I. Обзор Платформы

Платформа управления информацией проекта (на уровне группы) принимает новую концепцию управления всем жизненным циклом проекта. Он основан на сервисном режиме « Интернет + интеллектуальный транспорт», Использование облачных вычислений, больших данных и Интернета вещей и других технологий, Интеграция соответствующих основных ресурсов, Для управления проектами в режиме реального времени с помощью управления, обработки данных и визуализации для всестороннего трехмерного надзора, Создать большой центр данных для управления проектами группы, создать информационную экосистему строительных проектов, связанных с синергизмом, интеллектуальным производством и научным управлением, и провести анализ данных с инженерной информацией, собранной Интернетом вещей в условиях виртуальной реальности, предоставить прогнозы тенденций процесса и экспертные прогнозы, реализовать интеллектуальное управление визуализацией строительства рабочих процессов, чтобы повысить уровень информатизации управления проектами, путем анализа больших данных, предоставления больших данных группе данных Услуги. Реализация комплексного управления качеством, безопасностью, прогрессом и инвестициями в процессе строительства проекта.

II. Функциональная архитектура платформы

Платформа реализует комплексное управление качеством, безопасностью, прогрессом и инвестициями в процессе строительства проекта;

Платформа использует Интернет вещей, сенсорную технологию в режиме реального времени для сбора различных данных на площадке, обработки и анализа собранных данных в режиме реального времени, а также для раннего предупреждения о избыточных данных в режиме реального времени, чтобы обеспечить поддержку безопасности строительства и качества строительства;

Платформа реализует ежедневный контроль за поведением на строительной площадке через различные подсистемы управления бизнесом и всестороннее использование различных моделей анализа данных, таких как нечеткая оценка и нейронные сети;

Платформа реализует единое хранение и управление надзорной информацией на строительной площадке, образуя единую базу данных;

Платформа создает унифицированные подсистемы управления базовыми данными, обслуживания приложений и обмена данными для обеспечения единообразного взаимодействия данных и эксплуатационного обслуживания проектов, входящих в состав Группы;

Платформа предоставляет Группе услуги больших данных посредством анализа больших данных и анализа больших данных проекта.

III. Техническая архитектура платформы

HDFS - распределенная файловая система Hadoop (Hadoop Distributed File System), обеспечивающая доступ к данным с высокой пропускной способностью и подходящая для приложений с массивными наборами данных.

Yarn: Система управления ресурсами в Hadoop 2.0 - это универсальный ресурсный модуль, который может управлять ресурсами и планировать их для различных приложений.

Spark - единая распределенная вычислительная система для вычислений на основе памяти.

Elk: Обеспечивает стандартную функциональность SQL - движка, позволяющую плавно перемещать традиционные приложения на платформы больших данных через традиционные приложения.

Storm - распределенная, надежная, отказоустойчивая система потоковой обработки данных в реальном времени, обеспечивающая язык запросов типа SQL (StreamCQL).

MPP: Крупномасштабная база данных параллельной обработки, обеспечивающая высокомасштабную, высокопроизводительную, высокостабильную и недорогую крупномасштабную базу данных параллельной обработки, которая заменяет традиционную систему цифровых складов и обеспечивает поддержку бизнес - решений.

IV. Особенности платформы

Обработка в режиме реального времени: Платформа использует кэш данных, распределенный вычислительный движок потока для сбора данных в режиме реального времени, анализа в режиме реального времени и предоставления результатов, поддержки различных источников данных, быстрой обработки, достижения высокой параллельности, высокой доступности.

Интерактивный запрос: потоковые данные, файловые данные и т. Д. Организуются с помощью интерактивного запроса в соответствии с моделью данных, подходящей для интерактивного запроса, для интерактивного анализа и запроса данных.

Оффлайн - обработка: анализ и обработка массивных данных, формирование итоговых данных для использования в следующих приложениях данных. Обычно это делается с помощью операций MapReduce, Spark, Hive или Spark SQL.

Интегрированные цифровые бункеры: интегрированные цифровые бункеры поддерживают горизонтальное расширение, полный компонент HA, смешивание рядов, анализ сверхбыстрых запросов, совместимость с традиционным SQL, поддержка плавной миграции приложений, решение традиционных цифровых бункеров с плохой своевременностью, высокая стоимость расширения, расширение прерывания бизнеса и другие проблемы, домашние хозяйства для достижения эффективных бизнес - решений.

V. Схема интерфейса программного обеспечения