基于大数据的部队装备信息管理应用的研究

李甲赞 李俊利 张生武

摘 要：对于部队装备信息管理而言，其是一种常规性、整体性、基础性的工作，在稳固与提升部队作战水平上有着举足轻重的作用。近年来，伴随科技的飞速发展，部队信息化水平日渐提升，怎样优化此项工作成为重点研究问题。本文主要围绕大数据的定义和特征展开分析，并提供其在部队装备信息管理中的应用措施。

关键词：大数据 部队 装备信息管理

一、大数据的定义和特征

（一）基本定义

所谓大数据，又叫做big data（巨量资料），具体是指需要新处置方式才能具备良好观察力、决策力以及流程完善能力的大量多样性信息资产。此定义由Kenneth Cook， Victor Mayer Schneiberg最先提出。

（二）主要特征

1.关于volume

通常情况下，数据量是由PB、TB来运算的，数据规模较大，数据的内在信息与价值和其大小息息相关。以情报侦查部为例，数据储存量能达到PB层级。

2.关于varoety

数据种类繁杂，具有多样性，一般包含非结构化与结构化数据等。其中前者以准结构化与半结构化数据为主[1]。

3.关于velocity

此速度具有两种寓意，一种是数据量增加的速度较快，根据IDC（国际数据公司）推断，在世界范围内，数据会以60%的速度逐年提升；另一种则是数据处置速度较快，选用科学合理的大数据处置技术，能迅速从众多不同种类的数据中得到有效信息。

4.关于value

对于价值而言，其同样有两种寓意。一种是价值的密度较低，比如在捕获犯罪人时，在较长时间段的监控视频内，仅有其现身的几秒才是有价值的视频信息；另一种是有着较高的潜在价值，从海量数据中能开发出适用于引导和管理人们生活的正确决策。

5.关于veracity

对数据的真实性与质量有着更高的要求

6.关于variability

数据的种类和内容变幻莫测，对数据的高效处置与管理带来一定影响。

二、基于大数据的部队装备信息管理运用

（一）信息管理数据的搜集

1.搜集传感器

在测定物理环境变量时通常会使用传感器，其能把这些变量变成能解读的数字信号作为备用处置，利用无线或是有线网络，把信息传达到数据收集点。部队装备信息管理工作中形成的数据信息，通常源于基站中的巡检、修理、保障数据记载，这些数据信息大多数由传感器依据装备所在的物理环境的转变来供应的。不仅如此，还能在传感器测控链路中获得所需数据[2]。

2.搜集系统日志

作为利用率最高的数据搜集方法，日志形成于信息管理数据源之中，用独特的文件格式记载系统各项活动。大部分在数字设施上运作的装备管理系统均会以系统日志的模式为总台传达即时数据信息。其中反馈装备管理惯用的web服务器日志文件格式主要有三种，分别为拓展日志文件、日志文件以及IIS。而数据库能顶替文本文件储存日志信息，提升巨量日志库的搜索效率。

3.搜集互联网数据

互联网数据搜集，具体是指采用互联网爬虫技术，完成有准确性、具体性、行业性的管理数据信息获得。在实际管理过程中，利用互联网爬虫从部队内网中提炼内容，且挖掘出所需的数据信息，然后为爬虫供应其所需的URL，结合其得到的数据进行处置。

（二）信息管理数据的储存

所谓数据储存，简单来讲就是把数据流和数据源在加工进程中形成的临时文档或者有待查询信息的储存。基于大数据平台，部队装备信息管理工作中存在诸多繁杂数据，相关数据库在实时记载不同的数据信息，而维修部同时也在储存修理数据。结合信息管理数据容量大、样式多的特征考虑，通过Hadoop平台建设装备信息管理储存体系变成目前焦点话题。

1.结构化数据

此种数据又叫做行数据，是一种通过二维表构造来表述与实现的数据。在装备信息管理中这一数据通常是指电磁环境、天气条件与地理状况等等。

在储存结构化数据时，往往会使用以SQL server2014为主的microsoft储存软件，和Hadoop系统联合建设储存体系，携手建设数据库，把数据置于固定名字的新创数据库里，把新建数据库和过去的数据完美衔接在一起，从而实现数据的安全储存。

2.非结构化数据

此种数据具体是指结构不健全、缺少规则性、未预设置的数据模型，是一种不适合采用数据库二维表来体现的数据。对于装备信息管理中存在的此种类型数据而言，具体是指传感器搜集到的图像、视频等信息。储存于HDFS中采用的是文件的形式，而且把指向文件的路径或者链路储存在建设的HDFS分布式文件体系内的HBASE数据库内。

（三）信息管理数据的剖析

大数据分析，主要包括五大内容，一是可视化分析；二是数据开发算法；三是预估性分析能力；四是数据监管与数据质量；五是语义引擎。

就可视化分析而言，其能对数据展开关联剖析，同时生成相关图表，让数据直观的呈现在客户眼前。

数据开发，能从大量数据中提炼出潜在的，人们之前不了解的、却又具有一定价值的知识与信息的过程。

预估性分析能力则是指利用统计学有关知识，建设预估机器和模型，结合之前两个环节得到的结果对将来发展进行推测。

数据监管和数据质量则是在管理实践过程中，采用规范化的流程与用户来监管数据，能确保接下来的数据开发有序进行。

对于语义引擎而言，是指处置客户的搜寻关键字，拓展语义寓意进而更加精准的、全方位的完成客戶检索。

结论：综上所述，在部队装备信息管理中采用大数据技术，不但能适应时代发展要求，还能提高部队整体实力。可从信息管理数据的搜集、储存与分析等方面入手，充分发挥其自身优势和作用。

参考文献

[1] 王家其，尹承督，樊泽凯.基于大数据的部队装备信息管理应用[J].兵器装备工程学报，2017，38（11）：99-102.

[2] 何国良，樊延平，徐文超.基于效能仿真的数字化部队装备保障方案多层次评价[J].装甲兵工程学院学报，2016，30（01）：14-20.