《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于邊緣緩存的數(shù)據(jù)服務(wù)共享技術(shù)
網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)治理 11期
任德旺1，2，周俊鵬1，2，倪鑫1，2，李麗娜1，2，李亞暉1，2，李運喜1，2
（1航空工業(yè)西安航空計算技術(shù)研究所，陜西西安710068；2機載彈載計算機航空科技重點實驗室，陜西西安710065）
摘要： 在嵌入式裝備系統(tǒng)中，大數(shù)據(jù)作為一種戰(zhàn)略資產(chǎn)，在優(yōu)勢獲取與效率提升方面的價值日益凸顯。然而，多源異構(gòu)、位置分散的大數(shù)據(jù)缺乏有效利用和深度融合，難以滿足業(yè)務(wù)應(yīng)用向智能化、協(xié)同化轉(zhuǎn)變的需求。為此，以大數(shù)據(jù)共享利用為導(dǎo)向，基于邊緣計算與緩存技術(shù)，將數(shù)據(jù)加工為一種產(chǎn)品和服務(wù)能力，以滿足嵌入式系統(tǒng)中不同應(yīng)用對數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品共享的需求；從數(shù)據(jù)服務(wù)共享架構(gòu)、數(shù)據(jù)服務(wù)管理調(diào)度方法、數(shù)據(jù)服務(wù)共享方法等三個方面，探討分布式數(shù)據(jù)服務(wù)共享技術(shù)的可行性，以滿足嵌入式裝備系統(tǒng)數(shù)字化在數(shù)據(jù)智能、數(shù)據(jù)協(xié)同、決策支持等方面的關(guān)鍵需求。通過大數(shù)據(jù)的開發(fā)利用，推動智能應(yīng)用的升級更新。
中圖分類號：TP311.13
文獻(xiàn)標(biāo)識碼：ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2023.11.003
引用格式：任德旺，周俊鵬，倪鑫，等.基于邊緣緩存的數(shù)據(jù)服務(wù)共享技術(shù)［J］.網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)治理，2023，42（11）：15-19，34.
Data service sharing technology based on edge caching
Ren Dewang1,2，Zhou Junpeng1,2，Ni Xin1,2，Li Lina1,2，Li Yahui1,2，Li Yunxi1,2
(1 Xi′an Aeronautics Computing Technique Research Institute，AVIC，Xi′an 710068，China;2 Aviation Key Laboratory of Science and Technology on Airborne and Missile-borne Computer，Xi′an 710065，China)
Abstract： In the embedded equipment system, big data as a strategic asset plays an increasingly prominent role in the acquisition of advantages and improvement of efficiency. However, the lack of effective utilization and deep integration of multi-source heterogeneous and geographically dispersed big data makes it difficult to meet the needs of applications transitioning towards intelligence and collaboration. Therefore, guided by the sharing and utilization of big data in embedded system, this paper processes data into a product or service capability to meet the needs of different applications for data service sharing in embedded equipment system, based on edge computing and caching technology. This paper explores the feasibility of distributed data service sharing technology from three aspects: data service sharing architecture, data service management and scheduling method, and data service sharing method, in order to meet the key requirements of embedded equipment system digitization in data intelligence, data collaboration, and decision support. Through the development and utilization of big data, it promotes the upgrading and updating of intelligent applications.
Key words : data service; service sharing; metadata management; edge caching; distributed data

0引言

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，嵌入式裝備系統(tǒng)性能不斷提升與完善，人機協(xié)同作業(yè)、有人無人協(xié)同工作已逐漸普及，并以成為未來作業(yè)模式的主要形態(tài)［1］，業(yè)務(wù)應(yīng)用逐步向以數(shù)據(jù)密集、智能化、協(xié)同化為顯著特征的智能應(yīng)用轉(zhuǎn)變，其實時性需求愈發(fā)嚴(yán)苛，對大數(shù)據(jù)訪問、共享、利用的需求，趨向于低時延、低CPU負(fù)載，例如，智能態(tài)勢認(rèn)知應(yīng)用需要及時獲取周遭環(huán)境多源、多維度感知數(shù)據(jù)，運用人工智能技術(shù)，準(zhǔn)確認(rèn)識、分析環(huán)境態(tài)勢［2-3］；多源數(shù)據(jù)融合應(yīng)用需要快速匯聚不同角度、不同維度的感知數(shù)據(jù)，融合以獲取更有價值的信息［4］；協(xié)同數(shù)據(jù)處理應(yīng)用面向海量數(shù)據(jù)分析處理，多節(jié)點協(xié)同處理，加速信息轉(zhuǎn)換與生成［5-6］。顯然，實現(xiàn)“從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策”的根本是智能數(shù)據(jù)融合與分析技術(shù)，增強指揮控制系統(tǒng)的智能化數(shù)據(jù)處理能力是完成“從信息到指令”的前提［7］。然而，異構(gòu)數(shù)據(jù)之間難以共享，可將底層數(shù)據(jù)源以數(shù)據(jù)服務(wù)的形式提供給用戶［8］，例如，基于數(shù)據(jù)服務(wù)構(gòu)建縣級國土資源“一張圖”綜合管理系統(tǒng)，實現(xiàn)跨平臺的數(shù)據(jù)傳輸［9］；基于B/S架構(gòu)，設(shè)計動態(tài)數(shù)據(jù)服務(wù)發(fā)布引擎，解決數(shù)據(jù)模型的異構(gòu)性問題［10］；基于微服務(wù)架構(gòu)，設(shè)計數(shù)據(jù)服務(wù)框架，實現(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)共享［11］。

在嵌入式裝備系統(tǒng)領(lǐng)域，既有結(jié)構(gòu)化的時序數(shù)據(jù)、又有非結(jié)構(gòu)化的圖像視頻數(shù)據(jù)，整體呈現(xiàn)數(shù)據(jù)流量大、帶寬需求高的特征，分散的數(shù)據(jù)源和分布式的任務(wù)處理節(jié)點，構(gòu)成分布式數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，因此有效管理和利用大數(shù)據(jù)意義重大。在分布式數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中［12］，數(shù)據(jù)的“管”與“用”相輔相成，“管”促進(jìn)數(shù)據(jù)的“用”，“用”增強數(shù)據(jù)的“管”。然而，有限存儲、計算、通信資源制約大數(shù)據(jù)的深度使用，具體表現(xiàn)為：（1）多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一管理，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不規(guī)范，數(shù)據(jù)模型定義不一致，導(dǎo)致數(shù)據(jù)使用困難；（2）業(yè)務(wù)應(yīng)用之間的壁壘，使數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象突出，導(dǎo)致數(shù)據(jù)共享困難；（3）任務(wù)系統(tǒng)相互獨立，對數(shù)據(jù)處理時，存在重復(fù)處理與開發(fā)；（4）數(shù)據(jù)源分散，計算資源受限，導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺乏深度加工和利用。為此，本文研究基于邊緣緩存的數(shù)據(jù)服務(wù)共享技術(shù)，探索以數(shù)據(jù)服務(wù)的形式支撐智能應(yīng)用，以促進(jìn)數(shù)據(jù)的流通與共享、數(shù)據(jù)價值的實現(xiàn)。具體而言，首先基于邊緣計算架構(gòu)，設(shè)計數(shù)據(jù)加工和服務(wù)共享架構(gòu)，支持?jǐn)?shù)據(jù)的加工和數(shù)據(jù)服務(wù)的生產(chǎn)；然后基于元數(shù)據(jù)管理，提出分布式數(shù)據(jù)服務(wù)管理調(diào)度方法，支持集中式調(diào)度與分布式調(diào)度相配合；最后為加速數(shù)據(jù)服務(wù)請求響應(yīng)速度，提出數(shù)據(jù)服務(wù)共享方法，通過預(yù)先緩存數(shù)據(jù)服務(wù)和元數(shù)據(jù)目錄，提高數(shù)據(jù)服務(wù)檢索定位效率和數(shù)據(jù)服務(wù)請求響應(yīng)效率。


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作者信息：

任德旺1，2，周俊鵬1，2，倪鑫1，2，李麗娜1，2，李亞暉1，2，李運喜1，2

 （1航空工業(yè)西安航空計算技術(shù)研究所，陜西西安710068；2機載彈載計算機航空科技重點實驗室，陜西西安710065）


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