服务产品及服务项目相关介绍

（一）主要产品或服务介绍

我们为企业及各类组织机构提供并实施本地化解决方案，打造分布式云计算底座，基于主数据系统的大数据服务，承载组件化可插拔的企业（行业）信息化产品及人工智能服务。

1、云计算解决方案

云计算解决方案基于虚拟化、分布式计算、资源调度、弹性计算、大数据、区块链、微服务等关键技术搭建，建设区域性公有云、企业私有云及边缘云。

区域性公有云整合已有存储、算力、网络资源，添加必需的软硬件，打造以“分布式云”为核心特色的“资源分布部署、集中统筹管理”的公有云。对外提供存储、算力、网络基础服务；企业管理、政务服务与监管等业务信息化服务；人工智能服务；第三方厂家提供的各类SaaS服务等。

针对企业数字化转型投入成本高的问题，为企业提供本地化的私有云、边缘云服务。整合利用企业已有的硬件资源，节约企业私有云建设成本，确保生产无间断地分步骤执行云化迁移和改造，为企业提供算力弹性、网络弹性、存储弹性。

边缘云服务方面，公司向企业提供云边缘、移动边缘、物边缘三类解决方案。云边缘为企业提供私有云与公有云数据转换、整合服务，为企业数据整合提供基础能力并保护企业隐私数据；移动边缘嵌入轻量化的计算、存储、网络等服务，为性能敏感场景交付超低延迟网络能力和更加下沉的计算资源；物边缘直接放到企业本地机房，支持边缘AI运行环境，解决低时延和本地数据处理需求。

区域性公有云、私有云、边缘云提供统一的基础计算环境服务和弹性计算服务。使企业对资源的管理处于“一朵云”。

2、大数据整合及分析解决方案

为企业及各类组织机构提供数据规划、数据存储、数据采集、数据预处理、数据分析挖掘、数据可视化等服务。

我们作为本地企业，持续向企业及各类组织机构提供数据整合服务，使用数据转换、接口、可视化服务，将分布在各设备、各数据库、公有云及各SaaS服务中的数据集中整合，集中化管理已有的分布化数据中心，贯通数据链，形成完整的“分布式数据中心”、按需共享的“分布式数据湖”，并为未来分布化建设的数据中心提供集中化管理扩展界面。

大数据整合及分析解决方案通过建立主数据系统（MDM）来实现企业、行业、政务等数据整合，将重要数据通过清洗、标准化和发布，解耦各业务系统，使数据得到全方面应用。

3、组件化、可插拔的企业（行业）信息化产品及服务

向企业提供门户基础构架、大数据展示平台、产品与电子商务、财务管理、质量追溯、知识库与内容管理、在线支付组件、客户关系、采购管理、生产管理、仓储与物流、人力资源、低代码平台、通用过程管理、市场信息、数据交换、安全控制台等移动平台（APP）、桌面客户端、web端的应用产品。

这些应用产品的系统设计充分体现实用性、可靠性、先进性、安全性、开放性、可维护性、可扩展性原则；采用组件化设计模式，可根据企业实际需要组合成相应解决方案。公司提供定制开发服务，满足个性化需求。

大数据展示平台提升信息使用效率，立体打造企业形象，为企业创造更大的商业机会。形成自感知、自适应、自学习、自执行、自协同、自决策的完全数字化企业。

产品与电子商务系统为企业贯通供应链、打造具备产业集群特征的互联网商务服务环境，为B2B、B2C等类型的电子商务活动提供安全可靠的交易平台，实现企业推广、商品展示、网上采购、网上销售等电子商务交易基础服务。

财务管理、客户关系、采购管理、生产管理、仓储管理、物流管理等产品使中小型企业用最少的投资获得极优的、安全的、集合供应链管理（SCM）、供应商管理（SRM）、客户关系管理（CRM）、企业资源计划管理（ERP）在内的信息化服务。

知识库与内容管理产品针对文档、档案、模型、知识库、音视频资料等数据资产，提供全文检索、文件下载及打印控制、版本管理、授权、审核审计、密级管理、备份、加密等服务。

低代码平台及通用过程管理为简易表单及统计报表快速自定义开发、业务流程快速定制化开发提供技术支持。

数据交换平台和安全控制台最大限度的保护企业已有信息化投资，安全、平滑衔接企业已有信息化平台，原有企业管理信息系统以低成本实现可控、安全、稳定、快速的信息交互。

市场信息平台和商业智能决策支持亦提供市场调查分析、行业分析、经济分布情况等宏观决策支持。

4、人工智能服务

我们为企业及各类组织机构提供可嵌入移动平台（APP）、桌面客户端、web端及服务器端的离线式卡证识别、文档扫描纠偏、印章指纹识别、文字识别、人脸识别及比对、人脸动作识别及比对等人工智能组件。与此同时，我们提供人工智能数据标注和定制化模型训练等服务。

（二）核心技术及核心竞争优势

公司具有包括云集基于云计算的门户系统、大数据整合及分析平台、联智电子商务系统、联智财会软件、云集内容管理信息系统等在内的18项软件著作权。

我们提供的云计算和大数据解决方案具有“分布式”特点，与传统云计算和大数据解决方案相比，分布式云计算和大数据解决方案充分利旧，节约建设成本，且具备更优秀的可用性、扩展性、安全性、灵活性。

公司深耕本地信息化建设，具有显著的本地化服务优势。公司掌握信息系统设计、研发、实施的综合知识和技术、组织信息化战略规划知识、信息系统开发过程、方法和标准、信息安全的相关知识与技术。

1、分布式云

我们提供的云计算解决方案具有“分布式”特点，它充分利旧，整合区域内、企业内已有存储、算力、网络资源，将分布化部署的资源集中统筹管理，从底层资源打通信息链路。

分布式云是基于虚拟化、分布式计算、资源调度、弹性计算、大数据、区块链、微服务等关键技术搭建的云计算解决方案。它是公有云、企业私有云、边缘云的底座，是数据集成共享的基础环境，是分布式数据中心的承载体，是云平台技术的中心节点，负责算力、存储、网络资源的统一管理和调度，承载全局通用业务服务和数据服务。

分布式云整合不同地理位置的硬件资源形成可统一管理调度的资源池，改变了传统低效高投入的集中式云平台（或数据中心）建设模式。与传统的集中式云平台（或数据中心）相比，它不仅节约了巨额建设投资、充分使用冗余资源，更加具有可用性、扩展性、安全性、灵活性。

分布式云天然具备在不同地理位置上分布计算资源、存储资源和应用程序的特性，具备多云化的硬件管理、分布式站点管理、全域智能资源调度、全流程智能资源运营能力。它统一管理调度已有硬件资源，对外提供LaaS（基础设施服务）、PaaS（平台服务）、SaaS（软件服务），并为未来新建系统提供统一管理调度能力。

分布式云总体架构

我们基于分布式云技术，向企业提供私有云、边缘云建设服务，打通公有云与私有云壁垒。缩短私有云建设周期，节约企业私有云建设投资成本，享受分布式云带来的自动化、运维、弹性、管理、安全的便捷；亦可确保生产无间断地分步骤执行云化迁移和改造；同时满足企业数据本地化存储管理等需求。

边缘云方面，公司向企业提供云边缘、移动边缘、物边缘三类解决方案。

云边缘为企业提供私有云与公有云数据转换、整合服务，汇集企业位于公共云、SaaS服务中的数据，审计、处理企业对外提供的数据，为企业数据整合提供基础能力并保护企业隐私数据。

移动边缘嵌入轻量化的计算、存储、网络等服务，为性能敏感场景交付超低延迟网络能力和更加下沉的计算资源。

物边缘直接放到企业本地机房，支持边缘AI运行环境，解决低时延和本地数据处理需求。

中心云、私有云、边缘云结构

私有云、边缘云提供与公有云相一致的基于OpenStack的基础计算环境服务和基于Kubernetes的弹性计算服务。从私有云、边缘云视角来看，对资源的管理处于“一朵云”；从分布式公有云视角来看，是对公有云功能的延伸、扩展。

分布式公有云作为底座，链接私有云、边缘云的设计原则是公有云中心管控，私、边端边缘自治，云边协同：

（1）公有云纳管私有云和边缘节点：集群以树形的方式级联起来，理论上可以无限扩展。

（2）私、边端节点自治：提供缓存和代理机制，在弱网环境下当公有云节点和私、边端节点失联时，保证私、边端节点不被驱逐，服务正常运行。

（3）云边协同：边缘集群和边缘节点皆可被纳管，使得可以在云端一键部署，便能下发至海量的边缘节点。

2、分布式数据中心

分布式云数据中心整合各类信息资源，形成按需共享的“数据湖”，具有去地域化、软件定义、自动化的特征。

分布式数据中心是物理分散、逻辑统一、业务驱动、云管协同、业务感知的数据中心。它将多个数据中心看成一个有机整体，以融合架构作为资源池的基础单元，构建SDN业务感知网络。

它采用虚拟化技术，消除软件对运行软件的硬件的依赖性，将利用率不足的基础结构转变成弹性、自动化和安全的计算资源池供程序按需使用，降低运营成本；通过灾备服务和基于资源负载均衡的跨数据中心应用迁移来提升应用的可用性和资源利用率，降低对基础架构的投资。

分布式数据中心围绕跨数据中心管理、资源调度和灾备设计，实现跨数据中心云资源迁移、多数据中心统一管理调度，实现业务数据的统一调配与管理。并且，为未来分布化建设的数据中心提供集中化管理扩展界面。

分布式数据中心的数据分布

分布式数据中心具备以下特性：

（1）多租户网络设计：数据中心支持多租户，能够在以较低成本合理利用资源，优化资源利用率；数据中心必须具备不同租户资源的隔离设计，确保端到端的隔离以及满足租户的安全要求。分布式云数据中心采用虚拟技术支持多租户，每个虚拟环境拥有独立的路由表、地址空间、安全服务、配置管理。

（2）三层网络设计：使用VRF技术提供网络层(L3)隔离设计，保证每个租户有独立的路由转发表，不同VRF之间不允许数据流交互；每个VRF可绑定多个三层网关，承载多个子网。同一个VRF下的不同网关可互相访问。

（3）虚拟防火墙：将物理防火墙逻辑虚拟为多个防火墙或在虚拟机上运行软件虚拟防火墙，每个虚拟防火墙有独立的路由转发表、安全服务策略、配置管理；租户修改其所属虚拟防火墙的配置时不影响其他虚拟防火墙的运行。

（4）虚拟负载均衡：将物理负载均衡器逻辑的虚拟出多个负载均衡或在虚拟机上运行负载均衡软件，每个虚拟负载均衡有独立路由转发表、负载均衡策略、配置管理；租户修改其所属虚拟防火墙的配置时不影响其他虚拟防火墙的运行。

（5）VPN：异地数据中心之间可以通过VPN实现互通。

分布式云数据中心架构体系

分布式数据中心的安全保障体系分为物理设施安全、网络安全、主机安全、应用安全、虚拟化安全、数据保护、用户管理、安全管理等几个层面，全面满足用户的各种安全需求，安全子系统架构图如下：

分布式数据中心的安全体系

3、大数据整合及分析

企业各类信息系统、机器设备不断产生数据，企业愈发面临数据条块分割严重整合困难的难题，数据无法被协调使用，无法充分发挥数据价值。

我们作为本地企业，具备持续向企业提供本地化数据整合服务的必要条件。为企业提供数据转换、接口、可视化服务，将分布在企业内部各设备、各数据库、公有云及各SaaS服务中的数据集中整合，形成企业完整的“数据中心”；我们协助企业结合私有云、边缘云和公有云，打造安全、高可用、易扩展、更灵活的数据资源基础设施环境；以数据模型资源（如工厂3D模型）作为数据展示载体，打造自感知、自适应、自学习、自执行、自协同、自决策的数字化企业。

大数据整合包括数据治理、管理和管控服务，涉及面广、配合强度高，需建立长期本地化合作机制才能得以顺利实施。数据治理涉及企业顶层设计、战略规划，是数据整合的总纲和指导，强调组织模式、职责分工和标准规范；数据管理是为实现数据和信息资产价值的获取、控制、保护、交付以及提升，强调管理流程和制度；数据管控是执行层面，是具体的如何落地执行所涉及的各种措施。

我们通过建立主数据系统（MDM）来实现企业数据整合，将企业重要数据通过清洗、标准化和发布，解耦各业务系统，为企业提供数据资源，使数据在企业各业务领域得到全方面应用。

主数据系统结构及生命周期

主数据系统支持两类发布方式，既能主动推送数据，也能进行数据共享。主数据系统支持对业务系统的数据需求进行定义，并通过标准接口或数据交换平台进行标准化的主数据分发。

数据整合遵循企业统一的数据规范和管理规范，通过长期本地化服务确保现有系统与主数据系统持续无缝集成、满足扩展要求、符合接口标准规范，保证数据的真实性、一致性、完整性和及时性，灵活适应业务变化，利于未来的系统升级改造。

通过主数据系统进行企业数据整合，既适应企业发展阶段，最大限度地保护各系统的完整性，又提供了共用数据、数据综合分析，为管理层决策提供依据。

主数据管理分为基础层、应用层和共享层三层。基础层提供基础引擎和技术服务能力，应用层围绕主数据全生命周期展开，最上层的服务共享层提供能力，实现主数据数据服务的快速发布和共享。包括数据规划、数据存储、数据采集、数据预处理、数据分析挖掘、数据可视化等服务。

（1）数据规划：确定信息系统支持组织的业务活动的各类数据及相互关系，识别组织中各业务领域的主题数据（或数据类）。

（2）数据存储：通过分布式文件系统、NoSQL 数据库、关系数据库、时序数据库等不同的数据管理引擎将海量数据以结构化或非结构化的方式存储在分布式文件系统、数据仓库、数据集市或数据湖中，分区选择、编目与索引，实现数据的高效管理和访问。

（3）数据采集：从各种数据源收集、清洗、转换和加载数据，形成统一的数据集。

（4）数据预处理：运用数据冗余剔除、异常检测、归一化等方法对原始数据进行清洗，为后续存储、管理与分析提供高质量数据来源。

（5）数据分析挖掘：对数据进行批量或实时计算，运用各种算法和模型进行数据分析、机器学习和人工智能，实现数据的挖掘和利用。

（6）数据可视化：以数据模型资源（如工厂3D模型）作为载体，将数据转换为易于理解和使用的模型、图表、报告和仪表板等形式，展示给用户查看。提供可扩展、高效、可靠的方式来处理和分析大量的数据。

4、组件化、可插拔的企业（行业）信息化产品及服务

我们向企业提供门户基础构架、大数据展示平台、产品与电子商务、财务管理、质量追溯、知识库与内容管理、在线支付组件、客户关系、采购管理、生产管理、仓储与物流、人力资源、低代码平台、通用过程管理、市场信息、数据交换、安全控制台等移动平台（APP）、桌面客户端、web端的应用产品。

这些产品采用参数化、组件化、方法库等技术提高灵活性和扩展性，以适应业务变化。服务器端的业务实现支持多种编程语言语言的组件化技术，每个组件可使用Java、Python、JavaScript、Ruby 和 PHP 等多种语言编写完成，每个组件都有清楚的接口协议，支持兼容 ModBus、OPC、CAN、Profibus 等各类工业通信协议和软件通信接口，还可利用 HTTP、MQTT 等方式完成数据交互。每个业务组件独立完成一个业务处理，组件的功能只与业务相关，不与显示层等其他各层相关。这样的设计使业务组件相对独立，当显示层或其他层发生变化时，业务层可以保持相对不变。提高了系统的稳定性。

核心业务组件构成信息平台系统的运行基础，组件可以在相同技术环境下得到重用，从而节省大量开发成本。

微服务架构提供涵盖服务注册、发现、通信、调用的管理机制和运行环境，支撑基于微型服务单元集成的“松耦合”应用开发和部署。每个组件通过注册、查找的机制与其他层次发生关系（弱耦合关系）。当业务扩展时，我们可以非常容易地开发一个新的组件，并将它注册、部署到系统中，不影响其他组件的使用，提高了系统地扩展性。

业务可以被拆分成原子业务组件，通过原子业务组件的组合形成新的功能，这样提高了系统的灵活性和重用性。业务组件中涉及算法的部分被封装成方法库，丰富的方法库增加了系统的适应性及灵活性。

通过图形化编程工具简化开发流程，支持用户采用拖拽方式进行应用创建、测试、扩展等。

技术架构自下而上的概念分层模型为IT基础设施层、基础应用层、业务应用层、业务逻辑层、表现层五层结构。

业务应用层：业务支持层是业务系统的核心支撑部分。业务支持层由应用框架组成，框架为实现业务应用的快速开发提供动力和保障。应用框架将系统中的共性功能抽象、封装并统一解决，提供简单、易用的编程接口。应用框架的主要功能：1）支持各类数据交换协议，支持对其他协议的扩展；2）为系统提供单一入口，统一处理、分发请求；3）统一提供安全、事务、日志、报表、打印、缓存、异常等服务；4）提供组件无关性支持，使相同的业务逻辑被发布成不同的业务组件类型时不需要更改代码，只需修改配置文件即可；5）提供持久化服务；6）提供最基本的系统管理组件，如用户管理、权限管理、组织机构管理、菜单管理等功能。而且在将来应用系统开发的过程中，也可以提取和积累各种通用组件，增强系统功能；7）支持组件技术和分布式计算技术。

业务逻辑层：业务逻辑层是应用系统的核心部分，主要功能是实现业务功能。业务逻辑层将被封装成很多业务组件，是业务复用的基础。业务逻辑层主要采用接口隔离的设计方法，保证组件的内部修改不影响应用系统的其他层次,组件采用松耦合的原则进行设计，达到更高的可扩展性。同时业务组件还可以 HTTP、MQTT 的方式横向为第三方系统提供服务，以利于与第三方软件的集成。业务逻辑层完全实现组件化和分布式计算机制。

表现层：表现层是最终展现在用户面前的可视层次，是用户与系统交互的接口。本系统表现层包括移动终端、桌面客户端和浏览器端程序。表现层提供汇集的信息和服务，并为应用环境的多种接入方式，多种接入人员提供一个统一的但又可以定制个性化的服务访问入口。表现层作为信息平台的统一门面，接收着来自外界各种接入的服务请求，通过对后台服务的调用，最终把结果依据不同的渠道以不同的表现形式响应给请求端，使得用户避免了因不同服务渠道而可能引起的服务流程和要求数据的不一致性。同时，架构提供封装良好的UI组件，使用户界面的友好性大幅提高。

5、持续性的本地化服务优势

企业信息化基础设施、数据整合与分析、信息系统研发与实施涉及面广、配合强度高，需建立长期本地化合作机制才能得以顺利实施。

我公司在赤峰市具有较强的本地化服务优势，公司自2012年成立至今一直致力于为本地企业、政府、居民提供优质的信息技术服务，多年来受到客户一致好评。

赤峰云集软件科技有限公司成立于2012年11月，实收注册资本1531万元，拥有1509平米写字楼产权，是响应政府鼓励和推动发展信息产业精神的招商项目，是自主研发软件和应用信息系统平台的技术密集型企业。

公司取得“双软”认定、计算机信息系统集成企业资质、ISO9001质量管理体系认证；被自治区软件行业协会吸纳为成员单位；建立健全了各类相关规章制度；积极推动产业化与信息化融合。

公司自2012年成立至今，先后参与了企业转型、社会公共服务、民生发展等方面的项目建设。包括内蒙古康绿源蔬菜产业有限责任公司农产品电子商务公共服务平台、赤峰市云集中小企业云计算服务平台、酒类流通管理信息系统、财政局补贴信息比对系统、民政精细化动态化管理信息系统、交警非现场缴款管理信息系统、居民经济状况核对信息系统等项目。

（三）产品或服务的主要技术指标

我们的产品和服务以满足需求为首要目标，充分考虑实际情况，使用成熟、先进的技术，为企业提供实用、先进的解决方案及服务。

1、产品和服务的性能指标

（1）海量数据存储

借助 Hadoop、Spark、Storm 等分布式处理架构，满足海量数据的批处理和流处理计算需求。

运用数据冗余剔除、异常检测、归一化等方法对原始数据进行清洗，为后续存储、管理与分析提供高质量数据来源。

通过分布式文件系统、NoSQL 数据库、关系数据库、时序数据库等不同的数据管理引擎实现海量数据的分区选择、存储、编目与索引等。通过分布式的技术架构实现海量数据的高性能存储。

同时具备以下特性：

高性能：提供高速读出与写入的服务与接口，具备高效的吞吐量和较低的响应延迟。

高扩展性：提供储存容量和并发访问的动态扩展能力，满足数据和流量的增长需求。

高可靠性：根据上层应用的不同需求，提供高质量的服务水平约定（SLA）。通过数据备份、合理的表结构、索引的优化设计、分布式支持和多CPU并行查询等关键点，为关系数据库存储提供高可靠性；通过分布式文件存储的同步、版本控制、传输性能、存取权限机制等关键点，确保对象存储的高可靠性。

（2）数据集成与边缘处理

设备接入：基于工业以太网、工业总线等工业通信协议，以太网、光纤等通用协议，4G/5G、NB-IOT 等无线协议将工业现场设备接入到平台边缘层。

协议转换：一方面运用协议解析、中间件等技术兼容 ModBus、OPC、CAN、Profibus 等各类工业通信协议和软件通信接口，实现数据格式转换和统一。另一方面利用 HTTP、MQTT 等方式从边缘侧将采集到的数据传输到云端，实现数据的远程接入。

边缘数据处理：基于高性能计算芯片、实时操作系统、边缘分析算法等技术支撑，在靠近设备或数据源头的网络边缘侧进行数据预处理、存储以及智能分析应用，提升操作响应灵敏度、消除网络堵塞，并与云端分析形成协同。

（3）虚拟资源

基于虚拟化、分布式存储、并行计算、负载调度等技术，实现网络、计算、存储等计算机资源的池化管理，根据需求进行弹性分配，并确保资源使用的安全与隔离，为用户提供完善的云基础设施服务。

资源调度：通过实时监控云端应用的业务量动态变化，结合相应的调度算法为应用程序分配相应的底层资源，从而使云端应用可以自动适应业务量的变化。

多租户管理：通过虚拟化、数据库隔离、容器等技术实现不同租户应用和服务的隔离，保护其隐私与安全。

（4）分布式计算

在不同机器上部署不同的组件，及在不同机器上部署相同组件实现多服务器并行计算，通过系统内部的标准化协议进行数据交互，以可插拔、低成本的方式为企业带来切实的扩展性极强、建设和维护成本极低的信息系统；充分考虑组件间通讯协议性能、并行计算时运算同步机制的性能、分布式事务控制、数据传输标准化等关键点。

（5）虚拟负载均衡

将物理负载均衡器逻辑的虚拟出多个负载均衡或在虚拟机上运行负载均衡软件，每个虚拟负载均衡有独立路由转发表、负载均衡策略、配置管理；租户修改其所属虚拟防火墙的配置时不影响其他虚拟防火墙的运行。

（6）多租户网络设计

多租户网络设计能够以较低成本合理利用资源，优化资源利用率；信息系统具备不同租户资源的隔离设计，确保端到端的隔离以及满足租户的安全要求。分布式云数据中心采用虚拟技术支持多租户，每个虚拟环境拥有独立的路由表、地址空间、安全服务、配置管理。

（7）三层网络设计

使用VRF技术提供网络层(L3)隔离设计，保证每个租户有独立的路由转发表，不同VRF之间不允许数据流交互；每个VRF可绑定多个三层网关，承载多个子网。同一个VRF下的不同网关可互相访问。

（8）安全性

安全保障分为物理设施安全、网络安全、主机安全、应用安全、虚拟化安全、数据保护、用户管理、安全管理等几个层面，全面满足用户的各种安全需求。

数据接入安全：通过工业防火墙技术、工业网闸技术、加密隧道传输技术，防止数据泄漏、被侦听或篡改，保障数据在源头和传输过程中安全。

平台安全：通过平台入侵实时检测、网络安全防御系统、恶意代码防护、网站威胁防护、网页防篡改等技术实现工业互联网平台的代码安全、应用安全、数据安全、网站安全。

访问安全：通过建立统一的访问机制，限制用户的访问权限和所能使用的计算资源和网络资源实现对云平台重要资源的访问控制和管理, 防止非法访问。

数据加密：采用企业级标准化及国密加解密技术，保证用户数据安全。

数据隔离：对用户的数据采取隔离措施，保证用户数据的易访问性和安全性。

攻击检测与处理机制：监控并处理异常访问与恶意攻击，保障安全。

应用安全：通过身份认证、针对功能操作和数据访问的权限控制、基于人工智能及人为判断的信息审定、数据传输加解密、责任认定、系统日志等方面加强系统安全程度。

虚拟防火墙：将物理防火墙逻辑虚拟为多个防火墙或在虚拟机上运行软件虚拟防火墙，每个虚拟防火墙有独立的路由转发表、安全服务策略、配置管理；租户修改其所属虚拟防火墙的配置时不影响其他虚拟防火墙的运行。

（9）标准化

以标准数据接口实现与其他异构系统集成。

2、产品和服务的功能指标

分布式云计算解决方案提供LaaS（基础设施服务）、PaaS（平台服务）、SaaS（软件服务）。

LaaS包括基于OpenStack的基础计算环境服务和基于Kubernetes的弹性计算服务。

PaaS包括大数据、数据库、区块链、人工智能、微服务、通用开发平台、物联网通信协议、数据模型资源、各类工业数据转换、接口、可视化服务等。

SaaS包括企业管理、政务服务与监管等业务信息化服务等。

企业数字化转型的目标是打造智慧工厂和数字化车间。PaaS提供的数据模型资源（如工厂3D模型）是智慧工厂和数字化车间的数据展示载体；工业数据转换、接口、可视化服务是企业数据整合、分析、展示的基础。企业使用这些服务，可以最低成本完成数字智慧工厂的建设。结合我公司为企业提供的数据整合服务，帮助企业打造“自感知、自适应、自学习、自执行、自协同、自决策”的完全数字化企业。

PaaS提供的数据模型资源（如园区3D模型）、大数据、区块链、人工智能和数据可视化服务为政府部门提供智慧监管、智慧服务基础数据和技术支撑服务。

SaaS（软件服务）由我公司自主研发和邀约第三方服务商提供，向企业、行政部门提供各类应用服务，并按需求不断迭代增加服务：

企业管理服务：企业资源计划系统、仓库管理系统、订单管理系统、运输管理系统、客户关系管理系统、供应链管理系统、办公自动化系统、财务管理系统、低代码平台等。

工业信息服务：制造执行系统、工业生产系统、产线自动化系统、数据采集与监视控制系统、物料控制系统、设备联网平台、批次生产和过程控制系统、工厂机联网监控系统、库房自动化控制系统、厂房环境控制系统、公用工程控制系统、智慧厂务系统、能源管理系统。

虚拟仿真服务：仿真平台、数字孪生、虚拟仿真调试设备、AR/VR员工培训；

政务服务：中小企业公共服务平台、智慧监管平台、供应链+金融服务；地区行业标准化、地区特色产品品牌、产品质量追溯、行业内电子化交易体系。

人工智能服务：人员行为监测、火焰烟雾、安全警示标志、安全设备设施、劳动防护用品的佩戴和使用、作业场所环境等识别和预警等人工智能API服务；离线式卡证识别、文档扫描纠偏、印章指纹识别、文字识别、人脸识别及比对、人脸动作识别及比对、类GPT文本类人工智能套件、“数字人”套件、人工智能数据标注和定制化模型训练等服务。

边缘云服务方面，实现工厂有线无线网络全覆盖，解决信息孤岛的问题。有线网络的时延、稳定性达标，同时兼容IPv4/IPv6双栈。根据实际需求支持Wi-Fi、RFID、4G/5G、NB-IoT、LoRa、ZigBee、蓝牙等信号中的一种或几种，同时无线信号质量高，满足场景要求。

对总线协议进行适配，实现生产网和信息网的双网融合互通。

基于SDN技术部署边缘云和分布式数据中心，向上对接共有云平台，实现网络设备自动配置和业务快速部署，提升产线效率，减少人力投入。

建立安全保障系统，实现人、机、物、系统的可控接入和行为审计，保证设备安全、网络安全、控制安全、应用安全和数据安全。使用者、生产设备、产品、个人终端、网络设备、安全设备、态势感知系统充分协同，在安全事件出现前极力规避、预警，出现时能够及时发现，并具备依据事先制定好的应急方法进行。

实现现场设备与上层实体(如服务器、SCADA系统等)的连接，支持数据采集、生产指令下达、传感数据采集、厂区视频监控等功能。将产品设计研发、制造生产、销售、物流、售后各工业化环节融合集成，最终实现企业CRM、MES、ERP、SCM、SCADA等系统信息的统一控制和管理。

公司向企业提供云边缘、移动边缘、物边缘三类边缘云解决方案。

云边缘为企业提供私有云与公有云（包括其它公有云，如阿里云、腾讯云等）数据转换、整合服务，汇集企业位于公共云、SaaS服务中的数据，审计、处理企业对外提供的数据，为企业数据整合提供基础能力并保护企业隐私数据。

移动边缘嵌入轻量化的计算、存储、网络等服务，为性能敏感场景交付超低延迟网络能力和更加下沉的计算资源。

物边缘直接放到企业本地机房，支持边缘AI运行环境，解决低时延和本地数据处理需求。

私有云、边缘云提供与公有云相一致的基于OpenStack的基础计算环境服务和基于Kubernetes的弹性计算服务。从企业视角来看，对资源的管理处于“一朵云”；从分布式公有云视角来看，是对公有云功能的延伸、扩展。

大数据整合及分析平台包括数据规划、数据存储、数据采集、数据预处理、数据分析挖掘、数据可视化等服务。

数据规划：确定信息系统支持组织的业务活动的各类数据及相互关系，识别组织中各业务领域的主题数据（或数据类）。

数据存储：将数据以结构化或非结构化的方式存储在分布式文件系统、数据仓库、数据集市或数据湖中，实现数据的高效管理和访问。

数据采集：从各种数据源（如数据库、日志、传感器、网络、社交媒体等）收集、清洗、转换和加载数据，形成统一的数据集。

数据预处理：通过公有云PaaS提供的数据转换及企业本地化服务建立主数据系统（MDM）来实现企业数据整合，将企业重要数据通过清洗、标准化和发布，解耦各业务系统，为企业提供数据资源，使数据在企业各业务领域得到全方面应用。

数据分析挖掘：对数据进行批量或实时的计算，运用各种算法和模型进行数据分析、机器学习和人工智能，实现数据的挖掘和利用。

数据可视化：将数据转换为易于理解和使用的图表、报告和仪表板等形式，以数据模型资源（如工厂3D模型）作为数据展示载体，打造自感知、自适应、自学习、自执行、自协同、自决策的数字化企业。

数据整合服务：协助企业使用公有云PaaS提供的数据转换、接口、可视化服务，将分布在企业内部各设备、各数据库、公有云及各SaaS服务中的数据集中整合。

我们向企业提供门户基础构架、大数据展示平台、产品与电子商务、财务管理、质量追溯、知识库与内容管理、在线支付组件、客户关系、采购管理、生产管理、仓储与物流、人力资源、低代码平台、通用过程管理、市场信息、数据交换、安全控制台等移动平台（APP）、桌面客户端、web端的应用产品。

这些产品采用参数化、组件化、方法库等技术提高灵活性和扩展性，以适应业务变化。服务器端的业务实现支持多种编程语言的组件化技术，每个组件可使用Java、Python、JavaScript、Ruby 和 PHP 等多种语言编写完成，每个组件都有清楚的接口协议，支持兼容 ModBus、OPC、CAN、Profibus 等各类工业通信协议和软件通信接口，还可利用 HTTP、MQTT 等方式完成数据交互。每个业务组件独立完成一个业务处理，组件的功能只与业务相关，不与显示层等其他各层相关。这样的设计使业务组件相对独立，当显示层或其他层发生变化时，业务层可以保持相对不变。提高了系统的稳定性。

我们为企业及各类组织机构提供可嵌入移动平台（APP）、桌面客户端、web端及服务器端的离线式卡证识别、文档扫描纠偏、印章指纹识别、文字识别、人脸识别及比对、人脸动作识别及比对等人工智能组件。与此同时，我们提供人工智能数据标注和定制化模型训练等服务。