罗涛+杨灿+李勇

编 者 按

云计算与大数据技术在电信行业的应用日臻深入与重要，特别对拥有海量数据的电信运营商而言，能否深度挖掘大数据价值、构建更为完善的云计算平台，关系到扩展新型增值业务的方向与成败。因此，本次专题着力于此，多角度探索了运营商通过数据变现等手段发展大数据业务，进而推动未来数字化服务的策略，以此为运营商加快业务转型提供更多可借鉴性的思路。

【摘 要】针对无线信道受限条件下的典型通信网络模型，提出了一种基于无线信道受限条件下的分布式轻量云计算平台构建技术，分别对分布式轻量云计算平台的部署、信息管理、服务访问、轻量化等方面进行了分析研究，通过实测验证了技术的可行性，满足典型应用场景下的分布式轻量云服务提供与共享。

【关键词】云计算 无线信道受限条件 分布式 轻量化

[Abstract] According to typical communication network models base on wireless channel restricted conditions， a distributed lightweight cloud computing platform construction technology based on wireless channel restricted conditions was proposed in this paper. The deployment， information management， service access and lightweight of the distributed lightweight cloud computing platform were investigated. The feasibility was verified through practical tests. It can satisfy the provision and sharing of the distributed lightweight cloud service in typical application scenarios.

[Key words]cloud computing wireless channel restricted condition distributed lightweight

1 引言

随着面向服务、云计算、大数据等信息技术的高速发展，基于有线环境构建的云计算平台成熟度较高，并已广泛运用于各行各业。但是针对无线信道受限条件下的分布式云计算平台构建技术的相关研究还比较缺乏。本文针对无线信道受限条件下的典型通信网络模型，提出了一种基于无线信道受限条件下的分布式轻量云计算平台构建技术，满足系统的云服务提供与共享。

2 国内外发展现状与趋势

云计算是一种IT资源的提供和使用模式。用户通过网络远程访问“云”，以按需、扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件及服务等），它是一项在业务模式方面的创新。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用、随时扩展、按使用付费。

2.1 外军云计算

（1）联合信息环境

随着SOA、云计算、大数据等信息技术在军事领域的逐步应用，军事信息系统正在由网络中心向数据中心、信息中心转变。美国国防部早在2011年9月发布的《信息技术企业战略与路线图》中就明确提出构建JIE（Joint Information Environment，联合信息环境），以实现各层次、各领域的信息系统、网络和服务等资源的全面整合，为美军在全球范围内的军事行动提供无缝、可互操作的信息服务。JIE通过系统的资源虚拟化和功能服务化，提供云计算服务、统一能力服务、企业目录服务、身份和访问管理服务、企业云代理服务等各类服务。

（2）作战云

美国国防信息系统局（DISA）从2008年就开始进行云计算解决方案的研究，并逐步建立和完善云计算的基础设施以及相关的网络信息服务，并提出了从“以网络为中心”向“以云计算为中心”发展的思路。

2013年，美空军提出“作战云”（Combat Cloud）概念，核心理念是海、空、天、网络层的跨域协同，强调多域虚拟存在、高度融合和自然聚散，从网络中心战的作战思想演进为“作战云”的信息融合理念，实现各武器平台的互操作能力及各军种间战场信息的互联互通。

“作战云”具有如下特征：

（1）动态化虚拟资源池，通过地理分散的各类作战要素的信息铰链，构建一个融合的战场资源池。

（2）云融合，基于云计算技术实现战场资源的融合协同、智能管控，提升战场态势感知和指挥控制效率，缩短“杀伤链”周期，提升各战场作战要素间的信息协同与整体杀伤效能。

（3）分布式“云杀伤链”，打破作战平台、传感器、武器系统之间的硬链接，以松耦合方式构建“探測-跟踪-决策-打击-评估”的完整“云杀伤链”。

2.2 民用云计算技术

（1）Amazone的云计算服务

亚马逊提供的云计算服务主要侧重于基础设施即服务（IaaS），其推出的云计算产品为Amazon Web Services（亚马逊网络服务），主要包括S3（Simple Storage Service，简单的存储服务）、EC2（Elastic ComputeCloud，可伸缩计算云）、SQS（Simple Queuing Service，简单信息队列服务）以及SimpleDB。

（2）谷歌的Google Apps

谷歌公司提供的云计算服务主要侧重于PaaS，其推出的云计算产品主要有Google App Engine（谷歌应用引擎）、Google Apps（谷歌应用软件套件）等，其中Google App Engine允许用户在该平台上开发自己的商业应用，Google Apps则是基于云平台为用户提供实时协同的办公软件服务。

3 网络模型

本系统的网络模型如图1所示，系统分为骨干网和接入网，其中骨干网由机动骨干通信节点通过微波网络电台等无线信道设备连接构建，接入网用户则通过超短波等无线方式一跳接入骨干网，接入网用户容量不大于128个。

本系统中骨干网主要通信链路带宽为2 Mbps～

8 Mbps，接入网接入带宽约为几十kbps到几百kbps，同时无线通信链路受地形、电磁干扰等影响，丢包率较大、连接不稳定、带宽相对受限。

4 总体方案

4.1 云计算平台组成

分布式轻量云计算平台主要由物理服务器、虚拟化平台（虚拟化控制器、云平台管理中心）、虚拟服务器组成，其组成关系如图2所示：

4.2 云平台部署方式

根据典型网络的无线链路资源评估和云平台的基本业务开销，主要考虑在骨干通信节点构建云平台，暂不考虑接入网/用户。分布式轻量云平台的部署方式主要有以下几种选择：

（1）单节点部署：每个骨干通信节点部署多台物理服务器构建一个战术云平台；

（2）区域多节点部署：区域内多个骨干节点分布式部署多台物理服务器构建一个区域云；

（3）全网节点部署：通信骨干网内全部骨干节点分布式部署多台物理服务器构建一个战场云。

云平台考虑到通信节点间的链路带宽资源有限且连接不稳定，难以支撑全网通信节点间云平台的数据同步和迁移，因此不考虑第三种部署方式（全网节点部署）。

考虑无线信道受限条件下的应用业务量相对较小，骨干通信节点计算、存储能力较强，通信业务/信息服务承载的瓶颈在于骨干节点间的链路传输能力（带宽、丢包、时延等），因此采用区域多节点部署时，跨节点实现分布式计算和存储必要性不大。同时，在实现跨节点计算和存储时，若节点间链路质量较差、交互信息效率低，将影响业务处理效能；若节点脱网，则脱网节点的业务可能无法迁移，用户业务体验较差，因此也不考虑第二种部署方式（区域多节点部署）。

综上，本方案主要考虑采用单节点部署方式，每个骨干通信节点部署多台物理服务器构建分布式轻量云平台，为就近接入用户提供云服务，同时部署多台物理服务器构建区域中心云，为全网用户提供融合的信息服务。

基于分布式轻量云平台，骨干通信节点的云平台提供多种通信云服务，具备按需使用、随处访问、多租户、弹性、可测量使用、可恢复性的云特性。当云平台内虚拟服务器出现故障时，支持故障转移，适应于典型网络环境下复杂的应用场景。构建的区域中心云支持信息的汇聚融合支撑信息共享与协同。云平台部署方式如图3所示：

4.3 云平台信息管理方式

结合系统通信网的业务应用特点，将需要基于分布式轻量云平台实现信息共享与协同的业务分为两类：同步类信息、聚合类信息。

（1）同步类信息：主要包括各类名录信息（HSS、

DNS、UDDI、ENUM等）；

（2）聚合类信息：主要包括上层应用的信息（敌情、我情、气象、地理、后勤物资、毁伤评估等信息）。

其中，同步类信息可考虑通过轻量化名录服务提供的数据同步服务实现全网信息的同步。针对典型网络模型带宽资源有限的特点，同步的信息主要采用信息特征值索引表的形式减少同步信息数据量。通过信息同步，各骨干通信节点部署的分布式轻量云平台均有全网的服务目录信息，通过服务的远程/本地的访问可实现全网通信服务共享。

聚合类信息一般是由末端用户到固定网用户或固定网用户之间的端到端数据应用，通信网络只是作为通信链路进行应用业务承载，无法解析应用报文内容，只能作为IP包进行转发。因此考虑构建一个统一的区域中心云，可部署于栅格网，用户将各类态势等信息上传至云，构建一个统一的信息融合中心，构建全网的态势共享图等信息服务，实现系统信息融合支撑协同作战。云平台信息管理方式如图4所示。

4.4 云服务访问方式

云服务提供两种主要访问方式：发布/订阅方式、请求/响应方式。

当用户接入就近的分布式轻量云平台时，可查询获取全网同步的服务目录信息，当需要访问服务时，可根据目录查询结果调用服务；同時本地服务系统可缓存远程静态数据类服务（地图数据、水文气象数据等）在本地进行封装，作为本地服务进行注册发布。当本地服务用户再次访问服务时，本地服务系统可直接提供缓存服务；当用户需访问区域中心云的信息服务，用户通过就近接入骨干网访问面向用户的统一服务接口进行服务访问请求获取服务信息。

同时，用户可基于信息主题或服务内容进行服务订阅。当服务更新或变动后，均可根据订阅关系表进行信息的推送，采用这种异步式的交互机制可有效减少服务共享带来的带宽资源消耗。云服务访问方式如图5所示。

4.5 云平台轻量化考虑

云计算平台轻量化主要从以下5个方面考虑：

（1）平台提供能力轻量化（轻量化能力集提供，区别于固定部署的云平台）；

（2）控制协议轻量化（简化协议流程、轻量化协议）；

（3）周期性心跳维护轻量化（根据应用调整心跳周期）；

（4）数据传输轻量化（报文压缩）；

（5）业务同步轻量化（部分业务同步，同步机制的考虑增量更新同步的方式）。

其中平台提供能力轻量化主要是根据系统业务需求，考虑到相对比带宽受限的无线传输信道，系统用户相对较小，业务并发量不大，将云平台的能力进行裁剪，将不必要的功能删除，具体的裁剪评估如表1所示。

5 实测验证

基于OpenStack平台构建典型云计算验证平台，验证平台由3个云计算平台构成，代表3个骨干通信节点，单个云计算平台由3台物理服务器组成，其中1台物理服务器为控制节点，2台物理服务器为计算节点。

5.1 验证平台

系统搭建的验证平台单节点组成及软件部署如图6所示，设备连接组成如图7所示，无线信道模拟通过信道模拟器实现，设定为链路带宽为2 Mbps，丢包5%，时延1 ms。

5.2 测试内容

（1）同步类信息带宽占用情况测试

典型网络环境下，同步类信息基于增量更新，假定同步信息大小为5 kb（考虑已经过协议轻量化/格式压缩），每10 s更新一次。

测试步骤：

1）云平台A发送5 kb的同步信息；

2）基于同步机制进行全网信息同步（本次测试采用A分别向B、C发送同步信息）；

3）当B、C均收到A的同步信息，统计同步消息对带宽的消耗。

经测试，同步消息共占用带宽为10 kb/10 s（10 s为发送周期），即1 kbps。

考虑到网络规模扩大，同步带来的带宽消耗会增大，同时无线信道受限条件下会引入丢包，带宽消耗会进一步增大，可适当根据链路质量调整同步周期，降低带宽消耗。

（2）聚合类消息带宽占用情况测试

典型网络环境下，每个骨干节点构建的云接入用户主要的通信链路为VHF/UHF，骨干网节点数不大于64个，子网数不大于128个，子网用户不大于32个，按以上数据评估，平均每个骨干节点的子网为2个，接入用户不大于64个用户。

假定单个子网用户将聚合类信息上传到云的并发业务链路共享带宽平均为100 kbps，骨干网节点间链路带宽平均为2 Mbps（子网、骨干网链路带宽可对应比例提升进行计算），则单个云的接收的并发业务带宽消耗不大于200 kbps（100 kbps×2=200 kbps）。

测试步骤：

1）云平台B、C的用户各发送200 kbps的聚合类信息，在云平台A实现信息的聚合；

2）统计云平台信息聚合对带宽的消耗。

经测试，聚合类信息占用带宽的消耗占用链路带宽的比例不大于10%。

5.3 测试结果

受限于验证平台的节点规模，信息同步和聚合引入的带宽消耗评估只能作为一种参考，但根据测试结果进行相应的评估，基于无线信道受限条件下的分布式轻量云平台构建是可行的，同时可根据应用需求和特点，进一步裁剪需同步/聚合的信息内容，减少带宽消耗。

6 结束语

本文针对无线信道受限条件下的网络环境提供了一种分布式的轻量云计算平台构建技术，规定了系统组成、部署、云信息管理、云服务访问以及轻量化的实现方式，同时基于验证平台搭建，验证了分布式轻量云计算平台构建技术的可行性，对实际应用具有指导作用。

参考文献：

[1] Thomas Erl， Zaigham Mahmood， Ricardo Puttini. Cloud Computing-concepts， Technology & Architecture[J]. Prentice Hall Press， 2013，27（6）： 236-239

[2] 罗金亮，张恒新，宿云波. “作战云”体系构建初探[J]. 空军指挥学院学报， 2015（3）： 26-30.

[3] 鄧大松，陈志宏. 美空军云协同作战能力概述[J]. 中国电科情报研究， 2015.

[4] 赵国宏. 作战云体系结构研究[J]. 指挥与控制学报， 2015（9）： 292-295.

[5] Mell P， Grance T. The NIST Denition of Cloud Computing[EB/OL]. （2009-10-07）. http：//www.blogjava.net/zamber/archive.

[6] 赵宇新. 云服务的6大商业模式[J]. 互联网周刊， 2014（23）： 46-49.

[7] 蔡全旺，黄治华. 海上战术通信网络服务架构研究[J]. 舰船科学技术， 2016（8）： 95-99.

[8] 计宏亮，徐山峰，赵楠. 美军联合信息环境计划[J]. 指挥控制与仿真， 2016（1）： 131-136.

[9] 李亚锋. 一种基于Hadoop的作战云构建方法[J]. 科技视界， 2016（16）： 116.

[10] 李智. SaaS&云计算搅动未来软件发展[N]. 中国计算机报， 2008-8-23.