具有實(shí)際地形的海洋潮流場云計(jì)算環(huán)境

張書臺(tái)， 何世鈞

(上海海洋大學(xué)信息學(xué)院，上海201306)

0 引 言

海洋中海水從一個(gè)海區(qū)水平或垂直地流向另一個(gè)海區(qū)的大規(guī)模的非海水流動(dòng)具有不同尺度、速度與周期，且隨風(fēng)、季節(jié)和年份而變化掌握海流[1]的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，對(duì)研究水團(tuán)的形成、環(huán)流結(jié)構(gòu)及其變化、海水內(nèi)部及海氣界面之間的熱量交換以及對(duì)生物、化學(xué)、地質(zhì)的影響都是極其重要的。海流一般是三維的，不但存在水平方向的流動(dòng)，而且也存在垂直力一向的流動(dòng)，當(dāng)然，由于海洋的水平尺度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其垂直尺度，因此水平方向的流動(dòng)遠(yuǎn)比垂直方向上的流動(dòng)強(qiáng)得多。潮流是海岸海洋主要的水動(dòng)力因素之一，它影響著諸如泥沙、鹽分、各類污染物及能量的輸運(yùn)過程。潮流場的數(shù)學(xué)模型是海岸海洋科學(xué)研究中一個(gè)重要且經(jīng)濟(jì)快速的技術(shù)方法，它通過離散化描述潮流運(yùn)動(dòng)的控制方程，用近似的求解方法模擬潮流的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，達(dá)到對(duì)海岸海洋潮流場特征及其變化的科學(xué)認(rèn)識(shí)，并指導(dǎo)對(duì)海岸海洋的管理、開發(fā)和利用。具有實(shí)際地形的潮流場的計(jì)算是在特定的地理環(huán)境的邊界條件下，考慮其在各種潮流場、風(fēng)場等因素的作用下，研究對(duì)象在海水中的擴(kuò)散過程，包括不同點(diǎn)源、不同時(shí)刻擴(kuò)散的狀況和結(jié)果的可視化。潮流場的數(shù)學(xué)模型過程，是一種復(fù)雜的計(jì)算過程，涉及地理信息系統(tǒng)，遙感，全球定位系統(tǒng)的海量數(shù)據(jù)，需要計(jì)算資源，存儲(chǔ)資源，軟件資源以及硬件資源的融合。

而云計(jì)算依靠其優(yōu)秀的跨地域和跨組織的資源共享能力和基于云的強(qiáng)大的協(xié)同研究能力，成為以網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的科學(xué)活動(dòng)環(huán)境的候選技術(shù)之一。云計(jì)算是分布式處理、并行處理和云計(jì)算的發(fā)展，或者說是計(jì)算機(jī)科學(xué)概念的商業(yè)實(shí)現(xiàn)。通過使計(jì)算分布在大量的分布式計(jì)算機(jī)上，而非本地計(jì)算機(jī)或遠(yuǎn)程服務(wù)器中，企業(yè)數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行將更與互聯(lián)網(wǎng)相似。這使得企業(yè)能夠?qū)①Y源切換到需要的應(yīng)用上，根據(jù)需求訪問計(jì)算機(jī)和存儲(chǔ)系統(tǒng)。目前多個(gè)工業(yè)和科研的項(xiàng)目已經(jīng)啟動(dòng)，例如 RESERVOIR 項(xiàng)目[2]，Amazon Elastic Compute Cloud[3]，IBM Blue Cloud[4]，Nimbus[5]和 Stratus[6]，Open NEbula[7]科學(xué)云計(jì)算項(xiàng)目，HP,Intel和Yahoo!公司最近也提出了開源的數(shù)據(jù)中心的開源試驗(yàn)床[8-9]。包括 Google、微軟、IBM、Amazon、EMC 和惠普在內(nèi)的許多IT業(yè)巨頭都宣布要在云計(jì)算上進(jìn)行重點(diǎn)研究。

云計(jì)算環(huán)境能滿足海洋潮流場計(jì)算的復(fù)雜性，大規(guī)模性，資源共享的特點(diǎn)。目前海洋潮流場的計(jì)算模型，主要采用單機(jī)串行計(jì)算，Master-Slave型并行計(jì)算[10]，以及其他一些優(yōu)化的并行計(jì)算模型，這些模型計(jì)算的特點(diǎn)，都是基于單機(jī)和并行機(jī)的計(jì)算，目前還沒有基于網(wǎng)絡(luò)或云計(jì)算環(huán)境的計(jì)算模型，本文就是構(gòu)建基于云計(jì)算的潮流場問題求解環(huán)境。建立云計(jì)算環(huán)境下潮流場的計(jì)算模型，充分的利用網(wǎng)絡(luò)的資源，來解決具有實(shí)際地形的潮流場的繁雜計(jì)算問題，為現(xiàn)代科學(xué)研究的重大問題求解尋求一條途徑。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

1.1 云計(jì)算架構(gòu)層

云計(jì)算把IT基礎(chǔ)設(shè)施作為一項(xiàng)服務(wù)，而且服務(wù)可以從租用原始硬件到使用第三方API的所有事情。海洋潮流場的云計(jì)算架構(gòu)層，提出了XasaService的理念，其中X表示所有海洋潮流場資源包括硬件，體系架構(gòu)和平臺(tái)，數(shù)據(jù)等都看作服務(wù)，以服務(wù)提供者的身份對(duì)服務(wù)需求者提供服務(wù)。如圖1所示，海洋潮流場云計(jì)算的用戶和服務(wù)提供者關(guān)系圖。

圖1 海洋潮流場云計(jì)算環(huán)境的用戶和服務(wù)提供者關(guān)系

1.2 海洋潮流場云計(jì)算環(huán)境部署

海洋潮流場云計(jì)算環(huán)境的部署，從一個(gè)預(yù)配置虛擬機(jī)映像庫中選擇負(fù)載均衡器、WebGIS服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。配置負(fù)載均衡器，通過將靜態(tài)內(nèi)容上載到存儲(chǔ)云來給Web GIS服務(wù)器填充，并用站點(diǎn)的動(dòng)態(tài)內(nèi)容來填充數(shù)據(jù)庫服務(wù)器設(shè)備。把自定義的代碼層疊在新的架構(gòu)之中，從而使組件滿足特定應(yīng)用程序要求。選擇一個(gè)呈現(xiàn)各層映像并部署這些映像的模式，以便處理網(wǎng)絡(luò)、安全和可擴(kuò)展性問題。安全而高度可用的Web應(yīng)用程序啟動(dòng)并正常運(yùn)行。如圖2所示，海洋潮流場云計(jì)算環(huán)境部署。

圖2 云計(jì)算海洋潮流場系統(tǒng)部署

一種部署模式可以封裝起來，以便重復(fù)利用。一個(gè)模式指定Web服務(wù)器、應(yīng)用程序服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，而用此模式部署其本身的一個(gè)實(shí)例所需要的一切都指向各層的虛擬機(jī)的指針。負(fù)載平衡器實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)Web服務(wù)器，Apache服務(wù)器，ARCGIS服務(wù)器等提供負(fù)載均衡，海洋潮流場模擬器實(shí)現(xiàn)對(duì)海洋潮流場模擬。

1.3 云計(jì)算環(huán)境下的資源管理與任務(wù)調(diào)度的模型、機(jī)制與策略

云計(jì)算環(huán)境下資源組織和管理的功能抽象模型如圖3所示?；趫D3中不同功能組元的內(nèi)在聯(lián)系和相關(guān)性，面向多個(gè)資源組織與管理功能的綜合控制策略與折衷方案。采用商品市場、投標(biāo)和拍賣等基于經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究方案，進(jìn)行云計(jì)算資源服務(wù)的管理和任務(wù)調(diào)度，基于計(jì)算經(jīng)濟(jì)的資源管理策略及其在網(wǎng)格系統(tǒng)中進(jìn)行實(shí)現(xiàn)的機(jī)制與算法。

圖3 云計(jì)算資源組織與管理的功能抽象模型

2 海洋潮流場模型

2.1 海洋潮流場模型符合質(zhì)量守恒方程和動(dòng)力學(xué)模型質(zhì)量守恒方程

式中：h——水深；u,v——流體在x,y——方向上的流速；P(x,y,t)——降雨量函數(shù)；F(x,y,t)——排水系數(shù)；Q(x,y,t)——決堤口流量；S(x,y,t)——滲透匯函數(shù)；W(x,y,t)——區(qū)域可調(diào)蓄水量；——災(zāi)情水位；g——重力加速度；K——平均粘滯系數(shù)；n——曼寧糙率系數(shù)；c*——風(fēng)阻力系數(shù)； ——空氣的密度；——水的密度； ——風(fēng)速；——風(fēng)向與y軸的夾角。

動(dòng)量守恒方程中上述動(dòng)量方程中，第1項(xiàng)為加速度項(xiàng)，第2，3項(xiàng)為對(duì)流項(xiàng)，第4項(xiàng)為重力項(xiàng)，第5項(xiàng)為阻力項(xiàng)，第6項(xiàng)為擴(kuò)散項(xiàng)，第7項(xiàng)為風(fēng)的阻力。

2.2 潮流場計(jì)算模型

如圖4所示，潮流場計(jì)算模型，給定水文、氣象、地形等參數(shù)，確定邊界條件，進(jìn)行有限元剖分算法，以及水動(dòng)力模型，最后進(jìn)行數(shù)值計(jì)算算法模擬，顯示流速、流量和災(zāi)害分布。

圖4 潮流場計(jì)算模型

3 云計(jì)算環(huán)境的核心問題

3.1 復(fù)雜潮流場云計(jì)算的資源共享

根據(jù)圖4所示，潮流場計(jì)算模型需要水文、氣象、地形的參數(shù)，其中水文數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和地形的數(shù)據(jù)屬于在不同的部門，不同的機(jī)構(gòu)擁有。復(fù)雜潮流場云計(jì)算環(huán)境的關(guān)鍵問題，是實(shí)現(xiàn)水文數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和地形數(shù)據(jù)等異構(gòu)數(shù)據(jù)資源的共享。

數(shù)據(jù)資源共享中，基于Web Service實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)集成。采用開放式地理信息處理系統(tǒng)的軟件體系結(jié)構(gòu)。將現(xiàn)有GIS應(yīng)用模塊和其中的數(shù)據(jù)，通過包裝，產(chǎn)生基于XML形式的WebService的運(yùn)行接口。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)中，數(shù)據(jù)先是存儲(chǔ)于云中的節(jié)點(diǎn)上，但因?yàn)楣?jié)點(diǎn)數(shù)量和節(jié)點(diǎn)本身資源是有限的，因而數(shù)據(jù)必須由節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)儲(chǔ)到數(shù)據(jù)池以供長期存儲(chǔ)。Cache普遍存在的一種典型的應(yīng)用為某由客戶端數(shù)據(jù)上傳至云中，此時(shí)數(shù)據(jù)仍留在節(jié)點(diǎn)上，還未轉(zhuǎn)移至數(shù)據(jù)池，若此時(shí)服務(wù)端接收到數(shù)據(jù)獲取請(qǐng)求，則可以不經(jīng)數(shù)據(jù)池而直接將其由云中節(jié)點(diǎn)取出并處理。基本的Cache管理機(jī)制如圖5所示。

圖5 Cache的管理機(jī)制

3.2 潮流場的模型與可視化映射

通常一個(gè)可視化過程包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、構(gòu)造模型、繪圖及顯示等幾個(gè)步驟。建立具有實(shí)際地形的流場數(shù)學(xué)模型的可視化與虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)。首先對(duì)潮流場預(yù)測和評(píng)估模型生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，針對(duì)每種數(shù)據(jù)的特點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)集的自適應(yīng)歸一化處理；根據(jù)可視化方法的不同構(gòu)建流程的“數(shù)據(jù)映射”模塊，形成幾何數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)；利用OpenGL技術(shù)繪制三維場景，將時(shí)間作為另外一維加入，在仿真中主要就是表現(xiàn)為災(zāi)情數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)顯示和更新。主要過程如下：

(1)數(shù)據(jù)集構(gòu)建。根據(jù)風(fēng)暴潮預(yù)測和評(píng)估模型生成的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，處理的內(nèi)容主要是數(shù)據(jù)內(nèi)部格式轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)差值重采樣，經(jīng)過處理后生成規(guī)則的數(shù)據(jù)集，以便于后續(xù)可視化的處理。

(2)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行自適應(yīng)的歸一化處理。對(duì)量級(jí)相差較大的數(shù)據(jù)集可通過整體取對(duì)數(shù)的方式進(jìn)行歸化，對(duì)量級(jí)變化較小的數(shù)據(jù)集則采用求比值的方法進(jìn)行歸化，歸化結(jié)果在0～1之間，從而達(dá)到用象素顏色分量來表示數(shù)據(jù)集的目的；

(3)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化映射，也即對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化表達(dá)和描述；

(4)渲染與繪制。通過一系列的三維可視化處理步驟(投影變換→視口裁減→光照模型處理→顏色調(diào)整)，生成真實(shí)感的三維圖形。

3.3 基于時(shí)序邏輯的Web服務(wù)形式化描述

對(duì)云計(jì)算環(huán)境下流場的數(shù)學(xué)模型的資源建模進(jìn)行需求分析，結(jié)合面向?qū)ο蟮乃枷牒蚒ML工具構(gòu)建了云計(jì)算環(huán)境下的資源服務(wù)模型。然后XML，Web2.0技術(shù)、UML和WSDL技術(shù)應(yīng)用到云計(jì)算環(huán)境中，建立XML到WSDL的映射關(guān)系，探索基于XML-WSDL的流場服務(wù)資源描述的方法。

基于時(shí)序邏輯的Web服務(wù)形式描述，以服務(wù)形式連接信息資源的云計(jì)算統(tǒng)一形式化描述，解決接口軟件對(duì)內(nèi)(云計(jì)算內(nèi)部)和對(duì)外(云計(jì)算外部)兩方面的計(jì)算機(jī)制問題，如圖6所示。由于資源具有異構(gòu)性和多樣性，需要針對(duì)不同情況做不同的處理。對(duì)外則表現(xiàn)為一致的標(biāo)準(zhǔn)的服務(wù)接口(WSRF)。

圖6 云計(jì)算結(jié)點(diǎn)服務(wù)結(jié)構(gòu)

圖7 廈門近海的邊界劃分

圖8 xm5907號(hào)臺(tái)風(fēng)2D展示

自底向上每層都透明的為其上層服務(wù)，最底層為云計(jì)算平臺(tái)提供的應(yīng)用程序接口，最頂層為用戶界面與開放接口，通過調(diào)用開放接口，用戶可以共享數(shù)據(jù)集、調(diào)用潮流場模擬計(jì)算和可視化算法，并可以方便的把他們集成到用戶自己的應(yīng)用中，從而實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的開放性。

4 模擬結(jié)果顯示

實(shí)驗(yàn)平臺(tái)模擬廈門近海的xm5907號(hào)臺(tái)風(fēng)的潮流場的2D和3D的潮流信息。圖7是廈門近海的邊界劃分，其中綠色為陸地變現(xiàn)，紅色為外海邊界。根據(jù)外海邊界和內(nèi)海邊界條件信息，計(jì)算海洋潮流場的發(fā)展蔓延的過程，通過可視化的用戶接口調(diào)用，在用戶端顯示，圖8是xm5907號(hào)臺(tái)風(fēng)2D展示。

5 結(jié)束語

本文主根據(jù)海洋潮流場的特點(diǎn)，結(jié)合云計(jì)算環(huán)境的最新研究進(jìn)展，提出了基于云計(jì)算海洋潮流場的特點(diǎn)及其體系結(jié)構(gòu)。將云計(jì)算的引入是目前最先進(jìn)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與思想同海洋科學(xué)科學(xué)的緊密結(jié)合，也是發(fā)展基于網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字模擬的關(guān)鍵技術(shù)。采用云計(jì)算技術(shù)發(fā)展基于模擬的問題求解環(huán)境，可以解決當(dāng)前信息的共享嚴(yán)重滯后于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的速度的局面。給出云計(jì)算環(huán)境架構(gòu)，部署以及服務(wù)調(diào)度和任務(wù)調(diào)度模型和策略。

[1]馮士笽,李鳳歧,李少菁.海洋科學(xué)導(dǎo)論[M].北京:高等教育出版社,2007.

[2]Rochwerger B Galis,Levy E.Reservoir:Management technologies and requirements for next generation service oriented infrastructures[DB/OL].Integrated Network Management,2009:307-310.

[3]Borja Sotomayor,Rubén S Montero,Ignacio M,et al.Virtual infrastructure management in private and hybrid clouds[J].IEEE Internet Computing,2009,13(5):14-22.

[4]Adolfy Hoisie,Vladimir Getov.Extreme-scale computing-where'just moreofthesame'doesnotwork[J].IEEE Computer,2009,42(10):24-26.

[5]Christakos G,Kolovos A,Serre M L,et al.High resolution ozone mapping using instruments on the nimbus 7 satellite and secondary information[M].GEOENV IV-Geostatistics for Environmental Applications(Quantitative Geology and Geostatistics),2004,13 Part2:67-78.

[6]Li Li,Ji Hong,Chen Xuejiao,et al.Data pattern for allocating user experience meta-data to user experience research data[C].Lecture Notes in Computer Science 5617,2009:675-684.

[7]Razak S F A.Cloud computing in Malaysia universities[C].Innovative Technologies in Intelligent Systems and Industrial Applications,2009:101-106.

[8]Rajiv Ranjan,Zhao Liang,Wu Xiaomin,et al.Peer-to-Peer cloud provisioning:service discovery and load-balancing[M].Computer Communications and Networks,Cloud Computing,2010:195-217.

[9]Christian Baun,Marcel Kunze.Elastic cloud computing infrastructures in the open cirrus testbed implemented via eucalyptus[M].Managed Grids and Cloud Systems in the Asia-Pacific Research Community,2010:219-230.

[10]王光謙,劉家宏.數(shù)字流域模型[M].北京:科學(xué)出版社,2006:103-109.