监测系统架构（精选十篇）
监测系统架构 篇1
广播电视监测系统的发展经历了一个漫长的过程,从体系架构技术层面来讲,主要分为三个阶段或者时期,在第一阶段,也就是广播电视监测刚开始的初期,主要是利用一些相对独立的设备或者仪器以实现对广播电视的检测。同时实现对信号中的各种指标或者异常的状态进行监测和控制。在第二阶段,由于计算机技术的发展,人们开始利用一台计算机来控制检测仪器,从而实现对单个机器的监测。完成指标测量和异态识别等监测功能。在第三时期,由于互联网技术的发展,主要由一台主机作为服务器,通过采取网络协议来进行与其他多台被计算机控制的监测仪器进行通信,这些监测仪器和计算机共同组成一个相互协同的系统,以此来完成对系统的监测。
近年来,由于广播电视系统的体系结构发生了本质的演变,也就是由传统的C/S结构或B/S结构向采用多层B/S和C/S混合式体系架构演变,使得软件系统的网络体系结构跨入一个新阶段。把握这些特征,并且根据这些特征的实际情况来进行选择系统是非常重要的。
2、建设体系架构的关键点
要实现广播电视监测系统体系架构的建设,主要解决两个方面的问题:客户端的浏览查询和数据中心的数据处理。(1)客户端查询浏览模块:主要用来对客户端进行查询和监督,相比较而言,客户端的处理比数据处理工作量大得多,由于客户端数量巨大且在不同的部门都有分布,因此,在进行系统的机构时必须考虑软件安装以及维护升级的方便性。(2)中心数据处理模块:数据中心进行处理,主要处理的数据有报警数据和技术行政指标数据等。同时还要实现对发布信息例如短信信息发布的监控等。不但要对广播电视播出的内容进行监测和控制,而且要对广告以及其他方面的信息进行监督和控制。广播电视具有信息量大,实时性强,数据安全性非常高,较低的延迟等特点。
3、C/S架构与B/S架构介绍
所谓的C/S架构,也就是客户机/服务器结构。它主要是由客户机和服务器两部分组成,客户机位于前端,主要是接收到用户的请求以后,向数据库服务器提出请求。而服务器主要位于后端,服务器的主要作用是进行数据管理,也就是把数据提交给客户端,客户端将数据进行计算并将结果呈现给用户。还要提供完善的安全保护及对数据的完整性处理等操作,并允许多个客户同时访问同一个数据库。服务器处理的数据量非常的大,它的主要特点是较低的通信量和较快的反应速度。从而可以大量方便快捷的处理数据。
所谓B/S结构,也就是浏览器/服务器结构,这种架构的主要特点是客户端采用浏览器运行软件,而在服务器端只安装维护一个服务器(Server)。
B/S架构具有三层体系架构,三层体系结构采用三层客户机/服务器结构,这种体系架构的主要特点是多了一个中间件,中间件本质上是构造三层结构应用系统的基础平台。这三个层次结构在层与层之间是相互独立的,一个层次的改变不会影响其他的两个层次应有的功能。这就保证了层与层的独立性与安全性。
B/S结构的优点主要有:分布性强,非常方便开发,并且非常方便维护,而且它的共享性非常的强,总体成本比较低。主要缺点就是在数据安全这方面存在一定的不足,而且由于它对服务器要求高,导致数据传输速率比较慢,很难实现在传统模式下其他特殊的要求。如通过浏览器进行大量的数据输入或进行报表的应答。专用性打印输出困难和不便。
4、基于B/S结构与C/S结构结合的广播电视监测体系结构
通过以上的分析我们可以看出,不论是B/S架构还是C/S架构,都有一定的优点和不足,因此,要想实现对广播电视体系的完善监测。必须把两种架构结合起来,根据他们各自的优缺点实现优势互补,B/S体系结构主要包括四个层体系结构。其中业务逻辑层在应用服务器运行,页面在WEB服务器生成。这样系统页面逻辑层与业务逻辑层(后台逻辑层)分离,提高系统模块独立性,利于系统的扩展。B/S体系结构的业务逻辑可以在不同的操作系统的服务器中和在不同的硬件环境下进行使用,这里采用J2EE构架。
C/S体系架构包括三层体系结构。C/S体系架构的业务逻辑可以在不同的操作系统的服务器环境下使用,而且可以工作在不同的硬件环境下,主要是采用C++编程。
在广播电视监测系统中采用B/C/S的多元化多层分布式技术结构建立混合应用模式的体系架构可突破C/S和B/S的各自缺陷,对于普通客户端,主要的要求的首先要便于开发维护和升级,其次是主要用于查询和决策,主要特点是用户量巨大,因此,这里采用B/S方式实现。
系统采用多层B/S与多层C/S混用的架构,第一可提高异态监测的速度和准确度;第二中心数据处理能力。响应能力也进一步加强;第三系统扩展性强,能更好地满足不同用户的需要。
为实现广播电视系统的有效监测和管制,这里采用了B/C/S的多元化/多层/分布式技术结构建立混合应用模式的体系架构,这种体系架构,既充分发挥了C/S和B/S各自的优势,又弥补了它们各自的不足,对于数据中心,由于它需要较强的交互性和严格的实时性,数据处理量非常大,因此,这里采用C/S方式实现,使这部分有更强的安全性和方便灵活性,可以提供更强大的对监测数据操作的功能。对于普通客户端,其主要特点是用户数量大,主要用来进行决策和查询,因此,这里可以利用B/S方式实现,使用户的使用及系统安装、维护、升级更方便容易。
5、结语
监测系统架构 篇2
一、微服务架构模式
1.1 模式描述 1.2 模式拓扑 1.3 避免依赖与调度 1.4 注意事项 1.5 模式分析 二、Android中的微服务架构 三、结语
前段时间我们翻译的《软件架构模式》( 完整书籍的地址 ) 对外发布之后得到了大家的一致好评，书中讲述了五种经典、流行的软件架构模式，同时分析了五种模式的实现、优缺点等，为我们的开发工作提供了很有价值的指导，但是《软件架构模式》的问题在于没有结合具体的示例来让这些理论知识更易于吸收，因此有些同学在我的开发群反馈: 书看起来是挺好的，但是没有具体的示例感觉看得迷迷糊糊的。因此在下打算写一些结合Android源码或者开发的文章来更深入的讲述这些架构模式，理论与实践相结合，让大家更深刻、更具体的学习到这些架构的魅力所在。
监测系统架构 篇3
关键词：电力企业;运营监测信息;架构设计
引言
电力能源与燃气能源、矿物能源以及其他能源相比有着方便、快捷、洁净、持续等优势，电力能源未来将成为我国主要能源，电力企业的可持续发展对社会有着重要意义，电力企业在国家发展和社会中都占有重要地位。目前由于我国电力企业的特殊性，电力市场一直处于垄断状态，在这种情况下，电力企业就放松了经营管理，导致电力企业运营监测信息系统不完善、不可控、不能控，这极为不利于我国电力企业的可持续发展，我国电力企业必须针对原有运营监测信息系统应用架构进行改革和创新。
1.电力企业运营监测信息系统应用的科学内涵研究
全球化经济发展的大背景下，促使我国电力事业也加快了发展脚步。信息化时代的到来，为电力企业运营带来了新转机，电力企业发展为了顺应时代需求，信息化运营已经成为必然趋势[1]。信息化运营能够为电力企业运营管理工作提供便利，提高工作效率。虽然我国电力企业信息化建设应用起步较晚，但在不久的将来我国电力企业信息化建设将实现“技术标准化、制度规范化、网络化、系统平台化、数据资源化、业务集成化”，想要有效实现电力企业信息化建设目的，运营监测信息系统非常重要，因为运营监测信息系统是电力企业信息化建设的关键，直接关系着整个信息化建设的质量和效果。运营监测信息系统实现了对企业的可视化管理操作，24小时企业运营监控，不仅能提高管理效率和企业经营效率，更加强化了领导层对企业的管控能力，实现了对电力企业运营中的紧急事件、异常、异动等问题实时监控分析、预警，科学的帮助电力企业规避了运营风险，提升了电力企业运营水平和管理水平，提高了电力企业市场竞争力，促进了电力企业健康可持续发展。
2.电力企业运营监测信息系统应用的架构设计原则研究
目前我国电力企业处于发展阶段，在不断发展及改革的过程中，企业运营监测信息系统起着积极作用，企业运营监测信息系统有着全面监测、运营分析、协调控制、全景展示等功能，是整个电力企业运营发展的科学依据，为了保证企业运营监测信息系统的有效性和科学性，在架构设计中必须遵循一定的原则。下面通过几点来分析，架构设计的原则：
2.1实用性原则
由于我国电力企业的特殊性，所以运营监测信息系统必须坚持实用性原则，必须充分了解电力企业自身情况和发展状况以及我国国情，在确保实用的前提下再考虑先进性和前瞻性，这样才能有效确保运营监测信息系统架构设计的有效性及目的的实现，避免只做无用功，最终浪费财力物力[2]。
2.2安全性原则
在运营监测信息系统架构设计中必须充分考虑信息系统的安全性问题。随着信息化时代的到来，信息安全问题一直备受各界关注，信息的泄漏威胁着整个电力企业的发展及运营，因此在运营监测信息系统应用架构设计时应优先考虑系统安全、软件安全、硬件安全，加强先进安全技术的引进，制订相关安全机制和制度，确保整个运营监测信息系统的安全应用、数据安全、信息安全、网络安全、主机安全[3]。
2.3可靠性原则
电力企业在运营经常遇到突发状况，因此运营监测信息系统必须实行对企业的24小时监控，实现为企业运营提供科学依据和方向。如果数据不及时或严重失真，那将给企业运营造成不良影响，所以在运营监测信息系统应用架构设计时，必须保障整个系统运行时有着高度的可靠性，避免无信息或失真信息等现象的出现。
2.4可扩展性原则
电力企业的发展和运营中避免不了实时的根据自身运营情况作出制度及标准的调整，因此，运营监测信息系统应用架构设计时也必须采取柔性设计，以适应电力企业的调整和改革，所以运营监测信息系统应具备一定的可扩张性，以此保障架构的柔性设计及可扩张，使整个系统能够灵活适应电力企业业务的变动，更有效保障运营监测信息系统的科学性。
2.5经济性原则
运营监测信息系统应用架构设计目的不仅仅是确保整个运营监测信息系统的有效和科学性，保障整个系统的实施。另一方面，也是一种成本控制、节约成本的有效手段，因此在进行运营监测信息系统应用架构设计时应考虑经济性，以便于有效节约投资成本。
3.结束语
随着时代的发展，电力行业随着社会发展也取得了优异成绩，电力企业未来将成为我国主要能源，整个社会对供电需求越来越大，对供电的稳定性更是提高了标准，为了应对庞大的市场需求及经常竞争带来的运营风险，电力企业必须加强运营监测信息系统应用架构设计的改革创新，进而确保整个运营监测信息系统的科学性、先进性、实用性、经济性，实现有效增强电力企业市场竞争力，改善电力企业运营管理状态，促进我国电力企业的可持续发展。
参考文献：
[1]徐梅玉.浅析电力企业运营监测（控）信息系统应用架构设计J].湖北经济管理技术学院，2012，13（11）：119-124.
[2]李力旺.电力企业运营监测（控）信息系统应用架构设计思路[J].浙江信息职业技术学院，2011，11（14）：132-136.
广播电视监测系统体系架构 篇4
广播电视监测系统的架构,不仅能够方便各级领导、各级部门对播出的项目内容、广告设置、播出问题等进行更为全面的及时的了解,为信息调配提供依据,而且能够为广大民众提供更为灵活的、高品质数据服务,因此监测系统的架构是研究者探索的一个重点,在长期的探索中,目前的广播电视监测系统采取了C/S架构与B/S架构相互结合的模式,这种结合在现实应用中已经显现了其优越性,当然要想进一步发展,还需要更进一步锲而不舍地探索。
1.广播电视监测系统体系的完善历程
■1.1初期发展
随着技术的发展,以及大众对于广播电视质量要求的提升,广播电视监测系统开始建立,在建设中设置独立的监测设备、仪器等,这一时期,监测设备监测仪器的技术含量还比较低,监测范围有限,识别能力有限,监测内容如数据传输中的各种不同指令以及常见的故障。
■1.2中期发展
这一时期已经建立起了较为完善的简单的监测系统,监测中心由一台计算机控制,属于单机性质,监测内容既有指标的测量也有异态的识别。
■1.3后期发展
多台计算机实现互联,共同构建成监测系统,实现监测一体化、灵活化、便捷化,监测方位更广泛,覆盖点、线、面,监测内容也更加全面。
2.系统架构建设中的问题
系统构建建设中主要需要解决的有两个问题,其一是如何更好地实现中心数据的应用处理,其二是如何为客户查询提供更为便捷的方式。前者数据中心承担的任务有:实时处理报警数据、及时有效处理相应的指标要求,对图文、图像、影像、音频等发布信息进行监测,对在公共平台播放的节目进行监管。由于数据中心汇集了来自各个监测子系统的数据,数据量相对庞大,因此也对其安全性提出了更高的要求,一旦出现故障,将造成较大影响,因而是建设完善的重点。后者客户端是使用者查询的通径,随着网络系统越来越一体化,各级领导、各级部门通过客户端可以完成对数据的监测、调配、或者通过对数据进行分析作为工作指导与依据,进行科学决策。因此系统的构架还需要全面考虑客户端的安装问题以及技术不断成熟之下的升级问题。
3.系统架构的两种结构
广播电视监测系统体系架构目前来说主要有两种,一种是C/S架构,它分为两层,由前端和后端两个子系统组成,前端称之为客户机,用户可以借助客户机输入不同类别的数据查询要求、服务要求。后端则为数据管理,它的主要功能在于,一旦用户借助客户机发出指令,它会立即调用存储的数据,并将得到的结果反馈给用户。由于只要两层结构,不同的人在不同的地方可以在同一时间进入客户端进行数据访问,所以他具备交互性强的特点,同时也具备强大的数据处理能力。
另一种是B/S架构,它的前端也是客户机,后端是广播电视监测系统体系架构的数据库服务器,与C/S不同的是,它还有一个中间层,中间层包括表现逻辑层、事务处理逻辑层以及数据逻辑层,中间层主要的任务是连接前端和后端,实现有效通信。由此B/S结构可以分为三层,为了保证这三层的有效配合,避免由于某一层出现问题而造成其他层的连带故障,在架构中这三个层次彼此之间是独立的。
通过对这两种架构进行比较,我们发现,C/S结构开发起来较为容易,也较为简单,因为只有两层结构,维护起来也不那么复杂,架构成本相对较低。当然有利必有弊,这种架构因为缺少中间层,安全性、可靠性易受到挑战,而且由于其传输数据量大,对数据服务器质量规格要求也比较大。
4.两种架构在监测体系中的应用
通过上面的分析,我们知道不管是C/S架构还是B/S架构都有优有缺,为了提高广播电视监测系统体系架构的质量,在建设中,普遍采用将二者结合的办法。也就是说既有C/S的应用,也有B/S的应用。当然,二者结合之后就不再简单地只为两层结构、三层结构,而是分别变换为三层结构和四层结构,C/S架构中增加了应用服务器这一层,B/S架构中增加了web服务器这一层机,并通过web服务器生成页面实现与应用逻辑层所产生的业务分离目标,通过更为细致的分工,在加强了各部分的联系配合的同时保证了部分独立性。
两种结构的精妙结合使得广播电视监测系统体系向前迈进了一大步,带来了许多好处:第一,借助C/S架构完善中心数据处理工作,不仅保证了数据处理的及时有效性,而且也保证了数据操作的灵活性、便捷性;第二,借助B/S架构完善客户端,促使更多用户加入到系统中,为用户下载、接受数据服务、适应技术要求不断升级更新提供了便捷。总而言之,它既能更好地满足用户对于数据可靠性、安全性、灵活性等服务需求,又有利于系统的管理、维护、拓展,处理。
5.结语
在当今社会,信息传播的途径越来越多,比如报纸,书籍等,但是不可否认的是其传播实时性、传播时空有效性都远不及广播电视,广播电视网络覆盖面越来越广,有越来越多地用户在使用,并通过其获得主要信息,如此其监测体系系统的架构就显得格外重要,目前普遍的做法是将C/S架构与B/S结构联合起来应用,从而更好地发挥二种架构的优势,当然,技术在不断革新,还需要技术人员去不断探索实践。
摘要：近几年来,随着广播电视的逐渐发展,广播电视所涉及的范围也越来越宽广。广播电视监测也经历了一系列的变化,这种变化不同于以往的广播电视监测的系统构架,目前广播电视监测的体系架构主要是将B/S架构和C/S两者加以混合所形成的一种新的体系架构,而过去广播电视监测经常使用B/S架构或者是C/S架构,这种体系本质上所发生的演变使得网络体系架构进入一个更加完善的阶段。
关键词：广播电视,监测体系,C/S架构,B/S架构
参考文献
[1]刘波.多画面实时监控系统在电视播控监测中的应用——以靖江电视台为例[J].西部广播电视.2015(16):209.
[2]杨茂云.6套电视信号-18路信号监测[J].电子测试.2015(17):99-103.
系统架构设计师论文 篇5
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网规论文：计算机网络入侵检测技术探讨
摘要：介绍了计算机网络入侵检测技术的概念、功能和检测方法，描述了目前采用的入侵检测技术及其发展方向。
关键词：入侵 检测 异常检测 误用检测
在网络技术日新月异的今天，代写论文基于网络的计算机应用已经成为发展的主流。政府、教育、商业、金融等机构纷纷联入Internet,全社会信息共享已逐步成为现实。然而，近年来，网上黑客的攻击活动正以每年10倍的速度增长。因此，保证计算机系统、网络系统以及整个信息基础设施的安全已经成为刻不容缓的重要课题。
1.防火墙
目前防范网络攻击最常用的方法是构建防火墙。
防火墙作为一种边界安全的手段，在网络安全保护中起着重要作用。其主要功能是控制对网络的非法访问，通过监视、限制、更改通过网络的数据流，一方面尽可能屏蔽内部网的拓扑结构，另一方面对内屏蔽外部危险站点，以防范外对内的非法访问。然而，防火墙存在明显的局限性。
（1）入侵者可以找到防火墙背后可能敞开的后门。如同深宅大院的高大院墙不能挡住老鼠的偷袭一样，防火墙有时无法阻止入侵者的攻击。
（2）防火墙不能阻止来自内部的袭击。调查发现，50%的攻击都将来自于网络内部。
（3）由于性能的限制，防火墙通常不能提供实时的入侵检测能力。代写毕业论文而这一点，对于层出不穷的网络攻击技术来说是至关重要的。
因此，在Internet入口处部署防火墙系统是不能确保安全的。单纯的防火墙策略已经无法满足对安全高度敏感部门的需要，网络的防卫必须采用一种纵深的、多样化的手段。
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由于传统防火墙存在缺陷，引发了入侵检测IDS（IntrusionDetectionSystem）的研究和开发。入侵检测是防火墙之后的第二道安全闸门，是对防火墙的合理补充，在不影响网络性能的情况下，通过对网络的监测，帮助系统对付网络攻击，扩展系统管理员的安全管理能力（包括安全审计、监视、进攻识别和响应），提高信息安全基础结构的完整性，提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。现在，入侵检测已经成为网络安全中一个重要的研究方向，在各种不同的网络环境中发挥重要作用。
2.入侵检测
2.1入侵检测
入侵检测是通过从计算机网络系统中的若干关键点收集信息并对其进行分析，从中发现违反安全策略的行为和遭到攻击的迹象，并做出自动的响应。其主要功能是对用户和系统行为的监测与分析、系统配置和漏洞的审计检查、重要系统和数据文件的完整性评估、已知的攻击行为模式的识别、异常行为模式的统计分析、操作系统的审计跟踪管理及违反安全策略的用户行为的识别。入侵检测通过迅速地检测入侵，在可能造成系统损坏或数据丢失之前，识别并驱除入侵者，使系统迅速恢复正常工作，并且阻止入侵者进一步的行动。同时，收集有关入侵的技术资料，用于改进和增强系统抵抗入侵的能力。
入侵检测可分为基于主机型、基于网络型、基于代理型三类。从20世纪90年代至今，代写英语论文已经开发出一些入侵检测的产品，其中比较有代表性的产品有ISS（IntemetSecuritySystem）公司的Realsecure,NAI（NetworkAssociates,Inc）公司的Cybercop和Cisco公司的NetRanger.{#page#}
2.2检测技术
入侵检测为网络安全提供实时检测及攻击行为检测，并采取相应的防护手段。例如，实
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时检测通过记录证据来进行跟踪、恢复、断开网络连接等控制；攻击行为检测注重于发现信息系统中可能已经通过身份检查的形迹可疑者，进一步加强信息系统的安全力度。入侵检测的步骤如下：
收集系统、网络、数据及用户活动的状态和行为的信息
入侵检测一般采用分布式结构，在计算机网络系统中的若干不同关键点（不同网段和不同主机）收集信息，一方面扩大检测范围，另一方面通过多个采集点的信息的比较来判断是否存在可疑现象或发生入侵行为。
入侵检测所利用的信息一般来自以下4个方面：系统和网络日志文件、目录和文件中的不期望的改变、程序执行中的不期望行为、物理形式的入侵信息。
（2）根据收集到的信息进行分析
常用的分析方法有模式匹配、统计分析、完整性分析。模式匹配是将收集到的信息与已知的网络入侵和系统误用模式数据库进行比较，从而发现违背安全策略的行为。
统计分析方法首先给系统对象（如用户、文件、目录和设备等）创建一个统计描述，统计正常使用时的一些测量属性。测量属性的平均值将被用来与网络、系统的行为进行比较。当观察值超出正常值范围时，就有可能发生入侵行为。该方法的难点是阈值的选择，阈值太小可能产生错误的入侵报告，阈值太大可能漏报一些入侵事件。
完整性分析主要关注某个文件或对象是否被更改，包括文件和目录的内容及属性。该方法能有效地防范特洛伊木马的攻击。
3分类及存在的问题
入侵检测通过对入侵和攻击行为的检测，查出系统的入侵者或合法用户对系统资源的滥用和误用。代写工作总结根据不同的检测方法，将入侵检测分为异常入侵检测
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（AnomalyDetection）和误用人侵检测（MisuseDetection）。
3.1异常检测
又称为基于行为的检测。其基本前提是：假定所有的入侵行为都是异常的。首先建立系统或用户的“正常”行为特征轮廓，通过比较当前的系统或用户的行为是否偏离正常的行为特征轮廓来判断是否发生了入侵。此方法不依赖于是否表现出具体行为来进行检测，是一种间接的方法。
常用的具体方法有：统计异常检测方法、基于特征选择异常检测方法、基于贝叶斯推理异常检测方法、基于贝叶斯网络异常检测方法、基于模式预测异常检测方法、基于神经网络异常检测方法、基于机器学习异常检测方法、基于数据采掘异常检测方法等。
采用异常检测的关键问题有如下两个方面：
（1）特征量的选择
在建立系统或用户的行为特征轮廓的正常模型时，选取的特征量既要能准确地体现系统或用户的行为特征，又能使模型最优化，即以最少的特征量就能涵盖系统或用户的行为特征。
2）参考阈值的选定
由于异常检测是以正常的特征轮廓作为比较的参考基准，因此，参考阈值的选定是非常关键的。
阈值设定得过大，那漏警率会很高；阈值设定的过小，则虚警率就会提高。合适的参考阈值的选定是决定这一检测方法准确率的至关重要的因素。
由此可见，异常检测技术难点是“正常”行为特征轮廓的确定、特征量的选取、特征轮廓的更新。由于这几个因素的制约，异常检测的虚警率很高，但对于未知的入侵行为的检测非常有效。此外，由于需要实时地建立和更新系统或用户的特征轮廓，这样所需的计算量很大，系统架构设计师
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对系统的处理性能要求很高。{#page#}
3.2误用检测
又称为基于知识的检测。其基本前提是：假定所有可能的入侵行为都能被识别和表示。首先，代写留学生论文对已知的攻击方法进行攻击签名（攻击签名是指用一种特定的方式来表示已知的攻击模式）表示，然后根据已经定义好的攻击签名，通过判断这些攻击签名是否出现来判断入侵行为的发生与否。这种方法是依据是否出现攻击签名来判断入侵行为，是一种直接的方法。
常用的具体方法有：基于条件概率误用入侵检测方法、基于专家系统误用入侵检测方法、基于状态迁移分析误用入侵检测方法、基于键盘监控误用入侵检测方法、基于模型误用入侵检测方法。误用检测的关键问题是攻击签名的正确表示。
误用检测是根据攻击签名来判断入侵的，根据对已知的攻击方法的了解，用特定的模式语言来表示这种攻击，使得攻击签名能够准确地表示入侵行为及其所有可能的变种，同时又不会把非入侵行为包含进来。由于多数入侵行为是利用系统的漏洞和应用程序的缺陷，因此，通过分析攻击过程的特征、条件、排列以及事件间的关系，就可具体描述入侵行为的迹象。这些迹象不仅对分析已经发生的入侵行为有帮助，而且对即将发生的入侵也有预警作用。
误用检测将收集到的信息与已知的攻击签名模式库进行比较，从中发现违背安全策略的行为。由于只需要收集相关的数据，这样系统的负担明显减少。该方法类似于病毒检测系统，其检测的准确率和效率都比较高。但是它也存在一些缺点。
3.2.1不能检测未知的入侵行为
由于其检测机理是对已知的入侵方法进行模式提取，对于未知的入侵方法就不能进行有效的检测。也就是说漏警率比较高。
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3.2.2与系统的相关性很强
对于不同实现机制的操作系统，由于攻击的方法不尽相同，很难定义出统一的模式库。另外，误用检测技术也难以检测出内部人员的入侵行为。
目前，由于误用检测技术比较成熟，多数的商业产品都主要是基于误用检测模型的。不过，为了增强检测功能，不少产品也加入了异常检测的方法。
4入侵检测的发展方向
随着信息系统对一个国家的社会生产与国民经济的影响越来越大，再加上网络攻击者的攻击工具与手法日趋复杂化，信息战已逐步被各个国家重视。近年来，入侵检测有如下几个主要发展方向：
4.1分布式入侵检测与通用入侵检测架构
传统的IDS一般局限于单一的主机或网络架构，对异构系统及大规模的网络的监测明显不足，再加上不同的IDS系统之间不能很好地协同工作。为解决这一问题，需要采用分布式入侵检测技术与通用入侵检测架构。
4.2应用层入侵检测
许多入侵的语义只有在应用层才能理解，然而目前的IDS仅能检测到诸如Web之类的通用协议，而不能处理LotusNotes、数据库系统等其他的应用系统。许多基于客户/服务器结构、中间件技术及对象技术的大型应用，也需要应用层的入侵检测保护。
4.3智能的入侵检测
入侵方法越来越多样化与综合化，尽管已经有智能体、神经网络与遗传算法在入侵检测领域应用研究，但是，这只是一些尝试性的研究工作，需要对智能化的IDS加以进一步的研究，以解决其自学习与自适应能力。
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4.4入侵检测的评测方法
用户需对众多的IDS系统进行评价，评价指标包括IDS检测范围、系统资源占用、IDS自身的可靠性，从而设计出通用的入侵检测测试与评估方法与平台，实现对多种IDS的检测。
4.5全面的安全防御方案
结合安全工程风险管理的思想与方法来处理网络安全问题，将网络安全作为一个整体工程来处理。从管理、网络结构、加密通道、防火墙、病毒防护、入侵检测多方位全面对所关注的网络作全面的评估，然后提出可行的全面解决方案。
图书检索系统体系架构研究 篇6
关键词：图书馆资源；信息检索；系统架构
中图分类号：TH166
图书馆，是搜集、整理、收藏图书资料以供人阅览、参考的机构，图书馆中收藏了大量的图书资料。以北京图书馆为例：到2011年底，总、分馆文献资源累积量约1100余万册（件）。其中纸质藏书800余万册，以及近年来大量引进和自建的国内外数字资源，包括各类数据库、电子期刊、电子图书和多媒体资源约300余万册（件）。面对如此浩瀚的信息知识库，用户如何快速定位自己需要的信息是图书馆在信息建设时必须要解决的问题。
图书馆最早的信息检索方式是采用目录式的方式，即将图书进行分类，不同类别的图书设置不同编码形式（如TP391），用户首先需要明确检索信息的类别信息，再根据类别进行逐次筛选，这种方式在图书馆刚刚兴起时是一种比较好的方式。如今，图书馆中各种信息资源已经呈现出非常明显的增长趋势，基于图书的信息检索系统也因此走上历史舞台，本文结合图书馆中信息资源的特点，以计算机的角度对图书信息检索系统进行剖析，阐述其中的技术细节。
1 图书信息检索系统评价指标
信息检索评价是对信息检索系统性能（主要满足用户信息需求的能力）进行评估的活动。通过评估可以评价不同技术的优劣，不同因素对系统的影响，从而促进本领域研究水平的不断提高。信息检索系统的目标是在较少消耗的情况下尽快、全面返回准确的结果。根据F.W.Lancaster的阐述，判定一个检索系统的优劣，主要从质量、费用和时间三方面来衡量。因此，对计算机信息检索的效果评价也应该从这三个方面进行。本文主要研究信息检索系统的质量标准，质量标准主要通过查全率与查准率进行评价。
查全率和查准率是判定检索效果的主要标准，而后两者相对来说要次要些。
查全率是指系统在进行某一检索时，检出的相关文献量与系统文献库中相关文献总量的比率，它反映该系统文献库中实有的相关文献量在多大程度上被检索出来。
查全率=[检出相关文献量/文献库内相关文献总量]×100% （1）
查准率是指系统在进行某一检索时，检出的相关文献量与检出文献总量的比率，它反映每次从该系统文献库中实际检出的全部文献中有多少是相关的。
查准率=[检出相关文献量/检出文献总量]×100% （2）
查全率与查准率是评价检索效果的两项重要指标。查全率和查准率与文献的存储与信息检索两个方面是直接相关的，也就是说，与系统的收录范围、索引语言、标引工作和检索工作等有着非常密切的关系。
影响查全率的因素：从文献存储来看，主要有：文献库收录文献不全；索引词汇缺乏控制和专指性；词表结构不完整；词间关系模糊或不正确；标引不详；标引前后不一致；标引人员遗漏了原文的重要概念或用词不当等。此外，从情报检索来看，主要有：检索策略过于简单；选词和进行逻辑组配不当；检索途径和方法太少；检索人员业务不熟练和缺乏耐心；检索系统不具备截词功能和反馈功能，检索时不能全面地描述检索要求等。
影响查准率的因素：主要有：索引词不能准确描述文献主题和检索要求；组配规则不严密；选词及词间关系不正确；标引过于详尽；组配错误；检索时所用检索词（或检索式）专指度不够，检索面宽于检索要求；检索系统不具备逻辑“非”功能和反馈功能；检索式中允许容纳的词数量有限；截词部位不当，检索式中使用逻辑“或”不当等等。
2 信息检索系统体系架构
一个完整的图书信息检索系统应当包括图书信息的预处理，图书信息的入库、用户检索接口、资源匹配、资源排序等部分，本文主要就以下几个部分进行阐述。
2.1 索引子系统
索引子系统主要完成的工作是对图书信息的入库工作，图书馆中信息资源具有完整的资源名，然而用户在搜索时是通过输入关键字来发现类似的资源，因此需要对信息资源进行预处理。主要通过对信息资源名构建倒排索引，通过建立关键词和信息资源名之间的邻接矩阵，如此则完成信息资源和关键词之间的关联性，用户可以通过关键词发现自身需要的相关联文档。
2.2 查询子系统
查询子系统主要提供给用户查询接口，用户通过输入检索关键词，查询子系统需要对用户的检索关键词进行分析，可能用户输入的关键词并非规范的形式，可能还存在着错误信息，或者是以字母形式输入，或者是以英文或者其它方式输入，查询子系统需要对输入的检索关键词进行消歧工作。
2.3 资源匹配子系统
资源匹配子系统主要根据用户的检索关键词在图书馆数据库资源中进行资源匹配，寻找和用户相关联的资源，资源匹配的方式有很多种，诸如采用完全匹配方式（即用户输入的关键词和数据库中资源完成匹配）、部分匹配方式（用户输入的关键词中部分信息和数据库中信息匹配成功）、语义匹配方式（用户输入的关键词与数据库中资源存在语义上的关联性）。
2.4 资源排序子系统
资源排序子系统主要根据用户的检索关键词对匹配完成的资源信息进行排序，按照资源的重要性和用户检索的相关联程度进行梯度排序，排序的原则有多种方式，诸如余弦相似度，向量相似度，Jaccard相似度，Dice相似度等多种方式，有些排序子系统根据现今流行的搜索引擎页面排序算法进行改进，并将改进的排序算法移植于图书信息检索系统中。
3 结束语
本文根据图书馆资源丰富的特点，从计算机的角度对图书馆资源进行分析，梳理图书检索系统的体系架构已经对检索系统进行评价时采用的评价指标。图书检索系统可以归纳为索引子系统、检索子系统、资源匹配子系统和资源子系统四大部分，每一个子系统在整个系统中都有着不可忽视的作用，各个子系统之间统筹合作完成图书信息的检索工作。
参考文献：
[1]杨东波，廖祥文.构建一个大规模?可扩展的数字图书馆检索系统架构[J].现代图书情报技术，2006（08）：24-30.
[2]肖玉华.图书馆图书检索系统建设的研究[J].科技资讯，2013（36）：252.
[3]柳萍，严玮.构筑“零维护”的图书馆检索系统[J].图书馆学刊，2005（02）：118-120.
作者简介：郐媛媛（1983.10-），女，辽宁沈阳人，讲师，研究方向：图书馆管理。
监测系统架构 篇7
本研究根据宁夏扬黄灌区的土壤条件与玉米生长的实际情况,结合滴灌栽培玉米的种植方式、水肥运筹与管理等相关措施,辅助农业气象数据,不断采集玉米各生育期的生长发育状况高清数字图片、视频数据等信息,并根据当地用户的各种需求,提出玉米数字化监测与诊断指标,构建数字化监测与诊断服务模式。
1 系统总体结构设计
玉米生长监测与远程诊断系统的总体设计如图1所示,具体架构思路分为3层。第一层是处于系统监测诊断的最底层,称之为信息传感层,主要采用手机与相机拍照、摄像头抓拍等采集方式对玉米生长信息、冠层信息或群体结构特征的感知与获取,从而建立玉米数字图像采集系统。第二层是玉米生长监测与远程诊断网络服务层,即中间层,称之为核心网络层,该层主要针对信息传感层提取的玉米生长信息、图像信息或群体结构等通过互联网远程传输到服务器,服务器安装图像处理软件对传输的玉米图像信息等进行分析处理,提取玉米图像特征参数或属性,从而建立玉米图像特征参数与属性数据库,并通过不断存贮与记录,构建玉米生长图像标准参数库和历史图像信息数据库等,然后通过对玉米生长信息和图像信息的分析,做出决策分析结果,并将决策结果与具体执行措施发布给农民、种植户或农业企业等客户端。第三层是是一个开放层,即用户应用层,或称之为客户端,主要针对农民、种植户、农业企业或玉米栽培与管理专家等,他们通过计算机浏览器和智能手机客户端对第二层网络服务中心发送的图片信息、决策分析信息等进行浏览,也可以通过网络客户端进行信息咨询。
2 监测/分析/处理/决策/浏览5大中心设计
由系统整体结构框架图1可知,要想实现玉米生长监测与远程诊断的合理性与准确性,得出较为理想的生长监测与诊断信息,系统设计必须实现可输入、可输出、可查询与可调用等功能。因此,系统设计一定要达到可兼容、可嫁接、可独立和可开放的设计的理念,既可以嫁接到网络系统中,也可单机运行,从而解决这个矛盾体系。于是,我们通过不断的分析研究,架构了监测/分析/处理/决策/浏览5大中心,分别由玉米生长远程监测与网络控制服务、图像获取与视频抓拍采集、图像分析采集、玉米生长与决策诊断、用户浏览与访问等组成。具体结构图如图2所示。
3 数据库设计与架构
数据库设计与架构是玉米生长监测与远程诊断系统设计与架构的核心部位,系统若离开了数据库的设计与架构,系统的功能服务功能就失去灵魂。玉米生长监测与远程诊断系统数据库实现的主要功能是对玉米生长监测的方法和玉米生长监测与诊断过程中所搭建的模型进行导入、存储、备份和修改等各种操作。同时,本研究数据库还包括图形图像导入、存储,视频数据流导入、存储,扬黄灌区各玉米田块的土壤地力和肥力等基础数据导入、存储。玉米栽培管理与植保信息导入、存储,降雨量等气象信息导入、存储,土壤含水量等墒情信息及田间管理的水肥运移规律信息导入、存储等。
该数据库还要实现的功能是必须根据玉米生长过程中构建的数学模型做出相关分析与推理判断,并根据不断增加和补充玉米种植管理的历史数据,最后得出玉米生长监测与决策诊断方案。
4 系统服务功能设计
玉米生长监测与远程诊断系统实现的主要服务功能主要有监测指标确定、图像特征参数提取、诊断指标确定、生长监测模型调用、数据库查询等模块调用、玉米生长监测关键数据发布、诊断方案发布及系统维护等多个组成部分。
监测指标确定其实质就是系统要实现的首要功能,即筛选合理的监测指标。例如,监测玉米的叶面积、监测玉米的覆盖度、监测玉米叶绿素含量等,只有确定了准确的监测指标,方能收集合理的图像与视频资料。因此,监测指标确定是整个系统服务功能设计的先决条件。假如缺少叶面积指数这1个监测指标,就等于缺少实时采集到的玉米生长数字图像与视频信息资料,必然就缺少了图像数据库,从而无法确保图像监测指标的信息提取。同时,必须注意强化玉米田间图像采集的质量,加大实时更新力度。
图像特征参数提取功能设计,该模块设计的主要目的就是实现将玉米图像分层分割、特征参数提取,并搭建图像特征参数与玉米农学属性间的数学关系模型,其目的就是通过图像特征参数数据分析玉米的实际生长状况,从而补充决策分析模型的分析库。
系统诊断指标的确定,该功能模块可能会受传统的栽培理念与方法的影响与制约,因此设计时必须转变观念,明确其设计的目的就是通过数学分析方法,将大量的数据采用相关性分析,构建相关性关系模型,提出模型决策方案。
数据库的查询功能和历史数据查询功能其实质就是后台数据库管理,按照玉米生长监测与远程诊断系统具体要求实现数据库表单,建立数据库报表,最后实现数据库的管理。同时该数据库设计要考虑数据查询的灵活性与多样性。
玉米生长监测关键数据发布、诊断方案发布功能设计,该模块相对来说较为重要,必须通过实时发布玉米长势情况,提供权威信息,方便玉米种植大户、农民和农业管理者宏观调控。此模块要为玉米生产管理者提供极其可靠的技术服务,解决农民、种植户和农业企业急需解决的本质问题。例如,通过抓拍到的玉米照片如何判断玉米就目前的生长状态下到底是缺水还是缺肥等问题,就像现场请到了一位农业专家一样,能够通过观测给出一个准确可靠的解决方案,这才真正达到玉米生长监测关键数据发布这个模块所实现的核心功能价值。同时,关键数据发布也能给上级农业管理部门提供方便快捷的服务工作与信息。
系统维护功能模块设计,毫不夸大地讲,此模块是每一个监测系统必备的功能模块,也是一个重要的设计环节与过程。因为每个系统不论内容多么完善,肯定总会有其不足之处或尚未考虑到的问题出现,因此必须进行后期运行状态维护、后台数据管理与数据库维护、以及系统运行过程中的安全管理等。
由此可见,玉米生长监测与远程诊断系统设计有7个服务功能模块,为了简化思路,通过集成与分析整理,将该系统进行归类,主要归纳为用户管理、网络控制、数据库管理、终端配置和监测诊断5大类,其归类图如图3所示。
5 讨论与结论
随着现代信息技术云计算与云服务的发展,“互联网+现代农业”的快速推进[6,7,8,9,10],运用现代化技术手段对宁夏扬黄灌区玉米生长监测与远程诊断关键技术研究已取得了突破性进展和质的飞跃。其应用模式不断完善,应用技术不断成熟,应用范围不断扩大,应用力度明显提高,并展现出其蓬勃的竞争力。因此,加快玉米生长监测与远程诊断系统的构建刻不容缓,必须跟上“互联网+现代农业”飞速发展的步伐,通过大力推广与示范,形成一个可服务宁夏玉米、小麦、水稻和马铃薯四大粮食作物生长监测与远程诊断平台,以及服务宁夏农业不同领域的物联网应用体系[11,12,13]。
监测系统架构 篇8
睡眠是高等动物中普遍存在的一种重要的自然休息状态, 是生命必需的过程。而随着社会的快速发展, 城市化进程步伐逐渐加快, 国民的睡眠质量因此受到影响。相关调查显示中国有38%的人存在睡眠问题[1], 并且有睡眠问题的病人中还有相当多的人没有得到合理的诊断和治疗。因此开发一套实时的睡眠监测系统来监测人们的睡眠过程, 然后对睡眠质量进行分析具有重要意义。传统的睡眠监测系统大都使用穿戴式设备, 需要将感应器直接与人体皮肤接触, 给睡眠者带来心理压力, 影响其睡眠质量[2]。
为了更好的监测人们的睡眠过程, 本文设计并实现了基于云架构的睡眠监测系统。系统采用PVDF压电薄膜传感器[3]采集人体生理信号, 同时根据三次样条插值函数 (Cubic Spline Interpolation, 简称CSI) [4]提出了基于CSI的人体生理信号处理算法来获得睡眠者的心率、呼吸率等参数。本文还设计了云服务器端对人体生理参数进行接收、存储, 并对睡眠者的睡眠质量进行评估, 睡眠者的睡眠质量展示在用户手机端软件上。最后对于算法的准确性和系统性能做了测试工作。
1 系统架构和详细设计
系统整体架构如图1所示。本系统包括数据采集端、云服务器端和手机客户端三部分, 各部分之间用Wi-Fi通信。传感器采集到睡眠者的生理信号主要包括心跳、呼吸、体动和呼吸暂停等, 生理信号经过A/D转换后在树莓派处理器 (Raspberry Pi) 上做预处理, 获得心率、呼吸率、体动次数和呼吸暂停次数, 然后将数据打包并发送到服务器端, 服务器端再根据睡眠者的生理参数评估其睡眠质量, 最终将评估结果反馈到用户的手机端软件显示。
1.1 数据采集端
1.1.1 信号采集模块和A/D转换模块
通过厂家定制的传感器是一款长条状、易携带的PVDF压电薄膜传感器, 睡眠者将传感器放在床单下面靠近心脏的位置, 以便能更好的监测到人体的生理信号。信号采集模块的主要任务是用传感器监测人体微弱的振动信号, 然后经过传感器上的前端调理电路对其进行放大、滤波处理, 得到人体的心跳信号和呼吸信号。A/D转换模块的任务是使用AD7895-3芯片对心跳、呼吸模拟信号进行模数转换, 然后将转换后的数字信号传至树莓派上做算法处理。其中AD芯片与树莓派的管脚电路如图2所示。
1.1.2 数据预处理模块
数据预处理模块的功能是在树莓派上使用基于CSI的人体生理信号处理算法计算心率、呼吸率、体动次数和睡眠呼吸暂停次数, 然后将处理后的数据打包发送到服务器端进行存储和分析。
传感器采集到的是心跳/呼吸的模拟信号, 并且信号强度在-2.5V~2.5V的量程范围, 当信号强度超过2.5V电压值时即表示有体动发生, 此时代表体动次数的参数M-Count加1。模拟信号经AD采样后再用算法处理得到心率、呼吸率和呼吸暂停次数。算法详细步骤如下:
(1) 对于给定的心跳信号x1 (t) /x2 (t) 呼吸信号, 求出其所有的极大值点和极小值点;
(2) 分别对极大值点和极小值点用三次样条差值函数进行插值, 拟合出信号的上包络U (t) 和L (t) 下包络;
(3) 计算上包络和下包络的平均值, M (t) = (U (t) +L (t) ) /2;
(4) 计算出M (t) 的波峰值 (即最大值) 。
对于心跳信号, 波峰数即为心跳次数。对于呼吸信号, 如果该波峰值和下一个波峰值在设定的阈值内时, 则可以认为该波峰值是有效波峰。对呼吸信号设定阈值的目的主要是考虑到干扰信号对呼吸波的影响较大。由于正常人或患有慢性呼吸疾病的人在睡眠过程中的呼吸率一般不会超过每分钟25次, 也就是说连续两次呼吸之间的时间间隔不会少于2.4秒。因此当一个正常呼吸波的波峰和下一个呼吸波峰之间时间间隔低于2.4秒时, 则认为该波形是干扰波形, 不计入呼吸率的计算中。根据睡眠呼吸暂停的定义[5], 睡眠呼吸暂停的表现之一是呼吸气流的停止时间大于10秒 (含10秒) , 也就是两个呼吸波峰之间的时间间隔超过10秒。因此一个正常呼吸波的波峰和下一个呼吸波的波峰之间的时间间隔超过10秒, 则判定为发生一次睡眠呼吸暂停情况。
本算法是每20秒钟对正常的心跳信号和呼吸信号处理一次, 每分钟心率/呼吸率的计算方法是:
每分钟心率=3×20秒钟心跳次数
每分钟呼吸率=3×20秒钟呼吸次数
1.2 云服务器端
云服务器端是基于Netty实现的, 主要完成了对人体生理参数的接收、存储及分析处理等工作。数据接收模块负责接收数据采集端发送的数据, 数据经解码后存入数据库中。为保证数据的准确性和可靠性, 数据采集端与云服务器之间进行网络通信的协议使用TCP/IP协议, 编程方式为Socket套接字编程。数据存储模块用于存放用户的数据信息, 包括USER表 (用户表) 、USER-PAR表 (用户生理参数表) 以及RECORD表 (睡眠状况记录表) 。而数据处理模块是云服务器端的核心部分, 它的主要任务是对数据采集端发送来的生理参数进行分析处理, 判断睡眠者整晚的睡眠质量。主要方法是数据处理模块调用数据库中用户的生理参数, 通过对心率、呼吸率、体动次数和睡眠呼吸暂停次数进行分析, 评估睡眠者的睡眠质量, 并得出睡眠者整晚的平均心率、平均呼吸率、总睡眠时间以及睡眠呼吸暂停次数, 然后将处理结果存入用户对应的RECORD表中。
本系统使用清华大学一位学者设计的一种用于评估睡眠者每晚睡眠质量的调查问卷量表[6], 我们称之为PNQ (Per-Night Questionnaire) 。PNQ包括9个大问题, 问题6又包括8个小问题, 总共16个问题。问题1~5的答案可以根据传感器采集到的睡眠者的生理参数分析得出, 而问题6~9需要用户早上从手机客户端查看自己睡眠质量时填写, 用户填写完之后数据发回服务器端, 数据处理模块会根据PNQ量表评定方案对用户的睡眠质量进行打分, 然后发回到用户的手机端显示。
1.3 手机客户端
手机客户端软件是在android4.2.2环境下开发, 支持安卓2.2以上系统, 软件名称叫做Sleep Monitor, 包括用户登录验证模块、消息发送模块和睡眠质量结果显示模块, 与服务器端使用HTTP协议通信。手机端设计的总体操作流程是:
(1) 用户打开客户端, 输入用户名、密码 (由服务器为用户分配) 进行登录;
(2) 登录成功后进入主页面, 主页面显示的是一个日历表;
(3) 点击日历表中当天的日期进入调查问卷填写界面, 界面显示的是PNQ量表中的问题6~9, 用户根据晚上睡眠情况填写并点击提交按钮;
(4) 提交后的数据发送给服务器, 服务器将用户填写的问题6~9的答案与RECORD表中数据结合, 并根据PNQ量表评定方案进行打分, 得出用户睡眠质量;
(5) 将睡眠质量评估结果发送回手机客户端显示给用户。
2 系统实现与测试
本系统在开发初期主要实现了以上模块的功能。数据采集端的实物图如图3所示, PVDF传感器放在床单下面用于监测人体微弱的振动信号, 信号经前端调理电路放大滤波后用AD7895-3芯片进行A/D转换, 然后将数字信号传至树莓派做预处理, 预处理后的数据打包后发送至服务器端。
最终用户的睡眠质量结果界面的效果图示例如图4所示, 用户睡眠质量使用星级评分条显示。其中该睡眠者的睡眠质量是三星级, 整晚的平均心率是62次/分钟, 平均呼吸率是17次/分钟, 总睡眠时间是7.8小时, 整晚的睡眠呼吸暂停次数是5次。用户还可以将自己的睡眠质量分享到新浪微博、微信等平台, 分享功能使用share SDK组件实现。
为了验证系统的准确性以及是否达到预期的性能, 对系统进行了整体测试。对于算法的准确性的测试方法是选取三个测试者分别躺在放有数据采集传感器的床上, 当测试者的心率/呼吸率相对稳定之后通过串口读取测试者的心率/呼吸率, 与此同时进行的是通过脉搏数出测试者的心率, 并通过观察测试者的呼吸情况数出他们的呼吸率。然后传感器输出的三次心率、呼吸率与测试者实际的心率、呼吸率对比。对比结果显示用该算法计算的心率、呼吸率与实际心率、呼吸率基本吻合, 如表1所示。
对于数据传输的一致性, 测试方法是通过串口读取数据采集端打包后的数据, 通过观察数据连续性的标志位发现偶尔会有丢包的情况, 因为通信方式采用TCP连接, 考虑到是因为网络连接不稳定等其他因素导致。
3 总结
本文设计的基于云架构的睡眠监测系统是面向普通家庭用户的居家式的医疗监测系统。系统利用PVDF传感器采集人体生理信号, 提出了基于CSI的人体生理信号处理算法, 通过算法处理得到睡眠者的心率、呼吸率、体动和呼吸暂停等参数, 同时在云服务器端实现了对生理参数的接收、存储以及睡眠质量的分析等工作。系统测试结果显示算法处理后得到的心率、呼吸率与实际的基本吻合, 同时与穿戴式设备相比, 该系统表现出较高的性能。未来将对系统做进一步完善与改进, 比如增加光照、噪声等参数的测量, 为睡眠质量评估提供依据, 同时完善手机端软件的功能, 增加闹钟提醒等功能。
参考文献
[1]飞利浦医疗保健事业部.世界睡眠日:关注睡眠健康, 发展睡眠学科[J].中国医院院长, 2014, (5) .
[2]李津, 金捷.睡眠呼吸监测技术的研究进展[J].国际生物医学工程杂志, 2008, 31 (6) :352-354.
[3]CK.Lee.Theory of Laminated Piezoelectric Plates for the Design of Distributed Sensors/Actuators[J].J.Acoust.Soc.Am.1990 (3) :1144-1158.
[4]马雪.三次样条插值的构造[J].科技致富向导, 2014, (15) :236-237.
[5]叶志前, 郑涛, 裘利坚.睡眠监护技术的发展[J].外国医学生物医学工程分册, 2003 (6) :244-248.
监测系统架构 篇9
煤矿水害是威胁煤矿生产安全的重大灾害之一。针对矿井水害预测问题,本文研究开发基于MVVM设计模式的矿井水文自动监测系统。矿井水文监测系统能够自动的采集井下和地面的水压、水位、流量、降雨量等水文数据,并自动的传输到监控中心,在出现异常时能够自动的报警,提示相关部门采取防范措施,确保煤矿安全生产,降低灾害损失。特别是在一些水文地质条件复杂的地区,管理难度很大,使用水文监测系统能够有效地提高工作效率,加强水文地质灾害的防治。
系统设计
系统框架
本系统的开发整体架构采用了C/S模式,也就是客户端/服务器模式。为了实现界面的图形显示效果,降低界面与业务逻辑的耦合度以及提高代码的复用性,软件的开发使用了WPF的MVVM模式。
系统功能模块
水文实时监测系统软件功能主要包括实时数据显示、数据查询、生成曲线、生成报表、系统参数设置、用户管理、GSM水情遥测、GPRS水情遥测、OPC工业接口以及矿井设备布局图显示等功能。
开发环境
系统开发使用微软最新开发工具Vistual Studio 2015实现。界面设计应用两种工具:微软的Expression Blend 4和Visual Studio 2015。其中,Expression Blend 4主要负责界面设计,包括控件的布局,背景色,界面的样式及自定义控件等,有助于设计出更加漂亮的界面与动画;Visual Studio 2015主要完成界面上按钮的响应及界面之间的跳转,完成系统与用户之间的信息交互。
MVVM设计模式在系统中的应用
MVVM
WPF(Windows Presentation Foundation)是一套基于.Net Framework、XML、矢量绘图技术的展示层开发框架。WPF使用一种新的XAML(e Xtensible Application Markup Language)语言来开发介面,将界面开发和后台逻辑完美的分离,降低了耦合度,使用户界面设计师与程序开发者跟好的合作,降低维护和更新成本。
MVVM(Model-View-View Model)是一种WPF的新型软件设计模式。Model代表业务逻辑的实体类,可以是简单的用户实体类,也可以是复杂的期货交易实体类;View指用户界面或者承载了子控件的控件集合,主要响应业务逻辑传来的数据及状态变化等等,一个WPF窗口、一个Silverlight页面或者简单的XAML数据控件都可以作为View;View Model主要处理View和Model之间的业务关系,包括各种逻辑、命令、事件及实体类的引用。MVVM架构将其中的View的状态和行为抽象化,让我们可以将UI和业务逻辑分开,View Model取出Model的数据同时帮忙处理View中由于需要展示内容而涉及的业务逻辑。
MVVM在系统中的应用
本软件系统主要使用了MVVM设计模式的四大模块:Observable Object基类、Relay Command接口、Messager通信机制和Property Observer。
系统主界面(图4)的数据刷新通过Observable Object实现View Model中的属性改变通知到绑定的控件的方法,相当于是所有Viewmodel的基类,使用时调用On Property Change方法,则后台数据变化即可通知界面刷新。图中左侧图形界面的测点数据更新应用了On Property Change方法。
图4中上部的按钮全都采用了Relay Command接口,在View Model中定义View中绑定的命令,代替了以前Winform的Click事件。
在View Model中定义Command:
定义信息传输类:
百度地图是百度提供的一项网络地图搜索服务,覆盖了国内近400个城市、数千个区县。可以通过百度提供的Baidu Map API进行二次开发,实现煤矿地面水文监测系统遥测分站的定位和显示。运用Baidu Map Java Script创建水文监测系统地面遥测地图,通过遥测分站位置的经纬坐标在地图上可标记处具体位置,进行实时监测,并开发了地图放大、缩小等功能。
程序使用WPF的Web Browser将Baidu Map的HTML文件加载到程序中,当安装程序的主机与因特网连接时,实时更新百度地图;当主机无法连接因特网时,将使用提前下载好的离线地图显示。WPF通过调用HTML文件中的Java Script与Baidu Map进行交互,此时可以使用Web Browser的Invoke Script方法调用Java Script,例如:webbrowser.Invoke Script(“Meikuang Map”)。
结束语
经过整体测试和煤矿世纪应用,实现了煤矿井上下水文观测孔水压、水位、水温、采空区水位、排水明渠、管道流量的实时监测及阀门的远程控制。采用基于WPF的编程技术和MVVM设计模式编制的上位机监测软件,提高了人机交互的能力和软件界面的美观性,使用软件模拟监测站点位置并在软件中加入了百度地图,使数据的观测更加直观。MVVM框架的应用也使得系统设计流程更加规范,通过Model、View、View Model之间的交互实现了界面设计与后台逻辑代码的分离,封装了对象与数据库之间的交互,建立了一个易于维护,便于测试,有良好的扩展性的应用系统。
建议观点
1.地球物理探测仪器智能化:含有微型计算机或者含有微型处理器的测量仪器,拥有对数据的存储运算逻辑判断及自动化操作等功能。智能仪器的出现,极大地扩充了传统仪器的应用范围。智能仪器具有凭借其体积小、功能强、功耗低等优势。
2.地球物理探测仪器网络化:依托互联网的快速发展,地球探测仪器通过互联网远程采集数据,解决了距离的问题,将科研人员与一线工作人员更加紧密结合在一起,提高使用的效率,降低运维成本。
3.地球物理探测仪器虚拟化:虚拟仪器就是利用高性能的模块化硬件,结合高效灵活的软件来完成各种测试、测量和自动化的应用。使用集成化的虚拟仪器环境与现实世界的信号相连,分析数据以获取实用信息,共享信息成果,有助于在较大范围内提高生产效率。虚拟仪器提供的各种工具能满足我们任何项目需要。
监测系统架构 篇10
随着互联网(Internet)技术的迅猛发展，网络已经成为全球性的基础设施，极大地方便了人们的生产生活。当互联网的规模变得越来越大，结构变得越来越复杂时，网络的运行管理、维护以及性能分析变得更加困难。对网络流量的监测分析已经成为互联网行业发展的一个重要课题。网络流量监测有主动测量和被动测量这两种方式。主动测量是指在网络拓扑的关键节点(核心路由器或者交换机等)处，抓取网络传输的报文，对报文进行分析处理，得出网络运行的状况。
目前，已有的网络分析仪(例如wireshark等)都只是针对单个点或者单个文件的网络数据进行处理，只能分析出单个点的网络性能。如果想同时考察网络传输中几个关键节点的网络状况，则只能单独分析每个点，再人工地将几个点的数据进行比较分析，这样做不仅耗费了大量的人力和时间，而且在数据量很大时容易发生错误，准确性得不到保证。此外，传统的网络分析仪大都是基于C/S(Client/Server)架构，其最大的缺点是客户端需要下载专门的应用软件，软件的安装和升级，对比B/S结构来说比较麻烦。当需要大量安装客户端软件，或客户端软件经常升级时，如果客户端设计时不能自动升级，对于系统的使用者来说，工作量将是非常巨大的。
本文所讨论的IP流量监测系统采用目前较为流行的浏览器/服务器(Browser/Server)架构，同时支持多用户在线浏览分析网络性能状况。用户可以针对自己的需求，选择只分析单个网络采集点的数据还是多个网络采集点数据同时对比分析。系统将以图表的形式形象地展示网络的性能状况，方便网络运维工程师进行网络故障的定位及诊断。由于采用的是单页面(Single Page Application)的设计模式，系统具有良好的人机界面并支持用户对自己的工作平台进行个性化设置，并加以保存。
1 系统总体结构
本软件系统要解决的问题是在Web浏览器上实现IP流量监测，具体地说，需要解决以下的问题:
(1)在特定的组网模式中的关键节点(路由器或者交换机)处，采集网络数据包。
(2)根据TCP/IP协议栈对抓取到的数据包进行逐层解析。
(3)将数据包中关键的数据存入到数据库MySQL中。
(4)基于数据库中已有的数据进行再分析处理，包括时延大小的计算、重传大小的计算、丢包率的计算以及绘制TCP窗口大小变化曲线图等。
(5)基于上述指标的分析，得出网络状况的结论，供用户参考。
基于上述的问题，可以将系统分为三个主要部分，系统的总体软件架构如图1所示。
客户端为使用者提供系统入口，用户通过浏览器登陆到系统，将发送HTTP Request到服务器以获取相应的资源;服务器根据用户的请求，通过与数据库系统MySQL进行数据交互完成相应的数据处理后，发送HTTP Response将相应的资源发送给客户端。
2 系统实现
2.1 客户端
客户端是用户获取服务器资源的一个入口，
通过浏览器，用户可以与服务器进行交互。
本系统中客户端主要采用AngularJS这一前端Javascript MVC框架，来搭建一个单页面的应用。客户端主要需要解决以下几个问题:
(1)提供用户登录注册系统，如果是新用户则需要先进行注册申请;如果是已注册用户则只需要登录即可。
(2)一次只对一个采集点进行分析处理，可以将该采集点在一段时间内的报文详细信息全部展示给用户;用户可以自定义过滤规则来分析处理自己感兴趣的报文;系统将以表格的形式展示该采集点上行和下行的平均时延，重传报文的比例;将以曲线图的形式来显示采集点上行和下行TCP滑动窗口的变化图。
(3)一次对多个采集点进行分析处理，系统将采集点在一段时间内报文两两对比的结果展示给用户;用户可以得到基于不同的IP地址或者不同的转发段(不用的采集点)之间报文的统计信息，主要包括最长时延、最短时延、平均时延、重传报文的比例等;系统将根据上述统计指标给出当前网络的运行状况说明，并指出网络的瓶颈所在。
基于对上述客户端问题的分析，可以得出系统客户端的架构图，如图2所示。
2.2 服务器端
服务器处于数据库与客户端之间，承担了系统大量的运算工作和各类资源地管理维护工作。它是整个系统最核心的部分，也是最繁忙的部分，运行效率对系统的性能有着非常重要的影响。
服务器端主要需要解决以下几个问题:
(1)数据采集。在网络拓扑的核心节点处，通常情况下是核心路由器或者交换机，对这些设备做端口镜像，抓取通过此设备的所有网络数据，即网络报文。
(2)数据解析。根据TCP/IP协议栈的组织格式，对抓取到的数据报文进行逐层解析，即先解析底层的报文，再逐步往上层解析。将解析得到的数据存入到数据库MySQL中。
(3)数据分析。从数据库中获取已经解析完的数据，并对数据进行相关Qo S指标的运算。对于单个采集点的情况，主要是分析该采集点上行/下行的平均传输时延及经过该点的重传报文比例等;对于多个采集点的情况，主要是分析两两采集点之间的时延大小以及报文在传输过程中有无丢失等。
(4)数据呈现。数据呈现部分主要是Web后台相关的设计。在本系统中Web后台主要采用了PHP Laravel这一MVC框架。功能包括展示某个采集点报文的详细信息，并且支持用户个性化的过滤;展示采集点相关的统计信息等。
基于对上述服务器端需求的分析，可以得出系统服务器端的架构图，如图3所示。
2.3 数据库MySQL
本系统中原始的数据是网络中传输的报文，包含着的大量数据是用户应用层数据，在系统的分析处理中并不需要这些信息，因此在数据库中只存储有意义的数据信息，绝大部分的数据将直接丢弃并不会存入到数据库中。
在本系统中，有以下几张数据表，分别是userInfo、singleParse、singleResult、multiParse、multiResult。
user Info表是存储用户的信息。
singleParse表是存储单采集点解析后的结果。
singleResult表是存储单采集点分析后的统计结果。
multiParse表是存储多个采集点解析后的结果。
multiResult表是存储多个采集点分析后的结果。
3 关键技术
3.1 客户端
3.1.1 Angular JS
本系统是单页面应用，具有良好的用户体验。比较了几种常见前端Javascript框架之后，本文采用了AngularJS，主要是其具有如下一些优点:
(1)MVVM，便于代码的管理控制。
(2)模块化，便于代码的重用。
(3)自动化双向数据绑定。
(4)语义化标签。
(5)依赖注入。
(6)强大的指令系统。
3.1.2 Highcharts
在系统呈现部分中，以图表化的形式展示系统的一些性能指标，本系统主要是依赖于highcharts这一第三方开源库来实现。
3.1.3其它前端技术
Bootstrap主要用于对页面的样式进行设计。
underscore主要提供了大量的前端JavaScript函数。
moment.js主要用于时间的处理。
3.2 服务器端
3.2.1 数据采集
数据采集是指在网络节点中捕获网络中的数据包。目前的网络数据采集技术有端口镜像、SNMP、NetFlow及s Flow。各种技术的比较如表1所示。
根据表1中的分析比较，本系统中采用端口镜像的方式从网络设备中抓取报文。
3.2.2 数据解析
抓取的报文是一段完整的二进制数据，要得到想要的数据需要根据报文的封装格式对其进行逐层剖析，主要是依据TCP/IP协议的报文格式。常见的报文封装格式如图4所示。
本系统中主要采用C++对报文进行解析，先解析下层协议，再逐步往上层解析。最后将解析得到的结果存入到数据库中。
3.2.3 数据分析
本系统主要采用C++对报文进行分析处理，功能包括时延大小的计算、重传报文的比例、丢包率的计算以及绘制窗口值变化曲线。
(1)丢包:指基于特定的传输路径，判断是否有报文的丢失。根据报文的五元组(源IP地址、目的IP地址、源端口号、目的端口号、协议类型)以及IP标识号。依照上述的关键字段对报文进行逐条匹配，判断是否有丢包发生。
(2)时延:单采集点时延是指源主机向目的主机发送一条报文，若目的主机收到报文，它会回一个报文给源主机。根据接收到的报文时间和发送报文的时间差可以算出报文往返一次的时延大小。
多采集点时延是指传输路径中的任意两点，如果没有丢包现象，可以根据报文到达各点的时间，算出时延大小。
(3)重传:是指在发送方在发送报文的过程中，由于网络传输的问题，多次重复地发送同一条报文。可以根据报文的五元组来判断重传。
(4)窗口值:每一条TCP报文中都带有窗口值的大小，它表明发送方此时能够接收的报文大小。
3.2.4 Web后台
Web后台主要采用PHP Lavavel这一框架。采用Laravel可以方便地进行Web后台代码的管理，相比于其它PHP框架，其主要具备以下几个优点:
(1)语法更富有表现力。
(2)高质量的文档。
(3)丰富的拓展包。
(4)代码开源，托管在github。
3.3 数据库部分
3.3.1 C++与MySQL交互
在报文解析部分通过C++与MySQL进行交互，其常用的API介绍如表2所示。
3.3.2 Laravel与MySQL交互
在Web站点后台部分，主要是依赖于PHP Laravel与数据库进行交互。Laravel中有很好的数据库交互机制Eloquent ORM，其通过简单的ActiveRecord实现与数据库的交互。每个数据库表具有一个与该表相对应的数据模型。
4 图形结果
本系统提供了良好的人机交互界面，用户可根据自己的需求，选择只分析一个采集点，还是对几个采集点同时进行分析。
对于单个采集点的分析，用户可以自由地选择分析哪一个采集点以及采集报文的时长。用户可以根据自己的设置对抓取的报文进行过滤。也可以去查看采集点上行或者下行的网络信息，比如平均时延、重传报文的个数等。图5是单个采集点报文的统计信息。
对于多采集点的分析，用户可以选择多个采集点以及采集报文的时长。可以查看不同转发段之间的统计信息，也可以查看不同IP之间的统计信息，也可以查看两两采集点之间的详细信息。图6是多采集点报文的统计信息。
5 结束语
本文所讨论的IP流量监测系统采用目前较为流行的浏览器/服务器架构。通过HTTP协议，经过网络浏览器，为用户提供了网络中多个采集点之间网络数据的图形化统计信息，极大地方便了网络运维人员对网络数据的处理，智能化地实现了多个采集点报文的对比分析，提高了网络故障诊断的效率。
本系统中采用C++这一面向对象编程语言对网络报文进行解析和分析处理，使系统同时具备性能高、稳定和跨平台运行的特点。Web站点构建主要基于Laravel+AngularJS这一模式，其中，前端是AngularJS这一MVC框架，后端主要是基于PHP Laravel这一MVC框架。
参考文献
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