以数据为中心路由（共7篇）
以数据为中心路由 篇1
当前对于以数据为中心的智慧城市所呈现出来的相关研究主要有领域方面的研究以及技术体系方面的研究, 本文将主要阐述领域研究的相关特点。
一、多学科以及多领域相互交叉
相互交融的多学科以及多领域所构成的交叉性学科是以数据为中心的智慧型城市的一个显著特征。这一领域涉及了很多不同领域的基本理论以及技术工具, 比如信息科学领域、社会科学领域、交通科学领域、环境科学领域、统计学物理领域以及规划与建筑学领域等。在以数据为中心的城市的技术研究中, 这些不同的学科分别扮演着不同的角色。因为数据的收集、管理、分析、应用以及处理等一系列的程序都对信息技术有很强的依赖性, 所以在整个领域中, 信息科学担当者核心的主导作用。与此同时, 和城市生活运行具有密切关系并且能够对信息科学的某个专业领域进行知识补充的各项专业学科知识, 有效的将信息技术所能够涵盖的应用范围扩展到了最大的限度。在应用城市数据的时候, 某一专门学科所具有的专业知识能够帮助信息技术将需要用到的数据分析以及处理模型有效的建立起来。在这样一个以数据为中心的智慧城市的研究领域当中, 多学科之所以能够进行交叉合作是因为有信息技术这一关联核心[1], 同时, 信息技术作为一种公共技术平台还能够有效的支持各个学科将其专业知识发挥出来, 假如脱离了信息技术这一衔接载体, 那么在这种完全不相关的领域中是很难在专业学科知识之间建立起某种必要的联系的。当然, 假如脱离了专业学科知识的支撑, 那么信息技术就不能将它应用的作用有效地发挥出来, 而只能在信息领域中发挥它的优势。
二、以数据为中心
假如需要了解一个城市健康与否, 就必须对人口、交通、经济、环境、物流以及能源等一些深层次的动态进行有效地感知。那么安装传感设备就是最直接有效地方式。这种传感设备可以直接监测需要了解的城市动态相关情况, 可是因为会出现隐私、技术以及成本等这一系列的问题, 所以一般来说, 这种直接监测的行为是难以实现的, 往往只能依据从现有的信息基础设施中所获得的外围数据来分析城市的相关动态。比如, 虽然所收集的车辆的GPS导航定位以及手机通信的基站位置这两类数据并不是为了对城市人口活动行为进行研究, 但这种数据的收集是在不侵犯用户隐私以及不引起用户反感的前提下来研究人类在日常活动中所表现出来的行为方式。研究人员在分析智慧城市的数据时, 应该将不同城市所呈现的数据与将要被分析的具体城市的相关动态建立起一定的联系[2]。丰富的数据来源以及精湛的分析技术在这一过程中都是不能缺少的因素, 丰富的数据来源能够将求解问题的难度大大降低, 而研究人员所设计或者选取的分析算法决定着最终结果的可靠程度。
三、区域特征较为明显
城市是人类赖以生存的空间, 对城市科学高度关注的科研人员也处于这一空间, 所以在研究智慧城市的时候科研人员会根据自身所感受的环境首先将研究对象定位自己身处或者离自己不远的城市。这就造成以数据为中心的智慧型城市的相关研究具有较为明显的区域性特征。纽约以及洛杉矶等比较大型和发达城市是美国科研人员优先选择的研究对象;而欧洲的中小城市是欧洲科研人员优先选择的研究对象;中国或者是华裔科学人员往往会将上海、北京等大型发展中城市存在的一些问题作为主要的研究对象。具有区域性特点的这种以数据为中心的智慧城市研究为中国的科研人员带来了得天独厚的优势。第一, 中国是一个城市资源非常丰富的国家, 中国的城市化水平截止到2012年已经高达53%左右, 在中国人口超过百万的城市占据全球的21%左右[3]。第二, 我国城市建设信息基础设施的水平跟随者国民经济的不断发展也取得了显著的进步, 城市的信息化建设也有了持续的发展。第三, 不管是在政府还是在民间, 都对改善城市环境, 提高城市管理水平以及治理城市中的拥堵污染有着迫切的需求, 而且都对建设和谐社会以及构建智慧城市等方面有了实际性的投入, 这在一定程度上支持了我国科研人员的工作。
四、结语
由于城市拥有越来越成熟的信息基础建设, 所以人们形成了越来越迫切的城市智慧化需求。以数据为中心的智慧城市已经慢慢成为人们关注的热点领域。特别是在数据科学崛起的这种大背景下, 数据信息技术很有可能将以数据为中心的智慧城市作为它从虚拟数字空间走向真实物理世界的第一步。在未来的生活中, 以数据为中心的智慧城市将产生不可估量的影响力, 并呈现出难以估量的发展前景。
参考文献
[1]肖易漪;孙春霞, 国内智慧城市研究进展述评[J].电子政务.2012 (11) .
[2]顾德道、乔雯.我国智慧城市评价指标体系的构建研究[J].未来与发展, 2012 (10)
[3]陈铭, 王乾晨, 张晓海, 张晓伟.“智慧城市”评价指标体系研究——以“智慧南京”建设为例[J].城市发展研究.2011 (05) .
以数据为中心路由 篇2
自上世纪90年代Sun公司提出“网络就是计算机”以来,分布式计算、云服务、大数据等分布式技术得到了越来越广泛的应用。实现分布式的一个方式是将原来独立设计和运行的异构系统集成起来,但由于异构系统间固有的多维度差异性,随着集成复杂度增加,系统紧耦合问题愈发严重,从而导致系统集成的难度和风险大幅提高,美国“福吉谷”号事件就是一个典型案例[1]。
为破除这种紧耦合特性,最新研究采用中间件来屏蔽各子系统差异,并通过添加中心信息节点实现自动发现和匿名通信机制,从而达到系统集成的耦合松散化和接口动态化[2]。相关研究中,以数据为中心的分布式系统集成方法是实现实时分布式系统集成较好的解决方案[3,4]。为此,OMG组织制定了数据分发服务(DDS)标准,并涌现了OpenDDS、RTI DDS及OpenSplice DDS[5]等软件实现。DDS利用以数据为中心的发布—订购通信模型(DCPS)实现集成系统间数据耦合的松散化和多对多通信,利用集中信息库模型实现自动发现和匿名通信机制,并通过QoS策略保证通信服务质量[1]。基于以上机制,DDS一定程度上实现了系统间的耦合松散化,但由于采用静态QoS机制,数据生产者和消费者需事先指定QoS策略,否则会导致失配从而无法完成通信。这种策略信息的事先指定仍然是信息冗余的,无法实现动态、自适应配置,不利于系统的快速集成[6]。
针对上述问题,提出一种以数据为中心的分布式系统自适应集成方法,该方法在采用发布—订购通信模型和中心信息节点的基础上,将数据生产者角色定位为通信质量约束方,将数据消费者角色定位为通信质量需求方,通过在网络中间层添加协商模块实现通信质量策略的自动配置;将系统集成元数据进一步限定为业务交互数据,从而降低了耦合性。基于该方法开发了相应的软件模块,并用一个温度推送系统进行了验证。试验结果表明,基于该方法进行系统集成既能使耦合松散化,同时保证了通信质量。
1 分布式系统内在紧耦合性成因分析
一般而言,分布式系统指组件分布在网络计算机上且通过消息传递进行通信和动作协调的系统[7]。分布式系统实际上是由多个独立设计、异构的、分散控制且动态改变的系统组成的大系统,可称为“系统组成的系统”(System of Systems)[1]。为构建这样的体系,需要采用合适的系统集成技术才能达到分享分布式资源的目的。
分布式系统中各子系统设计相互独立,一般不存在统一的系统架构(尤其对于大规模分布式系统),相互的耦合关系是自然形成的动态复杂网络,耦合复杂度由业务联系的复杂性决定。因此,分布式系统具有内在的紧耦合特性。这种紧耦合特性体现在两方面:①由于各子系统是独立设计的异构系统,天然存在的差异性形成集成壁垒;②分布式系统网络构成复杂,集成复杂度大大增加,如图1所示。
针对上述问题,有两种研究趋势使耦合松散化[7,8]:一是通过屏蔽子系统差异性来降低耦合;二是通过添加中心节点来降低集成复杂度,下面分别予以概述。
1.1 通过屏蔽子系统差异性降低耦合
图1所示分布式系统中的多个子系统是异构的,存在语言差异、平台差异、协议差异和数据差异,这种差异性给分布式系统集成带来了极大困难。因此,一个自然的技术路径是通过标准化来屏蔽差异性,进而降低系统接口间的耦合性。该方面的工作比较普遍,在基础设施方面,TCP/IP协议实现了异构跨平台通信,各个操作系统都实现了跨硬件平台,Java等编程语言实现了可移植跨平台等;在集成技术方面,采用中间件技术屏蔽差异性,如先后出现的远程过程调用技术、分布式对象技术以及实时CORBA对象技术等[9]。如图2所示,在每个子系统上添加一个标准化的中间件“外壳”,从而降低了子系统间的集成难度。
上述技术虽然不同程度上使系统间的耦合松散化,但由于其以对象为中心,采用的是点对点(Peer-to-Peer)通信,子系统间除了业务上的联系,还要事先获取通信对方的网络地址,因此系统集成的网络复杂度仍然为O(n2),系统集成难度在复杂程度上未得到降低。
1.2 添加中心节点降低网络复杂度
降低集成复杂度的一个做法是加入一个中心节点[6],如图3所示,采用C/S通信模式将各子系统共享资源发放到中心节点,再由中心节点分发到各子系统。该模式使系统集成复杂度由O(n2)降低到O(n),但最大的问题是中心节点负载过大,容易带来通信瓶颈和单点失效等问题。
1.3 基于发布—订阅通信模型的系统集成方法
针对以上不足,出现了一种发布—订阅通信模型,该模型从分布式系统共享资源的目的出发,将各子系统的角色分为资源生产者和资源消费者两种。生产者发布资源,消费者订阅资源。以资源为中心,通过某种自动发现机制使资源生产者能够将合适的资源以适当方式匿名送到资源消费者处,从而完成无缝、透明的集成[9]。如图4所示,在该模式下的中心节点不是数据集散地,而是作为信息交换中心,数据生产者和消费者在该中心进行注册,并完成信息的交换与匹配。数据通信在子系统之间直接进行,不用通过中心信息节点,因此不存在负载过大的问题,从而解决了中心节点的通信瓶颈问题。
从发布—订阅基本思想出发,出现了两种分布式集成方式[10]:一种是以服务为中心,从共享功能的目的出发实现分布式系统互操作,该方式以Web服务技术为代表;第二种是以数据为中心,以共享实时数据为目的,该方式以OMG的DDS标准和相关技术为代表。两种技术各有其应用和优势,其中,在实时分布式系统中,DDS得到了广泛应用。
DDS是通过QoS策略协调数据发布者和数据订阅者之间信息模型的匹配,自动建立各子系统之间的“通信合约”,从而提供了保证通信质量的机制。在该模式下,需要数据发布者和数据订阅者事先指定QoS策略,如果不匹配,通信将无法继续进行。因此,应用DDS技术进行集成的各子系统除了约定交互的元数据外,还要约定QoS策略,这对降低系统耦合是不利的。本文提出的分布式集成方法针对这一问题进行了改进,通过引入协商机制以自适应缔结通信合约,从而取消了QoS策略的事先约定过程,进一步降低了系统集成的耦合性。
2 以数据为中心的分布式系统自适应集成方法
从数据共享的角度看,系统集成的目的是按照某种事先制定的协议进行信息交互,减小系统耦合性实际上是避免协议信息的冗余。一般把协议信息称为元数据,在互联网框架下的通信过程不但要约定通信内容,还要指定好通信双方的网络地址,对于复杂应用还要针对通信的可靠性、实时性制定相应的服务质量策略,从而对分布式系统集成带来障碍。
在多对多通信模式下,数据发送方不需要也不可能获取所有数据接收方的地址信息和通信要求。因此,元数据信息应当只包括通信内容信息,其它通信节点和通信策略应当通过特定机制自动获取。按照以上思路,参考数据分发服务(DDS)的实现,在已有的基于话题的发布-订阅模型和基于中心信息节点的发现机制基础上,通过在网络中间件中添加协商模块实现通信服务质量的自适应配置,不但能完成通信地址的自动获取,并且实现了通信服务质量的自适应缔结。下面给出以数据为中心的分布式系统集成的总体架构和信息模型及其传递过程。
2.1 总体架构
为使系统集成耦合松散化,将应用程序之间约定的接口限定在元数据层面,通信合约通过发布方与订阅方协商自适应获取。图5为以数据为中心的分布式系统集成总体架构。在该架构中,将分布式系统分为3个层面,分别是应用层、中间层和传输层。
应用层是待集成的多个独立的应用程序,共用数据结构信息(元数据)的约定是应用程序之间进行交互的必要前提。应用程序应约定且仅约定元数据信息,这是以数据为中心的分布式系统集成所追求的目标。
传输层功能比较单一,仅完成样本数据的传输任务,不涉及业务逻辑与协议。完成传输任务的前提是完备的通信信息,这些信息内容至少包括:向哪里发送信息(从哪里接受信息)、通信协议、采取的通信策略等,这里将上述通信所需的完备信息称为通信合约信息。传输层中的传输件实现可以采用TCP/IP协议原生的Socket接口,也可以利用一些现成的网络库,是可插入、替换的软件模块。
中间层起承上启下作用,负责将约定共享的元数据以及应用程序本身的一些通信相关信息转化为传输件所需的通信合约信息,同时还负责在应用程序与传输件之间传递样本数据。中间层包括两部分,分别是中间件和中心节点,中间件由写模块、读模块、发布模块、订阅模块和协商模块组成。中间件的写模块和读模块负责传递样本数据;发布模块、订阅模块和协商模块与中间节点(以守护服务或单独进程形式存在)一起负责约定元数据信息向通信合约信息转换。
按照总体架构,完成系统集成需要以下工作:元数据约定、通信前握手和样本数据传输,如图6所示。从用户角度看,元数据约定是用户进行系统集成唯一要做的,从而最大化地弱化了接口,减轻了集成耦合性。
由于应用程序约定信息的不完备性,系统在进行通信之前要通过中间层的中间件和中心节点进行握手,以取得样本数据交互的完备信息。下面给出握手阶段各信息模型及其传递转换过程。
2.2 握手阶段的信息模型及其传递
握手阶段是通信的准备阶段,需将作为源信息的元数据约定转化为能为传输件通信提供支持的完备的通信合约信息,图7给出了握手阶段的信息传递过程。
在图7中涉及到10种信息模型,其中生产者节点信息、通信约束信息、元数据信息、通信需求信息和消费者节点信息属于源信息。
元数据信息模型一般用一个二元组进行表达,如下所示:
MetaInfo:<MetaData,Topic>
其中:
信息模型中的MetaData是元数据具体内容,MetaData与Topic一一对应,Topic起到了标识某个元数据的作用。为完成元数据信息的序列化和反序列化,话题给出了元数据的类型和大小,因此Topic也用一个二元组定义如下:
Topic:<MDType,MDSize>
其中:
中间件不参与应用程序的业务,因此元数据的具体内容对中间层没有意义,只要将Topic从MetaInfo中提取出来传递到中间件即可。
数据生产者需要在中心节点注册发布信息,注册信息中不但包括话题信息,还要给出应用程序所在节点的网络地址信息以及通信约束信息。同时针对有多个数据生产者提供同一话题的情况,还给出了一个唯一标识的关键字。因此,发布方注册信息是一个四元组,定义如下:
PubInfo:<Topic,Key,PubNodeInfo,CommCons>
其中:
节点信息主要规定了数据生成者的IP地址和端口号。
同样,订阅模块根据数据消费者给出的通信需求信息和消费者节点信息,结合Topic信息,给出注册信息模型如下:
SubInfo:<Topic,[Key],SubNodeInfo,CommReq>
其中:
注意信息模型中的发布方关键字是可选的,需要指定明确只订阅该关键字代表的发布源,否则可任选相同元数据标识符下的发布源。
发布模块和订阅模块分别将发布方注册信息和订阅方注册信息发送到中心节点进行注册。中心节点作为一个记录器和监听器,当有新信息进行注册时,首先记录相关信息并遍历已有的注册信息,如果具有相同话题则进行匹配,给出通信匹配信息。通信匹配信息是具有相同话题的发布方注册信息和订阅方注册信息的集合,进一步将通信匹配信息发送到数据生产者所在的中间件,通过协商模块的处理形成通信合约信息,并分别通知数据生成者和数据消费者的传输件,从而完成生产者应用与消费者应用的握手。
由此可知,建立通信过程中应用程序之间唯一纽带的是元数据,细节都封装在中间件中完成,从而做到了以数据为中心的无缝、透明集成。
2.3 基于协商机制的通信合约自适应缔结
数据生产者作为数据源向多个数据消费者提供数据,而数据消费者对数据服务的需求不同,因此数据生产者应能就同一数据按照不同的消费者需求提供个性化的数据服务,这是以数据为中心的分布式系统集成的核心所在。在传统方法中,通信服务质量(QoS)策略的对接作为集成接口放在系统集成之前完成,该方法实际上加大了系统集成的耦合性。本文认为应将这一过程延迟到通信过程中由中间件自适应完成,具体由图6所示的协商模块完成。
数据生产者本身具有一个数据生产能力的属性,这是数据生产者的固有属性,可表现为数据生产速率、最大负载量等,生产能力信息在通信合约的缔结过程中表现为通信约束信息;数据消费者根据应用需求可提出一些通信需求,比如可靠性、截止期限要求等,将通信需求建模为通信需求信息。在本文提出的框架中,通信约束信息和通信需求信息根据话题信息由中心节点匹配后传到数据生产者处,由数据生产者中的协商模块根据特定的协商算法给出两者的通信合约,这就是基于协商机制的通信合约自适应缔结过程。图8给出该架构下通信合约缔结交互序列图。
考虑到数据生产者的负载是动态变化的,通信约束信息也是不确定的,因此将协商模块作为数据生产者中间件的一部分,以动态获取数据生产者的约束信息。下面给出通信合约信息模型。通信合约信息模型由一个5元组进行定义:
Agreement:<Topic,PubNodeInfo,SubNodeInfo,CommProtocol,CommTactics>
其中:
通信协议信息定义了采用的网络通信协议,包括TCP、UDP、组播等,而通信策略信息主要定义了保证通信服务质量的必要信息。由通信合约信息模型可知,话题信息、发布方和订阅方节点信息可通过中心节点平台匹配直接获得,而通信协议信息和通信策略信息则是通过协商模块的协商算法取得。协商算法可根据系统需求进行定制,是可插入的软件实现模块。
3 验证
根据以数据为中心的分布式系统自适应集成方法设计了原型软件,包括:中间件软件模块、中心节点服务程序、可插入的传输软件模块和协商算法库。为实现跨平台,数据通信采用TCP/IP协议,软件开发采用标准C++库,同时约定元数据采取OMG IDL语言进行定义,以屏蔽应用程序开发语言的差异性。下面以一个温度推送分布式应用说明该方法的有效性。
现有3种应用程序需要进行集成。应用一是连接了温度传感器的嵌入式系统,其提供某记录点以1 000次/秒频率更新的温度数据;应用二是一种气温实时记录系统,要求记录间隔不大于10ms,且温度变化0.5度以上时能及时通知;应用三是手机移动端的温度报告应用程序,其要求更新频率为100ms。分别对3种应用进行独立开发,根据本文提供的以数据为中心的分布式集成方法进行了系统集成,并按照如图9所示进行了部署。
集成过程需要完成两部分工作,一是将中间件和传输件模块集成到各应用中,由于各软件模块都是跨平台实现的,集成时只需调用相应的API即可;二是要约定元数据信息模型,利用IDL语言定义元信息[11]:
定义话题Topic如下:
TempTopic:<Temp,12>
因此系统间约定的元数据如下:
MetaInfo:<struct Temp,TempTopic>
定义好如上所示的元数据接口约定后,3个应用分别完成接口的集成工作后即可进行交互。如图10所示为某时间段应用一生产的数据和应用二、三接收到的数据,可见按照应用二和三的需求,温度传感器应用正确地提供了数据。
从该案例可看到,以数据为中心的分布式系统自适应集成方法只需约定好应用之间的元数据接口,即可自适应地完成通信合约的缔结,从而最大化地降低了系统集成耦合度,为分布式系统集成提供了一种新方法。
4 结语
分布式系统集成具有内在的紧耦合特性,因此集成难点在于如何将系统间的接口信息最小化、动态化以支持增量开发和独立开发。本文在以数据为中心的系统集成方法基础上,进一步提出系统集成接口信息应将通信服务信息排除在外,仅局限于元数据信息,通信服务质量信息由中间件动态自适应获取以使耦合松散化。基于该思想给出了以数据为中心的分布式系统自适应集成总体架构,并结合一个分布式温度推送实例,说明该方法在保证耦合松散化的前提下能快速进行系统集成,为构建以数据为中心的大规模分布式系统提供了一个较好思路。
摘要：针对分布式系统集成中存在的紧耦合问题,提出一种以数据为中心的分布式系统自适应集成方法。首先分析了分布式系统集成业务紧耦合性问题的原因并给出解决的一般通用方法;然后在借鉴OMG数据分发服务(DDS)规范的DCPS模型和基于中心信息节点的发现机制的基础上,进一步提出在网络中间件中添加协商模块,实现通信合约的自适应缔结,进而给出了分布式系统集成的总体架构和相应的集成信息模型及其转换流程;最后,基于该方法开发的软件模块将独立设计的3个应用集成为一个温度推送分布式系统,集成时仅需约定共用的元数据信息即可达到通信质量要求。结果表明,基于以数据为中心的分布式集成方法既可以达到系统耦合松散化要求,又能保证系统通信服务质量,适用于完成分布式系统快速灵活有效的集成。
关键词：分布式系统,系统集成,紧耦合,自适应,DDS规范
参考文献
[1]任昊利,李旺龙,张少扬,等.数据分发服务---以数据为中心的发布/订阅式通信[M].北京:清华大学出版社,2014:15.
[2]马建刚黄涛.面向大规模分布式计算发布订阅系统核心技术[J].软件学报,2006,17(1):134-147.
[3]杜涛涛,张庆杰,朱华勇.面向实时数据分发服务的DDS性能研究[J].微计算机信息,2010,26(8):155-158.
[4]朱珂珂,李华,唐新怀.一种基于主题树的DDS发现机制的研究与实现[J].航天制造技术,2014,6(3):49-53.
[5]赵斌,郝红旗.网络中间件在分布式仿真系统中的应用[J].计算机仿真,2009,26(12):100-106.
[6]朱华勇,张庆杰,沈林成,等.分布式系统实时发布/订阅数据分发技术[M].北京:国防工业出版社,2013:20.
[7]李松,齐文华.面向数据的系统集成架构[J].计算机应用,2012,32(S2):85-88.
[8]谷青范,康介祥,冯国良,等.动态自适应DDS实时中间件的研究与实现[J].计算机科学,2012,39(7):36-38.
[9]吴卿,殷昱煜.面向普适环境的自适应中间件的模型与方法[M].杭州:浙江大学出版社,2009:50.
[10]刘浩.一个面向服务的DCPS信息库的设计与实现[J].计算机工程与设计,2009,30(3):101-103
以数据为中心路由 篇3
关键词：云服务,区域教育云服务,数据中心
一、建设区域教育云服务数据中心的意义
2013年, 国家出台了《国家教育管理信息系统建设总体方案》和《省级教育数据中心建设指南》。北京、上海、江苏等省市也出台了相应的政策支持教育云的发展, 广东省人民政府办公厅《关于加快推进我省云计算发展的意见》 (粤府办 [2012]84号) 把建设教育云确定为七大重点示范应用项目之一, 《广东省教育信息化发展“十二五”规划》也把教育云建设确定为五大行动计划之一, 深圳市和宝安区等多个城市及地区均把教育云纳入十二五发展规划的重点推进工作。政府的重视给区域教育云数据中心建设的发展带来广阔的前景。
很多地区已建成教育宽带城域网, 高标准实现了“宽带网络校校通”和“优质资源班班通”, 但同时也出现了重复建设、资源贫富悬殊、“学习空间个性化人人通”难于普及等问题。国家“十二五”期间重点推进“三通两平台”和“两级建设、五级应用”平台推进体系建设都对区域教育云服务数据中心建设提出了迫切的需求。统一规划建设区域教育云服务数据中心, 打破并超越孤立数字校园的分散建设模式, 节约分散建设模式下的巨额建设及运维成本, 通过区域教育信息化顶层设计整体推进的策略和资源集约化使用和治理的云计算和云服务等先进技术手段, 提高区域教育云服务平台的容错性、伸缩性和动态性, 从而保障和提升平台的整体服务质量及水平, 为区域教育用户提供优质、个性化的综合信息服务, 避免了多级重复建设。
二、区域教育云服务数据中心的定义
“云服务”是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式, 通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源[1]。“区域教育云服务”是指通过区域教育信息化顶层设计整体推进的策略和资源集约化使用和治理等云计算的关键技术, 将现有的信息化教育资源、教育应用和基础设施整合、集成为一个巨大的虚拟资源池, 向区域内各级各类学校、师生、民众提供云服务。“区域教育云服务数据中心”是面向区域教育云服务平台的载体, 用户申请的各项云服务均通过区域云服务数据中心来提供, 各种云资源均由区域云服务数据中心统一调度和分配[2]。因此, 区域教育云服务平台的建设应以区域教育云服务数据中心为支撑, 把建立教育云服务数据中心作为平台建设工作的重点, 从而保证云服务的有效供给。
三、区域教育云服务数据中心的技术架构
区域教育云服务数据中心的建设遵循“资源集约化使用和治理”的云计算核心本质, 采用“1+N”弹性云架构、云服务架构、WOA架构、OGSA架构、背景感知计算、内容聚合计算、展现配件渲染计算、OLAM等技术, 确保平台高可用、高扩展、高安全、高性能, 并能科学地构造智能化、体系化、网格化的教育服务云。各专业化应用服务可随时被云化、推送到云端;未来还可为全区学生提供专业化“云到端”的“电子书包”云服务, 按照标准体系、随需扩展, 实现真正的弹性化。
深圳市宝安区于2009年建设宝安教育云服务平台的同时新建了区教育云服务数据中心, 涵盖了基础设施、公共软件平台、信息安全、技术服务与运行、维护体系等各方面的设计和建设, 建设的范围与内容与2013年颁发的《省级教育数据中心建设指南》的指导表基本吻合[3], 本文通过实例验证了《省级教育数据中心建设指南》在基础教育领域推进区域教育云服务数据中心建设过程的指导性和实操性, 基础教育领域区域教育云服务数据中心的建设可依该指南为蓝本, 根据实际规模的大小及应用服务保障的需求级别进行整体规划及分期建设。
宝安区教育云服务数据中心的总体技术路线:
1.“1+N”弹性云架构技术, 即一个云聚合中间件平台、N种信息资源。云计算的核心本质为资源聚合, 而且是大量复杂资源的整合及聚合, 其资源聚合过程就是一个资源抽象、概括、类化的过程, 云端用户看到的就是良好的服务, 对于后面复杂资源的聚合过程, 云端用户没有必要知道, 它主要是由“云聚合中间件”完成。
2. 云服务架构技术, 即为云端可寻址的服务生成、共享、编目和治理机制, 实现各类资源的服务化封装, 确保教育云平台具有极强的松耦合和可组合性, 便于系统可以无限扩展、随需重组。全面支持Java EE应用、.net应用、移动应用、流媒体应用、邮件系统、短信彩信平台等异构系统的整合及聚合, 真正实现跨系统、跨机构、跨体系的整合、聚合和应用。
3.WOA架构技术, 即为面向Web、面向WAN、第二代SOA架构技术, 它汲取了B/S结构、RIA架构和SOA架构的核心优势, 并为教育云平台的云端用户提供了良好的操作体验, 确保教育云平台具有协同性、可重用性、可组合性、服务可寻址性、适应性、自治性、松耦合等先进特性。
4. 背景感知计算技术, 即能够感知用户背景, 主动为其提供最合适的定制内容、产品或服务, 采用背景感知计算技术自动感知各个教育用户群体的操作习惯, 实现不同用户登录到教育云平台后, 所看到的个人桌面和常用功能完全不一样, 为角色不同的各级教育用户提供良好的操作体验。
5. 内容聚合计算技术, 采用内容聚合计算 (ContentMashup Computing) 技术, 即能够聚合各教育子系统的各种信息资源, 如:常用功能聚合、待办任务聚合、子系统报表聚合、子系统消息聚合、子系统日志聚合, 改被动为主动, 打破以往的“人找信息、人找任务”的应用模式, 创新“信息找人、任务找人”的教育应用新模式。
6.OLAM技术, 即在线分析挖掘技术, 融合了OLAP和Data Mining技术, 能够针对数据集市中的各类面向主题的数据集, 通过配置自动生成各类数据魔方 (Cube) , 以快速形成统一的数据魔方池, 提供面向主题的展现图表, 确保教育云平台不仅拥有实时的业务运行顶层监控功能, 而且拥有在线分析挖掘功能, 能够有效模拟、预测未来的业务发展趋势, 为管理决策、宏观调控提供依据。
7.OGSA架构技术, 即网格服务架构技术, 以多个站类、多级站点和多种频道为三维架构模型, 同时支持虚拟化网格式的站群部署、物理化网格式的站群部署两种部署模式, 构建教育门户网站群, 为社会公众、学生家长提供家校互动服务、教育信息服务。
8.4W访问控制 技术, 即从Who、When、Where、What四个维度进行细粒度访问行为控制, 云端用户在不同的时间、在教育公共云及教育专有云中所拥有的资源访问权限是不同的、所拥有的虚拟化个人桌面内容是不同的。
9.Hyper-V虚拟化技 术, 即采用微 软Windows Server Hyper-V、Virtual Machine Manager及SelfService Portal构建了虚拟化生态服务器平台, 在单一物理服务器虚拟成数个独立的逻辑服务器, 按需动态设置CPU个数、虚拟机内存、虚拟硬盘大小, 支持动态迁移、故障转移集群和群集共享卷。
10.Iaa S、Paa S、Saa S动态融合 技术, 动态融合Iaa S层的NOSQL云盘存储服务、Paa S层的共享交换服务及信息资源池的创建与管理服务、Saa S层的各种专业化的应用服务及网络化的信息服务, 以形成面向11类教育用户群体的综合云服务体系。
四、宝安区教育云服务数据中心的创新及应用成效
宝安区教育云服务数据中心的核心优势和创新水平如下:
1. 打造“一个平台”, 全面利用“1+N”弹性云架构、云服务架构、WOA架构、OGSA架构、背景感知计算、内容聚合计算、OLAM分析挖掘等技术整合及聚合所有教育信息资源, 包括:教育电子政务、虚拟数字校园、网络社区服务, 是业界领先的教育云平台解决方案。
2. 提供“两类云服务”, 即教育专用云服务、社会公共云服务;为教育管理人员、教育科研人员、学校管理人员、教师、学生等云端用户提供全面的办公服务、沟通服务、云盘服务、管理服务、决策服务、教研服务、教学服务、学习服务等;为学生家长、社会公众提供即时的家校互动服务、教育信息服务等。
3. 构建“三个一站式”, 即一站式登录、一站式管理、一站式服务, 将接入教育云平台的所有子系统的单点认证、访问控制、系统管理、云端服务进行一站式提供, 使云端用户所得到的服务更加便捷、体验更加良好。
4. 确保“四大通”, 即身份通、数据通、应用通、门户通, 使区域化的教育综合云服务中心得以顺利建成, 它们既相对独立, 又能关联互动;使区域化的数据交换、数据共享、服务共享、多级协同、覆盖大教育体系得以实现。
5. 遵照“五大化”, 即平台化、系统化、服务化、标准化、个性化的建设指导方针, 采用从应用基础平台的平台化、系统化, 到云资源 (数据资源、应用资源) 的服务化、标准化, 再到云端用户享受服务的个性化等多位一体的顶层设计。
6. 实现“六统一”, 即统一身份认证机制、统一访问控制机制、统一资源聚合机制、统一资源共享机制、统一门户管理机制、统一顶层监控机制, 使得面向区域化的教育综合云服务体系不仅能够建立起来, 而且能够满足未来不断发展的教育信息化需求。
7. 开辟“七大”创新
(1) 创新了“以用户为导向”的建设模式, 顺应了教育转型中教育多元化和个性化的需求, 符合区域教育信息化科学发展的趋势;
(2) 创新了信息化支撑教育公平的模式, 该平台全面支撑区域内所有公办教育、民办教育、社区教育、成人职业教育、家庭教育等大教育体系, 有力促进了区域教育的均衡和公平发展, 提高了教育信息化的经济效益和社会效益;
(3) 创新了三级协同工作模式, 该平台建设覆盖“区/ 街道 / 学校 (社区) ”三级教育管理体系, 实现了“自上而下”和“自下而上”的信息资源流通和协同工作, 提高了资源利用效率和工作效果;
(4) 创新了信息资源共建模式, 该平台顺应信息时代的潮流, 站在“主动贡献取代被动消费”革命的最前沿, 抓住用户对象“乐于为内容作建设和评估, 使用数字媒介表达自己的观点”的特点, 鼓励师生主动贡献优质资源;
(5) 创新了信息资源应用模式, 实现了“信息找人、任务找人”, 提升了电子业务的智慧能力;
(6) 创新了内部资源和外部资源有机整合的机制, 在该平台中, 整合了微软Live@EDU、宝安区数字图书馆资源等一些公益性的免费优质资源和工具平台, 实现了互动双赢的目的;
(7) 创新了教育公共服务模式, 内网门户网站为教育系统内用户提供服务, 外网门户网站按照电子政务公开的要求, 为广大市民提供了丰富的便民服务项目, 从而提升了教育信息化为社会信息化服务的能力 (如图1) 。
宝安教育云平台于2011年9月29日正式开通运行, 是一个典型的Iaa S、Paa S及Saa S融汇一体的综合云服务平台。平台成功实现了传统数字化校园从孤立、物理、实体化建设向区域、虚拟、云化建设的转型, 建成了区域教育云服务数据中心, 统一为全区提供公共的教育信息化云服务。平台采用了“1+N”弹性云架构、云服务、WOA架构、OGSA架构、背景感知计算、内容聚合计算、展现配件渲染计算、OLAM等技术, 实现了从Iaa S、Paa S、Saa S三个层面的虚拟化、弹性化、服务化, 统一了数据标准、应用标准、共享标准、安全标准、使用标准、运维标准等标准规范体系, 有效聚合了20多个IT系统的应用资源及数据资源。通过服务器虚拟集群、存储、负载均衡、防火墙等核心设备集中部署在全区统一规划建设的教育云服务数据中心, 全区11类用户均有各自的个性化虚拟桌面门户 (人人有个性化工作桌面) 。教育局、督导室、教科培中心、6个街道教育办、6个街道教研中心、340多所学校都能均等拥有各自的功能强大且可自定义的虚拟化数字平台网站功能 (校校为虚拟化数字校园) , 惠及全区教育管理人员、教育科研人员、师生及家长50余万人, 率先在我国基础教育领域取得了典型的云计算技术的应用效果, 荣获了“2011中国城市信息化成果应用奖”的殊荣, 提升了区域教育现代化水平。
五、区域教育云服务数据中心的发展展望
区域教育云服务数据中心建设的宗旨是提供丰富、优质的教育云服务。十二五期间, 宝安区将继续在现有教育云服务平台的基础上, 通过畅通渠道及引进企业等源头活水方式, 充分应用云计算技术, 有效完成与深圳教育云 ( 鹏云、中国习网 ) 、微软教育云、省部级教育资源云等各类教育资源、完成与市大学城图书馆、区图书馆等第三方社会资源的深度融合, 实现宝安教育云服务平台各项应用的全面拓展和云间资源直通。通过试点建设3-5所智慧校园, 由智慧校园担当试验田先锋, 牢牢把握信息技术与教育教学深度融合的核心理念, 通过教育信息化推动教育教学的改革, 由试点的学校继续探索适合区内学校教育、教学、科研、管理、资源、绩效分析等方面的特色及亮点应用, 依托已有的教育云服务平台不断把智慧校园试点成功的应用及特色亮点通过平台接口云化, 推广覆盖全区所有公、民办学校、幼儿园, 点面结合, 不断优化实现“三通两平台”, 挖掘平台的新鲜应用供给。强化用户使用体验, 尤其是资源应用与用户智能背景的智能感知关联, 全面实现“人人通”。通过区域推进的信息化手段尝试解决非户籍人口严重倒挂、边远落后地区的信息化教育资源不公等问题, 让广大边远落后地区的学校、幼儿园及外来工子弟平等享有政府主导的教育资源, 提高教育质量, 有效促进区域教育现代化的优质均衡发展。
参考文献
[1]黄明燕, 蔡祖锐.云计算教育应用研究综述[J].软件导刊-教育技术, 2014, 01:6-10.
[2]李聪.服务器_网络_存储虚拟化技术在数据中心的应用研究[D].天津大学, 2009, 05:1-72.
以数据为中心路由 篇4
1 技术简介
ACL (访问控制列表, Access Control List) 是对报文匹配条件判断语句的集合, 主要用于识别报文流。例如识别报文的源地址、目的地址、端口号、源MAC地址、目的MAC地址、802.1P优先级、链路层协议、时间协议等。ACL不能对识别的报文进行处理动作, 只能由应用ACL的业务模块来处理这些报文。ACL一般分为两类, 即基本ACL和扩展ACL。有的厂商又自定义了一些ACL分类, 分类更精确了。例如H3C的ACL分类为:基本ACL (编号范围:2000-2999) , 高级ACL (编号范围:3000-3999) , 二层ACL (编号范围:4000-4999) , 用户自定义ACL (编号范围:5000-5999) 。
Qos (服务质量, Quality of Service) 是与ACL结合最为紧密的技术之一。它的应用降低了传送时延、丢包率和时延抖动等, 从而保障了业务的传输带宽, 提高了网络服务质量。Qos能实现流量分类、流量监管、流量整形、接口限速、拥塞管理和规避等。主要有三种服务类型, 即Best-Effort Service (尽力而为服务) 、Integrated Service (综合服务, 简称Int Serv) 、Differentiated Service (区分服务, 简称Diff Serv) 。
策略路由是一种可基于报文源和目的地址等信息制定策略, 满足已通过匹配定义的ACL列表的报文实现策略路由, 从而从指定的接口转发需求的技术。按照策略路由作用对象不同, 可分为本地和接口策略路由;按照处理方式可分为强 (制) 策略路由和弱策略路由。
2 应用背景、难点分析及解决方案
2.1 应用背景
2012年我单位对数据中心进行了改造, 引入了两台H3C S12500系列路由交换机和H3C Sec Path路由级防火墙。两台核心交换采用IRF2虚拟化部署, 堆叠虚拟成一台设备;核心交换双线路聚合后上联路由防火墙;原计费系统作为另一条上联线路, 以透明方式串接到核心交换和防火墙之间;新计费系统不作为网关存在, 真正的网关是核心交换。
2.2 难点分析
由于两台核心交换各内置了一块ACG流量控制板卡对内网用户数据进行流量控制和数据整形, 两块ACG流控板卡互为备份, ACG板卡作为应用层控制, 需禁止广播包、多播包和ARP;一部分用户沿用原计费系统, 大部分用户使用系计费系统。这都涉及到复杂的用户流量控制和策略引流。下面以内网访问外网的数据流走向举例进行分析。
(1) 用户数据报文上行走向:用户计算机→接入层交换→汇聚交换→三层交换流量控制板卡→三层交换路由表→路由选路:原计费系统用户策略路由至相应VLAN网关, 然后经原计费系统认证, 最后到达路由防火墙相应端口;同时新系统用户经新身份认证系统认证后, 经默认路由, 下一跳至路由防火墙相应端口。
(2) 用户接收数据报文下行走向:原路径返回。
经分析, 这里面涉及到数据流量的二次引流问题。第一次, 将所有用户数据报文引流至ACG流量控制板卡;第二次, 将从ACG板卡出来的使用原计费系统用户数据报文引流至原计费系统VLAN网关。
2.3 解决方案
流量控制方案采用MQC方式配置:对所有用户定义ACG引流列表ACL3001、ACL3002和ACL4000;定义流分类、流行为、重定向策略;在三层交换汇聚端口下发策略;配置两块ACG板卡内联口。
对原计费系统用户采用PBR策略路由引流:对使用原计费系统用户, 以IP地址分类定义ACL2001;以ACL2001配置策略路由;在原计费系统用户VLAN模式, 下发路由策略。
3 技术实践
依据解决方案, 设备组网调试时做了如下配置。
3.1 MQC方式配置流控
3.1.1 定义两块ACG插卡的ACL列表
3.1.2 定义流分类
3.1.3 在三层交换汇聚接入端口下发策略
3.1.4 两块ACG插卡万兆内联口配置
3.2 PBR策略路由及ACG引流配置举例
3.2.1 对使用原计费系统的用户以IP地址分类在三层交换上建立ACL2001列表
3.2.2 配置PBR策略路由-凡是符合此列表的IP地址将被转发至防火墙相应端口
3.2.3 在三层交换vlan下发PBR策略路由
3.2.4 三层交换以太网端口配置
3.2.5 防火墙端口配置
4 结语
此解决方案有机地结合了三种应用技术, 有效地解决了虚拟化交换设备中多插卡业务数据流向控制问题, 对数据报文按要求转发给出了一种解决方案。
摘要：随着网络技术的快速发展, 新技术应用越来越广泛, 但原有的一些老技术仍在焕发青春。2012年我校数据中心进行了部分改造, 其中对新老技术的结合应用感受颇深, 尤其是ACL、Qos和策略路由的这些常使用的命令, 在此做以简单总结供大家参考。
关键词：ACL (访问控制列表, Access Control List) ,Qos (服务质量, Quality of Service) ,PBR策略路由,MQC (模块化Qos命令行, Modular QoS Command-Line) ,ACG插卡
参考文献
[1]H3C, H3C S12500系列路由交换机ACL和QoS配置指导, H3C配置手册, 2012[1]H3C, H3C S12500系列路由交换机ACL和QoS配置指导, H3C配置手册, 2012
[2]魏子钦, 金山.一步一步配置多插卡75E的IRF2+IPS*2+ACG*2+FW*2多插卡案例MQC方式[S].H3C解决方案, 2012[2]魏子钦, 金山.一步一步配置多插卡75E的IRF2+IPS*2+ACG*2+FW*2多插卡案例MQC方式[S].H3C解决方案, 2012
[3]张巍娜.QoS与ACL的配置及应用[J].赤峰学院学报, 2009, 2 (25) [3]张巍娜.QoS与ACL的配置及应用[J].赤峰学院学报, 2009, 2 (25)
[4]刘伟, 王双勇.IP承载网Qos保证解决[J].信息通道, 2012 (4) [4]刘伟, 王双勇.IP承载网Qos保证解决[J].信息通道, 2012 (4)
以数据为中心路由 篇5
1 总体框架
数据交换与共享访问平台包括数据中心、数据交换与共享组件和门户等部分。该平台以黄委现有的水文、水资源、水土保持、水利工程等治黄业务基础数据资源为基础, 逐步吸纳治黄业务专业数据资源, 通过整合集成, 标准化处理, 形成一批按照统一标准, 涵盖全委业务范畴的数据集产品;深度开发和综合应用各种数据资源, 构筑以数据库/数据仓库为载体的, 结构有序化、网络化、安全可靠的服务平台, 以支持J2EE架构的应用服务器为基础, 采用EJB和Web Service的方式实现业务过程的表示与封装, 并以EJB和Web Service为基础实现业务过程的协同和数据的交换。
数据中心以建立一个集中分散、异构、可扩充、可集成、有统一数据模型、有多种角度视图的、可交换的和安全可靠的复合数据资源服务为目标, 并对各种分布、异构的数据资源进行全局、统一、高效的访问和管理, 为业务协同和决策支持提供一个良好的数据基础。同时, 数据中心数据仓库建立在各资源数据库基础之上, 为黄委及各部门实体提供信息数据资源的采集、分析、管理、挖掘和决策支持。同时还必须满足在平台上建立的个业务系统进行综合业务处理的要求。为门户系统提供各种静态和动态的数据、信息。
数据交换与共享组件是解决在黄委存在着的应用系统和数据环境不一致, 缺乏统一的数据主题、数据管理维护和共享访问机制等问题, 它实现了在信息交换和不同环境间的数据无缝继承, 能够为各应用系统的数据共享访问提供一个完整的解决方案, 实现真正意义上地数据描述和数据处理的分离, 使发布信息的服务系统获得完全的信息独立, 无需再考虑客户系统对数据可能进行的处理和最终表现形式, 而只需关注信息的描述。
门户是各节点的访问的用户界面。它通过一系列规范化的服务功能, 形成一个统一的服务网。这一系列的功能服务涵盖数据共享的全部过程, 包括数据层面和应用层面以及用户的信息管理和安全控制等。
为了增强信息传输的安全性和可靠性, 实现对不同用户和各应用系统进行资源访问安全绑定, 保证了数据操作的安全性, 避免频繁的对数据库进行操作, 从而提高了系统运行的效率。
2 黄委电子政务数据平台设计
建成标准统一、功能完善、安全可靠的政务信息平台, 提高信息资源共享程度, 初步形成电子政务网络与信息安全保障体系, 建立规范的数据交换与共享访问机制, 是黄委电子政务建设的主要目标。建设目的是实现各黄委及委属单位之间、以及与公众之间的信息交流和共享, 最终的目标是提高黄委办公效率、改变工作方式。黄委电子政务系统数据平台包括了工作流/数据流引擎、数据交换及数据中心等几个部分。
应用支撑平台是基于Software AG公司系统软件, 面向电子政务, 基于XML和Web Service技术的数据交换、工作流/数据流管理和跨部门协同工作功能的系统平台。基于工作流/数据流的数据交换器和Tamino XML Serv er, 可以方便地构建统一的数据交换平台, 该平台能够实现不同的政务应用系统之间的基于统一标准的数据交换和共享。同时, 还可以建立应用系统的数据中心, 大量的基于XML标准的实时、动态的交换数据不但可以高效地在纯XML数据服务器上构建起面向主题的操作数据库;而且还可以通过Tamino XML Server提供的强大的元数据管理功能, 可以实现对分布在其它部门的信息资源的管理、查询和数据交换, 从而实现对众多的政务应用系统中关键数据的抽取和集中。这样便为整个黄委电子政务应用系统提供了核心的数据交换与共享平台。
基于平台的数据交换器所提供的工作流/数据流引擎和XML文档 (表单) 处理功能, 可以快速地构建电子政务一站式服务平台, 从而使得在同一系统中处理需要多系统业务协同的政务要求成为可能。同时, 平台提供针对不同业务应用系统的数据交换适配器, 这些数据交换适配器将成为应用系统连接到数据交换器――是实现一站式服务平台的纽带, 数据交换适配器技术使得充分利用原有的应用系统的功能成为现实。
3 结语
黄委电子政务系统数据平台提供了进行数据交换和共享的集成化的应用平台, 可以解决跨平台异构应用系统的数据共享与集成问题, 使黄委电子政务应用系统的数据和业务集成成为可能。在电子政务应用中, 黄委各职能部门的业务系统常常需要进行数据的交换和共享, 利用数据平台, 可以使黄委部门随时获取其权限范围内的最新数据, 而无须将其存储在本部门系统中, 最大程度地保证数据的时效性、准确性和安全性, 能够更好地支持电子政务中的一站式服务。通过对数据平台工作流的配置, 可以在不改变电子政务系统的情况下改变黄委各部门的运作流程, 电子政务系统的灵活性得到提高, 也方便了后续系统的加入。电子政务系统数据平台技术使得政务系统具有很强的扩展性, 必将推动黄委电子政务系统的发展。
摘要：通过描述目前黄委存在的数据交换与共享问题, 形成了一个个信息孤岛, 无法进行数据共享等问题, 因此构建一个统一的数据交换与共享平台就成为解决问题的关键。文章描述了平台的基本框架, 并以电子政务系统为例, 给出其解决问题的方案。
关键词：数据交换与共享,数据中心,电子政务
参考文献
以数据为中心路由 篇6
党和国家历来高度重视职业教育, 要求在整个教育结构和教育布局当中, 必须把职业教育摆到更加突出、更加重要的位置。在2010年11月27日教育部颁布的《中等职业教育改革创新行动计划 (2010-2012年) 》中, 明确了职业教育改革的发展方向、目标任务和政策措施。坚持育人为本, 以教产合作、校企一体和工学结合为改革方向, 以提升服务国家发展和改善民生的各项能力为根本要求, 从解决突出问题入手, 全面推动中等职业教育随着经济增长方式转变“动”, 跟着产业结构调整升级“走”, 围绕企业人才需要“转”, 适应社会和市场需求“变”。
在《中等职业教育改革创新行动计划 (2010-2012年) 》中突出了信息时代对职业教育的影响, 提出了教育信息化能力提升计划和学校科学管理能力建设计划。
中等职业教育信息化能力提升计划, 充分发挥现代信息技术的优势, 促进现代信息技术与职业教育的深度结合, 提高教育、教学、管理、决策和科研的信息技术应用水平, 逐步建成服务决策、服务战线和服务社会的中等职业教育数字化公共信息资源服务体系, 以信息化带动中等职业教育现代化。
中等职业学校科学管理能力建设计划, 建设和运行全国中等职业学校综合管理信息系统。形成全覆盖、网络化的综合管理信息平台, 为学生学员、教师队伍、办学经费、基本建设、条件装备、教学实训、毕业生就业等基本业务管理提供现代技术支撑和信息服务。
而传统的A, C, G及以人为本等管理模式无法应对指数级增长的海量信息, 已经不能满足信息高速发展时代对管理模式所提出的科学、准确、及时、无干扰、可操作的要求。符合信息时代发展特色, “就业为本, 技能优先, 机制灵活”的以数据信息为中心的管理模式 (I模式) 应运而生。
二、I管理模式
所谓的I管理模式是指以数据信息为中心进行决策并实施的管理模式, 以科学全面的数据信息为中心进行决策和实施, 并通过实施的反馈数据信息再作用于下一次决策和实施的动态螺旋上升的过程。I管理模型要素包括信息、决策及实施。即决策Decision←→信息Information←→实施Implement。
信息分为外部信息和内部信息。外部信息主要包括市场专业技术人才需求信息、上级及其他相关单位的指导信息 (政策等) 。外部信息既是一定的决策信息也是一定的实施信息, 它可整理加工形成内部需要信息。信息处理中心就是将外部信息转化为内部信息的中枢, 它以数据库为技术基础, 存贮、加工、整理、分类各种信息提供给决策方作为决策依据, 提供给执行方作为绝对执行信息, 针对具体工作进行实施。
决策方通过信息数据对整体工作目标进行决策, 并发布执行信息, 指导实施工内部信息指本单位工作有关的信息 (政策等) 。
实施方对决策信息进行具体工作实施, 与此同时完成基础信息的收集上传。
总体模式中各部分均可以通过信息中心了解决策的执行程度和效果, 并对决策加以改进, 实施过程中可以及时掌握总体目标, 坚决执行。随时了解工作中的不足及对大局的影响, 减少工作失误, 提高工作效率。具体工作的实施正是基础信息的来源, 而通过对信息处理分析所得到的结果也正是决策信息。
三、I管理模式的实施步骤
1. 数据信息的需求分析和分类 (数据层次、功能)
I模式的起点和关键就是对数据信息的提取, 要想准确、高效地获取有用信息首先要对数据信息进行逐级分类。为了避免过多的分级造成的结构复杂冗余, 一般分两级为宜。第一级笼统的分为人、财、物, 二级分类再细化为政策、研发、生产、管理、客户和销售等方面。如图1所示。其中, 一级分类的人、财、物是一个旋转的转盘, 即关于人的数据信息可能涉及二级分类的每一个类别。
2. 管理岗位的确定 (定岗定位)
管理岗位的确定主要有管理岗位设置规划、管理岗位应聘机制、管理岗位绩效考核评价体系等几方面。其中管理岗位的设置规划与数据信息分类层次相对应, 第一层次简单划分为人、财、物三方面, 第二层次细划为政策、生产、研发、管理、销售、客户等方面。管理岗位应聘机制是一个与相应数据信息强相关的量化标准, 应考虑等方面。管理岗位绩效考核评价体系自身是一个动态更新的过程, 管理岗位是与数据信息相关的动态循环。
3. 系统平台准备
(1) 硬件网络平台
硬件网络结构如图2所示。内部网络主要分为服务器群、办公内网及其他应用网等3部分。
(2) 软件系统平台
I模式的软件系统平台核心工作是数据信息的分析、整理、加工、存储 (如图3所示) 。具体信息包括人、财、物3个方面, 如就业信息服务、学生信息服务、教师电子办公服务、财物管理服务、实习与实训服务等。
4. I管理的实施和执行
好的管理模式能否强化评估、确保落实关键有两个方面:领导重视;操作人员素质。
领导的重视是一个管理模式能否成功运行的关键。领导应该学习以数据信息为中心的管理模式, 在组织开展相关人员的学习和研讨中要亲自抓、落实到行动中才能保证I管理模式发挥优势效应。
每个岗位对管理人员素质要求是具有胜任能力, 包括知识与技能、过程与方法、情感态度价值观等方面。
知识和技能方面:知识包括专业知识、信息管理知识和常识等。技能是个体通过练习形成的顺利完成某项活动所必需的动作活动方式。管理和操作人员从事相关工作时所必须具备的专业信息和实践操作技能, 知识与技能就是我们常说的要“学会”的东西。
过程与方法方面:主要是指归纳和掌握知识的规律和学习方法, 既包括我们间接学习的经验, 也包括在工作中自己总结出的技巧, 突出了管理和操作人员的主体能动性, 也就是我们所说的“会学”。
情感态度价值观:情感态度价值观一般包括对已、对人、对社会、对自然及其相互关系的情感、态度、价值判断, 以及做事情应具有的科学态度、科学精神、人文精神。态度常源于情感, 情感萌生出态度, 而对价值的取向往往取决于一个人的情感和态度, 有怎样的情感和态度常常就会有怎样的价值取向。
只有领导的重视和能胜任信息管理岗位的较完备的操作人员才能保证I管理模式的成功运行。通过专项调度、分区片会、绩效公示、工作简报、专项评估、新闻监督等多种方式, 健全经常性的中等职业教育政策制度执行督促机制, 督促各地区和各有关方面落实政策制度规定的责任。
四、I管理模式的意义
信息技术高速发展的今天, 以数据信息为中心的I管理模式是管理模式在信息时代的蜕变。I管理模式克服了传统管理模式的缺乏弹性、信息更新速度慢、高层决策不及时等弱势, 具有较强的及时性和抗干扰性。I管理模式能够科学及时准确规范完整集中共享信息资源、依据科学数据信息做出决策并在执行中及时发现新的信息反馈给数据信息管理中心, 形成管理模式的良性循环。分层管理人制度具有很强的操作性, 依据层次分类合理定岗, 职责清晰, 避免职位冗余。岗位间关系明确、协调工作、避免重复工作, 尽量减少人为因素对整体目标的影响。I管理模式的执行和决策信息进度一目了然, 便于监督和管理。统观全局、决策无遗漏。
参考文献
[1]中华人民共和国教育部.中等职业教育改革创新行动计划[Z].2010-2012
[2]刘翔, 胡运全, 李明星.6I管理模式的研究[J].系统工程理论与实践, 2000, 11
[3]张学先.基于网络的高校科研信息管理模式探讨[J].科技情报开发与经济, 2009, 2
[4]刘艳.职业教育管理模式的探讨[J].交通职业教育, 2001, 5
以数据为中心路由 篇7
关键词：知识管理,项目管理,知识共享,农业科学数据中心
信息技术的普遍应用引发了传统科研项目管理方式的深刻变革,知识资源的占有、配置、开发和利用的好坏与快慢将成为占据国内外科技与经济制高点的关键性因素,同时也是国家科技创新体系建设的重要支撑和保障条件[1]。国内外大量的管理实践经验表明,在科研机构中,对项目实施知识管理、实现知识共享,可以极大地加快科研项目实施的进度,提升项目实施质量,进而提升机构的竞争力。由此可见,在农业科研项目中引入知识管理,将科研项目中所产生和再利用的各项知识进行开发利用和共享,可以有效地推动农业科研项目管理部门创新能力的发展,增强其核心竞争力[1]。
1 知识管理的概念与内涵
知识管理是一种在当今知识经济时代所产生的新管理方式[2],这种概念最初是由美国恩图维星(Entovation)国际咨询公司提出的[3],随后逐渐扩展到一些大学和研究机构,近年来成为管理学研究的一大热点。知识管理的出发点主要是充分利用部门内人员的集体知识,强调对部门内智力资本即隐性知识的全面管理,并以此来提高组织整体的竞争力[1]。
知识管理是一种发展中的概念,不同领域的专家对其有不同的理解,例如: DELL集团创始人之一Carl Frappuolo[4]从知识管理获取途径角度认为,知识管理就是运用集体的智慧提高应变和创新能力,是为企业实现组织知识和个人知识、显性知识和隐性知识的共享而提供的新途径;Daniel E. O’Leary[5]从知识管理的来源和过程方面认为,知识管理是将组织可得到的各类来源的信息转化为知识并将知识与人联系起来的过程,即对知识进行正式的管理,以便于知识的产生、获取和重新利用;国内一些专家从行为学角度认为,知识管理是通过影响企业员工的工作态度和行为,建立起开放和信任的企业内部环境,从而使得员工自愿合作并共享和开发知识资源,共同完成更加艰难的任务,从而达到更高的目标和产生更好的效益[1]。
尽管学术界对知识管理的定义存在着争议,各自的表述也不尽相同,但我们还是可以从这些论述中得出知识管理的一些内涵:(1)知识管理的目标应与组织目标一致,即创造价值;(2)知识管理是对知识的创造、搜集、组织、传播、利用等相关的一系列过程,通过知识管理丰富组织的知识资源,不断增强组织和人员的知识竞争力;(3)鉴于知识已经成为组织最关键的投入要素和核心资产,因而知识管理涉及组织的所有活动,需要采用各种有效的手段来挖掘和利用知识这一资源和资产的潜力;(4)知识管理不仅涉及到组织内部的知识,还不断渗透到其他所有各方面的管理,成为所有管理的核心和焦点[1,2,6]。
2 农业科学数据中心项目管理体制及主要问题
农业科学数据共享中心项目(Agridata,简称农业科学数据中心)是由科技部“国家科技基础条件平台建设”支持建设的数据中心试点之一。它是以满足国家和社会对农业科学数据共享服务需求为目的,立足于农业部门,以数据源单位为主体,以数据中心为依托,通过集成、整合、引进、交换等方式汇集国内外农业科技数据资源,并进行规范化加工处理、分类存储,最终形成覆盖全国、联结世界,可提供快速共享服务的网络体系。该项目是由农业部牵头,中国农业科学院等50多家单位参加建设工作。
农业科学数据中心项目的管理是在不打破现有管理体制的前提下,根据决策咨询、执行和监督三个层面权责明晰的原则,实行管理委员会领导下的主任负责制,成立农业科学数据中心管理委员会、专家咨询委员会、执行专家组和用户委员会。具体的组织管理模式如图1所示。
其中,管理委员会是由各个科研主管部门和科学数据资源单位的领导组成,是农业科学数据中心的领导决策机构。用户委员会由科研、教学、生产单位的主要科学数据资源使用者组成,是国家农业科学数据中心的监督机构,负责对国家农业科学数据中心开放共享服务的监督。专家委员会由农业科学资源领域的科研和管理专家组成,是国家农业科学数据中心的咨询机构,负责对国家农业科学数据中心运行服务实施计划的咨询,对重大问题进行把关,对运行服务进行评议。
农业科学数据中心这种项目管理体制有效解决了项目参与各单位由于管理体制不同所带来的各种管理问题,真正实现了决策咨询、执行和监督三个层面权责明晰的原则,确保了项目在单位组织、协调层面上得以顺利进行。但是在项目开展过程中,尤其是在农业数据的加工、整合和共享阶段的管理上还是出现了以下几个问题:
(1)由于参与项目的单位有50多个,每个单位或多或少都有一些有价值的农业科学数据,但这些数据资源又存在层次不一、交叉重复、质量各异的情况。在对这些数据进行加工和整合的过程中,项目管理部门由于人手和专业知识等因素的影响,难以对数据加工和整合效果作出客观评价及反馈,数据质量检查很难达到比较好的效果。
(2)由于农业科学数据中心项目研究目标是应用,其研究结果难以十分准确地用语言文字来表达,而且许多有意义的知识创新与技术创新是在数据加工、整合和共享过程中产生,具有明显的隐性知识特点,因此,在项目执行过程中产生的技术知识传播成为项目管理工作中的难点。
因此,在项目管理过程中加入具有知识管理特点的项目管理体系,采用以人为主的综合化管理策略,利用知识管理的各种手段构建知识交流协作平台,可以有效地打破地域和不同单位的藩篱,促进项目实施者之间的知识交流和知识共享,从而为上述问题的解决提供了一种途径。
3 农业科学数据中心实施知识管理的方法分析
知识管理的最终目的是为了促进科技创新,提高组织的竞争能力[7]。对诸如农业科学数据中心这样的大型项目的知识管理,不仅包括项目本身及其执行成果的管理,更包括对项目成果所包含的各种信息的归纳整理,以及项目执行过程中所产生的经验、规律等隐性知识的挖掘。在知识管理理念的指导下,项目管理者可以运用知识管理的方法和手段对项目管理机制和运行模式进行更新和再造,进而对项目管理工作产生积极的影响,以期能够推动项目管理效率和项目参与者的创新能力的提高。在农业科学数据中心项目的知识管理过程中,人和技术是其中的两个重要环节,通过管理促使这两个环节作用的增强,可以提高知识的创造和利用效率,从而推动项目顺利实施。通过综合以往对知识管理模式的研究,我们以知识管理中人和科技这两个重要环节为出发点,农业科学数据中心项目的知识管理可以从以下三个方面开展:
(1)农业科学数据中心项目组织结构的转变。
知识管理要求项目组织机构向开放型、网络型的软组织结构方向发展,管理结构从多层次的金字塔型变为以技术和人才为重点的扁平型框架体系,从而促使项目组中具有不同知识结构的成员之间的接触和交流[8]。基于此目的,农业科学数据中心项目组织过程中弱化了组织内行政等级结构,强调平等参与和横向交流,在组织内部营造平等竞争的气氛,最大限度地发挥项目参与者的主动性和创造性,从而增强项目组的科研能力和创造能力。在这一过程中,农业科学数据中心项目组织结构的改变考虑到知识管理的重要性,将知识管理纳入项目组织架构内,明确规范各成员的职责、工作内容以及与其他组成部门的相互关系;同时,在项目的组织结构中还应设立专门的知识管理部门,负责采集和整理新产生的知识,有效地组织显性和隐性知识的管理,使组织内部所有成员都能共享知识资源,促进外部知识的广泛获取,并推动新知识的有效开发和利用。
(2)农业科学数据中心项目管理模式的转变。
根据农业科学数据中心项目本身的特点,知识管理要求项目的管理模式是以信息化管理为主,以人性化和技术创新方式为补充的多层次模式结构,即农业科学数据中心项目知识管理模式的管理重点应是利用信息技术开发管理信息系统来对显性知识进行收集、获取、存储、加工和应用,建立项目组内部知识共享网络和对外知识获取扩散网络。在人员方面,农业科学数据中心项目管理采用积极的措施激励项目组内部人员间的知识交流和共享,通过聘用外部专家的方式传播知识,提高心智,拓展外部知识获取的途径,形成一个学习型组织。另一方面,农业科学数据中心项目组还组织参与者运用内部和外部积累的知识广泛地开展科学研究,创造新理论、新方法、新手段和新工艺,进行知识的再利用和深加工,从而达到知识的升华。
(3)农业科学数据中心项目运行机制的转变。
在农业科学数据中心项目中进行有效的知识管理,一个重要的方面就是要建立一个适合知识管理的项目运行机制,通过对知识管理流程的深刻认识,合理配置人力资源,改进和完善项目组织机构和运转流程,建立与之相匹配的组织管理机制、技术机制和激励机制,以加强对快速变化的信息需求和市场的反应,充分支持知识的发现、管理、积累、传递、利用、挖掘、再生和评价。同时项目建设的工作重心放在以农业应用创新需求为中心的农业数据知识资源开发、知识导航和应用推广上,并根据农业工作者需求的变化及时组织相应的工作小组,利用项目组成员的知识资源,发挥科研优势,快速高效地完成各项任务。
4 实施知识管理项目手段的保障措施
知识管理对于项目管理工作有着十分重要的作用,尤其对像农业科学数据中心这样具有大量参加单位和人员的项目,其作用则更加明显。在知识管理理念的指导下,农业科学数据中心项目组通过知识管理方法和手段的运用,可以实现对项目管理机制和运行模式的更新再造。然而,若想将知识管理在项目管理工作中的效能发挥到最大,可靠、合理的保障措施是必不可少的。基于此目的,农业科学数据中心项目所采用的保障措施包括以下4个方面:
(1)深化对知识管理内涵的理解。
知识管理作为一项系统工程[8],涉及到项目管理的多个方面,如组织文化、组织管理的运营机制、组织机制的运营与创新、组织信息资源管理和组织信息系统建设等,其核心要素是人,即项目的各个参与者。知识管理会对项目组织内部产生深远的影响,从而引发组织结构、交流模式和运行方式的变化,因此,在农业科学数据中心项目实施过程中,项目负责人通过学习和彼此间的交流,把握知识管理的新动向,适时地调整自己的管理理念,适应知识管理带来的环境变化。
(2)加强知识管理的制度化建设。
在项目组推行知识管理的进程中,项目组内的一些参与者和管理者对知识管理所带来的新的技术环境和运行机制不适应,从而对知识管理有着抵触情绪。面对这样的阻力,项目组应从制度上支持知识管理,从人力、物力、资金和时间各方面对知识管理进行支援,在制度层面上对这些成员进行说服教育,展示知识管理对项目的实施所带来的便利。为此,项目管理组制定了《农业科学数据中心运行管理规范》,保障成员学习和培训的权利,激发项目参与者的创新能力,增强项目组的创新能力,提高全体成员对实际情况的应变能力和知识创新能力。
(3)构建知识共享的文化氛围。
知识管理的目的是提升组织的竞争能力,进而实现项目组整体创新能力的可持续发展。要想达到这一目的,发挥知识管理的效能,形成一种有利于知识共享的文化氛围是必要条件。如果没有这种文化氛围,项目组成员处于一种没有信任的环境中,则各成员就不愿意将自己的知识与他人共享,这样成员头脑中的隐性知识和创造力就不能够充分挖掘和表现出来,从而影响项目组的创新能力。为实现此目标,农业科学数据中心项目组通过协调各参建单位的关系、加强沟通联系等手段,在项目建设过程中构建一个相互信任、相互尊重的文化氛围,形成一个积极向上的学习型组织,为确保项目组的知识管理效力提供保障。
(4)提供完善的软件系统。
要想顺利实施知识管理,必须有完善的软件系统支持。尽管知识管理的实现不限于一两套软件系统,但是必要的软件技术支持对于知识管理的正常运转是必要的。从这一点意义来说,知识管理是建立在管理信息系统基础之上的管理。农业科学数据中心项目组开发了“数据汇交管理系统”,促进项目管理和数据汇交的规范化和科学化,确保知识和信息流动的通畅性,从而保障了知识管理得以顺利开展。
5 总结
总之,在农业科学数据中心项目的实施过程中,实施知识管理是项目管理的一大进步,也是项目管理的发展趋势。通过对项目的知识管理,项目团队成员的成长度和协作程度相比传统项目管理模式而言均有了极大程度的提高。由此可见,知识管理的“以人为本”的管理模式[9]、注重显性知识和隐性知识搜集整理的管理方式及其所营造的“知识共享”管理氛围,能够有效地激励项目组成员的积极性和创造性,开发其智力资源,从而推动项目向着和谐、创新的方向顺利实施。
参考文献
[1]李思经,周国民,周义桃,等.科研机构知识管理研究[M].北京:经济科学出版社,2005
[2]郝虹,郑均,徐晓莉,等.知识管理在医院科研项目管理中的应用[J].医学研究生学报,2010,23(8):868-870
[3]JAN DUFFY.Managing intellectual capital[J].The InformationManagement Journal,2001(4):59-63
[4]弗莱保罗.知识管理[M].徐国强,译.北京:华夏出版社,2004
[5]DAVENPORT,THOMAS H,LAURENCE PRUSAK.Working knowl-edge:How organization manage what you know[M].Cambridge:Harvard Business School Press,1998
[6]时树奎.基于知识管理的高校科研项目管理模式研究[J].科技管理研究,2007(11):130-131
[7]陈文晨.知识管理在高校科研管理中的应用[J].文教资料,2008(19):145-146
[8]张倩.知识管理在高校科研项目管理中的应用研究[D].上海:同济大学,2006