一种基于对象匹配的多应用系统全景建模方法技术方案

一种基于对象匹配的多应用系统全景建模方法，第一步：多应用系统全景模型的结构设计和数据分类；对一次设备管理和数据处理的系统是多系统中的核心系统；根据数据刷新频率和数据存储容量，全景模型中的数据分为三种类型：模型静态属性、实时采集数据、历史及统计数据；不同类型的数据采用不同的方式进行数据集成；第二步：围绕核心数据扩展与其它多应用系统数据的关系，形成结构化模型信息；第三步：集成非核心系统中关键数据表；第四步：非核心系统的其它数据表以数据服务接口方式提供，建立系统间数据交换规范；该方案有效解决了多系统数据集成时单纯采用逻辑集中或物理集中无法对整个数据进行完整、有效的存储和建模的现状。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于对象匹配的用于多应用系统的全景建模方法，适用于电力系统、教育系统等对于同一物理实体有多种建模和应用的领域的数据集成。
技术介绍
随着企业信息化水平的高速发展，越来越多作用于生产、监控、资源管理及办公自动化等方面的应用系统不断涌现。在方便管理人员使用的同时，也带来了一系列问题。第一，系统之间相互独立，标准与体系架构各不相同，难以进行数据交互和互操作；第二，各系统存储各自所需数据，相同的数据可能被多个系统存储，形成数据冗余；第三，由于各系统对数据类型、精度和展现形式的要求各不相同，数据可能存在不一致性；第四，数据分析和决策信息支持等应用或服务对数据的要求更加全面。针对上述问题，已经提出各种数据集成的方法。物理集中是目前常见的数据集成方法之一，主要是通过ETL技术，通过抽取、转换和加载，将来自于多个系统的数据抽取到集中式的DW(数据仓库)中，形成一份大而全的数据中心，也可以向关系型数据库或多维数据库进一步汇总加载，以满足不同主题的展现应用。其缺点在于来自多个系统的数据直接存储在数据仓库中，当数据量过大时，硬件成本和维护成本不断升高。而且数据未经过建模，在此基础上的应用和服务开发较困难。如采用进一步汇总方式，则会占用更多存储和计算资源。另外，传统ETL和数据仓库基本上不具备实时处理能力，其数据抽取操作以定时方式从业务系统中抽取，难以支持对实时性要求较高的系统。逻辑集中与物理集中截然不同的一种数据集成方式，主要采用数据联邦技术将不同分布的数据源整合产生出虚拟数据源或者数据服务的过程。整合后的数据可以被看作一个单一数据源，提供统一的访问方法。数据联邦具有很大的灵活性，能整合异构数据库，并可集成来自非关系型数据源(如电子邮件和文本文件)的数据。此外，数据的联邦式视图构建起来比数据仓库更快，更易于修改。其缺点在于不适合大批量数据。而且数据访问需要经过额外的查询，对某些需要经常访问的数据，消耗资源过多。
技术实现思路
本专利技术目的是针对电力企业多系统数据集成时单纯采用逻辑集中或物理集中无法对整个数据进行完整、有效的存储和建模的现状，提供一种用于多应用系统的全景建模方法，解决了采用上述两种技术方案带来的技术缺陷。本专利技术提出“将物理集中和逻辑集中的统一起来”并以“模型方式”存储企业级、 多系统融合数据的全景建模方案。将各系统核心模型数据抽取到全景模型中，实现关键数据物理集中，对于其它非常用数据，通过索引的方式将其与来源数据关联起来，以数据代理或数据服务方式访问，实现逻辑集中。本专利技术提出“分析多系统数据的重要性和相关性，抽取核心系统的核心模型到全景模型中作为全景模型的核心模型；利用对象匹配技术连接全景模型核心模型与非核心系统模型，建立扩展模型，形成层次化结构；抽取非核心系统中重要模型数据到全景模型中实现全景模型的扩充；对其它数据，通过索引的方式将其与来源数据关联起来，以数据代理或数据服务方式访问，实现逻辑集中”的整套全景建模技术方案。本专利技术提出“分析多系统数据的重要性和相关性，提取核心数据，利用对象匹配技术连接核心系统核心数据表与其它系统表，建立以企业关键信息模型为核心，扩展其它相关系统模型，形成体现整个企业级数据的层次化全景模型，并以索引形式获取系统其它数据”的全景建模技术方案。本专利技术的技术方案是基于对象匹配的多应用系统全景建模方法，第一步多应用系统全景模型的结构设计和数据分类；对一次设备管理和数据处理的系统是多系统中的核心系统；根据数据刷新频率和数据存储容量，全景模型中的数据分为三种类型模型静态属性、实时采集数据、历史及统计数据；不同类型的数据采用不同的方式进行数据集成，处理方法如下1)模型静态数据在全景建模的时候实现物理集成；2)实时采集数据、即过程数据不在全景模型中保存，实现联邦集成；3)历史数据(1)数据量较小的历史数据采用物理集成的方式；( 数据量较大的历史数据实现联邦集成。第二步围绕核心数据扩展与其它多应用系统数据的关系，形成结构化模型信息 确定核心数据表之后，在其基础上通过对象匹配方法，将存储在非核心系统即其它多应用系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来，并把非核心系统对于同一实体的领域属性扩展到全景模型的数据中，其中扩展只选择该应用领域核心的属性而非全部；围绕核心数据表扩展与其它系统数据表的关系，形成结构化模型信息；确定核心数据表之后，在其基础上通过对象匹配方法，将存储在非核心系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来；1)利用对象匹配方法将存储在非核心系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来；对象匹配方法是通过建立核心系统数据表到其它专业系统数据表对象的映射关系，以实现集成多个系统厂站表的属性到全景模型厂站表的过程；2)把非核心系统对于同一实体的领域属性扩展到全景模型的数据中，其中扩展选择只选择该应用领域中核心的属性域而非全部；第三步集成非核心系统中关键数据表；完成前两个步骤后，全景建模后仅仅完成了一次设备模型的建模，对于非核心系统的重要数据表也需要集中到全景模型中；第四步完成前两个步骤后，全景建模后仅仅完成了一次设备模型的建模，对于非核心系统的重要数据表也需要集中到全景模型中；非核心系统的其它数据表以数据服务接口方式提供，建立系统间数据交换规范；完成前三步操作后，数据集成主要任务就完成了， 核心系统和非核心系统的大部分数据已经集中到全景模型中，对于历史数据和非常用数据则要定义数据交换规范，由专业系统以数据访问接口方式提供；数据交换规范的主要包括 数据标准、对象数据交换、历史数据交换、文件数据交换和模型交换服务。本专利技术尤其当多应用系统是电力企业的管理与信息多应用系统，其结构与数据分类，电力系统的相关多应用系统如表1 权利要求1.，其特征是第一步多应用系统全景模型的结构设计和数据分类；对一次设备管理和数据处理的系统是多系统中的核心系统；根据数据刷新频率和数据存储容量，全景模型中的数据分为三种类型模型静态属性、实时采集数据、历史及统计数据；不同类型的数据采用不同的方式进行数据集成，处理方法如下1)模型静态数据在全景建模的时候实现物理集成；2)实时采集数据、即过程数据不在全景模型中保存，实现联邦集成；3)历史数据(1)数据量较小的历史数据采用物理集成的方式；(2)数据量较大的历史数据实现联邦集成。第二步围绕核心数据扩展与其它多应用系统数据的关系，形成结构化模型信息确定核心数据表之后，在其基础上通过对象匹配方法，将存储在非核心系统即其它多应用系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来，并把非核心系统对于同一实体的领域属性扩展到全景模型的数据中，其中扩展只选择该应用领域核心的属性而非全部；围绕核心数据表扩展与其它系统数据表的关系，形成结构化模型信息；确定核心数据表之后，在其基础上通过对象匹配方法，将存储在非核心系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来；1)利用对象匹配方法将存储在非核心系统中描述同一实体的数据与全景模型数据对应起来；对象匹配方法是通过建立核心系统数据表到其它专业系统数据表对象的映射关系，以实现集成多个系统数据表的属性到全景模型数据表的过程；2)把非核心系统对于同一实体的领域属性扩展到全景模型的数据中，其中扩展选择只选择该应用领域中核心的属性域本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：梁寿愚，李鹏，胡荣，何超林，周华锋，熊卫斌，方文崇，麦绍辉，陆俊，卞瑞祥，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司，南京南瑞继保电气有限公司，
类型：发明
国别省市：