基于云环境下的科研管理服务平台建设研究
李 颖
(安徽省科学技术情报研究所,合肥 230091)
摘要： 以云环境下的科研管理服务平台建设为研究对象，通过云计算的体系架构搭建具有分布式存储、虚拟化应用的科研管理服务平台，平台用户包括管理员、科研管理服务工作者和科研人员三种用户，平台提供的功能主要包括用户管理、科研管理、科研服务管理、系统管理;服务平台利用HDFS分布式文件系统功能对海量的数据进行处理，通过实践的应用证明了该平台对科研课题的申报和科研统计具有很好的服务能力，极大地提高科研管理服务的效率，推动科研项目成果的转化规范化发展。
关键词： 云计算；科研管理；科研申报；信息统计
0 引言
科研管理服务是技术革新创新发展的后勤保障服务之一，随着我国市场经济改革不断深化，自主创新已经成为时代发展的重要支撑，科研项目的数量也逐年增长，经费数额不断的增大，科研成果越来越多样化，这就给科研管理服务提出了新的挑战和要求。科研管理服务信息化是提高科研管理水平的重要手段之一，在面对海量科研项目信息和复杂的科研内容方面，需要一种可靠的、安全的服务平台进行高效的管理，而云环境则是一种以分布式处理虚拟化服务的一种资源服务技术，可以大大提高科研管理服务信息化的质量和效率，为此构建云环境下的科研管理服务平台具有非常重要的价值。本文以某科研单位科研管理工作内容为出发点，通过分析科研管理信息化需求进行科研管理服务平台的设计，划分用户管理、科研管理、科研服务管理和系统管理四大模块，对功能和数据库进行设计，搭建应用环境进行系统测试，通过应用得到反馈，平台对于该科研单位科研管理服务信息化具有很好的应用效果。
现存大量的独立式住宅，常有2个或以上出入口，流线清晰，主次分明.高级住宅还常分设有吸烟室、化妆室、游戏室、琴房和仆人房等功能房间.入口门厅地面通常铺设大理石或陶瓷地砖，客厅、居室等地面铺设木地板，卫生间、厨房铺设防滑瓷砖.室内元素风格样式在很大程度上映射出同时期德国本土乃至欧洲流行的建造材料、装饰纹样和构建方式的特点.
由图1和图2可知，全国大部分地区Cd污染较为严重，而Cr和Ni污染较轻，这与表4表5评价结果一致。总体而言，除 Zn之外，非工业区和工业区的重金属污染严重区域有相同的分布规律，即人口较多、工业集中、经济发达的中东部地区的降尘中重金属含量普遍高于人口稀少、发展滞后的西部地区。不同之处在于，工业区中重金属的污染情况更为严重且区域多集中在中西部重工业基地以及有色金属矿区和冶炼区。
1 关键技术
1 .1 云计算
云计算中的“云”表示具有相当规模，云计算也就相当规模的计算。在互联网发展的进程中，本地计算已经无法满足海量数据的计算，为此通过一种基于网络的虚拟化资源进行按需分配形式的计算，动态扩展资源满足不同需求的用户对信息资源的利用。云计算的运算能力非常的强大，甚至可以达到每秒10万次，这种强大的计算力在信息爆炸的社会里具有非常重要的实用价值。
国内生鲜产品基本上还是以农村地区为主，扣除掉农民的日常消费，大部分生鲜产品都会向乡镇城市运输，使得农产品最终成为商品，所以，在产销过程中一定要通过中间商过渡，除了之前已经签了合同签订的以外，大部分农产品都是借助于中间商分散流向的各个地区。生鲜产品的季节性与地域性特征十分明显，完成从生产地到餐桌上的过度离不开庞大的物流网络。国内的生鲜产品冷链物流配送在路径方面有了很大的优化，一些城市的产品批发市场规模越来越大，但同综合性冷链物流园对比依然差距很大。
科研管理功能是针对科研人员设计的功能模块，科研类型管理中可以针对科研人员的科研项目属性添加类型，再将科研信息添加到指定的科研类型下进行申报，科研文件的上传与下载要根据科研信息进行匹配上传，将科研信息与科研文件对应。
1 .2 HDFS 分布式存储
HDFS是Hadoop框架下的基础分布式存储架构，它是由Google公司提供的开源平台，可以将大量分布在全世界各地的廉价计算机通过网络连接在一起，每一计算机都可以作为一个DataNode节点，由服务器NameNode进行统一的管理和资源的分配[2]。HDFS系统架构如图1所示。
图1 HDFS系统架构
在HDFS分布式文件系统中，有且仅有一个主服务器命名为NameNode。NameNode服务器节点可以对集群内所有DataNode节点上的文件块和元数据进行统一的协调和管理。管理内容包括定位元数据位置、调度数据存储的节点位置、查询元数据等。
我国对美国出口的木质坐具和其他家具无论金额和数量在今年上半年还是保持着一定的增幅，木质坐具的出口金额增幅大于其他家具的出口金额增幅。可以看出今年北美木材的涨价对我国对美国家具出口中使用定制木材较多的卧室家具、办公家具、厨房家具等的影响大于木坐具。中美贸易摩擦由于增加关税还需要一段时间，今年上半年对我国向美国的家具出口影响不大，上半年不少家具出口企业抓紧完成美国订单，对于其他国家的订单先缓一缓，争取在中美贸易战爆发前尽快将美国订单先运到美国，而且今年人民币对美元汇率的一直走弱对我国向美国的家具出口还是有很大的促进作用(见表2)。
在NameNode服务器节点中，FSImage是保存HDFS文件系统目录和文件的检查点，每次元数据的写入都都会使命名空间发生变化，而Editlog事务日志记录了分布式文件系统的每一次操作信息，能够有效的避免因多次操作而使FSImage文件频繁被更改。
NameNode节点能够监听来自所有DataNode节点和客户端的发生事件，对DataNode节点和客户端的操作请求进行处理，其中节点操作请求信息主要包括数据块状态信息、节点存储出错信息、心跳响应等。
系统管理功能只能由管理员进行操作，管理员身份登录系统后可以查看每日的系统登录日志信息，对应显示登录的IP、用户名等信息，便于管理员对非法登录用户进行跟踪。为了保证科研管理服务平台数据的安全性，管理员需要定期进行系统数据的备份，如果发生意外事故可以尽可能的将损失降到最低。
1 .3 虚拟化技术
科研管理服务平台用户包括管理员、科研人员和科研服务人员，不同用户使用平台拥有不同的权限，管理员可以进行系统功能的管理和系统安全的管理，包括对系统用户的添加与编辑，查看系统登录日志信息和进行数据的备份与恢复；科研人员身份登录系统可以进行科研信息的申报和科研文件的上传与下载；科研服务人员登录系统可以进行科研信息、科研成果、科研经费的统计与查询。
随着我国社会经济的不断发展，道路交通建设实现了高速发展，同时随着人们生活水平和人均收入的不断提高，购买私家车的家庭也逐年增多。私家车数量上的增多一方面给人们的生活带来了极大的便利，另一方面增加了城市交通管理的复杂性，交通事故出现的概率较往年而言也有了大幅度的增加，其中酒驾事故的频频发生，不仅给自身而且也给社会安全带来了极大危险，由此，人们对于该方面的立法也给予了足够的关注和认识。
在云环境下，虚拟化技术可以将底层硬件与应用服务相隔离，将单个资源分裂出多个虚拟资源同时面向多个用户提供服务，同时也可以将多个资源聚合成一个虚拟资源进行管理。
2 系统设计
2 .1 总体设计
科研管理服务平台是对科研信息进行收集、整理、组织、存储、加工、使用与维护的综合性服务平台[4]，主要功能模块划分为科研信息管理模块、科研信息统计模块、科研信息查询模块以及系统管理模块，各个模块下结合科研管理服务的需求由下设了多个子功能，用户管理模块包括：管理员用户管理、科研人员管理和科研服务人员管理；科研管理模块包括：科研类型管理、科研信息管理、科研文件管理；科研服务管理模块包括：科研信息统计与查询、科研成果统计与查询和科研经费统计与查询；系统管理模块包括：登录日志管理功能、数据管理功能。科研管理服务平台总体结构如图2所示。
图2 科研管理服务平台总体结构
2 .2 功能模块设计
2.2.1 用户管理功能设计
要实现我国山区玉米的高产栽培，首先需要对玉米种子和山区种植的基础设施进行完善，充分结合山区的气候因素和环境因素，选择合适的种子进行推广，需要注意的是，即使是同一个地区的土壤也会存在着一定的差异，需要对种植区域的土壤等因素进行详细的分析，并针对性的采用科学的种植方法。例如可以采取轮作等方式来有效的提升玉米产量，同时不断的改良土壤，从而更好的提升农户的经济收入。
虚拟化技术将计算机的软硬件以一种虚拟化的方式提供给用户使用，一方面降低用户客户端数据处理及软件应用的开销，另一方面对资源进行统一管理提高资源的安全性[3]。虚拟化技术可以解决物理硬件老旧更迭造成大量的资源浪费问题，以产能低的物理设备重组，通过网络将底层物理硬件资源进行分区，为用户提供远程的多样化服务。采用虚拟化技术构建虚拟机，虚拟化层是一个中间件，它对底层的硬件资源如硬盘、CPU、内存等进行封装，为用户层提供多份抽象资源。
硬件环境NameNode CPU Xeon W3550、DataNode CPU Intel core2 Duo E6600、各节点硬盘20G、各节点内存4G。软件环境操作系统ubuntu14.04.3、开发工具Myeclipse2014、Hadoop版本2.20、JDK版本1.7集群架构如图4所示：
电力企业不同于其他行业，无论是工农业生产、高新技术行业发展，还是居民日常生活，均离不开电力能源。随着我国经济发展，社会对电力需求日益增长，相应地，电力企业的投资建设也随之扩大，而投资建设和维护需要的大量资金大多从外部筹集而来，这就导致目前我国电力企业的资产负债率普遍偏高，财务风险普遍较大。
2.2.2 科研管理功能设计
云计算是一种利用散落在各地的廉价计算机构建的大规模计算和存储服务云环境，它可以按照用户的需求获取网络应用资源，其服务模式主要包括软件即服务、平台即服务、基础设施即服务和数据即服务等[1]。云计算可以动态的扩展和伸缩，支持数据的写入与读取和软件的远程应用，云计算采用虚拟化技术对资源进行整合可以保证数据的安全性和容错能力。云计算是一种按需使用并按使用量付费的网络访问模式，用户可以通过网络使用存储、软件应用、服务器等计算机资源，减少本地资源的利用，降低成本。
科研管理功能的流程是科研人员首先在科研类型管理中选择所要添加科研信息所属的类型，如果没有已经设置好的类型，则需要添加新的科研类型，之后再将科研信息放置在指定的科研类型中，科研文件的上传要指定科研信息，将与科研信息相匹配的文件上传到指定的目录中，当科研人员需要下载科研文件时只需要进入科研信息管理中找到对应的文件下载即可。
2.2.4 系统管理功能设计
2)随着含水率的增加，各部分之间的连接力先下降，当含水率小于13%之前，枝梗与粒柄之间的连接力下降最快，籽粒与粒柄之间的连接力下降的最慢[13]；当含水率高于13%之后，枝梗与粒柄间连接力下降最快，其次是籽粒与粒柄间连接力，而主茎秆与枝梗间连接力开始缓慢上升；当含水率高于18%时，各部分之间的连接力都处于上升趋势。考虑到带柄率等问题，因此在收割垦鉴稻6号选择在含水率较低的时候是收获脱粒的最佳时期[14]。
科研服务管理功能是为科研服务人员提供的功能模块，科研服务人员可以对平台上所有科研项目的信息进行统计，查询指定的科研项目内容。同样还可以对已经转化为科研成果的项目进行统计与查询，对各个科研项目的经费进行统计与查询。
以科研服务人员身份登录系统后可以按照科研项目的日期进行统计查询，也可以按照项目的类型、项目的申报人等进行统计与查询，查询结果可以生成excel表格下载到本地计算机上。
2.2.3 科研服务管理功能设计
心跳检测是DataNode节点通过发送心跳信息来周期性地向NameNode节点汇报自己当前的节点状态，若NameNode超过固定时间还未接收到DataNode心跳信息，则诊断为该DataNode节点出现故障。
2 .3 数据库设计
科研管理服务平台数据的写入与读取建立在云环境应用之下，采用HDFS分布式文件系统进行数据处理，并通过MapReduce编程模型进行数据的处理[5]。数据处理流程如图3所示。
图3 数据处理流程
科研管理服务平台数据库的设计根据功能模块的划分和数据的类型建立数据库表，主要包括：用户管理信息表、用户信息表、科研信息表等。
用户管理信息表字段主要包括：用户名称、用户密码、用户权限。用户管理信息表如表1所示。
用户信息表字段主要包括：用户ID、用户姓名、用户性别、身份证号、单位名称、联系电话、地址等。用户信息表如表2所示。
表1 用户管理信息表
表2 用户信息表字段
科研信息表字段主要包括：项目编号、项目名称、申报人、项目类型、科研成果类型、发布日期、科研内容、备注等。科研信息表如表3所示。
考虑子信道pp′,qq′,根据式(17)可得到信道时变互相关性.图6和7分别是t=0和2 s时的归一化信道互相关性.图6和7表明,信道互相关性随时间发生变化,因此具有时变特性.当发射天线阵间隔固定时,随着接收天线阵间隔增加,信道互相关性下降.而当接收天线阵间隔固定时,随着发射天线阵间隔增加,信道互相关性呈现波动特性.
表3 科研信息表
3 系统应用分析
3 .1 环境搭建
此次科研管理服务平台应用环境的搭建采用了6台普通计算机进行云环境的搭建，其中一台作为NameNade服务器，5台作为DataNode节点，使用虚拟机vmware在Linux操作系统中安装Java开发环境。
所有用户的用户名和初始密码均由管理员提供，用户使用用户名、密码登录系统时系统会根据用户名及密码的正确性进行判断，如果错误则返回登录界面，并提示“用户名或密码错误”，如果用户名及密码正确则判断用户的身份，对应进入用户权限范围内的操作界面
图4 集群架构
Hadoop2.20提供了两个NameNode节点，一个作为active节点，另一个作为standby节点。通过zookeeper监控active节点状态，二者只有一个NameNode节点管理集群工作，另外一个节点作为备用。当active节点出现故障则zookeeper唤醒standby节点作为active节点。在两个集群中zookeeper集群提供元数据的同步与NameNode的切换。
HDFS集群作为文件存系统调用Hadoop java api进行接口操作实现数据的访问。在hdfs-site.xml配置文件中应用程序使用数据库的大小和文件数，core-site.xml文件设定NameNode的端口号及IP地址。集群节点部署如表4所示：
表4 集群节点部署
平台的整体架构中除了云环境的云计算服务器、数据存储服务器外，还包括web服务器、负载均衡设备[6]。云计算服务器进行科研管理信息资源的统一管理和计算；数据存储服务器进行数据和文件的存储；web服务器提供平台的访问；负载均衡设备动态的进行资源分配。
3 .2 系统测试
科研管理服务平台开发完成后首先对系统各项功能测试，以保证系统的完整性、可靠性和实用性。系统功能测试内容及结果如表5所示。
表5 系统功能测试内容及结果
通过对功能的测试可以看出，系统功能具有较好的完整性和可靠性，能够达到软件的使用需求效果。
3 .3 系统应用评价
将该系统应用于某科研单位进行科研管理服务应用，按照该科研单位的科研管理流程使用此系统进行信息化管理，使用3个月的时间进行效果的评价，用户均对此系统表示出了认可，可以满足科研管理服务的基本需求，能够提高科研管理服务的效率，并且在科研工作中逐步习惯了使用系统进行信息交互，使科研管理服务平台成为科研管理工作不可分割的组成部分。
不过，黑水虻预蛹中含有一定量的多聚几丁质，由于畜禽不含有几丁质酶，对该物质的消化能力较差，同时该物质也会影响其他营养成分的消化利用[18]。这在一定程度上限制了黑水虻在畜禽饲料中的应用，因此去除预蛹中的几丁质是黑水虻幼虫饲料化应用研究的重要组成部分。当然对于鲤鱼、鳕鱼等含有几丁质酶的动物来说，预蛹中的几丁质不仅对其无害，而且还可以作为一种额外的营养来源。此外黑水虻预蛹中的几丁质还可用于新型壳聚糖的提取，对于医学和食品等领域具有较高的应用价值[19]。
通过用户的反馈可以看出，系统在操作上具有用户类型划分的明确性，能够简化科研人员项目申报流程和提高科研服务人员服务效率。在系统安全方面采用了数据集中式的管理方法，避免了因个人原因而导致的科研项目信息和科研成果丢失的问题。在科研经费使用情况方面，通过系统可以准确的了解到科研经费落实情况，保证了科研经费支出的可追踪性。
4 结论
1)科研管理服务是一项信息流非常庞大的工作内容，通过基于云环境下的科研管理服务平台建设可以将科研人员、科研服务人员的工作内容进行有机的结合，提高科研管理服务的效率，降低工作人员服务的压力。
2)本文根据科研管理服务的工作对象和工作内容设计科研管理服务平台，划分出三种类型的用户和四个主要功能模块，不同类型的用户对应使用权限范围内的功能模块，操作简单，便于快速掌握使用方法。
2.3.5采收一般采收期10月下旬，采收时分出萌麻、米麻，分别装箱，记录，并注意轻拿轻放，不造成机械损伤。
3) 鉴于科研项目数量的庞大和项目类型的复杂，本文搭建基于HDFS的集群云环境进行数据的服务，一方面为数据的写入与读取提供了可靠的服务支持，另一方面可以保证数据的安全性。
4) 经过对系统功能的测试得到的结果是系统功能具有很好的完整性和可靠性，在经过实践应用中获得了广泛的好评，说明了系统的实用性。
参考文献：
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Research on the Construction of Scientific Research Management Service Platform Based on Cloud Environment
Li Ying
(Anhui Institute of Science and Technology Information, Hefei 230091, China)
Abstract : Taking the construction of scientific research management service platform in cloud environment as the research object, a scientific research management service platform with distributed storage and virtualization application is built through the architecture of cloud computing. The users of the platform include administrators, scientific research management service workers and scientific researchers. The functions provided by the platform mainly include user management, scientific research management, scientific research service management and system. Administration. The service platform uses the function of HDFS distributed file system to process massive data. Practical application proves that the platform has a good service ability for the declaration of scientific research topics and scientific research statistics, greatly improves the efficiency of scientific research management services, and promotes the transformation and standardization of scientific research projects.
Keywords : cloud computing; scientific research management; scientific research declaration; Information statistics
收稿日期： 2019-06-12；修回日期： 2019-07-04。
基金项目： 合肥市软科学研究项目重大课题(2015FFCZ5498)。
作者简介： 李 颖(1984-)，女，安徽合肥人，硕士，助理研究员，主要从事科技信息管理，科技情报方向的研究。
文章编号： 1671- 4598( 2019) 10- 0262- 04
DOI： 10.16526/ j.cnki.11-4762/ tp.2019.08.055
中图分类号： TP182; V228
文献标识码： A
标签：云计算论文; 科研管理论文; 科研申报论文; 信息统计论文; 安徽省科学技术情报研究所论文;