区域影像信息系统的资源调度研究
区域影像中心系统建设方案书
WS市区域医学影像（远程读片）中心医疗信息惠民项目
试点申报表
EEEEE经济技术开发区区域影像(远程医疗)系统规划结构图
在本次区域影像(远程医疗)系统信息化建设过程中，将充分考虑医院信息化现状，通过数据接口，与现有PACS系统建立接口，实现数据互通。
对于已建设了HIS、LIS以及电子病历的医院，PACS系统可实现与原有其他系统的数据融合，保证整体数据的集中调阅。
数据管理区域架构图
数据管理服务器存储架构示意图
核心网络交换机核心网络交换机（冗余）
1G
数据库服务器
应用服务器
3.3.3虚拟应用交付区域架构图
填写说明：
1、项目“申请单位”为具体承接项目实施的医院；
2、项目“推荐单位”为项目实施单位（申请单位）的主管部门。
区域影像诊断中心建设方案区域PACS系统
XXXX地区区域影像诊断中心建设方案目录第1章背景分析 (4)1.1. 总体背景 (4)1.2. 需求分析 (4)1.2.1.卫生监管部门需求 (4)1.2.2.区域内医院需求 (5)1.2.3.公众需求。
(5)1.3. 项目建设必要性分析 (5)1.4. 区域PACS系统建设目标 (6)第2章区域PACS系统存储架构 (7)2.1. 集中式存储方案 (7)2.1.1.中心服务器软件系统 (8)2.1.2.二级医院和社区医院软件 (8)2.2. 分布式存储方案 (9)2.2.1.中心服务器软件系统 (10)2.2.2.二级医院和社区医院软件 (10)2.3. 两种存储架构方案比较 (11)2.4. 混合模式 (11)2.5. 影像中心病人影像标识唯一性管理 (11)第3章区域PACS系统主要业务功能 (13)3.1. 区域放射影像检查集中报告功能 (13)3.1.1.社区卫生服务中心检查 (14)3.1.2.诊断中心报告与核片 (15)3.1.3.社区卫生服务中心报告和胶片打印 (16)3.2. 同质化服务流程 (16)3.3. 中心医院质控阅片 (17)3.4. 临床调阅片流程 (17)3.5. 预约管理 (18)3.6. 危急值管理 (19)3.7. 即时通讯会诊系统 (19)3.8. 业务统计、监控及决策管理 (19)第4章建设成效分析 (20)4.1. 5.1项目经济效益分析 (20)4.2. 项目社会效益分析 (20)4.2.1.面向使用者的成果及效益分析 (20)4.2.2.面向服务的成果及效益分析 (21)4.2.3.面向医改的效益分析 (23)第1章背景分析1.1.总体背景1.2.需求分析XXXX地区以XXXX医院为中心，创建区域影像数据中心和影像会诊中心，连接XXXX 地区各医疗机构，最终实现区域内所有医疗机构间的PACS信息共享和业务协同。
1.2.1.卫生监管部门需求1.解决医疗资源分配不均衡的问题由于各医疗机构所处的地区不同和各医疗机构所占有的医疗资源不同，导致了患者在就诊时经常出现重复检查、就诊流程繁琐和诊断质量参差不齐等问题。
区域影像中心实施方案
区域影像中心实施方案一、背景。
随着信息技术的不断发展，影像技术在医疗、地质勘探、环境监测等领域的应用越来越广泛。
为了更好地满足区域内各行业对影像数据的需求，我们决定建立区域影像中心，以提供高质量、高效率的影像数据服务。
二、目标。
1. 建立完善的影像数据采集、存储、管理和分发系统，满足不同行业的需求。
2. 提高影像数据的处理速度和精度，提升影像数据服务的质量。
3. 提供定制化的影像数据解决方案，满足不同行业、不同用户的个性化需求。
三、实施方案。
1. 建立影像数据采集系统。
a. 购置高分辨率、高精度的影像采集设备，包括航空摄影、卫星遥感等设备。
b. 制定影像数据采集计划，覆盖区域内不同地形、不同用途的区域，确保数据全面性和时效性。
c. 建立数据采集标准和流程，保证采集数据的准确性和一致性。
2. 建立影像数据存储和管理系统。
a. 搭建高性能、高可靠性的数据存储设备和服务器，满足大容量、高并发的数据存储需求。
b. 制定数据管理规范和流程，包括数据备份、数据归档、数据检索等，确保数据安全和可靠性。
c. 建立数据共享平台，实现数据共享和开放，方便用户获取和使用影像数据。
3. 建立影像数据处理和分发系统。
a. 购置高性能的影像处理设备和软件，提高数据处理速度和精度。
b. 制定数据分发策略和流程，包括数据格式转换、数据传输、数据服务等，满足不同用户的需求。
c. 提供数据定制化加工服务，根据用户需求进行数据处理和分发，满足个性化需求。
四、实施步骤。
1. 确定项目需求和范围，制定项目计划和预算。
2. 购置和搭建影像数据采集、存储、管理和分发设备和系统。
3. 建立数据采集、存储、管理和分发流程和规范。
4. 进行系统测试和调试，确保系统稳定和可靠。
5. 开展用户培训和推广，提高用户对影像数据服务的认知和使用。
五、预期效果。
1. 提高影像数据的获取速度和精度，满足用户对高质量数据的需求。
2. 提升影像数据服务的效率和质量，提高用户满意度。
数据中心中的资源调度与管理技术研究
数据中心中的资源调度与管理技术研究第一章：引言随着移动互联网的快速发展和大数据时代的到来，数据中心作为重要的信息处理和存储基础设施，承担着越来越多的任务。
在数据中心中，资源调度与管理是保证高效运行和良好性能的关键环节。
本章将介绍数据中心资源调度与管理技术的重要性，并概述本文的结构。
第二章：数据中心资源调度与管理的基本概念2.1 数据中心的构成和特点2.1.1 数据中心的基本组成2.1.2 数据中心的特点与需求2.2 资源调度与管理的概念和原则2.2.1 资源调度和管理的定义2.2.2 资源调度与管理的目标和原则第三章：数据中心资源调度与管理技术的研究和应用3.1 资源调度与管理的关键问题3.1.1 资源需求预测与分配3.1.2 资源调度策略和决策3.1.3 任务分配和负载均衡3.1.4 资源的生命周期管理3.2 数据中心资源调度与管理技术的分类和比较3.2.1 静态资源调度与管理技术3.2.2 动态资源调度与管理技术3.3 实践和应用案例3.3.1 Google的资源调度和管理技术3.3.2 Facebook的资源调度和管理技术3.3.3 亚马逊的资源调度和管理技术第四章：数据中心资源调度与管理技术的挑战与发展趋势 4.1 挑战4.1.1 规模和复杂性4.1.2 资源利用率和性能4.1.3 能源消耗和环境影响4.2 发展趋势4.2.1 自动化与智能化4.2.2 弹性和灵活性4.2.3 跨数据中心资源调度与管理第五章：总结与展望5.1 研究成果总结5.2 存在问题和不足5.3 研究展望在这篇文章中，我们对数据中心资源调度与管理技术进行了深入的研究，总结了资源调度与管理的基本概念、关键问题和分类比较。
同时，通过Google、Facebook、亚马逊等企业的实践和应用案例，展示了资源调度和管理技术的实际应用效果。
然后，我们分析了数据中心资源调度与管理技术面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
对于实现数据中心资源的高效利用和优化性能，这些研究成果和展望对于相关领域的研究和实践具有积极意义。
会议电视MCU资源池组网及调度优化设计分析
I G I T C W技术 分析Technology Analysis78DIGITCW2023.121 会议电视MCU资源池的网络架构设计1.1 MCU资源池概述MC U 资源池是会议电视系统中的关键组成部分，它承担着多方会议的集中管理与控制任务。
MCU （Multipoint Control Unit ）是一种集成了视频、音频和数据传输功能的系统，具有以下功能和作用。
（1）MCU 资源池可以集中实现多个终端设备的会议连接和通信。
它允许多个终端同时参与会议，并在会议过程中进行实时的音视频数据传输。
通过MCU 资源池，会议主持人可以轻松地控制会议的开启、关闭、成员管理等操作。
（2）MCU 资源池支持多方同时进行实时的音视频通信。
它可以对接多个终端设备，将不同终端的音视频数据进行集中处理和转发，实现各方之间的实时互动和交流。
通过MCU 资源池，参会者可以在不同地点参加会议，节省时间和成本。
（3）MCU 资源池可以对音视频数据进行编解码、混合、转换等媒体处理操作。
它能够将来自不同终端的音视频数据进行混音、画面切换、子画面合成等处理，为参会者提供更好的听觉和视觉体验。
（4）除了音视频数据，MCU 资源池还支持数据的传输和共享。
参会者可以通过MCU 资源池实现文件共享、屏幕共享、虚拟白板等功能，实现更便捷的信息交流和协作[1]。
1.2 组网需求分析在多方会议场景下，网络组网需求非常重要，直接影响着会议电视系统的性能和用户体验。
以下是多方会议场景下的网络组网需求分析。
（1）多方会议需要同时传输多个音视频流，因此对带宽的需求较高。
每个参会者都需要上传自己的音视频数据，并接收其他参会者的音视频数据，因此网络组网需要提供足够的带宽来支持这些数据流的传输。
带宽需求量取决于参与会议的终端数量、音视频质量和传输协议等因素。
（2）多方会议的实时性要求较高，通信延迟应尽可能低。
过高的延迟会导致参会者之间的沟通不作者简介：秦莎莎（1982-），女，汉族，山东沂水人，工程师，硕士研究生，研究方向为会议电视。
XX市区域影像平台检查互认升级改造项目需求说明
XX市区域影像平台检查互认升级改造项目需求说明一、项目建设背景XX市区域影像临床共享平台（简称：XX市区域影像平台）自20XX年建设以来，目前已实现市县乡三级部署和市县乡和省级影像平台四级互联互通，实现了对全市公立医院检查数据的采集、汇聚、交换、共享、数据质量监管、平台管理、区域影像云网融合方面的建设，已初步实现全市范围内检查报告与影像的交换共享。
为加快推进“XX省全面推进医疗机构间医学影像检查资料结果互认共享”的工作，根据《XX省推进检查检验结果互认共享工作方案》要求，实现XX地区医疗机构间医学影像检查资料结果互认共享，本期项目是升级改造XX市区域影像临床共享平台，对接XX市检查检验互认服务平台，支撑检查互认智控数字化改革应用，本期项目将对原有平台进行升级改造。
二、项目建设原则1、总体规划、分步实施考虑到项目的规模和实施的复杂性，分阶段实施，循序渐进。
根据实际情况，确立整体的目标，制订统一的规划，保证工程实现各方目标一致，标准统一，系统有机衔接。
在统一规划的基础上分阶段，有步骤地推进实施，先互连互通,再逐步统一；先建框架，再逐步深化；先行试点，再全面推广。
以保证项目经费筹措、多部门协作、项目风险控制、复杂业务实现、项目实效达成等多方面的可靠程度。
2、顶层设计，遵循标准项目设计和开发应符合国际、国家及XX市医疗卫生行业的相关信息化和数据标准或规范，遵循中国卫生信息标准，项目采用标准和开放的通讯接口和数据标准，允许不同厂商的信息系统有机地整合。
遵循国际及国家标准，不但能够使医疗工作者更加集中精力在业务方面，也能够提高平台的层次，使开发应用不仅和外部进行有效的交流，还能够预期将来的业务的发展。
3、承前继后，科学发展项目在设计过程中要充分考虑继承和利用已有的建设基础、硬件设备和应用中的软件系统，充分利用前期建设成果，在原有基础上进行整合、扩展、新建，促使XX智慧健康事业不断迈向更高的台阶及科学可持续发展。
基于分布式系统的虚拟化资源调度算法研究
基于分布式系统的虚拟化资源调度算法研究随着云计算技术的快速发展，分布式系统的虚拟化资源调度算法成为了研究的热点之一。
虚拟化技术使得物理资源能够被划分为多个虚拟资源，并能够灵活地分配给不同的应用程序。
而虚拟化资源调度算法能够实现对这些虚拟资源的合理分配和利用，从而提高系统性能和资源利用率。
本文将探讨基于分布式系统的虚拟化资源调度算法的研究进展和相关实践。
一、背景介绍虚拟化技术是近年来兴起的一项重要技术，它能够将物理资源划分为多个虚拟资源，并能够在不同的虚拟机间灵活分配。
与之相应的，虚拟化资源调度算法的研究也越来越受到关注。
虚拟化资源调度算法旨在通过合理的资源分配和调度，提高系统的性能和资源利用率。
二、基于分布式系统的虚拟化资源调度算法研究进展1. 资源感知调度算法资源感知调度算法通过监测和评估虚拟机和物理机的资源负载情况，以预测未来资源需求，并根据预测结果进行资源的合理分配。
这种算法能够在资源需求激增时及时做出调度决策，从而避免出现资源瓶颈和性能下降的情况。
2. 负载均衡调度算法负载均衡调度算法通过将虚拟机均匀地分配到不同的物理机上，以实现负载均衡和资源的均衡利用。
常见的负载均衡调度算法包括最小负载优先、最小启动时间差和最小数据传输时间等。
这些算法能够根据虚拟机的负载情况和物理机的资源利用率，动态地调整虚拟机的分布，使得系统的性能得到最大化的提升。
3. 预测调度算法预测调度算法通过分析历史数据和当前环境，预测未来虚拟机的资源需求，并根据预测结果进行资源的调度。
这种算法能够有效地避免资源的浪费和瓶颈问题，提高系统的稳定性和性能。
常用的预测调度算法包括时间序列模型、回归模型和神经网络模型等。
这些算法能够根据历史数据的趋势和规律，对未来的资源需求进行准确的预测。
三、基于分布式系统的虚拟化资源调度算法的实践应用1. 云计算平台云计算平台是基于分布式系统的虚拟化资源调度算法的重要应用场景之一。
云计算平台通过合理地分配和管理虚拟机和物理机资源，能够提供高性能和高可用性的云服务。
面向大数据分析的云计算资源预测与调度研究
面向大数据分析的云计算资源预测与调度研究云计算技术的兴起和大数据应用的广泛发展使得面向大数据分析的云计算资源预测与调度成为一个重要的研究领域。
随着云计算平台的不断成熟和发展，如何合理地利用云计算资源，满足大数据分析的需求，成为许多学者和研究人员所关注的问题。
本文将围绕面向大数据分析的云计算资源预测与调度展开论述，并探讨相关技术和方法。
首先，了解大数据分析的需求是进行云计算资源预测与调度研究的基础。
大数据分析可以帮助企业在海量的数据中发现有价值的信息，并做出相应的决策。
然而，大数据的处理需要巨大的计算资源支持，而传统的计算设施往往无法满足大数据分析的需求。
因此，借助云计算平台提供的弹性计算资源成为一种有效的解决方案。
云计算资源预测是确保云计算平台能够满足大数据分析需求的关键环节。
通过对历史数据进行分析和建模，可以预测未来大数据分析的需求趋势。
预测的准确性将直接影响到资源调度的效果和性能。
目前，常用的预测方法包括时间序列分析、回归分析、神经网络以及遗传算法等。
同时，还可以采用应用特定的预测模型，根据不同的大数据分析任务进行资源需求的预测。
资源调度是根据预测结果分配云计算资源的过程。
资源调度需要考虑多种因素，如任务的优先级、资源的可用性以及成本等。
合理的资源调度策略可以提高云计算平台的利用率和性能。
在大数据分析的场景下，可靠的资源调度策略还需要考虑任务的特征和数据分布等因素。
目前，常用的资源调度策略包括基于启发式算法的静态调度和基于队列的动态调度等。
面向大数据分析的云计算资源预测与调度研究中，还存在一些挑战与问题。
首先，大数据的特点使得数据模型的预测变得复杂和困难。
大数据通常具有高维度、高速度和多样性等特点，传统的预测方法和调度策略往往无法有效应对。
其次，如何充分利用云计算平台的弹性计算资源，提高资源利用效率也是一个需要解决的问题。
最后，随着云计算平台规模的不断扩大，如何实现资源的精准预测和调度成为一个亟待解决的难题。
《2024年基于资源感知的动态云任务调度算法研究》范文
《基于资源感知的动态云任务调度算法研究》篇一一、引言随着云计算技术的快速发展，云任务调度作为云计算的核心技术之一，其性能直接影响到云计算的效率和可靠性。
基于资源感知的动态云任务调度算法是近年来研究的热点，其核心思想是根据实时的资源使用情况和任务需求，动态地调整任务调度策略，以提高资源利用率和任务执行效率。
本文旨在研究基于资源感知的动态云任务调度算法，分析其原理、优势及挑战，并探讨其在实际应用中的效果。
二、算法原理基于资源感知的动态云任务调度算法主要依据实时的资源使用情况和任务需求，通过智能算法进行任务与资源的匹配和调度。
算法主要包括以下几个步骤：1. 资源感知：通过监控系统实时获取云计算环境中的资源使用情况，包括CPU、内存、存储、网络等资源的使用率。
2. 任务分析：对待调度的任务进行分析，包括任务的计算复杂度、数据量、时限要求等。
3. 任务与资源匹配：根据任务的需求和实时的资源使用情况，采用智能算法（如遗传算法、蚁群算法等）进行任务与资源的匹配。
4. 动态调度：根据匹配结果，动态地分配资源和调整任务执行顺序，以达到优化目标（如最小化任务完成时间、最大化资源利用率等）。
三、算法优势及挑战基于资源感知的动态云任务调度算法具有以下优势：1. 高效性：能够根据实时的资源使用情况和任务需求，动态地调整任务调度策略，提高资源利用率和任务执行效率。
2. 灵活性：能够适应不同的任务类型和资源环境，具有较强的适应性和扩展性。
3. 智能性：采用智能算法进行任务与资源的匹配和调度，能够自动优化调度策略。
然而，该算法也面临一些挑战：1. 实时性要求高：需要实时获取资源使用情况和任务需求，对监控系统和智能算法的实时性要求较高。
2. 复杂性高：云计算环境中的任务和资源种类繁多，需要考虑多种因素进行任务与资源的匹配和调度。
3. 安全性和可靠性问题：在云计算环境中，数据安全和系统可靠性是重要的考虑因素，需要确保算法在保证高效性的同时，也能保障数据安全和系统稳定。
中联区域医疗信息化解决方案
中联区域医疗信息化解决方案一、背景介绍随着信息技术的不断发展，医疗行业也逐渐意识到信息化的重要性。
中联区域医疗信息化解决方案旨在整合医疗资源，提高医疗服务质量，优化医疗流程，提升医疗机构的管理水平和综合竞争力。
二、解决方案概述中联区域医疗信息化解决方案包括以下几个核心模块：电子病历管理系统、医疗资源调度系统、医疗影像管理系统、远程医疗系统和移动医疗系统。
1. 电子病历管理系统电子病历管理系统是中联区域医疗信息化解决方案的核心模块之一。
它通过将传统的纸质病历转化为电子形式，实现了病历的数字化存储和管理。
医生可以通过电子病历系统快速查阅患者的病历信息，提高诊断准确性和工作效率。
同时，电子病历系统还支持医生之间的协作和知识共享，促进医疗资源的合理利用。
2. 医疗资源调度系统医疗资源调度系统旨在优化医疗资源的分配和利用。
通过该系统，医疗机构可以实时监控各类资源的使用情况，包括床位、手术室、医生、护士等。
系统可以根据患者的需求和医疗机构的实际情况，智能化地进行资源调度，提高资源的利用率和效益。
3. 医疗影像管理系统医疗影像管理系统是用于管理和存储医学影像资料的系统。
通过该系统，医疗机构可以将患者的X光片、CT扫描、核磁共振等影像资料进行数字化存储，并实现影像的远程传输和共享。
医生可以通过医疗影像管理系统快速查阅患者的影像资料，提高诊断准确性和治疗效果。
4. 远程医疗系统远程医疗系统是通过信息技术实现医疗服务的远程传输和远程协作。
通过该系统，患者可以在家中通过视频通话与医生进行远程会诊，减少患者的出行成本和时间消耗。
同时，医生之间也可以通过远程医疗系统进行远程协作，共同讨论病例和制定治疗方案。
5. 移动医疗系统移动医疗系统是为了满足患者和医生的移动办公需求而设计的。
通过该系统，患者可以使用手机或平板电脑预约挂号、查看检查结果、咨询医生等。
医生可以通过移动医疗系统随时随地查看患者的病历信息、开具处方、进行远程会诊等。
指挥调度GIS解决方案
指挥调度GIS解决方案引言概述：指挥调度GIS（地理信息系统）解决方案是一种基于地理位置信息的综合管理系统，通过将地理空间数据与业务数据相结合，实现对资源、人员和任务的高效调度和管理。
本文将详细介绍指挥调度GIS解决方案的五个部份，包括地理信息采集、数据处理与分析、实时监控与调度、决策支持和数据共享与协同。
一、地理信息采集：1.1 传感器技术：利用GPS、遥感和无线传感器等技术，实时采集地理位置信息和环境数据。
1.2 数据采集设备：使用挪移终端设备、无人机等设备，对地理信息进行快速、准确的采集。
1.3 数据质量控制：通过数据质量评估和清洗等手段，确保采集的地理信息准确可靠。
二、数据处理与分析：2.1 空间数据管理：建立空间数据库，对采集的地理信息进行存储、管理和查询。
2.2 空间数据分析：利用GIS技术，对地理信息进行空间关系分析、缓冲区分析等，提取实用的空间信息。
2.3 数据可视化：通过地图、图表等方式，将处理后的地理信息可视化展示，便于用户理解和分析。
三、实时监控与调度：3.1 资源实时监控：通过GIS技术，实时监控资源的位置、状态和使用情况，提高资源利用效率。
3.2 人员调度与路线规划：根据任务需求和地理信息，对人员进行调度和路线规划，提高工作效率。
3.3 任务分配与进度跟踪：将任务分配给相应的人员，实时跟踪任务进度，及时调整和优化工作流程。
四、决策支持：4.1 空间决策分析：利用GIS技术，对地理信息进行空间分析和摹拟，为决策提供科学依据。
4.2 风险评估与应急预案：通过GIS技术，对潜在风险进行评估，制定应急预案，提高应对突发事件的能力。
4.3 资源优化配置：基于地理信息和业务需求，对资源进行优化配置，提高资源利用效率和经济效益。
五、数据共享与协同：5.1 数据共享平台：建立数据共享平台，实现不同部门和单位间的地理信息共享和协同工作。
5.2 信息交互与共享：实现与其他系统的信息交互和共享，提高信息的整合和利用效率。
卫星通信网络中的资源分配与调度
卫星通信网络中的资源分配与调度在现代社会中，卫星通信网络被广泛应用于全球范围内的通信和数据传输。
卫星通信网络以其覆盖范围广、传输速度快的特点，为人们提供了便捷的通信手段。
然而，卫星通信网络中的资源分配与调度是一个关键问题，直接影响到网络的性能和效率。
本文将从资源分配和调度两个方面探讨卫星通信网络中的相关问题。
首先，卫星通信网络中的资源分配对于整个网络的性能至关重要。
资源分配涉及到卫星通信系统中的频谱资源、功率资源以及时间资源的合理分配。
卫星通信网络中的频谱资源通常是有限的，如何合理分配频谱资源以提高频带利用率成为一个重要的问题。
一种常见的方法是采用频率复用技术，将频谱资源划分为不同的子频段，并将不同用户的通信信号分配到不同的子频段中。
这样可以避免信号之间的干扰，并提高了频带利用效率。
另外，卫星通信网络中的功率资源分配也是一个关键问题。
在卫星通信系统中，不同用户可能处于不同的位置，距离卫星的距离也不同，因此需要根据用户的位置和距离来合理分配功率资源。
一种常见的方法是采用动态功率控制技术，根据用户的距离和信道条件动态调整功率水平，从而实现功率资源的有效利用。
此外，卫星通信网络中的时间资源分配也是一个关键问题。
时间资源分配涉及到卫星通信系统中的时隙分配和时分复用技术。
卫星通信系统中的时隙通常是有限的，因此需要根据用户的通信需求和优先级来合理分配时隙资源。
一种常见的方法是采用动态时隙分配技术，根据用户的通信需求和网络负载情况动态调整时隙分配方案，从而最大限度地提高时隙资源的利用效率。
除了资源分配之外，卫星通信网络中的调度问题也是需要考虑的。
调度问题主要涉及到卫星通信系统中的信道分配和数据传输调度。
在卫星通信系统中，不同用户的信号需要通过卫星进行传输，因此需要将不同用户的信号分配到不同的信道中进行传输。
一种常见的方法是采用动态信道分配技术，根据用户的通信需求和信道质量动态地调整信道分配方案，从而提高传输效率。
指挥调度GIS解决方案
指挥调度GIS解决方案一、引言指挥调度GIS解决方案是一种基于地理信息系统（GIS）的技术和方法，旨在提供高效、准确的指挥调度服务。
本文将详细介绍指挥调度GIS解决方案的背景、目标、功能、实施步骤和预期效果等方面的内容。
二、背景在现代社会中，各种复杂的指挥调度任务需要快速、准确地处理和解决。
传统的指挥调度方式往往依赖人工判断和经验，效率低下且容易出错。
而GIS技术的广泛应用为指挥调度提供了新的解决方案。
三、目标指挥调度GIS解决方案的目标是提高指挥调度工作的效率和准确性，实现资源的合理调度和优化利用，提供决策支持和应急响应能力。
四、功能1. 地理信息采集：通过各种传感器和设备，实时采集和监测地理信息，包括地理位置、环境信息、交通状况等。
2. 数据管理：对采集到的地理信息进行存储、管理和分析，建立完善的数据库。
3. 地图展示：将地理信息以地图形式展示，提供直观的视觉效果。
4. 路径规划：根据地理信息和任务需求，自动规划最优路径，提供导航和路线指引。
5. 资源调度：根据任务需求和资源情况，自动调度和分配资源，提高资源利用率。
6. 任务分配：根据任务类型和优先级，智能分配任务给相应的人员或者设备。
7. 实时监控：对任务执行过程进行实时监控，及时掌握任务发展和执行情况。
8. 数据分析：对历史数据进行分析和挖掘，提供决策支持和预测能力。
五、实施步骤1. 系统需求分析：根据实际需求，明确系统的功能和性能要求。
2. 数据采集和整理：采集和整理相关的地理信息数据，包括地图数据、传感器数据等。
3. 数据存储和管理：建立数据库，存储和管理采集到的地理信息数据。
4. 系统开辟和集成：根据需求和设计，进行系统开辟和集成，包括前端界面开辟、后端逻辑开辟等。
5. 系统测试和优化：对系统进行测试，发现和修复问题，优化系统性能和用户体验。
6. 系统部署和运维：将系统部署到实际环境中，并进行运维管理，保证系统的稳定运行。
六、预期效果通过指挥调度GIS解决方案的实施，预期可以达到以下效果：1. 提高指挥调度工作的效率和准确性，节省人力资源和时间成本。
数据中心网络中的动态资源调度与优化研究
数据中心网络中的动态资源调度与优化研究随着云计算技术的快速发展，数据中心网络在现代计算系统中扮演着关键的角色。
数据中心承载着大量的计算、存储和网络资源，为不同的应用和服务提供支持。
然而，由于资源需求的高度动态性和复杂性，如何合理调度和优化数据中心网络的资源成为了一个重要的研究课题。
动态资源调度与优化是指根据不同的应用和服务需求，实时地调度和管理数据中心网络的计算、存储和网络资源。
其目标是提高资源利用率、降低能源消耗、减少任务执行时间等，从而提升整个数据中心网络的性能和效益。
数据中心网络中的动态资源调度与优化研究主要包括以下几个方面：1. 资源调度算法：资源调度算法是实现动态资源调度的核心。
通过合理的算法设计，可以实现对数据中心网络中的资源进行准确、高效的调度和分配。
常见的资源调度算法包括最短作业优先（SJF）、最高响应比优先（HRRN）、最小剩余时间优先（SRTF）等。
此外，还有一些基于负载预测和优化模型的调度算法，如基于机器学习的负载预测算法、基于离散事件系统模型的资源调度算法等。
2. 资源利用率优化：资源利用率优化是指如何最大限度地利用数据中心网络中的资源，以提高整个系统的性能和效益。
资源利用率优化包含多个方面，如负载均衡、任务合并、资源回收等。
负载均衡可以使得数据中心网络中的各个节点和路径均衡地分担负载，避免资源的过分集中，从而提高资源的利用率。
任务合并可以将多个小任务合并为一个大任务，减少任务调度和通信的开销，提高执行效率。
资源回收则是通过回收闲置的资源，将其重新分配给新的任务，从而提高资源的利用率。
3. 能源消耗优化：数据中心网络的能源消耗是一个巨大的开销，如何减少能源消耗成为了动态资源调度与优化的重要问题之一。
能源消耗优化可以通过动态开关服务器、优化任务调度、启用节能设备等方式实现。
动态开关服务器可以根据当前负载情况，动态地开启或关闭服务器，减少不必要的能源消耗。
优化任务调度可以将任务合理分配到不同的节点上，利用就近原则减少数据传输的能耗。
区域PACS、LIS系统解决方案
区域PACS、LIS系统产品解决方案深圳市易特科信息技术有限公司2017年9月目录第一章概述....................... 错误!未定义书签。
1.1背景介绍.......................................... 错误!未定义书签。
1.2项目意义.......................................... 错误!未定义书签。
第二章易特科建设方案 ............. 错误!未定义书签。
2.1需求分析.......................................... 错误!未定义书签。
2.2规划建设方案...................................... 错误!未定义书签。
第三章产品功能技术介绍 ........... 错误!未定义书签。
3.1区域PACS系统的运行环境要求........................ 错误!未定义书签。
3.2用户功能角色定义与详细功能描述..................... 错误!未定义书签。
3.3产品业务流程详解 .................................. 错误!未定义书签。
3.4易特科优势特点 .................................... 错误!未定义书签。
3.5与现有系统如何对接 ................................ 错误!未定义书签。
3.6区域医学实验室信息管理系统（LIS）规划方案.......... 错误!未定义书签。
第四章服务体系................... 错误!未定义书签。
4.1售后服务体系...................................... 错误!未定义书签。
4.1.1服务概述........................................ 错误!未定义书签。
卫星通信系统中的资源管理和调度策略研究
卫星通信系统中的资源管理和调度策略研究卫星通信系统是现代通信网络中重要的组成部分，具有全球覆盖、可靠性高等优势，因此在无线通信、广播电视、互联网接入等领域得到广泛应用。
然而，卫星通信系统面临着资源有限、信道质量不稳定等挑战，因此需要科学有效地管理和调度资源，以提高系统性能和用户体验。
资源管理是卫星通信系统中的重要环节，它涉及到频谱、功率、带宽等有限资源的分配和调度。
要实现高效的资源管理，需要考虑以下几个因素：一、频谱资源管理频谱资源是卫星通信系统中的核心资源，同时也是有限资源。
因此，卫星通信系统需要采用合理的频谱资源管理策略，以充分利用频谱资源，提高系统容量和性能。
其中，动态频谱访问技术是一种重要的频谱管理策略，它可以根据实时需求和周围环境状况，动态地分配和调度频谱资源。
此外，频谱共享、频谱拍卖等策略也是有效的频谱资源管理手段。
二、功率资源管理功率资源是卫星通信系统中的关键资源之一，在信号传输过程中发挥重要作用。
对于卫星通信系统来说，功率资源有限，因此需要优化功率分配和调度策略，以提高系统的能效和性能。
功率控制、功率分配均衡等策略可以有效地管理和调度功率资源，减少功率浪费和干扰。
此外，还可以利用智能算法和机器学习等技术，实现功率资源的自适应调度和优化。
三、带宽资源管理带宽资源是卫星通信系统中的重要资源，对于传输速率和数据容量有直接影响。
在卫星通信系统中，带宽资源有限且珍贵，因此需要合理分配和调度带宽资源，以满足用户需求和系统性能要求。
调度算法、带宽分配策略等技术可以提高带宽资源的利用率和系统吞吐量，有效降低网络延迟和数据丢失。
四、多用户接入管理卫星通信系统面向多个用户，因此需要有效管理和调度多用户接入。
多用户接入管理涉及到用户资源分配、接入请求处理、接入优先级设置等问题。
卫星通信系统可以采用多址接入技术，将用户资源进行分组和分配，实现同时多个用户连接和传输。
此外，还可以通过合理的排队和调度策略，提高用户接入效率和公平性。
面向大规模数据中心的资源调度与能耗优化研究
面向大规模数据中心的资源调度与能耗优化研究随着互联网的迅猛发展和大数据时代的到来，大规模数据中心的建设和运维成为了当今互联网行业的重要组成部分。
而数据中心的高效资源调度和能耗优化是保证数据中心稳定可靠运行的关键因素之一。
为了提高数据中心的整体性能和节能环保意识，本文将从资源调度和能耗优化两个方面进行探讨。
一、资源调度1.1 资源调度的意义大规模数据中心需要满足大量用户的需求，同时还要保证各项任务的高效执行。
资源调度的目标是合理分配数据中心的计算资源、存储资源和网络资源，以提高整体性能和用户体验。
1.2 资源调度的挑战资源调度面临着如下挑战：首先，数据中心的规模庞大，资源分布的复杂性使得调度变得困难；其次，任务的变化性和不确定性导致调度策略需要具备适应性和灵活性；再者，数据中心中的各项资源相互关联，资源之间的干扰和抢占会导致调度冲突和性能下降。
1.3 资源调度的方法针对资源调度的挑战，研究者们提出了一系列的方法来改善调度效果。
其中比较常用的方法包括：基于队列的资源调度算法、基于容器的调度设计、基于机器学习的调度策略等。
这些方法从不同的角度出发，充分考虑数据中心的特点和需求，试图找到最优的调度方案。
二、能耗优化2.1 能耗优化的意义数据中心作为大型能耗设施，能耗优化是减少能源消耗和节约运营成本的重要途径。
合理优化数据中心的能耗可以有效降低数据中心对环境的影响，提高可持续性发展能力。
2.2 能耗优化的挑战能耗优化面临着如下挑战：首先，数据中心设备较多，能耗分布不均衡，导致能耗监测和优化难度增大；其次，服务器功耗、温度和能耗之间存在复杂的非线性关系，使得能耗优化算法的建模和求解困难；再者，数据中心运行的不确定性导致能耗预测和调整的难度增加。
2.3 能耗优化的方法为了解决能耗优化的挑战，研究者们提出了多种方法和技术。
例如，基于动态功耗管理的技术可以在不同负载下动态调整服务器的功耗和能耗；基于温度感知的策略可以根据服务器的温度分布，通过调整风扇转速和机柜布局来降低能耗。
XX区区域影像中心和区域审查中心项目可行性建设方案
XX区区域影像中心和区域审查中心项目可行性建设方案项目简介本文档旨在提出XX区区域影像中心和区域审查中心项目的可行性建设方案。
该项目旨在建立一个综合性的影像中心和审查中心，为XX区提供高质量的影像服务和专业的审查支持。
项目背景随着科技的发展和信息化的进步，影像技术在各个领域的应用越来越广泛。
XX区目前缺乏专业的影像中心，限制了该区域在医疗、教育等领域的发展。
此外，审查工作也需要一个专门的机构来支持和协调。
项目目标- 建立一个现代化的、高效能的区域影像中心，满足XX区居民的各种影像需求；- 打造一个专业的区域审查中心，提供专业的审查服务和技术支持；- 提升XX区在医疗、教育等领域的影响力和竞争力。
项目内容1. 建设影像中心设施：- 选址：选择适合建设影像中心的地点，考虑交通便利和场地面积等因素；- 设备采购：购买先进的影像设备，包括X光、核磁共振等设备；- 人员培训：培训专业的医学影像技术人员，确保他们具备高水平的技术能力；- 数据管理：建立健全的数据管理系统，保护患者隐私和数据安全。
2. 建设审查中心设施：- 选址：选择适合建设审查中心的地点，考虑办公条件和场地面积等因素；- 信息系统：建立一个高效的信息系统，用于存储和管理审查数据；- 专业人员：招聘具备专业知识和经验的审查人员，确保审查质量；- 合作机构：与相关部门和机构建立合作关系，提供多方面的支持和合作。
3. 项目推进计划：- 资金筹集：通过政府拨款、企业投资等方式筹集项目所需资金；- 建设时间：合理安排各项工作的时间进度，确保项目按计划完成；- 项目管理：设立专门的项目管理小组，负责协调各项工作，监督项目进展。
风险评估1. 资金不足：可能面临资金不足的问题，需要积极寻找投资和合作机会；2. 技术难题：在建设和运营过程中可能面临一些技术难题，需要提前进行调研和储备相关技术人员；3. 政策风险：可能受到政府政策变化的影响，需要密切关注政策动态，及时调整项目计划。
云计算环境下的动态资源调度技术研究
云计算环境下的动态资源调度技术研究一、绪论随着云计算技术的兴起，越来越多的企业将其IT资源转移到云平台上运行，以实现灵活的资源调度、高效的资源共享和低成本的资源管理。
在这种新型的计算环境下，动态资源调度技术成为关键的技术之一。
本文将针对云计算环境下的动态资源调度技术进行研究和探讨。
二、云计算环境下的动态资源调度技术的概述1. 云计算环境的概述云计算环境是指通过网络提供计算资源（包括硬件和软件）的一种服务模式。
它的特点在于资源的高度集中、虚拟化、自适应性、按需分配和可扩展性。
2. 动态资源调度技术的概述动态资源调度技术是指在云计算环境下，根据实际需求，动态地对已有的资源进行分配和调度。
其关键在于如何根据用户的实际需求，对已有的资源进行智能化的管理和优化，以最大化地提高计算资源的利用率和运行效率。
三、云计算环境下的动态资源调度技术的实现方式1. 基于负载均衡的资源调度技术负载均衡是指将一定数量的客户端请求分散到多个服务器上进行处理，以达到提高服务器性能的效果。
在云计算环境下，采用负载均衡技术，可以使任务在不同的虚拟机上进行分配，以实现资源的均衡分配和高效利用。
2. 基于优先级的资源调度技术基于优先级的资源调度技术是指根据用户对资源的需求程度，对已有的资源进行智能化的分配和调度。
其关键在于如何对不同类型的任务进行分类和区分，以保证各类任务的优先级。
3. 基于预测的资源调度技术基于预测的资源调度技术是指在云计算环境下，通过对历史数据和趋势的分析，对未来的资源需求进行预测，并在资源空闲时，对任务进行动态地分配和调度。
其主要目的在于提高资源的利用率和计算效率。
四、云计算环境下的动态资源调度技术的研究现状1. 负载均衡技术的研究现状目前，负载均衡技术的研究主要聚焦于如何提高负载均衡的效率和可靠性。
其中，最常见的实现方法是使用DNS负载均衡和硬件负载均衡等技术。
2. 优先级调度技术的研究现状基于优先级的资源调度技术在云计算环境下的研究较为广泛。
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Ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｓｃｈｅｄｌｌｌｉｎｇ ｆｏｒ Ｒｅ矛ｏｎａｌ ＰＡＣＳ Ｓｙｓｔｅｍ
ＪＩＡ Ｄｏｎｇ—Ｗｍ，ＺＨＯＵ Ｐｅｎｇ，ＷｒＡＮＧ Ｙａｎ
（Ｔｈｅ Ｄｅｐａｎｍｅｎｔ ｏｆＰｒｅｃｉｓｉｏｎ ｈｌｓｔｍｍｅｎｔ，Ｔｉａｎｊｉｎ ＵｎｉＶｅｒｓ咄Ｔｉａｎｊｉｎ ３０００７２）
源调度问题进行了分析并提出了基于临床路径过程的均衡调度策略并实现。网格模拟器ＧｄｄＳｉｍ被用来测试本文所提出
的均衡调度策略的有效性。结果：通过与一种现有的资源一时间均衡的调度算法进行比对，实验结果表明本文所提出的算
法能更有效地分配区域影像网格的中心资源，并能提高影像网格对临床紧急事件的响应速度。结论：本文所提出的资源
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ｏｂｊｅｃｔｉＶｅ：Ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ｉｓ ｏｎｅ ｏｆ ｔｈｅ ｋｅｙ ｉｓｓｕｅｓ ｉｎ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍｓ．Ｉｌｌ ｃｏｍｐ撕ｓｏｎ ｗｉｔｈ ｄａ—
ｔａ—ｃｅｎｔｅｒ ｓｍｌｃｔｌｌｒｅｄ ｉｍａｇｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍｓ，酣ｄ＿ｂａｓｅｄ ｉｍａｇｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍｓ ｈａｖｅ ａｄｖａｎ协ｇｅｓ ｉｎ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｓｃｈｅｄｕｌｉＩｌｇ．ｈｌ ｍｉｓ ｐ印ｅｒ，ｗｅ ｐｒ０一
ｔｈｅ ｃｅｎ仃ａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｏｆ Ｇｒｉｄ ＰＡＣＳ ｓｅｒｖｅｒ ｅｆｆｂｃｔｉｖｅｌｙ ａｎｄ ｉｎｃｒｅａｓｅｓ ｍｅ ｓｐｅｅｄ ｏｆ ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ｔｏ ｃｌｉＩｌｉｃａｌｌｙ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｅｖｅｎｔｓ．Ｃｏｎ·
ｃｌ哪ｉｏ璐：Ｂｙ ｉｎ仃ｏｄｕｃｉｎｇ ｃｌｉＩｌｉｃａｌ ｐａｔｈｗａｙ，ｏｌｌｒ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅ廿ｌｏｄ ｉｓ ｂｅｔｔｅｒ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｉｎ ｃｕｎ℃ｎｔ Ｇｒｉｄ
一３５２８— ２０１２年７月
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中国医学物理学杂志
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区域影像信息系统的资源调度研究
Ｊｕｌ．。２０１２
ｙ！！：；！：盟！：！
贾冬焱，周鹏，汪日燕（天津大学精仪学院，天津３０００７２）
摘要：目的：资源调度是区域影像信息系统的核心问题。比传统的中心式区域影像信息系统相比．基于数据网格的区域影
调度算法在调度优先级计算中引入了临床路径知识，能较好地区域影像信息系统中资源的分配问题。
关键词：网格存储；区域ห้องสมุดไป่ตู้ＡＣＳ；区域医疗信息化；资源调度
ＤＯＩ编码：ｄｏｉ：１０．３９６９／ｉ．ｉｓｓｎ．１００５—２０２Ｘ．２０１２．０４．０１６
中图分类号：ＴＰ３０１．６；ＴＰ３９３
文献标识码：Ｂ
文章编号：１００５—２０２ｘ（２０１２）０４—３５２８—０５
万方数据
中国医学物理学杂志 第２９卷第４期 ２０１２年７月
２结合Ｉ｜缶床路径的调度算法
根据任务分配过程的不同，可把数据网格ＰＡｃｓ 的调度算法分为静态调度和动态调度两种。假设作业 任务和网格环境是已知的．可预先靠经验设定任务调 度而无需中途修改，即采用静态调度的方式。静态调 度虽然容易实现．但严重依赖经验估计任务作业和网 格环境：而如果估计的情况和实际网格环境不一致， 会引起调度效率的快速下降，并不适合数据网格 ＰＡｃｓ调度的实际情况。动态调度则不仅依赖于事前 设定的调度和任务，还可根据当前状态在调度环境和 任务存在的不可预测的扰动情况下调整调度方案而 保持高效率调度。文献【９］基于政策的资源管理系统结 构，提出了通过优化算法资源调度的算法。在文献【１０】 中．基于时间估计的资源调度算法被提出。该算法为 优化资源的调度。对ＰＡｃｓ网格中可用资源集合进行 排列组合．直到取得代价最小的组合。这两种调度算 法虽然都取得了一定的成功。但在面临大量突发任务 时，待执行队列长度过长会导致在队列中靠后的任务 被执行时实际运行环境与预测的环境发较大误差，从 而导致节点间负载失衡。
ｓｏＲｗａｒｅ ＧｒｉｄＳｉｍ ｗａｓ ａｄｏｐｔｅｄ ｆｏｒ
ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｌｌｏｄ．
Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｌｌｅ ｒｅｓｕｌｔ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｗｉｍ ａ Ｃｏｓｔ—Ｔｉｍｅ ０ｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｍｍ，ｉｔ ｗａｓ ｓｈｏｗｎ ｍａｔ ｍｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｍｏｄ ｃｏｕｌｄ ａｓｓｉ鲈
ＰＡＣＳ ｓｙｓｔｅｍｓ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｇｒｉｄ—ｏｒｉｅｎｔａｔｅｄ ｓｔｏｒａｇｅ；ｒｅｇｉｏｎａｌ ＰＡＣＳ；ｒｅｇｉｏｎａｌ ｍｅｄｉｃａｌｉｎｆｏｍｌａｔｉｏｎｉｚａｔｉｏｎ；ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ
前言
近年来，随着中国新医改的不断推进，与广大人 民群众密切相关的医疗卫生行业正受到党和国家的 高度重视。所以，加快医疗信息化，发展区域医疗，实 现区域卫生信息化，建立电子健康档案。整合医疗卫 生信息资源，显得非常重要和急迫。临床大型影像检
例ｕＤ信息（ＵｎｉＶｅｒｓａｌＩｄｅｎｔｉｆｉｅｒｓ）、网格节点上的访 问路径和访问方式等等。由于网格ＰＡＣＳ由地理上分 散的资源组成。构成自治的网络。每个节点是首先满 足当地负载的要求，然后再为网格提供服务。网格节 点也可以使用现有的ＰＡＣＳ网络，以保护医院现有的 软硬件投资。数据网格ＰＡＣＳ的构架可如图ｌ所示：
Ｃｏ姗ｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｐｏｓｅ ａｎｄ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔ ａ ｒｃｓｏｌｌｒｃｅ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｇｒｉｄ Ｐｉｃｔｕｒｅ ＡｒｃｈｉｖｉＩｌｇ ａｎｄ
Ｓｙｓｔｅｍ（ＰＡＣＳ）ｓｅｎ，ｅｒ．Ｍｅｔｈ·
ｏｆ＠ｄ ｏｄｓ：Ｆｉｒｓｔｌｙ，ａ ｂｒｅｉｆ ｉｎ仃ｏｄｕｃｄｏｎ
从文献可以看出，厦门［１】、北京［２】及上海【３】等多个城 市都已先后建立起了区域医疗平台。在这些地区中。 其区域影像网络建设采用的主要解决方案是基于传
统的中心化医学影像存档与通讯系统（Ｐｉｃｔｕｒｅ心ｃｈｉｖ．
ｉｎｇ ａ１１ｄ ＣｏｍｍｕＩｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ，ＰＡＣＳ）［４】。这种系统对 影像数据采用集中存储和管理的方式，区域内来自各
直接从网格结点提取影像。减少了影像在网络中的传 输次数；此外．在数据网格ＰＡｃｓ中，影像的提取路径 可利用网格资源调度算法进行优化，可有效解决中心 化ＰＡｃｓ作为数据中心在网络带宽、并发响应数和磁 盘Ｉ／Ｏ等方面的性能瓶颈。而且。又由于数据网格 ＰＡＣＳ实现了影像数据的分散管理．可以有效防止系 统的单点失败，并可在网格内提供网格结点的容灾功 能。而对用户又是完全透明的。另外．各医疗机构已有 的局域或院内的ＰＡＣＳ系统的软硬投资也通过可以
支持ＷＡＤＯ（ｗｅｂ Ａｃｃｅｓｓ ｔｏ ＤＩＣＯＭ Ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｔ Ｏｂ— ｊｅｃｔｓ）【８】等国际标准的接口与数据网格ＰＡｃｓ进行集
成．并通过数据网格ＰＡＣＳ进行数据备份和容灾，降 低了医疗机构在ＰＡＣｓ系统建设、维护和扩容升级的
费用。
网格把所有不同种类的资源集合到一起，并负责 为网络用户需求高效地分配这些资源。然而，网格中 对于资源管理的复杂度随着网格计算的增长而增长， 所以资源调度优化是数据网格ＰＡＣＳ设计中的核心 科学问题之一。数据网格ＰＡＣＳ中的资源调度分为影 像请求调度和影像备份调度两种。影像请求调度是指 数据网格ＰＡｃｓ根据用户的请求及现有的资源状况， 为用户提供影像访问的最优路径。影像备份调度则是 指数据网格ＰＡＣＳ根据目前各网格运行情况，依照预 定的备份策略。通过最合理的方式进行数据备份。在 ＰＡｃｓ网格内部．主机的负载及网络通信的时间等都 是动态变化的．用户对影像数据的访问也是高度随机 的．再加上数据网格中还同时存在其它的资源竞争作 业，因此，资源的管理和调度十分复杂，研究适用于数 据网格ＰＡＣＳ的调度算法具有重要意义。
万方数据
中国医学物理学杂志 第２９卷第４期 ２０１２年７月
影像设备所采集的医学影像都必须上传到中心服务 器注册存储：而用户对影像的查询、提取和浏览也必 须通过访问该中心服务器来完成。但是．这种构架存 在着结构封闭、扩展困难，硬件要求高，系统性能会遇 到磁盘Ｉ／Ｏ和网络带宽的瓶颈以及容易产生系统单 点失败等缺陷。此外，很多医院在建设区域医疗影像 系统之前已安装了不同厂家的ＰＡｃｓ系统．这些局域 ＰＡｃｓ系统或具备特殊的产品功能．或适应用户的特 定的工作流程，具有很高的使用效率．简单地全盘替 代会造成产品部署的困难及医院已有投资的巨大浪 费。数据网格【５】是一种特殊的网格计算系统．针对数据 存储问题的衍生网格构架．用来解决分布存储大容量 数据、异地安全访问保密数据及高性能并发分布等问 题。数据网格ＰＡＣＳ就是在区域影像网络系统中采用 数据网格，作为影像数据存储构架的ＰＡＣＳ。数据网
ＰＡＣＳ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｉｓ ｍａｄｅ．ｍ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｗｉｍ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ＰＡＣＳ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ａｄｖａｌｌ一
ｔａｇｅｓ ｏｆ Ｇｒｉｄ ＰＡＣＳ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ａｒｅ ｄｉｓｐｌａｙｅｄ ｉｎ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｍｅｄｉｃａｌｉｎｆｏｎｎａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ．Ｃｅｎ仃ａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅ’ｓ ｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋ ｉｓ
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讨
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雨鼯
图１数据网格ＰＡＣＳ构架
Ｆｊｇ．１ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｏｆ Ｇｒｉｄ ＰＡＣＳ
资源之间的接口．屏蔽了ＰＡＣＳ影像网格的异构性及 分布性。给用户提供了一个统一的虚拟化ＰＡｃｓ系统 平台。使用户好像使用局域ＰＡＣＳ系统一样查询和提 取所需的影像。
与中心化ＰＡＣＳ相比．数据网格ＰＡＣＳ采用了集 中式元数据管理和分布式影像数据存储的架构，客户
ｌ数据网格ＰＡＣＳ简介
数据网格ＰＡＣＳ的构架并不需要一个中心数据 存储服务器，而是将在区域内各种空间数据网格服务 组织起来，实现对医学影像数据的虚拟化管理ｍ。其基 本架构包括影像数据分布存储、集中注册和元数据 （Ｍｅｔａ Ｄａｔａ）统一发布。不同于中心式ＰＡＣＳ服务器需 要接受整个影像数据的方式．网格ＰＡＣＳ服务器只需 要网格节点把影像元数据注册到网格的“元数据注册 池”。影像的元数据包括ＤＩｃＯＭ（Ｄｉ酉ｔａｌＩｍａｇｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｌｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）文件的检查ｌ序列ｌ实