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基于云計算技術的網絡通信監控系統設計

2024-12-08 00:00:00馬濤
中國新技術新產品 2024年3期
關鍵詞:智慧城市云計算

摘 要:網絡通信監控系統是智慧城市網絡一體化檢測、管理與控制的主要工具。在網絡通信過程中,為保證對數據信息的有效監控和提升篩查準確率,本文設計出一種基于云計算技術的網絡通信監控系統。利用云計算技術進行優化,通過電路提供AP3402KTTR-G1所需的傳輸電子量,再將控制器與通信器進行連接,最終搭建系統硬件運行環境。在硬件配置基礎上連接監控協議,合理選擇端口模式,對密碼程度進行編寫。同時聯合軟硬件結構進行數據庫設計,進而完成基于云計算技術的網絡通信監控系統設計。測試表明,與基于QT框架的網絡通信監控系統相比,本系統對數據信息的篩查具有更高精度,監控指令運行周期均值較低,能滿足智慧城市網絡通信需求,具有良好的實用價值。

關鍵詞:云計算;網絡通信監控;智慧城市;密碼編寫;端口選擇

中圖分類號:TN 915 " " " " " 文獻標志碼:A

隨著智慧城市的發展,網絡通信已具有更高的控制水平,數據總量也會提升,部分節點信號的篩查效果隨之降低。要想規避問題,網絡通信監控是最有效的方法。但網絡通信監控的數據信息量不斷增加,導致系統負載增加,因此對網絡通信監控提出了更高要求[1],需要根據目前需求開發全新的系統模式,云計算技術的融入即是有效措施[2]。因此本文設計出一種基于云計算技術的網絡通信監控系統,可快速完成海量數據信息篩查,提升了使用效率,改進了網絡服務環境。

1 整體設計

云計算包括軟件服務、平臺服務及設施服務3類技術形式,各服務開發商與提供商給出的技術方案均會存在差異。基于云計算技術的網絡通信監控系統采用面向服務架構(Service-Oriented Architecture,SOA),具體由資源層、加工層、管理層以及服務層等構成(如圖1所示)。作為系統頂層結構的資源層可提供基礎的硬件設備、軟件資源以及應用程序等物理資源;加工層負責為整個系統加工各類資源,使資源可在相互作用下形成存儲資源池、計算資源池以及監控資源池;管理層通過各類調度與應用程序,確保系統能夠有序、平穩運行;服務層是系統的最底層,可通過封裝云計算的方法,并利用數據庫服務,在系統內更好地管理與運用云計算。

2 硬件設計

基于云計算技術的網絡通信監控系統的硬件運行環境由控制器、芯片電路以及通信器3個部分構成,搭建過程如下。

2.1 控制器

控制器是系統的底層執行元件,能夠同時與多臺主機保持并聯,既轉接通信器的數據信息,也收集芯片電路的電子量[3]。控制器結構如圖2所示。控制器可直接調取主機中的通信數據量,經通信網絡整合網絡通信數據,由此形成新的“數據包”,并將其發送至處理器[4]。處理器接收“數據包”后,根據監控用戶的消耗需求啟動云計算程序,并同時顯示這些網絡通信數據。如果云計算可以保持較長時間的合理驅動,控制器便可進行長時間的穩定輸出,直至主機顯示出持續信息,從而對監控指令進行指向改寫和傳達。

2.2 芯片電路

芯片電路與系統的外部輸入電源連接,在協調電壓與電流配比的過程中,將分散的電子量整合為束狀[5]。AP3402KTTR-G1芯片電路結構如圖3所示,在應用電子連續輸入的情況下,AP3402KTTR-G1芯片會由“斷開”變為“連接”,同時聯合電阻元件R1、R2、R3將已存儲的電子量反饋到下層執行結構中。R2的實際接入組織相對較高,能夠在高電平傳輸時占據大量傳輸電壓參量。再根據R1、R3的實際配比對其進行后續分壓協調[6]。電感器L處于芯片電路中層,在承上啟下的連接中實現對積累電子量的有序疏導。

2.3 通信器

通信器依托云計算技術,選用QSFP28高速通信器搭建設備。通信器兩端設置相同數量的接口,左接口與數據輸入端連接,右接口與數據輸出端連接。在云計算網絡結構中,隨著數據傳輸量不斷變化,輸入端接口的占據狀態也會產生變化。在一般情況下,當待傳輸數據總量小于7×1015TB時,只有9個輸入端接口為滿額占據狀態;當待傳輸數據總量大于9×1015TB時,所有輸入端接口都能達到既定狀態,但后3個接口僅能實現階段性輸入。與輸入端接口相比,輸出端接口的傳輸能力更強。隨著待傳輸數據總量持續增加,接口的連接功能始終能夠保持良好狀態,直至將QSFP28存儲的所有通信信息轉存到下層應用結構中。QSFP28高速光通信器結構如圖4所示。

3 軟件設計

在系統硬件支持下,根據連接協議、選擇端口及編寫密碼的處理流程進行系統軟件設計,與硬件運行環境結合進行系統結構的完整搭建。

3.1 連接協議

監控協議連接情況見表1。系統主要包括4類監控協議,即用戶數據報協議(UserDatagram Protocol,UDP)、傳輸控制協議/互聯協議(Transmission Control Protocol/Internet Protocol,TCP/IP)、隨機存取存儲協議(Random Access Memory,RAM)以及開放式系統互連協議(Open System Internetwork Reference Model,OSI)。UDP協議用于網絡通信的遠端口,主要受數據傳輸長度的影響,當硬件執行能力改變時,協議連接功能也會隨之改變;TCP/IP協議用于網絡通信的源端口,當數據信息傳輸長度低于30時,協議連接不會受其他元件的影響;RAM協議用于網絡通信的信號衰弱區,雖然其在搜集數據信息方面具有較強的應用價值,但在云計算網絡中,該協議的功能空間未出現變化;OSI協議用于網絡通信的中層傳輸口,隨著芯片電路輸出能力提升,協議連接功能范圍也會相應擴大。

3.2 選擇端口

在選擇網絡通信端口的過程中,需要遵循應用層對應單一節點的原則。基于云計算原理,監控協議與應用程序處于對應識別狀態,隨著網絡通信覆蓋面不斷增大,信號傳輸最遠距離也相應增加。本文以nmin作為網絡通信端口的最小排序,以nmax作為網絡通信端口的最大排序。在序列空間中,最小排序與最大排序的差異越大,待篩查的網絡通信端口儲值就越大。δ表示既定云計算系數,該系數的表現量可對網絡通信端口的選取結果產生直接影響。綜合上述各變量,網絡通信端口的選取結果f如公式(1)所示。

(1)

式中:t表示網絡通信數據傳輸的平均值;w表示網絡通信數據傳輸的客觀條件;β表示監控系數;vmax表示網絡通信數據傳輸的最大值。

3.3 編寫密碼

編寫密碼是軟件設計的末端環節,可在已定傳輸目標的傳輸過程中創建相鄰監控節點應用連接,借此提升網絡通信的數據承載力。在云計算空中,以amin作為最小傳輸系數,以amax作為最大傳輸系數。當d1與d2這2個不同地址逐漸明確后,密碼編寫流程也趨向完善,直至傳輸系數a不再發生任何改變,從而可進行系統化的監控指令運行。綜合上述變量,并結合公式(1),網絡通信密碼的編寫結果g如公式(2)所示。

(2)

式中:λ表示編寫源系數;e表示傳輸通信參量;l表示云計算處理權限。

由此即可完成各類軟件設計和軟件運行環境的搭建。

4 數據庫設計

MariaDB 2010數據庫的服務穩定、體積小、易于安裝維護、自主性與使用成本較低且開放源代碼無版本制約,受開發者青睞,因此本文將MariaDB 2010作為系統數據庫。系統通過MariaDB 2010數據庫存儲信號傳輸、傳輸媒體、信號編碼等信息,通過InnoDB創建數據庫連接,通過MyISAM執行數據庫操作命令,并通過DBDataadapter顯示外部數據庫數據。DBqIQuery執行DB語句,對數據庫內容進行增刪和調整,DBRecord負責記錄封裝數據庫。數據庫設計完成后,采用云計算技術完成網絡通信監控系統組建。

5 系統測試

為驗證系統實用價值,本文設計了2種不同系統的比較測試。在網絡通信中截取相應數據作為研究對象,其他參量保持不變,記錄指標變化情況。測試組搭載本文系統,參照組搭載基于QT框架的網絡通信監控系統。

5.1 精度篩查

精度指標(Accuracy Index,AI)可反映系統對數據信息的篩查準確率。一般而言,精度指標的數值越大,系統對數據信息的篩查準確率也越高,反之則越低。測試組與參照組的精度指標變化情況見表2。根據測試可知,隨著時間增加,測試組的精度指標呈先降、后升再趨于平穩的趨勢,最高值為76.32%。參照組的精度指標在短時穩定后開始快速下降,最高值僅為49.75%,與測試組最高值相比下降了26.57%。由此可見,隨著本文系統的實際應用,精度指標顯著上升,對數據的篩查準確率具有積極意義。

5.2 運行周期

在一定程度上,監控指令運行周期可有效體現系統應用能力。在實際工作中,隨著運行周期均值不斷下降,系統應用能力持續提高,反之則下降。測試組與參照組的監控指令運行周期均值變化情況見表3。根據測試可知,網絡通信數據量增加使2組的監控指令運行周期均值上升,但測試組的上升速度遠低于參照組。從極值角度審視,測試組的監控指令運行周期均值最高為7.81s,遠低于參照組的最高值15.12s。由此可知,隨著本文系統的實際應用,監控指令運行周期均值顯著降低,在設定好的監控時間內能夠發揮系統的實際應用能力。

6 結語

在智慧城市網絡一體化建設的背景下,快速增長的數據信息量給網絡通信模式帶來了機遇與挑戰。本文針對網絡通信環境,結合現實網絡通信需求,設計出基于云計算技術的網絡通信監控系統,旨在完善智慧城市信息化社會服務模式。根據測試可知,本文系統對數據信息有較高的篩查精確度,監控指令運行周期均值較低,能夠滿足智慧城市網絡通信需求,可及時發現并解決問題。同時,隨著技術不斷更新,后續研究應致力于將MESH自組網、5G技術應用于網絡通信監控系統,從而為智慧城市建設與現代網絡通信可持續發展提供不竭動力。

參考文獻

[1]張洪波.基于云計算的機器人狀態實時監控系統[J].機械設計與制造工程,2022,51(7):72-77.

[2]王真云,俞雯靜,臧家寧,等.云計算訪問控制的電力監控涉密自檢模型[J].西安工程大學學報,2022,36(3):131-136.

[3]張甫.探討基于Nagios的網絡監控系統的設計與實現[J].電子元器件與信息技術,2021,5(6):212-213.

[4]肖福建.通訊設備故障監控系統擴容及日常使用[J].電子技術與軟件工程,2019(11):16.

[5]王紅艷,李選芒.基于數據挖掘的物流信息監控系統設計[J].電子設計工程,2022,30(6):71-75.

[6]閆常麗.網絡通信系統中一般離散信道容量的討論[J].河北建筑工程學院學報,2022,40(1):208-210.

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