黃冬梅，隨宏運(yùn)，賀 琪，趙丹楓，杜艷玲，蘇 誠

（1.上海海洋大學(xué)信息學(xué)院，上海201306；2.國家海洋局東海信息中心，上海200136）

1 引言

“空天地底”海洋立體觀測技術(shù)的飛速發(fā)展，使得高精度、高頻度、大覆蓋的多模態(tài)海洋數(shù)據(jù)［1］呈幾何級(jí)數(shù)爆炸式增長。此外，海洋監(jiān)測數(shù)據(jù)具有多學(xué)科交叉性、海洋數(shù)據(jù)獲取手段和數(shù)據(jù)格式復(fù)雜化、數(shù)據(jù)種類多樣化等特性，是典型的大數(shù)據(jù)。對(duì)于獲得的海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)，如何有效地進(jìn)行存儲(chǔ)和布局是日后研究人員合理使用和分析海洋大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)布局策略主要解決如何合理地將海量數(shù)據(jù)布局到合適的數(shù)據(jù)中心的問題。隨著大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的發(fā)展，數(shù)據(jù)布局策略從設(shè)計(jì)目標(biāo)到應(yīng)用環(huán)境發(fā)生了很大的改變，并應(yīng)用于多種存儲(chǔ)系統(tǒng)中。如在傳統(tǒng)的RAID 機(jī)制中，運(yùn)用分條技術(shù)將數(shù)據(jù)分成多個(gè)條帶單元，以每個(gè)條帶單元為單位將數(shù)據(jù)分布在多個(gè)磁盤上以提高讀/寫速度［2］。在P2P系統(tǒng)中，通過分析數(shù)據(jù)的可用性，將文件作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)［3］的基本單位對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行布局。然而，由于海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)［4］自身具有特殊的性質(zhì)，使得傳統(tǒng)的布局策略在對(duì)海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)布局時(shí)缺乏實(shí)用性。例如，在對(duì)海洋大數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測時(shí)，監(jiān)測點(diǎn)數(shù)據(jù)的分布呈分散性，不同監(jiān)測點(diǎn)對(duì)應(yīng)不同的領(lǐng)域。同時(shí)，一些用戶在執(zhí)行某特定監(jiān)測任務(wù)時(shí)，將集中應(yīng)用某些監(jiān)測點(diǎn)，從而產(chǎn)生監(jiān)測點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)。因此，在對(duì)海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)布局時(shí)應(yīng)適當(dāng)考慮監(jiān)測點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)度。此外，監(jiān)測點(diǎn)內(nèi)海洋數(shù)據(jù)的屬性繁多，在這些屬性之間也存在著潛在的聯(lián)系，故需進(jìn)一步考慮監(jiān)測數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)度。

隨著科學(xué)技術(shù)與海洋監(jiān)測設(shè)備技術(shù)的不斷發(fā)展，海洋的數(shù)據(jù)量已發(fā)展到PB、EB 級(jí)甚至更大級(jí)別，成為名副其實(shí)的大數(shù)據(jù)。此外，海洋監(jiān)測過程中，每個(gè)數(shù)據(jù)都呈分散性，傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)布局策略對(duì)海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)具有一定的局限性，這使得如何將關(guān)聯(lián)緊密的海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)合理地布局在同一數(shù)據(jù)中心，有效地減少響應(yīng)時(shí)間顯得十分重要。因此，本文采用云環(huán)境下的分布式存儲(chǔ)模式對(duì)海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)進(jìn)行布局，提出云計(jì)算環(huán)境下基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度的海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)布局策略。通過分析云環(huán)境下的數(shù)據(jù)中心容量以及海洋監(jiān)測數(shù)據(jù)、監(jiān)測點(diǎn)和監(jiān)測任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)，利用具備超大規(guī)模、高可擴(kuò)展性等特點(diǎn)的云計(jì)算環(huán)境來實(shí)現(xiàn)海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。

2 相關(guān)工作

本節(jié)首先闡述了現(xiàn)有的數(shù)據(jù)布局策略［5～9］，分析各個(gè)策略的布局效果；然后介紹了目前關(guān)于云計(jì)算環(huán)境下的數(shù)據(jù)管理方法［10～18］；最后介紹當(dāng)前針對(duì)云計(jì)算環(huán)境下的海洋數(shù)據(jù)布局問題的相關(guān)研究，指出其局限性。

數(shù)據(jù)布局主要解決如何合理地存放數(shù)據(jù)的問題。在分布式計(jì)算中，針對(duì)數(shù)據(jù)布局的問題進(jìn)行了很多研究。文獻(xiàn)［6］從數(shù)據(jù)密集型計(jì)算中負(fù)載均衡性方面，提出了在特定環(huán)境下實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡的數(shù)據(jù)布局方法，有效地提高了并行性。文獻(xiàn)［7］提出一種基于釋放和重構(gòu)的數(shù)據(jù)布局策略，使得在超大規(guī)模的解空間中盡快找到更加接近全局最優(yōu)的數(shù)據(jù)布局方案，有效地減少了數(shù)據(jù)的傳輸代價(jià)。文獻(xiàn)［8］采取將一致Hash方法和聚類算法相結(jié)合的方法，按照設(shè)備的權(quán)重大小進(jìn)行聚類，同時(shí)按照類別分配區(qū)間對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行布局，減少了對(duì)存儲(chǔ)空間的消耗。文獻(xiàn)［9］從節(jié)能方面介紹了一種適于連續(xù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的節(jié)能數(shù)據(jù)布局方案，通過關(guān)閉部分處于空閑狀態(tài)的磁盤達(dá)到數(shù)據(jù)布局過程中節(jié)能的效果。上述工作分別從負(fù)載均衡性、數(shù)據(jù)傳輸代價(jià)、存儲(chǔ)空間和節(jié)能不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行布局。然而，在當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代，上述研究把更多的注意力放在提高存儲(chǔ)設(shè)備性能上，忽略了海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，尤其是對(duì)于如何根據(jù)海洋數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性進(jìn)行數(shù)據(jù)布局的研究較少。

近年來，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展為海洋信息化開辟了新的研究途徑與產(chǎn)業(yè)化的新思路。隨著面向海洋的大數(shù)據(jù)管理與布局技術(shù)不斷地發(fā)展，云計(jì)算受到了眾多國內(nèi)外研究者的關(guān)注。文獻(xiàn)［15］認(rèn)為云計(jì)算環(huán)境由多個(gè)分布的數(shù)據(jù)中心組成，并利用云計(jì)算環(huán)境，從跨數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)依賴關(guān)聯(lián)和全局負(fù)載均衡三個(gè)方面，提出一種三階段的面向數(shù)據(jù)密集型流程應(yīng)用的數(shù)據(jù)布局策略，有效地降低了跨數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)間開銷。文獻(xiàn)［16］模擬混合云計(jì)算模式，針對(duì)科學(xué)工作流數(shù)據(jù)，從跨數(shù)據(jù)中心時(shí)數(shù)據(jù)移動(dòng)的時(shí)間開銷和產(chǎn)生的傳輸費(fèi)用方面對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行布局，提出了一種優(yōu)化的數(shù)據(jù)布局方法。文獻(xiàn)［17］以紅十字會(huì)組織物資采購的例子，提出了在云計(jì)算環(huán)境下對(duì)隱私數(shù)據(jù)和非隱私數(shù)據(jù)的布局方法。這些學(xué)者針對(duì)一般數(shù)據(jù)進(jìn)行了高效的布局，但是海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)不同于一般數(shù)據(jù)，有其自身的特點(diǎn)［18］，在監(jiān)測任務(wù)、監(jiān)測點(diǎn)和監(jiān)測數(shù)據(jù)間存在著一定的關(guān)聯(lián)。因此，面對(duì)具有特殊性質(zhì)的海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)，在進(jìn)行布局時(shí)還需要考慮數(shù)據(jù)本身存在的特性。

綜上所述，文獻(xiàn)［19～24］從多角度研究了數(shù)據(jù)布局方法以及云計(jì)算環(huán)境下數(shù)據(jù)管理策略，在通用數(shù)據(jù)上具有顯著的效果，但是對(duì)于海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)間潛在關(guān)聯(lián)性分析的研究較少，數(shù)據(jù)布局的同時(shí)易丟失海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)原有的特色。針對(duì)此問題，本文將在考慮海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)自身特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，綜合考慮監(jiān)測任務(wù)、監(jiān)測點(diǎn)和監(jiān)測數(shù)據(jù)三者之間的關(guān)聯(lián)度，研究云計(jì)算環(huán)境下更加適合于海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)的布局策略。

3 基本定義

本文主要研究云計(jì)算環(huán)境下的海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)布局問題。云計(jì)算環(huán)境由多個(gè)分布式數(shù)據(jù)中心組成，每一個(gè)數(shù)據(jù)按照合理的數(shù)據(jù)布局策略［25～28］存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)中心內(nèi)，每一個(gè)監(jiān)測任務(wù)按照用戶需求調(diào)用所需的數(shù)據(jù)。云計(jì)算環(huán)境下的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、海洋監(jiān)測數(shù)據(jù)和監(jiān)測任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)如圖1所示。

Figure 1 Dependency map of data storage，marine monitoring data and applications圖1 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、海洋監(jiān)測數(shù)據(jù)和監(jiān)測任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)圖

定義1（云計(jì)算環(huán)境） 云計(jì)算環(huán)境由多個(gè)分布式數(shù)據(jù)中心組成，數(shù)據(jù)中心集表示為DC，每個(gè)數(shù)據(jù)中心dci∈DC，可表示為一個(gè)三元組〈IDdc，λ，f〉。其中，IDdc是數(shù)據(jù)中心的標(biāo)識(shí)符；λ是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)時(shí)數(shù)據(jù)中心的使用百分比，它是數(shù)據(jù)中心負(fù)載的一個(gè)閾值，用于保證各個(gè)數(shù)據(jù)中心負(fù)載均衡；f是數(shù)據(jù)中心的個(gè)數(shù)。

定義2（海洋監(jiān)測數(shù)據(jù)集） 海洋監(jiān)測數(shù)據(jù)集表示為D，每個(gè)數(shù)據(jù)di∈D，可表示為一個(gè)四元組〈IDd，si，pi，ui〉。其中，IDd表 示 海 洋 監(jiān) 測 數(shù) 據(jù) 的標(biāo)識(shí)符，si表示海洋監(jiān)測數(shù)據(jù)的大小，pi表示海洋監(jiān)測數(shù)據(jù)di所屬的監(jiān)測點(diǎn)，ui表示海洋監(jiān)測數(shù)據(jù)的屬性。

定義3（監(jiān)測任務(wù)集） 監(jiān)測任務(wù)集表示為T，每個(gè)監(jiān)測任務(wù)ti∈T，可表示為一個(gè)三元組〈IDt，pi，A〉。其中，A表示監(jiān)測任務(wù)ti在監(jiān)測點(diǎn)pi處所監(jiān)測的屬性集。

4 基于關(guān)聯(lián)度分析的數(shù)據(jù)布局策略

為了實(shí)現(xiàn)同一數(shù)據(jù)中心內(nèi)的每個(gè)數(shù)據(jù)之間具有較高的關(guān)聯(lián)度，不僅需要考慮數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)容量λ的值，還需要考慮監(jiān)測點(diǎn)間和監(jiān)測數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)度。對(duì)于這兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，本文優(yōu)先考慮海洋監(jiān)測點(diǎn)間和監(jiān)測數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)度。首先，通過分析云計(jì)算環(huán)境下海洋監(jiān)測過程中監(jiān)測任務(wù)、監(jiān)測點(diǎn)和監(jiān)測數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，得出監(jiān)測點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)矩陣、監(jiān)測數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)矩陣、監(jiān)測數(shù)據(jù)全局關(guān)聯(lián)矩陣；然后，運(yùn)用鍵能算法BEA（Bond Energy Algorithm）［29］將關(guān)聯(lián)矩陣轉(zhuǎn)換為聚類矩陣；最后，通過非重疊劃分算法［30］對(duì)聚類后的矩陣進(jìn)行劃分，形成N類子數(shù)據(jù)集，使得每類子數(shù)據(jù)集中各個(gè)數(shù)據(jù)間具有較高的關(guān)聯(lián)度，并根據(jù)數(shù)據(jù)中心的存儲(chǔ)容量進(jìn)行布局。

4.1 關(guān)聯(lián)度定義

4.1.1 監(jiān)測點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)度

研究人員在執(zhí)行海洋數(shù)據(jù)監(jiān)測任務(wù)前，首先需要確定監(jiān)測點(diǎn)的信息，然后對(duì)監(jiān)測點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。在對(duì)數(shù)據(jù)布局時(shí)，如果僅以單一監(jiān)測點(diǎn)數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)進(jìn)行布局，將會(huì)忽略監(jiān)測點(diǎn)之間存在的潛在相關(guān)性，使得有關(guān)聯(lián)的幾個(gè)監(jiān)測點(diǎn)本應(yīng)存儲(chǔ)在同一數(shù)據(jù)中心，卻被存儲(chǔ)到不同的數(shù)據(jù)中心內(nèi)，導(dǎo)致用戶在執(zhí)行某項(xiàng)監(jiān)測任務(wù)時(shí)需要訪問多個(gè)數(shù)據(jù)中心，造成不必要的時(shí)間消耗。因此，本文通過分析監(jiān)測任務(wù)與監(jiān)測點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)度，計(jì)算同時(shí)應(yīng)用兩個(gè)監(jiān)測點(diǎn)的監(jiān)測任務(wù)個(gè)數(shù)，構(gòu)建兩監(jiān)測點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)矩陣。當(dāng)某些監(jiān)測點(diǎn)常常被多個(gè)監(jiān)測任務(wù)同時(shí)應(yīng)用時(shí)，便把他們歸為一類。

被歸為一類的監(jiān)測點(diǎn)可以同屬某單一領(lǐng)域，也可屬于不同領(lǐng)域，例如監(jiān)測區(qū)1內(nèi)的監(jiān)測點(diǎn)都屬于物理海洋領(lǐng)域，而監(jiān)測區(qū)2內(nèi)的監(jiān)測點(diǎn)既有屬于物理海洋領(lǐng)域的監(jiān)測點(diǎn)，又有屬于生物生態(tài)領(lǐng)域的監(jiān)測點(diǎn)，雖然含有不同領(lǐng)域的監(jiān)測點(diǎn)，但是他們之間有著潛在的、隱藏的內(nèi)在聯(lián)系。

定義4（監(jiān)測點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)度） 設(shè)Tpi表示對(duì)監(jiān)測點(diǎn)pi進(jìn)行監(jiān)測的監(jiān)測任務(wù)；Tpj表示對(duì)監(jiān)測點(diǎn)pj進(jìn)行監(jiān)測的監(jiān)測任務(wù)；i，j＝1，2，…，n；n表示監(jiān)測點(diǎn)的個(gè)數(shù)。兩點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)度由同時(shí)在監(jiān)測點(diǎn)pi和pj進(jìn)行監(jiān)測的任務(wù)個(gè)數(shù)總和得出，則監(jiān)測點(diǎn)pi和pj之間的關(guān)聯(lián)度Iij為：

4.1.2 監(jiān)測數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)度

各監(jiān)測點(diǎn)的海洋數(shù)據(jù)屬值繁多，包括經(jīng)度、緯度、溫度、濕度、鹽度、大氣壓、螢光度等，在這些監(jiān)測數(shù)據(jù)的屬性之間也存在著一定的聯(lián)系，如由物理知識(shí)可知大氣壓值與溫度值有密切的關(guān)聯(lián)。因此，在對(duì)海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)進(jìn)行布局時(shí)，除了考慮監(jiān)測點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)度，還需要考慮監(jiān)測數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)度。但是，由于不同監(jiān)測點(diǎn)擁有不同的屬性集，如在p1點(diǎn)監(jiān)測的數(shù)據(jù)屬性包括u0、u1、u3、u4，而在p2點(diǎn)監(jiān)測的數(shù)據(jù)屬性包括u1、u3、u5、u6、u7，這使得在以數(shù)據(jù)屬性關(guān)聯(lián)度為基準(zhǔn)進(jìn)行布局時(shí)難以分辨數(shù)據(jù)來源。因此，在數(shù)據(jù)布局時(shí)將屬性值和監(jiān)測點(diǎn)進(jìn)行對(duì)應(yīng)，構(gòu)建形如的對(duì)應(yīng)監(jiān)測數(shù)據(jù)（注，簡稱為監(jiān)測數(shù)據(jù)），表示監(jiān)測點(diǎn)pi處的第k個(gè)數(shù)據(jù)，其中，k＝1，2，…，N；N為監(jiān)測點(diǎn)pi處的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。對(duì)于每個(gè)監(jiān)測數(shù)據(jù)，通過計(jì)算同時(shí)應(yīng)用兩個(gè)數(shù)據(jù)的監(jiān)測任務(wù)個(gè)數(shù)構(gòu)建兩監(jiān)測數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)矩陣。

4.1.3 監(jiān)測數(shù)據(jù)全局關(guān)聯(lián)度

Iij反映了監(jiān)測點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)度，Sij反映了監(jiān)測數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)度，但是單獨(dú)考慮某一關(guān)聯(lián)度，較難很好地從整體角度反映數(shù)據(jù)之間的緊密程度。例如，在監(jiān)測過程中應(yīng)用pr處數(shù)據(jù)di的頻數(shù)為5，應(yīng)用ps處的數(shù)據(jù)dj的頻數(shù)為20，從數(shù)值上可看出dj比di的使用量高，但是對(duì)于監(jiān)測點(diǎn)pr的任務(wù)個(gè)數(shù)為15，監(jiān)測點(diǎn)ps的任務(wù)個(gè)數(shù)為100，則在平均頻率上數(shù)據(jù)di較高。因此，需綜合分析數(shù)據(jù)布局中監(jiān)測點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)度和監(jiān)測數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)度。

定義6（監(jiān)測數(shù)據(jù)全局關(guān)聯(lián)度） 全局關(guān)聯(lián)度反映了監(jiān)測數(shù)據(jù)間的整體緊密程度，可由監(jiān)測數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度與監(jiān)測點(diǎn)間關(guān)聯(lián)度的比值得出。此處，由于比值較小不利于計(jì)算，為了便于數(shù)據(jù)處理以及保證程序運(yùn)行時(shí)收斂加快，利用f（·）函數(shù)將其歸一化處理［31］，并取不大于其值的最大整數(shù)作為監(jiān)測數(shù)據(jù)的全局關(guān)聯(lián)度，即：

其中，r對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)di所在的監(jiān)測點(diǎn)，s對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)dj所在的監(jiān)測點(diǎn)。

4.2 海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)的聚類

4.2.1 關(guān)聯(lián)矩陣的建立

通過分析監(jiān)測點(diǎn)、監(jiān)測任務(wù)和監(jiān)測數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)（見表1），利用公式（1）～公式（3）得到監(jiān)測點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)矩陣I圖、監(jiān)測數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)矩陣S圖和全局關(guān)聯(lián)矩陣IS圖（見圖2）。

Table1 Dependency table of monitoring points，monitoring applications and part of the monitoring data表1 監(jiān)測點(diǎn)、監(jiān)測任務(wù)和部分監(jiān)測數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)表

Figure 2 Correlation matrixes圖2 關(guān)聯(lián)矩陣

4.2.2 聚類矩陣的建立

將關(guān)聯(lián)矩陣轉(zhuǎn)換為聚類矩陣旨在使矩陣中相似的元素聚集在一起，本文利用BEA 算法將關(guān)聯(lián)矩陣轉(zhuǎn)換為聚類矩陣。BEA 算法［29］是應(yīng)用于分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中表的垂直劃分算法，它通過對(duì)矩陣中的行和列不斷改變和排列，使聚集在一起的元素具有較高的相似性。通過BEA 算法將得到的三個(gè)矩陣I、S、SI分別做行列變換運(yùn)算，轉(zhuǎn)換后的聚類矩陣I′、S′、和SI′如圖3所示。

Figure 3 Converted clustering matrixes圖3 轉(zhuǎn)換后的聚類矩陣

4.2.3 海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)的劃分

為了使劃分后的每類子數(shù)據(jù)集中各個(gè)數(shù)據(jù)之間具有較高的關(guān)聯(lián)度，而與其余數(shù)據(jù)集內(nèi)數(shù)據(jù)具有較低的關(guān)聯(lián)度，需對(duì)聚類矩陣中的數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分。本文利用非重疊劃分算法［30］，計(jì)算dp值，如公式（4）所示。當(dāng)dp取最大值時(shí)，記錄此時(shí)對(duì)應(yīng)的劃分點(diǎn)h的值，這時(shí)的劃分點(diǎn)h將聚類矩陣劃分為兩個(gè)不重疊的數(shù)據(jù)子塊，依次遞歸地劃分直到滿足數(shù)據(jù)中心的存儲(chǔ)容量λ為止。

由圖3可以發(fā)現(xiàn)，根據(jù)非重疊劃分算法，聚類矩陣被劃分為三個(gè)數(shù)據(jù)塊，數(shù)據(jù)塊1由監(jiān)測點(diǎn)p1組成，數(shù)據(jù)塊2由監(jiān)測點(diǎn)p3和p6組成，數(shù)據(jù)塊3由監(jiān)測點(diǎn)p2、p4、p5和p7組成。

4.3 海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)的布局

云計(jì)算環(huán)境下基于監(jiān)測數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度的海洋大數(shù)據(jù)布局過程描述如下：

輸入：監(jiān)測任務(wù)、監(jiān)測點(diǎn)、海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)；

輸出：海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)的布局方案。

主要步驟：

步驟1 初始化云計(jì)算環(huán)境下的數(shù)據(jù)中心個(gè)數(shù)f、存儲(chǔ)容量λ；

步驟2 根據(jù)公式（1）～公式（3）計(jì)算數(shù)據(jù)集內(nèi)各監(jiān)測點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)度、監(jiān)測數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)度和監(jiān)測數(shù)據(jù)全局關(guān)聯(lián)度；

步驟3 構(gòu)建關(guān)聯(lián)矩陣I、S和監(jiān)測數(shù)據(jù)全局關(guān)聯(lián)矩陣SI；

步驟4 通過BEA 算法使得矩陣中的相似項(xiàng)聚集在一起，形成聚類矩陣I′、S′和SI′；

步驟5 以各類數(shù)據(jù)中心間關(guān)聯(lián)度低、數(shù)據(jù)中心內(nèi)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度高為標(biāo)準(zhǔn)，利用非重疊劃分算法劃分聚類矩陣，將具有較高關(guān)聯(lián)度的數(shù)據(jù)劃分為一類子數(shù)據(jù)集；

步驟6 判斷劃分后各子數(shù)據(jù)集合的容量是否滿足數(shù)據(jù)中心的存儲(chǔ)容量λ。如果滿足，則將該子數(shù)據(jù)集分配到相應(yīng)的數(shù)據(jù)中心，否則，轉(zhuǎn)到步驟5。

步驟7 根據(jù)步驟6，輸出海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)的布局方案。

5 實(shí)驗(yàn)與分析

仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)配置為酷睿四核處理器，2.8GHz，6GB內(nèi)存，采用開源的Openstack云計(jì)算管理平臺(tái)，在云計(jì)算環(huán)境下對(duì)海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)布局。經(jīng)過調(diào)研得知，某國家海洋局某監(jiān)測中心有監(jiān)測點(diǎn)8個(gè)，每個(gè)監(jiān)測點(diǎn)有7～10個(gè)監(jiān)測數(shù)據(jù)屬性，選用相關(guān)的600個(gè)監(jiān)測任務(wù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，如表2所示。實(shí)驗(yàn)選用五折交叉驗(yàn)證法，隨機(jī)選擇80%的數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集，剩余作為測試集，通過數(shù)據(jù)傳輸速度、用戶訪問數(shù)據(jù)的響應(yīng)時(shí)間和算法運(yùn)行時(shí)間來評(píng)估算法的執(zhí)行效率。

Table 2 Part of the monitoring missions supplied by a monitoring center表2 監(jiān)測中心提供的部分監(jiān)測任務(wù)列表

為了說明本文提出的策略能有效地減少數(shù)據(jù)傳輸次數(shù)，實(shí)驗(yàn)將其與數(shù)據(jù)隨機(jī)布局策略（簡稱Random 策略）進(jìn)行比較。其中，IRM 表示以監(jiān)測點(diǎn)間關(guān)聯(lián)度為標(biāo)準(zhǔn)時(shí)的布局策略，DRM 表示以監(jiān)測點(diǎn)數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)度為標(biāo)準(zhǔn)時(shí)的布局方策略，MRM表示以監(jiān)測數(shù)據(jù)全局關(guān)聯(lián)度為標(biāo)準(zhǔn)時(shí)的布局策略。

如圖4所示，隨著數(shù)據(jù)集數(shù)量的增加，對(duì)應(yīng)的跨數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)傳輸次數(shù)呈明顯上升趨勢，然而，由于本文提出的IRM、DRM 和MRM 策略根據(jù)監(jiān)測點(diǎn)和監(jiān)測數(shù)據(jù)間的關(guān)系將相關(guān)度大的數(shù)據(jù)集放置到同一數(shù)據(jù)中心，在一定程度上降低了數(shù)據(jù)傳輸次數(shù)，因此IRM、DRM 和MRM 在數(shù)據(jù)傳輸次數(shù)上明顯少于Random 策略，且具有一定穩(wěn)定性。

圖5反映了每50個(gè)監(jiān)測任務(wù)的響應(yīng)時(shí)間對(duì)比圖。從圖5中可看出，MRM 策略在響應(yīng)時(shí)間方面優(yōu)于其他方法。其中，Random 方法的響應(yīng)時(shí)間最長，原因在于對(duì)數(shù)據(jù)布局是該方法忽略了海洋數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，降低了響應(yīng)效率。IRM 和DRM 的響應(yīng)時(shí)間相近，而MRM 具有明顯的優(yōu)勢，較IRM 和DRM，MRM 布局策略能夠較快速地響應(yīng)監(jiān)測任務(wù)，具備高效數(shù)據(jù)布局的特點(diǎn)。當(dāng)監(jiān)測任務(wù)量提升時(shí)，效果尤為顯著。

Figure 4 Comparison chart of data’s transfer numbers圖4 數(shù)據(jù)傳輸次數(shù)對(duì)比圖

Figure 5 Comparison chart of data’s response time圖5 數(shù)據(jù)響應(yīng)時(shí)間對(duì)比圖

雖然MRM 在圖5中響應(yīng)時(shí)間最短，但由圖6可以明顯看出，隨著數(shù)據(jù)集個(gè)數(shù)的增加，四種算法的運(yùn)行時(shí)間有明顯的變化，本文提出的三種策略在運(yùn)行時(shí)間方面明顯優(yōu)于Random 策略。其中，IRM的計(jì)算量相對(duì)較少，尤其是當(dāng)數(shù)據(jù)集超過50的時(shí)候，IRM 算法運(yùn)行時(shí)間最短，具有快速數(shù)據(jù)布局的特點(diǎn)，雖然DRM 的計(jì)算量較大，但算法的運(yùn)行時(shí)間與其他策略相差不大，仍可接受。

為了進(jìn)一步分析本文提出的方法在各類型海洋數(shù)據(jù)上的布局效果，將數(shù)據(jù)集分為六個(gè)類別進(jìn)行數(shù)據(jù)響應(yīng)時(shí)間對(duì)比，分別是：大氣化學(xué)、海洋氣象、走航皮溫、海表溫鹽、海洋營養(yǎng)鹽和海水葉綠素。從圖7中可以發(fā)現(xiàn)，對(duì)于大氣化學(xué)類別，響應(yīng)時(shí)間相差不大，基本保持一致。但是，對(duì)于海洋氣象、走航皮溫、海表溫鹽、海洋營養(yǎng)鹽和海水葉綠素，Random 方 法 的 響 應(yīng) 時(shí) 間 最 長，IRM 和DRM 的 響應(yīng)時(shí)間相近，而MRM 具有明顯的優(yōu)勢，較IRM 和DRM，MRM 布局策略能夠較快速地響應(yīng)監(jiān)測任務(wù)，具備高效數(shù)據(jù)布局的特點(diǎn)。原因在于：海洋監(jiān)測數(shù)據(jù)不同于一般數(shù)據(jù)，有其自身的特點(diǎn)，Random方法忽略了數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性。由此可見，面對(duì)真實(shí)的海洋大數(shù)據(jù)，本文方法在布局時(shí)具備較強(qiáng)的泛化能力和高可擴(kuò)展性。

Figure 6 Comparison chart of running time圖6 運(yùn)行時(shí)間對(duì)比圖

Figure 7 Comparison chart of data’s response time for different categories of marine data圖7 不同類型的海洋數(shù)據(jù)響應(yīng)時(shí)間對(duì)比圖

因此，對(duì)于海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)的布局，當(dāng)用戶需要快速運(yùn)行算法時(shí)，可采用快速布局策略IRM；當(dāng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量充足時(shí)，可考慮快速布局策略IRM和高效布局策略MRM。而數(shù)據(jù)容量有限時(shí)，由于IRM 得到的子數(shù)據(jù)集容量較大，無法很好地滿足數(shù)據(jù)中心的容量限制，可使用高效布局策略MRM。

6 結(jié)束語

大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展為海洋信息化開辟了新的研究途徑與產(chǎn)業(yè)化的新思路。本文提出了一種云計(jì)算環(huán)境下基于監(jiān)測數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度的海洋大數(shù)據(jù)布局策略，取得了較滿意的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。本文主要貢獻(xiàn)有：

（1）針對(duì)海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)具有海量、異構(gòu)、強(qiáng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的特點(diǎn)，以及在監(jiān)測過程中，監(jiān)測數(shù)據(jù)呈分散性的情況，采用云環(huán)境下的分布式存儲(chǔ)模式對(duì)海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)進(jìn)行布局，充分利用云計(jì)算超大規(guī)模、高可擴(kuò)展性等特點(diǎn)滿足海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)管理要求。

（2）綜合考慮了監(jiān)測任務(wù)、監(jiān)測點(diǎn)和監(jiān)測數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)度，從海洋監(jiān)測點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)度、監(jiān)測數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)度和監(jiān)測數(shù)據(jù)全局關(guān)聯(lián)度三個(gè)角度對(duì)海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)進(jìn)行布局，在數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)均衡的情況下，很大程度上降低了用戶訪問海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)的響應(yīng)時(shí)間。

然而，在布局過程中數(shù)據(jù)副本的延時(shí)響應(yīng)問題呈現(xiàn)逐步上升的趨勢，下一步工作將進(jìn)一步探索云計(jì)算環(huán)境下布局海洋監(jiān)測大數(shù)據(jù)時(shí)的數(shù)據(jù)副本布局技術(shù)。

［1］ Petes L，Diamond J，F(xiàn)isher B，et al.Ocean management challenges，adaptation approaches，and opportunities in a changing climate［M］∥Oceans and Marine Resources in a Changing Climate.Washington：Island Press/Center for Resource Economics，2013：140－155.

［2］ Park K，Lee D H，Woo Y，et al.Reliability and performance enhancement technique for SSD array storage system using RAID mechanism［C］∥Proc of the 9th International Symposium on Communications and Information Technology，2009：140－145.

［3］ Caron S，Giroire F，Mazauric D，et al.P2Pstorage systems：Study of different placement policies［J］.Peer－to－Peer Networking and Applications，2014，7（4）：427－443.

［4］ Herlihy D R，Matula S P，Andreasen C.Swath mapping data management within the national iceanic and atmospheric administration［J］.The International Hydrographic Review，2015，65（2）：1.

［5］ Kameda H，Li J，Kim C，et al.Optimal load balancing in distributed computer systems［M］.Incorporated：Springer Publishing Company，2011.

［6］ Song Jie，Li Tian－tian，Yan Zhen－xing，et al.Load－balanced data layout approach in data－intensive computing［J］.Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications，2013，36（4）：76－80.（in Chinese）

［7］ Zhang Tian－tian，Cui Li－zhen.A data placement strategy based on relaxation and reconstruction for scientific workflow applications［J］.Journal of Computer Research and Development，2013，50（suppl）：71－76.（in Chinese）

［8］ Chen Tao，Xiao Nong，Liu Fang，et al.Clustering－based and consistent Hashing－aware data placement algorithm ［J］.Journal of Software，2010，21（12）：3175－3185.（in Chinese）

［9］ Liu Jing－yu，Zheng Jun，Li Yuan－zhang，et al.Hybrid SRAID：An energy－efficient data layout for sequential data storage［J］.Journal of Computer Research and Development，2013，50（1）：37－48.（in Chinese）

［10］ Yao W，Lu L.A selection algorithm of service providers for optimized data placement in multi－cloud storage environment［M］∥Intelligent Computation in Big Data Era.Berlin：Springer Berlin Heidelberg，2015：81－92.

［11］ Calder B，Wang J，Ogus A，et al.Windows azure storage：A highly available cloud storage service with strong consistency［C］∥Proc of the 23rd ACM Symposium on Operating Systems Principles，2011：143－157.

［12］ Maia G，Guidoni D L，Viana A C，et al.A distributed data storage protocol for heterogeneous wireless sensor networks with mobile sinks［J］.Ad Hoc Networks，2013，11（5）：1588－1602.

［13］ Yan Lin，Xing Jing，Huo Zhi－gang，et al.A survey on storage architectures and core algorithms for big data management on new storages［J］.Computer Engineering ＆ Science，2013，35（5）：20－27.（in Chinese）

［14］ Wang Yi－jie，Sun Wei－dong，Zhong Song，et al.Key technologies of distributed storage for cloud computing［J］.Journal of Software，2012，23（4）：962－986.（in Chinese）

［15］ Zheng Pai，Cui Li－zhen，Wang Hai－yang，et al.A data placement strategy for data－intensive applications in cloud［J］.Chinese Journal of Computers，2010，33（8）：1472－1480.（in Chinese）

［16］ Ma Fei.Data placement strategy research for scientific workflow in hybrid cloud computing［D］.Hefei：Anhui University，2014.（in Chinese）

［17］ Zhang Peng，Wang Gui－ling，Xu Xue－h(huán)ui.A data placement approach for workflow in cloud［J］.Journal of Computer Research and Development，2013，50（3）：636－647.（in Chinese）

［18］ Xie Peng－fei，Sui Wei－na，Tao Guan－feng，et al.Cloud computing in the marine environment monitoring［J］.Marine Environmental Science，2013，32（4）：576－580.（in Chinese）

［19］ Majeti D，Barik R，Zhao J，et al.Compiler－driven data layout transformation for heterogeneous platforms［C］∥Proc of Euro－Par 2013：Parallel Processing Workshops，2014：188－197.

［20］ Wildani A，Miller E L，Adams I F，et al.PERSES：Data layout for low impact failures［C］∥Proc of 2014IEEE 22nd International Symposium on Modelling，Analysis ＆Simulation of Computer and Telecommunication Systems （MASCOTS），2014：71－80.

［21］ Zhao Wei，Zhuo Wei，Li Zhan－bo，et al.A novel data exchange architecture based on cloud computing［J］.Computer Engineering ＆Science，2013，35（8）：15－19.（in Chinese）

［22］ Wei L，Zhu H，Cao Z，et al.Security and privacy for storage and computation in cloud computing［J］.Information Sciences，2014，258（10）：371－386.

［23］ Heath M A，Coker K T，Viraraghavan P.Data storage device overlapping host data transfer for a write command with inter－command delay：U.S.Patent 8，631，188［P］.2014－01－14.

［24］ Liu C，Chen J，Yang L T，et al.Authorized public auditing of dynamic big data storage on cloud with efficient verifiable fine－grained updates［J］.IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems，2014，25（9）：2234－2244.

［25］ Jenkins J，Zou X，Tang H，et al.RADAR：Runtime asymmetric data－access driven scientific data replication［C］∥Proc of the 28th International Supercomputing Conference，ISG’14，2014：296－313.

［26］ Yang K，Jia X.An efficient and secure dynamic auditing protocol for data storage in cloud computing［J］.IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems，2013，24（9）：1717－1726.

［27］ Barsoum A F，Hasan A.Enabling dynamic data and indirect mutual trust for cloud computing storage systems［J］.IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems，2013，24（12）：2375－2385.

［28］ Anjos J C S，Carrera I，Kolberg W，et al.MRA＋＋：Scheduling and data placement on MapReduce for heterogeneous environments［J］.Future Generation Computer Systems，2015，42：22－35.

［29］ McCormick Jr W T，Schweitzer P J，White T W.Problem decomposition and data reorganization by a clustering technique［J］.Operations Research，1972，20（5）：993－1009.

［30］ Song H，Yin Y，Sun X H，et al.A segment－level adaptive data layout scheme for improved load balance in parallel file systems［C］∥Proc of the 2011 11th IEEE/ACM International Symposium on Cluster，Cloud and Grid Computing，2011：414－423.

［31］ Sun X，Shi L，Luo Y，et al.Histogram－based normalization technique on human brain magnetic resonance images from different acquisitions［J］.Biomedical Engineering Online，2015，14（1）：73.

附中文參考文獻(xiàn)：

［6］ 宋杰，李甜甜，閆振興，等.數(shù)據(jù)密集型計(jì)算中負(fù)載均衡的數(shù)據(jù)布局方法［J］.北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，36（4）：76－80.

［7］ 張?zhí)鹛?，崔立?基于釋放和重構(gòu)的科學(xué)工作流數(shù)據(jù)布局策略［J］.計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2013，50（suppl）：71－76.

［8］ 陳濤，肖儂，劉芳，等.基于聚類和一致Hash 的數(shù)據(jù)布局算法［J］.軟件學(xué)報(bào)，2010，21（12）：3175－3185.

［9］ 劉靖宇，鄭軍，李元章，等.混合S－RAID：一種適于連續(xù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的節(jié)能數(shù)據(jù)布局［J］.計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2013，50（1）：37－48.

［13］ 嚴(yán)林，邢晶，霍志剛，等.面向海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的Erasure－Code分布式文件系統(tǒng)I/O 優(yōu)化方法［J］.計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)，2013，35（5）：20－27.

［14］ 王意潔，孫偉東，周松，等.云計(jì)算環(huán)境下的分布存儲(chǔ)關(guān)鍵技術(shù)［J］.軟件學(xué)報(bào)，2012，23（4）：962－986.

［15］ 鄭湃，崔立真，王海洋，等.云計(jì)算環(huán)境下面向數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的數(shù)據(jù)布局策略與方法［J］.計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2010，33（8）：1472－1480.

［16］ 馬飛.混合云環(huán)境下科學(xué)工作流數(shù)據(jù)布局研究［D］.合肥：安徽大學(xué)，2014.

［17］ 張鵬，王桂玲，徐學(xué)輝.云計(jì)算環(huán)境下適于工作流的數(shù)據(jù)布局方法［J］.計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2013，50（3）：636－647.

［18］ 解鵬飛，隋偉娜，陶冠峰，等.云計(jì)算與海洋環(huán)境監(jiān)測［J］.海洋環(huán)境科學(xué)，2013，32（4）：576－580.

［21］ 趙偉，卓偉，李占波，等 基于云計(jì)算的一種新的數(shù)據(jù)交換架構(gòu)［J］.計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)，2013，35（8）：15－19.