大数据运营管理中心.pdf
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1、. ;. 大数据运营管理中心 一、大数据运营管理中心建设背景 工业革命以后, 以文字为载体的信息量大约每十年翻一番;1970 年以后,信息量大约每三年就翻一番;如今,全球信息总量每两年就 可以翻一番。2011 年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB (1ZB=1021Byte )其中 75% 来自于个人。互联网数据中心(IDC)认 为,到下一个十年( 2020年),全球所有 IT 部门拥有服务器的总量 将会比现在多出 10 倍,所管理的数据将会比现在多出50 倍。根据麦 肯锡全球研究院( MGI )预测,到 2020 年,全球数据使用量预计将暴 增 44 倍,达到 35ZB 。 十八大提出
2、坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业 现代化“四化”同步道路,同时指出新型城镇化的四种表现形式是: 绿色生态、现代智慧、宜业宜居及民俗特色。在新型城市化过程中, 政府正积极推动技术创新为城市管理提供新思路,以现代信息化为基 础的智慧政府建设是国家治理能力现代化不可或缺的重要元素。智慧 城市作为城镇化、 信息化交汇融合的概念, 为加快城市现代化进程和 发展转型提供了实践模式。 大数据已成为与自然资源、 人力资源一样重要的战略资源,隐含 巨大的价值, 已引起科技界和和企业界的高度重视。如果我们能够有 效地组织和使用大数据, 人们将得到更多的机会发挥科学技术对社会 发展的巨大推动作用,孕育
3、着前所未有的机遇。 . ;. 二、大数据运营管理中心的内涵 大数据运营管理中心是指 需要通过快速获取、处理、分析 以从中提取有价值的海量、 多样 化的交易 数据、交互数据与传感 数据,通过现代信息技术、物联 网、云计算、互联网、等技术,将无法通过人工在合理时间内完成 的信息采集、处理、管理 海量数据 ,并将其整理成为人类所能解读 的信息, 找到物与物、人与物、人与人之间的数据关联,发现它们 背后的规律,这些数据通过集成共享,交叉复用, 形成一种智力资 源和知识服务能力,为管理者提供准确、可靠的决策依据 ,最终来 提升城市公共服务能力和管理决策水平。 三、大数据运营管理中心发展现状 目前城市中信
4、息孤岛、 网断联难现象仍存在。 大数据运营管理中 心实际上是物联网的具体应用,其障碍主要有三方面:其一,部门分 割、 条块分割的小数据中心建设, 形成了众多的“信息孤岛”。 其二, 标准建设相对滞后,标准不统一,业务操作系统软件难以模块化开发。 比如人车路等基本的数据单元,在不同的领域、 不同的管理部门各搞 一套,基础数据单元标准不一。其三,业务传感与应用装备建设,各 部门各搞各的,甚至一个部门内部也各搞各的,造成“有网无联”。 比如,治安一套监控系统、城管的一套监控系统、交警的一套监控系 . ;. 统。 在中国数据中心行业结构方面,电信、金融行业数据中心的建设较 早,投入较大, 应用相对成熟
5、,目前这两大行业数据中心建设投入占 据了 50% 以上的份额。 2008 年,在金融、电信、政府、企业等行业数 据集中化管理的带动下, 中国数据中心建设进一步加快,数据中心建 设进入一个快速发展阶段。 随着信息技术的发展,近年来,无论是芯片、架构、系统还是软件都 取得了很大进步,刀片系统、多核技术、虚拟化应用、冷却技术、智 能管理软件等新技术层出不穷, 对传统数据中心应用和管理带来极大 地冲击 ; 另一方面企业业务模式也发生了极大变革,急需建设新一代 数据中心来适应这一变化。 四、大数据运营管理中心未来趋势 数据集中已经成为国内电子政务、企业信息化建设的主流趋势。 . ;. 数据集中是管理集约
6、化的必然要求。大数据运营管理中心建设已成为 数据集中趋势下的必然产物。 绿色是大数据运营管理中心建设的灵魂,围绕节能减排和优化环 境进行谋划建设, 以可持续发展为出发点和归宿点,借以提高城市的 宜居度。 通过减少资源消耗, 开发新能源和实现资源的循环使用,推动城 市经济增长。 大数据运营管理中心承载着大量的机密数据,同时为内部、外部 提供业务交互和数据交换。 所以说作为业务应用核心和敏感数据的汇 集点,数据中心永远是攻击者最感兴趣的目标,大数据中心安全、可 靠、可持续的服务是大数据运营管理中心首要任务。 . ;. 充分实现高效的运营方式,优化资产,提升包括硬件、软件、其 他支持设备和员工与流程
7、在内整体数据中心运营效率。数据中心基础 架构需要具有自适应能力, 以便提高经济高效性, 同时降低前期购置 和后期运营成本。 能够满足当前业务发展的需求, 同时具备足够的灵活性响应未来 未知的业务需求、技术和计算模型; 可以提供端到端的数据服务,全面支持业务发展的需求, 推动业 务的高速发展, 以云计算及虚拟化管理技术, 满足城市信息化应用支 撑平台的需求, 实现所有硬件设备资源、 应用系统的统一管理和自动 . ;. 分配,屏蔽底层不同服务器、存储设备、网络设备的差异,实现对存 储资源、网络资源的异构支持。 可以实现主动式监测和管理能力, 提供针对数据中心运营的深刻 洞察,以满足对数据中心可用性
8、、容量及能源效率需求。用户需要使 用更多的系统管理工具将自动化和智能融入到日常运营中,以便积极 监控和管理环境, 专注于满足业务增长提出的可用性、容量规划和能 源效率需求。 . ;. 五、大数据运营管理中心总体架构 1. 感知层 大数据运营管理中心的感知范围重点围绕交通、能源、物流、工 农业、金融、智能建筑、医疗、环保、市政管理、城市安全等重点行 业的应用和难点,分别采用移动终端、RFID 、智能卡、 GPS定位等不 同技术进行基础数据采集。 2. 网络层 随着各种通信技术逐步走向融合,如电信网、数字宽带、有线电 . ;. 视网、无线网络等走向融合,传输层形成天地一体化的基础网络、服 务化的信
9、息系统、聚合化的运营平台和多样化的业务应用。 3. 信息资源层 信息资源层由基础数据、服务数据、业务数据三部分组成。在统 一信息资源模型体系、 统一信息编码体系和数据仓库的基础上,通过 信息系统数据库和文件库为日常的业务管理与查询提供支撑,数据仓 库体系为决策支持应用提供支撑, 信息资源访问渠道为各种信息资源 应该提供访问接口。 4. 应用服务层 应用服务层紧扣城市的产业发展体系、智慧的环境和资源体系、 智慧的城市运行体系、 智能的城市交通体系、 智能的民生保障体系以 及智慧的幸福生活体系。 5. 交互层 与用户交流沟通平台,如门户网站、APP 应用、移动设备、办事 大厅等。 6. 用户层 大
10、数据运营中心服务人群,企业、政府、公众均是大数据收益者。 . ;. 六、大数据运营管理中心技术架构 技术架构采用“一网、一库、三平台、多应用系统”的模式建设, 一网是指电信网、广播电视网、互联网三网融合形成的“一张网”, 一库是指城市基础信息数据库, 三平台是指公共信息资源共享交换平 台、城市视频监控资源共享服务平台、城市网格信息可视化平台,多 应用系统是指面向政府、企业、公众提供的各类智慧城市应用服务, 城市运营状态监控系统、 城市综合应急指挥系统、 城市发展决策分析 支持系统、跨部门协同办公系统, 同时与技术支撑体系还需要政策保 障体系和信息安全保障体系相配套。 . ;. 七、大数据运营管
11、理中心数据架构 数据架构采用二级层次模式。第一层是公共数据,包含整个 体系的核心基础数据集、 公共代码数据, 以及为决策支持而装载到 数据仓库中的数据。 公共数据遵循统一的数据标准,提供给所有信 息系统共享。第二层是应用数据,这些数据由信息系统产生,或者 与信息系统关联紧密。 应用数据的结构设计遵循统一的规范,与公 共数据有关的数据需要严格遵循统一的数据标准。公共数据与应用 数据之间,或者是应用数据与应用数据之间,通过数据交换的模式 互通有无。此外,公共数据还通过数据服务平台,为其他系统或用 户提供数据的查询检索等服务。 . ;. 八、大数据运营管理中心管理体系 以城市基础信息数据建设和信息交
12、换、共享、可视为核心,形成 统一的居民、法人、地理、建筑等数据库,实现各垂直部门系统之间 的互联互通和数据动态共享;通过对社会治安、交通车辆、水/ 燃气/ 能源等市政设施、环境污染等的监控,实时把握城市运营状态,及时 发现重大事件, 并通过协同多部门协同应对突发事件;通过建立针对 市民服务的统一信息门户, 实现对各类市民投诉集中地处理与督办和 实现跨部门协同。 通过城市运营状态和城市服务绩效的可视化实现城 市管理的可视化, 通过大数据挖掘实现对城市未来趋势的分析和预测, 提高科学决策水平。 . ;. 九、大数据运营管理中心业务架构 1. 城市基础信息数据库 采用云计算及虚拟化管理技术,满足城市
13、信息化应用支撑平台的 需求,实现所有硬件设备资源、应用系统的统一管理和自动分配,屏 蔽底层不同服务器、存储设备、网络设备的差异,实现对存储资源、 网络资源的异构支持。 建立涵盖城市空间地理、人口信息、企业信息、诚信、车辆、房 屋、公共基础设施、 自然资源和宏观经济数据的城市公共信息基础数 据库;协调组织部门定期完成数据的普查与更新;制定公共信息查询 和服务标准,探索市场化信息维护、开发和利用机制。 . ;. (1)数据分类原则 数据来源,主要可以分成政府统计部门数据和政府其他各部门 数据; 数据层次,分成原貌数据层和整合数据层;原貌数据按照数据 来源并保持原貌特征存储的数据, 整合数据是原貌数
14、据经过整 合处理后形成的逻辑统一的数据; 数据粒度,分为宏观和中观两个层面数据。宏观层指标为反映 地区社会经济发展整体运行状况的主要社会经济总量指标及 其结构、速度、效益指标数据;中观层指标为按照产业、 行业、 区域等特征进行分组的汇总数据和分类数据; 业务指标体系划分,主要包括经济运行、城市建设、人口就业、 社会发展、环境资源;经济运行又可以分成总量、 财政、税收、 . ;. 投资、工业生产、房地产开发等等; 区域特征,按照行政区划和区域功能划分数据。 (2)数据分布 根据数据业务分布与数据系统分布确定数据库分布方式 (3)数据管理 建立标准数据模型与数据标准管理,数据分布管理, 数据质量
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