海上導航系統的可擴展性及分布式算法架構研究

陳中良，李留青

(1．黃淮學院網絡信息管理中心，河南駐馬店463000; 2．黃淮學院經濟管理系，河南駐馬店463000)

海上導航系統的可擴展性及分布式算法架構研究

陳中良1，李留青2

(1．黃淮學院網絡信息管理中心，河南駐馬店463000; 2．黃淮學院經濟管理系，河南駐馬店463000)

摘要:現代海上各種基于導航定位系統的應用越來越多，如基于導航定位系統的航運業務﹑目標物跟蹤系統等。現有海上導航系統大多基于特定用戶及服務，信息平臺大多基于B/S，不能支持大規模的數據并發訪問。而隨著應用業務及用戶的增多，其性能已經越來越不能滿足要求，并且系統的可擴展性較差。本文重點研究了現有的基于物聯網及云計算的架構，利用云端服務器給導航的應用服務進行邏輯劃分，提出一種可擴展的基于物聯網與云計算的海上導航系統。

關鍵詞:導航系統;云平臺;分布式架構

Research on the scalable and distributed algorithm of maritime navigation system

CHEN Zhong-liang1，LI Liu-qing2
(1．Network Information Management Center，Huanghuai University，Zhumadian 463000，China; 2．School of Economics and Management，Huanghuai University，Zhumadian 463000，China)

Abstract:The application of modern marine navigation positioning system increase quickly，for example shipping activity and target tracking system．Most of the existing maritime navigation system is based on B/S architecture，can not support large-scale data access．This paper analyzes the cloud computing architecture，use cloud server to classify the navigation application service，proposed the scalable and distributed algorithm of maritime navigation system．

Key words:navigation system; cloud station;distributed architecture

0　引言

現有的海上導航系統大多是基于B/S、C/S［1］架構，其擴展性能較差。隨著海上導航信息的應用服務及用戶越來越多，其性能越來越不能滿足要求。而基于物聯網及云計算的平臺架構，能夠將海上導航綜合系統平臺按照服務進行劃分，進行分布式的計算﹑存儲及處理。用戶對導航服務平臺的請求響應通過不同接口發送至云端服務器平臺，請求服務器根據請求的類型發送至各分布式處理器進行處理，并把結果返回給客戶。

基于此的架構能夠有效的減少海上導航系統信息處理中心的總負荷，并且能夠對各種類型的用戶請求進行分類，利用負載均衡的原理把信息處理算法分布在不同的計算節點，提高了整體架構各硬件處理器的運行效率，能夠滿足現代化的海上導航通信系統實時性能要求。

本文重點研究現有基于物聯網及云計算的架構，利用云端服務器給導航的應用服務功能進行劃分，提出一種可擴展的基于物聯網與云計算的海上導航系統。

1　云架構及導航系統架構

1.1導航系統架構

目前海上導航系統的架構大多是基于B/S，具

體由以下幾部分組成:

1)大型信息處理器:如計算機設備等，用來對導航算法進行處理。

2)數據庫系統:對用戶的需求信息及導航信息進行存儲。

3)監控系統:用來對導航系統的軟硬件進行監控，發下異常情況并記錄。

4)用戶端軟件:用來進行導航數據請求。

基于B/S架構［2］的導航系統架構如圖1所示。

圖1　基于B/S架構的導航系統架構Fig.1　The navigation system architecture based on B/S

此架構把所有的導航定位系統的信息處理功能集中于一臺高性能計算機進行運算，當海上導航系統用戶較少時，能滿足實時性要求。現有的海上基于導航定位的應用越來越多，對于集中式的信息處理已經越來越不能滿足要求。

1.2云平臺模型

云計算機服務平臺是基于分布式架構的系統，對系統功能按照邏輯劃分為管理及核心通信棧兩部分。

管理部分是對整個系統進行配置﹑作業調度及監控等，負責整個平臺的性能管理及計費功能，屬于外圍功能。

核心棧是整個云平臺的最重要部分，其中又可以分為3層結構［3］:

1)硬件資源層:由具體的計算資源﹑存儲資源以及通信資源組成，通過虛擬化劃分為一個個邏輯資源單元，這些具體資源可以處于同一物理位置，也可以分散在不同地方。

2)平臺層:主要是對按照邏輯劃分后的資源進行控制，如計算資源層負責整個云服務器計算資源的管理，并對作業的分配﹑調度進行控制，以保證系統資源的最大利用率，并可以對資源進行擴展。而存儲子層則對云端服務器的并行文件系統進行管理，同時能夠進行數據備份等功能。

3)應用層:負責對外部的應用及客戶提供統一的接口，并進行分類管理。

圖2　云計算平臺架構Fig.2　The cloud computing platform architecture

2　基于私有云的導航定位架構

2.1架構的設計原理

由于海上基于導航應用系統及用戶越來越多，平臺基于以下幾個原則:

1)采用虛擬化技術，將物理虛擬化為邏輯單元，以實行資源的邏輯及有序管理。

2)采用并行存儲文件系統，對所有導航應用數據方位采用并行文件系統進行存儲，可以實現對數據的統一管理。

3)采用面向對象編程技術，將針對不同應用的服務獨立為一個對象，這樣可以利用面向對象原理，對行為及事務進行抽象化處理。

4)對硬件資源進行分層架構處理，各個計算節點資源之間相互獨立，由統一的管理服務器進行管理，節點之間通過并行文件系統進行數據交互。

5)支持不同操作系統的客戶端程序，并提供統一的接口處理。

針對海上導航系統的各種不同的應用需求，提出基于私有云的導航綜合集成平臺架構［4］，具體架構如圖3所示。

2.2導航集成系統的邏輯模塊

根據海上導航服務的需求的擴展性特性，把導航系統按照邏輯劃分為以下功能模塊:服務識別模塊、數據存儲模塊、導航算法功能模塊及支撐模塊等。

圖3　基于私有云的導航綜合集成平臺Fig.3　The integrated navigation platform based on private cloud

服務識別模塊是對各種不同用戶的服務需求進行識別，并進行區別細化的管理，如軍用導航需求和民用導航需求對最終的導航結果的精度要求不同，服務識別模塊根據用戶發送的導航服務識別碼級別來調用不同的導航數據，進行區別化對待。

數據存儲模塊是整個海上導航系統的核心模塊，主要對地理信息數據、衛星導航數據以及導航雷達數據按照不同的功能進行保存，同時不同用戶的管理信息以及最終的導航定位數據也保存在數據存儲模塊。它不僅僅對數據進行保存，還包括數據加密、數據備份以及容災處理。

導航算法功能模塊［5］調用不同功能以及精度的導航算法，并將導航算法按照功能分布在云平臺中的不同計算節點，同時通過負載均衡算法來選擇不同的計算節點。

平臺的邏輯功能劃分如圖4所示。

圖4　平臺邏輯功能模型Fig.4　The platform logic function model

2.3導航集成系統存儲實現

此平臺的實現是基于云計算，把各種不同的海上應用服務分布在不同的計算節點，同時在并行文件系統中設計全局數據庫。用戶在任何地點可以通過導航集成網絡，根據自身的權限訪問導航集成系統中的權限內的服務以及與全局數據庫交互得到所需要的導航信息，從而實現應用的擴展性以及給大量的用戶提供服務。在基于云平臺的導航集成系統中，最重要即為云平臺全局數據庫系統。

整個基于云平臺的海上導航集成系統的文件存儲模型如圖5所示。

圖5　云平臺存儲系統架構Fig.5　The cloud storage system architecture

本文數據存儲系統是基于云平臺中的并行全局數據庫進行設計，云儲存并不是一個統一的存儲設備，而是通過軟件控制的方式將分布式的不同存儲設備進行統一管理的一個集合。不同存儲設備之間通過并行文件系統管理軟件進行管理。這樣，分布在不同位置的存儲設備能通過統一的接口對外提供數據訪問。

3　導航系統業務預測分析

上節介紹了船艦多業務導航系統的擴展架構及技術實現。在云平臺中，對不同導航業務的預測分析也是海上導航云平臺高效運行的關鍵要素。通過對業務的預測來控制對海上不同導航服務請求的處理，以保障云平臺不會出現資源枯竭的狀態。

海上導航業務系統預測分為云平臺資源預測及導航請求服務預測。

1)資源預測對云平臺中的硬件及虛擬邏輯資源的監測及歷史數據進行分析，通過統計學的純數學分析把得到的動態數據和歷史數據轉化為時間連續的觀測數據，并繪制未來的資源數據，具體步驟如下:

①選擇監控的資源，如存儲、計算節點及內存等。

②對歷史數據、當前數據及未來預測時間范圍進行定義。

③描述當前檢測的瞬間資源動態數據及歷史數據。

④利用統計數學模型對時間段內的未來資源進行預測。

2)海上導航業務預測

①對所有業務按照需求及對導航數據精度要求進行劃分，并規定預測時間段。

②由邏輯資源映射表統計正在運行導航業務的計算節點。

③監測海上導航用戶的請求信息，如正在使用的資源用戶數、排隊等待用戶以及所有在線用戶。

④根據用戶請求的時間段及算法要求合理的預估未來資源占比。

⑤預設擬合模擬參數，通過對歷史檢測數據及當前數據計算未來擬合數據。

⑥預測模擬的業務數據。

⑦以圖形化方式把預測的資源數據及業務數據展現給用戶，已對用戶請求進行約束。

預測數據分析流程如圖6所示。

圖6　導航業務預測流程圖Fig.6　Flow chart of navigation business forecast

4　結語

隨著海上船舶數量及活動的增多，對海上導航定位系統的應用也越來越多，并且各種業務對不同種類的導航業務及導航精度要求不同。現有的基于單一導航業務的B/S架構已經越來越不能滿足海上導航業務多樣化及大并發的需求。

本文研究了現有的基于物聯網及云計算架構，利用云端服務器給導航的應用服務功能進行邏輯劃分，提出了一種可擴展的基于物聯網與云計算的海上導航系統。

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作者簡介:陳中良(1980－)，男，碩士，實驗師，研究方向為軟件工程和計算機應用。

基金項目:河南省科技廳發展計劃資助項目(142102110088)

收稿日期:2015－02－28;修回日期: 2015－04－16

文章編號:1672－7649(2015) 07－0168－04doi:10.3404/j.issn.1672－7649.2015.07.039

中圖分類號:U666

文獻標識碼:A