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        基于云存儲(chǔ)的農(nóng)業(yè)虛擬服務(wù)平臺(tái)架構(gòu)

        2013-04-29 00:44:03莫麗麗
        計(jì)算機(jī)時(shí)代 2013年8期
        關(guān)鍵詞:虛擬農(nóng)業(yè)信息化云存儲(chǔ)

        莫麗麗

        摘 要: 提出了一種基于云存儲(chǔ)模型的農(nóng)業(yè)虛擬服務(wù)平臺(tái)架構(gòu),用于整合各種農(nóng)業(yè)信息資源,提供統(tǒng)一的海量農(nóng)業(yè)信息存儲(chǔ)、高性能計(jì)算、軟件和數(shù)據(jù)共享服務(wù)。分析、設(shè)計(jì)了資源申請(qǐng)解析和虛擬資源預(yù)留分配兩個(gè)核心模塊,提出了一種樹(shù)型虛擬資源分配策略算法。給出了原型系統(tǒng)的部署方案。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了該體系架構(gòu)的可行性。

        關(guān)鍵詞: 云存儲(chǔ); 農(nóng)業(yè)信息化; 服務(wù)平臺(tái); 虛擬

        中圖分類號(hào):TP391 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1006-8228(2013)08-05-03

        0 引言

        目前農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)絡(luò)體系己初步建成,各種農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)信息呈指數(shù)級(jí)快速增長(zhǎng),包括:遙感數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、作物生長(zhǎng)模擬、數(shù)字媒體等方面,數(shù)據(jù)量已達(dá)到PetaByte級(jí),信息存儲(chǔ)維護(hù)及數(shù)據(jù)管理成本也隨之增大,而且農(nóng)業(yè)資源呈現(xiàn)分散、異構(gòu)、自治等特征,形成了彼此獨(dú)立的“信息孤島”[1-2]。隨著數(shù)據(jù)挖掘、基因分析等農(nóng)業(yè)電子信息領(lǐng)域計(jì)算量的增大,使得對(duì)硬件的需求量增大,這導(dǎo)致了科研投入的增加。

        基于上述農(nóng)業(yè)信息化的特點(diǎn),可建立一個(gè)公共的服務(wù)平臺(tái),集中提供各種軟件資源、格式統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、高性能計(jì)算,以實(shí)現(xiàn)信息共享、節(jié)省軟硬件資源、提高利用率,用戶通過(guò)登錄服務(wù)平臺(tái),便可迅速得到所需的應(yīng)用環(huán)境,而不必考慮資源購(gòu)置、維護(hù)、環(huán)境部署等問(wèn)題。

        云存儲(chǔ)是一個(gè)以數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理為核心的系統(tǒng),與目前網(wǎng)格計(jì)算中因資源分散而易受帶寬及資源供給方不確定因素影響不同[3],其強(qiáng)調(diào)存儲(chǔ)及計(jì)算資源集中化、規(guī)模化。目前云存儲(chǔ)在農(nóng)業(yè)方面還沒(méi)有相關(guān)的研究及應(yīng)用[4],本文基于云存儲(chǔ)技術(shù)研究一種農(nóng)業(yè)信息虛擬服務(wù)平臺(tái)架構(gòu),研究設(shè)計(jì)了資源申請(qǐng)解析和虛擬資源分配模塊,提出了基于分類的樹(shù)型虛擬資源分配算法,規(guī)范了資源的使用并提高了效率,建立了原型系統(tǒng),通過(guò)對(duì)資源的分配預(yù)留,模擬數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)共享和并行計(jì)算的實(shí)驗(yàn),證明了架構(gòu)的可行性。

        1 云存儲(chǔ)的農(nóng)業(yè)虛擬服務(wù)平臺(tái)設(shè)計(jì)

        1.1 功能描述

        基于云存儲(chǔ)的農(nóng)業(yè)虛擬服務(wù)平臺(tái),提供了一個(gè)集中海量信息存儲(chǔ)、科學(xué)計(jì)算、信息共享的空間。

        在物理資源方面,用戶使用的不再是現(xiàn)有物理資源,而是借助于平臺(tái)VMware、Xen等虛擬化軟件在云端大量商用計(jì)算機(jī)組成機(jī)群[5-7]構(gòu)建出來(lái)的一臺(tái)或多臺(tái)虛擬服務(wù)器,在完成需要的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)空間申請(qǐng)后,便可進(jìn)行存儲(chǔ)、計(jì)算、數(shù)據(jù)共享等工作。

        在信息數(shù)據(jù)方面,可實(shí)現(xiàn)同一地點(diǎn)集中存儲(chǔ),方便信息的管理、信息格式的統(tǒng)一和信息共享。

        在軟件資源方面,集合各種軟件資源,建立統(tǒng)一的相互訪問(wèn)的接口標(biāo)準(zhǔn),達(dá)到易集成、費(fèi)用低、高性能的效果。

        在計(jì)算資源方面,根據(jù)需求提供虛擬化的CPU、內(nèi)存及并行計(jì)算、云計(jì)算服務(wù),節(jié)省硬件資源,提高計(jì)算速度。

        1.2 平臺(tái)架構(gòu)

        云存儲(chǔ)的農(nóng)業(yè)虛擬服務(wù)平臺(tái)是由物理層、基礎(chǔ)層、管理層和訪問(wèn)層四層組成,其中基礎(chǔ)層和管理層構(gòu)成系統(tǒng)的云存儲(chǔ)服務(wù)平臺(tái)體系架構(gòu)的核心,如圖1所示。

        物理層:由服務(wù)器集群和存儲(chǔ)陣列集群組成,是平臺(tái)最基礎(chǔ)的部分。物理層中的服務(wù)、存儲(chǔ)設(shè)備由于數(shù)量龐大,可分布多不同地域,彼此之間光纖通道網(wǎng)絡(luò)連接在一起。

        基礎(chǔ)層:通過(guò)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)監(jiān)控模塊、分布式文件管理系統(tǒng)模塊、云計(jì)算模塊,實(shí)現(xiàn)云存儲(chǔ)中多個(gè)存儲(chǔ)設(shè)備之間的協(xié)同工作,使多個(gè)的存儲(chǔ)設(shè)備可以對(duì)外提供同一種服務(wù),提供高速的數(shù)據(jù)訪問(wèn)性和分布式計(jì)算能力;通過(guò)虛擬機(jī)服務(wù)模塊的虛擬化技術(shù),整合使用大量的虛擬資源,為用戶提供PaaS(Platform as a Service),SaaS(Software as a Service)服務(wù)[8]。通過(guò)數(shù)據(jù)壓縮、加密、備份模塊確保云中數(shù)據(jù)的私有性、安全性及容錯(cuò)性。

        管理層:解析用戶的資源申請(qǐng)內(nèi)容,提供公有、私有編程接口及web2.0共享服務(wù),用戶登錄認(rèn)證及使用權(quán)限的管理、云存儲(chǔ)中虛擬資源的預(yù)留及分配。

        訪問(wèn)層:分為農(nóng)業(yè)研究機(jī)構(gòu)、農(nóng)業(yè)企事業(yè)單位和個(gè)人空間三種訪問(wèn)類型,根據(jù)訪問(wèn)規(guī)模,每種類型所擁有的資源訪問(wèn)和使用權(quán)限不同。

        1.3 模塊設(shè)計(jì)

        ⑴ 資源申請(qǐng)解析模塊

        資源申請(qǐng)解析模塊是解釋并執(zhí)行用戶申請(qǐng)資源腳本的程序。為了減少用戶申請(qǐng)資源的復(fù)雜程度,模塊采用插件化設(shè)計(jì),關(guān)鍵字驅(qū)動(dòng)腳本技術(shù),由服務(wù)端建立的功能函數(shù)庫(kù)將腳本語(yǔ)句逐步分解。

        資源申請(qǐng)解析模塊結(jié)構(gòu)如圖2所示,其中驅(qū)動(dòng)和執(zhí)行是兩個(gè)核心部分。驅(qū)動(dòng)部分中,腳本選擇器用來(lái)檢查用戶提交命令的正確性,解釋命令并產(chǎn)生執(zhí)行列表,執(zhí)行模塊根據(jù)列表去執(zhí)行腳本;控制器根據(jù)用戶腳本的需求切換資源環(huán)境,并根據(jù)腳本列表中的每個(gè)腳本的運(yùn)行時(shí)限來(lái)控制資源使用時(shí)間,把狀態(tài)結(jié)果發(fā)給日志記錄模塊。執(zhí)行部分將每一個(gè)資源申請(qǐng)的結(jié)果返回給驅(qū)動(dòng)部分,定義三種結(jié)果狀態(tài)“PASS、ABORT、FAIL”,把執(zhí)行過(guò)程及結(jié)果記錄到日志中。

        現(xiàn)有的統(tǒng)一分配、無(wú)規(guī)則調(diào)度等方法不適用于云存儲(chǔ)平臺(tái)大規(guī)模集中資源的分配,會(huì)造成效率偏低、資源使用混亂,因此本文提出一種基于用戶分類的樹(shù)型結(jié)構(gòu)資源統(tǒng)計(jì)、管理分配算法。

        設(shè)用戶申請(qǐng)的資源最小單位為Slot,可用一個(gè)三元組(C,M,H)表示[9],其中C代表CPU大小,M代表內(nèi)存總數(shù),H代表硬盤總?cè)萘俊蝹€(gè)物理服務(wù)器可以應(yīng)用的虛擬資源數(shù)為Si。

        申請(qǐng)資源可用一個(gè)四元組表示為R(D,N,T1,T2),其中D描述申請(qǐng)者的所屬關(guān)系,N表示申請(qǐng)資源總數(shù),T1和T2表示資源使用的開(kāi)始和終止時(shí)間。

        把云存儲(chǔ)端資源總數(shù)N,劃分用戶類型為{R1,R2,…,Ri},每個(gè)Ri內(nèi)按照使用類別不同可劃分成ri個(gè)成員,成員可繼續(xù)劃分成rij個(gè)子成員。

        本文設(shè)定兩條規(guī)則。規(guī)則1:資源獲取預(yù)留方式為,只有頂層消費(fèi)實(shí)體才能進(jìn)行資源預(yù)留,其子成員只是在邏輯上預(yù)留上層資源,那么就形成一個(gè)自頂向下資源逐漸分散的樹(shù)型結(jié)構(gòu),如圖3所示;規(guī)則2:成員在沒(méi)有完全利用預(yù)留資源的情況下,借出閑置的剩余資源,給同屬上層實(shí)體的同級(jí)或下級(jí)用戶,在預(yù)留資源緊張的情況下也可借入閑置資源。

        基于上述架構(gòu),如圖4所示,部署客戶端主機(jī)一臺(tái)用于提交數(shù)據(jù)即申請(qǐng)計(jì)算資源,后端為一臺(tái)Linux系統(tǒng)服務(wù)器,作為云存儲(chǔ)虛擬服務(wù)主機(jī)。登錄審查模塊、資源申請(qǐng)解析模塊、虛擬資源預(yù)留分配模塊及Web2.0服務(wù)模塊為管理層[10],HDFS文件系統(tǒng)及LSF4.0集群作業(yè)管理系統(tǒng)為基礎(chǔ)層。HDFS文件系統(tǒng)為開(kāi)源的大型數(shù)據(jù)分布式文件系統(tǒng),LSF4.0為分布式計(jì)算公司Platform開(kāi)源的集群作業(yè)管理系統(tǒng),通過(guò)該系統(tǒng)提供的API與資源申請(qǐng)解析模塊和虛擬資源預(yù)留分配模塊通信,本文用以管理云存儲(chǔ)端服務(wù)器集群及向集群提交作業(yè)[11-12]。物理層則由兩組,共100臺(tái)服務(wù)器組成作為微型云存儲(chǔ)端,并按每個(gè)虛擬資源Slot包含(1G CUP,1G內(nèi)存,20G存儲(chǔ))劃分虛擬服務(wù)資源,根據(jù)公式⑵得到虛擬資源總數(shù)為200個(gè)Slot。

        2.2 實(shí)驗(yàn)

        實(shí)驗(yàn)重點(diǎn)為:虛擬資源的分配預(yù)留功能;數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、共享功能;資源的動(dòng)態(tài)借入、并行計(jì)算功能。

        實(shí)驗(yàn)步驟為:

        ⑴ 分別以R1{R1,test,60slot,02:22:00,02:25:08}、R2{R2,test,80slot,02:22:00,02:26:00}、R3{R3,test,40slot,02:27:00,03:01:08}、R4{R4,test,200slot,02:23:00,02:23:08}順序申請(qǐng)預(yù)留資源。

        ⑵ 以R1下層用戶r1登錄,申請(qǐng)30個(gè)Slot資源{r1,test,30slot,02:23:00,02:25:00},提交20G數(shù)據(jù)流分類數(shù)據(jù)并設(shè)置共享。

        ⑶ 以r1下層用戶r11登錄,申請(qǐng)1個(gè)Slot資源{r11,test,1slot,02:23:00,02:24:00},并安裝工具軟件weka對(duì)r1提交的20G數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類挖掘。

        由圖5可以看出R1、R2、R3預(yù)留資源成功,R4由于預(yù)留資源時(shí)間與R1、R2沖突,超出了虛擬資源總數(shù)而預(yù)留失敗。

        圖6為通過(guò)Load Runner測(cè)試工具,對(duì)r11用戶、r1的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算所生成的負(fù)載狀況,采樣間隔時(shí)間為20秒,從圖6中可以看出,隨著負(fù)載量的加大,r11陸續(xù)向其上層節(jié)點(diǎn)r1借出8個(gè)Slot并行作業(yè),運(yùn)行3小時(shí)后歸還,作業(yè)總耗時(shí)5小時(shí),這說(shuō)明數(shù)據(jù)完成了共享,并實(shí)現(xiàn)了資源的借入及使用。

        實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示原型系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享、并行計(jì)算、虛擬資源管理及分配功能良好,說(shuō)明云存儲(chǔ)虛擬服務(wù)平臺(tái)架構(gòu)是可行的。

        3 結(jié)束語(yǔ)

        本文建立了基于云存儲(chǔ)的農(nóng)業(yè)虛擬服務(wù)平臺(tái)的構(gòu)架,設(shè)計(jì)了資源申請(qǐng)解析和虛擬資源預(yù)留分配模塊,提出了虛擬資源分配的策略算法。云存儲(chǔ)、云計(jì)算均是新型的計(jì)算模式,能夠?yàn)槊嫦蚴袌?chǎng)的資源管理方式提供強(qiáng)有力的支持。云存儲(chǔ)與進(jìn)化計(jì)算思想的成功結(jié)合拓寬了存儲(chǔ)的應(yīng)用領(lǐng)域,虛擬資源分配策略算法也為計(jì)算的研究進(jìn)行了新的探索和嘗試。為了更加方便地創(chuàng)建云計(jì)算應(yīng)用,拓展其應(yīng)用范圍,還需要開(kāi)發(fā)出更容易使用的編程環(huán)境和編程工具。總的來(lái)說(shuō),云計(jì)算以其無(wú)可比擬的優(yōu)越性確定了其廣闊的發(fā)展前景,本文的研究?jī)H是這一交叉研究領(lǐng)域的開(kāi)始,如何拓寬算法在優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用范圍,以及對(duì)算法迭代過(guò)程的理論分析,都是今后有意義的研究方向。

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