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技术原理及性能指标：界面包含云计算环保服务信息编号等表单项。可以进行查询、可选项设定、条件查询操作。查询结果表格有云计算环保服务信息名称、云计算环保服务信息描述、云计算环保服务信息编号、操作人、录入时间等列。设置查询条件，云计算环保服务信息编号，点击云计算环保服务信息查询功能界面里的查询按钮查询数据。 “云计算环保服务信息维护”的功能菜单能进行“新增、修改、删除、作废、打印”操作。包含有云计算环保服务信息内容、云计算环保服务信息编码、云计算环保服务信息名称、创建人、创建日期等表格列数据。 “云计算环保服务日志管理”的功能包含云计算环保服务日志查询和云计算环保服务日志导出功能。 “云计算环保服务日志查询”的功能可打开云计算环保服务日志查询页面。界面有云计算环保服务日志主题等录入项。可以进行“查询、综合设定、条件查询”操作。查询结果表格有云计算环保服务日志介绍、云计算环保服务日志主题、创建日期等列。 技术的创造性与先进性：皖创智慧水务大数据云计算环保服务平台有如下功能： (1)支持云计算环保服务信息管理： 云计算环保服务信息管理功能点涉及云计算环保服务信息查询和云计算环保服务信息维护。 (2)支持云计算环保服务日志管理： 云计算环保服务日志管理功能点涉及云计算环保服务日志查询和云计算环保服务日志导出。 (3)支持云计算环保服务反馈管理： 云计算环保服务反馈管理功能点涉及云计算环保服务反馈和云计算环保服务反馈设置。 (4)支持云计算环保服务方案管理： 云计算环保服务方案管理功能点涉及云计算环保服务方案查询和云计算环保服务方案维护和云计算环保服务方案分析。 (5)支持云计算环保服务模式管理： 云计算环保服务模式管理功能点涉及云计算环保服务模式查询和云计算环保服务模式维护。 技术的成熟程度，适用范围和安全性：可提供水务大数据统计效率。 应用情况及存在的问题：未应用，无存在问题。

1、课题来源与背景：随着互联网时代的到来，人们对信息处理速度也提出更高的要求。在人们的生活工作与互联网中存在着大量的数据，在此情况下大数据时代就悄然而至。在大数据时代背景下，也使得云计算机技术得到了迅猛的发展，技术的发展也有效地推动大数据时代的发展。基于云计算技术，怎样才能够更加高效、准确地处理数据已经逐渐发展为企业提升竞争力的重要方向。因此，该成果旨在利用云计算技术的搭建数据处理系统，改善系统的实时性和处理资源的安全性、有效性、准确性。 2、技术原理及性能指标：该成果可以把数据划分成多个模块，之后将各个模块中的数据记录到对应计算机系统中。在Hadoop中，将获取的数据信息进行整合，并保存在同一部计算机中。根据不同的指令来执行。同时采取混合模式，也就是将三层C/S模式与B/S模式进行高度整合，让其形成一个整体。在数据访问中，利用服务器数据库进行数据访问和处理，在Web服务器与应用服务器之间，通过建立一个衔接通道，在该通道的作用下，Web服务器能够在应用服务器中自由运行，如数据库访问、数据计算等。在混合模式作用下，能够将Web服务器中部分功能传递到应用服务器中，这样可以降低Web服务器运营压力，并且因为使用服务器中的负载平衡机制，能够将服务器传递的信息分配到其余应用服务器中，完成服务器间的信息传递。 3、技术的创造性与先进性：该系统对数据处理的核心思想是对分散状态的数据进行处理，关键实施因素是对数据资源进行分布式提取以及分布式管理。首先需要给外部应用提供接口，数据管理部分提供应用数据接口给数据资源，然后融合数据资源；在一定容忍度的前提下，融合各数据处理机制的比较优势。此外，数据处理中心的数据处理部分应采用集中模式，统一分配数据资源，从而实现数据处理上的融合，解决了云环境下的数据结构十分复杂，处理方式不统一的问题。 4、技术的成熟程度、适用范围和安全性：该技术已经成熟，适用范围是全部企业。 5、应用情况及存在的问题：该技术已经全部投入生产，问题暂无。 6、历年获奖情况： 2020年12月11日，产品获得软件著作权登记证书，登记号为2020SR1794958。

一、任务来源：《基于云计聋大数据平台的电梯公共安全动态监管系统的设计及应用示范》为广西科学研究与技术开发计划项目，合同编号：桂科AB17195038。项目实施期为2017年1月至2019年12月。 二、应用领域和技术原理：该课题所属领域：公共安全智慧监控领域。 技术原理：通过物联网和GIS结合的技术，在各个的入网电梯安装信息采集和定位装置，通过网络平台搭建技术，搭建一体化的网络管理平台；采用协转板(协议转接电路板)读取电梯控制板的数据(需要各个电梯厂家提供协议)，通过3G网络将读取的数据上传到数据中心，并运用大数据分析的手段提取电梯运行数据及故障代码等，与应急和运维相关的数据可进行实时监控，故障判断及预警：采用该物联网技术进行数据接入的方式解决以往用传感器接入的弊端(误报及不稳定)。 三、考核指标： (一)合同任务指标：1、技术指标：(1)开发一套基于云计算大数据平台的电梯公共安全动态监管系统；(2)建立至少一个电梯公共安全动态监管示范点；(3)救援响应时间由原来的大于30分钟降为15分钟以内；(4)电梯故障率下降为原来的一半，维保率达100%；(5)与平台相关软件系统申请软件著作权2件；(6)发表论文2篇以上。2、经济指标：初步完成南宁的示范点布局，项目执行期间预计完成2000个终端的应用，覆盖400多个场所、覆盖人群达70万人，通过服务终端提供的广告服务可实现收入1400万元，实线利税263.76万元。3、人才指标：项目实施期间，培养电梯应急处置系统研发方面的技术性人才10-20人，培养综合素质改的作息人员10-20人。 (二)实际完成情况：1、开发一套基于云计算大数据平台的电梯公共安全动态监管系统，由电梯前端数据采集硬件和应急处置服务系统软件组成。2、与南宁市市场监督管理局合作建立南宁应急救援服务中心，完成电梯应急呼叫中心的建设。3、平均每起救援时间为15分钟。4、在国内期刊发表论文2篇，授权实用新型专利1项，软件著作权4项。5、完成南宁市梦之岛水晶城、广西科技馆、广西民族医院、广西社会科学院、南宁百货大楼示范点建设，项目执行期间完成2500个终端的安装应用，镫盖300多个场所，为60万人群提供电梯公共安全服务。实现广告收入326万元。7、培养电梯应急处置系统研发方面的技术性人才30人。 四、与国内外同类技术比较：国家市场监管总局层面建设了近150套业务应用系统，地方周层面建设了600多套业务应用系统基本覆盖各项业务，但仍昝遍存在对信息化管理工作的重视度不足、综合化管理不规范、缺乏相应的信息化人才等问题。主要表现在：1.电梯监管信息化整体建设质量不高。2.特种设备相关数据采集工作未形成闭环。3.亟需加强信息化管理工作机制建设。该项目运用云计算技术和大数据分析手段对电梯运行数据进行归类、整合及处理，实现电梯检测数据共享、状态远程监控、电梯故障诊断及预警、应急快速处置、救援监督及事故调查、维保作业核查、以及为监管和维保提供决策分析依据等功能，从而有效降低电梯的故障率，减少救援响应时间，提高电梯的安全性，解决政府职能部门对电梯实施有效监管的难题。 五、成果的创造性、先进性：1、解决电梯以异常速度运行、己报停或超期未检的电梯违规使用以及维保不到位的监管问题。2、采用协转板(协议转接电路板)技术、无线通信技术、大数据分析手段，解决电梯故障识别及预警，同时，解决以往用传感器接入时造成的误报及不稳定问题。3、利用远程监控技术、GSM无线通讯技术、GIS技术解决电梯应急救援及时性问题。4、应急系统本身稳定性问题的解决，应急服务系统本身的稳定性的确保，前端电梯物联网系统设备通过相关的安全检验，确保设备的运行对电梯不产生任何的干扰。 六、作用意义：(一)经济效益：项目执行期间，该项目总计获得相关广告收入326万元，项目己经完成了既定的经济指标要求。(二)社会效益：(1)防患于未然，能够最大限度的快速解决电梯安全事故问题，科技惠民。(2)普及电梯安全事故知识，提高人民群众电梯安全意识。(3)推动广西电梯安全领域的快速发展，培养行业人才。 七、推广应用的范围、条件和前景以及存在的问题和改进意见：近年来中国房地产行业的高层建筑投资比例在增加，加速了电梯的需求量。中国电梯需求从2011年的37万台提升至2018年的94万台，预计2021年中国电梯需求量将在114万台左右。电梯数量还在逐年递增，而电梯与人民群众日常生活密切相关，直接关系群众生命安全与生活质量，电梯量的增加存在的安全隐患增加，需要的专业运营人员越多，该项目的电梯应急处置服务平台系统能够有效解决电梯安全事故中存在的问题，市场前景非常广阔。

1、项目主要内容：项目产品基于自主申威高性能处理器设计，硬件系统由大数据计算节点、存储节点、管理节点、国产高性能交换机和智能机柜等部分组成，软件系统由自主研发的WFCloud云计算和数据库平台、WFFusion虚拟资源调度平台等组成，从处理器硬件平台、操作系统、基础软件、中间件至应用软件，实现了全面国产化开发应用，是一款完全自主可控的国产大数据一体化处理系统。系统采用创新融合结构设计，实现计算、存储和网络资源面向大数据处理应用的深度融合，在基于国产处理器高密度节点设计及优化、国产大数据软件技术体系构建、海量数据存储和检索、跨平台运行环境一致性支撑等多项关键技术上取得突破，系统具有自主安全、集成度高、绿色节能、快速部署、统一管理等特点。项目产品单机柜提供数PB级存储容量、数十TFLOPS计算能力和数百Gbps网络带宽，且可随用户需求动态调整资源并实现快速部署。产品具备海量数据清洗、过滤和提取，结构化/非结构化数据存储和检索，高速计算和数据分析支撑，行为关联、行为建模和特征提取，以及二三维可视化呈现等功能。可为用户提供海量数据高速存储和检索，数据挖掘应用开发，商业智能分析，以及态势可视化等服务，可广泛用于国安、网络与信息等政府部门，电力、金融等命脉行业，以及情报分析、指挥控制等国防军事领域。 2、授权专利情况：该项目授权发明专利13件，软件著作权6件；申请受理中专利3件，软件著作权2件。 3、技术经济指标：1)典型配置：计算节点+管理节点12个，存储节点24个，管理交换机2个，数据交换机2个，冗余电源1组，2)计算节点峰值性能22TFlops，3)存储总容量可扩展至2PB以上，4)网络交换带宽720Gbps，5)数据加载性能≥7.5GB/s，6)千亿条数据记录检索时间≤1s，7)分布式文件系统读速率≥250MB/s，8)分布式文件系统写速率≥80MB/s，9)系统可用率≥99.99％，10)机柜最大功率13500W。 4、应用推广及效益情况：公司研制的自主可控云计算大数据一体机，于2014年开始在15所、28所等研究所进行信息系统国产化部署验证应用，2015年为工业和信息部电子工业标准化研究院提供了计算机和服务器样机，参加制定了新一代自主可控计算机工程标准，随着各行各业逐渐意识到大数据的预测和科学决策等价值，大数据一体机以及子设备服务器已在四川九州空管、中科院、中电集团、中船重工集团、航天科技集团、航天科工集团以及部队技侦大数据工程等应用，在信息安全级别高的领域实现了自主信息化应用。项目构建了基于自主CPU的国产大数据技术体系和产品体系，杜绝了国外商用处理器及Windows操作系统的“后门”安全隐患，符合国家自主可控、安全可靠的战略部署和政策导向。项目实施符合国家军民融合发展战略，带动了国产自主可控大数据产业及计算机、电子、信息等相关产业的快速发展，促进中国大数据产业的转型升级。已累计销售1.2亿元，利润1796万元。

主要科技内容及技术创新： 1、基于自主可控芯片的大数据一体机体系结构。该项目针对龙芯CPU定制系统结构，提出一种基于龙芯CPU的特定待机方式，有效降低了大数据一体机的能耗，解决了一体机BIOS和操作系统没有ACPI感知的问题。采用国产最先进的自主CPU，打造融合计算、网络、存储的企业级高效分布式整机架构。 2、基于自主可控芯片的硬件系统。该项目针对龙芯CPU进行了定制化设计和系统软件深度优化，提出了一种基于带串口功能CPU的计算机远程及本地监控系统，实现了实时监控系统硬件状态。另外，提出一种基于虚拟网卡的双CPU系统通信方法。利用成熟的网络协议，降低了系统的复杂度，且保持了高带宽和低延时。 3、面向云计算环境的软件处理平台。弹性的数据挖掘平台，将整个集群进行虚拟化，抽象为一个资源池，通过Openstack创建并管理一系列的虚拟机。在面对CPU、带宽、内存、磁盘以及时间的不同需求时，可以灵活进行资源分配。通过动态迁移进一步提高了Hadoop节点工作的有效性和健壮性。 4、基于大数据一体机的应用服务。基于Spark设计了大数据承载平台的云计算分布式处理方案，采用分布式数据库、分布式文件系统和并行计算模型，在政务云、石油炼化数据处理、冷链物联网、基因分析等云环境实施大数据一体机的创新性应用，提供云计算服务和海量数据的采集、存储、处理、挖掘和深度学习能力。 技术经济指标： 1、技术指标：(1)大数据节点机CPU核心数量≥8核；CPU主频≥1.5GHz；存储容量≥64GB；管理网络≥1000M；(2)虚拟化产品迁移消耗时间≤1ms，虚拟中间层消耗≤3％，Service Level Objectives(SLOs)服务水平目标≤10％。(3)分布式处理系统各项技术指标：数据库支持并发数据连接数≥500000，单位能耗PUE≤1.5，内存数据库并发量≥100000；分布式文件分块大小≥64MB，文件冗余备份数量≥3，支持文件大小≥10GB；分布式计算指标：单位能耗PUE≤1.5，响应速度≤0.01ms。 2、技术成果：该项目共获得专利授权29项，软件著作权10项；在国内外期刊上共发表相关学术论文43篇；检测报告1项，查新报告1项。 应用推广及经济效益：为政府部门、工业园区、高校、公安系统等提供云计算环境下大数据分析解决方案，推广和使用基于自主可控软硬件的大数据应用。在中石化安全工程研究院等大数据企业应用，构建石油炼化云平台实现炼油与化工应用，提升炼油过程的效率与管理水平。在医疗卫生领域的基因检测、诊断以及治疗应用，利用基因算法以及自建数据库完成对基因数据的注解分析。基于工业冷链物联网的应用，在多家企业的冷藏箱上实现物品全流程品质控制、追溯与监管。项目期内大数据一体机应用产业化累计实现直接销售及应用收入17.15亿元，实现利润4.11亿元。

①课题来源与背景：随着中国经济社会的发展和法律体系的不断健全。公众对环保部门的工作效率，反应、应变能力等提出了更高的要求。提高环保执法人员的执法力度、加强环境保护的速度、构建和谐绿色环境已经迫在眉睫，同时，加强对环境保护的监测方式也变成了势在必行的任务。需要政府部门建设良好环境保护措施的同时，必须加强对环境监测技术的科技投入，随之也要加大对破坏人民和谐生活的乱排放行为的处理力度。而加强信息化水平无疑是改善环境的最有效和主要途径之一。 国家和人民对环境保护已经上升到一个新的高度，而传统意义上的餐饮企业监测中心管理系统本身具有封闭孤立、功能单一等局限性。为顺应时代发展和要求，在国内缺乏先进餐饮油烟监测中心管理系统相关软件情况下，该公司立项餐饮企业监测设备运维平台中心管理系统软件的研发，以期尽快开发出相关系统及软件产品，来满足当前大众对舒适环境的要求。 ②技术原理及性能指标： 1)将物联网、大数据处理、移动互联网等融合的技术。 餐饮企业的监控设备实时向后台发送检测数据。结合大数据分析技术，将上传上来的数据进行数据分析后入库。通过规则模板的形式定时筛选出异常企业。对异常的企业产生对应的运维单，并通知运维人员前往现场进行运维处理操作。 从而实现了物联网+大数据处理+线下运维服务的运营模式。 2)在PC端监控、移动端运维、终端采集多终端联合运营技术。 PC端值守人员观察和检测运营数据，对异常企业进行线上派发运维单。通知运维人员前往现场进行运维处理，运维人员通过移动端系统随时可接受任务并前往运维现场进行运维任务处理。 3)采用RESTful接口技术进行开发。 系统开发前后端分离之后，更多的是采用RESTful风格的接口与后端进行数据交互。REST是“呈现状态转移(REpresentationalStateTransfer)”的缩写，一种API的架构风格，在客户端和服务端之间通过呈现状态的转移来驱动应用状态的演进。在REST样式的Web服务中，每个资源都有一个地址。资源本身都是方法调用的目标，方法列表对所有资源都是一样的。这些方法都是标准方法，包括HTTPGET、POST、PUT、DELETE，还可能包括HEADER和OPTIONS。RESTful的API设计，使得后端通过接口向前端传递数据，数据的格式通常是JSON这种通用的格式。 ③技术的创造性与先进性：1)采用微服务技术架构，对整个后端服务系统进行分布式部署。2)加入MyBatis-Plus增强工具，简化开发流程，提高开发效率。3)选择前后端分离模式进行开发。4)系统支持多数据源。。 ④技术的成熟程度，适用范围和安全性：取得的成果有： 1)支持在PC机设备和移动手机上使用该软件。 2)以表格、图表等多种形式直观展示报警、运维、历史监测数据等数据。 3)在PC端可对运维任务进行生成、派发、跟踪管理。 4)对整个运维流程的跟踪和管理。 5)提供丰富的图表展示功能，可对企业的历史数据进行图表化对比分析。 ⑤应用情况及存在的问题：《基于云计算技术的油烟大数据采集监控系统V1.0》软件平台已应用于该公司餐饮油烟在线监控仪上，在合肥市蜀山区生态环境分局《蜀山区餐饮油烟在线监测》项目中使用，总体运行稳定、功能实现良好。通过采集数据传输到系统平台，通过分析数据在系统中可以通过大屏幕、电脑、手机APP等终端实时看到各个餐饮企业是否正常开启油烟净化器，最后排污情况是否达标，充分发挥平台统计分析的优势，对餐饮企业油烟、非甲烷总烃及颗粒物排放情况、风机和油烟净化设备使用情况连续不断地实时跟踪测定，运用物联网技术应用平台，实现监测数据实时采集、传输、存储及以项目需要的方式形成各种报表，达到对油烟排放的24小时不间断监管。为进行针对性污染治理提供充分的大数据支撑。同时，在项目运行中，该公司不断更新、完善软件平台，为科学决策提供了更加有效的数据支撑。

一、课题来源与背景：农产品是自然再生产与社会再生产相结合的产业形式，对国家农业经济的发展起着至关重要的作用，因此分析农产品市场价格波动对政府进行宏观调控以及农民指定生产策略具有十分重要的意义。 现有的农产品市场价格分析方法存在一些不可避免的缺陷。现有的农产品市场价格分析方法大都是采用定性预测方法，即靠专家人员的经验进行分析，存在专家人员的经验丰富程度差异的问题，导致分析结果较为主观，从而无法实现统一规范的标准化农产品市场价格分析，同时凭借专家人员的经验无法通过多方面因素精确分析农产品市场价格，使得农产品市场价格预测结果的准确性降低，从而无法给出准确及时的预警，导致农产品市场供需的不平衡，给农产品市场的生产经营者和消费者带来很大的影响，为了解决以上问题，现设计一种基于大数据分析的农产品市场价格预警管理云计算平台。 二、技术原理及性能指标：一种基于大数据分析的农产品市场价格预警管理云计算平台，包括农产品分类模块、天气数据获取模块、天气数据统计模块、天气数据分析模块、历史价格提取模块、分析服务器、储存时间统计模块、储存时间分析模块、云计算平台、预警显示模块和云数据库； 1)分析服务器分别与天气数据分析模块、历史价格提取模块、云计算平台和云数据库连接，云数据库分别与农产品分类模块、天气数据分析模块、历史价格提取模块、储存时间分析模块和云计算平台连接，天气数据统计模块分别与天气数据获取模块和天气数据分析模块连接，储存时间统计模块和储存时间分析模块连接，云计算平台分别与储存时间分析模块和预警显示模块连接； 2)农产品分类模块用于对农产品市场中销售的农产品进行分类； 3)天气数据获取模块用于对各种农产品生长期间内每天的天气数据进行获取； 4)天气数据统计模块用于接收天气数据获取模块发送的各种农产品生长期间内各天的各平均天气数据集合，计算各种农产品生长期间的各平均天气综合数据，统计各种农产品生长期间的各平均天气综合数据； 5)历史价格提取模块用于对去年农产品市场中销售各种农产品的历史价格进行提取； 6)分析服务器用于接收天气数据分析模块发送的各种农产品的综合产量影响系数； 7)储存时间统计模块用于对农产品市场中销售的各种农产品储存时间进行统计； 8)云计算平台用于接收分析服务器发送的各种农产品供应量的价格影响系数集合； 9)预警显示模块用于接收云计算平台发送的价格处于波动阶段的各种农产品，并进行预警显示； 10)云数据库用于接收农产品分类模块发送的农产品市场中各种农产品的编号，同时存储各种农产品生长期间的各标准天气数据，存储温度、降雨量、风速和光照强度分别对农产品的产量影响系数。 三、技术的创造性与先进性：一种基于大数据分析的农产品市场价格预警管理云计算平台，通过对农产品市场中销售的农产品进行分类，获取各种农产品生长期间内各天的各平均天气数据，分析各种农产品生长期间的各平均天气综合数据对比差值，从而提高数据的准确性和可靠性，为后期分析各种农产品供应量的价格影响系数提供可靠的基础，同时提取去年农产品市场中销售各种农产品的历史价格，计算各种农产品供应量的价格影响系数，为后期预测各种农产品价格的综合影响系数提供可靠的参考数据，并统计农产品市场中各种农产品的储存时间，综合计算各种农产品价格的综合影响系数，从而避免分析结果存在主观性的问题，实现统一规范的标准化农产品市场价格分析，提高农产品市场价格预测结果的准确度。 四、技术的成熟程度，适用范围和安全性：该发明通过云计算平台对比分析各农产品的价格是否处于稳定阶段，将价格处于波动阶段的各种农产品进行预警显示，从而确保能够及时准确的预警，维持了农产品市场供需的平衡，避免给农产品市场的生产经营者和消费者带来很大的影响，同时便于人们更加直观地了解各种农产品的价格波动情况。 五、应用情况及存在的问题：客户在使用过程中完全满足系统要求，效率高。 但由于客户对系统软件使用的不熟悉，可能使效果达不到要求。

该项目属计算机科学与技术领域。 基于多数据中心架构的云计算是分布式大数据处理的一种高效方式。基于跨多数据中心平台的大规模云计算系统中，仍然缺乏高效的软件体系结构、编程模型，以及资源管理方法，从而导致面向海量数据处理的科学应用效率低下。 针对上述大规模云计算系统的系统架构、资源管理、大规模应用等科学问题，该项目构建了基于分布式数据中心架构的云计算系统的体系结构与系统模型，主要成果如下： 1.首次提出了基于分布式数据中心架构的大规模云计算的高效体系结构及其编程模型，为分布式数据中心架构的云计算系统平台提供了理论基础。 2.首次提出了综合考虑能耗、资源、安全与服务质量的多数据中心架构的任务调度与资源管理方法，解决了基于多数据中心的海量数据处理效率低下的问题，为多数据中心架构上的超大规模的数据处理提供了方法支撑。 3.将基于分布式数据中心架构的大规模云计算平台应用于大规模人群仿真、海量遥感数据处理、自然灾害监测等科学计算领域，形成示范性应用。 代表性论文发表在IEEE汇刊等计算机领域国际一流期刊，其中ESI高被引论文3篇、热点论文2篇，SCI他引总数267次，单篇最高SCI他引100次。得到国际著名专家引用和正面评价，应邀在IEEE Cloudcom等国际一流会议做大会主旨报告(Keynote)2次，作为突破性技术应用到国家大型空间基础设施中，形成良好应用示范。项目执行过程中第一完成人被评为国际工程技术协会会士和英国计算机协会会士、被遴选为相关领域国际顶级期刊IEEE TC、IEEE TPDS、IEEE TCC、IEEE SUSC等期刊编委，湖北省“楚天学者”讲座教授。 项目执行期间团队共培养研究生8名，获得全国大学生科技竞赛一等奖1次，推动了中国地质大学(武汉)空间信息与数字技术和网络工程等相关专业的发展；项目第一完成人主持筹建了“智能地学信息处理”湖北省重点实验室并担任首任实验室主任。

大数据作为战略资源，现已上升为国家战略。它是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生越来越重要的影响。大数据时代的战略意义并不是掌握这些巨量的数据信息，而是对这些数据进行专业化的处理，提高对数据的加工处理能力，实现数据增值。然而大数据的指数级增长使得数据的存储、管理及分析具有很高的复杂性，因此大数据对云环境有着很高的依赖。以云计算为基础的信息储存、分享和处理手段，可以有效地对大数据进行分析、计算和预测，使决策更为准确。可以说，没有大数据的云计算，就失去了发挥作用的舞台；没有云计算的大数据，将成为没有价值的资料。 该项目开展面向大数据的云计算智能处理平台关键技术与应用的研究，已在高性能云计算、数据安全存储、数据高效读取、数据智能处理等诸多关键技术上实现突破，引领了中国具有自主知识产权的面向大数据的云计算智能处理平台关键技术的发展，科学意义重大，经济与社会效益显著。项目来源于国家自然科学基金重点项目及多项江苏省科技成果转化项目及科技支撑项目等。 主要研究工作和创新点如下： (1)提出了一种支持多GPU虚拟化的平台架构及工作方法，建立了一种GPU计算资源调度机制和通信策略，弥补了云环境下虚拟机不能细粒度利用GPU加速的缺点，实现了可用于大数据智能处理的云环境下多GPU高效协同计算。 (2)提出了海量数据全生命周期存储解决方案，解决了海量数据长期安全存储/备份的问题；提出了分布式自主存储系统的理论模型，建立了分布式自适应云存储系统；提出了多种数据保护技术，实现了数据的持续保护、任意时点数据恢复与瞬间挂载、仿真演练与应急接管，具有高吞吐、低功耗的特点。 (3)提出了基于特征约减和加权的k-means++大数据聚类算法(FRW-KC)、基于密度和delta距离的聚类算法(DDC)，针对谱聚类计算复杂度很高的问题，提出了基于最优K相异性抽样的谱聚类算法(SOKS)，提高了大数据的聚类效率。 (4)提出了在不受控制的光照下利用大数据智能计算进行图像识别的新方法，并在识别困难照明图像上展现出了良好的性能；在此基础上基于列车运行的大数据提出了一种轮缘线拟合方法以及一种机车轮对损伤检测方法，实现了实时可靠的机车车轮踏面损伤检测，制定了列车车轮安全检测的行业新标准。 研究成果已授权国家发明专利38项，并发表SCI检索论文30篇，其中单篇被引超千次论文1篇。 项目成果已在多家合作单位进行推广应用，近两年累计新增销售额超四亿元。项目产品已在新疆军区指挥自动化工作站、96151部队等军工单位成功应用，得到一致好评。项目关键技术已应用于基于大数据的平安城市视频监控领域，且在南京青奥会期间提供全市的视频动态监控支撑。基于该云平台关键技术研发的机车车轮踏面损伤在线检测系统已推广到济南、上海、广州等多个铁路局及其下属路段，保障了铁路运行安全，社会效益显著。

1、课题来源与背景：云计算是一种新兴的商业模式，主要依靠云数据中心完成。随着计算机和移动互联网技术的快速普及与发展，云资源调度技术的进步、数据存储的均衡，使得云资源的利用率不断提高，资源配置更优化，降低云基础设施升级的成本，更好地满足了用户的使用体验。但实际上云数据中心仍然存在着效率低、成本高、能耗高等问题。将大数据和云计算技术结合，可以提高系统整体的弹性和灵活性，降低管理成本和风险，并且改进应用服务的可用性和可靠性，从而打造一个高效、可靠的系统环境。该成果利用云计算和大数据技术搭建操作管理系统，该系统不仅能满足企业基本的操作管理需求，且使用大数据分析技术实现业务数据的分析，提升企业的业绩和核心竞争力。 2、技术原理及性能指标：该成果在功能的构成上将系统分为数据采集、数据存储、数据处理和数据交付几个关键功能模块，来映射整个体系中数据流动的基本步骤，并通过分布式数据总线将各个功能模块联接，实现高效可靠的数据交换。数据处理部分采用基于开源的分布式系统架构Hadoop结合MapReduce，再混搭OracleRAC构成开放系统架构，该架构是一个能够对海量大数据进行分布式处理的软件框架，能够实现海量大数据的分布式存储和数据分析计算的并行化，为用户提供高效准确的数据分析服务。数据分析主要采用Flash、XML、JSON、Ajax、JQuery等技术实现，提供通用和个性订制化的数据分析服务。 3、技术的创造性与先进性：该成果对于能够提供数据库接口，通过ETL工具(如ODI/kettle)或java/nodejs等程序设计语言，实现数据集成。特别是nodejs，能够使用户简单地通过第三方组件库，很方便地实现数据库之间的数据交换，同时也能实现数据文件的读写，解决了效率低等问题。利用Kettle工具，实现关系数据库的实时及定时集成操作，能够在不同类型数据库间实现数据共享，实现了数据集成高效稳定。 4、技术的成熟程度、适用范围和安全性：该技术已经成熟，适用范围是全部企业。 5、应用情况及存在的问题：该技术已经全部投入生产，问题暂无。 6、历年获奖情况： 2021年3月12日，产品获得软件著作权登记证书，登记号为2021SR0383926。