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分布式消息服务Kafka版
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分布式缓存服务 DCS
多活高可用服务 MAS
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管理与监管
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云监控服务 CES
应用运维管理 AOM
应用性能管理 APM
云日志服务 LTS
云审计服务 CTS
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开发与运维
软件开发生产线 CodeArts
需求管理 CodeArts Req
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部署 CodeArts Deploy
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性能测试 CodeArts PerfTest
应用管理与运维平台 ServiceStage
云应用引擎 CAE
开源治理服务 CodeArts Governance
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CodeArts IDE
Astro工作流 AstroFlow
代码托管 CodeArts Repo
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威胁检测服务 MTD
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云数据库 GeminiDB
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本文导读

方案概述

更新时间:2024-05-08 GMT+08:00
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应用场景

  • 客户痛点
    1. 传统前端监测终端投入大、后期维护成本高;
    2. 传统系统平台仅涉及信息化、业务系统繁多,数据壁垒高,业务全生命周期数据无法有效整合;
    3. 传统管治服务重线下排查,准确率和时效性低,个人经验要求高,管治效果差,投入大,成效低。
    4. 传统环境行业重机理微观分析,并无智能化手段在管治端将政策落地,管治最后一公里的手段太有限,盲区多。
    5. 监测硬件铺设与运维是较大的难点,大气污染频发、点位散乱、根因难以确定,人海战术摸排容易出现问题甚至出现误导。
    6. 决策风险高:在决策层面由于研判错误,管制失效的风险很高。
    7. 在管治层面缺乏有效监管与评估,缺乏宏观角度的综合性分析服务。
    8. 决策风险高:研判错误可能导致管制失效。
  • 通过本方案实现的业务效果
    1. 打破数据孤岛:借力机器学习与深度学习核心算法模型,打破区级各部门数据壁垒,可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控,推进一网统管、一网通享、一网通办能力。
    2. 构建多场景应用:基于核心算法赋能感知监测,充分利用各区现有监测数据,打造对移动源、扬尘源、工业源的全流程跟踪及指挥调度,实现精细画像、融合分析、准确管控,助力监管层面环境改善。
    3. 创新商业模式:脱离末端管治模式,由监管转向帮扶,由toG转向toB,携手华为构建安全可靠的企业云帮扶平台。

本方案特别适用于以下场景:智慧城市、环境局各职能、科研和信息部门、城管委、工商、住建、交通部门、工业园区。

方案架构

通过人工智能核心算法、物联网、大数据等技术手段,结合“固定+移动”式大气监测模式实现对城市空间进行有效监测覆盖。对大气污染防治中“第一时间发现问题”、“第一时间排查问题”、“第一时间解决问题”的挑战,通过“以算代测”、“人工智能研判”、“闭环学习”三大创新技术实现全域污染无盲点网格化监测,实时定位污染热点区域,自动研判疑似污染源,智能化推送污染事件并进行自主闭环学习。提高环保督查执法效率,为政府精细化管控企业提供决策支撑,避免治理“一刀切”,实现城市绿色运转和碳减排并最小化经济损失,从而为产业布局的调整和城市功能升级提供有力支撑,助力其完成“指挥实时化、监控可视化、决策自动化”。

图1 业务架构
图2 技术架构

架构说明:

基于国蓝中天和华为云联合打造的解决方案,智慧大气治理系统核心自下而上由技术中台、数据中台、AI中台和生态大脑组成,在鲲鹏平台的加持下,结合华为云容器、云原生数据湖等组件,进一步强化城市多源大数据存算、生态大脑训练、服务弹性伸缩等能力,实现安全可控。

  • 以鲲鹏硬件为基座,采用openEuler操作系统,并依靠华为鲲鹏容器集群、鲲鹏大数据集群、高斯数据库等组件,实现大气治理平台和业务的全栈优化;
  • 以鲲鹏为底座的基础资源及技术平台,国蓝中天可以无需不同设施的深度适配问题,快速实现向安全可信路线的技术转型;
  • 采用华为云的MRS存算分离以及鲲鹏解决方案,在保证性能的前提下,实现计算与存储独立按需扩容,帮助国蓝中天轻松应对业务浪涌,提升资源整体利用率,有效降低了未来激增的信息存储成本;提升国蓝中天后续自主技术改造,打造更贴合自身的技术驱动力。

方案优势

  • 本地化污染研判策略:国蓝中天的大气污染管治策略聚焦于城市本地污染,这使其能够更好地理解和应对特定区域的污染问题,确保管制措施更加贴近实际需求。
  • 自研算法降低成本:通过自主研发算法,国蓝中天实现了以算代测,显著降低了业主在硬件铺设和运维方面的成本。这既提高了管制效率,也减轻了业主的经济负担。
  • 综合利用本地污染数据:国蓝中天充分利用了城市本地污染现状数据,包括工地建设、重型车辆、交通污染、工业生产、视频监控等,从而能够更全面、深入地了解污染来源和分布情况。
  • 单点数据挖掘与污染溯源:基于单点数据挖掘技术,国蓝中天为污染溯源提供了有效支撑。这有助于快速、准确地找到污染源,为后续的管制措施提供有力依据。
  • 综合数据挖掘分析支持决策:通过综合数据挖掘分析,国蓝中天能够为管治提供决策支持。这种数据驱动的决策方式更加科学、合理,有助于提高管制策略的有效性和针对性。
  • 闭环管理与自主学习机制:国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化,进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习,系统能够不断完善自身,适应不断变化的污染状况。
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