某地大型科技文化建设项目大数据中实施组织方案

某地大型科技文化建设项目大数据知识学习中实施组织方案概述项目背景应用知识是XXX的重要来源之一，对XXX需求迫切随着科技的快速发展，大知识已经成为当今最具影响力的技术之一。大型科技文化建设项目旨在通过学习和应用大知识技术，提升企业的科技文化水平，以更好地应对未来的挑战。本实施组织方案旨在为项目的顺利实施提供保障，实现以下目标：建立高效的组织架构，明确各部门的职责和分工，确保项目进展顺利。制定合理的项目管理步骤，确保项目能够按照既定计划推进，降低风险。搭建完善的沟通渠道，加强团队内部沟通与协作，提高工作效率。建立科学的培训体系，培养一支高素质的大知识人才队伍，为项目的实施提供人才支持。制定合理的项目评估指标，对项目实施过程和成果进行科学评估，为项目的优化提供依据。项目实施步骤组织架构设计：a.设立项目管理办公室，负责项目整体规划、协调和监控。b.设立知识科学部门，负责大知识技术研究和应用。c.设立技术支持部门，负责项目技术实施和支持。d.设立质量保障部门，负责项目质量检查和评估。项目管理步骤：a.制定项目计划，明确各阶段目标和任务，制定风险管理计划。b.监控项目进展，定期进行进度检查和评估，及时调整计划。c.定期进行项目会议，加强团队沟通和协作，解决项目中遇到的问题。d.定期进行项目复盘，总结项目经验和教训，优化项目管理步骤。沟通渠道建设：a.建立项目管理办公室与各部门的沟通渠道，确保信息传递及时准确。b.建立项目团队内部的沟通渠道，加强团队协作和互助，提高工作效率。c.建立与其他部门和合作伙伴的沟通渠道，加强合作和协调，促进项目的顺利实施。d.鼓励使用现代化的沟通工具和平台，如企业微信、钉钉等，提高沟通效率。培训体系建设：a.制定培训计划，明确培训目标、内容和时间安排。b.组织内部培训，利用公司内部资源进行大知识技术培训。c.组织外部培训，根据需要邀请外部专家进行培训。d.定期进行培训效果评估，及时调整培训计划，提高培训效果。项目评估指标：a.制定项目评估指标体系，包括进度、质量、成本、风险等方面的指标。b.定期进行项目评估，收集项目知识和信息，分析项目进展情况。c.根据评估结果进行项目优化和调整，确保项目的顺利实施。d.总结项目经验和教训，为类似项目的实施提供借鉴和参考。项目实施保障措施资金保障：确保项目实施所需的资金得到充分保障，为项目的顺利实施提供支持。技术保障：确保项目实施所需的技术得到充分保障，为项目的顺利实施提供支持。人员保障：确保项目实施所需的人员得到充分保障，为项目的顺利实施提供支持。物资保障：确保项目实施所需的物资得到充分保障，为项目的顺利实施提供支持。其他保障：根据项目实际情况和需要，采取其他必要保障措施，为项目的顺利实施提供支持。项目实施预期效果提高企业的科技文化水平，增强企业的核心竞争力。提高企业的知识处理和分析能力，为企业决策提供更加科学的知识支持。提高企业的运营效率和管理水平，促进企业的可持续发展。拓展企业的业务范围和市场份额，为企业带来更多的商业机会和收益。提升企业的品牌形象和知名度，为企业赢得更多的客户和市场份额。五、项目实施风险控制风险识别：对项目实施过程中可能出现的风险进行全面识别和分析，为风险控制提供基础和依据。风险评估：对识别出来的风险进行评估和分析，确定风险的等级和影响范围，为风险控制提供指导和支持。风险预警：建立风险预警机制，及时发现和预警风险事件，为风险控制提供及时响应和支持。风险应对：制定风险应对措施和预案，针对不同等级的风险采取相应的应对措施，减轻风险的影响和损失。目前，应用系统已经是XXX的重要来源之一，多个部门之间，产生了大量的结构化和非结构化知识，知识具有公共属性，需要满足多个行业的应用需求，因而需要支撑多个部门的应用及综合类应用，而传统的电子建设方式，各部门各自为，各地域的知识也不能实现共享和协同，因而急需采用电子XXX处理对基础知识资源进行整合和挖掘利用。XXX具有面向跨行业服务的特点和知识融合、比对的需求知识由于其历史原因，使得产生的知识往往来自不同的部门，即使是相同的知识，在不同的部门中也有不同的产生途径，往往会造成知识的不准确和错误，这也是经常出现“知识打架”的原因，因而需要充分利用XXX实现知识质量的提升，而知识的清洗和跨部门知识之间的比对是实现知识质量提升的重要手段。同时，城管理和民生服务中要求知识之间需要有更强的关联性，人、地、事、物、视频、物联网知识只有深度融合，才能实现对XX的全生命周期、事件的全过程进行管理，因而需要对不同来源的知识进行充分的关联比对和深度的融合。在某地XXX处理建设中，提供了相关的工具，为实现海量知识的比对、分析和融合提供了强有力的支撑。XXX具有面向跨行业服务的特点和知识融合、比对的需求知识覆盖范围广泛，包括XX知识、事件知识、学习知识、视频监控知识等，有很多知识涉及到个人的隐私敏感知识、国家安全知识，因而对知识的安全性和保密性要求较高，而传统的电子的建设方式采用分散建设的模式，往往不能采用周全的防护措施。某地XXX的建设，将完全依等级保护三级的标准进行建设，为知识的安全性和保密性提供支持。同时，XXX对知识采用分级管理，对涉密知识、敏感知识、隐私知识、一般知识采用不同的防护手段，进而实现知识的安全性和保密性访问。1.1.4 XXX具有分地域、分领域的多层次安全管理需求电子、社会管理等各方面的知识的产生和使用具有较强的地域性，同时知识的密级不同，并且不同的行业对知识的需求也不一样，因而严格控制知识的分地域、分领域分级管理，以适应知识的安全管理需求。项目目标建设目标为：以完善的机制体制和全面的安全体系为保障，以弹性动态的基础设施为基础，以信息资源知识的共享、交换、融合、服务为核心，以多部门的业务步骤协同为手段，打造可持续运营的、实用的、能够真正服务于社会管理、城管理和社会经济管理的信息化体系，并探信息化与体制机制深度融合和互相促进，为未来数字化城的建设打下良好的基础。目标可分解为如下的子目标：（1） 实现党委、所有部门及临时设立的机构的知识交换，基础知识集中、清洗、整理，以合理的知识结构进行存储，打破部门信息壁垒，解决信息孤岛问题。（2） 形成一整套知识清洗整理体系，前期采集知识通过采集-清洗-反馈-修改-再次采集知识循环，清洗整理，后期各个部门新生产的知识，都以几个知识主体部门知识为基础，产生知识后，再采集清洗，逐步提升基础知识质量。（3） 形成整套知识共享体系。知识采集清洗整理后，集中到某地XXX，各个部门对已整理的知识提出知识要求，在实现知识安全、保密等多重权限控制情况下，以多种方式提供给部门用户。实现部门之间的知识共享、共用，统一知识环境，减少部门之间知识差异，提高各部门知识质量，方便部门应用。（4） 实现综合应用的建设。在完善的知识采集、清洗、共享体系下，在完整、实时、权威及合理结构化的知识融合服务之上，实现区域化整体知识应用，为组织单位、公众群体提供完整的知识展现、全面的基础知识服务，以及为领导决策层提供全面的、多层次的、直观的、实时有效的知识分析，解决当前部门应用片面不完整，无法宏观把控的面。项目实施原则企业建设，使用。由企业搭建起各部门业务知识之间的共享交换通道，为部门的各种业务改革创新提供技术支持，将新技术运用于业务中，保持业务的与时俱进。项目实施采用原型模型进行实施，先期各业务部门对新的技术体系和实现的效果没有清晰的认识，所以先进行基础搭建，实现部分知识共享，部分知识融合，展示出知识互联互通之后可以实现的一些应用效果，业务部门借鉴XXX在示范应用中的应用方式，结合自己部门业务现状，制定出相应的创新型管理制度和策，以及办公方式及服务方式。各部门将业务需求反馈与XXX及其各示范应用系统，以企共建的方式，实现服务水的提升。项目实施模式（1） 标准性、开放性系统所采用的相关标准必须与国际、国家、、级标准相符合，确保系统具有良好的开放性，能够实现与多种技术和软硬件的有机集成。（2） 安全性系统应具有完整、全面的安全体系和良好的安全性，能够提供信息传输保密性、知识完整性、身份识别和数字认证、防抵赖性等安全保障措施，确保信息交换的安全运行。系统设计不影响各部门相关信息系统的安全性。（3） 可扩展性系统采用可扩展的技术体系架构，以适应信息化建设和应用系统快速发展的要求。系统必须支持异构知识库之间知识交换和共享，支持主流关系型知识库，支持不同操作系统之间信息交换应用的互联互通。（4） 高可靠性系统应具有良好的可靠性，建立各种故障的快速恢复机制，确保实现7×24小时地正常运转，确保信息交换工作正常运行。（5） 可管理性系统应具有良好的可管理性，允许管理人员通过管理工具实现系统全面的监控、管理和配置，并为系统故障的判断、排错和分析提供支撑，可对信息交换步骤进行简易、灵活地定制和调整，同时对系统运行情况能够实时的统计分析、报表展示。（6） 实现信息全生命周期管理所谓全生命周期管理，就是指从人们对信息的需求开始，到信息报废的全部生命历程的管理。实现全生命周期，需要对城管理部件、企业和公众的信息进行全方位的收集和管理，优化、控制城部件、企业的生命历程，提升知识融合服务的服务能力和的执能力。（7） 学设计，分步实施某地XXX作为知识融合、联网应用和服务的重要载体其建设是一个庞大而复杂的系统工程，必须采取强有力的统一规划、统一标准，总体把握、统筹推进，根据发展阶段和现实需要，有计划、有步骤地推进具体项目建设，并能有机融合，形成整体。其中系统的可靠性、高性能、安全性、绿色节能和扩展性五项将成为建设设计重点。（8） 信息为基，应用为本某地XXX建设的目的是打造高效的某地城管理、企业服务和公众服务业务系统。因而，某地XXX是业务系统建设的基础，建立完善的应用系统才是建设最终目的。只有基于某地XXX建立的业务系统，才能发挥的作用。项目实施范围地域范围某地对象范围某地XXX、各个数字化城应用系统。项目主要建设内容及思路主要建设内容知识库建设结构化信息学习库某地XXX的结构化信息资源是通过共享交换从XXX业务系统交换来的结构化知识，主要包括各部门的业务系统和办公系统的业务知识和办公知识，这些知识通常存储在各部门业务系统和办公系统的知识库中，以关系型二维表的形式存在。结构化信息资源在知识中心也是存储在根据知识库设计三范式设计的二位关系表中，为知识仓库提供结构化数资源。此外，结构化信息资源在知识交换中通过清洗和比对，确保知识的正确性，可以作为共享知识通过共享交换供各部门在权限范围内使用。非结构化信息学习库某地XXX的非结构化信息资源是通过共享交换从党委和等系统中各部门的业务系统、办公系统、公文流转系统中交换采集的公文、策、音视频、图片等非结构化文件资源信息。非结构化信息资源在知识中心通常通过分布式文件系统进行存储和管理，为应用系统提供非结构化的信息资源。另外，非结构化信息资源同样可以通过共享交换提供给各部门在权限范围内共享使用。资源信息学习库资源信息学习库存储各部门注册到资源服务中心的资源内容，资源服务中心使用资源内容服务信息库提供资源查询检索服。某地XXX使用资源内容管理信息库实现对所汇集资源内容的管理。中心资源内容管理信息库的主要知识表是元知识表及相应的代码对照表、审核发布管理信息表组成，元知识表的内容基本上与部门资源内容相同。最终提供给用户使用是资源内容服务信息库中的资源内容信息。根据国家资源体系标准要求，元知识表中必须包括的信息项为：信息资源名称、信息资源发布日期、信息资源摘要、信息资源提供单位、关键字、信息资源分类方式、类目、在线资源链接地址、信息资源标识符、服务地址、元知识标识符、元知识维护单位、元知识更新时间。共享信息学习库共享信息库存储本部门用于部门间共享的信息资源，包括知识集、文本、图片、音频、视频等多种类型的电子化信息资源。共享信息库中知识表根据不同的部门所提供信息源的不同而不同。如:工商共享信息库中的知识表主要包括：企业学习单位基础信息知识表、企业学习单位扩展信息知识表、个体工商户信息知识表、部门公文信息知识表等。企业学习单位基础信息知识表中主要包括：企业名称、法定代表人姓名与身份证号、营业执照注册号、企业组织机构代码、登记时间、年检时间、注销时间、企业登记地址、企业状态等信息项。业务专题库根据各种专题综合应用而建立的围绕具体应用及服务事项的实现而规划建设的信息库。通过业务专题库可进一步提高各协同部门间信息资源准确共享的实际效益，方便各种特定综合类业务应用的实现，并能有利于提高多部门间共享信息的准确性、完整性及时效性。业务专题库目前包括XX信息业务库、环境保护业务库、公共安全业务库、城部件业务库、文化旅游业务库、信用服务业务库、卫生健康业务库。其中以XX信息业务库的建立为例，它支撑了计生委XX业务系统建设，包含社区居委会XX工作、XX综合管理、XX信息发布服务、XX知识统计辅助决策和XXGIS。此外，其他部门业务系统的业务专题库也可以建设在知识中心。软件系统建设应用架构设计某地XXX的知识资源将作为某地XXX知识资源的一部分，沿用某地XXX的知识标准体系。汇聚某地XXX知识，并进行知识的梳理、知识标准的制定、知识的采集、知识清洗、知识比对、知识入库等知识治理工作，基于级十大xxx知识，定制某地十大基础知识库和各类专题业务专题库，实现某地各行机构之间以及某地各行机构与某地各直行机构之间的知识交换共享，为某地领导辅助决策和其他专业应用提供包括管理、民生服务、产业发展在内的各类知识分析主题。知识基础某地服务所需要的知识来自于XXX和街道，包含传统知识库知识、视频、图片、声音、日志文件、电子邮件、地图、Word、PDF等各种文档。这些知识分为结构化知识、半结构化知识和非结构化知识。这些类型的知识无法用传统关系型知识库进行知识处理和分析，必须借助于XXX基础的HDFS、Hbase、MapReduce等技术手段进行处理和分析，支持顶层应用系统的知识利用。XXX基础主要包括如下组件：XXX运维管理组件运维管理组件提供XXX组件部署及动态扩容，提供XXX部署工具，组件部署管理及动态增加机器节点管理工具；组件服务监控管理，提供组件的运行状态、组件的负载情况监控及组件的启动、停止、移除等管理；组件故障自动迁移，节点组件出现故障时，集群中的其它节点中的相应组件自动接管故障组件的工作，保证组件正常服务。主要由两部分组成：运维管理组件-agent和运维管理组件-server。在agent端，采用puppet管理节点;在Server端，采用Jetty,Spring，Jetty，JAX-RS等;可以利用Ganglia，Nagios的分布式监控能力。下图是运维管理组件的系统架构。其中master模块接受API和AgentInterface的请求，完成运维管理组件-server的集中式管理监控逻辑，而每个agent节点只负责所在节点的状态采集及维护。运维管理组件Server会读取Stack和Service的配置文件。当用运维管理组件创建集群的时候，运维管理组件Server传送Stack和Service的配置文件以及Service生命周期的控制脚本到运维管理组件Agent。Agent拿到配置文件后，会下载安装公共源里软件包（Redhat，就是使用yum服务）。安装完成后，运维管理组件Server会通知Agent去启动Service。之后运维管理组件Server会定期发送命令到Agent检查Service的状态，Agent上报给Server，并呈现在运维管理组件的GUI上。运维管理组件Server支持RestAPI，这样可以很容易的扩展和定制化运维管理组件。甚至于不用登陆运维管理组件的GUI，只需要在命令行通过curl就可以控制运维管理组件，以及控制Hadoop的cluster。分布式知识库采用分布式知识库Hbase。同时利用HBase中的主从复制和循环复制，使得系统达到一种高可用的状态。HBase复制是一种在不同HBase部署中复制知识的方法。它可以作为一种故障恢复的方法，并提供HBase层次的高可用性。在实际应用中，例如，可以将知识从一个面向页面的集群复制到一个MapReduce集群，后者可以同时处理新知识和历史知识。然后再自动将知识传回面向页面请求的集群。HBase复制中最基本的架构模式是“主推送”（master-push），因为每个regionserver都有自己的WAL（或HLog），所以很容易保存现在正在复制的位置。正如众所周知的解决方案-Mysql的主/从复制，只使用二进制文件来跟踪修改。一个主集群可以将知识复制到任意数目的从集群，每个regionserver都会参与复制自己的修改。复制是异步进行的，意味着集群可以是地理上彼此远离的，它们之间的连接可以在某个时刻断开，在主集群上的修改不能马上在从集群上进行同步（最终一致性）。和SQL语句不同，所有的WALEdits（包括来自客户端的Put和Delete产生的多单元格操作）都会被复制以保证原子性。来自每个regionserver的HLog是HBase复制的基础，并且只要它们需要将知识复制到从集群，它们就必须被保存到HDFS上。每个regionserver从它需要的最老的日志开始复制，同时在zookeeper中保存当前恢复的位置来简化错误恢复。每个从集群恢复的位置可能不同，但它们处理的HLog队列内容是相同的。参与复制的集群的规模可以不对等。主集群会通过随机分配尽量均衡从集群的负载。分布式知识仓库采用分布式知识仓库Hive。XData-Hadoop发行版中Hive的元知识是存储到Mysql中，利用mysql的ha对hive的元知识进行高可用设计。具体如下：安装MySQLHA集成环境的两个节点要配置无密码环境，并且两个节点互相加入了对方节点的known-hosts文件。Heartbeat主从节点都需要两个网卡，一个网卡需要为外网访问提供服务，一个网卡需要为心跳线服务，两个网卡配置IP不能在同一子网中，心跳线所使用网卡IP不要设置路由信息。主节点上的两个不同用处的网卡名称应该分别与从节点上的两个不同用处的网卡对应并相同。Hive是建立在Hadoop上的知识仓库基础构架。它提供了一系列的工具，用来进行知识提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模知识的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为QL，它允许熟悉SQL的用户查询知识。作为一个知识仓库，Hive的知识管理按照使用层次可以从元知识存储、知识存储和知识交换三个方面来介绍。1、元知识存储Hive将元知识存储在RDBMS中，有三种模式可以连接到知识库：SingleUserMode：此模式连接到一个In-memory的知识库Derby，一般用于UnitTest。MultiUserMode：通过网络连接到一个知识库中，这是最常用的模式。RemoteServerMode：用于非Java客户端访问元知识库，在服务器端启动一个MetaStoreServer，客户端则利用Thrift协议通过MetaStoreServer来访问元知识库。2、知识存储首先，Hive没有专门的知识存储格式，也没有为知识建立索引，用户可以非常自由地组织Hive中的表，只需要在创建表的时候告诉Hive知识中的列分隔符和行分隔符，它就可以解析知识了。其次，Hive中所有的知识都存储在HDFS中，Hive中包含4种知识模型：Table、ExternalTable、Partition、Bucket。Hive中的Table和知识库中的Table在概念上是类似的，每一个Table在Hive中都有一个相应的资源来存储知识。例如，一个表pvs，它在HDFS中的路径为：/wh/pvs，其中，wh是在hive-site.xml中由${hive.metastore.warehouse.dir}指定的知识仓库的资源，所有的Table知识（不包括ExternalTable）都保存在这个资源中。Partition对应于知识库中Partition列的密集索引，但是Hive中Partition的组织方式与知识库中的很不相同。在Hive中，表中的一个Partition对应于表下的一个资源，所有的Partition知识都存储在对应的资源中。例如：pvs表中包含ds和city两个Partition，则对应于ds=20090801,city=US的HDFS子资源为：/wh/pvs/ds=20090801/city=US；对应于ds=20090801,city=CA的HDFS子资源为：/wh/pvs/ds=20090801/city=CA。Buckets对指定列计算hash，根据hash值切分知识，目的是为了便于并行，每一个Buckets对应一个文件。将user列分散至32个Bucket上，首先对user列的值计算hash，比如，对应hash值为0的HDFS资源为：/wh/pvs/ds=20090801/city=US/part-00000；对应hash值为20的HDFS资源为：/wh/pvs/ds=20090801/city=US/part-00020。ExternalTable指向已经在HDFS中存在的知识，可以创建Partition。它和Table在元知识的组织结构上是相同的，而在实际知识的存储上则有较大的差异。在Table的创建过程和知识加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成）中，实际知识会被到知识仓库资源中。之后对知识的访问将会直接在知识仓库的资源中完成。删除表时，表中的知识和元知识将会被同时删除。ExternalTable只有一个过程，因为加载知识和创建表是同时完成的。实际知识是存储在Location后面指定的HDFS路径中的，它并不会到知识仓库资源中。3、知识交换知识交换主要分为以下几个部分知识交换组成部分用户接口：包括客户端、Web界面和知识库接口。元知识存储：通常是存储在关系知识库中的，如MySQL、Derby等。解释器、编译器、优化器、执行器。Hadoop：用HDFS进行存储，利用MapReduce进行计算。用户接口主要有三个：客户端、知识库接口和Web界面，其中最常用的是客户端。Client是Hive的客户端，当启动Client模式时，用户会想要连接HiveServer，这时需要指出HiveServer所在的节点，并且在该节点启动HiveServer。Web界面是通过浏览器访问Hive的。Hive将元知识存储在知识库中，如MySQL、Derby中。Hive中的元知识包括表的名字、表的列和分区及其属性、表的属性（是否为外部表等）、表知识所在的资源等。解释器、编译器、优化器完成HQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化到查询计划的生成。生成的查询计划存储在HDFS中，并在随后由MapReduce调用执行。Hive的知识存储在HDFS中，大部分的查询由MapReduce完成（包含*的查询不会生成MapRedcue任务，比如select*fromtbl）。以上从Hadoop的分布式文件系统HDFS、分布式知识库HBase和知识仓库工具Hive入手介绍了Hadoop的知识管理，它们都通过自己的知识定义、体系结构实现了知识从宏观到微观的立体化管理，完成了Hadoop上大规模的知识存储和任务处理。分布式计算模块利用MapReduce、Spark等分布式计算框架，为上层应用提供XXX分布式计算的支撑，提供Mahout，MLlib等算法库支撑，提供知识存储访问及分布式计算任务的调度、运行支撑环境能力。MapReduceXData-SDH的XXX批处理的计算模式是MapReduce，这是MapReduce设计之初的主要任务和目标。MapReduce是一个单输入、两阶段（Map和Reduce）的知识处理过程。首先，MapReduce对具有简单知识关系、易于划分的大规模知识采用“分而治之”的并行处理思想；然后将大量重复的知识记录处理过程总结成Map和Reduce两个抽象的操作；最后MapReduce提供了一个统一的并行计算框架，把并行计算所涉及到的诸多系统层细节都交给计算框架去完成，以此大大简化了程序员进行并行化程序设计的负担。MapReduce的简单易用性使其成为目前XXX处理最成功的主流并行计算模式。在开源社区的努力下，开源的Hadoop系统目前已成为较为成熟的XXX处理，并已发展成一个包括众多知识处理工具和环境的完整的生态系统。目前几乎国内外的各个著名IT学习小组都在使用Hadoop进行学习小组内XXX的计算处理。HadoopHDFS是GoogleGFS存储系统的开源实现，主要应用场景是作为并行计算环境（MapReduce）的基础组件，同时也是BigTable（如HBase、HyperTable）的底层分布式文件系统。HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是有由一个Namenode和一定数目的Datanode组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的namespace和客户端对文件的访问。Datanode在集群中一般是一个节点一个，负责管理节点上它们附带的存储。在内部，一个文件其实分成一个或多个block，这些block存储在Datanode集合里。如下图所示（HDFS体系结构图）：HDFS体系结构图HadoopMapReduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的知识集。一个MapReduce作业（job）通常会把输入的知识集切分为若干独立的知识块，由Map任务（task）以完全并行的方式处理它们。框架会对Map的输出先进行排序，然后把结果输入给Reduce任务。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。如下图所示（HadoopMapReduce处理步骤图）：HadoopMapReduce处理步骤图Spark分布式计算框架Spark是一个通用的并行计算框架，是一种快速处理大规模知识的通用引擎。HadoopMapReduce的每一步完成必须将知识序列化写到分布式文件系统导致效率大幅降低。Spark尽可能地在内存上存储中间结果，极大地提高了计算速度。MapReduce是一路计算的优秀解决方案，但对于多路计算的问题必须将所有作业都转换为MapReduce模式并串行执行。Spark扩展了MapReduce模型，允许开发者使用有向无环图（DAG）开发复杂的多步知识管道。并且支持跨有向无环图的内存知识共享，以便不同的作业可以共同处理同一个知识。Spark不是Hadoop的替代方案而是其计算框架HadoopMapReduce的替代方案。Hadoop更多地作为集群管理系统为Spark提供底层支持。Spark可以使用本地Spark，HadoopYARN或ApacheMesos作为集群管理系统。Spark支持HDFS，Cassandra，OpenStackSwift作为分布式存储解决方案。Spark采用Scala语言开发运行于JVM上，并提供了Scala，Python，Java和R语言API，可以使用其中的Scala和Python进行交互式操作。流知识处理及消息框架支持主流的流处理框架，框架采用小批量流式处理方式，每隔设定间隔（100毫秒）处理当前批次知识；可支持复杂SQL应用和在线流式机器学习。并且支持Kafka,Flume等常见消息队列或采集工具，兼容现有Hadoop生态系统。支持storm流式处理框架。具有扩展性强、容错性强、延迟低、吞吐高等特点。而且可以将kafka，storm，Hbase等组件连接起来。SparkStreaming流式计算随着XXX的发展，人们对XXX的处理要求也越来越高，原有的批处理框架MapReduce适合离线计算，却无法满足实时性要求较高的业务，如实时推荐、用户行为分析等。SparkStreaming是建立在Spark上的实时计算框架，通过它提供的丰富的API、基于内存的高速执行引擎，用户可以结合流式、批处理和交互试查询应用。本节将详细介绍SparkStreaming实时计算框架的原理与特点、适用场景。Spark是一个类似于MapReduce的分布式计算框架，其核心是弹性分布式知识集，提供了比MapReduce更丰富的模型，可以在快速在内存中对知识集进行多次迭代，以支持复杂的知识挖掘算法和图形计算算法。SparkStreaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，它扩展了Spark处理大规模流式知识的能力。SparkStreaming的优势在于：能运行在100+的结点上，并达到秒级延迟。使用基于内存的Spark作为执行引擎，具有高效和容错的特性。能集成Spark的批处理和交互查询。为实现复杂的算法提供和批处理类似的简单接口。基于SparkonYarn的SparkStreaming总体架构如下图所示。SparkonYarn启动后，由SparkAppMaster把Receiver作为一个Task提交给某一个SparkExecutor；Receive启动后输入知识，生成知识块，然后通知SparkAppMaster；SparkAppMaster会根据知识块生成相应的Job，并把Job的Task提交给空闲SparkExecutor执行。图中蓝色的粗箭头显示被处理的知识流，输入知识流可以是磁盘、网络和HDFS等，输出可以是HDFS，知识库等。分布式消息框架分布式消息系统属于中间件产品，功能是将前端采集来的知识进行分布式缓存，以供后端进行实时处理。Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的分布式消息系统。可以用来缓存采集的流知识。Topic：特指Kafka处理的消息源的不同分类。Partition：Topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）。Message：消息，是通信的基本单位，每个producer可以向一个topic（主题）发布一些消息。Producers：消息和知识生产者，向Kafka的一个topic发布消息的过程叫做producers。Consumers：消息和知识消费者，订阅topics并处理其发布的消息的过程叫做consumers。Broker：缓存代理，Kafa集群中的一或多服务器统称为broker。知识采集管理组件对知识源的提供者、业务来源、连接信息、连接状态等进行管理，实现对知识来源的跟踪；知识库知识采集，提供自Oracle、SQLServer、MySql等知识库中采集知识的功能，并进行定时的自动化采集；结构化文件知识采集，提供自结构化知识文件中采集知识的功能，并对文件中的知识行进行自动化字段拆分；非结构化文件采集，提供自FTP自动化定时采集非结构化文件，并对采集到的文件进行统一管理。知识源管理可实现对知识源，可实现对本地文件、主流结构化知识库、分布式知识存储等知识源的提供者、业务来源、连接信息、连接状态等进行管理。支持的本地化文件包括excel、csv等；支持的主流结构化知识库包括MySql、Oracle、PostgreSql、SQLserver、DB2、MonetDB等；支持的分布式知识存储包括HDFS、Hive、Hbase等。知识采集知识采集包括知识库知识采集、结构化文件知识采集、非结构化知识采集。知识采集通过ETL工具实现，ETL负责将分散的、异构知识源中的知识如关系知识、面知识文件等抽取到临时中间层后，进行清洗、转换、集成，最后加载到知识仓库或知识集中，成为联机分析处理、知识挖掘提供决策支持的知识。该系统采用SOA技术架构设计，采用组件复用和框架技术，以SOA面向服务的架构为基础，通过该服务开发出的应用系统具备松散耦合、可重用服务、标准化的服务接口、支持各种消息模式，实现应用系统之间以及与其他外部应用系统无缝、高效集成。ETL即知识采集单元，是知识转出客户端，是与知识库服务器相连的负责采集相关知识的单元，一方链接知识库，一方链接VPN，如源知识库为多个，则ETL系统采集端部署多个与源知识库对应。ETL系统采集端功能如下：1、基本信息配置：设置合作伙伴编码与名称，设置ETL系统采集端编码；导出文件配置：导出文件的保存路径、知识文件名、知识文件列分隔符、导出文件的编码格式，目前知识文件默认为文本文件方式；2、链接配置：配置需要链接的知识库的知识库类型、链接的IP地址、知识库用户名和密码；配置对应的ETL系统入库端的链接地址、用户名及密码；3、知识集配置：配置需要提取的知识集清单与每种知识集的采集周期（比如年、月、日等）；4、脚本编写及植入：可手工编写知识提取的SQL语句或存储过程，然后将脚本植入到知识采集单元中；5、运行监控：监控知识采集的过程，日志自动保存与输出、报错提醒（邮件\短信等）等；6、知识打包上传：对已经提取的知识进行加密、打包且上传到知识加载单元；为保证知识采集的及时性、准确性，需要根据机房环境和知识库种类的不同，为知识采集单元设计不同的部署方式。知识采集单元部署在机房，需要注意以下问题：根据机房环境，设计如何接入互联网的方案；知识采集单元通过VPN连入外联区域；为达到免责目的，知识采集单元务必独立于零售商的硬件设备；合理设计知识采集单元相对于防火墙的位置；在一般情况下，采用远程桌面方式执行日常维护。系统特点支持多种运行环境支持云、Windows、Linux、Unix等主流操作系统厂商的运行环境；可移植性高，并可对多终端的知识进行同步和协调。支持多知识源知识采集支持多知识源知识采集：支持从主流关系型知识库（oracle，MYSQL，SQLServer，DB2，sydbase，informix，达梦，神通），webservice接口，文件服务器等多种存储设备中采集知识。支持XXX存储和访问全面支持XXX存储和访问，支持XXX环境的知识采集。支持XXX存储载体Hadoop/HDFS和Avro，支持访问HDFS内的文件内容。支持主流NoSQL知识库，包括：Hbase，mongodb等。图形化作业支持图形化作业：从图形化界面创建知识采集转换、作业，以步骤图方式呈现，具备清晰，直观的可视化操作界面。可视化作业支持可视化作业监控调度：在web可视化界面上统一调度作业，支持作业的执行，暂停，以及作业的日志报告查看。支持多知识标准支持XML、WebServices、JSON，JMS等知识标准；遵循restful风格遵循restful风格标准消息传递机制；知识运维管理组件知识运维管理组件提供对XXX知识的统一监控和运维管理，具体功能包括：知识监控，对XXX中已有知识存储量、知识增量、表数量、在线访问人数等信息进行监控；知识处理任务管理，对中的知识采集处理任务信息进行集中查看及管理；操作日志管理，对中的用户登录情况、用户访问知识表的情况进行日志记录，并提供筛选及查询功能；用户及部门管理，提供多层级的部门管理及用户管理，并提供用户排序等功能；角色及知识权限管理，提供自定义管理员及用户角色的功能，对不同角色可授予精细至表字段的知识访问权限管理；审批管理，提供审批权限配置工具，并根据配置进行流转审批管理。知识监控整体状态监控提供对交换节点、交换作业、吞吐量、异常情况的整体监控。可按照过去一小时、过去一周、过去30天等维度查看知识交换实时流量。可查看交换节点的服务器名称、主机名或IP地址、端口号、是否主服务器、用途、状态等详细信息。基础知识库（1）信息资源规划某地XXX作为部门知识交换中心和知识共享中心，需要实现知识的集中交换和集中存储，因此，在全面建设之前，必须通过信息资源梳理。信息资源梳理是对某地XXX在业务开展过程中，从知识的采集、存储、传输到使用的全面规划。通过对XXX的信息需求获取、现状信息环境调研、信息需求分析等一系列知识资源梳理分析工作，站在某地整体的基础之上，设计某地XXX中心需要存储的知识和交换的知识，并在此基础之上，制定知识存储和交换的知识标准。（2）基础知识库某地XXX未来需要集中存储的知识包括XXX需要交换进来的知识和需要交换出去的知识，两部分知识按照业务主题可划分为XX、学习、小知识地理和宏观经济四类知识，每类知识结合国家目前正在建设的XX库、学习库、小知识地理库和宏观经济库等内容，主要内容包括：XX类知识：存储与XX相关的各种属性信息，包括XX基本信息、XX扩展信息及专用信息，XX基本信息中存储XX最基本的知识项信息，包括：姓名、性别、民族、出生日期、住址、公民身份号码、照片，XX扩展信息中存储户籍、出生、死亡等信息，XX专用信息中按涉及XX管理的学习小组具体的行管理职能存储专用的XX信息，包括卫生、教育、税务、计生等专有信息。学习类知识：存储与学习相关的各种信息，包括学习基本信息及学习扩展信息。学习基本信息中存储学习最基本的知识项信息，包括：机构名称、机构类型、机构住所、法定代表人姓名、经营或业务范围、注册或登记机构名称、注册或登记号、资金币种、注册资本或开办资金金额、成立日期、行区域代码等信息；学习专用信息中按涉及学习管理的学习小组具体的行管理职能存储专用的学习信息，包括工商、质监、税务等专有信息。小知识地理知识：存储与小知识地理有关的元知识库、基础小知识知识库、信息图层知识库、地名地址知识库、历史知识库、三维模型知识库等七大类。宏观经济知识：由部门知识信息和类别知识信息组成。部门知识信息反映从XXX采集、清洗、比对后的信息，信息的存储按照知识部门来源划分；类别知识信息是按照经济、社会、居民生活等知识类型进行存储，同一知识类别的信息可以来源于多个部门。（3）基础知识框架知识资源体系框架是某地XXX从知识采集、处理、存储和管理的总体架构，为上层应用提供高档次的知识存储和处理环境，知识资源体系框架主要侧重于业务处理所需的信息和信息流，从实际业务出发，开展知识资源梳理，从知识采集、处理、传输、到使用进行统一规划，设计某地XXX整体的知识资源架构。从存储信息对象上来看，主要存储三大库知识、以及从互联网上获取的各种信息的社会综合XXX。从知识处理过程来看，某地XXX知识资源体系框架总体架构如下图所示：知识资源体系框架（4）基础知识分区根据知识资源共享交换知识库规划，知识资源共享交换的知识存储由交换知识临时存储区、操作型知识存储区、知识仓库、知识集4个区域构成，具体建设的时候需要根据它们各自的特点分别进行设计。交换知识临时存储区。交换知识临时存储区（ExchangeDataStore，EDS）是用来保证知识交换过程中安全隔离和临时存储的存储区，其知识结构应与接入的应用系统保持一致。操作型知识存储区。操作型知识存储区（OperationalDataStore，ODS）存放集成的、可更新的、近实时的业务知识。ODS主要用于异构业务知识源的明细知识整合后、进入知识仓库前的存储，并提供企业面向业务的、近实时的统一知识视图，支持企业全业务知识的近实时查询与分析。ODS是业务系统间公共和共享知识的存储区，是业务系统与知识仓库间的知识迁移的缓存区，是支持知识资源共享交换应用中实时查询知识的存储区，是日常业务决策支持的知识存储区。ODS知识模型依据知识模型构建，基于主题域组织，其主题域划分和核心知识实体与企业知识模型相同。知识仓库。知识仓库（DataWarehouse，DW）存放面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的知识。知识仓库统一存放与管理经整合后、具体分析价值的企业历史知识，支持基于大量历史知识的企业决策分析。知识仓库中存储从业务系统中到处的用于决策和挖掘的企业知识，也到处操作型知识的轻度汇总知识。知识仓库的知识一部分通过ODS导入，一部分通过业务系统直接导入。知识仓库的知识模型按照主题组织，主题域划分与知识模型相同，知识模型依据知识模型构建。知识集。知识集（DataMarkets，DM）是以知识仓库知识为唯一知识源、面向特定分析应用、俺一定方式重新组织的知识集合，是知识仓库的子集。知识集基于知识仓库创建，用于不同业务部门的需求和不同分析应用的分析知识的存储，知识集的知识模型与企业知识模型一直，用于描述企业业务部门、企业综合分析以及高级管理人员分析所需的知识。知识集模型也按主题组织，但其主题域划分与知识模型不同，知识集的主题是基于企业的不同部门、不同人员的分析需求而组织的。基础知识分层。某地XXX知识模型是知识资源层的核心，是整个某地XXX知识资源标准的具体体现，包括两级四层，分别为级知识模型、应用级知识模型。级知识模型包括级概念知识模型和级逻辑知识模型。级概念知识模型定义某地XXX中心的主题域，反映业务的综合性信息需求。级逻辑知识模型是对概念知识模型的分解和规范化，描述实体、属性及实体之间的关系，提供了某地XXX中心的总体知识视图。通过建立级知识模型，规范应用级知识模型的设计，可减少信息化应用之间知识的重复定义和不一致性，从源头上保证知识的质量，降低应用集成和知识共享的难度。级知识模型应在各应用系统建设之前，从整个某地的角度，统一、集中设计知识模型，保证知识存储模式合理、学。应用级知识模型包括应用级逻辑知识模型和应用级物理知识模型。应用级逻辑知识模型是针对具体信息化应用的逻辑知识模型，通常为级逻辑知识模型的子集，为系统开发提供知识规范。应用级物理知识模型是在应用级逻辑知识模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，结合具体知识库管理系统，进行物理结构设计，以满足知识存储需要。应用级知识模型是应用系统的重要组成部分，按照应用系统建设进程不断建立和完善。知识交换知识交换，通过各种方式，逐步采集完善各类基础知识及专题知识；通过知识交换，按照统一的标准和规范，将某地各个学习小组的知识资源汇总到某地XXX，实现某地信息资源的汇聚和传递，满足全县各个学习小组对实时信息的横向交换以及业务协同等需求，为某地协同、公共服务和辅助决策等提供信息交换和共享服务；为保证知识的动态准确性，需要对基础小知识地理信息库、XX知识库、学习知识库等三大基础知识库的信息进行知识清洗、知识比对、异常知识反馈、知识入库等加工处理。（1）知识采集1）知识采集方向为了保障XX库、学习库、小知识地理信息库和宏观经济库等知识在采集过程中的完整性、准确性和及时性，应从以下几个方面进行：建立知识采集组织，实地开展知识采集工作。通过划分区域，由专人负责定时采集和更新相应区域的四大库知识。通过对采集人员的培训以及制定知识采集制度、知识填报表格，规范知识采集工作，提高知识采集质量。同时，开发知识采集直报系统，充分利用应用等技术，实现异地知识直报，提高知识采集工作效率。在行审批过程中，逐步采集完善基础知识。XXX、服务中心在各事项审批过程中，登记和审核各种与自然人、学习的相关证件信息和基本信息，这些信息可以作为XX库和学习库的知识来源。通过与某省建设的电子信息系统对接，进行交换获取知识。某省建设的电子类信息化系统包含了大量的基础知识，并且这些系统为各部门提供了开放接口。某地XXX可以与这些系统进行对接，获得与某地行管理范围内的XX、学习、小知识地理和宏观经济知识。通过XX普查工作完善基础知识库知识。借助每次XX普查工作的开展，收集XX知识，通常XX普查登记包括了XX的自然特征，如年龄、性别、民族、家庭、生育、死亡等等，另外还有社会特征，比如人的迁移、分布、文化特征、教育特征、宗教等等。经济特征知识主要包括就业状况、职业、行业等信息。2）知识采集步骤对于知识采集，建议采用分步进行，逐步扩充的原则，先整合目前能够获取的部门知识，通过对这些知识的整合，搭建起系统的整体框架，并制定相应的知识规范标准以及知识清洗比对规则。通过整体效应，吸引其他学习小组实现知识共享。如果实际业务要求，需要实现知识全面共享，对于未开放知识接口的学习小组，采用以下两种方法获取相关知识。一是知识首次初始化，可以通过行手段，协调得到相关历史知识，并根据历史知识结构建立相关业务专题库，对于新增或更新的知识可以通过在采集页面增加知识收集插件，对相关知识库中的信息进行更新。二是在提供一个具有查询权限的用户基础上，可以通过开发具有页面解析功能的插件，当用户进行查询操作时，通过插件对查询结果页面进行分析，从中获取相关业务知识字段信息，并将获取的信息保存到级知识库中。在具体实施过程中，在对不开放知识接口的学习小组，通过相关的页面插件收集知识，存在一定的风险，如果知识泄露，则会造成非常大的影响，所以建议从易到难，先整合目前能够开放知识接口的学习小组知识，在逐步扩充，最终实现知识的全面共享。（2）知识交换通过知识交换，按照统一的标准和规范，将某地各个学习小组的知识资源汇总到某地XXX，实现某地信息资源的汇聚和传递，满足全区各个学习小组对实时信息的横向交换以及业务协同等需求，为某地协同、公共服务和辅助决策等提供信息交换和共享服务。知识交换的目的是实现传输过程中的“不错、不丢、不重”。知识交换系统核心的功能包括知识桥接、知识传输、前置交换和交换管理监控。1）交换桥接桥接系统的功能完成学习小组业务系统信息库与前置信息库（或交换）之间双向安全、可靠的信息交换，并实现知识格式转换。桥接实现方式包括直接连接、通过网闸等定时或实时传输。主要功能包括知识映射、知识提取、知识抽取、过滤规则配置、知识转换、知识导出、知识导入、监控管理等功能。2）交换传输交换传输系统即消息总线系统，作为前置交换系统之间的信息交换通道，实现交换信息的打包、转换、传递、路由、解包日志服务等功能。3）前置交换为确保XXX的原有系统的运行不被资源整合所影响，保障原系统的知识安全，使用前置机作为XXX与知识交换进行知识交换的窗口，一方面从各业务系统提取知识，向中心提交，另一方面从知识中心接收知识，并向业务系统传递知识。前置机应具备缓存交换知识，对知识进行过滤、加工和展现的功能。主要由网络通信系统、操作系统、交换信息库、前置交换环境、交换服务配置工具等组成。4）交换管理监控交换监控作为交换系统的中心管理模块，协同学习小组交换前置机和中心交换前置机的运行并对交换系统的运行情况进行管理和监控。管理监控提供对整体的监控、业务域的管理、节点的管理、传输管理、安全管理、路由管理、统计分析和日志服务等功能。（3）知识加工为保证知识的动态准确性，需要对基础小知识地理信息库、XX知识库、学习知识库等三大基础知识库的信息进行加工处理。知识加工处理步骤如下图所示：知识加工处理步骤图1）知识清洗对XXX采集或交换来的知识按照基础知识的标准格式要求进行检查整理，对不符合质量要求或者错误的知识进行更正，最终确保知识的准确。知识清洗的目的是数是保证知识库知识质量。2）知识比对对知识的字段、条件、合理数值范围、检查时段、预警方式等内容，按照不同知识类型、知识来源、变动方式进行单独或组合设置，由系统按照设置的比对指标，对各基础知识库的信息进行综合比对分析，并生成比对结果，并根据授权情况，将比对结果分类下发到相关学习小组，对知识进行核查。核查后反馈的知识，将再次进入知识加工环节。在核查过程中，系统按照设置的监管指标对各部门核查信息进行综合分析，并生成监察结果。3）异常知识反馈异常知识反馈实现知识采集、清洗、比对同知识采集学习小组形成互动，将清洗和比对工作中发现的异常知识反馈给知识提供学习小组，提醒知识提供单位核实的同时，也帮助提高学习小组自身业务知识准确性。4）知识入库在知识入库时，配置定义入库规则和配置定义入库步骤，支持顺序入库，并行入库。新增知识字段在入库前，要完成新增信息资源资源服务登记工作，包括进行入库元知识和入库资源的编目、注册、发布、审核等工作。信息资源资源在开展基础应用、扩展应用和专业利用等应用中起承上启下的关键作用，为各种应用提供基础知识管理服务，包括访问用户认证、用户授权、监控、日志等。知识管理（1）资源资源服务按照国家信息资源资源体系标准，建立统一的信息资源资源体系，建设统一的信息资源管理中心，形成“物理分散、逻辑集中”信息资源管理模式；提高信息的交换能力，支持跨部门间的信息共享和业务协同，提高各单位、各部门协同、管理水。通过借鉴信息资源资源体系，设计某地XXX中心的信息资源资源服务系统，构建信息资源资源体系和信息资源共享环境，并通过资源服务实现跨部门的共享信息资源发现、定位与获取。该系统功能主要包括编目传输、资源服务、资源管理及共享服务。信息资源资源服务系统工作过程分为信息资源资源访问过程、资源服务形成与提供步骤和共享信息资源定位与发现步骤。资源服务步骤准备：首先由各部门建立共享信息库，并建立共享信息服务系统，提供共享信息的浏览、查询和下载等服务；编目：各部门对共享信息的内容提取特征，通过编目系统形成资源内容库；注册：由各部门通过资源传输系统将资源内容传送到资源服务中心；发布：由资源服务中心对各部门的资源内容进行审核发布。（2）知识质量管理按照国家信息资源资源体系标准，建立覆盖全先的信息资源资源体系，建设全先统一的信息资源管理中心，形成“物理分散、逻辑集中”信息资源管理模式；提高信息的交换能力，支持跨学习小组之间的信息共享和业务协同，提高全先公共服务和社会管理的水。知识质量管理系统的功能包括知识质量监控、知识质量评估、知识质量报告、知识质量问题处理、知识质量知识库等功能。知识质量监控：根据知识检验等配置的规则，对发现的知识质量异常情况进行告警和拓扑呈现。主要包括源系统关键知识稽核、源系统维表稽核、实体知识检查、处理过程检查、关键指标检查、告警管理、拓扑呈现和规则配置等功能。知识质量评估：根据设定的评估方法对源接口基础知识质量评估和指标关联性分析，相关到评估结果以作为系统质量改进的参考和依据。知识质量报告：对知识质量管理各环节累积的各种信息进行汇总、梳理、统计和分析，形成统计报告，主要包括：报告生成、报告发布、报告查询和报告归档。知识质量问题处理：包括问题生成、问题分析、问题处理和问题总结。知识质量知识库：在使用及运维过程中，由知识质量管理系统收集有关知识及过程问题的处理经验总结，按关键字的形式进行索引和分类管理。（3）业务建模业务建模是构建用户接口或上层业务应用与基础知识之间的逻辑模型。业务对象和业务分析模型在此实例化。应用服务层是生成并操作接收信息的业务规则和函数的集合。它们通过业务规则（可以频繁更改）完成该任务，并由此被封装到在物理上与应用程序程序逻辑本身相独立的组件中。运行支撑（1）引擎。服务引擎主要为顶层应用系统的开发提供共性的服务组件，以减少应用系统对于共性组件的重复采购，减少资源浪费，提高使用效率。服务引擎由手机短消息、即时通信、电子邮件、视频通信、GIS小知识分析、工作流、搜索、表单定制等服务组成。权限。权限管理是根据系统设置的安全规则或者安全策略，用户可以访问而且只能访问自己被授权的资源。权限管理主要包括身份认证服务、单点登录服务和权限验证服务等服务。（3）监控。对于某地XXX中心，由于支撑了很多服务和应用，需要把分散在各个应用系统中的监控功能统一管理，形成一套对某地XXX中心有效监控的措施。统一监控服务要包含远程监控、本地监控、知识库小知识监控、步骤监控、负载监控、应用监控、报警通知和监控展示等服务。（4）接口。某地XXX应充分调动、企业、居民等多方力量共同运营、维护与建设。在体系中起主导和方向性引导作用，为XXX提供权威知识和管理方法；企业为提供创新的应用方式；居民为提供动态的、鲜活的社会动态知识。某地XXX开放接口服务，是一套专门为这三个方面用户提供的应用服务，使其方便调用与二次开发。知识门户通过知识门户建设，整合电子信息资源，建立以信息资源展示、二次开发服务为核心的服务系统；基于海量知识，汇集统计分析、工作动态等决策信息，为各级领导提供决策服务；拓展公开信息统一管理、公共服务、在线互动交流等功能，体现服务型知识中心新形象、逐步扩展知识门户网站功能，建设综合性信息网站门户。知识门户主要包括资源展示、在线查询和门户管理等功能。应用系统设计超级门户通过建立统一开放，逐步实现公共知识集开放，鼓励学习小组和公众挖掘利用，推动治理、公共服务、产业发展等领域XXX创新应用。针对公务员提供知识申请、审批、利用、分析的系列功能集，建立统一XXX利用，逐步实现公共知识集开放，鼓励在管理和业务办理中的知识挖掘利用，推动治理、公共服务、产业发展等领域XXX创新应用。具体包括知识资源、一张图、API服务、知识开放、知识治理、知识可视化等栏目。登录系统登录采用单点登录，用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统，同时对不同角色用户，所使用的系统功能也会按需控制。1、功能子模块名称功能描述用户名密码登录根据用户名和密码验证登录，并根据用户权限展示相关模块手机验证码登录根据手机号和验证码验证登录，并根据用户权限展示相关模块忘记密码为用户提供密码找回服务2、性能子模块名称性能描述用户名密码登录响应时间不应超过5s手机验证码登录验证码10分钟内有效，日请求10次忘记密码响应时间不应超过5s首页首页综合展示知识共享交换情况、应用使用情况、通知公告、新闻动态以及资源资源分类情况，并提供相关应用、资源资源、通知、新闻的快速入口。1、功能子模块名称功能描述通知公告展示通知公告的标题，点开之后可以查看详情新闻动态展示新闻动态的标题，点开之后可以查看详情公共基础知识库按照4大库的分类对知识进行统计，点击后可以跳转到该分类资源资源主题按照主题对知识进行分类，点击后可以跳转到该分类资源交换共享统计对重点部门的交换知识量进行统计排名应用中心随机展示应用中心的应用，可以换一批或者查看更多2、性能子模块名称性能描述通知公告打开详情相应不超过3s新闻动态打开详情相应不超过3s公共基础知识库跳转到分类相应不超过3s资源主题跳转到分类相应不超过3s交换共享统计展现结果相应不超过3s应用中心换一批操作不超过3s帮助帮助中心提供了本系统使用的用户手册、视频学习资料以及一些常见问题的解决指，并提供相关文档的下载。对在使用系统中遇到的问题，可以到此模块下寻求初步的解决方案。1、功能子模块名称功能描述文档学习资料关于系统使用方面的一些文档学习资料，可提供下载，在线查看视频学习资料关于系统使用方面的一些视频学习资料，可提供下载，在线查看常见问题关于系统使用方面的一些常见问题的查看2、性能子模块名称性能描述文档学习资料响应时间不应超过3s视频学习资料响应时间不应超过3s常见问题响应时间不应超过3s规范知识规范主要提供“相关策”、“规章制度”以及“标准规范”，用户可以查看或下载相关内容，实时了解策导向、通知。1、功能子模块名称功能描述相关策展示“相关策”主题相关的所有内容列表，点开标题之后可以查看详情，如果有附件下载显示下载按钮，没有显示查看按钮规章制度展示“规章制度”主题相关的所有内容列表，点开标题之后可以查看详情，如果有附件下载显示下载按钮，没有显示查看按钮标准规范展示“标准规范”主题相关的所有内容列表，点开标题之后可以查看详情，如果有附件下载显示下载按钮，没有显示查看按钮2、性能子模块名称性能描述相关策查看详情或者下载文档反应时间不应超过3s规章制度查看详情或者下载文档反应时间不应超过3s标准规范查看详情或者下载文档反应时间不应超过3s管理账户管理主要提供用户对于自己账户各种学习资料的管理。1、功能子模块名称功能描述我的学习资料用于在系统中进行系统用户名、登录名的修改，并进行联系方式的填写（联系方式也是XXX用于通知XXX进行代办事项的审批提示）保密问题XXX安全机制，用于用户在忘记密码时进行账号找回的一种方式密码修改XXX安全机制，用于对XXX进行系统用户名、密码的修改API验证预留码XXX安全机制，API验证码作为用户在XXX的双重唯一标识，知识申请使用时，会使用API验证码进行唯一验证，保证知识不被修改我的消息用于提醒用户有需要处理的代办事项2、性能子模块名称性能描述我的学习资料响应时间不应超过3s保密问题响应时间不应超过3s密码修改响应时间不应超过3sAPI验证预留码响应时间不应超过3s我的消息响应时间不应超过3s基础支撑基础支撑主要针对系统管理提供支撑。系统管理模块包含了对系统动态管理，包括功能模块定义、组织机构管理、用户管理、角色管理、配置管理等。1、功能子模块名称功能描述访问历史历史日志查询以及导出和分析报告。功能模块定义系统功能模块的增删改查以及配置管理。组织机构管理某地组织机构增删改查管理。用户管理用户增删改查管理以及角色授权、功能授权、是否禁用、密码重置、其他用户密码找回审批。角色管理系统角色增删改查管理以及功能授权。配置管理系统字典增删改查及排序管理。上报模板维护上报模板增删改查管理。2、性能子模块名称性能描述访问历史响应时间不应超过3s功能模块定义响应时间不应超过3s组织机构管理响应时间不应超过3s用户管理响应时间不应超过3s角色管理响应时间不应超过3s配置管理响应时间不应超过3s上报模板维护响应时间不应超过3s智能分析用户管理用户管理主要提供用户对于自己账户各种学习资料的管理、以及权限的管理。1、功能子模块名称功能描述登录功能用户登录功能，实现了用户统一登录；用户管理实现用户帐号的生成与管理；角色管理实现角色的生成与管理;用户分配角色把用户划分成角色，实现对用户的批量管理角色分配权限对角色赋予不同的权限，实现知识源，大屏的权限划分2、性能子模块名称性能描述登录功能响应时间不应超过3s用户管理响应时间不应超过3s角色管理响应时间不应超过3s用户分配角色响应时间不应超过3s角色分配权限响应时间不应超过3s知识源针对知识源进行管理，包括知识源的兼容增删改查以及连接检查。1、功能子模块名称功能描述知识源兼容一个系统兼容多个知识源，实现对excel、mysql、postgre、oracle等知识源的支持知识源增加实现新知识源的添加功能知识源编辑知识源编辑功能，实现知识源的重命名和密码更新知识源删除知识源删除功能，实现无用知识源的移除连接检查连接检查功能，实现了知识库密码的先检查，后添加2、性能子模块名称性能描述知识源兼容响应时间不应超过3s知识源增加响应时间不应超过3s知识源编辑响应时间不应超过3s知识源删除响应时间不应超过3s连接检查响应时间不应超过3s工作表对于工作表进行管理，包括工作表的增删改查和各项设置。1、功能子模块名称功能描述工作表导入工作表的增加，能实现从知识源导入生成工作表，支持批量导入，快速搜索工作表查询工作表的查询功能，实现工作表的快速搜索工作表删除工作表删除功能，能实现无用表的移除工作表实现了工作表的整理工作表重命名实现了工作表的名称统一工作表排序方便工作表的查找知识预览表知识的预览功能，实现工作表知识的可视化读取字段设置给工作表的字段添加别名，实现字段名称的汉字化维度设置纬度划分为x轴的维度列和y轴的指标列，实现了字段的提前分类，方便做图SQl界面可以自定义书写sql，实现了多表查询和SQL函数按钮化2、性能子模块名称性能描述工作表导入响应时间不应超过3s工作表查询响应时间不应超过3s工作表删除响应时间不应超过3s工作表响应时间不应超过3s工作表重命名响应时间不应超过3s工作表排序响应时间不应超过3s知识预览响应时间不应超过3s字段设置响应时间不应超过3s维度设置响应时间不应超过3sSQl界面响应时间不应超过3s大屏对大屏进行管理，包括大屏的内容、显示方案等。1、功能子模块名称功能描述文件夹新建增加文件夹，实现大屏的分组文件夹重命名文件夹的重命名，实现了名称的统一文件夹删除文件夹的删除，实现了无用文件夹的移除大屏新建大屏新建，实现了大屏的新建大屏重命名大屏的重命名，实现了名称的统一大屏大屏，实现了大屏的跨文件夹大屏删除大屏的删除，实现了无用大屏的移除大屏外链生成外链，实现了大屏文件的跨系统使用大屏导航大屏的导航条，实现了全屏下的翻页功能大屏全屏大屏全屏，实现液晶显示器上全屏展示大屏预览实现了大屏效果预览大屏背景实现了背景的色彩调节、透明度节、背景图片选择与背景图片上传功能大屏复制实现了完整大屏的快速复制功能页面尺寸可以跟据不同的显示器，生成不同分辨率的大屏文件大屏模板可以选择自由布，也实现了常用模版的点击即生成大屏色彩方案可以调色板上选择颜色，也可以手写颜色数值，可以更改颜色透明度2、性能子模块名称性能描述文件夹新建响应时间不应超过3s文件夹重命名响应时间不应超过3s文件夹删除响应时间不应超过3s大屏新建响应时间不应超过3s大屏重命名响应时间不应超过3s大屏响应时间不应超过3s大屏删除响应时间不应超过3s大屏外链响应时间不应超过3s大屏导航响应时间不应超过3s大屏全屏响应时间不应超过3s大屏预览响应时间不应超过3s大屏背景响应时间不应超过3s大屏复制响应时间不应超过3s页面尺寸响应时间不应超过3s大屏模板响应时间不应超过3s大屏色彩方案响应时间不应超过3s图表和文本对于图表和文本框进行管理。1、功能子模块名称功能描述图表样式可以批量调节标题字号，颜色，背景透明度图表边框可以调透明度，方便图表的布，美观，与对齐图表行维可以添加工作表中的字段为行维x轴，实现了轴颜色调节，透明度调节，网格线的调节图表指标可以添加工作表中的字段为指标轴y轴，实现了轴颜色调节，透明度调节，网格线的调节轴文字可以实现轴文字的颜色，透明度的调节过滤依据sql过滤，实现了图形的实时变动更新旋转实现了柱状图与折线图的90度旋转表格滚动实现了表格展示的滚动展示地图实现了地图功能图片展示除了对图表的支持之外，实现对图片的支持超链接单击文本框，可以实现大屏的跳转icon图形对icon标签进行了集成，实现了按钮的美化文字展示实现了文本框的换行，对齐2、性能子模块名称性能描述图表样式响应时间不应超过3s图表边框响应时间不应超过3s图表行维响应时间不应超过3s图表指标响应时间不应超过3s轴文字响应时间不应超过3s过滤响应时间不应超过3s旋转响应时间不应超过3s表格滚动响应时间不应超过3s地图响应时间不应超过3s图片展示响应时间不应超过3s超链接响应时间不应超过3sicon图形响应时间不应超过3s文字展示响应时间不应超过3s应用支撑系统应用支撑系统包括支持应用开发的JavaEE技术框架，支持设计的SOA体系架构，实现服务接口标准化的WebService、XML等技术，以及包括知识适配器、服务总线、步骤引擎、消息中间件、等相关支撑中间件组成，为构建某地XXX提供应用支撑。消息中间件该采用的是分布式消息中间件，分布式消息中间件是一种在分布式系统中应用程序借以传递消息的媒介，利用高效可靠的消息传递机制进行与无关的知识交流，并基于知识通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型，它可以在分布式环境下提供应用解耦、弹性伸缩、冗余存储、流量削峰、异步通信、知识同步等等功能，其作为分布式系统架构中的一个重要组件，有着举足轻重的地位。分布式消息中间件提供了统一的后程序运行框架格统一的消息收发接口，屏蔽操作系统差异，可以跨传输海量知识消息，同时使开发者专注业务功能开发。在分布式应用系统中是一种非常重要且基础的组件。分布式中间件架构分布式中间件的设计理念是分层式模块化架构，消息中间件系统的逻辑结构分为四层，这种分层式设计概念主要是为了系统稳定性及扩展性问题。它的优势是将服务、接口和协议这三个概念明确地区分开来，减少模块间的耦合性，这样各层中的不同功能模块实现了不同的职责，中间件模型中将服务、接口和协议这三个概念明确地区分开来的目的是一般服务说明某一层为上一层提供一些什么功能，接口说明上一层如何使用下层的服务，而协议涉及如何实现本层的服务。这样使得各层之间具有很强的独立性。分布式中间件设计中间件模型分为以下四层：操作系统异构层、专用算法封装层、集群通信控制层、业务抽象层。各层的定义和相关功能如下：操作系统异构层：操作系统异构层定义了物理运行环境之上的不同操作系统的统一封装，支持LINUX和WINDOWS，将两个操作系统提供的有差异的系统调用进行整合，对向上层提供透明化接口封装，实现接口统一，调用者可以不用关心操作系统的差异。专用算法封装层：专用算法封装层向上层提供专用的算法支持，如随机数、加密、解密、知识压缩、高效HASH、签名算法等，是整个消息中间件系统的基础支撑部分。集群通信控制层：集群通信控制层定义了基于操作系统层之上的各物理服务器的虚拟网络系统，以便于消息的流转。集群通信控制层的特征是传输消息可在各逻辑运行服务器间按需要寻址传输，解决流量吞吐及消息并发处理。业务抽象层：业务抽象层定义基于消息中间件系统开发的业务程序的抽象接口，包括初始化、结束、TICK、秒TICK、节点连接、节点断连等相关接口，所有集群业务都必须按此规范进行编程。知识库中间件XXX知识存储系统可实现知识可靠存储和对今后知识中心的强力支撑，能及时备份系统所需各种知识，有极强的抗灾难能力和快速恢复能力，保证系统极大的无故障工作时间，支持JSON格式知识存储，与传统的关系型知识库相比，需提供了更大的知识存储灵活性。应用中间件应用中间件一种独立的系统软件或服务程序，分布式