物联网大数据处理与分析技术规范

1T/ZPPXXXX—2025物联网大数据处理与分析技术规范本文件规定了物联网大数据处理与分析的基本架构、功能要求、性能要求、技术要求、数据要求、接口要求、安全要求、运维要求及评价改进相关内容。本文件适用于物联网系统中大数据的采集、存储、处理、分析及应用等环节。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T35273GB/T37092GB/T37721信息安全技术个人信息安全规范信息安全技术密码模块安全要求信息技术大数据分析系统功能要求3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1物联网大数据internetofthingsbigdata物联网设备产生的海量、多源、异构、实时/非实时数据。4基本架构架构应包括硬件层、网络层、支撑层、安全层、运维层、应用层。——硬件层：系统的物理根基，包含服务器、存储设备、计算节点等硬件资源：.服务器用于运行系统软件和处理数据的应用程序，为数据处理提供运算能力；.存储设备负责存储原始数据、中间数据及分析处理后的结果数据；.计算节点承担大规模数据并行计算的任务，处理大数据分析工作；——网络层负责系统内外部的数据通信，对内实现硬件层、支撑层、应用层等各层之间的数据交互；对外与外部数据源、用户终端等进行数据的收发；——支撑层：系统运行搭建软件环境和提供基础服务，包括操作系统、数据库管理系统、分布式文件系统、编程框架等，其中：.操作系统管理硬件资源并为上层软件提供运行平台；.数据库管理系统存储和管理数据的元数据、索引等信息；.分布式文件系统用于存储大规模数据，确保数据存储的可靠性和可扩展性；.编程框架为数据分析和处理任务提供编程模型和算法库，提升开发效率；——安全层：防止非法用户的访问和恶意攻击，保障数据在存储、传输和处理过程中的保密性、完整性和可用性，防止恶意破坏和非法入侵系统，确保系统稳定、安全地运行；——运维层：负责系统的日常维护和管理，包括硬件设备的监控和维护、网络状态的监测和优化、软件系统的更新和升级、数据备份和恢复等；——接口层：与外部数据源建立连接，并为外部用户或其他系统提供访问接口；连接系统内的各个功能模块，确保数据采集模块、数据分析模块、数据查询模块和系统设置模块间的高效通信和数据交互，实现各模块的协同工作；——应用层：面向用户的功能层，包括数据采集、数据分析、数据查询、系统设置功能。5功能要求2T/ZPPXXXX—20255.1数据采集数据采集宜包含以下功能：——实时采集.应具备实时采集用户所需要的国家标准体系认证法规数据的功能，保存用户实时采集的信——数据接收.应具备接收实时采集的用户所需要的国家标准体系认证法规数据的功能，保存用户每次接收的数据信息；——数据统计.应具备大数据统计分析的功能，能分析统计出数据的性质，保存用户的数据统计信息；——数据传输.应具备将统计数据传输至系统云盘的功能，并能保存数据传输信息，用户可查看。5.2数据分析5.2.1数据分析宜包含实时分析、智能分析和统计分析等功能。5.2.2实时分析应具备对实时采集的数据进行实时分析的功能，并方便用户查看实时分析的结果。5.2.3智能分析应具备对实时采集的信息进行自动清洗、转换、特征提取等功能，并方便用户查看智能分析的结果。5.2.4统计分析应具备对采集的国家标准体系认证法规数据进行统计分析的功能，用户选择一个区域点击查看就可以查看到该区域的统计分析信息。5.2.5统计分析模块要求如下：——应支持基本的数值统计，如最大值、最小值、求和、总数等统计量；——应支持分析数据集中趋势的统计，如平均数、中位数、众数等统计量；——应支持分析数据离散程度的统计，如极差、方差、标准差等统计量；——应支持分析多个随机变量的关系，如协方差、相关系数等统计量；——宜支持统计分析的自定义模板功能，保存常用的统计分析方案。5.3数据查询5.3.1数据查询宜包含标准查询、计划查询和公告查询等功能。5.3.2标准查询应具备查询实时采集国家标准体系认证法规数据的功能，能保存用户的标准查询数据。5.3.3计划查询应具备查询实时采集国家标准体系认证法规计划数据的功能，能保存用户的计划数据查询结果。5.3.4公告查询应具备查询实时采集国家标准体系认证法规公告数据的功能，能保存用户的公告数据查询结果。5.4系统设置5.4.1系统设置宜包含用户中心、权限设置和参数设置等功能。5.4.2用户中心应具备查看用户资料和修改用户资料的功能，能保存用户修改后的信息。5.4.3权限设置应具备设置和修改管理员权限的功能，支持用户对管理员权限进行内容设置，并保存用户权限修改结果。5.4.4参数设置应具备对系统参数进行设置的功能，支持用户对系统参数进行内容设置，并保存参数设置结果。6性能要求6.1可操作性6.1.1界面布局应简洁明晰，用户点击任意功能名称时，系统应能准确响应并导航至该功能对应的界面。6.1.2界面应提供明确的退出按键或机制，用户在退出当前访问界面后应能返回上一级界面或主界面。3T/ZPPXXXX—20256.1.3用户界面应包含帮助按键，为用户提供详细的系统使用方法、反馈方式和支持等信息。6.2算法模型6.2.1应支持数据验证算法、数据库查询算法和数据适配算法。6.2.2应提供将输入数据划分为训练集、验证集和测试集的功能。6.2.3应提供机器学习模型的导入和导出功能，支持将训练、验证过的模型导入到大数据分析系统中，以及将大数据系统中训练所得到的模型导出。6.2.4宜支持回归与分类算法、聚类算法、协同过滤算法、降维算法以及神经网络算法等多种机器学习算法。6.2.5宜支持Java、Scala、Python、R等一种或多种语言，二次开发增加新的算子。6.3数据准确性数据分析与挖掘宜基于国家标准体系认证法规数据，提取或生成隐含的、有潜在用途的信息或知识,软件中的数据准确性应为100%。6.4系统响应性系统对常规用户操作的响应时间应不超过2s；对于数据加载操作，如报表生成和数据查询，响应时间应控制在5s以内；在高负载情况下，系统峰值响应时间应不超过10s。6.5易用性6.5.1系统功能服务的返回结果宜采用空间数据、文字、表格、图表等形式。6.5.2系统中各子系统用户界面风格应一致，软件应易学易用。6.5.3应提供直观的用户界面，简化操作流程。6.5.4用户界面可视化要求如下：——应支持常见的数据源数据格式作为输入，如Excel、关系型数据库、JSON、XML等；——应支持高维数据的可视化展示，如柱状图、饼图、折线图、表格、散点图、雷达图、网络图、时间线、热力图等；——宜支持算法的模型评估相关的可视化工具。6.6可靠性6.6.1在正常运行情况下，系统CPU使用率不应超过80%。6.6.2系统应内置性能监控工具，实时监控系统性能指标，当系统性能指标达到预设阈值时，应触发报警通知管理员。6.6.3系统应支持至少1000个用户同时在线操作，且多用户同时在线操作时不影响系统性能。6.6.4系统应能处理高并发的数据写入和查询操作，保证数据的一致性和完整性。系统应有效管理用户会话，确保在高并发环境下用户会话的稳定性。6.6.5系统应具备快速故障检测和恢复能力，系统宕机时间应控制在30min内。6.7可扩展性应采用便于升级的模块化设计，可根据需求选择模块组合；系统升级时不影响系统运行。6.8联机分析交互联机分析要求如下：——应支持通过结构化查询语言对数据进行分布式的联机分析和及时查询；——应支持利用可视化中间件对数据分析结果进行显示；——应支持在交互式分析过程中定义计算公式和参数配置；——应支持交互分析过程的自动保存和回退等操作；——应支持在交互式分析过程中对分析结果的保存和发布；——应支持基于在线联机分析的交互式数据分析；——宜支持对非结构化数据的分析。4T/ZPPXXXX—20257技术要求7.1基本要求7.1.1基本要求见表1。表1数据采集性能1237.1.2算法学习见表2。表2数据采集性能7.2数据采集性能数据采集性能见表3。表3数据采集性能≥10万条/s（MQTT协议，JS本地存储≥24h数据（边缘节点）7.3数据传输性能数据传输性能见表4。表4数据传输性能≤100ms（控制指令）<br>≤1s（7.4数据存储性能数据存储性能见表5。表5数据存储性能5T/ZPPXXXX—20257.5数据处理性能7.5.1流处理流处理见表6。表6流处理ApacheFlink+CheckpointiKafka+FlinkStatefulFunctions7.5.2批处理批处理见表7。表7批处理7.6数据分析性能数据分析性能见表8。表8数据分析性能Horovod+GPU集群（NVIDIAA1千万级数据聚合≤3s7.7系统整体性能系统整体性能见表9。表9系统整体性能8数据要求8.1数据采集8.1.1应明确数据的采集来源。8.1.2根据业务需求，应确定数据的采集频率，如实时采集、定期采集（如每天、每周）等。8.1.3在数据采集过程中，应验证数据的准确性，如与原始凭证、客户确认等进行比对。8.1.4检查数据是否完整，应包括必填字段是否填写完整、关联数据是否一致等，避免数据缺失。8.2数据存储6T/ZPPXXXX—20258.2.1应根据业务需求，设计合理的数据库结构，包括数据表、字段、索引等，提高数据的存储和查询效率。8.2.2应制定数据备份策略，包括备份频率、备份方式、备份存储位置等。8.2.3应采取相应的数据存储安全措施，如加密存储、访问控制等，防止数据被非法访问和篡改。8.2.4应实时监控数据存储的状态，包括存储空间使用情况、数据备份情况等。8.3数据处理8.3.1应对采集到的数据进行清洗和整理，去除重复数据、错误数据和无效数据，提高数据的质量。8.3.2应根据业务需求，对数据进行统计和分析，如客户满意度分析、服务效率分析、维修质量分析8.3.3应将数据分析结果以可视化的方式展示出来，如图表、报表等，方便用户理解和使用。8.3.4应利用数据挖掘技术，挖掘数据中的潜在信息和规律，并进行预测分析，如客户流失预测、服务需求预测等。8.3.5应定期对数据质量进行评估，检查数据的准确性、完整性、一致性等指标，及时发现和解决数据质量问题。8.4数据保护8.4.1应对敏感数据进行加密存储，保证数据在存储过程中的安全性。采用先进的加密算法，如高级加密标准、非对称加密算法等，对数据进行加密。8.4.2应建立数据访问控制机制，根据用户角色和权限，限制对数据的访问。只有经过授权的用户才能访问特定的数据。8.4.3在数据传输过程中，应采用加密技术，如安全套接层/传输层安全协议协议，防止数据被窃取、篡改或拦截。8.4.4在数据采集、存储和使用过程中，应采取必要的措施，保证客户隐私不被泄露。8.4.5应建立数据安全审计机制，记录数据的操作记录，包括数据的增加、删除、修改和查询等操作。9接口要求9.1查询接口应符合GB/T37721的规定。9.2在接口传输过程中采取加密脱敏等安全措施，应符合GB/T35273的规定。9.3应具备高性能，能快速处理大量的数据请求，满足实时分析和处理的需求，并简单易用。9.4支持多种数据类型和格式的数据输入和输出，应包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据9.5在不同的操作系统、硬件平台和浏览器上应稳定运行，支持多种主流平台和版本，且具备良好的可维护性。10安全要求10.1数据安全要求如下：——应对涉及个人隐私信息等敏感数据进行加密存储和传输；——应设置权限管理机制，只有授权人员能访问和处理敏感数据；——对数据访问行为进行记录和控制；——定期对重要数据进行备份，并建立可靠的数据恢复机制。10.2系统安全要求如下：——应部署防火墙、入侵检测系统等安全防护措施；——应定期对系统进行安全漏洞扫描和修复；——应对系统操作和用户行为进行日志记录，并定期对日志进行审查和分析，发现潜在的安全问题并及时改进。10.3系统接口安全符合以下要求：——应使用开放授权2.0、JWT等机制进行用户认证和授权；——应使用传输层安全或安全套接字层数据传输加密协议，保证数据的安全性；7T/ZPPXXXX—2025——应通过应用程序编程接口网关或防火墙限制接口的访问权限，仅允许授权的用户和系统访问。10.4静态数据、传输数据、计算数据应符合GB/T37092的规定，宜部署字段级动态脱敏系统，支持基于角色和场景的敏感信息自动屏蔽。10.5建立基于属性基访问控制的细粒度权限模型，部署多因子认证网关，支持生物特征+硬件令牌复合认证，研发基于区块链的分布式身份认证体系。10.6应构建全链路操作审计系统，关键操作日志留存周期≥6个月。10.7宜部署用户实体行为分析模型，采用知识图谱技术实现审计规则自动演化，减少人工维护成本。10.8应建立漏洞全生命周期管理系统，高危漏洞修复周期≤72h。10.9宜部署自动化渗透测试平台，引入漏洞利用链预测模型，提前识别潜在攻击路径。10.10宜构建威胁情报共享平台，支持实时威胁指示器同步，研发基于AI的未知威胁检测引擎，降低误报率。10.11建立数据主体权利响应机制，部署差分隐私保护系统，采用联邦学习框架，支持跨机构数据协作建模。10.12应制定分级应急预案，构建自动化应急编排系统，部署数字取证平台，支持攻击事件全链路追溯。10.13应建立供应商安全评估体系，部署软件成分分析工具，识别开源组件风险覆盖率，引入硬件可信根技术，实现设备全生命周期可信验证。11运维要求11.1系统的运行与维护应包括对数据、软件与硬件的运行、维护和更新升级。11.2不应因数据、软件和硬件的维护和升级而影响系统的使用。11.3应建立针对数据和软件的管理制度体系，包括权限管理、安全保密、数据更新、数据备份、升级与维护等制度。11.4应具备安全性，应建立数据、软件和硬件的访问与管理权限，应能阻止非授权用户读取、修改、破坏或窃取数据及非法访问软件系统。11.5应支持跟踪计算或任务的执行状态，并对异常任务给出告警。11.6建立覆盖基础设施、平台组件、数据服务的立体化监控体系，应部署多源异构数据融合分析引擎，引入混沌工程实验平台，构建故障模式数字孪生系统。11.7应构建异地灾备中心，采用对象存储生命周期管理策略，自动归档3年以上。11.8每次数据更新都应有日志记录，并将任务执行状态的细节输出到日志。11.9建立分布式日志采集系统，应部署用户实体行为分析模型，研发智能日志摘要工具。11.10定期开展漏洞扫描与渗透测试，应部署自动化攻击链阻断系统，研究基于区块链的审计日志存证方案，满足电子证据司法采信要求。11.11制定分级灾备演练计划，应构建演练环境自动化部署工具，采用红蓝对抗模式，引入第三方安全团队实施模拟攻击。11.12建立配置管理数据库，应部署配置基线巡检工具，自研发AI配置优化引擎，基于历史数据推荐最优参数组合。11.13构建运维知识图谱，应开发智能检索系统，运维文档自动分类与标签化