大數據時代指揮信息系統發展研究

徐小峰

摘要：大數據時代的到來，讓各行各業都有了很大的改變，它也逐漸在多方面被運用。在一些發達國家，指揮信息系統里添加了大數據這個新元素，它對整個信息系統的發展有著重要的影響。文章闡述了指揮信息系統目前所擁有的挑戰，分析了大數據的發展趨勢以及它在整個指揮信息系統中的應用和未來的發展。

關鍵詞：大數據；指揮信息系統；網絡構架；計算機技術；互聯網 文獻標識碼：A

中圖分類號：TN959 文章編號：1009-2374（2016）25-0016-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2016.25.007

隨著互聯網技術高速成長，數據間的傳遞越來越快速，傳遞渠道也越來越多樣化。大數據這個全新的領域就是這個時代衍生出來的一種技術。站在哲學的角度去衡量，它不僅能夠對人們的思維有一定的影響，而且在潛移默化當中促進各個行業的發展，因此大數據技術的發展并不僅僅是系統革新的內在需求，也是為了應付當前作戰指揮新挑戰的必然需求。在軍事領域中，也逐步涉及到了大數據的應用，由此可見，大數據技術在這個新領域中的發展前景十分明朗。

1 目前指揮信息系統所需要面臨的巨大挑戰

對大數據的定義可以有三種解釋：一是信息量非常大，呈指數形式增長，能夠很快速地被取得、使用；二是指數據信息相當復雜，沒有可循的結構規律，運用傳統的數據處理方式是不可行的；三是由于數據信息量大且復雜，需要及時進行處理，使得信息具有高時效性。當前它所面臨的主要挑戰有以下這三點：

1.1 “大數據”需要實現快速傳送和高效存儲的目的

在軍事領域中，各類戰場傳感器都需要收集數目龐大的影像和語音情報，如戰場偵察雷達、有無人偵察機、監視衛星等。這些設備在使用的時候就需要依靠大數據技術的高效性和高速性，但是在訪問和交付的可用性問題上還存在許多難題，目前在這個方面主要依賴的是虛擬化存儲技術以及高速傳輸技術，大數據技術還有較大的提升空間。

1.2 “大數據”需要實現高效獲取和檢索的目的

戰場感知數據、音頻、影像等情報往往是非結構化數據類型，與電話簿不同，它無法用二維數據來表達，這無疑更是增加了獲取、檢索的難度。在對相關數據進行檢索時根本不能實現快速決策的目的。目前，最需要解決的問題就是一站式數據檢索以及異構分布系統橫向集成，其中它們的共同點就是搜索過程不能被高效地

進行。

1.3 “大數據”需要實現將自身轉化成有利于決策的知識的目的

“大數據”存在的真正問題是如何能夠在自動化的大數據中找到規律、特征，從而更好地將其運用于戰場空間管理以及態勢感知方面，對領導部門進行決策有一個很大的幫助。這就要求大數據不能僅僅作為一個技術手段來使用，要將其轉變成有利于決策的知識來運用。

2 大數據的發展歷史以及未來趨勢的探究

所謂的大數據其實就是將數據經過新的處理模式進行加工、處理，使之更有決策力、洞察發現力以及流程優化能力，成為一個多樣化發展、增長率暴增的信息資產。早在2008年9月的時候，《自然》雜志就設置了有關大數據的封面專欄，其中主要闡述了數據在各個學科中的重要性被越發地體現出來，如數學、工程、物理等。直至2011年年末，全球互聯網的數據儲存量高達100億TB，而且每一年指數形式都是往上增長，大數據時代的到來指日可待。我國在2012年的5月份，在香山召開了第424次科學會議，這是一個第一次以“大數據”為主的重大會議，在這次會議中許多人都對大數據時代的建造提出了一些新的觀點以及建議。隨后，由中國通信學以及計算機學會分別構成了自身的“有關大數據研究的專家委員會”，并且在中關村建立起一個大型的大數據產業聯盟。大數據就像是一種新型能源，它能夠給這個社會帶來一些新的希望，創造出許多經濟效益和社會效益。現如今，如何利用大數據資源為國家、社會、個人服務成為了主要目標。

3 美軍指揮信息系統中大數據的廣泛應用

在這個大數據快速發展的背景下，美軍加快戰場信息流轉的速度，在一些重點領域也加大了建設的力度，如人工智能應用、信息融合等方面。為了提升“從數據到決策”的能力，美軍利用大數據時代的特點來建設一些相關系統，而且取得了比較好的效果。如：美國國防部高級研究計劃局相關項目中的Insight項目通過對圖像和非影像的傳感信息進行分析，從而對網絡威脅的識別以及一些戰爭行為進行判斷和處理。2004年，在一項美國海陸空軍相關項目中，名叫NECC的系統是洛克希德馬丁公司與原海陸空三軍一起組建的一個網絡中心戰三軍聯合指揮控制系統，它采用新的軟件體系，使不同的用戶和系統能夠交換數據，作戰人員可以訪問、顯示和理解有效決策所需的信息，并通過靈活、易于使用的用戶環境迅速適應任務需求的變化，能夠在用戶提出各種請求的前提下5秒之內將各種問題進行解決。

4 在大數據時代下對指揮信息系統的未來提出的一些建議

4.1 建立富含原生態型的大數據指揮信息系統

要想實現這個長遠的目標：一是為了使得大數據具有完整綜合、動態及時的特性，必須要加強制定數據規范和標準。數據標準可以參照以下這些內容，如對數據的完整性要求、對數據的可讀取性獲取、用計算機處理數據時所需要達到的要求等。一般情況下，當實現數據標準統一的時候，才能更好地為各個軍用信息系統服務提供準確、安全、有效的數據信息，從而實現各系統間的信息共享；二是對數據中心進行合理地規劃建設，滿足系統中計算處理能力的需求。各項業務的主要獲取途徑就是通過數據中心這個方式，它主要是數據處理、交換以及存儲的集中地。對于當前這個信息、資源共享化的時代，各系統自建自用數據中心的缺點慢慢地顯現出來了，它嚴重不利于現階段這個信息時代的發展。數據中心通過采用先進的存儲技術來對數據信息進行一體化的處理，其過程包括存儲、冗余、備份以及對控制的管理，從而有利于形成一種更加便捷的服務模式。目前，在國內外的市場上，云存儲技術得到廣泛的應用，由它產生的效益幾乎比自建數據中心高10倍以上。美國政府曾提出要在5年之內對自檢數據中心進行整改，2015年時減少800個左右的數據中心。

4.2 以指揮信息系統應用為主的大數據技術的發展

數據結構的多樣性導致了很多非結構化數據的產生，這也是大數據的特征所在。非結構化數據，通俗地來說，它是一種不能通過數據庫二維邏輯表而顯現出來的數據，其中包括的格式有文本、圖片、各類報表以及圖像等。它存在的解決方式有兩種：一是可以利用元數據對其定義進行解決，但是將系統之間使用的術語進行標準化處理是將元數據應用于非結構化數據的前提條件；二是對非結構化數據進行轉換，將它的格式轉化為非關系型，這種格式的數據能夠被快速搜索、瀏覽、分析，并且在這個過程中可以自動創建數據，形成一個小型的索引表，從而來更好地處理數據。在搜索的時候要注意的一點是它主要基于關鍵詞和唯一的標識符元素。除此之外，還要對大數據的智能化處理以及它的計算方法進行大力的研究。這一研究主要針對的是它的另一特征——處理速度快。而智能化的處理以及并行計算可以成為當前應對這些問題的最好方法，它能夠對數據背后的價值有一定的透析能力。所謂的智能化處理技術，也就是在大量的數據信息基礎上，能夠高效率、高速度地找到所需要的信息，從而增加準確率和效率。而通過將整個處理過程分成很多小型的任務，來解決數據集中的問題，這就被稱作是并行計算。這其中的每一個小任務在處理事務的時候，是先由每一個處理內核獨自分開解決，然后再整合在一起，得出最終的結果。它的實行提高了原來的大數據處理速度，并且能夠對硬件資源進行充分利用，是一種比較先進的技術。

4.3 加強對指揮信息系統網絡構架進行創新

指揮信息系統被創建距今已經有很長的歷史，最初的模式是由一個簡單的系統開發來運營一個網站，它主要的內容有許多產品以及服務，系統主要是利用網絡連接這個渠道，對用戶提供服務。這其中存在的最大一個缺點就是服務器所產生的數據僅僅歸這個系統獨有，不能進行共享，從而變成了一種單一循環的封閉模式。然而社會的發展卻逐漸將這種系統模式淘汰掉，現如今不同系統間的集成、數據共享成為了主要的挑戰。在未來的系統里，大多數的產品和服務不僅僅可以在自己的網站上進行運營，而且還能在許多第三方系統的平臺上運行，從而拓寬產品和服務的銷售渠道，實現網站與產品之間的獨立。一個用戶對應一臺終端的時代將會逐漸沒落，迎來一個用戶使用多個終端的時期，無形之中實現了用戶和網站的分離。網站、平臺、產品以及用戶之間的獨立將會是未來大數據的發展趨勢。因此要想應對這個巨大的挑戰，必須要對指揮信息系統的網絡架構進行不斷創新，只有這樣才能夠適應未來的需求。從傳統數據中心一步步改善，到目前的云計算，還有不斷更新、出現的軟件、硬件、網絡工具等，這些都是不斷創新的成果體現。將系統中的各方面數據按照自然、作戰的邏輯貫穿在一起，讓它們更好地進行對接、集成，促進對潛在的軍事價值的挖掘。

5 結語

綜上所述，美國高層將大數據提拔至國家戰略后，國內外就大數據的分析探究更加全面深入，這使得我國與國外的大數據技術水平的差距減小了。本文簡單闡述了指揮信息系統的現狀和遇到的挑戰，以此來全面分析大數據時代指揮信息系統的發展，并給出了一些恰當的建議和措施，更加推進了該系統在大數據時代中的發展。因此，指揮信息系統要想得到更長遠的發展，就要充分研究利用大數據時代所帶來的優勢，并對它未來的發展趨勢需要有一定的了解。

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（責任編輯：黃銀芳）