人力资源数据服务平台
目录
一、技术方案3
2.1新技术应用概要设计方案3
2.6.1云计算3
2.6.1.1虚拟化技术提高资源利用率3
2.6.1.2分布式数据存储技术保证人力资源数据高效与安全3
2.6.1.3大规模数据管理技术支撑数据挖掘场景4
2.6.2移动应用4
2.6.2.1移动终端应用技术4
2.6.2.1.1原生应用4
2.6.2.1.2基于Web的应用5
2.6.3人工智能5
2.6.3.1机器学习5
2.6.3.2知识图谱5
2.6.4大数据6
2.6.4.1大数据安全管理技术支撑数据权限管控6
2.6.4.2数据挖掘技术支撑人力业务场景决策6
2.6.4.2.1预测算法支撑人才匹配推荐场景6
2.6.4.2.2回归算法支撑人才流失预测场景6
第2页
一、技术方案
2.1新技术应用概要设计方案
2.6.1云计算
在中国天然气集团有限公司人力资源数据中台中需要将所有业务主数据采集，通过
数据清洗治理后进入数据湖，而此过程中数据需要存储在云平台上，因此依托云平台先
进技术为人力资源数据中台提供支撑。
2.6.1.1虚拟化技术提高资源利用率
实现云计算的重要技术支持就是虚拟化技术。虚拟化技术实现了物理资源的逻辑抽
象和统一表示，将种不同的软硬件资源就可以形成一个虚拟的资源池，用户和业务应用
就能更有效地使用这个资源池，通过虚拟化技术可以提高资源的利用率，且能够按照用
户需求变化，快速有效地进行资源部署。
2.6.1.2分布式数据存储技术保证人力资源数据高效与安全
具有高性能的分布式租户能够高效地管理读缓存和写缓存，并且支持自动的分级存
储。将热点区域内数据映射到高速存储中，来提高系统响应速度。分布式存储方式采用
多个副本存储同一数据或采用多份备份法，在服务上则采取并行的方法为用户提供所需
服务。在人力资源数据中台架构设计中要依靠底层的云平台进行数据存储，通过分布式
存储保证了数据备份安全。存储数据之前，分布式存储对数据进行了分片，分片后的数
第3页
据按照一定的规则保存在集群节点上。为了保证多个数据副本之间的一致性，分布式存
储通常采用的是一个副本写入，多个副本读取的强一致性技术，使用镜像、条带、分布
式校验等方式满足租户对于可靠性不同的需求。在读取数据失败的时候，系统可以通过
从其他副本读取数据，重新写入该副本进行恢复，从而保证副本的总数固定;当数据长
时间处于不一致状态时，系统会自动数据重建恢复，同时租户可设定数据恢复的带宽规
则，最小化对业务的影响。
2.6.1.3大规模数据管理技术支撑数据挖掘场景
云技术能对海量的数据进行处理。云计算不仅要保证数据的存储和访问，还要能够
对海量数据进行特定的检索和分析。数据管理技术必须能够高效的管理大量的数据。在
人力资源数据中台中不仅要处理主数据系统产生的增量数据，还要处理过去多年的历史
全量数据。以及将其他各部门多维度的业务数据进行多维分析，这中间都要产生大量中
间计算，因此需要对大规模数据可以进行高效的管理。
2.6.2移动应用
2.6.2.1移动终端应用技术
在中国天然气集团有限公司人力资源数据中台的展示应用中，应支持多终端显示应
用。可将数据分析后的图表与结果展示在iOS或Android的终端设备上。因此中台要
支持双系统应用显示开发。
2.6.2.1.1原