基于云計算的列車調度指揮系統構建方案及其可行性研究

王振東，齊 威，宋 毅，苗義烽

（1.中國鐵道科學研究院集團有限公司 通信信號研究所，北京 100081；2.中國鐵道科學研究院集團有限公司 北京華鐵信息技術有限公司，北京 100081）

列車調度指揮系統（TDCS，Train operation Dispatching Command System）是我國鐵路運輸企業開展行車指揮工作的重要裝備，承載著運行計劃編制、調度命令下發、進路排列狀態監控、列車位置監控、運輸數據統計分析等重要功能。在我國鐵路快速發展的新形勢下，TDCS 的線路覆蓋率、系統完善度和功能重要性持續提高，傳統分布式結構逐漸成為TDCS 在高效運用、靈活部署和低成本維護方面迭代優化的技術瓶頸。

云計算具有彈性計算、資源虛擬化、容錯度高、數據共享及資源動態分配等基礎特性，對于提升大型復雜系統的安全性、促進系統業務互聯互通及挖掘系統潛在價值優勢明顯。云計算在通信、銀行、電力等行業的系統構建中得到了廣泛應用[1-2]。在鐵路領域，相關研究工作主要集中在客貨營銷、經營管理、遠程辦公等信息化建設方面，運用云計算構建核心信號系統的研究相對較少[3-5]。本文結合TDCS 的運用需求和發展現狀，研究基于云計算TDCS 構建方案并分析其可行性，為TDCS 創新發展提供技術參考和決策支持。

1 需求分析

1.1 TDCS 結構現狀

TDCS 由中心總機系統和車站子系統組成。中心總機系統由專用服務器、調度臺終端和網絡設備等組成，承載計劃編制、命令擬定、信息轉發、接口通信、協議轉換、系統維護及數據存儲等功能。中心總機系統的設備通過千兆以太網實現高速通信。車站子系統由自律機、車務終端、維修機和接口設備組成，承載本站的命令接收、行車日志展示、閉塞辦理、車次號追蹤及進路錯辦判定等功能。車站子系統通過百兆以太網實現車站內部通信，并通過冗余環網接入中心總機。

1.2 云計算

云計算是信息技術發展的必然趨勢。云計算也得到了眾多科技型企業的關注。國外的亞馬遜、Google 等公司的云計算已經進行了近十年的商業化應用。我國的阿里巴巴、百度、華為等公司也相繼推出了自己的云平臺產品。按照應用模式劃分，云計算平臺可以分成私有云、公共云和混合云[6]。

（1）私有云通常是基于企業內部的IT 資源進行部署，訪問權限較為集中和可控。

（2）公共云是通過互聯網向不同的用戶提供應用軟件、數據存儲等服務，用戶無需自己投資建設，使用成本較低。

（3）混合云是私有云和公共云相結合的模式。

1.3 應用云計算的需求分析

TDCS 龐大，系統各節點分布廣泛且功能聯動。傳統分布式結構下，硬件節點孤立分布，局部系統資源固化，難以滿足TDCS 動態部署、實時平滑演進的新需求。TDCS 的系統現狀及其優化目標，如圖1 所示。

TDCS 以龐大而繁雜的系統結構，承載著高安全性、高準確度和高復雜性的業務，系統呈現出以下3個方面的問題。

（1）系統可擴展性低。系統的新建和升級改造難度大，對運輸業務影響大。我國鐵路高速發展，既有TDCS 面臨著大范圍、高頻次的升級改造工作。分布式結構下的設備功能聯動，局部升級改造引起的特定設備停用，會導致與其通信的其它設備功能失效，即功能失效的傳遞效應強，對運輸業務干擾大。

圖1 TDCS 現狀及優化目標

（2）系統資源利用率不均衡。由于建設時期不同，同類型設備的處理能力存在差異；由于干線和支線運輸業務量不同，同等處理能力的設備所承載的業務量存在差異。因此，TDCS 硬件資源分布與業務量分布不匹配，部分設備的計算資源運用不充分，造成了資源浪費。

（3）系統的維護成本高。TDCS 所含硬件設備種類多且分布在鐵路沿線，備品庫的存儲成本高、巡檢難度大，對維護人員的專業技術水平要求高。

2 系統設計

2.1 系統結構

TDCS 作為鐵路核心信號系統，系統重構不能降低其安全性；TDCS 內部存儲了大量的運輸計劃及運輸統計數據，內容涵蓋特貨運輸計劃、軍事運輸計劃等，具有一定的涉密性，即部分設備需專機專用。從安全性和專用化程度兩個方面，TDCS 所含設備可以劃分為4個等級，分別對應不同的部署方案，其差別化部署方案下的系統結構，如圖2 所示。

2.1.1 泛在接入

運用泛在接入方案部署低安全性且高專用度的設備。此類設備包括復視終端、大屏控制器、網絡打印機等，具備較強的專用度，以定制化硬件資源承載特定功能，其故障或停機狀態的影響范圍不擴散。因此，不對其資源進行虛擬化，使此類設備以獨立單元靈活接入TDCS 云計算主系統，身份驗證業務由主系統承擔。

2.1.2 公有云

低安全性且低專用度的設備，采用公有云構建。此類設備主要包括TDCS 網管工作站、系統維護工作站、對外信息提供服務器等，采用旁路接入方式與主系統連接，并且信息交互是單向的，即只從主系統獲取信息，而不向主系統發送信息。基于公有云重構此類設備，以最大限度提高其部署的靈活性。

2.1.3 私有云

高安全性且低專用度的設備，采用私有云構建。TDCS 調度臺工作站、應用服務器、通信服務器等屬于此類設備，其硬件資源充足，但資源分布不合理，局部業務量隨時間波動。運用私有云，可以將現有計算和存儲資源整合為資源池，按需求為不同業務提供動態支持。私有云平臺部署在高安全等級的TDCS 調度中心，以利于平臺擴容、安全保障和數據保密。

2.1.4 控制性接入

高安全性且高專用度的設備，控制性接入TDCS云計算主系統。在既有體系結構中，數據庫服務器、網絡安全、通信質量監督等設備是以高安全性為導向進行部署的，具有很強的容錯性和獨立性，且計算資源高度可控，便于全面監測分析其運行狀態。由于云平臺的資源是動態變化的，信息突變和端口漂移的情況實時發生，在安全性、可控性方面無法滿足此類設備的需求。因此，高安全性且高專用度的設備仍維持既有部署方式，并固定其對外交互接口，與云平臺實現限速限量的控制性交互。

2.2 系統資源分配策略

云計算TDCS 資源分配機制包括動態調度和按預設策略分配。云計算平臺具備較為成熟的資源動態調度算法，能夠快速均衡TDCS 多種業務的突發瞬時需求，進而得出云平臺資源調度的最優解[7-8]。

資源分配預設策略需要結合系統資源需求模型進行設計。TDCS 各項業務功能對系統資源的需求具有一定規律性，基于合理化的需求模型設計資源分布預設策略，能有效避免資源頻繁遷移，進而縮短資源分配的收斂時間。

3 可行性研究

3.1 模型適用性

云計算TDCS 模型需要滿足2個方面的要求，即業務與資源之間具有相關關系且系統邊界清晰[9]。

（1）TDCS 業務與系統資源有較明確的對應關系，從而具備云計算抽象化虛擬資源池支撐多任務的資源分配基礎。TDCS 業務類型可以分為5 類，即數據采集、信息轉發或過濾、人機交互、協議轉換及運維協助；TDCS 資源可以分為4 類，即數據處理資源、監測及分析資源、校驗資源和存儲資源。TDCS 業務與資源的對應關系，如圖3 所示。

由圖3 可知，TDCS 業務與資源具有較為明確的對應關系，能夠適用于云計算模型。

（2）資源規模是資源調度算法的邊界和基礎，系統資源規模必須是確定的。TDCS 是鐵路核心信號系統，具有自身的專用網絡，雖然系統體量龐大，但系統界限分明。TDCS 全部設備都由維護單位登記造冊，與外圍系統的接口均有安全邊界防護。因此，TDCS 資源規模是穩定的，系統邊界是明確的，符合云計算模型的構建要求。

3.2 系統可擴展性

TDCS 功能包括核心功能、報警提示、網絡通信和系統運維4個大類，核心功能有列車作業管理、調車作業管理、站場信息展示與存儲、接口、施工管理和仿真實訓平臺，如圖4 所示。

各類功能之間具有緊密的協同關系，支撐各類功能的硬件設備相互聯動。在信息交互如此復雜的情況下，現有架構TDCS 的擴容及改造難度大，極易造成對運輸業務的大面積影響。

云計算支持資源動態伸縮，通過資源調度機制，動態遷移系統資源，局部集中處理相關業務，從而簡化功能實現的協同機制。例如調度臺所需的顯示信息可以從云資源池內獲取，而不是僅從某臺接口服務器獲取；新建線路TDCS 接入調度中心總機系統，不需要對整體結構進行重新設計，只用按需擴展資源池即可，能夠有效地降低局部升級或改造對運輸業務的干擾。

3.3 資源利用率

傳統分布式結構下，TDCS 硬件設備自成體系，硬件資源固化。硬件資源部署必須滿足自身峰值需求，大量資源被短時調用后，即長期處于靜默狀態，從而導致資源浪費。以中國鐵路北京局集團有限公司的TDCS 中心為例，運輸調度管理系統（TDMS，Transportation Dispatching Management System）接口服務器在調度員交班的時間段內（每日8：00、18：00 各一次，通常時間不超過20 min），需要集中接收、轉存日班計劃，設備資源占用率最高可達82%；而在其它時間，TDMS 接口服務器只需要在接收臨時調整計劃時調用少量資源，資源占用率僅為7%，大量資源被閑置。云計算TDCS 中的虛擬資源具備動態部署、實時調配的能力，系統資源部署方案在保證安全冗余的前提下，實現資源部署和資源需求的總量平衡即可，可減少常態下的靜默資源，提升資源利用率。

3.4 維護成本

TDCS 所含業務節點種類較多，不同業務節點依據功能特性對資源有不同的需求。例如應用服務器需要實時轉發并緩存信息，對存儲能力及資源配屬穩定性有較高的要求；運行圖代理服務器的功能是接收查詢請求，從數據庫調取數據并定時發送，其功能特點是接收瞬時請求并快速處置，對計算能力要求較高。

按照各類業務節點的功能特性進行多樣化的資源部署，會提高硬件維護和建立備品庫的難度；若為了降低維護成本，追求資源部署的標準化，則只能依據具有最高性能需求的業務節點進行部署，從而造成投資浪費。因此，在分布式結構TDCS 的構建過程中，減少投資浪費和降低維護成本是互相制約的兩種需求，難以實現同步優化。

圖4 TDCS 功能分類及關聯關系

云計算TDCS 通過資源虛擬化技術，弱化硬件特性與業務之間的對應關系，從而可以在標準化建設的硬件基礎上，均衡承載多樣化的業務，并滿足不同業務定制化的資源需求。硬件設備的標準化建設模式，能降低維護門檻、簡化備品庫、規范故障處置流程，從而降低維護成本。因此，云計算TDCS 打破了減少投資浪費和降低維護成本之間的制約關系，為實現雙目標的帕累托最優奠定了基礎。

3.5 系統能耗

定義1：云計算TDCS 業務是一個二元組 (M,?)。其中，M=(mi|1 ≤i≤z)表 示系統中的任務集，mi表示第i類任務。TDCS 業務的產生具有隨機性，例如調度命令的下達，服務器主備狀態變化信息的轉發等。為簡化計算模型，定義 ?=(φi|1 ≤i≤z)表示任務的產生率集合， φi表示mi類任務在單位時間內的產生概率，mi∈M,φi∈?。

云計算TDCS 全域范圍內，所有z類任務的總產生概率為：假設不同計算任務被分配給TDCS 內某臺設備的概率是可知的（可以通過遺傳迭代類的學習算法，獲取此類概率集），設hij表示mi類任務被分配到硬件設備rj的概率。則rj被分配到z類任務的總體概率（任務被分配給某硬件設備的期望概率）為：

加入任務分配的隨機性因素，硬件設備rj對所有z類 任務的期望工作功率表示為：

公式（2）中的hi jφi·W(rj)<1。同時，為了簡化計算模型，假設TDCS 硬件設備rj完成不同任務的工作功率相同，即是一個常數，且則即：z類任務總量不變的情況下，云計算TDCS 所含硬件設備rj的期望工作功率小于硬件資源固化狀態下的工作功率。

此外，TDCS 不同設備對不同任務的處理性能存在差異[10]，合理化的資源調度算法以硬件的個性化計算能力作為重要參數，將某項具體任務分配給最適合的硬件設備，可以進一步降低系統能耗。

4 結束語

本文通過對TDCS 運用現狀及優化需求的分析，提出了基于云計算構建TDCS 的技術路線，設計了云計算TDCS 的差別化部署方案，就其可行性進行探討。結果表明，云計算TDCS 在降低部署難度、提高資源利用率、降低能耗方面具有明顯優勢，能更好地滿足我國鐵路運輸組織需求，具有良好的應用前景。基于云計算構建TDCS 將是TDCS 創新研究的重要領域。云計算TDCS 的設計和應用研究尚處于起步階段，從云平臺可用性、可靠性和運用成本和異構數據挖掘等方面，仍需要進行深入探索。