2024-01-29 分類: 網站建設
(此篇文檔僅用于技術交流)
一、項目概述:
德清城市大腦以阿里巴巴城市數據大腦的技術框架來組織實施德清縣級區域的智能化城市建設,在基礎技術框架中,綜合運用云計算、大數據、人工智能等多項前沿技術作為支撐,用數據思維重塑城市管理模式,探索開發的城市管理和城市服務的前瞻性實踐項目,建立數據資源采集、匯聚、共享和應用機制,強化數據智能應用。該項目將以德清治理模式突破、服務模式突破以及德清產業發展突破的目標出發,建設能覆蓋德清縣域重點區域的交警、交通運輸、旅游、教育的實戰應用,業務應用向多維度、精準化預測、精準化預警方向深化。未來城市大腦平臺統一向德清縣各部門提供大數據、人工智能和云計算基礎設施資源服務,實現德清縣基礎設施資源的集約化使用和數據的共建共享共用,打造利用城市大腦進行城市治理、社會治理、行業治理的典范。
一、 軟件部分采購需求清單:
附錄:軟件詳細功能、性能要求:
(一)計算平臺基礎軟件擴容
1、彈性計算云服務器(ECS)軟件
根據需求動態的創建和分配計算資源與存儲資源,滿足多樣化的計算和存儲需求。
根據上層應用需求動態調整分配給虛擬機的底層資源,如CPU、內存、網絡和磁盤的份額,根據負載變化情況自適應調整虛擬機到底層物理資源的映射,實現數據中心各資源節點的負載均衡;根據虛擬網絡的動態構建技術,將分布在不同網絡的虛擬機連接起來形成獨立的虛擬網絡。實現以虛擬網絡為單元的資源動態分配,并解決虛擬網絡到底層物理節點的資源映射問題,實現虛擬網絡多機協同計算。
2、負載均衡服務(SLB)
負載均衡(Server Load Balancer,簡稱SLB)是對多臺云服務器進行流量分發的負載均衡服務。SLB可以通過流量分發擴展應用系統對外的服務能力,通過消除單點故障提升應用系統的可用性。
SLB服務通過設置虛擬服務地址(IP),將位于同一地域(Region)的多臺云服務器(ECS)資源虛擬成一個高性能、高可用的應用服務池;再根據應用指定的方式,將來自客戶端的網絡請求分發到云服務器池中。
SLB服務會檢查云服務器池中ECS的健康狀態,自動隔離異常狀態的ECS,從而解決了單臺ECS的單點問題,同時提高了應用的整體服務能力。在標準的負載均衡功能之外,SLB服務還具備TCP與HTTP抗DDoS攻擊的特性,增強了應用服務器的防護能力。
根據業務的不同,負載均衡提供四層及七層負載均衡服務。
(1)SLB(Server Load Balance)服務通過設置虛擬服務地址(IP),將位于同一地域(Region)的多臺云服務器(Elastic Compute Service,簡稱ECS)資源虛擬成一個高性能、高可用的應用服務池;再根據應用指定的方式,將來自客戶端的網絡請求分發到云服務器池中。
(2)SLB服務會檢查云服務器池中ECS的健康狀態,自動隔離異常狀態的ECS,從而解決了單臺ECS的單點問題,同時提高了應用的整體服務能力。
(3)在標準的負載均衡功能之外,SLB服務還具備TCP與HTTP抗DDoS攻擊的特性,增強了應用服務器的防護能力。
(4)SLB服務是ECS面向多機方案的一個配套服務,需要同ESC結合使用。
(5)整個SLB系統由3部分構成:四層負載均衡,七層負載均衡 和 控制系統;
(7)七層負載均衡,采用開源軟件Tengine;
(8)控制系統,用于配置和監控 負載均衡系統。
流計算產品Blink支持無單點故障;服務可用性不低于99.9%;實時計算服務底層通過分布式冗余存儲保證中間計算狀態可靠性;狀態可靠性不低于99.99%;datahub組件承載規模能力支持單集群規模支持1000臺物理機以上,日均壓縮后數據量PB級別。
(1) 安全隔離
a) 不同用戶的云服務器部署在不同的專有網絡里。
b) 不同專有網絡之間通過隧道ID進行隔離。專有網絡內部由于交換機和路由器的存在,所以可以像傳統網絡環境一樣劃分子網,每一個子網內部的不同云服務器使用同一個交換機互聯,不同子網間使用路由器互聯。
c) 不同專有網絡之間內部網絡完全隔離,只能通過對外映射的IP(彈性公網IP和NAT IP)互聯。
(2)訪問控制
a) 靈活的訪問控制規則。
b) 滿足政務,金融的安全隔離規范。
(3)軟件定義網絡
a) 按需配置網絡設置,軟件定義網絡。
b) 管理操作實時生效。
(4)網絡連接方式
b) 支持專線連接。
4、關系型數據庫服務(RDS)
關系型數據庫服務RDS為用戶提供無運維的云數據庫服務;可以服務于有傳統數據庫需求的用戶,可以不用改動代碼直接將應用移植到該服務之上。
提供高效的調度系統,備份系統,高可用控制系統,在線遷移系統以及監控系統。解決容量動態擴展的挑戰,不用擔心數據庫的容量(性能與空間)瓶頸。能夠隨著用戶數和訪問量的變化,可以靈活的調整數據庫的容量;提供99.9%的高可用性(提供有效服務時間占總時間的比例),每份數據都保留兩份并可實時切換;實現數據庫的動態遷移。
支持HA功能,提供高達99.9%的在線率,達到國內先進水平。
雙機熱備,數據備份,數據恢復,多副本冗余。
兼容MySQL與SQL Server兩種商用數據庫。
能夠提供如下功能:
(1)云數據庫代理:主要通過對SQL語句的分析,可以做到對SQL注入監測,防暴力攻擊,SQL日志查詢,慢SQL日志查詢等功能,如果某些SQL語句匹配了常見的SQL注入模型的話,將會被截獲。本模塊在提供系統安全性的同時,用戶還可以使用此模塊對自己執行的SQL語句進行查詢和管理,并可根據監測結果對SQL語句進行優化。
(3)調度系統:調度系統中最為核心的部分,全面負責整個系統中所有任務的調度,以前各大組件之間的協調工作;他首先要處理的是各個任務之間的互斥關系,防止并發任務帶來的任務之間沖突;另外要處理的是自身體系的高可用以及穩定性;它可以支持多服務節點任務搶占模式進行工作,并在服務節點之間的健康檢查和任務接管;使得整個系統更安全可靠。
(4)備份系統:主要負責所有集群內所有實例數據的備份 ,并進行集中存儲;系統自身有高可用保護,在多個備份管理機之間有健康檢查;發現有成員不健康會自動接管其任務;備份任務可以并發地進行,并發度可以受到精確控制,這樣可以防止IO資源,網絡資源撐滿。
(5)高可用控制系統:負責所有實例主備之間的健康檢查以及實時切換。同時對于集群擴展,新節點會自動探測壓力大的節點,并接管任務。
(6)在線遷移系統:在線遷移系統主要負責實例在不同主機之間的遷移工作,觸發遷移作業有一般是物理機已接近飽和時,為保障用戶使用,我們會主動將部分實例進行遷移,另外當用戶需要擴容而物理資源不滿足需求時會觸發遷移工作,將該用戶遷移到資源空余的RDS設備。
(7)監控系統:負責系統正常運轉的檢查,以及實例相關狀態和性能數據收集;如實例監控、物理資源監控、實例使用資源監控、系統一致性監控、網絡監控及報警功能。
5、數據管理
提供RDS數據管理系統、ADS數據管理系統。
6、開放存儲服務軟件(OSS)
需要提供海量、安全、低成本、高可靠的云存儲服務。可以進行以下操作:
a) 創建一個或者多個存儲空間
b) 每個存儲空間中添加一個或多個文件
c) 通過獲取已上傳文件的地址進行文件的分享和下載
d) 通過修改存儲空間或文件的屬性或元信息來設置相應的訪問權限
e) 通過云控制臺執行基本和高級 OSS 任務
f) 通過開發工具包 SDK 或直接在應用程序中進行 RESTful API 調用執行基本和高級 OSS 任務。
實現高效的文件分布式存儲和訪問,保證數據在系統中有 3 個備份以及在軟硬件錯誤發生以后的故障恢復。OSS 系統的這一設計提供不低于 99.9% 可用性和 99.99999999% 數據可靠性。
1) 使用方式:
提供標準的 RESTful API 接口、豐富的 SDK 包、客戶端工具、控制臺。您可以像使用文件一樣方便地上傳、下載、檢索、管理用于 Web 網站或者移動應用的海量數據。
a) 不限文件數量和大小。可以根據所需存儲量無限擴展存儲空間,
b) 支持流式寫入和讀出。特別適合視頻等大文件的邊寫邊讀業務場景。
c) 支持數據生命周期管理。可以自定義將到期數據批量刪除。
2) 安全機制
靈活的鑒權,授權機制。提供 STS 和 URL 鑒權和授權機制,以及白名單、防盜鏈、主子賬號功能。
3) 圖片處理服務
支持 jpg、png、bmp、gif、webp、tiff 等多種圖片格式的轉換,以及縮略圖、剪裁、水印、縮放等多種操作。
7、表格存儲OTS
實現數據規模與訪問并發上的無縫擴展,提供海量結構化數據的存儲和實時訪問。
8、大數據離線計算服務(MaxCompute)- 基礎功能
大數據離線計算服務于批量結構化數據的存儲和計算,可以提供海量數據倉庫的解決方案以及針對大數據的分析建模服務。需支持:
a) 分布式架構,規模可以根據需要平行擴展。
b) 自動存儲容錯機制,保障數據高可靠性。
c) 所有計算在沙箱中運行,保障數據高安全性。
d) 以RESTful API的方式提供服務。
e) 支持高并發、高吞吐量的數據上傳下載。
f) 支持離線計算、機器學習兩類模型及計算服務。
g) 支持基于SQL、Mapreduce、Graph、MPI等多種編程模型的數據處理方式。
h) 支持多租戶,多個用戶可以協同分析數據。
i) 支持基于ACL和policy的用戶權限管理,可以配置靈活的數據訪問控制策略,防止數據越權訪問。
具備百PB的存儲處理能力和每日PB級別的計算吞吐能力,支持多應用多實例并發同時計算并隔離應用數據和程序的能力,支持MapReduce和類SQL的查詢方式。
9、分析型數據庫(ADS)
需要支持PB級實時數據倉庫,兼容MySQL協議以及SQL:2003 語法標準,可以毫秒級針對未來城市大腦萬億級數據進行即時的多維分析透視和業務探索;可以使用標準SQL 、現有的商業智能 (BI) 工具和ETL工具經濟高效地輕松分析與集成數據。支持:
b) 毫秒級的千億級數據多維透視,支持毫秒級的多個大表關聯計算
c) 用戶間的存儲和計算資源進行精確隔離。可定制的數據多副本和動態資源管理機制提供不間斷在線服務
d) 提供精確到列級別的權限管理,利用公私鑰機制保護數據安全
e) 全面兼容MySQL協議(包括數據元信息),天生具備與商業分析工具、應用的兼容性,內置支持多種數據源數據快速接入,大幅度降低業務系統和商業軟件的接入成本
f) 自動為每一列數據建立最合適的索引格式,無需用戶關心索引優化
g) 支持快速dump功能,海量數據能夠快速dump到云上其他系統,dump速度可達到上百萬條一秒,離線通道、在線通道雙模式并行數據導入,導入性能隨集群規模線性擴展。
h) 無需空間索引即可使用地理LBI函數圈選地理坐標數據。內建動態分段函數、快速聚合函數等多種函數方便OLAP應用的開發。
10、流計算服務(Streamcompute)-Blink引擎
(1)流計算集成諸多全鏈路功能,方便用戶進行全鏈路流計算開發,包括:
a) 提供流式計算的標準StreamSQL,支持各類Fail場景的自動恢復,保證故障情況下數據處理的準確性;支持多種內建的字符串處理、時間、統計等類型函數;精確的計算資源控制,徹底保證多租戶之間作業的隔離性。
b) 支持多樣的數據采集工具,涵蓋從無結構化日志采集到結構化的數據庫變更采集,從簡單易懂的一鍵式拖拽上傳數據到開放可定制化的編程SDK,讓用戶隨心所欲采集并上傳業務流式數據。
c) 支持整合各類云數據存儲,包括ODPS、DataHub、SLS、RDS、OTS、ADS等各類數據存儲系統,無需額外的數據集成工作,流計算軟件可以直接讀寫上述產品數據。
(2)性能
數據計算延遲優化到秒級乃至毫秒級,單個作業吞吐量可做到數百萬級別,單集群規模在數千臺,計算能力線性擴展。
(3)簡易性要求
支持標準SQL,提供內建的字符串處理、時間、統計等各類計算函數,替換業界低效且復雜的Storm開發,讓更多的BI人員、運營人員通過簡單的SQL可以完成實時化大數據分析和處理。
11、流計算(StreamCompute)- Datahub
12、流計算(StreamCompute)- GPU
提供基于Blink GPU版本的支持。
13、日志服務(Log Service)
提供是針對日志服務的一站式解決方案,解決海量日志數據采集/訂閱、轉儲與查詢功能。
14、DataWorks數據匯聚
數據資源平臺軟件Dataworks所需基礎組件模塊。
15、DTBoost-標簽中心
以標簽中心為基礎,支持建立跨多個云計算資源之上的統一邏輯模型,可以在標簽這種邏輯模型視圖上結合畫像分析、規則預警、文本挖掘、個性化推薦、關系網絡等多個業務場景的數據服務模塊,通過接口的方式進行快速的應用搭建。
16、DTBoost-整合分析
可以將分布在多個存儲資源的數據整合起來,在標簽模型上構建大數據畫像類的交互式分析應用,讓業務人員可以自由靈活的分析這些對象各種屬性與行為之間的關聯性。
18、云服務總線
高可用分布式技術構建的服務API開放平臺,幫助打通內外新舊系統,實現跨技術平臺、跨應用系統、跨企業組織的服務互通,以服務API的形式,加以一致的組織和管控,構建內部以及與上下游、第三方之間融合、重塑、創新的合作平臺。
(二)應用支撐平臺
1、事件中心
統一事件預警、處理分發中心,支撐各部門事件預警類業務應用場景。
2、規則引擎
基于流計算的規則引擎適用于業務決策的實時評估,包括風險攔截和預警、資源分配、流程改進等。用于在狀態或行為數據頻繁變化的場景下,針對特定的業務目標進行實時決策。
3、預警平臺
服務終端用戶進行預警布控, 同時可以在預警平臺之上開發預警類的其他擴展應用, 如:預警大屏,消防預警,重點人員管控。
4、高精度位置專有服務平臺
通過部署高精度位置專有服務平臺賦予城市大腦及各領域應用以精準時空能力,提供至動態厘米級高精度服務、并支持海量位置數據管理及電子圍欄千尋厘米級定位專有服務平臺具備如下特點:
本項目應充分利用分布式計算、并行計算、資源虛擬化等技術。
一是應采用分布式架構,具有便捷的計算和存儲擴展能力。
二是數據訪問和處理性能高,包括存儲的吞吐量、IOPS、隨機讀寫等性能。
三是數據和計算的可靠性和并發訪問性能,應具有容災和高可用能力。
功能要求
(1)自定義存儲策略
使用分布式存儲集群,可以靈活自定義存儲策略,支持多副本、糾刪碼和二者混合的存儲策略,可以根據用戶對存儲容量和存儲性能的不同需求靈活配置,從而提供資源利用率。
(2)高可靠性
支持多副本數據一致性校驗機制,自動副本重建機制;支持用戶自定義邏輯故障域,從而將用戶機房的物理拓撲反應到對象存儲的存儲節點選擇過程中,實現不同的對象副本存放在不同的故障域中。
(3)高可用性
接入集群無狀態和存儲計算集群無中心架構設計,使得系統不存在單點故障,部分接入節點或存儲節點的故障,不影響業務的連續性。
支持多區域部署,不同區域間的OSS可以互為鏡像,也可以貢獻一份全局元數據,從而降低單區域故障對業務的影響范圍。
(4)彈性擴展
存儲和計算資源具有系統的可擴張性,使得存儲計算能力可支持無限擴張。
(5)高安全性
提供完善的安全機制確保訪問安全,提供基于對稱加密的請求驗證、支持HTTPS方式訪問、用戶認證機制和訪問控制。
設備參數指標要求
定位平臺軟件技術指標
5、精準時空攝像頭
通過在攝像頭中集成北斗高精度定位硬件,來賦予攝像頭精準時空能力,由以下幾部分組成:北斗高精度亞米級差分定位模塊、高精度定位天線、通訊模塊。
時間方面:北斗芯片通過觀測北斗衛星,可獲取標準的衛星原子時,從而輸出高精度、可靠的時間信號和時間信息,精度高達30納秒;
位置方面:借助千尋覆蓋全國的北斗地基增強網和高精度定位能力,監控攝像頭可獲得30厘米的定位精度。
當所有攝像頭都擁有了精準的時間和位置信息后,視頻監控系統就有了統一的時空基準。統一的時空基準是所有視頻分析的基礎,意義重大:
(1)實現海量攝像頭的高精度自動校時。有效避免了上傳的視頻沒有時間戳,或因攝像頭維修而未設置正確網絡時間同步服務器地址,或因網絡傳輸延時而造成時間戳不同步;
(3)在城市擁堵治理方面:精準的時間標簽是城市大腦運行的基礎。路是空間資源,紅綠燈是時間資源。在不知道交通情況的時候,是沒有辦法來優化交通的空間與時間資源的,而攝像頭是了解交通狀態的重要基礎設施,但每個攝像頭上的時間都是不一樣的。所以,世界上最遙遠的距離是紅綠燈與攝像頭的距離。未來,城市大腦會重新定義城市的攝像頭,把一個城市的道路的空間資源、時間資源、車輛與人,這些元素組合在一起,作為一個整體來工作。
在交通違法及事故認定方面:通過具備了精準位置坐標的多個攝像頭,利用智能算法可以計算出拍攝對象的位置坐標和三維圖像還原。
具備精準位置的多個攝像頭,同時拍攝一個場景即可實現拍攝目標的三維重建,在圖像中進行物體的實際角度、尺寸進行還原,實現顯示捕捉,為交通事故現場還原,交通責任認定,提供強有力的工具。在多級攝像頭聯動追蹤目標人物或車輛場景,精準定位結合人臉識別、車牌識別等技術,可實現目標定位、路徑預測、根據目標位置自動調度多攝像頭執行追蹤任務;結合智能視覺計算算法,進行移動物體的軌跡還原、移動速度計算;
(三)數據資源平臺
1、數據資源平臺軟件
德清城市大腦項目基于阿里云城市大腦架構建設,匯聚政府公共服務數據、企業數據、物聯網、互聯網的相關結構化、半結構化和非結構化數據,需要通過一套完備的數據體系將這些數據有機的組織在一起,并且可以保障數據的安全,質量,可靠性。數據資源平臺軟件需要提供如下幾個模塊功能:
數據集成、數據開發、監控運維、數據質量、數據資產管理、數據服務、實時分析、數據安全、全景監控、數據DNA。
(四)城市視頻分析服務平臺
視頻分析服務平臺通過對海量視頻的分析,可以大化的抽取視頻中有價值的信息和數據,基于這些數據,更全面的反映社會治理的需求和運行狀態。結合云平臺的大規模計算能力,視頻處理的深度和廣度都可以得到更有效的發揮。同時,云上的視頻處理技術相對于在端上進行的視頻分析具備更大的靈活性。挖掘和利用視頻數據的價值,從視頻數據中提取出盡可能多的有用信息,而不是針對某個應用點的需求來進行結構化數據的提取。數據維度越豐富,對社會治理元素的掌握就越完整。
視頻分析服務平臺,根據其系統架構設計,需要提供:視頻數據接入層,通過標準的視頻協議接入不同廠商的視頻資源,系統基于云平臺擁有大規模視頻接入的能力,滿足城市級視頻接入管理的需求;大規模的視頻碼流通過交通視頻專網傳入城市視頻分析服務平臺的碼流分發管控系統,完成大規模視頻的解析、存取和管控;通過大規模視頻計算資源調度管控系統和大規模視頻并行處理系統實現對云平臺大規模計算能力的管控,為算法引擎提供計算支持;此外,城市視頻分析服務平臺所包含的球機多預置位巡航管理系統、智能規則配置系統以及各種算法引擎可以為上層豐富的應用場景提供支持;。
(五)城市算法服務平臺
城市算法服務平臺需要集算法管理、資源管理、業務場景管理、指標評估、監控預警于一體的算法服務支持平臺,為項目或產品提供一套算法管理、配置和部署的工程工具。
通過算法服務平臺把算法集中起來,構成算法模塊,和系統其他部分通過接口進行交互,盡量減少算法變更對系統的影響;缺乏設計的系統則有可能到處遍布算法的身影,這使得算法優化非常困難。算法服務平臺的一個主要目的就是通過工具來強制規范項目或產品中使用算法的方式,不但把系統中使用的算法集中起來構成算法模塊,還會規范算法模塊的使用方式。除了在系統層面上集中管理算法,降低算法模塊和系統其他組件的耦合之外,也對算法模塊內部的實現提供了一組規范。算法服務平臺是主要面向算法開發人員的工具,其目標是優化智能系統的架構,提高系統的工程化水平,讓算法開發人員能夠集中精力處理算法問題,提高算法開發效率。支持功能:
跨平臺:統一管理不同計算平臺上的算法,以及支持多種計算平臺的算法協同工作。
開放性:支持多人協作開發。
規范性:多人協作開發的結果遵照算法規范,可互相復用。
快速部署:新增算法、算法升級可通過可視化操作界面快速上線。
易用性:可視化的算法流程,易于理解和調整算法處理邏輯。
可管理性:可采用多種手段實現角色管理、資源管理,算法管理、算法模板管理、應用場景管理等,能夠對整個系統進行全面和完善的管理。
(六)數據治理服務
數據資源接入服務,包括數據調研、數據對接、數據集成同步、數據標準化處理,數據清洗、數據整理歸檔、數據鏈路維護、數據運維。
(七)視頻智能引擎及算法
視頻智能引擎及各部分基于視頻的算法開發。提供包括:
1、大規模視頻處理
1)大規模圖搜引擎
ü 索引壓縮,對海量索引數據進行壓縮
ü 特征量化,對高維特征進行量化,創建碼本
ü 實時索引,基于高維特征在線實時索引視頻圖像數據
ü 全量索引,基于高維特征離線全量索引視頻圖像數據
2)大規模視頻分析系統
ü datahub視頻數據接入與媒體數據編碼、轉碼系統
ü 基于流計算平臺的大規模視頻并行處理系統
ü 關鍵視頻、圖片存儲壓縮、查詢管理
ü 視頻分析實時直播點播展示系統
3)在線特征服務
ü 行人在線特征服務,提供行人搜索query圖片識別,用于索引檢索比對
ü 在線特征服務高并發管控,支持多個在線特征服務節點的高并發負載均衡
ü 在線特征服務tools,整體系統后臺監控,運維,日志維護等
4)搜索策略引擎
ü 行人搜索策略引擎,連接行人在線特征服務以及圖搜引擎,對外提供行人搜索服務
ü 機動車搜索策略引擎,連接機動車在線特征服務以及圖搜引擎,對外提供機動車搜索服務
ü 搜索策略引擎高并發管控,支持多個搜索策略引擎服務節點的高并發負載均衡
ü 搜索策略引擎tools,整體系統后臺監控,運維,日志維護等
2、視頻分析接入部署
包括從匯聚平臺接入視頻碼流、預置位配置、虛擬線圈設置、算法部署。
(八)安全服務
1、云盾-態勢感知
基于大數據分析平臺之上對全局威脅攻擊的狀態檢測并對安全威脅進行預測。
2、云盾-云防火墻
提供集中管控的基于主機的訪問控制功能,提供可視化的主機流量管理功能。
3、云盾-WAF
提供運行在應用平臺各種業務的應用入侵檢測與防護功能,可及時發現并攔截針對應用層的SQL注入、XSS、Http/Https CC等攻擊,并提供應用層流量精確控制功能;功能滿足等級保護對應用入侵防范的要求。
4、云盾-數據庫審計
提供基于角色管理的云數據庫運維審計功能,精確到SQL語句,確保專有云核心數據資產的合規使用,支持20個數據庫實例。
5、云盾-堡壘機
提供基于角色管理的運維審計功能。
6、敏感數據發現及脫敏
發現并梳理專有云平臺的數據資產,進行分級分類,提供云平臺敏感數據的脫敏功能,不改變數據結構的情況下滿足對數據進行模型訓練、開發、測試等需求。
7、云盾安全運營及駐場服務
云盾安全運營駐場服務提供租戶安全運營、云盾安全運營、應急響應、問題跟蹤的1年1人5*8現場安全駐場服務。
(九)城市大腦應用平臺
1、平臺應用
(1)統一門戶,提供城市大腦數據資源的門戶和應用的導航入口;
(2)實現各類資源數據的全網一鍵式綜合檢索、分類檢索及關系信息展現。
(十)運維服務
提供:
ü 運維基礎包:三年云平臺運維基礎服務、初裝
ü 培訓:基礎運維培訓
ü 云計算平臺駐場運維服務:云計算平臺駐場運維服務
一、 硬件及機房服務采購需求清單
(一)德清城市大腦主中心(部署在電子政務外網)
1. 服務器需求:
2.網絡設備需求:
(二)德清城市大腦分中心(部署于視頻專網,交警應用專項)
1. 服務器需求:
附錄:硬件參數及服務要求說明:
(一)、服務器配置及數量要求
機型Q47.22
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