战术分布式云计算与云存储体系架构

张丽娇 郭水平 杨灿

摘要：为适应带宽资源受限、弱连接网络、高动态平台的战术环境，提出一种分层分域分布式云计算与云存储的体系架构，结合计算中心的最优子集合选择和最优任务中心簇的选择等方法，对分布式计算任务进行合理划分，减少节点间的通信总量，降低网络传输开销，为实现各类作战平台资源共享与跨域协同云环境提供建议。

关键词：战术云;云计算;云存储;分布式

1   引言

分布式云计算和分布式云存储将计算任务和存储任务分散化，由分布在不同物理地点大量的计算机构成的资源池上进行并行处理，可为现代社会飞速发展的信息需求提供超强的计算能力和海量的数据存储能力，并为构建各类信息间的相互融合提供基础环境。

战术环境下，提高作战信息的处理、关联、聚合、共享和协同的效率是战术信息系统的军事需求之一。基于分布式云计算与分布式云存储的“资源共享与协同能力”与OODA环路在战术层面的持续改进思路一致。

战术通信环境具有带宽资源受限、弱连接网络、高动态平台等特征。传统集中式的云计算与云存储架构因其需要高带宽支撑，显然不适应战术环境，只能采用分布式的云计算与云存储架构。考虑到战术环境下高动态的平台特征，云计算和云存储物理设备大多部署在车/舰/飞机等高机动平台上，本身可以构成微型的机动云平台。战场环境下大量信息的关联、大量数据的实时处理和大量信息的跨域协同必然要求多个机动云平台之间进行协同和相互组合。因此，分布式云计算和云存储架构设计的着重点是尽量减少机动云平台之间的通信总量，以适应战术通信环境的带宽资源受限、弱连接的网络环境，提升机动云平台的分布式组合的网络自感知能力以适应网络状态的变化。

2   体系架构方案

根据国内外民用与美军在云计算和云存储方面的发展经验和技术，结合战术通信环境特点，建议战术分布式云在纵向上分层，在橫向上分域，构建分层分域分布式云计算与云存储架构。采用面向服务架构的设计方法，运用协同分配、同步计算及负载均衡等技术，重点突破在分层上的上下信息汇聚、分域上的计算中心集合选择算法和分布式任务中心簇的选择算法等关键技术。

2.1  分层分布式云计算/云存储架构

纵向上，采用分层分布式云计算与云存储架构，根据各战区、各指挥层级、各军兵种特点进行分层建设，构成分层的分布式云计算架构。总体上，分为三层分布式云计算与云存储架构，第一层由部署在各机动平台内的服务器和存储阵列组成，是整个战术云计算与存储环境的主体与关键;第二层由固定部署在战区或野外指挥基地服务器和存储阵列组成，具有对上对下信息分配与汇聚的能力;第三层由固定部署在指挥部的服务器和存储阵列组成，具有对下信息分配与汇聚的能力。同时考虑未来SDN在战术通信网络中的应用，SDN网络连接各层云计算与云存储中心，形成基于SDN网络的分层分布式云计算体系架构，如图1所示。

分层分布式云计算与云存储架构在宏观层面按指挥层级、军兵种、战区进行分布式分层部署。一是突破跨战区、跨军兵种、跨指挥层级的联合战术信息聚合、共享和获取的技术壁垒，提高信息共享的时效性和准确性。二是有利于减少跨地域的云计算中心间和云计算虚拟机间的通信总量。三是有利于解决战术通信网络的由于局部传输手段不稳定所带来的全局信息共享断层问题。

2.2  分域分布式云计算/云存储架构

在横向上，采用分域分布式云计算与云存储架构。在上述分层分布式架构上，在各层级按计算与存储需求动态地划分不同的云计算中心域，形成各层级的分域分布式云计算与云存储架构。

域的划分：颗粒度从单个机动云到大小不同的机动云的集合，根据分布式任务的不同，机动云的集合可划分不同的任务中心簇。

（1）单个机动云内分布式

当用户对访问的计算和存储需求很小，又没有必要在多个机动云间进行信息并行处理时，用户的计算和存储需求由机动云内部在多个虚拟机间进行分布式计算和分布式存储。机动云内部放置了多台物理计算和存储资源，通过虚拟化，不同物理机上的计算和存储资源已经形成了由多个虚拟机和存储阵列组成的资源池。

在编程模式上，采用Hadoop的MapReduce分布式计算和HDFS分布式存储等编程模式，实现资源池上不同虚拟机之间的分布式计算与分布式存储功能。

（2）机动云间分布式

当用户对访问的计算和存储需求很大，单个机动云不能满足计算或存储任务，或者高动态用户需要跨过多个机动云进行信息协同处理时，需要多个机动云进行分布式计算与分布式存储。而机动云之间由战术通信网络互联，带宽等传输网络资源缺乏且不稳定，需要减少机动云间的通信总量。机动云间分布式关键点在于选择满足用户所需资源同时相互通信总量最少的机动云最优子集合。因此，需要突破机动云最优子集合的选择技术等关键技术。

在编程模式上，采用Hadoop的MapReduce分布式计算和HDFS分布式存储等编程模式，实现不同机动云之间的分布式计算与分布式存储功能。

（3）任务中心簇分布式

针对分布式任务处理，用户需要跨过多个机动云进行信息处理，进行信息协同共享时，需要多个机动云进行分布式计算与分布式存储。在实际应用当中，可以看出不同任务虚拟机集群之间的通信比较少，而同一任务的虚拟机集群之间的通信则非常多。因此，需要划分任务计算中心簇，减少虚拟机集群之间的通信开销，在选定的子图中为不同的子任务合理划分虚拟机集群，使得为同个子任务服务的虚拟机集群尽可能地在同一计算中心区域或通信条件好的计算中心组合。任务中心簇分布式需要突破最优任务中心簇选择技术等关键技术。

在编程模式上，采用Hadoop的MapReduce分布式计算和HDFS分布式存储等编程模式，实现不同机动云之间的分布式计算与分布式存储功能。

3   分层分域架构技术难点

战术分层与分域分布式云计算/云存储架构是在分散的机动云节点当中动态地选择计算中心簇或任务中心簇组成计算集群，以提升整体的计算和存储性能。那么，如何选择计算中心簇或任务中心簇是分层分域架构的关键所在。中心簇的选择包括机动云最优子集合的选择和机动云最优任务中心簇的选择。

3.1  机动云最优子集合选择

机动云最优子集合的选择是分域分布式云计算和云存储的关键技术之一。机动云最优子集合的过程实际上就抽象成在分布式云图中子图的选择过程，在云图中寻找符合条件满足任务需求的虚拟机集群，作为处理某任务机动云最优分布式云子集合。

最优子集合选择的条件包括子图路径上的通信带宽时延情况、节点计算和存储性能、节点路径长度等因素。这里涉及到最优子图的选取算法，如蚁群算法等，将路径选择因子设置为通信带宽、通信时延、节点计算总量、节点存储总量、节点间路径长度等，并对选择因子设置比重，可根据任务需求调整因子比重而得出不同关注度的选择集合，如图3所示。图中路径选择从节点1开始，搜索附近节点，发现到节点7的带宽300为最大，计算性能和路径长度相当，因此选择节点7作为集合组成之一，接下来从节点7重复以上步骤，直到选择的节点计算总量满足任务最小计算总量需求为止。

3.2  机动云最优任务中心簇选择

机动云最优任务中心簇选择是分域分布式云计算和云存储的关键技术之一。任务中心簇是为处理同一个任务选择的多个机动云的集合。对于分布式任务处理，用户需要跨过多个机动云进行信息处理和协同共享，需要多个机动云节点的多个虚拟机协同进行分布式计算与存储。由于任务的变化随机，因此最优任务中心簇的选择也是随机和动态的。

另外，一项任务可以划分若干子任务，每个子任务可以对应一个任务中心簇，任务中心簇可以是多个子任务中心簇的集合，如图4所示。

子任务中心簇的选择算法与机动云最优子集合选择算法类似，所不同的是选择因子略有差异，前者更关注于任务所经过的机动云节点间通信带宽、计算与存储性能。

4   结束语

本文为战术环境下分布式云计算和云存储提供了一种有效的解决方案，采用分层分域分布式体系架构，通过确定计算中心的最优子集合和最优任务中心簇，对分布式计算任务进行合理划分与选择，尽可能减少节点间的通信总量，降低网络传输开销，以适应战术通信网络环境。

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