CN108280178A - 一种多平台的空间信息资源协同共享方法 - Google Patents
一种多平台的空间信息资源协同共享方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种多平台的空间信息资源协同共享方法。该方法通过建立多平台间的授信关系,实现多个平台之间的资源设施协同、数据成果协同、地图服务协同、功能模块协同和运维信息协同。本发明的方法应用在地理信息公共服务平台中,可有效整合不同平台的数据资源,实现数据协同共享,在一定程度上打破了“数据孤岛”。
Description
技术领域
本发明属于空间信息应用共享领域,具体涉及一种多个公共服务平台的空间信息资源协同共享方法。
背景技术
随着政府部门数字化、信息化、乃至智能化工作的开展,各个部门搭建部门服务平台,形成了丰富的空间信息资源,提升了部门管理和决策水平。但是这种独立建设方式使得平台间相互独立,空间信息资源存在数据孤岛,数据重复采集,平台重复建设,共享协同难以开展。同时,单一各级政府的空间信息服务平台存在服务稳定性低、功能节点服务器处理批量请求能力较弱的技术问题。
在技术方面,国内主流地理信息共享平台多数基于目录服务(Catalog Servicefor Web简称CSW)实现空间信息资源的共享,但是受制于CSW规范可扩展性不强,无法快速响应用户个性需求。换而言之,在CSW规范中,严格按照元数据体系实现的一系列接口只能服务于元数据体系,而超出元数据体系的个性化要求则无能为力。例如审核状态、服务是否共享等就不能作为CSW规范中接口的参数。
发明内容
针对以上现有技术中存在的缺陷,本发明提供一种多平台的空间信息资源协同共享方法,该方法能在多个服务平台之间实现空间信息资源设施的协同共享。
为了实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:
一种多平台的空间信息资源协同共享方法,通过以下几个方面实现:
地图服务协同:运用RMI技术,以服务的元数据信息为操作对象,建立多平台之间的授信关系,编写用于空间信息资源的业务远程接口,该业务远程接口用于跨平台之间地图服务资源的发现、申请、审核和接入使用,多平台之间通过所述业务远程接口实现互联互通,实现平台间各类资源的快速共享;
数据成果协同:建立数据交圈循环模式,实现空间信息资源在多平台间的协同共享和联动更新;
资源设施协同:通过配置优先级算法,对各个平台的数据服务进行自动级别评价,设定服务访问优先顺序,实现地图服务所代表的资源设施协同和优化配置;
功能模块协同:基于动态加载的Modules技术将功能模块编译成swf文件;平台的前端应用加载swf文件,并将功能模块加载到功能管理区中,其他平台依据功能共享审批流程使用共享的功能模块;
运维信息协同:基于多平台的授信关系,建立节点监控和服务监控,实现对所有节点平台的监控和响应。
本发明的方法应用在地理信息公共服务平台中,能有效整合各部门和单位的空间信息资源(基础地理数据、专题数据等),实现了不同部门间空间信息资源的数据交圈循环,完成了空间信息资源的协同共享,在一定程度上打破了“数据孤岛”,形成社会化服务能力的空间信息资源,为社会的发展提供服务、发挥效益,节省了大量的人力、财力和物力,带来了良好的经济效益和社会效益。
附图说明
图1为本发明多平台空间信息资源协同共享方法的总体架构图。
图2为本发明实施例中资源设施协同共享的流程图。
图3为本发明实施例中数据成果协同共享的流程图。
图4为本发明实施例中地图服务协同共享的流程图。
图5为本发明实施例中功能模块协同共享的流程图。
具体实施方式
本实施例以结合附图,说明本发明方法的具体实施方式。
一种多平台的空间信息资源协同共享方法,是通过地图服务协同、数据成果协同、资源设施协同、功能模块协同和运维信息协同来实现的。具体地:
(1)地图服务协同。首先提出多平台信任共享理念,通过RMI技术,协同平台之间采用代理方式进行通信。每个平台分别实现了Stub(存根)和Skeleton(骨架)。Stub和Skeleton在框架中中充当代理角色,Stub用于消息的发布,Skeleton用于命令的调用。平台之间建立授信关系是实现五大协同的基础。多平台均应采用面向服务的体系结构(Service-Oriented Architecture,SOA)搭建。多平台间授信关系应可增加、删除。
通过平台间授信,以服务的元数据信息为操作对象,满足本平台可以快速发现对方平台的地图服务资源。为实现平台之间服务资源的协同共享,在基于网络目录服务(Catalogue Service for the Web,CSW)的基础上,对现有CSW标准接口进行扩展,编写了一套用于空间信息资源业务远程接口(Geographic Information Catalog Remote MethodInvocation,GICRMI),该业务远程接口定义了空间信息资源的查询、删除、编辑、保存、审核状态、服务是否共享、服务所属平台、服务申请、服务审核状态、服务批准操作、服务拒绝操作等,可以快速发现其他平台的地图服务资源,实现平台间各类资源的快速共享。为了提高多平台之间的服务快速申请审核,地图服务设定了一个代理服务来接受用户对原始服务的请求,然后将请求转发给原始服务,并将原始服务得到的结果返回给请求原始服务的用户。用户使用代理服务的时候,代理服务需要实时的获取用户权限,并进行鉴权。而权限存放在数据库中,实时连接数据库进行读写会大大降低效率。为了提升服务鉴权的效率,本实施例提供一种基于缓存框架实现服务权限鉴别技术。基于缓存框架实现服务权限鉴别技术是利用缓存框架,在服务启动时将服务权限信息读取到本地进行内存缓存或磁盘缓存,在服务请求时,代理程序先做本地验证;当服务权限发生变更时,通过缓存框架的加载器,进行缓存信息更新,确保缓存信息的正确性和鉴权过程的稳定可靠。
(2)数据成果协同。在协同平台之间授信的基础上,两方基于Socket协议进行数据的交互处理。数据交互前先将数据库中的空间数据导出到Sqlite数据库中,Sqlite数据库是一个文件数据库,用于数据传输,通过该方式实现了数据交圈循环模式,多平台间建立了空间信息资源的协同共享和联动更新。数据交圈循环模式实现了数据成果在各个平台之间协同共享,同时单一平台可以使用其他平台的数据资源更新自身数据,各个平台数据建设实现螺旋式上升。
数据交圈循环模式,需要建立统一的数据标准规范、数据生产规程、数据提交规范。建立数据生产制度,包括质量管理制度和生产汇交制度,质量管理制度以约束其数据标准、质量、更新进度等,生产汇交制度包括数据来源、数据类型、数据格式、元数据规范、汇交方式、工作流程、汇交人员职责、周期等。平台依据自身需求,采取主动式和被动式两种方式获取其他平台的数据成果,主动式是指依据数据职责,主动上传共享的数据资源;被动式是指运用网络抓取技术获得授信平台的数据资源;平台对获取的数据成果进行的清洗、整合和加工,在不停止平台运行的状况下,实现自身数据成果的更新完善,同时平台共享的数据也为其他平台框提供了更新来源。
(3)资源设施协同。通过配置优先级算法,对各个平台的数据服务进行自动级别评价,设定服务访问优先顺序,实现地图服务所代表的资源设施协同和优化配置。
优先级算法包括就近原则、优先级原则或者服务质量评价原则,用户可随意选择其中一个使用。就近原则是指根据用户所处位置和互联网运营商信息自动调度协同环境中最近的服务节点对用户作出响应。优先级原则是指服务管理员手动指定客户端调用服务的优先级顺序,用户请求服务时,优先级高的服务节点对用户提供响应。服务质量评价原则是从度量层次、面向领域、刻画对象、指标提供者和何时产生五个方面对影响服务质量的响应时间、峰值、稳定性、满意度、可靠性、可用网络带宽、服务性能、信誉等级、数据完整性和数据精确度这十个质量元素进行评分,根据分值高低划分成五个等级。
(4)功能模块协同。基于动态加载的Modules技术将打印、图例等功能编译成swf文件,平台的前端应用加载swf文件,并将功能加载到功能管理区中,其他平台依据功能共享审批流程使用共享功能。
其中,功能共享审批流程为用户通过资源中心可以查阅功能管理区中的功能模块,并可对资源中心提出申请,申请在平台管理员审批通过后,通过ftp将swf文件下载到本地。然后通过平台插件框架,自动识别功能元信息挂载到后台服务端中,并自动更新平台的功能管理列表。
(5)运维信息协同。在多平台协同授信的基础上,建立节点监控和服务监控两种方式,实现对所有节点平台的监控和响应。
其中,建立节点监控是基于服务所在应用器的硬件与网络使用情况(CPU、内存、硬盘空间、网络IO读/写率等信息),通过汇总、分析获得相应服务器的各项指标。建立服务监控是基于服务访问接口的监控,针对服务使用的使用情况(如次数、流量、响应时间、是否正常响应等信息),通过汇总、分析获得相应服务的各项指标。
节点监控是针对相互授信的平台,平台可以通过定期访问授信平台的运行监控服务接口,抽取授信平台的监控信息,并将监控信息库中进行统计汇总,实现在一个平台运维界面浏览其他授信平台的监控信息、服务状态,并可实时进行维护操作;服务监控是针对授信平台的服务,平台通过定期访问服务监控接口,抽取授信平台的服务监控信息,进行汇总展示,授信平台间可互相查看服务的各项指标。通过节点监控和服务监控两种方式,实现多平台统一的运维。
实施例
图1是本实施例多平台空间信息资源协同共享方法总体架构图。空间信息服务平台均采用支撑层、数据层、服务层和应用层四层体系架构建设。首先提出了多个平台信任共享的理念,通过实现T3协议的RMI远程连接建立多平台间信任关系,其次在平台架构的各层级实现空间信息资源的协同共享。
(1)在平台支撑层实现资源设施协同。
图2是资源设施共享流程图,第一步,平台一选择本平台的数据服务,第二步,选择其他平台的数据服务,第三步,选择优先级算法,从就近原则、优先级原则、服务质量评价原则中选择其中一种,配置完成后,平台一用户在请求数据服务时,将依据配置的优先级算法,从访问清单中调取最优的数据服务。通过多个平台间的资源设施协同既可以达到服务请求的最优分配也可以实现服务的容灾备份。
服务质量评价原则实现过程如下:
质量评价指标体系包括10个质量元素,可以表示为一个10元组(T,P,S,Sa,R,B,SC,Rep,I,A),划分为度量层次(服务本身S、网络环境N、服务消费者C)、面向领域(通用维度G、领域相关维度R)、刻画对象(地理信息数据服务D、地理信息处理服务P)、指标提供者(统计数据、服务使用者、服务提供者)和何时产生(服务调用前、使用过程中)五个方面。
表1质量评价原则的指标说明
响应时间:响应时间(Time,T),表示从发出地理信息服务调用请求到获得该服务处理结果所花的时间;包括地理信息服务本身处理用户请求所花时间Tprocess和数据在网络上传输所需时间Ttrans,即T=Tprocess+Ttrans;对于地理信息服务s而言,T(s)的计算将基于该服务执行时间的历史数据进行,即其中Ti(s)表示该服务某一次调用所消耗的时间,n表示该服务的执行次数。
峰值:峰值(Peak,P),用于描述单位时间内,用户并发请求数。
稳定性:稳定性(Stability,S),服务被迫重启间隔时间,被迫重启间隔时间越长,表示服务越稳定。
满意度:满意度(Satisfaction,Sa),描述用户对处理结果的满意程度,满意度的计算是依据地理信息处理服务执行的历史数据利用统计方法来进行的,即Sa(s)=1-F(s)/T(s),其中F(s)是处理结果不能够令用户满意的次数,T(s)表示地理信息处理服务s被调用的总次数。
可靠性:可靠性(Reliability,R),表示地理信息服务调用成功并执行的概率,可靠性与地理信息服务宿主的硬件、软件的设置以及网络连接的状况都有关系;服务可靠性的计算也是依据地理信息服务执行的历史数据利用统计方法来进行的,即R(s)=1-M(s)/N(s),其中M(s)是地理信息服务s被调用失败的次数,N(s)表示s被调用的总次数。
可用网络带宽:可用网络带宽(Bandwidth,B),表示地理信息服务所在网络的当前可用带宽,网络带宽根据资源信息服务的监控信息实时获取。
服务器性能:服务器性能(Server Capability,SC),表示服务宿主的性能信息,性能参数包括CPU的占有率(Processor occupation,Po)及可用内存率(Remainder memory,Rm);服务器性能的计算可依赖于公式SC(s)=0.5*(1-Po)+0.5*Rm,其中权值是初步给定的,用户可根据需要进行调整;Po和Rm根据资源信息服务的监控信息实时获取。
信誉等级:信誉等级(Reputation,Rep),表示用户对地理信息服务的评价和满意度,由使用过该服务的用户给出,其计算依据是先前调用过该服务的用户的评价反馈统计数据,即Repi(s)表示第i个用户的服务评价;信誉等级的设定可以采用定量和定性两种方法,考虑到普通服务用户对定量的数值评价并不能完全的理解和把握,所以这里把地理信息服务的信誉等级定性的分为五类,即rep∈{很差,差,一般,好,很好},并且在定性刻画和定量的数值之间建立映射。普通用户选择定性的刻画来评价服务,地理信息服务应用框架把用户的定性评价映射为定量的数值来计算服务的信誉等级统计值。映射函数f(rep)定义如下:
数据完整性:数据完整性(Integrality,I),该维度适合于对地理信息数据服务进行度量,表示地理信息数据服务所提供的空间数据对现实地理现象描述的完整程度,没有遗漏应该描述的地理要素。
数据准确度:数据准确度(Accuracy,A),该维度适合于对地理信息数据服务进行度量,表示地理信息数据服务所提供的空间数据与真实地理现象的接近程度;由于空间特征、专题特征和时间特征是表达地理信息的三个基本要素,因此地理信息服务的数据准确度可以从位置准确度或定位准确度As(指空间实体的坐标数据与真实位置的接近程度)、属性准确度Aa(指空间实体的属性值与其真实值相符的程度)以及时间准确度At(指地理信息的现势性)三个方面进行度量,三个方面按照一定的加权和构成数据准确度的取值,即A(s)=0.3*As+0.3*Aa+0.4*At,其中权值是初步给定的,用户可根据需要进行调整。
确定了评价指标之后,就要对指标进行量化。在科学论证、认真预测和广泛征求各方面意见的基础上,确定如下量化标准或方法:
1)响应时间,设常量t1为时间最高限度,常量t2为时间最低限度,当响应时间低于t2时,给与该指标100分值;当执行时间高于t1时,由评价单位根据自身感知,给予指标0~50分值;当执行时间介于t1和t2之间时,给予指标50~100分值。
2)峰值,其分值由服务提供者发布的吞吐量P0(服务所能够支持的最大并发用户数量)、实际服务的最大并发用户数量P(s)来确定,即P(s)/P0×100,来给予其0-100分值,当峰值越靠近吞吐量时,分值越高。
3)稳定性,服务被迫重启间隔不低于S0=15000小时。当服务被迫重启间隔等于或大于S0小时,给予其100分值,当服务被迫重启间隔小于S0小时,根据被迫重启间隔与S0小时的差值程度来确定其分值,即S(s)/S0×100。
3)满意度,其分值由满意度确定,即Sa(s)×100。
4)可靠性,由空间信息服务调用成功并执行的概率乘以100得到,即R(s)×100。
5)可用网络带宽,评价单位根据资源信息服务的监控信息,申请网络带宽为B0,实际统计网络平均可用网络带宽为B(s),即B(s)/B0×100,给予0-100分值。
6)服务器性能,其分值由SC(s)×100确定。
7)信誉等级,是通过门户网站用户给问题打分统计出来的,共分为5个等级,见空间信息服务质量评价指标体系定义。评价单位根据信誉等级与自身感知,给予其0-100分值。
8)数据完整性,通过门户网站收集,其值根据服务使用者反馈频率来确定,给予0-100分值,当反馈频率越大时,其分值相应越少。
9)数据准确度,其分值由A(s)×100确定。
在综合考虑了各指标重要程度、指标之间的独立程度、指标特点、局限性及实际使用效果等因素,确定服务评价各指标权重:响应时间(W1)权重值为0.18,峰值(W2)权重值为0.05,稳定性(W3)权重值为0.15,满意度(W4)权重值为0.05,可靠性(W5)权重值为0.13,可用网络带宽(W6)权重值为0.06,服务器性能(W7)权重值为0.07,信誉等级(W8)权重值为0.08,数据完整性(W9)权重值为0.12,数据精确度(W10)权重值为0.11。
多指标综合服务质量评价方法的数学表达式如下:
S=W1S1+W2S2+......+WnSn,
其中,W1+W2+......+Wn=1,0≤Wi≤1,i=1,2,...,n
Si、Wi分别是对某对象第i个指标的评分和权重,S是对该对象的评估总分。分数越高,服务级别越高。服务质量等级的设定可以采用定量和定性两种方法,考虑到普通服务用户对定量的数值评价并不能完全的理解和把握,所以这里把服务质量等级定性的分为五类,即F(S)∈{五星,四星,三星,二星,一星},并且在定性刻画和定量的数值之间建立映射。映射函数F(S)定义如下:
通过上述服务质量评价原则,可对参与协同的服务进行衡量和评价,划定服务级别。从而为服务运行管理、资源设施协同等应用提供预警与自动化处理成为可能。
(2)在数据层实现数据成果协同
图3是数据成果协同共享流程图,平台一填写共享数据的元信息(包括数据提供方、数据量、数据个数以及数据描述)等内容,完成后上传数据成果,同时向平台二发送消息通知,平台二可向平台一提交数据申请单,平台一审批通过后,平台二可将共享的数据直接下载至本地,其他平台也按照平台二的方式开展数据成果共享,各个平台数据成果之间相互补充和完善。
(3)在服务层实现地图服务协同和运维信息协同。
地图服务协同是以服务的元数据信息为操作对象,以信任共享理念为构建依据,建立多个平台之间服务的推送共享。图4是地图服务协同流程,平台发布地图服务,对于可共享的服务发送消息提示其他平台,其他平台提交订单,审核通过后可使用平台地图服务,实现多个平台之间服务的推送共享。
运维信息协同,基于节点监控和服务监控两种方式,可实现对所有平台的监控和响应,平台之间运维信息可相互监控。当平台一因故无法访问时,代理服务可以将用户的服务请求实时转发给平台二提供服务支撑,等平台一的服务恢复运行后,再由管理员手动切回。
(4)在应用层实现功能模块协同。
图5是功能模块协同共享流程图。功能共享采用采用动态加载的Modules技术将打印、图例等功能模块,编译成swf文件,平台一将可共享的功能swf文件发布,平台二填写申请单,获得审批后下载到本地,通过平台插件框架,自动识别功能元信息挂载到后台服务端中,并自动更新平台二的功能管理列表。
Claims (8)
1.一种多平台的空间信息资源协同共享方法,其特征在于,该方法通过以下几个方面实现:
地图服务协同:运用RMI技术,以服务的元数据信息为操作对象,建立多平台之间的授信关系,编写用于空间信息资源的业务远程接口,该业务远程接口用于跨平台之间地图服务资源的发现、申请、审核和接入使用,多平台之间通过所述业务远程接口实现互联互通,实现平台间各类资源的快速共享;
数据成果协同:建立数据交圈循环模式,实现空间信息资源在多平台间的协同共享和联动更新;
资源设施协同:通过配置优先级算法,对各个平台的数据服务进行自动级别评价,设定服务访问优先顺序,实现地图服务所代表的资源设施协同和优化配置;
功能模块协同:基于动态加载的Modules技术将功能模块编译成swf文件;平台的前端应用加载swf文件,并将功能模块加载到功能管理区中,其他平台依据功能共享审批流程使用共享的功能模块;
运维信息协同:基于多平台的授信关系,建立节点监控和服务监控,实现对所有节点平台的监控和响应。
2.根据权利要求1所述的一种多平台的空间信息资源协同共享方法,其特征在于,在地图服务协同中,设定一个代理服务来接受用户对原始服务的请求,然后将请求转发给原始服务,并将原始服务得到的结果返回给请求原始服务的用户;用户使用代理服务的时候,代理服务需实时地获取用户权限,并基于缓存框架进行鉴权:在代理服务启动时,将服务权限信息读取到本地进行内存缓存或磁盘缓存;在用户请求服务时,代理服务先做本地验证;当服务权限发生变更时,通过缓存框架的加载器,进行缓存信息更新。
3.根据权利要求1所述的一种多平台的空间信息资源协同共享方法,其特征在于,在数据成果协同中,数据交圈循环模式是指数据成果在各个平台之间协同共享,同时单一平台可以使用其他平台的数据资源更新自身数据。
4.根据权利要求1所述的一种多平台的空间信息资源协同共享方法,其特征在于,在资源设施协同中,优先级算法采用就近原则、优先级原则或者服务质量评价原则。
5.根据权利要求4所述的一种多平台的空间信息资源协同共享方法,其特征在于,所述服务质量评价原则是从度量层次、面向领域、刻画对象、指标提供者和何时产生五个方面对影响服务质量的响应时间、峰值、稳定性、满意度、可靠性、可用网络带宽、服务性能、信誉等级、数据完整性和数据精确度这十个质量元素进行评分,根据分值高低划分等级。
6.根据权利要求5所述的一种多平台的空间信息资源协同共享方法,其特征在于,所述十个质量元素的权重值分别为:响应时间的权重值为0.18,峰值的权重值为0.05,稳定性的权重值为0.15,满意度的权重值为0.05,可靠性的权重值为0.13,可用网络带宽的权重值为0.06,服务器性能的权重值为0.07,信誉等级的权重值为0.08,数据完整性的权重值为0.12,数据精确度的权重值为0.11。
7.根据权利要求1所述的一种多平台的空间信息资源协同共享方法,其特征在于,在功能模块协同中,功能共享审批流程为用户通过资源中心可以查阅功能管理区中的功能模块,并可对资源中心提出申请,申请在平台管理员审批通过后,通过ftp将所述swf文件下载到本地;然后通过平台插件框架,自动识别功能元信息挂载到后台服务端中,并自动更新平台的功能管理列表。
8.根据权利要求1所述的一种多平台的空间信息资源协同共享方法,其特征在于,在运维信息协同中,建立节点监控是基于服务所在应用器的硬件与网络使用情况,通过汇总和分析获得相应服务器的各项指标;建立服务监控是基于服务访问接口的监控,针对服务使用的使用情况,通过汇总和分析获得相应服务的各项指标。
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