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文檔簡介
第8章物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)及應(yīng)用
遠(yuǎn)距離有線接入技術(shù):光纖等。
向遠(yuǎn)距離無線接入技術(shù):GSM、GPRS、3G、LTE等。
絡(luò)
層近距離無線接入技術(shù):WLAN(WiFi-IEEE802.11),ZigBee,Bluetooth技術(shù)、AdHoc、IrDA(紅
外)技術(shù)、UWB(超寬帶)技術(shù)等。
近距離有線接入技術(shù):RS232總線、RS485總線、PROFIBUS總線、CAN總線、局域網(wǎng)等。
感
知
層
RFID標(biāo)簽和讀寫設(shè)備M2M終端條形碼無線傳感網(wǎng)絡(luò)
圖8.1感知層和網(wǎng)絡(luò)層相關(guān)技術(shù)
如圖8.1所示,通過前面章節(jié),我們已經(jīng)學(xué)習(xí)了物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)感知層和網(wǎng)絡(luò)層
當(dāng)中的相關(guān)技術(shù),為了更好理解這些技術(shù),在本章我們對這些技術(shù)加以應(yīng)用,以便
讓同學(xué)們更為系統(tǒng)地掌握物聯(lián)網(wǎng)中的感知技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)接入和承載技術(shù)、組網(wǎng)技術(shù)和
物聯(lián)網(wǎng)中間件技術(shù)。
隨著物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,各類物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)持續(xù)增長,已經(jīng)應(yīng)用到物流信息化、
企業(yè)一卡通、公交視頻、校園通、手機(jī)購物、手機(jī)錢包、智能電網(wǎng)、智慧城市、智能
交通、智能醫(yī)療等各行各業(yè)中。由于物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)應(yīng)用的廣泛性,所以分類方法很多,
我們可以從網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特征把物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)大致分為四類,分別是:身份相關(guān)業(yè)務(wù)、信
息匯聚型業(yè)務(wù)、協(xié)同感知類業(yè)務(wù)和泛在服務(wù)。(1)身份相關(guān)業(yè)務(wù)類應(yīng)用主要是利用
射頻標(biāo)識(RHD)、二維碼、條形碼等可以標(biāo)志身份的技術(shù),并基于身份所提供的各
類服務(wù);(2)信息匯聚型業(yè)務(wù)主要是由物聯(lián)網(wǎng)終端采集、處理,經(jīng)通信網(wǎng)絡(luò)上報數(shù)
據(jù),由物聯(lián)網(wǎng)平臺處理,提交具體的應(yīng)用和服務(wù),其典型結(jié)構(gòu)示意圖如圖8.2所示。
具體的應(yīng)用類型如農(nóng)業(yè)大棚、智能家電、電梯管理、智能電網(wǎng)、交通管理等,整個系
統(tǒng)主要由機(jī)器到機(jī)器(M2M)終端、通信網(wǎng)絡(luò)、平臺、應(yīng)用以及運(yùn)營系統(tǒng)構(gòu)成;⑶
在信息匯聚型業(yè)務(wù)中,物聯(lián)網(wǎng)的終端只要接受物聯(lián)網(wǎng)平臺管理,執(zhí)行數(shù)據(jù)采集、簡
單處理、上報和接受管理等功能,物聯(lián)網(wǎng)終端之間不需要進(jìn)行通信。然而,隨著物
聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用應(yīng)該能夠提供更為復(fù)雜的業(yè)務(wù)和服務(wù),也需要物聯(lián)網(wǎng)終端
之間、物聯(lián)網(wǎng)終端和人之間執(zhí)行更為復(fù)雜的通信,而且這種通信能力在可靠性、時
延等方面可能有更高要求,對物聯(lián)網(wǎng)終端的智能化要求也更為突出,這樣才能滿足
協(xié)同處理的要求;(4)泛在服務(wù)以無所不在、無所不包、無所不能為基本特征,以實(shí)
現(xiàn)在任何時間、任何地點(diǎn)、任何人、任何物都能順暢地通信為目標(biāo),是服務(wù)的極致。
:!…工:--:
M2M終端:溫室大生線網(wǎng)絡(luò):GSM、:標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用?一?!
棚、智能家電、視頻WAP/GPRS、M2M平臺應(yīng)號輯、聶普'應(yīng)用:個人、企業(yè)應(yīng)用接入
監(jiān)控、智能電網(wǎng)等3G、LTE等計(jì)費(fèi)'服務(wù)等
圖8.2物聯(lián)網(wǎng)信息匯集業(yè)務(wù)示意圖
物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用目前蓬勃發(fā)展,涉及日常工作生活的多個領(lǐng)域,如圖8.3所示。在電
力行業(yè),遠(yuǎn)程抄表、輸變電監(jiān)測、節(jié)能等應(yīng)用正在逐步拓展;在交通領(lǐng)域,路網(wǎng)監(jiān)
測、車輛管理和調(diào)度等應(yīng)用正在發(fā)揮積極作用;在物流領(lǐng)域,物品倉儲、運(yùn)輸、監(jiān)測
應(yīng)用正廣泛推廣;在醫(yī)療領(lǐng)域,個人健康監(jiān)護(hù)、遠(yuǎn)程醫(yī)療等應(yīng)用日趨成熟。除此之
外,物聯(lián)網(wǎng)在環(huán)境監(jiān)測、市政設(shè)施監(jiān)控、樓宇節(jié)能、食品藥品溯源、工業(yè)自動化、公
共安全等方面也開展了廣泛的應(yīng)用。本章我們在前面章節(jié)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)之上,重點(diǎn)學(xué)
習(xí)物聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)和幾個典型應(yīng)用案例,以便加深對物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的理解。
8.1M2M業(yè)務(wù)
M2M是Machine-to-Machine/Man的簡稱,是一種以機(jī)器終端設(shè)備智能交互為核
心的、網(wǎng)絡(luò)化的應(yīng)用與服務(wù)。它通過在機(jī)器內(nèi)部嵌入通信模塊,通過各種承載方式
將機(jī)器接入網(wǎng)絡(luò),為客戶提供綜合的信息化解決方案,以滿足客戶對監(jiān)控、指揮調(diào)
度、數(shù)據(jù)采集和測量等方面的信息化需求。
M2M業(yè)務(wù)通過感知、智能設(shè)備獲得客觀世界事物的信息,并對感知到的信息進(jìn)
行分析和智能化的處理,與通信對象進(jìn)行交互,完成應(yīng)用相關(guān)的業(yè)務(wù)邏輯。
M2M應(yīng)用非常豐富,各種應(yīng)用的特征也不相同。例如在健康醫(yī)療生命體征監(jiān)測
應(yīng)用中,普通的生命體征數(shù)據(jù)只需要周期性地傳送或在事件驅(qū)動的情況下傳送,只
需要傳輸少量的數(shù)據(jù)信息,不需要很大的網(wǎng)絡(luò)帶寬,只有在緊急情況下數(shù)據(jù)信息才
需要實(shí)時傳送,需要較高的QoS級別保證。而在視頻監(jiān)控類業(yè)務(wù)中則需要傳輸大量
的監(jiān)控信息,需要較高的網(wǎng)絡(luò)帶寬。與話音等傳統(tǒng)通信業(yè)務(wù)相比,M2M應(yīng)用在通信
特征方面呈現(xiàn)出差異化和多樣化。
從M2M到物聯(lián)網(wǎng)并非一個全新概念,比爾?蓋茨在華盛頓湖畔的智能化豪宅,
聯(lián)想、長虹等國內(nèi)廠商推出的閃聯(lián)標(biāo)準(zhǔn),國內(nèi)外運(yùn)營商推出的手機(jī)支付、路燈監(jiān)控
等M2M應(yīng)用都是物聯(lián)網(wǎng)的雛形。就如互聯(lián)網(wǎng)之初也是由一個個局域網(wǎng)構(gòu)成,現(xiàn)有的
M2M應(yīng)用也是物聯(lián)網(wǎng)的構(gòu)成基礎(chǔ)。從M2M到物聯(lián)網(wǎng),已經(jīng)為世界勾畫出了一幅智
能化的未來畫卷。物聯(lián)網(wǎng)由分布式中央處理單元、傳輸網(wǎng)絡(luò)和感應(yīng)識別末梢組成,
也可以說是由無數(shù)個M2M系統(tǒng)構(gòu)成,就如人身體不同機(jī)能一樣,不同的M2M系統(tǒng)
負(fù)責(zé)不同的功能處理,通過中央處理單元協(xié)同運(yùn)作,最終組成智能化的社會系統(tǒng),
如圖8.4。
8.1.1M2M概述
物聯(lián)網(wǎng)中最核心部分就是機(jī)器設(shè)備間的互聯(lián)互通,也就是M2M。2009年初,IBM
提出了智慧地球,將地球上各種設(shè)備聯(lián)網(wǎng),將數(shù)據(jù)匯集到后臺系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)智能管理。
同年8月份,溫家寶總理在江蘇無錫指出大力發(fā)展智能信息化建設(shè)(即“感知中
國”),物聯(lián)網(wǎng)推進(jìn)工作逐步展開。
8.1.2M2M系統(tǒng)架構(gòu)和通信協(xié)議
M2M系統(tǒng)架構(gòu)
口]M2M系統(tǒng)架構(gòu)圖
應(yīng)用層
圖8.5M2M系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與技術(shù)體系
類似于物聯(lián)網(wǎng)的三層體系架構(gòu),M2M系統(tǒng)架構(gòu)也分為應(yīng)用層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層和設(shè)
備終端層,如圖&5所示。應(yīng)用層提供各種平臺和用戶界面以及數(shù)據(jù)的存儲,并通過
中間件與網(wǎng)絡(luò)傳輸層相連,通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)到終端。當(dāng)機(jī)器設(shè)備有通信需求
時,會通過通信模塊和外部硬件發(fā)送數(shù)據(jù)信號,通過通信網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)较鄳?yīng)的M2M網(wǎng)
關(guān),然后進(jìn)行業(yè)務(wù)分析和處理,最終到達(dá)用戶界面,人們可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取,也
可以遠(yuǎn)程操控機(jī)器設(shè)備。應(yīng)用層的業(yè)務(wù)服務(wù)器也可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器之間的互相通信來完
成總體的任務(wù)。
(1)應(yīng)用層
應(yīng)用層包括中間件、業(yè)務(wù)分析、數(shù)據(jù)存儲和用戶界面等幾部分。其中數(shù)據(jù)存儲
用來臨時或者永久存儲應(yīng)用系統(tǒng)內(nèi)部的數(shù)據(jù),業(yè)務(wù)分析面向數(shù)據(jù)和應(yīng)用,提供信息
處理和決策,用戶界面提供用戶遠(yuǎn)程監(jiān)測和管理的界面。
中間件包括M2M網(wǎng)關(guān)和數(shù)據(jù)收集/集成部件兩部分。網(wǎng)關(guān)是M2M系統(tǒng)中的“翻
譯員”,它獲取來自通信網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)傳送給信息系統(tǒng)。主要的功能是完成
不同通信協(xié)議之間的轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)收集/集成部件是為了將數(shù)據(jù)變成有價值的信息,對
原始數(shù)據(jù)進(jìn)行不同加工處理,并將結(jié)果呈獻(xiàn)給需要這些信息的觀察者和決策者。
(2)網(wǎng)絡(luò)傳輸層
網(wǎng)絡(luò)傳輸層即用來傳輸數(shù)據(jù)的通信網(wǎng)絡(luò)。從技術(shù)上來分,通信網(wǎng)絡(luò)包括:廣域
網(wǎng)(無線移動通信網(wǎng)絡(luò)、衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)、Internet、公眾電話網(wǎng))、局域網(wǎng)(以太網(wǎng)、WLAN、
Blue-tooth)、個域網(wǎng)(ZigBee、傳感器網(wǎng)絡(luò))等。
(3)設(shè)備終端層
設(shè)備終端層包括通信模塊以及硬件系統(tǒng)等。通信模塊產(chǎn)品按照通信標(biāo)準(zhǔn)可劃分
為移動通信模塊、ZigBee模塊、WLAN模塊、RFID模塊、藍(lán)牙模塊、GPS模塊和網(wǎng)
絡(luò)模塊等,硬件系統(tǒng)包括從傳感器收集數(shù)據(jù)的I/。端口、協(xié)議轉(zhuǎn)換接口、控制終端、
傳感器,以及調(diào)制解調(diào)器、天線、線纜等部件。設(shè)備終端層的作用是通過無線通信
技術(shù)發(fā)送機(jī)器設(shè)備的數(shù)據(jù)到通信網(wǎng)絡(luò),最終傳送給服務(wù)器和用戶。而用戶也可以通
過通信網(wǎng)絡(luò)傳送控制指令到目標(biāo)通信終端,然后通過控制系統(tǒng)對設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程控制
和操作,從而形成一個閉環(huán)。
[2]典型M2M業(yè)務(wù)體系
圖8.6移動物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)體系結(jié)構(gòu)
典型的M2M業(yè)務(wù)體系主要由M2M終端、M2M平臺、M2M應(yīng)用業(yè)務(wù)平臺、短
信網(wǎng)關(guān)、USSDC、GGSN、BOSS、行業(yè)終端監(jiān)控平臺和網(wǎng)管系統(tǒng)組成,如圖8.6所
不O
(1)M2M終端:M2M終端基于WMMP協(xié)議并具有接收遠(yuǎn)程M2M平臺激活指
令、本地故障告警、數(shù)據(jù)通信、遠(yuǎn)程升級、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)以及端到端的通信交互等功能。
(2)M2M平臺:為M2M應(yīng)用服務(wù)客戶提供統(tǒng)一的M2M終端管理和終端設(shè)備鑒
權(quán),并對目前短信網(wǎng)關(guān)尚未實(shí)現(xiàn)的接入方式進(jìn)行鑒權(quán)。支持多種網(wǎng)絡(luò)接入方式,提
供標(biāo)準(zhǔn)化的接口使得數(shù)據(jù)傳輸簡單直接,提供數(shù)據(jù)路由、監(jiān)控、用戶鑒權(quán)和計(jì)費(fèi)等
管理功能。
(3)M2M應(yīng)用業(yè)務(wù)平臺:為提供各類M2M應(yīng)用服務(wù)業(yè)務(wù),由多個M2M應(yīng)用業(yè)
務(wù)平臺構(gòu)成,主要包括個人、家庭、行業(yè)三大類M2M應(yīng)用業(yè)務(wù)平臺。
(4)短信網(wǎng)關(guān):包括行業(yè)應(yīng)用網(wǎng)關(guān)和移動網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)組成,與短信中心連接,提供
通信能力,負(fù)責(zé)短信通信過程中的業(yè)務(wù)鑒權(quán)。短信網(wǎng)關(guān)產(chǎn)生短信等通信原始使用話
單,送給BOSS計(jì)費(fèi)。
(5)USSDC(非結(jié)構(gòu)化補(bǔ)充數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)):負(fù)責(zé)建立M2M終端與M2M平臺的USSD
通信。
(6)GGSN(網(wǎng)關(guān)GPRS支持節(jié)點(diǎn)):負(fù)責(zé)建立M2M終端與M2M平臺的GPRS
通信,提供數(shù)據(jù)路由、地址分配及必要的網(wǎng)間安全機(jī)制。
(7)BOSS(業(yè)務(wù)運(yùn)營支撐系統(tǒng)):與短信網(wǎng)關(guān)和M2M平臺相連,完成客戶管理、
業(yè)務(wù)受理、計(jì)費(fèi)結(jié)算和收費(fèi)功能。對EC/SI提供的業(yè)務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)配置和管理,支持
簽約關(guān)系受理功能,支持通過HTTP/FTP接口與行業(yè)網(wǎng)關(guān)、M2M平臺、EC/SI進(jìn)行
簽約關(guān)系以及黑白名單等同步功能。
(8)行業(yè)終端監(jiān)控平臺:M2M平臺提供FTP目錄,將每月統(tǒng)計(jì)文件存放在FTP
目錄,供行業(yè)終端監(jiān)控平臺下載,以同步M2M平臺的終端管理數(shù)據(jù)。
(9)網(wǎng)管系統(tǒng):網(wǎng)管系統(tǒng)與平臺網(wǎng)絡(luò)管理模塊通信,完成配置管理、性能管理、
故障管理、安全管理及系統(tǒng)自身管理等功能。
WMMP通信協(xié)議
[1]WMMP協(xié)議背景
在\VMMP協(xié)議提出之前,M2M技術(shù)通常采用兩種方式實(shí)現(xiàn):①兩臺具有GPRS
功能的M2M終端直接通訊,雙方通過無線方式接入核心網(wǎng)后進(jìn)行連續(xù)通訊;②將一
臺GPRS終端作為M2M終端,將一臺電腦作為服務(wù)器放在Internet上作為M2M應(yīng)
用,終端通過無線方式進(jìn)行通訊。對于第一種方式,整個系統(tǒng)過于簡單,只要終端
數(shù)量增加,相互間的邏輯關(guān)系就會復(fù)雜到無法有條理的區(qū)分;對于第二種方式,則
受到無線網(wǎng)內(nèi)互聯(lián)相關(guān)法規(guī)的約束而發(fā)展緩慢。此外終端合法性、終端通訊異常處
理、終端上報數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、終端與服務(wù)器之間通訊協(xié)議也是當(dāng)時M2M技術(shù)中難以解決
的問題。
[2]WMMP協(xié)議概述
WMMP(WirelessM2MProtocol)協(xié)議是為實(shí)現(xiàn)M2M業(yè)務(wù)中M2M終端與平臺以及
應(yīng)用平臺三者相互之間數(shù)據(jù)通信過程而設(shè)計(jì)的應(yīng)用層協(xié)議,其體系如圖8.7所示。
協(xié)議為M2M架構(gòu)中的協(xié)議泛稱,M2M終端和平臺接口協(xié)議完成M2M
平臺與M2M終端之間的數(shù)據(jù)通信,以及終端之間借助M2M平臺轉(zhuǎn)發(fā)、路由所實(shí)現(xiàn)
的端到端數(shù)據(jù)通信,是WMMP協(xié)議體系中最重要的部分。
圖8.7WMMP體系
(WMMP-A:M2M應(yīng)用接口協(xié)議WMMP-T:M2M終端接口協(xié)議)
WMMP協(xié)議的核心是其可擴(kuò)展的協(xié)議棧及報文結(jié)構(gòu),其外層是由WMMP協(xié)議
核心衍生的接入方式,與通信機(jī)制和安全機(jī)制沒有任何關(guān)系。在此基礎(chǔ)之上,由內(nèi)
向外依次為WMMP的M2M終端管理功能和WMMP的M2M應(yīng)用擴(kuò)展功能。
[3]WMMP協(xié)議棧結(jié)構(gòu)
M2M終端/M2M平臺M2M終端/M2M平臺
WMMPWMMP
TCP或UDPTCP或UDP
SMS/USSDSMS/USSD
IPIP
底層承載底層承載
圖8.8M2M終端與M2M平臺之間的通信協(xié)議棧結(jié)構(gòu)
WMMP協(xié)議建立在TCP/IP或UDP/IP協(xié)議、SMS和USSD之上,其協(xié)議棧結(jié)
構(gòu)如圖8.8所示。
在網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量欠佳的情況下,建議優(yōu)先采用UDP協(xié)議。例如在采用GPRS作為接
入方式時,建議采用UDP協(xié)議作為傳輸層協(xié)議,這是由于GPRS網(wǎng)絡(luò)帶寬較窄,延
遲較大,不適于采用TCP協(xié)議進(jìn)行通信。采用UDP方式通信,可以提高傳輸效率,
減少數(shù)據(jù)流量,節(jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬資源。UDP是無連接的、面向消息的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議,
與TCP協(xié)議相比,它有兩個致命的缺點(diǎn):一是沒有確認(rèn)機(jī)制,數(shù)據(jù)包容易丟失;二
是數(shù)據(jù)包無序。因而,M2M數(shù)據(jù)通信過程通過在UDP的上層應(yīng)用層的WMMP協(xié)議
實(shí)現(xiàn)類似TCP的包確認(rèn)和重傳機(jī)制,從而提高通信效率及可靠性。根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)發(fā)
現(xiàn),采用UDP方式傳輸,丟包率能控制在1%以下,能夠滿足M2M應(yīng)用的需要。
[4]WMMP協(xié)議通信方式
WMMP協(xié)議中采用了邏輯連接的概念。所謂邏輯連接是指M2M終端與M2M平
臺一次完整的報文交互過程。M2M終端以登錄請求報文向M2M平臺登錄,其后M2M
平臺鑒權(quán)成功并發(fā)送登錄應(yīng)答報文為開始,以通信雙方一端發(fā)起退出請求,另一端
發(fā)出退出應(yīng)答作為結(jié)束,在邏輯連接中通信超時也視為連接結(jié)束。在此交互過程中,
通信形式可以是SMS、USSD、或基于GPRS的TCP或UDP方式,也可以是混合模
式,即通信方式可在邏輯連接中切換。但需要注意的是,對于一對請求和應(yīng)答,必
須在同一通信方式下完成。
(1)長連接和短連接
采用基于IP的通信方式做承載時,根據(jù)M2M終端與M2M平臺之間的IP鏈路
連接是否一直存在,可分兩種連接方式:長連接和短連接。
所謂長連接,指在一個連接過程中可以連續(xù)發(fā)送多個數(shù)據(jù)報文,如果沒有數(shù)據(jù)
報文發(fā)送,需要M2M終端發(fā)送心跳報文以維持此連接。短連接是指通信雙方有數(shù)據(jù)
交互時,就建立一個WMMP連接過程,數(shù)據(jù)發(fā)送完成后,則斷開此WMMP連接過
程。
無論長連接,還是短連接,在采用IP方式時,都可以根據(jù)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)通信質(zhì)量采
用TCP或UDP方式。若網(wǎng)絡(luò)通信質(zhì)量較好時(3G網(wǎng)絡(luò)以上),可以優(yōu)先選擇TCP協(xié)
議作為傳輸方式。
(2)協(xié)議端口
本協(xié)議在UDP協(xié)議下使用的端口暫定為9991,在TCP協(xié)議下使用的端口暫定
為9992。
(3)交互過程中的應(yīng)答方式
V7MMP協(xié)議數(shù)據(jù)報文以同步方式交互,如不作特殊說明,每一個數(shù)據(jù)報文請求
必須有一個應(yīng)答。
當(dāng)M2M終端通過SMS方式傳送數(shù)據(jù)時,由于每條短消息只能傳送140字節(jié),可
能需要發(fā)送多條短消息。每次M2M終端使用SMS方式(采用8比特編碼,數(shù)據(jù)編碼方
式為0x04)傳送數(shù)據(jù)到M2M平臺,M2M平臺在接收到數(shù)據(jù)后,都向M2M終端回送
應(yīng)答,M2M終端在接收到應(yīng)答后再發(fā)送下一次信息。
當(dāng)M2M終端通過USSD方式傳送數(shù)據(jù)時,首先向M2M平臺發(fā)起處理USSD會
話請求,M2M平臺應(yīng)答后,M2M終端對數(shù)據(jù)進(jìn)行BASE64編碼,然后采取ASC編碼
方式(數(shù)據(jù)編碼方式為OxOF)傳輸。USSD方式每次最多傳送160字節(jié),由于存在BASE64
編碼轉(zhuǎn)換,實(shí)際的有效傳輸數(shù)據(jù)量為120字節(jié)。M2M平臺收到后給予應(yīng)答,然后M2M
終端再傳送剩下的數(shù)據(jù),直到數(shù)據(jù)傳送完成關(guān)閉USSD會話。
當(dāng)M2M終端采用IP方式傳送數(shù)據(jù)時,底層采用TCP/IP或UDP/IP協(xié)議,一
般采用UDP/IPoM2M終端使用設(shè)置的端口號向M2M平臺發(fā)起連接,連接建立后向
M2M平臺傳送采集數(shù)據(jù),M2M平臺收到后給予應(yīng)答。
8.1.3M2M支撐技術(shù)
隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,越來越多的設(shè)備具有了通信和連網(wǎng)能力,網(wǎng)絡(luò)一切
(NetworkEverythin0逐步變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。人與人之間的通信需要更加直觀、精美的界面和
更豐富的多媒體內(nèi)容,而M2M的通信更需要建立一個統(tǒng)一規(guī)范的通信接口和標(biāo)準(zhǔn)化
的傳輸內(nèi)容。
M2M是一種理念,也是所有增強(qiáng)機(jī)器設(shè)備通信和網(wǎng)絡(luò)能力的技術(shù)總稱。人與人
之間的溝通很多也是通過機(jī)器實(shí)現(xiàn)的,例如通過手機(jī)、電話、電腦、傳真機(jī)等。另外
一類技術(shù)是專為機(jī)器和機(jī)器建立通信而設(shè)計(jì)的。例如許多智能化儀器儀表都帶有RS-
232接口和GPIB通信接口,增強(qiáng)了儀器與儀器之間,儀器與電腦之間的通信能力。
當(dāng)然目前物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域絕大多數(shù)的機(jī)器和傳感器尚不具備本地或者遠(yuǎn)程的通信和連網(wǎng)
能力。
無論哪一種M2M技術(shù)與應(yīng)用,它們都有五個重要的技術(shù)組成部分,即機(jī)器、
M2M硬件、通信網(wǎng)絡(luò)、中間件和應(yīng)用,如圖8.9所示。
應(yīng)用(Applications)
中間件(Middleware)
通信網(wǎng)絡(luò)(CommunicationNetwork)
M2M硬件(M2MHardware)
機(jī)器(Machines)
圖8.9M2M系統(tǒng)組成
(1)智能化機(jī)器:使機(jī)器能夠“開口說話”,讓機(jī)器具備信息感知、信息加工(計(jì)
算能力)和無線通信能力。實(shí)現(xiàn)M2M的第一步就是從機(jī)器/設(shè)備中獲得數(shù)據(jù),然后把
它們通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送出去。使機(jī)器具備“說話”能力的基本方法有兩種:生產(chǎn)設(shè)備的
時候嵌入M2M硬件;對已有機(jī)器進(jìn)行改裝,使其具備通信/聯(lián)網(wǎng)能力。
(2)M2M硬件:進(jìn)行信息的提取,從各種機(jī)器/設(shè)備那里獲取數(shù)據(jù),并傳送到通
信網(wǎng)絡(luò)?,F(xiàn)有M2M硬件產(chǎn)品主要可分為五種。
①嵌入式硬件
嵌入到機(jī)器里面,使其具網(wǎng)絡(luò)通信能力。常見的產(chǎn)品是支持GSM/GPRS或
CDMA無線移動通信網(wǎng)絡(luò)的無線嵌入數(shù)據(jù)模塊,例如Nokia12GsM嵌入式無線數(shù)
據(jù)模塊;SonyEricsson的GR48和GT48;Motorola的G18/G20forGSM,C18for
CDMA;Siemens用于GSM網(wǎng)絡(luò)的TC45、TC35i、MC35i等嵌入式模塊。
②可組裝硬件
在M2M工業(yè)應(yīng)用中,廠商擁有大量不具備M2M通信和連網(wǎng)能力的設(shè)備儀器,
可組裝硬件就是為滿足這些機(jī)器的網(wǎng)絡(luò)通信能力而設(shè)計(jì)的,實(shí)現(xiàn)形式也各不相同,
包括從傳感器收集數(shù)據(jù)的I/O設(shè)備,以及可以完成協(xié)議轉(zhuǎn)換功能,并將數(shù)據(jù)發(fā)送到
通信網(wǎng)絡(luò)的連接終端。
③調(diào)制解調(diào)器
嵌入式模塊將數(shù)據(jù)傳送到移動通信網(wǎng)絡(luò)或通過公用電話/以太網(wǎng)送出時,都需要
相應(yīng)的調(diào)制解調(diào)器。
④傳感器
傳感器可分成普通傳感器和智能傳感器兩種。智能傳感器(SmartSensor)是指具
有感知能力、計(jì)算能力和通信能力的微型傳感器。由智能傳感器組成的傳感器網(wǎng)絡(luò)
是M2M技術(shù)的重要組成部分。一組具備通信能力的智能傳感器以AdHoc方式構(gòu)成
無線網(wǎng)絡(luò),協(xié)作感知、采集和處理網(wǎng)絡(luò)覆蓋的地理區(qū)域中感知對象的信息,并發(fā)布
給用戶。也可以通過GSM網(wǎng)絡(luò)或衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)將信息傳輸給遠(yuǎn)程服務(wù)器。典型產(chǎn)品
如Intel基于微型傳感器網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展規(guī)劃—智能微塵(SmartDust)等。
目前智能微塵面臨的最具挑戰(zhàn)性的技術(shù)難題之一是如何在低功耗下實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離
傳輸,另一個技術(shù)難題在于如何將大量智能微塵自動組織成網(wǎng)絡(luò)。
⑤識別標(biāo)識
識別標(biāo)識如同每臺機(jī)器或每個商品的“身份證”,使機(jī)器之間可以相互識別和
區(qū)分。常用技術(shù)包括條形碼技術(shù)和射頻識別技術(shù)等。標(biāo)識技術(shù)已經(jīng)被廣泛用于商業(yè)
庫存和供應(yīng)鏈管理。
(3)通信網(wǎng)絡(luò):其作用是將信息傳送到目的地。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)徹底改變了我們的生活
方式和生存面貌,而隨著M2M技術(shù)的出現(xiàn),使得網(wǎng)絡(luò)社會的內(nèi)涵有了新的內(nèi)容。網(wǎng)
絡(luò)社會的成員除了原有人、計(jì)算機(jī)和IT設(shè)備之外,數(shù)以億計(jì)的非IT機(jī)器/設(shè)備正要
加入進(jìn)來。隨著M2M技術(shù)的發(fā)展,這些新成員的數(shù)量和數(shù)據(jù)交換的網(wǎng)絡(luò)流量將會迅
速地增加。
通信網(wǎng)絡(luò)在整個M2M技術(shù)框架中處于核心地位,包括:廣域網(wǎng)(無線移動通信
網(wǎng)絡(luò)、衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)、光纖骨干網(wǎng)、Internet、公眾電話網(wǎng))、局域網(wǎng)(以太網(wǎng)、無線局
域網(wǎng)WLAN、Bluetooth)和個域網(wǎng)(ZigBee、傳感器網(wǎng)絡(luò))。
在M2M技術(shù)框架中的通信網(wǎng)絡(luò)中,有兩個主要參與者,他們是網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商和網(wǎng)
絡(luò)集成商。尤其是移動通信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商,在推動M2M技術(shù)應(yīng)用方面起著至關(guān)重要的
作用。第三代移動通信技術(shù)除了提供語音服務(wù)之外,數(shù)據(jù)服務(wù)業(yè)務(wù)的開拓是其發(fā)展
的重點(diǎn)。隨著移動通信技術(shù)向3G和4G的演進(jìn),必定將M2M應(yīng)用帶到一個新的境
界。國外提供M2M服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)有AT&TWireless的M2M數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃,Aeris的
MicroBurst無線數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)等。
(4)中間件(Middleware):中間件在通信網(wǎng)絡(luò)和IT系統(tǒng)間起橋接作用,包括M2M
網(wǎng)關(guān)和數(shù)據(jù)收集/集成部件兩個部分。網(wǎng)關(guān)是M2M系統(tǒng)中的“翻譯員”,獲取來自
通信網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)傳送給信息處理系統(tǒng),主要的功能是完成不同通信協(xié)議
之間的轉(zhuǎn)換。典型產(chǎn)品如Nokia的M2M網(wǎng)關(guān)。
數(shù)據(jù)收集/集成部件是為了將數(shù)據(jù)變成有價值的信息。對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行不同加工
和處理,并將結(jié)果呈現(xiàn)給需要這些信息的觀察者和決策者,例如數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智
能部件,異常情況報告和工作流程部件,數(shù)據(jù)倉庫和存儲部件等。
(5)應(yīng)用:對獲得數(shù)據(jù)進(jìn)行加工分析,為決策和控制提供依據(jù)。
8.1.4M2M業(yè)務(wù)應(yīng)用
在不久的將來,人與人通信的手機(jī)可能僅占整個無線移動終端設(shè)備數(shù)量的1/3,
而大量的通信是以機(jī)器到機(jī)器(M2M)終端的方式,通過移動通信網(wǎng)、無線局域網(wǎng)或無
線個域網(wǎng)實(shí)現(xiàn)。
M2M中所說的“機(jī)器”有兩種含義。一種是指傳統(tǒng)意義上的機(jī)器,而另一種則
是指物聯(lián)網(wǎng)中的智能終端設(shè)備、智能機(jī)器人等。只要這些硬件或軟件配置有能夠執(zhí)
行M2M通信協(xié)議的接口模塊,就可以構(gòu)成M2M終端。典型的基于移動通信的M2M
應(yīng)用系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖8.10所示。
M2M終端將待發(fā)送的用戶數(shù)據(jù)通過M2M接口模塊,按照無線M2M協(xié)議,封裝
成M2M數(shù)據(jù)包;M2M數(shù)據(jù)包通過3G/4G移動通信網(wǎng)上的M2M平臺,實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)
智能終端設(shè)備與服務(wù)器之間的雙向數(shù)據(jù)傳輸。
用戶數(shù)據(jù)《*M2M包頭用戶數(shù)據(jù)?*用戶數(shù)據(jù)
物聯(lián)網(wǎng)M2M數(shù)據(jù)包
智能終
端設(shè)備
應(yīng)用服務(wù)器
網(wǎng)關(guān)
計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)
物聯(lián)網(wǎng)智能終
端設(shè)備
圖8.10典型M2M應(yīng)用系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖
目前,M2M技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用,如環(huán)境監(jiān)控、手機(jī)移動支付、物品位
置跟蹤、物業(yè)監(jiān)控等。下面以電力抄表為例介紹M2M業(yè)務(wù)應(yīng)用。
在電力行業(yè)中,遠(yuǎn)程抄表和電力終端監(jiān)控管理的應(yīng)用較多。遠(yuǎn)程抄表應(yīng)用如圖
8.11所示,該系統(tǒng)主要包括:數(shù)據(jù)采集器(智能電表內(nèi)置)、M2M無線抄表終端(內(nèi)置
WMMP通信模組)、移動通信網(wǎng)絡(luò)、M2M運(yùn)營管理平臺和遠(yuǎn)程抄表數(shù)據(jù)中心。
(1)M2M無線抄表終端:集中采集本地電表的用電信息,并通過移動通信網(wǎng)絡(luò)
與M2M運(yùn)營管理平臺連接,最終實(shí)現(xiàn)與電力公司抄表數(shù)據(jù)中心交互。
(2)M2M運(yùn)營管理平臺:通過WMMP協(xié)議和M2M終端進(jìn)行交互,提供終端查
詢、終端配置、遠(yuǎn)程控制、軟件升級等功能;傳輸電力公司用戶的應(yīng)用數(shù)據(jù)(如月用
電量);同時可為電力公司提供業(yè)務(wù)監(jiān)控、故障處理等支撐服務(wù)。
(3)遠(yuǎn)程抄表數(shù)據(jù)中心:電力公司后臺應(yīng)用系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)用電信息采集和分時計(jì)價
處理。
本節(jié)關(guān)鍵詞或關(guān)鍵知識點(diǎn):M2M系統(tǒng)三層結(jié)構(gòu);典型業(yè)務(wù)體系組成;WMMP
可擴(kuò)展協(xié)議棧;邏輯連接;M2M系統(tǒng)五大技術(shù)組成部分。
8.2云計(jì)算
8.2.1云計(jì)算概述
云計(jì)算是一種新的計(jì)算模式。自計(jì)算機(jī)發(fā)展以來,計(jì)算模式已經(jīng)歷了主機(jī)、個
人計(jì)算機(jī)(PC)、互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)格計(jì)算等階段,現(xiàn)在云計(jì)算也被普遍認(rèn)為是一個新階段。
最早的主機(jī)一終端模式是集中計(jì)算,一切計(jì)算資源都集中在主機(jī)上。到了PC時代,
變成了分散計(jì)算,主要計(jì)算資源分散在各個PC上?;ヂ?lián)網(wǎng)的出現(xiàn)將分散的PC聯(lián)在
了一起,部分計(jì)算資源雖然還分布在PC上,但已經(jīng)越來越多地集中到互聯(lián)網(wǎng)上。云
計(jì)算的出現(xiàn)實(shí)現(xiàn)了更高程度的集中,它繼承和發(fā)展了網(wǎng)格計(jì)算、公用計(jì)算(又稱效能
計(jì)算)和SaaS等優(yōu)點(diǎn),可將分布在世界范圍內(nèi)的計(jì)算資源整合為一個統(tǒng)一的資源為用
戶提供服務(wù);另一方面,云計(jì)算又可按某個用戶的需求分出所需的資源為其服務(wù),
從而使計(jì)算資源可以像電力和自來水一樣,統(tǒng)一地實(shí)現(xiàn)按需服務(wù)。由于不少學(xué)校后
續(xù)課程還有專門介紹云計(jì)算的,這里我們簡單地描述一下云計(jì)算的相關(guān)基礎(chǔ)知識。
云計(jì)算概念
云計(jì)算(CloudComputing是網(wǎng)格計(jì)算(GridComputing)x分布式計(jì)算(Distributed
Computing)、并行計(jì)算(ParallelComputing)、效用計(jì)算(UtilityComputing)網(wǎng)絡(luò)存儲
(NetworkStorageTechnologies)、虛擬化(Virtualization)、負(fù)載均衡(LoadBalance)等傳統(tǒng)
計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展融合的產(chǎn)物。它旨在通過網(wǎng)絡(luò)把多個成本相對較低的計(jì)
算實(shí)體整合成一個具有強(qiáng)大計(jì)算能力的完美系統(tǒng)。云計(jì)算的一個核心理念就是通過
不斷提高“云”的處理能力,進(jìn)而減少用戶終端的處理負(fù)擔(dān),最終使用戶終端簡化
成一個單純的輸入輸出設(shè)備,并能按需享受“云”的強(qiáng)大計(jì)算處理能力。然而,對
于到底什么是云計(jì)算,至少可以找至打00多種解釋,目前還沒有公認(rèn)的定義。中國網(wǎng)
格計(jì)算和云計(jì)算專家劉鵬曾給出如下定義:“云計(jì)算將計(jì)算任務(wù)分布在大量計(jì)算機(jī)
構(gòu)成的資源池上,使各種應(yīng)用系統(tǒng)能夠根據(jù)需要獲取計(jì)算力、存儲空間和各種軟件
服務(wù)”。
通俗的理解是,云計(jì)算的“云”就是存在于互聯(lián)網(wǎng)上的服務(wù)器集群上的資源,
它包括硬件資源(服務(wù)器、存儲器、CPU等)和軟件資源(如應(yīng)用軟件、集成開發(fā)環(huán)境
等),本地計(jì)算機(jī)只需要通過互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送一個需求信息,遠(yuǎn)端就會有成千上萬的計(jì)算
機(jī)提供需要的資源并將結(jié)果返回到本地計(jì)算機(jī),這樣,本地計(jì)算機(jī)幾乎不需要做什
么,所有的處理都在云計(jì)算提供商所提供的計(jì)算機(jī)群來完成。
之所以稱為“云”,是因?yàn)樗谀承┓矫婢哂鞋F(xiàn)實(shí)中云的特征:云一般都較大;
云的規(guī)??梢詣討B(tài)伸縮,它的邊界是模糊的;云在空中飄忽不定,無法也無需確定
它的具體位置,但它確實(shí)存在于某處。之所以稱為“云”,還因?yàn)樵朴?jì)算的鼻祖之
一亞馬遜公司將大家曾經(jīng)稱為網(wǎng)格計(jì)算的東西,取了一個新名稱“彈性計(jì)算
云”(ElasticComputingCloud),并取得了商業(yè)上的成功。
云計(jì)算的特點(diǎn)
從研究現(xiàn)狀來看,云計(jì)算具有以下特點(diǎn)。
(1)按需自助服務(wù)。消費(fèi)者可對計(jì)算資源(如服務(wù)器時間和網(wǎng)絡(luò)存儲)進(jìn)行單邊部
署以自動滿足需求,并且無須與服務(wù)提供商的人工配合。
(2)泛在網(wǎng)絡(luò)連接。云計(jì)算資源可以通過網(wǎng)絡(luò)獲取和通過標(biāo)準(zhǔn)機(jī)制訪問,這些訪
問機(jī)制能夠促進(jìn)用戶通過異構(gòu)的瘦客戶平臺或胖客戶平臺(手機(jī)、筆記本電腦、掌上
電腦等)來使用云計(jì)算,也包括其它傳統(tǒng)的或基于云的服務(wù)。
(3)與地理位置無關(guān)的虛擬化資源“池”。云計(jì)算服務(wù)商采用多用戶模式,根據(jù)
用戶需求動態(tài)地分配和再分配物理資源和虛擬資源。用戶通常不用知道這些資源具
體所在位置,資源包括存貯器、處理器、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)、虛擬機(jī)等。雖然存在某種程度
上的位置無關(guān)性,也就是說用戶無法控制或根本無法知道所使用資源的確切物理位
置,但是原則上可以在較高抽象層面上來指定位置(例如國家、州、省、或者數(shù)據(jù)中
心)。資源的例子包括存儲、處理、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬以及虛擬機(jī)等。即使是私有的“云”
往往也趨向?qū)①Y源虛擬“池”化來為組織的不同部門提供服務(wù)。
(4)快速靈活地部署資源。云計(jì)算供應(yīng)商可快速靈活地部署云計(jì)算資源,快速地
放大和縮小。對于用戶,云計(jì)算資源通常顯得是無限的,并可以在任何時間購買任
何數(shù)量的資源。
(5)服務(wù)計(jì)費(fèi)(可測量的服務(wù))。通過對不同類型的服務(wù)進(jìn)行計(jì)費(fèi),云計(jì)算系統(tǒng)能
自動控制和優(yōu)化資源利用情況,可以監(jiān)測、控制資源利用情況,并形成報告或報表,
為云計(jì)算提供商和用戶就所使用的服務(wù)提供透明性。
云計(jì)算服務(wù)模式
云計(jì)算服務(wù)模式大致可以分為三種,即將基礎(chǔ)設(shè)施作為服務(wù)(laaS)、將平臺作
為服務(wù)(PaaS)和將軟件作為服務(wù)(SaaS),如圖8.12所示。
專用將軟件作為服務(wù)
如:SalesforceonlineCRM
SaaS(SoftwareasaService)
將平臺作為服務(wù)如:GoogleAppEngine
PaaS(PlatformasaService)MicrosoftWindowsAzure
將基礎(chǔ)設(shè)施作為服務(wù)
如:AmazonEC2/S3
IaaS(InfrastructureasaService)
.通用
圖8.12云計(jì)算服務(wù)模式
(1)軟件作為服務(wù)(SaaS)
在這種模式下,提供商在云計(jì)算設(shè)施上運(yùn)行程序,用戶通過各種客戶端設(shè)備的
客戶界面(如網(wǎng)頁瀏覽器、基于網(wǎng)頁的電子郵件)使用這些應(yīng)用程序。用戶不需管理或
控制底層的網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、操作系統(tǒng)、存儲系統(tǒng)、應(yīng)用程序等,但可能需要完成一些
與用戶相關(guān)的應(yīng)用程序參數(shù)設(shè)置?!鞍衍浖鳛榉?wù)”的特色是根據(jù)需要作為服務(wù)
提供的一整套應(yīng)用程序。該軟件的單個實(shí)例運(yùn)行于云上,并為多個最終用戶或客戶
機(jī)構(gòu)提供服務(wù)。
最著名的SasS示例是。1999年,28歲的甲骨文(oracle)高級副總
裁、俄羅斯裔美國人馬克?貝尼奧夫創(chuàng)辦了S公司,并提出軟件即服務(wù)
(SaaS,Software-as-a-service)的思想,并運(yùn)用于客戶關(guān)系管理服務(wù)(CRM)軟件。目前已
有82,500家公司采用了Salesforce的CRM。
(2)平臺作為服務(wù)(PaaS)
在這種交付模式下,用戶采用提供商支持的編程語言和工具編寫好應(yīng)用程序,
然后放到云計(jì)算平臺上運(yùn)行。用戶不需管理或控制底層的網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、操作系統(tǒng)、
存儲系統(tǒng)等,但要控制應(yīng)用程序,可能還需要設(shè)置應(yīng)用程序的運(yùn)行環(huán)境。
從服務(wù)生產(chǎn)商或消費(fèi)者的觀點(diǎn)看,關(guān)于PaaS的觀點(diǎn)至少有兩種:
①生產(chǎn)PaaS的某個人可能通過集成OS、中間件、應(yīng)用軟件甚至是一個隨后
作為服務(wù)提供給客戶的開發(fā)環(huán)境來生產(chǎn)一個平臺。例如,開發(fā)PaaS的人可能會使其
以一組SunxVM管理程序虛擬機(jī)為基礎(chǔ),這組虛擬機(jī)包括一個NetBcans集成化開
發(fā)環(huán)境、一個SunGlassFishWeb棧,并支持像Peri或Ruby等其它編程語言。
②使用PaaS的人會看到一個封裝式服務(wù),該服務(wù)是通過API提供給用戶的。
客戶通過API與該平臺互動,而且該平臺執(zhí)行一切必要的操作來管理和擴(kuò)展其本身,
以提供規(guī)定的服務(wù)水平。虛擬設(shè)備可以歸類為PaaS的實(shí)例。例如,一個內(nèi)容交換設(shè)
備會將其所有組成軟件對客戶隱藏起來,而只向客戶提供用來配置和部署服務(wù)的一
個API或GUE
PaaS的商業(yè)示例如GoogleAppEngine,谷歌推出了谷歌應(yīng)用軟件引擎(Google
AppEngine,簡稱GAE),這種服務(wù)讓開發(fā)人員可以編譯基于Python的應(yīng)用程序,并
可免費(fèi)使用谷歌的基礎(chǔ)設(shè)施來進(jìn)行托管(最高存儲空間達(dá)500MB)o對于超過此上限
的存儲空間,谷歌按“每CPU內(nèi)核每小時”10至12美分及1GB空間15至18美分
的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行收費(fèi)。最近,谷歌還公布了提供可由企業(yè)自定義的托管企業(yè)搜索服務(wù)計(jì)
劃。
(3)基礎(chǔ)設(shè)施作為服務(wù)(laaS)
在這種交付模式下,用戶將部署處理器、存儲系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)及其它基本的計(jì)算資
源,并按自己的意志運(yùn)行操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序等軟件。用戶不需管理或控制底層的
云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施,但要控制操作系統(tǒng)、儲存系統(tǒng)和應(yīng)用程序,可能還需要選擇網(wǎng)絡(luò)
組件(防火墻、負(fù)載均衡器等)。
亞馬遜的云計(jì)算產(chǎn)品總稱為AmazonWebService(亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)),主要由四部
分組成,包括S3(SimpleStorageService,簡單的存儲服務(wù))、EC2(ElasticComputeCloud,
可伸縮計(jì)算云)、SQS(SimpleQueuingService,簡單信息隊(duì)列服務(wù))以及SimpleDB(簡
單數(shù)據(jù)庫)。也就是說,亞馬遜目前為開發(fā)者提供了存儲、計(jì)算、中間件和數(shù)據(jù)庫管
理系統(tǒng)服務(wù)。作為laaS在實(shí)際應(yīng)用中的一個例子,《紐約時報》使用成百上千臺
AmazonEC2實(shí)例在36小時內(nèi)處理TB級的文檔數(shù)據(jù)。如果沒有EC2,《紐約時報》
處理這些數(shù)據(jù)將要花費(fèi)數(shù)天甚至數(shù)月的時間。
云計(jì)算的部署模式
不管利用了哪種服務(wù)模型(SaaS、PaaS或laaS),目前都存在四種云服務(wù)部署模
型,或者用以解決某些特殊需求而在它們之上的演化變形。
(1)私有云。在這種模式下,云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施由單個組織經(jīng)營,可由該組織或第
三方管理,可以是場內(nèi)服務(wù)(on-prcmises),也可以是場外服務(wù)(off-premises)。
(2)社區(qū)云。在這種模式下,云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施由數(shù)個組織共享,并為一個有共同
關(guān)注點(diǎn)的團(tuán)體提供支持,可由團(tuán)體組織或第三方管理。云基礎(chǔ)設(shè)施由若干個組織分
享,以支持某個特定的社區(qū)。社區(qū)是指有共同訴求和追求的團(tuán)體(例如使命、安全要
求、政策或合規(guī)性考慮等)。
(3)公共云。在這種模式下,云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施由一家銷售云計(jì)算服務(wù)的組織所擁
有,該組織將云計(jì)算服務(wù)銷售給公眾或大型工業(yè)團(tuán)體。
(4)混合云。在這種模式下,云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施由兩種或兩種以上的云(私有、團(tuán)體
或公共)組成,每種模式的云都保持獨(dú)立,但通過標(biāo)準(zhǔn)或?qū)S屑夹g(shù)被組合成一體,具
有數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序的可移植性。如AmazonWebServer等既為企業(yè)內(nèi)部又為外部用戶
提供云計(jì)算服務(wù)。這些技術(shù)促成數(shù)據(jù)和應(yīng)用的可移植性(例如用于云之間負(fù)載均衡的
cloudbursting技術(shù))。
云計(jì)算的核心技術(shù)
云計(jì)算以數(shù)據(jù)為中心,是一種數(shù)據(jù)密集型的超級計(jì)算方式。它運(yùn)用了許多技術(shù),
其中以編程模型、數(shù)據(jù)管理技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲技術(shù)、虛擬化技術(shù)、云計(jì)算平臺管理技
術(shù)最為關(guān)鍵。
(1)編程模型
為了使用戶能更輕松地享受云計(jì)算帶來的服務(wù),讓用戶能利用該編程模型編寫
簡單的程序來實(shí)現(xiàn)特定的目的,云計(jì)算上的編程模型必須十分簡單,必須保證后臺
復(fù)雜的并行執(zhí)行和任務(wù)調(diào)度對用戶和編程人員透明化。
云計(jì)算采用MapReduce的編程模型?,F(xiàn)在所有IT廠商提出的云計(jì)劃中采用的編
程模型,都是基于M叩Reduce思想開發(fā)的編程工具。MapReduce不僅僅是一種編程
模型,同時也是一種高效的任務(wù)調(diào)度模型,不僅適用于云計(jì)算,在多核和多處理器
以及異構(gòu)機(jī)群上同樣具有良好的性能。
該編程模型目前主要適用于編寫任務(wù)內(nèi)部松耦合、能夠高度并行化的程序。如
何改進(jìn)編程模式,是程序員能夠輕松編寫緊耦合的程序,運(yùn)行時能同時高效調(diào)度和
執(zhí)行任務(wù)是MapReduce編程模型未來的發(fā)展方向。
(2)海量數(shù)據(jù)分布存儲技術(shù)
云計(jì)算系統(tǒng)由大量服務(wù)器組成,同時為大量用戶服務(wù),因此云計(jì)算系統(tǒng)采用分
布式存儲方式存儲數(shù)據(jù),用冗余存儲的方式保證數(shù)據(jù)的可靠性。云計(jì)算系統(tǒng)中廣泛
使用的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)是Google的GFS和Hadoop團(tuán)隊(duì)開發(fā)的開源HDFS。GFS即
Google文件系統(tǒng)(Google),是一個可擴(kuò)展的分布式文件系統(tǒng),用于大型的、分布式
的、對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問的應(yīng)用。
(3)海量數(shù)據(jù)管理技術(shù)
云計(jì)算需要對分布的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析,因此,數(shù)據(jù)管理技術(shù)必需能夠
高效地管理大量數(shù)據(jù)。云計(jì)算系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)管理技術(shù)主要是Google的BT(BigTablc)
數(shù)據(jù)管理技術(shù)和Hadoop團(tuán)隊(duì)開發(fā)的開源數(shù)據(jù)管理模塊HBascoBT是建立在GFS,
Scheduler,LockService和MapReduce之上的一個大型分布式數(shù)據(jù)庫。與傳統(tǒng)的關(guān)系
數(shù)據(jù)庫不同,它把所有數(shù)據(jù)都作為對象來處理,形成一個巨大的表格,用來分布存
儲大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Go。質(zhì)的很多項(xiàng)目使用BT來存儲數(shù)據(jù),包括網(wǎng)頁查詢,Google
Earth和Google金融。這些應(yīng)用程序?qū)T的要求各不相同:數(shù)據(jù)大小(從URL到網(wǎng)
頁到衛(wèi)星圖象)不同,反應(yīng)速度不同(從后端的大批處理到實(shí)時數(shù)據(jù)服務(wù))。對于不同
的要求,BT都成功地提供了靈活高效的服務(wù)。
(4)虛擬化技術(shù)
通過虛擬化技術(shù)可實(shí)現(xiàn)軟件應(yīng)用與底層硬件相隔離,既包括將單個資源劃分成
多個虛擬資源的裂分模式,也包括將多個資源整合成一個虛擬資源的聚合模式。虛
擬化技術(shù)根據(jù)對象可分成存儲虛擬化、計(jì)算虛擬化和網(wǎng)絡(luò)虛擬化等,計(jì)算虛擬化又
分為系統(tǒng)級虛擬化、應(yīng)用級虛擬化和桌面虛擬化。
(5)云計(jì)算平臺管理技術(shù)
云計(jì)算資源規(guī)模龐大,服務(wù)器數(shù)量眾多并分布在不同的地點(diǎn),同時運(yùn)行著數(shù)百
種應(yīng)用,如何有效地管理這些服務(wù)器,保證整個系統(tǒng)提供不間斷的服務(wù)是巨大的挑
戰(zhàn)。云計(jì)算系統(tǒng)的平臺管理技術(shù)能夠使大量的服務(wù)器協(xié)同工作,方便業(yè)務(wù)部署和開
通,快速發(fā)現(xiàn)和恢復(fù)系統(tǒng)故障,通過智能化的手段實(shí)現(xiàn)大規(guī)模系統(tǒng)的可靠運(yùn)營。
云計(jì)算實(shí)現(xiàn)機(jī)制
由于云計(jì)算分為laaS、PaaS和SaaS三種類型,不同的廠家又提供了不同的解決
方案,目前還沒有一個統(tǒng)一的技術(shù)體系結(jié)構(gòu),圖8.13提供了一個參考的云計(jì)算體系
結(jié)構(gòu)。
這個體系結(jié)構(gòu)概括了不同解決方案的主要特征,每一種方案或許只實(shí)現(xiàn)了其中
部分功能,或許也還有部分相對次要功能尚未概括進(jìn)來。
云計(jì)算技術(shù)體系結(jié)構(gòu)分為四層:物理資源層、SOA(Sen-icc-OricntcdArchitecture,
面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu))構(gòu)建層、資源池層和管理中間件層。物理資源層包括計(jì)算機(jī)、
存儲器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)施、數(shù)據(jù)庫和軟件等。資源池層是將大量相同類型的資源構(gòu)成同構(gòu)
或接近同構(gòu)的資源池,如計(jì)算資源池、數(shù)據(jù)資源池等。構(gòu)建資源池更多的是物理資
源的集成和管理工作,例如研究在一個標(biāo)準(zhǔn)集裝箱的空間如何裝下2000個服務(wù)器、
解決散熱和故障節(jié)點(diǎn)替換的問題并降低能耗。管理中間件層負(fù)責(zé)對云計(jì)算的資源進(jìn)
行管理,并對眾多應(yīng)用任務(wù)進(jìn)行調(diào)度,使資源能夠高效、安全地為應(yīng)用提供服務(wù)。
SOA構(gòu)建層將云計(jì)算能力封裝成標(biāo)準(zhǔn)的WebServices服務(wù),并納入到SQA體系進(jìn)行
管理和使用,包括服務(wù)接口、服務(wù)注冊、服務(wù)查找、服務(wù)訪問和服務(wù)工作流等。管理
中間件層和資源池層是云計(jì)算技術(shù)的最關(guān)鍵部分,SOA構(gòu)建層的功能更多依靠外部
設(shè)施提供。
SOA構(gòu)建層
[“務(wù)接口][服務(wù)注冊][服務(wù)杳找][服務(wù)訪問][版務(wù)工作流]
資源池[計(jì)算一源1][存儲資源池]「網(wǎng)絡(luò)資源池]「數(shù)據(jù)資源油]|軟件資源油
JJ
「、
物理資源[計(jì)制1][存儲器][網(wǎng)絡(luò)設(shè)施][數(shù)據(jù)庫][軟件]
圖8.13云計(jì)算技術(shù)體系結(jié)構(gòu)
云計(jì)算的管理中間件層負(fù)責(zé)資源管理、任務(wù)管理、用戶管理和安全管理等工作。
資源管理負(fù)責(zé)均衡地使用云資源節(jié)點(diǎn),檢測節(jié)點(diǎn)故障并試圖恢復(fù)或屏蔽之,并對資
源的使用情況進(jìn)行監(jiān)視統(tǒng)計(jì);任務(wù)管理負(fù)責(zé)執(zhí)行用戶或應(yīng)用提交的任務(wù),包括完成
用戶任務(wù)映象(Image)的部署和管理、任務(wù)調(diào)度、任務(wù)執(zhí)行、任務(wù)生命期管理等;用戶
管理是實(shí)現(xiàn)云計(jì)算商業(yè)模式的一個必不可少的環(huán)節(jié),包括提供用戶交互接口、管理
和識別用戶身份、創(chuàng)建用戶程序的執(zhí)行環(huán)境、對用戶的使用進(jìn)行計(jì)費(fèi)等;安全管理
保障云計(jì)算設(shè)施的整體安全,包括身份認(rèn)證、訪問授權(quán)、綜合防護(hù)和安全審計(jì)等。
8.2.2云計(jì)算應(yīng)用實(shí)例
云計(jì)算的兩個重要目標(biāo)就是可擴(kuò)展性和高可用性??蓴U(kuò)展性表達(dá)了云計(jì)算能夠
無縫地擴(kuò)展到大規(guī)模的集群之上,甚至包含數(shù)千個節(jié)點(diǎn)同時處理。高可用性代表了
云計(jì)算能夠容忍節(jié)點(diǎn)的錯誤,甚至有很大一部分節(jié)點(diǎn)發(fā)生失效也不會影響程序的正
常運(yùn)行。下面給出3個具體的云計(jì)算實(shí)例,具體包括Google的云計(jì)算平臺以及云計(jì)
算的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序、IBM公司的“藍(lán)云”平臺產(chǎn)品以及Amazon公司的彈性計(jì)算云。
(1)Google的云計(jì)算平臺
Google云計(jì)算技術(shù)包括Google文件系統(tǒng)GFS、分布式計(jì)算編程模型MapReduce、
分布式鎖服務(wù)Chubby和分布式結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)Bigtable等。其中GFS提供了海
量數(shù)據(jù)存儲和訪問的能力,MapReduce使得海量信息的并行處理變得簡單易行,
Chubby保證了分布式環(huán)境下并發(fā)操作的同步問題,Bigtablc使得海量數(shù)據(jù)的管理和
組織十分方便。
應(yīng)用(Filename,chunkindex)GFS主服務(wù)器
Filenamespace
GFS客戶
(chunkhandle,chunk
locations)
Instructionstochunkserver
(chunkhandletbyetrange)Chunkserverstate
GFS塊服務(wù)器GFS塊服務(wù)器
Chunkdata
Linux文件系統(tǒng)Linux文件系統(tǒng)
數(shù)據(jù)消息
控制消息6行..
圖8.14Google系統(tǒng)架構(gòu)
①Google文件系統(tǒng)(GFS)
GFS系統(tǒng)架構(gòu)如圖8.14所示,作為一個大型分布式文件系統(tǒng),位于所有核心技
術(shù)的底層。GFS使用廉價的商用機(jī)器構(gòu)建分布式文件系統(tǒng),將容錯任務(wù)交由文件系
統(tǒng)來完成,利用軟件的方法解決系統(tǒng)可靠性問題,這樣可以使得存儲的成本成倍下
降。
GFS將整個系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)分為三類:Client(客戶端)、Master(主服務(wù)器)和Chunk
Server(數(shù)據(jù)塊服務(wù)器)。Client是GFS提供給應(yīng)用程序的訪問接口,以庫文件的形式
提供。Master是GFS的管理節(jié)點(diǎn),在邏輯上只有一個,保存系統(tǒng)的元數(shù)據(jù),負(fù)責(zé)整
個文件系統(tǒng)的管理。ChunkServer負(fù)責(zé)具體的存儲工作,它的數(shù)目直接決定了GFS的
規(guī)模??蛻舳嗽谠L問GFS時,首先訪問Master節(jié)點(diǎn),獲取將要與之進(jìn)行交互的Chunk
Server信息,然后直接訪問這些ChunkServer完成數(shù)據(jù)存取。這種設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了控制
流和數(shù)據(jù)流的分離,降低了Master的負(fù)載。
②M;ipRcducc分布式編程環(huán)境
M叩Reduce并行計(jì)算框架的核心思想是分而治之,將計(jì)算任務(wù)分解成兩步,分
別是Map和ReduceoMap通常有很多個,每個Mapper為被分解后的子任務(wù);Reduce
可以為一個或多個,每個Reducer負(fù)責(zé)將Map的部分輸出合并。Mapper和Reducer
是定義在(key,value)對上的函數(shù)。Mapper的輸入為一個域上的(key,value)對,它的輸
出為另一域上(key,value)對的鏈表,即Map(kl,vl)一■list(k2,v2)。Map函數(shù)會并行地
應(yīng)用于全部輸入數(shù)據(jù),從而為每個輸入(kl,vl)生成一系列(k2,v2)對。然后MapReduce
框架會將所有k2相同的(k2,v2)收集起來形成一組,并將所有組按一定規(guī)則分發(fā)到
Reducer上。每個組將被應(yīng)用Reduce函數(shù),生成0個或多個值,即Reduce(k2,list(v2))
-list(v3)。這里可以將Map理解為“分工”,將Reduce理解理解為“合伙”。
假設(shè)某購物中心的老板,想了解人們在周末購物的熱情,并希望針對這一情況
安排適當(dāng)?shù)拇黉N活動以促進(jìn)業(yè)務(wù)增長,需要知道周六和周日購物中心的總營業(yè)額,
這可以通過統(tǒng)計(jì)周末兩天的營業(yè)記錄來獲知。但是由于規(guī)模龐大,營業(yè)賬本填滿了
辦公室,顯然需要幫助。若按照MapReduce的思想,叫來40個營業(yè)員和2位副經(jīng)理
A、B,將賬本平均分配給營業(yè)員,讓他們將所分?jǐn)偟礁髯再~本上的周六和周日的營
業(yè)記錄分別報告給副經(jīng)理A和B,而2位副經(jīng)理負(fù)責(zé)將記錄累加。這樣就快速地得
到了想要信息。這里,營業(yè)員是Mapper,副經(jīng)理是Reducer。
reducer)reducer
It
R8?8
圖8.15M叩Reduce處理程序的執(zhí)行過程
圖8.15給出了MapReduce處理程序的執(zhí)行過程。首先輸入被分隔成多塊并分配
給mapper,mapper處理輸入并生成(key,value)對;MapReduce框架將具有相同key的
對聚合成一組,并按照一定的規(guī)則再將這些組分配到reducer_E;最后reducer處理
這些具有相同key的組并生成結(jié)果。圖8.15中小長方形就代表(key,value)對,例如
表示一筆營業(yè)額為1的星期六營業(yè)記錄;聚合相同key的組并對其進(jìn)行分
類的操作稱為Shu田eandsort(聚合分類)。值得注意的是圖8.15中除了mapper和
reducer之外,還有其它三個可選的部件,分別是Combiner、Partitioncr和Comparatoro
Combiner位于mapper之后和shuffleandsort之前,與reducer的功能基本相同。它的
好處是預(yù)先處理可以reduce的對,減少數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)上的傳輸量,從而提高效率。
Partitioner決定如何將聚合后的(key,value)組分配至!|reducer上。Comparator則決定了
同組內(nèi)(key,value)對之間的相對順序。在默認(rèn)情況下,Combiner為空;Partitioncr則
根據(jù)key的Hash值進(jìn)行分配;而Comparator則使用value類型的比較函數(shù)進(jìn)行排序。
③分布式鎖服務(wù)Chubby
Chubby是基于松耦合,能夠提供粗粒度鎖服務(wù)的一個分布式文件系統(tǒng),解決了
分布的一致性問題。GFS使用Chubby來選取一個GFS主服務(wù)器,Bigtable使用Chubby
指定一個主服務(wù)器并發(fā)現(xiàn)、控制與其相關(guān)的字表服務(wù)器。Chubby還可以作為一個穩(wěn)
定的存儲系統(tǒng)存儲包括原數(shù)據(jù)在內(nèi)的小數(shù)據(jù),同時Google內(nèi)部使用Chubby進(jìn)行名
字服務(wù)(NameServer)。Chubby系統(tǒng)本質(zhì)上是一個分布式的、存儲大量小文件的文件
系統(tǒng),它所有的操作都是在文件的基礎(chǔ)上完成的,Chubby的文件系統(tǒng)與UNIX類似。
④分布式的大規(guī)模數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)Bigtable
Bigtable是一個分布式多維映射表,表中數(shù)據(jù)通過一個行關(guān)鍵字、列關(guān)鍵字和一
個時間戳進(jìn)行索引。Bigtable對存儲在其中的數(shù)據(jù)不做任何解析,一律看做字符串,
具體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)由用戶自行處理。Bigtable的存儲格式如圖8.16。Bigtable不支
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