文章编号：18521 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-05-07 06:55:32 / 浏览：次

在大数据时代，主机管理系统（HMS）发挥着至关重要的作用，它通过管理和监控物理和虚拟服务器来优化数据中心的操作和性能。大数据分析已成为 HMS 不可或缺的一部分，使用机器学习、统计建模和其他技术来分析系统数据，从而做出明智的决策和提高效率。

大数据分析在 HMS 中的优势

• 预测性维护： 分析历史数据和实时监控可以识别潜在问题，并在它们发展为严重问题之前解决它们，从而减少停机时间并提高服务器可靠性。
• 容量规划： 通过分析历史负载和使用趋势，大数据分析可以帮助确定未来的容量需求，从而优化资源分配和避免过度配置或资源不足。
• 性能优化： 分析系统指标（例如 CPU 利用率、内存使用率和 I/O 延迟）可以识别性能瓶颈并建议优化策略，从而提高应用程序性能和用户体验。
• 安全分析： 大数据分析可以检测异常活动、识别恶意模式并提高安全态势，从而保护系统免受安全威胁。
• 资源利用分析： 分析资源使用模式可以优化资源分配，释放未使用的资源并dy>

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星外、华众、慧林这三个虚拟主机管理系统中哪个好？

这三家的系统都不怎么样，星外压根就没售后，华众、慧琳系统太老旧了。 我觉得ZKEYS系统还不错，我个人比较推荐ZKEYS公有云管理系统，也是一个发展很久的系统，功能模块很齐全，操作起来就简单很多，每一个功能模块都是根据业务需求来设置的，对新手也非常友好。

如何理解关于数据质量管理系统的整合与优化

1、信息系统数据质量——根据“废品进，废品出（garbagein，garbageout）”的原理，为了使信息系统建设取得预期效果，达到数据决策的目标，就要求信息系统提供的数据是可靠的，能够准确反应客观事实。 如果数据质量得不到保证，即使数据分析工具再先进，模型再合理，算法再优良，在充满“废品”的数据环境中也只能得到毫无意义的废品信息，系统运行的结果、作出的分析就可能是错误的，甚至影响到后续决策的制定和实行。 高质量的数据来源于数据收集，是数据设计以及数据分析、评估、修正等环节的强力保证。 因此，信息系统数据质量管理尤为重要，这就需要建立一个有效的数据质量管理体系，尽可能全面发现数据存在的问题并分析原因，以推动数据质量的持续改进。 作为信息系统的重要构成部分，数据质量问题是影响信息系统运行的关键因素，直接关系到信息系统建设的成败。 2、大数据环境下数据质量管理面临的挑战，因为大数据的信息系统更容易产生数据质量问题：（1）在数据收集方面，大数据的多样性决定了数据来源的复杂性。 来源众多、结构各异、大量不同的数据源之间存在着冲突、不一致或相互矛盾的现象。 在数据获取阶段保证数据定义的完整性、数据质量的可靠性尤为必要。 （2）由于规模大，大数据获取、存储、传输和计算过程中可能产生更多错误。 采用传统数据的人工错误检测与修复或简单的程序匹配处理，远远处理不了大数据环境下的数据问题。 （3）由于高速性，数据的大量更新会导致过时数据迅速产生，也更易产生不一致数据。 （4）由于发展迅速，市场庞大，厂商众多，直接产生的数据或者产品产生的数据标准不完善，使得数据有更大的可能产生不一致和冲突。 （5）由于数据生产源头激增，产生的数据来源众多，结构各异，以及系统更新升级加快和应用技术更新换代频繁，使得不同的数据源之间、相同的数据源之间都可能存在着冲突、不一致或相互矛盾的现象，再加上数据收集与集成往往由多个团队协作完成，期间增大了数据处理过程中产生问题数据的概率。 3、数据质量管理策略为了改进和提高数据质量，必须从产生数据的源头开始抓起，从管理入手，对数据运行的全过程进行监控，密切关注数据质量的发展和变化，深入研究数据质量问题所遵循的客观规律，分析其产生的机理，探索科学有效的控制方法和改进措施；必须强化全面数据质量管理的思想观念，把这一观念渗透到数据生命周期的全过程。 结合大数据的参考框架及数据处理实际需求情况，数据质量管理可以从以下几个方面着手，以多方协作改进，最终实现系统数据处于持续高效可用的状态。 3．1建立数据质量评价体系评估数据质量，可以从如下4个方面来考虑：①完整性：数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失情况；②一致性：数据的记录是否符合规范，是否与前后及其它数据集保持统一；③准确性：数据中记录的信息和数据是否准确，是否存在异常或者错误信息；④及时性：数据从产生到可以查看的时间间隔，也叫数据的延时时长。 有了评估方向，还需要使用可以量化、程序化识别的指标来衡量。 通过量化指标，管理者才可能了解到当前数据质量，以及采取修正措施之后数据质量的改进程度。 而对于海量数据，数据量大、处理环节多，获取质量指标的工作不可能由人工或简单的程序来完成，而需要程序化的制度和流程来保证，因此，指标的设计、采集与计算必须是程序可识别处理的。 完整性可以通过记录数和唯一值来衡量。 比如某类的交易数据，每天的交易量应该呈现出平稳的特点，平稳增加、平稳增长或保持一定范围内的周期波动。 如果记录数量出现激增或激减，则需要追溯是在哪个环节出现了变动，最终定位是数据问题还是服务出现了问题。 对于属性的完整性考量，则可以通过空值占比或无效值占比来进行检查。 一致性检验主要是检验数据和数据定义是否一致，因此可以通过合规记录的比率来衡量。 比如取值范围是枚举集合的数据，其实际值超出范围之外的数据占比，比如存在特定编码规则的属性值不符合其编码规则的记录占比。 还有一些存在逻辑关系的属性之间的校验，比如属性A取某定值时，属性B的值应该在某个特定的数据范围内，都可以通过合规率来衡量。 准确性可能存在于个别记录，也可能存在于整个数据集上。 准确性和一致性的差别在于一致性关注合规，表示统一，而准确性关注数据错误。 因此，同样的数据表现，比如数据实际值不在定义的范围内，如果定义的范围准确，值完全没有意义，那么这属于数据错误。 但如果值是合理且有意义的，那么可能是范围定义不够全面，则不能认定为数据错误，而是应该去补充修改数据定义。 通过建立数据质量评价体系，对整个流通链条上的数据质量进行量化指标输出，后续进行问题数据的预警，使得问题一出现就可以暴露出来，便于进行问题的定位和解决，最终可以实现在哪个环节出现就在哪个环节解决，避免了将问题数据带到后端及其质量问题扩大。 3．2落实数据质量信息的采集、分析与监控有评价体系作为参照，还需要进行数据的采集、分析和监控，为数据质量提供全面可靠的信息。 在数据流转环节的关键点上设置采集点，采集数据质量监控信息，按照评价体系的指标要求，输出分析报告。 3．3建立数据质量的持续改进工作机制通过质量评价体系和质量数据采集系统，可以发现问题，之后还需要对发现的问题及时作出反应，追溯问题原因和形成机制，根据问题种类采取相应的改进措施，并持续跟踪验证改进之后的数据质量提升效果，形成正反馈，达到数据质量持续改良的效果。 在源头建立数据标准或接入标准，规范数据定义，在数据流转过程中建立监控数据转换质量的流程和体系，尽量做到在哪发现问题就在哪解决问题，不把问题数据带到后端。 导致数据质量产生问题的原因很多。 有研究表示，从问题的产生原因和来源，可以分为四大问题域：信息问题域、技术问题域、流程问题域和管理问题域。 信息类问题是由于对数据本身的描述、理解及其度量标准偏差而造成的数据质量问题。 产生这类数据质量问题的主要原因包括：数据标准不完善、元数据描述及理解错误、数据度量得不到保证和变化频度不恰当等。 技术类问题是指由于在数据处理流程中数据流转的各技术环节异常或缺陷而造成的数据质量问题，它产生的直接原因是技术实现上的某种缺陷。 技术类数据质量问题主要产生在数据创建、数据接入、数据抽取、数据转换、数据装载、数据使用和数据维护等环节。 流程类问题是指由于数据流转的流程设计不合理、人工操作流程不当造成的数据质量问题。 所有涉及到数据流转流程的各个环节都可能出现问题，比如接入新数据缺乏对数据检核、元数据变更没有考虑到历史数据的处理、数据转换不充分等各种流程设计错误、数据处理逻辑有缺陷等问题。 管理类问题是指由于人员素质及管理机制方面的原因造成的数据质量问题。 比如数据接入环节由于工期压力而减少对数据检核流程的执行和监控、缺乏反馈渠道及处理责任人、相关人员缺乏培训和过程资产继承随之带来的一系列问题等。 了解问题产生的原因和来源后，就可以对每一类问题建立起识别、反馈、处理、验证的流程和制度。 比如数据标准不完善导致的问题，这就需要有一整套数据标准问题识别、标准修正、现场实施和验证的流程，确保问题的准确解决，不带来新的问题。 比如缺乏反馈渠道和处理责任人的问题，则属于管理问题，则需要建立一套数据质量的反馈和响应机制，配合问题识别、问题处理、解决方案的现场实施与验证、过程和积累等多个环节和流程，保证每一个问题都能得到有效解决并有效积累处理的过程和经验，形成越来越完善的一个有机运作体。 当然，很多问题是相互影响的，单一地解决某一方面的问题可能暂时解决不了所发现的问题，但是当多方面的持续改进机制协同工作起来之后，互相影响，交错前进，一点点改进，最终就会达到一个比较好的效果。 3．4完善元数据管理数据质量的采集规则和检查规则本身也是一种数据，在元数据中定义。 元数据按照官方定义，是描述数据的数据。 面对庞大的数据种类和结构，如果没有元数据来描述这些数据，使用者无法准确地获取所需信息。 正是通过元数据，海量的数据才可以被理解、使用，才会产生价值。 元数据可以按照其用途分为3类：技术元数据、业务元数据和管理元数据。 技术元数据：存储关于信息仓库系统技术细节的数据，适用于开发和管理数据而使用的数据。 主要包括数据仓库结构的描述，包括对数据结构、数据处理过程的特征描述，存储方式和位置覆盖整个涉及数据的生产和消费环节。 业务元数据：从业务角度描述了数据仓库中的数据，提供了业务使用者和实际系统之间的语义层。 主要包括业务术语、指标定义、业务规则等信息。 管理元数据：描述系统中管理领域相关概念、关系和规则的数据，主要包括人员角色、岗位职责、管理流程等信息。 由此可见，本文提出的解决思路都需要元数据管理系统的支持。 良好的元数据管理系统能为数据质量的采集、分析、监控、改进提供高效、有力的强大保障。 同时，良好的数据质量管理系统也能促进元数据管理系统的持续改进，互相促进完善，共同为一个高质量和高效运转的数据平台提供支持。 4结语数据质量（DataQuality）管理贯穿数据生命周期的全过程，覆盖质量评估、数据监控、数据探查、数据清洗、数据诊断等方面。 数据源在不断增多，数据量在不断加大，新需求推动的新技术也不断诞生，这些都对大数据下的数据质量管理带来了困难和挑战。 因此，数据质量管理要形成完善的体系，建立持续改进的流程和良性机制，持续监控各系统数据质量波动情况及数据质量规则分析，适时升级数据质量监控的手段和方法，确保持续掌握系统数据质量状况，最终达到数据质量的平稳状态，为业务系统提供良好的数据保障。

如何用低代码工具开发出一套好用的管理系统？

一、低代码

低代码实质上并不是一个新颖的话题，也不是最近才有的技术突破和创新，实则是存在十几二十年的概念。

早期的大型管理软件套件，都有类似于可拖拽式的快速开发平台，方便技术人员不用写代码，快速完成某些基础功能。

简单来说，低代码平台是一套通过拖拽配置，就能实现业务型软件系统的开发平台，并能无缝的部署上线运行。在这个过程中，当然也允许编写代码进行复杂应用的扩充，但更重要的是，大量基础性的编码工作，都可以被低代码平台快速的自动化实现。

二、低代码场景

低代码的第一个应用场景，是为了帮助成熟的软件产品，低成本的支持个性化需求，提高开发速度，甚至做到拓展客群。

例如，很多成熟商业软件（包括私有化部署的商业软件套件以及SaaS形式的产品），期望通过低代码平台的建设，加强产品扩展能力，更好、更快的服务客户，以及与 ISV协作，将产品的目标客群拓展到更广泛的领域和行业。

在这种情况下，低代码平台是低成本高效解决个性化需求终极方案。此时，低代码的目标用户可能包括工程师、实施顾问。

低代码第二个应用场景，是为了帮助甲方企业，低成本快速搭建全新的应用系统，尤其是让不懂编程的业务人员也能自主实现，从而让企业以更低的成本享受数字化技术赋能业务的好处。

实际上，在企业中大量的应用系统都是流程型的，对于逻辑相对简单，流程链条并不复杂的业务场景，找套装软件支持大材小用，找外包开发独立系统成本又高，那么低代码平台可能是一个不错的选择。此时，低代码平台的目标用户可能包括甲方企业的业务人员，或者IT人员。

国内的JNPF平台，就属于第二个应用场景，全能型低代码平台。需要留意的是，目前国内有些做报表平台、流程引擎的厂商，为了蹭热度，也都称自己是低代码平台。严格来讲，这些厂商提供的产品能力，只是完成低代码平台所需具备能力的子集，并不能算低代码产品。

说了这么多概念，想必大家对低代码的印象依然比较模糊。接下来，我们展开说说。

三、低代码如何搭建应用？

首先，点击系统管理-系统菜单，新建你想搭建的应用（如图所示）。

你还可以针对应用内容，做更多的分类菜单。

【表单设计】

接着，我们进行分别创建工作表，下图所示是创建薪资信息的表单编辑页面。

多达50余种的可复用控件，上千款UI图表配置，自由发挥。

表单中的相关控件，定义了实体的字段。例如薪资信息中的“姓名ID”，字符串类型字段自动浮现为computerfield101（姓名）。此外，数据库表也是自动生成的，当然你也可以手动生成或添加修改。

【报表设计】

报表引擎具备OLAP多维分析功能，属性栏、格式栏提供多样式配置，通过简单的拖拽，即可制作出一个个柱形图、折线图、饼图等图表，涵盖较为广泛的应用情景。

【流程设计】

原本线下流程搬到JNPF平台上，支持包括条件分支、选择分支、并行分支、子流程、一流程多表单、一表单多流程、定时发送、超时提醒等等功能，可以自行体验。

【代码生成器】

基于代码生成器，在线生成前后端代码，可以减少开发者70%以上的开发任务。面对业务复杂度带来的需求扩展，可以进行深度的二次开发，你可以不用担心的是JNPF全源码交付，意味着成交后底层逻辑你将可以了如指掌，届时进行更好的开发。

除此之外

虚拟主机管理系统有哪些

使用虚拟主机离不开虚拟主机管理系统，现在免费的虚拟主机系统也不少，但是好用的却寥寥无几，经过我的挖掘和研究还是找到了一些很优秀的免费的虚拟主机管理系统：ZPanel，web- cp，VHCS，virtualmin，PHPMyWebHosting，SysCP等。 1. ZPanel – 在Windows下的免费Hosting PanelZPanel已经更名为RapidCP，最新版本为RapidCP 3.0网 址：新功能介绍：2.6 is the latest stable release. It is recommended for production 3.0 is the latest beta release. It is intended for testing purposes only.2. web-cp – *nix的虚拟主机管理网址：用PHP－CLI写的一个 Web服务器支持多种脚本Scripting PHP,sun asp,cf,perl…支持shell access支 持 SSI支持支持多种DNS服务 bind,powerdns,mydns,tinydns完全使用 PHP开发，支持Shell Access要安装PHP CLI(Command-LIne ) 控制面板的后端服务器 server/ 和 httpd服务器 server/ 都需要 PHP CLI二进制支持，以便能够操作系统进程个人：个人信息，密码，邮件,ftp域:允许域的所有者在该域下增删用户，设定别名，子域名，数据库销售商:增加domain服务器: 监视服务，管理服务3. VHCS – Virtual Hosting Control System支持*nix系统的，用Perl和C实现核心功能，PHP实现 管理界面。 网址：webmin的虚拟主 机管理模块virtualminwebmin是一个可运行于Linux/freebsd的web界面的主机管理系统，有中文包而 virtualmin则是它的一个虚拟主机管理模块，提供中文支持。 webmin官方站：站点：基于php/mysql的虚拟主机控制程序PHPMyWebHostingPHPMyWebHosting是个开源的， 基于php/mysql的虚拟主机控制面板程序，你可以用它建立带有邮箱，mysql支持的多域名虚拟主机，它须建立在Linux/freebsd之上， 不支持windows。 安装phpmywebhosting你必须拥有系统管理员(root)权限，并依次安装以下套件：MySQLApache and PHPPostfixMaildropCourierProFTPdPHPMyWebHosting官方站上有基于各平台详细的安装说明下载：SysCP虚拟主机管理系统[全php版]1.有中文包,reseller,client 三级管理3.全部为php代码构成4.有不少模块(modules)供选择安装5.开源，免费（基于GPL）/bsd 环境，特别是debian(最初是专为它开发的)是德国人写的，有简体中文,英文,法文，德文语言包，是多语言的具有以下特性：Customer Interface* managing email accounts* managing email forwarders* managing subdomains* managing mysql target=_blank>下载：模块下载：在线展示：副标题Webmin是目前功能最强大的基于Web的Unix系统管理工具Webmin是目前功能最强大的基于 Web的Unix系统管理工具。 管理员通过浏览器访问Webmin的各种管理功能并完成相应的管理动作。 目前Webmin支持绝大多数 的Unix系统，这些系统除了各种版本的linux以为还包括：AIX、HPUX、Solaris、Unixware、Irix和FreeBSD等。 Webmin 让您能够在远程使用支持 HTTPS (SSL 上的 HTTP)协议的 Web 浏览器通过 Web 界面管理您的主机。 这在保证了安全性的前提下提供了简单深入的远程管理。 这使得 Webmin 对系统管理员非常理想，因为所有主流平台都有满足甚至超出上述需求的 Web 浏览器。 而且，Webmin 有其自己的“Web 服务器”，因此不需要运行第三方软件(比如 Web服务器)。 万事具备。 Webmin 的模块化架构允许您在需要时编写您自己的配置模块。 除了在此介绍的模块之外，Webmin 还包括许多模块。 尽管目前我们将主要关注网络服务，但是您会看到，几乎您系统的每一部分都能够通过 Webmin 来配置和管理。

如何打造高性能大数据分析平台

大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起。 但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。 同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。 本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。 下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则（例如数据提取，数据清洗，处理，存储，以及介绍）。 本文应作为一个通用准则，以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。 1. 大数据是什么？大数据是最近IT界最常用的术语之一。 然而对大数据的定义也不尽相同，所有已知的论点例如结构化的和非结构化、大规模的数据等等都不够完整。 大数据系统通常被认为具有数据的五个主要特征，通常称为数据的5 Vs。 分别是大规模，多样性，高效性、准确性和价值性。 互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，想说的是，除非想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。 据Gartner称，大规模可以被定义为“在本（地）机数据采集和处理技术能力不足以为用户带来商业价值。 当现有的技术能够针对性的进行改造后来处理这种规模的数据就可以说是一个成功的大数据解决方案。 这种大规模的数据没将不仅仅是来自于现有的数据源，同时也会来自于一些新兴的数据源，例如常规（手持、工业）设备，日志，汽车等，当然包括结构化的和非结构化的数据。 据Gartner称，多样性可以定义如下：“高度变异的信息资产，在生产和消费时不进行严格定义的包括多种形式、类型和结构的组合。 同时还包括以前的历史数据，由于技术的变革历史数据同样也成为多样性数据之一 “。 高效性可以被定义为来自不同源的数据到达的速度。 从各种设备，传感器和其他有组织和无组织的数据流都在不断进入IT系统。 由此，实时分析和对于该数据的解释（展示）的能力也应该随之增加。 根据Gartner，高效性可以被定义如下：“高速的数据流I/O(生产和消费)，但主要聚焦在一个数据集内或多个数据集之间的数据生产的速率可变上”。 准确性，或真实性或叫做精度是数据的另一个重要组成方面。 要做出正确的商业决策，当务之急是在数据上进行的所有分析必须是正确和准确（精确）的。 大数据系统可以提供巨大的商业价值。 像电信，金融，电子商务，社交媒体等，已经认识到他们的数据是一个潜在的巨大的商机。 他们可以预测用户行为，并推荐相关产品，提供危险交易预警服务，等等。 与其他IT系统一样，性能是大数据系统获得成功的关键。 本文的中心主旨是要说明如何让大数据系统保证其性能。 2. 大数据系统应包含的功能模块 大数据系统应该包含的功能模块，首先是能够从多种数据源获取数据的功能，数据的预处理（例如，清洗，验证等），存储数据，数据处理、数据分析等（例如做预测分析??，生成在线使用建议等等），最后呈现和可视化的总结、汇总结果。 下图描述了大数据系统的这些高层次的组件 描述本节的其余部分简要说明了每个组分，如图1。 2.1 各种各样的数据源当今的IT生态系统，需要对各种不同种类来源的数据进行分析。 这些来源可能是从在线Web应用程序，批量上传或feed，流媒体直播数据，来自工业、手持、家居传感的任何东西等等。 显然从不同数据源获取的数据具有不同的格式、使用不同的协议。 例如，在线的Web应用程序可能会使用SOAP / XML格式通过HTTP发送数据，feed可能会来自于CSV文件，其他设备则可能使用MQTT通信协议。 由于这些单独的系统的性能是不在大数据系统的控制范围之内，并且通常这些系统都是外部应用程序，由第三方供应商或团队提供并维护，所以本文将不会在深入到这些系统的性能分析中去。 2.2 数据采集第一步，获取数据。 这个过程包括分析，验证，清洗，转换，去重，然后存到适合你们公司的一个持久化设备中（硬盘、存储、云等）。 在下面的章节中，本文将重点介绍一些关于如何获取数据方面的非常重要的技巧。 请注意，本文将不讨论各种数据采集技术的优缺点。 2.3 存储数据第二步，一旦数据进入大数据系统，清洗，并转化为所需格式时，这些过程都将在数据存储到一个合适的持久化层中进行。 在下面的章节中，本文将介绍一些存储方面的最佳实践（包括逻辑上和物理上）。 在本文结尾也会讨论一部分涉及数据安全方面的问题。 2.4 数据处理和分析第三步，在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的，包括对一些相关的数据集的数据进行一些排序，在规定的时间间隔内进行数据结果归集，执行机器学习算法，预测分析等。 在下面的章节中，本文将针对大数据系统性能优化介绍一些进行数据处理和分析的最佳实践。 2.5 数据的可视化和数据展示最后一个步骤，展示经过各个不同分析算法处理过的数据结果。 该步骤包括从预先计算汇总的结果（或其他类似数据集）中的读取和用一种友好界面或者表格（图表等等）的形式展示出来。 这样便于对于数据分析结果的理解。 3. 数据采集中的性能技巧 数据采集是各种来自不同数据源的数据进入大数据系统的第一步。 这个步骤的性能将会直接决定在一个给定的时间段内大数据系统能够处理的数据量的能力。 数据采集??过程基于对该系统的个性化需求，但一些常用执行的步骤是 - 解析传入数据，做必要的验证，数据清晰，例如数据去重，转换格式，并将其存储到某种持久层。 涉及数据采集过程的逻辑步骤示如下图所示：下面是一些性能方面的技巧：来自不同数据源的传输应该是异步的。 可以使用文件来传输、或者使用面向消息的（MoM）中间件来实现。 由于数据异步传输，所以数据采集过程的吞吐量可以大大高于大数据系统的处理能力。 异步数据传输同样可以在大数据系统和不同的数据源之间进行解耦。 大数据基础架构设计使得其很容易进行动态伸缩，数据采集的峰值流量对于大数据系统来说算是安全的。 如果数据是直接从一些外部数据库中抽取的，确保拉取数据是使用批量的方式。 如果数据是从feed file解析，请务必使用合适的解析器。 例如，如果从一个XML文件中读取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。 类似地，对于CSV，JSON和其它这样的格式，多个解析器和API是可供选择。 选择能够符合需求的性能最好的。 优先使用内置的验证解决方案。 大多数解析/验证工作流程的通常运行在服务器环境（ESB /应用服务器）中。 大部分的场景基本上都有现成的标准校验工具。 在大多数的情况下，这些标准的现成的工具一般来说要比你自己开发的工具性能要好很多。 类似地，如果数据XML格式的，优先使用XML（XSD）用于验证。 即使解析器或者校等流程使用自定义的脚本来完成，例如使用java优先还是应该使用内置的函数库或者开发框架。 在大多数的情况下通常会比你开发任何自定义代码快得多。 尽量提前滤掉无效数据，以便后续的处理流程都不用在无效数据上浪费过多的计算能力。 大多数系统处理无效数据的做法通常是存放在一个专门的表中，请在系统建设之初考虑这部分的数据库存储和其他额外的存储开销。 如果来自数据源的数据需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，尽量保持所有数据源的抽取程序版本一致，确保一次处理的是一个大批量的数据，而不是一条记录一条记录的来处理。 一般来说数据清洗需要进行表关联。 数据清洗中需要用到的静态数据关联一次，并且一次处理一个很大的批量就能够大幅提高数据处理效率。 数据去重非常重要这个过程决定了主键的是由哪些字段构成。 通常主键都是时间戳或者id等可以追加的类型。 一般情况下，每条记录都可能根据主键进行索引来更新，所以最好能够让主键简单一些，以保证在更新的时候检索的性能。 来自多个源接收的数据可以是不同的格式。 有时，需要进行数据移植，使接收到的数据从多种格式转化成一种或一组标准格式。 和解析过程一样，我们建议使用内置的工具，相比于你自己从零开发的工具性能会提高很多。 数据移植的过程一般是数据处理过程中最复杂、最紧急、消耗资源最多的一步。 因此，确保在这一过程中尽可能多的使用并行计算。 一旦所有的数据采集的上述活动完成后，转换后的数据通常存储在某些持久层，以便以后分析处理，综述，聚合等使用。 多种技术解决方案的存在是为了处理这种持久（RDBMS，NoSQL的分布式文件系统，如Hadoop和等）。 谨慎选择一个能够最大限度的满足需求的解决方案。 4. 数据存储中的性能技巧 一旦所有的数据采集步骤完成后，数据将进入持久层。 在本节中将讨论一些与数据数据存储性能相关的技巧包括物理存储优化和逻辑存储结构（数据模型）。 这些技巧适用于所有的数据处理过程，无论是一些解析函数生的或最终输出的数据还是预计算的汇总数据等。 首先选择数据范式。 您对数据的建模方式对性能有直接的影响，例如像数据冗余，磁盘存储容量等方面。 对于一些简单的文件导入数据库中的场景，你也许需要保持数据原始的格式，对于另外一些场景，如执行一些分析计算聚集等，你可能不需要将数据范式化。 大多数的大数据系统使用NoSQL数据库替代RDBMS处理数据。 不同的NoSQL数据库适用不同的场景，一部分在select时性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。 数据库分为行存储和列存储。 具体的数据库选型依赖于你的具体需求（例如，你的应用程序的数据库读写比）。 同样每个数据库都会根据不同的配置从而控制这些数据库用于数据库复制备份或者严格保持数据一致性?这些设置会直接影响数据库性能。 在数据库技术选型前一定要注意。 压缩率、缓冲池、超时的大小，和缓存的对于不同的NoSQL数据库来说配置都是不同的，同时对数据库性能的影响也是不一样的。 数据Sharding和分区是这些数据库的另一个非常重要的功能。 数据Sharding的方式能够对系统的性能产生巨大的影响，所以在数据Sharding和分区时请谨慎选择。 并非所有的NoSQL数据库都内置了支持连接，排序，汇总，过滤器，索引等。 如果有需要还是建议使用内置的类似功能，因为自己开发的还是不灵。 NoSQLs内置了压缩、编解码器和数据移植工具。 如果这些可以满足您的部分需求，那么优先选择使用这些内置的功能。 这些工具可以执行各种各样的任务，如格式转换、压缩数据等，使用内置的工具不仅能够带来更好的性能还可以降低网络的使用率。 许多NoSQL数据库支持多种类型的文件系统。 其中包括本地文件系统，分布式文件系统，甚至基于云的存储解决方案。 如果在交互式需求上有严格的要求，否则还是尽量尝试使用NoSQL本地（内置）文件系统（例如HBase 使用HDFS）。 这是因为，如果使用一些外部文件系统/格式，则需要对数据进行相应的编解码/数据移植。 它将在整个读/写过程中增加原本不必要的冗余处理。 大数据系统的数据模型一般来说需要根据需求用例来综合设计。 与此形成鲜明对比的是RDMBS数据建模技术基本都是设计成为一个通用的模型，用外键和表之间的关系用来描述数据实体与现实世界之间的交互。 在硬件一级，本地RAID模式也许不太适用。 请考虑使用SAN存储。 5. 数据处理分析中的性能技巧 数据处理和分析是一个大数据系统的核心。 像聚合，预测，聚集，和其它这样的逻辑操作都需要在这一步完成。 本节讨论一些数据处理性能方面的技巧。 需要注意的是大数据系统架构有两个组成部分，实时数据流处理和批量数据处理。 本节涵盖数据处理的各个方面。 在细节评估和数据格式和模型后选择适当的数据处理框架。 其中一些框架适用于批量数据处理，而另外一些适用于实时数据处理。 同样一些框架使用内存模式，另外一些是基于磁盘io处理模式。 有些框架擅长高度并行计算，这样能够大大提高数据效率。 基于内存的框架性能明显优于基于磁盘io的框架，但是同时成本也可想而知。 概括地说，当务之急是选择一个能够满足需求的框架。 否则就有可能既无法满足功能需求也无法满足非功能需求，当然也包括性能需求。 一些这些框架将数据划分成较小的块。 这些小数据块由各个作业独立处理。 协调器管理所有这些独立的子作业?在数据分块是需要当心。 该数据快越小，就会产生越多的作业，这样就会增加系统初始化作业和清理作业的负担。 如果数据快太大，数据传输可能需要很长时间才能完成。 这也可能导致资源利用不均衡，长时间在一台服务器上运行一个大作业，而其他服务器就会等待。 不要忘了查看一个任务的作业总数。 在必要时调整这个参数。 最好实时监控数据块的传输。 在本机机型io的效率会更高，这么做也会带来一个副作用就是需要将数据块的冗余参数提高（一般hadoop默认是3份）这样又会反作用使得系统性能下降。 此外，实时数据流需要与批量数据处理的结果进行合并。 设计系统时尽量减少对其他作业的影响。 大多数情况下同一数据集需要经过多次计算。 这种情况可能是由于数据抓取等初始步骤就有报错，或者某些业务流程发生变化，值得一提的是旧数据也是如此。 设计系统时需要注意这个地方的容错。 这意味着你可能需要存储原始数据的时间较长，因此需要更多的存储。 数据结果输出后应该保存成用户期望看到的格式。 例如，如果最终的结果是用户要求按照每周的时间序列汇总输出，那么你就要将结果以周为单位进行汇总保存。 为了达到这个目标，大数据系统的数据库建模就要在满足用例的前提下进行。 例如，大数据系统经常会输出一些结构化的数据表，这样在展示输出上就有很大的优势。 更常见的是，这可能会这将会让用户感觉到性能问题。 例如用户只需要上周的数据汇总结果，如果在数据规模较大的时候按照每周来汇总数据，这样就会大大降低数据处理能力。 一些框架提供了大数据查询懒评价功能。 在数据没有在其他地方被使用时效果不错。 实时监控系统的性能，这样能够帮助你预估作业的完成时间。 6. 数据可视化和展示中的性能技巧 精心设计的高性能大数据系统通过对数据的深入分析，能够提供有价值战略指导。 这就是可视化的用武之地。 良好的可视化帮助用户获取数据的多维度透视视图。 需要注意的是传统的BI和报告工具，或用于构建自定义报表系统无法大规模扩展满足大数据系统的可视化需求。 同时，许多COTS可视化工具现已上市。 本文将不会对这些个别工具如何进行调节，而是聚焦在一些通用的技术，帮助您能打造可视化层。 确保可视化层显示的数据都是从最后的汇总输出表中取得的数据。 这些总结表可以根据时间短进行汇总，建议使用分类或者用例进行汇总。 这么做可以避免直接从可视化层读取整个原始数据。 这不仅最大限度地减少数据传输，而且当用户在线查看在报告时还有助于避免性能卡顿问题。 重分利用大化可视化工具的缓存。 缓存可以对可视化层的整体性能产生非常不错的影响。 物化视图是可以提高性能的另一个重要的技术。 大部分可视化工具允许通过增加线程数来提高请求响应的速度。 如果资源足够、访问量较大那么这是提高系统性能的好办法。 尽量提前将数据进行预处理，如果一些数据必须在运行时计算请将运行时计算简化到最小。 可视化工具可以按照各种各样的展示方法对应不同的读取策略。 其中一些是离线模式、提取模式或者在线连接模式。 每种服务模式都是针对不同场景设计的。 同样，一些工具可以进行增量数据同步。 这最大限度地减少了数据传输，并将整个可视化过程固化下来。 保持像图形，图表等使用最小的尺寸。 大多数可视化框架和工具的使用可缩放矢量图形（SVG）。 使用SVG复杂的布局可能会产生严重的性能影响。 7. 数据安全以及对于性能的影响 像任何IT系统一样安全性要求也对大数据系统的性能有很大的影响。 在本节中，我们讨论一下安全对大数据平台性能的影响。 - 首先确保所有的数据源都是经过认证的。 即使所有的数据源都是安全的，并且没有针对安全方面的需求，那么你可以灵活设计一个安全模块来配置实现。 - 数据进过一次认证，那么就不要进行二次认证。 如果实在需要进行二次认证，那么使用一些类似于token的技术保存下来以便后续继续使用。 这将节省数据一遍遍认证的开销。 - 您可能需要支持其他的认证方式，例如基于PKI解决方案或Kerberos。 每一个都有不同的性能指标，在最终方案确定前需要将其考虑进去。 - 通常情况下数据压缩后进入大数据处理系统。 这么做好处非常明显不细说。 - 针对不同算法的效率、对cpu的使用量你需要进行比较来选出一个传输量、cpu使用量等方面均衡的压缩算法。 - 同样，评估加密逻辑和算法，然后再选择。 - 明智的做法是敏感信息始终进行限制。 - 在审计跟踪表或登录时您可能需要维护记录或类似的访问，更新等不同的活动记录。 这可能需要根据不同的监管策略和用户需求个性化的进行设计和修改。 - 注意，这种需求不仅增加了数据处理的复杂度，但会增加存储成本。 - 尽量使用下层提供的安全技术，例如操作系统、数据库等。 这些安全解决方案会比你自己设计开发性能要好很多。 8. 总结 本文介绍了各种性能方面的技巧，这些技术性的知道可以作为打造大数据分析平台的一般准则。 大数据分析平台非常复杂，为了满足这种类型系统的性能需求，需要我们从开始建设的时候进行考量。 本文介绍的技术准则可以用在大数据平台建设的各个不同阶段，包括安全如何影响大数据分析平台的性能。

干货 - 钢企决策智能系统案例分享

钢铁行业是我国重要的原材料行业之一，亟需实现由“大”到“强”的升级。此前文章中，我们分享了傲林 科技 交付团队视角下，传统企业数字化转型的主要困难痛点，本期我们分享钢铁行业的数字化转型案例。

某大型钢铁集团是一家产能过千万、纳税过百亿的大型钢铁联合企业，作为国内钢铁领军企业，后续准备进一步贯彻执行新旧动能转换的要求，计划通过减量置换，打造先进钢铁生产基地。经过多年的信息化建设，企业纵向已经建立了L1~L4层的自动化和信息化系统，横向实现了采购、库存、生产、销售、物流、财务等环节端到端的信息化全覆盖。

但该钢铁集团信息化系统同样面临着新的挑战：

1.数据自采率低。 在信息化方面存在手动输入及调整的环节较多、多方输入造成数据的不一致、信息及时协同存在错位现象等问题；

2.信息闭环未形成。 数据分析存在核心数据管理无法自主升级改造、数据存取性能存在风险、数据使用方式单一、系统内信息处理闭环未能完全形成、数据分析能力相对较弱等问题；

3.优秀经验知识未固化。 大量业务数据分析依靠人工完成和个人经验判断、无法做到实时分析反馈并与业务同步，对 历史 数据资产的使用相对较少、 历史 数据尚未构成企业经营的智能化分析支撑；

4.传统架构存在风险。 系统延用了较传统的IOE类信息化技术手段，存在技术支撑风险。

以上问题都阻碍了该钢铁企业的数智化转型进程。

傲林 科技 以傲数平台、事件网两大平台产品为支撑，打通采购、生产、库存、销售、订单、营销的企业经营全流程数据，从企业经营全局进行数据分析，通过量化决策系统，帮助客户实现矿石成本平衡优化、企业量化决策优化、企业经营分析智能化，构建一套完整的决策智能辅助分析系统。

对企业内部数据与外部供应链数据、产业周期数据、宏观经济数据、竞争环境数据、工业大数据等进行全方位构建，依据时间维度，形成立体的多维数据模型，根据数据模型给出基于大数据的量化分析和洞察，以事件和风险的方式推送至PC端和手机端，为领导决策提供直接建议。

将各个部门的运营经验和关键业务节点通过人工智能技术建立数字模型，同时将不同模型通过知识图谱联系成企业整体多维度业务模型，让每一个职能部门的数据在企业的全局视角发挥作用，形成全局优化；通过不断迭代的模型训练，提供辅助决策的量化分析和最优方案，形成精益管理。

1.业务管理

对该钢铁集团的数据、流程、信息化系统、业务活动进行摸底与梳理，根据调研结果并结合该钢铁集团信息化数据可用范围，进行落地实施。

2.主数据管理，建立统一的主数据资产管理平台

主数据资产管理平台包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技术。完整的平台包括元数据管理，信息系统集成、数据治理、数据分析、数据交换等功能。

实施方案包括：

梳理该钢铁集团主数据体系可行性实施方案（含数据采集、数据质量分析、数据源分析、数据资源普查、管理颗粒度等）。

主数据管理系统落地实施（基础环境部署、原型迭代与预览、主数据汇集、数据清洗、转换、数据映射、主数据质量管理实施、系统性能调优等）。

3.数据湖，建立统一的数据集成平台

实施方案包括：

梳理该钢铁集团信息化系统数据湖建设可行性实施方案（含数据基础设施、数据接入范围、模型和数据集成标准等，合理规划数据存储颗粒度，构建维度层次结构形成统一数据中心。通过多层级ETL的抽取、转换、清洗、加载功能，实现各类数据源的有机结合、确保数据来源质量，保证信息的完整性、一致性）。

数据湖管理系统落地实施（通过各信息化系统的前置数据抽取功能的配置管理，及时获取并整合各专业系统的管理数据）。

4.综合运营决策，建立统一展示平台

通过对关键指标的直观展示，使经营者能完整、及时、全局、高效地获取公司的经营信息，并达到业务信息穿透透明化的目的。

实施方案包括：

综合运营决策系统落地实施（主题数据归纳及处理、算法模型设计与开发、 历史 数据深度学习与模型优化、管理控制台定制、信息化系统互动对接定制等）。

5.采购库存优化，建立采购库存优化辅助决策服务与应用

考虑到该钢铁集团采购与原燃辅料库存优化是个重要且急需提升的部分，将单独规划和实施相应辅助模块。

通过对该钢铁集团铁前生产数据，铁前设备维保数据，采购数据，库存数据，钢铁原燃辅料采购价格指数、物流数据、配矿方案、铁前质量数据、成本计算模型、生产计划数据、生产实绩数据、产成品等其它数据进行综合建模分析与深度学习优化，形成动态智能推荐的原燃辅料采购优化辅助方案、库存动态最优方案、以及应付账款结构优化等方案。

通过以上5个维度的建设，成功提升了该钢铁集团的经营决策能力：管理人员可以随时掌握公司的运营情况，为该钢铁集团公司高层领导和业务部门分析人员的日常数据分析与决策提供依据。同时可以降低用户操作难度，减少用户培训成本，为公司管理层提供快速且丰富的人、财、物等方面的统计分析数据和决策支持，使其能够更加着眼于业务优化和管理，以进一步提升该钢铁集团公司的业务运作效率和决策能力。

除提升了该钢铁集团的经营决策能力外，还实现了以下价值收益：

•公司经营管理的透明化与全局性业财融合分析。 多角度对比年度目标和 历史 数据是否保持持续、稳健发展。

•公司经营决策的辅助支撑。 效益的预测、模拟、以及辅助优化建议，市场波动影响分析等。

•合同订单生命周期的协同。 以合同订单全生命周期为主线，拉通产供销协同以及问题发现。

• 产供销的决策辅助。 在合理资金占用条件下的供产平稳、市场变化下的产销动态平衡等支撑。

作为大型复杂流程工业，钢企的全流程工序内部生产数据获取困难，绝大部分为过程不透明的“黑盒”。而基于傲林 科技 事件网络技术构建的企业级数字孪生体，使钢铁企业的采购、生产、销售等全流程都得以透明化，通过对企业数字孪生体的模拟仿真，使用人工智能模型获得优化策略，并把相关指令反馈到各生产经营部门去落地执行，形成了企业整体智能化优化的闭环。 通过为该钢铁集团提供数字化决策和运营支撑能力，有效增强了企业软实力及全行业竞争力，打造了钢铁行业数字化转型标杆。

数据分析系统有哪些?

1、 Cloudera Cloudera

提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。Cloudera Manager是一个复杂的应用程序，用于部署、管理、监控CDH部署并诊断问题，Cloudera Manager提供Admin Console，这是一种基于Web的用户界面，是您的企业数据管理简单而直接，它还包括Cloudera Manager API，可用来获取集群运行状况信息和度量以及配置Cloudera Manager。

2、 星环Transwarp

基于hadoop生态系统的大数据平台公司，国内唯一入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司，对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能上进行了细化，为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。

3、 阿里数加

阿里云发布的一站式大数据平台，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务，将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现，图形展示和客户感知良好，但是需要捆绑阿里云才能使用，部分体验功能一般，需要有一定的知识基础。maxcompute(原名ODPS)是数加底层的计算引擎，有两个维度可以看这个计算引擎的性能，一个是6小时处理100PB的数据，相当于1亿部高清电影，另外一个是单集群规模过万台，并支持多集群联合计算。

4、 华为FusionInsight

基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台，可运行在开放的x86架构服务器上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。

5、网易猛犸

网易猛犸大数据平台使一站式的大数据应用开发和数据管理平台，包括大数据开发套件和hadoop发行版两部分。大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据ETL等数据科学工作通过工作流的方式有效地串联起来，提高了数据开发工程师和数据分析工程师的工作效率。Hadoop发行版涵盖了网易大数据所有底层平台组件，包括自研组件、基于开源改造的组件。丰富而全面的组件，提供完善的平台能力，使其能轻易地构建不同领域的解决方案，满足不同类型的业务需求。

大数据分析系统平台方案有哪些？

目前常用的大数据解决方案包括以下几类一、Hadoop。 Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。 此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 二、HPCC。 HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。 HPCC主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 三、Storm。 Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。 Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。 Storm由Twitter开源而来四、Apache Drill。 为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。 该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析废品邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

400分求汽车4s店信息管理系统毕业设计（开题报告，源代码等）

摘要]为使学生了解SQL Server 2000结合Delphi7.0设计管理系统的方法，本文在分析酒店信息管理工作特征的基础上，提出一个在技术上、经济上均可供实施的酒店管理信息系统的设计方案，设计了基于C/S模式的酒店信息管理系统，该系统可以满足教学需求，并且本系统符合电子商务的需要，并具有很好的实用价值，值得推广。 [关键词]酒店信息管理系统 C/S模式 系统维护一、前言21世纪，酒店的竞争也进入到了一个全新的领域，竞争已不再是规模的竞争，而是技术的竞争、管理的竞争、人才的竞争。 技术的提升和管理的升级是酒店的竞争核心。 如何在激烈的竞争中扩大销售额、降低经营成本、扩大经营规模，成为酒店营业者努力追求的目标。 此外，在互联网高速发展的今天，人们电子商务意识的不断加强，酒店网上预订成为所有酒店未来的业务发展方向和销售手段，酒店信息管理系统的开发已经成为酒店管理人员的一项紧迫任务。 针对酒店的特点，为了帮助酒店解决现在面临的问题，提高酒店的竞争力，我们将开发以下系统，该系统可以大大提高酒店的运作效率；通过全面的信息采集和处理，辅助提高酒店的决策水平；使用本系统，可以迅速提升酒店的管理水平，为降低经营成本，提高效益，增强酒店扩张力，提供有效的技术保障。 二、功能需求分析首先，根据酒店的营业特点，信息管理系统投入使用后将不间断运行，必须保证系统的安全可靠和很高的稳定性，所以，在软硬件选择、网络拓扑结构选择、操作系统选择上下足功夫。 另外，要求系统具有备份功能，在非正常或掉电时，能够及时恢复数据，避免造成经济损失。 系统必须具有一定的安全保密措施。 其次，系统必须具有完善的功能，能覆盖酒店前台和后台的主要业务，而且必须保证数据准确，还要用足够快的响应速度，满足实时性的要求。 第三，系统必须就有先进性，保持技术的高起点，另外，系统必须具有很好的扩展性，易于进行功能扩展，且易于维护。 三、系统总体设计1.系统功能模块设计根据酒店经营的实际需要，酒店信息管理系统应可以分为前台管理、后台管理、系统维护管理三部分。 （1）前台管理。 包括客房管理子系统、餐饮管理子系统、前台子系统、账务管理子系统、物品管理子系统五部分。 客房管理子系统完成对包括散客、团体、会议等住客的预定、登记、客房管理，负责客房状态的调整，可以实现客户、客房的查询、修改、添加、删除、打印、营业分析等功能。 餐饮管理子系统完成跟酒店有关的就餐、结账、预订酒席、分仓库等的管理，可以对菜单信息、宴会预定信息、结账方式等进行录入、维护、查询统计等,还提供了报表打印功能。 前台子系统，可以实现对客户的接洽与问询，包括登记客人信息、答复客人要求、管理客人留言等。 账务管理子系统提供客户结账方式、支付方式、现金入账、营业额等信息。 物品管理子系统完成对酒店物品的出库、入库、销售、库存、退货等的管理。 （2）后台管理。 包括事务管理子系统、固定资产管理子系统、经理查询子系统等三部分。 其中，事务管理子系统包括人事信息的常规管理、出差管理、工资管理、个人事务管理、职员培训管理、公共信息管理等，可以按照部分、学历等类别分别进行查询、修改、添加、删除、打印等操作。 固定资产管理用于完成对酒店固定资产的管理，包括库存物资及采购物资等。 经理查询子系统，可查询酒店内部的租住情况及有关帐目、修改房价、查询酒店内部的人员及工资状况、营业情况、酒店收入、进行系统设置等(3)系统维护管理。 系统维护管理是面向系统管理人员,负责各数据的维护、备份、恢复、设置各子系统的应用环境参数、控制各用户对本系统的多级应用权限等。 包括系统登陆、密码修改和关于系统登录用来验证登录的系统用户的合法性，只有合法的系统用户才能登录系统并且使用系统功能。 密码修改用来修改登录系统用户的密码，长时间地使用一个密码可能会使密码不安全，导致整个系统的不安全，因此有必要定期修改密码。 2.系统开发环境（1）硬件环境要求。 计算机必须满足的条件:CPU: Intel Pentium 166MHz或更高的处理器；操作系统:MicrosoftWindows98/me/XP/2000或Microsoft Windows NT Service/Workstation 4.0(推荐Service Pack 5)或更高版本；监视器:Microsoft Windows支持的VGA或分辨率更高的监视器；内存:64MB内存以上。 （2）系统的编程工具。 本系统采用Borland公司的Delphi7.0为前台开发工具，微软公司的SQL Server 2000做后台数据库。 Delphi7.0是Borland公司推出的一种可视化的、面向对象的应用程序开发工具。 它功能强大，简单易学，尤其适合数据库开发，因而备受数据库开发人员的青睐，成为最受欢迎的Windows应用程序开发工具之一，在国内拥有广泛的开发者群体和深厚的应用基础。 系统采用以利用Microsoft公司的SQL Server 2000做后台数据库，SQL Server 2000，是Microsoft 公司推出的SQL Server 数据库管理系统的新版本。 该版本继承了SQL Server 7.0 版本的优点，同时又比它增加了许多更先进的功能，具有使用方便、可伸缩性好、与相关软件集成程度高等优点。 可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑，到运行Microsoft Windows 2000 的大型多处理器的服务器等多种平台使用。 它是一个多用户的大型数据库管理系统，能提供一个强有力的C/S平台，以AutoCAD，Photoshop为辅助工具。 3.系统功能通过对酒店实际需求和客户需求的分析和方便系统的管理和实时更新，本系统可以实现以下功能。 （1）实现了客户资料的查询，包括客户姓名、证件号、预定时间、入住时间、离开时间、选择客房、押金、消费金额、付款金额、付款方式、客户留言。 并按照客户的类型包括散户、团队、外宾、回头客、常客等分类管理，收集客户喜好等信息。 （2）可以实现对客房信息的查询，比如，楼层、房间类型（标准房、单人房、豪华房、套房、总统房等）、床位、干净空闲的房间和需要打扫的房间区，并可对房间状态进行第一时间的更新。 （3）为酒店提供预订的房间进行策略管理，把不同时间所订客房的信息提供给决策者，作为制定决策的重要依据。 并可根据市场的变化对策略进行修改和应用。 （4）提供客房“预警”，为了防止当天预订数量变化较大，可根据具体情况进行当天住房手动修改。 这样就可以保证房间利用率达到最大。 4.数据库的建立信息管理系统的设计主要是围绕数据进行的，即以数据为中心，对数据进行分类分析，分析数据库结构，在此基础上进行模块设计和程序开发。 数据库的建设应能充分满足酒店的实际需要，本系统的数据库包括以下内容：客户信息、客房信息、账单信息、物品信息、人事信息等。 客户信息包括客户姓名、性别、年龄、籍贯、民族、证件类型、证件号码、预定时间、联系方式、入住时间、手牌号、账单号、房间号、离开时间、消费金额、付款方式、客户留言、个人喜好等。 客房信息包括客房类型、房号、楼号、房价、人数、实住人数、折扣、实收租金、预定起始日期、预定结束日期、房客类型、卫生情况、内部设施、保修情况等。 账单信息包括消费人、消费项目、消费类型、消费金额、支付方式、结算时间、付款类型等。 物品信息包括编号、物品名称、单价、数量、入库时间、出库时间、销售数量、进价、售价、销售金额、进仓单号、经办人编号、库存数量、退货数量、保修情况等。 人事信息包括员工部门、员工学历、员工工作、员工工资等基本信息。 四、系统可行性分析1.管理可行性分析领导的现代化管理水平，酒店领导者大多具备电脑基本操作方法，对于专业要求经短期培训即可；管理基础工作，各项管理制度比较健全，执行严格，原始数据采集完整，保存良好。 2.经济可行性分析系统软硬件结构简单，可以实现功能扩展，节约大量人力物力。 3.技术可行性分析硬件方面，输入输出能力，内部存储器和外部存储器的容量都能满足用户的要求；软件方面，有合适的软件系统、数据库系统；技术人员方面，只要对操作人员管理人员稍加培训即可。 4.系统先进性系统采用SQL Server 2000和Delphi7.0作为开发工具，具有C/S模式建立。 5.具备先进性的特点系统具有可移植性和扩展性，可以方便的进行功能移植和功能扩展，便于酒店信息管理系统的升级和更新换代。 五、结束语本系统无需昂贵的硬件和软件投入，只需建设简单的计算机环境和应用软件。 开发周期短，软件可扩展性好，可以避免酒店信息化建设的重复投资。 该系统的设计，在教学实验中具有典型性，通过本系统的设计，学生可以充分了解SQL Server 2000结合Delphi7.0设计管理系统的步骤，以及C/S模式的特点和应用。 该系统可以方便与其他服务平台对接，安全可靠，可以推广到实际应用中去。 参考文献：[1]Mladenic Learning on Non2homogeneous ,Distributed Text Data, Doctoral Dissertation[J] . University of Ljubljana, 1998.[2]翟广宇.基C/ S结构的酒店管理系统[J].兰州工业高等专科学校学报,2004,11(2).[3]张艳华.中小型酒店管理信息系统设计[J].微机发展,2005.[4]康志伟,胡峰松.酒店管理信息系统的设计[J].系统工程,1996.参考

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