.........................................................................................28 3.6.6 政务共享平台功能列表........................................................................................... 库 设计，以及运行环境设计、部署架构等设计内容，为下一步的软件开发、测试、 部署、运维提供明确的依据和指导。 1.2 项目背景 通过一中心、四平台和 N 个应用的建设，即城市大数据中心、电子政务综 合信息服务平台、城市管理综合信息服务平台、经济运行综合信息服务平台、 民生服务综合信息服务平台和各行各业各领域的智慧应用建设，把 XX 打造成为 具有国际影响力的智慧城市建设先行示范区、具有一流竞争力的智慧经济发展 展 产业集聚区、具有较强辐射力的智慧民生服务创新先导区。 项目通过平台搭建期、（二期）应用扩展、（三期）全面推广的建设，达 第 4 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 成整合（政务、社会、资源、网络数据），优化（业务流程、系统架构、功能 服务、信息传播），共享（数据、知识、功能、信息）等能力，提升城市智慧 水平，在更注重发展质量、更注重创新创造、更注重生态文明、更注重市场机

通，全国各地方各行业特别是开展试点示范的18个试点城市，对各条技术路线的发展现状、技术特点、适用 范围、应用情况、发展趋势等方面有迫切需求。非试点地区和行业也对数据基础设施的试点建设进展高度关 注。基于此，北京化工大学联合北京市政务服务和数据管理局、上海市数据局、天津市数据局、重庆市大数 据应用发展管理局、福州市数据局、杭州市数据资源管理局、西安市数据局、武汉市数据局、成都市数据 局、苏州市数据局、青岛市大数据发展管理局、 2023年2月，中共中央、国务院发布《数字中国建设整体布局规划》，提出“2522”数字中国建设总体框架。其中，第 一个“2”是指的数字基础设施和数据资源体系两个“数据底座”，“5”是指数字经济、数字政务、数字文化、数字社会、数 字生态文明“五位一体”推动数字中国建设，第二个“2”是指数字技术和数字安全“两大能力”，第三个“2”是指国内治理 和国际合作“两个环境”。建设和运营横向连通、纵向贯通、 utilization （5x overtraining) DBRX Falcon 180B PaLM FLAN Llama 3 GPT-3 数字中国建设整体框架 数字 经济 数字 政务 数字 文化 数字 社会 数字 生态文明 数字 安全 屏障 数字 技术 创新 体系 国内:数字治理生态 国际:数字领域国际合作 数字基础设施 数据资源体系 两大基础 两个环境 两大能力

3.4.3 数字孪生服务器.............................................................................. 19 3.5 政务云部署设计........................................................................................ 20 3 Xeon Silver 4215R； （2）内存：4*32GB/DDR4； （3）硬盘：1*SSD/960GB； （4）显卡：4*RTX3090 24G。 3.5 政务云部署设计 溪源溪小流域（溪源水库）数字孪生项目部署在福州市政务云，基于 web 三层架构 开发，面向市水利局所有用户，后期并发数峰值在 200 左右。为了支持数据的高并发访 问，同时提高数据查询效率，需要进行负载均衡。数据库中占用资源较大的几类数据分 器，负载均 衡 CPU:4 核，内存： 8G 2 政务云 其中 1 台用于部署 业务应用，1 台用于部 署业务模型， 云 数 据 库 数据库服务 器 CPU:4 核，内存： 16G 2 政务云 用于部署项目应用 数据服务，1 台作为备 份。 云存储 存储非结构 化数据 高效云盘，存储 空间 3.8T 政务云 应用服务器 300G 业务模型服务器 500G

★ 整体空间 ★★ ★★ ★ 根技术： CV+NLP+ 语音 + 决策 智慧制造 智慧安防 智慧交通 智慧农林 智慧物流 智慧政务 自 然灾害应急管理 资源环境治理 市 场 成 熟 度 ★ ★ ★ ★ ★ 整 体 空 间 ★ ★ ★ ★ ★ 根技术： 模型构建：基于深度学习算法和大规模数据， 构建政务大模型， 包括自然语言处理模型、数据分析模型等 ; 训练 AI 模 型：使用预处理后的数据训练 AI 模型，不断调整模型参数和算法，提高模型的识别率和准确率； 对模型进行多轮训练和验证， 确保模 型能够满足企业的实际需求 数据收集与预处理（数据增强与清 洗）： ① 从政务系统中收集相关的文本、 图像、时间序列等数据； 将处理后的数据存储在关系型数 据库（结构化 MySQL/Oracle ） 或非关系型 ( MongoDB/Redis) ； ③ 根据任务需求提取特征，如文本 的词向量表示、图像的像素值等。 政务信息化大模型 模型选择与训练： ① 使用 TensorFlow/PyTorch 等深度学 习框架构建和训练自然语言处理 模型、数据分析模型，如 BERT 用 于文本处理，

劣势 适用范围 政府投资 建设模式 建设运维过程更加安全可控 政府对项目决策和执行效率高 财政负担全部投资，压力大 资金使用效率可能不高 涉及国家安全或重大公共利益的项目 （如政务领域 、基础数据库 、信息安全平台设施 建设等项目 ） 企业建设 运营模式 财政资金压力较小 大企业平台化和整体性优势 ，有利 于加快区域间协同发展。 政府控制力较弱 存在大企业绑架风险

企业节点通过企业信息前置机抓取企业节点数据，并把这些数据上传到 XX 数据中心的数据库中，数据库对这些企业数据进行汇总与分析，同时企业节点 也可以通过 VPN 去访问 XX 数据中心的相关应用。 XX 数据中心平台也可通过政务外网，环保专网与相关部分进行信息交互。 提供信息访问。 1.2. 目标与范围 本次数据中心的安全建设主要依据《信息安全技术信息安全等级保护基本 要求》中的技术部分，从网络安全，主机安全，应用安全，来对网络与服务器

个游戏场景、 100 个建筑可视化项目 ， 数据量 约 1.2PB ， 4K/8K 批量静帧渲 染 ， 46PFLOPS 算力 • 优先部署 GPU 服务器 + 交换机 ，存储 复 用 政务云 数据中心剩余容量 “ 渲染 + AI” 双盈 利 双机热备 + 冗余网络 超微算力 + 华三 网络 多模态大模型 训练 架构支持弹性 扩展 • 支持软件定义算力 ( 容器化调度