成都大学计算机学院作为采购人拟对计算机学院大数据系统课程实践资源包项目进行公开比选，兹邀请符合本次要求的供应商参加比选。
一、 项目概况
1. 项目名称：大数据系统课程实践资源包采购项目
项目编号：20231102
2.采购项目预算金额（元）： 90000元，比选人报价不得高于最高限价。
二、供应商资格和资质要求：
1.具有《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定的条件；
2.在中华人民共和国境内注册且具备独立法人资格的企业；
三、采购内容
（一）技术要求：
序号 |
设备名称 |
技术参数及要求 |
单位 |
数量 |
1 |
大数据系统课程实践资源包 |
★1. 能够实现与现有平台统一账号登录和权限管理与数据采集分析，实现课程及课程成员对接，实现课程直接跳转；提供学习过程及结果数据的免费对接，提供包括实验任务创建、实验任务参与（实验过程操作情况）、实验任务评分（排行榜、打分情况）等过程性数据免费对接。 2. 大数据系统类课程模块，针对每门课程提供了云桌面实验环境镜像。不同学生的实验环境之间严格隔离。在每个镜像内集成了：①课程实验所依赖的软件安装包；②各实验所需实验支撑资料，实验支撑材料包括代码文件、数据集以及相关实验脚本等内容。 ★3. 云桌面实验环境支持Docker，学生可在云桌面实验环境中加载Docker镜像、创建Docker容器。其中，创建的容器数量可由学生自主决定。 ★4. 学生可在创建的容器集群上根据实验手册搭建生产级分布式大数据集群（非伪分布式），大数据集群至少包含4个节点（1主3从）。安装部署类实验的实验手册至少需覆盖Hadoop、ZooKeeper、HBase、Spark、Hive、Kafka、MySQL、MongoDB、Redis、Cassandra、Storm、Neo4j、Pregel、Mahout、Flume、Sqoop等大数据工具及服务。 5. 除提供可让学生开展安装部署类大数据实验的实验环境外，对于大数据工具的使用、操作、编程类实验，也提供“开箱即用”的大数据集群实验环境。学生进入该环境后，只需双击相应的桌面图标，即可实现大数据集群（至少包含4个节点）的启动、停止、重启。提供启动和停止大数据服务的脚本，学生可通过该脚本在大数据集群上快速启动或停止大数据服务。 ★6. 对于“开箱即用”的大数据集群环境，需要在云桌面中支持连接大数据集群。在大数据集群服务启动后，学生可以直接在云桌面中通过终端或Web浏览器访问大数据服务。通过Web浏览器至少可查看Hadoop、Spark、HBase、Storm等服务的运行状态。在云桌面终端中，至少可通过命令方式访问HDFS、MapReduce、Spark、Hive、HBase、Storm等集群服务。 ★7. 对于“开箱即用”的大数据集群实验环境，在云桌面中需提前安装好Eclipse、IDEA、PyCharm、VSCode等常用集成开发环境。学生在集成开发环境中运行MapReduce、Spark、HBase、Kafka、Hive、Storm等程序时，可直接连接集群运行。 8. 实验环境可扩展。教师可基于提供的云桌面实验环境镜像在线定制自己的实验环境镜像。通过平台的自动化部署机制，方便地将实验环境接入到平台，使学生可进入教师自己制作的实验环境开展实验，从而实现实验环境的扩展。 9. 实验资源可扩展。大数据系统类课程模块提供的所有实验手册内容均支持在线编辑、修改、删除、添加等操作。教师可基于提供的实验手册扩展新的实验资源，也可以基于提供的云桌面实验环境镜像或自定义的镜像添加新的实验资源。 10. 实验资源与一体化平台无缝集成。每个实验包含划分为多个实验步骤的实验指导手册。每个实验手册包含详细的图文说明，循序渐进的解释实验过程和实验原理。采用知识点作为标签对实验资源进行分类。 ★11. 每门课程提供的具体实验资源包括（备注：公司需承诺提供的实验资源包完整且能正常使用）： Ø Linux操作系统基础：包含Linux常用命令、Linux Shell编程、Linux系统管理、Linux程序设计等4个专题。其中，Linux常用命令专题包含Linux文件和目录、Linux文本文件、用户和群组管理等不少于12个实验；Linux Shell编程专题包含Shell变量、运算符、流程控制等不少于6个实验；Linux系统管理专题包含Linux操作系统的安装、Linux的基础操作、文件和目录管理等不少于14个实验；Linux程序设计专题包含操作系统基本命令使用、Shell程序设计、进程控制、进程通信等不少于10个实验。 Ø 大数据技术导论：包含Hadoop集群安装与部署、ZooKeeper集群安装与部署、HBase集群安装与部署、Spark集群安装与部署、Hive集群安装与部署、Kafka集群安装与部署、MySQL集群安装与部署、MongoDB集群安装与部署、Redis集群安装与部署、Cassandra集群安装与部署、Storm集群安装与部署、Neo4j集群安装与部署、Pregel集群安装与部署、Mahout安装与部署、Apache Solr的安装与部署、Apache Tajo的安装与部署、数据采集工具Flume的安装与部署、数据采集工具Sqoop的安装与部署、Pig数据分析工具的安装与部署、Tez执行引擎的安装与部署、R语言环境的安装与部署、数据可视化工具的安装与部署、编写大数据集群的管理脚本、编写大数据服务的管理脚本、构建大数据平台下的集成开发环境等不少于25个实验。 Ø 大数据技术原理与应用：包含大数据原理与应用（从零搭建集群版）、大数据原理与应用（自动创建集群版）等2个专题。其中，大数据原理与应用（从零搭建集群版）专题包含Hadoop、Spark、 HBase、HBase、Hive、YouTube网站TopN指标统计、Hive综合实验、NoSQL、数据采集、Storm等章节不少于43个实验；大数据原理与应用（自动创建集群版）专题包含Hadoop、HBase、Spark基础、Spark实战、Hive、ZooKeeper、Flink、数据采集、Storm、电信大数据分析实战等章节等不少于43个实验。 Ø 分布式数据库：包含HBase、MongoDB、Redis基础、Redis提高、Cassandra、CouchDB等6个专题。其中，HBase专题包含HBase操作、HBase编程等不少于2个实验；MongoDB专题包含数据库和集合的创建与删除、文档的增删改查、条件语句和操作符等不少于5个实验；Redis基础专题包含表的创建与增删改查、常见命令解析、调用Redis API实现增删改查等不少于3个实验；Redis提高专题包含数据类型、流、发布订阅、事务处理、二级索引等不少于11个实验；Cassandra专题包含Cassandra入门、Cassandra中Cqlsh命令介绍、Cassandra中创建键空间、Cassandra中用户自定义数据类型等不少于18个实验；CouchDB专题包含CouchDB - Curl & Futon、CouchDB - HTTP API、CouchDB-创建数据库、CouchDB-删除数据库等不少于8个实验。 Ø 数据采集与预处理：包含1个数据采集与预处理专题。其中数据采集与预处理专题包含MySQL实验、HDFS实验、爬虫实验、Kafka实验、Flume实验、Kettle实验、Pandas实验等章节不少于39个实验。 Ø 网络爬虫：包含网络爬虫基础、Beautiful Soup网页抓取工具、Python网络爬虫、Scrapy爬虫框架等4个专题。其中，网络爬虫基础专题包含Urllib库的基本使用、Urllib库的高级用法、【实战】爬取豆瓣读书等不少于6个实验；Beautiful Soup网页抓取工具专题包含页面解析、对象类别、按照Tag导航、查找树、修改树、编码、Beautiful对象、局部文档解析、疑难解答等不少于9个实验；Python网络爬虫专题包含用于网络爬取的 Python 模块、网络爬取的合法性、数据提取、数据处理、处理图像和视频、处理文本、爬取动态网站等不少于10个实验；Scrapy爬虫框架专题包含Scrapy - 命令行工具、Scrapy - Spider类、Scrapy - 选择器、Scrapy - 项目实战、Scrapy内置服务 - Web服务等不少于18个实验。 Ø 大数据系统综合实训：包含搭建产品级大数据集群、电信客服实战、电商大数据实时处理、电商推荐系统实战1、电商推荐系统实战2、大屏可视化综合实训等6个专题。搭建产品级大数据集群包含Hadoop、ZooKeeper、HBase、Spark、Hive、Kafka、MySQL、MongoDB、Redis、Cassandra、Storm、Neo4j、Pregel等集群安装与部署和Mahout、Apache Solr、Apache Tajo、数据采集工具Flume、数据采集工具Sqoop、Tez执行引擎、R语言环境、数据可视化工具等安装与部署不少于23个实验；电信客服实战专题包含项目介绍、数据生产、数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析、数据可视化等章节不少于12个实验；电商大数据实时处理专题包含课程概述及数据采集、ElasticSearch安装、实现日活展示、首单分析、订单明细实付金额分摊、ADS 聚合以及可视化等不少于6个实验；电商推荐系统实战1专题包含创建项目并初始化业务数据、离线推荐服务建设、实时推荐服务建设、其它形式的离线相似推荐服务等不少于4个实验；电商推荐系统实战2专题包含推荐系统简介、机器学习数学基础、机器学习概述、机器学习模型介绍、项目体系架构设计、工具环境搭建、创建项目并初始化业务数据、离线推荐服务建设、实时推荐服务建设、实时系统联调等不少于10个实验。 推荐系统：包含Mahout实现推荐算法、Mahout实现聚类算法、Mahout实现分类算法、用Maven构建Mahout项目、Mahout实现K-means聚类算法、Mahout构建贝叶斯文本分类器、Mahout推荐算法API详解、Mahout基于物品的协同过滤ItemCF、Mahout用户推荐协同过滤算法（UserCF）、实现基于MapReduce的协同过滤算法、Mahout电影推荐系统实战、用Mahout构建职位推荐引擎、从源代码剖析Mahout推荐引擎等13个实验。 |
套 |
1 |
（二）商务要求：
1、包装、运输及保管、保险
该项目预算总价包括货物设计、材料、制造、包装、运输、安装、调试、检测、验收合格交付使用之前及保修期内保修服务与备用物件等等所有其他有关各项的含税费用。
须提供全新的货物（含零部件、配件等），表面无划伤、无碰撞痕迹，且权属清楚，不得侵害他人的知识产权。
2、质量保证与安装调试
2.1乙方须提供全新的货物（含零部件、配件等），表面无划伤、无碰撞痕迹，且权属清楚，不得侵害他人的知识产权。
2.2货物必须符合或优于国家（行业）标准，以及本项目招标文件的质量要求和技术指标与出厂标准。
2.3货物制造质量出现问题，乙方应负责三包（包修、包换、包退），费用由乙方负担，甲方有权到乙方生产场地检查货物质量和生产进度。
2.4货到现场后由于甲方保管不当造成的质量问题，乙方亦应负责修理，但费用由甲方负担。
2.5卖方负责设备安装、调试。
2.6货物到达生产现场后，卖方接到买方通知后7日内到达现场组织安装、调试，达到正常运行要求，保证买方正常使用。所需的费用包括在投标总价格中。
2.7卖方应就设备的安装、调试、操作、维修、保养等对买方维修技术人员进行培训。设备安装调试完毕后，卖方应对买方操作人员进行现场培训，直至买方的技术人员能独立操作，同时能完成一般常见故障的维修工作。
2.8验收标准以招标文件技术参数及要求和相关行业标准为准。
3、与采购标的有关的服务要求，包括但不限于售后服务、技术服务（含培训）等
3.1提供的技术资料
3.1.1提供产品的使用说明和维护方案；
3.1.2其它相关技术资料：
3.2售后服务
3.2.1提供有关资料及售后服务承诺。
3.2.2备件送达期限：在设备的使用寿命期内，卖方应保证国内不超过7天，国外不超过21天。
3.2.3投标人应保证设备停产后的备件供应保证1年，并以优惠的价格提供该设备所需的维修零配件。
3.2.4卖方在国内应有24小时电话维修系统，并列出工程师名单、联系电话、通讯地址及备件库地址和备件的详细目录。
3.2.5质保期后，卖方应向用户提供及时的、优质的、价格优惠的技术服务和备品备件供应。
4、交货时间：合同签订后1个月内
5、交货地点：成都大学
6、付款方式：产品验收合格后，甲方在7个工作日内以转帐方式一次性支付全部货款。付款时乙方须向甲方开具增值税发票。
7、验收标准和方法：
7.1验收由甲方组织，乙方配合进行：
7.1.1 货物在乙方通知安装调试完毕后日内初步验收。初步验收合格后，进入试用期；试用期间发生重大质量问题，修复后试用相应顺延；试用期结束后日内完成最终验收；
7.1.2验收标准：按国家有关规定以及甲方招标文件的质量要求和技术指标、乙方的投标文件及承诺与本合同约定标准进行验收；甲乙双方如对质量要求和技术指标的约定标准有相互抵触或异议的事项，由甲方在招标与投标文件中按质量要求和技术指标比较优胜的原则确定该项的约定标准进行验收；
7.1.3验收时如发现所交付的货物有短装、次品、损坏或其它不符合标准及本合同规定之情形者，甲方应做出详尽的现场记录，或由甲乙双方签署备忘录，此现场记录或备忘录可用作补充、缺失和更换损坏部件的有效证据，由此产生的时间延误与有关费用由乙方承担，验收期限相应顺延；
7.1.4如质量验收合格，双方签署质量验收报告。
7.2货物安装完成后日内，甲方无故不进行验收工作并已使用货物的，视同已安装调试完成并验收合格。
7.3乙方应将所提供货物的装箱清单、配件、随机工具、用户使用手册、原厂保修卡等资料交付给甲方；乙方不能完整交付货物及本款规定的单证和工具的，必须负责补齐，否则视为未按合同约定交货。
7.4如货物经乙方次维修仍不能达到合同约定的质量标准，甲方有权退货，并视作乙方不能交付货物而须支付违约赔偿金给甲方，甲方还可依法追究乙方的违约责任。
7.5其他未尽事宜应严格按照《四川省政府采购项目需求论证和履约验收管理办法》（川财采〔2015〕32号）的要求进行。
7.6乙方工作人员在设施、设备安装、测试、调试过程中应严格执行国家相关安全操作规范，一旦发生任何安全事故由乙方承担全部责任，与甲方无关。
四、报名时间、比选时间及相关要求
1.报名时间：2023年11月17日-2023年11月21日，下午17：00点截止。
报名方式：将营业执照（盖章）、法人授权证书电子版（盖章）、联系人及联系电话通过电子邮件方式投递到相关邮箱。（邮箱地址：QQ:272120517@qq.com），邮件截止时间：2023年11月21日 17:00点(电子邮件投递时间)。
2.公开比选时间：2023年11月22日（星期三）上午10：00点。
比选地点：10305会议室。
3.参加比选时应提交的相关材料的电子及纸质档
（1）有效的营业执照、税务登记证、组织机构代码证（或统一社会信用代码营业执照）复印件（加盖公章）
（2）法定代表人授权书（签字盖章），（见附件1）
（3）项目报价表（签字盖章），（见附件2）
（4）商务要求偏离表（签字盖章），（见附件3）
（5）比选文件中要求的相关材料复印件（加盖投标人公章）
五、比选办法
1.本项目采用综合评分办法。
2.资格性审查
投标人须通过下表每一项审查，才能进入符合性审查评审。其中任何一项不合格，则其资格审查不合格。
序号 |
审查内容 |
1 |
有效的营业执照、税务登记证、组织机构代码证（或统一社会信用代码营业执照） |
2 |
法定代表人授权书 |
六、评分标准
序号 |
评分因素 |
评审标准 |
分值 |
1 |
价格 |
1. 满足招标文件要求且投标价格最低的投标报价为评标基准价，其价格分为满分。 2. 其他供应商的价格分别统一按照下列公式计算：投标报价得分=(评标基准价÷投标报价)×30。 |
30 |
2 |
技术要求 |
带★号指标项为重要参数，投标人必须提供带★号重要参数指标项对应功能的功能截图并加盖投标人公章，作为技术文件提交，此部分为重要技术评审依据。评分办法如下： （1）★号为重要参数指标项（共6项）每项负偏离扣5分；（2）非★号为一般指标项，每项负偏离扣2分。 |
40 |
3 |
实施方案 |
投标人根据我院现状给出详细实施方案。 根据投标人提供的①我院数据科学与大数据技术专业课程实践教学资源现状；②新的课程实践教学资源融入专业人才培养方案中课程教学的实施方案；③新的课程实践教学资源加入学院现有实验教学平台的实施方案；④对未来规划的建议等方面内容。 以上实施方案完整且符合本项目要求的得20分；有一项缺项或不完全符合本项目实际情况扣5分，有一项表述不准确或不完整扣2分，直至本项分值扣完为止。 |
20 |
4 |
售后服务能力 |
投标人对本项目进行切实可行的综合分析，包括但不限于（1）售后服务方案（2）售后服务人员配置（3）实施方案(4）培训计划等,提供完整方案的得4分，每缺一项方案的扣2分,提供的方案中每有一处具有缺陷（缺陷是指:存在不适用项目实际情况的情形、凭空编造、方案中内容前后不一致、前后逻辑错误、涉及的规范及标准错误、地点区域错误、内容缺失、不符合采购需求、方案标题与实际内容不相符合、方案不全面等）的扣2分,扣完为止。 |
8 |
5 |
节能、环保 |
投标人投标产品中每有一项为节能产品政府采购清单中的产品的得0.5分，每有一项为环境标志产品政府采购清单中的产品的得0.5分，投标人投标产品中每有一项产品同时为节能产品政府采购清单和环境标志产品政府采购清单中的产品的得1分，最多得2分。 |
2 |
七、本项目联系人：余小东，电话：13693441026
