“智慧交通大数据可视化与虚拟仿真突发事件应对管理决策服务平台”是一个针对交通管控单位的综合型辅助管理决策服务平台和三维仿真突发事件应对系统，系统以实际的交通设备和运输能力分布为基础，运用虚拟现实技术、3DGIS技术、大数据可视化技术，搭建包含市政道路、城际高速路、铁路线、外环线核心区、航空、隧道施工、公路桥梁、车辆在内的全部大城市交通数据可视化三维仿真管理体系，并在完成三维虚拟城市和大城市数据融合的基础上，使人、航空、车、路和交通设备之间的关联以可视化方法展现，为完成实时、精确、安全、环保节能、高效可靠的大交通出示可视化的三维仿真突发事件应对解决方法。

交通大数据可视化紧急模拟仿真系统是运用虚拟现实技术搭建的三维交通模拟仿真服务平台，将包含大城市生态资源、社会资源、基础设施建设、人口数量、经济发展等在内的多种数据以可视化的方式有机结合，完成多部门、多种类数据结合和数据共享，进而为多种可视化运用和交通突发事件应对出示高效率的一站式服务平台，包含：应急指挥、城管执法、信息安全、生态环境保护、智能化交通、基础设施建设等行业展开管理决策适用，从而完成大交通智慧式管控和运作。



一、数据结合与数据共享

系统可结合不同种类、不同文件格式和不同管控部门的数据，并以可视化的方式展开集中或归类显示信息，工作部门能够 即时多方位地操控大城市综合性趋势。包含：市政工程、公安、交通、电力工程、商业服务等多行业数据，如：不同资源的遍布数据、统计分析数据、监控摄像头收集界面等等。

服务平台集成了自然地理空间数据系统、交通管控系统、突发事件应对系统，如：高速收费站、视频监控系统、交通数据信号操纵系统、交通流检验系统、交通数据采集系统、车辆导航定位系统等多种交通数据，并完成各业务流程系统数据的数据共享，能为交通应急指挥和管理决策出示综合型数据支撑。另外，系统支持融合各地道路、高速、路轨交通、港航、运输等制造行业部门现有系统资源，完成多部门数据的数据共享。



二、三维空间自然环境可视化模拟仿真

选用三维仿真技术搭建三维交通互联网，包含：航空、铁路、航运、长途大巴、高速路、道路、公路桥梁、隧道、地铁、轻轨、公交车、的士、停车场、轮渡、交通标识等多种交通系统设备，并能使人、车、路在特定的地区内以数据驱动器的方法展开动态性展现，进而搭建真实交通模拟仿真可视化自然环境，为完成绿色智慧交通和突发事件应对出示三维空间基础。



三、数据可视化剖析与管理决策适用

在室内空间模拟仿真和数据结合的基础上，系统内嵌数据可视化服务平台，运用数据共享的大城市数据和交通数据，包含：路面、交通设备、人流、车辆、货物运输车次、货运物流和交通拥挤等信息内容自动生成的数据图表和统计图形，为交通管控部门实时出示形象化的、科学的数据可视化支撑服务平台。

对于历史时间交通流、交通违法、交通安全事故等数据展开剖析归纳融合和专题化剖析，做到科学研究优化管控目的，为交通管控部门在交通机构、警务人员布署、机器设备布置等层面的提升出示重要依据。

根据各种技术专业优化算法对多种核心交通数据展开剖析，完成交通趋势的评定，辅助交通管控单位根据交通评定结果动态性追踪、检测拥挤情况和预测变化趋势，为交通整体规划、交通优化的提供量化指标依据。



四、抢险救援处理与模拟仿真演习控制模块

系统运用虚拟现实技术真实复原交通安全事故和灾难现场，并结合不同部门不同制造行业的城管执法数据，定位手机位置、查询、剖析、归纳层面的资源数据，使管控和指引管理决策单位快速了解应对措施，在最短时间内给出实施意见。

创建无边界的大城市突发事件应对和灾难预防检测体制，处理传统应急单调、欠缺可执行性、及其没法跨地区协作的现况。另外完成对各种紧急事件的高精密场景、指挥调度流程、一线人员的实际操作实训与协同应急预案演练。

对于将会危害交通一切正常运作的洪涝灾害、安全事故灾祸、公共卫生服务恶性事件、社会发展安全事故、重大主题活动等紧急事件，及其交通高峰时间段、交通矛盾多发性点段，服务平台可出示预警信息和处理应急预案支持。



有益于一线人员沉浸地投入训炼，提升其援救工作能力，也有益于完成多部门间的跨地区协同演习，同时做到提升和验证紧急对策的目的

系统能根据历史经典案例的演化链、恶性事件链中提炼出大事件的风控模型，全自动监管各种焦点恶性事件的发展趋势情况，展开全自动预警信息报警，为检测预警信息和处理出示靠谱的管控措施与应急预案设定。并将应急预案的有关因素及指引全过程展开各种方式的可视化展现与布署，提升交通指挥、作战人员对应急预案的了解水平，提高处理紧急事件的工作能力和水准。

服务平台支持实时、互动和调度作用，可在三维虚拟仿真的环境中，实时集成化调度交通监管系统、检验系统和多种交通管控数据，协助技术人员监管大城市交通运作情况，提升交通运作管理能力和服务保证工作能力和处理紧急事件力度。

同时可查询附近监控录像和交通警务人员资源，便捷指引工作人员对触警位置和附近状况的判断和剖析，对报警事件展开早期的处理及分配。

一、可视化平台介绍：
数据可视化平台，是智慧运营管理可视化、场景化、智能化的核心载体。基于虚拟仿真的3D场景，打通各个系统平台及数据端口，深度融合数据资源，使得数据资源可以自由流通及归类，解决信息孤岛，并实现数据的快速搜索。通过对实时感知系统仿真数据，并对仿真模拟对应场景的自动展示，以直观立体的方式呈现数据背后的规律与趋势，实现用户与海量数据、复杂业务的有效互动，及支撑大数据及AI应用场景落地。

二、核心实力：整体方案解决实施能力，顶层设计及平台搭建
（1）后端数据采集、清洗、处理整合等需求；
（2）三维模型及3D 场景构建能力；
（3）高度多维数据集成及实现数据动态交互；
（4）实时可视运行及控制能力，保证系统流程运行；

三、数据可视化助力各行各业业务发展
数据可视化适用于各行业业务需求，可广泛应用于智慧城市、智慧园区、智慧政务、智能工厂、工业监控、智能管线、智慧交通、数字矿山、数字油气田、电网安全、气象监测、网络安全、企业管理等领域。我们提供一站式系统解决方案，帮助决策者发掘数据背后的规律，提高决策效率与能力。
业务范围及能力

一、大数据整体解决方案

1、数据采集、传输、存储、处理

2、数据中台搭建

3、二维/三维可视化开发

二、数字内容、虚拟互动和三维模拟仿真系统制作开发
三、工业服务
1、智能制造、协同制造、云制造公共服务；

2、工业互联网平台、工业APP及生态系统搭建整合
四、信息化整体解决方案
合作热线：15800002681（微信同号）QQ：1109588951

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企业怎样可以进行应用的可视化管理，随时感知应用交付态势，随时了解在线业务的运行情况，及时发现业务运营中的问题，并帮助运维部门用财务数字显现整体运营情况，以保障安全的应用交付，实现企业投资回报最大化？“ F5 ELK ”解决方案及其如何被实现。
方法思路
iRule通过HSL输出必要的解析日志数据至elk
Dashboard与可视图分析

　
在整个dashboard中，划分了这样几个功能区域：
1.最上面的解析来源地理热力图，可以清晰的看出哪些地方是热点解析区域。热点解析区域，结合DNS TTL参考，可以意味着这个地方业务量较高，也可能意味着这个地方的DNS缓存存在问题。而同样的，如果此地理热力图所显示的业务真实热门的地方反而解析最不热门，也可能变相的说明该区域的DNS TTL存在问题。此外地理热力图也可以帮助揭示DNS攻击的区域
2.上部分右侧有总解析数，这里的总解析数也可以理解为实际的响应数（不管response是什么），所以与通过dns logging profile方式处理的不一样，这里没有统计那些request进来但被丢弃的请求，当然一般这也不需要统计，往往在外围DNS  DDOS/Protocol火墙上就被过滤了。 总解析数意味着你统计时间段内的解析数量，在进行月度等报告撰写方面可以作为参考，是业务发展的一种指标。可以分不同域名（业务）来统计则会更有业务层面的价值
3.右侧的热点城市Top10，以及热点LDNS Top10 用于揭示热门的区域或LDNS IP。这是一个侧面的业务访问量大小的指标，当然也可以用于识别DNS DDOS。与第一条道理相同，过度热门的LDNS、城市在排除业务正常的因素前提下可能是衡量TTL的一个指标，即TTL在该地区/LDNS的是否被恶意不遵守。而业务本来应该热门的城市，但是解析却很不热门，那么也值得怀疑该地区的相关LDNS是否存在TTL恶意改大的情况
4.在地理图下的各线路实时解析统计可以帮助实时观察每个NS上实时的解析请求统计，一般来说应该各个NS上的总解析数应该比较接近，过度偏离的话，可以进一步跟踪该线路上的热门城市/LDNS，这些热门的LDNS里或许存在NS缓存不正确问题，或不能正确轮询NS问题
5.DNS成功率饼图显示成功与失败解析占比，成功是指的解析状态为NOERROR的，其它状态如NXDOMAIN,REFUSED等都归为解析失败。需要注意，解析失败不代表业务解析出了问题，比如客户端解析一个不存在的域名，那么理所当然不能回复为NOERROR。所以这里可以理解为有效解析与无效解析的占比。如果无效解析占比很高，那么说明你的环境下存在太多DNS探测、攻击尝试等。有必要对此开启DNS firewall（方法找sales，哦不对找F5工程师）。同时这也是日常基线的一种衡量，如果突然无效占比高了，你要考虑是否存在攻击了，或者业务层面代码里那里写错了域名。

　　6.再接下来是所有线路的实时解析响应与智能解析的曲线图，这个可以帮助总览所有NS下的合并统计，作为日常基线、月度等报表内容。也可以宏观的看出整体的DNS解析量状态。过度的偏离都属于异常情况。这里的非智能解析是指的所有非GTM智能模块响应的解析，也就是说包含了非wideip的域名解析，wideip LB算法失效导致的BIND解析。所以如果将dashboard切换为某个wideip的域名视角的话，则可以看出该域名智能解析算法失效的统计，如果你的算法是topology算法的话，那么可能是你的topology兜底规则存在问题，使得解析进入了BIND。注意这里我们没有提最优解析（即解析的结果确实是规则设定的）统计，对于最优解析统计是一个比较复杂的工作，如果你确实有这么方面需求，请在部署了这个标准的可视化后联系sales（哦不，联系SE）来帮助你提出具体的解决方法，由于方法涉及的irule每个客户都需要定制化，所以没有包含在此通用的irule方法里。
7.在实时智能与总解析图右侧是 智能与非智能解析的占比环图，理论上智能解析占比越高越好，如果你的智能解析占比很低，你有必要将更多的域名部署为wideip解析（F5 DNS V12版本后可以对更多的解析类型使用wideip智能解析配置，使用wideip的解析性能要远高于非wideip解析），而对于依旧不能使用wideip进行解析配置的域名，则建议启用DNS express来优化你的DNS架构及性能。非智能解析占比越高，意味着你的DNS系统遭受DNS DDOS攻击时候系越脆弱。
8.再接下来的视图是各条线路的实时智能解析与非智能解析构成图，这个可以进一步的帮助从每条线路的视角来实时观察分析各条线路上的智能与非智能解析，如果某一条线路的非智能解析占比突然变高，你需要考虑是否是该线路上的DNS设备出现了攻击尝试的可能性，或者是否有因iquery跨线路问题导致的健康检查不稳定性所导致的该线路上动态算法失效的问题（结合具体实际判断，一般如果你是F5厂商推荐的第二代DNS架构体系，理论上不用怀疑iquery问题，可以直接优先怀疑攻击问题）
9.再接下来是各条线路的实时响应状态构成，可以帮助判断各条线路上有效解析与无效解析的分布情况，如果REFUSED或者NXDOMAIN明显多，有必要启用DNSX或者使用DNS firewall进行DNS防护。而如果通过钻取分析后，发现这些无效解析与某些固定的IP有关系，且这些固定的IP基本有效解析很少，则可以比较安全的封禁这些LDNS ip, 这些地址可能为攻击地址。当然业务如果在程序里调用了过时废弃的域名或者写错了域名等也会导致这样的结果，可以反馈给业务部门
10.接下来的一排三个饼图，分别是热门域名top10，解析类型占比，响应状态占比。 热门域名可以侧面衡量业务热门程度，特别是临时活动类域名（结合该域名的地理热力图）。也是日常的一个基线，如果突然某个域名变得很热门，抛开业务因素，可能需要怀疑攻击，或者TTL问题。 DNS解析类型占比，可以直观看出目前有哪些解析类型请求过，对于明显我们不存在的解析类型，或者某个我们并没有配置的解析类型占比很高，说明存在攻击意图，可以通过DNS firewall进行过滤。
11.最后两行视图主要是分NS线路的总解析数量以及各个响应状态的总统计，可以作为月度报表，或者在钻取显示某个LDNS、城市、某个域名时的关联统计值，方便进一步确认问题。更多有意义的用法，可能在实际使用中能发现更多。
12.DDOS 攻击，水滴攻击 等场景分析请参考https://www.myf5.net/post/2504.htm
13.缓存投毒攻击的判断，在正常情况下，一个城市或者DNS的解析是相对稳定的解析态势。一般来说投毒着为了使得投毒效果最佳，投放的TTL都会很大，因此直接效果就是一个LDNS不再发送请求过来。所以如果一个稳定解析的地区/LDNS的解析数量突然大幅度下降变得很少，可能就需要怀疑为缓存投毒了（当然该LDNS出现故障也有可能，但是辅以人工解析验证可以很快判定。
更多F5 ELK可视化方案相关信息，请关注“F5Networks”微信公众号。

民以食为天，粮食的存储有很大的学问，尤其是大型粮仓，关于粮仓的湿度温度有很严格的要求。随着技术不断延伸，人肉眼可监控的范围越来越小，越来越少，我们需要联动可视化应用实时监测数据才能够更好的把控粮仓的变化。如何实现粮仓可视化？技术人员会思考这样的问题。

粮仓可视化系统以3D可视化技术为基础，通过CampusBuilder构建粮库的园区、仓库、设备的逐级可视；集成粮食入库、存储、出库过程中的信息并整合到三维模型中，构建粮情数字化、标准化、智慧化、一体化的3D可视化平台，实现视频监控、粮情监控、智能保粮、出入库作业、告警信息等可视化功能。系统的构建使粮仓的信息管理互享、粮情的检测等变得方便快捷，为安全储粮提供强有力的科技支撑，同时也为管理部门提供精准的决策支持平台。



粮仓可视化DEMO

集成系统



视频监控系统



智能熏蒸系统



智能通风系统



智能气调系统



人员定位系统



车辆管理系统



自动虫害监测系统



低温储量控制系统

收益价值

CamBuilder将为数字粮仓3D可视化系统提供从库区搭建到粮仓应用的全方位3D场景仿真应用，可快速、低成本地大幅提升数字粮仓管理系统的档次和管理水平。

库区管理可视化：CamBuilder可低成本快速构建粮仓整体库区3D图，且库房等均对象化处理，不仅3D可视且可动态展示储藏、监控情况；

粮食出入库仿真：CamBuilder可对粮食管理台账系统，自动仿真粮仓粮食出入库情况，实时掌握粮仓运营状态；

日常监控可视化：CamBuilder可对接所有粮食库房温湿度传感器、日常扦样监控数据，随时可视化展示告警或形成整体监控态势图等，使粮仓粮食状况一目了然。

DEMO



粮仓可视化DEMO