1 行业大数据 电力行业应用特点：基于GIS 组件与动态组件的实时数据监控展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 用电量预测：基于海量历史电量数据，规划区域面积、历史人口、历史国民经济数据、三产比例等变化情况，对区域用电量进行预测，作为进一步规划设计依据。 空间负荷预测：基于全网中各小区的占地面积、用地类型、容积率，行业的建筑面积负荷密度、占地面积负荷密度，小区目标年占地面积、小区目标年建筑面积，总负荷值、行业负荷值等数值，对远景年负荷进行预测。 多指标关联分析：从多个外部系统（如GIS ，PMS ，OMS 等）抓取所需数据的时间一致性切片，进行综合分析利用，从而支持规划设计。 金融相关行业应用特点：基于矢量图组件与动态组件的实时资金交易数据监控展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 资金实时流向分析：重点地区资金流向、重点行业资金流向、频繁且相近额度资金流向、季节资金流向、节假日资金流向、偶尔大额资金流向。 数据辅助征信风控：通过连接大数据(包括P2P 平台、小额信贷机构、征信机构、银行、第三支付、互联网大数据等)、连接不同的应用场景，挖掘和探索虚拟经济形态下的网络和商务平台数据，提供去中心化分布式查询，打破行业内信息各自孤立而形成信息漏洞的现状，高效控制风险。 业务拓展：客户挖掘、精准投放、二次开发、战略指导、全民分析等多种智能分析模型，为管理层的管理决策提供了最直接的数据依据，同时绚丽易读的可视化展现带来了清晰直观的产品体验， 让管理层不再拍脑袋发愁。 电子政务应用特点：基于GIS 组件的基础数据关联展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 整合分析发现群众真实需求，并强化数据预测应用功能，助推政府采取更加人性化、便民化，更有 WYDC Viewer 产品白皮书 四方伟业大数据分析Data Discovery 系列产品 WYDC Viewer 是Data Discovery 系列产品中的数据可视化分析展示平台，本白皮书介绍了大数据平台的基础架构，对 WYDC Viewer 的功能及要求做了简要介绍。 成都四方伟业软件股份有限公司
天云科技云计算白皮书 目录 1 概述3 1.1云计算的概念3 1.2云计算的特点4 1.3云计算的分类5 1.4云计算实现机制6 1.5云计算发展现状8 2 云计算应用方向与实例10 2.1基础设施租用10 2.2海量数据管理12 2.3在线软件服务12 2.4云安全应用14 3 云计算优势分析17 3.1性价比优势17 3.2应用优势20 3.3可靠性优势20 3.4安全性优势21 4 云计算发展趋势22 4.1云计算的历史定位22 4.2云计算与3G和物联网25 4.3云计算与网格融合发展25 5 云计算演进策略28 5.1云计算带来的变革28 5.1.1 机遇28 5.1.2 挑战29 5.2政府部门的演进策略31 5.3运营商的演进策略33 5.4典型行业的演进策略34 5.4.1 能源行业35 5.4.2 服务行业35
5.4.3 教育行业36 5.4.4 医疗行业37 6 天云科技与云计算38 6.1 我们的使命39 6.2 我们的团队39 6.3 服务和产品39 6.4 推动形成云产业链40
1 概述 “云计算”这个词汇是Google CEO埃里克·施密特于2006年8月9日在搜索引擎战略会议上的演讲中首次提到。2007年第3季度，这个词汇开始引起广泛关注，随后公众对这个词的搜索量呈爆炸式增长。一时间，众说纷芸，有人称之为炒作，有人猛烈抨击，有人迅速转型，有人大声叫好。经过短短的几年发展，云计算已经形成了雷霆万钧的势能和横扫千军的动能。Google、Amazon、IBM与微软等互联网与IT巨头纷纷把云计算作为自己未来的核心战略。更重要的是在硅谷近百家新型云计算创新企业正在兴起，业务范围涉及从硬件、软件到应用的各个领域；这些企业创新的势头及其目标定位颇像三十年前个人计算机及十五年前互联网刚刚出现的时候，具有创新精神的小公司迅速而大量涌现，这些公司在刚成立时便立志从技术、服务、商业模式等方面挑战与颠覆现有的IT产业格局。 1.1 云计算的概念 然而，对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释，目前还没有公认的定义。本白皮书给出一种参考定义： 云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。 这种资源池称为“云”。“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常是一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器和宽带资源等。云计算将计算资源集中起来，并通过专门软件实现自动管理，无需人为参与。用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为烦琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。云计算的核心理念是资源池，这与早在2002年刘鹏教授提出的网格计算池（Computing Pool）的概念非常相似。网格计算池将计算和存储资源虚拟成为一个可以任意组合分配的集合，池的规模可以动态扩展，分配给用户的处理能力可以动态回收重用。这种模式能够大大提高资源的利用率，提升平台的服务质量。 之所以称为“云”，是因为它在某些方面具有现实中云的特征：云一般都较大；云的规模可以动态伸缩，它的边界是模糊的；云在空中飘忽不定，无法也无需确定它的具体位置，但它确实存在于某处。之所以称为“云”，还因为云计算的鼻祖之一亚马逊公司将大家曾经称为网格计算的东西，取了一个新名称“弹性计算云”（Elastic Computing Cloud），并取得了商业上的成功。 云计算是并行计算（Parallel Computing）、分布式计算（Distributed Computing）和网格计算（Grid Computing）的发展，或者说是这些计算科学概念的商业实现。云计算是虚拟化（Virtualization）、效用计算（Utility Computing）、将基础设施作为服务IaaS （Infrastructure as a Service）、将平台作为服务PaaS（Platform as a Service）和将软件作为服务SaaS（Software as a Service）等概念混合演进并跃升的结果。
大数据在智能交通中的应用 第1章绪论 1.1 论文的研究背景 随着我国经济的高速发展，百姓生活的步伐逐渐加速，人们生活水平的日益提高，交通拥堵现象及交通事故问题将愈加严峻。同时道路基础设施资源有限，而汽车的需求量却将随经济的发展继续增加，因此两者之间的矛盾将愈加尖锐，交通问题就愈加严重。而交通拥堵和交通事故将导致人员的伤亡，浪费人们大量的出行时间，致使车辆行驶速度降低，尾气排放加大，光污染、环境污染加剧，城市空气质量降低，不仅浪费了石油资源和人类的出行的等待时间，给人们的日常生活带来了不便，还降低了经济的增长速度；与此同时，还给人类带来了生离死别的伤害，危及了人类的健康，因而交通问题严重降低了人类的幸福指数。因此面对如此严峻的社会问题，急需我们及时去解决。因而各国相继对智能交通系统进行开发以便逐渐解决交通问题，并且建设力度逐渐加大。我国的智能交通相对于西方发达国家虽然发展较晚，近几年的发展也比较迅速，取得了些许相应的技术突破。然而还有很多危及人类幸福感的交通问题未曾解决，和发达国家之间现在依旧还有较大差距，形不很乐观。 交通是国民经济发展中发挥着关键性作用的产业，便捷的交通方式成为了国民经济快速发展的基础性条件。道路交通因其可以实现门到门直达交通、交通边际成本低、速度快等优越特点在城市间和城区间被广泛采用于交通客运和物流运输中，成为我国交通的主要方式之一。加快对交通基础设施的建设，将通信技术、计算机技术、电子通讯技术、大数据技术等先进技术广泛应用于交通系统中，提升道路基础设施建设水平，提高道路资源利用效率，降低交通危害对加快交通发展具有重要的意义。这是道路交通系统急需解决的重要问题。当前国际智能智能交通的发展方向中主要将物联网、云计算、大数据技术等广泛应用于智能交通热点领域的车路协同系统、车联网、公众出行便捷服务中，随着对先进技术研究的不断深入，可逐渐将大数据应用于智能交通中，通过大数据技术对大数据的加工、处理、分析研判，从而获取有价值的交通数据信息，通过将这些有价值的交通大数据信息应用到智能交通中从而满足各类交通主体对交通信息的需要，提高对交通基础设施资源的使用效率，减少环境污染及能源消耗，减轻甚至是解决交通危
大数据的意义和发展趋势 一：大数据之于智能交通意义重大 智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB 级别，并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”，但按照相关规定，需要对数据进行有期限或无期限的保存，这无疑给用户在存储成本上带来压力，而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用，很好地解决了行业用户的此类问题，给用户带来经济效益，同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。 大数据之于智能交通的意义，可以解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。 第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。 第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾；IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。 第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理，可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。 第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。 第五，提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助
防盗报警系统、消防报警系统、可视对讲门禁系统、煤气泄漏探测系统、远程抄表（水表、电表、煤气表）系统、紧急求助系统、远程医疗诊断及护理系统、室内电器自动控制系统、集中供冷热系统、住宅购物系统、语音与传真（电子邮件）服务系统、网上教育系统、股票操作系统、视频点播系统、付费电视系统、有线电视系统、智能窗帘系统、智能灯光系统等等。 家庭智慧终端标准型 型号AF0701B(7寸)、AF0901B(9寸)、AF1001B(10寸) 颜色分类：糯米白 操作系统：定制Android安卓4.4 处理器：4核1.6GHz 触摸屏类型：电容式5点触摸 屏幕尺寸：7/9/10寸屏16:10 IPS屏 分辨率：1024*600像素 内存容量：1GB/DDR3 硬盘容量：8GB 辅助功能：重力感应/WIFI等 其他接口：3.5mm耳机接口 前置摄像头：30万 家庭智慧终端豪华型 型号AF0701B(7寸)、AF0901B(9寸)、AF1001B(10寸) 颜色分类：糯米白/香槟金/高雅灰 操作系统：定制Android安卓4.4 处理器：4核1.6GHz 触摸屏类型：电容式5点触摸 屏幕尺寸：7/9/10寸屏16:10 IPS屏 分辨率：1024*600像素 内存容量：1GB/DDR3 硬盘容量：8GB 辅助功能：重力感应/WIFI/HDMI等 其他接口：3.5mm耳机接口、USB3.0接口、TF卡接口（支持32G） 前置摄像头：30万
智慧终端（网关） 型号 ABO7(支持7寸智能终端)、ABO9(支持9寸智能终端) 、AB10(支持10寸智能终端)。 接口：USB、4组开关量输入、2组开关量输出 通讯：WIFI、ZigBee 供：输入DC 12V、输出DC 5V 智慧终端（网关）的设计是本系统的创新点之一，是一个高度集成化的中间件。 智慧终端（网关）通过ZigBee协议连接家中智能设备。ZigBee是一种基于2.4GHz的新兴的近程、低速率、低功耗的无线网络技术，主要用于近距离无线连接。具有低复杂度、低功耗、低速率、低成本、自组网、高可靠、超视距的特点。简而言之，ZigBee就是一种便宜的、低功耗、安全性高，抗干扰能力强的自组网的近程无线通讯技术。 智慧终端（网关）背部预留I/O接口。Input端口接入报警传感器、温湿度传感器、压力传感器等，Output端口输出声、光、电等信号。然后为I/O点编写运行逻辑，实现相应的功能。例如，当窗户防盗报警传感器检测到有物体穿过窗户，报警传感器出发信号给智慧终端，智慧终端自动向物业报警，并触发家中声光报警警告。
《城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用 日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。 同时，白皮书还提出了城市大数据平台的通用技术架构，梳理了城市大数据平台的运营模式，并就城市大数据平台发展给出了相应的建议。 什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。 城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。 按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。 此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。
为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。 新型智慧城市发展面临挑战 数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为，虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。 具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣;三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。 如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在三个方面。 一、通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。 通过质量管理，及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。 第二，城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通，促进数据价值充分释放。通过统筹管理，消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约，增强数据共享的意识，提高数据开放的动力。通过有效整合，提高数据资源的利用水平。 二、通过精准分析提升政府公共服务水平 在交通领域，通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测，感知交通路况，帮助市民优化出行方案;在平安城市领域，通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析，为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。 在政务服务领域，依托统一的互联网电子政务数据服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”;在医疗健康领域，通过健康档案、电子病历等数据互通，既能提升医疗服务质量，也能及时监测疫情，降低市民医疗风险。 三、通过数据开放助推城市数字经济发展 开放共享的大数据平台，将推动政企数据双向对接，激发社会力量参与城市建设。一方面，企业可获取更多的城市数据，挖掘商业价值，提升自身业务水平。
云计算发展白皮书
前言 在刚刚结束的全国“两会”中，“新基建”首次写入政府工作报告。“新基建”不仅有助于扩内需、促消费、稳增长，还将为产业发展注入数字动力，成为促进经济增长的新动能。随着“新基建”的推进，云计算必将加快应用落地进程，在各个行业实现快速发展。 本白皮书聚焦过去一年多来云计算产业的发展变化，梳理当前发展热点，展望未来发展趋势。白皮书首先介绍了云计算产业发展概况，然后重点围绕云原生、SaaS、分布式云、原生云安全、数字化转型、新基建等云计算领域热点话题进行探讨，最后对云计算未来发展进行了展望。
一、云计算产业发展概况 (1) （一）全球云计算市场稳定增长，我国公有云规模首超私有云 (1) （二）我国IaaS 发展成熟，PaaS 增长高速，SaaS 潜力巨大 (3) （三）云技术不断推陈出新，云原生采纳率持续攀升 (5) （四）云计算使用率持续提升，分布式云初露头角 (5) （五）安全能力备受关注，原生云安全理念兴起 (7) （六）降本增效显著，云计算成数字化转型关键要素 (7) （七）利好政策不断加码，云计算成新基建重要组成 (8) 二、云原生技术体系日臻成熟，构建数字中台底座 (9) （一）云原生重塑中间件产品 (10) （二）云原生如何更好的服务上层应用成焦点 (11) （三）云原生助力数字中台建设 (12) 三、SaaS 市场开始加速，将成企业上云重要抓手 (14) （一）国外SaaS 市场模式成熟，国内SaaS 蓄势待发 (14) （二）疫情推动SaaS 服务迎来发展新机遇 (16) （三）SaaS 直击企业痛点，加速中小企业应用上云 (18) （四）深耕行业，SaaS 服务向平台化、智能化发展 (19) 四、分布式云成云计算新形态，助力行业转型升级 (21) （一）云计算从中心向边缘延伸 (21) （二）云边协同成为分布式云的核心 (22) （三）云边协同助力行业应用转型升级 (25) 五、原生云安全理念兴起，推动安全与云深度融合 (30) （一）云原生重塑IT 架构，端到端安全风险引关注 (30) （二）原生云安全推动安全与云深度融合 (33) 六、数字化转型旨在提高生产力，云化能力是关键 (40) （一）数字化转型核心是提高生产力，传统信息基础设施亟待升级 (40) （二）云计算加速数字化转型，显著提升企业生产力 (43) （三）IT 云化管理平台作用凸显，技术服务助力企业转型升级 (45) 七、云定位从基础资源向基建操作系统扩展，提升算力与网络水平 (48) （一）新基建概念明确，云计算既是基础资源也是操作系统 (48) （二）云计算加速网络变革，推动通信网络基础设施优化升级 (53) （三）云计算加强多种算力统一调度，提高算力基础设施资源利用率 .. 56 八、云计算发展展望 (58)
智能交通大数据及云应用平台解决方案 随着日益增长的交通“大数据”，给交通管理创新带来的新挑战，以及对交通管理工作提出的新要求，交通信息化建设必然步入云计算智慧应用阶段，利用云计算破解当前诸多交通瓶颈问题。 什么是交通大数据 交通概念很大，所涉及的范围很广，如城市道路交通指数、地铁运行数据、一卡通乘客刷卡数据、港口集装箱数据、机场航班数据、轨道交通运营数据、远洋及内河航道船舶数据、物流车辆及货物数据、公交车实时数据、出租车行车数据、空气质量状况、气象数据、道路事故数据、高架匝道运行数据、以及衍生的相关拥堵、事故、违法信息等都属于交通数据。我们通常所提的城市公安交通管理大数据是指在城市智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的大量数据，并借助信息化手段将这些相互关联的数据整合到一起（比如车辆信息、地图信息、人员信息、违规违章记录信息等等），形成一个有价值数据链，从而知道城市交通信息化建设，为公安交通实战应用服务，为市民出行服务。 什么是云分析 云分析系统具备超高的计算性能，单机设备每天处理的信息量最大高达2000万张图片。云分析具备对卡口、电警以及部分监控设备拍摄的车辆图像信息的结构化智能分析功能，主要包括识别图像中车辆的品牌、型号、年款、车身颜色、类别、异常特征（如遮挡面部、遮挡号牌）、唯一性局部特征（如年检标志、车内饰物）等关键信息。 可对提交的图像中的车辆车牌颜色及车牌号进行二次识别，通过大数据进行，时间、地理、轨迹等的对比识别，以得出分析结果。 过去几年，智能交通系统建设取得了长足的进步与发展，针对道路交通违法、交通安全等，不断在不同的时间，不同的阶段建立了交通卡口、违法检测、道路智慧监控、交通事件监测等信息化系统，但这些信息化系统所采用的设备、平台均来自于不同的厂家，采用的标准，上下级不能很好的实现级联，与公安系统融合度不高，无法进行集中管理，资源共享，发挥统一的实战作用。
目录 一、安全现状及挑战 (2) 1.1安全现状 (2) 1.2面临挑战 (2) 二、安全态势感知系统 (3) 2.1方案概述 (3) 2.2方案内容 (4) 2.2.1典型网络状况 (4) 2.2.2态势感知工作流程 (5) 2.2.3态势感知功能组成 (5) 3、系统技术体系 (8) 3.1系统总体架构 (8) 3.2系统主要功能 (9) 4、系统部署方式 (10) 4.1部门级部署 (10) 4.2企业应用部署 (10) 4.3集团应用部署 (11) 4.4部署要求 (12) 五、系统优势 (12)
一、安全现状及挑战 1.1安全现状 近年来，我国政府和企业信息化建设得到快速发展，越来越多的各类核心业务的开展高度依赖于信息技术应用，信息安全问题的全局性影响作用日益增强。为了保障国内各企事业单位的信息系统安全，国家出台了网路安全法，各行业和相关主管部门也出台了各类信息安全监控、审计作为保障信息系统安全的制度，相关的制度标准包括ISO/IEC17799、COSO、COBIT、ITIL、NISTSP800等。这些标准制度从不同角度提出信息安全控制体系，可以有效地控制信息安全风险。同时公安部发布的《信息系统安全等级保护技术要求》中也对安全监控、审计提出明确的技术要求。 目前，很多政府企业在信息安全保障体系建设方面已经达到了一定的水平，先后建立了非法外联监控管理系统、防病毒系统、补丁分发系统、防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描系统等，为客户端安全管理、网络安全管理和系统安全管理提供了技术支撑手段。 1.2面临挑战 目前政府企事业单位通过各类安全产品建立起信息安全保障体系，但当前各种信息安全保障工作相对独立，各自为政，单点的工作开展的多，缺乏有效手段将这些安全工作有效串接，并未形成一个综合防御体系。这些安全设备往往产生大量违反安全策略和安全规则的告警事件，其中不乏大量的重复报警和误报警，且各类安全事件之间分散独立，缺乏联系，无法给安全管理员提供在攻击时序上和地域上真正有意义的指导，加重了安全运维人员的工作负担，所以通过购买更多的单点的安全设备已经无法保证企业的信息安全综合保障能力的提升。
云计算20200225鄂州 云 计 算
目录 概述 (3) 产生背景 (4) 发展历程 (5) 特点 (7) 1、虚拟化技术。 (7) 2、动态可扩展。 (7) 3、按需部署。 (8) 4、灵活性高。 (8) 5、可靠性高。 (8) 6、性价比高。 (8) 7、可扩展性。 (9) 服务类型 (9) 1、基础设施即服务IaaS) (9) 2、平台即服务(PaaS) (9) 3、软件即服务(SaaS) (10) 实现关键技术 (10) 一、体系结构 (10) 二、资源监控 (11) 三、自动化部署 (11) 实现形式 (12) 安全威胁 (13) 1、云计算安全中隐私被窃取 (13) 2、云计算中资源被冒用 (14) 3、云计算中容易出现黑客的攻击 (14) 4、云计算中容易出现病毒 (15) 应用 (15) 1、存储云 (16) 2、医疗云 (16) 3、金融云 (16) 4、教育云 (17) 发展问题 (17) 1、访问的权限问题 (17) 2、技术保密性问题 (18) 3、数据完整性问题 (18) 4、法律法规不完善 (18) 完善措施 (19) 1、合理设置访问权限，保障用户信息安全 (19) 2、强化数据信息完整性，推进存储技术发展 (19) 3、建立健全法律法规，提高用户安全意识 (20)
云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返 回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。 现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。 概述 “云”实质上就是一个网络，狭义上讲，云计算就是一种提供资源的网络，使用者可以随时获取“云”上的资源，按需求量使用，并且可以看成是无限扩展的，只要按使用量付费就可以，“云”就像自来水厂一样，我们可以随时接水，并且不限量，按照自己家的用水量，付费给自来水厂就可以。 从广义上说，云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务，这种计算资源共享池叫做“云”，云计算把许多计算资源集合起来，通过软件实现自动化管理，只需要很少的人参与，就能让资源被快速提供。也就是说，计算能力作为一种商品，可以在互联网上流通，就像水、电、煤气一样，可以方便地取用，且价格较为低廉。
大数据在智能交通中的应用与发展 发表时间：2018-11-02T15:18:46.880Z 来源：《防护工程》2018年第18期作者：王钢 [导读] 来有效的利用已有的大规模数据，并且挖掘其内在价值，为本行业创造更好地发展。其中交通领域是一个非常重要的领域，影响着人们的每日出行和时间效率。而大数据是智能交通的关键技术，可有效地分析和解决日常生活中的交通问题。对此，本文对大数据在智能交通中的应用与发展进行探究。 王钢 浙江浙大中控信息技术有限公司浙江杭州 310051 摘要：随着大数据和人工智能的不断发展和深入，各行各业都想通过大数据的方法，来有效的利用已有的大规模数据，并且挖掘其内在价值，为本行业创造更好地发展。其中交通领域是一个非常重要的领域，影响着人们的每日出行和时间效率。而大数据是智能交通的关键技术，可有效地分析和解决日常生活中的交通问题。对此，本文对大数据在智能交通中的应用与发展进行探究。 关键词：智能交通系统，大数据，发展方向 在交通行业当中的大数据应用，主要是针对在智能交通领域方面的大数据技术应用，当前具备的交通基础设施已经相对比较完善，通过使用大量的先进设备和技术，产生了海量的交通数据资源，通过深入的挖掘和分析这些海量的数据资源，能够有效促进交通行业的不断发展。 1 智能交通系统内涵分析 智能交通系统（Intelligent Traffic System，ITS），主要是指借助计算机技术和信息数据传输技术，能对交通运行过程进行科学化的管理和指挥，在管理机制建立过程中，要对人员因素、车辆因素、道路环境因素等进行全方位考量和判定。为了保证交通管理的高效性，将技术和管理体系融合在一起，确保交通管理系统的多元化发展。在智能交通系统建立和运行过程中，智能交通管理模块、智能信息管理模块、智能公共交通模块、车辆管理模块以及电子收费和应急管理模块是研究的重点。 2 大数据在智能交通中的应用 大数据技术能够优化智能交通系统结构体系及其架构。因此，对于 C/S 架构，一方面需要布设好局域网，精心配置数据库服务器，将监控装备设置在数据采集前部，完成自动监控作业之后，要将监控视频与图片信息传输至服务器内，最后对数据进行处理，并将其分别传输到分中心与省中心。另一方面，要综合使用大数据技术着重优化智能交通硬件结构，精心配置车道计算机、控制器、微波读写器、触发线圈、车辆检测器、抓拍摄像机、信号灯、费额显示器、声光报警器、字符叠加器和高速挡车器，这样有助于保持交通的畅通性。 2.1车辆检测技术 车辆检测技术大多被应用于 ETC 车道系统中，该系统通常在车道的入口与出口运用地感线圈来自动检测车辆。传统ETC车道系统通常会使用三线圈进行设置，一般情况下，第一个线圈是触发线圈，通过启动车道天线读写的方式来检测进入车道的车辆；第二个线圈是抓拍线圈，该线圈通过启动车辆识别系统来识别车牌和抓拍车辆图像；第三个线圈是落杆线圈，通常是在完成ETC交易之后自动回落栏杆。如今，ETC 车道系统在三线圈的基础上又增加了一个线圈，对系统进行了细致地优化。简而言之，当代智能化 ETC 车道系统由两个线圈识别车辆的队列信息，另外两个线圈则用以判断交易车辆。 2.2 图像抓拍识别技术 从智能交通管理的角度来讲，图像抓拍识别技术属于车牌识别系统的核心技术，车牌识别系统主要是利用数字图像处理模式来识别车辆与车牌，并全面采集数字视频与数字图像。通常，智能交通管理将车牌号作为识别车辆的重要标记，因此，可以说图像抓拍识别工作性质的关键影响因素是车牌号的重要性以及特殊性。只要有车辆途经 ETC 车道，ETC系统和车牌识别系统就会自动识别车牌，并精确抓拍车辆的视频与照片，然后将车辆的车牌信息和所有图片信息进行加工并输入，使之形成流水数据，然后根据数据信息来判断来往车辆是否存在违规行为。 2.3自动车辆识别技术 自动车辆识别技术能够准确识别途经车辆的大小、规模、车辆车型、重量、座位数、轴型和轮胎等，该技术属于自动车型识别系统的核心技术，其组成装备主要包括红外线扫描仪、轨道接触器、动态称重装置、电感环线圈和激光扫描器，这些精密装备仪器能够进一步促进交通管理智能化，将所有识别信息以数据形式输入 OBU 中。 3 大数据在智能交通发展中的前景 3.1加强对个人信息的保护 信息时代，不管是人们生活中的微不足道的事情，还是教育、卫生等重大决策，都会将相关信息留在信息系统中，如果整合这些信息，就能研究出一个人的生活轨迹，从而暴露个人隐私。交通大数据也涉及到隐私问题，比如车主的行车路径等，因此为了避免个人信息的泄漏，政府需要制定相关的法律法规，依法完善交通信息管理。 3.2改善交通数据收集的多样性 中国虽然人口基数庞大，汽车拥有量居世界前列，但在新信息收集方面还有欠缺。在交通信息数据收集上，除了选择传统的收集方法，比如调取交通部门存储的信息之外，还可以调动公众方面的力量，实现数据收集的多样性，并通过丰富数据资源来提高交通数据信息的自动化水平。 3.3提升交通运输系统的效能和交通服务的水平 交通部门可以通过网络资源配置和结构优化技术的无缝整合，来协同提高运输系统整体效率，实现工程布局合理化，明确交通信息流通和服务体系分工，真正做到相互配合，优势互补。进一步提升和开发高效便捷的公众出行所需的智能化服务技术，比如实时交通信息发布技术和公交运营智能化技术等。 3.4大力发展智能车路协同技术 智能车路协同技术将在一段时间引领智能交通的发展方向，这个领域的发展程度将决定我国智能交通系统整体的实力，是我们当前应
智能箱管理系统白皮书 2016年
目录 1.系统介绍 (1) 2 系统组网介绍 (1) 2.1 智能设备箱PCB控制板与上位机通讯原理 (1) 2.2 智能设备箱与后台管理平台组网方式 (2) 3.前端智能设备箱介绍 (2) 4 智能设备箱管理系统组成 (4) 5. 智能设备箱管理系统功能介绍 (5) 5.1 平台首页概览 (5) 5.2 智能箱配置管理 (6) 5.3 智能箱设备巡检管理 (6) 5.4 智能箱监测查询 (7) 5.5 系统日志管理 (7) 6.系统运行环境与接口 (7)
1.系单元动设节省2 系 2.1 系统介绍 智能箱管元运行情况设备巡检相省人力成本智能监控箱（1）智能（2）实时（3）及时（4）极大（5）大大（6）远程（7）多重（8）自动系统组网介 智能设备箱管理系统提况进行检测；结合，并可本，提高工作箱的优点：能控制、远程时反映整个系时对发生故障大提高整个监大减轻监控系程重启：可以重防雷措施，动重合：提供介绍 箱PCB 控制图1 智能提供对智能箱可以分级可以与运维平作效率，保 程集中管理系统中摄像障的设备进监控系统中系统的运行以远程操控，防雷模块供一种防护措制板与上位能箱PCB 控制 1 / 9 箱进行配置、分区进行平台进行无保障监控前端理。 像机设备的运进行检修。 中摄像机的在行维护成本，控设备，提供块状态可知，措施和自动位机通讯原理 制板与上位机置、管理、控行管理；可以无缝对接。系端监控设备运行情况。在线率。 ，保障平安供一种解决，提高系统动故障恢复理 机通讯原理图控制及维护以实时上传系统提供远程备正常运行。 安城市的建设决故障的手段统的可靠性的方法，减图 护；可以对系传告警信息与程监控和管。 设与发展。段。 。 减少人工参与 系统与主管理， 与。
社会信用体系大数据平台 白皮书 九次方财富资讯（北京）有限责任公司 2016年5月
目录 第一章社会信用体系介绍 (3) 第二章发展现状及趋势 (6) 2.1社会信用体系建设现状 (6) 2.2大数据应用情况与趋势 (7) 2.2.1新形势下的大数据已成为社会信用体系创新的重要突破口 (7) 2.2.2开启大数据时代政务和社会管理新模式 (8) 2.2.3培育经济发展新引擎，打造区域性竞争优势 (8) 2.2.4打造诚信名片，树立行业标杆 (9) 第三章九次方社会信用体系大数据平台的特征 (10) 3.1遵循大数据十三五规划和大数据相关标准规范 (10) 3.2采用大型IT应用系统设计原则 (10) 3.3技术架构对数据结构变化的适应性 (11) 3.4数据采集源的易用性及业务变更的适应性 (12) 3.5注重指标体系及数据模型的设计 (12) 3.6大数据应用场景的可视化及参数化设计 (13) 3.7采用先进、成熟、实用的软件和技术 (13) 第四章九次方社会信用体系大数据平台的总体架构 (14) 4.1数据架构设计 (16) 4.2网络架构设计 (17) 第五章标准规范体系建设 (19) 5.1标准规范建设框架 (19) 5.2标准规范建设内容 (20) 5.2.1公共信用标准规范体系建设 (20) 5.2.2统一社会公共信用代码建设 (21) 第六章社会信用体系数据中心建设 (27) 6.1大数据公共信用信息数据库 (27) 6.2大数据公共信用信息共享与交换平台 (28) 6.3信用门户网站和手机应用 (28) 第七章大数据平台建设 (29)
7.1大数据采集平台 (29) 7.2大数据清洗平台 (30) 7.3大数据挖掘与分析平台 (33) 7.4大数据可视化平台 (35) 第八章应用系统建设 (37) 8.1公共信用信息综合查询 (37) 8.2市场公共信用监管 (37) 8.3信用服务展现 (38) 8.4个人征信信息查询 (39) 8.5企业征信信息查询 (40) 8.6小微企业信用评估 (40) 8.7交易对手信用风险预警 (41) 第九章社会信用体系大数据平台建设的核心要素 (42) 第十章结束语 (43)
云计算白皮书 （2012年） 工业和信息化部电信研究院 2012年4月
版权声明 本白皮书版权属于工业和信息化部电信研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：工业和信息化部电信研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。
发表《云计算白皮书》，旨在与业界分享工业和信息化部电信研究院近年来在云计算领域的研究成果。 当前，云计算已经成为全球ICT产业界公认的发展重点。各国政府积极通过政策引导、资金投入等方式加快本国云计算的战略布局和产业发展；国际ICT产业巨头加快技术研发、企业转型和联盟合作以抢占云计算发展的主导权和新兴市场空间。我国在云计算领域已具备了一定的技术和产业基础，并拥有巨大的潜在市场空间，存在抓住机遇实现局部突破的机会，但当前发展过程中的产业技术差距、规划布局和制度环境等问题也日益显现。 本白皮书从产业体系、技术架构、数据中心、安全和政府作用等方面深入分析了国内外云计算发展形势，同时也分析了我国云计算发展过程中面临的机遇和存在的问题，提出了未来发展的思考与建议。
一、云计算概念 (1) 1. 云计算概念 (1) 2. 云计算的影响 (2) 二、云计算产业 (5) 1. 云计算产业体系 (5) 2. 全球云计算产业发展现状 (7) 3. 我国云计算产业发展现状 (9) 三、云计算技术 (12) 1. 云计算的技术架构 (12) 2. 云计算“基础设施”关键技术 (13) 3. 云计算“操作系统”关键技术 (18) 4. 我国云计算技术发展 (20) 5. 云计算标准化进展 (22) 四、云计算数据中心 (24) 1. 全球云计算数据中心发展趋势 (24) 2. 我国数据中心的发展状况 (25) 3. 我国云计算数据中心布局的策略 (26) 五、云计算安全 (28) 1. 云计算安全概述 (28) 2. 云计算的法律环境 (29) 六、政府在云计算发展中的作用 (31) 1. 外国政府的云计算行动 (31) 2. 我国政府的云计算行动 (33) 七、我国发展云计算面临的机遇和存在的问题 (36) 1. 我国云计算发展面临的机遇 (36) 2. 我国在云计算发展中存在的问题 (36) 3. 我国云计算未来发展思考 (38)
NB-IOT智能燃气表解决方案白皮书 中国移动通信集团有限公司 中国移动物联网联盟 2018年12月
目录 NB-IOT智能燃气表解决方案白皮书 (1) 1.序言 (4) 2.行业背景 (4) 2.1 行业痛点 (4) 2.2行业发展及趋势 (5) 2.3 市场前景 (7) 2.3.1 燃气行业市场前景 (7) 2.3.2 智能燃气表市场前景 (8) 3.行业解决方案 (9) 3.1 整体解决方案介绍 (9) 3.1.1终端层 (11) 3.1.2网络层 (11) 3.1.3平台层 (11) 3.1.4应用层 (12) 3.2燃气应用性能指标 (12) 3.3安全性要求 (13) 4.业务功能及流程 (13) 4.1表计安装 (14) 4.2 表计终端上线 (15) 4.3周期性业务上报 (16)
4.4用户缴费 (17) 4.5异常信息处理流程 (18) 5.方案设计 (19) 5.1低功耗设计 (19) 5.2覆盖&性能 (20) 5.3错峰离散 (21) 5.4话务模型 (22) 5.5问题定位 (22) 5.6安全 (23) 5.7 FOTA升级 (23) 5.8 IoT应用使能平台 (23) 5.9连接管理平台 (24) 6.NB-IOT智慧燃气应用价值 (25) 7.业务场景及商业模式 (27) 7.1业务场景 (27) 7.2 商务模式 (29) 8.应用最佳实践 (29)
1.序言 本文主要介绍NB-IOT在燃气行业的应用，行业目前存在的问题，及NB-IOT技术针对燃气行业的痛点提供的解决办法。介绍了NB-IOT智慧燃气整体解决方案，并对相关技术规范应用、业务功能及流程的进行了设计与约束、定义NB-IoT燃气表的基本功能集、实现流程，并提供方案设计建议。 本文主要目的是服务于中国移动智慧燃气相关业务开展主要有几个作用：1、约束行业业务的实现；2、给燃气行业从业人员、运营商网络人员了解行业发展趋势及相关技术规范，如包括配置、安装、升级、性能指标等。 2.行业背景 “十三五”时期（2016-2020年）将是我国全面建成小康社会，实现中华民族伟大复兴中国梦的关键时期，能源发展面临前所未有的机遇和挑战，天然气在我国能源革命中占据重要地位。在国家继续深化改革的政策指引下，天然气行业的发展环境将发生显著变化。天然气行业的不断发展与普及将及大的推动智能燃气表的发展。 当前,传统智能燃气表在解决燃气客户痛点时存在许多问题,比如数据传输不稳定、功耗高和抄表成功率低等。而NB-loT具有高安全、广覆盖、大连接、低功耗和低成本等特点,可以较好的解决上述问题,并更好的满足燃气客户的发展需求。 燃气表行业作为一个可持续发展的行业，市场前景广阔。目前我国正处于传统膜式燃气表向智能燃气表的转换阶段，智能远传燃气表凭借其安全性、便捷性、智能性等优点将成为市场上的主流产品。 2.1 行业痛点 近年来城市燃气取得了巨大的发展,但由于城市燃气业务涉及城市安全、百姓服务满意、企业自身盈利、区域能源供需平衡等多方挑战,燃气企业运营也一直存在诸多管理难题。 抄表难，缺乏快速有效的抄表手段，由于传统工作方式效率低下，后台计费系统往往月末待集中进行计费出账。
Linkoop 领象大数据平台白皮书 V3.0 Linkoop领象大数据平台为企业级大数据应用提供了数据全生命周期的解决方案，包含了数据集成、数据管理、数据安全、数据查询以及数据分析的整套分布式大数据平台和计算平台，帮助企业对海量数据进行采集、存储、治理、分析和挖掘，发现数据价值。 Linkoop领象大数据平台技术特点 ?业界领先的大数据计算能力 不论是数据导入、清洗、查询、分析还是复杂的机器学习任务，Linkoop都将这些任务转化为Hadoop上的分布式计算任务，充分利用整个大数据集群的计算能力。Linkoop对计算任务中的关键操作进行了定制化开发和优化，如数据加载、多维关联等常用操作，在降低使用难度的同时提高了计算效率，优化后的处理性能可达Hive-tez的10倍以上，Spark的2-10倍。Linkoop在电信领域广泛应用，每天处理的新增数据量超过600TB，充分验证了平台数据处理的性能和稳定性。 ?全图形化的数据处理流程设计 Linkoop创新性地提供了数据处理流程的图形化开发界面，使得在大数据平台上的数据处理不需要编写Hadoop代码，只需要通过鼠标拖拽添加功能组件，设定功能组件的运行参数和功能组件之间的依赖关系，就能够完成大数据处理流程的定义。对于定义完成的数据处理流程，能直接生成计算任务，提交平台执行和监控。全图形化的使用界面大大降低了对大数据应用开发、实施和运维人员的技术门槛，减少了项目实施的周期和成本。 ?插件式功能扩展 Linkoop提供的功能组件既包括数据采集和ETL任务相关的数据抽取、清洗、脱敏、校验、转换等功能，也包括了数据分析所需要的多维关联、聚集、统计以及机器学习算法等功能。