用户从Web浏览器连接RDS服务器时,地址栏输入的URL是(

URL的全程为UniformResourceLocato，翻译过来就是在Internet的WWW服务程序上用于指定信息位置的表示方法，简单来说就是你看的网页的网址。

用专业的话来说在WWW上，每一信息资源都有统一的且在网上唯一的地址，该地址就叫URL（UniformResourceLocator，统一资源定位符）。

它是WWW的统一资源定位标志，就是指网络地址。

云数据RDS是关系型数据库服务（Relational Database Service）的简称，是一种即开即用、稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。具有多重安全防护措施和完善的性能监控体系，并提供专业的数据库备份、恢复及优化方案，使您能专注于应用开发和业务发展。

关系模型就是指二维表格模型,因而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。 当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。

云关系型数据库（RDS）是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务，支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS（Postgre Plus Advanced Server，高度兼容Oracle数据库）、MariaDB等引擎，并且提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案。

云数据库的特性有：实例创建快速、支持只读实例、读写分离、故障自动切换、数据备份、Binlog备份、SQL审计、访问白名单、监控与消息通知等。

扩展资料：

云数据库RDS优势

1、轻松部署。用户能够在RDS控制台轻松的完成数据库申请和创建，RDS实例在几分钟内就可以准备就绪并投入使用。用户通过RDS提供的功能完善的控制台，对所有实例进行统一管理。

2、高可靠。云数据库具有故障自动单点切换、数据库自动备份等功能，保证实例高可用和数据安全。免费提供7天数据备份，可恢复或回滚至7天内任意备份点。

3、低成本。DS支付的费用远低于自建数据库所需的成本，用户可以根据自己的需求选择不同套餐，使用很低的价格得到一整套专业的数据库支持服务。

—云数据库

RDS

RDS(Remote Data Services，远程数据服务)是允许我们处理客户端数据的一系列服务的统称。现在不用担心这方面的问题，因为RDS本身就是ADO的一部分，只有在需要传送和使用客户端数据时，才会使用。

远程数据服务RDS允许程序员开发原生的WINDOWS分布式多层应用系统，或是开发以浏览器为图形用户接口的WEB应用系统。

远程数据服务RDS提供了客户端应用程序在INTERNET/INTRANET或分布式环境中使用ADO中RECORDSET对象的能力。

可以在浏览器中通过远程数据服务RDS取得RECORDSET对象，然后在脚本语言中存取数据。或在原生WINDOWS应用程序中通过RDS取得RECORDSET对象，然后使用程序代码来存取远程数据源中的数据。RDS能够将ADO取得的数据一DCOM或HTTP通信协议由中介软件或中介组件传递给客户端，并且把数据缓存在客户端中让客户端存取数据。

远程数据服务RDS和ADO的关系：

程序<-->ADO<-->RDS<---->IIS/PWS<-->ODBC<-->数据库

当我们在程序中试图使用ADO来存取WEB数据库时，由于ADO与ODBC分属于两台通过Internet连接起来的机器上，因此数据存取方式与ADO，ODBC同属于一台机器的情况大不相同，为了让程序也一样可以利用ADO存取WEB数据库，于是诞生了RDS，而RDS的角色就象是一位帮ADO存取WEB数据库的服务员一样，所以取名“远程端数据服务”

实际上RDS是由几个组件构成的。图10-1说明了这些组件以及它们之间是如何协同工作的。

组件似乎很多，但并不是所有的组件在每种情形下都被使用，实际上有一些不是RDS的一部分。然而这里还是把所有可能出现的组件都放在了图上，以备需要时查看。图10-1分成了两部分，因为使用客户端数据需要一些向客户端传送数据的方法，同时数据一旦到达客户端，也需要一些管理数据的方法。我们先从服务器端开始。

1021 RDS服务器组件

虽然RDS用于传送和访问客户端数据，但其确实有一些基于服务器的组件。这是必需的，因为肯定需要某种方式将数据传送到客户端。因此有了一系列能访问数据并允许发送数据到客户端的服务器组件。我们把实际的数据传送称为调度（marshal）。

服务器端组件图的最上端是数据存储，由OLE DB提供者访问。它并不是RDS的一部分，但这表示只要有相应的OLE DB提供者，就可以通过RDS在客户端使用任何数据。至于如何处理服务器上的数据，可以有两种选择：

· 数据工厂（DataFactory）是缺省的用于访问数据存储的服务器端组件。它作为服务器端RDS组件的一部分安装在计算机上，除了能从数据存储中获取数据外，还为服务器处理发送到客户端以及从客户端发送来的数据。

· 自定义组件只是一个普通的提供了数据传送方法的COM组件。当数据工厂不能提供所需的功能时，可以使用自定义组件。本章将介绍一个简单的组件例子，在本书的后面还有一个更复杂的例子。

Web服务器使用这两种组件作为客户和服务器数据的接口。

1022 RDS客户组件

在客户端先从底端的DataSpace对象开始，该对象作为客户端的一部分与数据工厂或自定义对象协同工作。DataSpace对象是一个代理对象，负责与服务器进行通信，同时也是数据传输的通道（或者通常所说的调度）。DataSpace对象是用客户端脚本语言或用HTML语言中的

RDS的其它意思!

RDS:简单说来就是普通的FM广播中可以传送一些简单的数字信息,例如时间,日期等等即数字广播系统,主要在欧洲运用很广泛它的主要作用是这样的:它有一个优先权的设定特点你可以设定你喜欢的电台频道,如体育,新闻或军事等,当你的机子收到你所设定的频道信号时,机子正在工作的内容会中止,转而播出这方面的信息它是数字可字母显示的,没有声音还有一种功能就是警告中断,当路面有事故发生(如堵车等),电台会播送信号,机子收到就会显示出来,你就可以走别的路了一般在欧洲的车载电子设备中要求要有这个RDS功能

完成云服务器ecs创建之后的第一步是下载Xftp6。

工具：iphone12、ios144、ecs213。

1、下载Xftp6，进入下载页面后，选择Evaluation user / Home & School user，信息随便填，下载地址会发送到你填写的邮箱，下载完成后正常安装即可。

2、进入你的阿里云服务器控制台，选择你的服务器实例，点击：更多——重置密码，设置你的云服务器登录密码点击远程连接。

3、第一次连接会跳出一个远程连接密码页，注意截图保存（或者拿个小本本记下），输入远程连接密码后即可连接至你的阿里云服务器了。

4、成功连接阿里云服务器后，键入任意字符，会提示你登录服务器，在login后面输入账户名：root（注意，所有人这里都是root）和刚刚设置的登录密码（密码是暗文输入，是不显示出来的，你只管输入就是了），然后会提示你登录成功！　

阿里云主要产品：

1、弹性计算：

云服务器ECS：可弹性扩展、安全、稳定、易用的计算服务

块存储：可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

负载均衡：对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务

弹性伸缩：自动调整弹性计算资源的管理服务

资源编排：批量创建、管理、配置云计算资源

容器服务：应用全生命周期管理的Docker服务

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

批量计算：简单易用的大规模并行批处理计算服务

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

2、数据库：

云数据库RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL

云数据库MongoDB版：三节点副本集保证高可用

云数据库Redis版：兼容开源Redis协议的Key-Value类型

云数据库Memcache版：在线缓存服务，为热点数据的访问提供高速响应

PB级云数据库PetaData：支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库

云数据库HybridDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

云数据库OceanBase：金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库

数据传输：比GoldenGate更易用，阿里异地多活基础架构

数据管理：比phpMyadmin更强大，比Navicat更易用

随着虚拟化技术的发展，因与 传统PC相比的巨大优势，云桌面也越来越受到人们的关注。但是，对于 VDI、IDV、VOI、RDS 四种不同架构的云桌面类型，大部分人并不知道他们的区别在哪里，在有云桌面需求时就不知道怎么选择？下面我就带大家详细介绍下这四种类型云桌面区别。

VDI是采用集中计算、集中存储的虚拟桌面基础架构，属于云桌面技术。其架构是所有计算资源都基于服务器，所有运算都在服务器上，前端只需要瘦终端通过网络连接服务器上虚拟桌面在显示器上显示，每一个用户是一个独立的操作系统，在逻辑上完全隔开。VDI在资源按需分配、移动设备访问、集中管理控制、服务器架构设计、数据安全性等方面都具有很大优势。它的劣势表现为：依赖网络环境，断网后就无法连接云桌面；同时集中存储运算的特点决定了需要配置高性能的服务器，投资成本较高。

IDV是采用集中存储、分布运算的构架，是intel为了挽救自身X86业务而提出的虚拟化技术，但不属于云桌面技术。IDV的数据存储集中在后端，镜像存储在本地，因此离线是可用的，但是安全性会低于VDI。IDV 不再对网络过度依赖，无需大量的图像传输，支持系统离线运行，同样可以统一管理终端桌面系统，必须支持VT 等带外特性。而在3D应用方面，IDV同时受本地PC显卡配置和显卡传透技术影响性能略低于物理PC，但可满足普通办公需求。此外，不支持按需分配、不支持多终端接入。

VOI无任何硬件虚拟化层，其本身是无盘工作站模式，虽然现在被很多厂家说成是云桌面，其实它并不属于云桌面技术。VOI为集中存储、分布运算的构架。该模式是在服务器端存储系统数据，在客户机上运行桌面。VOI 针对 IDV 进行改进，抛弃了硬件虚拟化层，让桌面完全运行在本地物理机之上，系统数据在服务器共享存储，终端机器启动的时候，通过网络重定向技术从服务器端获取系统启动数据，同时支持系统缓存到本地运行，支持离线运行，桌面性能完全保持传统 PC的体验。

RDS是Windows 操作系统RDP的升级版，其通过在一个Windows操作系统上创建多个用户帐号来使用，属于云桌面技术。其原理是基于多用户操作系统，在已安装了操作系统的服务器上安装共享云桌面的管理软件，再批量创建用户，然后通过传输协议发送到各个客户端上。

上面介绍了目前市面上常说的4种云桌面类型，那这种架构真的都懂都属于云桌面吗？其实不是的，我们确定一个架构是否属于云桌面，关键是看系统运算是否在服务器端。根据这个标准，我们就能判断出，VDI和RDS都是服务器集中式计算，所有系统和应用都集中于服务器，所以属于云桌面；而IDV和VOI都是客户端分布式计算，各桌面运行系统分布在各客户端，都不属于云桌面。

根据国际数据公司IDC预测，云桌面市场会持续增长，其中2016-2023年的复合年均增长率将达到23%。 说明这个市场需求还是挺大的。而不同的云桌面方案也会因为自身的特点占据着市场一方：

总之，针对私有云桌面现状及优劣势对比，在选择云桌面是可以根据预算、安全性、管理、移动性等需求等因素选择合适自己的方案。

延伸： VDI实例-阿里云·无影C-key

云桌面 是指使用云终端设备通过网络运行远端服务器桌面的计算机解决方案。与传统PC不同的是，云桌面的所有数据计算和存储集中在远端服务器，云终端仅仅显示桌面图像，和负责键盘、鼠标等外设输入输出操作。

1 、RDS（共享桌面服务）

其原理是基于多用户操作系统。根据用户数量配置服务器，然后在已安装了操作系统的服务器上安装共享云桌面的管理软件，再批量创建用户），通过云桌面传输协议分发到各个客户端上，用户共享一套系统和软件，一人一份不落空。独立操作，互不影响。

2 、VDI（虚拟云桌面）

VDI的核心是云桌面的计算存储网络在服务器端完成，通过专有协议连接云桌面。首先在服务器安装Hypervisor，然后放上N个不同的虚拟机，然后安装不同需求的操作系统和软件。每个人都可以品尝到自己喜欢的口味的汤。

3 、IDV（智能桌面虚拟化）

这个是CPU大佬Intel为了挽救PC机市场提出的“云桌面”，也就是说用回原来的PC也可以改造成“云桌面”。IDV的核心是服务器端集中管理，虚拟系统在终端本地运行。在服务器上虚拟出多个不同的操作系统，小伙伴们在客户端安装Hypervisor，然后根据实际需求把服务器上的虚拟机加载到客户端本地使用。最后，IDV还要利用镜像技术把各个客户端数据同步到服务器上。客户端安装Hypervisor，把虚拟机加载到本地运行。客户端本地可以运行软件和存储数据。服务器除了管理客户端，还起着数据集中的作用。

4 、VOI（虚拟系统架构）

VOI的核心是PXE无盘+缓存技术，在架构上类似IDV，但是没有虚拟化层。VOI架构带来的最大优势是：规避了虚拟化层的开销，因此，性能零损耗,等同于PC！外设兼容性超好,等同于PC！并且，基于类似IDV的架构模式，可完全支持PC性能利旧，是不是很完美？完美，向来不存在的，VOI不支持多终端接入，相对来说依赖网络。此外，硬件配置种类多、系统兼容性不好管理维护自然也不方便。

青椒云工作站 是瑞云科技面向3D设计行业用户推出的云端图形工作站，提供云端设计、自助渲染、云盘、高速传输、云端素材等工具服务和高性能计算能力，用户按需购买，5分钟即可交付使用。同时推出通用版云桌面，该版本适用于医疗、教育、政企、金融等行业。

　　internet技术与应用

　　基于Internet的信息资源发现技术与实现

　　王继成 邹 涛 杨小江 潘金贵 张福炎

　　摘 要：Internet上大量、异质、分布、动态的信息造成了“信息过载”在信息充斥的情况下，如何有效地为用户提供基于Internet的资源发现服务已经成为一项重要而迫切的研究课题搜索引擎部分地解决了资源发现的问题，然而其效果却远不能使人满意文中首先提出了分布协作式资源发现策略，讨论了资源发现服务中所涉及的几项关键技术，包括：多维文档立方体数据模型、Web文档检索、基于Z3950的书目检索以及基于Agent的用户接口等，并给出了相应的解决方案在此基础上，文中构造了一个系统原型RDSCC，以有效地提高Internet上资源发现的质量

　　关键词；资源发现，多维文档立方体，Web，Z3950，Agent

　　中图法分类号：TP391； TP393

　　THE TECHNOLOGY AND IMPLEMENTATION OF RESOURCE

　　DISCOVERY ON INTERNET

　　WANG Ji-Cheng, ZOU Tao, YANG Xiao-Jiang, PAN Jin-Gui, and ZHANG Fu-Yan

　　(State Key Laboratory for Novell Software Technology, Nanjing University, Nanjing 210093)

　　(Department of Computer Science and Technology, Nanjing University, Nanjing 210093)

　　Abstract A mass of heterogeneous, distributed， and dynamic information on Internet has resulted in “information overload” With the flood of information, it has become an important research issue to provide users with effective service of resource discovery on Internet Search engines attempt to solve this problem, yet their effect are far from satisfying In this paper, a distributed cooperative strategy for resource discovery on Internet is firstly presented Then, several key technologies involved in resource discovery are studied, including data model, Web document retrieval, bibliographic retrieval based on Z3950, and agent-based user interface Finally, a system prototype RDSCC is designed to improve the quality of resource discovery on Internet

　　Key words resource discovery, multi-dimension document cube, Web, Z3950, agent

　　1 引 言

　　人们已经进入信息极大丰富的时代一方面，信息来源广泛，包括Web文档、图书文献，数字化资料等，这些异构的信息分布在Internet空间中；另一方面，信息量巨大以Web文档为例，目前已经拥有3亿页面，而且这个数字仍以每4至6个月翻一倍的速度增加〔1〕面对信息的海洋，人们觉得力不从心，往往花费了很多时间却所获甚少在这种情况下，如何有效地提供基于Internet的资源发现服务，以帮助用户从大量信息资源的集合中找到与给定的查询请求相关的、恰当数目的资源子集，也就成为一项重要而迫切的研究课题

　　传统的搜索引擎，例如AltaVista，Yahoo等，试图解决Internet上的资源发现问题但是，从资源覆盖度、检索精度、检索结果可视化、可维护性等诸多方面来看，其效果远不能够令人满意此外，搜索引擎仅提供对Web文档的检索，缺乏对书目文献等其它重要信息资源的支持在本文中，我们针对Internet资源发现的现状，提出了分布协作式资源发现策略，同时，讨论了资源发现服务中所涉及的几项关键技术，其中包括：多维文档立方体数据模型、Web文档检索、基于Z3950的书目检索以及基于Agent的用户接口等在此基础上，我们设计了一个系统原型RDSCC，以有效地提高Internet上资源发现的质量

　　2 资源发现的分布协作策略

　　我们注意到，搜索引擎采用的是典型的集中方式，它们试图遍历整个Web，对其上所有的文档生成索引，供用户检索这种集中方式给Web文档检索带来了一些严重的弊端，主要表现在：①覆盖度有限，据估计，任何一个搜索引擎索引的Web页面都不到页面总数的三分之一〔2〕；②维护困难，搜索引擎索引数据库的更新频率有限，往往会产生索引失效〔3〕；③消耗太大，包括网络带宽、搜索引擎自身昂贵的硬件设施等元搜索引擎，例如MetaCrawler，通过综合多个搜索引擎的结果，在一定程度上扩大了覆盖度但是，元搜索引擎对搜索引擎的依赖，使它无法从根本上解决上述问题随着信息资源的种类和数量的急剧增长，集中方式使得上述弊端更为恶化一方面，需要管理的信息资源极其巨大，任何一个集中式资源发现系统都无法完全满足需求；另一方面，各个集中式资源发现系统各行其是，重复建设因此，我们认为，Internet上的资源发现应该采取分布协作的策略

　　资源发现的分布协作策略，是指按照某种原则对Internet上的信息资源空间进行划分，得到若干个信息资源子空间对于每个子空间，分别建立一个资源发现系统以提供相应的资源发现服务目前，分布计算以及多Agent系统等领域的研究已经取得了丰硕的成果，可以用于集成这些自制、异构的资源发现系统，从而构成Internet上的协作检索群体信息资源空间的划分原则可以是按照学科领域，也可以按照地理区域等例如，我们可以为各种不同专业的科研人员建立专业领域资源发现系统用户可以根据自己的需要向相应的系统提出请求采用分布协作的资源发现策略，各个资源发现系统所要管理的信息资源相对缩小，可以降低消耗，便于维护；同时，各系统之间通过相互协作，扩大了覆盖度可见，这种策略可以有效地克服集中方式的不足，提高资源发现服务的质量

　　3 资源发现服务中的关键技术

　　资源发现系统的开发是一个涉及多领域、多技术的复杂工作其中，数据模型是系统的核心，Web文档和书目数据是系统的两个重要信息来源，而用户接口的好坏直接决定了系统的使用效率下面，我们对这几项关键技术分别加以讨论，给出相应解决方案

　　31 数据模型

　　就管理信息资源而言，数据库优于平面式文件系统因此，资源发现系统通常采用文档数据库来存储异构的信息资源文档数据库的内部实现一般采用半结构化的逻辑模型，而其外部表现，即反映给用户的视图，则构成了资源发现系统的概念模型例如，搜索引擎返回给用户的通常是一个顺序固定的线性列表，其中包含了Web文档的标题、URL和摘要在这种概念模型中，用户必须逐个地浏览以找到相关文档，花费了大量的精力当返回的结果数目众多时（这种情况非常普遍），这个问题更为突出对用户行为的有关研究表明，用户经常希望能够从多个角度观察信息资源，而不满足于简单的、固定的列表OLAP是数据库环境中的一种有力的分析工具，它为用户提供了关于数据的多维视图〔4〕虽然Web文档等信息资源和数据库有着本质的区别，但我们认为OLAP技术对其仍有借鉴之处下面，我们引入多维文档立方体作为资源发现系统的一种新的概念模型

　　定义1 维d，是指人们观察文档的角度例如，某个用户希望从时间、机构等角度来观察文档用户也常常关心某个主题分类的文档情况这里的时间、机构、主题分类等元数据就构成了文档的维

　　定义2 多维文档立方体CDocument，是指以文档Document为中心，以文档的元数据（维di）分布在文档的周围，从而构成的一个超级立方体(d1, d2,…,dm, Document)

　　在多维文档立方体上，可以进行各种多维分析操作，包括：切片、切块、旋转、上钻、下钻等，从而生成多种文档视图，使用户能够从多个角度观察文档资源的各种特征，深入了解包含在其中的信息内涵例如，用户可以通过切片从文档集合中来选择某个机构的文档子集在该子集中，按照主题内容来分组，在同一个主题内按照时间进行排序用户既可以通过上钻来折叠视图，观察每个主题的总体特性；也可以通过下钻来展开视图，观察每个子主题或每个文档的具体特性如图1所示

　　图1 文档超立方体与多维文本视图

　　除了能够为用户提供有效的可视化手段以外，在多维文档立方体上还可以进行统计分析，从而能够揭示文档资源中的特征分布例如，我们可以比较不同的机构在不同的时间中关于各个主题的文档的情况，从而回答一些搜索引擎无法回答的问题，例如“近年来哪所大学在图形图像领域中发表文章最多？”

　　需要说明的是，上述多维文档立方体和多维文档分析必须建立在利用计算机语言学和信息处理技术对文档资源进行预处理的基础之上文档维来自于预处理所得到的元数据，例如时间、作者、主题等

　　32 Web文档检索

　　目前，Web已经成为人们获取信息的重要来源 Altavista等搜索引擎的检索算法相对简单，检索精度有限，这使得检索到的Web文档的相关性得不到保证〔3〕Yahoo通过对Web文档进行分类以方便用户的浏览和查找，但分类工作由人工完成，大大影响了其处理的页面数目（Yahoo! 对Web文档的覆盖度远远小于Alta-vista等）为此，我们设计了一种新的Web文档检索模型，包括语料库维护、词典维护、Robot、特征矢量生成器、训练器、分类器等6个部分组成，如图2所示该模型能够分析用户的信息需求，然后自动搜集满足目标特征的Web文档供用户查阅

　　图2 Web文档检索模型

　　在该模型中，我们采用了常用的向量空间模型（vector space model，VSM）〔5〕作为用户信息需求和文档特征的表示方法VSM将每一个（或每一类）文档映射为由一组范化正交词条矢量所张成的向量空间中的一个点每个用户信息需求或未知文档都可以表示为该向量空间中的一个特征矢量(T1,W1;T2,W2;…,Tn,Wn)，其中Ti为特征词条项，Wi为特征词条权值这样，文档与用户信息需求的匹配以及文档的分类都转化为向量空间中的矢量匹配处理该模型的工作分为训练和分类两个阶段

　　（1） 在训练阶段，用户首先建立语料库，即给出一批代表其信息需求的示例文档（每个文档被标上一个类别标识）特征矢量生成器利用词典库（常用词典和专业技术词典）将训练文档表示为一系列特征矢量训练器对每类训练文档的特征矢量进行统计，生成代表该类的特征矢量

　　（2） 在分类阶段，Robot模块首先将Web文档收集到本地特征矢量生成器将本地的待分类文档表示为一系列特征矢量分类器将待分类文档的特征矢量与训练器生成的类别特征矢量进行相似度匹配以得到文档的分类，并将符合相似度阈值条件的已分类文档返回给用户

　　经实用表明，该模型能够对大量Web文档进行自动、快速地分类〔6〕由于使用了专业技术词典，分类精度明显高于面向普通文档的系统，较好地保证了检索到的Web文档与用户需求的相关性

　　33 基于Z3950的书目信息检索

　　图书文献是人们获取信息的另一个重要来源，因此联机书目检索是资源发现系统的重要组成部分图书馆的联机书目检索服务传统上是通过Telnet方式提供的近年来，许多图书馆采用Web加CGI的形式为书目检索提供图形化界面这些服务方式的一个重要缺陷在于各个图书馆的书目检索界面不一致，用户要检索每个图书馆就必须熟悉相应的界面为此，ISO制定了Z3950协议，作为检索远程图书馆书目的标准〔7〕Z3950是一个运行在TCP/IP协议之上的应用层协议它规定了客户机查询服务器以及提取结果记录等过程中所涉及的数据结构和数据交换规则，从而解决了现存书目数据库检索接口的异构性问题目前，该标准已经被国外许多图书馆所采纳，但国内尚未有一家图书馆提供基于Z3950的书目检索服务我们设计了一个基于Z3950的联机书目检索模型，并在此基础上成功地开发出国内第一套基于Z3950的书目信息检索系统〔8〕，如图3所示

　　图3 基于Z3950的书目信息检索模型

　　在该模型中，图书馆的书目存放在数据库服务器的一个或几个书目数据库中Z3950服务器在约定端口上侦听用户的连接请求（InitRequest）在成功地建立连接后，Z3950客户发出查询请求（SearchRequest），Z3950服务器将接收到的“抽象的”Z3950标准查询转换为“具体的”SQL查询，提交给后台数据库服务器执行，生成查询结果集然后，Z3950服务器将查询的执行情况以及部分结果返回Z3950客户可以多次发出提取请求（PresentRequest）来获得结果集中的所有书目数据为了使一个Z3950客户能够同时查询多个图书馆的书目，我们在客户端采用多进程（多线程），和多个服务器并发地建立连接，并对查询结果进行后处理，包括综合各进程的查询结果、消去其中重复出现的书目等

　　34 基于Agent的用户接口

　　在资源发现系统中，用户接口在用户与信息资源之间起着桥梁作用由于信息资源的大容量、动态性和复杂性，传统的人机交互方式显得无能为力基于Agent的用户接口被认为是解决人机交互问题的一个突破口〔9〕目前，Agent技术的研究虽然十分流行，但对于其定义和特征还没有统一的结论我们从软件抽象的角度出发，给出如下定义

　　定义3 Agent是一种抽象手段，它既可以用来描述复杂系统又能够描述系统与用户之间的交互

　　定义4 用户接口Agent是用户在与计算机系统接口时使用的一种形象化抽象，可以简要地表示为一个四元组(Task, Knowledge, Constrain, Status)其中，Knowledge是知识库，保存从外界学习到的知识，例如用户的信息需求和爱好等；Constrain是约束条件集合，例如用户对Agent运行时间作出的限制等；Status是Agent运行状态的集合；Task是任务求解模块，它在知识库、约束集、状态集的基础上运用推理规则处理事件及完成任务

　　在用户看来，用户接口Agent是一个半自主的应用程序一方面，它拥有知识，了解用户的需求和爱好，能够代表用户智能地完成某个任务，并具有学习和适应能力；另一方面，它受用户的控制用户可以观察它的活动状态，也可以临时性地暂停或恢复其活动，甚至将它永久性地撤销用户接口Agent在资源发现系统中执行的任务是多种多样的当系统中增添了用户感兴趣的信息资源时，Agent将通知用户 Agent也可以根据用户的需求或偏爱对信息资源进行过滤，建立个性化的界面可见，基于Agent的用户接口为用户与复杂、动态的信息世界进行交互提供了重要手段

　　4 基于Internet的资源发现系统原型

　　在上述讨论的基础之上，我们开发了的一个资源发现系统原型RDSCC（resource discovery system for computer community） RDSCC是一个面向计算机学科领域的专业资源发现系统，其目的是为该领域的研究人员提供Internet资源发现服务以掌握本专业的全面、最新信息该系统结构如图4所示

　　图4 Internet资源发现系统原型RDSCC

　　RDSCC由8个模块组成其中，文档数据库系统负责管理半结构化文档资源为了提高易用性，我们采用Web服务器来向用户提供资源发现服务转换器作为Web服务器和文档数据库系统的中介，可以将文档数据库的内容转换成HTML格式，也可以把用户输入转换成对文档数据库系统的操作Web文档收集与分类器下载符合用户信息需求的有关计算机方面的Web文档并进行自动分类元数据抽取器从已分类文档中抽取文档元数据，导入器将文档和元数据存储到Web文档库中，并建立索引Z3950网关提供基于Z3950的书目检索服务，依据用户通过HTML表单提交的查询请求（包括查询哪些图书馆以及何种计算机书目），同时查询多个图书馆的Z3950服务器

　　用户利用浏览器可以进行各种多维文档分析操作，从多个角度来阅读和检索文档库的内容系统还利用Agnet技术为用户提供了配置（profile）机制，用户可以订阅文档，定制浏览界面

　　5 结束语

　　在信息充斥的情况下，基于Internet的资源发现服务是一个具有极大潜力的研究方向，用户可以从分布的不同资源发现系统中获取所需的信息资源本文提出了分布协作式资源发现策略，对资源发现系统开发中所涉及的数据模型、Web文档检索、书目检索以及用户接口等关键技术作了研究，并简要介绍了一个网络信息服务系统原型RDSCC在该领域仍有许多问题值得深入探讨，包括：在DCOM/CORBA计算环境上实现多个资源发现服务器之间的分布协作；利用HTML、XML等规范从Web文档中抽取元数据等等，这些都将是我们下一步要进行的工作

　　本课题得到江苏省“九五”科技重点攻关项目（项目编号BE96017）和江苏省教委图书馆自动化项目资助

　　作者简介：王继成，男，1973年6月生，博士研究生，主要研究方向为计算机网络、信息处理

　　邹涛，男，1970年11月生，博士研究生，主要研究方向为计算机网络、信息处理

　　杨小江，男，1965年6月生，博士研究生，主要研究方向为超媒体、信息处理

　　潘金贵，男，1952年1月生，教授，主要研究方向为中间件、Agent技术

　　张福炎，男，1939年11月生，教授，博士生导师，主要研究方向为多媒体、CAD与图形学、信息处理

　　作者单位：南京大学软件新技术国家重点实验室 计算机科学与技术系 南京 210093

　　参考文献

　　1 Gudivada V N et al Information retrieval on the world wide web IEEE Internet Computing, 1997, 1(5): 58～68

　　2 Lawrence S, Giles C L Searching the world wide web Science, 1998, 280(5360): 98～100

　　3 Lawrence S, Giles C L Context and page analysis for improved web search IEEE Internet Computing, 1998, 2(4): 38～46

　　4 王珊等 数据仓库技术与联机分析处理 北京:科学出版社, 1998

　　(Wang Shan et al The Technology of Data Warehouse and OLAP(in Chinese) Beijing: Science Press, 1998)

　　5 Salton G et al A vector space model for automatic indexing Communications of ACM, 18(5): 613～620

　　6 邹涛, 王继成, 张福炎等 基于Web的资料搜集系统的设计与实现 情报学报, 18(3): 195～201

　　(Zou Tao, Wang Jicheng, Zhang Fuyan et al The design and implementation of an information gathering system Journal of the China Society for Scientific and Technical Information(in Chinese), 18(3): 195～201

　　7 ANSI Information Retrieval(Z3950): Application Service Definition and Protocol Specification ANSI/NISO Z3950-1995 Bethesda, MD: NISO Press, 1995

　　8 杨晓江, 张福炎等 利用Z3950提供联机书目检索服务 软件学报, 10(8): 824～828

　　(Yang Xiaojiang et al Bibliographic retrieval based on Z3950 Journal of Software(in Chinese), 10(8): 824～828)

　　9 Baecker R et al Readings in Human-Computer Interaction: Towards the Year 2000 Morgan Kaufmann Publishers, 1995