基于Web Services的局数据管理系统的设计与实现

摘要

由于移动通信网络的不断扩容和业务的不断扩展，网络上网元的类型和数量都在不断增加，这就对局数据的管理提出了更高的要求：首先，局数据的管理要能够管理异质网络上网元的局数据；其次，局数据管理要能够提供通用的服务调用，使得可以通过多种方法调用局数据管理系统的各项服务；再次，由于网元增多，要求局数据管理系统要有较高的性能。 局数据管理系统采用Web Services技术和用正则表达式来描述数据解析规则的方法，该系统可以通过简单的配置动态地将新增的网元添加到系统中，并能够以通用的接口提供解析与核查服务，因此可以适应异质的网络。 为了使系统具有较好的移植性，在开发过程中采用Adaptive Communication Environment(ACE)中间件，使得开发的程序可以方便地在不同的操作系统之间移植。 为了提高系统性能，在当前的服务器应用程序中线程池技术已被广泛采用。然而确定线程池中线程的数量是一个比较困难的问题。如果线程数量太少，则服务性能降低，而线程数量太多则浪费服务器资源。基于对象池模式的自适应线程池技术采用灰色神经网络预测算法来预测需要的线程的数量，使线程池中线程的实际数量与需求数量保持一致，从而为提高服务器的使用效率的同时保证用户的服务质量提供了一个解决方案。自适应线程池技术应用于局数据管理系统，可以满足服务器的服务质量要求。 利用上面提到的一些技术和方法设计开发的局数据管理系统，通过实际运行证明具有通用性、可扩展性和较高的效率，能够保障移动网络的稳定运行。 论文首先介绍了局数据管理系统的开发背景、系统的实现意义、用户需求以及使用的技术和工具。然后重点阐述了系统的分析、设计和实现的过程。最后，对系统进行测试，指出系统存在的一些缺陷，并对系统进行客观的评价。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章引言

1.1问题的提出

1.2研究的主要内容

1.3本文的组织结构

第二章相关技术

2.1 Web Services

2.1.1 XML

2.1.2 SOAP

2.1.3 WSDL

2.1.4 UDDI

2.1.5 Web Services的实现平台

2.1.6 Web Services开发生命周期

2.2正则表达式以及C#对正则表达式的支持

2.3灰色神经网络

2.3.1灰色系统理论

2.3.2人工神经元网络

2.3.3灰色神经网络预测算法

2.4设计模式

2.5 ACE

2.5.1 ACE的分层结构

2.5.2 ACE OS适配层

2.5.3 OS接口的C++ Wrapper Facade

2.5.4构架

2.5.5分布式服务和组件

2.6小结

第三章系统分析与整体设计

3.1可行性分析

3.2需求分析

3.2.1主要处理流程

3.2.2主要功能

3.3系统的整体设计

3.3.1系统体系结构

3.3.2系统组成

3.3.3系统软、硬件环境

3.3.4软件模块划分

3.4小结

第四章系统的功能模块设计

4.1系统管理模块

4.2系统安全模块

4.2.1系统安全措施

4.2.2系统登录子模块

4.2.3用户组及其权限管理子模块

4.2.4用户及其权限管理子模块

4.3日志管理模块

4.4标准局数据的管理模块

4.5实际局数据的采集模块

4.6实际局数据解析模块

4.7数据核查模块

4.8核查结果管理模块

4.9核查结果通知模块

4.10局数据查询模块

4.11局数据讨论模块

4.12小结

第五章系统的实现

5.1自适应线程池的实现

5.1.1对象池模式

5.1.2自适应线程池的结构设计

5.1.3线程池的管理

5.1.4线程的创建与销毁策略

5.1.5预测者(Predictor)

5.2利用Visual Studio.NET建立Web Services工程项目的方法

5.3系统登录

5.4用户及权限管理

5.5日志管理

5.6实际局数据采集

5.6.1 CTelnet类

5.6.2数据据文件上传

5.7实际局数据解析

5.8局数据核查

5.9核查结果通知

5.10小结

第六章系统的调试与测试

6.1系统调试

6.1.1在Unix下编译使用ACE的方法

6.1.2基于ASP.NET的Web Services的配置方法

6.2系统测试

6.3 小结

第七章结束语

参考文献

致谢