智慧水务解决方案.pptx

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“智慧水务”整体解决方案,xxx水利科技股份有限公司,2,内容,Part1,“智慧水务”概述,“智慧水务”概念,感知的智慧,业务的智慧,人的智慧,充分利用云计算等技术,对传统水利水务的全领域进行智能化管理,切实提高水利水务建设和管理水平,充分利用现代传感技术,实现对自然界水体的全面准确实时监测,形成强大的水利物联网,加快水利改革发展,促进水务一体化,并充分利用新一代信息传媒技术,将这种支撑保障和水利水务的科技文化为社会公众提供定制服务。

建设背景,党的十八大报告中，把“信息化”上升到了国家战略、民族战略的高度。

水利部从治水思路出发提出“水利信息化带动水利现代化发展”的需要。

新一轮智慧城市建设行动计划。

水务局自身发展需要，整合水务和海洋两大资源，构建智慧监测预警,决策支持,组织指挥体系。

社会民生要求得到更快更全更细更周到的服务,转变以往水务部门多管理少服务的态势。

水务信息系统所面临的挑战,传统IT,云计算,业务系统B,业务系统C,应用、数据和资源在复杂、脆弱的竖井式体系中捆绑在一起，不能灵活快速响应业务需求变化,服务组件源自动态资源池，各层抽象资源横向组合，与服务松散绑定，应用及数据分布式管理，使得IT更加关注业务,业务系统A,水务信息化的建设方向,水务信息化发展未来五大支撑技术,云计算提供弹性、可靠的IT基础设施,大数据加速海量数据的分析与业务的优化,社交实现更有效的跨业务部门协作,移动让用户体验更加丰富,有效的IT管理提升水务信息化运营效率,Cloud,Analysis,Social,Mobile,Management,8,Part2,“智慧水务”建设方案概述,建设原则和目标,水务云平台整体建设框架,运维管理,基础架构平台,业务支撑平台,业务服务平台,合作单位,水文站,堤防处,移动水务,灾备中心,信息中心,软硬件服务提供商,基础设施供应商,行业软件供应商,信息系统集成商,互联网,专网,互联网,专网,互联网,专网,监控优化,容灾管理,资源池,安全管控,移动设备,资源交付,服务目录,虚拟桌面,成本核算,运营管理,基础架构,应用支撑服务,数据服务平台,统一云管理门户,互联网,基础架构平台软件定义的数据中心,软件层,手工操作,IT拼命追赶业务,IT与业务同步,现有硬件,软件层,自动化操作,基础架构平台数据中心向云计算转型,云计算基础架构,云计算运营,技术虚拟化服务器网络虚拟化软件定义的存储混合云架构软件定义数据中心成本TCO/ROI,运营按需服务自动调配和部署主动式事件和问题管理基于策略的安全性、合规性及风险管理适用于云计算的IT财务管理,软件定义的数据中心,物理硬件,软件定义的数据中心,私有云,公有云,虚拟化基础架构抽象和池,计算抽象=服务器虚拟化,现代应用,SaaS,传统应用,运维管理带来的挑战和应对措施,管理边界不断延伸管理对象不断增加,规划统一的虚拟数据中心运管体系,服务质量要求越来越高,提供满足高服务质量的基础架构平台,运维效率低下管理内容复杂,采用标准化运维管理流程自动化交付管理手段智能化监控分析方式,运维管理人员走入困境,建立统一的自服务管理门户,水务云平台管理解决方案,云计算统一服务门户,用户面临的困惑,统一门户价值,易用，快速部署的IaaS云,云界面技术性太高,统一云管理门户,可以配置化,界面不能变动，流程固定,可以按客户需求定制多平台部署服务,需要有多个平台进行发布,为多个平台的管理提供统一界面,多平台的管理需要在统一界面,统一门户管理模式,安全私有云,统一服务门户业务功能,资源概览,我的云,审批管理,部署管理,所有云,系统管理,预算管理,云计算自动化管理,20,云服务自动化管理通过对资源进行服务封装，实现自动化的管控，其在数据中心中起到“大脑”和“总控”的作用。

在云计算数据中心管理框架中，云服务自动化管理平台对计算、网络和安全、存储等资源进行“服务封装。

云服务自动化管理需要和服务流程的紧密结合来提供高质量的服务需求。

云服务自动化管理平台的定位,自动化交付过程,业务组,自动化交付服务目录,22,水务云平台监控管理,安全监控,事件管理,硬件资源,可用性,管理任务,应用性能,用户数据,指标,WebApp,水务云平台统一运维监控内容,提供适应统一水务云数据中心环境的监控和分析,云管理的监控云管理环境服务监控云管理环境基础架构监控云资源的监控Top性能分析监控VM监控分析基础架构性能和警报监控云应用的监控,仪表盘监控：

整体的概览（领导层）整体应用健康表现、云资源使用项目的监控（管理员）项目所有虚机的监控资源使用和关键指标监控操作系统、中间件及数据库等各项监控指标云管理报表项目资源使用和成本核算报表容量规划报告容量趋势分析报表容量优化报表,可定制化的不同视角全方位监控中心,各项目健康性,某项目各虚机健康性,云管理模块健康性,各集群总体资源利用率,云的资源占用,云的容量,Order,基于策略的管理和部署,借助统一服务门户，资源的快速申请和提交资源合理性、可用性审核，资源批准通过服务总线动态资源查找，基于规则资源匹配资源自动化部署和交付，主动激活环境和用户,提交,Analyse,Design,Plan,批准,申请,资源查找,自动化部署,主动激活,执行,审核,云计算运维管理流程,云计算运维管理流程示例资源申请,业务用户,服务台,资源管理人员通过资源容量管理查询目前资源池情况，然后给出审批结果,资源维护人员,资源管理人员,资源审批管理,资源容量管理,服务目录资源使用申请资源调整申请资源归还申请,自动化部署,资源模版管理,业务用户根据实际资源使用情况提出相应申请，并可以通过资源模版选择适合自己业务需求的虚拟化资源,资源维护人员通过管理人员给出的审批结果，借助自动化工具进行资源的自动部署、调整、迁移、回收、删除等,服务评价,对服务过程进行满意度评价,服务水平管理,关注业务用户的评价结果，考核内部服务质量,云计算运维管理流程示例故障申告、变更申请,业务用户,服务台,资源维护人员,资源管理人员,服务目录故障申告变更申请,对使用资源出现的故障、变更等运维服务向资源维护人员提出服务申请,通过故障管理、变更管理流程管理内部运维过程、控制风险，保证服务质量,服务评价,对服务过程进行满意度评价,服务水平管理,关注业务用户的评价结果，考核内部服务质量,审批管理,对变更过程的执行过程、计划、等环节进行审批把控,云监控,自服务申请基本信息,提供四种主要服务的申请数据库、服务器、云桌面、堡垒机,自服务申请流程,以应用为线索的资源申请管理,自助式服务器配置选择,自服务申请,以需求为导向的数据库服务申请,云桌面自助申请,自服务申请,全电子化资源申请,信息服务平台目标,在以前建设大量的业务系统和将来的信息化建设中，必然会积累大量的数据：

例如水文、水情以及水资源信息等数据；这些沉淀下来的数据，我们需要对它进行相应的分析，从而更加有利于我们决策分析,数据爆炸（数据量大、种类多），数据处理和数据挖掘算法复杂；我们需要借助分布式计算技术把数据和计算分布到大量的机器上,数据,挖掘,业务,关联分析序列模式分类（预言）聚集异常检测。

防汛预警防台预警辅助决策分析。

水文数据水情数据海水数据水资源数据水环境数据历史信息,信息服务平台关系型数据仓库建设,数据源层,业务库1,业务库N,数据仓库层,数据采集，数据清洗和转换，装载（进行数据标准化、一致性、完整性保证）,数据可视化（数据挖掘和分析）,数据清洗和转换，装载,在大部分情况下，当我们需要进行经过数据挖掘、分析、汇总对外提供集查询、分析、图表展现和预警评估功能，辅助业务运营，决策的科学性。

这样的话我们在对关系型数据库中存储的相关关系型业务数据进行相应的建仓（建设数据仓库、数据集市）然后运用相应的商业智能工具进行相应的业务数据分析从而支撑我们的业务等等。

自定义Web数据查询应用,ODS（操作型数据存储）,CDW（中央数据仓库）,DM（数据集市）,信息服务平台大数据平台建设,在现实当中除了关系型数据外，我们将会遇到非结构化（例如视频、图像、Office文档等）以及半结构化（例如网页、XML文件等）等各种不同种类的数据，对于这些非结构化和半结构化的数据我们需要通过相应的工具程序或者算法对这些数据进行分析形成关系型数据或者有相关语义的数据并且把这些非结构化和半结构化的数据保存起来。

从而让数据可视化工具来进行数据挖掘分析以符合我们业务的需要。

信息服务平台大数据平台建设,业务系统数据源,增量实时装载/全量/非实时装载,Hadoop集群,关系数据库仓库集群,关系型数据库数据,非结构化数据,数据仓库软件集群系统,数据可视化,自定义数据搜索应用：

语义搜索、关键字搜索,自定义Web数据查询应用,信息服务平台企业数据总线：

数据服务,关系型数据仓库层,ODS（操作型数据存储）,CDW（中央数据仓库）,DM（数据集市）,业务系统数据库,业务库2,业务库1,DistributedIn-MemoryDataFabric,企业数据总线,各种业务应用和移动应用,应用/业务支撑平台,传统应用,云应用,AppServer,WebServer,WebServer,有限的扩展:

成百上千的用户,云的扩展:

成千上万甚至百万的用户,AppServer,AppServer,WebServer,AppServer,WebServer,WebServer,AppServer,AppServer,WebServer,DC2,DC1,Cloud,Active/Active,DistributedIn-MemoryDataFabric,云计算中的应用技术架构:

低延迟，可扩展，一致性,应用支撑平台应用交付云,Part3,总结,推动水务的业务发展与创新,总结,物理硬件,私有云,公有云,混合云,虚拟化资源池,服务器虚拟化,存储虚拟化,网络虚拟化,应用,现代化,SaaS,传统,谢谢！