IT从业者学习—德清县城市大脑建设项目

（此篇文档仅用于技术交流）

一、项目概述：

德清城市大脑以阿里巴巴城市数据大脑的技术框架来组织实施德清县级区域的智能化城市建设，在基础技术框架中，综合运用云计算、大数据、人工智能等多项前沿技术作为支撑，用数据思维重塑城市管理模式，探索开发的城市管理和城市服务的前瞻性实践项目，建立数据资源采集、汇聚、共享和应用机制，强化数据智能应用。该项目将以德清治理模式突破、服务模式突破以及德清产业发展突破的目标出发，建设能覆盖德清县域重点区域的交警、交通运输、旅游、教育的实战应用，业务应用向多维度、精准化预测、精准化预警方向深化。未来城市大脑平台统一向德清县各部门提供大数据、人工智能和云计算基础设施资源服务，实现德清县基础设施资源的集约化使用和数据的共建共享共用，打造利用城市大脑进行城市治理、社会治理、行业治理的典范。

一、 软件部分采购需求清单：

附录：软件详细功能、性能要求：

（一）计算平台基础软件扩容

1、弹性计算云服务器（ECS）软件

根据需求动态的创建和分配计算资源与存储资源，满足多样化的计算和存储需求。

根据上层应用需求动态调整分配给虚拟机的底层资源，如CPU、内存、网络和磁盘的份额，根据负载变化情况自适应调整虚拟机到底层物理资源的映射，实现数据中心各资源节点的负载均衡；根据虚拟网络的动态构建技术，将分布在不同网络的虚拟机连接起来形成独立的虚拟网络。实现以虚拟网络为单元的资源动态分配，并解决虚拟网络到底层物理节点的资源映射问题，实现虚拟网络多机协同计算。

2、负载均衡服务（SLB）

负载均衡（Server Load Balancer，简称SLB）是对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务。SLB可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，通过消除单点故障提升应用系统的可用性。

SLB服务通过设置虚拟服务地址（IP），将位于同一地域（Region）的多台云服务器（ECS）资源虚拟成一个高性能、高可用的应用服务池；再根据应用指定的方式，将来自客户端的网络请求分发到云服务器池中。

SLB服务会检查云服务器池中ECS的健康状态，自动隔离异常状态的ECS，从而解决了单台ECS的单点问题，同时提高了应用的整体服务能力。在标准的负载均衡功能之外，SLB服务还具备TCP与HTTP抗DDoS攻击的特性，增强了应用服务器的防护能力。

根据业务的不同，负载均衡提供四层及七层负载均衡服务。

（1）SLB（Server Load Balance）服务通过设置虚拟服务地址（IP），将位于同一地域（Region）的多台云服务器（Elastic Compute Service，简称ECS）资源虚拟成一个高性能、高可用的应用服务池；再根据应用指定的方式，将来自客户端的网络请求分发到云服务器池中。

（2）SLB服务会检查云服务器池中ECS的健康状态，自动隔离异常状态的ECS，从而解决了单台ECS的单点问题，同时提高了应用的整体服务能力。

（3）在标准的负载均衡功能之外，SLB服务还具备TCP与HTTP抗DDoS攻击的特性，增强了应用服务器的防护能力。

（4）SLB服务是ECS面向多机方案的一个配套服务，需要同ESC结合使用。

（5）整个SLB系统由3部分构成：四层负载均衡，七层负载均衡 和 控制系统；

（7）七层负载均衡，采用开源软件Tengine；

（8）控制系统，用于配置和监控 负载均衡系统。

流计算产品Blink支持无单点故障；服务可用性不低于99.9%；实时计算服务底层通过分布式冗余存储保证中间计算状态可靠性；状态可靠性不低于99.99%；datahub组件承载规模能力支持单集群规模支持1000台物理机以上，日均压缩后数据量PB级别。

（1） 安全隔离

a) 不同用户的云服务器部署在不同的专有网络里。

b) 不同专有网络之间通过隧道ID进行隔离。专有网络内部由于交换机和路由器的存在，所以可以像传统网络环境一样划分子网，每一个子网内部的不同云服务器使用同一个交换机互联，不同子网间使用路由器互联。

c) 不同专有网络之间内部网络完全隔离，只能通过对外映射的IP（弹性公网IP和NAT IP）互联。

(2)访问控制

a) 灵活的访问控制规则。

b) 满足政务，金融的安全隔离规范。

(3)软件定义网络

a) 按需配置网络设置，软件定义网络。

b) 管理操作实时生效。

(4)网络连接方式

b) 支持专线连接。

4、关系型数据库服务（RDS）

关系型数据库服务RDS为用户提供无运维的云数据库服务；可以服务于有传统数据库需求的用户，可以不用改动代码直接将应用移植到该服务之上。

提供高效的调度系统，备份系统，高可用控制系统，在线迁移系统以及监控系统。解决容量动态扩展的挑战，不用担心数据库的容量(性能与空间)瓶颈。能够随着用户数和访问量的变化，可以灵活的调整数据库的容量；提供99.9%的高可用性(提供有效服务时间占总时间的比例)，每份数据都保留两份并可实时切换；实现数据库的动态迁移。

支持HA功能，提供高达99.9%的在线率，达到国内先进水平。

双机热备，数据备份，数据恢复，多副本冗余。

兼容MySQL与SQL Server两种商用数据库。

能够提供如下功能：

（1）云数据库代理：主要通过对SQL语句的分析，可以做到对SQL注入监测，防暴力攻击，SQL日志查询，慢SQL日志查询等功能，如果某些SQL语句匹配了常见的SQL注入模型的话，将会被截获。本模块在提供系统安全性的同时，用户还可以使用此模块对自己执行的SQL语句进行查询和管理，并可根据监测结果对SQL语句进行优化。

（3）调度系统：调度系统中最为核心的部分，全面负责整个系统中所有任务的调度，以前各大组件之间的协调工作；他首先要处理的是各个任务之间的互斥关系，防止并发任务带来的任务之间冲突；另外要处理的是自身体系的高可用以及稳定性；它可以支持多服务节点任务抢占模式进行工作，并在服务节点之间的健康检查和任务接管；使得整个系统更安全可靠。

（4）备份系统：主要负责所有集群内所有实例数据的备份 ,并进行集中存储；系统自身有高可用保护，在多个备份管理机之间有健康检查；发现有成员不健康会自动接管其任务；备份任务可以并发地进行，并发度可以受到精确控制,这样可以防止IO资源，网络资源撑满。

（5）高可用控制系统：负责所有实例主备之间的健康检查以及实时切换。同时对于集群扩展，新节点会自动探测压力大的节点，并接管任务。

（6）在线迁移系统：在线迁移系统主要负责实例在不同主机之间的迁移工作，触发迁移作业有一般是物理机已接近饱和时，为保障用户使用，我们会主动将部分实例进行迁移，另外当用户需要扩容而物理资源不满足需求时会触发迁移工作，将该用户迁移到资源空余的RDS设备。

（7）监控系统：负责系统正常运转的检查，以及实例相关状态和性能数据收集；如实例监控、物理资源监控、实例使用资源监控、系统一致性监控、网络监控及报警功能。

5、数据管理

提供RDS数据管理系统、ADS数据管理系统。

6、开放存储服务软件（OSS）

需要提供海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。可以进行以下操作：

a) 创建一个或者多个存储空间

b) 每个存储空间中添加一个或多个文件

c) 通过获取已上传文件的地址进行文件的分享和下载

d) 通过修改存储空间或文件的属性或元信息来设置相应的访问权限

e) 通过云控制台执行基本和高级 OSS 任务

f) 通过开发工具包 SDK 或直接在应用程序中进行 RESTful API 调用执行基本和高级 OSS 任务。

实现高效的文件分布式存储和访问，保证数据在系统中有 3 个备份以及在软硬件错误发生以后的故障恢复。OSS 系统的这一设计提供不低于 99.9% 可用性和 99.99999999% 数据可靠性。

1) 使用方式：

提供标准的 RESTful API 接口、丰富的 SDK 包、客户端工具、控制台。您可以像使用文件一样方便地上传、下载、检索、管理用于 Web 网站或者移动应用的海量数据。

a) 不限文件数量和大小。可以根据所需存储量无限扩展存储空间，

b) 支持流式写入和读出。特别适合视频等大文件的边写边读业务场景。

c) 支持数据生命周期管理。可以自定义将到期数据批量删除。

2) 安全机制

灵活的鉴权，授权机制。提供 STS 和 URL 鉴权和授权机制，以及白名单、防盗链、主子账号功能。

3) 图片处理服务

支持 jpg、png、bmp、gif、webp、tiff 等多种图片格式的转换，以及缩略图、剪裁、水印、缩放等多种操作。

7、表格存储OTS

实现数据规模与访问并发上的无缝扩展，提供海量结构化数据的存储和实时访问。

8、大数据离线计算服务（MaxCompute）- 基础功能

大数据离线计算服务于批量结构化数据的存储和计算，可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务。需支持：

a) 分布式架构，规模可以根据需要平行扩展。

b) 自动存储容错机制，保障数据高可靠性。

c) 所有计算在沙箱中运行，保障数据高安全性。

d) 以RESTful API的方式提供服务。

e) 支持高并发、高吞吐量的数据上传下载。

f) 支持离线计算、机器学习两类模型及计算服务。

g) 支持基于SQL、Mapreduce、Graph、MPI等多种编程模型的数据处理方式。

h) 支持多租户，多个用户可以协同分析数据。

i) 支持基于ACL和policy的用户权限管理，可以配置灵活的数据访问控制策略，防止数据越权访问。

具备百PB的存储处理能力和每日PB级别的计算吞吐能力，支持多应用多实例并发同时计算并隔离应用数据和程序的能力，支持MapReduce和类SQL的查询方式。

9、分析型数据库（ADS）

需要支持PB级实时数据仓库，兼容MySQL协议以及SQL:2003 语法标准，可以毫秒级针对未来城市大脑万亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索；可以使用标准SQL 、现有的商业智能 (BI) 工具和ETL工具经济高效地轻松分析与集成数据。支持：

b) 毫秒级的千亿级数据多维透视，支持毫秒级的多个大表关联计算

c) 用户间的存储和计算资源进行精确隔离。可定制的数据多副本和动态资源管理机制提供不间断在线服务

d) 提供精确到列级别的权限管理，利用公私钥机制保护数据安全

e) 全面兼容MySQL协议（包括数据元信息），天生具备与商业分析工具、应用的兼容性，内置支持多种数据源数据快速接入，大幅度降低业务系统和商业软件的接入成本

f) 自动为每一列数据建立最合适的索引格式，无需用户关心索引优化

g) 支持快速dump功能，海量数据能够快速dump到云上其他系统，dump速度可达到上百万条一秒，离线通道、在线通道双模式并行数据导入，导入性能随集群规模线性扩展。

h) 无需空间索引即可使用地理LBI函数圈选地理坐标数据。内建动态分段函数、快速聚合函数等多种函数方便OLAP应用的开发。

10、流计算服务(Streamcompute)-Blink引擎

（1）流计算集成诸多全链路功能，方便用户进行全链路流计算开发，包括：

a) 提供流式计算的标准StreamSQL，支持各类Fail场景的自动恢复，保证故障情况下数据处理的准确性；支持多种内建的字符串处理、时间、统计等类型函数；精确的计算资源控制，彻底保证多租户之间作业的隔离性。

b) 支持多样的数据采集工具，涵盖从无结构化日志采集到结构化的数据库变更采集，从简单易懂的一键式拖拽上传数据到开放可定制化的编程SDK，让用户随心所欲采集并上传业务流式数据。

c) 支持整合各类云数据存储，包括ODPS、DataHub、SLS、RDS、OTS、ADS等各类数据存储系统，无需额外的数据集成工作，流计算软件可以直接读写上述产品数据。

（2）性能

数据计算延迟优化到秒级乃至毫秒级，单个作业吞吐量可做到数百万级别，单集群规模在数千台，计算能力线性扩展。

（3）简易性要求

支持标准SQL，提供内建的字符串处理、时间、统计等各类计算函数，替换业界低效且复杂的Storm开发，让更多的BI人员、运营人员通过简单的SQL可以完成实时化大数据分析和处理。

11、流计算（StreamCompute）- Datahub

12、流计算（StreamCompute）- GPU

提供基于Blink GPU版本的支持。

13、日志服务（Log Service）

提供是针对日志服务的一站式解决方案，解决海量日志数据采集/订阅、转储与查询功能。

14、DataWorks数据汇聚

数据资源平台软件Dataworks所需基础组件模块。

15、DTBoost-标签中心

以标签中心为基础，支持建立跨多个云计算资源之上的统一逻辑模型，可以在标签这种逻辑模型视图上结合画像分析、规则预警、文本挖掘、个性化推荐、关系网络等多个业务场景的数据服务模块，通过接口的方式进行快速的应用搭建。

16、DTBoost-整合分析

可以将分布在多个存储资源的数据整合起来，在标签模型上构建大数据画像类的交互式分析应用，让业务人员可以自由灵活的分析这些对象各种属性与行为之间的关联性。

18、云服务总线

高可用分布式技术构建的服务API开放平台，帮助打通内外新旧系统，实现跨技术平台、跨应用系统、跨企业组织的服务互通，以服务API的形式，加以一致的组织和管控，构建内部以及与上下游、第三方之间融合、重塑、创新的合作平台。

（二）应用支撑平台

1、事件中心

统一事件预警、处理分发中心，支撑各部门事件预警类业务应用场景。

2、规则引擎

基于流计算的规则引擎适用于业务决策的实时评估，包括风险拦截和预警、资源分配、流程改进等。用于在状态或行为数据频繁变化的场景下，针对特定的业务目标进行实时决策。

3、预警平台

服务终端用户进行预警布控, 同时可以在预警平台之上开发预警类的其他扩展应用, 如：预警大屏,消防预警,重点人员管控。

4、高精度位置专有服务平台

通过部署高精度位置专有服务平台赋予城市大脑及各领域应用以精准时空能力，提供至动态厘米级高精度服务、并支持海量位置数据管理及电子围栏千寻厘米级定位专有服务平台具备如下特点：

本项目应充分利用分布式计算、并行计算、资源虚拟化等技术。

一是应采用分布式架构，具有便捷的计算和存储扩展能力。

二是数据访问和处理性能高，包括存储的吞吐量、IOPS、随机读写等性能。

三是数据和计算的可靠性和并发访问性能，应具有容灾和高可用能力。

功能要求

（1）自定义存储策略

使用分布式存储集群，可以灵活自定义存储策略，支持多副本、纠删码和二者混合的存储策略，可以根据用户对存储容量和存储性能的不同需求灵活配置，从而提供资源利用率。

（2）高可靠性

支持多副本数据一致性校验机制，自动副本重建机制；支持用户自定义逻辑故障域，从而将用户机房的物理拓扑反应到对象存储的存储节点选择过程中，实现不同的对象副本存放在不同的故障域中。

（3）高可用性

接入集群无状态和存储计算集群无中心架构设计，使得系统不存在单点故障，部分接入节点或存储节点的故障，不影响业务的连续性。

支持多区域部署，不同区域间的OSS可以互为镜像，也可以贡献一份全局元数据，从而降低单区域故障对业务的影响范围。

（4）弹性扩展

存储和计算资源具有系统的可扩张性，使得存储计算能力可支持无限扩张。

（5）高安全性

提供完善的安全机制确保访问安全，提供基于对称加密的请求验证、支持HTTPS方式访问、用户认证机制和访问控制。

设备参数指标要求

定位平台软件技术指标

5、精准时空摄像头

通过在摄像头中集成北斗高精度定位硬件，来赋予摄像头精准时空能力，由以下几部分组成：北斗高精度亚米级差分定位模块、高精度定位天线、通讯模块。

时间方面：北斗芯片通过观测北斗卫星，可获取标准的卫星原子时，从而输出高精度、可靠的时间信号和时间信息，精度高达30纳秒；

位置方面：借助千寻覆盖全国的北斗地基增强网和高精度定位能力，监控摄像头可获得30厘米的定位精度。

当所有摄像头都拥有了精准的时间和位置信息后，视频监控系统就有了统一的时空基准。统一的时空基准是所有视频分析的基础，意义重大：

（1）实现海量摄像头的高精度自动校时。有效避免了上传的视频没有时间戳，或因摄像头维修而未设置正确网络时间同步服务器地址，或因网络传输延时而造成时间戳不同步；

（3）在城市拥堵治理方面：精准的时间标签是城市大脑运行的基础。路是空间资源，红绿灯是时间资源。在不知道交通情况的时候，是没有办法来优化交通的空间与时间资源的，而摄像头是了解交通状态的重要基础设施，但每个摄像头上的时间都是不一样的。所以，世界上最遥远的距离是红绿灯与摄像头的距离。未来，城市大脑会重新定义城市的摄像头，把一个城市的道路的空间资源、时间资源、车辆与人，这些元素组合在一起，作为一个整体来工作。

在交通违法及事故认定方面：通过具备了精准位置坐标的多个摄像头，利用智能算法可以计算出拍摄对象的位置坐标和三维图像还原。

具备精准位置的多个摄像头，同时拍摄一个场景即可实现拍摄目标的三维重建，在图像中进行物体的实际角度、尺寸进行还原，实现显示捕捉，为交通事故现场还原，交通责任认定，提供强有力的工具。在多级摄像头联动追踪目标人物或车辆场景，精准定位结合人脸识别、车牌识别等技术，可实现目标定位、路径预测、根据目标位置自动调度多摄像头执行追踪任务；结合智能视觉计算算法，进行移动物体的轨迹还原、移动速度计算；

（三）数据资源平台

1、数据资源平台软件

德清城市大脑项目基于阿里云城市大脑架构建设，汇聚政府公共服务数据、企业数据、物联网、互联网的相关结构化、半结构化和非结构化数据，需要通过一套完备的数据体系将这些数据有机的组织在一起，并且可以保障数据的安全，质量，可靠性。数据资源平台软件需要提供如下几个模块功能：

数据集成、数据开发、监控运维、数据质量、数据资产管理、数据服务、实时分析、数据安全、全景监控、数据DNA。

（四）城市视频分析服务平台

视频分析服务平台通过对海量视频的分析，可以大化的抽取视频中有价值的信息和数据，基于这些数据，更全面的反映社会治理的需求和运行状态。结合云平台的大规模计算能力，视频处理的深度和广度都可以得到更有效的发挥。同时，云上的视频处理技术相对于在端上进行的视频分析具备更大的灵活性。挖掘和利用视频数据的价值，从视频数据中提取出尽可能多的有用信息，而不是针对某个应用点的需求来进行结构化数据的提取。数据维度越丰富，对社会治理元素的掌握就越完整。

视频分析服务平台，根据其系统架构设计，需要提供：视频数据接入层，通过标准的视频协议接入不同厂商的视频资源，系统基于云平台拥有大规模视频接入的能力，满足城市级视频接入管理的需求；大规模的视频码流通过交通视频专网传入城市视频分析服务平台的码流分发管控系统，完成大规模视频的解析、存取和管控；通过大规模视频计算资源调度管控系统和大规模视频并行处理系统实现对云平台大规模计算能力的管控，为算法引擎提供计算支持；此外，城市视频分析服务平台所包含的球机多预置位巡航管理系统、智能规则配置系统以及各种算法引擎可以为上层丰富的应用场景提供支持；。

（五）城市算法服务平台

城市算法服务平台需要集算法管理、资源管理、业务场景管理、指标评估、监控预警于一体的算法服务支持平台，为项目或产品提供一套算法管理、配置和部署的工程工具。

通过算法服务平台把算法集中起来，构成算法模块，和系统其他部分通过接口进行交互，尽量减少算法变更对系统的影响；缺乏设计的系统则有可能到处遍布算法的身影，这使得算法优化非常困难。算法服务平台的一个主要目的就是通过工具来强制规范项目或产品中使用算法的方式，不但把系统中使用的算法集中起来构成算法模块，还会规范算法模块的使用方式。除了在系统层面上集中管理算法，降低算法模块和系统其他组件的耦合之外，也对算法模块内部的实现提供了一组规范。算法服务平台是主要面向算法开发人员的工具，其目标是优化智能系统的架构，提高系统的工程化水平，让算法开发人员能够集中精力处理算法问题，提高算法开发效率。支持功能：

跨平台：统一管理不同计算平台上的算法，以及支持多种计算平台的算法协同工作。

开放性：支持多人协作开发。

规范性：多人协作开发的结果遵照算法规范，可互相复用。

快速部署：新增算法、算法升级可通过可视化操作界面快速上线。

易用性：可视化的算法流程，易于理解和调整算法处理逻辑。

可管理性：可采用多种手段实现角色管理、资源管理，算法管理、算法模板管理、应用场景管理等，能够对整个系统进行全面和完善的管理。

（六）数据治理服务

数据资源接入服务，包括数据调研、数据对接、数据集成同步、数据标准化处理，数据清洗、数据整理归档、数据链路维护、数据运维。

（七）视频智能引擎及算法

视频智能引擎及各部分基于视频的算法开发。提供包括：

1、大规模视频处理

1）大规模图搜引擎

ü 索引压缩，对海量索引数据进行压缩

ü 特征量化，对高维特征进行量化，创建码本

ü 实时索引，基于高维特征在线实时索引视频图像数据

ü 全量索引，基于高维特征离线全量索引视频图像数据

2）大规模视频分析系统

ü datahub视频数据接入与媒体数据编码、转码系统

ü 基于流计算平台的大规模视频并行处理系统

ü 关键视频、图片存储压缩、查询管理

ü 视频分析实时直播点播展示系统

3）在线特征服务

ü 行人在线特征服务，提供行人搜索query图片识别，用于索引检索比对

ü 在线特征服务高并发管控，支持多个在线特征服务节点的高并发负载均衡

ü 在线特征服务tools，整体系统后台监控，运维，日志维护等

4）搜索策略引擎

ü 行人搜索策略引擎，连接行人在线特征服务以及图搜引擎，对外提供行人搜索服务

ü 机动车搜索策略引擎，连接机动车在线特征服务以及图搜引擎，对外提供机动车搜索服务

ü 搜索策略引擎高并发管控，支持多个搜索策略引擎服务节点的高并发负载均衡

ü 搜索策略引擎tools，整体系统后台监控，运维，日志维护等

2、视频分析接入部署

包括从汇聚平台接入视频码流、预置位配置、虚拟线圈设置、算法部署。

（八）安全服务

1、云盾-态势感知

基于大数据分析平台之上对全局威胁攻击的状态检测并对安全威胁进行预测。

2、云盾-云防火墙

提供集中管控的基于主机的访问控制功能，提供可视化的主机流量管理功能。

3、云盾-WAF

提供运行在应用平台各种业务的应用入侵检测与防护功能，可及时发现并拦截针对应用层的SQL注入、XSS、Http/Https CC等攻击，并提供应用层流量精确控制功能；功能满足等级保护对应用入侵防范的要求。

4、云盾-数据库审计

提供基于角色管理的云数据库运维审计功能，精确到SQL语句，确保专有云核心数据资产的合规使用，支持20个数据库实例。

5、云盾-堡垒机

提供基于角色管理的运维审计功能。

6、敏感数据发现及脱敏

发现并梳理专有云平台的数据资产，进行分级分类，提供云平台敏感数据的脱敏功能，不改变数据结构的情况下满足对数据进行模型训练、开发、测试等需求。

7、云盾安全运营及驻场服务

云盾安全运营驻场服务提供租户安全运营、云盾安全运营、应急响应、问题跟踪的1年1人5*8现场安全驻场服务。

（九）城市大脑应用平台

1、平台应用

（1）统一门户，提供城市大脑数据资源的门户和应用的导航入口；

（2）实现各类资源数据的全网一键式综合检索、分类检索及关系信息展现。

（十）运维服务

提供：

ü 运维基础包：三年云平台运维基础服务、初装

ü 培训：基础运维培训

ü 云计算平台驻场运维服务：云计算平台驻场运维服务

一、 硬件及机房服务采购需求清单

（一）德清城市大脑主中心（部署在电子政务外网）

1. 服务器需求：

2.网络设备需求：

（二）德清城市大脑分中心（部署于视频专网，交警应用专项）

1. 服务器需求：

附录：硬件参数及服务要求说明：

（一）、服务器配置及数量要求

机型Q47.22

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文章名称：IT从业者学习—德清县城市大脑建设项目
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