面向数据体系结构的数据性能与价值研究

大数据背景下,应用系统架构模式由以功能为中心转变为以数据为核心,其主要问题是海量数据应用中系统内部数据之间的一致性与数据传输效率之间的矛盾,同时还有缺少有效的方式去评价系统内数据的价值.为解决上述问题,采用面向数据体系结构的思路,提出了数据分片中心与数据价值评价中心,同时将"两中心模式"用于具体的应用系统内,通过分析采用"两中心模式"前后的处理数据的性能,论证了"两中心模式"的可行性.

面向数据的软件体系结构初步探讨

受软件体系结构的限制,信息技术领域长期存在的问题在大数据时代愈发突出:系统间的信息难以共享;已建系统功能扩展困难;海量、异构、多源、动态、实时变化和爆发式增长的大数据难管理,难分析,难挖掘;面向业务的软件工程开发过程复杂,维护困难,生命周期短;在互联网开放环境下的信息安全、数据安全问题面临挑战;数据所有者利益得不到保障等。面向数据的软件体系结构(data-oriented software architecture,DOA),采用"面向数据和以数据为核心"的思想,通过数据注册中心(data register center,DRC)、数据权限中心(data authority center,DAC)和数据异常中心(data exception control center,DEC)统一定义数据、管理数据和提供数据服务;通过数据应用单元(data application units,DAUs)对各种应用进行管理和服务,建立了一种数据大平台与碎片化应用的数据生态系统,为构建大数据时代从数据保护到授权应用整套机制的软件体系结构,进行了有益的探索。

面向数据的安全体系结构初步研究

提出了一种以数据为核心和面向数据的信息安全解决方案,即面向数据的安全体系结构(DOSA)。DOSA将通过网络用户身份认证、数据所有权确立、数据注册、加密呈现、授权使用、水印记录、过程溯源、数据监管、安全应用等方法,建立一套开放环境下的数据安全体系,从数据的采集、管理、应用等层面上,最大限度地保护数据安全。在数据交易、数据存储、数据传输、数据应用、数据隐私保护等方面,具有较大的应用前景。

面向数据的软件工程方法研究

论文针对软件工程的发展问题展开了讨论,介绍了其发展历史当中的四个阶段,概述了当下国内外的研究概况。随后阐述了面向数据的软件工程的具体内涵,分析了其较当下主流的软件工程方法的四大优点。

面向数据的软件工程方法研究

为了解决大数据时代应用软件开发周期长、生命周期短、开发过程复杂、维护困难以及异构系统间信息共享困难等问题,提出了一种面向数据的软件工程方法,该方法以面向数据的体系结构为理论基础,以数据大平台为应用构建的基石,通过统一的数据注册标准实现逻辑的数据资源池,进一步构建数据-应用生态系统,实现复杂、海量数据的有效管理和信息系统的快速搭建。

基于云平台的分布式数据注册中心访问性能

面向数据的体系结构(data oriented architecture,DOA)采用"面向数据和以数据为核心"的思想,建立数据大平台与碎片化应用的数据生态系统;研究其中数据注册中心(data register center,DRC)以My SQL Cluster分布式数据库技术为核心,部署在Open Stack云计算平台中的可行性。通过对DRC组件原理的分析,对DRC在云平台中具体的环境部署与搭建,利用LoadRunner测试工具对系统进行测试。基于测试结果,对DRC系统性能进行分析和评估.结果表明以云平台为基础的DRC设计,可以应对大数据变革对软件体系结构所带来的挑战。