面向智慧社區(qū)的云分支服務(wù)器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

段小紅，潘國峰，楊　帆，華　中

(1. 河北工業(yè)大學(xué) 電子信息工程學(xué)院，天津300401；2. 天津鉑創(chuàng)國茂電子科技發(fā)展有限公司，天津300384)

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面向智慧社區(qū)的云分支服務(wù)器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

段小紅1，潘國峰1，楊帆1，華中2

(1. 河北工業(yè)大學(xué) 電子信息工程學(xué)院，天津300401；2. 天津鉑創(chuàng)國茂電子科技發(fā)展有限公司，天津300384)

摘要：根據(jù)我國智慧社區(qū)的最新發(fā)展和需求，設(shè)計(jì)了一種功能強(qiáng)大的云分支服務(wù)器(Embed Cloud Branch Server，ECBS)。通過在社區(qū)合理布置云分支服務(wù)器，從而實(shí)現(xiàn)社區(qū)無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋，居民通過終端設(shè)備連接上網(wǎng)并使用智能服務(wù)軟件，實(shí)現(xiàn)了社區(qū)管理和服務(wù)的智能化。并提出一種基于節(jié)點(diǎn)負(fù)載權(quán)值的調(diào)度算法，實(shí)現(xiàn)云分支服務(wù)器數(shù)據(jù)的存儲與更新，保證集群系統(tǒng)負(fù)載均衡。經(jīng)應(yīng)用測試表明，該云分支服務(wù)器性能穩(wěn)定，應(yīng)用效果好，具有一定的推廣價(jià)值，符合未來智慧社區(qū)的發(fā)展趨勢。

關(guān)鍵詞：智慧社區(qū)；云分支服務(wù)器；負(fù)載均衡；集群

智慧社區(qū)服務(wù)體系，是以智慧社區(qū)各類軟硬件設(shè)施為依托，以社區(qū)主體為服務(wù)對象，以社區(qū)智慧服務(wù)為主要內(nèi)容，以滿足社區(qū)居民多方面生活需求、提升社區(qū)居民生活質(zhì)量為目標(biāo)[1]。目前，我國智慧社區(qū)研究正逐步推進(jìn)，但主要側(cè)重于概念、內(nèi)涵及技術(shù)分析等方面的探索，智慧社區(qū)產(chǎn)品與技術(shù)方案尚不成熟，智慧應(yīng)用處于初級階段[2]，服務(wù)系統(tǒng)共享性較差。

基于云分支服務(wù)器的智慧社區(qū)服務(wù)系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)社區(qū)無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋，功能包括新聞瀏覽、影視播放、外賣點(diǎn)餐、商家推薦、智能家居、智能繳費(fèi)等；用戶通過連接WiFi即可實(shí)現(xiàn)上網(wǎng)并訪問云分支服務(wù)器，使用智能服務(wù)和軟件，節(jié)省人力及其他成本；社區(qū)管理中心利用系統(tǒng)提供的后臺管理軟件自行更新社區(qū)內(nèi)云分支服務(wù)器的資源；社區(qū)內(nèi)所有云分支服務(wù)器通過將本地?cái)?shù)據(jù)上傳到中心服務(wù)器實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲。將多功能一體化的云分支服務(wù)器合理分布在社區(qū)，實(shí)現(xiàn)了終端融合、網(wǎng)絡(luò)融合、平臺融合、服務(wù)融合，是社區(qū)未來發(fā)展的必然趨勢[3]。本文提出的面向智慧社區(qū)的云分支服務(wù)器為智慧社區(qū)建設(shè)提供了一個(gè)全面智能化建設(shè)和部署的參考依據(jù)，使居民享受更方便、更舒適、更智能的新型服務(wù)。

1總體架構(gòu)

社區(qū)內(nèi)布置多臺云分支服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)了區(qū)域WiFi覆蓋，居民實(shí)現(xiàn)用戶登錄認(rèn)證；視頻點(diǎn)播、直播；在線新聞和本地新聞公告；APK下載；在線支付；自主后臺管理和商戶產(chǎn)品推廣；在線活動(dòng)以及第三方應(yīng)用服務(wù)等。如圖1所示，云分支服務(wù)器應(yīng)用在社區(qū)并接入網(wǎng)絡(luò)，手機(jī)等終端設(shè)備通過云分支服務(wù)器構(gòu)建的局域網(wǎng)實(shí)現(xiàn)上網(wǎng)，并通過訪問云分支服務(wù)器使用服務(wù)軟件；中心服務(wù)器可控制管理云分支服務(wù)器的配置并對其數(shù)據(jù)資源進(jìn)行存儲和更新。

本文的工作重心為面向智慧社區(qū)應(yīng)用的云分支服務(wù)器的實(shí)現(xiàn)，具體包含：云分支服務(wù)器設(shè)計(jì)；云分支服務(wù)器端數(shù)據(jù)存儲與更新算法實(shí)現(xiàn)。

2云分支服務(wù)器設(shè)計(jì)

2.1硬件設(shè)計(jì)

云分支服務(wù)器CPU采用華為開發(fā)的Hi3716C芯片，該芯片采用了ARM公司先進(jìn)的Cortex A9架構(gòu)的處理器，高速處理能力可以滿足未來業(yè)務(wù)需求。 Hi3716C內(nèi)置2路以太網(wǎng)，2路USB，1SATA/eSATA和1路PCIe接口，提供靈活的連接方案。并支持MPEG-2/H.264/AVS/RealVideo/VC-1等多種格式的高清視頻解碼，滿足多媒體播放的要求。提供音頻和視頻的輸入接口，滿足可視通信的要求。設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的Web路由器采用Realtek8192芯片作為USB-WiFi網(wǎng)絡(luò)接口芯片，Realtek8192芯片符合802.11n規(guī)范、高度集成MIMO Wireless LAN (WLAN) USB 2.0網(wǎng)絡(luò)接口，結(jié)合MAC，基帶和射頻2T2R，為無線客戶端提供了高吞吐量性能的完整解決方案。云分支服務(wù)器通過連接USB-WiFi實(shí)現(xiàn)WiFi功能；并通過外圍SATA3.0 Host接口外擴(kuò)2 Tbyte固態(tài)硬盤空間以存儲數(shù)據(jù)資源。云分支服務(wù)器功能硬件設(shè)計(jì)原理如圖2所示。

云分支服務(wù)器由于是利用嵌入式技術(shù)，因而比一般傳統(tǒng)服務(wù)器有功耗低，可靠性高，噪聲小，壽命長等優(yōu)點(diǎn)。云分支服務(wù)器工作環(huán)境參數(shù)指標(biāo)如表1。

2.2軟件設(shè)計(jì)

云分支服務(wù)器軟件部分主要包括Web服務(wù)設(shè)計(jì)、WiFi路由器以及數(shù)據(jù)處理模塊兩大部分。

2.2.1Web服務(wù)器模塊

移植sqlite3+httpd2.2.7+php5.2.13到Hi3716C ARM板并進(jìn)行相應(yīng)配置，搭建Web服務(wù)器。從運(yùn)行的角度看，httpd2.2.7版本比老版本更加強(qiáng)大，更具可擴(kuò)展性。支持多線程操作模塊；并提高了代理服務(wù)器的性能；同時(shí)，增加了加強(qiáng)安全和可管理性的模塊[4]。而php5.2.13支持對php等網(wǎng)頁文件的加密、解密功能，保證了網(wǎng)頁文件的安全性和可靠性。

2.2.2WiFi路由器模塊

通過開發(fā)內(nèi)核，交叉編譯與移植hostapd、dnsmasq、驅(qū)動(dòng)等文件，以及修改相應(yīng)配置等并移植，實(shí)現(xiàn)局域網(wǎng)無線路由器功能。用戶通過手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備可搜索到構(gòu)建的無線WiFi并連接，通過點(diǎn)擊自動(dòng)跳轉(zhuǎn)到瀏覽器登錄界面，點(diǎn)擊“免費(fèi)登錄”跳轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)上網(wǎng)功能。

2.2.3數(shù)據(jù)處理程序設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)處理程序?qū)崿F(xiàn)了將本地端瀏覽記錄和額外數(shù)據(jù)進(jìn)行處理包括壓縮、加密等，然后上傳到中心服務(wù)器端進(jìn)行保存，并刪除本地?cái)?shù)據(jù)以釋放內(nèi)存；同時(shí)實(shí)現(xiàn)了從中心服務(wù)器端下載數(shù)據(jù)庫和服務(wù)軟件等進(jìn)行數(shù)據(jù)更新。如圖3所示。

3數(shù)據(jù)存儲與更新算法

實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲和更新的智慧社區(qū)云分支服務(wù)與中心服務(wù)器可構(gòu)成一個(gè)虛擬的集群服務(wù)器系統(tǒng)，通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)文件的傳輸，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲與更新。在實(shí)際傳輸過程中，當(dāng)多個(gè)云分支服務(wù)器同時(shí)向中心服務(wù)器發(fā)出數(shù)據(jù)傳輸請求時(shí)，中心服務(wù)器應(yīng)如何進(jìn)行調(diào)度選擇，保證集群系統(tǒng)平均負(fù)載最小是關(guān)鍵所在[5]。

3.1數(shù)據(jù)存儲與更新系統(tǒng)

集群服務(wù)器系統(tǒng)架構(gòu)如圖4所示。

中心服務(wù)器：智慧社區(qū)管理中心，連接多個(gè)更新服務(wù)器，并對所有更新服務(wù)器分類管理，將需要更新的數(shù)據(jù)或應(yīng)用程序按照類別下載至相應(yīng)的更新服務(wù)器；存儲云分支服務(wù)器端的大量數(shù)據(jù)，控制實(shí)現(xiàn)云分支服務(wù)器端數(shù)據(jù)更新與獲取。

更新服務(wù)器：更新服務(wù)器通過網(wǎng)絡(luò)與所述中心服務(wù)器和云分支服務(wù)器連通，每個(gè)更新服務(wù)器用于存儲不同類別的數(shù)據(jù)內(nèi)容，包括社區(qū)內(nèi)各種服務(wù)、軟件和數(shù)據(jù)庫等；所述更新服務(wù)器的標(biāo)識以及所存儲的數(shù)據(jù)類別信息都記錄在中心服務(wù)器。

云分支服務(wù)器：合理分布在社區(qū)內(nèi)，保存了大量數(shù)據(jù)包括電視節(jié)目列表，用戶認(rèn)證數(shù)據(jù)， 用戶功能配置數(shù)據(jù)， 用戶功能使用記錄數(shù)據(jù)，音視頻多媒體文件，云分支服務(wù)器應(yīng)用程序等；云分支服務(wù)器需要將這些數(shù)據(jù)上傳到中心服務(wù)器端進(jìn)行存儲以釋放本地資源，并從中心服務(wù)器端下載最新數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)本地更新。

3.2基于節(jié)點(diǎn)負(fù)載權(quán)值的算法

3.2.1節(jié)點(diǎn)負(fù)載

假設(shè)集群(社區(qū))中云分支服務(wù)器的總數(shù)為N(N>0)，集群中節(jié)點(diǎn)i代表云分支服務(wù)器，其中0

(1)

式中：ri是各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重因子。那么獲得節(jié)i上云分支服務(wù)器的性能指標(biāo)表示如下

Ci=r1×P(cpui)+r2×P(memi)+r3×P(ioi)

i=1，2，…，N

(2)

式中：P(cpui)為節(jié)點(diǎn)CPU的相對值；P(memi)為節(jié)點(diǎn)內(nèi)存相對值；P(ioi)為節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)吞吐量。

目前主要是根據(jù)集群的實(shí)際應(yīng)用場合評價(jià)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)負(fù)載，因此，本文根據(jù)CPU、以及網(wǎng)絡(luò)流量的使用率計(jì)算節(jié)點(diǎn)負(fù)載情況，并針對不同情況適當(dāng)增加或減少指標(biāo)。為了具備可比性，對負(fù)載參數(shù)進(jìn)行詳細(xì)描述。

節(jié)點(diǎn)的CPU使用率為C(cpui)；內(nèi)存使用率為C(memi)；假設(shè)在時(shí)刻t1(單位ms)節(jié)點(diǎn)i接受的字節(jié)數(shù)是k1，發(fā)送的字節(jié)數(shù)是g1，運(yùn)行到時(shí)刻t2，此時(shí)接收到的數(shù)據(jù)字節(jié)大小是k2，發(fā)送的數(shù)據(jù)字節(jié)大小是g2，那么網(wǎng)絡(luò)流量使用率可以表述為

i=1，2，…，N

(3)

最后，根據(jù)實(shí)際情況動(dòng)態(tài)調(diào)整引入的權(quán)值r，計(jì)算集群節(jié)點(diǎn)負(fù)載參數(shù)Li，表示如下

(4)

式中：ri是各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重因子，表示不同應(yīng)用環(huán)境下這些指標(biāo)對節(jié)點(diǎn)的影響程度。

本文通過節(jié)點(diǎn)性能和負(fù)載狀況兩個(gè)方面來計(jì)算節(jié)點(diǎn)的處理能力，如何通過這兩個(gè)指標(biāo)合理調(diào)度響應(yīng)節(jié)點(diǎn)的請求使得數(shù)據(jù)傳輸效率最高是當(dāng)前需要解決的難點(diǎn)。所以，本文引入節(jié)點(diǎn)分配權(quán)值ωi的概念，依據(jù)上述計(jì)算所得的節(jié)點(diǎn)參數(shù)，計(jì)算節(jié)點(diǎn)調(diào)度權(quán)值，計(jì)算方法如下

(5)

說明節(jié)點(diǎn)被調(diào)度響應(yīng)的概率與節(jié)點(diǎn)負(fù)載成反比，即節(jié)點(diǎn)負(fù)載越大，被調(diào)度的概率越小，節(jié)點(diǎn)云分支服務(wù)器的處理能力越差，反之亦然。

3.2.2基于負(fù)載權(quán)值的算法

本文算法的設(shè)計(jì)思想是：首先根據(jù)集群系統(tǒng)中各節(jié)點(diǎn)云分支服務(wù)器的性能，計(jì)算得到相應(yīng)的性能參數(shù)；然后根據(jù)實(shí)際運(yùn)行情況，動(dòng)態(tài)獲得節(jié)點(diǎn)各個(gè)指標(biāo)的運(yùn)行狀態(tài)，節(jié)點(diǎn)任一指標(biāo)超過閾值則被排除，并選擇符合負(fù)載要求的節(jié)點(diǎn)；最后計(jì)算各節(jié)點(diǎn)負(fù)載參數(shù)，計(jì)算得到節(jié)點(diǎn)的分配權(quán)值。其具體描述如下：

步驟1，設(shè)定最大值即閾值δ；

步驟2，當(dāng)多個(gè)節(jié)點(diǎn)同時(shí)進(jìn)行請求時(shí)，中心服務(wù)器最初調(diào)度響應(yīng)的節(jié)點(diǎn)j滿足如下條件

ωj=min{ωi}j=1，2，…，N

(6)

如果其他節(jié)點(diǎn)滿足如下條件

ωj≤min{ωm}+δm=1，2，…，N

(7)

則將節(jié)點(diǎn)j分配到可選節(jié)點(diǎn)集合中。

步驟3，計(jì)算可選節(jié)點(diǎn)集合中節(jié)點(diǎn)被調(diào)度的概率Hk

(8)

步驟4，根據(jù)集合中節(jié)點(diǎn)被調(diào)度的概率選擇云分支服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。計(jì)算集群平均負(fù)載P

(9)

集群系統(tǒng)平均負(fù)載越小，說明集群系統(tǒng)越穩(wěn)定，性能越好。

3.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

為了測試該算法的有效性，測試環(huán)境為一臺計(jì)算機(jī)作為中心服務(wù)器，一臺作為程序執(zhí)行的計(jì)算機(jī)，一臺網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡器和一臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。參考文獻(xiàn)[7]提出的算法，計(jì)算集群綜合負(fù)載參數(shù)，如表2所示。

測試每臺云分支服務(wù)器用戶訪問量為500，網(wǎng)絡(luò)帶寬分別為1Mbit/s，10Mbit/s和100Mbit/s環(huán)境下，調(diào)度節(jié)點(diǎn)的響應(yīng)時(shí)間。并發(fā)連接數(shù)為100～1 000，采用本算法和傳統(tǒng)算法相比，調(diào)度節(jié)點(diǎn)的時(shí)間結(jié)果如表3所示。

由表3可知，經(jīng)多次測試，隨著請求節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)即集群中云分支服務(wù)器個(gè)數(shù)的增加，無論集群網(wǎng)絡(luò)環(huán)境帶寬多大，通過本算法得到的調(diào)度節(jié)點(diǎn)時(shí)間比傳統(tǒng)算法明顯縮短。

表3節(jié)點(diǎn)調(diào)度時(shí)間比較

在數(shù)據(jù)傳輸過程中，時(shí)刻監(jiān)測集群平均負(fù)載情況。在采用該算法進(jìn)行節(jié)點(diǎn)調(diào)度選擇過程中，測試集群系統(tǒng)的平均負(fù)載情況如圖5所示。

由圖5可知，隨著請求個(gè)數(shù)即云分支服務(wù)器的增加，集群系統(tǒng)平均負(fù)載呈現(xiàn)上升趨勢。但與傳統(tǒng)算法本文基于節(jié)點(diǎn)負(fù)載權(quán)值的算法有效降低了集群系統(tǒng)的平均負(fù)載，提高系統(tǒng)的性能。說明智慧社區(qū)內(nèi)的云分支服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲與更新過程中，基于節(jié)點(diǎn)負(fù)載權(quán)值的算法有效降低了社區(qū)服務(wù)系統(tǒng)的負(fù)載，提高了社區(qū)服務(wù)系統(tǒng)的性能和運(yùn)行速度，大大節(jié)省了居民使用服務(wù)的人力和時(shí)間。

4小結(jié)

本文設(shè)計(jì)的云分支服務(wù)器功能廣泛、性能穩(wěn)定、體積小且成本低，已廣泛應(yīng)用于多省社區(qū)內(nèi)，每臺云分支服務(wù)器最多支持800用戶同時(shí)訪問，其功能和性能指標(biāo)得到廣泛認(rèn)可，應(yīng)用前景非常廣闊。文中給出了基于該云分支服務(wù)器的數(shù)據(jù)存儲與更新方法，能夠?qū)崟r(shí)存儲和更新本地?cái)?shù)據(jù)資源，與傳統(tǒng)算法相比，本文算法能夠有效降低智慧云分支服務(wù)器系統(tǒng)的負(fù)載，提高了智能服務(wù)系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。

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段小紅(1990— )，女，碩士生，主研集成電路工程；

潘國峰(1968— )，教授，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)閼?yīng)用電子技術(shù)、電子信息薄膜、敏感器件研究等，為本文通訊作者；

楊帆(1966— )，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)榘雽?dǎo)體自動(dòng)檢測、圖像處理與模式識別、多傳感器信息融合及電子器件缺陷識別等。

責(zé)任編輯：時(shí)雯

Implementation and design of ECBS for intelligent community

DUAN Xiaohong1，PAN Guofeng1，YANG Fan1，HUA Zhong2

(1.SchoolofInformationEngineering，HebeiUniversityofTechnology，Tianjin300401，China；2.TianjinBotroElectronicalTech.Co.，Ltd.，Tianjin300384，China)

Key words：intelligent community； ECBS； load balancing；cluster

Abstract：A powerful Embed Cloud Branch Server(ECBS) is designed to meet the needs of the latest development of Chinese intelligence community. The ECBS can provide WiFi service for community through the extensive layout of ECBS in the community. Community users can visit Internet and use the intelligent service and software with a WiFi connection， which realized the intelligence of community management and service. This paper proposed a scheduling algorithm based on node load weight for storing and updating data of ECBS and it can keep the cluster system of intelligence community load balancing. Proved by application test， it has a good application effect and the performance of ECBS is stable. The product has a certain value of promotion and in line with the development trend of the future intelligence community.

中圖分類號：TN915.5

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B

DOI：10.16280/j.videoe.2016.01.013

基金項(xiàng)目：國家科技重大專項(xiàng)課題項(xiàng)目(2009ZX02308—004)；國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60972106)

作者簡介：

收稿日期：2015-08-16

文獻(xiàn)引用格式：段小紅，潘國峰，楊帆，等. 面向智慧社區(qū)的云分支服務(wù)器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].電視技術(shù)，2016，40(1)：67-71.

DUAN X H，PAN G F，YANG F，et al. Implementation and design of ECBS for intelligent community[J].Video engineering，2016，40(1)：67-71.