基于云计算的分布式海战场指挥控制系统结构研究*

张 濛

(武汉数字工程研究所 武汉 430205)



基于云计算的分布式海战场指挥控制系统结构研究*

张 濛

(武汉数字工程研究所 武汉 430205)

现代海战场作战具有环境复杂、组成复杂多变、通信网络多样等特点,未来作战指挥控制系统必须是支持分布性、自治性、移动性、交互性以及动态自适应的分布式系统。为满足现代化战争对海战场指挥控制系统能力要求,将具有开放式和分布式特点的云计算技术应用于海战场指挥控制系统系统。根据云计算基本理论体系,分析了面向服务的海战场指挥控制系统层次结构,并对将云计算应用于海战场作战指挥控制系统相关的分布式存储、分布式计算、分布式数据分析等关键技术进行了较详细的说明。

云计算; 指挥控制系统; 分布式; 海战场

Class Number U674

1 引言

现代战争中,基于海陆空天潜一体化的作战越来越复杂,随着体系内作战节点的不断增加以及作战平台作用范围的不断扩大,信息渗透到战场的各个领域和环节,互联互通的信息量及其处理需求也随之大幅度增加,指挥控制系统必须在态势分析、多方案决策优化、目标解算、数据分析和挖掘等方面具备大容量、高可靠的计算能力。指挥员面临需从海量信息中准确及时地发现有用信息并作出作战决策,以适应瞬息变化的战场环境。大数据技术应用于指挥控制系统,可为指挥员的决策分析提供智能的、自动化的辅助手段,提高系统的智能化程度及决策科学性、时效性,从而极大地提高作战的指挥效能和整体作战能力。海战场指挥控制系统具有所处环境复杂、组成复杂多变、通信网络多样等特点,未来海战场作战指挥控制系统必须是支持分布性、自治性、移动性、交互性以及动态自适应的分布式系统。云计算技术应用于指挥控制系统,可为指挥员的决策分析提供智能的、自动化的辅助手段,提高系统的智能化程度及决策科学性、时效性,从而提高作战的指挥效能和整体作战能力。

作为一种新兴技术,云计算[1]将计算任务分布在大量开放式的共享资源上,使用户能够按需获取计算能力、存储空间和信息服务,可大幅提高计算、存储和数据分析能力[2～3],目前发展势头十分迅猛。将其应用于海战场作战指挥控制系统集成具有以下优势:

1) 信息优势。云计算依托数据中心集中统管的基础设施资源,消除了基础设施间通信的瓶颈,获得了对基础资源强有力的调度权力,能够更好地实现互联互通的目标。

2) 决策优势。云计算长于高速处理全局、海量信息,能够对瞬息万变的战场态势做出及时正确的反应,并且整个体系围绕总体决策步调一致地细化各级决策,从而实现在以体系对抗为基本特征的现代海战场环境中高度实时的进行决策。

3) 指挥体系优势。云计算环境中作战指挥网与武器控制网、情报保障网通过云自然地实现整合。各级人员均以云用户互联,指控关系从树状变得扁平,打破以往逐级传递的指挥控制方式,实现指挥控制流程的管控,并可为实现信息收集、全局态势生成、指挥控制命令快速下达乃至信息火力一体带来有力的技术支撑。

4) 安全和可靠性优势。海战场作战指挥控制系统采用“私有云”的方式构建,具有物理隔离特性,实现对信息进行集约化管理,相比于传统的分散管理、多头管理模式更高的安全性;云计算的虚拟化、分布式文件存储、容灾备份、动态伸缩等技术,使得云可以在最大程度上降低各种资源的故障对应用的影响,提供更高的可用性。

目前,在作战指挥控制系统结构研究领域,大多集中在对外军开放式、分布式体系结构的内涵进行解析,然后提出初步的概念设想,形成较高层的框架[4～5],尚缺乏较成熟的实现途径。本文对基于云计算的海战场作战指挥控制开放式、分布式系统结构进行研究,以实现计算资源的分布式管理,提高资源利用效率和整体计算能力。

2 云计算概述

云计算,首先是要通过网络将大量计算机无缝连接起来,构成计算资源池,然后将计算任务加载到这个分布式部署的计算资源池中。云计算的目标,是将当前计算设备连接在一起,使得用户能够如使用电网中的电能一样使用计算能力。太阳微系统(SUN)公司早在1982年成立时就曾设想过“网络即计算机”这一构想。在云计算中,各种应用系统能够通过网络,按需地获取资源池中的计算(能)力、存储空间和信息服务[6]。云计算中的“云”,实际上是可自维护、自管理的虚拟计算资源,包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等,并可以通过网络向用户按需提供所需的计算资源。云计算可分为三层[7]:基础设施即服务(Infrastructure as a Service,IaaS),平台即服务(Platform as a Service,PaaS),软件即服务(Software as a Service,SaaS),如图1所示。

图1 云计算的服务类型与层次

图1中,IaaS是指以服务的形式提供资源集和基础设施服务(计算、存储和网络),用户通过互联网租赁即可搭建自己的应用系统;PaaS是指提供应用服务引擎,如应用编程接口和运行平台等,开发者可基于该应用服务引擎进行应用开发和构建,利用服务提供商的资源向最终用户提供服务;SaaS是指把一些特定的应用软件功能封装成服务,用户可通过按需租用的方式来使用软件。Lenk等[8]提出了一个通用的云计算框架,其将云计算技术和服务分为不同的层次。

3 面向服务的系统层次结构

依据云计算的基本层次,考虑到海战场作战指挥控制系统的应用需求,可将系统服务层次分为基础设施服务层、平台层和应用服务层[9],如图2所示。

基础设施服务层将云计算能力封装为标准的基础云计算服务,并纳入到服务管理体系。资源集主要是将海战场作战指挥控制系统所属的高性能计算设备、存储器、数据库、网络设备及人机交互设备等资源构成同构或接近同构的资源池,通过负载均衡、冗余控制、运行监控等措施对上述资源集进行管理,从而为上层提供相应的基础设施服务。

平台层提供系统开发、集成调试和运行的环境。设备供应商遵循云计算数据的处理和存储规范,基于应用编程接口和规范进行设计和开发,提供各类应用服务程序和战术软件。系统集成方利用集成调试环境进行各类服务集成和最终执行环境的设定。

应用服务层分基础应用服务和高级应用服务,主要是为各设备供应商提供时间统一、目标融合等作战应用服务,并根据海战场作战指挥控制系统应用服务之间的工作流设计,对各类应用服务进行发布、激活和去活等管理。

4 海战场作战指挥控制系统云计算技术

4.1 分布式存储

图3 分布式存储

指控系统中所处理的数据涉及各种报文和接口,数据类型复杂、多变,随着应用规模的增大,随之而来的是数据量的剧增,新数据类型不断涌现,用户需求呈现出多样性,对数据的管理和维护难度大大增加,传统的数据库适用的数据结构、并发控制、故障恢复等技术在新的环境下面临挑战。如图3所示,分布式数据存储一般采用主从服务模式。

物理层面上,系统包括元数据服务器和数据服务器两部分,如由若干数据服务器节点和一个元数据服务器节点构成的分布式存储系统。存储系统的中心服务器为元数据服务器,主要负责管理存储系统的名字空间以及用户节点对文件的访问。系统中数据服务器节点主要负责管理自身节点的数据记录保存。依据元数据服务器上的名字空间,用户能够以文件的形式在数据服务器节点读取、写入数据资料。具体实现层面,单个数据文件被划分为一个或多个数据块,而数据块存储于若干微服务器组成的数据节点集上。元数据服务器执行存储系统的名字空间操作,例如打开、关闭、重命名或目录创建等。另外,元数据服务器节点需要实现各数据块到数据服务器(存储位置)间的映射。数据服务器节点需要处理存储系统用户节点的读写请求,并支持在元数据服务器节点的统一调度下完成各数据块的创建、删除及复制。

4.2 分布式计算

在数据规模极大的情况下,数据具有规模大和分布性等特点,使用传统的数据处理方式处理大数据不论在处理效率还是处理效果上都不能满足应用对数据处理的需求。云计算普遍采用分布式计算应对这种大规模数据的处理。如Google公司的MapReduce[10]和亚马逊公司的弹性计算云(Elastic Compute Cloud,EC2)[11],都封装了并行处理、容错处理与负载均衡等功能,可以对大规模数据集进行高效操作。如图4所示,分布式计算一般包括一个主控任务服务器和多个执行任务服务器。

图4 分布式计算

主控任务服务器负责调度和管理执行任务服务器,将计算任务和合并任务按照负载均衡的原则分配给空闲的执行服务器,让这些任务并行运行,并负责监控任务的运行情况。执行任务服务器负责执行任务,如果出现故障,主控任务服务器会把其负责的任务分配给其它空闲的执行服务器重新运行。对于大文件来说,移动计算比移动数据的代价要低。云计算的DFS提供了接口,以便让程序将自己移动到数据存储的地方执行。分布式计算框架和分布式文件系统一般运行在一组相同的节点上,也就是说,任务服务器和数据服务器通常在一起。在处理过程中一般没有数据的传输工作,只是在合并过程中需要向主节点传送计算结果。这种配置允许框架在那些存储数据的节点上高效地调度任务,这可以减少整个集群网络的拥堵,提高系统吞吐量。

4.3 分布式数据分析

数据分析系统为云计算核心系统,通过应用服务器上提供的CloudAPI将分布式数据分析应用接入云计算系统。用户不需要了解系统是如何具体实现,也不需要担心系统的存储和计算能力不足对数据分析过程的影响,只需要根据需求选择适当的算法处理相应的数据,最终将数据分析系统部署在云计算系统上并得到结果,如图5所示。

图5 分布式数据分析

分布式数据分析算法分为两个步骤,首先是对局部数据进行数据分析,生成局部数据模型。然后组合不同数据站点上的局部数据模型,最终得到全局数据模型。使用软代理的并行分布式数据分析系统主要分为三个模块:数据分析代理、协调器和用户接口。数据分析代理用户访问元数据,从数据中提取生成局部数据模型。协调器用于协调各个代理,并将挖掘到的相关信息返回给用户接口,对挖掘信息进行反馈。用户接口则主要负责用户与系统之间的信息交互。基于这种分布式数据分析系统,对其各个模块进行改进,能够平滑无缝地将其部署在基于多节点架构的云计算系统之上。

5 结语

云计算技术作为一种商业计算模型,将存储、计算、分析等任务分布在大量计算机组成的资源池上,通过并行计算等方法提供了前所未有的计算力。云计算技术作为当前商用领域得到广泛研究并且应用日益成熟的大数据支撑技术,为海战场作战指挥控制系统应对复杂海战场环境下体系对抗问题提供了解决的一个途径。本文将云计算技术应用于海战场作战指挥控制系统体系结构研究,分析了面向服务的系统层次结构,对海战场作战指挥控制系统云计算体系结构的分布式存储、分布式计算、分布式数据分析等几个方面进行了初步的阐释。云计算的应用可有效提高指控系统的智能化程度和可靠性,提升指控系统的作战效能。

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[11] Amazon EC2[EB/OL]. http://aws.amazon.com/ec2/.

Research on Architecture of Distributed Command and Control System for Sea Battlefield Based on Cloud Computing

ZHANG Meng

(Wuhan Digital Engineering Institute, Wuhan 430205)

The modern battles in sea battlefield have characters of complex environment, complicated component and diversity of communication network. For this reason, the command and control system in future must be distributed system with autonomy, mobility, interactive and dynamic adaptability. An open and distributed pattern for the command and control system is proposed in this paper to meet the computational demand of modern warfare. A service-oriented integration mainframe is first established as a base for cloud computing, and the related key technologies such as distributed storage system, computing system and data analysis system get a detailed expatiate in this paper.

clouding computing, command and control system, distributed, sea battlefield

2014年10月7日,

2014年11月27日

张濛,女,助理工程师,研究方向:电子信息工程。

U674

10.3969/j.issn1672-9730.2015.04.002