基于超级节点的数据密集型网格在车辆实时导航系统中的应用

李科

摘要：有效的数据管理要求低成本存储和高速数据转移，因此提出了数据密集型网格应用到导航系统中，对传统的数据网格访问模型做了改进，从而减少车辆节点查询的响应时间，保障了大量分散来源的数据存储和传输的性能，该方法具有重要的理论和实践意义。

关键词：超级结点；车联网；网格

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）09-0054-02

Abstract： Effective data management requires low-cost storage and high-speed data transfer， data-intensive grid is proposed in the navigation system. Traditional data grid access model is made improvements. Thereby the response time of the vehicle node query is reduced. The performance of data storage and transmission of large number dispersed sources is guaranteed. It has important theoretical and practical significance.

Key words： super node ； vehicle network； grid

1 车联网的概念

车联网是指通过先进的电子标识、传感器、无限移动通信、卫星定位、海量数据处理、智能控制等现代信息通信与处理技术，对人、车辆和道路交通基础设施的属性、静态/动态信息进行有效识别和智能化管理并提供服务的信息网络系统[1-2]。同时，车联网可以理解为车载自组织网络（vehicular ad-hoc network ，VANET），是一种快速移动的宽带多跳无线网络，用于实现移动过程车辆之间（vehicle to vehicle，V2V）通信，车辆与路边基础设施之间（vehicle to infrastructure ，V2I）通信，同时为车辆提供多种安全应用和非安全应用。

2 基于超级节点的数据密集型网格的应用

使用计算机网络中闲置资源创建一个“网格”的概念称为CPU抽取。实际上，蓄念网格建立在大量台式计算机上，使用了他们空闲周期或不活跃时期，这些客户端主机除了提供CPU周期，还提供了一些磁盘空间、网络带宽[3，4]。车联网中主要应用网格节点提供的高效存储和高带宽。

传统的网格和云资源聚集的过程中，计算节点和网格的其他必要资源并不随意加入或离开这个系统，除非网络中发生了一些严重错误；云资源主要由遍布全国各地的固定网格节点提供，构成虚拟的超级数据中心。但P2P系统中的资源分配时随意的，我们可以构建P2P网格，用于分布式文件共享、内容传递，为流动的车辆节点提供高效的信息查询支持，高响应速度和百万数据高速同步传输技术可以极大降低响应时间。而车辆节点的加入或离开P2P网格系统功能没用太大影响。

网格的应用通常分为两大类：计算密集型和数据密集型。由于车联网体系中每个车辆节点需要实时的向网格虚拟中心系统发送大量信息，包括GPS位置和速度信息以及胎压、碰撞检测等车况信息，这些信息需要网格实时处理并提供无延时查询服务。因此，数据密集型网格结构更适合车联网应用。在数据密集型应用中，我们可能需要处理大量的数据。网格系统必须经过特别设计，才能传输和操作如此庞大的数据集。大规模数据传输是个耗时的工作，而车联网应用中如果响应时间过长，在实时导航或自动驾驶应用中就失去了意义。有效的数据管理要求低成本存储与高速数据转移和访问。常用数据转移和访问的方法有：

（1）数据复制和统一命名空间

这种数据访问方法也被称为缓存，常用于提高网格环境中数据效率。通过复制相同的数据块和发布他们至网格的多个区域，用户可以根据引用的局部性访问相同的数据。此外，相同数据集的副本可以相互作为备份。一些关键数据不会在失效时丢失[5]。然而，数据副本需要定期检查一致性，存储需求和网络带宽产生额外的开销。

（2）网格数据访问模型

多位参与者可能想要共享相同的数据集合。为了获得任意数据块，我们需要网格具有单一的全局命名空间。同样，我们需要拥有唯一文件名。为了实现这两点，必须解决具有相同命名的多个数据对象之间的不一致性问题。由此可以引入访问限制，以避免混乱。同时，数据需要采取保护措施，以避免泄露与损坏。试图访问数据的用户必须先经过认证，然后被授权访问。下面列出了组成数据网格的4种访问模型。

1）单元模型

这是一个集中式数据仓库模型，如图1所示。所有数据保存在一个虚拟的中心数据仓库中。当用户想访问一些数据时，他们必须向中心仓库提交请求。没有用于保护数据局部性的数据副本。该模型实现小型数据网格式最简单的。对于一个大型网格，在性能与可靠性方面，该模型是没有效率的。在该模型中，只在容错式才需要数据副本。

2）层次模型

层次模型如图2所示，适用于构建只有一个数据访问目录的大型数据网格。数据可以从来源被转移到二级区域中心。然后区域中心的一些数据被转移到三级中心。经过几次转发，特定数据对象可被用户直接访问。一般来说，数据中心级别越高，其覆盖越广。它比低级数据中心具有更高的访问带宽。在层次数据访问模型中，PKI安全服务更容易实现。欧洲数据网格（EDG）采用了这种数据访问模型。

3）联合模型

如图3所示，联合模型的数据访问模式较适用于设计有多个数据提供来源的数据网格。这种结构的网格有时也被称为网状模型。数据来源分布在多个不同的地点。尽管数据是共享的，其数据项仍有原来的主人拥有和控制。根据预定义访问策略，只有被授权的用户可以向任意数据来源请求数据。然而在网格机构的数量变得很多时，网状模型的花费可能是最多的。

4）混合模型

该数据模型如图4所示。混合模型结合了层次模型与网状模型的最优特征。传统数据传输技术，如FTP，为网络提供较低的带宽。数据网格中的网络连接通常具有相当高的带宽，并且其他数据传输模型是利用高速数据传输工具（如使用Globus库开发的（GridFTP）开发的。混合模型的成本介于层次和网状这两种极端模型之间。

综上所述，在车联网数据网格结构中，数据来源是分散的，并且每个数据节点对数据的请求也具有很强的区域型。因此，综合考虑性能和成本因素，混合模型的数据处理和传输模式优势非常明显。针对车联网数据的特点，对传统的混合模型做了一些改进。

第一，网格中部分节点建立在路灯、高速监控等相对固定的设施上，可以提供可靠的服务，能源也可以得到可靠的供给。这些节点可设计为超级节点。提供较为强大的CPU、磁盘和互联网的高带宽接入。超级节点相互之间采用网状数据模型，以保障对大量分散来源的数据存储和传输性能，减少车辆节点查询的响应时间。

第二，车辆节点向邻近的超级节点周期性发送GPS位置、行驶速度等车辆信息，并提供空闲的CPU时间，与超级节点形成层次结构。遍布各地点的超级节点之间数据是可以高度共享的，当有车辆请求某区域或线路上路况实时信息的时候，可以很快速的得到响应。而路线的规划则有车辆导航系统完成，在原有GPS导航地图软件中加入实时路况处理模块，数据网格只需提供路况信息的原始数据。数据传输和处理模式如图5所示。

3 结束语

车联网中有效的数据管理要求低成本存储和高速数据转移，因此提出了数据密集型网格应用到导航系统中，对传统的数据网格访问模型做了改进，从而减少车辆节点查询的响应时间，保障了大量分散来源的数据存储和传输的性能，该方法具有重要的理论和实践意义。随着计算机技术的发展，车辆网的发展将给人们的生活带来巨大的变化。车联网中许多通信技术和资源调度等很多问题，还需要更近一步的研究。

参考文献：

[1] 郑征，李云飞.基于锚节点的车载网地理路由算法[J].计算机应用，2013，33（12）：3460-3464.

[2] 唐小淋，林培群，徐建闽.基于云计算和WSN的车联网体系架构及关键技术研究[J].交通信息与安全，2011，5（29）：106-111.

[3] 王建强，吴辰文，李晓军.车联网架构与关键技术研究[J].微计算机信息，2011，27（4）：156-160.

[4] 蔡志理，孙丰瑞，韦凌翔，王楠.基于车联网技术的车路协同系统设计[J].山东交通学院学报，2011，4：17-23.

[5] 许勇.车联网通信协议研究和系统开发[J].桂林电子科技大学学报，2010，5：457-461.