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user: 2. 元数据建模方法 2.1. 元数据建模关键技术 随着空间数据量飞速增长，分布式存储和管理已成为发展的必然趋势。电力通信网运维管理系统可以建设许多个、彼此之间具有独立性的元数据仓储，分别对应于各自的部门，然后通过元数据建模方法实现信息交换和分布式的非同构系统的集成 [ 6 ]。元数据建模主要包括以下关键技术： 1) UML (Unified Modeling Language)即统一建模语言，是面向对象开发的通用图形建模语言。它定义明确，易于描述，功能十分强大，且具有普遍适用性。在以往的研究中，面向对象的拆解分析主要包含对问题内容和系统任务的理解，增加属性联系，满足用户需求，支持软件重用这四个方面。UML在这四点之上显示出比其他系统分析方法更好的特性，因而成为主流系统分析方法 [ 7 ]。UML不仅统一了过去出现的OMT，OOSE等方法，而且统一了符号表述在面向对象中的应用。因此，它改变了数十种面向对象的建模语言相互独立的变化和发展的情况，成为了软件工程中对象分析和设计的重要工具之一 [ 8 ]。 2) MOF (Meta Object Facility)，是元对象工具，是用来构建元模型和元数据库的技术。用于定义元数据和用CORBA对象表达元数据。如图1所示，其体系结构分为4层。 M 0 层是对客观世界进行描述的信息；M 1 是元数据(模型)，是指对客观现实中的数据信息进行描述的数据，通常用于表示某些东西的模型。其中MOF模型是元数据的组合；M 2 层是元元数据(元模型)。由于元数据本身也是一种数据，因而也可以由另一数据，即元元数据，称为元模型的元数据模型来描述；M 3 层是元元模型，元元模型是以MOF方式描述元数据抽象语法。因为MOF框架需要支持许多异构的MOF元模型，所以MOF定义了一个标准的元模型抽象语法来集成这些模型 [ 9 ]。 3) XMI (XML-based Metadata Interchange)，XML元数据交换技术，是关于元数据交换的标准。XMI的目的是，在分布式异构的环境中，简单的实现基于UML的建模工具和基于MOF的元数据存储库之间的元数据交换。作为模型驱动工程的一部分，XMI也常用作模型从建模工具传递到软件生成工具的媒介。 图1. MOF体系架构 上面介绍的三个技术是元数据建模过程中的核心技术。其中，UML对代表模型和元模型的语法和语义下了定义；MOF提供了一个可扩展的构建模型和元模型的框架，并为之提供了访问元数据的一个程序界面。XMI可用于将元数据转换为标准的数据流或者标准的文件格式，以便于进行数据交换，从而大大增强了元数据管理的普适性。 2.2. 元数据标准 CWM是OMG组织定义的数据仓库和相关系统的国际元数据标准，给出了各种元数据结构的标准定义。本次开发的元数据管理模块的元模型是以CWM为基础并扩展形成的，针对各业务系统的数据模型、数据库结构、业务规则、业务指标等主要实体进行精确定义。 定义元数据模型可以统一元数据管理标准，为将来电信网中的数据仓库、BI分析等系统的元数据交换提供统一的语义基础。 国际电工委员会(IEC)、美国国家标准与技术研究院(NIST)、美国电气与电子工程师协会(IEEE)和美国能源部(DOE)，是最具有代表性的国外的开展智能电网技术标准研究的国际组织。IEC为了研究智能电网标准体系，在2009年成立了智能电网战略工作组(SG3) [ 10 ]。 IEC认为应考虑通用的需求，研究和制定促进产品接合的互操作性标准，即元数据标准。并且提出了许多重要的智能电网标准，涵盖了大多数的技术领域，包括互操作、开放性架构和网络安全性等方面，形成了IEC62357、IEC61970、IEC61850和IEC61968等标准。上述标准的适用范围如表1所示。其中IEC61970和IEC61968系列标准是由国际电工技术委员会(IEC)负责电力系统控制及通信的第57技术委员会(IECTC57)制定的，这两个系列的标准一起定义了电力行业内的公共信息模型(Common Information Model， CIM)。CIM是一种涵盖电力企业发电、输电、配电等各大系统的元数据模型，现在已成为电力企业统一遵循的信息交互标准 [ 11 ]。 CIM是用XML/RDF语言来描述的，用UML语言定义元数据关系，用RDF定义语法。这是当前最为常见的方式。例如，一个EMS或者DMS的电力系统数据库可以和一个遵循CIM RDF Schema的XML文档进行彼此之间的导入、导出，两个系统间的信息交换用KML/XML/DF文档作为接口。因此，本项目可以CIM模型为基础，构建电力通信网运维元数据模型。 2.3. 遵循CIM标准的RDF/XML文档实例 可扩展标记语言(XML)是SGML的一个简化子集。它把SGML的复杂功能与HTML的易用性相结合运用到Web的应用中，以一种开放的自我描述的方法定义了数据结构，在能够实现具体描述数据内容的情况下，同时能够对数据的结构进行重点突出的描述，从而表现出数据之间的关系 [ 12 ]。它的优点主要有：1) 可扩展性，它允许各个组织、个人建立适合自己需要的标记集合；2) 灵活性，数据存储格式不受显示格式的制约。另外，随着XML的广泛应用，XML的解析器已经非常成熟。因此利用XML来表示元 Table 1 Power grid metadata standard 序号 标准编号 标准名称 标准适用范围 1 IEC62357 涉及开放架构SOA 能量管理系统配电管理系统 2 IEC61970 公共信息模型CIM 能量管理系统；配电管理系统；配电自动化； 分布式发电；高级测量体系。 3 IEC61850 变电站自动化 能量管理系统，配电管理系统，配电自动化； 分布式发电，高级测量体系 4 IEC61968 配电管理 电网中配电管理 表1. 电网元数据标准 数据。对于应用程序和用户都是友好的、可操作的。W3C提出的资源描述框架(Resource Description Framework， RDF)是用XML来描述的，提供了各种语法格式和关系模型来描述网络资源(web resource)。 XML具有数据类型丰富和支持数据结构定义和数据约束、支持命名空间、方便与其他系统的数据进行交换等优点。故而需要将采用UML图构建的元数据模型转化成用XML/RDF描述。表2是资源元数据的XML/RDF语言描述示例片段。 这段元数据描述的含义是设备波特率类型及取值范围。 2.4. 典型应用案例 目前国内外已经有了较为许多成熟的元数据管理工具，并成功应用于电信、金融、电力等诸多领域。代表性的有IBM的Meta Stage，CA的Decision Base，DAG的Meta Center，开源产品Pentaho Metadata，Hortonworks公司的Apache Atlas，国内也有普元Meta Cube、新炬网络元数据管理系统、石竹Meta One等较为成功的元数据管理工具。以中信银行元数据管理系统为例做简单介绍。 中信银行借助普元的元数据管理产品Primeton Meta Cube管理和共享全行的元数据，为中信银行总行和分行用户提供全行统一的数据字典，并且辅助ODS、EDW建设及运维。图2是中信银行的元数据管理系统。 1) 元数据获取层。通过ER Win、Excel、Perl等采集适配器从数据仓库和ODS中采集技术、业务元数据并建立元数据间的关系。元数据范围包括数据库信息、文件分发信息、数据映射信息、ODS表结构信息、表加工信息、交易链路信息、交易接口信息等。 2) 元数据存储层。实现元数据的存储，存储的元数据包括业务元数据和技术元数据。存储前对抽取的元数据进行采集验证，对不满足数据仓库采集存储的元模型进行重新构建，如：文件存储元模型、表和文件的关系建立，Erwin元模型、逻辑模型和物理模型关系映射调整等。 3) 元数据功能层。该部分实现资源展示试图、逻辑模型管理、可配置分析、数据文件管理、质量审核等基本功能模块。 4) 元数据应用层。辅助用户日常的开发和维护工作，帮助用户进行图形化逻辑模型展现、血缘分析、影响分析、关联度分析、问题数据分析等多元分析。 以银行IT系统业务变更为例，借助元数据管理产品强大的采集适配器能力，可以将软件开发全生命周期不同阶段、不同形态、不同存储介质的元数据采集到存储库中进行统一管理。业务系统发生需求变更 Table 2 Resource metadata XML/RDF language descriptio 资源元数据的XML/RDF语言描述 xmlns:ns=“http://latest/nmc-omc/test“ targetNamespace=“http://latest/nmc-omc/test elementFormDefault=“qualified“ attributeFormDefault=“unqualified“> 表2. 资源元数据XML/RDF语言描述 图2. 中信银行元数据管理系统 或功能模块升级导致表结构变更时，用户可以在元数据管理系统中发起申请流程，经过多阶段元数据一致性比对分析生成对比报告，使得IT部门能够及时的获知业务系统的变更方案，协同受影响的ODS、分析应用等下游系统同时变更，使得变更上线简单、可控，提升了IT运行整体效率。同时，系统提供了变更影响分析功能，使得用户掌握元数据变更可能造成的影响，以便更有效的评估变化带来的风险。