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信息系统集成项目管理师10大管理47个过程

目录 第1章 项目概况 1 1.1 项目名称 1 1.2 项目背景 1 1.3 建设目标 1 1.4 项目建设内容 2 1.4.1 大数据硬件支撑平台（IaaS） 2 1.4.2 大数据软件处理平台（DAAS） 2 1.4.3 政府智能分析系统（GI） 3 1.5 总投资及资金来源 3 1.6 编制依据 3 1.7 主要结论和建议 4 第2章 建设单位概况 5 2.1 建设单位简介 5 2.2 建设单位机构职责 5 第3章 现状与需求分析 8 3.1 项目建设要求 8 3.1.1 落实国家住建部“智慧城市”试点建设要求 8 3.1.2 落实十二届全国两会政府工作目标 8 3.1.3 加强产业结构优化，推动经济发展 9 3.1.4 提升民生服务质量，保障幸福民生 9 3.1.5 建立城市集约管理，加快城市发展 9 3.1.6 简化政府行政审批，增强政府透明度 10 3.1.7 提升政府决策能力，实现科学化管理 10 3.2 新区信息化建设现状 11 3.2.1 现有机房现状 11 3.2.2 新建机房场所现状 26 3.2.3 网络及网络安全现状 28 3.2.4 软硬件基础设施现状 33 3.2.5 业务现状 41 3.2.6 应用系统现状 48 3.2.7 数据现状 48 3.2.8 主要问题总结 50 3.3 总体需求概述 51 3.4 需求分析 52 3.4.1 用户需求分析 52 3.4.2 业务需求分析 53 3.4.3 应用层次分析 54 3.4.4 数据需求分析 56 3.4.5 功能需求分析 58 3.4.6 性能需求分析 64 3.4.7 信息系统安全需求分析 71 3.4.8 运行管理需求分析 73 3.4.9 其他需求 73 第4章 总体设计方案 74 4.1 设计原则 74 4.2 总体设计目标 75 4.2.1 总体目标 76 4.2.2 具体目标 77 4.2.3 具体成果 78 4.3 总体设计方案 79 4.3.1 总体框架 79 4.3.2 功能架构 80 4.3.3 总体网络架构 81 第5章 大数据硬件支撑平台 83 5.1 机房详细设计 83 5.1.1 机房规划及定级 83 5.1.2 新建机房详细设计 84 5.1.3 中心机房改造 131 5.1.4 机房建设实施计划 146 5.2 服务器设计 148 5.2.1 服务器部署方案 148 5.2.2 服务器部署图 150 5.2.3 服务器选型方案 150 5.3 虚拟化建设方案 153 5.3.1 虚拟化解决方案概述 153 5.3.2 虚拟化软件技术要求 154 5.3.3 虚拟化软件性能要求 156 5.3.4 虚拟化架构图 157 5.3.5 虚拟机数量估算 157 5.3.6 虚拟化软件配置要求 157 5.4 存储系统设计 158 5.4.1 系统概算 158 5.4.2 系统功能设计 159 5.4.3 系统部署设计 164 第6章 开放大数据平台(数美) 165 6.1 开放大数据平台架构 165 6.2 开放大数据平台主要技术路线 167 6.3 资源数据库建设方案（华傲） 168 6.3.1 概述 168 6.3.2 架构设计 168 6.3.3 数据仓库建设 170 6.3.4 业务库建设 209 6.4 大数据存储(数美) 212 6.4.1 分布式文件系统（HDFS） 212 6.4.2 分布式数据库系统（HBASE） 214 6.4.3 事务数据库（ORACLE/MYSQL） 216 6.5 大数据计算(数美) 217 6.5.1 批处理计算（MAPREDUCE） 218 6.5.2 实时流式计算（STORM） 220 6.5.3 DAG迭代计算（SPARK） 222 6.5.4 机器学习计算（EULER定制） 224 6.6 大数据采集系统（中兴） 228 6.6.1 系统概述 228 6.6.2 综合信息采集子系统 229 6.6.3 网络爬虫子系统 234 6.7 大数据访问系统（中兴） 237 6.7.1 数据共享交换子系统 237 6.7.2 数据开放服务系统 243 6.8 开放服务管控系统（中兴） 248 6.8.1 系统概述 248 6.8.2 系统架构 249 6.8.3 系统功能 249 6.9 目录管理系统（中兴） 251 6.9.1 系统概述 251 6.9.2 系统架构 251 6.9.3 系统功能 253 6.10 统一身份认证平台（中兴） 256 6.10.1 系统概述 256 6.10.2 系统架构 257 6.10.3 系统功能 258 6.10.4 系统集成 264 6.11 数据门户系统（中兴） 265 6.11.1 系统概述 265 6.11.2 系统架构 265 6.11.3 系统功能 266 6.12 数据质量控制（华傲） 269 6.12.1 概述 269 6.12.2 数据质量控制工具 269 6.12.3 数据归集与关联集成 332 6.12.4 数据质量评估与标准转换 336 6.12.5 数据质量清洗 341 6.12.6 数据质量监测 346 6.13 元数据管理（华傲） 363 6.13.1 概述 363 6.13.2 元数据初始化 363 6.13.3 元数据管理功能 364 6.14 开放大数据平台管控（数美） 367 6.14.1 Hadoop管理、监控工具(ViewPoint)（定制开发） 367 6.14.2 资源控制SLA 369 6.14.3 系统管理 371 6.15 大数据分析(数美) 381 6.15.1 数据仓库（HIVE） 381 6.15.2 在线联机分析（OLAP） 385 6.15.3 Tez工具 390 6.15.4 搜索引擎（ES） 391 6.16 大数据可视化(数美) 392 6.16.1 表格 393 6.16.2 折线图 393 6.16.3 柱状图 394 6.16.4 散点图 395 6.16.5 饼状图 396 6.16.6 雷达图 397 6.16.7 关系图 398 6.16.8 地域图 399 6.16.9 其他图 402 6.16.10 混搭图 403 6.17 大数据平台API 404 6.17.1 结构化数据库接口 405 6.17.2 非结构化存储接口 405 6.17.3 大数据计算接口 405 6.17.4 机器学习计算接口 406 6.17.5 大数据分析接口 406 6.17.6 大数据搜索接口 406 6.17.7 大数据可视化接口 406 6.18 数据标准体系编制 407 6.18.1 数据标准体系编制方案（华傲） 407 6.18.2 数据标准体系（华傲和中兴） 412 第7章 政府智能分析系统（GI）（中兴、华傲） 438 7.1 RBS应用支撑（华傲） 438 7.1.1 采用的技术 438 7.1.2 图数据处理 439 7.1.3 功能清单 441 7.1.4 RBS应用示例 442 7.2 多维统计分析工具（华傲） 443 7.2.1 数据查询 443 7.2.2 上下钻取 444 7.2.3 多维分析 444 7.2.4 数据展示方式 445 7.3 主题分析（华傲） 445 7.3.1 人口数量分析 445 7.3.2 人口结构分析 446 7.3.3 人口趋势分析 449 7.3.4 房屋结构分析 451 7.3.5 人口、法人、房屋相互之间关系查询 454 7.4 GI政务智能工具包（中兴） 454 7.4.1 系统概述 454 7.4.2 系统架构 455 7.4.3 系统功能 457 第8章 大数据平台信息安全防护 469 8.1 信息系统等级保护定级规划 469 8.1.1 系统定级 469 8.1.2 大数据软件平台定级的依据 469 8.2 安全设计原则和策略 471 8.2.1 设计原则 471 8.2.2 设计策略 472 8.2.3 安全整体设计框架 472 8.3 整体安全方案 475 8.3.1 保护计算环境 475 8.3.2 保护区域边界 477 8.3.3 通信网络安全防护 479 8.3.4 安全管理中心设计 481 8.3.5 定级系统互联设计 483 8.4 本项目涉及的子系统设计 484 8.4.1 应用防火墙 485 8.4.2 数据库审计 490 8.5 安全防护策略合规性说明 492 8.5.1 等级保护二级设计说明 493 8.5.2 等级保护三级设计说明 497 8.6 产品配置清单 506 第9章 项目管理方案 507 9.1 项目组织管理 507 9.2 项目组织架构 507 9.3 人员配置 509 9.3.1 质量保证措施 510 9.4 项目建设计划 512 9.4.1 本期建设 513 9.4.2 项目建设进度计划 514 9.4.3 项目建设交付要求 516 9.5 人员培训 517 9.5.1 培训目的 517 9.5.2 培训介绍 517 9.5.3 培训时间和人员安排 518 第10章 运行维护方案 519 10.1 运行维护管理 519 10.2 运行维护原则 520 第11章 投资估算和资金筹措 520 11.1 项目总投资匡算 520 11.2 项目分项匡算 520 11.2.1 大数据硬件支撑平台建设费用匡算 520 11.2.2 大数据软件处理平台建设费用匡算 521 11.2.3 大数据政府智能分析(GI)建设费用匡算 521 第12章 效益和风险分析 521 12.1 项目的经济效益和社会效益分析 521 12.2 项目风险与风险对策 522

一站式大数据应用产品体系，为智慧校园大数据建设提供整体解决方案。面向服务架构（SOA）的松耦合体系，满足不同用户需求提供灵活地产品组合

目录 第1章 敏捷BI概述 5 1.1. 产品介绍 5 1.1.1. 名词定义 5 1.1.2. 相关资料 5 1.1.3. 产品简介 5 1.2. 系统环境 6 第2章 登录/退出 6 2.1. 登录 6 2.2. 退出 6 第3章 功能简介 7 第4章 敏捷BI系统设计 8 4.1. 数据连接管理 8 4.1.1. 注册数据连接 8 4.1.2. 更新数据连接 10 4.1.3. 注销数据连接 10 4.1.4. 查询数据连接 11 4.2. 图片资源管理 11 4.2.1. 图片资源主题文件夹管理 12 4.2.1.1. 添加文件夹 12 4.2.1.2. 修改文件夹 13 4.2.1.3. 删除文件夹 13 4.2.2. 添加图片资源 14 4.2.3. 删除图片资源 15 4.2.4. 查询图片资源 15 4.3. 报表资源管理 15 4.3.1. 报表资源主题文件夹管理 16 4.3.1.1. 添加主题文件夹 16 4.3.1.2. 修改主题文件夹 16 4.3.1.3. 删除主题文件夹 17 4.3.2. 新增报表设计资源 17 4.3.3. 设计报表 18 4.3.4. 修改报表资源管理信息 19 4.3.5. 查询报表资源 19 4.3.6. 发布报表资源 20 4.3.7. 下载报表资源 20 4.3.8. 删除报表资源 21 4.4. OLAP数据源管理 21 4.4.1. 添加数据源 21 4.4.2. 修改数据源 22 4.4.3. 删除数据源 23 4.4.4. 查询数据源 23 4.5. OLAP架构资源管理 24 4.5.1. 架构资源文件夹管理 24 4.5.1.1. 添加文件夹 24 4.5.1.2. 修改主题文件夹 25 4.5.1.3. 删除主题文件夹 25 4.5.2. 添加架构资源 25 4.5.3. 编辑架构 27 4.5.4. 修改架构资源管理信息 28 4.5.5. 查询架构资源 28 4.5.6. 发布架构资源 28 4.5.7. 下载架构资源 29 4.5.8. 删除架构资源 29 4.5.8.1. 删除架构资源 29 第5章 OLAP分析 30 第6章 报表查看 32 第7章 OLAP组件 33 7.1. Cube(立方体) 33 7.2. Schema(Schema) 33 7.3. Dimension(维度) 33 7.4. Table(表) 34 7.5. Hierarchy(层次) 34 7.6. Level(级别) 35 7.7. Measure(度量) 36 7.8. DimensionUsage(维度引用) 36 7.9. property(属性) 37 7.10. calculatedmember(计算成员) 37 7.11. Formula(公式) 38 7.12. CalculatedMemberProperty(计算成员属性) 38 7.13. NamedSet(命名集合) 38 7.14. Join(join) 39 7.15. SQL(sql) 39 7.16. Script(script) 40 7.17. Join(join) 40 7.18. Annotations(注释) 40 7.19. Annotation(注释) 40 7.20. Parameter(参数) 41 7.21. CellFormatter(单元格格式) 41 7.22. MemberFormatter(成员格式) 41 7.23. PropertyFormatter(属性格式) 42 7.24. Key[removed]主键表达式) 42 7.25. Name[removed]命名表达式) 42 7.26. Order[removed]排序表达式) 42 7.27. Caption[removed]标题表达式.) 42 7.28. Parent[removed]父亲表达式) 42 7.29. Measure[removed]度量表达式) 43 第8章 报表组件 43 8.1. 图表 43 8.2. label 43 8.3. 日期字段 43 8.4. 消息 43 8.5. 数字字段 44 8.6. 文本框 44 8.7. 椭圆 44 8.8. 图片 44 8.9. 图片字段 44 8.10. 折线图 44 8.1. 柱状图 44 8.2. 饼图 44 8.3. 饼图 45 8.4. 长方形 45 8.5. 条形码 45 8.6. 竖线 45 第9章 报表属性样式 45 9.1. 属性 45 9.2. 样式 50 第10章 子组件 54 10.1. 柱状图 54 10.2. 饼图 58 10.3. 折线图 60 第11章 附录： 64 11.1. 图形工具栏各按钮功能说明 64

基 本 概 况 产 品 介 绍 市 场 分 析 竞 争 分 析 商 业 模 式 现 状 与 计 划 融 资 计 划 风 险 分 析 应 用 案 例 基 本 信 息 致力于高校信息化大数据领域系统软件开发与推广，深刻理解高校的数据业务与市场。 整合业界先进的大数据技术，实现高校智慧大数据领域的技术突破与产品创新，形成较强的竞争优势。 首创高校智慧大数据应用服务体系建设模型，自主研发大数据领域全系列系统应用平台，覆盖高校大数据建设与应用的全过程。 构建高校大数据智能应用云平台，实现高校间数据应用服务的共享、高校大数据的智能数据治理、数据平台的高效运维。

大 规模 数据与分布式 计算 普林大数据学院 普 林 大 数 据 学 院 P R I N C E T E C H S B I G D A T A C O L L E G E 目录 第一部分 大规模数据概述 第二部分 Hadoop（HDFS & MapReduce） 普林大数据学院 普 林 大 数 据 学 院 P R I N C E T E C H S B I G D A T A C O L L E G E 第五部分 Spark 第四部分 机器学习算法的MapReduce实现 第三部分 Statistical Query Model（SQM） 数据大爆炸 普 林 大 数 据 学 院 P R I N C E T E C H S B I G D A T A C O L L E G E 普林大数据学院 l 1PB相当于50%的全美学术研究图书馆藏书信息内容 l 5EB相当于至今全世界人类所讲过的话语 l 1ZB如同全世界海滩上的沙子数量总和 l IDC调查的研究报告指出，全球的数据资料存储量到 2020年将达到40ZB 普 林 大 数 据 学 院 P R I N C E T E C H S B I G D A T A C O L L E G E 普林大数据学院 l 21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社 交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和 应用范围，各行各业都在疯狂的产生数据： l 互联网（社交、搜索、电商） l 金融（银行、股市、保险） l 运营商（电信、移动、联通） l 移动互联网（微博） l 物联网（传感器，智慧地球） l 车联网 l GPS l 医学影像 l 安全监控 Facebo ok, Twitter 社交网络 … 淘宝、 ebuy、 京东 电子商务 … APP、 微博 移动互联 … 大规模数据来源 大数据带来的问题 普 林 大 数 据 学 院 P R I N C E T E C H S B I G D A T A C O L L E G E 普林大数据学院 1. 数据处理困难 解决方案 l Hadoop （MapReduce 技 术） l Spark l 流计算（twitter的Storm和yahoo的S4） 2. 建模困难 l 维度高 l 时间成本高 目录 第一部分 大规模数据概述 第二部分 Hadoop（HDFS & MapReduce） 普林大数据学院 普 林 大 数 据 学 院 P R I N C E T E C H S B I G D A T A C O L L E G E 第五部分 Spark 第四部分 Machine LearningAlgorithms in MapReduce 第三部分 Statistical Query Model（SQM） 普 林 大 数 据 学 院 P R I N C E T E C H S B I G D A T A C O L L E G E 普林大数据学院 聚类分析 Hadoop简介 什么是Hadoop？ l Hadoop是Apache软件基金会旗下的

数据 预处理 普林大数据学院 普 林 大 数 据 学 院 P R I N C E T E C H S B I G D A T A C O L L E G E 2 目录 第一部分 数据概述 第二部分 数据预处理 第三部分 案例分析和总结 普林大数据学院 普 林 大 数 据 学 院 P R I N C E T E C H S B I G D A T A C O L L E G E 数 据概述 l 数据类型 l 数据对象 l 数据的基本统计信息 l 相似性和不相似性度量 普 林 大 数 据 学 院 P R I N C E T E C H S B I G D A T A C O L L E G E 普林大数据学院 4 普 林 大 数 据 学 院 P R I N C E T E C H S B I G D A T A C O L L E G E 普林大数据学院 l 表格数据 • 关系记录 • 数据矩阵 • 向量 • 事物数据 l 图和网络 • 万维网 • 社交网络 • 分子结构

Pandas数据分析 普林大数据学院 普 林 大 数 据 学 院 P R I N C E T E C H S B I G D A T A C O L L E G E 2 3 目录 第一部分 文件读写 第二部分 变量离散化 第三部分 缺失值填补 普林大数据学院 普 林 大 数 据 学 院 P R I N C E T E C H S B I G D A T A C O L L E G E 第四部分 数据标准化 第五部分 数据合并 第六部分 数据组合 第七部分 数字编码 第八部分 OneHot编码 普 林 大 数 据 学 院 P R I N C E T E C H S B I G D A T A C O L L E G E 普林大数据学院 4 数据文件操作——读入数据 • pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数， 常用的函数为read_csv和read_table • 函数的选项可以划分为几个大类 • 索引：将一个或多个列当做返回的DataFrame处理，以及是否从文件、用户 获取列名 • 类型推断和数据转换：包括用户定义值的转换、缺失值标记列表等 • 日期解析：包括组合功能，比如将分散在多个列中的日期时间信息组合起来 • 迭代：支持对大文件进行逐块迭代 • 不规整数据问题：跳过一些行、页脚、注释或其他一些不重要的东西 普 林 大 数 据 学 院 P R I N C E T E C H S B I G D A T A C O L L E G E 普林大数据学院 5 文件读写 Pandas提供了一些用于将表格型数据读取位DataFrame对象的函数。 其中最常用的为read_csv和read_table。read_csv 从文件、URL、文件 型对象中加载带分隔符的数据。默认分隔符为逗号。read_table从文件、 URL、文件型对象中加载带分隔符的数据。默认分隔符为制表符 （“\t”） In[19]:df= pd.read_csv('iris.csv') df.head() Out[19]: sepal_len sepal_wh petal_len petal_wh target 0 5.1 3.5 1.4 0.2 0 1 4.9 3.0 1.4 0.2 0 2 4.7 3.2 1.3 0.2 0 3 4.6 3.1 1.5 0.2 0 4 5.0 3.6 1.4 0.2 0

目录 第一部分 数据分析语言Python 第二部分 科学计算Numpy、Scipy、Pandas 第三部分 基本绘图工具Matplotlib 第四部分 分析环境ipython和Jupyter 目录 第一部分 分析环境Ipython和Jupyter l Ipython常用命令 l Jupyter的安装和使用 Ipython常用命令 ipython ipython –pylab tab ? ?? _ %run %cpaste %reset %xdel variable %hist %time %logstart ctrl-C ctrl-a ctrl-e ctrl-u ctrl-k ctrl-l 4 Jupyter 安装及使用 l pip install jupyter l 安装Anaconda后自动安装 l Jupyter notebook启动

云桌面一体机 StackView 系列产品是曙光公司依托多年在虚拟化、云计算领域的技术积累，采用一体化设计理念，针对不同应用场景， 全新打造的一系列具有行业定制化属性的、优质用户体验的云桌面一体机。StackView 系列云桌面一体机采用优化的硬件平台集成优质、 高效云桌面软件模块，实现用户开箱即用，数据安全管控，推送高质量桌面等需求。 StackView 系列包含 StackView100、StackView200、StackView300 三种不同型号，是分别针对办公 / 终端查询桌面、教育行业桌 面和 GPU 图形桌面而专门设计和定制的软硬件一体设备。

目录 1. 概述 - 4 - 2. 计算功能特性 - 6 - 2.1. 虚拟机计算性能 - 6 - 2.2. 虚拟机迁移 - 10 - 2.3. 向大数据扩展 - 13 - 2.4. CPU和内存的热添加和磁盘的热扩展 - 14 - 2.5. 分布式资源调度DRS - 14 - 2.6. 分布式电源管理DPM - 15 - 2.7. GPU虚拟化 - 16 - 3. 存储功能特性 - 17 - 3.1. 分布式资源调度管理DRS - 18 - 3.2. 基于存储策略的管理 - 18 - 3.3. 存储迁移 - 20 - 3.4. 存储 I/O 控制 - 21 - 3.5. 集群文件系统 - 22 - 3.6. 存储精简配置 - 23 - 3.7. 存储 API - 24 - 3.8. 虚拟卷技术 - 25 - 3.9. 可虚拟化Flash读缓存 - 27 - 4. 网络和安全功能特性 - 29 - 4.1. 虚拟标准交换机（VSS） - 29 - 4.2. 虚拟分布式交换机（VDS） - 30 - 4.3. 网络 I/O 控制 (NIOC) - 32 - 4.4. 无代理终端安全防护 - 33 - 5. 管理和自动化 - 37 - 5.1. 集中式控制和主动式管理 - 37 - 5.2. 自动化管理与调配 - 39 - 5.2.1. 内容库 - 39 - 5.2.2. 自动部署 - 41 - 5.2.3. 主机配置文件 - 41 - 5.2.4. 补丁更新管理 - 42 - 6. 高可用与灾难恢复 - 43 - 6.1. 概述 - 43 - 6.1.1. 可靠的平台 - 44 - 6.1.2. 本地高可用、数据保护与灾难恢复 - 44 - 6.2. 本地高可用 - 45 - 6.2.1. 虚拟机迁移 - 45 - 6.2.2. 存储迁移 - 47 - 6.2.3. 高可用性 - 49 - 6.2.4. 容错性 - 50 - 6.3. 数据保护 - 52 - 6.3.1. 数据保护组件 - 52 - 6.3.2. 用于数据保护的存储API - 55 -

TestNG系列教程：并行执行测试 目录 1. 并行执行测试的优势 2. 如何并行地执行测试方法 3. 如何并行地执行测试类 4. 如何并行地执行同一测试套件内的各个测试组件 5. 如何配置需要在多线程环境中执行的测试方法

第1章 Webdirver基础 2 1.1 下载selenium2.0的lib包 2 1.2 用webdriver打开一个浏览器 2 1.3 打开测试页面 2 1.4 GettingStarted 2 第2章 Webdirver对浏览器的支持 4 2.1 HtmlUnit Driver 4 2.2 FireFox Driver 4 2.3 InternetExplorer Driver 4 第3章 使用操作 4 3.1 如何找到页面元素 4 3.1.1 By ID 5 3.1.2 By Name 5 3.1.3 By XPATH 5 3.1.4 By Class Name 5 3.1.5 By Link Text 5 3.2 如何对页面元素进行操作 6 3.2.1 输入框（text field or textarea） 6 3.2.2 下拉选择框(Select) 6 3.2.3 单选项(Radio Button) 6 3.2.4 多选项(checkbox) 7 3.2.5 按钮(button) 7 3.2.6 左右选择框 7 3.2.7 弹出对话框(Popup dialogs) 7 3.2.8 表单(Form) 8 3.2.9 上传文件 (Upload File) 8 3.2.10 Windows 和 Frames之间的切换 8 3.2.11 拖拉(Drag andDrop) 8 3.2.12 导航 (Navigationand History) 8 3.3 高级使用 9 3.3.1 改变user agent 9 3.3.2 读取Cookies 9 3.3.3 调用JavaScript 9 3.3.4 Webdriver截图 10 3.3.5 页面等待 10 第4章 RemoteWebDriver 10 4.1 使用RemoteWebDriver 10 4.2 SeleniumServer 11 4.3 How to setFirefox profile using RemoteWebDriver 11 第5章 封装与重用 12 第6章 在selenium2.0中使用selenium1.0的API 14

信息系统项目管理师是属于计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试（即软考）高级资格考试里面的一项考试。通过该考试的合格人员能够掌握信息系统项目管理的知识体系，具备管理大型、复杂信息系统项目和多项目的经验和能力；能根据需求组织制订可行的项目管理计划；能够组织项目实施，对项目的人员、资金、设备、进度和质量等进行管理，并能根据实际情况及时做出调整，系统地监督项目实施过程的绩效，保证项目在一定的约束条件下达到既定的项目目标；能分析和评估项目管理计划和成果。

随着信息化建设不断推进，集团企业信息化建设也快速发展，信息网络不断完善，公司内部管理也实现网络化办公。在企业网络的建设过程中，几乎都采用PC机的模式。越来越多的企业、机构针对PC机在网络搭建过程中出现的诸如后期维护工作量大，软件硬件升级成本高、数据安全性差、管理不集中等等一系列问题，系统及数据维护管理困难，大量重要或机密数据分布各PC 中，不利于数据统一集中管理维护。曙光vAccess产品是曙光虚拟桌面解决方案的核心产品之一，它将虚拟桌面以按需分配的方式提供给用户，使用户可以从世界任何一个角落安全且高效地连接到集中管理的数据中心。 曙光Cloudview虚拟桌面 概述 技术特色 技术规格

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