政务大数据系统建设服务方案

招标编号：****

投标单位名称：****

授权代表：****

投标日期：****

第二章 大数据平台设计实施方案

阐述大数据平台总体构架数据脱敏技术方案组织实施方案售后服务体系

第三章 详述的应急预案

包括应急总预案设备故障应急预案火警处理应急预案

第四章 详细阐述的管理制度

提出行政管理制度档案管理方案

敬请注意：在编制过程中，务必将内容根据项目具体情况进行相应调整。

第一章 创新项目实施方案

第一节 大数据平台构建详解

一、探索政务领域的大数据前瞻性发展策略

数据已被视为国家至关重要的战略资产。大数据的日益发展与广泛应用，正在深远地塑造全球范围内的生产、流通、分配和消费行为，乃至经济运行模式、社会生活形态及政府管理效能。

2014年，大数据首次被纳入政府工作报告，随后在2015年，相继出台了一系列关键文件，其中包括《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》、《关于积极推进互联网+行动的指导意见》以及《促进大数据发展行动纲要》。党的十八届五中全会在其提出的‘十三五’规划建议中明确倡导实施国家大数据战略，并强调推进数据资源的开放共享。这一系列重量级文件的密集发布，标志着我国政府大数据策略的全面布局和顶层设计正式形成，预示着大数据将在政府治理领域发挥显著的增强作用，犹如为决策增添强大翅膀。

二、现状分析

历经多年的信息化进程，一系列高效的信息系统有力推动了政府部门业务运作的顺畅进行，显著提升了政府的运营效能。随着政府信息化的迅猛发展，业务数据的多样性日益增加，架构复杂度持续深化，总量急剧攀升，大数据框架已然初具规模。亟待解决的问题是，如何迅速发掘并转化为实际功能的数据价值，以深度支持和优化政府工作的进行。

随着政府信息资源的急剧增长，数据质量、处理能力、标准化与深度应用中的诸多问题日益凸显：数据资源的海量、异构特性以及应用需求的多元化和复杂化，亟待以创新思维、先进技术与策略来逐一破解。为此，H3C大数据平台以其解决实际问题为核心，依托云计算和大数据等关键技术，致力于实战应用服务，逐步构建新型信息化技术架构和开发模式。通过深化信息资源整合，提升应用功能的便捷性和效率，H3C正着力构建全新的信息资源应用服务体系。

三、项目需求详细解读

随着政府信息化进程的持续深化，数据量急剧攀升，来源日益多元化，类型日渐繁复，结构日益复杂化，这使得现有的数据存储与管理系统难以胜任海量数据的存储、分析、整合与管理任务，已然成为制约政府工作效率提升的关键瓶颈。另一方面，数据资源的价值未能得到有效发掘和利用，直接影响了实际工作中的执行效能。当前，政府信息系统亟待解决的问题主要包括：

信息之间的关联性和共享水平有待提升，信息化的深度运用层次有待深化。

历史上，各地政府部门各自构建业务系统的现象普遍存在，导致信息孤岛般的分散局面。各系统间的交互与数据共享面临严峻挑战，特别是跨系统的数据共享交换尤为困难。数据的多样性和来源广泛性使得大量信息数据分散在众多数据库中，主要局限于各自业务系统的内部流通，制约了部门间的信息交换与共享，未能充分挖掘数据的协同价值。尽管已实施若干举措，但受限于现有数据技术架构的性能局限以及关联范围狭窄、层次有限的问题，深度信息应用的发展仍停留在较低层面，难以实现质的突破。

2.分析场景与底层数据处理技术适配不合理

政府在大数据分析领域的需求多元且业务繁复，涵盖诸如精确的条件查询、灵活的字段组合搜索、高效的全文搜索等查询检索任务，以及实时的自定义关系挖掘、深度模型分析等关系分析操作。碰撞检测、全文统计与数值分析等各类分析场景均需相应的底层技术架构提供强有力的支持。当前，各地政府的信息系统大多依赖传统的OLTP架构来执行大规模数据的统计分析和检索，然而这种架构在处理性能上存在显著短板，尤其是在面对非结构化数据如视频、音频和图片的激增趋势时尤为明显。这些新型数据形式的增长促使对一个能够整合结构化、半结构化和非结构化数据的全面大数据架构的需求，以建立统一的服务接口，解决现有系统的局限性。

当前的技术架构难以满足在大数据环境下对高效处理的迫切需求。

随着政府业务的广泛应用，数据规模急剧攀升。面对来源多元、类别繁复且快速增长的百亿级海量数据，现有数据存储体系的性能短板日益显现，查询响应延迟显著，性能瓶颈凸显，难以实现高效而有序的数据存储与管理。特别是在深度分析大数据对象、执行关联操作以及进行大规模数据检索时，系统的运算效率低下，无法实现实时高质的关键信息检索，现有的数据资源服务已对业务实战应用构成制约。

在处理大规模数据膨胀方面的适应性不足，难以实现高效弹性扩展

随着大数据时代的深入推进，政府信息化系统持续集成政府内外部的多元数据资产，其数据量庞大且增长迅速，对系统的存储扩展能力提出了严峻挑战。目前，大多数系统依赖于服务器与共享存储的架构，在日益复杂的系统构建中，共享存储通道往往易成为性能受限的关键环节，存储容量和处理能力受到限制，难以胜任PB级别的海量数据处理任务。

5.数据拥有成本高，存在信息安全隐患

在政府业务运营中，普遍依赖的服务器和共享存储模式面临着高昂的初期投资和后期维护成本。随着数据量的急剧膨胀和增长，显著降低了数据管理效率，降低数据拥有和处理成本已成为政府亟待解决的关键挑战。鉴于国际形势，特别是棱镜门事件后，信息安全问题被提升至国家安全战略的核心地位，政府系统作为承载国家信息核心利益的部门，其现有架构的外国产品背景引发对数据安全的深层关注。因此，转向国产化解决方案的趋势在构建未来政府大数据平台的过程中日益凸显，以确保系统的安全性和自主可控性。

第二节 全面规划平台建设蓝图与核心要素

一、构建高效大数据平台策略

1.为政府决策提供科学依据

决策的质量在很大程度上决定了治理的成功。政府治理的核心即决策过程。然而，面对日益复杂的公共议题，缺乏信息依托的决策易导致权衡失当。大数据的引入为政府治理带来了革新，通过数据整合、数学模型构建及仿真技术的应用，大数据技术显著提升了政府对信息的掌握与分析能力。这为科学决策提供了坚实的数据基础，从而显著提升政府决策的科学性和有效性。

2.为政府简政放权和职能转变保驾护航

推进政府职能的根本转变与深化简政放权，是全面深化改革不可或缺的关键环节。大数据的蓬勃兴起与广泛应用，拉近了政府对社会经济管理的空间，为优化行政审批程序、提升服务与行政效率提供了强有力的支撑。

3.为政府管理精准化提供支撑

大数据在社会治理中的应用，成功调解了复杂的管理信息处理、分散资源调度与精确需求匹配、高效管理效能之间的显著冲突，从而显著改善了传统技术限制下长期存在的问题：管理信息交换与共享的低效，政策统一执行的困难，以及部门间协作的瓶颈。这促使政府管理模式实现了从粗放型向精细化的深度转型。

4.为政府治理模式转型创造条件

在大数据驱动的时代背景下，政府部门面临着来自社会与国家的海量信息挑战。这促使政府治理结构及其体制、职能、流程和实施手段经历了一场深刻的革新。大数据的应用不仅推动了政府信息公开与数据开放，增强了行政管理的透明度，提升了政府的公信力，而且还体现在诸如数据共享、内部激励竞争、精细化服务提供、智能化决策支持以及创新驱动力的增强等多方面，从而优化了政府治理效能。

致力于提升公共服务效能，以满足广大民众日益多元与个性化的服务需求，提供便捷的服务体验。

一是大数据应用可以提高公共服务精准性。二是大数据应用可以降低公共服务成本。三是大数据应用可以增加公共服务透明度。四是大数据应用可以促进公民参与公共服务。

二、构建高效大数据平台规格与标准

随着政府信息化应用的深入发展，为应对其所带来的挑战，政府工作亟需遵循横向物理整合与纵向逻辑集成的战略导向，逐步构建一个顺应时代潮流、覆盖政府各部门且具备高效大数据处理能力的信息技术平台。通过深度挖掘和多维度的数据关联分析，该平台将为政府的各类业务应用提供诸如案例分析、线索比对、态势预测等功能，以满足高级业务应用的需求、强化管理决策支持以及推动信息再生利用。这一举措旨在提升政府机关指挥决策体系的适应性，优化情报分析机制，全面契合未来信息化建设的发展愿景。具体的需求分析详述如下：

1.海量数据统一高效存储

针对日益增多、增长迅速且类型繁复的政府业务与社会资源数据，政府大数据平台需构建融合架构，旨在统一高效地存储各类结构化、半结构化和非结构化数据。此举旨在消除信息隔阂，全面推动部门间的信息整合与条块融合，从而为上层业务应用和数据挖掘提供坚实的数据支持。同时，大数据平台还需具备数据压缩功能，以优化存储空间并有效降低大数据管理的成本。

2.技术架构与应用主题的清晰适配

随着大数据技术的不断演进，诸如支持结构化实时运算的MPP分布式架构、专注于半结构化和非结构化数据离线并行处理的Hadoop与Spark，以及专为流数据处理设计的Storm和Kafka等多元工具应运而生。鉴于政府大数据分析的多元化主题和应用场景，迫切需求一个整合的平台架构，能够全面覆盖政府业务场景，并能灵活匹配底层技术，以适应上层服务的需求，确保各个组件协同运作，效率最大化。

3.大数据高效深度处理

为了有效处理海量情报数据，大数据平台需具备从各类数据源迅速挖掘价值信息的能力。为此，系统应强调高效的分析与处理性能，以便能即时响应应用需求。具体来说，系统需支持大规模数据的高效比对功能，包括处理大表与多查询结果的并发碰撞，以及大表与多个小表的交互。同时，系统必须确保在面对大规模并发应用时的稳定可靠响应能力。

面对海量数据，虽然单个数据个体的价值有限，然而通过对庞大数据集的深入挖掘，其中展现出的趋势和潜在模式却具有极高的实用价值。政府部门应借助先进的大数据分析技术和建模方法，揭示各类数据背后隐藏的固有因果联系，从而准确评估特定事件发生的可能性，科学预判其演变趋向，以满足实战决策的需求。

4.灵活的在线线性扩展

为了适应海量数据的增长需求，系统需具备经济高效且灵活的线性可扩展性，以承载不断攀升的数据量，同时保护已有的投资，满足政府部门未来业务工作的多元化发展，确保在平台升级过程中业务运行平稳且高效。系统支持多元化的扩展策略，包括但不限于提升机器性能或增添集群节点数量等方式。

5.基于开放平台的低成本实现

随着数据规模的持续扩增，以及平台架构体系的日臻庞杂，要求在政府大数据平台架构设计之初就考虑数据拥有和处理成本。互联网公司面对大数据的基于服务器的开放平台和开源操作系统架构，为政府大数据平台的规划和设计提供了有益的参考。平台的设计规划需要考虑前期硬件采购成本和后续维护成本，同时要尽可能降低系统管理和维护的复杂度。

第三节 我们的服务理念与质量准则

一、我们的服务宗旨

(一)客户至上的服务理念

客户至上的经营理念是企业繁荣之本。我们秉持对客户的尊崇，视客户为我们的生命源泉，致力于为客户创造价值并解决难题。为了在激烈的市场竞争中壮大自身，我司深刻理解竞争的严酷现实，因此持续追求创新，提炼出高效且具有实效的客户服务策略，旨在通过卓越的服务提升我们的行业竞争优势。以下是我们期望在服务提升上重点优化的几个关键环节。

1.对业主表示热情、尊重、关注。

2.帮助业主解决问题。

3.迅速响应业主要求。

4.始终以业主为中心。

5.持续提供优质服务。

6.设身处地为业主着想。

7.提供个性化服务。

(二)主动服务的理念

作为业主的全方位服务提供者，我们致力于以诚挚的态度为业主提供优质服务，致力于协助客户降低运营成本，缩减不必要的支出，从而延长资产使用寿命。我们的行动始终以客户为中心，预先预见并满足其需求，快速响应其紧急情况。我们持续超越客户的期望，引领、激发并挖掘他们的消费需求。

(三)提供差异化服务的理念

致力于定制化服务策略的精心构建，致力于塑造具有市场竞争力的客户与业务标识。坚守服务主体，履行回馈社会的企业宗旨，不断优化服务体系，根据不同年龄段、性别、阶层和类型的客户，提供精准差异化的服务体验。

(四)高效、优质服务的理念

我们致力于为业主提供优质高效的客户服务，迅速响应并解决他们的问题，这将显著提升公司的品牌形象。秉持以客户为中心的服务理念，我们不断优化服务流程，从而赢得了广泛的业主信赖，推动了业务的持续发展。

(五)推崇5S理念

推崇5S理念，5S是指微笑(SMILE)、迅速(SPEED)、诚实(SINCERITY)、灵巧(SMART)、研究五个词语英文首字母的缩写。5S理念是最具代表性的服务文化创新，我们要引领服务先进理念，以亲和、细致的服务感动客户，尊重客户，理解客户，持续提供超越客户期望的产品与服务，竭尽所能诚信天下，做客户们永远的伙伴。

二、详细的服务规范与期望

企业客户服务：全员参与与标准化理念 作为企业运营的核心要素，客户服务被视为所有员工的共同责任，并且我们强调构建全员参与的服务文化。我司对于客户服务的标准设定严谨，追求规范性和一致性，以确保员工行为的统一性。为此，我们构建了一套具备实施可行性和可推广性的客户服务体系。 其实施可行性体现在，我们将行为规范转化为明确的操作指南；而可复制性则源于设定的标准适应员工的实际能力，确保每个员工在自身能力范围内能够轻松达成服务标准。

(一)企业服务理念和价值观的标准化

企业通过构建标准化的服务体系，确立了全员共享的服务理念与核心价值观。员工将客户服务质量视为本能行动，全方位贯彻于工作实践。随之，一套配套的奖惩考核机制得以建立，服务标准成为评估员工绩效的重要基准，从而实现了服务行为的统一与规范化。

(二)员工能力和素养的标准化

构建了无缝衔接的高效服务体系，成功组建了一支专业且高素质的客户服务团队。每位成员均拥有深厚的产品知识和精湛的服务技能，同时彰显出卓越的个人品质与素养。确立了严谨的员工能力与素质评估体系。

员工的技能与素质提升是一个持续的培训与学习进程。针对各岗位特性，应设立相应的能力素质典范，以此作为培养优质员工的标准，旨在批量培育能胜任多元化岗位的人员。

(三)企业整体服务形象标准化

企业形象：塑造客户心中的品牌烙印 - 办公室装潢与布局：体现企业内部的专业与秩序 - 员工素质与风采：展现职业精神与风貌 - 广告、标识与产品包装：强化企业识别度 在构建客户服务体系的过程中，同步进行企业形象的审视、优化与策划，旨在塑造一个独特且积极的品牌形象，赢得公众的好感。

(四)客户服务流程标准化

我们的客户服务划分为事前、事中及后续三个阶段，每个阶段均依赖跨部门的协同与合作，以实现团队效能的最大化。企业构建的服务流程犹如一条纽带，贯穿各部门的客户服务实践，详细规定了每个特定客户服务场景所需经过的关键节点和处理步骤。通过标准化的流程，我们实现了各部门和人员行为的无缝衔接，确保行为管理的一致性和规范化。

(五)客户服务行为的标准化

本公司坚守服务理念，致力于将挑战自我，便利传递予客户。具体表现为从客户视角出发，积极协助解决各类难题，提供快捷高效和舒适的全方位服务。我们以卓越的服务质量，营造让客户感到舒心与安心的体验。通过建立标准化服务流程，关注每个客户的细微需求，并准确把握其心理期望，确保服务细致入微，关怀备至。这种对服务品质的极致追求，使我们在激烈的市场竞争中占据优势，赢得商机。

第二章 大数据平台设计实施方案

第一节 全面概述的大数据体系设计

政务大数据平台作为电子政务和智慧城市构建的核心项目，其体系结构主要包括存储与计算模块、大数据管理平台、数据治理工具、数据运营体系、数据分析引擎、数据服务界面以及应用支持平台等构成要素。依托于政务大数据平台，能够建立四大基础数据库、业务专题资料库，并在此基础上开发多元化的数据应用系统和展示大数据示范应用，为政府各业务部门提供全方位的数据支持。

一、政府数据管理与分析平台详解

1.数据汇聚平台

数据整合：通过多渠道汇集各部门的关键信息资源，实现至数据中心前置库的一体化交换。此平台设计灵活，兼容各种网络环境和数据类型，高效采集并进行预处理，确保数据准确无误地存储于中心库。政务大数据平台的核心功能涵盖数据采集、数据交换以及数据处理各个环节。

2.数据治理平台

该数据治理平台致力于动态管理汇集于中央仓库的海量信息资源，通过元数据血统与影响分析，逐步推进元数据标准化进程。同时，平台还负责信息资源的质量管控，包括制定质量规则、实施监控并生成相关报告，从而持续提升数据质量的水平。

3.数据运营平台

该数据运营平台着重于整合与管理各类数据，通过服务管理模块确保对数据的安全且高效的API访问。开放平台则致力于数据加密、脱敏以及分级授权，向社会各界提供包括数据、接口及应用程序在内的多元数据开放形式。运营监控平台进一步强化了对数据API调用的全面监控功能。

4.数据分析平台

大数据分析功能由我们的数据分析平台高效承载，它主要分为数据采集、深度数据分析与结果发布三个模块。平台支持实时分析、批量处理以及交互式探索。最终，分析结果通过报表、仪表盘以及API接口等多种形式得以直观呈现。

5.数据服务门户

数据服务门户构建了内外两个子系统：内部政务数据门户与外部数据开放平台，作为数据应用的核心承载。政务数据门户的功能丰富，涵盖了资源目录展示、数据请求与调用、基础信息查询、深入的统计分析以及为领导决策提供支持的可视化呈现。另一方面，数据开放门户主要负责开放数据目录的展示，允许用户申请并获取数据，同时支持通过平台提供的各类API进行数据下载操作。

6.云应用支撑平台

云应用支撑平台负责管理那些需调用API接口或需实现与政务大数据平台一体化登录的业务系统，其核心功能包括用户管理、应用管理、服务管理和日志管理。此平台旨在在便捷数据访问的同时，确保数据安全的认证调用流程得以执行。

7.数据应用系统

各类依托政务大数据平台构建或开发的系统，如基础库体系（包括四大基础库系统和业务主题库系统）、以及大数据示范应用，均能通过政务大数据平台的信息中枢功能，实现与政府部门业务系统的无缝衔接，直接从该平台获取相关数据，从而有力支持政府业务处理流程。

8.外部系统数据支撑服务

依托政务大数据平台丰富的数据接口服务，为包括网上政务服务平台、公共资源交易系统、市民网系统及社区网格化系统在内的政府部门定制的各类业务系统，提供坚实的数据驱动，旨在推动政府业务流程的协同执行，提升社会的整体满意度。

二、平台系统架构

XX政务云大数据中心的架构设计应采纳当前业界普遍采用的Hadoop+MPP数据库分布式系统，旨在高效处理结构化、半结构化以及非结构化数据。针对各类业务场景，大数据分析服务平台需灵活选用相应的技术框架，以适应多样的大数据业务需求。作为核心基础设施，XX政务云大数据平台须遵循大数据领域的通用标准，以兼容并支撑第三方应用在其基础上的拓展与构建。

系统通过收集前端设备的数据，将其分别存储于关系型数据库和分布式HBase中。关系型数据库用于存放统计分析的结果。在数据入库过程中，我们利用Solr构建索引，从而优化实时查询性能。该系统具备精确的数据查询功能，以及对多样化数据需求的统计与分析能力，它基于Web架构，融合Hadoop与数据库机制，致力于提供实时的数据查询、统计和分析服务。

该大数据管理平台的技术架构依据数据与功能的划分，主要包括数据接入管理层、数据存储管理层、数据服务接口层以及运维管理层，详细结构如图所示。

管理层数据集成：作为系统的核心组件，它负责整合并提供全面的数据支持，包括数据源管理、ETL数据加载和数据交换共享功能。数据源多元且广泛，涵盖各个部门和渠道，其特性表现为数据量庞大、格式各异，这就需要借助数据交换与共享技术来实现数据的汇聚与整合。ETL技术在此过程中扮演着关键角色，通过高效执行数据抽取、清洗、转换、验证和装载等一系列操作，确保数据从原始数据源顺利迁移到目标数据仓库。对于规模适中的结构化数据，传统ETL工具足以应对，而对于海量的结构化、半结构化和非结构化数据，我们则依赖于云化的ETL解决方案（如Hadoop）进行处理。

2.数据存储管理层：大数据平台的数据存储和加工计算层。数据存储管理层实现平台采集和产生的大数据存储，包括结构化数据存储、半结构化数据和非结构化数据存储。其中具有高价值密度的结构化数据使用MPP数据库集群以数据仓库的方式来负责存储管理，低价值密度的音视频、互联网等半结构化和非结构化大数据以Hadoop的HDFS、HBase分布式存储系统负责存储管理。大数据存储管理层对MPP数据库集群和Hadoop平台实现了融合，整合了列存储、智能索引、多副本、MapReduce、Hive等大数据处理技术对的大数据进行统一的存储管理。

：数据服务接口层的设计旨在实现高效能的服务接口，向上层应用程序统一分发数据服务，确保其顺畅运行。

业务应用层：致力于构建以大数据为导向的多元化应用场景。通过整合并处理各业务系统产生的各种结构化与非结构化大数据，包括统一整理、分类、存储以及专题性管理，我们旨在将原始数据转化为有序、专题化且可进行深入查询与分析的宝贵资源。依托于强大的大数据平台，用户能够便捷高效地开发和扩展应用，尤其在综合挖掘结构化和非结构化数据的价值方面，表现得更为全面且深入。

该系统的核心大数据处理模块基于Hadoop与MPP数据库的融合架构设计。

构建基于MPP架构的新型数据库集群，旨在建立高效的应用服务资源库，同时肩负起对基础数据资源库中关系型数据的存储、整合与深入统计分析职责。

MPP架构的新型数据库集群重点面向行业大数据，采用SharedNothing架构，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，再结合MPP架构高效的分布式计算模式，完成对分析类应用的支撑，运行环境多为低成本X86商用服务器，具有高性能和高扩展性的特点，在分析类应用领域获得极其广泛的应用。这类MPP产品可以有效支撑PB级别的结构化数据分析，这是传统数据库技术无法胜任的。对于企业新一代的数据仓库和结构化数据分析，目前最佳选择是MPP数据库。MPP架构的新型数据库集群的技术实现特点使得其特别适用于应用服务资源库的建设，在强调关联分析的背景下，同时面向众多的业务场景和分析任务，基于MapReduce的Hadoop架构有着二次开发的技术和成本劣势。

Hadoop平台已被应用于处理半结构化和非结构化数据，涵盖了数据挖掘与可视化分析等一系列服务。

Hadoop催生了一系列相关的大数据技术，针对传统关系型数据库难以胜任的海量非结构化数据存储和计算任务。得益于开源特性，Hadoop的优势得以充分发挥。随着技术的持续演进，其应用场景日渐广泛，特别是在支持大数据的存储与分析方面，通过扩展和封装Hadoop平台，已展现出了对复杂数据（包括非结构化和半结构化）的强大处理能力，以及对ETL流程的高效管理和深度数据挖掘及计算模型的构建。

6.数据流向

以下是大数据管理平台的数据流示意图，详细阐述了其数据流动路径：

数据采集与交换层的主要职责是接收来自源业务系统以及内外部各部门和互联网的全面数据。首先，对这些原始数据进行深度清洗、转换和校验。对于提炼出的高价值结构化数据，直接整合至MPP数据库集群，以实现高效存储。而对于那些低价值的半结构化和非结构化数据，我们采取元数据和索引的方式存入数据仓库，而非结构化数据则被适当地归档在Hadoop系统中，确保了数据管理的全面性和有效性。

MPP数据库致力于构建数据仓库，用于存储并管理结构化、半结构化和非结构化数据的元数据或索引。其强大的功能支持对各类数据进行深度关联查询分析。同时，MPP数据库集群能够高效地执行统计分析与复杂查询，随后将结果数据适时同步至Hadoop系统，以便进行备份处理和非关系型数据的进一步操作。

Hadoop系统专司分布式处理大规模的半结构化和非结构化数据，同时执行非关系型数据的管理任务，它还负责存储各类非结构化及半结构化数据，以及作为MPP数据库集群备份数据的存储解决方案。

该接口作为高效能的数据服务接口，致力于向上层应用程序提供标准化的数据访问服务。

三、运维管理

Manager大数据平台拥有完善的Web界面管理系统，集成了对Hadoop和MPP的一体化管理。通过用户友好的向导模式，实现集群内部各服务参数的配置，极大地便利了运维人员的安装和维护工作。系统自动识别FQDN（主机名加域名），无需人工添加节点，支持个性化部署Hadoop和MPP服务，用户可以根据业务需求灵活选择所需服务，并允许自定义服务参数和安装路径。此外，平台具备自动在各主机节点上部署的功能，还具备历史快照功能，记录配置变更，有助于性能优化。最后，配置完成后会清晰展示概要信息，便于查阅。

DataEngineManager的功能包括展示服务概览、图表以及警报等关键信息。通过它，用户能够便捷地进行DataEngine集群的创建与管理，执行诸如启动和停止服务、将主机加入集群、以及配置服务的更新等基础操作。此外，DataEngineManager还支持高级管理任务，如启用Kerberos安全和执行Stack升级。其架构设计如下所示：

DataEngineManager

1.Hadoop管：

配置管理界面采用Web交互设计，支持动态调整集群规模，包括主机的增删操作，可通过设定端口和IP来优化集群服务网络参数。集成高效的用户管理系统，具备单用户及用户组管理功能，实现精细的访问权限控制，并支持用户与用户组的 CRUD 操作，兼容本地用户和 LDAP 用户身份验证。功能上，采用可视化操作和灵活的参数定制，以满足各类新应用的需求，系统自动保存修改记录并提示重启必要性，增设配置版本回滚功能，以防误操作。预设参数提供推荐值，便于简便的配置管理。配置查看与扩展方面，提供直观的视图(view)模式，支持二次开发，可根据客户特定需求扩展管理模块。在性能管理层面，系统自动监测配置参数，智能判断其合理性，支持按节点和机架维度进行服务配置，并允许服务模块动态调整，引导用户在 Hadoop 生态系统中无缝添加和服务配置。

图大数据平台Manager机架与主机

2.MPP管理：

在DataEngineHDP的集成管理界面中，安装配置流程支持设定安装路径、主机的IP地址、登录的系统用户及其密码。同时，允许用户在安装过程中灵活调整集群规模和网络配置参数。借助企业级管理工具DataEngineStudio，实现用户账户及其权限的有效管理。

(1)安装部署

我们提供便捷的一键安装与向导部署服务，针对不同场景分为定制部署和零初始化部署两种方案。兼容广泛的主流操作系统，支持实时的在线主机和服务容量扩展或缩减。此外，我们还支持云环境下的部署、模板化操作，以及在一个统一管理界面上实现对多个集群的高效协同管理，从而为用户打造灵活、易用且高效的集群部署工具。

大数据管理界面整合了自动化操作功能，涵盖操作系统、软件平台及配置分发，支持一键式安装、升级、卸载和配置调整。DataEngine的部署策略包括两种模式：定制部署与Zero部署，各自的特点如下图所示。

Zero部署巧妙地简化了从操作系统至DataEngine服务的全套安装流程。通过接入单一的Zero-Server主机，并将其接入服务器集群的网络环境中，一旦集群服务器启动，操作系统和DataEngine的安装便会自动无缝进行，无需人工干预。

部署流程：

配置Zero-Server主机：旨在为零集群部署安置所需的资源与服务的专用服务器安装步骤。

自动化部署：针对DataEngine管理平面，负责在集群内部服务器上执行操作系统安装以及管理平面的配置安装过程。

在DataEngine管理界面中，对各个节点进行HDP/MPP服务的配置部署：

利用PXE技术，我们实现了各节点操作系统和管理平面软件的高效并行安装，对于8个节点，总计耗时仅12分钟。随着节点数量的增长，安装时间维持在稳定水平。整个过程完全自动化且并行进行，无需人工过多干预，所有配置可通过直观的GUI界面轻松完成。

我们为Hadoop和MPP版本软件量身定制了直观的Web图形用户界面，辅以高效的快速安装向导，旨在协助用户迅速便捷地搭建集群。

安装流程采用向导模式，逐步引导用户操作，允许用户自定义服务组件的安装目标主机。具备自动化服务参数配置功能，可将配置自动推送到各个主机。根据集群规模，系统会智能推荐安装配置，简化运维人员的安装步骤。支持离线安装模式，并在安装完毕后，提供详细的安装概览，汇总所有服务及节点安装详情，便于用户查阅。

(2)配置管理

Manager大数据平台提供全面的Web界面管理功能，包括便捷的主机添加与删除操作，以及机架展示。它支持各类组件的网络配置、功能与性能参数设定。用户与用户组的管理功能完善，包括权限控制（如密码复杂度检查和读写权限设置），并具备配置版本回滚、指标参数可视化（模块化且支持拖拽操作）。配置过程采用向导式设计，能智能判断参数的合理性，支持主机设备配置的下载，以主机为维度进行精细化服务配置管理。此外，平台还支持配置视图创建，并对外开放二次开发接口。  预警系统强大，能够针对各个节点和服务的关键指标设置阈值，一旦超出预设范围，将自动触发告警，并通过Web页面实时显示，同时支持邮件通知管理员。在集群安装阶段，用户可以灵活设置集群名称、规模、前缀、管理IP地址以及磁盘空间等相关参数。

(3)资源管理

该系统具备全面的资源管理功能，涵盖了资源分配与利用的详细统计，以便用户能够直观地了解各项资源的全方位状况。

1)作业管理

该系统集成作业管理模块，涵盖作业创建、运行、监控、数据分析及预警等多元化功能。支持即刻执行与周期性定时任务调度，旨在为用户打造全面且高效的作业管理监控体系。

该系统通过集成统一的用户界面，实时监控并预警各个平台节点与功能模块的运行状况、资源利用效率以及机房环境等因素，旨在实现对所有节点的统一对接管理和运维流程的有序管控。其核心功能在于监测集群的运行健全性，并在必要时发送警示信息，协助诊断和定位问题源头。系统具备多样的告警选项，包括电子邮件、SNMP协议和Web界面等，用户可根据需求自定义告警设置，如监控周期、阈值触发条件以及报警通知渠道。

图大数据平台Manager可视化监控

3)大数据平台Manager可进行集群级监控，包括首页中对集群节点、内存、磁盘使用率、运行时间、负载等关键指标的监控。也可进行服务级监控，对服务运行状态、健康度、块错误等指标以图形、图表等方式展现。同时支持主机级、机架级监控，可监控主机健康指标、操作系统、一个或多个机架中节点状态。对集群节点或服务的故障情况进行全面监控，通过网络或端口可达情况、关键指标阈值、自定义脚本三种方式触发告警，故障时第一时间在web页面中显示，也可通过snmp或邮件方式通知管理员。可实现运行状态回溯，选择不同时间点对当时集群级服务状态进行查询，监控项可自定义。在web界面中设置各组件超链接按钮，使得各组件也可在其本身的管理页面中查看运行状态。可通过添加视图进行队列或其他资源等的监控。可通过维护模式实现对节点的上下线，具备向导式运行管理流程。

(4)日志管理

日志数据，源于操作系统的运行、应用服务的交互以及业务逻辑的执行过程中，过去主要存储于单机磁盘，主要用于事后临时分析。然而，运维人员在面对海量审计日志时，往往难以实现快速检索和深入分析。H3CDataEngine平台凭借其内置的日志采集与解析系统，借助强大的ElasticSearch组件，不仅负责日志的存储，还提供高效实时的检索能力。此外，平台支持对各个节点、模块的操作、运行状态及告警情况的统一日志管理，包括日志回溯、检索分析等功能，实现了全文检索和精确的日志查询，显著提升了效率和便捷性。

图大数据平台Manager审计日志

分布式架构下的Elasticsearch具备以下特性： - 自动配置与部署：简化了系统初始化过程。 - 零维护发现：无需人工干预，节点间能自动协同工作。 - 索引智能分片：自动管理数据分布，提升查询效率。 - 复制机制保证冗余：增强数据可靠性与可用性。 - RESTful接口设计：支持跨平台、多语言的API交互。 - 数据源灵活性：支持连接并管理多个数据源。 - 负载均衡搜索：内置机制确保搜索请求的高效处理。

Logstash具有高效的功能，专门负责搜集各类日志，进行深入分析，然后将其储存起来，以备后续检索（例如，信息查询）之需。

Kibana作为一款面向Logstash和Elasticsearch的高效日志分析工具，它呈现了一个用户友好的Web界面，致力于汇集、深入剖析并检索关键数据日志。

ELKstack具有如下几个优点：

其操作方式具有高度灵活性：Elasticsearch作为实时全文搜索引擎，无需预先编排程序即可即时应用，体现了其便捷性。

其简洁易用的配置特性得以体现：Elasticsearch采用业界广泛接受的JSON接口，而Logstash则沿用了Ruby领域专用的DSL设计，两者均采用当前流行的标准化配置语法，确保了用户的便捷操作。

查询效率显著：凭借卓越的设计与实现，即使面对百亿级数据规模，实时查询亦能实现秒级响应。

集群的线性可扩展性：无论是Elasticsearch集群还是Logstash集群，都支持平滑的扩展。用户界面操作简便：在Kibana界面上，通过直观的鼠标操作即可实现高效搜索和聚合，轻松创建出美观的数据仪表盘。

日志处理流程如下图：

部署logstash于所有需日志采集的服务，其功能包括监控并筛选获取的日志，随后logstash将处理过的数据转发至全文检索服务ElasticSearch。ElasticSearch支持用户自定义搜索，而Kibana则负责整合这些自定义搜索结果，呈现直观的页面展示界面。

(5)数据安全管控

系统防护涵盖主机安全、应用安全及数据安全等多个维度，通过专用的安全管理模块确保全方位的保护。

1)用户认证管理

安全访问Hadoop的前提是实施强认证和用户身份管理。用户需拥有稳定且可验证的身份标识，以便在整个集群中通行。通过这一身份验证，用户得以获取资源（例如文件或目录），以及执行操作如运行MapReduce任务。同样重要的是，Hadoop集群内部的资源，包括主机和服务，也需要进行相互的身份验证，以防范潜在的恶意攻击和防止非授权的系统冒充可信组件访问数据。

Hadoop依托Kerberos实现用户和服务的强认证及身份传递。作为一种第三方验证体系，用户与服务之间的信任均建立在对Kerberos服务器的信任之上，该服务器通常称为密钥分发中心(KDC)。Kerberos的架构构成分为三个核心组件：

数据库体系，专为用户和服务（即委托方）设计，存储各自对应的Kerberos信息。

AS（认证服务器）负责启动初次身份验证流程，并签发一张TicketGrantingTicket，简称TGT。

TGS，即TicketGrantingServer，负责签发后续服务票证，这些服务票证源于初始的TGT（Ticket-Granting Ticket）。

当用户主体向身份提供者（Authentication Service, AS）发起身份验证请求时，AS会返回一个使用用户主体的Kerberos密钥加密的Ticket-Granting Ticket (TGT)。该TGT仅掌握于用户主体和AS之间。用户主体利用自身的Kerberos密码在本地解密TGT，随后，在TGT的有效期内，用户主体能够凭借TGT向Ticket-Granting Server (TGS)索取服务票据。服务票据赋予主体权限，使其能够访问多种服务资源。

资源（主机或服务）在访问TGT时无需频繁输入密码，得益于采用了一种特别的文件——密钥表，该表内存储了资源主体的身份验证详细信息。在一个由Kerberos服务器管理的体系中，一组相互关联的主机、用户和服务统称为一个 Realm。

图主体和密钥表

在Hadoop架构中，每个服务及其子服务均需拥有独立的标识体。在特定的Realm环境中，主体标识由主体名称和实例名组合而成，通常，实例名采用运行该服务的主机的完整限定域名(FullyQualifiedDomainName，简称FQDN)。鉴于服务无需直接使用密码登录并获取票据，其核心的身份验证凭证存放在一个加密的密钥表文件中，此文件源自Kerberos数据库，并与服务主体一同存储于服务所在主机的安全目录内。

DataEngineManager通过智能化的Kerberos配置引导功能简化了操作流程，显著减少了繁琐的管理工作。它能无缝集成您的现有Kerberos基础设施（包括Active Directory），自动为集群自动生成必要的principal和keytab。而且，当集群规模扩大或新增服务时，DataEngineManager会智能地与Kerberos基础设施协作，自动调整集群配置，确保无缝适应性。

2)用户管理和权限控制

Hadoop用户账号管理：

除了提供本地账号管理功能之外，用户验证方式有本地数据库、LDAP服务。维护集群涉及大量的管理工作，包括软件的安装，参数的配置，设备的管理，配置分发等。为了提高运维效率，Hadoop支持多用户同时管理DataEngineManager。管理员可以添加管理员或者只读用户，一方面方便协同工作，多人可以共同管理集群。另一方面对权限进行了控制，确保只读用户无法对集群中的配置及正在运行的任务进行修改。这样做既兼顾了安全性，尽可能降低误操作的可能性。同时多个人又可以同时管理集群，各司其职。

3)数据加密

DataEngineHDP系统构建于Apache Hadoop的升级版之上，特别强化了文件内容的加密存储功能，旨在保护敏感信息免于明文暴露，从而增强数据安全防护。业务应用程序仅需针对特定的敏感数据实施加密操作，整个加解密过程对业务流程透明无感知。在基础文件系统加密的基础上，Hive支持列级加密，而HBase同样支持列级加密，用户在创建表时可选择并设定相应的加密算法，确保敏感数据的加密存储得以执行。

图敏感数据的加密存储

(6)多租户/自服务门户

1)Hadoop资源分配

YARN作为Hadoop计算资源的统一管理和调度平台，运用Container的资源抽象模型，将CPU和内存资源进行封装，从而让用户在无需感知底层物理机器的情况下运作。其采用按需分配策略，显著提升了Hadoop资源的利用率，相较于前代，这一改进显著解决了资源效率低的问题。在YARN架构中，支持动态资源池的配置，用户可以自定义设置CPU和内存的最大使用量与最小限制。管理员严格把控，用户需向指定的资源池申请执行计算任务，任务完成后，资源会自动归还，但资源池本身仍保持活跃状态，等待下一轮分配。

图创建租户并分配存储和计算资源

MPP资源的调度由gcluster负责，通过配置允许指定租户占用的硬件资源比例，从而实现了对租户资源的精细化分配策略。

2)租户资源管理

租户资源的分配机制主要依托于资源池或根据资源使用比例进行，从而通过建立租户与资源之间的绑定关系，借助租户账号管理的生命周期规则来确保其对资源的有效使用权的管控。

管理员可通过两种途径进行租户资源的管控：一是通过取消分配给租户的资源，二是通过删除用户的权限。

图监控租户资源使用情况

大数据平台采用多租户账号体系，每个独立用户（租户）均可自主登录并访问，实时监控和管理自身的资源使用状况，同时执行相关操作，无需全程依赖平台管理员，从而有效提升管理效率。

大数据平台采用分布式集群的运行为基础，设计旨在支持众多用户的并发操作，并具备高效的多任务并行处理能力。

在资源配置策略上，我们支持用户固定使用特定资源，同时具备自动优化功能，动态调整其可占用的最大集群资源，旨在提升资源的利用效率。

3)自服务门户

大数据平台的资源包括各个主机的、内存、存储等资源。在资源池的分配上，需要由平台