宿迁消防物联网远程监控智慧用电系统 力安科技/安消云
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（1）数据仓库。这个要和国家对标，不要自行其是，不然过几年会被淘汰掉的。
2. 2. 2 数据融合 通过数据融合分析工具，提供完备的数据融合方 法模型，以多业务应用数据为对象，建立跨业务、跨组 织的数据融合与关联，变离散数据为关联数据，实现跨 行业智慧应用的数据基础，有效整合城市消防数据资 源，完美融合割裂的数据资源，助力“智慧消防”建设。 2. 2. 3 数据库建设 把数据资源中的“智慧消防”相 关 大 数 据 进 入 HDFS 分布式文件系统进行存储，其他数据将存储到 数据库中，作为系统应用的补充，相关数据库包括消防 基础信息、实时监测数据、消防业务管理数据、消防资 源装备管理数据、消防公共服务数据等。 2. 3 大数据平台技术 由于数据来源渠道众多、种类多样、体量庞大，传 统技术难以处理， 目前“智慧消防”领域主要采用 Hadoop 和 Spark 技术来构建高效的大数据平台，实现 了对消防大数据资源的统一标准的高效管理。 2. 3. 1 Hadoop 关键技术应用 Hadoop 是一个非常可靠的、高效的并且具有可扩 展性的分布式软件开发框架，其可以在一个相对较短 的时间内接受并完成大量的数据处理任务。主要技术 包括以下内容: ( 1) 基于 HDFS 分布式文件系统的大数据组织存 储。传统的消防信息管理平台一般采用实时历史数据 库或者普通的关系型数据库作为数据存储方案。基于 关系型数据库的存储方案除了不能支持半结构化和非 结构化的存储之外，其扩展能力差和扩展相应的昂贵 价格都是不符合期望的。针对消防大数据容量、来源 广、结构多样的特点，采用 Hadoop 分布式文件系统 ( HDFS) 进行数据存储，实现对多维异构多维消防信 息的高效存储。 ( 2) 基于 Yarn 的资源管理任务调度。YAＲN 通 过层级化队列的方式组织和划分资源，并提供了多种 多租户资源调度器，这种调度器允许管理员按照应用 需求对用户或者应用程序分组，并为不同的分组分配 不同的资源量，同时通过添加各种约束防止单个用户
网络汇集消防信息，掌握消防管理的难题和重点，通过自动分析云端大数据，监控中心及时了解各方面消防隐患、对容易发生火患的场所进行重点分析并进行着重检查，如果发生火情，平台将显示距离最近的消防栓位置、附近交通情况等，及时传送至消防部门信息终端上，实现远程实战指挥。
通过把火灾预警、应急救援与部队管理等工作接入“智慧消防”系统，将司、政、后、防工作从自动化水平提升进入更高层次的智能化水准，信息化程度
与质量不断加深，实现了警力调动科学合理化、政治党务工作深入规范全面化、后勤管理精准细致化、防火监督工作高效精准化，开创了消防工作的新理念与模式。
“智慧消防”在防火监督业务中的应用， 智能防火监督信息数据库初步建立在建筑中消防安全设计涉及消火栓、自喷、防排烟等多套消防安全系统，监督检查项目种类数量繁多。在检查执法过程中所收集到的信息数据对单位消防安全形势的判断至关重要。数据覆盖面越广、信息质量越高，对安全形势的评估就越准确，依据此能够有针对性地提出整改意见并公正进行相应执法行为。此外，消防安全状况是随时间动态变化的，要求消防部门连续不间断获取、持续更新比较防火监督检查数据，数据量庞大，分析过程复杂。
通过“智慧消防”体系，将各消防安全系统中重要部件与检查要点联入物联网中，实现对各单位整体消防安全实时远程监控与自动信息采集，并将获取的数据融入消防监督网络平台大数据中，建立消防监督检查数据库，完成数据信息的智能化采集与处理，从而大大提高了监督检查工作质量，有效通过。
（2）分析结果如何推送？分析的结果用什么样的手段，什么样的终端，什么样的方式，什么样的频率，什么样的表现形式……去推送，并保证推送到位。
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