本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。

小试阶段/n该平台继承了目前主流计算框架和编程模式，尤其是内存计算框架， 通用性强、时效性高。该平台从根本上解决了目前大数据处理中耗时过 长的问题，通过优化大数据处理系统的任务管理和内存管理，对用户提 供主流的简洁编程接口，与目前国际上主流系统对比，该平台可以大量 减少内存占用，最高性能提升可达 41 倍，。该平台同时从根本上解决了 大数据系统自动管理内存的开销，减少 90%以上的开销。该技术平台是一 种通用数据处理平台，不影响上层生态应用，可以适用于各类大数据生 态系统，包括机器学习与深度学习领域

项目简介 “医疗保险违规和欺诈行为的数据挖掘平台”属计算机软件与其他学科交叉领域， 是数据挖掘技术在医疗保险业一个典型的应用。平台具备挖掘项目的自定义，使数据挖 掘过程直接面向业务问题，降低医疗保险业内部业务人员对医疗违规欺诈行为进行监管 的技术门槛。通过将业务问题关联的数据挖掘结构、对应的算法、关联参数、结果界定 规则及评估方法进行固化配置，降低了使用者在挖掘项目构建时的难度。通过对挖掘结 果的界定规则及评估，监管及执法提供了定量依据。通过自定义展示

项目主要是把贮运厂电气运行数据集成到PHD，并提供WEB浏览，方便管理，实现生产的长期稳定、安全运行，保证贮运厂的经济效益和社会效益的最大化。通过开发专用数据接口，将电气PLC控制系统的相关数据集成到PHD数据库，绘制流程图和制作参数报表和趋势图，通过WEB服务器进行信息发布，经过授权可以进行远程信息浏览。

一、技术背景 近年来，随着企业数据的迅速膨胀，存储业务响应要求越来越快，如何找到一个有效且高效的存储解决方案已经成为业界 IT 管理员们共同面临的巨大挑战。针对大量计算和存储需求的爆发式增长，虚拟化和存储基础架构必须能够提供足够弹性以及足够性能的业务支撑能力。 二、产品介绍 云之翼存储虚拟化（yiSAN）为用户提供了一款超融合、弹性配置以及可横向扩展的超融合解决方案。通过存储虚拟化技术，将物理设备上的计算和存储资源融合为一个统一的资源池，并在此资源池上提供了更为弹性存储特性以支持各类虚拟化场景的使用。云之翼存储虚拟化可在多种虚拟化平台上进行混杂部署，在同一套硬件设备上，融合了弹性计算能力及软件定义存储能力。充分利用硬件资源，实现存储计算资源的统一弹性管理，进一步降低用户的 IT 投资。 云之翼存储虚拟化场景应用： 多虚拟化平台融合 多存储架构融合 多存储介质融合 多级数据安全策略融合 多数据服务融合 三、产品架构 四、功能优势 简化软件定义基础架构 云之翼存储虚拟化将每台虚拟服务器的本地磁盘整合成一个统一的虚拟存储资源池，不仅简化了传统基础架构的复杂性，同时也避免性能瓶颈，使得整个基础架构更加易于扩展。 更加简化的弹性扩展方案 云之翼存储虚拟化整合虚拟服务器本地硬盘，当一台新的节点加入集群时，不仅存储容量增加，计算资源与存储性能都能得到同步提升。 简化应用程序的使用模式 云之翼存储虚拟化采用软件定义存储的方式，允许IT管理员在超融合存储集群中，再额外规划出一个甚至多个虚拟存储器供应用程序进行数据访问。 更为简化的数据保护方案 云之翼存储虚拟化提供了內建的数据保护机制、数据副本机制、异地数据备份等多种数据保护方案。 更低的总体拥有成本 云之翼存储虚拟化简化基础架构，节省大量的网络带宽以及管理成本。通过整合虚拟服务器中的本地硬盘，降低了部署和管理外部共用存储资源的成本。 多租户存储服务  云之翼存储虚拟化提供多租户数据隔离能力，可为不同租户提供逻辑上独立的计算和存储资源池。 实时副本及自我修复 云之翼存储虚拟化实时副本及自我修复功能不但减少管理者的负担，更可以大幅提高整体 SLA 确保数据不会因为连续的硬件故障而丢失。 数据实时压缩及去重 云之翼存储虚拟化支持实时的数据压缩及去重，可以有效增加存储空间使用率，使某些应用在虚拟化上可以达到 3~5x 的存储空间效益。

本发明公开了一种异构存储介质下嵌入式数据库的管理方法，具体为：将数据文件分为小数据块和大数据块，将大数据块和优先级低的小数据块存入外存，将优先级高的小数据块存入内存；嵌入式处理器查询到待访问数据的索引块，若该数据块存在于内存，则直接访问数据，若该数据块存在于外存，则访问外存中的数据；在系统空闲期，数据库根据访问情况将部分数据块降级释放到外存，加载部分急需的数据块到内存，以实现动态调度。本发明综合两种存储介质的优

本发明公开了存储系统中基于溯源信息的文件元数据查询方法。 在系统客户端收集溯源信息，通过分析得到文件相关性信息并传递给 元数据服务器；元数据服务器根据文件之间的关系信息实时维护关系 图；建立基于关联感知的元数据索引树；接收到查询请求后，先在索 引树中查找到种子结果集，然后在关系图中查找，得到初始结果集， 最后对初始结果集根据查询条件进行排序和精简得到最终结果发送给 客户。本发明还提供了相应的文件元数据查询系统。本发明