云计算背景下多源信息服务系统的体系结构及关键技术研究

李燕梅

摘 要：近些年来，我国信息化建设进程的不断推进，使云计算技术得到了迅猛的发展，将云计算技术应用于多源信息服务系统中，极大地推动了多源信息服务系统的服务优势，大幅提高了多源信息服务系统的应用价值。鉴于此，本文在云计算背景下对多源信息服务系统的服务模式、体系结构及关键技术进行了深入的研究，并在此基础上对云计算背景下的多源信息服务系统的未来研究方向提供相应的参考建议。

关键词：云计算 多源化 信息服务系统 体系结构 关键技术

中图分类号：C931.6 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2018）01（a）-0154-02

1 云计算背景下多源信息服务系统的服务模式研究

在云计算背景下，多源信息服务系统是以服务内容为基础，将服务者作为纽带来为用户进行服务的，从而实现服务质量的优质化。多源信息服务系统根据其服务群体的不同，其服务模式也有所不同，其主要服务模式主要分为两种：一种是面向领域的服务模式，另一种是面向用户的服务模式。以下便对这两种服务模式进行相应的研究。

1.1 面向领域的服务模式研究

云计算技术的不断发展使其在各个领域中得到了极为广泛的应用，其应用领域的不同也使多源信息服务系统的服务模式及其特征发生了巨大的改变。在图书馆领域中，云计算的应用使数字化图书馆应运而生，这也使其信息服务模式与传统的图书馆信息服务模式产生了极大的区别，数字圖书馆是将互联网技术与数字技术作为核心来提供信息服务的，它在进行信息服务过程中，其服务架构中的逻辑层次数量较多，例如可视化、应用程序等。在教育领域中，云计算技术与多源信息服务系统的结合，使教育成为了面向对象，进而使多源信息服务系统在教育方面的服务更加优质。不过，从历年来学者对多源信息服务系统这一面向领域的服务模式的相关研究实践表明，还有许多共性问题仍旧有待进一步解决，需要进一步加大研究力度。

1.2 面向用户的服务模式研究

云计算背景下的多源信息服务系统在服务的用户群体类别有所不同时，它的服务模式也势必会有所不同。目前，面向用户的服务模式有两个主流模式，其一是Salesforce企业在利用多源信息服务系统对客户关系进行管理时，会根据客户的自身需求，来构建相应的整合平台，该平台能够使用户根据自身需求和独立软件供应商进行合作，从而参与到软件的制作与整合当中去，以此满足用户对软件的使用需求。其二是Google公司建立的Goole平台，该平台是以Goole作为基础框架的，用户能够按照需求来对满足自身的应用程序进行运行，此外，该平台还能够进行动态扩展，确保应用程序能够更加高效地满足用户需求。当然，在部分服务平台中，还可以将多源信息服务系统的全寿命周期作为目标来为用户提供全面优质的服务。

2 云计算背景下多源信息服务系统的体系结构研究

2.1 多源信息资源管理结构的研究

云计算背景下，多源信息服务系统的资源管理结构中，对信息服务的描述可以通过可扩展性的标记语言来进行语义化描述，还可以通过资源描述框架及本体语言等诸多方式来进行描述，通过这些方式能够使信息服务的描述更加准确和便于理解，从而为云计算环境下对信息服务资源的挖掘、配置及管理奠定深厚基础。当前，在信息服务描述方面，有学者提出以RDF来对云计算资源进行语义化描述，还有学者提出以标记的访问控制系统来实施资源的访问控制。在信息服务资源挖掘和匹配方面，多源信息服务系统研究出许多方法，Sim利用agent试验平台来实现信息服务资源的挖掘与匹配，并取得了良好的效果。还有学者根据云计算服务提供商在信息服务资源挖掘中的困难，提出一种基于Web资源的RVWS体系结构来实现信息服务资源的挖掘。在信息服务资源配置方面，其资源管理结构体系主要包括基于多agent协商模型的体系结构、基于市场模型的体系结构等。在信息服务监控方面，体系结构主要包括虚拟化资源适应性管理模型、EU-CALYPTUS开源平台、OSGi开源平台等。

2.2 多源信息服务结构优化的研究

在多源信息服务系统的结构优化方面主要包括信息服务生命周期的优化、信息服务过程的优化、信息服务质量的优化。在信息服务生命周期的优化中，主要是以SOA结构体系来进行的，还有是以SVLC价值生命周期模型来进行的。对于信息服务过程的优化，Pandey等学者研究出一种粒子群PSO算法，该算法能够对云资源进行低成本的动态分配，还有学者提出了一种模糊蜂群优化算法，它利用人工蜂的寻优行为来实现问题的对比分析，进而实现了用户对不同网络结构体系的应用服务访问。不过，由于其信息服务过程中需要建模，而建模又非常繁琐，虽然目前的研究已经将传输成本、服务需求及服务成本进行了综合考虑，但仍旧受到诸多因素的限制，致使模型的优化效果与适用性大打折扣。在信息服务质量优化方面，Lee等学者对SaaS质量综合评估模型进行了改进，实现了对质量属性定义的扩展，但因其在量化估算方法上的缺失，致使其适用性受到了很大限制。还有学者提出一种Qos计算模型及相应的信任估算方法，这为信息服务质量的优化提供了重要的指导意义。

3 云计算背景下多源信息服务系统的关键技术研究

3.1 云系统

在云计算背景下，多源信息服务系统主要包括动态扩张数据中心与服务器集群两种基础，这也使其在结构体系上属于并行分布式结构，这也使它的体系结构呈现出动态扩展性、分布式与虚拟化的特点。云计算技术与多源信息服务系统的结合，使学者们构建了不同类型的云系统，这些云系统的应用使多源信息服务系统的服务得到了可靠保障，显著提高了服务质量。不过，由于云系统的环境特征属于特型型，这也使云系统的推广与应用受到了很大影响。因此，现阶段学者们已经对云系统的通用性进行了相关研究，并取得了良好进展。

3.2 系统移植技术

云计算背景下，用户能够在远端对支撑数据与业务逻辑进行部署，不过由于运行环境对软件的影响，致使在对某些重要数据与关键程序进行移植时难度往往较大。因此，系统移植技术应运而生，系统移植技术能够在确保多源信息服务系统的平稳下利用云计算将这些重要数据与关键程序迁移至云计算架构中，为了确保移植能够顺利开展，通过采用云模拟软件来对风险进行建模，进而降低移植过程中产生的风险与成本。并且，在移植过程中充分运用了逆向工程方法对系统体系结构进行了分析，以此挖掘价值业务逻辑信息，然后进行移植，从而达到良好的系统移植效果。

3.3 云服务定价技术

云服务定价技术是云计算背景下多源信息服务系统的关键技术，为了确保系统体系结构的稳定性，就必须要对云服务资源价格进行确定，许多学者对相应的定价策略开展了深入的研究，并取得了较为理想的进展。云服务代应商在对价格进行标定时，难以对成本最小化进行充分考虑，为了确保云服务资源定价的合理性，采用云服务定价技术来构建定价模型，在确保云服务的可靠性与多样性的同时，来保证价格的合理，以此确保用户需求得到充分满足。

4 云计算背景下多源信息服务系统的发展方向

4.1 商业模式及评价方式的发展方向

当前，云计算技术在各个领域中得到了极为广泛的应用，这使传统行业的服务模式、交易模式及运作模式发生了巨大的改变，极大推动了新型模式的建立与推广应用，提高了经济效益。总而言之，云计算技术的应用为各个领域的发展与运行提供了可靠的技术支持，并促进了各个领域企业的资源共享平台的革新，实现了服务模式的转变，使其在市场环境中向着便捷化、科学化、合理化、安全化的方向快速发展。其实，云计算技术和商业领域间的关系是互相促进的，云计算技术为商业领域提供了良好的發展平台，实现了企业商业模式的革新。而商业领域的快速发展也为云计算技术的运用提供了便利，加快了云计算技术在应用过程中的发展与创新。

4.2 跨域及跨平台的发展方向

云计算技术的应用为信息服务资源的挖掘、提供、配置贡献了极大力量，这也使信息服务的规模不断扩大，多源信息服务的不确定性、动态性、异构性与多源性特征也日益凸显出来，而用户对于信息资源的需求也开始向着随机化与多样化的方向靠拢，这就需要技术人员对多源信息服务系统进行不断的创新与改进，这样才能使多源信息服务系统满足用户不断转变的信息资源需求。此外，相关部门要想实现多源信息服务系统的动态化管理，就必须要加强跨域乃至跨平台的管理，这样才能实现效益最大化。

4.3 多目标控制方法的发展方向

云计算背景下，云计算技术的应用使新型服务环境的构建进程逐步加快，这也使多源信息服务系统的信息服务能够同时服务于多个用户，并且互不干扰，而这一未来发展方向必然需要相关部门的配合与协作，进而使多源信息服务系统得到不断完善与优化。相关人员也必须对用户的个性化需求进行综合考虑，以此加快系统智能化的发展进程。

5 结语

总而言之，将云计算技术与多源信息服务系统进行高效的结合，对于促进多源信息服务系统的发展有着十分重要的现实意义。本文通过对云计算背景下多源信息服务的服务模式、体系结构、关键技术及未来发展方向进行深入的探讨与分析，描绘了多源信息服务系统未来美好的发展蓝图。在不久的将来，云计算技术的深化应用，必将使多源信息服务系统得到不断的完善与改进。

参考文献

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