vega 简介

1．1．什么是Vega

vega 是美国Mul6gen—Paradigm公司用于虚拟现实、实时视景仿真、声音仿真以及其它可视化领域的世界领先级应用软件工具。它支持快速复杂的视觉仿真程序，能为用户提供—种处理复杂仿真事件的便捷手段。

vega是在SGI Performer软件的基础之上发展起来的，为Performer增加了许多重要特性。它将易用的工具和高级仿真功能巧妙地结合起来，使用户以简单的操作迅速地创建、编辑和运行复杂的仿真应用程序。由于vega大幅度地减少了源代码的编程，使软件的维护和实时性能的进一步优化变得更加容易，从而大大提高了工作效率。使用vega可以迅速创建各种实时交互的3D环境，以满足不同行业的需求。

vega包括友好的图形环境界面．完整的C语言应用程序接口API、丰富的相关实用库函数和一批可选的功能模块，能够满足多种特殊的仿真要求，因此有必要将vega的应用范围扩展到各个领域。

无论对专业程序员还是仿真爱好者，vega都是理想的实用工具，因为vega 为他们提供了一个运行稳定、兼容性好和简单易用的界面，从而能提供开发工作和维护]—作的高效率。vega可使用户集中精力解决特殊领域内的问题而无需花费大量时间和精力去编程。vega支持多种输入数据格式，允许不同数据格式的显示，提供高效的CAD数据转换工具，从而使软件开发人员、上程师和编导者将多种设计综合到一起。

vega和它的可选模块均支持SGI IRIX平台和WindowsNT平台，跨平台应用的兼容性达99％。为适应图形工作站的不同配置，vega备有多处理器版本vega-MP和单处理器版本Vega-SP。

VeR队MP(Multi—processor)提供一种基于多处理器硬件结构的开发和运行环境。它为每一个有效的处理器逻辑分配系统任务,允许使用者根据需要对某个处理器进行设置，并允许用户自行定制系统配置以满足极高性能的需求。

有些应用开发人员需要全部vega特性，但又在使用单处理器计算机，vega—SP(Single—processor)是最理想的选择，它与各种可选模块兼容，具有高性能价格比。

1.1.2 Vega的API函数和库

C和C++的软件开发者感到vega的川非常好用，vega库中的函数psVG可用于管

理图形硬件并提供了一种在复杂环境中进行交互模拟的方法。

Vega实用库PsPsi中包含了Vega函数和声音仿真(AudioWorks)等其它仿真模块。

vega库有多种格式的版本，版本间的区别在于：

．用于调试程序或优化程序：在库名的末尾加“D”表示用于调试程序。．动态链接库(.DLL)和静态库(.LIB)：在库名的末后加“s”表示为静态库。例如，下面的“psvg”库名和格式为

· psVg.dll和psVg.lib：提供优化动态连接库DLL和相关的引入库；

· psVgD.dll和psVgD.lib:提供调试用动态连接库DLL和相关的引入库；·psVgs.lib：提供优化静态库；

． svVgDS.lib:提供调试用静态库。

应当注意，使用/MD选项是要建立全部的库，因此要使用Run Time Library(RTL),运行库的多线程(Multithreaded)Dll。

1．1． 3什么是Lynx

LynX是用来设定和预览vega应用程序的图形式用户界面。这些vega应用程序可以是用户在vega开发环境下建立的程序，也可以是使用整个vega软件包执行的一个基本vega应用程序。

Lynx图形环境是点击式的，用户只需用鼠标的左．中、右镀点击即可驱动图形中的对象物以及动画中的实时控制。它可以在不涉及源代码的前提下便捷地改变应用程序的性能，如显示通道、多CPU资源分配、视点、双察看、特殊效果、时间尺度、系统配置、模型和数据库等。此外，Lynx的开放性使用户可以根据自己的特殊需求赋予其新的功能。

LynX的预览功能可使用户实时地看到修改的效果。事实上，这个强大而全面的仿真工具可以帮助用户轻而易举地完成工作任务。

vega使用Lynx界面定义和预览vega的应用程序。在vega中包含了创建一个应用程序所必须的全部API，但是简单的应用程序仅靠Lynx就可以实现，Lynx 允许用户在不用写源代码的情况下即可配置一个应用程序。在许多场合，对于一个仿真应用程序可以同时使用Lynx和vega的API函数。

编制实时仿真程序是一顶极为枯燥和烦琐的复杂任务，但是Lynx以和vega 可以减少开发者大量的工作精力并能实现用户的理想效果。

地理信息系统平台选型

地理信息系统平台选型地理信息系统（GIS）平台在各行各业得到越来越广泛的应用，逐步成为企业生产和管理中不可缺少工具。作为企业必须根据自己的自身情况选择适合自身使用的GIS平台。一、选型原则及主要平台介绍选择GIS平台要从平台功能的实用性、操作使用的方便性、性能价格比的优越性等各方面去考虑。作为同一个时代著名的GIS平台，他们的功能基本上都能完成我们日常工作的需要。在我们进行应用地理信息系统开发时，无论怎样都要在地理信息系统平台做二次开发，因为当前的任何一种地理信息系统平台还不能满足各种行业业务管理的需要。就任意一种地理信息系统平台来说，他们都由自己的优缺点。比如ARC/INFO平台功能强大，具有许多强大的空间处理功能。但在使用这些功能时，要了解众多函数的真正用途比较繁琐。ARC/INFO在许多行业都可很好的使用，正是由于ARC/INFO的强大功能使得它的价格相对较高，并且许多功能不能得到充分的利用，造成许多投资的浪费。MAPINFO平台的空间分析功能相对较弱，它与ARC/INFO的主要功能差别体现在DEM（数字高程模型）的地形分析功能上，如：计算坡度、计算坡向、挖方雨添土等。当然这些功能MAPINFO当前已有了许多改进。其实还有许多GIS平台它们的功能也很强大，它们在国内的市场占有率较低，如TEGRUS、INFOMAP、MGE、SYSTEM9、INTGRAPH、SMALLWORLD等等。对于所有的著名的地理信息系统平台它们几乎都有如下的特点功能： 1. 标准化的数据格式； 2. 开放的开发工具，具备面向对象技术、组件化开发技术，可方便灵活的进行二次开发； 3. 产品系列丰富，全系列数据兼容和共享，便于用户进行系统移植和升级； 4. 强大的后备功能和扩展升级能力； 5. 支持流行的ORACLE、SQL SERVER 等商用数据库； 6. CLIENT/SERVER+协同作业+INTERNET三位一体的体系结构； 7. 具备空间数据库引擎技术，可高效处理海量数据；现在在国内市场占有率最高的当数ARC/INFO和MAPINFO，主要原因是因为ARC/INFO的功能强大和MAPINFO的方便实用。因此我们在一般应用中首选MAPINFO平台作为开发应用软件的地理信息系统平台。下面介绍MAPINFO平台的特点和功能。二、MapInfo的优势我们选择MapInfo软件平台，原因是MapInfo产品的开放性和坚固性，该软件平台的用户已遍及全世界58个国家，有22种语言版本，用户数达1100万，占全球桌面地图信息系统60%的市场份额。MapInfo曾多次被《PC Magazine》、《Infoworld》等评为同类产品中的最佳软件。1996年10月31日推出的MapInfo Professional V4.0，是第一个能够在Windows 95下运行的真32位工业标准桌面地图信息系统，支持OLE技术，它首次实现了在客户机/服务器计算环境下，全新智能化客户端与远程数据库的共享连接，提供了一种全新的决策支持与业务处理方式，从而更加有机地将空间数据与属性数据结合起来，充分体现了"Mapping + Information"是计算机发展的新趋势。Microsoft在其Office95中集成MapInfo的部分功能用于其数据地图化，更确立了MapInfo的桌面地图信息系统的领导者的地位。十年来，MapInfo公司的桌面产品MapInfo Professional为桌面系统的用户提供了杰出的地图信息系统解决方案，其应用已覆盖到了普通商务用户，使MapInfo 系统为越来越多的人所认识，应用面也越来越广泛。随着以Internet/Intranet为代表的新的体系结构的出现，用户已经不满足只在桌面系统中使用MapInfo ，还希望能在应用服务器中和数据库服务器

大数据平台技术框架选型

大数据平台框架选型分析一、需求城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。二、平台产品业务流程三、选型思路必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等五、选型需要考虑简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区特性：是否支持所有需要的特性Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分你想要集成的所有接口、技术、产品请注意过多的特性可能会大大增加

大数据平台技术框架选型

大数据平台技术框架选型文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]

广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区特性：是否支持所有需要的特性Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分你想要集成的所有接口、技术、产品请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。是否你真的需要它的所有特性陷阱：请注意某些陷阱。某些大数据套件采用数据驱动的付费方式（“数据税”），也就是说，你得为自己处理的每个数据行付费。因为我们是在谈论大数据，所以这会变得非常昂贵。并不是所有的大数据套件都会生成本地Apache Hadoop代码，通常要在每个Hadoop集群的服务器上安装一个私有引擎，而这样就会解除对于软件提供商的独立性。还要考虑你使用大数据套件真正想做的事情。某些解决方案仅支持将Hadoop用于ETL来填充数据至数据仓库，而其他一些解决方案还提供了诸如后处理、转换或Hadoop集群上的大数据分析。ETL仅是Apache Hadoop和其生态系统的一种使用情形。六、方案分析

GIS软件开发平台选型对比

GIS软件开发平台选型对比软件选型是GIS应用项目开发中的重要环节。在国内外众多的GIS软件产品中，“没有最好的，只有最合适的”。本文档从功能、性能、二次开发能力和技术支持等多方面剖析ArcGIS、SuperMap GIS和MapInfo三套解决方案，并列出对比条目对二次开发项目的重要等级参考，希望对开发商和最终用户软件选型有所帮助。

1.对比软件 2.功能对比 2.1数据组织 (重要等级参考：★★★★) 在应用需求的推动下，ArcGIS先后推出了多种文件格式，如Arc/Info的Coverage、ArcView 的Shape文件、ArcSDE的空间数据库、GeoDatase的空间数据库、交换文件格式E00等等，ArcMap推出后又出现了新的数据结构。这些数据格式所支持的功能各不相同，比如Coverage 和GeoDatabase有拓扑关系，Shape和SDE没有拓扑关系，数据对象结构也相差极大，以至于各格式之间相互转换频繁，且这样或多或少地会损失信息和功能。 SuperMap同样提供了多种格式的数据组织方式，比如：基于复合文档技术的SDB，基于桌面数据库的MDB，基于大型数据库的SDX for Oracle和SDX for SQL Server等。SuperMap 的这些格式都有统一的对象模型和结构定义，各个格式支持的操作和功能从根本上是统一的。SuperMap GIS系列软件都可以直接打开这些格式的数据，并且能非常简单地实现各个数据格式数据源之间交换数据，如在同一格式的数据源内复制数据。SuperMap拥有独一无二的“多源空间数据无缝集成技术”，允许开发上轻易将使用SuperMap已建成的应用系统移植到其他格式。比如，在极少代码改动的情况下，一个使用SQL Server存储空间数据的应用系统或者产品轻松移植到使用Oracle或者SDB的环境中。 MapInfo的数据格式相对比较单一，即基于文件的TAB数据格式，另一种就是基于数据库的MapInfo Spatialware。MapInfo也能比较方便地在两种数据格式之间进行转换。不足之处在于MapInfo的数据格式都不支持拓扑关系，MapInfo整个软件也不支持拓扑关系。 ===基于文件的地图数据管理=== (重要等级参考：★★★) 基于文件的地图数据管理方式仍然在一些系统中广泛应用，特别是在一些中小型应用项目中中还是具有一定的意义。 2.1.1对比明细表

云计算平台技术选型测试方案

云计算平台选型测试方案 1

目录 1.测试目标 (4) 2.测试内容 (4) 2.1.需测试产品功能 (5) 2.2.重点关注测试项目 (5) 3.测试计划及时间安排 (6) 4.测试环境 (7) 4.1.测试环境拓扑图 (7) 4.2.IDC运行环境 (7) 4.3.W INDOWS A ZURE运行环境 (8) 4.4.阿里云运行环境 (8) 4.5.软件环境 (8) 4.6.测试工具 (8) 5.测试用例 (9) 5.1.应用的连通性测试 (9) 5.1.1.主页连通性测试 (9) 5.2.应用系统及软件性能测试 (10) 5.2.1.应用软件标准性能测试无故障压力测试 (10) 5.2.2.应用软件标准性能测试响应时间测试 (10) 5.3.应用系统及软件最小硬件需求测试 (11) 6.测试结果 (12) 2

6.1.连通性测试 (12) 6.1.1.故障时间及可用率 (12) 6.1.2.平均响应时间 (13) 6.2.性能测试 (16) 6.2.1.压力测试故障数量和响应时间变化 (16) 6.2.2.最小硬件需求测试 (18) 7.企业级服务比较 (20) 8.总结 (23) 3

1.测试目标出于企业业务发展的需要，以及更高的IT服务水平的要求，XXX计划将公司的一些业务应用迁移至公有云平台，构建企业云架构。这个平台必须具有： ?更好的弹性 ?更高的可用性 ?更高的性价比 ?企业级的基础设施服务本文档根据XXX的以上要求，制订了一套可行的测试方案及测试计划，对各种基础设施平台进行了深入的测试。并基于共同讨论，形成了具有实际业务参考意义的测试样例及科学的测试方案，为XXX日后云平台的建设提供客观的事实依据。 2.测试内容本文档为XXX云平台建设测试方案的相关信息。作为IT人员前期技术调研一份参考文档以及测试过程中的基准指导。本测试基于三个平台进行： ?目前的IDC机房 ?微软Windows Azure云平台 ?阿里云平台本测试将XXX的XXX应用以相同架构分别部署于三个平台，通过对比三个平台环境的连通性、可用性、主机性能、网络性能，以及企业级的服务，达到测试的目的。此外，本文还针对各个平台提供的一些企业级的服务做了比较，以便更好、更快速地帮助XXX在云平台上实现一些企业级的服务。 4

信息化平台选型标准

信息化平台选型标准企业管理信息化是企业提高竞争力、整合现有信息资源的有效手段。能否在激烈的市场竞争中立于不败之地，关键在于房地产企业能否提供质量高、开发期短、成本低的产品。充分运用信息技术所带来的巨大生产力，提高自身的信息化应用水平和管理水平，将是企业提升竞争力所必须考虑的途径。企业外部的要求和企业提升竞争力的内部需要，都要求房地产企业加快信息化建设的步伐。企业管理者也已经认识到了信息化在企业运营管理决策中的重要意义，需要安排专人着手考虑本公司信息化平台的选型及建设，以下是众多企业的信息化建设思路及选型标准，可供决策层参考。基于软件产品客户化定制的交付模式，对入围的软件厂商进行对比选择的总体思路如下：首先它必须是有一个ERP软件产品的公司，必须有自己产品和好的产品基础；其次，从技术上要有一定的先进性，有一定的发展空间。尤其要有一定的软件开发能力，有一个比较好的二次开发平台，可以提高开发的效率。在选型总体思路指导下，对国内外大型ERP管理软件提供商从通用产品功能、开发平台及实施服务三个维度进行比较。 1通用产品功能方面考虑的要点 1.功能全面性是否能够提供集团财务、人力资源管理、企业信息门户、集团供应链等功能；是否具备国内特色的办公OA功能；功能是否基于一个统一的平台上构建；能否保证模块间的无缝集成。 2.技术先进性是否支持B/S及C/S两种应用模式，基于自有开发平台开发和部署，能很好支持规模并发应用；是否基于SmartClient的最新技术，零维护的客户端（即无

需安装、自动升级，无需人工配置），支持IE浏览器；是否基于ORM-RPC协议，支持客户端与服务器端之间的加密、压缩等特性；是否具备完全的EJB组件，支持EJB的安全性和扩展性；是否支持集群应用(Cluster)，即双机热备份加负载均衡；是否既可集中式部署，也支持分布式部署；是否有成功案例。 3.支持中间件是否支持Websphere、Weblogic、Apusic等中间件产品。 4.支持数据库是否支持ORACLE、DB2、SQL SERVER 2000 等多种主流数据库系统 5.支持操作系统是否支持UNIX、Linux、Windows2000（2003）等网络操作系统。 6.支持硬件平台是否支持PC服务器及小型机。如果不支持小型机，对大用户量的并发应用情况下会存在瓶颈！特别说明：在满足企业全面信息化方面，国内公司会有更大的优势（具有中国特色的财务及OA应用）。在技术方面，采用Java技术会对大用户量并发会更有优势，能兼有B/S和C/S 优势的客户端技术会更适合企业的应用。支持中间件方面，能支持自主技术的中间件产品意味着软件公司具有自身的底层核心技术，将能更好为企业提供深层次的技术服务，能为企业提供更稳定的软件产品。跨平台（包括硬件平台、网络系统平台、数据库平台）支持能力强就能更好地适应企业不同环境不同用户量的应用要求。 2开发平台方面考虑的要点 1.产品成熟度开发平台是否足够成熟，推出的时间有多长；是否具有非常成型的、能满足用

大数据平台技术框架选型

大数据平台框架选型分析一、需求城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。二、平台产品业务流程三、选型思路必要技术组件服务：服务协调>分析平台监管 > BI ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>四、选型要求．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满1 足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 API3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其或基于源码开发 4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等五、选型需要考虑安装，集成你的：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop简单性等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大不同接口（文件、数据库、B2B亲自做一个概——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。数据套件的容易程度念验证。还有通和它的生态系统，——广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准不只是Hadoop服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？和过SOAPREST web是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用：是否支持所有需要的特性？特性Hadoop产品？请注意过多的特性可能会大大技术、生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、Hadoop的．是否你真的需要它的所有增加复杂性和费用。所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。特性？），也就是说，你得陷阱：请注意某些陷阱。某些大数据套件采用数据驱动的付费方式（“数据税”为自己处理的每个数据行付费。因为我们是在谈论大数据，所以这会变得非常昂贵。并不是所有的大数集群的服务器上安装一个私有引擎，Hadoop据套件都会生成本地Apache Hadoop代码，通常要在每个某些解决方案而这样就会解除对于软件提供商的独立性。还要考虑你使用大数据套件真正想做的事情。来填充数据至数据仓库，而其他一些解决方案还提供了诸如后处理、转换ETLHadoop用于仅支持将或Hadoop集群上的大数据分析。ETL仅是Apache Hadoop和其生态系统的一种使用情形。六、方案分析

大数据平台技术框架选型

大数据平台技术框架选型Last revision on 21 December 2020

企业级区块链技术平台选型方案

企业级区块链技术平台选型方案近年来，区块链受到资本市场和金融机构特别是商业银行的广泛关注，普华永道数据显示，已有20多个国家投资区块链技术研发，有80%的银行2017年会开始实施区块链相关的项目。区块链是由金融业主导发展的，它是一种点对点的分布式账本的底层技术，具有去中心化、信任度高、追溯性强、自治度高等特征。国内外商业银行积极拥抱区块链技术，快速推动业务场景应用的落地实施，降低交易成本，提升资源配置效率，促进信息的共享。目前，国内外商业银行在数字货币、支付结算、贸易融资、供应链金融等领域开展了一系列研究和应用探索。区块链技术内涵与特征区块链概念首次由中本聪在论文《Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System》中提出，目前尚没有一个统一的定义。广义上讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式来保证数据安全、利用智能合约

来编程和操作数据的一种全新的分布式架构与计算范式[3]。区块链可以让人们在没有中心节点的情况下，通过互相协作建立信任，减少欺诈；提高交易的透明度和效率，降低交易成本，促进多方安全的交易；重构业务流程及机构的运作方式。区块链本质上是去中心化的分布式数据库，与传统的中心式系统相比，具有去中心化、去信任、分布式、防篡改、匿名性和开放性6大特征，其中去中心化和去信任是区块链技术的核心特征。去中心化使用分布式核算和存储数据记录，没有中心化的硬件或管理机构，任意节点的权利和义务都是均等的，任一节点的损坏都不影响整个系统的运作。去信任是指参与整个系统的节点之间能够在去信任的环境下自动安全地交换数据，整个系统的运作规则、数据内容公开透明，不需要人为的干预，在系统指定的规则范围和时间范围内，节点之间无法欺骗其它节点。按照链接的开放程度，可以把区块链划分为三种类型：公有链、联盟链、私有链。其中联盟链属于半开放方式，具有安全性和创新性比较均衡的特点，被认为是目前最有潜力的区块链应用模式。