数理平台精选(九篇)

第1篇：数理平台范文

中冶南方利用CommVault　Simpana构建起稳定、可靠、高效、灵活、易扩展的一体化信息管理平台，不仅实现全公司集中统一的数据管理，有效化解了公司当前在数据备份管理方面所面临的种种挑战，而且能够可靠、可控、简单、高效地进行备份管理，全面提高了数据安全性，而且为公司未来及时应对进一步发展的数据管理需求提供了灵活扩展的发展空间，为公司未来的业务发展夯实信息管理平台。

六大潜在风险

中冶南方前身为冶金工业部武汉钢铁设计研究总院，作为一家涉及钢铁、能源、环保，以及机械、工业气体项目等业务复杂的公司，正是由于对信息化的大力投入才使得公司取得了高速发展。

随着信息化建设的深入，中冶南方业务对信息系统的依赖程度越来越高，信息系统中的数据资源越来越重要，对数据资源的管理关乎企业发展的命脉。对于中冶南方这样以设计为主的企业。内部有大量的图纸，数据增长很快，需要不断投入设备，导致保存数据的费用快速增长若没有统一的数据管理平台，将存在很大的风险。必须要对公司内部的数据进行规范化的管理。为了保护公司“信息化数据”这一无形资产，根据中冶南方整体的信息化规划，对数据的管理上提出了“集中、安全”管理的目标。

然而，依靠当前的条件，中冶南方在对数据管理上存在着诸多的难点。

一是复杂的存储结构。伴随着大量新增数据的产生，中冶南方购买了相应的数据备份和存储设备，由于每种设备都有独立的数据管理的工作平台，因此整个集团的数据管理十分分散。

二是种类繁多的操作系统。随着信息化应用的深入和业务需要，公司采用了不同种类的操作系统，由于数据备份格式的不同，导致每种系统备份的数据得不到统一的管理，为数据安全性方面带来很大的隐患。

三是虚拟机备份。在中冶南方内部，为了提高运营效率、降低成本开销，实施了服务器虚拟化的工作，部署了大量虚拟机，这有助于整合中冶南方的服务器，提高硬件利用率。但同时，也为中冶南方在数据保护、存储、网络消耗以及管理性能等方面带来了新的难题。

四是庞大的数据量。目前中冶南方内部建立基于NAS设备的文件共享平台，供2000人平均每人10G的文档存储空间，为此，中冶南方投入了将近30T的存储空间来进行这部分数据的存储。由于企业内部积累了相当多的电子图纸，随着企业管理模式的变更，企业不仅需要对图纸、结果文档进行管理，更要对过程文档进行管理；加之共享平台中文档的复制，导致重复数据量非常大，占用了大量的存储空间。

五是邮件系统数据管理。邮件也是员工沟通的主要方式之一，由于附件多，邮件存储服务器的压力很大。

六是数据备份与恢复。中冶南方曾经运行的一套信息化系统，在一次恢复操作时发现备份的数据已经损坏，系统数据因此丢失，导致整个系统无法运行，带来了很大的隐患。

CommVault一体化数据管理平台规范数据管理

根据公司整体的信息化规划，对于数据的规范管理是信息化体系的一个重要环节。

中冶南方在选择技术方案与合作伙伴时，有两个重要：第一，是要有一定的技术能力。第二，能完全理解公司需求，同时提供解决方案，并且一定要有实施方法论，即具备为公司未来扩展提供良好的技术及业务支持的能力。因此对于数据管理方案进行了非常慎重的选择，最终确定部署CommVault一体化信息管理平台。事实证明，前期的讨论和这两条准则是十分必要的。

首先，数据归档技术把停止改变或不被频繁使用的数据移出生产环境有效减少占用主要生产系统的存储空间，使数据备份只对更少的活跃数据进行，数据备份窗口变短；同时数据恢复中内容减少，因此速度更快、管理也更简便，数据检索在可搜索的在线区域中进行，而不必在备份数据中进行，生产系统运行状况得到明显改善。

其次，在虚拟机的管理上，CommVault一体化数据管理平台通过在磁盘级备份过程中查看镜像文件中文件系统的内部结构，确定已发生变化的文件，从而执行增量数据块镜像级备份的功能。然后，备份操作只复制与这些文件有关的镜像文件的部分区域。这大大加快了备份速度，减少了网络上传输的数据，还减少了耗用的存储资源。

第三，恢复演练功能能够随时提醒系统管理员、系统操作员定期执行备份数据可恢复性检查，确保意外发生时数据立即恢复。

第四，能够通过前期的设置，完全自动化地对数据进行管理，并且生成完善的报表系统。如对磁带的读写次数，驱动器的里程数，磁带的出错次数等进行记录，当磁带的读写次数或出错次数超出预设的阀值，则自动报警，提醒管理人员进行磁带更换。减轻了系统管理人员的压力，提高了数据安全性。

第五，通过部署CommVault一体化数据管理平台，进一步规整部署各类应用数据，并对数据中心设备管理架构进行优化，合理利用前期购置设备，保护企业前期信息化投资。

软硬结合对症下药

在经过一个多月的实施与部署，信息管理平台的功效在中冶南方的效果逐渐显现，针对之前存在的每一项挑战，中冶南方都得到了相应的提升和解决方法。

首先，通过对重复数据的删除管理，按照目前的文件增长速度，中冶南方的目前存储设备的空间容量相对以前未进行重复数据删除时，至少可以多使用5年以上的时间，提高了设备使用率，节省了企业资源。

其次，对于邮件管理，CommVault一体化信息管理平台按照规则自动归档了员工使用率频率不高的每一封邮件，并将归档的这部分邮件空间释放出来，员工又可以利用这部分释放的空间收取新的邮件，提高了2G邮箱的利用率；如果员工需要读取被归档的邮件，只需要找到该邮件，直接读取即可，与读取普通未归档邮件的操作并无太大差异。

第三，中冶南方的系统管理员对于系统数据维护的工作效率得到了提升，分工也有了一定的变化。以前基本上是每个系统的系统管理员对数据维护，数据比较凌乱，各种数据都备份在不同的设备上面；通过一体化信息管理平台的整合，所有的备份数据都集中进行管理，并且可以方便地通过图形化的操作界面进行设置，系统的备份工作一个人即可完成。

第四，通过一体化信息管理平台的恢复演练功能，可以了解到恢复数据的具体时间、在各种存储上备份的数据是否有效等信息。在近期实施的ERP系统中，信息部的管理人员对公司做出了一个承诺：ERP系统出现故障后，宕机时间不超过1小时，数据损失不超过15分钟。当然到目前为止，依靠完善的数据管理平台及合理的公司管理制度，ERP系统的数据还是零损失。

第2篇：数理平台范文

校园信息化的发展和问题

近几年来，上海大学已经建成了比较完善的校园网基础设施，网络、服务器、存储、私有云、公共数据库、统一身份认证、一卡通系统和内容管理系统等基础设施都已经建设完成，大部分业务部门也建设了大量的应用系统，积累了一些信息化资源以及应用服务，从一定程度上改善了学生、教职工的科研、财务、图书管理等业务的信息化环境。

但以往的应用系统通常由学校各部门根据自身业务需求进行设计实施，所需信息基本上由各部门自行收集和保管，经常存在同一数据多次由不同部门或以不同标准重复收集，数据分散，数据标准及定义不统一，导致部门间信息传递困难，“信息孤岛”现象严重，并且有效数据利用率不高。

1.各个部门建设系统各自为政，分开建设，缺乏统筹的规划，重复建设比较多，系统软件开发水平参差不齐，后期维护成本过高，安全性问题突出。还有部分部门由于对信息化不理解，对数据、需求流程的梳理和整理不清，导致无法建设信息系统，只能依赖传统的管理手段。

2. 学校师生在办理跨部门业务流程（如新生报道，离校等）的时候，需要在各个不同的部门业务系统之间办理，办理的过程繁琐，也不够透明，对待问题的反馈过慢，无法满足智慧化校园的需要。

3. 各业务管理系统积累了大量业务数据，公共数据平台只存储学校的基本管理和核心数据，所以大部分业务数据都只保留在各个部门内部，没有统一的管理制度，数据安全性缺乏保障。

4. 各个业务系统的数据交换能够通过互相定制开发或者统一的数据平台进行数据同步，但是定制开发、数据同步的实施成本较高，大多数高校需要依赖第三方公司实施。时间和人力成本的限制，造成各个系统的信息资源得不到综合、有效的利用。

5. 各系统平台的数据，尤其是各个业务部门的业务数据，缺乏统一的平台进行分析和管理，无法快速建模实现分析和展示。

PIM流程与智能管理平台建设

处于大数据的时代，基于“智慧校园”的发展需求和总体思路，上海大学以建成学校资源集成与应用系统（URP）为主要目标，由传统的资源建设转向流程驱动，重点解决资源的有效监管和使用效率，教学、科研等软硬件环境建设，日常业务处理的工作效果和效率等问题，提出敏捷开发大平台――资源集成与应用系统的概念，立足于平台建设和自主开发，通过“表单+流程+数据+展示”敏捷快速开发的概念，构建了PIM流程与智能管理平台。

PIM流程与智能管理平台采用标准化的服务对流程进行分解和设计，流程的建设以表单、数据和流程为主，通过一站式服务中心，实现对现有系统的整合，并以统一的用户体验层UI呈现给用户。

每一项业务的开展首先需要确定访问者的需求。对于PIM流程与智能管理平台，我们的所有流程的设计都基于工作流和表单这两部分而建立。工作流程的开发完全在“云端”进行，开发者访问部署在用户环境中的InfoPlus私有云服务，即可在浏览器环境中完成所有的开发工作。对于可以访问的用户，可以精确配置表单中每一个变量在不同流程状态下的不同的增、删、读、写功能，变更方便，从而能够方便地实现不同的流程状态下的用户的不同表单字段访问权限与可见性。在复杂的流程场景下，可以对每一个流程步骤下的最终经手人进行精确、灵活、方便的限定，从而最大限度地实现流程以合乎真实逻辑的方式进行流转。

通过对流程本身的优化和再造，对组织架构、岗位、运行机制的分析，对大学文化和价值的提升，上海大学PIM系统实现业务流程全覆盖，实现统一的业务办理平台，通过流程的不断整合和优化，实现业务的集成，实现智能管理。PIM流程与智能管理平台已在各业务部门使用，开发出超过100个流程，流程总量每年超过10万条，完成与现有业务系统和数据对接，服务于全校师生，业务范围覆盖各主要方面。

PIM流程与智能管理平台打破各部门、各系统间的壁垒，以先进的BPM流程服务理念，将分散在各领域的流程有效地整合起来，在帮助各系统有效地实现流程贯通和数据整合的同时，可以方便地实现全校级的管理流程统计分析和优化再造，进入一个不断提升管理效率的良性循环，形成一个真正意义的校园一站式流程服务中心。

全校各部门及师生通过在PIM系统上发起业务流程申请，被申请的业务流程自动推送至相关部门的相关处理人员，处理人员在网上进行审核，完成后自动流转到下一个审核部门，直至该流程完成所有的步骤，申请人在此过程中可以随时查询所发起流程的当前进展情况。这样大大节省了传统办公所需花费的时间，提高办事效率，使业务办理更加灵活有效。

PIM全流程模式实现网上业务办理、网上审核和网上评价，流程清晰严格，实现跨部门、跨业务的智能业务推送和业务办理，有效避免了传统管理方法中复杂低效的弊端。

上海大学PIM流程与智能管理平台的建设，使信息系统与流程的关系也由传统的多对一，转变为一对一，实现了统一的数据来源，极大地减少了信息孤岛，提高了管理效率。通过全面整合优化学校现有的工作流程，并在此基础上不断完善上海大学所有数据资源的整合，让数据资源不仅作用于传统业务系统，而且服务于整个学校信息化的建设，也便于衍生新的数据分析和决策支持的发展。

大数据中心和ADCP敏捷数据

平台的建设

上海大学PIM流程与智能管理平台的发展，其核心是流程和数据的有效运用和运转，智慧校园的建设目标是充分利用数据分析、数据挖掘技术构建，既能从宏观角度反映学校发展变化，又能为各类人员提供具体数据内容的数据服务系统。借助定义好的数据分析模型，发现其中潜在的、深层次的、有价值的信息、内在关系和问题，抓住并解决关键问题，推动学校各项事业发展，实现全面的智慧校园建设。

敏捷数据云平台（ADCP）系统是上海大学信息化工作办公室自主开发的数据整合系统，提供对数据的一体化访问，可快速提供对数据系统的扩展和访问，有效地解决了信息孤岛，大数据挖掘等问题，为上海大学师生提供大数据互联网环境下的数据服务。

敏捷数据平台通过数据引擎，实现了系统设计的标准化，其他系统只要按照标准化的接口，就可实现和系统的无缝对接。扩展数据也是标准化的，子系统只要修改接受的参数，就能实现对不同数据模型的访问。

通过敏捷数据平台的自动化运作，最大限度地减少了对开发人员的技术依赖，技术人员只需要简单的工具向导，就能完成基本的数据模块的扩展，非常适合高校的现实环境，节省了人力资源。

敏捷数据平台有统一的入口和权限，日志管理入口，实现了管理的规范化，通过权限的动态调整，用户可以对不同的模块实现不同的操作，最大限度地在灵活性和安全性之间取得了平衡。敏捷数据平台基于数据引擎，封装了对底层数据的访问，通过对底层数据引擎的修改，数据平台就能支持不同的数据云平台，提供了更强大的扩展性。

敏捷数据平台依据上海大学数据管理要求，整合各类型数据系统。同时PIM流程与智能管理平台中所有的流程数据，权限数据都会汇总到ADCP平台中，实现集中式分级授权管理。业务流程系统开发过程中涉及的数据交互、后台数据的查询、数据状态的展示都需要数据平台的支持。

以ADCP敏捷数据云平台为核心的大数据中心实现全校数据“统一规划、分级管理、统一使用”的模式，通过数据全生命周期的管理，有效提升数据质量与数据使用效率。通过对数据模型的处理和分析，能够有效抓取全系统管理关键绩效指标的发展状态和历史数据，并进行多维度的分析，为学校、学院制定中长期发展目标和工作规划提供科学依据。

上海大学BI数据智能决策平台的发展

在上海大学大数据平台框架和ADCP敏捷数据云平台的支撑下，上海大学BI数据智能决策平台通过数据抽取、数据建模、数据分析和图形展示等方法，实现现有数据的可管理性和可用性，并为学校服务和科学决策提供支撑依据，直观可视的数据分析与处理为学校管理层提供“一站式”决策支持系统――上海大学发展状况管理驾驶舱。

学校根据全系统管理的内在需求，研究提出可以反映学校发展状态的近400项指标，通过将采集的数据形象化、直观化、可视化，以动态图表进行展示和分析处理，并通过对多年来的指标数据进行提取和分析，形成数字上大发展报告，为学校领导层战略决策提供有利支持。

第3篇：数理平台范文

关键词：云计算平台；数据管理技术；应用

中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）08-0031-01

信息时代背景下，信息技术、互联网已经被广泛地运用到社会的各个领域，而云计算平台随之产生。元计算平台不仅具有储存数据的功能，还具有计算数据节点的能力，它主要由三部分内容组成，分为为：数据管理、数据存储、分布式计算。在新时期背景下，云计算平台需要具有非常强大的数据存数功能，因此当前云计算平台往往会采用分布式结构化数据存储系统。简单来讲，就是将每一个数据复制成为多个副本，且将每一个副本都放置在分布式系统上。

1数据管理技术

云计算平台上往往会储存大量的数据，并且数据会时时刻刻都发生变化，换言之，云计算平台上，一般都是新的数据替换旧数据的过程，可以称之为一个动态的数据库。云计算平台的数据管理一般会采取“数据领域中储存”的管理模式，具体来讲，就是将表按照列进行划分存储。例如，Bigtable是由Goo#e开发的分布式储存系统，它并没有具有任何全新的技术，而是将之前的技术进行了融合，虽然它具有与数据库有相似之处，但并非真正意义上的数据库。Bigtable数据的模型具体如图1。

通过图1可以发现，Bigtab～中数据的排列顺序是按照关键词的字典顺序进行排列的，同时还对行进行了动态的划分，更能够将记录存放于记录板中。另外，Bigtable中的存储权限控制是由列组粒度中进行的，而列组往往有若干个列组合而成。每一个表示数据不同版本的时间就是一个六十四位的证书。

2数据管理应用

2.1Hadoop分布式文件系统

HDFS一般会采用master/slave架构，它的集群往往是由Namenode、Datanode两部分组成。该系统中，Namenode的主要责任就是文件系统的namespace、客户端对文件的访问，可以说是该系统的中心服务器；Datanode的主要责任就是管理每个节点上附带的储存，而且该系统中每一个节点就会有一个对应的，且存在于集群中。哪诓拷嵌壤唇玻每一个文件都会分为block，可以是一个也可以是多个，但是却都会储存到Datanode的集群中。进行“namespace”操作就是某个block具体到“Datanomde”节点的映射，同时还必须要认清楚Datanode是在namespuce的指导下进行工作的，主要是复制、保存或者删除block。

通过对比BDFS与其他文件系统发现，任何的文件系统，用户都可以穿件数据自己的目录，并根据自己的实际需求进行创建、删除、重命名等操作，但是HDFS既不支持访问权限，也不支持user quoter，更不支持与link进行连接。在具体的操作过程中，Namenode对namespuce具有维护作用，因为无论任何因素影响下，文件系统nam espace的任何操作都会被Namenode一一记录下来，而且特别清晰。另外，在具体的应用过程中，还能够根据实际的需求，设置HDFS保存文件副本的数据。

2.2Mamenode编程

Mamenode是一种计算模型，对于HAdoop来讲，它是核心的计算模型。Mamenode能够将抽象、复杂、大规模的计算转化成为Map、Reduce两种函数，它是一个简单、神奇且威力巨大的模型。运用Mazenode的过程中，该编程中出现的其他复杂问题，往往也都是由Mazenode进行处理，因为这是Mamenode的责任。运用Mazenode模型时，能够减少程序员的工作难度，它往往就是便携一个简单的分布式并行程序，整个过程中程序员的编码工作都是为了实现Map和Reduce函数。

程序框架：

Class MR，

Class Map…{}

ClassReduce…{}

main（）{

Job Conf conf=newJob Conf（"MR.class"）；

confset InpmPath（"the_path_of_HDFS"）；

conf.setMapperClass（Map.class）；

conf.set Reduce Class（Reduce.class）；

Job Client.run Job（conf）；

}}

第4篇：数理平台范文

关键词：机载；数字音响处理；系统功能；电路设计

中图分类号：TN912.2 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 04-0005-03

一、简介

随着科学技术的飞速发展，信息技术对经济和社会发展产生了巨大而深刻的影响，通信或信息交换已经成为信息化社会最主要的特征。在通常在机载语言系统中，采用头盔式耳机话筒组进行语音通信，其声信息频率范围宽（150 Hz～6 800 Hz）。

数字信号处理理论与电子技术的发展，大大地提高了声学语音信号处理理论的实用化进程。如何针对飞机舱内环境，将声学语音信号处理技术应用到机载话音通信系统中，设计满足机载应用需求的数字话音综合处理系统，是当前机载语音通信的一个重要课题。如今，超大规模集成电路技术和计算机技术的飞速发展，为数字话音综合处理系统应用于机载环境下提供了可能。

机载数字音响处理平台的设计目标：提供一个数字音频信号处理硬件平台，完成机载环境中的音频通道控制、语音处理、音频告警产生、语音编解码等功能。数字音响处理平台是机载系统的一个重要组成部分，它的主要功能是向飞行员提供机内和机外通话的硬件平台，使得飞行员能在机载的环境下清晰地进行话音交流。传统的音响处理平台是将这些需要处理的模拟信号通过模拟开关、运放、继电器等器件的对语音信号进行滤波、放大、通路选择与加权等处理。这种处理手段的缺点在于电路复杂繁多，每条线路只传输一个信号，功能较为单一难以改变，并且容易产生噪声。

随着系统的进一步发展，对机载音响处理平台系统的可靠性，抗噪能力，语音通路的选择控制以及加权的灵活性等提出了更高的要求。同时，随着高速数字实时信号处理技术的不断进步，数字信号处理较以往的模拟信号处理所具有的灵活、精确、抗干扰强、速度快等突出优点已为大家认识，因此在机载音响处理平台中引入数字处理平台的新技术已经成为必然。

二、国内外现状和发展趋势

为了加快信息通信产业的发展步伐，世界各国都非常重视关键技术研究，各国音频技术的发展趋势是数字化、集成化和网络化。

（一）目前国外该领域正在发展的主要技术有

1.寻求压缩码率更高、算法更先进的音频数字信号压缩编码、解码技术，传输效率更高、传输质量更优的数字信号调制解调技术；

2.加快已成熟的数字音频技术产品的商品化，实现模拟音频技术向数字音频技术的过渡；

3.研制存储容量更大的蓝光技术，积极推进新一代高密度、多波长的音频数字激光技术产品；

4.积极推进已成熟的音频技术在其他领域的应用，目前已实现商品化的数字音、视频产品有数字照相机、彩屏手机、数字录像机、数字摄像机、家庭影院系统、互联网系统、MP3播放机等；

5.积极开发存储容量更大的存储媒体，例如高集成度的CMOS半导体存储器、固体存储器、蓝光技术的高密度光盘等；

6.积极开发集成度更高的超大规模集成电路，在同一芯片上集成更多的功能电路，实现系统集成；这样可以简化电路，降低成本，提高数字音频产品的稳定性和可靠性；

7.积极研究、发展新型电声器件和数字音频技术，包括微传声器、基于传声器阵列的语言增强和说话定位技术、多声道回声低效技术等。

（二）我国音频的发展现状主要表现在以下几个方面

1.我国音频行业基本掌握了产品的设计技术和生产制造技术，能自行设计、制造出具有先进水平的音频产品，成为名副其实的生产大国、制造大国，出口大国，产品价廉物美，在中、低档产品上具有国际竞争能力；

2.音频产品的飞速发展，使我国音频产品的普及率达到中等发达国家水平；

3.彻底结束了音频产品依赖进口的局面；国内市场上国产品牌占有绝对优势，并逐渐向高档产品和高技术领域拓展市场；

4.高起点的音频技术引进，特别是关键技术、器件、整件生产技术的引进，提高了电子信息产业的技术水平和质量水平；

5.音频技术领域的飞速发展，带动了相关产业的发展。

（三）与国外先进国家相比，我国在音频技术领域仍有不少差距，主要表现在以下几个方面

1.健全的科技创新体制尚未成熟，在音频领域的专利技术很少，关键技术均掌握在国外大公司手中；

2.音频产品的关键器件仍要依靠进口，特别是专用超大规模集成电路我国仍不能自主开发、生产，音频产品中的专用集成电路95%以上需要进口，因此我国音频产品行业很难实现跨越式发展，很难在总体技术超越发达国家。

我国虽然是世界音频产品的生产大国、制造基地，但不是音频产品的技术强国，为了保证我国音频行业的健康、稳定、快速发展，必须健全科技创新体制，切实加强基础研究和高技术研究，提高自主开发新产品的能力，提高产品的技术含量，提倡严谨的学风和科学务实的态度，通过技术预测，力争在一些关键技术领域取得突破，掌握核心技术，并拥有一批技术含量高的自主知识产权。

三、系统实现方案

根据机载数字音响处理需求，为了有效完成设计要求，机载数字音响处理系统一般包括以下功能：输入信号匹配功能、数模转换处理功能、数字信号处理功能和模拟信号输出匹配与切换功能。

（一）输入信号匹配功能实现

该类信号额定幅度为0.25V～10V，输入阻抗为150Ω或600Ω。该类信号进行幅度匹配后再进行A/D采样，A/D采样的器件是3.3V供电，单端输入采样，因此需要将该类信号幅度匹配在0V～3.3V之间，差分信号转换为单端信号。幅度匹配和转换由集成器件及其周围电阻网路完成，电阻网路实现滤波隔直和幅度匹配功能，集成器件实现将差分信号转换为单端信号，选用的集成器件具有如下特点：

1.实现单端与双端转换；

2.低失真率：0.0005% （频率为1kHz）；

3.固定增益：0dB（1V/V）；

（二）数模转换处理功能实现

数模转换处理功能实现的核心在于选用一款合适的A/D转换器件，将匹配后的模拟信号数字化以及将数字信号模拟化。模拟信号的A/D转换由TLV320AIC23B完成，TLV320AIC23B是一款高性能的音频编/解码器，具有如下特点：

1.内部集成一路A/D转化和一路D/A转换；

2.A/D转换的信噪比可以达到90dB，D/A转换的信噪比可以达到100 dB；

3.串行数据传输；

4.支持16/20/24/32位数据长度；

5.支持8kHz～96kHz采样率。

A/D转换为周期性过程，其周期过程由芯片产生中断进行控制，实现DSP对模拟电路的控制。

（三）数字信号处理功能实现

DSP芯片、SDRAM存储器、FLASH存储器以及部分FPGA资源实现的控制逻辑实现最小DSP运行系统，它是话音信号的匹配、放大、分路、选通、混合、调节音量、加权以及话音增强降噪算法等软件功能的硬件基础。

模块设计选用的DSP芯片ADSP 21161是AD公司SHARC系列浮点处理器的最新产品，具有如下特点：

ADSP21161是一款高性能的32位浮点DSP处理器，它具有高主频（100MHz、600MFLOPs）和SIMD（单指令多数据流）的内部结构，具有两套独立的运算核，两套独立的地址产生器，每套运算核有独立的乘法器、累加器、移位寄存器以及寄存器组；

ADSP21161内部集成两个8位LINK口，两片DSP之间LINK口通讯可以达到200Mbytes/s传输输率。两片DSP LINK口直接连接，可以实现DSP之间的点对点通信，完成多处理器的松耦合架构。松耦合架构可以灵活的实现双DSP协作处理同一链路数据或者双DSP处理各自独立的链路数据；

ADSP21161提供14条DMA通道，数据传输由DMA控制器控制，并自动完成不同字宽数据格式间数据的打包和展开。DMA数据传输过程中无需运算控制单元干预，从而提高程序执行效率，保证模块内数据处理的实时性；

ADSP21161内部集成1MBit的片内双端口SRAM，SRAM存储器支持三条总线PM总线、DM总线、I/O总线访问，在同一周期内，处理器核对SRAM的访问与I/O处理器对SRAM的访问是独立透明的。在模块内双处理器松耦合系统中，DSP芯片通过外部LINK口可以直接访问另一片DSP芯片内部SRAM；

片内集成SDRAM控制器，支持100MHz、64M外部SDRAM；

外部接口工作频率在处理器核工作频率、1/2处理器核工作频率可选；

提供标准IEEE1149.1 JTAG仿真口。

ADSP21161的浮点处理能力，IO能力在目前市面上的产品中都处于前列，表1中列出了ADSP21161与TI公司的浮点DSP TMS320C6711，TMS320C6712的性能参数。（如表1）。

通过表1中的比较可以看出，ADSP21161的浮点处理能力，外部I/O速度不弱于TI公司的两款同类型的浮点DSP。在模块的设计中选用ADSP主要考虑到以下几点：

1.ADSP21161是目前市面上比较出色的DSP，其数据处理能力以及外部I/O速度能够满足多功能音响告警模块设计需求；

2.多功能音响告警模块设计和J10G多功能音响告警模块选用同型号DSP，技术相互支持，硬件设计标准化。

FLASH存储器选用AMD公司AM29LV033C FLASH存储器，存储容量为32Mbit。FLASH存储器用来固化DSP模块执行程序以及需要掉电保持的数据信息。模块上电后，存储在FLASH中的程序代码通过引导程序控制搬移至芯片内部RAM中执行，程序运行以后FLASH存储器可以作为数据存储器被访问。

SDRAM存储器选用MICRO公司的MT48LC2M32存储器，具有64Mbit的存储容量，外部数据总线为32位。MT48LC2M32最高支持200MHz同步访问速度，在模块处理大量突发数据时，能够节约模块访问存储器的时间开销，充分发挥DSP芯片的高速处理能力。

（四）模拟信号输出匹配与切换功能

该类信号输出功率大，功率放大由OPA547及其周围电阻网路完成，OPA547具有如下特点：

1.支持单端供电/双端供电，支持单端供电电压（+8V～+60V）；

2.大电流输出（最大500mA），满足模块设计各负载的功率输出要求；

3.OPA547过热或者过载时能够内部进行保护；

4.OPA547是一个大功率输出功率放大器，在合理的供电电压下，能够满足模块设计要求的耳机功率输出要求；

在输出前采用继电器芯片进行切换，该类信号电流大，可靠性要求高，开关的缺省状态为断开输出，在收到模块开启命令后再接通输。

四、小结

机载数字音响处理平台是为了满足机载系统机通要求而研究的数字音响处理平台，应用于机通系统的处理平台处理板功能包括：

1.满足多路语音信号的输入/输出控制及处理；

2.满足多路语音信号的高复杂度、并行信号处理；

3.在硬件设计时尽量采用数控电阻和数控运放，为动态修改处理参数提供便利。

在满足功能要求的前提下尽量简化电路设计，提高电路可靠性根据不同芯片的特性，有效划分功能模块，保证最高效率，最底成本、最可靠的完成电路功能；EDA设计中充分考虑到高速数字电路与模拟电路混合布线的实际情况，确保数字信号的信号完整性和模拟信号的高可靠性。

机载数字音响处理平台的实现为进一步的设计提供基础，比如在一些背景噪音大的环境中使用时，为了更好的达到滤波抗噪的效果，需要加入一些算法处理。数字音响处理平台是引入语音识别、语音合成等功能的基础，也为将来实现立体声告警等功能提供了硬件平台。

第5篇：数理平台范文

【关键词】数据安全 运维管理 平台建设

随着信息化建设中大数据、云计算等技术的发展应用，数据的安全也逐渐成为人们关注和重视的问题，为了进一步规范数据信息的安全管理，提高数据安全管理水平，有必要建立一套安全运维管理平台，实现对信息全方位的安全保障，使其能够有效的支撑业务系统稳定运行。

1 数据安全风险分析

网络数据的安全是数据管理需要重视的问题，但是由于大数据库中数据的复杂性、动态性和不确定性，使数据安全会有各种风险产生。

1.1 数据传输风险

由于数据的传输离不开网络，因此网络的缺陷都会为数据带来各种安全威胁，例如黑客入侵、非法操作等，数据会通过网络被监视或窃听，目前已经采用相关技术对数据进行加密，或建立可靠的安全连接，但是这些技术仍然存在一定的风险。

1.2 数据存储风险

目前随着云计算的应用，许多重要数据都是存在云端，由云服务商对数据进行集中统一的管理以保障期安全。但是云服务商也面临对庞大数据的存储安全问题，因此要考虑云服务商对于数据的安全保障能力、企业信誉以及行业标准、国家政策等。

1.3 数据使用风险

虽然在云计算技术的发展下，极大的有利于数据资源的传输和共享，但是同时也增加了数据被非法访问和使用的风险，由此可能导致知识产权等问题。一些云服务商可能利用法律的漏洞整合自己云端的数据，也有用羰褂霉ぞ叨允据进行恶意下载、复制以及扩散，这些都增加了数据的使用风险。

1.4 数据终端风险

数据终端使用户能够更加便捷获取数据资源，但是随着科学技术的发展，数据终端也朝向多元化、智能化的方向演变，逐渐发展出了智能手机、平板电脑等手持终端，由于技术上受限，常见的终端上总会存在一些漏洞，这些漏洞也会严重的威胁终端数据的安全。

2 数据安全应对策略

2.1 数据存储安全策略

目前数据的存储大多采用虚拟化的海量存储技术，因此对其进行安全存储的必要环节是对其进行加密，通过安全套接层协议层（SSL）技术对其进行加密，可以在关键节点、数据上传下载以及应用程序中对数据进行移动保护，还可以利用隐私保护和外包数据计算屏蔽来自网络的恶意攻击。同时，还可以分离密钥和加密数据，将数据使用与保管密钥进行隔离。此外可以使用过滤器对数据进行监控。最后可以通过数据备份实现端对端的数据保护和安全管控。

2.2 数据应用安全策略

可以针对高级持续性威胁（APT）攻击，设计实时监测功能和历史查看功能的全流量审计方案，及时的发现隐藏病毒的应用程序；控制用户的访问，根据数据的保密程度以及用户的需求，对用户和数据设置不同的权限等级并进行严格的控制；为保证大数据应用安全，可以整合连接企业或业务线的工具，设计标准的数据格式整合流程，防止预处理的数据溢出；可以融合多个领域技术实现数据实时分析引擎，从而能够及时的检测出各类安全事件并发出预警。

2.3 数据安全管理策略

对数据的安全进行管理也是关键的环节，首先是规范建设，建设一套标准的平台来促进数据管理的正规有序；其次是建立以数据为核心的安全系统，使数据管理者能够对数据进行有效的控制；最后是融合创新，结合数据挖掘、人工智能、机器学习等新技术进行融合创新，积极创造大数据技术融合平台。

3 数据安全运维管理平台建设

数据安全运维管理平台，是集合了安全管理、日常业务以及服务管理的一体化系统，能够基于实际需求，以安全管理、资源管理以及服务流程管理为主的综合性管理，以规范化和标准化的管理模式，提高日常运维管理效率。具体的功能如下：

3.1 信息采集分析功能

该功能是采集不同类型的日志信息，并对采集到的安全信息进行性能、可用性、配置、风险以及全局态势的分析。其中，风险分析主要是对缺陷、资产价值、威胁和影响进行分析；全局态势是对业务的健康、热点和主要安全指标进行分析。该系统实现流程如下：首先是根据采集前从网络设备、服务器、数据库、应用等的安全资源、事件、信息以及配置等采集相应的安全事件，其次是将这些安全事件按照一定的标准转化为一致的描述形式，借助规则关联、情境关联、行文关联等技术对其进行分析，并将日志量及需要预警的时间显示在系统的拓扑结构图当中，使用户在点击该图时能够及时的查询和获取安全事件，并能够从可视化的视图展示出获取到安全问题的相关信息。

3.2 数据安全监控功能

该功能能够对互联网路由的交换设备、安全设备、数据库、服务器、应用进程以及端口进行全面的监控，管理人员通过此功能可以及时的实时的监测互联网的实际运行，从全局把握互联网架构，最终对安全事件的关联性分析的基础上，制定相应的管理策略和处置流程。

3.3 数据安全预警功能

该功能是在数据安全事故发生之间进行合理化的管理，包括对安全隐患的预警控制，对系统漏洞的扫描控制以及系统主动攻击和测试等，使用户能够借助该功能及时的得到预警数据信息，可以对可能会受到严重影响的数据进行科学的研究分析。在对系统的漏洞进行扫描后，通过定期的攻击测试，将扫描结果和数据之间进行合理的匹配，最终协助运维管理人员建立安全配置体系，保障数据安全配置的标准化与自动化。

4 结语

综上所述，数据安全运维管理平台能够有效的改善数据安全面临的风险问题，使各类用户能够对系统进行多维度的整理以及分析评估，从事后的处理逐渐转变为事前的防范，实现信息系统的持续安全运行。

参考文献

[1]张先哲.信息系统安全运维管理平台建设研究[J].软件工程师，2015（05）：38-39.

[2]景义琼.基于ITIL的网络运维管理系统的设计与实现[D].复旦大学，2010：15-18.

第6篇：数理平台范文

基础空间数据作为社会发展中基础性、关键性战略资源，为政府管理辅助决策等方面提供了资源保障，在政府部门信息系统建设中发挥了巨大作用［1］。但是，随着“数字城市”建设的推进，随着公共安全、应急联动等对基础空间信息的保障能力提出新要求，目前共享方式已不能满足需要［2］，建设三维数字城市，不仅大幅提升城市基础数据的开发利用水平，而且对政府部门间、不同行业的信息资源共享服务应用具有重要的借鉴价值。

1建设意义

该项目的实施建设：不仅有利于提升整个城市的综合实力，而且有利于城市经济运作与国际市场协调，是推动改革的重要举措。能实现对城市地理空间信息资源的合理规划和有效管理。能彻底改善“信息孤岛”现象。能较好实现各类地理空间数据的整合，维护更新现势数据。将在土地利用动态监测、农业、林业、防汛防灾、城市规划乃至日常生活等领域具有广泛应用前景。

2系统建设目标

系统的建设目标：“数字城市”是一个由多种高新技术支持的计算机网络信息系统。它不仅能在计算机上建立虚拟城市，更主要的是能促使城市不同部门、层次之间的信息共享，减少资源的浪费和功能重叠，进而从宏观全局的角度制定城市规划和管理的整体战略［5］。“数字城市”的基本内涵包括以下几个方面：城市信息资源的开发与应用；城市信息基础设施建设；城市信息技术的开发与信息产业的发展；城市信息化的标准、规范与法规的制定；信息人才的培养与信息知识的普及。

3系统体系架构

系统的整体体系结构遵循三层架构体系，包括数据层、逻辑层和应用层3个应用层次。采用B／S结构的组织模式，为政府提供对多种数据等的管理，系统采用ArcServer为GIS平台，Oracle为数据库服务器，利用多种软件技术，实现对国土规划数据、安全生产数据等的显示、查询、统计等功能，为城市规划管理工作提供支撑。总体结构图如图1所示：数据库层：为系统提供基本的数据服务。逻辑层：包括GIS服务层和系统功能层2个层：GIS服务层提供底层GIS管理服务；系统功能层在开发接口之上封装一套统一开发接口，实现对底层数据的访问。应用层：此层是系统主要应用模块，用户通过桌面访问系统数据，进行查询、统计分析等工作。

4系统功能设计与实现

系统要为政府网络办公和对外服务提供应用，大部分用户通过浏览器来应用系统，政府管理员使用桌面系统维护系统数据。系统运行网络架构。根据系统的设计目标和用户需求，三维数字城市平台由三大子系统组成：三维展示子系统、数据管理子系统和共享服务子系统。系统主要通过局域网及专网实现信息共享，满足市政府对三维数字城市平台的数据访问及编辑的要求。

4．1三维展示子系统

三维展示子系统根据用户的需求，设计了系统登录、图层控制、专题应用、空间分析、路径浏览、视图工具、信息查询等功能模块。图层控制：能够对图层的分类、顺序、是否可见等内容进行管理。空间分析：包括量测、通视分析、填挖分析、淹没分析等分析功能。路径浏览：包括地面浏览、航空浏览等功能。视图工具：包括双屏联动、地形编辑、影像影藏等功能。信息查询：包括关键字查询、点击查询、空间查询等功能。辅助工具：包括热点添加、数据导入、方向指北等功能。

4．2共享服务子系统

（1）数据服务接口。提供有关的地理空间数据服务接口，将基础地理信息数据库中的DLG，DOM，DEM，电子地图、多媒体数据、三维模型数据、兴趣点等基础空间数据、元数据等成符合XML，WMS，WFS等标准的数据服务接口，可同时为多个部门的应用提供数据共享服务，达到数据统一更新、实时的目标。

（2）基础地理信息共享服务模式。由于委办局众多，各委办局对基础地理信息的数据需求、应用系统的开发模式均各不相同，平台提供4种共享模式。通过数据接口，直接在线访问的数据模式；基于服务的空间数据共享模式；基于图片的空间数据共享模式；通过介质拷贝，提供特殊需求的部门服务。

4．3数据管理子系统

提供海量影像数据和DEM数据的合成工具，可生成三维平台中的应用场景。在三维平台后续实际应用中，使用合成工具可方便完成影像数据和DEM数据的更新。

4．4系统实现主界面图

根据设计要求，系统最终主界面。

5结语

第7篇：数理平台范文

关键词：大数据；综合数据处理；平台方案设计；研究

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）01-0069-02

随着互联网、物联网以及云计算等IT技术的进一步发展，我国社会的各行各业都迎来了新的发展机遇和挑战。在大数据的时代背景下，探索综合数据处理平台的方案设计研究，不仅能够改变我国的经济发展增长方式，而且还能够让各行各业的发展跟上时代潮流的发展步伐，提升我国产业经济的国际竞争力，促进我国综合国力的进一步提升。

1 大数据的概念及其作用、意义解析

大数据是一个高度抽象、凝练的概括词，各行各业的专家、学者大多都是根据自己的理解来对大数据进行定义，因此，迄今为止，人们对大数据都没有统一、标准的定义，大数据的概念还处于仁者见仁、智者见智的状态。

大数据指的是所涉及的资料规模很大，无法通过目前的主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营者进行决策的资讯，这是维基百科对大数据的定义。可以看出在这概念中，维基百科对大数据的解释主要侧重点是强调大数据资源的规模量大的特点，并说明了大数据的功能作用是撷取、管理、处理以及整理相关的信息资源以供企业使用。从维基百科对大数据的定义来看，大数据所服务的对象主要是企业经营者，但就笔者看来，这一定义无可避免地带有了维基百科本身的局限性。大数据并不仅仅是为企业经营者服务的，任何行业包括我国的基层政府、公、检、法等部门都完全可以使用大数据资源来建立综合数据处理平台，以此对相关的决策、政策进行分析，为促进我国社会的全面发展贡献力量。

在大数据的飞速发展过程中，其展现了自身的独特作用和功能，对大数据进行精细化的研究，不仅有助于捍卫我国的网络空间的数字，维护我国的社会稳定，推动社会与经济的可持续化发展。而且大数据在发展的过程中还能够极大的推动国民经济核心的产业信息化升级，突破当前科学、技术的限制，带动诞生出数据服务、数据材料、数据制药等战略性新兴产业。纵使大数据具备了众多的功能和作用，极大地促进了我国经济社会的发展，但大数据给我国经济社会的发展所带来的挑战也是不容忽视的。大数据由于其数据类型、数据结构以及数据内在模式都极其的复杂；数据本身、数据模型以及数据学习的不确定性；数据模式、数据行为以及智慧的涌现性等现状使得人们在对大数据的使用中存在着诸多的挑战。基于大数据的这些功能作用以及面临的挑战特点，对大数据的综合数据处理平台方案进行设计研究具有重要的现实作用。

2 基于大数据的综合数据处理平台的方案设计研究

在大数据的时代背景下，建立综合数据处理平台的首要任务是要明确平台建设的目标。通过运用管理学学科的相关知识对这些目标进行层次的划分，将目标进行细化处理，使其成为一个个可供实践操作的小目标。其次是根据这些目标的需要，结合相关的互联网、物联网技术以及数学分析、建模思想等，构建综合数据处理平台的总体架构，初步搭建综合数据处理平台。最后是对综合数据处理平台的内涵及外延进行填充处理，如对综合数据处理平台进行技术架构、网架架构以及安全架构等等，并采取相关的措施对其进行管理维修，以方便使用。

2.1 基于大数据的综合数据处理平台设计的目标分析

由于大数据本身所具备的特殊性，构建基于大数据的综合数据处理平台，首先需要的是明确构建这一平台的目标。在笔者看来，构建基于大数据的综合数据处理平台的目标主要有以下几方面：一是提供各种类型的数据信息，在大数据概念、内涵中都已经明确了其功能作用，大数据主要是为社会各行各业的发展需要提供多元化、便捷化、高速化的服务。构建基于大数据的综合数据处理平台的目标之一就是收集、分析、整理各种类型的数据资源，并将其分门别类地置于综合数据处理平台上，为广大用户群体提供充足的数据资料，方便其决策使用。二是创建新型的共享数据库，实现综合数据处理平台上数据的共建共享。在当前的社会发展中，各大数据库使用的仍然是点对点的数据共享，这一复杂的网状结构既使得同样的信息和功能重复出现，又使得数据库系统中存在大量的信息和功能冗余，这极大地阻碍了数据库功能作用的发挥。而建立的新型综合数据处理平台，采用的是开放式架构体系，其能够有效地实现各系统之间的耦合，这既能够简化数据库中的网状结构，节省数据库的空间，又能够实时完成新型数据库中数据资源的共建、共享，_到提供信息资源和进行数据服务的目的。

构建综合数据处理平台第三方面的目标是建立制定数据交换使用的标准。俗话说无规矩不成方圆，在构建基于大数据的综合数据处理平台时，需要在其目标制定阶段就推出统一的数据交换标准，以保证后续工作的有序化开展。为了更好地满足社会各界对于综合数据处理平台的各项业务开展的需要，需弥补当前数据库中数据资源标准缺乏的不足，保证同一类型的数据不会存在多个数据源头或者是多个数据格式，更好地实现数据的共享。在进行综合数据处理平台方案的设计时，要预先设置统一的数据访问和数据交换的标准，避免数据的重复建设，实现数据适应业务需要的灵活化发展，满足人们日益增长的数据使用、业务变化需求，促进大数据综合数据处理平台的建设和发展。

在明确了这些平台目标之后，还需要基于大数据的综合数据处理平台，在方案设计研究中一步一步地对这些目标展开进一步的细化，使其成为可操作、实时性强的小目标。并在此基础上构建一个综合数据处理平台方案设计研究的目标体系，为基于大数据的综合数据处理平台的建成做好必要的准备工作，为后续的平台设计、研究、建设做好铺垫。

2.2 基于大数据的综合数据处理平台方案设计的总体构架分析

在大数据的理念、技术支撑之下，可以构建基于服务总线、数据库级共享模块以及应用级模块的综合数据处理平台。在具体的方案设计研究中，分别对这三大模块进行分解、细化，使其成为更小的子系统，然后对各子系统中的各个要素部分进行设计和处理。最后将所有的要素部分进行糅合，以此建立数据信息交互的综合数据处理分析平台。其中，基于大数据的综合数据处理平台方案设计中的服务总线的主要功能是完成信息的路由、转发、服务、注册等，并且服务总线同时与其他同级平台进行连接，以达到数据信息资源共享的目标。服务总线模块的方案设计是整个综合数据处理平台的主体部分，如果将其比作生物人的话，服务总线就相当于人的大脑，对整个平台的运转进行指挥、调节、控制。

数据库级共享模块的作用是实现数据资源的存储、交换，并达到共享的目的。在具体的方案构架中，数据库级共享模块主要是通过对数据库和共享数据库进行直接访问的方式展开，以完成各种类型的，大批量实时数据、静态数据、统计分析数据、结构化数据、非结构化数据以及半Y构化数据等的共享。数据库级共享模块还可以主动地对被抽取的数据、被动接收的数据进行共享数据库的构建，以不断地满足各大数据平台的提供者和用户对数据资源的储存、交换，实现综合数据处理平台的作用。

而在应用级共享模块的建设时主要是要将其与服务总线进行连接，并在其进行标准的服务接口时，对数据库中的数据资源进行共享数据加工、共享数据交换、共享数据服务以及共享流程服务等工作。应用级共享模块主要是通过这些工作来实现整个综合数据处理平台各系统之间的相互交流，相互协调合作，以实现各大数据平台数据的交换和服务的共享。也可以这样说，应用级共享模块在整个的综合数据处理平台中居于信息共享平台的中枢、核心层，是实现大数据交换、服务、共享的关键板块。

2.3 基于大数据的综合数据处理平台设计的技术构架分析

基于大数据的综合数据处理平台设计的主要技术是计算机技术、互联网技术、云计算处理技术以及信息通信、信息通讯等技术，进行综合数据处理平台的构建离不开这些现代化技术的支撑。基于大数据的发展，综合数据处理分析平台中的硬件构架主要有防火墙、交换机、数据库服务器、光纤交换机、硬盘阵列以及应用服务器等。

综合数据处理分析平台中的各大硬件构架在使用过程中所凭借的具体技术支撑有所不同，各硬件构架在整个综合数据处理分析平台中的地位也有所区别。其中，数据库服务器主要采用的是固定分区方式，对数据库中的数据进行存取、访问控制、对数据进行管理、集成数据分析服务、对信息进行调度以实现共享等等。此外，数据库服务器还能够对硬件、软件以及其他的受控件产生的故障进行探测，并同时将故障主机上的应用迅速切换至其他的设备上，最大限度地保证数据业务使用的连贯性。

应用服务器作为连接交换机、光纤交换机的主要载体，在整个的综合数据处理分析平台上处于核心设备地位，主要负责数据共享方面的业务。包括基于消息队列的共享、基于共享数据库方式的共享以及基于共享服务和业务流程级别的信息共享等。应用服务器能够保证资源的灵活性使用，并根据实际情况的需要，对信息资源进行相关的实时性调整。但为了更好地发挥应用服务器在整个综合数据处理平台上的作用，在使用应用服务器时，最好对应用服务器进行双机集群处理。

2.4 基于大数据的综合数据处理平台设计的网架架构分析

网架构架是整个数据平台得以正常运转的关键技术支撑，没有网络架构，综合数据处理平台其他模块的构架都是纸上谈兵。当前，我国计算机网络使用得比较普遍的是广域网和局域网，在绝大多数的行业领域，使用得最为普遍的是局域网。局域网主要是利用以太网技术作为网架架构，这在一定程度上能够满足平台内部的网络使用需求，实现内部数据资源的网络共享。但在进行综合数据平台处理时，可以有意识地多加入广域网的使用，以实现更广范围内的行业和平台之间信息的横向沟通交流。这样也可以实现更大范围内的数据资源共享，满足人们对于大数据时展的数据需求，促进整个经济社会的信息化发展。

2.5 基于大数据的综合数据处理平台设计的安全构架分析

计算机网络安全一直以来都是社会各界人士关注的重点。近些年来，黑客入侵、用户信息资料泄露影响了网络环境安全，给网络用户的生活带来了极大的困扰。在构建基于大数据的综合数据处理平台方案分析时，要充分地考虑到平台各个方面、各个层级体系的安全性能，构建完备的安全服务与安全防护体系，保证平台与用户进入口之间信息交换的安全性。

笔者认为，有如下的具体做法可以用来构建综合数据处理平台中的安全架构体系：一是强化防火墙技术系统，对数据库的访问入口进行严密的限制、控制，并对服务器的区域边界、区域之间的访问进行严格的控制，以保证平台数据资源使用的安全性。二是对各硬件、软件进行防病毒系统保护。在各数据库终端和服务器上都部署相应的安全管理区域，对各用户的访问端口进行病毒扫描，定期对病毒管理系统进行优化升级。借此进一步提高相关系统的监控管理能力，提高综合数据处理平台系统的安全性。三是对应用管系统和审计系统进行安全管理，无论是核心交换机还是终端、服务器都要对恶意用户的不正当行为进行过滤和警告，尤其是要严格禁止不法用户的非法访问、恶意攻击以及蠕虫传播等行为。要以此保障整个综合数据处理平台各系统之间各类型数据资源的安全性能，促进整个平台安全构架的建设。

3 结语

在探索综合数据处理平台方案设计研究的过程中，笔者发现大数据的处理技术还存在着一些亟待解决的问题。当前，大数据的存储成本比较高，资源的利用率比较低，大数据系统的吞吐率也还比较低，非线性迭代算法还需要做进一步的优化等，这些都是目前大数据平台所存在的系列问题。在大数据时代背景下，构建综合数据处理分析平台既需要相关的工作技术人员采取相应的措施、方法来解决大数据自身所面临的问题和挑战，也需要不断地引进、开发新的技术，解决在构建综合数据处理平台过程中所产生的新问题。这从一定程度上来说增加了综合数据处理平台的方案设计难度和数据平台的建立难度。

参考文献

[1]朱建平，章贵军，刘晓葳.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].统计研究，2014，02：10-19.

[2]程学旗，靳小龙，王元卓等.大数据系统和分析技术综述[J].软件学报，2014，09：1889-1908.

[3]王元卓，靳小龙，程学旗.网络大数据：现状与展望[J].计算机学报，2013，06：1125-1138.

[4]王淑芬.基于大数据的制造运行监测与分析平台研究[D].广东工业大学，2014.

第8篇：数理平台范文

关键词：空中交通管理；数据处理；平台设计

中图分类号：V355.1

国内外航班数据处理现状

在欧美等航空发达国家，专家学者们早在20世纪80年代就已经开始关注航班数据处理系统的研究和建设。

美国空中交通管理结构采取层状结构，位于顶端的是华盛顿的空中交通管制系统指挥中心（Air Traffic Control System Command Center，ATCSCC），下层包括20个航路交通管制中心（Air Route Traffic Control Center，ARTCC）和多个终端进近雷达管制（Terminal Radar Approaeh Contro1，TRACON）单元。现行的数据信息流是由航空公司签派中心将飞行计划信息发往管制部门，再由这些管制部门将信息传送到位于系统组织最顶端的ATCSCC，再由ATCSCC转发到全国各个ARTCC和TRACON。在每一个ARTCC都配置一套与ATCSCC同步更新的航班数据处理系统。在飞行的各个阶段，航班数据都是由该系统管理，并且在飞行后对相关数据进行整理存档。

欧洲航空安全组织（EUROCONTROL）提出了全欧洲飞行计划集中处理和分发系统的构想。在这一概念的指导下，1996年3月开始全欧洲唯一的飞行计划处理系统IFPS集中处理欧洲范围内全部航班的飞行计划信息。到目前为止，该系统己经成为全欧洲34个空管单位唯一的航班数据源。

IFPS接受和处理全欧所有仪表飞行规则航班飞行计划。航空公司长期计划每年两次（夏、冬两季）采用统一的格式向IFPS提交RPL。RPL处理系统自动对RPL进行检验，如果RPL正确，则被存入数据库中；如果不正确，通过人工处理后发回给航空公司修改。系统根据数据库中的RPL数据，提前20小时自动生成飞行计划，发送到流量管理席位。航空公司一般提前3小时根据标准格式将当日飞行计划发送到IFPS系统，IFPS进行自动化和人工纠错处理，正确的飞行计划将被自动发送到欧洲流量管理系统，不正确的飞行计划发送回航空公司。不正确的飞行计划被发回后，航空公司如不进行修改，该航班就会被拒绝。

我国一直致力于航班数据处理系统的研究和建设，目前，各个区管中心都有一些处理报文的系统，能够向相关单位提供航班的数据。这些系统多数是自行设计和开发的，可以提高空管的工作效率，改变了过去落后的报文传输和处理方式。另外，还有一部分由国外引进的航班数据处理软件也在应用中。

综合目前的状况看，这些数据处理软件可以从一定程度上提高效率，但是，系统规模较小，无论从覆盖范围、数据量还是处理速度方面都远远赶不上实际需求的增长。它报文类型单一、处理水平以及系统的可靠性层次不一；而国外购买的系统因为移植性等问题，在应用的地区发挥作用也很有限。在不同区域间数据的传输，则因系统不一致，带来重复发送、漏发、误发等问题，给航班的正常运行带来很大的影响。不同类型的数据源没有一致的处理平台，带来的问题是对于同一架航班的描述存在不一致的状况，因此，不能把握航班的真实动态。

建设航班数据统一处理平台分析

必要性分析

1、飞行数据工作量增大的需要

飞行计划数据处理包括飞行计划的自动接收、存储、识别、分析，指出错误并确定航路，估计飞机经过每一个检查点和到达终点机场的时间等等。其特点是信息渠道多，信息量大，易受飞机本身的状况、气象条件、起降机场及航线的环境等影响，所以改动频繁。传统的管理方式效率低下、精确度差，不能适应信息高速、准确的自动化信息传输。

2、建设流量管理系统的需要

我国管制系统进步和改革中的重要一步，就是将流量管理技术引进来，采用先进的算法，结合国内的实际构建符合我国国情的流量管理系统，以期改变目前航空负荷过大引起的拥挤，和带来的安全隐患。随着我国流量管理系统的建设，统一的数据处理可以为流量管理提供必须的数据源，同时，可以供航空公司和其它空管单位把握全局的态势，能够从战略角度控制航班的运行。

4、航班数据融合的需要

航空器飞行过程中会有一系列的相关数据，包括飞行计划和动态等。不同来源数据对航班的描述存在不一致，因此，需要通过校验，得到统一的飞行计划数据；通过关键词匹配和航迹相关，来更新航空器的信息。飞行过程中不可能完全按照原定计划飞行，在遇到不良天气或者流量控制事件时，通过最新反馈的信息，需要对计划和动态进行修订，下一区域时间和到场时间也会随着这些调整发生变化。只有统一的飞行计划数据，才能得到准确的信息。

我国的飞行计划发送过程大多依赖人工处理，人为的错误会带来很多的计划混乱和错误。如果引入航路解析功能，构建飞行剖面，就能够提高自动化程度和准确度。这需要将沿航路的大范围数据融合在一起。统一技术平台能够与发送单位进行交互，从而在航空器的交接，飞行的保障方面获得便利。

5、飞行后评估的需要

每年两次的班期时刻表制订过程，航空公司对行的评估，以及机场、空管单位对相关飞行任务的执行情况的评估的需求，都需要在飞行后阶段，将起飞时间、关键点时间、到场时间等与飞行计划进行比较，进行评估。这些都是建立在统一的数据基础上的。

综上可知，空管的发展实际，急需构建这样的一个系统，它能够融合不同数据源信息，提供给空管、航空公司、流量部门和旅客一致的航班数据信息。参照国外航班数据处理系统的实践，建立这样的集中处理航班数据的平台系统，意义重大。它能够改变我国目前的相邻管制区域间的通讯，主要依靠语音，通话繁忙，管制员负荷很大，航班电报数据发送混乱、格式不统一、重复接收或者遗失情况时有发生的状况。对流量管理的部门来说，有了区域内所有航班的动态信息，就能作出流量预警，从战略上和战术上安排相应的流控事件，减少危险，并能安排航空器地面等待，节省油量，减少污染；同时能够使航空公司了解它们的航空器所在位置和状态，便于编排飞行计划和人员排班，提高效率；更能改变过去旅客对于航空器延误时间一无所知的状态，当航班时间发生变化时，能够对自己行程作出调整，可以一定程度上减免旅客与航空公司发生纠纷的状况，利于出行。

可行性分析

目前，我们在设施、机构和可以借鉴的经验方面，都使得平台建设具有可行

1、软硬件设施

目前，我国的空管信息网络己取得一定的成绩，软硬件设施有了长足发展，建成了以民航总局空管局和地区空管局为骨干，连接各省市、区局和主要航站的全国民航自动转报、分组交换和卫星通信网；平面电报，数据通信和国际数据的交换、传输、服务能力有明显提高；航空气象和航行情报实现专业信息产品网络化服务；部分地区完成雷达数据联网；航空公司和机场运行信息初步实现本地服务网络化、产品化和标准化。在总体上，空管数据处理体系已为未来的更大发展奠定了坚实的基础。

数据通信技术的发展已经迈上一个新的台阶，应用范围越来越广，数据通信业务的速率越来越高；同时，越来越高的通信速率又使数据通信的覆盖范围逐渐扩大（远程计算、远程资源共享等成为可能），应用领域愈来愈广；它反过来进一步促进了数据通信更快的发展。数据库技术也取得了长足的进步，从技术驱动的角度看，数据库技术呈现出具有高可靠性、高性能、高可伸缩性和高安全性的特点。从信息系统发展的角度上看，系统的可扩展能力也有了很大的发展。以上技术的发展使得建立大型的区域性的统一数据处理系统变成可能。

2、可借鉴经验

根据国际民航组织的要求，2012 年11 月15 日起将在全球范围内正式启用新版飞行计划标准格式和ATS 报文，新报文格式旨在更好地满足未来具备先进能力的飞行器的需要；满足自动化系统的需要。国内目前状况决定了我们不能将国外的航班数据处理系统直接照搬，但在系统建设过程中，有很多值得我们吸收的部分可以互相借鉴。对照自己的实际情况，以提高效率为目的，建设航班数据统一处理平台已成为现实。

平台功能

（1）飞行计划的接收存储，包括航空公司发送的电报信息、以及存储的RPL自动生成、以及管制人员手动输入的计划；

（2）使用一定的运算法则来处理数据，产生四维的预测飞行航迹，并推导出正确的地址信息，以保证航班信息可以在合适的时间发送到正确的自动处理系统；

（3）支持用户对于信息的更新，当接收到航班的更新（离场、取消、延误等）时，系统自动修改该航班动态，并实时发送到相应的单位，能够产生航班最新动态报告；

（4）对飞行的状态自动管理，使飞行计划与航迹实现自动配对处理；

（5）支持自动查询功能，并能在特定情况下自动处理信息，例如，在空域改变、航路关闭、跑道结构改变等情况下，对于受影响的航班数据进行检索和自动修订；

（6）能够满足特定航班手动操作的需求；

（7）协调信息更新的同步，保证所有的系统和个人接收到的航班信息都是最新数据。

作为一个开放的系统，能灵活地与现有的雷达监视系统、ADS系统、飞行计划系统、空域系统和情报系统、气象系统及民航空管信息数据库互联。能够对飞行计划数据进行自动处理，并根据对各种类型的电报数据的自动或人工识别结果，实现飞行数据与电报数据的关联，并进行针对电报数据的自动或人工处理。

统一航班数据处理平台设计与应用

我国的空管组织结构呈树形分布，这就要求数据融合平台系统的组织结构也与之对应。因此，在用于航班处理时，可将航班对象概念与空管单位的组织结构结合起来，底层为各个数据存储器；中层为各个管制室、管制中心、地区空管局；顶层为总局空管局的树形结构空管数据处理系统。以华东区域为例，它下属区域管制室、进近管制室、塔台管制室和站调。在四级管制单位中，都设有主机索引，在最下面的一级则直接与各个数据存储器相连接（在各个数据存储器中空管数据都是以XML格式存储的）。它分布于民航系统内的数据存储器，负责存储、更新和存档来自民航各个单位的数据。这些数据在存储器内是唯一存储的，并且为特定单位所有，只有这些单位有权存储、更新和存档。因此，在树形结构的顶层建立数据融合平台系统，便于集中数据的采集和传输，而且，速度可以更快，还可减少网络数据流量。建设这种系统的目标为：通过FDFP（fl1ght data fusion platform）系统的建设，基本实现数据管理的自动化、规范化和信息化。

参考文献

黄卫芳.欧洲空中交通流量管理系统简介.空中交通管理，2006。

张通国、詹建民、朱衍波等.日本空中交通流量管理系统考察报告，2004。

张学军，张其善.空中交通服务电报智能处理系统，北京航空航天大学学报，2001。

第9篇：数理平台范文

我是一名创业公司的产品经理，从0到1做公司的产品，近两年，因公司业务发展的需要，开始做公司内部的数据平台，我也由一名业务产品经理转为数据产品经理。以下是我结合自身工作的一些总结，与大家分享。

数据平台的定位产品经理看事情总是先面后点，我们也按照这个思路来展开话题。

那么数据平台在产品发展中的定位是怎样的呢？应该何时搭建数据平台？数据平台的作用又是什么呢？

请看下图：

1. 试错期的回音壁

我们的主产品是做社区O2O电商平台，上图也是以此为背景进行展开的。

我们的主产品2015年下旬上线，彼时公司对产品的定位还不清晰。连续几个版本基本上就是“试试试”，产品团队开展了大量的竞品调研以及用户调研，针对于社区业主，我们先后提供了物业服务、社交服务、优选商品服务、周边信息服务等。公司的业务部门也不断招人，组建新团队，支撑各个业务。

这个阶段，全公司上下都在埋头做业务，对于做数据平台，一是没意识，二是没概念，三是没精力，四是没必要，所以这个阶段的数据建设主要依靠第三方平台。通过埋点和漏斗，完全可以掌握产品的基本情况，哪个功能访问量高，哪个功能访问量低，迭代后的效果如何，一看便知。

（上图截取自友盟的demo ）

2. 拉升期的度量尺通过一年的内功修炼，我们逐渐搞清了套路，2016年中旬，开始做推广、拉用户。公司开始制定KPI，各个业务部门开始背指标，我们的自建数据平台也是从这时开始的。之所以开始做自建的数据平台，主要为了方便考核，大家都懂的。

平台的主要内容就是各类报表、分部门、分渠道的各类指标。

上图是我们的一张报表，因为我们的业务是围绕社区开展的，故此以社区为维度考核，这张报表监控了每个社区的注册用户数、认证用户数。

除了做报表，在这个阶段也要同步建立数据的权限管理，毕竟老板不希望每个员工都知道公司全部的数据。

3. 转化期的显微镜熟悉产品生命周期的各位同行都知道，拉升期之后该开始做转化了。到了这个阶段，数据的事情就有些复杂了。我们在2017年，做了一整年的商城，配套也做了一系列数据产品。包括交易数据、用户数据、商品数据、实时数据、会员数据等。

这个阶段最主要的任务是为业务部门提供方便的数据分析的模型，发挥数据的显微镜作用，让数据能够即时、准确的反映业务实质、帮助业务进行改进。

关于数据模型的，后面的内容会提到。

4. 平台期的指挥舱“指挥舱”这个词有点大，但概念却恰如其分。到了平台期，产品已经成为比较大的流量入口，各个商家开始重视平台的作用，投入人力、物力运营自己的店铺。这时，数据产品也要及时跟进，为他们的运营提供支持。就像淘宝、京东商家的数据后台，可以方便的帮商家查询各类信息。

这个阶段数据的第二个应用是推荐系统和搜索系统，当用户数和SKU数足够大时，让用户快速的找到自己想要的商品，能够极大的缩短决策流程，对转化率大有帮助。

当然，在这个阶段，我们利用数据还可以做风控系统，预测系统等大数据产品，帮助平台更加健康的成长。

现阶段，我们刚刚要开始做平台期的事情，所以在这方面的经验并不是很充分，以上的内容来自于自己的学习和判断，仅供参考。

数据平台的三大法宝在数据平台的建设过程中，有诸多的要点，但有三个方面还是要单独拿出来说，因为他们实在是太重要了。指标、维度、模型我认为是数据平台建设的三大法宝。

1. 指标第一指标！指标！指标！

对于指标这个概念的重要性，强调再多遍也不过分，我在这上面踩了不少坑。

刚开始做数据平台时，我们的CTO跟我说先整理指标和维度，我不以为然，在网上找了个帖子直接了事。结果一系列挖坑的过程就此开始了，产品上线后，业务说数不准，我说没问题，都核对过了。结果找来找去是双方对指标的定义不统一。

关于指标有两个方面经验跟大家分享。

（1）原始指标和聚合指标

在我们定义指标时，要分清楚那些是原始指标，那些是聚合指标。

业务上直接产生的数据就是原始指标；按照某个维度进行计算后的指标就是聚合指标。正常的顺序是先定义原始指标，再定义聚合指标。

举个例子说明：

一条订单记录，订单金额就是原始指标；计算一天的GMV就是聚合指标。

定义原始指标时，概念要清晰，例如：定义订单金额时，算不算邮费、算不算优惠等。

定义聚合指标时，维度要清晰，例如：我们公司的例会通常是每周六召开，所以我们在统计时设置了一个例会周的概念，例会周是从上周六到本周五。kpi指标都是按这个维度聚合。

（2）指标的迭代

指标要跟着业务的发展进行迭代。

我们在做会员时，有一个最基础的指标：增加会员数。这个指标看似简单，但我们经过了几个版本的修正。

请看下图：

上图中可以看出：概念和指标，会随着业务变化而变化。

值得一提的是：表中的指标都是聚合指标，在我们做这个定义之前还应该做好维度的定义，例如：净增会员数=新增会员数-减少会员数。新增会员数是按照充值的时间聚合；减少的时间按照退会或者出会的时间聚合（而不是这个用户成为会员的时间）。

我们应在数据平台建设的初期，建立好指标库，指标库尽量详尽和丰富。指标的概念应该与业务核对清楚，并由领导审批，最后交给技术。

指标库是全公司公共的概念，业务考核、产品迭代，都是以此为基准。

2. 维度第二维度的存在，让指标变得更加立体，就像OLAP中的多维数据模型。事实上，维度的建设会比指标更加贴近业务，市场上的做电商的平台，可能大部分指标都是相同的，但每个平台一定会有一些特有的核心维度，这些特有的维度也恰恰定义了企业的商业模式。

下面是一些梳理维度的思路：

（1）显而易见的维度

一些通用的维度还是比较容易梳理的，下图以电商产品为例简要列了一些，供大家参考：

我们在梳理维度时可以直接分级，也可以先不分级，做模型的时候在需要的场景下再分级。

（2）与业务紧密相关的核心维度

上文提到，每个平台都有特定的核心维度，梳理这些核心维度，考验了产品经理对业务的理解能力和抽象能力。

举个例子来说明一下什么是核心维度：

事实上核心维度并不是指的优先级最高的维度，而是按照优先级排列的一系列维度集合。

（3）业务发展过程中出现的动态维度

细心的读者可能发现，在前两个小节中，我漏掉了一个重要的维度——用户维度。事实上在任何一个产品分析中，用户维度都是极其重要的。在我的概念中，用户维度是一个在业务发展过程中的动态维度。

那么，何为动态维度？

动态维度在一开始并不是显现的，不像时间、空间、业务实体这种来自于组织架构或者业务形态等，直接可以在业务流程图中读出的维度。动态维度需要业务发展过程中归纳提炼而出，并且会随着业务的发展不断变化。

回到用户维度，在业务发展的初期、中期、后期用户的画像和模型一定是不同的。依然用张老板饭店的例子为大家说明：（我们需要假设张老板在创业初期就能够获取用户数据）

用户维度是最重要的动态维度之一，与此同时，根据不同的业务，还会有其他的动态维度。例如：商品可以按照价格区间、利润率设置维度；店铺可以按照动销比、好评度设置维度；我们需要结合自身的业务，挖掘这种新的维度。

3. 模型第三当我们建立好指标库和维度库后，接下来就是设计数据平台了，但在此之前，我们先来了解“模型”这个概念。

模型，相信大家都不陌生，像AARRR模型，RFM模型都是我们耳熟能详的经典模型。但模型的概念，在很多人心中也许是不同的。

比如：我们和研发聊模型时，研发的心中是：业务模型、数据模型、物理模型。对于数据分析或者数据平台设计过程中的模型，我心中的概念是：经过实践、在一段时间内固化下来的数据分析的方法。

数据平台的页面和图表，其实就是数据模型的体现。所以设计数据平台，其实就是建立分析模型的过程。

那么如何来做呢，接着跟大家分享：

（1）从KPI和业务入手

前文中提到，需要建立内部数据平台时，企业已经发展到了一定阶段，所以不管有没有模型的概念，事实上，在管理层和业务人员的心里已经有了模型。从领导的角度，模型会体现在下发的KPI上，从业务的角度，会体现在各自的业务分工或流程上。

我们仍然以张老板的饭店举例，假设饭店处于第二阶段：张氏酒楼承接散客和酒席。

下图是为张老板设计的每日数据台账：

我们在给张老板的报表中，首先按照两个业务“散客”、“酒席”将三个关键指标营业额、顾客数、菜品量进行了拆分。

我们为什么这样拆，可能是张老板为这两个业务线定了不同的KPI，也可能是这两个业务分由两个人分管。但最重要的原因是：这两条业务线的运营流程是不同的。我们首先需要把这两项分开，才能进一步分析。

（2）模型的类型

上图只是一个示例，所谓数据平台，就是通过一张一张的图表，把业务的真实情况反映出来。展现给各个相关的岗位人员，帮助他们改进做法。

我归纳了几个模型类型，供大家参考：

拆解模型：上面的例子就是一个拆解模型。当我们遇到相对独立的维度时，可以用拆解模型，例如：按业务拆、按地域拆、按用户拆。

流程模型：当我们在分析一个流程性的业务时，适用于流程模型，比较经典的：AARRR模型，漏斗模型都是属于此类。

对比模型：数据，对比才有意义。所以我们在分析数据时，最常用的就是对比模型。例如：环比，销售品类相同的不同商家之间的对比等。

归纳模型：归纳模型要稍微难一些，有点类似于上文提到的动态维度，我们需要在摸索中总结，找到评价和总结某个事物的核心指标和维度。例如：RFM模型、用户画像、店铺画像等都属于归纳模型。

4. 三大法宝之外除了上面说的三大法宝，构建数据平台还有一些其他要素：

（1）可视化

说白了就是什么情况下用什么图，怎么设计和组合图形，才能准确、形象的传达信息。事实上数据可视化是一门比较高深的艺术，我印象里国际上好像还有类似的比赛，这方面的资料、书籍也比较多，都比我专业许多，就不展开说了。

（2）权限

数据权限是比较重要的，做数据产品经理，应该在一开始就树立数据的保密意识。

这部分大致上分为功能权限和数据权限：

所谓功能权限：就是按照菜单划分权限，有的人能看到这个菜单，有的人不能；

所谓数据权限：就是虽然大家都能看到这个页面，但每个人看到的都是筛选过的数据，仅是自己能看到的范围。

我们在这方面做的比较简单，相信在大型公司，权限部分要复杂的多，还请大牛朋友指点。

（3）结构

这里说的结构，我想表达的是数据平台的各个菜单怎么来设置，都放哪些内容。数据平台说白了是个B端产品，B端产品在意的是效率，所以我们的页面结构，通常情况下是按主题来分的。

当然有条件的也可以让业务自定义看板。下图是截取的友盟、腾讯移动分析、GrowingIO、诸葛io的菜单截图，供大家参考，大家也可以自行登录相应的网站查看demo学习。

总结怎么从0开始做数据平台：

找定位：看到底需不需要做，做到什么程度；

订指标：制定尽量详尽的指标库；

画维度：按照重要程度列出与业务相关的维度；

建模型：与数据用户一起，构建每个岗位的分析模型。

完成这四部之后，就可以做原型图，写需求了。当然过程中还要注意、权限的管理、可视化的运用、以及结构的编排。

那么有了以上这些就够了吗？

其实这只是一小部分，能够顺利搭建数据平台，还有三个关键点：

一是企业的管理层是否支持，包括政策上的支持，资源上的支持。在资源紧张的情况下，领导是否愿意拿出一部分资源来做数据平台；