在现在整个集约化的站群当中
发布时间:2018-12-06 19:33

  人民网北京11月17日电 第十六届(2017)中国政府网站绩效评估结果发布暨经验交流会今日在北京举行,会议以“新起点、新目标、新实践”为主题,总结过去一年各单位政府网站建设成果,交流互联网政务服务建设经验,探索新形势下政务服务建设思路,畅想互联网政务发展未来。以下是南京大汉网络有限公司副总裁郑世华的发言:

  尊敬的各位来宾、各位专家、各位领导,大家下午好。很荣幸有这个机会今天下午给各位做一个从政府网站指引看门户集约化的架构设计的报告。集约化从2014年11月国办57号文提出这个概念,到我们从2014年浙江政府网开始正式上线,已经三年的时间,集约化已经是经过三年多的摸索已经非常成熟。而今年的47号文政府网站发展指引对整体要求、职责分工、开设与整合、网站功能、集约共享、创新发展、安全防护、机制保障、页面规范等详细作了一个描述。从发展指引来看,对整个政府门户网站的管理升维、价值、决策以及品牌都进行了一个非常大尺度的质变,我们叫升维。我们门户网站的三大功能,政务公开,公众参与,在线办事也变成信息发布,解读回应、互动交流、办事服务。

  从发展指引中,除了传统的解答功能以外,对数据开放、解读回应、网页规范,包括整个门户网站与政务负责网的关系也作了一个信息的描述。具体的内容,我就不做过多的讲解。因为从政策上来说,国家对整个的集约化站群,对互联网+政务服务,对政策驱动这一块已经有强大的动力了。从软件厂商,大汉是从技术角度如何落实这些政策驱动,使集约化、使互联网+政府服务做的更好,这块是我们向各位专家领导做汇报。我们认为政府集约化从实践的过程当中有三大架构是必须要注意的。

  一是应用的云架构,二是统一认证用户,三是数据开放的数据。从2014年浙江整个集约化开始,我们现在在浙江政务的集约化上有2549个站点,其中门户的站点是932个,政务服务站点是1617个,后台管理用户是89618个用户,日常的PV是1000万,注册用户达到了1000万个注册用户。这时候我们想一下,我们之前Oracle数据库等等之类的,在这样几千个网站,包括上千万的PV前面,这时候我们的架构,传统的架构已经不适用,我们整个系统的应用,包括必须支持一种云架构,保障我们系统的性能,我们的云架构不仅仅包括从PaaS层分布式数据库,分布式缓存、分布式存储,还有整个层的,我们可以讲整个分布式的部署,还有基础设施、弹性计算等等,让我们在实践过程当中,云架构是非常重要的,为了保障我们性能,系统必须要支持云架构。

  第二,现在也在讲供给侧改革,包括所有的。之前我们门户站群是政府部门的角度,叫做供给,我有什么内容就供给什么内容,在现在整个集约化的站群当中,是用户思维,我们站在用户的角度,我们是要用户画像,包括辅助决策,用户行为分析,大数据分析,我们要知道能够为用户提供哪些内容,用户怎么能够快速得到这些内容,包括哪些是有效PV,不是通过得到一个有用的信息,点的N次,点了30次才得到这个信息,和点有效的信息点30次,这两个有效值完全不一样。这时候我们是需要有一个统一的认证,对用户进行画像,这样的话对做成集约化的用户体验,这一块是非常重要的。

  第三,我们要形成互联网+政务服务的生态。而之前我们整个的门户网站有一种说法加自娱自乐的政府门户网站,而我们现在所说的互联网+政府服务,是将网民和各个部门和已有的应用系统整合在一起,是共同整合,变成我们的互联网+的政务服务生态,这样的话可以让信息产生更大的价值。

  第一,构建政府信息资源库。而之前我们刚才无论说到政民互动、网上办事、政务公开,不论是同一个厂商还是不同的厂商建的,是三个割裂的系统,我内容管理维护是内容管理系统,政务公开是政务公开的系统,政民互动是这个系统,网上办事又是网上办事的系统,所有的系统是割裂开的,没有进行整个的归集,我们说的互联互通,跟用户做沟通的时候说,我们从99年开始建站,我们现在有20个T,有几千万的数据。这20T的数据,2000万条究竟产生什么价值。很笼统的说我们有很大的价值,我们一定要数据迁移过来,但是究竟产生什么价值,我们很多的管理部门并不是特别了解。其实我们是在构建整个政务信息资源库的时候,我们是将所有系统信息的源全部在政务信息资源库里,我们在信息共享的时候,不再是复制,比如主站的新闻到子站复制过去的或者引用过去,不是简简单单这样的功能,而是有一个规则,信息给你,你要反馈给我哪些用户行为信息,用大数据做辅助决策等等,用户的开放、归集、大数据分析、改进等等,这是要构建统一的信息资源库。

  第二,我们之前做整个政府跟很多厂商包括评测机构,也出了很多地方标准,国标,标准规范等等之类的。实际上这些标准规范如何落地也是非常麻烦的一件事情。而我们在做政务信息资源库的时候,我们将所有的这些标准规范可以从技术的手段实现,比如我们讲的有统一的栏目推送,定向推送功能,这可以直接的建成地标的同时,我们把地标从信息资源库的角度实现,而不要再去花大量的培训成本、沟通成本,再去来沟通地标方面的事情。这是我们建立一个统一的政务的信息资源库,解决整个数据同源等等方面的问题。

  刚才讲浙江,刚才讲2549个站点,针对这样集约化的站群,我们如何来管理,不能以之前的几个、几十个网站群的形式,我们网站整个的开设关停,整个有序管理方面要有很多的。包括整个的2000多个站点的时候,早上九点上班的时候,大规模数据并发、信息交换,我们在浙江有过两次的改版,瞬间改版,快速瞬间改版等等之类的。这类问题的时候,我们是有针对性的针对他们的痛点做了解决。包括政策文件、解读材料的辅助信息关联,针对专题和解读,如何快速做这些工作。我们做了整个数据同源,一次数据编辑过后,在APP、在支付宝城市服务,包括微信的公众帐号和其他地方引用所有这些数据上完全都可以引用等等之类的。当然还有整个门户网站的智能化、标准化也做了很大的改进。因为浙江到五级,省市区县到乡镇,整个的技术智能化程度非常高,只要你会打字,就可以申请更新维护一个图文专业的政府门户网站。

  第三,互动交流平台。之前一直在做统一的互动交流平台。我们不仅仅是把工作流层面统一在一起,我们还将后面的,比如哪些是网民关注的事情,我们做统计分析,可以统一做回应,响应顺应社会关注的重点桥梁。

  第四,移动政务应用开放平台。从2011年开始大汉做APP,当时有各个部门各自为政,当时做了很多的APP,普遍的问题是用户的下载量不高,黏性不够等等问题。后面我们是单独的跟用户这边沟通,我们不再做单个APP,而是做移动的开放平台,做一个生态。比如说浙江我们做了移动开放的平台,刚才查了数据是188个第三方的应用,我们把统一支付、统一用户,所有的东西能封装好就封装好做成超级APP,做完之后,各个省厅和各个部门不需要做自己的APP ,只要调用我们的APP,做好数据对接就可以了,类似于微信的这种生态,我们可以做一些微信的公众帐号,微信的小程序,微信的企业号,包括等等之类的,就可以。而现在像浙江、江苏国土部等等,他们现在做的都是一种开放的移动开放平台,这个移动开放平台是属于针对APP,刚才讲到支付宝城市生活广场,微信的公众帐号等等,包括网页版,我们是有一整套的解决方案,我们做了一个内容之后,所有的这些东西都可以复用。而且我们做的这一个开放平台过后,其他的所有的只要做数据底层的对接就可以最大程度的保护现有的投资,也让网民快速的找到相应的数据,这是移动开放平台。我们在移动开放平台里把所有能够封装好的组件全部封装好,包括云端、SDK、热更新、时刻升级、移动门户的整个查询,运用统计分析、真个扩张服务分装,如果遇到我们觉得新的热点需要封装的,我们集体做封装,这样其他第三方完全可以调用。我们建一个整个移动服务的开放生态。

  第五,专有的运维监控平台。我们有几百个站点集约化之后,我们要保持它的整个运维管理的常态化,在以前我们出了问题可能在解决问题,在售后服务,之前都是这种方式进行。而在集约化的时候已经不允许这样,因为我们全省或者全市或者某一个行业的网站都在这儿,出了问题就是大事件,这时候我们要主动发现问题,把这个问题迅速解决掉。包括我们有政府网站15号文,对网站有监测,必须多长时间更新一次等等,我们从数据库底层的角度就可以看出哪些单位有更新,哪些CPU是什么,哪些存在什么问题。这时候我们是从技术的角度就可以把这些问题整个屏蔽掉,给管理者辅助决策,快速的响应解决类似的这种问题。

  第六,集约化安全监测预警平台。安全防护,现在政府对安全这一块是越来越重视,各种安全厂商也做了很多的努力,大汉除了全新的产品通过三级等保之外。还有一个特色的内容,大汉有一个白名单设计,所有的规则一定符合我们的信息发布的时候,因为在做浙江集约化的时候我们发现一个问题,我们的编辑人员特别多,大概有8万多个,有一个问题是黑客的行为他能防住,但是合法用户的,误上传一个病毒文件怎么办,这时候其实传统的软件厂商是解决不了这个问题的,这时候是需要我们的安全监测平台,我们有一个白名单机制,只要你不符合我的规定,就会预警,就会告知,把你隔离在一个新的区域,这样的话,即使我们的误操作,就是合法用户上传了一个非常文件,它也不会造成严重的后果,这也是因为在G20峰会的时候,我们2000多个站点,一个问题都没有出,这项功能也是起到非常大的作用。这是安全防护最重要、也是最后一道屏障。

  第七,政务知识挖掘平台。我们的PV如果是有效的,刚才说的智能检索、智能问答,把整个的数据进行语义化分析,知识化、结构化处理,让我们的网民可以快速的找到这个信息,而不是之前全文检索的形式,这在文本挖掘,这也是让网民这边非常受欢迎的。这是浙江我们做的智能机器人和智能搜索,可以快速定位到自己想要的这些服务。这样可以帮助网民快速的找到相应的信息。

  第八,大数据分析和量化评价平台。最后我们整个大数据分析和量化评价平台,因为我们集约化之后,究竟我们的能力,我们集约化的能力,大家做得怎么样,包括后面怎么样提升,这是需要我们进行分析的,刚才这些数据整合在一起,我们是可以针对集约化服务的能力多维度进行分析,辅助决策,哪个功能进行提升等等,这也是有完整的解决方案。这里面有集约化服务的能力图。这是集约化用户分布图。

  我们希望能够提出解决方案不仅仅是像之前做一个项目,而是作为一种迭代,不断通过大数据分析和我们平台的改进,做成一个不断迭代运维服务的平台。谢谢大家。

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