基于云计算平台构建一种高效的政务大数据信息资源共享模型，以满足日益增长的信息共享需求。在这个模型中，考虑到数据资源的分块传输、共享任务调度、性能优化等关键要素，进行了一系列实验来评估模型的性能。
一、云计算平台的基本特点
1.弹性伸缩性：云计算平台允许根据需求动态分配计算和存储资源，使政府部门能够灵活地应对不同工作负载和数据规模的需求。
2.资源集中管理：所有计算和存储资源都集中在云计算数据中心，由云服务提供商负责管理和维护，政府部门无需负责硬件设备的采购和维护。
3.自服务性：云计算平台为政府部门提供了自助服务的能力，用户可以根据需要自行申请和配置资源，无需等待烦琐的审批流程。
二、云计算平台下政务大数据信息资源共享模型设计
１.计算资源共享时间开销。将需要共享的数据资源切分成多个数据块，传输到云计算平台上的各个虚拟节点，存放到云凭条中的ＨＤＦＳ环境中，在传输完成后，云平台内的虚拟机会根据调度模块内的调度方法依次执行共享任务，共享任务的优先级以各自任务的时间开销为依据。
2.分配资源共享任务。假设存在ｎ个独立的资源共享任务，在构建模型过程中，默认各个共享任务的相对时限等于各自的周期，计算可知共享任务的最大响应时间，同时也能确定，在最坏的共享任务分配情况下，依然能在最大响应时间内完成共享任务的分配，说明共享任务的分配是合理的，能够满足共享模型的设计需求，在分配完成后，可向多方用户共享政务数据资源。
3.共享政务数据资源。在资源共享任务分配完成后，采用学习对象元数据规范描述共享资源，按照粒度的大小划分学习对象，单独的资源是低粒度资源，如图片、文本等；由多个低粒度资源组成的学习对象是高粒度资源。将待共享资源按照粒度的大小划分好后，分析资源结构，根据ＸＭＬ规范，描述共享资源的组织结构和元数据信息，将其转化为ＸＭＬ文件，按照统一的结构标准，自动打包共享资源，将物理资源保存在资源描述文件所指的位置，压缩共享资源，获得资源数据包。以云计算平台为共享的中转站，将打包的资源数据包上传到云计算平台上，平台检测资源包的合法性和规范性，提取政务资源的元数据信息，将符合标准的数据写入到云空间内，也上传到共享服务器内。在资源数据包完成上传后，元数据也已经入库，此时为了保证政务资源的合法知识产权，审核提交资源共享申请的用户权限，确定资源没有违反相关政策的同时，也确定发出共享申请的用户权限符合共享的标准要求，通过审核后，申请资源共享用户可查阅、下载上传的共享资源。如果一方审核未通过，则需要重新上传资源或重新审核用户权限后才能继续申请。至此，云计算平台下政务大数据信息资源共享模型构建完成。
三、实验研究
1.构建虚拟共享任务。实验中以验证信息资源共享模型的应用性能为主要目的，考虑到云计算平台的使用，在实验前，以云计算平台为主要平台，构建虚拟共享任务。在云计算平台上，模拟５类数据资源共享任务，在设计中，由500个节点构成中等规模存储集群的任务分配场景，在该场景中设置20个不同的任务调度器，每个调度器负责25个节点上的共享任务调度，在设置的所有节点上部署相同结构的应用副本，同时设置相同的传输时间。根据虚拟共享任务的计算量对５类应用按照升序编号，根据处理任务的大小估计共享操作需要的计算量，当任务执行时间足够长，整个实验环境趋于稳定时，比较分析不同的共享模型的应用性能。实验中以云计算平台为主，设计的虚拟共享任务执行情况。在任务调度阶段结束后，各个共享模型进入单独执行模式，分别验证常见的资源共享模型以及设计的共享模型的应用性能，使用不同的共享模型，在云计算平台依次完成各项实验。在完成上述的布置后，评估各个共享模型的共享任务分配能力，以共享任务请求所占的比例和信息的吞吐率作为实验指标；另外，以虚拟网络内节点映射时间和虚拟网络接收率作为实验指标，分析各个共享模型的性能。2.共享任务分配性能实验结果及分析。考虑到共享模型在工作过程中存在设备到设备的共享情况，因此，在共享任务分配性能实验中，搭建Ｄ２Ｄ模式下的异构网络，假设Ｄ２Ｄ接收设备与发射设备之间距离在５０米范围内设置Ｄ２Ｄ设备发射的最大功率为２３ｄＢｍ，干扰噪声功率谱密度为１７ｄＢｍ。在此条件下，引入３种常见的资源共享模型，与提出的共享模型在相同的实验条件下进行共享任务分配性能实验。实验中引入的资源共享模型分别是基于环签名的共享模型、基于多源数据融合的共享模型、基于区块链的共享模型。实验中设置了泊松作业和非泊松作业两种实验条件，主要目的是模拟不同工作状态下的用户请求。观察图中实验结果可知，在泊松作业流下，提出的共享模型在有效的实验时间内，吞吐量最高达到了４３０ＭＢ，从初始时间单元开始，一直处于稳定上升的趋势，相比之下，另外３种共享模型，吞吐量在增长到一定值后趋于稳定，在不同的时间单元出现了不同程度的下降，整体吞吐量未超过３００ＭＢ。在非泊松作业流下，提出的共享模型在实验有效时间内，保持着高水平的吞吐量，另外３种共享模型的吞吐量出现了不同程度的下降，整体水平在２００ＭＢ左右，与泊松作业流下的实验结果相比，吞吐量下降明显。综上所述，在云计算平台下，设计的资源共享模型在噪声干扰的情况下，依然能够保持高水平的吞吐量，任务分配执行高效合理，分配性能优于常见的共享模型。
3.链路干扰实验结果及分析。实验以云计算平台为基础，依据虚拟共享任务５个不同的类型，随机生成多个虚拟请求，设置虚拟网络的到达率为每秒４个，节点间的连接概率为５０％，以虚拟网络请求数量作为参考，在链路干扰虚拟网络环境的情况下，统计虚拟网络接收数量和节点映射时间，以这２个实验指标的变化衡量共享模型的抗干扰能力。虚拟网络请求数量是随机生成的，在各个共享模型工作过程中，数量不是固定的，在分析时，将生成的请求与接收的数量对比分析。通过表中各个共享模型的实验结果数据可知，对于不同的虚拟任务类型，各个共享模型产生了不同数量的网络请求，将请求数量与接收数量共同分析，了解到常见的共享模型并不能接收全部的虚拟网络请求，对于不同类型，接收比例也各不相同，网络内各个节点需要的映射时间也较高，最高在２００ｍｓ以上，而提出的共享模型，节点映射时间短，对于虚拟网络发出的请求，没有出现拒绝的情况，全部接收。说明在链路干扰实验中，常见的共享模型受到链路干扰的影响，出现了大量请求未接收的情况，节点映射时间受到了严重影响，提出的共享模型却没有出现上述情况，保持稳定的接收状态，链路干扰对共享模型的干扰比较少，共享模型对于干扰因素的处理效果比较好。
总之，以政务数据信息资源共享为重点研究目标，在云计算平台的支持下，设计了针对政务大数据的资源共享模型，并在模型设计完成后，根据常见的共享模型的不足之处，设计多组对比实验，经过链路干扰实验和分配性能实验，验证了设计的资源共享模型的可行性，同时也证明了设计的共享模型具有更好的抗干扰性能。
参考文献：
［1］李浩宇．云计算平台的政务大数据信息资源共享模型构建研究.2022.