专业调配系统（精选7篇）
专业调配系统 篇1
1 概述
目前国内很多高校都会根据学生升学考试时所填报的专业志愿意向, 在新生入学时向其分配一个相关专业及方向, 但在学生入校学习一段时间之后, 会对各个专业特点及每个专业的就业方向等有一个更深入、详细的了解, 因此有很多学生发现自己并不适合先前所选的专业, 学校应该根据现实情况, 充分考虑到学生的实际需要, 给学生提供一次重新选择专业及方向的机会, 这样可以更好的能提高学生的学习兴趣, 激发学生学习的主动性与创造性。本文正是针对以上需求, 并对系统业务流及数据流分析, 划分了系统主要角色及各角色对应的功能结构模块, 并最终设计实现了数据库结构和应用程序。研究实现高等学校专业调配系统对提高高校管理人员的工作效率, 实现信息的准确性、高效性与实时性具有重要的现实意义。本系统是采用B/S模式、基于JSP与ORACLE相结合的WEB技术开发实现, 系统可跨平台部署, 并提供了基于角色分工的安全保密管理。
2 系统功能设计
根据对专业调配负责人和学生的需求分析调研, 明确了各个角色对系统的功能要求。系统角色划分可以分为:学生角色和管理员角色, 每个角色使用系统提供的不同功能。
学生角色主要功能包括:学生登录、学生信息修改、专业调换申请、专业调换申请查询、专业调换申请修改、给管理员留言等功能。
管理员角色主要功能包括:管理员登录、审核状态设置、学生专业申请信息查询、学生专业信息统计、专业申请信息审批、原始数据导入、生成报表等功能。各角色功能需求如表1所示。
3 数据库设计
根据系统需求分析和总体规划, 明确数据库中应包括的实体主要有:学生实体、管理员实体、专业实体、班级实体、调换专业申请信息实体、留言信息实体。
每个实体及对应属性包括: (1) 学生实体 (学号, 密码, 姓名, 性别, 民族, 电话) ; (2) 管理员实体 (用户名, 密码, 姓名) ; (3) 专业实体 (专业代码, 专业名称, 学级) ; (4) 班级实体 (班级代码, 班级名称, 所属专业) ; (5) 调换专业申请信息实体 (学号, 申请专业, 专业方向, 二外语种, 所在班级, 笔记本状况, 申请陈述, 申请日期, 审核状态) ; (6) 留言信息实体 (留言id, 留言时间, 留言内容, 留言学号)
4 模块化处理
为了使程序设计更加简明、规范, 本系统主要采用在jsp页面中调用oracle中预先定义好的程序包方式来实现系统功能。
主要程序包可以分为学生程序包students_pkgs和管理员程序包admin_pkgs。
4.1 学生程序包students_pkg
功能:用于实现查看或修改学生基本信息及专业申请信息, 在该包中有六个公有存储过程:
get Student () :根据学号stu_num和密码stu_password判断学生登陆并显示对应个人信息;
update_stu Info () :根据学号stu_num修改学生基本信息;
save Sub Change () :存储学生申请专业信息;
sele Sub Change () :根据学号stu_num查询学生专业申请信息;
update Sub Change () :修改个人专业调换申请信息;
leave Message () :给管理员留言。
4.2 管理员程序包admin_pkg
功能:用于实现管理员查看学生信息与专业申请信息、审批学生专业申请信息、修改审核状态等功能, 共有七个存储过程:
get Admin () :根据admin_name和admin_password判断管理员登陆;
query Stu By No () :根据学号查询学生专业申请信息;
sele By State () :根据审核状态查询学生专业申请信息;
sele By Name () :根据专业查询学生专业申请的信息;
change State () :修改专业审核状态信息;
count_some Sub_change () :统计某个专业某个方向的申请人数;
select Guest () :查询学生留言信息。
5 结论
本文作者从最初的项目需求调研, 到系统分析, 再到系统功能实现, 最终完成了专业调配系统预期达到的系统目标, 实现了学生与管理员之间的专业调换信息的报送、审批、统计、分类等功能。经过网站的测试运行, 系统各模块功能实现良好, 系统运行稳定。
参考文献
[1]时登华.基于J2EE的高校设备管理系统设计与实现[D].济南:山东大学, 2011.
[2]何康.高校综合行政管理系统研究[D].天津:天津大学, 2013.
原料调配库喂料系统的改造 篇2
1 喂料系统存在的问题及原因分析
原料调配库喂料系统工艺流程见图1。
主要问题如下:
1) 石灰石喂料系统存在的问题主要是 (中型) 板式给料机 (型号BWJ1400mm×3520mm) 到定量给料机 (DEM1627型) 落差大。物料对定量给料机的胶带冲击力大、下料溜子磨损快、产生噪声大及扬尘点多。落料点不中、物料对胶带冲击力不均, 造成定量给料机皮带跑偏、卡料等, 给设备安全运行留下了隐患及严重影响计量的准确性。物料从定量给料机到入磨带式输送机也存在上述问题。
2) 辅料在板式给料机给料环节存在的问题主要有两方面:一方面是辅料水分大、流动性差、黏度大, 易造成库底出料口堵塞及料库架空;另一方面是辅料易结成团, 这就造成板式给料机给料不稳定, 辅料结成块状砸在定量给料机上, 严重影响计量的准确性。
3) 辅料在定量给料机给料环节存在的问题是定量给料机出料口用闸板来控制辅料量的大小。在实际生产中用闸板不易掌控辅料出料量的大小, 如辅料出料口闸板控制低, 则出口料量小, 容易造成缓冲仓堵料;出料口闸板控制高, 则出料量大, 容易造成出料不均匀、料层厚度不稳定、出料量时大时小, 尤其是用量少的辅料更明显, 经常会出现间歇性给料, 严重影响出磨生料的质量。
2 喂料系统改造的措施
1) 在石灰石下料溜子上设置缓冲板
在定量给料机上方距落料点高为500～600mm处设置缓冲板, 设置缓冲板后, 溜子截面由1 300mm×900mm缩小到800mm×350mm。在落料溜子上设置缓冲板前后的示意图见图2。改造后有3个好处:
(1) 阻止物料直接冲击定量给料机, 大大减少了定量给料机皮带跑偏、卡死等现象。
(2) 降低了物料落料速度, 减轻物料对设备的冲击、减小物料产生的噪声和扬尘量。
(3) 在缓冲板上的堆积物料起到保护下料溜子、延长溜子使用寿命的作用。
2) 改辅料仓底出料口为阶梯栅格板+棒状闸阀
将辅料仓库出料口出料侧改为阶梯栅格板+棒状闸阀结构, 这样增大了仓底出料口的截面面积, 减缓了辅料在板式给料机运动方向仓壁的压力, 克服了辅料结成大块造成仓底出口堵塞及料库架空现象。改造前后出料口结构见图3。
3) 辅料定量给料机下料溜子上设置缓冲网
在板式给料机到定量给料机间的溜子上设置两层缓冲网, 下面一层为纵向的钢丝网 (间距250mm) , 距出料口1 000mm, 上面一层为横向钢丝网 (间距400mm) , 两层相距500mm。结成团、大块的辅料从板式给料机上落下来撞到缓冲网时, 就会被打散成小块落到定量给料机上, 减轻辅料对定量给料机的冲击, 减小对计量的影响。改造前后辅料下料溜子结构示意见图4。
4) 定量给料机出料口的闸阀由闸板式改为棒状
在定量给料机出口设置棒状闸阀比较容易掌控出料量的大小、料层的厚度, 确保辅料连续稳定地给料, 使缓冲仓里有一定料量来减轻物料对定量给料机的冲击, 减小对计量的影响。改造前后定量给料机给料形式见图5。
3 效果
通过以上改造, 原料调配库给料系统下料比较均匀稳定, 各定量给料机计量也基本稳定, 出磨生料合格率有明显的提高 (见表1) 。
城市原水调配系统优化模型研究 篇3
城市原水调配系统是城市水资源系统的一个子系统, 是以提供满足城市供水所需原水量为目标的供应原水量的子系统, 属于典型的多水源、多用户、多级串并联的大型水资源系统。近年来对原水调配系统优化调度常采用模拟权重系数模型[1]、大系统分解协调模型[2]、原水系统模拟模型[3]等。为了降低大系统的维数, 模型先将大系统解耦为相对独立的子系统, 再通过对子系统模拟寻优, 反复协调迭代, 力求逼近最优解[4]。但随着城市经济的快速发展, 水资源系统呈现出新的特点, 这也对模型的建立提出了新的要求。原水调配系统些新的特点包括:①水资源系统网络结构更加复杂, 水库间的联系由确定的上下游关系发展为可相互补偿、水力联系更为紧密的复杂网络, 这增加了对大系统降维解耦的难度;②大规模城市化使得城区型水库流域不透水下垫面急剧增大, 汇流时间短, 降雨径流呈现陡涨陡落的特点, 需要充分发挥水库调蓄作用, 优先利用降雨自产水;③城市生活、工业用水比重较大, 供水保证率要求高, 无形中增加了水源综合调配的难度, 加重了调配的任务;④为保障供水, 重要水库和水厂一般有多条引水路径, 这为开展引水路径经济上优化提供了空间[5]。本文以深圳市原水调配系统为研究对象, 研究具有城市化特点的原水调配系统优化调度模型与方法, 为深圳市水源系统的联合运用、水资源优化分配等提供依据, 这对城市原水调配系统模型的研究具有重要的理论和现实意义。
1 深圳市原水调配系统网络结构
经过多年大规模的水利建设工作, 深圳市已形成了覆盖全市的相对完善的供水工程体系。从水源情况来看, 全市通过输配水工程, 连通境内各座调蓄水库, 形成“长藤结瓜、分片调蓄、互相调剂”的水源网络 , 将原水在全市范围内进行分配。这些调蓄水库既有并联关系, 又有串联关系, 不同水库还可以通过输水工程实现水量补偿, 在水源综合调配时既要考虑本地水和境外水间的相互调配, 又要考虑各水库间的相互补偿。从水厂方面来看, 全市绝大部分供水水厂主干管已经连通, 形成了纵横交错的水厂供水网络。可以说, 这种网络式的供水体系一方面为实现深圳市水资源综合调配提供了基础设施保障, 另一方面其复杂的水力联系和结构布局又增加了综合调配的难度和复杂性。本次研究选取东部和东深两条引水干线上7座典型水库及与此七个水库相关的水厂、泵站、管线和引水水源构成系统网络概化图 (其中水源概化为虚拟水库) , 如图1所示。
从图1可知本文研究的深圳市原水调配系统具有以下几个特点:①水厂用户根据重要性分为特区水厂和一般水厂, 特区水厂必须保证优先供水;②本课题研究的7个水库除长岭皮水库外都属于中型水库, 具有较强的调蓄能力;③研究对象中含有可从多个引水水源引水的水库如:西沥水库、石岩水库, 和可从多个引水水源引水的水厂如:大工业城水厂、红木山水厂、大冲水厂、南山水厂, 如何确定这些水库和水厂的水力联系, 并对引水路径开展优化是模型研究的一个重点;④石岩和铁岗水库之间水量可以相互补偿, 西沥至铁岗之间是自流明渠, 其水流方向与明渠两端的水库水位密切相关, 并且东部水源和东深水源通过沙湾泵站相互连通。
2 深圳市原水调配系统数学模型
2.1 建模思路
对于复杂多维的原水调配系统, 常规的分析方法有模拟法和大系统分解协调法, 模拟法的优点是不管模型多么错综复杂, 根据确定的规则即可得到方案成果, 缺点是方案成果受事先确定调度规则的调度人员的主观影响;大系统分解协调法能有效处理“维数灾”问题, 具有很好的求解复杂问题的能力, 但难点在于如何划分系统和如何优化协调变量 (解耦-聚合难题) 。本文将首先对模拟法模型求解的结果进行分析, 利用模拟权重系数[1]确定大系统解耦的方式, 在此基础上采用大系统分解协调方法对系数协调寻优获取整体方案最终优化结果。
对原水调配系统来讲, 优化调度的目标是缺水量最小 (有时采用供水破坏深度总和最小) , 并且在不降低供水安全保证程度的基础上进一步以总费用最小为目标继续优化。在实际调度中, 往往按照调度方案制定的顺序分层划分系统递阶结构, 即系统结构底层是水厂上报需水量给对应的水库, 中层是水库根据上报的需水量开展水量调度, 最上层是水源总引水量的协调汇总, 利用水厂需水权重系数和水库引水权重系数实现层与层及水库子系统之间的分解, 如图2所示。
2.2 模拟权重系数
2.2.1 水厂需水权重系数
水厂上报需水量给对应水库是为了聚合水厂需水量, 水库调度完后也是根据上报的需水量分配总供水量到各个水厂, 这样使得水库子系统在调度时不用关心水厂的情况, 从而实现水厂子系统与水库子系统的分解。α= (α1, α2, …, αj, …, αm) 为水厂需水权重系数, m为水厂数目, 若水厂只对应一个引水水库 (一对一水厂) , 则αj=1;若水厂对应多个引水水库, (一对多水厂) , 则αj= (α
式中:i为时段;q为水库;V
从式 (1) 可见:V
2.2.2 水库关系及水库引水权重系数
从图1和图2可以看出, 西沥、铁岗和石岩3个水库相互连通, 水量可相互补偿, 关系十分复杂, 另外西沥和石岩水库和一对多水厂一样面临从多个引水水库引水的问题, 因此确定水库间的水力关系, 确定各引水路径的权重是本节研究的重点, 从而实现水库子系统之间的分解, 便于单个水库子系统优化。
水库间关系确定:①西沥至铁岗之间是自流明渠, 其水流方向由两水库之间的水位差确定, 水流从水位高的水库流向低的水库;②铁岗通过铁石泵站提水至石岩, 而当石岩水库由于暴雨产生大量自产水有弃水风险时, 即当V>V正常时, 开启铁石支线闸门, 使水流从石岩流向铁岗, 从而充分利用自产水, 减少弃水。
水库引水权重系数:从实际调度经验可知, 水库引水产生的费用、水库蓄水情势及水库的预留库容是决定当前水库引水量大小的3个重要因素。前面2个因素的涵义与水厂需水权重中的相同, 而水库的预留库容是指水库为保障后续时段水厂的供水安全而预留的库容。则水库引水权重系数如式 (2) 所示:
式中:j为当前水库;q为当前水库j面临的引水水库q;Vq预为q水库i时段需要预留的库容;δq为优化引水幂数。
从式 (2) 可见:V
2.3 目标函数和约束条件
2.3.1 目标函数
对于上述城市原水调配系统, 以系统总供水破坏深度最小为目标, 在此基础上以总费用最小为目标继续优化。第一个目标的优先级高于第二个目标, 第二个目标的原则是不增大系统供水破坏深度。总目标函数表达式如下:
式中:m为水厂数目;T为调度周期时段数目;Gji为第 时段供给水厂j的供水量;Xji为第i时段水厂j的需水量;f为系统供水破坏深度;s为水源数目;v为泵站数目;pj为第j个水源的水价;c为电价;WQji为水源j第i时段的引水量;WBji为泵站j第i时段的抽水量;Nji (·) 为泵站j第i时段耗电量, 为时段抽水量的函数;E为电费;F′为水资源费;F为总费用。
上述总目标函数是用于统计系统总体目标情况, 而在实际模型计算中最核心的是协调层和水库子系统的迭代计算。协调层的作用是协调分配引水量给予本层有关联的水库, 使目标函数达到最优, 协调层的分配方案与水库引水权重系数β
式中:k表示当前水库;水库供水破坏深度fk与水库供水量WGki和水库聚合需水量Xki相关;由水库水量平衡可知, WGki是水库引水量WYki与水库蓄水量Vki的函数 (WYki与水库引水权重系数β
在实际计算中, 往往先根据公式 (1) 、 (2) 的确定权重系数初始值, 然后根据式 (5) 、 (6) 优化确定水库子系统引水量WYk, 再根据确定的WYk通过式 (5) 、 (6) 利用幂数ξq、δq对权重系数进行优化, 如此反复迭代最终确定权重系数与水库引水量。
2.3.2 约束条件
权重系数约束:权重系数幂数ξq和δq, 两者都要求为非负数, 即要求ξq≥0、δq≥0。边界条件:水库库容、泵站提水能力和管线输水能力约束, 水源协议引水量约束。
3 深圳市原水调配系统模型求解
所建立的原水调配系统优化调度模型, 是一个多层次大系统模型, 根据各层次模型的特点, 分别采用不同的求解方法, 模型各层次关系如图2所示。具体步骤如下:
(1) 应用常规模拟模型计算得到一个调度方案结果, 在此基础上根据公式 (1) 、 (2) 设定水厂需水权重系数和水库引水权重系数初始值。
(2) 依据水厂需水权重系数上报各水厂需水量, 并聚合需水量到各对应水库。
(3) 先假定各水库的引水量 (协调变量) , 并依据水库引水权重系数采用逐步优化算法 (POA) 求解各个水库子系统的供水量和引水量, 返回协调目标函数值给子协调层。
(4) 对子协调层采用大系统可行分解协调法确定子协调层的供水量和引水量, 并反馈协调目标函数值给总协调层, 通过总协调层不断迭代、反馈、协调优化最终确定需水权重系数和水库引水权重系数, 及各水库的供水量和引水量。
(5) 把水库供水量按照水厂需水权重系数分配到各个水厂, 特区水厂优先分配。
(6) 统计整个系统总的破坏深度及总的费用。
在整个系统的求解过程中, 体现了控制与反馈的互逆过程, 通过对权重系数的迭代优化获取方案的整体最优解。
4 深圳市原水调配系统计算成果
以大系统递阶结构模型为核心, 利用面向对象技术 (C#) 编制了深圳市水源调度管理系统计算机仿真模拟软件。通过软件的高级应用模块, 用户可选择不同的调度周期 (年、月、旬) 及不同的运行工况 (检修工况、汛期运行工况、指定系统末状态工况) , 制定满足深圳市供水集团需求的系统原水水量优化调度方案计划, 为实际调度运行提供依据。
本文以月为调度周期, 选取2011年3月份为测试时段, 系统按指定水库末状态工况运行。水厂需水权重系数是依据调度期初水库蓄水库容、水库正常库容, 以及计算泵站提水费用相关的流量-功率曲线初始确定的, 水库的引水权重系数除了依据上述3个因素, 还与水库最大的日预留库容, 即保证水库供水安全预留的一天最大库容有关, 由历史统计数据获得。经过迭代计算, 最终确定的权重系数表如表1所示。
从表2可以看出, 软件模拟的系统破坏深度与实际调度的结果一样, 都为0, 保证了城市安全供水, 符合实际运行情况, 证明软件模拟是可行的。另外从引水量上可以看出, 软件模拟的东深引水比实际调度多232.37万m3, 而东部引水量少614.87万m3, 总库容增减量多减少368.96万m3, 说明软件模拟充分利用了水库间的水力联系使得水源的引水更加均衡, 并充分挖掘了水库自身蓄存水的潜力, 尽量利用水库自身水, 从而减少引水。
注:表中第2、3、4行为与权重系数相关的因子;第5至第12行的数据表示行所列项与纵所列水库之间的关系。如:红山木水厂对应长岭皮水库“0.2”表示水厂上报需水量的20%给该水库, 对应东部水源“0.8”表示水厂上报需水量的80%给该水源, “-”表示水厂与对应的水库无关系。
注:不平衡量为水库渗漏、蒸发及管道漏损导致的水量不平衡。
从表3可以看出, 软件模拟得到的总费用比实际调度省18.83万元。各单项中, 总引水水资源费上软件模拟的比实际调度省357.64万元, 而库容增减量项上比实际调度多花费344.98万元, 并且根据实际调度经验可知库容增减量中包含有上一调度周期留存的降雨自产水, 这部分水由于没有引水费用, 所以模拟计算的总费用应比实际调度还要省, 这与优先利用水库自身蓄存水的原则是一致的;另外泵站提水费用上, 由于路径的优化所以软件模拟比实际调度省6.17万元。由以上分析可知, 软件模拟计算结果反映出的经济优势佐证本文建立的模型是高效适用的。
注:根据深圳市发展和改革委员会“深发改[2011]458号”文件, 原水价格统一调整为0.935元/m3, 本模型按此价格计算。
5 结 语
(1) 经过综合分析, 本文系统研究了以深圳市为代表的具有新型城市化特征的原水调配系统特点;
(2) 利用模拟权重系数法对大系统解耦降维, 通过水厂需水权重系数和水库引水权重系数函数的确定, 把网状、多层次、多级串并联的复杂大系统分解为具有明确量化联系的独立子系统;
(3) 基于模拟权重系数, 构建大系统递阶结构模型, 通过迭代、反馈、协调, 对模型不断优化进行求解;
(4) 模拟软件仿真计算结果表明, 本模型有较强的实用性, 在保证城市安全供水的前提下可开展一定的经济优化。
综上所述, 本文构建的基于权重系数的大系统递阶结构模型适用于多级反馈、多层次、多级串并联的复杂原水调配系统, 具有概念清晰、方法简便、建模迅速等特点, 可为实际运行调度提供指导依据。
摘要：以深圳市为代表的城市原水调配系统呈现出新型城市化的特征, 在分析原水网络特点基础上, 应用权重系数法对大系统解耦降维, 合理确定水厂需水权重系数和水库引水权重系数函数, 用以量化子系统之间的联系, 在此基础上构建大系统递阶结构模型, 通过对权重系数的迭代寻优获取系统最优解。模拟仿真结果表明, 本模型能可靠保证城市安全供水, 具有较强的实用性, 并通过与实际调度运行费用对比, 证明本模型在经济上的高效性, 可为实际运行调度提供指导依据。
关键词：原水调配,权重系数,大系统递阶结构,模拟仿真
参考文献
[1]黄昉, 许文斌, 郑建青.多水源多用户大型水资源系统优化模型[J].水利学报, 2002, (3) :91-95.
[2]钟平安, 王会容, 刘静楠, 等.深圳市水资源系统优化调度模型研究[J].河海大学学报 (自然科学版) , 2003, 31 (6) :616-620.
[3]宋继林.长春市供水与环境工程原水系统模拟模型研究[J].长春工程学院学报 (自然科学版) , 2010, 11 (3) :89-92.
[4]叶秉如.水资源系统优化规划和调度[M].北京:水利水电出版社, 2001.
部队被装调配系统的设计与实现 篇4
1部队被装调配系统的设计
1.1三基网络
对于部队的被装调配系统的设计中, 引入信息化的部队三基网络是关键的一个步骤。就目前来看, 大多数的部队单位都已经接入三基网络, 并在此基础上形成了内部的局部区域网络。在部队的局域网上, 由部队该单位的业务系统来发布处理单位相关业务的内容, 该系统包括消息服务器、数据库服务器、应用服务器等等。各个单位在本单位的内部局域网的基础上共同合作完成单位的内部工作。单位以网络防火墙为媒介, 将本地局域网与三基网络连接起来。而由于建立了部队的三基网络, 随之而来的也就有了基层被装调配要求的规范化, 这就对被装调配过程中的安全化、自动化、可视化、精准性有了更高的技术需要。这就要求我们必须重视被撞调配过程中的计算机管理, 必须保障基础被装管理单元能够准确提供信息来源给信息系统, 提高其整体性和综合性, 这也是使基层被装管理效能提高的表现。而部队的总部、总队以及支队可以更为方便的对被装调配系统进行查询、设计以及开发。
1.2被装调配系统
被装调配系统是层次化的工作建模思想贯穿整个系统的, 整个部队也是在此基础上进行不断的整合, 最终统一形成一个公共物流信息系统。相互关联并且互为子兄弟的流程共同组成一个大的母流程。而每个子流程又有自己的子流程, 可持续划分。由于结构性和层次性以及分子流程的中的接口在兄弟流程和父子流程中的存在, 使得兄弟流程或者父母流程不会受到子流程的改变而有所改变。在部队进行各部分系统之间的信息隐藏的过程中需要用到层次化建模, 部队并不在意各个部分单位的具体流程如何, 只要掌握和控制各个单位之间的控制接口以及流程的转换即可。比如, 部队总部并不注重仓库的实际出入库流程的细节。整个部队被装调配系统包括七个主体层次, 而这每个层次也是上一层次的服务需要支持保证。对应用级信息进行加密、验证用户身份信息、安全控制网络等都是构成系统安全保障系统的一部分, 各个部分彼此之间相互协作, 能够保证各个层次之间工作的有序进行。被装调配系统主要有四个部门, 它们分别是部队、后勤仓库、生产工厂以及部队被装部, 部队的网络总线提供平台使得各个系统、子流程之间可以相互进行信息交流, 这些都是需要依靠管理规范、组织机构、岗位职责等方面来保障网络链的正常实行。在整个供应链流程中, 起到管理作用的是被装调配的业务流程引擎, 各个部门通过业务流彼此调和和管理。而在被装调配时, 供应的被装仓库不仅仅只有一家, 根据被装供应标准可以推算出被装推算和服装费。
1.3数据库设计
为了保障系统的顺利运行, 也要建立设计数据库, 进行适当的维护与检查。通过建立应用系统和数据库, 以此来进行部队被装调配系统的编码与设计。所谓数据库的设计, 就是指数据库的设计建立过程和管理系统要满足客户特定要求。所以, 必须合理设计数据库的系统。只有更好的设计数据库的系统, 才能使部队被装调配的数据有良好的扩展性, 使系统更加稳定与高效。
2总结
由于通信、计算机网络等多媒体技术在科技创新下的不断发展, 被装调配系统也变得更加具体化、智能化。部队被装调配是组成部队被装调配的一个重要的部分, 而对被装调配系统的设计将会推动数字化、信息化在我国部队被装调配中的应用与推广, 通过科学的设计, 将会使部队被装调配水平得到大大的提高, 使军队管理的费用大大减少, 同时提高被装管理的效率, 实现了计算机真正的在军队中服务, 为部队被装调配的信息网络化奠定了软件基础。
摘要：伴着通讯技术、计算机技术以及信息技术的飞速发展, 高科技在现代战争中所占的地位越来越高。而在信息化的背景之下, 作战环境更趋透明、参战力量更加多元、战场空间更趋多元、而作战模式和武器装备也更加复杂, 这些都使得部队的被装调配系统需要更加系统的被设计与完善, 以满足当前的需求。本文通过研究数据库技术以及计算机网络技术在军队被装调配系统的实际应用, 针对当前我国军队被装调配系统的实际情况, 通过种种可行性、需求性等分析, 结合数据库技术以及网络技术设计出一个部队军需被装调配系统, 该系统的设计可以使军队管理的费用大大减少, 同时提高被装管理的效率, 也实现了计算机真正的在军队中服务。
关键词：军需被装,被装调配,被装仓库,被装管理
参考文献
[1]杨正甫.面向对象分析与设计[M].北京:中国铁道出版社, 2001 (01) .
[2]张明, 武成刚.数字化对军队被装管理的影响与启示[J].军事与军事经济, 2002 (9) .
[3]高阳.数据库技术与应用[M].北京:电子工业出版社, 2003 (01) .
[4]陈开国.部队预算编制与执行存在的问题与对策[J].军事经济与研究, 2002 (12)
[5]Lischner R.Delphi肖雪莲, 朱腾辉译.技术手册[M].北京:中国电力出版社, 2001
[6]常雄飞.军队被装体制创新动态分析[J].军事经济与研究, 2001 (08) .
[7]阙辉, 黄开齐.数字化战场对被装保障的影响与对策[J].军事经济与研究, 2002 (11) .
[8]刘云翔, 陈萤等.基于城市道路网络的最短路径分析解决方案[J].小型微型计算机系统, 2003, (7) :72-76
[9]玉好.基于GIS的应急指挥系统的程序设计[D].北方工业大学, 2008.
专业调配系统 篇5
2012年5月, 北京电力物资调配中心开始建立。物资调配中心立足于北京公司物资集约化管理实际, 合理构建仓储配送体系, 提高物资供应服务的效率与效益。调配中心建设过程中未开发新系统, 而是集成了北京公司现有各类系统如基建管控系统、生产PMS系统、ECP、ERP、抢修GIS定位、电力应急指挥系统、仓库可视化等。这样不仅降低了建设成本, 更使调配中心能够以最快速度投入运行。
2 调配中心运行现状
物资调配中心依靠现有各类系统, 按照“月计划、周协调、日调度”工作机制, 在2013年上半年完成1-6月份六个批次的物资供应计划编制工作, 供应计划共计2630条, 涉及金额约12亿元;按月分别组织与建设单位、与供应商的物资到货协调会, 共12个批次;按周组织业务协调会, 共组织20批次;另外, 组织25次重点工程、特殊需求专题协调会;接收并完成协议库存11批次, 涉及供应商60家, 建设单位20余家, 工程项目300余项, 200余种物资, 供应计划1000条。
另外, 调配中心针对重点工程进行了重点调配。主要完成了望京220千伏扩建、桃园220千伏工程、白云桥、万明路110千伏等10项基建度夏工程、29项生技配网度夏工程, 以及新增53项2013年度夏扩展性工程物资供应工作;完成西北热电中心220千伏送出工程 (温泉) 、 (聂各庄、栗园) 中的钢管塔的催交及供应工作;组织新一代智能变电站未来城、海鶄落工程对重点设备中标厂商的现场实地考察、设计联络会等工作。
3 目前信息系统主要问题
3.1 各系统协作性能有待改善
发展和北京公司管理工作信息化的需要, 北京公司陆续开发和建设了众多信息系统, 这些信息系统都具备各自的功能, 但是信息资源未共享, 系统间协作性能差, 从而形成了“信息孤岛”。
3.2 调配中心系统支撑亟需提高
北京电力物资调配中心具备五大管控功能, 即统一业务受理、合同履约协调、物资配送调度、监控预警、应急响应。然而在实际工作中, 监控预警功能多为人为跟踪, 缺少信息系统的支撑与保障。调配中心工作人员不仅需监控物资供应链各节点, 对于可能影响工程进度、晚交货等情况及时发布预警信息, 监督风险消除。依靠信息系统实现监控预警、辅助决策等功能, 在调配中心目前仍未实现。
4 问题成因分析
4.1 改善系统间协作性能
北京公司为了提升管理水平, 建设了大量信息系统, 具备查询基建工程进度及订货情况的基建管控系统, 记录了所有在网设备运行状况信息的生产PMS系统, 国网公司统一部署已成为电力公司与供应商信息交货平台的ECP, 综合了公司各类管理及信息的ERP系统, 定位抢修车辆位置GIS定位, 满足应急情况下视频指挥的电力应急指挥系统, 查看库区内视频画面的仓库可视化, 这些系统相对独立, 建设时未考虑系统协作的需求, 开发语言、数据编码规范都存在差异, 很难完成信息交互。不仅如此, 为了满足数据交互建立的大量接口, 反而降低了系统的工作效率, 极大地提高了交互中产生不易纠察的错误数据的几率。
4.2 提高调配中心系统支撑
调配中心综合接入各信息系统, 为各类系统数据查询提供了便利。然而在进行决策时往往需要查询多个系统, 无法通过单一系统查询进行决策。比如想知道工程现场安装一台设备能否按期安装完成, 则需要查询该工程的前期手续情况、施工招标情况、查看现场土建进度, 另外查询设备订货时间, 根据订货时间、合同签订情况、图纸确定情况、生产周期等信息综合计算具备交付条件日期, 另外根据交通、天气等信息推断到场时间, 最终才能得到预估的结果。各信息系统数据间相互联系不够紧密, 不仅为查询带来了不便, 对进行决策也提出了更高的要求。
5 如何整合信息系统
5.1 信息系统整合方案分析
一般来说, 进行信息系统整合的主要方式有三种, 完全重新建设、中间件整合、按需开发。在系统整合的过程中, 还要注意根据调配中心的实际情况进行调整。
5.2 信息系统整合方案选择
北京公司目前已经有很多正在运行的信息系统, 这些系统涵盖公司各类需求、业务, 满足公司日常管理的需求。北京电力物资调配中心选取了其中部分系统接入, 并进行应用, 除ECP、ERP以外, 多数系统仅为查询数据, 所以调配中心的系统整合不需要推倒重来, 可以选择适当的中间件, 并按需进行部分开发即可。
5.3 整合前准备工作
要想进行调配中心现行的多个信息系统, 要做好以下三方面的前提准备工作。首先, 要做好信息化总体规划与管理体系保障。要了解国网公司、北京公司的信息化建设发展规划, 避免重复开发, 确保各信息系统间更容易数据共享。其次, 选择统一的数据存储方式和编码标准。最后, 要做好需求分析。在系统整合之前要做好需求分析。深入且透彻的需求分析可以使系统能够良好运行。
5.4 如何进行系统整合
要将北京物资调配中心多个信息系统整合, 要从数据层面集成、应用层面集成、辅助决策提升三方面完成。
5.4.1 数据层面集成
基建管控系统、生产PMS系统、ECP、ERP都有各自的数据库, 共享或者合并来自于多个系统的数据, 通过数据共享、数据转化、数据迁移、数据复制等方式, 将各系统数据有机集合。
5.4.2 应用系统集成
(1) 形式上借鉴ESB。在形式上, 我们可以借鉴ESB (企业服务总线) 进行串联。在物资调配中心将调配中心的各项业务流程串联成一条数据线, 而每项业务则是由不同的信息系统提供服务。通过ESB将所有业务串联在一起, 也将信息系统服务串联在一起。 (2) 数据上依靠ERP。ERP是目前公司应用最为广泛, 数据存储最为完整的信息系统。北京公司拥有完备ERP运维团队, 不仅可以维护现有ERP系统, 更可以根据公司业务需求进行二次开发。除此以为, ERP已经与多个系统间开发了标准数据接口。众所周知, ECP是国网公司部署的系统, 是不允许与一般信息系统进行接口交互的, 而ERP已经与ECP有了接口, 其他系统或者开发新系统则不具备可操作性。因此, ERP可以与基建管控系统、生产PMS系统等系统建立接口, 其他系统为ERP提供服务, 从而满足调配中心的各项业务需求。
5.4.3 辅助决策提升
调配中心一项重要的管控功能是监控预警。当应峰度夏即将来临, 应该储备何种物资?数量如何?当出现突发状况需要紧急调用物资时, 从哪里调配?这些决策不应该“拍脑袋”决定, 而是应该根据历史数据等进行综合分析得出。如果让工作人员通过系统综合查询后得出结论, 则会错过黄金时间。随着ERP BW模块的深入开发与应用, 辅助决策具备一定基础, 所以整合后系统的辅助决策能力成为备受关注的亮点。
6 信息系统整合应用
物资调配中心多系统整合后将实现物资供应链全过程管控、统筹规划, 真正成为统一的物资调配平台。满足一般物资合同履约协调、重点物资合同履约协调、监控预警、应急响应等业务流程需求, 可以通过统一的系统完成各类工作。
7 建议与结论
综上所述, 北京电力物资调配中心的多系统整合与应用是可行且备受期待的。整合后的系统不仅较好的解决了“信息孤岛”问题, 将已经建立的基建管控系统、生产PMS系统、ECP、ERP、抢修GIS定位、电力应急指挥系统、仓库可视化有机地结合起来, 而且有效地提升调配中心监控预警能力。可以认为, 系统整合与应用是有效提升调配中心物资调配能力的有效途径。
参考文献
[1]于宝琴等.企业物流信息系统整合与应用[M].北京.中国物资出版社, 2007.
[2]甄镭.信息系统升级与整合[M]北京.电子工业出版社, 2004.
专业调配系统 篇6
1系统流程设计
1.1可行性分析
通过对医院医疗设备调配现状分析,同其他工作人员一起讨论,认为有必要设计一套管理系统对全院医疗设备进行调配管理。医疗设备调配管理系统使用Viusal C++2010进行开发,Viusal C++2010是基于窗体和面向对象的,对数据库有强大的支持[7,8]。数据库采用SQL2000,以保证数据的安全和可靠。
1.2需求分析
通过调查,需要系统有以下功能:1要有清晰、友好的人机界面;2支持多人操作;3为了方便用户查询,支持多条件查询;4对于每种物品要求编号唯一;5对于租赁时间及费用要求可自行算出;6设备租赁信息可以查询、 统计。
1.3信息要求
系统信息包括:设备编码、病人ID、设备名称、设备编号、设备型号、设备状况、附属物品说明、借用时间、 申请借用科室名称、借用人姓名、经办人姓名、归还时设备状况、附属物品说明、归还时间、时间合计、归还人姓名、 归还经办人等信息,以满足工作需求。
2医疗设备调配流程
(1)使用科室提出申请,医疗设备调配中心查询库存。
(2)如果有库存,则直接登录系统办理借出手续;如果库存没有,登录设备查询模块,查询其他科室闲置的设备后,再登录设备借出模块进行调配。
(3)科室归还设备,登录设备归还模块,检查设备无误后办理归还手续。
系统设备调配流程图,见图1。
3系统界面介绍
窗体是人机交互的平台,一个设计良好的窗体可以起到导向作用[9,10]。下面就是本系统的主要窗体,简单介绍其功能及实现方法。
3.1登录窗体
系统通过用户名和密码实现人机的交互,登录窗体设计要简捷、易操作、易维护。
3.2系统主窗体
系统主窗体包括设备借出、设备归还、设备查询三个方面,用户可根据自己的需求选择合适的选项。
3.3借用归还窗体
借用归还窗体是整个医疗设备调配管理系统的核心,它基本涵盖了系统所包含的全部信息。窗体设计了打印功能, 以便生成纸质文件供科室保存。借用归换窗体界面,见图2。
4结语
该系统符合软件设计规范,从设备借出查询到设备归还都符合医疗设备调配的基本要求,使计算机可以完全代替以前的纸质操作,节省了医疗设备查询时间,从而节省医疗设备调配时间。在界面实现方面,本系统是基于Windows XP平台,使用Viusal C++2010开发环境实现的, 其操作方便,用户按照提示就可以顺利地完成医疗设备的查询、调配、归还、等一系列操作。使用该系统后,提高了工作质量和工作效率。
摘要：我院为了有效地提高医疗设备使用率,减少医疗资源的浪费,设计了一种医疗设备调配管理系统。该系统包含了系统登录,设备借出、归还、查询4个模块,可满足对全院在用设备查询、管理等功能需求。该管理系统的应用,提高了我院医疗设备的管理水平与经济效益。
专业调配系统 篇7
关键词：云资源,熵值法,时间序列,系统架构,容量评估
1 引言
云计算架构分为Iaa S、Paas、Saa S三个层次, 其中基础设施即服务 (Iaa S) 作为云计算架构的基础, 在云计算架构中发挥着至关重要的作用, 而虚拟化技术则是对Iaa S的最好支撑。近年来国内越来越多的大型企业都在进行本企业的云计算构建, 其中私有云是这些企业的首选。目前私有云的建设主要还是集中在资源虚拟化建设使用阶段, 由于私有云为企业或组织自建平台, 用于支持本企业或组织的运营和发展需求, 对于云平台资源的使用和业务特点各有不同。
在企业私有云的构建过程中, 对云资源的管理成为了企业首要解决的问题, 目前业界已有一系列的相关产品和应用, 如:VMWare v Sphere、微软的Hyper-V、Amazon EC2 等, 这些产品都不同程度的实现了对云资源的管理, 包括物理资源和虚拟资源。在云资源中, 虚拟资源将占很大的比例, 随着云计算的不断推广, 可能比例还会呈上升趋势。通过对这些虚拟化产品的研究, 其管理对象主要还是以虚拟机为主, 包括虚拟机的创建、收回, 虚拟机迁移、调度等功能, 实现资源的动态平衡, 提高资源利用率。
这些主流的虚拟化产品虽然已经实现了资源的调度和动态调配, 但是, 一方面这种调整是基于虚拟机迁移技术, 在不改变虚拟机配置的基础上实现;另一方面基于这种动态资源调整可能会对系统安全、稳定等方面产生影响。因此, 本文将提出一种结合业务系统架构, 建立一套基于主流虚拟机迁移技术的云资源容量评估模型, 对云资源容量进行动态评估, 基于评估结果来制定资源调整策略是一种比较安全的方案。
2 相关工作
目前, 还没有一种基于系统架构的合理、安全的资源动态调配评估方案, 相关研究有:VMWare v Sphere, 通过DRS+DPM技术, DRS用于动态调整主机负载, 自动将负载较重的的虚拟机通过VMotion迁移到负载较轻的主机上, 达到集群中主机资源的负载均衡。DPM会将群集层以及主机层容量和运行在群集中的虚拟机所需要的容量做比较。然后, DPM会根据比较的结果, 将负载较轻的虚拟机进行集中化, 释放闲置资源, 达到资源的有效利用。此方法是一种简单、高效的解决方案, 虽然解决了资源的动态调配, 但虚拟机的资源配置并未发生变化, 当业务系统的资源需求超过承载该系统的虚拟机资源时, 这种方式是无法满足的;同时没有结合业务系统特点, 对于资源的分配仍有很大的调整空间。
文献提出在整体资源受限条件下的多任务多资源同时调配的全局优化调配模式;文献采用远程缓存和虚拟机迁移两种技术进行虚拟资源动态调配;文献提出了一种基于熵优化和动态加权负载评估的多目标优化评估机制;文献提出了负载均衡模型框架, 对虚拟机负载情况和虚拟机集群负载情况进行量化评估, 实现了虚拟机集群负载的均衡和弹性的伸缩。
既有的文献多侧重于对虚拟机的静态或动态虚拟化资源调整, 来满足资源弹性伸缩的目的, 这种方式虽然实现了资源的动态调配, 但是太过于注重资源本身, 而忽略了每个应用系统之间的差异。对于应用系统而言, 其架构就决定了系统是否具备可扩展性的特征, 传统的紧耦合型系统架构大多只能支持系统的纵向扩展, 即通过调整资源配置来实现扩展;而目前流行的SOA松耦合型系统架构, 这种架构的特点是能够支持业务变化的灵活性, 在能够支持纵向扩展的基础上, 也能够支持系统的横向扩展, 即通过调整资源数量来满足系统对资源的需求。
因此, 本文对云资源调配策略的研究, 借鉴文献中对虚拟机集群的负载情况的量化评估方法, 对系统负载进行评估;通过时间序列方法, 预测下一个业务周期的变化情况, 结合SOA松耦合型系统架构, 针对应用系统特点制定安全、有效的资源调整策略。既实现了资源的有效利用、减少能源消耗, 也提高了资源调整的安全性、保障了用户服务质量 (Qo S) 。
3 基于系统架构的虚拟资源动态调配
本文研究的云资源动态调配是基于松耦合的SOA系统架构, 假设云资源池中的物理资源无限大。一方面, 随着业务系统的运行, 数据量的增加和业务的扩展, 原来申请的系统资源将逐渐不能满足系统的需求, 这种情况向系统并入新的资源来满足系统日益增长的需求;另一方面, 每个业务系统运行过程中都有其业务运行周期, 如:业务周期分为高、中、低。不同的业务周期对资源消耗也不尽相同, 这就需要根据业务周期的变化来判断需要增加资源还是释放资源。
基于此架构, 我们定义‘服务单元’的概念, 一个服务单元由一台或多台虚拟机构成, 并具备独立的服务能力。假设每台虚拟机的配置都相同。
3.1 基于熵值法的资源评估模型
3.1.1 资源评估指标
一般我们将CPU使用率、内存利用率、磁盘使用率、网络使用率作为负载数据指标, 这些指标都会对虚拟机的性能产生至关重要的影响。我们在此提出综合指标‘资源利用率’, 来代表某个虚拟机或服务单元以及应用系统的整体资源负载情况。
3.1.2 资源负载评估模型
根据业务系统逻辑构成层次, 将系统架构分为服务器层、服务单元层、系统层。系统资源负载评价采用自下而上的评价思路, 上层资源负载可通过判断下层负载获得;下层的变化最终影响和决定上层状态。系统资源负载评价过程如图1 所示。
(1) 服务单元资源负载评估。记衡量资源使用情况的指标有p项, 服务单元内有m个虚拟机, 系统虚拟机总数为n, 共采集了t个时刻的指标数据。
(1) 熵权法计算指标权重。
样本数据为当前时刻全部虚拟机的采集指标, 样本容量为n, 即样本包含n个虚拟机的指标数据, 指标数量为p。模型最终输入如下:
其中Xi为指标i的样本值, xij为第i个虚拟机第j个指标的取值。
不同指标的数量级和量纲可能有所不同, 需要进行标准化处理以消除数量级和量纲的影响。
对于越大越好的指标, 作如下转换:
对于越小越好的指标, 作如下转换:
为了便于理解, 记处理后的数据仍为xij。
计算第j项指标下第i个虚拟机占该指标的比重:
计算第j项指标的熵值:
其中k>0, ln为自然对数, ej>0, 式中常数k与样本容量n有关:
计算第j项指标的差异系数, 对于第j项指标, 指标值xij的差异越大, 对方案评价的作用越大, 熵值就越小, 则:gj越大指标越重要。
求各个指标的权数:
得到的指标权重向量记为W:
(2) 资源利用率评估。
记为第k个虚拟机第i个指标在时间点j的取值, 则虚拟机指标数据集合为:
Lk表示虚拟机k上指标的采集数据集合。
服务单元的数据集合为单元内所有虚拟机的数据集合, 记为:
不同的任务对资源的要求不同, 同时虚拟机的配置性能也可能不同, 因此引入权重因子, 记为虚拟机k的权重, 则虚拟机权重的集合可以表示为:
经过第一个步骤的计算, 得到指标权重向量如下:
定义虚拟机k在j时刻的负载, 并描述虚拟机实时的负载状态:
定义虚拟机k在指标i上的负载能力为表示虚拟机k在指标i的取值上限 (如:CPU使用率小于75% 正常, 则该值为75%) , 则指标i负载能力Ri为:
单元在时间点j时指标i的负载率为实际负载对负载能力的占比, 计算公式为:
其中
表示虚拟机在时刻j对资源i的实际使用率, 即实际负载。
最终可以得到服务单元在时刻j对资源的使用率为:
实际应用中, 资源使用情况是在一定区间内波动, 不可能总是达到资源100% 利用, 因此可以根据业务情况划定区间进行分级, 定义业务系统资源正常使用区间为[a, b], 其中b为上限, a为下限:S>b:过载;S ∈ [a, b]:正常;S<a:空闲。
(2) 业务系统资源负载评估。在该业务分析中, 各个单元中的服务器配置相同, 因此系统级资源利用率的整体情况用单元的平均使用率表示。
记单元数量为N, 单元h的使用率为Sh, 系统资源利用率记为Rate, 则:
Rate按区间分级:过载、正常、空闲。
[ 说明]:对于系统资源利用率Rate的分级, 可以根据用户实际需要定义一个范围值, 认为系统资源利用率在这个范围时, 系统资源使用最优。
3.2 基于时间序列的资源预测模型
要实现云资源的动态调整, 我们就必须了解什么时候调整。每个线上业务系统都有其业务运行周期, 有日频度、月频度, 也可能还有年频度, 系统业务平稳时, 不会出现大的波动, 只有当业务发生变化的时候, 才会出现大的波动, 因此, 调整的时间选择应该在上一个业务周期结束下一个业务周期到来之前进行调整, 这样才具有预先调整的意义, 否则事后调整可能可能已经对系统运行造成了严重影响。
根据大量历史数据, 应用差分自回归滑动平均预测模型 (时间序列) , 结合业务时间窗口, 预测下一个业务周期的数据, 掌握下一个业务周期数据的变化情况。
3.3 基于系统架构的容量评估模型
一个业务系统在运行过程中, 如果用户量超过系统的最大承载量时, 系统对资源的需求会增大, 系统的性能会降低, 甚至出现宕机的风险;同时系统的硬件资源负载超过一定范围后, 也会影响系统性能, 导致系统变慢或宕机。在此, 我们排除应用本身的性能、应用软件的性能以及系统接口相关性能等因素, 通过系统应用性能和系统资源性能两个方面来判定是否要进行资源调整。
首先, 建立系统应用性能基线和系统资源性能基线;其次, 通过预测模型预测系统应用性能指标和系统资源性能指标, 通过预测数据与基线数据的对比, 来确定是否需要进行资源调整;最后, 结合业务系统架构, 找到服务单元与系统应用性能指标和资源性能指标之间的关系, 结合业务周期预测结果, 得出具体的调整量。
3.3.1 建立性能性能基线
根据3.2 章节的时间序列模型构建系统应用性能基线和系统资源性能基线, 其中系统资源性能基线中的资源利用率指标由3.1 章节的基于熵值法的资源评估模型进行评估。
3.3.2 资源调整评估
判断一个系统是否资源过盛或闲置的判断依据如下: (1) 当预测的在线用户数或资源利用率有任何一个超过限制 (最大支持在线用户数或资源使用率) , 则都需要调整 (增加资源) 。 (2) 当预测的资源利用率低于标准资源利用率最小值时, 则需要进行调整 (资源释放) 。
将系统平均响应时间和系统资源利用率分别使用S和R表示, 将资源利用率的标准范围用[a, b] 表示。预测的下一个业务周期的在线用户数为U’, 预测的系统资源利用率为R’。
业务系统对资源的使用情况存在以下几种情况:
(1) 资源不足:使用性能测试方法中的负载测试和压力测试方法, 在系统平均响应时间和系统资源利用率在运行性能参数的范围内, 测试出系统支持的最大用户数, 我们用U表示。
根据判断依据, 当R’>R (b) 或U’>U时, 需要进行资源调整, 调整策略为:增加资源。
(2) 资源过盛:在系统平均响应时间在指定的范围内, 只要资源利用率小于标准最小值, 那么就需要考虑释放资源, 这时与在线用户数的多少无关。
根据判断依据, 当R’<R (a) 时, 需要进行资源调整, 调整策略为:释放资源。
(3) 资源满足:在线用户数和资源利用率都在标准值范围时, 则不进行调整。
根据判断依据, 当S<5 并且R’∈ [a, b] 时, 则不需要进行资源调整。
3.3.3 资源调整策略
N0:表示当前服务单元数量
Nt:表示未来t时刻服务单元数量
M:表示调整的服务单元数量
(1) 增加资源情况分析。
Umax:表示系统最大支持在线用户数或最大并发量
那么, 每个单元的服务能力我们用P表示:P=U/N
Ut:表示下一个业务周期在线用户数预测值或系统并发量预测值。
那么, 需要至少增加的单元数量为:
当M出现小数时, 考虑到我们调整的都是服务单元, 因此应该调整为整数, 向上取整。
(2) 释放资源情况分析。
Rmax:表示资源利用率上限
Rmin:表示资源利用率下限
M:表示调整的服务单元数量
Rt:表示下一个业务周期在系统资源利用率预测值
Mmax:最多需要释放的单元数量为:
Mmin:最少需要释放的单元数量为:
如果Mmax, Mmin出现小数, 同样采用取整, 因为此时是释放资源, 因此向下取整。
4 总结
云计算虚拟化技术为资源池中基础设施的管理带来极大的便利, 但与此同时也对资源管理者提出了新的挑战, 如何解决云计算服务的虚拟机动态部署与调度过程中的动态资源管理问题, 实现资源的负载均衡、提高资源利用率成为了需要研究的课题。本文提出了一种基于系统架构的虚拟资源动态评估模型, 通过该模型, 可对负载过高的虚拟资源进行迁移或补充, 对资源负载过低的资源进行释放, 实现负载均衡、提高了资源利用率、有效减少能耗的目的, 基于该模型制定资源调整策略是一种较为安全、可靠的解决方案。
参考文献
[1]尹敬齐.受限条件下云资源的全局优化调配研究[J].计算机测量与控制, 2013.
[2]王志钢, 汪小林, 罗英伟.云计算架构下的深层次动态资源调配[J].集成技术, 2012.
[3]左利云, 曹志波, 董守斌.云计算虚拟资源的熵优化和动态加权评估模型[J].软件学报, 2013.
[4]朱志祥, 许辉辉, 王雄.基于云计算的弹性负载均衡方案[J].西安邮电大学学报, 2013.
[5]周文煜.虚拟化集群资源调度机制研究[JD].中国科技大学, 2012.
[6]李爱国, 厍向阳.数据挖掘原理、算法及应用[M].西安:西安电子科技大学出版社, 2012.