郭繼光, 黃 勝
(中國(guó)電子科學(xué)研究院,北京 100041)
基于大數(shù)據(jù)的軍事情報(bào)分析與服務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)研究
郭繼光, 黃 勝
(中國(guó)電子科學(xué)研究院,北京 100041)
針對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來的變革與挑戰(zhàn),開展面向軍事領(lǐng)域的情報(bào)分析與服務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)研究和設(shè)計(jì)。提出了基于大數(shù)據(jù)的軍事領(lǐng)域情報(bào)分析與服務(wù)系統(tǒng)的通用體系架構(gòu)和運(yùn)行模式設(shè)計(jì),并對(duì)系統(tǒng)架構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了探索分析。應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù),對(duì)于提高信息化軍事情報(bào)處理和決策支持能力具有重要意義。
大數(shù)據(jù);軍事情報(bào)分析;系統(tǒng)架構(gòu);關(guān)鍵技術(shù)
隨著人類社會(huì)發(fā)展步入信息化時(shí)代的浪潮,數(shù)據(jù)已經(jīng)成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、科技進(jìn)步和新軍事變革的重要戰(zhàn)略資源。大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到人類社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域,也給軍事情報(bào)的分析研究工作帶來前所未有的變革和挑戰(zhàn)。一方面隨著軍事信息化的高速發(fā)展,可以輕而易舉地獲取大量情報(bào)數(shù)據(jù),出現(xiàn)了數(shù)據(jù)超載現(xiàn)象;另一方面獲取的數(shù)據(jù)包羅萬象,內(nèi)容繁雜,虛實(shí)混雜,真?zhèn)坞y辨,出現(xiàn)了有效情報(bào)信息短缺現(xiàn)象[1]。如何從這些超載數(shù)據(jù)中挖掘和提煉出準(zhǔn)確、高價(jià)值的情報(bào)信息,成為了迫切需要解決的問題。
當(dāng)前隨著新軍事革命進(jìn)一步深化,世界各國(guó)都在尋求占領(lǐng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的軍事制高點(diǎn)。2012年,美國(guó)政府將“大數(shù)據(jù)”提升為最高國(guó)策,將對(duì)數(shù)據(jù)的占有和控制作為陸權(quán)、海權(quán)、空權(quán)、天權(quán)之外的另一種國(guó)家核心能力。2013年的“棱鏡門”事件,也展現(xiàn)了美國(guó)情報(bào)部門在大數(shù)據(jù)采集、處理、分析和應(yīng)用技術(shù)上遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于世界其他各國(guó)。此外,英國(guó)、法國(guó)、日本、澳大利亞等國(guó)家也在開始積極投身于推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)在現(xiàn)代軍事戰(zhàn)爭(zhēng)中的應(yīng)用。
本文針對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)軍事情報(bào)處理工作帶來的變革與挑戰(zhàn),開展了新一代軍事情報(bào)分析與服務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)的研究和設(shè)計(jì),提出了面向大數(shù)據(jù)的軍事領(lǐng)域情報(bào)分析與服務(wù)系統(tǒng)的通用體系架構(gòu)和運(yùn)行模式設(shè)計(jì),并對(duì)系統(tǒng)架構(gòu)涉及的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入分析。
1.1 大數(shù)據(jù)概念
大數(shù)據(jù)(Big Data),或稱巨量數(shù)據(jù),是具有規(guī)模龐大、類型多樣、處理時(shí)效緊、數(shù)據(jù)來源可靠性低等綜合屬性的數(shù)據(jù)集合。研究機(jī)構(gòu)Gartner指出,大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)[2]。大數(shù)據(jù)通常具有如下四個(gè)“V”的特性[3-5]:
(1) 數(shù)據(jù)規(guī)模龐大(Volume)。數(shù)據(jù)量級(jí)已經(jīng)從TB發(fā)展至PB乃至ZB,所需收集、存儲(chǔ)、分發(fā)的數(shù)據(jù)規(guī)模遠(yuǎn)超傳統(tǒng)信息管理技術(shù)的管理能力。
(2) 數(shù)據(jù)類型多樣化(Variety)。所處理的對(duì)象類型繁多,既包括數(shù)字、表格等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),也包括網(wǎng)頁(yè)、圖片、視頻、圖像與位置等半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)度一般較低。
(3) 數(shù)據(jù)處理要求響應(yīng)速度快(Velocity)。即各類數(shù)據(jù)流、信息流往往高速產(chǎn)生,需要快速、持續(xù)的實(shí)時(shí)傳輸和處理,大數(shù)據(jù)處理工具亦在快速演進(jìn)。
(4) 數(shù)據(jù)價(jià)值密度低(Value)。大數(shù)據(jù)往往意味著極高的價(jià)值,但由于規(guī)模巨大和類型多樣導(dǎo)致數(shù)據(jù)的價(jià)值密度很低,因此也增加了價(jià)值挖掘的難度。
目前,大數(shù)據(jù)處理相關(guān)技術(shù)和工具取得了長(zhǎng)足的發(fā)展,形成了比較完善的大數(shù)據(jù)處理生態(tài)體系,包括大規(guī)模分布式計(jì)算技術(shù)、內(nèi)存計(jì)算技術(shù)、流處理技術(shù)等,相應(yīng)的軟件產(chǎn)品如大數(shù)據(jù)批處理計(jì)算框架Hadoop、快速分析框架Spark、流處理框架Storm等,如圖1所示。
與傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和集中式數(shù)據(jù)處理技術(shù)相比,Hadoop、Spark和Storm框架能夠有效滿足針對(duì)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理、分析和處理需求,在可伸縮性、健壯性、計(jì)算性能和成本上具有無可替代的優(yōu)勢(shì)。
1.2 軍事情報(bào)分析系統(tǒng)研究
軍事情報(bào)分析是指軍事情報(bào)機(jī)構(gòu)和人員對(duì)搜集和偵察得到的情報(bào)材料進(jìn)行整理、鑒別、綜合和研判的過程,目的是最大限度地揭示情報(bào)的價(jià)值[6],為戰(zhàn)略決策和作戰(zhàn)指揮提供準(zhǔn)確可靠的信息保障。軍事情報(bào)分析系統(tǒng)旨在實(shí)現(xiàn)情報(bào)分析處理過程的自動(dòng)化操作,為情報(bào)機(jī)構(gòu)和人員提供按照作戰(zhàn)需求對(duì)各種來源和類型的情報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行整編、分析和綜合、挖掘和提煉高價(jià)值情報(bào)信息的工具和手段。與傳統(tǒng)依賴人工實(shí)現(xiàn)軍事情報(bào)分析不同,現(xiàn)代情報(bào)分析系統(tǒng)能夠極大地提高情報(bào)分析處理的效率,滿足作戰(zhàn)決策的高時(shí)效性要求。情報(bào)分析處理過程如圖2所示。
在信息化戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中,情報(bào)數(shù)據(jù)來源不僅包括各類傳感器搜集和偵察獲取的預(yù)警偵察信息,也包括基礎(chǔ)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境信息,以及公開來源的開源情報(bào)信息等,涵蓋電文、圖像、視頻、地理地形等數(shù)據(jù)類型,經(jīng)過數(shù)據(jù)篩選、轉(zhuǎn)換、識(shí)別等預(yù)處理后得到支撐戰(zhàn)場(chǎng)指揮決策和態(tài)勢(shì)感知的情報(bào)信息,在根據(jù)作戰(zhàn)任務(wù)對(duì)情報(bào)信息進(jìn)行綜合、分析和研判等處理后,針對(duì)作戰(zhàn)情報(bào)保障需求生成目標(biāo)情報(bào)、動(dòng)向情報(bào)和專題情報(bào)等類型產(chǎn)品,并根據(jù)訂閱關(guān)系分發(fā)給情報(bào)用戶[7]。
圖2 戰(zhàn)場(chǎng)概念圖與情報(bào)分析處理過程
隨著軍事信息化的進(jìn)一步發(fā)展,現(xiàn)代高技術(shù)戰(zhàn)爭(zhēng)的復(fù)雜性和實(shí)時(shí)性,使得軍事情報(bào)分析處理面臨一系列新的挑戰(zhàn):
(1)情報(bào)數(shù)據(jù)更加多元化。在情報(bào)大數(shù)據(jù)時(shí)代,情報(bào)來源不僅包括技偵、航偵、諜報(bào)等手段獲取的偵察情報(bào)信息,也包括實(shí)時(shí)預(yù)警探測(cè)獲取的戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)和環(huán)境信息,同時(shí)還包括互聯(lián)網(wǎng)、媒體等公開的開源情報(bào)信息;情報(bào)內(nèi)容不僅包括傳統(tǒng)軍事情報(bào)內(nèi)容,也包括政治、外交、安全、科技等諸多方面;情報(bào)類型既包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),也更多地表現(xiàn)為圖形圖像、視頻音頻、位置等半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
(2)情報(bào)價(jià)值獲取更加困難。一方面,情報(bào)量大大增加,現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)要求在短時(shí)間內(nèi)對(duì)大量情報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析,對(duì)分析處理的時(shí)效性要求更強(qiáng),遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過現(xiàn)有技術(shù)能力的限度。另一方面,由于敵方大量采用反偵察措施,使情報(bào)數(shù)據(jù)虛實(shí)混雜、真?zhèn)坞y辨,有效性和可信性大為降低,極大地增加了情報(bào)分析的困難[6]。
(3)傳統(tǒng)情報(bào)處理和應(yīng)用模式無法滿足應(yīng)用需求。隨著戰(zhàn)場(chǎng)空間范圍和維度的不斷擴(kuò)展,傳感器、作戰(zhàn)目標(biāo)類型層出不窮,情報(bào)信息在來源、時(shí)間、空間和內(nèi)容維度上都呈現(xiàn)出廣域分布式的特點(diǎn)。在情報(bào)處理模式上,傳統(tǒng)的集中式“處理-分發(fā)”模式無法滿足海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理和靈敏作戰(zhàn)、快速打擊的需要;在情報(bào)應(yīng)用模式上,傳統(tǒng)“煙囪式”系統(tǒng)間的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信無法滿足網(wǎng)絡(luò)信息體系下隨遇接入、按需獲取的服務(wù)化應(yīng)用需求。
綜上所述,現(xiàn)代軍事情報(bào)數(shù)據(jù)完全符合大數(shù)據(jù)的特點(diǎn),使得傳統(tǒng)情報(bào)分析已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代軍事作戰(zhàn)的需求。因此,如何充分利用大數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡(luò)通信和服務(wù)化技術(shù),開展軍事情報(bào)分析與服務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)的研究和設(shè)計(jì)工作,為情報(bào)機(jī)構(gòu)和情報(bào)人員解決廣域分布式環(huán)境下情報(bào)數(shù)據(jù)的搜集、處理和應(yīng)用難題,已成為當(dāng)前軍事情報(bào)分析工作的迫切需求,也是現(xiàn)代軍事變革的一個(gè)重要方面。
本節(jié)從系統(tǒng)總體架構(gòu)和系統(tǒng)運(yùn)行模式方面,對(duì)基于大數(shù)據(jù)的軍事情報(bào)分析與服務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)展開詳細(xì)描述。
2.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)
系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)首先需要面向海量異構(gòu)軍事情報(bào)數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用需求,采用大數(shù)據(jù)處理技術(shù),提供面向軍事情報(bào)數(shù)據(jù)的搜集、整編分析、綜合處理、情報(bào)服務(wù)等業(yè)務(wù)應(yīng)用,為戰(zhàn)略決策、作戰(zhàn)指揮提供情報(bào)數(shù)據(jù)和服務(wù)支撐;其次為解決情報(bào)體系多節(jié)點(diǎn)之間的資源共享與協(xié)同應(yīng)用問題,應(yīng)充分考慮系統(tǒng)架構(gòu)的開放性和靈活性,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與平臺(tái)、平臺(tái)與應(yīng)用之間的松散耦合;最后需要充分遵循或參考相關(guān)的軍事系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)規(guī)范,以實(shí)現(xiàn)與現(xiàn)有情報(bào)系統(tǒng)的無縫連接,提高現(xiàn)有裝備的利用效率。
基于大數(shù)據(jù)的軍事情報(bào)分析與服務(wù)系統(tǒng)總體架構(gòu)可以劃分為六個(gè)方面,包括資源層、支撐層、服務(wù)層、應(yīng)用層以及安全保密體系和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,如圖3所示。
資源層是整體架構(gòu)的最底層,提供系統(tǒng)運(yùn)行的物理支撐環(huán)境,包括基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)資源兩部分。基礎(chǔ)設(shè)施部分為系統(tǒng)構(gòu)建和運(yùn)行提供所需的計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)硬件資源以及操作系統(tǒng)、應(yīng)用軟件等基礎(chǔ)軟件資源,并提供資源調(diào)度管理、配置管理和狀態(tài)監(jiān)控等功能;數(shù)據(jù)資源部分集系統(tǒng)中各類數(shù)據(jù)資源為一體,提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資源搜集、整合和邏輯描述能力,主要由軍事情報(bào)元數(shù)據(jù)和各類業(yè)務(wù)情報(bào)數(shù)據(jù)組成。
圖3 基于大數(shù)據(jù)的軍事情報(bào)分析與服務(wù)系統(tǒng)總體架構(gòu)
支撐層是整體架構(gòu)的基礎(chǔ)層,提供情報(bào)大數(shù)據(jù)分析處理和服務(wù)化應(yīng)用的平臺(tái)和業(yè)務(wù)支撐環(huán)境,包括平臺(tái)支撐和應(yīng)用支撐兩部分。平臺(tái)支撐部分為系統(tǒng)構(gòu)建和運(yùn)行提供平臺(tái)環(huán)境,包括面向服務(wù)支撐環(huán)境、SQL/NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、Hadoop分布式基礎(chǔ)架構(gòu)、Spark集群計(jì)算環(huán)境和Storm流處理環(huán)境。面向服務(wù)支撐環(huán)境支持以面向服務(wù)的體系架構(gòu)進(jìn)行系統(tǒng)開發(fā),SQL/NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊用于支撐海量情報(bào)數(shù)據(jù)資源的存儲(chǔ)和管理,Hadoop、Spark和Storm大數(shù)據(jù)處理框架提供了海量大數(shù)據(jù)的分布式并行處理環(huán)境[8]。應(yīng)用支撐部分為系統(tǒng)的構(gòu)建和運(yùn)行提供基礎(chǔ)業(yè)務(wù)支撐,為服務(wù)層和應(yīng)用層提供共性功能模塊支持,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、圖像分析、報(bào)文分析、音頻分析、視頻分析、電磁分析、關(guān)聯(lián)挖掘、時(shí)序分析、語(yǔ)義分析、知識(shí)推理等基礎(chǔ)服務(wù)。
服務(wù)層依托支撐層提供的信息共享與協(xié)同環(huán)境,在實(shí)現(xiàn)特定業(yè)務(wù)處理功能的同時(shí),提供各業(yè)務(wù)領(lǐng)域的信息服務(wù)。服務(wù)層包括電磁情報(bào)處理、圖像情報(bào)處理、文字情報(bào)處理、音頻情報(bào)處理、信息采集、情報(bào)目錄、情報(bào)檢索、情報(bào)關(guān)聯(lián)分析、情報(bào)發(fā)布/訂閱、情報(bào)質(zhì)量評(píng)估、情報(bào)集成共享以及情報(bào)歸檔備份等服務(wù),為各項(xiàng)軍事情報(bào)分析業(yè)務(wù)應(yīng)用提供共用服務(wù)支撐。
應(yīng)用層以服務(wù)層運(yùn)行的相關(guān)業(yè)務(wù)服務(wù)為基礎(chǔ),是面向具體業(yè)務(wù)應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)層,主要用于為人機(jī)交互操作提供支持。應(yīng)用層包括綜合情報(bào)應(yīng)用、專題情報(bào)應(yīng)用、作戰(zhàn)情報(bào)應(yīng)用、情報(bào)態(tài)勢(shì)應(yīng)用、情報(bào)服務(wù)門戶等軟件模塊。
安全保密體系和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范貫穿情報(bào)分析與服務(wù)系統(tǒng)的整體架構(gòu)設(shè)計(jì)。安全保密體系從技術(shù)和機(jī)制的角度確保系統(tǒng)的安全和保密運(yùn)行,主要包括安全審計(jì)、容災(zāi)備份、加密解密、訪問控制等。技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范提供了系統(tǒng)中各階段數(shù)據(jù)和使用技術(shù)的參考標(biāo)準(zhǔn),主要包括基礎(chǔ)設(shè)施標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、信息服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)和通信接口規(guī)范等。
系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)采用分層和面向服務(wù)思想,通過提供標(biāo)準(zhǔn)化的服務(wù)接口、服務(wù)組件和服務(wù)訪問方式,保證系統(tǒng)架構(gòu)的開放性和靈活性,實(shí)現(xiàn)服務(wù)組件在各類業(yè)務(wù)應(yīng)用中的重用;采用成熟的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)框架構(gòu)建分布式平臺(tái)支撐,采用自然語(yǔ)言理解、圖形圖像分析、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)構(gòu)建業(yè)務(wù)支撐環(huán)境,滿足各類軍事情報(bào)分析業(yè)務(wù)的需求;通過實(shí)現(xiàn)各類情報(bào)分析業(yè)務(wù)的流程化和組件化,遵循相關(guān)的系統(tǒng)接口規(guī)范,充分保證與現(xiàn)有裝備的集成能力。
2.2 運(yùn)行模式
基于大數(shù)據(jù)的情報(bào)分析與服務(wù)系統(tǒng)的運(yùn)行模式如圖4所示。根據(jù)作戰(zhàn)需要,系統(tǒng)動(dòng)態(tài)引接多種源頭和多種類型的情報(bào)數(shù)據(jù),包括預(yù)警雷達(dá)、偵察衛(wèi)星和航空偵察等多種來源,也包括報(bào)文、圖形圖像、視頻、電磁等多種載體類型。根據(jù)情報(bào)保障需求,系統(tǒng)分析得到的情報(bào)產(chǎn)品按照用戶制定訂閱/分發(fā)關(guān)系,自動(dòng)推送給聯(lián)合指揮所、區(qū)域指揮所、部隊(duì)情報(bào)用戶、單兵情報(bào)用戶以及其他授權(quán)用戶等。
圖4 基于大數(shù)據(jù)的分布式軍事情報(bào)分析與服務(wù)系統(tǒng)運(yùn)行模式
按照分布式組織管理、資源統(tǒng)一共享的原則,系統(tǒng)采用分布式運(yùn)行管理技術(shù),對(duì)情報(bào)分析任務(wù)、計(jì)算能力、數(shù)據(jù)資源進(jìn)行統(tǒng)一管控,依據(jù)情報(bào)保障需求實(shí)現(xiàn)協(xié)同調(diào)度,共同完成情報(bào)分析任務(wù)。采用面向服務(wù)體系架構(gòu),系統(tǒng)對(duì)核心情報(bào)分析功能軟件進(jìn)行服務(wù)化封裝,包括圖像情報(bào)分析服務(wù)、報(bào)文情報(bào)分析服務(wù)、電磁情報(bào)分析服務(wù)、開源情報(bào)分析服務(wù)以及情報(bào)數(shù)據(jù)服務(wù)等,并依托服務(wù)注冊(cè)機(jī)制進(jìn)行統(tǒng)一分類管理,形成軟件服務(wù)資源目錄,實(shí)現(xiàn)情報(bào)分析功能在系統(tǒng)內(nèi)各節(jié)點(diǎn)之間的共享。
基于大數(shù)據(jù)的軍事情報(bào)分析與服務(wù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)主要包括情報(bào)大數(shù)據(jù)計(jì)算分析框架、多源異構(gòu)情報(bào)數(shù)據(jù)綜合處理、分布式廣域情報(bào)應(yīng)用服務(wù)等。
(1)情報(bào)大數(shù)據(jù)計(jì)算分析框架技術(shù)。面向海量異構(gòu)情報(bào)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理和分析需求,提供易于開發(fā)和使用的海量數(shù)據(jù)處理平臺(tái),為情報(bào)大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)、精準(zhǔn)的分析和處理提供支撐。通過采用分布式網(wǎng)絡(luò)化架構(gòu),實(shí)現(xiàn)計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的負(fù)載均衡和抗毀接替,保障情報(bào)分析任務(wù)的動(dòng)態(tài)調(diào)配和資源動(dòng)態(tài)管理。Hadoop+Spark+Storm提供了面向情報(bào)大數(shù)據(jù)分析處理的典型框架,利用大規(guī)模廉價(jià)機(jī)器構(gòu)建HDFS分布式文件系統(tǒng)提供高吞吐量的情報(bào)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問,利用MapReduce并行編程模型提供大規(guī)模情報(bào)數(shù)據(jù)的并行運(yùn)算處理,基于Spark與Storm大數(shù)據(jù)處理引擎實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)情報(bào)數(shù)據(jù)流的快速交互式處理,共同支撐戰(zhàn)場(chǎng)情報(bào)高實(shí)時(shí)、大容量的處理要求。
(2)多源異構(gòu)情報(bào)數(shù)據(jù)綜合處理技術(shù)。由于情報(bào)數(shù)據(jù)資源存在來源眾多、類型差異較大、內(nèi)容良莠不齊等現(xiàn)象,情報(bào)分析存在很大的不確定性。如何從情報(bào)大數(shù)據(jù)中去粗取精、去偽存真,是情報(bào)大數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。多源異構(gòu)情報(bào)信息綜合處理根據(jù)情報(bào)來源和格式不同開展圖像、文本、視頻、音頻、電磁等多元情報(bào)分析,提取情報(bào)大數(shù)據(jù)的時(shí)間、空間、目標(biāo)和主題要素,進(jìn)而通過要素分布特征將不同來源的情報(bào)信息相互關(guān)聯(lián)、印證,形成多層次、全方位的統(tǒng)一情報(bào)態(tài)勢(shì),保障情報(bào)分析結(jié)果的精準(zhǔn)性和有效性。在情報(bào)處理模式上,采用云計(jì)算的分層服務(wù)模式理念,對(duì)系統(tǒng)中各節(jié)點(diǎn)計(jì)算和存儲(chǔ)資源、各類通用情報(bào)分析處理服務(wù)進(jìn)行統(tǒng)一運(yùn)行管理,通過網(wǎng)絡(luò)將松散耦合的情報(bào)服務(wù)組件進(jìn)行分布式部署、組合和使用,提高情報(bào)處理的實(shí)時(shí)性。
(3)分布式廣域情報(bào)應(yīng)用服務(wù)技術(shù)。面向廣域分布式的戰(zhàn)場(chǎng)空間和多樣化的傳感器和作戰(zhàn)目標(biāo)類型,針對(duì)不同作戰(zhàn)任務(wù)的情報(bào)保障需求,采用面向服務(wù)技術(shù)靈活定義情報(bào)分析處理流程,組織調(diào)度部署于各節(jié)點(diǎn)的情報(bào)分析服務(wù)協(xié)同工作,提供情報(bào)數(shù)據(jù)管理和服務(wù)應(yīng)用的統(tǒng)一接口,實(shí)現(xiàn)體系化的情報(bào)分析能力共享,保證整體處理能力最大化,推動(dòng)情報(bào)處理和服務(wù)模式實(shí)現(xiàn)由傳統(tǒng)的“任務(wù)、處理、利用和分發(fā)”(TPED)模式向現(xiàn)代“任務(wù)、發(fā)布、處理和利用”(TPPU)模式的轉(zhuǎn)變,為廣域分布的各類傳感器和打擊武器提供隨遇接入、按需共享的情報(bào)應(yīng)用服務(wù),滿足海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理和靈敏作戰(zhàn)、快速打擊的作戰(zhàn)需求。
大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,改變了傳統(tǒng)軍事情報(bào)分析的面貌?;谙冗M(jìn)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和工具,構(gòu)建現(xiàn)代軍事情報(bào)分析與服務(wù)系統(tǒng)成為了一種新的解決思路。本文對(duì)基于大數(shù)據(jù)的軍事情報(bào)分析與服務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行了初步研究和設(shè)計(jì),并對(duì)其中部分關(guān)鍵技術(shù)展開了分析。在探索新軍事變革的今天,立足于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)解決現(xiàn)代軍事情報(bào)分析面臨的四“V”特性,對(duì)于提高信息化戰(zhàn)爭(zhēng)情報(bào)分析和作戰(zhàn)指揮決策具有重要意義,也是當(dāng)前軍事情報(bào)變革的發(fā)展方向。
[1] 惠朝陽(yáng), 藍(lán)軍. 基于圖式的軍事情報(bào)分析[J]. 現(xiàn)代情報(bào), 2009, 29(11):43-45.
[2] 中國(guó)企業(yè)評(píng)價(jià)協(xié)會(huì). 中國(guó)電子商務(wù)企業(yè)發(fā)展報(bào)告(2013)[M]. 中國(guó)發(fā)展出版社, 2013.
[3] 張春磊, 楊小牛. 大數(shù)據(jù)分析(BDA)及其在情報(bào)領(lǐng)域的應(yīng)用[J]. 中國(guó)電子科學(xué)研究院學(xué)報(bào), 2013, 8(1):18-22.
[4] 劉智慧, 張泉靈. 大數(shù)據(jù)技術(shù)研究綜述[J]. 浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版), 2014, 48(6):957-972.
[5] 楊小牛, 楊志邦, 賴蘭劍. 下一代信號(hào)情報(bào)偵察體系
架構(gòu):大數(shù)據(jù)概念的應(yīng)用[J]. 中國(guó)電子科學(xué)研究院學(xué)報(bào), 2013, 8(1):1-7.
[6] 李永波. 基于數(shù)據(jù)挖掘的軍事情報(bào)分析系統(tǒng)研究[D]. 重慶大學(xué), 2005.
[7] 蔣盤林. 大數(shù)據(jù)通用處理平臺(tái)及其在ISR領(lǐng)域的潛在軍事應(yīng)用[J]. 通信對(duì)抗, 2013, 32(3):1-5.
[8] 李毅, 劉興川, 孫亭. 基于大數(shù)據(jù)的公安情報(bào)分析系統(tǒng)研究[C]// 2014中國(guó)指揮控制大會(huì). 2014.
Study on Architecture of Big Data Based on Military Intelligence Analysis and Service System
GUO Ji-guang, HUANG Sheng
(China Academy of Electronics and Information Technology, Beijing 100041, China)
Regarding the changes and challenges brought by era of big data, this paper conducts study and design on the architecture of intelligence analysis and service system in military domain, puts forward the big data based general architecture framework and operation mode, and analyzes the key technologies within the system architecture. The application of big data techniques will be of great significance to improve the military intelligence processing and decision supporting ability of informationized war.
Big Data; Military Intelligence Analysis; System Architecture; Key Technology
10.3969/j.issn.1673-5692.2017.04.011
2017-06-01
2017-08-01
電子信息裝備體系研究國(guó)防科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基礎(chǔ)研究項(xiàng)目(DXZT-JC-ZZ-2011-015)
郭繼光(1979—),男,黑龍江人,工程師,主要研究方向?yàn)榫C合電子信息系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)、系統(tǒng)集成和信息處理;
E-mail: guojiguangdky@163.com
黃 勝(1986—),男,河南人,工程師,主要研究方向?yàn)榍閳?bào)分析處理、大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘。
TP319
A
1673-5692(2017)04-389-05