Abstract ：

随着市场竞争日益激烈，企业都会使用多款不同软件作为企业管理的辅助工具，但不同的软件存着在数据无法共享等问题。为此，本系统使用Spring Boot微服务技术独立开发了资产监管等辅助软件，然后通过Spring Cloud将这些软件进行了整合，从而研发出了一套既能独立使用，又能协调工作及数据共享的综合辅助软件。 本文先对业务监管系统中使用到的微服务及相关技术进行了介绍，讲解了如何使用Spring Boot及Spring Cloud等技术进行独立的服务开发与整合治理。然后在监管业务方面，对企业的需求进行了调查和整理，从而分析出了监管系统需要匹配的设计模型，并对系统的稳定性等非功能性需求也进行了分析。之后将业务需求和微服务技术进行了整合，设计出了一套包含设备监管、项目监管、资产监管、客户管理、会议管理和系统管理等功能的企业监管系统，并且通过类图、顺序图等UML模型对系统功能和数据库模型进行了详细的设计。接着通过Spring Boot及其相关的微服务技术对设备监管等功能进行了具体的代码实现，并且通过Netty、WebSocket等技术增强了微服务模块之间的网络传输与通信功能，并且使用单元测试、JMeter等测试工具对已开发完成的功能从功能和性能等方面进行了完整的测试，确保了系统的高效与稳定。 本系统从实际的企业需求出发，从功能性和非功能性等方面进行了完整的论述，然后通过微服务技术设计并实现了一套包含了各种常见功能的企业监管系统，并且通过了完整测试达到了研发的预期效果。

Keyword ：

Spring Boot Spring Cloud 监管系统 微服务

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传统单体应用具有易开发、易测试、易部署等优点而广受人们的关注。但是随着互联网的不断发展，业务量逐渐增加，应用变得越来越复杂，传统的单体应用逐渐出现了各类问题，如编译时间过长，回归测试周期增加，开发效率低下，技术框架更新困难等。微服务架构模式的出现旨在解决传统开发模式存在的各种问题，但其同时也存在一定的缺陷，如集成困难，运维复杂等。本文将针对这些问题设计并实现一个基于微服务架构的应用管理平台。 本文首先综述了国内外现有的应用开发模式以及管理方法，总结分析了这些模式和方法的优缺点，经过对比后设计出一套可行性解决方案；其次对基于微服务的应用管理平台所涉及的底层核心技术注册中心Eureka、配置中心Apollo、监控中心SBA，前后端分离技术，后端框架Spring Boot，REST服务调用，前端框架Bootstrap的相关理论和技术进行研究；接着从目标用户的角度出发进行场景需求分析，对平台的业务需求做了详细的阐述，包括平台的功能模型分析、静态模型和动态模型分析；然后对基于微服务的应用管理平台进行了概要设计和详细设计，从宏观上完成了平台的体系机构设计和功能结构设计，并且对安全访问管理模块、用户角色管理模块、服务集成管理模块、应用系统管理模块、应用服务管理模块进行详细设计和过程描述；接下来对平台各模块中需要持久化的数据进行了详细的数据库设计，包括概念数据模型设计和物理数据模型设计；对于平台所集成的优秀开源框架Apollo，本文完成了进一步改造设计，通过去除配置中心内置的Eureka、改造配置中心Portal、适配Apollo-Config-Server，使其更好地适配平台；最后在Windows环境下使用idea等多种开发工具，采用B/S架构，编码实现了平台的各个功能模块，并使用压力测试工具Jmeter对平台各个模块下的各个功能点包括进行了详细测试，同时对平台的并发量、吞吐量、命中率和性能等做了详细的测试，测试结果达到了预期需求。 通过以上解决方案，本文为平台管理者提供了全方位的微服务应用管理能力，达到了一站式的访问模式、集中式的配置管理、可视化半自动的应用管理、实时性的系统和应用状态监控、分布式模式的应用部署的最终目标。

Keyword ：

配置中心 微服务 应用管理 注册中心

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随着科技的飞速发展，信息化水平不断提高，各企业每年收集和使用的数据成倍增长，对数据资产的精细化管理、数据分析过程溯源、数据变化影响分析等方面的要求进一步增强。传统数据管理难以满足以上需求，故需建立元数据管理系统，但现有元数据系统又存在一定的缺陷，如管理范围窄、分析能力不足、缺少运维管理功能等。本文将针对这些问题设计并实现一个基于元对象设施（MOF）的元数据管理系统。 本文首先综述了国内外现有元数据管理系统存在不足，并提出基于MOF构建系统提高扩展性、实现自动化元数据采集、加强元数据分析维护等目标。其次对基于MOF的元数据管理系统所涉及的基本理论和相关技术进行阐述说明。接着，进行需求分析，确定了系统的主要功能：基于MOF的元数据存储体系、元数据采集、数据地图、统计分析、元数据分析、元数据搜索、环境一致性巡检、模型变更、版本管理以及系统管理等，并对这些功能建立详细的分析模型。本文对元数据管理系统构建一种分层的软件体系结构，在此为基础对各个功能模块进行详细设计，给出具体的实现方案和数据库设计。其中，针对数据地图加载性能问题，将ElasticSearch搜索引擎、Redis内存数据库、BloomFilter算法整合入系统。最后，在分析和设计的基础上，采用B/S架构，编码实现系统的各模块，前端采用GoJS和Echarts等技术进行可视化展现，并使用测试工具Jmeter对各模块进行详细测试，测试结果达到了预期目标。 运行效果表明，本文为系统使用者提供了全方位的元数据管理能力，达到了元模型灵活扩展、元数据自动采集、数据地图可钻取、全链分析可视化、权限细化、版本可追溯等具体目标，可为企业数据资产管理提供有效帮助。

Keyword ：

数据地图 元对象设施 元数据分析 元数据管理

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随着人类进入信息时代，MOOC(大型开放式网络课程)作为一种新兴的学习途径和 知识传播模式，在我们的生活中日益得到推广和普及。随着不断积累的海量课程资源, 使得用户很难快速获取自己感兴趣的课程。为此，本文针对该问题，将混合模型的推 荐系统与 MOOC 平台结合起来，帮助用户快速找到自己感兴趣的课程，??高学习效率 的同时优化用户体验。 首先，本文对 OpenEdx 相关技术进行了介绍，包括 Django 框架以及 Mako 模版; 并从用户和项目两个方面，对协同过滤算法进行了分析，以及对本文主要用到的推荐 算法Wide&Deep进行了详细介绍。然后，基于 UML统一建模语言，依据用例图、类 图、活动图等，分析了 HeloMooc 课程推荐系统的功能性需求和非功能性需求;在此基 础之上，根据各模块类图、各功能时序图，对系统的概要设计、详细设计以及数据库 设计进行了分析。在系统的详细设计阶段，介绍了本系统的非活跃用户推荐算法和活 跃用户推荐算法。并结合本文针对课程推荐领域??出的课程通过辅助推荐算法 passAssistance，对以上两种算法做出改进，使其更加适用于对课程的个性化推荐。最 后，搭建了基于开源 MOOC 学习平台 OpenEdx 的 helloMOOC 课程推荐系统，并且借 助深度学习开源框架 TensorFlow 实现了 Wide&Deep 推荐算法。通过测试数据集 OULAD(开放大学学习分析数据集)，对线性模型与 DNN 模型进行联合训练，随后通 过 passAssistance 推荐算法给出了最终的“猜您喜欢”与“或许对您有帮助”推荐列表。 对系统的测试，本文以界面截图的方式对系统功能测试的结果进行展示，并介绍了 HeloMooc 课程推荐系统的具体实现方法。在系统性能方面，通过 AUC、Accuracy、 Recall、Loss 等评价指标对模型性能进行了评估，通过 Apache 的 Jmeter 对系统进行了 非功能性测试。 系统的测试结果说明本系统现已达到项目设计的要求，但是考虑到系统的实际使 用价值，在对于用户行为的特征挖掘以及构造基于分布式架构的推荐模型方面还有很 大的优化空间。

Keyword ：

MOOC OpenEdx TensorFlow 推荐系统

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在企业内建设持续交付平台，为企业开发部门统一提供应用发布到测试环境的自动化交付流水线和实时的发布流程进度跟踪，是提升开发人员协作效率、降低应用故障发生频率、提升企业应用交付速度的有效途径，是公认的最适合企业的应用交付方案。近年来，一些大型互联网企业开始根据自身需求设计并给出相应解决方案。 本文针对企业中应用交付处理分散、应用交付流程不统一的问题，根据企业自身特点和持续交付的需求，基于Django REST设计并实现了一个为企业开发部门提供内部应用信息管理以及应用交付流水线控制的持续交付平台。本文首先对持续交付相关理论技术进行了分析。根据企业实际应用场景分析了平台架构和持续交付流水线等需求，并建立对应的分析模型。在需求分析的基础上，对平台进行概要设计，确定了包含Jenkins服务器、日志监测服务器等在内的平台物理架构设计，并对RESTful API的内部系统交互方式和以Jenkins、Celery为主要执行单元的持续交付流水线进行了设计。之后，对平台主要模块和关键功能进行了详细设计，完成了以Django REST为基础的平台各模块核心功能的设计，并针对开发中如统一接口管理、服务状态轮询、平台负载均衡等问题给出了基于rest_client、Celery、nginx的解决方案。最后，对系统各功能模块进行详细的编码实现，并对平台的实际运行效果进行了描述和展示。 论文结合实际场景对系统进行了功能测试和性能测试。在性能测试中，通过使用Jmeter对平台访问比较频繁的接口进行压力测试，通过对比实现分页功能前后的查询接口测试结果，确保平台达到企业实际应用需求。目前，平台已在企业内部上线使用。

Keyword ：

Jenkins RESTful API 版本管理 持续交付 流水线

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随着人们物质文化和精神文化的不断提高，饲养宠物已经成为一种潮流。其中异形宠物因为形态个性新颖、开销低廉而成为越来越多人的选择。但是异宠市场起步晚、信息缺乏，仅依靠语言描述去认识异形宠物很难满足人们的需要，所以利用图像处理技术和网络技术去设计和实现异形宠物识别系统就显得很有必要。 本文从异形宠物店消费者的需求出发，对异宠市场的需求现状进行了调查和分析。针对调研结果中消费者对异形宠物识别和信息获取途径缺乏等问题，设计了满足用户需求的异形宠物识别系统。对系统中用到的图像识别技术进行分析并结合异形宠物的特点，选择CEDD特征提取算法来构建异形宠物的识别过程。然后对系统进行分析，系统的核心需求是异宠品种的有效识别；用户饲养经验的共享；异宠店的定位和导航；以及对其他信息的管理。在此基础上得出系统应包括异宠识别、信息共享、位置服务、用户管理和系统管理五大功能，以及归纳出系统的非功能性需求。接着结合用例分析对系统的各个功能进行了设计与实现，围绕系统的核心功能“异宠识别”，使用以CEDD特征提取算法构建的异宠识别流程实现了异宠品种的识别；使用百度地图SDK实现了异宠店的定位和导航服务；使用J2EE技术平台实现了信息共享功能和其他功能，使用SQL Server2008作为数据库建立数据模型。 最后采用JUnit对系统进行单元测试；结合需求对系统进行功能性测试，运行结果表明系统在功能方面满足设计的要求；使用JMeter对系统进行并发性测试，表明系统在性能方面满足要求。

Keyword ：

CEDD算法 百度地图SDK 图像识别 异形宠物

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随着现代服装制造业的快速发展以及对信息化的迫切需求，对于生产作业及精细化管理等提出了更高的要求，内部管理显得尤为关键。论文总结了现代我国中小服装企业整体对生产系统管理不佳，工序管理混乱，服装生产效率低下的问题原因，结合J2EE的web服务框架以及RFID技术，设计实现了一个服装生产管理系统，提高了小型服装企业对生产系统的管理效率，统一了工序管理，有利于小型服装企业的生产科学化、集约化；对提升服装生产效率和中层人员的管理水平，有着十分重要的意义。 论文分析了小型服装生产企业存在问题的研究结果和校办服装企业调查的结果，给出了服装生产管理业务的分析模型，使用UML用例图、活动图和类图分析了服装生产管理系统的抽象结构和行为。采用J2EE框架搭建了面向服务体系的服装管理生产系统，并用UML时序图和类图分别陈述了服装管理生产系统的人员资料管理、工序工价管理、裁剪发卡管理、工资管理和系统管理各功能模块的设计过程。本系统使用了NetBeans8.1集成开发环境搭建了系统编码环境，完成了服装生产系统的编码实现，并分别对系统进行了功能测试和性能测试。功能测试采用分模块的黑盒测试方法，设计了功能测试用例，运用Junit测试工具完成了系统的功能正确性和完整性测试，采用JMeter工具完成了对系统的吞吐量、事务响应时间的性能测试。 测试表明，服装生产管理系统满足所有业务需求，正确实现了所有功能，能够上线运行。

Keyword ：

J2EE Web服务 服装生产管理 面向服务

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Apache Jmeter 统一身份认证 压力测试 中央认证服务CAS

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在信息技术高速发展的21世纪，离散型制造企业所面临的竞争，将从制造企业之间的生产技术竞争，逐渐转向管理能力的竞争。在快速变化的生产制造环境下，制造企业的各生产车间需要共享信息、共同处理业务流程使生产过程高效，从而降低生产管理成本。因此，制造企业内部生产执行层的应用系统就要根据业务需求，进行业务信息集成，消除“信息孤岛”问题。传统集成技术已经无法适应客户多变的需求。因此，本文研究了面向服务的系统集成的思想和制造企业应用系统的信息共享和业务集成的问题，从制药企业在生产执行层信息集成过程中遇到的问题入手，设计基于Web Services系统集成的集成方案。根据实际应用需要按照其业务功能把Web服务 “职能化”，将生产执行层系统集成方案分为“面向业务集成”的系统集成策略和“面向数据集成”的系统集成策略；又设计了将异构数据处理类、数据库视图和存储过程相结合的异构数据解决方案。在异构数据解决方案的基础上，引入复合服务的方法，并结合了Web Services的服务发布与调用技术，设计了库存驱动的生产排程、生产谱系跟踪与追溯、检测称重、全局库存状态监控管理、工作效率监控和单点登录等业务功能的集成方案。利用Web Services实现了现存各应用系统之间的业务交互，以及集成系统与其它系统的数据交互；在异构数据处理方面，通过创建异构数据处理类、数据库视图和存储过程来完成异构数据的处理；在“面向业务集成”方面，通过Web Services的服务发布、调用以及服务的复合技术，实现了生产谱系跟踪与追溯、检测称重等业务流程的集成；在“面向数据集成”方面，设计并实现了一个集成系统，用于整合各应用系统之间的数据信息，从而实现了生产谱系跟踪与追溯、全局库存状态监控管理、工作效率监控等集成功能；为了解决多系统的多次登录的问题，引入了单点登录思想，实现了在生产执行层的各应用系统单点登录的功能；接着利用Junit对接口方法和服务接口的调用进行了测试，然后对集成系统进行了功能测试，最后又利用Badboy和Jmeter对系统集成所实现的功能进行了性能测试。从测试结果来看，利用Web Services进行系统集成，能够很好的完成制造企业生产执行层的应用系统集成的任务。

Keyword ：

Web服务系统集成生产执行层复合服务

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摘 要在信息技术飞速发展的今天，软件系统日益复杂。J2EE作为企业级服务的主要实现平台之一，为企业应用提供分布式环境下的资源集成、事务处理、业务组件管理和部署等基础服务。EJB作为J2EE应用平台的核心运行于异构、开放的分布式环境中，其系统整体具有复杂软件的开放和动态演化特征。因此，EJB容器在运行时易受环境的影响而出现性能的波动，形成动态瓶颈。必须对EJB容器实时性能优化，才能得到更好效果，本文针对EJB的这一特性，进行面向复杂软件系统的运行时性能自优化的研究与实现。本文以国家自然基金项目“复杂软件系统可管理性关键问题” 为背景，以JUFrame应用服务器中间件平台为基本实验环境。 在复杂软件系统的运行时性能自优化策略与机制的可管理性问题研究基础上，分析JUFrame应用服务器的EJB容器体系结构，其性能相关参数以及它们之间的关系；提出一种基于JMX在远程提供策略配置的自优化模型，对服务器端的EJB容器进行动态调整的，以达到运行时性能自优化的目的，为应用服务器自优化策略的研究提供了平台。为完善自优化模型，实现了JUFrame应用服务器中的EJB容器的特征参数的提取，并将参数提取包装为JUFrame的标准服务，部署在基本试验平台上；针对实例池和实例缓冲池，提出了不同的动态性能优化策略，并在自优化组件中应用。使用JMeter对该自优化组件进行了测试，并对测试结果进行了分析。

Keyword ：

EJB容器 J2EE JMX JUFrame 自优化

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