新材料行业服务平台设计与实现

2021-12-05戴铮刘丹

中国信息化 2021年11期

戴铮刘丹

针对新材料行业检测资源分散、共享机制缺乏、检测数据利用不足、实验室管理信息化程度低的问题，本文运用大数据、云计算等新一代信息技术，结合“工业互联网+检测”的思维，设计了新材料行业服务平台，实现了门户展示、电商平台、大数据应用中心、服务支撑、实验室管理、数据资源中心与大数据分析等功能，形成检测资源汇聚、检测能力共享、检测数据挖掘、实验室信息化管理的新模式，有效提升了行业的市场化服务能力，构建互联网环境下的新业态。

一、引言

随着世界范围内制造业和高新技术产业的飞速发展，对新材料的需求也日益增长，新材料产业发展前景十分广阔。我国新材料检测机构数量众多，但普遍规模小，检测资源分布散、机构检测能力范围相对较窄；新材料行业生产企业检测条件及设备不足，企业之间未形成检测能力共享，缺乏共享机制；新材料行业积累的检测数据未得到充分的利用，数据价值未充分挖掘；检测机构的实验室依赖传统的方式进行管理，信息化程度低，严重阻碍了行业的发展。

随着新材料产业的快速发展，新材料检测需求日益增多，整个行业需建立新材料行业服务平台，以提升新材料检测服务能力，满足新材料研发、生产、应用的需求。本文创新性地从新材料行业服务平台的总体架构、平台功能、系统部署三个方面进行设计，并对平台的关键技术及平台特性进行了探讨，为提升检测能力和水平，解决新材料检测的瓶颈和短板，促进新材料产业快速健康发展提供支撑。

二、新材料行业服务平台设计

（一）系统的总体架构

平台整体由服务器端软件、PC端软件、移动端软件（IOS、Android）、微信小程序软件共四部分组成，采用前后端分离的架构设计，此架构设计能实现软件设计的前后端解耦，提升平台整体响应速度，减少后端服务器的并发/负载压力。

平台采用高可用分布式微服务架构，深度分析系统业务模块，其中服务端软件通过Restful接口为PC端、移动端以及微信小程序提供相应服务，同时服务端应深度分析系统业务模块，进行微服务的合理划分和管理。每个服务都有自己的处理和轻量通讯机制，可以部署在单个或多个服务器上。

平台系统架构遵循云+端的模式，分为数据层、服务层、接入层以及消费层。

如图1所示，数据层包括数据库以及大数据相关组件。该层提供数据管理等服务。

服务层是平台的核心，实现平台的全部业务功能逻辑。主要包括供需对接服务、检测流程服务、实验室入驻服务、权限管理服务、联盟管理服务、会员管理服务、云实验室管理以及其它服务。

接入层是接入用户请求的服务网关、服务负载均衡。

消费层是连接用户与平台的纽带，包括APP、微信等移动端、平台前端、企业系统前端等丰富的服务展现形式。用户不管是用计算机还是用手机等智能终端，都可以与平台进行随时随地的交互，获取平台所提供的服务。

（二）平台功能设计

1.平台门户

作为PC用户端的子系统，平台门户主要提供资讯展示、合作洽谈、广告位管理、搜索、链接、帮助中心等功能，同时门户提供检测、咨询和培训服务的入口。

2.电商平台

电商平台实现检测、商品销售、培训、认证、咨询、仿真、失效分析等多种服务的线上交易，同时汇聚检测设备资源和检测专家资源，提供设备共享和专家在线咨询服务，支持客户在线下单、在线订单跟踪、在线支付、在线报告查询、售后客服等功能。

电商平台是多用户电商平台，检测机构用户可入驻平台，管理自己的商品、设备，对其属性进行管理、如上架、下架。

平台可灵活设置结算方式，既支持平台统一结算，也可商户单独结算。同时具备线上交易支付、线下结算等多种支付方式。

电商平台从产品与服务角度区分为业务服务中心、商品销售中心、专家服务中心。

3.新材料大数据应用中心

聚集新材料行业客户信息、服务机构信息、产品认证庫、标准库、报告库等海量行业基础数据和交易数据，打造新材料大数据应用中心，通过大数据整合分析，借助最新的分析技术，形成大数据看板。为企业提供权威行业发展、生产研发、运营管理、营销推广等方面的数据支持，并服务于政府监管、行业协同、产业升级、业务发展、产品改进等各个环节，推进检测机构的管理向数字化、智能化提升。新材料大数据应用中心数据处理过程如图2所示。

4.服务支撑中心

通过平台整合检测产业链资源，包括设备供应商、行业专家库、检测指标库、检测服务知识库等相关资源，为检测业务和生产服务提供支撑能力。将过程信息沉淀为知识库共享给下游检测机构，实现检测能力最大化复用。

5.实验室管理系统

平台提供完备的实验室管理体系支撑，将实验室检测操作流程、方法、设备使用规定等数据化，并及时更新，提供提醒流程，发挥标准和方法的管理作用。

围绕检测业务能力，沉淀样品、人员、设备、仓库、文件等相关数据，形成实验室信息管理系统的资源控制能力。

6.数据资源中心与大数据分析应用

数据资源中心是平台的数据资产中心，为平台提供数据存储功能，同时承载数据资产管理的功能。通过数据资源中心对内实现向应用层的数据开放，对外实现与主中心、其他行业中心、下游检测机构之间的信息共享、流通。

为实现精准营销、用户行为预测、潜在用户挖掘、生产指导、科学决策支撑等目标，通过大数据服务，借助最新的分析技术和图形化手段，将平台运营积累的海量的行业基础数据和交易数据进行整合分析，挖掘出传统研究方式无法获取的信息，为国家制定行业发展规划等相关政策提供参考依据。

（三）系统部署

平台基于微服务架构搭建，使用云端集群部署方式，云端集群部署与监控可提供云操作系统和上层应用服務的部署及业务增长后的系统配置升级管理。

云端集群部署：支持自动化的安装部署。主要功能包括：服务安装、服务升级、主机升级、远程部署、远程维护。

运行监控：可以查看集群的整体运行状况。包括主机、服务等资源的数量、在线情况、运行负载情况以及告警信息。同时监控平台各组件运行状态、硬件资源占用情况等，被监控对象出现异常情况时，监控系统会发出告警通知。

三、关键技术

（一）统一鉴权认证技术

分布式系统的每个服务都会有认证需求，如果每个服务都实现套认证逻辑会常冗余，考虑分布式系统共享性的特点，需要由独的认证服务处理系统认证的请求。

采用OAuth2+JWT实现统一鉴权认证，引个认证授权层，认证授权层连接资源拥有者，在授权层，资源拥有者可以给其他服务应授权访问，令牌采 JWT格式，JWT令牌中包括户相关的信息，客户端只需要携带JWT访问资源服务，资源服务根据事先约定的算法完成令牌校验，需每次都请求认证服务完成授权。

（二）分布式微服务架构

采用Spring Cloud框架，通过Eureka进行服务注册发现、Hystrix监控服务调用进行熔断保护、Config进行统一配置服务、采用Zuul进行服务转发、使用Sleuth、Zipkin记录请求数据、链路跟踪进行服务跟踪。采用微服务架构实现自底向上开展实施、细粒度服务划分、独立部署的服务、简单的服务集成。通过前后端分离技术减少后端服务器的并发/负载压力，增加代码的维护性&易读性，提供前端组件代码复用率，提升开发效率。

当平台进行扩展时，通过添加与现有节点功能相同的新节点，在所有节点之间重新分配负载，可以横向扩展或向外扩展。还可通过向负载平衡网络中添加更多的服务器来扩展，以便传入的请求可以分布在所有服务器中。