基于路徑與網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量相結(jié)合的動(dòng)態(tài)遷移算法

王子珍， 李晉軍， 宋秋貴， 陳 兵

(北方自動(dòng)控制技術(shù)研究所， 山西 太原 030001)

基于路徑與網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量相結(jié)合的動(dòng)態(tài)遷移算法

王子珍， 李晉軍， 宋秋貴， 陳 兵

(北方自動(dòng)控制技術(shù)研究所， 山西 太原 030001)

針對(duì)現(xiàn)有旅級(jí)指揮信息系統(tǒng)中存在服務(wù)器單點(diǎn)失效問題， 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于路徑與網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量相結(jié)合的服務(wù)動(dòng)態(tài)遷移機(jī)制. 該機(jī)制基于分布式指揮系統(tǒng)， 是服務(wù)器集群技術(shù)的應(yīng)用. 該算法有以下特點(diǎn)： 可以針對(duì)不同請(qǐng)求分析網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量， 確定網(wǎng)絡(luò)資源， 制定動(dòng)態(tài)閥值， 形成節(jié)點(diǎn)候選方案； 引入時(shí)間距離， 并與負(fù)載組合， 選擇最佳遷移路徑； 取消前端服務(wù)器， 實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)容錯(cuò)， 同時(shí)實(shí)現(xiàn)服務(wù)動(dòng)態(tài)遷移. 經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明， 該算法與輪循算法相比， 性能提高49.65%， 一定程度上節(jié)約了時(shí)間成本. 該算法已應(yīng)用到旅級(jí)指揮信息系統(tǒng)中.

服務(wù)遷移； 網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量； 路徑； 面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)(SOA)

0 引 言

外貿(mào)炮兵指揮信息系統(tǒng)經(jīng)過十幾年的發(fā)展， 技術(shù)已趨于成熟. 但隨著信息裝備的不斷進(jìn)步， 戰(zhàn)場(chǎng)信息種類日益增加， 呈現(xiàn)出各軍兵種信息系統(tǒng)發(fā)展不平衡的特點(diǎn)以及未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)趨于多樣化的態(tài)勢(shì). 目前軍貿(mào)市場(chǎng)上營(yíng)連級(jí)的指揮系統(tǒng)由于存在擴(kuò)展性差、 靈活性低、 互通互操作能力弱的缺點(diǎn)而無(wú)法滿足多兵種合成作戰(zhàn)的需求， 已經(jīng)不能適應(yīng)國(guó)際市場(chǎng)的用戶要求， 因此旅級(jí)合成指揮信息系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生.

傳統(tǒng)“煙囪式”的指揮信息系統(tǒng)， 采用集中式的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)， 主要以應(yīng)用軟件的形式提供指揮平臺(tái)， 并不會(huì)出現(xiàn)服務(wù)器單點(diǎn)失效問題. 旅級(jí)指揮信息系統(tǒng)采用分布式體系結(jié)構(gòu)， 基于面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)(Service Oriented Architecture， SOA)， 利用WCF服務(wù)實(shí)現(xiàn)平臺(tái)， 通過C/S模式為指揮人員提供指揮平臺(tái)， 該系統(tǒng)能夠很好地解決信息孤島問題， 具有低耦合、 互通互操作能力強(qiáng)等特點(diǎn)[1]， 但同時(shí)不可避免的會(huì)出現(xiàn)因服務(wù)器故障或網(wǎng)絡(luò)堵塞而造成通信中斷的問題， 因此建立一種端到端的服務(wù)遷移機(jī)制成為旅級(jí)指揮信息系統(tǒng)不可缺少的重要方面.

現(xiàn)有的熱門服務(wù)遷移技術(shù)主要有移動(dòng)agent技術(shù)和服務(wù)集群技術(shù). 在移動(dòng)agent技術(shù)中， agent能根據(jù)當(dāng)前主機(jī)的狀態(tài)， 自助選擇下一個(gè)負(fù)載輕的主機(jī)移動(dòng)， 并根據(jù)需要產(chǎn)生副本或子agent， 對(duì)數(shù)據(jù)資源進(jìn)行“就近處理”， 但在指揮信息系統(tǒng)中， 若采用此方法會(huì)加劇其帶寬不足的問題， 容易產(chǎn)生額外流量， 而且由于該技術(shù)的移動(dòng)性， 會(huì)在一定程度上會(huì)降低指揮信息系統(tǒng)的穩(wěn)定性， 進(jìn)而降低其可靠性.

服務(wù)集群技術(shù)， 主要實(shí)現(xiàn)高可靠性技術(shù)中的容錯(cuò)[2]， 采用冗余技術(shù)， 通過設(shè)置前端服務(wù)器， 將客戶端請(qǐng)求分發(fā)給后端服務(wù)器， 在原服務(wù)器失效時(shí)， 前端服務(wù)器能夠及時(shí)且主動(dòng)地進(jìn)行服務(wù)遷移， 并保證遷移過程中不會(huì)服務(wù)中斷. 因此， 服務(wù)集群技術(shù)為指揮系統(tǒng)提供了新的通信保障.

本文從面向SOA的指揮信息系統(tǒng)入手， 利用服務(wù)集群技術(shù)， 將前端服務(wù)器功能歸集到客戶端中， 提出基于路徑與網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量相結(jié)合的動(dòng)態(tài)遷移算法， 解決系統(tǒng)中由于服務(wù)器故障或網(wǎng)絡(luò)堵塞等原因造成的通信中斷， 同時(shí)滿足用戶的功能性需求和非功能性需求， 實(shí)現(xiàn)端到端的良好通信.

1 基于路徑與網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量相結(jié)合的動(dòng)態(tài)遷移模型

1.1 SOA架構(gòu)

基于路徑與網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量相結(jié)合的動(dòng)態(tài)遷移模型是基于SOA的指揮信息系統(tǒng)軟件架構(gòu)的組成部分之一， 其中， SOA是本文中服務(wù)遷移模型結(jié)構(gòu)的決定性因素.

SOA是面向服務(wù)的架構(gòu)， 實(shí)質(zhì)上是服務(wù)的集合. 該架構(gòu)以服務(wù)和共享為核心， 基于開放的標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議， 具有松耦合、 支持系統(tǒng)整合和業(yè)務(wù)流程隨需而變等特點(diǎn)， 為指揮信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開發(fā)提供了新的理念和解決途徑. 采用SOA架構(gòu)能夠很好地解決傳統(tǒng)“煙囪式”結(jié)構(gòu)的指揮信息系統(tǒng)的信息孤島問題.

1.2 集群技術(shù)在指揮信息系統(tǒng)中的應(yīng)用

集群技術(shù)是一種維護(hù)網(wǎng)絡(luò)通信穩(wěn)定性的方法， 其系統(tǒng)主要由前端服務(wù)器和后端服務(wù)器組成[3]， 通過將用戶的請(qǐng)求按照一定的資源分配策略定向到后端服務(wù)器中， 實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源分發(fā)和網(wǎng)絡(luò)通信容錯(cuò).

將集群技術(shù)應(yīng)用到指揮信息系統(tǒng)中， 并通過其物理節(jié)點(diǎn)的服務(wù)副本冗余存儲(chǔ)， 可實(shí)現(xiàn)對(duì)故障節(jié)點(diǎn)的切換， 保證網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量. 由指揮信息系統(tǒng)的特殊性決定， 需取消前端服務(wù)器， 并將前端服務(wù)器功能歸集到客戶端中， 避免因前端服務(wù)器故障而導(dǎo)致系統(tǒng)癱瘓， 實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)容錯(cuò)， 同時(shí)實(shí)現(xiàn)服務(wù)動(dòng)態(tài)遷移.

1.3 基于SOA的指揮信息系統(tǒng)軟件體系結(jié)構(gòu)的搭建

本節(jié)通過分析現(xiàn)有指揮信息系統(tǒng)體系框架， 結(jié)合SOA架構(gòu)特點(diǎn)及集群技術(shù)要求， 搭建基于SOA的指揮信息系統(tǒng)軟件體系結(jié)構(gòu)， 并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)服務(wù)動(dòng)態(tài)遷移.

由圖 1 所示， 基于SOA的指揮信息系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)共分為3層， 基礎(chǔ)資源層主要提供操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)等； 服務(wù)層分為服務(wù)管理層和基礎(chǔ)服務(wù)層， 通過對(duì)基礎(chǔ)服務(wù)層中粒度較細(xì)的服務(wù)進(jìn)行注冊(cè)和發(fā)現(xiàn)， 實(shí)現(xiàn)指揮系統(tǒng)組合流程； 系統(tǒng)應(yīng)用層主要是操作人員與系統(tǒng)的交互接口.

為防止因服務(wù)器單點(diǎn)失效， 指揮系統(tǒng)無(wú)法及時(shí)應(yīng)對(duì)而出現(xiàn)通信中斷， 系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量降低的情況， 增加服務(wù)遷移模塊， 實(shí)現(xiàn)保證網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和路徑最優(yōu)化的服務(wù)遷移機(jī)制， 解決了由于服務(wù)器故障或網(wǎng)絡(luò)堵塞等導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量問題， 進(jìn)一步滿足用戶需求、 改善系統(tǒng)性能.

1.4 服務(wù)動(dòng)態(tài)遷移模型的搭建

本節(jié)基于SOA架構(gòu)的指揮信息系統(tǒng)以及服務(wù)集群技術(shù)， 搭建服務(wù)動(dòng)態(tài)遷移模型， 如圖 2 所示.

圖 2 服務(wù)動(dòng)態(tài)遷移模型Fig.2 The model of dynamic migration for service

客戶端由3部分組成， 由用戶發(fā)出客戶請(qǐng)求， 遷移管理器制定動(dòng)態(tài)閥值， 分析網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量， 形成初步候選節(jié)點(diǎn)方案； 狀態(tài)監(jiān)控器中的心跳監(jiān)測(cè)負(fù)責(zé)與服務(wù)器周期性連接[4]， 實(shí)時(shí)獲取服務(wù)器負(fù)載狀況， 并存入狀態(tài)報(bào)告， 選取最小負(fù)載節(jié)點(diǎn)作為遷移目標(biāo).

服務(wù)器心跳監(jiān)測(cè)模塊獲取負(fù)載信息， 并反饋客戶端[5]. 各服務(wù)器部署相同服務(wù)副本， 并行完成客戶端請(qǐng)求.

2 算法描述

2.1 問題描述

服務(wù)動(dòng)態(tài)遷移從以下兩方面考慮滿足用戶需求[6].

2.1.1 功能性需求

服務(wù)動(dòng)態(tài)遷移需保證用戶請(qǐng)求不因單點(diǎn)失效而中斷， 因此通過對(duì)該請(qǐng)求所需資源的分析計(jì)算， 以及制定動(dòng)態(tài)閥值， 形成適用于該請(qǐng)求的候選節(jié)點(diǎn)方案， 此方案中的任意節(jié)點(diǎn)均能完成客戶請(qǐng)求.

2.1.2 非功能性需求

在完成客戶請(qǐng)求的前提下， 服務(wù)動(dòng)態(tài)遷移需進(jìn)一步滿足非功能性需求. 針對(duì)候選節(jié)點(diǎn)中的各服務(wù)器， 將負(fù)載值與時(shí)間距離合理重組， 選擇最小負(fù)載真實(shí)狀況值的節(jié)點(diǎn)作為下一目標(biāo)服務(wù)器， 實(shí)現(xiàn)路徑優(yōu)化， 提高服務(wù)集群性能.

因此， 基于路徑與網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量相結(jié)合的服務(wù)動(dòng)態(tài)遷移過程分為網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析階段和路徑選擇階段.

2.2 網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析

在基于集群技術(shù)的服務(wù)遷移模型中， 通過網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析來(lái)確定所需下一目標(biāo)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的資源， 確定本次請(qǐng)求的動(dòng)態(tài)負(fù)載閥值， 以此為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)服務(wù)器集群節(jié)點(diǎn)進(jìn)行篩選， 為路徑選擇提供基本方案[7].

2.2.1 設(shè)定負(fù)載閾值

各請(qǐng)求對(duì)目標(biāo)服務(wù)器負(fù)載要求不一致， 根據(jù)服務(wù)本身對(duì)負(fù)載計(jì)算中5個(gè)參數(shù)的不同要求， 制定動(dòng)態(tài)閾值. 負(fù)載高于閾值的節(jié)點(diǎn)在本次服務(wù)遷移中不作為候選節(jié)點(diǎn).

2.2.2 帶寬計(jì)算

各請(qǐng)求對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬占用的要求不同， 需對(duì)目標(biāo)遷移節(jié)點(diǎn)篩選. 設(shè)服務(wù)訪問數(shù)據(jù)流量為T-service-i， 傳輸網(wǎng)絡(luò)帶寬為T-net， 當(dāng)前帶寬利用率為α， 服務(wù)器集群中共m個(gè)節(jié)點(diǎn)，n個(gè)副本， 以時(shí)間為衡量標(biāo)準(zhǔn)， 確定可接受執(zhí)行時(shí)間的最大值， 在滿足負(fù)載標(biāo)準(zhǔn)的前提下再次篩選候選節(jié)點(diǎn). 節(jié)點(diǎn)i中服務(wù)j的訪問所需時(shí)間最大值為

i=1,2,…,m; α∈[0,1].

帶寬占有率α的計(jì)算如式(2)， 其中Ti為節(jié)點(diǎn)i的當(dāng)前流量，

同時(shí)滿足以上條件的節(jié)點(diǎn)， 作為服務(wù)遷移的候選節(jié)點(diǎn)， 下一步進(jìn)行路徑選擇.

2.3 路徑選擇

在基于集群系統(tǒng)的服務(wù)遷移模型中， 路徑選擇方式有隨機(jī)、 輪循和最小負(fù)載等[8]. 前兩種是非自適應(yīng)策略， 不考慮各物理節(jié)點(diǎn)的實(shí)際負(fù)載狀況， 實(shí)現(xiàn)較為簡(jiǎn)單， 不夠高效. 最小負(fù)載法基于各節(jié)點(diǎn)真實(shí)的負(fù)載狀況做出動(dòng)態(tài)選擇， 但忽略了節(jié)點(diǎn)與客戶端之間的時(shí)間距離因素， 容易加大網(wǎng)絡(luò)帶寬時(shí)延. 三種算法均不適用于指揮信息系統(tǒng)服務(wù)遷移模型， 因此本文通過引入時(shí)間距離， 實(shí)現(xiàn)負(fù)載與時(shí)間距離重組的路徑選擇機(jī)制來(lái)制定遷移路徑.

2.3.1 負(fù)載計(jì)算

負(fù)載值由服務(wù)器心跳監(jiān)測(cè)模塊周期性信息查詢并反饋給客戶端[9]. 負(fù)載信息查詢得到每個(gè)節(jié)點(diǎn)上的各項(xiàng)信息， 如： CPU利用率CPUi%、 當(dāng)前用戶連接數(shù)Ci、 響應(yīng)時(shí)間RTi、 內(nèi)存利用率MEMi%和當(dāng)前流量Ti.

由于服務(wù)類型不同， 導(dǎo)致對(duì)各節(jié)點(diǎn)的負(fù)載影響會(huì)有差異[10]. 因此引入?yún)?shù)值λ以強(qiáng)調(diào)該服務(wù)對(duì)各部分的不同影響程度. 根據(jù)以上參數(shù)可得到該節(jié)點(diǎn)的負(fù)載值L(Si)

L(Si)=λ1×CPUi%+λ2×MEMi%+

λ3×Ci+λ4×RTi+λ5×Ti,

式中：n為該集群系統(tǒng)中服務(wù)器物理節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù).

2.3.2 時(shí)間距離

每個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)中， 都有待處理請(qǐng)求隊(duì)列存放該節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求處理任務(wù). 時(shí)間距離是服務(wù)器要處理目標(biāo)請(qǐng)求所需等待的時(shí)間開銷[11]， 每個(gè)服務(wù)請(qǐng)求所需的開銷由服務(wù)副本決定， 其數(shù)學(xué)計(jì)算公式為

由以上兩部分?jǐn)?shù)據(jù)得到節(jié)點(diǎn)的真實(shí)狀況值Ri，Ri計(jì)算方式如下所示， 其中W為各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重

Ri=W1L(Si)+W2D(Si).

2.4 算法流程

輸入： 客戶端服務(wù)請(qǐng)求.

輸出： 目標(biāo)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)Sq.

a) 客戶端發(fā)起請(qǐng)求， 訪問服務(wù)i;

b) 根據(jù)客戶端請(qǐng)求設(shè)定閾值ρ;

c) 計(jì)算網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率α以及最大服務(wù)訪問時(shí)間Taccess；

d) 選取節(jié)點(diǎn)Sm加入候選節(jié)點(diǎn)集合J中，Sm節(jié)點(diǎn)以及提供訪問的服務(wù)i滿足以下條件：

L(Sm)<ρ，

Tm-service-i

e) 服務(wù)器心跳監(jiān)測(cè)模塊計(jì)算節(jié)點(diǎn)真實(shí)狀況值Ri， 并報(bào)告客戶端， 存入狀態(tài)報(bào)告. 此過程周期性完成;

f) 從集合J中選取節(jié)點(diǎn)Sq作為下一目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，Sq滿足以下條件(假設(shè)集合J的大小為m)：

Rq=min{R1,R2,…,Rm}；

g) 訪問節(jié)點(diǎn)Sq中服務(wù)i， 完成客戶端請(qǐng)求.

3 仿真測(cè)試

3.1 環(huán)境介紹

仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境模擬分布式系統(tǒng)搭建. 硬件環(huán)境有： 3臺(tái)服務(wù)器物理節(jié)點(diǎn)組成服務(wù)集群系統(tǒng)， 部署有全部服務(wù)， 服務(wù)器中服務(wù)能夠完成客戶端所有請(qǐng)求； 2臺(tái)客戶端提供系統(tǒng)請(qǐng)求， 發(fā)起對(duì)各節(jié)點(diǎn)的訪問.

服務(wù)器節(jié)點(diǎn)所用計(jì)算機(jī)為： Inter Xeon CPU E5-2603 V3 1.6 GHz /8 GB/ Windows Server 2008 R2 Enterprise； 客戶端所用計(jì)算機(jī)為： i7 3.4 G/4 G/IDE/100 M PCI VS2015/win7 Pro客戶端程序.

將服務(wù)遷移模塊安裝在客戶端中， 每臺(tái)客戶端每隔10 s與3臺(tái)服務(wù)器建立一次TCP連接. 服務(wù)器中共包含20個(gè)基礎(chǔ)服務(wù)， 設(shè)計(jì)3個(gè)組合流程服務(wù)， 由基礎(chǔ)服務(wù)隨機(jī)組合構(gòu)成， 多次運(yùn)行統(tǒng)計(jì)正常運(yùn)行時(shí)間， 求其平均值分別為10， 18， 16 s.

3.2 對(duì)比試驗(yàn)

比較輪循遷移算法與本算法遷移的性能. 關(guān)閉一臺(tái)服務(wù)器， 模擬集群系統(tǒng)中的服務(wù)器單點(diǎn)失效， 客戶端通過WAST對(duì)服務(wù)器進(jìn)行勻速訪問， 以響應(yīng)時(shí)間為性能參考指標(biāo)， 記錄每運(yùn)行20次組合流程為1次試驗(yàn)， 每個(gè)組合流程共做5次試驗(yàn)， 記錄不同遷移算法所需的時(shí)間成本如圖 3 所示.

圖 3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比圖

從以上實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析可得： 采用輪循遷移算法3個(gè)組合流程的平均響應(yīng)時(shí)間為： 30.16, 37.08, 33.22 s； 采用路徑與網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量相結(jié)合的動(dòng)態(tài)遷移算法之后， 其平均響應(yīng)時(shí)間為： 11.90, 20.11, 18.36 s， 相比而言， 性能平均提高了49.65%.

4 結(jié) 語(yǔ)

本算法結(jié)合指揮信息系統(tǒng)實(shí)際需求， 將服務(wù)集群技術(shù)中的前端服務(wù)器歸集到客戶端， 并通過多參數(shù)的負(fù)載均衡算法以及對(duì)時(shí)間距離的定義， 實(shí)現(xiàn)了服務(wù)動(dòng)態(tài)遷移以及遷移路徑優(yōu)化. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， 基于路徑與網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量相結(jié)合的動(dòng)態(tài)遷移算法比輪循遷移算法有較大的性能提升， 并已應(yīng)用于當(dāng)前旅級(jí)指揮信息系統(tǒng).

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Algorithm of Dynamic Migration Based on Path and Quality of Internet

WANG Zi-zhen, LI Jin-jun, SONG Qiu-gui, CHEN Bing

(North Automatic Control Technology Institute, Taiyuan 030001, China)

Focusing on the problem of the single point failure within server of Brigaded Command Information System, the dynamic service migration mechanism based on path and quality of Internet is designed and achieved. The mechanism is the application of Web-server System, which is based on distributed command system. The algorithm existed features below: Aiming at different request, the quality of net is analyzed, resource and threshold are confirmed and node candidate scheme is caming into being; Introduce the time distance and combine with the load to select the best migration path; Canceling front server, realizing system fault tolerance and service dynamic migration. According to the experiments, the performance of the algorithm is 49.65% higher than round robin algorithm, and the time cost is saved. The algorithm has been applied to Brigaded Command Information System.

service migration; quality of Internet; path; service oriented architecture

2016-05-23

王子珍(1993-)， 女， 碩士生， 主要從事系統(tǒng)工程的研究.

1673-3193(2017)02-0173-05

TP393

A

10.3969/j.issn.1673-3193.2017.02.014