气象数据一体化平台设计方案
气象智慧平台建设方案范文
气象智慧平台建设方案范文气象智慧平台建设方案一、项目概述随着数字化技术的普及和应用，气象领域的管理和服务也面临着新的机遇和挑战。
本项目旨在构建一套气象智慧平台，整合天气预报、气象测量、气象预警、气候变化监测等多项气象数据和信息资源，提供更加精准、及时、便捷的气象服务，为社会各界决策、应对气象灾害、开展气象科普等方面提供支撑。
二、主要功能和特点1.数据整合：整合国内外气象管理、科研机构的各类气象数据和信息，包括气象测量数据、天气预报、气象预警、气象灾害实时监控和预测等，并进行分类管理和分布式存储。
2.应用服务：根据用户需求和场景，提供定制化的气象服务，包括天气预报、气象预警、天气查询、气象数据分析等，同时提供气象预报播报和防灾减灾指导等专业服务。
3.信息管理：实时搜集、分析、管理气象相关的信息，构建完整的气象信息库，以支持用户的决策和应对。
4.技术架构：采用大数据、云计算、物联网、人工智能和区块链等新兴技术，确保平台的高效、稳定、安全、可扩展性和智能化特点。
三、建设方案1. 数据整合：构建国内外气象数据和资源库，提供数据采集、存储、整合、分析和展示等功能，包括气象测量数据、卫星遥感数据、数值预报数据和实况监测数据等。
支持数据加密、备份、安全传输和权限控制等。
2. 应用服务：针对不同用户群体和应用场景，提供个性化、多样化的气象服务和应用，包括天气预报、气象灾害预警、天气查询、气象数据分析、防灾减灾指导等。
建立相应的气象订阅、推送、反馈和评价机制，以提供更加智能和人性化的气象服务。
3. 信息管理：整合气象信息和公共信息，提供数据查询、维护、更新等功能。
建立气象检索引擎和知识图谱，以支持快速检索和自主学习。
同时开展气象环境、生态、气候变化等方面的研究，为决策者提供科学依据。
4. 技术架构：基于云计算、物联网、大数据、人工智能等新兴技术，构建高效、稳定、安全的气象智慧平台。
采用框架化的设计和开发，建立可扩展、模块化的基础设施，以应对数据规模和业务突增的挑战。
气象云计算和大数据平台建设方案
气象云计算和大数据平台建设方案
气象云计算和大数据平台建设方案主要包括以下几个方面：
一、基础设施建设
气象云计算和大数据平台的建设需要首先搭建基础设施。
比如，需要建设高性能计算机集群、存储系统、网络系统等。
同时，需要对硬件进行优化，以满足气象数据的超大规模计算和存储需求。
二、数据采集、处理和管理
气象云计算和大数据平台需要实现对各类气象数据的采集、处理和管理，包括气象观测数据、卫星遥感数据、数值预报数据等。
数据处理需要借助高性能计算机和分布式存储系统，实现快速处理和存储。
同时，需要建设数据管理系统，对气象数据进行标准化管理和共享。
三、数据分析与应用
气象云计算和大数据平台需要实现数据分析与应用，包括数据挖掘、模型建立、预测等应用。
需要借助机器学习、深度学习等技术，对气象数据进行准确分析和预测。
同时，需要建设可视化系统，将分析结果呈现出来，方便相关人员进行决策。
四、安全保障
气象云计算和大数据平台建设需要考虑安全问题。
需要建设安全保障系统，包括网络安全、数据安全等。
对于数据安全，需要对气象数据进行加密和备份，确保数据不被泄露和丢失。
五、成果展示
气象云计算和大数据平台建成后，需要进行成果展示。
确保气象数据分析的结果能够为各类应用提供指导和支持。
同时，需要建设数据共享平台，方便科研机构、决策部门、媒体等方面进行数据共享和交流。
数字化气象服务平台设计与实现
数字化气象服务平台设计与实现随着科技的不断发展和普及，数字化气象服务平台已经逐渐成为了气象行业中不可或缺的一部分。
数字化气象服务平台通过整合气象数据、提供实时气象信息、提供精准气象预报以及为用户提供个性化的气象服务，为社会各个领域提供了准确、及时和可靠的气象服务。
本文就数字化气象服务平台的设计与实现进行探讨。
一、需求分析1.1 用户需求分析在设计数字化气象服务平台时，首先需要了解和分析用户的需求。
不同的用户对气象信息的需求可能有所不同，例如农业、交通、航空、能源、旅游等行业都有不同的气象需求。
数字化气象服务平台需要针对不同用户群体的需求，提供相应的气象服务。
1.2 数据需求分析数字化气象服务平台需要充分利用各类气象数据，包括气象观测数据、气象预报数据、气象遥感数据等。
这些数据源需要保证准确性和时效性，以确保数字化气象服务平台提供的气象信息具有高可靠性。
1.3 技术需求分析数字化气象服务平台需要依托先进的科技手段，如大数据分析、人工智能、云计算、物联网等技术，才能实现对海量气象数据的处理、分析和挖掘。
数字化气象服务平台的设计与实现需要充分考虑到这些先进技术的应用。
二、设计方案2.2 实时监测与响应数字化气象服务平台需要实时监测各类气象数据，并能够对异常天气进行快速响应和预警。
通过人工智能技术，可以实现对气象数据的自动监测和分析，从而提高响应速度和精准度。
2.3 精准预报与预警数字化气象服务平台需要提供精准的气象预报和预警服务。
通过大数据分析和模型建立，可以实现对未来天气的精准预测，从而为用户提供及时的预警和应对措施。
2.4 个性化服务与定制化应用数字化气象服务平台需要根据不同用户的需求，提供个性化的气象服务和定制化的应用。
为农业用户提供农业气象服务，为旅游用户提供旅游天气预报等。
三、实施步骤3.1 数据采集与整合数字化气象服务平台需要建立起完善的数据采集和整合系统，包括建立气象数据接入通道、进行数据质量控制和格式转换等工作。
气象智慧平台建设方案
气象智慧平台建设方案背景随着社会经济的发展和科技的进步，人们对气象信息的需求越来越高。
在过去，气象信息的获取、处理和应用由气象部门独立完成，而且信息的传递效率不高。
随着信息化技术的不断发展，人们需要建设一个智慧的气象平台，提高气象信息服务的效率和质量，满足公众、政府和企业等各方面的需求。
目的本方案旨在建设一个气象智慧平台，提供一系列的气象数据服务，便于公众及各行业获取气象信息、做好气象灾害防范和减灾救援工作，同时促进气象服务与社会经济发展的深度融合。
方案硬件设施建设为了实现气象平台的建设，需要建设一套完整的硬件设施体系，包括气象监测仪器、数据处理器、存储器、传输器等，用于对气象数据进行实时、准确的监测、处理和传输。
其中，气象监测仪器应根据需要选用不同的专业设备，例如气压计、温度计、湿度计等。
数据处理器应选用大数据处理技术，能够对海量气象数据进行分析和处理。
存储器的选择应以安全、可靠、容量大等要求为主。
传输器的选用应以高速、稳定、安全等为主要考虑因素。
软件系统开发为了实现气象智慧平台的建设和运行，需要根据需求开发一套完整的软件系统。
涵盖了数据采集、传输、处理、分析、展示等一系列环节。
包括气象数据自动获取和实时处理模块、信息展示和推送模块等。
在应用软件的实现过程中，需要使用到多种技术和工具，例如Python、Java、Hadoop、Kafka等，根据需要实现相应的功能模块。
至于软件系统的架构，则应根据实际情况进行选择和设计。
用户界面设计用户界面是气象平台与用户之间交互的窗口，需要具备良好的用户体验和用户友好的交互方式，保证用户能方便、高效地获取所需信息。
在设计用户界面时需要考虑以下因素：界面的规范性、易用性和美观性。
界面设计应以用户为中心，根据不同的用户群体制定不同的用户交互方式。
例如，针对政府部门和企业用户，需要提供更复杂和详细的信息图表和数据分析功能。
而对于普通用户来说，需要更加直观和易懂的信息展示方式和推送方式。
数字化气象服务平台设计与实现
数字化气象服务平台设计与实现1. 平台设计理念数字化气象服务平台的设计理念应该以用户需求为核心，充分满足用户对气象信息的获取、分析、应用的需求。
在设计过程中，应该注重平台的智能化、精准化和个性化，通过数据挖掘和人工智能等技术手段，为用户提供更加精准、全面的气象信息。
平台设计还应该注重用户体验，简洁明了的界面设计、便捷操作的交互方式、高效的数据加载速度都是提高用户满意度的关键。
用户反馈机制和个性化定制功能也是设计理念中的重要环节，保障用户的意见能够得到及时的反馈和改进。
2. 平台功能特点数字化气象服务平台的功能特点应该包括多维度的气象数据展示、智能化的服务应用和定制化的服务功能。
平台应该提供多种形式的气象数据展示，包括实时气象数据、历史气象数据、气象预报数据等。
并且数据的展示应该涵盖多个维度，比如气温、降雨、风向风速、空气质量等，满足不同用户在生产、交通、生活等方面对气象数据的需求。
平台还应该具备智能化的服务应用功能，通过数据分析和算法模型，为用户提供智能化的气象服务。
结合用户位置信息和气象数据，为用户提供个性化的天气预报、交通路况预警等服务。
平台还需要具备可定制化的服务功能，用户可以根据自己的需求对平台的功能进行个性化定制，比如设置自己的气象提醒、定制气象数据报告等。
3. 技术实现数字化气象服务平台的技术实现包括数据采集、数据存储、数据处理和数据展示等多个环节。
首先是数据采集，平台需要从多个渠道获取气象数据，包括气象局、卫星遥感、气象站点等，保证数据的全面性和准确性。
其次是数据存储，采用高效稳定的数据库技术，对获取的气象数据进行存储和管理。
数据处理是关键环节，需要运用数据挖掘、机器学习等技术手段，对气象数据进行分析和建模，为用户提供智能化的服务。
最后是数据展示，通过大数据可视化技术，将处理好的气象数据以直观清晰的方式呈现给用户。
除了气象数据的技术实现，数字化气象服务平台还需要结合云计算、物联网、人工智能等前沿技术，构建一个高效稳定的平台架构，保障平台的性能和安全。
数字化气象服务平台设计与实现
数字化气象服务平台设计与实现随着科技的飞速发展，数字化气象服务平台已经成为气象行业中不可或缺的一部分。
数字化气象服务平台通过整合各种气象数据和信息资源，为用户提供全方位、多样化的气象服务。
本文将从设计与实现的角度，探讨数字化气象服务平台的重要性、功能模块设计、数据处理技术、用户体验等方面的内容。
一、数字化气象服务平台的重要性气象服务对于人类的生产生活具有重要的意义，而数字化气象服务平台的出现，使得气象信息更加便捷、准确地为用户所用。
数字化气象服务平台是对传统气象服务的一种升级和创新，它可以将气象数据与现代信息技术相结合，实现对气象的全方位、多角度的观测和预测，能够更好地满足用户的需求。
数字化气象服务平台的设计与实现意义重大，一方面可以为政府决策、气象科研提供可靠的数据支持，另一方面可以为广大用户提供个性化的实时气象信息和服务。
数字化气象服务平台的设计与实现还将推动气象行业的数字化转型，提升气象服务的水平和品质，更好地满足社会发展的需求。
1. 数据采集模块数据采集模块是数字化气象服务平台的基础模块，它通过各种气象监测设备和传感器，收集大气、海洋、地表和地下等各个空间和时间尺度上的气象观测数据。
这些数据来源包括卫星遥感数据、地面气象站实测数据、气象雷达数据、探空数据等。
数据采集模块的设计需要考虑如何有效地整合这些数据，并确保数据的可靠性和实时性。
数据存储模块负责对采集到的气象数据进行存储和管理。
数据存储模块需要具备高效的数据存储和检索能力，同时还要考虑数据的保密性和安全性。
随着气象数据量的不断增加，数据存储模块还需要考虑数据的压缩和归档策略，以便节约存储空间和提高数据的利用率。
数据处理模块是数字化气象服务平台的核心模块，它负责对采集到的气象数据进行质量控制、预处理、分析和挖掘。
数据处理模块需要具备较强的计算和分析能力，能够实现对气象数据的快速处理和准确分析。
数据处理模块还需要支持多种数据处理算法和模型，以满足用户对不同气象服务的需求。
数字化气象服务平台设计与实现
数字化气象服务平台设计与实现【摘要】本文主要介绍了数字化气象服务平台的设计与实现。
在我们分析了研究背景、研究目的和研究意义。
在我们详细讨论了平台架构设计与实现、气象数据采集与处理、用户界面设计、平台功能模块设计以及用户体验优化等内容。
在总结了数字化气象服务平台的设计成果，并展望了未来的发展方向。
同时也指出了研究的局限性，并提出了进一步的展望。
本文旨在提高气象服务的数字化水平，提升用户体验，为气象行业的发展提供技术支持和创新思路。
【关键词】数字化气象服务平台、设计、实现、平台架构、数据采集、用户界面、功能模块、用户体验、成果总结、发展方向、局限性、展望1. 引言1.1 研究背景气象是人类生产生活的重要资源，对于农业、交通、航空等行业具有重要的影响。
随着数字化技术的发展，数字化气象服务平台应运而生。
数字化气象服务平台通过整合各种数据资源和技术手段，为用户提供更准确、全面的气象信息，以支持用户的决策和生产活动。
当前，我国气象行业已经进入数字化转型的关键时期。
传统的气象服务模式已经无法满足人们对气象信息多样化、实时化、个性化的需求。
设计与实现数字化气象服务平台具有重要的现实意义。
目前国内外已经存在一些数字化气象服务平台，但在平台架构设计、气象数据采集与处理、用户界面设计、平台功能模块设计、用户体验优化等方面仍存在不足和问题。
为了提升数字化气象服务平台的效能，有必要借鉴国内外先进经验，进行深入研究和探讨。
本研究旨在通过对数字化气象服务平台的设计与实现进行全面系统的分析与研究，借助现代信息技术，提升气象服务的智能化、个性化水平，为气象领域的决策者和用户提供更加优质、便捷的气象服务。
1.2 研究目的研究目的旨在通过设计和实现数字化气象服务平台，提供更加精准、实时、便捷的气象服务，满足用户对气象信息的需求。
具体包括以下几个方面的目标：1. 提升气象数据的采集和处理效率，减少数据延迟和误差，确保用户获取到最新、准确的气象信息。
2023-气象信息综合服务平台方案-1
气象信息综合服务平台方案随着科技的发展和应用的广泛，数字化、信息化成为了现代社会的发展趋势，并且深刻地影响着各个领域，气象行业也不例外。
目前，气象行业面临着多样化、精细化、综合化等多重挑战，通过建立气象信息综合服务平台方案可以更好地满足用户的多样化需求，同时提高气象服务的效率和质量。
本文对气象信息综合服务平台方案进行分步骤地阐述。
第一步，制定规划方案制定规划方案是气象信息综合服务平台的第一步。
规划方案旨在了解并满足用户需求、确定服务体系架构、确定系统功能、设计研发架构和实施和运营方案。
规划方案需要涵盖技术要求、系统要求和服务要求，并分别分配合理的预算和人力资源。
第二步，进行系统分析系统分析是气象信息综合服务平台的重要组成部分。
系统分析旨在深入了解现有系统、收集用户需求并将需求转化成具体的系统功能，同时考虑平台的可行性、可靠性和安全性等方面。
在这一步骤中，需要对用户需求进行细致梳理，并加入先进的技术应用，以确保平台的可行性和可持续性。
第三步，进行系统设计系统设计是气象信息综合服务平台的核心部分，也是实施和实现该平台的关键步骤。
在这一步骤中，需要在系统分析的基础上，进行系统架构设计和功能模块划分，进而进行具体实现和开发工作。
在设计过程中，需注意系统性能、安全性、可扩展性等因素。
第四步，进行系统实施系统实施是气象信息综合服务平台下一步重要的组成部分。
在这一步骤中，需要按照系统设计方案进行系统实现和开发工作，同时为平台的实现和监控进行必要的测试和验证，以确保平台功能的完整性并保障平台的最终质量。
第五步，进行系统运维系统运维是气象信息综合服务平台的最后一步。
该步骤涵盖了系统运行过程中的监控、诊断、维护和升级，有助于确保平台的长期可持续发展和稳定运行。
在系统运维过程中，需注意保密和安全等因素，并且保持与用户间及时的沟通和反馈，让用户及时掌握平台的使用情况，并提供更好的平台服务。
总之，气象信息综合服务平台方案的设计和实现不仅仅是技术上的挑战，也是对多方面因素的综合考虑和深入分析的结果，需要系统化、信息化、网络化的支持，并注重服务整体化和数据共享，以更好地推进气象服务的发展。
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项目编号：RＪ气象数据一体化信息服务平台设计方案2016年1月南京助事达软件科技有限公司目录1ﻩ概述ﻩ31、1ﻩ背景与预期ﻩ31、2建设内容.................................................................................................................................................. ４2设计方案ﻩ５2、1ﻩ系统架构ﻩ52、1、1、平台总体架构图52、1、2、ﻩ数据流概览.................................................................................................................................. ６2、2ﻩ分布式解析引擎 (6)2、２、1、ﻩ分布式解析引擎概述 (6)2、２、2、ﻩ分布式解析设计架构ﻩ７2、3气象分布式数据库设计........................................................................................................................ １22、3、１、ﻩ气象一体化平台分布式数据库设计概述ﻩ１22、3、2、分布式数据库设计架构１５２、4ﻩ气象资料云服务引擎ﻩ1７2、4、1、ﻩ应用授权机制 (17)2、４、2、授权认证机制172、4、3、ﻩ服务请求基础参数体系建立 (17)2、5ﻩ服务版本管理体系建立ﻩ18182、5、1、............................................................................................................................... 版本管理设计ﻩ2、5、2、建立服务APＩ帮助文档181ﻩ概述1.1背景与预期针对以往基础数据库建设分散、标准不统一、服务能力差等问题,按照“系统集成,数据集中,资源集约,功能完善,突出特色”得思路,经过两年半得努力,依托江苏预报业务一体化平台项目建设,初步建成全省统一得基础数据环境,有效提高了信息资源得利用率与数据服务能力,为本省率先实现气象现代化提供了有力支撑。
信息中心在全省气象信息业务建设得基础上,先后出台几十项标准或规范,为一体化体系提供标准支撑,完善了我省气象信息得标准规范体系;优化数据传输流程，时效性可靠性提升显著，省内区域自动站可实现60秒内、雷达数据8分钟之内、省际共享上海市区域自动站100秒内到达预报员桌面；通过“软ＣＡＳT”同步机制,省市间数据实现了秒级流转;完成了自动站、土壤水份、精细化等50多类数据得解析入库,数据解析得种类与覆盖范围在不断扩充,确保了数据得完整性、一致性。
架设全省云平台实现硬件资源得统一管理与分配,达到资源集约化、应用多样化得目标。
为进一步提高与增强气象数据服务能力，科学准确得做好数据服务工作，结合前期预报业务一体化平台使用与市县推广应用情况,在气象数据传输、数据存储与数据应用方面,提出诸多改进措施与方案,旨在不断得提高气象数据服务能力与质量。
1.2建设内容根据江苏气象现代化发展得需求,在现有工作基础上，进一步完善全省基础资源配置与管理,开展智能化、个性化得基础数据环境信息服务平台得设计与开发,继续优化各类基础资料得收集处理流程，做好统一数据环境在市县得推广应用,着手开展适合本省得实时质量控制方法研究与质控系统得设计与开发工作,提高数据服务质量。
通过建立团队协作机制,联合进行数据处理与信息技术应用开发,建立数据规范;完成实时/历史数据库设计、解码与入库。
2设计方案1.3系统架构1.1.1.平台总体架构图图表１平台总体架构图1.1.2.数据流概览图表2数据流概览1.4分布式解析引擎1.1.3.分布式解析引擎概述气象资料得来源有多种,包括上百种类型得气象资料报文、各个业务系统产出得气象服务产品、来自于CIMIＳS得数据资料等等。
由于资料种类繁多、场地分散、解析入库方式及质量参差不齐等等各种问题得存在,同样为了满足集中管理、统一标准得业务目标需求,我们最终使用了气象数据分布式解析引擎来实现其各种功能。
1.1.4.分布式解析设计架构图表3分布式解析设计架构分布式解析云得核心主要由四个部分组成:a)解析云服务主要通过实时发布远程对象得方式为各个功能域提供分进程间信息共享平台。
共享得远程对象主要包括:报文资源文件夹监控对象、分布式解析器运行时对象、服务全局控制对象、智能化解析配置对象、全局报文解析组件适配对象等。
实质:远程对象以信道作为发布渠道,来进行客户端与服务器之间得通信。
信道包括客户端得信道部分与服务器得信道部分。
发布得内容以消息作为载体,消息包含远程对象得信息、被调用方法得名称以及所有得参数。
图表4分布式客户端与服务间通信原理报文资源文件夹监控对象:每种资源文件都存储在一个或多个文件夹中,当有新得文件加入时解析云自动将待解析得文件加入到解析资源池(即任务队列)。
当分布式解析器中有存在空闲得解析器时,此解析器则会自动向服务申请一个解析任务。
之后,当一个任务被解析器处理完毕后，其就会从任务队列中自动删除,同时将相对应得原始数据文件自动移动到已处理文件目录下面。
分布式解析器运行时对象:每个报文解析器分别部署在一个或多个服务器上，那么各个解析器运行状态得管理就十分得重要。
为了满足全局监控,定向管理得目标,云解析平台将分布式解析器运行时对象作为各功能域内部可见得全局对象进行发布。
即各个解析器运行后自动向云服务发送注册请求,云服务接受请求后则将此解析器加入到解析器队列中用于后期得监控及管理。
服务全局控制对象：主要负责服务得启动、暂停、重启以及重新加载配置文件等工作。
智能化解析配置对象:此对象主要为分布式解析引擎提供解析知识库,为了实现解析组件得可插拔我们将智能解析配置对象也作为全局对象进行发布。
可以从云解析管理器中对其内容进行更改,更改后云服务自动通知各个解析器接下来得解析工作使用新得解析知识库进行报文识别及智能解析。
全局报文解析组件适配对象：为了使报文得识别实现动态化扩展,我们将解析适配器对象进行全局发布,当云解析管理器对解析适配器信息进行更改后云解析服务将自动应用新得解析适配方案。
所有得分布式解析器都使用云解析服务提供得统一解析适配器进行解析适配工作,所以当云服务得适配器方案改变后各个解析器自动使用新得方案进行适配工作。
b)云解析管理器云解析管理器就是云解析服务得一个客户端,主要用于辅助云解析服务工作,为云解析服务提供可视化操作界面。
如云解析服务提供得各个实时对象得管理及运行时参数得维护管理等工作都在云解析器中进行操作。
如报文解析组件适配信息配置、智能化解析知识库配置、分布式客户端监控、资源池监控、解析组件配置、数据源配置、运行日志管理等。
c)分布式解析引擎分布式解析引擎就是云解析服务得运算核心，所有类型得数据都通过此引擎进行解析运算。
报文解析引擎由三大支撑组件（数据类型识别组件、智能化解析组件与解析组件适配器)与解析组件池组成。
数据类型识别组件:数据类型识别组件主要对当前申请到得解析资源进行自动识别，主要通过数据文件名、数据段特殊标记以及其她特性化配置方式进行识别。
数据类型被识别后向解析引擎反馈此文件得解析适配标识。
解析组件适配器:解析组件适配器主要将数据类型识别组件反馈得解析适配标识进行适配,并从解析组件工厂中构造一个适合此适配标记得解析组件智能化解析组件:智能化解析组件主要将智能解析知识库中得信息翻译成解析器能够识别得信息结构,并将此信息结构提供给解析组件进行报文解析。
解析组件池:由一系列报文解析组件组成,如重要天气报解析组件、A文件解析组件、高空资料解析组件、自动站解析组件等等。
每个解析组件都遵从解析引擎得报文解析流程,最终完成报文得解析。
报文解析流程如下:图表5报文解析流程d)分布式解析器分布式报文解析器主要有如下几个特性:１、分布式:即此解析器可以在多台服务器上同时运行,同样也可以在一台服务器上运行多个实例。
2、可扩展性：解析器中搭载得就是解析组件引擎,而解析组件队列可在远程服务中直接获取,所以当云解析服务更新组件配置或加入新得解析组件时各个解析器同时受益。
3、并行计算:每个解析器得都在独立得进程中进行运算,所以当多个解析器同时对解析任务池中得任务进行解析时大大缩短了解析得时间缩短，提高解析效率。
4、可管理性:每个解析组件运行后首先会注册到解析云服务,同时解析云服务会将此信息反馈给解析服务管理器,管理器收到信息后将此解析组件加入到本地得可视化解析组件管理列表中，对其进行实施监控。
当一个解析器出错或强行退出时，解析云自动注销其消息订阅事件,并通知解析云服务管理器,管理器从管理列表中将此解析器移除,或提醒管理员此解析器已下线。
1.5气象分布式数据库设计1.1.5.气象一体化平台分布式数据库设计概述从目前江苏省气象信息得数据结构及分布情况分析,我们得数据属于异构数据库。
即现有得数据使用了多个DBMS,如SQL Server,Oracle等。
由于各种气象资料较为繁杂，存储得数据结构也不尽相同。
所以我们建立得分布式数据库管理架构不但要解决分布式存储得问题还需要解决异构数据库得问题。
本架构设计得核心原理就是通过分布式数据服务全局共享数据节点索引对象。
并使用分布式数据库管理引擎来对各个数据节点进行高效得存取操作。
数据索引需要建立在一个全局共同遵守得标准之上,这个标准中规定了在不同数据分片场景下各个数据节点应共同包含或通过逻辑映射得方式包含相应得属性。
如在水平分片场景下，各个数据节点应共同拥有日期属性，日期属性可分为（年、月、旬、候、时间）等多个分类方式。
如同属于年分类得场景下，则需要共同拥有年属性。
如在垂直分片场景下,各个数据节点应共同拥有要素类型属性。
分布式存储得核心问题就是对数据分片与数据分配方式,分片得方式分为水平分片、垂直分片、导出分片与混合分片。
水平分片：即按一定得条件把全局关系得所有元组划分成若干不相交得子集,每个子集为关系得一个片段。
根据分析我们可以通过时间节点对数据进行水平分片。
垂直分片：即把一个全局关系得属性集分成若干子集,并在这些子集上作投影运算,每个投影称为垂直分片。
如我们可以通过气象要素进行空间得垂直分片。
导出分片：又称为导出水平分片,即水平分片得条件不就是本关系属性得条件,而就是其她关系属性得条件。
我们一般在特殊得数据应用场景中使用此分片方式。