大数据分析实训室建设需求

大数据分析实训室建设需求一、项目背景通过采购一批数据的集成、建模、开发、治理、分析、服务软硬件，建设大数据分析实训室，促进课程教学与实训开展。二、货物清单序号货物名称数量单位1人工智能竞速小车（含2种实训场景搭建）4个2人工智能双足仿人形机器人（含实训场景搭建）1个3大数据处理平台1套4大数据开发治理平台1套5大数据处理运行硬件平台1套6大数据开发治理运行硬件平台1套7视觉交互应用模块1套三、具体技术要求序号货物名称技术要求1人工智能竞速小车（含2种实训场景搭建）1.1、平台功能，实现图像识别，图像处理，车辆控制以及自动驾驶等功能；1.2、图像处理，摄像头校正，车道线识别，赛道元素识别、赛道测量；1.3、路径规划，基于贝塞尔（Bezier）曲线的加权轨迹规划；1.4、运动控制，闭环PID速度控制和PD姿态控制；1.5、目标检测，基于Yolo-v3和SSD的多目标实时检测；1.6、多线程任务，图像采集与赛道识别周期≤40ms；AI目标检测周期≤60ms；1.7、车检助手，车辆自检，车辆配置（舵机），车辆状态监控（电量/速度/姿态等）；1.8、车辆尺寸，长×宽×高≥316×190×110mm（不含摄像头碳纤杆），≥316×190×360mm，含摄像头碳纤杆；1.9、硬件，智能汽车≥1台，手柄≥1个，电源适配器≥1个，USB无线网卡≥1个，网线≥1根；1.10、供电与轴距，车辆采用3S锂电池供电，最大速度≥10m/s，舵机控制阿克曼转向，最小转弯半径≤25cm；1.11、系统环境，不低于Linux系统Ubuntu18.04；1.12、核心控制板，采用采用4核2.0GHz+4核1.8GHz芯片，，AI算力≥3.2TOPs@int8；1.13、内存及存储，DDR4RAM≥4GB，≥64GBeMMCFLASH，TFSD卡≥32GB；1.14、控制单元，负责智能汽车传感器数据采集、电机PID控制等工作；采用了ARMCortex-M3内核，电机驱动高精度速控为40ns/30KHz；3S锂电池平衡充电与放电保护模块；SL2.1SUSB2.0，1托4扩展芯片；舵机驱动DC/DC开关电源转换芯片5A；1.15、转向方式，舵机控制阿克曼转向，最小转弯半径≤25cm；舵机：DC4.8-6.8V，0.14Sec/60°；1.16、动力布局，单电机后置后驱，齿轮差速器；电机：≥1个直流高速电机，额定电压12V，空载转速≥12000rpm；1.17、电池，≥1块3S25C锂电池标称11.1V，容量≥2200mAh；1.18、摄像头，1个≥640×480分辨率的30万像素摄像头；1.19、速度，最大速度≥10米/每秒，最小可控速度≤0.10米每秒；1.20、悬挂，四轮独立悬挂；1.21、通信方式，支持Ethernet、USB、UART、CAN、RS485通信；1.22、课程，适用人工智能、无人驾驶、图像处理与运动控制等相关课程的学习，提供≥48课时的课程理论+实践，含课程大纲，课程讲义，实训手册，课件，教案，实践代码，视频文件以及考核资料包；1.23、配套软件，提供应用软件、系统镜像（Linux系统Ubuntu18.04，Python3.6），AI算法包（Mobilenet-ssd，Yolo-v3），底层支持库（OpenCV2，Joystick，Serial，Pthread，Paddle_Full_API等）；1.24、云端平台，配套不少于三个与竞速小车相同厂商的云端AI训练平台；1.25、数字孪生，配套超写实级别的竞速小车数字孪生，提供USD文件格式的3D模型文件，支持在3D虚拟仿真软件里进行展示、运行和强化学习；1.26、数字孪生实训案例，提供竞速小车数字孪生实训案例，可进行深度学习、强化学习的教学和实训等；2人工智能双足仿人形机器人（含实训场景搭建）2.1、基本参数：尺寸≥680mm*310mm*180mm，重量≤6.6kg，材质5系铝合金框架，PC-ABS外壳；全身自由度≥22个；2.2、内置主机参数：处理器核心数不低于2核4线程、基本频率不低于3.0Ghz、最大睿频频率不低于3.6Ghz内存为DDR4SO-DIMM，不低于８G内存，最高可扩展不低于32G；存储容量不低于120GSSD；2.3、控制器：性能不低于STM32F407VECortex-M4；2.4、舵机：腿部舵机工作电压12V，堵转扭矩≥7Nm；胯部左右舵机和肩部前后舵机工作电压12V，堵转扭矩≥4Nm；手部、头部舵机工作电压12V，堵转扭矩≥1Nm；机械手夹：工作电压12V，堵转扭矩:≥0.5Nm；2.5、结构光深度摄像头：支持结构光深度摄像头，其中景深/红外每秒60帧时，分辨率不低于640X480；RGB（红绿蓝）每秒30帧时，分辨率不低于1080P，支持物体识别、定位和追踪，可构建人体架构图，识别人体手势、肢体手势和动作判断；2.6、扬声器功率不低于：8Ω1.5W；2.7、麦克风：头部麦克阵列≥6个，支持声源定位；2.8、电池：容量≥4000mAh,，电压11.1V，持续放电倍率25C/30C；2.9、系统参数：LinuxUbuntu16.04LTS64bit、内置LinuxUbuntu16.04LTS系统，64位操作系统，支持内置环境的更新；2.10、机器人操作系统ROSKinetic，支持ROS系统，内置Kinetic系统，支持系统更新、开发和升级；2.11、软件环境：C/C++、Python2.7/Python3.5+、Opencv、Opencv-Python、RealSenseSDK2.0、TensorFlow；内置多种编程环境和编程语言，支持机器人动作、视觉识别、路径规划、步态算法等多种类型的开发，支持软件系统的二次开发；2.12、扩展接口：DC电源口、网口、HDMI接口、磁吸接口、3.5mm接口、USB2.0*1、USB3.0*3；2.13、内置传感器套装：内置高清摄像头、结构光深度摄像头、激光距离传感器、3轴陀螺仪、3轴加速度传感器、脚底压力传感器地磁传感器；2.14、外置传感器：支持外接磁吸传感器，包含火焰传感器、人体红外传感器、温湿度传感器、触摸传感、光敏传感器、刺激性气体传感器，支持开源传感器拓展；2.15、软件支持：PC端软件支持、iPad端软件支持；2.16、机器人可参加国际自主智能机器人大赛2.17、配套教学资料，包含教材、教辅资料；3大数据处理平台3.1产品整体能力：3.1.1、投标产品具有国产软件自主知识产权，保障产品的自主可控。3.1.2、投标产品支持超大规模数据存算能力（万节点以上）。3.1.3、所投产品有国内使用案例，案例中产品所管理的单一大数据集群的服务器节点数不少于1000。3.2信创支持：3.2.1、支持信创的硬件服务器，包括但不限于以下硬件：中科可控服务器（海光处理器）、曙光天阔服务器、Taishan200系列服务器（鲲鹏920）、鲲鹏920处理器、申威服务器（alpha）、飞腾处理器（arm）-FT-1500A/16、飞腾处理器（FT-1500A/4、FT-1500A/16、FT-2000/4、FT-2000+/64和飞腾腾云S2500）、兆芯系列处理器（X86）。3.2.2、支持国产操作系统，包括但不限于以下系统：中标麒麟操作系统（ARM架构）、中标麒麟操作系统（海光版X86架构）、银河麒麟V10操作系统（申威版）、银河麒麟V10操作系统（Arm架构）、银河麒麟V10操作系统（X86架构）、统信UOS操作系统（ARM架构）、红旗服务器操作系统（申威版）V7.5、红旗Asinaux操作系统V7.0、红旗Asianux服务器操作系统V8.0、红旗服务器操作系统（飞腾版）V7.5。3.3存储模块：3.3.1、具有HDFS组件，集成HDFS3.2或以上版本，提供HBase组件，集成HBase2.2或以上版本；提供Iceberg组件，集成Iceberg0.12或以上版本。3.3.2、基于Apache开源社区，并且完全兼容并支持开源社区软件，保持开放性；集成主流的Hadoop3.2及以上版本；组件稳定并能够跟随技术发展进行版本升级。3.3.3、具有高吞吐量、高度容错性功能，适合运行在通用硬件上的海量数据分布式文件系统。3.3.4、支持text,orc,parquet,csv等数据文件类型；支持deflate,gzip,snappy,bzip2,lz4等数据压缩方式；支持append,overwrite,nonConflict等数据写入模式。3.4批量处理模块：3.4.1、支持基于分布式集群的高性能并行大数据计算框架；支持集交互SQL查询、批处理、流式计算为一身的大数据计算框架。3.4.2、具有基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为数据库表并参与任务运行。3.4.3、具有MapReduce组件，集成MR3.2或以上版本；具有Hive组件，集成Hive3.1或以上版本；具有Spark组件，集成Spark3.1或以上版本；具有Presto(Trino)组件，集成Presto360或以上版本；具有Impala组件，集成Impala3.4或以上版本。3.4.4、具有基于MPP架构的分布式OLAP查询引擎功能，可针对不同数据源执行大容量的数据查询。3.5用户/项目管理模块：3.5.1、支持用户的新增、删除、査询、编辑，支持批量创建用户，统一设置密码、角色权限、用户组等信息。3.5.2、支持角色策略的新增、删除、查询、编辑，支持角色策略授予用户，支持授予、批量授予用户。3.6资源管理模块：3.6.1、支持在专有云环境、私有云环境部署，支持在没有云底座的情况下部署。3.6.2、支持面向海量数据分析场景的开放表格式数据组织方案，与数据存储和计算深度融合，提供数据实时流批一体处理的能力。3.6.3、具有高并发任务调度和资源管理系统，实现集群资源共享，具备可伸缩性和高可靠性，不仅可以为MapReduce等离线业务提供服务，还可以支持实时计算、在线服务等业务。3.7监控告警模块：3.7.1、HDFS存储分析：支持对HDFS的存储进行分析，包含按天统计存储的总文件数、总存储量、文件数量分布、文件存储量分布等内容，包含按时间段分析文件数据和存储量的使用趋势，包含对大小文件的展示信息。3.7.2、Hive任务运行：支持查看Hive查询引擎的任务运行详情，包含查询执行语句的执行时长、执行状态、开始时间等信息；支持对hive的库表、存储量、数据表分布等信息进行统计分析。3.7.3、Yarn资源调度：支持公平和容量调度；公平调度支持新增、编辑、克隆资源池，支持配置执行计划、执行规则，支持对用户配置资源使用限制。3.8测试数据集模块：3.8.1、项目实操案例：提供至少4份大数据处理平台及大数据开发治理平台实操案例，案例材料包括：案例介绍、操作任务分解以及操作步骤等，指导大数据处理平台及大数据开发治理平台教学过程。4大数据开发治理平台4.1数据集成：4.1.1、支持多路实时数据同步任务可视化配置，支持读取、转换、写入节定义与管理。4.1.2、支持选择来源数据与目标数据，配置相关参数实现增量或全量同步，确定源数据与目标数据字段的映射关系，同时⽀持并发数等的配置，生成相关任务节点发布后进⾏调度。4.1.3、支持离线同步任务可视化配置，支持读取、转换、写入节定义与管理，支持随机搭配异构数据源灵活定义数据流向。4.1.4、支持实时同步任务列表，支持实时同步任务运维操作（启动/暂停/停止）、实时日志及任务监控。4.1.5、支持提供集成任务的运行实例清单，包含任务的运行开始时间、运行结束时间和运行结果状态，并可对运行中的任务执行启停和终止操作。支持通过实例类型、运行状态、运行日期等维度来筛选符合条件的运行实例。4.1.6、数据集成支持关系型数据库（包括mysql、postgresql、sqlserver、oracle、达梦等）、大数据存储（hive、hbase、SAPHana等）、文件系统（hdfs、ftp、sftp）、NoSQL（redis）、搜索（ES）、消息系统（kafka）等多种数据源读写。4.1.7、数据集成提供同步前后库表数据过滤、追加/覆盖等数据写入模式、自定义数据字段、脏数据控制等丰富数据处理方式。4.1.8、数据集成基于任务和实例级别支持单表实时、离线、整库迁移任务运维，支持任务及资源监控，覆盖短信、邮件等多渠道告警。4.2数据开发模块：4.2.1、开发模式适应多场景，支持标准和敏捷两种开发模式，标准模式为先开发后编排，敏捷模式为先编排后开发。4.2.2、支持JDBCSQL、HiveSQL、SparkSQL、Shell、Spark、MapReduce、、Python、PySpark、Impala任务类型的在线开发，包括配置参数信息、基本信息、调度及警信息，并提供保存、提交、版本管理功能。4.2.3、支持配置调度策略、事件调度、依赖配置、参数传递和高级配置；调度策略支持周期（分钟、小时、天、周、月和年）和一次性；支持事件触发调度，并能与定时调度结合的方式满足复杂的编排和调度场景；支持日历调度，可按照crontab等方式配置和调度任务。4.2.4、支持运维大屏展示统计概览，显示包括调度中任务、已暂停任务、已停止任务、已失效任务、运行中实例、等待执行实例、成功实例、失败实例等。4.2.5、支持运维大屏展示统计指标，包括任务状态分布、任务状态分布、实例状态分布、实例状态趋势、任务类型分布、运行时长排行（今日）、周期任务统计、周期调度增长趋势等。4.2.6、支持按照工作流粒度进行运维操作，包括启动、停止、暂停、修改责任人、删除、工作流开发和补数据等。4.3数据建模模块：4.3.1、支持通过画布展示业务层级架构，在树状结构快速添加编辑删除业务分类、主题域（支持子主题）、业务过程节点。4.3.2、支持创建业务数仓分层与项目、数据库进行关联，之后可以将业务数据通过数仓分层与数据库建立联系，实现数仓管理。4.4数据标准平台：4.4.1、支持对标准规则进行创建、修订、删除、导入/导出、检索；支持对标准码表的创建、修订、删除、导入/导出、检索；支持术语标准、值域代码集标准、元数据标准定义管理。4.5资产管理平台：4.5.1、具有数据总览大盘功能，支持基于表名、项目名、数据库名的数据搜索。4.5.2、支持基于项目和数据类目的数据全景展示与目录分层展示，支持各种筛选条件方便快速定位目标数据。4.5.3、支持从数据使用和数据存储角度展示全局排行信息。4.6数据质量平台：4.6.1、支持对预警规则进行修改和预警记录的查阅。4.6.2、支持对质量检测发生告警的情况进行统计展示，支持对质量检测发生生产任务阻断的情况进行统计展示。4.6.3、支持系统规则模版的展示管理；支持针对表、字段的质量规则配置；查看数据检测监控配置情况。4.6.4、支持质量检测的范围可选全表或按条件扫描；支持质量问题分级，有不同程度的触发等级，包括高等级发送告警并阻塞下游任务、中等级发送告警、低等级仅触发异常。4.6.5、支持质量监控任务关联生成调度的执行方式，在数据任务调度完成后即可自动启动配置的数据质量任务，保证数据代码与数据本身的双重正确性。5大数据处理运行硬件平台5.1具有不低于3个大数据处理软件运行节点。5.2具有系统检测器界面功能，可以查看物理CPU使用率，可以使用终端命令查看CPU详细信息，且每个节点配置不低于双路共2