大数据背景下指挥信息系统发展趋势研究

摘要：分析了未来大数据背景及相关技术的基本内涵和特点，结合当前指挥信息系统装备现状分析了指挥信息系统在大数据背景下所面临的挑战和存在的不足，进而研究提出了未来指挥信息系统为适应大数据需求在系统建设方面的主要趋势。在现代信息化战争条件下，如何理解大数据概念并利用大数据技术实现从数据到知识，再到决策的精确指挥，进而依托指挥信息系统帮助指挥员从海量信息中提取有效信息进行决策，是我军新一代指挥信息系统建设需要重点考虑的问题。

关键词：指挥信息系统 大数据 装备发展

中图分类号：TN959.73 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2015）09-0000-00

随着信息技术的飞速发展和信息化装备在战争中的大规模应用，使得现代战场在客观上形成了大量多用途传感器的广泛分布，多维空间战场信息的瞬息万变，以及多种指挥方式的交叉运用的繁杂局面，进而不可避免地将现代战争置于大数据背景之下。现代战争过程所产生的海量作战数据不仅使战争形态和作战指挥样式发生了重大变革，同时也对指挥信息系统的建设和发展提出了更高的要求。

1 大数据的含义及其特点

1.1大数据的基本概念

所谓大数据，目前仍是一个十分抽象的概念，维基百科对大数据的定义：所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内完成截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息的数据集合，简言之，大数据就是由大量异构数据组成的数据集合。大数据又被称为海量数据、大资料、巨量数据等，这些数据可以来自方方面面，比如战区通信网络、传感器采集与发布、各类作战单元的状态信息、战场无线电信号、侦察情报信息、卫星遥感等一切数据。

1.2大数据的主要特点

概括地说，现代战争所产生的大数据具有规模大、多样化、高速化和价值密度低等特点：

（1）数据体量大。战场数据的容量巨大，数据容量以PB等更高级别计量，并且数据反映的信息涵盖了现代战争的方方面面，所需收集、存储、分发的数据规模远超传统数据管理技术的支持能力。

（2）数据类型的多样化。由于现代战争中涉及的数据源多种多样，因而必然导致了战场数据类型的多样化，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，无规律可循。

（3）数据增速高。现代战争态势瞬息万变，每次变化都会产生大量新的数据，因此战场数据不仅容量巨大，而且在不断更新和实时动态变化，因而数据更新和积累的速度极快，在很多场合需要实时分析和处理。

（4）价值密度低。由于现代战争产生的数据量十分巨大，而特定作战单元所担负的作战任务是一定的，因而指挥员真正需要的数据十分有限，而这部分有用的信息被淹没于海量的战场大数据中，因而使得大数据对用户（指挥员）的价值密度相对较低。

2大数据背景下指挥信息系统所面临的挑战

2.1现代指挥信息系统的数据来源

现代指挥信息系统中的海量数据依其来源主要分为以下几类：

（1）战场情报侦察与监视数据。随着各类传感器应用于信息化战争，目标跟踪与监视等海量情报数据被保存了下来，这些数据中蕴藏着丰富的作战信息，对于分析目标状态、作战企图以及监视敌行动具有重要意义。在战争过程中，随着对目标跟踪及监视活动的延续，所产生的数据体量也成几何级数增加。

（2）作战指挥控制数据。在信息化作战中，战场上的实时态势、指挥命令和作战综合保障等信息均以数据形式存在并传输，这部分数据同样规模巨大。通过对这些不同来源和类型的异构数据进行融合并挖掘整理，实现数据关联和决策支持，从而帮助指挥员从海量信息中找出规律，实现战场态势的有效管控，提高指挥效能。

（3）作战综合保障数据。信息化战争中，信息与火力的高度融合，因而要求作战综合保障活动的数据处理一体化、自动化、智能化和实时化。该环节产生大量作战和后勤装备保障数据，包括战场空间地理信息、导航定位、气象水文、物质弹药补给和装备维保等与作战行动紧密相关的数据。

2.2当前指挥信息系统装备存在的主要不足

（1）现有装备的数据存储和处理机制无法适应大数据高速处理的需求。大数据对指挥信息系统的数据存储处理能力提出了更高的要求。目前的指挥信息系统的存储架构一般采用存储区域网络结构，使用光纤方式连接共享存储，本身具备一定的扩充能力，但该存储架构无法获取对PB级以上数据的快速访问能力。在这种机制下，当对集中存储的海量数据进行批处理访问时，由于包含大量的磁盘寻址操作，使得读取数据集的时间明显延长。因此，目前基于共享存储、有限扩容和传统数据库管理系统的数据存储管理处理机制已无法满足系统对海量数据的快速访问需求。

（2）目前数据分析技术对非结构化数据的处理能力相对不足。现代战争中各种侦察传感器、电子对抗装备获取的情报数据类型多种多样，出部分指令、文件等结构化外数据，大部分描述复杂战术意义的信息数据是以半结构化和非结构化数据的形式存在的。因而很难用传统的、只适用于固定格式的数据库工具进行分析。此外，获取的各种情报数据大多存在缺失和错误，在进行数据分析时，必须对这些缺失和错误数据进行处理，要正确地完成这项工作也是一个挑战。由于对非结构化数据的分析能力不足，使得系统难以对这些这些价值密度相对较低的数据进行知识提取和价值利用，严重制约了指挥信息系统能力水平的提升。

3适应大数据需求的指挥信息系统发展趋势

针对我国目前指挥信息系统建设现状，结合未来大数据背景下对指挥信息系统提出的新要求，未来我军指挥信息系统建设应重点做好以下几方面工作。

3.1装备建设更加重视大数据基础工程

以往的指挥信息系统建设中存在重系统轻数据理念，在现代战争中，实时战场信息、部队编制装备和各类作战指令等均以数据形式存在并发挥作用，这些数据也构成了最基本的战场大数据生态，在此背景下获取大数据，并将数据优势转化为决策优势，继而转化为战场行动优势，是基于数据指挥的核心战斗力。可见，未来指挥信息系统装备建设应首先重视作战数据基础工程建设，即依托作战数据中心建设，综合运用虚拟化和云计算等新技术，构建支撑大数据存储和管理的基础设施平台，采用“数据集中、应用分布”的新型数据资源管理模式，不仅为作战单元提供所需的数据服务，也可为各级指挥信息系统提供数据存储和管理服务，从而有效提升战场数据资源的利用率。可以说，大数据基础工程建设是未来指挥信息系统装备建设的核心。

3.2坚持作战需求牵引系统研发不断完善规范指挥信息系统顶层设计

能否辅助指挥员高效地完成作战指挥任务是评价指挥信息系统优劣的核心标准。因此应当将作战需求分析始终作为指挥信息系统建设的逻辑起点，坚持以作战需求为牵引研发指挥信息系统是实现系统建设预期目标的基本前提。当前，将大数据相关技术成果引入指挥信息系统建设领域，不应是对现有系统的推倒重建，而应是在坚持原有系统建设原则的基础上，根据大数据的特点和需求，不断规范系统体系架构，完善补充新的功能模块，实现指挥信息系统的继承式发展。

3.3应用云计算技术进行大数据处理

云计算是指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源或服务的数据处理和共享技术，目前，云计算技术在我军指挥信息系统建设中的应用研究尚处探索阶段。从技术上看，大数据应用的核心在于对海量数据的挖掘，但由于大数据自身容量大、速度快等特性，因而对大数据的处理必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，所以说大数据与云计算具有密不可分的关联。未来我军在指挥信息系统建设上，应按照以数据为中心、以搜索分析处理数据为中枢的架构，自上而下建设数据网络，组建云计算中心，将大数据分析处理作为信息化建设的重点，构建精确分析处理大数据的硬件系统和软件模型，实现大数据从数据转化为决策的智能化和瞬时化。

3.4信息安全重心移向数据安全领域

在大数据技术支撑下，大数据既是海量信息库，又是构成网络攻击的条件，跨网或离网攻击将成为可能，军事指挥控制系统和数据系统将成为攻击对象，如果不能妥善保护大数据核心资源，一旦泄露，将带来全局性的灾难性后果。通过大数据技术在指挥信息系统中的应用，在给作战指挥带来便利的同时，也给指挥信息安全带来新的隐患。大数据背景下指挥信息系统的信息安全，既要围绕大数据的产生、传输、存储和使用各个环节采取安全措施，提高安全防护能力，又要从国家战略高度的层面出台相关安全保护措施，制定大数据安全战略，覆盖从数据存储、数据访问、数据传输到数据销毁等多个环节的数据安全控制。对指挥信息系统的核心装备，既要执行严格的物理和环境安全控制，又要配备有力的防攻击和安全漏洞的检测服务，确保基础设施在软、硬件方面的安全稳定。

参考文献

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[3]范贤学，金兴华.数据中心网络结构设计[J].指挥信息系统与技术，2014，5（3）：64-69.

收稿日期：2015-08-05

作者简介：王萍（1981—），女，山东烟台人，91286部队信息化处工程师，研究方向：指挥自动化、通信技术。