持多机多卡的并行计算，显著提升模型训练效率。 服务层提供模型的部署、推理和调用能力。该层通过容器化技 术和微服务架构，将模型封装为标准化 API 接口，支持高并发、低 延迟的在线服务。同时，服务层还集成了模型监控、日志管理和动 态更新功能，确保模型的稳定运行和持续优化。 应用层是大模型底座的最终输出，通过与数字政府平台的深度 融合，为工业园区提供智能化的决策支持和公共服务。应用场景包 括但不限于产业规划、资源调配、环境治理和应急响应等。应用层 总体架构设计中，安全性贯穿于各个层次。数据层通过加密存 储和访问控制确保数据安全；模型层采用差分隐私和联邦学习技 术，保护数据隐私；服务层通过身份认证和权限管理，防止未授权 访问；应用层则通过日志审计和异常检测，保障系统的运行安全。 为支撑上述架构，基础设施层提供高性能计算资源、网络资源 和存储资源，确保系统的稳定性和扩展性。同时，运维管理平台通 过自动化运维和智能监控，降低系统维护成本，提升运营效率。 在数据存储的安全性方面，实施多层次的安全防护措施。通过 数据加密技术（如 AES、RSA），确保数据在传输和存储过程中的 安全性；通过访问控制和身份认证机制（如 RBAC、OAuth），限 制不同用户对数据的访问权限；通过日志审计和监控系统，实时跟 踪数据访问和操作记录，及时发现和处理安全威胁。 为了提升数据存储的性能，采用缓存和索引优化技术。引入分 布式缓存系统（如 Redis、Memcached），将热点数据缓存到内

DWS：基于聚合模型，对指标预聚 合，供业务使用。 实时数仓建模： 2.4 SelectDB在实时场景中的应用 业务应用： 2.5 SelectDB在日志收集分析中的运用-架构及效果 整体架构 2.6 SelectDB案例-日志检索分析-建表示例 CREATE TABLE XXX_LOGS ( ts DATETIME, path TEXT, = "OFFSET_BEGINNING" ); 注意点： （1）Doris 建表语句 • 当使用 DATETIME 类型的时间字段作为主键 Key 时，查询最新 n 条日志的速度会得到显著提升。 • 使 用 基 于 时 间 字 段 的 R A N G E 分 区 ， 并 开 启 动 态 Partiiton ，以便按天自动管理分区，提升数据查询 和管理的灵活性。 （2）导入语句 • 需要针对 filebeat 采集的 json 格式数据，做正确解 析，此处与 Doris 建表字段类型要一致。 2.6 SelectDB案例-日志检索分析-load 示例 2.7 SelectDB案例-日志检索分析-实现效果 03 实时数仓在智慧港口的实战运用 3.1 SelectDB指标计算实践 业务场景（场地内的件散货货物作业动态数据） 智慧码头运营管理需多

的差异性，对外提供统一的数据访问接口来实现数据 访问服务 核心控制功能 负责协调调度其它功能模块协同工作，提供业务数据 的增、删、改、查操作的控制服务，同时对数据访问 者和数据服务请求进行过载控制、接入认证、鉴权管 理、日志管理、配置管理和服务统计 分布式消息调 度系统 消息分发 支持多种消息分发模式，实现消息的快速分发和使用 工作流引擎 系统内工作流 的定制 实现如流程定义、流程建模、流程管理、表单管理等 无线网络可靠性 ≥99.9% 3.4.2 安全保密需求 安全保护应建立完整的安全架构，其中包括物理安全、网络安全、应用安 全、安全管理等各个方面的安全要求；应提供统一监管服务管理，基于应用日 志和系统日志等提供应用安全服务；应提供统一安全机制管理，可以支持 CA、 数字签名等多种安全措施，并可以与统一身份认证相结合。 3.4.2.1 基础设施安全 基础设施安全包括以下几方面：  物理位置的选择 感词库和恶意代码库。将涉密信息和恶意代码隔离，使之无法导入政务网，以 免造成涉密信息泄露和恶意代码通过网闸进行跨网感染。敏感词库可以根据用 户实际需要进行添减。 日志审计系统：双方都部署有日志审计系统，针对所有中转的数据进行专项审 计，并将日志放入两侧审计服务器以备查验。 中转审批制度：所有中转文件都要经过部门领导和保密管理部门审批后，通过 流程流转至连接涉密网的非密信息处理机上，进行病毒木马检测，刻成一次性

移动视频监控设备（3G 摄像机、3G 视频服务器、3G 车载 DVR、3G 单 兵设备） 2) 系统管理 平台支持通道级控制、功能级权限管理 管理数据库备份还原 可查询前端设备日志 可查询中心服务器日志 3) 其它 服务器可以部署在双线机房，内外网环境下的设备和用户能够通过对应的线路使用平 台。 对于网络差的应用环境，设备传输的视频可以丢帧以适应低带宽，由平台进行插帧恢 设备在线时长、状态检测/统计等：对所有接入的设备进行在线时长记录（统计并了 解设备的运行稳定性、可靠性），支持手动/自动状态查询、生成设备统计报告、状态统 计 报告。 日志管理 系统平台日志主要包括本地日志、远程设备日志、报警日志，功能如下： 能够将系统运行情况和用户的主要操作自动生成日记，方便维护管理和用户行为的事 后审计； 所有日记能够导出，具有日记数据保护功能，可以设定禁止修改功能，保证这些数据 等级：全部信息，普通信息，重要信息，警告信息，错误信息； 操作：功能操作 操作对象：对象的操作，譬如（DVR 设备，组织机构，日志处理，报警日志处理等等） 操作类型：前部， 日志，机构，通道，云台，人员，角色，功能模块，，视频录像 机， 任务管理； 用户：用户登陆时的用户名 图表 12 日志管理界面 电子地图管理 根据要求可配置多级显示方式； 支持鼠标控制地图上下左右移动； 电子地图支持显示监

a rd数据挖掘 ED A 多维分析 数据抽 取 数据抽 取 分析反馈 分析反馈 日志分析 能耗管理 智能化生产 数据中心 智能排产、 拉式生产 大数据中心， 集中管 理 生产过程智能化管 智能控制 设备数据实时收集 自动化物流 智能化仓储 生产日志控制 实时日志大数据分析 智能分析 各项数据实时分析， 实时反馈结果 电子图档 2 D M a rk Recip

feign feign JWT CAS 服务中心 注册中心 智能工地云平台 - 技 术架构 收 集 Endpint 信 息 Redis 缓存 系统监控 圆 日志查询 注册服务 获取服务 日志收集 获取服务列表 geemi-system-cloud-api 服务限流熔断 Ribbon 服务监控 Spring Boot Admin 分库 分表 Web 网页端 施工任务 + 配套任 务 生产经理 总控计划 （全面计划） 技术总工 ! 细化 反馈 生产经理 五、质量管理 质安报表 施工日志 数字周报 汇 报 PPT PC 端 计划编制高效 自动输出 自动输出 自 动 生 成 + + + + 延期原因分析 ! 设备原因： 机械运行功效低 隐患问题： 质安隐患未整改 技术原因：

人员管理 出入口管理 考勤管理 工资发放 教育培训 设备管理 塔吊监控 升降机监控 高支模监测 基坑监测 物料管理 智能地磅 卸料出入库 盘库巡检 文明堆放 进度质量 巡检日志 进度分析 安全培训 安全着装 环境管理 能耗管理 周界防护 扬尘检测 消防监测 SaaS 管理 订购开通 服务保障 计费账务 应用订购 应用开通 监控告警 报表分析 售后客服 数据模型 聚合规则 数据交换 管理报文 管理 授权 业务规则层 数据上报 能源管理服务 园区管理服务 交通管理服务 环境管理服务 管理门户 网关 网关 …… 市政应用 政务管理服务 日志 应用市场 应用浏览 应用试用 应用订购 应用开通 应用计费 枢纽接口 OMA-DM DLMS/COSEM TR-069 视频流 MQTT HTTPs CoAP XMPP ZigBee SEP Form • 申请服务组件表单 • 审批流程 安全 用户权限 安全审计 容器保证 • 租户 / 用户权限 • Overlay 网络安全策略 • Activity Logging • 日志分析 • Container Scanning • Registry Scanning 监控 全栈综合监控 • 主机 / 服务 / 容器 / 应用监控 • 安装过程监控 • 事件 / 告警

数据库安全审计 源代码安全控制 应用系统日志监控 应用程序 备份恢复 数据库 备份恢复 数字证书 CA 用户名密码 RSA 双因素 操作系统的安全特性 系统安全内容的访问控制 主机恶意代码防范 文件加密技术 主机入侵防护 HIPS 主机漏洞扫描 系统安全审计 主机入侵检测 系统安全加固 本地数据 与日志备份 远程数据 与日志备份 数字证书 CA一次性口令 用户名密码 2016 年，美国国家标准与技 术研究院定义了智能制造系统 模型，用 MOM 概念取代了 MES 核心应用功能架构蓝图：生产执行 自动化控制交互与集成 OPC PLC Socket 集成监控 / 日志 串口 Webservice 计划管理 VIN 码分配 计划接收 / 导 入 计划排产 计划状态管理 计划调序 生产序列下发 生产报工 生产执行 车辆上线 车辆跟踪 数据采集 生产防错 001 part 002 part 003 part 004 工艺路线与产品的关系结构 现有 MES 的功能覆盖度 自动化控制交互与集成 OPC PLC Socket 集成监控 / 日志 串口 Webservice 计划管理 VIN 码分配 计划接收 / 导 入 计划排产 计划状态管理 计划调序 生产序列下发 生产报工 生产执行 车辆上线 车辆跟踪 数据采集 生产防错

融合，实现数据快速呈现和多样交互。 基于知识图谱的智能问答和知识展示：实现结构化数据构建、非结构化数据 知识抽取，实现基于用户行为、态势感知及标签画像的智能推荐、问答和全面知 识展示 数据采集技术：互联网、系统日志、数据库采集 数据加工技术：数据清洗、标注、标准化 数据调度技术：分布式协调服务 数据存储技术：分布式 NoSQL 数据库、分布式文件存储 数据管理技术：ETL 工具、主数据管理、数据建模 技术，数 字孪生技术，GIS 引擎技术等形成 Paas 平台层核心能力。 4）以微服务架构、低代码开发技术和组件化技术为基础，以用户管理、统 一授权、流程配置、消息通知、文件管理、定制调度、日志管理等为业务支撑， 在应用层打造 9 大场景的应用标杆性。 工业互联网与化工模型深度融合，对园区管理、生产等各场景、各维度数据 收集整理，重组建模，挖掘业务之间深层次关联性，通过机器学习将专家经验数 技术，数 字孪生技术，GIS 引擎技术等形成 Paas 平台层核心能力。 4）以微服务架构、低代码开发技术和组件化技术为基础，以用户管理、统 一授权、流程配置、消息通知、文件管理、定制调度、日志管理等为业务支撑， 在应用层打造 9 大场景的应用标杆性。 三、下一步实施计划 1. 完善提升智慧园区大数据应用工作 汇聚园区现有安全生产、环境保护、应急管理、能源利用、封闭管理、物流 29

信息管理 主数据申 请管理 待办事宜 接口策略配 置 数据清洗模 型 角色管理 查重策略 维护 数据分发 管理 流程相关 报表分 析 日志跟踪管 理 清洗历史记 录 日志管理 数据清洗申 清洗数据审 相似数据检 数据关联操 请 批