基于云计算的物流运输管理系统的研究

曹连建

摘 要：云计算具有超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可扩展性、按需服务、廉价等特点，如果能够合理利用，必将在推动信息化发展方面起到重要作用。且从某种意义上来说，云计算是一种服务，而作为服务，就应该结合具体的行业应用，才能真正发挥作用。

关键词：物流 云计算 运输管理系统

中图分类号：U291 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）04（a）-0172-01

以物流行业为例，物流行业的业务天生便具有跨部门、跨省乃至跨国的特点，基于云计算的“云物流”模式可以满足物流过程中相关政府、工商企业、物流企业和普通用户等对物流信息的要求，围绕从生产要素到消费者之间时间和空间上的需求，能够处理从交易、制造、运输、装卸、包装、仓储、加工、拆并、配送等各个环节中产生的各种信息，使信息能够通过物流信息平台，比如，通过服务调用的方式，快速准确地传递到包括监管部门在内的供应链上的所有节点，达到信息共享的目的。

物流行业的发展离不开物流信息及其相关技术，尤其是在现代化的物流系统中，物流信息起到了引领物流行业发展的作用。

物流企业转向云计算，所获成本降低优势中首当其冲的是节省了硬件和基础设施投资。外部云计算应用的维护、维修、升级和支持所需的成本投入要小的多。PaaS解决方案能够提供企业级按需计算环境，该环境企业需要的灵活性，以及集中式IT需要的安全性和可靠性，而且IT部门不用承担额外的维护和升级责任。基础架构即服务（IaaS）下的云服务也有助于信息化建设有序的实现，因为所有者能够控制维护、维修和升级过程。

尤其对于大量的中小型物流供应商来说，要独立完成信息化建设需要投入极大成本，同时，信息系统的后期维护升级等均需要投入大量的人力物力，因此，云计算平台为其享有应用托管服务、解决信息化管理人才和资金不足的问题提供了支撑。

云计算可以提供对整个供应链流程的可视性。这对于风险管理，尤其是对于高技术制造业等快速变化的行业来说尤为关键，因为这些行业往往要在竞争极其激烈且变化多端的市场环境中运营。此外，在实现经济效益的同时，企业需要通过自身的扩展来满足客户对已制造产品的更大需求。基于云的供应链解决方案使企业能够更迅速地实现这一目标，从而保持其在市场中的竞争能力。

基于云计算的运输管理系统的研究与实现，其核心就是探讨如何将传统的管理信息系统（MIS）与当前最为流行的云计算技术现结合，使传统的管理信息系统具有云计算所拥有的强大的通信能力、运算能力和匹配能力，集成众多物流用户的需求，形成物流需求信息集成平台，实现所有信息的交换、处理、存储以及按需服务等特点，为传统应用向云应用的过渡提供宝贵的经验，系统的建设关键问题主要包括：

（1）如何将传统服务的架构向云服务的架构转变

（2）如何突出云计算的优点，真正让我们感受到云计算带来的好处。

本系统拟采用基于Web的B/S体系结构，它是随着Internet技术的兴起，对C/S（客户机/服务器）结构的一种变化或者改进的结构。在这种结构下，用户工作界面是通过WWW浏览器来实现，极少部分事务逻辑在前端（Browser）实现，但是主要事务逻辑在服务器端（Server）实现，形成所谓三层结构。这种结构具有方便、快捷、高效的特点，还具有分布性和业务扩展方便等优点。Spring是一个轻量级的IOC和AOP容器框架，可以快速搭建三层架构。

三层架构（3-tier application）通常意义上的三层架构就是将整个业务应用划分为：表现层（UI）、业务逻辑层（BLL）、数据访问层（DAL）。

软件系统架构主要分为三层：表示层、业务层、持久层。

UI Layer表示层，web应用的末端是表示层，表示层的职责所在可以分为以下几点：管理用户的请求和响应、提供一个控制起来将调用委托到业务逻辑和其他上游处理、将来自于抛出例外的其他层的例外处理到Struts Action中、组装可以在视图中表现的模型对象、执行UI校验。

Business Layer业务层，业务层应该负责下面的问题：处理应用的业务逻辑和业务校验、管理事务、允许与其他层进行交互的接口、管理业务级对象之间的依赖性、加入了表现和持久层之间的灵活性，以便它们不需要彼此进行直接通信、从表现层暴露上下文给业务层以获得业务服务、管理从业务层到表现层的实现。

Persistence Layer持久层，在持久层中应该负责下面的问题：查询关系信息到对象中、存储、更新和删除存储在数据库中的信息、高级的对象关系映射框架。比如Hibernate支持大部分主流SQL数据库，它们支持父/子关系，事务，继承和多态。

（1）在分布式存储系统上，系统拟以MogileFS为技术原理，参考多个开源软件，搭建一个可为物流运输系统提供大规模数据存储服务、可扩展的分布式文件系统，可用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的x86普通硬件上，提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务，满足云计算的分布式存储模式，同时保证数据可靠性和高吞吐率以及高传输率的需求。

（2）在海量数据的处理上，系统拟采用Hadoop+HBase的组合，Hadoop是Apache基金会下的一款开源软件，它实现了包括分布式文件系统和MapReduce框架在内的云计算软件平台的基础架构，并且在其上整合了包括数据库、云计算管理、数据仓储等一系列平台，其已成为工业界和学术界进行云计算应用和研究的标准平台。HDFS的高容错性、高伸缩性等优点允许用户将Hadoop部署在低廉的硬件上，形成分布式系统；MapReduce分布式编程模型用户在不了解分布式系统底层的细节情况下开发并行应用程序。所以用户可以利用Hadoop轻松地组织计算机资源，从而搭建自己的分布式计算平台，并且可以充分利用集群的计算和存储能力，完成海量数据处理MapReduce应用广泛的原因之一在于它的易用性。它提供了一个因高度抽象化而变得异常简单的编程模型。

参考文献

[1] 陆嘉恒.Hadoop实战[M].2版.机械工业出版社，2012.

[2] 董西成.Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理[M].机械工业出版社，2013.

[3] 文艾，王磊.高可用性的HDFS：Hadoop分布式文件系统深度实践[M].清华大学出版社，2012.

[4] 沃尔斯.布雷登巴赫.Spring in Action（中文版）[M].毕庆红，泽.北京：人民邮电出版社，2008.endprint