大数据平台系统安全方案

大数据平台系统安全方案
大数据平台系统安全方案

大数据平台系统安全方案

1使用安全

在大数据智能化平台系统建设的环节,系统安全主要通过制定系统资源访问限制策略,实现系统的数据访问安全。

(1)账号管理

系统中的权限必须通过角色才能分配给账号;账号、角色、权限管理符合最小化权限原则;程序账号不能人工使用,不能在程序中使用预设账号,程序用账号密码可修改;

(2)系统安全配置

完成数据库、操作系统、网络配置和网络设备的基线配置、补丁安装;

平台访问采用加密的SSH或SSL方式,登录进行密码保护;

能够在系统管理界面显示当前活动的TCP/UDP服务端口列表以及已建IP连接列表。

(3)日志管理

应用系统、操作系统、数据库、网络设备、防火墙等的操作有完整的日志记录;

系统自身产生的运行日志和告警日志发至安全监控系统统一存储管理;

应用系统本身提供友好的日志查询和统计界面,应用系统可保存短期日志;

(4)系统管理

在系统中存在很多应用服务器,对于关键应用服务器的系统本身和运行于其上的应用,应给予专门的保护,防止未授权用户的非法访问。系统建设之后达到以下效果:

通过良好的口令管理、登录活动记录和报告、用户和网络活动的周期检查,防止未被授权使用系统的用户进入系统。

对于需要登录系统访问的用户,通过产品提供的安全策略强制实现用户口令安全规则,如限制口令长度、限定口令修改时间间隔等,保证其身份的合法性。

能够按照用户、组模式对操作系统的访问进行控制,防止已授权或未授权的用户存取相互的重要信息。不同部门或类型的用户只能访问相应的文件或应用,可以采取授权方式限定用户对主机的访问范围。

能够防止恶意用户占用过多系统资源(CPU、内存、文件系统等),从而防止因无系统资源导致系统对其他用户的不可用的事件发生。

能够对主机的安全事件进行详细的记录,并根据需要随时进行查阅。

提供完善的漏洞扫描手段,及时发现系统的安全隐患,并据此提供必要的解决方案。

(5)应用安全

应用安全主要通过对各用户访问系统功能限制和数据访问范围的合理配置来实现。

(6)权限管理

应用安全管理上把接触系统的所有人员分为决策人员、管理员、业务人员等类型来分别控制数据访问的权限。

系统的数据访问方式有三种,分别为文件直接访问,数据库客户端访问,应用系统访问。

1)文件直接访问:通过直接访问源系统传送过来的接口文件实现对系统数据的访问。

2)数据库客户端访问:通过数据库客户端利用SQL访问系统中的数据。

3)应用系统访问:通过系统提供的应用前端功能访问系统的数据。

(7)决策人员

可以通过应用系统访问的方式访问自己管理范围下的所有业务的数据。

(8)管理员

主机系统管理员,在获得口令的情况下,可以通过文件直接访问的方式访问本主机系统的所有存储设备包含的数据。

应用系统管理员,在获得口令的情况下,可以通过应用系统访问的方式访问应用系统的所有的应用数据。

数据库管理员,在获得口令的情况下,可以通过数据库客户端访问的方式访问数据库中所有的数据库数据。

(9)业务人员

只能够通过应用系统访问的方式访问自己管理范围内内的有关

的应用数据。

(10)应用权限分配

系统能够对使用系统的各用户提供类型和权限设置,并能对各用户实现分组分级管理,实现集中的用户管理机制。

◎系统提供角色与用户级联管理的功能;

◎允许授权的用户添加、修改、删除角色;

◎允许授权的用户定义角色的类型;

◎允许授权的用户分配角色的权限;

◎允许授权用户修改角色权限;

对用户可以按不同的工作范围和角色来管理其享有的资源及访问的范围等。对允许登陆到系统和设备的IP地址范围进行设定。

权限的颗粒度足够细,分为系统管理权限(账号管理、角色管理、权限管理、日志策略配置等)、功能权限(如可分为多维分析、数据挖掘等)、操作权限(如可分为查询操作权限、写操作权限等)、数据权限(如可按地区、按时限设置用户可以访问的数据)等,并能够在其上面实现灵活组合。

(11)应用日志管理

应用系统日志管理功能主要是,应用系统自动记录系统中安全相关的信息,通过分析该信息,从而来检测系统有关安全的潜在和实际问题。对于一些已经明确的安全问题系统可以同步进行相应的处理。(12)安全日志记录

系统中涉及添加角色在系统中(含更改角色属性)的事件发生,主

要记录添加(或更改)的时间,以及各个角色的属性,如果是更改用户的属性则同时记录角色更改前的属性和更改后的属性。

◎系统中用户登录事件发生,主要记录用户的登陆时间和登陆的地址(IP)。

◎系统中用户的操作端属性变更事件发生,主要记录用户的客户端变更(浏览器的版本)。

◎系统中用户使用系统中的应用操作事件发生,主要记录用户的操作功能。

◎系统中任何涉及用户的前台数据倒入事件发生,主要记录用户的导入数据的事件,记录数(合法数目和非法数目)以及成功与否的标志。

◎系统中用户自定义对象的创建事件发生,根据用户初建对象属性记录。

(13)安全日志应用功能

在查询、统计时,操作日志的各功能要素都可作为查询条件、分类条件、排序条件或统计要素(一般为次数分类统计),提供灵活方便的查询方式和途径。

(14)安全日志保存

在系统的日志记录的事件列表中,仅有系统的管理员可以进行审计事件和事例的选择,以及审计内容的配置,任何除管理员之外的用户不能够自定义需要记录的内容。

系统记录的日志信息保留在系统中,在有效期内不能清除任何的

系统日志记录信息。

在具体的应用过程中,系统记录后的日志信息要删除只能由经过授权的系统管理员进行处理,授权的形式一般为管理员的上级领导书面通知的方式。

系统上任何使用人员没有权限删除日志,系统提供普通用户浏览和打印自己和下级用户的操作日志的功能,但不能进行任何处理。(15)代码安全

开发的源代码不能存在重大安全漏洞、后门和木马等安全问题;

1)代码只实现指定的功能。

2)对用户输入要做有效性及权限审查,防止代码被恶意调用。

3)考虑代码容错,出现意外情况可以及时进行纠错处理。

4)不能允许在发现错误之后代码继续执行。

5)尽可能使用安全函数进行设计。

6)编程中注意规避缓冲区溢出错误。

7)小心调用外部程序及命令。

8)注意特殊字符的过滤。

9)正确使用隐藏变量。

10)编程中注意防范拒绝服务攻击。

11)程序使用正确的错误处理机制。

12)核心引擎禁止使用开放源代码,降低程序自身风险。

2网络安全

网络设备及其线路等,是系统的另一个需要确保正常动作的部分。因此,在网络设备上的选型只能是目前市面上的主流的名牌产品,在保证高可靠性的前提下,对关键设备,如中心路由器留有备份,以在出现故障时随时更换。其相关部分,如电源设计,也必须有相应的备份。网络产品本身应至少具有密码保护的功能,同时具有对网段进行逻辑划分子网段的功能,从网络层防止对主机系统的非法访问。在线路上,除了主干线路外,预留拨号线路,保证各网点能在营业期间保持和中心的可靠连接。

3安全扫描策略

漏洞扫描能够模拟黑客的行为,对系统设置进行攻击测试,以帮助程序员在黑客攻击之前,找出系统中存在的漏洞。采用Web Vulnerability Scanner (WVS)和IBM Rational AppScan使用详细说明-软件工具-红黑联盟作为安全扫描工具,它可以通过检查SQL注入攻击漏洞、跨站式脚本攻击漏洞或者其他漏洞等来检测Web应用程序是否存在安全隐患。WVS 通过抓取网站站点结构和模拟比较流行的攻击方式,像跨站式脚本攻击和SQL注入等攻击方式对整个网络站点进行安全扫描,能够在攻击者攻击之前扫描出在表单、安全区域和网络应用方面的问题。它不仅可以支持创建和定制问题扫描检查,并且支持现在所有主要的网络技术。

方案-大数据平台项目建设方案

大数据平台项目建设方案(本文为word格式,下载后可编辑使用)

一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***(某政府部门)为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求,大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析,实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系,推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道,整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据,构

建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录,建立信息资源交换管理标准体系,在业务可行性的基础上,实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上,为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点,以大数据应用为核心,坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***(某政府部门)为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求,大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析,实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系,推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道,整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据,构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录,建立信息资源交换管理标准体系,在业务可行性的基础上,实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上,为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点,以大数据应用为核心,坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。

某大型企业大数据平台整体解决方案

某大型企业数据平台整体解决方案

目录 1项目概述 (15) 1.1建设背景 (15) 1.1.1集团已有基础 (15) 1.1.2痛点及需提升的能力 (15) 1.1.3大数据趋势 (16) 1.2建设目标 (16) 1.2.1总体目标 (16) 1.2.2分阶段建设目标 (17) 1.3与相关系统的关系 (18) 1.3.1数据分析综合服务平台 (18) 1.3.2量收系统 (19) 1.3.3金融大数据平台 (20) 1.3.4各生产系统 (20) 1.3.5CRM (20) 1.4公司介绍和优势特点 (20) 1.4.1IDEADATA (20) 1.4.2TRANSWARP (22) 1.4.3我们的优势 (24) 2业务需求分析 (27) 2.1总体需求 (27)

2.2.1数据采集 (29) 2.2.2数据交换 (29) 2.2.3数据存储与管理 (29) 2.2.4数据加工清洗 (30) 2.2.5数据查询计算 (31) 2.3数据管控 (32) 2.4数据分析与挖掘 (32) 2.5数据展现 (33) 2.6量收系统功能迁移 (34) 3系统架构设计 (35) 3.1总体设计目标 (35) 3.2总体设计原则 (35) 3.3案例分析建议 (37) 3.3.1中国联通大数据平台 (37) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (49) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (63) 3.3.4案例总结 (69) 3.4系统总体架构设计 (70) 3.4.1总体技术框架 (70) 3.4.2系统总体逻辑结构 (74)

3.4.4系统接口设计 (83) 3.4.5系统网络结构 (88) 4系统功能设计 (91) 4.1概述 (91) 4.2平台管理功能 (92) 4.2.1多应用管理 (92) 4.2.2多租户管理 (96) 4.2.3统一运维监控 (97) 4.2.4作业调度管理 (117) 4.3数据管理 (119) 4.3.1数据管理框架 (119) 4.3.2数据采集 (122) 4.3.3数据交换 (125) 4.3.4数据存储与管理 (127) 4.3.5数据加工清洗 (149) 4.3.6数据计算 (150) 4.3.7数据查询 (170) 4.4数据管控 (193) 4.4.1主数据管理 (193) 4.4.2元数据管理技术 (195)

大数据成功案例

1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日,是由加拿大汤姆森 公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专 业智能信息提供商,总部位于纽约,全球拥有6万多名员工,分布在超过100 个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商,其将行业专门知识与创新技术相结合,在全世界最可靠的新闻机构支持下,为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务,以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中,投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪,并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展,人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯,通过社交媒体表达自己的观点和感受,并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析,已不能涵盖市场情绪的构成因素,时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案,使用Big Data Appliance 大 数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯 和社交媒体大数据分析平台,实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资 讯,汇总路透社新闻和其他专业新闻,进行自然语义处理,通过基于行为金融学模型多维度的度量标准,全面评估分析市场情绪,形成可操作的分析结论,支持其专业金融机

集团大数据平台整体方案业务需求分析

集团大数据平台整体方案业务需求分析 1.1总体需求 大数据平台应支持集团总部、省和地市三级使用方式。使用单位还包括下属单位和控股公司等。大数据平台要求使用Hadoop系统应实现主流数据仓库的功能,同时支持与现有系统Oracle数据库及Teradata数据仓库的无缝连接。 大数据平台需支持多应用管理,即支持对应用的服务级别管理(SLA)。能够实现应用的访问资源控制,支持资源隔离。同时支持多租户功能,例如多租户管理、租户的操作员管理、租户的分等分级分组管理、租户的度量管理、租户的角色管理、租户应用授权、租户数据隔离、租户的资源隔离等功能。 大数据平台应具有统一运维监控方面,可以图形化的实现安全管理、用户管理、监控运维、服务调度、应用部署、资源管理、作业编排、服务接口等。 大数据平台应同时支持作业调度管理,即实现统一的作业调度与编排管理功能,支持使用工作流的可视化的方式对工作任务进行统一编排和调度。同时支持作业的资源管理、流程管理、任务管理、数据管理、应用管理、租户管理、多

ETL 调度任务的部署和并行处理等功能。 集团大数据平台的建设内容包含: Str/UnStr Cloud TOS (SLA )SOA R 、SQL Parser TDH Hadoop JDBC 、ODBC Map Reduce 、Spark 基础 平台架构计算 逻辑平台UI 主数据交互(ERP MDM )营销数据(ACRM 交互)综分平台融合 六大重点应用 量收业务分析(逻辑)迁移 量收接口迁移(对外接口) 四大核心功能量收数据迁移外围数 据量收(存量)业务 系统总部、省、地三级 多终端应用 图3-1大数据平台建设内容 重点建设内容包括: 1) 基础平台建设 2) 量收迁移 3) 六大重点应用 4) 与CRM 、综分、MDM 等系统的融合 5) 基于大数据平台的数据应用。 1.2 数据管理 集团大数据平台的数据管理,包含数据采集、数据交换、数据存储与管理(包含结构化数据管理、半/非结构化数据管理、数据存储等)、数据清洗加工、数据计算和查询等方面

集团大数据平台整体方案项目概述

集团大数据平台整体方案项目概述 1.1建设背景 1.1.1集团已有基础 经过十几年的信息化建设,集团已经积累了覆盖邮务、速递物流、金融三大板块的海量生产和经营数据,这些数据分布在集团各类应用系统和数据库中,支撑着集团业务的发展。 集团初步搭建了由名址系统、量收系统、速递平台系统、数据分析平台组成的初步的数据仓库,为数据分析挖掘工作打下了一定的技术基础。 组建了专业的组织架构促进企业数据管理与应用的规范化与制度化。 集团已成立数据中心,集团数据中心和各省的数据分析团队已经进行了多个专题的数据分析与成果应用的尝试。 1.1.2痛点及需提升的能力 集团拥有丰富的客户资源,海量的数据积累。在大数据时代,要充分挖掘数据价值,跟上时代的步伐。 板块间数据存在壁垒,共享不足,无法实现集团企业数

据的充分有效利用。 数据存在冗余、分散、安全性差、一致性差等问题,应建立有效的数据管控体系,打破信息孤岛、实现企业信息数据共享、提升数据价值。 非/半结构化数据利用不足,需利用大数据技术加强应用。 1.1.3大数据趋势 随着移动互联网、云计算、物联网和大数据技术的广泛应用,现代社会已经迈入全新的大数据时代。掌握大数据资产,进行智能化决策,已成为企业胜出的关键。 越来越多的企业开始重视大数据战略布局,重新定义自己的核心竞争力,从数据中揭示规律,了解过去、知悉现在、洞察未来,数据驱动企业运行与决策的科学性,构建智慧企业,打造核心竞争力。 数据的爆炸式增长以及价值的扩大化,将对企业未来的发展产生深远的影响,数据将成为企业的核心资产。如何应对大数据,挖掘大数据的价值,让大数据为企业的发展保驾护航,将是未来信息技术发展道路上关注的重点。

大数据中心建设的策划方案

大数据中心建设的策划方案 大数据中心建设不仅对广电网络现有的广播电视业务、宽带业务的发展产生积极作用,同 时为广电的信息化提供支撑,下面由学习啦为你整理大数据中心建设的策划方案的相关资料, 希望能帮到你。 大数据中心建设的策划方案范文一大型承载企事业、集团、机构的核心业务,重要性高, 不允许业务中断, 一般按照国标 A 级标准建设, 以保证异常故障和正常维护情况下, 正常工作, 核心业务不受影响。 数据中心机房基础设施建设是一个系统工程,集电工学、电子学、建筑装饰学、美学、暖 通净化专业、计算机专业、弱电控制专业、消防专业等多学科、多领域的综合工程。 机房建设的各个系统是按功能需求设置的,主要包括以下几大系统:建筑装修系统、动力 配电系统、空调新风系统、防雷接地系统、监控管理系统、机柜微环境系统、消防报警系统、 综合布线系统等八大部分。 一、建筑装修系统是整个机房的基础,它主要起着功能区划分的作用。 根据用户的需求和设备特点,一般可以将机房区域分隔为主机房区域和辅助工作间区域, 主机房为放置机架、服务器等设备预留空间,辅助工作间包括光纤室、电源室、控制室、空调 室、操作间等,为主机房提供服务的空间。 此外,数据中心机房装修需要铺抗静电地板、安装微孔回风吊顶等,确保机房气密性好、 不起尘、消防、防静电、保温等,以为工作人员提供良好的工作条件,同时也为机房设备提供 维护保障功能。 二、供配电系统是机房安全运行的动力保证。 计算机机房负载分为主设备负载和辅助设备负载。 主设备负载指计算机及网络系统、计算机外部设备及机房监控系统,这部分供配电系统称 为 “设备供配电系统,其供电质量要求非常高,应采用 UPS 不间断电源供电来保证供电的稳 定性和可靠性。 辅助设备负载指空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等,其供配电系统称为“辅助 供配电系统,其供电由市电直接供电。 机房内的电气施工应选择优质电缆、线槽和插座。 插座应分为市电、UPS 及主要设备专用的防水插座,并注明易区别的标志。 照明应选择机房专用的无眩光高级灯具。 三、空调新风系统是运行环境的保障。 由于数据中心机房里高密度存放着大量网络和计算机设备,不仅产生大量的集中热量,而 且对环境中的灰尘数量和大小有很高的要求,这就对空调系统提出了更高的要求。 保证设备的可靠运行,需要机房保持一定的温度和湿度。 同时,机房密闭后仅有空调是不够的,还必须补充新风,形成内部循环。 此外, 它还必须控制整个机房里尘埃的数量, 对新风进行过滤, 使之达到一定的净化要求。

大数据平台项目方案

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大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***(某政府部门)为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求,大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析,实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系,推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道,整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据,构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录,建立信息资源交换管理标准体系,在业务可行性的基础上,实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上,为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。

政务大数据平台建设方案.pdf

第一章需求分析和项目建设的必要性1.1 项目建设目标、内容 1.1.1 项目建设目标 电子政务公共数据开放共享平台项目建设目标是,依托统一的“云”数据中心建设统一的公共数据开放共享平台。集中机关各部门业务应用进行,制定相关的数据规范和信息交换标准,使机关各部门业务系统依托统一的开放平台进行开发建设。确保部门之间系统之间的互联互通、数据共享,为大数据分析提供数据依据。 1.1.2 项目建设内容 电子政务公共数据开放共享平台项目建设内容包含:一套标准规范、两个数据门户、四大应用平台、四大基础数据库和一个应用支撑平台。 具体建设内容包括: 1、一个应用支撑平台 为了对需要调用电子政务公共数据开放共享平台信息资源的政府部门应用系统进行有效管理,面向各类电子政务应用,规划建设统一的应用支撑平台,统一标准规范,通过用户管理、应用管理、服务管理等核心组件,可以对接入系统有效管理、实现统一认证及单点登录、统一消息服务。

2、两个数据门户 针对政府部门用户建设信息资源政务门户,针对企业、公众用 户建设信息资源开放门户。 3、四大应用系统 建设承载电子政务公共数据汇聚平台、数据治理平台、数据运 营平台和数据应用平台。 4、四大基础数据库 通过电子政务信息资源梳理,制定四大基础数据库的建库、入 库和管理规则,建立四大基础数据库管理平台,提供基础库内容管 理、数据处理、共享和应用功能。 四大基础数据库包括人口库、法人库、经济库和地理库。 5、一套标准规范 形成标准规范体系,包括管理制度、标准规范、数据标准等。 1.2 编制依据 1、中办、国办《2006-2020年国家信息化发展战略》; 2、国办《关于促进电子政务协调发展的指导意见》; 3、国务院《促进大数据发展行动纲要》; 4、《国家电子政务总体框架》; 5、《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规〔2011〕567号); 6、《关于印发“十二五”国家政务信息化工程建设规划的通知》(发改高技〔2012〕1202号);

集团公司大数据平台整体建设方案

集团公司大数据平台整体建设方案

目录 1项目概述 (11) 1.1建设背景 (11) 1.1.1集团已有基础 (11) 1.1.2痛点及需提升的能力 (11) 1.1.3大数据趋势 (12) 1.2建设目标 (12) 1.2.1总体目标 (12) 1.2.2分阶段建设目标 (13) 1.3与相关系统的关系 (13) 1.3.1数据分析综合服务平台 (13) 1.3.2量收系统 (14) 1.3.3金融大数据平台 (15) 1.3.4各生产系统 (15) 1.3.5CRM (15) 1.4公司介绍和优势特点 (15) 1.4.1IDEADATA (15) 1.4.2TRANSWARP (17) 1.4.3我们的优势 (18) 2业务需求分析 (21) 2.1总体需求 (21) 2.2数据管理 (22) 2.2.1数据采集 (23) 2.2.2数据交换 (23) 2.2.3数据存储与管理 (23) 2.2.4数据加工清洗 (24) 2.2.5数据查询计算 (24) 2.3数据管控 (25) 2.4数据分析与挖掘 (26)

2.6量收系统功能迁移 (27) 3系统架构设计 (28) 3.1总体设计目标 (28) 3.2总体设计原则 (28) 3.3案例分析建议 (29) 3.3.1中国联通大数据平台 (29) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (36) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (48) 3.3.4案例总结 (53) 3.4系统总体架构设计 (54) 3.4.1总体技术框架 (54) 3.4.2系统总体逻辑结构 (57) 3.4.3平台组件关系 (59) 3.4.4系统接口设计 (64) 3.4.5系统网络结构 (68) 4系统功能设计 (70) 4.1概述 (70) 4.2平台管理功能 (70) 4.2.1多应用管理 (70) 4.2.2多租户管理 (74) 4.2.3统一运维监控 (75) 4.2.4作业调度管理 (94) 4.3数据管理 (96) 4.3.1数据管理框架 (96) 4.3.2数据采集 (98) 4.3.3数据交换 (101) 4.3.4数据存储与管理 (102) 4.3.5数据加工清洗 (120) 4.3.6数据计算 (121)

大数据平台开发与案例分析

关于举办“Hadoop与Spark大数据平台开发与案例分析”高级工程师 实战培训班的通知 地点北京上海 时间12月20-22 01月09-12 一、课程介绍 1.需求理解 Hadoop 设计之初的目标就定位于高可靠性、高可拓展性、高容错性和高效性,正是这些设计上与生俱来的优点,才使得Hadoop 一出现就受到众多大公司的青睐,同时也引起了研究界的普遍关注。 对电信运营商而言,用户上网日志包含了大量用户个性化需求、喜好信息,对其进行分析和挖掘,能更好地了解客户需求。传统经营分析系统小型机加关系型数据库的架构无法满足对海量非结构化数据的处理需求,搭建基于X86的Hadoop 平台,引入大数据处理技术的方式,实现高效率、低成本、易扩展的经营分析系统混搭架构成为电信运营商最为倾向的选择。本课程将全面介绍Hadoop平台开发和运维的各项技术,对学员使用该项技术具有很高的应用价值。2.培训课程架构与设计思路 (1)培训架构: 本课程分为三个主要部分: 第一部分:重点讲述大数据技术在的应用,使学员对大数据技术的广泛应用有清晰的认识,在这环节当中会重点介绍Hadoop技术在整个大数据技术应用中的重要地位和应用情况。 第二部分:具体对hadoop技术进行模块化分拆,从大数据文件存储系统技术和分布式文件系统平台及其应用谈起,介绍Hadoop技术各主要应用工具和方法,以及在运维维护当中的主流做法,使学员全面了解和掌握Hadoop技术的精华。 第三部分:重点剖析大数据的应用案例,使学员在案例当中对该项技术有更深入的感观印象 (2)设计思路:

本课程采用模块化教学方法,以案例分析为主线,由浅入深、循序渐进、由理论到实践操作进行设计。 (3)与企业的贴合点: 本课程结合企业转型发展及大数据发展战略,围绕企业大数据业务及行业应用市场拓展发展目标,重点讲授Hadoop的应用技术,提升企业IT技术人员的开发和运维能力,有很强的贴合度。 二、培训对象 各地企事业单位大数据产业相关人员,运营商 IT信息化和运维工程师相关人员,金融业信息化相关人员,或对大数据感兴趣的相关人员。 三、培训目标 掌握大数据处理平台(Hadoop、Spark、Storm)技术架构、以及平台的安装部署、运维配置、应用开发;掌握主流大数据Hadoop平台和Spark实时处理平台的技术架构和实际应用;利用Hadoop+Spark对行业大数据进行存储管理和分析挖掘的技术应用;讲解Hadoop生态系统组件,包括Storm,HDFS,MapReduce,HIVE,HBase,Spark,GraphX,MLib,Shark,ElasticSearch等大数据存储管理、分布式数据库、大型数据仓库、大数据查询与搜索、大数据分析挖掘与分布式处理技术 四、培训大纲 (1)课程框架 时间培训内容教学方式 第一天上午 第一部分:移动互联网、大数据、云计算相 关技术介绍 第二部分:大数据的挑战和发展方向 理论讲授+案例分 析 下午 第三部分:大数据文件存储系统技术和分布 式文件系统平台及其应用 第四部分:Hadoop文件系统HDFS最佳实战 理论讲授+案例分 析+小组讨论 第二天上午第五部分:Hadoop运维管理与性能调优 第六部分:NOSQL数据库Hbase与Redis 理论讲授+案例分 析+实战演练

大数据中心建设方案a

信息化系统建设方案 1.平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等 提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分,一是产品环境适应性测试评价服务,一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础,大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、 风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2 个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1

图1环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务,基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关信息,利用数据分析技术,针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务,包括但不限于: (1)产品环境适应性基础数据提供; (2)产品环境适应性调研分析报告; 3)产品环境适应性分析预测; 4)产品环境适应性技术规范制定; 2.信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成,即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联,大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息,大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3.产品环境适应性测试评价服务管理系统 建设内容 (1)测试评价业务的流程化和信息化实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理;同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 (2)实验室/ 试验场管理信息化 实现主要实验室/ 试验场样品、设备、标准、人员的信息化管理;实现主要仪器设备的数据自动采集和远程传输;实现主要试验场的远程视频监控。 (3)多方远程通讯 以广州为总部,实现广州总部与主要试验场之间的远程通讯,提供异地账户登录,满足异地多方人员(如委托方、委托方供应商、广州总部、户外试验场、外聘专家等)开展影音交流和现场办公; 总体要求

大数据成功案例

1.1成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters)利用Oracle大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 ?Oracle Customer: Thomson Reuters ?Location: USA ?Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17日,是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能 信息提供商,总部位于纽约,全球拥有6万多名员工,分布在超过100个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商,其将行业专门知识与创新技术相结合,在全世界最可靠的新闻机构支持下,为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务,以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中,投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪,并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展,人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯,通过社交媒体表达自己的观点和感受,并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析,已不能涵盖市场情绪的构成因素,时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案,使用Big Data Appliance大数据机、Exadata数据库云服务器和Exalytics商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台,实时采集5万个新闻网站和400万社交媒体渠道的资讯,汇总路透社新闻和其他专业新闻,进行自然语义处理,通过基于行为金融学模型多维度的度量标准,全面评估分析市场情绪,形成可操作的分析结论,支持其专业金融机构客户的交易、投资和风险管理。

大数据中心建设方案

工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案

1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分,一是产品环境适应性测试评价服务,一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础,大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1 图1环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务,基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关信息,利用数据分析技术,针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务,包括但不限于: (1)产品环境适应性基础数据提供; (2)产品环境适应性调研分析报告; (3)产品环境适应性分析预测; (4)产品环境适应性技术规范制定;

2. 信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成,即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联,大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息,大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统 建设内容 (1)测试评价业务的流程化和信息化 实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理;同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 (2)实验室/试验场管理信息化 实现主要实验室/试验场样品、设备、标准、人员的信息化管理;实现主要仪器设备的数据自动采集和远程传输;实现主要试验场的远程视频监控。 (3)多方远程通讯 以广州为总部,实现广州总部与主要试验场之间的远程通讯,提供异地账户登录,满足异地多方人员(如委托方、委托方供应商、广州总部、户外试验场、外聘专家等)开展影音交流和现场办公; 总体要求 (1)人机界面采用WINDOW界面,直观简单易学; (2)数据或信息一次录入,多系统共用; (3)人员身份识别; (4)检测报告唯一性识别; (5)不合格自动提醒报警; (6)短信通知,软件将重要事项,如不合格记录及时发送至指定人员手机上。(7)数据溯源,所有修改行为均留记录; (8)提供多层密码、权限,避免越权操作

集团大数据平台项目实施整体方案

集团大数据平台项目实施整体方案 1.1项目实施总体目标 我方承诺按照集团集团公司对项目建设的要求,认真研究调研,制定切实有效的实施方案,并根据实际情况,提交相应实施方案文档,其中技术文档内容主要包括项目需求分析文档、系统设计及技术文档、开发测试及部署规划、试点及系统上线规划及具体内容等。管理文档主要包括人员及组织管理、环境及资源需求计划、设备规划及使用、项目进度计划及里程碑管理、过程质量及风险控制计划以及培训交接计划等。 我方将根据项目进度,及时分配调度充足人员入场,在甲方监督下,在符合相关监管部门的审计制度和集团内控审计要求的前提下,根据甲方工程实施计划及进度要求,完成大数据平台的搭建、应用开发、联调测试、集成部署和培训等方面的工作。 1.2项目管理 项目管理由我方项目经理以及集团项目经理在所计划实施的项目过程中执行。

工作范围 ●确定项目计划、进行项目计划控制; ●监控项目状态、产生定期的项目状态报告; ●负责项目期间的沟通管理,召集并主持定期的项目状况会议; ●对项目范围、成本、风险、人力、干系人等进行全过程的管控; ●其它与项目相关的事务。 我方的责任 ●负责与本公司内部有关的协调工作; ●负责与集团的项目经理合作,共同负责项目中的协调 工作; ●与集团的项目经理协调配合,完成以上项目管理工作。集团的责任 ●负责与本公司内部有关的协调工作; ●负责与我方的项目经理合作,共同负责项目中的协调 工作; ●与我方的项目经理协调配合,完成以上项目管理工作。

1.3业务确认 工作范围 ●业务需求确认,对大数据平台的业务需求结合当前实 际业务情况进行确认。 工作完成后需提交的结果 ●集团大数据平台需求列表 我方的责任 ●指定相关业务/技术顾问和用户的相关业务部门进行 业务确认、分析 ●执行以上陈述的工作,并提交阶段性工作结果 集团的责任 ●指定参与业务需求确认的项目组和业务部门的相关人 员 ●协调业务需求确认确认过程中的业务人员、时间安排 等有关事项 ●对集团大数据平台业务需求列表进行确认 1.4数据调研 工作范围

旅游大数据平台方案

旅游研究院大数据挖掘与分析科研平台建设方案

一.背景 1.1 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势 移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量 成指数增长。根据 IDC 《数字宇宙》 (Digital Universe) 研究报告显示, 2020 年全 球新建和复制的信息量已经超过 40ZB,是 2015 年的 12 倍 ; 而中国的数据量则会在2020 年超过 8ZB,比 2015 年增长 22 倍。数据量的飞速增长带来了大数据 技术和服务市场的繁荣发展。 IDC 亚太区 ( 不含日本 ) 最新关于大数据和分析 (BDA) 领域的市场研究表明,大数据技术和服务市场规模将会从 2012 年的 5.48 亿美元增 加到 2017 年的 23.8 亿美元,未来 5 年的复合增长率达到 34.1%。该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。数据量的增长是一种非线性的增长速度。 据IDC 分析报道,最近一年来,亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领 域的应用案例。在中国,从互联网企业,到电信、金融、政府这样的传统行业, 都开始采用各种大数据和分析技术,开始了自己的大数据实践之旅 ; 应用场景也在 逐渐拓展,从结构化数据的分析,发展到半结构化、非结构化数据的分析,尤 其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。用户们开始评估以 Hadoop、数据库 一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。 最新调研结果显示,提高竞争优势,降低成本以及吸引新的客户是中国用户对 大数据项目最期望的三大回报。目前现有的大数据项目主要集中在业务流程优化以 及提高客户满意度方面的应用。 IDC 发现很多用户希望大数据能够为企业带来业务 创新,并且开始使用高级分析的解决方案以管理复杂的数据环境。过去一年中用户 对社交数据的收集和分析应用的关注度增加明显。未来,地理位置信息分析将会增 长迅速,这也会推动用户对大数据安全和隐私管理的关注。在亚太区,澳大利亚和 新加坡的用户对大数据的相关投资主要在咨询服务方面,更关注如何根据新的最佳 实践需求设计和实施方案。中国和印度在大数据领域的硬件投资则非常明显,更倾 向于数据中心相关的基础架构的投资。

金融大数据平台建设方案详细

二、大数据平台建设 (一)大数据平台框架概述 大数据平台建设充分整合信息化资源,打破行业、部门之 间的信息壁垒,运用大数据技术进行采集、加工、建模、分析,将数 据价值融入到金融之中,从而提升创新能力和产品服务能力。 主要包括以下三部分: 1.大数据分析基础平台 按照功能划分数据区,设计数据模型,在统一流程调度下,整合各类数据,同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起,形成基础数据体系,提供支撑经营管理的各类数据应用,支撑上层应用。 2.大数据应用系统 基于基础数据平台,持续建设各类数据应用系统,通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段,对丰富的大数据资源进行开发使用,并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营 管理活动,充分发挥大数据价值。 3.大数据管控 建立数据标准,提升数据质量,加强元数据管理能力,为平台建设及安全提供保障 (二)大数据平台建设原则 大数据平台是大数据运用的基础实施,其设计、建设和系统实现过程中,应遵循如下指导原则: 经济性:基于现有场景分析,对数据量进行合理评估,确定大数据平台规模,后续根据实际情况再逐步优化扩

容。 可扩展性:架构设计与功能划分模块化,考虑各接口的开放性、可扩展性,便于系统的快速扩展与维护,便于第三方系统的快速接入。 可靠性:系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经相当成熟的应用基础上,在技术服务和维护响应上同用户积极配合,确保系统的可靠;对数据指标要保证完整性,准确性。 安全性:针对系统级、应用级、网络级,均提供合理的安全手段和措施,为系统提供全方位的安全实施方案,确保企业内部信息的安全。大数据技术必须自主可控。 先进性:涵盖结构化,半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。借鉴互联网大数据存储及分析的实践,使平台具有良好的先进性和弹性。支撑当前及未来数据应用需求,引入对应大数据相关技术。 平台性:归纳整理大数据需求,形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。利用多租户, 实现计算负荷和数据访问负荷隔离。多集群统一管理。 分层解耦:大数据平台提供开放的、标准的接口,实现与各应用产品的无缝对接 (三)基础数据来源 1.银行内部大数据资源

大数据中心运行可视化平台项目的技术方案的设计v01.doc

大数据中心运行可视化平台项目的技术方 案的设计v01 数据中心运行可视化平台 技术方案 北京优锘科技有限公司 2015-08-13 目录 第1章项目背景(3) 第2章建设内容(4) 2.1地理位置可视化(4) 2.2数据中心可视化(4) 2.3IT架构可视化(5) 第3章建设目标(5) 第4章解决方案(6) 4.1 地理位置可视化(6) 4.1.1 位置分布可视化(6) 4.1.2 分级浏览可视化(7)

4.1.3 场景浏览可视化(7) 4.1.4 网点配置可视化(7) 4.2 数据中心可视化(8) 4.2.1 环境可视化(8) 4.2.2 资产可视化(9) 4.2.3 配线可视化(10) 4.2.4 容量可视化(11) 4.2.5 监控可视化(11) 4.2.6 演示可视化(12) 4.3 IT架构可视化(13) 4.3.1 业务交易可视化(13) 4.3.2 应用关系可视化(13) 4.3.3 系统架构可视化(14) 4.3.4 应用组件可视化(14) 4.3.5 基础设施可视化(15) 4.3.6 监控数据可视化(15) 4.4 第三方系统集成(16)

第1章项目背景 随着业务的飞速发展,IT规模也越来越庞大而复杂,为保障IT 系统的正常运行,针对各类管理对象已完成了监控系统的基础建设,关注各类管理对象的数据采集、异常报警,并取得了良好的监控效果。在建设过程中,比较缺乏从统一可视化的角度,整合监控数据,构建整合的可视化操作平台。目前监控系统的操作方式和使用界面在易用性、友好性方面有待进一步提升,充分发挥监控平台对日常工作的支撑作用。存在如下问题: ●监控展示缺乏从业务到IT的端到端全景视图,各个技术团队只能看到管理 范围内的监控对象和内容,缺乏对关联业务和所依赖基础设施的关联分析和可视化管理能力,对系统整体的理解存在一定偏差。 ●应用系统监控缺乏全景视角,各个系统采用独立监控的方式,无法从应用端 到端管理的角度,实现跨系统的监控分析和可视化管理,在出现应用系统运行出现故障时,无法快速定位到发生故障的根源应用系统,同时,在一个应用系统监控报警时,无法判断其所影响的关联应用系统。 ●应用层监控与系统层监控整合程度较低,当应用系统出现故障时,无法快速 定位是应用本身问题,还是所支撑的IT组件问题。同时,在系统层面出现故障时,无法直观评估其所影响的应用系统范

方案案例

方案案例: 课题《如何维护教职工合法权益》 课题界定: 在当前形势下,学校工会组织应切实维护教职工的经济、政治、文化和社会权益。学校工会应该进一步完善维护教职工合法权益的制度与机制,将维权工作落到实处。《工会法》规定:“中华全国总工会及其各工会组织代表职工的利益,依法维护职工的合法权益。”维护职工合法权益是工会存在和发展的必然要求,也是党赋予学校工会组织的重要任务。把维护教职工合法权益作为学校工会的基本职责,反映了工会工作的客观规律,符合党和教职工群众对学校工会组织的要求。这对推动党的全心全意依靠工人阶级根本指导方针的贯彻落实,进一步明确学校工会在新的历史时期肩负的责任,加大学校工会代表和维护教职工合法权益的力度,调动广大教职工的积极性和创造性,推动学校工会组织自身的改革和建设,无疑有着十分重要和深远的意义。 理论依据: 教职工合法权益的基本内容: 宪法赋予公民九项基本权利,《教师法》、《劳动法》中所规定的教师权利或劳动者权利是公民基本权利的具体体现。教工权益既体现在《教师法》中,又体现在《劳动法》中,教师是《教师法》的权利主体,而教师作为劳动者又是《劳动法》的权利主体,这两者是基本一致的。在《劳动法》中规定的条款除特殊情况外,大多都适合于教师。与公民基本权利不同的是,教师权利和劳动者权利反映的是公民与职业活动相关的权利。依据这两个法律,教工权益可大体包含以下几个方面内容:民主管理权;经济权;劳动保护权;教育培训权;其他权利。 教工的民主管理权利:《教师法》第七条第五款规定:“对学校教育教学、管理工作和教育行政部门的工作提出意见和建议,通过教职工代表大会或者其他形式,参与学校的民主管理”。《劳动法》总则第八条也有相应规定:“劳动者依据法律规定,通过职工大会、职工代表大会或者其他形式,参与民主管理或者就保护劳动者合法权益与用人单位进行平等协商”。民主管理权是教工的基本权利,体现了教职工群众在学校工作中的主人翁作用,是教工权益的重要内容。 教工的经济权利:《教师法》第七条第四款规定:“按时获取工资报酬,享受国家规定的福利待遇以及寒暑假期的带薪休假。”第六章第二十五条至第三十二条又对教师的经济待遇作出了具体规定。这不仅体现了《教师法》的基本精神,还作出了符合教师职业特点的相关规定,为保障教师的经济权利提供了法律保证。 教工的劳动保护权利:《教师法》第九条第一款提到:“提供符合国家安全标准的教育教学设施和设备。”表明教工具有获得有关部门提供劳动安全卫生保护和改善工作条件的权利。这一点,在《劳动法》第五十二条至第五十七条中也作了明确具体的规定。因此,获得劳动保护的权利也是教工权益的重要内容之一。 教工的教育培训权利:这里包括了两个方面的内容:一是教工依法组织教育教学活动的权利;二是教工参加进修和接受培训的权利。《教师法》第七条第一款对教师进行教育教学活动,开展教育教学改革和实验作出了规定;第六款则规定了教师参加进修与接受培训的权利。《劳动法》则从总体上规定了劳动者有接受职业技术培训的权利。教工的教育培训权利也是教工权益的基本内容,应当列入工会“维权”的范围。 教工的其他权利:包括有关法律规定涉及到的妇女、老人、少数民族的教工特殊权利;由地方性法规规定的符合地方特点的教工权利;由当地教育行政部门制定的有关教工利益的政策和行政措施;从事教育工作的工勤人员依据政策、法规所应当享有的其他权利等等。此

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