数据分发平台
数据分发与共享策略
数据分发与共享策略随着数字化时代的到来，数据的重要性与日俱增。
在企业、组织乃至个人的运营与决策过程中，数据的分发与共享策略起到了至关重要的作用。
本文将探讨数据分发与共享策略的重要性，以及如何制定与实施有效的策略，以确保数据的安全性、可靠性和合规性。
一、数据分发与共享的重要性数据分发与共享是指将数据传递给需要的人或系统，以实现各种目标和需求。
以下几个方面阐述了数据分发与共享的重要性：1. 促进合作与协同工作：通过数据的共享，不同团队或部门之间可以更好地协同工作，实现更高效的跨部门合作。
数据的共享使得全组织的知识和信息得以共享，有效地提高了工作效率和创新能力。
2. 支持决策制定：数据是决策制定的重要依据。
通过数据的分发和共享，不同层级的决策者可以获得及时、准确的数据信息，帮助他们做出明智的决策。
数据分发与共享策略有助于解决信息孤岛的问题，确保决策者获得全面的数据支持。
3. 提升业务灵活性：数据的分发与共享能够使企业或组织更加灵活地应对市场变化和业务需求的变化。
通过及时共享数据，可以更好地识别机会和挑战，做出迅速反应，快速调整战略和业务规划。
4. 推动创新和发展：数据共享有助于推动创新和发展。
数据可以被用于开展新产品研发、市场趋势分析、用户行为研究等方面，为企业或组织创造新的商业价值和竞争优势。
二、有效的数据分发与共享策略的制定与实施为了确保数据的分发与共享能够发挥预期的效果，以下是制定和实施有效策略的几个关键要点：1. 明确目标与需求：在制定数据分发与共享策略之前，需要明确目标和需求。
明确需要分发和共享的数据类型、目标受众、频率和方式等，确保策略能够满足实际需求。
2. 设计数据安全与保护措施：在制定策略时，数据安全和保护应是优先考虑的因素。
采取适当的加密、访问控制、备份等安全措施，确保数据的安全性和可靠性。
建立数据泄露和风险管理机制，及时应对潜在的数据安全风险。
3. 建立明确的数据分享政策：建立明确的数据分享政策，涵盖数据的使用准则、共享权限、数据的所有权和责任等方面。
手机银行用户运营浅析
54《中国信用卡》2022.12☐ 潍坊银行零售银行部 魏建国手机银行用户运营浅析当前，手机银行已成为商业银行业务拓展的重要渠道。
然而，除少数头部零售银行外，大部分商业银行手机银行的用户运营能力仍有待提升。
一、手机银行用户运营痛点随着手机银行渠道用户渗透的增速放缓，流量红利时代即将结束，手机银行已然成为商业银行间竞争的红海，主要存在如下运营痛点。
一是手机银行定位不明确。
首先，手机银行是为用户提供便捷服务的工具。
例如用户可通过手机银行快速办理跨行转账、购买理财产品以及办理存贷款业务。
其次，手机银行是为用户提供最佳体验的渠道，商业银行绝不能照抄照搬柜面业务流程和操作，要为用户做最简练和最精准的功能打磨。
最后，手机银行是为用户提供高附加值场景服务的线上运营平台。
比如通过用户画像，筛选经常出差的高价值商务人士，通过手机银行端向其推送机场和高铁贵宾厅的免费服务券，以实现用户的精准运营。
二是用户运营体系不健全。
提到手机银行运营，大部分人会先想到日活、月活等运营指标，这是银行思维，而不是用户思维。
在手机银行用户运营体系搭建前，商业银行要先建立用户思维，即以用户为中心，满足用户个性化细分需求。
手机银行用户运营体系是在用户画像基础上全面了解自有客群，并依据用户标签对其进行分层，进而搭建面向不同类型用户的运营体系。
这是目前大部分商业银行，特别是中小银行所欠缺的。
二、手机银行用户运营实现路径商业银行手机银行用户运营实现路径包括业务路径和技术路径。
1.业务路径基于主流商业银行手机银行运营经验，笔者认为商业银行可从以下六个方面进行手机银行用户运营拓展。
（1）成立用户体验部门或跨部门组织商业银行成立用户体验部门或跨部门组织的目的是从战略角度将手机银行做成一个数据产品，并通过用户视角和设计思维进行产品重构，逐步实现从以产品为中心到以用户需求为中心的转型。
（2）构建用户运营体系商业银行可根据用户漏斗模型、RFM 模型等，建立以用户价值为中心的动态用户分级运营服务体系。
数据中台主要实现哪些功能
数据中台主要实现哪些功能数据中台是一个集中管理和共享企业数据资产的平台，其主要实现以下功能：1. 数据集成和分发：数据中台可以将来自不同业务系统和部门的数据进行集成，统一管理和处理，降低数据冗余和重复工作，提高数据的准确性和一致性。
同时，数据中台还可以将集成后的数据分发给需要的业务系统和应用，保证数据的及时更新和共享。
2. 数据质量管理：数据中台可以对数据进行质量监控和管理，包括数据清洗、去重、校验等，确保数据的完整性、准确性和可靠性。
通过数据质量管理，可以及时发现和修正数据错误，提高数据的可信度和可用性。
3. 数据标准化和一致性：数据中台可以定义和应用统一的数据标准和规范，包括数据模型、数据词典、数据元数据等。
通过数据标准化，可以实现不同业务系统间数据的互操作性和一致性，避免因数据格式和定义不一致而造成的数据集成和分析困难。
4. 数据安全和权限管理：数据中台可以对数据进行安全保护和权限控制，包括数据访问权限、数据加密、数据备份等。
通过数据安全和权限管理，可以防止数据泄露和滥用，保护企业的核心数据资产。
5. 数据探索和分析：数据中台可以提供数据探索和分析的工具和平台，包括数据可视化、数据挖掘、数据报表等。
通过数据探索和分析，可以发现数据中的隐藏信息和规律，为企业决策提供科学依据和洞察力。
6. 数据共享和协作：数据中台可以实现跨部门和跨组织的数据共享和协作，通过共享和协作，实现数据的共享价值最大化，促进业务的协同和创新。
7. 数据治理和合规性：数据中台可以实施数据治理和合规性的规范和实践，包括数据管理政策、数据隐私保护、数据合规性审计等。
通过数据治理和合规性，可以确保企业数据资产的安全和合法使用。
总之，数据中台的主要功能是实现数据集成、数据质量管理、数据标准化、数据安全和权限管理、数据探索和分析、数据共享和协作、数据治理和合规性管理等，通过提供一个集中管理和共享企业数据资产的平台，帮助企业更好地管理和利用数据，提高数据价值和竞争力。
传媒行业融媒体内容生产与分发平台建设方案
传媒行业融媒体内容生产与分发平台建设方案第一章引言 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 研究方法 (3)第二章融媒体内容生产概述 (4)2.1 融媒体内容生产的概念 (4)2.2 融媒体内容生产的现状 (4)2.2.1 内容多样化 (4)2.2.2 技术驱动 (4)2.2.3 用户参与度高 (4)2.3 融媒体内容生产的发展趋势 (4)2.3.1 跨媒体整合 (4)2.3.2 定制化内容 (4)2.3.3 社交化传播 (5)2.3.4 智能化生产 (5)2.3.5 互动性增强 (5)第三章内容生产平台建设方案 (5)3.1 平台架构设计 (5)3.2 技术选型与实现 (5)3.3 内容生产流程优化 (6)第四章内容审核与管理 (6)4.1 内容审核机制 (6)4.2 内容管理策略 (7)4.3 审核与管理流程优化 (7)第五章内容分发平台建设方案 (7)5.1 平台架构设计 (7)5.2 分发策略与算法 (8)5.3 数据分析与优化 (8)第六章用户画像与个性化推荐 (9)6.1 用户画像构建 (9)6.1.1 数据采集 (9)6.1.2 数据处理 (9)6.1.3 用户画像标签体系 (9)6.2 个性化推荐算法 (9)6.2.1 协同过滤算法 (9)6.2.2 内容推荐算法 (9)6.2.3 深度学习算法 (10)6.3 用户行为分析与应用 (10)6.3.1 内容优化 (10)6.3.3 用户画像更新 (10)6.3.4 营销推广 (10)6.3.5 用户体验优化 (10)第七章融媒体内容营销策略 (10)7.1 内容营销概述 (10)7.2 营销策略制定 (11)7.2.1 定位目标用户 (11)7.2.2 内容创意策划 (11)7.2.3 渠道选择与整合 (11)7.2.4 互动营销 (11)7.2.5 数据分析与优化 (11)7.3 营销效果评估 (11)7.3.1 评估指标设定 (11)7.3.2 评估方法 (12)7.3.3 评估周期与频率 (12)第八章数据驱动与业务分析 (12)8.1 数据采集与分析 (12)8.1.1 数据采集 (12)8.1.2 数据分析 (12)8.2 业务优化策略 (13)8.2.1 内容优化 (13)8.2.2 运营优化 (13)8.3 数据可视化与决策支持 (13)8.3.1 数据可视化 (13)8.3.2 决策支持 (13)第九章安全与隐私保护 (13)9.1 安全防护策略 (14)9.1.1 物理安全策略 (14)9.1.2 网络安全策略 (14)9.1.3 数据安全策略 (14)9.1.4 应用安全策略 (14)9.2 隐私保护措施 (14)9.2.1 用户隐私保护 (14)9.2.2 数据脱敏 (14)9.2.3 隐私合规审查 (14)9.3 法律法规遵守 (15)9.3.1 遵守国家法律法规 (15)9.3.2 落实政策要求 (15)9.3.3 加强内部管理 (15)第十章项目实施与运维管理 (15)10.1 项目实施计划 (15)10.1.1 实施阶段划分 (15)10.1.2 实施步骤 (15)10.2.1 运维组织架构 (16)10.2.2 运维管理制度 (16)10.2.3 运维工具与平台 (16)10.3 持续优化与升级 (16)第一章引言1.1 项目背景互联网技术的飞速发展，传媒行业正面临着前所未有的变革。
科学时报全球综合地球观测系统GEOSS
科学时报全球综合地球观测系统GEOSSGEOSS与九大领域应用2009年10月30日,在河海大学召开《第三届数字流域研讨会》,中科院寒旱所李新研究员做了《数字黑河--集成数据、模型和观测平台的流域信息基础设施》的主题报告，报告一开始时就特别提到了GEOSS以及其在灾害、健康、能源、气候、天气、水、生态系统、农业和生物多样性等9个社会发展领域的应用(，XGIS目标也不是做整个全球的信息基础设施，而是"流域信息基础设施"。
关于全球综合地球观测系统(GEOSS),详细的介绍请点击:GEOSS，其英文网站请见:。
政府间国际地球观测组织部长级峰会共识:建立全球综合地球观测系统须无间合作作者:王静来源:科学时报发布时间:2010-11-86:57:29科学时报讯政府间国际地球观测组织(GrouponEarthObservations,GEO)于11月5日在北京举行第7次部长级峰会。
会议以"综合观测、数据共享、信息服务"为主题，围绕《全球综合地球观测系统(GEOSS)十年执行计划》实施中的核心任务，在GEOSS基础设施框架(GCI)建设、数据共享、《GEOSS十年执行计划》目标调整等方面，进行实质性的推动。
科技部部长万钢发表了题为《GEO 的发展机遇与挑战》的主旨报告。
《GEOSS十年执行计划》的目标是建立一个综合、协调和持续的全球综合地球观测系统，同时在灾害、健康、能源、气候、天气、水、生态系统、农业和生物多样性等9个社会发展领域开展应用和信息服务，为各国决策者提供从初始观测数据到专门产品的信息服务。
万钢在报告中总结了GEOSS计划实施取得的4项重要成就。
第一，在GEO有效推动下，GEOSS建设已从初期的概念形成阶段进入了实质性系统构建阶段并取得了显著进展。
成功建立了由中国CMAcast、欧洲EUMETCast和美国GEONETCastAmericas等系统构成的GEONETCast，作为GEOSS系统基于空间信息基础设施的数据分发与共享平台，它和基于网络的信息基础设施(GCI)共同组成GEOSS的信息系统，已经投入业务运行并取得了显著效果。
数据分发服务在分布式嵌入式系统中的研究与设计
文章编号:16711742(2011)01007205数据分发服务在分布式嵌入式系统中的研究与设计苏伟,杨斌(西南交通大学信息科学与技术学院,四川成都610031)摘要:分布式系统越来越广泛地应用于嵌入式设备,尤其是在航空航天事业、交通控制等方面。
而这些应用场合嵌入式系统的体系结构呈现以网络为中心的趋势,这便对通信的实时性、动态灵活性提出更高要求,同时要求分布式嵌入式系统各参与者之间采用一种具有松散耦合特性和灵活的通信模式和交互机制。
针对此问题,介绍R TI公司推出的一套支持出版/订阅设计思想的应用程序接口;同时设计并搭建了一个解决此分布异构问题的平台,该平台为应用程序设计人员提供了一个更高层次的设计空间,允许应用程序的程序员通过即插即用组件的方式编程完成各个参与者相互间的通讯;而且整个系统的设计更满足高效和实时性的要求。
关键词:计算机应用技术;嵌入式与分布式;分布异构;数据分发服务;中间件;分布式通信;VxWorks中图分类号:TP316.4文献标识码:A 收稿日期31引言随着Internet 技术的广泛应用和计算机技术的飞速发展,嵌入式系统趋向复杂化和多样性,分布式系统越来越广泛的应用于工业中,由于工业设备本身和控制保护设备的要求更为严格和更为复杂,大多数的设备底层都使用复杂的操作系统,这样不仅使工业控制程序变得更加复杂,也使应用软件程序开发人员面对各种各样的开发环境,不能将注意力集中在自己的业务上,程序在不同系统软件上的移植做大量的重复工作,增加了技术负担。
这样不但开发过程复杂,开发周期也增大了,对系统的维护,运行和管理也要花费大量的工作,增加了大量的开发成本[1]。
另外,计算机技术的高速发展和更新换代也导致系统处理器的更新换代,以及不同处理器结构的硬件环境对通信介质的要求也是不相同的,软件开发人员不仅要面临不同硬件开发环境的烦恼,还要面对不同通信介质数据规范的不同而在软件设计时要进行复杂的重复性工作,甚至在系统需要增加新的应用时,对原来的工作就会有很大影响,甚至以前的大量工作都需要重新进行设计。
iData
一个平台一套数据一体化生产南方iData数据工厂是公司结合近20年来在测绘和GIS领域软件开发的经验，自主研发的新一代一体化测绘数据生产、处理平台。
它解决了目前测绘行业内普遍存在的由于数据格式、数据标准不统一而带来的数据入库难、更新难、质量控制难等一系列问题。
使用户能够使用一个平台、一套数据完成从数据采集、成图、编辑到数据入库、更新的一整套测绘数据生产流程。
为用户提供二维数据采编、航测采编、数据自动质检与处理、数据入库、数据分发等一整套测绘数据生产解决方案。
iData数据工厂能够广泛应用于基础测绘、国土、市政、规划等测绘及地理信息相关行业。
iData数据工厂以空间数据库MDB(Personal Geodatabase)为数据存储格式，搭配完美的符号化效果，真正实现先库后图、以库管图的图库一体化作业方式。
同时支持直接读写SHP、GDB、DWG等矢量格式，支持与CASS数据之间的相互转换。
一、4D产品现状1、iData能够克服传统软件在生产4D产品方面的不足，可结合多数据源将DLG、DOM、DEM、DRG的生产集成到同一个平台中；“4D”产品（数字线划图DLG、数字正射影像地图DOM、数字高程模型DEM和数字栅格地图DRG）生产，为基础地理信息的统一入库管理提供了必不可少的数据，是建设数字城市的基础。
目前，DLG的生产效率和质量都得到了很大提高。
部分软件也可同时生产DRG、DEM 产品，但是，除一些航测专业软件外，生产DLG等数据的软件一般不生产DOM，几乎没有一款软件能够很好地结合多种数据源同时生产高质量的4D产品。
iData数据工厂是一个集数据采集、数据加工、数据入库和产品制作于一体的自主产权的地理信息数据处理平台。
它结合多种数据源将DLG、DOM、DEM、DRG的生产集成到同一个平台中。
2、iData不仅能够接受和处理多种野外采集数据（GPS、全站仪、电子平板）和其他航测遥感软件生产的数据（VirtuoZo、JX4等），支持对CAD系统（AutoCAD、MicroStation）数据的直接编辑和转换分发，还能实现与现有各种GIS系统之间的无缝数据交换和入库更新一体化。
绩效综合考评平台方案
绩效综合考评平台建设方案广州高科通信技术股份有限公司西南服务中心2020年7月一、背景概况为进一步深化医院制度改革，提高医院管理水平，建立科学的管理制度，着力建立优质、高效的管理模式，充分调动全体职工的工作积极性和创造性，根据医院现阶段实际情况，完善绩效考核分配机制，积极推进成本核算及绩效考核管理制度。
全面提高医院的社会和经济效益，加快医院的发展和建设步伐。
二、平台概述“绩效综合考评平台”对各科室进行绩效管理，建立在医院HIS系统平台上，以提取各科室会计核算收益为基础，实现管理部门对各科室与部门的各绩效指标考评。
引导各科室职工积极准确开展医、教、研各项工作，科学实现医院发展战略目标，帮助医院管理层对具有战略重要性的领域做全方位跟踪，确保日常业务运作与医院所确定目标保持一致。
根据用户对象及管理业务的不同，平台提供了财经管理平台、绩效考评平台、数据分发平台及系统管理平台，通过信息化管理，实现对医院绩效可视化动态监督管理，全面提升医院管理水平和职工工作效能。
三、平台应用针对用户对象及管理业务的不同，平台提供了财经管理平台、绩效考评平台、数据分发平台及系统管理平台。
1.财经管理通过此平台与医院信息化系统平台（HIS）对接，建立一个数据抽取ETL辅助工具的方式，自动提取医院信息化系统平台（HIS）中的财经汇总报表，获取各科室相应的绩效原始数据，非科室的后勤保障人员则通过获取总绩效数据进行考核。
技术参数：1：软件架构需采用B/S方式进行软件部署，软件架构要求具备开放性，提供完整规范的开发接口，能够满足主流平台和跨平台应用。
2：软件平台1）能够支持目前通用的各类操作系统环境，如Windwos，Linux等主流操作系统；2）页面响应最大值<3S；3）支持目前主流浏览器，如IE8+,360、谷歌、火狐、QQ等浏览器。
3：软件功能1）可通过与医院信息平台（HIS）对接，获取各科室财经报表及各科室与人员基础数据2）可自定义考核方案，可执行考核方案自动化呈现考核指标并评分。
存储转发类服务的数据分发与批量传输技术分析
存储转发类服务的数据分发与批量传输技术分析概述存储转发类服务是一种数据分发与批量传输的解决方案，广泛应用于云计算、大数据分析、物联网等领域。
本文将就该技术进行分析，探讨其原理、应用场景以及相关的优化方法。
一、存储转发类服务的原理存储转发类服务是一种数据传输方式，通过将数据存储在中间节点，然后再将数据转发到目标节点，实现数据的分发和批量传输。
其主要原理可分为以下几个步骤：1. 数据采集与存储：存储转发类服务首先需要采集数据，并将数据存储在中间节点的存储系统中。
这些数据可以来自于不同的数据源，如传感器、数据库、日志文件等。
2. 数据标记与路由：在数据存储后，存储转发类服务会为每个数据包分配唯一标识，并根据目标节点的路由表决定数据的传输路径。
路由表可以基于数据包的特征、网络拓扑以及传输负载等进行优化。
3. 数据转发与传输：一旦数据包的路由确定，存储转发类服务会将数据包从中间节点转发到目标节点。
这可以通过点对点传输、多路复用等方式来实现。
4. 数据重组与处理：到达目标节点后，存储转发类服务会重新组装数据包，并对数据进行处理，如数据解密、格式转换、数据清洗等操作。
最终，数据将被存储在目标节点的存储系统中，供后续的分析和应用使用。
二、存储转发类服务的应用场景存储转发类服务在各个领域有着广泛的应用，以下是几个常见的应用场景：1. 云计算中的数据分发：云计算平台通常需要将存储在中心节点的数据分发给不同的计算节点进行处理和分析。
存储转发类服务可以帮助实现高效的数据分发，降低计算节点的负载。
2. 大数据分析中的数据传输：在大数据分析过程中，需要从不同的数据源中采集数据，并将数据传输到分析引擎进行处理。
存储转发类服务可以加速数据的采集和传输，提高分析效率。
3. 物联网中的数据同步：物联网设备产生的数据通常需要经过多个中间节点进行传输和处理。
存储转发类服务可以帮助实现数据的同步和批量传输，提升物联网系统的性能和可靠性。
CDN调度管理平台解决方案
CDN调度管理平台解决方案CDN调度管理平台是一种用于优化内容分发网络（CDN）性能和效率的解决方案。
它通过监控和管理CDN上的资源和流量，确保内容可以高效地传递给最终用户。
以下是一个关于CDN调度管理平台的解决方案的详细描述，超过1200字。
CDN即内容分发网络，是一种用于提高互联网内容传输速度和用户体验的解决方案。
它通过将内容分发到全球各地的服务器节点，使用户可以从最近的服务器节点获取内容，而不是从源服务器。
这种分布式架构可以减少延迟并提高传输速度。
1.流量管理：CDN调度管理平台可以监控和管理CDN上的流量。
它可以识别和分析流量模式，以便优化流量分发并提高带宽利用率。
通过智能调度和负载均衡，它可以确保每个节点上的负载均衡，从而提供稳定和高效的内容传输。
2.故障检测和纠正：CDN调度管理平台可以监控CDN节点的健康状况，并在发生故障时自动进行应急处理。
它可以检测节点的可用性和性能，如果节点出现故障或延迟过高，它会自动将流量重定向到其他健康节点，以确保服务的连续性和可靠性。
3.缓存管理：CDN调度管理平台可以管理CDN节点上的缓存。
它可以有效地存储和管理常用的内容，以减少对源服务器的请求。
通过智能缓存管理，它可以确定哪些内容适合缓存，并确保缓存的内容是最新和有效的。
这样可以提高用户体验，减少延迟，并减轻源服务器的负载。
4.数据分析和报告：CDN调度管理平台可以提供全面的数据分析和报告功能。
它可以收集和分析有关CDN性能、流量模式和用户行为的数据，以帮助优化CDN的配置和调度策略。
通过实时监控和报告，它可以帮助管理员及时发现并解决潜在问题，提高CDN的性能和效率。
5.安全性管理：CDN调度管理平台可以加强CDN的安全性。
它可以提供安全策略和防护措施，防止恶意攻击和数据泄露。
通过实时监控和报告，它可以及时发现并应对安全威胁，保护内容和用户的安全。
总结起来，CDN调度管理平台是一种用于优化CDN性能和效率的解决方案。
(完整版)大数据安全保障措施
（一）数据产生／采集环节的安全技术措施从数据安全角度考虑，在数据产生／采集环节需要实现的技术能力主要是元数据安全管理、数据类型和安全等级打标，相应功能需要内嵌入后台运维管理系统，或与其无缝对接，从而实现安全责任制、数据分级分类管理等管理制度在实际业务流程中的落地实施1、元数据安全管理以结构化数据为例，元数据安全管理需要实现的功能，包括数据表级的所属部门、开发人、安全责任人的设置和查询，表字段的资产等级、安全等级查询，表与上下游表的血缘关系查询，表访问操作权限申请入口。
完整的元数据安全管理功能应可以显示一个数据表基本情况，包括每个字段的类型、具体描述、数据类型、安全等级等，同时显示这个数据表的开发人、负责人、安全接口人、所属部门等信息，并且可以通过这个界面申请对该表访问操作权限。
2、数据类型、安全等级打标建议使用自动化的数据类型、安全等级打标工具帮助组织内部实现数据分级分类管理，特别是在组织内部拥有大量数据的情况下，能够保证管理效率。
打标工具根据数据分级分类管理制度中定义的数据类型、安全等级进行标识化，通过预设判定规则实现数据表字段级别的自动化识别和打标。
下图是一个打标工具的功能示例，显示了一个数据表每个字段的数据类型和安全等级，在这个示例中，“C”表示该字段的数据类型，“C”后面的数字表示该字段的安全等级。
数据类型、安全等级标识示例（二）数据传输存储环节的安全技术措施数据传输和存储环节主要通过密码技术保障数据机密性、完整性。
在数据传输环节，可以通过HTTPS、VPN 等技术建立不同安全域间的加密传输链路，也可以直接对数据进行加密，以密文形式传输，保障数据传输过程安全。
在数据存储环节，可以采取数据加密、硬盘加密等多种技术方式保障数据存储安全。
（三）数据使用环节的安全技术措施数据使用环节安全防护的目标是保障数据在授权范围内被访问、处理，防止数据遭窃取、泄漏、损毁。
为实现这一目标，除了防火墙、入侵检测、防病毒、防DDoS、漏洞检测等网络安全防护技术措施外，数据使用环节还需实现的安全技术能力包括：1、账号权限管理建立统一账号权限管理系统，对各类业务系统、数据库等账号实现统一管理，是保障数据在授权范围内被使用的有效方式，也是落实账号权限管理及审批制度必需的技术支撑手段。
微服务在企业软件的优化研究
2.2.1 服务治理 对于服务模块来说，所应用的是 Eureka spring Cloud，它在服
务注册及察觉中，包含提供商等等。服务注册表对 eureka-server 进 行激活。由于微服务研究到实际性这个疑问，因此有必要创建一个 注册服务群体，其中各服务核心将服务列表与另一个服务核心俱进， 用来完成对其实际应用性的影响。
图 2：复杂服务软件系统的分层架构
1.2 微服务技术与复杂服务软件系统 近年来，微服务技术作为一种新型的软件构造，得到了广泛的
关注，微服务技术的最重要且中心的思想在于把繁杂的集合划分成 能够个人实现和修复的小点。从单一途径到分布式微服务结构整个
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电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering
4.1 微服务技术实现
该层的主要作用是对标准接口进行对接，并从地理信息系统以 及配网主站系统中采集相关数据，然后对数据的格式进行转换，使 其形成统一的格式，并将数据转移到数据整合层中进行进一步的整 合。
数据采集类型有检修数据、运行数据以及配置数据等，例如， 检修计划、配变运行数据以及设备台账信息，在对数据进行检修或 配置的过程中，需要通过使用关系数据库或文件的形式进行存储， 同时还要通过定时读取的形式采集相关数据，数据的采集可以借助 于一些实时数据接口来实现，例如 IEC104 等。 4.2.2 数据处理层
在数据处理层中能够清洗获取的数据，同时根据数据的具体类 型对其进行合理的校验（详情可参考图 4）。除此之外，还需要通 过使用全景模型数据对配网图模数据进行校验等，使配网模型能够 更加统一标准。除此之外，还要进一步填充不完整数据，可以根据 其他系统内容进行初步估算，如果数据难以处理可以直接过滤数据， 确保数据有较高的准确性。对于异常数据，可以通过人工的方式进 行核对，最后通过使用数据仓库模型，在仓库中加载相关数据。
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节点方法介绍
节点方法介绍
复制器：功能跟文件拷贝基本相同不同点 就是他复制多个拷贝 分拣器：该节点的功能是：就是过滤符合 要求的数据例如：有一个表（table）有若 干字段（ID，name ,….）我们过滤ID小于 10，放到缓冲池dst1中其它放到缓冲池 dst2语句为：ID <= 10? 'dst1':'dst2'。
谢谢
Thank You
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结算
采 数据采集 集 文 文件 件
CBS
数据推送 数据采集 数据外围处理 数据表 文件
网管
数据采集
后台任务流程调度进程管理
数据分发平台
数据分发平台和其他系统的关系
CRM库 帐务库 经分系统
DSP平台
计费库
大客户系统
其他外围系统
BOSS其他业务系统
工具下载地址
http://192.168.5.190:8080/flowline-ide/ 在点击此链接前确保你已经安装jre1.4.2以 上版本
界面与控件介绍
界面与控件介绍
流程管理器： 作用是为了建立一个流程的名称也就是整个流 程的一个名称。一般定义方法看其名知其流程图 的作用。 eg：bi_10001001,bi_11001002 st1_user_in,st2_person_month, trade_in 如果你想新建一个新的流程图，在菜单中选择 文件—> 新建流程定义—>输入流程名、选择文件 目录。
在源系统与经营分析系统之间架起一座桥 梁，屏蔽了源系统（源系 统包括：BOSS系统、客服系统、网管系 统、OA、其他数据源等，下文所说源系 统与此同）之间的差异，最大限度地减少 了经营分析系统集成商与源系统集成商 之间针对接口问题的重复讨论
接口单元的编码规则
BI接口文件命名规则
<XX>[接口单元编码][yyyymmdd][序列号].AVL 其中，“XX”为一位大写字母，表示接口数据文件的类 型： I：一次性抽取数据文件 P：日全量抽取数据文件 A：增量数据文件 M：月全量数据文件 <XX>[接口单元编码][yyyymmdd][序列号].CHK <XX>[yyyymmdd].KPI
组任务组件功能介绍
路由说明(td_s_route) 每一个工作都对应着一个唯一的执行路由。 主控进程按照路由中展示的任务先后执行 顺序，执行满足条件的任务。当执行到路 由中最后一个虚拟结束任务结点时，预示 着整个工作完成，这时工作的状态从运行 状态回到准备就绪状态，等待下次执行时 间的到来。
组任务组件功能介绍
路由分类 1、串行路由 :TB->T1->T2->T3->T4->T5->TE 在上述工作路由图中，只有当任务Ti(i=1..4)执 行完成后才能执行Ti+1；当最后一个Ti+1（即T5） 执行完成后才能执行TE； 2、并行路由 :任务T1、T2、T3、T4、T5并发执 行。 当Ti(i=1..5)都执行完成后，才能执行TE。
全局资源库类型
全局资源库类型
FLOWLINE支持的类型有：数值，字符串， 日期 数值类型为最高19位、日期为8位、字符串 类型不要超过255就可以了
整个流程
运行：主机bin 目录fl test_lisj1 查看日志：select * from tl_fl_cycle_log
BI接口建设背景
数据映射处理器
节点方法介绍
批处理阶段、交付阶段： 批处理阶段是交付之前不能提交只能存在于缓 存中，一般使用不多。交付阶段可以包含批处理 阶段，两个节点是用来存放流程图的所有节点。 数据流：—>是流程图的中各个节点的连接符也 是数据流向。 关联： 缓冲池中的内容与一个或多个文件关联 （这些文件存在某种关系）从而生成新的文件。 （该功能还未能实现）。
BI接口文件命名规则
KPI:客户数 新增用户数 GPRS用户数 欠费金额 通话时长 实收金额 ……
BI接口在flowline上的实现
营业帐务部分
基本原理：根据不同的数据内容和数据周期要求从CRM库、 帐务库等源系统抽取全量或者增量数据到数据分发平台上， 然后做对应的分拣和转换，最后生成对应的接口文件到指 定的主机目录中。
计费主机 入库进程 DSP平台 清单转换 外围系统
计费文件分发
DSP在flowline上的实现
计费清单部分 清单转换执行周期： 1、神州行充值卡、IP充值卡、固定IP、IP 记帐卡这四种清单的数据转换是每天执行 一次； 2、GSM清单、GPRS清单等其他所有的清单 数据转换是每一个小时执行一次，所以每 天最多会有24个接口文件产生
数据分发平台的主要功能
DSP 根据实际的需要对源文件（表）进行数据 处理节点转变成新的文件（目标文件）存 处到另一个指定的位置。主要实现了数据 的的拷贝、复制、分流、过滤、分组等功 能。 如下图：
flowline功能介绍
flowline基本原理模型
一个处理器有1个输入库，可以有1…n个输出库, 库是连接处理器与处理器的桥梁，一个库可以作 为多个处理器输出，但只能作为一个处理器输入。
如何完整的创建一个流程图
在系统框中添加一个新的主机地址为（IP） 用户名与口令是可以进入该主机的用户。
如何完整的创建一个流程图
创建全局资源库类型 在资源库中建立两个全局资源库类型 （[BI接口]test经分互动、 [BI接口]test经分互动表（增量表，全量 表）） 分别为源与目标文件服务的
DSP在flowline上的实现
营帐部分 全量数据抽取方法：现在全量数据抽取方 式比较简单，从数据分发平台直接连到CRM 等源数据库上，读取对应的数据表(每次读 取的记录条数可以在flowline中设定)，将 数据集写到内存中，最后生成对应的接口 文件。
DSP在flowline上的实现
计费清单部分
每月执行一次：add_months(next_date, 1) 每三周执行一次：next_date+3*7 每两天执行一次：next_date+2 每三个小时执行一次:next_date+3/24
每四十分钟执行一次：next_date+40/(24*60)
组任务组件功能介绍
任务定义(td_s_task) 每项任务都有自己唯一标识的ID、任务名 称、任务类型等信息。 现在的任务类型主要有两种：1、shell脚 本命令 2、存储过程；存储过程需要配置 一下信息：本地或远程标志、连接用户名、 连接口令、连接SID
组任务组件功能介绍
工作定义(td_s_work) 每项工作都有一个work_id，每项工作的ID 是区别一个工作的唯一标识；每项工作主 要包含的信息有：工作名称、工作的状态、 执行类型、下次执行时间、时间间隔、工 作执行类型标志。 现在的系统中只有两种执行类型：定时触 发执行、手工触发执行。
Td_s_work
数据分拣器
flowline处理器介绍
数据分拣器
src
分拣
t1 t2
t3
将内存中的数据根据一定的分拣条件分发到不同 的内存块中去。
分拣表达式：src.a==4?‘t1’:src.a==5?‘t2’:‘t3’
数据分拣器
映射处理器
flowline处理器介绍 数据映射处理器
将内存块中的数据根据处理器中配置的映射规则 写到下一块内存中去，同时在映射过程中支持数 据集的合并以及简单运算。 图：
数据分发平台培训
2008年10月20日
培训大纲
数据分发平台(DSP)简介 flowline功能介绍 BI接口在flowline上的实现 组任务组件功能介绍
数据分发平台的设计目的
给BOSS框架之外的其他的外围系统提供所需数据 (举例：BASS-经营分析系统 大客户系统) 减轻BOSS各业务在线系统的压力 和1.0的比较 使数据提供方式更灵活 在和第三方厂商协商好相关规范之后，开发工作 迅速简单
基本原理： 1、计费将批完价后入库前的文件放到备份目录中供分发 平台ftrans －cXX 进程读取 2、统计入库程序将从计费主机上读取的文件做完入库操 作后，备份到DSP主机上的文件目录中 3、清单文件转换流程定时将统计备份目录中文件读取到 内存中，经过分拣、过滤等数据处理器转换成一定格式后 生成接口文件。
CRM库 DSP平台 外围系统
帐务库
DSP在flowline上的实现
营帐部分 增量数据采集方法： CRM部分：首先以tf_bh_trade为的增量为驱动， 采集tf_f_user的增量数据，然后后续的 tf_f_customer,tf_f_cust_person等资料表的采 集都是都是依赖于tf_f_user的增量。 帐务部分：以tf_a_paylog表的增量为驱动，采 集tf_a_writeofflog等日志表以及 accountdeposit等资料表的增量。
组任务组件功能介绍
基本原理 组任务组件是运行在UNIX操作系统环境下 的常驻进程。通过定时扫描任务运行参数 表去执行满足执行条件的工作。每个工作 是由一个或多个任务组成，每个任务都是 一个独立的逻辑单元，当所有任务都执行 完毕，此工作才算完成。组件执行过程将 严格按照任务执行线路（路由）进行。每 项工作只有一个任务路由，每个任务路由 是由多条任务路径构成。
输出库_1
输入库
处理器
输出库_2
输出库_n