智慧养老平台中多源异构数据融合技术研究

徐立宇

摘要：智慧养老系统由于其管理关系到多元异构数据，对于目前智慧养老系统存在的数据存储、扩展能力、存储类型等方面的缺陷，通过云数据、云计算在智慧养老系统中的运用，将Hadoop云平台应用到智慧养老系统多源异构数据融合中，实现养老数据的云查询、云存储。首先研究智慧养老系统的数据多元性，进而分析多元数据特点，将其划分成空间数据、医学影像、属性数据三方面，进而针对性的设计空间数据存储、空间数据检索、医学影像检索、属性数据索引等。利用多元异构数据融合技术来实现相关数据的写入和查询。

关键词：智慧养老;大数据;多源异构;数据融合

中图分类号：TP391      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）09-0030-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

1 背景

伴随我国经济的迅猛发展，科技力量的不断进步，医疗技术的稳步提高，世界各国已经步入老龄化社会，养老问题已经成为社会问题。医疗行业中，医疗数据共享、电子病历这些信息化內容已经成为健康数据爆发的新增长点。以往的信息数据库已经难以满足当代智慧养老平台的要求。超量的数据、超多的数据形式、超大的存储要求，多源异构数据成为当今智慧养老平台面临的重要问题。而云存储、云计算这一科技将及时解决上述问题，并为云存储提供新解决方案。智慧养老平台的采集的数据众多、存储的数据格式多样，以至于以往关系型数据库由于空行、空列的存在占用数据空间的问题，存储的有效数据过少，浪费大量的存储资源，难以有效检索其中全部的数据类型。NoSQL数据库的开发则有效解决了以上诸多问题。相比以往的关系型数据库，其具有高拓展、高性能、高可靠的特点。因此，将Hadop云数据平台和HBase云数据库应用到智慧养老数据系统中，从而解决多源异构数据查询、存储问题[1]。

2 智慧养老系统多源异构数据融合技术的应用需求分析

智慧养老系统中搜集的信息数据呈现多元化，不仅数据量巨大，而且数据格式多种、数据用途多样，呈现多源异构形式，因此，截至目前，并没有统一的数据存储模型能够有效融合非结构化、半机构化、结构化数据，实现多源异构数据存储。本研究充分思考，借鉴分治法，将多源异构数据信息进行分治，将数据化与数字化共同存储在数据库中，实现分类处理智慧养老系统的数据信息。数字化指的是把采集的信息数据转化为0、1二进制编码，将其存储在计算机中。而数据化则是指将某个现象转化成能够分析的量化形式。

Hadoop云数据平台是一个开源分布式数据平台，其核心为Hadoop分布式文件与MapReduce。HBase云数据则是以Google作为基础的运用Java设计的非关系型数据库，这种数据库的原理与 Bigtable一致，具有开源性、版本化、分布式的特点，其数据存储模型以列存储为基础，其运行平台为 Hadoop云数据平台[2]。对比关系型数据库，HBase云数据是以列族、时间戳、行键为基础的，其特点为高可靠性、高性能、高拓展，其逻辑模型如表1所示。

3 智慧养老系统数据现阶段问题研究

3.1 标准难以实现统一

伴随智慧养老体系建设的不断完善，系统化、规范化已经在智慧养老体系中各个管理部门中实现，各类信息化系统如：营销系统、统计信息系统都被广泛应用在智慧养老系统中，但是随着这些系统的不断深入，省级卫生部门之间的信息化建设鸿沟也在不断增加，统一管理标准和规范缺乏使得省级智慧养老系统之间的合作交流出现困难。除此之外，甚至在相同的智慧养老体系中，由于业务需求存在差异，开发的系统性能过于单一，专用通信系统可扩展性较差，导致智慧养老系统的数据存储格式、开发标准、系统结构等难以与国家智慧养老系统兼容，以至于智慧养老体系中各地区管理部门的重要数据难实现共享、共存。难以兼容的信息处理格式、信息数据内容将智慧养老系统划分成诸多信息孤岛，直接对我国智慧养老发展战略的开展产生了较大的阻碍作用[3]。

智慧养老体系内部各个管理部门的数据库都是单独存在的，比如社保部门、卫生部门、医疗部门等其数据存储格式、数据编码格式都不尽相同。这些差异化的数据处理标准导致智慧养老体系内部无法对智慧养老数据实施有效的数据共享，内部的各项智慧养老数据也无法充分发挥有效的价值。在大数据系统的应用过程中也容易出现数据无法识别等多种问题。这样一来，在智慧养老体系中，就形成了一个智慧养老数据信息，多套数据的发展模式，对于我国智慧养老建设的可持续发展具有不利影响。

3.2 数据协作相对困难

在我国智慧养老体系建设的可持续发展中，现代化的智慧养老尤其是智能智慧养老必须要实现各个部门之间的相互协调和运作，才能够形成长远化的发展，实现智慧养老的自动化调度以及统一协调管理等运营模式。从目前我国智慧养老的发展来看，大数据技术的应用过程中很多智慧养老的数据协作存在较大的问题。例如：智慧养老信息数据想要实现跨部门转移的时候，或者是在实现数据共享的过程中，还存在部分数据标准与格式不同导致共享系统无法识别等现象，这样就直接导致智慧养老系统运行管理过程中存在无法协调的现象，不利于智慧养老尤其是智能化智慧养老的长远发展。

3.3 大数据发展与智慧养老企业发展不协调

目前，我国数智慧养老系统正在朝着智能化和信息化的方向迈进，智慧养老系统中的各项管理和智慧养老数据也在进行集成与统一管理工作。智能化的智慧养老系统需要依靠大数据处理技术提高管理效率，而高效化的运营管理也需要依靠大数据加以处理。智慧养老体系建设过程中，设备必不可少，由于缺乏统一的设备标准，因此产生的半结构化数据、结构化数据都极多。如何将这些结构化、半结构化的数据与智慧养老体系的发展进行有效融合，实现数据之间统一与共享，促进智慧养老体系部门之间的发展方向一致性，是当前我国智慧养老体系发展过程中面临的主要问题[4]。因此，在智慧养老体系的发展中需要充分解决智慧养老大数据发展与智慧养老系统发展不协调的问题，将统一的管理标准进一步的规范和应用，使多源异构数据加以融合，实现智慧养老数据之间共存互通，交互共享。

4 基于SOA的多源异构数据融合框架设计

4.1 SOA

SOA（service—oriented architecture，面向服务架构）即一种数据的架构模型，运用组建式机构，通过分布式粗粒度来组合数据与代用数据。这种数据架构模型，更多的是在智慧养老系统的基础服务管理中应用，其松耦合性、粗粒度的特征，可以实现构件间组合来保证功能的调用。在智慧养老的应用过程中，能够结合不同数据对象进行统一标准化的设计，以标准的数据信息借口对不同服务进行有机调用，从而解决智慧养老数据多源异构的问题。

SOA技术的关键是Web Science，是一种标准化的集成模块，实现各个信息平台、系统之间的信息标准化互通。利用XML格式、HTTP协议保证在安全访问情况下，实现各个管理系统之间的信息数据调用，从而为弱耦合、异构平台之间提供有效的数据交换标准，既能够有效避免系统之间在数据访问过程中的防火墙问题，也能够有效化解数据多源异构的问题，实现数据的顺利提取和系统分析。Web Science作为一种开放性的技术协议，它可以在不同的智慧养老系统建立异构数据平台，实现不同智慧养老系统中数据的信息交换与共享，結合SOA技术能够将其优势充分利用起来，从而构建智慧养老数据云存储服务平台，综合处理各个部门的智慧养老数据，通过统一的接口、标准来封装，进而便于各个养老系统、用户来分析、使用相关数据，从根本上实现了多源异构数据的融合与调用。

4.2 多源异构数据分析技术

多源异构数据分析技术是建立在智慧养老系统数据标准不统一的基础上形成的现代信息技术，主要目的是通过计算机将这些数据进行集中起来并以各种类型的数据进行保存，在数据平台上对原有的老年人健康信息数据进行有效集成，从而保证对老年人健康信息数据合理使用。在智慧养老系统的运作、检修以及管理过程中会产生海量的多源异构数据，这些数据需要进行及时储存以便日后查看，因此需要应用多源异构数据集中技术对智慧养老数据进行快速的分析访问。智慧养老系统是建立在集成技术和高速双向通信网络基础上的，需要通过先进的信息处理技术、设备以及方法的应用实现对智慧养老数据的合理化与标准化处理。

4.2.1 智慧养老大数据来源

智慧养老系统在运行过程中会产生大量的数据，这些数据来源丰富多样，主要包括视频及模式识别系统推广、海量健康状态信息采集设备。这些数据来源都是智慧养老系统在正常运作和管理过程中产生的，对于智慧养老系统的正常运行具有至关重要的作用，一旦智慧养老系统的某一环节出了问题，就可以对数据进行分析，查找出错误数据并及时分析来源，找出智慧养老系统的问题所在。

4.2.2 智慧养老大数据特征

智慧养老系统在运行过程中产生的大数据具有价值密度低、形式多样化等特点，价值密度低主要表现在智慧养老系统在运行过程中会形成大量的数据，这些数据信息的连续性导致存储量十分巨大，而巨大的存储量中有效数据的密度较低，很难对其进行有效的筛选与使用，其中，有效数据主要是指智慧养老系统在运作过程中出现的非正常数据，这些数据对于老年人健康检查工作的开展具有重要的参考价值;数据形式的多样化是指智慧养老系统内部各个部门之间数据格式与形成标准的不统一，既包括了一维数据和二维数据，还有多维数据、文本与超文本、层次与推行等多种形式，这些数据形式过于丰富使得数据化处理的过程中存在较大的困难，因此需要结合多源异构技术对这些数据进行标准化的处理。

4.3 基于SOA的智慧养老大数据融合平台分析

4.3.1 系统结构分析

以SOA为基础的智慧养老数据融合平台，其数据管理系统，主要组成有三个部分，分别为管理者、请求者、服务发布者，其功能分别为预测健康信息数据、统计日常健康信息、管理MIS信息系统，实时监测用户健康情况。运行流程主要是为服务提供者也就是老年人提供智慧养老信息，服务代理主要是及时统计归纳已经发布的相关智慧养老信息，进而形成目标索引，使得用户能够利用检索框搜索到更多的智慧养老信息。该系统以Web Science技术作为接口实现了不同系统之间的数据共享，通过建立通信协议，设定平台数据格式与标准，进而利用各种信息技术将数据进行聚合并展开标准化处理，从而方便用户的及时调取和使用。与此同时，系统服务流程在搭建之余还有机整合了智慧养老相关数据，将呈分散状的弱耦合系统用户加以连接，整理无序化、不标准的相关数据，将其整合成一个相互协同、支撑的整体[5]。

4.3.2 系统功能解读

以SOA技术为基础的智慧养老系统在处理数据时候，应当根据数据的需求来统一处理、分析相关数据，在设计融合系统的时候，可以将智慧养老信息平台划分为用户层、交换层、数据层、集成层。数据层主要用来分析、设计不同智慧养老系统的异构数据与模型，完成数据的原始处理工作，交换层主要负责对异构数据的处理，经过XML转换在数据的各个节点处形成不同格式的数据转换形式，从而保证下一步处理的顺利开展;集成层主要由平台管理中心、数据中心与交换中心这3个中心部分构成，负责将各个系统的数据进行标准化处理，用户在数据调用的过程中可以结合自己的需求进行数据的提取和使用工作。综合来看，融合系统的功能为标准化处理异构多源数据，实现数据的流程化控制，从而保证数据得以快速有效提取并使用，另外，ODS中心还可以有效存储、调用、备份相关数据，维护用户信息，保护用户隐私。智慧养老多源异构数据融合系统中，利用XML技术将不同的数据格式统一标准，从而面对多种数据接口也能实现标准服务，提高了数据应用价值，保证了数据处理效率。

参考文献：

[1] 杨秋黎，周娜.大数据养老平台下的海南智慧养老平台实现[J].电脑编程技巧与维护，2020（12）：109-110，136.

[2] 吕英华，齐妙.基于人工智能的智慧养老关键问题研究[J].福祉研究，2020，3（00）：1-6.

[3] 朱康文，雷波，周启刚，等.基于多源异构数据融合的生态保护红线移动监管平台研究[J].环境影响评价，2020，42（6）：91-96.

[4] 闫媛媛，张博，冯志祥.多源数据融合与协同管控方法的研究与应用[J].电子技术与软件工程，2020（20）：183-185.

[5] 林瑀，陈日成，金涛.面向复杂信息系统的多源异构数据融合技术[J].中国测试，2020，46（7）：1-7，23.

【通联编辑：谢媛媛】