面向教务管理领域的异构数据库集成技术研究
这是一篇关于教务管理,异构数据源,元数据,XML,查询优化的论文, 主要内容为高校教学管理信息化是改革和提高高校教学管理水平的有效途径之一。目前许多高校的开发了基于不同平台的数据库管理信息系统,而这些信息系统形成了大量异构的数据库系统。如何实现异构数据源信息的有效共享并合理处理数据,已经成为高校教务管理急需解决的问题。 针对上述存在的问题,首先介绍了异构数据库集成的相关理论以及当前比较流行的几种异构数据库的解决方案,并分析了各自的优缺点,在此基础上阐述了异构数据库集成需要解决的若干技术问题,包括元数据、XML、关系模式与XML模式之间的模式映射和模式集成。 针对高校教务管理的多个异构数据库之间的数据集成需求,提出了基于用户层、管理层和数据层三层架构模式的异构数据库集成技术方案。在元数据的基础上借鉴中间件技术实现了异构数据库的集成,同时借助XML技术进行数据格式的转换和对异构数据库的包装,使用JAVAEE技术对整个异构数据库集成技术方案进行流程整合和程序监控。 在所提出的异构数据库集成技术方案基础上,实现了广西艺术学院学生综合信息查询的实现方案,分析了该方案的模块组成。它包括用户层、管理层和数据层,其中管理层模块主要由查询管理器模块、包装器模块、元数据模块、结果处理器模块等构成,详细阐述了管理层各模块的功能和技术实现过程。 通过对广西艺术学院教务管理的分析,结合教务管理的特点,对各个异构数据库建立统一的逻辑视图,通过元数据、XML技术、中间件技术为教务管理人员提供统一的查询接口,屏蔽广西艺术学院各个异构数据源的位置存放信息、内部数据表结构和不同操作系统平台、不同数据库平台的差异,为教务管理提供统一的数据源查询接口和操作界面。最后通过分析对比实验数据,表明所提出的异构数据库集成的技术方案具有良好的稳定性、可靠性以及较快的查询速度；在性能方面,对比本集成技术方案在使用和未使用查询优化功能模块时的查询响应时间,结果表明使用该模块能够降低系统响应时间降低,更好的满足实际的需求。
中国移动数据共享系统的设计与实现
这是一篇关于中国移动,数据共享,数据市场,异构数据源的论文, 主要内容为中国移动作为中国最大的通信运营商,在几十年的运营过程中,积累了蕴含巨大价值的海量数据。中国移动集团公司为支撑省公司及地市子公司业务发展,委托华为公司为其构建大数据PaaS云平台。省公司、子公司及第三方厂商可入驻中国移动PaaS云平台,并在平台中申请资源,定制工具的开发。然而,由于平台租户资源隔离,数据无法在租户间流转。且存在不同租户的数据源异构,数据系统之间数据分散、冗余,数据挖掘应用获取跨领域数据困难等问题。而直接访问各个数据源工作量大,且不易协调。为此,中国移动建设其数据共享系统,为租户进行数据挖掘准备基础条件,成为发挥数据价值所必须先期解决的问题。本文通过对中国移动数据现状的分析,提出了构建中国移动数据共享系统面临的两个主要难题:(1)异构数据源集成难题。(2)数据共享难题。并给出了解决问题的方法。通过设计数据访问接口规范,对接异构数据源,实现异构数据源集成。通过发布数据、订阅数据的方式,实现数据共享。在数据共享的同时,实现低耦合、高可扩展性。论文阐述了项目背景,简述了相关研究与应用现状,综述了包括Docker、Kubernetes、Spring Boot、RBAC、Apache Shiro等相关技术。论文简述了系统总体规划,界定了系统边界,详细分析了系统需求,提炼出数据源接入、数据源服务管理、数据产品管理、订购管理、权限管理五大功能。在此基础上,阐述了系统设计思想及工作原理,通过系统架构结构设计、功能组成设计、系统部署设计、系统数据库设计等方式方法,对系统进行了概要设计。详细设计了数据源接入、数据源服务管理、数据产品管理、订购管理、权限管理五个功能模块,给出具体实现细节,并进行了系统测试。本系统已投入实际使用,较好地实现了中国移动多个异构数据源、多种模式的数据共享,为挖掘数据价值准备了基础条件,经用户实际使用,反馈良好。
基于微服务的数据交换与共享平台的研究与实现
这是一篇关于智慧城市,海量数据,数据交换,异构数据源,标准化建设的论文, 主要内容为智慧城市需要顺应大数据发展趋势,加快信息化方面建设。城市各级业务部门通常采用传统面向服务(SOA)架构设计完成海量数据交换任务,由于各业务系统采用的数据存储方式不同,随着业务需求增加,数据集规模增大,数据交换压力呈指数上升,对原有的数据服务架构可扩展性、性能稳定方面提出新的挑战。为了支撑智慧城市数据交换系统能够提供高效稳定的服务,避免系统模块间耦合性较高的问题,本文拟设计基于微服务的数据交换和共享平台,通过设置统一的数据接入标准,实现数据的自动采集、交换、存储,屏蔽底层数据源格式和数据源类型,通过任务调度管理配置数据交换任务调度策略,减轻数据交换带来的内存、CPU消耗,并通过元数据管理,提供血缘分析、元数据视图呈现服务,挖掘数据价值,实现“数据即资产”。主要成果如下:(1)建立一套数据交换标准,实现数据从采集、交换、清洗加工全管理流程。打破地域、数据存储、数据格式限制,为智慧城市建设提供强有力决策支持。针对异构数据源类型,提供相应的数据库读写插件,通过统一的数据交换二进制通道完成数据交换任务。(2)支持分布式任务,将调度模块与执行模块分离,通过RPC进行通信,提供多种路由策略和失败处理机制,调度器在指定触发时间选择执行器开始执行数据全量和增量数据交换任务。(3)支持数据实时推送共享,通过监控数据库Binlog文件,解析数据流写入到Kafka中,向订阅Topic的下游消费者推送数据,实现各级部门间数据互融互通。提供元数据信息管理,支持血缘分析,元数据视图呈现,可对数据库表、字段、分区进行修改。(4)对本文所设计的数据交换和共享平台的功能和性能进行测试证明,通过实验验证本系统的可行性。
中国移动数据共享系统的设计与实现
这是一篇关于中国移动,数据共享,数据市场,异构数据源的论文, 主要内容为中国移动作为中国最大的通信运营商,在几十年的运营过程中,积累了蕴含巨大价值的海量数据。中国移动集团公司为支撑省公司及地市子公司业务发展,委托华为公司为其构建大数据PaaS云平台。省公司、子公司及第三方厂商可入驻中国移动PaaS云平台,并在平台中申请资源,定制工具的开发。然而,由于平台租户资源隔离,数据无法在租户间流转。且存在不同租户的数据源异构,数据系统之间数据分散、冗余,数据挖掘应用获取跨领域数据困难等问题。而直接访问各个数据源工作量大,且不易协调。为此,中国移动建设其数据共享系统,为租户进行数据挖掘准备基础条件,成为发挥数据价值所必须先期解决的问题。本文通过对中国移动数据现状的分析,提出了构建中国移动数据共享系统面临的两个主要难题:(1)异构数据源集成难题。(2)数据共享难题。并给出了解决问题的方法。通过设计数据访问接口规范,对接异构数据源,实现异构数据源集成。通过发布数据、订阅数据的方式,实现数据共享。在数据共享的同时,实现低耦合、高可扩展性。论文阐述了项目背景,简述了相关研究与应用现状,综述了包括Docker、Kubernetes、Spring Boot、RBAC、Apache Shiro等相关技术。论文简述了系统总体规划,界定了系统边界,详细分析了系统需求,提炼出数据源接入、数据源服务管理、数据产品管理、订购管理、权限管理五大功能。在此基础上,阐述了系统设计思想及工作原理,通过系统架构结构设计、功能组成设计、系统部署设计、系统数据库设计等方式方法,对系统进行了概要设计。详细设计了数据源接入、数据源服务管理、数据产品管理、订购管理、权限管理五个功能模块,给出具体实现细节,并进行了系统测试。本系统已投入实际使用,较好地实现了中国移动多个异构数据源、多种模式的数据共享,为挖掘数据价值准备了基础条件,经用户实际使用,反馈良好。
中国移动数据共享系统的设计与实现
这是一篇关于中国移动,数据共享,数据市场,异构数据源的论文, 主要内容为中国移动作为中国最大的通信运营商,在几十年的运营过程中,积累了蕴含巨大价值的海量数据。中国移动集团公司为支撑省公司及地市子公司业务发展,委托华为公司为其构建大数据PaaS云平台。省公司、子公司及第三方厂商可入驻中国移动PaaS云平台,并在平台中申请资源,定制工具的开发。然而,由于平台租户资源隔离,数据无法在租户间流转。且存在不同租户的数据源异构,数据系统之间数据分散、冗余,数据挖掘应用获取跨领域数据困难等问题。而直接访问各个数据源工作量大,且不易协调。为此,中国移动建设其数据共享系统,为租户进行数据挖掘准备基础条件,成为发挥数据价值所必须先期解决的问题。本文通过对中国移动数据现状的分析,提出了构建中国移动数据共享系统面临的两个主要难题:(1)异构数据源集成难题。(2)数据共享难题。并给出了解决问题的方法。通过设计数据访问接口规范,对接异构数据源,实现异构数据源集成。通过发布数据、订阅数据的方式,实现数据共享。在数据共享的同时,实现低耦合、高可扩展性。论文阐述了项目背景,简述了相关研究与应用现状,综述了包括Docker、Kubernetes、Spring Boot、RBAC、Apache Shiro等相关技术。论文简述了系统总体规划,界定了系统边界,详细分析了系统需求,提炼出数据源接入、数据源服务管理、数据产品管理、订购管理、权限管理五大功能。在此基础上,阐述了系统设计思想及工作原理,通过系统架构结构设计、功能组成设计、系统部署设计、系统数据库设计等方式方法,对系统进行了概要设计。详细设计了数据源接入、数据源服务管理、数据产品管理、订购管理、权限管理五个功能模块,给出具体实现细节,并进行了系统测试。本系统已投入实际使用,较好地实现了中国移动多个异构数据源、多种模式的数据共享,为挖掘数据价值准备了基础条件,经用户实际使用,反馈良好。
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