数据,是信息表现的一种形式.数据有很多种，从单纯的数值、二维表格数据、到复杂的层级结构以及关联关系的数据都是。通常我们看到的数据，是纸上的、Excel表格里的等等，大多都很单调、乏味，但随着数据内在关系的复杂度以及数据量的不断攀升，数据也拥有了自己的"语言"。而如何看清它们的本质，已然是一门具备极高价值的学科--大数据可视化。

1.非现场车辆抓拍设备监测系统

大量设备装备后，对每个设备的运行情况掌握，就成为一个很重要的工作。传感器、摄像机、工控机、传输设备、网络等任何一个环节出现问题都导致数据采集失败，从而使昂贵的设备成为摆设。

该平台是可视化监控平台。 基于电子地图，对全市非现场执法点在地图上动态显示每个点的工作情况，监控每一个时间段（每小时/每天/每周）的车辆采集数、超限数、平均超限数等信息； 当非现场设备越来越多时，人工就无法监控每个设备的数据上传情况，就需要一个东西来代替人工实时监控这些情况。分布式数据库监控系统，实时监控每一个非现场设备的数据传输情况。

监控每一个执法点的实时运行状态，当某个点位数据传输出现不正常情况时，在电子地图上高亮预警，并以短消息形式发送给相关人员，以便及时处理。

接入执法点视频监控，在地图上查看每一个点的车辆运行状态。成为一个非现场执法点的实时监管平台。

2.服务器、网络设备监控及维护平台

数据必须经过网络设备传输，存储到服务器上。随着采集设备的不断增加、服务器和网络设备也在不断增加，最后成为一个集群式的或是分布式的服务器、网络集群。数据的每次存储、查询、都要访问这些服务器，每一台服务器都要有效运行，否则将会导致数据存储失败、查询。

3.数据库及数据库集群监测平台

当集群规模（数据库）非常大时，维护成本会凸显出来。需要保证接受上传数据服务器运行正常，保证24小时无故障；保证数据库分库的正确性和实时性。负责日常数据库(Oracle+MySQL)运行状况监测，故障诊断和排除，性能监视及优化工作；

日积月累和不断增加的非现场执法点，使得数据库变成一个无限增长的数据库，为了整个系统的稳定运行，需要不间断监控各数据库的运行状态（总数据库、存储设备、数据库集群等），并对各个数据进行备份、非法数据的整理、不断优化数据库性能，保证系统运行的快速、稳定。

4.中间件监测平台

大数据平台，数据库可能是一个集群甚至是多个集群或者是分布式数据库，无论存储数据或者是查询数据，都需要在多个数据库、多层数据库之间进行数据操作。这些复杂的数据管理，都是交给中间件来处理的。中间件如果某个环节罢工，势必导致数据的崩溃，发生灾难性的后果。所有对中间件的实时监控在一个平台里显得尤为重要。