數據自治開放的軟件開發和運行環境

吳毅堅1,2, 陳士壯1,2, 葛佳麗1,2, 趙文耘1,2

1. 復旦大學計算機科學技術學院，上海 201203

2. 上海市數據科學重點實驗室，上海 201203

摘要：數據自治開放是數據開放的一種新形式，能保護數據擁有者的合法權益。數據自治開放這一新的數據開放模式要求軟件開發和運行環境能從應用的需求描述、應用開發和調試、應用運行監控等方面進行全方位的支持。給出了支持數據自治開放的軟件開發和運行環境的總體設計，闡述了支持軟件行為管控的數據自治開放應用開發全過程，從而實現數據自治開放中數據的全生命周期管理，說明了建設數據自治開放的軟件開發運行基礎設施的可行性。

關鍵詞：數據開放；數據自治開放；軟件開發環境；軟件運行環境；軟件行為管控

doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2018016

論文引用格式：吳毅堅, 陳士壯, 葛佳麗, 等. 數據自治開放的軟件開發和運行環境[J]. 大數據, 2018, 4(2): 31-41.

WU Y J, CHEN S Z, GE J L, et al. Software development and runtime environment for self-governing openness of data[J]. Big data research, 2018, 4(2): 31-41.

1? 引言

近年來，許多國家紛紛通過建立數據開放平臺推動數據開放和共享，以便公眾能夠及時、快捷、準確地獲取數據資源[1]。通常，這些平臺要求數據擁有者以XML、CSV、XLS等格式把數據上傳到平臺。數據使用者可以根據需求從數據平臺下載數據，然后按照數據平臺的要求使用數據。然而，是否能完全遵守這類數據使用要求則很大程度上由數據使用者決定，數據擁有者無法控制其提供數據的復制、傳播和使用。數據治理權的削弱和喪失很大程度上導致數據擁有者不愿開放數據。

數據自治開放是數據開放的一種新思路和新模式。在數據自治開放環境下，數據擁有者將保持對數據的治理權，擁有的數據將通過系統化的受控機制開放給潛在的數據用戶。潛在的數據用戶通過開放的渠道獲取數據的基本信息，并通過數據自治開放軟件平臺獲取經過封裝的數據實體，在本地或云端按照約定的方式受控地使用數據。數據用戶可以查看部分數據內容（如果數據擁有者允許），并利用數據開展數據分析和開發數據應用，但無法對數據個體或全體進行復制或傳播。

與傳統的數據開放不同，數據自治開放環境在支持數據開放的同時，注重保持數據稀缺性和保護數據權益。數據擁有者一方面希望通過持有數據獲得數據的潛在價值，另一方面又可能沒有能力獲取這種潛在價值。這種數據價值困境削弱了數據擁有者開放數據的動機，直接影響了數據潛在價值的挖掘。如何通過技術手段，在保護數據擁有者權益的同時，又能充分發掘數據潛在價值，是面向數據自治開放的軟件環境面臨的挑戰之一。

數據價值的挖掘依賴于軟件，因此軟件的開發和運行環境是否有足夠的能力支持數據使用的全生命周期，直接影響數據自治開放的可行性、有效性和效率。為了提升數據利用的效率，數據擁有者僅提供數據，而讀取并處理數據的軟件則由數據使用者自行開發（即外部軟件）。然而，由于大數據分析處理的創新性和不確定性，難以預先精確限定外部軟件的數據處理方式和具體行為，因此需要對外部軟件實際訪問和處理數據進行必要的管理和監控，才能確保數據不被非法復制和傳播，從而保護數據的稀缺性和數據擁有者的合法權益。

為了有效地管理和監控外部軟件行為、支持數據使用者在數據自治開放環境下開發數據分析軟件，需要研究支持數據治理權控制的軟件開發和運行環境，對數據自治開放中數據獲取、外部軟件的開發調試和部署運行、數據使用等環節提供數據和軟件的全生命周期的支持保障。本文從數據自治開放中數據使用方式變化的角度，分析了面向數據自治開放的軟件開發和運行支持的總體需求，闡述了數據封裝體的基本設計思想；給出了基于數據封裝體的軟件開發和運行環境進行架構設計的思路，闡述其主要組成部分的意義和功能，說明了在該環境下數據使用和軟件開發的全過程；討論了構建該環境的關鍵技術挑戰。

2 ?相關研究

在軟件開發平臺方面，各大云開發商都在研發相應的大數據開發平臺。例如阿里云推出了“數加平臺”，提供大數據計算服務、大數據開發套件等大數據應用開發和運行基礎設施。然而，這些開發平臺主要針對一般性的大數據應用開發，而不關注數據本身的權益保護和數據稀缺性的保持。

軟件行為管控是數據自治開放中的重要環節，通過監控軟件訪問數據的行為來保護數據不被非法復制和傳播。在信息安全領域，有大量的關于軟件行為分析的研究，通過動態[2,3]和靜態[4-6]的方法追蹤敏感數據流，從而防止敏感數據的泄露。還有研究通過對常見的數據源和數據宿進行分類[7]，規定軟件的合法行為序列[8]，對比軟件的實際執行軌跡，判定軟件行為是否符合要求[2]，從而發現是否有數據的非法使用[9]。然而，這些工作主要關注敏感數據泄露，并且大多應用在移動應用的檢測上，而并不關注對完整數據集的泄露保護。另外，對軟件行為日志的分析也是軟件行為和意圖分析的一個重要輔助手段[10-13]。

從數據本身的保護方面來看，數據訪問控制[14,15]是一種主要的數據泄露防控手段。然而，目前的做法主要是通過技術手段限制數據訪問，例如加密、授權、安全策略、信任級別[16]等，內容也主要關注隱私保護[17]，因此這些方法并不完全適用于數據開放環境。

由此可見，要從根本上解決數據開放環境下受控的數據訪問，保持數據的稀缺性，必須從訪問數據的軟件入手，研發針對數據稀缺性保護的軟件開發和運行平臺，確保軟件對數據的訪問過程是受控的，并且同時具有一定的靈活性，以支持各類大數據分析和數據密集型應用需求[18,19]。

3 ?數據自治開放的軟件開發和運行環境

3.1 數據自治開放環境的數據訪問特點和需求

數據自治開放是控制和限制數據使用者傳播或濫用數據的新型數據開放模式。在數據自治開放環境下，數據使用者無法再像傳統的數據開放或共享那樣，得到完整的數據資源，并對數據資源進行直接的、不受數據擁有者或第三方（如基礎平臺軟件）控制的訪問，因此也無法任意復制傳播。但同時，數據使用者又能根據自身的需求，在數據擁有者的“授權”（按申請的方式使用數據的權利，但不是處置權或治理權）下自由使用數據。這就要求有一個支持數據使用且對數據使用有適當管控的軟件環境，將數據封裝和保護起來，同時又具備計算能力滿足數據使用者傳統的數據使用（處理和分析等）需求。

自治開放中的數據是以帶有自主程序單元和內在計算能力的封裝體的形式發布和使用的。這種數據封裝體是數據自治開放的軟件開發和運行環境使用的最基礎的數據單元。數據使用者能獲得的數據只能存在于數據封裝體中，并且只能進行自己聲稱的數據訪問行為。超出預先聲稱意圖的數據訪問行為必須被檢測、監控、報警或拒絕；必要時，數據封裝體中的自主程序單元還可對數據進行銷毀（擦除），從而避免數據的非法復制傳播。

本文將針對這種數據訪問特點和管控需求，給出數據自治開放的軟件開發和運行環境的總體設計架構，并論述基于該架構的數據應用開發全過程。

3.2 總體架構

數據自治開放的軟件開發和運行環境是一個以數據封裝體（帶有自主程序單元和內在計算能力的數據存儲形式，數據被灌裝入數據封裝體中）為基本數據組織和運算的開發運行一體化平臺，分為相對獨立的開發平臺和運行平臺兩個部分。開發平臺支持基于數據封裝體的外部軟件開發和調試，運行平臺支持外部軟件的測試、運行和管控，同時兩部分又通過數據封裝體的基本設計密切結合，一體化地支撐數據密集型應用的開發和運行。

圖1展示了基于數據封裝體的軟件開發和運行環境的總體架構。為了便于闡述，圖1中還包括了用于管理數據封裝體的管理平臺。在軟件開發和運行環境中，外部軟件所需的所有數據可來自于數據擁有者的自主存儲或者公有存儲，并通過數據管理平臺封裝到數據封裝體中。外部軟件的開發人員需要根據自身的業務需求和數據訪問需求，通過數據封裝體管理平臺提出數據訪問申請，并由管理平臺將數據存儲中的數據灌裝到數據封裝體中，以供程序開發調試使用。具體開發流程將在第3.3節中論述。

圖1 數據自治開放的軟件開發和運行環境的總體架構

開發平臺主要由一個集成開發環境（integrated development environment， IDE）構成。該IDE基于Eclipse架構，擴展了新的面向數據封裝體開發的多種設計視圖，用于支持數據封裝體應用整個開發生命周期中不同開發環境的需求。例如，在數據封裝體應用開發的啟動階段，開發人員需要向數據站提交業務需求，此時要用到應用開發需求視圖和資源列表視圖，便于開發人員書寫需求并查看可用的數據封裝體目錄；而在數據封裝體應用開發初期，開發人員可能希望看到數據封裝體定義的細節以及一些樣本數據，此時則要用到數據封裝體視圖。各類視圖將數據封裝體應用開發過程中的需求組織起來，以便開發人員針對不同開發需求自行切換。該IDE還集成了程序運行時開發包，將數據封裝體訪問、外部數據分析算法以及在數據站端的運行支持接口等集成在開發環境中，方便開發者的程序開發工作。該IDE提供了專門針對大數據應用開發問題而重新設計的調試環境，用于解決由于數據質量參差不齊而出現的實際數據內容與數據封裝體標稱數據結構產生差異的問題。外部程序開發人員根據獲取的樣本數據封裝體編寫和調試面向數據封裝體的應用程序，并通過樣本數據封裝體進行調試，才能在程序中正確處理樣本數據封裝體中出現的各類問題。調試環境除了提供傳統集成調試環境以外，還特別針對數據分析過程進行優化，例如對數據計算的中間結果進行檢查、根據數據規格說明驗證數據封裝體的數據實例等；而對于平臺而言，可以通過調試對代碼進行動態分析，從而對關鍵數據的處理邏輯進行檢查。

運行平臺是外部程序在服務器環境中運行的基礎軟件支撐，主要包括以下幾個方面。

● 基本的應用程序運行容器，如Tomcat等Web應用運行容器或Java運行，提供了應用程序運行的基本環境。

● 基礎運行框架：是外部應用程序在運行容器中運行時所需的面向數據封裝體的接口支持，如標準的數據封裝體訪問接口以及集成的標準數據分析方法等。

● 管控模塊：基于數據封裝體實時訪問日志以及運行容器日志，收集外部程序的數據訪問行為，并進行實時和準實時的分析，然后根據行為管控策略給出相應的數據行為控制。

● 需求分析器：用于在開發初期分析選擇合適的數據封裝體以及在運行階段作為數據訪問行為異常的參考。

● 測試環境：任何一個面向數據封裝體的外部應用在開發完成后、投入正式運行之前，由應用程序接入模塊送入測試環境進行相應的測試，包括用戶視角的用戶需求驗證和平臺視角的數據權益保護。

3.3 支持軟件行為管控的數據自治開放應用開發全過程

支持軟件行為管控的數據自治開放應用開發過程如圖2所示，主要分為提交需求、獲取數據封裝體樣本、本地開發程序、調試程序、提交程序、測試程序以及正式運行7個步驟。

圖2 支持軟件行為管控的數據自治開放應用開發全過程

（1）提交需求

與普通的應用開發不同，面向數據封裝體的應用開發由于需要對軟件的行為進行必要的管控，因此需要將待開發應用的業務需求和數據需求提交給運行平臺中的需求分析模塊，并在運行平臺中對該軟件開發任務進行注冊。后續的開發過程將同時在開發平臺和運行平臺中記錄。

（2）獲取數據封裝體樣本

運行平臺中的需求分析模塊在收到程序開發請求后，通過數據管理平臺獲得符合相關需求的樣本數據封裝體，并分發給開發者。樣本數據封裝體是對所需數據的部分采樣，僅供開發人員開發程序時使用。樣本數據封裝體的行為管控可以設置得較弱，而且開發人員為了充分調試程序，甚至可多次請求樣本數據封裝體。

（3）本地開發程序

在完成樣本數據封裝體的獲取后，開發人員就可利用傳統的開發技術自行開發數據封裝體應用。通常，開發人員會首先讀取數據封裝體的實際數據結構，并按照實際的數據結構嘗試讀取數據。在熟悉樣本數據后，結合實際業務需求，編寫數據查詢的代碼，并完成數據的分析。

（4）調試程序

在程序的開發過程中，開發人員需要利用集成開發環境中的集成調試器進行程序調試。開發人員一般將著重檢查和驗證開發程序對樣本數據處理的正確性。與傳統的單純調試程序不同，在面向數據封裝體的應用開發中，平臺本身也可通過程序的調試運行獲取關鍵數據的使用邏輯，從而為后續正式程序的軟件行為檢測和管控收集信息。在調試程序的過程中，當程序的行為與預期不一致時，開發人員隨時可以重新修改程序，并再次進行調試。

（5）提交程序

由于最終的程序將在運行平臺上執行，所以通常情況下，開發人員在本地開發完成并通過調試的程序，需要通過運行平臺的應用程序接入模塊加載到運行容器中執行。在此過程中，應用程序接入模塊根據需求分析模塊記錄的開發任務ID，找到程序在提交需求步驟中留下的數據訪問信息，并據此信息初步驗證程序對數據訪問的合法性。

（6）測試程序

在面向數據封裝體的應用開發過程中，系統級的測試是必不可少的環節。在此環節中，新開發的程序在隔離的沙箱環境中運行。開發人員可提交必要的測試規則，使得程序在正式大規模高負荷運行之前，仍然有機會在服務器環境下驗證其數據處理的正確性。而對于運行平臺而言，通過測試一方面可以預先檢查數據訪問行為是否符合預期，是否與其聲稱的訪問目標一致，另一方面也可預判該程序的正式運行是否會對整個運行平臺的穩定運行造成不利影響。程序出現異常或平臺判定程序訪問數據的言行不一致，都可以導致測試失敗，并驅動外部程序返回集成開發環境進行修正。因此，測試程序這一環節，在面向數據封裝體的數據自治開放軟件開發環境中具有非同尋常的意義。

（7）正式運行

當開發人員和平臺都認可測試結果后，程序將進入正式的運行狀態。考慮到大數據應用的數據量大、計算方法多樣，盡管之前經過了調試和測試，但當程序面臨真實數據時，仍然可能產生各種管控問題。因此，運行平臺中的管控模塊將持續對正式運行的程序進行行為檢測和分析，確保程序按既定方案正常使用數據。

4 ?關鍵技術挑戰

4.1 軟件行為管控

外部軟件行為管控需要在外部軟件開展正式數據訪問之前，通過監控外部軟件訪問軟件的行為，提取軟件訪問數據的行為特征，并基于這些特征抽象出其高層意圖。相關研究被廣泛應用在軟件行為監測、隱私防護、惡意軟件檢測方面。

外部軟件行為管控是數據自治開放中保障數據權益的重要環節。在數據自治開放環境下，外部軟件如何能充分獲得訪問數據的自由，同時又能保證數據的權益不受侵害，是一個重要的研究挑戰。

外部軟件行為管控主要分為使用數據前的管控技術和使用數據過程中的管控技術兩個方面。使用數據前這一階段主要包括數據使用者獲取數據和獲取數據后開發外部軟件的若干活動。在獲取數據時，數據使用者需要提供使用數據的有關需求和意圖，這是保護數據治理權、防止數據濫用的基本條件。數據使用者的需求和意圖只有在不侵犯數據擁有者數據治理權的條件下，才可獲得批準，并開展后續的數據使用活動。數據使用者獲批使用數據后，需要自行開發軟件來使用數據（如處理和分析，但是不能復制和傳播）。而開發調試軟件過程仍然不是正式的數據使用過程，而是僅通過部分或者示例性的樣本數據進行。該過程中的軟件行為管控主要是在數據使用者初步完成開發軟件后，以開發運行環境對軟件進行靜態代碼分析為主、動態軌跡收集為輔的方式，初步驗證是否符合（不抵觸）之前聲稱的需求和意圖。

使用數據過程中的管控主要是對正式上線運行的外部軟件的訪問數據等行為進行收集、分析、決策和控制。通過監控外部軟件訪問數據的行為，提取出軟件訪問數據的行為特征，并基于這些特征抽象出其高層意圖，與數據使用者預先聲稱的需求和意圖進行比較，從而決定是否允許后續的數據訪問行為。主要通過程序動態分析讓軟件在受控環境中運行，收集軟件運行時對數據實際的處理操作，并分析得到軟件的整體行為意圖。該過程需要同時考慮管控的效果和效率，并且在實現中根據實際管控需求作出相應的權衡。

4.2 高層業務需求描述與建模

對外部程序的數據需求和業務需求的描述和建模是軟件行為管控的基礎。在面向數據封裝體的軟件開發開始前和完成后，都需要盡可能準確地描述開發程序對數據的實際需求以及程序的高層業務需求。而現實中，準確定義需求已經是公認的軟件工程的難題，并且由于軟件開發任務的高度復雜性和現實環境快速變化等多種因素的影響，需求的易變性也是導致難以準確描述業務需求的一大障礙。然而，在數據自治開放環境下，由于數據需求可以相對清晰、較好地體現軟件開發者的設計思路，因此，充分利用數據需求和領域知識對數據使用者的意圖進行描述，是一個重要的突破口。

外部軟件訪問開放的數據資源時，應當表明其訪問數據資源的高層意圖。例如某外部軟件聲稱為了追蹤病癥A的治療和患者愈后情況，需要訪問該病癥的所有醫療數據，那么根據這一意圖，對與病癥A“概念相關”的數據資源的訪問（可能）都是符合其意圖的。這種概念相關性依賴于特定業務領域知識模型以及對開放數據資源的語義標注。在外部軟件訪問開放數據資源時，對其所有數據訪問行為和曾訪問過的數據資源語義進行分析，對外部軟件訪問數據資源的實際意圖進行建模，并通過實際意圖與其生成的高層意圖的比較來評價數據訪問行為的風險。

4.3 面向數據封裝體的軟件開發工具包的設計

軟件開發工具包（software development kit，SDK）是數據封裝體應用開發的基礎。由于大數據應用開發的復雜性和不確定性，一些軟件實現算法往往無法內置于開發環境中，而只能由開發者自行編寫。這就產生了如何將外部編寫的算法邏輯安全可靠地運行在服務器端，并確保數據權益不受外部程序損害的問題。因此，需要一個基礎開發框架為外部軟件的開發提供足夠的可擴展性。同時，對于一些常見的數據分析算法，則希望有一些內置的實現可以給開發人員方便地使用。另外，數據封裝體本身的訪問也需要在開發平臺中實現，但開發平臺僅處理樣本數據封裝體，因此需要數據封裝體訪問接口的開發態和運行態兩個不同的權限控制版本。可見，對基礎開發框架、可擴展的數據分析算法的實現以及對數據封裝體本身的訪問，都是開發運行平臺需要解決的問題。

（1）基礎開發框架SDK

基礎開發框架SDK提供了外部程序在本地和運行平臺中運行的基礎接口類。這些基礎接口類是外部應用程序代碼邏輯的重要擴展點。當外部應用開發者需要在應用開發時使用自有的特定算法時，應當將這些算法根據基礎開發框架SDK中規定的框架進行設計編碼，實現相應的數據處理接口，從而實現從特定結構輸入數據到特定結構輸出數據的轉化。

之所以需要規定特定的數據輸入和輸出接口，是出于對數據保護的考慮。當外部程序用自身算法進行計算時，涉及的原始數據都是對應用程序開放的。然而，在這種情況下，缺乏對應用程序的行為管控及對數據權益的保護是非常危險的。因此，在基于數據封裝體的外部應用開發中，應用開發模塊對數據的讀寫都必須通過給定的接口完成，從而通過控制數據流入和流出情況來保護數據。

（2）數據分析SDK

數據分析SDK以外部軟件包的形式提供常用的數據分析算法。這些開發包對于整個開發環境而言是開放的，可以由任何第三方根據基礎開發框架的標準要求進行擴展。與數據封裝體內置的基本分析接口不同，數據分析SDK可以提供更加復雜的計算邏輯，并且需要通過基礎開發框架SDK和數據封裝體SDK才能訪問數據封裝體內的數據。盡管復雜的計算邏輯可以通過外部程序開發者根據基礎框架SDK自行開發，但內置的數據分析SDK提供了常用的分析算法實現，可簡化外部程序開發人員的投入。

（3）數據封裝體SDK

數據封裝體SDK提供了外部程序訪問數據封裝體中數據的基本操作規范，即數據訪問接口。在數據自治開放環境中，當數據站中的任何數據提供給外部程序使用時，均會灌裝到數據封裝體中；而外部程序對數據封裝體中數據的訪問，必須通過數據封裝體SDK提供的數據封裝體訪問接口。

數據封裝體SDK將提供受控的體內數據訪問能力和基本的數據分析能力。數據訪問能力是指，當外部程序需要獲取數據封裝體內的原始數據時，能通過數據封裝體提供的接口調用數據SDK中的數據獲取方法，讀取原始的數據記錄。這種原始數據的讀取能力受到數據封裝體內置的安全機制的限制，例如，當原始數據的讀取超過預設的限制時，數據訪問請求將被拒絕。基本的數據分析能力主要包括簡單的數據統計操作，如求指定字段取值的最大值、最小值、算術平均值、中位值、方差等。同樣，數據分析能力也受 到封裝體內安全機制的限制，用于保護原始數據不被過度泄露。

4.4 離線開發調試和在線運行驗證

為了便于開發人員使用與業務需求相關的各類數據，數據封裝體提供了數據的基本規格說明。數據使用方利用數據的規格說明在本地編寫適用于獲得的數據封裝體的軟件代碼。用戶開發集成環境內置數據封裝體訪問接口，供數據用戶進行本地調試使用。為了方便開發和保護數據權益，在開發前，運行平臺生成一些帶有部分樣本數據的數據封裝體，使得開發人員可以利用數據封裝體開發接口進行開發調試。

這種離線開發調試的方式能處理一部分數據質量問題。但是，在大數據應用環境下，數據質量不高、數據內容與規格說明不一致等問題層出不窮，因此即便本地調試通過的程序，仍然很可能在真實運行環境中發生錯誤而需要停機調試。

在正式運行中，為了提升處理停機問題的效率，需要一種既保護數據不被意外泄露，又能方便用戶在本地調試的實現方案。數據封裝體的開發態應用程序編程接口（application programming interface， API）的離線版本提供了一種重要的在線本地調試方式，當在線數據使用發生問題、產生錯誤時，可通過本地接口獲得出錯數據的樣本，并且配置一定的容錯性，使接口能夠一次盡可能多地返回可能的數據異常的問題。與此同時，這一特性還需要和數據防泄露機制配合，防止因運行時故障導致原始數據泄露的情況發生。

5 ?結束語

面向數據封裝體的軟件開發與運行環境，是支持數據自治開放的軟件開發和運行的重要軟件基礎設施。本文給出了這種新型軟件開發與運行環境的總體架構，并闡述了基于數據封裝體的數據自治開放軟件開發過程。數據自治開放的軟件開發要求開發環境和運行環境的無縫銜接，進一步突出了開發、運行一體化的要求。數據封裝體作為支持數據自治開放的新型載體，要求軟件開發和運行環境提供相應的支撐，包括解決數據需求描述、數據訪問行為管控、數據封裝體應用的本地開發和遠程運行等一系列的關鍵技術挑戰。在后續工作中，將逐步對面向數據封裝體的軟件開發和運行環境的各個技術挑戰開展進一步的研究，建立支持數據自治開放的軟件研發基礎設施。

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作　者　簡　介

吳毅堅（1979-），男，博士，復旦大學副教授，主要研究方向為軟件維護與演化、大數據應用開發平臺。

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陳士壯（1991-），男，復旦大學碩士生，主要研究方向為軟件工程、數據開放共享。

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葛佳麗（1993-），女，復旦大學碩士生，主要研究方向為軟件工程、數據開放共享。

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趙文耘（1964-），男，復旦大學教授，主要研究方向為軟件工程、企業應用集成、軟件開發平臺。

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《大數據》期刊

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總結

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