一、总体架构要求

城市智慧水务数据中心应数据来源、数据处理、数据治理、数

据应用四层架构。城市智慧水务数据中心总体架构如下图所示：

1、数据中心设计应采用主流的数据中心技术和架构；

2、数据中心设计应考虑关键软件与硬件的扩容、维护和替换，不能影响整体系统的运行。

3、数据中心应满足城市智慧水务各专业部门管理的需要，充分挖掘数据价值，实现数据应用共享。

二、数据来源

1、数据资源类型

数据中心采集的数据类型包括但不限于基础数据、业务数据、管理数据和其它数据等四大类：

①水务基础数据，如地面高程数据、下垫面数据、供水管网数据、排水管网和附属设施数据、城镇河道数据、城市水利设施数据等；

②业务应用数据，如气象数据、水文水资源数据、水环境数据、水生态数据、水务工程数据、供排节水数据、污染源数据等；

③运行管理数据，如水务运营管理数据、人事管理数据、财务管理数据、行政类文件、会议文件等；

④其它数据，包括城市人口、社会、经济等水务相关数据。

2、数据质量控制标准

①数据中心应建立数据质量管控机制；

②数据质量应符合《信息技术数据质量评价指标》（GB/T 36344-2018）的规范要求。

三、数据处理

1、数据采集

①数据中心应支持不同来源、不同类型的数据，做到通用化，支持多种数据采集方式；

②应根据不同格式数据采集的特点，设计相应的数据采集通道；

③同一类的数据采集应采用相对统一的数据传输标准；

④填报数据应有规范的数据表单，易于填报，采集数据应为电子版，应避免手写数据；

⑤数据采集应具有良好的可扩展性，应提供便捷、准确的实现方式，进行数据库扩容、数据类型增加、业务应用修改时，不应对数据中心整体结构产生影响；

2、数据转换

①支持数据表转换，如字段替换、去除重复、行列置换等；

②支持基本的数据运算，如求和、平均值、最大值、最小值、中

值等计算；

③支持排查重复、不完整、错误的数据。

3、数据加载

①支持行业主流关系型数据库和非关系型数据库加载；

②支持数据仓库加载；

③具备良好的扩展性能。

4、基数据存储

①支持查看数据资产，如数据表量、数据量、核心数据等；

②支持基本数据备份和快照，提高数据安全性；

③支持多种形式的数据检索，如关键字、自定义SQL等方式。

5、元数据存储

①支持多种源数据类型存储和管理，如数据表、视图、函数等；

②支持查看元数据的数据表结构以及查看元数据数据详情；

③支持元数据变更预警，如通过邮箱、短信、通知等方式预警。

6、数据备份

①支持集中控制的数据备份，应根据不同类型的数据需求，制定相应的备份策略；

②支持异地备份和镜像备份；

③提供错误监控机制，采取多份冗余备份；

④支持容错机制，系统宕机不影响可用性，能够自动完成数据恢复。