福建省政府采购合同

编制说明

1、签订合同应遵守《中华人民共和国政府采购法》、《中华人民共和国合同法》。

2、签订合同时，采购人与中标人应结合招标文件第五章规定填列相应内容。招标文件第五章已有规定的，双方均不得对规定进行变更或调整；招标文件第五章未作规定的，双方可通过友好协商进行约定。

甲方：福建师范大学福清分校

乙方：厦门铂士莱信息科技有限公司

根据招标编号为FJGC[GK]*******的电信网络信息教学设备项目采购项目（以下简称：“本项目”）的招标结果，乙方为中标人。现经甲乙双方友好协商，就以下事项达成一致并签订本合同：

1、下列合同文件是构成本合同不可分割的部分：

1.1合同条款；

1.2招标文件、乙方的投标文件；

1.3其他文件或材料：□无。□配置清单。

2、合同标的

3、合同总金额

3.1合同总金额为人民币大写：壹佰贰拾壹万肆仟伍佰元整（￥*******.00）。

4、合同标的交付时间、地点和条件

4.1交付时间：合同签订后60日内安装调试完毕并交付采购人验收；

4.2交付地点：福建省福州市福清市龙江校园新村1号；

4.3交付条件：到货并安装、验收完毕付合同款。

5、合同标的应符合招标文件、乙方投标文件的规定或约定，具体如下：

5.1.1乙方应严格按照如下清单的要求提交货物：合同包 品目号 采购标的 配置清单 规格 来源地 单价（现场） 数量 总价（现场） 备注 1 1-1 物联网与大数据处理应用平台 大数据平台管理节点设备(机架式)(主节点、管理节点) NF8460M4 山东济南 73000 2 146000 总价已包含备品备件价格、专用工具价格、技术服务费、安装调试费、检验培训费、运输费、保险费、税收等所有费用。 1-2 大数据平台工作点设备(机架式) NF8460M4 山东济南 92000 3 276000 1-3 大数据千兆专用交换节点 RG-S6100-48XS4QXS-L 厦门 25000 1 25000 1-4 机柜/PDU/网线 G26042 福建 6000 1 6000 1-5 大数据平台软件 BSL-BDLAB-Base 厦门 186000 1 186000 1-6 大数据资产教学实验包 BSL-EDRE-PACK-BD-bdbase 厦门 150000 1 150000 1-7 电商大数据分析平台 BXL-PTED-BDAC-StdDS 厦门 210000 1 210000 1-8 教学实验课程管理软件 BSL-PTED-BDED-Std 厦门 215500 1 215500 5.1.2货物主要技术参数合同包号/品目号 1/1 标的名称 物联网与大数据处理应用平台/大数据平台管理节点设备(机架式)(主节点、管理节点) 数量 2套原产地及制造商/服务商名称 山东济南/浪潮/厦门铂士莱信息科技有限公司 型号规格 NF8460M4 品牌 浪潮详细性能说明 均衡优异的性能表现　　4路处理器，96颗计算核心，192个计算线程　　最大支持32条内存，满足海量内存需求　　可支持卡式PCIe SSD、2.5寸 SATA SSD 　　高性能12G SAS RAID控制器支持1、2、4GB缓存　　E7 v4/v3计算平台最佳性价比设计　　易于维护的系统架构　　主要部件采用模块化易拆卸维护，提高系统维护效率　　硬盘、电源、风扇冗余，支持热插拔　　全系统温控，精准控制散热系统平稳安静运行　　持续优化的扩展能力　　支持多代平台平滑升级，保护用户投资　　最大支持24块2.5寸硬盘扩展，本地存储能力出众 12个PCIe插槽，支持全长全高，支持MIC或GPU协处理卡型号 NF8460M4 处理器 支持4个英特尔？ 至强？ 处理器E7 v3/v4系列芯片组 英特尔？C602J系列芯片组内存 32个内存插槽硬盘控制器 外插高性能SAS或SAS Raid卡，支持SAS 12G RAID 支持1/0/10/5/50/6/60级别，支持1GB/2GB/4GB缓存存储 最大支持24个2.5寸热插拔SAS/SATA/SSD硬盘 I/O扩展槽 支持2个PCIEx8 和6个PCIEx16 插槽，可通过PCIE扩展卡扩展至最大12个PCIE插槽集成I/O端口 前置：1个USB接口，1个VGA接口后置：4个RJ45千兆网口，1个RJ45千兆管理网口，1个后置 VGA, 4个 USB2.0 接口、1个串口网络控制器 集成4个高性能千兆网口支持网络唤醒，网络冗余，负载均衡等网络高级特性电源 最大支持4个800W电源模块，可选2+1、2+2或3+1冗余模式显卡 集成带16MB显存的显示控制器光驱 可选USB光驱软驱 标配管理功能 支持浪潮睿捷管理套件，采用浪潮高级服务器管理模块，提供远程管理和远程诊断功能，支持IPMI1.5、IPMI2.0、EMP和KVM over IP 支持操作系统 Redhat Linux Enterprise server 6.6 64bit及以上 Suse Linux 11 Enterprise server SP4 VMware ESXi 5.5 U2 工作环境温度 0℃～45℃ 电源电压 100-240V 国际认证 ISO9001国际质量管理体系 ISO14001国际环境管理体系机箱 高177.2mm，宽431.6mm，深729.8mm 参考重量 50kg 合同包号/品目号 1/2 标的名称 物联网与大数据处理应用平台/大数据平台工作点设备(机架式) 数量 3台原产地及制造商/服务商名称 山东济南/浪潮/厦门铂士莱信息科技有限公司 型号规格 NF8460M4 品牌 浪潮详细性能说明 均衡优异的性能表现　　4路处理器，96颗计算核心，192个计算线程　　最大支持32条内存，满足海量内存需求　　可支持卡式PCIe SSD、2.5寸 SATA SSD 　　高性能12G SAS RAID控制器支持1、2、4GB缓存　　E7 v4/v3计算平台最佳性价比设计　　易于维护的系统架构　　主要部件采用模块化易拆卸维护，提高系统维护效率　　硬盘、电源、风扇冗余，支持热插拔　　全系统温控，精准控制散热系统平稳安静运行　　持续优化的扩展能力　　支持多代平台平滑升级，保护用户投资　　最大支持24块2.5寸硬盘扩展，本地存储能力出众 12个PCIe插槽，支持全长全高，支持MIC或GPU协处理卡型号 NF8460M4 处理器 支持4个英特尔？ 至强？ 处理器E7 v3/v4系列 芯片组 英特尔？C602J系列芯片组 内存 32个内存插槽 硬盘控制器 外插高性能SAS或SAS Raid卡，支持SAS 12G RAID 支持1/0/10/5/50/6/60级别，支持1GB/2GB/4GB缓存 存储 最大支持24个2.5寸热插拔SAS/SATA/SSD硬盘 I/O扩展槽 支持2个PCIEx8 和6个PCIEx16 插槽，可通过PCIE扩展卡扩展至最大12个PCIE插槽 集成I/O端口 前置：1个USB接口，1个VGA接口后置：4个RJ45千兆网口，1个RJ45千兆管理网口，1个后置 VGA, 4个 USB2.0 接口、1个串口 网络控制器 集成4个高性能千兆网口支持网络唤醒，网络冗余，负载均衡等网络高级特性 电源 最大支持4个800W电源模块，可选2+1、2+2或3+1冗余模式 显卡 集成带16MB显存的显示控制器 光驱 可选USB光驱 软驱 标配 管理功能 支持浪潮睿捷管理套件，采用浪潮高级服务器管理模块，提供远程管理和远程诊断功能，支持IPMI1.5、IPMI2.0、EMP和KVM over IP 支持操作系统 Redhat Linux Enterprise server 6.6 64bit及以上 Suse Linux 11 Enterprise server SP4 VMware ESXi 5.5 U2 工作环境温度 0℃～45℃ 电源电压 100-240V 国际认证 ISO9001国际质量管理体系 ISO14001国际环境管理体系 机箱 高177.2mm，宽431.6mm，深729.8mm 参考重量 50kg 合同包号/品目号 1/3 标的名称 物联网与大数据处理应用平台/大数据千兆专用交换节点 数量 1台原产地及制造商/服务商名称 福建/锐捷/厦门铂士莱信息科技有限公司 型号规格 RG-S6100-48XS4QXS-L 品牌 锐捷详细性能说明 交换机说明：产品概述 RG-S6100系列交换机是锐捷网络最新推出的新一代万兆以太网交换机，该系列交换机采用业界领先的硬件架构设计，搭载锐捷网络最新的RGOS11.X模块化操作系统，提供更快的硬件处理性能、更便捷的操作使用体验。 RG-S6100系列提供10G接入及40G上行的数据交互能力，充分满足用户高密度接入和高性能汇聚的需求。 RG-S6100系列交换机以极高的性价比为大型网络汇聚、中小型数据中心服务器接入提供了高性能、完善的端到端的服务质量、灵活丰富的安全设置，最大化满足高速、安全、智能的企业网需求。产品特性高性能、高扩展性 RG-S6100系列交换机固化48端口万兆光和4端口40G光口，完全满足大型企业园区网汇聚或中小型数据中心接入的部署需求。 VSU虚拟化技术 支持VSU（Virtual Switch Unit）即虚拟交换单元技术。通过聚合链路的连接，能够将多台物理设备进行互联，使其虚拟为一台逻辑设备，利用单一IP地址、单一Telnet进程、单一命令行接口(CLI)、自动版本检查、自动配置等特性进行管理，对用户来说仅仅是在管理一台设备，但是却实现着多台设备带来的工作效率和使用体验。 简化管理：管理员可以对多台交换机统一管理，而不需要连接到每台交换机分别进行配置和管理。 简化网络拓扑：VSU在网络中相当于一台交换机，通过聚合链路和外围设备连接，不存在二层环路，没必要配置MSTP协议，各种控制协议是作为一台交换机运行的。 毫秒级故障恢复：VSU和外围设备通过聚合链路连接，如果其中一台设备或者一条成员链路出现故障，切换到另一条成员链路的时间只需要50到200毫秒。 高扩展性：用户新增的设备加入或离开虚拟化网络时可以实现“热插拔”，不影响其他设备的正常运行。 完善的安全防护策略 具有的多种内在机制可以有效防范和控制病毒传播和黑客攻击，还网络一片绿色。 业界领先的硬件CPU保护机制：特有的CPU保护策略（CPP技术），对发往CPU的数据流，进行流区分和优先级队列分级处理，并根据需要实施带宽限速，充分保护CPU不被非法流量占用、恶意攻击和资源消耗，保障了CPU安全，充分保护了交换机的安全。 硬件实现端口或交换机整机与用户MAC地址的灵活绑定，严格限定端口上的用户接入或交换机整机上的用户接入问题。 SSH（Secure Shell）和SNMPv3可以通过在Telnet和SNMP进程中加密管理信息，保证管理设备信息的安全性，防止黑客攻击和控制设备。 控制非法用户使用网络，保证合法用户合理化使用网络，如多元素绑定、端口安全、时间ACL、基于数据流的带宽限速等，满足企业网、校园网加强对访问者进行控制、限制非授权用户通信的需求。 支持NFPP技术。NFPP (Network Foundation Protection Policy基础网络保护策略)是用来增强交换机安全的一种保护体系，通过对攻击源头采取隔离措施，可以使交换机的处理器和信道带宽资源得到保护，从而保证报文的正常转发以及协议状态的正常。高可靠性 支持电源冗余，支持内置冗余电源模块和模块化风扇组件，所有电源模块以及风扇模块均可以热插拔而不影响设备的正常运行。此外整机还支持电源和风扇的故障检测及告警，具备设备级和链路级的多重可靠性保护。采用过流保护、过压保护和过热保护技术。 支持生成树协议802.1D、802.1w、802.1s，完全保证快速收敛，提高容错能力，保证网络的稳定运行和链路的负载均衡，合理使用网络通道，提供冗余链路利用率。 支持RLDP，可快速检测链路的通断和光纤链路的单向性，并支持端口下的环路检测功能，防止端口下因私接Hub等设备形成的环路而导致网络故障的现象。 在不启用STP的情况下，可以通过REUP(Rapid Ethernet Uplink Protection Protocol)提供一个快速上链保护功能，REUP使得用户在关闭STP的情况下，仍提供基本的链路冗余，同时提供比STP更快的毫秒级故障恢复。 SDN（软件定义网络） RG-S6100系列产品跟随时代发展，全面支持OpenFlow 1.3，可以和锐捷网络自研SDN controller 相互配合，轻松实现大规模二层架构组网，并且支持整网平滑升级到SDN网络，在大幅简化网络管理的难度的同时可显著降低网络维护的成本。绿色节能 RG-S6100系列交换机采用了业界领先的硬件架构、先进的节能电路设计和元器件选型，最大程度为用户节省能耗，同时降低噪音污染。硬件上使用40nm工艺芯片，相比传统65nm节能20%；所有光口使用无PHY设计，每万兆光口节能0.3W； 设备上开出足够的散热孔，并尽可能的增加进风面积，降低风扇工作压力提高散热效果；采用高效调速策略，维持系统正常工作时，尽量降低风扇转速。技术参数 合同包号/品目号 1/4 标的名称 物联网与大数据处理应用平台/机柜/PDU/网线 数量 1个原产地及制造商/服务商名称 福建/图腾/厦门铂士莱信息科技有限公司 型号规格 G26042 品牌 图腾详细性能说明 尺寸：600×1000×42U，19寸 2×16位PDU 电源32A/标准CAT6网线 合同包号/品目号 1/5 标的名称 物联网与大数据处理应用平台/大数据平台软件 数量 1 原产地及制造商/服务商名称 厦门/厦门铂士莱信息科技有限公司 型号规格 BSL-BDLAB-Base 品牌 铂士莱详细性能说明 大数据平台软件采用目前业界先进的互联网和云计算设计架构思想，采用虚拟化技术和开源平台OpenStack平台技术，作为大数据平台的基础措施。基础设施层为整体平台提供统一的虚拟化资源池和物理资源池的运行环境和管理功能。 大数据平台软件采用计算机集群构成数据中心，并以服务的形式交付给用户，使得用户可以像使用水、电一样按需购买云计算资源。云计算和传统的分布式计算有着较明显的区别：首先云计算是弹性的，即云计算能根据工作负载大小动态分配资源，云计算平台需要能够根据应用对系统资源的需求变化做出快速响应；其次，云计算强调大规模资源池的分享，通过分享提高资源复用率，并利用规模经济降低运行成本：最后，云计算需要考虑经济成本，因此硬件设备、软件平台的设计不再一味追求高性能，而要综合考虑成本、可用性、可靠性等因素。结合大数据平台的实际需求，作为基础设施大数据平台软件必须提供如下几个特性: 弹性服务。服务的规模可快速伸缩，以自动适应业务负载的动态变化。用户使用的资源同业务的需求相一致，避免了因为服务器性能过载或冗余而导致的服务质量下降或资源浪费。资源池化。资源以共享资源池的方式统一管理。利用虚拟化技术及虚拟化资源调度技术，对资源的容量与分配策略进行动态的调整。按需服务。以服务的形式提供计算资源、数据存储资源、网络资源等基础设施等资源，并可以根据应用的负载情况，自动分配资源，而不需要系统管理员干预。泛在接入。可以利用各种终端设备（PC电脑、笔记本电脑、智能手机等）随时随地通过互联网访问云计算服务。自助服务。用户可以方便的通过网络申请并获取所需的资源，而无需与平台管理人员进行交互。 1、▲数据管理至少包含以下功能： 1)支持数据分布式存储：基于Hadoop分布式文件系统HDFS2.7以上,能存储PB级的数据并保证数据的完整性，具有线性的横向扩展能力。 2)支持所有服务共存在同一物理集群，并实现所有组件的统一资源管理：所有应用服务共同部署在同一物理集群中，避免不必要的重复建设和浪费，并保证大数据系统服务的资源相互独立互不冲突，实现所有组件的统一资源管理。 3)支持图形化数据探索：图形化进行数据探索，方便使用大数据系统。 4)支持多样化的数据存储域管理：同时支持海量结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的存储与管理，使用。 5)支持多样化的数据搜索管理：同时支持全文搜索、复杂的逻辑搜索、时间搜索、结构化搜索以及分析，也可以将这三者进行组合搜索。 2、数据集成至少包含以下功能： 1)支持一站式图形化工作流服务：支持从ETL数据导入到实现SQL查询以及全文检索的一站式工作流，并实现图形化。 2)支持分布式订阅分发消息系统：支持实时海量数据的订阅和分发的消息系统，例如，KAFKA等软件的分布式消息队列。 3)使用Sqoop、Flume等支持数据迁移和采集。 3、高性能数据处理至少包含以下功能： 1)支持多任务并行：大数据系统需支持不同应用服务的并行处理。 2)支持分布式数据批处理：大数据系统需支持海量数据的分布式处理功能。 3)支持基于内存的分布式数据处理：大数据系统支持业界最流行的Spark数据处理引擎。 4)支持全YARN数据服务架构：大数据系统的所有数据引擎和服务需支持多租户服务，保证各个租户在不同引擎和服务中的资源隔离，保证其在大数据集群上的使用互不干扰。 5)计算引擎层：采用Map/Reduce 2离线计算。 6)支持同时运行多个计算框架。 4、高可靠/高扩展性包含以下功能： 1)高可靠性：任意两台数据节点服务器的损坏不影响大数据系统的正常运行，所有数据在大数据系统内实现3重备份；控制节点通过软硬件协同提供热备；交换机通过硬件协同提供热备。 2)高扩展性：在线添加服务器进行性能和存储容量的扩展，或服务器的下线修复等。接口要求： 1)提供FTP服务接口，支持FTP客户端直接上传文件到数据平台。 2)支持通过图形化ETL工具以及Sqoop命令行工具将数据从关系数据库导入到Hadoop,以及将数据导出到关系数据库。 3)支持HiveQL和/SQL语法。 4)支持将日志文件通过分布式Flume工具流式采集到Hadoop中进行数据分析。 5)支持从文件系统和关系数据库准实时高速导入数据；同时支持把数据导出到关系数据库或文件系统。 6)支持接入由校方认定的电商运营平台，实现数据对接功能，完成跨境电商大数据分析平台数据对接要求。扩展功能接口通过大数据大数据平台软件的接口功能完善并扩展更多的大数据的底层数据和计算的管理。 HDFS HDFS 是高容错，可快速扩展，高效的分布式文件系统。 HDFS可分布式的部署在多个个数据节点，存储PB级的数据。HDFS具有数据多副本备份，以应对硬盘和节点的损坏。 HDFS集群有两类节点以管理者-工作者模式运行，即一个namenode(管理者）和多个datanode(工作者）。namenode管理文件系统的命名空间。它维护着文件系统树及整棵树内所有的文件和目录。datanode是文件系统的工作节点。它们根据需要存储并检索数据块（受客户端或namenode调度）,并且定期向namenode发送它们所存储的块的列表。 MapReduce MapReduce 是一种可用于处理大规模数据集的编程模型。MapReduce任务过程分为两个处理阶段：map阶段和reduce阶段。每个阶段都以键值对作为输人和输出，其类型由程序员来选择。程序员还需要写两个函数：map函数和reduce函数。该模型简单，但是要想写好却很难。这就是后来Spark 出现的原因之一。 Yarn YARN 是在 Hadoop 2.0 中引入的集群管理器，在YARN上，用户不再运行jobtracker或者tasktrackero，取而代之的，一个单独的资源管理器将与HDFS的namenode运行在同一机器上，或者运行在一个专有机器上，同时也有节点管理器运行在集群中的每个工作节点上。即通常安装在与 Hadoop 文件系统（简称 HDFS）相同的物理节点上。另外Yarn 也可以作为 Spark 的集群管理器（当然 Spark 集群管理器也还可以选择其它集群管理器，比如Spark 自带的独立集群管理器和 Apache Mesos 集群管理器）。 Hive Hive 是构建在Hadoop 上的数据仓库框架。可以通过HiveQL 查询存放在HDFS 中的大规模数据集。Hive支持原子和复杂数据类型。原子数据类型包括数值型、布尔型、字符串类型和时间戳类型。复杂数据类型包括数组、映射和结构。 HBase HBase是一个在HDFS上开发的面向列的分布式数据库。应用在实时地随机访问超大规模数据集场景。HBase 不是关系型数据库，不支持 SQL。 但在特定的问题空间里，它能够做RDBMS不能做的事：在廉价硬件构成的集群上管理超大规模的稀疏表。 Spark Spark 是 MapReduce 的继承者。比起MapReduce有三大优点：好用、快速、通用。在易用性方面，Spark 所提供的接口非常丰富。 提供了基于 Python、 Java、 Scala 和 SQL 的简单易用的API 以及内建的丰富的程序库。在速度方面， Spark 扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型，在内存中进行计算，因而更快，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在通用性方面，Spark 项目集成了多个组件，如 Spark SQL 结构化数据、Spark Streaming 实时计算、MLib 机器学习、 GraghX 图计算。 Sqoop Sqoop允许用户将数据从结构化存储器(比如关系型数据库 RDBMS )抽取到Hadoop HDFS中，用于进一步的处理。抽取出的数据可以被MapReduce程序使用，也可以被其他类似于Hive的工具使用。（甚至可以使用Sqoop将数据从数据库转移到HBase。）当然 Sqoop 也支持将处理分析后的结果导回到结构化数据存储器。 Kafka Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统。与传统消息系统相比，有以下不同：它被设计为一个分布式系统，易于向外扩展；它同时为发布和订阅提供高吞吐量；它支持多订阅者，当失败时能自动平衡消费者；它将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。 合同包号/品目号 1/6 标的名称 物联网与大数据处理应用平台/大数据资产教学实验包 数量 1套原产地及制造商/服务商名称 厦门/厦门铂士莱信息科技有限公司 型号规格 BSL-EDRE-PACK-BD-bdbase 品牌 铂士莱详细性能说明 大数据资产教学实验包，包含大数据教学课程和实验案例镜像 1.Hadoop在云计算技术的作用和地位：教学目标：1)熟悉云计算基础知识，熟悉云计算和大数据的关系。2)熟悉hadoop运行环境，使用简单的hadoop命令。建议课时：4 2.Hadoop生态系统介绍和演示：教学目标：1) 了解Hadoop生态系统，包括HDFS，Hive，HBase，Map/Reduce，Zookeeper，Spark，Yarn的2) 基本概念。3)能够使用脚本启动HDFS，Yarn。建议课时：4 3.Hadoop组件详解：教学目标：1)理解HDFS的架构及原理2)理解Map/Reduce架构及原理3)能够配置并启动HDFS，能够运行提供的Map/Reduce示例。建议课时：16 4.Hadoop安装和部署：教学目标：1)了解Hadoop的各种运行模式，包括独立模式，伪分布模式，全分布模式，知道各种模式的使用场景。2)能够配置并运行Hadoop独立模式及伪分布模式。建议课时：4 5.Hadoop集群规划：教学目标：1)了解Hadoop的集群规范。2)熟悉Hadoop守护进程的关键属性及配置。3)能够构建和安装Hadoop集群。建议课时：4 6.MapReduce 算法原理教学目标：1)MapReduce的整体架构及数据流分析。2)理解MapReduce的作业运行机制。 3)能够进行简单的MapReduce代码编写及调试。4)使用Hadoop命令运行MapReduce程序。建议课时：4 7.编写MapReduce高级程序教学目标：1)掌握MapReduce开发环境搭建与配置。2)掌握MapReduce核心接口与辅助类的使用。3)能够编写Map函数与Reduce函数对HDFS上的数据进行汇总统计。4)掌握MapReduce的打包的运行方法。建议课时：4 8.集成Hadoop到现有工作流及Hadoop API深入探讨教学目标：1)了解Hadoop的工作流的概念。2)了解Hadoop常用的工作流引擎。3)掌握Hadoop API中数据流压缩与解压缩，加密与解密支持。建议课时：8 9.Hbase安装和使用Hadoop2.0 集群探索教学目标：1)掌握Hbase的基本概念及安装方法2)Hadoop2.0高可用性的概念及集群原理介绍。3)构建简单的Hadoop集群。建议课时：4 10.Spark原理和入门教学目标：1)掌握Spark的概念，Spark与MapReduce的比较。2)掌握Spark的安装。3)能够使用SparkSQL进行简单的操作。建议课时：8 11.Hadoop企业级别案例解析教学目标：1)Hadoop企业应用--企业网站异常流量日志分析。2)Hadoop企业应用--电商系统中用户画像分析与精准营销。建议课时：12 合同包号/品目号 1/7 标的名称 物联网与大数据处理应用平台/电商大数据分析平台 数量 1套原产地及制造商/服务商名称 厦门/厦门铂士莱信息科技有限公司 型号规格 BXL-PTED-BDAC-StdDS 品牌 铂士莱详细性能说明 电商大数据分析平台 BSL大数据技术团队以现有Hadoop大数据系统的各种特点、存在问题、以及客户反馈等三个方面作为BSL大数据教学平台的设计思路和开发基础，整合了Apache Hadoop、Apache Spark等开源项目组件，并在开源解决方案的基础上开发、改进和完善多个图像化操作平台。另外，BSL大数据技术团队还自主研发了一系列基于分布式大数据系统的应用开发工具，致力于构建成为业界最完善、最安全、最高效、最易用的大数据系统。BSL大数据教学平台组件架构图如下所示。 图2-1大数据分析方案组件架构图统一入口及用户管理平台大数据系统中很多组件都有各自的访问地址、登录系统、以及用户管理等必不可少的安全措施，而各种各样的用户管理系统不仅给IT管理带来麻烦，还给用户的使用带来不便。原组件自带的用户管理系统会增加大数据平台的IT管理成本，当调整平台中一个用户信息时需要进入多个组件进行调整，管理难度大，难以保证统一性。同时，大数据平台用户需要记住多个组件的访问地址、用户名和口令，需要多次登录不同的系统访问并查看数据，用户体验差。另外，大数据系统中分散的组件级用户管理系统无法对用户进行统一认证与授权，多个身份认证与授权需要安全策略和修改策略必须在不同的系统内逐个进行，可能造成修改策略的进度跟不上安全策略的变化。 BSL大数据教学平台统一入口及用户管理平台可以有效地解决上述所有问题。该平台将BSL大数据教学平台的所有组件的访问地址集中到平台统一入口，方便用户简单直接地访问大数据平台的各个组件。另外，该平台对系统中的所有用户进行统一认证、授权及管理，并将用户划分为超级管理员、普通管理员和一般用户三个角色，实现对系统用户的增改删查、对用户信息的管理、以及对用户访问权限的设置。用户一旦登录BSL大数据教学平台统一入口，即可对平台中所有被授权访问的应用组件进行操作，未被授权的应用组件被拒绝访问。统一入口及用户管理平台主要功能特点：对大数据平台中各组件访问地址进行集中管理，方便用户简单直接地访问各组件将用户划分为超级管理员、用户管理员和普通用户三个角色，细化用户管理操作权限，方便对平台用户的管理将用户信息存储在LDAP中，并同步到集群管理平台、统一安全管理平台、以及数据探索平台等大数据系统的其他应用组件，实现平台用户的统一管理可对用户进行权限设置，设定用户的大数据平台应用组件访问权限、组件操作权限、以及数据访问权限等，增强大数据平台的安全性文件批量转移工具 BSL大数据技术团队自主研发的文件批量转移工具实现了多线程高吞吐量地从本地文件系统到分布式文件系统HDFS批量导入/导出文件。该工具运行在Linux操作系统上，无需安装，是属于Shell语言编写的脚本。只要添加合适的参数，就可以以命令行的模式运行使用该工具。 BSL大数据教学平台文件批量转移工具要求在Linux操作系统上运行，硬件要求奔腾Ⅱ以上CPU，64兆以上内存，10G以上硬盘。同时，该工具必须运行在Hadoop集群下的服务器里，服务器必须可以使用hdfs命令进行文件上传下载操作。 ETL数据抽取平台所谓ETL，即完成将数据从数据源经过提取（extract）、转换（transform）并转载（load）至目标数据库的一系列过程。BSL大数据教学平台的ETL数据抽取平台是一个分布式高扩展的图形化ETL平台，用户能在该平台上对来自不同数据库的数据，经过清洗、整理和转换，最终以期望的格式导入分布式大数据系统。另外，通过BSL大数据技术团队自主研发的功能插件，用户可以更高效地进行数据导入，并且支持将源文件或者源数据库导入到全局搜索服务自动建立索引，或导入到可高扩展的关系型数据库中自动建立索引。下图为BSL大数据教学平台ETL数据抽取平台的架构图。 图2-2 BSLETL数据抽取平台架构图 BSL大数据教学平台ETL数据抽取平台包含了不同的工具，用于ETL的不同阶段，其中包括快速设计和维护复杂ETL工作流的图形界面工具、运行作业的命令行工具、运行转换的命令行工具、以及用来远程执行转换或作业的轻量级的（大概1MB）Web服务器。在该平台上，整个数据转换、清洗、适配的过程可以通过拖拉拽的图形化界面完成，并且具有全面的转换功能和丰富的作业项，能够将所有数据按照标准录入。 大数据分析平台-分析方法篇商品推荐商品推荐背景介绍电子商务推荐系统最大的优点在于它能收集用户感兴趣的资料,并根据用户兴趣偏好主动为用户作出个性化推荐。电子商务推荐系统的作用主要表现在三个方面:①将电子商务网站的浏览者转变为购买者;②提高电子商务网站的交叉销售能力(cross-selling);③提高客户对电子商务网站的忠诚度。研究表明,电子商务的销售行业使用个性化推荐系统后,销售额能提高2%～8%。商品推荐的应用场景商品推荐有三种主要的场景： 1、初次访问的场景。当新的访客访问系统时，系统中还没有该访客的浏览数据和购买数据。在这种场景中，使用基于排名的推荐，即将最热门的商品推荐给该访客。 2、购买前的场景。当客户有了浏览行为，但还未进行任何购买时，系统中仅存在该访客的浏览数据。在这种场景下，使用浏览数据进行个性化推荐。 3、购买后的场景。当客户有了购买行为以后，系统中存在该客户的浏览和购买数据。在这种场景下，使用购买数据和浏览数据相结合的方法进行协同推荐。 针对以上三种场景，建设的功能点包含以下方面：数据预处理，建立多种模型前的数据预处理的流程建设。包括浏览数据和购买数据的预处理。多模型的建立，针对以上提到的三种场景，分别建立热度排名（使用了热度衰减模型）、关联规则（使用了FP-GROWTH模型）、协同过滤（使用了ALS组合协同模型）等多种模型。呈现效果商品推荐系统功能建设好后的可应用页面如下： 客户价值分析客户价值分析背景介绍当前,以信息化、数字化、网络化为代表的高新技术创新深刻改变了人们传统的购物方式,足不出户的便捷以及“货比三家”的方便极大刺激了人们的潜力。市场驱动下的B2C电子商务应运而生并逐渐呈现出激烈的市场竞争态势。根据客户的价值对客户进行细分，是现代市场营销实施大客户营销、一对一营销的重要方面，也是对客户忠诚度分析的重要依据。对不同价值的客户实施差异化的营销策略和客户服务，是更好的满足客户需求并且降低成本的重要保障。客户价值分析的应用场景客户价值细分有4种主要的场景：有价值的客户群体中，按以下分类分别应用： 1.挖掘重要保持客户。这类消费者的消费频次和客单价都高于均值，要保持这种消费者的有效方法是给予一定的长期优惠，如给予店铺VIP资格。 2. 挖掘重要发展客户。这类用户最近有消费，但频次和客单价低于平均值。给予满就送、搭配套餐式的促销组合推荐。如买了热水袋，可以推荐美臀坐垫、睡衣、美发卷等关联产品组合促销，拉升他们的消费频次。关联销售则可以拉动客单价的提升。 3.挖掘重要价值客户。这类消费者属于店铺销量的主要贡献者，最近有消费，消费频次低于平均值，但客单价却高于平均值。这些消费者的价值关键点在于可以通过提高消费频次来加大其对店铺的贡献，建议采用“重要价值”的方式来提升其贡献值。建议卖家分析这部分客户最近的消费产品，交叉定向发送差异品类产品及促销信息，促进再次购买。如客户麦乐电吹风，要针对性发送浴室相关的居家用品。 4. 挖掘重要挽留客户。这类消费者的考虑时间较长，虽然购买频率和购买金额都较高，但容易“溜走”，需要卖家给予“重要挽留”式的措施去加以挽留。卖家要有有针对性的唤醒措施，可以发送定向优惠，在指定时间内满多少可享受折扣。客户价值分析功能建设的采用如下方法进行： 建设的功能点包含以下方面：客户价值分析模型建立前的数据ETL过程流的形成。客户价值分析模型的建立。呈现效果客户价值分析功能建设好后页面显示：不同种类的客户价值分类，每个种类的名单，最近交易信息和针对该用户群体的营销建议。销量预测分析销量预测分析背景介绍销量预测是指在特定的一系列的条件下，对未来需求量的预测，具体来说就是在对影响市场供求变化的诸多因素进行系统调查和研究的基础上，运用科学的方法，对未来市场产品的供需发展趋势及其相关因素的变化进行分析、预见、估计和判断。销量预测能否为企业经营决策提供科学的依据，有利于减少企业的经营风险；可靠的销售预测可以使企业根据社会需求组织生产，在提高客户满意度的前提下，力求使库存降低到最小安全程度，以提高奇特的整体效益和竞争能力，使企业既能够及时满足顾客的需求，又不会因为库存太多而造成资金积压和成本提高。因此，进行及时、准确的销售预测可以使企业在尽可能短时间内、最低成分条件下，把产品交付给顾客，从而赢得竞争。销量预测分析的应用场景销量预测主要的场景：销量预测功能的建设目的是为了能够让网站或者店铺的运营者提前了解商品在未来一段时间内的销量情况，即使调整库存保证货品的快速及时的供应。 建设的功能点包含以下方面：数据预处理，即对各种商品的历史销售数据的处理。预测模型建立，基于历史数据建立商品的销量预测模型。呈现效果销量预测功能建设好后的可应用页面如下：每个商家最近6个月的销量曲线和未来2个月的预测曲线总体商家最近6个月的销量曲线和未来2个月的预测曲线每个品类的最近6个月的销量曲线和未来2个月的预测曲线客户流失预测客户流失预测背景介绍电商的最大优势是能以极低的代价接触潜在客户,最大劣势是转换率极低(通常只有约2%的潜在客户转化为客户)和流失率奇高(80%左右的客户只购买一次就不再购买)。面对新的机遇和挑战,电子商务企业的一个重要任务是识别出哪些客户可能会流失,进而采取相应措施,尽量减少损失,实现利益最大化。由此电子商务客户流失预测研究成为目前国际电子商务与商务智能研究的重大课题之一。客户流失预测的应用场景客户流失预测主要的场景：高校跨界电商客户流失预测主要用于预测出流失（3个月没有浏览点击购买行为算流失）可能性高的用户群体，针对不同的用户类，在用户出现流失迹象的初期提前进行推送，挽留，降低客户流失率。建设的功能点包含以下方面：数据预处理，即对客户各种行为数据的处理。预测模型建立，基于历史数据建立客户流失预测模型。呈现效果客户流失预测功能建设好后的可应用页面如下：高危流失用户预警图，高危用户名单排序，最近6个月用户流失的速度，未来30天可能流失用户数量，关联商品分析关联商品分析背景介绍关联规则分析可以把电子商务的海量的数据和信息进行一个挖掘,使这些数据和信息得到最有效的利用。帮助电子商务企业分析电子商务客户的行为,根据之前用户购买商品的组合信息，挖掘出最频繁的商品组合。关联商品分析的应用场景关联商品分析主要的场景：电子商务网站可以使用推荐系统分析客户购买商品的组合,向每个客户具有针对性地推荐商品.推荐系统在帮助了客户的同时也提高了顾客对商务活动的满意度. 建设的功能点包含以下方面：数据预处理，即对客户各种行为数据的处理。寻找商品购买行为中的频繁项集。通过频繁项集向用户推荐可能购买的商品呈现效果关联商品分析功能建设好后的可应用页面如下：页面呈现每一个类别支持度最高和置信度最高的关联商品组合。根据用户购买的商品，对其组合商品进行推荐。 大数据分析平台-呈现篇 BSL跨境电商大数据实训以跨境电商平台为基础，针对跨境电商平台中用户的访问和购买行为数据进行统计和智能分析，实现对电商系统中大数据的应用：用户画像、商品推荐、商品关联、销量预测以及经营可视化分析统计。大屏展示在大屏幕展示为学校提供了大屏幕空间的整体展示效果，大屏幕展示支持12块屏的分屏显示，每块屏支持最大55寸的液晶显示屏幕。在大屏幕中主要展示电商平台中的销售实时数据、热销商品和店铺排行榜、订单实时跟踪统计、销售地理热力图统计以及用户分布热力图统计。统计分析功能 BSL跨境电商大数据分析平台中包含了：商品统计分析与智能分析、用户统计与智能分析、运营数据智能分析、精准营销以及可是话运营分析。商品统计与智能分析在全系统中针对商品的数据信息进行统计和关联分析：根据商品的地理位置信息建立针对商品和店铺的全球热力分布统计；根据商品的搜索指数建立不同类型商品的搜索指数变化趋势统计；根据商品的销售数据建立不同类别商品的对比和趋势统计；根据商品的用户访问量数据建立商品受欢迎程度的跟踪统计；根据大数据关联规则算法，跟踪不同时间内强关联的商品信息；用户统计与智能分析在全系统中针对用户的基础数据信息和访问信息进行统计和智能分析：根据用户访问的页面停留时间建立针对pv、uv、浏览页面、跳出率、访问量以及访问时长的统计；根据用户的购买信息建立针对用户消费总额和平均额的跟踪和统计；根据用户的访问方式的数据信息建立对用户访问方式的跟踪；通过用户的基础信息建立对用户在全球的分布统计和跟踪；根据用户的访问停留时长判断用户的偏好商品和店铺；根据用户的注册和购买信息对用户进行聚类，跟踪系统内用户的新老用户变化趋势；通过聚类算法并结合RFM价值模型跟踪系统中高中低价值用户的变化；根据用户的搜索、访问和购买信息数据对用户建立基础属性、购买力和行为特征的用户画像；根据用户的搜索、访问和购买信息数据建立购买能力模型对用户流失进行预测分析。运营数据智能分析在全系统中根据用户的搜索、访问和购买信息数据进行智能分析：通过大数据的回归算法对系统未来客流进行预测分析；利用大数据回归算法对系统中未来的销售数据进行预测分析；通过中文分词算法，提取出商品评论中的关键词，并进行图形化的展示；精准营销在全系统中根据用户搜索、访问和购买数据信息对用户建立精准营销：？基于热度衰减排名和威尔逊区间排名算法实现用户商品推荐，实现千人一面；？基于用户浏览数据的根据关联规则和热度排名算法对用户进行商品推荐；？基于用户的购买数据信息通过大数据协同过滤算法以及关联规则算法对用户进行商品推荐；？基于RFM模型对用户的价值进行区分推荐商品；可视化运营统计根据系统中的用户数据进行可视化统计分析：实时展示销售总额以及销售排名前列商品及店铺；实时统计客流量的信息以及排名前列的店铺和地区；实时统计热销量榜前十的商品和店铺；实时统计搜索商品和店铺类型的变化趋势；实时统计新老用户的趋势变化；实时统计搜索排名前列的商品类型和店铺；实时统计用户访时间段的变化信息；实时统计用户访问停留时长的变化信息；实时统计用户购买时段的变化信息；实时统计用户的基础分类信息；实时统计商品的sku数据变化；实时统计商品价格的波动情况；实时服务质量变化情况；实时统计物流评价的变化情况；实时统计售后服务的变化情况；实现效果 登录界面 电商教学模式选择 大屏幕展示效果合同包号/品目号 1/8 标的名称 物联网与大数据处理应用平台/教学实验课程管理软件 数量 1套原产地及制造商/服务商名称 厦门/厦门铂士莱信息科技有限公司 型号规格 BSL-PTED-BDED-Std 品牌 铂士莱详细性能说明 BSL教学领航中心是帮助高校进行专业建设的一体化教学综合服务解决方案提供方。其中，大数据专业建设解决方案以大数据人才需求为导向，旨在融合”产、学、研、业、训、师、创”七大教学育人关键要素，为高校提供新型人才培养模式。产品以大数据教学为核心，在以服务器集群和网络环境的硬件环境上构建大数据“基础云平台、教学云平台、评测云平台和实战云平台”来解决教学问题，并提供与之配套的专业理论与课程资源包以及师资培训，全程解决教学过程中的问题。软件系统大数据教学采用以下架构作为建设理念：硬件资源层（大数据基础云平台）：基于高性能计算与海量存储节点构建的运算资源池，作为大数据各项实验学习环境的主要承载平台。业务平台层（大数据教育PaaS平台）：面向教学活动中的实验课程与项目实训业务提供流程化支撑。资源平台层（大数据教学资源）：提供教学活动中必不可少的理论学习类资源、实验学习类资源、项目实战案例。统一身份认证系统：基于基础云平台的统一资源调度引擎，为用户使用业务平台层与资源平台层提供便捷的使用入口。用户不需要花费额外的平台功能学习成本，只需面向大数据技术教学活动本身，实验教学既有效、又高效。 图1 大数据教学方案架构 图2 大数据实验教学管理平台功能组成图 部属实施 BSL大数据平台在部署实施时，我们推荐的硬件网络架构如图8-2所示。 图3硬件网络拓扑机房整体架构分为学校内部网区和外联区两个区域。外部用户通过Internet或广域网接入外联区访问云计算大数据教学资源平台提供的服务。通过在外联区接入边界部署两台防火墙以及两台WEB应用防火墙设备，实现核心边界链路的数据备份，避免单点故障；通过防火墙做到对内外通信协议端口的严格控制，实现最小化权限开放原则，仅开放一些正常通信的协议端口。在学校内部网络与平台核心交换机之间部署两台核心防火墙设备，实现核心边界链路的数据备份，避免单点故障，在核心交换机上采用旁路镜像模式部署一套入侵检测系统。最底层是物理资源层，包括服务器、存储设备、网络设备和安全设备。中间层是云计算平台层，实现物理资源的整合和虚拟化，为上层提供安全、可靠、可以动态扩展的虚拟/物理计算资池，包括服务器、虚拟机、容器、块存储资源、以及虚拟网络设备。上层是业务层，用来部署各种教学需要的业务。 大数据教学平台 BSL教学云是为学生和老师提供一个实验教学的环境，在教学云平台中老师根据教学计划安排实验任务，对实验的进度和结果进行跟踪，同时对实验学生的每次实验进行评分；学生则可以根据老师的实验安排进行实验，操作真实的大数据的环境进行真实演练，查看实验相关的教学信息、完成实验填写相关的实验报告。通过大数据教学云平台能够实现学生亲自动手学习，理论联系实际，同时教学云平台提供了实验教学的全程跟踪监督和统计，教学成果一目了然。 图4实验管理 教师可以方便的在线完成实验环境的创建，实验内容的编写，分配实验给学生。 图5实验详情页面教师可以对学生的实验情况进行实时在线监控，了解每个学生的实验情况，以便及时发现问题进行提醒。同时支持对所有实验中使用的虚拟的状态进行监管，方便及时对异常情况进行处理，以及关闭多余的虚拟机防止造成资源浪费。功能描述 2.1.1学生端登录提供学生账号登录功能。操作步骤 1.访问登录http：//XXXX页面，输入账号、密码和访问登录验证码，默认账号为学生学号，密码为123456 2.登录成功后，选择“教学云”进入。 3.点击“设置”，可以修改资料和密码。 4.点击“退出”，注销并退出账号，返回登录页面。日程表日程表展示了学生要上的课程计划。操作步骤 点击左上角的左右方向可翻看日期（以月为单位），鼠标移入计划可查看项目详情，项目底色代表当前项目状态，点击可进入项目详情对该项目进行查看。实战云正在开课： 正在开课页面展示了当前学生正在开展的项目、阶段状态及输出物。操作步骤 单击“进入实验”可进入该实验课程。我的课程： 我的课程页面显示学生的课程列表，显示当前学生所在班级已计划的所有课程、课程状态及授课老师。项目有“未开始”“进行中”“已结束”三个状态。 项目流程实验文档：学生项目开始前需查看该实验的实验文档激活实验：学生项目指导书查看完毕后，点击激活实验，进入实验界面开始实验操作实验界面：学生进入实验界面后，可开始实验操作。操作步骤：点击左上角的虚拟机x可进行虚拟机的界面切换点击重启按钮重启当前界面虚拟机（单台），其余虚拟机不做操作。点击初始化按钮初始化当前界面虚拟机（单台），其余虚拟机不做操作。课堂答疑：学生在实验过程可向老师发布提问，实时同步。 课堂笔记：学生在实验过程可做课堂笔记，笔记可保存，可下载。 实验报告：填写实验报告过程可添加截图、书写步骤名称和过程描述，可添加附件，可查看、下载和删除。结束实验：实验完成后（包括实验报告也完成），可点击“完成实验”，结束该实验，实验报告自动提交。 操作步骤： 点击“完成实验”，弹出确认框，点击确认则该实验完结，如实验完成一半仍可点击确认完成该实验，教师可主动发起结束项目。 胜任力 胜任力为教师评，展示了当前学生胜任力与目标职业的雷达图。 教师评页面是教师根据学生项目成绩来评判，显示学生与对标职业能力值、平均能力值的雷达图和岗位匹配度。操作步骤 鼠标移入某能力项显示该能力项下知识点，学生胜任力和标准值和平均值进行对比，标准值由平台设定合理的标准值，方便学生进行学生胜任力对比了解自己胜任力高低，平均值为所有学习该项目的学生该项的平均胜任力。 2.1.2教师端 2.1.2.1登录提供教师账号登录功能。操作步骤访问登录http：//XXXX页面，输入账号、密码，账号为教师工号，默认密码为123456。 登录成功后，选择“教学云”进入。点击“设置”，可以修改教师个人信息和登录密码。点击“退出”，注销并退出账号，返回登录页面。 2.1.2.2日程表日程表展示了教师排课计划，点击项目名称可以快速进入项目。操作步骤 点击左上角的左右方向可翻看日期（以月为单位），鼠标移入计划可查看项目详情，项目底色代表当前项目状态，点击可进入项目详情对该项目进行查看。 2.1.2.3我的计划能够添加计划，对已有的计划进行查看、配置、复制、删除操作添加计划：操作步骤点击“添加计划”，为目标授课班级创建一个课程计划。（安排计划前请确保管理平台已导入授课班级的学生信息数据）配置项目：操作步骤找到刚才创建的计划，点击“配置”，在已兑换的资源列表中，浏览所需项目，勾选后出现在已选项目，同时右侧呈现该项目对应的岗位胜任力数值变化（所有的项目需要经过兑换才能使用，未兑换的项目先兑换后使用，兑换需要消耗对应的资源授权点）给每个项目分别设置授课时间后，点击“添加到计划”后，完成实训课程的安排。复制计划：对已有的计划进行复制。操作步骤：配置实训计划名称、所属专业、授课班级等信息，点击保存即配置成功。删除计划： 对已有的计划进行删除。操作步骤：点击“删除”，弹出确认框，点击确定则删除成功。 2.1.2.4正在开课显示当前教师正在进行的实验计划，包含实验名称、状态及授课班级。操作步骤：进行中的实验，显示“结束项目”按钮，点击后结束实验（教师可控）。未开始的实验，显示“开始实验”按钮，点击后结束实验（教师可控）。已结束的实验，显示“评分”和“成绩”，评分后进入成绩查看。 2.1.2.5成绩汇总显示当前教师所有计划的成绩明细。操作步骤： 可通过搜索栏进行姓名搜索，可通过学期、班级、计划名称进行查询，可查看该计划的班级成绩分布图。 图1 成绩查询 图2 成绩分布 2.1.2.6实验过程教师在学生实验过程中，进入实验界面，可以到项目管理系统中查看各学生实验进度，对学生实验进行操作或管理，并在必要时初始化虚拟机。实验主界面：教师端也可以进行实验操作，方便上课的时候给学生做演示操作步骤：点击“进入课程→进入实验”，即可进入实验界面，做相应的实验操作教师进入实验界面后，可开始实验操作。 操作步骤 2.点击左上角的虚拟机x可进行虚拟机的界面切换 3.点击重启按钮重启当前界面虚拟机（单台），其余虚拟机不做操作。 4.点击初始化按钮初始化当前界面虚拟机（单台），其余虚拟机不做操作。监控及控制：监控：点击监控按钮，进入想要监控的学生界面。控制：控制某个学生的实验界面。课堂答疑：学生实验过程中可以向老师提问，教师可以在课堂答疑的输入框中回复学生问题，实时同步。课堂笔记：教师在实验课程中也可以做课堂笔记。结束实验：结束进行中的实验操作步骤点击“结束实验”，弹出确认框，点击确认即结束该实验。 2.1.2.7胜任力可以查看所授班级人员的已授评分项目涉及的各个岗位的胜任力得分雷达图，包含班级的平均匹配度和班级中某位同学的个人匹配度，同时还可以查看各个岗位能力项下具体能力点的得分情况。操作步骤： 点击“胜任力”后，切换岗位，可以查看各个岗位胜任力得分雷达图及相应岗位的班级平均匹配度和个人匹配度。点击岗位雷达图上的能力项，还可以查看该能力项下具体能力点的得分情况。 图1 胜任力 2.1.3管理员端 2.1.3.1登录管理员账号登录功能。操作步骤： 1.访问登录页面http://XXX，输入账号、密码和访问登录验证码。默认帐号admin，初始密码123456。 2.点击“设置”，可以修改密码。 3.点击“退出”，注销并退出账号，返回登录页面。 2.1.3.2教学云-课程实验 主要提供教学云中的课程实验列表。 2.1.3.4镜像管理-CVM镜像 主要提供镜像列表及的新的cvm镜像同步。 2.1.3.5 机架管理 主要对系统内的机架进行管理操作。 机架配置： 主要内展示当前机架的配置信息，包括机架名称、RCMS信息、NTC信息、CVM信息、设备信息、通用服务器、PC信息，可对当前信息进行编辑删除的操作，可进行机架的导入。敏感命令配置：主要提供设备型号敏感命令过滤和约束管理。设备型号：主要提供设备型号接口形态、初始化脚本、面板图等的配置。 2.1.3.6用户管理 主要对系统内的学生和教师用户进行管理。学生管理：主要对系统内的学生进行管理，提供系统内学生列表，可进行学生查询和批量导入添加学生。教师管理： 主要对系统内的教师进行管理，提供系统内教师列表，可进行教师查询和批量导入添加学生。 2.1.3.7系统管理 主要对系统内的账号及角色进行管理权限管理：主要对系统内的角色进行管理，提供系统内角色列表，可进行角色添加及编辑角色。账号管理： 主要对系统内的系统账号进行管理，提供系统内账号列表，可进行账号添加及编辑账号。 2.1.3.8 授权与更新 主要对系统平台进行详情查看及相关资源、组件进行更新机构信息：主要显示系统的所属机构信息。 授权: 主要查看系统被授权的服务项及进行授权码激活。 更新: 主要查看系统的更新情况及进行系统的更新。 使用流程下图描述了教师和学生使用平台的流程。 图6使用流程图平台特色 云计算虚拟功能：平台采用云计算虚拟化技术，包括 OS 虚拟化（单平台多操作系统，容易扩展迁移）、 APP 虚拟化（一次安装，随处使用，方便共享）、实验环境虚拟化（用户接入实训平 台，使用云虚拟环境提供的在线实验服务），提高了单台产品虚拟化能力，扩充了实 验环境，降低了投入成本和维护成本。 镜像生成器功能：用户可以非常方便的完成所需设备的镜像制作以及新实验的环境搭建，无需购买 新的硬件设备。 简便快捷整合功能: 可以将实验需要的材料、虚拟机资源、网络、存储资源等整合成全新的实验供用户使用。 实验课程并发功能：教师可以同时开展多个大数据分析课程，通过启动不同的实验课件，为不同的学 员分配相应的实验课程。 实验考评功能： 提供教师编写考题的功能，可针对自身教学的需要，根据实验内容或相关知识点 编写试题及答案加入题库；在给学生分配实验的同时可以引入相关的实验考题，学生 在完成实验后回答相关的试题，系统将根据提交结果自动进行评分。 统一管理功能： 平台具备统一数据管理、实验内容管理等功能，结合真实网络、Hadoop 环境、行业应用数据进行信息大数据分析实验。配置/组成清单说明（若有） 合同包号/品目号 标的名称 型号规格 配件清单 1/1 大数据平台管理节点设备(机架式)(主节点、管理节点) NF8460M4 1) CPU：2颗4路Intel至强CPU，单颗CPU10核，支持超线程，主频2.00GHz，V4平台。 2)内存：64GB 内存(4×16GB)RDIMM，2133 MT/s，双列，x4 带宽；可扩展性：32个内存插槽：4GB/8GB/16GB/32GB/64G DDR4 支持2133MT/s。 3)硬盘：4个1TB 7.2K RPM SATA 12Gbps 512n 3.5英寸热插拔硬盘。 4) RAID：每块单独支持RAID,支持RAID 0、1、5、10、50。 5) I/O：双口万兆网卡,2个USB 2.0。 6) 维保：1年专业支持服务，供3年当日4小时(24*7)上门服务(配件+人力)，人工、配件、交通等任何费用全免；原厂本地技术客户经理24×7电话支持。 1/2 大数据平台工作点设备(机架式) NF8460M4 1) CPU：4颗4路Intel至强CPU，单颗CPU10核，支持超线程，主频2.00GHz，V4平台。 2)内存：128GB 内存(8×16GB)RDIMM，2133 MT/s，双列，x4 带宽；可扩展性：32个内存插槽： 4GB/8GB/16GB/32GB/64G DDR4 支持2133MT/s。 3)硬盘：4个2TB 7.2K RPM SAS 12Gbps 512n 3.5英寸热插拔硬盘。可扩展性：支持8个1.8”固态硬盘, 4个可热插拔2.5”SAS，SSD磁盘或支持2个Express Flash PCIe SSD磁盘。 4)RAID：每块单独支持RAID,支持RAID 0、1、5、10、50。 5)I/O：双口万兆网卡，2个USB 2.0。 6)管理：允许用户独立于操作系统状态之外(免代理安装方式)远程访问、监控、维修、修复和升级服务器。 7)维保：3年专业支持服务，提供1年当日4小时(24X7)上门服务(配件+人力)，人工、配件、交通等任何费用全免；高级软件支持；原厂本地技术客户经理24×7电话支持。 1/3 大数据千兆专用交换节点 RG-S6100-48XS4QXS-L 交换机：二层万兆汇聚交换机固化48个10GSFP+端口4个40GQSFP+端口主机出厂已满配3个模块化风扇M6220-FANII-F支持2个模块化电源插槽至少需要另行采购1个电源模块；主机电源：主机电源（前后风道散热）最少配置1个电源，最多配置2个电源，可实现 1+1冗余。 1/4 机柜/PDU/网线 G26042 前门为单开白色钢化玻璃门(配典雅锁和装饰条),后门为单开钣金门(配典雅锁);8位竖装国标电源排插1个 固定板部件3块,M6卡式方螺母40颗,M6*12内六角B头螺钉40颗, 内嵌式2位风扇模块2个; 2"重型脚轮4只;M12支脚4只;内六角T型扳手1只。 1/5 大数据平台软件 BSL-BDLAB-Base 序号 项目 指标描述 1 基本功能 1 大数据平台软件在创建虚拟机资源时无需指定具体在哪台物理服务器中，而是由大数据平台软件根据调度策略自动将虚拟机调度到合适的物理机中。 2 大数据平台软件中运行的虚拟机可直接保存为模板，完成后可立即使用新建立的模板创建虚拟机。 3 支持网络自定义。 4 支持采用系统“模板”(系统镜像文件)进行虚拟机自动部署。用户只需要在启动虚拟机时挂接这个镜像就可以使用这个操作系统。 5 支持用户通过API提交各种请求，系统管理服务器通过异步可靠通信方式把这些请求分发到各个服务子系统，完成资源管理、资源分配、资源调度、备份管理、安全策略以及系统中各种资源（包括服务器、存储、网络等）的有效监控等工作。序号 项目 指标描述 3 大数据平台软件对应用的安全可靠性支特性 1 虚拟机创建完毕后，创建者可使用强认证手段，如采用密钥对进行虚拟机登录，从而保证用户身份安全。 2 持多种网络模式，不同用户创建的虚拟机应在网络上逻辑隔离，不会相互影响；可以限制远程访问虚拟机的IP，网段和端口。 3 支持分级管理制度（平台级管理、项目级管理和用户级管理）提供对数据中心各种资源的管理，保证平台的可靠性、高效性和安全性； 4 支持提供多角色访问控制策略，将其分为用户认证管理角色、网络管理角色、存储管理角色、计算管理角色等多种管理角色。只有获得多种角色的权限组合时，才具有相应的对平台的管理和使用权利。序号 项目 指标描述 4 兼容性与标准化 1 大数据平台软件访问接口应遵循国际上被先进国家政府认可的云计算接口标准规范：如Amazon EC2，S3、OpenStack等19、 大数据平台软件管理系统具有良好的兼容性和开放性，能够良好兼容Amazon（亚马逊）云计算相关产品和服务的API；且自身提供标准开放的API，支持第三方系统整合及扩展； 2 虚拟机支持主流的操作系统，如：WindowsServer2003、WindowsServer2008、CentosLinux、ReahatLinux、Suselinux、UbuntuLinux。 3 支持主流的x86服务器作为物理机，含IBM、HP、DELL、联想、浪潮、曙光、五舟等。 6 监控与管理 1 通过资源监控模块对大数据平台软件的资源使用情况进行不间断的监控，并对每台虚拟机每小时对资源使用情况进行记录. 2 当资源调度模块需要分配资源的时候，除了根据当时大数据平台软件的资源使用情况，还可以使用这些统计信息进行决策，从而可以更合理的对资源进行分配和调度。 3 大数据平台软件管理系统支持操作系统镜像文件的管理，包含创建镜像、编辑镜像、删除镜像、查看镜像列表和镜像详情。 4 大数据平台软件可提供常见资源的管理，包括：虚拟机资源、存储卷资源、IP地址资源等云资源的创建、配置、回收等基本操作。 7 大数据平台软件性能要求 1 小规模的虚拟机（1个核、2GB内存、10GB硬盘本地存储、WindowsServer2003操作系统）从无到可以使用的创建时间不应超过2分钟。 2 大数据平台软件创建的固定IP资源一旦分配给虚拟机，应该在3秒钟内立即生效。 3 主要模块响应时间在5秒内。 4 15秒内完成虚拟机创建。 5 从本地操作指令发出到系统产生相应的反馈或结果时间定义为系统响应时间，根据人机工程学和心理学理论，系统响应时间应小于5秒。 1/6 大数据资产教学实验包 BSL-EDRE-PACK-BD-bdbase 产品名称 课程内容 数量大数据资产教学实验包 Hadoop在云计算技术的作用和地位 1套 Hadoop生态系统介绍和演示 1套 Hadoop组件详解 1套 Hadoop安装和部 1套 Hadoop集群规划 1套 MapReduce 算法原理 1套 编写MapReduce高级程序 1套 集成Hadoop到现有工作流及Hadoop API深入探讨 1套 Hbase安装和使用Hadoop2.0 集群探索 1套 Spark原理和入门 1套 Hadoop企业级别案例解析 1套 1/7 电商大数据分析平台 BXL-PTED-BDAC-StdDS 模块名称 功能 子功能 描述登录 提供后台系统账号的登录功能系统配置 系统配置 账户管理 1、对管理员个人账户的信息进行修改：包括姓名、电话、性别、所属角色等。 2、对管理员个人账户的密码进行修改。 用户管理 1、新增新的系统用户 2、修改系统用户的信息 3、删除已有的系统用户 角色管理 1、增加新的系统角色 2、修改已有系统角色的角色名、权限等信息 3、删除已有系统角色 教学模式 1、针对教学实际环境的需要分配多档教学数据模式，支持日均订单千级、万级、十万级、百万级以及千万级商品统计分析 商品数据内容排名 1、呈现三大商品分类下销量最大的前十排名商家 2、呈现每个商家的商品销售额、订单量、国内全球交易排行榜、当日销售额走势 商品地理位置分析 1、展示店铺的全球分布，以及根据不同地理位置统计店铺的数据信息 2、展示商品的全球分布，以及根据不同地理位置统计商品的数据信息 商品搜索指数分析 1、根据教学数据的用户搜索行为数据信息，呈现不同时间段内整站和店铺的搜索指数的变化趋势 商品销售对比分析 1、根据教学数据内部的销售数据对商品销售数据，BI图形化商品销售量的热力图统计 2、支持按照时间筛选（年、月、日） 商品访问分析 1、根据教学数据内部的用户访问数据，显示网站/商品跳转时间最低的排名前十的指数图 2、支持按照时间筛选（年、月、日）商品智能分析* 商品智能关联分析 1、使用大数据关联规则挖掘算法发现商品之间的关联关系。 2、按照时间筛选项（年、月、日）显示组合商品匹配率最高的商品品类排名前十的排行用户统计分析 用户访问统计 1、根据教学数据内部的用户访问数据实现： 2、支持通过时间筛选BI图形化展示整站用户流量访问统计； 3、支持图形化展示以下用户访问指标的变化：pv、uv、浏览页数、跳出率、访问量、访问时长等； 购买行为分析 1、针对用户的消费数据信息实现销BI图形化展示系统内商品的售总额和均价的变化 用户来源分析 1、根据用户的访问行为数据，BI图形化呈现用户访问时PC、手机浏览器、微信等方式的在不同时间段的变化趋势 用户分布分析 根据教学数据内部用户访问数据和用户基础数据综合统计分析用户的分布信息 1、根据分布信息图形化统计分析用户分布的国家和地区； 2、根据选择的地理位置统计分析用户数据的同比和环比的变化数据。 用户停留分析 根据用户访问的行为数据信息按照时间筛选项（年、月、日）BI图形化展示用户在访问时页面停留时间在店铺/商品两个维度的变化趋势用户智能分析*（用户画像） 用户分类画像 1、根据用户的注册信息数据，通过系统和店铺（手动选择）两个维度进行图形化统计新老用户的变化 2、支持按照周、月、季度、年呈现变化趋势 用户价值画像 1、根据数据包中用户的购买数据进行分析，建立用户的RFM用户价值模型。 2、通过大数据的聚类分类算法，将用户根据RFM价值模型分为 高价值用户群体、中等价值用户群体、低价值用户群体 人群画像 提供教学中的数据包信息对网站及具体店铺的顾客群体画像（性别、年龄、消费水平及消费偏好等分布情况）。画像维度有： 1、基本属性：性别、年龄、婚否、教育程度； 2、购买能力：购物类型、综合消费能力（单件商品消费能力、月和年消费能力）； 3、行为特征：品牌偏好、促销敏感度、品牌忠诚度； 用户流失分析 1、根据用户的购买访问行为进行大数据分类算法建模，从而预测某一个用户是否有流失的风险； 2、呈现有流失风险的用户。运营数据智能分析* 客流预测 1、使用大数据回归算法对系统未来的客流进行预测。 2、呈现未来一段时间内预测的客流量。 销售预测 1、使用大数据回归算法对系统未来的销量数据进行预测。 2、呈现未来一段时间内预测的销售量。 评价图谱分析 1、通过中文分词算法，提取出商品评论中的关键词 2、图形化的展示商品的关键词图谱精准营销*（智能商品推荐） 基于热度排名的推荐 使用热度排名算法，将过去一段时间内最热门的商品进行推荐（千人一面） 1、热度衰减排名算法 2、威尔逊区间排名算法 基于浏览数据的推荐 1、关联规则推荐。通过大数据关联规则算法，发现与用户浏览的商品关系最密切的其他商品，进行推荐。 2、同类热度排名推荐。通过热度排名算法，将用户浏览的同类商品中最热门的商品进行推荐。 基于购买数据的推荐 1、通过大数据协同过滤算法进行推荐。 a、用户协同过滤推荐‘ b、商品协同过滤推荐 c、组合协同过滤推荐（整合了用户协同和商品协同） 2、通过大数据关联规则算法进行推荐。通过关联规则挖掘算法发现与用户购买的商品关系最密切的其他商品，进行推荐。 3、呈现每个用户的推荐结果。 基于顾客价值的营销 1、通过RFM模型对客户价值进行聚类，分为高、中、低价值客户 2、呈现每个价值包含的客户数，以及具体的用户信息可视化运营分析 销售额分析 1、图形化实时展示网站、排名前10店铺的实时销售额数据及店铺所在地域分布 客流分析 1、图形化展示网站、排名前10店铺的实时客流（PV、UV、新增用户、访问用户来源）及客流所在地域分布 热销商品 1、图形化实时展示前20的热销商品数量、商品类型及商品来源地分布 搜索分析 1、图形化实时展示商品和店铺的搜索指数趋势变化 新老客户 1、图形化展示新老顾客用户数量的变化趋势 2、支持当日、七日和月度三个时间段展示 搜索指数分析 1、图形化展示用户在商品和店铺的搜索指数内容 2、支持根据商品和店铺类型两种维度进行统计 访问时间分析 1、图形化展示用户当日、周和月度访问时间分布统计以及变化趋势 停留时长分析 1、图形化展示用户的访问系统的时长在近期的统计 2、支持根据7日、月度和季度三种时间段展示走势图 购买时段分析 1、图形化展示用户在平台消费的时时段统计数据，针对其统计展示变化趋势 人群分析 1、图形化展示用户画像的结果，针对用户的性别、年龄、消费水平及消费偏好等展示其分布情况 商品SKU分析 1、图形化实时展示新增商品SKU数、总商品SKU数（可用）及商品来源地 商品价格分析 1、图形化展示7日、30日商品总平均价格以及不同类别的平均价的趋势图 服务评价分析 1、图形化统计展示7日、30日商品总服务评价以及不同类别的平均服务评价的趋势图 物流评价分析 1、图形化统计展示7日、30日商品总物流服务评价以及不同类别的平均物流服务评价的趋势图 售后评价分析 1、图形化统计展示7日、30日商品总售后服务评价以及不同类别的平均售后服务评价的趋势图 1/8 教学实验课程管理软件 BSL-PTED-BDED-Std 产品名称 软件内容 数量教学实验课程管理软件 课程管理软件 1套 人员管理软件 1套 培训管理软件 1套 实训管理软件 1套 教师端软件 1套 学生端软件 1套 1、登录 （学生端、教师端、私有云管理员端）：登录 系统需支持三类账号，管理员账号、教师账号、学生账号，通过本平台唯一的域名和入口访问此系统 2、个人信息 (学生端、教师端)个人信息 系统需支持学生、教师对当前基本信息的查看与编辑更新。 3、修改密码 (学生端、教师端、私有云管理员端)修改密码,系统需支持用户进行密码的自定义修改 4、日程表 （学生端、教师端）日程表 教师端需支持日程表，方便教师进行授课日程的跟进与备课 5、正在开课 ：大数据课程实验显示正在开展的大数据实验课程 6、我的课程(学生端)：我的课程：系统需支持不同知识点学习的实时状态显示，有未开始、进行中、已结束；查看报告：系统需为学生实验过程中提供实验报告，学生完成实验报告的填写后可进行提交报告和导出报告 7、我的计划(教师端) ：我的计划：系统需支持教师建立教学计划，可以对计划内进行课程的增删改查的管理，可进行计划复制某个计划下的课程列表 支持教师查看计划下的课程列表；配置课程：教师可根据自己的课程进行计划的课程配置，支持资源预览；实验成绩：系统需支持教师查看学生的实验报告，并对实验报告给予评分，并可查看学生的成绩统计 8、云平台实验界面（学生端、老师端）实验文档，系统需为学生端提供完整的实验指导书，驱动教学，支持每个实验流程阶段的指南和任务描述 9、实验报告（学生端、老师端）：系统需为学生端提供实验报告，学生可按要求进行实验报告的填写，其中支持实验截图，支持文档的上传附件的删除、添加、预览，方便学生对于上传文档的控制 10、课堂答疑（学生端、老师端） 支持实验过程中学生向老师进行提问，老师回答学生提问 11、课堂笔记（学生端、老师端） 需支持实验过程中纪录相关实验的笔记 12、获取虚拟机的镜像实验环境（学生端、老师端） 系统需根据课程配置相应的实验环境提供给学生进行大数据实验的学习 13、重启、初始化（学生端、老师端） 实验过程中出现故障支持重启快速恢复、支持学生对大数据实验进行初始化 14、实验全屏（学生端、老师端） 支持实验界面全屏展示 15、监控（老师端） 系统需为教师提供监控功能，方便教师课上对学生的实验操作界面进行旁观和远程操控。 16结束实验（学生端） 系统需为学生、教师在实验结束后提供主动结束实验的结束实验入口 17、教学云 （管理员端） A、课程实验：系统支持的大数据课程实验的查看和查询用户管理： B、学生管理，管理员可以创建学生账号，支持批量导入账号，对账号进行增删改查和密码重置 C、教师管理，管理员可以创建教师账号，支持批量导入账号，对账号进行增删改查和密码重置 。

6、验收

6.1验收应按照招标文件、乙方投标文件的规定或约定进行，具体如下：

6.1.1验收标准：货物按乙方的产品验收标准、合同中的相关条款进行验收。所有设备必须是原装包装。若发现原包装破损或保修条款不满足要求，甲方有权不予接收，并要求乙方无条件免费重新更换，并按合同条款的有关规定执行。 6.1.2出厂检验：乙方负责所提供货物的出厂检验，按货物技术标准规定的检验项目和检验方法进行全面检验，保证货物原厂地和技术指标的真实性、完整性，并负责将货物送达甲方指定的供货地点。 6.1.3到货验收：货物送至甲方安装现场后，乙方和甲方一同拆箱，对其全部货物、零件、配件的型号、规格、数量、外型、外观、包装进行到货验收。乙方负责在项目验收时将系统的全部有关技术文件、资料（包括但不限于布线图、AP点位图、网络拓扑图、设备配置文档等）、及安装、测试报告等文档汇集成册交付项目单位。 6.1.4试运行：实验室部署完成后，乙方对货物的整体性能和功能进行自检，自检结果符合招标文件要求及合同中的相关条款，自检合格后，转入为期1个月的试运行。试运行结束后，乙方向甲方提交自检记录和试运行记录，并提出验收申请。经甲方同意后，甲方和乙方共同进行设备的验收。 6.1.5最终验收：甲方将按照政府采购合同规定的技术、服务、安全标准组织对供应商履约情况进行验收，并出具验收书。验收书应当包括每一项技术、服务、安全标准的履约情况。验收结果经双方确认后，双方代表必须按规定的验收交接单上的项目对照本合同填好验收结果并签名盖章。验收过程中，若发现货物质量有问题乙方无条件免费更换，并无条件重新检测并调试直至验收合格交付使用。在此期间，乙方在甲方现场进行安装、调试、集成、试运行直至验收所发生的一切费用由乙方承担且已含在投标总价中。。

6.2本项目是否邀请其他投标人参与验收：

不邀请。

7、合同款项的支付应按照招标文件的规定进行，具体如下：

经甲方验收合格后，持有正式发票和用户所开具的验收合格证明，在10个工作日内支付合同款的95%，余款待五年质保期满后在10个工作日内无息付清。。

8、履约保证金

有,具体如下:乙方于合同签订前3天，以转账的形式向甲方缴交合同总额的5%作为履约保证金，该履约保证金在设备通过最终验收合格之后10个工作日内无息退还。。

9、合同有效期

本合同有效期为五年。

10、违约责任

10.1未按期交货的违约责任 10.1.1如果乙方未能按合同规定的时间按时足额交货的（不可抗力除外），甲方有权单方解除本合同。若因此给甲方造成损失的，乙方应予以赔偿。若甲方同意延长交货期，乙方必须支付延期交货违约金，延期交货的时间由双方另行确定。延期交货违约金的支付甲方有权从未付的合同货款中扣除。延期交货违约金比率为每迟交1 天，按迟交货物金额的0.1％。 10.1.2如果乙方未能按双方另行确定的延期交货期按时足额交货的（不可抗力除外），每逾期1天，乙方应按迟交货物金额的0.2％向甲方支付逾期交货的违约金。逾期交货违约金的支付甲方有权从未付的合同货款中予以扣除。 10.2若乙方不能交货的（超过合同规定的时间或另行确定的延期交货期15个工作日视为不能交货，因不可抗拒的因素除外）或交货不合格从而影响甲方正常使用的，乙方应向甲方赔不能交货部分货款的30％的违约金。违约金不足以补偿损失的，甲方有权要求乙方赔偿损失。 10.3如果乙方未能按照合同约定的时间提供服务的，每逾期壹天的，乙方应向甲方支付1000元违约金，若因此给甲方造成损失的，乙方还应赔偿甲方所受的损失。 10.4甲方逾期付款的（有正当拒付理由的除外）应按照逾期金额的每日0.1％支付逾期付款违约金。。

11、知识产权

11.1乙方提供的采购标的应符合国家知识产权法律、法规的规定且非假冒伪劣品；乙方还应保证甲方不受到第三方关于侵犯知识产权及专利权、商标权或工业设计权等知识产权方面的指控，任何第三方如果提出此方面指控均与甲方无关，乙方应与第三方交涉，并承担可能发生的一切法律责任、费用和后果；若甲方因此而遭致损失，则乙方应赔偿该损失。

11.2若乙方提供的采购标的不符合国家知识产权法律、法规的规定或被有关主管机关认定为假冒伪劣品，则乙方中标资格将被取消；甲方还将按照有关法律、法规和规章的规定进行处理，具体如下：1.在明确违约责任后，乙方应在接到书面通知书起七天内支付违约金、赔偿金等。 2.乙方如有下列行为之一视为违约，其履约保证金将被没收：(1)所提供的产品与投标文件的承诺不相符；(2)违反所承诺的生产厂家、产品报价和质量、招标文件规定的技术参数与性能、售后服务等行为；(3)违反双方签署合同书的其他主要条款。。

12、解决争议的方法

12.1甲、乙双方协商解决。

12.2若协商解决不成，则通过下列途径之一解决：

提交仲裁委员会仲裁，具体如下：。
向人民法院提起诉讼，具体如下：向福清市人民法院提起诉讼。

13、不可抗力

13.1因不可抗力造成违约的，遭受不可抗力一方应及时向对方通报不能履行或不能完全履行的理由，并在随后取得有关主管机关证明后的15日内向另一方提供不可抗力发生及持续期间的充分证据。基于以上行为，允许遭受不可抗力一方延期履行、部分履行或不履行合同，并根据情况可部分或全部免于承担违约责任。

13.2本合同中的不可抗力指不能预见、不能避免、不能克服的客观情况，包括但不限于：自然灾害如地震、台风、洪水、火灾及政府行为、法律规定或其适用的变化或其他任何无法预见、避免或控制的事件。

14、合同条款

14.1、货物包装方式 14.1.1包装：货物交货时应按国家有关标准要求进行包装。 14.1.2方式：包装必须与运输方式相适应，包装方式的确定及包装费用均由乙方负责；由于不适当的包装而造成货物在运输过程中有任何损坏由乙方负责。注：包装应足以承受整个过程中的运输、转运、装卸、储存等，充分考虑到运输途中的各种情况(如暴露于恶劣气候等)和项目所在地的气候特点，以及露天存放的需要。 14.2、安装、调试 14.2.1乙方应在签订合同时，向采购人提供安装、调试的进度计划表。 14.2.2合同签订后，由乙方负责将合同规定的设备数量送到安装地点，设备通过采购人确认后，由乙方指派的技术人员到现场进行安装。采购人将安排专人配合，并提供安装所需的基本条件，保证各项安装工作顺利进行。 14.2.3乙方负责组织专业技术人员进行设备调试，并向采购人安排的工作人员介绍设备功能。 14.2.4设备安装、调试的完工期须按照合同的规定执行。 14.3、技术培训及技术资料要求 14.3.1技术培训：乙方应结合货物安装、调试等阶段，派原厂工程师持证上门安装(需提供资质证书)，同步地免费对采购人的技术人员就有关系统安装、维护、操作使用等方面进行现场技术培训，使受训人员能熟练掌握所有的安装测试和维护方法以及操作命令的使用。 14.3.2技术资料：乙方应向采购人提供不少于以下列明的中文(或英文)技术资料，在设备供货时同时提供；并提供货物相关的证明文件或资料，其费用应包括在报价内。中标后应提供的技术资料如下： 1)出厂明细表(装箱单)； 2)出厂检验报告、合格证书； 3)安装手册；操作手册(中文)；维修手册； 4)使用说明书； 5)设备安装、调试、维修线路原理图等安装调试资料； 6)提供原产地制造商的产品证明； 7)合同中要求的其它文件资料。 14.4、质保期和售后服务要求 14.4.1乙方须按招标文件的要求提供合格的产品，承诺自验收合格后免费保修60个月(技术和服务要求中另有要求外)；免费保修期自验收合格签名之日起计算。保修期内，须按合同条款提供免费服务，非因操作不当造成要更换的零配件由乙方负责包修、包换。 14.4.2乙方在免费保修期内须提供免费上门维修服务，设备运行发生故障时乙方在接到使用单位故障通知后2小时内响应，并在6小时内到达现场，免费负责修理或更换有缺陷的零部件或整机，对造成的损失按合同规定赔偿及负责违约责任。在免费保修期一年内出现设备质量问题(同一故障发生二次)，使用单位则有权要求免费更换整机，更换的质量保证期从更换之日起相应顺延。 14.4.3免费保修期满前1个月内乙方应负责对设备进行一次免费全面检查，如发现潜在问题，应负责排除，保证设备正常运行。 14.4.4免费保修期结束后，乙方应在设备使用地区指定有维修能力的代理机构对设备在必要时进行定期维护和修理，可合理收取维修成本费。 14.4.5各投标人可视自身能力在投标文件中提供更优、更合理的质保期和售后服务承诺。 14.4.6投标人在投标文件中必须对质保期和售后服务作出承诺，包括但不限于招标文件第三部分5.1-5.4的内容。未承诺售后服务或者质保期不满足招标文件要求的按照无效投标处理。 14.5、专用工具、特殊工具与配品配件 14.5.1专用工具：乙方应向采购人提供一套维修所需的专用工具及清单(清单附在投标文件中)。 14.5.2特殊工具：乙方应向采购人提供系统安装和维修所需的特殊专用工具及清单(如果有的话)并在投标文件中提供，其费用包括在投标总价中。 14.5.3备品备件：乙方应提供设备在质量保证期内所需的备品备件(如果有的话)，其费用含在投标总价中。

15、其他约定

15.1合同文件与本合同具有同等法律效力。

15.2本合同未尽事宜，双方可另行补充。

15.3本合同自签订之日起生效。

15.4本合同一式伍份，经双方授权代表签字并盖章后生效。甲方、乙方各执贰份，送福建省财政厅备案壹份，具有同等效力。

15.5其他：□无。□。

签订地点：福建福清