1、 1. 项目概况11.1. 现状分析及说明11.1.1. xx湖泵站现状分析11.1.2. xx提升泵站现状分析21.1.3. 污水管线现状分析41.2. 面临的问题62. 平台架构设计72.1. 设计原则72.2. 系统架构82.3. 数据集成102.3.1. 离线数据同步102.3.2. 实时数据采集112.3.3. 互联网数据采集122.3.4. 数据校验132.3.5. 数据清洗转换132.3.6. 数据弥补152.4. 数据存储152.4.1. 结构化数据存储152.4.2. 半结构化数据存储152.4.3. 非结构化数据存储152.4.4. 过程数据存储162.4.5. 业务流程数2、据存储172.5. 数据引擎172.5.1. 离线批处理引擎172.5.2. 实时流分析引擎182.5.3. AI引擎192.5.4. 图计算引擎202.5.5. 并行关系型分析引擎202.5.6. 实时搜索引擎212.6. 数据服务212.6.1. 数据API服务212.6.2. 数据共享服务222.6.3. 数据交换服务222.6.4. 数据目录服务222.6.5. 数据BI展现222.7. 数据管理222.7.1. 数据资产管理222.7.2. 数据目录管理232.7.3. 数据质量管理242.7.4. 数据安全管理252.8. 数据运维272.8.1. 软件管理272.8.2. 配置管3、理272.8.3. 故障管理272.8.4. 性能管理282.8.5. 安全管理282.8.6. 租户管理302.8.7. 备份管理302.8.8. 关键特性312.9. 数据安全设计312.9.1. 认证安全312.9.2. 鉴权安全312.9.3. 传输安全322.9.4. 存储安全322.9.5. 审计安全323. 软件平台应用333.1. 工艺监视333.1.1. 驾驶舱333.1.2. 工艺流程展示333.1.3. 三维可视化333.1.4. 在线监测343.1.5. 视频监控343.1.6. 数据报表343.1.7. 报警管理343.2. 管网GIS应用353.2.1. 地图操作34、63.2.2. 专题图（地图视图）363.2.3. 查询统计363.2.4. 管网养护管理363.2.5. GIS报警373.3. 排水管网调度373.3.1. 排水调度辅助管理373.3.2. 管网压力智能调控383.4. 数据分析383.4.1. 主题看板383.4.2. 专题分析383.5. 管网运行优化系统393.5.1. 管网水力模型系统393.5.2. 数据资产管理443.5.3. 管网维修分析443.6. 设备管理453.6.1. 设备台账453.6.2. 设备状态监控463.6.3. 设备养护管理463.6.4. 巡检管理473.7. 移动应用493.7.1. 实时监测493.5、7.2. 任务看板493.7.3. 趋势曲线503.7.4. 报警信息503.7.5. 移动巡检503.8. 系统管理503.8.1. 区域位置信息503.8.2. 组织架构信息513.8.3. 用户信息513.8.4. 权限角色513.8.5. 消息通告513.8.6. 指标管理513.8.7. 操作日志513.8.8. APP管理513.8.9. 网关管理513.9. 预留接口514. 软硬件清单配置524.1. 软件需要的硬件配置524.2. 软件清单531. 项目概况1.1. 现状分析及说明1) 厂站地域散建设涉及面广，工作量大。涉及生产、运营、维护、采购、管理、计划、实时、历史等多时6、空的软件、硬件的数字化、网络化、智能化和可视化全程。2) 信息断层信息断层，作为企业资源的生产大数据和业务管理大数据没有得到有效的共存共享，领导难以全面准确的掌握各分公司、运营点的综合情况，对生产、运营等决策产生不利影响。3) 建设年代不同、系统水平良莠不齐受限于运营点业主以及地域差异性等原因，各地项目现场的建设年代、选用软硬件厂商、实施厂家等不同，造成生产系统自动化程度以及管理水平良莠不齐。4) 系统相互独立集团总部与各分公司、运营点以及生产运营管理、设备管理、财务运营等各系统之间相互独立、数据没有得到及时有效的共享，造成数据的过滤、提取过程繁复、工作量大。5) 业务碎片化生产与管理等业务系7、统之间耦合度低，碎片化严重。6) 缺乏标准分公司生产运行与业务运营管理缺乏标准，或者说标准量化困难、缺乏对量化数据的长期监测与比对，缺乏分公司、运营点间的数据比对，缺乏内竟排名。1.1.1. xx湖泵站现状分析xx湖核心提升泵站位于xx市xx区xx湖片区南园路与xx湖路交叉处东北角，以投入运行多年。泵站为污水提升型泵站，主要担负xx湖片区污水汇聚及提升工作，污水提升至xx湖水质净化厂。泵站纳污区6.88km，每日提升水量为5万吨，本次升级改造后泵站提升能力将达到12万吨/天。泵站汇水面积示意图泵站鸟瞰图xx湖核心提升泵站由两个提升泵房组成。该泵站主要设备有：、8台低压提升泵、2台粗格栅机、2台8、细格栅机、2台皮带输送机、1台压榨机1台砂水分离器、8台闸门启闭机、4台电动蝶阀、4台泥浆泵、2台超声波液位差计、2台超声波液位计、2台电磁流量计、7台高压配电柜、13台低压配电柜、2台直流屏、2台变压器。1.1.2. xx提升泵站现状分析xx湖核心提升泵站位于xx市xx区xx湖片区映日路与龙王港交叉处东北角，以投入运行多年。泵站为污水提升型泵站，主要担负xx湖片区污水汇聚及提升工作，污水提升至xx湖水质净化厂。每日提升水量为32万吨。 泵站汇水面积示意图泵站鸟瞰图xx提升泵站由两个提升泵房组成。该泵站主要设备有：10台低压提升泵、4台粗格栅机、4台细格栅机、2台皮带输送机、1台压榨机、1台砂9、水分离器、14台闸门启闭机、10台电动蝶阀、4台泥浆泵、2台超声波液位差计、4台超声波液位计、3台电磁流量计、7台高压配电柜、14台低压配电柜、2台直流屏、2台变压器.1.1.3. 污水管线现状分析本次项目包含xx湖核心提升泵站-xx污水提升泵站-xx湖水质净化厂共计四条污水管线，分别为xx湖核心提升泵站至xx湖水质净化厂DN1200管线、xx湖核心提升泵站至xx污水提升泵站DN1500管线、xx污水提升泵站至xx湖水质净化厂DN1400管线（双管线）。四条管线共计安装压力监测点70个，液位监测点26个。管线走向示意图1.2. 面临的问题1) 管理难运营点项目所在地的向着分散化的方向发展，如何10、克服跨地域管理的难题，最大限度地提高各级运营效能，降低人力、时间、费用的消耗。2) 缺乏数据支撑缺乏生产过程数据和业务分析数据的积累，不能够为公司的投资、生产、运营管理等提供支持和决策依据；3) 业务耦合性差企业内部各个管理部门之间系统融合度低，业务相互隔离、碎片化严重，信息和服务没有得到共享。4) 资源利用率低缺乏有效的利用企业内部和外部资源，区域乃至全国范围运营点、分公司的串联；先进的管理制度、方式、理念得不到共享，生产和管理成本高。5) 数据整合率低领导难以全面准确掌握各系统的综合情况，对决策产生不利影响；6) 缺乏内竟排名机制缺乏绩效考核，或者考核比较粗放、不能落到实处、不可量化，造成11、生产成本居高不下；7) 故障处理不及时事故发现不及时，维修困难，设备维修、更换成本高；8) 资产利用率低资产利用率不高，盘活困难；9) 扩展性与自适应功能差不能够随需而变，业务拓展和流程变更影响服务效率和质量；10) 各系统项目独立生产系统、业务系统、信息系统各自为政，形成信息孤岛，扩展升级困难；2. 平台架构设计2.1. 设计原则本系统基于计算机网络通信、无线通信、自动化控制、及数据库技术为基础，结合物联网、移动化、云平台、大数据等进行开发和展示，以监测实体的实时数据、设备属性数据为基础，具有实时操作、强大的综合信息分析和有用信息提取功能，并有报告、报表生成能力以及图形和图像显示编辑能力，建12、立远程在线监测系统的完整构架。信息化系统建设涉及的内容多样、形式复杂，在软件技术上涉及到无线网络传输技术、Internet技术、数据库技术、多媒体访问技术以及面向对象技术，为了确保软件系统的功能完整可靠，有良好的可扩充性和延伸性，我们在进行平台设计时，遵循了以下原则：（1）软件在设计时按照业务的需求进行平台级及模块化设计；（2）采用Intranet/Internet技术、B/S技术、组件技术、嵌入式应用技术，使软件具有可扩充性和升性；（3）开放的体系结构，具有互操作性；（4）采用可化技术，面向对象技术，使其具有易用性；（5）采用工业数据库、关系型数据库等技术，进行各种信息的管理；（6）制定统的13、接口标准，使软件系统具有高度集成性（7）系统提供良好的维护手段；（8）系统具有良好兼容性，保护以前的软件投资；（9）系统技术上先进、实用、合理具有较长的生命周期。考虑到应用平台开发及后续的维护升级，本项目软件平台应满足以下技术要求：*需支持第三方开发团队在管控一体化平台上进行二次组态开发，能够根据业主需求进行客制化功能开发；*基于微服务架构设计，支持包括数据采集、设备接入、数据存储、数据访问、数据分析、数据可视化展示、运维监视和负载均衡等方面的功能；*需基于容器技术，使用Docker技术将应用打包成镜像文件，运维客户端一键打包部署。同时支持多种部署方式，快速、稳定、便捷。客户端即Web浏览器，14、无需安装软件；*支持在Linux系统、Windows系统的跨平台部署；*支持分布式部署与单机部署，适应不同业务场景，为用户带来更多的选择；*支持私有化部署，可将应用部署私有云中；*支持BS、手机APP 2种类型的客户端，支持同一套工程在2种客户端上的运行及展示；*支持各种分辨率设备自适应，支持流程图的无极缩放；*支持2D流程图，满足流程数据展示，支持17种基本图素绘制、内嵌3500种各行业常见设备图素，支持28种数据动画关联展示；*支持3D流程图展示，可进行3D模型导入，数据动画关联，场景漫游设置；*支持多人协同开发同一个工程实例，并支持脚本编辑状态提示。*软件企业必须通过双软认证；*软件企业15、必须具备CMMI3软件成熟度；*软件企业必须提供二次开发源代码*软件企业必须提供一年免费质保2.2. 系统架构本方案采用通用产品二次开发+定制开发模块的架构，一些二次开发，再定制开发一些功能产品模块。首先，据采集器采集底层设备的数据，并保存到云服务器，并同时同步至集团公司中心的中央数据库中，其中工业实时数据库保存处理带时间戳的连续工业过程数据，关系型数据库（比如MYSQL、Oracle、PostgreSQL等）保存处理具有实体关系结构的业务数据；软件基础支撑框架建议主要采用 B/S 系统架构，并支持插件开发，做到运行流畅、稳定、安全、便捷。系统架构示意图如下：（1）系统感知层感知层设备主要包括16、各泵站、管网的在线仪器仪表、生产设备、控制系统等，是物联网技术构架的基础，感知层的建设是利用控制系统，通过强大的数据协议转换功能，在影响、泵站生产运行的前提下，进行多种通信接口、通信协议的转换，实现自动采集各种PLC和驱动器的生产运行数据，并建立与各类PLC、驱动器、马达控制器间的数据通讯，最终形成完善的感知层体系。（2）系统网络层利用先进的5G网络技术、边缘云计算技术与互联网融合，建立网络层体系，兼容多种网络方案，保证数据传输的可靠性。 （3）平台支撑层基于物联网、云计算、数据、时空数据库、元语言等核心技术，构建生产管控一体化平台，建立平台支撑体系。实现对泵站、管网的关键生产指标数据及设备运17、行参数的集，实时传输到管理中心服务器，并对数据进行存储、维护、管理，且提供给各应用系统使用。（4）建立运营管理应用层体系平台层体系的建立，为运营管理工作提供了大量的各泵站的生产运行数据，通过深入挖掘各类数据间的关系，合理利用数据，建立基于物联网的水厂综合运营理应用体系。首先，它通过感知层的各类数据的初步加工和展示，实现两个泵站生产运行工艺画面的展示、实现对管网、泵站实时运行数据的超限告警；其次，通过对生产运行数据的汇总计算，实现泵站日常运行管理的各类图表，方便管理人员进行日常运行情况的总结与分析；再次通过对日常运行管理中涉及的生产管理、设备资产管理等功能进行信息化管理，获取更全面的运营管理数据18、；最后，通过生产运行数据的深入分析挖掘实现指导泵站生产的各类异常预警、运行工艺模拟等，以及指导公司综合运营决策的工艺分析、设备分析、成本分析等。2.3. 数据集成2.3.1. 离线数据同步随着企业应用的复杂度不断提高，业务系统往往需要与离线终端的数据产生交互；离线数据同步能够实现各种异构数据源之间高效的数据同步功能，并可实现每接入一套新数据源，该新加入的数据源即可实现和现有的数据源互通。系统支持的数据源包括：RDBMS关系型数据库数据存储，如MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL等；NoSQL数据存储，如HBase、Phenix、MongoDB、Hive等；非结构化19、数据存储，如TXT文本、FTP、ElasticSearch、HDFS等；时间序列数据库数据存储，如OpenTSDB等。离线同步数据集成工具提供对业务方数据库进行抽取监控的功能，对数据源头的数据资源能够进行统一清点，并能够在复杂网络情况下对异构的数据源进行数据同步与集成，系统支持离线数据的批量、全量、增量同步，支持分钟、天、小时、周、月来自定义同步时间。离线数据采集工具可以实现多种数据类型的导入导出，实现的具体流程如下图：离线数据同步工具具备如下功能：数据导入设置：支持多种数据源类型的导入设置，包括MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL、HDFS、Hiv、HBase、20、Spark、ElasticSearch等数据导出设置：支持多种数据源类型的导出设置，包括MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、Spark、ElasicSearch等；数据同步任务管控：可以提供作业全链路的流量、数据量、脏数据探测和运行时汇报；传输加速：工具支持单通道插件性能优化，可充分使用单机网卡能力，并使用分布式模型架构，可保障数据吞吐量水平扩展；同步插件：采集不同的数据时，支持以插件的方式部署采集工具至数据源端的服务器，完成数据信息的同步采集工作；同步方式设置：工具支持批量、全量、增量等多种同步机制；同步时间设置：工具支持按照分21、钟、天、小时、周、月、自定义的时间开始同步任务；容错处理功能：发起的采集任务时，可以选择容错功能，支持线程级别、进程级别、作业级别多层次局部/全局的重跑；2.3.2. 实时数据采集实时数据采集主要用在数据流处理的业务场景，并将采集到的数据写入分布式消息系统，采集的数据格式包括文件、数据库、网络数据流等。实时数据采集的时延通常控制在30s以下。实时数据采集支持由客户端通过调用服务端RESTful API主动推送，也支持由系统自动拉取用户指定的URI上标记的数据。系统的吞吐量的可通过简单增加服务器数量扩容，以此来应对未来业务不断增长的需要。实时数据采集和后端流计算引擎无缝对接，也可以将采集到的数据22、落地到离线分布式存储系统中。实时数据采集工具是一个分布式、可靠、和高可用的海量数据采集、聚合和传输的系统。支持在工具中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，工具支持对数据进行简单处理。1)数据采集方面，必须同时支持与市面上主流厂家多种型号PLC的通讯，具有很强的兼容性，以方便项目硬件设备选型和以后硬件系统升级改造2)应支持同时采集各种PLC、仪表、变频器、板卡、RTU等设备的数据；应支持电话拨号、电台、GPRS、VPN等远程多种通讯方式。通讯驱动储备量规模应达到5000以上3)必须支持在线监视和故障诊断。当某个数据点或者站点发生数据传输故障时，能够产生报警，通知相应人员进行处理4)应支持多种23、冗余方式。必须支持双链路冗余、双设备冗余、双机热备，应具备专用的冗余探测通道，冗余切换时间应小于数秒5)IOServer具有独立的实时库，支持独立创建变量、在线编辑变量、在线实时监视变量的功能6)IOServer与SCADA实时服务器之间可支持分机部署，每个IOServer支持同时向SCADA、工业库、关系库等提供实时数据7)IOServer采集程序支持设备远程启停，方便项目的调试和维护8)支持OPCUA客户端、服务端，支持加密、签名、用户名和密码等方式访问方式9)支持MQTT发布和订阅，支持JSON格式的定制开发10)IOServer与SCADA通讯应能支持加密传输11)IDE可以同时加载多24、个IOServer应用，应用之间支持相互拷贝2.3.3. 互联网数据采集互联网数据采集设计使用网络爬虫工具，爬虫工具按照一定的规则从各主要信息源获取数据，支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，形成互联网数据获取和处理能力，动态采集并存储至数据中心。网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。基于开源爬虫，优化对开源版本数据结构的设计，优化爬取线程池、优化任务队列，能满足大多场景的互联网数据爬取。爬虫工具具备的功能点如下：1、站点管理：支持对目标站点的管理25、；2、页面管理：支持对页面类型，如列表页、详情页的管理；3、插件管理：支持自定义动态插件，并对其进行管理维护；4、模板管理：可视化模板标定，标定采集页面具体的内容；5、任务监控：l 对采集任务执行情况进行监测；l 采集任务发生异常，及时告警；l 通过组合各种查询条件，如：任务名称、状态、采集时间等，查询采集任务；2.3.4. 数据校验数据校验包括数据采集、数据加载、数据分发等过程中的数据校验。在数据采集过程中通过对数据源与目标数据库之间的数据进行对比分析，从而进一步来分析、发现与解决在数据抽取过程可能产生的异常错误信息。数据校验功能点：1、数据校验记录文件获取与信息解析获取数据抽取过程中的记录26、文件，并对信息记录进行解析与提取，为后续分析提供输入数据；2、提供丰富的数据校验手段；l 支持数据文件级校验；l 支持数据文件分隔符校验；l 支持记录级校验；包括但不限于:格式校验、类型校验、取值范围校验、长度校验、非空校验、字段关系校验、异常值校验、按照用户定义的逻辑规则校验等；3、提供灵活的数据校验规则设置l 支持对数据校验规则进行灵活定义，可以自定义数据校验规则结构l 提供图形化数据校验规则设置功能，允许对校验规则进行维护、优化等处理；4、依托数据校验提供全面的数据质量监控管理能够根据设置的数据校验与监控规则或算法，对需要进行校验的数据进行采集后执行相应校验检查，并依据稽核和检查过程中发27、现的数据质量异常情况进行告警过程；数据校验从校验对象细粒度维度分析，支持文件级校验与记录级校验二大类。数据校验模块还内置了部分的数据检查功能，如数据唯一性检查、完整性检查。数据校验内容有类型、长度、是否为空、精度、范围、格式等信息。如果数据不符合，会进行过滤，只有正确的数据才能继续使用。对于错误的数据，可以进行输出，包括错误原因和错误字段序号等信息。相关的错误类型和数量等统计信息也会绑定到流程变量中，以便后续节点进行判断使用。2.3.5. 数据清洗转换数据清洗转换指对前端采集的数据进行清洗与转换处理，包括数据过滤、数据剔重、类型转换、编码映射、文件拆分与合并、维度转换等功能。数据清洗转换的任务28、主要是进行不一致的数据转换、数据粒度的转换、数据去脏和一些转换规则的计算。其中不一致转换过程是数据整合的过程，侧重于将来源于不同业务系统的相同类型的数据进行统一处理；数据粒度转换需要对数据进行统一归整；转换规则计算按照设计的计算规则对数据进行重新计算。系统支持批量清洗和实时清洗，针对批量离线数据进行分布式并行清洗转换，针对实时数据进行不落地清洗转换。1、转换规则配置数据清洗系统提供数据转换规则配置，以图形化的界面来实现灵活的数据处理规则配置，主要提供的数据转换规则设置包括：对数据进行计算、合并、拆分的规则配置、对空值替换规则的配置、对数据格式化规则的配置等。2、处理过程记录数据清洗系统提供数据29、处理过程记录功能，支持对数据处理过程的日志进行记录，记录的信息主要包括：元数据记录、转换后数据记录、运用的转换规则、转换的时间等内容。3、数据转换组件数据清洗系统提供丰富的数据转换处理组件，主要包含如下：l 支持任意合理的数据格式转换，包括但不限于：时间类型的转换、字符编码转换、数据类型转换；l 支持统一编码映射，为了保障数据的一致性，需要对不同来源的数据进行统一的编码，如公民唯一标识，各种纬度参数等；l 支持多字段的混合运算，运算规则可灵活配置，包括但不限于：sum、max、min、avg等；l 支持各种字符操作，包括但不限于：字符替换、字符截取、字符连接；4、支持数据粒度的转换l 支持数据30、格式化，包括时间、数值、字符、计量单位等数据；l 支持复杂条件过滤，过滤条件可灵活配置；l 支持数据去重处理，可按照用户定义的规则自动判断重复数据，并按照用户定义的规则处理重复的数据；l 支持记录间合并、支持将一条记录按照可配置的规则拆分为多条记录；l 支持行、列变换；l 支持数据清洗及标准化；l 支持处理过程支持各种字符集的转换等；2.3.6. 数据弥补针对有规律采集的数据，根据其历史采集数据，进行数据补全，保证其数据完整性，为下阶段进行业务建模或算法计算打基础。2.4. 数据存储2.4.1. 结构化数据存储结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长31、度规范，可以通过关系型数据库进行存储和管理，也可以使用其他NoSQL数据库等存储。数据中心提供结构化数据资源池，提供关系型数据库，实现对结构化数据的统一存储和管理，对外提供统一的数据视图和数据访问服务。2.4.2. 半结构化数据存储和普通纯文本相比，半结构化数据具有一定的结构性，OEM(Object exchange Model)是一种典型的半结构化数据模型。半结构化数据一般有两种存储方式：第一种存储方式：将半结构化数据处理成为结构化数据，然后供调用和访问。这种方式的优点为结构化数据查询比较方便，但缺点为不适应数据的扩展，不能对扩展的信息进行检索。第二种存储方式：用XML格式来存储。XML非常32、适合存储半结构化数据，只需要将不同类别的信息保存在XML的不同的节点中即可。这种方式的优点是能够灵活的进行扩展，缺点是查询的效率比较低。数据中心提供面向列的、适合存储海量半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统，实现对半结构化数据的统一存储和管理，对外提供统一的数据视图和数据访问服务。2.4.3. 非结构化数据存储非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等。数据中心会建立非结构化数据资源池，提供面向列的，适33、合存储海量非结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统，实现对非结构化数据统一存储和管理，对外提供统一的数据视图和数据访问服务。2.4.4. 过程数据存储采用工业数据库，实现海量过程数据的存储。原始生产运行历史数据做为系统统计、分析的基础依据，同时为运营管理系统监测模块、报表模块、信息发布系统、报警系统提供后台数据支持。历史数据可以保存长达十年，确保数据的长时间存储和数据安全。考虑到集成的数据量会随着系统的扩容而不断增加，关系性数据库很难满足大量历史数据的存储、计算、管理和查询工作，如果有大量设备站点监控系统扩展就更难满足需求，所以本次系统在充分考虑34、系统扩容的前提下，使用工业实时历史数据库作为数据服务器。工业实时历史数据库软件主要功能是数据存储、数据管理，具备工业级数据库存储及分析的平台的同时，具备简易的关系型数据库（支持SQL语句），保证了目前所有数据的存储需求。工业实时历史数据库软件应实现对厂站各种现场数据、故障报警记录、操作事件、设备管理信息等资料的存取，为厂站运营管理提供基础数据。系统中的任何数据点都可根据用户指定的速率采样存储。实现实时的数据统计计算，如厂站处理量的累计与平均，历史数据的保存和历史数据的显示，如厂站处理日、月、年报等各类报表。工业实时历史数据库软件存储的数据是进行系统优化和调整的强有力工具。工程师可以通过这些数据35、检查引起某项特殊事件或事故发生的原因，管理人员可以通过报表分析整个系统的利用情况和运行效益，现场操作人员可以根据这些数据实现对资源的合理利用。工业历史数据库应支持用户对数据的存取授权和控制，以限制不同用户的访问权限，防止非法用户的入侵。工业历史数据库具备完善的数据安全和基于角色的用户权限管理。工业实时数据库应满足以下需求：n 单台工业库服务器可采集最多500万个变量点n 支持在线连续存储，存储速度最大可达60万条记录/秒，检索速度最大可达50万条记录/秒n 支持500客户端并发查询，每秒可并发查询2万条记录n 支持毫秒级的数据时间标签分辨率n 支持广泛的数据采集，提供OPC采集器、IOServ36、er采集器、文件采集器、PI采集器、IFix采集器等多种采集器，并提供采集器冗余功能n 提供基于慢速网的专门采集程序(dataServer和datacollector)，可完美支持基于ADSL、3G等各种慢速网、大量分布式数据源的数据采集n 各采集器均提供断线缓存和网络恢复后的续传功能，确保数据完整性n 数据库采集器支持在线编辑功能n 支持数据库集群冗余功能n 支持数据库镜像备份、支持通过单向隔离网闸实现数据库镜像备份n 应支持标准的OPC DA2.05和OPC HDA1.20，实现任何标准OPC客户端都方便、快速能获取工业库服务器的实时和历史数据n 提供150个以上的API接口函数，提供C、37、Java、.net、OLEDB、ODBC、COM等多种接口及相应例程；n 支持数据压缩功能，压缩率25%-95%，可自定义压缩率2.4.5. 业务流程数据存储运营管控平台系统中不仅有大量运营站的历史过程数据需要高密度、高效便捷的存储与查询，还需要对诸如设备台账、工单信息、厂站基本信息、厂站数量等业务逻辑关系数据需要进行存储和管理。采用对业务逻辑数据处理能力更强的关系库对这部分数据进行存储与管理，通常可以选择MySQL、SQLServer、Oracle等关系数据库。2.5. 数据引擎2.5.1. 离线批处理引擎离线计算，通常是指对海量数据做分析和处理。离线计算对处理的时间要求不高，但是所处理数据38、量较大，占用计算存储资源较多，通常通过MR或Spark或SQL作业实现。1、离线批处理引擎的特点：l 支持多种数据源，多种数据加载方式l 多租户（资源隔离和数据权限），避免资源抢占和越权访问l 大规模集群能力l 兼容开源2、离线批处理引擎的功能：支持创建丰富的作业类型，例如Spark、Hadoop、Spark SQL和Shell等，实现用户的日志分析、数据仓库、商业智能、机器学习和科学模拟等业务需求。用户根据实际情况选择作业类型后，可定义要执行的命令以及执行失败后的策略。同时，还可以克隆、修改和删除作业。支持创建灵活的执行计划。执行计划是一组作业的集合，支持在一个现有的离线批处理集群上运行，也39、支持动态按需创建出一个临时集群来运行作业。通过配置调度策略，可以被一次性或者周期性的执行。执行计划最大的优势就是执行多少作业就用多少资源，最大化的节省资源提供交互式工作台。提供在管理控制台直接编写并运行Spark、SparkSQL等任务的能力，可以在工作台直接看到运行结果。交互式工作台适合处理运行时间较短、想要直接看到数据结果、调试性质的任务，对于运行时间很长、需要定期执行的任务应使用作业和执行计划功能报警管理。支持将执行计划和报警接收组进行关联。在执行计划管理页面打开“报警通知”后，当执行计划执行完成时，关联的报警接收组中的联系人，都将会接收到短信通知。短信内容包含执行计划名、作业的执行情况40、（成功多少、失败多少）、对应的执行集群名以及具体的执行时长信息3、离线批处理引擎的应用场景：l 离线数据分析；l 海量数据在线分析；2.5.2. 实时流分析引擎实时流处理，通常是指对实时数据源进行快速分析，迅速触发下一步动作的场景。实时数据对分析处理速度要求极高，数据处理规模巨大，对CPU和内存要求很高，但是通常数据不落地，对存储量要求不高。流计算是一种持续、低时延、事件触发的计算任务，使用流计算的顺序如下：l 提交流计算任务；l 等待流式数据触发流计算任务；l 计算结果持续不断对外写出。流计算是一个实时的量计算平台，其能提供类似SQL，通过MRM（MapReduceMerge）计算模型完成增41、量式计算。流计算具有比较完善的FailOver机制，能保证在各种异常情况下数据的精确性。实时流分析引擎的功能：1、数据采集和存储需要有实时的流（视频流、图片流等各种实时的流）采集进入数据中心。2、数据开发提供全托管的在线开发平台，集成多种SQL辅助功能，包括SQL语法检查、SQL智能提示和SQL语法高亮等。支持SQL版本管理，包括代码辅助、代码版本。支持使用标准SQL进行实时数据清洗、统计汇总、数据分析 ，支持通用的聚合函数，支持流数据和静态数据关联查询。提供一整套数据存储管理的便捷工具，用户通过在“开发”注册数据存储，即可享受到多种遍历的数据存储服务，包括数据预览、DDL辅助生成。支持使用标42、准SQL进行实时数据清洗、统计汇总、数据分析，支持通用的聚合函数，支持流数据和静态数据关联查询。3、数据运维流计算提供以下运维监控功能：作业状态、数据曲线、FailOver、CheckPoints、JobManager、TaskExecutor、血缘关系和属性参数。4、监控报警了解流处理业务的运行状况和健康度，并及时收到异常报警做出反应，保证应用程序顺畅运行。应用场景对实时流处理引擎的要求是：1、处理速度快：流处理平台负责的数据采集和数据处理要在秒级完成高数据吞吐：需要在短时间内接收并处理大量数据，单节点吞吐量可达到每秒几十兆2、高可靠性：网络、软件等故障发生时，需保证每条数据不丢失，数据处理43、不遗漏、不重复3、高扩性：处理能力出现瓶颈后，可通过节点的水平扩容提高处理性能4、多数据源支持：支持实时数据流、文件、数据库表、IoT等格式的数据源。对于文件数据源，可以处理增量数据的加载2.5.3. AI引擎数据中心可以提供的AI能力如下：l 图像识别：包括人脸识别（1：1,1：N）和车牌识别；l 自然语言处理（NLP）：包括分词、文本分类、情感分析、命名实体识别；l 语音识别：ASR语音转文本，TTS文本合成语音；l 图像识别：身份证识别、票证识别、人体/车辆属性结构化、ReID、物体检测；2.5.4. 图计算引擎GraphX是一个分布式的图处理框架。社交网络中，用户与用户之间会存在错综复44、杂的联系，如用户之间的好友、关注等关系，构成了一张巨大的图，单机无法处理，只能使用分布式图处理框架处理。GraphX是图计算引擎，而不是一个图数据库，提供了强大的计算接口，可以很方便的处理复杂的业务逻辑。支持倒排索引，推荐系统，最短路径，群体检测等。2.5.5. 并行关系型分析引擎并行分析引擎主要为分析人员提供任务级并行分析框架，对TB级的数据进行有效分析，并输出计算结果。并行化分析引擎包括数据抽取、数据分组、算法调度、资源管理、日志收集和结果管理模块。底层提供R、M/R的分析执行环境，基于分析执行环境提供并行化分析执行框架，支持分析脚本的定制化开发。并行分析引擎就是采用MPP架构的关系型数据45、库集群，同传统的关系型数据库一样，通过标准SQL就可以对并行分析引擎中的数据进行访问存取。并行分析引擎的组件分成三个部分Master/Segment以及Master与Segment之间的高效互联技术GNET。其中Master和Segment本身就是独立的据库Server。不同之处在于，Master只负责应用的连接，生成并拆分执行计划，把执行计划分配给Segment节点，以及返回最终结果给应用，它只存储一些数据库的元数据，不负责运算，因此不会成为系统性能的瓶颈。Segment节点存储用户的业务数据，并根据得到执行计划，负责处理业务数据。也就是用户关系表的数据会打散分布到每个Segment节点。当46、进行数据访问时，首先所有Segment并行处理与自己有关的数据，如果需要Segment可以通过进行Interconnect进行彼此的数据交互。Segment节点越多，数据就会打的越散，处理速度就越快。通过增加Segment节点服务器的数量，并行分析引擎的性能会成线性增长。并行关系型分析引擎的适用场景：适用于需要关系型数据库的业务，并要求查询速度快，数据装载速度快，批量DML处理快。而且性能可以随着硬件的添加，呈线性增加，拥有非常良好的可扩展性。因此，并行分析引擎主要适用于面向分析类的应用。如构建大型企业级ODS/EDW，或者数据集市等。2.5.6. 实时搜索引擎实时搜索通常是指数据实时写入，对47、海量数据基于索引主键实时查询，对查询的响应要求较高，查询条件相对比较简单。查询条件复杂的可以根据关键词在全域数据中通过索引搜索主键后，通过主键查询。l 实时搜索的特点是：l 查询的响应时间要求较高l 查询处理的数据量大l 支持同时处理结构化和非结构化数据l 支持全文检索实时检索引擎的功能是：l 引擎支持分布式集群，提供运维平台页面监控集群、节点，索引的运行情况；l 搜索管理：平台为搜索管理提供配置功能，包括索引配置管理、结构定义、索引重建等；l 支持全文搜索，通过RESTful API方式提供使用，包括搜索功能、排序功能以及统计分析功能；l 支持丰富的原生数据采集接口，集成化数据导入工具；l 48、支持服务级别的用户鉴权机制；2.6. 数据服务数据服务是服务开放管理的总入口，负责将中心内的数据，包括元数据库、基础数据库、数据模型库、AI算法库、专题库、业务库、管理库以及制定的数据标准等，提供给上层使用。上层应用开发团队通过数据服务接口文档可以了解平台提供的服务内容。并通过注册应用信息，获取服务访问授权。对外数据接口通常采用RESTful API接口方式，也可以是HTP、WebService等接口方式。2.6.1. 数据API服务数据API服务将对外提供的数据进行封装后，通过统一的服务接口提供多种数据服务，包括：数据服务注册、审核、发布、使用和监控的全流程管理。数据API以标准的RESTf49、ul方式提供给业务调用，可能包括：数据应用层模型接口、消息接口和搜索查询接口（搜索引擎、查询分析引擎）等。2.6.2. 数据共享服务数据共享服务主要通过数据访问接口API方式实现。通过数据共享，不同业务系统从数据中心抽取数据到本地业务应用系统中使用。2.6.3. 数据交换服务数据交换的核心功能就是将属于不同所有者的数据进行交换，在数据大集中的基础上通过“授权”来实现，数据交换的主要逻辑为数据不搬家、敏感非敏感数据在安全可控的环境下进行交换。2.6.4. 数据目录服务针对数据使用者，通过目录展现门户，提供统一的数据目录服务。数据目录服务分两类，一类是内部保密数据的交换共享，有专门的对内服务数据目50、录；另一类是可以对公众开放的数据共享（包括但不限于表格、文本、图片、多媒体等各类实时与非实时的可公开数据），通过对外的数据目录展示。数据使用者通过目录门户进行浏览查询，申请使用。用户可以按照数据所属部门、行业、主题、标签来搜索数据。2.6.5. 数据BI展现基于探索式分析，支持智能推荐图形、图表协同过滤、全维度数据钻取，帮助用户快速定位并发现问题。具备丰富的数据分析展示能力，用户可以不断地与数据对话，深入分析信息，直到得到满意的答案。2.7. 数据管理2.7.1. 数据资产管理数据资产管理的作用是以资产的角度开展数据管理工作，有助于多角度、全方位开展数据的管理，落地数据标准，完善数据定义，明确51、数据安全级别，落实资产责任管理，是实现数据变现的必要前提。数据资产化包含了数据资产梳理盘点和数据价值评估的过程。包括：注册管理：支持多种方式注册数据资产，并提供审核及版本控制等功能变更管理：支持已注册数据资产信息的变更、审核和更新功能审计管理：支持对数据资产的盘点，以及对数据资产使用记录的审计数据管理：支持对数据信息进行管控，包括元数据信息的标准补入、数据表的生命周期、新的数据表标准化建设类目管理：对数据资产进行标准化目录建设，为信息共享、业务系统和数据开放建立基础等功能。数据资产管理会以数据视图的方式展示给使用者，一般用于宏观层面组织信息，以全局视角对信息进行归并、整理，展现数据量、数据变化52、情况、数据存储情况、整体数据质量等信息，为数据资源管理提供有效支撑。上图就是一个数据资产视图的示例，展示了从源数据库中统计的文件、表、字段数据的总数，并分类别进行统计，展示模型总数、存储总量、记录总数、字段数等关键指标。还可以分类别实现层层下钻，从宏观到微观各个层次的展示数据资产的基本信息，如存储周期、字段数、数据量、热度、数据来源占比和变化趋势等。还能展现各个数据环节数据加工处理流程，通过可视化视图实时反映当前各个环节数据处理任务完成情况。2.7.2. 数据目录管理数据资源目录，能够实现企业数据资源的统一管理和导航，为数据资源服务提供快速便捷的手段和途径。其核心是将数据资源根据语法、语义和语53、用等规则对信息进行组织，以方便信息的检索。数据资源目录通过编制多种目录种类，形成相互补充、相互联系的有机整体，使用户能够对信息进行方便、准确的检索。数据目录包括对元数据进行：l 分类组织l 分类浏览l 按照层级结构折叠l 提供目录导航方便查询人员搜索l 提供关键词模糊查询，直接定位目标元数据数据资源目录是建立在元数据、数据建模（结构）、数据标准规范的基础之上的。数据目录管理主要功能包括：l 收集数据中心内所有可见的数据，按照关联关系、分类组织成目录结构l 提供图形化的目录资源管理器进行数据的统一维护和查询操作l 以数据目录形式，提供在线服务查询索引、服务展示及数据调用功能另外，数据目录可按照不54、同的分类标准，组织不同的目录结构，同一数据源可属于不同的目录。数据的收集及关联，主要是按不同的数据种类和来源，进一步进行梳理和筛选，按照数据之间的关联关系，生成具体的数据目录信息，包括分类、属性、标签、管理功能集成等。元数据目录收集：收集平台内的元数据条目，以供生成数据目录的基本信息条目和属性。数据标准信息关联：关联元数据引用的数据标准信息，以供生成数据目录的标准关联属性。对数据的来源进行梳理和分类之后，就可以进行目录组织和管理操作。在数据目录管理层实现数据目录的如下功能：（1）分类组织管控平台内的元数据和数据目录间可以是多对多的关系，即当目录生成后，与元数据的关联关系，一个目录可以关联一个元55、数据，也可以关联元数据集，任何元数据都可以被多个目录关联。用户在使用目录时，通过关联的元数据即可查询到对应的数据资源。（2）分类浏览实现数据目录浏览器功能，主要实现按分类和属性的各种维度进行浏览已生成的数据目录。可以按照多个维度进行数据目录浏览（多种维度可以分层组合一起实现多层的目录浏览功能）。（3）模糊查询实现目录查询功能，包括多维度目录查询，列表查询，关键词查询。多维度目录查询：根据数据资源目录分类的不同维度进行资源目录的查询。按目录分类进行快速检索。列表查询：通过列表的方式进行资源目录查询。关键词查询：根据用户输入的关键词、自定义条件，对整个目录进行检索，按匹配程度排序显示查询结果。（456、）统计实现数据目录操作的日志功能，以及数据目录的统计功能，具体包括：数据目录总体情况：对各系统、各类别、各数据主题的数据目录数据的总体情况进行统计，包括目录条数、数据量等。访问数量统计：对各用户、各类别、各数据主题的数据目录被浏览的次进行统计。下载数量统计：对各用户、各类别、各数据主题的数据目录被下载的次数进行统计。2.7.3. 数据质量管理数据质量管理是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、告警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。数据质量管理是在数据标准和业务规则规定的范围57、内，依据定义的数据质量标准对数据进行质量检查的过程。依据数据在数据生命周期的各个阶段的特性，建立数据质量控制机制，及时发现并分析数据质量问题，不断改善数据的使用质量，从而提升数据的可用性，实现数据更大的价值。数据质量管理包括如下功能：1、规则配置数据质量模块支持灵活的规则配置，会形成基于企业应用的业务模板，拥有完整的数据质量度量标准。模板中提供了波动阈值比较、固定值比较两种度量方式，覆盖字段级、表级规则，包含空值、唯一值、离散值、最大值、最小值、平均值、汇总值等采集方法，且提供了自定义规则适配多样化业务需求。2、自定义规则自定义编写规则表达式。支持标准SQL形式的自定义规则，任意复杂度。规则强58、弱分类、红橙等级预警。服务将规则按照重要程度划分成强、弱两种，按照偏离预期程度划分成红、橙阈值。当重要的规则严重偏离期望值时能够阻塞数据生产链路，防止脏数据污染下游，保障生产链路的数据正确性。3、数据核查实时数据质量核查根据用户预先配置的核查规则、算法和质量检查度量，对数据的准确性、合理性等多角度进行检查，及时发现问题，解决问题。比如：指定取值范围，核查极值异常；指定单调性列，核查单调性异常等等。离线数据质量核查方面，提供RESTful接口，供用户或应用对核查结果进行多维度查询，帮助用户感知数据质量问题。对于核查结果，进行统计分析，形成结果报告，为以后的数据中心建设、实施和维护的改进打下坚实的59、基础。4、质量告警当出现质量问题触发规则时，对应负责人会收到相应的报警提示，及时对数据质量进行处理优化。5、质量总览为数据质量管理人员提供监控总览情况，用户可展现目前数据质量总体/个人所监控的表的总数、配置的规则总数和今日运行任务情况的统计信息。2.7.4. 数据安全管理数据安全管理功能可对用户行为进行监控，记录行为日志，支持数据溯源和安全审计，记录应用系统重要安全事件，包括事件的日期、时间、发起者等。1、数据权限平台提供专用的登录控制模块对登录用户进行身份标识和鉴别，提供数据权限管理，允许管理员对用户的数据访问权限，如读，写权限进行设置。提供用户访问控制功能，当用户请求数据访问时，对用户身份60、进行鉴别，并根据其身份和数据访问权限，对其数据访问操作进行限制。2、数据审计数据审计用于监视并记录对数据的各类操作行为，记录数据审计日志，可以快速定位系统是否遭受恶意的操作和攻击，同时便于日后进行查询、分析、过滤，实现对目标数据用户操作的监控和审计。3、安全打标安全打标能够实现数据分级分类管理，提升数据安全管理效率。打标工具根据数据类型、安全等级进行标识化，通过预设判定规则实现数据表字段级别的自动化识别和打标。4、数据脱敏企业在使用数据的过程中会产生一部分敏感数据，从保护数据机密性的角度出发，在进行数据展示时需要对敏感数据及逆行模糊化处理。数据脱敏可将这些敏感信息根据脱敏规则进行数据的变形，实61、现敏感隐私数据的可靠保护。5、数据链路管理在数据集成环节，可以通过数据链路管理实现如下功能：l 数据链路各节点设备是否正常l 数据链路网络是否正常l 数据采集作业是否正常执行，有无报错，时延是否正常6、数据存储管理通过对服务器、存储、网络的池化和有效管理，为整个平台提供按需获得、即时可取的计算、存储、网络、操作系统及基础应用软件等资源。可实现云平台网络资源的综合监控、管理，实现对外提供虚拟主机资源、存储资源，达到提高服务器存储利用率、运行维护效率和业务系统可靠性，降低整体建设与整合成本。资源池采用统一计算资源、存储资源、数据库集群资源、负载均衡资源进行支撑，后续扩展方案变得非常简单，只需要根据62、需要向对应的资源区增加硬件即可。管理数据中心资源池，提供虚拟主机资源、存储资源，配置虚拟化软件及结构化和非结构化存储系统，同时存储可以提供结构化（数据块级）和非结构化（应用级）数据的支持，并充分考虑IO压力、存储容量。2.8. 数据运维2.8.1. 软件管理支持大规模集群软件的快速部署安装/升级/补丁。支持集群部署规划工具，可自动生成安装模板和扩容模板。支持文件分发多点续传，软件包下发给集群中各节点时采用多点续传机制，传输效率不再依赖节点规模。2.8.2. 配置管理以数据库、作业、算法、质量、变管理为作业主体内容，通过平台搭建实现作业的可视化、规范化、流程化、工具化，具体功能包括：数据抽取清洗63、算法设置、作业运维和数据质量管理、元数据管理、变更管理、运维工单管理和数据标准化等功能。2.8.3. 故障管理告警包含故障告警和事件告警：故障告警是指对系统正常运行状态的偏离；事件告警指系统运行过程中的通知。事件告警只能被确认，没有清除状态。当被管理的资源池中的资源有故障发生，资源池中的资源将产生活动告警，主动上报管理平台。管理平台接收到告警信息后，会实时展示在管理平台GUI界面上。对于某个资源池中的资源上的同一故障，管理平台将丢弃重复的告警。当管理的资源池中的资源故障恢复后，将实时更新原活动告警的状态为已清除，展示在管理平台GUI界面上。故障管理包含了确认与反确认、清除、过滤、重定义告警级别64、统计告警数量的功能。告警信息保存在数据库中，包括：实时展示告警和查询历史告警。当一条故障告警被确认又被清除后，它就会自动被移入历史故障库中。用户可以通过历史故障告警查询窗口，来查询这些信息。1、清除告警3GPP定义了两种类型告警，这两种告警的清除方式如下：ADAC告警，系统能够自动检测到该故障的发生，也能自动检测到该故障的修复。对于ADAC告警，资源池中的资源故障恢复之后会主动上报清除告警给管理平台。ADMC告警，系统能够自动检测到该故障的发生，但是当该故障修复后，需要人工清除。对这类故障必须通过手工干预，否则系统无法自行清除。通过此功能，用户可以让ADMC故障变成已清除状态。2、过滤告警日65、常操作维护人员希望过滤不关心或者不重要的告警，或者被管理业务系统升级、割接时希望过滤一些已知的告警，所以管理平台提供了告警过滤功能。告警网管过滤功能支持在网管上过滤告警。当资源池中的资源上报符合过滤条件的告警时用户可以设置告警过滤规则。告警过滤规则是如下字段的灵活组合：可设置的过滤条件包括：告警级别、告警确认状态、告警清除状态、告警类型、告警发生时间区间。3、告警远程通知系统可将告警和事件通过北向接口SNMP/Syslog实时上报给上层网管系统。在网管上可配置的远程通知，维护人员不在机房也能够实时了解全网告警情况。2.8.4. 性能管理对计算资源，系统提供如下性能监控信息：l CPU利用率均值66、及峰值l 内存容量及其利用率l 物理机磁盘利用率l 磁盘IO吞吐量及利用率l 物理网络流量统计2.8.5. 安全管理数据中心具备高安全性。主要从以下几个方面保障用户的数据和业务运行安全：1、网络隔离整个系统网络划分为2个平面，即业务平面和管理平面。两个平面采用物理隔离的方式进行部署，保证业务、管理各自网络的安全性。2、 主机安全本系统采用物理服务器部署，配置应用服务器一台，数据库服务器一台，操作员站服务器两台，泵站上位机采用工业计算机。保证数据传输与控制的安全性和稳定性。用户可以根据自己业务的需要部署第三方的防病毒软件。针对操作系统和端口部分，可提供：l 操作系统内核安全加固l 更新操作系统最67、新补丁l 操作系统权限控制l 操作系统端口管理l 操作系统协议与端口防攻击3、应用安全通过如下措施保证数据中心的正常运行：身份鉴别和认证：所有人员凭借有效的帐号和正确的密码登录。系统管理员可以为每个帐号设置有效期；所有人员在进行对作业的各种操作时，进行认证鉴权是否有相应的操作权限；系统管理员可以根据维护人员的职能划分不同的角色，为不同角色的用户设置不同级别的访问权限，包括分配其可以访问的元数据、数据源、指定其可以执行的具体操作。用户只能对自己的权限和职能范围内的数据进行使用和管理。密码安全：系统管理员可以设置密码策略，包括：密码有效期、密码最小长度、密码的复杂度（比如：最少大写字母个数、最少小68、写字母个数、最少数字个数、最少特殊字符数）、密码到期前的提前多少天提示等4、数据安全针对海量用户数据，提供如下措施保障客户数据的机密性、完整性和可用性。容灾：通过配置主、备集群关系和需要同步的数据表，提供异地实时容灾功能。当主集群数据遭到破坏，备集群可以立即接管业务。备份：支持针对库表的元数据备份和对HDFS、HBae、Hive的业务数据备份5、数据完整性通过数据校验，保证数据在存储、传输过程中的数据完整性。用户数据保存在HDFS上，HDFS默认采用CRC32C校验数据的正确性HDFS的DataNode节点负责存储校验数据，如果发现客户端传递过来的数据有异常（不完整）就上报异常给客户端，让客户69、端重新写入数据客户端从DataNode读数据的时候同会检查数据是否完整，如果发现数据不完整，尝试从其他的DataNode节点上读取数据6、数据保密性分布式文件系统提供对文件内容的加密存储功能，避免敏感数据明文存储，提升数据安全性。业务应用只需对指定的敏感数据进行加密，加解密过程业务完全不感知。另外，在创建表时指定采用的加密算法，即可实现对敏感数据的加密存储。从数据的存储加密、访问控制来保障用户数据的保密性。支持将业务数据存储到HDFS前进行压缩处理，且用户可以配置算法加密存储各组件支持本地数据目录访问权限设置，无权限用户禁止访问数据所有集群内部用户信息提供密文存储。2.8.6. 租户管理多租户70、将大数据集群的资源隔离成一个个资源集合，彼此互不干扰，用户通过“租用”需要的资源集合，来运行应用和作业并存放数据。在大数据集群上可以存在多个资源集合来支持多个用户的不同需求。支持层级式的租户模型，支持动态添加和删除租户，实现资源的隔离，可以对租户的计算资源和存储资源进行动态配置和管理。实现多租户的优势如下：1、合理配置和隔离资源租户之间的资源是隔离的，一个租户对资源的使用不影响其它租户，保证了每个租户根据业务需求去配置相关的资源，可提高资源利用效率。2、测量和统计资源消费系统资源以租户为单位进行计划和分配，租户是系统资源的申请者和消费者，其资源消费能够被测量和统计。3、保证数据安全和访问安全多71、租户场景下，分开存放不同租户的数据，以保证数据安全；控制用户对租户资源的访问权限，以保证访问安全。2.8.7. 备份管理为应对数据丢失或损坏对用户业务造成不利影响，在异常情况下快速恢复系统，根据用户业务的需要提供全量备份、增量备份和恢复功能。1、自动备份对集群管理系统上的数据提供自动备份功能，根据制定的备份策略可自动备份集群上的数据，包括库表的数据等。2、手动备份在系统进行扩容、升级、打补丁等重大操作前，需要通过手动备份集群管理系统的数据，以便在系统故障时，恢复集群管理系统功能。为进一步提供系统的可靠性，将库表中的数据备份到第三方服务器时，也需要通过手动备份。2.8.8. 关键特性智慧数据中心72、能解决未来问题，是一种能力沉淀，是企业数字化转型的最佳落地实践，能实现企业业务数据实时、统一、在线，能实现从局部优化到全局优化的转变，能实现更具“韧性”的企业架构。关键特性体现在：服务重用：真正体现SOA理念的核心价值，松耦合的服务带来业务的复用；服务进化：随着新业务的不断接入，共享服务也需要从仅提供单薄的业务功能，到不断的自我进化成更健壮更强大的服务，不断适应各种业务线，真正成为企业宝贵的IT资产；数据累积：各个业务的数据都沉淀在同一套中心服务，可以不断累积数据，最终发挥大数据威力；快速响应：更快的通过共享服务的组合响应新业务；降低成本：对于新业务，无需再投入新的重复的开发力量，减少人员成本73、；效能提升：开发人员更专注某一领域，开发更快，更易维护。2.9. 数据安全设计结合数据存储及传输的需求，分析数据安全存在的风险隐患，制定数据安全策略，提出数据安全解决方案。如涉及密码应用的内容，按照密码管理有关规定编写应用方案。2.9.1. 认证安全认证作为一种信用保障、身份识别的形式，是对访问或使用数据的智能设备/系统/人的身份识别，本系统将结合云服务的基础安全能力，采用双因素认证手段来加强身份鉴别，依托动态口令、USBkey、PKI/CA系统、安全堡垒机，并结合专用的登录控制模块对登录用户进行身份标识和鉴别，对其唯一性、合法性、符合性进行识别、确认。借助VPN技术能够在管理终端与主机设备之74、间创建加密传输通道，实现远程接入数据安全传输服务，保证数据传输的完整性和保密性。除此之外还应限制登录尝试次数据，并配置登录连接超时自动退出等功能。2.9.2. 鉴权安全在云服务的物理安全和数据库审计的基础上，打造一系列的鉴权管理能力。本系统使用访问控制、授权管理和安全访问接入功能实现对关键数据的保护，确保数据不会被非法窃取，做到数据拿不走。采用多租户隔离的方式实现用户数据的环境隔离，确保数据不被非法混用，做到数据应用混不了。以保证数据授权符合最小特权原则，并避免数据的越权访问。2.9.3. 传输安全本项目依托公司内部云网体系本身强大的安全能力确保数据传输链路的基本安全，在此基础上要能够满足业务75、处理安全保密和完整性需求，避免因传输通道被窃听、篡改而引起的数据泄露或传输异常等问题。通过采用VPN技术而形成加密传输通道，即能够实现对敏感信息传输过程中的信道加密，确保信息在通信过程中不被监听、劫持、篡改及破译；保证通信传输中关键数据的的完整性、可用性。2.9.4. 存储安全数据存储安全包括存储的过程中不会被窃取、被损坏，重点要保障其完整性和保密性。存储安全涉及到存储介质的物理安全，也涉及到存储的软件安全和存储内容的安全。本项目的数据物理安全将通过云平台提供的通用存储、网络安全能力提供基础保障，同时本项目将通过本地定时备份结合异地灾备的方式避免数据的损坏和丢失。存储安全也是建立在认证安全和鉴76、权安全基础上的，数据加密也是存储安全重要的保障措施。本项目软件层面的存储安全，采用校验技术或密码技术保证重要数据在传输、存储过程中的完整性，包括但不限于鉴别数据、重要业务数据、重要审计数据、重要配置数据、重要视频数据和重要个人信息等。2.9.5. 审计安全针对本项目数据特点，将建立安全的审计机制与策略。在云服务强大的基础安全能力基础上，安全审计管理主要包括对各类用户的操作行为审计，以及网络中重要安全事件的记录审计等内容，且审计记录应包括事件的日期和时间、用户、事件类型、事件是否成功及其他与审计相关的信息。因此，此类安全审计通常包括数据库访问审计、Web业务访问审计，以及对所有设备、系统的综合日77、志审计。同时，审计记录产生时的时间应由系统范围内唯一确定的时钟产生（如部署NTP服务器），以确保审计分析的正确性。除了借助安全审计设备来实现审计功能外，服务器也需要启用自身的操作系统审计功能。3. 软件平台应用3.1. 工艺监视3.1.1. 驾驶舱用于展示关键的运行数据和指标达成情况，界面中采用图形、图表、数据相结合的方式，以直观的形式展示各站点的位置分布、关键运行数据、指标排名等。系统首页对使用者所需的常用模块进行集中展示，并且可以对关注内容的展示进行切换，提供自定义的个人看板、部门看板、角色看板。l 站点全貌图：对站点的全貌进行图形展示l 我的关注：根据预设信息，将不同关注视角的数据放入不78、同的首页容器，为每个用户个性化定制显示，便于快速查看。l 我的任务：作为任务的处理中心，对于巡检任务、消缺任务、维修任务、保养任务等待处理任务进行信息展示。l 报警：可以在首页直观看到该用户订阅的未解除的报警信息，以变色和数字提示l 截图：首页提供视频监控抓拍截图功能，多画面展示和全屏切换l 通知：可发布和接受消息和公告l 公司网站：提供链接，直接跳转到公司门户网站3.1.2. 工艺流程展示通过WEB浏览器方式显示运行监视画面，给企业的运行管理提供一张直观、高效的运行监视图；系统支持用户对流程图进行编辑：系统内置配有工艺画面图形建模工具、支持PNG、SVG等图形导入、支持用户对模型和画面进行编79、辑。集成厂站SCADA、厂站进出口处的主要数据（包括压力、流量、液位、水质）及其集中监视画面，实现厂站监视画面集成。可查看现场的实时视频监控和视频抓拍画面。实时视频监控方便管理和运维人员远程掌握现场实时情况，了解报警发生时设备现场画面。双击监视画面中的测点，可以直接察看每个测点的历史数据曲线，各画面之间可以自由跳转切换。3.1.3. 三维可视化 泵站三维模型开发三维模型以提供报警、监控位置、人员、液位、工艺间的数据进行泵站运维展示。3.1.4. 在线监测工艺画面在线监测主要包括土建构筑物及相关机械设备展示。基于逼真的动态流程图、3D效果图，展示工艺流程状态、设备运行状况、重要运行参数等信息。380、.1.5. 视频监控由于运营点设施数量众多，系统管理人员和巡检人员有可能无法第一时间到达现场，要想掌握现场状况，除了对设备仪表信号的实时掌握，视频监控也是必不可少的。系统利用安防视频监控系统，实现对运营点设备视频监控的管理。监控列表展示的内容以及内容的显示顺序、排序顺序由用户确定。每个监控的画面，都可以通过点击列表对应的记录，打开监控画面进行查看。实现的功能如下：l 系统提供具有视频监控的营点列表，根据选择，展示对应的运营点的视频图像。l 对接入的视云台进行控制，全方位了解厂站实况。l 系统联动控制，和报警信息结合，自动弹出对应区域的视频。 3.1.6. 数据报表通过各泵站与关键设备电能计量，81、并融合厂站自控系统在线仪表数据、化验数据，实现厂站设备经济运行和能效评价，对电耗生产运行成本进行分析统计管理。可查询任意时间段内需要了解的数据，并通过计算对比每天的能耗情况，水量情况，水质参数等，生成日报、月报、年报。3.1.7. 报警管理为提高对设备设施运行异常的有效监测，系统提供实时的报警体系，系统可以为泵站水质超标，工艺段运行异常的有效监测，系统提供实时的报警体系。当数据越限时，系统会发出报警信息，提示用户及相关人员及时处置，实现智能预警报警：客户可以根据现场的情况，自己设定报警规则，报警接受人和接受方式。例如：出水水质超标（可以按企业标准设定报警上下限），通过报警提醒方式发给值班人员，82、值班人员可以在第一时间出响应。系统通过数据采集设备获得丰富的实时数据，数据处理分为两个层次，一是简单的底层报警判断处理。对工艺安全、设备安全、水质安全建立报警界限，监测到数据超出界限范围，则发送实时报警信号；二是数据的统计分析和关联处理，为运行评估、科学调度、能耗管理等提供基础数据支持。系统应能显示当前报警信息表，并对报警信息进行统计分析，主要报警信息包括：1） 工艺安全报警管网报警：泵站管网达到设定的报警条件进行爆管报警。运行水位报警：建立各水位的最高和最低报警值，包括清水池水位、平流池、排泥池等水位。压力报警：统计分析历史数据，建立最高和最低压力报警值。流量报警：统计分析历史数据，对各工艺83、环节流量计建立最高流量和最低流量的报警值。水质安全报警：按照地表水环境质量标准，根据现有水质监测指标，建立水质报警值。按照各生产工艺环节水质要求，建立生产过程水质报警值。2）设备安全报警按照设备运行要求，对水泵、电动机、变压器、变频器、高压开关柜、电容器、调流阀等关键设备建立安全报警值。例如：水泵：建立轴承温度报警值；电动机：建立温度监控、电流报警值；变频器：建立湿度、功率模块报警值；变压器：建立温度、瓦斯报警值；高压开关柜：建立温度、中保装置报警；电容器运行温度报警值。所有报警信息均可作多角度分类，并按照以下原则处理：报警等级划分：可定义多种等级，不同事件报警对应不同等级报警提醒：以声音、警84、报器等多媒体手段提醒调度人员报警处理：高等级报警生产人员必须立即处理报警上下限设置：各报警对象的上下限值可设置，通过对上下限值范围的合理设置可起到预警的功能。3.2. 管网GIS应用系统具备GIS地图功能，将所有管网数据、排水泵站、泵井、水质监测设备、管道等以坐标标注点的形式在地图中进行显示。地图标注点位置与该数据测点的实际地理位置一致。用户通过缩放和拖动动作可实现对地图标注点的快速直观的查看。地图增加边界显示功能，方便用户进行区域的划分并实现定点区域的查看。3.2.1. 地图操作 GIS提供地图的缩放功能，可以选择泵站查看泵站的实时数据，点击泵站可以跳转进入泵站的内部工艺界面，了解详细信息。85、3.2.2. 专题图（地图视图）GIS提供专题图功能选项，主要功能是可以在专题图筛选地图上展示的信息。专题图包括基础地形图、管线图、排污口、收水井、泵站、闸站等信息及相关的实时数据。(1) 地形图：展示xx湖泵站和xx泵站以及管网的区域。(2) 管线图：展示所有管线的走向、管径，鼠标悬浮可以查看该管道的长度、管径、材质、深度、铺设时间、实时流量、实时压力、累计流量等关键数据（需要具备相关硬件）。3.2.3. 查询统计GIS提供泵站的查询功能，可以查询变化地图优先看到你查询的泵站，点击可以进入对应的工艺界面，了解实时报警、实时数据、统计曲线等。 3.2.4. 管网养护管理3.2.4.1. 管网养86、护计划运维管理人员提前在系统设定相关管网设施的保养计划，包括保养项目名称、保养周期、开始和结束时间、保养设备以及需要保养的内容等，支持年计划、季度计划、月计划、日计划，待计划设定完成并生成保养计划工单，进行保养工单任务下发。管理人员能够结合值班情况，将任务转派他人。3.2.4.2. 管网养护任务按照保养计划预设信息当有管网设施需要保养时，生成保养任务，并且提醒相关人员，进行保养任务的派发和执行。3.2.4.3. 管网养护执行执行人员拿到任务后到现场扫码或选择相应管网设备，进行保养，并且记录保养过程照片，结果照片，以及保养文字描述，进行上传。3.2.4.4. 管网养护统计在保养工作执行完成后，手87、动填写保养执行工单，可对保养过程中检修的项目、保养结果、发现的缺陷等进行反馈与记录，完成工单。系统应提供保养工单涉及的保养结果进行相关统计，包括保养执行人员完成或逾期的工单数量、每项保养耗时等。3.2.5. GIS报警在GIS地图中实现数据报警。系统自动对数据进行实时报警判断，当系统产生报警，会在GIS地图的左上角显示报警数量，并且可将报警信息分级，不同级别的报警用不同类型的颜色表示。3.3. 排水管网调度3.3.1. 排水调度辅助管理3.3.1.1. 调度预案管理实现调度预案的增加、删除、修改、查询等操作，实现应急预案的多层分级、预案启动、发布。围绕“三段式”的预案应用模式，即经过事前设计、88、事中参考和事后完善的过程，提供预案库管理、预案制作与修改、预案调阅、资源管理等功能。3.3.1.2. 应急调度辅助支持实现发生爆管或者紧急故障时，辅助工作人员及车辆、物资的分布区域显示及在线快速调配，结合超警戒水位、压力、流量等各种险情的报警功能，实现紧急故障任务的在线发布，应急方案制定，决策支持。3.3.1.3. 调度指令下发调度运行管理是一套面向生产调度运行提供各种管理手段的信息平台，它集各类生产调度信息于一体，为调度生产提供准确可靠的信息数据，对确保管网泵站的安全运行；调度中心与上下级之间沟通通畅；管理层制定的指令计划提供了各种参考信息，杜绝出现信息扭曲变异的现象；各部门/员工之间的工作89、协同性加强，工作效率提高，办公费用开支下降，对全面提升调度生产管理水平能起到积极的作用。系统主要是对生产调度过程中产生的各类相关信息提供输入、分类、统计、查询、打印等多种日常办公的自动化操作，使得调度员与管理层都能掌握相关信息制定相应调度方案。3.3.2. 管网压力智能调控 对管网的压力、液位、流量进行实时监控，通过这些参数的变化情况来判断是否会发生爆管辅助人员进行决策。3.4. 数据分析3.4.1. 主题看板3.4.1.1. 数据看板展示日排水量、泵站实时数据、水质检测数据、工艺总览、生产报警统计数据、关键工艺指标、生产指标、环境指标等。3.4.1.2. 设备看板设备看板可展示泵站管网设备的90、故障统计数据、故障设备区域分布、设备工单执行情况、设备报警统计数据、设备资产数据、设备能效、设备运行情况等信息，可以通过面板直接点击或打开执行相关任务。3.4.2. 专题分析3.4.2.1. 管网分析针对供水管网的维护与抢修、阀门和消火栓及附属设施的维护统计，分析事故高发区段， 对管网区段进行维护等级区分，加强维护与抢修工作。针对巡检任务分析，参照维护与抢修数据，阶段内分析巡检任务分布是否合理，以及时调整巡检计划，对维护抢修与巡检到场率、完成率的分析，分析巡检和维抢修方法是否科学实用、队伍是否专业，以合理制定维抢修和巡检方案，并加强队伍的培训和实战能力，提高队伍的应急处置能力，进一步减小供水管91、网漏损，全面提升职工队伍的整体素质、增强企业的核心竞争力。针对管网修漏及时率分析，分析供水服务及管理水平，减少水资源的丢失、降低供水消耗、减少无效供水量。383.4.2.2. 压力分析针对压力管理的整体业务流程分解及分析展现，找出压力关键指标管网压力、各水泵频率、 水量在不同维度的变化趋势上的异常警示峰值，辅助管理层决策定位对应问题，改善工作流程。结合季节、天气、水量增长及漏损等原因分析周期内售水量的同比变化趋势，辅助完成生产决策。针对压力与水量的比例分析，分析周期内提升能耗的情况。3.4.2.3. 水量分析针对xx泵站、xx湖核心泵站的水量数据进行统计分析，同期对比，保证了解泵站的运行情况。92、3.4.2.4. 生产分析根据供水量与发生的药剂费、能耗及其他成本进行相关性分析，以求找出需要重点进行成本控制的能耗，达到提高运营效率与节约成本的目的。对比电耗考核指标及同期电耗增降，分析机组搭配情况，根据机组日常运行经验，合理优化机组运行以降低电耗。3.5. 管网运行优化系统3.5.1. 管网水力模型系统3.5.1.1. 离线水力模型3.5.1.1.1. 基础资料收集系统能够实现主要包括管网地理信息系统(GS)数据、用水量数据、SCADA3系统数摇、污水厂和市政加压泵房的水原数据等。3.5.1.1.2. 官网资料录入系统能够实现主要包括管网数据的处理、水量数据的处理、SCADA墩据的数据处理93、等。3.5.1.1.3. 离线模型建立 系统能够实现将整理好的GIS的管网拓扑数据、SCADA压力和流量数据以及水量数据导入到专业建模软件中。3.5.1.1.4. 多日模型校核系统能够实现确定模型的使用目标、收集校核数据、基于模型参数的初步估计评估模型结果、进行模型粗调或宏观校核、进行做感性分析、进行模型微调或微观校核。393.5.1.1.5. 现状分析和评估 系统能够实现对整个管网进行评估，完善GIS中存在的问题，系统瓶颈管问题识别，对系站开泵情况进行评估，评估监测数据质量。3.5.1.1.6. 离线建模工具 系统能够模拟管网中的各类设施、界面视图功能、编辑功能、管网拓扑检查功能。3.5.194、.2. 在线水力模型3.5.1.2.1. 在线模型建立与调试 系统能够对离线模型进行升级，并且发布成Wb展示；在线系统配置管理，能够对在线系统与SCADA监测系统进行配置管理。3.5.1.2.2. 适应性开发工具接口系统能够建立系统与SCADA数据库的接口，系统将在一定的时间内自动读取。3.5.1.2.3. 在线模型系统的部署与运行 系统能够根据业务需求开发在线管网模型系统功能，同时测试系统各个功能、进行系统安装部署。3.5.1.2.4. 爆管预警与精准定位分析 系统能够阀门操作分析；对爆管发生后的管网压力、管道流向变化、受影响用户进行分折。3.5.1.2.5. 水力模型动态在线计算系统能够通95、过实时监测数据自动更新管网水力模型的边界条件，实现水力模型一天24小时连续的动态计算。系统能够建立输水动态仿真、水力模型系统目的是实现计算机辅助管理和辅助决策，实现更高的科学管理水平和服务水平。该模型系统需根据水力学技术通过业主认可的专用软件工程定制开发。其具有下列功能：1模型软件要求（a）水力计算引擎输配水管网系统的目的是为用户提供足够的水量、水压。模型系统必须能够模拟管网中的各种设施，除了一般的管道外，还应当包括定速泵、变频泵、库、各种调节阀等；了解的输水管网水压、水量的分布对于实现管网的可靠运行至关重要。能够模拟管网中的各类设施，包括：定速、变频泵、水池、各种调流、调压等调节阀门等；能够96、模拟泵阀等各设施的多种调度方式，包括按时间、按目标点压力、按目标管段流量等来调节泵、阀的启闭；动态水力计算结果应当包括但不局限于：压力、流量、流速，最大最小压力、流量；能够计算泵、闸调节时可能在附近管道上产生的压力波动情况，了解其水力运行安全性；(b)规划设计功能输配水管网建设费用巨大，同时其规划设计的合理与否直接关系社会生产、生活，通过输配水管网水力模拟系统可以更加科学地进行输水管网的规划与设计，科学合理地定管网管径，降低管网造价以及运行费用，并提高管网运行的安全可靠性。能够对各规划方案进行评估与比较，包括： 压力控制点及关键点的压力比较； 各管道流量、流速比较； 比较查询流速不在经济流速范97、围内的管道； 能够进行新供水系统的设计，新水厂、水库、增压泵站的安排； 能够对现有系统进行改建、扩建设计； 能够根据对用户水量的近期、中长期的预测与规划确定的各种用水模式。3.5.1.2.6. 模型准确性评估系统能够对压力与流量平均误差的计算、压力与流量均方差的计算、压力与流量模拟值与监测值的对比、压力与流量曲线图的对比、压力与流量曲线图的下载、压力与流量模型精度的统计、压力与流量模型准确性的评估。3.5.1.2.7. 管网状态分析和评估系统根据实时计算模拟结果对管网运行现状进行评估，评估因素包括：管网压力、流速、水头损失、水流方向等。管网评估能够根据管网中的管道物理属性情况以及日常运行情况，98、定期分析管网的运行状况，及时预估输水管线可能存在的问题，如运输能力下降等，确定存在的原因以及解决的方案工况校核分析功能： 针对不同用水工况进行水力计算，如最高时、平均时、事故时，确定各工况时的压力分布等。 管网现状运行分析： n可以动态查看各台水泵的运行工况及其运行效； n可以动态显示水泵、调度阀门的开关状态； n关键点、关键管道的压力、流量情况；管网事故分析由于各种原因造成的管网爆管事故为用户带来很大不便，同时也造成大量的经济损失。通过对爆管时的管网进行水力模拟，可以分析出爆管影响的服务区域，并快速制定相关策，提高管网事故处理能力，提升管网服务质量。3.5.1.2.8. 管网事件报警系统能够99、实时监控管网实测的压力和流量数据，将监测数据与模型模拟数据进行比对分析，及时发现管道上的异常情况。3.5.1.2.9. 监测系统评估系统能够对现有在线监测设备，包括压力、流量、水系开关，频率和电量等数据，每天定时地对全天的监测设备数据质量进行分析，对数据的真实性和可靠度进行评估。3.5.1.2.10. 管网规划设计辅助系统能够实现包括：编辑管理、增加节点、增加管线、修改节点需水量、修政管道口径、修政管道长度、修改管道粗糙系数。3.5.1.2.11. 模型方案管理系统能够根据各节点处理能力与近期污水量的关系，将三个泵站连通，用于解决xx湖枝心泵站及望城坡泵站出水管的事故。3.5.1.2.12. 100、SCADA数据清洗系统在对原始数据进行预处理的基础上，构建了状态判别的决策机制。3.5.1.2.13. 系统后台管理系统能够实现系统权限：实时在线模型支持多用户的同时的使用，系统支持多用户的并发的操作权限管理：在权限定义界面中，系统管理人员可根据的使用要求一系列操作权限3.5.1.2.14. 管网应用模型培训 系统能够对公司管理人员，系统管理员，运营使用人员分别进行系统使用与维护培训。3.5.2. 数据资产管理系统能够对地下排水管线，对各特征点及附属物进行定位测量，标明其坐标。并对野外数据校测成果进行室内计算处理，最终建立管网图形及属性数据库。3.5.2.1. 泵站管网台账 系统能够实现泵站管101、网台账管理对设备的文字（保养、作业指导书）、图片、附件等各类信息资料进行收集、整理、分类管理。具有记录和存储、修改、删除、导出、打印等功能，并支持按条件对泵站管网台账进行筛选如管网设备类型、管网编号、管网口径、名称、安装地点、生产厂家等。3.5.2.2. 泵站管网资产统计 系统能够对泵站管网的设备数据资产进行统计划分，直观的了解数据资产的信息数据和基础信息。包括三个泵站与23km管网，包含物探基础数据录入、维护、更新、地图输出、资产统计、数据接口配置等。3.5.3. 管网维修分析管网维修主要包括三个功能模块，分别是维修处理、维修计划、维修记录。3.5.3.1. 维修计划维修计划主要的功能是设置102、管网的维修计划，主要包括维修类型、维修管网名称、维修部位、维修人员等。同时在管网运行过程中，管网出现故障后，操作人员在维修计划中找到该管网段，进行维修任务下发。 3.5.3.2. 维修处理管网维修的主要功能是根据设定好的维修计划，将临近维修周期的管网枚举出来，根据到期时长来做优先级排序。针对快到维修周期的管网进行变色处理，方便用户快速筛选出急需维修的管网。操作用户按照罗列出来维修信息来进行维修任务下发，维修人员收到任务后，到现场进行管网维修后，按照格式进行维修内容填写。维修信息填写完成后，系统会自动计算该维修工单的用时，用料情况，由管理人负责出具评分标准，对完成的工单进行打分评价，以便为后续的103、人员绩效的计算提供数据支撑。3.5.3.3. 维修记录维修记录可以根据用户的选择，按照区域、管网名称、管网口径大小、时间段等方式进行管网维修记录的查询，便于事后核查该设备当时的维修情况。3.5.3.4. 维修分析对维修原因、维修工作量及按管网维修次数进行统计分析，给管网日常使用、维修及绩效考核提供一定依据，对于高频维修管网给出提示和预警。3.5.3.5. 维修统计维修统计的主要功能是展示登录用户所管理的所有管网的运行情况总览。包括但不限于每月管网巡检异常率、管网维修及时率、管网维修完成率及一般和关键设备完好率，管理人员可以通过KPI看板快速掌握设备工况，从而为保障泵站管网的安全做出指导方向。3104、.6. 设备管理3.6.1. 设备台账设备台账管理对设备的文字（保养、作业指导书）、图片、附件等各类信息资料进行收集、整理、分类管理。具有记录和存储、修改、删除、导出、打印等功能，并支持按条件对设备台账进行筛选如设备类型、编号、名称、安装地点、生产厂家等。同时关联该设备相关的所有运行信息、历史报警、维修工单、保养工单等过程信息的查询和展示。3.6.2. 设备状态监控系统对设备主要参数：包括水泵运行状态、电流、频率、压力、环境安防状态等主要参数。3.6.3. 设备养护管理为了方便对大批量同类设备进行保养工作的设定和提醒，可以在保养标准中，进行各类设备的保养周期、保养内容、保养方法、提醒时间等的维105、护，当该类设备与保养标准进行关联后，系统则按照规则进行相应提醒和保养任务生成。进行保养标准修改时，则该类设备保养规则自动进行相应变更。3.6.3.1. 保养计划运维管理人员提前在系统设定相关设备设施的保养计划，包括保养项目名称、保养周期、开始和结束时间、保养设备以及需要保养的内容等，支持年计划、季度计划、月计划、日计划，待计划设定完成并生成保养计划工单，进行保养工单任务下发。管理人员能够结合值班情况，将任务转派他人。3.6.3.2. 保养任务按照保养计划预设信息当有设备需要保养时，生成保养任务，并且提醒相关人员，进行保养任务的派发和执行。3.6.3.3. 保养执行执行人员拿到任务后到现场扫码或106、选择相应设备，进行保养，并且记录保养过程照片，结果照片，以及保养文字描述，进行上传。3.6.3.4. 保养统计在保养工作执行完成后，手动填写保养执行工单，可对保养过程中检修的项目、保养结果、发现的缺陷等进行反馈与记录，完成工单。系统应提供保养工单涉及的保养结果进行相关统计，包括保养执行人员完成或逾期的工单数量、每项保养耗时等。3.6.4. 巡检管理设备巡检管理支持按巡检班组生成相应日常巡检作业计划或根据突发事件制定应急计划。包括制定设备巡检任务。同时也负责制定设备巡检路线，派发巡检工单给指定班组或巡检人员。3.6.4.1. 巡检方案针对不同的业务场景、不同的执行周期，制定相应的巡检方案，统一维107、护，在进行巡检任务生成和下发时，自动关联相应巡检方案，保证巡检内容随需而变。3.6.4.2. 巡检计划针对不同的业务场景，制定不同的巡检计划，按照巡检时间要求，系统自动生成点巡检计划。3.6.4.3. 巡检工单派发1、周期性巡检计划任务临期自动分发给相应巡检员或巡检团队；2、可以查看当前各巡检团队巡检员当前任务数量【合理分配工作任务，避免任务分配不平均】展示当前当班巡检员的任务数量信息，巡检员姓名、工号、联系方式、当前周期（默认当天）的任务数、工单日历；3、可以将临时/偶发工单计划任务插入分配到某个巡检员的工单日历里的某个时间；选择临时/偶发工单，然后选择分配巡检员、选择巡检员后将工单安排到该108、巡检员的巡检计划日历表中。3.6.4.4. 巡检记录统计系统提供点巡检记录录入界面，在点巡检完成设备后，通过移动端进行点巡检内容的录入，进行存档，并能随时按照各维度排序筛选查询以往的点巡检记录。3.6.4.5. 巡检异常结果处理当巡检人员在移动端巡检过程中了解到设备缺陷信息时，要求能通过缺陷申报模块对设备的缺陷信息进行登记。登记完成后，形成对应的消缺任务，管理人员可将任务指派给相关在线人员，同时可跟踪消缺任务的处理情况及进度。3.6.4.6. 巡检数据统计对点巡检计划次数、实际次数、漏检次数、完成率等进行统计分析。系统可提供对巡检任务的报表统计，通过一览报表信息，可快速定位巡检任务的状态、巡检109、时间、巡检人、缺陷申报、计划路线距离、实际路线距离以及巡检耗时等信息，可支持通过不同的时间段、巡检任务状态进行筛选。3.6.4.7. 巡检工作考评为了更好的提高员工的工作积极性和效率，提高管理水平，本着公平公正公开实用性的原则，主要从巡检工作状态以及人员响应时间来进行考评： 巡检工作状态通过该员工负责的当月的巡检数、巡检持续时间、巡检数量，统计分析出当月的巡检人员工作状态。 巡检运维指数通过人员对泵站的日常巡检运维工作完成情况：巡检完成度、巡检完成数、维修处理时间、维修完成质量等数据，统计出当月的运维指数。 响应指数通过对人员日常工作的巡检打卡统计分析，判断其响应是否及时，有无工作时外出等，综110、合分析出当月的工作指数。3.7. 移动应用移动应用同时支持安卓版本和ios应用商店上架。3.7.1. 实时监测移动应用APP应实现对接入至平台上的各设备设施的运行状态进行集中监控，以数据监视画面的方式进行呈现。也可通过移动端应用查看关键指标的当前值和历史曲线。实时监测应包括：n 工艺数据画面n 报警信息n 关键指标n 数据曲线3.7.2. 任务看板当在移动端收到任务、工单需要处理，收到通知公告，报警，系统消息等，在消息中心进行提示以及消息内容查看。3.7.3. 趋势曲线实时展现即时运行数据和历史数据，并能以多种曲线方式在移动设备上呈现。用户能直观地查看图表等运行趋势，并能进行多个曲线的同比和环111、比的分析。 3.7.4. 报警信息移动端提供报警功能，能有效提高对各设备设施运行异常的有效监测，同时也可以通过微信企业号将警报发送给指定的警报接收人或者通过在线消息方式通知相关管理和处置人员。3.7.5. 移动巡检管理人员通过web端系统，设定巡检任务，当任务派发后，移动端应在巡检任务管理中查看已生成的任务，同时管理人员将任务直接指派给相关巡检人员，巡检人员可直接通过消息提醒，查看巡检任务。巡检人员应能通过二维码扫码或者利用NFC扫描巡检点设备，然后填写巡检点的巡检信息进行上报。每个巡检点设置多台扫描点，通过实时配置，更换巡检点的扫描点，确保所有设备被巡检到。巡检页面支持在巡检过程中进行故障上112、报，支持语音，视频，文字进行故障上报。3.8. 系统管理3.8.1. 区域位置信息对各厂站区域位置信息进行增删改查维护。3.8.2. 组织架构信息对企业平台使用者组织架构信息进行维护，对分公司、厂站、信息和所属关系进行维护。3.8.3. 用户信息对用户基础信息进行增删改维护。3.8.4. 权限角色对角色进行增删改查维护，同时对用户和角色权限进行关联。3.8.5. 消息通告针对分派给用户的任务、用户关注项、以及用户订阅的报警信息，统均会在有新的消息时，立即推送给用户。支企业编写文字，添加图片附件等，进行新闻发布、公告通知等。3.8.6. 指标管理对场站指标信息进行增删改查信息维护。3.8.7. 113、操作日志对系统中的用户操作进行记录，并且支持以各种维度对记录进行检索。3.8.8. APP管理作为app的管理后台，对安装包进行上传、编辑APP信息、下载APP等操作。3.8.9. 网关管理获取智能网关网络状态信息，进行各站点网络情况综合展示展示。3.9. 预留接口实时数据、统计数据、系统平台预留通用前后端集成接口，方便后期进行数据的接入和功能的集成。4. 软硬件清单配置4.1. 软件需要的硬件配置序号名称规格/型号单位数量软件需要的硬件配置1 一体化组态平台 服务器CPU：CPU：64位，8核心2颗；主频2.4G或以上内存：32GB DDR3 DIMM；硬盘：2T；操作系统：支持的操作系统语114、言版本：中文简体 Windows Server 2012 R2 标准版 Windows Server 2016 标准版台12 工业数据库平台、 SQL server服务器CPU：CPU：64位，8核心2颗；主频2.4G或以上内存：32GB DDR3 DIMM；硬盘：8T；操作系统：支持的操作系统语言版本：中文简体 Windows Server 2012 R2 标准版 Windows Server 2016 标准版台13部署 一体化组态平台客户端CPU：主频2GHz，8核心，64位及以上内存：16G以上硬盘：2T以上台24KS监控计算机CPU：Intel Xeon E5 四核 双CPU 16线程115、内存：16GB内存硬盘：2TB硬盘空间操作系统：Windows台35交换机工业以太网交换机功能:光纤口交换机，上行端口速率：万兆网管类型：工业级网管型，网络标准：以太网安装类型：标准机架，下行端口速率：千兆端口数量：24口端口，两层交换机端口数量：24口端口，两层交换机交换容量672Gbps/6.72Tbps包转发率120/138Mpps固定端口24个千兆FFP，8个10/100/1000Base-T以太网端口，4个万兆SFP+机箱高度1U机箱尺寸442x420x43.6(mm)满配重量7.35 kg电源类型150WAC电源;600WAC电源180WDC电源;1000WDC电源额定电压交流输入116、(150W AC):100-240VAC;50/60Hz交流输入(600WAC):100-240VAC;50/60Hz直流输入(180WDC):-48-60VDC最大电压交流输入(150WAC):90-264VAC;47Hz-63Hz交流输入(600WAC):90-290VAC;45Hz-65Hz高压直流输入(600WAC):190-290VDC(满足240V高压直流认证)直流输入(180WDC):-384-72VDC直流输入(1000WDC):-38.4-72VDO最大功耗120W噪声常温声功率:45.47dB(A)高温声功率:73.74dB(A)常温声压:31.79dB(A)工作温度-5+117、45存储温度-40+70相对湿度5%95%(无凝露)业务口防雷共模7kV电源口防雷AC电源口:差模6kV，共模6kV DC电源口:差模+2kV，共模+4kV散热方式 风冷散热 智能调速个16机柜 标准机 高度：1800-2200mm 宽度：480-700mm 深度：800-1200mm 包装规格800 颜 色 黑色 型号G2800宽 材质 冷轧钢板 材质厚度2.0 配置：8位10A PDU插排一个 固定板X3 风扇部件X1组 重型脚轮X4 M6螺丝螺母X1包 内六角扳手X1个17辅材网线、电缆、端子、线槽项14.2. 软件清单序号名称规格/型号单位数量1一体化组态平台 包含采集引擎、计算引擎、数据库、定义库等 含B/S端&移动端25用户 可接入50路摄像头，支持100视频展示并发套14SCADA 软件开发及运行版 60000点套15SCADA 软件运行版 60000点套16SCADA 软件开发及运行版 3000点套17SCADA 软件 GIS components套18工业数据库平台5000点套19SQL server标准版5用户套157