理投入的合理分配，对于运维 管理同样适用，通过对资源按照所在业务重要度区分其对应的管理等级，比如关乎生产系统的资 6/70 智慧运维平台建设方案 源划分成一级，内部办公系统相关资源划分成二级设备；对于一级设备意味着更为密集的数据采 集和更低的阈值，对于异常更为敏感，故障处 后期的管理数据统计需要单独 列项统计。 常规运维软件中仅仅是对于将管理对象简单的划分了不同等级，仅是为了界面上进行统计， 没有落实到具体运维过程中；真正落地的等级化管理必须要做到如下几点：  按照业务划分管理资源  实现对于不同等级资源不同的监控周期和预警阈值  对于不同等级资源定义不同预警等级和处置方案  对于不同等级资源进行不同角度的统计和报表分析  能便捷的调整等级，并应用相应等级的管理规则 通过系统提供的智能策略机制，将用户对于某些异常分析的人工方式自动化，比如对于主机 高负载原因的排查，一般的操作逻辑是确定主机负载超过风险阈值情况是偶发事件还是一直存在， 然后分析每一次出现高负载的进程是否一致，通过人工智能找到具体的异常进程，关闭该进程或 者卸载相关软件，同时对于该进程的设定预警，达到事前预警；智慧运维平台通过策略实现这一 系列动作，包括对历史记录多点对比，对于进程的记录，异常进程的智能判断，乃至告警的建议；

的合理分配，对于运维 管理同样适用，通过对资源按照所在业务重要度区分其对应的管理等级，比如关乎生产系统的资 源划分成一级，内部办公系统相关资源划分成二级设备；对于一级设备意味着更为密集的数据采 集和更低的阈值，对于异常更为敏感，故障处理上要求更为严格，后期的管理数据统计需要单独 ⱻ7⼀82 疘ഀ ࠀ⨀⨀⨀⨀ꡒ 穦条킏ꅻٴ獞聢⽧륥䡨 列项统计。 常规运维软件中仅仅是对于将管理对象简单 分了不同等级，仅是为了界面上进行统计， 没有落实到具体运维过程中；真正落地的等级化管理必须要做到如下几点：  按照业务划分管理资源  实现对于不同等级资源不同的监控周期和预警阈值  对于不同等级资源定义不同预警等级和处置方案  对于不同等级资源进行不同角度的统计和报表分析  能便捷的调整等级，并应用相应等级的管理规则 智慧运维平台以等级为核心进行管理区分，内置不同等级的管理解决方案，从下到上贯彻等 通过系统提供的智能策略机制，将用户对于某些异常分析的人工方式自动化，比如对于主机 高负载原因的排查，一般的操作逻辑是确定主机负载超过风险阈值情况是偶发事件还是一直存在， 然后分析每一次出现高负载的进程是否一致，通过人工智能找到具体的异常进程，关闭该进程或 者卸载相关软件，同时对于该进程的设定预警，达到事前预警；智慧运维平台通过策略实现这一 系列动作，包括对历史记录多点对比，对于进程的记录，异常进程的智能判断，乃至告警的建议；

管理上划分优先级是被普遍认可的方式，优先级划分能实现管理投入的合理分配，对于运维 管理同样适用，通过对资源按照所在业务重要度区分其对应的管理等级，比如关乎生产系统的资 源划分成一级，内部办公系统相关资源划分成二级设备；对于一级设备意味着更为密集的数据采 集和更低的阈值，对于异常更为敏感，故障处理上要求更为严格，后期的管理数据统计需要单独 ഀ� 列项统计。 常规运维软件中仅仅是对于将管理对象简单的划分了不同等级，仅是为了界面上进行统计， 界面上进行统计， 没有落实到具体运维过程中；真正落地的等级化管理必须要做到如下几点：  按照业务划分管理资源  实现对于不同等级资源不同的监控周期和预警阈值  对于不同等级资源定义不同预警等级和处置方案  对于不同等级资源进行不同角度的统计和报表分析  能便捷的调整等级，并应用相应等级的管理规则 智慧运维平台以等级为核心进行管理区分，内置不同等级的管理解决方案，从下到上贯彻等 通过系统提供的智能策略机制，将用户对于某些异常分析的人工方式自动化，比如对于主机 高负载原因的排查，一般的操作逻辑是确定主机负载超过风险阈值情况是偶发事件还是一直存在， 然后分析每一次出现高负载的进程是否一致，通过人工智能找到具体的异常进程，关闭该进程或 者卸载相关软件，同时对于该进程的设定预警，达到事前预警；智慧运维平台通过策略实现这一 系列动作，包括对历史记录多点对比，对于进程的记录，异常进程的智能判断，乃至告警的建议；

是关键，包括但不限于企业内部的文档数据、互联网公开数据、第 三方数据库以及用户生成内容。对于每种数据来源，需建立明确的 数据采集标准和流程，确保数据的合法性和合规性。 数据采集完成后，需进行初步的数据清洗。这一步骤包括去除 重复数据、纠正明显的错误、填补缺失值以及统一数据格式。例 如，对于日期格式不一致的情况，需将其统一为 ISO 8601 标准格 式。同时，对于文本数据，需进行分词、去除停用词、统一大小写 等处理，为后续的自然语言处理任务奠定基础。 等处理，为后续的自然语言处理任务奠定基础。 在数据清洗的基础上，需进行数据标注和分类。对于结构化和 半结构化数据，可采用自动化工具进行标注，如使用正则表达式匹 配特定模式。对于非结构化数据，尤其是文本数据，需借助人工标 注或半自动标注工具，确保标注的准确性和一致性。标注过程中， 需制定详细的标注规范，以减少标注误差。 数据标注完成后，需进行数据增强和扩展。通过数据增强技 术，如图像数据的旋转、缩放、翻转，或文本数据的同义词替换、 句式变换，可以增加数据集的多样性和规模。同时，对于特定领域 的知识库，可通过爬取相关领域的最新公开数据或引入专家知识， 进一步丰富数据集。 接下来是数据安全与隐私保护。在处理数据时，需严格遵守相 关法律法规，如《个人信息保护法》和《数据安全法》。对于包含 个人敏感信息的数据，需进行匿名化或脱敏处理。同时，需建立数 据访问权限控制机制，确保只有授权人员能够访问和操作数据。 数据的存储和管理也是关键环节。对于大规模数据，建议采用

需要对数据 的意义进行挖掘，这就需要借助一些专业的工具和模块对数据进行进一步的处 理。 基于以上三方面内容的提议以及对于项目前期功能、需求的整理归纳，项目平台宜 选用 XX 科技的 KingSCADA 软件平台，该平台足以直接实现数据的采集及其相关的展 示功能；而对于更深层次的数据挖掘，该平台则可充当基础载体，辅以 XX 科技专业的 信息化功能模块即可满足更高级的功能需求。以下项目建议也都是基于该软件平台进行 驱动库中拥有五千余种不同厂家不同设备的驱动，如 果设备型号或通讯协议匹配，一般可直接通讯），只要设备具备通讯的基础条件，如： 额外的通讯接口，寄存器点表，厂家建议的通讯参数等，那么数据就可以被采集到 KS 中。 对于 KS 中的数据采集逻辑如下图所示： 本次项目中，设备多为西门子、三菱、欧姆龙等品牌，这些品牌的驱动在 XX 驱动 库中也存在着多种型号，应可以满足当前需求。如果现场设备的数据采集基础条件不具 输。可能 还需要分布式的去部署采集器以及建设相应的内部网络。采集器即部署了 XX 数据采集 软件的计算机，一般如果直接在生产现场使用，都是采用的工控机，以达到应对更苛刻 的现场环境的目的。 对于本次项目，我们建议采用如下的采集器部署方式： 8 通过该方式的采集链路部署，可以有效的减少数据传输中的不稳定因素产生，同时 可以简化和规范数据采集过程中的网路结构。在今后功能出变化或者设备出现调整时，

中，需确定是否 支持多语言处理、语义理解深度以及实时性要求。 其次，非功能性需求同样不可忽视。这包括系统的响应速度、 并发处理能力、可用性、安全性以及可扩展性。例如，对于实时交 互场景，系统响应时间应控制在毫秒级别；对于大规模部署场景， 系统应具备良好的水平扩展能力，以应对用户数量的增长。 此外，用户体验需求是智能体能否成功落地的关键因素。需要 明确用户界面的设计原则、交互方式以及反馈机制。例如，在对话 其丰富的生态系统和高效的科学计算库（如 NumPy、Pandas、Scikit-learn）成为首选。对于需要高性能计算 的部分，可以考虑使用 C++或 Rust 进行优化。在框架选择 上，TensorFlow 和 PyTorch 均适用于深度学习模型的开发，但 PyTorch 因其动态计算图和更灵活的调试能力，更适合快速迭代和 实验。 对于数据处理和存储，Apache Spark 和大数据生态系统（如 Hadoop）是处理大规模数据的理想选择，而 Cython 等工具进行性能优化，满足高效计算的需求。 然而，对于需要更高性能和更低延迟的场景，C++是一个不错 的选择。C++提供了更底层的控制能力，适用于开发核心算法和性 能敏感模块。通过结合 Python 和 C++，可以利用各自的优势： Python 用于快速开发和集成，C++用于优化关键路径的性能。 此外，对于分布式任务和并行计算，Go 语言因其简洁的语法 和强大的并发支持，也是一个值得考虑的选择。Go

集的训练过程，同时具备动态资源分配功能，根据训练任务的复杂 度自动调整计算资源。此外，系统应内置多种优化算法，如 Adam、SGD 等，并提供超参数调优功能，允许用户通过网格搜索 或贝叶斯优化等方式自动寻找最优参数组合。 对于数据预处理，系统需支持常见的数据格式（如 CSV、JSON、图像、视频等），并提供数据清洗、归一化、特征工 程等预处理模块，确保训练数据的高质量。系统还应具备数据增强 功能，特别是针对图像和文本数据，支持随机裁剪、翻转、旋转、 为了提高训练效率，系统应支持断点续训功能，允许用户在训 练中断后从最近一次保存的模型状态继续训练，避免重复计算。同 时，系统需提供模型版本管理功能，允许用户保存和管理不同训练 阶段的模型，便于后续评估和部署。对于大型训练任务，系统应支 持分布式数据存储和读取，减少数据传输时间，提高训练速度。 在模型验证方面，系统需支持交叉验证、留出验证等多种验证 方法，并可根据需求自动划分训练集、验证集和测试集，确保模型 面，系统应具备自动化监控和告警功能，能够实时监控 CPU、内 存、磁盘等资源使用情况，并在异常情况下自动发送告警信息。 此外，系统还需具备良好的用户体验。界面设计应简洁直观， 操作流程应尽可能简化。对于非技术用户，系统应提供详细的操作 指南和在线帮助，降低学习成本。在多语言支持方面，系统应至少 支持中文和英文两种语言，并可根据用户需求灵活扩展其他语言。 最后，系统应具备良好的兼容性和可移植性。硬件方面，系统

同的需求。 收银台：安装感烟报警探测器、无线火灾报警主机、智慧用电设备，以满足客 户对于明火火灾与电气火灾监测预警的需求。安装网络视频摄像机，以满足客户对 于人员纠纷、收银情况记录、防盗、警情确认的需求。 就餐区：安装感烟报警探测器以满足客户对于明火火灾监测预知的需求安装网 络视频摄像机以满足客户对于人员纠纷、防盗、警情确认的需求。 后厨区：安装感温报警探测器、可燃气体探测器、智慧用电设备，以满足客户 九小场所智慧消防解决方案 对于燃气泄漏、明火火灾、电气火灾监测预知的需求。安装视频监控摄像机以满足 客户对于防盗、警情确认的需求。 疏散通道：安装感烟报警探测器以满足客户对于明火火灾监测预知的需求。安 装智能分析摄像机，以满足客户对于消防通道占用、拥堵预警的需求。 所有消防探测器通过主机与监控设备一起，经局域网将报警信号、视频信号传 收银台：安装感烟报警探测器、无线火灾报警主机、智慧用电设备，以满足客 户对于明火火灾与电气火灾监测预警的需求。安装网络视频摄像机，以满足客户对 于人员纠纷、收银情况记录、防盗、警情确认的需求 仓库：安装图像型感烟探测器以满足客户对于明火火灾监测预知、警情确认、 防盗管理的需求。安装智慧用电设备以满足客户对于电气火灾监测预警的需求。安 装网络视频摄像机以满足客户对于人员纠纷、防盗、警情确认的需求。 营业区域：安装

则、信息编码规则、逻辑对象编码规则、实体对象编码规则。，把学校已建成 的应用系统产生的数据无缝接入，保障各部门间应用系统信息互联互通，实现 资源共享，并为后续的数据整合、挖掘分析提供支撑。 2. 建设学校完整数据链条 对于学校已建成应用系统在使用过程中，由于未使用或仅使用部分功能， 导致部分基础性或共享性、交叉分析性质较强的业务类数据缺失的问题。通过 本次建设数据分析平台，督促各部门开放数据接口，进行更大范围的数据集成， 可能多的集成已有数据，对已有的数据质量较高的业务系统中的数据优先进行 挖掘分析，对于不太完备、数据质量较低的系统可以在二期、三期进行挖掘分 析。 3.3 先进性 系统设计采用先进的智慧化校园理念、先进技术和先进的系统工程方法。 建设一个可持续发展的、具有先进性、开放性的大学智慧化校园。 3.4 可扩展 系统架构设计合理，考虑对于未来的发展，设计充分考虑今后扩展的要求。 包括与其它应用系统之间的互 均为结构化数据。 2、半结构化数据 半结构化数据是类似 XML、HTML、文档之类的数据。它一般是自描述的， 数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。半结构化数据的数据模型对应 树或者图。对于半结构化数据的存储，可以将其结构化的数据将转存到数据中 心库中，不能结构化的数据采用 Nosql 数据库进行存储。 3、非结构化数据 各种文档、图片、视频/音频等，没有数据模型，诸如此类数据将被存储到

，将 环保业务数据、各部门数据、互联网数据自动、及时、完整 的清洗、比对按信息资源建设的要求将各库需要的数据对应 分类存储。 2) 数据集成层（数据资源建设）：实现数据的统一汇 聚集成，针对于不同的数据类型采用不同的数据集成工具 （实时采集工具、离线采集工具、互联网爬虫工具等），采 集的数据通过数据的检验、清洗、转换、弥补进行预处理； 数据梳理和数据建库，梳理环境业务数据、各部门数据、互 案，并建立公共基础信息库、业务信息库、成果数据库、共 享交换库。 3) 数据存储层：将采集的多种林业类型的数据分别进 行存储，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据； 4) 数据引擎层：对于采集上来的数据，根据业务需要， 统一进行分析处理，根据采集数据的频度，即实时性的要求， 平台能够提供实时流分析引擎、离线处理引擎、图计算引擎、 并行计算引擎、实时检索引擎等的数据计算的能力，用来满 RDD(ResilientDistributedDataset)的内存抽象结构。 原有的分布式内存抽象，例如 Key-ValueStore 以及数据库,支持 对于可变状态的细粒度更新，这一点要求集群对数据或者日志的更 新进行备份来保障容错性。这样就会给数据密集型的工作流带来大 量的 IO 开销。而对于 RDD 来说,它只有一套受限制的接口,仅仅支持 粗粒度的更新，例如 Map,Join 等。通过这种方式，Spark 只需要简