数据迁移整合平台 DB Mig典型方案-某商业银行业务系统大集中数据准备项目数据整合方案...

本文介绍了一家商业银行如何将其下属分行的业务数据进行集中、清洗、转换并最终整合到总行系统的过程。涉及数据迁移的技术细节包括数据一致性保障、广域网传输稳定性的解决方案以及数据安全性措施。

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关键词:DBMig 迁移 集中 清洗 转换 清理 移植 稳定性 安全性 迁移整合

用户需求背景

某商业银行业务系统大集中项目需要将下属各家分行原有的业务数据集中,首先将各家分行的业务数据进行清洗,转换为大集中模式下的数据,然后集中到总行的业务系统测试主机进行测试,通过后将测试主机的数据移植到生产主机。客户的特性和需求如下:

  • 各家分行业务数据分布在核心业务系统主机及外围业务系统主机上,分行核心业务系统和各外围业务系统处于局域网内;
  • 各家分行将业务数据进行集中、清洗、转换,然后迁移到总行的测试主机上;
  • 总行系统和各家分行系统通过广域网连接;
  • 总行生产主机与测试主机处于局域网中,总行将针对各家分行集中上来的业务数据进行测试,测试通过后迁移到生产主机;
  • 确保数据一致性,考虑在广域网中传输的稳定性,提供作业排队、数据续传、重发以及回滚等机制,并提供加密、授权、认证等机制确保数据的安全性;
  • 要求充分考虑数据提取的准确性、灵活性,提供简洁便利的提取转换配置工具。

方案设计

根据以上用户的需求,制定DBMig部署方案,在总行和各家分行分别部署DBMig,并根据数据提取、加载的要求设定转换条件。然后根据数据迁移的路径进行作业设计,制定执行策略,整个系统将根据预定的要求进行数据的迁移整合。见下图:

solutionDBMig.jpg

方案描述
  • 各家分行制定数据集中策略,将分行内部各子系统上的业务数据进行清洗、转换,然后统一集中到分行的备份主机上;
  • 各家分行制定根据总行的要求,将备份机上集中的数据进一步清理、转换,然后上送到总行的测试主机;
  • 总行测试主机对收集的数据进行测试,测试通过后将数据整体迁移到生产主机。
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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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