2019年第6期
信息与电脑
China Computer & Communication计算机工程应用技术大数据平台上基于属性的角色访问控制模型
卢水英
（赣西科技职业学院，江西 新余 338000）
摘 要：在面对大数据平台海量用户时，数据安全成为了人们首要考量的问题之一。传统动态访问控制数据量巨大，需要对其进行有效的多层访问控制，进行合理区隔后配合其他管理手段，从而实现有效的安全防控。基于此，笔者以角色访问控制为手段，探究此种分层访问控制框架的制定与应用。
关键词：大数据；角色属性；访问控制；数据安全
中图分类号：TP393.08 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2019）06-033-02
Big Data Platform Role Access Control Model Based on Attribute
Lu Shuiying
(Ganxi Vocational Institute of Science and Technology, Xinyu Jiangxi 338000, China) Abstract: In the face of massive users of large data platforms, data security has become one of the most important issues for people to consider. Traditional dynamic access control (DAC) has a huge amount of data, which requires effective multi-layer access control, reasonable partition and cooperation with other management means, so as to achieve effective security prevention and control. Based on this, the author takes role access control as a means to explore the formulation and application of this hierarchical access control framework.
Key words: big data; role attributes; access control; data security
0 引言
大数据是现阶段互联网应用的主要技术之一，在越来越多的行业内产生一定的经济效益。其中包括政府机关、金融机构、商务平台等敏感领域。这些领域对数据安全性的要求相对较高。在传统的平台安全策略中采用较为灵活的动态控制方式予以校正。但是在面对大数据的海量用户时，服务器很难承担此种校正方式。为此，研究基于属性的角色访问控制模型有助于对大数据系统内的用户进行分级管理，并做到有效的安全控制[1]。
1 模型的选取与建立
在大数据安全控制实践体系中ARAC模型的使用相对普遍，此种控制策略允许设计方通过对不同参数调取来获取客户的基本属性，并按照属性的类别差异进行有效分类。从核心体系上来看，在经过计算机的自动交互分类基础上，大数据平台上的海量用户被合理分割为不同的若干群体，而针对不同群体间的安全特性来给予不同方式与等级的效验模式，从而达到综合降低平台系统负载的根本目的[2]。
在模型的设计实践中其一般包括如下几个核心部分：第一，用户，该群体是平台所需要面对的全体用户单元，一般用U表示；第二，用户组，是经过适当区分后所形成的用户单元，一般用G表示；第三，角色，用户组内的实际用户经过了系统初步判断与分配后所形成的用户集合，一般用R表示；第四，组件，认证的基本方式，一般用C来表示。通过上述单元内的基本构建形成了大数据平台上针对角色属性判断的不同认证方式，进而构建出本文所探讨的ARAC模型。
在具体的逻辑设计层面上，首先对用户的属性信息进行提取。在具体的属性信息选择上可以硬件编码、软件信息、固态IP信息等作为依据，其中硬件编码较为普遍，硬件编码代表大数据使用群体的固定场所（计算机），对于应用人的识别功能相对较强。在收集到有效的属性基础上，分析固定群体内的属性，并按照具体的算法进行有效的分组建议。落实到具体的算法上来主要可分为RA策略与PA策略。RA 策略是基于一种预设的策略，即在分组体系中采用人为预设的方式形成有效的分组模式，常见的分组规范包括UAT和EAT。而PA策略则是一种基于历史数据的建议分组模式，系统按照角色属性识别与其对于大数据平台的应用习惯产生严格的对应，从而给出可行的分组建议。常见的策略包括CAT和OAT模式。无论上述何种算法策略其本质上是将用户的角色属性与用户的使用行为进行对应，从而为后续不同层级下的安全策略构建提供必要依据。最后，按照不同的分组策略，将登陆大数据平台的用户进行分组，从而为不同给
作者简介：卢水英(1972—)，女，江西樟树人，本科，助教。研究方向：计算机应用技术。
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编号： 密级： XXX大数据平台 性能测试方案 [V1-2.0] 拟制人： 审核人： 批准人： [2016年06月08日]
文件变更记录 *A - 增加M - 修订D - 删除 修改人摘要审核人备注版本号日期变更类型 （A*M*D） V2.0 2016-06-08 A 新建性能测试方案
目录 目录................................................................................................................................................................... I 1 引言 (1) 1.1编写目的 (1) 1.2测试目标 (1) 1.3读者对象 (1) 1.4 术语定义 (1) 2 环境搭建 (1) 2.1 测试硬件环境 (1) 2.2 软件环境 (2) 3 测试范围 (2) 3.1 测试功能点 (2) 3.2 测试类型 (2) 3.3性能需求 (3) 3.4准备工作 (3) 3.5 测试流程 (3) 4.业务模型 (4) 4.1 基准测试 (4) 4.1.1 Hadoop/ Spark读取算法的基准测试 (4) 4.1.2 Hadoop/ Spark写入算法的基准测试 (5) 4.1.3 Hadoop/ Spark导入算法的基准测试 (6) 4.1.4 Hadoop/ Spark导出算法的基准测试 (7) 4.2 负载测试 (8) 4.2.1 Hadoop/ Spark并行读取/写入算法的负载测试 (8) 4.2.2 Hadoop/ Spark并行导入/导出算法的负载测试 (9) 4.3 稳定性测试 (10) 4.3.1 Hadoop/ Spark并行读取/写入/导入/导出算法，7*24小时稳定性测试 (10) 5 测试交付项 (12) 6 测试执行准则 (12) 6.1 测试启动 (12) 6.2 测试执行 (12) 6.3 测试完成 (13) 7 角色和职责 (13) 8 时间及任务安排 (13) 9 风险和应急 (14) 9.1影响方案的潜在风险 (14) 9.2应急措施 (14)
“大数据”的深度应用，开启了公安警务工作的新纪元。传统方式的治安防控体系已逐渐被以“大数据”为核心的信息化新技术所取代，信息化转型已成为公安机关掌控当下和赢得未来的必由之路。本文为大家介绍一下公安大数据的应用。 目前公安工作的应用 目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次： （一）统计查询：这是对大数据基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。 （二）数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。 （三）预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。 这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台的智能分析，实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用，帮助公安能够快速、科学地侦破案件。 公安大数据应用于不同警种，由于其实际应用需求的区别，解决的问题也有所区别。如智能交通领域，目前大数据主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方
Solution 解决方案 大数据平台安全解决方案 防止数据窃取和泄露确保数据合规使用避免数据孤岛产生 方案价值 大数据平台安全解决方案为大数据平台提供完善的数据安全 防护体系，保护核心数据资产不受侵害，同时保障平台的大数据能被安全合规的共享和使用。 数据安全防护体系以至安盾?智能安全平台为核心进行建设。智能安全平台支持三权分立、安全分区、数据流转、报警预警和审计追溯等五种安全策略，以及嵌入式防火墙、访问控制、安全接入协议等三道安全防线，保证安全体系在系统安 全接入、安全运维、数据流转、数据使用、数据导出脱敏、用户管理、用户行为审计追溯等方面的建设，保障大数据平台安全高效运行。 智能安全平台提供安全云桌面，保证数据不落地的访问方式， 并可根据需求提供高性能计算资源和图形处理资源，并支持“N+M”高可靠性架构，保证云桌面的稳定运行，为平台用户提供安全高效的数据使用环境。 提供数据不落地的访问方式以及完善的文档审批和流转功能 提供五种安全策略和三道安全防线提供严格的用户权限管理和强大的用户行为审计和追溯功能 提供高性能、高可靠稳定运行的大数据使用环境 方案亮点 如欲了解有关志翔科技至安盾? ZS-ISP、至明? ZS-ISA安全探针产品的更多信息，请联系您的志翔科技销售代表，或访问官方网站：https://www.doczj.com/doc/cb9527405.html, 更多信息 志翔科技是国内创新型的大数据安全企业，致力于为政企客户提供核心数据保护和业务风险管控两个方向的产品及服务。志翔科技打破传统固定访问边界，以数据为新的安全中心，为企业构筑兼具事前感知、发现，事中阻断，事后溯源，并不断分析与迭代的安全闭环，解决云计算时代的“大安全”挑战。志翔科技是2017年IDC中国大数据安全创新者，2018年安全牛中国网络安全50强企业。2019年，志翔云安全产品入选Gartner《云工作负载保护平台市场指南》。 关于志翔科技 北京志翔科技股份有限公司https://www.doczj.com/doc/cb9527405.html, 电话： 010- 82319123邮箱：contact@https://www.doczj.com/doc/cb9527405.html, 北京市海淀区学院路35号世宁大厦1101 邮编：100191 扫码关注志翔
公安大数据平台视频大数据平台 1.1.1.Hadoop基础平台 系统设计和实现基于Hadoop为基础平台，采用分布式文件系统、分布式列式数据库对数据进行存储，融合流式计算、批处理计算及即席查询多种计算模式，实现数据快速处理的同时极大提高了系统的可扩展性。 1、HDFS HDFS (Hadoop Distributed File System) 是Hadoop项目的核心子项目；是Hadoop主要应用的一个分布式文件系统。它可以运行于廉价的商用服务器上。总的来说，可以将HDFS的主要特点概括为以下几点。 (1) 处理超大文件 这里的超大文件通常是指数百GB、甚至数百TB大小的文件。在Yahoo!, Hadoop集群也已经扩展到了4000个节点, 用来存储管理PB ( PeteBytes)级的数据。 (2) 流式地访问数据 HDFS的设计建立在更多地响应“一次写入、多次读取”任务的基础之上。一个数据集一旦由数据源生成，就会被复制分发到不同的存储节点中，然后响应各种各样的数据分析任务请求。对HDFS来说，请求读取整个数据集要比读取一条记录更加高效。 (3) 运行于廉价的商用机器集群上
Hadoop设计对硬件需求比较低，只须运行在廉价的商用硬件集群上，而无须昂贵的高可用性机器上。 2、MapReduce MapReduce是一个高性能的批处理分布式计算框架，用于对海量数据进行并行分析和处理。与传统数据仓库和分析技术相比，MapReduce适合处理各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。MapReduce广泛应用于日志分析、海量数据排序、在海量数据中查找特定模式等场景中。 在Hadoop中，每个Mapreduce任务都被初始化成为一个job。每个job又可以分为两个阶段：Map阶段和Reudce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示，即Map函数和Reduce函数。Map函数接收一个
大数据平台系统项目 安全保障 安全是系统正常运行的保证。根据本项目的业务特点和需要，以及现有的网络安全状况，建立一个合理、实用、先进、可靠、综合、统一的安全保障体系，确保信息安全和业务系统的正常运行。 一、规章制度建设 1.1机房管理制度 为保证系统每天24小时，全年365天不间断运行，加强防火、防盗、防病毒等安全意识，应该制定严格的机房管理制度，以下列出常见的机房管理方面的十条规定： （1）路由器、交换机和服务器以及通信设备是网络的关键设备，须放置计算机机房内，不得自行配置或更换，更不能挪作它用。 （2）要求上机工作人员严格执行机房的有关规定，严格遵守操作规程，严禁违章作业。 （3）要求上机工作人员，都必须严格遵守机房的安全、防火制度，严禁烟火。不准在机房内吸烟。严禁将照相机、摄像机和易燃、易爆物品带入机房。 机房工作人员要掌握防火技能，定期检查消防设施是否正常。出现异常情况应立即报警，切断电源，用灭火设备扑救。
（4）要求外来人员必须经有关部门批准，才能进入放置服务器的机房，一般人员无故不得在机房长时间逗留。 （5）要求机房值班人坚守工作岗位，不得擅离职守；下班时，值班人员要对所有计算机的电源进行细致的检查，该关的要切断电源，并检查门窗是否关好。 （6）双休日、节假日，要有专人检查网络运行情况，如发现问题及时解决，并做好记录处理，解决不了的及时报告。 （7）机房内所有设备、仪器、仪表等物品和软件、资料要妥善保管，向外移（带）设备及物品，需有主管领导的批示或经机房工作负责人批准。 制定数据管理制度。对数据实施严格的安全与保密管理，防止系统数据的非法生成、变更、泄露、丢失及破坏。当班人员应在数据库的系统认证、系统授权、系统完整性、补丁和修正程序方面实时修改。 （8）网管人员应做好网络安全工作，服务器的各种帐号严格保密。监控网络上的数据流，从中检测出攻击的行为并给予响应和处理。统一管理计算机及其相关设备，完整保存计算机及其相关设备的驱动程序、保修卡及重要随机文件，做好操作系统的补丁修正工作。 （9）保持机房卫生，值班人员应及时组织清扫。 （10）保护机房肃静，严禁在机房内游艺或进行非业务活动。
如何对大数据软件产品进行测试 前言 本文仅考虑大数据产品的系统以及验收阶段的测试，而不考虑单元及集成阶段的测试，我认为大数据产品在单元及集成阶段的测试应该与普通产品的测试没有多大区别。 案例 本文以该案例作为讨论对象：小x网是专门从事儿童用品的网上超市，随着大数据的 普及，小x网决定在网站内推出一个新功能：即根据某人的历史购物情况以及购买同类产 品人的购物情况，对单一用户进行定向产品推荐。这个功能的实现无疑需要用到大数据的 技术，但是作为一门黑盒测试工程师，我们无需了解开发人员是如何用什么技术实现的， 而我们只需要考虑的问题是：对这个客户推荐的产品是否合理。比如这个用户家里有个男孩，经常在小象网上买一些男孩类的产品，而你推荐的产品而是一条裙子，这显而易见是 不合适的。 对产品刚下线时的测试： 这个时候我们需要基于场景简单的设计一些测试用例，进行测试，比如： 1.顾客王斌曾经为他的宝宝购买十个汽车模型玩具，其他产品从来没有购买过。现在 添加一条新的汽车模型玩具产品，测试是否可以推荐给了顾客王斌； 2.顾客李湘在大象网上曾经购买了一条连衣裙给她的宝贝女儿，而购买这条连衣裙的 其他4名顾客还给他们家公主购买了芭比娃娃玩具。当顾客李湘再次登录大象网，看看我们是否给李湘推荐了芭比娃娃玩具。 3.然后我们可以逐步增加难度，比如顾客李悦在大象网上为她公主购买衣服，玩具， 幼儿食品三类产品；顾客张蕾和顾客李悦在网上购买的产品类型差不多。检查系统能否把 张蕾和李悦归为一类人群，即把张蕾购买的一些产品介绍给李悦；而把李悦购买的一些产 品介绍给张蕾。 4.最后我们逐步增加用户以及产品的数量来，设计更加复杂的测试用例，在这里希望 大家自己考虑。 5.当产品的数量与客户的数量达到一定的数量级别，我们可以把系统放在正式环境下 进行测试（当然需要用到云），用户数据来自于正式的用户环境，但是这时在页面上的接 口不要放开，在正式环境下来进行测试，这个时候我们可能会发现一些软件缺陷。 6.当我们通过以上5步，认为产品可以正式上线了，通过网页上打开这个功能。给用 户提供一个使用该功能的反馈渠道，用户在实际使用过程中使用会遇到一写问题，通过反 馈渠道反馈给我们，我们客户以及时修复。 对升级产品进行测试： 大数据产品往往有两种部署场景： 1）处理出来的数据放在本地，而云端仅仅用来计算，存储log等信息； 2）所有处理都在云端进行处理，处理出来的数据也放在云端 首先让我们来看看情形1）如何来进行测试和版本更新。
分析：公安大数据应用的构建方式与难点 来源：苏州科达 公安行业一直是安防技术应用的前沿市场，在安防领域，目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次： 1、统计查询：这是对大数据最基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。 2、数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。 3、预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。 这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台的智
能分析，实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用，帮助公安能够快速、科学地侦破案件。 公安大数据应用于不同警种，由于其实际应用需求的区别，解决的问题也有所区别。如智能交通领域，目前大数据主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些应用目前已在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看到移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面，就是基于大数据的技术分析所得。 公安大数据应用的构建方式与难点 以车辆分析系统为例，介绍如何在平安城市大数据平台上构建应用： 1、数据的来源与构成 基于大数据平台的车辆分析系统，其数据可分为静态数据与动态数据。静态数据主要来源于车驾管库、盗抢库、布控车辆库、涉案车辆库等公安业务系统的资源情报类数据库，这些数据构成了车辆数据仓库的核心库。动态数据主要是来源于卡口联网平台，其数据可分为结构化的卡口通行数据与非结构化的卡口过车图片，这些数据随着时间的推移而不断增长，构成了车辆数据仓库的中心库。来自于其他设备如枪机、球机等视频监控设备抓拍或截取的车辆图片，来自于系统外的车辆图片，构成了车辆数据仓库的外围库。 2、数据的存储 对于核心库的车辆静态数据，通常都是存储于关系型数据库中。对于中心库的卡口通行数据，则存放在面向列的高可靠高性能分布式数据库HBase中，其中实时过车记录部分，因其查询量大且更新速度快，放置在内存中以优化吞吐量，降低系统I/O负荷。外围库的车辆图片数据，则存储在类似于IPSAN这样的普通存储空间内。 3、数据的结构化与搜索查询 对于卡口过车图片这样的海量非结构化数据而言，为了实现数据的检索，必须通过智能分析技术对其进行结构化并入库，从卡口图片中提取出车牌颜色、车身颜色、车标、细分车型等传统卡口前端不能提供的结构化信息并存储在HBase 中。
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
性能测试详细测试方案 、八、- 前言 平台XX项目系统已经成功发布，依据项目的规划，未来势必会出现业务系统中信息大量增长的态势。 随着业务系统在生产状态下日趋稳定、成熟，系统的性能问题也逐步成为了我们关注的焦点：每天大数据量的“冲击”，系统能稳定在什么样的性能水平，面临行业公司业务增加时，系统能否经受住“考验”，这些问题需要通过一个完整的性能测试来给出答案。 1第一章XXX系统性能测试概述 1.1 被测系统定义 XXX系统作为本次测试的被测系统（注：以下所有针对被测系统地描述均为针对XXX系统进行的），XXX系统是由平台开发的一款物流应用软件，后台应用了Oraclellg数据库， 该系统包括主要功能有:XXX 等。在该系统中都存在多用户操作，大数据量操作以及日报、周报、年报的统计，在本次测试中，将针对这些多用户操作，大数据量的查询、统计功能进行如预期性能、用户并发、大数据量、疲劳强度和负载等方面的性能测试，检查并评估在模拟环境中，系统对负载的承受能力，在不同的用户连接情况下，系统的吞吐能力和响应能力，以及在预计的数据容量中，系统能够容忍的最大用户数。1.1.1 功能简介 主要功能上面已提到，由于本文档主要专注于性能在这里功能不再作为重点讲述。 1.1.2 性能测试指标 本次测试是针对XXX系统进行的全面性能测试，主要需要获得如下的测试指标。 1、应用系统的负载能力：即系统所能容忍的最大用户数量，也就是在正常的响应时间中，系统能够支持的最多的客户端的数量。
2、应用系统的吞吐量：即在一次事务中网络内完成的数据量的总和，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力。事务是用户某一步或几步操作的集合。 3、应用系统的吞吐率：即应用系统在单位时间内完成的数据量，也就是在单位时间内，应用系统针对不同的负载压力，所能完成的数据量。 4、T PS每秒钟系统能够处理事务或交易的数量，它是衡量系统处理能力的重要指标。 5、点击率：每秒钟用户向服务器提交的HTTP青求数。 5、系统的响应能力：即在各种负载压力情况下，系统的响应时间，也就是从客户端请求发起，到服务器端应答返回所需要的时间，包括网络传输时间和服务器处理时间。 6、应用系统的可靠性：即在连续工作时间状态下，系统能够正常运行的时间，即在连续工作时间段内没有出错信息。 1.2系统结构及流程 XXX系统在实际生产中的体系结构跟本次性能测试所采用的体系结构是一样的，交易流 程也完全一致的。不过，由于硬件条件的限制，本次性能测试的硬件平台跟实际生产环境略有不同。 1.2.1系统总体结构 描述本系统的总体结构，包括：硬件组织体系结构、网络组织体系结构、软件组织体系结构和功能模块的组织体系结构。 1.2.2功能模块 本次性能测试中各类操作都是由若干功能模块组成的，每个功能都根据其执行特点分成 了若干操作步骤，每个步骤就是一个功能点（即功能模块），本次性能测试主要涉及的功能 模块以及所属操作如下表
工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案
1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等 提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一 是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服 务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和 增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、 风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据 ISO 17025 相关要求开展。测试评价服务涉及 2 个 自有实验室、8 个自有户外试验场和超过 20 个合作户外试验场。见图 1 广 州 显 微 分 析 实 广 州 腐 蚀 分 析 实 广 州 花 都 户 外 试 海 南 琼 海 户 外 试 新 疆 吐 鲁 番 户 外 内 蒙 海 拉 尔 户 外 西 藏 拉 萨 户 外 试 武 汉 户 外 试 验 场 西 沙 户 外 试 验 场 沙 特 吉 达 户 外 试 海 南 三 亚 户 外 试 山 东 青 岛 户 外 试 美 国 凤 凰 城 试 验 美 国 弗 罗 里 达 试 其 它 合 作 试 验 场 验 室 验 室 验 场 验 场 试 验 试 验 验 场 验 场 验 场 验 场 场 验 场 场 场 图 1 环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关 信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括 但不限于： （1）产品环境适应性基础数据提供； （2）产品环境适应性调研分析报告； （3）产品环境适应性分析预测； （4）产品环境适应性技术规范制定；
华为公安大数据解决方案
公安大数据是指通过对公安原有卡口、车辆、人口、案件等多维海量数据的挖掘和分析，把离散的、碎片化的数据加工形成具有警务价值的数据处理技术。华为基于对公安业务及数据的深刻理解，全面覆盖大数据领域关键技术，推出了智能融合的公安大数据解决方案，提供海量数据存储、处理和分析等多维度服务，并与多地公安客户及各应用厂家展开紧密合作，打造服务于实战应用的智能大数据解决方案。 背景 随着信息化技术的飞速发展，大数据为公安信息化建设带来了新的机遇。大数据产生大信息，大信息产生大价值，大价值才能有大服务、大实战。在大数据时代，基于公安数据与社会数据融合的大数据分析研判在侦破案件、预防犯罪、精确打击、辅助决策等警务工作中的作用日益凸显。 应用场景
通过Hadoop 、MPP DB 、Spark 等海量数据处理技术，将公安内部数据、视频数据、政府数据及互联网数据进行综合碰撞分析，挖掘数据隐藏的价值和内在关联，同时通过人物、车辆、行为分析等 模型进行数据筛选，为各警种提供大数据服务。 ??ο???????? ???? ??ノ? ISV 智 慧 高达百万维度的全量建模，深度刻画；高效数据分析/挖掘算法显现大数据价值 高 效数据分析加速，响应实时查询；实时数据流，在线处理 开 放开放的编程和数据服务接口，联合行业ISV 提供多种大数据服务
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现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。 目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。 公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。 并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位
置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。 大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。 南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历，还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。
大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门)为积极应对“互联网＋”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道，整合业务信
息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。
大数据在软件测试中的应用 发表时间：2018-08-29T15:40:33.547Z 来源：《防护工程》2018年第8期作者：赵怡萍 [导读] 大数据时代的到来对于各行各业信息处理的能力与速度提出了更高的要求，也对软件测试技术的应用带来了挑战。本文针对大数据背景下软件测试技术的相关问题进行分析，并针对具体的发展趋势进行了阐述。 赵怡萍 浙江省方大标准信息有限公司浙江杭州 310006 摘要：在科技水平的发展下，人们步入了大数据时代，大数据时代的到来对于各行各业信息处理的能力与速度提出了更高的要求，也对软件测试技术的应用带来了挑战。本文针对大数据背景下软件测试技术的相关问题进行分析，并针对具体的发展趋势进行了阐述。 关键词：大数据背景；软件测试技术；发展 导言 随着当今世界经济的高速发展，计算机技术得到了很大的提高，互联网也得到迅速的发展，根据2014 年国际发布的报告指出，现在是数据的大爆炸时代，从全球范围来说，数据总数每两年就会增加一倍。数据时代的意义不在于数量的多少，而在于如何对这些有意义的数据进行专业化处理。随着全球化经济的发展和云时代的到来，人们对数据关注的程度越来越高。下面就针对大数据背景下软件测试技术的发展情况进行简要的介绍。 1 大数据环境下软件测试面临的挑战 1.1 传统测试平台难以符合大数据处理的要求 传统软件性能测试过程中主要是通过控制器来协调本地向服务器发送服务请求后开展服务器压力测试，是对局部物理主机进行测试负载，这种方式只由在用户数量较大的应用服务中才能充分发挥作用。现阶段云计算技术不断发展，用户的需求也越来越大，产生的访问量也成规模的增长，这意味要想有效测试服务器的实际承受量，难度越来越大，需要在软件真正上线之前对用户访问量的基数进行充分的测试，传统的局域网主机测试方法已经无法满足实际需求，在软件测试过程中存在难以对负载产生器的物理机数量进行动态拓展，并且云计算系统直接将客户端进行大范围的分布，无法有效对负载产生器的实际运行状态进行监控，这些问题都会直接影响到软件测试工作的有效开展，软件测试的效果无法保障。 1.2 ORACLE测试的有效开展受制于用户功能 大数据理念的提出大大降低了软件测试过程中海量数据处理的困难程度，通过框架处理模式可以将ORACLE 测试与管理的程序细分为map 与reduce 两个阶段，因此放需要开展程序分布工作时，用户需要完成的只有map与reduce 两个阶段的函数内容。而针对数据的分片，开展任务调度等细节工作的开展也都能狗在框架处理模式中得到充分解决。但是大数据系统也存在用户功能少的问题，这在一定程度上制约了ORACLE 测试的有效开展。 1.3 无法保障测试数据的准确性 软件测试工作的开展在云计算技术的广泛应用下能够更便捷的开展，尤其在架构和与PAAS 程序部分表现得钢架明显，但是对用户来说可能会造成一定的理解困难。但是用户对PAAS 程序方面的理解存在一定的难度。比如针对GAE 数据信息存储组件部分开展测试时，当用户下达一个数据请求时，会转接到请一个请求服务器的处理层中，同时对多个网络系统开展互动。当无法明确数据实际存储位置的时候，很难有效保障数据的准确性，因此只能借助API 从GOOGLE 存储区域进行二次数据读取，这种操作无法保障测试数据的准确性。 2 基于大数据下软件测试优化策略 2.1 不断调整与优化数据库的数据缓存区 一般来说，Oracle 数据库内存区主要由SGA 以及PGA 两个板块组成，其中SGA 板块主要属于缓冲区，用来实现数据库的数据缓冲以及共享，具体内部区域的划分直接影响到整个数据库系统性能的好与坏。数据缓存区是用来存储索引数据的区域，在软件测试过程中，相关操作对数据库发出的请求数据如果已经存储在缓冲区，那么数据会直接反馈给用户，中间检索的时间大大缩短，而如果数据请求并没有储存在缓冲区，那么系统需要在数据库中先进行检索读取，然后再缓存到数据缓存区，反馈给用户，这中间用户检索的时间大大增加。为了确保系统运行速度，方便用户能够更快速的获取数据库中的数据，需要不断提高对数据库的数据操作性能。 2.2 不断合理配置数据库的数据共享池与数据日志缓冲 数据共享池一般包括数据库缓冲以及数据字典缓存两个板块，数据库缓冲主要是用来存放已经执行过的SQL 语句， PL/SQL 程序代码分析以及执行计划操作请求信息，二数据字典缓存主要是用来存放数据库用户权限信息，数据库相关对象信息等数据。通过不断对数据库的数据共享池进行合理配置，能够大大提升SQL 语句和 PL/SQL 程序的操作执行效率。而数据日志缓冲主要是存放过往用户对数据库的所有修改信息，一旦数据日志缓冲出现失败，这意味着当前数据库设置的数据日志缓冲区容量需要扩大，否则将会影响到数据库的整体性能的发挥。 2.3 数据库中的碎片整理 在软件测试过程中也会对数据库的中数据进行调用，因此数据库中的信息数据一直都随着软件操作的开展进行变化，在这个过程中会存在磁盘碎片。通常来看，磁盘碎片可以细分为空间级碎片，索引碎片及以及表级碎片三个等级。针对空间级主要是通过操作命令导出数据后借助TRUNCATE 操作删除空间数据，再通过IMPORT 程序导入相关数据，从而有效清理空间磁盘碎片。针对所以索引级碎片，考虑到表空间中的索引数量在不断减少，而创建索引主要借助的变化频率的列开展，可以通过开展索引重建的形式来控制索引磁盘碎片的产生。对于表级磁盘随便，可以借助软件系统的数据来对已经存在的不同的数据板块进行设置，利用PCTFREE 等数据参数的重新设置来对磁盘碎片的产生进行预防。 3.3 推广智能化技术 在软件测试中运用智能化技术主要完成以下两个部分的功能：实现，界定输入数据的同时规范数据的属性要求；其次，实现充分考虑输入数据的大小，样本集以及输出的评判样式。在大规模数据的前提下，基于智能化技术可以消除输入与输出之间的数据流的差异，同时
公安车辆大数据分析 车辆大数据分析 车辆大数据除了要处理结构化的过车数据，还要处理非结构化的卡口图片，对卡口图片采用非基于机器学习的图片识别分析软件进行结构化，然后按照结构化数据处理的方法进行处理。 车辆大数据分析概述 车辆大数据分析通过对汇聚到大数据平台的全省卡口图片信息进行深度的数据分析，基于深度学习的方式解析出车牌、车型、车身颜色、驾驶员照片、副驾驶照片等特征信息，同时整合车辆盗抢库、车驾管库、六合一等系统，构建以车牌、车型、地点、时间为基础的车辆分析预测、稽查布控大数据应用，包括车辆活动轨迹、嫌疑假套牌车分析、车辆频次分析、车辆尾随跟踪分析、昼伏夜出分析、区域徘徊分析、车辆落脚点分析等。 车辆图像警务大数据实战平台在业务层面，涵盖图像信息接入、数据挖掘处理、研 判分析应用等多个环节；在用户层面，面向刑侦、交警、情报、指挥中心、治安等多个部门；在网络架构层面，部署在视频专网的卡口数据需通过省厅视频边界平台进入部署在公 安网内的车辆图像警务大数据实战平台；从平台关联层面，平台建成后能够与专网视频侦 控平台、专网卡口联网系统、PGIS警用地理信息系统等多个信息系统实现互联互通。 车辆大数据分析业务流 车辆图像警务大数据实战平台的业务通过计算调度集群从前端视频监控设备中实时抽
取视频图像信息，获取系统源数据，然后经过视频图像智能分析集群将非结构化数据抽取、转换，加载至动态车型库，最后利用实时搜索引擎集群、大数据分析集群、网络服务集群完成功能应用APP的多样化请求。 1.源数据采集、读取及任务分发 平台可自动智能采集读取数据库获得过车数据，自动分配数据来源。支持FTP、HTTP、NFS、CIFS、i-SCSI、RTSP等多接口类型，及多种格式信息，包括文本、图像等。 平台任务允许模块将待分析数据加入到任务队列，实现临时缓存。数据处理模块不断从任务队列提取数据，分发至各算法线程池，并调用算法引擎进行智能化分析和识别，实现多任务的并发异步处理。处理后的结果通过接口返回到应用系统。 2.目标车辆结构化查找 用户在应用系统WEB端，通过品牌、型号、年款、颜色等特征，或一键上传图片，可限定日期时间在地图范围内采用框选或任意划定搜索范围，进行车辆的查找操作。 由于分析过程中，平台分析结果（结构化语义）已存入图像警务云大数据调度中心数据库，因此，平台客户端后台软件可以直接从结构化数据库中进行语义搜索和统计分析。 3.按车辆局部性特征搜索 用户通过应用平台WEB端，将车辆图片样本提交到WEB控件，并通过WEB控件中的标记工具，将需要查找的特征物标识出来，连同待查找的设备范围、时间范围等一起发送指令到本平台。
性能测试方案
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前言 平台XX项目系统已经成功发布，依据项目的规划，未来势必会出现业务系统中信息大量增长的态势。 随着业务系统在生产状态下日趋稳定、成熟，系统的性能问题也逐步成为了我们关注的焦点：每天大数据量的“冲击”，系统能稳定在什么样的性能水平，面临行业公司业务增加时，系统能否经受住“考验”，这些问题需要通过一个完整的性能测试来给出答案。 本《性能测试计划书》即是基于上述考虑，参考科学的性能测试方法而撰写的，用以指导即将进行的系统的性能测试。 1第一章XXX系统性能测试概述 1.1被测系统定义 XXX系统作为本次测试的被测系统（注：以下所有针对被测系统地描述均为针对XXX系统进行的），XXX系统是由平台开发的一款物流应用软件，后台应用了Oracle11g数据库，该系统包括主要功能有:XXX等。在该系统中都存在多用户操作，大数据量操作以及日报、周报、年报的统计，在本次测试中，将针对这些多用户操作，大数据量的查询、统计功能进行如预期性能、用户并发、大数据量、疲劳强度和负载等方面的性能测试，检查并评估在模拟环境中，系统对负载的承受能力，在不同的用户连接情况下，系统的吞吐能力和响应能力，以及在预计的数据容量中，系统能够容忍的最大用户数。 1.1.1功能简介 主要功能上面已提到，由于本文档主要专注于性能在这里功能不再作为重点讲述。
1.1.2性能测试指标 本次测试是针对XXX系统进行的全面性能测试，主要需要获得如下的测试指标。 1、应用系统的负载能力：即系统所能容忍的最大用户数量，也就是在正常的响应时间中，系统能够支持的最多的客户端的数量。 2、应用系统的吞吐量：即在一次事务中网络内完成的数据量的总和，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力。事务是用户某一步或几步操作的集合。 3、应用系统的吞吐率：即应用系统在单位时间内完成的数据量，也就是在单位时间内，应用系统针对不同的负载压力，所能完成的数据量。 4、TPS：每秒钟系统能够处理事务或交易的数量，它是衡量系统处理能力的重要指标。 5、点击率：每秒钟用户向服务器提交的HTTP请求数。 5、系统的响应能力：即在各种负载压力情况下，系统的响应时间，也就是从客户端请求发起，到服务器端应答返回所需要的时间，包括网络传输时间和服务器处理时间。 6、应用系统的可靠性：即在连续工作时间状态下，系统能够正常运行的时间，即在连续工作时间段内没有出错信息。 1.2系统结构及流程 XXX系统在实际生产中的体系结构跟本次性能测试所采用的体系结构是一样的，交易流程也完全一致的。不过，由于硬件条件的限制，本次性能测试的硬件平台跟实际生产环境略有不同。 1.2.1系统总体结构 描述本系统的总体结构，包括：硬件组织体系结构、网络组织体系结构、软件组织体系结构和功能模块的组织体系结构。
含的摄像机、卡口、物联网感知终端如MAC 地址采集设备等，包 含网络接入设备、核心交换设备、安全管控设备等。同时,需积 极协调与挪人员库、M 库等公安资源库的離。細设施 层是整个架构的基础，为平台服务及业务呈酸供基础资源。 图1系统理辑结构图 平台服务层主要包含地图引擎、大数据处理、智能分析、 数据存储等模块;地图引擎用于加载不同类型的地图资源，便 于向上提供可视化呈现的基础;大数据处理模块基于H a d o o p 和Spark 两种计算框架，可实现对历史数据的归类分析、对实 时数据的流式处理，实现多种数据类型的清洗、挖掘、计算、碰 撞等，基于数据处理模型和算法，在时空数据库的基础上为公 安实战业务提供基础数据计算;智能分析模块加载图像、数据 分析算法，可实现基于人、车、非机动车的结构化、半结构化处 理，可加载如人脸识别、视频结构化、车辆二次识别等相关算 法，将系统中大量的非结构化数据处理变成结构化或半结构 化数据，便于后续的大数据处理;数据存储模块用于存储基础 音视频数据、疑情数据、线索数据、警情数据、案件数据等，可 对外提供存储及检索服务、备份归档服务、业务数据调度服务 等;平台服务层是整体架构中最重要的数据处理层，可通过高 总线、标准接口实现与基础数据层的对接，同时通过标准接口 可对外提供数据处理服务，便于系统的可视化业务呈现层针 对不同需求的用户进行定制化业务功能开发。 可视化业务呈现层是基于平台服务层提供的标准数据、 计算资源调度接口，基于不同行业用户的差异化需求，基于 指挥中心大屏显示、桌面显示、移动显示等不同业务应用模 型而进行业务操控的层次;可视化业务呈现层可对不同用户 提供如指挥调度、治安巡控、合成作战、视图解析、交通管控、 1概述 平安城市视频监控技术已经从联网整合阶段发展到视频 实战深度应用阶段。面对视频资源整合规模的持续扩大、视 频实战业务的广泛应用以及视频信息化处理过程中产生的海 量视频数据，如何充分利用海量的视频数据，实现海量视频数 据的高效检索以及基于实战需求构建警务大数据应用平台， 成为视频深度应用亟待解决的问题。 建设一个基于智能、物联网等新技术的应用平台，实现基 于人脸、车牌等多维数据采集、数据分析研判于一体的视频图 像信息应用系统可以解决如何快速有效提高从大量视频和图 像信息中査找到有效信息的效率问题，解决海量视频数据的 不断増大带来的存储成本的增加问題以及目前的视频数据使 用方案越来越难解决的海量视频应用场景。其次利用目前已 建设的天网、智能交通视频、社会面视频等数据，打造大数据 分析中心，为侦查破案提供数据分析支撑。 2建设原则 采用智能分析、数据海量信息检索、物联网、云存储等先 进技术，开展各警种、各部门视频图像信息深度应用?实现视 频图像信息与天网、智能交通等各类公安数据信息的交互与 共享，推进各警种开展视频治安防控、视频指挥调度、人员管 控、车辆管控、视频图像侦査、视频交通管理等公安实战视频 应用。 (1) 坚持开放接口，数据共享的原则?要开放数据接口，加 强与公安各警种、各政府职能部门的业务系统对接，充分实现 视频图像信息数据共享，最大程度地满足各瞀种、各部门在业 务工作中对视频图像信息的需求a (2) 坚持业务主导，协同作战的原则。应用工作要紧密结 合公安实战业务和城市综合治理业务工作需求，坚持以业务 为导向，紧紧服务于公安实战和城市综合治理。要避免只依 靠视频图像信息的单一作战，要加强视频图像信息与其它信 息数据的关联和碰撞，加强多警种、多业务的协同作战。 (3) 坚持专业支撑，综合应用的原则。要坚持专业化和普 及化并重发展的方向，通过开展视频图像与其他数据的协同 应用工作，打造专业安防技术，为公安实战提供专业技术支 撑。同时，开展全瞥的视频图像信息及各相关平台数据的普 及应用和综合应用，提升全警的战斗力。各安防系统综合信 息为政府各职能部门提供专业技术支撑，提升城市综合治理 水平。 3系统逻辑结构 基础数据层主要是多种类型的数据雜、接入、承载网络及 处理层，基础数据层主要包含天网、智能交通、警务通系统中包 2018年第1期 信息通信 2018 (总第 181 期） INFORMATION & COMMUNICATIONS (Sum. N o 181) 公安大数据平台建设思路研究 马磊 (江苏省邮电规划设计院有限责任公司，江苏南京210000) 摘要:从分析当前公安监控技术的发展情况及面临的主要问题入手，提出了公安大数据平台的建设原则及系统的逻辑架 构、总体架构，分析了不同业务的大数据处理流程，并对大数採平台的功能需求进行了阐述。关键词:公安;大数据平台；结构化 中图分类号:TP 274 文献标识码:A 文章编号：1673-1131( 2018 )01-0061-03 .天知资39 天 W ttlg _ S U t 交iAUBii ! 交通视頻资《 j j 轚务ig 敗抿 ■ a 乐 ffi 制墼 su 设旌大 r b c j .b 丨 系绞栘功终期鼉不及坨故系铳 j T F X c = 化銮 § j f S 0M _ _ J 萎础败据 s 61