数据获取系统.doc

合集下载

数据收集系统实施方案

数据收集系统实施方案

数据收集系统实施方案一、引言。

随着信息化时代的到来,数据已经成为企业运营和管理的重要资源。

而数据收集系统作为数据获取的重要手段,对于企业的发展至关重要。

本文将就数据收集系统的实施方案进行详细介绍,以期为企业的数据收集工作提供有效的指导。

二、目标与意义。

数据收集系统的实施旨在实现以下目标,提高数据收集的效率和准确性,降低数据采集的成本,加强数据安全和保密措施,提升数据处理的智能化水平。

通过实施数据收集系统,可以更好地支持企业的决策分析和业务发展,提升企业的竞争力和市场影响力。

三、实施步骤与方法。

1. 确定需求,首先,需要与企业相关部门充分沟通,了解他们的数据需求和收集痛点,明确数据收集系统的功能和特点。

2. 确定技术方案,根据需求确定数据收集系统的技术方案,包括硬件设备的选型、软件系统的选择、数据采集的方式和频率等。

3. 系统开发与测试,委托专业团队进行系统开发,确保系统能够满足需求,并进行充分的测试和调试,保证系统的稳定性和可靠性。

4. 系统部署与培训,在系统开发完成后,进行系统的部署和安装,同时对相关人员进行系统的培训,确保其能够熟练操作和维护系统。

5. 运行与维护,系统正式上线后,需要建立健全的运行和维护机制,定期对系统进行检查和维护,确保系统的正常运行。

四、关键技术与工具。

1. 数据采集工具,选择适合企业需求的数据采集工具,包括传感器、扫描仪、数据采集卡等,确保数据的准确采集和传输。

2. 数据存储与管理,建立完善的数据存储和管理系统,包括数据库管理系统、数据仓库等,确保数据的安全和可靠性。

3. 数据清洗与处理,采用数据清洗和处理工具,对采集到的数据进行清洗和加工,确保数据的质量和准确性。

4. 数据分析与挖掘,利用数据分析和挖掘工具,对数据进行深入分析和挖掘,发现数据中的规律和价值,为企业决策提供支持。

五、风险与对策。

在实施数据收集系统的过程中,可能会面临一些风险和挑战,如数据安全问题、系统稳定性等。

Web数据自动获取系统的开发

Web数据自动获取系统的开发


上 . 1 读 取 文 件 清 单 、 下l
2 数据获取 的工作流程
根 据 中分 卫星 数 据 网站 的特 点 ,用户 如 果想 要获 取相 应 的卫星 数据 。需要 经过 以下几 个操 作 过程 。首 先 ,登录 网站 ,输 入相 应 的用 户名 和 密码 。然 后选 择 需要 下载 的卫 星 类型 和 产 品类 型 ,填 写下 载 日期 ,填充 下载 区 域 的经纬 度范围,点击搜索 ,勾选合适 的时间段数据文件,生成数 据 订单 。 然后, 等 待服 务器 向用户 的邮箱 中发送 订 单邮件 。 用户检查邮箱 中的邮件 ,根据订单邮件获得数据文件的下
下载 周 期和 系 统 自动运 行 频率 。 实时 从配 置数据 站 点 中获 取最新的服务端推送的数据 ,进行解析和存储,为后续计 算分析提供基础 。这将大大减轻工作人员的工作负担 ,提 高工作效率并且能够保证数据的安全性。
生 成 数 据 获 取 任 务 『
配 嚣文 琶 件卜 L
1 0 0 1 4 4 )
摘 要 :We b 数 据 自动 获取 系统 是 一 个针 对 用 户 需要 实 时获 取 数据 站 点上 定期 更 新 的数 据 文件 系统 。 以 Vi s u a l S md i o 2 0 1 0为开发环境 ,开发 了一个 c / s结构 的软件 系统。能 够实 时对 目标 网站上 的数据进行 跟踪 ,下载。打造 更加 安全 ,

一 戳 、 r I
— —警取_ J r 一 _ J

( 数 据 存 档 (

、 、

— — — — — — — — — — — —
载地址 ,去相应 的地址上逐一下载数据文件。最后,将文 件分别下载并且存储到本地 的存储 目录 中。系统简要处理 流程 图如 图表 1 所示:

分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统

分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统

分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统一、引言分布式数据系统是一种能够在多个计算机节点上存储和处理数据的系统。

在分布式数据系统中,数据的采集是非常重要的环节,它涉及到数据的获取、传输和存储等方面。

本文将详细介绍分布式数据系统的数据采集方法及其相关技术。

二、数据采集方法1. 传统数据采集方法传统的数据采集方法主要包括手动录入、文件导入和数据库连接等方式。

手动录入是指人工将数据逐条输入到系统中,适合于数据量较小的情况。

文件导入是将数据存储在文件中,然后通过读取文件的方式将数据导入到系统中。

数据库连接是通过连接数据库,通过SQL语句查询数据并导入到系统中。

2. 自动化数据采集方法自动化数据采集方法是指利用计算机程序自动从各种数据源中获取数据,并将其导入到分布式数据系统中。

常见的自动化数据采集方法包括以下几种:(1) 网络爬虫:通过网络爬虫程序,从网页中提取需要的数据,并将其导入到分布式数据系统中。

网络爬虫可以根据需求定制,可以定时抓取数据,也可以根据规则自动抓取数据。

(2) 数据接口:许多网站和应用程序提供了数据接口,可以通过调用接口获取数据。

通过对接口进行调用,可以实现自动化的数据采集。

(3) 传感器数据采集:对于物联网设备或者传感器等,可以通过采集传感器数据,并将其导入到分布式数据系统中。

这种方法适合于需要实时监测和采集数据的场景。

(4) 日志文件采集:对于系统日志文件或者其他日志文件,可以通过解析日志文件并提取关键信息,将其导入到分布式数据系统中。

这种方法适合于需要对系统运行状态进行分析和监控的场景。

三、分布式数据系统分布式数据系统是一种能够在多个计算机节点上存储和处理数据的系统。

它具有以下特点:1. 高可靠性:分布式数据系统通过数据备份和冗余机制,保证数据的可靠性和持久性。

即使某个节点发生故障,系统仍然可以正常运行。

2. 高扩展性:分布式数据系统可以根据需求进行水平扩展,即增加更多的计算机节点来存储和处理更多的数据。

数据采集系统实施方案

数据采集系统实施方案

数据采集系统实施方案一、引言。

随着信息化时代的到来,数据已经成为企业运营和决策的重要支撑。

而数据采集系统作为获取数据的重要手段,对于企业来说显得尤为重要。

本文将介绍数据采集系统的实施方案,旨在帮助企业高效地获取所需数据,提升运营效率和决策水平。

二、系统需求分析。

1. 数据获取需求,系统需要能够从各种数据源中获取数据,包括但不限于数据库、文件、接口等。

2. 数据清洗需求,获取的数据往往存在质量不一的情况,系统需要具备数据清洗功能,保证数据的准确性和完整性。

3. 数据存储需求,系统需要提供可靠的数据存储方案,确保数据安全和可靠性。

4. 数据分析需求,系统需要支持对采集的数据进行分析,提供数据可视化和报表功能,帮助企业进行数据决策。

三、系统实施方案。

1. 技术选型,针对数据采集系统的需求,我们选择采用成熟的数据采集工具,如Apache Nifi、Kettle等,结合企业自身的技术栈和业务需求进行选择。

2. 数据源接入,系统需要支持多种数据源的接入,因此需要针对不同的数据源编写相应的数据采集程序或脚本,确保数据能够被高效地获取。

3. 数据清洗与转换,获取的数据往往需要进行清洗和转换,以满足业务需求。

我们将采用数据清洗工具对数据进行清洗和转换,确保数据的质量和准确性。

4. 数据存储与管理,系统将数据存储在企业的数据仓库中,同时对数据进行管理和备份,确保数据的安全和可靠性。

5. 数据分析与报表,系统将提供数据分析和报表功能,帮助企业对数据进行分析和决策,提升运营效率和决策水平。

四、系统实施步骤。

1. 确定需求,与业务部门充分沟通,明确数据采集系统的需求和目标。

2. 技术选型,根据需求和企业实际情况,选择合适的数据采集工具和技术。

3. 系统设计,设计数据采集系统的架构和流程,包括数据源接入、数据清洗、数据存储和数据分析等环节。

4. 开发与测试,根据系统设计,进行数据采集程序和脚本的开发,同时进行系统的测试和调优。

数据采集系统原理

数据采集系统原理

数据采集系统原理
数据采集系统是一种用于收集和记录各种数据的系统。

其原理是通过各种传感器、设备和计算机程序来获取数据,并将其存储和处理以供后续分析和应用。

数据采集系统的工作原理包括以下几个步骤:
1. 传感器选择和安装:根据所需采集的数据类型,选择适当的传感器并安装在被监测的对象或环境中。

常见的传感器包括温度传感器、湿度传感器、压力传感器、光传感器等。

2. 信号转换和处理:传感器将物理量转换为电信号,然后经过放大、滤波和模数转换等处理,将信号转换为数字形式以方便后续处理。

这一步骤还可以进行数据校验和纠错等操作,以提高数据的准确性和可靠性。

3. 数据存储和传输:采集到的数据可以通过有线或无线通信方式传输给数据采集系统的中央处理单元。

中央处理单元将数据存储在数据库中,以便后续的查询和分析。

数据存储可以采用关系型数据库或者分布式文件系统等方式。

4. 数据处理和分析:数据采集系统可以对采集到的数据进行实时处理和分析,以提取有用的信息并进行决策支持。

常见的数据处理方法包括数据清洗、数据挖掘、统计分析和机器学习等。

5. 数据可视化和报表生成:将数据处理结果以可视化的方式展示出来,可以通过图表、图形和报表等形式展示给用户。

数据
可视化可以帮助用户更直观地理解和分析数据,从而做出相应的决策。

总之,数据采集系统通过传感器获取数据,经过信号转换和处理后存储和传输数据,然后通过数据处理和分析提取有用的信息,并通过数据可视化展示给用户。

这样的系统在许多领域,如工业监控、环境监测和物联网等方面具有广泛的应用。

数据读取方法及数据读取系统

数据读取方法及数据读取系统

数据读取方法及数据读取系统一、数据读取方法数据读取是指从数据源中获取数据的过程。

在进行数据读取时,我们需要选择合适的方法来提取所需的数据。

以下是几种常用的数据读取方法:1. 手动读取:这是最基本的数据读取方法,通过人工操作从数据源中逐个获取数据。

虽然这种方法简单易行,但对于大量数据或频繁更新的数据,手动读取的效率较低。

2. SQL查询:结构化查询语言(SQL)是一种用于管理关系型数据库的语言,通过编写SQL查询语句,我们可以从数据库中读取所需的数据。

SQL查询可以根据条件进行过滤和排序,提高数据读取的效率和准确性。

3. API接口:许多数据源提供了API接口,通过调用接口可以获取特定数据。

API接口通常提供了详细的文档,包括接口地址、参数、返回结果等信息,开发人员可以根据接口文档编写代码进行数据读取。

4. 文件导入:如果数据以文件形式存储,我们可以通过文件导入的方式进行数据读取。

常见的文件格式包括CSV、Excel、JSON等,可以使用相应的文件解析工具将数据导入到程序中进行处理。

5. 网络爬虫:对于无法通过其他方式获取的数据,可以使用网络爬虫进行数据读取。

网络爬虫通过模拟浏览器行为,访问网页并提取所需的数据。

使用网络爬虫需要了解相关的爬虫框架和技术,同时需要遵守网站的爬虫规则,以免引起法律纠纷。

二、数据读取系统数据读取系统是指用于从各种数据源中读取数据的软件系统。

数据读取系统的设计目标是提供高效、可靠、灵活的数据读取功能,满足用户对数据的需求。

以下是数据读取系统的一些常见特点:1. 多数据源支持:数据读取系统应该支持多种数据源,包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统、API接口等。

用户可以根据需要选择合适的数据源进行数据读取。

2. 数据过滤和转换:数据读取系统应该提供数据过滤和转换的功能,用户可以根据需求对读取的数据进行过滤、排序、聚合等操作,以获取符合要求的数据。

3. 可视化配置:数据读取系统应该提供可视化的配置界面,用户可以通过拖拽、配置参数等方式定义数据读取的规则。

Web数据自动获取系统的开发

Web数据自动获取系统的开发

Web数据自动获取系统的开发摘要:web数据自动获取系统是一个针对用户需要实时获取数据站点上定期更新的数据文件系统。

以visual studio2010为开发环境,开发了一个c/s结构的软件系统。

能够实时对目标网站上的数据进行跟踪,下载。

打造更加安全,高效的办公环境。

关键词:数据获取;计算机与办公自动化中图分类号:tp393.09 文献标识码:a 文章编号:1007-9599 (2013) 03-0000-021 引言随着互联网技术的不断发展,越来越多各式各样的系统应运而生。

准确和高效地使用计算机技术将传统的办公方式进行优化,不但可以大大减轻工作人员的负担,而且可以提高安全性,降低人为因素所造成的错误,提高办公准确率。

以获取中分卫星数据为例,用户手动获取数据频繁而繁琐。

用户需要登录中分卫星数据网站,选择需要下载的卫星数据产品,筛选区域范围,下载等操作。

这是数据分析之前必须要做的操作。

几乎每天都要进行。

通常需要每次下载7个场地,2颗卫星的数据,也就是要网站操作流程走14遍。

给工作人员带来了繁重的工作负担。

并且容易出错,如果将机械化的操作和具有规律可循工作内容,整理抽象成软件系统,将为工作人员带来十分便捷、高效的工作体验环境。

本文利用visual studio 2010为开发环境,根据用户需要设计了一个web数据自动获取系统。

在此系统中,用户可以制作或导入配置数据,制定下载规则,包括单一数据下载周期和系统自动运行频率。

实时从配置数据站点中获取最新的服务端推送的数据,进行解析和存储,为后续计算分析提供基础。

这将大大减轻工作人员的工作负担,提高工作效率并且能够保证数据的安全性。

2 数据获取的工作流程web数据自动获取系统设计成一个c/s模式的多用户系统。

允许多个用户同时使用。

其中,根据配置参数自动完成web数据获取,通过自动的网上订购、订单邮件查询、ftp下载实现。

实现文件大小和数量判断,进行数据的完整性检查,根据配置参数自动实现下载不成功数据的重新下载,并将最终结果信息写入日志并将将结果数据集(投影和非投影)进行存档管理。

数据采集系统解决方案

数据采集系统解决方案

数据采集系统解决方案
《数据采集系统解决方案》
在今天的信息时代,数据已经成为企业决策和发展的重要驱动力。

然而,要想有效利用数据来指导业务发展,企业需要一个高效、可靠的数据采集系统来获取各种信息。

在这个背景下,许多企业纷纷寻找数据采集系统解决方案,以应对日益增长的数据需求。

数据采集系统解决方案是一种完整的数据采集和处理解决方案,可以帮助企业更轻松地获取和处理各种数据。

它通常包括数据采集设备、数据传输和存储设备、数据处理和分析软件等组成部分。

通过这些设备和软件,企业可以实现对各种数据的实时、自动化采集,从而为决策和业务发展提供有力的支持。

数据采集系统解决方案的好处是显而易见的。

首先,它可以帮助企业节省大量的人力和时间成本。

相比人工采集数据,采集系统可以更快速地获取大量数据,并且可以实现全天候的自动化采集,从而大大提高数据采集的效率。

其次,它可以提高数据的准确性和可靠性。

通过自动化的数据采集过程,企业可以有效减少人为错误和数据丢失的风险,从而提高数据的质量和可信度。

最后,它可以帮助企业更好地利用数据来指导决策和业务发展。

通过数据采集系统解决方案,企业可以更快速地获取各种信息,并且可以通过数据分析来发现业务模式和发展趋势,从而更好地指导企业的发展方向。

总的来说,数据采集系统解决方案是企业在信息时代的重要利
器。

它可以帮助企业更轻松地获取和处理各种数据,并且可以为企业的决策和发展提供有力的支持。

因此,对于那些希望利用数据来推动业务发展的企业来说,寻找一个合适的数据采集系统解决方案至关重要。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

4.12 数据获取系统4.12.1 BESIII 数据量估计BEPCII 的设计亮度为1233sec cm 10--,预期在J/ψ能区通过一级触发判选后的事例率高达4000Hz 。

BEPCII 亮度两个数量级的提高和BESIII 探测器的升级需要采用流水线的电子学系统,因此BESIII 数据获取系统(DAQ )的设计目标是完成高事例率(不超过4000Hz )下的数据读出和处理。

DAQ 系统的性能需求是由触发率和事例大小决定的,也就是说,可以通过对探测器数据量的估计来决定DAQ 系统的设计方案。

下面根据探测器的指标对数据量进行初步的估计,BESIII 总电子学信道数将超过3万路,其中ADC 和TDC 类型的有2万多路。

如果MDC 时间信号通道按平均15%“着火”率计算,EMC 按平均17%“着火”率计算,MUC 按平均1%“着火”率计算,剩下的按平均10%“着火”率计算,可以得到表4.12-1数据量估算参数。

表4.12-1 BESIII 探测器数据量估计因此,BESIII 数据获取系统需要完成超过每秒80Mbytes 的数据读出任务,经PowerPC 和读出PC 机对事例进行初步组装,去除冗余的字头、字尾和出错等信息后,在线计算机机群需要处理的数据量超过每秒50Mbytes ,最后通过软件触发判选的记带数据量超过每秒40MBytes 。

由此可见,分级事例组装技术不仅可以逐级减少数据量,而且可以有效地利用网络资源。

与国外目前运行的同类系统相比,不论在规模还是在性能方面,BESIII 数据获取系统的设计指标都是相当高的,实现的技术难度比较大,研制周期长。

因此,在系统设计策略方面必须采用成熟的和先进的技术,特别需要注重总线技术、网络技术和计算机技术的未来发展。

4.12.2 系统的主要任务BESIII 数据获取系统的主要任务是获取通过一级触发判选后的前端电子学事例数据,经过两级计算机预处理和高速网络传输,将分布在各电子学(VME )读出机箱中的事例数据段迅速地汇集到在线计算机系统上进行事例包装和过滤,整理成为完整的有效事例,最终将标记的事例数据通过网络传送到计算中第四章BESIII探测器感谢观看谢谢你的关注心记录到永久介质上。

为了从前端电子学系统中快速读出数据并使系统死时间尽可能地小,BESIII数据获取系统设计将大量采用多级数据缓冲技术、并行处理技术、VME 总线高速读出技术以及网络传输技术。

多级数据缓冲可以有效地减小由于高能物理实验事例产生的随机性而引起的死时间,基于网络交换机的并行数据传送可以提高数据流量和完成事例的并行处理。

为此,BESIII数据获取系统必须实现下列任务:(1)实现读出机箱中VME设备(ADC和TDC插件)的高速数据采集,最充分地利用VME总线的带宽资源,采用CBLT(Chained Block Transfer)DMA 传输技术将前端电子学插件中的数据段读出并汇集成事例段;(2)设计并实现数据获取系统对前端电子学读出系统、触发系统、事例数据流控制系统、在线系统、运行控制及监测系统的接口;(3)提供并实现保证数据正确读出/传输所需的硬件和软件所有协议;(4)实现上位机系统,完成全系统运行控制、信息监测和状态调整功能。

提供完善的系统运行“报错”功能,包括:无效或错误的操作、缓冲区溢出、各种故障等;(5)实现在线基本软件系统,包含事例组装、事例过滤和在线分析等重要数据处理软件以及直方图和单事例显示等功能;(6)完成大容量、高速度的数据转储任务,最终将事例数据送到计算中心记录到永久介质上;(7)提供系统在线刻度、电子学读出系统校准和网络环境监测等辅助支持系统;(8)根据BESIII的数据贮存需求和其它数据监测需求,设计并实现在线数据库管理系统,并与离线分析数据库管理系统连接,实现数据自动更新。

4.12.3系统构成BESIII数据获取系统是基于前端电子学和触发/判选的硬件系统,由读出系统、在线系统和校准系统及其它辅助/服务系统组成。

在系统构造方面,BESIII数据获取系统必须成为高可靠性、高稳定性、易升级、易扩充的系统。

系统设备配置和软件开发工具着眼于未来技术发展趋势,尽可能采用市场上性能/价格比最好的商业化产品。

BESIII数据获取系统大规模运用先进的计算机和网络技术,采用多级并行处理方案。

最低一级为基于VME总线系统的读出机箱,由前端电子学读出插件(TDC和ADC等)和一个作为控制器使用的处理机组成。

每个VME读出机箱中的前端电子学读出插件数不超过16个,电子学信道数不超过1024个。

VME谢谢你的关注处理机拟采用MVME2431单板计算机,用以完成数据的采集、处理、监视和传输。

若干个读出机箱通过Ethernet网络的100M Switch连接到读出计算机,组成一个读出分支。

所有读出分支通过1G以上Switch连接到在线计算机群,形成数据获取系统的数据流主干通路。

来自各读出分支的子事例数据包通过在线计算机群汇总成完整事例,并进行标记、处理和监测,直到安全记录到永久介质上(参见图4.12-1)。

BESIII数据获取系统提供其它控制与测试功能的支持。

在系统设计过程中,需要明确定义并实现BESIII数据获取系统与前端电子学系统和触发系统的接口及驱动方式。

从设计阶段开始就要充分考虑如何实现整个系统和分系统的控制、校准和测试功能。

此外,还要提供对磁铁电源、电子学电源、高压系统、加速器参数的记录、系统初始化、程序/参量的下载、运行命令的送达与执行等一系列系统服务功能。

图4.12-1 BESIII数据获取系统示意图BESIII数据获取系统的软件是一个庞大的软件工程,必须考虑软件的质量和标准化方面的技术实施。

要依赖于强有力的软件工程管理办法和配置软件工程开发/管理工具。

读出机箱的软件开发环境将采用实时操作系统VxWorks及其C程序语言,读出计算机和在线计算机系统的软件开发环境将采用Unix/Linux 及其C和C++程序语言。

为了保存和使用运行参数,标准的数据库技术将被用于BESIII数据获取系统。

第四章BESIII探测器感谢观看谢谢你的关注4.12.4系统配置需求BESIII数据获取系统的设计具有一定的复杂性,主要原因是一级触发事例率指标是BESII的200倍,事例数据长度是BESII的6倍。

在系统配置需求方面存在两个关键技术问题:(1)在读出系统配置方面,解决数据Bandwidth和数据流量的匹配问题;(2)在系统构造方面,解决在复杂的并行计算环境下,与前端电子学及触发系统一起构造成一个集成化的可操作数据获取系统问题,包括实现分系统局部测试和系统初始化、控制及监测等一系列任务。

根据各探测器读出电子学子系统和触发系统提供的需求信息,BESIII数据获取系统的读出基本配置参见表4.12-2。

读出机箱个数约48个,读出分支不超过16个。

预计的在线计算机群需要30台以上的PC机,大型数据存储系统达到(240TByte/5年)运行能力。

设计中的BESIII数据获取系统,考虑到数据分布的不均匀性,要使系统以最小死时间开销的代价完成数据获取任务,预期读出机箱的数据平均通过能力要达到3.2MBytes/sec。

因此,必须采用高速的VME总线读出方法和高速Ethernet 网络技术。

表4.12-2 读出设备配置表为了保证事例数据正确地采集并传送到在线计算机系统,在读出机箱和读出分支上要对原始事例数据段进行初步组装。

前端电子学和触发系统的数据读出方式及数据格式要求采取比较一致性的设计要求,以便对事例数据段进行正确的处理和包装。

BESIII数据获取系统的可操作性,取决于系统设备的连接、逻辑信号约定和软件集成设计。

电子学系统和触发系统提供一切必备的操作硬件条件。

BESIII 数据获取系统在软件设计过程中,要准确理解和覆行硬件功能,最大限度地发挥全部硬件资源的作用。

为了增强系统运行的可操作性,尽可能将软件系统的功能集成为一体。

此外,任务恢复以及一般功能插件“出错”处理和“死道”处理等功能,对BESIII数据获取系统来说是必备的。

为了保证大规模软件开发的质量和性能,软件开发工具将采用可靠的商业软件产品。

要按照软件工程的标准进行软件设计、实施和管理。

软件系统要具谢谢你的关注备可维护性、可扩展性和可移植性。

另外,保留完整的原始资料并完成最终文档资料的整理,也是BESIII数据获取系统软件工程的重要组成部分。

4.12.5读出系统BESIII数据获取系统的关键技术问题是实现来自前端电子学的事例数据高速读出。

由于读出机箱VME总线的读出速度和计算机节点间的网络传输速度受到设备带宽的限制,最容易在系统中形成数据流“瓶颈”。

根据对特定I/O设备的测试结果,使用MVME2431处理机编程访问VME设备,单次直接“读”操作的时间周期为1μs秒以上(其中800ns为处理机占用的时间,其余为设备占用时间),32 Bit读出速度至多为3M Bytes/sec;DMA方式的32 Bit读出速度可达到13M Bytes/Sec以上(即,每个读周期<300ns)。

由此看来,选择采用DMA 方式进行读出才可能满足BESIII数据获取系统的需要。

与读出系统有关的还包括网络传输能力。

根据测试,点对点的100M网络传输速度可以达到10M Bytes/sec。

为了实现这样高的速度,除了采用12口100M 的Switch以外,在读出计算机上要采用多网卡方案。

读出计算机上的另一个千兆网卡则连接到在线千兆Switch上。

使用这种方法构成的读出分支,其主要功能是:(1)汇集读出机箱中的事例数据片段,组成带标志的子事例数据包;(2)数据及命令流控制与传输;(3)实现事例数据流从100M网络段到1G网络段的传输,最终迅速安全地到达在线计算机群。

读出系统的性能主要取决于读出机箱的数据通过能力——在单位时间内完成VME总线数据读出、数据预处理、数据网络发送这三方面任务的综合能力。

数据预处理通过对事例初步组装可以有效地压缩冗余的字头、字尾和触发号,减轻数据网络传送的压力。

读出系统的数据通过能力与前端电子学插件设计有关。

根据目前电子学读出系统的方案设计,可以考虑以下读出方案:采用CBLT (Chained Block Transfer) DMA方式读出,要求前端电子学插件数据缓冲器是一个足够深度的Global Buffer,可以存储多个“零压缩”后的事例数据,每个数据占一个32Bit长字(包含通道号和数据字)。

CBLT方式可以只启动一次DMA就读出整个机箱中所有插件的数据,大大减少启动DMA的次数,另外多个事例汇总读出也可以有效提高DMA传输效率。

但采用此方法,需要增加硬件设计的复杂性。

由于子探测器MDC的电子学系统的时间和电荷测量在同一个插件中完成,而且准备采用CERN的HPTDC作为时间测量的主要器件,工作原理不同于普通TDC电路,具有多次击中功能,需要读出额外的字头、字尾和出错等信息,预计电路板级的数据量将大幅度增加。

相关文档
最新文档