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标题 面向云计算大数据中心的制造业项目管理系统设计
范文 张向睿++向华++董雄报



摘 要： 针对制造业项目管理的日益复杂与数据存储及处理的挑战日益加剧，提出一种面向云计算大数据中心的制造业项目管理系统，从需求分析、模块划分与设计、代码实现、系统验证等方面对系统进行设计。该系统采用开源云平台构建，使用Web开发框架和Eclipse开发工具，支持即插即用组件和标准化代码，实现了三层构架，并可兼容原系统的管理数据。测试结果表明，该系统运行稳定，各项功能均可得到预期的响应，且能够满足制造业项目管理的各项要求，大幅提高了制造业的项目管理水平。
关键词： 云计算； 项目管理； 系统架构； 信息系统
中图分类号： TN911?34； TP39 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）12?0046?03
Abstract： In view of the increasing complexity， and challenges of data storage and processing of manufacturing project management， a manufacturing project management system for cloud computing big data center is proposed in this paper， which is designed in the aspects of demand analysis， module division and design， code realization， system verification and so on， and is constructed on the basis of the open source cloud platform. The Web development framework and Eclipse development tools are adopted in the system to support the plug?and? play assembly and standardization code， so as to achieve a three?tier architecture and compatibility with management data of the original system. The test results show that the system runs steadily， can meet all the requirements of enterprise project management， and improve the project management level of t manufacturing industry greatly.
Keywords： cloud computing； project management； system architecture； information system
0 引 言
近年来，制造业正迅速向着巨型化方向发展，其分支较多，持续时间较长，项目管理具有全方位、全过程的特点。在管理过程中则会产生海量的数据，这对承担着数据处理、交换与共享的企业而言具有一定挑战。云计算具有强大的数据存储与数据处理功能[1?2]，其是在规模较大的服务器群上建立基础设施，对IT资源能够充分利用，可靠性高。因此，针对制造业项目管理的日益复杂与数据存储及处理的挑战日益加剧，本文提出了一种面向云计算大数据中心的制造业项目管理系统，从需求分析、模块划分与设计、代码实现、系统验证等方面对系统进行设计。该系统采用了开源云平台构建，使用Web开发框架[3]和Eclipse开发工具[4]，支持即插即用组件[5]和標准化代码，实现了三层构架，并可将原系统与基于云计算系统的数据进行融合。
1 云计算理论及其相关知识
自2007年云计算的概念被提出，其迅速发展，应用领域广泛，如银行、物流、制造、公共服务等，其演化过程[6]如图1所示。
云计算可表述为是以服务为基础，基于互联网的虚拟化计算机资源。其共享资源，并对数据进行管理以使其协同工作，且为用户提供便捷、可靠的数据存储与网络计算服务，是一种超级计算模式。此外，云计算还具有超强的计算能力与较高的可靠性，使用方便快捷，体系结构包括交互层、数据访问层、平台层、应用层、管理层与基础设施层6个层次，运用到的关键技术包括虚拟化技术、分布式编程、数据存储与管理等。
2 系统分析与设计
2.1 系统总体需求设计
目前，制造业项目管理正朝着巨型化方向发展，具有全方位、分支多、持续时间长的特点，而其在管理过程中产生海量的数据，从而需要管理系统具备能够快速可靠处理海量数据的能力。同时，制造业项目管理需要多个部门共同协作，在不同时间段完成不同的工作，系统需要实现各个部门之间无障碍的交流，在保证安全的前提下，实现数据的共享以避免产生“信息孤岛”[7]。另外，随着信息技术的发展，集成化不断增加，故系统应具有集成性能，且能够将原系统与新系统的数据进行整合，充分利用IT资源。
2.2 云计算平台的选择
目前云计算平台数量较少，主要有App Enigne，Windows Azure，EC2，S3，Hadoop[8]。其中，由于Hadoop是基于Java语言的开源分布式软件开发结构，通过Java Lib实现接口以供并行化开发应用，易于在大规模的服务器群上进行部署与操作。其具有较高的可靠性，适于海量数据的存储与处理，且成本低、灵活性强。因此，本文所设计的系统采用Hadoop开源云平台进行实现。
2.3 系统总体设计及各功能模块分析
通过分析，本文提出了面向云计算大数据中心的制造业项目管理系统，该系统采用Hadoop開源云平台，并基于制造业信息系统，支持即插即用组件和标准化代码，采用B/S结构、C#语言编程、AJAX技术处理数据。所使用的软件框架为多层服务/客户结构，并与公司其他应用系统进行集成，其总体方案如图2所示。
图2中可提交信息发布内容、预审、分类、请求、管理和检索等功能的是信息反馈基础组件，其显示信息格式为XML内容数据与XSL内容页面，并能进行分类、显示与审核等操作。图2中多维对象报表基础组件可提供多种多维报表与统计图表的生成，并能按照不同需求生成侧重不同的报表。
基础服务平台主要包含即插即用应用组件模块以及定时作业功能模块，其用于注册、授权与管理，能在线进行检测设置与报警处理。
3 系统实现
3.1 表示层的实现
Web标示层由网页窗口和相关代码文件组成，.aspx文件的前台页面由HTML元素、相关控件和事件的脚本、.aspx.cs文件以及.cs类文件组成。表示层主要是相关内容的显示与处理，本文所设计系统除了使用Visual Studio平台，还使用了功能多样、应用简单的Developer Express V2010 套件和 EasyUI，其为开发者提供了代码编写帮助，甚至可实现无代码输入，从而完成界面设计，图3为项目执行页面。
表示灵活、功能强大的EasyUI组件可让开发人员对页面中的文档、事件方便的处理。本系统主要通过JSON传输数据，XML技术则用以保存数据，图4为制造进度页面图。
3.2 业务逻辑层的实现
业务逻辑层主要用于处理系统功能的逻辑运算，本系统将所有的业务逻辑放置在ASP.NET页面的逻辑处理类中以区分数据处理与业务处理，通过业务逻辑层并根据需求处理相关的业务。在.NET开发环境下，以数据为中心的模型、面向对象的自定义结构等均可表示业务实体，但使用前者具有开发简单、输入方便、易于实现数据绑定，但对数据进行二层处理时需增加数据访问层的数据存储、处理方法。在本系统中无需对数据进行二层处理时，直接使用Dataset快速开发，需要进行二层处理的则自定义结构List泛型集合，可对列表进行搜索、排序和操作。
3.3 数据访问层的实现
本系统采用SQL Server 2005数据库，ADO.NET及相关接口实现数据存储技术，并在存储过程中，将固定化的、复杂程度高的TRANSACT SQL语句存储在数据库中，通过预编译实现程序化。本系统某些数据操作是通过调用存储过程名称及参数来实现的，从而具有代码可阅读性，减少复杂语句，保证数据传输的高效便捷。为了使数据统一完整，本系统采用SAP接口，远程调用已存在的数据，以避免重复输入增加工作量。
4 系统测试与实施
4.1 系统测试
本系统中单元测试与集成使用白盒测试，系统确认测试则使用黑盒测试。白盒测试是包括自检与互检两种形式，黑盒测试则是由部门测试人员与用户进行测试与验证。本系统的测试用例形式为名称、版本、日期、测试人、功能、条件与结果。通过对系统基础信息模块进行测试，对不符合预期结果的问题进行反馈跟踪并进行分析与修改，如图5所示。对问题修改后重新进行测试，直到所有的案例均通过后才可认为测试结束。
4.2 系统实施
将面向云计算大数据中心的制造业项目管理系统应用到公司相关业务中，并建立一套透明的计划，如图6所示。通过本系统可预警与沟通，保证任务工作在正常状态。
本系统可帮助公司提升管理能力，有效提高节点完成率，图7为节点完成情况。
5 结 语
云技术是近几年IT行业的热点，其可广泛地应用到各行各业中。本文针对制造业项目管理的日益复杂与数据存储和处理的挑战日益加剧的问题，提出了一种面向云计算大数据中心的制造业项目管理系统，从需求分析、模块划分与设计、代码实现、系统验证等方面对系统进行设计。最后对系统进行了测试与实施，结果表明该系统运行稳定，各项功能均可得到预期响应，并能够满足制造业项目管理的各项要求，大幅度提高了制造业的项目管理水平。
参考文献
[1] 骆汉宾.工程项目管理信息化[M].北京：中国建筑工业出版社，2011.
[2] CHEN K， ZHEN W M. Cloud computing system instance and current research [J]. Journal of software， 2009， 20（5）： 1337?1448.
[3] 林晓鹏.云计算及其关键技术问题[J].现代电子技术，2013，36（12）：67?70.
[4] 毛羽丰.基于云计算的海量电力数据分析系统设计与实现[D].北京：北京交通大学，2015.
[5] 李乔，郑啸.云计算研究现状综述[J].计算机科学，2011，38（4）：32?37.
[6] GUNARATHNE T， WU J L， QIU Judy， et al. MapReduce in the clouds for science [C]// Proceedings of IEEE 5th International Conference on Cloud Computing Technology and Science. Indianapolis， Indiana USA： IEEE， 2010： 565?572.
[7] ABOUZEID A， BAJDA?PAWLIKOWSKI K， ABADI D， et al. HadoopDB： an architectural hybrid of map/reduce and DBMS technologies for analytical workloads [J]. ACM， 2009， 2（1）： 922?933.
[8] 林香娟.基于Web Services的校园管理系统集成的设计与实现[D].成都：电子科技大学，2013.
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更新时间：2024/12/23 1:16:21