大数据环境下的数据迁移技术研究_王刚
Microcomputer Applications Vol. 30, No.5, 2013 研究与设计 微型电脑应用 2013年第30卷第5期
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文章编号：1007-757X(2013)05-0001-03
大数据环境下的数据迁移技术研究
王 刚，王 冬，李 文，李光亚
摘 要：数据是信息系统运行的基础和核心，是机构稳定发展的宝贵资源。随着信息系统数据量成几何级数增加，特别是在当前大数据环境和信息技术快速发展情况下，海量数据迁移是企业解决存储空间不足、新老系统切换和信息系统升级改造等过程中必须面对的一个现实问题。如何在业务约束条件下，快速、正确、完整地实现海量数据迁移，保障数据的完整性、一致性和继承性，是一个关键研究课题。从海量数据管理的角度，阐述了海量数据迁移方法，比较了不同数据迁移的方案特点。 关键词：大数据；数据迁移；存储
中图分类号：TP391 文献标志码：A
Data Migration Technology Research Based on Big Data Environment
Wang Gang 1, Wang Dong 2, Li Wen 3, Li Guangya 2
(https://www.wendangku.net/doc/226970766.html,rmation Center of Shanghai Municipal Human Resources and Social Security, Shanghai200051, China;
2. Wonders Information Co., Ltd., Shanghai201112, China;
3. Shanghai Institute of Foreign Trade, Shanghai201600, China)
Abstract: The data is the core resource of the information system, it is the basis of the enterprise, With the continuous of business, a geometric increase in the amount of data generated by the information system, especially in the case of current data environment and information technology. The massive data migration is a real problem. With the business constraints, the massive data migration is a key research topic, in this paper, from the point of view of the massive data management, elaborated a massive data migration me-thod, and compare the characteristics of different data migration program. Key words: Big Data; Data Migration; Storage
0 引言
数据一直是信息系统的基础和核心。一方面，随着企业业务的发展，信息系统覆盖面的扩大，管理和服务精细化层度的深入，集中式的管理信息系统正在不断应运而生，各行各业都先后出现了规模庞大的数据中心。这些数据中心经过一段时间的运行，其数据量正成几何级增长，有的甚至可以达到TB 级或PB 级。另一方面，新的技术架构和业务操作对性能指标提出了更高的要求，而这些要求往往需要通过软件升级或者硬件更新的方式来实现，因而在新老系统的切换或升级改造过程中，势必会面临一个现实问题――数据迁
移。吕帅[1]
等人从分级存储管理的角度提出了混合存储环境下的数据价值评估模型和迁移过程控制理论，提出了数据价
值的精确判定。徐燕[2]
等人利用编程基础实现了异构数据库系统间的数据迁移，提出了数据迁移的抽取、转换和载入3个过程。李喆[3]等从项目管理和方法论角度描述了企业级数据迁移的过程。张玺[4]针对数据从磁盘到磁带的数据迁移问题，提出了并行文件处理方式。丛慧刚[5]等人，从元数据角度，提出了数据迁移中元数据对映射模式体系，对采用源数据驱动ETL 引擎进行功能实现。这些研究都是根据具体工程中数据迁移这个关键问题进行了研究，但是随着信息技术
的发展，针对数据迁移整体管理缺少研究。本文结合某特大
型城市社会保险信息系统管理过程中大数据环境下，海量数据迁移问题进行整体分析，对可能需要大数据迁移的驱动因素和在数据迁移过程中需要关注的各类风险点进行了汇总分析，根据这些风险对数据迁移的各类方案进行分析、研究和论述，最后针对实际工作给出了实际应用。
1 数据迁移驱动分析
1) 新老系统切换需要：数据作为企业的核心资源，是
企业业务连续和发展的基础，因此当信息系统更新或者新老系统切换时，需要对老系统的数据进行整理，抽取，并按照新系统的业务逻辑和数据规则进行迁移，以保障业务的连续性。 2) 搬迁或数据中心合并需求：很多政府政策上的指导
引发了组织结构的变化以及数据分布的改变。一个非常有名的例子是美国的金融监管法案
(Ring-Fencing Senario)，这个法案要求所有的银行把数据通过几个步骤和高危投资业务进行隔离。而这些步骤会涉及大量的结构性数据（数据库）和非结构性数据（金融交易的图像存档）的迁移。 3) 性能提升需求：由于业务的发展，企业规模的变大，
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基金项目：核高基重大专项课题（2009ZX01043-003-004-05）；上海市教委科研创新项目（11YS205）和上海市高校“085工程”项目资助。
作者简介：王 刚（1974-）男，上海市，上海市人力资源和社会保障信息中心，工程师，本科，研究方向：计算机信息系统集成和安全管理，上海，
200051
王 冬（1972-）男，上海市，万达信息股份有限公司，工程师，硕士，研究方向：信息系统软件工程和数据挖掘，上海，200051 李 文（1972-）女，上海市，上海对外贸易学院，副教授，博士，研究方向：计量经济和数据挖掘，上海，200051
李光亚（1973-）男，上海市，万达信息股份有限公司，教授级高工，博士，研究方向：计算机软件、系统集成、信息安全、软件工程等，上海，200051
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原有的存储无论是容量还是响应速度都无法满足现有的需求，因此企业不得不通过更换更高性能的存储来进行性能提升。比如社保在今年年初进行的数据迁移，就是因为原有的存储的容量和性能已经无法满足现有业务系统的发展需求，因此必须进行数据的迁移。
4) 分级存储架构需求：为了解决存储成本问题，集中
式大型系统多采用分级存储的设计方案，一些历史数据将定期从高性能存储环境中定期迁移到更加廉价和性能低的存储环境中，也常常带来大规模数据迁移的问题。 5) 存储整合需求：有时一个应用实例会在企业内部有
多份同样的拷贝。随着企业内部结构性数据和非结构性数据的不断增长，企业越来越希望将这些数据进行整合，以减少在存储空间上的投入。这种需求大大推动了区域性的数据整合。
2 数据迁移策略和风险分析
企业的数据在其IT 环境中均处于核心地位，同时，数据的使用者（各种硬件和软件）也非常纷繁复杂。根据ESG （Enterprise Strategy Group 企业战略集团）的一个对700位大数据用户的回访发现，在大数据迁移时候会发生各类问题：
64% 超过停机时间或导致意外宕机 51% 出现不同程度兼容性问题 38% 不同程度数据损坏
38% 导致新老系统之间性能的问题 34% 不同程度数据丢失
在一个典型的数据迁移场景中，会遇到各式各样的风险，其中最常见的一些高危风险归纳如下：
1) 最小停机时间风险：数据迁移时间必须满足业务操
作可以容忍的停机时间，同时事先必须做好完整的回退路线图。
2) 业务系统性能下降风险：存储本身是个复杂的系
统，数据迁移至新设备后，需要在很多环节上加强后续监控和优化，发现信息系统存在的瓶颈，如：热盘分布、光纤通道配置等，这些环节都会影响新设备的性能发挥。 3) 数据丢失风险：大数据迁移存在数据丢失而且不能
被及时发现的风险，需要有一些复杂的统计口径进行数据完整性的核对。 4) 数据不一致风险：数据库升级或应用系统升级过程
中，可能会涉及数据结构的调整，因而在数据迁移时， -数据一致性问题就更为突出，需要制定严格的数据转储方案，描述数据之间的逻辑关系。迁移后需要进行严格的数据校验。
5) 迁移失败风险：数据迁移受到很多客观因素的影
响，因而在大数据的迁移过程中难免会遇到失败的风险。需要在整个数据迁移方案中从技术和时间上充分考虑回退方案。并确定回退方案启动的标准和管理人。
因此，在数据迁移技术和方案的选择策略上，应重点考虑数据的完整性、安全性和平滑性，选择成熟和稳妥的技术方案，尽可能减少对生产系统的冲击。
3 海量数据迁移方法
数据迁移方法的选择是建立在对系统软硬件以及业务系统的各环节的具体分析基础之上。目前开放平台系统中可以采用的数据迁移方法根据其发起端的不同，主要分为以下几类：
3.1 基于主机的迁移方式
该方式的主要特点是数据迁移操作的发起和控制发生在主服务器端，有以下两种形式： 1) 利用操作系统命令直接拷贝
UNIX 系统一般可以使用cp 、dd 、tar 、savevg 等命令； windows 系统，一般使用图形界面工具或copy 命令。此方法的优点在于：简单灵活，可以方便的决定哪些数据需要迁移；但其缺点也很明显，由于从主机端发起，对主机的负载压力和应用的冲击较大。 2) 逻辑卷数据镜像方法
对于服务器操作系统已经采用逻辑卷管理器的系统，可以直接利用逻辑卷管理器的管理功能完成原有数据到新存储的迁移，如图1所示：
图1 数据的迁移
此方法的优点在于： 支持任意存储系统之间的迁移 ，且成功率较高，支持联机迁移。但在镜像同步的时候，仍会对主机有一定影响，适合于主机存储的非经常性迁移。 3.2 备份恢复的方式
利用备份管理软件将数据备份到磁带（或其他虚拟设备），然后恢复到新的存储设备中，对于联机要求高的环境，可以结合在线备份的方法，然后恢复到目的地。该方法优点在于：可以有效缩短停机时间窗口，一旦备份完成，其数据的迁移过程完全不会影响生产系统。但备份时间点至切换时间点，源数据因联机操作所造成的数据变化，需要通过手工方式进行同步。
3.3 基于存储的迁移方式 3.3.1 存储虚拟化
虚拟化是通过网络（SAN 网络和IP 网络）将不同品牌的存储设备进行统一管理，可以方便的将数据从源端迁移到目的地，如图2所示：
图2 数据从源瑞迁移到目的地
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这种方法的主要优点在于：①兼容主流存储设备；②支持不同厂商不同品牌间的数据迁移和容灾；③适合于频繁迁移数据的大型企业。 3.3.2 盘阵内复制方法
数据迁移发生在同一台存储设备内时，一般采用盘阵内复制方法，如图3所示：
图3 盘阵内复制
就是通过盘阵内的复制软件，将源数据卷复制到目标数据卷。
3.3.3 不同盘阵间复制方法
当数据迁移发生在不同存储设备时，一般采用阵列到阵列的复制方法，如图4所示：
图4 阵列复制
复制过程由磁盘阵列完成，不需要消耗服务器资源。 3.4 应用软件提供的迁移方式
应用软件支持数据迁移，还可以利用其自有或第三方的工具来进行数据迁移。Oracle 自带复制工具DataGuard ，第三方数据复制工具GoldenGate ；sybase 的dump/load ；ERP 软件SAP 的数据迁移工具LSMW 。
一般而言，这种迁移方式完全依赖于应用软件自身，与具体的主机、存储种类则关系不大。迁移方法的具体实现从实时复制、定时复制到数据转储也各不相同。
4 数据迁移在社保系统中的实际应用
上海作为我国特大型中心城市，其社会保障信息系统集成了各类险种的统一征缴和支付庞大政府管理信息系统，在数据库设计上采用了分级存储的技术架构，其中3年内的业务数据量达到了5TB 。根据不同的数据迁移需求，我们采用了各种不同的数据迁移方式，包括：①零停机数据备份，采用基于备份恢复的方式，将生产系统的数据全量完整的进行磁带库备份；②核心存储设备升级，采用基于存储盘阵内复制的方式如基于存储虚拟化的方式，通过将不同品牌和型号的存储进行虚拟化，再结合本地复制和远程复制等技术实现数据迁移；③数据库大版本升级，采用基于软件的方式，实现了数据库版本升级，数据存储和数据结构的优化；④每年度历史数据迁移工作中，采用基于软件的方式（如Oracle DBlink ）对主机、存储透明的方式，实现大量数据的在线迁移。我们根据不同项目的不同风险（如最小停机时间风险、数据丢失风险、数据不一致性风险、迁移失败风险等）可以灵活的采用不同的数据迁移方式，从工程实践来看，各种数据迁移方式均可在项目中灵活运用，不存在方案的绝对优劣。
5 数据迁移方法的总结
各种数据迁移方法都有不同的特点，适用于不同的数据迁移需求，如表1所示：
表1 数据迁移的需求表示
数据迁移方法分类
迁移技术 优势 不足
基于主机的方式
逻辑卷数据镜像方法
操作简单； 可联机迁移
占用主机资源
直接拷贝方法
操作简单灵活
需脱机迁移； 占用主机资源 备份恢复的方式
备份&恢复 成熟可靠
需购买备份软件和备份设备
基于存储的迁移方式
存储虚拟化
技术成熟可靠； 可联机迁移； 迁移时间可控
需额外购买软件； 部分产品只能针对同种设备才能进行迁移
盘阵内复制方法 阵列到阵列复制方法
应用软件迁移方式
N/A
与硬件种类无关；
对特定应用支持好
迁移工具需要收费；迁移时间不可控； 只针对单一应用进行数据迁移
通常在有联机迁移要求且迁移数据量大的情况下，一般采用逻辑卷数据镜像方法或直接的阵列到阵列复制方法来实现数据迁移，相对简单、高效。
如果系统没有逻辑卷管理软件，可以考虑采用在线备份恢复的方式来实现，这种方式较前者步骤复杂，但使用可靠、成熟，在满足备份窗口要求的情况下，也是一种很好的选择。
对于迁移数据量不大的系统，可以考虑采用脱机迁移的方法，这种方式下，采用直接拷贝的方式就显得简单，快捷。
对那些需要在线不停机做数据迁移，同时又要求不占用业务系统服务器资源，我们建议采用直接的阵列到阵列复制方法。
参考文献：
[1] 徐燕等,信息系统中的通用数据迁移工具的研究与设计
[J]。计算机与现代化，2010, 178（6）:156-158.
[2] 史晓燕，数据迁移的研究[J].浙江工商职业技术学院学
报，2007,6(3):55-56.
[3] 吕帅等,海量信息分级存储数据迁移策略研究[J]，计算
机工程与科学, 2009, 31(A1):163-167.
[4] 张玺, 并行文件系统下数据迁移功能的实现[J], 北京
信息科技大学学报, 2012, 27(5): 77-80.
[5] 丛慧刚等, 元数据驱动的大型数据库数据迁移工具实
现[J], 科学技术与工程,2011,11（10）:2352-2356。 [6] 刘如等, 一种通用的多数据库间数据抽取方法及应用
[J],北京交通大学学报( 自然科学版) ,2008,32( 4) : 14-18.
[7] 黄毅，钟碧良. 基于 XML 的异构数据库间数据迁移
的研究［J ］. 科技管理研究，2008，28( 8) : 173-174. [8] 胡晓鹏等,. 一种基于 XML 映射规则的数据迁移方法
设计和实现［J ］. 计算机应用，2005，25( 8) :1849-1852 [9] 杜军威等. 异构数据库之间数据迁移的实现方法[J],青
岛化工学院学报( 自然科学版) ，2002，23( 3) : 78-81.
(收稿日期：2013.03.25)
应用及数据迁移方案
1应用及数据迁移方案 1.1应用及数据迁移概述 本次的应用及数据迁移工作，新旧设备的数据迁移也将体现本次实施工作的水准。 原应用及数据迁移具有时间短、系统结构复杂、测试时间长、设备繁多昂贵、人员 多、层次复杂等特点。本项目迁移工作，应用不能中断，迁移准备工作要充 足,迁移时间在尽可能非工作时间完成，并在极短的时间内完成准备工作，并能够有超过时 间的倒退方案，所有新设备的应用系统稳定性也是一个考验。因此，必须协调好各单位人 员的关系，齐心协力才可能在预定时间内完成应用和数据的迁移工作。 本方案是以尽量不影响XXX信用社的日常工作或将影响降低到最低为前提的情况下制 定的，在小型机及存储设备到货后，先完成对小型机及存储的独立系统安装与调试工作， 第二步完成应用系统的安装与调试工作，整个新系统完成可独立运行后，选择在非工作时 间开始开始数据迁移工作，到工作时间以前完成整个服务器、存储设备的数据迁移及测试 工作。并且在正式上线运行以后，继续跟踪系统的运行情况，随时处理系统运行的异常情 况。当然，在XXX信用社各方面人员的充分协调及配合下才能完成本次应用及数据的迁移 任务。 我公司在上游厂商资源方面有较大优势，如在迁移工作中出现设备故障，除在备品备件中提供的备件外，还可协调各方资源以最快速度解决客户设备故障问题。 1.2迁移规划 1、实施流程: 流程主要根据迁移前的需要制定，主要详细了解当前系统设备情况，系统运行情况。针对所了解情况制定详细迁移方案以及应急方案。 2、专业工程师了解用户原有设备的现状以及迁移后的具体要求。充分考虑 在实施过程中可能出现的各种情况，定制详细可行性的迁移实施计划，将应用及数据迁移
数据迁移技术方案
数据迁移方案 N8000到AS13000 广东XX信息技术有限2015年7月
1. 系统拓扑图 成果数据存储系统拓扑图 千兆以太网光纤线路万兆以太网光纤线路 中间服务器 千兆以太网线路 2. 需求分析 新增设备：2台AS13000-NAS 、1台NAS 网关和1套DPS 备份系统通过光纤跳线连接万兆交换机，中间服务器和华赛N8000通过6类网线连接万兆交换机，最低达到千兆交换的物理基础架构。其中1台AS13000-NAS 作为成果数据存储，通过NAS 网关对外提供存储服务，另一台通过DPS 备份软件实现数据备份。 华赛N8000存储数据有40TB ，包括各种大小文件、压缩包，需安全迁移到AS13000，实现数据的备份和共享。数据迁移是敏感性动作，必须保证迁移数据的完整性、可用性，一致性。 华赛N8000已发生硬件故障，须尽快完成数据迁移工作。
3.数据迁移方案 本次数据迁移的目标是在最少存储中断服务时间内完成数据在两个存储设备之间快速有序迁移，并保证数据的完整性、可用性，一致性。 我们在本方案中建议以下2种方式实现存储设备之间的数据迁移： ●文件复制 ?通过全备份、增量备份实现数据迁移 ?实现方式简单，迁移成本较低 ?需要较长的存储中断服务时间 ●备份软件迁移 ?通过建立选择备份的模式运行实现数据自动复制，实现数据迁移 ?支持异构平台 ?需要第三方备份工具支持，成本较高 3.1.文件复制 该方法是通过中间服务器的指令在2个存储设备之间复制数据，数据迁移实现方式简单，不需要对源数据进行设置变更，不影响源数据的正常运行；但该方式迁移数据需要较长的迁移周期，同时需要安排一定的存储中断服务时间，以保证数据的完整迁移。 该方法不适用于增量数据迁移，增量数据需另配存储或在存储中临时划LUN替用，迁移完原数据后再迁移增量数据。 3.2.备份软件迁移 该方法通过安装的备份软件实现2个存储设备之间数据备份，向导指引你进行文件的备份与恢复，支持任务排程，进行备份时可以根据文件类型有选择的进行备份，备份文件可以压缩为ZIP文件进行存放，以节省空间，并且可以通过压缩密码保护您的文件。整个迁移过程都是可控的，原有存储环境保留，避免了迁移过程中的数据损失，保证了系统的平稳过渡。
研究报告大数据技术报告
学号 姓名 专业计算机技术 指导教师 院（系、所）计算机学院
填表注意事项 一、本表适用于攻读硕士学位研究生选题报告、学术报告，攻读博士学位研究生文献综述、选题报告、论文中期进展报告、学术报告等。 二、以上各报告内容及要求由相关院（系、所）做具体要求。 三、以上各报告均须存入研究生个人学籍档案。 四、本表填写要求文句通顺、内容明确、字迹工整。
1研究背景 1.1研究背景以及现实意义 随着Internet的迅速发展，现在处于一个信息爆炸的时代，人们可以在网络上获取更多的信息，如文本、图片、声音、视频等，尤其是文本最为常用和重要。因此文本的分类在发现有价值的信息中就显得格外重要。文本分类技术的产生也就应运而生，与日常生活紧密联系，就有较高的实用价值[1]。 文本分类的目的是对文本进行合理管理，使得文本能分门别类，方便用户获取有用的信息。一般可以分为人工[2]和自动分类。人工分类是早期的做法，这种方式有较好的服务质量和分类精度，但是耗时、耗力、效率低、费用高。而随着信息量以惊人的速度增长，这种方式就显得很困难，所以需要一种自动分类的方式来代替人工分类；自动分类节省了人力财力，提高准确力和速度。 1.2国内外研究现状 国外对于文本分类的研究开展较早，20世纪50年代末，H.P.Luhn[3]对文本分类进行了开创性的研究将词频统计思想应用于文本分类，1960年，Maro 发表了关于自动分类的第一篇论文，随后，K.Spark，GSalton，R.M.Needham，M.E.Lesk以及K.S.Jones等学者在这一领域进行了卓有成效的研究。目前，文本分类已经广泛的应用于电子邮件分类、电子会议、数字图书馆]、搜索引擎、信息检索等方面[4]。至今，国外文本分类技术在以下一些方面取得了不错的研究成果。 (1)向量空间模型[5]的研究日益成熟Salton等人在60年代末提出的向量空间模型在文本分类、自动索引、信息检索等领域得到广泛的应用，已成为最简便高效的文本表示模型之一。 (2)特征项的选择进行了较深入的研究对于英法德等语种，文本可以由单词、单词簇、短语、短语簇或其他特征项进行表示。 国内对于文本分类的研究起步比较晚，1981年，侯汉清教授对于计算机在文本分类工作中的应用作了探讨，并介绍了国外计算机管理分类表、计算机分类检索、计算机自动分类、计算机编制分类表等方面的概况。此后，我国陆续研究出一批计算机辅助分类系统和自动分类系统。但是中英文之间存在较大差异，国内的研究无法直接参照国外的研究成果，所以中文文本分类
大数据环境下的企业管理
题目：大数据环境下的企业管理问题 作者：唐梦梦 摘要：大数据时代的来临，影响着企业的运营与商业模式，企业管理必然也要与之相匹配，才能促进企业的发展与壮大。本文主要分析了大数据的特点，大数据对企业管理的影响，讨论了在大数据的影响下，企业如何进行管理决策和利用大数据应该注意的事项。利用统计学，数据库，EXCEL和数据挖掘等知识和数学方法得出以下指标及结论。从企业的产品销售情况可以得出哪些产品要淘汰，哪些产品要更新。从各个品牌的广告投放来获得有用的信息，了解对手的广告投放。方便企业花最少的成本，获取更多的利益。因此，大数据的时代，企业可以利用大数据，对数据“清洗”、挖掘，并进行深度提炼、分析最后形成决策，进行管理决策。但是同时也要注意，合理利用大数据，不要神话大数据，要结合管理经验和数据进行共同决策管理。企业大引入大数据的时候要切合实际。 正文：第一章大数据时代的特点 视频、音频、图像、数字的等多种交互方式的丰富，让我们已经进入了数据信息爆炸的阶段。一些国外的调研机构认为：未来10年之内，全球的数据和内容将增加44倍，大数据的时代来了。要想弄清楚大数据如何影响企业，那么就需要先弄清楚大数据的概念。大数据的概念建立在数据库的基础之上，就传统的数据库来说，数据库的基本单位是以MB为单位的，但是大数据却是以GB甚至是TB为单位的，那么可以把大数据简单地理解为数据库的集成，这种定义是根据大数据在容量上的特点来定义的，但是实际上来看，大数据并不仅仅只有“大”这一个特点，规模性、多样性、高速性和价值性是目前学术界普遍认同的大数据所具有的特点，根据这种观点，我们可以对大数据进行一个宽泛的定义，大数据是一种具有多样性，高速性，规模性以及价值性的数据库集成。大数据的多样性表现为，大数据的种类不仅仅是某一个特定的单位数据，而是由多种类型的数据共同组成的，这些数据的类型不仅仅包括传统的数据库所产生的数据，还包含着结构化、半结构化以及非结构化的数据形态，随着大数据时代的特征增强，这种传统数据所占的比重在不断地下降，取而代之的是其他种类的数据，那么这种特性就决定了对于大数据的处理不能用传统的方式。 在大数据时代，要将数据作为一种资源辅助解决其他诸多领域的问题；数据库处理数据，仅用一种或少数几种工具就可以处理，而大数据不可能有一种或少数几种工具来处理数据，需要采取新的数据思维来应对。 第二章大数据对企业管理的影响 1. 大数据推动企业管理变革 当企业的某项资产非常重要，数量巨大时，就需要有效管理。如今，数据已经成为这种资产。以前人们还不会将它看做是资产，而是一种附属物。客户来办理业务，在系统中产生了这种附属物。而现在，发现在客户办理业务这条信息中，蕴含这一些客户的需求，成千上万条这类信息累积下来，就能洞察客户所需，为设计新产品，为客户个性化营销产生新的价值。数据变成一种资产了，需要被管理起来。大数据将从数据资产化和决策智能化两个方面推动企业管理变革。
大数据环境下的数据迁移技术研究_王刚
Microcomputer Applications Vol. 30, No.5, 2013 研究与设计 微型电脑应用 2013年第30卷第5期 ?1? 文章编号：1007-757X(2013)05-0001-03 大数据环境下的数据迁移技术研究 王 刚，王 冬，李 文，李光亚 摘 要：数据是信息系统运行的基础和核心，是机构稳定发展的宝贵资源。随着信息系统数据量成几何级数增加，特别是在当前大数据环境和信息技术快速发展情况下，海量数据迁移是企业解决存储空间不足、新老系统切换和信息系统升级改造等过程中必须面对的一个现实问题。如何在业务约束条件下，快速、正确、完整地实现海量数据迁移，保障数据的完整性、一致性和继承性，是一个关键研究课题。从海量数据管理的角度，阐述了海量数据迁移方法，比较了不同数据迁移的方案特点。 关键词：大数据；数据迁移；存储 中图分类号：TP391 文献标志码：A Data Migration Technology Research Based on Big Data Environment Wang Gang 1, Wang Dong 2, Li Wen 3, Li Guangya 2 (https://www.wendangku.net/doc/226970766.html,rmation Center of Shanghai Municipal Human Resources and Social Security, Shanghai200051, China; 2. Wonders Information Co., Ltd., Shanghai201112, China; 3. Shanghai Institute of Foreign Trade, Shanghai201600, China) Abstract: The data is the core resource of the information system, it is the basis of the enterprise, With the continuous of business, a geometric increase in the amount of data generated by the information system, especially in the case of current data environment and information technology. The massive data migration is a real problem. With the business constraints, the massive data migration is a key research topic, in this paper, from the point of view of the massive data management, elaborated a massive data migration me-thod, and compare the characteristics of different data migration program. Key words: Big Data; Data Migration; Storage 0 引言 数据一直是信息系统的基础和核心。一方面，随着企业业务的发展，信息系统覆盖面的扩大，管理和服务精细化层度的深入，集中式的管理信息系统正在不断应运而生，各行各业都先后出现了规模庞大的数据中心。这些数据中心经过一段时间的运行，其数据量正成几何级增长，有的甚至可以达到TB 级或PB 级。另一方面，新的技术架构和业务操作对性能指标提出了更高的要求，而这些要求往往需要通过软件升级或者硬件更新的方式来实现，因而在新老系统的切换或升级改造过程中，势必会面临一个现实问题――数据迁 移。吕帅[1] 等人从分级存储管理的角度提出了混合存储环境下的数据价值评估模型和迁移过程控制理论，提出了数据价 值的精确判定。徐燕[2] 等人利用编程基础实现了异构数据库系统间的数据迁移，提出了数据迁移的抽取、转换和载入3个过程。李喆[3]等从项目管理和方法论角度描述了企业级数据迁移的过程。张玺[4]针对数据从磁盘到磁带的数据迁移问题，提出了并行文件处理方式。丛慧刚[5]等人，从元数据角度，提出了数据迁移中元数据对映射模式体系，对采用源数据驱动ETL 引擎进行功能实现。这些研究都是根据具体工程中数据迁移这个关键问题进行了研究，但是随着信息技术 的发展，针对数据迁移整体管理缺少研究。本文结合某特大 型城市社会保险信息系统管理过程中大数据环境下，海量数据迁移问题进行整体分析，对可能需要大数据迁移的驱动因素和在数据迁移过程中需要关注的各类风险点进行了汇总分析，根据这些风险对数据迁移的各类方案进行分析、研究和论述，最后针对实际工作给出了实际应用。 1 数据迁移驱动分析 1) 新老系统切换需要：数据作为企业的核心资源，是 企业业务连续和发展的基础，因此当信息系统更新或者新老系统切换时，需要对老系统的数据进行整理，抽取，并按照新系统的业务逻辑和数据规则进行迁移，以保障业务的连续性。 2) 搬迁或数据中心合并需求：很多政府政策上的指导 引发了组织结构的变化以及数据分布的改变。一个非常有名的例子是美国的金融监管法案 (Ring-Fencing Senario)，这个法案要求所有的银行把数据通过几个步骤和高危投资业务进行隔离。而这些步骤会涉及大量的结构性数据（数据库）和非结构性数据（金融交易的图像存档）的迁移。 3) 性能提升需求：由于业务的发展，企业规模的变大， —————————————— 基金项目：核高基重大专项课题（2009ZX01043-003-004-05）；上海市教委科研创新项目（11YS205）和上海市高校“085工程”项目资助。 作者简介：王 刚（1974-）男，上海市，上海市人力资源和社会保障信息中心，工程师，本科，研究方向：计算机信息系统集成和安全管理，上海， 200051 王 冬（1972-）男，上海市，万达信息股份有限公司，工程师，硕士，研究方向：信息系统软件工程和数据挖掘，上海，200051 李 文（1972-）女，上海市，上海对外贸易学院，副教授，博士，研究方向：计量经济和数据挖掘，上海，200051 李光亚（1973-）男，上海市，万达信息股份有限公司，教授级高工，博士，研究方向：计算机软件、系统集成、信息安全、软件工程等，上海，200051
xx数据迁移方案
正本 招标人：XXXX 项目名称：电信机房迁移项目 （数据库升级部分） 投 标 文 件 投标方全称：XXXX股份有限公司 2012年02月20日
前言 首先，非常感谢各位领导及专家给予XXXX参与“XXXX数据库迁移项目”的机会，我们凭借自身综合实力及多年系统集成，提交本方案，望能采用。 XXXX集团（原青鸟软件股份有限公司）起源于北京大学，是一家专业从事软件与信息技术服务的大型企业集团（以下简称“XXXX”），XXXX集团以XXXX股份有限公司为核心企业， XXXX活跃在新经济下企业转型服务领域，并在咨询服务、软件开发、系统集成以及运维服务四个核心业务领域积累了世界领先的专业技术和服务经验，与50多家国际著名管理咨询公司和软硬件厂商结成战略合作联盟，与3000多家国内集成商紧密合作，为数万家客户提供信息技术服务和应用软件解决方案及相关服务，在金融、能源、政府及企业领域建立起了卓越的声誉和品牌，是客户最佳的信息技术发展战略合作伙伴。 针对本项目，XXXX具有如下优势： 集成优势 XXXX作为一级系统集成商，对系统集成有着深刻的认识；同时设计和实施过在众多数据中心、大型业务系统的软硬件平台，有着丰富的建设经验；针对应用的高可用性和业务的连续性有着深入的研究，结合用户的具体需求，我们将提供全面、合理的解决方案。 产品优势 XXXX是IBM、HP、SUN小型机；ORACLE、SYBASE数据库；IBM、ORACLE中间件及试测软件；EMC、HDS存储；CISCO、AVAYA网络设备；APC机房设备等高级别代理商，对各类产品有深入细致的了解，能为贵校提供最优的解决方案。 完善的质量保证体系 ISO9001质量保证体系是质量管理标准和质量保证标准。XXXX为了进一步提高公司的管理水平，确立了以客户为中心的质量体系，并将其定义到整个系统集成的设计/开发、供应、安装和服务领域。本地化服务能力 上海XXX员工逾200人，技术人员50余名，其中包括小型机、中型机、存储、数据库、智 能化、软件、项目经理人及网络工程师若干名，具备较强的技术力量和集成能力。 公司特为此项目成立豪华项目小组，由公司销售总监担当项目组长，监控整个项目的实施过程，并组建15人的技术服务团队（有厂商资格认证的工程师）配合厂商为用户提供全方位的技术服务。 优惠政策 公司根据本实验室的建设目标、主要任务和功能定位，特免费赠送对改实验室建设有帮助的一款系统软件数据统计软件，希望能够充分的帮助学校更好的建设此实验室。 科研合作 近期，国家加大了对“产学研”过程的扶持与引导力度，而XXXX也一直致力于出身高校（前北大系）服务于高校的准则，大力与高校进行校企合作。充分利用高校的人力资源与科研能力，在金融、电力、能源、高教等领域共同开发出适合市场需求的产品，并树立良好的品牌。因此，希望通过此次参与上海交通大学项目，能够有机会更进一步与贵校在内容安全领域有更多的科研合作，通过XXXX现有的用户群来做市场推广。 本着与XXXX建立全面、持久、稳定、良好的业务合作关系，我们郑重承诺： 以丰富的项目实施能力、雄厚的资金实力，以方便、快捷的本地化服务特点为保障，确保XXXX数据库升级项目的顺利实施。
大数据存储技术研究
大数据存储技术研究 3013218099 软工二班张敬喆 1.背景介绍 大数据已成为当前社会各界关注的焦点。从一般意义上讲，大数据是指无法在可容忍的时间内，用现有信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。近年来，大数据的飙升主要来自人们的日常生活，特别是互联网公司的服务。据著名的国际数据公司(IDC)的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(1ZB=1021B)，其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB，1PB=1015B)。 然而，与大数据计算相关的基础研究，诸如大数据的感知与表示、组织与存储、计算架构与体系、模式发现与效应分析等，目前还没有成体系的理论成果。对于大数据计算体系的研究，一方面，需要关注大数据如何存储，提供一种高效的数据存储平台；另一方面，为了应对快速并高效可靠地处理大数据的挑战，需要建立大数据的计算模式以及相关的优化机制。 2.相关工作 为了应对数据处理的压力，过去十年间在数据处理技术领域有了很多的创新和发展。除了面向高并发、短事务的OLTP内存数据库外（Altibase，Timesten），其他的技术创新和产品都是面向数据分析的，而且是大规模数据分析的，也可以说是大数据分析的。 在这些面向数据分析的创新和产品中，除了基于Hadoop环境下的各种NoSQL外，还有一类是基于Shared Nothing架构的面向结构化数据分析的新型数据库产品（可以叫做NewSQL），如：Greenplum（EMC收购），Vertica（HP 收购），Asterdata（TD 收购），以及南大通用在国内开发的GBase 8a MPP Cluster等。目前可以看到的类似开源和
基于大数据环境下的数据安全探究
基于大数据环境下的数据安全探究 一、大数据的概念 大数据是互联网技术和云计算技术迅猛发展的产物，指的是无法在规定的时间内使用当前通用的数据管理工具进行收集处理的规模巨大且形式多样化的数据信息。大数据的研究如今已成为国内外学者、政府机构、研究机构广泛关注的前沿科技。其主要来源是人们在使用互联网和各种终端设备所产生和输出的各种文字、图片或者视频、文件等种类繁多的数据信息。 二、大数据环境的特点 通过对大数据概念的研究我们可以看到大数据环境的特点如下：(一)数据量大且呈几何级数增长趋势 大数据时代的来临，各种智能终端、移动设备、传感器以及社交网络每时每刻都有大量的数据产生，并且呈现出几何级数的增长趋势。预计至2020年，全球电子数据将会超过35ZB。 (二)数据形式多种多样 随着信息化技术的发展，大数据中的主流数据由以普通文本为代表的结构化数据逐步演化为自由文本形式存在的非结构化数据。互联网技术的发展改变了传统数据的二维结构，随着手机及各种终端设备应用范围的拓展，网页、图片、音频视频等非结构化数据的发展显得尤为迅速。统计结果显示，非机构化数据在大数据中所占的比例已达百分之八十以上。
(三)价值密度低 对大数据进行分析可以获得大量有价值的信息，可以对生产生活起到一定的指导作用，因为数据来源的不同，获得的数据信息也是复杂多样，因此大数据以成千上万倍的速度增长，这使得大数据的存储和计算分析成本大大提高。同时也导致大数据的统计缺少细化处理，信息的价值含量低。 (四)具有高效的运算速度和运算能力 大数据的运算系统属于一个分布式机构的系统，以海杜普大数据框架为基础，充分发挥集群的效力，来使自身达到高效的运算速度和运算能力。信息数据发掘技术的不断发展以及大量应用程序的开发和使用和搜索引擎的使用推广必然会使大数据提取和分析变得更快更高效。 三、大数据环境下存在的数据安全问题 (一)网络技术的发展普及发展使数据安全面临巨大风险 随着互联网技术的全球推广使用以及无线路由器、服务器等设备技术的发展，网络的日常应用越来越便捷，信息数据的获取也越来越高效，同时不同行业大数据资源共享也变得十分便利。网络的发展给信息资源提供了一个开放的共享平台，在这个平台之上可以对大数据进行快速的整合分析，并且对有效数据进行整理共享。但是安全问题也接踵而至，开放的网络平台随着使用对象的变换，将众多大数据相互关联，使得网络黑客窃取数据信息变得十分容易。一旦数据泄露，数据的价值也将被窃取，并且数据产生者的个人隐私也将受到威胁。 (二)大数据环境下信息的可靠性下降
系统历史数据迁移方案
新老系统迁移及整合方案 本次总局综合业务系统是在原有系统的基础上开发完成，因此，新旧系统间就存在着切换的问题。另外，新开发的系统还存在与其他一些应用系统，例如，企业信用联网应用系统、企业登记子网站、外资登记子网站等系统进行整合使之成为一个相互连通的系统。本章将针对新老系统迁移和整合提出解决方案。 新老系统迁移及整合需求分析 系统迁移又称为系统切换，即新系统开发完成后将老系统切换到新系统上来。 系统切换得主要任务包括：数据资源整合、新旧系统迁移、新系统运行监控过程。数据资源整合包含两个步骤：数据整理与数据转换。数据整理就是将原系统数据整理为系统转换程序能够识别的数据；数据转换就是将整理完成后的数据按照一定的转换规则转换成新系统要求的数据格式，数据的整合是整合系统切换的关键；新旧系统迁移就是在数据正确转换的基础上，制定一个切实可行的计划，保证业务办理顺利、平稳过渡到新系统中进行；新系统运行监控就是在新系统正常运转后，还需要监控整个新系统运行的有效性和正确性，以便及时对数据转换过程中出现的问题进行纠正。 系统整合是针对新开发的系统与保留的老系统之间的整合，以保证新开发的系统能与保留的老系统互动，保证业务的顺利开展。主要的任务是接口的开发。需要进行迁移的系统
需要进行整合的系统 需要与保留系统整合的系统包括： 1、企业登记管理（含信用分类），全国企业信用联网统计分析，不冠行政区划企业名称核准，大屏幕触摸屏系统与企业信用联网应用，企业登记子网站，属地监管传输，网上业务受理之间的整合； 2、外资企业登记管理（含信用分类），全国外资企业监测分析与属地监管传输，外资登记子网站，网上业务受理，大屏幕触摸屏系统之间的整合； 3、广告监管系统与广告监管子网站之间的整合； 4、12315数据统计分析与12315子网站之间的整合； 5、通用信息查询、统计系统与数据采集转换之间的整合； 数据迁移和转换分析 根据招标文件工商总局新建系统的数据库基于IBM DB2，而原有系统的数据库包括ORACLE，SQL Server，DB2。这种异构数据在总局主要存在于两个方面，即部门内部的异构数据和上下级部门之间的异构数据。同时，系统的技术构件有.NET和J2EE两大类。 对于部门内部的异构数据的集成采用数据移植的方法，如：如果数据有基于DB2管理的，有ORACLE管理的，有SQL Server管理的，就根据新系统DB2的要求，把ORACLE的数据迁移到DB2数据库中，把SQL Server的数据迁移到DB2数据库中。 上下级国工商局之间的异构数据的集成利用数据交换系统来完成，重点在于数据库存储标准、交换标准的制定和遵守，保证数据的共享，这部分工作由数据
大数据处理技术研究
郑州轻工业学院 课程设计说明书题目：大数据处理技术研究 姓名：王超田启森 院（系）：计算机与通信工程 专业班级：计算机科学与技术 学号：541007010138 541007010137 指导教师：钱慎一 成绩： 时间：2013年6月26日至2013 年 6 月27日
目录 1. 摘要： (4) 2. 大数据概况; (4) 3. 大数据定义： (5) 4. 大数据技术的发展： (5) 5. 大数据技术组成： (8) 5.1 分析技术 (8) 5.1.1 可视化分析 (9) 5.1.2 数据挖掘算法 (9) 5.1.3 预测分析能力 (9) 5.1.4 语义引擎 (9) 5.1.5 数据质量和数据管理 (9) 5.2 存储数据库 (10) 5.3 分布式计算技术 (11) 6. Hadoop--大数据处理的核心技术 (13) 6.1 Hadoop的组成 (13) 6.2 Hadoop的优点： (16) 6.2.1 高可靠性。 (16) 6.2.2 高扩展性。 (17) 6.2.3 高效性。 (17)
6.2.4 高容错性。 (17) 6.3 Hadoop的不足 (17) 6.4 主要商业性“大数据”处理方案 (18) 6.4.1 IBM InfoSphere大数据分析平台 (18) 6.4.2 Or a c l e Bi g Da t aApplianc (19) 6.4.3 Mi c r o s o f t S QLServer (19) 6.4.4 Sybase IQ (19) 6.5 其他“大数据”解决方案 (20) 6.5.1 EMC (20) 6.5.2 BigQuery (20) 6.6 “大数据”与科技文献信息处理 (21) 7. 大数据处理技术发展前景： (21) 7.1 大数据复杂度降低 (21) 7.2 大数据细分市场 (22) 7.3 大数据开源 (22) 7.4 Hadoop将加速发展 (22) 7.5 打包的大数据行业分析应用 (22) 7.6 大数据分析的革命性方法出现 (23) 7.7 大数据与云计算:深度融合 (23) 7.8 大数据一体机陆续发布 (23) 8 结语; (23) 9 参考文献： (23)
(完整版)新老系统迁移及整合方案
1 新老系统迁移及整合方案 本次总局综合业务系统是在原有系统的基础上开发完成，因此，新旧系统间就存在着切换的问题。另外，新开发的系统还存在与其他一些应用系统，例如，企业信用联网应用系统、企业登记子网站、外资登记子网站等系统进行整合使之成为一个相互连通的系统。本章将针对新老系统迁移和整合提出解决方案。 1.1 新老系统迁移及整合需求分析 系统迁移又称为系统切换，即新系统开发完成后将老系统切换到新系统上来。 系统切换得主要任务包括：数据资源整合、新旧系统迁移、新系统运行监控过程。数据资源整合包含两个步骤：数据整理与数据转换。数据整理就是将原系统数据整理为系统转换程序能够识别的数据；数据转换就是将整理完成后的数据按照一定的转换规则转换成新系统要求的数据格式，数据的整合是整合系统切换的关键；新旧系统迁移就是在数据正确转换的基础上，制定一个切实可行的计划，保证业务办理顺利、平稳过渡到新系统中进行；新系统运行监控就是在新系统正常运转后，还需要监控整个新系统运行的有效性和正确性，以便及时对数据转换过程中出现的问题进行纠正。 系统整合是针对新开发的系统与保留的老系统之间的整合，以保证新开发的系统能与保留的老系统互动，保证业务的顺利开展。主要的任务是接口的开发。 1.1.1 需要进行迁移的系统 1.1.2 需要进行整合的系统 需要与保留系统整合的系统包括： 1、企业登记管理（含信用分类），全国企业信用联网统计分析，不冠行政区
划企业名称核准，大屏幕触摸屏系统与企业信用联网应用，企业登记子网站，属地监管传输，网上业务受理之间的整合； 2、外资企业登记管理（含信用分类），全国外资企业监测分析与属地监管传输，外资登记子网站，网上业务受理，大屏幕触摸屏系统之间的整合； 3、广告监管系统与广告监管子网站之间的整合； 4、12315数据统计分析与12315子网站之间的整合； 5、通用信息查询、统计系统与数据采集转换之间的整合； 1.1.3 数据迁移和转换分析 根据招标文件工商总局新建系统的数据库基于IBM DB2，而原有系统的数据库包括ORACLE，SQL Server，DB2。这种异构数据在总局主要存在于两个方面，即部门内部的异构数据和上下级部门之间的异构数据。同时，系统的技术构件有.NET和J2EE两大类。 对于部门内部的异构数据的集成采用数据移植的方法，如：如果数据有基于DB2管理的，有ORACLE管理的，有SQL Server管理的，就根据新系统DB2的要求，把ORACLE的数据迁移到DB2数据库中，把SQL Server的数据迁移到DB2数据库中。 上下级国工商局之间的异构数据的集成利用数据交换系统来完成，重点在于数据库存储标准、交换标准的制定和遵守，保证数据的共享，这部分工作由数据中心完成。 1.2 系统迁移和整合目标 一、系统切换的主要目标： ●保证系统正常运行 在数据转换过程中，由于原有的系统数据的复杂性，给数据转换工作带来了很大的难度，为了在新系统启动后不影响原系统正常的业务，因此数据转换完成后，必须保证新系统的正常运行。 ●保证原有系统在新系统中的独立性 原有系统是独立运行的系统，数据在新系统中虽然是集中存放的，但是各个
大数据环境下的数据安全研究
大数据环境下的数据安全研究 摘要：大数据蕴藏着价值信息，但数据安全面临严峻挑战。本文在分析大数据基本特征的基础上，提出了当前大数据面临的安全挑战，并从大数据的存储、应用和管理等方面阐述了大数据安全的应对策略。 关键词：大数据；数据安全；云计算；数据挖掘 Abstract：The Big Data contain Valuable information，However, data security is facing serious challenges。based on the analysis of the basic characteristics of the Big Data，The paper propose the current risk of Big Data，and further from the Big Data’s storage, application and management expounds the Big Data Security strategy. Key words：Big Data；Data security；Cloud Computing；Data Mining 0引言 随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，以及智能终端、网络社会、数字地球等信息体的普及和建设，全球数据量出现爆炸式增长，仅在2011年就达到1.8万亿GB。IDC 预计，到2020年全球数据量将增加50倍。毋庸臵疑，大数据时代已经到来。一方面，云计算为这些海量的、多样化的数据提供存储和运算平台，同时数据挖掘和人工智能从大数据中发现知识、规律和趋势，为决策提供信息参考。但是，大数据的发展将进一步扩大信息的开放程度，随之而来的隐私数据或敏感信息的泄露事件时有发生。面对大数据发展的新特点、新挑战，如何保障数据安全是我们需要研究的课题。 1 大数据的特征 大数据通常被认为是一种数据量很大、数据形式多样化的非结构化数据。随着对大数据研究的进一步深入，大数据不仅指数据本身的规模，也包括数据采集工具、数据存储平台、数据分析系统和数据衍生价值等要素。其主要特点有以下几点： 1.1数据量大 大数据时代，各种传感器、移动设备、智能终端和网络社会等无时不刻都在产生数据，数量级别已经突破TB，发展至PB乃至ZB，统计数据量呈千倍级别上升。据估计，2012年全球产生的数据量将达到2.7ZB，2015年将超过8ZB[1]。 1.2类型多样 当前大数据不仅仅是数据量的井喷性增长，而且还包含着数据类型的多样化发展。以往数据大都以二维结构呈现，但随着互联网、多媒体等技术的快速发展和普及，视频、音频、图片、邮件、HTML、RFID、GPS和传感器等产生的非结构化数据，每年都以60%速度增长。预计，非结构化数据将占数据总量的80%以上[1]。 1.3运算高效 基于云计算的Hadoop大数据框架，利用集群的威力高速运算和存储，实现了一个分布式运行系统，以流的形式提供高传输率来访问数据，适应了大数据的应用程序。而且，数据挖掘、语义引擎、可视化分析等技术的发展，可从海量的数据中深度解析，提取信息，掌控数据增值的“加速器”。 1.4产生价值 价值是大数据的终极目的。大数据本身是一个“金矿产”，可以从大数据的融合中获得意想不到的有价值的信息。特别是激烈竞争的商业领域，数据正成为企业的新型资产，追求数据最大价值化。同时，大数据价值也存在密度低的特性，需要对海量的数据进行挖掘分析
互联网+环境保护监管监测大数据平台整体解决方案
互联网+环境保护 监管监测大数据平台整体 解 决 方 案
目录 1概述 (14) 1.1项目简介 (14) 1.1.1项目背景 (14) 1.2建设目标 (15) 1.2.1业务协同化 (16) 1.2.2监控一体化 (16) 1.2.3资源共享化 (16) 1.2.4决策智能化 (16) 1.2.5信息透明化 (17) 2环境保护监管监测大数据一体化管理平台 (18) 2.1环境保护监管监测大数据一体化平台结构图 (18) 2.2环境保护监管监测大数据一体化管理平台架构图20 2.3环境保护监管监测大数据一体化管理平台解决方案（3721解决方案） (20) 2.3.1一张图：“天空地”一体化地理信息平台 .. 21
2.3.2两个中心 (30) 2.3.3三个体系 (32) 2.3.4七大平台 (32) ?高空视频及热红外管理系统 (44) ?激光雷达监测管理系统 (44) ?车载走航管理系统 (44) ?网格化环境监管系统 (45) ?机动车尾气排放监测 (45) ?扬尘在线监测系统 (45) ?餐饮油烟在线监测系统 (46) ?水环境承载力评价系统 (46) ?水质生态监测管理系统 (47) ?湖泊生态管理系统 (47) ?水生态管理系统 (48) ?排污申报与排污费管理系统 (49) ?排污许可证管理系统 (49) ?建设项目审批系统 (49)
3环境保护监管监测大数据一体化管理平台功能特点 (51) 3.1管理平台业务特点 (51) 3.1.1开启一证式管理，创新工作模式 (51) 3.1.2拓展数据应用，优化决策管理 (51) 3.1.3增强预警预报、提速应急防控 (52) 3.1.4完善信息公开、服务公众参与 (53) 3.2管理平台技术特点 (54) 3.2.1技术新 (54) 3.2.2规范高 (55) 3.2.3分析透 (55) 3.2.4功能实 (56) 1、污染源企业一源一档 (59) 3.2.5检索平台 (61) 3.2.6消息中心 (62) 3.3管理平台功能 (62) 3.3.1环境质量监测 (63) 3.3.2动态数据热力图 (64)
数据迁移整合方案
1.历史数据的迁移整合 本次系统是在原有系统的基础上开发完成，因此，新旧系统间就存在着切换的问题。另外，新开发的系统还存在与其他一些应用系统，例如，企业信用联网应用系统、企业登记子网站、外资登记子网站等系统进行整合使之成为一个相互连通的系统。本章将针对新老系统迁移和整合提出解决方案。 1.1.新老系统迁移整合需求分析 系统迁移又称为系统切换，即新系统开发完成后将老系统切换到新系统上来。 系统切换得主要任务包括：数据资源整合、新旧系统迁移、新系统运行监控过程。数据资源整合包含两个步骤：数据整理与数据转换。数据整理就是将原系统数据整理为系统转换程序能够识别的数据；数据转换就是将整理完成后的数据按照一定的转换规则转换成新系统要求的数据格式，数据的整合是整合系统切换的关键；新旧系统迁移就是在数据正确转换的基础上，制定一个切实可行的计划，保证业务办理顺利、平稳过渡到新系统中进行；新系统运行监控就是在新系统正常运转后，还需要监控整个新系统运行的有效性和正确性，以便及时对数据转换过程中出现的问题进行纠正。 系统整合是针对新开发的系统与保留的老系统之间的整合，以保证新开发的系统能与保留的老系统互动，保证业务的顺利开展。主要的任务是接口的开发。1.2.需要进行迁移整合的系统 1.3.数据迁移整合分析 根据招标文件工商总局新建系统的数据库基于IBM DB2，而原有系统的数据库包括ORACLE，SQL Server，DB2。这种异构数据在总局主要存在于两个方面，
即部门内部的异构数据和上下级部门之间的异构数据。同时，系统的技术构件有.NET和J2EE两大类。 对于部门内部的异构数据的集成采用数据移植的方法，如：如果数据有基于DB2管理的，有ORACLE管理的，有SQL Server管理的，就根据新系统DB2的要求，把ORACLE的数据迁移到DB2数据库中，把SQL Server的数据迁移到DB2数据库中。 上下级国工商局之间的异构数据的集成利用数据交换系统来完成，重点在于数据库存储标准、交换标准的制定和遵守，保证数据的共享，这部分工作由数据中心完成。 1.4.系统迁移和整合目标 1.4.1.系统迁移的主要目标： 1.保证系统正常运行 在数据转换过程中，由于原有的系统数据的复杂性，给数据转换工作带来了很大的难度，为了在新系统启动后不影响原系统正常的业务，因此数据转换完成后，必须保证新系统的正常运行。 2.保证原有系统在新系统中的独立性 原有系统是独立运行的系统，数据在新系统中虽然是集中存放的，但是各个系统由于存在业务上的差别，数据在逻辑上应当保持一定的独立性。 1.4. 2.系统整合的目标： 保证直接关联的系统互动，保证业务的正常办理。例如公众服务系统与基本业务系统之间互动，基本业务与协同业务之间互动等等。
大数据环境下的数据质量管理策略
大数据环境下的数据质量管理策略 信息时代，数据已经慢慢成为一种资产，数据质量成为决定资产优劣的一个重要方面。随着大数据的发展，越来越丰富的数据给数据质量的提升带来了新的挑战和困难。提出一 种数据质量策略，从建立数据质量评价体系、落实质量信息的采集分析与监控、建立持续 改进的工作机制和完善元数据管理４个方面，多方位优化改进，最终形成一套完善的质量 管理体系，为信息系统提供高质量的数据支持。 １信息系统数据质量 信息由数据构成，数据是信息的基础，数据已经成为一种重要资源。对于企业而言， 进行市场情报调研、客户关系维护、财务报表展现、战略决策支持等，都需要信息系统进 行数据的搜集、分析、知识发现，为决策者提供充足且准确的情报和资料。对于政府而言，进行社会管理和公共服务，影响面更为宽广和深远，政策和服务能否满足社会需要，是否 高效地使用了公共资源，都需要数据提供支持和保障，因而对数据的需求显得更为迫切， 对数据质量的要求也更为苛刻。 作为信息系统的重要构成部分，数据质量问题是影响信息系统运行的关键因素，直接 关系到信息系统建设的成败。根据“垃圾进，垃圾出（ｇａｒｂａｇｅｉｎ，ｇａｒｂａｇｅｏｕｔ）”的原理，为了使信息系统建设取得预期效果，达到数据决策的目标，就要求信息系统提供的数据是可靠的，能够准确反应客观事实。如果数据质量得不到保证，即 使数据分析工具再先进，模型再合理，算法再优良，在充满“垃圾”的数据环境中也只能
得到毫无意义的垃圾信息，系统运行的结果、作出的分析就可能是错误的，甚至影响到后续决策的制定和实行。高质量的数据来源于数据收集，是数据设计以及数据分析、评估、修正等环节的强力保证。因此，信息系统数据质量管理尤为重要，这就需要建立一个有效的数据质量管理体系，尽可能全面发现数据存在的问题并分析原因，以推动数据质量的持续改进。 ２大数据环境下数据质量管理面临的挑战 随着三网融合、移动互联网、云计算、物联网的快速发展，数据的生产者、生产环节都在急速攀升，随之快速产生的数据呈指数级增长。在信息和网络技术飞速发展的今天，越来越多的企业业务和社会活动实现了数字化。全球最大的零售商沃尔玛，每天通过分布在世界各地的６０００多家商店向全球客户销售超过２．６７亿件商品，每小时获得２．５ＰＢ的交易数据。而物联网下的传感数据也慢慢发展成了大数据的主要来源之一。有研究估计，２０１５年全球数据量为８ＺＢ，而到２０２０年则高达３５．２ＺＢ，是２０１５年数据量的４４倍之多。此外，随着移动互联网、Ｗｅｂ２．０技术和电子商务技术的飞速发展，大量的多媒体内容在指数增长的数据量中发挥着重要作用。 大数据时代下的数据与传统数据呈现出了重大差别，直接影响到数据在流转环节中的各个方面，给数据存储处理分析性能、数据质量保障都带来了很大挑战。大数据与传统数据对比如表１所示。 由于以上特性，大数据的信息系统更容易产生数据质量问题：