基于云計算的分布式通信電源控制系統研究

曹 鑫，賀 宏

(石家莊信息工程職業學院，河北石家莊050035)

基于云計算的分布式通信電源控制系統研究

曹 鑫，賀 宏

(石家莊信息工程職業學院，河北石家莊050035)

通信基站中的電源系統大多以一種分布式的狀態存在，其運行數據繁多而復雜，因此應用云計算平臺來進行電源系統的數據管理是一種良好的策略。在設計通信電源云計算平臺的基礎上，采取數據分類匹配的方法對數據進行預處理，以減少云平臺的數據冗余，從而達到提高電源系統數據管理效率的目的。

通信電源；數據處理；云平臺；分類匹配

通信設備作為信息傳輸的重要組成部分，其運行的可靠性和安全性對于通信系統的正常工作運行具有極大的影響。通信電源作為通信設備中的動力設備，是通信設備的“心臟”，對通信設備的正常工作具有重要的意義。目前，在通信系統中移動通信成為了通信的主要方式。移動通信具有自身顯著的特點，其主要表現為：由于基站地域分散性強，導致了通信電源地域的分散性；目前的基站由原中國移動、中國電信、中國網通等各公司所有，這些公司又統一劃歸為中國鐵塔公司所有，進而對各基站進行統一的規劃管理。而原各公司的通信電源的管理模式、數據管理方式等各個環節都存在很大的差異，從而產生了一個必須解決的問題，就是對這些差異數據進行統一的管理。

為了解決這一問題，提高通信電源數據管理的工作效率，就需要對各個通信基站的電源采取分布式數據管理，所應用的系統就是分布式數據管理系統。

各種不同的分布式數據管理系統具有不同的結構和模式，但是相同的是都具有開放性的特點。它能夠實現和解決數據源的轉換和兼容性問題，有利于系統數據的統一管理，而在所有的分布式數據管理體系中，最有效的是基于大數據的云計算平臺管理系統[1]。

針對于分布式通信電源的管理來說，需要一個多數據中心一體化的協同分布式云管理平臺。這一平臺應當基于虛擬化的管理技術，采取智能化技術自動對動態數據進行管理。具體的管理過程主要包括數據的動態遷移管理及操作的自動執行。而數據的動態遷移主要為數據的分類管理打下良好的基礎，具體環節包括數據的過濾、捕獲、導入、部署等；而操作的自動執行，主要是指在中心服務器設置專家診斷和分析系統，將數據處理的結果匯集于此，并根據相應的規則來進行操作的自動執行。

1 基于分布式通信電源云管理平臺的分析與設計

云計算的主體是云平臺，其本質是一種通過網絡方便地以按需方式為用戶提供可配置的數據管理資源，也就是構建相應的資源共享池，從而為用戶提供超強的計算能力。云平臺可以在最短的時間以最少的資源與管理開銷，迅速彈性地提供可配置的計算場所，而用戶只需在此框架下適時提交相應的應用需求，而無需了解各服務器的具體配置、連接方式、數據傳遞方式等信息。因此，云平臺就是一種具有廣泛網絡接入能力，資源配置能力和超強計算能力的信息管理方式。

基于云平臺的分布式通信電源管理系統基本結構如圖1所示。主要包括系統監控模塊、資源管理模塊、數據處理規則模塊、操作執行模塊、用戶應用模塊等五部分。

圖1 分布式通信電源云平臺管理系統基本結構

如圖1所示，整個云計算的核心是資源管理模塊，此系統中包括數據服務、存儲模塊、網絡管理、多數據中心管理。其中虛擬化計算管理也可看作資源管理的一部分，在這里把它單獨拆開來表示，是因為虛擬管理需要更精細、更準確的計算。數據服務是將監控系統采集到的數據進行分析處理上傳給用戶端，方便用戶進行監督和管理。由于云計算的數據資源龐大，且云的用戶也是一個龐大的群體，要想保證這兩個龐大的群體有序地運行，必須用網絡管理來規范云的管理方式和機制。由于采用了分布式電源，監控系統采集到的數據類型會存在差異，多數據管理中心就是為了解決這一問題而設置的，多數據中心管理的作用是將不同基站上傳的數據進行調節運算，最終再由云管理平臺對多個數據管理中心進行統一管理，來實現整體平臺的運營和服務。

監控系統是最基層的設備，對被監控對象進行實時監測和采集，然后將采集的數據進行分析上傳給管理系統。數據采集器用的是VC采集器。網絡管理用到的是SNMP采集器，目的是監測連接到網絡上的設備運行是否正常。網絡參數用的是Zabblx采集器，目的是監測網絡參數，保障服務系統的運營安全，并提供靈活的通知機制讓管理員快速精確地定位并解決問題。

數據處理規則模塊也是必不可少的一部分，它包括對云平臺中各數據端進行數據過濾、捕獲、導入、部署、分類等規則模式算法的管理，從而為數據的有效管理提供算法支持。

操作執行模塊是系統自動執行的基礎。在操作執行模塊中，內嵌有專家診斷和決策系統，在相應規則的指導下，云平臺依據相應的數據分析結果，結合專家判斷規則，生成相應的執行命令，并將命令下達給底層電源執行機構，從而實現電源運行的控制。

用戶應用模塊可以使用戶在遠程客戶端進行登錄，通過監控系統對分布式電源進行數據的讀取和分析，如電源的電流、電壓、溫度等數值。也可以對電源的斷點、重啟進行控制，提高了基站的安全性，實現了科學用電、節能環保的目標。

2 數據處理規則模塊的設計

采用分布式電源需要解決的一個重要問題就是數據量大且類型不同，在這里我們對數據管理模式進行簡要的分析，如圖2所示。

圖2 數據管理模式

數據管理分為三個層次，應用層、應用管理層和數據管理層。數據層包括分布式異構關系數據庫、非結構化數據庫、分布式緩存、內存數據庫。分布式異構關系數據庫包括Oracle數據庫和MySQL數據庫，非結構化數據有NoSQL，因此不同的數據類型都可以進行存儲并上傳給管理層進行統一的管理。應用管理層包括數據集成管理、數據訪問平臺、事務管理系統、數據一致性管理。數據一致性管理的作用是對各基站采集的數據進行統一的管理。用戶可以登錄客戶端在數據訪問平臺對要查看的數據進行訪問，應用管理層通過分布式數據接口與應用層進行連接，用戶可以方便地通過互聯網或者手機APP達到訪問和控制的目的，從而完成對設備的遠程監控。

一方面，數據庫的設計需要以設備為單位，以便于設備的監控、維護和故障診斷，但是同時，又需要以數據集合為對象，來形成基于某一主題和應用的數據需求分析，以提高檢索查找的速度和效率，因此需要設計一個數據處理規則模塊來進行數據的分類。

常規的數據分類常常采用統計法來實現，具體的方法有很多，例如支持向量機、樸素貝葉斯等方法，該方法依賴于數據的全面性和準確性，如果存在有數據集合表征不準確的情況，分析的結果就會偏離正確的方向[2]。對于云平臺來說，大量的數據利用統計法來進行分析，不利于快速提取數據的基本特征。因此，結合統計法與基于規則的數據挖掘技術來進行數據特征的提取、分類和進行數據的分析，是一個較好的解決方法。具體工作流程如圖3所示。

在圖3中，處于核心的是數據分類器，數據分類器主要由兩部分來組成，一部分是基于支持向量機(SVM)的分類方法，

圖3 數據分類流程

另一部分是專家規則系統。基于SVM的分類方法使用非線性映射算法將低維輸入空間中線性不可分的數據樣本轉化為高維特征空間的線性可分數據，對各種線性不可分數據利用高維度模型進行模式的識別、分類及線性回歸分析，完成對數據分類的初步處理；專家規則庫由經驗數據形成每一組電源運行數據的安全值閾、故障分類閾組合，當數據經SVM處理之后，會自動在規則中對應相應的規則閾而進行深分類，分類后的結果就可以輸入云平臺系統上層應用系統，形成決策，從而形成操作命令。

3 結語

分布式通信電源系統是移動通信的基本保障。本系統采用云平臺來解決數據量大而復雜的問題，并利用基于支持向量機的分類方法和專家規則系統構建了相應的數據處理規則，從而提高了數據處理的速度。

[1]林強，羅歡.跨數據中心一體化協同分布式云管理平臺建設[J].廣東電力，2012(8)：97-99.

[2]張壘磊.基于規則的數據分類算法在鐵路運輸信息中的應用[D].哈爾濱：哈爾濱理工大學，2005：27-29.

Study of distributed communication power supply control system based on cloud computing

CAO Xin,HE Hong
(Shijiazhuang Information Engineering Vocational College,Shijiazhuang Hebei 050035,China)

Most of the power supply systems in the communication base station was a distributed state, and the operation data were numerous and complicated. Therefore, it was a good strategy to apply the cloud computing platform to manage the data of the power system.Based on the design of the communication power cloud computing platform, the method of data classification was adopted and matched to preprocess the data to reduce the data redundancy of the cloud platform.Then the purpose of improving the efficiency of power system data management could be achieved.

communication power;data processing;cloud platform;classification matching

TM 73

A

1002-087 X(2017)10-1485-02

2017-03-12

曹鑫(1981—)，女，河北省人，講師，主要研究方向為數據庫開發應用、系統的設計與開發。