摘要：基于工會(huì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求，提出一種基于混合數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和微服務(wù)架構(gòu)的智慧工會(huì)服務(wù)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。系統(tǒng)包括會(huì)員管理、活動(dòng)管理、服務(wù)資源和數(shù)據(jù)分析四大核心模塊，通過(guò)引入多屬性效用理論優(yōu)化資源配置，采用有向無(wú)環(huán)圖構(gòu)建活動(dòng)流程，并結(jié)合在線分析處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)深度分析。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)在數(shù)據(jù)檢索響應(yīng)時(shí)間、流程節(jié)點(diǎn)處理效率和資源調(diào)度優(yōu)化率等關(guān)鍵指標(biāo)上分別達(dá)到1.2s、88.5%和92.3%，顯著提升了工會(huì)服務(wù)管理效能。

關(guān)鍵詞：智慧工會(huì)；混合數(shù)據(jù)庫(kù)；微服務(wù)架構(gòu)

引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用，新時(shí)代群團(tuán)工作面臨著網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的迫切需求[1]。研發(fā)適應(yīng)時(shí)代要求的智慧工會(huì)服務(wù)管理系統(tǒng)已成為工會(huì)組織提升服務(wù)質(zhì)量、增強(qiáng)職工凝聚力的關(guān)鍵舉措。本文將圍繞智慧工會(huì)服務(wù)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)展開研究，重點(diǎn)闡述系統(tǒng)的需求分析、架構(gòu)設(shè)計(jì)、核心功能模塊和實(shí)際運(yùn)用效果，旨在為新時(shí)期工會(huì)改革創(chuàng)新提供有益參考。

1. 智慧工會(huì)服務(wù)管理系統(tǒng)的需求分析

智慧工會(huì)服務(wù)管理系統(tǒng)需求分析是實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)和前提。通過(guò)對(duì)工會(huì)管理者和職工用戶的需求調(diào)研與分析，可以總結(jié)出兩大類核心需求。一是工會(huì)管理者對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析（data statistical analysis，DSA）、活動(dòng)組織管理（activity organization management，AOM）、服務(wù)資源優(yōu)化配置（service resource optimization allocation，SROA）等管理功能的需求，如利用DSA模塊對(duì)會(huì)員參與活動(dòng)數(shù)據(jù)、服務(wù)資源使用情況等進(jìn)行挖掘分析，輔助決策；應(yīng)用AOM組件實(shí)現(xiàn)活動(dòng)全流程管理，支持活動(dòng)計(jì)劃、預(yù)算、執(zhí)行、總結(jié)等環(huán)節(jié)。二是廣大職工群眾在資訊獲取、權(quán)益維護(hù)、福利領(lǐng)取等方面對(duì)移動(dòng)化、個(gè)性化服務(wù)的訴求，如整合各類服務(wù)資源，通過(guò)服務(wù)資源聚合引擎實(shí)現(xiàn)服務(wù)推薦、在線預(yù)約等一站式功能，滿足差異化需求[2-3]。因此，智慧工會(huì)服務(wù)管理系統(tǒng)應(yīng)充分考慮管理與服務(wù)雙重定位，圍繞提升工會(huì)工作效能和服務(wù)水平設(shè)計(jì)功能架構(gòu)，注重需求細(xì)分、場(chǎng)景分析，制定滿足不同群體、不同場(chǎng)景的解決方案。

2. 基于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的智慧工會(huì)服務(wù)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

智慧工會(huì)服務(wù)管理系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)圍繞四大核心模塊展開，采用模塊化與分布式相結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功能（系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示）。會(huì)員管理模塊負(fù)責(zé)會(huì)員信息的采集與存儲(chǔ)，利用混合數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)高效處理海量數(shù)據(jù)；活動(dòng)管理模塊基于微服務(wù)架構(gòu)和業(yè)務(wù)流程管理，將活動(dòng)流程拆分為多個(gè)環(huán)節(jié)，并通過(guò)RESTful API（一種基于網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用程序接口）實(shí)現(xiàn)模塊間通信；服務(wù)資源模塊通過(guò)面向服務(wù)架構(gòu)整合各類資源，并利用多屬性效用理論優(yōu)化資源配置；數(shù)據(jù)分析與報(bào)表模塊則依托大數(shù)據(jù)分析架構(gòu)和商業(yè)智能技術(shù)，對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與可視化展示。各模塊間通過(guò)靈活的數(shù)據(jù)交互機(jī)制緊密協(xié)作，共同支撐智慧工會(huì)的高效運(yùn)行與智能化服務(wù)。

2.2 系統(tǒng)核心功能模塊

2.2.1 會(huì)員管理模塊

會(huì)員管理模塊是智慧工會(huì)服務(wù)管理系統(tǒng)（intelligent trade union service management system，ITUSMS）的核心組成部分，承擔(dān)采集、存儲(chǔ)、更新和管理會(huì)員信息的重要職責(zé)。該模塊基于分布式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)相結(jié)合的混合存儲(chǔ)架構(gòu)，充分利用兩種數(shù)據(jù)庫(kù)在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與檢索方面的優(yōu)勢(shì)，提高系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理效率。會(huì)員信息通過(guò)多渠道采集，如線上注冊(cè)、線下登記、第三方數(shù)據(jù)導(dǎo)入等，再經(jīng)數(shù)據(jù)清洗、脫敏等預(yù)處理后存入數(shù)據(jù)庫(kù)[4-5]。借助數(shù)據(jù)庫(kù)索引、分區(qū)、并行查詢等技術(shù)，該模塊能夠高效管理海量會(huì)員數(shù)據(jù)。同時(shí)，會(huì)員管理模塊與其他功能模塊緊密協(xié)作，為活動(dòng)管理、服務(wù)資源調(diào)度等提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。例如，活動(dòng)管理模塊可調(diào)用會(huì)員管理接口，根據(jù)會(huì)員屬性（如年齡、職業(yè)、興趣等）實(shí)現(xiàn)活動(dòng)的精準(zhǔn)推送。綜上，會(huì)員管理模塊通過(guò)先進(jìn)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和靈活的信息采集方式，為智慧工會(huì)服務(wù)管理系統(tǒng)奠定了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。若令會(huì)員總數(shù)為N，各屬性數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間占比矢量為r=（r1，r2，…，rn），每個(gè)屬性的數(shù)據(jù)維度為di=（i=1，2，…，n），則會(huì)員數(shù)據(jù)總存儲(chǔ)空間（單位MB）可估算為

式中，S表示會(huì)員數(shù)據(jù)總存儲(chǔ)空間，di為第i個(gè)屬性的數(shù)據(jù)維度，ri為其存儲(chǔ)空間占比，N為會(huì)員總數(shù)。

2.2.2 活動(dòng)管理模塊

活動(dòng)管理模塊用于組織、管理和開展各類工會(huì)活動(dòng)。該模塊以提升活動(dòng)管理效率、優(yōu)化活動(dòng)質(zhì)量為設(shè)計(jì)目標(biāo)，采用微服務(wù)架構(gòu)（microservice architecture，MA）與業(yè)務(wù)流程管理（business process management，BPM）相結(jié)合的設(shè)計(jì)理念?；顒?dòng)管理流程可抽象為一個(gè)有向無(wú)環(huán)圖（directed acyclic graph，DAG），其中節(jié)點(diǎn)表示各個(gè)活動(dòng)環(huán)節(jié)，邊表示環(huán)節(jié)間的先后依賴關(guān)系和流轉(zhuǎn)條件。系統(tǒng)將活動(dòng)流程劃分為多個(gè)微服務(wù)，每個(gè)微服務(wù)負(fù)責(zé)一個(gè)或多個(gè)活動(dòng)環(huán)節(jié)，微服務(wù)之間通過(guò)RESTful API進(jìn)行通信。同時(shí)，活動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)（time series database，TSDB）中，便于進(jìn)行活動(dòng)全生命周期的跟蹤與分析。該模塊與會(huì)員管理、服務(wù)資源等模塊密切配合，實(shí)現(xiàn)活動(dòng)的精準(zhǔn)推送和個(gè)性化定制[6]。例如，根據(jù)活動(dòng)主題特征與會(huì)員畫像的相似度匹配，計(jì)算每個(gè)會(huì)員對(duì)某活動(dòng)的參與傾向性得分，若得分超過(guò)預(yù)設(shè)閾值則向該會(huì)員推送活動(dòng)通知，從而提高活動(dòng)的參與度和滿意度。若令活動(dòng)主題特征矢量為a=（a1，a2，…，an），會(huì)員畫像特征矢量為m=（m1，m2，…，mn），則兩個(gè)特征矢量的余弦相似度可表示為

式中，，數(shù)值越大表示活動(dòng)與會(huì)員的匹配度越高。

2.2.3 服務(wù)資源模塊

服務(wù)資源模塊主要職責(zé)是整合并提供各類工會(huì)服務(wù)資源，滿足職工多樣化的服務(wù)需求。該模塊采用面向服務(wù)的架構(gòu)（service-oriented architecture，SOA）設(shè)計(jì)，將不同類型、不同來(lái)源的服務(wù)資源抽象為標(biāo)準(zhǔn)化的服務(wù)接口，實(shí)現(xiàn)服務(wù)的注冊(cè)、發(fā)現(xiàn)、組合與編排。同時(shí)，引入語(yǔ)義網(wǎng)（semantic web，SW）技術(shù)構(gòu)建服務(wù)資源本體庫(kù)，對(duì)服務(wù)資源的功能、屬性、關(guān)聯(lián)等語(yǔ)義信息進(jìn)行形式化描述，提升服務(wù)資源的智能化水平。服務(wù)資源調(diào)度采用基于多屬性效用理論（multi-attribute utility theory，MAUT）的資源優(yōu)化配置算法，綜合考慮服務(wù)資源的功能屬性、可靠性、響應(yīng)時(shí)間、負(fù)載容量等多個(gè)性能指標(biāo)，構(gòu)建效用函數(shù)對(duì)候選資源進(jìn)行評(píng)估排序，選擇效用值最大的資源組合作為最優(yōu)方案[7]。例如，對(duì)于某項(xiàng)法律咨詢服務(wù)請(qǐng)求，系統(tǒng)從本體庫(kù)中檢索與請(qǐng)求語(yǔ)義相關(guān)的多個(gè)候選服務(wù)資源，再基于MAUT計(jì)算每個(gè)資源的綜合效用值，最終選擇效用最優(yōu)的資源來(lái)響應(yīng)該請(qǐng)求。若令候選資源集合為R=，第i個(gè)資源ri的屬性矢量為ai=（ai1，ai2，…，aim），對(duì)應(yīng)的屬性權(quán)重矢量為w=（w1，w2，…，wm），則資源ri的效用值u（ri）可表示為屬性效用的加權(quán)和，即

式中，v（aij）表示資源ri第j個(gè)屬性aij的效用值函數(shù)，wj為該屬性的權(quán)重，u（ri）∈[0，1]，值越大表示資源ri的綜合效用越高。服務(wù)資源模塊還與其他模塊緊密協(xié)作，如為會(huì)員管理模塊提供服務(wù)資源偏好數(shù)據(jù)、接收活動(dòng)管理模塊的資源調(diào)度請(qǐng)求等，從而增強(qiáng)系統(tǒng)的整體協(xié)同服務(wù)能力[8]。

2.2.4 數(shù)據(jù)分析與報(bào)表模塊

數(shù)據(jù)分析與報(bào)表模塊肩負(fù)著對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘、生成可視化報(bào)表的重任。該模塊以提升工會(huì)管理決策的科學(xué)性和有效性為設(shè)計(jì)目標(biāo)，采用大數(shù)據(jù)分析架構(gòu)和商業(yè)智能（business intelligence，BI）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)海量工會(huì)數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和分析。系統(tǒng)將分散的數(shù)據(jù)源經(jīng)過(guò)ETL（extract transform load）處理匯聚到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（data warehouse，DW）中，并基于在線分析處理（online analytical processing，OLAP）引擎構(gòu)建多維數(shù)據(jù)立方體，支持靈活、高效的數(shù)據(jù)分析操作。同時(shí)，該模塊引入數(shù)據(jù)挖掘算法庫(kù)，如關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、預(yù)測(cè)等，深入發(fā)掘數(shù)據(jù)中隱藏的模式和規(guī)律。例如，采用Apriori算法分析工會(huì)活動(dòng)參與記錄，識(shí)別出不同活動(dòng)類型之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，從而優(yōu)化活動(dòng)組合方案；再如，對(duì)職工福利發(fā)放數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析，合理規(guī)劃下一年度的福利預(yù)算[9]。若職工福利發(fā)放數(shù)據(jù)時(shí)間序列為，其中xi表示第i個(gè)時(shí)間單位（如月度）的福利發(fā)放金額，則基于指數(shù)平滑法的預(yù)測(cè)模型可表示為

式中，表示下一時(shí)間單位的預(yù)測(cè)值，α為平滑系數(shù)，反映新近數(shù)據(jù)的權(quán)重。報(bào)表展示方面，系統(tǒng)提供豐富的圖表組件庫(kù)和可視化模板，支持自定義報(bào)表的靈活配置。數(shù)據(jù)分析與報(bào)表模塊通過(guò)數(shù)據(jù)總線與其他業(yè)務(wù)模塊實(shí)時(shí)交互，既可將分析結(jié)果推送給相關(guān)模塊指導(dǎo)其優(yōu)化運(yùn)行，也可接收其他模塊的數(shù)據(jù)分析訴求，提供決策支持服務(wù)[10]。

3. 系統(tǒng)性能仿真驗(yàn)證

3.1 仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

為驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)的基于混合數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和微服務(wù)架構(gòu)的智慧工會(huì)服務(wù)管理系統(tǒng)的性能，本文選取瀏陽(yáng)市總工會(huì)作為實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，采用MATLAB R2023b進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)是評(píng)估系統(tǒng)在會(huì)員數(shù)據(jù)處理、活動(dòng)管理和服務(wù)資源調(diào)度三個(gè)核心場(chǎng)景下的性能表現(xiàn)。變量設(shè)置方面，以會(huì)員數(shù)據(jù)量（100～1000條）作為自變量，測(cè)試在不同數(shù)據(jù)規(guī)模下系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理性能；控制變量包括服務(wù)器配置（英特爾酷睿i7-12700處理器、32GB內(nèi)存）、網(wǎng)絡(luò)帶寬（100Mbps）和數(shù)據(jù)庫(kù)緩存大?。?GB）。

實(shí)驗(yàn)分三個(gè)階段進(jìn)行：首先，利用混合數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)處理會(huì)員數(shù)據(jù)，評(píng)估數(shù)據(jù)檢索效率；然后，利用活動(dòng)管理DAG模型測(cè)試活動(dòng)流程處理性能；最后，使用多屬性效用理論進(jìn)行服務(wù)資源優(yōu)化配置測(cè)試。評(píng)價(jià)指標(biāo)包括：會(huì)員數(shù)據(jù)檢索響應(yīng)時(shí)間（目標(biāo)值lt;1.5s）、活動(dòng)流程節(jié)點(diǎn)處理效率（目標(biāo)值gt;85%）、資源調(diào)度優(yōu)化率（目標(biāo)值gt;90%）。數(shù)據(jù)分析采用MATLAB統(tǒng)計(jì)工具箱進(jìn)行方差分析，顯著性水平設(shè)為0.05。

3.2 效果評(píng)估

通過(guò)MATLAB仿真平臺(tái)完成全部實(shí)驗(yàn)后，獲得了系統(tǒng)性能的完整測(cè)試數(shù)據(jù)，如表1所示。

仿真結(jié)果表明，本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)在各項(xiàng)性能指標(biāo)上均達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。在會(huì)員數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景中，基于混合數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)的檢索響應(yīng)時(shí)間為1.2s，優(yōu)于預(yù)設(shè)目標(biāo)值，方差分析結(jié)果（F=15.6，p=0.003）表明性能提升顯著。在活動(dòng)管理測(cè)試中，基于DAG模型的流程節(jié)點(diǎn)處理效率達(dá)到88.5%，表明微服務(wù)架構(gòu)能有效支持復(fù)雜業(yè)務(wù)流程的處理。在資源調(diào)度場(chǎng)景下，基于多屬性效用理論的資源調(diào)度優(yōu)化率達(dá)92.3%，較好地驗(yàn)證多屬性效用理論的有效性。通過(guò)對(duì)F值和p值的分析可知，系統(tǒng)在三個(gè)核心場(chǎng)景下的性能改進(jìn)均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。這些數(shù)據(jù)充分證明了本文提出的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)和關(guān)鍵算法的可行性，為智慧工會(huì)服務(wù)管理系統(tǒng)的實(shí)際部署提供了可靠的理論依據(jù)。

結(jié)語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套基于混合數(shù)據(jù)庫(kù)和微服務(wù)架構(gòu)的智慧工會(huì)服務(wù)管理系統(tǒng)。通過(guò)會(huì)員信息智能管理、活動(dòng)全流程協(xié)同、服務(wù)資源優(yōu)化配置和數(shù)據(jù)深度分析等功能模塊的有機(jī)集成，構(gòu)建了完整的工會(huì)數(shù)字化服務(wù)體系。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了系統(tǒng)各項(xiàng)性能指標(biāo)均達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，具有良好的實(shí)用價(jià)值。

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作者簡(jiǎn)介：陳純清，本科，工程師，chchq1205@163.com，研究方向：信息技術(shù)。