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1 建設內(nèi)容
（1） 標準體系建設
實現(xiàn)基礎設施即服務標準體系、數(shù)據(jù)即服務標準體系、平臺即服務標準體系、軟件即服務標準體系建設，為采集、交互、治理、應用、服務提供支撐。
（2） 大數(shù)據(jù)云平臺建設
依托政府政務云機房，以“云計算+大數(shù)據(jù)”方式建設煤炭產(chǎn)運銷大數(shù)據(jù)平臺。以大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的采集，完成模型設計、數(shù)據(jù)加工整合、數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)建模分析，以云架構(gòu)方式實現(xiàn)硬件資源和應用服務的彈性管理，為能源局煤炭智慧管理提供支撐。
（3） 數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)建設
完成數(shù)據(jù)建模管理、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和數(shù)據(jù)監(jiān)控管理等模塊功能的建設。
（4） 產(chǎn)運銷全環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)采集
完成煤礦的基本信息、產(chǎn)量數(shù)據(jù)、電子地磅數(shù)據(jù)、RFID數(shù)據(jù)、合同數(shù)據(jù)、車輛數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)進行采集。
（5） 六大應用功能建設
實現(xiàn)綜合看板、煤礦生產(chǎn)中心、煤炭承運中心、市煤銷售中心、綜合政務中心、運營支持中心等6大應用功能建設。
（6） 大數(shù)據(jù)服務平臺建設
實現(xiàn)以服務的方式對大數(shù)據(jù)平臺的平臺能力、數(shù)據(jù)和應用進行封裝，同時實現(xiàn)多租戶的平臺數(shù)據(jù)服務能力建設。
（7） 安全保障體系建設
完成安全區(qū)域邊界、安全管理中心及安全通信網(wǎng)絡的設計，安全區(qū)域劃分、保護，網(wǎng)絡安全、系統(tǒng)與應用安全及數(shù)據(jù)安全的建設。
（8） 區(qū)縣能源局煤炭產(chǎn)運銷管理平臺建設
區(qū)縣能源局要按照市能源局的統(tǒng)一立項、規(guī)劃、設計、招標，建設本轄區(qū)的煤炭產(chǎn)運銷大數(shù)據(jù)平臺。市能源局的大數(shù)據(jù)平臺為區(qū)縣煤炭產(chǎn)運銷大數(shù)據(jù)平臺提供支持。
（9） 連通煤炭監(jiān)管信息平臺
通過煤炭專網(wǎng)連通煤炭監(jiān)管信息平臺，實現(xiàn)煤炭監(jiān)管數(shù)據(jù)共享。
（10） 機房和信息展示終端建設
根據(jù)市能源局的實際需求，依照機房建設標準建設模塊化標準機房，滿足大數(shù)據(jù)平臺建設需求。展示終端可依據(jù)實際情況，建設高質(zhì)量LCD大屏、信息調(diào)度臺、打印機和辦公桌椅等設備。
對機房防雷接地系統(tǒng)進行規(guī)范設計，保障終端設備的運行安全。
2 數(shù)據(jù)平臺建設
2.1 數(shù)據(jù)模型建設
根據(jù)招標文件的要求，以及我公司對地區(qū)煤礦分布情況的考察，我們設計的軟件平臺采用1+5模式，即一個市級平臺，五個區(qū)縣級平臺。
數(shù)據(jù)模型設計采用自頂向下與自底向上相結(jié)合的方法進行設計。以企業(yè)級數(shù)據(jù)模型為指導，結(jié)合相關(guān)企業(yè)規(guī)范，參考業(yè)界標桿、成熟模型，以業(yè)務需求為出發(fā)點，先建立概念模型，再在概念模型的基礎上進行細化設計邏輯模型。
1） 模型設計方法
企業(yè)級數(shù)據(jù)模型設計可采用“業(yè)務需求驅(qū)動自頂向下”和“基于現(xiàn)狀驅(qū)動自底向上”相結(jié)合模式，參照業(yè)界參考模型、行業(yè)最佳實踐，共同形成數(shù)據(jù)模型。從業(yè)務需求驅(qū)動入手自頂向下，參照業(yè)界參考模型、行業(yè)最佳實踐搭建數(shù)據(jù)模型整體框架，通過現(xiàn)狀調(diào)研獲取企業(yè)內(nèi)部業(yè)務流程、設計文檔、系統(tǒng)模型、接口規(guī)范等現(xiàn)狀信息，現(xiàn)狀驅(qū)動自底向上，細化和完善數(shù)據(jù)模型的設計。
 

數(shù)據(jù)建模主要分為三個階段：
指定數(shù)據(jù)采集策略，針對不同類型的數(shù)據(jù)，使用不同的數(shù)據(jù)采集策略：
1、根據(jù)數(shù)據(jù)本身的特性可以將數(shù)據(jù)分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。針對結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，我們可以采用OGG、JDBC、Kafka、Flume、Socket、SFTP等方式進行采集；針對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以采用SFTP方式進行采集。
2、根據(jù)數(shù)據(jù)的時效性，可以將數(shù)據(jù)分為：流式數(shù)據(jù)、批式數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)。邊緣側(cè)流式數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)的采集統(tǒng)一使用網(wǎng)關(guān)進行采集；大數(shù)據(jù)平臺側(cè)流式數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)可采用OGG、MQTT、JDBC、Kafka、Flume、Socket、SFTP等方式進行數(shù)據(jù)采集；針對批式數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，可以采用SFTP、ETL進行采集。
3、根據(jù)數(shù)據(jù)量大小、涉密情況、重要性，可將數(shù)據(jù)采集分為專網(wǎng)采集、公網(wǎng)采集。數(shù)據(jù)量較大，且時效性要求較高，使用公網(wǎng)采集可能會造成公網(wǎng)的即時擁堵和不確定性，建議采用專線進行采集；針對涉密數(shù)據(jù)，可采用專線進行采集。
4、根據(jù)數(shù)據(jù)量大小和業(yè)務類別不同制定錯峰采集機制。在上傳數(shù)據(jù)時，要考慮時間段因素，盡量使用夜間網(wǎng)絡空閑時間，避免占用公共網(wǎng)絡帶寬。
5、原則上歷史數(shù)據(jù)采集，采用一次性入庫方式采集；實時數(shù)據(jù)采集則盡量采用增量方式采集。
6、針對網(wǎng)絡不能直接打通的方式可以采用前置機的方式進行數(shù)據(jù)采集。
7、針對信息資源共享交換平臺中的信息采用滾雪球采集的方式進行數(shù)據(jù)采集。

2） 建模原則
保證模型的穩(wěn)定性和對業(yè)務支持的靈活性，建模階段將遵循以下的原則：繼承性原則、穩(wěn)定性原則、前瞻性原則、兼顧實際原則、擴展性原則。
3） 模型優(yōu)化
定期分析數(shù)據(jù)依賴，對各個關(guān)系模式之間的數(shù)據(jù)依賴進行極小化處理，消除冗余。對動態(tài)數(shù)據(jù)與靜態(tài)數(shù)據(jù)進行分離，提升數(shù)據(jù)處理性能。對低性能模型進行反范式設計，對涉及多個關(guān)系模式的數(shù)據(jù)進行合并，提升查詢速度。
4） 數(shù)據(jù)模型維護管理
隨著業(yè)務開展及需求的不斷變化，數(shù)據(jù)模型也需要持續(xù)維護，不斷完善，以保證數(shù)據(jù)模型的完整性、前瞻性以及擴展性，這是一項長期持續(xù)的工作。
2.2 數(shù)據(jù)采集
1） 采集范圍
平臺采集數(shù)據(jù)主要涵蓋能源相關(guān)的各種數(shù)據(jù)源，具體如下：
采集系統(tǒng)包括：工業(yè)數(shù)據(jù)平臺、設備管理系統(tǒng)、生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)、生產(chǎn)管理系統(tǒng)、燃料管理系統(tǒng)、物資管理系統(tǒng)、視頻數(shù)據(jù)、檔案系統(tǒng)、數(shù)據(jù)集成平臺、OA、人力資源、財務共享、全面預算、財務合并、財務核算、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)及第三方的數(shù)據(jù)等。
2） 采集方式
需根據(jù)每類數(shù)據(jù)的特點來定制采集方式，如下：
內(nèi)部數(shù)據(jù)：此類數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源一般都是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和實時數(shù)據(jù)庫，此類數(shù)據(jù)采集方式一般采用數(shù)據(jù)庫直連的接口方式，例如內(nèi)部系統(tǒng)的OA系統(tǒng)，建議采用直接開放數(shù)據(jù)庫的方式，由源系統(tǒng)開放數(shù)據(jù)庫賬戶，進行實時和定時的數(shù)據(jù)采集。
互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)：主要通過爬蟲工具等方式從互聯(lián)網(wǎng)指定的網(wǎng)站進行數(shù)據(jù)采集。
第三方數(shù)據(jù)購買：此類數(shù)據(jù)一般采用的是文件方式，一般是定期或不定期通過拷貝的方式進行采集。
3） 數(shù)據(jù)采集保障
數(shù)據(jù)采集保障主要從分階段實施、制度、人員、技術(shù)等方面去保障數(shù)據(jù)采集。根據(jù)數(shù)據(jù)難易程度、數(shù)據(jù)重要性、數(shù)據(jù)粒度等分出數(shù)據(jù)的采集實施階段。
制度保障：建立數(shù)據(jù)采集的規(guī)范接口、規(guī)范的數(shù)據(jù)采集流程、數(shù)據(jù)傳輸異常的處理流程、數(shù)據(jù)采集考核標準等方式來保障數(shù)據(jù)采集的及時性、穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)正確性。
人員保障：根據(jù)制定的數(shù)據(jù)采集流程，配備各環(huán)節(jié)的管理人員，保障數(shù)據(jù)采集過程中出現(xiàn)問題有專人及時發(fā)現(xiàn)和及時解決。
技術(shù)核驗：通過建立數(shù)據(jù)質(zhì)量稽核系統(tǒng)等方式來核驗數(shù)據(jù)的準確性，主要技術(shù)手段有接口的連通性、接口的及時性、文件名的規(guī)范性、數(shù)據(jù)質(zhì)量的準確性等。
4） 數(shù)據(jù)抽取
（1）定時抽取
定時觸發(fā)主要針對實時性要求不高的大量數(shù)據(jù)抽取，定時觸發(fā)可在每日晚上進行，通過增量式的數(shù)據(jù)抽取方式，可以使得每日進行的數(shù)據(jù)傳輸量能夠保持在一個可控的范疇，避免對網(wǎng)絡等資源造成過大的負擔。
（2）實時抽取
實時抽取主要針對需實時同步至平臺的業(yè)務數(shù)據(jù)。實時抽取需通過OGG、kafka、flume等工具進行數(shù)據(jù)的實時同步。
（3）時間觸發(fā)抽取
事件觸發(fā)抽取主要針對實時性要求非常高的具體所需要進行的數(shù)據(jù)抽取。事件觸發(fā)通常由業(yè)務應用系統(tǒng)發(fā)起，因此所需要進行數(shù)據(jù)抽取也應當有該業(yè)務應用系統(tǒng)發(fā)起數(shù)據(jù)提交的請求。通過前端的消息接入網(wǎng)關(guān)適配器，可實現(xiàn)及時的數(shù)據(jù)提交響應。
（4）全量抽取
系統(tǒng)支持全量抽取，類似于數(shù)據(jù)遷移或數(shù)據(jù)復制，它將數(shù)據(jù)源中的表或視圖的數(shù)據(jù)原封不動的從數(shù)據(jù)庫中抽取出來，并轉(zhuǎn)換成平臺可以識別的格式。全量抽取通過對數(shù)據(jù)源的抽取規(guī)則預定義，直接通過該模塊執(zhí)行抽取邏輯，并將抽取后的數(shù)據(jù)對應插入上層平臺的目標數(shù)據(jù)源中，完成全量抽取的整個過程。
（5）增量抽取
增量抽取即階段性的對本階段內(nèi)變更的數(shù)據(jù)進行采集上報，包括新增、刪除、變更的數(shù)據(jù)，只抽取自上次抽取以來數(shù)據(jù)庫中要抽取的表中新增或修改的數(shù)據(jù)。在業(yè)務操作過程中，增量抽取較全量抽取應用更廣。如何捕獲變化的數(shù)據(jù)是增量抽取的關(guān)鍵。
2.3 數(shù)據(jù)加工處理
（1）數(shù)據(jù)處理流程
目前進行云計算研究與大數(shù)據(jù)處理的較為主流的平臺有由Apache公司研發(fā)的Hadoop系統(tǒng)，其把復雜的作業(yè)經(jīng)過算法優(yōu)化進行合理切分成若干子作業(yè)，然后將子作業(yè)分配到具有所需數(shù)據(jù)的若干節(jié)點進行并行MapReduce計算，節(jié)點間沒有依賴性且可以根據(jù)運行狀況進行調(diào)度，提高處理速度和效率。平臺進行并行處理時，需要位于平臺底層分布式存儲系統(tǒng)中眾多節(jié)點存儲的數(shù)據(jù)和節(jié)點具體操作，眾多節(jié)點中有唯一的主節(jié)點控制其他節(jié)點的協(xié)同操作和存儲信息。
1）處理系統(tǒng)需求分析
大數(shù)據(jù)解決方案系統(tǒng)主要分為兩個子系統(tǒng)：數(shù)據(jù)遷移子系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析挖掘子系統(tǒng)。數(shù)據(jù)遷移子系統(tǒng)把各個在線業(yè)務平臺服務器的數(shù)據(jù)實時遷移到海量數(shù)據(jù)庫中，解決大數(shù)據(jù)的存儲、備份和共享問題;數(shù)據(jù)分析挖掘子系統(tǒng)利用系統(tǒng)集群并行對大數(shù)據(jù)進行快速分析處理，生成有價值的報告。
2）處理系統(tǒng)方案設計
本項目大數(shù)據(jù)解決方案系統(tǒng)基于Hadoop平臺的集群，以面向列存儲的HBase作為海量數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)遷移子系統(tǒng)通過基于網(wǎng)絡的存儲虛擬化整合網(wǎng)絡異構(gòu)，規(guī)避和減少宕機，保證在線數(shù)據(jù)遷移時不需間斷業(yè)務，遷移后由HBase對大數(shù)據(jù)進行高效管理。數(shù)據(jù)分析挖掘子系統(tǒng)則基于密集型離線數(shù)據(jù)分析，通過建立Hive和HBase無縫連接，Hive提供類似SQL查詢，經(jīng)過系統(tǒng)平臺編譯HQL，生成執(zhí)行計劃，交由MapReduce對HBase管理的數(shù)據(jù)進行高效地并行計算，把深度挖掘到有價值的結(jié)果反饋給用戶。
3）數(shù)據(jù)分析模塊的主要流程：
①Hive與HBase集成：Hive和Hbase兩個框架通過HBase Storage Handler實現(xiàn)無縫接口整合，在Hive建立的表自動獲取與其建立通信的Hbase中的對應的表名、列簇和輸入輸出格式等信息。
②數(shù)據(jù)表映射：運行HQL命令創(chuàng)建Hive的外表，該外表和HBase的表映射，通過配置信息映射由HBase到Hive，確保HBase和Hive兩者之間列和數(shù)據(jù)類型的一致性。
③HBase表切分：根據(jù)數(shù)據(jù)表對應的HRegion，將Region作為InputSplit單位，根據(jù)拆分數(shù)量交給等量的Map操作。
④查詢分析統(tǒng)計：用戶在系統(tǒng)平臺中使用Hive提供的組件，根據(jù)業(yè)務需求進行編譯、提交HQL命令，然后編譯器對HiveQL命令進行解析，優(yōu)化，最后系統(tǒng)生成Hadoop的MapReduce任務，通過構(gòu)建Scanner對HBase表數(shù)據(jù)進行掃描，對條件進行過濾、排序、去重，最后通過next（）獲取數(shù)據(jù)，并且把數(shù)據(jù)生產(chǎn)表格、圖表等形式交付給用戶。
（2）數(shù)據(jù)加工
數(shù)據(jù)加工整合是各類數(shù)據(jù)資源匯聚后，按照平臺構(gòu)建目標和數(shù)據(jù)規(guī)劃，進行的標識類、要素類、索引類、標簽類、目錄類等各類基礎數(shù)據(jù)的加工和整合，加工整合手段的合理性很大程度上影響了系統(tǒng)建設質(zhì)量。
以下數(shù)據(jù)加工整合需要建立常態(tài)的異常整合數(shù)據(jù)分析、回收機制。
加工與整合手段，包括數(shù)據(jù)資源的管理、流程調(diào)度管理、流程監(jiān)控管理功能，其中：
數(shù)據(jù)資源管理
對ETL過程中使用的各類數(shù)據(jù)資源進行配置管理，實現(xiàn)對資源的以下管理功能：
資源的增刪改查：對各資源類型進行新增、刪除、修改、查詢操作，如在資源管理中創(chuàng)建、新增、刪除、查詢表。
資源的導入、導出：對資源類型進行導入、導出操作，如在資源管理中對映射進行導入與導出，減少二次開發(fā)資源映射的工作量及起到安全備份的效果。
流程調(diào)度設計
通過統(tǒng)一的ETL平臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)的加工及調(diào)度。設計數(shù)據(jù)的映射關(guān)系，數(shù)據(jù)加工過程；設計基礎層、匯總層、等各層數(shù)據(jù)的詳細加工流程以及調(diào)度時序，通過與ETL的集成，在ETL平臺上實現(xiàn)各類加工規(guī)則的配置，實現(xiàn)數(shù)據(jù)加工過程的統(tǒng)一配置及管理。
流程調(diào)度監(jiān)控
本平臺設計標準的ETL流程監(jiān)控，對流程調(diào)度的關(guān)鍵點進行實時監(jiān)控，能夠及時發(fā)現(xiàn)及處理流程調(diào)度過程中的異常問題，保證數(shù)據(jù)流調(diào)度。監(jiān)控范圍、監(jiān)控點、異常級別以及異常通知機制。
轉(zhuǎn)換過程
對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行重新組織排列，按平臺統(tǒng)一標準進行數(shù)據(jù)梳理，完成異構(gòu)數(shù)據(jù)的整體規(guī)劃。
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換標準
根據(jù)對與平臺對接應用內(nèi)容的需求分析，定義出一系列的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換標準。這些標準將反映各個應用所需要的數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。同時在標準中定義的還有數(shù)據(jù)“宿主”位置等信息，表示該塊數(shù)據(jù)將向哪個業(yè)務系統(tǒng)請求獲得。
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換流程
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是依據(jù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換流程實現(xiàn)的，針對不同的數(shù)據(jù)，需要設定不同的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過程。實現(xiàn)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過程的定義。
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換映射
由于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換標準并不知道在具體業(yè)務系統(tǒng)內(nèi)的相應數(shù)據(jù)的位置、屬性、名稱等等信息，所以需要在業(yè)務系統(tǒng)內(nèi)對數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換標準中的對應項有一個映射關(guān)系的定義。功能包括：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換標準定義信息的導入；維護數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換標準與內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)間的映射定義表，包括數(shù)據(jù)項與數(shù)據(jù)項的對應或組合對應（公式化）、數(shù)據(jù)類型的匹配或轉(zhuǎn)換關(guān)系、數(shù)據(jù)項位置描述記錄等等。
（3） 數(shù)據(jù)存儲計算
1）數(shù)據(jù)存儲
按資源庫類型區(qū)分的數(shù)據(jù)存儲設計如下：
資源庫類型 細分 存儲設計類型
基礎數(shù)據(jù)資源庫
綜合關(guān)聯(lián)資源庫
應用數(shù)據(jù)資源庫 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) HDFS/Hive/MPP
半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) HBASE
元數(shù)據(jù) 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) Oracle/MySQL
企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)、政府數(shù)據(jù)和社會面數(shù)據(jù)等主要以文本數(shù)據(jù)為主，對應數(shù)據(jù)價值較高或查詢時效性較高的數(shù)據(jù)，存放在MPP數(shù)據(jù)庫中；對于查詢響應時長要求較寬松的，存放在HDFS分布式系統(tǒng)。
本著充分利用和共享存儲硬件資源前提，MPP數(shù)據(jù)庫和HDFS共享、或共用存儲硬件。
視頻、語音和圖片數(shù)據(jù)，如案件音視頻數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、圖片數(shù)據(jù)等，原則上不存儲在數(shù)據(jù)中心，此類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)經(jīng)過結(jié)構(gòu)化處理之后的文本數(shù)據(jù)推送緩沖區(qū)，然后實時處理或批量處理保存到大數(shù)據(jù)平臺的HDFS系統(tǒng)上。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)屬于對象存儲，在HBASE中。
元數(shù)據(jù)存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，方便增刪改查的交互處理。
2）計算機制
大數(shù)據(jù)平臺將基于云服務平臺搭建數(shù)據(jù)生產(chǎn)加工云計算環(huán)境，將根據(jù)數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)特征以及業(yè)務上對數(shù)據(jù)時效性、安全性等要求，匹配適當?shù)挠嬎闶侄巍?br /> 平臺按數(shù)據(jù)的價值特征采取三種生產(chǎn)加工手段：
高價值密度數(shù)據(jù)：即信息聚合度高、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系強的數(shù)據(jù)，采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)，如Oracle、Mysql、MPP，為數(shù)據(jù)加工或服務提供SQL支持。
低價值密度數(shù)據(jù)：即批量或海量的大數(shù)據(jù)，將基于Hadoop/Cassandra生態(tài)體系構(gòu)建計算能力提供批量計算、海量查詢、和大數(shù)據(jù)存儲以滿足業(yè)務需要。
流數(shù)據(jù)：主要是指實時數(shù)據(jù)處理，將基于Storm、SparkSteaming、Kafka等構(gòu)建實時流計算和分布式消息機制。
3）數(shù)據(jù)庫
Hadoop/Cassandra
搭建全套的hadoop/Cassandra組件。依據(jù)Hadoop/Cassandra數(shù)據(jù)框架，建立大數(shù)據(jù)中心，實現(xiàn)對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的標準化及統(tǒng)一收集、存儲和管理。實現(xiàn)對企業(yè)各業(yè)務應用數(shù)據(jù)的統(tǒng)一抽取和管理，能夠為企業(yè)的綜合統(tǒng)計、報表、主題分析和數(shù)據(jù)挖掘等分析決策提供數(shù)據(jù)支持。
分布式時序數(shù)據(jù)庫
針對實時數(shù)據(jù)，采用InfluxDB，其是用Java語言編寫的一個開源分布式時序、事件和指標數(shù)據(jù)庫，無需外部依賴。也支持類似的數(shù)據(jù)庫有Elasticsearch、Graphite等。
基于時間序列，支持與時間有關(guān)的相關(guān)函數(shù)（如最大，最小，求和等）
可度量性：你可以實時對大量數(shù)據(jù)進行計算
基于事件：它支持任意的事件數(shù)
InfluxDB
無結(jié)構(gòu)（無模式）：可以是任意數(shù)量的列；
可拓展的；
支持min, max, sum, count, mean, median 等一系列函數(shù)，方便統(tǒng)計；
原生的HTTP支持，內(nèi)置HTTP API；
強大的類SQL語法。
自帶管理界面，方便使用自帶管理界面：
分布式：節(jié)點對外表現(xiàn)對等（每個節(jié)點都可以用來做入口）；加入節(jié)點自動均衡
多租戶：可根據(jù)不同的用途分索引；可以同時操作多個索引
2.4 數(shù)據(jù)分析算法
1）基于歷史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR）
基于歷史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）來預測未來案例的一些屬性（attribute），通常找尋最相似的案例來做比較。記憶基礎推理法中有兩個主要的要素，分別為距離函數(shù)（distance function）與結(jié)合函數(shù)（combination function）。距離函數(shù)的用意在找出最相似的案例；結(jié)合函數(shù)則將相似案例的屬性結(jié)合起來，以供預測之用。記憶基礎推理法的優(yōu)點是它容許各種型態(tài)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不需服從某些假設。另一個優(yōu)點是其具備學習能力，它能藉由舊案例的學習來獲取關(guān)于新案例的知識。較令人詬病的是它需要大量的歷史數(shù)據(jù)，有足夠 的歷史數(shù)據(jù)方能做良好的預測。此外記憶基礎推理法在處理上亦較為費時，不易發(fā)現(xiàn)最佳的距離函數(shù)與結(jié)合函數(shù)。其可應用的范圍包括欺騙行為的偵測、客戶反應預測、醫(yī)學診療、反應的歸類等方面。
2）決策樹（Decision Trees）
決策樹在解決歸類與預測上有著極強的能力，它以法則的方式表達，而這些法則以一連串的問題表示出來，經(jīng)由不斷詢問問題最終能導出所需的結(jié)果。典型的決策 樹頂端是一個樹根，底部有許多的樹葉，它將紀錄分解成不同的子集，每個子集中的字段可能都包含一個簡單的法則。此外，決策樹可能有著不同的外型，例如二元 樹、三元樹或混和的決策樹型態(tài)。
3）遺傳算法（Genetic Algorithm）
遺傳算法學習細胞演化的過程，細胞間可經(jīng)由不斷的選擇、復制、交配、突變產(chǎn)生更佳的新細胞?；蛩惴ǖ倪\作方式也很類似，它必須預先建立好一個模式，再經(jīng) 由一連串類似產(chǎn)生新細胞過程的運作，利用適合函數(shù)（fitness function）決定所產(chǎn)生的后代是否與這個模式吻合，最后僅有最吻合的結(jié)果能夠存活，這個程序一直運作直到此函數(shù)收斂到最佳解。基因算法在群集 （cluster）問題上有不錯的表現(xiàn)，一般可用來輔助記憶基礎推理法與類神經(jīng)網(wǎng)絡的應用
4）聚類分析（Cluster Detection）
這個技術(shù)涵蓋范圍相當廣泛，包含基因算法、類神經(jīng)網(wǎng)絡、統(tǒng)計學中的群集分析都有這個功能。它的目標為找出數(shù)據(jù)中以前未知的相似群體，在許許多多的分析中，剛開始都運用到群集偵測技術(shù)，以作為研究的開端。
5）鏈路分析（Link Analysis）
鏈路分析是以數(shù)學中心圖形理論（graph theory）為基礎，藉由記錄之間的關(guān)系發(fā)展出一個模式，它是以關(guān)系為主體，由人與人、物與物或是人與物的關(guān)系發(fā)展出相當多的應用。例如電信服務業(yè)可借鏈路分析收集到顧客使用電話的時間與頻率，進而推斷顧客使用偏好為何，提出有利于公司的方案。除了電信業(yè)之外，愈來愈多的營銷業(yè)者亦利用鏈路分析做有利于企業(yè)的研究。
6）OLAP分析（On-Line Analytic Processing；OLAP）
嚴格說起來，OLAP分析并不算特別的一個數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，但是透過在線分析處理工具，使用者能更清楚的了解數(shù)據(jù)所隱藏的潛在意涵。如同一些視覺處理技術(shù)一般，透過圖表或圖形等方式顯現(xiàn)，對一般人而言，感覺會更友善。這樣的工具亦能輔助將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成信息的目標。
7）神經(jīng)網(wǎng)絡（Neural Networks）
神經(jīng)網(wǎng)絡是以重復學習的方法，將一串例子交與學習，使其歸納出足以區(qū)分的樣式。面對新的例證，神經(jīng)網(wǎng)絡即可根據(jù)其過去學習的成果歸納后，推導出新的結(jié)果，屬于機器學習的一種。數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)問題也可采類神經(jīng)學習的方式，其學習效果十分正確并可做預測功能。
8）判別分析（Discriminant Analysis）
當所遭遇問題它的因變量為定性（categorical），而自變量（預測變量）為定量（metric）時，通常應用在解決分類的問題上面。若因變量由兩個群體所構(gòu)成，稱之為雙群體 —判別分析 （Two-Group Discriminant Analysis）；若由多個群體構(gòu)成，則稱之為多元判別分析（Multiple Discriminant Analysis；MDA）。
9）羅吉斯回歸分析（Logistic Analysis）
當判別分析中群體不符合正態(tài)分布假設時，羅吉斯回歸分析是一個很好的替代方法。羅吉斯回歸分析并非預測事件（event）是否發(fā)生，而是預測該事件的機 率。它將自變量與因變量的關(guān)系假定是S行的形狀，當自變量很小時，機率值接近為零；當自變量值慢慢增加時，機率值沿著曲線增加，增加到一定程度時，曲線協(xié) 率開始減小，故機率值介于0與1之間。
2.5 網(wǎng)絡安全系統(tǒng)
（1）網(wǎng)絡安全原則與策略
1）安全原則
安全原則體現(xiàn)在五個方面：動態(tài)性、唯一性、整體性、專業(yè)性和嚴密性。
1、動態(tài)性：不要把安全的靜態(tài)化，動態(tài)性是安全的一個重要的原則。網(wǎng)絡、系統(tǒng)和應用會不斷出現(xiàn)新的風險和威脅，決定了安全動態(tài)性的重要性。
2、唯一性：安全的動態(tài)性決定了安全的唯一性，針對每個網(wǎng)絡系統(tǒng)安全的解決，都應該是獨一無二的。
3、整體性：對于網(wǎng)絡系統(tǒng)所遇到的風險和威脅，要從整體來分析和把握，不能那里有問題就補那里，要做到全面的保護和評估。
4、專業(yè)性：對于用戶的網(wǎng)絡、系統(tǒng)和應用，要從專業(yè)的角度來分析和把握，不能是一種大概的做法。
5、嚴密性：整個解決方案，要有一種很強的嚴密性，不要給人一種虛假的感覺，在設計方案的時候，需要從多方面對方案進行論證。
2）安全技術(shù)實施策略
技術(shù)實施策略需要從八個方面進行闡述：
1、網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)安全：通過上一節(jié)的風險分析，找出網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)可能存在的問題，采用相關(guān)的安全產(chǎn)品和技術(shù)，解決網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)的安全風險和威脅。
2、主機安全加固：通過上一節(jié)的風險分析，找出主機系統(tǒng)可能存在的問題，采用相關(guān)的安全產(chǎn)品和技術(shù)，解決主機系統(tǒng)的安全風險和威脅。
3、防病毒：闡述如何實施桌面防病毒、服務器防病毒、郵件防病毒、網(wǎng)關(guān)防病毒以及統(tǒng)一的防病毒解決方案。
4、訪問控制：三種基本的訪問控制技術(shù)為路由器過濾訪問控制、防火墻訪問控制技術(shù)和主機自身訪問控制技術(shù)。
5、傳輸加密：通過采用相關(guān)的加密產(chǎn)品和加密技術(shù)，保護卓越信息集團公司的信息傳輸安全，實現(xiàn)信息傳輸?shù)臋C密性、完整性和可用性。
6、身份認證：通過采用相關(guān)的身份認證產(chǎn)品和技術(shù)，保護重要應用系統(tǒng)的身份認證，實現(xiàn)信息使用的加密性和可用性。
7、入侵檢測技術(shù)：通過采用相關(guān)的入侵檢測產(chǎn)品和技術(shù)，對網(wǎng)絡和重要主機系統(tǒng)進行實時的監(jiān)控。
8、風險評估：通過采用相關(guān)的風險評估工具和技術(shù)，對網(wǎng)絡和重要的主機系統(tǒng)進行連續(xù)的風險和威脅分析。
3）安全管理工具
對安全項目中所用到的安全產(chǎn)品進行集中、統(tǒng)一、安全的管理和培訓的產(chǎn)品和技術(shù)。
1、緊急響應
制定詳細的緊急響應計劃，及時的響應用戶的網(wǎng)絡、系統(tǒng)和應用可能會遭到的破壞。
2、災難恢復
制定詳細的災難恢復計劃，及時的把用戶遇到的網(wǎng)絡、系統(tǒng)和應用的破壞，恢復到正常狀態(tài)，并且能夠消除產(chǎn)生風險和威脅的根源。
在充分滿足合規(guī)要求的同時，云安全管理平臺致力于為云用戶提供立體的、全面的安全防護能力，保護云計算用戶在云上資產(chǎn)的訪問、使用、數(shù)據(jù)的安全
（2）遠程接入安全
對擁有大量租戶的云系統(tǒng)來說，云租戶選擇將企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務系統(tǒng)部署在云上，需要為租戶在云上的業(yè)務提供安全可靠的遠程訪問，建立企業(yè)分支與云之間的具有保密性的網(wǎng)絡連接是十分必要的，以提高溝通效率和資源利用效率。此外，云租戶的工作人員出差時也需要訪問系統(tǒng)內(nèi)部的一些信息資源，這時同樣需要建立保密的網(wǎng)絡連接。虛擬專用網(wǎng)（Virtual Private Network，VPN）技術(shù)以其靈活、安全、經(jīng)濟、易擴展的特點，滿足了這部分需求。
VPN解決方案，可提供的安全解決能力包括IPsec VPN、SSL VPN等遠程接入方式。IPSec是業(yè)界標準的網(wǎng)絡安全協(xié)議，可以為IP網(wǎng)絡通信提供加密服務，保護 TCP/IP 通信免遭竊聽和篡改，從而有效抵御網(wǎng)絡攻擊。IPSec VPN幫助云上租戶解決了分支安全接入云平臺的問題。但是它對移動辦公用戶（出差人員）遠程接入的問題無法解決，SSL VPN解決方案正好滿足了這部分需求，而且SSL VPN具有細粒度控制、免客戶端軟件安裝等其它特點。
VPN接入網(wǎng)關(guān)是整個VPN解決方案的核心部分。它支持多種VPN業(yè)務，如L2TP VPN、IPSec VPN、GRE VPN等，它可以針對客戶需求通過互聯(lián)網(wǎng)線路、租用線等方式接入到云網(wǎng)絡內(nèi)部，構(gòu)建Internet、Intranet、Extranet等多種形式的VPN。SSL VPN解決方案的特點：
接入靈活：采用B/S架構(gòu)，直接使用“瀏覽器”完成VPN接入。當員工需要進行遠程接入時，其移動終端不需要特別配置，降低了維護成本和使用難度。
細化控制：能夠根據(jù)用戶個人身份和主機安全狀態(tài)授予其不同的訪問權(quán)限。在面向合作伙伴時，也可以根據(jù)情況，靈活地授予合作伙伴不同的訪問權(quán)限。
在實際的組網(wǎng)中，租戶可以根據(jù)云上業(yè)務的特點和并發(fā)訪問數(shù)量，采用IPsec、SSL結(jié)合靈活多樣的組網(wǎng)方式，用最合適的方案滿足租戶在云上的VPN接入需求。
隨著云上的業(yè)務越來越多，租戶IT應用的不斷增加以及來自外部訪問的增多，邊界安全依舊是最重要的安全問題之一。傳統(tǒng)的將網(wǎng)絡劃分內(nèi)網(wǎng)辦公區(qū)、數(shù)據(jù)中心區(qū)、外聯(lián)數(shù)據(jù)區(qū)、互聯(lián)網(wǎng)連接區(qū)等分區(qū)保護的方式已經(jīng)不再適合云上的安全需求。云內(nèi)的訪問流量包括虛擬網(wǎng)絡內(nèi)部的東西向訪問流量和來自外部網(wǎng)絡的南北向流量，需要分別為這兩種流量提供安全防護手段。
考慮到云上網(wǎng)絡流量的變化，我們提出以下一代防火墻、防病毒模塊、入侵防御（IPS）模塊為支撐的南北向防護方案和以主機防火墻、主機IPS為核心的東西向邊界安全解決方案。網(wǎng)絡邊界安全關(guān)注的來自外部的南北向流量中的安全威脅。

（3）防病毒
防火墻內(nèi)置的防間諜軟件功能可以對500余萬種間諜軟件實現(xiàn)防護，利用雙向攔截C&C（命令與控制）通信，避免失陷服務器進一步造成危害。作為漏洞防護有效的補充，除了預防木馬后門、病毒蠕蟲、僵尸網(wǎng)絡之以外，支持自定義簽名的方式識別間諜軟件的特征。智慧防火墻深度集成漏洞防護、間諜軟件防護等應用層安全功能，通過單引擎一次性數(shù)據(jù)處理對穿越數(shù)據(jù)中心出口的所有流量進行深度威脅檢測。啟用智慧防火墻的漏洞可對緩沖區(qū)溢出、跨站腳本、拒絕服務等3000余種漏洞利用攻擊進行防護。
內(nèi)置的防間諜軟件功能可以對500余萬種間諜軟件實現(xiàn)防護，利用雙向攔截C&C（命令與控制）通信，避免失陷服務器進一步造成危害。作為漏洞防護有效的補充，除了預防木馬后門、病毒蠕蟲、僵尸網(wǎng)絡之以外，支持自定義簽名的方式識別間諜軟件的特征。
3 系統(tǒng)總體架構(gòu)設計
3.1 系統(tǒng)架構(gòu)概述
在技術(shù)架構(gòu)層面，我公司提出以大數(shù)據(jù)+企業(yè)+政務的創(chuàng)新模式，并融合云計算、移動互聯(lián)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等相關(guān)技術(shù)而形成開放式的云化操作系統(tǒng)。其整體架構(gòu)分為采集層（邊緣層）、IaaS層、PaaS層、SaaS層共4層的體系架構(gòu)，如下圖所示：

采集層（邊緣層）是基礎，支持數(shù)十種的相關(guān)協(xié)議數(shù)據(jù)采集能力，可與企業(yè)端設備有機整合，可通過智能網(wǎng)關(guān)或工控機實現(xiàn)邊緣端的配置、數(shù)據(jù)、模型與云端的互聯(lián)互通。
IaaS層是支撐，本平臺采用招標人自建的IT基礎設施，可與其完美適配。
PaaS層是核心，按照平臺架構(gòu)職責分為三大子平臺：
1、PaaS-D大數(shù)據(jù)平臺，是以國產(chǎn)Hadoop（BEH）或Cassandra為底層數(shù)據(jù)服務環(huán)境，整合關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、時序數(shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)庫等多款產(chǎn)品，提供工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲、管理、計算、分析和服務能力。
2、PaaS-P通用應用開發(fā)平臺，提供支持傳統(tǒng)工業(yè)軟件快速云化的自研軟件如動態(tài)模型引擎、流程引擎、動態(tài)表單工具、開發(fā)平臺與IDE插件等，和支持構(gòu)建新型工業(yè)APP的自研工具如微服務治理平臺、工業(yè)建模工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、二三維組態(tài)軟件等，同時大量融合了工業(yè)領域常用的流程工具、仿真工具和行業(yè)知識和機理基礎工具。
3、PaaS-B通用業(yè)務平臺，提供基于工業(yè)的常見業(yè)務能力服務。包含常見的設備管理、設備監(jiān)控、設備事件、設備分析、設備組態(tài)等組件能力。
SaaS層是關(guān)鍵，圍繞政務服務系統(tǒng)、企業(yè)服務系統(tǒng)和公眾服務系統(tǒng)等應用場景，構(gòu)建市級智慧能源管理節(jié)能云平臺。
3.2 系統(tǒng)應用拓撲
按照實用性和易用性原則，針對不同使用者，應用架構(gòu)涉及政務服務系統(tǒng)、企業(yè)服務系統(tǒng)和公眾服務系統(tǒng)等三類應用。
運銷管理系統(tǒng)包括基礎設置、合同管理、煤質(zhì)管理、運銷計劃、運銷管理、運銷報表、運銷開票等模塊。
本運銷系統(tǒng)主要以基礎設置、合同管理、煤質(zhì)管理、運銷計劃、運銷管理、運銷報表、運銷開票等七個子系統(tǒng)，涵蓋了運銷業(yè)務的全過程和全部信息，本文以其中幾個典型模塊為例，具體介紹本系統(tǒng)的詳細設計及技術(shù)實現(xiàn)要點。
基礎設置子系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)如圖。本部分功能是整個運銷系統(tǒng)的基礎常用信息部分。根據(jù)運銷業(yè)務的特點，我們對常用的信息進行了編碼并進行了相關(guān)的設置，在界面上采用統(tǒng)一的輸入風格，其中包括買方信息、煤礦信息、產(chǎn)品信息、行業(yè)信息等，這樣便于使用、修改和維護。整個基礎設置部分業(yè)務比較簡單，在此以買方設置為例介紹基礎信息部分的設計。
基礎設置子系統(tǒng)包括買方設置、煤炭設置、產(chǎn)品設置、車站設置、行業(yè)設置、電力部門、運輸類型、鐵運歸口等模塊。
合同管理系統(tǒng)管理各類合同的申請、審批以及合同變更等。
通過合同中心，將合同的所有相關(guān)資料歸集在一起,建立合同檔案，管理合同的附件、協(xié)議等。
自動記錄合同的變更歷史，自動記錄合同發(fā)票、合同結(jié)算細節(jié)；自動記錄合同入庫信息，跟蹤供應商合同執(zhí)行情況。
合同文本可以包括WORD、EXCEL等文檔，包括掃描，鏈接附件。
合同付費申請：完成合同付款申請操作。
合同付費審查：主要功能是完成合同付款的審查操作。
合同查詢及報表主要功能特性：
可按合同編號查詢合同的整體情況,包括審批、基本情況、執(zhí)行情況。
可按合同種類、執(zhí)行情況、簽訂日期等條件查詢。
可打印相關(guān)合同臺帳、報表。
運銷報表是煤炭行業(yè)運銷管理系統(tǒng)中運銷業(yè)務過程及結(jié)果的直接反映，它能具體反映當日（月）煤炭銷售的實際情況，為煤炭銷售提供決策支持。正因為如此，根據(jù)運銷業(yè)務的過程、性質(zhì)的不同，面對不同決策需求,在運銷系統(tǒng)中，分為各種各樣的報表，完成不同類型、不同格式數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和匯總功能。運銷報表功能結(jié)構(gòu)如圖，運銷報表子系統(tǒng)包括產(chǎn)銷運報表、運銷日報等。

運銷開票是煤炭行業(yè)運銷管理系統(tǒng)中煤炭銷售業(yè)務和銷售效益的聯(lián)結(jié)紐帶，開票單項目包含銷售煤炭數(shù)量、質(zhì)量、價格、運輸費用以及用戶的相關(guān)財務信息等。由于其是銷售業(yè)務的經(jīng)濟反映,涉及財務、稅收等方面，因此，對該系統(tǒng)數(shù)據(jù)要求詳實，業(yè)務要求嚴謹。運銷開票子系統(tǒng)包括開票單錄入、開票單審核、開票單審批、開票單查詢、開票單統(tǒng)計等模塊。

開票單錄入：各辦事處的銷售人員在煤炭發(fā)運到客戶方之后，在和客戶方對運量和煤質(zhì)等信息確認之后，根據(jù)確認的該批煤炭銷售的相關(guān)信息填制錄入，形成開票結(jié)算單，作為結(jié)算的原始數(shù)據(jù)。
開票單審核：由計調(diào)科負責對相關(guān)人員填寫的開票單進行審核，在檢查無誤之后，交由領導審批。
開票單審批：由運銷公司領導根據(jù)情況進行審批，審批后交由財務處，依此開具銷售發(fā)票。
在貨款開票單中，編號按照辦事處的拼音縮寫+當前月份+3位流水號自動生成，例如3月份開具的第四單據(jù)號為JN03004。對于開頭部分信息從客戶檔案中自動獲取。對于最終的報價能夠根據(jù)輸入的銷量和結(jié)算價位進行自動計算合計數(shù)。其中結(jié)算量的計算公式為：
結(jié)算量=礦發(fā)量+虧盈噸-扣水-未收到
結(jié)算價=結(jié)算車板價/結(jié)算到站價
價稅合計=結(jié)算量×結(jié)算價
合計=價稅合計+短運費+運費

煤炭開票系統(tǒng)流程
安全檢查是煤炭行業(yè)運銷管理系統(tǒng)中實現(xiàn)對企業(yè)各類安全檢查從檢查組織、檢查內(nèi)容、問題整改、驗收進行全面性流程化管理。由安全檢查計劃、安全檢查通知、安全檢查管理、安全檢查總結(jié)、標準化檢查表各子模塊完成。模塊分類如圖所示。
①安全檢查計劃：為提高檢查質(zhì)量，公司、分公司、車間在安全檢查前先在系統(tǒng)上制定檢查計劃,檢查計劃主要包括檢查提醒時間、檢查主題、檢查時間、被檢查單位、檢查負責人、檢查組織部門、參加檢查人員、主要檢查內(nèi)容，同時可上傳有關(guān)具體檢查要求等文件，檢查計劃制定后，系統(tǒng)將自動提醒被檢查單位、檢查負責人和參加檢查人員做好檢查準備。系統(tǒng)以檢查主題、發(fā)布人、檢查組織單位、所屬單位、檢查時間為檢查記錄內(nèi)容形成所有檢查計劃的主頁面,以方便公司、分公司對各項安全檢查進行管理。
②安全檢查管理：利用該子模塊實現(xiàn)對安全檢查問題的閉環(huán)管理。首先，檢查后，檢查人員將檢查問題錄入系統(tǒng)，錄入內(nèi)容包括安全檢查主題（從檢查計劃相關(guān)檢查主題選擇錄入）、整改單位、檢查組織單位及負責人、檢查問題、問題地點、整改期限，然后通過“下一步”操作，將檢查問題信息下發(fā)責任單位，同時提醒責任單位安全管理部門。第二步，由責任單位安全管理部門針對檢查問題制定和填寫整改措施、明確整改負責人、設備主題車間驗收負責人和分公司驗收負責人，然后通過“下一步”操作，將檢查問題和相關(guān)責任下發(fā)到整改負責人、各驗收負責人，同時提醒相關(guān)負責任人。第三步，整改負責人將檢查問題整改后，由設備主題車間安全管理人員進行整改驗收,驗收合格并簽字后，再有分公司安全管理部門相關(guān)人員驗收簽字，形成安全檢查問題的閉環(huán)管理。為了強化對檢查問題限期治理的嚴肅性，系統(tǒng)按照整改期限對檢查問題主頁面上所有檢查問題分四種顏色顯示，離整改期限較長時（一般設置2-3天）記錄顯示正常色,離整改期限較短時（一般少于2-3天）記錄顯示黃色，以提醒相關(guān)責任單位、責任人需盡快采取措施進行整改，超過整改期限時仍未完成整改、驗收的，檢查問題記錄將顯示紅色報警，在整改期限以前完成整改和驗收的，相關(guān)記錄顯示綠色。通過安全檢查問題記錄的顏色變化，即能起到督促整改的作用，也有利于安全監(jiān)督部門的安全考核管理。同時通過安全檢查管理子模塊，也建立了歷次安全檢查問題與整改的詳細檔案，有利于安全管理分析，進一步采取加強安全管理的措施。
③安全檢查總結(jié)：每次安全檢查以及整改后，根據(jù)檢查問題的質(zhì)量和整改效果，由檢查人員在系統(tǒng)安全檢查總結(jié)格式上填寫安全檢查總結(jié)，主要包括檢查的組織、檢查問題主要內(nèi)容、責任單位組織整改情況、整改措施制定和整改效果情況、下一步需采取的措施。所有安全檢查總結(jié)以記錄的形式顯示于安全檢查總結(jié)子模塊主頁面，供大家研究和改進。
④安全檢查表：為提高每次安全檢查質(zhì)量,在檢查前制定和公布標準安全檢查表，每項安全檢查表以檢查主題、公布單位、發(fā)布人為主要查詢信息顯示于安全檢查表子模塊主頁面，以便于大家學習和應用。
由分公司或公司填寫安全檢查問題，若是公司填寫則首先把流程推到分公司整改，分公司有權(quán)限可再推到分公司所屬的車間整改，車間整改完后返回給分公司驗收，后判斷此問題時候需要公司驗收，如是則由公司驗收，否則直接結(jié)束；若開始的檢查問題是分公司填寫，則首先有車間整改,整改后公司驗收，后在判斷時候上報公司，最后結(jié)束即可。
3.3 平臺技術(shù)架構(gòu)
第一層是邊緣，通過大范圍、深層次的數(shù)據(jù)采集，以及異構(gòu)數(shù)據(jù)的協(xié)議轉(zhuǎn)換與邊緣處理，構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的數(shù)據(jù)基礎。一是通過各類通信手段接入不同設備、系統(tǒng)和產(chǎn)品，采集海量數(shù)據(jù)；二是依托協(xié)議轉(zhuǎn)換技術(shù)實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的歸一化和邊緣集成；三是利用邊緣計算設備實現(xiàn)底層數(shù)據(jù)的匯聚處理，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)向云端平臺的集成。
第二層是平臺，基于通用PaaS疊加大數(shù)據(jù)處理、工業(yè)數(shù)據(jù)分析、工業(yè)微服務等創(chuàng)新功能，構(gòu)建可擴展的開放式云操作系統(tǒng)。一是提供工業(yè)數(shù)據(jù)管理能力，將數(shù)據(jù)科學與工業(yè)機理結(jié)合，幫助制造企業(yè)構(gòu)建工業(yè)數(shù)據(jù)分析能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值挖掘；二是把技術(shù)、知識、經(jīng)驗等資源固化為可移植、可復用的工業(yè)微服務件庫，供開發(fā)者調(diào)用；三是構(gòu)建應用開發(fā)環(huán)境，借助微服務組件和工業(yè)應用開發(fā)工具，幫助用戶快速構(gòu)建定制化的工業(yè)APP。
第三層是應用，形成滿足不同行業(yè)、不同場景的工業(yè)SaaS和工業(yè)APP，形成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的終價值。一是提供了設計、生產(chǎn)、管理、服務等一系列創(chuàng)新性業(yè)務應用。二是構(gòu)建了良好的工業(yè)APP創(chuàng)新環(huán)境，使開發(fā)者基于平臺數(shù)據(jù)及微服務功能實現(xiàn)應用創(chuàng)新。
首先，邊緣層是基礎。在平臺的邊緣層，對海量設備進行連接和管理，并利用協(xié)議轉(zhuǎn)換實現(xiàn)海量工業(yè)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通和互操作；同時，通過運用邊緣計算技術(shù)，實現(xiàn)錯誤數(shù)據(jù)剔除、數(shù)據(jù)緩存等預處理以及邊緣實時分析，降低網(wǎng)絡傳輸負載和云端計算壓力。
其次，平臺層是核心。在通用PaaS架構(gòu)上進行二次開發(fā)，實現(xiàn)工業(yè)PaaS層的構(gòu)建，為工業(yè)用戶提供海量工業(yè)數(shù)據(jù)的管理和分析服務，并能夠積累沉淀不同行業(yè)、不同領域內(nèi)技術(shù)、知識、經(jīng)驗等資源，實現(xiàn)封裝、固化和復用，在開放的開發(fā)環(huán)境中以工業(yè)微服務的形式提供給開發(fā)者，用于快速構(gòu)建定制化工業(yè)APP，打造完整、開放的工業(yè)操作系統(tǒng)。
最后，應用層是關(guān)鍵。通過自主研發(fā)或者是引入第三方開發(fā)者的方式，平臺以云化軟件或工業(yè)APP形式為用戶提供設計、生產(chǎn)、管理、服務等一系列創(chuàng)新性應用服務，實現(xiàn)價值的挖掘和提升。
3.4 系統(tǒng)數(shù)據(jù)流向架構(gòu)
（1）數(shù)據(jù)架構(gòu)
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)架構(gòu)主要由采集交換層、集成處理層、建模分析層和決策控制層構(gòu)成，其目標是全方位采集工業(yè)各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)匯聚融合后進行深度分析，來支持工業(yè)生產(chǎn)、組織、服務各個環(huán)節(jié)的決策和控制，形成反饋閉環(huán)。
1、采集交換層
完成數(shù)據(jù)從企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)和外部數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，并實現(xiàn)不同系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)的交換的功能。將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中各組件、各層數(shù)據(jù)匯聚在一起，要實現(xiàn)數(shù)據(jù)從底層向上層的匯聚，以及在不同系統(tǒng)間傳遞，需要完善的數(shù)據(jù)采集交換技術(shù)支持。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)一般采取消息中間件技術(shù)實現(xiàn)。
2、集成處理層
將物理系統(tǒng)實體的抽象和虛擬化，將清洗轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)與虛擬制造中的產(chǎn)品、設備、產(chǎn)線等實體相互關(guān)聯(lián)起來。涉及數(shù)據(jù)的清洗轉(zhuǎn)換加載技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲管理技術(shù)、數(shù)據(jù)查詢與計算技術(shù)，以及響應的數(shù)據(jù)安全管理和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等技術(shù)支撐。
3、建模分析層
在虛擬化的實體之上構(gòu)建仿真測試、流程分析、運營分析等分析模型，用于在原始數(shù)據(jù)中提取特定的模式和知識，為各類決策的產(chǎn)生提供支持。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析建模技術(shù)，從大的方面可以分為基于知識驅(qū)動的方法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。其中，知識驅(qū)動的分析方法建立在工業(yè)系統(tǒng)的物理化學原理，工藝及管理經(jīng)驗等知識之上；數(shù)據(jù)驅(qū)動的分析方法完全在數(shù)據(jù)空間中通過算法尋找規(guī)律和知識。
4、決策控制層
基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果，生成描述、診斷、預測、決策、控制等不同應用，形成優(yōu)化決策建議或產(chǎn)生直接控制指令。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)應用可以分為5大類：
1）描述類
主要利用報表、可視化等技術(shù)，匯總展現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)各個子系統(tǒng)的狀態(tài)，使得操作管理人員可以在一個儀表盤上總覽全局狀態(tài)。此類應用一般不給出明確的決策建議，完全依靠人來做決定。
2）診斷類
主要利用規(guī)則引擎、歸因分析等，對工業(yè)系統(tǒng)中的故障給出告警并提示故障可能的原因，輔助人工決策。
3）預測類
主要利用邏輯回歸、決策樹等，預測未來系統(tǒng)狀態(tài)并給出建議。
4）決策類
主要是利用隨機森林，決策樹等方法，提出經(jīng)營管理方面的決策建議。
5）控制類
根據(jù)高度確定的規(guī)則，直接通過數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的行動指令，控制生產(chǎn)系統(tǒng)采取行動。
（2）數(shù)據(jù)流向
企業(yè)端設備的數(shù)據(jù)采集：各單位通過端設備上各類能耗數(shù)據(jù)、設備運行數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集服務器實時采集，大數(shù)據(jù)平臺采集各方數(shù)據(jù)后，進行數(shù)據(jù)標準化、加工、整合，形成數(shù)據(jù)資源庫，供政務服務平臺、企業(yè)服務平臺、公眾服務平臺使用。
大數(shù)據(jù)平臺可將優(yōu)化分析結(jié)果、報警結(jié)果、相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)按權(quán)限、需求推送至相應的用戶，為精細化管理，提供強有力的支撐，并指導其安全生產(chǎn)。
 

3.5 系統(tǒng)安全架構(gòu)
平臺安全架構(gòu)主要包含安全域劃分、系統(tǒng)自身安全、專用安全防護系統(tǒng)和信息安全管理四個層次的安全方案。針對綜合展示平臺的安全分析，基于上述設計原則，總體架構(gòu)如下。
基于大數(shù)據(jù)背景下安全保護技術(shù)，指的是利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)優(yōu)化大數(shù)據(jù)背景下信息收集、存儲以及處理等安全問題。對于大數(shù)據(jù)背景下的安全技術(shù)自身來講，網(wǎng)絡安全技術(shù)的具體體現(xiàn)有如下三點。
1）安全防護技術(shù)。安全防護技術(shù)是網(wǎng)絡安全技術(shù)中的核心組成部分，是符合信息傳輸需求的技術(shù)。在大數(shù)據(jù)背景下網(wǎng)絡安全防護技術(shù)是確保信息安全的主要技術(shù)之一，安全防護技術(shù)包含的種類比較多，其中比較典型的有防火墻技術(shù)、病毒防護技術(shù)、入侵檢測技術(shù)等。
2）加密技術(shù)。當前，企業(yè)與個人互聯(lián)網(wǎng)用戶在不斷增加的同時，用戶對自身信息的安全程度也隨之加大。在大數(shù)據(jù)背景下若想保證用戶信息安全需合理應用加密技術(shù)。如今，加密技術(shù)層面的研究主要以信息隱藏技術(shù)與密碼體制為主。能夠說，對于在大數(shù)據(jù)背景下安全保護技術(shù)而言加密技術(shù)的應用具有不可或缺的作用。
3）建設網(wǎng)絡安全結(jié)構(gòu)。網(wǎng)絡安全結(jié)構(gòu)是否科學，與大數(shù)據(jù)背景下信息安全保護水平有莫大關(guān)聯(lián)。對各類信息安全風險制定相應的優(yōu)化措施固然重要，但若是沒有科學有效的管理機制作為支撐的話，信息安全風險相應措施很難發(fā)揮出其實際效用。構(gòu)建網(wǎng)絡安全結(jié)構(gòu)的實際目標為對網(wǎng)絡安全風險進行分析，并針對風險的具體影響制定相應的優(yōu)化措施。
通過大數(shù)據(jù)平臺建設，結(jié)合邊緣計算和數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，對海量數(shù)據(jù)進行采集、計算、存儲、加工、服務，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準和統(tǒng)計口徑，從而打造具有能源行業(yè)特色的“數(shù)據(jù)中臺”。通過“數(shù)據(jù)中臺”建設，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)標準化”、“內(nèi)核技術(shù)工具化”和“元數(shù)據(jù)驅(qū)動智能化”，建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)體系和統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務體系，形成標準數(shù)據(jù)，再進行存儲，形成大數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫，進而為政府能源管理、企業(yè)能源管理提供更高效、更準確的數(shù)據(jù)支撐和工具支撐。
數(shù)據(jù)中臺的建設，將結(jié)合企業(yè)的實際業(yè)務需求，按照統(tǒng)籌規(guī)劃、突出重點、分級建設、逐步完善的建設策略，從數(shù)據(jù)層面對各層面的信息資源（設備傳感器數(shù)據(jù)、業(yè)務數(shù)據(jù)、經(jīng)營數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、視頻圖像數(shù)據(jù)、文件檔案信息等）進行整合、治理、充分發(fā)揮和挖掘信息資源的潛在價值，提供面向生產(chǎn)保障、資產(chǎn)管理、運營分析等多維度分析和實時運行態(tài)勢展示。建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)體系和統(tǒng)一的服務體系，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共建、共享、共用，打造從“連接”到“平臺”再到“應用”的立體式全方位服務。
4 系統(tǒng)支撐系統(tǒng)設計
4.1 應用支撐系統(tǒng)標準規(guī)范
由于數(shù)據(jù)來源分布較多，故需要建立一套標準體系，包括平臺內(nèi)部數(shù)據(jù)類標準，服務類標準和管理類標準，重點是數(shù)據(jù)標準。
數(shù)據(jù)標準是為了使政府與企業(yè)之間使用和交換的數(shù)據(jù)一致及準確，經(jīng)協(xié)商一致制定并經(jīng)批準，共同使用和重復使用的一種規(guī)范性文件。
數(shù)據(jù)標準是由一套管理規(guī)范、管控流程、技術(shù)工具共同組成的體系，通過體系逐步實現(xiàn)企業(yè)信息的標準化。
數(shù)據(jù)標準是在數(shù)據(jù)層面上對重要業(yè)務主體的統(tǒng)一規(guī)范，也是業(yè)務規(guī)范在數(shù)據(jù)層面上的實現(xiàn)，數(shù)據(jù)標準實施依賴于業(yè)務部門之間的共識，以及業(yè)務與技術(shù)之間的配合。
數(shù)據(jù)標準的建設，要充分考慮對數(shù)據(jù)整體的設計，防止出現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性和可用性的矛盾沖突。如數(shù)據(jù)需求缺乏規(guī)范，造成數(shù)據(jù)對象多份存儲，存儲結(jié)構(gòu)各異，嚴重影響數(shù)據(jù)共享；數(shù)據(jù)標準依據(jù)各異，造成統(tǒng)計口徑無法匹配；業(yè)務口徑不統(tǒng)一，造成溝通困難，發(fā)生歧義。建設時要統(tǒng)籌規(guī)劃，避免問題的發(fā)生。
數(shù)據(jù)標準的建設，將在業(yè)務、技術(shù)和管理方面為企業(yè)提供支撐。
業(yè)務方面，一方面可以提升業(yè)務的規(guī)范性，通過標準可以明確很多數(shù)據(jù)業(yè)務含義，使得不同業(yè)務部門之間，以及業(yè)務與技術(shù)之間溝通更加順暢，避免歧義；另一方面可以提升數(shù)據(jù)對業(yè)務分析的支撐度，如通過數(shù)據(jù)標準，可以明確的把某個數(shù)據(jù)主題信息分為多類，例如基本信息、聯(lián)系信息、財務信息等，為多維度分析和深度挖掘提供依據(jù)。更為重要的是：通過數(shù)據(jù)標準，實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的統(tǒng)一一致，使得數(shù)據(jù)很容易在各業(yè)務部門之間流轉(zhuǎn)。
技術(shù)方面，首先相同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，更容易實現(xiàn)共享和交換；其次，相同的數(shù)據(jù)標準，減少大量的轉(zhuǎn)換清洗工作，極大提升數(shù)據(jù)處理效率。
管理方面，數(shù)據(jù)標準更多的是能提供完整、及時、準確、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，為決策支持、精細化管理，特別是大數(shù)據(jù)應用相同建設提供支撐。
（1）基礎設施即服務標準建設
云計算平臺總體功能框架分為基礎設施、分布式操作系統(tǒng)、云服務、安全管理和運維管理五個部分。
1）基礎設施主要包括計算存儲設備、網(wǎng)絡設備和安全設備等硬件設備。
2）分布式操作系統(tǒng)主要包括資源管理、分布式存儲系統(tǒng)、任務調(diào)度、虛擬化和服務管理五個方面。
3）云服務主要包括負載均衡、虛擬主機、對象存儲服務、分布式數(shù)據(jù)庫與大數(shù)據(jù)計算服務五個方面。
4）安全功能主要包括網(wǎng)絡安全、主機安全、分布式操作系統(tǒng)安全、數(shù)據(jù)安全、云服務安全和安全管理六個方面。
5）運維管理主要包括自動化運維、集群監(jiān)控、運維管理與自助服務四個方面。
應用系統(tǒng)是云計算平臺所支撐的上層應用，構(gòu)建在云服務之上。通過云服務的組合，云計算平臺為聯(lián)機事務處理類應用、聯(lián)機分析處理類應用、搜索類應用、大數(shù)據(jù)分析類應用與內(nèi)容管理類應用提供服務支撐。
（2）數(shù)據(jù)即服務標準建設
1）數(shù)據(jù)標準管理規(guī)范
實現(xiàn)對數(shù)據(jù)元、同義詞的規(guī)范管理，對業(yè)務系統(tǒng)進行對標，同時建立數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查規(guī)則，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的標準化清洗和轉(zhuǎn)換。
2）數(shù)據(jù)元管理規(guī)范
對數(shù)據(jù)元進行規(guī)范化管理，包括數(shù)據(jù)元增加、數(shù)據(jù)元修改等。對數(shù)據(jù)元的管理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)元的全覆蓋，一是對已建系統(tǒng)，逐個數(shù)據(jù)表進行數(shù)據(jù)元關(guān)聯(lián)，對有對應數(shù)據(jù)元的進行關(guān)聯(lián)，無對應數(shù)據(jù)元的新增同義詞或新增數(shù)據(jù)元；對于新建系統(tǒng)，在標準結(jié)構(gòu)設計中開展數(shù)據(jù)元引用，已有數(shù)據(jù)元可引用的直接關(guān)聯(lián)，沒有對應數(shù)據(jù)元的新增同義詞或新增數(shù)據(jù)元。
3）數(shù)據(jù)采集管理規(guī)范
能源云大數(shù)據(jù)資源目錄面向各個能源板塊提供數(shù)據(jù)采集錄入規(guī)范，通過綜合考慮已發(fā)布規(guī)范的基礎上，制定了覆蓋全行業(yè)的數(shù)據(jù)采集標準，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的全面采集，同時避免重復采集的問題。
4）數(shù)據(jù)服務管理規(guī)范
本規(guī)范是各部門、各板塊在數(shù)據(jù)申請、使用、回收全生命周期過程中必須遵守的行為準則。
數(shù)據(jù)申請規(guī)范包括數(shù)據(jù)申請、審批、發(fā)放、回收。流程支持基于WEB的可視化自定義，需要經(jīng)過申請、審核、自動交付等幾個環(huán)節(jié)，并與運維配置管理庫、運維流程、用戶部門等模塊集成，形成相應的審批記錄。
5）數(shù)據(jù)質(zhì)量管理規(guī)范
基于元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理流程，主要包含兩個方面：元數(shù)據(jù)自身的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理以及基于數(shù)據(jù)質(zhì)量管理系統(tǒng)之上的經(jīng)營分析系統(tǒng)管理流程。
6）管理機制
元數(shù)據(jù)管理的引入為數(shù)據(jù)質(zhì)量提供了系統(tǒng)的保證，但由于需求不斷變化，而元數(shù)據(jù)涉及一些手工整理的業(yè)務和技術(shù)元數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)質(zhì)量的提高必將是一個長期、持續(xù)的過程，因此，有必要成立一個有效的組織機構(gòu)保障數(shù)據(jù)管理工作的順利進行。
組織機構(gòu)職責
相關(guān)外部組織
質(zhì)量控制流程
需求變更控制流程
數(shù)據(jù)質(zhì)量問題處理流程
元數(shù)據(jù)變更維護流程
錯誤數(shù)據(jù)維護流程
（2）平臺即服務標準建設
1）基礎平臺功能管理規(guī)范
PaaS平臺數(shù)據(jù)庫為PaaS管理系統(tǒng)，內(nèi)部各服務組件以及外部應用提供數(shù)據(jù)資源的存儲和管理功能。
2）數(shù)據(jù)庫即服務功能
數(shù)據(jù)庫即服務（DBaaS）提供一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫訪問服務，它屏蔽了底層的異構(gòu)數(shù)據(jù)庫特性，為上層應用提供了簡單方便的數(shù)據(jù)庫訪問接口，將應用和數(shù)據(jù)庫隔離開來，降低了耦合性，增強了系統(tǒng)的靈活性和健壯性。包括：數(shù)據(jù)訪問接口、數(shù)據(jù)路由、數(shù)據(jù)庫連接池服務、數(shù)據(jù)庫信息管理、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)庫歸檔管理、對象-數(shù)據(jù)表映射管理、監(jiān)控告警。
3）中間件即服務功能
中間件即服務提供一個統(tǒng)一的應用服務器能力使用層。它可以連接提供各種服務能力的多種中間件服務器，并為這些異構(gòu)中間件的使用提供統(tǒng)一的接入能力。
中間件即服務還需要提供對基礎設施的接入能力，從而使中間件上的各種服務能有效的按照應用的需求使用基礎設施的資源管控能力來調(diào)度底層的IT資源。同時，中間件即服務還需要提供與后端的數(shù)據(jù)庫相整合的能力，提供對數(shù)據(jù)庫即服務能力的有效使用，從而形成應用、中間件平臺與數(shù)據(jù)庫之間的解耦，進一步增強整個系統(tǒng)的靈活性、健壯性和可擴展性。
中間件即服務作為應用和獨立的應用服務器系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、以及基礎設施之間的統(tǒng)一媒介，應該具備以下功能：
提供支持Web應用、Web/REST服務和OSGI組件的應用服務器系統(tǒng)
提供集成服務器
提供客戶端輔助開發(fā)工具
PaaS平臺運行環(huán)境部署功能
提供PaaS平臺根據(jù)應用需要自動伸縮的能力
提供PaaS平臺集成各種服務的能力
提供多租戶管理服務
提供對數(shù)據(jù)庫的連接能力
提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)交換模型
4）技術(shù)服務功能規(guī)范
技術(shù)服務基于PaaS平臺的數(shù)據(jù)庫和中間件，根據(jù)PaaS平臺的通用技術(shù)要求選擇特定產(chǎn)品并做必要的封裝，使其適用于為PaaS平臺業(yè)務服務和前端應用提供與業(yè)務無關(guān)的服務，如日志服務，緩存服務等。
5）業(yè)務服務功能規(guī)范
將可標準化、可共享的業(yè)務邏輯剝離出來，按照統(tǒng)一的規(guī)范和標準經(jīng)過抽象封裝形成的標準服務。所有業(yè)務服務都將注冊到服務總線，并通過服務總線統(tǒng)一發(fā)布服務。應用模塊對服務的需求通過服務總線調(diào)度，獲取特定的實例。
6）軟件即服務標準建設
開發(fā)者開發(fā)的應用能否在在商店上線并且健康運行，不僅需要成熟可靠的技術(shù)支撐，還需要應用開發(fā)過程的規(guī)范的保障，所以需要建立以下規(guī)范：服務資源申請、服務資源審核、組建應用規(guī)范、應用上線規(guī)范、應用發(fā)布規(guī)范、
服務的實施不僅需要成熟可靠的技術(shù)支撐，業(yè)務過程的規(guī)范管控也是服務實施的必要保障，需建立以下過程規(guī)范：建立應用系統(tǒng)邊界設計規(guī)范、建立服務發(fā)布規(guī)范。
4.2 基于微服務架構(gòu)的應用支撐平臺
微服務是將單一應用劃分為一組小的服務，服務之間互相協(xié)調(diào)、配合，為用戶提供最終價值的架構(gòu)體系。而每個服務運行在獨立的進程中，服務之間采用輕量級通信（通常是基于HTTP協(xié)議的Rest API），并且每個服務都承載著獨立的業(yè)務單元責任，能夠被獨立的部署和發(fā)布。
1）微服務治理管理
隨著大數(shù)據(jù)和云平臺的發(fā)展，企業(yè)和服務提供商正在尋找更好的方法將應用程序部署在云環(huán)境中，微服務是解決方案中的重要環(huán)節(jié)。通過提供一整套微服務治理框架，可以實現(xiàn)對現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)在業(yè)務領域的有效拆分，更好的聚焦業(yè)務需求，更快的響應業(yè)務的變化。同時提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性與容錯能力，為用戶提供更好的交互體驗。
微服務治理框架提供了一系列框架集合，利用Spring Boot的開發(fā)便利性巧妙地簡化了分布式系統(tǒng)基礎設施的開發(fā)，如服務發(fā)現(xiàn)注冊、配置中心、消息總線、負載均衡、斷路器、數(shù)據(jù)監(jiān)控等，都可以用Spring Boot的開發(fā)風格做到一鍵啟動和部署。功能包括：
2）服務注冊與發(fā)現(xiàn)
服務注冊與發(fā)現(xiàn)組件是一種進程內(nèi)負載均衡的分布式方案，負載均衡和服務發(fā)現(xiàn)能力被分散到每一個服務消費者的進程內(nèi)部，同時服務消費方和服務提供方之間是直接調(diào)用，沒有額外開銷，性能比較好。
3）服務調(diào)用
通過注冊中心調(diào)用服務spring cloud提供了Ribbon和Feign的集成。
Ribbon主要功能是提供客戶端的軟件負載均衡算法，將Netflix的中間層服務連接在一起。
Feign是一種聲明式、模板化的HTTP客戶端。Spring Cloud為Feign添加了Spring MVC的注解支持，并整合了Ribbon和Eureka來為使用Feign時提供負載均衡。
4）斷路器與監(jiān)控
斷路器是服務容錯的解決方案，凡是需要容錯的依賴點（服務，緩存，數(shù)據(jù)庫訪問等）開發(fā)人員只需要將調(diào)用封裝在Hystrix Command里頭，則相關(guān)調(diào)用就自動置于Hystrix的彈性容錯保護之下。
5）在線API
自動生成在線API用于生成、描述、調(diào)用和可視化RESTful風格的Web服務。
6）微服務開發(fā)管理
結(jié)合本項目需求和數(shù)據(jù)安全原則，規(guī)范微服務開發(fā)的業(yè)務流程，API門戶提供開放、阻塞、廢棄、銷毀等全生命周期管理功能；API網(wǎng)關(guān)提供整套安全防護手段，包括安全認證、流量控制、防惡意攻擊、API調(diào)用質(zhì)量分析等功能，控制API的測試與使用；API驗證服務為框架提供API用戶登錄管理和密鑰管理支持；API監(jiān)控通過API網(wǎng)關(guān)提供訂閱、統(tǒng)計功能。
 

4.3 微服務測試
開發(fā)團隊采用的任何測試策略，都應當力求為服務內(nèi)部每個模塊的完整性，以及每個模塊之間、各個服務之間的交互，提供全面的測試覆蓋率，同時還要保持測試的輕便快捷。
自動化：測試任務的增加，要求測試人員必須把主要的精力用于將測試自動化，擺脫手動測試帶來的沉重負擔。當然，自動化測試必須足夠穩(wěn)定、穩(wěn)健，不能動輒誤報，否則反而會導致很高的維護成本。
層次化：這意味著采用分層次的測試方法，粒度由細到粗，范圍由小到大。下面這幅度說明了幾個主要層次之間的關(guān)系：最底層的是單元測試（Unit Test），粒度最細，速度最快，維護成本也最低。往上是針對每種服務內(nèi)部的各種模塊、業(yè)務流程的測試。最上面是基于前端UI的測試，這部分的粒度最粗，范圍最大（因為會覆蓋大多數(shù)服務），但是維護成本最高，因為稍微有些細微的變化就可能需要調(diào)整腳本。而且，由于基于前端，需要設置很多響應時間和等待時間，所以速度越最慢。
可視化：為了降低交流成本，最好的辦法就是讓所有的測試結(jié)果可視化。這意味著將構(gòu)建（Build）、測試（Test）、部署（Deploy）所有這些相關(guān)任務構(gòu)建在一個流水線之中，讓所有團隊成員都可以隨時監(jiān)控項目進度，找到阻礙項目的瓶頸。
4.4 微服務監(jiān)控
微服務架構(gòu)下，大部分功能模塊都是單獨部署、獨立運行的，彼此通過接口交互，都是無狀態(tài)的服務，業(yè)務流會涉及多個服務，復雜度會高很多。
服務概覽信息：如服務名稱、服務部署所在機房、主機、服務包含的API、服務相關(guān)配置信息、服務負責人、開發(fā)人員、運維人員信息等。
服務性能指標：如響應實現(xiàn)、流量、成功、失敗數(shù)、請求頻率等。
服務拓撲關(guān)系：服務之間的調(diào)用關(guān)系。
服務調(diào)用鏈：服務的整個調(diào)用鏈監(jiān)控。
服務版本信息：服務版本，客戶端版本等。
服務治理狀態(tài)：服務注冊情況、服務狀態(tài)、熔斷等。
組件內(nèi)部狀態(tài)：活躍線程數(shù)、處理請求數(shù)等。
1）性能分析
微服務應用在API發(fā)布平臺中的性能分析規(guī)范
從響應時間，流量，失敗數(shù)，異常日志數(shù)等維度進行指標評價。
2）健康檢查
微服務應用在API發(fā)布平臺中的健康性檢查規(guī)范
對API的調(diào)用，請求，處理等是否按預定的流程運行進行檢查。
3）訂閱統(tǒng)計
微服務應用在API商店中訂閱數(shù)量、排名等參數(shù)分析
從訂閱量排名，使用量以及活躍度等維度進行數(shù)據(jù)進行分析。
4）訪問統(tǒng)計
微服務應用在API商店中調(diào)用質(zhì)量、調(diào)用頻次、響應時間等的統(tǒng)計分析
為監(jiān)控API服務的調(diào)用情況，建設了API管理的監(jiān)控分析系統(tǒng)。API服務每次的調(diào)用情況都會在API網(wǎng)關(guān)有日志記錄，監(jiān)控分析系統(tǒng)通過各維度統(tǒng)計，分析不同指標，得出統(tǒng)計結(jié)果，比如API服務調(diào)用質(zhì)量、調(diào)用頻次、響應時間、調(diào)用報文等圖表報告。
調(diào)用質(zhì)量：調(diào)用成功失敗次數(shù)
調(diào)用頻次：時間范圍內(nèi)調(diào)用次數(shù)統(tǒng)計
響應時間，API接口請求相應平均時間
5 系統(tǒng)集成方案
5.1 系統(tǒng)網(wǎng)絡拓撲
對一體化信息管理系統(tǒng)的網(wǎng)絡、硬件進行統(tǒng)一規(guī)劃設計，統(tǒng)一部署，避免信息孤島。搭建云平臺，采用虛擬化技術(shù)，按照招標人的要求，根據(jù)系統(tǒng)的軟件，進行資源的分配，提高系統(tǒng)的可靠性、安全性及穩(wěn)定性。
該網(wǎng)絡設計的特點：
1、實現(xiàn)一體化信息管理系統(tǒng)網(wǎng)絡的冗余，保證一體化信息管理系統(tǒng)網(wǎng)絡的可靠性、數(shù)據(jù)信息完整性。
2、采用高速通信網(wǎng)絡：保證大量生產(chǎn)實時信息高速無瓶頸的傳輸和交換，為企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)中心的存儲訪問、外網(wǎng)數(shù)據(jù)的訪問，以及內(nèi)外網(wǎng)數(shù)據(jù)/圖像等通信應用提供可靠、安全和高性能的傳輸平臺。
3、確?，F(xiàn)場控制系統(tǒng)的安全性和一體化信息系統(tǒng)本身的安全性：采取安全網(wǎng)通、防病毒軟件、網(wǎng)關(guān)機、防火墻等安全防護措施，隔離一體化信息系統(tǒng)與控制系統(tǒng)網(wǎng)絡。
建成后的一體化信息管理系統(tǒng)網(wǎng)絡系統(tǒng)需要滿足如下需求：
1、網(wǎng)絡系統(tǒng)滿足企業(yè)職員日常工作需求，保證企業(yè)各應用管理系統(tǒng)正常高效率運行；
2、網(wǎng)絡提供數(shù)據(jù)、語音、視頻多媒體的傳輸能力,在技術(shù)上要采用最先進、成熟的網(wǎng)絡技術(shù)來滿足目前的網(wǎng)上應用需求,并考慮未來的發(fā)展；
3、網(wǎng)絡主干設備應選用高帶寬的、先進的萬兆位線速路由交換技術(shù)，能夠承載和交換各種信息；
4、網(wǎng)絡系統(tǒng)選用的硬件設備和軟件系統(tǒng)應當具有良好的性能價格比，網(wǎng)絡系統(tǒng)的日常管理和維護簡單方便，經(jīng)濟實用，網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)和技術(shù)符合多媒體應用對主干網(wǎng)絡的要求；
5、網(wǎng)絡系統(tǒng)具有良好的可管理性,網(wǎng)管系統(tǒng)具有監(jiān)測、故障診斷、故障隔離、過濾設置、靈活實現(xiàn)用戶級別的設置等功能；
6、網(wǎng)絡QOS控制，確保企業(yè)關(guān)鍵應用的優(yōu)先級；
5.2 云計算虛擬網(wǎng)絡集成方案
通過分析云計算對傳統(tǒng)網(wǎng)絡基礎架構(gòu)帶來的挑戰(zhàn)，我們可以從兩個方面來應對。一是通過構(gòu)建高性能、高可靠的網(wǎng)絡，從而滿足云計算給網(wǎng)絡帶來的壓力；二是通過構(gòu)建虛擬化網(wǎng)絡來滿足云計算中由于虛擬機部署、遷移 、以及安全策略實施對網(wǎng)絡提出的靈活性、安全性的要求。
總的來說，為滿足云計算的業(yè)務要求，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡設計的四大要點包括：高性能交換、扁平化設計、虛擬化應用、透明化交換。通過合理的網(wǎng)絡設計最終實現(xiàn)云計算網(wǎng)絡“縱向通道虛化、橫向資源整合”的目標。
云資源池網(wǎng)絡架構(gòu)的示意圖如下：

5.3 云計算基礎服務層
云基礎服務（IaaS）：在充分利用既有投資的基礎上，利用云計算池化技術(shù)，建設計算池、存儲池、網(wǎng)絡池、容災池，根據(jù)應用情況隨需拓展，實現(xiàn)動態(tài)拓展、按需分配，資源共享。
本系統(tǒng)采用國際領先的成熟大數(shù)據(jù)云計算技術(shù)；建立在私有云基礎上的大數(shù)據(jù)平臺，支持VMware vSphere等主流云操作系統(tǒng)，構(gòu)建穩(wěn)定的基礎設施和服務平臺，平臺規(guī)?？蓪崿F(xiàn)彈性伸縮，處理運算能力隨平臺規(guī)模線形增長，以應對業(yè)務和技術(shù)的飛速增長。
（1）云平臺技術(shù)特點
1）云平臺核心技術(shù)具有國內(nèi)自主知識產(chǎn)權(quán)，并具備保障系統(tǒng)運行的數(shù)據(jù)庫、操作系統(tǒng)等完整方案。針對數(shù)據(jù)分析、共享交換等應用，提供更高標準的安全防護措施。
2）云平臺充分兼容市面上常見的云計算接口，采用業(yè)界主流虛擬化技術(shù)；虛擬服務器的操作系統(tǒng)，支持主流操作系統(tǒng)；虛擬服務器支持主流中間件和數(shù)據(jù)庫等軟件產(chǎn)品。
3）云平臺設備采用成熟運用于國內(nèi)云計算、大數(shù)據(jù)項目建設的國內(nèi)知名品牌產(chǎn)品。
（2）計算資源虛擬化架構(gòu)設計

服務器資源池化技術(shù)很好地解決了傳統(tǒng)服務器系統(tǒng)建設的問題，通過提高物理服務器利用率大幅度削減物理服務器購置需求、數(shù)量和運營成本；通過利用服務器資源池化中CPU、內(nèi)存、IO資源的動態(tài)調(diào)整能力實現(xiàn)對業(yè)務應用資源需求的動態(tài)響應，提升業(yè)務應用的服務質(zhì)量；通過在線虛擬機遷移實現(xiàn)更高的可用性和可靠性以及各種基于分析應用的跨物理服務器的調(diào)度等等。因此，服務器資源池化技術(shù)是新一代數(shù)據(jù)中心最理想的解決方案。
服務器虛擬化架構(gòu)設計是服務器虛擬化技術(shù)運用的核心。服務器虛擬化架構(gòu)設計直接決定了整個服務器資源體系對應用系統(tǒng)的承載能力、運行效率以及可靠性，必須根據(jù)行之有效的設計方法從多個方面和維度進行綜合考慮而得出。
6 機房和信息展示終端
如果我公司能有幸中標，根據(jù)市能源局的實際需求，依照機房建設標準建設模塊化標準機房，滿足大數(shù)據(jù)平臺建設需求。我公司依據(jù)實際情況配置展示顯示終端，建設高質(zhì)量LCD大屏、信息調(diào)度臺、打印機和辦公桌椅等設備。
對機房防雷接地系統(tǒng)進行規(guī)范設計，保障終端設備的運行安全。