[发明专利]一种多应用系统的全景建模方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种多应用系统的全景建模方法，尤其是用于电力系统内多专业应用系统的全景建模方法。

背景技术

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，已经提出了各种数据集成的方法。目前常见的一种为数据抽取的方法，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仓库，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。这种方法的缺点在于：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。而且其数据未经过建模，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。

还有一种常见的数据集成的方法为数据联邦，这是与数据抽取截然不同的一种数据集成方式，数据联邦技术是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抽取更快，更易于修改。但其缺点在于：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。

发明内容

本发明目的是：提供一种用于多应用系统的全景建模方法，它解决了单纯采用上述两种技术方案带来的技术缺陷。本发明提出基于统一的WebService数据服务，将物理集中和逻辑集中的统一起来，集成多应用系统数据的全景建模方案。通过WebService数据服务获取各应用系统核心模型数据，存储在全景模型中，实现关键数据物理集成。对于大量历史数据、实时更新数据等，将其与核心模型数据通过GID关联起来，以数据服务方式做为抽象的数据接口，实现联邦集成。

本发明技术方案是：一种多应用系统的全景建模方法，

第一步：多应用系统全景模型的结构和数据分类

(1)选出核心模型，该核心模型中的具体应用模型作为其他专业系统的应用模型的扩展，基于核心模型形成层次型、融合各应用模型的全景模型；

(2)全景模型中的数据进行分类，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，数据的分类列表如下所示：

模型静态数据：在全景建模的时候实现物理集成；

实时采集数据：即过程数据，不在全景模型中保存，采用数据联邦进行集成；

历史史数据：根据历史数据量的大小不同，分别选择物理集成的方式和联邦集成方式。

第二步：基于统一全局对象ID实现全景建模：选择核心模型的数据作为准确数据来源，然后在其基础上扩展其他专业系统模型行程全景模型；各个系统的核心数据的命名采用统一的全局命名全局对象ID，保持各系统命名一致。

对于年历史数据量小于1GBYTE的历史数据采用物理集成的方式；对于年历史数据量大于1GBYTE的历史数据实现联邦集成。

基于统一数据服务形成全景模型中的核心数据，实现数据抽取：即将各专业应用系统中核心的，有相互关联关系的模型数据，使用统一的数据服务方式，抽取到全景模型中。完成所述的步骤后，核心模型数据已经集中到全景模型中，对于历史数据、统计数据的数据集成，由专业系统提供历史数据查询服务，实现这部分数据的数据联邦。

数据访问方法：定义了基于WebService的统一模型数据服务GetData，统一模型数据服务GetData定义了查询模型的名词来确定查询对象，定义了查询条件确定查询范围，定义了查询属性来确定对象的相关数据，从而进行查询。