工程总承包(Engineering Procurement Construction),是依据合同约定对建设项目的设计、采购、施工和试运行实行全过程或若干阶段的承包模式。(《建设项目工程总承包管理规范》)其全称是建设工程项目管理总承包,亦可简称为项目总承包。

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什么是工程总承包EPC模式?:db模式

工程总承包浪潮加速,建企如何竞逐“EPC未来”?

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工程总承包(Engineering Procurement Construction),是依据合同约定对建设项目的设计、采购、施工和试运行实行全过程或若干阶段的承包模式。(《建设项目工程总承包管理规范》)其全称是建设工程项目管理总承包,亦可简称为项目总承包。

根据定义,工程总承包企业在工程建设中负责负责设计、采购、施工和试运行中的2-4项工作,因此设计(Engineering)、采购(Procurement)、施工(Construction)以及具体的设计(Design)、施工(Build)环节,交叉组合成了工程总承包模式的不同模式。具体包括设计采购施工总承包(EPC)、设计建造工程总承包(DB)、设计采购总承包(EP)以及采购施工总承包(PC),此外还有额外提供建设项目前期工作和运营准备工作的交钥匙工程总承包(LSTK)。

LSTK(Lump Sum Turn Key)

“Lump Sum”一词最早出现在化学工程总承包合同范本中,对应着中文里的“总承包”一词;“Turn key”是英语里的一个俗语,原意是“转动钥匙”。两词相连意指满足直接拧钥匙条件的总承包模式。

从工程建设流程来看,建设工程项目需历经勘察方、设计方、采购方、施工方这四个责任主体。而我国建筑业价值链的长期割裂,造就了设计、采购、施工环节分开经营的局面:各责任主体间往往相互制约、相互脱节,工程建设的进度、成本和质量也常常与预期相距甚远。

而EPC这一先进承包模式的提出,便瞄准了流程价值链割裂现状以及由此而来的建设顽疾,因此也被监管部门寄予了推动建筑业健康发展的厚望。

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EPC:新模式的优势与挑战

自1984年工程总承包被国务院纳入《关于改革建筑业和基本建设管理体制若干问题的暂行规定》后,三十余年来总承包制度不断完善:1992年工程总承包企业成为建筑业的一种企业类型;2003年率先开展工程总承包业务的企业类型被确定为具有工程勘察、设计或施工总承包资质者;2014年起工程总承包市场不断扩大,多省份先后被批准开展试点工作;至2017年《建设项目工程总承包管理规范》的出台,与工程总承包相关的政策法规已日臻完善。

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作为建筑总承包中的趋势性发包方式,工程总承包相较传统的施工总承包、土建总承包优势显著:1)由总承包单位统筹多项建设环节,能够有效遏制非法转包、违法分包、资质挂靠等违法违规行为;2)设计与施工环节的深度融合,能够控制建设投资、加快建设进度、提高工程质量和效益,具有节约工期、降低成本、责任明确等优点;3)建设环节多头并举所提出的综合实力要求,能够推动建筑企业整合资源、调整结构,间接推动建筑行业优化升级。

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当然,工程总承包人对于设计、采购、施工流程的全权负责,同时也意味着对于质量、安全、工期、造价的全面负责,这向企业提出了相当高的能力要求。

企业资质方面,梳理各省发布的工程总承包相关政策,能够承接工程总承包项目的企业普遍需具有设计和/或施工(总承包)资质↓↓↓

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企业实力方面,建筑企业的资源实力、人才实力、行业号召力,以及在实践中积累的资金调度、项目管理、风险承担能力,都是其能够承接工程总承包项目的内在要求。

因此对于施工企业C和设计企业E而言,都面临着相当大的转型挑战:设计院需提高P&C环节的管控能力,施工单位需掌握E环节的运作经验。

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从E、C到EPC

设计是施工的灵魂。EPC模式强调了设计这一上游环节的总包必要,其应用显然有利于设计单位充分发挥设计在工程建设全过程的主导作用,以及依托其技术水平所带来的总体控制、成本控制、质量控制以及工期控制优势——将有利于工程项目建设整体方案的不断优化。

施工是设计的落实。EPC模式强调了施工向上游环节的拓展和延伸,其应用显然也有利于施工单位充分发挥其现场管理、成本管理以及风险管理优势——将推动施工单位不断强化工程建设总体策划与宏观管理能力。

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然而,对于设计单位和施工单位而言,转型EPC都面临着较大的挑战。能力角度而言,工程总承包最基本的能力包括设计管理能力、采购能力、资源整合能力、计划管控能力和专业管理能力,设计单位在后三项的能力建设方面较为薄弱,施工单位在设计管理和计划管控能力上也少有建树。经验角度而言,设计单位缺乏将设计文件转化为项目产品的建筑、安装、竣工、试验等经验;施工单位缺乏建设工程总体策划经验——无论E还是C都面临着颇长的转型之路。

转型初期,施工单位和设计单位尚可以通过收购、联盟合作等方式进行价值链融合。但长远来看,两者都需通过升级企业资质、优化人才结构、提升技术水平以获得项目承接资格,并在实践的基础上逐步丰富经验、形成整体合力。

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工程总承包中的风险管理

各建筑企业积极转型工程总承包的同时,其风险管控能力也应相应升级:工程总承包模式的应用明确了责任主体,因此承包单位需对设计、采购、施工各环节的风险承担责任。

早在2016年住房城乡建设部《关于进一步推进工程总承包发展的若干意见》中,意见便提出:工程总承包企业和建设单位应当加强风险管理,公平合理分担风险。

意见进一步指出:工程总承包企业按照合同约定向建设单位出具履约担保,建设单位向工程总承包企业出具支付担保。这一点也在2017年《房屋建筑和市政基础设施项目工程总承包管理办法(征求意见稿)》中被再次强调。

行业主管部门对于履约担保和支付担保的应用,将工程总承包合同双方的义务履行信用风险转嫁给了第三方担保人如保险公司;而工程总承包人在设计、采购、施工等环节中,也会面临着来自专业承包单位、联合体单位等主体的风险,其连带责任也要求其投保安全生产责任保险等工程保险以转嫁成倍增加的工程建设风险。

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更短的工期、更低的造价、更好的品质,EPC模式的优势有目共睹。而有志于转型工程总承包的建筑企业,在搭建项目管理体系、升级人才技术体系外,也应构建起完善的风险管控体系,才能以不变应不变,站上工程总承包风口。

▎本文系工保网原创作品,作者龚保儿。部分内容综合自互联网,如涉及版权问题请及时联系处理。若需转载或引用请后台“转载”!

可以介绍下华为的高斯DB吗,求科普?:db模式

5月15日,华为常务董事、ICT战略与Marketing总裁汪涛在众多国内外媒体见证下,正式面向全球推出了GaussDB数据库。

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历时9年的研发和打磨,终于掀开了GaussDB数据库的神秘面纱,让之走到了台前。

华为做GaussDB的真正原因是什么?

GaussDB是个怎样的数据库?

又是怎样炼成的?

近日,GaussDB研发团队的多位骨干成员与笔者展开了深入交流,介绍了GaussDB的来龙去脉,以及背后艰辛的研发故事。

其实,GaussDB并非是一个产品,而是系列产品的统称,目前GaussDB至少包含有3款产品,有面向OLTP的数据库,面向OLAP的数据仓库,还有面向事务和分析混合处理的HTAP数据库。

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做数据库内核开发如在刀尖上跳舞

做数据库内核开发如在刀尖上跳舞,压力很大,但凡在内核架构与机制制定上有一丝没有考虑清楚,那么上线就一定会出问题,这会导致严重后果,因为一旦确定的方向进行不下去,就会导致推倒重来。一位核心研发工程师对笔者说。

2007年,因为电信实时计费项目困境,华为开始组织人手研发内存数据库,项目代号GMDB,这是可追溯到的华为最早的数据库研发记录。

当时,华为决定研发内存数据库的想法并不高大上,而是很单纯,完全不是外界所猜想的搞个数据库去售卖并干掉谁,纯粹只是因为在电信计费领域,华为解决方案找不到能与之较好契合的数据库,仅此而已。

众所周知,电信行业对数据库要求较高,尤其是可用性,定制化需求较多,涉及改动工作量大,而采用国外数据库,让原厂来配合改动,人家未必会配合。因此,无奈下,华为被迫走上了开发数据库的道路,以此来提升解决方案的竞争力。

不过,2007年的GMDB并没有取得大规模商用,只在小范围内进行试用,但这个版本却锻炼了一大批人。当时,国内对数据库内核开发知之甚少,有经验者寥寥,都是摸着石头过河。

但有苗不愁长,到了2010年,华为数据库研发团队开始对2007年版本进行全面重构,并写下了重构版本的第一行代码:“typedef struct st_database{...}database_t;”,数据库对象的定义。

从这个版本开始,华为数据库的定位已经不再局限于内存数据库,而是在向通用关系型数据库逐渐转变,重构过程中,开始融入大量非内存数据库的特性,这就是GaussDB OLTP的前身。

重构后的版本,质量上取得了显著提升,2012年,GMDB开始大规模商用,主要应用于电信计费领域,同时,在华为内部,众多配套的解决方案也开始使用GMDB。

对于每一个刚诞生的新产品,降落伞自己先跳,“狗粮”一定是华为自己先吃。一位核心研发工程师对笔者说。

GaussDB对外输出之前,华为也是从服务内部客户开始。但在华为,内部客户远比外部客户更苛刻更残酷。“往往只要有一点不满意,内部客户就会直接一个邮件捅到总裁或副总裁那里,连个喘息的机会都不给你,那是真的要命啊!”一位核心研发工程师心有余悸地回忆说。在服务内部客户的过程中,GaussDB研发团队总是胆战心惊。

为了让Gauss OLTP数据库的内核变得更稳定,研发团队创造了最暴力的测试方法,并立下规矩,谁发现的问题,用例就用谁的名字来命名。在暴力测试方法及命名规则的双重刺激下,从刚开始几乎每半天就能测出问题,到之后一周甚至一个月才能发现一个问题。正是这样一步步地积累下来,让Gauss OLTP数据库的内核变得越来越强壮和稳健。

因此,从2013年规模上线到2019年,6年的时间里,GaussOLTP数据库没出过任何问题,这一点让团队成员极为自豪。

华为强大的研发平台为Gauss OLTP数据库的产品质量提供了强有力的保障。在软硬件基础设施方面,华为过去几十年的积累非常深厚,有着整套完整的标准流程和研发支撑体系。Gauss OLTP数据库首席架构师告诉笔者,高手毕竟是少数,一个产品的开发不能完全依赖编码高手,在团队作战的时候,一个大的研发平台至关重要,这就是华为数据库的最大优势。

2017年,华为与招商银行开始就GaussDB进行联合创新;2018年3月,Gauss OLTP数据库开始在招商银行综合支付交易系统成功上线投产,顺利承接招商银行 “手机银行”和“掌上生活”两大App交易流水流量,日均请求量高达8500万,峰值TPS达到3500,截至目前,系统稳定运行。

如今招商银行的信用卡风警系统、零售实时风险警示系统、手机银行收支账单系统、一网通用户日志系统、客户经理平台系统、供应链金融服务平台系统、分布式交易链路追踪系统等多套业务系统已进入对接开发阶段,预计2019年底前将有17套系统采用GaussDB并投产上线。

MPP 分布式并行踩过的坑

华为真正想做数据库,把数据库作为一个完整的产品来做,其实是始于2011年底。当时,华为成立了2012实验室,也有了高斯实验室和Gauss DB。

就在这年,华为同时启动了面向OLAP数据库的研发预演,并足足用了3年的时间来预演代码和验证架构的可行性。研发团队分析了业界数据库相关理论和技术,在基于传统关系型数据库的SQL引擎和事务强一致性等基础上,进行了分布式、并行计算的改造。2014年,孵化出GaussOLAP数据库第一个产品版本。

2015年,华为与工商银行一起联合创新,Gauss OLAP数据库也开始在工商银行内上线,并逐渐取代某国外品牌数据仓库。从一开始的十几个节点到现在的单个集群超过二百个节点,这大概是目前国内数据仓库中最大的。事实上GaussOLAP数据库的产品交付过程也并非一帆风顺,也是经历了诸多磨难,尤其是在MPP大规模通信上踩过不少坑。

Gauss OLAP数据库的一位核心研发工程师说:

最初,Gauss OLAP数据库采用的是SCTP通信协议。当时,工商银行的EDW数据仓库已经有上百个节点,再往上扩容,通信就面临很大的挑战。

因为,研发团队在实验室测试发现,随着集群的扩大,SCTP协议存在BUG,问题严重,一方面是稳定性,通信变得很不稳定,丢包严重;其次是性能,在大压力下,性能变得非常不稳定,而且存储空间已经达到70%了,照这样下去, 再有几个月集群空间肯定就不够用了,业务就会停摆责任之大,谁也承担不起。怎么办?

经过与客户沟通,工商银行要求华为GaussOLAP数据库团队必须尽快扩容一倍以上的节点。

此时,整个研发团队的压力可想而知,团队内部经过了无数次激烈的讨论后,最终决定采用自研的多流代理通信技术重构解决该问题。而这一重构,前后就花了半年多时间,最终扩容成功,确保了工商银行业务的稳定运行。

这样的故事,在Gauss OLAP数据库产品化的过程中不胜枚举。“没有以客户为中心的理念,没有像工商银行这样优质客户的积极反馈与配合,就不会有今天成熟可靠的Gauss OLAP数据库”,这位工程师说。

而在内核研发过程中,对研发团队而言,最大的痛苦莫过于完全无法预知外部客户会怎样去使用GaussDB,客户并不会像内部客户严格按照规范来,因此,当出现问题时,定位问题、复现问题就显得尤为重要,因为,只有定位到问题才能对症下药,如果连故障原因都找不到,解决问题也就无从谈起。

华为在数据库内核构建中,有着非常严格的要求,一旦发现的问题被解决后,一定要复盘,解决问题一定是经过严格推导出来的,如果问题解决过程含糊不清,或稀里糊涂地把问题解决了,这在华为是绝对不行的。

在所有测试中发现的问题,规范要求都必须要放入CI(数据库用例全集)里,这样CI就会被不断补充。“CI就像一道‘门禁’,数据库每一个版本的发布,必须要通过十年所积累的所有用例,只要一个没通过,就甭想发布。”

让工程师们印象最为深刻的是一次定位分布式事务一致性问题, 各种DDL, DML 高并发执行, 每隔几分钟,随机Kill 数据节点进程,验证实时校验数据的一致性长期稳定运行。

开始一切正常,但就在第17天的时候,测试发现有瞬间数据不一致问题,Log里并没有足够定位信息,也无法复现,定位了好几天没有进展,存储引擎团队的核心开发人员都很沮丧。

于是团队自行封闭会议,开始对MVCC机制,CSN可见性判断逻辑, Prune清理记录历史版本的逻辑做了逐行代码排查分析,结合Log, 模拟并行执行的时序,最终找到了根因,Prune记录的历史版本过早导致的问题。

也正是基于此,促使Gauss OLAP数据库团队开始思考并发场景测试方法如何才能更有效,因为是并发时序问题,出问题的时间窗口是很难卡到的,要在代码里模拟触发随机异常且控制其他线程的时序,才能让测试覆盖更全面,而这种测试方法帮助研发团队发现和解决了很多问题。

2017年,华为又启动了面向事务和分析混合处理的数据库研发。2018年,Gauss HATP数据库问世,并成功落地中国民生银行。据悉,民生银行采用了GaussDB分布式数据库+ARM服务器的全栈解决方案,从数据库层面解决了可扩展性问题,降低了应用分布式改造的难度,已应用于一卡通、贵金属模拟交易等交易类系统,是国产数据库在银行交易类系统的首次商用。

逻辑集群差点与GaussDB失之交臂

GaussDB有一个特性,叫逻辑集群,可以实现多个业务系统的统一管理,计算弹性共享。这是个对客户非常有价值的特性,也符合客户云化多租户的业务演进趋势。但就是这样一个非常有价值的特性,前期的规划也是一路坎坷。

这一个特性最初由某个核心工程师提出,起初并不为团队一些成员所认可,认为这个特性并没有什么价值。

后来,GaussDB产品管理团队经过大量客户的走访,对客户业务系统的痛点、需求、以及未来发展趋势进行了详细的梳理,发现随着海量数据的爆炸式增长,数据分析的诉求越来越旺盛,客户分析系统也越来越多,面临的运维管理复杂性也就越来越高。

同时,云化也是一个趋势,很多客户希望能够基于云化模式建设数据分析系统,能够实现资源弹性共享,而逻辑集群的特性恰好可以完美地解决客户的业务诉求。

最终,产品管理团队内部达成一致。如今,这个特性已经成为GaussDB的一个非常有差异化竞争力的特性。

搞数据库,华为是认真的

不过,华为将GaussDB定位于AI-Native数据库而非Cloud-Native数据库,这不仅是一种升维,更是源于GaussDB实现的两大革命性突破:

☞其一,AI in DB,首次将 AI 技术引入了GaussDB全系列产品内核中,实现自运维、自管理、自调优、故障自诊断和自愈,调优性能比业界提升60%以上。

☞其二,DB for AI,GaussDB数据库适配AI的运行。用户可以通过数据库语言来方便地使用AI,降低AI使用门槛,实现普惠AI。

同时,GaussDB 通过异构计算创新框架,充分发挥了x86、ARM、GPU、NPU多种算力优势,在权威标准测试集TPC-DS上,性能比业界提升50%。

华为GaussDB希望通过智能、异构、融合这三个方面,重新定义数据处理平台。

华为以硬件闻名,因此,很多人会质疑华为的软件研发能力。事实上,在华为8万多研发工程师中,有70%是从事软件研发人员。这是汪涛在发布会上,接受媒体采访时给出的数据。

华为在数据库领域已经投入了千人左右的研发工程师,这一规模是很多数据库厂商难忘项背的。不过,华为做数据库并不是为替代谁,目前华为内部也在使用其他的数据库,以后也依然会继续用。华为做GaussDB数据库的目的,一方面是对华为AI战略的承接,一方面是为了构筑硬件+软件+生态的战略布局。

截止目前,华为GaussDB数据库和FusionInsight大数据平台已经应用于全球60个国家及地区,服务于1500多个客户,拥有500多家商业合作伙伴,并广泛应用于金融、运营商、政府、能源、医疗、制造、交通等多个行业。

GaussDB也具有云上的版本。目前华为云已经发布了13款数据库服务,其中DWS数据仓库服务就是GaussDB OLAP数据库的云化版本,为行业客户提供云上数据仓库服务。华为还将继续培养基于GaussDB数据库的生态环境,让更多的IT公司可以基于新数据库开发相应的产品,让GaussDB数据库在更大范围内得到应用。

还记得华为GaussDB发布视频中的一行文字:向数学致敬、向科学家致敬。GaussDB,不仅蕴含着华为对数学和科学的敬畏,也承载着华为对基础软件的坚持和梦想。从GaussDB工程师身上,我们看到了一种“轴”,这是对技术的精益求精和偏执。正是这种“轴”,才能让这群工程师们坚持12年,历经坎坷,最终在被誉为基础软件“皇冠上明珠”的数据库领域中一举突围,破茧成蝶。

华为智能数据和存储。

在拍照过程中如何使用B门?:db模式

当拍摄需要长时间曝光的被摄体(如夜空、烟花等)时,应该使用B门。首先设置快门速度,其次设置光圈值,只要按住快门按钮,B门曝光就会使快门保持开启,拍摄结束时松开按钮。

使用B门期间不要把镜头朝向太阳,因为太阳的热量会损坏相机内部部件。用B门曝光时,应该使用三脚架,有条件的使用快门线或遥控器最好。

B门曝光比通常会产生更多的噪点,图像可能显得略有颗粒感,后期制作时可以适当弥补。

以上观点仅供参考,非常愿意和朋友们交流。

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