大数据时代背景下装备保障建设发展研究

曹会智 李沛 刘俊杰 谢军军

[摘 要] 随着军队信息化进程不断深入，武器装备保障信息数据面临“海量数据整合，战场数据融合，保障数据组合”的发展机遇。本文从技术层面和理论层面，探索大数据技术对装备保障建设发展的影响，对大数据技术在装备保障领域运用进行可行性分析并制定发展策略，为大数据技术在装备保障领域的应用提供参考。

[关键词] 大数据时代；装备保障；建设

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 17. 030

[中图分类号] E92 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2014）17- 0052- 03

随着大数据技术不断成熟，其在军事上的应用成为必然趋势。继物联网、云计算之后，“大数据”一词成为社会和学术界追逐的焦点。数据作为新一轮信息化战争的新角色，将物质流、能量流、信息流通过数据流的形式体现，未来战场利用大数据技术加强对装备保障数据的有效整合，将有利于提升装备保障效能，提升装备保障的整体建设水平。

1 基本内涵

1.1 大数据的定义

大数据是从英语“Big Data”一词翻译而来，过去常说的信息爆炸和海量数据等已经不足以描述这个新出现的现象。不同的机构对大数据做出了不同的解释，学术界已达成共识：大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合[1]。

1.2 大数据时代的基本特征

大数据具有数据量大、种类多和速度快等特点，涉及互联网、经济、生物、医学、天文、气象、物理、军事等众多领域。现实生活中产生的很多数据是重复的没有价值的，未来世界中不是获取越来越多的数据，而是数据的去粗取精。大数据具有复杂性的特点，大数据的复杂性主要来自个体之间的联系。对于大数据时代，目前通常认为有下述四大特征，称为“4V”特征[2]：一是数据量大（Volume Big）。数据量级已从TB发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。二是多样化（Variable Type）。数据类型繁多，多为网页、图片、视频、图像与位置等半结构化和非结构化数据信息。数据品类将极其混杂，关联度一般极低，而且在相当长的时期内非结构化数据会占据大数据的主体。三是处理快速化（Velocity Fast）。数据流往往为高速实时数据流，而且往往需要快速、持续的实时处理；处理工具亦在快速演进，软件工程及人工智能等均可能介入。四是价值高和密度低（High Value and Low Density）。通识是大数据意味着极高的价值，但同其体量一样，正是因为极小价值的海量汇合，才形成了大数据的高价值，故大数据之大价值，实质在小，是典型的长尾效应，更是长尾效应的常态化。

1.3 武器装备建设中的数据

随着信息化建设进程的不断推进，各军兵种都建立了各自的武器装备数据档案，数据主要包括武器装备的型号、性能、数量/质量情况、使用情况、保障情况等，由于武器装备研发、生产、编配、使用、保障分属于不同单位和人员，装备信息容易出现堆积、丢失、重复的现象。为此，建立武器装备数据库，能较好地解决数据的采集、处理、挖掘、再生和运用等问题，指挥员和保障人员可以从武器装备数据库中采集、查阅需要的数据，用于提升作战和保障的准确性。但武器装备发展中依旧存在“多代产品共存在，军民融合式数据共享，装备数据动态变化”等现实问题，数据库技术已经逐渐不能满足信息化战争数据精准高效的需要，而大数据技术具备突破常规技术“数据单一、横向隔绝、挖掘瓶颈”等特点，为提供可靠、有效、准确的装备保障数据奠定了技术基础。

2 大数据技术对装备保障建设发展的影响

2.1 大数据的关键技术

数据集成即从大量的数据中将有用的数据针对不同的应用进行整合、处理，以解决数据的应用质量问题。信息系统只有在数据集成的基础上才能方便地拓宽系统的应用领域，达到“数据越流通，大家越受益”的效果，才能将系统开发维护人员的工作重点转移到数据管理上来，体现信息资源就是军事效益的承诺。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。大数据是3种相互关联又迥然各异的技术趋势的集合体：海量交易数据、海量交互数据以及海量数据处理。每一种技术趋势都代表着创新突破和发展潜力。现在随着各项创新技术的汇集，大数据展现出了大量的新机会，特别是军事领域的运用。战场数据集成是大数据技术军事领域运用的关键，随着云计算、通信、媒体和移动计算的快速发展和深入应用，战场的数据量还将快速增长。这些趋势决定着最重要的战场需要，可视化战场要求军队数据处理高速化、精准化以保持战斗力，武器装备信息整合要求在数据合并后能成功地集成，增长需要以装备战斗力和灵活性为中心，保障效率要求保障业务流程具有科学性和易操作性。

2.2 装备保障数据的特点和规律

装备保障领域数据源间封闭、孤立，缺乏规范和标准，很难对数据的多备份、动态镜像、实时控制等实施有效管理。 基于网络技术的装备保障数据集成以装备保障各业务需求为背景，构建基于装备保障储、供、管、修、训等分布式数据源之上的抽象层，将用户和应用程序从访问不同数据源的复杂性中分离出来。采用网络技术封装数据源为数据集成提供支持，可在数据集成的过程中定义统一的数据源访问接口，透明访问多种、分散的数据源。同时，还通过资源注册、定位等机制实现异构数据源的动态加入、退出和智能匹配，确保数据集成的开放性、稳定性。因军队装备保障信息的特殊性，其信息共享是相对的且范围小。而设计数据库元信息结构时，主要是确定数据库属性信息提取和相互关系。特别是在数据统计、辅助决策时尤为重要[3]。

2.3 装备保障的数据需求分析

在装备保障领域，由于涉及的保障资源种类繁多、数量巨大，客观上必须依赖计算机数据管理系统进行业务处理。但是随着数据库技术、网络技术的发展，受实施数据管理系统的阶段性、技术性以及其他因素的影响，装备管理的各业务部门，所采用的数据管理系统必然是不一样的，并且各类装备保障数据分散在各业务部门的分系统中，这必将导致在综合层面无法进行高效的通用装备保障数据汇总、查询和应用，装备保障综合数据汇总、查询困难。因此，无论从现代战争要求对信息的全面快速的掌控来看，还是从数据库技术发展的趋势来看，都需要建立一个强大的系统，能够集成存在于分布数据源的数据，为综合部门提供快速的数据汇总和数据支撑。运用多数据库系统技术集成的装备保障综合数据库，是符合装备保障数据库建设现状和未来发展需求的。一方而，它能够充分利用已有系统，减少了重建系统所带来的重复劳动和投资，并且能够满足装备保障业务的需要。另一方面，多数据库系统的结构特点使得其便于扩大系统和系统升级，有利于装备保障综合数据库的后续建设发展。相信按照该方法所建立的装备保障综合数据库，将使得装备保障管理及相应的辅助决策分析提高到一个新层次。

3 可行性分析

3.1 技术可行性分析

Informatica作为全球领先的企业数据集成软件独立提供商，拥有领先的数据集成理念、全面而先进的数据集成解决方案。Informatics平台是一套完善的技术可支持多项复杂的企业级数据集成计划，包括企业数据集成、数据质量控制、主数据管理、B2B Data Exchange、信息生命周期管理、复杂事件处理、超级消息和云数据集成。企业机构利用Informatics全面、统一、开放且经济的数据集成平台，可以在改进数据质量的同时，访问、发现、清洗、集成并交付数据以提高运营效率并降低运营成本。Informatica成功地推出了创新的Informatics 9.1 for Big Data，这是全球第一个专门为大数据而构建的统一数据集成平台，提供了大数据集成、权威可信的数据自助服务和自适应数据服务。这4项创新功能旨在帮助广大用户和合作伙伴轻松对应大数据时代的新需求，充分释放大数据潜能，把大数据转化为重大机遇[4]。

3.2 理论可行性分析

对多样化结构的海量数据进行高速分析，采集具有极高军事价值的数据，对装备保障具有重要意义。首先，大数据系统应当采集真实的数据源，基础数据采集工作可以结合装备数据统计进行规范，特别是对数据的格式应当重点审核。其次，大数据系统要求分析数据接口具有通用性，方便数据处理过程中协议的通信，在数据采集和处理阶段就对接口技术进行配套建设，有利于将来数据的处理，减少数据的冗余。最后，由于大数据技术在国内外装备保障领域的运用处于起步阶段，加强对大数据技术的配套研究，有利于促进我军装备保障领域的快速发展。

3.3 安全可行性分析

大数据运用于军事领域给军事斗争准备提供了创新思路和技术途径，它给装备保障带来便利性的同时，其安全保密的预防措施也不容忽视。武器装备数据可以采用分系统制定加密措施，对核心数据进行数据的加密和转码，对公共数据则采用权限设定的方式，提供用户认证前提下的数据查询服务。对核心数据的查阅、修改、复制等操作，应当设定高级用户权限和动态口令，对于部分涉密数据，则采用物理数据隔离，采用实名认证的方式提供数据服务，提高系统的安全性。

4 大数据技术在装备保障领域应用的对策研究

4.1 加强技术跟踪研究

大数据时代应以智慧创新理念融合大数据与云计算，在大数据洪流中提升知识价值洞察力，实施高效实时个性化运作，建立有效增值的应用模式。大数据作为一种新兴的计算机技术，不断融入人们的生活，其在军事领域的深入研究，必须第一时间进行跟进。

4.2 探索建立自主平台

国内外企业针对大数据时代的基本特征，加强全方位创新，包括IBM 、EMC、HP、Microsoft等在内的IT巨头，纷纷加速收购相关大数据公司进行技术整合，寻找数据洪流大潮中新的立足点。而涉及人工智能、机器学习等新技术的创新应用，已初显效益。但由于军事用途的特殊性，大数据技术的开发平台还应实现核心技术自主化，只有真正掌握核心技术，才能确保数据的准确性。

4.3 创新运用技术途径

将大数据时代全方位创新工作和智慧军队发展紧密结合。借助移动互联网、大数据与云计算的融合、智能运营管道等，建立智能平台，优化配置武器装备保障资源，向建设真正的智慧军队迈进。大数据在装备保障领域的运用不仅仅局限于一项技术，而是利用大数据对数据和资源的整合，与其他信息技术一道不断推动装备保障建设的发展。

4.4 做好技术防范措施

随着信息技术的发展，装备保障领域数据越来越多被公布。借助大数据创新处理技术应对APT（Advanced Persistent Thread）安全攻击[5]。网络上APT安全攻击是指精通复杂技术的攻击者利用多种攻击向量，借助丰富资源创造机会实现自己的目的。APT安全攻击的最主要特征为单点隐蔽能力强、攻击空间路径不确定、攻击渠道不确定；同时APT攻击一旦入侵成功则长期潜伏，攻击时间上具有持续性。目前，全流量审计方案具备强大的实时检测能力与事后回溯能力，并可将安全工作人员的分析能力、计算机存储与运算能力组合在一起，是一种较完整的解决方案[6]。

5 结束语

大数据时代的到来给装备保障建设发展带来了新的机遇，研究大数据时代的特征，掌握大数据技术的发展趋势，将有利于推动装备保障建设的加速发展，通过技术和理论的分析，有利于全面了解大数据技术的应用前景，为其在装备保障领域的应用提供参考。

主要参考文献

[1]徐子沛.大数据：正在到来的数据革命[M].桂林：广西师范大学出版社，2012：10-20.

[2]代冬升.基于网格技术的装备保障数据集成服务模型[J].兵工自动化，2007，26（8）：27.

[3]彭胜峰.基于多数据库系统技术的装备保障数据集成研究[J].国防科技，2008，29（4）：1-5.

[4]王忠.美国推动大数据技术发展的战略价值及启示[J].中国发展观察，2012（6）：44-45.

[5]陈明奇.大数据时代的美国信息网络安全新战略分析[J]. 信息网络安全，2012（10）：32-35.

[6]姚春鸽.大数据时代的大变革[N].人民邮电报，2012-05-29.