十、大数据资源平台功能架构

news/2025/2/27 5:25:55/

一、大数据资源平台的功能架构图总体结构

<a class=大数据资源平台功能架构图" height="1594" src="https://i-blog.csdnimg.cn/direct/7de0518a622a451fbfc01a2b45e0cbc3.png" width="1944" />
大数据资源平台功能架构

关键组件:

1.用户(顶行)

  此部分标识与平台交互的各种利益相关者。 其中包括:

  • 市领导

  • 各部门分析师

  • 区政府

  • 外部组织

  • 公民

  • 开发人员

  • 运营经理

2.功能模块(顶部水平部分)

  这些代表平台的主要功能区域:

  • 门户(Portal):用户访问平台的入口。

  • 开放中心(开放中心):方便数据共享和访问。

  • 共享中心(共享中心):管理数据共享和协作。

  • 运营中心:监控和管理平台的运营。

3.核心系统(第二行)

  这些是支持该平台的核心应用程序和服务:

  • 城市大脑:综合城市管理系统。

  • 一网通办:统一政务服务平台。

  • 城市运营系统(城运系统):管理城市基础设施和服务。

  • 社会治理:支持社会管理和政策制定。

  • 经济运行(经济运行):跟踪和分析经济数据。

4.服务平台(第三行

  这些平台为平台提供特定功能:

  • 业务中间件服务(业务中台服务):支持核心业务流程。

  • 人工智能中间件服务(AI中台服务):提供语音、面部识别等人工智能功能。

5.数据服务(第四行)

  重点关注数据交换、分析和访问:

  • 数据共享交换服务(数据共享交换服务):促进数据共享。

  • 数据分析和可视化服务(Data Analytics和可视化服务):实现数据分析和可视化。

  • 数据开放服务(Data Open Services):提供数据访问的API和工具。

6.数据处理层(第五行)

  详细说明数据处理的各个阶段:

  • 开放层:包括查询、文件管理、消息处理、下载等功能。

  • 数据可视化工具和探索工具(数据可视化工具、数据探索工具):数据探索和可视化的工具。

  • 协同开发与应用计算(合作开发、创新环研究、申请计算):支持协同数据开发和处理。

7.数据存储和管理(第六和第七行)

  重点关注数据存储、组织和安全:

  • 数据区(数据区):根据数据的类型和访问级别对数据进行分类(例如,非结构化数据、实时数据、应用程序租户、共享层、标准层、数据湖)。

  • 数据试验区:提供数据实验的环境。

  • 外部开放区(外部开放区):管理外部用户的数据访问。

  • 数据沙箱(数据沙箱):用于安全数据分析的隔离环境。

  • 敏感数据脱敏区(对外数据脱敏区):保护敏感数据。

  • 存储类型(存储):指定存储技术,如分布式存储、数据仓库、内存缓存和 ROB 存储。

  • 计算方法(计算):包括批处理、统计分析、控制计算和边缘计算。

8.数据收集(第八行)

  描述收集数据的方法:

  • 离线采集(离线采集)

  • 实时采集(实时采集)

  • 准实时采集(准实时采集)

  • 流媒体采集(流媒体采集)

  • 数据导入与报告(数据导入上报)

  • 网络爬虫(互联网爬虫)

  • IoT网关采集(物联网网关采集)

9.数据来源(底行)

  标识数据的来源:

  • 政务采

  • 公共服务数据(公共事业化数据)

  • 行业数据 (行业数据)

  • 互联网数据(互联网敏据)

  • 物联网数据

10.运营和安全(右侧)

  重点关注平台的管理和安全:

  • 运营与维护(运维)

  • 数据管理数据管理

  • 数据安全

  • 数据目录 (数据目录)

  • 安全合规管理(安全合规管理)

  • 安全配置管理(安全配置管理)

  • 数据标注 (数据标注)

  • 网络安全分析(网络安全分析)

  • 数据管理(元数据管理

  • 安全事件管理(安全事件管理)

  • 数据质量管理(数据质量管理)

  • 敏感数据加密/脱敏(敏感数据加密/脱敏)

  • 数据开发(数据开发)

  • 数据泄露(数据泄露)

  • 数据深度 (Data Depth)

解释:

该图代表一个综合大数据资源平台,旨在收集、处理、管理和共享数据,用于城市管理、政府服务和公共部门运营等各种用途。它强调数据的安全性、质量和可访问性。该平台利用一系列技术和方法来确保高效、有效地利用数据。

二、关键要点

  • 以用户为中心的方法:该平台满足具有不同需求和访问级别的各种用户的需求。

  • 数据驱动决策:该平台提供数据分析和可视化工具和服务,以支持明智的决策。

  • 安全性和合规性:高度重视数据安全性、隐私性和法规合规性。

  • 可扩展性和灵活性:该平台旨在处理大量数据并适应不断变化的需求。

  • 集成和互操作性:该平台集成来自各种来源的数据,并促进不同系统之间的数据共享。

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