基于云計算的大型校園互聯監測系統設計

摘 要： 為了提高大型校園互聯監測系統的安全性，避免存在傳統監測系統的因數據傳輸量過大導致的帶寬資源不充分、數據存儲量有限、系統計算能力低等弊端，設計了一種基于云計算的大型校園互聯監測系統，配合最新的S3C6410嵌入式處理器完成云計算數據的處理。利用新型無線四頻SIM900B芯片進行通信，實現信息間的傳輸。通過數據采集模塊對系統運行時產生的實時參數進行采集，完成對系統運行狀態的監測。利用報警模塊對校園內的各種信息進行實施監測，得到和分析服務類型，發現并停止大型校園中的異常行為，向用戶發送示警告信息。系統的主體部分通過硬件實現，軟件部分主要用于硬件初始化及大型校園互聯監測結果的顯示與識別，給出部分代碼。仿真實驗結果表明，所設計系統具有很高的實用性和可靠性。

關鍵詞： 云計算； 大型校園； 互聯監測； 數據處理

中圖分類號： TN915?34； TP183 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2015）24?00090?04

Design of large?scale campus interconnection monitoring system

based on cloud computing

LIU Xingguang

（Information Center， Nanjing Forestry University， Nanjing 210037， China）

Abstract： In order to improve the safety of interconnection monitoring system in large?scale campus and avoid the shortcomings of the traditional monitoring system， such as insufficient bandwidth resource， limited data storage capacity and low system calculation ability caused by overcapacity data transmission， a large?scale campus interconnection monitoring system based on cloud computing was designed， in which the latest S3C6410 embedded processor is cooperated to finish data processing of cloud computing， the new?type wireless four?frequency SIM900B chip is used for communication to realize the information transmission， and the data acquisition module is adopted to collect the real?time parameters to monitor the running state of system. The alarm module is employed to carry out real?time monitoring of the various kinds of information in the campus， analyze service type， send warning messages to users while finding the abnormal behavior in large?scale campus and stop the behavior. The main part of the system is implemented through hardware. The software part is mainly used for hardware initialization， display and recognition of large?scale campus interconnection monitoring results， and provision of the partial codes. The simulation experimental results show that the system has advantages of high practicability and reliability.

Keywords： cloud computing； large?scale campus； interconnection monitoring； data processing

0 引 言

隨著計算機和互聯網的逐漸發展，大型校園對互聯安全性的要求越來越高。面對日益嚴峻的安全問題，必須設計校園互聯監測系統，最大程度的降低安全事件的發生，減少損失[1?3]。一般的監測系統因局限于存儲量，只能處理少量的信息，而基于云計算的大型校園互聯監測系統可將海量信息存儲至云端，處理能力較強[4?6]。因此，設計一種基于云計算的大型校園互聯監測系統具有重要意義，已經成為相關學者研究的重點課題，受到了越來越廣泛的關注[7?10]。

本文設計了一種基于云計算的大型校園互聯監測系統，給出系統總體結構，通過硬件結構實現系統的主體部分，通過軟件實現硬件初始化及大型校園互聯監測結果的顯示與識別，給出部分代碼。仿真實驗結果表明，所設計系統具有很高的實用性和可靠性。

1 新一代校園監控系統的總體設計

本文設計的基于云計算的大型校園互聯監測系統主要由S3C6410處理器、通信模塊、數據采集模塊、報警模塊和基于云計算的大型校園互聯監測模塊等構成，詳細結構如圖1所示。

圖1 系統總體結構

2 監控系統硬件設計的實現

2.1 數據處理部分的設計與實現

以云計算為基礎的大型校園互聯監控系統需要處理海量的云計算數據，因此將S3C6410處理器作為核心，主要用于對整個系統進行控制，完成相關數據的處理。S3C6410處理器主要由硬件加速器、外部存儲器、A/D轉換器、報警燈和控制電路等構成，詳細結構如圖2所示。

圖2 S3C6410處理器硬件結構

S3C6410是韓國三星公司生產的一款低功耗、高性價比的RSIC處理器，其以ARM11內核為基礎，優化了各個方面的性能。S3C6410內置性能很高的硬件加速器，集成了一個MFC（Multi?format Codec）支持MPEG4/H.263/H.264編解碼和VC1的解碼。不僅如此，S3C6410處理器還支持OpenGL ES和D3DMAPI，可更加高效的實現硬件加速。并且，S3C6410含有改進后的外部存儲器接口，其可達到本文基于云計算的大型校園互聯監測系統數據帶寬的要求。

2.2 監控系統中通信模塊的設計

新一代校園監控系統的通信模塊選擇SIMCom公司生產的新型無線四頻SIM900B芯片，其可有效實現信息間的傳輸，主要由SIM900B控制芯片、射頻模塊、電源模塊、存儲器和應用接口等構成，詳細結構如圖3所示。

圖3 GPRS/SMS通信模塊

系統通信模塊內置符合云計算要求的TCP/IP協議棧，支持Java編程，而且功耗很低，支持三種語音編碼傳送速率，便于操作，能夠大大降低系統軟件開發時間，使系統開發成本減少。

2.3 監控數據的采集模塊設計

云計算校園監控系統數據采集模塊將ADSP2183芯片作為核心，主要用于對系統運行時產生的實時參數進行采集，完成對系統運行狀態的監測。數據采集模塊主要由數據處理模塊、數據監測模塊和信號轉換模塊通信接口等構成，詳細結構如圖4所示。

圖4 數據采集模塊硬件結構圖

數據采集模塊通過ADSP2183處理芯片對大型校園互聯信息進行過濾、A/D轉換等操作，其數據轉換時間可達10 ns，轉換精度為16位，完全符合系統對運行數據實時性和高精度的要求。存儲器選擇艾特梅爾的SAM 系列芯片，其具有256 MB內部存儲空間，不僅占用資源少，而且滿足系統存儲的條件。

2.4 異常情況報警模塊

云計算資源非常豐富，功能多樣，為了有效監測大型校園互聯，本文設計了報警模塊，其主要負責實施監測，得到和分析服務類型，發現并停止大型校園中的異常行為，同時向用戶發送示警告信息。報警模塊主要由AVR單片機、LCD顯示和報警電路等構成，詳細結構用圖5進行描述。

AVR單片機是Atmel 公司 1997 年推出的 RISC 單片機。RISC（精簡指令系統計算機）是相對于CISC（復雜指令系統計算機）而言的。RISC 并非只是簡單地去減少指令，而是通過使計算機的結構更加簡單合理而提高運算速度的。RISC 優先選取使用頻率最高的簡單指令，避免復雜指令，并固定指令寬度，減少指令格式和尋址方式的種類，縮短指令周期，提高運行速度。由于 AVR 采用了 RISC 的這種結構，使AVR系列單片機都具備了1 MIPS/MHz的高速處理能力，非常適用于本文設計系統。

圖5 報警模塊硬件結構圖

3 監控系統的核心軟件設計

3.1 系統總體流程圖

本文基于云計算的大型校園互聯監測系統的軟件通過Java語言開發，對不同功能編寫程序。系統軟件初次初始化時會對系統硬件進行掃描，同時將相關參數發送至監控主機。本文設計系統的主體部分通過硬件實現，軟件部分主要負責硬件初始化及大型校園互聯監測結果的顯示與識別。系統主程序流程圖如圖6所示。

圖6 系統主流程圖

3.2 代碼設計

本文設計的基于云計算的大型校園互聯監測系統軟件實現的部分代碼如下所示：

#define FLEFTBAR

#define FLEFTTITLE

#define FRIGHTTITLE

#define FMIDTITLE

#define FRIGHTBAR

#define FBOTTOMBAR

#define FMINBUTTON

#define FMAXBUTTON

#define FCLOSEBUTTON

#define FALL

#define MAXNUM

CRect Clientrect； //設置監控區域

GetClientRect（Clientrect）； //監控矩形區域設置

CRect WinRC，FactRC； //臉部等關鍵區域設置

GetWindowRect（WinRC）； //取得興趣區域句柄

FactRC.CopyRect（CRect（0，0，WinRC.Width（），WinRC.Height（）））； //取得興趣區域的長度和寬度高度等信息

CWindowDC WindowDC（this）；

CBitmap LeftLine，*OldObj；

BITMAPINFO bitinfo；

CDC memDC；

memDC.CreateCompatibleDC（WindowDC）；

//創建疑似區域句柄

int leftwidth= 0；

int rightwidth= 0；

int leftlinewidth = 0；

int rLineWidth；

int bLineHeight；

DeleteObject（LeftLine）；

LeftLine.LoadBitmap（IDB_RIGHTTITLE）；

//加載疑似可以區域的圖片

LeftLine.GetObject（sizeof（bitinfo），bitinfo）；

//取得合理控制區域

rightwidth = bitinfo.bmiHeader.biWidth；

LeftLine.Detach（）；

int x，y；

if（Flags FLEFTBAR）

{DeleteObject（LeftLine）；

LeftLine.LoadBitmap（IDB_LEFTBAR）；

LeftLine.GetObject（sizeof（bitinfo），bitinfo）；

LeftLine.GetObject（sizeof（bitinfo），bitinfo）

x = bitinfo.bmiHeader.biWidth；

y = bitinfo.bmiHeader.biHeight；

OldObj = memDC.SelectObject（LeftLine）；

leftlinewidth=（x>m_FrameWidth+m_BorderWidth）

x：m_FrameWidth+m_BorderWidth；

WindowDC.StretchBlt（0，m_CaptionHeight，leftlinewidth，

FactRC.Height（）?m_CaptionHeight，memDC，0，0，x，y，SRCCOPY）；

memDC.SelectObject（OldObj）；

LeftLine.Detach（）；

}

DrawDialog（FALL）；

m_IsDrawForm = TRUE；

CCaptureDlg：：CCaptureDlg（CWnd* pParent /*=NULL*/）

CDialog（CCaptureDlg：：IDD， pParent）

{

//{{AFX_DATA_INIT（CCaptureDlg）

//}}AFX_DATA_INIT

// Note that LoadIcon does not require a subsequent DestroyIcon in Win32

m_CapitonColor = RGB（0，0，255）；

m_Caption = \"\"；

m_IsMax= TRUE；

4 仿真實驗分析

為了驗證本文設計的基于云計算的大型校園互聯監測系統的有效性，需要進行相關的實驗分析。實驗將基于幀差法的大型校園互聯監測系統作為對比進行分析。

4.1 實驗環境

本文云計算實驗環境主要包括5臺Dell服務器組成，將1臺服務器看作是管理節點，其余服務器看作是KVM宿主機，詳細示意圖如圖7所示。

圖7 云計算監控平臺示意圖

4.2 實驗結果

分別采用本文系統和基于幀差法的大型校園互聯監測系統對大型校園互聯進行監測，對兩種系統的CPU使用率進行比較，得到的結果如圖8所示。

圖8 兩種系統CPU使用率

分析圖8可以看出，本文設計系統的CPU使用率明顯低于基于幀差法的大型校園互聯監測系統，這是因為本文將大部分互聯信息分拆至多部服務器進行處理，因此，整個系統的CPU使用率平穩處于較低的水平，不會因大量信息的涌入導致CPU超負載運行。

為了進一步驗證本文系統的有效性，對兩種系統的CPU使用率、內存使用率、網絡流量、磁盤空間使用率、進程數、服務器響應時間等因素進行比較分析，得到的結果如表1所示。

表1 兩種系統運行數據比較結果

分析表1可以看出，在監測前端數量相同的情況下，和基于幀差法的大型校園互聯監測系統相比，采用本文系統所需的CPU使用率更低，服務器響應時間更短，磁盤使用率和服務器響應時間更少。因為整個系統的大部分虛擬資源均由互聯網提供，因此，本文系統的網絡流量略大于基于幀差法的大型校園互聯監測系統。

5 結 論

本文設計了一種基于云計算的大型校園互聯監測系統，并給出系統總體結構，通過S3C6410處理器對整個系統進行控制，完成相關數據的處理。利用新型無線四頻SIM900B芯片進行通信，實現了信息間的傳輸。通過數據采集模塊對系統運行時產生的實時參數進行采集，完成對系統運行狀態的監測。利用報警模塊對云計算服務進行實施監測，得到和分析服務類型，發現并停止大型校園互聯中的異常行為，向用戶發送示警告信息。系統的主體部分通過硬件實現，軟件部分主要用于硬件初始化及大型校園互聯監測結果的顯示與識別，給出部分代碼。仿真實驗結果表明，所設計系統具有很高的實用性和可靠性。

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