CN105809606A - 大数据应用平台*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种“数据铁笼”大数据应用平台***，包括数据源采集；高速宽带传输网络，用于将采集的数据传输至存储资源池；数据中心基础设施云，包括计算资源池、存储资源池和网络资源池，用于存放采集的各类数据，供后方***调用；大数据中心平台云，用于提供计算框架和协同软件，接入“数据铁笼”大数据平台；“数据铁笼”大数据平台，包括数据与交换子平台、基础数据库和专题数据库；应用层，接入“数据铁笼”大数据平台，用于提供供不同单位使用的数据应用子模块，实现数据的调用、查询和管理；终端，接入应用层，用于读取和调用数据。本发明通过“数据铁笼”建设，建立起对政府权力运行进行全范围覆盖、全过程记录的“数据铁笼”大数据云平台，实现行为透明、程序透明和监督透明。
Description
技术领域
本发明涉及计算机和网络技术领域，特别涉及一种大数据应用平台***。
背景技术
随着云时代的来临，大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
结合大数据技术，有必要设计出一种大数据应用平台******，实现对政府权力运行的全范围覆盖、全过程记录。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种大数据应用平台***。实现对政府权力运行的全范围覆盖、全过程记录。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
本发明的大数据应用平台***，包括
数据源采集；
高速宽带传输网络，用于将采集的数据传输至存储资源池；
数据中心基础设施云，包括计算资源池、存储资源池和网络资源池，用于存放采集的各类数据，供后方***调用；
大数据中心平台云，用于提供计算框架和协同软件，接入“数据铁笼”大数据平台；
“数据铁笼”大数据平台，包括数据与交换子平台、基础数据库和专题数据库，
应用层，接入“数据铁笼”大数据平台，用于提供供不同单位使用的数据应用子模块，实现数据的调用、查询和管理；
终端，接入应用层，用于读取和调用数据。
进一步，所述数据源采集中，采集的数据包括基础和业务专题数据等结构化数据，也包括图象、视频、语音、互联网日志、执法设备采集的物联网数据等非结构化数据。
进一步，所述数据中心基础设施云提供的服务包括计算基础设施服务、存储基础设施服务、网络设备基础设施服务和信息安全设备基础设施服务。
进一步，所述大数据中心平台云提供数据库、虚拟化、分布式计算、内存计算、图计算、流计算、协同工作流、开发平台服务。
进一步，平台***采用的大数据分析挖掘工具，包括聚类分析、关联分析、时空分析和定性归纳分析工具。
进一步，通过内置的编解码、转码服务，将不同格式的数据归为统一的WEB可预览格式。
进一步，在不同的安全域边界部署防火墙***，上下级网络边界部署VPN虚拟专用网关设备，在核心交换部署IPS入侵防御***。
本发明的有益效果是：
本发明通过大数据应用平台***建设，建立起对政府权力运行进行全范围覆盖、全过程记录的大数据云平台，通过对权力运行过程中多种来源数据的采集、融合、分析和应用，优化业务流程、明晰权力职责、监督权力运行、记录执法诚信和科学考核评价，实现网上办公、网上审批、网上执法，保证权力运行处处可记录、可公开、可分析，实现行为透明、程序透明和监督透明，为政府决策提供第一手科学依据。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书和权利要求书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：
图1为本发明的架构示意图。
具体实施方式
以下将参照附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。
本发明的大数据应用平台***，包括
(1)数据源采集：整个平台通过数据采集层1实现不同业务***、不同终端数据的抓取及汇聚，形成集中统一的数据资源。这些数据资源是整个平台所有功能模块运行的核心基础，因此数据采集层也是整个平台架构中的基础。融合平台通过数据采集层和不同***进行对接，获取上层数据处理应用所需的各种数据，包括：第三方应用的数据库***，各种移动执法终端、任务分发***，等等；也能够支持不同数据类型的获取，包括各种主流数据库、各种类型的非结构化数据文件(如视音频、图片、文档，等等)；也能够从互联网、物联网等新兴媒体上获取所需数据。
(2)高速宽带传输网络2：用于将采集的数据传输至存储资源池，整个***平台的网络服务架构，包含高速宽带光纤网络、移动宽带网络、无线网络、卫星网、电子政务内网、外网、移动政务网、物联网服务等。
(3)数据中心基础设施云3：包括计算资源池、存储资源池和网络资源池，用于存放采集的各类数据，供后方***调用；数据中心基础设施云提供的服务包括计算基础设施服务、存储基础设施服务、网络设备基础设施服务和信息安全设备基础设施服务。
计算基础设施服务主要包括通用基础计算能力、特定极端场景计算能力、复杂模式算法计算能力。
通用基础计算能力包括：提供基于文件的并行计算能力；提供基于内存的并行计算能力；
提供基于动态流数据的计算能力；提供基于频繁迭代的计算能力；提供分布式海量数据的优化查询能力；提供丰富的机器学习库，以及适合分布式架构的常用算法库；数据计算需要在统一的资源调度管理机制下进行；以实现资源的统筹优化组合。
特定极端场景计算能力包括：针对特定极端的业务应用，提供快速、实时的跨地市海量实时或准实时数据记录的联合排查能力，以保证上层业务应用及时、准确地提取目标对象的详细信息；针对类似以上场景及类似以上业务应用，提供快速、实时的跨地域海量相关数据记录的联合排查能力，以保证上层业务应用及时、准确地提取相关要素的详细信息；
复杂模式算法计算能力包括：提供对复杂模式或模型快速实现能力；提供对复杂模式或模型使用历史数据进行训练和评估的能力；提供对复杂模式或模型使用历史数据进行预测和持续修正的能力；
存储基础设施服务包括：数据采集：提供巨型数据采集(针对高清视频、语音等核心数据不同步到数据中心，数据库中只记录数据链接)、业务数据采集(针对***数据采用ETL工具进行数据采集)、非结构化数据采集等(针对少量图片、文档等非结构化数据采用FTP延时上传的方式采集)
网络设备基础设施服务包括：互联网、电子政务网接入以及网络负载均衡服务；
信息安全设备基础设施服务包括：流量清洗、防DDos攻击、防病毒、防木马、网页防篡改功能。
(4)大数据中心平台云4：用于提供计算框架和协同软件，接入“数据铁笼”大数据平台；所述大数据中心平台云提供数据库、虚拟化、分布式计算、内存计算、图计算、流计算、协同工作流、开发平台服务。
(5)“数据铁笼”大数据平台5：包括数据与交换子平台、基础数据库和专题数据库，基础数据库之间可以实现互联互通，专题数据库之间也可以实现互联互通，所述基础数据库包括人口基础数据库、法人基础数据库、空间地理基础数据库和宏观经济基础数据库；所述专题数据库包括公安交管专题数据库、建筑物专题数据库和民政专题数据库。
(6)应用层6：接入“数据铁笼”大数据平台，用于提供供不同单位使用的数据应用子模块，实现数据的调用、查询和管理；
应用层是根据大数据平台的具体项目需求设计的具体功能模块和展现效果，利用数据处理层提供的资源和接口，对数据采集层汇聚过来的数据，按照不同的业务逻辑进行处理和展示
(7)终端7：接入应用层，用于读取和调用数据。包括互联网、自助终端、手机终端等。用户通过使用各类终端可以随时读取自己想要的相关数据。
上述各组成部分中，数据中心基础设施云、大数据中心平台云、“数据铁笼”大数据平台可以成为数据处理层，通过数据处理层实现对平台数据的底层处理工作，为上层功能模块提供有力的工具保障。对于数据的底层处理，即需要基础的存储、计算、网络等硬件资源、也需要***环境和软件，因此在该层根据软硬件环境环境和处理维度又可以划分为基础架构层(各种硬件资源)、***平台层、数据服务层和应用服务层。通过这种技术架构实现数据在整个生命周期内的所有管理功能，并提供了完善的数据模型和开发接口，为上层应用***的功能模块封装了必要的、完善的实现手段。
平台***采用的大数据分析挖掘工具，包括聚类分析、关联分析、时空分析和定性归纳分析工具。工具均为基于Hadoop开源框架定制化得到。
通过运用本发明的***平台，可以实现以下功能：
1、数据资源梳理：帮助各单位梳理本单位业务处理和行政执法中涉及的各类数据资源；对数据资源所涉及的各类表格、文件、视频库、图片库等进行梳理；对各类数据梳理出数据产生者、数据来源、数据内容、数据产生时间、数据版本、数据处理流程、数据输出对象等；对数据资源要按照结构化数据(数据库存储)和非结构化数据(文件或其他形式存储)进行分类；对数据的元数据进行梳理；对数据分类、数据模型、数据编码、数据字典等现状进行梳理。
2、大数据架构建设：实现地区统一的数据交换与共享平台为各业务应用提供跨***的数据交换、共享服务，实现各业务应用***在数据层面上的整合和集成；形成“数据铁笼”业务方面的数据质量管理机制，通过去重、补录、通告等方式完善现有核心业务数据；实现高效的数据展示、查询、分析、统计和导出性能；逐步实现与外***的数据交换与共享服务；实现对中心数据的标准化管理，并能够形成信息资源目录；大数据架构同时也是一套数据的开放平台，为第三方***提供数据支撑，实现数据的共享、统一访问。大数据架构通过数据的挖掘和分析后，可实现数据在各业务***间的数据推送及流转，从而驱动跨***间的应用和联动。
3、数据云建设：数据云使得与数据相关的任何服务都能够发生在一个集中化的位置，如数据聚合、数据质量管理、数据清洗等，然后再将数据提供给不同的***和用户，而无需再考虑这些数据来自于哪些数据源。数据云具有数据收集、数据识别、数据处理和数据决策等服务。
4、数据收集服务：应用单位通过围绕业务办理过程构建大数据应用支撑架构，对个人执法、部门行政行为等全程进行数据记录，对业务和纪律中出现的异常行为随时记录、随时分析、随时提醒，使个人和部门行为能够更加全面客观地记录和呈现。
从数据收集工具来看，PC客户端(Win、Linux)、Web端、移动端(Andriod、IOS)、数据库端和网页端五种收集能力，这些数据可能来自电脑、手机、平板或者各种专用设备(接入网络的物联网设备)。
PC端和移动端的数据收集都可以自动指定目录及文件类型，可以实时或定时将需要的数据类型自动抓取到统一的平台内；WEB端的数据收集则由人工实现，自己选择上传的数据或指定的目录，数据一次性批量上传；第三方数据库(SQL、ORACLE)内部数据的抓取则由数据库工具(ETL和CEP)实现，定义标准的接口，将根据数据库的数据字典将其中的数据及元数据信息自动抓取到平台内，通过数据库插件的实时监测做到和数据库写入同步更新；网页端的收集能力则是通过成熟的爬虫技术实现，会自动根据指令抓取互联网上的相关数据进入平台***。
数据库采集适配器按照指定的接口类型和特性要求从不同的数据源处获取原始数据，可以通过文件接口、数据库接口、消息接口等方式进行采集，然后进行标准化处理。数据采集通常支持两种方式：周期采集和即时采集。周期采集是指根据不同的数据内容，按照数据抽取周期，在指定的时间内对数据进行抽取的方式。即时采集是***根据设定的采集条件立刻进行一次性操作，操作完成后不再重复此动作。即时采集通常应用在历史数据和重新采集的数据。采集适配器具备可视化的配置管理能力，从元数据库中获取被采集侧元数据的属性信息，通过图形化界面对不同的数据源选择不同的采集适配器进行数据采集，并对不同的数据源定制采集的数据范围和相应的约束条件。
5、数据识别服务：本发明通过内置的编解码、转码服务，将不同格式的数据归为统一的WEB可预览格式，便于统一的应用。
全文检索，对于所有文本类数据进行统一的索引，便于做检索关键字。
数据分类，除了数据本身的维度外，通过无限插值的元数据信息和数据行为日志两个维度用于增加数据密度。
对象目录，目录是归类描述数据的一种通用方式，可以帮助使用者很快找到所需要的数据，对象目录服务去除通用的物理目录的结构，采用了对象的机制来存储数据，可以任意归类数据，进行自由的组织和检索。
内容识别，通过平台外接***的处理能力，实现对于OCR、音频识别、特征提取、相似度检测、头像识别的服务能力。
6、数据处理服务：本发明提供的数据处理服务包括
流式计算，***检测下层消息，并通过聚合的实时计算，向外部发布数据结果，利用该结果过程，可以实时驱动规则引擎实现相应的数据处理和数据驱动。
行为记录，以每个数据/文件为核心建立数据行为记录方法，跟踪数据的产生、迁移、副本、查找、访问、改变等各种行为，结合行为用户和相应的行为应用，产生每个数据/文件的数据行为记录日志，在每个数据的展示的时候都可以按照时间轴的方式建立数据的行为记录，这将为我们产生更多创新应用以及加强数据的安全性都带来极大的方便。
规则引擎，通过制定多个规则来定义大数据之间的关联关系，通过规则引擎调度各个应用模块，来实现自动化的事件驱动应用***反馈。
数据流转，利用智能调度引擎，可以实现数据在后台的各种处理及调用，这种调度主要是基于内容信息的调度，和通常的工作流有很大的区别，是需要基于语义分析的调度方式。
该数据智能调度引擎是在私有文件***基础之上利用语义识别实现的，整个文件***内部长响应一个监听进程，能够识别简单的语义，并能根据语义内容做些相关工作。
7、数据关联建模型：使用单位提取关键指标数据，深入查找指标数据之间的内在关联，并根据指标数据所属风险的不同类别制定防控措施，抓好防控落实；建好干部个人诚信档案和部门业务制约模型，对个体行为进行全面深刻描述，对权力行使进行科学具体制约。
实现***间基于关联关系的融合，对业务职能、业务权限、业务流程等进行重新梳理规范，将预警、跟踪、督办、反馈等与权力监督相关的时限、权限、身份识别等数据功能嵌入业务流转过程，使相同指标可以在不同业务平台运用，且指标之间有逻辑关联，数据可以相互印证，从而体现出数据记录和监督制约的特点。
8、数据决策：大量的数据通过业务***和生产***产生并自动化的被收集到“数据铁笼”大数据平台中来，通过统一的方式将结构化数据、视频、图片、音频、文档和其他类型文件分类、管理，再利用数据挖掘对索引的信息进一步的挖掘。
通过通用数据标准的索引，基于这些索引，可以为用户提供各种维度的数据报表，包括用户行为分析、数据状态分析、存储价值分析等，这些分析报表可以帮助使用者进行必要的正确决策。
平台也通过日志记录下来了各种用户行为和内容识别的结果，这些信息有助于进行数据推送，自动将数据Push到用户端使用。
当然，开放平台的标准API可以与其他业务***整合，挖掘出更多有价值的数据分析，提供更多有价值的数据分析。
通过大数据平台的融合，建立不同维度的分析模型，对权力行使、业务办理过程中生成的数据进行智能分析，多维度对权力运行进行风险提示、分析研判、制约监督，达到非法业务不能流转、权限干预全程记录、临界业务自动预警，并将分析结果及时记录到个人诚信档案中，使个人行为在***里全面展现，达到随时掌握、及时了解、时时提醒、永久记录，实现权力运行可视化、监督具体化。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (7)
1.大数据应用平台***，其特征在于：所述***包括
数据源采集；
高速宽带传输网络，用于将采集的数据传输至存储资源池；
数据中心基础设施云，包括计算资源池、存储资源池和网络资源池，用于存放采集的各类数据，供后方***调用；
大数据中心平台云，用于提供计算框架和协同软件，接入“数据铁笼”大数据平台；
“数据铁笼”大数据平台，包括数据与交换子平台、基础数据库和专题数据库；
应用层，接入“数据铁笼”大数据平台，用于提供供不同单位使用的数据应用子模块，实现数据的调用、查询和管理；
终端，接入应用层，用于读取和调用数据。
2.根据权利要求1所述的大数据应用平台***，其特征在于：所述数据源采集中，采集的数据包括基础专题数据和业务专题数据，也包括图象、视频、语音、互联网日志、执法设备采集的物联网数据。
3.根据权利要求1所述的大数据应用平台***，其特征在于：所述数据中心基础设施云提供的服务包括计算基础设施服务、存储基础设施服务、网络设备基础设施服务和信息安全设备基础设施服务。
4.根据权利要求1所述的大数据应用平台***，其特征在于：所述大数据中心平台云提供的服务包括数据库、虚拟化、分布式计算、内存计算、图计算、流计算、协同工作流、开发平台服务。
5.根据权利要求1所述的大数据应用平台***，其特征在于：平台***采用的大数据分析挖掘工具，包括聚类分析、关联分析、时空分析和定性归纳分析工具。
6.根据权利要求1所述的大数据应用平台***，其特征在于：通过内置的编解码、转码服务，将不同格式的数据归为统一的WEB可预览格式。
7.根据权利要求1所述的大数据应用平台***，其特征在于：在不同的安全域边界部署防火墙***，上下级网络边界部署VPN虚拟专用网关设备，在核心交换部署IPS入侵防御***。
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