彭開男,衛(wèi)春海,毛允杰

(空軍軍醫(yī)大學(xué)空軍衛(wèi)勤訓(xùn)練基地，西安 710032)

大數(shù)據(jù)·云計(jì)算時(shí)代，對(duì)戰(zhàn)爭(zhēng)與非戰(zhàn)爭(zhēng)軍事行動(dòng)衛(wèi)勤保障產(chǎn)生極大沖擊，借助大數(shù)據(jù)“云”計(jì)算使不同軍事行動(dòng)中的衛(wèi)勤保障有效有序進(jìn)行，是每一位衛(wèi)勤保障工作者必須面對(duì)和思索的問題。若能順利推動(dòng)，我軍衛(wèi)勤保障將會(huì)由以往分散指令式衛(wèi)勤保障直接跨入一體智能化衛(wèi)勤保障，到時(shí)所有衛(wèi)勤保障都可實(shí)現(xiàn)自選一體智能化決策，使衛(wèi)勤保障模式產(chǎn)生顛覆性甚至革命性影響和推動(dòng)[1]。

1 衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫建設(shè)概述

1.1衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫基本內(nèi)涵衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫指建立在高超性能計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息高速流通平臺(tái)基礎(chǔ)上，通過對(duì)未來衛(wèi)勤保障所涉及各類不同海量要素的標(biāo)準(zhǔn)化信息采集，使其超量信息數(shù)據(jù)進(jìn)入云計(jì)算的衛(wèi)勤保障網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，并按照預(yù)先設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)云計(jì)算數(shù)學(xué)模型和網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)邏輯運(yùn)行法則進(jìn)行有機(jī)結(jié)合的智能化衛(wèi)勤保障平臺(tái)。其既有以高超性能計(jì)算機(jī)為主的衛(wèi)勤保障網(wǎng)絡(luò)大平臺(tái)建設(shè)，又有以各子系統(tǒng)計(jì)算機(jī)為輔的網(wǎng)絡(luò)小平臺(tái)建設(shè)；既有硬件的廣泛投入，又有各種智能化軟件的大量研制開發(fā)與應(yīng)用；既有各類海量衛(wèi)勤保障要素標(biāo)準(zhǔn)化的信息數(shù)據(jù)采集，又有海量衛(wèi)勤保障信息數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)化計(jì)算機(jī)語言的編程和錄入。其中，硬件平臺(tái)建設(shè)是基礎(chǔ)，智能化軟件建設(shè)是保證，大數(shù)據(jù)信息釆集能否上機(jī)到位是根本和關(guān)鍵[2-3]。這里的“大數(shù)據(jù)”已不是一般意義上的“數(shù)據(jù)”，一般意義上的數(shù)據(jù)是指計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，各種字母、數(shù)字符號(hào)的組合、語音、圖形等。(Big data)研究機(jī)構(gòu)Gartner給出定義：“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、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。麥肯錫全球研究所給出的定義是一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大幅度超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模(Volume)、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)(Velocity)、多樣的數(shù)據(jù)類型(Variety)和價(jià)值密度低(Value)四大特征。即所謂四V特性，這些特性使得大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)概念[3-4]。

1.2衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫建設(shè)目的和內(nèi)容衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫建設(shè)主要目的是通過助力衛(wèi)勤保障，持續(xù)保持和提高廣大指戰(zhàn)員的戰(zhàn)斗力。因?yàn)?，衛(wèi)勤保障是軍隊(duì)?wèi)?zhàn)斗力得以維系的重要基礎(chǔ)，助力衛(wèi)勤保障基本任務(wù)就是以最簡(jiǎn)潔方法、最快捷途徑、最有效手段，使所有軍人保持健康的體魄，使所有傷病員能得到及時(shí)有效的救治，使遂行各種任務(wù)的傷病員盡早盡快得到檢查、救治和歸隊(duì)。具體要通過衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫的有效建設(shè)，實(shí)現(xiàn)我軍各種衛(wèi)勤保障行動(dòng)、決策決心、計(jì)劃方案、力量抽組、裝備器材、藥品采購、組織協(xié)調(diào)等的人工智能化運(yùn)作。最終，使所有衛(wèi)勤保障都可通過大數(shù)據(jù)云計(jì)算的衛(wèi)勤保障平臺(tái)來實(shí)施，只要輕敲鼠標(biāo)，各種智能化的一系列連貫性衛(wèi)勤保障服務(wù)及方案就會(huì)供你自行選擇。因此，衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫建設(shè)對(duì)于現(xiàn)代衛(wèi)勤保障就像各類基礎(chǔ)設(shè)施一樣不可或缺，為現(xiàn)代衛(wèi)勤保障提供廣闊空間，涵蓋領(lǐng)域非常廣泛。以衛(wèi)勤保障行動(dòng)不同來區(qū)分，可分為平時(shí)、戰(zhàn)時(shí)和非戰(zhàn)爭(zhēng)軍事行動(dòng)衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫建設(shè)。根據(jù)衛(wèi)勤保障作用不同，可分為軍隊(duì)公共衛(wèi)生大數(shù)據(jù)庫建設(shè)、軍人疾病診斷大數(shù)據(jù)庫建設(shè)、軍隊(duì)醫(yī)藥科研大數(shù)據(jù)庫建設(shè)、軍人及軍人群體健康危險(xiǎn)因素分析大數(shù)據(jù)庫建設(shè)、軍隊(duì)?wèi)?zhàn)時(shí)衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫建設(shè)等[5-6]。

1.3衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫建設(shè)的意義首先，衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫建設(shè)是信息網(wǎng)絡(luò)時(shí)代對(duì)衛(wèi)勤保障提出的必然要求。信息網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，大數(shù)據(jù)云計(jì)算已經(jīng)成為不可阻擋的趨勢(shì)，是與自然資源、人力資源一樣重要的戰(zhàn)略資源，國家層面的競(jìng)爭(zhēng)力將部分體現(xiàn)為一國擁有大數(shù)據(jù)的規(guī)模、活性以及對(duì)數(shù)據(jù)的解釋、運(yùn)用的能力。一個(gè)國家在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的落后，意味著失守這一戰(zhàn)略制高點(diǎn)，意味著數(shù)字主權(quán)無險(xiǎn)可守，意味著國家安全將出現(xiàn)漏洞[5-6]，不可避免會(huì)對(duì)未來軍隊(duì)衛(wèi)勤保障產(chǎn)生極大沖擊。以數(shù)據(jù)共建、共享、共用為核心的衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫建設(shè)，正在深刻地改變著未來衛(wèi)勤保障的模式和機(jī)制，終將成為推動(dòng)衛(wèi)勤保障革命的重要力量。其次，衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫建設(shè)是實(shí)施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略要求的一項(xiàng)重要舉措。大力推動(dòng)衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫建設(shè)，是開啟未來衛(wèi)勤保障制勝之門的“金鑰匙”。智能化的重要基礎(chǔ)就是大數(shù)據(jù)的挖掘利用，要“審時(shí)度勢(shì)、精心謀劃、超前布局、力爭(zhēng)主動(dòng)，實(shí)施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”，衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫的建設(shè)，正面臨一個(gè)難得的發(fā)展機(jī)遇，必須高度重視，強(qiáng)力而為，盡早盡快促成衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫的建設(shè)[5-6]。

2 衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫的研究與設(shè)計(jì)

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代到來，傳統(tǒng)衛(wèi)勤保障數(shù)字化信息系統(tǒng)已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足海量衛(wèi)勤保障數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理、分析挖掘以及多元化衛(wèi)勤保障數(shù)據(jù)服務(wù)等方面要求。海量衛(wèi)勤保障數(shù)據(jù)經(jīng)過生成及采集后，將異構(gòu)后的海量數(shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)時(shí)、高效的多樣化存儲(chǔ)，以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜數(shù)據(jù)的快速查詢和準(zhǔn)確響應(yīng)；如何通過數(shù)據(jù)挖掘采集手段，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，快速有效為衛(wèi)勤工作者提供有價(jià)值的衛(wèi)勤保障數(shù)據(jù)服務(wù)，達(dá)到最佳衛(wèi)勤保障效果，成為衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫建設(shè)急需解決的問題[6-7]。

2.1支撐衛(wèi)勤保障海量數(shù)據(jù)多元處理需求平臺(tái)建設(shè)的方法及技術(shù)該平臺(tái)建成后可同時(shí)兼顧多種數(shù)據(jù)處理需求。能基于海量的衛(wèi)勤保障數(shù)據(jù)，以統(tǒng)計(jì)學(xué)決策樹的模型處理方法，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化存儲(chǔ)，提升計(jì)算效率，高效地為多樣化衛(wèi)勤保障提供海量數(shù)據(jù)支持服務(wù)。

決策樹(decision tree)一般都是自上而下生成的。每個(gè)決策或事件都可能引出兩個(gè)或多個(gè)事件，導(dǎo)致不同的結(jié)果，把這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹[5-7]。決策樹的構(gòu)成有四個(gè)要素：①?zèng)Q策結(jié)點(diǎn)；②方案枝；③狀態(tài)結(jié)點(diǎn)；④概率枝(圖1)。

圖1 決策樹構(gòu)成四要素

決策樹方法依賴分布式存儲(chǔ)和分布式計(jì)算，通過并行處理，來進(jìn)行衛(wèi)勤保障各類海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。運(yùn)用此模型處理方法，能在實(shí)現(xiàn)分布式冗余存儲(chǔ)基礎(chǔ)上，極大保證高可靠、高并發(fā)及可擴(kuò)展性。再加之充分利用原有的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，可在Hadoop或Storm平臺(tái)基礎(chǔ)上，進(jìn)行增量計(jì)算來生成和更新決策樹，可以實(shí)現(xiàn)迅速定位統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)位置，避免大數(shù)據(jù)量訪問，進(jìn)而減輕系統(tǒng)負(fù)載，提高查詢的效率和訪問的并發(fā)性[5-8]。

Hadoop是由Apache軟件基金會(huì)研發(fā)的開放源碼系統(tǒng), 基于Map-Reduce計(jì)算框架提供分布式存儲(chǔ)和計(jì)算等各種服務(wù)，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)主要包括分布式文件管理系統(tǒng)(HDFS)，分布式資源調(diào)度程序(YARN), 分布式消息發(fā)布訂閱系統(tǒng)(Kafka),分布式計(jì)算框架(Mapreduce)，分布式協(xié)作服務(wù)(Zookeeper)，實(shí)時(shí)分布式數(shù)據(jù)庫(HBase)，數(shù)據(jù)倉庫(Hive), 數(shù)據(jù)流處理(Pig), 數(shù)據(jù)挖掘(Mahout), 日志收集工具(Flume),數(shù)據(jù)庫ETL工具(Sqoop), 安裝、部署、配置和管理工具(Ambari)等。用戶通過搭建廉價(jià)的Hadoop集群，便可應(yīng)用Map及Reduce計(jì)算過程完成海量數(shù)據(jù)的處理和分析任務(wù)[6-8](圖2)。

Storm 是一個(gè)開源的分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)，可以簡(jiǎn)單、可靠地處理大量的數(shù)據(jù)流。Storm 有很多使用場(chǎng)景：如實(shí)時(shí)分析、在線機(jī)器學(xué)習(xí)、持續(xù)計(jì)算、分布式RPC(遠(yuǎn)程過程調(diào)用)、ETL 等等。Storm 支持水平擴(kuò)展，具有高容錯(cuò)性，保證每個(gè)消息都會(huì)得到處理，而且處理速度很快(在一個(gè)小集群中，每個(gè)結(jié)點(diǎn)每秒可以處理數(shù)以百萬計(jì)的消息)。Storm 的部署和運(yùn)行都很便捷，而且更為重要的是可以使用任意編程語言來開發(fā)應(yīng)用[6-8]。

圖2 Hadoop生態(tài)圈

運(yùn)用Hadoop和Storm分布式數(shù)據(jù)處理技術(shù)，可以進(jìn)行衛(wèi)勤保障海量數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)設(shè)計(jì)模型的構(gòu)建[6-8]。因?yàn)镠adoop不僅具有易用的編程模型，其分布式數(shù)據(jù)處理技術(shù)還具有可靠性高、擴(kuò)展性強(qiáng)、高度容錯(cuò)等特點(diǎn)，用戶可以較容易地寫出不同于傳統(tǒng)SQL數(shù)據(jù)庫的高效程序代碼。所以，作為一個(gè)批處理系統(tǒng), Hadoop在海量數(shù)據(jù)處理上得到廣泛使用。但是, Hadoop不擅長實(shí)時(shí)計(jì)算,也是業(yè)界一致的共識(shí)。而Storm是實(shí)時(shí)的、分布式以及具備高容錯(cuò)的計(jì)算系統(tǒng)，能夠連續(xù)地進(jìn)行流計(jì)算，很好彌補(bǔ)Hadoop時(shí)效性不高的問題。與近年涌現(xiàn)出的一些時(shí)效較強(qiáng)的S4和Puma數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)相比，Storm部署簡(jiǎn)單、性能較為出眾，非常適合于高效處理源源不斷的數(shù)據(jù)源，并實(shí)時(shí)計(jì)算和輸出結(jié)果，被廣泛應(yīng)用在持續(xù)計(jì)算、實(shí)時(shí)分析、ETL等領(lǐng)域[7-9]。

2.2支撐衛(wèi)勤保障海量多元數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)總體設(shè)計(jì)框架衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫建設(shè)要基于國家和軍隊(duì)衛(wèi)勤保障戰(zhàn)略需求及衛(wèi)勤保障發(fā)展趨勢(shì)，整合原有軍隊(duì)衛(wèi)勤保障信息數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)，構(gòu)建規(guī)?；?、可異構(gòu)、可擴(kuò)展、互聯(lián)互通的云平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)跨戰(zhàn)區(qū)、跨軍種、跨地域、跨專業(yè)的衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫，這個(gè)跨多種信息平臺(tái)的衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫，是由軍隊(duì)衛(wèi)勤最高權(quán)力機(jī)構(gòu)有效管控的一個(gè)集軍隊(duì)衛(wèi)勤保障海量數(shù)據(jù)資源管理、共享和數(shù)據(jù)高度整融合的超大數(shù)據(jù)平臺(tái)。衛(wèi)勤保障海量數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)基于衛(wèi)勤保障要素海量數(shù)據(jù)“云”，實(shí)現(xiàn)衛(wèi)勤保障數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)及并行化處理，旨在優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，提升數(shù)據(jù)處理效率，以提供多元的個(gè)性化衛(wèi)勤保障服務(wù)[7-9]。

由于衛(wèi)勤保障數(shù)據(jù)的復(fù)雜性及服務(wù)的特殊性，平臺(tái)在層次構(gòu)建時(shí)需考慮: 一是要滿足衛(wèi)勤保障海量復(fù)雜的數(shù)據(jù)管理，即結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理，全局?jǐn)?shù)據(jù)和本地?cái)?shù)據(jù)管理；二是要支持海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理與精準(zhǔn)服務(wù)。

綜合考慮，構(gòu)建衛(wèi)勤保障海量數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)的層次模型(圖3)[8-10]。

圖3 衛(wèi)勤保障海量數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)框架

業(yè)務(wù)層:業(yè)務(wù)層位于最上層。通過調(diào)用功能層單一服務(wù)接口，或多種服務(wù)接口組合，形成針對(duì)于不同衛(wèi)勤保障對(duì)象的多樣化服務(wù)。包括不同衛(wèi)勤保障實(shí)時(shí)在線查詢、報(bào)表統(tǒng)計(jì)、預(yù)警、行為分析、行動(dòng)決策等服務(wù)。

功能層:功能層位于服務(wù)層下面。其主要作用是作為服務(wù)接口層，平臺(tái)層通過多種處理方式計(jì)算所得的結(jié)果形成多樣化的服務(wù)接口，供業(yè)務(wù)層進(jìn)行調(diào)用。其主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度挖掘、分析統(tǒng)計(jì)、實(shí)時(shí)查詢等功能。

平臺(tái)層:平臺(tái)層位于功能層之下，基礎(chǔ)層之上。主要功能是計(jì)算處理各種衛(wèi)勤保障數(shù)據(jù)。包括原有系統(tǒng)數(shù)據(jù)的導(dǎo)入，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理，批量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)以及用于數(shù)據(jù)挖掘的算法庫。能夠高效支撐實(shí)時(shí)/離線多種數(shù)據(jù)處理需求。

基礎(chǔ)層:基礎(chǔ)層是平臺(tái)的最底層，是衛(wèi)勤保障海量數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)運(yùn)行的支撐平臺(tái)。其采用云計(jì)算架構(gòu)，彈性存儲(chǔ)，靈活可擴(kuò)展，便于對(duì)衛(wèi)勤保障海量異構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ)。在云平臺(tái)上部署有分布式文件系統(tǒng)HDFS，NoSQL數(shù)據(jù)庫、HBase及MySQL數(shù)據(jù)庫等多種類型數(shù)據(jù)庫，主要是為了保證復(fù)雜多樣的衛(wèi)勤保障數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

綜上，衛(wèi)勤保障海量數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)層次模型，具有平臺(tái)系統(tǒng)的服務(wù)特點(diǎn)，海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)能力。在數(shù)據(jù)處理流程各部分設(shè)計(jì)原則指導(dǎo)下，繪制出衛(wèi)勤保障海量數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)的設(shè)計(jì)框架。衛(wèi)勤保障海量數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)具有三個(gè)特點(diǎn):一是靈活性。衛(wèi)勤保障歷史檔案中新增項(xiàng)，或新增加的衛(wèi)勤保障服務(wù)需求，無需大規(guī)模變動(dòng)原有業(yè)務(wù)，可實(shí)時(shí)完成系統(tǒng)重構(gòu)。二是可擴(kuò)展性。平臺(tái)基于云計(jì)算架構(gòu)、彈性存儲(chǔ)、綠色節(jié)能，層與層之間相對(duì)獨(dú)立，具有較強(qiáng)的計(jì)算和存儲(chǔ)的可擴(kuò)展性。三是重用性。該架構(gòu)將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與批量數(shù)據(jù)處理有機(jī)結(jié)合，不僅適用于衛(wèi)勤保障海量數(shù)據(jù)的挖掘處理，還可用于各類軍民融合衛(wèi)勤保障海量數(shù)據(jù)處理等[8-10]。

2.3支撐衛(wèi)勤保障海量數(shù)據(jù)挖掘的方法要把挖掘來的海量數(shù)據(jù)傳送至現(xiàn)有衛(wèi)勤保障“云”平臺(tái)，平臺(tái)再根據(jù)這些數(shù)據(jù)給出若干方案，以此選擇判斷衛(wèi)勤保障結(jié)果的優(yōu)劣，并給出基本的衛(wèi)勤保障報(bào)告。讓參與軍隊(duì)各種行動(dòng)的每個(gè)軍人和軍人群體都能了解自身衛(wèi)勤保障服務(wù)的內(nèi)容。

數(shù)據(jù)挖掘在于通過數(shù)據(jù)計(jì)算，發(fā)現(xiàn)客觀現(xiàn)實(shí)表象的本質(zhì)及內(nèi)在規(guī)律，這是當(dāng)前計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域人工智能方面研究的熱點(diǎn)。數(shù)據(jù)挖掘綜合數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)聚類、數(shù)據(jù)分類等技術(shù)，能夠從大量隨機(jī)的實(shí)際數(shù)據(jù)中進(jìn)行抽象計(jì)算和科學(xué)分析，從而提取隱含的信息和知識(shí)，并為現(xiàn)實(shí)中的決策過程提供參考。數(shù)據(jù)挖掘主要分為兩大類:描述和預(yù)測(cè)。描述性挖掘是通過計(jì)算，得到數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的一般特征或規(guī)律，并為這種特征或規(guī)律的解釋提供數(shù)據(jù)支持。預(yù)測(cè)性挖掘指基于數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，計(jì)算得到特征或者規(guī)律，為現(xiàn)實(shí)應(yīng)用提供科學(xué)預(yù)測(cè)[8-11]。

數(shù)據(jù)挖掘具體方法可分成很多類別，如聚類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、決策樹算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法及貝葉斯分析等，可廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別、氣象預(yù)測(cè)、指揮自動(dòng)化系統(tǒng)等諸多領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘過程由六個(gè)主要步驟來完成:定義問題、預(yù)處理數(shù)據(jù)、觀察數(shù)據(jù)、構(gòu)建數(shù)據(jù)模型、結(jié)果解釋及評(píng)估。數(shù)據(jù)處理的流程可以循環(huán)，創(chuàng)建和表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)模型可以是迭代過程。不同衛(wèi)勤保障選項(xiàng)與檢測(cè)參數(shù)的關(guān)聯(lián)性挖掘，通常采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法，通過直接編寫MapReduce程序就可實(shí)現(xiàn)[9-11]。

3 衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫建設(shè)實(shí)現(xiàn)的主要途徑

3.1主要靠國家或軍隊(duì)的指令性任務(wù)或計(jì)劃來推動(dòng)完成這是實(shí)現(xiàn)衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫建設(shè)的主要途徑，也是最有效途徑，這是由網(wǎng)絡(luò)智能化時(shí)代衛(wèi)勤保障的地位性質(zhì)和客觀要求決定的。需要軍隊(duì)最高衛(wèi)勤保障權(quán)威機(jī)構(gòu)，指派專門的機(jī)構(gòu)和專業(yè)技術(shù)人員進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)，刻苦攻關(guān)，從人力、物力、財(cái)力等各個(gè)方面來有效推動(dòng)才能實(shí)現(xiàn)。

3.2通過軍隊(duì)或院校的相關(guān)專業(yè)研究機(jī)構(gòu)有效創(chuàng)新的科研成果來推動(dòng)和實(shí)現(xiàn)這是實(shí)現(xiàn)衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫建設(shè)的科學(xué)支撐。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)云計(jì)算及其所體現(xiàn)出的各種人工智能，給民眾生活帶來極大方便，并隨處可見。就軍隊(duì)來說，把其運(yùn)用到軍隊(duì)的所有衛(wèi)勤保障中，還是一個(gè)新生事物。信息網(wǎng)絡(luò)智能化時(shí)代的大數(shù)據(jù)云計(jì)算運(yùn)用到軍隊(duì)衛(wèi)勤保障，絕對(duì)不是生活中對(duì)一些數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單羅列和復(fù)制，而是在一個(gè)陌生領(lǐng)域的重新開發(fā)，需要投入素質(zhì)高的專門人員，對(duì)衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫中的硬件和軟件進(jìn)行專門的研究和開發(fā)，找到并發(fā)現(xiàn)支撐衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫運(yùn)行的各種應(yīng)用和人工智能軟件，以此支撐大數(shù)據(jù)庫的正常有效運(yùn)轉(zhuǎn)。

3.3需要一大批有造詣的專業(yè)技術(shù)人才進(jìn)行努力攻關(guān)才能有效推動(dòng)這是衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫建設(shè)成功與否的關(guān)鍵。這些有造詣的專業(yè)人才主要指高性能計(jì)算機(jī)維護(hù)人才、主機(jī)與子機(jī)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)維護(hù)人才、衛(wèi)勤保障各種要素?cái)?shù)據(jù)釆集專業(yè)人才、衛(wèi)勤保障各種要素?cái)?shù)據(jù)編碼和計(jì)算機(jī)錄入的專業(yè)人才、衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫有效運(yùn)行的軟件設(shè)計(jì)和維護(hù)專業(yè)人才、大數(shù)據(jù)云計(jì)算及人工智能化應(yīng)用軟件設(shè)計(jì)與維護(hù)的專業(yè)人才等。這是推動(dòng)大數(shù)據(jù)庫前行和發(fā)展實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵，否則衛(wèi)勤保障大數(shù)據(jù)庫的建設(shè)將寸步難行。