海上导航系统的可扩展性及分布式算法架构研究

陈中良，李留青

(1．黄淮学院网络信息管理中心，河南驻马店463000; 2．黄淮学院经济管理系，河南驻马店463000)

海上导航系统的可扩展性及分布式算法架构研究

陈中良1，李留青2

(1．黄淮学院网络信息管理中心，河南驻马店463000; 2．黄淮学院经济管理系，河南驻马店463000)

摘要:现代海上各种基于导航定位系统的应用越来越多，如基于导航定位系统的航运业务﹑目标物跟踪系统等。现有海上导航系统大多基于特定用户及服务，信息平台大多基于B/S，不能支持大规模的数据并发访问。而随着应用业务及用户的增多，其性能已经越来越不能满足要求，并且系统的可扩展性较差。本文重点研究了现有的基于物联网及云计算的架构，利用云端服务器给导航的应用服务进行逻辑划分，提出一种可扩展的基于物联网与云计算的海上导航系统。

关键词:导航系统;云平台;分布式架构

Research on the scalable and distributed algorithm of maritime navigation system

CHEN Zhong-liang1，LI Liu-qing2
(1．Network Information Management Center，Huanghuai University，Zhumadian 463000，China; 2．School of Economics and Management，Huanghuai University，Zhumadian 463000，China)

Abstract:The application of modern marine navigation positioning system increase quickly，for example shipping activity and target tracking system．Most of the existing maritime navigation system is based on B/S architecture，can not support large-scale data access．This paper analyzes the cloud computing architecture，use cloud server to classify the navigation application service，proposed the scalable and distributed algorithm of maritime navigation system．

Key words:navigation system; cloud station;distributed architecture

0　引言

现有的海上导航系统大多是基于B/S、C/S［1］架构，其扩展性能较差。随着海上导航信息的应用服务及用户越来越多，其性能越来越不能满足要求。而基于物联网及云计算的平台架构，能够将海上导航综合系统平台按照服务进行划分，进行分布式的计算﹑存储及处理。用户对导航服务平台的请求响应通过不同接口发送至云端服务器平台，请求服务器根据请求的类型发送至各分布式处理器进行处理，并把结果返回给客户。

基于此的架构能够有效的减少海上导航系统信息处理中心的总负荷，并且能够对各种类型的用户请求进行分类，利用负载均衡的原理把信息处理算法分布在不同的计算节点，提高了整体架构各硬件处理器的运行效率，能够满足现代化的海上导航通信系统实时性能要求。

本文重点研究现有基于物联网及云计算的架构，利用云端服务器给导航的应用服务功能进行划分，提出一种可扩展的基于物联网与云计算的海上导航系统。

1　云架构及导航系统架构

1.1导航系统架构

目前海上导航系统的架构大多是基于B/S，具

体由以下几部分组成:

1)大型信息处理器:如计算机设备等，用来对导航算法进行处理。

2)数据库系统:对用户的需求信息及导航信息进行存储。

3)监控系统:用来对导航系统的软硬件进行监控，发下异常情况并记录。

4)用户端软件:用来进行导航数据请求。

基于B/S架构［2］的导航系统架构如图1所示。

图1　基于B/S架构的导航系统架构Fig.1　The navigation system architecture based on B/S

此架构把所有的导航定位系统的信息处理功能集中于一台高性能计算机进行运算，当海上导航系统用户较少时，能满足实时性要求。现有的海上基于导航定位的应用越来越多，对于集中式的信息处理已经越来越不能满足要求。

1.2云平台模型

云计算机服务平台是基于分布式架构的系统，对系统功能按照逻辑划分为管理及核心通信栈两部分。

管理部分是对整个系统进行配置﹑作业调度及监控等，负责整个平台的性能管理及计费功能，属于外围功能。

核心栈是整个云平台的最重要部分，其中又可以分为3层结构［3］:

1)硬件资源层:由具体的计算资源﹑存储资源以及通信资源组成，通过虚拟化划分为一个个逻辑资源单元，这些具体资源可以处于同一物理位置，也可以分散在不同地方。

2)平台层:主要是对按照逻辑划分后的资源进行控制，如计算资源层负责整个云服务器计算资源的管理，并对作业的分配﹑调度进行控制，以保证系统资源的最大利用率，并可以对资源进行扩展。而存储子层则对云端服务器的并行文件系统进行管理，同时能够进行数据备份等功能。

3)应用层:负责对外部的应用及客户提供统一的接口，并进行分类管理。

图2　云计算平台架构Fig.2　The cloud computing platform architecture

2　基于私有云的导航定位架构

2.1架构的设计原理

由于海上基于导航应用系统及用户越来越多，平台基于以下几个原则:

1)采用虚拟化技术，将物理虚拟化为逻辑单元，以实行资源的逻辑及有序管理。

2)采用并行存储文件系统，对所有导航应用数据方位采用并行文件系统进行存储，可以实现对数据的统一管理。

3)采用面向对象编程技术，将针对不同应用的服务独立为一个对象，这样可以利用面向对象原理，对行为及事务进行抽象化处理。

4)对硬件资源进行分层架构处理，各个计算节点资源之间相互独立，由统一的管理服务器进行管理，节点之间通过并行文件系统进行数据交互。

5)支持不同操作系统的客户端程序，并提供统一的接口处理。

针对海上导航系统的各种不同的应用需求，提出基于私有云的导航综合集成平台架构［4］，具体架构如图3所示。

2.2导航集成系统的逻辑模块

根据海上导航服务的需求的扩展性特性，把导航系统按照逻辑划分为以下功能模块:服务识别模块、数据存储模块、导航算法功能模块及支撑模块等。

图3　基于私有云的导航综合集成平台Fig.3　The integrated navigation platform based on private cloud

服务识别模块是对各种不同用户的服务需求进行识别，并进行区别细化的管理，如军用导航需求和民用导航需求对最终的导航结果的精度要求不同，服务识别模块根据用户发送的导航服务识别码级别来调用不同的导航数据，进行区别化对待。

数据存储模块是整个海上导航系统的核心模块，主要对地理信息数据、卫星导航数据以及导航雷达数据按照不同的功能进行保存，同时不同用户的管理信息以及最终的导航定位数据也保存在数据存储模块。它不仅仅对数据进行保存，还包括数据加密、数据备份以及容灾处理。

导航算法功能模块［5］调用不同功能以及精度的导航算法，并将导航算法按照功能分布在云平台中的不同计算节点，同时通过负载均衡算法来选择不同的计算节点。

平台的逻辑功能划分如图4所示。

图4　平台逻辑功能模型Fig.4　The platform logic function model

2.3导航集成系统存储实现

此平台的实现是基于云计算，把各种不同的海上应用服务分布在不同的计算节点，同时在并行文件系统中设计全局数据库。用户在任何地点可以通过导航集成网络，根据自身的权限访问导航集成系统中的权限内的服务以及与全局数据库交互得到所需要的导航信息，从而实现应用的扩展性以及给大量的用户提供服务。在基于云平台的导航集成系统中，最重要即为云平台全局数据库系统。

整个基于云平台的海上导航集成系统的文件存储模型如图5所示。

图5　云平台存储系统架构Fig.5　The cloud storage system architecture

本文数据存储系统是基于云平台中的并行全局数据库进行设计，云储存并不是一个统一的存储设备，而是通过软件控制的方式将分布式的不同存储设备进行统一管理的一个集合。不同存储设备之间通过并行文件系统管理软件进行管理。这样，分布在不同位置的存储设备能通过统一的接口对外提供数据访问。

3　导航系统业务预测分析

上节介绍了船舰多业务导航系统的扩展架构及技术实现。在云平台中，对不同导航业务的预测分析也是海上导航云平台高效运行的关键要素。通过对业务的预测来控制对海上不同导航服务请求的处理，以保障云平台不会出现资源枯竭的状态。

海上导航业务系统预测分为云平台资源预测及导航请求服务预测。

1)资源预测对云平台中的硬件及虚拟逻辑资源的监测及历史数据进行分析，通过统计学的纯数学分析把得到的动态数据和历史数据转化为时间连续的观测数据，并绘制未来的资源数据，具体步骤如下:

①选择监控的资源，如存储、计算节点及内存等。

②对历史数据、当前数据及未来预测时间范围进行定义。

③描述当前检测的瞬间资源动态数据及历史数据。

④利用统计数学模型对时间段内的未来资源进行预测。

2)海上导航业务预测

①对所有业务按照需求及对导航数据精度要求进行划分，并规定预测时间段。

②由逻辑资源映射表统计正在运行导航业务的计算节点。

③监测海上导航用户的请求信息，如正在使用的资源用户数、排队等待用户以及所有在线用户。

④根据用户请求的时间段及算法要求合理的预估未来资源占比。

⑤预设拟合模拟参数，通过对历史检测数据及当前数据计算未来拟合数据。

⑥预测模拟的业务数据。

⑦以图形化方式把预测的资源数据及业务数据展现给用户，已对用户请求进行约束。

预测数据分析流程如图6所示。

图6　导航业务预测流程图Fig.6　Flow chart of navigation business forecast

4　结语

随着海上船舶数量及活动的增多，对海上导航定位系统的应用也越来越多，并且各种业务对不同种类的导航业务及导航精度要求不同。现有的基于单一导航业务的B/S架构已经越来越不能满足海上导航业务多样化及大并发的需求。

本文研究了现有的基于物联网及云计算架构，利用云端服务器给导航的应用服务功能进行逻辑划分，提出了一种可扩展的基于物联网与云计算的海上导航系统。

参考文献:

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作者简介:陈中良(1980－)，男，硕士，实验师，研究方向为软件工程和计算机应用。

基金项目:河南省科技厅发展计划资助项目(142102110088)

收稿日期:2015－02－28;修回日期: 2015－04－16

文章编号:1672－7649(2015) 07－0168－04doi:10.3404/j.issn.1672－7649.2015.07.039

中图分类号:U666

文献标识码:A