智慧園區大數據平臺建設需求分析采購范圍與基本要求建設XX高新區開發區智慧園區的人口庫（12萬居民）、法人庫(1200家企業)、地理信息庫(已建設區域35平方公里的3維電子地圖、未建設區域80平方公里的航拍電子地圖)、視頻庫(1000個攝像點)、大數據處理平臺、數據管理服務平臺。建設內容要求人口庫人口庫的基本信息以公安部門戶籍和暫住人口信息為基礎，整合人社、計生、民政、教育等多個部門信息資源，建設統一規范的人口庫和人口信息服務平臺。(1)人口庫的內容目錄序號信息目錄(一級)信息目錄（二級）可能的信息源單位1人口基本信息人員信息（常駐）公安局2人員信息（暫住）3戶籍成員信息4死亡信息5人員車輛信息駕駛人員信息公安局（交警系統）6機動車信息7電動車信息8社居民區服務信息房主信息房管局、村（居）委會9房屋變動信息10社區黨建信息黨員信息組織人社局、村（居）委會11培養黨員信息12黨員流入信息13黨員流出信息14社居民區服務信息準生證信息社會發展局15婚前檢查信息16孕前檢查信息17婚育證信息18節育手術信息19計生處罰信息20衛生信息社區衛生服務機構信息社會發展局21醫療機構信息22醫療資源信息23衛生許可信息24民政信息社會組織信息社會發展局25區域地名信息26最低保障收入人員信息27精準扶貧對象信息村居管理委員會28社保基本信息單位信息組織人社局29參保人員信息30養老保險信息退休待遇信息31轉移人員信息32失業信息失業登記和失業保險信息33醫療信息城鎮職工基本醫療保險賬戶信息34門慢信息35定點醫療機構和定點零售藥店信息36工傷信息傷殘認定信息37勞動能力鑒定信息38工傷待遇信息(2)人口信息服務平臺功能需求數據庫層：能夠安全存儲人口庫的內容目錄中列出的信息內容，對居民、企業、政府提供安全的人口信息服務，為人口大數據分析提供基本數據源。應用支撐層：包括門戶框架、數據庫維護、報表組件、數據挖掘等，用于為應用層提供應用支撐。數據挖掘提供常見的數據分析/挖掘工具、通用算法，利用大數據平臺的計算能力進行分析，對人口庫數據進行數據挖掘與發現，提供有價值的分析結果。應用層：包括人口信息服務、人口專題分析、公共服務等。法人庫法人庫以工商部門的企業信息為基礎，整合各參建部門系統中的法人信息，如機構代碼、機構名稱、機構類型、經濟行業、業務經營范圍、機構地址、法定代表人等字段信息，建成標識統一、結構科學、查詢快捷、動態管理的法人信息庫。制定與交換平臺對應的相關標準、制度和規范管理體系，實現工商局、地稅局、國稅局、質量技術監督局等法人數據相關業務部門之間的網絡互聯和業務數據的實時交換與應用。(1)法人庫的內容目錄序號信息目錄(一級)信息目錄（二級）可能的信息源單位1企業基本信息股東(投資者)信息工商質監局，企業2法人信息3地址與聯系信息4工商注冊信息工商登記信息工商質監局5工商變更信息6工商注銷信息7工商吊銷信息8稅務信息稅務登記信息稅務局9稅務注銷信息10稅務登記驗換證信息11企業發票信息12企業經營信息組織架構企業13發展戰略14品牌15產品與服務信息16人力資源信息17高端技術和設備18財務報表19資質信息20信用信息21榮譽信息22文化23違規處罰等不良信息(2)法人信息服務平臺功能需求數據庫層：能夠安全存儲法人庫的內容目錄中列出的信息內容，對居民、企業、政府提供安全的法人信息服務，為法人大數據分析提供基本數據源。應用支撐層：包括門戶框架、數據庫維護、統計與報表組件、數據挖掘等，用于為應用層提供應用支撐。數據挖掘提供常見的數據分析/挖掘工具、通用算法，利用大數據平臺的計算能力進行分析，對法人庫數據進行數據挖掘與發現，提供有價值的分析結果。應用層：包括法人信息服務、法人專題分析、公共服務等。地理信息庫以國土資源部空間地理數據框架作為基礎，采用分布式存儲并行計算的技術思路統一搭建地理信息庫，再與智慧園區建設涉及的各類專題圖層進行融合、關聯，實現統一共享，逐漸形成XX高新區權威、豐富的地理信息數據庫。要求根據不同信息資源類別，提供數據庫表結構設計。地理信息庫維護文件主要提供地圖基本操作、地圖測量、圖層控制、空間分析等信息服務功能。地理信息庫配置一套高性能GIS工具軟件，基于高性能云GIS平臺搭建，實現空間數據的統一管理，完成空間數據檢查、轉換、入庫、管理、制圖顯示、服務發布等一系列空間數據分析處理功能。(1)地理信息庫的內容目錄序號信息目錄(一級)信息目錄（二級）可能的信息源單位1電子地圖數據三維電子地圖：已建設區域30平方公里國土資源部、中標單位測量航拍電子地圖：未建設區域60平方公里2地理實體數據建筑、道路、水系、綠地、農田等國土資源部、中標單位測量3三維模型數據已建設區域30平方公里，分等級實現重點城區精細三維模型數據和其它地區簡易模型數據中標單位測量、建設4城市部件數據路燈、交通燈、屏顯、導示牌、標志性行道樹、線纜、地下管網等城管等部門5規劃數據規劃用地數據規劃局6POI數據企業(項目)數據規劃局、辦公室等(2)地理信息庫管理平臺功能需求數據處理：格式轉換、坐標轉換、屬性編輯、數據裁切。數據質檢：矢量數據檢查、柵格數據檢查、三維模型數據檢查、元數據檢查。入庫更新：矢量數據入庫、影像數據入庫、三維模型數據入庫、元數據入庫。數據輸出：矢量數據提取、柵格數據提取。查詢瀏覽：地圖瀏覽、數據加載、SQL查詢、空間查詢、數據對比瀏覽、元數據查詢。歷史數據管理：歷史版本數據比較、版本數據提取。系統管理：權限管理、日志管理、備份恢復。視頻庫(1)視頻庫的內容目錄序號信息目錄(一級)信息目錄（二級）可能的信息源單位1視頻視頻目錄視頻監控系統數字攝像裝置視頻文件2視頻特征視頻特征文件(2)視頻庫管理平臺功能需求與視頻監控系統的接口、視頻入庫、視頻目錄管理、視頻文件管理、視頻特征文件生成、視頻檢索、視頻異常發現等。大數據處理平臺(1)大數據基礎平臺提供基礎管控、基礎服務的大數據基礎支撐功能。大數據基礎平臺要充分利用目前先進的大數據處理技術，保證系統技術的前瞻性和先進性。大數據基礎平臺要求提供海量數據的采集、存儲、計算、接口服務能力；需要滿足海量、異構的大數據的存儲、共享、開放及分析挖掘方面的要求；需要采用主流的大數據的技術架構，全面滿足結構化數據、半構化數據及非結構化數據的存儲、處理及計算要求；提供多種數據采集工具，支持多種格式數據采集；提供接口服務，供二次開發應用等。大數據基礎平臺要求能夠管理大數據中心集群的物理服務器資源，控制分布式程序運行，隱藏下層故障恢復和數據冗余等細節，為大數據處理平臺提供統一的管理、監控、維護等日常管理功能。主要包括：資源管理、安全管理、運維管理、集群部署及監控、任務調度等功能，同時配備友好的管理界面。=1\*GB3①數據采集要求大數據處理平臺數據主要來自數據資源中心，包括基礎庫(人口庫、法人庫、地理信息庫、視頻庫)數據、主題庫(業務數據庫)數據和互聯網數據，同時也支持其他外部系統數據來源。數據采集系統要求提供多種數據采集工具，支持多種格式數據采集。對于結構化數據、非結構化數據以及網絡數據采用不同的采集工具進行數據導入。支持多種數據采集方式，比如ETL、FTP、文件導入導出、關系數據庫數據等。=2\*GB3②分布式存儲要求平臺能夠根據結構化數據和非結構數據的不同特點，分別提供數據倉庫和分布式列式數據庫存儲服務，底層支撐技術支持分布式文件系統，所有的數據可以形成多份副本均勻分布存儲在各個服務節點的存儲上，保證數據可靠性和提高讀寫效率。=3\*GB3③大數據計算引擎要求離線計算引擎（Mapreduce）：離線分布式計算作為一個海量結構化數據離線處理與分析服務，著力于實時性要求不高的海量數據（TB/PB級別）離線處理。支持并行化、容錯、數據分布、負載均衡。離線計算引擎需要具有PB級的存儲處理能力和計算吞吐能力，支持多應用多實例并發同時計算并隔離應用數據和程序的能力。支持Mapreduce等批量數據分布式計算框架。支持分布式內存計算框架。支持作業查詢預處理調度算法，可根據業務屬性對指定的多個隊列按照優先級的配置進行任務的提交。具備高可靠性，支持主控節點雙機，避免單點故障不可恢復。具備高度可擴展，可動態增加/削減計算節點，真正實現彈性計算。支持離線計算組件界面配置化，可以對配置進行查看和修改，并立刻生效。支持離線計算組件性能指標界面可視化，通過界面實時監控組件性能指標。支持多租戶權限管理能力，支持不同用戶之間的資源隔離。支持多應用多實例并發同時計算并隔離應用數據和程序的能力。內存計算引擎（Spark）：基于內存的HYPERLINK迭代計算框架，適用于需要多次操作特定數據集的應用場合。由于中間輸出和結果可以保存在內存中，從而不再需要讀寫分布式文件系統，能更好地適用于數據挖掘與機器學習等需要迭代的算法。支持作業查詢預處理調度算法，可以根據業務屬性對指定的多個隊列按照優先級的配置進行任務的提交。支持審計日志可查詢，在管理運維的界面中可以進行內存計算引擎日志的查詢。支持相關存儲目錄規整，對內存計算引擎的數據目錄進行規整，修改默認配置，并提供界面上的修改配置的地方。支持配置界面化，能夠在管理運維界面上對內存計算引擎的配置進行查看和修改，并能夠同步到前臺立刻生效。支持通過界面展示性能指標，能夠在界面上查看內存計算引擎的性能指標數據。支持onYarn等方式，在管理運維界面上安裝服務，可以在安裝的時候，選擇OnYarn等的方式安裝。支持內存計算引擎的Master的HA等，可以對內存計算引擎的master角色進行HA等部署，以保證該節點的高可用性。實時計算引擎（例如sparkstreaming、Storm）：實時分布式計算需要提供大吞吐量的實時流式數據處理。要求保證高可靠性的前提下讓數據處理更加實時，具備低延時、容錯和分布計算特性。采用分布式計算框架提供實時計算服務，可按需擴容。支持高并發低延時的數據處理。計算引擎：支持SPARKSTREAMING等實時計算框架、STORM分布式流式計算框架兩種計算框架功能。支持對流數據的處理，數據可以建立關聯處理。高效處理數據：支持消息的分流、合流、聚合的消息處理。數據按業務分析，可支持不同的應用接入，并對應不同的應用輸出計算結果。事件監測：對數據處理低延時，滿足事件監控等實時性要求很高的場景。具備高可靠性，支持主控節點雙機，具備自動容錯能力，避免單點故障不可恢復。支持實時計算組件界面配置化，可以對配置進行查看和修改，配置修改立刻生效。支持實時計算組件性能指標界面可視化，通過界面實時監控實時計算組件性能指標。=4\*GB3④HYPERLINK全文搜索引擎（例如solr）提供豐富的查詢語言，同時實現可配置、可擴展并對查詢性能進行優化，提供一個完善的功能管理界面。可以實現集中式的配置信息、自動容錯、查詢時自動負載均衡、自動分發的索引和索引分片和事務日志等多種特色功能。可以對搜索引擎集合進行快照，可以周期、定時創建集合快照，對索引數據進行備份。提供搜索引擎數據切換自動化工具，一鍵式操作實現搜索引擎數據從一個集群切換到另外一個集群，安全可靠。提供搜索引擎節點擴容數據重分布自動化工具，搜索引擎節點擴容后數據均勻的重分布到新增節點上，負載均勻的分擔到各節點上。支持搜索引擎服務自動拉起功能，提高可靠性。除管理平臺界面手工停止服務之外的異常服務停止后都會自動拉起，保證服務連續可用。=5\*GB3⑤資源管理（例如yarn）資源管理要求能夠實現調度和分配集群的內存和計算等資源給上層應用和服務，能夠管理運行在集群節點上的任務的生命周期和資源使用，提供靜態資源池和動態資源池功能。在多用戶運行環境中，能夠支持計算額度和訪問控制，作業優先級和資源搶占，達到在保障公平的前提下，有效地共享集群資源。支持VIP隊列管理，支持根據業務需要指定作業在指定的計算節點上運行，隔離重點任務和普通任務，保障重點任務的物理資源。要求給出詳細的設計方案。資源管理能夠面向海量數據處理和大規模計算類型的復雜應用提供統一的資源管理和調度。提供通用的并行計算框架，要求兼容批量分布式計算、內存分布式計算、流式計算等多種編程模式。具備高可擴展性，支持作業定點調度，支持優先級高的作業優先分配到資源。能夠自動檢測故障和系統熱點，重試失敗任務，保證作業穩定可靠運行完成。支持作業定點調度，指定作業在哪些主機上運行，隔離重點任務和普通任務。支持隊列增加優先級屬性，優先級高的作業優先分配到資源。支持白名單功能，限制客戶端向集群的resourcemanager提交作業。支持提交權限，限制無權用戶提交作業并運行。支持隊列屬性修改圖形化，在圖形化界面中配置新增、修改、刪除隊列屬性。支持隊列屬性增加“最大作業提交數”屬性，在圖形化界面中新增“最大作業提交數”屬性可配置=6\*GB3⑥分布式協作服務（例如Zookeeper）分布式協作服務提供分布式、高可用的協作服務，可以用來構建分布式應用。它能為分布式文件系統、分布式列式數據庫、離線計算、資源管理與調度、數據倉庫等大數據組件提供重要的功能支撐。在分布式應用中，通常需要分布式協作服務來提供可靠的、可擴展的、分布式的、可配置的協調機制來統一各系統的狀態。幫助系統避免單點故障，建立可靠的應用程序。提供分布式協作服務和維護配置信息。=7\*GB3⑦安全管理安全管理能夠提供以用戶為單位的身份認證和授權，能夠對集群數據資源和服務進行訪問控制，包括系統用戶、應用用戶的身份和權限管理，日志管理等。=8\*GB3⑧運維管理主機管理：可以對已經添加的主機及其運行狀態進行查詢，可以對單臺主機進行全面監控。通過在已添加主機安裝代理，支持通過代理訪問計算集群提供相關組件服務和操作。要求給出詳細的設計方案。服務管理：對大數據平臺包含的各個組件服務提供的管理界面，可對各組件運行狀態進行監控，可執行啟、停操作；除手動停止服務外，系統監測到服務異常終止時可以自動拉起服務，并可以根據需要打開或關閉自動拉起開關。可對具體角色實例進行管理。為避免應用之間在申請組件服務時相互干擾，提升應用的健壯性和可靠性，應支持相同組件的服務既共享物理資源，又相互獨立。要求給出詳細的設計方案。告警管理：告警管理功能包括告警查看、閥值設置。監控系統各類異常，在管理界面上實時呈現。支持集群內不同節點差異化告警閾值設置。系統管理：包括系統配置、巡檢、備份。其中，系統配置包含版本設置和SNMP設置。巡檢功能需要支持自動巡檢和手動巡檢兩種方式。提供備份功能，包含快照和集群間備份。支持服務日志級別動態調整，支持組件配置項快速查找功能，并且用戶可以根據需要新增自定義組件配置項。=9\*GB3⑨展現界面設計詳細展示大數據平臺的運行情況。界面展示內容包括主頁界面、集群界面、主機管理界面、告警管理界面、安裝界面、系統管理界面、日志界面、安全界面等。主頁界面：可以整體查看集群的整體運行狀況，包括主機、服務等資源的數量、在線情況；運行負載情況；以及告警信息。集群界面：包含服務管理、靜態資源池、動態資源池等；其中，服務管理界面提供對大數據平臺各組件運行狀態進行監控，可執行啟、停操作；靜態資源池界面和動態資源池界面可對根據服務狀態對資源進行靜態和動態調整。主機界面：可以查詢已添加的主機及其運行狀態，也可對單臺主機進行全面監控。告警界面：主要包含告警查看和閥值設置。安裝界面：包括安裝集群、安裝主機、安裝服務、機架管理、升級服務、升級主機。系統管理界面：包含巡檢報告、開關設置、版本設置等內容。日志界面：分為操作日志、系統日志、安全日志。可以按照查詢條件對日志進行查詢操作，并可對日志可以進行分類、刪除、過濾、導出。安全界面：包含部門管理、用戶管理、角色管理等。=10\*GB3⑩集群部署及監控集群部署與監控能夠提供整個云操作系統以及上層應用服務的部署、配置管理以及服務的自檢和自舉。集群部署：支持自動化的安裝部署，使用工具進行自動安裝，簡單快捷。主要功能包括：集群安裝、主機安裝、服務安裝、服務升級、主機升級、機架管理。運行監控：可以整體查看大數據集群的整體運行狀況。包括主機、服務等資源的數量、在線情況；運行負載情況；以及告警信息。同時監控大數據平臺各組件運行狀態、硬件資源占用情況（硬盤、CPU、內存等）等，如果被監控對象出現異常情況，監控系統就會在相關管理告警頁面發出告警通知。(2)大數據多維分析查詢系統=1\*GB3①總體要求大數據多維查詢系統要求提供超大數據規模數據查詢，支持PB級數據量。針對海量數據可以進行任意維度的密集計算與檢索,支持建立OLAPCube,提供MOLAP能力。支持高并發、低延時的在線數據應用系統，能夠提供高并發的實時計算查詢服務,對于百億行級別的數據可在亞秒級時間返回查詢結果。大數據多維查詢系統主要面向傳統架構中OLAP（聯機分析處理）數據訪問場景，利用多維分析技術，針對特定分析主題，設計多種可能的觀察方式，設計相應的分析主題結構，使用戶在多維模型基礎上進行快速、穩定、交互式訪問，以達到復雜分析和數據預測的作用，實現實時聯機分析處理的效果，面向高并發、海量、低延時的業務場景。=2\*GB3②創建數據模型系統能夠根據維度和指標的要求，從現有的數據表中選擇可對應維度或指標的字段，將這些字段的信息分別保存在維度表和度量表中。支持層級維度、聯合維度、可推導維度等維度降維優化技術。根據業務的聚合需求，支持定義度量的聚合形式，包括SUM、MIN、MAX、COUNT、COUNT_DISTINCT等。可定義分區類型、分區列和開始日期等，以支持采用增量構建方式對Cube進行構建。=3\*GB3③分析查詢處理系統能夠根據維度指標定義及關聯關系，提供多維數據的分析查詢處理，在查詢過程中能夠分別根據上鉆、下鉆、切片、切塊、旋轉、TOPN等操作進行相應的處理。支持web頁面向導式模型構建及任務監控。支持ANSISQL查詢標準，對外提供標準的ODBC、JDBC驅動及RESTAPI接口。(3)大數據智能分析系統=1\*GB3①總體要求大數據智能分析系統提供各類數據的融合與共享服務，要求集成豐富的數據挖掘算法，能夠對海量數據提供高效的分析和計算。數據分析挖掘引擎支持并行化統計算法和機器學習基礎算法庫，支持的并行化基礎算法，能夠處理大數據集。=2\*GB3②算法庫大數據智能分析平臺，需集成豐富的機器學習、數據挖掘算法，包括但不限于分類、預測與回歸、聚類、降維、推薦/協同過濾、相似度等算法，支持對海量數據進行高效的分析和計算，支持圖計算和圖挖掘，支持用戶擴展算法庫。聚類分析：集成常用的聚類分析算法對數據進行抽象的分組分類。分類分析：在設定好的分類之中，對數據進行歸類。關聯分析：集成常用關聯分析算法，對數據之間的關聯關系進行分析，得出不同數據之間的關聯關系。回歸分析：集成常用回歸分析算法。特征分析：集成常用特征分析算法，挖掘數據潛在的特征。圖挖掘：基于圖和圖并行計算框架提供圖挖掘工具，主要包含：連通圖、最短路徑、三角關系計數、社區關系。=3\*GB3③智能分析系統數據準備：通過對業務需求分析，搜索所有與業務對象有關的內部和外部數據信息，從中選擇出適用于數據挖掘應用的數據，并進行數據預處理。數據預處理可以加快分析過程，提高分析結果的精度，針對不同的數據類型缺失值的處理各不相同，需要結合業務場景。數據探索：通過統計分析和關聯分析等手段，能夠深入挖掘多源多維數據之間的關聯性，從不同的維度分析數據，加深對數據的理解，提取可能對業務結果相關的影響因子，探索發掘數據的內在規律特征，為分析模型對業務進行定量與定性的結合分析。數據構建：根據數據源類型、業務要求建立對應的數據模型。通過分類、聚類、關聯、回歸、特征分析等機器學習算法和分析方法，對海量多樣化數據進行進行模型構建和數據分析挖掘。數據模型的設計包括設計和準備數據源，數據的處理，選取和設計數據算法。數據模型的建立是一個預定義、評估、優化的過程。模型評估：利用評估算法對模型進行評估，評估數據分析結果的合理性、合法性，評價模型的優劣。根據分析結果及時調整和優化數據模型，如果結果不符合預期，需要調整參數進行機器學習，重新估算。可視化智能分析工具：要求提供可視化智能分析工具，加速數據分析模型設計。可視化智能分析套件為數據分析提供直觀的圖形化用戶界面，用于設計分析流程。實現完整的建模步驟，從數據加載、匯集、到轉化和準備階段，再到數據分析和產生預測階段。數據管理服務平臺數據管理服務平臺是一個管理、展現平臺，主要包括：數據治理與監控系統、數據服務集成管理系統和大數據展現門戶等。(1)數據治理與監控系統數據治理與監控系統是一個數據治理和數據監控的綜合管理系統，對數據資源中心和大數據處理平臺兩大部分數據進行治理和管控。數據治理按照數據全生命周期來管理，要求包含：數據源管理、數據質量管理、數據地圖管理、數據血緣管理、數據安全管理和元數據管理等；數據監控與數據治理相輔相成，實現對數據資源的全程監控，包括：全局數據監控、部門數據監控、數據存儲使用監控和數據異常監控等內容。=1\*GB3①數據標準管理術語標準管理：包括限定詞、同義詞、術語等信息庫的管理。元數據管理：元數據記錄了數據源的結構信息，有了元數據才能對數據源進行各種操作，元數據管理需要提供對各數據源的元數據進行注冊，加載，查看等功能。數據源管理：數據源管理包括：基礎環境的管理、標準編碼管理等。基礎環境管理：基礎環境配置管理用于進行一些基礎信息的配置，包括：源、目標數據源的配置、標準數據庫表結構配置及其編碼表的配置等。=2\*GB3②標準編碼表管理用于對數據中心數據涉及的編碼表及其編碼項進行定義。=3\*GB3③數據處理管理提供完善的數據處理功能，如數據清洗、數據比對、數據加載、數據轉換、數據共享等功能。=4\*GB3④數據規則與質量管理數據質量監控是根據預設的規則來檢測數據中的質量問題，檢測規則可自主配置，也可以自主編寫規則表達式。數據質量監控與系統調度關聯使用，發現臟數據，避免錯誤的數據流入下游應用。=5\*GB3⑤數據地圖數據全局視圖：展示從外部源到內部庫，到輸出數據庫的數據整體流向，展示類別數目、庫數目、表數目、分別統計庫、表、字段、作業、任務等數量。從表數目和數據存儲量的角度展示數據庫中按月度變化的動態信息，以直觀的圖形化進行動態展示。并且可以區分不同部門進行統計。數據動態分布：從表數目和數據存儲量的角度展示數據倉庫中按月度變化的動態信息，以直觀的圖形化進行動態展示。并且可以區分不同部門或者租戶進行統計。數據血緣：數據血緣以歷史事實的方式記錄每項數據的來源，處理過程，應用對接情況等，記錄了數據表在治理過程中的全鏈血緣關系。數據血緣就是通過對數據處理的全過程追蹤，找到以某個數據對象為起點的所有與該對象相關的元數據和它們之間關系的一種技術手段。(2)數據服務集成管理系統搭建基于企業服務總線（ESB）的服務集成管理系統，構建數據服務的統一通信通道，即使在協議不同、格式不同、標準不同的情況下，服務與對接服務之間都可以實現交互通信，傳遞消息，以便實現服務集成管理目標，從而實現各類數據服務的統一管理，面向政府用于、企業、公眾、開發者，提供便捷的數據服務。具體包括：=1\*GB3①服務注冊與發布提供服務定義、注冊、審核和發布功能，發布前可以對服務的配置參數進行審核與修改，配置通道，發布后，自動生成/更新對應服務的配置文件（如WSDL），連同服務參數配置，更新至服務目錄中；提供對注冊/發布服務的連通性測試；=2\*GB3②服務生命周期管理提供服務的注冊、變更、下線的申請、審核、復核功能，檢查和確認服務狀態以執行變更、下線；根據服務優化管理中的服務拓撲分析，調整服務層級分類或整合服務，以實現優化；提供服務版本的管理；=3\*GB3③流程管理支持服務申請、服務變更、服務下線等服務生命周期管理中相關流程的管理功能；=4\*GB3④服務目錄管理提供服務目錄的瀏覽和檢索；提供服務目錄/服務定義/服務狀態的查詢和管理，包括權限的過濾和管理；=5\*GB3⑤接入系統管理設置和管理服務請求方和接入請求系統的映射關系；設置和管理服務提供方和接入服務系統的映射關系；設置和管理服務請求方、服務提供方在服務治理系統的用戶映射關系；=6\*GB3⑥接口數據管理提供數據字典的定義和管理，提供服務方法接口和數據字典字段的映射關系設置。(3)大數據展現門戶大數據展現門戶是智慧園區大數據中心對外服務窗口，門戶包括兩個方面：政務數據資源門戶（內部數據門戶）和公眾數據門戶（外部數據門戶）