1、大数据助力港口设施运维数字化目 录 01 港口设施运维与大数据02 港口设施运维大数据治理体系框架03 港口设施运维大数据应用场景04 关于我们PART 01港口码头设施与大数据0606大数据 所谓“大数据”，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。大数据处理技术代表了新一代的技术架构，这种架构通过高速获取数据并对其进行分析和挖掘，从海量形式各异的数据源中更有效地抽取出富含价值的信息。从大量数据中挖掘高价值知识是各界对于大数据的一个共识。海量数据可广泛获得，所稀缺的是如何从中挖掘出智慧和观点。Goog
2、le 首席经济学家 Hal Varian大数据主要被用于分析和决策，企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合，对企业产生新的价值。大数据的4V特征Volume非结构化数据的超大规模和增长总数据量的8090%比结构化数据增长快10倍到50倍是传统数据仓库的10倍到50倍Value大量的不相关信息对未来趋势与模式的可预测分析深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能）Velocity实时分析而非批量式分析数据输入、处理与丢弃立竿见影而非事后见效 Variety大数据的异构和多样性很多不同形式（
3、文本、图像、视频、机器数据）无模式或者模式不明显不连贯的语法或句义Big Data大数据TBPBEBStreamsReal timeNear timeBatchStructuredUnstructured Semi-structuredAll the above数据体量巨大数据类型繁多价值密度低处理速度快当前港口码头设施运维的问题面临面临问题问题专业技术人员不足管理效率低非结构化数据缺乏分析手段依靠人工经验判断缺少设施全生命周期完整性数据模型坏了才修被动运维历史数据未发挥价值工作时效性差、使用者无法及时获得所需信息多个系统数据无法关联共享，数据整合困难数据使用不方便，方法繁琐、手工报表多大数据
4、对港口码头设施的意义完整性、集中性 将港口基础建设、设施运维，管理制度等信息进行集中云存储，打破条块分割，走向设施运维统一大数据资源标准体系，避免有效信息的流失，减少管理繁琐程度，为港口设施数字化运维提供数据基础。数据存储数据处理有效性 利用大数据技术，进行数据整合，挖掘有效数据价值，形成符合港口码头设施运维特性的数据处理标准、方法及工具，提高数据质量，提高港口设施数字化运维数据处理的准确性和效率。科学性 利用大数据技术，对港口设施运维数据进行跨地域、跨层级、跨系统、跨部门、跨业务的碰撞、建模、关联分析，找到损伤根本原因，提前预警，为港口设施运维服务提供科学的数据支撑，为决策提供依据。数据分析
5、数据服务便利性 利用大数据技术，对港口设施运行状态进行全生命周期、全流程、全要素进行全天候的动态监测，精准定位问题、提前预警提示，对港口设施运维提供快捷、准确、方便的数据及应用服务，减少港口设施运维人、财、物的成本投入。PART 02港口设施运维大数据治理体系框架当前港口码头设施大数据实施要点01020304信息化系统数据的整合 港口设施信息化缺乏顶层设计与全盘统筹，信息化标 准体系还没有完善，各信息系统数据库建设缺乏统一规划，统一规范，统一管理，数据库之间互联性差，数据缺失严重，数据信息的使用不能做到“一数一源”，数据库管理没有统一标准。各个系统之间也无法进行有效的整合，功能的复用性差。缺乏
6、数据交换与共享机制，数据的应用局限在单一领域甚至是具体项目，无法形成有序、相互关联的整体，数据的再生价值、综合价值难以得到体现，无法为管理全局的决策支持提供抓手。数据的创新性应用 目前，港口设施数据创新性应用少，创新活力不足，创新主体不明确。缺乏对港口设施数据进行深层分析的技术手段，港口设施数据对企业决策提供的支撑能力有待提升。数据保密机制 港口设施大数据在信息采集、数据挖掘与分析、信息服务等全过程形成了一个完整链条，在大数据处理各个环节的数据都存在数据丢失、数据越权访问、数据篡改等风险。在建设港口设施大数据时如何有效的解决以上风险是管理部门面临的难题。数据共享与开放港口码头设施大数据方案港口
7、码头大数据方案主要包括基础设施、数据采集、分析技术、业务应用。为港口码头运维提升运维质量、降低运维成本、辅助决策。基础设施建设数据采集分析技术业务应用最终使用者 数据库 数据管理平台 数据分发技术 云基础设施 基础数据生成 数据汇聚 多方数据融合 分析技术 分析工具 分析服务 基于大数据开发应用 应用运营 基于基础应用的二次开发 使用大数据应用增强或者拓展现有业务能力港口设施运维大数据治理体系框架-总体架构系统应用层汇聚接入层数据处理层数据资源层数据服务层港口设施运维大数据平台资源开放中心可视化图像识别健康状态诊断预警知识库资源平台服务接口（服务接口构建、服务注册保活、服务接口目录（含资源目录
8、、数据服务目录与视频图像解析服务目录）档案管理服务数据订阅服务关系分析服务视频图像存取服务模型分析服务关系分析模型轨迹分析模型视频图像分析模型规则分析模型比对分析服务（图像比对、文本比对）数据检索服务（非结构化检索、结构化数据检索）应用服务（地图、业务等系统）服务管理数据服务码头设施运维数据库实体档案库关系库轨迹库视频图像库专题模型分析库基础资源库原始设施运维数据库管理数据库数据管理数据解析中心视频图像解析系统数据管理数据同步任务处理数据清洗数据转换关联融合解析服务解析服务目录管理运维管理任务管理配置管理级联同步资源输入汇聚管理结构化数据采集在线数据接入代理离线数据接入代理非结构化数据采集在线
9、数据接入代理离线数据接入代理管理中心数据管理运行维护平台配置日志管理信息安全体系&标准规范体系港口设施运维大数据治理体系框架-技术架构存储计算分布式文件系统(HDFS)分布式nosql(HBASE)关系型数据库(MYSQL）分布式索引(ES)分布式内存cache、merge系统(Boomata)redis配置数据缓存离线调度(Crontask)实时调度（负载均衡、实时转发）检索实时预警大数据分析、统计、挖掘定制业务调度应用统一注册发现服务（Zookeeper)集群自动监控、运维（Gmetad)自动安装部署（Auto Install)流式计算(Inteam)离线计算(Job)图式计算(Graph
10、ic)硬件加速计算(HA)GPU集群GPU集群大规模机器学习平台（DL、PGM、SVM)统计分析（STP）业务分析、研判、挖掘（OLAP）图像识别业务建模可视化分布式消息队列(kafka)接入格式适配协议转换加密解密港口设施运维大数据治理体系框架-数据架构标准规范基础标准数据标准技术标准平台工具标准管理标准应用标准港口设施运维大数据标准体系基础标准为整个标准体系提供包括总则、术语、参考模型等基础性标准，是整个标准体系的基石数据标准主要针对底层数据相关要素进行规范。包括数据资源和数据交换共享两部分。管理标准作为数据标准的支撑体系，贯穿于数据生命周期的各个阶段，主要对数据管理、运维管理和评估三个层
11、次进行规范。应用标准主要是针对大数据为港口码头行业所能提供的服务角度出发制定的规范。平台工具标准主要针对大数据相关平台和工具进行规范，包括系统级产品和工具级产品两类技术标准主要针对大数据相关技术进行规范。包括大数据集描述及评估、大数据处理生命周期技术、大数据开放与互操作、面向领域的大数据技术四类标准。习近平谈网络安全：没有网络安全就没有国家安全港口设施运维大数据安全体系网络安全等级保护是我国信息安全保障的基本制度性工作，是网络空间安全保障体系的重要支撑，也是应对强敌APT攻击的有效措施。在法律支撑层面，我国的计算机系统等级保护条例提升为国家基础性法律制度，即“网络安全法”中的网络安全等级保护制
12、度；在科学技术层面，由分层被动防护发展到了科学安全框架下的主动免疫防护；在工程应用层面，由传统的计算机信息系统防护转向了新型计算环境下的网络空间主动防御体系建设。等保2.0时代重点对云计算、移动互联、物联网、工业控制以及大数据安全等进行全面安全防护，确保关键信息基础设施安全。PART 03港口设施运维大数据应用场景应用场景-建立港口设施运维大数据中心历史库现势库过程库大数据中心元数据港口物流数据港口设施数据港口航运数据相关数据人基本信息通过大数据技术构建港口设施运维大数据中心，建立运维大数据引擎，使之成为港口运维工作的“大脑”。港口应急数据港口运维数据港口环境数据港口安全防控数据应用场景-建立
13、港口设施运维大数据平台运维大数据平台第三方系统集成能力第三方系统集成能力快速的应用提供能力快速的应用提供能力运维数据资源共享能力运维数据资源共享能力设施健康平滑演进能力设施健康平滑演进能力数据统一分析能力数据统一分析能力统一硬件统一硬件/存储存储/安全方案安全方案构建统一的港口设施大数据平台，提供高效、标准的港口设施运维支撑和管理能力通过智能化图像运维识别系统(深度学习)使得港口运维系统具有与人类智能相似的反应，能够快速、直观的发现并定位港口设施健康问题。应用场景-智能化图像运维识别设施健康状况监测设施健康状况监测设施健康状况监测物流运输监测倾角监测物流运输监测应用场景-港口物联网感知终端通过
14、各类物联网传感器做到港、人、车、船、货的全面感知和广泛互联，建立危险货物全程监管体系，建立消防火灾预警和监控系统，为港口提供调度、管控、预警和决策依据。l 车辆定位标签车辆定位标签l 货物定位标签货物定位标签l 人员定位标签人员定位标签l 消防预警、报警传感器消防预警、报警传感器l 用电管理终端用电管理终端l 危化品泄漏检测终端危化品泄漏检测终端l 环境检测终端环境检测终端l 消防栓水压检测终端消防栓水压检测终端l 消防通道占用检测终端消防通道占用检测终端l 窨井盖监测终端窨井盖监测终端l 港口应急报警按钮港口应急报警按钮l 重点单位门磁检测终端重点单位门磁检测终端非法行为识别入港船舶识别码头
15、设施检查码头设备检查码头海底检查港机安全承载状态：车辆承载程度、船舶承载程度、人员承载程度、货物承载程度、油气承载程度等设施安全状态：桩基腐蚀程度、泊位靠泊状态、道路破损程度、仓库合格程度、长廊合格程度等设备安全状态：装卸类设备运行状态、辅助类设备运行状态、通讯类等设备运行状态环境状态：海底地貌适宜程度、水文条件适宜程度、气象条件适宜程度等运维保障状态：运维检查程度、运维覆盖程度、运维检查频次、运维修复状态等应用场景-码头健康状态报告通过大数据标签和图谱技术，描绘码头健康状态画像 设施故障是一个渐变过程，若能对渐变过程进行趋势分析预示，则有利于提前排除故障，有效避免事故发生。采集各类设施的信息
16、数据库与信息分析知识库等，通过深度的机器学习，训练预警模型，并在新采集数据上运用模型，构建智能化的预警、预知维修体系。模型应用应用场景-设施健康诊断预警通过人工和自动化采集相关领域各维度海量数据，利用大数据技术分析比对建模，及时发现问题，及时预警，促进港口运维工作方式由被动发现向主动预防转变。科学 对港口、码头关键应用和数据进行可视化处理，使港务或码头管理人员对重要信息、关键事件、关注事项、主要业务、工作协同、信息交互等分类信息进行同比、环比、分布态势、演进趋势进行分析展示，且对重点港口运维任务进行提醒和预警，为及时决策提供数据支持。数字港口数字码头领领导导驾驾舱舱数据视图全面精准留痕及时应用
17、场景-港口可视化管理应用场景-港口设施运维知识库将知识图谱与结构化数据，语义图模型技术融合，构建港口设施运维知识库，为港口设施运维数字化提供专业领域数据沉淀，以及拓展运用的数据基础。港口设施运维知识库标准规范库港口设施运维技能库运维知识与分类运维的行业标准法规文件港口设施运维数据模型运维构件定义设施运维的案例运维资源定义产业链全程服务体系服务组织机构设施运维技术理论运维业务文档模板应用场景-港口运维资源管控平台统一运维资源管控平台 结合网络技术，充分运用大数据技术能力，整合所有港口运维资源，形成全面、综合、及时反应港口健康状况和运维资源综合管控平台，满足运维资源调控决策、运维资源监管等工作需要，全面掌握港口运维资源的基础信息及动态变化，进一步提高港口运维资源利用效率。
