解决方案

知识中心应用系统平台项目

传统的知识系统是建立在基于数据的逻辑推理之上,数据的来源大多是结构化的数据库。知识中心的核心应是建立在广阔的海量数据之上,和传统知识系统相比,其最大的不同之处是:

  • 数据既有结构化的数据,而更多的是非机构化的数据;
  • 数据的正确性和一致性并没有经过人工的预处理即进入数据库;
  • 数据的多样性、时效性要求、数据量等也不可能把所有的数据转换为结构化;
  • 数据来源可以是分为免费和也可以是付费的,数据状态可分为以是公开数据的和也可以保密数据的。

如何寻找、汇聚、分析、综合运用这些海量数据,建立领域性知识服务系统是摆在每个应用服务系统研发者面前的难题,平台项目的建设需求正是期望解决这些共性问题。

知识中心应用系统平台的目标是建立跨行业、跨区域、跨系统、跨平台的专业数据服务平台和协同服务环境,整合各类数字资源,构建专业知识服务系统。

功能架构

整体平台由运营平台、知识工具、数据海平台、云设施四个层次组成,如下图所示:

知识中心应用系统平台项目-功能架构

核心功能

  • 运营平台

    运营平台提供对整个应用系统平台的管理工作,对数据海平台、知识工具以及知识服务系统的研发、运行、评价进行管理。运营平台对云设施以及数据海平台进行了抽象呈现,以方便各个专业知识服务系统能透明使用云设施及数据海的各项功能,而无需关注其具体的提供者和实现;对于在应用系统平台中集成和管理的各个专业知识服务系统,运营平台负责对其运行情况、数据安全、服务质量进行监控与管理。

  • 云设施适配

    系统支持各种云设施的管理,包括公有云和私有云,通过实现云设施适配器实现各种云设施的接入支持,提供虚机管理、数据存储管理和弹性计算管理功能。云设施可支持各类数据的存储和管理,支持关系数据库、键值数据库以及图数据库,以及分布式文件存储服务;云设施能提供弹性计算能力,支持平台中各类任务的高效执行,包括在线任务和离线任务。

  • 服务管理

    应用系统平台能够支撑多个知识服务系统,并且允许第三方开发的知识服务系统利用该平台提供服务。为了能够使用户能更加便捷的使用该平台各种知识服务,知识服务系统需要为用户提供便捷的访问接口。服务管理提供服务注册、服务调度、服务注解功能。

    • 服务注册:规范各知识服务系统,特别是第三方开发的知识服务系统的访问接口。
    • 服务调度:在多个用户同时请求系统提供服务时,系统根据请求服务的用户数量、请求服务的内容以及系统负载等信息对系统中资源的一种调整,能够为用户提供更好的使用体验。
    • 服务注销:为已经成功服务注册的服务请求者提供注销服务的功能接口。
  • 用户管理

    用户管理支持两个层级的用户,一是应用系统平台的用户,二是专业知识服务系统的用户;用户管理模块支持用户注册、注销、用户权限的变更。

  • 应用管理

    负责运行和管理所有的专业知识服务系统。

  • 流程管理

    支持专业知识服务系统的构建流程管理,包括存储资源和计算资源的申请、数据建模、数据汇聚、数据分析、数据挖掘以及数据索引等过程。平台可支持多方协作众包形式,将相关功能分发给其他数据资源拥有者或者专业知识服务系统来实现。

    流程管理提供定义流程、设计流程、定义规则、分配任务、流程调度、流程监控等功能。

  • 日志管理

    系统存储并备份所有用户注册、注销及调用系统API的动作,记录系统的异常、错误、宕机及重启。分为系统日志和用户日志,按照相关权限、时间等需求查看及导出日志。

  • 安全管理

    系统提供用户身份验证和授权系统,可以对用户、资源以及系统接口等进行权限控制和验证,保证数据资源和系统的安全;系统提供防火墙功能,并提供分钟配额机制控制请求数、带宽等,防止系统被恶意攻击;系统为应用工具提供安全的运行环境,具有隔离性,防止互相影响,同时防止被下载。

  • 知识工具

    对于专业领域而言,数据类型众多,从数据到知识是一个复杂过程,需要借助大量先进的知识工具,这些知识工具的构建方式多样化,即可以完全从头开发,也可以集成现有工具。系统平台将提供知识工具管理层,方便知识工具的开发、集成、测试、运行,使得仅需开发一次,就可以被任一专业知识服务系统使用。

  • 数据海平台

    数据海平台处在云设施之上,为专业知识服务系统开发提供平台化技术。支持打通汇聚大量异构数据源构成的数据海,面向上层业务提供逻辑统一的数据视图;支持屏蔽云端存储与计算设施,提供数据的分析与查询处理服务;支持面向专业知识服务系统或第三方的工具开发者提供开放接口。

    数据海平台提供如下功能:

    • 数据建模:支持结构化数据表示、非结构化数据表示、知识型数据表示等。
    • 数据汇聚:针对知识中心中数据获取的需求,数据汇聚分为三种方式:数据采集、服务访问以及ETL方式。
    • 存储框架:实现统一存储及存储优化。
    • 数据分析:对汇聚的文本、图像、视频、音频等数据类型进行初步分析与信息抽取,进而支持知识工具对抽取的信息进行深度分析与知识发现。数据海平台需提供一整套数据分析工具,同时提供开放接口,支持用户扩展分析方法。
    • 数据查询:数据海平台需提供丰富的查询方式以及对应的索引方式,支持全文查询、样例查询、综合查询等。
    • 处理框架:数据海平台需提供统一任务处理框架,管理各类分析与查询引擎、支持批量计算、流式计算等。

体系架构

知识中心应用系统平台项目-体系架构1

体系架构1

知识中心应用系统平台项目-体系架构2

体系架构2

管理能力

  •   支持结构化与非结构化数据的存储处理。
  •   采用自主的统一采集平台,接入业务数据库700多个,专业领域10多个,数据量达到PB级。
  •   支持对数字图书馆、档案馆、展览馆、专利和软件、数字媒体、网站等各行各业各类数据知识资源整合。

成功案例

  • √  中国工程科技知识中心应用系统平台

目标客户与应用场景

本平台可为高校、科研单位科技工作者的咨询、科研工作服务提供专业级的知识服务系统,同时也可为各行各业的知识存储、分析、查询、应用提供完整统一的平台级解决方案。

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