將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)按照模板據(jù)。數(shù)據(jù)內(nèi)容包括,上鏈數(shù)據(jù)哈希，上鏈時間、交易哈希、區(qū)塊高度。支持導(dǎo)出上鏈數(shù)據(jù)質(zhì)態(tài)，包含應(yīng)用名稱、上鏈部委、共享應(yīng)用信息。支持對部委應(yīng)用上鏈數(shù)量上節(jié)點(diǎn)管理包括啟動、停止、開啟記賬、停止記賬、段包括字段名稱、字段長度、是否索引等，定義好3.支持成員權(quán)限設(shè)置，包括節(jié)點(diǎn)管理權(quán)限、聯(lián)盟管理權(quán)限、記賬等3.應(yīng)用模板應(yīng)包括數(shù)據(jù)存證、合同存證、積分、商品追溯、版權(quán)2.支持?jǐn)?shù)據(jù)存證、合同存證、積分、商品追溯、版權(quán)存證等典型應(yīng)4.支持應(yīng)用的運(yùn)維管理，包括應(yīng)用部署、應(yīng)用參數(shù)查看、應(yīng)用狀態(tài)、應(yīng)用4.防止任何獨(dú)立的共識節(jié)點(diǎn)未經(jīng)其它共識節(jié)節(jié)約成本，提高政府行政效能，提升政府管理能力。建立適應(yīng)XX城市發(fā)展的物基于TCP連接的設(shè)備，提供TLS安全傳輸機(jī)制，對于基于UDP連接的設(shè)高擴(kuò)容至千萬級聯(lián)接，百萬級并發(fā)，支持設(shè)備同時在線數(shù)目≥10萬，數(shù)據(jù)上報并發(fā)處理能力≥500TPS，數(shù)據(jù)推送并發(fā)處理能力≥500TPS，API接口調(diào)用并發(fā)處物聯(lián)基礎(chǔ)管理平臺主要實現(xiàn)對接入的海量感知設(shè)備進(jìn)行統(tǒng)一的接入管理和周期管理、邊緣網(wǎng)關(guān)管理、協(xié)議管理、證書設(shè)備生命周期管理是對各部委辦局建設(shè)物聯(lián)網(wǎng)終端進(jìn)行全生命周期檔案信直接使用平臺前端頁面，或者通過平臺提供的API接口，對終端設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)物模型使用場景:前端通過模型定義動態(tài)展示設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)或者設(shè)備操作界面。服務(wù)端可通過統(tǒng)一的API獲取物模型并進(jìn)行相關(guān)操作,如:在發(fā)送設(shè)備消息該功能主要是用來監(jiān)控和查看部署在系統(tǒng)服務(wù)器中的設(shè)備監(jiān)聽服務(wù)運(yùn)行情列表形式展現(xiàn)服務(wù)相關(guān)信息并且支持excel文件的導(dǎo)出。該功能主要為了跟蹤從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備發(fā)送的數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)預(yù)處理后統(tǒng)計分析以據(jù)權(quán)限，根據(jù)業(yè)務(wù)可以不斷補(bǔ)充接口的維度，展示所有API被調(diào)用的情況，記錄用來編輯和復(fù)用一定的規(guī)則內(nèi)容，避免用戶在規(guī)反饋結(jié)果的推送API后，指令信息會寫入kafka集群的交互發(fā)主題中，并且緩存設(shè)備信息服務(wù),從基本庫中每24小時同步一次設(shè)備數(shù)據(jù)和設(shè)備配置信數(shù)據(jù)中心中的配置方式進(jìn)行api推送或者socket推送，同時數(shù)據(jù)保存一份寫入按年月日的方式寫入redis中保存，并且記錄日志信息提供給日志系統(tǒng)分析。數(shù)據(jù)中心中的配置方式進(jìn)行api推送或者socket推送，同時數(shù)據(jù)保存一份寫入按年月日的方式寫入redis中保存，并且記錄日志信息提供給日志系統(tǒng)分析。發(fā)送指令調(diào)用API接口傳輸指令和反饋API推送地址。告警API接口：給項目查詢歷史預(yù)警告警數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)查詢API接口：記錄日志信息提供給日志系統(tǒng)分析；上下行消息分析：上行消息日志主要包括：設(shè)備發(fā)生消息到Topic，消息流首先，是XX一張圖展示各部委辦局在各區(qū)鎮(zhèn)的整體統(tǒng)計分析支持進(jìn)行設(shè)備數(shù)據(jù)共享/取消共享，共享后各部委辦局可以直接調(diào)閱共享數(shù)過點(diǎn)擊設(shè)備圖標(biāo)可以查看相應(yīng)的設(shè)備信息，單位信息，設(shè)備名稱/編碼，運(yùn)行狀），支持告警規(guī)則的新增、編輯、刪除，停用/啟用；規(guī)則支持根據(jù)物模型屬性進(jìn)行表達(dá)式配置；支持根據(jù)區(qū)域下所有設(shè)備或指定設(shè)名稱、當(dāng)前處理狀態(tài)、設(shè)備型號實現(xiàn)對重點(diǎn)設(shè)備已產(chǎn)生的告警日志全面查詢.還通過各類感知設(shè)備對空間中的人、事、物進(jìn)的感知來及時發(fā)現(xiàn)城市運(yùn)行足，對于不再滿足觸發(fā)條件事件記錄系統(tǒng)自間下的接入的實時數(shù)據(jù)信息，還可以單獨(dú)分該功能主要是分析所有接入設(shè)備接入的實時數(shù)據(jù)通過設(shè)備配置閥值中臺產(chǎn)息，還可以單獨(dú)分析某個設(shè)備的實時預(yù)警數(shù)據(jù)信息。且平臺提供API接口給項目支持資產(chǎn)維度下設(shè)備種類、在線/離線情況分析，設(shè)備的告警情況分析，操⑤根據(jù)所選擇的設(shè)備類型來統(tǒng)計分析展示設(shè)備國標(biāo)/行標(biāo)協(xié)議適配器：提供部分強(qiáng)監(jiān)管領(lǐng)域（如交通、數(shù)據(jù)波動，對于設(shè)備上報數(shù)據(jù)持續(xù)超出合理范關(guān)方式接入平臺。邊緣網(wǎng)關(guān)接入方式架構(gòu)圖如下所示。邊緣網(wǎng)關(guān)直接通過MQTT問的設(shè)備，其可以調(diào)用的API。通過應(yīng)用集成可以對外部系統(tǒng)訪問平臺匯聚的感應(yīng)用管理主要負(fù)責(zé)創(chuàng)建應(yīng)用、啟用應(yīng)用、停用應(yīng)用等。應(yīng)用作為訪問平臺為其生成應(yīng)用的APPKey和APPSecret，作為調(diào)用平臺的API的憑證。API、并且配置應(yīng)用接收平臺推送消息的地址，配置完成后應(yīng)用才可以開始和平通過API訪問平臺資源，通過應(yīng)用授權(quán)控制通過API具體能訪問哪些資源，另外對于應(yīng)用可調(diào)用的API也可以在應(yīng)用授權(quán)中進(jìn)行管控。用戶可以方便的選擇滿足其需要的各個組件，即包括IoT終端設(shè)備，網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)第一種方式，基于平臺呈現(xiàn)的API接口進(jìn)行開發(fā)；開發(fā)者自行準(zhǔn)備開發(fā)環(huán)平臺提供多樣的RestfulAPI給應(yīng)用開發(fā)者，方便應(yīng)用開發(fā)者能夠基于平下發(fā)的命令，應(yīng)用服務(wù)器可以調(diào)用物聯(lián)網(wǎng)平臺開放的API接口向單個設(shè)備或批量備的遠(yuǎn)程控制。物聯(lián)網(wǎng)平臺有兩種命令下發(fā)機(jī)供的物模型標(biāo)準(zhǔn)API開發(fā)；硬件開發(fā)者基于平臺提供的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議開發(fā)；從而達(dá)到3）數(shù)據(jù)分析API報修、新建、改造等工作，平臺會自動動態(tài)監(jiān)支持在地圖上直觀查看各個視頻監(jiān)控設(shè)備是否離線或在線（用圖標(biāo)顏色區(qū)顯示。展示同一個立桿上的所有視頻監(jiān)控設(shè)備信息，根據(jù)設(shè)備類型/部門名稱查地圖上對該地點(diǎn)缺失監(jiān)控設(shè)備進(jìn)行標(biāo)注，方便用戶科調(diào)閱查看和修改。進(jìn)行組合查詢，并以列表形式返回查詢結(jié)果?？刹榭磫瘟繉?dǎo)入并完成數(shù)據(jù)校驗，能夠?qū)⒃O(shè)備查詢結(jié)果以EXCEL格式文件導(dǎo)出。1、變更點(diǎn)位信息流程：單純的原有點(diǎn)位信息的變更，流程由業(yè)2、改造新建流程：該類點(diǎn)位ID為平臺新增點(diǎn)位信息的ID，流程由業(yè)務(wù)部CIM視頻融合是將實景視頻數(shù)據(jù)與虛擬三維模型關(guān)聯(lián)融合其中實景視頻可（1）建設(shè)數(shù)量統(tǒng)計：支持前端設(shè)備的總數(shù)統(tǒng)計，并按照標(biāo)簽分類，視頻鏡（3）視頻鏡頭運(yùn)行指標(biāo)，支持一、二類鏡頭的在線率、一機(jī)一檔建檔正確（5）支持各區(qū)域的指標(biāo)查看，包括視頻鏡頭運(yùn)行、人臉抓拍、車輛抓拍的（5）定期運(yùn)維的成果展示，提供當(dāng)前完成進(jìn)展及趨勢的展示，支持各類運(yùn)（4）核心設(shè)備和存儲性能統(tǒng)計。支持對支撐視頻綜合公共服務(wù)平臺業(yè)務(wù)的（5）支持按照各個部門的完好率指標(biāo)數(shù)據(jù)查看，支持對各個區(qū)域的監(jiān)控設(shè)對設(shè)備進(jìn)行實時的巡檢,在3-5秒鐘內(nèi)對一路圖像的信）；支持新增、修改、撤銷、刪除布控（符合GAT1400.3附錄AA.17布控對支持視圖庫服務(wù)器（符合GAT1400.3附錄AA.21聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器對象）的管基于GB/T28181協(xié)議，雪亮工程視頻平臺做為下級域，將全部視性與靈活性，為各行業(yè)視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)提供高）；支持GB/T28181-2011（根據(jù)ParentID掛載父子關(guān)系）及GB/T28181-2016（根據(jù)行政區(qū)劃掛載父子關(guān)系）方式的目錄推送；支持GB/T28181-2016支持標(biāo)準(zhǔn)國標(biāo)碼流協(xié)商方式；支持第三方獲取PS負(fù)載H264；支持信令TCP），），設(shè)備下發(fā)配置/命令，訂閱設(shè)備產(chǎn)生的告警、事件等等。然而，不同廠商的前端視頻圖像資源，使得其他部門系統(tǒng)可以在其系統(tǒng)中應(yīng)遵循此標(biāo)準(zhǔn)。GB/T28181《安全防范視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)信息傳輸、交換、控制控資源按照其他維度進(jìn)行劃分，實現(xiàn)監(jiān)控資源更加貼夾，將個人重點(diǎn)關(guān)注的監(jiān)控資源進(jìn)行收藏，實稱、用戶名稱、IP地址以及操作時間進(jìn)行組合，形成水印疊加在畫面上，防止意第三方云存儲都能接入到綜合視頻公共服務(wù)平臺,為各項圖像、視頻業(yè)務(wù)的存監(jiān)控點(diǎn)國標(biāo)編碼進(jìn)行唯一性鑒定,通過請求流的起始時間與結(jié)束時間確定歷史流建設(shè)內(nèi)容主要包括將雪亮工程平臺接入防火墻和交換機(jī)更換為萬兆，政務(wù)口，或者18個40GE高速接口；通過選擇FC接口板，整機(jī)最高可以支持48個FC/FCoE/Ethernet的融合端口。通過選擇安全接口板，還可以支持防火墻、入支持邊緣虛擬橋EVB(EdgeVirtualBridging)，通過VEPA(VirtualEthernetPortAggregator)模式實現(xiàn)將虛擬機(jī)VM(VirtualMachine)產(chǎn)生的數(shù)量轉(zhuǎn)發(fā)，同時還解決了虛擬機(jī)與網(wǎng)絡(luò)之間的TRILL（TransparentInterconnectionofLotsofLinks，多鏈路透明互之中，建立了一個靈活、易擴(kuò)展的高性能二層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。采用支持軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SoftwareDefinedNetwork，SDN）是一種創(chuàng)新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)體系。其核心技術(shù)Openflow通過將網(wǎng)絡(luò)的控制層和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)層進(jìn)行分離，），和維護(hù)）及能效以太網(wǎng)（EEE），充分滿足了數(shù)據(jù)中心對設(shè)備高性能及綠Macsec是一種非常適合于以太網(wǎng)的Hop1.報文加密：通過加密算法和密鑰，將明文變成亂碼的密文，支持AAA，RADIUS認(rèn)證，支持用戶帳號、IP、MAC、VLAN、端口等用戶標(biāo)識支持最多8個端口聚合；支持最多128個聚合組；支實現(xiàn)CPU保護(hù)功能，能限制非法報文對CPU的攻擊，保護(hù)交換支持基于端口的VLAN，支持基于協(xié)議的VLAN；支持本地端口鏡像和遠(yuǎn)程端口鏡像RSPAN；符合IEEE802.3az（EEE）節(jié)能標(biāo)準(zhǔn),端口定時down功能（Schedulejob）,支持端口休眠，關(guān)閉沒有應(yīng)用的端口，節(jié)省能源.設(shè)備基本要求用先進(jìn)的多核網(wǎng)絡(luò)專用架構(gòu),非X86的多核架構(gòu)或ASIC架構(gòu),硬件平臺采用多核處理器，使用64位MIPS多核處理器，處理器最低配置為4核心以上并行處理CPU（RMI或者IPS入侵防御吞吐量數(shù)SSLVPN用戶數(shù)本次配置8個，最大需支持支持將任意接口數(shù)據(jù)完全鏡像到設(shè)備自身的相鄰設(shè)備間的通信故障，減小設(shè)備故障對業(yè)務(wù)的影響。通過與動態(tài)路由協(xié)議聯(lián)動，縮短收斂時間，提升可靠性。支持線路過載保護(hù)功能，當(dāng)某條外網(wǎng)線路擁塞時，自動將其流量切換到其他鏈路；系統(tǒng)對各出口的流量帶寬進(jìn)行實時監(jiān)測，當(dāng)自身接口的流量帶寬超過配置的閾值時，新建會話的流量將不再從這個接口轉(zhuǎn)發(fā)。當(dāng)此接口的流量帶寬回落到正常值以下時，新建會話的流量再恢復(fù)從這支持虛擬系統(tǒng)技術(shù)。支持在旁路模式下對流多鏈路負(fù)載均衡支持智能鏈路負(fù)載均衡技術(shù)，可動態(tài)探測鏈路響應(yīng)速度并選擇最優(yōu)鏈路進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)。支持基于源、基于源和目的、基于會話等多種負(fù)端口的方式探測被監(jiān)控鏈路或被監(jiān)控服務(wù)器支持對服務(wù)器的負(fù)務(wù)器狀態(tài),支持服務(wù)器負(fù)載均衡，支持智能基于應(yīng)用的健康監(jiān)測支持HTTPGET、DNS請求和TCP端口的方式支持免費(fèi)ARP廣播，ARP客戶端認(rèn)證（基于OSPF、BGP和RIPv1/v2（動態(tài)路由協(xié)議非透傳）支持策略路由、支持ISP路由并內(nèi)置多由；支持基于會話的原路回包功能，可設(shè)置優(yōu)先于路由策略而通過會話表中的入接口進(jìn)行回包；支持基于動態(tài)端口應(yīng)用協(xié)議的策略路由；支持基于角色、用戶、用戶組的策略支持地址自動配置功能，包括全狀態(tài)自動配置（StatefulAutoconfiguration）和無狀以及手工配置，并支持IPv6/v4雙協(xié)議棧功能透明、路由模式下支持將多條鏈路帶寬進(jìn)行的端口擴(kuò)展技術(shù)，突破傳統(tǒng)單個公網(wǎng)地址要求支持基于標(biāo)準(zhǔn)SYSLOG及二進(jìn)制的日志格式，且需具備高性能硬件日志服務(wù)器設(shè)備供護(hù)，包括地址欺騙攻擊、路由通告欺騙攻擊PingofDeath、Smurf、支持會話控制功能，要求能夠限制會話新建支持DNS代理黑白名單功能，用戶可通過該服務(wù)端口、物理端口等方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問認(rèn)證用戶提供有效期功能，并在登錄成功頁支持本地用戶通過Web認(rèn)證后，通過認(rèn)證登支持對使用SSL代理功能支持請求、例外、外模式是針對cert-subject-name為為黑名則不會對連接做代理；卸載模式是設(shè)備檢測然后將解密后的數(shù)據(jù)以明文的方式發(fā)送給支持對使用SSL代理功能自定義執(zhí)行動作，支持對使用SSL代理功能自定義執(zhí)行動作，支持對使用SSL代理功能自定義執(zhí)行動作，阻斷指定加密算法，包括DES、3DES、RC支持基于策略方式的網(wǎng)頁重定向功能。當(dāng)用多出口鏈路下支持選擇最快響應(yīng)鏈路建立支持登錄SSLVPN后自動打開可自定義的網(wǎng)頁支持對登錄SSLVPN的用戶端系統(tǒng)進(jìn)行端點(diǎn)安全檢查，至少包括指定文件、指定進(jìn)程、3DES、AES128、AES192、AES256，SHA-256、支持速連VPN部署技術(shù)，中心端自動下發(fā)配智能移動終端免客android智能終端無需安裝客戶端程序即可支持2個系統(tǒng)軟件并存，并支持系統(tǒng)軟件回滾，防止配置不當(dāng)或系統(tǒng)故障造成的網(wǎng)絡(luò)中錄支持監(jiān)控設(shè)備系統(tǒng)資源的實時狀況，包括管理功能：中、英文操作界面，支持命令行下操作。提供手機(jī)APP，實施監(jiān)控展現(xiàn)設(shè)備等狀態(tài)，提供防火墻威脅分析服務(wù)，包括攻擊級別展示、攻擊類型分析、攻擊者和受害有效性檢測，避免因NAT地址無法使用導(dǎo)致支持在NAT的動態(tài)端口資源利用率達(dá)到一定值時,設(shè)備能夠主動發(fā)送告警信息通知設(shè)備要求支持基于應(yīng)用的流量統(tǒng)計功能，包括短要求支持基于應(yīng)用的會話統(tǒng)計，包括短時間護(hù)防御未知SQL注入需采用基于語法分析的檢測模式、有效防御未知SQL注入或XSS攻擊，對常見注入點(diǎn)的過濾CC攻擊或HTTP需具有四種檢測技術(shù)識別CC攻擊，包括Manual-confirm、Manual-CAPTCHA。即識別某一訪問請求是來自正常網(wǎng)絡(luò)訪問或是攻擊軟件的自動化攻擊。同時需支持對開放代理的識別，用戶可以選擇對通過開放代理訪問的速率進(jìn)行限制，從而有效應(yīng)對通過開放代可額外擴(kuò)展安全風(fēng)險評全網(wǎng)健康檢測與預(yù)警提供對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)延遲、丟包率等可達(dá)性和可用性的實時檢測并預(yù)警；提供對關(guān)鍵業(yè)務(wù)的延遲、可用性的實時檢測并預(yù)警，并提供上述檢測項預(yù)警結(jié)果的顯示以及查詢功能；提供可視化的故障診斷：模擬、在線、導(dǎo)入報文回放三種不同的診斷方式，將數(shù)據(jù)包在AV防病毒模塊采用基于并行流引擎技術(shù)，被檢測文件大小支持對HTTP、FTP、SMTP、POP3、IMAP協(xié)議支持防惡意網(wǎng)站功能，防止用戶點(diǎn)擊惡意鏈NNTP、DHCP、LDAP、VoIP、NETBIOS、TFTP、證帶寬，最大帶寬的控制，支持針對7層應(yīng)多層QoS功能多層QoS功能要求包含應(yīng)用QoS和IPQoS是兩個獨(dú)立的數(shù)據(jù)流控制功能，應(yīng)用QoS下可以嵌套IPQos策略；IPQoS可以嵌套應(yīng)用彈性QoS功能支持彈性帶寬功能，可自定義閥值來上彈或在國內(nèi)有應(yīng)用特征庫開發(fā)團(tuán)隊，并提供國內(nèi)間960T，要求基于高可靠X86存儲服務(wù)器，以及高速萬兆網(wǎng)絡(luò)提供分