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城市智慧水务总体架构的设计要求,你了解吗?

来源:
2022-12-19

一、总体架构要求

城市智慧水务数据中心应数据来源、数据处理、数据治理、数

据应用四层架构。城市智慧水务数据中心总体架构如下图所示:

 智慧水务

1、数据中心设计应采用主流的数据中心技术和架构;

2、数据中心设计应考虑关键软件与硬件的扩容、维护和替换,不能影响整体系统的运行。

3、数据中心应满足城市智慧水务各专业部门管理的需要,充分挖掘数据价值,实现数据应用共享。

二、数据来源

1、数据资源类型

数据中心采集的数据类型包括但不限于基础数据、业务数据、管理数据和其它数据等四大类:

①水务基础数据,如地面高程数据、下垫面数据、供水管网数据、排水管网和附属设施数据、城镇河道数据、城市水利设施数据等;

②业务应用数据,如气象数据、水文水资源数据、水环境数据、水生态数据、水务工程数据、供排节水数据、污染源数据等;

运行管理数据,如水务运营管理数据、人事管理数据、财务管理数据、行政类文件、会议文件等;

④其它数据,包括城市人口、社会、经济等水务相关数据。

2、数据质量控制标准

①数据中心应建立数据质量管控机制;

数据质量应符合《信息技术数据质量评价指标》(GB/T 36344-2018)的规范要求。

智慧水务图-3.png

三、数据处理

1数据采集

数据中心应支持不同来源、不同类型的数据,做到通用化,支持多种数据采集方式;

应根据不同格式数据采集的特点,设计相应的数据采集通道;

③同一类的数据采集应采用相对统一的数据传输标准;

填报数据应有规范的数据表单,易于填报,采集数据应为电子版,应避免手写数据;

数据采集应具有良好的可扩展性,应提供便捷、准确的实现方式,进行数据库扩容、数据类型增加、业务应用修改时,不应对数据中心整体结构产生影响;

2数据转换

支持数据表转换,如字段替换、去除重复、行列置换等;

②支持基本的数据运算,如求和、平均值、最大值、最小值、中

值等计算;

支持排查重复、不完整、错误的数据。

3、数据加载

支持行业主流关系型数据库和非关系型数据库加载;

支持数据仓库加载;

具备良好的扩展性能。

4基数据存储

支持查看数据资产,如数据表量、数据量、核心数据等;

支持基本数据备份和快照,提高数据安全性;

③支持多种形式的数据检索,如关键字、自定义 SQL 等方式。

5元数据存储

支持多种源数据类型存储和管理,如数据表、视图、函数等;

支持查看元数据的数据表结构以及查看元数据数据详情;

支持元数据变更预警,如通过邮箱、短信、通知等方式预警。

6数据备份

支持集中控制的数据备份,应根据不同类型的数据需求,制定相应的备份策略;

②支持异地备份和镜像备份;

提供错误监控机制,采取多份冗余备份;

支持容错机制,系统宕机不影响可用性,能够自动完成数据恢复。


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