數據采集組件

考慮到未來信息化的發展及計算機科學技術的發展，大數據管控平臺可以支撐無線數據、有線數據的向后適配性全量、增量采集。目前能夠支持設備數據采集、業務系統數據采集、互聯網數據采集等。

高校中網絡設備每時每刻都在產生著大量非結構化或半結構化數據，如上網日志、身份認證日志、無線AP的日志和URL日志等,數據采集組件可以對以上數據進行設備數據采集，同時也涵蓋無線AP對終端位置探測數據采集。

● 業務數據采集

學校的一卡通系統、學工系統、門禁系統、教務系統、科研系統和圖書館系統等業務數據分散地存儲在各個廠商系統的數據庫中。使用數據采集組件，可以對接幾乎所有主流的關系型數據庫，如MySQL、MS SQL Server、Oracle、IBM DB2等。

● 互聯網數據采集

互聯網中存在的大量非結構化數據，本方案中采用分布式的網絡爬蟲方案，可以快速實時地從互聯網爬取URL分類、APP分類等信息，通過爬蟲將所需信息如URL分類、APP分類獲取下來作為類庫集。

大數據基礎平臺

針對高校信息化的快速發展，隨之產生的各種數據暴漲，如無線數據、上網數據、部分業務數據等，要求大數據解決方案必須提供可靈活擴展的存儲能力，并為之配套高性能的分析能力。

采用分布式存儲架構，集群化部署方式，能夠平滑升級，通過增加節點數量實現性能提升，實現結構化數據和非結構化數據差異化處理，整體實現統一的運維管理入口。平臺采用B/S架構，支持主流Linux系統上運行；支持R、Python、Scala、Java等主流編程語言；支持Mysql、SqlServer、Oracle、NoSql、MogonDB、Redis、Hbase等數據庫。支持節點在線擴展，不中斷當前系統的運行，提升性能線性。

提供MapReduce、Spark、Storm等多種計算框架，離線計算、內存計算和流式計算并存，滿足高吞吐、大數據量和低時延實時處理等多方面的數據計算要求。提供機器學習算法庫，包含聚類分析、分類算法、頻度關聯分析和推薦系統在內的常用機器學習算法。通過大數據平臺的深度挖掘和關聯分析，為全校師生員工及各部門、各學院提供數據服務以及綜合數據分析服務。支持R 語言進行數據分析,支持傳統SQL 、Hive 、Spark 進行數據分析。

平臺提供WEB圖形化界面實現集群的管理和監控，集群節點的運行狀態都能在界面上顯示，能夠監控節點CPU利用率均值及峰值、內存容量及其利用率、物理機磁盤使用情況等；提供集群管理界面：能夠支持新增集群，集群啟動、停止等操作；集群配置、擴展主機、集群檢查。

通過集群HA切換、數據冗余備份、應用及采集組件互備支撐穩定性。集群主節點任意一臺宕機，集群切換后均不影響數據的存儲及分析任務的運行（通過CM是否正常訪問和任務是否正常運行驗收）；集群存儲計算節點任意一臺宕機，均不影響數據的存儲及分析任務的提交運行。以保證整個方案的穩定。

控制外部用戶或者第三方服務對集群的訪問過程中的身份鑒別，以實施大數據平臺安全架構的基礎；用戶在訪問啟用了安全認證的集群時，能通過服務所需要的安全認證方式訪問，保障平臺的安全性。

大數據平臺集群支持通過網絡平面隔離的方式保證網絡安全，嚴格控制試用端口。

大數據平臺使用多種手段保證數據在傳輸過程中的安全性，包括采用安全接口設計及高安全的數據傳輸協議，保證在通過接口訪問、處理、傳輸數據時的安全性，避免數據被非法訪問、竊聽或旁路嗅探等。

無線大數據分析應用

● 校園人身安全分析應用

學生綜合行為數據分析服務是利用大數據分析，對學生各種行為進行關聯分析和深度挖掘，從而實現對學生行為的分析判斷、綜合展示以及預警提示等方面的服務。

首先，對學生行為相關的全部主題數據進行采集和整理；其次，與學生工作部門共同劃定學生異常行為特征屬性；然后，利用大數據平臺上的分析工具和手段，對所有數據進行關聯分析，從海量數據中判讀異常行為并將其抓取出來，展示給相關使用者，必要時還進行主動提醒；最后，還可深度剖析和規劃預警模型及機制，并不斷迭代和完善，使之更加合理和實用。

采集學生在校行為的全部相關數據，包括業務系統數據（學工、人事、教務、一卡通、圖書管理系統、圖書館門禁、公寓門禁等所有學生相關的業務系統）、無線網上網日志數據、URL日志數據等，挖掘行為異常學生并及時告警，使學校及時掌握學生動態，為學生精準化管理與服務提供有效工具支撐。至少包括但不限于如下行為的分析、預警及展示。

（1）RG-iData-失聯分析預警

為校管理層提供整個學校、各學院、年級的學生疑似失聯、確認失聯情況，并展示疑似失聯和確認失聯學生最后在校內出現的位置；同時提供疑似失聯學生詳細信息及其朋友圈信息供負責人確認核對功能；為學校提供學生管理智能化工具，提升管理效率。

（2）RG-iData-高校軌跡跟蹤

基于高校建設的Wi-Fi網絡，感知移動終端的軌跡情況，結合學校的校務信息，能夠提供對學生手機號，MAC，學號進行軌跡跟蹤及查詢，根據終端真實移動軌跡繪制出終端在校區內各個建筑之間的真實軌跡，支持異常人員的軌跡追蹤，同時支持歷史六個月內任意一天的軌跡查詢跟蹤，并能夠自動找出失聯人員提供失聯前的軌跡情況。

（3）RG-iData-高校遷徙路徑

支持對學校的學生終端位置定位，可以根據手機號，MAC,姓名，學號查詢最新出現位置；能夠對整個學校的學生群體遷徙變化情況進行呈現，并支持對不同學院人群的遷徙路徑跟蹤。

（4）RG-iData-高校區域分布觀察

可以查看整個學校的學生熱力分布情況，并支持動態觀察，支持六個月內熱力分布情況回放；能夠洞察整個學校的接入終端數量、公共資源平均使用率分析，監控校園區域的密集情況及對應的院系、年級、班級分布情況，通過數據接口提供實時數據提供第三方落地區域預警。

● 校園安全事件監控

通過大數據平臺的分析和挖掘，將綜合數據以全景式的方式展現出來，給學校各職能部門或相關領導使用，為相關決策提供數據支撐。以學校現有數據為基礎，利用大數據從不同場景、不同維度進行校園安全數據綜合統計分析、關聯分析及深度挖掘。

（1）RG-iData-陌生訪客識別監控

實現整個學校的訪客和異常訪客情況及對應的趨勢分析，分類整個校園的較常出現，頻繁出現的訪客和異常駐留訪客情況；反饋校園的異常訪客比；同時獲取各區域正常訪客和異常駐留訪客情況；輔助支持校園安全管理決策，更好的為學校安全提供服務。

● 校園無線上網行為分析

通過對上網行為數據分析學生上網習慣、上網偏好、上網時長、關注內容等，提煉異常上網行為進行分類整理分析,如Wi-Fi使用分析、上網沉迷分析、上網過度分析、網貸分析、非法訪問信息分析等。

（1）RG-iData-Wi-Fi使用分析

呈現整個校園Wi-Fi的師生使用人數及趨勢；展示師生使用Wi-Fi訪問的內容，對應的人數及占比情況；同時地圖方式呈現各個區域的Wi-Fi服務人數、服務人次、使用率、覆蓋率和使用占比等信息。

（2）RG-iData-上網沉迷分析

提供整個學校處于上網沉迷狀態人員概況及對應的趨勢分析，同時提供學院沉迷情況、各年級沉迷情況以及上網沉迷內容對應學生人數，輔助學校更好的規范學校學生上網行為。

（3）RG-iData-網絡借貸分析

支持整個校園的關注學生、涉及學生的人數分析及對應的趨勢；支持學院的學生借貸情況及各個年級的學生借貸關注及涉及情況分析；反饋各類借貸產品在學校師生的覆蓋情況，從學校、學院、年級角度反映總體情況給管理層判斷決策，及時介入，從源頭上做控制。

●教學管理輔助

（1）RG-iData-教學考勤輔助

基于學校建設的Wi-Fi網絡，感知學校學生終端實時分布，能夠根據學校校務數據的課程安排信息，自動統計整個學校到課率情況及趨勢，同時支持統計各個學院、班級及課程的課程學生到課率情況；可以分析查看學院到課排行情況，各年級的到課排行情況及優秀top10課程情況；支持教學管理調整安排數據支撐。