BIM 設(shè)計(jì)成果的存儲(chǔ)研究

張海兵，操 鋒，段高博，許永宏，喬 俊

（中鐵第四勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司，武漢 430063）

0 引言

隨著鐵路和城市軌道交通行業(yè)建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）應(yīng)用的不斷推進(jìn)，在BIM 應(yīng)用項(xiàng)目中均會(huì)引用BIM 平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)多單位間工程協(xié)作、施工過(guò)程管理或運(yùn)維管理等,眾多的管理平臺(tái)均需要完善的存儲(chǔ)機(jī)制為前端的管理業(yè)務(wù)做支撐。隨著B(niǎo)IM 項(xiàng)目的日益增多，BIM 文件數(shù)據(jù)量、體量越來(lái)越大。同時(shí)，鐵路和城市軌道交通行業(yè)BIM設(shè)計(jì)成果具有專業(yè)多、體量大、階段性的特征，采用什么存儲(chǔ)機(jī)制，以支撐鐵路和城市軌道交通BIM 項(xiàng)目的設(shè)計(jì)成果文件的管理、高效檢索和文件的擴(kuò)展存儲(chǔ)是亟須解決的問(wèn)題。良好的存儲(chǔ)機(jī)制也將為實(shí)現(xiàn)專業(yè)間協(xié)作平臺(tái)、專業(yè)間提資平臺(tái)、項(xiàng)目成果管理平臺(tái)建設(shè)打下良好的基礎(chǔ)。

1 BIM 設(shè)計(jì)成果的存儲(chǔ)研究

針對(duì)BIM 設(shè)計(jì)成果的存儲(chǔ)策略有很多，有基于文件傳輸協(xié)議（File Transfer Protocol，F(xiàn)TP）服務(wù)器的文件存儲(chǔ)，但是存在難以擴(kuò)容、服務(wù)器負(fù)載不均衡，缺乏文件備份與恢復(fù)機(jī)制等問(wèn)題。有基于Hadoop 分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System，HDFS）的存儲(chǔ)，但是無(wú)法高效地對(duì)構(gòu)件（如族Rfa、ipt）、設(shè)計(jì)參數(shù)文檔（xls、doc）等小文件進(jìn)行存儲(chǔ)。Mongo DB 可用于文件數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，具有可擴(kuò)展、高可用的特性。本文提出基于MongoDB的BIM 設(shè)計(jì)文件的存儲(chǔ)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)不同格式、不同大小的設(shè)計(jì)成果的可擴(kuò)展、高可用存儲(chǔ)，并提供檢索機(jī)制便于數(shù)據(jù)的檢索。

1.1 BIM 設(shè)計(jì)文件存儲(chǔ)系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)

為實(shí)現(xiàn)管理平臺(tái)中海量、類型復(fù)雜、文件體量跨度大的文件的存儲(chǔ)且兼顧高擴(kuò)展性、高伸縮性和數(shù)據(jù)高可用，本文采用MongoDB 的分片加副本機(jī)制，并引用GridFS 存儲(chǔ)機(jī)制，建立BIM 設(shè)計(jì)文件的存儲(chǔ)集群，如圖1 所示。

（1）Mongos 即集群請(qǐng)求的入口，所有的請(qǐng)求都通過(guò)Mongos進(jìn)行協(xié)調(diào)，Mongos 是一個(gè)請(qǐng)求分發(fā)中心，負(fù)責(zé)把對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)到對(duì)應(yīng)的Shard 服務(wù)器上。在生產(chǎn)環(huán)境通常有多個(gè)Mongos 作為請(qǐng)求的入口，防止入口掛掉的問(wèn)題。

（2）Config Server 即配置服務(wù)器，存儲(chǔ)所有數(shù)據(jù)庫(kù)元信息（路由、分片）的配置。Mongos 本身沒(méi)有物理存儲(chǔ)分片服務(wù)器和數(shù)據(jù)路由信息，只是緩存在內(nèi)存里，配置服務(wù)器則實(shí)際存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)。

（3）分片（Sharding）是指將數(shù)據(jù)拆分，將其分散在不同的機(jī)器上。將數(shù)據(jù)分散到不同的機(jī)器上，不需要功能強(qiáng)大的服務(wù)器就可以存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù)和處理更大的負(fù)載。將集合切成小塊，這些塊分散到若干片里，每個(gè)片只負(fù)責(zé)總數(shù)據(jù)的一部分，最后通過(guò)一個(gè)均衡器來(lái)對(duì)各個(gè)分片進(jìn)行均衡（數(shù)據(jù)遷移）。Shard機(jī)制的存在支持了BIM 設(shè)計(jì)文件的橫向擴(kuò)展存儲(chǔ)。

（4）Replica set 即副本集，其實(shí)就是Shard 的備份，防止Shard 掛掉之后數(shù)據(jù)丟失。復(fù)制提供了數(shù)據(jù)的冗余備份，并在多個(gè)服務(wù)器上存儲(chǔ)數(shù)據(jù)副本，提高了BIM 設(shè)計(jì)成果文件的可用性，并可以保證數(shù)據(jù)的安全性。

（5）GridFS 即MongoDB 的一個(gè)子模塊,使用GridFS 可以輔助管理BIM 設(shè)計(jì)成果的大文件，如大體量的BIM 模型。它使用兩個(gè)集合（Collection）存儲(chǔ)文件，一個(gè)集合是Chunks，用于存儲(chǔ)文件內(nèi)容的二進(jìn)制數(shù)據(jù)；另一個(gè)集合是Files，用于存儲(chǔ)文件的元數(shù)據(jù)。如果文件大于Chunksize，會(huì)先將文件按照Chunk的大小分割成多個(gè)Chunk 塊，最終將Chunk 塊的信息存儲(chǔ)在fs.chunks 集合的多個(gè)文檔中。然后將文件信息存儲(chǔ)在fs.files集合的唯一一份文檔中。其中fs.chunks 集合中多個(gè)文檔中的file_id 字段對(duì)應(yīng)fs.files 集中文檔“_id”字段。

圖1 基于MongoDB 的BIM 設(shè)計(jì)文件的存儲(chǔ)架構(gòu)

基于本文的存儲(chǔ)架構(gòu)便于文件存儲(chǔ)的橫向擴(kuò)展，增加存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)可擴(kuò)充存儲(chǔ)容量，達(dá)到存儲(chǔ)的高可擴(kuò)展，解決傳統(tǒng)存儲(chǔ)方式存儲(chǔ)容量不夠的問(wèn)題。基于副本集各節(jié)點(diǎn)會(huì)通過(guò)心跳算法來(lái)檢測(cè)各自的健康狀況，當(dāng)主節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障時(shí)，多個(gè)從節(jié)點(diǎn)會(huì)觸發(fā)一次新的選舉操作，并選舉其中一個(gè)作為新的主節(jié)點(diǎn)，從而確保系統(tǒng)的高可用性?；贕ridFS 機(jī)制可支持存儲(chǔ)量小的設(shè)計(jì)成果如普通的文檔、Excel 表格、Rfa 族文件、ipt 構(gòu)件等，也可支持成百上千兆字節(jié)的BIM 模型成果。

1.2 BIM 設(shè)計(jì)文件元數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)

MongoDB 存儲(chǔ)文件元數(shù)據(jù)包含兩部分，默認(rèn)元數(shù)據(jù)和自定義元數(shù)據(jù)，默認(rèn)元數(shù)據(jù)包含文檔ID、名稱、長(zhǎng)度、塊長(zhǎng)度、文件md5 和上傳時(shí)間。本文設(shè)計(jì)BIM 設(shè)計(jì)文件自定義元數(shù)據(jù)包含以下字段，如表1 所示，可根據(jù)項(xiàng)目需要額外進(jìn)行擴(kuò)充，基于元數(shù)據(jù)模型，配合具體項(xiàng)目的業(yè)務(wù)邏輯，實(shí)現(xiàn)高效檢索。

表1 自定義元數(shù)據(jù)字段

2 成果應(yīng)用

如圖2 所示，在本次研究的課題成果應(yīng)用于基于軌道交通的BIM+GIS 的集成系統(tǒng)中，采用3 臺(tái)服務(wù)器搭建了最小的高可用、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)集群，用于該系統(tǒng)的BIM 設(shè)計(jì)成果數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理，便于數(shù)據(jù)的下載和利用。

圖2 基于軌道交通的BIM+GIS 的集成系統(tǒng)