發(fā)布時間：2020-11-20 12:50

　　 目前我國基層醫(yī)療機構(gòu),許多配套法律、法規(guī)不健全,藥品價格虛高,藥品購銷過程中存在不正之風(fēng)等問題。老百姓普遍反映“看病貴”的矛盾日益突出,致使國家針對基層醫(yī)療機構(gòu)進(jìn)行醫(yī)藥改革。本文以某省下的縣級市醫(yī)藥改革為背景,設(shè)計并實現(xiàn)基于SaaS模式的醫(yī)藥采購私有云平臺。論文的主要工作包括:以基層醫(yī)藥采購改革為背景,結(jié)合SaaS成熟度模型,選擇對SaaS第三級成熟度模型云端多租戶進(jìn)行探索。云端多租戶的難點是創(chuàng)建系統(tǒng)和多租戶數(shù)據(jù)隔離。通過給租戶提供選擇模塊和自定義模板兩種方式來解決創(chuàng)建系統(tǒng)問題,滿足了多租戶根據(jù)業(yè)務(wù)創(chuàng)建個性化系統(tǒng)的需求。本文提出URL重寫機制算法實現(xiàn)了共享數(shù)據(jù)庫實例、獨享數(shù)據(jù)表這種多租戶數(shù)據(jù)隔離方案,保證了SaaS多租戶資源利用率很高,數(shù)據(jù)隔離性較高,滿足了業(yè)務(wù)需要。根據(jù)云端多租戶的特點,提出了在云端建立PaaS工作流方案,解決云端多租戶工作流統(tǒng)一管理的問題�；贛yFlow開源組建基礎(chǔ)上二次開發(fā),解決了工作流web建模問題。對工作流核心活動算法的編寫解決了工作流流程運轉(zhuǎn)問題,也是區(qū)別其他工作流的核心關(guān)鍵。本文提出了工作流中間件從平臺拉取數(shù)據(jù)的方案來同步數(shù)據(jù),解決了平臺和工作流中間件數(shù)據(jù)同步丟失問題,確保平臺和工作流數(shù)據(jù)一致性�；贒UBBO解決了工作流微服務(wù)云端發(fā)布問題�；贖ESSION框架解決了省醫(yī)藥采購系統(tǒng)到市醫(yī)藥采購平臺藥品目錄同步問題。設(shè)計整個醫(yī)藥采購流程,使藥品信息在衛(wèi)生室、衛(wèi)生院、供貨商和市級監(jiān)督單位及時地傳遞藥品信息,保證醫(yī)院藥品的及時供應(yīng),提高藥品供貨效率,減少流通成本。醫(yī)院采購藥品詳情頁緩存設(shè)計,本文提出異步串行化解決方案,解決在高并發(fā)場景下藥品詳情頁實時性高的數(shù)據(jù)緩存與數(shù)據(jù)庫雙寫一致性設(shè)計問題。本文提出異步更新多級緩存策略,解決藥品詳情頁時效性不高的數(shù)據(jù)一致性問題。本文提出基于zookeeper分布式鎖的解決方案,解決緩存重建的并發(fā)沖突問題。本文提出雙重zookeeper分布式鎖的解決方案,解決分布式并行緩存預(yù)熱問題。醫(yī)藥采購數(shù)據(jù)流量服務(wù),數(shù)據(jù)埋點跟蹤醫(yī)藥采購云平臺的使用情況,把收集數(shù)據(jù)發(fā)送到日志服務(wù)器,為后續(xù)提供運營的數(shù)據(jù)支撐。日志滾動設(shè)計解決Nginx生成日志文件過大問題。針對Flume日志采集本文提出了IntegratedChannel解決方案,有效的兼容MemoryChannel和FileChannel兩者的優(yōu)點,保證了數(shù)據(jù)處理速度快,也可以持久化,讓數(shù)據(jù)傳輸更穩(wěn)定性和高效。解決了Flmue使用過程中數(shù)據(jù)重復(fù)收集和數(shù)據(jù)丟失問題,來提高Flume數(shù)據(jù)采集服務(wù)器的容錯性。本文提出了Redis去重和增加容災(zāi)攔截器解決了日志滾動據(jù)重復(fù)搜集問題。本文提出了Redis去重和守護(hù)線程解決了Flume數(shù)據(jù)丟失問題。本文提出通過Rowkey隨機散列和預(yù)分區(qū)結(jié)合的設(shè)計方法解決HBase存儲熱點問題并解決了在HBase使用的過程中JVM的Full GC問題。市級監(jiān)督單位人員通過分析實時和離線指標(biāo),來完成對醫(yī)藥采購數(shù)據(jù)流量監(jiān)管,完成科學(xué)決策,更好的提高醫(yī)藥采購服務(wù)。在本文的最后,對基于SaaS模式的醫(yī)藥采購云平臺進(jìn)行了功能測試和性能測試。測試結(jié)果表明,該平臺提高了醫(yī)藥采購服務(wù)水平,到達(dá)了預(yù)期的效果。
【學(xué)位單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：R197.1;TP393.09
【部分圖文】：

通過 Rowkey 隨機散列和預(yù)分區(qū)結(jié)合的設(shè)計方法解決 HBase HBase 使用的過程中 JVM 的 Full GC 問題。市級監(jiān)督單位人標(biāo)，來完成對醫(yī)藥采購數(shù)據(jù)流量監(jiān)管，完成科學(xué)決策，更好的關(guān)研究現(xiàn)狀件的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀截止 2018 年 4 月，美國共有 29 家云計算獨角獸企業(yè)，其中面，美國 SaaS 公眾公司及獨角獸企業(yè)業(yè)務(wù)類型十分多樣。細(xì)、網(wǎng)絡(luò)會議及社交軟件占據(jù)了市場 65%的份額外，一些新興目管理、商務(wù)智能應(yīng)用、企業(yè)內(nèi)容管理等產(chǎn)品規(guī)模較小的細(xì)快速的優(yōu)秀企業(yè)[1-2]。SaaS 領(lǐng)域的多樣性決定了其有望成為誕美國 SaaS 領(lǐng)域企業(yè)的多樣性如圖 1-1 所示：

第一章 緒論件。這些基礎(chǔ)設(shè)施的成熟包括 4G 網(wǎng)絡(luò)的普及和帶寬的發(fā)展 IaaS 層（Infrastructure as a Service 基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）的推廣降低。隨著互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)一步普及，企業(yè)信息化和網(wǎng)絡(luò)化程度的 SaaS 服務(wù)的需求將不斷擴大，SaaS 服務(wù)市場的潛在發(fā)展空在 2014 與 2015 歷經(jīng)短暫的爆發(fā)時間，逐步趨于平穩(wěn)，市場增至 2017 年的 32.3%。預(yù)計 2018 年我國 SaaS 行業(yè)的同比增長 232.1 億元人民幣，并在此后的兩年間增長率均高于 40%，。我國 SaaS 行業(yè)的市場規(guī)模及其增長率預(yù)測如圖 1-2 所示：

第二章 相關(guān)技術(shù)分析設(shè)計和實現(xiàn)過程中用到的核心技術(shù)有，協(xié)調(diào)組件 Z地 kafka，流式計算 storm，以下是對這些技術(shù)進(jìn)行ookeeper個分布式的，開放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)性服務(wù)的軟件。Zookeeper 是現(xiàn)在進(jìn)行企業(yè)項目開發(fā)調(diào)組件的核心是，即使許多主機分散在不同的物理環(huán)主機的信息。Zookeeper 從設(shè)計模式角度來理解：是服務(wù)管理框架，它負(fù)責(zé)存儲和管理大家都關(guān)心的數(shù)據(jù)些數(shù)據(jù)的狀態(tài)發(fā)生變化，Zookeeper 就將負(fù)責(zé)通知已者做出相應(yīng)的反應(yīng)，實現(xiàn)集群中類似 Master/Slave 管r 包括文件系統(tǒng)和通知機制兩個核心部分。數(shù)據(jù)統(tǒng)一
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本文編號：2891440