【66页】计算数据中心项目可行性立项申报材料1.doc文档极速下载 ㊣ 精品文档 值得下载

支持运行管理性能需求分析业务处理量分析安全及保障机制需求分析系统安全可靠性需求数据安全保密性需求数据完整性需求实体的可鉴别性需求不可否认性需求对象和行为的可授权性需求统信任与授权策略需求数据中心统安全监管性需求保障机制需求分析第章数据中心设计方案设计原则统建设相对共建共享安全可靠数据中心平台设计平台总体架构数据资源规划数据资源规划的总体思路数据资源体系结构共享数据致性的保证共享数据库的建立过程数据支撑平台数据共享交换子系统管理服务子系统共享数据管理子系统共享业务管理子系统系统配置管理子系统系统安全管理子系统数据共享交换平台交换网络结构交换概念模型交换体系结构共享数据管理系统功能设计逻辑结构数据接口系统服务器系统设计设计原则服务器系统选择的依据需求分析性能测算及选型建议存储系统设计设计原则主流存储技术比较及建议存储容量设计，类型配置建议灾备系统设计设计原则灾备技术比较灾备解决方案备份策略网络系统设计设计原则网络系统设计安全保障体系物理安全网络安全系统安全应用程序安全数据安全核心数据加密数据访问控制数据传播和复制整体安全策略的说明数据中心典型应用政务数据交换平台运行模型信息共享交换共享检索共享数据查询服务体系业务数据整理决策支持系统企业基础信息共享系统社会保障信息共享系统人事档案托管系统第章运营及保障机制运营机制运行管理机制信息资源管理机制运行管理制度第章数据中心预算预算经费总投资概算投资概算明细第章风险分析及控制第章经济及社会效益经济效益社会效益第章总论概述电子政务外网的建设已经成为今后个时期我国信息化工作的重点，政府先行带动国民经济和社会发展信息化，同时加快政府职能的转变，提高行政质量和效率，增强政府监管和服务能力，促进社会监督，实施信息化带动工业化的发展战略，当前的电子政务外网已经成为各部委的电子政务外部业务的承载平台，不再是单部门的业务承载网，电子政务外网正逐步在演变为个跨系统跨部门的电子政务外部平台，年政府的电子政务外网建设也会转向电子政务外部平台建设。

电子政务外网云计算数据中心以下简称数据中心的建设是为了解决政府部门间信息共享，实现业务部门之间的数据交换与数据共享，促进市电子政务的发展。

建设背景国家信息化领导小组决定，把电子政务建设作为今后个时期我国信息化工作的重点，政府先行，带动国民经济和社会发展信息化。

国家信息化领导小组关于我国电子政务建设的指导意见中明确指出，电子政务建设对于加快政府职能转变，提高行政质量和效率，增强政府监管和服务能力，促进社会监督具有十分重要的意义，因此电子政务系统必将成为我国重要的信息化基础设施，成为贯彻党的方针政策保障政令畅通落实政府监管职能提高政府服务水平的重要手段。

十二五期间，我市电子政务建设的主要目标是建成标准统功能完善安全可靠的政务信息平台，发挥支持作用重点业务系统建设取得显著成效基础性战略性政务信息库建设取得重大进展，数据资源共享程度明显提高初步形成电子政务网络与信息安全保障体系，建立规范的培训制度，与电子政务相关的法规和标准逐步完善。

建设必要性和可行性过去的数年中全国各地区都在构建电子政务外网，为此国家信息中心下发了有关电子政务外网建设的技术指导，电子政务外网发展至今，其地位已经发生了变化，当前的电子政务外网已经成为各部委的电子政务外部业务的承载平台，不是单部门的业务承载网，电子政务外网正逐步在演变为个跨系统跨部门的电子政务外部平台，当前电子政务外部平台的建设，网络的互通已经不再是政府建设的目标，政府更加关注电子政务外网的业务应当如何承载，数据应该如何整合，如何能够构建统全面的安全管理业务数据数据整合灾难备份作为电子政务信息安全的最后道防线，已经得到电子政务信息部门的高度重视，统建设数据中心的模式无论从投资管理应急方面论证都是电子政务数据集中数据整合的理想模式。

目前的情况，每个政府机构已经开发了自己的信息系统而不是处于孤立的状态。

每个产品和服务需要的信息系统来提供。

每个信息系统通常是单独打包。

没有通用的架构能够让前台和后台后台和组织外部的系统的应用连接起来进行通讯，识别和授权的功能能够在每个信息系统中找得到，但不会个组织内部重新使用，更谈不上在组织之间重新使用。

数据中心主要是等业务的集中处理中心，建设的重心与政府机构的业务紧密结合，是后电子政务时代数据大集中的体现，实现对集中数据的统管理与备份。

建设目标与任务数据中心的建设是为了解决政府部门间信息共享，实现业务部门之间的数据交换与数据共享，促进市电子政务的发展。

具体目标如下建立数据中心的系统平台。

完成相应的应用软件和数据管理系统建设，实现数据的交换保存更新共享备份分发和存证等功能，并扩展容灾备份挖掘分析等功能。

建立数据中心的系统平台。

完成相应的应用软件和数据管理系统建设，实现社会保障数据的交换保存更新共享备份分发和存证等功能，并扩展容灾备份挖掘分析等功能。

二建立全市自然人法人公共信息库等共享数据库，为宏观决策提供数据支持。

对基础数据进行集中管理，保证基础数据的致性准确性和完整性，为各业务部门提供基础数据支持三建立数据交换共享和更新维护机制。

实现各业务部门之间的数据交换与共享，以及基础数据的标准化致化，保证相关数据的及时更新和安全管理，方便业务部门开展工作四建立数据共享和交换技术标准和相关管理规范，实现各部门业务应用系统的规范建设和业务协同五为公共服务中心提供数据服务支持，实现面向社会公众的站式服务六根据统计数据标准汇集各业务部门的原始个案或统计数据，根据决策支持的需要，整理相关数据，并提供统计分析功能，为领导决策提供数据支持七为监督部门提供必要的数据通道，方便实现对业务部门以及业务对象的监管，逐步实现有效的业务监管支持八为业务数据库的备份提供存储和备份手段支持，提高业务应用系统的可靠性。

第章需求分析用户需求从与数据中心交互的组织机构人员方面进行说明。

与数据中心交互的单位机构各业务部门通过接口系统向数据中心提供数据或使用数据中心提供的数据业务部门之间可直接交换数据。

各业务系统单位遵循标准规范进行业务系统建设和改造，实现业务系统与数据中心的对接。

与数据中心交互的人员数据中心系统管理员负责数据中心系统管理监控系统维护数据中心数据管理员负责数据的整理比对数据致性的保证，并且与区县级数据中心省数据中心数据管理员协同工作，执行数据标准。

业务部门数据管理员般与同级数据中心数据管理员协同工作数据需求市电子政务外网数据中心必须满足电子政务平台进行数据交换的需要，同时还必须满足在平台上建立的各业务系统进行综合业务处理的要求。

为门户系统提供各种静态和动态的数据信息。

所谓静态信息是指对电子政务的运行中不经常变化，供各个业务系统查询处理的数据或信息政策法规元数据资料库各种多媒体数据等，它们会随着时间而逐步增大。

所谓动态数据是指随着运行而增加修改的数据并联审批中文件流转状态数据，反映企业个人所处状态的数据，国民经济运行状态的数据等。

动态数据同各个局委办的信息密切相关，但又是面向主题的，如市社会保险这个主题，实际上同保险工资税务和银行密切相关个人信用使用主题，它的数据与银行税务个人消费个人收入密切相关。

而数据仓库显然也有面向主题的定义，但这些主题是较长时间的，具有战略定义的主题。

因此，数据中心的建设，首先要解决数据库异构信息类型的分类存储和检索体系以及针对不同类型数据模型的设计这基本问题。

另方面，数据中心管理着大量的结构化和非结构化信息。

所谓非结构化信息，是相对于那些有清晰的结构和类型定义以及有数据相关性的明确描述的信息类型而言的。

比如，在财税分析系统中，财政收支情况的月度数据，可以理解为种有清晰结构的信息而份综合性包含了文字报表分析图形的财政收支分析报告则是种非结构化的信息。

网站上发布的信息，如新闻动态政务公开等等，般也是非结构化的信息。

此外，非结构化信息中还包括了类对象数据信息。

所谓对象数据信息，是指个包含了内敛结构的专门数据块，这个数据块单独无法建立与别的数据项的关联关系，并且需要工作在特定的工作模块下。

比如空间定义信息数据多媒体的声像数据等，均为对象类型的数据。

在政府决策应用中，非结构化信息将占到相当的比例。

所有的政府文件均属于非结构化信息，政策法规属于非结构化信息，些决策分析的综合性资料也是非结构化信息。

与结构化信息相比，非结构化信息的管理利用存在些难点，就是定义管理的难度非结构化表明了没有种象关系数据库规范那样的定义模型来对非结构化信息进行定义管理。

虽然你可以强制对个非结构化的信息块进行解构，将其分成类似头中尾这样的半结构。

但是这种解构只有在制定了具有普遍含义的结构描述定义后才有真正的意义。

对非结构化信息进行定义管理的另个难点在于数据元类型无法穷举。

不象关系型数据系统中，对数据元类型有完整清晰的定义。

在非结构化信息中，包含了错综复杂的数据元类型。

比如，仅文档类型就包括等等，还有各种图片文件格式多媒体压缩信息格式等等。

此外，在象网页这样的非结构化信息中，所有的信息都是文字类型，设定时间数字等类型的信息元并不具有运算上的意义。

存储管理的难度对信息进行存储管理的前提是能够建立有效的数据定义，然后才能进行非结构化信息的组织存放。

而前面已经提到了在非结构化信息的数据定义方面存在的难度，因此也就造成了在非结构化信息存储管理方面的困难。

当然，对非结构化信息最简单的存储方式是直接存放在文件系统中。

这样做避免了依据主题等分类因素对非结构化信息进行管理的问题，但也是最最低效的种存储管理方式。

在非结构化信息的存储管理中还涉及到个问题，由于这些信息元如果对非结构化信息进行定的半结构化处理后的数据可能来自关系型数据系统比如对象数据系统多媒体数据