1 | 第三章 招标内容及要求的“二、招标内容,序号(略)” | ? | AI服务平台基础包 | ? AI PaaS服务平台,面向AI开发者提供包含数据集管理、模型开发、模型训练、模型管理等在内的AI工程化平台,默认包含(略)张GPU卡授权。 1)支持将智算资源注册到AI训推平台统一管理。 2)支持将物理资源池划分为逻辑池,作为模型训练或模型推理使用; 3)支持对AI开发相关的镜像库、代码集、数据集、模型进行注册和管理; 4)支持节点和节点资源组的管理,允许多个节点纳入一个资源组,并对节点和资源组的资源使用情况进行展示; 5)应支持对国产算力芯片的资源管理,包括但不限于华为、海光、昇腾等; 6)支持多租户模式,支持灵活配置不同租户之间资源隔离以及共享,支持按用户及角色对各功能和数据的访问权限进行设置; 7)统一管理系统日志和应用日志;可检索、可下载、可以按照规则搜索各应用的日志,支持全过程留痕功能,记录用户操作日志,包括但不限于用户登录、执行任务等信息; 8)集群、节点的资源、网络、中间件、数据库、应用服务等的可视化监控,包括资源使用量、运行情况、健康状况等的监控与报警功能; 9)支持将运行中的容器环境持久化保存至镜像仓库,支持开发环境的复用,以及从历史开发环境中创建新的开发环境; (略))支持包括但不限于启动训练任务、停止训练任务、删除训练任务、历史训练任务管理等功能; (略))支持包括但不限于Pytorch、TensorFlow大模型训练框架,并提供基于国产算力的deepspeed、Megatron训练框架; (略))训练平台支持训练可视化,支持tensorboard等可视化框架,用户可以通过页面化方式发起可视化服务; (略))支持一键创建Nodebook实例,便捷进行训练任务代码调试和编写。在NoteBook中支持ipykernel内核、Python3的notebook,支持一键创建Console、支持创建Teminal。支持在 Vscode 和 jupyterlab 不同编辑器中可查看到开发环境相同的文件目录; (略))支持通过Notebook进行交互式建模,支持Notebook实例的生命周期管理,包括实例创建,资源配额,配置变更,导出镜像等,支持对Notebook实例进行启动、停止、删除; (略))支持纳管用户上传、产出模型,支持模型版本管理,并支持对该模型上传及管理模型描述Readme 信息文档,供其他用户了解模型能力及 api 调用信息; (略))支持将不同模型格式进行转换,如将 megaton 格式转为 Modelscope 或者将Modelscope格式转为megaton; (略))内置常见的AI框架镜像,包括但不限于Tensorflow、pytorch等主流框架版本,并提供基于国产算力的 deepspeed、Megatron、vllm 等训推框架镜像; (略))适配常用大模型算法开源模型,包括但不限于DeepSeek r1/v3,ChatGLM系列、LLaMA系列、Qwen系列、多模态、代码生成等模型; (略))支持创建离线批量推理服务,实现对批量数据的批量推理,并可定时启动; (略))支持数据集管理,包括不限于对数据集进行查看、上传、删除、共享,支持本地上传数据集; (略))支持对文本、图片数据进行数据标注任务管理,包括指定仅标注、标注-验收流程,对标注子任务按照比例进行标注数据拆分,设置不同验收比例及策略; (略))支持CV、NLP、语音、结构化数据等多种类型数据集管理功能; | 套 | ? | AI服务平台扩容包 ? | AI PaaS服务平台,面向AI开发者提供包含数据集管理、模型开发、模型训练、模型管理等在内的AI工程化平台,1张GPU卡授权。 1)支持将智算资源注册到AI训推平台统一管理。 2)支持将物理资源池划分为逻辑池,作为模型训练或模型推理使用; 3)支持对AI开发相关的镜像库、代码集、数据集、模型进行注册和管理; 4)支持节点和节点资源组的管理,允许多个节点纳入一个资源组,并对节点和资源组的资源使用情况进行展示; 5)应支持对国产算力芯片的资源管理,包括但不限于华为、海光、昇腾等; 6)支持多租户模式,支持灵活配置不同租户之间资源隔离以及共享,支持按用户及角色对各功能和数据的访问权限进行设置; 7)统一管理系统日志和应用日志;可检索、可下载、可以按照规则搜索各应用的日志,支持全过程留痕功能,记录用户操作日志,包括但不限于用户登录、执行任务等信息; 8)集群、节点的资源、网络、中间件、数据库、应用服务等的可视化监控,包括资源使用量、运行情况、健康状况等的监控与报警功能; 9)支持将运行中的容器环境持久化保存至镜像仓库,支持开发环境的复用,以及从历史开发环境中创建新的开发环境; (略))支持包括但不限于启动训练任务、停止训练任务、删除训练任务、历史训练任务管理等功能; (略))支持包括但不限于Pytorch、TensorFlow大模型训练框架,并提供基于国产算力的deepspeed、Megatron训练框架; (略))训练平台支持训练可视化,支持tensorboard等可视化框架,用户可以通过页面化方式发起可视化服务; (略))支持一键创建Nodebook实例,便捷进行训练任务代码调试和编写。在NoteBook中支持ipykernel内核、Python3的notebook,支持一键创建Console、支持创建Teminal。支持在 Vscode 和 jupyterlab 不同编辑器中可查看到开发环境相同的文件目录; (略))支持通过Notebook进行交互式建模,支持Notebook实例的生命周期管理,包括实例创建,资源配额,配置变更,导出镜像等,支持对Notebook实例进行启动、停止、删除; (略))支持纳管用户上传、产出模型,支持模型版本管理,并支持对该模型上传及管理模型描述Readme 信息文档,供其他用户了解模型能力及 api 调用信息; (略))支持将不同模型格式进行转换,如将 megaton 格式转为 Modelscope 或者将Modelscope格式转为megaton; (略))内置常见的AI框架镜像,包括但不限于Tensorflow、pytorch等主流框架版本,并提供基于国产算力的 deepspeed、Megatron、vllm 等训推框架镜像; (略))适配常用大模型算法开源模型,包括但不限于DeepSeek r1/v3,ChatGLM系列、LLaMA系列、Qwen系列、多模态、代码生成等模型; (略))支持创建离线批量推理服务,实现对批量数据的批量推理,并可定时启动; (略))支持数据集管理,包括不限于对数据集进行查看、上传、删除、共享,支持本地上传数据集; (略))支持对文本、图片数据进行数据标注任务管理,包括指定仅标注、标注-验收流程,对标注子任务按照比例进行标注数据拆分,设置不同验收比例及策略; (略))支持CV、NLP、语音、结构化数据等多种类型数据集管理功能; ? ? | GPU |
2 | 第三章 招标内容及要求的“二、招标内容,序号(略)” | ? | AI服务平台扩容包 ? | AI PaaS服务平台,面向AI开发者提供包含数据集管理、模型开发、模型训练、模型管理等在内的AI工程化平台,1张GPU卡授权。 1)支持将智算资源注册到AI训推平台统一管理。 2)支持将物理资源池划分为逻辑池,作为模型训练或模型推理使用; 3)支持对AI开发相关的镜像库、代码集、数据集、模型进行注册和管理; 4)支持节点和节点资源组的管理,允许多个节点纳入一个资源组,并对节点和资源组的资源使用情况进行展示; 5)应支持对国产算力芯片的资源管理,包括但不限于华为、海光、昇腾等; 6)支持多租户模式,支持灵活配置不同租户之间资源隔离以及共享,支持按用户及角色对各功能和数据的访问权限进行设置; 7)统一管理系统日志和应用日志;可检索、可下载、可以按照规则搜索各应用的日志,支持全过程留痕功能,记录用户操作日志,包括但不限于用户登录、执行任务等信息; 8)集群、节点的资源、网络、中间件、数据库、应用服务等的可视化监控,包括资源使用量、运行情况、健康状况等的监控与报警功能; 9)支持将运行中的容器环境持久化保存至镜像仓库,支持开发环境的复用,以及从历史开发环境中创建新的开发环境; (略))支持包括但不限于启动训练任务、停止训练任务、删除训练任务、历史训练任务管理等功能; (略))支持包括但不限于Pytorch、TensorFlow大模型训练框架,并提供基于国产算力的deepspeed、Megatron训练框架; (略))训练平台支持训练可视化,支持tensorboard等可视化框架,用户可以通过页面化方式发起可视化服务; (略))支持一键创建Nodebook实例,便捷进行训练任务代码调试和编写。在NoteBook中支持ipykernel内核、Python3的notebook,支持一键创建Console、支持创建Teminal。支持在 Vscode 和 jupyterlab 不同编辑器中可查看到开发环境相同的文件目录; (略))支持通过Notebook进行交互式建模,支持Notebook实例的生命周期管理,包括实例创建,资源配额,配置变更,导出镜像等,支持对Notebook实例进行启动、停止、删除; (略))支持纳管用户上传、产出模型,支持模型版本管理,并支持对该模型上传及管理模型描述Readme 信息文档,供其他用户了解模型能力及 api 调用信息; (略))支持将不同模型格式进行转换,如将 megaton 格式转为 Modelscope 或者将Modelscope格式转为megaton; (略))内置常见的AI框架镜像,包括但不限于Tensorflow、pytorch等主流框架版本,并提供基于国产算力的 deepspeed、Megatron、vllm 等训推框架镜像; (略))适配常用大模型算法开源模型,包括但不限于DeepSeek r1/v3,ChatGLM系列、LLaMA系列、Qwen系列、多模态、代码生成等模型; (略))支持创建离线批量推理服务,实现对批量数据的批量推理,并可定时启动; (略))支持数据集管理,包括不限于对数据集进行查看、上传、删除、共享,支持本地上传数据集; (略))支持对文本、图片数据进行数据标注任务管理,包括指定仅标注、标注-验收流程,对标注子任务按照比例进行标注数据拆分,设置不同验收比例及策略; (略))支持CV、NLP、语音、结构化数据等多种类型数据集管理功能; | ? GPU | ? | AI服务平台基础包 ? | AI PaaS服务平台,面向AI开发者提供包含数据集管理、模型开发、模型训练、模型管理等在内的AI工程化平台,默认包含(略)张GPU卡授权。 1)支持将智算资源注册到AI训推平台统一管理。 2)支持将物理资源池划分为逻辑池,作为模型训练或模型推理使用; 3)支持对AI开发相关的镜像库、代码集、数据集、模型进行注册和管理; 4)支持节点和节点资源组的管理,允许多个节点纳入一个资源组,并对节点和资源组的资源使用情况进行展示; 5)应支持对国产算力芯片的资源管理,包括但不限于华为、海光、昇腾等; 6)支持多租户模式,支持灵活配置不同租户之间资源隔离以及共享,支持按用户及角色对各功能和数据的访问权限进行设置; 7)统一管理系统日志和应用日志;可检索、可下载、可以按照规则搜索各应用的日志,支持全过程留痕功能,记录用户操作日志,包括但不限于用户登录、执行任务等信息; 8)集群、节点的资源、网络、中间件、数据库、应用服务等的可视化监控,包括资源使用量、运行情况、健康状况等的监控与报警功能; 9)支持将运行中的容器环境持久化保存至镜像仓库,支持开发环境的复用,以及从历史开发环境中创建新的开发环境; (略))支持包括但不限于启动训练任务、停止训练任务、删除训练任务、历史训练任务管理等功能; (略))支持包括但不限于Pytorch、TensorFlow大模型训练框架,并提供基于国产算力的deepspeed、Megatron训练框架; (略))训练平台支持训练可视化,支持tensorboard等可视化框架,用户可以通过页面化方式发起可视化服务; (略))支持一键创建Nodebook实例,便捷进行训练任务代码调试和编写。在NoteBook中支持ipykernel内核、Python3的notebook,支持一键创建Console、支持创建Teminal。支持在 Vscode 和 jupyterlab 不同编辑器中可查看到开发环境相同的文件目录; (略))支持通过Notebook进行交互式建模,支持Notebook实例的生命周期管理,包括实例创建,资源配额,配置变更,导出镜像等,支持对Notebook实例进行启动、停止、删除; (略))支持纳管用户上传、产出模型,支持模型版本管理,并支持对该模型上传及管理模型描述Readme 信息文档,供其他用户了解模型能力及 api 调用信息; (略))支持将不同模型格式进行转换,如将 megaton 格式转为 Modelscope 或者将Modelscope格式转为megaton; (略))内置常见的AI框架镜像,包括但不限于Tensorflow、pytorch等主流框架版本,并提供基于国产算力的 deepspeed、Megatron、vllm 等训推框架镜像; (略))适配常用大模型算法开源模型,包括但不限于DeepSeek r1/v3,ChatGLM系列、LLaMA系列、Qwen系列、多模态、代码生成等模型; (略))支持创建离线批量推理服务,实现对批量数据的批量推理,并可定时启动; (略))支持数据集管理,包括不限于对数据集进行查看、上传、删除、共享,支持本地上传数据集; (略))支持对文本、图片数据进行数据标注任务管理,包括指定仅标注、标注-验收流程,对标注子任务按照比例进行标注数据拆分,设置不同验收比例及策略; (略))支持CV、NLP、语音、结构化数据等多种类型数据集管理功能; | 套 |
3 | 第三章 招标内容及要求的“二、招标内容,序号(略)” | 大数据应用开发工具 ? | 产品部署 ? | 1)大数据应用开发工具软件交付服务及三年VIP钉群技术支持运维服务 | ? | 资产运营及消费平台 ? | 元数据中心 ? | 元数据采集:(略) 1)数据资产运营平台支持无缝对接广西中烟云平台上的大数据计算引擎组件Maxcompute、云原生数据仓库AnalyticDB MySQL等作为数据源资产引入; 2)支持多样化的数据源接入,包括其不限于关系型数据库(MySQL、SQL Server、Polardbx、Oracle、DB2、ADB_FOR MYSQL 等); 支持元数据变动影响分析,精确定位变动的元数据明细; | ? |
4 | 第三章 招标内容及要求的“二、招标内容,序号(略)” | ? | 元数据中心 ? | 元数据采集:(略) 1)数据资产运营平台支持无缝对接广西中烟云平台上的大数据计算引擎组件Maxcompute、云原生数据仓库AnalyticDB MySQL等作为数据源资产引入; 2)支持多样化的数据源接入,包括其不限于关系型数据库(MySQL、SQL Server、Polardbx、Oracle、DB2、ADB_FOR MYSQL 等); 支持元数据变动影响分析,精确定位变动的元数据明细; | ? | ? | 资产运营 ? | 以专题方式对资产进行分组管理并配置可见范围,实现全域资产的统一管理,简化资产查找与消费。 1)目录规划:(略) 2)资产上架:(略) 3)资产查找与消费:(略) 自定义配置:(略) 4)支持业务视角呈现的资产目录编排,支持多套目录创建,如表、指标、API 以及报表四大类目录,通过目录、搜索等多维度的呈现方式进行资产检索; 5)支持数据资产的详情呈现,包括资产基础属性、管理属性和技术属性,通过血缘关系的呈现跟踪可定位表和字段级关联关系; 6)支持数据资产盘点能力,设置盘点模板,如资产标签管理,扩展属性管理,资产明细信息管理等; 7)支持通过手动和自动化的方式,支持资产的上下架、属性的维护、管理角色的分配; 8)支持可配置自动化规则,支持对准资产和已上架资产批量自动维护更新,可查看执行结果清单和规则明细。 | ? |
5 | 第三章 招标内容及要求的“二、招标内容,序号(略)” | ? | 资产运营 ? | 以专题方式对资产进行分组管理并配置可见范围,实现全域资产的统一管理,简化资产查找与消费。 1)目录规划:(略) 2)资产上架:(略) 3)资产查找与消费:(略) 自定义配置:(略) 4)支持业务视角呈现的资产目录编排,支持多套目录创建,如表、指标、API 以及报表四大类目录,通过目录、搜索等多维度的呈现方式进行资产检索; 5)支持数据资产的详情呈现,包括资产基础属性、管理属性和技术属性,通过血缘关系的呈现跟踪可定位表和字段级关联关系; 6)支持数据资产盘点能力,设置盘点模板,如资产标签管理,扩展属性管理,资产明细信息管理等; 7)支持通过手动和自动化的方式,支持资产的上下架、属性的维护、管理角色的分配; 8)支持可配置自动化规则,支持对准资产和已上架资产批量自动维护更新,可查看执行结果清单和规则明细。 | ? | ? | 资产消费 ? | 1)支持对接一个应用系统,可按应用系统增购;可将消费权限托管在大数据应用开发工具资产平台统一管理。 2)支持与报表模块工具对接,支持底表到消费通道应用层数据集的自动创建,追溯从底表到中间层加工再到服务输出应用层的全链路,支持从底表申请消费权限后应用层消费任务的创建和页面级跳转。 | ? |
6 | 第三章 招标内容及要求的“二、招标内容,序号(略)” | 资产运营及消费平台 | 资产运营及消费平台 ? | 资产消费 1)支持对接一个应用系统,可按应用系统增购;可将消费权限托管在大数据应用开发工具资产平台统一管理。 2)支持与报表模块工具对接,支持底表到消费通道应用层数据集的自动创建,追溯从底表到中间层加工再到服务输出应用层的全链路,支持从底表申请消费权限后应用层消费任务的创建和页面级跳转。 | ? | 两级传输通道 ? | 业务集成平台基础包 ? | 提供数据集成及传输组件,实现异构数据源之间的数据文件同步 ,支持大文本数据拆分传输,如图片数据的传输等,支持提供(略)个任务并发 1)支持提供(略)个实时任务并发能力以及(略)个离线任务并发能力。 2)产品可提供支持RDBMS(关系型数据库)、NoSQL、OLAP等多种数据源之间数据实时交换的数据服务; 3)支持数据同步过程流式的ETL,在源库和目标库之间添加数据输入、数据输出、字段选择、数据过滤、数据截取、计算字段等转换组件,实现丰富的转换操作,并将处理后的数据实时写入目标库; 4)支持对同步过程中的数据进行规则校验,过滤; 5)支持数据同步任务监控报警功能; 6)支持数据迁移/同步对库、表、列三级对象名映射,支持多对多数据源的同步; 7)支持数据迁移、数据订阅、数据同步多种数据传输方式; 8)支持源库和目标库之间进行单向、双向数据同步; 9)租户隔离、支持用户侧和运维侧操作分离功能; (略))支持多种主流数据库类型和数据中间件的数据迁移,源库和目标库包括但不限于MySQL、SQLServer、Oracle、PostgreSQL、MongoDB、ElasticSearch 、 AnalyticDB 、Kafka 、RocketMQ ?、Minio 、OSS; (略))支持数据到文件和文件到文件的传输的快速传输; (略))支持在线和离线两种数据的集成模式,离线多用于定时批量快照数据,支持任务的故障转移; (略))弹性架构,支持节点宕机或扩容后,任务自动重新负载 ,保证数据不丢失; (略))兼顾CDC模式、jdbc及其它模式的组件,支持断点续传及防止任务重启造成的全量重新快照; (略))支持异常数据进入错误队列,无阻任务持续同步,允许设置错误数据阈值,保证错误数据可以紧急发现;同时,支持错误忽略和出现错误立即停止的任务模式; (略))提供基于FlinkSQL的任务编辑、调试、调度,支持基于FlinkSQL模式的 mysql 、postgres、 oracle、sqlserver、oceanbase、kafka等的cdc模式的数据拉取; (略))支持基于SQL模式的数据过滤、转换 、映射、字段选择,支持宽表实时合并,窗口计算等; (略))同时FlinkSQL studio支持数据血缘、任务拓扑、SQL分析、结果预览、运维监控等功能,帮助用户可以在完成数据集成的同时,可以通过 flinkSQL studio 完成更多的数据开发工作, 如制作宽表、窗口计算等; (略))同时也可以与iceberg、adb、doris等原生的flink connector组件整合实现流式数据湖的构建; (略))支持大文本数据拆分传输,如图片数据的传输等; (略))任务共享,支持账号间的任务分享、编辑,有效支持同一个任务多账号管理,同时记录历史,有效追溯任务变更,利于责任归属; (略))全新的界面管理,主要优化主页、实时日志在线分析、离线任务错误队列等,帮助用户更好的做好数据的管理; | ? |
7 | 第三章 招标内容及要求的“二、招标内容,序号(略)” | ? | 业务集成平台基础包 ? | 提供数据集成及传输组件,实现异构数据源之间的数据文件同步 ,支持大文本数据拆分传输,如图片数据的传输等,支持提供(略)个任务并发 1)支持提供(略)个实时任务并发能力以及(略)个离线任务并发能力。 2)产品可提供支持RDBMS(关系型数据库)、NoSQL、OLAP等多种数据源之间数据实时交换的数据服务; 3)支持数据同步过程流式的ETL,在源库和目标库之间添加数据输入、数据输出、字段选择、数据过滤、数据截取、计算字段等转换组件,实现丰富的转换操作,并将处理后的数据实时写入目标库; 4)支持对同步过程中的数据进行规则校验,过滤; 5)支持数据同步任务监控报警功能; 6)支持数据迁移/同步对库、表、列三级对象名映射,支持多对多数据源的同步; 7)支持数据迁移、数据订阅、数据同步多种数据传输方式; 8)支持源库和目标库之间进行单向、双向数据同步; 9)租户隔离、支持用户侧和运维侧操作分离功能; (略))支持多种主流数据库类型和数据中间件的数据迁移,源库和目标库包括但不限于MySQL、SQLServer、Oracle、PostgreSQL、MongoDB、ElasticSearch 、 AnalyticDB 、Kafka 、RocketMQ ?、Minio 、OSS; (略))支持数据到文件和文件到文件的传输的快速传输; (略))支持在线和离线两种数据的集成模式,离线多用于定时批量快照数据,支持任务的故障转移; (略))弹性架构,支持节点宕机或扩容后,任务自动重新负载 ,保证数据不丢失; (略))兼顾CDC模式、jdbc及其它模式的组件,支持断点续传及防止任务重启造成的全量重新快照; (略))支持异常数据进入错误队列,无阻任务持续同步,允许设置错误数据阈值,保证错误数据可以紧急发现;同时,支持错误忽略和出现错误立即停止的任务模式; (略))提供基于FlinkSQL的任务编辑、调试、调度,支持基于FlinkSQL模式的 mysql 、postgres、 oracle、sqlserver、oceanbase、kafka等的cdc模式的数据拉取; (略))支持基于SQL模式的数据过滤、转换 、映射、字段选择,支持宽表实时合并,窗口计算等; (略))同时FlinkSQL studio支持数据血缘、任务拓扑、SQL分析、结果预览、运维监控等功能,帮助用户可以在完成数据集成的同时,可以通过 flinkSQL studio 完成更多的数据开发工作, 如制作宽表、窗口计算等; (略))同时也可以与iceberg、adb、doris等原生的flink connector组件整合实现流式数据湖的构建; (略))支持大文本数据拆分传输,如图片数据的传输等; (略))任务共享,支持账号间的任务分享、编辑,有效支持同一个任务多账号管理,同时记录历史,有效追溯任务变更,利于责任归属; (略))全新的界面管理,主要优化主页、实时日志在线分析、离线任务错误队列等,帮助用户更好的做好数据的管理; | ? | ? | 业务集成平台扩容包 ? | 提供数据集成及传输组件,实现异构数据源之间的数据文件同步 ,支持大文本数据拆分传输,如图片数据的传输等,支持提供(略)个任务并发 1)支持提供(略)个实时任务并发能力以及(略)个离线任务并发能力。 2)产品可提供支持RDBMS(关系型数据库)、NoSQL、OLAP等多种数据源之间数据实时交换的数据服务; 3)支持数据同步过程流式的ETL,在源库和目标库之间添加数据输入、数据输出、字段选择、数据过滤、数据截取、计算字段等转换组件,实现丰富的转换操作,并将处理后的数据实时写入目标库; 4)支持对同步过程中的数据进行规则校验,过滤; 5)支持数据同步任务监控报警功能; 6)支持数据迁移/同步对库、表、列三级对象名映射,支持多对多数据源的同步; 7)支持数据迁移、数据订阅、数据同步多种数据传输方式; 8)支持源库和目标库之间进行单向、双向数据同步; 9)租户隔离、支持用户侧和运维侧操作分离功能; (略))支持多种主流数据库类型和数据中间件的数据迁移,源库和目标库包括但不限于MySQL、SQLServer、Oracle、PostgreSQL、MongoDB、ElasticSearch 、 AnalyticDB 、Kafka 、RocketMQ ?、Minio 、OSS; (略))支持数据到文件和文件到文件的传输的快速传输; (略))支持在线和离线两种数据的集成模式,离线多用于定时批量快照数据,支持任务的故障转移; (略))弹性架构,支持节点宕机或扩容后,任务自动重新负载 ,保证数据不丢失; (略))兼顾CDC模式、jdbc及其它模式的组件,支持断点续传及防止任务重启造成的全量重新快照; (略))支持异常数据进入错误队列,无阻任务持续同步,允许设置错误数据阈值,保证错误数据可以紧急发现;同时,支持错误忽略和出现错误立即停止的任务模式; (略))提供基于FlinkSQL的任务编辑、调试、调度,支持基于FlinkSQL模式的 mysql 、postgres、 oracle、sqlserver、oceanbase、kafka等的cdc模式的数据拉取; (略))支持基于SQL模式的数据过滤、转换 、映射、字段选择,支持宽表实时合并,窗口计算等; (略))同时FlinkSQL studio支持数据血缘、任务拓扑、SQL分析、结果预览、运维监控等功能,帮助用户可以在完成数据集成的同时,可以通过 flinkSQL studio 完成更多的数据开发工作, 如制作宽表、窗口计算等; (略))同时也可以与iceberg、adb、doris等原生的flink connector组件整合实现流式数据湖的构建; (略))支持大文本数据拆分传输,如图片数据的传输等; (略))任务共享,支持账号间的任务分享、编辑,有效支持同一个任务多账号管理,同时记录历史,有效追溯任务变更,利于责任归属; (略))全新的界面管理,主要优化主页、实时日志在线分析、离线任务错误队列等,帮助用户更好的做好数据的管理; | ? |
8 | 第三章 招标内容及要求的“二、招标内容,序号(略)” | 两级传输通道 ? | 业务集成平台扩容包 ? | 提供数据集成及传输组件,实现异构数据源之间的数据文件同步 ,支持大文本数据拆分传输,如图片数据的传输等,支持提供(略)个任务并发 1)支持提供(略)个实时任务并发能力以及(略)个离线任务并发能力。 2)产品可提供支持RDBMS(关系型数据库)、NoSQL、OLAP等多种数据源之间数据实时交换的数据服务; 3)支持数据同步过程流式的ETL,在源库和目标库之间添加数据输入、数据输出、字段选择、数据过滤、数据截取、计算字段等转换组件,实现丰富的转换操作,并将处理后的数据实时写入目标库; 4)支持对同步过程中的数据进行规则校验,过滤; 5)支持数据同步任务监控报警功能; 6)支持数据迁移/同步对库、表、列三级对象名映射,支持多对多数据源的同步; 7)支持数据迁移、数据订阅、数据同步多种数据传输方式; 8)支持源库和目标库之间进行单向、双向数据同步; 9)租户隔离、支持用户侧和运维侧操作分离功能; (略))支持多种主流数据库类型和数据中间件的数据迁移,源库和目标库包括但不限于MySQL、SQLServer、Oracle、PostgreSQL、MongoDB、ElasticSearch 、 AnalyticDB 、Kafka 、RocketMQ ?、Minio 、OSS; (略))支持数据到文件和文件到文件的传输的快速传输; (略))支持在线和离线两种数据的集成模式,离线多用于定时批量快照数据,支持任务的故障转移; (略))弹性架构,支持节点宕机或扩容后,任务自动重新负载 ,保证数据不丢失; (略))兼顾CDC模式、jdbc及其它模式的组件,支持断点续传及防止任务重启造成的全量重新快照; (略))支持异常数据进入错误队列,无阻任务持续同步,允许设置错误数据阈值,保证错误数据可以紧急发现;同时,支持错误忽略和出现错误立即停止的任务模式; (略))提供基于FlinkSQL的任务编辑、调试、调度,支持基于FlinkSQL模式的 mysql 、postgres、 oracle、sqlserver、oceanbase、kafka等的cdc模式的数据拉取; (略))支持基于SQL模式的数据过滤、转换 、映射、字段选择,支持宽表实时合并,窗口计算等; (略))同时FlinkSQL studio支持数据血缘、任务拓扑、SQL分析、结果预览、运维监控等功能,帮助用户可以在完成数据集成的同时,可以通过 flinkSQL studio 完成更多的数据开发工作, 如制作宽表、窗口计算等; (略))同时也可以与iceberg、adb、doris等原生的flink connector组件整合实现流式数据湖的构建; (略))支持大文本数据拆分传输,如图片数据的传输等; (略))任务共享,支持账号间的任务分享、编辑,有效支持同一个任务多账号管理,同时记录历史,有效追溯任务变更,利于责任归属; (略))全新的界面管理,主要优化主页、实时日志在线分析、离线任务错误队列等,帮助用户更好的做好数据的管理; | 套 | 网络设备 ? | 核心交换机 ? | 外观4/8插槽交换机,支持前后、后前风道; 硬件架构: 1.冗余电源;冗余风扇 2.电源支持交流((略)–(略)V; (略)–(略) Hz) 3.电源支持高压直流((略)~(略)VDC) 端口: 1.插槽数4/8个,可实现配置(略)GE 光接口≥(略)个、向下可适配(略)GE端口; 重点特性: 1.支持跨设备LACP聚合、LACP边缘端口支持三层转发 2.所有端口支持巨帧转发(≥(略) bytes) 3.端口支持LLDP功能 4.支持IPv4/V6双栈 5.支持 BGP overwrite ( 来自同一AS的路由可以转发到相同AS) 6.(略)G、(略)G端口均支持路由口、路由子接口功能 7.端口支持LLDP功能,且支持配置TLV指定 二层功能: 1.VLAN≥ 4K,支持STP/RSTP/MSTP 2.支持DHCP relay,且server地址不小于2个 3.支持基于端口的广播风暴/组播/未知单播抑制 4.支持mac flapping 抑制,在发生MAC flapping时,要求能关闭产生flapping的对应端口 5.支持LACP短周期,聚合组所有端口在LACP协议超时后能进入正常转发状态,且自动恢复协商 6.支持通过五元组和物理端口作为hash因子做聚合hash; 7.支持根据GRE五元组进行聚合hash; 8.聚合任意端口数hash误差不超过3% 9.支持DLDP/UDLD (略)、支持基于端口、基于协议、基于MAC的VLAN (略).支持ARP转主机路由功能 三层功能: 1.支持IPv4/v6双栈支持静态路由、OSPFv2/v3、ISIS/v6、BGP/4+等动态路由协议 2.支持ECMP 3.支持IPv4/v6三层组播:(略) 4.支持VRRP 5.同一目的路由ECMP≥(略),支持根据五元组和物理端口作为hash因子,hash误差不超过3% 6.支持静态路由,OSPFv2、ISIS、BGP等动态路由协议 7.支持静态路由下一跳指向其它VPN 8.最大可用VLAN IF数 ≥ 2K,1个VLAN IF内配置1个主IP和不少于7个从IP 9.支持IPv6 routing,Static, OSPFv3, and BGP4+且IPv6路由掩码在1-(略)位可以同时转发,各种掩码ipv6路由规格≥4K (略).支持BFD与静态路由和动态路由联动 (略).支持NQA+Track静态路由联动 (略).支持GRPC通信协议 (略).支持RDMA特性; 网络管理: 1.支持POAP/Ansible/ZTP等设备零配置自动化部署功能 2.支持NETCONF标准接口,可用XML Script 完成所有状态采集和配置下发功能 3.支持SNMP通过域名方式访问 4.支持NTP客户端,支持时区修正,支持基于IP和域名访问sever 5.支持Console、Telnet和SSH2命令行配置等网管方式 6.支持单物理端口和聚合组本地镜像、远程镜像 7.支持流量统计功能: a.在物理接口通过配置ACL进行出、入方向的流量统计 b.在全局通过配置ACL进行出、入整机的流量统计 c.对于过路Vxlan报文能够根据报文内层五元组信息进行统计 安全服务: 1.OSPF、BGP协议报文同时支持明文及MD5密文认证 2.支持基本ACL、扩展ACL、基于时间ACL等安全防护技术 3.支持AAA认证,并支持用户分级管理和口令保护 4.支持设置SNMPv3加密,加密方式支持AES(略) 5.支持远程日志记录,指定记录服务器IP地址 6.支持混合队列调度机制:(略) 7.支持CPU保护 8.(略)小时质保服务及设备安装服务 | 台 |
9 | 第四章 ??评标方法?评标方法(经评审的最低投标价法)的“三、评标程序,(二)资格审查” | 2、投标文件未提供任一项投标人须知正文(略).1条投标人资格证明文件规定的“必须提交”的文件资料的; 3、投标文件提供的资格证明文件出现任一项不符合投标人须知正文(略).1条投标人资格证明文件要求必须提交的资格证明材料或者无效的。 ? | 2.投标文件未提供任一项投标人须知正文8.1条投标人资格证明文件规定的“必须提交”的文件资料的; 3.投标文件提供的资格证明文件出现任一项不符合投标人须知正文8.1条投标人资格证明文件要求必须提交的资格证明材料或者无效的; ? |
(略) | 第四章 ??评标方法?评标方法(经评审的最低投标价法)的“三、评标程序,(五)投标文件的澄清” | 为有助于对投标文件的审查、评价和比较,评标委员会可分别要求投标人澄清其投标文件,有关澄清的要求和答复应以书面形式进行,但不允许更改投标实质性内容。 1、评标时,对投标文件中含义不明确的、同类问题表述不一致、税率与国家现行法律、法规要求不一致的、或有明显文字和计算错误的内容,评标委员会将以书面形式要求投标人做出必要的澄清、说明或纠正。 2、投标人对要求澄清、说明或者补正的内容应在评标委员会规定的时间内以书面形式予以澄清,该澄清或说明或者补正应有法定代表人或其委托代理人的签字或盖公章。 3、投标人的澄清或说明函是投标文件的组成部分。 4、除投标税率与国家现行税法要求不一致的情形外,投标人对投标文件的澄清、说明或者补正不得超出投标文件的范围或改变投标的实质内容。 | (1)评标时,对投标文件中含义不明确的、同类问题表述不一致、税率与国家现行法律、法规要求不一致的、或有明显文字和计算错误的内容,评标委员会将在采购交易平台发出澄清要求,投标人应在采购交易平台保持在线状态,以便接收评标委员会发出的澄清要求,并须按照评标委员会通知的时间内就澄清的问题在采购交易平台进行澄清答复,该答复应加盖投标人电子印章或加盖投标人法定代表人或授权代理人电子印章,并将作为投标内容的一部分。 (2)投标人的澄清或说明函是投标文件的组成部分。 (3)除投标税率与国家现行税法要求不一致的情形外,投标人对投标文件的澄清、说明或者补正不得超出投标文件的范围或改变投标的实质内容。 (4)项目评审中,澄清文件如出现下列情况的,应终止对澄清文件作进一步的评审,视同放弃澄清: ①澄清文件无法打开或不完整的; ②澄清文件中携带病毒并造成后果的; ③恶意递交澄清文件,企图造成网络堵塞或瘫痪的; ④评审委员会认定其他不予评审情形的。 |