1、问题的提出

    前不久，工业和信息化部某官员在一个公开场合对我国信息化发展的态势进行了总结，在他看来，当前影响IT技术和产业发展的重要要素有五个，分别为：“云、物、移、大、智”,即云计算、物联网、移动互联网、大数据、智慧城市。【1】这是目前我国官方就此作出的权威性概述。

    官方的概述是综合全局各方面情况，经分析归纳而得出的。行业间的差异、各部门专业特点及侧重点的不同，使得这五个要素在各个行业和部门间的作用和地位彼此存在不小的差异。对于已有近百年历史的中国气象部门而言，这五个要素在气象现代化进程中究竟起到哪些作用，其中哪些要素是目前信息化工作中所急需，因而需要重点研究和应用的，这些问题都需要考察、分析和思考后给出相应的答案。

    2、气象部门信息化发展趋势分析

    2.1 “五大要素”对当前气象业务建设的影响初析

    对于“云、物、移、大、智”这五大要素，读者皆耳熟能详，为节省篇幅，不再展开介绍。

    这里物联网概念和相关技术以及配套的数据质量检测等数据清洗技术的成熟和有效运用，以及类似“众包”等形式的新的信息采集模式的引入，有可能给常规观测（地面观测、高空观测等）的手段和方法带来几近革命性的变革，从而大大丰富信息的获取渠道、提高信息采集的时空密度。【2】此外，资产管理领域对传感技术及综合信息管理方法的深度引入，是近年来物联网技术开始有效应用于气象业务的典型例证之一。

    移动互联的广泛普及和应用，将大大丰富业务及科研人员的工作方式，使其从办公室和写字台边解放出来，实现工作场所和工作平台的移动化和泛在化，从而大幅提高工作效率。此内容在下文中将有所提及。

    综合有效应用有关技术，以智慧推进新型城镇化的“智慧城市”,其概念、思路和方法应用于气象部门，也可搭建起以“感知敏锐、判断准确、反应及时、效果满意”为基本特征的“智慧气象”模式。这是另一个话题，本文中不做详述。

    较之上面这三个因素而言，云计算和大数据在技术层面上对气象业务基础架构的影响更为直接和深入，围绕该主题，下文将就气象业务基础架构未来的框架以及云计算和大数据在这方面的作用展开讨论。

    注：下文中所提的业务系统，是除需要高性能计算环境的数值预报系统以外的所有气象业务系统。

    2.2 对“云计算”、“大数据”的分析和理解

    笔者之所以强调云计算和大数据对于气象业务基础架构的影响，是由这两者的技术构成以及业务目标所决定的。

    （1）相关核心技术比较

    目前业界大致认可的云计算核心技术大体上有以下几部分【3】：

    虚拟化技术：可提高资源的利用率，并能根据用户业务需求的变化，快速灵活地进行资源配置和部署。

    分布式编程模型与计算：可将用户的程序分解为高效的分布式计算模式并高效运行，使服务方能有效利用所辖各类资源，在用户的容忍时效内将结果返回给用户。

    海量数据分布式存储技术：可满足大量用户对服务端海量数据的并发存取需求，并保证高可用、高可靠和经济性。

    海量数据管理技术：满足对以分布式存储形式管理的海量数据的高效管理，实现对分布式存储的海量数据进行处理和分析的需求。

    虚拟资源的管理与调度：可使大量的虚拟化资源协同工作，方便地进行业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障，通过自动化、智能化手段实现大规模系统的可靠运行。

    相应地，Mckinsey全球研究机构给出的大数据所涉及的核心技术如下表所列【4】：

    其中需要重点关注的是：

    分布式存储技术：保障在海量数据高速增长的情况下，系统能够持久地满足用户的检索时效，以及管理者对数据的有效管理。

    分布式处理技术：使得系统在海量数据高速增长的情况下能够持久地满足用户的处理时效。

    （2）各自的目标、适用范围及基本核心技术分析

    我们知道，（1）中所开列的核心技术，事实上都不是为“云计算”或“大数据”特意量身定制的，而是在技术市场需求的前提下，首先由一些独立的技术精英小组或团队独自研发，在技术市场的锤炼中逐步发育成熟，然后被一些有卓越洞察力和综合分析判断能力的技术专家按照对特定问题的技术解决方案组合而成的。

    这里，“云计算”用来解决的问题是计算资源的去私有化和社会服务化，而解决的核心途径是计算资源成本的尽可能低廉以及服务的精细化和合理化。为此，以Google为代表的新兴互联网公司选用众多廉价的PC服务器集群来替代昂贵的大型计算机机组，以满足资源自身的低廉化，以及可线性扩展能力；同时，选用虚拟化技术，以进一步实现计算资源服务计量单位的最小化（微粒化）；选用分布式存储和处理技术，以实现在满足时效的前提下，在尽可能低廉的计算资源（虚拟服务器）上解决此前需要昂贵的大型机方可解决的大规模处理和计算需求；选用虚拟资源管理调度技术，以弹性计算的形式解决计算资源的合理化管理问题。

    对“大数据”而言，虽然不同的专家对其核心意义给出了不同的诠释，但其最核心的首要目的依然是解决海量数据的有效管理和应用问题；正如人类在解决了动力和机械工具的第一次工业革命之前无法实施大规模矿山开采一样，离开了对海量数据的高时效处理应用技术，人们面对着呈爆炸式增长的海量数据便将始终束手无策，其它所有的诸如信息分析、知识学习等对海量数据价值的增值性应用便全都是无根之木，完全无从谈起。只有在矿藏被开采出来、动力和有关机械装置全部齐备的前提下，矿石的筛选、提炼、加工、合成等各种工艺环节方才能够得以运转；而开采以及处理海量数据这一矿藏的技术解决途径便是--分布化，即：海量数据的分布式存储和分布式处理。

    所以，对于云计算而言，最核心的技术是虚拟化，最具特征的效果是弹性计算；而对大数据来说，最核心的基础技术是分布式存储管理和分布式处理，最具特征的效果则是海量数据的高时效检索和处理。

    （3）对“大数据”在气象部门作用的理解

    体现矿藏价值的最终是产品，而完成矿藏产品制作过程的不单是动力、机械装置以及开采技术，开采之后的冶炼和精加工等工艺环节的核心技术至关重要甚至是决定性的，因为如果没有这些核心技术，开采出来的矿石与渣土无异--对大数据而言也是如此。为此，Gartner公司曾有过较为经典的论述：

    “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”.

    所以，对于大数据而言，处理能力是基础，而处理方法则是灵魂。

    笔者曾经介绍过，在气象界，作为气象大数据主体的气象观探测数据，早在几十年前，专家们就一直在对这些海量气象观探测数据进行着全面深入的分析，目前业界所津津乐道的那些大数据成功案例中的数据分析方法，几十年前就已经是气象业务部门的传统业务手段了。【5】因此，在有效的处理技术已大体具备的背景下，能否挖掘出海量气象观探测数据的新的价值，取决于能否提出创新的数据分析方法；而这绝非IT技术人员可独立完成的，它需要卓越的气象学家天才的创意、富有经验的气象业务人员的缜密印证与熟悉气象业务的IT技术人员完美的技术实现三者一道共同完成。

    然而必须理性地看到：创意不可能总是正确的，创意的产生也不可能像生产流水线那样源源不断。因此对于气象学科而言，Gartner公司定义的“大数据”真正价值是难以通过纯技术手段予以经常性的发掘的。因此，我们需要探讨的是，在科学家们提出创意并被有效地实现之前，“大数据”对于气象部门而言，其有价值的作用和意义究竟在何处。

    3、核心基础技术分析和方案选择

    欲寻找上述问题的答案，首先需对大数据及云计算的核心技术进行必要的分析。

    3.1 云计算和大数据的基础技术分析

    “大数据”面对的是呈指数倍疯狂增长的数据，因此尽管与大数据有关的技术令人眼花缭乱，但其中最核心的基础技术依然是分布式技术（分布式存储/处理），因为该技术可以有效地实现对海量数据的存储和处理，并可以平滑线性扩容的方式应对数据量的不断增长以及对处理时效的更高要求。与大数据相关的其它技术的成功实现，都是建立在可有效处理海量数据的分布式技术之上的。因此，大数据核心基础技术的作用，是对海量数据的高效存储、检索和处理。

    与此相对应地，由于“云计算”需要解决的是IT资源的服务化（或“经营”）问题，即所谓“让人们像目前使用水电一样地使用IT资源”.为达到可持续经营的目的，必须剔除所有无价值成本，在保证经营成本并略有盈利的前提下，使资源使用成本尽可能降低，并以规模化的方式，积微利为鸿利。而欲达此目的，资源（主要指计算资源）单位的微粒化是最为基本的，因为只有将资源微粒化，提供给用户的资源方才可能做到既充分满足用户的需求，又不会因提供多余的资源而导致无价值成本的出现。因此，从云计算的业务目标分析，在其众多核心技术中，虚拟化技术是基础性的；而其作用，是与弹性计算等技术一起，实现IT资源利用率的最大化。

    值得注意的是：云计算技术中虽也包含了分布式存储和处理技术，但由于其关注点在于IT资源（特别是计算资源）的利用率最大化，因此在资源管理方式上仍然延续着计算资源区和数据资源区各自独立存在的格局；就计算方式而言，仍然是将需要处理的数据从数据资源区取出后，移送到计算资源区，由该区中划归该用户的被虚拟化的微粒型计算资源来处理这些数据，这一点与此前已沿用五十余年的传统方式没有实质性区别。分布式存储和处理技术在这里分别应用于数据资源区和计算资源区，在各自所在区域中发挥着提高检索时效和提高处理时效的作用。

    而由于大数据技术首先面对的是庞大的数据处理量问题，首先需要达到的目标是那些处理数据系统的高效运行，以达到在规定时效内对海量数据的处理要求；而数据管理和数据处理目前所采用的性价比最高的技术分别是分布式存储和分布式处理；因此，做为分布式存储物理构成的各个数据节点（服务器），可以同时被应用为分布式处理的计算节点。这种将计算节点与存储节点合二而一的方法，可减少数据资源区与计算资源区相分离时，数据由数据区向计算区传输时的网络开销和延时。同时，由于分布式存储方式的数据节点一般采用物理上完整的服务器整机，将其作为计算节点，比经虚拟化处理而呈微粒状的云计算计算节点的计算能力要强大十余倍以上。

    因此，理想的大数据平台，应当是采用分布式技术，并将计算节点与数据节点相合的兼具海量数据存储和处理的MPP架构平台；该平台最鲜明的特点，是在其上运行的应用系统的运行时效达到了最大化，而之所以能够达到这一效果，除在数据管理和数据处理环节分别采用了效率最高的分布式技术外，还因为它改变了以往传统的信息系统运行模式，将“计算”移到了“数据端”.

    3.2“气象云”和“大数据平台”方案分析

    （1）集约化整合--近期信息化的主要内容之一

    由于总体规划、总体设计以及统一管理的长期缺失，十余年来气象部门信息化建设在蓬勃发展的同时，也出现了以“三化”为基本特征的负面效应，即：业务功能碎片化、业务系统烟囱化和业务流程复杂化。【6】这种现象目前虽然有所收敛，但并未得到有效遏制。政策法规的缺位、职能部门间沟通的不顺畅、现有基础设施支撑能力的薄弱、以及业务单位间竞争的无序等因素，致使信息孤岛的增速虽然有所回落，但总量依然在不断增加。这种状况如果不予以彻底扭转，气象业务体系就将呈现出系统日渐增多、规模日渐臃肿、流程日益复杂、成本逐年攀升、效率连年下降的局面；气象信息化就将最终沦为徒耗国家资金，于事业发展无补的空谈。

    为此，对气象业务系统在统一规划设计下进行集约化整合，优化业务流程，已成为目前及未来一段时间内气象信息化的重要工作之一【7】。

    （2）气象云平台：资源整合的实现

    痛感于前些年气象部门业务建设过程中“三化”问题的突出，及其将对未来气象事业发展所产生的越来越明显的负面效应，自2012年起，国家气象信息中心自筹经费，开始建设“气象云”（CMACloud）。目前，“气象云”以20余台物理服务器的基础资源，对外提供210余台虚拟服务器，在其上运行了100余套应用系统。据初步测算，CPU利用率较此前提高了6倍以上，电力消耗节省88.7%,场地空间（机柜）节省88%【8】，成效好于“气象云”建设前的预期。

    然而在令人满意的效果面前，必须客观地承认，由于“气象云”的建设初衷是国家级各业务单位的业务应用系统整合，而目前尚处于这些业务应用系统向“气象云”移植的阶段，采取的方法是在“气象云”中为各应用系统分别分配一块足以满足其运行时效要求的计算和存储资源，以适应各系统拥有单位的运行习惯。因此移植后的各业务应用系统依然分别独占资源，只是规模和物理对象有所变化而已，前后比较参见下表：

    此外，由于“气象云”的建设目标是系统整合，而非业界对“云计算”作用的定义--经营性资源服务（基础资源、平台资源、软件资源），因此就其对“云计算”技术的选择方面，也很具特色（参见下表）：

    所以，“气象云”的广泛应用，解决的是国家级各业务应用系统IT资源的整合（高效应用）问题，“云化”后的各系统仍永久性地独占资源（观探测数据实现共享），系统并未因之而被整合，业务流程也并未因之而优化。换言之，依目前“气象云”的技术形态，“三化”现象难以因其存在而得以根本改变。

    （3）大数据平台：解决“三化”问题的有效途径

    从前面分析可知，分布式技术是“大数据”不可或缺的基础核心技术。也正是由于“大数据”追求高效，以及分布式技术的特点，使得有可能将计算、存储和数据三种资源在物理和逻辑上合而为一，形成一个无论性能还是性价比都达到最优的应用系统运行平台。之所以称其为“最优”,是因为其将计算移到数据端，从而避免了连云计算也无法避免的因数据资源与计算资源分离所导致的数据在数据库和计算资源之间的频繁流动，以及由于这种流动而产生的延时。此外，由于大数据的计算节点一般同为数据节点，而数据节点以服务器为最小单位，因此就单位计算资源而言，大数据也比云计算强大许多。

    此外，那些规模较大，时效要求较高，大数据平台的单位计算节点无法满足其运算时效要求的应用系统，可经过分布式并行化处理，由多个计算节点协同完成其计算过程。而计算资源管理调度技术和方法的有效应用，可使大数据平台同样具备“弹性计算”功能。

    因此，实现了弹性计算的、以分布式技术为核心搭建的大数据业务平台，具有以下优势：

    1）运行效率达到最优，且有良好的性价比。

    2）性能和规模可根据需求线性扩展。

    3）在其上运行的各业务应用系统可按需灵活配置资源。

    由于平台囊括了业务应用系统所需要的所有资源（计算、存储、数据），且实现了弹性计算，在其上运行的各系统不再需要永久性独占资源，从而能够成为由所有运行在该平台之上相关业务系统组成的“综合业务系统”中的一个“业务功能”,依时启动并获得所需各种资源，按时结束后将资源释放；于是平台的资源因之可以得到更有效的利用。

    由于各相关业务应用系统运行在同一个逻辑和物理平台上，业务系统间的数据交换可方便地通过类似“数据交换池”的公用存储空间而实现，数据流程的优化变得简单而易行。

    因此，实现了弹性计算的、以分布式技术为核心搭建的大数据业务平台，是目前解决“三化”问题的最佳的外在途径。

[page]    4、综合“云计算”和“大数据”特点的业务基础平台

    4.1 “气象云”和“大数据”平台之间的互补

    相对于建设，业务系统的整合更加困难，因为这需要很强的专业知识背景、技能及良好的试验环境。所以，对于解决“三化”问题而言，先移植后整合是较为稳妥的实施方案。“气象云”由于其鲜明的资源整合目标，承担着业务系统向大数据业务平台移植过程中的跳板和桥头堡作用。原本呈烟囱式发展的各业务应用系统，可在几乎不改变运行和使用方式的情况下平稳地迁移到“气象云”平台上，然后再由业务人员与技术人员一道，在云平台上对业务系统从容稳妥地进行向大数据业务平台移植的各种处理工作，而云平台在资源分配方面的灵活性，也为处理工作提供了良好的工作环境。

    此外，“气象云”平台还可为新研发的国家级业务和科研系统灵活地提供满足其需求的计算和存储资源，大数据业务平台则可为云平台上运行的所有系统提供数据支持。

    所以，即便实现了弹性计算的、以分布式技术为核心搭建的大数据平台建立起来并实现业务运行，“气象云”也将以其特有的资源的灵活配置和高利用率、以及业务迁移和试验环境的简单易用等特点，始终具有其必需的存在价值。两者的有机结合和优势互补，将成为未来国家级理想的综合业务基础平台。

    4.2省、地、县三级业务基础设施的整合趋势

    省、地、县三级业务单位为履行各自承担的业务职责，拥有着各自的业务系统及相关设备。随着所在地对气象服务需求的不断增加，各气象业务单位的业务功能也在不断丰富。由于各种原因，不少单位在发展自身业务的同时，多年来一直沿用传统的信息建设发展模式，即：增加新的业务功能意味着增加新的业务系统，而增加新的业务系统意味着增加新的配套IT设备。于是经过多年积累，这些单位（尤其是县级气象单位）用于运行业务系统的各类IT设备日渐增多（其中包括完整的信息系统所必不可少的数据库系统），俨然需要具有一定专业水平的技术人员对系统进行专业化维护，同时配备具有一定水平和规模的专业化场地环境供系统设备运行，方才可能确保这些系统的稳定可靠；以至于为全面提高县级气象业务的综合水平，在计划向县级气象业务单位统一配置符合县级气象业务特点的规范化业务系统的同时，一些“专家”乘势提出了“把数据中心建到县气象局”的口号。

    然而现实情况是：相当数量的县级气象部门（尤其是经济欠发达地区）人力资源十分有限，当地的IT服务业亦不发达，这些系统、设备及场地环境的专业化维护已经成为县级气象业务单位一个十分棘手的问题和负担。

    事实上，目前一些县级单位业务系统之所以较多较杂，是几十年的发展过程中，由于当时通信能力无法满足需求等历史原因造成的。而在近十余年公共通信基础设施以超摩尔定律的速度飞速发展，通信能力已可完全满足气象业务需求的情况下，仍然延续以往传统的业务建设方式，即：增加业务功能意味着增加业务系统和配套IT设备，便显得没有与时俱进，其效果弊大于利；因为系统和设备的拥有者同时也必然是系统和设备的维护责任者，而系统和设备的专业化维护问题得不到解决，意味着业务工作的稳定性和可靠性必然存在隐患，不少县气象局的实际业务情况充分印证了这一点。

    从本质上看，气象业务系统是典型的以信息加工处理并提供信息服务为特征的信息系统，计算、存储、数据和网络构成了信息系统所需的全部资源。从业务职责和属性等方面考察，位于省局的信息系统资源是全省最为丰富和齐全的，县级和地市级单位所需的所有资源，均为省级所辖资源中的一部分。因此从理论上看，至少在资源方面，县级和地市级的业务系统完全可以运行在省级所辖的资源池中，而不必运行在当地。这样做的一个最大的优点，便是实现了县级（包括地市级）业务功能与业务系统和IT设备的分离，业务人员可方便地使用桌边设备（PC机、可触摸式电视）或智能移动终端（ipad、平板手机），通过使用运行在省局的业务系统的业务功能来完成业务工作，而无需承担因拥有这些系统而必须承担的对这些系统的维护责任--因为业务系统均运行在省局的资源池中，由位于省局的专业技术人员对其进行集约化专业维护；从而使得基层业务单位摆脱了系统维护负担，实现了业务系统的“0维护”.此外，由于这种资源集约化管理和系统专业化研发维护模式所具有的独特优势，对此后县和地市级单位新业务功能的快速部署、本地化改进和新业务拓展等方面，均具有目前业务形态所无法具备的优势。

    因此，有计划地将县级乃至地市级的各业务系统的运行地点由当地逐渐向省局集中，实现业务系统运行环境的集约化整合，是今后一段时间内需要重点考虑并逐步推行的工作。

    5、理想的基础架构：国省两级综合业务平台

    5.1 省级“综合业务平台”

    县和地市级业务系统逐步向省级汇聚的前提，是省级业务单位已拥有可充分容纳全省各级业务单位业务系统运行的综合运行平台（即4.2中提到的“资源池”）；归纳起来，该平台至少应具备以下特点

    （1）数据资料完备，该平台应为全省所需所有气象资料的总集，且使用便利。

    （2）系统性能优良，可在全省所有业务系统同时运行时保持稳定的运行时效。

    （3）资源配置灵活，可为用户快速配置资源，并保持资源利用率的最大化。

    （4）扩展能力良好，可根据需求线性地扩展系统规模，使系统能力按需线性增长。

    （5）维护充分保障，配备专业技术团队，对平台实行全方位技术维护。

    由前面的分析可知，4.2中所构想的综合了虚拟化、分布式和弹性计算等核心技术的综合业务平台具备了上述所有技术特点，是目前承担这一重要岗位最合适的选择。而目前各省局所辖的省局气象信息中心，有条件承担平台的专业技术维护职责。因此，在省级业务单位构建省级综合业务平台，是完成县和地市级业务系统逐步向省局汇聚的必要条件，同时省局也具备一定的物质和团队基础。

    5.2 Cimiss系统的作用和意义

    经过五年充满坎坷的研发，Cimiss系统（第一版）今年终于将通过测试进入业务试运行阶段，这意味着Cimiss1.0版即将上线。Cimiss1.0的意义在于实现了全省气象资料在省局的汇聚、规范化管理和服务；它在省局的部署和业务运行，为省局大数据业务平台的数据资源以及规范化的数据服务接口，提供了现实的解决方案。

    基于各种原因，Cimiss1.0核心目前仍采用IOE技术架构，资源配置的灵活度以及规模扩展能力等存在一定问题，倘以它做为省级综合业务平台的建设基础，首先需要对其核心进行有针对性的技术改造，否则恐难以胜任。

    5.3需要解决的关键技术

    在构建大数据业务平台过程中，相比较气象IT技术团队所熟悉的传统技术而言，有二项关键技术需要解决：

    （1）海量结构化数据的分布式存储管理

    地面自动气象站的观测数据目前日增量已约80GB（未来有可能增加到约TB/日），该资料是典型的结构化数据，也是所有气象业务及科研工作所最为重视的观探测资料之一。由于其在日常业务科研中结构化数据的应用特点，采用关系型数据库管理是最为有效的方法；然而基于IOE架构的传统关系型数据库技术已无法处理增量如此迅猛的地面自动站观测数据。目前可满足应用需求的解决途径是采用分布式关系型数据库技术，且国内已有类似的产品，经严格测试，基本满足要求【9】。

    （2）交互式业务系统的应用虚拟化

    除数值预报业务系统外，相当数量的气象业务系统是基于C/S架构的人机交互式系统，这类系统对客户端的系统配置以及客户端与服务端间的通信条件有较为严格的要求。如果将位于县局的业务系统的服务端由目前的局域网环境迁移到省局，形成广域网通信方式，则系统的技术架构需要进行相应的改造。北京市气象局的窦以文等近年来就这方面问题进行了业务系统应用虚拟化试验，将某业务系统所有计算和处理操作全部限制在服务端运行，客户端只显示系统界面及用户操作，而两端间的通信则只传输屏幕刷新、键盘敲击及鼠标移动等内容；试验效果良好。【10】

    除上述两项关键技术外，业务系统的分布式并行化、大数据业务平台计算资源高效调度（弹性计算）等，也都是需要重视并从现在起就要开始着手掌握的重要技术。

    5.4 未来理想的业务基础架构

    系统和资源适度规模的集约化整合，有利于应用系统的快速部署、资源的灵活配置和高效应用，同时集约化的系统和资源便于对其进行专业化维护，可大幅提高系统的可靠性、大量节约能耗和各类成本；这一切可使得气象业务体系逐渐变得强健而敏捷。所以，国家级业务系统逐步向“气象云”迁移并最终移植并运行在国家级综合业务平台，县级和地市级业务系统的服务端逐步向省级综合业务平台汇聚，最终以国省两级综合业务平台构成支撑整个气象部门业务系统的基础平台体系，是目前可以预期的最为理想和合理的气象业务基础架构。整合和汇聚过程中对业务系统的应用虚拟化处理，可使气象部门的业务应用逐步实现移动互联化，从而摆脱桌边系统的局限，使用移动智能终端实现移动业务。而这里的综合业务平台，是充分合理地采用虚拟化和分布式技术、有效实现弹性计算、兼具云计算和大数据平台特点、集数据、计算和存储资源于一身的、集约高效且高性价比的综合业务平台。Cimiss系统做为国省两级规范化管理气象数据的基础平台，可做为发展国省两级综合业务平台基础的选择对象之一，但需要对其核心进行技术改造。

    需要指出的是，国省两级综合业务平台的建立，不仅解决了困扰发展已久的“三化”问题，也为“气象大数据”的数据分析处理提供了性能良好的运行平台，是实现气象学家采用“第四范式”进行科学研究发现的良好试验环境。

    实现上述目标，“云计算”和“大数据”这两个要素在其中起着技术基础和应用范式等作用，已不存在无法逾越的技术障碍。

    6、结语

    综上所述，为解决“三化”问题，逐步实现资源集约化、业务平台化和流程最优化，适当的业务及资源整合是必由之路；而未来理想且合理的部门业务基础架构，应当是国省两级综合业务平台架构。在实现过程中，“五大要素”中的“云计算”和“大数据”可提供满足需求的集约化平台技术，而“移动互联”的合理实现可彻底改变延续数十年的工作方式，大大提高工作效率并降低成本。这三者的有效结合，为目标的最终实现奠定了技术基础。

    信息技术是自上世纪中叶以来全球最为活跃、最具活力、对全社会影响最广最深的技术，是第三次工业革命的基本特征和核心。在2014年2月27日举行的中央网络安全和信息化领导小组第一次会议上，国家主席习近平指出：“没有信息化就没有现代化”,从而将信息化提高到了前所未有的高度，也重新唤起了因近年来逐渐被边缘化而感到困惑、彷徨、无奈和尴尬的气象部门IT工作者的热情。

    热情固然可贵，但热情不足依恃，对于再度燃起希望之火的气象IT人，在激情的鼓荡之余，必须理性地思考这个已被征询无数遍的问题：什么是气象部门的信息化，它在目前气象现代化过程中究竟承担什么角色？如何具体落实？目前的首要工作集中在哪些区域？稳妥可行的路线在哪里？尤其是“五大要素”中的“智慧城市”,对于未来我国气象综合业务的发展趋向和发展模式究竟具有哪些启示性作用？

    这需要全体气象工作者共同探讨并给出符合实际的答案

    所有关注我国气象事业发展的人们也都在期待着答案。

    【参考文献】：

    【1】工信部：“云物移大智”推动IT技术和产业发展，http://www.iotworld.com.cn/html/News/201304/8fd8ab28a2097ef2.shtml

    【2】“我国气象探测引入智能传感与物联网技术”,中国气象报，2013年1月17日。

    【3】吴朱华：云计算核心技术剖析，人民邮电出版社，2011年5月，第一版。

    【4】麦肯锡报告大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿，赛迪译丛，2012年6月18日，第25期，总第57期。

    【5】沈文海：“气象数据的‘大数据应用’浅析”,《中国信息化》杂志，2014年6月，第11期，总第235期。

    【6】沈文海：“对气象信息化的理解和再认识”,《气象科技进展》，2013,第五期。

    【7】中国气象局关于印发《全国气象信息网络系统总体设计（2012年版）》的通知，（气发[2012]115号。

    【8】“气象私有云建设报告”,2014年，未刊稿。

    【9】“引跑、欧冠虚谷两家产品性能测试报告”,2014年，未刊稿。

    【10】窦以文等：“区县气象站虚拟桌面的应用”,《气象科技》，2014年，待刊稿。

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