基于微服务的智慧健康养老综合数据管理平台的研究

黄丽萍 吴忠华 钱小聪

(中冶华天南京电气工程技术有限公司，江苏 南京 210019)

0 引言

当前，我国已进入人口老龄化快速发展时期[1]。由于年龄分布状况和家庭结构的变化，传统养老模式已无法满足社会现状的需求[2]。与此同时，信息技术的飞速发展，互联网+发展模式得到了广泛的应用。2017年，国家出台各项文件，旨在重点推动智慧健康养老关键技术和产品的研发，互联网+智慧健康养老的服务模式显示出广阔的发展前景。

1 基于微服务的智慧健康养老综合数据管理平台建设的必要性

1.1 中国智慧健康养老需求飞速发展的产物

随着我国老龄化进程的加快，传统养老服务模式与急速增长的健康养老服务需求间的矛盾日益突出，健康养老的智慧化已成为当代发展趋势。如何将人们智慧健康养老的需求及时转化为切实可行的服务是这个互联网+智慧健 康养老模式需要着重解决的一个课题。基于微服务的智慧健康养老综合数据管理平台的建设符合中国智慧健康养老飞速发展的需求，为深度开发智慧健康养老需求最终回馈于大众智慧健康养老服务提供了有力的数据资产支撑。

1.2 中国智慧健康养老长期健康发展的要求

目前，我国互联网+智慧健康养老发展仍处于初级阶段，各政府部门、各医疗机构、各地区信息分割，数据的融合共享存在天然屏障，不利于整个智慧健康养老服务市场的发展。本平台的建设顺应了智慧健康养老长期健康发展的要求，通过现代信息技术的应用，将养老数据需求分解成多个微服务，对智慧健康养老资源特别是数据资源进行充分汇聚融合，形成高质量的数据资产，为智慧健康养老行业的长远发展提供清晰明确的数据支撑，对弥补我国传统养老模式的不足、提高老人的生活质量和养老领域卫生服务资源的运作效率都有着不可估量的价值。

2 基于微服务的智慧健康养老综合数据管理平台设计

本平台以微服务形式处理智慧健康养老领域多方数据需求，以现有智慧健康养老机构养老、社区养老及居家养老三大子系统为主要数据来源，依托微服务架构、数据融合、大数据决策分析等技术，实现对智慧健康养老数据的综合管理，并通过数据挖掘主动分析智慧健康养老数据，最终提升智慧健康养老服务的智能化水平。该平台主要划分为三层，分别是资源采集层、数据支撑层、应用管理层，具体见图1。

2.1 资源采集层

资源采集层作为该平台的初始环节，包含智慧健康养老机构养老、社区养老、居家养老子系统及一些公共资源中可共享的数据的采集。其中三大子系统中的数据囊括了通过各种智能终端采集到的老年人的身体信息及老人的电子档案、电子病历等数据，同时还包括人员管理、服务管理、设备管理、工单管理等相关数据。

2.2 数据支撑层

数据支撑层作为该平台的流转通路和数据中枢系统，负责提供系统所有数据存储及备份、根据应用管理层的业务需求对数据进行适度融合等服务，旨在提高智慧健康养老数据资源的利用率与价值转化率。

2.3 应用管理层

应用管理层是该平台关键一环，负责所有接入该平台的数据需求编写与实现、综合数据报表集的制作及领导驾驶舱数据动态维护等相关业务。每个需求可视为特定的微服务，各微服务使用Http Restful API的方式互通。综合数据报表集可根据用户需求向用户多维度展现约束条件下智慧健康养老的特定数据分布状况。领导驾驶舱则从更宏观的角度呈现整个智慧健康养老行业的发展方向。通过领导驾驶舱和综合数据报表集的多维度数据展示以及数据分析融合的实现，用户在了解现有智慧健康养老系统运营状况的同时可以获取该行业发展方向相关决策建议，进而推动整个行业的智慧健康发展，切实解决人们对健康养老智慧化日益迫切的需求。

3 基于微服务的智慧养老综合数据管理平台关键技术

3.1 微服务架构技术

微服务是新近流行的一种软件架构技术。本平台中基于业务需求的多样性以及长期性考虑，选择微服务架构技术作为整个平台的基础框架。每个需求即视为一个微服务，例如设备监控微服务、服务项目分析报表集微服务等。平台自身运作的系统功能亦做成微服务的形式例如权限管理微服务等，服务之间通过Http Restful API进行协同通信。该技术的引入降低了不同服务之间的关联影响，增强了平台的扩展性与高可用性。

3.2 数据融合技术

数据融合技术应用在该平台中，可分析处理不同特点的老人的具体需求，进而帮助决策者提供科学判断的依据。该平台中数据融合技术主要分为两大类，医疗数据融合和行为数据融合[3]。医疗数据融合着力于特征层数据融合，通过特征层多体征信息数据融合技术的实现，可以检测出很多数据层融合无法检测的病症，如利用心电、血压等参数融合得到心血管疾病结果等。行为数据融合则将系统多源数据进行融合，完成对用户行为的识别，主要包括体感行为识别、日常生活行为识别、基于时间和空间融合的时空行为识别和用户社交行为识别四个层次。通过这两大类数据融合的实现，同时结合三大子系统之间数据的融合，可以实现对系统中每个老人的画像，更好的指导健康养老的智慧化。

3.3 SM2算法

本平台除对数据存储做安全切割以及灾难备份之外，数据之间的传输使用SM2加密传输，以确保所有用户的隐私信息安全。SM2算法是在ECC算法基础上发展的非对称秘钥算法，主要包括数字验签算法、密钥交换协议和公钥加解密算法三部分。该算法在安全性、性能上相较于同等条件下的RSA算法有着很大的优势[4]。本平台架构设计中主要利用SM2的公钥加解密算法对传输信息进行加解密运算，信息发送者使用信息接收者公钥对即将发送的信息进行加密，而接收者使用私钥对密文进行解密，同时该算法中选择的椭圆曲线为256位，大大增强了密码的破解难度，最终保证数据的高安全传输。

3.4 大数据决策分析技术

该平台的应用汇聚了多维度数据，在数据融合的基础上使用大数据决策分析技术(数据知识模型、面向智慧健康决策支持的分布式海量数据管理技术、辅助决策模型的组合技术以及辅助决策技术等)，可形成高质量的数据资产，为提出业务应用需求的用户提供清晰明确的数据支撑。如医保局使用该平台可根据现有老年人的健康大数据分析结果，为科学制定医保预算、实现医保控费提供数据支持，进而提升老年人的医疗保障水平等。

4 结语

本文在描述了基于微服务的智慧健康养老综合数据管理平台建设的必要性的前提下，着重阐述了该平台的架构设计以及应用到的关键技术。该平台的研究对于养老行业数据的融合乃至形成高质量数据资产最终造福于平台使用的各大主体用户有着重要的价值，推动了健康养老服务智能化发展。