XX市防管控一体化平台（三期）采购需求.docx

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1、XX市防管控一体化平台（三期）采购需求一、采购内容本项目为采购人提供防管控一体化平台（三期）系统软件开发服务。二、项目概况2.1项目性质项目性质：新建开发。2.2立项依据本项目遵循市“数字政府”建设统一规范与要求，并依据市公安局信息化“十四五”、XX治安大数据业务应用“十四五”规划等有关文件进行立项。2.3项目现状目前，已开发建设项目系统包括：防管控一体化平台（一期）、防管控一体化平台（二期）、XX市危爆治安管理系统，涉及各科队业务板块PC端应用、移动应用、地图应用等，基本实现了对治安业务的全覆盖。2.4存在问题2.4.1数据汇聚整合能力不足一直以来，治安管理要素数据仍以基层民警日常检查采集为

2、主，对视频数据、政务部门数据、其他警种数据、互联网数据等缺乏掌握，数据孤岛仍然存在。部分治安要素数据条块分割、融合度不够等问题依然存在。随着新业态规模化快速增长，因其管控的环节多、管理的职能部门多，指导管理制度规范相对欠缺，为相关数据的采集带来巨大挑战。2.4.2数据服务实战能力不足当前，治安信息化服务实战工作的程度十分有限，具体体现在：一是数据未能转换为情报信息，可靠的、标准化的警情信息仍依赖人工分析整理.；二是数据分析提供的情报信息十分有限，只能支撑单点、单环节分析应用，无法支撑治安警务闭环管理；三是数据利用与业务管理脱节，仍以单业务、单线条为主，可利用的数据量、数据种类相对有限，难以进行

3、跨业务深度应用分析。2. 4.3数据平台支撑能力不足现治安防管控一体化平台以治安要素管控为主要内容，治安数据应用以使用市公安局统建平台为主，针对治安数据资源进行深度开发利用的支撑能力仍然不足，一方面，建设时间不同导致两套平台存在壁垒，制约着数据直接使用；另一方面，市公安局统建平台侧重提供通用数据支撑能力，以解决跨部门数据共享为主，而治安警务实战方面的数据采集、汇聚、建模、应用等工作仍需要治安部门自主开展。三、建设目标推动治安业务数据资产化，推进治安业务要素数据治理，构建治安业务要素数据管理档案、风险隐患分析应用、风险态势可视化应用，对部分功能升级完善，对移动应用进行整合，提高治安要素管控能力和

4、治安业务协同能力。四、标准规范如，项目需遵循的标准规范：(1) GB/T8567计算机软件文档编制规范；(2) GB/T9385计算机软件需求规格说明规范(3) GB/T9386计算机软件测试文档编制规范(4) GB/T15532计算机软件测试规范(5) GB/T28035软件系统验收规范(6) SJ/T10367计算机过程控制软件开发规程(7) SJ20822信息技术软件维护(8)其他计算机软件相关标准(9) XX市政务信息化项目验收管理细则(X政数(2023)20号)五、技术实现方法和路线（一）系统开发环境：符合公安网络安全管理要求，兼容现有项目一期、二期项目建设开发环境；1、基础设施治安

5、防管控一体化平台是部署在政务云环境中，所使用的服务器均为政务云资源服务器，总计19台，其中涉及到的资源类型为物理机和虚拟机。平台所使用的应用服务主要有OraclellgApachTomcatETL、Ftp、SolrNginx、Docker等软件。2、通讯链路治安防管控一体化平台是依托政务云资源在公安网环境中部署的综合应用业务平台，平台已接入XX公安警务云统一认证平台，采用数字证书、微警认证及复合认证等方式进行登录使用。其通信链路主要是公安网内部网络通信。3、网络安全治安防管控一体化平台网络安全等级保护定级为三级，网络环境主要为公安网。（二）开发语言与数据库：使用主流开发语言，使用符合国产化要求

6、的数据库；（三）系统结构：（）B/S；六、系统功能要求6.1总体设计要求6.1.1在市公安局信息化框架中所处的位置本项目建设在XX市局信息化中属于警种专业应用系统，依托市局警务云平台和大数据平台大基座上开展建设。行政办MHltt公应用办公人事努甯痔业业疝用务系统JBKIE松Hk交业务第蜕务浜统监M业务系统.大数WT程技术中白做祭中台中台MTWMifi支搏.IM系体虱话，电信条图1本项目在市公安局信息化框架中的位置6.1.2项目整体框架总体架构包含为“四横三纵”，“四横”是指：基础设施服务层（IaaS层）、平台服务层（PaaS层）、数据服务层（DaaS层）、应用服务层（SaaS层），“三纵”是指

7、：网络安全、运维管理、标准规范。SAAS尚皖昭树词!业务W能#R应用（jg）治安要素全息档案治安风险隐患分析治安综合决笫防管控一体化平台（一期）防管控一体化平台（二期）危爆治安管理系统警务云平台大数据平台DAAS治安业务专项数据治理；台安要素风险标签治安业务库建设治安专项数据眼第开发警务云平台应用支撑基础组件统消息统认证计算的网络安全标准规范运维管理网络安全图2总体架构应用服务层（SaaS层）：结合已建设的平台功能及系统，基于原防管控一体化平台对涉特定群体、危爆业务模块进行功能升级，定制化开发升级包括系统管理、治安要素全息档案、治安风险隐患分析、治安综合决策等PC端应用，定制化开发升级移动应用

8、。通过定制化开发开发建设统一门户（治安业务信息系统统一门户），并与市局零信任体系对接，实现统一用户登录，并接入各已建设的子系统、新定制化开发开发的子系统，实现治安业务有关系统一个入口。数据服务层（DaaS层）：利用市局大数据平台工具开展治安业务大数据建设工作，包括治安业务专项数据治理、治安要素风险标签、治安业务库建设、治安专项数据服务开发等。应用支撑服务层（PaaS层）：利用警务云的应用支撑服务、基础组件服务、统一消息、统一认证等。基础设施服务层（IaaS层）：利用警务云的计算、存储、网络、安全等资源。注：本项目将充分利用现有市公安局大数据办“云”资源能力进行建设开发开发，IaaS层由市公安局

9、统一纳管，所需资源在用户域申请;PaaS层充分利用MPP、MongoDB,HiVe等大数据组件，视频图像解析引擎（包含人脸、车辆、结构化等算法）、OCR等处理引擎，统一用户、统一组织、统一消息等应用组件；DaaS层充分利用市公安局大数据平台数据域能力开展数据治理；SaaS层按照XX市公安局大数据全警全域应用规划的分工要求，采用微服务架构进行分层解耦，充分利用警务云已建设的技术中台能力，开展业务模块建设。6.1.3应用架构大数据平台本期项目建设的应用架构如图所示：移动应用治安业务专顼数据治理治安要素风险蚱签治安业务库建设治安专项数据服务开发图3应用架构应用包括两部分。一是应用开发升级，包括应用应

10、用、业务功能升级、治安综合决策、治安风险隐患分析、治安要素全息档案、系统管理。二是数据资源建设,利用市局大数据平台能力，开展治安业务专项数据治理、治安要素风险标签、治安业务库建设、治安专项数据服务开发等。6.1.4网络架构Ii户汇第新一代公安信息网安全访问与InK交幔图4网络架构在数据域上，平台向市局公安大数据平台汇聚数据，并调用集成大数据平台数据、模型、应用等服务。建设平台治安业务库，汇聚治安业务数据，并建设专用模型，构建全息档案服务和风险预警服务。在用户域上，建设平台主体应用，满足广大治安民警应用需求。建设治安要素管控系统、治安风险隐患系统、治安综合决策系统、治安移动应用服务等。6.1.5

11、技术路线6.1.5.1大数据技术架构XX市公安局治安大数据智能化应用平台充分基于大数据组件进行建设，主要包括分布式缓存、分布式消息、离线计算、实时计算、流式计算、内存计算等。（一）分布式缓存分布式缓存Redis,提供即开即用、安全可靠、弹性扩容、便捷管理的在线分布式缓存能力，兼容Redis,提供单机、主备的实例类型，满足用户高并发及快速数据访问的业务诉求，一种支持KeyTalUe等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景。（二）分布式消息分布式消息Kafka,是一项基于高可用分布式集群技术的消息中间件服务，提供了可靠且可扩展的托管消息队列，用于ShUKaG消息和存储消

12、息。是完全托管的高性能消息队列服务，提供普通队列、有序队列、Kafka队列，兼容HTTP、KafkaSDK协议，为分布式应用提供灵活可靠的异步通信机制。（三）离线计算离线计算组件，MapReduce+Hive+Spark,通常是指对海量数据进分析和处理，形成结果数据，供下一步数据应用使用。离线处理对处理时间要求不高，但是所处理数据量较大，占用计算存储资源较多，通常通过MR或者SPark作业或者SQL作业实现。（四）实时计算实时计算，HBase+ElasticSearch,通常是指数据实时写入，对海量数据基于索引主键实时查询，查询响应要求较高，查询条件相对比较简单。查询条件复杂的可以根据关键词在

13、全域数据中通过索引搜索主键后，通过主键查询。全域数据既包含了结构化数据又包含了文本数据。例如：按照卡口和时间为主键快速查询过车数据，按照车辆为主键查询车辆轨迹数据。（五）流式计算流式计算，KAFKA+Spark（SparkStreaming）+Redis,通常是指对实时数据源进行快速分析，迅速触发下一步动作的场景。实时数据对分析处理速度要求极高，数据处理规模巨大，对CPU和内存要求很高，但是通常数据不落地，对存储量要求不高。实时处理，通常通过SParkStreaming任务实现。（六）内存计算内存计算，Spark+Redis,通常是指对历史归档数据进行快速分析，在内存中完成迭代运算，并将运算结

14、果存储到内存，供业务实时调用，对内存的需求很高。内存计算通常使用SPark和RediS实现。（七）分布式并行数据库分布式并行数据库，LibrA,是QiCom级的大规模并行处理关系型数据库。采用MPP（MaSSiVeParallelPrOCeSSing）架构，支持行存储与列存储，提供PB（Petabyte,2的50次方字节）级别数据量的处理能力。可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算平台，并可用于支撑各类数据仓库系统、BI（BUSineSSInteIligenCe）系统和决策支持系统，统一为上层应用的决策分析等提供服务。（八）分布式文件系统分布式文件系统，HDFS,Had。OP技术框架中的

15、分布式文件系统，对部署在多台独立物理机器上的文件进行管理。能提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集方面的应用，为海量数据提供存储，提供类POSIX接。（九）内存数据库内存数据库，Redis,基于网络的，高性能的key-value数据库，可以对关系数据库起到很好的补充作用，满足实时的高并发需求。数据可以持久化，而且支持的数据类型很丰富。支持在服务器端计算集合的并、交和补集（difference）等，还支持多种排序功能。（十）图数据库图数据库，GraphBase,分布式图存储和并行计算技术，可以将数据构建成属性图模型进行存储，并提供强大的图查询、分析、遍历能力，具备多实例部署，可横向扩展，具备易用ReSt接口等能力。（十一）全文数据库全文数据库，ElasticSearch,兼有搜索引擎和NOSQL数据库功能的开源系统,基于JAVA/LUCene构建，分布式、支持RESTfUI请求，服务支持结构化、非结构化文本的多条件检索。支持横向扩展。6.1.5.2