县级公共大数据资源中心 建设方案 V 基于 CDH 构建的 S 县大数据资源中心大数据底座支撑平台 ，可提供安全可靠的 异构存储环境，提供大数据存储和计算能力的基础平台，如关系型数据库、非关系型 数据库、分布式文件存储等，确保 S 县数据资源在数据安全、有序、高效的存储。 3.2.1.2 分布式存储 在本次项目中 县级公共大数据资源中心 建设方案 V 靠的双向信息传递。 3.3.1.1 架构设计 鉴于数据源应用的异构平台、异构系统接入的复杂性，数据共享交换平台建设应统 一技术架构、统一接入标准规范（包括技术规范、接入规范、管理规范、运行规范 等），同时既要充分考虑系统的安全性、可扩展性，又要充分考虑数据交换的实时性、 文件连续性、采集状态、传输速率等。 获取信息资源中定义的信息资源更新频率，自动实现采集、可以配置全量或者增量 采集方式 ，可以配置数据提供部门在数据中心部门前置库的存储位置等。 3.3.4 数据交换前置 （1）异构数据接入需求 数据共享交换系统连接项目内各交换部门、交换中心、是实现信息交换的基础设施， 必须针对常见的数据库、文件、服务接口协议等进行适配转换，支持结构化数据和非结 构化数据交换，可进行多种

技术标准与规范引用： 本项目在系统架构设计、数据接口定义及硬件选型上，严格执行以下标准： * 数据交换标准：遵循《GB/T 36622.1-2018 智慧城市 信息技术运营指南》，确保异构 系统间的数据互操作性。 * 网络安全标准：严格执行《GB/T 22239-2019 信息安全技术 网络安全等级保护基本要 求》（等保 2.0），本项目核心系统按等保三级标准设计。 网格化管理渗透：数字化管理触角延伸至社区末端，实现万米单元网格内城市管理部件 （如井盖、路灯、消防栓等）的 100%数字化编码与入库。 2. “ ” 物联网设备渗透率：建立 毫秒级 神经末梢 通过大规模部署异构传感器，构建多维感知的物联网络，显著提升城市运行的实时监测能 力。 - 设备部署规模：计划新增各类物联网传感终端 15,600 套。其中，高感知频率的视频监控 点位覆盖密度达到每平方公里 80 ：数字孪生时空底座（The Digital Twin Map） 基于地理信息系统（GIS）与建筑信息模型（BIM），构建动态可视化的数字孪生城市。 - 数据融合：整合自然资源局、住建局、交通局的异构空间数据，构建统一的时空大数据 引擎。 - 可视化能力：采用 Unreal Engine 5 渲染引擎结合 WebGIS 技术，实现城市全要素的实 时动态渲染，支持雨雪、昼夜等环境模拟。 -

力汇聚 成完整的资源池，最终实现按需交付、安全可靠、绿色节能、弹性调度、快速部署的综合能力。 管理统一 一套管理维护班子，集中维护力量，提 高管理水平； 硬件统一 通过虚拟化等技术实现异构计算、存储 等资源统一管理，按需分配； 平台统一 通过统一的中间件和数据库平台，实现 共同的能力需求，统一的能力调配； 数据统一 通过数据统一管理，实现数据的全局视 图及精工细作。 省林草局 林草云数据中心 智慧林草建设体系 – 林草云建设 - 12 - - 13 - 存储、归档、分析三位一体大 数据分布式存储解决方案 数据全生命 周期管理 存储 归档 分析 分布式环境异构数据交换 解决方案 数据共享 交换平台 汇聚 存储 服 务 加 工 林下经济发展监管 数 据 挖 掘 与 分 析 灾害分析、预警 林地资源监管查询 互联网 + 政务服

力汇聚 成完整的资源池，最终实现按需交付、安全可靠、绿色节能、弹性调度、快速部署的综合能力。 管理统一 一套管理维护班子，集中维护力量，提 高管理水平； 硬件统一 通过虚拟化等技术实现异构计算、存储 等资源统一管理，按需分配； 平台统一 通过统一的中间件和数据库平台，实现 共同的能力需求，统一的能力调配； 数据统一 通过数据统一管理，实现数据的全局视 图及精工细作。 省林草局 林草云数据中心 智慧林草建设体系 – 林草云建设 - 12 - - 13 - 存储、归档、分析三位一体大 数据分布式存储解决方案 数据全生命 周期管理 存储 归档 分析 分布式环境异构数据交换 解决方案 数据共享 交换平台 汇聚 存储 服 务 加 工 林下经济发展监管 数 据 挖 掘 与 分 析 灾害分析、预警 林地资源监管查询 互联网 + 政务服

更智能化：用户服务状态恢复、信息推荐、精准营销、预测用户潜在信息需求、 • 差异化服务：提供从免费、普通用户、中端用户、高端用户的各种服务，按质论价 2 、高效存储 云归档 / 云存储 / 云 PACS 实现异构计算、存储、数据等资源的统一管理， 按需分配和资源复用，提高资源利用率，降低系 统能耗； 以应用模块解耦、接口标准化、流程优化为特 征；打破应用域界限，变应用系统为应用软件； 改变传统的业务上线模式，降低业务的部署成 5 、监控管理 软件维护 用户管理 审计管理 性能展示 故障展示 监控故障通知 大屏显示 瘦 终 端 移动终端 软件分发 状态监控 软件集成 智能升级 告警通知 异构融合 拓扑管理 存储监控 服务器 监控 中间件 监控 数据库监 控 网络监控 动力设备监控 环境设备监控 视频设备监控 管理门户 维护门户 展示系统 区卫应用管理平台 云和非云资源池管理平台

用、安防等各方面进行统筹设计规划，实现对监测和运维环节的统 一管理，便于管理者及时了解集约化各系统服务的运行数据和状态。 4、异构类系统集成化 微服务支持对 Java、.NET、Python 等异构语言开发的各类异构 系统进行功能集成接入，实现各系统与平台的无缝接入，降低集成 开发难度，提升功能整合效率。 微服务实现各类同构和异构系统的快速接入、集中迭代和集中 监测，并对系统生命周期中的接入标准、敏捷开发、分布式部署、 层、应用层的性能调优；比社区版性能更好，此调优 开箱即用，不需额外开发、操作。 1.4.2.2.2.13 架构优势 平台提供基于分布式架构的数据抽取、数据清洗、数据转换、 数据加载和数据存储能力，满足对海量异构数据采集和处理的需求， 实现数据整合，成为联机分析处理、数据挖掘等大数据应用的基础， 为上层环保大数据应用提供有效的数据资源支撑。 数据支撑平台与周边系统关系图如下： 数据支撑平台与周边系统关系图 文本、FTP、ElasticSearch、HDFS 等、时间序列 数 据 库 数 据 存 储 ， 如 OpenTSDB 等 、 接 口 数 据 （Restful、Webservice）等不同数据源抽取数据，实现对多源异构数 据的汇聚融合。  全面的数据资产管理 提供数据资产管理，数据目录管理，数据质量管理，数据安全 管理，数据链路管理，数据存储管理等功能实现对环保数据资产进 行全面有效的管理。  数据对内交换对外开放

0是信息技术的集成 农业4.0的最核心技术是人工智能和无人系统技术，通过“天空地人”一体化感知网络（卫星遥感+无人机+地 面传感器+人工调查），实现了农业生产要素的全域数字化。 在感知层，基于多源异构数据融合的时空信息技术（如InSAR地形监测、高光谱成像），构建米级精度的农田 数字基底；在传输层，依托边缘计算-云计算协同架构，实现PB级农业大数据的实时处理与知识图谱构建；在平台 层，集成深 自组织农机群：约翰迪尔开发的第二代自动化拖拉机搭载计算机视觉+多摄像头环视系统，实现360度全景 感知与自主避障。其果园喷雾机配备激光雷达，可在茂密树冠下自主导航，标志着农机进入环境自适应阶段。未来 发展趋势是实现异构装备的群体智能协同，例如拖拉机与无人机编队作业，前者负责土壤耕作，后者同步采集作 物光谱数据，通过边缘计算实时优化作业参数。 主动式灾害防控：珈和科技推出的AI虫情测报一体机V7.0，集成卫星遥感监测、高光谱无人机与物联网传感 决策推理能力和协同作业能 力，为实现精准农业和智慧农业提供强有力的技术与装备支撑。 图14 具身智能类生物智能功能 生物对象信息获取 作业环境信息获取 机器本体信息获取 特征提取 多源异构数据融合 ...... 变量处方决策 采收策略生成 知识图谱构建 机器学习模型 Agri-ROS操作系统 ...... 灵巧手设计 机械臂设计 运动/动力学规划 任务示教学习

事融合感知、洞察、 决策 自学习、自适应 体验至简 运营卓越 管理高效 业务增值 打通物联网终端与 OT 子系 统 联接 IT 业务系统 5G 、 Wi-Fi 6 、 IP+ 光 … 异构数据融合 跨系统、多类型数据分析 实时、离线数据服务 无处不在的联接 无所不及的智能 融合共享的数据 使用者 5G 、 AI 、 Clou d... 所有者 安平解决方案 政府 雪 理 平 台 首 页 被 殖 综 会 分 析 健 康 状 况 分 桥 | “1 个 IOC”: 智慧运营中心 IOC, 即智慧运营中心，根据接入的全源数据结合业务需求，迅速将分散的、异构的各类数据聚合在一个数据 集，然后进行数据清洗、挖掘及研判，最后通过 BIM 猪场三维可视化、图形、图表、统计数据等形式直观展 示 出运营业务信息，帮 助管理者科学决策。 安全态势 猪场数据

T F O R M 多渠道信息服务 C L O U D P L A T F O R M 农产品质量安全溯源管理 C L O U D P L A T F O R M 农业大数据中心 - 多源异构数据汇 聚 C L O U D P L A T F O R M 农业大数据中心 - 专题数据分 析 C L O U D P L A T F O R M 农业大数据中心 - 农业生产分 析

有限的应用创新 软硬件割裂，创新受限 陈旧的运营模式 管理粗放，运营单一 人力 软件 硬件 智慧农业园区对平台的需求 园区场景需要的平台应该是：强大的数据底座，下载APP一样简单 异构系统集成 标准化 场景应用对接 服务化 运营管理协同 智能化 数字化核心三要素 物联网 物联网是神经网络从各个纬度采集数据 云计算 云计算是心脏为大脑提供动力 AI AI是大脑帮助业务进行自我思考和决策