玉树县政务oa系统：八道江政务oa系统中走好信创落地“最后一公里”

玉树县政务政务OA系统：八道江政务政务OA系统中走好信创落地“最后一公里”统的审批模式仅仅在跑部门找审批人上就花去了许多时间，何况还有等待审核的时间，如果再碰上审批人出差外出，那么这项审批估计就涌现。这些都会带来较高的复杂度，同时我们也看到国内数据库发展活跃、厂商产品能力参差不齐，用户在选型、研发、迁移、使用上面临诸多痛点。特别是在整体改造的最后阶段，涉及将系统从原有技术栈迁移到新技术栈，这其中蕴含了较多工作及风险。本文尝试从信创改造角度出发，重点谈在改造中往往处于最后改造的数据库部分，即所谓信创改造“最后一公里”所面临的痛点问题及可能解决思路。 1. 信创改造阶段划分 在企业的信创改造过程，我大致将其划分为四个阶段。 ❖ 架


大数据新机遇，教育系统将建设完整安全体系:

随着网络规模的扩大，web应用承载的业务系统越来越复杂，web系统也受到越来越多的攻击和威胁。 杨总以大数据下的网络威胁为切入点，深入解读了当前网络安全态势下教育行业内各级考试院、高校等应如何建立健全的安全监测和防御体系，从而实现教育行业良好有序的网络安全云运营。? ，把握业务系统的业务、流量等特征，从而实现在发生安全威胁时快速的判断和防护。 , 7*24不间断安全服务及实时监测，建立监测防护一体化架构，形成“检测-防护-分析”完整的安全大数据中心，为教育系统安全保驾护航。? 玄武盾行业云防御中心

使用seata彻底解决spring cloud中的分布式事务问题！:

seata简介 seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。 seata原理和设计 定义一个分布式事务 我们可以把一个分布式事务理解成一个包含了若干分支事务的全局事务，全局事务的职责是协调其下管辖的分支事务达成一致，要么一起成功提交，要么一起失败回滚。 一个典型的分布式事务过程 tm 向 tc 申请开启一个全局事务，全局事务创建成功并生成一个全局唯一的 xid； xid 在微服务调用链路的上下文中传播； rm 向 tc 注册分支事务，将其纳入 xid 对应全局事务的管辖 ； tm 向 tc 发起针对 xid 的全局提交或回滚决议； tc 调度 xid 下管辖的全部分支事务完成提交或回滚请求。

网络安全重大事件判定指南:

网络安全重大事件判定指南：1、关键信息基础设施整体中断30分钟或主要功能故障2小时以上；2、关键信息基础设施核心设备已被渗透控制或恶意程序在设施内部大范围传播或设施内部数据批量泄露；3、影响单个地市级行政区 30%以上人口的工作、生活；4、影响10万人以上用水、用电、用气、用油、取暖或交通出行；5、泄露5万人以上个人敏感信息；6、造成5000万元以上直接经济损失；7、党政机关门户网站、重点新闻网站、大型网络平台被攻击篡改 以下情况之一，可认定为是“大范围传播”：（1）在主页上出现并持续1小时以上或在其他页面出现并持续10小时以上；（2）通过社交平台转发1万次以上；（3）浏览人数超过10万人；（4）省级以上网信部门、公安部门认定为是 同时我们也可以通过这个判定标准，可以推定：1、涉及到用水、用电、用气、用油、取暖或交通出行等相关系统的，地级市乃至区县级的相应系统都可以定为三级及以上，因为绝大多数区县人口数都在10万人以上；2、系统中存有 5万人以上个人敏感信息的可定为三级及以上；3、地市级以上党政机关门户网站、重点新闻网站或大型网络平台可定为三级及以上。

腾讯“互联网+”指数·黑龙江篇（2015年第一期）:

发展乃至受其影响的传统行业的发展状况及趋势，腾讯“互联网+”指数以腾讯公司社交及游戏产品在移动终端的全样本数据为支撑，对使用频次、消息数量、在线时间、支付频次、娱乐时长等近二十个维度数据进行综合赋权，描绘出中国31个省自治区直辖市及 腾讯“互联网+”指数第一期对2014年下半年各省自治区直辖市及城市全样本数据进行测算，反映出截至2015年1月1日的移动终端“互联网+”活跃度。　　 全国范围内31个省自治区直辖市及351个城市的详细分析报告可参见腾讯研究院日前发布的《腾讯“互联网+”指数（2015年第一期）》。 腾讯研究院日前发布的“互联网+”指数结果显示，黑龙江省以5.97的指数值位居全国31个省自治区直辖市的第18位，并在全国“互联网+”六大梯级中位处第4级，“互联网+”发展处于全国中游偏下水平，整体发展稍显滞后 大兴安岭、伊春、佳木斯“互联网+”发展排名则分别超过人均gdp排名80名及以上，其中大兴安岭地区的排名差更是高达139名！从长远来看，仍有巨大的投资潜力，值得投资者及政策制定者们关注。

玉树县政务政务OA系统：八道江政务政务OA系统中走好信创落地“最后一公里”

不仅是耽误了工作进度，严重的可能还会影响企业效益。但是有了政务OA系统，情况就大不一样了，它打破了部门间的空间限制，让空间实现无缝对接。无形之中提高了审批效率，也进一步提高了企业办公效率。在政务OA系统里，只需要在电脑一端发起申请，不再需要去各个部门进行审批请求，就能实现不同部门的审核步骤，如果对方搁置了处理，我们还能进行催办操作，真正完全实现了流程审批快速化。在政务OA系统里，我们还可以实时查询自己审批申请的进度，是到达哪一个审核人了，审核结果是什么，都能一一查询得到。正所谓秀才不出门，也能知道天下事。随着近些年来内外部形势的剧烈变化及企业自身发展诉求，国内企业愈发重视基础软件的自主可控。特别是对于某些涉及国计民生的重点行业，监管层面也提出了非常明确的指导意见，在指定时间内完成技术改造。作为核心技术软件之一，数据库在其中无疑扮演着重要的角色，且具有非常高的复杂性。一方面是作为基础软件之一，数据库自身复杂度就比较高；另一方面近些年数据库技术发展迅猛，以分布式、多模、htap为代表新型数据库架构不断涌现。这些都会带来较高的复杂度，同时我们也看到国内数据库发展活跃、厂商产品能力参差不齐，用户在选型、研发、迁移、使用上面临诸多痛点。特别是在整体改造的最后阶段，涉及将系统从原有技术栈迁移到新技术栈，这其中蕴含了较多工作及风险。本文尝试从信创改造角度出发，重点谈在改造中往往处于最后改造的数据库部分，即所谓信创改造“最后一公里”所面临的痛点问题及可能解决思路。 1. 信创改造阶段划分 在企业的信创改造过程，我大致将其划分为四个阶段。 ❖ 架构选型阶段 这一阶段完成信创技术栈的选型问题。当然这部分需要考虑的因素是比较多的，我在之前的文章中也提到过关于选型的诸多难点。 ❖ 研发测试阶段 这一阶段完成业务系统针对信创技术栈的改造及测试。这其中涉及到较大的成本（人力、时间）的投入。 ❖ 系统验证阶段 这一阶段完成业务系统改造后，需针对新平台的功能、稳定性、可用性等方面进行验证。一般为保证真实性，可通过业务并行方式进行。 ❖ 系统上线阶段 这一阶段是在系统已经得到充分验证后，将业务系统从原技术栈完全迁移到新技术栈。此阶段需重点解决迁移及出现问题的保障维护方面。 2. 阶段：架构选型 ❖ 信创技术栈分散 信创技术栈分散，尚未形成选型标准，用户选型困难。在生态兼容性上，有兼容mysql、pg、oracle、自有标准等多种形式。架构上包括单机、集中式、分布式等多种，包括以newsql为代表的产品受到关注。在部署平台上，包括私有部署及云端部署（含私有云带底座、公有云）等多种形式。 解决思路 解决上述问题的思路是用户在选型时，尽量采用“生态兼容”而非简单的选择产品，同时针对选择多产品问题，需形成标准统一的数据管理能力。针对前者，推荐的方式是形成企业内部数据库标准访问层；针对后者，则需形成数据标准管理层。 数据库访问标准层 首先需统一企业内部的数据库生态，明确采用如mysql、pg等为代表的事实标准生态。针对同生态产品间（如mysql生态的tdsql、goldendb、tidb等），提供标准能力兼容支持；针对异构生态产品间（如oracle、db2）到mysql或pg生态，提供等价改写、异常处理（当然前提是收敛异构间数据库差异，规范标准写法）。 其次需统一企业内部的数据库协议，可通过标准的mysql或pg协议，访问多种异构数据库。例如通过标准mysql协议接入，底层可对接不同数据源（如oracle、db2）。当前执行的语法为目标数据源。这种统一接入管理方式，对企业内部数据库管理带来极大便利。 数据标准管理层 面对企业内部多数据库产品并存的情况，需从全局视角出发拟定数据管理策略。之前竖井式的管理方式，在现有碎片化现状下将更加困难。可考虑建立数据标准管理层，将常用的数据管理职能（如访问安全、数据加密）等统一处理。 ❖ 产品能力层次不齐 如之前所谈，信创数据库产品能力层次不齐，不同产品间功能差异明显，包括内核层面、周边生态层面及管理维护层面等多方面。这对于用户来说，无法面对统一的服务界面会很困难。此外，在产品部署形态上，云数据库产品成为很多企业的选择。但在云产品选择上，用户的自主权较差，存在与原有方式的管理差异。 解决思路 数据库增强能力 增强数据库及周边生态的能力，例如针对单机数据库短板，通过引入中间层解决分布式能力，在不改变底层技术栈的情况下，提升数据库的上限能力。 云适配能力 云，为用户带来资源供给方式的变化，这会带来收益；但同时也存在一些问题。一方面来自于基础底座变化带来的管理体验的变化，一方面来自于云厂商绑定的问题。用户希望可通过一层能力屏蔽底层变化和管理方式的差异。 3. 阶段：研发测试 ❖ 原系统迁移评估难 在实际工作中，经常会面临一类问题就是旧有系统已无人了解或干脆是由第三方开发的。如在存量业务的改造中，缺乏有效的手段去收集、进而很难评估改造任务工作量。 解决思路 源系统评估工具 提供对数据库的评估工具，实现抓取数据库的语句、负载，支持回放能力。针对数据库特有的方言、函数等个性化需改造内容，可生成报告方便工作量评估及改造工作。当然如果没有工具，通过调研表的方式也可以完善对之前情况的评估，公众号之前写过类似主题，可参考。 ❖ 迁移过程成本高 很多应用系统，对原有技术栈依赖严重，之前大多采用oracle、db2为代表大型商业数据库，应用端对商业数据库方言、库内计算（存储过程、触发器、函数等）、生态工具（sql优化、数据集成、管控维护）等，都存在较重依赖。而新技术栈产品差异明显，通过应用研发改造也存在工作量极大的情况。大量基于商业数据库的开发逻辑，需改造迁移。一部分需改造适应新架构数据库，一部分需考虑在异构平台（如大数据平台、缓存平台）或应用层解决。部分改造内容，不等价实现，提高了改造难度。 解决思路 辅助开发平台 为满足在新技术栈下的开发，需秉承在架构选型阶段谈到的数据库访问标准层的理念，简化对数据库的使用。但对于重度依赖的原有系统，需提供一种方式可完成将旧逻辑向新逻辑的转换，这点是比较难的，通常很难做到完全的等价转换。目前有些工具已经能够实现将复杂的库内计算（如存储过程、触发器等）转化为业务语言实现（如java），这一方式可大大加速这一过程。当然，更为重要的还是将两者的差异充分暴露给开发者，让大家有的放矢地去改造，明确知道潜在的工作量。更进一步的，可提供一些诸如数据集成、数据管理、sql诊断优化等工具，方便在改造过程中提高开发效率。 提升兼容性的平台 可通过两种手段进一步减少改造工作量，一方面是提升目标平台对源平台的兼容性能力，一方面是通过中间层实现必要的改写，自动完成不兼容改造。针对第二方面的诉求，可以通过第三方平台实现，它可兼容新旧平台的语法，同时完成等价转化。针对不能转化的部分，给出异常提示。配合前面的改造改写工具，完成内容的修改，不断收敛两者的差异。 ❖ 迁移结果评估难 对很多新架构产品提供的兼容性能力存疑，仅通过语法层面的兼容或少量改造，很难保证语义上的一致性，这会造成未来上线的风险。缺乏有效的评测手段，针对应用迁移前后的语义等价（数据一致性）及性能等能做到评估。 解决思路 迁移结果评估工具 针对迁移后的运行状态，可提供一种机制能验证运行结果，包括但不限于对执行结果一致性的检查、运行效率的检查等等。通过这一能力，可有效降低系统上线后的风险。 4. 阶段：系统验证 系统验证阶段，是很多重要系统正式上线前必须经历的阶段。通过这一方式，可以大幅降低可能的技术风险，提高系统上线成功率。 ❖ 迁移风险高，无法回退 为了在验证阶段，验证系统是否工作正常，一般需要开发大量验证类的代码。这部分工作主要是为了满足系统支持新旧技术栈及必要的对比等工作，但这部分往往工作量巨大。如很多应用常见的数据双发逻辑，就是通过数据双写，同步验证两边执行结果。为达到这一诉求，不得不在原有业务逻辑上开发两套适应不同技术栈的代码。 解决思路 数据双写平台 提供基于中间层的轻量级实现，在应用侧无需改动或少量改动代码，即可完成数据的双发写入，满足数据同步写入到异构平台中。为保证数据的一致性，还需提供必要的事务性保证，保证异构数据库间数据的一致性。但当一方平台出现异常时，应可自动退化，不影响另一套平台正常使用。从前端业务可自动感知这一变化，可自动适应这一过程，业务无感。但系统修复后，又可以手工添加回双发状态（需提供异常期间的数据补偿能力）。这一思路的难点在于如何实现应用代码逻辑不变的情况下，支持写入异构库。常见的思路是通过将于数据库的交互语言-sql，从一种方言翻译到另一种方言，当然前提是语义等价。此时，就可以参考之前在架构选型阶段谈到的-数据库访问标准层，收敛企业内数据库的访问，尽量简化、标准化对数据库的使用，这也是对双发验证阶段可执行对比的前提。 ❖ 迁移验证，无从下手 在验证阶段还有一个比较难的地方在于如何验证，最好的验证方式是带着真实流量的验证，但同时还需考虑风险问题。如果对业务访问做好精准的控制，按需求进行业务验证，且还需提供必要的退化能力保证安全。如常用的基于读写的分配、基于流量的分发（甚至基于业务特征的分发能力）。 解决思路 流量分发平台 提供流量分发平台，满足在多平台在线情况下，根据策略分配业务访问。可精准地控制其流向，如痛点中提到的读写流量、比例流量亦或是带有业务特征的流量。可感知下方物理拓扑变化（甚至是异构平台间的变化），可对应做流量重分发，不影响业务正常运行。这样对上层来说，会带来很大的灵活度，可根据需要随时调整验证策略，降低验证期间的风险。 5. 阶段：系统上线 ❖ 迁移窗口短，迁移困难 在系统上线阶段，一个突出问题是迁移窗口期的问题，其普遍的上线窗口期很短。这就需要在较短的时间内能够完成数据库间（一般是异构）的数据的迁移工作，同时还需针对迁移后的数据提供质量对比，能够保证迁移数据是正确的。 解决思路 离在线迁移工具 解决这一问题通常采用离在线迁移工具，可提供异构数据源间的数据离在线的迁移能力。可充分利用物理资源，采用并行处理技术提升迁移效率，满足时间窗口。对于海量数据迁移，通常是离线与在线相结合，即将静态数据通过离线方式迁移，针对动态（活跃）数据采取在线迁移方式，通过这一方法尽量压缩迁移窗口。此外，还需提供数据对比能力，可根据用户需要进行比对。这里面临两个难点，一是如何提升对比效率满足海量数据对比；二是如何实现动态变化的数据对比。针对前者，通常的解决思路是可以让用户选择对比方法（算法），从简单计数、部分采样、统计报表或复杂算法。针对后者，可通过流式窗口比较的方法，不断拟合趋近于实时结果。 ❖ 新上系统不稳定 系统上线后的稳定性问题，也是用户最为关心的。作为新产品、新架构，很难保证上线后一定不出问题。虽然可通过充分的测试、并行验证等多种手段尽量减少这个出现问题的风险，但显然无法完全避免。比较好的方式是提供一种能力，根据可能出现的运行问题，通过一些手段可以尽量减少问题影响范围，恢复业务。 解决思路 流量治理平台 提供数据库流量的统一接入，并实现治理能力。通过多种手段（基于标签、sql文本、用户名、来源ip等）实现对sql流量的精准控制。例如针对低效sql，可实现熔断、限流；针对特定sql，提供黑白名单；为满足问题排查提供全量sql的审计能力，可做到事后追踪等。 系统逃生平台（方案） 为防止出现系统性风险或全局逻辑性错误，需提供一种异构“逃生”方案。所谓异构，一定是一种有别于现有技术栈的平台或方案。两套平台间的数据是需要做到可控同步的，即可根据需要选择实时同步、延迟同步和人工同步。同时在数据之上，还需提供切换的能力，可满足在异常情况下短时可切换。

大数据架构前沿实践分享:

quality architecture in tubitubi ( 比图科技 ) senior data engineer沈达 10:30-11:10 结构化大数据链路在车好多的实践车好多大数据负责人汪涉洋 是ozone开源社区的committer 和 alluxio 社区的 pmc 成员。 汪涉洋 车好多 | 大数据负责人 演讲者简介： 汪涉洋，车好多集团（瓜子二手车母公司）大数据团队负责人，负责消息队列、大数据存储、流批计算引擎、olap引擎等技术在瓜子的落地。 演讲议题：结构化大数据链路在车好多的实践 演讲议题介绍：本次演讲主要介绍车好多集团围绕kafka生态搭建的大数据链路技术发展历程。

数字科技，究竟会如何改变医疗？:

对象主要就三类：患者、医护人员、医院领导。场景分为两种：治疗场景、管理场景。?小枣君大概画了一下智慧医疗的系统架构图，如下所示： ? 大家可以清楚地看到，围绕一个核心（电子病历），有众多的系统（his、pacs等），共同支撑了n个服务应用（智能导医、远程会诊等）。整个架构的底部，是感知层，或者说数据采集层。 电子病历界面（样例）如今，电子病历是医疗信息化程度高低的一个重要衡量标准。国家将电子病历分为9级。目前，绝大部分三甲医院的评级都在4级以上。 小明走进诊室，和医生进行沟通，主诉病情。医生接待小明后，很快通过电子病历、his系统和居民健康数据中心，查询到小明的基本健康信息，例如过往病史、用药禁忌、往年体检数据等。 所以，需要采用5g作为数据通道。其它场景除了诊断治疗场景之外，智慧医疗还包括康复跟踪阶段的场景，医院行政、人事和物资管理相关的场景，以及基层卫生平台（二级医院、社区卫生服务中心、乡镇卫生院）的场景。

姜还是老的辣！mit调研了270万家初创公司，发现最赚钱的创始人平均45岁:

扎克伯格在他19岁时联合创立了脸书（facebook），比尔·盖茨19岁时与保罗·艾伦（paul allen）一起创立了微软（microsoft），史蒂夫·乔布斯21岁时与与史蒂夫·沃兹尼亚克（steve 不过许多小公司都相当小，像是餐厅、干洗店、零售店之类。这些企业很重要，但它们不是经济创新的核心。这项新研究将联邦政府内不同机构收集的匿名数据汇集在一起，从而把注意力集中在高增长的初创企业身上。 政府将人口普查局收集的初创企业销售和就业数据，与从国税局提取出来的创始人信息进行了匹配。在剔除识别信息后，政府向研究人员提供了一份包含270万企业创始人的数据集。 一项对20世纪诺贝尔物理学奖获得者的研究发现，科学家一般在37岁左右完成他们的获奖作品。 psycnet.apa.orgrecord1933-04183-001在应用科学中，通过经验获得的结晶智力（crystallized intelligence）似乎更为重要：医学领域的突破性发现会花更久的时间，诺贝尔医学领域平均获奖年龄为

上海市经信系统“数聚智理”产业峰会：原圈科技创始人韩剑被授上海it行业优秀企业家｜腾讯saas加速器·学员动态:

在这次由上海市经信系统200多位企业家参加的“数聚智理”产业峰会上，上海市政协副主席民建中央副主席周汉民、上海市政府办公厅副主任上海大数据中心主任朱宗尧、上海社科院绿色数字化发展研究中心主任李易、达观数据创始人陈运文等领导专家发表主题演讲 朱宗尧 ? 陈运文 ? 通过投放云和推广云，运营客户公私域流量；通过销售云把客户的转化和销售管理过程做好；通过服务云让客户可以更自动化地、更智能化地去服务用户，同时去积累用户资产，把传统行业逐步走向深度数字化和产业互联网化。 内容生产 过去海报与图文都是员工来生成的，但是随着ai的发展，现在可以通过原圈科技ai工具来协助创意部门生成内容，有效提升创意团队的生产效率，提供给不同人群、不同场景更适合的内容。 并且ai助理能根据客户的场景行为把区域内有意向的客户找出来、撩起来，直接与销售员建立联系。 客户跟进和满意度管理 当前的信创政务OA系统都是“人伺候系统”，人只要不按时，不完整的录入数据，系统就没有价值。

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