基于嵌入式Internet技术,针对传统无网络接口的嵌入式设备的远程监控问题,提出了嵌入式设备服务器EDS(Embedded Device Server)的概念,讨论了EDS的四层体系结构,并对其六种工作模式:串口模式、Socket模式、EWS(Embedded WebServer)模式、E-mail模式、Telnet模式、Modem模式分别进行了初步探讨。

作为一种经过多年时间检验的的磁盘系统数据保护技术标准,RAID技术自出现以来一直作为存储系统的基础性技术,近些年来,随着整个社会信息化水平不断发展,数据趋势呈爆发式增长,数据已经取代计算成为信息系统的中心。这促使人们对数据越来重视。随着数据中心不断追求海量容量、性能、安全、可用、扩展、管理等等,传统RAID逐渐暴露出越来越多的问题。

为了实现医院管理的科学化、现代化、数字化,适应现代化医院的医疗、科研、教育和管理的要求,医院的信息系统(HIS)主要以一体化的临床系统、LIS系统、PACS系统,EIS系统、PIS系统等为基础,共同形成全面的医院信息管理系统。庞大的系统必然产生海量数据,对于软件而言数据就是根本,任何操作、分析、结算都要在数据的基础上进行,所以数据安全成为了医院信息系统安全的重中之重。

随着医疗行业信息化的迅速发展和完善,医疗质量提高的同时医疗数据量呈指数级增长,传统的关系型数据库将显得力不从心。针对现有服务器数据处理能力有限、硬件成本高、私有服务器资源浪费等问题,提出基于Hadoop的分布式存储和管理方法,通过采用虚拟化技术、Linux集群技术、分布式技术等,实现各医院海量数据的集中存储与管理。为构建医疗数据处理中心,实现高效智慧服务提供良好的解决方案,具有低成本、高效率、海量存储、扩展性强等优点。

针对海量临床数据蕴藏的巨大价值难以有效挖掘的难题,将分散、破碎、异构的数据分为文档数据、二进制小文件和二进制大文件三类,并提出了一种适于数据挖掘的存储方案,该方案基于非关系型数据库Mongo DB实现了三类数据的一体化存储、统一规则访问及多样性查询、关联检索等功能。针对大文件直接访问造成系统性能不佳的问题,设计了一个由大文件各类关键特征信息组成的特征库,通过特征库的应用减少了大文件的直接访问。