曹士炳 王克斌 馬迅飛 張紅杰 羅剛 金慧鑫

摘要：隨著油氣勘探步伐的不斷加大，地震勘探數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)快速增長趨勢，這必然加大對地震資料解釋系統(tǒng)軟硬件資源的需求，同時(shí)資源的負(fù)載均衡問題也日益凸顯。介紹了常見的負(fù)載均衡技術(shù)，重點(diǎn)對層次分析法進(jìn)行探索與研究，并將該方法運(yùn)用到GeoEast解釋系統(tǒng)的資源分配過程中，取得了令人滿意的效果。文章對未來的負(fù)載均衡技術(shù)進(jìn)行了展望，指出自動化配置與資源池的智能劃分將是其技術(shù)核心。

關(guān)鍵詞：地震資料解釋系統(tǒng);資源池;負(fù)載均衡技術(shù);層次分析法;GeoEast解釋系統(tǒng)

中圖分類號：TP399

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1006-8228（2020）09-20-04

Research and application of resource load balancing strategy in seismicdata interpretation system

Cao Shibing， Wang Kebin， Ma Xunfei， Zhang Hongjie， Luo Gang， Jin Huixin

（BGP. CNPC. Zhuozhou. Hebei 072750. China ）

Abstract： With the increasing pace of oil and gas exploration， the amount of seismic exploration data shows a trend of rapidgrowth， which inevitably increases the demand for software and hardware resources of seismic data interpretation system. andthe load balancing problem of resources is increasingly prominent. This paper introduces the common load balancingtechnologies， focuses on the exploration and research of analytic hierarchy process. and applies this method to the resourceallocation process of GeoEast interpretation system， which has achieved satisfactory results. The future load balancingtechnologies are prospected. and it is pointed out that automatic configuration and intelligent division of resource pool wouldbe the key technologies.

Key words： seismic data interpretation system; resource pool; load balancing technology; analytic hierarchy process; GeoEastinterpretation system

0引言

地震資料解釋是把經(jīng)過處理的地震數(shù)據(jù)變成地質(zhì)成果的過程，通過運(yùn)用波動理論和地質(zhì)知識，綜合地質(zhì)、鉆井、測井等各項(xiàng)資料，做出構(gòu)造解釋、地層解釋、巖性及綜合解釋，對這些資料進(jìn)行綜合分析、模擬計(jì)算、反復(fù)對比，繪出有關(guān)的成果圖件，對探區(qū)作出含油氣評價(jià)，提出鉆井位置的過程。

地震資料解釋系統(tǒng)是完成人機(jī)交互的過程，解釋專家把地震資料從存儲系統(tǒng)中調(diào)入內(nèi)存，生成相應(yīng)的地質(zhì)模型來進(jìn)行分析，因此需保證圖形的精度。這就需要對地震資料進(jìn)行流暢的三維顯示，這對工作站、服務(wù)器硬件中的CPU、內(nèi)存、硬盤、圖卡、顯示器等都有一定的要求。因此，工作站硬件配置與解釋軟件的性能發(fā)揮有著密切的正關(guān)聯(lián)。

為了更好地應(yīng)對地震勘探數(shù)據(jù)量快速增長的問題，地震資料解釋所需的硬件資源規(guī)模不斷擴(kuò)大，資源運(yùn)維管理難度越來越大，傳統(tǒng)的人工分配資源，常使多個(gè)生產(chǎn)項(xiàng)目相互擠占資源，導(dǎo)致資源失衡和生產(chǎn)效率降低。通過技術(shù)研究及程序開發(fā)，對資源實(shí)現(xiàn)自動分配、統(tǒng)一監(jiān)控，可以極大提高設(shè)備利用率和生產(chǎn)效率。

1關(guān)鍵技術(shù)

1.1負(fù)載均衡算法

負(fù)載均衡的實(shí)現(xiàn)，綜合了評估資源池內(nèi)所有服務(wù)器的CPU使用率、內(nèi)存使用率、顯存使用率和云桌面連接數(shù)，根據(jù)軟件資源使用特點(diǎn)設(shè)置優(yōu)先級，將資源最優(yōu)的服務(wù)器分配給用戶，從而達(dá)到平衡資源使用率的目標(biāo)。

負(fù)載均衡的核心在于算法。傳統(tǒng)模式下，負(fù)載均衡的算法已經(jīng)比較成熟，常用的主流算法有：隨機(jī)、輪詢、加權(quán)輪詢、動態(tài)輪詢、最快算法、最少連接、觀察算法、預(yù)判算法[1-2]。

隨機(jī)：即隨機(jī)的把負(fù)載分配到各個(gè)可用的服務(wù)器上，通過隨機(jī)數(shù)生成算法選取一個(gè)服務(wù)器，然后把軟件連接請求分配到該服務(wù)器上。

輪詢：按順序把每個(gè)新的連接請求分配給下一個(gè)服務(wù)器，最終把所有請求平分給所有的服務(wù)器。

加權(quán)輪詢：該算法中，每個(gè)機(jī)器接受的連接數(shù)量是按權(quán)重比例分配的。這是對普通輪詢算法的改進(jìn)，如可以設(shè)定第三臺機(jī)器的處理能力是第一臺機(jī)器的兩倍，那么負(fù)載均衡器會把兩倍的連接數(shù)量分配給第三臺機(jī)器。

動態(tài)輪詢：類似于加權(quán)輪詢，但權(quán)重值是基于對各個(gè)服務(wù)器的持續(xù)監(jiān)控，并且不斷更新。這是一個(gè)動態(tài)負(fù)載均衡算法，基于對服務(wù)器的實(shí)時(shí)性能分析分配連接，比如每個(gè)節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前連接數(shù)，或者節(jié)點(diǎn)的最快響應(yīng)時(shí)間等。

最快算法：基于所有服務(wù)器中的最快響應(yīng)時(shí)間分配連接。該算法在服務(wù)器跨不同網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境中特別有用。

最少連接：系統(tǒng)把新連接分配給當(dāng)前連接數(shù)目最少的服務(wù)器。該算法在各個(gè)服務(wù)器運(yùn)算能力基本相似的環(huán)境中非常有效。

觀察算法：該算法同時(shí)利用最小連接算法和最快算法來實(shí)施負(fù)載均衡。服務(wù)器根據(jù)當(dāng)前的連接數(shù)和響應(yīng)時(shí)間得到一個(gè)分?jǐn)?shù)，分?jǐn)?shù)較高代表性能較好，會得到更多的連接。

預(yù)判算法：該算法使用觀察算法來計(jì)算分?jǐn)?shù)，但是預(yù)判算法會分析分?jǐn)?shù)的變化趨勢，以此來判斷某臺服務(wù)器的性能是在改善還是降低，具有改善趨勢的服務(wù)器會得到更多的連接。該算法適用于大多數(shù)環(huán)境。

1.2層次分析法

經(jīng)過對負(fù)載均衡各種算法的分析與研究，并綜合考慮地震資料解釋軟件的特點(diǎn)，我們創(chuàng)新性地運(yùn)用了層次分析負(fù)載均衡算法。

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一種定性分析和定量分析相結(jié)合的評價(jià)決策方法。它通過建立層次結(jié)構(gòu)模型、構(gòu)造判斷矩陣、進(jìn)行層次單排序及一致性檢驗(yàn)、進(jìn)行層次總排序及一致性檢驗(yàn)等步驟，來完成評價(jià)指標(biāo)排序。

對于眾多的專業(yè)軟件，其服務(wù)器的CPU、內(nèi)存、顯卡等資源使用權(quán)重不盡相同。使用層次分析法可以科學(xué)有效的確定各因素的相對重要性，并確定權(quán)重?；趯哟畏治龇ǖ呢?fù)載均衡算法，按影響負(fù)載均衡的參數(shù)間的相互關(guān)聯(lián)影響及隸屬關(guān)系，將參數(shù)按不同層次聚集組合，形成一個(gè)多層次的分析結(jié)構(gòu)模型，使問題歸結(jié)為最低層相對于高層的相對重要權(quán)值的確定。根據(jù)每臺服務(wù)器的最大處理能力和當(dāng)前負(fù)載情況，使處理能力強(qiáng)的節(jié)點(diǎn)獲得處理任務(wù)的數(shù)量相對較多，從而達(dá)到負(fù)載均衡[3-4]。

1.3AHP分析過程

AHP分析問題過程經(jīng)過以下五個(gè)步驟。

（1）建立層次結(jié)構(gòu)模型：將決策目標(biāo)、考慮的因素（決策準(zhǔn)則）和決策對象，按它們之間的相互關(guān)系分為最高層、中間層和最低層，并繪出層次結(jié)構(gòu)圖，如圖1所示。

（2）構(gòu)造判斷矩陣：在確定各層次、各因素之間的權(quán)重時(shí)，如果只是定性的結(jié)果，則常常不容易被別人接受，因而提出一致矩陣法，即不把所有因素放在一起比較，而是兩兩相互比較。對比時(shí)采用相對尺度，以盡可能減少性質(zhì)不同因素相互比較的困難，以提高準(zhǔn)確度。

準(zhǔn)則層包含四個(gè)準(zhǔn)則：連接數(shù)（C1）、CPU使用率（C2）、內(nèi)存使用率（C3）、圖卡使用率（C4），相對于目標(biāo)層選擇設(shè)備，進(jìn)行兩兩比較打分，如圖2所示。

（3）層次單排序：所謂層次單排序是指，對于上一層某因素而言，本層次各因素的重要性的排序，即方案層對準(zhǔn)則層連接的矩陣構(gòu)造。

（4）矩陣的一致性檢驗(yàn)：所謂一致性是指判斷思維的邏輯一致性。如當(dāng)甲比丙是非常重要，而乙比丙是稍微重要時(shí)，顯然甲一定比乙重要。這就是判斷思維的邏輯一致性，否則判斷就會有矛盾。

（5）層次總排序：確定某層所有因素對于總目標(biāo)相對重要性的排序權(quán)值過程。這一過程是從最高層到最底層依次進(jìn)行的。對于最高層而言，其層次單排序的結(jié)果也就是總排序的結(jié)果。

1.4配置流程

負(fù)載均衡的主要流程：

（1）管理員設(shè)置應(yīng)用負(fù)載指標(biāo)及權(quán)重;

（2）系統(tǒng)創(chuàng)建三種資源最優(yōu)隊(duì)列，每種隊(duì)列按照層次分析法選擇20個(gè)資源放入隊(duì)列，進(jìn)入等待狀態(tài);如果同時(shí)連接資源數(shù)超過20個(gè)，則系統(tǒng)按照層次分析法尋址、分配;

（3）用戶發(fā)送應(yīng)用連接請求;

（4）將最優(yōu)的資源連接給用戶;

（5）系統(tǒng)向選定的資源發(fā)送指令，啟動應(yīng)用。

負(fù)載均衡對于各項(xiàng)指標(biāo)參數(shù)判斷的準(zhǔn)確性非常重要。基于平臺基礎(chǔ)架構(gòu)的監(jiān)控系統(tǒng)抓取CPU、內(nèi)存、磁盤10等幾十項(xiàng)指標(biāo)，可從中選擇與負(fù)載均衡相關(guān)的參數(shù)來計(jì)算資源的負(fù)載。

2應(yīng)用實(shí)例分析

GeoEast云計(jì)算管理系統(tǒng)，能夠?qū)Υ笮蛿?shù)據(jù)處理中心的可視化服務(wù)器、高性能并行計(jì)算集群、海量存儲等硬件資源，進(jìn)行集中管理和統(tǒng)一調(diào)度，可實(shí)現(xiàn)資源在多個(gè)處理、解釋軟件間的高效共享[5-6]。

通過在各交互節(jié)點(diǎn)駐有監(jiān)控程序，包括CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)、磁盤等多項(xiàng)指標(biāo)，同時(shí)能夠以服務(wù)器、服務(wù)器組或集群等為單位進(jìn)行查詢、瀏覽和統(tǒng)計(jì)分析，為資源量化管理奠定了基礎(chǔ);在對資源使用情況量化的基礎(chǔ)上，結(jié)合負(fù)載均衡策略及用戶啟動應(yīng)用軟件的要求，來指派給合適的交互節(jié)點(diǎn)，如圖3所示。

（1）將數(shù)據(jù)中心的所有資源，根據(jù)軟件、用戶、部門或者項(xiàng)目組的使用需求，劃分出對應(yīng)的資源池，并將用戶、軟件與資源池進(jìn)行綁定與權(quán)限配置。

（2）在不同的資源池配置信息中，填入此資源池的預(yù)置負(fù)載均衡策略，如該資源池資源的最大連接數(shù)、使用CPU類型模塊的用戶分配、CPU優(yōu)先的負(fù)載策略、使用內(nèi)存類型的用戶分配為內(nèi)存優(yōu)先的負(fù)載策略等。

（3）用戶在選擇使用軟件時(shí)，負(fù)載均衡系統(tǒng)自動為用戶選擇最符合預(yù)定規(guī)則的一臺設(shè)備，打開遠(yuǎn)程三維可視化軟件桌面，如圖4所示。

（4）收集用戶在使用過程中的資源占用情況，并定期生成該資源池的歷史使用報(bào)表。

（5）對歷史使用報(bào)表進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，判定初始設(shè)置的負(fù)載均衡策略是否符合實(shí)際使用情況，如有必要將自動進(jìn)行調(diào)整。

（6）對所有受管資源池統(tǒng)一分析，對每個(gè)資源池的使用情況分析后，重新分配資源，將空閑率高的資源池中的部分設(shè)備，移至資源占用率高的資源池中。

3未來技術(shù)展望

基于智能化、自動化的配置部署將成為未來技術(shù)發(fā)展的主流趨勢。自動化的部署不僅可以極大提高工作效率，節(jié)約人力成本，更可以通過智能數(shù)據(jù)分析等技術(shù)手段，得到更加符合實(shí)際場景的負(fù)載策略。

3.1自動化配置

通過負(fù)載均衡系統(tǒng)與監(jiān)控系統(tǒng)的配合，得到用戶的使用習(xí)慣、軟件模塊的資源占用歷史記錄、資源池的整體占用情況;再通過運(yùn)營分析系統(tǒng)，獲得對當(dāng)前用戶、軟件、硬件的使用分析數(shù)據(jù);最終依據(jù)分析數(shù)據(jù)判斷出最佳的負(fù)載均衡策略，自動為用戶的未來使用，逐漸采取更加符合的負(fù)載均衡策略，并自動進(jìn)行細(xì)節(jié)優(yōu)化。

3.2智能劃分資源池

在地震資料解釋系統(tǒng)的硬件資源集群中，針對不同軟件、部門或者用戶，都可能會有著自己完全獨(dú)立的資源池。然而在資源池之間，或者每個(gè)資源池內(nèi)部，硬件資源的性能、利用率，以及與用戶使用習(xí)慣的適配程度，都可能會對最終的軟件使用效果產(chǎn)生或大或小的影響。

在劃分資源池的過程中，更合理、更符合實(shí)際需求的方案，永遠(yuǎn)都是問題的關(guān)鍵。未來的技術(shù)發(fā)展，能否智能劃分資源池，將是衡量負(fù)載均衡系統(tǒng)能力的一個(gè)重要指標(biāo)。通過負(fù)載均衡系統(tǒng)得到用戶的使用側(cè)重點(diǎn)，然后在整體的硬件集群中，自動地調(diào)整每個(gè)資源池的設(shè)備資源，從而最終達(dá)到提高資源利用率的目的。

4結(jié)束語

目前，在大規(guī)模集群服務(wù)器、工作站使用環(huán)境中，負(fù)載均衡是一項(xiàng)必要的技術(shù)。而在石油勘探解釋系統(tǒng)環(huán)境下，負(fù)載均衡技術(shù)的必要性體現(xiàn)的更加明顯。

隨著油氣勘探業(yè)務(wù)的不斷擴(kuò)展，用戶會產(chǎn)生大量并發(fā)的需求，如果這些單個(gè)用戶面對的還是固定的軟、硬件資源，就會造成資源過多的浪費(fèi)。如何將有限的計(jì)算資源充分利用，使硬件利用率提高，但同時(shí)又不會因可能出現(xiàn)的大并發(fā)量，給系統(tǒng)造成壓力而降低系統(tǒng)性能，是今后負(fù)載均衡體系設(shè)計(jì)中的一個(gè)需要長期考慮的問題。

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收稿日期：2020-04-21

基金項(xiàng)目：中國石油集團(tuán)東方地球物理勘探有限責(zé)任公司科技信息處“基于PB級地震數(shù)據(jù)的GeoEast云計(jì)算架構(gòu)研究及應(yīng)用”科研項(xiàng)目（BGP02-03-2019）

作者簡介：曹士炳（1968-），男，河南信陽人，高級工程師，主要研究方向：計(jì)算機(jī)技術(shù)綜合應(yīng)用與管理。