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工业互联网是工业信息化进程中最受关注的热点,海量异构数据管理是其中的重点之一。传统的关系数据库（RDB）对海量多源异构数据的读写和检索都存在性能瓶颈,而近年来兴起的云数据管理方法主要是针对“键-值”（K-V）模式,无法依靠主键以外的数据属性对数据进行快速查找。提出了一种面向工业互联网的云存储方法——StoreCDB,在异构采样数据统一表达数据模型基础上,实现非结构化存储管理,同时,利用两级索引实现海量数据的快速检索。通过实验,在分布式集群实验平台上,采用海量高铁列车运行模拟数据,验证了StoreCDB具有良好的异构数据存储和检索性能,为工业互联网提供了一种新的数据管理方法。 相似文献
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在国家地质调查应用网格环境中,数据集成除了实现异构数据源中数据检索,还应满足异构数据管理系统之间数据约束关系维护与协同工作的需求.针对这一需求,提出一种基于面向服务的体系结构(SOA,Service Oriented Architecture)的数据集成机制.将虚拟化的局部数据信息与全局统一的抽象数据视图相结合,形成层次化数据信息组织模型;通过该模型,维护异构数据之间的约束依赖关系,利用数据管理系统触发器与网络服务,满足数据管理系统的协同工作需求.基于研究成果的数据集成中间件NGG-DBMs(National Geology Grid-Data Base Management system)系统平稳运行于国家地质调查应用网格环境中. 相似文献
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以功能需求为驱的资源聚合方法与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
针对面向服务的体系结构(SOA,Service Oriented Architecture)环境中资源聚合的特点,提出以功能需求为驱动的资源聚合机制,在这一机制中,资源不再是静态的组件对象,应用流程与任务模型实现了分离,任务所需的功能成为关注重点与组织对象.聚合机制由3层构成:通过底层服务信息集合汇聚满足需求的资源服务;通过中间层的功能需求描述定义资源服务所具备的各种功能与属性;通过上层上下文环境满足任务执行过程中资源服务之间的约束.在模型内部,通过逻辑数据,维护异构服务接口之间的数据依赖关系.利用该机制实现以功能需求为驱动的应用构造.基于该机制的工作流系统NGGWf(National Geology Grid Workflow)已应用于国家地质调查应用网格中的地质勘测. 相似文献
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