基于SaaS 云平台的制造服务资源集成优化研究＊

李斌勇，杜泽燕，雷正毅，徐孟奇

（1.成都信息工程大学 网络空间安全学院，四川 成都610225；2.成都信息工程大学 银杏酒店管理学院，四川 成都611743）

基于SaaS（Software-as-a-Service，软件即服务）的云服务模式，通过提供第三方软件租赁服务的手段，将云平台部署于云端，从而为广大汽车制造企业的业务交互活动提供了基于云端的便捷服务。然而，业务的交互协作，需要以互联互通的数据交互做支撑。尤其是在广域云制造环境下的上下游企业群，普遍存在着产业协作链条狭长、产业链分工各异、地域分布离散、网络资源类型众多、软件系统资源异构等特点，无疑，上述产业链特征使汽车产业链上下游的制造服务资源集成和系统集成问题成为现代汽车产业制造服务资源整合亟待解决的问题。

1 基于SaaS 的制造服务资源集成技术方案

遍布于全国多地的核心整车制造企业，与SaaS 云平台之间的制造服务业务及数据交互，形成了以SaaS 云平台为中心，整车制造企业群离散分布的广域分布式拓扑结构。而整车制造企业自身拥有一些安全性要求较高的业务数据，为保障整车企业数据安全性，可通过在整车企业内网部署业务系统，而必须交互的业务数据通过数据交换中心与云平台实现数据交换与集成。如此一来，整车制造企业的软件系统与云平台便构成了一个多源异构分布式数据交换体系。

为了解决核心整车制造企业的分布式资源集成问题，一种有效的技术解决方案是采用基于Web Services（Web 服务）来支撑SaaS 云平台与整车企业内网系统的数据交换与集成。Web Services 由服务提供者、服务调用者、UDDI 三者组成，该技术已广泛用于Web 应用中，其相关原理在此不再赘述。结合云服务平台数据交换的实际需求，如果将数据交换应用发布为Web Services，易分析出云服务平台为服务提供者，整车制造厂为服务调用者，UDDI 为数据交换服务的注册中心。SaaS 云平台多源异构数据集成方案如图1所示。

图1 SaaS 云平台多源异构数据集成方案

为此，首先需要构建SaaS 云平台数据交换服务中心，开发以企业ID、协作关系等为识别标识的分布式数据交换适配器，来支撑多源异构分布式数据交换，从而实现以基于SaaS 服务模式来提供统一的第三方资源集成服务。

利用与整车企业内网数据结构进行关联映射的SaaS 云平台数据库，实现不同整车企业业务交互的统一性和数据交互的独立性。

同时，SaaS 云平台只需通过UDDI 注册中心，向互联网实时注册、取消和更新制造服务资源的数据交换Web 服务。注册发布相应的数据交换Web 服务，采用WSDL（Web Services Description Language，Web 服务描述语言）的形式，对Web 服务进行精确定义和发布，并将SaaS 云平台的数据交换Web 服务指向WSDL，以便供多源异构核心企业群的多个异构系统查找、解析和调用SaaS 云平台的Web 服务。

2 基于SaaS 云平台的制造服务资源集成框架

远程分布式的数据交换端，将独立研发并部署与SaaS云平台数据交换形成关联的数据集成适配器。这些相应的分布式数据集成适配器，必须关联核心企业ID、核心企业协作关系、协作类型、上传和下载数据资源的IP 服务地址等。这样，不同整车制造企业通过执行部署于内网的数据交换适配器，便可向SaaS 云平台提出数据交换服务请求。SaaS 云平台在接收到数据交换服务请求后，将以XML 的形式，并采用SOAP 协议通信将待交换的数据交换至不同整车企业的分布式数据交换端。同时，考虑到不同整车制造厂业务协作系统群与产业链云服务平台数据交换的异构性，云平台的数据交换服务总体接口应设计为基于WEB 服务的通用第三方公共API（Application Programming Interface，应用程序接口）。SaaS 云平台资源适配集成技术框架如图2 所示。

图2 SaaS 云平台资源适配集成技术框架

如图2 所示，各个核心整车制造企业内部业务系统均自建有业务数据库。但各整车企业的产业链上下游协作企业群，却无法通过上述内部业务系统与核心企业进行业务交互，取而代之的便是通过SaaS 云平台所提供的业务功能模块与核心整车企业进行交互。这种交互方式无疑是间接的，为此必须通过远程数据交换的方式，来支撑核心企业与协作企业群的业务协作交互。

为了实现与云平台远程数据的交换，需要对离散的各个核心企业内部异构系统开发相应的数据交换适配器，同时提供API 适配接口。核心企业端的多源分布式数据交换器，将与云平台端部署的数据交换适配器之间形成关联映射关系，并利用集成技术方案，在双方完成适配信息的验证后，通过XML 数据文件的传输，利用双方所提供的API 适配接口，支撑远程分布式的数据资源适配及上传、下载交换。

核心企业与云平台之间利用数据交换适配器进行资源交换时，需要配置相应的服务名、服务地址、类名和适配参数等。以某核心企业与云平台的上载数据为例，主要XML节点的相应配置信息如下：

---远程方法

MethodName="ServiceUploadData"ResultType="#Null#"

RemoteServerURL="远程交换服务IP 地址" RemoteServer

URLBak="远程交换Web 服务备份地址"Namespace="数据交换命名空间"

ClassName="相应的数据交换类名称">

---远程数据交换参数

为便于论述下文的集成优化方案，有必要对已进行实际应用的上述集成方案和框架进行分析，以便在此基础上有针对性地对集成优化技术方案进行详细研究。

3 基于SaaS 云平台的制造服务资源集成优化

基于远程Web 服务数据交换过程的执行，正是因为数据交换适配器按照预配置的统一数据交换规则框架，通过XML 通用标记语言的形式，屏蔽了数据交换过程中多源异构数据源与运行平台、开发语言、系统架构的关联性，从而保障了第三方云服务平台与多源异构核心制造企业业务系统数据交换过程的一致性与同步性。

SaaS 云平台与各个整车制造企业系统之间，形成了以云平台为核心，以整车制造企业异构系统离散分布式的多源数据交换关系。传统的资源集成方案，通过SaaS 云平台的数据交换适配器与分布式的整车制造企业系统端的多源数据交换适配器统一进行数据交换。

尽管这种方式有效地保障了云平台数据交换的统一性和一致性，但却面临如下弊端：一次性完成统一的数据交换，所耗费的SaaS 云平台硬件资源开销负担过大，尤其是当两次资源交换之间的间隔时间过长，导致积累的资源交换数据量过大时，将导致云平台数据交换服务器负载过大而陷于软瘫痪，当数据交换服务器负载较大或陷入软瘫痪时，将影响业务单据数据集的数据交换流传输，例如当数据流传输不稳定时，这将极易导致数据交换字节流紊乱，并引发极个别字节流的丢失或错误；云平台数据交换端同时要完成与多个远程分布式数据适配端的资源交换，耗费时间较长，通常需要5 min 甚至更长的时间。

为了解决上述两方面的弊端，所有向SaaS 云平台发出的数据交换访问请求，将采用集中访问控制、分布式分发的方法处理，其技术解决方案如图3 所示。

图3 多源异构分发控制的数据交换优化方案

如图3 所示的技术方案图，其数据交换的访问控制及其交互活动过程描述如表1 所示。

表1 数据交换过程交互节点描述

SaaS 云平台通过对离散分布式的数据交换访问请求统一认证，有效避免了传统数据交换模式的任意直联和多端的同时传输。认证通过后，通过读取数据集成适配器的XML配置文件信息，并利用云平台访问控制器的适配处理逻辑，自适应匹配云平台端的相应数据交换适配器，然后再动态进行数据交换任务的网络分发。网络分发完成后，数据交换访问控制端将释放数据交换请求控制权资源，同时形成远程双向点对点的数据交换直连模式，从而极大地降低SaaS 云平台的数据交换资源的开销负担。

4 制造服务资源交换性能分析

4.1 制造服务资源数据交换时长分析

遍布于不同地域的核心整车制造企业端，其业务系统面向企业内部用户。而SaaS 云平台所集成的多个业务协作平台，则是面向核心整车制造企业的协作企业用户。无论是分布式的多源整车制造企业业务协作系统，还是集中式的SaaS云平台业务协作平台，业务交互所产生的协作数据，均具有双向数据交换的需求。以汽车制造业务活动高峰期为例，其相邻两次数据交换的时间间隔通常短于20 min。对于离散分布的核心企业端数据交换，通常每次数据交换所耗费的时间均在30 s 之内。

对于SaaS 云平台端的数据交换，按照传统的数据交换模式，当在业务协作高峰期的某个时间段，同时有6 个核心整车制造企业的业务系统向SaaS 云平台提出数据交换访问请求，那么SaaS 云平台数据交换适配器将串行处理6 个数据交换任务，其数据交换时间最长耗时约3 min。

而采用上述集中访问控制、自适应动态分发的技术方案，由于动态形成了远程双向多个点对点的数据交换直连模式，避免了一个云端适配器轮流与多个分布式数据交换器串行数据交换的弊端，使得云平台的各个数据交换适配器所耗费的数据交换时间将能有效控制在30 s 之内。在缩短数据交换时间的同时，也能有效保障多源异构端和云平台端业务数据的实时交互性。

4.2 制造服务资源集成可靠性分析

数据交换错误率是量化数据交换可靠性的核心指标。核心企业端的数据交换适配器，由于不存在多端点同时交换的状况，错误率能得到有效控制。但对于SaaS 云平台，传统数据交换模式会导致云端数据交换适配器资源紧张及负载过大，其错误率往往大于0.4%，这将造成业务数据紊乱。尽管SaaS 云平台提供了交换错误识别处理，但交换错误率过高，也将严重影响核心企业和协作企业在云平台的业务交互实时性和准确性。

采用访问控制分发适配方法，将多点对单点交换模式转换为点对点分布式独立交换模式的集成优化方案，有效避免了云平台端数据交换适配器资源的负载压力。按照百分比进行分析，通过对某高峰时段，选择8 家核心整车制造厂与SaaS 云平台同时进行分布式数据交换后的数据集进行分析，得出错误率分析结果，如图4 所示。由图4 可知，其数据交换错误率远低于传统模式，均控制在0.03%之内，SaaS 云平台与分布式核心企业端的双向数据交换可靠性明显提升。

图4 多源异构分布式数据集成可靠性分析

5 结束语

基于SaaS 的云平台服务模式，为汽车制造产业集群在广域云制造环境下的上下游复杂协作提供了可行的模式支撑。针对传统数据集成技术框架所存在的缺陷，提出的集中访问控制、自适应分发的制造服务数据交换方案，较好地解决了多源分布式数据交换时间过长问题，同时也较好地降低了异构数据交换错误率，提升了制造服务资源集成的可靠性。为力求解决基于云平台的汽车制造服务价值链的纵横双向协同与制造服务资源集成问题，提供了科学可行的技术支撑。后续研究中，将针对多源异构数据交换适配器的通用性问题，展开进一步探索，以解决多源数据集成冗余配置的问题。