基于微服务的法律风险智能管控系统

发布时间：2021-11-12 02:19

　　为实现法律风险管理的标准化和信息化,开发了基于微服务的法律风险智能管控系统,以广东电网公司大数据平台为基础,收集整合了基建项目管理领域信息数据及网省公司关于基建项目管理领域法律风险以及案件数据库,结合法律监督分析测评算法标准,实现对法律风险的自动检测、评估和预警,并提出具体的处理建议,目前系统已上线运行。 

【文章来源】：电气应用. 2020,39(03)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

系统技术架构Fig.1SystemtechnicalarchitectureDataCenter...数据库中间件应用服务提供者熔断器FelgnHystrixService2MonitorHytrixDashboardTurbine服务监控

墓?具，也提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。首页法律风险管理应用总风险管控整体项目监控在建项目风险管控已验收项目风险管控基础数据管理数据录入法律法规管理法律风险分析算法管理系统管理用户管理组织机构管理权限管理资产管理(项目名称、项目分类、总投资、计划开始数据、计划结束时间等)基建系统（建设项目管理、承包商资信档案、项目里程碑计划等）物资系统（物资合同、JIT物资变更单、订单合同管理、合同履约事件单等）全国企业信用信息公示系统、中国裁判文书网、执行信息公开网、全国组织机构代码管理中心等图2系统体系架构Fig.2Systemarchitecture外部文件上传数据采集互联网前置接口程序临时数据库DMZ区法律风险数据库防火IDC区墙全国企业信用信息公示系统中国裁判文书网执行信息公开网...基于微服务的法律风险智能管控系统

ApplicationResearch|应用研究www.eage.com.cn2020年3月·工业工程·|673）完全基于TCP/IP协议构建，支持各种网络和通信协议。4）采用消息中间件技术，支持异步传输、离线传输。提供对主流数据通信方式的支持，包括FTP、HTTP等，以增强对不同应用环境的适应能力。2.2外部信息集成外部信息通过前置接口程序进行集成，外部集成方案如图3所示。前置接口程序运行环境包括Python3.0、Selenium3.141、Pandas和谷歌浏览器。图3外部集成方案Fig.3Externalintegrationsolution选择Python作为爬虫的编程语言，是因为Python抓取网页文档的接口更简洁。与其他动态脚本语言相比，Ptyhon的Urllib2包提供了比较完整的网页文档的API。对于模拟浏览器的行为，很多网站采取反爬机制，更加需要UserAgent的行为去构造合适的请求，例如模拟用户登陆、模拟Session/Cookie的存储和设置，在Python下都有很优秀的第三方包可以完成。在抓取之后的处理中，常需要过滤一些HTML标签和提取文本等。Python提供了简洁的文档处理功能，可以用极短的代码处理大部分文档。Selenium是个强大的工具集，支持快速开发网络应用的测试自动化。Selenium提供了丰富的测试函数集，尤其适合网络应用模拟的需要。这些操作非常灵活，允许多种选择定位UI元素和比较测试的期望结果与应用程序的实际行为。本系统选择Selenium来处理爬虫的模拟人为操作，获取需要的信息。Pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效操作大型数据集所需的工具，也提供了?


本文编号：3490001