【摘 要】
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在智慧城市建设大战略的指导下,智慧管廊作为智慧城市的重要组成部分,其发展与建设已成为当今基础建设的一个重要关注点。本文基于已有的智慧管廊云平台后台系统,提出了一种智慧管廊后台模块的系统优化方案。该方案对后台系统间的调用和安全架构进行了优化重构,提升了系统的整体性能。同时,对智慧管廊后台模块的热点功能,主要包括巡检计划、审批模块以及异常检测模块进行了功能优化,使其能够更好地适应当下的业务增长。本文的
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在智慧城市建设大战略的指导下,智慧管廊作为智慧城市的重要组成部分,其发展与建设已成为当今基础建设的一个重要关注点。本文基于已有的智慧管廊云平台后台系统,提出了一种智慧管廊后台模块的系统优化方案。该方案对后台系统间的调用和安全架构进行了优化重构,提升了系统的整体性能。同时,对智慧管廊后台模块的热点功能,主要包括巡检计划、审批模块以及异常检测模块进行了功能优化,使其能够更好地适应当下的业务增长。本文的主要工作如下:1.针对智慧管廊云平台业务功能繁多,服务调用频繁的问题,提出了一种智慧管廊后台系统的调用架构优化方案。该方案基于Dubbo框架对各服务进行注册整合,实现对各服务模块的统一治理,便于负载均衡的配置和多协议的使用。同时,使用Dubbo框架提供的RPC调用替代原有的HTTP调用,提升了系统的运行效率和稳定性。2.在调用框架优化的基础上,提出了一种智慧管廊云平台的安全架构的重构方案。该方案通过拆分服务的安全框架,以达到使整体系统轻量化的目标。同时,利用Dubbo框架对服务的治理能力来实现token校验,并基于Dubbo的token机制,实现了服务的细粒度鉴权。3.基于Activti对巡检计划和审批模块实现了业务的抽象化功能。利用Activti框架实现了巡检计划和巡检审批的业务流程化推进,并支持客户业务自定义,从而避免了业务的代码定制导致的后期维护人力成本提升问题。4.智慧管廊中数据类型复杂,且具有非线性关系的特性。异常检测模块中已有的R-PCA算法无法有效处理非线性数据的问题,而常规的K-PCA算法具有较高的复杂度。本文基于R-KPCA算法提出了一种智慧管廊的异常检测改进方法,并基于此实现了异常检测模块的优化。理论分析及依据智慧管廊中真实数据的实验结果表明,该方法对比已有的R-PCA算法,对非线性数据具有更高的异常检测精确度;对比常规的K-PCA算法,具有更高的运行效率。
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