[发明专利]一种水利大数据综合维护系统

权利要求书

1.一种水利大数据综合维护系统，其特征在于，系统架构包括，

业务架构上下文，平台数据来源；

业务架构，根据数据从产生到应用的全端到端过程，将数据中心的业务架构划分为五部分：数据源、数据存储与计算、数据汇聚整合、数据模型算法和数据共享；

数据服务架构，对平台的基本角色和操作进行设定；

能力中心的定位，包括能力中心内部关系和能力中心外部关系；

信息资源目录体系建立，包括设计思路、元数据、元数据库建设和信息资源目录体系设计四个部分；

所述业务架构通过所述业务架构上下文来获取平台数据，对平台数据根据业务架构进行划分；根据所述能力中心的定位，利用能力架构、数据流架构和技术架构进行信息资源目录体系的建立；通过数据整合交换共享平台处理后，关联至数据整合交换共享平台。

2.根据权利要求1所述的一种水利大数据综合维护系统，其特征在于，所述能力架构是数据中心采用云计算三层技术架构，分别为IaaS、PaaS和SaaS。

3.根据权利要求2所述的一种水利大数据综合维护系统，其特征在于，所述PaaS应用运行于所述IaaS基础资源层之上，所述IaaS层包括了应用主机、数据库、中间件、网络等资源。

4.根据权利要求1所述的一种水利大数据综合维护系统，其特征在于，所述数据服务架构，包括三个基本角色和三种操作，三个基本角色为：服务提供者，服务中介，服务请求者，三种操作为：发布，查找和绑定；三个角色通过以上三种操作建立联系完成服务注册、服务发现和使用服务。

5.根据权利要求1所述的一种水利大数据综合维护系统，其特征在于，所述数据流架构的流程如下：

步骤1：通过flume采集数据到kafka消息管道，然后到strom平台进行规则匹配和数据计算，实现数据的实时处理，处理结果沉淀到hadoop平台，以满足后续分析的需要；

步骤2：非实时数据通过ftp方式到数据中心接口机，互联网舆情数据通过scrapy方式采集到数据中心接口机，非实时数据和舆情数据通过etl加载到关系型数据库进行各种业务逻辑处理，最后结果沉淀到hadoop平台，以满足后续分析的需要；

步骤3：通过部分数据进入spark平台进行数据挖掘和分析，挖掘结果进入到关系型数据后进行数据可视化展现；

步骤4：进入hadoop平台的数据通过数据分析形成大量的分析数据提供给决策层使用；

步骤5：所有的数据可以通过数据封装的方式共享给外部系统使用。

6.根据权利要求1所述的一种水利大数据综合维护系统，其特征在于，

所述数据源：所述数据中心的数据来源于水利专项业务应用系统数据、水利行政办公应用系统数据、政府部门数据、其他业务类数据以及互联网上的公共信息数据；

所述数据存储与计算：所述数据中心将根据数据来源类别，对数据进行分类存储和计算；

所述数据汇聚整合：所述数据中心将对数据按照其业务类别进行汇聚整合，数据整合后划分为七大数据域：地理空间数据域、水文数据域、水资源数据域、水土保持数据域、农林水利数据域、水利行政资源数据域、水利科学技术数据域；

所述数据模型算法：数据挖掘模型根据数据的应用场景分为水利维度模型、气象预测模型、图形图像识别模型、山洪预测模型、异常告警模型和文本挖掘模型，数据算法包含线性回归算法、贝叶斯算法、决策树算法、神经网络模型算法；

所述数据共享：所述数据中心将对内对外提供数据共享，包括数据封装、元数据管理、安全管控、实时数据共享和非实时数据共享。

7.根据权利要求1所述的一种水利大数据综合维护系统，其特征在于，所述能力中心的定位是用户分为两类，为水利系统内部用户和社会公众用户，能力中心通过政务内网和外网对内部用户提供信息服务；对社会公众用户的服务将利用门户网站，通过互联网的方式进行，提供“一站式”访问。