Przegląd platformy

Platforma zarządzania informatyką projektu (na poziomie grupy) wykorzystuje nową koncepcję zarządzania całym cyklem życia projektu. Opiera się na modelu usług "Internet + inteligentny transport", przyjmuje technologie takie jak obliczenie w chmurze, duże dane i Internet rzeczy, zintegruje odpowiednie zasoby podstawowe w celu kontrolowania, digitalizacji danych i wizualizacji zarządzania projektami w czasie rzeczywistym, ustanawia centrum zarządzania projektami grupy Big Data, ustanawia ekosferę informacyjną projektów budowlanych związanych z synergią internetową, inteligentną produkcją i zarządzaniem naukowym, a także wykorzystuje te dane w środowisku wirtualnej rzeczywistości do analizy wydobycia danych z informacjami inżynieryjnymi zebranymi z Internetem rzeczy, zapewnia prognozę trendów procesu i projekty ekspertów, realizuje wizualizację inteligentnego zarządzania budową w celu poprawy poziomu informatyzacji zarządzania projektami, zapewnia usługi Big Data poprzez wydobycie dużych danych i analizę dużych danych dla grupy. Realizacja zintegrowanego zarządzania jakością, bezpieczeństwem, postępem i inwestycjami w procesie budowy projektu.

Struktura funkcjonalna platformy

Platforma umożliwia zintegrowane zarządzanie jakością, bezpieczeństwem, postępem i inwestycjami w procesie budowy;

Platforma wykorzystuje Internet rzeczy i technologię czujników do zbierania różnych danych na placu budowy w czasie rzeczywistym, przetwarzania i analizy zebranych danych w czasie rzeczywistym, wczesnego ostrzegania w czasie rzeczywistym o przekroczeniach danych, wspierania bezpieczeństwa budowy i jakości budowy;

Platforma wykorzystuje różne podsystemy regulacyjne i zintegrowane zastosowanie różnych modeli analizy danych, takich jak niejasna ocena, sieci neuronowe, aby osiągnąć codzienny nadzor zachowań na placu budowy;

Platforma umożliwia jednolite przechowywanie i zarządzanie informacjami regulacyjnymi na placu budowy, tworząc jednolitą bazę danych;

Platforma tworzy jednolity podsystem zarządzania danymi podstawowymi, konserwacji aplikacji i wymiany danych w celu umożliwienia jednolitej interakcji danych i konserwacji operacyjnej projektów należących do Grupy;

Platforma zapewnia Grupie usługi Big Data poprzez wydobycie danych o dużym zasięgu oraz analizę danych o dużym zasięgu.

Architektura technologiczna platformy

HDFS: Hadoop Distributed File System, który zapewnia dostęp do danych o wysokiej przepustowości i nadaje się do zastosowań w dużych zbiorach danych.

Yarn: System zarządzania zasobami w Hadoop 2.0, to uniwersalny moduł zasobów do zarządzania zasobami i planowania dla różnych aplikacji.

Spark: rozproszony system obliczeniowy oparty na pamięci.

Elk: zapewnia standardowe funkcje silnika SQL umożliwiające płynną migrację tradycyjnych aplikacji na platformę Big Data.

Storm: rozproszony, niezawodny i tolerantny na błędy system przetwarzania danych strumieniowych w czasie rzeczywistym z językiem zapytań typu SQL (StreamCQL).

MPP: baza danych przetwarzania równoległego na dużą skalę, zapewniająca wysoką skalowalność, wysoką wydajność, wysoką stabilność i niski koszt bazy danych przetwarzania równoległego na dużą skalę, zastępując tradycyjne systemy magazynowe, aby wspierać podejmowanie decyzji biznesowych.

Charakterystyka platformy

Przetwarzanie w czasie rzeczywistym: Platforma wykorzystuje pamięć podręczną danych, rozproszony silnik obliczania strumieniowego do zbierania danych w czasie rzeczywistym, analizy w czasie rzeczywistym i dostarczania wyników, obsługa wielu źródeł danych, szybkie przetwarzanie, wysoka równoległość i wysoka dostępność.

Interaktywne zapytania: dane strumieniowe, dane plików itp. są zorganizowane przez silnik zapytań interaktywnych zgodnie z modelem danych odpowiednim do zapytań interaktywnych, aby analizować i zapytać dane interaktywnie.

Przetwarzanie offline: analizowanie i przetwarzanie ogromnych ilości danych w celu utworzenia danych wynikowych do dalszego zastosowania danych. Zazwyczaj jest to realizowane za pomocą MapReduce, Spark, Hive lub Spark SQL.

Kompleksowe pozycje: Kompleksowe pozycje obsługują skalowanie poziomowe, pełne składniki HA, pamięć szeregową, bardzo szybka analiza zapytań, kompatybilna z tradycyjnym SQL, obsługa płynnej migracji aplikacji, rozwiązanie problemów takich jak słaba czasowość tradycyjnych pozycji, wysokie koszty skalowania, skalowanie zakłóca działalność, aby osiągnąć efektywne podejmowanie decyzji operacyjnych.

V. Diagram interfejsu oprogramowania