项目描述： 1、多源融合物联网平台作为物联网设备的底层基座服务，具备设备接入的灵活性、协议动态配置性、从属信息的完备性、高并发处理的可扩展性、设备场景联动性、计算环境安全性、电子围栏管控性、运维管理的可控性、接口服务的管理性等特性，接入35万个物联网设备，为其他应用平台提供物联网设备数据的获取、推送、及时控制、状态告警、电子围栏告警等数据应用接口服务。 2、物联网平台主要功能有：系统管理、设备从属信息管理、设备管理、适配器管理、协议网关包管理、消息总线管理、协议解析包管理、场景联动、运维管理、可视化、接口服务管理、电子围栏管理。 3、主要使用技术： 本平台采用基于Netty、Vert.x、SpringCloud微服务框架、Reactor响应式编程框架、WebFlux响应式支持。 数据存储和缓存方面使用Redis、ElesticSearch、PostgreSQL、PostGIS、InfluxDB来保障数据的高性能存储和快速索引查询，数据存储缓存可根据不同业务场景横向扩展。 ElesticSearch是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎，适用于收集、增强和分析 IoT 数据。 PostgreSQL是一种对象-关系型数据库，也是目前最强大、特性最丰富的空间数据库系统，在PostgreSQL中已经定义了一些基本的集合实体类型，这些类型包括：点（POINT）、线（LINE）、线段（LSEG）、方形（BOX）、多边形（POLYGON）和圆（CIRCLE）等；另外还定义了一系列的函数和操作符来实现几何类型的操作和运算；同时引入了空间数据索引R-tree。 PostGIS是对象关系型数据库系统PostgreSQL的一个扩展，提供空间信息服务功能：空间对象、空间索引、空间操作函数和空间操作符。 多源数据落地：InfluxDB，HBASE，Tdengin等多数据源。

1、国产化可控硬件：国产化适配跨平台高校运行能力、龙芯鲲鹏等国产适配，国产中间件，数据库性能优化。 2、网络安全：数据安全传输加密能力、异网互通安全访问平台、商用密码加密、数据存储密码加密 3、大数据：潜力智能化采集与感知能力、物联网数据实时感知、行业大数据治理采集、异网数据安全互通；潜力大数据治理与分析能力、科学治理、建模分析、数据可视化。 4、AI机器学习：AI机器学习底座支撑服务能力、模型算法、机器学习、神经网络、智慧预测。 5、业务应用：仿真演练与精准动员效能评估、仿真演练、准确测算、动员效能评估 ，应急应战指挥与智慧化辅助能力、平时服务、急时应急、战时应战、任务规划分析，军民融合协同联动能力、军区业务融合、智慧征兵、退役管理、民兵管理，国防教育与 动员宣传能力、国防教育全媒体触达、动员宣传精准投放。 6．人工智能： 算法：最优化车辆路径规划算法，动态时间规整算法，模糊控制算法，银行网点金额现金存款预测模型、区域潜力资源预测模型、潜力资源动态调配预测模型等。 深度学习：训练：Mahout、TensorFlow、Caffe、PyTorch，推断：TensorFlow Lite、Caffe2go、CoreML 7．使用部分框架及组件： Java：zookeeper,Redis,ActiveMq,minio,Druid,Shiro,Activiti,quartz,xxl-job,fastjson,Kafka,springboot,springCloud生态（nacos服务注册中心，Feign服务调用，Hystrix 熔断，spring getaway服务网关，LCN分布式事务处理，RabbitMQ和Cloud bus配置中心统一配置，Sleuth 与 Zipkin通过RabbitMQ实现对各个服务的监控和效率分析） Java反应式：Netty、Vert.x、Reactor、WebFlux 微服务管理部署：Kubernetes+Docker DevOps工具集：Maven,git,gitLab,gitLab CI,Harbor,Helm,Selenium,Grafana,Promethues 数据库：tdengine，PostgreSQ，达梦，人大金仓 大数据：结构数据、非结构数据->canal、sqoop->kafka->stom->HDFS->spark SQL->ElasticSearch实现秒级查询分析，Hadoop生态。 应用集群：Nginx，Tengine，Redis，springCloud微服务架构，zookeeper，ElasticSearch，消息中间件等。 前端：编写js组件，响应式布局，vue.js 移动端：网页： H5+MUI *：android

1、大数据湖仓架构： 数据湖存储：格式：hudi（parquet,orc,json），HDFS，OSS，元数据管理Atlas 计算：数仓OLAP分析clickhouse、druid、CarbonData、kylin、MongoBD、MPP(Greenplum,GaussDB)，工作流Oozie，批处理Pig，分布式实时计算Storm、Spark Streaming、flink，分布式消息Kafka、pulsar，交互式内存分析与数据挖掘Spark、Impala、Presto、OpenLooKeng，机器学习 训练：Mahout、TensorFlow Caffe、PyTorch，推断：TensorFlow Lite、Caffe2go、CoreML。 2、大数据服务管理中台： Auth&access权限控制，数据资产目录管理服务，数据分级接口服务，BI、davinic、zeppelin、Kibana、离线、在线、交互计算服务、机器学习、深度学习服务、任务调度，资源动态分配、数据安全、平台运维。